표 4 청년그룹 Model 2 및 40대 이상 그룹 Model 3 분석 결과

변수		2030 청년 그룹(N=1,136)				40 이상 그룹(N=2,211)
		Estimate	SE	p-value	VIF	Estimate	SE	p-value	VIF
인구사회특성	성별	−.046	−.885	.377	1.019	−.086**	−2.130	.033	1.037
	연령	−.006	−.873	.383	1.115	−.009***	−3.647	.000	1.366
	서울 거주 기간	.007***	2.654	.008	1.123	.003*	1.873	.061	1.092
주택 특성	주택더미2_아파트	.138***	2.600	.009	1.000	.097*	.053	.064	1.358
	주택더미3_다세대 연립	−.060	−.787	.431	1.973	−.121**	−2.140	.033	1.668
	주택더미4_기타	−.012	−.087	.931	1.289	−.119	−.857	.392	1.103
	점유더미2_전세	−.045*	−.735	.063	1.284	−.098**	−2.081	.038	1.111
	점유더미3_월세	.025	.329	.742	1.417	−.025	−.325	.745	1.112
	점유더미4_기타	−.204	−.398	.691	1.029	−.341	−1.239	.215	1.010
일자리특성	고용더미2_임시 일용직	.121	1.288	.198	1.076	.018	.268	.788	1.189
	고용더미3_자영업자	.206	1.421	.156	1.034	.114**	2.096	.036	1.445
	고용더미4_기타	.055	.380	.704	1.038	.160	1.465	.143	1.079
	일자리 이직	.146***	4.549	.000	1.108	.126***	5.326	.000	1.087
	일보다 여가	−.092***	−2.900	.004	1.103	−.055**	−2.348	.019	1.059
	코로나19 재택근무	.053	.970	.332	1.043	.015*	.035	.077	1.052
	코로나19부정적 고용변화	−.075	−1.264	.206	1.075	−.033	.043	.446	1.192
Model fit	Pseudo-R2	Adjusted R-squared=0.874				Adjusted R-squared=0.822
	Durbin-Watson검정	1.848				1.782
	F값 검정	F=2.954, p=0.000				F=4.416, p=0.000

p<0.1
p<0.05
p<0.01.