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서울시와 경기도 통근자의 통행만족요인 비교 연구 : A Comparative Study on Factors Affecting Commuting Satisfaction in Seoul and Gyeonggi-do

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor이영인-
dc.contributor.author장재민-
dc.date.accessioned2020-05-19T08:06:17Z-
dc.date.available2020-05-19T08:06:17Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.other000000159275-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/168090-
dc.identifier.urihttp://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000159275ko_KR
dc.description학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :환경대학원 환경계획학과,2020. 2. 이영인.-
dc.description.abstractIn this study, we investigated a commuting times that have a significant effect on workers' lives.
The government is making various efforts to reduce the commuting time, but it is not easy to reduce the commuting time as the times change, considering the characteristics of rising house prices, relocation of public corporations, and development of new local cities.
In particular, commuting time takes longer for metropolitan workers and is relatively sensitive, so the scope of study was selected for workers in Seoul and Gyeonggi-do.
The major difference in this study was the use of commuting time satisfaction as an indicator of commuting activity, which takes into account the quality of life of workers rather than the time concept.
For the analysis of data, Seoul Survey data was used for Seoul and Quality of Life data was used for Gyeonggi-do. The sample number was 26,105 workers in Seoul and 15,887 workers in Gyeonggi-do.
The correlation analysis results between commuting time and commuting time satisfaction in the two regions showed that Seoul have a general linear shape, but Gyeonggi-do have a curved shape(V-shape). It means that the commuting time satisfaction increases after a certain time.
For more precise analysis, commuting time satisfaction was divided by commuting timeand commuting area unit.
First, decision trees were used to divide commuting time, for Seoul time was divided into less than 32 minutes, 32-64 minutes, and more than 64 minutes, while Gyeonggi-do was divided into less than 35 minutes, 36-70 minutes, and more than 70 minutes. Second, commuting area were divided into the same district, other districts, and Gyeonggi-do, while Gyeonggi-do was divided into same cities, other cities in Gyeonggi-do, and Seoul.
The data type of commuting time satisfaction was composed of 5 likert scale in Seoul and 2 likert scale in Gyeonggi-do. Thus, Seoul used an ordered logistic regression and Gyeonggi-do used a binomial logistic regression.
As a result of the analysis, the common variables to increase commuting time satisfaction in both regions were the higher leisure time satisfaction , the residential facility satisfaction, self-employment, bus satisfaction, and other means of transportation.
Regional variables that increase commuting time satisfaction are that Gyeonggi-do shows higher health, neighborhood relations, sleep time, number of households, and work experience, while Seoul shows higher own house, year of residence, income, dual-income, regular job, and subway satisfaction.
Regional variables that decrease commuting time satisfaction are that Gyeonggi-do has higher negative(feeling), marital(married), gender(male), age, educational background(university), regular job, and higher incomes.
In view of these characteristics, the workers in Gyeonggi-do seem to influence the commuting time satisfaction by personal and household characteristics. In the case of Seoul workers, incomes and house seem to influence the commuting time satisfaction.
Workers in Gyeonggi-do have a high level of education and income, and their work is stable, but they currently live in Gyeonggi-do and have long commutes or cannot move to Seoul. This is interpreted as giving higher value to health, quality of life, and family happiness than to characteristics of house and income.
On the other hand, Workers in Seoul should have high income characteristics to secure stable and excellent residential environment.
The higher the satisfaction with public transportation and convenience facilities near the residence, the higher the real estate prices and the higher income required. It is interpreted that variables such as house ownership, regular job and dual-income are derived.
However, if you have a large number of household members, or if you have children from elementary to middle school, it means that house are unlikely to secure a close to workplace.
In other words, the larger the number of household members, the more likely that their commuting time will increase as they select the optimal utility based on their family.
Given these characteristics, Seoul workers live in Seoul and have a high income level, which translates into lower commuting satisfaction for their long commutes.
The weihgt of commuting time in the lives of workers is growing. However, it is difficult to reduce the commuting time of workers in the metropolitan area. If it is difficult to reduce the commuting time, a alternative policy to increase commuting satisfaction will be needed.
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dc.description.abstract이번 연구는 근로자의 삶에 중요한 영향을 미치는 통근시간에 대해 살펴보았다.
정부는 통근시간을 줄이기 위해 다양한 노력을 시도하고 있지만 시대가 변함에 따라 주택가격 상승, 공기업 지방이전, 지방 신도시 개발 등의 특성을 보이는 만큼 통근시간을 줄이기란 쉽지 않다.
특히 통근시간은 수도권 직장인에게 보다 긴 시간이 소요되며 상대적으로 예민하므로 연구범위는 서울시 및 경기도 직장인을 대상으로 선정하였다.
이번 연구의 큰 차별성은 통근시간 만족도 지표를 사용하였고, 이는 통근시간이라는 시간적 개념에서 벗어나 통근시간 만족도 지표를 활용하여 직장인의 삶의 질까지 고려하였다.
분석데이터는 서울시는 서울서베이, 경기도는 삶의 질 조사 자료를 사용하였고, 표본수은 서울시 직장인 26,105명 경기도 직장인 15,887명을 대상으로 삼았다.
두 지역을 대상으로 통근시간과 통근시간 만족도의 상관관계를 검토한 결과 서울시는 일반적인 선형형태를 보였으나 경기도는 곡선형태(V자형)를 보이고 있었다. 일정시간이 지난 뒤에 통근시간 만족도가 상승하는 형태를 의미한다
이러한 특성을 보다 면밀히 분석하기 위해 통근시간 단위별 및 통근권역별로 나누어 통근시간 만족도를 파악하였다.
통근시간 분할을 위해 의사결정나무를 사용하였고, 서울시는 32분 이하, 32분-64분, 64분 초과로 구분하였고, 경기도는 35분 이하, 36분-70분, 70분 초과로 구분하였다. 이외 통근권역은 서울시는 거주지 동일 구, 다른 구, 경기도로 구분하였고, 경기도는 거주지 관할시, 경기도 다른 시, 서울시로 구분한 뒤 통근시간 만족도에 영향을 미치는 변수를 측정하였다.
통근시간 만족도의 데이터 형태는 서울시는 5점 척도, 경기도는 2점 척도로 구성되었으며 서울시는 순서형 로지스틱 회귀분석, 경기도는 이항로지스틱 회귀분석을 사용하였다.
분석결과 두 지역 모두 통근시간 만족도를 높이는 공통변수로는 서울시와 경기도 공통변수는 여기시간 만족도, 거주지 편의시설 만족도, 자영업, 버스만족도, 기타교통수단을 선택할수록 높게 나타났다.
통근시간 만족도를 높이는 지역변수로는 경기도는 건강도, 이웃관계 만족도, 수면시간, 가구원수, 직장경력 등이 높을수록, 서울시는 자가소유, 거주년도, 소득, 맞벌이, 정규직, 지하철만족도 등이 높을수록 통근시간 만족도는 높게 나타났다.
통근시간 만족도를 낮추는 지역변수는 경기도는 부정(느낌), 혼인(기혼), 성별(남성), 연령, 학력(대학이상), 정규직, 소득이 높을수록, 서울시는 초중고자녀, 가구원수, 근무시간 등이 높을수록 통근시간 만족도는 낮게 나타났다
이러한 특성을 살펴볼 때 경기도 직장인은 개인특성 및 가구특성 등이 통근시간 만족도에 영향력을 높이는 것으로 보이나 서울시 직장인은 소득 및 자가주택 등이 통근시간 만족도에 영향력을 높이는 것으로 보인다.
경기도 직장인은 현재 자신의 학력 및 소득이 높고, 업무안정(정규직)이 높지만 경기도에 거주하면서 장시간 통근을 시행한다는 점 또는 서울시로 진입하지 못한다는 점 등이 거주지 및 소득에 대한 특성보다는 자신의 건강, 삶의 질, 가족의 행복 등에 상대적으로 높은 가치를 부여하는 것으로 해석된다.
반면 서울시는 안정적이고, 주변 환경이 우수한 주거지 확보를 위해 소득이 높은 특성을 지녀야 한다. 거주지 주변 대중교통 및 편의시설 만족도가 높을수록 부동산 지가는 보다 높아지므로 보다 높은 소득이 필요하므로 자가소유, 정규직, 맞벌이 등의 변수가 도출 된 것으로 해석된다.
하지만 가구원수가 많거나, 초중고 자녀가 있을수록 직주근접형 거주지를 확보할 가능성이 낮음을 의미한다. 즉, 가구원수가 많을수록 가족을 기반으로 최적효용을 선택함에 따라 본인의 통근시간이 늘어날 가능성이 있겠다.
이러한 특성을 감안할 때 서울시 직장인의 경우 서울시에 거주하며 소득수준이 높음에도 불구하고 자신의 통근시간이 긴 것에 대해 통근 만족도를 낮추는 것으로 해석된다.
통근시간이 직장인의 삶에 차지하는 비중이 갈수록 커져가고 있다. 하지만 수도권 직장인의 통근시간을 줄이기란 사실상 어려움이 많다. 통근시간을 줄이기 어렵다면 통근만족도를 높이는 정책대안이 필요할 것이다.
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dc.description.tableofcontentsⅠ. 서론 1
1. 연구 배경 및 목적 1
2. 연구 범위 및 방법 3
3. 연구 수행체계 5

Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰 7
1. 이론적 고찰 7
2. 기존문헌 고찰 11
2.1 통근시간에 영향을 미치는 변수 11
2.2 통근시간 및 통근시간 만족도의 해석 23

Ⅲ. 분석 방법 27
1. 의사결정 나무(Decision Tree) 27
2. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) 31

Ⅳ. 데이터 수집 및 분석 35
1. 데이터 수집 및 설명 35
2. 데이터의 탐색적 연구 47
2.1 교통특성 변수 47
2.2 인구통계학 변수 52
2.3 업무특성 변수 56
2.4 감정 및 태도 변수 59
2.5 거주지 및 인근시설 변수 64

Ⅴ. 분석결과 69
1. 경기도 통근자 69
1.1 변수선정 69
1.2 분석내용 및 방법(경기도) 75
1.3 분석결과(경기도) 77
2. 서울시 통근자 98
2.1 변수선정 98
2.2 분석내용 및 방법(서울시) 104
2.3 분석결과(서울시) 105
3. 서울시 및 경기도 통근자 비교 121

Ⅵ. 결론 128
1. 결론 및 요약 128
2. 시사점 및 향후연구 133

■ 참고문헌 135
■ 부록 144
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dc.language.isokor-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject.ddc711-
dc.title서울시와 경기도 통근자의 통행만족요인 비교 연구-
dc.title.alternativeA Comparative Study on Factors Affecting Commuting Satisfaction in Seoul and Gyeonggi-do-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorJang Jae-Min-
dc.contributor.department환경대학원 환경계획학과-
dc.description.degreeDoctor-
dc.date.awarded2020-02-
dc.contributor.major교통학-
dc.identifier.uciI804:11032-000000159275-
dc.identifier.holdings000000000042▲000000000044▲000000159275▲-
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