Article

청년층의 소득 및 자산 감소에 따른 주택구입능력 변화와 구입 가능한 주택규모 추정*

이수욱1, 김태환2,
Soo Wook Lee1, Tae Hwan Kim2,
Author Information & Copyright
1국토연구원 주택토지연구본부 선임연구위원
2서울특별시청 주택정책개발센터 연구위원
Corresponding Author : taehkim@seoul.go.kr

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Received: Apr 11, 2016 ; Revised: May 25, 2016 ; Accepted: May 30, 2016

Published Online: May 31, 2016

요약

이 연구는 최근의 주택시장 변동은 저성장, 저금리, 저출산 등과 더불어 고용 불안과 소득대비 높은 주택가격, 월세 등 주거비부담 증가에 따른 젊은 층의 주택구매력 약화 등이 원인이었다고 보고, 시장불안 완화의 방안을 수요자 특히, 주택시장의 주요 수요층인 25~39세 청년들의 주거안정을 통해 찾고자 하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2014년 현재 25~29세인 청년들의 소득과 순자산 변화를 가정한 4가지 시나리오를 설정하고, 시나리오별로 이들의 주택구입능력변화와 구입 가능한 주택재고 규모를 분석 및 추정하였다.

분석 결과는 첫째, 10년 후인 2024년에도 서울, 경기, 울산, 부산 등에 거주하는 25~34세의 중·저소득층 가구의 주거불안이 타지역 거주자에 비해 상대적으로 더 클 것으로 나타났다. 둘째, 생애최초주택구입연령대에 해당하는 35~39세 청년가구의 경우 2014년 기준으로 구입 가능한 주택재고 및 매물의 경우, 시나리오별로 주택가격이 수도권은 3.8억 원~3.0억 원, 비수도권은 3.5억 원~2.8억 원이 청년층이 접근 가능한 적정한 가격이었으나, 이들 가격대의 재고가 서울은 시나리오별로 56~41% 수준, 경기는 84~73%, 부산 92~79%, 울산 88~75% 수준에 불과할 것으로 전망되었다. 셋째, 청년층의 주택구매력 약화의 가장 큰 요인은 월세 때문이며, 다음으로 취업률 하락과 소득증가율 둔화 그리고 경제성장률 둔화의 순이었다.

이 같은 영향에 의한 청년층의 주택구입능력 저하는 수도권, 비수도권 지역에 관계없이 나타났다. 이는 주택구입핵심 계층으로 분류하고 있는 청년층의 주택수요가 더 빠르게 감소할 수 있으며, 이럴 경우 적지 않은 충격이 주택시장에 순차적·지속적으로 가해질 수 있음을 시사하는 것이라 할 수 있다. 따라서 분양 혹은 공공 및 민간임대에 관계없이 이들을 위한 주택을 추가적으로 더 공급해야 할 필요가 있고, 지역별·계층별로도 차별화된 주택수요 진작책과 공급 정책이 필요하다. 특히 서울과 경기, 부산 등의 지역에는 중·저소득층의 25~34세 청년층 가구를 위해 저렴한 주택을 지속적으로 추가 공급할 필요가 있다.

ABSTRACT

Recently, Korean housing market is going through a rapid shift due to demographic and economic changes. In the era of low growth, employment is unstable; housing price is high compared to income; and housing expenses are burdensome because monthly rent is increasing. All these factors weaken the housing purchasing power of the mid-20s to 30s, which further leads to an unstable housing market. In this sense, the research aims to propose measures and recommendations to improve their purchasing power.

Followings are the main findings of the analysis. First, among the mid-20s to 30s whose age is in between 25 to 39 years, the 25 to 34 years’ housing demand were sharply decreased due to the change in employment and income. Their housing expenses increased in a great deal. Second, the analysis on the mid-20s to 30s’ affordable housing price shows that the mid- and low-income households whose age is in between 25 to 34 years, living in Seoul, Gyeonggi, Ulsan, and Busan suffer from higher housing unstability. Third, mid- to long-term and comprehensive plan needs to be implemented for housing stability of the mid-20s to 30s.

Keywords: 청년층; 소득불확실성; 부담 가능한 주택가격; 주택구입능력; 구입 가능한 주택재고량
Keywords: Mid-20s to 30s; Income Variability; Housing Market, ; Affordable Housing Price; Housing Purchasing Power; HAI(Housing Affordability Index); HOIS(Housing Opportunity Index to Stock)

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경

가구 소득과 소비 변화를 보여주는 통계청 가계동향조사 자료에 의하면, 2015년 들어 20~30대 청년층의 소득증가율이 처음으로 감소했고 청년 실업률도 사상 최고치를 기록한 것으로 나타났다. 청년층의 소득 감소는 비정규직과 시간제 일자리 증가 등으로 고용의 질이 과거보다 나빠지고 있는 데 그 원인이 있다.

청년층의 취업 어려움과 비정규직 증가 등 고용여건 악화가 시발(始發)이 된 연애, 결혼, 출산, 인간관계 포기로1) 이어지는 일련의 사회적 문제가, 주택시장의 구조적 장기침체(secular stagnation) 즉, 주택수요를 받쳐주는 새로운 계층이 지속적으로 등장하지 못해 만성적 수요부진을 겪게 되는 상황을 발생시킬 것이란 우려를 낳고 있다.

따라서 만성적 주택수요 부족으로 인해, 주택시장의 구조적 장기침체가 발생하는 현상이 나타나지 않도록 하기 위해서는, 안정된 주택수요 창출의 첫 단계를 맡고 있는 청년층이 처한 사회경제적 문제를 정확히 이해하고, 그로 인해 주택시장에서 발생할지도 모르는 부정적 영향들을 최소화할 수 있는 정책대응 방안을 시급히 마련하는 것이 필요하다.

주택 시장은 2000년대 들어 인구·가구 측면에서는 젊은 연령층 감소와 1~2인 가구의 증가, 그리고 경제적 측면에서는 대외 경쟁 심화와 노동시장 개편 등에 따른 구조변화를 겪고 있다. 시장 구조변화의 와중에도 주택매매시장에서는 지방주택시장 호황과 안정적인 주택가격 상승세 지속으로 금융위기 이후 최대의 규모인 100만호가 넘는 주택거래를 2014년에 달성하였고, 2015년은 이를 상회하는 약 120만 호의 주택매매거래 실적을 보였다.

하지만 활황세에 가까운 이 같은 주택시장의 이면에는 우리 경제의 불확실성 증가에 따른 위기감과 부담감이 자리하고 있다. 저성장, 저금리, 저출산으로 정리할 수 있는 근래의 사회경제적 환경은 과거 어느 때보다 더 크게 주택시장에 영향을 미치고 있다. 그 결과로 주택시장에서는 전세주택이 감소하고, 서민의 주거비 부담을 증가시키는 월세주택이 빠르게 확산되고 있다.

월세의 증가와 전세의 감소는 주택 실수요층의 내 집 마련 기회를 축소시킨다. 매월 월급의 일부를 모아 종자돈을 마련하고, 이를 내 집 마련의 마중물로 이용하던 방식은 지금도 여전히 유효하다.

그러나 고용의 질이 나빠지고 미래 소득에 대한 불확실성이 커지게 되면, 상승하는 주택가격을 쫒아가지 못해 내 집 마련을 포기하게 되거나, 혹은 주거비 부담이 점점 커져 결국은 전통적인 방식에 의한 내 집 마련의 꿈은 실현이 어려워지게 된다.

이처럼 현재의 청년층이 직면하고 있는 경제적 문제들은 향후 청년층이 주택 매매시장에서 주요한 수요계층이 되었을 때, 이들이 주택의 유효수요층에서 이탈 혹은 수요 감소를 초래해 주택시장 불안을 더욱 심화시킬 가능성이 있음을 시사한다. 결국 청년층의 이탈에 따른 주택 수요층 감소는 주택공급 위축을 초래해 서민의 주거비 부담과 주거불안을 더욱 가중시키고, 더 낮은 주거서비스를 소비할 수밖에 없게 만드는 부작용을 낳게 될 것이다.

주택시장을 둘러싼 환경변화로 점차 약해지고 있는 주택수요 약화의 원인을 파악해 치유하고, 주택수요의 핵심인 청년층의 주택시장 진입이 용이하도록 지원 방안을 강구하는 것은 특정 세대에 대한 정책적 시혜(施惠)가 아닌 우리 주택정책이 직면하고 있는 시장 문제의 본질적 해결책이라는 것에 대한 이해가 필요해 보인다.

2. 연구의 목적

이 연구는 주택시장의 성장과 안정이란 관점에서 볼 때, 월세 시대로의 진전과 이에 대응한 정책 방안들이 오히려 주택시장 불안을 가중시킬 수도 있다는 문제의식에서 출발하고 있다.

주택시장 안정과 성장을 위해서는 견실하고 지속적인 주택수요가 뒷받침 되어야 하고, 이를 위해서는 장래 주택시장에서 수요자로서 매우 중요한 위상을 차지할 청년층의 주택유효 수요를 꾸준히 창출할 수 있는 시장 및 정책 환경을 조성할 필요가 있다.

이 같은 관점에서 볼 때, 수요자가 접근할 수 있는 주택의 안정적 공급이 수반되지 않는 월세 대책이나 주택정책은 주택시장 회복에는 기여할 수 있으나, 시장 안정에 기여할 여력은 많지 않다고 할 수 있다.

이 연구는 저성장시대 진입에 따른 청년층의 주택구입능력 변화를 청년의 고용과 소득 등 경제적 특성변화에 기초해 살펴보고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 청년층의 주택구매력 변화 정도를 전망하고, 소득변화나 월세화 등에 따라 가장 영향을 많이 받는 취약 청년계층은 누구이며, 또 어느 곳에 많이 거주하는 지 분석하여 이들의 주거문제 완화를 위한 개괄적인 정책방안을 제안하고자 한다.

이를 위해 첫째, 청년층이 부담 가능한 주택가격 수준을 연령별, 지역별, 시나리오별로 분석하고, 둘째, 청년층의 소득 및 자산 변동에 따라 실제 주택매매시장에서 구입 가능한 재고주택 물량과 거래된 주택 중 구입 가능한 주택의 물량을 파악하여 그 격차가 어느 정도인지 추정하였다.

3. 연구의 범위 및 방법

청년 연령에 대한 정의는 목적에 따라 다양하게 이용되고 있다. 이 연구에서는 주택시장 관점에서 생애 첫 자·차가 마련시기와 결혼연령(2015년 남 32.6세, 여 30.0세)을 토대로 20~30대 연령 중 25~39세를 청년연령층으로 정의하고, 이 연령대의 청년 가구를 대상으로 분석하였다.

분석을 위한 공간적 범위는 전국을 대상으로 하되 자료 분석이 가능한 범위를 고려하여 수도권과 비수도권, 광역자치단체 등으로 구분하였다.

시간적 범위는 2014년 현재를 기준으로 25세 ~29세인 청년이 65세 이상이 되는 2049년을 목표년도로 설정하였다. 가구주 연령은 5세 단위로 25~29세, 30~34세, 35~39세, 40~44세, 45~49세, 50~54세, 55~59세, 60~64세, 65세 이상으로 구분하여 분석결과를 도출하였다.

또한 소득계층별 지불능력을 분석하기 위해 소득계층을 소득 10분위를 기준으로 저소득층(1~4분위), 중소득층(5~8분위), 고소득층(9~ 10분위)로 구분하여 적용하였다.

저성장시대로의 진입에 따라 과거보다 경제성장률 하락, 가구소득 증가율 둔화, 가구의 주거비부담 증가할 것이란 가정 하에 청년층의 주택구입능력이 어떻게 변화할 것인가를 분석하기 위해 실증분석은 생애주기별 가구소득 추정, 저성장에 따른 가구소득 변동 추정, 시나리오 설정 및 시나리오별 주택구입능력을 평가하는 단계로 구성하였다.

먼저, 생애주기별 가구소득과 순자산은 가구소득, 순자산과 가구특성 간의 관계를 회귀모형을 통해 분석한 소득 및 순자산 함수를 통해 추정하였다. 이 때 분석 자료는 ‘2014년도 주거실태조사’ 자료를 이용하였다.

다음으로, 저성장시대 진입에 따른 가구소득 변동은 경제성장률과 소득변동률 간의 관계를 분석하고, 잠재성장률 전망치를 바탕으로 향후 변동을 전망하는 방법을 이용하였다. 경제성장률과 소득증가율 사이의 관계를 분석하기 위한 자료로는 통계청 가계동향조사 결과와 한국은행 경제통계시스템을 통해 제공되는 경제성장률 통계를 이용하였다. 잠재성장률 전망치는 공공 및 민간 경제연구기관별로 추정한 잠재성장률 전망치를 활용하였다.

끝으로, 향후 변화에 대한 시나리오는 생애주기별로 현재 소득 수준이 유지되는 경우와 저성장으로 소득증가율이 둔화되는 경우를 가정하여 설정하였으며, 청년층의 고용여건이 악화되는 경우에 대한 가정을 추가한 시나리오로 구성하였다.

Ⅱ. 선행 연구

1. 세대연구와 주거소비 코호트 분석

세대 연구는 연령효과(age effect)와 코호트효과(cohort effect)로 구분되어 이루어지고 있다. 전자는 시간경과에 따라 달라지는 개인의 사회적·생물학적 차이를 다루고, 후자는 경험한 역사적 사건이나 사회화 과정에 의해 형성된 세대간 차이를 연구한다.

개인이 지니고 있는 자산의 경우를 예로 들어보면, 일정 시점에 30세에 도달한 개인의 자산은 생애주기상 30세에 도달하면서, 타인들과 마찬가지로, 생애동안 평탄한 소비를 위해 통상적으로 축적하는 자산부분(연령효과)과 30세에 이르는 동안 겪은 사건들로2) 인해 소득이나 소비가 영향을 받은 결과 형성된 자산축적 부분(코호트효과)으로 분리할 수 있다.

이처럼 생애주기상 동일한 30대라 하더라도 개인들의 자산축적 패턴은 크게 차이가 날 수 있다. 개인이 태어난 시기와 경험하는 사회경제적 환경 등의 시·공간 효과는 개인이나 가계에 일시적으로 영향을 주는 것이 아니라, 계속해서 같은 시기를 살아가는 출생연도집단에게 영향을 미치기 때문이다.

주택분야에서 코호트효과를 분석한 연구는 많지 않은 실정이다. 이수욱 외(2007)는 베이비붐 세대의 은퇴 후 주거소비 변화를 살펴보기 위해 코호트효과 분석을 실시하고, 이들이 자녀교육 등으로 주택 외에 축적한 자산이 적어 은퇴 후 생활을 위해 주택 다운사이징이나 주택연금 이용이 증가할 것으로 전망하였다. 신수영(2010)은 기혼가구의 생애최초주택구입 과정에 대한 코호트분석 결과, 젊은 세대로 갈수록 내 집 마련이 늦어짐을 밝혔다.

2. 고용·소득과 주택점유형태 결정

1997년 외환위기 이후 청년실업에 대한 관심이 증대되면서, 청년층 노동시장의 특성과 청년실업 원인에 대한 연구들이 노동수요와 공급측면에서 다양하게 수행되어 왔다. 노동수요 측면에서는 청년고용 약화의 원인을 경제성장 둔화와 함께 고용의 흡수력 저하(이병희, 2004), 고학력자가 원하는 ‘괜찮은 일자리’ 감소(정봉근, 2003) 등에서 찾는다. 반면, 노동공급측면에서는 고학력자의 과잉 공급(이병희 외, 2005), 그리고 기업채용 측면에서는 경력직을 선호하는 채용구조의 변화와 비정규직 채용의 증가(윤석천, 2004) 등을 청년층 실업률을 야기하는 원인으로 보았다.

고용·소득과 주택점유형태의 관계를 분석한 많은 선행연구에서는 사회경제적 환경변화에 따라 청년층의 고용불안 및 소득 변동성이 증가하고, 이로 인해 주택시장도 많은 영향을 받을 것으로 본다. 이용래·정의철(2015)의 연구는 고용 불안과 미래 소득 불확실성이 가구의 주택점유형태 결정시 중요한 기준으로 작용하고 있음을 보여준다. 가구의 소득변동성이 10% 증가하게 되면 주택소유 확률은 0.3~0.4% 낮아지고, 주택점유형태 결정 시에 소득 불확실성이 큰 가구일수록 자가보다 차가를, 그리고 주택을 임차 중인 가구가 자가 가구보다 현재 및 미래의 소득 불확실성이 더 크다는 것을 보여주고 있다.3)

3. 가계소득과 부담가능한 주택

주거비부담에 관한 연구는 인구 및 가구구조 변화가 주택시장에 미치는 영향의 관점에서 주거비용을 분석하는 방법과 주택을 구입하고자 하는 소비자의 지불능력 혹은 주택구입능력을 평가하는 방법으로 이루어지고 있다.

전자의 경우는 주거비용과 소득변화에 대한 분석을 기반으로 주택수요를 추정하는 연구가 대부분이고,4) 후자는 지수의 산정방식, 주거비부담능력(affordability) 평가방식 및 정책적 활용에 초점이 맞추어져 있으나 연구자체는 많지 않은 실정이다.

소득대비 주택가격 혹은, 주거비용을 활용해 주택구입능력과 주거비부담능력 평가방식을 검토한 연구로는 지규현 외(2006), 김다스라(2011), 배순석 외(2013) 등이 있다.

지규현 외와 김다스라의 연구는 주택구입에 영향을 미치는 주택금융적 요인을 반영, 대출상환능력(주택자금 지불능력)을 중심으로 주택취득비용 지불능력 혹은 구입능력을 평가하기 위한 지수개발 방안을 소개하고 있다.

배순석 외의 연구는 우리 실정에 적합한 주거비부담능력을 정의 및 지수화하여 소득수준별, 생애주기별 주거비부담 능력 평가 및 서민들의 주거비부담의 적정수준을 제시하고 정책적 활용 방안을 제시하고 있어 기존 지수개발에서 구체적 활용방안으로 연구의 초점이 옮겨가는 계기를 제공해 준 것으로 평가할 수 있다.

Ⅲ. 주요 변수 추정과 분석 시나리오

1. 주요 변수 추정
1) 소득 추정

가구소득 전망을 위한 소득함수는 회귀분석을 통해 추정하였고, 지역적 특성을 반영하기 위해 수도권과 비수도권으로 모형을 구분하였다. 함수추정을 위해 회귀모형에서 사용한 주요 변수는 <표 1>과 같다.

표 1. 소득함수 추정을 위한 변수구성
구 분 변수명 내 용
종속변수 lnin ln(가구소득)
독립변수 age 가구주연령
age2 가구주연령제곱
job 가구주 종사상지위(1=상용근로자, 0=기타)
marry 배우자 유무(1=배우자 있음, 0=배우자 없음)
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종속변수는 가구소득에 로그를 취한 값을 사용하였고, 독립변수로는 가구주연령, 가구주연령제곱, 가구주의 종사상지위, 배우자유무를 포함하였다. 가구주연령 변수는 생애주기별 소득변화를 추정하기 위해, 그리고 가구주연령제곱 변수는 연령에 따른 소득변화가 2차 함수 형태를 보이는 점을 반영하기 위해 모형에 포함하였다.

가구주의 종사상지위는 종사상지위에 따른 소득의 영향을 반영하기 위한 변수로 시나리오 설정 시 상용근로자 비율 하락에 따른 영향을 분석하기 위한 변수로 모형에 포함하였다. 배우자여부 변수는 맞벌이 가구 등 혼인에 따른 가구소득 변화를 반영하기 위해 이용하였다.

이상의 변수를 이용하여 가구의 소득함수를 추정한 결과는 <표 2>와 같다. 수도권과 비수도권 모형 모두 F-검증 결과, 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 모형이 추정되었으며, 모형의 설명력을 나타내는 수정 R-square는 수도권 0.5130과 비수도권 0.4029로 비교적 양호한 값을 보였다. 각 독립변수의 회귀계수값도 모두 99% 유의수준에서 통계적으로 유의함을 보였다.

각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 보면, 가구주연령이 증가할수록 가구소득이 증가하나 가구주연령제곱변수의 회귀계수가 음의 값을 가져 위로 볼록한 2차함수의 형태를 띄는 것으로 나타났다. 가구주의 종사상 지위와 배우자유무는 가구소득과 양의 관계를 가지는 것으로 나타났다.

표 2. 소득함수 추정결과
구 분 수도권 비수도권
변수명 계수값 계수값
상수 3.5410* 3.8093*
age 0.0677* 0.0665*
age2 -0.0008* -0.0008*
job 0.3600* 0.2164*
marry 0.6051* 0.5473*
Pr > F <.0001* <.0001*
R-Square 0.5132* 0.4032*
Adj R-Sq 0.5130* 0.4029*

주 : * 99% 유의수준에서 통계적으로 유의

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2) 순자산 추정

순자산을 전망하기 위한 순자산함수 역시 ‘2014년도 주거실태조사’를 이용하여 추정하였다. 분석방법으로는 회귀분석을 이용하였으며, 소득함수와 마찬가지로 지역을 수도권과 비수도권으로 구분하여 회귀함수를 추정하였다.

모형의 주요변수는 <표 3>과 같이 구성하였다. 종속변수로는 가구의 순자산에 로그를 취한 값을 사용하였으며, 순자산 산정 시 부모 등으로부터 지원받은 주택자금은 제외하였다.

표 3. 순자산함수 추정을 위한 변수구성
구 분 변수명 내 용
종속변수 lnnet ln(순자산)
독립변수 age 가구주연령
inhat 소득함수로 추정된 가구소득
own 점유형태(1=보증부월세를 포함한 월세, 0=기타)
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독립변수로는 가구주연령, 추정가구소득, 점유형태를 반영하였다. 가구주연령의 경우, 생애주기별 순소득변화를 추정하기 위한 변수로 모형에 포함하였다.

가구소득의 경우 앞서 분석된 소득함수를 통해 추정된 값을 변수로 포함하였다. 이는 향후 분석에 있어 추정된 소득이 변화하는 경우 이에 따른 순자산 변화를 반영하기 위한 것이다.

주택점유형태는 보증부월세를 포함한 월세가구인 경우 ‘1’, 기타 가구의 경우 ‘0’의 값을 가지는 더미변수로 최근 월세가구의 증가가 향후 지불능력에 미치는 영향을 시나리오를 통해 분석하기 위해 포함하였다.

위와 같이 설정된 변수를 포함하여 가구의 순자산함수를 추정한 결과는 <표 4>에 제시하였다. 수도권과 비수도권 모형 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 모형이 추정되었다. 또한 모형의 설명력을 나타내는 수정된 R- square는 각각 0.4961과 0.4357로 양호한 값을 보였다.

각각의 독립변수의 회귀계수값은 모두 99% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 보면, 가구주연령과 추정된 가구소득이 증가할수록 순자산이 증가하였다. 주택점유형태의 경우, 추정된 회귀계수값이 음수로 보증부월세를 포함한 월세가구가 그렇지 않은 가구에 비해 순자산이 적은 것으로 분석되었다.

표 4. 순자산함수 추정결과
구 분 수도권 비수도권
변수명 계수값 계수값
상수 7.4613* 7.4613*
age 0.0243* 0.0243*
inhat 0.0036* 0.0036*
own -1.9964* -1.9964*
Pr > F <.0001* <.0001*
R-Square 0.4962* 0.4359*
Adj R-Sq 0.4961* 0.4357*

주 : * 99% 유의수준에서 통계적으로 유의

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3) 잠재성장률

저성장시대 진입에 따른 경제성장률 하락과 소득증가율 둔화에 대한 영향을 평가하기 위해서는 향후 경제성장률 변화에 대한 가정이 필요하다. 이 연구에서는 향후 경제성장률로 공공 및 민간연구기관에서 전망한 잠재성장률 전망치를 활용하였다.

각 기관별로 잠재성장률을 전망한 결과와 시기별 잠재성장률 평균은 <표 5>와 같다. 분석기간 중 경제성장률은 각 기관에서 시기별로 전망한 잠재성장률을 평균을 적용하였으며, 해당기간에 대한 전망치가 없는 2040년 이후 경제성장률은 2.2%로 가정하였다.

표 5. 기관별 잠재성장률 전망(단위:%)
구 분 KDI 삼성경제연구원 LG경제연구원 평균
2011~2020 3.8 3.6 3.4 3.6
2021~2030 2.9 2.8 2.8 2.8
2031~2040 1.9 2.2 2.5 2.2
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4) 소득증가율

시기별 소득증가율은 경제성장률과 소득증가율 간의 관계식을 설정하고, 이를 바탕으로 소득증가율을 추정하는 방식을 이용하였다. 경제성장률과 소득증가율 간의 관계식으로는 2004~2014년까지 가계동향조사의 경상소득 증가율을 종속변수로 하고, 같은 기간 경제성장률을 독립변수로 하는 회귀분석을 통해 추정된 회귀식을 활용하였다.5)

회귀분석 결과 추정된 회귀식은 90% 유의수준에서 통계적으로 유의하게 나타났고, 독립변수의 계수값 역시 90% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 모형을 설명력을 나타내는 R-square 값은 0.274로 나타났다.

분석을 통해 추정된 회귀식은 식(1)과 같다. 앞서 잠재성장률을 기준으로 추정된 경제성장률 전망치에 대한 가정을 바탕으로 2014년과 2049년의 소득증가율을 추정하고, 해당기간 동안 동일한 비율로 소득증가율이 하락하는 것으로 가정하여 산출하였다.

= 2 . 4 9 2 + 0 . 5 5 8 ×

식(1)

5) HAI 산정

주택가격에 대한 수요자의 지불능력을 평가하는 HAI(Housing Affordability Index)는 가구소득을 대출상환가능소득으로 나눈 것으로 식(2)와 같이 산정된다.

H A I = ( ÷ ) × 1 0 0

식(2)

HAI를 산정하기 위해서는 대출상환가능소득 추정이 필요하다. 이 분석에서는 대출상환가능소득은 주택구입을 위해 차입한 금액의 원리금상환액과 가구가 부담 가능한 소득 대비 원리금상환액 비율을 통해 추정하였다.

원리금상환액()은 식(3)과 같이 차입금액()과 대출금리(), 대출기간()에 기초하여 산정하였고, 가구의 대출조건은 원리금 균등상환을 기준으로 대출기간 20년, 대출금리 3.55%6)를 적용하였다.

I = L × r 1 ( 1 1 + r ) n

식(3)

차입금액()은 주택가격에 대출금 비중을 곱하여 산정하였고, 대출금비중은 ‘2014년도 주거실태조사’를 이용하여 추정된 가구주연령별 자가 가구의 주택구입 가격 대비 대출금비중을 적용하였다.

표 6. 주택구입자금 대비 대출금 비중(단위:%)
구분 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세 45~49세
대출금 비중 53.5 45.7 43.1 40.1 38.6
- 50~54세 55~59세 60~64세 65세이상 -
대출금 비중 39.2 37.8 33.0 39.9 -

자료 : 2014년도 주거실태조사

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다음으로, 가구가 부담 가능한 소득 대비 원리금상환액 비율은 ‘2014년 가계금융·복지조사’를 통해 연령별로 추정된 값을 사용하였다. 가계금융·복지조사에는 가구의 연간원리금상환액과 가구소득에 대한 정보, 그리고 원리금상환에 대한 부담정도에 대한 조사항목이 포함되어 있다. 이 항목을 이용하여 현재 원리금상환액이 부담된다고 응답한 가구의 평균적인 소득 대비 원리금상환액 비율을 부담 가능한 최대수준으로 가정하여 가구주 연령별로 추정된 값을 분석에 적용하였다. ‘2014년 가계금융·복지조사’를 통해 추정된 소득 대비 원리금상환액 비율은 아래 <표 7>과 같다.

표 7. 소득 대비 원리금상환액 비율(단위:%)
구분 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세 45~49세
상환액 비율 27.4 27.5 28.5 28.5 33.4
- 50~54세 55~59세 60~64세 65세이상 -
상환액 비율 33.6 37.9 41.2 81.4 -

자료 : 2014년도 가계금융 ․ 복지조사.

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이상의 원리금상환액, 부담 가능한 소득 대비 원리금상환액 비율, 가구소득을 이용하면 구입 가능한 주택가격 수준을 산정할 수 있다. HAI가 100을 넘으면 지불능력이 있는 것으로 본다.

2. 분석 시나리오
1) 주택구입능력 추정 시나리오

분석을 위한 시나리오는 크게 4가지로 구분하였다. 각 시나리오별 소득과 순자산을 추정하고, 그 결과를 이용하여 지불 가능한 주택가격과 임대료 수준을 분석하였다.

표 8. 분석을 위한 시나리오 구성
구 분 소 득 순자산
시나리오1 현재의 소득 유지 현재 순자산 유지
시나리오2 저성장에 따른 소득증가율 둔화 소득감소에 따른 순자산 감소
시나리오3 시나리오2+사용근로자비율 5%p 감소 소득감소에 따른 순자산 감소
시나리오4 저성장에 따른 소득증가율 둔화 월세가구 비중 5%p 증가에 따른 순자산 감소
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분석의 기본이라 할 수 있는 첫 번째 시나리오는 가구주 연령별 자산이 현재 수준으로 유지될 경우를 가정한 것이다(시나리오(1)). 시나리오(1)에서 소득과 순자산은 추정된 소득함수와 순자산함수에 해당 연령별 독립변수의 평균값을 대입하여 추정하였다.

두 번째 시나리오는 향후 경제성장률이 둔화될 경우에 대한 가정이다(시나리오(2)). 시나리오(1)의 추정 소득에 소득증가율 둔화에 따른 영향을 반영하여 소득을 재추정하고, 이렇게 재추정된 소득을 이용하여 순자산을 재추정한 값을 적용한 것이다.

세 번째 시나리오는 소득증가율 둔화와 함께 청년층 가구의 취업률이 하락할 경우, 지불능력에 어떤 변화가 있는지를 분석하기 위한 시나리오이다(시나리오(3)). 앞서 추정한 소득함수에는 상용근로자 비율이 모형에 포함되어 있다. 이를 이용해 상용근로자 비율이 가구주 연령별로 5%p 하락할 경우, 소득과 순자산의 변화를 추정하는 시나리오이다.

네 번째 시나리오는 월세가구 비중 증가에 따른 영향을 분석하기 위한 시나리오이다(시나리오(4)). 월세가구 비중은 순자산함수에 포함된 변수로 해당 비율이 5%p 상승할 경우, 순자산의 변화를 추정한다. 이 때 소득은 시나리오(2)에서 추정한 소득을 적용하는 것으로 한다.

2) 소득 및 순자산 추정 결과

이상의 시나리오를 적용하여 2014년 기준 25~29세인 청년층이 나이가 들어감에 따라 얻게 될 수도권과 비수도권의 가구주 연령별 소득 및 순자산 추정 결과는 <표 9>, <표 10>과 같다.

표 9. 시나리오별 순자산 추정 결과(단위:만 원)
구 분 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세 45~49세 50~54세 55~59세 60~64세 65세 이상
수도권 시나리오1 2,689 7,118 10,453 12,477 12,741 13,071 13,605 13,797 12,742
시나리오2 2,689 6,948 9,908 11,501 11,500 11,582 11,961 12,106 11,719
시나리오3 2,667 6,867 9,783 11,357 11,367 11,459 11,850 12,011 11,668
시나리오4 2,434 6,288 8,967 10,409 10,407 10,482 10,824 10,956 10,605
비수도권 시나리오1 1,863 6,838 8,194 9,208 8,745 9,563 9,778 9,313 7,870
시나리오2 1,863 6,649 7,724 8,438 7,833 8,432 8,576 8,213 7,312
시나리오3 1,836 6,501 7,546 8,251 7,673 8,278 8,443 8,111 7,267
시나리오4 1,680 5,996 6,965 7,609 7,064 7,604 7,734 7,406 6,594
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표 10. 시나리오별 소득 추정 결과(단위:만 원)
구 분 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세 45~49세 50~54세 55~59세 60~64세 65세 이상
수도권 시나리오1 216.2 309.8 342.9 347.5 328.2 309.7 274.9 239.2 134.1
시나리오2 216.2 303.0 328.0 324.9 299.7 276.1 239.1 202.9 110.8
시나리오3 213.9 299.8 324.5 321.4 296.5 273.1 236.6 200.7 109.6
시나리오4 216.2 303.0 328.0 324.9 299.7 276.1 239.1 202.9 110.8
비수도권 시나리오1 187.7 298.6 314.3 309.9 293.0 267.9 232.8 191.1 97.7
시나리오2 187.7 292.1 300.7 289.7 267.5 238.8 202.5 162.1 80.8
시나리오3 184.3 286.9 295.3 284.5 262.8 234.5 198.9 159.2 79.3
시나리오4 187.7 292.1 300.7 289.7 267.5 238.8 202.5 162.1 80.8
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수도권 거주 25~29세 청년의 경우 현재 소득이 유지된다면 40~44세가 되었을 때 가장 높은 소득을 올릴 것으로, 그리고 만약 소득증가율이 둔화된다면 35~39세가 되었을 때 소득이 가장 높은 것으로 나타났다.

시나리오에서 추정된 소득의 경우 청년층의 HAI 산정 시 가구소득 변화를 통해 지불능력에 영향을 미치게 되고, 순자산의 경우는 주택구입에 활용할 수 있는 자기자본 비율에 변화를 일으키는 요인으로 HAI 산정 시 주택구입자금 대비 대출금 비중에 영향을 주어 지불능력이 변화하게 된다.

Ⅳ. 청년가구의 주택구입능력 및 구입 가능한 주택규모 추정

1. 소득 및 순자산 변동에 따른 청년 가구의 주택구입능력변화 전망

HAI를 이용하여 시나리오별로 소득 및 순자산의 변화에 따라 가구가 구입 가능한 주택가격의 수준을 가구주 연령별로 살펴본 결과는 <표 11>과 같다.

표 11. 시나리오별, 지역별, 가구주 연령별 주택가격 지불능력 전망(단위:만 원)
구 분 25~29세 30~34세 35~39세 40~44세 45~49세 50~54세 55~59세 60~64세 65세 이상
수도권 시나리오1 18,807 31,652 38,421 41,890 48,234 45,068 46,775 50,717 46,499
시나리오2 18,807 30,111 34,390 35,066 38,130 34,152 33,933 34,442 34,274
시나리오3 18,470 29,401 33,525 34,162 37,185 33,371 33,198 33,695 33,726
시나리오4 17,371 27,202 30,953 31,389 34,098 30,745 30,442 30,332 30,668
비수도권 시나리오1 16,323 30,507 35,224 37,357 43,060 38,982 39,604 40,520 33,898
시나리오2 16,323 28,897 31,328 31,046 33,723 29,373 28,649 27,719 25,310
시나리오3 15,834 27,692 29,974 29,692 32,313 28,253 27,623 26,744 24,664
시나리오4 15,038 26,042 28,136 27,731 30,105 26,382 25,627 24,277 22,510
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1) 시나리오(1) : 현재소득 유지

부담 가능한 주택가격이 25~29세 연령구간 이후 45~49세까지 가파르게 증가하다 이후 증가세가 둔화되는 모습을 보이는 것으로 나타났다. 지역별로 수도권 거주자의 경우, 25~29세 연령구간에서 부담 가능한 주택가격이 1.9억 원에서 빠르게 증가해 35~39세에는 3.8억 원, 45~49세에는 4.8억 원 수준까지 구입능력이 상승하는 것으로 나타났다.

비수도권은 부담 가능한 주택가격이 25~29세 1.6억 원에서 35~39세에는 3.5억 원, 45~49세에 4.3억 원까지 증가하다 50세 이후부터 소폭의 감소세를 보여 3.4억 원에서 4.1억 원 수준을 보이는 것으로 나타났다.

2) 시나리오(2) : 소득증가율 둔화

가구주 연령별로 시나리오(1)과 유사한 형태를 보였으나, 부담 가능한 주택가격의 증가폭이 시나리오(1)에 비해 현저히 감소하는 모습을 보였다. 특히 가구주 연령이 높아질수록 시나리오(1)과의 차이가 확대되는 것으로 나타났다.

수도권 거주 청년층의 경우에도 부담 가능한 주택가격이 35~39세 3.4억 원으로 나타나 시나리오(1)의 3.8억 원에 비해 0.4억 원이나 구입능력이 감소했다. 60세 이후 연령층을 제외하고 부담 가능한 주택가격수준이 정점에 이르는 45~49세에서 시나리오(1)과 시나리오(2)의 부담 가능한 주택가격 차이는 수도권 1.0억 원, 비수도권 0.9억 원 정도인 것으로 나타났다.

3) 시나리오(3) 및 시나리오(4) : 상용근로자 비율 감소와 월세가구 증가

시나리오(2)에 비해 부담 가능한 주택가격 수준이 가구주 연령별로 낮아지는 결과를 보였다. 특히 시나리오(4)의 경우, 시나리오(2)와 소득수준은 동일할 것으로 가정하였음에도 불구하고 시나리오(3)에 비해 부담 가능한 주택가격의 감소차가 10% 이상 크게 나타나는 결과를 보였다. 이는 소득보다 순자산 감소가 주택가격 지불능력에 미치는 영향이 더 크다는 것과 월세가구의 확대가 향후 주택구입에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 보여주는 결과라 할 수 있다.

수도권의 경우, 35~39세 연령구간에서 시나리오(1)과 비교해 부담 가능한 주택가격은 시나리오(3)이 0.5억 원, 시나리오(4)가 0.7억 원 감소하는 결과를 보였다. 비수도권의 경우도 시나리오(3)이 0.5억 원, 시나리오(4)가 0.7억 원 감소하는 결과를 보였다. 그러나 연령 상승에 따른 감소폭을 비교해 보면, 시나리오(3)과 시나리오(4) 모두 비수도권이 상대적으로 큰 감소폭을 보이는 것으로 나타났다.

시나리오(1)~(4)에 따른 주택구입능력 전망 결과를 종합하면, 저성장에 따른 소득과 순자산 증가율의 둔화는 주택가격 지불능력을 감소시키고, 시간이 경과될수록 현재보다 부담 가능한 주택가격의 격차가 확대될 것임을 예상할 수 있다.

특히 월세 가구의 확대는 소득의 일부를 임대료로 지출하면서 자산축적을 지연 또는 감소시키게 되므로 이로 인해 가구의 주택가격 지불능력도 하락하는 결과가 나타날 것으로 추정된다.

2. 구입 가능한 주택재고 및 매물 분석

앞 절에서는 시나리오별, 지역별, 연령별로 부담 가능한 주택가격과 임대료 수준을 추정하였다. 이 절에서는 추정된 주택가격을 기준으로 청년 가구가 구입 가능한 주택재고와 매물 수준을 지역별로 살펴보기로 한다. 분석을 위해 전체 주택 중 구입 가능한 주택 비율을 나타내는 지표인 HOI(Housing Opportunity Index)를 이용하였다.7)

구입 가능한 주택을 재고와 매물로 나누어 분석하기 위해서는 이에 해당하는 지표를 전체 주택재고를 기준으로 하는 HOIS(Housing Op- portunity Index to Stock; 주택재고 대비 구입기회), 그리고 시장에서 거래되는 매물을 기준으로 하는 HOIM(Housing Opportunity Index to Market; 주택매매량 대비 구입기회)로 구분하여 적용하였다. 각 지표의 산정에는 ‘2014년도 주거실태조사’와 실거래자료를 이용하였다.

jrea-2-1-83-g1
그림 1. 지역별·시나리오별·가구주 연령별 주택가격 지불능력 전망(단위:만 원)
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1) 구입 가능한 주택재고 및 매물 분석
(1) 35~39세 청년 가구의 HOIS

HOIS는 가구주 연령별로 추정된 부담 가능한 주택가격 중 35~39세 연령구간의 추정 가격을 분석기준으로 하였다.8)

분석을 위해서는 먼저, 소득계층별 소득과 순자산을 추정할 필요가 있다. 앞 절에서 소득함수와 순자산 함수를 통해 추정된 소득 및 순자산을 이용하여 지역별 ․ 소득계층별 소득과 순자산의 평균 대비 비중을 추정하고 이를 분석에 적용하였다. 분석에 적용된 소득계층별 평균 소득과 순자산의 전체 평균 대비 비중은 <표 12>와 같다.

표 12. 전체 평균 대비 소득계층별 소득 및 순자산의 비중(35~39세)
구 분 소 득 순자산
평균(만원) 비중(%)* 평균(만원) 비중(%)*
수도권 전체평균 274.3 100.0 15,790.3 100.0
저소득층 173.1 63.1 12,903.8 81.7
중소득층 302.5 110.2 15,769.6 99.9
고소득층 329.3 120.0 19,155.9 121.3
비수도권 전체평균 229.8 100.0 11,908.6 100.0
저소득층 140.2 61.0 9,148.7 76.8
중소득층 275.3 119.8 12,730.2 106.9
고소득층 307.4 133.8 15,711.5 131.9

주 : 비중(%)*는 전체 평균 대비 소득계층별 비중

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다음으로, 35~39세 청년층 전체가구의 HOIS를 분석하기 위해 사용된 부담 가능한 주택가격 수준은 <표 13>과 같다. 해당 값은 35~39세 전체가구 연령구간에서 추정된 가격이다.

표 13. HOIS 분석 기준, 부담 가능한 주택가격(35~39세 전체가구, 만 원)
구 분 시나리오1 시나리오2 시나리오3 시나리오4
수도권 38,421 34,390 33,525 30,953
비수도권 35,224 31,328 29,974 28,136
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위의 주택가격을 기준으로 17개 광역시·도와 시나리오별로 HOIS를 추정한 결과는 <표 14>와 같다. 수도권의 경우 서울, 경기, 인천 순으로 HOIS가 나타났고, 비수도권의 경우는 대구와 울산이 낮은 값을 보였다. 서울은 2014년 기준으로 25~29세인 청년 가구가 소득과 순자산에 변화가 발생하면 35~39세가 되었을 때 서울에서 구입할 수 있는 주택재고 물량은 40.8~56.4%에 불과하고, 경기도는 72.8~83.7%만이 35~39세에 자신의 소득과 순자산을 이용한 주택 마련이 가능할 것으로 나타났다.

표 14. HOIS 분석결과(35~39세 전체가구)
구분 시나리오1 시나리오2 시나리오3 시나리오4
서울 56.4% 47.8% 46.4% 40.8%
부산 92.0% 84.0% 80.1% 79.0%
대구 89.0% 83.2% 80.3% 79.8%
인천 96.1% 94.2% 92.9% 90.1%
광주 97.4% 94.5% 92.6% 91.2%
대전 94.4% 86.5% 80.6% 80.3%
울산 87.5% 82.1% 76.8% 75.1%
세종 96.0% 95.2% 91.7% 91.7%
경기 83.7% 77.8% 77.1% 72.8%
강원 98.9% 98.5% 98.5% 98.5%
충북 96.2% 95.2% 93.5% 93.5%
충남 99.6% 98.9% 96.7% 96.7%
전북 96.2% 96.0% 95.7% 95.7%
전남 99.2% 98.9% 98.1% 98.1%
경북 99.4% 98.6% 96.9% 96.9%
경남 95.0% 92.8% 90.6% 88.8%
제주 98.5% 98.3% 97.5% 96.9%
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시나리오별로 보면 시나리오(1)과 비교해 시나리오(2)의 경우, 서울 및 광역시에서 HOIS의 감소폭이 큰 것으로 분석되었다. 특히 시나리오(2)의 경우 부산, 대전, 울산 등 비수도권 광역시에서 감소폭이 크게 나타났다. 시나리오(3)의 경우도 수도권과 비수도권 광역시에서 시나리오(1)에 비해 HOIS가 크게 감소하는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 저성장에 따른 상용근로자 비율의 감소, 가계소득 증가율 둔화, 주택가격 상승 등의 영향으로 부담 가능한 주택재고의 감소가 수도권과 지방광역시를 중심으로 나타날 가능성이 크다는 것을 시사한다.

(2) 35~39세 청년 가구의 HOIM

HOIS 산정에 적용된 소득계층과 시나리오별로 부담 가능한 가격수준을 기준으로 2014년 매매거래 중 부담 가능한 매물의 비율을 분석하여 HOIM을 산출하고, 이를 앞에서 분석한 HOIS와 비교하였다. 35~39세 전체가구를 대상으로 HOIM을 분석한 결과는 <표 15>와 같다.

HOIM은 대부분의 지역에서 HOIS에 비해 낮은 값을 보였다. 지역별로는 부산, 경기, 제주, 충남 등의 지역에서 두 지표의 차이가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 이는 해당 지역에서 부담 가능한 가격수준을 초과하는 주택이 시장에 매물로 나오는 경우가 많다는 것을 의미한다. 따라서 지불능력과 관련된 여건변화에 따라 이들 지역은 수급불일치 문제가 발생할 가능성이 상대적으로 클 것으로 예상된다.

특히 대도시의 경우, <표 15>는 거래되고 있는 주택물량 중에서 청년 가구가 구입할 수 있는 가격대의 주택이 서울은 38~51%, 경기는 61~76%, 부산 66~82%에 불과함을 보여주고 있다. 이는 많은 청년 가구가 주거를 마련하기 위해서는 주택가격이나 주거서비스 수준이 더 낮은 주택을 선택할 수밖에 없는 상황에 놓이게 되고, 그로 인해 청년계층 내 소득이 더 낮은 계층의 주거불안을 더욱 가중시킬 수 있음을 시사한다.

표 15. HOIM 분석결과(35~39세 전체가구)
구분 시나리오1 시나리오2 시나리오3 시나리오4
서울 51.4% 44.7% 43.3% 38.1%
부산 81.2% 73.0% 70.2% 66.2%
대구 85.9% 80.4% 77.9% 72.6%
인천 90.6% 86.0% 85.1% 82.1%
광주 93.6% 90.9% 89.5% 85.7%
대전 91.0% 83.0% 78.6% 73.5%
울산 84.5% 77.6% 73.4% 67.4%
세종 95.7% 89.4% 88.5% 83.0%
경기 75.8% 68.0% 64.8% 60.8%
강원 95.6% 94.9% 94.4% 93.9%
충북 94.2% 90.8% 89.1% 86.9%
충남 93.6% 90.6% 87.7% 83.4%
전북 94.7% 93.1% 92.0% 90.1%
전남 97.5% 96.8% 96.3% 95.4%
경북 92.8% 90.9% 89.9% 87.5%
경남 90.4% 87.2% 85.3% 82.5%
제주 89.3% 86.8% 85.6% 84.1%
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3. 분석결과와 시사점

저성장시대로 진입으로 청년층의 가계소득과 순자산이 거시경제 여건변화와 고용상태에 따라 어떻게 변화할 것인지 전망하고, 이에 기초하여 주택매매가격 지불능력이 청년층의 생애주기 진행에 따라 어떻게 변화하는지 분석하여 보았다. 이러한 분석을 통해 다음과 같은 몇 가지의 분석결과와 시사점을 얻을 수 있었다.

첫째, 청년층의 주택구입능력에 근거해 청년층 가구가 구입 가능한 주택재고량과 매물량을 주택재고지표(HOIS)와 주택매물지표(HOIM)를 활용해 확인해 본 결과, 저성장 가정 하에 청년층의 고용상태와 소득의 불확실성은 시간이 경과할수록 청년층이 접근할 수 있는 구입 가능한 주택재고를 감소시키는 것으로 나타났다.

둘째, 2014년 기준으로 구입 가능한 주택재고 및 매물의 경우, 시나리오별로 주택가격이 수도권은 3.8억 원~3.0억 원, 비수도권은 3.5억 원~ 2.8억 원이 청년층이 부담 가능한 적정한 가격이었으나, 이들 가격대의 재고가 서울은 시나리오별로 56~41% 수준, 경기는 84~73%, 부산 92~ 79%, 울산 88~75% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 이는 보다 저렴한 주택의 충분한 공급이 필요함을 의미한다.

셋째, 주택가격과 재고의 격차는 소득대비 높은 주택가격을 보여줄 뿐 아니라, 청년층이 주택을 구입할 경우 초기자본 제약이 발생하고, 이는 지역 및 연령대별로 각기 다른 초기자본 제약 정도를 보여준다.

넷째, 주택매물량의 경우는 주택재고량보다 시나리오에 따른 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 서울, 경기, 부산, 대구, 제주 지역에서 이러한 경향이 두드러졌는데, 이는 이들 지역에서 청년층이 부담 가능한 가격수준을 초과하는 주택들이 시장에서 매물로 거래되는 경우가 더 많음을 의미하는 것이어서 현실적으로는 주택구입을 위한 청년층의 초기 자본제약이 더 크다는 것을 알 수 있다.

이상의 내용과 분석 결과는 특히, 정책적 측면에서 25~34세의 젊은 중·저소득 청년층을 대상으로 한 주택정책과 지원방안 강구가 시급히 필요함을 시사해 주고 있다.

Ⅴ. 결론 및 연구의 한

이 연구의 분석대상인 청년층은 주거소비와 관련한 생애주기에서 사실상 최초로 주택점유형태에 대한 결정을 내려야 하는 시기에 놓인 연령층이다. 그 결정의 원인은 결혼, 분가 같은 새로운 가계형성에서부터 취업, 소득 증가, 가구원수 변화 등 매우 다양하다.

그러나 연구를 통해 살펴본 결과, 우리의 청년층은 생각보다 더 심각한 상황에서 주거 선택을 결정해야 하는 시기에 직면할 가능성이 큰 것으로 나타났다.

먼저, 청년층 가구의 순자산과 소득증가율 변화(시나리오 2), 취업 어려움과 경제성장률 약화(시나리오 3) 그리고 월세가구 비중 증가(시나리오 4) 등을 가정해 모두 4가지의 시나리오를 설정하고(시나리오 1은 현 추세의 연장), 청년층의 주택구입능력을 시나리오별, 연령별, 지역별로 전망해 본 결과, 모든 경우에서 청년층의 주택구입능력이 현재보다 더 하락하는 것으로 나타났다.

청년층의 주택구입능력 하락의 가장 큰 요인은 월세 때문이며 다음으로 취업률 하락과 소득증가율 둔화 그리고 경제성장률 둔화의 순이었다. 이 같은 영향에 의한 구입능력 저하는 35~39세 연령층에서 수도권, 비수도권 지역에 관계없이 나타났다.

다음으로, 청년층의 주택구매력 변화 전망과 주택재고 분포현황에 대해 살펴본 결과, 현 청년층의 소득은 중장기적으로 상승률이 더 하락할 가능성이 높아 별도의 조치가 취해지지 않는다면, 이들이 구입 가능한 주택의 질은 더욱 저하되고 주택물량도 감소해 희망하는 적정한 주택에 접근하기가 어려워질 것으로 예상된다.

이상과 같은 분석은 주택구입 핵심계층으로 분류하고 있는 35~54세의 출발점이자, 생애 첫 주택구입 연령대(38세)로 알려진 청년층의 주택수요가 더 빠르게 감소할 수 있으며, 이럴 경우 적지 않은 충격이 주택시장에 순차적·지속적으로 가해질 수 있음을 시사하는 것이라 할 수 있다.

따라서 분양 혹은 공공 및 민간임대에 관계없이 이들을 위한 주택을 추가적으로 더 공급해야 할 필요가 있고, 지역별·계층별로도 차별화된 주택수요 진작책과 공급 정책이 필요하다. 특히 서울과 경기, 부산 등의 지역에는 중·저소득층의 25~34세 청년층 가구를 위해 저렴한 주택을 안정적으로 추가 공급할 필요가 있다.

이 연구는 청년 가구의 주거불안 문제 진단과 주거안정 방안 모색이라는 성과에도 불구하고 다음과 같은 한계를 가지고 있다. 먼저 분석 자료 및 시간의 제약으로 청년 가구가 부담 가능한 주택가격과 구입 가능한 주택재고 비중에만 초점을 맞추고 있어 접근 가능한 주택의 규모나 유형 등을 보다 세분화해 살펴보지 못한 한계를 안고 있다. 다음으로 분석과정에서 주택가격 및 금리 등 시장 변화를 반영하지 못하였다는 한계를 가진다. 향후 후속연구를 통해 이 같은 한계가 해결될 수 있기를 기대해 본다.

Footnotes

* 본 논문은 국토연구원의「저성장시대 청년층 주거안정을 위한 정책방안 연구(2015)」보고서의 일부 내용을 발췌 및 수정·보완한 논문임.

1. 이러한 환경변화를 반영해 최근 2030세대가 처한 상황을 빗대어 ‘5포 세대’란 신조어까지 등장했다.

2. 연령효과 부분은 연령대에 따라 일반적으로 겪는 것으로 예를 들어 10대 학업, 20대 졸업, 30대 결혼 및 자녀 출산, 주택임차 및 구입 등을 들 수 있다. 코호트효과 부분은 기존과 차별화되는 연구대상 집단의 특성으로 예를 들어, 1970년대 근대화와 이촌향도(移村向都) 현상, 1997년 외환위기, 2008년 글로벌 금융위기 등을 겪으면서 형성된 그들 집단에만 있는 특성들이다.

3. 이용래·정의철은 소득 불확실성이 클수록 주택소유 확률이 낮아질 것이란 가정을 프로빗모형을 이용한 소득변동성과 가구의 주택점유형태 선택의 관계 추정을 통해 입증하였다.

5. 경제성장률 및 경상소득증가율 추이(단위:%)

경제성장률 및 경상소득증가율 추이(단위:%)
구 분 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
경제성장률 4.90 3.90 5.20 5.50 2.80 0.70 6.50 3.70 2.30 2.90 3.30
소득증가율 5.74 3.70 4.56 5.39 6.27 1.22 5.99 6.13 6.19 2.29 3.20

자료 : 한국은행 경제통계시스템, 통계청 가계동향조사

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6. 한국은행 2014년 예금은행 가중평균 주택담보대출 금리(신규 취급액 기준).

7. 지불가능한 주택재고와 매물을 평가하기 위한 지표는 박천규 외,『사회경제변화에 따른 주거비용 산정방법 및 변화분석』, 국토연구원, 2014의 연구에서 제시된 지표를 활용하였다.

8. 이는 2014년 주거실태조사 분석 결과, 가구를 형성한 후 최초로 주택을 구입하는 연령이 평균 38.9세로 추정된 결과를 반영한 것이다. 또한 청년층 내의 소득계층 간 차이에 따라서도 주택구입과 임차를 하는데 차이가 있을 것이므로, 이 분석에서는 평균적인 소득과 순자산 기준에 더해 소득계층별로 부담 가능한 주택재고 및 매물 수준의 차이 분석도 가능하다. 이에 대한 상세한 내용은 국토연구원의『저성장시대 청년층 주거안정을 위한 정책방안 연구』pp.143~159를 참조하기 바란다.

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