부동산 소유 및 가격 변화가 주관적 사회경제적 지위에 미치는 영향^*

먼저 주택 보유 및 가격에 따른 미래 사회경제적 지위의 개선 가능성에 대한 평가를 각각 (식 1)과 (식 2)로 분석하였다.

i = 1, 2, ..., N; t=2005, 2006, .... , 2019

(식 1) 및 (식 2)에서 FutureClass_it는 개인 i가 t기에 본인의 미래 사회경제적 지위의 개선 가능성을 평가하고 이를 수치화한 것이다. (식 1)에서 주요 설명변수인 House_it는 개인 i가 t기에 주택을 소유하고 있으면 1을 부여하고, 주택을 소유하고 있지 않으면 0을 부여한 더미변수(dummy variable)다. (식 2)는 (식 1)의 House_it를 주택가격을 의미하는 Price_it로 교체한 모형이다. X_it에는 주택 소유 여부 및 주택 가격을 제외하고 미래의 사회경제적 지위에 대한 평가에 영향을 줄 수 있는 다른 통제변수의 벡터(vector)다. α와 β는 각각 추정계수 및 추정계수의 벡터를 의미하며, 본 연구의 목적은 α를 추정하는 것이다. 만약 α>0이면, 무주택자가 주택들 소유하게 될 때 또는 주택 가격이 인상될 때 본인의 미래 사회경제적 지위가 개선될 것이라고 평가하다는 의미가 된다. 물론, (식 1)과 (식 2)는 설명변수가 다르기 때문에 α와 β가 다르게 산출되지만, 표기의 편의성을 위해 동일하게 표기하였다.

중요한 것은 어떤 사건이 종속변수에 미치는 전후의 영향을 명확히 분석하기 위해 패널자료를 활용하는 것이 필수이며, 특히 확률효과모형(random effect model)보다 고정효과모형(fixed effect model)이 적합하다(Cameron and Trivedi, 2005). 예를 들어, (식 1)을 확률효과모형으로 분석할 경우, α는 무주택자와 유주택자 간 미래의 사회경제적 지위 평가에 차이가 있는지에 대한 정보를 제공한다. 반면, 고정효과모형에서 α는 무주택자가 주택을 구입한 이후 또는 유주택자가 주택을 팔아 무주택자가 된 이후 미래의 사회경제적 지위를 어떻게 평가하게 되는지를 의미하게 된다.

계량경제학적인 의미 이외에도 통계학적으로 (식 1)~(식 2)를 확률효과모형과 고정효과모형 중 어떤 모형이 적합한지를 Hausman 테스트로 검증 가능하다(Hausman, 1978). 예를 들어, 오차항(error term) u_it는 (식 3)처럼 고정효과와 전통적인 오차항 e_it로 구성될 수 있다.

고정효과에는 시간이 지남에 따라 변화하지 않는 개인별 고정효과 I_i와 모든 개인에게 동시에 영향을 미치는 시간별 고정효과 T_t로 구분될 수 있다. 만약 이러한 고정효과가 존재하는 동시에 설명변수들과 상관관계를 보인다면 고정효과모형이 바람직하다(Green, 2003). 예를 들어, 개인의 내재적인 성향은 연구자에 의해 관측되지 않는데, 만약 평소 부정적인 성향을 보유한 개인은 미래를 부정적으로 판단하여 주택을 구입하지 않는 동시에 미래의 사회경제적 지위도 부정적으로 평가할 가능성이 높다. 이때 α에는 주택 소유가 미래 사회경제적 지위의 평가에 미치는 영향뿐 아니라, 개인의 내재적인 성향으로 인한 결과까지 포함되어 편의된 추정계수(biased estimator)가 산출된다. 또한, 특정 해에 경제적 충격이 발생하여 주택 가격이 하락하고 동시에 국민들이 미래 사회경제적 지위에 부정적으로 평가하게 될 경우에도 α의 추정에 편의가 발생한다. 이때 고정효과모형은 개인별 고정효과를 제거하게 되며, T_t 변수는 직접 통제하는 방법으로 문제를 해결하게 되는데, 이러한 모형을 이원고정효과모형(two-way fixed effect model)이라고 한다.

(식 1)~(식 2)를 분석한 후 종속변수를 미래가 아닌 현재의 사회경제적지위에 대한 평가를 의미하는 변수(CurrentClass_it)로 교체하여 (식 4)~(식 5)를 재분석하였다.

i = 1, 2, ..., N; t=2005, 2006, ...., 2019

참고로, Hausman 테스트 결과, 모든 모형에서 고정효과모형이 적합한 것으로 판별되었다. 다만, 고정효과모형은 위에서 설명하였듯이 시간이 변함에 따라 값이 변하지 않는 변수(예, 성별)의 추정계수는 산출되지 않으며, 또한 변동성이 약한 변수(예, 학력)는 확률효과모형이 적합하기 때문에 Hauman 테스트 결과와 무관하게 확률효과모형으로도 분석하고 결과를 제시하였다.

마지막으로 아래서 설명하겠지만 (식 1)~(식 2)의 종속변수와 (식 4)~(식 5)의 종속변수 모두 리커트 척도(Likert scale)이기 때문에 순위로짓모형(ordered logit model)이 적합하다(Wooldridge, 2010). 결과적으로 본 연구의 실증분석에 순위로짓고정효과모형을 주요 모형으로 활용하고, 이에 더하여 순위로짓확률효과모형으로 추가 분석하였다. 또한, 실증분석 모형의 근간이 순위로짓모형임을 고려하여 해석의 편의를 위해 추정계수를 오즈비(Odds Ratio)로 변환한 값도 분석결과에 포함하였다. 예를 들어, 추정계수 α는 (식 6)을 활용해 오즈비로 변환된다.¹⁾

주택 소유 여부 및 주택 가격의 변화가 현재의 사회경제적 지위 그리고 미래 사회경제적 지위 개선 가능성에 미치는 영향을 분석하기 위해 한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study)를 활용하였다. 국내에 다양한 패널조사가 구축되어 있지만, 한국노동패널조사만 사회경제적 지위에 대해 설문하고 있다. 또한, 한국노동패널자료는 국내 패널자료 중 가장 장기의 자료를 구축하고 있다는 장점이 있다.

한국노동패널자료는 2021년 현재 22차까지의 자료가 공개되어 있으며, 본 연구에는 8차(2005년)~22차(2019년) 자료를 활용하였다. 이는 사회경제적 지위에 대한 설문이 8차부터 시작되었기 때문이다.²⁾

먼저, (식 1)~(식 2)의 종속변수인 FutureClass_it는 한국노동패널의 다음과 같은 질문에 “(4) 전혀 그렇지 않다”라고 응답하면 1을 부여하고, “(3) 별로 그렇지 않다”면 2를, “(2) 대체로 그렇다”면 3을, “(1) 매우 그렇다”면 4를 부여하는 방법으로 계량화한 리커트 척도를 활용하였다. 만약 “(5) 잘 모르겠다”처럼 종속변수에 대한 정보를 제공하지 않은 개인은 분석 대상에서 제외하였다(<표 1>).³⁾

이후 (식 4)~(식 5)의 종속변수인 CurrentClass_it는 한국노동패널의 <표 2>와 같은 설문에 대해 <표 1>과 유사한 방법으로 계량화하였다. 참고로, 현재 사회경제적 지위에 대한 설문에 응답을 하지 않는 샘플은 없었다.

주택 관련 변수를 제외하고 종속변수에 영향을 줄 수 있는 통제변수 X_it 에는 연령, 학력수준, 혼인상태, 근로형태, 건강상태, 가구의 금융자산과 소득, 연도 변수, 그리고 성별이 포함된다.

종속변수는 주택 소유 여부와 주택의 가격인데, 주택에는 거주하는 주택 외에도 소유하고 있는 모든 주택을 반영하였다. 예를 들어, 주택을 소유하고 있으나 임차인일 경우 주택을 소유한 것으로 간주된다. 또한, 주택이 2채 이상일 경우, 주택들의 가격을 합하는 방식으로 종속변수를 산출하였다.

금융소득에는 예적금, 주식, 보험과 더불어 전월세의 보증금까지 포함하였다. 또한, 가계가 상가, 토지 등을 보유할 수 있는데, 이러한 부동산의 시세를 매년 파악하기 어렵기 때문에 분석에 반영하지 않았다. 실제로 주택 이외의 부동산들에 대한 가치를 묻는 설문조사에 무응답 사례가 과도하게 많아 실증분석에 반영하기 어렵다. 대신 가구소득에 근로소득뿐 아니라, 상가 및 토지 등으로부터 발생하는 월세가 포함되기 때문에 이러한 자산의 가치가 가구소득에 반영된다.

분석에 활용된 모든 설명변수들 간 다중공선성(multi-colinearity)을 검증한 결과, VIF(variance inflation factor) 값이 2.33이었다. 참고로, VIF 값이 10을 상회하면 다중공선성 문제가 발생한다(Kumar, 1975).

<표 3>은 본연구에 활용된 모든 변수들의 이름과 정보를 보여준다. 참고로, 소득은 가구의 총 연간소득을 개인소득으로 변환하는 균등화소득 방식을 준용하였다. (식 7)은 가구소득을 개인소득으로 변환하는 수식을 보여주는데, 본인의 사회경제적 지위를 평가하는 과정에서 본인의 소득이 아닌 가구소득을 고려하기 때문이다. 이때 가구소득이 동일하더라도 가족의 수가 작을수록 개인별 소득은 차이가 발생하기 때문에 균등화 소득으로 변환하는 것이 바람직하다.⁴⁾

본 연구의 실증분석에 활용된 패널자료의 기간이 무려 15년에 달하기 때문에 연속변수에 해당하는 주택 가격, 소득, 자산 등은 물가상승률을 고려하여 실질 가치로 변환하는 것이 중요하다. 이를 위해 한국은행이 2015년을 기준으로 발표하는 물가상승률을 적용하였다. 마지막으로, 실제 실증분석 과정에서 각 그룹변수들의 경우 20대, 중졸, 미혼, 무직, 2005년, 여성을 준거그룹(reference group)으로 설정하였다.

본 연구의 분석 주제가 사회경제적 지위에 대한 것이기 때문에 분석대상은 미성년자를 제외한 20세 이상 성인이다. 즉, 설문조사에서 부동산 자산에 대한 정보는 가구별로 조사하기 때문에 부부가 거주하더라도 소유는 한 명일 수 있으며, 또한 자녀가 소유한 주택에 부모가 거주할 수 있으므로 분석대상을 가구주로 한정하지 않았다.

또한, 설문에 참여한 응답자 중 <표 3>의 변수들에 대한 정보를 제공하지 않은 표본은 제외하여 총 197,970개의 관측치가 실증분석에 활용되었다. 나아가 균형패널자료(balanced panel data)가 아닌 불균형패널자료(unbalanced panel data)가 실증분석에 활용되었다. 이는 패널자료가 상당히 장기임을 고려할 때, 중도에 사망 또는 출가하여 분석대상에서 탈락되는 표본이 많은 동시에 중도에 20세가 넘어 분석대상으로 포함되는 표본도 많기 때문에, 균형패널자료를 활용하는 것은 바람직하지 않기 때문이다.

<표 4>는 분석에 활용된 변수들의 기술통계를 보여준다. 참고로, 기술통계는 전체 샘플과 함께 주택을 보유하지 않은 샘플(무주택자)과 보유한 샘플(유주택자)로 구분하였으며, 두 그룹 간 평균의 차이를 독립표본 t-검정을 통해 검증한 결과를 보여준다. 마지막으로, <표 2>는 비록 실증분석에는 활용된 변수는 아니지만 독자의 이해와 정보 제공의 충분성을 위해 연속변수들을 로그값으로 변환하기 이전의 기술통계(예, 주택 가격, 금융자산, 소득 등)와 기준그룹(예, 20대, 중졸, 미혼, 무직, 2005년, 여성 등)의 기술통계도 포함하고 있다.

미래의 사회경제적 지위의 개선 가능성(1~4점)은 평균 2.51점이며, 무주택자(2.39)에 비해 유주택자(2.56)가 긍정적으로 평가하고 있다. 현재 사회경제적 지위(1~6점)는 평균 2.81로 ‘하-상’ 또는 ‘중-하’ 정도로 높지 않았는데, 이 역시 무주택자(2.47)에 비해 유주택자(2.97)의 평가 값이 크다.

분석 기간 동안 주택을 소유한 표본은 69%였는데, 주택을 소유한 사람의 평균 주택가격은 2억 8,575만 원(2015년 기준)이었다. 두 그룹 간 연령별 분포를 고려 시 20~40대까지는 무주택자의 비중이 높은 반면, 50대부터는 유주택자의 비중이 높아지는 것을 알 수 있다.

혼인 상태를 기준으로 유주택자에서 배우자가 있는 사람의 비중이 높았고, 무주택자에서는 미혼이거나 혼인은 하였는데 배우자가 없는 사람의 비중이 높다. 근로상태 관련해서는 유주택자에서 자영업자와 무직자 비중이 높은 반면, 무주택자에서는 임금근로자의 비중이 상대적으로 높다. 예상할 수 있듯이, 금융자산과 가구소득 모두 유주택자가 높은 반면 건강상태와 성별 비중은 두 그룹 간 차이가 없다.

기술통계의 해석할 때 두 그룹 간 평균의 차이에 다른 변수들의 영향까지 포함되어 있다는 것에 주의해야 한다. 예를 들어, 유주택자보다는 무주택자의 학력수준이 높다.

이는 학력수준이 높을수록 무주택자라기보다는 연령분포를 통해 알 수 있듯이 무주택자의 연령이 낮은데, 이들의 학력수준이 이전 세대(고연령)보다 높기 때문인 것으로 해석하는 것이 바람직하다. 또한 유주택자의 무직자 비중이 높은데, 예를 들어, 본인은 무직자(예, 전업주부)라고 하더라도 가구소득이 높아 주택을 소유할 가능성이 존재한다. 그러므로, 다른 변수들의 영향을 통제한 상황에서 특정 설명변수가 종속변수에 미치는 영향을 면밀히 분석하기 위해 회귀분석이 요구된다.

<그림 1>은 <표 2>의 주요 변수(주택 소유 비율, 미래와 현재의 사회경제적 지위)에 대한 장기 추이를 보여준다. 먼저 자가 보유율은 단기적 등락을 보이지만 전반적으로 상승하는 추세를 보여준다. 특히 최근 들어 자가 보유율이 높아지는 추이는 국토교통부(2008~2020)의 주거실태조사와 일치한다. 흥미로운 것은 주택시장이 좋지 않았던 2008~2009년, 2012~2014년, 2015~2016년에 오히려 자가비율이 감소한 것으로 나타났다.

그림 1. 주택소유 비율, 미래와 현재의 사회경제적 지위 추이

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현재 및 미래의 사회경제적 지위 추세는 전반적으로 동행한다고 볼 수 없다. 예를 들어, 미래의 사회경제적 지위의 개선 가능성에 대한 평가는 지속적으로 감소하는 추세를 보이다가 최근에 더 가파르게 감소하는 경향을 보인다. 반면, 현재의 사회경제적 지위는 2008년 금융위기 전까지 가파르게 확대되다가 이후 감소하며 최근에 다시 확대되는 모습을 보인다.

<그림 1>은 주요 종속변수와 설명변수의 장기 추세를 보여주는데, 기술통계와 마찬가지로 다른 개인 및 가구 차원의 변수들과 시기적 영향이 포함된 것으로 변수들 간 독립적인 영향에 대한 시사점을 제공하기에는 한계가 있다.

<표 3>은 순위로짓확률효과모형과 순위로짓고정효과모형을 활용해 주택 소유 여부에 따른 미래 사회경제적 지위 개선 가능성을 분석한 결과를 보여준다. 참고로, <표 3>~<표 6> 모두에서 Hausman 검증 결과, 모든 분석에서 순위로짓확률효과모형보다 순위로짓고정효과모형이 적합한 것으로 분석되어 실증분석 결과의 해석은 주로 모델 2(순위로짓고정효과모형)에 기반한다.

분석 결과, 두 모형 모두 주택을 소유하게 될 때 미래의 사회경제적 지위 개선 가능성에 대해 더 긍정적으로 평가하게 되는 것으로 분석되었으나, 모델 2의 오즈비를 고려 시, 무주택자가 주택을 소유하게 될 때 미래의 사회경제적 지위 가능성에 대해 1.27배 더 긍정적으로 평가하게 되는 것으로 나타났다. 이는 반대로 유주택자가 무주택자가 될 경우, 미래의 사회경제적 지위가 낮아질 것으로 평가한다고 해석할 수 있다. 특히, 모델 1(순위로짓확률효과모형)은 무주택자와 유주택자 간 차이를 비교한 것이라면, 모델 2(순위로짓확률효과모형)는 주택 소유의 자격이 변화할 때 미래 사회경제적 지위에 대한 기대가 달라진다는 것을 의미하기 때문에 시사하는 바가 크다고 하겠다. 즉, 동일한 사람의 주택 소유 여부가 변할 때 사회경제적 지위에 대한 평가도 달라진다는 것을 의미한다.

연령별로는 20대, 60대, 70대 이상의 그룹에 비해서 30~50대가 본인의 미래 사회경제적 지위의 개선 가능성을 부정적으로 평가하는 것으로 분석되었으며, 특히 40대가 되었을 때 가장 부정적이었다가 이후 부정적 평가가 점차 완화되는 것으로 나타났다. 무직자나 임금근로자에 비해 자영업자는 미래의 사회경제적 지위에 대해 더 긍정적으로 평가하는 것으로 나타났다. 또한, 가계의 금융자산과 소득이 많을수록 가구원들은 미래에 본인들의 사회경제적 지위가 더 개선될 수 있을 것이라고 평가하게 된다는 것을 알 수 있다. 연도별 고정효과를 고려 시 시기별로 등락은 있으나, 최근 들어 미래 사회경제적 지위의 개선 가능성을 더욱 부정적으로 평가하는 것으로 나타났다. 예를 들어, 오즈비를 고려 시 미래의 사회경제적 개선 가능성에 대한 평가 지표가 2005년에 비해 2019년에는 0.59배로 크게 감소하였다.

성별처럼 시간에 따라 변하지 않거나 변동성이 낮은 변수는 고정효과모형이 아닌 확률효과모형이 적합한데, 이를 고려하면 남성보다는 여성이, 학력수준이 높을수록, 미혼자보다는 기혼자가 미래의 사회경제적 지위의 개선 가능성에 긍정적인 것으로 분석되었다.

<표 5>가 주택 소유 여부에 따른 미래 사회경제적 지위 개선 가능성을 분석한 결과라면 <표 6>은 주택 가격의 증감에 따른 영향을 보여준다.

동일한 표본⁵⁾을 활용해 분석한 결과, 주택 가격이 증가할수록 미래 사회경제적 지위도 개선될 것이라는 기대가 확대되는 것으로 나타났다.

사회경제적 지위를 결정하는 대표적 지표로 알려진 소득 및 자산을 고려 시, 금융자산, 주택가격, 그리고 소득순으로 미래의 사회경제적 지위 개선에 미치는 영향이 컸다. 흥미로운 것은, 금융자산과 소득의 경우, 그 자체가 현금이거나 또는 현금화 가능성이 높은 반면, 주택자산은 유동성이 높지 않음에도 불구하고 주택자산이 미래 사회경제적 지위 개선에 미치는 영향이 금융자산이나 소득과 유사한 것으로 분석되었다. 다른 통제변수의 경우, 추정계수의 부호 및 통계적 유의성이 <표 5>와 크게 다르지 않아 세부적인 논의는 생략한다.

<표 5>~<표 6>과 달리 <표 7>은 주택 소유 및 주택 가격 변화가 현재 사회경제적 지위에 대한 평가에 미치는 영향을 분석한 결과를 보여준다. 특히, 주요 설명변수 이외의 변수들이 종속변수에 미치는 영향은 <표 5>~<표 6>과 유사하여 주요 설명변수(주택 소유, 주택 가격) 이외의 변수는 표에서 생략하고, 주택 소유 및 주택 가격 변화가 현재의 사회경제적 지위에 미치는 영향을 분석한 결과를 <표 7> 하나로 통합하였다.

분석 결과, 주택을 소유하는 경우 현재의 사회경제적 지위를 더 높게 평가하는 것으로 분석되었다. 특히 오즈비를 고려 시 주택을 소유하게 되면, 현재의 사회경제적 지위를 1.79배 높게 평가할 정도로 주택 소유 여부가 본인의 현재 사회경제적 지위를 평가할 때 매우 중요한 결정요인임을 알 수 있다.

또한, 모델 4를 고려 시, 주택 가격이 증가할수록 현재 본인들의 사회경제적 지위도 높게 평가하는 것으로 나타났다. 모델 2와 모델 4가 고정효과모형임을 고려시 무주택자가 주택을 구입하게 된 순간, 그리고 보유한 주택의 가격이 인상될수록 현재 본인들의 사회경제적 지위를 더 높게 평가하는 경향이 있다고 해석할 수 있다.