I. 서 론

주택은 국민 생활에 있어 가장 기본적이면서도 필수적인 소비재이자 투자재 속성을 가지고 있는 재화이며, 동시에 가계 자산 포트폴리오에서 가장 큰 비중을 차지하는 자산이다. 2023년 한국은행･통계청의 국민대차대조표에 따르면, 우리나라 가계의 순자산 중 주택 비중은 50.9%, 주택을 포함한 부동산자산 비중은 75.4%로 나타났으며, 이는 주택이 단순한 거주의 수단을 넘어 가계 자산의 가장 중요한 부분을 차지한다는 것을 시사한다. 따라서 주택 소비에 대한 가구의 의사결정은 생존과 생활의 기반을 다지는 동시에 자산 축적과 직결되는 중대한 선택이며, 그만큼 다층적인 요인의 영향을 받는다. 가구의 주택 수요 분석에 대한 기존 연구들은 주택 소비 패턴을 분석함에 있어서 주로 가구주의 연령, 소득, 자산 수준, 가족 구성, 주택가격 등의 구조적 요인에 초점을 맞춰왔다. 이러한 요인들은 가구의 생애주기별로 주택의 유형(아파트, 단독주택, 다가구주택 등), 점유 형태(자가, 전세, 월세), 규모(면적, 방 개수 등) 등에 어떠한 영향을 미치는지를 설명하는 주요 변수로 작용해 왔다. 그러나 주택 소비 패턴은 이러한 개인･가구 수준의 요인 외에도 거시경제 환경, 특히 주택경기의 변화에 민감하게 반응할 수 있다. 다시 말해, 주택시장이 호황을 맞이했는가 혹은 불황에 처했는가에 따라 동일한 생애주기의 가구라 하더라도 주택소비의 양상은 달라질 수 있다. 하지만 그동안 주거실태조사 자료를 이용한 주택소비와 관련된 연구들은 대부분 단일 연도 자료를 중심으로 생애주기별 소비 패턴을 분석하였다. 이러한 연구들은 시점 간 비교를 통해 경기 상황의 영향을 직접적으로 조망하기보다는 생애주기 그 자체에 내재된 구조적 차이에 주목하는 경향이 있었다. 그 결과, 경기 변동이 주택소비에 미치는 영향에 대한 실증적 탐색은 상대적으로 미흡한 실정이다. 가구의 주거선택은 점유형태, 주택 유형, 주택 규모와 더불어 가격과 입지 등도 중요한 요인으로 확인되어왔다(Kang and Seo, 2018; Kim and Park, 2015). 본 연구는 이 가운데 특히 주택 규모를 중심으로 생애주기별 차이를 분석하고자 한다.

특히 시점 간 생애주기별 주택 규모의 변화를 비교함으로써, 경기 국면과 가구의 생애주기 특성이 주택 규모 선택에 미치는 구조적 차이를 분석하고자 한다. 이를 위해 2010년과 2020년 두 시점의 전국 단위 ｢주거실태조사｣ 자료를 활용하였으며, 동일 시점 내 생애주기 간 비교와 시점 간 구조 변화 비교를 병행하였다. 가구의 생애주기는 독립적 거주를 시작한 35세 미만 가구를 포함하며, 이후 연령 구간은 10년 단위로 구분하였다. 가족 구성은 혈연 중심의 동거 여부를 기준으로 하였으며, 이에 따라 전체 가구를 독립기, 형성기, 성숙기, 안정기, 축소기의 다섯 단계로 분류하였다. 이러한 구분은 단순한 연령 기준의 구분이 아니라, 가족구성과 자녀 성장단계에 따라 주거 규모 수요가 달라지는 구조적 특성을 설명하기 위한 분석틀로 설정된다. 기존 연구에서도 가구주의 연령만으로는 주거 수요의 차이를 충분히 설명하기 어렵다는 점이 제기되었으며, 특히 Kwon and Jin (2020)는 가족구성 요인을 함께 고려할 경우 주거 수요의 변동 폭과 방향이 달라진다는 점을 실증적으로 제시하였다. 이에 본 연구는 연령과 가족구성의 교차기준을 적용하여 생애주기별 주거 규모 선택의 구조적 차이를 정밀하게 검토하고자 한다. 특히 형성기(미취학 자녀 포함 부부가구)와 확장기(학령기 자녀 포함 가구)를 구분한 것은 자녀 성장에 따라 주거 공간의 필요면적과 공간 활용 형태가 달라지는 점을 반영한 것이다. 이를 통해 가구의 생애단계별 주거 선택이 단순한 연령효과가 아니라 가족구성과 생활주기 요인이 복합적으로 작용한 결과임을 실증적으로 확인할 수 있다. 이러한 분석틀은 생애주기 변화와 주택 규모 간의 구조적 관계를 명확히 파악하기 위한 설계로서 기능하며, 2010년과 2020년 두 시점 간의 비교 가능성과 해석의 연속성을 함께 확보할 수 있는 기초 틀을 제공한다. 이는 분석의 일관성을 제고함과 동시에, 경기 국면의 변화가 생애주기별 주거 소비에 미치는 동태적 영향을 규명할 수 있는 토대를 마련한다.

나아가 본 연구는 주택 규모에 있어 경기 요인의 영향을 실증적으로 규명함으로써, 생애주기별 맞춤형 주거정책 수립에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다. 이러한 접근은 주거 취약계층의 단계별 지원 방안을 정교화하고, 공공주택 공급규모 설정 등 정책적 대응의 방향성을 구체화하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

II. 이론적 배경

주택 소비는 단순한 지출 행위가 아니라 가계의 자산관리와 생활 안정, 삶의 질 향상에 직결되는 개념으로, 가구의 생애주기에 따라 구조적 차이를 보인다. 생애주기 이론은 개인이나 가구가 시간의 흐름에 따라 경제･사회적 지위의 변화를 경험하며 소비, 저축, 주거수요에서 일정한 경향성을 보인다는 가정에 근거한다. 일반적으로 생애 초반에는 소득이 낮고 주거 안정성이 취약하지만, 중･후반기로 갈수록 소득과 자산이 증가하면서 자가율이 높아지는 양상이 나타난다.

주택 소비에 영향을 미치는 요인은 가구주의 소득･자산･가족구성 등 미시적 요인과 금리･정책･지역공급･주택가격 등 거시적 요인으로 구분된다. 특히 주택가격 변동은 주택경기를 구분 짓는 핵심 척도로, 호황기에는 가격 상승･거래 증가, 불황기에는 가격 하락･거래 위축 등 시장 심리의 변화가 주택 규모와 점유형태에 직접적인 영향을 미친다. 동일한 생애주기라도 경기 국면에 따라 주거 면적이 달라지는 현상은 주택소비가 생애주기와 시장 상황의 복합적 산물임을 보여준다. 기존 연구들은 대부분 단일 시점 자료를 활용해 주택 수요를 분석하였으며, 경기 변동의 영향을 직접적으로 반영하지 못한 한계가 있었다.

선행연구는 생애주기 기반 분석, 경제변수 중심의 Mankiw-Weil(M-W) 모형 분석, 시장 국면 및 지역 환경 중심 분석으로 구분된다. 생애주기 기반 연구들은 연령과 가구 구조 변화를 중심으로 주택수요 구조의 이행을 분석하였다. Chung and Kwon(2004)은 연령 증가에 따른 주거면적 확대와 고령기 둔화 경향을 제시하였고, Chung and Cho(2005)은 수정 M-W 모형을 통해 인구구조 변화가 주택수요 증가 폭을 확대시킨다고 보았다. Hong and Lee(2007)은 세제 변수를 고려해 세율 조정이 주거면적에 영향을 미친다고 밝혔다. Park et al.(2009)는 생애주기에 따라 자가율 상승과 월세 부담이 달리 나타난다고 분석하였으며, Lee and Park(2009)은 1인 고령가구의 중형 이상 주택 수요 전환을 통해 소형주택 중심 예측의 한계를 지적하였다. Kim and Chung(2011)은 청년･중장년 단독가구의 수요 분리성을 확인하였고, Shin and Chang(2011)과 Shin and Nam(2011)은 고령화와 1인가구 증가가 평균 주거면적에 영향을 미친다고 실증하였다. Jeon and Hyung(2012), Kim et al.(2013), Cho and Cho(2013), Kim and Park(2017), Kang and Seo(2018), Lee et al.(2022) 또한 생애주기별 주거수요의 차이를 입증하며, 고령층 및 소규모 가구의 수요 확대를 확인하였다.

경제변수 중심 연구들은 M-W 모형을 기반으로 소득･자산･주택가격의 영향을 분석하였다. Mankiw and Weil(1989)은 고령화에 따른 수요 둔화를, Swan(1995)은 과대추정 가능성을, Green and Hendershott(1996)은 세대 간 소득･교육 차이를 반영한 연령･코호트 효과를 제시하였다. Chung(2008), Park(2008)는 국내 자료로 M-W 모형의 설명력을 검증하였고, Hong and Lee(2016), Kim and Lee(2024), Kim and Park(2015), Lim and Kim(2021), Seo and Kang(2017) 은 지역･계층별 소득탄력성과 장기추세를 제시하였다. 그러나 대부분 시계열 전이나 경기 국면을 반영하지 못해 한계가 있었다. 시장 국면･지역 환경 중심 연구에서는 Hwang et al.(2009), Park et al.(2020), Lim and Lee(2020)이 고령층 지역 집중과 규모 격차를 분석하였으며, Pitkin and Myers(1994)는 연령･코호트별 수요 차이를, Rapoport(1997)는 입지 질의 중요성을 강조하였다. Bajari et al.(2013)는 소득･신용 제약이 주거면적 선택에 미치는 영향을, Molloy et al.(2020)는 공급 탄력성 차이를, Kim(2020)은 자산･소득별 면적 수요 차이를 제시하였다. Engerstam et al.(2020)와 Feng et al.(2021)는 토지가격과 규모별 비선형 가격구조를 실증하며, 신축시장 소형화와 대형주택 프리미엄을 확인하였다. 이들 연구는 경제･사회･시장 요인을 복합적으로 고려했으나, 대부분 단일 시점 또는 제한된 생애주기 구간에 국한되어 주택시장 국면 변화와 생애주기 전이의 상호작용을 통합적으로 분석하지는 못하였다.

이에 본 연구는 생애주기라는 구조적 변수와 주택경기라는 거시적 변수를 결합하여 주택 규모를 분석한다는 점에서 기존의 단면적 연구를 확장한다. 2010년과 2020년을 비교하여 동일 생애주기 내 가구의 주택 규모 선택이 경기 상황에 따라 어떻게 달라졌는지를 분석하고, 생애주기 전환(예: 2010년 형성기→2020년 성숙기)을 고려하여 주택소비 변화까지 포괄적으로 검토한다.

궁극적으로 본 연구는 경기 변동기에 따른 가계의 주택 규모 변화를 실증적으로 규명하고, 생애주기별 맞춤형 주거정책 설계의 기초 근거를 제시하는 데 목적이 있다.

III. 분석자료 및 변수설정

1. 연구의 범위 및 방법

본 연구는 가구의 주택 규모가 생애주기 변화와 주택시장 외부 환경, 특히 경기 국면에 따라 어떠한 구조적 차이를 보이는지를 실증적으로 규명하기 위해, 시점별 비교가 가능한 구조로 연구범위와 분석대상을 설정하였다.

분석 시점은 2010년과 2020년 두 개 연도로 한정되며, 이는 각각 금융위기 이후 주택시장 쇠퇴기와 코로나19 이후 자산시장 과열기로 대표되는 경기 전환점에 해당한다. 시계열적 비교를 통해 동일한 생애주기를 가진 가구라도 외부 여건의 변화에 따라 주택 소비 규모가 달라질 수 있는지를 검토하고자 한다. 2010년은 글로벌 금융위기 여파로 인해 주택시장이 전반적으로 위축되었던 시점으로 기준금리가 2.50%였으나, 주택시장 호황기인 2020년은 초저금리 기조와 유동성 확대로 인해 기준금리는 0.5%까지 하락하였다,¹⁾ 한국부동산원 주택시장동향조사에 의하면 2020년 수도권 아파트 매매가격지수는 2010년 대비 23% 상승하였다. 이처럼 외생 변수의 차이는 주택 소비 행태에 실질적 영향을 줄 수 있으므로, 두 시점 간 비교는 경기 변동의 효과를 정량적으로 확인할 수 있는 분석 조건을 제공한다.

공간적 범위는 전국을 대상으로 설정하였다. 다만, 지역별 시장구조의 이질성을 고려하여 수도권과 비수도권을 구분하였으며, 분석모형에서는 이를 더미변수로 처리하였다. 수도권은 서울특별시, 인천광역시, 경기도를 포함하며, 비수도권은 5대 광역시 및 기타지방을 포함하였다. 주택가격 수준, 공급 구조, 자산 형성 경로 등에서 지역 간 격차가 클수록 동일 생애주기에서의 주택소비 양상이 상이하게 나타날 수 있다. 따라서 지역 구분은 독립변수의 효과를 정밀하게 추정하고 해석의 신뢰성을 확보하기 위한 통제조건으로 설정되었다.

내용적 범위는 생애주기별 주택 규모 분석에 초점을 둔다. 분석 대상은 모두 혈연 중심의 동일 가구로 한정하였다. 비혈연 기반 가구는 생애주기의 연속적인 흐름을 반영하기 어렵고, 가구 구성의 구조적 일관성이 부족하다는 점에서 제외하였다. 이는 생애주기 구간별로 주택 규모를 비교할 때, 가구 내부의 결정 논리가 일정하게 유지될 수 있도록 표본을 사전에 정비한 결과이다. 이를 통해 연령, 소득, 자산 등 주요 변수 간 비교 가능성과 해석의 신뢰성이 확보되도록 설계되었다. 생애주기는 가구주 연령과 가족구성을 동시에 고려하여 다섯 단계로 구분하였다. ① 독립기: 34세 이하의 1인 가구, ② 형성기: 35세 이상 44세 이하로 미취학 자녀를 둔 부부 중심 가구, ③ 확장기: 45세 이상 54세 이하로 학령기 자녀를 포함한 가구, ④ 안정기: 55세 이상 64세 이하로 성인 자녀와 동거하는 가구, ⑤ 축소기: 65세 이상으로 고령부부 또는 고령단독가구중심으로 구분하였다. 총 표본은 2010년 28,579가구, 2020년 43,664가구이며, 분석에 활용된 생애주기별 표본 분포는 아래 <Table 1>과 같다.

이를 바탕으로 본 연구는 다음의 세 가지 비교 축을 중심으로 분석을 구성하였다. 첫째, 주택경기 불황기(2010년)와 호황기(2020년)의 시점별 구조를 비교하여, 경기 국면에 따라 생애주기별 주택 소비 규모가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 둘째, 동일한 생애주기 단계별 가구를 두 시점에서 상호 비교함으로써, 시장 여건 변화가 주택 소비 규모에 미친 영향을 도출하였다. 셋째, 시간의 흐름에 따라 상위 생애주기로 전환된 가구를 추적하여, 생애주기 전이와 경기 변화가 동시에 주택 소비 규모에 미친 복합적 구조를 실증적으로 검토하였다. 이러한 분석 구조는 생애주기 각 단계에서 주택 규모가 어떻게 달라지는지를 비교할 뿐 아니라, 유사한 조건을 가진 가구가 10년 후 상위 생애주기 단계로 전환되면서 주택 규모가 어떻게 변화하는지를 동시에 설명할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 연령과 가족 구성의 변화와 주택시장 여건이 주택 규모에 미치는 영향을 복합적으로 파악할 수 있는 분석체계를 구축하였다.

이러한 분석체계를 기반으로 주택 규모에 대한 선형회귀모형을 추정하였다. 종속변수는 가구의 주거면적(m²)이며, 소득, 순자산, 주거비용, 총자산 중 부동산 비중, 점유형태 더미, 주택유형 더미, 생애주기 더미, 지역 더미 등은 독립변수로 설정하였다.

2. 분석자료와 기초통계량

본 절에서는 실증분석에 앞서 분석대상 표본을 주거특성과 주요 변수의 분포 중심으로 점검함으로써, 시계열 간 구조 변화와 자료의 대표성을 사전 검토하는 데 목적이 있다. 이를 위해 ｢주거실태조사｣ 원자료를 기반으로 표본을 추출하였으며, 2010년과 2020년 두 시점을 기준으로 비교 분석하였다.²⁾ 국토교통부의 주거실태조사는 층화 다단계 계통추출(stratified systematic sampling) 방식으로 수집된 주거 관련 전국 단위 마이크로데이터이며, 주거 실태, 주거비용, 주거 이동, 자산 및 소득 정보 등 구조화된 주거 관련 항목들을 포함한다. 본 연구에서는 분석대상을 조사 시점 기준 5년 이내 이주한 가구로 한정하여, 실거래 및 주거이동이 반영된 소비 구조를 비교하고자 하였다.

기초통계량은 분석대상 표본의 평균을 중심으로 구성하였으며, <Table 2>에 제시하였다.

2010년과 2020년 두 시점을 기준으로 주요 주거･경제 항목의 분포와 평균값 변화를 요약한 결과이다. 각 항목은 수도권과 전국 평균을 비교하여 지역적 차이를 확인할 수 있도록 산출하였다. 먼저 주거면적을 살펴보면 전국 평균 72.1 m²에서 74.4 m²로, 수도권은 69.5 m²에서 70.9 m²로 증가하였다. 면적 증가폭은 전국 평균보다 수도권이 작아 주거 공간의 확장이 제한적인 것으로 나타났다. 사용방수 역시 전국 평균이 3.9개에서 3.7개로, 수도권은 3.8개에서 3.7개로 소폭 감소하였다. 이는 가구당 인원 축소에 따라 실사용 공간의 변화가 상대적으로 제한적이었음을 시사한다. 경제적 지표를 보면, 월소득은 2010년 수도권 320만 원, 전국 285만 원에서 2020년 각각 359만 원, 316만 원으로 상승하였다. 순자산은 같은 기간 수도권이 2억 7,793만 원에서 3억 6,100만 원으로, 전국은 2억 0,011만 원에서 2억 6,123만 원으로 확대되었다. 이러한 증가는 소득 및 자산 수준이 전반적으로 향상되었음을 의미하지만, 수도권의 상승폭이 상대적으로 크다는 점에서 지역 간 격차가 여전히 존재함을 보여준다.

자가율을 살펴보면 2010년 기준 수도권은 54.6%, 전국은 65.5%로 확인되었다. 2020년에는 각각 60.9%, 70.1%로 상승하였으나, 수도권의 자가 비율은 여전히 전국 평균보다 약 9~10%p 낮은 수준을 유지하였다. 이는 주택가격 부담과 토지 제약, 직주 근접성 등의 요인으로 수도권의 자가 진입장벽이 상대적으로 높기 때문으로 해석된다. 반대로 차가(비자가) 비율은 같은 기간 동안 수도권에서 45.4%에서 39.1%로 감소하여 임차 중심 구조가 점진적으로 완화된 것으로 나타났다. 주택유형별 비중을 보면, 수도권의 아파트 비율은 2010년 45.9%에서 2020년 49.1%로 증가하였고, 전국 평균도 44.0%에서 48.0%로 확대되었다. 비아파트 비율은 양 지역 모두 감소하였으며, 이는 아파트 선호가 전국적으로 확산된 결과로 해석된다. 가구주 연령은 2010년 수도권 50.8세, 전국 52.7세에서 2020년 각각 56.8세, 58.9세로 높아졌다. 이는 주거실태조사와 인구주택총조사 모두에서 확인된 바와 같이 고령화가 빠르게 진행되고 있음을 보여준다. 같은 기간 가구원수는 전국 평균 2.9명에서 2.5명으로 감소하였고, 수도권 역시 3.0명에서 2.6명으로 줄어들어 가구 규모의 축소와 1인가구 증가 현상을 반영한다.

이상의 결과를 종합하면, 2010년 대비 2020년의 구조적 변화는 다음과 같은 점에서 확인된다. 첫째, 전국적 차원에서 자가 비율과 아파트 거주 비율은 모두 상승하였다. 둘째, 고령화와 가구 소형화가 급격히 진행됨에 따라 가구주 연령은 증가하였고, 가구당 가구원 수는 줄어들었다. 셋째, 주거면적은 모든 지역에서 확대되었으며, 수도권 증가 폭은 적은 반면 지방의 증가폭은 크게 나타났다. 넷째, 소득과 자산은 전체적으로 증가하였다. 이러한 기초통계 결과는 향후 생애주기별 주택 규모 분석의 기초자료로 활용되며, 생애주기 단계별 차이뿐만 아니라 시점 간 구조 변화의 실증적 근거가 될 것이다. 특히 지역 ,점유형태 ,주택유형별 차이는 생애주기별 소비구조 해석의 전제조건으로 작용하므로, 실증모형의 변수 설정 및 해석 방향 설정에 있어 핵심적 참조 지표가 된다.

3. 변수 설정

본 연구의 분석모형에서 활용된 변수들은 기존 주택소비 관련 실증연구의 변수 구성 방식과 본 연구의 목적을 종합적으로 고려하여 설정되었으며, 세부 항목은 <Table 3>에 정리하였다.

변수 구성은 생애주기별 주택 규모를 비교 가능하도록 설계되었으며, 시점 간 해석의 일관성을 확보하기 위하여 동일한 측정 단위와 변환 방식을 적용하였다.

분석에 포함된 변수들은 주택 규모에 영향을 미칠 수 있는 경제적 변수, 점유형태, 주택유형, 생애주기, 지역 등 다차원적 요인을 포괄하며, 계량모형의 해석력을 높이고 정책적 활용 가능성을 고려하여 연속형 및 범주형 지표를 혼합하여 구성하였다. 또한, 변수 간 분포의 이질성을 완화하고 해석의 직관성을 높이기 위해 주요 연속형 변수는 로그 변환을 실시하였다. 이러한 구성 아래, 종속변수는 가구의 주거소비 수준을 양적으로 포착하기 위하여 ‘주택 면적(m²)’으로 설정하고 로그 변환하였다.

독립변수는 다음과 같다. 우선, 가구의 경제적 상황을 반영하는 연속형 변수로는 항상소득, 가구순자산, 사용자비용으로 추정한 주거비용, 총자산 중 부동산자산비중이며, 이 중 항상소득, 가구순자산, 주거비용은 로그로 변환하여 규모에 대한 소득, 자산, 주거비용의 탄력성을 추정할 수 있도록 하였다.³⁾ 주택가격도 중요한 변수이나 주거비용을 사용자비용으로 추정함에 따라 주택가격과 사용자비용의 다중 공선성(multicollinearity) 문제를 고려하여 변수에서 제외하였다.

본 연구에서는 가구의 경제력을 측정하는 변수 중 소득은 단순한 실제소득이 아닌 항상소득(permanent income)을 사용하였다. 항상소득은 정상적으로 발생하는 장기적 평균 기대소득으로 소비와 주거 규모를 결정하는 기준이라는 점에서 실증모형에 포함할 수 있는 이론적･경험적 정합성을 충족한다. 특히 주택소비는 단기 지출이 아니라 자산 기반의 장기 의사결정이라는 점에서, 실제 소득보다 항상소득이 구조적으로 더 안정된 설명변수로 작용할 수 있다. 이러한 배경에 따라 본 연구는 주거실태조사 원자료를 기반으로 항상소득을 추정하였다. 독립변수로는 가구주 연령, 학력(대졸 이상 여부), 종사상 지위(상용 근로자 여부), 맞벌이 여부, 거주지역 더미를 포함하였다. 항상소득 추정 결과는 <Table 4> 와 같다. 가구 순자산은 금융자산과 부동산자산을 합산한 총자산에서 부채를 차감한 실질 순자산으로 정의하였다.

<Table 3>의 독립변수 중 하나로 설정된 주거비용은 사용자비용으로 추정하였다.

Lim(2020)의 연구에서 제안된 사용자비용 산출 논리를 준용하였다. 자가주택의 경우 식 (1)에서와 같이 세후 기회비용과 금융비용, 보유세, 감가상각 및 유지관리비, 자본이득을 종합적으로 반영하였다.

임차주택 중 전세의 사용자비용은 세후 기회비용과 금융비용으로 산정하고, 보증부월세는 세후 기회비용과 금융비용에 월세를 별도로 더하였으며, 순수월세의 경우 월세만 반영하였다.

위 식에서 자기자본 비율(α)은 주택 구입 또는 임차시 자기자금 투입비율이며, 자기자본 수익률(ic)은 3년 만기 국고채 금리를 적용하였으며, 이는 2010년 3.72%, 2020년 0.99%이다.⁴⁾ 금융소득세율(τ1)은 소득세법에 따라 15.4%를 적용하였으며, 차입금리(im)는 예금은행 가중평균 주택담보대출금리를 활용하였고, 각각 5.00%(2010년), 2.50%(2020년)로 반영되었다.⁵⁾ 보유세 실효세율(τ2)은 한국조세재정연구원(2021)을 참고하여 보유세 총액을 부동산 자산 총액으로 나누어 산출한 기준에 따라 2010년 0.14%, 2020년 0.17%로 적용하였다.⁶⁾ 감가상각 및 유지관리비용률(δ)은 Lim(2020)의 연구 기준에 따라 두 시점 모두 2.50%로 고정하였다. 자본이득률(g)은 실제 주택가격 상승분을 보유기간으로 나눈 연평균 수익률로 추정하며, 주택가격(H)은 자가는 주택가격, 임차는 전세보증금을 반영하였다.⁷⁾사용자비용 추정 결과, 수도권의 경우 2010년 m²당 1.1만 원에서 2020년 0.2만 원으로 대폭 감소하였다. 이는 2020년에는 금리가 낮아지기도 했지만, 지방에 비해 수도권의 주택가격이 크게 상승한데 기인하는 것으로 판단된다. 이외에 가구의 자산 구성이 주택 규모에 미치는 영향을 살펴보기 위해 총자산 중 부동산자산 비중을 독립변수에 포함하였다. 범주형 독립변수로는 점유형태, 주택유형, 생애주기, 지역을 더미변수로 포함하였다. 점유형태는 자가(1), 기타(0)로 설정되었으며, 주택유형은 아파트(1), 비아파트(0)로 구성하였다. 생애주기 변수는 독립기를 기준으로, 형성기, 확장기, 안정기, 축소기로 구분된 더미변수로 구성하여 이를 통해 각 생애주기 단계에서 주택 소비 규모의 차이를 식별할 수 있도록 하였다. 지역 변수는 수도권(1), 비수도권(0)으로 설정하였다. 이와 같은 변수 구성은 생애주기와 시장 환경이라는 이중 구조 속에서 주택 규모 결정요인이 어떻게 달라지는지를 실증적으로 식별하고자 하는 분석 설계에 기반한다.

특히 경제적 특성, 점유형태, 주택특성, 생애주기, 지역요인 등 다양한 결정요인을 종합적으로 고려함으로써 모형의 해석력을 높이고자 설정한 변수체계를 바탕으로 주택 규모의 결정 요인을 실증적으로 분석하여 <Table 5>에 제시하였다.

이 통계는 자료의 분포와 시점 간 차이를 확인하기 위해 2010년과 2020년의 기초통계량을 산출하였으며, 항상소득과 사용자비용 산출, 로그 변환, 파생변수 생성, 결측치 제거를 모두 거친 최종 분석표본을 기반으로 재구성된 자료이다. 이러한 이유로 <Table 5>는 실증모형에 포함된 변수의 분포를 사전에 확인하기 위한 자료로서 의미를 가진다.

IV. 실증분석

본 장에서는 앞서 설정한 변수체계를 기초로 주택 규모에 영향을 미치는 요인을 분석체계에 따라 실증적으로 분석하였다.

1. 전체 모형 분석

전체 모형 추정 결과는 <Table 6>과 같다. 2010년과 2020년 모두 통계적으로 유의한 모형이 추정되었으며 독립변수의 계수값은 모두 1% 수준에서 유의하였다.

추정 결과, 가구의 항상소득, 순자산, 총자산 중 부동산자산의 비중 등 가구의 경제적 변수는 주택 규모와 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 이는 가구의 경제력이 주택 규모에 유의미한 영향을 미침을 보여 주는 결과이다. 주거비용은 주택 규모와 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 주거비용 부담이 클수록 주택 규모는 작아진다는 것을 의미한다. 표준화 계수를 중심으로 주택 규모에 미치는 가구의 경제적 변수의 영향력은 2010년과 2020년 모두 순자산 > 주거비용 > 소득 > 부동산자산 비중 순으로 나타났다.

다만, 2020년은 2010년에 비해 소득과 주거비용의 영향력은 감소하고 순자산의 영향력이 증가하였다. 이는 호황기인 2020년에는 주택가격이 크게 상승함에 따라 소득이나 주거비용보다는 자산을 많이 축적한 가구가 주택 규모를 더 크게 늘린다는 것을 의미한다.

점유형태 더미변수의 계수값은 양(+)으로 나타났다. 이는 임차가구 보다는 자가가구의 주택 규모가 더 크다는 것을 의미한다. 다만, 2020년에는 주택 가격이 급등함에 따라 주택 구입 부담이 커지면서 2010년보다 계수값이 낮게 나타나 자가 가구와 차가 가구 간 주택 규모의 차이가 줄어들었다. 주택유형 더미변수의 계수값도 양(+)으로 나타났다. 이는 비아파트에 거주하는 거주가구 보다는 아파트에 거주하는 가구의 주택 규모가 더 크다는 것을 의미한다.

다만 2020년에는 비아파트 가격보다 아파트 가격 상승률이 더 높아서 2010년보다 계수값이 낮게 나타나 아파트 거주가구와 비아파트 거주가구 간 주택 규모의 차이도 줄어 들었다. 수도권 더미변수의 계수값은 음(-)으로 나타났다. 이는 수도권은 주택가격이 지방에 비해 높아서 주택 규모를 줄인 것으로 판단된다. 또한 주택경기 호황으로 수도권 주택가격이 급등한 2020년에는 쇠퇴기인 2010년에 비해 수도권 주택 규모가 더욱 크게 감소한 것으로 나타났다.

독립기를 기준으로 생애주기 단계별로 살펴보면, 생애주기가 상향으로 진행될수록 주택 소비 규모가 증가 하다가 축소기에는 소폭 감소하는 것으로 나타났다. 주택경기와 규모의 연관성을 살펴보면, 주택경기 쇠퇴기였던 2010년에 비해 호황기였던 2020년에는 형성기에 주택 수요 규모가 소폭 증가하였으나, 확장기 이후 모든 단계에서 계수값이 낮게 나타났다. 이는 전반적으로 주택가격이 높은 시기에는 대체로 주택 소비 규모 증가 폭이 줄어든다는 것을 의미한다. 2010년과 2020년 생애주기 단계에 따른 주택 규모의 순위를 보면 2010년에는 안정기 > 확장기 > 축소기 > 형성기 >독립기 순이지만, 2020년에는 안정기 > 확장기 >형성기 > 축소기 > 독립기 순으로 축소기보다 형성기의 주택 규모가 다소 커졌다. 이는 2010년대 중반 이후부터 신혼부부 등 형성기 가구에게 전용 60 m² 규모의 신혼희망주택 등 공공주택을 대량 공급한 것이 영향을 미친 것으로 판단된다.

이러한 분석 결과는 생애주기 단계에 따른 주택 규모가 가구 구성이나 경제적 특성뿐 아니라 주택시장 상황이나 시기에 따라 달라질 수 있다는 점을 실증적으로 보여준다.

2. 생애주기별 모형 분석

생애주기별 모형에서는 2010년과 2020년 동일 생애주기 단계에 있는 가구의 주택 규모에 영향을 미치는 요인을 비교 분석하고, 2010년 일정 생애주기 단계에서 2020년 한 단계 상위 생애주기 단계로 전이될 때 주택 규모에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다.

먼저 독립기에 있는 가구의 주택 규모 추정 결과는 <Table 7> 과 같다. 독립기 가구의 주택 규모 결정 요인을 분석한 결과, 주거비용은 2010년과 2020년 모두 1% 수준에서 유의하며 음(-)의 영향을 미쳤다. 이는 생애 초기에는 주거비용이 주택 규모 선택에 있어서 중요한 요인으로 작용하고 있음을 의미한다. 반면, 가구소득, 순자산, 부동산자산 비중은 두 시점 모두 유의성이 낮거나 제한적이었다. 특히 2020년에는 주택가격 급등에 따라 소득 변수의 유의성이 떨어진 것으로 나타났다.

주택유형에서는 아파트 선택이 주거면적 확대에 유의한 양(+)의 효과를 보였으나, 2020년에는 그 영향력이 감소하는 경향이 확인된다. 이러한 변화는 2015년 이후 40 m² 이하 소형 공공주택이 확대 공급되면서 독립기 청년층의 비아파트 거주 비중이 증가한 정책적 환경과 맞물린 결과로 이해될 수 있다.⁸⁾ 점유형태에서는 자가가 전･월세에 비해 주거 규모 확대에 긍정적 영향을 보였으나, 2020년에는 자가와 임차 간 격차가 축소되는 방향으로 변화하였다. 이러한 흐름은 동일 기간 공공임대주택 공급이 확대되면서 일부 가구의 주거면적 선택 여건이 개선된 정책 환경과 연계된 결과로 해석될 수 있다. 거주지역에서는 수도권이 2010년에는 주택 소비 규모를 확대하는 방향으로 작용하였으나, 2020년에는 주택가격 상승과 공급 제약이 심화되면서 오히려 주거 규모를 제한하는 요인으로 전환된 것으로 나타났다.

형성기 가구의 주택 규모 결정 요인은 <Table 8>에 제시되어 있다. 형성기는 35세 이상 44세 이하의 부부와 미취학자녀가 동거하는 가구로 정의하였다. 이 시기의 가구는 자녀 출산과 양육을 기반으로 자가 마련과 주택 규모 확보를 동시에 추구하는 경향이 강하게 나타난다. 이러한 형성기 가구의 주택 규모 결정 요인을 중심으로, 2010년과 2020년의 시점별 구조 차이를 실증적으로 비교하였다.

경제적 변수 가운데 대부분 통계적으로 유의한 영향을 보였으나, 가구소득 변수는 2020년에는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 2010년에 비해 2020년의 주택시장 환경이 호황기로 전환되어 주택가격의 급등, 금융 규제 강화, 실질 구매력의 저하 등이 동시에 작용하였기 때문으로 해석된다. 이에 따라 2010년에는 가구 소득도 주택 규모 결정에 영향을 미쳤으나 2020년에는 가구 소득의 영향력은 떨어지고 가구 순자산의 영향력이 소폭 강화되었다.

총자산 중 부동산 자산 비중은 2020년에만 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 보였다. 이는 주택가격이 높은 시기에는 자산 포트폴리오에서 부동산자산 비중이 크면 주택 소비 규모를 늘리는 것으로 해석된다. 경제력 변수 중 주거비용은 두 시점 모두 음(−)의 유의한 영향을 보였고, 주택가격이 급등한 2020년에는 가격상승에 대한 기대로 인해 주거비용이 증가하더라도 2010년보다 주택 규모를 적게 줄이는 것으로 나타났다. 점유형태 변수는 두 시점에서 모두 주택 규모 결정에 유의하지 않았다. 이는 형성기에는 거주 주택의 자가, 차가 여부가 주택 규모에 거의 영향을 미치지 않는다는 것을 의미한다. 주택유형 변수는 두 시점 모두 유의하였으며, 2010년과 2020년 모두 비아파트 거주 가구보다는 아파트 거주가구의 주택 규모가 다소 큰 것으로 나타났다.

거주지역(수도권 더미)은 두 시점 모두 주택 규모에 유의하며 음(-)의 영향을 보였다. 즉, 형성기에는 전체모형에서와 마찬가지로 수도권 거주가구의 주택 규모가 비수도권 거주가구보다 작으며, 그 영향은 2010년과 2020년에 비슷한 수준으로 나타났다.

종합적으로 볼 때, 형성기 가구의 경우 주택경기 쇠퇴기에는 경제적 변수 중 가구의 소득, 순자산, 주거비용 등이 주택 규모에 영향을 미치지만, 주택가격이 상승하는 호황기에는 가구의 소득은 영향력이 거의 없어지고 순자산과 주거비용이 주로 영향을 미친다는 것을 의미한다. 또한 쇠퇴기나 호황기에 관계 없이 주택유형과 거주지역의 영향력은 비슷하게 유지되고, 점유형태의 영향력은 거의 없는 것으로 나타났다.

한편 2010년 독립기에서 2020년 형성기로 전이된 1976년 이후 출생 코호트는 <Table 7>과<Table 8>에서 주택 규모에 대한 분석 결과, 경제적 변수 중 두 시점 모두에서 통계적으로 유의한 변수는 주거비용이다. 이는 시장 변화와 무관하게 주거비용이 주택 소비 규모 결정에 지속적인 영향을 미침을 의미한다. 2010년 독립기는 소득이 주거 소비 규모에 유의한 양(+)의 영향을 보였으나, 2020년 형성기로 전이 되면서 순자산과 부동산자산 비중이 유의한 변수로 나타났다. 이는 2020년 주택시장 호황에 따라 소득보다 자산과 부동산 자산 보유가 주거 소비 규모에 중요한 역할을 함을 시사한다. 점유형태 변수는 2010년 독립기에는 주택 소비 규모에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤으나 2020년 형성기에는 영향력이 감소하고 유의하지 않았다. 반면, 주택유형 변수와 거주지역(수도권 여부) 변수는 2010년 동일 시점에서 독립기 대비 형성기의 경우와 2010년 독립기에서 2020년 형성기로 전이된 경우의 영향력에는 별다른 차이가 없었다. 확장기 가구의 주택 규모 결정 요인을 분석한 결과는 <Table 9>와 같다.

2010년에는 모든 변수가 통계적으로 유의하였으며, 2020년에는 총자산 중 부동산자산 비중을 제외한 모든 변수가 유의하였다. 이는 확장기 가구는 보유 자산의 구성보다는 자산 총액 자체가 주택 규모 결정에 더 중요한 판단 기준이 되는 것으로 판단된다. 형성기에서는 주택유형이 주택 규모에 가장 큰 영향력을 보였으나, 확장기 가구의 경우에는 가구 순자산의 영향력이 두 시점 모두에서 가장 크게 나타났다. 이는 확장기의 가족구성은 자녀 성장과 교육, 거주 안정성을 동시에 고려하는 시기로, 장기 거주를 전제로 자산에 기반한 주택 규모 선택 경향이 강하게 나타나기 때문인 것으로 해석된다. 표준화계수를 이용하여 주택 규모 결정에 미치는 영향력을 시점별로 비교하면, 2010년에는 가구순자산 > 주택유형 > 거주지역 > 부동산자산 비중 > 주거비용 > 가구소득 > 점유형태 순으로 나타났다. 2020년에는 가구순자산 > 주택유형 > 점유형태> 거주지역 > 주거비용 > 가구소득 > 부동산자산 비중 순으로 다소 변화가 있었다.

특히 2010년에 비해 2020년에는 주택 규모에 대해 점유형태(더미 자가)와 주택유형(더미 아파트)의 영향력이 커졌다. 이는 2010년에는 주택시장이 침체되어 주택 구입에 있어서 실수요도 유보하고 투자수요가 급격히 줄어든 반면, 2020년에 아파트를 중심으로 주택가격이 급등함에 따라 실수요자뿐 아니라 투자수요도 가세하여 아파트 자가 수요가 크게 증가한 데에 기인한 것으로 판단된다.

한편 <Table 8>과 <Table 9>를 활용하여 2010년 횡단면 분석에 의한 형성기와 확장기를 비교 분석하고, 시간 경과에 따라 2010년 형성기에서 2020년 확장기로 전환된 경우 생애주기 전이효과를 분석해 볼 수 있다. 2010년 횡단면 분석에서 형성기와 확장기를 비교하면 형성기에 비해 확장기에는 주택 규모 결정에 있어서 순자산의 영향력이 증가하고, 소득, 주거비용, 주택유형(더미 아파트)의 영향력은 감소하였다. 이러한 결과는 2010년 형성기 가구가 2020년 확장기 가구로 전이되는 경우에도 유사하게 나타나지만, 순자산의 영향력은 더욱 증가하고 주택유형의 영향력은 감소폭이 적어진다. 이는 일반적으로 형성기보다 확장기에 주택 규모 결정에 있어서 순자산의 영향력이 크고 주택유형의 영향력은 상대적으로 적어지지만, 시간 경과와 주택경기 상황에 따라 다소의 차이가 있을 수 있다는 점을 시사한다.

안정기 가구의 주택 규모 결정 요인은 <Table 10>에 제시되어 있다. 안정기는 평균 연령이 50대 후반에서 60대 초반에 해당하며, 자녀 독립 전･후의 단계로 주거안정 유지와 은퇴 준비가 병행되는 시기이다. 안정기에는 2020년 점유형태를 제외하고 두 시점 모두 대부분의 변수가 10% 수준에서 유의하였다. 주택 규모에 대한 독립변수의 영향력을 보면, 2010년과 2020년 확장기에 이어 안정기에도 순자산이 가장 컸으며 그 영향력은 더욱 강화되었다. 2010년에는 순자산에 이어 점유형태와 주거비용의 영향력이 뒤를 이었다. 거주지역, 가구소득, 주택유형, 부동산자산 비중의 영향력은 상대적으로 낮았다. 2020년에는 2010년에 비해 순자산, 거주지역, 가구소득, 주택유형, 부동산자산 비중의 영향력이 강화되었고, 주거비용과 점유형태의 영향력은 약화되었다. 분석 결과를 종합하면, 안정기 가구의 주택규모는 두 시점 모두에서 순자산이 핵심 결정 요인으로 나타났으며, 은퇴를 앞둔 시점에서 자산 규모와 거주지역 여건이 주택 규모 선택의 중심 기준이 된 것으로 판단된다. 2010년 쇠퇴기에는 거래 위축과 가격 정체로 인해 안정적 거주 확보와 비용 절감이 중요해 점유형태와 주거비용의 영향이 크게 나타난 것으로 해석된다. 반면, 2020년 호황기에는 수도권 주택가격 급등과 공급 제약으로 입지 요인의 제약 효과가 강화되고, 소득과 주택유형의 영향이 확대된 것으로 판단된다. 특히 아파트 거주는 가격 상승기에도 넓은 주거 면적 확보와 직결되는 경향이 뚜렷하게 나타난 것으로 해석된다. 이러한 변화는 안정기 가구가 은퇴를 앞두고 자산 유지와 거주지역 여건을 중시하는 과정에서 주택 소비 규모의 핵심 결정 요인이 자산 규모와 입지 조건으로 재편된 것으로 해석된다.

<Table 9>와 <Table 10>을 활용하여 2010년 횡단면 분석에 의한 확장기와 안정기 비교, 그리고 2010년 확장기에서 2020년 안정기로 전환 시 생애주기 전이효과를 분석해보면 다음과 같다. 2010년 횡단면 분석에서 확장기와 안정기를 비교하면 확장기에 비해 안정기에는 주택 규모 결정에 있어서 순자산과 점유형태의 영향력이 증가하고, 주택유형과 거주지역의 영향력은 감소하였다. 이러한 결과는 2010년 확장기 가구가 2020년 안정기 가구로 전이되는 경우에는 다른 양상을 보인다. 특히 2010년과 달리 2020년에는 점유형태는 유의성이 낮으며, 거주지역의 영향력은 크게 증가하였다. 이는 주택경기 호황기인 2020년에 수도권 주택가격 급등의 영향으로 판단된다.

축소기 가구의 주택 규모 결정 요인은 <Table 11>에서 보는 바와 같다. 축소기는 평균 연령이 65세 이상인 1인 가구 또는 부부 가구를 포함하며, 은퇴 또는 은퇴 이후 단계로 생활 재원은 주로 연금, 퇴직금, 금융･부동산 자산 수익에 의존하는 시기이다.

분석 결과, 2010년과 2020년 모두에서 모든 변수가 통계적으로 유의하였으며, 축소기에도 경제력, 주거특성, 입지 요인이 주택 규모에 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 분석결과 변수별 영향력을 보면, 2010년 쇠퇴기에는 가구 순자산이 가장 큰 영향을 보였고, 점유형태와 주거비용이 그 뒤를 이었다. 특히 가구 순자산은 생애주기가 상향으로 진행될수록, 확장기 이후에는 주택경기가 호황일수록 주택 규모에 미치는 영향이 증가되는 것으로 나타났다. 주거비용은 음(-)의 영향으로 비용이 높을수록 주택 규모가 줄어드는 경향이 뚜렷했다. 점유형태는 자가 거주가 전･월세보다 주택 소비 규모가 크게 나타났으며, 수도권 거주는 음의 영향을 보였으나 절대값은 크지 않았다. 2020년 호황기에도 가구 순자산은 가장 중요한 변수로 유지되었으며, 영향력은 2010년보다 강화되었다. 수도권 거주의 음의 영향도 강화되었고, 점유형태의 영향은 줄었으나 여전히 유효하였다. 주거비용의 영향은 축소되었고, 가구소득은 두 시점 모두 낮은 수준이었다. 주택유형과 총자산 중 부동산자산 비중은 전반적으로 낮은 영향력을 보였으며, 특히 부동산자산 비중이 낮게 나타난 것은 다수의 고령 가구가 장기간 자가 거주를 유지해 왔기 때문으로 해석된다. 실제로 ｢2020년도 주거실태조사｣에 따르면 65세 이상 가구의 자가 점유율은 75%를 상회하며, 주거 이동률은 낮은 수준으로 확인되었다.⁹⁾ 이는 고령층 가구의 자산 안정성이 주택 규모 결정에 직접적인 영향을 미치고 있음을 보여준다.

두 시점간 차이를 보다 구체적으로 살펴보면, 2010년 쇠퇴기에는 가구 순자산이 핵심 변수였으나, 당시 시장의 가격 정체와 거래 위축으로 자산 규모 차이가 주택 규모 차이로 이어지는 폭이 2020년에 비해 제한적이었던 것으로 판단된다. 이 시기에는 점유형태와 주거비용의 영향력이 상대적으로 컸으며, 주거비용은 비용 상승 시 주택 소비 규모 축소로 이어졌다. 수도권 거주의 음(-)의 영향은 크지 않았다.

반면 2020년 호황기에는 부동산 가격 급등, 수도권 공급 제약, 고령 가구의 낮은 주거이동률이 맞물리면서 수도권 거주의 제약 효과가 한층 강화되었다. 이와 함께 가구 순자산의 영향은 더욱 확대되었고, 주거비용과 점유형태의 영향은 축소되었다. 주택유형과 총자산 중 부동산자산 비중은 두 시점 모두 낮은 수준을 유지했으며, 특히 부동산자산 비중은 장기간 자가 보유로 인한 자산 구성 안정성이 반영된 것으로 판단된다.

종합하면, 축소기 가구의 주택규모 결정은 은퇴 이후에도 가구 순자산이 중심 요소로 작용하였으며, 2020년 호황기에는 수도권 거주의 제약 효과가 강화되었다. 이는 고령기 가구들이 주택유형보다 자산 규모와 거주지역 여건을 주택규모 결정의 주요 기준으로 삼고 있음을 보여준다.

<Table 10>와 <Table 11>을 활용하여 2010년 횡단면 분석에 의한 안정기와 축소기를 비교 분석하고, 시간 경과에 따라 2010년 안정기에서 2020년 축소기로 전환된 경우 생애주기 전이효과를 분석해 볼 수 있다.

2010년 횡단면 분석에서 안정기와 축소기를 비교한 결과, 축소기에는 주택 규모 결정에서 순자산을 포함한 경제변수와 점유형태, 주택유형, 거주지역 등 모든 변수의 영향력이 안정기보다 확대된 것으로 해석된다. 특히 순자산, 소득, 주거비용, 점유형태의 영향이 두드러지는 경향이 나타났다.

이러한 결과는 2010년 안정기 가구가 2020년 쇠퇴기 가구로 전이되는 경우에는 상이한 양상을 보인다. 특히 2010년과 달리 2020년에는 소득의 영향력이 줄어든 반면 순자산의 영향력은 더욱 커졌다. 또한 거주지역의 영향력도 크게 증가하였다. 이 역시 주택경기 호황기인 2020년에 수도권 주택가격 급등의 영향으로 해석된다.

V. 결 론

본 연구는 2010년 주택시장 쇠퇴기와 2020년 호황기의 주거실태조사 자료를 활용하여 생애주기별 주택 규모 결정 요인의 변화를 분석하고, 동일 출생 연령대의 10년 후 생애주기 단계 전환 시 구조 변화를 비교하였다. 시점별 분석에서는 전 생애주기에서 순자산의 영향력이 2020년에 강화되었고 소득의 영향력은 감소하였다. 주거비용은 지속적으로 주택 소비 규모 확대를 제약하는 요인으로 작용했으며, 수도권 거주의 면적 축소 효과는 2010년 독립기를 제외한 생애주기의 모든 단계에서 나타났다.

독립기에서는 두 시점 모두 주거비용이 절대적인 제약 요인으로 확인되었고, 가구소득과 순자산의 영향력은 낮았으며 2020년에는 수도권 거주가 주택 규모 축소 요인으로 전환되었다. 형성기에서는 2010년에는 주택유형, 순자산, 주거비용, 소득의 영향력이 컸으며, 2020년에는 소득의 영향이 약화되었다. 확장기에서는 2010년 순자산, 주택유형, 거주지역의 영향이 컸으며, 2020년에는 주택유형과 점유형태 영향이 더욱 증가하고, 거주지역의 영향은 감소하였다. 안정기에는 순자산의 영향력이 강화된 가운데 2010년 점유형태와 주거비용 영향이 큰 편이며, 2020년에는 소득과 주택유형의 영향이 확대되었고 수도권 제약 효과가 뚜렷해졌다. 축소기에서는 두 시점 모두 순자산이 절대적인 영향력을 유지･강화하였으며 주거비용의 영향은 2020년에 줄어들었다.

전이 분석에서는 2010년 쇠퇴기에 특정 단계에 있던 동일 출생 연령대가 2020년 호황기로 전이하면서 주택 규모 결정 구조에 뚜렷한 변화가 나타났다. 독립기에서 형성기로 이동한 경우 주거비용의 영향력은 감소하였으나 여전히 높은 수준을 유지하였다. 점유형태 영향은 줄고 주택유형 영향은 거의 변화가 없었다. 형성기에서 확장기로 이동한 경우 순자산 영향이 확대되었으며 주택유형의 영향력은 소폭 감소하였으나 동일 시점 형성기에서 확장기로 이동한 경우에 비해 감소폭이 줄어들었다. 확장기에서 안정기로 이동한 경우 동일 시점 형성기에서 확장기로 이동한 경우에 비해 점유형태의 영향력이 낮아지고 거주지역의 영향력은 크게 증가하였다. 안정기에서 축소기로 이동한 경우 은퇴 전후 소득과 자산 구조 변화가 수도권 주거비 부담과 결합하여 소득의 영향력은 줄어들고 순자산과 거주지역의 영향력은 크게 증가하였다. 이러한 결과는 경기 국면 변화와 생애주기 전환이 결합하여 주택 규모 결정 구조를 재편함을 보여주며, 호황기에는 순자산 중심, 쇠퇴기에는 소득･주거비용 중심의 구조가 나타날 가능성을 시사한다.

정책적으로는 쇠퇴기에는 청년층의 안정적 소득 기반 마련과 초기 주거비 부담 완화를 위한 임대료 지원, 주택 구입자금 지원, 전세 및 구입에 대한 보증 등 주거 사다리 마련이 필요하며, 중장년층은 주거비용과 점유형태 제약 완화를 통한 실수요 주거 이동 촉진이 필요가 있을 것으로 판단된다. 노년층은 순자산 활용 여건이 중요하므로 주택연금, 자산 유동화 상품 등 안정적 자금 흐름을 보장하는 지원이 필요가 있을 것이다. 반면 호황기에는 청년층에 대한 자산 축적 지원과 가격 안정화 대책, 중장년층의 자산 활용을 돕는 금융 설계, 노년층의 고령 친화 주택공급과 관리비 절감 지원이 필요가 있을 것으로 판단된다. 다만, 주택가격 상승기에 청년층이 자산과 소득에 비해 과도한 주택 규모를 선택하는 경우 자금 지원과 보증에 있어서 더욱 신중을 기할 필요가 있을 것이다.

본 연구는 주택 소비 규모 결정 요인을 주거비용, 소득, 자산, 점유형태, 주택유형, 지역으로 한정하였고 주택의 질적 요소, 환경 요인 등은 포함하지 않았다는 한계가 있다. 또한 분석 시기를 2010년 쇠퇴기와 2020년 호황기로 한정하였기 때문에 다양한 시장 환경에서의 생애주기 변화에 따른 주택 소비 규모 변화를 검증하지 못하였으므로 이를 감안한 후속 연구가 있기를 기대해 본다.