I. 서론

부동산은 우리나라 가계자산에서 높은 비중을 차지하는 핵심 자산으로, 가계의 자산축적과 자산불평등을 이해하는 데 중요한 의미를 가진다. 또한 부동산 자산은 주택가격과 주택시장 구조 등 지역적 여건과 밀접하게 연계되어 있다는 점에서, 금융자산을 포함한 총자산과 구분하여 그 관계를 살펴볼 필요가 있다. 특히 수도권과 비수도권의 주택가격과 시장여건이 크게 다른 상황에서는 동일한 소득수준의 가구라 하더라도 연령과 거주지역에 따라 부동산 자산분포에서 서로 다른 위치에 놓일 수 있다. 따라서 가계의 소득과 부동산 자산 간의 관계를 이해하기 위해서는 두 변수의 평균적인 관계를 확인하는 데서 나아가, 그 관계가 누구에게, 어느 지역에서 다르게 나타나는지를 살펴볼 필요가 있다.

소득은 가계의 소비와 저축, 자산축적을 결정하는 기본적인 경제적 자원이며, 장기간에 걸친 소득과 저축의 축적은 가계의 자산형성과 밀접하게 관련된다(Friedman, 1957; Modigliani and Brumberg, 1954; Deaton, 1992). 그러나 기존 연구에서는 주로 명목소득이나 근로소득을 활용하거나 전체 자산규모를 중심으로 소득과 자산의 관계를 분석해 왔다. 명목소득은 물가변동에 따른 실질적인 구매력의 차이를 반영하기 어렵고, 특정 소득원만을 이용할 경우 가계의 경제활동을 통해 얻는 소득수준을 충분히 파악하는 데 한계가 있다. 더욱이 부동산 자산은 현재의 소득만으로 형성되기보다 장기간에 걸친 소득과 저축, 자산가격 변화가 누적된 결과라는 점에서 가계의 실질적인 경제력을 반영하는 소득지표를 중심으로 그 관계를 살펴볼 필요가 있다.

이에 본 연구는 가계의 근로소득과 사업소득을 합산한 소득을 소비자물가지수(CPI)로 조정하여 물가변동의 영향을 반영한 실질소득을 산출하였다. 또한 소득분포의 편의와 극단값의 영향을 완화하기 위해 실질소득에 자연로그를 취한 값을 분석에 사용하였다. 이러한 실질소득을 활용함으로써 여러 연도에 걸친 가계의 소득수준을 비교 가능한 기준에서 측정하고, 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 분석하고자 한다.

그러나 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 모든 가구에서 동일하게 나타날 것으로 기대하기는 어렵다. 청년층은 주택시장 진입과 초기 자산형성 과정에 있는 반면, 중년층은 소득과 자산의 축적이 본격화되는 시기에 해당하며, 노년층에서는 이미 축적된 자산과 재산소득의 중요성이 상대적으로 커질 수 있다(이호정･김재태, 2017; 박충수･김재태, 2019). 여기에 지역별 주택가격과 시장구조의 차이가 결합되면 동일한 실질소득의 차이라 하더라도 부동산 자산분위와 연결되는 정도는 연령집단과 지역에 따라 달라질 수 있다.

이러한 점에서 중요한 질문은 단순히 ‘실질소득이 높은 가구가 더 높은 부동산 자산분위에 속하는가’에 그치지 않는다. 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 유지되는지, 그 관계가 수도권과 비수도권에서 어떻게 달라지는지, 그리고 지역 간 차이가 연령집단과 자산분포상의 위치에 따라 어떠한 형태로 나타나는지를 함께 살펴볼 필요가 있다. 기존 연구는 소득과 자산의 관계 및 자산격차(김경아, 2015; 김대환, 2021), 연령에 따른 자산보유 및 자산선택의 차이(이호정･김재태, 2017; 박충수･김재태, 2019), 지역 간 부동산 자산격차(김준형･최명섭, 2011)에 관한 중요한 실증적 근거를 축적해 왔다. 그러나 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 연령집단과 지역의 결합이라는 관점에서 분석하고, 이를 자산분포상의 위치까지 확장하여 살펴본 연구는 상대적으로 제한적이다.

이에 본 연구는 통계청･한국은행･금융감독원이 공동으로 실시한 가계금융복지조사(HFWS)의 2017~2025년 통합자료를 활용하여 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 단계적으로 분석한다. 먼저 순서형 로지스틱 회귀모형을 이용하여 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 두 변수 간의 관계가 유지되는지를 확인한다. 이어 실질소득과 지역의 상호작용을 통해 수도권과 비수도권의 차이를 살펴보고, 연령집단과 지역을 동시에 고려한 삼원 상호작용모형을 통해 관계의 이질성을 구체화한다. 이 과정에서 평균한계효과(AME)를 이용하여 실질소득의 변화와 각 부동산 자산분위에 속할 확률 간의 관계를 비교하고, 이러한 차이가 자산분포의 어느 위치에서 두드러지는지를 살펴본다. 마지막으로 Ordered Probit 모형을 이용하여 주요 분석결과의 강건성을 확인한다.

본 연구의 차별성은 실질소득과 부동산 자산분위 간의 평균적인 관계를 하나의 계수로 제시하는 데 그치지 않고, 그 관계가 연령집단과 지역, 그리고 자산분포상의 위치에 따라 어떻게 달라지는지를 단계적으로 보여준다는 데 있다. 이를 통해 소득과 부동산 자산의 관계를 평균적인 소득–자산 관계에서 벗어나 가구가 처한 연령 및 지역적 조건과 자산분포상의 위치가 결합된 관계로 이해하고자 한다. 이러한 분석은 우리나라 가계의 부동산 자산격차가 나타나는 다양한 양상을 이해하고, 연령집단과 지역의 차이를 고려한 자산 및 주거정책을 논의하기 위한 실증적 근거를 제공할 수 있을 것이다.

II. 이론적 고찰 및 선행연구 검토

1. 실질소득과 부동산 자산축적 이론

가계가 보유하는 부동산은 특정 시점의 소득만을 반영하는 자산이라기보다 장기간에 걸친 소득, 저축 및 자산취득의 결과가 누적된 형태로 이해할 수 있다. 특히 주택은 거주서비스를 제공하는 소비재인 동시에 장기간 가치가 축적되는 자산이라는 이중적 성격을 가진다. 따라서 특정 시점에서 관찰되는 부동산 자산은 현재소득만의 결과라기보다 가계가 장기간 축적해 온 경제적 여건을 반영하는 것으로 볼 수 있다(한국은행, 2026). 이러한 특성을 고려하면 실질소득과 부동산 자산 간의 관계를 이해하기 위해서는 현재의 소득수준뿐 아니라 장기적인 소비･저축 및 자산축적 과정을 설명하는 이론적 논의를 함께 살펴볼 필요가 있다.

소득은 이러한 자산축적 과정을 설명하는 가장 기본적인 경제적 요인 가운데 하나이다. Friedman(1957)의 항상소득가설(Permanent Income Hypothesis)은 가계의 소비와 저축이 일시적인 소득변화보다 장기적으로 기대되는 소득수준에 기초하여 결정된다고 설명한다. 이러한 관점에서 보면 상당한 자금이 필요하고 장기간 보유되는 부동산의 취득과 축적 역시 특정 시점의 소득보다는 가계가 지속적으로 확보할 수 있는 경제적 여건과 밀접하게 관련될 가능성이 있다.

Modigliani and Brumberg(1954)의 생애주기가설(Life-Cycle Hypothesis)은 이러한 관계를 생애 전반으로 확장한다. 가계는 생애에 걸쳐 예상되는 소득을 바탕으로 소비와 저축을 조정하며, 경제활동이 활발한 시기에 소득의 일부를 저축하고 자산을 축적한 뒤 이후 축적된 자산을 활용한다. 따라서 현재 관찰되는 부동산 자산은 현재소득뿐만 아니라 과거의 소득과 저축, 자산취득이 누적된 결과로 이해할 필요가 있다. Deaton(1992) 역시 소비와 저축의 동태적 의사결정 과정에서 소득과 경제적 여건이 가계의 자산축적에 중요한 역할을 한다는 점을 제시하였다.

국내 실증연구에서도 소득과 부동산 자산의 밀접한 관계가 확인되어 왔다. 김경아(2015)는 가구의 소득과 자산 격차의 발생요인을 인구학적 특성과 지역 간 비교를 중심으로 분석함으로써 소득과 자산의 지역적 격차를 실증적으로 제시하였다. 본 연구는 이러한 선행연구의 문제의식을 확장하되, 총자산이 아닌 부동산 자산분포상의 위치에 초점을 두고 실질소득과의 관계를 분석한다는 점에서 차이가 있다. 또한 수도권과 비수도권의 평균적인 차이를 확인하는 데 그치지 않고 실질소득과 지역의 상호작용 및 연령집단과 지역을 함께 고려한 상호작용을 설정하고, 평균한계효과를 통해 부동산 자산분위별 관계의 차이를 살펴본다는 점에서 분석적 차별성을 갖는다. 이를 통해 실질소득과 부동산 자산 간의 관계가 연령집단과 지역뿐 아니라 자산분포상의 위치에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 구체적으로 확인하고자 한다. 김대환(2021)은 부동산 소득과 부동산 자산 간의 관계를 분석하여 부동산 자산과 이를 통해 발생하는 소득이 서로 연관될 가능성을 보여주었다. 이러한 연구들은 가계의 소득과 부동산 자산을 서로 독립적인 경제지표로 보기보다 장기간에 걸친 자산축적 과정 속에서 함께 이해할 필요가 있음을 시사한다.

여러 연도의 소득을 비교할 때에는 물가수준의 차이를 고려할 필요가 있다. 명목소득의 변화에는 실제 구매력의 변화와 물가변동이 함께 포함될 수 있기 때문이다. 이에 소비자물가지수(CPI)로 조정한 실질소득은 서로 다른 시점의 소득수준을 보다 일관된 기준에서 비교할 수 있게 한다. 본 연구에서는 이러한 실질소득을 활용하여 서로 다른 시기의 소득수준을 비교 가능한 기준에서 측정하고, 이를 바탕으로 부동산 자산분위와의 관계를 살펴본다.

자산과 소득의 장기적인 축적과 분포가 경제적 불평등과 밀접하게 연결되어 있다는 논의(Piketty, 2014; Chancel et al., 2022)를 고려하면, 실질소득과 부동산 자산 간의 관계는 가계의 경제적 지위와 자산격차를 이해하는 중요한 연결고리가 된다. 그러나 소득과 부동산 자산이 연결되는 양상은 모든 가구에서 동일하지 않을 수 있다. 가구가 자산축적 과정의 어느 단계에 있는지, 그리고 어떠한 주택시장 환경에 놓여 있는지에 따라 실질소득과 부동산 자산 간의 관계가 서로 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 이러한 점에서 다음 절에서는 그 관계가 연령집단과 지역에 따라 달라질 가능성을 살펴본다.

2. 연령집단과 지역에 따른 자산축적의 이질성

실질소득과 부동산 자산 간의 관계가 모든 가구에서 동일하지 않다면, 그 차이는 어디에서 비롯되는가. 본 연구는 그 주요 조건으로 연령과 지역에 주목한다. 연령은 가계가 소득과 자산을 축적해 온 시간과 경제활동 단계의 차이를 반영하며, 지역은 가계가 직면하는 주택가격과 주택시장 여건의 차이를 나타낸다. 따라서 두 조건은 실질소득과 부동산 자산이 연결되는 양상을 서로 다르게 만들 수 있다.

먼저 생애주기가설에 따르면 가계의 소득과 저축, 자산축적은 연령에 따라 서로 다른 양상을 보일 수 있다(Modigliani, 1986). 청년층은 노동시장에 진입하여 소득을 형성하고 자산축적을 시작하는 단계에 있지만, 축적된 금융자산이 상대적으로 적고 주택구입을 위한 초기자금 마련에도 제약을 받을 수 있다. 반면 중년층은 경제활동과 소득획득이 본격화되고 이전부터 축적한 저축과 자산을 바탕으로 주택을 취득하거나 추가적인 자산을 축적할 가능성이 높아지는 시기이다. 노년층에서는 근로소득의 비중이 감소할 수 있지만, 그동안 축적된 부동산과 금융자산 등 기존 자산의 중요성이 상대적으로 커질 수 있다.

국내 연구에서도 이러한 연령별 차이가 확인되고 있다. 박충수･김재태(2019)는 생애단계에 따라 가계의 자산선택 특성이 달라질 수 있음을 제시하였으며, 김형점･박문수(2022)는 가구특성과 부동산자산비율의 관계를 분석하여 생애주기와 주거특성 등이 부동산 자산구성과 관련되어 있음을 보여주었다. 이호정･김재태(2017)는 50대 이상 중고령가구에서도 1인가구와 다인가구 사이에 부동산 자산보유와 관련된 요인이 서로 다르게 나타날 수 있음을 제시하였다. 최근 권영하･노승한(2026) 역시 자산가격 변화가 소비에 미치는 자산효과가 소득계층과 연령에 따라 다르게 나타날 수 있음을 보여주었다. 분석대상과 종속변수에는 차이가 있지만, 이러한 연구들은 가계의 자산과 경제적 여건 간의 관계를 하나의 평균적인 관계로 설명하기보다 연령에 따른 이질성을 함께 고려할 필요가 있음을 보여준다.

그러나 연령만으로 가계의 부동산 자산축적 여건을 충분히 설명하기는 어렵다. 부동산은 위치에 고정되어 있으며, 그 가치는 지역별 주택가격과 시장여건의 영향을 직접적으로 받기 때문이다. 김준형･최명섭(2011)은 부동산 자산의 지역 간 불균형을 분석하여 부동산 자산분포에 지역적 차이가 존재함을 제시하였다. 김지현･최윤영(2016)은 주택가격에 영향을 미치는 요인이 공간적 수준에 따라 다르게 나타날 수 있음을 보여주었으며, 박대근･김흥순(2020)은 도시재생사업 대상지역과 인근지역의 아파트가격을 비교하여 지역적 여건에 따른 주택가격 변화의 차이를 분석하였다. OECD(2021) 역시 지역별 주택시장 여건과 가격수준의 차이가 가계의 주거 및 자산축적 기회와 관련될 수 있음을 보여준다. 강태영 등(2026)은 가계금융복지조사 자료를 이용하여 부동산 자산비율의 결정요인을 분석하면서 수도권 여부를 포함한 가구 및 경제적 특성을 함께 고려하였다.

이러한 지역적 차이는 실질소득과 부동산 자산이 연결되는 양상에도 차이를 가져올 수 있다. 수도권에서는 높은 주택가격으로 인해 주택시장 진입에 필요한 경제적 부담이 상대적으로 클 수 있는 반면, 이미 부동산을 보유한 가구에게는 높은 주택가격이 상대적으로 높은 자산평가액으로 이어질 가능성이 있다. 비수도권에서는 상대적으로 낮은 주택가격으로 인해 소득과 주택취득의 관계가 수도권과 다르게 나타날 가능성이 있으며, 지역별 자산가격과 시장구조의 차이 역시 부동산 자산분포에 반영될 수 있다.

여기서 중요한 점은 연령과 지역이 서로 독립적인 조건으로만 작용하지 않을 수 있다는 것이다. 예를 들어 수도권의 높은 주택가격은 초기 자산축적 단계에 있는 청년층에게 주택시장 진입의 제약으로 작용할 수 있지만, 이미 일정 수준의 자산을 보유한 중･노년층에게는 다른 의미를 가질 수 있다. 반대로 비수도권의 상대적으로 낮은 주택가격은 청년층의 시장진입 여건을 다르게 만들 수 있는 반면, 기존 주택을 보유한 중･노년층의 자산가치가 형성되는 과정에서는 수도권과 다른 조건으로 작용할 수 있다.

결국 연령은 가구가 자산축적 과정의 어느 단계에 위치하는지를 보여주고, 지역은 그 과정이 이루어지는 주택시장 환경을 나타낸다고 볼 수 있다. 따라서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 보다 구체적으로 이해하기 위해서는 연령과 지역을 각각 고려하는 데서 나아가 두 조건이 결합될 때 나타나는 차이를 함께 살펴볼 필요가 있다.

3. 선행연구 검토 및 연구의 차별성

앞선 논의를 종합하면 기존 연구는 크게 세 가지 측면에서 본 연구의 이론적･실증적 토대를 제공한다. 첫째, 항상소득가설과 생애주기가설을 비롯한 이론적 논의는 가계의 소득과 자산이 장기간의 소비･저축 및 자산축적 과정에서 서로 연결되어 있음을 설명한다(Friedman, 1957; Modigliani and Brumberg, 1954; Deaton, 1992). 둘째, 국내 실증연구는 연령과 가구특성에 따라 자산구성과 부동산 보유가 달라질 수 있음을 보여주었다(이호정･김재태, 2017; 박충수･김재태, 2019; 김형점･박문수, 2022; 권영하･노승한, 2026). 셋째, 부동산 자산에는 지역별 주택가격과 시장여건의 차이가 반영될 수 있으며, 실제 국내 부동산 자산분포와 자산구성에서도 지역적 차이가 확인되고 있다(김준형･최명섭, 2011; 강태영 등, 2026).

이러한 연구들은 소득, 연령 및 지역이 가계의 부동산 자산과 밀접하게 관련되어 있음을 보여주었다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 그러나 기존 연구가 주로 소득과 자산의 관계, 생애단계별 자산구성 또는 지역 간 자산격차 가운데 특정 측면에 초점을 두어 왔다는 점에서, 이들 요인이 결합될 때 나타나는 관계를 하나의 분석틀에서 살펴볼 여지는 남아 있다. 특히 여러 연도의 소득을 동일한 구매력 기준으로 조정한 실질소득을 중심으로 부동산 자산분포상의 상대적 위치를 분석하고, 그 관계가 연령집단과 지역의 결합에 따라 어떻게 달라지는지를 살펴본 연구는 상대적으로 제한적이다.

이는 분석대상을 부동산 자산의 절대적인 규모에서 자산분포상의 상대적 위치로 확장할 필요성과도 연결된다. 동일한 소득수준의 차이라 하더라도 상위 부동산 자산분위에 위치한 가구와 하위 분위에 위치한 가구에서 그 의미가 동일하다고 보기 어렵기 때문이다. 따라서 실질소득과 부동산 자산의 관계를 보다 구체적으로 이해하기 위해서는 실질소득이 높은 가구가 단순히 더 많은 부동산 자산을 보유하는지를 확인하는 데서 나아가, 실질소득의 차이가 부동산 자산분포상의 위치와 어떠한 관계를 가지며 그 관계가 연령과 지역에 따라 어떻게 달라지는지를 살펴볼 필요가 있다.

본 연구는 이러한 연구 공백에서 출발한다. 먼저 소비자물가지수(CPI)를 이용하여 물가변동의 영향을 조정한 실질소득을 활용함으로써 2017~2025년 가계의 소득수준을 비교 가능한 기준에서 측정한다. 다음으로 실질소득과 부동산 자산분위 간의 기본적인 관계를 확인한 뒤 수도권과 비수도권의 차이를 분석하고, 최종적으로 연령집단과 지역을 동시에 고려하여 관계의 이질성을 검증한다. 이 과정에서 순서형 로지스틱 회귀모형의 회귀계수와 오즈비뿐만 아니라 평균한계효과(AME)를 활용하여 실질소득 수준의 차이에 따른 각 부동산 자산분위의 예측확률 차이를 비교한다. 또한 Ordered Probit 모형을 이용하여 주요 결과가 특정 링크함수의 선택에 의존하는지를 확인한다.

III. 연구방법론

1. 연구자료 및 분석대상

본 연구는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 분석하기 위해 통계청, 한국은행 및 금융감독원이 공동으로 실시하는 가계금융복지조사(Household Finance and Welfare Survey, HFWS)의 2017년부터 2025년까지 자료를 통합하여 활용하였다. 이 자료는 가구의 소득과 자산뿐만 아니라 부채 및 다양한 인구사회학적 특성을 함께 제공하고 있어, 가구의 경제적 특성을 고려하면서 실질소득과 부동산 자산 간의 관계를 분석하는 데 적합하다(통계청 등, 각 연도).

분석에는 2017년부터 2025년까지의 반복횡단면자료(pooled repeated cross-sectional data)를 통합하여 활용하였으며, 분석대상은 만 18세 이상 가구로 한정하였다. 여러 연도의 자료를 통합함으로써 충분한 분석표본을 확보하고, 연도별 차이를 고려하면서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 분석하였다.

전체 표본은 164,820가구이며, 분석모형에 포함되는 변수의 구성에 따라 실제 분석에 사용된 표본수는 달라진다. 기초모형(Model 1)은 종속변수와 핵심 독립변수 등에 결측이 없는 140,843가구를 대상으로 추정하였고, 사회경제적 통제변수를 모두 포함한 Model 4~6은 해당 변수에 결측이 없는 121,672가구를 분석대상으로 하였다. 결측치는 각 모형에 포함된 변수 중 결측값이 존재하는 관측치를 해당 모형의 분석에서 제외하는 방식으로 처리하였다.

모형에는 조사연도 더미변수를 포함하여 연도별 거시경제 환경과 제도적 여건의 차이를 고려하였다. 이를 통해 여러 연도에 걸쳐 관찰된 가구의 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 일관된 분석틀에서 추정하였다.

2. 변수의 정의

분석에 사용된 변수는 종속변수, 핵심 독립변수, 주요 설명변수 및 사회경제적 통제변수로 구성하였다.

종속변수는 부동산 자산분위(asset_y)이다. 부동산 자산규모를 기준으로 전체 가구를 1분위부터 10분위까지 구분한 순서형 변수이며, 값이 클수록 상대적으로 높은 부동산 자산분위에 속함을 의미한다.

핵심 독립변수는 소비자물가지수(CPI)를 이용하여 산출한 실질소득의 자연로그값(ln_income_real)이다. 실질소득은 가계의 근로소득과 사업소득을 합산한 후 CPI를 이용하여 연도별 물가수준의 차이를 조정하여 산출하였다. 이후 소득분포의 비대칭성과 극단값의 영향을 완화하기 위해 자연로그 변환을 적용하였다. 분석에 사용된 변수의 정의와 측정방법은 표 1과 같다.

본 연구는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 평균적인 관계를 확인하는 데 그치지 않고, 이러한 관계가 지역과 연령집단에 따라 어떻게 달라지는지를 함께 살펴보는 데 초점을 둔다. 이를 위해 주요 설명변수로 수도권 여부(capital_region)를 포함하였으며, 수도권은 1, 비수도권은 0으로 구분하였다. 실질소득과 지역 간 상호작용항을 통해 두 변수 간의 관계가 지역에 따라 다르게 나타나는지를 살펴보고, 최종모형에서는 연령집단과 지역을 동시에 고려한 삼원 상호작용을 통해 관계의 이질성을 보다 구체적으로 분석하였다.

통제변수로는 연령집단, 가구원수, 혼인상태, 성별, 교육수준, 금융자산, 총부채, 주택유형, 점유형태, 직업, 종사상지위 및 조사연도를 포함하였다. 이들 변수는 선행연구에서 부동산 자산과 관련성이 확인된 사회경제적 특성으로, 다른 가구특성을 고려한 상태에서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 추정하기 위해 분석모형에 포함하였다.

3. 분석모형 및 연구가설

부동산 자산분위는 1분위부터 10분위까지의 순서형 변수이므로, 순서형 자료의 특성을 반영할 수 있는 순서형 로지스틱 회귀모형(Ordered Logistic Regression Model)을 적용하였다. 이 모형을 통해 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 추정하고, 실질소득 수준에 따라 상위 부동산 자산분위에 속할 가능성이 어떻게 달라지는지를 살펴보았다.

분석은 실질소득과 부동산 자산분위 간의 기본적인 관계에서 출발하여 지역과 연령집단에 따른 이질성을 단계적으로 확인하는 방식으로 진행하였다. 전체 분석과정에서는 변수의 단계적 투입에 따른 추정결과의 변화를 확인하기 위해 Model 2와 Model 3을 추가로 추정하였으나, 이들 모형은 기초모형에서 전체 통제모형으로 확장되는 중간 단계에 해당하므로 본문에서는 결과의 중복을 줄이고 핵심적인 분석 흐름을 명확히 하기 위해 제시하지 않았다. 먼저 Model 1은 연령집단과 조사연도를 고려하여 실질소득과 부동산 자산분위 간의 기본적인 관계를 확인하는 기초모형이며, Model 4는 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 이러한 관계가 유지되는지를 살펴보는 전체 통제모형이다. 이어 Model 5는 실질소득과 지역의 상호작용항을 포함하여 이러한 관계가 수도권과 비수도권에서 다르게 나타나는지를 분석하는 지역 상호작용모형이며, 마지막으로 Model 6은 실질소득, 지역 및 연령집단의 삼원 상호작용항을 포함하여 실질소득과 부동산 자산분위 간 관계의 이질성을 종합적으로 분석하는 최종모형이다.

분석모형은 다음과 같이 설정하였다.

Model1(기초모형)

Yi*=α+β1ln∈ come i+β2Agei+β3Yeari+ϵi

Model 4 (전체 통제모형)

Yi*=α+β1ln∈ come i)+β2 Region i+β3Xi+ϵi

여기서 Xi는 모형에서 별도로 제시된 핵심 설명변수를 제외한 연령집단, 가구원수, 혼인상태, 성별, 교육수준, 금융자산, 총부채, 주택유형, 점유형태, 직업, 종사상지위 및 조사연도를 포함하는 사회경제적 통제변수 벡터를 의미한다.

Model 5 (지역 상호작용모형)

Yi=α+β1ln∈ come i)+β2 Region i+β3ln∈ come i× Region i]+β4Xi+ϵi

Model 6 (삼원 상호작용모형)

$$\begin{gathered} Yi*=α+β1ln∈ come i+β2 Region i+β3Agei \\ +β4ln∈ come i× Region i+β5ln∈ come i \\ × Age i]+β6 Region i× Age i+β7ln∈ come i \\ × Region i× Age i+γXi+ϵi \end{gathered}$$

Model 6에서 Xi는 실질소득, 지역, 연령집단 및 이들 간의 상호작용항을 제외한 가구원수, 혼인상태, 성별, 교육수준, 금융자산, 총부채, 주택유형, 점유형태, 직업, 종사상지위 및 조사연도를 포함하는 사회경제적 통제변수 벡터를 의미한다.

이러한 단계적 모형구성을 바탕으로 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

가설 1(H1). 사회경제적 특성을 통제한 이후에도 실질소득은 상위 부동산 자산분위에 속할 가능성과 정(+)의 관계를 보일 것이다.

가설 2(H2). 실질소득과 상위 부동산 자산분위에 속할 가능성 간의 관계는 수도권과 비수도권에서 차이를 보일 것이다.

가설 3(H3). 실질소득과 상위 부동산 자산분위에 속할 가능성 간의 관계는 연령집단과 지역에 따라 이질적으로 나타날 것이다.

4. 추정방법

모형의 추정결과는 회귀계수와 오즈비(Odds Ratio, OR)를 함께 제시하여 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 확인하였다. 오즈비는 실질소득 수준의 차이가 상위 부동산 자산분위에 속할 오즈와 어떠한 관계를 갖는지를 보여주므로, 회귀계수와 함께 제시하여 추정결과의 방향과 크기를 보다 직관적으로 해석하였다.

다만 순서형 로지스틱 회귀모형의 회귀계수와 오즈비만으로는 실질소득 수준에 따른 각 부동산 자산분위의 예측확률 차이를 직접적으로 파악하기 어렵고, 특히 상호작용모형에서는 지역과 연령집단에 따른 관계의 차이를 직관적으로 비교하는 데 한계가 있다.

이에 평균한계효과(Average Marginal Effects, AME)를 산출하여 실질소득 수준에 따른 각 부동산 자산분위의 예측확률 변화를 확인하였다.

이를 통해 하위 분위와 상위 분위에서 나타나는 예측확률 변화의 방향과 크기를 살펴보고, 수도권과 비수도권 및 연령집단에 따라 그 양상이 어떻게 달라지는지를 비교하였다.

또한 추정결과가 특정 모형의 선택에 의존하는지를 확인하기 위해 Ordered Probit 모형을 이용한 강건성 검증을 실시하였다. Ordered Logit 모형과 동일한 분석표본, 설명변수 및 통제변수를 적용하고 링크함수를 달리하여, 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계 및 지역과 연령집단에 따른 이질성이 전반적으로 일관되게 나타나는지를 확인하였다.

IV. 실증분석

1. 분석대상의 특성

표 2는 최종모형(Model 4~6)에 포함된 121,672가구의 주요 연속형 변수에 대한 기술통계를 제시한다.

분석표본의 부동산 자산분위는 평균 5.77분위, 표준편차 2.76으로 나타났으며, 1분위부터 10분위까지 비교적 폭넓게 분포하고 있다. 실질소득 로그값의 평균은 8.47, 표준편차는 0.97로 나타나 분석대상 가구의 실질소득 수준이 일정한 범위에 집중되기보다 분산되어 있음을 보여준다.

가구의 경제적 여건에서도 차이가 나타났다. 평균 금융자산은 12,651만원, 평균 총부채는 9,734만원이었으며, 두 변수 모두 표준편차가 평균을 크게 상회하였다. 이는 분석대상 가구 간 금융자산과 부채 규모의 편차가 상당함을 보여준다. 따라서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 살펴볼 때에는 소득수준뿐만 아니라 가구가 보유한 금융자산과 부채 등 경제적 조건을 함께 고려할 필요가 있다.

표 3은 동일한 분석표본의 주요 범주형 특성을 보여준다. 지역별로는 비수도권 가구가 66.89%, 수도권 가구가 33.11%로 비수도권의 비중이 상대적으로 높았다. 연령집단별로는 중년층이 62.79%로 가장 큰 비중을 차지하였으며, 노년층 20.54%, 청년층 16.67% 순으로 나타났다.

혼인상태에서는 기혼가구가 68.61%로 가장 높은 비중을 차지하였고, 미혼 12.26%, 사별 10.89%, 이혼 8.24% 순이었다.

이러한 표본구성은 분석대상 가구가 지역, 연령집단 및 혼인상태에 따라 서로 다른 특성을 가지고 있음을 보여준다. 특히 본 연구의 주요 관심인 지역과 연령집단별 구성비에 차이가 나타나는 만큼, 이후 분석에서는 이들 특성을 단순히 통제하는 데 그치지 않고 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 지역과 연령집단에 따라 어떻게 달라지는지를 단계적으로 살펴본다.

2. 실질소득과 부동산 자산분위 관계

표 4의 Model 1은 실질소득과 부동산 자산분위 간의 기본적인 관계를 확인하기 위해 실질소득과 연령집단, 조사연도를 포함하여 추정한 기초모형이다. 분석 결과, 실질소득은 부동산 자산분위와 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 보였다(OR=2.796, p<0.001). 이는 다른 조건을 추가적으로 통제하기 이전의 기초모형에서 실질소득 수준이 높은 가구일수록 상위 부동산 자산분위에 속할 오즈가 높게 나타남을 의미한다.

연령집단에서도 차이가 나타났다. 청년층을 기준으로 중년층의 오즈비는 1.954, 노년층은 4.812로 모두 통계적으로 유의하였다(p<0.001). 특히 노년층에서 상대적으로 높은 오즈비가 나타난 것은 현재 관찰되는 부동산 자산분위가 현재의 소득수준뿐만 아니라 가구가 장기간에 걸쳐 축적해 온 자산 및 경제적 여건과 관련되어 있을 가능성을 보여준다. 이러한 결과는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 살펴볼 때 연령에 따른 자산축적 여건의 차이를 함께 고려할 필요성을 제기한다.

다만 Model 1에는 금융자산과 부채, 혼인상태, 직업 및 주거특성 등 가구의 다양한 사회경제적 특성이 포함되어 있지 않으므로, 여기서 나타난 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 실질소득 자체와 관련된 관계로만 해석하는 데에는 주의가 필요하다. 따라서 Model 1의 결과는 두 변수 간의 기본적인 정(+)의 관계를 확인하는 출발점으로 해석하고, 다음 단계에서는 사회경제적 특성을 추가로 고려한 전체 통제모형을 통해 이러한 관계가 어떻게 변화하는지를 살펴본다.

Model 1에서 확인된 실질소득과 부동산 자산분위 간의 정(+)의 관계가 가구의 다양한 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 유지되는지를 확인하기 위해 표 5의 Model 4를 추정하였다. Model 4에는 지역과 연령집단을 비롯하여 가구원수, 혼인상태, 직업, 종사상지위, 금융자산, 총부채, 교육수준, 점유형태, 주택유형 및 조사연도를 포함하였다.

분석 결과, 실질소득은 이러한 특성을 통제한 이후에도 부동산 자산분위와 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 보였다(β=0.494, OR=1.639, p<0.001). 실질소득의 오즈비는 기초모형(Model 1)의 2.796에서 1.639로 감소하였다. 다만 두 모형은 포함된 통제변수뿐만 아니라 분석표본의 크기에도 차이가 있으므로, 이러한 변화에는 사회경제적 특성의 추가와 분석표본의 변화가 함께 반영되어 있을 수 있다. 그럼에도 Model 4에서 실질소득의 정(+)의 관계가 유지되었다는 점은 다양한 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 실질소득 수준이 높은 가구일수록 상위 부동산 자산분위에 속할 오즈가 높게 나타남을 보여준다.

지역과 연령집단에서도 유의한 차이가 확인되었다. 다른 조건을 통제한 상태에서 수도권 가구의 오즈비는 비수도권을 기준으로 2.014였으며(p<0.001), 청년층을 기준으로 중년층과 노년층의 오즈비는 각각 1.551과 2.947로 나타났다(p<0.001). 이는 부동산 자산분위가 실질소득뿐만 아니라 가구가 속한 지역과 연령집단과도 유의한 관계를 가지고 있음을 보여준다. 금융자산과 총부채는 부동산 자산분위와 정(+)의 관계를, 가구원수는 음(-)의 관계를 보였다.

Model 4의 Pseudo R²는 0.3319로 기초모형의 0.0628보다 높게 나타났다. 그러나 Model 4에서 확인된 실질소득의 계수는 전체 분석가구를 대상으로 추정된 평균적인 관계를 나타낸다. 특히 지역변수가 통계적으로 유의하게 나타났다는 점과 별개로, 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계 자체가 지역에 따라 달라지는지는 Model 4만으로 판단할 수 없다. 이에 다음 단계에서는 실질소득과 지역의 상호작용항을 포함한 Model 5를 통해 두 변수 간의 관계가 수도권과 비수도권에서 어떻게 달라지는지를 살펴본다.

3. 지역에 따른 실질소득 관계의 차이

(1) 지역 상호작용 분석

Model 4에서는 다양한 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 실질소득과 부동산 자산분위 간의 유의한 정(+)의 관계가 확인되었다. 그러나 Model 4는 지역에 따른 자산분위의 차이를 통제하면서도 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 수도권과 비수도권에서 동일하다고 가정한다. 이에 표 6의 Model 5에서는 실질소득과 지역의 상호작용항을 포함하여 두 변수 간의 관계가 지역에 따라 달라지는지를 살펴보았다.

분석 결과, 기준지역인 비수도권에서 실질소득은 부동산 자산분위와 유의한 정(+)의 관계를 보였으며(β=0.541, OR=1.718, p<0.001), 실질소득과 수도권의 상호작용항은 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 나타냈다(β=-0.110, OR=0.895, p<0.001). 이는 순서형 로짓의 잠재척도에서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 수도권에서 비수도권보다 상대적으로 작게 나타남을 의미하며, 두 지역에서 그 관계가 동일하지 않음을 보여준다.

다만 이러한 지역 간 차이를 상호작용계수만으로 각 부동산 자산분위의 확률 변화로 직접 해석하는 데에는 주의가 필요하다. 순서형 로지스틱 모형과 같은 비선형모형에서는 상호작용항의 계수만으로 실질소득 수준에 따른 각 자산분위의 예측확률 변화가 지역별로 어떻게 나타나는지를 직관적으로 파악하기 어렵기 때문이다. 또한 수도권의 주효과(β=1.641, OR=5.159)는 실질소득 로그값이 0인 조건에서의 지역 차이를 나타내므로, 이를 수도권과 비수도권 사이의 일반적인 자산격차로 해석하는 것은 적절하지 않다.

Model 5의 Pseudo R²는 0.3321로 Model 4의 0.3319와 유사한 수준을 보였다. 따라서 이 모형에서 주목할 점은 Pseudo R²의 변화보다는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 지역에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다는 데 있다. 그러나 이러한 차이가 부동산 자산분포의 어느 위치에서 어떠한 방향과 크기로 나타나는지는 상호작용계수만으로 확인하기 어렵다. 이에 다음에서는 평균한계효과(AME)를 이용하여 실질소득 수준에 따른 각 부동산 자산분위의 예측확률 변화를 수도권과 비수도권으로 구분하여 비교한다.

(2) 지역별 평균한계효과

표 7은 Model 5를 바탕으로 산출한 수도권과 비수도권의 부동산 자산분위별 평균한계효과(AME)를 제시한 것이다. 분석 결과, 실질소득의 평균한계효과는 두 지역에서 대체로 하위 자산분위에서는 음(-), 상위 자산분위에서는 양(+)의 값을 보였다. 비수도권에서는 6분위에서 0에 가까운 양(+)의 값으로 전환되었으며, 수도권에서는 7분위부터 양(+)의 값을 나타냈다. 전반적으로 실질소득 수준이 높아질수록 하위 부동산 자산분위에 속할 예측확률은 감소하고 상위 분위에 속할 예측확률은 증가하는 방향의 관계가 나타났다. 다만 이러한 전반적인 패턴은 유사한 반면, 평균한계효과의 크기는 자산분위와 지역에 따라 서로 다른 양상을 보였다.

그림 1은 표 7의 지역별 평균한계효과를 시각적으로 비교한 것이다. 수도권과 비수도권 모두에서 평균한계효과는 하위 부동산 자산분위에서 음(-)의 값을 보이다가 중간 분위에서 0에 가까워지고, 이후 상위 분위에서 양(+)으로 전환되는 공통적인 패턴을 나타냈다. 이는 실질소득 수준이 높아질수록 하위 자산분위에 속할 예측확률은 낮아지는 반면, 상위 자산분위에 속할 예측확률은 높아지는 방향의 관계가 두 지역에서 공통적으로 나타남을 보여준다.

그림 1.

부동산 자산분위별 실질소득의 평균한계효과: 지역 간 비교

그러나 이러한 전반적인 방향이 같다고 해서 자산분위별 평균한계효과의 크기까지 동일한 것은 아니다. 비수도권에서는 1분위의 음(-)의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타났으며(-0.0240, -0.0142), 7~8분위에서도 양(+)의 평균한계효과가 상대적으로 크게 나타났다. 반면 상위 분위로 갈수록 두 지역의 값은 가까워져 9분위에서는 각각 0.0172와 0.0165로 유사한 수준을 보였으며, 10분위에서는 비수도권 0.0158, 수도권 0.0163으로 거의 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 단순히 수도권과 비수도권으로 구분되는 데 그치지 않고, 자산분포상의 위치에 따라서도 서로 다른 양상으로 나타날 수 있음을 보여준다.

따라서 Model 5에서 확인된 지역 간 이질성은 어느 한 지역에서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 일관되게 더 강하다는 단순한 형태로 나타나지 않는다. 오히려 지역별 차이의 크기가 부동산 자산분포의 위치에 따라 달라진다는 점이 핵심이다. 이는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 이해할 때 지역 차이뿐만 아니라 자산분포상 어느 위치를 살펴보는가도 함께 고려할 필요가 있음을 보여준다.

4. 연령집단과 지역을 고려한 이질성

(1) 연령･지역별 평균한계효과

다음으로 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 연령집단과 지역의 결합에 따라 어떻게 달라지는지를 확인하기 위해 Model 6을 추정하였다. Model 6은 실질소득, 지역, 연령집단과 이들 변수 간의 이원 및 삼원 상호작용항을 포함한 최종모형이다. 다만 순서형 로지스틱과 같은 비선형모형에서는 삼원 상호작용항의 개별 회귀계수만으로 각 집단의 자산분위별 예측확률 변화나 집단 간 차이를 직접적으로 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 개별 상호작용계수를 중심으로 해석하기보다 연령집단과 지역별 평균한계효과를 산출하여, 실질소득 수준에 따른 부동산 자산분위별 예측확률 변화가 각 집단에서 어떠한 양상으로 나타나는지를 비교하였다.

표 8은 삼원 상호작용모형(Model 6)을 바탕으로 최상위 부동산 자산분위인 10분위에 대한 실질소득의 평균한계효과를 연령집단과 지역별로 비교한 결과이다. 모든 집단에서 평균한계효과는 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 보였다(p<0.001). 다만 그 크기를 비교하면 청년층에서는 비수도권이 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층과 노년층에서는 수도권이 비수도권보다 크게 나타나는 등 연령집단과 지역의 조합에 따라 서로 다른 양상을 보였다.

청년층에서는 비수도권의 평균한계효과가 0.0140으로 수도권의 0.0114보다 크게 나타났다. 반면 중년층에서는 수도권이 0.0197로 비수도권의 0.0127보다 높았으며, 노년층에서도 수도권이 0.0217로 비수도권의 0.0191보다 높은 값을 보였다. 특히 가장 큰 평균한계효과는 노년층 수도권에서 관찰되었다. 따라서 10분위에 속할 예측확률과 관련된 실질소득의 평균한계효과는 모든 연령집단에서 동일한 지역적 패턴을 보이지 않았으며, 청년층에서는 비수도권이 상대적으로 큰 반면 중년층과 노년층에서는 수도권이 더 크게 나타나는 양상을 보였다.

이러한 결과는 Model 5에서 확인된 실질소득과 부동산 자산분위 간의 지역별 관계가 연령집단을 함께 고려할 경우 서로 다른 양상으로 나타날 수 있음을 보여준다. 특히 청년층과 중･노년층에서 지역별 평균한계효과의 상대적 크기가 다르게 나타난다는 점은 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 이해할 때 연령집단과 지역을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다.

그림 2는 표 8에서 제시한 연령집단 및 지역별 부동산 자산 10분위의 평균한계효과를 시각적으로 비교한 것이다. 모든 연령집단과 지역에서 평균한계효과는 양(+)의 값을 보였으나, 그 크기는 연령집단과 지역에 따라 차이를 보였다. 청년층에서는 비수도권이 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층과 노년층에서는 수도권이 비수도권보다 높게 나타나 연령집단에 따라 지역 간 상대적 크기가 달라졌다.

그림 2.

연령집단 및 지역별 실질소득의 10분위 평균한계효과(AME)

연령집단에 따른 변화도 지역별로 차이를 보였다. 수도권에서는 평균한계효과가 청년층에서 중년층, 노년층으로 갈수록 증가한 반면, 비수도권에서는 청년층에서 중년층으로 소폭 감소한 뒤 노년층에서 다시 증가하였다. 특히 노년층에서는 두 지역 모두 다른 연령집단에 비해 상대적으로 높은 평균한계효과가 나타났다.

이러한 결과는 실질소득과 최상위 부동산 자산분위 간의 관계를 이해하기 위해 연령집단과 지역을 함께 고려할 필요가 있음을 보여준다. 다만 이러한 차이가 10분위에 국한된 것인지, 다른 상위 자산분위에서도 나타나는지는 추가적으로 확인할 필요가 있다.

(2) 상위 자산분위 평균한계효과

표 9는 Model 6을 바탕으로 연령집단과 지역에 따른 차이가 최상위 10분위뿐만 아니라 상위 자산분포 전반에서 어떻게 나타나는지를 확인하기 위해 7~10분위의 평균한계효과를 비교한 결과이다. 평균한계효과의 크기와 변화 양상은 연령집단과 지역뿐만 아니라 자산분포상의 위치에 따라서도 다르게 나타났다. 특히 청년층에서는 7~10분위 모두 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층과 노년층에서는 자산분위가 높아짐에 따라 두 지역의 상대적 크기가 달라지는 양상을 보였다. 수도권 노년층의 7분위에서는 유일하게 음(-)의 평균한계효과가 나타났으며, 그 외 집단에서는 모두 양(+)의 값을 보였다.

그림 3은 이러한 차이를 보다 직관적으로 보여준다. 청년층에서는 7~10분위 모두 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타났다. 두 지역 모두 7분위에서 9분위까지 평균한계효과가 증가한 뒤 10분위에서 다소 낮아지는 유사한 흐름을 보였으나, 전 구간에서 비수도권의 값이 수도권을 상회하였다.

그림 3.

상위 부동산 자산분위별 실질소득의 평균한계효과: 연령집단 및 지역 간 비교

이는 청년층의 경우 상위 자산분포 전반에서 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 비수도권에서 상대적으로 크게 나타나는 패턴이 유지되고 있음을 보여준다.

중년층에서는 청년층과 다른 양상이 나타났다. 7분위에서는 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 높았으나, 8분위에서는 두 지역의 값이 거의 유사하게 나타났고, 9~10분위에서는 수도권의 평균한계효과가 비수도권보다 높았다. 이는 중년층의 경우 상위 자산분포 내에서도 지역 간 평균한계효과의 상대적 크기가 일정하지 않으며, 특히 9~10분위의 최상위 구간에서는 수도권의 평균한계효과가 비수도권보다 상대적으로 크게 나타남을 보여준다.

노년층에서도 상위 자산분위에 따라 지역별 평균한계효과의 양상이 달라졌다. 비수도권에서는 7~10분위 모두 양(+)의 평균한계효과가 나타났으며, 9~10분위에서 상대적으로 높은 값을 보였다. 수도권에서는 7분위에서 음(-)의 값이 나타난 후 8분위부터 양(+)으로 전환되었고, 9분위와 10분위로 갈수록 평균한계효과가 커지는 양상을 보였다. 특히 10분위의 수도권 노년층에서 평균한계효과가 0.0217로 나타나, 표 9에 제시된 연령집단과 지역의 조합 가운데 가장 높은 값을 보였다. 이러한 결과는 노년층에서도 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 상위 자산분포 전반에서 동일하게 나타나는 것이 아니라, 지역과 자산분포상의 위치에 따라 서로 다른 양상을 보일 수 있음을 보여준다.

종합하면, 상위 자산분위에 대한 분석은 앞서 10분위에서 관찰된 연령집단과 지역별 평균한계효과의 상이한 양상이 최상위 분위에만 국한되지 않고 상위 자산분포 내부에서도 자산분위에 따라 다르게 나타남을 보여준다. 청년층에서는 7~10분위 전반에서 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층에서는 7분위에서 비수도권이 더 높다가 8분위에서 거의 유사해지고 9~10분위에서는 수도권이 더 높아지는 방향으로 지역 간 상대적 크기가 변화하였다. 노년층에서도 자산분위에 따라 지역별 평균한계효과의 크기와 방향이 달라졌으며, 특히 수도권에서는 상위 분위로 갈수록 평균한계효과가 크게 변화하는 양상이 나타났다. 이러한 결과는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 하나의 평균적인 관계만으로 설명하기 어렵고, 연령집단과 지역, 그리고 자산분포상의 위치를 함께 고려할 때 그 이질성을 보다 구체적으로 파악할 수 있음을 보여준다.

5. 강건성 검증

표 10은 모형의 링크함수 선택에 따라 주요 분석결과가 달라지는지를 확인하기 위해 Ordered Probit 모형을 적용한 결과이다. 분석에는 Ordered Logit 모형과 동일한 표본, 설명변수 및 통제변수를 사용하였다. 분석 결과, Model 4에서 실질소득은 부동산 자산분위와 유의한 정(+)의 관계를 보였으며, Model 5에서도 실질소득과 수도권의 상호작용항이 유의한 음(-)의 값을 보여 Ordered Logit 모형과 일관된 방향을 나타냈다.

Model 6에서는 실질소득･수도권･중년층의 삼원 상호작용항은 유의한 양(+)의 값을 보인 반면, 실질소득･수도권･노년층의 삼원 상호작용항은 통계적으로 유의하지 않아 일부 개별 상호작용항의 유의성에서는 차이가 나타났다. 그러나 연령집단과 지역별 평균한계효과를 비교한 결과, 주요한 분포적 패턴은 대체로 유지되었다. 10분위에서는 청년층의 경우 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층과 노년층에서는 수도권의 평균한계효과가 더 크게 나타났다. 또한 수도권 노년층에서는 7분위에서 음(-)의 평균한계효과가 나타난 후 상위 분위로 갈수록 증가하는 양상도 동일하게 관찰되었다.

V. 결론 및 정책적 시사점

실질소득과 부동산 자산 간의 관계는 가계의 자산축적과 자산격차를 이해하는 데 중요한 의미를 갖지만, 그 관계가 모든 가구에서 동일하게 나타나는 것은 아니다. 이러한 문제의식에서 본 연구는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 살펴보고, 나아가 연령집단과 지역에 따라 그 관계가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 특히 평균적인 관계를 확인하는 데 그치지 않고 자산분포상의 위치까지 고려함으로써 실질소득과 부동산 자산 간 관계의 이질성을 구체적으로 살펴보았다.

분석 결과, 실질소득은 다양한 사회경제적 특성을 고려한 이후에도 부동산 자산분위와 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 전체 통제모형에서 실질소득의 오즈비는 기초모형에 비해 낮아졌으나 유의한 정(+)의 관계가 유지되었다. 다만 두 모형은 포함된 통제변수뿐만 아니라 분석표본의 크기에도 차이가 있으므로 오즈비의 변화를 통제변수의 추가만으로 해석하는 데에는 주의가 필요하다. 그럼에도 금융자산, 부채, 연령, 지역 및 주거특성 등을 함께 고려한 이후에도 실질소득과 부동산 자산분위 간의 유의한 연관성이 확인되었다.

보다 주목할 결과는 이러한 관계가 지역과 자산분포상의 위치에 따라 동일하게 나타나지 않았다는 점이다. 수도권과 비수도권 모두 실질소득 수준이 높아질수록 하위 부동산 자산분위에 속할 예측확률은 감소하고 상위 분위에 속할 예측확률은 증가하는 공통적인 흐름을 보였으나, 평균한계효과의 크기는 자산분포상의 위치에 따라 서로 다른 양상을 보였다. 비수도권에서는 1분위의 음(-)의 평균한계효과와 7~8분위의 양(+)의 평균한계효과가 수도권보다 상대적으로 크게 나타난 반면, 9~10분위에서는 두 지역의 값이 유사한 수준으로 나타났다. 이는 지역별 양상이 자산분포 전반에서 일정하게 유지되는 것이 아니라 가구가 어느 자산분위에 위치하는가에 따라서도 달라질 수 있음을 보여준다.

연령집단을 함께 고려하면 이러한 이질성은 더욱 구체적으로 나타났다. 청년층에서는 상위 7~10분위 전반에서 비수도권의 평균한계효과가 수도권보다 크게 나타난 반면, 중년층에서는 7분위에서 비수도권이 더 높다가 최상위 분위로 갈수록 수도권의 평균한계효과가 더 크게 나타났다. 노년층에서는 수도권의 평균한계효과가 7분위에서 음(-)의 값을 보인 후 상위 분위로 갈수록 증가하여 10분위에서 가장 높은 값을 나타냈다. 이러한 결과는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계를 지역이나 연령 어느 하나의 조건만으로 설명하기 어렵고, 연령집단과 지역, 그리고 자산분포상의 위치를 함께 고려할 때 그 이질성을 보다 구체적으로 파악할 수 있음을 보여준다.

이러한 결과는 부동산 자산격차를 소득수준만으로 설명하기 어렵다는 점을 시사한다. 실질소득과 부동산 자산분위 간의 관계가 연령집단과 지역, 자산분포상의 위치에 따라 서로 다른 양상을 보인다는 것은 가구의 자산축적 여건과 지역별 주택시장 환경을 함께 고려할 필요가 있음을 의미한다. 특히 청년층과 중･노년층에서 지역별 평균한계효과의 상대적 크기가 다르게 나타났다는 점은 가구의 연령에 따른 자산축적 여건과 지역적 조건을 동시에 고려하는 접근의 필요성을 보여준다.

정책적 측면에서도 이러한 이질성을 고려한 접근이 필요하다. 청년층은 주택시장 진입과 초기 자산형성 여건을 고려하여 소득지원뿐만 아니라 주택금융 접근성, 주거비 부담 등을 함께 살펴볼 필요가 있다. 중년층에서는 최상위 자산분위로 갈수록 수도권의 평균한계효과가 상대적으로 크게 나타난 만큼 소득과 기존 자산의 축적이 부동산 자산분포와 어떠한 방식으로 연결되는지에 주목할 필요가 있다. 노년층 역시 지역과 자산분위에 따라 서로 다른 양상이 나타난다는 점에서 안정적인 노후소득과 함께 보유 부동산 및 금융자산의 활용 여건을 고려할 필요가 있다. 다만 본 연구는 특정 정책수단의 인과효과를 직접 추정한 것이 아니므로, 이러한 시사점은 구체적인 정책효과를 제시하기보다 연령집단과 지역의 차이를 고려한 정책설계의 필요성을 제시하는 수준에서 해석할 필요가 있다.

학술적으로는 실질소득과 부동산 자산분위 간의 평균적인 관계에서 한 걸음 더 나아가, 그 관계가 연령집단과 지역, 자산분포상의 위치에 따라 어떻게 달라지는지를 하나의 분석틀에서 살펴보았다는 데 의의가 있다. 특히 평균한계효과를 활용하여 자산분위별 예측확률 변화를 비교하고 상위 7~10분위까지 분석함으로써, 최상위 분위에서 관찰된 양상이 상위 자산분포 내부에서도 동일하게 나타나지 않음을 확인하였다. Ordered Probit 모형을 이용한 강건성 검증에서도 실질소득과 부동산 자산분위 간의 기본적인 관계와 평균한계효과의 주요 패턴은 대체로 유지되었다. 다만 노년층의 삼원 상호작용항은 Ordered Probit 모형에서 통계적으로 유의하지 않아 해당 집단의 지역별 이질성에 대해서는 신중한 해석이 필요하다. 이러한 결과는 실질소득과 부동산 자산 간의 관계를 하나의 평균적인 계수로 설명하기보다 연령집단과 지역적 조건, 자산분포상의 위치를 함께 고려하여 이해할 필요성을 제시한다.

다만 본 연구에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 반복횡단면자료를 활용하였기 때문에 동일 가구의 소득과 부동산 자산이 시간의 흐름에 따라 변화하는 과정을 직접 추적하지 못하였다. 따라서 연령집단별 차이를 개별 가구의 생애과정에 따른 변화로 해석하는 데에는 주의가 필요하다. 둘째, 관찰자료를 이용하여 실질소득과 부동산 자산분위 간의 통계적 관계를 분석하였으므로 두 변수 간의 인과관계를 직접적으로 규명하는 데에는 한계가 있다. 셋째, 부동산 자산형성에 영향을 줄 수 있는 상속과 증여 등 세대 간 자산이전을 충분히 반영하지 못하였다. 넷째, 지역을 수도권과 비수도권으로 구분함으로써 지역 내부의 이질성을 충분히 반영하지 못하였다. 특히 비수도권에는 광역도시, 중소도시 및 농촌지역 등 주택가격과 부동산시장 구조가 상이한 지역이 함께 포함되어 있어, 수도권과 비수도권의 이분법적 구분만으로 지역 간 차이를 세밀하게 파악하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구의 지역별 분석결과는 수도권과 비수도권이라는 광역적 구분에 따른 차이로 제한하여 해석할 필요가 있다. 다섯째, 본 연구는 부동산 자산분포상의 위치에 초점을 두었기 때문에 총자산에서 부동산 자산이 차지하는 비중을 별도로 분석하지 못하였다. 부동산 자산의 구성비율은 가계의 자산구조와 지역별 부동산시장 특성의 차이를 파악할 수 있는 지표라는 점에서, 향후 연구에서는 총자산에서 부동산 자산이 차지하는 비중을 함께 고려하여 지역에 따른 가계 자산구조의 차이를 보다 구체적으로 분석할 필요가 있다. 향후에는 패널자료를 활용하여 소득과 부동산 자산의 변화 과정을 추적하고, 상속･증여와 주택가격, 금리 및 금융규제 등 자산형성과 관련된 요인을 함께 고려할 필요가 있다. 또한 시･도 또는 도시 규모 등 지역을 보다 세분화하여 연령집단과 지역, 자산분포상의 위치가 결합되어 나타나는 실질소득과 부동산 자산 간의 관계를 보다 심층적으로 살펴볼 필요가 있다.