주택수요구조분석 및 전망에 관한 연구
1)Empirical Analysis of Tenure Choice and Housing Demand in Korea
尹 珠 賢 국토연구원 연 구 위 원 金 惠 承 국토연구원 책임연구원
I. 서 론 II. 이론적 배경 III. 추정결과
1 .주택점유형태 선택함수 추정 2. 주택수요함수 추정
3. 주택수요의 소득 및 가격탄력성
IV. 주택수요 전망 V. 결 론
목 차
목 차
1) 본 논문은 1999년 대한주택공사의 의뢰로 본 연구원에서 수행하게 된「서민주거안정과 주거기준 달성방안 연구」
중 제 3장의 시도별 주택수요분석 및 전망 부문의 내용을 중심으로 하되 이론적 측면을 보완하여 논문형태로 작성 된 것임.
I. 서 론
우리의 주택시장은 지금까지 주택재고의 절대부 족으로 공급자가 주도하는 시장의 특성을 보여왔 다. 그러나 주택의 대량공급정책에 힘입어 주택보 급률은 ’85년 69.8%에서 ’98년 현재 92.4%로 증 대되었다. 또한 ’95년을 100으로 한 주택가격지수 는 ’88년 78.8에서 ’90년말 109.3로 급등하였다가
’91년 이후 하향안정추세를 보였고 IMF금융지원 이후 급락하였으나 최근 경제사정이 나아짐에 따라 IMF금융지원 이전의 수준으로 점차 회복하고 있 다. 이와 같은 주택보급률의 증대와 주택가격의 안 정으로 인해 주택에 대한 투자수요도 과거와 같이 극심하지 않을 것으로 예상되며 주택시장은 점점 실수요자위주로 전환되어 갈 것이다. 따라서 소비 자의 주택수요행태가 주기적으로 파악될 필요가 있 으며 그것을 토대로 주택사업 및 주택정책 등이 수 행되어야 할 것이다.
이에 본 연구에서는 우선 ’99년에 행해진 주거실 태조사자료2)를 이용하여 지역별 계층별 주택수요 구조를 분석한다. 이 때 물량 위주의 주택수요전망 을 위해 관측 불가능한 주거서비스량을 주거면적으 로 대체하여 주택수요함수를 추정할 것이며, 주택 과 같은 내구재의 수요는 현재소득보다는 항상소득 의 함수라는 것이 일반적인 가설이므로 소비지출액 을 항상소득의 대리변수로 사용할 것이다. 또한 주 택점유형태와 주거소비량 결정간의 동시성(simul- taneity)을 고려하기 위해 2단계 추정방법을 이용 할 것이다. 추정된 주택수요함수를 토대로 하여 가 격 및 소득 탄력성을 계산한 후 주택수요와 소득 및 가격변화의 관계식을 도출하여 2000~2005년 동
안의 개인주택수요의 변화를 전망하고, 동기간 동 안의 향후 가구증가분 추정치를 감안하여 전체 주 택수요를 전망해 본다.
II. 이론적 배경
주택수요는 가구 효용극대화 틀로부터 도출된 다. 가구효용 U는 주거서비스 H와 타상품 Z의 소 비량에 좌우된다. 즉
U = U(H, Z)
가구는 효용 U를 예산제약 Y=PhH+PzZ하에 서 극대화하려고 한다. 여기에서 Y는 소득, Ph는 주 택의 단위가격, 그리고 Pz은 모든 비주택재화의 가 격지수이다. Pz을 기준가격으로 놓으면 극대화로부 터 다음과 같이 주택수요함수가 도출된다.
H = h(Y, Ph)
이 방정식 추정의 근본적인 문제는 주거서비스 를 어떻게 측정하느냐 하는 점이다. 주택가격과 주 거서비스량은 지불임대료나 주택구매가격으로서 즉 가구지출을 토대로 관측된다. 연구자마다 다양 한 해결책을 제시하였으나 본 연구에서는 물량 위 주의 주택수요전망을 위해 관측 불가능한 주거서비 스량을 주거면적으로 대체하고, 인구통계학적 변수 및 기타 다른 변수들도 모형을 향상시키기 위해 도 입될 수 있으므로 다음과 같은 주택수요함수를 이 용하기로 한다.
2) 1999년 6월에 실시된 주거실태조사에서는 서울 1,000가구, 부산, 대구, 광주 각 400가구, 대전 402가구, 인천 404가구, 경 기 202가구, 경남 200가구, 경북 200가구, 전남 201가구, 충남 217가구 등 총 4,026가구가 조사되었음.
H = H(Y, P, T) H : 주거면적 Y : 실질소득
P : 기타 상품에 대한 주거서비스가격 T : 기호 및 가구특성 변수 등
소비이론에 의하면 수요량 결정은 현재소득보다 는 관측불가능한 항상소득에 의한다고 한다. 그러 나 자료의 한계때문에 수요함수의 추정에 관측가능 한 현재소득이 자주 이용된다. 주택의 구입 및 임대 는 높은 거래비용을 수반하는 장기에 걸친 빈번치 않은 행위이다. 따라서 주택수요방정식에 항상소득 을 사용하는 것은 본질적이다. 이 항상소득은 다음 과 같은 방법에 의해 계산된다. 첫째, 만일 시계열 자료가 가능하다면 수년간 소득의 평균을 취한다.
둘째, 항상소득을 결정하는 요인인 교육과 연령 같 은 장기적 특성에 기초한 도구적 변수를 통해 추정 한다. 마지막으로 대리변수로서 지출을 이용한다 (Grootaert and Dubois, 1988). 본 연구에서는 이 중에서 세 번째 방법을 이용하기로 한다.
점유형태 선택과 주거서비스수요량의 결정이 결 합되어 있음은 동시성 문제를 초래한다. 대부분의 지역에서 대규모 주택은 자가인 경우가 많은 것 같 다. 더욱이 주택은 인플레가 있을 때는 좋은 위험회 피(hedge)가 된다. 일단 자가를 소유하기로 한 결 정은 어떤 규모의 주택을 얼마에 살 것이냐의 결정 과 결합된다. 이러한 동시성을 무시하는 것은 편의 (偏倚)된 수요탄력성 추정치를 초래할 수 있다 (Goodman, 1988).
본 연구에서는 주택 점유형태 선택과 주거서비 스 수요량의 동시결정을 분석하기 위해 Lee and Trost(1978)와 Rosen(1979)에 의해 행해진 방법 으로“Heckit”추정절차를 이용한 모델을 채택하였 다. 한 가구의 경우 이 모델은 다음과 같이 나타낼
수 있다.
Ho= ho(Xo) + εo
Hr= hr(Xr) + εr
I = f(D) + ε
여기서 Ho(Hr) : 가구가 자가(차가)인 경우 소비한 주거 서비스수요량
I : 점유형태선택을 결정하는 관측되지 않는 지표
Xo, Xr, D : 3개 방정식의 설명변수들
양의 척도 중 하나는 어떤 시점에서든지 관측될 수 있다. 따라서 가구가 소유를 하든 임대를 하든 우리가 관측하는 양의 척도는 I에 의해 결정된다.
즉,
H = Ho if I>0 H = Hr otherwise
전통적인 주택수요 분석에서는 점유형태 선택은 무시되고 차가가구와 자가가구는 종종 설명변수를 다르게 설정하면서 분리하여 취급하였다. 그러나 εo
와 εr이 ε에 대해 독립적이 아니라면 전통적인 방법 은 편의되고 일관되지 않은 모수추정치를 지니게 된다.
점유형태 선택과 주거서비스 수요량 결정의 동 시성을 고려하는 방법 중 하나는 두 개의 방정식에 대한 우도함수를 계산하고 최우도에 의해 동시에 두 가지 식의 모수들을 추정하는 방법이다. 또 다른 방법은 Amemiya(1974)에 의해 제시되고 Heck- man(1976), Lee(1979), Lee and Trost(1978), Trost(1977)에 의해 발전된 2단계 추정방법(two- stage procedure)을 이용하는 것이다. 주택수요분 석에 이 방법을 적용시켰을 때 첫번째 단계에서는
프로빗분석에 의해 점유형태 선택함수를 추정하는 것이고, 두번째 단계에서는 설명변수로서
λo= f(Ii*)/F(Ii*)와 λr= -f(Ii*)/F(-Ii*)를 포함 하고 OLS를 이용하여 자가 및 차가가구의 주택수 요방정식을 추정하는 것이다. 여기에서 f(・)는 표 준정규분포 밀도함수의 세로축 좌표이고, F(・)는 표준정규분포 누적밀도함수의 세로축 좌표이며, Ii* 는 점유형태 선택방정식에서의 추정치이다.
Trost(1977)와 Lee & Trost(1978) 등은 이와 같 이 λo이 추가된 주택수요방정식을 OLS로 추정할 때 추정치는 일관됨을 보였다. 더욱이 λo의 계수값 에 대한 t-검정은 위의 두 단계에서 오차들간의 상 관관계가 유의미한지 여부를 검정하는데 이용될 수 있다(Horioka, 1988). 본 연구에서는 이 중 2단 계 추정방법을 이용하여 점유형태선택과 주거서비 스 수요량 결정의 동시성을 고려하기로 한다.
III. 추정결과
1. 주택점유형태 선택함수 추정
기존연구3)에 따르면 주택점유형태선택에 영향 을 주는 변수들로는 자가와 차가의 상대가격, 소득,
그리고 가구주 연령, 가구규모, 직업, 교육정도, 가 구주의 성별, 결혼여부, 유색인종여부, 이사횟수, 자녀수 등의 사회인구통계학적 특성 및 가구의 사 회경제적 지위 등을 포함하고 있다.
본 연구에서는 기존연구를 토대로 하고 1999년 설문조사자료를 이용하여 지역별(전국, 수도권, 대 도시권, 서울이외지역)로 여러 가지 모형에 대한 적 합도검정4)을 실시한 후 다음과 같은 주택점유형태 선택 함수를 설정하여 프로빗분석을 행하였다.
I = f (항상소득, 상대가격, 가구주연령, 교육년수, 직업, 가구원수, 지역)
<표 1>은 1999년 도시지역 거주가구의 주택점유 형태선택 행태를 설명해주고 있다. 추정계수값들은 지역구분에 따라 차이가 있지만 대부분 유의적인 것으로 나타났고, 모형 전체의 적합성을 나타내는 우도비검정통계량도 유의미한 것으로 나타났다. 최 우추정량과 제약적 최우추정량을 통해 계산되는 유 사(pseudo) R2가 지역구분에 따라 0.13～0.17를 나타내 모형전체의 설명력은 낮은 편이나, 예측력 은 0.70～0.73 정도를 보이고 있다.
모형추정결과에 의하면 다른 조건이 동일하다고
3) Goodman(1988), Gillingham and Hage-mann(1983), Grootaert and Dubois(1988), Horioka(1988) 등의 연구 참조 4) 프로빗 및 로짓모형의 적합도(goodness of fittness) 검정으로는 우도비검정(likelihood ratio test)이 많이 사용됨. 우도비
검정통계량은 다음과 같이 정의됨.
LR = -2log(L0/L1) = (-2log L0) - (-2log L1) = -2(log L0 - log L1) L0 : 상수를 제외한 모든 계수가 0일때 우도함수의 최대값
L1 : 추정한 모형의 우도함수 값
이 때 우도비검정 통계량은 상수를 제외한 모든 계수가 0이라는 귀무가설이 사실일 때 자유도가 K-1(상수를 제외한 계수의 수)인 χ2분포를 따름. 즉 계산된 통계량이 주어진 자유도와 유의수준에서 임계치보다 크면 귀무가설이 기각되며(Aldrich &
Nelson(1985), p.55-56) 프로빗 및 로짓분석에서 추가적인 변수를 포함시키는 경우 적절한 적합도 검정은 로그우도비(log- likelihood ratios)를 비교하는 것임. 두 개의 모형 비교시 첫번째 모형의 독립변수의 수가 K1개이고, 두 번째 모형의 독립변 수가 K2개이며, K1이 K2의 부분집합일 때 로그우도비의 -2배는 (K2-K1)의 자유도를 지닌 χ2분포를 따름(Goodman, 1988).
할 때 소득이 높을수록 자가를 선택하는 경향을 보 인다. Rosen(1979; 13-14)에 따르면 소득의 계수 값이 (+)인 것은 다음과 같은 이유에서이다. 첫째, 자가주택과 관련된 특성들은 정상재이다. 둘째, 위
험에 대한 반감이 소득과 더불어 감소한다. 셋째, 저당대출시장이 불완전하기 때문에 저소득층의 주 택구입을 어렵게 한다. 그리고 주택의 상대가격이 높으면 즉 임대료에 비해 사용자비용이 높으면 차
<표 1> 지역별 점유형태선택모형 추정결과
주) * 통계적 유의수준 10%이내, ** 통계적 유의수준 5%이내, *** 통계적 유의수준 1%이내 변수명
상수 항상소득 상대가격 가구주연령 교육년수
직업(경영/관리/전문/자유직=1) 가구원수
지역1(서울=1) 지역2(부산=1) 지역3(대구=1) 지역4(광주=1) 지역5(대전=1) 지역6(인천=1) 최우추정량 제약적최우추정량 χ2
-2052.241 -2425.335 746.187***
-2052.241 -2425.335 746.187***
수도권 Probit 모형 전국 Probit 모형
구 분
추정계수
추정계수 t값 t값
-3.4131 0.0034 -0.0633 0.0531 0.0494 0.2723 0.1786 -0.6338 -0.1719 -0.3089 -0.2467 -0.0822 -0.1443
-3.6569 0.0056 -0.0730 0.0505 0.0555 0.1903 0.1502 -0.4442
-10.061***
7.016***
-2.314**
11.669***
3.815***
1.017 4.020***
-5.956***
-15.268***
7.681***
-4.022***
19.316***
5.484***
2.078**
8.166***
-9.619***
-1.985**
-3.700***
-2.880***
-0.975 -1.690*
변수명 상수
항상소득 상대가격 가구주연령 교육년수
직업(경영/관리/전문/자유직=1) 가구원수
지역(서울=1) 지역(대도시=1) 최우추정량 제약적최우추정량 χ2
-1498.321 -1759.165 521.6881***
-1469.090 -1692.530 446.879***
서울이외지역 Probit 모형 대도시 Probit 모형
구 분
추정계수 t값 추정계수 t값
-3.2854 0.0045 -0.0798 0.0506 0.0408 0.2062 0.1497 -0.4763
-3.2071 0.0028 -0.0738 0.0516 0.0459 0.2756 0.1845
- -0.1752
-12.150***
5.387***
-4.062***
15.626***
4.325***
1.634 7.188***
- -3.006***
-12.583***
7.625***
-3.746***
15.882***
3.836***
1.432 5.624***
-8.332***
가를 선택할 확률이 높아지는 것으로 나타난다.
이 점유형태선택모형 추정시 설문조사결과만으 로는 자가가구의 경우는 임대료자료를, 차가가구의 경우는 사용자비용의 계산에 필요한 주택가격자료 를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 한 가구가 거주하고 있는 주택의 임대료에 대한 사용자비용의 비율을 구하기 위해 다음과 같은 절차를 시도하였 다. 우선 자가주택의 임대료를 구하기 위해서는 임 대료를 종속변수로 하는 차가주택에 대한 특성감안 가격함수를 추정한 후 추정된 계수값을 자가주택의 특성에 대입하는 방법을 이용하였으며, 차가주택의 주택가격을 구하기 위해서는 주택가격을 종속변수 로 하는 자가주택에 대한 특성감안가격함수를 추정 한 후 추정된 계수값을 차가주택의 특성에 대입하 는 방법을 취하였다. 또한 본 연구에서는 다음과 같 은 공식으로 사용자비용을 구하였다.
사용자비용(UC)=
기회비용 + 보유비용 - 자본이득 주택가격 단위당 사용자비용=
{ 1 - t(1-θ) } i + t’ + δ- (1 - t”) g
여기서 t는 금융소득세율, θ는 주택가격에 대한 융자비율, i는 이자율, t’는 재산세율, δ는 감가상각 및 유지관리비율, t”는 양도소득세 실효세율, 그리 고 g는 주택가격상승률이다. 이 때 t는 0.242, θ는 0.3, i는 0.10475), t’는 0.003, δ는 0.0256), t”는 0.00657), g는 0.0188)으로 가정하였다.
사회인구통계학적 변수들의 점유형태선택에 대 한 영향을 살펴보면, 가구주연령이 높을수록, 교육 수준이 높을수록, 가구원수가 많을수록 자가를 선 택할 확률이 높은 것으로 나타난다. 이 때 연령변수 의 계수값이 (+)인 이유는 첫째, 기호가 생애주기 에 따라 변화하며 둘째, 오래된 가구일수록 자가소 유욕구를 충족시키는데 필요한 저축을 더 많이 할 수 있을 것이기 때문이라 할 수 있다(Rosen, 1979). 또한 대도시는 중소도시에 비해 차가선택확 률이 높고, 수도권 및 대도시권의 경우에는 서울이 기타지역에 비해 차가선택확률이 높게 나타나고 있다.
2. 주택수요함수 추정
본 연구에서는 이미 언급하였듯이 주택점유형태 와 주거소비량 결정간의 동시성을 고려하기 위해 2 단계 추정방법을 이용하였다. 즉 프로빗분석에 의해 점유형태선택함수를 추정한 결과를 토대로 도출한 λ값을 각각 자가가구 및 차가가구의 주택수요함수 의 설명변수로서 포함시키고 소득, 가격 및 기타 사 회인구통계학적 변수들을 포함한 모형들 중 각 모형 의 설명력 및 계수값의 유의미성을 고려하여 다음과 같은 주택수요함수를 설정하였다. 이 때 주택수요 함수 추정시 함수형태는 선형(linear)과 준로그 (semi-log)를 취하여 보았다.
Ho= fo(항상소득, 평당사용자비용, 가구주성별, 가구주 연령, 교육년수, 가구원수, 지역, λo)
5) 1988-1998 동안의 1년만기 정기예금이자율 평균 6) 건축비(주택가격의 50%)×0.05(내구연한 20년)
7) 여기서 양도소득세 실효세율(양도소득세/과세표준)은 자가가구가 현주택을 매도할 경우 각 가구의 양도소득세와 과세표준을 계산하여 구한 실효세율의 평균을 자가가구의 평균거주기간으로 나누어 구하였음. 이 때 양도소득세는 양도차익(양도가액-필 요경비)에서 장기보유특별공제액과 양도소득기본공제를 제한 금액인 양도소득과세표준의 크기에 따라 해당하는 양도소득세 율을 곱하여 산출함(소득세법 제92조 - 제104조 참조)
8) 1989-1998 동안 전년대비 주택가격상승률의 평균
Hr = fr (항상소득, 평당임대료, 가구주성별, 가구주연령, 교육년수, 가구원수, 지역, λr)
1999년 설문조사를 이용한 자가 및 차가의 주택
수요함수의 추정결과는 <표 2>와 같다. 지역구분별 로 추정한 수요함수 모두의 경우 소득과 가격변수 의 계수값의 부호는 기대와 어긋나지 않는 부호를 지니며 유의미하게 나타났다. 특히 주택점유형태선
변수명 전 국
상 수 항상소득 평당사용자비용 가구주성별(남자=1) 가구주연령 교육년수 가구원수 지역1(서울=1) 지역2(부산=1) 지역3(대구=1) 지역4(광주=1) 지역5(대전=1) 지역6(인천=1)
λ R2 표본수
0.2077 2028
0.3240 1523 차 가 종속변수: ln(주거사용면적) 자 가
종속변수: ln(주거사용면적)
추정계수
추정계수 t값 t값
0.5679 0.0020 -0.0043 0.0838 0.0279 0.0330 0.0982 -0.3112 -0.1209 -0.1786 -0.0653 -0.0375 -0.0920 0.6413
2.8258 0.0008 -0.1386 0.0582 -0.0089 0.0045 -0.0042 0.1229 -0.0172 -0.0683 0.1237 0.0499 0.0350 -0.3942
12.275***
2.046**
-21.174***
1.372 -1.872*
0.712 -0.224 2.077**
-0.399 -1.475
2.713***
1.203 0.812 -2.903***
1.590 7.311***
-8.778***
1.967**
7.304***
5.821***
6.456***
-5.900***
-2.711***
-3.722***
-1.459 -0.872 -2.141**
4.779***
변수명 수도권
상수 항상소득 평당사용자비용 가구주성별(남자=1) 가구주연령 교육년수 가구원수 지역(서울=1)
λ R2 표본수
0.2481 714
0.3373 698 차 가 종속변수:(주거사용면적) 자 가
종속변수: ln(주거사용면적)
추정계수
추정계수 t값 t값
1.2202 0.0021 -0.0048 0.0874 0.0205 0.0275 0.0672 -0.1191 0.2759
11.841 0.0324 -2.1666 -1.2023 0.0354 0.1951 0.6607 -0.0301 -1.7156
2.391**
2.856***
-13.957***
-1.014 0.392 1.470 1.881*
-0.033 -0.593 2.839***
5.647***
-8.467***
1.033 4.804***
3.574***
3.538***
-2.656***
1.917*
<표 2> 지역별 주택수요함수 추정결과
택함수와 주택수요함수의 오차항의 추정된 공분산 인 λ의 계수값은 수도권 및 서울이외 지역의 차가가 구의 주택수요함수를 제외하고는 모두 유의미하게 나타났다.
3. 주택수요의 소득 및 가격탄력성
이러한 주택수요함수 추정결과를 이용하여 지역 구분별 자가 및 차가가구의 주택수요의 소득 및 가
격탄력성을 계산해보면 <표 3>과 같다.
자가가구의 소득탄력성은 전체 도시거주가구의 경우가 0.2230, 수도권이 0.2558, 대도시권이 0.3899, 그리고 서울이외지역이 0.1863으로 대도 시에 거주하는 가구들이 기타지역에 거주하는 가구 보다 소득에 민감한 것으로 나타났다. 반면 차가가 구는 전반적으로 자가가구보다 낮은 소득탄력성을 보이고 있으며, 수도권에 거주하는 차가가구가 다 른 지역에 거주하는 차가가구보다 소득탄력성이 높
변수명 대도시
상수 항상소득 평당사용자비용 가구주성별(남자=1) 가구주연령 교육년수 가구원수 지역(서울=1)
λ R2 표본수
0.2604 1434
0.3605 1130 차 가 종속변수:ln(주거사용면적) 자 가
종속변수: ln(주거사용면적)
추정계수 t값 추정계수 t값
-0.6382 0.0035 -0.0059 0.0647 0.0397 0.0410 0.1346 -0.2881 1.0862
2.8523 0.0010 -0.1478 0.0283 0.0097 0.0032 0.0073 0.1211 -0.4483
10.930***
1.767*
-19.615***
0.564 -1.825*
0.458 0.371 2.227**
-2.831***
-0.975 5.516***
-6.388***
0.879 5.768***
4.126***
4.950***
-3.782***
4.364***
변수명 서울이외지역
상수 항상소득 평당사용자비용 가구주성별(남자=1) 가구주연령 교육년수 가구원수 지역(서울=1)
λ R2 표본수
0.1644 1604
0.1909 957 차 가 종속변수:ln(주거사용면적) 자 가
종속변수: ln(주거사용면적)
추정계수
추정계수 t값 t값
0.4590 0.0017 -0.0037 0.0754 0.0287 0.0349 0.1049 -0.0935 0.7364
13.1540 0.0182 -1.4580 0.1553 -0.0246 0.1495 0.2322 0.1227 -3.2947
2.950***
2.676***
-10.682***
0.184 -0.265 1.248 0.636 0.248 -1.272 1.021
5.361***
-4.549***
1.507 5.882***
5.030***
5.336***
-2.768***
3.920***
게 나타났다.
자가가구의 사용자비용탄력성과 차가가구의 임 대료탄력성 즉 자가 및 차가가구의 가격탄력성을 살펴보면 점유형태와 무관하게 수도권 및 대도시 권에 거주하는 가구들의 가격탄력성이 다른 지역 에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한 전반적으로 차가가구가 자가가구에 비해 높은 가격탄력성을 보여 차가가구가 자가가구보다 가격에 민감하게 반응함을 알 수 있다.
소득계층에 따른 주택수요의 소득 및 가격탄력 성을 살펴보면 우선 소득탄력성의 경우에는 점유 형태와 관계없이 소득수준이 높을수록 소득탄력성 이 높게 나타났다. 다음으로 가격탄력성을 살펴보 면 자가가구의 경우는 전반적으로 고소득층의 가 격탄력성이 가장 높게 나타났다. 여기에서 자가가
구의 가격탄력성은 투자수요를 나타내 주는 사용 자비용탄력성이므로 이러한 결과는 고소득층이 저 소득층에 비해 상대적으로 주택을 투자목적으로 수요하는 경향이 많음을 말해준다. 반면 차가가구 의 가격탄력성의 경우에는 지역구분에 따라 소득 계층별 특징이 다르게 나타난다. 특히 수도권에 거 주하는 차가가구의 경우에는 다른 지역과는 달리 소득이 낮을수록 가격탄력성이 높아지는 경향을 보이고 있다. 즉 수도권에서는 소득이 낮은 차가가 구일수록 가격에 민감한 것을 알 수 있다.
IV. 주택수요 전망
본 연구에서는 주택총수요의 변화를 다음과 같 이 전망하였다. 주택총수요는 개별주택수요의 총
<표 3> 주택수요의 소득 및 가격탄력성 (1999년)
소득탄력성 지역 및 소득계층
사용자비용 탄력성 소득탄력성 임대료 탄력성
0.2230 0.3698 0.2284 0.1316 0.2558 0.3965 0.2369 0.1441
-0.2735 -0.2977 -0.2570 -0.2955
0.1852 0.2433 0.1966 0.1462
-0.3585 -0.3211 -0.3364 -0.4080 0.3899
0.6370 0.4029 0.2359
-0.2735 -0.3210 -0.2715 -0.2529
0.0887 0.1435 0.0986 0.0643
-0.3260 -0.3673 -0.3359 -0.3043 0.1863
0.3179 0.1943 0.1115
-0.1476 -0.1657 -0.1478 -0.1388
0.0946 0.1435 0.1024 0.0733
-0.1527 -0.1448 -0.1584 -0.1472 -0.1940
-0.2237 -0.1927 -0.1799
0.0707 0.1228 0.0786 0.0512
-0.2945 -0.3321 -0.3027 -0.2776 차 가
자 가
전 체
고소득층 중소득층 저소득층 수도권
고소득층 중소득층 저소득층 대도시권
고소득층 중소득층 저소득층 서울이외지역
고소득층 중소득층 저소득층
합(ΣHi)으로서 평균주거규모와 가구수의 곱(식
①)으로 나타낼 수 있으며, 총수요의 변화는 식②와 같이 표시된다.
주택총수요 ≡ 평균주거규모(Hm)×가구수(NH) ①
주택총수요변화[△(Hm×NH)]9) = 개인수요증가분 (△Hm・NHt) + 가구증가분(Hm・△NH) ②
이 때 개인수요증가분과 가구증가분은 다음과 같이 추정하였다.
개인수요증가분 = 기준년도 주택수요×개인수요증가율
가구증가분 = 목표년도 가구수 - 기준년도 가구수
앞에서 추정된 주택수요의 소득 및 가격 탄력성 을 활용하여 개인주택수요증가율을 전망하기 위하 여 다음과 같은 식을 도출하였다.
개인수요증가율10) = 사용자비용탄력성×사용자비용변화율 + 소득탄력성×소득변화율
dX/X = εuc(dUC/UC) + εy(dY/Y) ③
식③으로부터 소득변화율 및 사용자비용변화율 의 가정에 따라 앞서 추정된 탄력성을 대입함으로써 향후 개인의 주택수요변화율을 전망한 결과가 <표
4>에 나타나 있다.
여기에서 소득변화율은 연8.4%11)씩 상승하는 것으로 보았고 사용자비용변화율은 1989~1998년 동안 전년대비 주택가격상승률의 평균이 1.8%였음 을 감안하여 향후 매년 2%, 3%, 5%씩 상승할 것 으로 가정하였다. 이 때 수요변화율은 자가가구의 수요변화율과 차가가구의 수요변화율을 6:4의 비 율로 배분하여 계산하였다.
다음으로는 식②의 주택총수요 변화를 전망하기 위하여 개인수요증가율에 주택재고를 곱한 개인수 요증가분과 가구증가분을 추정하기로 한다. 이 때
9) △(Hm×NH) = (Hmt・NHt- Hm0・NH0)
= (Hm0+ Hmt- Hm0) (NH0+ NHt- NH0) - Hm0・NH0
= (Hm0+ △Hm) (NH0+ △NH) - Hm0・NH0
= (△Hm・NHt) + (Hm0・△NH)
10) 수요의 변화는 사용자비용 변화와 소득변화에 영향을 받으므로 수요함수식을 전미분하고(식①) 이를 변화율로 전환하면 식
②에서 보듯이 수요변화율(dX/X)은 가격변화율(dUC/UC)에 가격탄력성(εuc)을 곱한 것과 소득변화율(dy/y)에 소득탄력 성(εy)을 곱한 것의 합으로 유도할 수 있다.
dX = XucdUC + XydY ① dX/X = Xuc(UC/X) (dUC/UC) + Xy(Y/X) (dY/Y)= εucc(dUC/UC) + εy(dY/Y) ② 11) 제4차 국토계획관련 주요거시지표 중 2000년과 2010년의 1인당 GNP 참조.
수도권
사용자비용 연2% 상승 가정 사용자비용 연3% 상승 가정 사용자비용 연5% 상승 가정 대도시
사용자비용 연2% 상승 가정 사용자비용 연3% 상승 가정 사용자비용 연5% 상승 가정 서울 이외 지역
사용자비용 연2% 상승 가정 사용자비용 연3% 상승 가정 사용자비용 연5% 상승 가정
0.0810 0.0640 0.0281
0.1032 0.0869 0.0525
0.0587 0.0505 0.0330 2000~2005년 동안의
수요증가율 구 분
<표 4> 개인수요증가율 전망(2000~2005년)
2000년을 기준년도로 하고 기준년도의 주택수요는 당해년도의 주택수로 보았다. 2000년의 주택재고 는 다음의 식에 의해 추계하였다.
2000년 주택재고 = 1995년 주택재고 + 완공주 택수(1995～2000) - 멸실주택수(1995～2000)
여기에서 1995년 주택재고는 기존 연구결과12) 를 참고한 거처개념의 주택수로서 1995-2000년 동안의 멸실주택수 및 완공주택수는 다음과 같은 절차에 따라 추계하였다.
■ 1995~2000년 동안의 멸실주택수 추계절차
① 1990년과 1995년의 인구주택총조사의 전수자 료를 이용하여 각 연도의 전국의 주택을 지역
별, 유형별 및 규모별로 분류한 후 건축년도별 로 1949년 이전, 1950년~1959년, 1960년
~1969년, 1970~1979년, 1980~1989년, 1990~1995년으로 분류하였다. 각 건축년도 기간별로 건축된 주택수를 1990년과 1995년을 비교해 그 차이는 5년 동안에 멸실된 것으로 보 았다.
② 1990~1995년의 주택멸실률은 그 기간의 멸 실주택수를 1990년 주택수로 나누어 구하였 다.
③ 1995~2000년 동 안 의 멸 실 주 택 수 는 1990~1995년의 멸실률을 토대로 추정했다.
즉 1995~2000년 동 안 의 멸 실 률 이 1990~1995년의 멸실률의 70% 정도가 될 것 이라는 가정하에 이 멸실률을 1995년 주택수
12) 윤주현・김혜승, 주택보급률 산정 개선방안 연구, 건설교통부, 1999.2
<표 5> 2000년 주택재고 추계
서 울 부 산 대 구 인 천 광 주 대 전 경 기 강 원 충 북 충 남 전 북 전 남 경 북 경 남 제 주 전 국
1995년 협의주택수
구 분 95~2000년
완공주택수
95~2000년 멸실주택수
2000년 주택재고 2,550,142
906,006 550,7822 605,336 292,578 323,158 1,994,071 416,707 389,170 497,225 520,519 626,888 757,731 1,044,984 124,138 11,599,435
419,807 143,702 157,175 106,582 104,109 83,303 671,463 126,168 104,025 160,181 103,899 80,965 160,383 261,976 22,280 2,706,019
146,392 57,228 36,936 44,123 21,165 23,457 133,730 31,976 29,415 39,262 41,056 49,518 59,691 74,734 9,563 798,246
2,823,557 992,480 671,021 667,795 375,522 383,004 2,531,804 510,899 463,780 618,144 583,362 658,335 858,423 1,232,226 136,855 13,507,208
②
에 곱해 멸실주택수를 추계하였다. 여기서 1990~1995년의 멸실률의 70%만을 취한 이 유는 주택 개보수 등 주택관리 및 보전기술의 발전에 의해 주택멸실률이 감소할 것으로 사료 되기 때문이다.④ 이렇게 추계된 멸실주택수를 소유단위가 아닌 거처단위의 주택개념으로 전환시킨 것이 <표 5>에 나타난 1995~2000년 동안의 멸실주택 수이다.
■ 1995~2000년 동안의 완공주택수 추계절차
① 1993~1998년까지의 시도별 주택유형별 건 축허가(세대수기준)를 토대로 주택유형별 완 공기간별 분포를 고려하여 시도별 1996~1998
년 동안의 완공주택수를 계산13)하였다.
② 1999년과 2000년의 시도별 주택유형별 건축 허가는 전국적으로 각각 30만호, 40만호의 건 축허가를 가정하고, 1996~1998년 동안의 주 택유형별 건축허가비율의 평균을 적용하여 주 택유형별 건축허가를 계산하였으며, 이를 토대 로 주택유형별 완공기간별 분포를 고려하여 1999년과 2000년의 전국의 완공주택수를 계 산하였다. 이 때 1999년과 2000년의 완공주 택수의 시도별 배분은 1996~1998년도 완공 주택수의 시도별 배분비율을 적용하였다(<표 5> 참조).
다음으로 2000년 및 2005년의 시도별 가구수는 다음과 같이 추계하였다. 우선 통계청에서 전망한
13) 전게서
<표 6> 가구수 전망(2000~2005년)
서 울 부 산 대 구 인 천 광 주 대 전 경 기 강 원 충 북 충 남 전 북 전 남 경 북 경 남 제 주
전 국
구 분 가구수 가구증가분
2000년 2005년 2000년 ~ 2005년
3,092,088 1,178,555 789,488 792,851 423,881 441,691 2,901,041 462,509 458,899 575,501 594,902 631,632 857,172 1,278,217 166,153 14,644,580
3,214,336 1,236,405 858,518 901,476 479,030 511,227 3,517,127 494,531 507,350 633,301 632,508 656,500 927,912 1,422,506 184,001 16,176,727
122,248 57,851 69,029 108,624 55,149 69,536 616,086 32,023 48,451 57,800 37,606 24,868 70,740 144,289 17,848 1,532,147 자료: 통계청, ’95 인구주택총조사통계청, 가구추계기법, 1997 통계청, 1970-2020 시도별 인구추계, 1998.9
전국 가구수(1995~2030)를 토대로 하여 연평균 가구수증가율14)을 구한 후 이를 1995년의 일반가 구수(외국인 포함)에 적용하여 각 연도의 전국 가구 수를 추계하였다. 그리고 이렇게 구한 전국 가구수 를 통계청에서 전망한 각 연도의 시도별 인구비율에 따라 배분하였다. 2000년 및 2005년의 가구수 전 망과 그 기간 동안의 가구증가분은 <표 6>과 같다.
이상과 같은 추계를 바탕으로 식②에 의한 2000~2005년 동안의 시도별 개인수요증가분과 가구증가분을 합한 주택총수요 증가분은 <표 7>에 나타나 있다. 즉 2000~2005년 동안의 전국의 주 택총수요 증가분은 202.4～252.5만호로 추계되어
연 40.5～50.5만호 정도의 총수요증가가 예상된다.
V. 결 론
본고에서는 설문조사자료를 토대로 ’99년 우리 나라의 주택수요구조를 파악하고, 이를 토대로 향 후 5년 동안의 주택수요를 전망하여 보았다. 주택 수요구조분석에서는 전통적인 수요분석에서 간과 되었던 점유형태선택과 주거서비스수요량 결정의 동시성을 고려하기 위해 2단계추정방법을 이용하 여 주택수요함수를 추정하였다. 그 결과 주택점유 형태선택함수와 주택수요함수의 오차항의 추정된
14) 연평균 가구수증가율은 1995~2000년, 2000~2005년 동안 각각 2.45%, 2.01%임.
<표 7> 개인수요 및 주택총수요 증가분(2000~2005년)
서 울 부 산 대 구 인 천 광 주 대 전 경 기 강 원 충 북 충 남 전 북 전 남 경 북 경 남 제 주
전 국
개인수요증가분 주택총수요증가분
2000년
구 분 주택재고 사용자비용
2%상승
사용자비용 3%상승
사용자비용 5%상승
사용자비용 2%상승
사용자비용 3%상승
사용자비용 5%상승 2,823,557
992,480 671,021 667,795 375,522 383,004 2,531,804 510,899 463,780 618,144 583,362 658,335 858,423 1,232,226 136,855
13,507,208
228,708 102,424 69,249 68,916 38,754 39,526 148,617 29,990 27,224 36,285 34,243 38,644 50,389 72,332 8,033
993,336
180,708 86,247 58,312 58,031 32,633 33,283 127,856 25,800 23,421 31,216 29,460 33,246 43,350 62,227 6,911
832,702
79,342 52,105 35,229 35,059 19,715 20,108 83,550 16,860 15,305 20,399 19,251 21,725 28,328 40,663 4,516
492,154
350,956 160,275 138279 177,541 93,903 109,062 764,703 62,012 75,675 94,085 71,849 63,512 121,129 216,620 25,881
2,525,483
302,955 144,097 127,341 166,656 87,782 102,819 743,942 57,823 71,872 89,017 67,066 58,114 114,090 206,516 24,759
2,364,849
201,590 109,956 104,258 143,684 74,864 89,643 699,636 48,882 63,756 78,199 56,857 46,593 99,068 184,952 22,364
2,024,301 주: 개인수요증가분의 추계시 서울은 수도권의 수요변화율을 적용하고, 5개 대도시의 경우에는 대도시의 수요변화율을, 그리고
나머지 9개 도의 경우에는 서울이외지역의 수요변화율을 적용함.
공분산인 λ의 계수값이, 비록 지역에 따라 차이를 보였지만, 유의미하게 나타난 경우가 많아 전통적 인 방법만으로는 편의(偏倚)되지 않고 일관된 모수 추정치를 제시하는데 문제가 있을 수 있음15)을 밝 혔다.
또한 본 연구에서는 물량위주의 주택수요전망을 위해 주거서비스량 대신 주거면적을 이용하여 주택 수요함수를 추정하였다. 그러나 보다 이론적으로 타 당한 주택수요의 소득 및 가격탄력성을 밝히기 위해 서는 외국사례에서 많이 나타나듯이 주거서비스의 단위당 가격을 고려한 주거서비스의 수요량을 이용 하여 주택함수를 추정해 볼 필요가 있을 것이다.
본고에서는 ’99년 6월이라는 일정시점의 주택수 요행태를 기초로 향후 5년 동안의 주택수요를 전망 하였다. 그러나 가구의 주택수요행태 변화를 고려 하지 못하는 일정시점에서의 횡단면자료의 분석결 과인 수요변화율을 중장기 주택수요전망의 근거로 이용하는데는 한계가 있음을 유의해야 할 것이다.
주택수요의 가격 및 소득 탄력성을 토대로 하여 개인수요변화를 전망하고 여기에 가구수변화를 고 려한 주택총수요변화를 전망한 결과 2000~2005 년의 주택총수요의 증가는 연 40.5～50.5만호 정 도로 예상되었다. 그러나 이러한 결과는 이에 해당 하는 물량이 매년 새로 건설되어야 한다는 의미는 아니다. 신규주택건설물량은 우리가 추계한 주택총 수요증가분에 멸실될 주택수를 더하고 주택개보수 로 충당될 물량은 감해주어야 하기 때문이다.
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15) 정의철(1998; 52-53)이 서울지역 거주가구를 대상으로 행한 표본선택의 편의를 고려한 2단계추정방법의 추정결과에서는 λ 의 계수값이 의미있게 나타나지 않았음. 따라서 이 경우에는 전통적인 방법에 의한 모수추정치도 불편추정량을 제공한다고 할 수 있음. 또한 전통적인 방법과 2단계추정방법의 결과가 거의 유사했음. 또한 자가가가의 경우 λ의 계수값에 대한 외국의 연구결과를 살펴보면 Rosen(1979)의 연구에서는 유의미하지 않은 계수값, Lee and Trost(1978)의 연구에서는 (-)이며 유의미한 계수값, 그리고 Gillingham and Hagemann(1983)의 연구에서는 (+)이며 유의미한 계수값이 도출되었는데 왜 이러한 모순이 있는지는 명확치 않음(Horioka, 1988)
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In this paper we empirically analyzed the tenure choice and housing demand in Korea using household survey data. Considering simultaneity of the tenure choice and consumption level decision, two-stage procedure was adopted in estimating housing demand function. Floor area per household was used as a dependent variable and demand elasticities with respect to income and user cost, respectively, were calculated. The relationship between housing demand increase and elasticities was derived to be used in housing demand forecasting for the next five years under the consideration of household increase.
ABSTRACT
