주택과 출산 간의 연계성에 관한 거시-미시 접근

높은 주거비 부담은 결혼을 어렵게 하여 결과적으로 출산을 저해할 수 있으며, 결혼 후에도 대출 상환의 부담이나 주거 불안정성은 출산을 저해할 수 있다. 그러므로 지역 단위에서 주택매매가격 및 주택전세가격의 수준은 해당 지역의 혼인율과 출산율에 영향을 줄 수 있다. 또한 주택은 지역의 주택가격 수준뿐만 아니라 중소형 주택의 재고, 공공임대주택의 재고 및 공급 수준 등도 가구 형성 시기의 거주 가능한 주택 재고의 측면에서 결혼 및 출산에 영향을 줄 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 시도별 주택매매가격 및 주택전세가격 수준뿐만 아니라 중소형 주택의 비율, 공공임대주택의 비율과 같은 주택 관련 변수가 해당 지역의 혼인 및 출산과 관계가 있는지를 분석하고자 한다. 시도별 혼인율은 통계청에서 제공하는 ‘조혼인율’값을 사용한다. 조혼인율(CMR; Crude Marriage Rate)이란 1년간 신고된 총혼인건수를 당해 연도 연앙인구로 나눈 수치를 1000분비로 나타낸 것이다. 본 연구에서 사용하는 주택 관련 변수는 지역의 주택가격과 중소형 주택 재고 물량, 공공임대주택 재고 물량 등이다. 첫 번째 주택가격은 주택매매가격과 주택전세가격의 두 가지 변수를 모두 고려한다. 김민영 등(2016)의 연구에서는 주택매매가격과 주택전세가격이 모두 합계출산율에 음(-)의 영향을 미치며, 통계적으로 유의한 것으로 보고하고 있다. 하지만 황진영(2010)은 주택가격 상승이 주택 소유자에게는 자산효과(wealth effect)를 야기하므로 출산율과 양(+)의 관계에 있을 수 있음을 지적하고 있다. 주택가격 변수는 한국감정원에서 제공하는 전국주택가격동향조사(시계열)의 시도 단위 주택종합매매가격지수와 주택종합전세가격지수, 주택종합매매가격, 주택종합전세가격 자료를 사용하였다. 주택종합매매가격과 주택종합전세가격 데이터는 2012년부터만 존재하므로, 2012년 이전 해당 시점의 시도별 주택가격은 2015년 6월 기준 지역별 주택종합매매가격과 주택종합매매가격지수, 그리고 주택종합전세가격과 주택종합전세가격지수를 이용하여 산출하였다. 이를 통해 본 연구에서는 2010~2014년 5년 동안의 시도 단위 주택매매가격과 주택전세가격 데이터를 구축하였다. 시도별 중소형 주택 재고 및 재고 비율은 ‘국토교통 통계누리’의 ‘주택건설실적통계(준공)’ 자료를 이용하여 60㎡ 미만, 60㎡ 이상~85㎡ 미만, 85㎡ 이상 단계의 재고수 및 비율값을 사용하였다. 2014년 시도별 60㎡ 미만 주택의 재고 비율은 인천이 49.0%로 가장 높았고, 제주가 31.9%로 가장 낮았다. 반면 60㎡ 미만 주택 재고수는 경기(133만 6000호)와 서울(108만 4000호)이 가장 많았다. 시도별 공공임대주택 재고는 ‘국토교통 통계누리’의 임대주택통계 자료를 이용하며, 공공임대주택의 재고수 및 주택수 대비 비율값을 종합적으로 검토하여 분석에 활용하였다. 한편 공공임대주택의 유형은 크게 공공부문과 민간부문으로 구분할 수 있는데 공공부문 임대주택은 LH 또는 지자체에서 공급한 영구임대, 국민임대, 5년·10년 임대, 행복주택, 장기전세 등의 유형을 의미한다. 그리고 민간부문 임대주택은 민간건설임대 주택의 경우 국민주택기금으로부터 융자를 지원받지 않고 자기자본으로 건설한 임대주택을 의미하며, 임대 의무 기간이 5년 이상이다. 공공임대 주택은 임대 의무 기간에 있어서는 공공 및 민간 부문 모두 5년 이상으로 길다는 측면에서 동일하다. 시도 단위의 주택 관련 변수가 혼인과 출산에 미치는 영향을 분석하기위해 두 가지 모형을 사용한다. 우선 종속변수를 (조)혼인율로 하고 지역주택가격 수준과 중소형 주택 및 공공임대주택 비율을 설명변수로 하는 모형을 구축하며, 다음으로는 종속변수를 (합계)출산율로 하는 또 하나의 모형을 구축할 것이다. 이는 실업률, 여성 경제활동참가율과 같은 지역의 혼인율 및 출산율에 영향을 미치는 다른 변수들을 통제한 상태에서 주택 관련 변수와 혼인율 및 출산율의 관계를 보기 위함이다. 한편 분석에 사용하는 시도 단위의 변수들은 2010~2014년의 패널 자료이므로 패널 분석을 사용하고자 한다. 패널 분석의 장점은 먼저 동일한 개체에 대해서 반복하여 측정된 시계열 데이터를 이용하기 때문에 통계값에 대한 신뢰성이 더 크다는 것이다. 그리고 회귀분석에서 발생할 수 있는 누락변수(omitted variable)의 문제를 줄이므로 패널 분석을 통해 얻어진 추정치들의 효율성과 신뢰성이 커지게 된다. 즉, 패널 분석은 회귀분석과 시계열분석의 한계점을 보완한 것으로 패널 분석은 각각의 분석보다 더 많은 정보를 이용할 수 있기 때문에 보다 더 정확한 추론이 가능하다. 한편 패널모형은 개체 간 특성과 시점별 차이에 대한 가정에 따라 유형화될 수 있다. 하우스만 검정(Hausman test) 결과 혼인율 결정모형에서는 고정효과 모형을 사용하는 것이 적합한 것으로 나타났고, 출산율 결정모형에서는 지역 주택가격 변수가 포함되는 경우에는 고정효과 모형이, 지역 전세가격 변수가 포함되는 경우에는 확률효과 모형이 적합한 것으로 나타났다. 혼인율 결정모형에서는 자기상관과 이분산성이 탐지되었고, 하우스만 검정 결과 고정효과 모형이 적합한 것으로 나타나서 견고한 표준오차를 사용하는 고정효과 모형을 사용한다. 한편 출산율 결정모형에서는 자기상관이나 등분산 가정을 만족한다. 그리고, 하우스만 검정 결과(Pr > chi2 = 0.5870) 귀무가설을 기각하지 못하여 개체별 효과가 독립변수들과 상관되어 있지 않고 임의적(random)이기 때문에 확률효과 모형이 적합한 것으로 나타났다. 그러므로 출산율 결정모형에서는 확률효과 모형을 통해 분석하도록 한다. 가구를 형성하는 신혼가구의 경우 전세의 비율이 높기 때문에 지역의 전세가격 수준 또는 전세가 비율 변수가 특히 유의미한 결과를 보인다. 그리고 지역의 중소형 주택 비율을 나타내는 ‘60㎡ 미만 주택 비율’도 유의미하게 혼인율에 양(+)의 방향으로 영향을 미치고 있으며, 저소득계층에 대한 주거 공급을 대리하는 ‘공공임대주택의 비율’도 양(+)의 부호를 나타내고 있다. 이러한 결과는 시도 단위의 주택 관련 변수들이 혼인율에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 즉 주택매매가격 수준과 주택매매가격에 대비한 전세가격 수준이 상승하는 경우 혼인율에 부정적인 영향을 미칠 수 있고, 자본 축적이 충분히 이루어지지 못한 신혼가구가 이용 가능한 저렴주택(affordable housing)의 재고 수준이 혼인에 영향을 미칠 수 있다. 또한 국민임대, 장기전세주택과 같은 공공임대주택의 재고 수준도 혼인에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 주거비 부담과 자산 형성 사이의 관계를 분석하는 방법으로, 우선 자산 형성의 한 요인을 설정하고 이 요인과 주거비 부담의 관계를 파악하는 방법을 사용할 수 있다. 본 연구에서는 이 요인 중 하나로 “저축의 감소”를 들고자 한다. 일반적으로 가구 소득 중 지출을 차감한 나머지 금액은 저축을 통해 금융자산으로 축적되고, 이는 가구의 자산을 늘리는 수단으로 작동한다. 그러나 이 지출 중 필수생계비 항목에 해당되는 주거비가 증가한다면 다른 조건이 동일할 경우 저축이 감소할 수밖에 없으며, 이는 결국 가구의 자산 형성을 더디게 만드는 원인이 된다. 그러나 한편으로 주거비 부담의 증대로 인해 저축을 감소시키는 것이 아니라 다른 항목의 지출을 감소시킬 수도 있으며, 이 경우 저축은 주거비 부담의 영향을 받지 않는다. 그러므로 과연 사회초년가구가 주거비 부담으로 인해 저축액이 달라지는지에 대한 실증 분석이 필요하다. 한편 주거비 부담과 자산 형성사이의 관계를 더욱 직접적으로 분석할 수도 있다. 이러한 분석은 주거비 부담을 심각하게, 오랫동안 경험하였을수록 자산 형성에 부정적인 영향을 미쳤다는 가설을 검증하는 형태가 될 것이다. 본 연구에서는 이와 같은 두 가지 분석을 통해 사회초년가구의 주거비 부담과 자산 형성의 관계를 살펴보고자 한다.