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주택유형에 따른 점유형태 선택 결정요인 분석* - 상대가격, 주택금융정책 그리고 가격기대를 중심으로 -

길용민1, 정창무2,
Yong Min Kil1, Chang Mu Jung2,
Author Information & Copyright
1한국감정원 대리
2서울대학교 건설환경공학부 정교수
Corresponding Author : plan@snu.ac.kr

ⓒ Copyright 2016, Korea Appraisal Board. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: Sep 30, 2016 ; Revised: Oct 30, 2016 ; Accepted: Nov 18, 2016

Published Online: Nov 30, 2016

국문초록

본 연구에서는 주택유형별 점유형태에 따른 상대적 비용, 주택금융정책 그리고 주택가격 상승기대를 주택수요자들의 점유형태 선택에 영향을 미치는 주요 요인으로 선정하여 복합적으로 분석하였다. 국토교통부의 주거실태조사 응답 가구 중 2011년부터 2014년까지 서울, 경기, 6대 광역시를 대상으로 주택유형을 아파트와 비아파트 주택으로 구분하여 분석을 수행한 결과 주택유형에 상관없이 상대가격, 주택금융정책 변수는 점유형태 중 자가 선택 확률에 부의 영향을, 근시안적 가격기대는 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 합리적 가격기대 변수는 아파트에 거주하는 가구의 경우 통계적으로 유의하며 자가 선택 확률에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 비아파트 주택에 거주하는 가구는 통계적으로 유의하지 않았는데, 이는 아파트에 거주하는 가구가 미래 주택가격 상승 예측을 비아파트 주택에 거주하는 가구에 비해 잘 하고 있음을 의미한다.

Abstract

The research shows a comprehensive analysis on how the ‘relative price of housing types’, ‘policy on housing finance’, and ‘expectation of housing price increase’ influence the tenure choice of house buyers. The ‘relative price’ and ‘policy on housing finance’ had a negative effect and the ‘myopic expectation of housing price increase’ had a positive effect on owner-occupancy regardless of housing type; the analysis was executed in two different groups-apartment vs. non-apartment-using the Seoul, Gyeonggi, and 6 metropolitan cities’ 2011 to 2014 responses on the Housing Survey of Ministry of Land, Infrastructure, and Transport, Korea. The rational expectation of housing price increase was statistically significant for apartment residents and had a positive effect on owner-occupancy. However, it showed no significance for non-apartment residents; this implies that apartment residents forecast future housing price better than the non-apartment residents.

Keywords: 점유형태 결정요인 분석; 상대가격; 주택금융정책; 가격기대
Keywords: Tenure Choices Analysis; Relative Price; Housing Policy; Expected Price

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

우리는 살아가면서 수없이 많은 재화들을 구매한다. 학생들은 공부를 하려고 서점에서 학습지를 찾을 것이며, 조사업무 출장이 자주 있지만 자가 차량이 없는 직장인은 자동차를 구매할 수 있다. 이 외에도 사람들은 다양한 상황과 목적에 의해 재화를 구매하는데, 그 재화의 대체제가 다양하거나 거래금액이 크게 투입될수록 의사결정에서 많은 사항이 고려된다.

그렇다면 만약 거래하고자 하는 재화가 주택일 경우에는 어떨까? 앞서 언급한 재화들과는 다르게 주택은 구매 시 막대한 금융자본이 필요하다. 또한 구매에 앞서 고려해야할 상황들이 다른 재화에 비해 단순하지 않다. 가격, 점유형태, 주택형태, 직장과의 거리, 면적 등 구매 시 즉시 알 수 있는 요소들 외에 주택을 투자 상품으로 여길 때 고려하는 가격기대와, 주택구매 시 금융기관의 융자가 필요한 경우 정부의 주택금융정책에 따른 예상주거비 등 일부 예측이 필요한 요소들까지 생각해야한다. 즉 주택은 구매자가 고려해야 할 사항이 다른 재화에 비해 더욱 다양하다고 할 수 있으며, 구매 시 투입되는 금융자본이 매우 크기 때문에 더욱 합리적인 의사결정이 필요하다.

지금까지 많은 연구자들은 주택 점유형태 선택 결정요인을 알아보기 위해 주요 요인으로서 가구소득, 가구주 나이 등의 가구특성을 사용하였다. 하지만 점유형태 선택에 따른 상대가격, 정부의 주택금융정책, 가격기대와 같은 요인들 또한 구매자의 의사결정에 유의한 영향을 줄 수 있으며, 이는 아직까지 활발히 연구되지 못하였다. 일부 점유형태 결정요인으로써 상대가격 변수를 활용한 선행연구에서는 변수를 구성할 때 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 활용하였다. 하지만 특성가격모형을 이용한 추정은 분석 대상의 시점 및 지역에 대한 제한이 있다. 물론 지역이나 시점을 통제하는 변수를 사용하는 것이 가능하지만, 이는 범위의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 보완할 수 있는 방법으로 상대가격 변수를 구성하고, 주택금융정책과 가격기대가 점유형태에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다.

Ⅱ. 이론 및 선행연구 검토

1. 주거선택에 관한 이론
1) 확률선택 이론

McFadden(1981)에 의해 이론적으로 개발되고 발전된 확률선택모형은 의사결정주체들의 선택행위이론에 근거하고 있다(김정수 외, 2004). 확률선택모형(Probabilistic choice model)은 사람들의 의사결정이 항상 효용 극대화의 방향으로 이루어진다는 효용극대화이론에 근거하고 있다. 따라서 각각 개인은 자신이 갖고 있는 선택대안 중 효용을 가장 극대화 할 수 있다는 것을 가정한다.

확률선택모형에서 개인 n이 대안 i를 선택할 확률은 개인 n을 위한 대안 i의 효용이 다른 모든 대안들의 효용을 초과할 확률과 같으며, n이 대안 i를 선택할 확률 Pni는 다음과 같이 나타낼 수 있다(윤대식 외, 1995; 김정수 외, 2004).

P n i = P r o b U i n j n , j C n = P r o b V i n + ε i n V j n + ε j n , j C n = P r o b V i n V j n ε j n ε j n , j C n

(식 1)

(단, Pni= 개인 n이 대안 i를 선택할 확률,Cn= 개인n이 선택할 수 있는 대안들의 조합)

2) 생애주기 이론

보편적으로 가구의 주거선택은 Ando and Modigliani(1963)의 생애주기가설(Life-Cycle Hypothesis)을 통해 설명되고 있다. 생애주기는 연령대를 중심으로 미혼에서 가구를 구성하고 해체되는 생애의 단계적 과정을 의미하며 주거이동과 생애주기는 특수한 가구구성을 제외하면 일반적인 생애단계를 중심으로 변화하고 있다(하성규, 2006). 생애주기 단계 구분의 기준은 가구주의 연령, 자녀의 연령, 혼인상태 및 학업단계, 자녀에 대한 부모의 책임유형, 부모의 경제력, 가족의 규모변화 등을 주요 기준으로 하고 있으며, 이중에서 가구주 연령을 일반적으로 사용하고 있다(정희수 외, 2004; 박천규 외, 2009; 김리영 외, 2014).

일반적으로 생애주기와 점유형태간의 관계는 생애주기의 단계에 따라 자가율이 변화하게 된다(Struyk와 Marshall, 1974; Krishanan과 Krotki, 1993; 김리영 외, 2014). 이러한 관점에서 보면, 대학생 또는 사회초년생의 경우 높지 않은 소득 또는 이동의 가능성으로 인해 주택 점유형태를 임대로 할 가능성이 높아지게 된다. 하지만 고소득의 안정된 직장을 갖고 있는 사람의 경우, 임대 형태의 주택 점유형태보다 주택을 구입하여 보유하고자 하려는 가능성이 커지게 되는 것이다.

2. 가격기대에 관한 이론
1) 근시안적 기대 이론

미래주택가격 결정에 대한 이론 중 근시안적 가격기대 이론은 가격상승기대가 현재 또는 과거의 가격 움직임과 연계된다는 것으로 해석한다. 즉, 근시안적 가격기대 이론에 의하면 주택거래자가 기대하는 주택가격 상승률을 동일 지역의 과거 주택가격 상승률과 동일하다고 보는 것으로, 이는 아래 식과 같다.

I t = ( 1 n 1 ) P t P t n P t , n 1

(식 2)

(식 2)의 n이 2라면, 주택거래자들은 미래의 주택가격 상승 기대를 바로 전년도 상승률로 인식하게 된다. 근시안적 기대 이론을 주택시장에 대입하여 생각해본다면 주택거래 당사자가 주택거래를 할 때 예측하는 미래 주택가격 상승 기대는 동일 지역의 과거 주택가격 상승률과 동일하게 되는 것이다.

2) 합리적 기대 이론

무스(Muth, 1961)에 의해 경제이론에 처음 도입된 합리적 기대가설은 경제주체들이 보유하고 있는 포괄적인 경제정보(all available information)를 기반으로 적합한 경제이론에 입각하여 그들의 경제행위를 반영하는 경제모델과 일관성 있게 형성된 조건부기대치라고 정의할 수 있다(최영걸, 2004).

현재의 추세는 소비자가 시장의 기능에 대한 완전한 정보를 가지고 있다고 가정한다. 이것이 소비자가 완전하게 미래의 알 수 없는 변화나 시장에서의 충격을 예측할 수 있다는 것을 의미하지는 않는다. 이것은 단지 그러한 충격이 발생했을 때 소비자는 어떻게 시장이 반응할 것인지를 올바로 예측할 수 있다는 것을 의미한다.1) 아래 식은 합리적 기대에 의한 소비자들의 주택가격 상승 기대를 보여준다.

I t = P t + 1 P t P t

(식 3)

합리적 기대에 의한 가격상승기대는 주택 거래 가구가 가지고 있는 정보가 중요한 판단근거가 된다. 하지만 실제 주택거래 가구들이 가지고 있는 정보는 각 거래 당사자에 따라 다르며, 그러한 정보들이 어떻게 작용하여 가격상승기대를 형성하는지는 본 연구에서 알 수 있는 문제가 아니다. 따라서 본 연구에서는 각 주택수요가구들이 개별적으로 가지고 있는 정보를 이용하여 판단한 합리적 기대에 의한 주택가격 상승 기대가 올바르다는 것을 전제로 하며, 이를 주택거래를 한 지역의 미래 시점 가격상승률을 통해 검증하고자 한다. 즉 주택수요가구들의 합리적 기대는 거래시점보다 한 단위 미래 시점, 해당지역의 주택가격 상승률이며 이 값이 주택 및 점유형태 선택에 어떠한 영향을 미쳤는지 알아보고자 하는 것이다.

3. 선행연구 검토
1) 선행연구 검토

주택유형 및 점유형태 선택 관련 연구는 활발히 이루어지고 있다. 관련 연구들은 대부분 점유형태 선택요인 분석 시 대부분 로지스틱 모형을 이용한 확률분석 방법을 이용하였다. 활용 변수로는 거의 모든 연구들에서 가구특성을 활용하였으며 이는 <표 1>과 같다.

표 1. 선행연구 검토 요약
저자(발행연도) 독립변수 종속변수 분석방법
최막중·지규현·조정래(2002) 상대가격, 항상소득, 주택금융 제약, 가구주 연령, 가구원 수, 거주 지역 점유형태 다항로짓분석
김정수·이주형(2004) 가구원수, 항상소득, 주택규모, 자산, 가구주 나이, 교육수준, 가구주 직업, 거주 지역 점유형태,주택유형 다항로짓분석
김현태(2012) 가구주 연령, 가구원 수, 결혼 여부, 부모 부양 여부, 가구 월 소득, 맞벌이 여부 점유형태,주택유형 다항로짓분석
김주영·유승동(2013) 가구원 수, 가구주 나이, 가구주 학력, 가구주 소득, 금융소득, 부동산소득, 생활비, 주거비, 부채유무, 경제적지위, 거주지역, 거주기간 점유형태,주택유형 다항로짓분석
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이 중 김현태(2012)의 연구는, 서울시 생활권별 가구주의 특성을 분류하여 주택의 점유형태와 유형 선택에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과를 보면, 서울시 모든 생활권에서 주택 점유형태에 공통적으로 영향을 미친 가구특성으로는 가구주의 연령집단과 가구의 월 소득이었다.

주택점유와 주택유형 선택을 동시에 고려한 연구인 김주영·유승동(2013)의 연구에서는 주택 및 점유형태 선택을 네스티드로짓모형을 활용하여 분석하였다. 분석결과 주택점유형태와 관련해서 가구주의 직업이 임시직인 경우와 가구원수가 1~2인인 경우 차가를 선택할 확률이 높았으며, 가구원수가 3~4인인 경우에는 자가 주택에 대한 선호도가 아파트 >연립 및 다세대 >단독주택 순서인 것으로 나타났다.

Goodman(1988)은 점유형태 결정요인으로 주택가격과 임대가격의 상대적 비율을 변수를 최초로 사용하여 분석하였다. 상대가격은 주택가격대비 임대가격으로 구성하였으며, 변수 추정을 위해 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하였다. 즉 매매가격을 알면 임대가격을 알 수 없고, 임대가격을 알면 매매가격을 알 수 없는데, 알 수 없는 값을 특성가격모형을 추정하여 변수로 활용한 것이다. 이와 유사한 최막중·지규현·조정래(2002)의 연구에서는 Goodman(1988)과 동일한 방법으로 추정한 상대가격 변수와 주택금융 제약이 주택소비규모, 그리고 점유형태 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 상대가격과 주택금융 제약의 정도가 클수록 가구가 주택을 소유할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다.

이 외에 본 연구에서 사용한 주요변수들이 주택 수요나 가격에 미치는 영향에 대한 연구는 아직까지 진행되지 못하고 있다. 하지만 주택금융이 주택수요와 주택가격 그리고 지역경제에 미치는 영향에 대한 연구는 있는데, 최막중·지규현(2001)의 연구에서는 주택금융정책으로 인한 가구의 최적 융자비율 및 주택구입가격 결정 모형을 구축하였다. 그 결과 주택금융 효과를 고려하는 경우 주택수요는 그렇지 않은 경우에 비해 주택가격 기준으로 평균 약 1.5~1.7배 증가하는 것으로 나타났다. 김홍배·임형빈(2004)은 주택금융 활성화가 지역의 주택수요와 주택수요 변화로 인한 지역별 파급효과를 분석하였다. 이 연구에서는 주택금융이 활성화되었을 경우 주택수요가 증가하고, 이로 인해 지역경제 파급효과 또한 발생하는 것으로 나타났다.

정대석(2015)은 주택 유형별 거래량의 동태적 상관관계 분석을 통해 주택유형별 시장 상관성에 대한 연구를 수행하였다. 위 연구에서는 단독·다가구주택, 연립·다세대주택 그리고 아파트 세 가지 주택 유형의 10년간 시계열 자료를 바탕으로 유형별 거래량 시장에 대한 분석을 했는데, 그 결과 주택유형별, 지역별 부동산시장 차이를 확인할 수 있었다. 주택유형 중 아파트의 경우 수도권이 비수도권 지역에 비해 다른 유형의 주택 시장에 더 장기적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 결과는 투자 상품으로서 아파트에 대한 선호도가 다른 유형의 주택에 비해 상대적으로 높기 때문이라고 연구자는 해석하였다.

2) 선행연구 검토 종합

주택유형 및 점유형태 선택에 관한 선행연구들을 종합해보면, 기본적으로 가구는 주택 및 점유형태 선택을 할 때의 중요한 변수를 가구특성으로 생각하였다. 분석에 변수 구성에 일부 차이점이 있었지만 대부분 동일한 개념의 가구특성을 사용하였으며, 가구의 종류나 공간적 범위를 나누어 연구의 차별성을 확보하였다. 본 연구와 동일한 분석방법을 사용한 김주영·유승동(2013)의 연구에서는 가구의 주택 및 점유형태 선택 순서를 점유형태-주택유형 순서로 가정하고 분석하였다. 위의 연구들은 확률선택이론에 근거하여 각 가구가 주택유형 및 점유형태를 선택할 때 영향을 미치는 요인들이 다르게 나타난다는 것을 규명한 것이다.

상대적 비용 변수를 고려한 연구는 Goodman (1988)최막중·지규현·조정래(2002)의 연구가 있었는데, 이들의 연구에서는 상대적비용 변수를 추정하기 위해 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용했다는 특징이 있었다. 최막중·지규현·조정래(2002)의 연구에서는 특성가격모형을 이용하여 주택 매매가와 전세보증금을 추정할 때 주택 가격에 영향을 미치는 요인으로 주택규모, 주택유형, 지역을 활용하였으며, 시간적 범위는 1996년 단일년도로 제한했기 때문에 시점을 통제하는 변수는 사용하지 않았다. 물론 특성가격모형을 활용하여 주택의 매매가와 전세보증금을 추정하는 것은 합리적인 방법이다. 다만 이는 다양한 지역과 각기 다른 시점을 대상으로 할 때에는 제한적이다. 주택가격은 서울, 수도권 등 큰 범위에서 결정되는 것이 아니라 같은 시 지역이라도 구나 군 지역 그리고 시점에 따라 달라지기 때문이다.

정대석(2015)의 연구에서는 주택유형별 거래량의 동태적 분석을 통해 개별 가구의 점유형태 결정 시 주택유형에 따라 영향을 미칠 수 있는 요인이 다르게 나타날 수 있다는 것을 분석하였다. 이 결과는 본 연구의 주요 변수인 상대가격과 가격기대가 주택을 투자 상품으로서 판단할 때 각 가구가 고려하는 요인들로 작용하여, 주택유형별 점유형태 결정에 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 요인들을 모두 고려한 상대가격, 주택금융정책, 가격기대를 주요 변수로 구성하여 분석에 활용하였다.

Ⅲ. 분석의 방법

1. 분석의 대상 및 범위

본 연구에서 규명하고자 하는 주요 내용은 점유형태별 선택대안에 따른 상대가격과 가격상승기대 차이 그리고 정부의 주택금융정책으로 인한 가구 부담이 주택유형별 점유형태 선택에 미치는 영향이다. 이를 알아보기 위해서는 주택거래를 한 가구의 주택유형과 점유형태 자료가 필요한데, 이 자료는 국토교통부의 주거누리(http://hnuri.go.kr)에서 제공하는 2014년 주거실태조사를 이용하여 구득하였다. 주거실태조사 자료에는 가구별 주택유형, 점유형태, 가구특성에 대한 정보가 포함되어 있기 때문에 본 연구의 실증분석에는 가구별 주택유형별 점유형태를 종속변수로 활용하였다.

앞서 서론에서 설명했듯이 본 연구의 주요 설명변수는 주택유형에 따른 점유형태별 상대가격, 주택금융정책 그리고 가격기대이다. 이 중 주택금융정책을 제외한 상대가격과 가격기대 변수는 2014년 주거실태조사 자료에서 구득할 수 없다. 따라서 주택가격 관련 변수는 국토교통부의 실거래가 자료를 이용하여 구성하였다. 즉 분석대상 가구별 주택유형 및 점유형태 정보는 2014년 주거실태조사에서, 가격 정보는 실거래가 자료를 활용하였다. 주택유형의 경우 아파트와 비아파트주택으로 단독, 다가구, 연립주택을 묶어서 분석하였으며 그 이유는 다음과 같다. 2014년 주거실태조사 자료에는 주택유형을 일반단독, 다가구단독, 아파트, 연립, 다세대주택으로 구분하고 있다. 더욱 세세한 분석을 위해서는 주택유형을 위와 같이 자세하게 구분하는 것이 좋겠지만, 국토교통부에서 제공하는 실거래가 자료의 경우 주택유형을 아파트와 단독, 다가구, 연립 주택으로만 구분하고 있다. 그렇기 때문에 용이한 분석을 위해서는 주택유형을 아파트와 단독, 다가구, 연립주택으로 나눈 것이다.

표 2. 분석의 대상 및 범위
구분 출처 공간적 범위 시간적 범위 관측 수
가구별 주택유형(아파트/비아파트) 국토교통부의2014년 주거실태조사 서울, 경기, 6대 광역시의 시군구 2011년~2014년 1,643세대
가구별 점유형태(자가/전세) 598세대
대안별 비용,이전 주택가격 국토교통부의실거래가 자료 -
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점유형태의 경우 실제로는 자가, 전세, 보증부 월세, 미보증부 월세 등 다양한 형태가 있다. 하지만 본 연구에서는 점유형태를 자가와 전세로만 구분하였으며 그 이유는 다음과 같다. 만약 보증부 월세를 분석 대상에 넣을 경우 학교 근처나 직장 근처에서 자취를 하는 대학생 또는 직장인들이 포함될 수 있다. 이러한 경우 거주자가 점유형태를 선택할 때 고려하는 사항이 일반적인 가구와 다르게 나타날 수 있다. 예를 들어 대학생의 경우 점유형태를 선택할 때 점유형태별 상대비용을 고려하기보다 부모님의 의견을 따를 가능성이 크다. 이러한 경우는 2014년 주거실태조사를 통해 거를 수가 없다. 따라서 점유형태가 보증부 월세인 경우는 분석대상에서 제외하였다. 같은 이유로 1인 가구, 소득이 없는 가구, 가구주 나이가 25세 이하인 경우는 분석대상에서 제외하였다. 다주택 보유가구 또한 연구목적에 부합하지 않은 요인으로 점유형태를 결정할 수 있기 때문에 분석대상에서 제외하였다.

분석의 시간적 범위는 주택거래 시점 기준으로 2011년부터 2014년까지, 공간적 범위는 서울특별시, 경기도, 6대광역시(인천광역시, 부산광역시, 대전광역시, 대구광역시, 울산광역시, 광주광역시)의 시군구이다. 시간적 범위를 위와 같이 제한한 이유는 다음과 같다. 점유형태 선택에 따른 상대가격 변수를 구성하기 위해서는 국토교통부 실거래가 자료를 활용해야 하는데, 실거래가 자료에서 전세보증금과 주택매매가격이 동시에 구축된 것은 2011년부터이기 때문이다.

이렇게 구축된 분석 대상 가구의 수는 아파트 1,643세대, 비아파트주택 598세대이다.

2. 변수의 구성
1) 주요 설명변수의 구성

본 연구에서 수행된 분석의 종속변수는 점유형태 중 자가와 전세이다. 주요 설명변수는 점유형태별 상대가격, 주택금융정책, 가격기대이며 이 외에 가구 특성 변수로 구성되어있다. 여기서는 주요 설명변수로서 점유형태별 상대가격, 주택금융정책에 따른 가구의 부담, 가격기대 변수를 어떻게 설정했는지 설명하고자 한다.

주요 설명변수 중 점유형태별 상대가격은 주택을 거래할 때 자가 또는 전세로 투입하게 되는 금융자본에 대한 비율을 의미한다. 예를 들어 어떤 주택이 매매가가 1억 원이고 전세 보증금이 8천만 원인 경우 변수 값은 8천만 원 분의 1억 원이 된다. 물론 주택거래 시에는 매매가 또는 전세보증금 외에도 투입되는 비용이 있다. 하지만 해당 비용은 매매가 또는 전세보증금 대비 매우 적은 금액이기 때문에 분석 결과에 영향을 미치지 않을 것으로 판단하여 변수 구성 시에는 제외하였다.

앞선 선행연구를 살펴보면 하나의 주택거래에 대하여 매매가와 전세보증금을 모두 알 수 없기 때문에 알 수 없는 비용을 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하여 추정하고, 이를 변수를 위해 활용한 것을 알 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 이와 같은 방법을 사용하지 않았다. 만약 같은 시기, 같은 지역, 유사한 주택만을 대상으로 분석을 수행한다면 특성가격모형만을 활용하여 분석하는 것이 큰 무리가 없을 것이다. 하지만 본 연구의 시간적, 공간적 범위는 분석 대상별로 상이하게 나타나기 때문에 특성가격모형을 활용하는 것은 자칫 분석 결과를 왜곡시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 매매가 또는 전세보증금 중 가구 특성 자료로 알 수 없는 비용을 실거래가 자료를 통하여 추정하였다. 가구실태조사 내 응답 가구가 주택거래를 한 시기에 동일시기, 지역, 주택유형의 실거래가 또는 전세보증금을 이용한 것이다. 이러한 방식으로 점유형태별 상대가격 변수는 아래 (식 4)와 같이 구성하였다.

V i L t r k o r V t r k L i

(식 4)

Vi= i주택의 가격

Li = i주택의 전세보증금

Vtrk=t년도 r지역 k 유형주택의 평균가격

Ltrk =t년도 r지역 k 유형주택의 평균전세보증금

다음 주요변수는 주택금융정책 변수이다. LTV(주택담보비율)와 DTI(총부채상환비율)는 주택가격과 소득에 따라 가구의 주거비 부담으로 작용할 것이다. 이를 아래 (식 5)와 같이 변수화 하였다. 식의 분자는 주택거래 시 금융기관에서 융자받을 수 있는 최대 금액에 대한 연이자이다. 분모는 해당 가구의 항상소득에 DTI 비율을 곱한 값이다. 즉 해당 값이 커질수록 주택금융정책으로 인한 가구의 부담이 커지는 것을 의미하는 것이다. 하지만 실제 DTI 비율이 가구에 작용하는 제약은 아래 식과 같이 단순하지 않다. DTI 비율은 이자뿐만 아닌 원금과 이자를 포함한 월부금으로 적용되기 때문이다. 그럼에도 본 연구에서 주택금융정책 변수를 아래와 같이 구성한 것은 개별 가구가 금융기관에 상환하는 월부금은 원금과 이자율뿐만 아니라 상환 및 거치기간에 따라 달라지기 때문이다. 따라서 본 연구 분석에서 사용한 자료로는 이를 추정할 수 없기 때문에 단순히 DTI 비율을 고려한 값을 사용하였다.

L T V r × V × i d L I × D T I r

(식 5)

LTVr = 거래 당시 LTV 최대 비율

DTIr = 거래 당시 DTI 최대 비율

id = 담보대출이자율

LI = 항상소득(1년분)

주요변수 중 가격기대 변수는 두 가지 변수로 세분화하였다. 앞서 이론에서 살펴보았듯이 가격기대는 근시안적 가격기대와 합리적 가격기대로 구분할 수 있다. 근시안적 가격기대는 가구가 거래한 해당 지역 주택 유형의 제곱미터 당 1년 전 주택 가격 대비 2년 전 주택 가격 변화율을 이용하여 산정하였으며, 이는 아래 (식 6)과 같다.

P A 1 P A 2 P A 2 × 100

(식 6)

PA1제곱미터 당 주택가격

PA2제곱미터 당 주택가격

합리적 가격기대 변수의 경우 주택거래를 한 시점의 제곱미터 당 동일 유형의 주택가격 대비 1년 후 주택가격을 이용하였으며, 이는 아래 (식 7)과 같다.

P A + 1 P A 0 P A 0 × 100

(식 7)

PA+1제곱미터 당 주택가격

PA0제곱미터 당 주택가격

마지막 주요 설명변수는 항상소득 가설에 따른 항상소득 추정값이다. 주택은 거래비용이 많이 소요되는 대표적인 내구재로서, 그 구입에는 일시적인 대규모의 자금이 소요되기 때문에 소비자의 시계가 길다(이주형, 1989). 따라서 일반적으로 주택과 같은 내구재의 수요는 현재소득보다는 항상소득의 함수라는 것이 일반적인 가설이다(지규현, 2001).

따라서 본 연구에서 변수로 활용될 항상소득 변수는 연구 목적에 부합하도록 2014년 주거실태조사 자료 중 아파트에서 거주하는 1,643세대와 비아파트주택에서 거주하는 598세대를 별도 분석 대상으로 하여 추정되었다.

항상소득은 가구주의 학력이나 연령과 같은 인적자본과, 거주 지역 같은 비인적자본으로 구성된 함수로 볼 수 있으므로, 현재 소득에 이를 변수로 회귀하여 나온 결과라고 할 수 있다(이수욱 외, 2007). 본 연구에서 사용한 분석자료는 개별 가구가 응답한 값으로 구성되어 있으며 이는 단일시점의 횡단면 자료이므로 항상소득은 수단변수(IV;Instrumental Variable) 방법을 이용하여 소비지출을 종속변수로 하고, 설명변수로는 인적자본으로서 가구주 나이, 성별, 교육년수를 활용하였으며, 비인적자본으로서 가구가 보유하고 있는 금융자산을 사용하였다. 이러한 변수를 활용한 항상소득 추정결과는 <표 3>과 같다.

표 3. 항상소득 추정 결과
구분 Estimate Std. Error t-value
아파트거주자 상수항*** 1.802 0.181 < 2e-16
가구주 나이*** -0.006 0.001 3.59E-08
가구주 성별*** 0.303 0.039 2.23E-14
ln(금융자산)*** 0.290 0.018 < 2e-16
가구주 교육년수*** 0.043 0.006 4.23E-14
비아파트주택거주자 상수항*** 3.001 0.260 < 2e-16
가구주 나이*** -0.012 0.002 5.97E-11
가구주 성별* 0.275 0.053 3.37E-07
ln(금융자산)*** 0.216 0.025 < 2e-16
가구주 교육년수** 0.030 0.009 0.00052

*p<0.5, **p<.01, ***p<.001

Adj R-square : 0.3105, 0.4222 (위에서부터)

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그 외 설명변수 중 가구특성 변수로는 인적특성으로서 가구주 나이, 가구원 수, 자녀의 유무를 활용하였으며 연구 분석에 사용된 전체 종속변수와 설명변수는 <표 4>와 같다.

표 4. 분석에 사용된 변수
구분 변수명 변수 설명
종속변수 점유형태 가구의점유형태(자가=1, 전세=0)
주요설명변수 상대적 비용 점유형태 선택에 따른 상대적 비용
주택금융정책 변수 주택금융정책으로 인한 가구의 제약
항상소득 추정된 가구의 항상소득
근시안적 가격기대 근시안적 가격상승기대 적용 변수
합리적 가격기대 합리적 가격상승기대 적용 변수
가구특성변수 가구주 나이 가구주 나이
가구원 수 가구원 수
자녀의 유무 자녀의 유무(자녀있음=1, 자녀없음=0)
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3. 분석방법
1) 이항로짓모형

로짓모형(Logit Model)은 종속변수가 명목척도일 때 회귀분석이 아닌 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)을 통해 수행된다. 회귀분석은 종속변수에 키와 같은 연속분포를 갖는 값을 사용한다. 하지만 종속변수가 점유형태와 같은 명목척도인 경우에는 고전적인 회귀분석을 수행할 수 없다. 종속변수가 명목척도일 때 고전적인 회귀분석을 수행하게 되면 오차들은 정규분포를 따르지 않게 되고, 등분산성의 가정 또한 위배된다. 또한 회귀모형을 추정하더라도 결과가 신뢰성이 떨어지게 된다. 이는 종속변수 몇 가지 선택 항목에 대해서만 확률분포가 나타나기 때문에 고전적 회귀모형 자체가 적합한 모형이 될 수 없기 때문이다.

이러한 문제를 해결하기 위하여 로짓 모형 중 종속변수가 2가지 일 때만 사용하는 이항 로짓 모형의 경우 (식 8)과 같은 관계를 가정하며, 여기서 y*는 관찰 불가능한 응답변수로서 잠재변수(Latent Variable)로 불린다. y*가 어떠한 수준 이상일 경우에는 이항 선택항 범주인 사건이 발생하게 되고, 이하일 때는 발생하지 않는 것으로 분류하게 된다. (식 8)의 관계를 통해서 y=1일 경우의 확률을 구하게 되면 아래의 (식 9)와 같이 표현할 수 있다.2)

y=k=1Kβkxk+ε, y={1if>y*>0 (0 otherwise)

(식 8)

단, εEε=0인 대칭 분포이며, CDF(Cumulative Distribution Function) ≡ F εCDF(Cumulative Distribution Function)Fε

P r ( y = 1 ) = P r ( k = 1 K β k x k + ε 0 ) = P r ( ε k = 1 K β k x k ) = 1 F ( k = 1 K β k x k ) = F ( k = 1 K β k x k )

본 연구에서 수행하는 분석의 종속변수는 주택 점유형태 중 자가와 전세 2가지이다. 이는 명목척도의 종속변수로써 고전적인 회귀분석을 통해서는 분석을 수행할 수 없다. 따라서 로지스틱 회귀분석을 활용하여야 하며, 그 중 종속변수가 두 종류일 때 사용 가능한 이항로짓모형을 통해 분석을 수행하였다.

4. 분석의 흐름

본 연구의 분석에서는 주택유형별 점유형태 선택 결정요인 분석을 수행한다. 주요변수로써 점유형태 선택별 상대가격, 주택금융정책으로 인한 가구의 제약, 가격기대 변수를, 가구특성 변수로 가주주 나이, 가구원 수, 자녀의 유무를 사용하였다. 분석 결과를 도출하기 위하여 기초 통계량 분석을 한 뒤 이항로짓모형(Binary Logit Model)을 사용하여 분석을 수행하였다. 통계분석 과정은 추정치 검정 후 설명변수들이 점유형태 선택에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 분석 모형은 두 가지로 주택유형이 아파트인 경우와 비아파트주택인 경우로 나누어 분석을 수행하였다.

본 연구에서 수행된 분석의 흐름을 도식화 한 것은 <그림 1>과 같다.

jrea-2-2-43-g1
그림 1. 분석 흐름도
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Ⅴ. 분석

1. 기초통계량분석

분석에 사용된 변수들에 대한 기초통계량 분석을 실시하였으며 그 결과는 <표 5>와 같다. 주택유형이 아파트인 경우 점유형태가 자가인 가구 비율이 전체의 64.82%로 전세보다 높게 나타났다. 반면 비아파트주택의 경우 전세를 점유형태로 선택한 가구가 전체의 58.36%로 점유형태가 전세인 가구보다 다소 높은 것을 알 수 있다.

표 5. 변수의 기초통계량
주택유형 변수명 평균 표준편차 빈도 백분위
아파트 점유형태 1(자가) - - 1,065 64.82%
0(전세) - - 578 35.18%
상대적 비용 1.562 0.671 - -
주택금융정책 변수 14.439 7.840 - -
ln(항상소득) 5.381 0.286 - -
근시안적 가격기대 0.0307 0.078 - -
합리적 가격기대 0.0333 0.053 - -
가구주 나이 43.971 12.723 - -
가구원 수 3.256 1.051 - -
자녀의 유무 1(자녀 있음) - - 1,261 76.75%
0(자녀 없음) - - 382 23.25%
비아파트주택 점유형태 1(자가) - - 249 41.64%
0(전세) - - 349 58.36%
상대적 비용 2.883 2.319 - -
주택금융정책 변수 9.962 171.340 - -
ln(항상소득) 4.942 0.416 - -
근시안적 가격기대 0.020 0.083 - -
합리적 가격기대 0.027 0.080 - -
가구주 나이 50.711 15.046 - -
가구원 수 2.7625 1.224 - -
자녀의 유무 1(자녀 있음) - - 342 57.19%
0(자녀 없음) - - 256 42.81%
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분석을 위해 구축된 변수인 점유형태별 상대적비용 변수를 보면 아파트의 경우 변수 값의 평균이 1.562, 비아파트 주택은 2.883인 것을 알 수 있다. 이는 아파트의 매매가와 전세보증금 차이보다 비아파트 주택의 매매가와 전세보증금 차이가 더 큰 것을 의미한다.

2. 추정치에 대한 검정

로짓분석에서는 회귀분석의 최소자승법에서 설명번수들 사이의 유의성을 알아보기 위해 실시하는 F검정과 유사하게 최우추정법을 사용한다(이성우 외, 2005). 분석을 위해 수행한 이항로짓모형 추정을 위해 사용한 설명변수 간 결합의 유의성 검정에서 Likelihood Ratio, Score 검정, Wald 검정을 실시하였다. 그 결과 유의확률이 아파트와 비아파트 주택을 대상으로 한 모든 분석에서 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 타나났으며, 그 결과 값은 <표 6>과 같다.

표 6. 추정치 검정 결과
주택유형 test Chi-Square DF Pr>Chisq
아파트 Likelihood Ratio 531.339 8 <.0001
Score 438.894 8 <.0001
Wald 323.682 8 <.0001
비아파트주택 Likelihood Ratio 194.225 8 <.0001
Score 141.102 8 <.0001
Wald 116.706 8 <.0001
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3. 모형 적합도 분석

로지스틱 회귀모델도 회귀모델에 속하기 때문에 도출된 회귀모델이 얼마나 적합하며 또한 표본으로부터 산출된 회귀계수에 대한 통계적 유의성을 검정하여야 한다. 추정된 로지스틱 회귀모델이 얼마나 적합한가를 판정하는데 우도비검정(Log Likelihood ratio test)이 사용된다. 우도비 검정은 선형 회귀모델에서 모델의 적합도를 판정하는 F검정과 동일하다고 볼 수 있다. 로지스틱 모델에서는 설명변수가 포함되지 않은 모델과 설명변수가 포함된 모델에서 산출된 로그 우도(Log Likelihood) 값을 서로 비교하게 된다. 설명변수가 포함되지 않은 모델을 무제약모델(Unrestricted model)이라고 하고, 모든 설명변수가 포함된 모델을 제약모델(Restricted model)이라고 한다. 모델의 적합도는 무제약모델의 로그우도 값과 제약모델의 로그우도 값 차에 –2를 곱한 값을 사용한다. 이 값은 언제나 양(+)의 값을 가지며 점근적으로 모수의 수를 자유도로 하는 카이제곱 분포를 따르는 것으로 알려져 있다(이희연 외, 2012).

본 연구를 위한 이항로짓분석의 모형 적합도 분석 결과, AIC, SC, 로그우도 값 모두 무제약모델인 경우보다 제약모델인 경우에 작게 나타나 모형이 적합한 것을 알 수 있으며, 결과는 <표 7>과 같다.

표 7. 모형 적합도 분석 결과
주택유형 Criterion Intercept Only Intercept and Covariates
아파트 AIC 2133.139 1617.800
SC 2138.543 1666.439
-2 Log L 2131.139 1599.800
비아파트주택 AIC 814.203 635.978
SC 818.596 675.520
-2 Log L 812.203 617.978
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4. 분석결과 및 해석
1) 로짓분석 결과

본 연구의 주요 설명변수와 가구특성을 활용하여 주택유형별 점유형태 선택 결정요인 분석을 수행하였으며, 결과는 <표 8>과 같다.

표 8. 주택유형별 로짓분석 결과
주택유형 변수명 Estimate Pr(>|z|)
아파트 상수항*** -14.979 <.0001
상대가격*** -1.459 <.0001
주택금융정책 변수*** -0.078 <.0001
ln(항상소득)*** 2.789 <.0001
근시안적 가격기대*** 5.400 <.0001
합리적 가격기대* 2.514 0.0309
가구주 나이*** 0.077 <.0001
가구원 수 0.180 0.050
자녀의 유무 -0.117 0.603
비아파트주택 상수항*** -29.119 <.0001
상대가격*** -0.560 <.0001
주택금융정책 변수* -0.002 0.043
ln(항상소득)*** 4.748 <.0001
근시안적 가격기대* 3.173 0.010
합리적 가격기대 0.302 0.810
가구주 나이*** 0.125 <.0001
가구원 수 0.021 0.869
자녀의 유무 -0.076 0.806

*p<0.5, **p<.01, ***p<.001

Pseudo R-Square : 0.25, 0.2391 (위에서부터)

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주택유형이 아파트인 경우 상대가격, 주택금융정책, 항상소득, 근시안적 가격기대, 가구주 나이 변수는 유의확률 0.1%에서 유의한 것으로 나타났다. 또한 합리적 가격기대 변수는 5%에서 유의한 것을 알 수 있었으며 자녀의 유무는 통계적으로 유의하지 않았다. 계수의 부호를 살펴보면 상대가격, 주택금융정책 제약은 점유형태 선택 확률에 부(-)의 영향을, 항상소득과 근시안적 가격기대, 합리적 가격기대 변수는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상대가격이 의미하는 것은 전세 보증금 대비 매매가격의 비율로, 전세 보증금에 비해 매매가가 상대적으로 높을 경우 주택거래 가구는 점유형태를 전세로 선택할 확률이 높아진다는 것을 알 수 있다. 선행연구에서는 상대가격 변수를 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하였다. 하지만 본 연구에서는 실제 주택거래 가구가 거래한 동일 시점, 지역의 평균 주택매매가와 전세보증금을 사용하여 상대가격 변수를 추정하였으며, 분석 결과 해당변수가 통계적으로 유의하게 나타난 것을 알 수 있었다.

주택금융정책 변수 또한 실제 가구에게 제약 또는 부담으로 작용하여, 제약이 커질수록 점유형태 중 자가 유형 선택 확률을 떨어트리는 것으로 나타났다. 항상소득이 높을수록, 그리고 주택을 자산측면에서 보았을 때 근시안적 가격기대 변수가 높을수록 점유형태 중 자가 선택 확률이 높아진다는 것 또한 알 수 있었다.

주택유형이 비아파트 주택인 가구의 경우, 주택유형이 아파트인 가구의 분석과 비교하여 일부 변수에서 다른 결과가 도출되었다. 분석결과를 살펴보면 상대가격, 항상소득, 가구주 나이 변수는 0.1%, 주택금융정책 제약과 근시안적 가격기대 변수는 5%에서 통계적으로 유의한 것을 알 수 있었다. 또한 통계적으로 유의한 변수들이 주택유형 중 자가 선택 확률에 미치는 영향은 앞선 주택유형이 아파트인 가구와 동일하게 나타났다. 하지만 합리적 가격기대 변수의 경우 주택유형이 아파트인 가구의 경우 통계적으로 유의하게 나타났지만 주택유형이 비아파트 주택인 가구는 그렇지 않았다. 이는 비아파트 주택을 선택한 가구가 보유하고 있는 정보를 토대로 한 합리적 가격기대가 틀렸다는 것을 의미한다.

근시안적 가격기대 변수의 경우 주택유형이 아파트인 가구와 비아파트 주택인 가구 모두 점유형태 중 자가 선택 확률에 정(+)의 영향을 미쳤고 또한 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 하지만 합리적 가격기대 변수의 경우 아파트를 주택유형으로 선택한 가구에서만 통계적으로 유의하게 나타났다. 이는 근시안적 가격기대 변수는 예측이 아닌 과거의 정보를 토대로 이루어지는 반면 합리적 가격기대 변수는 주택거래를 한 개별 가구가 가지고 있는 정보를 통해 추정되는 바, 주택유형에 따라 차이가 나타난 것이다. 즉 아파트에 거주하는 가구는 합리적 가격상승기대를 올바르게 한 반면 비아파트 주택에 거주하고 있는 가구는 그렇지 못한 것이다.

Ⅵ. 결론 및 연구의 한계

본 연구에서는 주택유형에 따라 상대가격, 주택금융정책 제약 그리고 가격기대가 점유형태 선택에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석을 위해 구축된 주요 변수 중 상대가격은 선행연구의 방법과 다르게 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하지 않고 실제 개별 가구가 주택을 거래한 동일 지역, 동일 시점의 평균 주택 매매가 또는 전세보증금을 사용하였다. 주택금융정책 제약의 경우 LTV와 DTI 비율을 고려하여 개별 가구의 주거비 부담으로 환산하였으며, 가격기대는 근시안적 가격기대와 합리적 가격기대 변수로 구분하여 분석에 활용하였다. 그 결과 상대가격과 주택금융정책 변수는 주택유형에 상관없이 점유형태 중 자가 선택 확률에 부(-)의 영향을, 근시안적 가격기대와 항상소득은 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다.

합리적 가격기대 변수는 주택유형에 따라 분석 결과가 다르게 나타났는데, 아파트에 거주하는 가구의 경우 통계적으로 유의하게 나타났으나 비아파트 주택에 거주하는 가구는 그렇지 않았다. 이를 간단하게 말하면 주택유형을 아파트로 선택한 가구의 경우 주택가격 상승 예측을 비아파트 주택을 선택한 가구보다 더 잘했음을 의미한다. 이는 선행연구에서 검토한 것과 마찬가지로, 주택 수요자들이 상대적으로 아파트를 비아파트 주택에 비해 투자 상품으로서 여기고 있다는 것을 의미한다.

본 연구의 한계는 다음과 같다. 주택금융정책에 따른 가구의 제약은 단순히 DTI 비율로 인한 차입금의 이자가 아닌 상환기간 및 거치기간에 따른 월부금이다. 보다 더 정확한 분석을 위해서는 상환기간과 거치기간을 설정 또는 조사하여 실제 개별 가구에 영향을 미치는 주택금융정책 효과를 변수로 활용해야 한다. 하지만 이는 자료의 구득 한계로 본 연구에서 고려하지 못하였다. 또한 합리적 가격기대 변수를 구축할 때 주택거래를 한 시점의 바로 다음 년도 가격을 가격기대로 사용하였다. 하지만 합리적 가격기대는 1년보다 더 긴 미래를 예측하여 이루어진다. 따라서 향후 연구에서는 거래시점 1년 뒤의 주택가격보다 더 긴 기간이 지난 후의 가격 자료를 활용하거나, 주택가격 결정모형을 구축하여 가격을 추정하고 이를 변수로 활용하여 분석하는 것이 필요하다.

각주(Footnotes)

* 본 논문은 주저자의 석사학위 논문을 수정·보완하여 작성되었습니다.

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