거시경제변수와 주택보유기간 결정요인에 관한 연구^*

가구의 생애주기에서 주택을 매매한다는 것은 중요한 사건(event)이다.

그러나 한 가구가 주택을 매수하여 매도하기까지의 평균보유기간(mean survival time)은 얼마나 되고, 매도 확률에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인가에 관한 연구는 많지 않다.

강희만·김정렬(2013)은 아파트를 매도하는 데 영향을 미치는 변수는 무엇인지를 실증적으로 분석하고자 하였다. 아파트 소유자의 점유형태별 소유기간을 각각 따로 추정한 후, 아파트의 소비재특성과 투자재 특성을 모두 설명하고자 하였다. 이에 동 연구에서는 주택투기지역으로 지정된 성남시 분당구 야탑동 장미마을 현대아파트 690가구의 부동산 등기부등본과 폐쇄등기부 등본을 열람하여 자가 점유자와 비자가점유자로 구분한 후 매입시점과 매각시점을 조사하여 소유기간을 파악하여 소유자의 개별특성에 대한 자료를 수집하였다. 분석 결과, 아파트는 주거목적과 자본이득을 위해 재산증식의 목적으로 소유되고 있고 아파트 가격이 상승하면 소유자의 매각위험률이 감소함을 시사하고 있다. 또한 다주택자들의 주택이 시장에 공급될 수 있도록 세제를 재조정할 필요가 있으며, 주택정책을 신축적으로 운영해야 할 것을 주장하였다.

강성훈(2017)은 1가구 1주택 양도소득세 비과세 제도에 거주요건이 없다는 점을 들어 그들이 양도차익을 두고 필요 이상의 주택거래를 할 수 있음을 지적하였다. 양도소득세 비과세 제도가 도입취지에 맞게 운영되고 있는지를 분석하기 위해 재정패널 자료를 사용하여 주택가격 상승률 및 주택 취득가격과 주택보유기간 간의 관계를 추정하고자 하였다. 연구 결과, 높은 주택가격 상승률이 짧은 주택 보유기간과 통계적으로 유의한 관련이 있음을 보여주었으며, 양도소득세의 비과세 제도가 본래의 취지와 다르게 양도차익을 노린 투기적 주택거래를 가져올 수 있는 요인을 가지고 있음을 보여주었다. 또한 동 제도가 정책의도에 맞게 운영되기 위해 거주요건을 만족하는 1세대 다주택자의 거주주택에 대해 양도소득세가 비과세되도록 하는 방안을 고려해야 한다고 주장하였다.

김태경(2010)은 주택소유기간에 영향을 미치는 요인들이 대부분 정부정책과 개연성이 있다고 보았다. 이러한 개연성을 분석의 대상으로 하여 주택의 소유기간에 영향을 미치는 정책관련 변수들에 대한 다양한 가설들을 검증하고자 하였다. 해당 연구는 Cox의 비례위험모형을 사용하여 성남과 안양에 지리적 제한을 두고 실증분석하였다. 소유자의 입지에 따른 변화는 성남, 안양의 구시가지에 주택 소유자가 거주하는 경우, 주택 소유 회전율이 낮은 것으로 나타났다. 이는 대상지역의 경우, 소유자와 거주자가 동일한 경우가 상대적으로 많고, 대상지역의 주변에 거주할 경우, 그 지역에 대한 선호도가 큰 것으로 나타났다. 또한 거주지역에서 주택을 구입할 경우, 분양권의 확대, 이자 및 세금에 대한 우대를 통한 주택시장의 안정을 제시하였다.

황지영(2008)은 오피스 투자에 영향을 미치는 요인을 파악하고 오피스 시장을 분석하기 위해 오피스 보유기간에 영향을 주는 여러 요인에 대해 실증분석 하고자 하였다. 지역적으로 서울·기타지역에 비해 도심권역에 위치해 있는 경우, 연면적이 넓은 경우 보유기간이 긴 것으로 나타났다. 또한 종합지수가 상승하는 경우에 보유기간이 늘어나는 것으로 나타났는데, 이는 오피스 시장이 주식시장과 어느 정도의 대체관계에 있다는 것으로 파악되며 종합지수상승으로 오피스 매매시장은 다소 침체될 수 있으나 임대시장을 활성화하는 결과를 제시하였다.

Collett et al.(2003)는 주식 보유기간의 회전율 개념을 사용하여 상업용 부동산의 보유기간을 추정하였다. 부동산의 보유기간은 부동산 총 물건수를 해당 년도에 거래된 부동산 물건수로 나눈 것으로 정의하였다. 즉 동일한 속도로 거래가 지속될 때, 시장의 부동산이 모두 한 차례 거래되는 데까지 걸리는 시간으로 보유기간을 측정한 것이다. 동 연구에서 비례위험함수 모델을 사용하였으며, 거래비용이 증가할수록 기간이 길어지는 것을 보여주었다. 반면에 높은 수익률 이거나 변동성이 증가될수록 기간이 짧아진다고 나타났다. 시장의 정보를 반영하는 변수를 이용, 포트폴리오 개념을 도입 등은 연구의 차별성으로 둘 수 있다. Archer et al.(2010)은 주택보유기간을 추정하였다. 동 연구는 상업용 부동산과의 연구 방법론상 차이는 존재하지 않았으나, 주택의 소유자의 실제 거주여부 및 지역사회의 특성 등을 고려했다는 점이 상업용 부동산에 관한 연구와의 차별성으로 보인다.

본 연구는 선행연구와 비교했을 때 다음과 같은 차별성을 갖는다. 첫째, 설명변수를 가구·가구주특성과 거시경제로 구분하여 주택 보유기간에 영향을 미치는 다양한 사회 경제적 요인을 반영하였다. 둘째, 본 연구에 투입 된 설명변수 중 시간의 흐름에 영향을 받는 거시경제변수를 고려하여 모수적 방법인 와이블 분포 회귀모형을 사용하였다. 셋째, 기존 연구는 공간적 범위가 특정지역으로 한정되어 있으나, 본 연구는 한국조세재정연구원에서 매년 발표하는 재정패널데이터를 이용하여 공간적 범위에 제한을 두지 않았다.

본 연구와 선행연구와의 차별성 비교는 <표 1>과 같다.

본 연구는 주택보유기간 결정요인을 연구하고자 생존분석(survival analysis)을 실시하였다. 생존분석은 사건이 일어나거나 일어나지 않는 결과와 그러한 사건이 일어날 시점을 예측하고 설명하는 통계기법으로 지속기간 분석(duration analysis)으로 불리기도 한다. 생존분석이 다른 분석방법과 다른 점은 연구 도중 여러 가지 이유로 개체의 탈락이 발생하여 절단(censored)이 일어난다는 것이다. 즉, 본 연구의 주택보유기간관찰 도중 누락되었거나 연구 종료 시점까지 주택매도가 나타나지 않은 연구대상을 절단된 자료라고 하는데, 생존분석에서는 이러한 절단된 자료를 최대한 활용하여 분석하는 이점이 있다.

구체적으로 본 연구의 생존기간 분석에 사용할 종속변수 즉, 주택보유기간에 대한 자료는 <그림 1>과 같이 네 가지로 분류할 수 있다. 먼저 A와 B 유형은 각각 조사 시작시점 혹은 조사 중간시점부터 종료시점까지 보유하고 있는 경우로 우측 잘림(right censored)의 보유기간을 가지고 있는 자료이다. 또한 C와 D 유형은 조사 시작시점 혹은 조사 중간시점에서 보유를 시작하여 조사 중간시점에 주택매도를 의미한다.

그림 1. 생존분석 자료의 특성

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생존분석모형은 비 모수적 방법과 모수적 방법으로 구분할 수 있다. 그중, 모수적 방법은 모수를 추정하면 생존함수를 어느 시점에서나 추정할 수 있기 때문에 주가, 지가 등의 시간에 따라 변화하는 변수들의 영향력을 파악할 수 있는 강점이 있다.

본 연구의 주택보유기간에 대한 추정은 가구, 가구주 특성변수뿐만 아니라 시간에 따라 변화하는 거시경제변수를 투입하였기 때문에 모수적 방법 중 한 가지인 와이블 회귀모형을 사용하였다. 동일한 환경조건에 적용되는 동일한 요소일지라도, 문제발생시간이 각 요소마다 상이할 경우에 예측이 어렵다. 문제발생 시간에 따른 변동 상태는 무한히 많을 것이나 가장 간단한 상태로 시간과 더불어 단조롭게 증가하거나 감소할 것을 생각할 수 있는데, 이 경우 시간에 따라 일정하지 않고 변하는 다양한 경우를 고려하기 위해 와이블 분포모형을 적용하는 것이 가장 바람직하다. 와이블 회귀모형의 i번째 개체의 사망시간을 t_i로 표시하기로 하고 와이블 분포함수에 대한 가속화 고장모형은 다음과 같다.

여기에서 σ는 척도모수이며, ε은 모수 1을 가지는 지수분포를 따른다. 또한 분포함수에 대한 비례위험모형 또는 위험함수 h(t)는 다음과 같다.

위 식에서 γ와 λ는 형상모수와 척도모수를 나타내고, x₁,…,x_p는 공변량을 각각 나타낸다. 만약 Y=lnt이라 할 때, Y는 극단값 분포(extreme-value distribution)를 따른다. 이에 따라 본 연구에서는 보유기간을 종속변수로 선정하고, 가구·가구주의 특성변수와 거시경제변수를 독립변수로 이용하는 다음 함수를 가정한다.

여기서 z_it는 가구·가구주 i의 고정적 특성변수, x_t는 거시경제변수를 의미한다.

주택보유기간의 결정요인에 관한 연구를 위해 생존분석에 사용된 가구 수는 1,999가구이며, 관찰기간은 2007년부터 2016년까지이다. 본 연구의 실제 분석에 사용된 가구는 구간 절단이거나, 2016년 12월을 기준으로 우측절단되었다. 그러나 가구의 매도시점을 명확히 알 수 있기 때문에 좌측절단 자료는 포함되지 않았다. 이러한 자료의 특성으로 인해 각 연도별로 분류하여 기초통계 결과를 나타냈다.

먼저 주택보유기간을 살펴보면, 분석기간 동안 2주택자들의 평균 보유기간은 2007년도 7.84, 2016년 10.53으로 1주택자의 평균 보유기간에 비해 0.77, 0.22 정도 짧게 보유하는 것으로 나타났다. 이는 2주택자들의 주택 단기보유를 뜻하며, 1주택자들 보다 상대적으로 주거목적의 보유보다 자본이득을 위한 보유임을 추정할 수 있다. 또한 2주택자들의 평균 자산대비 부채율은 2007년 26.33%, 2016년 13.4%로 1주택자들의 평균 자산대비 부채율에 비해 3.1%, 2.4% 정도 높은 것으로 나타났다. 이는 주택 매입 시 대출받은 매수자임을 추정할 수 있다. 가구 주 연령을 살펴보면 2주택자는 2007년 평균 가구주 연령은 47.8세, 2016년 평균 가구주 연령은 51.11세로 나타났다. 이는 1주택자에 비해 2007년은 0.71세, 2016년은 0.24세 높은 것으로 나타났다.

이는 보유한 거주주택 외 주택을 보유하기까지의 시간이 반영된 것으로 추정할 수 있으며, 통계청이 발표한 2018년 가계금융·복지조사에서 거주주택 이외 부동산 마련항목에서 60세 이상에서 가장 높은 비중을 차지한 조사내용과 부합한다.¹⁴⁾

각 연도별 거주 주택 외 보유주택 유무에 따른 두 집단별 분석에 사용된 독립변수들의 기초통계량은 <표 4>, <표 5>와 같다.

<표 6>은 본 논문에 투입된 종속변수인 주택보유기간과 독립변수 간의 상관관계를 나타낸다. 상관관계분석은 연속적 속성을 갖는 두 변수 간 상호 연관성에 대한 기술통계 정보를 제공한다. 뿐만 아니라 두 변수 간의 상호 연관성에 대한 통계적 유의성을 검증해 주는 통계분석 기법이다. 종속변수인 주택보유기간은 독립변수인 가구주연령, 가구 연소득, 총자산, 자산대비 부채율, 주택 평당 가격 및 거시경제변수인 소비자물가지수, 주택 준공실적, 주택담보대출금리, 주택매매 가격지수까지 상관관계가 높지 않은 것으로 나타났다.

본 논문에서는 상관관계 결과를 바탕으로 주택보유기간변수와 독립변수 및 거시경제변수들을 이용하여 실증분석할 것이다.

본 연구는 거주주택 외 주택보유 유무에 따른 주택보유기간 결정요인을 분석하는 데 그 목적이 있으므로, 주택보유기간을 종속변수로 활용한 두 그룹의 분석결과에 주목하고자 한다. 분석에 사용된 와이블 회귀모형 생존분석은 시간에 따라 변화하는 거시경제변수의 영향력을 파악할 수 있는 장점이 있다.

<표 7>은 와이블 회귀모형 분석결과 주택보유기간에 유의미한 변수는 거주주택 외 주택소유더미, 총자산, 자산대비 부채율, 가구주연령, 소비자물가지수, 주택 준공실적, 주택담보대출금리, 주택매매가격지수이다.

그중 가장 주목할 만한 결과는 2주택자가 1주택자보다 주택매각위험도가 1.589배 더 높게 나타난다는 점이다. 즉, 자가 거주 2주택자가 자가 거주 1주택자보다 매각위험률이 58.9% 더 높다는 것을 나타낸다. 이는 금리, 가격지수 등 다른 조건이 동일한 경우라도 여전히 2주택자가 1주택자보다 보유기간이 짧다는 의미로 2주택자가 1주택자보다 주택을 단기적으로 보유하였고, 주거목적보다는 투자목적이 있음을 추정할 수 있다.

총 자산은 자가 거주 1주택자에게는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나지만, 2주택자에게는 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 1주택자 는 총자산이 한 단위 상승하면 주택매각위험률은 0.001배(0.1%) 감소한다. 총자산이 상승한다는 것은 가계의 자산 중 가장 많은 비중을 차지하는 실물자산의 상승을 뜻한다.¹⁵⁾ 특히 거주주택의 가격상승을 뜻하는데,¹⁶⁾ 거주주택의 가격 상승을 통해 거주주택 매각위험률이 감소함을 추정할 수 있다.¹⁷⁾ 전체 주택보유자에 대한 추정결과에서 자산대비 부채율이 한 단위 상승함에 따라 주택매각위험률이 1.001배(0.1%) 증가한다. 자산대비 부채율은 1주택자에게는 영향을 미치지 못했으나, 2주택자에게는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 자산대비 부채율 변화에 따른 주택 매각위험률은 1.007배로 자산대비 부채율이 한 단위 증가하면 거주주택 외 주택보유자들의 주택매각위험률은 0.7% 증가하는 것을 뜻한다. 이는 2주택자가 가계부채가 상승할 경우, 주택을 매도함을 추정할 수 있다.

2주택자와 1주택자 모두 가구주 연령이 한 단위 증가함에 따라 주택매각위험률은 0.982배로 1.8% 감소한다.¹⁸⁾ 자가 거주 2주택자만을 보면 가구주연령에 따라 주택매각위험률이 0.97배로 0.3% 감소하고, 1주택자만을 보면 가구주연령에 따라 주택매각위험률이 0.98배로 0.2% 감소한다. 이는 1주택자와 2주택자 모두 가구주의 연령이 높을수록 주거이동에 따른 묵시적, 명시적 비용 등의 거래비용이 더 크기 때문에 주택보유기간이 길어진다는 의미로 추정 가능하다.

본 연구에 투입된 거시경제변수는 1주택자와 2주택자 모두 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 거시경제 전반적인 상황이 주택보유기간과 밀접한 관련이 있음을 보여준다. 특히 소비자물가지수와 주택준공실적, 주택담보대출금리는 한 단위 상승함에 따라 주택매각위험률이 증가하고 그에 따라 주택보유기간이 감소함을 보여준다. 이에 반해 주택매매가격지수는 한 단위 상승할 때 주택매각위험률이 감소하며, 이는 주택보유기간이 증가함을 의미한다.

<표 9>를 살펴보면 소비자물가지수에 따라 주택매각위험률이 1.553(55.3%)배 증가하고, 주택건설 준공실적에 따라 주택매각위험률이 1.006배(0.6%) 증가한다. 1주택자 만을 보면 소비자물가지수에 따라 주택매각위험률이 1.827배(82.7%) 증가하고, 주택건설 준공실적에 따라 주택매각위험률이 1.006배(0.6%) 증가한다. 또한, 주택담보금리가 상승함에 따라 2주택자는 주택매각위험률이 2.232배(123.2%) 증가하고, 1주택자는 주택매각위험률이 2.927배(192.7%) 증가한다. 1주택자와 2주택자 모두에게 투입된 거시경제변수들 중 주택담보금리가 특히 주택매각위험률의 높은 상승폭을 확인할 수 있다. 이는 주택매수 시에 매수자가 주택담보대출을 받아 주택자금을 조달받았으며, 금리가 상승할 경우 금융이자에 대한 부담 증가로 매각위험률이 높아지고, 주택보유기간이 줄어든다는 의미로 추정할 수 있다. 거주주택 외 주택보유자이든 거주주택 외 주택비보유자이든 금리에 따라 주택보유기간이 탄력적으로 반응함을 설명할 수 있다. 반면에 주택매매가격지수는 한 단위 증가할 때, 1주택자의 주택매각위험률은 0.367배로 36.7% 감소하고, 2주택자의 주택매각위험률이 0.349배로 34.9% 감소한다. 이는 주택보유자가 주택가격 상승에 대한 기대가 있기 때문에 주택수요가 증가할 때, 가격상승의 기대를 가진 주택보유자들은 매각보류, 매물회수로 대응해 공급 감소를 초래한다. 이로 인해 단기적으로 수급불균형 현상을 일으킬 수 있으며, 초과수요로 가격은 더욱 급격하게 오르게 된다. 반대로, 주택가격 하락에 대한 기대로 주택수요가 감소할 경우 가격하락의 기대를 가진 주택 보유자들은 매물증가로 대응하여 공급증가를 가져오고, 이는 다시 가격을 더욱 떨어뜨리는 상황을 초래할 수 있다. 모형의 분석결과는 이러한 현상을 설명할 수 있다.