채미옥 박진백 Ⅰ. 서론 1. 연구배경및목적급격하게진행되고있는우리나라의저출산과고령화추세는주택시장의주요위기요인의하나로주목받아왔다. 통계청의장래인구추계에따르면우리나라의인구는저출산의영향으로 2031년을정점으로감소할것으로전망되며, 생산가능인구는이미 2017년부터감소하기시작하였

pissn : 2465-9754 eissn : 2508-1292 https://doi.org/10.30902/jrea.2018.4.1.33 Journal of Real Estate Analysis http://www.kabjrea.org May 2018, Vol.4, No.1, pp.33~54 고령화추세가주택시장에미치는영향 * A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market 채미옥 박진백 Chae, Mie Oak Park, Jin Baek Abstract South Korea entered into an aged society from 2016. This paper analyzes according to age groups the changes in home ownership rates (2006-2017), as well as apartment sales trends and the changes in the composition of housing purchases (2012-2016), in order to investigate the impact of population ageing on the housing market. The results show that senior citizens aged 60 or above still remain as the core homeowner age group in the housing market, and that their proportion as the main housing demand group is steadily growing. Their response to changes in government policies are also quite similar to those of younger age groups. A noticeable drop in housing sales and ownership is found from the age of 80. This implies that senior citizens exit from the housing market around or after their 80s due to reasons of death or decreased healthy life years, rather than from the age of retirement. This results strongly support the necessity of expanding the life span of the housing consumption population (life-cycle hypothesis) to reflect the increasing life expectancy, in analysing housing markets and housing policy. Keywords : Aging population, Life-cycle hypothesis, Housing market recession * 이논문은 2017 년대한국토 도시계획학회춘계학술대회에서발표한 고령화추세가주택시장에미치는영향에관한연구 를보완발전시켜작성하였음. ** 한국감정원 KAB 부동산연구원연구원장 ( 주저자 ) Director of Institute, KAB Real Estate Research Institute, Korea Appraisal Board First Author k25756@kab.co.kr *** 한국감정원 KAB 부동산연구원책임연구원 ( 교신저자 ) Associate Research Fellow, KAB Real Estate Research Institute, Korea Appraisal Board Corresponding Author makinoid@gmail.com

채미옥 박진백 Ⅰ. 서론 1. 연구배경및목적급격하게진행되고있는우리나라의저출산과고령화추세는주택시장의주요위기요인의하나로주목받아왔다. 통계청의장래인구추계에따르면우리나라의인구는저출산의영향으로 2031년을정점으로감소할것으로전망되며, 생산가능인구는이미 2017년부터감소하기시작하였다. 1) 저출산추세와함께평균수명증가에따른고령화추세도급격하게진행되고있어, 2016년부터는고령화사회에서고령사회로진입하였다. 이와같은인구구조의변화는지속적으로심화되고있는베이비붐세대의은퇴이슈와함께, 일본의고령화에따른주택시장장기침체현상과동일시하는논거로언급되곤했다. 국내에서는김기용 이창무 (2010), 김준형 김경환 (2011) 등의연구자들이고령층이은퇴후에도시장수요로작동할수있다는가능성을제시하였으나, 이러한전문연구결과는언론에서비중있게다뤄지지못했다. 반면글로벌경제위기이후부터우리나라주택시장도인구절벽현상으로주택수요가크게줄어들어주택시장이크게침체될것이라는일부학자의주장이각종언론매체에지속적으로오르내리면서시장불안을가속화시켜왔다. 이러한인구절벽논의는채미옥 (2016) 이실거래자 료를분석하여 60세이상베이비붐세대가주택시장에서퇴출되는것이아니라활발하게참여하고있다는분석결과를발표하면서, 인구고령화에따른주택시장침체에대한반론이재점화되었다. 우리나라의인구증가율이둔화되기는하나, 출산율저하가주택시장에미치는본격적인영향은현재출생한아동이주택시장에진입하는시기인 20~30년이후에나타난다고볼수있다. 생산가능인구는 15세부터 64세까지의인구로, 평균적으로볼때 15세부터 23세까지는주택시장의주참여연령층으로보기어렵다. 따라서생산가능인구가 2016년부터감소한다고하더라도주택규모에대한수요변화는있을수있지만, 10여년이내에절대적인주택수요감소로바로이어지는비율은극히낮다고볼수있다. 지금까지우리나라에서이루어진고령화관련연구는대부분실거래자료가아니라표본분석, 패널자료, 일본의사례등을기초로분석한결과이다. 따라서시장에서실제발생하고있는실거래나주택소유통계자료를기초로고령화가주택시장에미치는영향의구체적실체를밝힌실증적연구는많지않다. 이연구는첫째, 베이비부머가직장은퇴시점에주택시장에서나가는지여부, 둘째, 저출산 고령화에따른인구구조변화가어느연령대에서인구절벽요인으로작용하여급격한주택수요감소로이어지는지를실증적으로분석하는데목적이있다. 1) 주민등록기준으로 15~65 세에해당하는생산가능인구는 2016 년이정점으로 3,735 만명이었으며 2017 년에는 3,732 만명으로감소하기시작하였다. 34 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

고령화추세가주택시장에미치는영향 2. 연구방법및구성주택소비는무주택자가주택을새로구입해서소유하거나, 소유한주택면적을늘리거나줄이는방법으로이루어진다. 이에따라주택시장참여형태도무주택자가새로주택을매수한경우도있고, 소유한주택을팔고새로운주택을사거나, 추가로더사서다주택자가되는형태가있다. 고령화추세에따른주택소비의변화를분석하기위해서는고령층의주택소유면적변화를동시에분석해야하나이연구에서는자료상의한계로주택소유규모의변화대신고령층의주택소유자수와주택소유자비중변화, 고령층의주택매수비중변화에초점을맞추어분석하도록한다. 이논문은다음의방법과내용으로구성되어있다. 제2장에서는인구고령화에따라주택시장침체주장의이론적기반이되는생애주기가설등에대한이론과함께인구구조와주택시장의관계에대한선행연구를고찰한다. 제3장에서는행정안전부의주민등록인구자료, 통계청장래인구추계자료등을기초로우리나라의인구구조변화추이와고령화진전현황, 향후전망을살펴본다. 제4장에서는소유와거래두가지측면에서고령인구의주택시장참여비중변화를분석한다. 우선통계청에서발표한 2012~2016 년주택소유통계를기초로연령별주택소유비율과고령인구의주택소유비중의변화를분석한다. 그다음 2006~2017 년국토교통부아파트실거래가자료를기초로연령별아파트거래추이와고령층의거래비중변화를분석한다. 제5장에서는연령대별거래량, 거래회전율등을기초로계량모형을구축하여시간의흐름에따른연령별거래변화등인구구조변화가거래량에미치는영향을분석한다. 제6장은이연구의전체내용을요약하고결론및향후과제를제시한다. Ⅱ. 선행연구고찰고령화와관련하여주택시장의침체경로를설명하는이론적근거는 Modigliani and Brumberg (1954), Ando and Modigliani(1963) 등에의해도입된생애주기가설로볼수있다. 이이론은생애기간동안효용을극대화하는개인은소득발생시점과소비시점이불일치하기때문에연령에따라저축과차입, 자산매각등이차별적으로이루어진다고보고있다. 구체적으로청 장년기에는소득을저축하고, 주택을구입하는등의자산축적이강하게일어나는시기이며, 은퇴를한노년기에는소득의감소에따라부족해진소비재원을마련하기위해청 장년기에축적하였던자산을매각한다는것이생애주기가설의골자이다. 즉, 생애기간별소득수준이다르기때문에, 상대적으로소득수준이높은청 장년기의소득을상대적으로소득이적은청소년기나노년기로잉여소득을이전시켜소비함으로써개인의전생애소비효용을극대화하는것이다. 생애주기가설에서설명하는바와같이개인차원에서청 장년기에저축을하고, 은퇴이후 Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 35

Chae, Mie Oak Park, Jin Baek 자산을매각하는등의행위는생애기간동안소비와소득의효용을극대화하는방법이지만, 인구의고령화가심화되고있는사회에서은퇴연령층의대대적인자산매각상황이현실시장에서일반적으로나타난다면자산가격이급락하는위험이발생할수있다. 이와같은우려에대해이수욱 (2010) 은베이비붐세대가은퇴하고, 인구가감소함에따라장기적으로주택수요가크게약화될것으로진단하였고, 특히베이비붐세대의은퇴가시작됨에따라주택가격이하락할것으로진단하였다. 김경환 (1999) 도이와유사하게청 장년층에비해고령층의주택수요가작으며, 인구고령화가심화됨에따라주택수요가줄어들것으로진단하였다. Mankiw and David(1989) 역시베이비붐세대가주택시장에진입하는시기에가격이오른반면, 퇴출하는시기에는주택수요가줄고, 가격이하락할것으로진단한바있다. 2) 고령층증가에따른주택시장침체가능성의기저에는생애주기가설에기초한고령층의주택수요감소가자리잡고있다. 여기서지적되는주택수요감소는보유주택을매각하거나, 보유주택의크기를줄이는형태로나타나게될것이다. 생애주기가설논리를따르자면, 고령층의주택수요감소로시장의재고량이많아지고, 가 격이지속적으로떨어지게된다. 그러나고령층의주택수요가감소하지않거나 70~80세이후주택수요가감소하는것으로분석한다양한연구사례가있다 (Chiuri and Jappelli, 2010; Crossley and Ostrovsky, 2003; Venti and Wise, 2000). 김기용 이창무 (2010) 역시주거면적을대상으로한주택수요는 80세이후감소하는것으로분석하였고, 김준형 김경환 (2011) 은베이비붐세대의은퇴급증이주택수요감소로바로작동하지않고, 은퇴후 10년정도의기간이경과한시점부터수요가감소할것으로진단하고있다. 3) 방송희 (2016) 는일본및미국, 영국, 스페인등은생산가능인구비중감소시점에부동산가격이크게하락한경험이있지만, 프랑스, 이탈리아, 덴마크, 벨기에, 핀란드, 그리스등의국가에서는생산가능인구비중이정점을지난이후에도부동산가격이상승한것으로분석하였다. 채미옥 (2016) 은아파트실거래가격자료를기초로고령층의주택소비변화를실증적으로분석하여, 60세이상의주택매수가급격히감소하지않고오히려증가하는등 60세이상고령층이주택소비계층으로남아있다는점을밝혔다. 박진백 민철홍 (2017) 은아파트실거래자료를이용하여고령층의매수증가원인을분석하였 2) 이는개인의경우노년기에자산을처분함으로써전생애에걸쳐소비를평활화하는생애주기가설의핵심논리의주요근거라고할수있다. 이와같은의사결정이다수일어날경우시장에공급되는주택물량이증가하여주택가격이하락할수있으며, 이논리는베이비붐세대와같이일정시기에많이태어난인구의은퇴는주택가격을크게하락시킬수있는자산가격급락가설 (Asset Price Meltdown Hypothesis) 의근간을이룬다. 3) 기존연구들이분석에사용한데이터를살펴보면, Chiuri and Jappelli(2010) 는 OECD 17 개국의서베이자료, Crossley and Ostrovsky(2003) 는캐나다의서베이자료, Venti and Wise(2000) 은 Survey of Income and Program Participation(SIPP) 서베이자료. 국내연구인김기용 이창무 (2010), 김준형 김경환 (2011) 은한국노동패널 (KLIPS) 로기존연구들은서베이자료에근거하여분석을한반면, 이연구의분석은실거래자료를사용하여차이가있다. 36 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market 다. 이연구는개인의거래수요는투자수익률과금리에의해결정될수있으며다른연령대에비해 65세이상인구가강하게반응하는점을분석하였다. 지금까지이루어진대부분의기존연구들은표본조사자료등을기초로추진되어, 실제시장에서일어나는고령층의시장참여실태를이해하는데한계가있었다. 실거래통계자료를활용한채미옥 (2016), 박진백 민철홍 (2017) 의연구도고령층에해당하는인구를하나의그룹으로묶어분석함으로써 60대이상도각연령대에따라시장에서얼마나차별적인수요로작동하는지를확인할수없는한계가있었다. 이연구는실거래자료를기반으로각연령별나이를세분화하여분석함으로써기존연구의한계점을보완하고자한다. Ⅲ. 인구구조변화와고령화추세우리나라는저출산 고령화로인해인구구조가지속적으로변화하고있다. < 그림 1> 은 2005 년부터 2017년까지 13년간 5세단위연령대별인구구조의변화추이를나타내고있다. 4) 이그림에서보여주는특징적인인구구조의변화는 0~4 세구간의인구감소, 60세이상인구의증가, 전체인구에서차지하는비중이높은연령대가지난 10년간 20~30 대에서 40대초반으로이동하는하는등저출산 고령화가심화되고있다는것이다. < 그림 1> 인구구조의변화자료 : 행정안전부주민등록연앙인구. 0~4세에해당하는인구의감소는저출산에기인한것이다. 저출산으로인한주택시장의문제는현재출생하는인구가주로경제활동을하는 20~30년후의주택의수요가크게감소하는것을의미하며, 인구구조의변화에따라장기적으로주택시장이위축될가능성이존재한다는것을의미한다. 5) 인구구조의고령화정도는전체인구에서만 65세이상인구가차지하는비중을기준으로 7% 미만이면 일반사회, 7~14% 는 고령화사회, 14~20% 는 고령사회, 20% 이상은 초고령사회 4) 인구구조의변화를쉽게확인하기위해연령대별인구를로컬가중산포도평활화알고리즘 (locally weighted scatter smoothing algorithm) 을이용하여평활화한값을이용하여그래프를그렸다. 5) 저출산과주택시장의관계와관련하여저출산이장기적으로주택시장에미치는영향력이외에저출산의원인으로주택가격이작동할수있음에주목할필요가있다. 박진백 이재희 (2016) 는 OECD 19 개국에대해주택가격과출산율의관계분석에서주택가격상승이출산율을낮출수있음을실증하였다. 특히, 주택가격상승이심화되는호경기와주택시장에앞으로도주택가격이오를것이라는기대감이형성된상황에서는출산과양육에드는비용과주택을구입하는비용간에는경합관계가더욱심화되는것으로분석되었다. 이는현재시점에서주택시장부양정책으로가격이상승할경우이는다시 20~30 년후주택시장을침체시키는원인으로작동할수있음을시사하는것으로볼수있다. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 37

채미옥 박진백 로분류한다. < 표 1> 은 1993~2017 년까지우리 나라전체주민등록인구와 65 세이상인구의비 율추이를나타낸다. 우리나라는 65 세이상인 구는 93 년 241.5 만명수준에서꾸준히증가하 여 00 년에 345.5 만명으로전체인구에서 7.27% 로고령화사회에접어들었고, 이후 65 세이상 인구는꾸준히증가하여 2016 년에는 733.8 만명 으로전체인구에서 14.36% 로고령사회에접어 들었다. 통계청의장래인구전망통계에따르면, 인구의고령화추세는더욱심화되어 2026 년에 총인구에서 65 세이상인구가차지하는비중이 20% 를넘어초고령사회에진입할것으로전망 되고있다. 이와같은인구구조의변화는사회 전반의자산에대한수요변화로이어질유인이 있으므로다양한분석이필요하다. < 표 1> 인구고령화추이 연도 65세이상인구 총인구 65 세이상인구비중 인구구조정의 93 241.5 4,475.2 5.40 일반사회 99 310.4 4,716.3 6.58 일반사회 00 345.5 4,753.4 7.27 고령화사회 05 446.6 4,868.3 9.17 고령화사회 10 570.2 4,988.0 11.43 고령화사회 15 707.0 5,095.2 13.88 고령화사회 16 733.8 5,111.3 14.36 고령사회 17 767.0 5,123.1 14.97 고령사회 주 : 인구수단위는만명, 65 세이상인구비중단위는 %. 자료 : 행정안전부주민등록연앙인구. 이렇듯전체인구에서 65 세이상인구가차지 하는비중이지속적으로높아져인구구조의고 령화추세가심화될수록생애주기가설에근거 하여주택시장을전망할경우주택거래가줄어 들어주택시장이침체할것이라는주장은일면 설득력을얻을수있다. 그러나이와같은주장이설득력을가지려면 실제고령층이주택매수시장에서퇴출되어, 고 령층이주택을매각하고매입하지않았는지에 대한검증이이루어져야한다. < 표 2> 장래인구전망 연도 65세이상인구 총인구 65 세이상인구비중 인구구조정의 18 738.1 5,163.5 14.29 고령사회 25 1,050.8 5,261.0 19.97 고령사회 26 1,110.8 5,270.4 21.08 초고령사회 30 1,295.5 5,294.1 24.47 초고령사회 40 1,712.0 5,219.8 32.80 초고령사회 45 1,817.9 5,105.1 35.61 초고령사회 주 : 인구수단위는만명, 65 세이상인구비중단위는 %. 자료 : 통계청장래인구추계. < 표 3> 은 1970 년부터 2060 년까지우리나라 인구의기대수명에대한통계이다. 1970 년대에 우리나라전체인구의기대수명은 62.3 세, 남자 는 58.7 세, 여자는 65.8 세수준으로남자를기준 으로사회평균적인은퇴시기인 50 대중반에서 기대수명나이까지큰차이를보이지않는다. 즉, 1970 년대의경우, 은퇴이후개인은남은수 명이길지않기때문에자본축적을위해노력을 할유인이적은시기였다. 그러나 2010 년남자 의기대수명은 76.8 세로 1970 년에비해 18.1 년 을더생존한다. 그리고이추세는시간이지남 에따라더심화되어 2060 년에는 1970 년에비해 남자는 29.1 세, 여자는 25.4 세를더생존할것으 로전망된다. 38 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

고령화추세가주택시장에미치는영향 < 표 3> 기대수명 연도전체남자여자 70 62.3 58.7 65.8 80 66.1 61.9 70.4 90 71.7 67.5 75.9 00 76.0 72.3 79.7 10 80.2 76.8 83.6 20 83.2 80.3 86.2 30 85.2 82.7 87.8 40 86.9 84.7 89.1 50 88.3 86.3 90.2 60 89.5 87.8 91.2 주 : 통계의단위는세 ( 나이 ). 자료 : 통계청장래인구추계. 생애주기가설이론의시기적배경이된 1950~ 1960 년대에개인은은퇴이후생존기간이길 지않았기때문에자산축적의유인이현재에 비해적었던시기로판단된다. 반면인구고령화 가심화되고기대수명이늘어남에따라고령 인구는과거에비해안정적인주거마련의필 요성이더높아지고주택은한가정의고정된 자산으로서의역할뿐만아니라주택연금등생 계를위한유동화자산으로도활용이가능해졌 다. 6) 즉, 현재의고령층은과거의고령층보다 주택소유의필요성이높아지고, 거래를줄일 유인이크지않을수있음에주목할필요가있 는것이다. Ⅳ. 고령인구의주택소유및거래비중변화분석 1. 고령인구 7) 주택소유비중변화분석통계청에서주택소유통계를발표하기시작한 2012년부터 2016년까지주택소유자변동추이를분석해보면, 주택공급증가의영향으로주택보급률이 2012년 101.1% 에서 2016년 102.3% 로증가하였고, 자가보유율도 58.4% 에서 59.9% 로증가하였다. 이에따라연령대별로주택소유자증가비율도 < 표 4> 에서보는바와같이, 2012 년에비해 2016 년에증가한주택소유자수는 127.9 만명으로약 10.6% 가증가하였다. 이를연령대별로분석해보면, 통상적으로결혼후신혼집을매입하거나임차하는비중이높은 30대는 2012년에비해 2016년의주택소유자가감소하였다. 이는청년실업등의영향으로결혼을늦추거나주택가격상승으로주택구입이늦어진데기인하는것으로판단된다. 한편중고생자녀를둔인구비중이높은 40 대는 2012년당시주택소유자가가장많은연령대로 2012년 310.8만명에서 2016년 329.1만명으로 5.9만명이증가하였다. 그러나 2016년도에는주택소유자가가장많은연령대가 50대로바뀌었다. 이시기동안 50대의주택소유자는 34.9만명이증가한 11.3% 를기록하였다. 6) 종신지급이보장되는주택연금제도도입도 60 세이상고령가구가주택을매각하지않거나신규로취득하는유인으로작용하는것으로볼수있다. 부부모두 66 세이상인경우에지급하고주택가격이담보가치이하로하락하면지급하지않는일본과달리, 한국은부부중한명이 60 세이상이면지급하며, 주택가격이담보가치보다하락하더라도종신지급하도록되어있어고령층의주택시장유인력이높다. 7) 이논문에서고령인구는직장은퇴연령인 60 세이상인구로정의하여분석하였다. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 39

Chae, Mie Oak Park, Jin Baek < 표 4> 12~ 16 년연령별주택소유자변동추이 구분 전체남자여자 12 16 증감증감률 12 16 증감증감률 12 16 증감증감률 30 세미만 28.3 25.3 3.0 10.6 14.2 12.3 2.0 13.9 14.1 13.0 1.0 7.3 30~39 세 194.2 183.1 11.1-5.7 100.0 90.8 9.2 9.2 94.2 92.3 1.9 2.0 40~49 세 310.8 329.1 18.3 5.9 157.5 165.4 7.9 5.0 153.3 163.7 10.4 6.8 50~59 세 309.0 344.0 34.9 11.3 147.3 164.6 17.2 11.7 161.7 179.4 17.7 10.9 60~69 세 191.3 238.3 47.0 24.6 86.3 107.2 20.9 24.2 105.0 131.1 26.1 24.9 70~79 세 115.7 137.6 21.9 18.9 47.8 59.6 11.8 24.7 67.9 78.0 10.1 14.9 80 세이상 26.4 41.6 15.1 57.2 10.1 16.9 6.8 66.8 16.3 24.6 8.3 51.3 합계 1,203.3 1,331.1 127.9 10.6 568.8 622.9 54.1 9.5 634.5 708.3 73.8 11.6 주 : 소유자수및증감의단위는만명, 증감률의단위는 %. 자료 : 통계청주택소유통계. 이보다더중요한변화는주택소유자의증가비율이다. 40, 50대보다소유한주택수는적지만이시기동안 60대이상연령층의주택소유자비율이 50대이하연령대보다월등히높아졌다. 60대는주택소유자가 47만명이증가해 24.6% 를기록하여가장높은주택소유자증가비율을나타냈다. 70대연령층에서도주택소유자가 2012년에비해 21.9만명증가하였고, 80대에서도 15.1 만명이증가하였다. 이는 60대이상고령인구증가에기인하는것이기도하지만, 이들연령층이과거처럼주택을매각하거나상속하여무주택자로남지않고주택수요층으로남아있음을보여주는것이다. 특히, 80대이상연령층은다른연령에비해주택소유자가절대적으로적은수준이긴하나, 주택소유자의증가속도가 57.2% 로다른연령대보다월등히높다. 기대수명증가와고령화추세는주택소유자남녀구성비변화에서도나타난다. 고령층의높은주택소유자증가비율은 70대의경우남자 24.7%, 여 자 14.9%, 80대의경우남자 66.8%, 여자 51.3% 로여자에비해남자가더높은것으로분석된다. 그러나절대적인주택소유자수를보면 40대까지는남자소유주택수가더많으나, 50대이후부터는여자주택소유자수가더많아지고, 연령이높아질수록여자소유자비율이높아지고있다. 이는고령층남자의주택소유자가빠른속도로증가하고있지만, 여자가남자에비해기대수명이길기때문에연령이늘어남에따라주택시장에서퇴출되는비중이여자가적음을의미한다. 또한핵가족화에따른노년층의의식변화로배우자상속또는증여가높아졌을가능성을내포한다. 과거에는늙으면집을팔거나자식에게상속해주고, 자식집에서노후를보냈으나, 현재는부모세대도자식에게의존하지않고독립적으로생활한다는의식이강해졌다. 자식에게상속하기보다평균수명이더긴부인에게상속하는비율이높아지고있다는것을간접적으로시사하는것으로볼수있다. 8) 40 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market 실제로보건복지부에서발표한 2017 년도 노 인실태조사 에따르면노년기에자녀와동거하 기보다는독립적으로생활하겠다는응답이크 게늘었다. 자녀와동거하는것이바람직하다는 응답이 08 년 32.5% 에서 17 년 15.2% 로하락하 였고, 자녀와거주하는것이당연하다는응답이 08 년 43.4% 에서 17 년 14.8% 로크게하락하였 다. 이러한고령층의인식변화와가족관변화 가고령층, 특히여자고령층의주택소유의증가 로나타난것으로볼수있다. 그렇다면고령층중에무주택자에서유주택 자로진입하는비율이어떻게변화하였는지를 살펴볼필요가있다. 30 세미만주택소유자를 기준으로각연령대별주택소유자비율을시기 별로비교하면, 30 대는 2012 년 6.9 배에서 2016 년 4% 증가한 7.2 배, 40 대는 2012 년 11 배에서 18% 증가한 2016 년 13 배, 50 대는 2012 년 10.9 배에서 2016 년 13.6 배로 24.8% 증가하였다. 이 < 그림 2> 연령대별주택소유자비율 주 : ( 각연령대별소유자 /30 세미만소유자 ) 로계산, 단위는배. 자료 : 통계청주택소유통계. 러한추세는 60대이후부터더크게나타나 60 대는 6.8배에서 9.4배로 38.2% 증가하였고, 70 대도 4.1배에서 5.4배로 31.7% 증가하였다. 80 세이상연령대의경우도 2012년에는 30세미만연령에비해주택소유자수가적었으나 2016년에는 1.6배로 20대소유자수보다많은것으로나타나고있다. 상기분석결과들은고령화추세에따라고령인구수가많아지는데에기인하는부분이있고, 베이비붐세대와같이특정시기에인구가급격히증가한영향등이고려되지않아통계해석이왜곡될가능성도있다. 이와같은왜곡현상을해소하기위해서 < 그림 3> 과같이해당연령대총인구수대비주택소유자수를나눈주택소유자비율을산정하여연령대별소유자분포비율변화를분석하였다. 즉주민등록인구수를기초로연령대별총인구수중주택보유자비율을분석함으로써유입인구의영향력을통제한결과고령층의주택소유자비율이확연히증가하고있음을분석해낼수있었다. 2012년과비교하여 2016년인구의주택소유현황의특징을살펴보면, 해당연령인구대비주택소유비율이가장높은연령대는 60대이다. 그비율도감소하지않고, 2012년 45.4% 에서, 2016년 46.3% 수준으로높아지고있다. 특히, 2012년에비하여가장큰변화를보이는연령대는 70대와 80대로, 70대는 2012년 40.7% 에서 2015년 43.4% 로, 80대이상은 25.5% 에서 8) 이내용과관련하여한국감정원은조선일보 (2016. 1. 16.) 와함께 어르신집상속, 이젠 자식보다아내 기사를작성한바있다. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 41

채미옥 박진백 29.2% 로주택소유자비율이증가하였다. 특히, < 그림 3> 에서주목되는부분은주택소유비율이급격하게감소하는연령대가 80대이상연령층이라는점이다. 이는김기용 이창무 (2010) 가분석한면적기준의주택수요감소시점으로제시한결과와부합하는결과이기도하다. 던시기를직장은퇴시기가아닌고령화와기대수명연장에맞게건강수명또는사망시점인 80대로상향조정할필요가있다는점을시사하는것이라할수있다. 2. 고령인구의거래비중분석 < 그림 3> 해당연령인구대비주택소유자비율 주 : 상기자료는 ( 주택소유인구 / 해당연령총인구 ) 100 으로계산. 자료 : 통계청 ( 주택소유통계 ), 행정안전부 ( 주민등록인구현황 ). 이러한결과는주택매수시장에서나가는주 연령대가생애주기가설에서주택시장에서퇴출 되는시기로논의된직장은퇴시점인 60 세전후 가아니라 80 대부터본격화된다는것을의미한 다. 김준형 김경환 (2011) 이주택수요감소시점 으로제시한은퇴이후 10 년보다 10 년이더연장 되어, 60 대만이아니라 70 대연령층까지도 40, 50 대연령층과대등하거나더비중있게주택시 장에서수요계층으로작동하고있다는점이다. 이는지금까지주택시장퇴출연령으로잡았 상술한연령별주택소유변화분석도중요하지만, 인구구조가지속적으로변하고있는상황에서고령인구가주택시장의침체요인으로작동했는지를확인하기위해서는고령층이주택매매 9) 시장에어느정도참여하고있는지를확인할필요가있다. 본절에서는국토교통부아파트실거래통계 10) 를이용하여고령층의아파트매수추이를분석한다. < 표 5> 는 2006년부터 2017년까지연령대별아파트매수자수를정리한표이다. 아파트거래량이많은연령층은 30~49세로전체거래량의절반이상을차지하는것으로분석된다. 연령대별거래에서특징적인것은전체시기동안 29세이하, 30~34세, 35~39 세의거래량은대체로감소추세인반면, 40세이상연령에서는시기별변동은있었지만대체로거래량이증가한것으로분석된다. 시기별아파트매매거래는글로벌금융위기와같은경기침체에반응하여 2009~2010 년에는모든연령대의거래가감소한것을확인할수 9) 이연구는매매거래중매수를분석대상으로하고있다. 본문서술에서표현된매매는매수거래를나타낸다. 10) 아파트실거래가통계는 공인중개사의업무및부동산거래신고에관한법률 에의거하여 2006 년 1 월실거래가신고제가도입됨에따라신고된모든부동산거래는부동산거래관리시스템 (Real Estate Trade Management System) 에등록된다. 이논문에서는신고된부동산거래중아파트거래건수를추출하여분석하였다. 42 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

고령화추세가주택시장에미치는영향 있다. 이후 2012~2015 년은 LTV, DTI 규제완화, 기준금리인하 11) 등에의해시중에유동성이크게늘어남에따라부동산시장이크게활성화되었다. 규제완화초기인 2012년에는약 48만호가거래되었던것이 2015년에는약 31만호가많은 79만3천호가거래되어규제완화로주택시장이크게활성화된것을확인할수있다. 이시기에는모든연령대에서거래량이증가하였고, 특히고령층의거래량이더크게증가한것이특징이라할수있다. 즉, 은퇴와더불어시장에서퇴출될것으로기대되었던고령층은시장에서빠 져나가기보다는유리한금융조건하에서더적극적으로매수시장에참여하였다. 2016년은부동산거래가활발했던 2015년에비해주택거래량이감소하였고, 모든연령대에서감소추세가명확하게나타났다. 이는 2015년말미국의기준금리인상에따른국내기준금리인상압박으로, 국내기준금리가동결되었음에도불구하고주택담보대출금리가 2016년 8월부터상승세로전환됨 12) 에따라대출원리금이상승하게된데에따른영향으로판단된다. 2017년에는 2016년 11월부터 11.3부동산대책을시작으로 2017년 < 표 5> 연령대별아파트매수추이 구분 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 30~34 세 35~39 세 40~44 세 45~49 세 50~54 세 55~59 세 60~64 세 65~69 세 70~75 세 75~79 세 80 세이상 12.53 ( 2.93) 14.74 ( 3.27) 10.57 ( 2.49) 8.34 (2.00) 5.35 (1.73) 3.38 (1.45) 2.47 (1.25) 2.24 (1.29) 1.45 (1.16) 0.73 (0.95) 0.34 (0.49) 9.22 (2.23) 10.57 ( 2.31) 7.83 (1.88) 6.16 (1.42) 4.29 (1.30) 2.68 (1.12) 1.99 (1.01) 1.68 (0.92) 1.08 (0.82) 0.55 (0.68) 0.27 (0.37) 8.97 (2.25) 10.97 ( 2.40) 8.75 (2.07) 6.89 (1.57) 5.22 (1.49) 3.10 (1.25) 2.20 (1.10) 1.66 (0.87) 1.04 (0.75) 0.51 (0.59) 0.26 (0.33) 9.02 (2.32) 11.79 ( 2.60) 10.31 ( 2.38) 7.75 (1.77) 6.32 (1.69) 3.91 (1.51) 2.52 (1.21) 1.61 (0.84) 1.03 (0.70) 0.51 (0.55) 0.24 (0.28) 8.67 (2.23) 10.41 ( 2.35) 9.70 (2.20) 7.00 (1.62) 6.03 (1.53) 3.85 (1.38) 2.36 (1.08) 1.46 (0.77) 0.96 (0.63) 0.47 (0.47) 0.24 (0.26) 10.92 ( 2.76) 12.79 ( 2.99) 12.15 ( 2.70) 8.63 (2.05) 7.45 (1.80) 4.99 (1.64) 3.01 (1.33) 1.85 (0.98) 1.31 (0.83) 0.64 (0.59) 0.31 (0.32) 7.57 (1.89) 8.72 (2.12) 8.67 (1.90) 6.40 (1.54) 5.35 (1.25) 3.66 (1.13) 2.16 (0.92) 1.39 (0.74) 0.95 (0.56) 0.48 (0.41) 0.22 (0.22) 8.91 (2.20) 10.91 ( 2.74) 10.74 ( 2.35) 7.97 (1.90) 6.51 (1.50) 4.69 (1.36) 2.70 (1.11) 1.73 (0.90) 1.14 (0.64) 0.61 (0.50) 0.29 (0.26) 8.59 (2.16) 12.29 ( 3.17) 12.27 ( 2.72) 10.06 ( 2.34) 8.12 (1.88) 6.37 (1.73) 3.84 (1.53) 2.34 (1.16) 1.41 (0.79) 0.78 (0.60) 0.39 (0.32) 9.06 (2.39) 13.90 ( 3.58) 13.31 ( 3.02) 11.80 ( 2.70) 9.02 (2.11) 7.89 (2.03) 4.99 (1.84) 2.88 (1.36) 1.77 (1.00) 1.03 (0.76) 0.53 (0.41) 6.99 (1.94) 11.65 ( 2.95) 10.90 ( 2.56) 10.06 ( 2.25) 7.67 (1.84) 6.79 (1.67) 4.47 (1.51) 2.59 (1.18) 1.64 (0.93) 1.03 (0.73) 0.54 (0.38) 5.92 (1.75) 10.26 ( 2.57) 총거래량 68.02 51.03 53.88 58.63 54.39 67.77 48.05 58.66 69.05 79.29 67.00 59.62 주 : 표수치의단위는만호, ( ) 안은연령대별인구백명당아파트매매거래량을나타내며단위는호 / 백명. 자료 : 국토교통부부동산거래관리시스템 (RTMS). 9.28 (2.26) 8.80 (1.94) 7.10 (1.73) 6.03 (1.43) 4.23 (1.33) 2.40 (1.06) 1.53 (0.86) 0.94 (0.63) 0.54 (0.35) 11) 금융통화위원회는 2011 년부터 2016 년까지 8 번의기준금리인하를통해 3.25% 수준의금리를 1.25% 까지크게낮췄다. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 43

Chae, Mie Oak Park, Jin Baek 6.19부동산대책, 8.2부동산대책등연이은부동산안정화정책의영향으로모든연령대의거래량이감소하였다. 이것은주택시장의주도계층인젊은연령층만이아니라, 60세이상고령층에서도주택정책변화에따라유사하게반응하고있다는것을시사하는것이다. 2016~2017 년의인구 100명당거래량감소수준을살펴보면 40대이하연령층의감소는 0.2호에서 0.39호까지감소하였고, 50대이상도감소하였으나 0.2 호에서 0.03호로감소폭이상대적으로낮게나타났다. 13) 이는모든연령대가정부정책에의해주택에대한수요가영향을받지만, 축적된자본이적어대출을받아야하는젊은연령층이금융규제강화와같은정부정책에더영향을받고있음을보여주고있다. 14) < 그림 4> 의연령별거래비중변화를살펴보면, 고령층의주택매매시장에서의비중이커지고있는것이확인된다. 15) 2006년에는 45세미만연령대의아파트매수량의비중은약 64.3% 수준이었으나, 2017년에는 47.0% 수준으로약 17.2%p 감소하였다. 반면, 45세이상연령층은 2006년약 35.7% 수준에서 2017년 53% 로증가하였고, 65세이상고령층역시 2007년약 7.0% 수준에서 2017년약 9.1% 수준으로증가한것을확인할수있다. < 그림 4> 연령별거래비중변화자료 : 국토교통부부동산거래관리시스템 (RTMS). < 그림 5> 는 10세단위의연령별거래비중추이를나타낸다. 2008년까지는 30대의거래비중이 60대이상인구에비해절대적으로높았으나, 그격차가점차축소되어왔다. 또한 29세이하연령층과 30대의거래비중은감소하는반면 40대이상연령층에서는거래비중이증가하는것을확인할수있다. 40대는 2013 년을기점으로 30대비중이높아지기시작하여가장높은비중을차지하고있다. 이와함께 50대는 12.8% 에서 22% 로증가하였고, 60대는 6.9% 에서 11.1% 로증가하였다. 뿐만아니라 70대도 3.2% 에서 4.1% 로, 80대이상도 0.5% 에서 0.9% 대로거래비중이증가하였다. 12) 2016 년 6 월부터기준금리는 1.25% 로 2017 년 10 월까지동결되었지만, 주택담보대출금리는 2016 년 8 월부터인상되어 기준금리에비해대외적인위험에먼저반응하였다. 13) 연령별감소수준은 30~34 세는 0.20 호, 35~39 세는 0.39 호, 40~44 세는 0.30 호, 45~49 세는 0.31 호, 50~54 세는 0.11 호, 55~59 세는 0.24 호, 60~64 세는 0.17 호, 65~69 세는 0.12 호, 70~74 세는 0.06 호, 75~79 세는 0.1 호, 80 세이상은 0.03 호이었다. 14) 이와같은판단을하기위해서는연령별주택담보대출수준확인이필요하며, 금리및정책상황에따른민감도, 부도확률등과같은분석이필요하나, 이는본연구의범위를벗어나여기서는생략한다. 15) 이논의는정책세미나및학술논문에서는채미옥 (2016), 박진백 민철홍 (2017), 언론에서는조선일보 (2016.10.12.) 빗나간定說 5060 주택구매급증 에서이미다뤄진바있다. 44 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market < 그림 5> 연령별거래비중추이자료 : 국토교통부부동산거래관리시스템 (RTMS). Ⅴ. 계량분석 1. 분석모형설정국토교통부의 2006~2017 년까지아파트실거래원시자료를이용하여고령화추세가주택가격에미치는영향을분석하였다. 주요분석사항은연령별거래량에영향을미치는시간의흐름을고려하기위해 2006년을기준점으로설정하여각연도별로연령별거래량을비교할수있는 ( 식 1) 과같은계량모형을구축하였다. ln ln ( 식 1) 여기서 는시도를나타내며, 는 10세단위의연령인구를나타내며, 는시간으로 2006~ 2017년까지연간단위를나타낸다. 종속변수 Q 는거래회전율로전체주택재고수에서실제거래된아파트거래량의비율을나타내며, 분석에 서는로그값을취한값을사용하였다. 16) ln 는 1m2당매매가격의로그값을나타내며, Y는각연도별시간더미이다. 시간더미의기준점은 2006년으로설정하여 2006년대비하여해당시점에서의시간흐름에따른거래반응을분석하였다. 거래량은국토교통부아파트실거래자료를사용하며, 시도단위별로매수자연령의 10세구간별아파트거래량의합을계산하였다. 주택재고수는국토교통부신주택보급률 2006~2016 년자료를이용하였고, 2017년주택재고수는 2016 년주택재고수에국토교통부의준공물량과멸실물량을반영하여추정한값을사용하였다. 2017 년은멸실물량통계가제공되지않아, 2017 년멸실물량이 2016년멸실물량과동일하다고가정하여추정하였다. 는 16개시도의고정효과를나타내며, 지역의고유한특성에의해발생할수있는거래량의차이를통제하는역할을한다. 분석은 2006~ 2017년까지연령별회귀식을적용하여결과값을추정한다. 그러나상기 ( 식 1) 에의한추정결과는각연령별해당시기의거래량추이를확인할수있지만, 인구구조의변화에의한영향력을파악할수는없다. 이에이연구에서는시기별인구구조변화에의한영향력을파악하기위해연도별 16) 지역에따라주택의재고량과주택에대한수요가큰차이를보일수있다. 가령주택의재고량이많고수요량이많은수도권과주택의재고량이적은지방에서동일한양의거래가발생했을경우이거래량만으로해당시장의거래활성화정도를판단할수없다. 이경우해당지역의재고주택에서어느정도거래가되었는지를나타내는거래회전율통계기준으로거래수준을파악하는것이유용할수있다. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 45

채미옥 박진백 시간더미에해당연령인구의상호교차항을도입하여시기별인구구조변화에의한연령별주택시장영향력수준을추정하였다. ln ln ( 식 2) 여기서 P는 지역의 연령의 시점주민등록인구의로그값을나타낸다. 연도별시간더미의기준점은 2006년으로설정하여 2006년대비해당시기별인구구조의변화에의한주택매매거래량의변화수준을추정하였다. ( 식 1) 모형은해당시기별주택거래의추이를연령별로확인할수있는반면, ( 식 2) 모형은 ( 식 1) 모형에서추정한값중에서실제해당연령의인구구조변화에의한영향수준을확인한다는점에서차별적인모형이다. 그리고모형의설정상 ( 식 2) 모형은 ( 식 1) 모형의부분집합에해당한다. 시간더미와인구구조이외의설명변수는실거래상확인이가능한거래가격과거래면적을이용하여단위면적당거래가격으로환산한값을사용하였다. 17) 2. 분석결과 < 표 6> 은시기에따른아파트매매거래에대한연령별반응을추정한결과를나타낸다. 18) 거래량과가격의관계는 30대, 60대를제외하고음 ( ) 의관계를갖는것으로분석되었지만, 29 세미만연령대에서만거래량과가격이통계적으로유의한것으로분석되었다. 이는거래량과가격의역인과 (reverse causality) 가능성에기인하는것으로판단한다. 즉, 가격상승이거래량에영향을미칠수있으며, 거래량은다시가격에영향을미칠수있다. 이경우, 회귀분석에서추정되는잔차항은설명변수와상관관계가성립되어고전적회귀가설을위배하게되는문제가발생하게된다. 이와같은문제를해결하기위해서잔차항과설명변수간의관계를통제하는도구변수법 (instrumental variable method) 이해법이될수있지만자료의한계로인해모형화하지는못하였다. 19) 연도더미분석결과에서 20~30대는 2006년에비해거래량이지속적으로감소하는추세임을확인할수있다. 이는해당연령층인구가지속 17) 실거래자료를활용하여패널단위를시도, 연령별로설정함에따라추가할수있는거시변수가제한적인상황이다. GDP, 금리등과같은거시변수의영향력을보기위해추가할경우, 개별패널별로동일한값이부여가되어분석결과의표준오차는매우작아질가능성이높다. 이에이연구는누락변수에의한문제점 (omitted variable problem) 의가능성에도불구하고표준오차의과소추정을막기위해거시변수를분석에서제외하였다. 다만, 이와같은설정으로인해이연구의추정치가편의되었을가능성을배제할수없다. 이부분은후속연구에서별도로추진될필요가있다. 18) 회귀분석결과의더미변수의계수값은기준시점인 2006 년과비교하여각시점별고유한영향력을의미한다. 이영향력에는인구구조변화외에국내외경제및금융환경, 정부정책등주택시장에영향을미칠수있는다양한영향력이포함된다. < 표 7> 은이영향력중인구구조변화영향력만추정한결과이다. 19) 도구변수법에의한분석을위해서는도구변수 의특성이설명변수 와관계가있지만 ( ), 종속변수 혹은잔차 과는독립적인관계가성립하는 ( 혹은 ) 변수들을찾아야한다. 개인의주택구입에대한의사결정에영향을미치는요인은개인이처한금융상황, 재산상황, 학력, 직업, 가족수등다양하게고려될수있으며, 이요인들이도구변수의후보군이될수있다. 그러나아파트실거래자료에는이와같은요인이포함되지않아모형화하는데한계가있다. 46 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

고령화추세가주택시장에미치는영향 < 표 6> 시점에따른연령별아파트매매거래반응추정 (1) 30 세미만 (2) 30~39 세 (3) 40~49 세 (4) 50~59 세 (5) 60~69 세 (6) 70~79 세 (7) 80 대이상 단위가격로그값 0.311*** (0.116) 0.017 (0.158) 0.049 (0.136) 0.152 (0.136) 0.099 (0.160) 0.042 (0.143) 0.109 (0.136) 2007 년 0.089 (0.076) 0.078 (0.061) 0.042 (0.058) 0.003 (0.059) 0.038 (0.063) 0.050 (0.061) 0.010 (0.082) 2008 년 0.085 (0.078) 0.060 (0.063) 0.065 (0.059) 0.174*** (0.060) 0.016 (0.065) 0.063 (0.062) 0.011 (0.083) 2009 년 0.271*** (0.080) 0.050 (0.069) 0.135** (0.064) 0.341*** (0.065) 0.036 (0.070) 0.119* (0.066) 0.172** (0.083) 2010 년 0.418*** (0.084) 0.051 (0.074) 0.142** (0.068) 0.382*** (0.068) 0.017 (0.075) 0.086 (0.068) 0.033 (0.086) 2011 년 0.006 (0.089) 0.112 (0.086) 0.320*** (0.078) 0.608*** (0.077) 0.220** (0.088) 0.157** (0.079) 0.311*** (0.095) 2012 년 0.336*** (0.095) 0.274*** (0.091) 0.012 (0.081) 0.291*** (0.080) 0.101 (0.093) 0.140* (0.084) 0.001 (0.099) 2013 년 0.545*** (0.100) 0.156 (0.097) 0.099 (0.085) 0.417*** (0.083) 0.027 (0.096) 0.021 (0.088) 0.136 (0.102) 2014 년 0.499*** (0.100) 0.172* (0.104) 0.236*** (0.091) 0.629*** (0.089) 0.280*** (0.104) 0.128 (0.095) 0.303*** (0.109) 2015 년 0.341*** (0.106) 0.208* (0.111) 0.234** (0.097) 0.684*** (0.094) 0.380*** (0.110) 0.268*** (0.102) 0.525*** (0.110) 2016 년 0.468*** (0.108) 0.413*** (0.120) 0.083 (0.103) 0.540*** (0.100) 0.270** (0.119) 0.218** (0.108) 0.576*** (0.118) 2017 년 0.414*** (0.113) 0.573*** (0.130) 0.064 (0.111) 0.444*** (0.105) 0.215* (0.124) 0.175 (0.115) 0.608*** (0.123) 상수 0.608 (1.624) 0.728 (2.239) 0.105 (1.936) 0.580 (1.922) 3.621 (2.257) 2.515 (2.013) 3.681* (1.921) 관측점 576 390 390 390 390 390 390 R-squared 0.340 0.375 0.214 0.433 0.322 0.241 0.361 주 : ( ) 안은표준오차를나타냄. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. 적으로감소하는상황과무관하지않다고판단된다. 특히, 30대의거래감소가눈에띄게심화되는것이주택가격이상승하기시작한 2012년부터인것으로분석되는데, 경제활동을통해보유자산을늘려가야하는 30대입장에서주택가격상승은거래에큰장애요인이될수있음을반영하는결과로판단된다. 이시기는정부가부동산시장활성화를위해규제를완화한시기로저금리, 공급증가, 다양한규제완화에의해주택시장의진입장벽이매우낮은상황이었다. 그러나취업, 결혼, 출산등의역할을수행해야하는 20~30대는가격상승은거래감소로이어질유인이있다. 20) 반면, 40~50 대는 2012~2015 년에거래반응이상승하였고, 주 Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 47

Chae, Mie Oak Park, Jin Baek 택담보대출금리가상승하고, 주택시장에대한규제정책이시행된 2016~2017년에는증가추세가둔화되었다. 특징적인것은 60대와 70대역시가격상승기에거래반응이증가하였고, 규제시기에는거래량증가추세가둔화되는것으로분석된다는점이다. 특히, 80대는거래량이지속적으로증가하는것으로분석되는점에주목할필요가있다. 생애주기가설논리를따르자면, 고령층은주택수요로작동할유인이적다. 이는고령층이주택을소비하거나주택을통한자산증식을할유인이적기때문이다. 그러나 60대이상인구의거래패턴을살펴보면, 주택시장이활성화된 2014~ 2015년에거래량이통계적으로유의한수준으로증가하였다. 이는고령층이자산증식의목적으로주택을구입할유인이있음을시사하는것이다. 이분석결과는박진백 민철홍 (2017) 이실질투자수익률증가가고령층의주택거래를증가시킬수있다고분석한결과를지지하는것으로이해할수있다. 만약생애주기가설에의해개인이주택구입에대한의사결정을한다면, 주택가격상승기에유독거래가증가할이유가없으며, 고령층일수록주택을구입할유인이약할것으로판단되지만, 실제고령층들은시장에적극참여하는의사결정을하고있음에주목할필요가있다. < 표 7> 은연령별인구구조의변화가주택매 매에미치는영향을분석한결과이다. 회귀분석의상호교차항의계수값은 2006년인구수준을기준으로각년도별해당연령의인구수변화가아파트매매거래에미치는영향을나타낸다. 즉, 2006년을기준으로각시기별인구구조의변화가매매거래에미치는영향으로이해할수있다. 분석결과에서 30세미만은인구구조의변화에의해매매거래량이감소하는것으로분석되었으며, 이추세는 30대에서도 2012년, 2016 년, 2017년에관측이된다. 그러나 40대이상의연령에서는인구구조의변화는매매거래를늘리는것으로분석되었고, 이는 50대에서매우뚜렷하게관찰되었다. 그리고 60세이상연령층에서는 2014~2015 년에인구구조변화가매매거래증가에영향을미치는것으로분석되었고, 이영향력은 60~70대의경우 2016~2017년에둔화되는반면, 80대는더강해지는것을확인할수있다. 이는우리나라인구구조가 2016년부터전체인구에서 65세이상인구가차지하는비중이 14% 를넘는고령사회에진입하여다른연령에비해고령층의인구유입이강하게이루어지고있기때문인것으로판단된다. 추가적으로 ( 식 1) 과 ( 식 2) 의계수값을이용하여시기별변화에서인구구조의변화가차지하는평균적인수준을 ( 식 3) 을이용하여측정하였다. 이분석을위해회귀분석결과에서각더미변수와상호교차항의계수값이통계적으로 20) 특히, 주택가격이지속적으로상승하거나상승할것이라고기대감이형성된사회는출산을기피할유인이높아진다 ( 박진백 이재희, 2016). 이는자녀출산과주택소비는서로경합적인관계로, 주택가격이지속적으로오를경우 20~30 대는주택을구입하지못하면서주택구입을위한자금을마련하기위해자녀출산을늦출유인을제공하며, 이로인해사회전체적으로는출산율이하락할수있는것이다. 48 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market < 표 7> 연령별인구구조의변화가주택매매에미치는영향 단위가격로그값 2007 년 인구로그값 2008 년 인구로그값 2009 년 인구로그값 2010 년 인구로그값 2011 년 인구로그값 2012 년 인구로그값 2013 년 인구로그값 2014 년 인구로그값 2015 년 인구로그값 2016 년 인구로그값 2017 년 인구로그값 상수 (1) 30 세미만 -0.322*** (0.113) -0.008-0.008-0.023*** -0.036*** -0.002-0.028*** -0.046*** -0.042*** -0.027*** -0.038*** -0.033*** 0.769 (1.576) (2) 30~39 세 -0.057 (0.143) -0.007 (0.005) -0.005 (0.005) -0.004-0.005 0.010-0.022*** -0.011-0.012-0.014-0.031*** -0.044*** (0.010) 0.335 (2.024) (3) 40~49 세 -0.080 (0.126) -0.004 (0.005) 0.005 (0.005) 0.011** (0.005) 0.011* (0.005) 0.026*** -0.001 0.008 0.020*** 0.021*** 0.008-0.004 0.350 (1.787) (4) 50~59 세 -0.113 (0.127) -0.001 (0.005) 0.014*** (0.005) 0.028*** (0.005) 0.030*** 0.048*** 0.022*** 0.032*** 0.050*** 0.055*** 0.042*** 0.034*** 0.041 (1.802) (5) 60~69 세 0.093 (0.146) -0.004 (0.005) 0.001 0.003 0.000 0.018** -0.010 0.002 0.024*** 0.034*** 0.023** 0.018* (0.010) -3.522* (2.066) (6) 70~79 세 -0.043 (0.131) -0.005-0.006-0.011* -0.009 0.014** -0.013* -0.002 0.011 0.024*** 0.020** 0.015 (0.010) -2.496 (1.854) (7) 80 대이상 0.183 (0.173) 0.001-0.001-0.017** -0.005 0.015 (0.010) -0.013 (0.011) -0.001 (0.011) 0.012 (0.012) 0.032*** (0.012) 0.031** (0.013) 0.034** (0.013) -7.156*** (2.446) 관측점 576 390 390 390 390 390 390 R-squared 0.347 0.367 0.215 0.434 0.335 0.252 0.458 주 : ( ) 안은표준오차를나타냄. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. 유의한경우를유효하다고설정하였다. 연령별인구구조변화가아파트매매거래량에미치는비중의평균수준은전체시계열 에서특정연령 의분석결과중통계적으로유의하지않은결과의수 를제외한유효시계열의개수의역의스칼라 와시기에따른거래량반응의역행렬의전치행렬과상호교차항의계수값의벡터 의곱으로표현할수있다. ( 식 3) 여기서, 는 행렬로비대각행렬은 0 의값을갖고, 대각행렬값은식 (1) 과식 (2) 에의 해추정된연령 의시간및상호교차항의회귀 계수값으로구성되며, 통계적으로유의하지않 은계수값의대각행렬은 0 으로설정하였다. ( 식 3) 에의해유효한통계값들을기준으로계산하 Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 49

채미옥 박진백 면, 30세미만은 8.29%, 30대는 7.74%, 40대는 8.29%, 50대는 7.85%, 60대는 8.52%, 70대는 9.12%, 80대이상은 6.74% 수준인것으로분석되어인구구조변화가매매거래수요에미치는영향의비중이가장강한연령대는 70대이며, 그다음은 60대, 40대순인것으로분석된다. 이연구에서는전체주택거래량변화에서인구구조변화의영향력이차지하는비중은 7~9% 대로절대적인수준에서는낮은수준이지만, 연령대별영향력비중을비교할경우다른연령대에비해 60~70대의인구구조의영향력수준이높은것에주목할필요가있다고판단하며, 이와같은영향력의크기는고령화추세가심화됨에따라더커질가능성이있다고판단한다. Ⅵ. 결론고령화추세진전은주택정책에서고려해야하는중요과제이다. 그동안의주택수급계획및정책은생애주기가설에기초하여수립되어왔다. 생애주기가설은소비를통한효용의극대화를위하여청 장년기에축적한자산을소득이없어지는은퇴이후시점에처분하여생활비로사용한다는이론이다. 주택시장에대한거시적진단또한생애주기가설에기초하여이루어져, 베이비붐세대의은퇴시점과고령층의주택시장퇴출로주택시장이큰폭으로침체될가능성이높다는주장이제기되어왔다. 이연구는고령화추세가주택시장에미치는영향을분석하기위하여고령층의주택시장참 여변화정도를분석하였다. 통계청의주택소유통계와국토교통부의아파트실거래가신고자료를이용하여연령별주택소유변화와아파트매수추이변화를기초로고령층의주택시장참여추세와퇴출시점을분석하였다. 고령층의총인구대비소유자비율을분석한결과고령층의주택시장참여비중은줄지않고늘어나는것으로분석되었다. 고령층의절대적인주택소유자비율이늘어난다는것은전에보다주택매수자가늘어났다는것을의미한다. 이는고령인구의증가, 기대수명연장, 핵가족화의진전에따른사회인식변화등에기인하는것으로판단한다. 이는통계청의주택소유통계에서고령층의주택소유가증가하는분석결과에서도뒷받침된다. 해당연령대비주택소유자비율을보면주택소유비율이가장높은연령층이 60대이며두번째가 70대이고, 2012년보다 2016년도에는그비중이더증가하는것으로분석되었다. 특히 70대의주택소유자비율은 40대, 50대보다높게나타나고있고, 절대적인숫자는적지만 80대의주택소유자비율도 30대보다높은것으로분석되었다. 남녀주택소유자구성비에서도평균수명증가에따른영향이나타나고있다. 40대까지는남자주택소유자수가많으나, 50대부터는여자주택소유자수가더많은것으로분석되고있다. 이는남녀간의평균수명차이에따른영향이주택소유자분포비율에반영된것으로볼수있다. 또한, 고령층은경제여건이나규제완화정책 50 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

고령화추세가주택시장에미치는영향 과같이주택시장을둘러싼거시적변화에대해일반연령층과유사하게고령층이반응하는것을확인할수있었다. 그리고사회전반의구조변화가주택거래량에미치는영향에서인구구조변화가차지하는비중은대략 7~9% 수준으로분석되었으며, 타연령에비해 60~70대의인구구조의영향력수준이높은것으로분석되었다. 이러한결과는세가지요인에기인하는것으로볼수있다. 첫째는평균수명증가에따른영향이가장큰것으로판단되고, 둘째는베이비부머를비롯한고령층의자산축적이청년층보다많기때문에주택보유또는구입여력이많은데에기인하는부분으로판단된다. 셋째는 2017 년도보건복지부의노인실태조사에서나타난바와같이전통적가족관과부모세대의의식변화와도관련이있는것으로볼수있다. 과거나이를먹으면자산을팔아자녀에게주고자식집에서여생을보내던것과달리, 자기집에서독립적으로살겠다는의식변화에기인하는것으로볼수있다. 이논문의분석결과와그시사점은크게두가지로요약될수있다. 첫째, 고령층의주택시장퇴출시점이직장에서은퇴하는시점이아니라사망또는건강수명이크게떨어지는시점이다. 따라서생애주기가설은평균수명증가에맞게시장퇴출시점을연장할필요가있다. 둘째, 생애주기가설에기초하고있는베이비붐세대의은퇴시점과인구절벽, 주택가격폭락설과같은주택시장진단은고령층의주택매수시장의참여비중을기초로재검토될필요가있다. 또한각종주택정책과장기주택수급계획등도인구구조변화와주택시장퇴출연령대를 상향조정하여수립할필요가있다. 이연구는기초자료상의한계로무주택자가 매수한경우인지, 유주택자가추가로매수한경 우인지, 또는큰주택을팔고작은주택을매수 한경우인지등은구분해서분석하지않은한계 가있다. 그러나고령층의유주택자비율이늘 어난다는것은무주택자고령층의주택구입을 간접적으로파악할수있는부분이고, 주택매수 시장에서주택을매수했다는자체가주택수요 계층으로활동하고있음을보여주는의미가있 다. 향후기초자료가구축되면고령인구의주 택규모축소여부등을분석하여, 이연구에서 제시하는고령화에따른주택시장영향을좀더 심층적으로분석할필요가있다. 계량분석모형에서는주택거래에영향을미치 는주요요인들이포함되지않아누락변수에의 한편의가능성이있다. 또한, 거래와가격의역 인과성통제를위해개인이처한금융상황, 재산 상황, 학력, 직업, 가족수등다양하게고려될 필요가있으나관련개인정보구득상의어려움 으로포함시키지못한한계도있었다. 향후좀 더다양한개인정보가구축된다면, 비경직적특 성의주거비부담에대응하여점유형태변경, 규 모를줄이는다운사이징등고령층주택수요변 화원인과현상등에대한후속연구가추진될 필요가있다. 참고문헌 1. 김경환, 1999, 인구의연령구조변화와주택수요및주택가격, 대한부동산학회지, 17: 69-84. Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 51

Chae, Mie Oak Park, Jin Baek 2. 김기용 이창무, 2010, 고령화사회와주택수요, 대한국토 도시계획학회, 춘계산학협동학술대회자료집, 519-527. 3. 김준형 김경환, 2011, 고령화와주택시장 : 은퇴전후주택소비변화를중심으로, 부동산학연구, 17(4): 59-71. 4. 박진백 민철홍, 2017, 실질투자수익률이연령별아파트매매거래에미치는영향, 한국감정원부동산시장분석보고서, 통권제 5 호, 89-104. 5. 박진백 이재희, 2016, 경기변동에따른주택가격변동이출산율에미치는영향, 육아정책연구, 10(3): 51-69. 6. 방송희, 2016, 중장기주택가격하락리스크점검 : 적정성지수를통한주택가격거품검증, 한국주택금융공사. 7. 이수욱, 2010, 베이비부머가구의소득변화와주택시장, 한국주택학회 한국부동산분석학회공동정책세미나자료집, 1-20. 8. 채미옥, 2016, 2017 년대량미입주대란올것인가, 2016 년부동산트렌드정책세미나, 서울 : 조선일보사. 9. Ando, A. and F. Modigliani, 1963, The life cycle hypothesis of savings: Aggregate implications and tests, American Economic Review, 53(1): 55-84. 10. Chiuri, M. and T. Jappelli, 2010, Do the elderly reduce housing equity? An international comparison, Journal of Population Economics, 23(2): 643-663. 11. Crossley, T. and Y. Ostrovsky, 2003, A synthetic cohort analysis of Canadian housing careers, Social and Economic Dimensions of an Aging Population Research Papers, No.107. 12. Mankiw, N. G. and N. W. David, 1989, The baby boom, the baby bust and the housing market, Regional Science and Urban Economics, 19(2): 235-258. 13. Modigliani, F. and R. H. Brumberg, 1954, Utility analysis and the consumption function: An interpretation of cross-section data, in Post Keynesian Economics, edited by K. K. Kurihara, 388-436, New Jersey: Rutgers University Press. 14. Venti, S. and D. Wise, 2000, Aging and housing equity, NBER Working Paper, No.7882. 논문접수일 : 2018 년 4 월 11 일 심사 ( 수정 ) 일 : 1 차 2018 년 5 월 8 일 2 차 2018 년 5 월 23 일 게재확정일 : 2018 년 5 월 25 일 52 부동산분석 제 4 권제 1 호 (2018. 5)

A Study on the Effect of Population Aging on the Housing Market 국문초록 우리나라는 2016년부터고령사회로진입하였다. 이논문에서는고령화추세가주택시장에미치는영향을파악하기위해연령대별주택소유비율변화, 아파트매매추이및매입비중변화등을분석하였다. 분석결과 60대이상고령층이주택시장에서나가지않고핵심주택소유계층으로남아있으며, 주요주택매입수요층으로서그비중이지속적으로증가하고있는것으로확인되었다. 정부의정책변화에도일반연령층과유사하게반응하는것으로분석되었다. 주택매매및보유비중이현저하게감소하는것은 80세이후부터나타나는것으로분석되었다. 이는고령층의주택시장퇴출시점이생애주기가설에서얘기하는직장은퇴시점이아니라, 사망또는건강수명이크게떨어지는 80대이후라는점을시사한다. 따라서기존의생애주기가설은기대수명연장에맞게수정하여적용되어야할필요가있고, 생애주기가설에기초한주택시장진단이나장기주택수급계획및주택정책의재검토가필요하다. 주제어 : 인구고령화, 인구절벽, 생애주기가설, 주택시장침체 Journal of Real Estate Analysis Vol.4, No.1 (May 2018) 53