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소득 및 자산에 따른 주거면적별 주택점유형태 분석

이준민1https://orcid.org/0000-0001-6205-183X, 심승규2https://orcid.org/0000-0002-4833-4179, 홍지훈3,**https://orcid.org/0000-0003-4437-7232
Jun-Min Lee1https://orcid.org/0000-0001-6205-183X, Seung-Gyu Sim2https://orcid.org/0000-0002-4833-4179, Gihoon Hong3,**https://orcid.org/0000-0003-4437-7232
Author Information & Copyright
1부산대학교 경제학과 박사과정(주저자)
2Aoyama Gakuin University 국제정치경제학부 부교수
3부산대학교 경제학과 부교수(교신저자)
1Ph.D. Student, Department of Economics, Pusan National University
2Associate Professor, Department of International Economics, Aoyama Gakuin University
3Associate Professor, Department of Economics, Pusan National University
**Corresponding Author: gh9x@pusan.ac.kr

© Copyright 2022, Korea Appraisal Board. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NonCommercial-ShareAlike License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: Feb 22, 2022; Revised: Mar 21, 2022; Accepted: Apr 07, 2022

Published Online: Apr 30, 2022

국문초록

본 연구는 주거실태조사 2020년 자료를 활용하여 자가 가구와 차가 가구의 특성을 자산효과와 소득효과라는 측면에서 구분하고자 한다. 특히 자산과 소득의 다중공선성 문제를 해결하기 위하여 2단계 다변량로짓회귀분석 모형을 추정한다. 이를 통해 본고는 자가 확률에 대한 자산과 소득의 중첩된 효과를 통제한 상태에서 순수한 소득효과는 전용면적 기준과 상관없이 통계적으로 유의미한 음(‒)의 값을 갖는다는 점을 밝혔다. 더 나아가 전용면적 기준을 40m2에서 60m2로, 그리고 84m2로 늘림에 따라, 해당 전용면적 기준 이하(초과) 주택에 자가로 거주하고 있을 확률은 크게 감소(증가)함을 보였다. 이러한 결과들을 종합하면, 자산을 포함한 다른 모든 조건이 동일하지만 소득만 다른 두 가구를 놓고 본다면, 소득이 높은 가구가 더 넓은 주택에 차가로 거주할 가능성이 높다는 것을 알 수 있다. 이는 자산이 동일하다면, 고소득 가구일수록 주거안정성보다는 넓고 쾌적한 주거환경을 중시함을 의미한다.

Abstract

Based on the Korean Housing Survey 2020, the paper examines the characteristics of households with or without home-ownership in terms of wealth and income effects. In particular, it develops the multivariate logistic regression model by two stages to resolve the multicollinearity problems between income and wealth. the paper demonstrates that the income effect has a negative (-) value which is statistically relevant with no regard to space area of exclusive use on the condition that overlapping wealth with income is not limited for the chance of home-ownership. Furthermore, the likelihood of home-ownership for under (over) the applicable space area of exclusive use became lower (higher) as the standard of the dwelling area expanded from 40m2 to 60m2 and 84m2. The results showed that compared with two households with all conditions including assets but incomes a household with higher incomes is likely to have the ownership of a larger house. It means that a household with higher incomes prefers a large and comfortable residence to residential stability.

Keywords: 주택소유여부; 주거면적; 자산효과; 소득효과; 다중공선성
Keywords: Home-ownership; Dwelling area; Wealth effect; Income effect; Multicollinearity

Ⅰ. 서론

많은 사람들이 암묵적으로 동의하는 ‘주거복지=내집마련’이라는 등식은 ‘자발적 차가’의 가능성을 외면한다. 이는 자칫 ‘임차인=주거안정을 원하는 서민’ 그리고 ‘임대인=서민 주거안정을 가로막는 투기꾼’이라는 인식으로 이어져, 효율적인 주택 정책을 가로막고, 국민 분열을 초래할 수도 있다. 이런 상황에 착안하여 본 고는 ‘자발적 차가’ 가구의 특성을 실증적으로 살펴보고자 한다.1)

본 고에서는 자발적 차가 가구를 소득제약이 비슷한 면적 주택의 자가를 허용함에도 불구하고 더 넓은 주택에 차가를 선택하는 가구로 정의한다. 이는 물론 개별 가구에 대한 인터뷰를 통해 식별할 수 있지만, 본 고에서는 주거실태조사 2020 자료를 토대로 추가적인 가구소득이 일정한 면적 기준보다 작은 주택에 자가로 살 확률과 해당 면적 기준을 초과하는 주택에 차가로 살 확률에 미치는 영향을 살펴봄으로써, 개별 가구의 식별보다는 전체적인 현상을 파악하고자 한다.

자발적 차가 가구의 특성을 살펴보기 위하여 본 고에서는 2단계 다변량로짓모형을 추정한다. 먼저 1단계 추정에서는 주거유형의 결정에 주요한 설명변수인 소득과 자산 사이에 존재하는 다중공선성을 제거하기 위하여 소득(자산) 및 다른 특성을 독립변수로 하여 자산(소득)에 대한 회귀분석을 실행하고, 그 때의 자산잔차(소득잔차)를 구한다. 2단계에서는 가구 특성이 주거유형의 선택에 미치는 영향을 식별하기 위하여 기준 전용면적(40m2, 60m2, 혹은 84m2) 이하 혹은 초과 주택에 자가 혹은 차가로 거주하는지를 종속변수로, 앞서 1단계에서 추출한 자산잔차와 소득잔차를 독립변수로 활용하여 다변량로짓 모형을 추정한다.

본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 자산 등 다른 특성으로 설명되지 않는 추가적인 소득은, 전용면적 기준과 상관없이 자가로 살고 있을 확률을 통계적으로 유의미하게 낮춘다. 둘째, 자산 등 다른 특성으로 설명되지 않는 추가적인 소득은, 전용면적 기준을 40m2에서 60m2로, 84m2로 늘림에 따라, 전용면적 기준 이하 주택에서 자가로 살고 있을 확률을 각각 0.6%, 8.3%, 13.6% 낮추며, 동일한 전용면적 기준 초과 주택에 자가로 거주할 확률을 각각 13.9%, 6.4%, 1.1%, 낮추는 것으로 나타났다. 셋째, 추가적인 소득은, 전용면적 기준을 40m2에서 60m2로, 84m2로 늘림에 따라, 자가/차가의 거주형태와 무관하게 전용면적 기준 초과 주택에 거주할 확률을 각각 ‒0.9%, 2.2%, 2.6% 높이는 것으로 나타났다.

이를 종합하면, 자산 등 다른 가구 특성으로 설명되지 않는 추가적인 소득은, 자가 거주 확률을 낮추지만, 실제 주거 면적은 더 넓힌다는 사실을 알 수 있다. 즉, 자산 등 다른 특성이 비슷한 다른 가구들에 비하여 소득이 많은 가구는, ‘내집마련’보다는 ‘삶의 질’을 중시하여 자발적 차가를 선택할 가능성이 높다.

본 고의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 선행연구를 살펴보고, 제3장에서는 자료 및 본 고의 분석방법에 대하여 자세히 기술한다. 제4장에서는 분석 결과를 보고하고 주요 분석결과에 대한 강건성 검정을 실시한다. 제5장에서는 분석 결과의 정책적 함의를 짚어보고 결론을 맺는다.

Ⅱ. 선행연구

주택의 소유형태를 분석한 기존의 연구는 주로 가구주의 인구적/사회경제적 속성과 주택의 물리적 특성 및 점유 형태(자가 혹은 차가) 간에 존재하는 상관관계를 규명하고자 하였다. 먼저 Cho(1997)는 청주시의 주택시장을 분석하면서 가구주의 연령 및 교육수준, 취학연령 자녀의 존재 여부 등을 포함하는 가구 특성이 주거형태의 선택에 미치는 영향을 추정한 바 있다. 이채성(2007)은 다변량로짓모형을 활용하여 가구수준의 속성이 주택 점유 형태에 미치는 영향을 분석하였으며, 그 결과 가구원 수 및 소득이 증가할 때 임대보다는 자가일 확률이 높아짐을 확인하였다. 최막중·강민욱(2012)은 이항로짓모형을 활용하여 주택의 점유 및 소유형태를 분석한 결과, 가구주의 학력 수준 및 가구의 소득이 자가거주 무주택에서 차가거주 유주택으로의 이전에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 보고한 바 있다. 최열·이고은(2013)은 생애최초 주택구입 연령을 생존분석 모형을 활용하여 분석한 결과, 교육수준이 높을수록 자가 소유까지 걸리는 시간이 짧아짐을 확인하였다.

주택의 소유 형태에 주요한 영향을 미치는 가구 수준의 변수로는 연령을 들 수 있으며 특히 생애주기적 관점에서 주택수요의 변화를 분석한 다양한 연구가 존재한다. 실제로 연령별 부동산 소유형태는 역 U자형 패턴을 나타내는 것으로 알려져 있으며(이희선·하준경, 2021), 이는 주거형태에 관한 선호가 연령에 따라 상이한 양상으로 나타남을 의미한다. 예를 들어, 김경환(1999)은 1인당 주거면적과 세대주의 연령 간의 상관관계가 비선형적임을 보고한 바 있다. 박천규 외(2009)는 가구 소득이 주택의 소유형태에 미치는 영향이 생애주기별로 상이한 것을 확인하였다. 김주원·정의철(2011)에서는 소형가구를 대상으로 주택의 소유형태를 분석한 결과, 연령에 따라 소득 등 주요 설명변수의 설명력이 상이함을 확인하였다. 마지막으로 심승규·지인엽(2021)은 스플라인 로짓 모형을 적용하여 연령별 주택 소유 및 거주 형태를 추정한 결과, 주택수요가 생애주기에 따라 비단조적으로 진화함을 보고하였다.

한편, 주택수요의 결정요인으로서 가구주의 소득의 역할과 관련해서는 다양한 소득변수의 정의가 존재하는 상황에서 적절한 소득 변수의 선택과 관련한 논의가 지속되어 왔다. 이와 관련하여 먼저 해외의 문헌에 따르면 장기간에 걸쳐 주거서비스의 소비를 발생시킬 것으로 기대되는 내구재로서의 특성 때문에 주택수요를 분석함에 있어서 경상소득 혹은 현재소득보다는 항상소득의 사용이 보다 적합함을 주장한 연구가 다수 존재한다(Ermisch et al., 1996; Goodman, 1988; Goodman and Kawai, 1982; Henderson and Ioannides, 1983). 국내 문헌의 경우에도 김정수·이주형(2004), 박수진 외(2020), 윤주현·김혜승(2000), 이채성(2009), 지규현(2001), 최막중 외(2002) 등의 연구에서 미래의 소득잠재력을 포함하는 개념인 항상소득을 활용하여 국내 주택시장의 주거수요를 추정한 바가 있다. 그러나, 항상소득을 활용한 접근의 경우, 소득의 변동을 가져오는 미관측적 요인을 모두 임의적이며 일시적인 충격으로 간주하기 때문에 가구 수준의 시간불가변적인 이질성을 고려하지 못하게 되며, 이는 추정치의 편의를 가져올 가능성이 존재한다.2) 반면, 이준민 외(2022)의 경우 이항로짓모형을 활용하여 주택소유형태의 결정요인을 분석함에 있어서 실증모형 내 다른 변수에 의하여 설명되지 않는 소득의 변동을 개별 가구 수준의 이질성으로 간주하여 그 효과를 추정한 바가 있다.

이상에서 살펴본 기존의 주택수요와 관련한 연구들은 주택의 점유유형, 평당 매매가격 혹은 주거면적 중 하나를 주택수요를 대리하는 종속변수로 선정하여 가구의 속성과 주택수요의 상관관계를 분석하였다. 이와 달리 본 연구에서는 주택의 점유유형과 주거면적에 관한 선택이 동시에 발생함을 감안하여 가구의 특성이 주택소유형태와 주거면적이 결합된 주택유형의 선택에 미치는 영향을 추정하였다는 점에서 기존의 연구와 구별된다. 또한, 항상소득에 기반한 기존의 연구와 달리 본 연구에서는 모형 내 다른 변수에 의해 설명되지 않는 소득의 잔차를 활용하여 주택유형의 선택에 있어 가구수준의 미관측적 이질성을 반영한 소득의 효과를 추정하였다는 측면에서 학술적 의의를 지닌다.

Ⅲ. 자료 및 분석 방법

1. 자료

분석에 사용된 자료는 국토교통부에서 작성된 ‘주거실태조사’ 2020년 자료이다. 주거실태조사는 지역별, 계층별 주거실태 파악과 더불어 주택 소요량과 선호도 파악을 통하여 주택 공급계획 지원, 주거복지 소요 파악, 정부정책 수립에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 작성된 통계자료이다(통계청, 2020). 본 연구에서는 2020년 6월부터 동년 12월까지 전국의 51,421 가구를 대상으로 조사된 주거실태조사 일반가구 자료를 사용하였으며, 가구주의 실 거주용 주택만을 분석대상으로 하기 위하여 총 51,421 가구 중 다주택 가구인 3,768 가구를 제외한 47,653 가구의 자료를 분석에 사용하였다.

<표 1>은 분석에 사용된 변수들의 기초통계량을 나타낸 표이다. 경상소득과 가구 총 자산은 모두 자연로그를 취한 값을 분석에 사용하였다. 표본에 포함된 가구특성을 보면, 표본의 60%는 자가를 소유하고 있으며 나머지 40%는 주택을 임대하여 거주하고 있는 것으로 나타났다. 가구주 최종학력의 평균은 2.86으로 고등학교 졸업에 못 미치고 있는 것으로 나타났으며3), 가구주의 평균 연령은 58.64세이다. 실제로 동거 중인 가구원의 수는 2.38명, 가구 내 미성년자의 수는 0.36명, 가구 내 최연소자의 평균 연령은 43.01세로 나타났다. 현재 거주 중인 주택의 전용면적은 평균 69.9m2로 나타났으며 서울을 포함한 광역시의 거주비율은 45%이다.

표 1. 기초통계량
변수명 관측치(개) 평균 표준편차 최솟값 최댓값
자가 여부 47,653 0.60 0.48 0 1
ln(경상소득) 46,088 5.41 0.77 0.6931 7.6058
ln(가구총자산) 43,168 9.35 1.44 2.3025 13.3923
가구주 학력 47,653 2.86 1.10 1 5
가구주 연령(세) 47,653 58.64 16.43 16 101
가구주 연령2 47,653 3,708.6 1,915.3 256 10,201
실제 동거 가구원 수(명) 47,653 2.38 1.20 1 10
가구 내 미성년자 수(명) 47,653 0.36 0.74 0 5
가구 내 최소연령(세) 47,653 43.01 25.71 1 101
전용면적(m2) 47,480 69.90 28.80 5 297
광역시 거주 여부 47,653 0.45 0.49 0 1

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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2. 분석방법

본 연구에서는 주택의 전용면적에 따른 자가 가구와 차가 가구의 특성에 대하여 소득과 자산의 영향을 중심으로 분석하고자 하였다. 그러나 소득과 자산은 상호간 밀접한 영향이 존재하고 있음을 추측할 수 있으므로 상호간의 영향을 분리하여 소득과 자산의 순수한 영향을 확인하고자 2단계 회귀분석을 실시하였다.

먼저 1단계에서는 아래 (식 1)과 같이 소득모형과 자산모형을 일반회귀분석을 통해 추정한다. Iii가구의 경상소득을, Aii가구의 총 자산을 나타낸다. Xi는 가구주 학력, 가구주 연령, 가구주 연령의 제곱, 가구원 수, 가구 내 최소연령, 광역시 거주 여부 등 소득과 자산에 영향을 미치는 통제변수로 구성되어 있다.

ln I i = α X i + β ln A i + μ i I ln A i = α X i + β ln I i + μ i A
(식 1)
μ ^ i I = ln I i α ^ X i β ^ ln A i μ ^ i A = ln A i α ^ X i β ^ ln I i
(식 2)

(식 1)의 추정을 통해 소득에서 자산의 기여분을 분리한 잔차 μ^iI와 자산에서 소득의 기여분을 분리한 잔차 μ^iA를 (식 2)와 같이 추출하고, 전용면적에 따른 주택 소유 여부를 분석하기 위한 다항 로지스틱 모형의 독립변수로 활용한다.

ln ( Pr ( y i = j ) Pr ( y i = 0 ) ) = α X + β ln I i + γ μ ^ i A + i ln ( Pr ( y i = j ) Pr ( y i = 0 ) ) = α X + β ln A i + γ μ ^ i I + i
(3)
j = { 0 : ( 차가 거주, 전용면적 N m 2 이하 ) 1 : ( 차가 거주, 전용면적 N m 2 초과 ) 2 : ( 차가 거주, 전용면적 N m 2 이하 ) 3 : ( 차가 거주, 전용면적 N m 2 초과 )

N=40, 60, 84

2단계에서는 (식 3)과 같이 전용면적 기준에 따른 주택 소유 여부를 종속변수로 한 다항 로지스틱 분석을 실시하였다. 다항 로지스틱 모형은 종속변수의 범주가 3개 이상인 확률 모형으로 모형을 식별하기 위해 범주 중 하나에 대해 기준 범주(base category)를 설정하고 다른 범주들의 추정계수는 기준범주를 기준으로 해석이 가능하다(Cameron and Trivedi, 2010).

다변량로짓모형의 종속변수로는 일반적으로 주택의 점유유형과 주거면적에 관한 선택이 동시에 발생함을 고려하여 주택소유형태와 주거면적이 결합된 형태의 범주형 변수를 사용한다. 보다 구체적으로 종속변수 yij∈{0, 1, 2, 3}의 값을 갖게 되는 범주형 변수이며, 먼저 j=0은 가구 i가 전용면적이 Nm2 이하인 주택에서 임차상태(차가)로 거주함을, j=1은 전용면적이 Nm2를 초과하는 주택에서 임차상태(차가)로 거주하고 있음을 의미한다. 이와 유사하게 j=2는 Nm2 이하인 주택에서 자가로 거주 중임을, j=3은 전용면적이 Nm2를 초과하는 주택에서 자가로 거주하고 있음을 의미한다. 다변량로짓모형의 추정을 위해 j=0을 기준 범주로 설정하였으며, 범주의 구분의 기준이 되는 전용면적으로는 40m2, 60m2, 84m2의 값을 활용하여 추정결과를 비교하였다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 회귀분석 결과

먼저 <표 2>는 소득과 자산 변수 간 존재하는 다중공선성을 교정하고 소득과 자산변수가 갖는 고유한 영향을 식별하기 위하여 (식 1)을 추정한 결과를 나타낸다.

표 2. 1단계 회귀분석 결과
(1) ln경상소득 (2) ln가구총자산
ln가구총자산 0.140***
(0.00183)
ln경상소득 0.864***
(0.0113)
가구주 학력 0.189***
(0.00314)
0.280***
(0.00802)
실제 동거 가구원 수 0.138***
(0.00360)
0.301***
(0.00899)
가구 내 최소연령 -0.00457***
(0.000238)
0.00955***
(0.000592)
광역시 -0.0133***
(0.00454)
0.111***
(0.0113)
가구주 연령 0.0335***
(0.000974)
0.0346***
(0.00245)
가구주 연령2 -0.000350***
(0.00000837)
-0.0000190
(0.0000212)
_cons 2.784***
(0.0278)
0.731***
(0.0767)
N 42,648 42,648
R-squared 0.6374 0.3640

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차임.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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<표 2>의 (1)열은 소득을 종속변수로 하여 소득에서 자산의 기여분을 분리한 소득잔차를 추출하기 위한 모형으로, ln가구총자산의 추정계수는 0.140으로 나타났으며, 이는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구 총 자산의 1% 증가가 평균적으로 0.14%의 경상소득을 증가시키는 것을 의미하며, 예상한 바와 같이 가구 수준에서 자산과 소득 변수가 강한 정(+)의 상관관계를 나타냄을 시사한다. (2)열은 반대로 가구 총 자산을 종속변수로 하여 자산에서 소득의 기여분을 분리하기 위한 모형이다. (2)열의 ln경상소득의 추정계수는 0.864로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있는데, 이는 경상소득의 1% 증가가 가구 총 자산을 0.864% 증가시킨다는 것으로 해석할 수 있다.

다음으로 <표 3>은 전용면적의 기준을 40m2로 설정한 후 4개의 범주를 구성하여 (식 3)을 추정한 결과를 나타내고 있다. 가구자산잔차와 소득잔차는 <표 2>의 추정결과와 (식 2)를 활용하여 생성되었으며, <표 3>의 추정치는 각 변수의 1단위의 증가가 기준 범주에 비해 다른 범주를 선택할 확률에 미치는 영향인 승산비(odds ratio)를 나타낸다. <표 4>는 <표 3>의 결과를 바탕으로 도출한 한계효과를 나타내고 있으며, 이는 독립변수의 1단위의 증가가 해당 범주의 선택확률에 미치는 영향을 의미한다. 두 표의 분석 내용은 동일하나, 수치 해석의 편의를 위하여 이하에서는 한계효과를 기준으로 분석 결과를 서술한다.

표 3. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 40m2 기준)
차가 면적 >40m2 자가 면적 ≤40m2 자가 면적 >40m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 0.466***
(0.0351)
0.619***
(0.0761)
1.296***
(0.0410)
가구 자산 잔차 0.462***
(0.0167)
1.711***
(0.0507)
2.338***
(0.0266)
ln가구총자산 0.510***
(0.0155)
1.566***
(0.0468)
2.328***
(0.0254)
경상 소득 잔차 0.00953
(0.0426)
-0.655***
(0.0896)
-0.620***
(0.0501)
실제 동거 가구원 수 1.601***
(0.0355)
1.319***
(0.0343)
2.298***
(0.0754)
1.316***
(0.0713)
3.264***
(0.0418)
1.990***
(0.0385)
미성년자 수 0.330***
(0.0697)
0.251***
(0.0685)
-0.127
(0.130)
-0.0101
(0.128)
-0.0788
(0.0723)
0.0549
(0.0714)
가구 내 최소연령 0.0384***
(0.00132)
0.0245***
(0.00110)
0.0946***
(0.00319)
0.0686***
(0.00270)
0.121***
(0.00166)
0.0799***
(0.00137)
광역시 -0.397***
(0.0391)
-0.469***
(0.0395)
-0.217**
(0.0845)
-0.449***
(0.0856)
-0.841***
(0.0442)
-1.209***
(0.0457)
_cons -5.858***
(0.220)
-6.733***
(0.153)
-13.31***
(0.526)
-21.02***
(0.500)
-16.85***
(0.277)
-26.68***
(0.269)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.389 0.404 0.389 0.404 0.389 0.404

* 주 : 1) p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

2) 괄호 안은 표준오차임.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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표 4. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 40m2 기준, 한계효과)
차가 면적 ≤40m2 차가 면적 >40m2 자가 면적 ≤40m2 자가 면적 >40m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.038***
(0.002)
-0.158***
(0.006)
-0.008***
(0.002)
0.204***
(0.007)
가구 자산 잔차 -0.065***
(0.002)
-0.371***
(0.005)
0.002
(0.001)
0.434***
(0.005)
ln가구총자산 -0.064***
(0.002)
-0.362***
(0.005)
-0.002
(0.001)
0.428***
(0.005)
경상 소득 잔차 0.015***
(0.002)
0.130***
(0.008)
-0.006***
(0.001)
-0.139***
(0.008)
실제 동거 가구원 수 -0.102***
(0.003)
-0.065***
(0.002)
-0.312***
(0.006)
-0.117***
(0.005)
-0.007***
(0.001)
-0.009***
(0.001)
0.420***
(0.006)
0.191***
(0.005)
미성년자 수 -0.002
(0.003)
-0.004*
(0.003)
0.088***
(0.006)
0.044***
(0.006)
-0.004*
(0.002)
-0.003
(0.002)
-0.081***
(0.007)
-0.037***
(0.007)
가구 내 최소연령 -0.004***
(0.000)
-0.002***
(0.000)
-0.016***
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-0.011***
(0.000)
0.000*
(0.000)
0.000***
(0.000)
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(0.000)
0.013***
(0.000)
광역시 0.026***
(0.002)
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(0.002)
0.081***
(0.006)
0.141***
(0.007)
0.010***
(0.002)
0.011***
(0.002)
-0.116***
(0.007)
-0.187***
(0.007)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.389 0.404 0.389 0.404 0.389 0.404 0.389 0.404

* 주 : 1) p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

2) 괄호 안은 표준오차임.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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먼저 40m2 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 ‒0.038로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m2 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 3.8% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 ‒0.065로 역시 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 이는 소득을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하였을 때 40m2 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 6.5% 감소하는 것으로 볼 수 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 ‒0.064, 경상소득잔차가 0.015로 두 결과 모두 1% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 총 자산의 1% 증가는 40m2 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 6.4% 낮추지만, 자산의 기여분을 제외한 순수한 소득의 1단위 증가는 40m2 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 1.5% 증가시키는 것으로 나타났다. 통제변수의 한계효과를 보면 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.102, 모형 (2)에서 ‒0.065로 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있는데, 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m2 이하 임대주택에서 거주할 확률을 각각 10.2%, 6.5% 낮추는 것이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서는 ‒0.002로 나타났으나 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았고, 모형 (2)에서는 ‒0.004로 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보여 가구 내 미성년자가 1명 증가할 때 40m2 이하 임대주택에서 거주할 확률이 0.4% 감소하였다. 가구 내 최연소자 연령의 한계효과는 –0.004, ‒0.002로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가하면 40m2 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 0.4%, 0.2% 감소하는 것이다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.026, 모형 (2)에서 0.035로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m2 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 2.6%, 3.5% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적이 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 –0.158로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 15.3% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 –0.371로 역시 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 소득을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하였을 때 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 37.1% 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 –0.362, 경상소득잔차가 0.130으로 두 결과 모두 1% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 총 자산의 1% 증가는 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 36.2% 낮추지만, 자산의 기여분을 제외한 순수한 소득의 1단위 증가는 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 13% 증가시키는 것으로 나타났다. 통제 변수의 한계효과를 보면 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.312, 모형 (2)에서 ‒0.117로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m2를 초과하는 임대주택에서 거주할 확률이 각각 31.2%, 11.7% 낮아지는 것이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 0.088, 모형 (2)에서 0.044로 두 결과 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 가구 내 미성년자 수가 1명 증가할 때 40m2를 초과하는 임대주택에서 거주할 확률이 각각 8.8%와 4.4% 감소하는 것이다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 ‒0.016, ‒0.011로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가하면, 40m2 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 모형 (1)에서 1.6%, 모형 (2)에서 1.1% 감소하는 결과를 보였다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.081, 모형 (2)에서 0.141로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m2를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 8.1%, 14.1% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적이 40m2 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 ‒0.008로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m2 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 0.8% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 0.002로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보이고 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 ‒0.002로 모형 (1)의 가구자산잔차와 마찬가지로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보였다. 반면 경상소득잔차의 한계효과는 ‒0.006으로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득이 1단위 증가하면 40m2 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 6% 감소하는 것이다. 통제 변수의 한계효과를 보면, 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.007, 모형 (2)에서 ‒0.009로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m2 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 0.7%, 0.9% 감소하는 결과이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.004로 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있으나, 모형 (2)에서는 ‒0.003으로 통계적으로 유의하지 않았다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 모형 (1)에서 10% 유의수준, 모형 (2)에서 1% 유의수준으로 통계적으로 유의한 결과를 보였으나, 그 수치가 아주 작아 영향은 미미한 것으로 나타났다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.010, 모형 (2)에서 0.011로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 광역시에 거주한다면 40m2 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 1%, 1.1% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 0.204로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 20.4% 증가한다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 0.434로 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 소득의 기여분을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하면 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 43.4% 증가하는 것이다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 0.428로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 총 자산이 1% 증가하면 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 42.8% 증가하는 것이다. 경상소득잔차의 한계효과는 ‒0.139로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득이 1단위 증가하면 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 13.9% 감소하는 것이다.

통제 변수의 경우, 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 0.420, 모형 (2)에서 0.191로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 42%, 19.1% 감소하는 결과이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.081, 모형 (2)에서는 ‒0.037로 두 결과 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 가구 내 미성년자가 1명 증가할 때 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 8.1%, 3.7% 감소하는 것이다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 모형 (1)에서 0.020, 모형 (2)에서 0.013으로 1% 유의수준으로 통계적으로 유의한 결과를 보이며, 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가할 때 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 2%, 1.3% 증가하는 것이다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.116, 모형 (2)에서 ‒0.187로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m2를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 11.6%, 18.7% 감소하는 것이다.

이상에서 살펴본 <표 4>의 결과에서 주목할 점은 가구자산잔차와 경상소득잔차 변수의 효과가 질적으로 반대 방향으로 나타나고 있다는 것이다. 즉, 소득의 기여분을 제외한 추가적인 자산의 증가는 주택을 소유하는데 양(+)의 효과를 보이고 있는 반면, 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득의 증가는 주택을 소유하는데 음(‒)의 효과를 보이고 있다. 이는 다른 변수가 통제된(동일한) 상황에서 자산의 증가는 주택의 소유 확률을 증가시키지만, 반대로 자산의 규모가 통제된 상태에서 소득의 증가는 자가 거주의 확률을 감소시키는 것을 의미한다. 해당 결과는 자산이 동일하다면, 고소득 가구일수록 주거안정성보다는 넓고 쾌적한 주거환경을 중시하는 것으로 해석할 수 있다.

다음으로 <표 5>는 전용면적 기준을 60m2로 상향하여 동일한 모형을 추정한 결과를 나타내며, <표 6>은 <표 5>를 바탕으로 도출한 한계효과를 보이고 있다. 한계효과를 기준으로 분석결과를 살펴보면 전체적으로 기준 전용면적의 변화와 무관하게 <표 4>의 추정결과와 질적으로 유사함을 확인할 수 있다. 특히 두 잔차항을 중심으로 소득과 자산이 점유형태 및 주거면적의 선택에 미치는 고유한 영향을 살펴보면, 다른 변수가 통제된 상태에서 자산의 증가는 자가 확률을 증가시키는 반면, 소득의 증가는 자가확률과 통계적으로 유의한 음(‒)의 상관관계를 갖는 것을 확인할 수 있다. 이는 자산과 소득이 가구의 주거형태에 미치는 영향이 질적으로 상반됨을 의미한다는 점에서 앞선 <표 4>의 결과와 일치하며, 기타 통제변수의 추정계수 또한 앞서 살펴본 결과와 질적으로 유사함을 확인할 수 있다. 다만 <표 6>에서 소득잔차의 추정계수와 관련하여 한 가지 주목할 만한 결과는 기준 전용면적이 40m2에서 60m2로 상향됨에 따라서 기준 면적 이하 자가 거주에 소득이 갖는 음(‒)의 한계효과는 ‒0.6%에서 ‒8.3%로 크게 증가한 반면, 기준 면적을 초과하는 주택에 자가로 거주할 확률에 미치는 소득의 한계효과는 ‒13.9%에서 ‒6.4%로 약화되었음을 확인할 수 있다. 이는 자가 가구의 주거면적의 증가(40m2 → 60m2)에 따라서 추가적인 가구소득의 상승이 발생하더라도 주거 여건의 개선을 위하여 보다 넓은 주택으로 이주할 유인이 감소하기 때문인 것으로 해석할 수 있다.

표 5. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 60m2 기준)
차가 면적 >60m2 자가 면적 ≤60m2 자가 면적 >60m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 0.685***
(0.0376)
0.618***
(0.0374)
1.516***
(0.0361)
가구 자산 잔차 0.523***
(0.0187)
1.761***
(0.0262)
2.405***
(0.0260)
ln가구총자산 0.620***
(0.0175)
1.659***
(0.0247)
2.478***
(0.0255)
경상 소득 잔차 0.172***
(0.0451)
-0.676***
(0.0449)
-0.472***
(0.0432)
실제 동거 가구원 수 1.045***
(0.0294)
0.753***
(0.0272)
1.943***
(0.0342)
0.945***
(0.0306)
2.615***
(0.0326)
1.356***
(0.0285)
미성년자 수 0.106***
(0.0395)
0.122***
(0.0392)
-0.375***
(0.0446)
-0.165***
(0.0443)
-0.308***
(0.0392)
-0.0872**
(0.0394)
가구 내 최소연령 0.0320***
(0.00137)
0.0162***
(0.00117)
0.0830***
(0.00153)
0.0586***
(0.00128)
0.115***
(0.00148)
0.0719***
(0.00122)
광역시 -0.475***
(0.0378)
-0.559***
(0.0383)
-0.508***
(0.0397)
-0.771***
(0.0408)
-0.822***
(0.0364)
-1.226***
(0.0383)
_cons -7.568***
(0.237)
-8.182***
(0.180)
-11.09***
(0.257)
-19.73***
(0.263)
-18.14***
(0.255)
-28.20***
(0.275)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.311 0.325 0.311 0.325 0.311 0.325

* 주 : 1) p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

2) 괄호 안은 표준오차임.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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표 6. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 60m2 기준, 한계효과)
차가 면적 ≤60m2 차가 면적 >60m2 자가 면적 ≤60m2 자가 면적 >60m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.174***
(0.005)
-0.034***
(0.005)
-0.058***
(0.005)
0.266***
(0.006)
가구 자산 잔차 -0.290***
(0.004)
-0.160***
(0.003)
0.060***
(0.003)
0.391***
(0.004)
ln가구총자산 -0.288***
(0.004)
-0.152***
(0.003)
0.040***
(0.003)
0.400***
(0.004)
경상 소득 잔차 0.061***
(0.006)
0.086***
(0.006)
-0.083***
(0.006)
-0.064***
(0.007)
실제 동거 가구원 수 -0.332***
(0.005)
-0.173***
(0.004)
-0.109***
(0.004)
-0.025***
(0.003)
0.052***
(0.004)
0.012***
(0.004)
0.389***
(0.005)
0.186***
(0.005)
미성년자 수 0.038***
(0.006)
0.010*
(0.006)
0.050***
(0.004)
0.031***
(0.004)
-0.039***
(0.005)
-0.026***
(0.005)
-0.049***
(0.006)
-0.015**
(0.006)
가구 내 최소연령 -0.014***
(0.000)
-0.009***
(0.000)
-0.007***
(0.000)
-0.005***
(0.000)
0.002***
(0.000)
0.003***
(0.000)
0.018***
(0.000)
0.011***
(0.000)
광역시 0.105***
(0.005)
0.149***
(0.005)
0.010**
(0.005)
0.037***
(0.005)
0.006
(0.005)
-0.000
(0.005)
-0.121***
(0.006)
-0.185***
(0.006)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.311 0.325 0.311 0.325 0.311 0.325 0.311 0.325

* 주 : 1) p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

2) 괄호 안은 표준오차이며, 한계효과는 소수점 이하 셋째 자리까지 표기하였음.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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이상에서 살펴본 소득과 자산변수가 가구의 주거형태에 미치는 영향은 기준 전용면적을 84m2로 설정하여 동일한 모형을 추정한 결과(<표 7>, <표 8>)에서도 유사하게 나타난다. 즉, 한계효과를 나타내는 <표 4>, <표 6>, <표 8>의 결과를 종합하여 보면, 가구자산잔차와 경상소득잔차의 영향은 주택 소유를 기준으로 볼 때 일관성 있게 반대로 나타나고 있었다. 즉, 소득의 기여분을 제외한 추가적인 자산의 증가는 주택을 소유하는데 양(+)의 효과를 보이는 반면, 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득의 증가는 자가 확률을 감소시키는 것을 확인하였다. 이러한 음(‒)의 소득 효과는 전용면적 기준이 40m2에서 60m2, 84m2로 넓어질수록 기준 전용면적 이하의 자가 소유에 있어서 더 커지는 것을 확인하였으며, 기준 전용면적을 초과하는 대형 주택 소유에 대하여는 점차 약화되는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 소득이 높아질수록 소형 주택을 소유하는 것보다 대형 주택을 임대하여 거주하는 것을 선호할 가능성이 더 높다는 것을 의미하며, 더 나아가 고소득 가구일수록 주거의 안정보다는 넓고 쾌적한 주거환경의 질을 더 중시하는 것으로 추측할 수 있다.

표 7. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 84m2 기준)
차가 면적 >84m2 자가 면적 ≤84m2 자가 면적 >84m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 1.050***
(0.0577)
0.796***
(0.0316)
1.915***
(0.0388)
가구 자산 잔차 0.744***
(0.0312)
1.886***
(0.0231)
2.645***
(0.0291)
ln가구총자산 0.902***
(0.0293)
1.825***
(0.0221)
2.833***
(0.0287)
경상 소득 잔차 0.252***
(0.0676)
-0.623***
(0.0382)
-0.436***
(0.0450)
실제 동거 가구원 수 0.972***
(0.0407)
0.601***
(0.0362)
1.913***
(0.0281)
0.875***
(0.0244)
2.544***
(0.0332)
1.214***
(0.0288)
미성년자 수 -0.0135
(0.0469)
0.0352
(0.0468)
-0.440***
(0.0329)
-0.213***
(0.0329)
-0.369***
(0.0360)
-0.144***
(0.0365)
가구 내 최소연령 0.0314***
(0.00205)
0.0102***
(0.00176)
0.0862***
(0.00129)
0.0586***
(0.00107)
0.119***
(0.00157)
0.0689***
(0.00129)
광역시 -0.562***
(0.0525)
-0.690***
(0.0534)
-0.543***
(0.0322)
-0.834***
(0.0334)
-0.775***
(0.0374)
-1.251***
(0.0396)
_cons -10.82***
(0.367)
-11.64***
(0.306)
-11.74***
(0.218)
-20.76***
(0.236)
-21.84***
(0.283)
-32.67***
(0.315)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.311 0.328 0.311 0.328 0.311 0.328

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차임.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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표 8. 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과(전용면적 84m2 기준, 한계효과)
차가 면적 ≤84m2 차가 면적 >84m2 자가 면적 ≤84m2 자가 면적 >84m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.227***
(0.007)
0.018***
(0.003)
0.034***
(0.006)
0.175***
(0.003)
가구 자산 잔차 -0.421***
(0.005)
-0.034***
(0.002)
0.263***
(0.005)
0.192***
(0.002)
ln가구총자산 -0.415***
(0.005)
-0.026***
(0.002)
0.252***
(0.005)
0.189***
(0.002)
경상 소득 잔차 0.110***
(0.008)
0.037***
(0.004)
-0.136***
(0.007)
-0.011***
(0.003)
실제 동거 가구원 수 -0.424***
(0.006)
-0.196***
(0.005)
-0.022***
(0.002)
-0.002
(0.002)
0.270***
(0.005)
0.125***
(0.005)
0.175***
(0.003)
0.074***
(0.002)
미성년자 수 0.084***
(0.007)
0.039***
(0.007)
0.014***
(0.002)
0.010***
(0.002)
-0.083***
(0.006)
-0.045***
(0.006)
-0.015***
(0.003)
-0.003
(0.003)
가구 내 최소연령 -0.019***
(0.000)
-0.012***
(0.000)
-0.002***
(0.000)
-0.002***
(0.000)
0.012***
(0.000)
0.010***
(0.000)
0.009***
(0.000)
0.004***
(0.000)
광역시 0.128***
(0.007)
0.193***
(0.007)
-0.009***
(0.003)
-0.005
(0.003)
-0.065***
(0.006)
-0.109***
(0.007)
-0.054***
(0.003)
-0.079***
(0.003)
N 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648 42,648
Pseudo R-squared 0.311 0.328 0.311 0.328 0.311 0.328 0.311 0.328

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차이며, 한계효과는 소수점 이하 셋째 자리까지 표기하였음.

자료 : 주거실태조사 2020년 자료.

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2. 강건성 검정

앞서 살펴본 회귀분석의 주요 결과에 의하면, 거주주택의 소유확률에 미치는 영향에 있어서 자산과 소득의 효과가 질적으로 상반된 방향으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 특히 이와 같은 소득의 한계효과는 주택의 기준 전용면적이 증가함에 따라서 기준 면적 이하의 소형 주택 소유에 있어서는 보다 확대된 반면, 기준 면적을 초과하는 대형 주택 소유에 대하여는 점차 약화되는 것을 확인하였다.

이와 같은 결과는 소득 변화 시 가구가 직면하게 되는 주거안정성과 거주 여건 사이에 존재하는 상충관계의 존재를 내포한다는 점에서 유용한 시사점을 제공하고 있다. 그러나 이상의 결과는 단일년도 주거실태조사자료에 기초하고 있다는 점에서 특정 시기 경제 전체에 영향을 미치는 거시 변수의 효과로부터 자유롭지 못한 한계가 존재한다. 이에 주요 결과의 강건성의 점검을 위하여 이하에서는 동일한 통계조사의 과거 자료인 주거실태조사 2010년 자료를 사용하여 통계분석을 실시한 결과를 제시한다. 기존의 분석과 마찬가지로 전용면적 기준을 40m2, 60m2, 84m2로 점차 높여가며 본 연구의 주요 결과가 자료의 시점에 따라 질적으로 민감하게 반응하는지를 살펴보고자 한다.

2010년 자료를 활용하여 도출한 <표 9>~<표 11>에 나타난 결과를 살펴보면 모형의 설명력이 감소한 것으로 나타났으며, 이는 연도의 변화에 따른 표본가구 수의 감소(42,648 → 30,346)에 따른 것으로 판단된다. 그러나 통계적 유의성 및 추정계수의 부호로 판단할 때 전체적인 추정결과는 이전과 질적으로 유사한 것을 확인할 수 있다. 특히 핵심 설명변수인 경상소득잔차항의 경우 자가확률과 여전히 부(‒)의 상관관계를 나타내고 있는 가운데 전용면적의 기준이 높아짐에 따라서 기준 면적 이하의 주택 소유에는 소득의 영향이 확대된 반면, 기준 면적을 초과하는 주택의 자가확률에 대하여는 영향이 약화되고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 자료의 시점과 무관하게 앞서 제시한 주요 실증분석 결과가 강건함을 의미한다.

표 9. 2010년 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과 (전용면적 40m2 기준, 한계효과)
차가 면적 ≤40m2 차가 면적 >40m2 자가 면적 ≤40m2 자가 면적 >40m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.057***
(0.002)
-0.081***
(0.006)
-0.019***
(0.002)
0.158***
(0.006)
가구 자산 잔차 -0.063***
(0.002)
-0.225***
(0.004)
0.001
(0.001)
0.287***
(0.004)
ln가구총자산 -0.060***
(0.001)
-0.192***
(0.003)
-0.004***
(0.001)
0.256***
(0.004)
경상 소득 잔차 0.009***
(0.002)
0.135***
(0.008)
-0.015***
(0.002)
-0.129***
(0.008)
실제 동거 가구원 수 -0.097***
(0.002)
-0.068***
(0.002)
-0.156***
(0.005)
-0.071***
(0.004)
0.001
(0.001)
-0.001
(0.001)
0.251***
(0.005)
0.140***
(0.005)
미성년자 수 0.005*
(0.003)
0.001
(0.003)
0.067***
(0.005)
0.043***
(0.006)
-0.005**
(0.002)
-0.004*
(0.002)
-0.067***
(0.006)
-0.040***
(0.006)
가구 내 최소연령 -0.004***
(0.000)
-0.002***
(0.000)
-0.011***
(0.000)
-0.009***
(0.000)
0.000***
(0.000)
0.001***
(0.000)
0.015***
(0.000)
0.011***
(0.000)
광역시 0.066***
(0.003)
0.074***
(0.003)
0.069***
(0.007)
0.111***
(0.007)
0.007***
(0.002)
0.008***
(0.002)
-0.142***
(0.007)
-0.193***
(0.007)
N 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346
Pseudo R-squared 0.269 0.279 0.269 0.279 0.269 0.279 0.269 0.279

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차이며, 한계효과는 소수점 이하 셋째 자리까지 표기하였음.

자료 : 주거실태조사 2010년 자료.

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표 10. 2010년 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과 (전용면적 60m2 기준, 한계효과)
차가 면적 ≤60m2 차가 면적 >60m2 자가 면적 ≤60m2 자가 면적 >60m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.165***
(0.005)
0.019***
(0.005)
-0.066***
(0.005)
0.211***
(0.006)
가구 자산 잔차 -0.204***
(0.003)
-0.090***
(0.003)
0.051***
(0.003)
0.243***
(0.004)
ln가구총자산 -0.195***
(0.003)
-0.064***
(0.002)
0.024***
(0.002)
0.235***
(0.003)
경상 소득 잔차 0.041***
(0.007)
0.102***
(0.006)
-0.100***
(0.006)
-0.043***
(0.007)
실제 동거 가구원 수 -0.233***
(0.004)
-0.150***
(0.004)
-0.034***
(0.003)
0.001
(0.003)
0.050***
(0.004)
0.022***
(0.004)
0.218***
(0.004)
0.127***
(0.004)
미성년자 수 0.046***
(0.005)
0.025***
(0.005)
0.030***
(0.004)
0.021***
(0.004)
-0.016***
(0.005)
-0.009*
(0.005)
-0.060***
(0.005)
-0.037***
(0.005)
가구 내 최소연령 -0.012***
(0.000)
-0.008***
(0.000)
-0.004***
(0.000)
-0.003***
(0.000)
0.002***
(0.000)
0.003***
(0.000)
0.013***
(0.0003)
0.008***
(0.0002)
광역시 0.128***
(0.006)
0.159***
(0.006)
0.017***
(0.005)
0.036***
(0.006)
-0.034***
(0.005)
-0.042***
(0.006)
-0.111***
(0.006)
-0.153***
(0.007)
N 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346
Pseudo R-squared 0.216 0.227 0.216 0.227 0.216 0.227 0.216 0.227

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차이며, 한계효과는 소수점 이하 셋째 자리까지 표기하였음.

자료 : 주거실태조사 2010년 자료.

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표 11. 2010년 가구특성에 따른 주택면적 및 점유형태 분석 결과 (전용면적 84m2 기준 한계효과)
차가 면적 ≤84m2 차가 면적 >84m2 자가 면적 ≤84m2 자가 면적 >84m2
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
ln경상소득 -0.196***
(0.006)
0.051***
(0.003)
-0.014**
(0.006)
0.159***
(0.003)
가구 자산 잔차 -0.273***
(0.004)
-0.021***
(0.002)
0.166***
(0.004)
0.128***
(0.002)
ln가구총자산 -0.256***
(0.003)
-0.002
(0.002)
0.130***
(0.003)
0.127***
(0.002)
경상 소득 잔차 0.081***
(0.008)
0.062***
(0.004)
-0.147***
(0.007)
0.005
(0.004)
실제 동거 가구원 수 -0.260***
(0.005)
-0.152***
(0.005)
-0.007***
(0.002)
0.004
(0.002)
0.164***
(0.005)
0.092***
(0.004)
0.103***
(0.003)
0.056***
(0.002)
미성년자 수 0.066***
(0.0061
0.038***
(0.006)
0.013***
(0.003)
0.012***
(0.003)
-0.059***
(0.006)
-0.039***
(0.006)
-0.021***
(0.003)
-0.010***
(0.003)
가구 내 최소연령 -0.015***
(0.000)
-0.010***
(0.000)
-0.001***
(0.000)
-0.001***
(0.000)
0.009***
(0.000)
0.008***
(0.000)
0.007***
(0.000)
0.003***
(0.000)
광역시 0.143***
(0.007)
0.187***
(0.007)
0.004
(0.004)
0.009**
(0.004)
-0.107***
(0.007)
-0.136***
(0.007)
-0.040***
(0.004)
-0.060***
(0.004)
N 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346 30,346
Pseudo R-squared 0.224 0.236 0.224 0.236 0.224 0.236 0.224 0.236

* p<0.10,

** p<0.05,

*** p<0.01.

주 : 괄호 안은 표준오차이며, 한계효과는 소수점 이하 셋째 자리까지 표기하였음.

자료 : 주거실태조사 2010년 자료.

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Ⅴ. 결론

본 연구는 소득과 자산의 관점에서 가구의 특성이 주택의 주거면적과 점유형태의 선택에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 특히 자가 확률의 추정에 있어 소득과 자산 변수 사이에 존재하는 다중공선성을 통제하고 순수한 소득효과를 식별하기 위하여 2단계 다변량로짓분석을 시행하였다.

주거실태조사 2020년 자료를 활용하여 도출한 본 연구의 분석 결과에 따르면 자산과 소득의 중첩된 효과를 통제한 상태에서 소득의 고유한 한계효과는 전용면적 기준과 무관하게 자가 확률을 낮춤을 확인하였다. 추가적으로 이와 같은 소득의 한계효과는 기준 전용면적이 증가함에 따라 해당 전용면적 기준 이하 주택에 자가로 거주하고 있을 확률을 보다 크게 낮추는 반면, 전용면적 기준을 초과하는 주택의 자가 거주 확률에는 그 효과가 점진적으로 축소되는 것을 확인하였다. 이상의 결과는 보유한 자산에 비해 소득이 높은 가구의 경우 자가 소유를 통한 주거의 안정보다 거주여건의 개선을 통한 삶의 질의 제고에 우선순위를 두기 때문인 것으로 이해할 수 있다.

본 고의 분석결과는 투기 수요의 억제를 통한 주택매매가격의 안정화 전략으로 대변되는 현 부동산 정책의 방향과 관련하여 새로운 시사점을 제공한다. 즉 부동산 가격의 지속적인 상승과 함께 주택 매매 결정에 있어 보유 자산의 중요성이 어느 때보다 커진 상황에서, 앞선 결과는 보유한 자산에 비해 상대적으로 소득이 높은 가구의 경우에는 주거안정성보다 주거환경의 개선을 추구할 수 있음을 의미한다. 따라서 기존의 주택매매시장의 가격 및 대출 규제 일변도에서 벗어나 가구의 소득 및 자산 수준에 따른 주택 수요의 이질성을 반영하는 방향으로 관련 정책의 전환이 필요하다고 할 수 있다.

본 연구의 한계4)로는 먼저 실증분석에서 주요 설명변수로 활용한 가구 총 자산의 경우 부채를 포함하고 있기 때문에, 자가 확률에 미치는 자산의 효과 또한 부채 혹은 주택담보대출의 효과를 포함하고 있다는 점을 들 수 있다. 따라서 추후 가구 부채의 효과를 통제한 추가 분석을 통해 본 연구의 주요 결과의 강건성을 점검할 필요가 있을 것으로 보인다. 마지막으로, 주거실태조사에서 임차가구가 전세, 월세 및 공공임대 등 다양한 유형으로 식별되고 있음에도 본 연구의 실증분석에서 이를 모두 차가 가구로 간주하여 분석한 점 또한 본 연구의 한계로 볼 수 있으며, 이는 추후 연구과제로 남겨두기로 한다.

Notes

1) 여기서 ‘자발적 차가’란 가구 소득과 자산의 측면에서 주택을 소유할 수 있음에도 차가를 선택하는 경우를 뜻한다. 예를 들어, 2022년 3월 기준, 부산광역시 해운대구를 대표하는 고가 아파트인 엘시티의 58평형의 전세 시세가 17억 원 수준에서 형성되어 있는 반면, 인근 마린시티에 위치한 또 다른 고급아파트인 해운대두산위브더제니스의 56평형의 가장 최근(2021년 5월) 실거래가는 16.9억 원으로 나타나고 있다.

2) 선행연구(Berkovec and Stern, 1991; Mortensen, 2005)에 따르면 미관측적 이질성(unobserved heterogeneity)은 노동시장에서 근로자의 재직기간 및 임금의 변동을 설명함에 있어서 중요한 역할을 하는 것으로 보고되어 왔다.

3) 가구주 학력의 경우 초졸=1, 중졸=2, 고졸=3, 대졸=4, 대학원졸 이상=5의 값을 가짐.

4) 부채 변수의 활용 및 다양한 임차가구의 유형의 고려와 관련하여 유용한 논평을 제공해 주신 익명의 심사위원에게 감사를 표한다.

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Mortensen, D., 2005, Wage Dispersion: Why Are Similar Workers Paid Differently?, Cambridge, MA: MIT Press.

학술지 부동산분석 제8권 제2호 논문 모집 안내 

논문모집을 5월 24일(화)까지 실시합니다.

게재가 확정된 논문에 대해서는 소정의 연구장려금을 지급(200만 원/편)하며, 부동산관련 연구를 장려하기 위해 투고료 및 심사료는 받지 않을 예정입니다.

 

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