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      KCI등재

      APC모형에 기초한 가구주율 분석 = An Analysis of Household Headship Rates based on APC Model

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      https://www.riss.kr/link?id=A105388046

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      국문 초록 (Abstract)

      가구수와 구성추이를 나타내는 가구주율의 추세를 파악하는 것은 가구를 기본단위로 하는 주택수요 예측에 있어서 매우 중요하다. 본 연구는 가구주율이 생애주기와 시간의 흐름에 따라 달...

      가구수와 구성추이를 나타내는 가구주율의 추세를 파악하는 것은 가구를 기본단위로 하는 주택수요 예측에 있어서 매우 중요하다. 본 연구는 가구주율이 생애주기와 시간의 흐름에 따라 달라질 뿐 아니라 탄생코호트별 편차가 존재하고 있음을 연령, 코호트, 시점을 상호통제한 모형을 통해 확인하였다. 동시에 가구분화 행태가 구매력과 주택시장 내 가격변화와 같은 경제적 요인에 따라 어떠한 영향을 받는지 측정하였다.
      전체 가구주율의 코호트효과는 1926~35년생부터 1936~45년생에서의 정점까지 높은 수준을 보이다가 최근 코호트로 올수록 감소하는 경향을 보였다. 이는 1936~45년생을 기점으로 동일 연령대에 진입시 그 직전 세대가 유지해오던 주택소요량에 미치지 못할 수 있음을 시사한다. 남성의 경우 가구주율이 1936~45년생까지 상승패턴을 나타내다가, 이후 점차적으로 낮아지는 형태를 보였다. 여성은 1926~35년생에서 1차 정점을 보인 이후 1956~65년생까지 감소하였다가 다시 최근 코호트로 올수록 상승 추세를 보였다.
      구매력과 주거비용은 전체 가구주율에 각각 양(+)과 음(-)의 유의한 영향을 나타냈다. 남성의 가구주율에는 소득과 주거비용이 모두 통계적으로 유의미한 영향을 나타낸 반면 여성의 경우 주거비용만이 유의한 음(-)의 효과를 보여 구매력 상승이 여성의 가구분화에 핵심적인 요인이 아님을 알 수 있었다. 전반적으로 구매력과 주택시장 변화가 시간효과를 설명하지 못하는 추정결과는 독립적인 주거형성과 밀접한 관련이 있는 경제적 요소 이외에도 다른 사회ㆍ문화적 여건이 복합적으로 가구분화 변화를 야기시키고 있음을 시사한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Identifying the headship rates that represent the number of households and composition trend is very important in predicting the housing demand based on the household. This study identified that the headship rates depend not only on the life cycle and...

      Identifying the headship rates that represent the number of households and composition trend is very important in predicting the housing demand based on the household. This study identified that the headship rates depend not only on the life cycle and period effect, but also on the birth cohort effect using APC(Age-Period-Cohort) model. Also, we measured how the differentiation of households, which has been mainly discussed in terms of demography, is influenced by economic factors such as purchasing power and housing price.
      The cohort effect of total headship rates maintained a high level from 1926~35 cohort to the peak at 1936~45 cohort, and there was a steady decline in the subsequent cohorts. This suggests that when entering the same age bracket from 1936~45 cohort, there exists a decrease in the housing need levels comparing with the preceding generation. As for the gender, men increased until the peak cohort of 1936~45, and then gradually decreased. Women increased until the first peak at 1926~35 cohort, then decreased until 1956~65 cohort, and showed a rising trend toward the recent cohort.
      Purchasing power and housing cost have a positive (+) and negative (-) effect on the total headship rates. While income and housing prices have significant effect on male household differentiation, only housing prices have a significant negative (-) effect on female headship rates. The results that changes in purchasing power and housing market do not account for the time effect suggest that other social and cultural conditions besides economic factors closely related to the independent housing lead to the changes of the household differentiation.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구의 고찰
      • Ⅲ. 분석모형
      • Ⅳ. 실증분석 결과
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구의 고찰
      • Ⅲ. 분석모형
      • Ⅳ. 실증분석 결과
      • Ⅴ. 결론
      • 참고문헌
      • 국문요약
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      참고문헌 (Reference)

      1 이지연, "한국의 자살 - 연령, 기간, 코호트 효과 분석, 1983~2003" 한국사회학회 44 (44): 63-94, 2010

      2 정의철, "주거비용이 청년층의 가구형성에 미치는 영향 분석" 한국부동산분석학회 18 (18): 19-31, 2012

      3 정의철, "제3장 주택소요단위로서 가구 수 및 가구구조의 변화" 한국주택학회 19-42, 2002

      4 통계청, "장래가구추계: 2015~2045년(보도자료)"

      5 정의철, "인구구조 변화에 따른 장기주택수요 전망에 관한 연구" 대한국토·도시계획학회 40 (40): 37-46, 2005

      6 장영식, "우리 나라에 적합한 가구추계방법에 관한 연구" 한국인구학회 21 (21): 129-161, 1998

      7 최성호, "연령, 시점, 세대 효과가 주택담보대출자의 소비에 미치는 영향" 한국주택학회 24 (24): 27-48, 2016

      8 최성호, "비선형 Mankiw-Weil 주택수요 모형 - 수도권 지역을 대상으로 -" 한국부동산분석학회 16 (16): 117-130, 2010

      9 정순둘, "베이비부머의 라이프스타일이 신체적, 정신적 건강에 미치는 영향" 한국노인복지학회 (67) : 61-82, 2015

      10 김수정, "누가 맞벌이화를 주도하는가? 맞벌이 이행에서 시기, 연령, 코호트 효과 분석" 한국여성학회 31 (31): 147-180, 2015

      1 이지연, "한국의 자살 - 연령, 기간, 코호트 효과 분석, 1983~2003" 한국사회학회 44 (44): 63-94, 2010

      2 정의철, "주거비용이 청년층의 가구형성에 미치는 영향 분석" 한국부동산분석학회 18 (18): 19-31, 2012

      3 정의철, "제3장 주택소요단위로서 가구 수 및 가구구조의 변화" 한국주택학회 19-42, 2002

      4 통계청, "장래가구추계: 2015~2045년(보도자료)"

      5 정의철, "인구구조 변화에 따른 장기주택수요 전망에 관한 연구" 대한국토·도시계획학회 40 (40): 37-46, 2005

      6 장영식, "우리 나라에 적합한 가구추계방법에 관한 연구" 한국인구학회 21 (21): 129-161, 1998

      7 최성호, "연령, 시점, 세대 효과가 주택담보대출자의 소비에 미치는 영향" 한국주택학회 24 (24): 27-48, 2016

      8 최성호, "비선형 Mankiw-Weil 주택수요 모형 - 수도권 지역을 대상으로 -" 한국부동산분석학회 16 (16): 117-130, 2010

      9 정순둘, "베이비부머의 라이프스타일이 신체적, 정신적 건강에 미치는 영향" 한국노인복지학회 (67) : 61-82, 2015

      10 김수정, "누가 맞벌이화를 주도하는가? 맞벌이 이행에서 시기, 연령, 코호트 효과 분석" 한국여성학회 31 (31): 147-180, 2015

      11 정연정, "근대화 과정 속 전쟁미망인의 존재양상과 역할변화: 염상섭의 [미망인]ㆍ[화관] 연작을 중심으로" 한국불교사연구소 29 (29): 26-57, 2012

      12 곽윤철, "경제적 요인이 가구형성에 미치는 영향: 상대임금과 주거비 부담을 중심으로" 서울대학교 2017

      13 박재규, "가족해체가 남녀의 건강과 삶의 질에 미치는 차별적 영향" 한국보건사회연구원 30 (30): 142-169, 2010

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      15 이창무, "가구주의 탄생 코호트 효과를 고려한 주택수요 분석모형" 한국부동산분석학회 19 (19): 5-25, 2013

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      17 김진유, "가구원수별 가구수를 활용한 주택수요추정 모형 연구" 한국부동산분석학회 23 (23): 65-76, 2017

      18 김유경, "가구구조의 변동과 시ㆍ도별 가구수 추계" 한국인구학회 18 (18): 119-165, 1995

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      29 이창무, "APC 모형에 기초한 장기주택수요 추정" 한국주택학회 25 (25): 5-34, 2017

      30 Yang, Y., "A Methodological Comparison of Age-Period-Cohort Models: The Intrinsic Estimator and Conventional Generalized Linear Models" 34 (34): 75-110, 2004

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      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-04-28 학회명변경 영문명 : 미등록 -> Korean Association For Housing Policy Studies KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.15 1.15 1.36
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.22 1.15 2.122 0.04
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