모빌리티스 패러다임으로 본 도시민의 삶의 질: 코로나19 전후 네트워크 자본과 모빌리티의 영향 분석

Ⅰ. 서 론

도시는 수많은 인구가 거주하고 활동하는 공간으로, ‘이동(movement)’이 끊임없이 발생한다. 이에 따라 도시 및 교통계획은 도시 내 이동의 원활성과 효율성을 높여 도시의 기능과 성장 잠재력을 제고하는 방향으로 발전해 왔다. 그러나 이러한 논의는 대체로 도시의 효율성과 경제적 성장이라는 거시적 차원에 초점을 맞추어 진행되어 왔으며, 도시민 개인의 삶의 질을 구성하는 요소로서 이동의 권리와 행태를 조명하는 미시적 관점은 상대적으로 간과되어 왔다.

이동의 자유가 삶의 질 향상에 기여한다는 사실은 다수의 선행 연구에서 공통적으로 제시되어 왔다. 그러나 실제로는 개인이 보유한 이동 자원과 역량, 그리고 이동이 이루어지는 외부 환경의 조건이 상이하기 때문에, 이동의 수행 가능성과 방식에는 현저한 차이가 존재하며, 이는 결과적으로 삶의 질의 격차로 이어질 수 있다. 예를 들어, 경제활동이나 여가활동을 위한 이동이 필요하더라도, 교통수단이 충분하지 않거나 비용 부담이 클 경우 이동 자체가 제한될 수 있다. 또한, 물리적 이동 능력이 확보되어 있더라도 사회적 네트워크나 접근 가능한 공간이 부족할 경우, 이동이 삶의 기회를 실질적으로 확장하는 데에 미치는 효과는 제한적일 수밖에 없다.

이와 같은 문제의식은 이동을 단순한 물리적 행위가 아니라, 삶의 기회를 실현하기 위한 기본적인 사회적 권리로 조명할 필요성을 제기한다. 특히 이동은 교육, 노동, 여가 등 일상적 생산 활동의 기반이자, 타인과의 관계 형성과 사회적 연대 구축의 전제조건이라는 점에서 중요한 의미를 지닌다(Durkheim, 1893). 이러한 점에서 이동성, 즉 모빌리티(mobility)는 단순한 물리적 이동이나 교통수단의 이용 가능성을 넘어 삶의 다양한 기회에 접근할 수 있도록 하는 총체적 역량으로, 개인의 역량뿐 아니라 사회적 자원, 제도적 기반, 공간적 조건이 복합적으로 작동하는 다차원적이며 구조적인 개념이다.

한편, 정보통신기술(ICT)의 발전은 일부 물리적 이동을 비대면 수단으로 대체할 가능성을 제공함으로써 모빌리티와 삶의 질 간의 관계를 더욱 복합적인 구조로 변화시켜 왔다. 1980년대 이후 정보사회로의 전환은 공간적 제약을 극복할 수 있다는 낙관적 전망을 확산시켰으며, Toffler(1980)의 ‘제3의 물결(The Third Wave)’, O’Brien(1992)의 ‘지리의 종말(End of Geography)’, Cairncross(2001)의 ‘거리의 소멸(Death of Distance)’ 등은 대표적인 담론으로 자리 잡았다. 그러나 이러한 전망과는 달리, 물리적 이동과 대면 활동은 여전히 일상생활의 핵심적인 요소로 남아 있으며, 정보사회는 오히려 인간관계를 약화하고 정서적 거리의 확대를 초래했다는 비판적 시각도 존재한다(Bauman, 2010; 김윤태, 2015).

이러한 논의는 2019년 말 발생한 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 팬데믹을 계기로 더욱 심화되었다. 팬데믹 기간 동안 통근·통학 등 전통적인 이동 기반의 활동은 재택근무 및 원격교육 등 비대면 방식으로 대체되었으며(Barrero et al., 2020), 정부의 사회적 거리두기 조치로 인해 사적 모임과 대면 활동이 크게 제한되었다(진미정 외, 2020). 반면, 온라인 기반의 여가 및 문화 활동은 급격히 확대되었고, ‘랜선투어¹⁾’와 같은 새로운 생활방식이 등장하면서(고민환·박윤미, 2022) 비대면 활동이 도시민의 일상에 깊이 침투하였다. 그러나 이러한 변화는 모든 계층과 집단에 동일하게 적용되지 않았다. 이동 자원이 부족하거나 디지털 환경에 대한 접근성이 낮은 이들은 비대면 전환의 수혜에서 배제되었으며, 사회적 상호작용의 축소는 고립감과 정서적 삶의 질 저하로 이어지기도 했다(사혜지 외, 2021). 팬데믹 이후 일부 비대면 활동은 상시화되어 일상으로 정착되는 동시에, 대면 중심의 활동도 점진적으로 회복되어, 도시민의 활동 방식은 비대면과 대면이 혼재된 형태로 재편되고 있다. 이러한 변화는 이동의 방식뿐 아니라 이동의 필요성과 가치, 그리고 사회적 관계 형성 방식에까지 영향을 미치며, 모빌리티와 삶의 질 간의 관계를 단선적으로 설명하기 어려운 구조적 전환을 야기하였다.

이와 같이 모빌리티의 의미와 실천 양상이 근본적으로 변화하고 있음에도 불구하고, 모빌리티와 삶의 질 간의 관계를 구조적으로 조명하려는 실증적 시도는 여전히 제한적이다. 기존 연구는 대체로 교통 접근성, 특정 교통수단의 이용 가능성, 또는 고령자·장애인 등 개별 취약계층의 이동권 보장에 초점을 맞추어 왔으며, 이동을 가능하게 하는 자원과 조건을 통합적으로 고려한 분석은 드물었다. 특히 팬데믹 이후에는 물리적 이동뿐 아니라 비대면 기반의 활동 방식이 일상에 정착함에 따라, 단순한 이동 빈도나 수단의 보유 여부만으로는 개인의 삶의 질을 충분히 설명하기 어려운 상황에 이르렀다.

이에 본 연구는 모빌리티가 단지 물리적 거리를 넘는 행위가 아니라, 삶의 기회에 접근하기 위한 총체적 역량임을 전제로, 도시민의 모빌리티와 삶의 질 간의 관계를 구조적으로 분석하고자 한다. 특히 코로나19 팬데믹이라는 외생적 충격을 고려하여 평상시와 팬데믹 상황 간의 관계 변화를 비교함으로써, 위기 상황에서 삶의 질 유지에 기여하는 핵심 요인을 다차원적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 Urry(2007) 등을 중심으로 제안된 ‘새로운 모빌리티스 패러다임(New Mobilities Paradigm)’을 이론적 기반으로 삼는다. 이 패러다임은 이동이라는 공간적 기제와 이에 내재된 장비·기술, 개인의 행태, 사회적 현상·구조 등을 이해하는 관점으로서, 대면 활동과 비대면 활동이 혼재하는 정보화 사회에서의 이동과 삶의 질 간의 관계, 이로부터 비롯되는 사회적 정의를 논의하기에 유용한 개념들을 제시한다. 다만, 이 이론은 그 포괄성에도 불구하고 실증적 분석에 있어 개념적 범주가 불명확하다는 비판(Adey, 2006)에 직면하고 있으므로, 본 연구에서는 이를 실증분석에 적합하도록 재구조화하여 분석틀을 구성하였다.

본 연구에서 정의하는 ‘모빌리티스(mobilities)’는 이동과 관련된 개인의 행태(협의의 모빌리티)와 이를 가능하게 하는 자원과 조건(네트워크 자본)을 포괄하는 총체적 개념이다. 협의의 모빌리티는 개인 수준에서 나타나는 물리적 이동 행태를 의미하며, 네트워크 자본은 개인이 보유한 이동 역량과 인지된 근린환경을 포함한다. 분석 설계상 네트워크 자본은 모빌리티를 가능하게 하는 주요 요인으로 설정되며, 이는 모빌리티를 매개로 삶의 질에 간접적인 영향을 미칠 뿐 아니라, 삶의 질에 직접적으로도 영향을 미치는 요인으로도 작동한다. 이러한 개념 구성은 도시민의 모빌리티스와 삶의 질 간의 관계를 구조적으로 해석하고, 팬데믹 이후 변화된 사회적 맥락 속에서 이들의 상호작용을 실증적으로 규명하는 데 이론적 기반을 제공한다.

이 연구의 주요 질문은 다음과 같다. 첫째, 어떠한 유형의 모빌리티와 이를 뒷받침하는 자원과 조건을 보유한 개인이 상대적으로 높은 삶의 질 수준을 보이는가? 둘째, 팬데믹 상황에서 모빌리티스와 삶의 질의 관계는 어떠한 방식으로 변화하였으며, 이동이 제한되는 상황에서도 삶의 질을 견인한 핵심 자원과 조건은 무엇인가? 이를 분석하기 위해 전국 8개 특·광역시에 거주하는 도시민을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 모빌리티 관련 역량 및 삶의 질 지표를 측정하였다. 분석모형으로는 부분최소제곱(Partial Least Squares, PLS) 기반 구조방정식 모형을 적용하여 변수 간 관계를 검증하고 팬데믹 전후의 변화를 비교하였다. 이후 Ⅱ장에서는 모빌리티스 패러다임과 삶의 질 관련 이론 및 선행연구를 고찰하고, Ⅲ장에서는 분석자료와 모형, 변수 구성을 제시한다. Ⅳ장에서는 실증분석 결과를 통해 모빌리티스와 삶의 질 간의 관계를 검증하며, 마지막으로 Ⅴ장에서 결론과 정책적 시사점을 도출한다.

Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰

3. 선행연구의 한계 및 차별성

기존 연구들은 모빌리티와 삶의 질 간의 관계를 다각도로 탐구해 왔으나 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 다차원적으로 제시했음에도 물리적 이동성, 소득, 사회적 자본 등이 병렬적으로 나열되는 경우가 많아, 변수 간 구조적 연계나 매개 경로에 대한 분석은 부족하였다. 둘째, 모빌리티스 패러다임을 활용한 연구에서도 ‘모빌리티’와 ‘네트워크 자본’ 등 개념 간 층위 구분이 불명확하여 분석의 정합성이 떨어졌으며, 팬데믹 이후 일상화된 가상 이동은 여전히 충분히 반영되지 못하였다. 셋째, 지역 환경은 대체로 물리적 인프라와 같은 단편적 지표에 국한되어, 공간적 조건이 개인의 모빌리티와 삶의 질에 구조적으로 어떻게 연결되는지 통합적으로 조망한 연구는 드물었다.

이에 본 연구는 다음과 같은 점에서 차별성을 지닌다. 첫째, 삶의 질의 결정요인을 ‘네트워크 자본 → 모빌리티 → 삶의 질’이라는 경로로 설정하고, 기존에 병렬적으로 제시되었던 변수들을 역량(네트워크 자본)과 행태(모빌리티)의 층위로 구분하고 매개 경로를 포함한 구조적 연계로 분석하였다. 특히 어리가 제시한 네트워크 자본의 개념을 기반으로, 개인의 모빌리티 수행에 실질적으로 영향을 미치는 개인적 역량과 거주지 수준의 환경 요인을 포괄하는 분석틀로 재정립하였다(<그림 1> 참조). 둘째, 모빌리티를 ‘실제/가상’과 ‘필수/선택’이라는 기준에 따라 네 가지 유형으로 재구성하여, 전통적 물리적 이동뿐 아니라 팬데믹 이후 부각된 가상 이동까지 반영할 수 있는 분석틀을 제시하였다. 네 가지 모빌리티 유형은 이동의 목적성과 수행 수단의 대면성 여부에 따라 구분되며(<그림 2> 참조), 이는 모빌리티스 패러다임에서 강조된 비대면적·가상적 이동의 중요성을 반영하는 동시에, 교통·활동 기반 연구에서 일반적으로 사용된 필수적 이동과 선택적 이동의 구분(Meloni et al., 2004; Schwanen et al., 2008; Dharmowijoyo et al,, 2018)을 결합한 것이다. 따라서 네 가지 유형은 기존 이론적 논의의 연속성을 유지하면서도, 팬데믹 이후 새롭게 부각된 이동 행태를 실증적으로 분석할 수 있는 틀로 설정되었다. 셋째, 인지된 근린 환경을 네트워크 자본의 하위 요소로 개념화하여, 지역적 맥락이 개인의 이동 행태와 삶의 질에 미치는 구조적 영향을 통합적으로 분석하였다. 마지막으로, 팬데믹을 외생적 충격으로 설정하고 전후 변화를 비교함으로써 모빌리티스와 삶의 질의 관계를 동태적으로 해석하고 정책적 시사점을 도출하고자 하였다.

Figure 1.

Reconfiguration of Urry’s elements of network capital

Figure 2.

Four types of mobility

Ⅲ. 연구 자료와 방법

1. 연구의 자료 및 대상

1) 연구자료

본 연구는 도시민의 네트워크 자본 수준, 실제 및 가상 공간에서의 모빌리티 변화, 그리고 삶의 질 변화를 측정하기 위해 온라인 설문조사를 실시하였다. 조사는 2022년 2월 10일부터 17일까지 전국 8개 특·광역시(세종특별자치시 포함)에 거주하는 만 19세 이상의 성인을 대상으로 진행하였다. 회고적(retrospective) 질문방식²⁾을 적용하여 시점을 코로나19 유행 이전(2020년 1월까지)과 이후(2020년 2월 이후)로 명확히 구분하고, 동일한 응답자로부터 두 시점의 응답을 동시에 수집하여 개인 내 비교가 가능하도록 설계하였다. 예를 들어, 통근·통학 및 여가·문화생활을 위한 이동 빈도, 삶의 만족도 등을 두 시점으로 구분하여 질문하였다. 표본은 지역별·연령별 인구구성비를 고려하여 제곱근비례배분법³⁾을 적용해 추출하였으며, 총 1,007부를 수집하였다. 이 중 응답이 불완전하거나 군 지역 거주자로 분류된 42부를 제외한 965부를 최종 분석에 활용하였다.

2) 연구대상

본 연구는 국내 주요 대도시에 거주하는 도시민을 분석 대상으로 한다. 대도시는 교통 및 통신 인프라 등이 밀집된 모빌리티 환경을 갖추고 있어, 개인의 모빌리티와 사회적 관계 형성, 정보·서비스 이용에 유리한 조건을 제공한다. 이러한 점에서 대도시는 고이동성 사회의 특성을 대표하며, 개인의 네트워크 자본과 이동 행태, 삶의 질 간의 상호작용을 실증적으로 분석하기에 적합한 조건을 갖추고 있다. 또한, 인구와 일자리가 밀집된 도시 공간은 사회적 불평등과 계층 간 격차가 두드러지게 나타나는 장소로서, 모빌리티 자원의 차이에 따른 삶의 질의 이질성을 분석하는 데에도 유의미한 연구대상이라 할 수 있다. 시간적 범위는 팬데믹 전후, 즉 2020년 1월 이전과 이후로 설정하였다. 팬데믹은 도시민의 일상적 모빌리티와 사회적 관계망 형성에 구조적 변화를 초래하였으며, 이에 본 연구는 시계열적 비교를 통해 이러한 변화가 삶의 질에 미친 영향을 분석하고자 한다.

연구대상자의 일반적 특성은 <표 1>과 같다. 전체 표본은 965명으로, 응답자의 평균 연령은 44.6세였고, 평균 가구원 수는 2.9명, 월평균 가구 총소득은 497.9만 원으로 나타났다. 성별 구성은 남성이 51.7%, 여성이 48.3%로 유사한 수준이었으며, 교육수준은 대학교 졸업 이상이 전체의 83.2%로 가장 많았으며, 경제활동 참여율은 74.7%로 조사되었다. 거주지역은 서울특별시(29.8%)를 포함하여 부산(15.2%), 인천(14.3%), 대구(12.1%) 등 주요 대도시에 고르게 분포하였다.

Table 1.

Characteristics of the study sample

2. 연구모형 및 변수

1) 연구모형

본 연구는 앞서 정리한 이론적 논의를 바탕으로, 도시민의 모빌리티스와 삶의 질 간의 관계를 구조적으로 이해하기 위한 분석 틀을 구성하고, 이를 바탕으로 실증분석에 적합한 연구모형을 설계하였다. 이를 위해 이동과 관련된 개인의 행태는 ‘모빌리티’로, 이를 가능하게 하는 개인의 자원과 조건은 ‘네트워크 자본’으로 개념화하였으며, 이들 요소가 삶의 질과 맺는 개념적 관계를 도식화하였다(<그림 3> 참조). 연구모형은 모빌리티와 네트워크 자본이라는 두 핵심 구성요소를 중심으로, 이들이 주관적 삶의 질에 미치는 직접 및 간접 경로를 함께 고려하도록 설계되었으며, 특히 네트워크 자본이 모빌리티를 매개로 삶의 질에 영향을 미치는 간접효과를 검증함으로써 개인의 이동 역량과 행태가 삶의 질에 미치는 다층적 기제를 분석하고자 하였다.

Figure 3.

Conceptual framework of the study

먼저 ‘모빌리티’는 분석 목적에 따라 이동의 목적(필수성 vs. 선택성)과 이동의 방식(대면성 vs. 비대면성)이라는 두 가지 기준을 조합하여 네 가지 유형으로 구분하였다. 즉, 직장 또는 학교와 같은 필수 일과를 물리적 이동을 통해 수행하는 경우는 ‘실제 필수 모빌리티’, 동일한 활동을 재택근무나 온라인 수업과 같은 비대면 방식으로 수행하는 경우는 ‘가상 필수 모빌리티’에 해당한다. 한편, 여가·문화생활을 물리적 이동을 통해 수행하는 경우는 ‘실제 선택 모빌리티’, TV 시청이나 온라인 게임과 같이 비대면 방식으로 수행하는 경우는 ‘가상 선택 모빌리티’로 구분한다. 이와 같은 구분은 활동의 성격과 수행 방식에 따라 삶의 질에 미치는 영향이 상이할 수 있다는 점에서 중요한 분석 기준이 된다.

‘네트워크 자본’은 개인의 모빌리티를 가능하게 하거나 제약하는 자원과 조건을 포괄하는 개념으로, 본 연구에서는 이를 ‘모빌리티 역량’과 ‘모빌리티 접근성’이라는 두 가지 하위 범주로 구분한다. 모빌리티 역량은 개인이 이동을 수행하는 데 필요한 신체적·경제적·기술적 자원과 역량을 의미하며, 모빌리티 접근성은 거주지를 중심으로 인지되는 주변 근린 환경의 조건을 반영한다. 이 두 범주는 다시 모빌리티 유형별로 세분화된다. 실제 모빌리티에 영향을 미치는 ‘대면 네트워크 자본’은 신체적 역량, 승용차 이용역량, 교통수단 경제적 역량, 교통인프라 및 시설접근성으로 구성된다. 가상 모빌리티에 영향을 미치는 ‘비대면 네트워크 자본’은 디지털 문해력, ICT 이용역량, 통신인프라 접근성으로 구성된다. 마지막으로 실제·가상 여부와 관계없이 선택 모빌리티에 공통적으로 영향을 미치는 ‘공통 네트워크 자본’은 사회적 자본(국지적·비국지적)과 시간적 여유로 구성되며, 특히 여가·문화생활과 같은 선택적 활동에 대한 참여 가능성과 밀접한 관련이 있다. 이와 같은 분석틀은 모빌리티스 구성요소 간의 개념 구조를 명확히 하고, 실증분석에서 변수 설정과 경로 구성의 근거를 제공한다. 또한, 팬데믹을 외생적 충격으로 고려하여, 분석 시점을 발생 이전과 이후로 구분함으로써 모빌리티스와 삶의 질 간 관계의 시기별 차이를 함께 검토하고자 한다.

연구모형은 다음과 같은 네 가지 주요 경로를 중심으로 설정하였다. 첫째, 모빌리티 간 전환 경로이다. 필수 모빌리티에서 선택 모빌리티로, 실제 모빌리티에서 가상 모빌리티로의 전환 관계를 설정하였다. 이는 필수 일과의 수행 여부나 강도에 따라 여가시간과 가용 자원이 제한될 수 있다는 기존 연구(Haworth and Veal, 2004; Roberts, 2006; Choi and Bum, 2019)에 근거한 것으로, 여가활동의 수행 여부는 필수 일과와 상호작용하며 결정된다는 점에서 두 모빌리티 간의 관계를 모형화하였다. 또한, 대면 활동의 수행 여부에 따라 비대면 활동의 수행 가능성도 영향을 받을 수 있다는 점에 주목하여, 실제 모빌리티로부터 가상 모빌리티로의 전환 경로를 함께 설정하였다. 둘째, 네 가지 모빌리티 유형이 주관적 삶의 질에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 이동의 목적과 방식의 차이가 삶의 질 평가에 어떠한 차이를 유발하는지를 검토하고자 한다. 셋째, 네트워크 자본이 삶의 질에 미치는 직접효과와 모빌리티를 매개로 한 간접효과를 동시에 분석한다. 이때 네트워크 자본의 하위 유형별 특성을 고려하여, 대면 네트워크 자본은 실제 모빌리티에, 비대면 네트워크 자본은 가상 모빌리티에, 공통 네트워크 자본은 선택 모빌리티에 영향을 미치는 경로를 설정하였다. 이를 통해 네트워크 자본이 삶의 질에 영향을 미치는 작동 메커니즘을 보다 정교하게 규명하고자 한다. 마지막으로, 코로나19 팬데믹이라는 외생적 충격을 분석 시점의 분기점으로 설정하고, 팬데믹 전후 시점 간 주요 경로의 변화를 비교·분석한다. 이를 통해 변화된 도시민의 모빌리티스 구조와 삶의 질 간 관계의 동태적 특성을 밝히고자 한다.

2) 변수의 구성

본 연구에서 활용하는 주요 변수의 구성과 기초통계는 <표 2>에 제시하였다. 종속변수인 삶의 질은 응답자의 전반적인 삶에 대한 만족도를 측정하는 주관적 접근방식을 채택하였다. 삶의 질은 단일항목 평가 또는 영역별 만족 수준의 종합적 평가 방식으로 측정할 수 있으나, 후자의 경우 네트워크 자본 및 모빌리티 구성요소와 개념적으로 중복될 가능성이 있어, 본 연구에서는 삶 전반에 대한 단일항목 평가 방식을 사용하였다. 설문 문항은 “귀하의 현재 삶에 대해 얼마나 만족하십니까”이며, 응답은 팬데믹 유행 이전과 이후로 구분하여 5점 리커트 척도(1: 매우 불만족 ~ 5: 매우 만족)를 기준으로 측정하였다.

Table 2.

Variables and descriptive statistics

모빌리티는 앞서 언급한 바와 같이 이동의 목적과 방식에 따라 네 가지 유형으로 구분하였다. 실제 필수 모빌리티(통근·통학)와 가상 필수 모빌리티(재택근무·온라인 수업)는 규칙적·주기적으로 발생하는 필수 이동으로, 활동 특성상 빈도가 높아 주 단위로 조사하였다. 실제 선택 모빌리티(대면 여가·문화활동)와 가상 선택 모빌리티(온라인 기반 여가활동)는 비정기적으로 발생하는 활동으로, 빈도가 상대적으로 낮아 월 단위로 조사하였다. 모든 모빌리티 변수는 팬데믹 유행 전후 시점을 구분하여 네 가지 유형의 빈도를 응답하도록 설문을 구성하였으며, 분석 단계에서는 이를 동일 척도에서 비교·해석하기 위해 주 단위 응답을 월 단위로 환산하여 활용하였다.

다음으로 네트워크 자본은 앞서 서술한 바와 같이 대면, 비대면, 공통 네트워크 자본으로 각각의 구성요인을 도출하여 측정하였다. 신체적 역량은 보행, 대중교통 이용, 차량 승하차 등 일상이동에서의 신체적 제약 여부를 평가하는 8개 문항으로 구성하였다. 승용차 이용역량은 자가용을 직접 운전하는 데 필요한 능력에 대한 인식을 반영하는 2개 문항으로, 교통수단 경제적 역량은 승용차 및 대중교통 이용에 소요되는 비용을 감당할 수 있는 경제적 여력을 측정하는 3개 문항으로 구성하였다. 디지털 문해력은 모바일이나 PC를 활용하여 필요한 정보를 수집·이해·분석하는 역량을 측정하는 5개 문항으로, ICT 이용역량은 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 등의 디지털 장비를 실제로 사용할 수 있는 능력을 평가하는 2개 문항으로 구성하였다. 교통인프라, 시설 접근성, 통신인프라는 각각 거주지역의 교통환경, 주요 생활시설, 통신망 환경에 대한 주관적 인식을 측정하며, 각각 7개, 8개, 4개 문항으로 구성하였다. 국지적 사회적 자본은 거주지역 내에서 형성된 사회적 관계망을 측정하는 7개 문항으로, 비국지적 사회적 자본은 가상공간에서의 사회적 연결망을 평가하는 8개 문항으로 구성하였다. 마지막으로, 시간적 여유는 선택적 활동을 수행할 수 있는 충분한 시간 자원의 인식을 측정하며, 총 8개 문항으로 구성하였다. 네트워크 자본은 비교적 안정적인 개인의 자원과 역량을 측정하는 개념으로, 시간이 걸려 축적·유지되기 때문에(Bourdieu, 1986; Urry, 2007) 단기간에 급격히 변하지 않는 특성을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 팬데믹 전후로 구분하지 않고 설문 시점의 현재 수준만을 측정하여 분석에 활용하였다. 모든 문항은 5점 리커트 척도(1: 전혀 그렇지 않다~5: 매우 그렇다)를 기준으로 응답하도록 설계되었으며, 구체적인 설문 문항은 <부록 1>에 제시하였다. 다만, 승용차 이용역량은 운전면허 소지와 차량 보유를 확인하는 2개 문항으로 구성되어 있어 이항 응답값(0=아니오, 1=예)으로 측정하였다.

기초통계 결과, 팬데믹 이후 삶의 질은 이전 대비 유의하게 낮아졌으며, 실제 모빌리티는 감소하고 가상 모빌리티는 증가하는 경향이 나타났다. 네트워크 자본의 경우, 신체적 역량과 ICT 이용역량은 상대적으로 높은 수준이었으나, 교통수단 경제적 역량과 사회적 자본은 낮은 수준으로 확인되었다.

Ⅳ. 모빌리티스와 삶의 질 간의 관계 분석

1. 반영적 측정모형 평가 결과

본 연구에서는 먼저 네트워크 자본을 구성하는 잠재변수들의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 반영적 측정모형(reflective measurement model)을 구성하였다. 네트워크 자본은 총 11개의 잠재변수(신체적 역량, 승용차 이용역량, 교통수단 경제적 역량, 디지털 문해력, ICT 이용역량, 교통인프라, 시설접근성, 통신인프라, 국지적 및 비국지적 사회적 자본, 시간적 여유)로 구성되며, 각 잠재변수는 2~8개의 측정변수로 구성되어 있다. 집중타당도는 외부적재치 적합성(λ≥0.7),⁵⁾ 측정변수 신뢰도(IR≥0.5), 평균분산추출(AVE≥0.5)을 기준으로 평가하였고. 모든 잠재변수가 해당 기준을 충족하였다. 내적 일관성 신뢰도 또한 Cronbach’s α(αc=0.6~0.9), Dijkstra-Henseler’s rho(ρ_A≥0.7), 합성신뢰도(CR=0.6~0.9)를 기준으로 모두 만족하였다. 마지막으로 판별타당도는 HTMT(Heterotrait-Monotrait Ratio of the Correlations)를 활용하여 평가하였으며, HTMT 값이 모두 0.85 미만으로 나타나 기준을 충족하였다. 세부 결과는 <표 3>에 제시하였다. 또한, 팬데믹 전후 시점 간 측정구조의 동일성을 확인하기 위해 Henseler et al.(2009)의 MICOM(Measurement Invariance of Composite Models) 절차를 적용하였다. MICOM은 형태적 동일성, 구성적 동일성, 평균·분산 동일성의 세 단계로 구성되는데, 이 중에서 적어도 2단계에 해당하는 구성적 동일성까지는 확보되어야 한다고 논의된다(Henseler et al., 2016). 본 연구에서도 2단계까지의 검증을 통해 동일성을 확인하였다. 1단계는 잠재변수와 측정항목 간의 관계가 집단 간에 동일하게 설정되었는지를 검증하는 단계로, 본 연구에서는 두 시점의 모형이 동일한 측정항목과 구조를 채택하고 있으므로 1단계 형태적 동일성은 확보되었다. 2단계 구성적 동일성 검증 결과, 모든 잠재변수에서 구성적 동일성이 확보되었으며(p>0.05), 이는 팬데믹 전후 동일한 측정구조가 유지되고 있음을 의미한다. 세부 결과는 <부록 2>에 제시하였다.

Table 3.

Results of the reflective measurement model

2. PLS-SEM 분석 결과

측정모형의 신뢰도와 타당도가 확보됨에 따라, 본 절에서는 구조모형 분석을 통해 네트워크 자본과 모빌리티가 삶의 질에 미치는 직접 및 간접 경로를 검토하고, 팬데믹 이전과 이후의 비교를 통해 경로 변화와 주요 결정요인을 분석한다.

1) 네트워크 자본 및 모빌리티와 삶의 질 간의 관계

<그림 4>는 팬데믹 이전 시점에서의 PLS-SEM 분석 결과를 시각화한 것이며, <표 4>는 구조모형의 적합도를 제시하였다. 다중공선성 지표는 모두 3 미만으로 양호한 수준이었으며, 설명력 지표인 수정된 R²는 0.176으로 양호한 수준의 설명력을 보였다. 예측적 적합성을 나타내는 Q²값 또한 0보다 커 전체적으로 모형이 예측력을 갖춘 것으로 평가된다. 경로계수의 유의성 검정은 부트스트래핑(bootstrapping)을 통해 수행하였으며, 모든 경로는 표준화 계수로 제시되었다. 통제변수로는 균등화된 개인소득⁶⁾과 연령을 포함하였다.

Figure 4.

PLS-SEM results: Before COVID-19Notes: 1) Control variables, correlations among the independent variables and certain path coefficients are omitted for clarity.2) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01

Table 4.

Structural model fit: Before COVID-19

먼저 모빌리티 간 경로를 살펴보면, 실제 선택 모빌리티와 실제 필수 모빌리티 모두 가상 선택 모빌리티에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.096, p<0.01; β=0.075, p<0.01). 이는 필수 일과가 여가활동을 제약할 수 있다는 기존의 전제와는 다르게, 필수 일과와 여가활동이 상호배타적이라기보다 병행되거나 보완적으로 수행되고 있음을 보여준다. 특히 온라인 기반 여가활동은 시간과 장소의 제약 없이 접근 가능하다는 점에서, 필수 일과를 수행하는 이들 또한 디지털 여가활동에 적극적으로 참여하고 있는 것으로 해석된다. 이러한 경향은 모빌리티 수준을 시간량이 아닌 주간 빈도 기준으로 측정한 본 연구의 조사방식과도 관련이 있을 수 있다. 한편, 삶의 질에 미치는 영향에서는 실제 선택 모빌리티만이 유의미한 정(+)의 영향을 보였으며(β=0.063, p<0.05), 이는 여가활동의 재생산적 가치, 특히 사회적 관계를 매개로 대면으로 영위하는 것이 중요하다고 강조한 기존 연구들과 일치한다(Becchetti et al., 2012; 남은영 외, 2012; 김보현·안영선, 2008).

다음으로 네트워크 자본의 구성요소가 모빌리티에 미치는 영향을 살펴보면, 대면 모빌리티 역량 중 신체적 역량은 실제 필수 모빌리티와 실제 선택 모빌리티에 모두 긍정적 영향을 미쳤다(β=0.096, p<0.01; β=0.070, p<0.05). 이는 건강한 신체 조건이 필수적 이동뿐만 아니라 여가·문화생활과 같은 선택적 이동에도 필수적인 자원임을 보여준다. 승용차 이용역량은 실제 필수 모빌리티에만 유의미하게 작용하였으며(β=0.249, p<0.01), 선택 모빌리티에는 유의하지 않았다. 이는 일상적 필수 활동에서는 자가용이 주된 수단으로 활용되나, 선택적 여가활동에서는 대체 교통수단의 활용 가능성이 크다는 점을 시사한다. 반면, 교통수단 경제적 역량은 두 모빌리티 모두에 유의미한 영향을 미치지 않았으나, 삶의 질에는 정(+)의 유의미한 영향을 보였다(β=0.088, p<0.05). 이는 경제적 여건이 이동의 빈도나 수준을 직접적으로 결정하지는 않더라도, 교통비에 대한 부담 인식이 낮을수록 이동에 대한 자율성과 선택지가 확대되어 삶의 질에 긍정적으로 작용할 수 있음을 시사한다.

비대면 모빌리티 역량에서는 디지털 문해력만이 가상 선택 모빌리티에 긍정적 영향을 미쳤으며(β=0.180, p<0.01), 이는 디지털 활용 능력이 높은 개인일수록 온라인 기반의 여가·문화생활을 적극적으로 수행함을 보여준다. 삶의 질에 대해서는 ICT 이용역량이 유의미한 정(+)의 영향을 보였으며(β=0.076, p<0.1), 통신 인프라에 대한 인식 역시 삶의 질에 긍정적으로 작용하는 것으로 나타났다(β=0.092, p<0.05). 이는 정보통신기술에 대한 개인의 활용 능력과 디지털 기반 인프라의 수준이 삶의 만족도 향상에 기여할 수 있음을 보여준다.

공통 네트워크 자본 중 국지적 사회적 자본은 가상 선택 모빌리티에 부(-)의 영향을 미친 반면(β=-0.136, p<0.01), 삶의 질에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.169, p<0.01). 이는 지역 내 사회적 관계망이 약할수록 비대면 기반의 여가·문화 활동에 대한 의존도가 상대적으로 높아질 수 있음을 시사한다. 즉, 지역사회 내에서 대면 관계를 형성하거나 유지할 기회가 부족한 개인일수록 온라인 공간을 통해 사회적 교류나 여가를 대체하거나 보완하려는 경향이 나타날 수 있다. 반면, 국지적 사회적 자본이 삶의 질에 긍정적으로 작용한 결과는 지역사회 내 신뢰와 유대감이 개인의 정서적 안정과 삶의 질을 높이는 중요한 자원으로 기능하고 있음을 보여준다. 시간적 여유 또한 삶의 질에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며(β=0.083, p<0.01), 자율적으로 활용할 수 있는 시간이 많을수록 전반적인 삶의 만족도가 높아지는 경향을 반영한다.

통제변수로 포함된 인구사회학적 특성의 경우, 연령이 높을수록 실제 필수 모빌리티 수준이 낮아지는 경향을 보였으며, 이는 퇴직이나 은퇴로 인한 경제활동 중단 등 고연령층의 특성이 반영된 결과로 해석된다. 한편, 균등화된 개인소득이 높을수록 실제 필수 모빌리티와 실제 선택 모빌리티 모두에서 유의미한 증가가 나타났는데, 이는 소득수준이 높을수록 경제활동이나 학업 등 필수 일과뿐 아니라 여가·문화생활과 같은 선택적 활동을 영위하는 데 제약이 적기 때문으로 풀이된다.

2) 팬데믹 전후 종합 모형 비교

본 연구모형에서는 팬데믹 이전과 이후 네트워크 자본 및 모빌리티가 삶의 질에 미치는 경로가 어떻게 변화했는지를 검증한다. 앞서 제시한 모형과 동일한 경로를 설정하였지만, 팬데믹 이후에 변화된 모빌리티와 삶의 질로 변수를 재구성한 점에서 차이가 있다. 분석 결과는 <그림 5>에 제시하였으며, 모형의 적합도는 <표 5>와 같이 다중공선성은 모두 3 미만이고, 수정된 R²도 0.112로 양호한 수준이다. 또한, Q²값 0 미만의 값을 갖는 변수가 없으므로 예측적 적합성을 가지는 것으로 판단된다. 팬데믹 이전과 이후 모형의 차이를 종합적으로 비교한 결과는 <표 6>에 제시하였다.

Figure 5.

PLS-SEM results: After COVID-19Notes: 1) Control variables, correlations among the independent variables and certain path coefficients are omitted for clarity.2) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01

Table 5.

Structural model fit: After COVID-19

Table 6.

Comparison of the structural models before and after COVID-19

우선 모빌리티 간의 경로를 살펴보면, 팬데믹 이후 실제 필수 모빌리티는 가상 필수 모빌리티에 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=-0.184, p<0.01). 이는 팬데믹 상황에서 필수적인 일과가 대면에서 비대면으로 전환되면서 통근·통학이 재택근무·온라인 수업으로 대체된 현상을 반영한다. 반면, 팬데믹 이전과 달리 실제 선택 모빌리티는 가상 선택 모빌리티에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 확인되며, 오히려 가상 필수 모빌리티는 가상 선택 모빌리티를 증진시키는 효과가 있는 것으로 나타났다(β=0.085, p<0.05). 이동 제약 상황에서 필수 일과의 비대면 전환은 개인의 전반적인 활동 패턴에 영향을 미쳐, 여가활동 또한 비대면 방식으로 전환되도록 이끈 것으로 보인다. 이러한 결과는 대면 이동이 어려운 환경에서 필수 모빌리티의 비대면화가 선택적 활동의 비대면화를 촉진하며, 팬데믹과 같은 외부 제약이 단지 필수 활동의 방식뿐만 아니라 여가활동 수행 방식에도 중요한 변화를 가져왔음을 시사한다.

모빌리티와 삶의 질 간의 경로에서는 팬데믹 이전과 마찬가지로 실제 선택 모빌리티가 삶의 질에 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.063, p<0.05). 이는 팬데믹 상황에서도 대면 여가활동의 재생산적 가치가 삶의 질을 높이는 핵심 요인으로 작용했음을 보여준다. 그러나 가상 선택 모빌리티는 부정적인 경로를 가지는 것으로 확인되었는데(β=-0.124, p<0.01), 이는 SNS를 이용한 과도한 비대면 여가활동이 상대적 박탈감과 부정적 정서를 유발해 삶의 질을 저해할 수 있다는 기존 연구(서미혜, 2017)와 팬데믹 시기 극대화된 비대면 활동이 사람들의 개인화와 고립을 촉진시켜 고독감이나 코로나 블루(Corona Blue)⁷⁾와 같은 부정적 정서를 심화시킨다는 연구(사혜지 외, 2021)의 결과와도 일치한다. 이러한 결과는 팬데믹으로 인한 대면 활동의 제한이 여가활동의 수행 방식뿐 아니라, 온라인 활동에 대한 인식과 경험에도 부정적인 영향을 미쳤음을 보여준다.

모빌리티에 대한 네트워크 자본의 영향력은 팬데믹 이전과 이후에 상이하게 나타났다. 대면 모빌리티 역량 중 신체적 역량(β=0.103, p<0.01)과 승용차 이용역량(β=0.315, p<0.01)은 팬데믹 이후에도 실제 필수 모빌리티에 지속적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이는 감염병 확산에 따른 대중교통 기피 현상이 승용차 이용역량의 중요성을 더욱 부각시킨 결과로 해석된다. 한편, 비대면 모빌리티 역량 중 디지털 문해력은 팬데믹 이전과 이후 모두에서 가상 선택 모빌리티에 일관되게 유의미한 정(+)의 영향을 미친 것으로 나타났다(이전: β=0.180, p<0.01, 이후: β=0.166, p<0.01). 디지털 환경에 대한 이해와 활용 능력이 온라인 기반 여가·문화활동의 수행에 중요한 요인으로 작용함을 보여주는 결과이다. 반면, ICT 이용역량은 두 시점 모두에서 통계적으로 유의미한 효과를 보이지 않았는데. 이는 비대면 환경이 일상화되면서 개인 간 기술 활용 역량의 차이가 상대적으로 축소되었을 가능성을 시사한다. 또한, 국지적 사회적 자본은 가상 선택 모빌리티에 부(-)의 영향을 지속적으로 미쳤으며(β=-0.124, p<0.01). 이는 지역사회 내 사회적 관계망이 강할수록 비대면 활동에 대한 의존도가 낮아지는 경향을 반영한다. 반대로 지역적 사회적 자본이 약한 경우, 부족한 사회적 교류를 비대면 활동을 통해 보완하려는 경향이 나타날 수 있음을 시사한다.

삶의 질에 대한 네트워크 자본의 직접적 경로를 살펴보면, 교통수단을 경제적으로 부담할 수 있는 역량(β=0.147, p<0.01), 국지적 사회적 자본(β=0.134, p<0.01), 시간적 여유(β=0.112, p<0.01)가 팬데믹 이전과 동일하게 유의미한 긍정적인 영향을 미쳤다. 반면, ICT 이용역량과 통신인프라 인식은 통계적으로 유의미한 영향을 보이지 않았는데, 이는 전반적인 삶의 질 저하와 가상 선택 모빌리티의 부정적 효과가 이들 변수의 개별 영향력을 약화시켰을 가능성을 시사한다. 본 연구에서 주목할 만한 부분은 국지적 사회적 자본과 시간적 여유가 팬데믹 상황에서도 여전히 삶의 질에 긍정적인 영향을 미쳤다는 점이다. 실제 선택 모빌리티 역시 삶의 질 향상에 유의미한 효과를 유지하고 있어, 감염병 상황에서도 재생산 활동과 사회적 관계 형성에 기여하는 자본의 중요성이 지속되었음을 보여준다. 인구사회학적 특성 중 연령은 팬데믹 이후 삶의 질에 유의미한 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며(β=-0.103, p<0.01), 이는 고연령층의 이동성과 활동성 감소가 정서적 안정감과 삶의 만족도 저하로 이어질 수 있음을 시사한다.

3) 직접효과, 간접효과 및 총효과의 비교

본 연구에서는 팬데믹 이전과 이후의 시점 간 비교를 통해 네트워크 자본이 모빌리티를 경유하여 삶의 질에 미치는 간접효과까지 분석함으로써 이들 간의 관계를 총체적으로 규명하고자 한다. <표 7>은 각 변수의 직접효과, 간접효과 및 총효과를 비교한 결과를 제시한다.

Table 7.

Direct, indirect, and total effects on quality of life

우선, 모빌리티 유형 가운데 선택 모빌리티만이 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인된다. 특히 선택 모빌리티의 수행 방식에 따라 그 효과는 상반되었는데, 실제 선택 모빌리티는 팬데믹 이전과 이후 모두에서 일관되게 삶의 질을 높이는 데 기여한 반면, 가상 선택 모빌리티는 팬데믹 이전에는 유의하지 않았으나, 팬데믹 이후에는 삶의 질에 부정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 이는 감염병 확산 이후 대면 여가·문화활동이 제한된 상황에서도 여전히 삶의 만족도 향상에 긍정적으로 작용한 반면, 온라인 기반의 여가활동은 비자발적 참여의 증가와 더불어 정서적 고립감이나 사회적 단절을 심화시켰을 가능성을 시사한다. 선택 모빌리티의 방식에 따라 삶의 질에 미치는 영향이 달라질 수 있다는 점은 팬데믹 이후 변화된 일상 속에서 대면 활동에 대한 접근성과 질적 수준을 제고하는 동시에, 비대면 활동에는 사회적 연결성과 정서적 지원을 보완하는 정책적 대응이 필요함을 시사한다.

삶의 질에 대한 영향력의 상대적 크기를 비교한 결과, 팬데믹 이전과 이후 모두 국지적 사회적 자본이 가장 강력한 영향을 미친 요인으로 나타났다(이전: β=0.175, p<0.01; 이후: β=0.151, p<0.01). 이는 지역사회 내 유대와 사회적 연결망이 정서적 안정감과 사회적 지지를 통해 삶의 질을 향상시키는 핵심 자원임을 보여준다. 팬데믹 이후에는 교통수단 경제적 역량이 국지적 사회적 자본과 유사한 수준으로 삶의 질에 영향을 미친 주요 요인으로 부각되었으며(β=0.147, p<0.01), 이는 교통비 부담이 적을수록 이동 제약이 줄어들고, 이동의 자율성이 삶의 만족도를 높이는 데 기여했음을 보여준다. 이와 함께 시간적 여유 역시 팬데믹 이전과 이후 모두에서 일관되게 유의미한 정(+)의 영향을 미쳐, 자율적으로 활용가능한 시간이 삶의 질 향상의 중요한 자원임을 나타낸다.

한편, 네트워크 자본이 모빌리티를 경유하여 삶의 질에 미치는 간접효과도 일부 유의미하게 확인되었다. 팬데믹 이후, 국지적 사회적 자본은 가상 선택 모빌리티를 매개로 삶의 질에 정(+)의 간접효과를 미쳤다(β=0.015, p<0.05). 이는 지역사회 내 사회적 관계망이 강할수록 비대면 활동에 대한 의존도가 낮고, 결과적으로 삶의 질이 높아질 가능성이 큼을 시사한다. 반대로 지역적 관계망이 약한 개인은 온라인 기반 여가활동에 더욱 의존하게 되어 삶의 질이 저하될 수 있다. 디지털 문해력은 가상 선택 모빌리티를 매개로 삶의 질에 유의미한 부(-)의 간접효과를 미쳤다(β=-0.020, p<0.05). 이는 디지털 기술 활용 역량이 높은 개인일수록 온라인 기반의 여가활동에 보다 적극적으로 참여할 가능성이 높지만, 이러한 활동이 삶의 질에 부정적으로 작용할 수 있음을 시사한다. 또한, 가상 필수 모빌리티는 삶의 질에 대한 직접효과는 유의하지 않았지만, 가상 선택 모빌리티를 통한 부(-)의 간접효과가 도출되었다(β=-0.010, p<0.1). 이러한 결과는 팬데믹 이후 가상 모빌리티 간의 상호작용이 강화된 결과로, 대면 활동의 제한이 여가 방식의 비자발적 전환을 초래하여 삶의 질을 저하시키는 방향으로 작용했을 가능성을 보여준다.

Ⅴ. 결론 및 시사점

본 연구는 모빌리티스 패러다임에 근거하여 도시민의 모빌리티스와 삶의 질 간의 관계를 실증적으로 분석하고, 코로나19 전후의 변화를 비교함으로써 위기 상황에서 삶의 질 유지에 기여하는 핵심 요인을 다차원적으로 탐색하였다. 분석 결과의 주요 내용은 다음과 같다.

첫째, 모빌리티의 여러 유형 중 삶의 질에 긍정적인 영향을 미치는 것은 실제 선택 모빌리티, 즉 여가·문화생활을 대면으로 영위하는 것이며, 이는 대면 활동이 제약되는 팬데믹 상황에서도 여전히 삶의 질에 긍정적으로 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 위기 상황에서도 여가활동의 재생산적 가치가 중요한 삶의 자원으로 작용하고 있음을 시사한다. 반면, 가상 선택 모빌리티는 대면 활동을 통해 체감할 수 있는 여가·문화생활의 편익을 충분히 대체하지 못했으며, 팬데믹 상황에서는 온라인 여가생활의 빈도가 높아질수록 삶의 질이 오히려 저하되는 경향이 나타났다. 이는 비대면 여가활동이 지닌 개인화·고립적 특성과 SNS 기반의 상향 비교가 부정적 정서를 심화시켜 삶의 만족도를 떨어뜨린다는 기존 연구와도 일치한다(사혜지 외, 2021; 서미혜, 2017). 이러한 결과는 온라인 활동의 확대가 삶의 질 향상으로 직결되지 않음을 보여준다. 한편, 실제 필수 모빌리티는 팬데믹 이후 가상 필수 모빌리티로 대체되는 양상을 보였으나, 이러한 변화가 삶의 질에 유의미한 영향을 미치지는 않았다. 이는 통근·통학과 같은 필수적인 일과가 재택근무와 온라인 수업으로 전환된 현상을 반영하는 동시에, 일상 속 대면 교류와 현장 경험이 제공하는 정서적·사회적 편익은 정보통신기술만으로는 온전히 대체되기 어렵다는 점을 보여준다. 이러한 결과는 단순한 기술 대체만으로는 삶의 질을 충분히 보장할 수 없으며, 위기 상황에서도 체감할 수 있는 여가와 사회적 관계를 지속할 수 있는 물리적·사회적 기반의 중요성을 재확인시킨다. 이에 따라 중앙정부와 지자체는 생활 SOC 사업을 통해 주민들이 일상적으로 접근할 수 있는 문화·체육시설을 확충하고, 근린생활권 단위에서 커뮤니티 중심의 프로그램을 운영할 수 있도록 제도적 장치를 마련해야 한다. 아울러 공원, 체육시설, 주민 쉼터 등 ‘제3의 공간(third place)’과 사회적 인프라(social infrastructure)를 확대하여 일상적 교류를 촉진함으로써, 온라인 활동이 대체할 수 없는 대면 교류의 장을 보장할 필요가 있다.

둘째, 네트워크 자본의 구성요소 중에서는 교통수단에 대한 경제적 역량, 승용차 이용역량, 그리고 디지털 문해력만이 삶의 질에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그중에서도 교통수단을 경제적으로 부담할 수 있는 역량은 삶의 질에 유의미한 직접적 영향을 미쳤으며, 특히 팬데믹을 계기로 그 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 결과는 교통비 부담 인식이 줄어들수록 이동의 자율성이 확보되어 삶의 만족도가 높아질 수 있음을 의미한다. 승용차 이용역량은 팬데믹 이후 대중교통 기피 현상 속에서 대안적 이동수단으로 기능하면서 실제 필수 모빌리티에 가장 큰 영향을 미쳤다. 이는 팬데믹 시기 대중교통 이용이 급격히 감소하고 자가용 이용이 상대적으로 증가한 기존 연구 결과와도 맥락을 같이 한다(임성한, 2020; 김진만 외, 2021). 한편, 디지털 문해력은 팬데믹 이전과 이후 모두에서 가상 선택 모빌리티에 일관되게 유의미한 긍정적인 영향을 보여 디지털 환경에 대한 이해와 활용 능력이 온라인 기반 여가·문화생활의 수행 수준을 결정짓는 핵심 자원임을 보여준다. 그러나 팬데믹 이후에는 디지털 문해력이 가상 선택 모빌리티를 매개로 삶의 질에 부정적인 간접효과를 미친 것으로 확인되었다. 이는 디지털 역량 자체가 삶의 질을 저하시켰다는 단순한 인과적 해석보다는 팬데믹 시기 과도한 온라인 활동이 사회적 상호작용을 위축시키고 정서적 고립감을 확대시킬 수 있다는 점을 함의하는 것이라고 판단된다. 이러한 해석은 선행연구(사혜지 외, 2021)의 지적과도 부합하며, 후술하는 국지적 자본-가상 선택 모빌리티-삶의 질 간 경로 해석과도 유사한 맥락이다. 이러한 결과는 개인의 경제적·기술적·디지털 역량 격차를 완화할 수 있는 정책적 대응의 필요성을 시사한다. 구체적으로 교통비 부담을 완화할 수 있는 교통 바우처, 정기 교통패스, 대중교통 요금 할인을 확대·강화하고, 공유차량·공유자전거 등 공공 모빌리티 서비스를 생활권 단위에서 확대할 필요가 있다. 또한, 디지털 문해력은 온라인 활동 참여를 가능하게 하는 핵심 역량인 만큼 이를 높이기 위한 지원이 요구되며, 동시에 과도한 비대면 활동으로 인한 정서적 고립을 예방할 사회적 안전망 구축이 병행되어야 한다. 이러한 다차원적이고 균형 있는 지원은 팬데믹과 같은 위기 상황에서도 도시민의 이동성과 삶의 질을 안정적으로 유지하는 기반이 될 것이다.

셋째, 국지적 사회적 자본은 팬데믹 전후 모두에서 삶의 질에 가장 강한 영향을 미친 요인으로 확인되었다. 해당 변수는 삶의 질에 대한 직접효과뿐 아니라, 팬데믹 이후에는 가상 선택 모빌리티를 매개로 한 유의미한 간접효과도 함께 나타났다. 이는 지역사회 내 신뢰와 유대감을 기반으로 한 사회적 관계망이 잘 형성되어 있을수록 비대면 여가활동에 대한 의존도가 낮아지고, 결과적으로 삶의 만족도가 높아질 수 있음을 보여준다. 반대로 국지적 사회적 자본이 부족한 개인은 사회적 교류의 결핍을 보완하기 위해 온라인 활동에 과도하게 몰입할 가능성이 있으며, 이로 인해 삶의 질이 저하되는 경향이 나타났다. 특히 팬데믹 상황에서도 국지적 사회적 자본의 영향력이 유지되었다는 점은, 사회적 거리두기 속에서도 근린 수준의 유대가 개인의 삶의 질 유지에 중요한 역할을 했음을 보여준다. 이러한 결과는 모빌리티스 이론에서 강조하는 이동 역량뿐만 아니라, 지역사회 내 사회적 자본의 중요성을 실증적으로 뒷받침하는 근거라 할 수 있다. 따라서 근린생활권 중심의 커뮤니티 조성 등 단순히 물리적 공간을 확충하는 것을 넘어, 지역사회 차원의 신뢰와 유대를 실질적으로 강화할 수 있는 지역활동 프로그램 운영이 필요하다. 주민 주도의 커뮤니티 활동, 이웃 간 상호부조 네트워크, 돌봄·자원봉사와 같은 생활 밀착형 프로그램을 제도적으로 지원하고, 지역사회 기반 조직과 공공기관 간 협력을 제도화하는 것이 국지적 사회적 자본을 강화하는 핵심 정책 방향이라 할 수 있다.

본 연구는 주로 이론적 담론에 머물러 있던 모빌리티스 패러다임을 다면적·다층적으로 개념화하고, 이를 실증적으로 분석함으로써 도시민의 삶의 질과 모빌리티 간의 관계를 구체적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 본 연구에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째, 분석틀의 개념 조작화 과정에서 일부 이론적 개념이 단순화되었다. 예를 들어, 모빌리티 유형을 네 가지로 구분하였으나, 실제 이동은 복합적이므로 현실의 다양성을 충분히 반영하지 못할 수 있다. 하나의 이동이 필수적 목적과 선택적 목적을 동시에 포함하거나, 대면·비대면 활동이 혼합되는 경우처럼 단일 유형으로 구분하기 어려운 사례도 존재하기 때문이다. 둘째, 설문조사방식에서 기인한 방법론적 한계도 존재한다. 모빌리티 유형 간 비교가 빈도 중심으로 이루어져 활동 강도나 시간 투입의 차이를 반영하기 어렵고, 팬데믹 이전 시점은 회고적 응답에 의존하여 기억 왜곡 가능성이 존재한다. 또한, 표본은 지역별·연령별 인구구성비를 고려한 할당표집으로 구성하고 온라인 조사방식을 채택하여 엄밀한 확률표집을 따랐다고 보기는 어렵다. 따라서 디지털 문해력이 많이 떨어지는 사람 등 일부 집단의 과소대표 가능성도 완전히 배제하기는 어려우므로 해석 시에도 주의가 요구된다. 마지막으로, 분석모형은 ‘네트워크 자본 → 모빌리티 → 삶의 질’이라는 단방향 경로를 전제로 하였으나, 실제로는 이들 간에 상호작용과 피드백 관계가 존재할 수 있다. 이러한 한계들은 향후 후속 연구를 통해 보완될 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 주저자의 박사학위 논문의 일부를 수정·보완하여 작성하였으며, 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음. (NRF-2020R1A2C1102934)

References

• 강동우·안주엽·남수연, 2020. “지역 특성이 주민 행복도에 미치는 영향의 탐색”, 「국토연구」, 104: 3-21.
  Kang, D., Ahn, J., and Nam, S., 2020. “Searching for Regional Characteristics Affecting Residents’ Happiness”, The Korea Spatial Planning Review, 104: 3-21.
• 고민환·박윤미, 2022. “빅데이터 기반의 텍스트 마이닝을 활용한 포스트 코로나 시대의 미래관광 탐색 연구: 랜선투어를 중심으로”, 「관광연구저널」, 36(5): 79-92.
  Ko, M.H. and Park Y.M., 2022. “A Study on Future Tourism in the Post-COVID-19 Era Using Text Mining Based on Big Data: Focused on LAN Cable Tours”, International Journal of Tourism and Hospitality Research, 36(5): 79-92. [https://doi.org/10.21298/IJTHR.2022.5.36.5.79]
• 김보현·안영선, 2008. “노인의 여가활동과 삶의 질에 관한 탐색적 연구”, 「사회과학연구」, 15(1): 141-160.
  Kim, B.H. and An, Y.S., 2008. “An Exploratory Study on the Relationship Between the Leisure Activity and Quality of Life of the Elderly”, The Journal of Social Science, 15(1): 141-160.
• 김윤태, 2015. 「사회적 인간의 몰락: 왜 사람들은 고립되고, 원자화되고, 파편화되는가?」, 서울: 이학사.
  Kim, Y.T., 2015. The Decline of the Social Human: Why People Are Becoming Isolated, Atomized, and Fragmented, Seoul: Ehaksa.
• 김지현, 2021. “유연근무제도 사용이 기혼 여성 관리자의 일-삶의 만족도에 미치는 영향: 업무시간외근무와 배우자 협조의 조절효과 검증”, 「사회보장연구」, 37(3): 5-40.
  Kim, J., 2021. “The Effect of Use of Flexible Working Arrangements on the Work-Life Satisfaction of Married Female Managers: The Moderating Influence of Overtime Work and Spouse Cooperation”, Korean Social Security Studies, 37(3): 5-40.
• 김진만·기동환·이수기, 2021. “COVID-19 확산에 따른 통행 수단 선택 변화 분석: 서울시 사례를 중심으로”, 「국토계획」, 56(3): 113-129.
  Kim, J., Ki, D., and Lee, S., 2021. “Analysis of Travel Mode Choice Change by the Spread of COVID-19: The Case of Seoul, Korea”, Journal of Korea Planning Association, 56(3): 113-129. [https://doi.org/10.17208/jkpa.2021.06.56.3.113]
• 남은영·이재열·김민혜, 2012. “행복감, 사회자본, 여가: 관계형 여가와 자원봉사활동의 함의를 중심으로”, 「한국사회학」, 46(5): 1-33.
  Nam, E.Y., Yee, J., and Kim, M., 2012. “Do Leisure Activities Make People Happier?: The Role of Social Capital and Social Leisure”, Korean Journal of Sociology, 46(5): 1-33.
• 마경희·장미혜·김효선·유정미, 2011. 「성 인지적 예산분석을 위한 기초연구: 교통약자 이동욕구 및 정책수요의 성별차이와 개선방안을 중심으로」, 서울: 한국여성정책연구원.
  Ma, K., Chang, M., Kim, H., and Yoo, J., 2011. Basic Research for Gender Budgeting: Focusing on Gender Issues in Transportation Policy for Mobility-Handicapped, Seoul: Korean Women’s Development Institute.
• 박혜영, 2020. “코로나 시대의 새로운 타자구성과 접촉공간의 변모에 대한 생태적 성찰”, 「젠더와 문화」, 13(2): 7-39.
  Park, H.Y., 2020. “An Ecological Review of the New Formation of Others and the Transforming of Social Space in the Corona Era”, Gender and Culture, 13(2): 7-39. [https://doi.org/10.20992/gc.2020.12.13.2.7]
• 배병렬, 2022. 「SmartPLS 3.3에 의한 조절효과, 매개효과 및 조절된 매개효과분석」, 서울: 도서출판 청람.
  Bae, B., 2022. Analysis of Moderating Effects, Mediating Effects, and Moderated Mediation Effects Using SmartPLS 3.3, Seoul: CheongRam Publishing.
• 사혜지·이원상·이봉규, 2021. “코로나 블루와 여가 활동: 한국 사례를 중심으로”, 「인터넷정보학회논문지」, 22(2): 109-121.
  Sa, H.J., Lee, W.S., and Lee, B.G., 2021. “Corona Blue and Leisure Activities: Focusing on Korean Case”, Journal of Internet Computing and Services, 22(2): 109-121.
• 서미혜, 2017. “SNS 이용이 상대적 박탈감과 객관적 주관적 경제지위 간 격차를 거쳐 삶의 만족도에 미치는 영향”, 「한국언론정보학보」, 83(3): 72-95.
  Seo, M., 2017. “Influences of SNS Use on Life Satisfaction via Upward Social Comparison, Relative Deprivation and Underestimation of Economic Status”, Korean Journal of Communication & Information, 83(3): 72-95. [https://doi.org/10.46407/kjci.2017.06.83.72]
• 서울연구원, 2015. 「2015년 서울복지실태조사: 자료이용안내서」, 서울: 서울연구원.
  The Seoul Institute, 2015. The 2015 Seoul Welfare Survey: Data Usage Guide, Seoul: The Seoul Institute.
• 성경주·김석범, 2021. “코로나19로 인한 일상생활의 변화가 코로나블루에 미치는 영향”, 「상담심리교육복지」, 8(5): 67-79.
  Seong, G.J. and Kim, S.B., 2021. “The Impact of Changes in Daily Life Due to COVID-19 on Corona-Blue”, The Journal of Counseling Psychology Education Welfare, 8(5): 67-79. [https://doi.org/10.20496/cpew.2021.10.5.67]
• 성현곤, 2011. “주거지 근린환경이 개인의 건강에 미치는 영향에 관한 연구: 대중교통 중심 개발(TOD)의 계획요소를 중심으로”, 「국토계획」, 46(3): 235-251.
  Sung, H., 2011. “A Study on the Impacts of Residential Neighborhood Built Environment on Personal Health Indicators: Focused on the Planning Elements of Transit-Oriented Development”, Journal of Korea Planning Association, 46(3): 235-251.
• 손연정, 2022. “유연근무제와 근로자의 일·생활균형: 코로나19 이후 재택근로 확산의 영향을 중심으로”, 「가족자원경영과 정책」, 26(2): 37-51.
  Son, Y.J., 2022. “The Relationship Between Flexible Work Arrangements and Work-Life Balance – With a Focus on Working From Home During the COVID-19 Pandemic”, Journal of Family Resource Management and Policy Review, 26(2): 37-51. [https://doi.org/10.22626/jkfrma.2022.26.2.003]
• 신건권, 2018. 「석박사학위 및 학술논문 작성 중심의 SmartPLS 3.0 구조방정식모델링」, 서울: 도서출판 청람.
  Sin, G., 2018. Partial Least Squares Structural Equation Modeling(PLS-SEM) with SmartPLS 3.0, SPSS, G*Power, Seoul: CheongRam Publishing.
• 염주희, 2012. “교통약자로서의 저소득 계층: 빈곤 연구의 정책적 함의”, 2012 빈곤포럼, 세종: 한국보건사회연구원.
  Yeom, J., 2012. “Low-Income Groups as Transportation-Disadvantaged: Policy Implications from Poverty Studies”, 2012 Poverty Forum, Sejong: Korea Institute for Health and Social Affairs.
• 유홍준·신인철·정태인, 2018. 「일·여가의 변화와 행복 복지」, 파주: 집문당.
  Yoo, H., Shin, I., and Jung, T., 2018. Changing Work-Leisure Balance and Seeking Happiness, Paju: Jipmundang Publishing.
• 윤상용, 2004. “장애인 이동권 보장을 위한 바람직한 입법 방향”, 「보건복지포럼」, 95: 91-103.
  Yoon, S., 2004. “A Desirable Registration Direction to Ensure the Mobility Rights of the Disabled”, Health and Welfare Policy Forum, 95: 91-103.
• 윤신희, 2016. “모빌리티스(Mobilities)와 사회적 배제 간의 연관성 연구”, 경희대학교 박사학위논문.
  Yun, S.H., 2016. “A Study on the Relationship between Mobilities and Social Exclusion”, Ph.D. Dissertation, Kyung Hee University.
• 윤태양, 2019. “다섯 가지 상호의존적 ‘모빌리티’에 대한 비판적 검토: 모빌리티 개념의 재개념화를 통하여”, 「International Journal of Diaspora & CulturalCriticism」, 9(2): 312-332.
  Yun, T., 2019. “Restructuring the Five Interdependent Mobilities - With Conceptualizing the Term of Mobility”, International Journal of Diaspora & Cultural Criticism, 9(2): 312-332. [https://doi.org/10.15519/dcc.2019.07.9.2.312]
• 이성원·구세주·안근원, 2012. 「쉽게 읽는 교통경제 이야기」, 고양: 한국교통연구원.
  Lee, S., Koo, S., and Ahn, G., 2012. An Easy Introduction to Transportation Economics, Goyang: Korea Transport Institute.
• 이영숙·박경란, 2009. “노인의 여가제약, 여가활동참여와 생활만족도의 관계 분석”, 「한국생활과학회지」, 18(1): 1-12.
  Yi, Y. and Park, K., 2009. “A Study of Leisure Constraints, Leisure Activities Participation and Life Satisfaction of the Elderly”, Korean Journal of Human Ecology, 18(1): 1-12. [https://doi.org/10.5934/KJHE.2009.18.1.001]
• 이종만, 2022. “코로나19 엔데믹 상황에서 여가활동은 우울수준을 감소시키는가?: 오프라인 여가활동과 온라인 여가활동을 중심으로”, 「한국컴퓨터정보학회논문지」, 27(8): 225-232.
  Lee, J.M., 2022. “Do Leisure Activities Reduce the Level of Depressive Symptoms after Social Distancing Restrictions to be Lifted?: Focused on Offline Leisure Activities and Online Leisure Activities”, Journal of The Korea Society of Computer and Information, 27(8): 225-232.
• 이주형·김기연, 2022. “중고령자의 코로나19 이후 인터넷 이용량 변화와 일상생활만족도의 관계: 사회적 자본의 매개효과 분석”, 「한국지역정보화학회지」, 25(1): 35-61.
  Lee, J. and Kim, G., 2022. “The Relationship between Changes in Internet Usage after COVID-19 and Daily Life Satisfaction among Korean Middle-Aged and Older Adults: The Mediating Effect of Social Capital”, Journal of Korean Association for Regional Information Society, 25(1): 35-61.
• 이창관·이수기, 2016. “서울시 주거지의 근린환경특성이 개인의 신체활동과 건강수준에 미치는 영향 분석: 국민건강영양조사 (2007~2012) 자료를 활용한 다수준 분석의 적용”, 「국토계획」, 51(3): 217-239.
  Lee, C. and Lee, S., 2016. “Analysis of the Impacts of Neighborhood Environment on Physical Activity and Health Status in Seoul, Korea: Application of Multilevel Analysis with the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2007-2012)”, Journal of Korea Planning Association, 51(3): 217-239. [https://doi.org/10.17208/jkpa.2016.06.51.3.217]
• 임성한, 2020. “코로나바이러스감염증-19로 인한 교통수요 변화 분석”, 「한국ITS학회논문지」, 19(5): 106-118.
  Lim, S.H., 2020. “An Analysis of Change in Traffic Demand with Coronavirus Disease 2019”, Journal of Korean Society of Intelligent Transport Systems, 19(5): 106-118. [https://doi.org/10.12815/kits.2020.19.5.106]
• 전혜란·전명진, 2021. “통근시간이 주관적 삶의 만족도에 미치는 효과 및 통근시간 가치 분석: 서울시 가구유형별 성별 차이를 중심으로”, 「서울도시연구」, 21(3): 87-100.
  Jeon, H. and Jun, M.J., 2021. “Analyzing Effects of Commuting time on Subjective Life Satisfaction and Its Values by Household Type and Gender for the Seoul Residents”, Seoul Studies, 21(3): 87-100.
• 진미정·성미애·손서희·유재언·이재림·장영은, 2020. “코로나 19 확산에 따른 가족생활 및 가족관계의 변화와 스트레스”, 「Human EcologyResearch」, 58(3): 447-461.
  Chin, M., Sung, M., Son, S., Yoo, J., Lee, J., and Jang, Y., 2020. “Changes in Family Life and Relationships during the COVID-19 Pandemic and their Associations with Perceived Stress”, Human Ecology Research, 58(3): 447-461. [https://doi.org/10.6115/fer.2020.032]
• 진은애·진장익, 2017. “행복과 통근역설: 통근시간의 증가가 경기도민의 행복지수를 감소시키는가?”, 「GRI연구논총」, 19(3): 117-134.
  Jin, E.A. and Jin, J., 2017. “Happiness and Commuting Paradox: Does Increasing Commuting Time Reduce Happiness?”, GRI REVIEW, 19(3): 117-134.
• 최미연·이상준, 2021. “비대면 상황에서의 온라인 커뮤니티 활동이 삶 만족도에 미치는 영향: 코로나19 이전 (2017년)과 이후 (2021년) 비교를 중심으로”, 「정보사회와 미디어」, 23(3): 83-124.
  Choi, M., and Lee, C., 2021. “The Effect of Online Community Activities in Non-face-to-face Situations on Life Satisfaction: Focusing on the Comparison between Before (2017) and After (2021) COVID-19”, Information Society & Media, 23(3): 83-124. [https://doi.org/10.52558/ISM.2022.12.23.3.83]
• 최성웅, 2020. “재택근무가 가능한 일자리의 특성과 분포: 물리적 근로환경을 중심으로”, 「한국경제지리학회지」, 23(3): 276-291.
  Choi, S., 2020. “Characteristics and Distribution of Teleworkable Jobs Based on Physical Working Conditions”, Journal of the Economic Geographical Society of Korea, 23(3): 276-291.
• 최예나, 2021. “코로나19 시대 디지털 기술 수용이 도시주민의 삶의 만족에 미치는 영향 연구: 디지털 리터러시의 조절효과를 중심으로”, 「한국지방자치학회보」, 33(3): 187-219.
  Choi, Y., 2021. “A Study on the Effect of Digital Technology Acceptance on the Life Satisfaction of Urban Residents in the Era of COVID-19: Focusing on the Moderating Effect of Digital Literacy”, Journal of Local Government Studies, 33(3): 187-219.
• 한준·강석훈·김석호·서은국·홍종호·이희길·박주언, 2011. 「국민 삶의 질 측정을 위한 분석틀」, 대전: 통계개발원.
  Han, J., Kang, S., Kim, S., Seo, E., Hong, J., Lee, H., and Park, J., 2011. An Analytic Framework for Measuring National Quality of Life, Daejeon: Statistical Research Institute.
• 한준·김석호·하상웅·신인철, 2014. “사회적 관계의 양면성과 삶의 만족”, 「한국사회학」, 48(5): 1-24.
  Han, J., Kim, S., Ha, S.E., and Shin, I.C., 2014. “Ambivalent Effects of Social Relations on Subjective Well-being”, Korean Journal of Sociology, 48(5): 1-24. [https://doi.org/10.21562/kjs.2014.10.48.5.1]
• 홍수경·박오원·한수진, 2022. “재택근무가 일-삶 균형에 미치는 영향: 직무소진과 직무열의의 매개효과”, 「산업관계연구」, 32(4): 107-128.
  Hong, S., Park, O.W., and Han, S.J., 2022. “The Effect of Telecommuting on Work-life Balance: Mediating Role of Job Burnout and Job Engagement”, Korean Journal of Industrial Relations, 32(4): 107-128. [https://doi.org/10.37926/KJIR.2022.12.32.4.107]
• Adey, P., 2006. “If Mobility is Everything Then it is Nothing: Towards a Relational Politics of (Im)mobilities”, Mobilities, 1(1): 75-94. [https://doi.org/10.1080/17450100500489080]
• Bagozzi, R.P., Yi, Y., and Phillips, L.W. 1991. “Assessing Construct Validity in Organizational Research”, Administrative Science Quarterly, 36(3): 421-458. [https://doi.org/10.2307/2393203]
• Ballas, D. and Dorling, D., 2013. “The Geography of Happiness”, In Oxford Handbook of Happiness, Edited by Boniwell, I., David, S.A., and Ayers, A.C., 465-481. Oxford: Oxford University Press. [https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199557257.013.0036]
• Barrero, J.M., Bloom, N., and Davis, S.J., 2020. Why Working from Home Will Stick, NBER Working Paper Series 28731, National Bureau of Economic Research. [https://doi.org/10.31235/osf.io/wfdbe]
• Bauman, Z., 2010. 44 Letters From the Liquid Modern World, Cambridge: Polity Press.
• Becchetti, L., Ricca, E.G., and Pelloni, A., 2012. “The Relationship Between Social Leisure and Life Satisfaction: Causality and Policy Implications”, Social Indicators Research, 108: 453-490. [https://doi.org/10.1007/s11205-011-9887-5]
• Bourdieu, P., 1986. “The Forms of Capital”, In Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education, Edited by Richardson, J.G., 241-258. New York: Greenwood Press.
• Cairncross, F., 2001. The Death of Distance: How the Communications Revolution is Changing Our Lives, Boston: Harvard Business School Press.
• Caldwell, L.L. and Gilbert, A.A., 1990. “Leisure, Health, and Disability: A Review and Discussion”, Canadian Journal of Community Mental Health, 9(2): 111-122. [https://doi.org/10.7870/cjcmh-1990-0022]
• Campbell, A., Converse, E.P., and Rodgers, W.L., 1976. The Quality of American Life: Perceptions, Evaluations, and Satisfaction, New York: Russell Sage Foundation.
• Choi, C. and Bum, C.H., 2019. “Physical Leisure Activity and Work for Quality of Life in the Elderly”, Journal of Physical Education & Sport, 19(2): 1230-1235.
• Dharmowijoyo, D.B.E., Susilo, Y.O., and Karlström, A., 2018. “On Complexity and Variability of Individuals’ Discretionary Activities”, Transportation, 45: 177-204. [https://doi.org/10.1007/s11116-016-9731-5]
• Diener, E., 1984. “Subjective Well-Being”, Psychological Bulletin, 95(3): 542-575. [https://doi.org/10.1037/0033-2909.95.3.542]
• Diener, E., Sandwik, E., Seidlitz, L., and Diener, M., 1993. “The Relationship between Income and Subjective Well-being: Relative or Absolute?”, Social Indicators Research, 28(3): 195-223. [https://doi.org/10.1007/BF01079018]
• Dockery, A.M. and Bawa, S., 2014. “Is Working from Home Good Work or Bad Work? Evidence from Australian Employees”, Australian Journal of Labour Economics, 17(2): 163-190.
• Dolan, P., Peasgood, T., and White, M., 2008. “Do We Really Know What Makes Us Happy? A Review of the Economic Literature on the Factors Associated with Subjective Well-being”, Journal of Economic Psychology, 29(1): 94-122. [https://doi.org/10.1016/j.joep.2007.09.001]
• Durkheim, E., 1893. The Division of Labor in Society, Beverly Hills, CA: Sage Publications.
• Easterlin, R.A., 1974. “Does Economic Growth Improve the Human Lot? Some Empirical Evidence”, In Nations and Households in Economic Growth, Edited by David, P. A. and Reder, M. W., 89-125, New York: Academic Press. [https://doi.org/10.1016/B978-0-12-205050-3.50008-7]
• Galloway, S., 2006. “Cultural Participation and Individual Quality of Life: A Review of Research Findings”, Applied Research in Quality of Life, 1(3): 323-342. [https://doi.org/10.1007/s11482-007-9024-4]
• Gillhooly, M., Hamilton, K., O’Neill, M., Gow, J., Webste, N., Pike, F., and Bainbridge, D., 2002. Transport and Aging: Extending Quality of Life for Older People Via Public and Private Transport, Economic and Social Research Council Award Reference Number L480 25 40 25.
• Gregory, D., Johnston, R., Pratt, G., Watts, M., and Whatmore, S., 2009. The Dictionary of Human Geography, London: Wiley-Blackwell.
• Hair, J.F., Ringle, C.M., and Sarstedt, M., 2011. PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet, Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2): 139-151. [https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202]
• Haworth, J.T. and Veal, A.J., 2004. Work and Leisure, New York: Psychology Press. [https://doi.org/10.4324/9780203489321]
• Helliwell, J. and Putnam, R., 2004. “The Social Context of Well-being”, Philosophical Transactions of Royal Society: Biology, 359: 1435-1446. [https://doi.org/10.1098/rstb.2004.1522]
• Henseler, J. and Sarstedt, M., 2012. “Goodness-of-Fit Indices for Partial Least Squares Path Modeling”, Computational Statistics, 28: 565-580. [https://doi.org/10.1007/s00180-012-0317-1]
• Henseler, J., Ringle, C.M., and Sinkovics, R.R., 2009. “The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing”, Advances in International Marketing, 20: 277-319. [https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014]
• Henseler, J., Ringle, C.M., and Sarstedt, M., 2016. “Testing Measurement Invariance of Composites Using Partial Least Squares”, International Marketing Review, 33(3): 405-431. [https://doi.org/10.1108/IMR-09-2014-0304]
• Hilbrecht, M., Smale, B., and Mock, S.E., 2014. “Highway to Health? Commute Time and Well-being among Canadian Adults”, World Leisure Journal, 56(2): 151-163. [https://doi.org/10.1080/16078055.2014.903723]
• Kim, M. and Im, H.N., 2020. “The Relationship between Social Infrastructure and Happiness”, Journal of Korea Planning Association, 55(4): 5-18. [https://doi.org/10.17208/jkpa.2020.08.55.4.5]
• Kock, N., 2012. WarpPLS 3.0 User Manual. Texas, USA: ScriptWarp Systems.
• Koslowsky, M., Kluger, A., and Reich, M., 1995. Commuting Stress: Causes, Effects and Methods of Coping, New York: Plenum Press. [https://doi.org/10.1007/978-1-4757-9765-7]
• Lee, Y., Oh, S., Cha, J., Kim, K., Lee, S.Y., and Kim, H., 2022. “Mobility and Life Satisfaction among Wheelchair Users: A Study Using Mobile Phone Data in Seoul, South Korea”, International Journal of Social Welfare, 31(3): 368-381. [https://doi.org/10.1111/ijsw.12529]
• Longino, C.F. and Kart, C.S., 1982. “Explicating Activity Theory: A Formal Replication”, Journal of Gerontology, 37(6): 713-722. [https://doi.org/10.1093/geronj/37.6.713]
• Lorenz, O., 2018. “Does Commuting Matter to Subjective Well-being?”, Journal of Transport Geography, 66: 180-199. [https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2017.11.019]
• Lott, Y. and Chung, H., 2016. “Gender Discrepancies in the Outcomes of Schedule Control on Overtime hours and Income in Germany”, European Sociological Review, 32(6): 752-765. [https://doi.org/10.1093/esr/jcw032]
• Lott, Y., 2020. “Does Flexibility help Employees Switch off from Work? Flexible Working-Time Arrangements and Cognitive Work-to-Home Spillover for Women and Men in Germany”, Social Indicators Research, 151(2): 471-494. [https://doi.org/10.1007/s11205-018-2031-z]
• Madsen, S.R., 2003. “The Effects of Home-based Teleworking on Work-family Conflict”, Human Resource Development Quarterly, 14(1): 35-58. [https://doi.org/10.1002/hrdq.1049]
• Meloni, I., Guala, L., and Loddo, A., 2004. “Time Allocation to Discretionary In-home, Out-of-home Activities and to Trips”, Transportation, 31: 69-96. [https://doi.org/10.1023/B:PORT.0000007228.44861.ae]
• Metz D.H., 2000. “Mobility of Older People and Their Quality of Life”, Transportation Policy, 7(2): 149-152. [https://doi.org/10.1016/S0967-070X(00)00004-4]
• O'Brien, R., 1992. Global Financial Integration: The End of Geography, London: Pinter for Royal Institute of International Affairs.
• OECD, 2019. How’s Life in the Digital Age?: Opportunities and Risks of the Digital Transformation for People’s Well-being, Paris: OECD Publishing.
• Roberts, K., 2006. Leisure in Contemporary Society, London: CAB International. [https://doi.org/10.1079/9781845930691.0000]
• Russell, R.V., 1996. Pastimes: The Context of Contemporary Leisure, Madison, WI: Brown & Benchmark Publishers.
• Schwanen, T., Kwan, M.P., and Ren, F., 2008. “How Fixed Is Fixed? Gendered Rigidity of Space–time Constraints and Geographies of Everyday Activities”, Geoforum, 39(6): 2109-2121. [https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2008.09.002]
• Sheller, M. and Urry, J., 2006. “The New Mobilities Paradigm”, Environment and Planning A, 38: 207-226. [https://doi.org/10.1068/a37268]
• Sheller, M., 2017. “From Spatial Turn to Mobilities Turn”, Current Sociology, 65(4): 623-639. [https://doi.org/10.1177/0011392117697463]
• Stutzer, A. and Frey, B.S., 2008. “Stress that Doesn't Pay: The Commuting Paradox”, The Scandinavian Journal of Economics, 110(2): 339-366. [https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2008.00542.x]
• Toffler, A., 1980. The Third Wave, New York: Morrow.
• Tomaney, J., 2017. “Region and Place III: Well-being”, Progress in Human Geography, 41(1): 99-107. [https://doi.org/10.1177/0309132515601775]
• Urry, J., 2007. Mobilities, Cambridge: Polity Press.
• Van der Vaart, W., Van der Zouwen, J., and Dijkstra, W., 1995. “Retrospective Questions: Data Quality, Task Difficulty, and the Use of Checklist”, Quality & Quantity, 29: 299-315. [https://doi.org/10.1007/BF01101976]
• Zhu, Z., Li, Z., Liu, Y., Chen, H., and Zeng, J., 2017. “The Impact of Urban Characteristics and Residents’ Income on Commuting in China”, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57: 474-483. [https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.09.015]