I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
한국은 시계열적으로 다양한 주거정책을 펼쳐 왔다. 현대인들에게 주택이 차지하는 자산적인 비중과 자본주의하에서 주택가격에 대한 전망과 예측은 많은 관심의 대상이다. 부동산 경기 호·불황에 따라 중앙정부가 관여해 왔다. 주택 수급 문제, 대내외적 환경, 금융 문제와 정권의 통치 이념에 따라 주택정책은 변화를 겪었다. 불확실한 주택정책으로 국민은 고통과 갈등을 감내하고 있다. 후행적이고 단기적인 주거 대책 접근은 한계가 있었다.
본 연구의 목적은 반복적인 주택시장 불안정을 해소하기 위해 주택가격에 미치는 다양한 개별 변수를 분석하고 관리함으로써 주거 안정을 도모하자는데 있다. 주택 공급시차에 따른 특성과 외생변수에 의해 주거 불안정은 지속되었다. 문제가 발생하면 법과 제도 변경과 관성적인 접근으로 문제를 개선하기 위해 노력했으나 혼란은 지속되었다.
잠재수요와 가수요까지 실물 경제인 주택투자에 자금이 몰림으로써 대도시를 중심으로 주택가격이 폭등한 상황이라 하였다(Lee & Park, 2019). 전례로 보면 이런 흐름이 지속할 것에 대한 철저한 준비로 주거 안정을 도모할 정책적 변화가 추세적이었고, 구성원 간 갈등을 통제하지 못했다. 개별 변수에 따른 주택가격에 대한 전망은 입장에 따라 다를 것이라는 데서 출발한다. 가구별 특성에 따라 주택가격에 미치는 전망은 관심을 유발하기에 충분하다. 개별 변수가 주택가격에 미치는 영향을 참고로 안정적인 주거 문제 해결 방법을 함께 모색할 필요가 있다.
최근 한국 사회에서 주택문제가 사회문제로 크게 주목받고 있다. 주거 문제에서 전문성과 추진력 결여로 인한 혼란은 시장에서 신뢰 상실을 가져온 측면이 있다. 주택은 국민의 안정적 생활에 필수 불가결한 의식주의 하나이고 토지는 한정되어 있다. 더욱이 주택이 거주 수단 이전에 재산증식의 수단이 되면서 적절한 자원의 균등 배분은 더욱 어려움을 겪게 되었다. 선진 주거 복지국가에서 정부가 일정 부분 관여하여 주거 문제를 해결하는 것은 공공성을 확보하기 위한 중요한 요소가 되었다. 다만 정부 정책이 효과적으로 작동하기 위해서는 시장기능과 조화를 이루되, 시장참여자들이 신뢰할 수 있으며 일관되고 안정적인 정책 지속성이 중요하다.
그러나 정부의 주택정책은 사회적 합의가 부재한 규제 중심의 정책과 수급 불안정 및 후행적 정책으로 실패와 혼란을 경험해 온 것도 사실이다. 최근 코로나19(COVID-19) 사태로 저금리와 정책자금을 푸는 통화재정정책으로 유동성 자금이 증가하면서 실물자산인 부동산에 집중되는 현상과 함께 주택 공급 부족 문제까지 겹치며 주택가격은 크게 인상되었다. 현대사회에서 주거의 공공성과 실질적인 자가 보유율은 주거정책과 주거의 질을 결정하는 데 중요하다고 하였다(Lee, 2019).
주택가격에 영향을 미치는 요인은 매우 다양하고 복잡하다. 주택의 수요와 공급 수준에서부터 거시 정책적 요소와 시장참여자들이 어떻게 반응하고 행동하는가에 이르기까지 복합적인 요인이 작동한다. 주택에 대한 수요와 공급자인 시장참여자들이 주택가격 전망을 어떻게 예측하는가는 주택가격형성에 매우 중요한 요소이다. 현재와 미래에 대한 주택가격 전망에 근간하여 주택가격이 형성하게 되므로 본 연구는 주택가격 전망에 미치는 거시적 요인 외에 범주화된 개별적인 요인과 미시적 변수도 중요하다고 보고 연구하였다.
II. 이론적 배경
1. 주거정책
그간 잠재수요와 가수요까지 겹쳐 실물 경제인 주택에 대한 과도한 관심과 불안정은 주택가격 예측을 어렵게 하였다. 급속한 산업화와 압축성장에 따른 주택문제 해결을 위해 시기별로 신도시와 대단위 택지개발 및 주택 공급이 있었다. 주택시장 불안정 해소를 위해 다층적이고 추세적으로 주거 대책은 남발되었다.
주거정책은 지역 균형 발전 측면과 인구사회 구조학적으로 매우 중요한 상관관계가 있다(Ahn & Park, 2020). 주거 문제는 국토의 효율적인 이용 제고 문제와 함께 삶의 질과 주거권 확보라는 기본적인 생존권이기도 하다. 한국은 확장적이고 빠른 성장 산업구조에서 인구집중에 따른 대도시의 주택가격 변동이 구도심까지 시계열적으로 확장과 수렴을 반복해왔다.
최근 주택가격 문제도 코로나가 촉발하고 세계적으로 경기 침체를 막기 위한 통화량 증가로 상당 부분 유동성장에 의해 상승하였다. 정부는 주택가격 상승으로 급증하는 주택담보대출을 축소하기 위해 금융규제정책을 강화했다. 일반적으로 주거정책은 일관성과 불 예측에 대한 사전적 주거정책은 미흡했다. 주거정책 목표는 주거 문제 개선과 주거복지향상 및 계층 간, 지역 간 주거 불평등해소를 위해 중요한 화두가 되어야 한다고 하였다(Kim & Kim, 2019).
한국의 주거정책은 혼란을 겪으면서 사회적 요구와 시대적 상황에 따라 후행적으로 발전해왔다.
2. 선행연구 검토
1) 개별 변수에 관한 선행연구
개별적인 독립변수가 주택가격에 미치는 영향의 정도에 관한 선행연구를 분석하기로 한다.
주택가격 순환 주기별 파동 효과에 의한 지역 간 상관관계를 분석하였다(Kim & Kim, 2019). 주택가격 변동과 무관하게 가구 특성이 소비지출에 미치는 영향에 관하여 확인할 수 있는 내용 중 주택가격 하락국면 및 상승국면 모두에서 가구 특성이 소비지출합계에 영향을 미친다는 연구도 있다. 가장 영향력이 큰 것은 소득으로 확인되었고, 주택가격이 가계소비와 상관관계가 있다고 하였다.
현 거주 형태에 따른 전망에서 주택가격이 임차 가구의 지역 내 정착과 지역 외 이주에 대한 분석에서 주택가격이 상당한 영향을 준다고 분석하였다(Kim & Choi, 2009). 주택담보대출의 여부에 의한 주택가격 전망 선행 연구에 의하면 담보 대출과 주택가격이 상관관계가 있다고 분석하였다(Kim, 2018). 주택가격과 가계대출 간의 동태적인 상관관계 분석 비교에서 주택가격상승과 소비증가가 양의 관계가 있다고 분석하였다(Jeon & Lee, 2013).
거주 주택 외 부동산 소유 여부에 따른 전망에서 주택가격 전망은 저금리와 소득 변화에 따른 유주택자의 추가적인 주택투자에 관한 선행연구가 있다(Lee, 2015). 소비지출 정도에 따른 전망에서 소비지출이 많은 계층과 그렇지 않은 계층 간 주택가격 전망에 대한 분석은 다를 것이다. 주택가격이 가계소비에 영향을 미친다는 것이고 이는 가계대출 정도와 관련이 있다는 것이다(Kim et al., 2020). 소득의 증가 및 여유자금 운영방안에 따른 전망에서 소득이 증가하고 여유자금이 생기면 분명 저축하던지 부동산이나 주식 등 실물자산에 투자할 것이다. 이는 유동성을 키우는 원인으로서 주택가격에도 상당 부분 영향을 미칠 것이다.
소득의 증가는 주택소비에 대한 욕구가 커지고 이는 주택가격에 영향을 주는 요소라고 하였다(Lee, 2015). 그 외 다양한 변수 중 개별적인 변수 외 인구 사회구조변화와 무주택 서민 주거수요는 세부적이고 적극적인 목표이며, 장래 주거정책의 중요한 기준으로 참고해야 할 것이다. 주택가격 전망에 나타난 투자자 태도도 주택가격과 소비 및 경기에 영향을 미친다고 하였다(Kim & Kim, 2019). 물론 이런 분석은 가격 전망으로 대변되는 투자자 태도가 비계량적이라고 가정하고 있다는 점에서 일정한 한계도 가진다.
주택 수급, 주택보급률, 재정정책, 통화 정책 등 거시적 분석만이 주택가격과 주거 안정에 필요충분한 통계 조건이 아니라는 것에 대한 현실을 인지하게 되었다.
Choi(2019)는 주택가격과 주택규제 정책과의 관계 연구에서 주택가격은 결국 강력한 규제정책에 의한 후행적인 침체와 상관관계가 있다는 것이다.
단지 주택가격이 한두 가지 변수에 의해 등락을 하는 것이 아닐 것이고, 같은 국가에서도 지역과 여건에 따라 주택가격의 변동은 다르다는 것을 알 수 있다.
Gu & Bae(2011)는 청년층과 무주택 서민의 주거 문제에 더해 급속한 고령사회로의 전환에 따른 경제시장의 새로운 변화와 주택가격에 미치는 영향을 분석하였고, 다양한 용도의 주택 공급과 이에 관한 연구와 분석도 뒤따라야 한다고 하였다.
최근 대내외적인 각종 외생변수로 주택가격과 주택 수요에 영향을 미치는 요소들은 우리에게 시사하는 바가 크다. 경제 정책 불확실성과 주택가격 변동률 간 연계성에 관한 연구에서 주택 수요와 주거문화에 대한 패러다임 전환 등은 다각적으로 주택가격에 큰 영향을 주는 중요 변수라고 하였다(Lee et al., 2020). 주택이 필요한 사람에게 주거정책 혜택이 돌아갈 수 있도록 하는 효율적인 전달 시스템이 중요하다는 분석도 있다(Ahn & Jang, 2014). 경제성장 내에서 물가와 주택가격 상승은 자본주의하에서 용인되고 사회적 문제가 크게 대두되지 않을 것이나, 그렇지 않은 상황이 주택시장에서 반복되고 있기 때문이다.
현대사회는 소통과 전달체계가 발달하고, 이로 인한 투명성과 개방성이 점증한 사유로 일반 국민 의사가 주택가격 결정에 많은 영향을 미치는 환경으로 전환되었다. 사회전체적으로도 주택가격 안정과 사회 전반의 안정을 도모하고 삶의 질은 개선될 것을 기대하는 욕구도 증대하였다.
Lee & Park(2019)는 아파트와 전세가격지수를 이용하여 전세가격지수가 아파트 가격거품에 상관관계가 있고, 이자율이 더 상관관계가 크다고 분석하였다. 주택담보대출 금리상승은 다른 금융상품에 비해 주택구매에 대한 동인을 떨어뜨릴 것이므로 주택 수요는 감소하는 대신 임대차 수요는 늘어날 것이다. 이로 인해 서울 수도권은 조정기 이후 주택가격은 점차 상승압력을 받고, 지방의 주택가격은 안정적일 것이다.
전반적으로 임대차 대기수요가 증가하면서 전·월세 보증금과 임대료는 보합세를 유지하든지 상승할 확률은 높을 것이다.
급격한 주택가격이 상승한 상황에서의 규제시장은 어느정도 시간이 경과 되면 거래량과 주택가격 상승이 완만해질 것이다. 자금 유동성과 주택가격의 기대심리가 실질 주택가격에 미치는 영향에 관한 연구에서 주택가격과 유의미한 상관관계가 있다고 하였다(Choi, 2019; Jeon & Kwon, 2020).
주거정책 신뢰 회복과 시장안정을 위한 정책은 주택가격과 거래량으로 분석된다. 이를 토대로 주택시장 안정이 어느 정도인지 파악하는 것도 중요하다.
3. 연구의 차별성
주택가격과 주거정책에 영향을 주는 변수를 연구 분석하는 방법이 거시적인 분석이 대부분이었다. 그러나 다변화되고 복합적인 현대사회에서는 개별 변수와 외생변수가 주택가격과 주거 문제에 미치는 영향이 클 것이라는 데서 출발한다. 주거 안정 필요성에서 출발한 주택가격에 영향을 미치는 원인 변수에 대한 기존의 전통적인 연구와 분석은 주로 거시적인 요인에 의한 것이 일반적이었다.
팔레트 법칙(Pareto’s Law)이 롱테일 논리(Long Tail Theory)의 예외적인 상황을 파생시켰듯, 최근 대두되고 있는 다양한 개별 변수와 외생변수가 주택가격 예측과 불안정에 영향을 준다는 것에 주목하게 되었다.
이 들 변수를 분석하여 이를 바탕으로 불안정한 주거문제를 예측하고, 안정적으로 시대 흐름에 맞게 주택정책에 대한 방향과 대안을 도출하는 것이 본 논문이 지향하는 차별성이다.
III. 연구 방법
1. 조사대상
본 연구자는 주거복지에 관심을 두고 오랫동안 연구해 왔다. 특히 개별적이고 미시적인 변수들에 관심을 두게 되었다. 최근 코로나 상황에서 설문조사와 대면 자료수집에 제한적인 상황에서 2차 데이터를 활용하였다. 이를 위해 통계청, 금융감독원, 한국은행 『2020년 가계금융복지 조사표』 설문 결과 데이터로 종단적 계량 연구를 하기 위해 본 자료를 통계청에서 구독하였다. 전국 20,000가구를 대상으로 자산, 부채, 소득 등의 규모, 구성 및 분포와 재무 건전성을 파악하여 사회 및 금융 관련 정책과 연구에 활용할 수 있는 자료이다.
시민들이 주택가격에 대해 갖는 전망 수준을 파악하고, 그에 미치는 영향을 분석하기 위한 자료에서 ‘1년 후 현재 거주하고 있는 지역의 주택가격이 어떻게 변화할 것으로 생각하십니까?’에 대한 설문에서 ‘모르겠다’라고 응답한 사람을 제외한 14,286가구를 대상으로 하였다. 2020년 3월은 코로나19 (COVID19) 팬데믹 상황 초기로서 경제 전반의 상황은 미국의 대통령 선거 이후 중국과 패권주의 자국 우선주의에 의한 블록 간 경제 갈등과 대립이 심각한 상황에서 세계적인 불확실성을 키우고 있었다. 이와 함께 2021년도 하반기 이후 주택가격의 흐름과 전망에 대해서도 패널조사와 전문가 심층 면접을 통해 분석결과를 보완하였다.
2. 연구모형
본 연구에서는 종속변수인 범주가 다수 지향으로 구성되어 있다는 점에서 순위형 로지스틱(ordered logit) 회귀분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석은 종속변수가 이항 변수(Binary Variable)로 종속변수의 범주가 k개이면 회귀식은 k-1개가 된다. 따라서 본 연구의 분석모형인 순위형 로지스틱 회귀모형 혹은 다항 변수(Multinomial Variable)일 때 사용하는 통계분석 방법이다(Go, 2017).
개념은 이항 로지스틱 회귀분석과 유사하고, 독립변수는 연속형 변수로 그 값이 −∞~+∞ 범위에 위치한다.
연구 대상자의 일반적 특성을 살펴보기 위해 가구주 성별, 연령, 거주지역, 종사상 지위, 교육 수준, 혼인상태, 입주 형태, 주택 종류, 부채 보유 여부, 소득, 자산, 여유자금 운용계획에 대해 빈도분석 및 기술통계분석을 하였다. 다음으로 독립변수와 종속변수의 관계를 검증하기 위해 카이제곱 검정(chi-squared test)과 일원 배치 분산분석을 수행하였다. 마지막으로 거주 주택가격 전망에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 순위형 로짓(ordered logit) 회귀분석을 실시하였다.
이 연구의 연구모형은 <Figure 1>과 같다.
본 연구의 가설은 다음과 같다.
<가설 1> 거주 주택 보유 여부가 주택가격에 영향을 미칠 것이다
<가설 2> 거주지역에 따라 주택가격이 영향을 미칠 것이다
<가설 3> 성별, 연령, 직업, 학력, 소득에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다
<가설 4> 현 거주 형태에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
<가설 5> 거주 주택의 종류에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
<가설 6> 주택담보대출의 유무와 정도에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
<가설 7> 거주 주택 외 부동산 소유 여부에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
<가설 8> 소비지출의 정도에 따라 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
<가설 9> 소득이 늘거나 여유자금이 생길 시 자금 운영방안이 주택가격에 영향을 미칠 것이다.
3. 분석자료 및 변수 설명
1) 변수 설명
(1) 종속변수
이 연구의 종속변수는 ‘주택가격 전망’이다. 종속변수를 측정하기 위해 ‘1년 후 현재 거주하고 있는 지역의 주택가격이 어떻게 변화할 것으로 생각하십니까?’라는 문항을 사용하였다. 이 문항에 대해 ‘변화 없을 것이다’에 응답한 사람은 0으로, ‘하락할 것이다’에 응답한 경우는 1로, ‘상승할 것이다’에 응답한 사람은 2로 변환하여 분석에 투입하였다.
(2) 독립변수
가구주 성별은 ‘남자’, ‘여자’로 분석에 투입되었으며 기준집단은 ‘여자’이다. 연령은 주민등록 기준 생년월일의 출생연도를 기준으로 ‘30대 미만’, ‘30대’, ‘40대’, ‘50대’, ‘60대 이상’으로 분류하였고, 거주지역은 ‘수도권’, ‘비수도권’으로 분석 투입되었다.
종사상 지위는 ‘상용근로자’, ‘임시 일용근로자’, ‘자영업자’,‘무직 등’으로 분류하였고, 교육 수준은 ‘초등학교 졸업’, ‘중학교 졸업’ ,‘고등학교 졸업’, ‘대학 졸업 이상’으로 투입하였다.
가구주 혼인상태는 ‘미혼’, ‘배우자 있음’, ‘사별’, ‘이혼’으로 분류하였고, 입주 형태는 ‘자가’, ‘전세’, ‘월세’, ‘기타’로 분류하였다. 주택 종류는 ‘단독주택’ ,‘아파트’, ‘연립 및 다세대’, ‘기타’로 분류하였고, 부채 보유 여부는 ‘부채 보유’, ‘부채 미보유’로 분류하였다. 소득은 소득 1분위에서 5분위로 분류하였고, 자산은 자산 1분위, 자산 2분위, 자산 3분위, 자산 4분위, 자산 5분위로 분류하였다.
여유자금 운용계획은 ‘만약에 가구의 소득이 늘거나 여유자금이 생긴다면 주로 어떻게 운용하시겠습니까?’라는 문항을 사용하였고, ‘저축과 금융자산 투자’, ‘부동산 구입’, ‘부채 상환’, ‘내구재(자동차, 가구 등)구매’, ‘기타’로 분류하였다.
IV. 실증 분석
1. 기초 통계
1) 조사대상자의 일반적 특성 비교
가구주 성별은 남자가 77.4%, 여자는 22.6%로 남자가 더 많았으며, 연령은 60대가 전체의 43.1%로 가장 높은 비중을 차지하였다. 거주지역은 비수도권이 68.0%로, 수도권보다 비수도권에 거주하는 경우가 두 배 이상 많은 것으로 나타났다. 종사상 지위는 상용 근로자가 40.7%로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 임시 일용근로자는 11.3%로 가장 적은 비중을 차지하였다. 교육 수준은 대졸이 39.6%로 나타났으며, 그다음으로 고졸 33.2%로 나타났다. 혼인상태는 배우자가 있는 경우가 69.2%였으며, 사별은 12.8%, 이혼은 9.8%였다. 미혼인 경우는 8.2%로 가장 적은 비중을 차지하였다.
입주 형태는 자가 비율이 67.6%로 전체 응답자의 2/3 이상을 차지하였으며, 전세는 11.6%, 월세는 15.0%로 나타났다. 주택 형태는 아파트가 53.4%로 응답자의 절반 이상을 차지하였으며, 다음으로 큰 비중을 차지한 응답은 단독주택 33.6%로 나타났다. 부채를 보유한 가구는 62.9%, 보유하지 않은 가구는 37.1%로 나타났다. 조사대상자의 소득은 평균 5,923만 원, 자산은 45,524만 원이었다. 본 연구의 조사내용은 <Table 1>과 같다.
Table 1.
The Relationship between Housing Price Prospect and Independent Variables
2) 주택가격 전망과 독립변수의 관계 검증
독립변수에 따라 주택가격 전망에 차이가 있는지 확인하기 위하여 카이제곱 분석(χ2-test)과 일원 배치 분산분석을 하였다. 가구주 성별, 가구주 연령, 가구주 거주지역, 가구주 종사상 지위, 가구주 교육 수준, 가구주 혼인상태, 입주 형태, 주택 형태, 부채 보유 여부, 소득, 자산, 여유자금 운용에 따라 주택가격 전망에 차이가 있는 것으로 나타났다. 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 남성은 80.6%, 여성은 19.4%로 나타났으나, 변화가 없을 것이라고 응답하였으면 남성은 75.4%, 여성은 24.6%로 나타났다. 또한, 가구주 연령의 경우 연령대가 낮아질수록 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 사람의 비중이 높은 것이 확인되었다.
거주지역의 경우 하락할 것이라고 예상한 사람은 수도권 거주자가 18.7%, 비수도권 거주자가 81.3%로 나타났으나, 상승할 것이라고 예상한 응답자는 수도권 거주자가 47.4%, 수도권 거주자가 52.6%로 나타나 수도권 거주자가 주택가격 하락보다는 상승 전망 비율이 높은 것으로 나타났다. 가구주 종사상 지위는 하락을 예상한 응답자 중 상용근로자의 비중은 37.7%, 자영업자는 25.5%, 무직 등은 24.1%, 임시 일용근로자는 12.8%로 나타났으나, 주택가격이 상승할 것이라고 예상한 응답자는 상용근로자가 51.8%, 자영자는 22.3%, 무직 등은 17.0%, 임시 일용근로자는 8.9%로 나타나 비교적 안정적인 고용상태를 보이는 직업군이 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 비율이 더 높았다.
가구주 교육 수준의 경우 주택가격이 하락하리라 전망한 응답자 중 대졸 이상은 37.3%, 고졸은 35.9%로 나타났고, 상승 전망한 경우는 각 51.4%, 30.8%로 나타났다. 가구주 혼인상태를 살펴보면 주택가격 하락을 전망한 사람은 배우자가 있는 경우가 71.3%, 사별 12.2%, 이혼 10.0%, 미혼 6.5% 순으로 나타났으나, 변화 없을 것이라고 응답한 사람은 배우자가 있는 경우 66.0%, 사별 15.0%, 이혼 10.5%, 미혼 8.5%였으며, 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 사람은 배우자가 있는 경우가 74.4%, 미혼 8.9%, 사별 8.6%, 이혼 8.1%로 나타났다.
입주 형태의 경우 주택가격이 하락할 것이라 응답한 사람은 자가 비율이 71.8%로 가장 높았으며, 이 비중은 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 비율이 64.0%까지 하락하였다.
주택 형태의 경우 아파트에 거주하는 사람들이 주택가격이 하락한다고 예상한 응답자 중 59.1%, 변화가 없을 것이라고 응답한 경우는 49.1%, 상승할 것이라고 응답한 경우는 58.5%로 나타났다. 또한, 부채 보유 여부를 살펴보면 주택가격이 상승할 것이라 응답한 사람 중 부채를 보유한 경우가 71.3%로 다른 집단에 비해 높은 비중을 차지하고 있었다.
소득과 자산의 경우 소득과 자산 분위가 높을수록 주택가격이 상승할 것이라고 응답한 비중이 높았다. 여유자금 운용계획의 경우 주택가격이 하락을 전망한 응답자 중 저축과 금융자산에 투자하겠다고 응답한 사람이 49.6%로 가장 높았으며, 다음으로는 부채를 상환하겠다고 응답한 경우가 23.9%, 부동산 구매에 사용하겠다고 응답한 사람이 20.6%를 차지하였다.
한편 주택가격 상승을 전망한 응답자 중 39.6%가 저축과 금융자산에 투자하겠다고 응답한 사람들이었으며, 다음이 부동산을 사겠다고 응답한 경우(31.6%), 부채를 상환하겠다고 하는 경우가 24.2%로 나타났다. 자세한 분석결과는 <Table 2>에 제시하였다.
Table 2.
The Relationship between Housing Price Prospect and Independent Variables
3. 주택가격 전망 영향분석
주택가격 전망에 영향을 미치는 가구주 성별, 연령, 거주지역, 종사상 지위, 교육 수준, 혼인상태, 입주 형태, 주택 형태, 부채 보유 여부, 소득, 자산이 주택가격 전망에 영향을 미치는지 확인하기 위해 주택가격 변화가 없을 것이라고 응답한 집단을 준거집단으로 하여 순위형 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.
통계분석 결과 분석모형의 값은 21211.113, χ2=1658.184(p< .001)로 나타나, 모형의 적합도는 유의한 것으로 확인되었다. 주택가격이 변화가 없으리라 전망한 집단과 주택가격이 하락하리라 전망한 집단을 비교한 결과 연령, 거주지역, 종사상 지위, 입주 형태, 주택 형태, 가구 자산, 여유자금 운용 방법이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연령이 30대인 경우보다 40대인 경우, 거주지역이 수도권인 경우보다 비수도권인 경우, 학력이 초졸인 경우보다 대졸이면 주택가격이 하락할 것으로 전망하였다. 또한, 입주 형태가 자가인 경우보다 전세인 경우, 주택 형태의 경우 단독주택보다 아파트에 거주할 때 주택가격이 하락하리라 전망하였다. 가구 자산의 경우 1분위보다 3분위인 경우 주택가격이 하락할 것이라고 보았다. 여유자금이 있으면 운용방식은 부동산 구매 경우보다 부채를 상환한다고 응답하였으며 주택가격이 하락하리라 전망하였다.
주택가격이 변화가 없으리라 전망한 집단과 주택가격 상승을 전망한 집단 비교 결과, 연령, 거주지역, 종사상 지위, 교육 수준은, 입주 형태, 주택 형태, 부채 보유 여부, 가구 자산, 여유자금 운용이 유의한 영향을 미치는 변수로 나타났다. 연령을 살펴보면 40대인 경우보다 30대가 주택가격이 상승하리라 전망하였으나, 50대 이상인 경우보다 40대가 주택가격 상승을 전망하는 집단에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 거주지역은 비수도권인 경우보다 수도권이면 주택가격이 상승할 것으로 전망하였다.
종사상 지위는 상용근로자보다 자영업자, 기타 집단이면 주택가격이 상승한다고 전망하기보다는 변화가 없으리라 전망하였으며, 교육 수준은 대졸 이상보다 초졸 이상, 고졸 이상이면 주택가격 상승을 전망한 집단보다 변화가 없으리라고 전망한 집단에 속할 가능성이 컸다. 입주 형태의 경우 자가보다 전세, 월세, 기타에 속한 사람들이 주택가격 변화가 없으리라 전망하기보다는 상승을 전망하였으며, 주택 형태의 경우 아파트보다 단독주택에 거주하는 경우, 연립 및 다세대보다 아파트에 거주할 때 주택가격이 변화가 없다고 전망하는 집단에 속할 가능성보다 주택가격 상승을 전망한 집단에 속할 가능성이 더 큰 것으로 나타났다. 가구 자산의 경우 자산 분위가 높아질수록 주택가격 상승을 전망한 집단에 속할 가능성이 커졌으며, 여유자금 운용 방법의 경우 부동산을 사겠다고 응답한 경우가 다른 경우들보다 주택가격 상승을 전망하는 집단에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다.
V. 결 론
1. 분석 결과의 요약
이 연구는 순위형 로지스틱 회귀분석을 통해 주택가격 전망에 영향을 미치는 요인을 분석하였다.
이 연구는 범주화된 개별 변수가 주택가격 전망에 영향을 미치는 정도를 확인하고자 하였다. 분석 결과를 바탕으로 실제로 어떤 사람들이 주택가격이 하락할 것인지, 상승하리라 전망하였는지 확인할 수 있었다. 2020년부터 2021년까지는 부동산 가격이 매우 크게 변화(상승)하였으며, 상승 직전에 조사한 자료를 바탕으로 분석을 시행하였다. 주택가격이 하락한다고 하면 합리적인 사람은 주택 구매를 꺼릴 것(떨어질 것인데 매수 유보)이다. 하지만 이와 같은 상승장에서 주택가격 하락을 예측했다면 주택가격이 오르는 동안 매수를 하지 못하였을 수 있다. 또한, 임대차보호법이 시행되면서 전셋값이 크게 올라가고 수도권과 비수도권의 주택가격 격차가 심해지고, 결국, 주거안정이 악화하는 결과를 낳게 되었다. 미래의 주거환경 변화에 대비해 선제적으로 예측 가능한 주택정책이 중요하다.
연구의 한계로 시계열적 분석을 하지 못한 점과 2차 자료이다 보니 주택가격 전망에 영향을 미치는 요인(예를들면 time preference. 시각 선호도)을 고려하지 못한 점이다.
범주화된 개별 변수 외에도 다양한 외생변수가 반영되지 못하고 있다고 사료 되며, 이에 따라 설명변수인 독립변수들이 주택가격에 영향을 줄 것이라는 가설의 상관관계가 약하다.
앞으로도 다양한 미시적 변수에 관한 연구 필요성도 감히 제언하는 바이다. 이는 주택가격과 주거 안정에 직접영향을 주기 때문이다. 본 연구의 가치와 함의는 주택가격과 주거 불안정에 미치는 원인을 거시적이고 일반적인 이론에서 벗어난 개별적이고 미시적인 분석을 통한 연구모델이라는데 있다. 개별적인 접근을 넘어 일관되고 미래예측 가능한 주택가격과 주거 안정을 도출하자는데 그 의미가 있다. 우리나라도 주거환경의 변화, 수요자 요구수준, 인구 변화, 계층별로 적절한 주거 안정 정책을 수립할 필요성이 있다. 기본적으로 양질의 임대주택 공급을 확대하고 부동산투자에 과도하게 쏠려 있는 환경을 적절히 관리해야 할 것이다. 이에 더해 사회 융합적(social mix)인 주거 선진국 수준의 주거인식 개선이 필요하다. 앞으로 사회주택과 임대주택에 거주해도 일반주택에 사는 것보다 편익이 못지않다는 정도의 인식개선도 중요하다 할 것이다.
