소득 및 자산에 따른 주거면적별 주택점유형태 분석

분석에 사용된 자료는 국토교통부에서 작성된 ‘주거실태조사’ 2020년 자료이다. 주거실태조사는 지역별, 계층별 주거실태 파악과 더불어 주택 소요량과 선호도 파악을 통하여 주택 공급계획 지원, 주거복지 소요 파악, 정부정책 수립에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 작성된 통계자료이다(통계청, 2020). 본 연구에서는 2020년 6월부터 동년 12월까지 전국의 51,421 가구를 대상으로 조사된 주거실태조사 일반가구 자료를 사용하였으며, 가구주의 실 거주용 주택만을 분석대상으로 하기 위하여 총 51,421 가구 중 다주택 가구인 3,768 가구를 제외한 47,653 가구의 자료를 분석에 사용하였다.

<표 1>은 분석에 사용된 변수들의 기초통계량을 나타낸 표이다. 경상소득과 가구 총 자산은 모두 자연로그를 취한 값을 분석에 사용하였다. 표본에 포함된 가구특성을 보면, 표본의 60%는 자가를 소유하고 있으며 나머지 40%는 주택을 임대하여 거주하고 있는 것으로 나타났다. 가구주 최종학력의 평균은 2.86으로 고등학교 졸업에 못 미치고 있는 것으로 나타났으며³⁾, 가구주의 평균 연령은 58.64세이다. 실제로 동거 중인 가구원의 수는 2.38명, 가구 내 미성년자의 수는 0.36명, 가구 내 최연소자의 평균 연령은 43.01세로 나타났다. 현재 거주 중인 주택의 전용면적은 평균 69.9m²로 나타났으며 서울을 포함한 광역시의 거주비율은 45%이다.

본 연구에서는 주택의 전용면적에 따른 자가 가구와 차가 가구의 특성에 대하여 소득과 자산의 영향을 중심으로 분석하고자 하였다. 그러나 소득과 자산은 상호간 밀접한 영향이 존재하고 있음을 추측할 수 있으므로 상호간의 영향을 분리하여 소득과 자산의 순수한 영향을 확인하고자 2단계 회귀분석을 실시하였다.

먼저 1단계에서는 아래 (식 1)과 같이 소득모형과 자산모형을 일반회귀분석을 통해 추정한다. I_i는 i가구의 경상소득을, A_i는 i가구의 총 자산을 나타낸다. X_i는 가구주 학력, 가구주 연령, 가구주 연령의 제곱, 가구원 수, 가구 내 최소연령, 광역시 거주 여부 등 소득과 자산에 영향을 미치는 통제변수로 구성되어 있다.

(식 1)의 추정을 통해 소득에서 자산의 기여분을 분리한 잔차 ${\widehat{\mu }}_i^I$와 자산에서 소득의 기여분을 분리한 잔차 ${\widehat{\mu }}_i^A$를 (식 2)와 같이 추출하고, 전용면적에 따른 주택 소유 여부를 분석하기 위한 다항 로지스틱 모형의 독립변수로 활용한다.

N=40, 60, 84

2단계에서는 (식 3)과 같이 전용면적 기준에 따른 주택 소유 여부를 종속변수로 한 다항 로지스틱 분석을 실시하였다. 다항 로지스틱 모형은 종속변수의 범주가 3개 이상인 확률 모형으로 모형을 식별하기 위해 범주 중 하나에 대해 기준 범주(base category)를 설정하고 다른 범주들의 추정계수는 기준범주를 기준으로 해석이 가능하다(Cameron and Trivedi, 2010).

다변량로짓모형의 종속변수로는 일반적으로 주택의 점유유형과 주거면적에 관한 선택이 동시에 발생함을 고려하여 주택소유형태와 주거면적이 결합된 형태의 범주형 변수를 사용한다. 보다 구체적으로 종속변수 y_i는 j∈{0, 1, 2, 3}의 값을 갖게 되는 범주형 변수이며, 먼저 j=0은 가구 i가 전용면적이 Nm² 이하인 주택에서 임차상태(차가)로 거주함을, j=1은 전용면적이 Nm²를 초과하는 주택에서 임차상태(차가)로 거주하고 있음을 의미한다. 이와 유사하게 j=2는 Nm² 이하인 주택에서 자가로 거주 중임을, j=3은 전용면적이 Nm²를 초과하는 주택에서 자가로 거주하고 있음을 의미한다. 다변량로짓모형의 추정을 위해 j=0을 기준 범주로 설정하였으며, 범주의 구분의 기준이 되는 전용면적으로는 40m², 60m², 84m²의 값을 활용하여 추정결과를 비교하였다.

먼저 <표 2>는 소득과 자산 변수 간 존재하는 다중공선성을 교정하고 소득과 자산변수가 갖는 고유한 영향을 식별하기 위하여 (식 1)을 추정한 결과를 나타낸다.

<표 2>의 (1)열은 소득을 종속변수로 하여 소득에서 자산의 기여분을 분리한 소득잔차를 추출하기 위한 모형으로, ln가구총자산의 추정계수는 0.140으로 나타났으며, 이는 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구 총 자산의 1% 증가가 평균적으로 0.14%의 경상소득을 증가시키는 것을 의미하며, 예상한 바와 같이 가구 수준에서 자산과 소득 변수가 강한 정(+)의 상관관계를 나타냄을 시사한다. (2)열은 반대로 가구 총 자산을 종속변수로 하여 자산에서 소득의 기여분을 분리하기 위한 모형이다. (2)열의 ln경상소득의 추정계수는 0.864로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있는데, 이는 경상소득의 1% 증가가 가구 총 자산을 0.864% 증가시킨다는 것으로 해석할 수 있다.

다음으로 <표 3>은 전용면적의 기준을 40m²로 설정한 후 4개의 범주를 구성하여 (식 3)을 추정한 결과를 나타내고 있다. 가구자산잔차와 소득잔차는 <표 2>의 추정결과와 (식 2)를 활용하여 생성되었으며, <표 3>의 추정치는 각 변수의 1단위의 증가가 기준 범주에 비해 다른 범주를 선택할 확률에 미치는 영향인 승산비(odds ratio)를 나타낸다. <표 4>는 <표 3>의 결과를 바탕으로 도출한 한계효과를 나타내고 있으며, 이는 독립변수의 1단위의 증가가 해당 범주의 선택확률에 미치는 영향을 의미한다. 두 표의 분석 내용은 동일하나, 수치 해석의 편의를 위하여 이하에서는 한계효과를 기준으로 분석 결과를 서술한다.

먼저 40m² 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 ‒0.038로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m² 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 3.8% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 ‒0.065로 역시 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 이는 소득을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하였을 때 40m² 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 6.5% 감소하는 것으로 볼 수 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 ‒0.064, 경상소득잔차가 0.015로 두 결과 모두 1% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 총 자산의 1% 증가는 40m² 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 6.4% 낮추지만, 자산의 기여분을 제외한 순수한 소득의 1단위 증가는 40m² 이하의 주택에서 차가로 거주할 확률을 1.5% 증가시키는 것으로 나타났다. 통제변수의 한계효과를 보면 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.102, 모형 (2)에서 ‒0.065로 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있는데, 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m² 이하 임대주택에서 거주할 확률을 각각 10.2%, 6.5% 낮추는 것이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서는 ‒0.002로 나타났으나 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았고, 모형 (2)에서는 ‒0.004로 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보여 가구 내 미성년자가 1명 증가할 때 40m² 이하 임대주택에서 거주할 확률이 0.4% 감소하였다. 가구 내 최연소자 연령의 한계효과는 –0.004, ‒0.002로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가하면 40m² 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 0.4%, 0.2% 감소하는 것이다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.026, 모형 (2)에서 0.035로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m² 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 2.6%, 3.5% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적이 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 –0.158로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 15.3% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 –0.371로 역시 1% 수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 소득을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하였을 때 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 37.1% 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 –0.362, 경상소득잔차가 0.130으로 두 결과 모두 1% 수준에서 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 총 자산의 1% 증가는 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 36.2% 낮추지만, 자산의 기여분을 제외한 순수한 소득의 1단위 증가는 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률을 13% 증가시키는 것으로 나타났다. 통제 변수의 한계효과를 보면 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.312, 모형 (2)에서 ‒0.117로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 값을 보이고 있다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m²를 초과하는 임대주택에서 거주할 확률이 각각 31.2%, 11.7% 낮아지는 것이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 0.088, 모형 (2)에서 0.044로 두 결과 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 가구 내 미성년자 수가 1명 증가할 때 40m²를 초과하는 임대주택에서 거주할 확률이 각각 8.8%와 4.4% 감소하는 것이다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 ‒0.016, ‒0.011로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가하면, 40m² 이하 주택에서 차가로 거주할 확률이 모형 (1)에서 1.6%, 모형 (2)에서 1.1% 감소하는 결과를 보였다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.081, 모형 (2)에서 0.141로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m²를 초과하는 주택에서 차가로 거주할 확률이 각각 8.1%, 14.1% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적이 40m² 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 ‒0.008로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m² 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 0.8% 낮아진다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 0.002로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보이고 있다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 ‒0.002로 모형 (1)의 가구자산잔차와 마찬가지로 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보였다. 반면 경상소득잔차의 한계효과는 ‒0.006으로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득이 1단위 증가하면 40m² 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 6% 감소하는 것이다. 통제 변수의 한계효과를 보면, 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.007, 모형 (2)에서 ‒0.009로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m² 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 0.7%, 0.9% 감소하는 결과이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.004로 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있으나, 모형 (2)에서는 ‒0.003으로 통계적으로 유의하지 않았다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 모형 (1)에서 10% 유의수준, 모형 (2)에서 1% 유의수준으로 통계적으로 유의한 결과를 보였으나, 그 수치가 아주 작아 영향은 미미한 것으로 나타났다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 0.010, 모형 (2)에서 0.011로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 광역시에 거주한다면 40m² 이하인 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 1%, 1.1% 상승한다는 것을 의미한다.

전용면적 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률을 보면, 모형 (1)에서 ln경상소득의 한계효과는 0.204로 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 경상소득이 1% 증가하면 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 20.4% 증가한다는 것을 의미한다. 가구자산잔차의 한계효과는 0.434로 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 소득의 기여분을 제외한 순수한 자산이 1단위 증가하면 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 43.4% 증가하는 것이다. 모형 (2)의 결과를 보면 ln가구총자산의 한계효과가 0.428로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 총 자산이 1% 증가하면 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 42.8% 증가하는 것이다. 경상소득잔차의 한계효과는 ‒0.139로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득이 1단위 증가하면 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 13.9% 감소하는 것이다.

통제 변수의 경우, 동거 중인 가구원 수의 한계효과는 모형 (1)에서 0.420, 모형 (2)에서 0.191로 두 모형 모두 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하였다. 이는 가구원 수가 1명 증가할 때 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 42%, 19.1% 감소하는 결과이다. 미성년자 수의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.081, 모형 (2)에서는 ‒0.037로 두 결과 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 가구 내 미성년자가 1명 증가할 때 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 8.1%, 3.7% 감소하는 것이다. 가구 내 최소 연령의 한계효과는 모형 (1)에서 0.020, 모형 (2)에서 0.013으로 1% 유의수준으로 통계적으로 유의한 결과를 보이며, 가구 내 최연소자의 연령이 1세 증가할 때 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 2%, 1.3% 증가하는 것이다. 광역시 거주 여부의 한계효과는 모형 (1)에서 ‒0.116, 모형 (2)에서 ‒0.187로 나타났으며, 두 결과값 모두 1% 수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보이고 있다. 이는 서울 및 6대 광역시에 거주한다면 40m²를 초과하는 주택에서 자가로 거주할 확률이 각각 11.6%, 18.7% 감소하는 것이다.

이상에서 살펴본 <표 4>의 결과에서 주목할 점은 가구자산잔차와 경상소득잔차 변수의 효과가 질적으로 반대 방향으로 나타나고 있다는 것이다. 즉, 소득의 기여분을 제외한 추가적인 자산의 증가는 주택을 소유하는데 양(+)의 효과를 보이고 있는 반면, 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득의 증가는 주택을 소유하는데 음(‒)의 효과를 보이고 있다. 이는 다른 변수가 통제된(동일한) 상황에서 자산의 증가는 주택의 소유 확률을 증가시키지만, 반대로 자산의 규모가 통제된 상태에서 소득의 증가는 자가 거주의 확률을 감소시키는 것을 의미한다. 해당 결과는 자산이 동일하다면, 고소득 가구일수록 주거안정성보다는 넓고 쾌적한 주거환경을 중시하는 것으로 해석할 수 있다.

다음으로 <표 5>는 전용면적 기준을 60m²로 상향하여 동일한 모형을 추정한 결과를 나타내며, <표 6>은 <표 5>를 바탕으로 도출한 한계효과를 보이고 있다. 한계효과를 기준으로 분석결과를 살펴보면 전체적으로 기준 전용면적의 변화와 무관하게 <표 4>의 추정결과와 질적으로 유사함을 확인할 수 있다. 특히 두 잔차항을 중심으로 소득과 자산이 점유형태 및 주거면적의 선택에 미치는 고유한 영향을 살펴보면, 다른 변수가 통제된 상태에서 자산의 증가는 자가 확률을 증가시키는 반면, 소득의 증가는 자가확률과 통계적으로 유의한 음(‒)의 상관관계를 갖는 것을 확인할 수 있다. 이는 자산과 소득이 가구의 주거형태에 미치는 영향이 질적으로 상반됨을 의미한다는 점에서 앞선 <표 4>의 결과와 일치하며, 기타 통제변수의 추정계수 또한 앞서 살펴본 결과와 질적으로 유사함을 확인할 수 있다. 다만 <표 6>에서 소득잔차의 추정계수와 관련하여 한 가지 주목할 만한 결과는 기준 전용면적이 40m²에서 60m²로 상향됨에 따라서 기준 면적 이하 자가 거주에 소득이 갖는 음(‒)의 한계효과는 ‒0.6%에서 ‒8.3%로 크게 증가한 반면, 기준 면적을 초과하는 주택에 자가로 거주할 확률에 미치는 소득의 한계효과는 ‒13.9%에서 ‒6.4%로 약화되었음을 확인할 수 있다. 이는 자가 가구의 주거면적의 증가(40m² → 60m²)에 따라서 추가적인 가구소득의 상승이 발생하더라도 주거 여건의 개선을 위하여 보다 넓은 주택으로 이주할 유인이 감소하기 때문인 것으로 해석할 수 있다.

이상에서 살펴본 소득과 자산변수가 가구의 주거형태에 미치는 영향은 기준 전용면적을 84m²로 설정하여 동일한 모형을 추정한 결과(<표 7>, <표 8>)에서도 유사하게 나타난다. 즉, 한계효과를 나타내는 <표 4>, <표 6>, <표 8>의 결과를 종합하여 보면, 가구자산잔차와 경상소득잔차의 영향은 주택 소유를 기준으로 볼 때 일관성 있게 반대로 나타나고 있었다. 즉, 소득의 기여분을 제외한 추가적인 자산의 증가는 주택을 소유하는데 양(+)의 효과를 보이는 반면, 자산의 기여분을 제외한 추가적인 소득의 증가는 자가 확률을 감소시키는 것을 확인하였다. 이러한 음(‒)의 소득 효과는 전용면적 기준이 40m²에서 60m², 84m²로 넓어질수록 기준 전용면적 이하의 자가 소유에 있어서 더 커지는 것을 확인하였으며, 기준 전용면적을 초과하는 대형 주택 소유에 대하여는 점차 약화되는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 소득이 높아질수록 소형 주택을 소유하는 것보다 대형 주택을 임대하여 거주하는 것을 선호할 가능성이 더 높다는 것을 의미하며, 더 나아가 고소득 가구일수록 주거의 안정보다는 넓고 쾌적한 주거환경의 질을 더 중시하는 것으로 추측할 수 있다.

앞서 살펴본 회귀분석의 주요 결과에 의하면, 거주주택의 소유확률에 미치는 영향에 있어서 자산과 소득의 효과가 질적으로 상반된 방향으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 특히 이와 같은 소득의 한계효과는 주택의 기준 전용면적이 증가함에 따라서 기준 면적 이하의 소형 주택 소유에 있어서는 보다 확대된 반면, 기준 면적을 초과하는 대형 주택 소유에 대하여는 점차 약화되는 것을 확인하였다.

이와 같은 결과는 소득 변화 시 가구가 직면하게 되는 주거안정성과 거주 여건 사이에 존재하는 상충관계의 존재를 내포한다는 점에서 유용한 시사점을 제공하고 있다. 그러나 이상의 결과는 단일년도 주거실태조사자료에 기초하고 있다는 점에서 특정 시기 경제 전체에 영향을 미치는 거시 변수의 효과로부터 자유롭지 못한 한계가 존재한다. 이에 주요 결과의 강건성의 점검을 위하여 이하에서는 동일한 통계조사의 과거 자료인 주거실태조사 2010년 자료를 사용하여 통계분석을 실시한 결과를 제시한다. 기존의 분석과 마찬가지로 전용면적 기준을 40m², 60m², 84m²로 점차 높여가며 본 연구의 주요 결과가 자료의 시점에 따라 질적으로 민감하게 반응하는지를 살펴보고자 한다.

2010년 자료를 활용하여 도출한 <표 9>~<표 11>에 나타난 결과를 살펴보면 모형의 설명력이 감소한 것으로 나타났으며, 이는 연도의 변화에 따른 표본가구 수의 감소(42,648 → 30,346)에 따른 것으로 판단된다. 그러나 통계적 유의성 및 추정계수의 부호로 판단할 때 전체적인 추정결과는 이전과 질적으로 유사한 것을 확인할 수 있다. 특히 핵심 설명변수인 경상소득잔차항의 경우 자가확률과 여전히 부(‒)의 상관관계를 나타내고 있는 가운데 전용면적의 기준이 높아짐에 따라서 기준 면적 이하의 주택 소유에는 소득의 영향이 확대된 반면, 기준 면적을 초과하는 주택의 자가확률에 대하여는 영향이 약화되고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 자료의 시점과 무관하게 앞서 제시한 주요 실증분석 결과가 강건함을 의미한다.