고령자 보유 주택의 가격 형성 요인 및 변화에 대한 미시적 연구

이러한 인구구조의 변화는 주택시장에도 많은 영향을 미치고 있다. 2014년 가계금융·복지조사에 따르면 우리나라 가구의 전체자산에서 부동산 자산이 차지하는 비중은 약 67.8%로 전년 대비 0.3%p 증가하였으며 60세 이상 고령자가 보유하고 있는 자산은 전체 자산에서 28.4%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 60세 이상 고령자의 자산 중 부동산 자산이 차지하는 비중은 전체 가구의 부동산 자산 비중보다 높은 78.9%인 것으로 나타났다. 베이비붐 세대가 주로 포진하고 있는 50세~59세 연령 구간의 부동산 자산 비중 역시 67.9%로 높게 나타나 급속한 고령화 진행과 베이비붐 세대 은퇴에 따른 주택시장의 큰 변화를 암시한다. 이에 최근 인구구조변화에 따른 주택시장의 영향에 대한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 박헌수·김민정(2014)4)에 따르면 고령 인구비율이 1% 상승할 때 실질주택가격은 0.12% 하락하는 것으로 추정되었다. 또한, 최근 KDI(2014)5)에 따르면 고령화 효과가 주택시장에 반영될 경우 한국의 실질주택가격은 2019년부터 추세적인 하락으로 전환되어 연평균 약 –1%~-2%대의 변화율을 보일 것으로 추정했다. 이러한 인구구조 변화와 같은 거시적인 구조변화에 따른 주택가격의 형성 및 변화에 대한 연구가 활발히 이루어지는 가운데 주택소유자의 연령에 따라 주택의 개별특성이 주택가격 형성 및 변화에 미치는 영향에 대한 미시적인 연구는 많지 않다. Thomas Davidoff(2004)는 주택 소유자의 개별특성이 주택가격 형성에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석 결과 같은 기간 동안 동일 지역에 비슷한 조건(면적, 경과연수 등)의 주택에 대해 비 고령자가 그 주택을 보유한 경우 가격이 상승한 것에 반해, 75세 이상 고령자가 보유한 경우 –2%~-3%의 가격 하락을 경험한 것으로 나타났다. 연구자는 이러한 차이가 연령에 따른 소유 주택에 대한 지출의 차이에 기인한다고 주장한다. 60세 이상의 평균 가구주 연령은 70.76세이며 평균 가구주소득은 2,760만 원으로 나타났다. 평균 주택가 격은 2억 0,157만 원이며 수도권이 2억 8,266만 원, 지방이 1억 5,026만 원으로 나타났다. 평균 방수는 2.84개이며 평균 면적은 93.12㎡로 나타났다. 각 집단의 분석 결과를 기준으로 두 집단을 비교해 보았다. 가구주의 연평균 소득은 60세 미만의 소득이 60세 이상에 비해 약 2449.484만 원 높은 것으로 나타났다. 또한, 60세 미만의 소득의 산포도가 60세 이상 에 비해 높다. 평균 주택가격은 오히려 60세 이상의 주택이 약 890.45만 원 더 높은 것으로 나타났다. 수도권 은 60세 이상의 주택이 약 214만 원 높은 것으로 나타났으나 오히려 지방은 1,025만 원 적은 것으로 나타났다. 방수의 차이는 약 0.03개로 60세 미만 주택이 더 많고, 그에 따른 방 면적도 60세 미만 주택이 약 1.07㎡ 넓은 것으로 나타났다. 60세 이상 가구의 주택가격은 방수, 면적, 주택구조 그리고 난방방식에 영향을 받는 것으로 나타났다. 주택가격은 방수와 면적에 양(+)의 관계이며, 면적이 1% 넓을 경우, 주택가격은 약 1.35% 높은 것으로 추정되었다. 이는 60세 미만 가구의 결과보다 조금 낮은 수치이다. 또한, 60세 미만 가구의 경우, 소음·진동·악취 및 대기오염 등이 없는 건물이 그렇지 않은 건물에 비해 주택가격이 높은 것으로 나타났으나, 60세 이상의 가구의 경우 영구건물로서 튼튼하고, 주요 구조부의 재질이 내열·내화·방열 및 방습에 양호한 재질인 주택이 그렇지 않은 주택에 비해 4.1% 가격이 높은 것으로 나타나 두 집단 간의 차이가 존재하는 것으로 확인되었다. 난방시설은 전체 가구의 결과와 같이 가스보일러에 비해 기름보일러의 주택가격은 낮고, 중앙난방의 주택가격은 높은 것으로 나타났다. 지역별 차이에서는 조금 다른 결과가 나왔다. 서울, 경기/인천, 부산/경남/울산, 강원/충북, 대전/충남, 대구/경북 그리고 광주/전북/전남/제주 순으로 나와 강원/충북이 대전/충남 및 대구/경북보다 높은 것으로 추정되었다. 주택 특성과 주택가격 간의 비선형 관계를 고려하기 위해 종속변수와 설명변수에 모두 자연로그를 취한 이중로그함수(double log function)를 사용하였다. 이는 선형함수보다 두 변수의 관계를 설명하는데 현실적인 가정이라고 볼 수 있다. 분석 방법은 우선 헤도닉 모형의 일반적인 분석 방법인 최소자승법(Ordinary Least Square)을 이용한다. 또한, 오차항의 1계 자기상관(First-order autocorrelation)을 고려한 일반화최소자승법(Generalized Least Square) 그리고 이원오차성분 모형(Two-way error component Model)을 가정한 확률효과 모형 (Random effect model)으로 헤도닉 모형을 분석하여 그 결과를 비교해 보고자 한다. 분석결과 일반화최소자승법(GLS)과 확률효과 모형의 결과가 거의 유사하게 나왔다. 따라서 분석 결과의 해석은 확률효과(Random effect) 모형을 중심으로 기술하기로 한다. 전체 가구를 대상으로 한 분석 결과 주택가격은 방수와 면적에 양(+)의 관계이며 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 면적이 1% 넓을 경우, 주택가격은 약 1.40% 높은 것으로 추정된다. 주거위치는 모두 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 기초통계량 분석에서 볼 수 있듯이 대부분 주거위치가 지상(99.84%)이고 지하, 반지하, 옥탑은 관측치가 거의 없기 때문에 서로 비교할 수 있는 충분한 데이터가 존재하지 않은 것에 기인한 것으로 보인다. 또한, 소음·진동·악취 및 대기오염 등이 없는 건물이 그렇지 않은 건물에 비해 주택가격이 3.3% 높은 것으로 추정되었다. 난방시설은 가스보일러에 비해 기름보일러의 주택가격은 낮고, 중앙난방의 주택가격은 높은 것으로 나타났다. 또한, 본 연구의 결과에 앞서 연구배경에서 설명한 미국의 사례와 차이를 보이는 가장 큰 이유는 주택유형에 차이가 존재하기 때문이다. 미국의 2013년 주택 총조사에 따르면 전체 주택유형 중 주된 주택유형은 단독주택으로 총주택의 63.8%를 차지하는 것으로 나타났다. 이에 따라 개별 주택에 대한 유지·보수(maintenance)와 리모델링 등은 개별 가구주의 특성에 큰 영향을 받을 수밖에 없고, 그 주요한 특성 중 하나가 바로 연령인 것이다. 하지만 이와 반대로 우리나라의 경우, 국토교통부(2015)에 따르면 대부분의 주택유형는 아파트(49.59%)인 것으로 나타났다. 아파트의 경우 집단적으로 관리가 되기 때문에 가구주의 특성에 따른 유지·보수의 차이가 거의 존재하지 않으며, 동일 단지일 경우 면적에 따라 그 가격이 거의 유사하게 형성된다는 점에서 큰 차이가 있다. 이러한 아파트형 주택은 재개발·재건축 등으로 인해 그 비중이 확대되어 가고 있는 추세다. 또한, 한국은행(2015)에 따르면 우리나라 주택가격에서 토지가격이 차지하는 비중은 63.4%로 매우 높은 것으로 나타나 주택가격이 주택 자체의 특징보다 지가에 의해 상당 부분 결정된다는 것을 알 수 있다.