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인구구조 고령화와 자산선택

- 부동산자산을 중심으로

2005.5.10

성신여대 경제학과 姜錫勳

(shkang@sungshin.ac.kr)

1. 서론

인구 고령화의 진전은 가구의 자산구성에 커다란 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 고전적인 동적자산선택이론에 의하면 개인들은 일생기간 동안 위험자산과 무위험자산의 비율을 일정하게 유지하는 것이 최적의 자산구성이 되지만, 개인의 근로소득을 감안하는 경우 이러한 결론은 달라 지게 된다. 개인들의 노동소득이 예측가능한 안정적인 변수라면 개인들은 노동소득이라는 형태를 통해 암묵적인 무위험자산을 보유하고 있다. 연령이 올라감에 따라 근로소득의 비중은 감소하며, 이는 무위험자산비중의 감소를 의미한다. 이에 따라 개인들은 주식 등과 같은 위험자산을 축소하고, 채권 등과 같은 무위험자산에 대한 수요를 늘릴 유인이 발생하게 된다.

그런데 기존의 외국 중요연구들을 한국 상황에 그대로 적용하기는 어렵다. 한국에서의 연령별 자산보유현황은 선진국의 경우와 상이한 점이 많다. 예를 들어 박창균(2003)에서 보인 바와 같이 한국 가구의 연령별 자산보유현황은 미국과는 달리 고령기에 급속히 감소한다. 미국에서는 은퇴 이후에 보유자산의 급속한 감소가 관측되지 않고 있으며, 이는 주로 상속동기에 의해 설명된다. 일반적으로 미국에 비해 오히려 한국에서 상대적으로 상속동기가 높을 것으로 추론할 수 있다는 점을 감안하면 한국에서의 연령별 자산보유, 특히 고령층에서의 급격한 자산보유량의 감소는 상속동기의 미약이라고 해석하기는 어려울 것이다. 이는 한국가구의 자산보유현황을 설명하는 데 있어서 미국가구의 자산보유현황을 설명하는 요인으로만 이해되기 어려운 측면이 있다는 점을 시사한다고 하겠다. 예를 들어 한국에서는 자녀에 대한 교육투자와 결혼하는 자녀에 대한 결혼비용 지출 등을 통해 가구주의 연령이 고령화되기 이전에 이미 유무형의 상속이 이루어지고 있을 가능성이 있다.

한국가구의 자산보유현황에서 특히 주목되는 점은 최고 금융자산보유 시점이 미국의 경우보다 매우 앞선 30대 후반～40대 초반이라는 점이다. 이는 많은 경우 개인들이 금융자산을 축적하여 이 시기를 전후하여 주택을 구입한다는 점으로 설명되곤 한다. 이에 대한 실증적 증거는 아직까지 제시되지 않고 있는 것으로 보이지만, 적어도 주택구입이 가구들의 자산구성, 특히 유동자산과 고정자산의 구성비율에 큰 영향을 미칠 가능성을 보여준다고 하겠다.

이론적 논의와는 별개로 현실적으로는 한국가구의 경우 자산보유의 현황조차  제대로 알려져 있지 않다. 일부 가용한 자료가 있지만 나름대로의 한계를 가지고 있다. 예를 들어 통계청에서 1996년에 실시한 가구소비실태조사가 있지만, 부동산자산에 대한 정보가 미약하다. 기존 연구에서 한국가구경제활동조사(일명 대우패널)가 주로 사용되고 있지만, 동 자료는 1990년대 중반에 국한되어 있으며, 노동패널자료가 있지만 아직까지 전반적인 시계열자료로서 활용하기에는 미흡한 면이 있다.

본 연구에서는 보건사회연구원이 실시한 2002년 자활사업실태조사 자료를 이용하여 가구의 자산구성, 특히 유동자산과 부동산자산의 배분비율이 가구주의 연령 및 주택투자와 어떠한 관련이 있는 지를 분석한다.

본고의 구성은 다음과 같다. 2절에서는 가구의 최적자산구성에 대한 기존 연구를 살펴본다. 특히 최적자산구성이론에 있어서 주택자산이라는 고정자산을 고려하는 경우에 기존의 최적자산구성이론이 어떠한 영향을 받는지를 살펴본다. 3절에서는 데이터와 기초자료 분석을 통해 연령별 자산구성현황(총자산, 금융자산, 부동산자산, 인적자본)을 살펴보고, 특히 이러한 자산구성이 주택소유여부, 가입연금 종류와 어떠한 관련이 있는지를 살펴본다. 또 표본선택모형을 이용하여 주택소유여부와 전체자산 중 부동산자산 비중의 결정요인을 분석한다.  4절에서는 결론과 한계점에 대하여 논한다.

2. 기존 연구

(1) 가구자산선택모형

Samuelson(1969), Merton(1969) 등은 가구의 동태적 자산선택결정 과정을 체계적으로 연구한 최초의 연구들이다. 동 연구들은 개별자산의 수익률이 독립적이고, 동일한 분포를 가지며 또한 노동소득이 없는 경우에 최적의 자산선택은 위험자산과  무위험자산 간의 구성비율을 일생 동안 일정하게 유지하는 것임을 보였다. 이러한 결론은 주식과 같은 위험성이 있는 자산은 젊은 기업가에게는 권할 만하지만, 노인들에게는 권할만하지 않다는 일반적인 통념과는 배치되는 결과이다.

이외에도 시장의 완전성, 무마찰비용, 상대적위험기피도가 상수인 효용함수 등의 가정이 필요하다.

Samuelson(1969), Merton(1969) 등의 연구에서는 근로소득 및 이와 관련된 위험성을 고려하지 않았다. 만약, 시장이 완전하여 노동소득이 자본화될 수 있으며, 관련된 위험이 모두 보험으로 회피할 수 있는 경우, 노동소득이 도입되더라도 선행연구의 결과는 크게 달라지지 않는다. 그러나 현실적으로 도덕적 해이의 문제로 인하여 많은 투자가들은 차입제약에 직면하게 되어 노동소득을 자본화할 수 없게 된다. 또한, 명시적인 근로소득에 대한 보험시장은 완전하게 존재하지는 않으며, 따라서 많은 투자가들은 보험으로 회피할 수 없는 근로소득 위험에 노출되게 된다. 노동소득관련 위험이 자산구성에 미치는 효과에 대해서는 다양한 연구가 진행되었다. Heaton and Lucas(2000b), Koo(1998), Viceira(2001)는 보험으로 위험을 회피할 수 없는 노동소득이 존재하는 경우에 무한기 모형(infinite time horizon)을 이용하여 분석하였다. Bertaut and Haliassos (1997), Davis and Willen(2000), Gakldis(1999) 등은 유한기 모형을 이용하여 분석하였다.

기존 연구에서는 노동소득이 무위험 자산으로 간주되는 경우 이는 무위험 금융자산의 대체재의 역할을 함을 보이고 있다. 예를 들어 개인들의 연령이 증가하는 경우 노동소득이 감소하고 이는 CARRA형태의 효용함수 하에서는 무위험자산인 채권의 수요증대를 의미한다.

고전적인 자산선택이론과 노동소득을 포함하는 경우 등에 대한 보다 자세한 내용은 Heaton and Lucas(2000b), 임경묵(2002)을 참조할 수 있다.

(2)주택자산의 도입

자산수요이론에 대한 연구는 많지만 대부분의 연구는 주택 등의 부동산자산을 포함하고 있지 않다. 주택자산은 소비재이면서 동시에 투자재이고, 유동성이 제한적이며, 또한 높은 거래비용을 수반하는 자산이기 때문에 이와 같은 성질을 모두 반영하여 동적모형을 구축하기는 쉽지 않다.

Grossman and Laroque(1991)과 Flavin and Yamashita(2002)의 연구는 주택(보다 일반적으로는 내구재)자산을 포함하여 분석한 연구들이다. Grossman and Laroque(1991)은 투자가가 한 개의 비유동성 내구재를 통해 효용을 얻는 무한기간모형을 개발하였다. 이들은 분석에서는 높은 거래비용 때문에 가구의 자산대비 주택가치의 비율이 목표수준을 훨씬 상회한 이후에만 주택소비를 변화시킨다. 동 모형에서는 거래비용의 존재 하에서 투자가가 새로운 주택을 구입하면 위험한 주식에 대한 비중을 감소시킨다. 하지만, 기존주택을 매각하는 임계수준에서는 위험자산에 대한 노출도가 커지게 된다. 이들의 분석에서는 (자산이 한 개밖에 없으므로 상대가격이 없는) 주택가격위험과 교역불가능한(nontradable) 소득, 예를 들어 근로소득을 포함하고 있지 않다.

Flavin and Yamashita(2002)은 Grossman and Laroque(1991)의 모형에서 내구재이외에 비내구재를 효용함수에 포함하여 분석함으로써 상대주택가격의 변동효과를 분석하였다. 동 연구에서는 주택에 대한 소비수요로 인해 생긴 주택제약(housing constraint)이 자산구성에 미치는 효과를 분석하였다. 동 연구는 사전적으로 동일한 가구라도 개별 가구들이 상이한 주택제약에 직면하고 있기 때문에 상이한 자산구성을 가지게 됨을 보이고 있다. 순자산에 대한 주택의 비율이 생애기간 동안 감소하기 때문에 주택제약이 주식과 채권의 자산구성에 있어서 생애패턴(life cycle pattern)을 보여주게 된다. 예를 들어 순자산에 비해 상대적으로 많은 주택자산을 보유한 청년층의 경우 부채가 많고 높은 자산구성 위험에 직면하게 된다. 이에 따라 청년층은 순자산을 장기주택융자금을 갚거나 주식을 사는 대신 채권을 구입함으로써 주어진 주택제약에 대응하게 된다. 이와 반대로 보다 많은 자산을 축적하여 순자산에 대한 주택의 비율을 낮은 노년층에게는 주식소유가 보다 매력적이 된다.

동일한 선호와 위험과 수익률에 대해 동일하게 인지하고 있다는 측면에서 동일함을 의미한다.

그러나 위의 연구들은 가구들의 직면한 노동소득의 위험이나 주택의 소유 및 임대여부 등을 모두 포함하여 동적인 관점에서 분석한 연구들은 아니다. 최근에는 이와 같은 요소들을 모두 감안한 동태모형이 개발되기 시작하였다. 이러한 연구들은 가구들의 최적화문제를 일반화된 동적최적화 모형으로 설정하고, Calibration을 통해 최적자산구성 문제를 분석하였다.

Cocco(2005)는 주택에 대한 투자가 개인의 동적인 적정자산구성에 미치는 영향을 연구하였다. 동 연구에 의하면 주택투자가 가구자산구성의 횡단면 변동과 주식보유수준의 양을 설명하는 중요한 요인으로 판명되었다. 자산규모가 적은 가구는 유동성제약에 직면하고, 이들은 자신들의 자산에 비해 높은 주식의 고정비용 때문에 주식시장에 참여하지 않으며, 동 가구들의 자산은 부동산에 집중되어 있다. 실제로 이들은 순금융자산에서의 주택이 차지하는 비중이 88%에 달하며, 자산규모가 많운 가구의 51%에 비해 월등히 높은 수준이다. 또한 이들은 매우 높은 부채비율을 가진다.

동 연구에서는 통상적인 모형과는 모형에서 주택소유를 감안하는 경우 주식투자는 연령증가에 따라 상승함을 보여주고 있다. 인생의 초기단계에서는 주택투자로 인해 유동자산이 적으며, 이로 인해 높은 고정비용이 소요되는 주식시장에 참여를 꺼린다. 연령이 증가함에 따라 유동자산이 충분히 많아져서 주식시장의 고정비용을 감내할 수 있을 정도가 되면 주식투자는 증대된다. 초고령기가 되면 주택소유가 또한 유동자산 중에서 주식보유를 줄이게 하는 역할을 하게 한다. 이는 연령이 증가함에 따라 미래소비를 위해서는 유동자산이 인적자본이나 주택자산에 비하여 상대적인 중요성이 감소되기 때문이다.금융자산과 비교할 때 주택자산의 비중은 연령이 증대됨에 따라 점차 감소하지만 총자산(인적 자본 포함)과 비교할 때는 전 생애에 걸쳐서 증대된다. 이는 연령이 증대됨에 따라 인적자본의 비중이 급속히 감소하기 때문에 나타나는 현상이다.

Yao & Zhang(2005)는 주택을 소유하거나, 임대하여 주택서비스를 제공받는 가구들의 동적인 자산선택결정과정을 분석하였다. 동 연구는 확률적인 근로소득을 받으며, 상당한 크기의 주택위험과 담보요건, 그리고 유동화비용에 직면하고 있는 투자가의 동적인 적정자산구성에 대하여 연구하였다.

동 모형의 Calibration한 주요 결과는 다음과 같다. 투자가는 심각한 유동성제약이나 높은 사망률에 직면하면 주택을 임대하는 적정결정을 내린다. 그러나 유동성제약이 완화되면 투자자는 주택소유의 혜택을 향유하기 위해 주택을 소유한다. 주택소유는 투자가의 자산구성에 중대한 영향을 미친다. 주택소유와 임대가 무차별적인 경우 주택소유자는 순자산에서 위험한 주식을 주택equity로 대체하지만, 유동금융자산에서의 equity비중은 증대시킨다. 이는 주식수익률과 주택수익률의 낮은 상관관계를 이용하여 분산효과의 이익을 향유하기 위함이다. 주택을 항상 임대하거나 소유하는 준최적정책은 큰 후생손실을 야기하며, 투자가의 자산구성을 획기적으로 변화시킨다. 유동화비용은 주택서비스에 대해 비조정지역을 만들며, 이는 다시 투자가의 자산구성을 변화시킨다. 비조정지역에 근접하면 적정한 수익위험 상반관계를 얻기 위해 투자가는 유동자산구성에서 euity비중을 높이게 된다.

그러나 이와 같은 동태모형들이 가구의 자산선택에 다하여 일반화된 결론을 도출하는 것은 아니다. 동태모형을 정교화하게 하는 작업보다 가구의 주택수요 결정요인 등의 기초요인에 대하여 보다 심도있는 분석이 먼저 필요하다는 주장도 제기되고 있다. Curcuru(2003)은 미국의 소비자금융조사를 이용하여 미국의 주택자산수요에 대하여 연구하였다. 동 연구에 의하면 미국의 경우 35세 이상의 가구주이면서 순자산이 10만불이 넘는 가구의 90%이상이 주택을 소유하고 있는 것으로 나타났다. 가구의 인구학적 요인이 약간의 설명력이 있지만, 연령이나 소득 그리고 인구학적 요인보다는 가구의 순자산이 가장 큰 설명력을 가지고 있었다. 한편, 소득이나 순자산을 통제하면 연령은 부동산자산소유액에 영향을 거의 미치지 않았지만, 자금의 조달방법에는 커다란 영향을 미쳤다.

주택소유와 임대의 문제는 주택자산을 포함한 가구자산구성연구를 더욱 복잡하게 만든다. 예를 들어 Hu(2005)는 소유와 임대결정를 고려하였지만, Cocco(2002)는 이를 생략하였다.

이와 같이 주택자산을 포함하는 동적인 적정자산구성모형은 아직까지 미완의 영역이라고 할 것이다.

(3) 한국의 선행연구

한국 가구의 자산구성에 대한 연구는 미시자료의 제약으로 인하여 활발하지 않은 편이다. 임경묵(2002)은 주식보유를 중심으로 한국 가계금융자산 구성의 결정요인을 분석하였다. 대우패널자료를 이용한 동 연구에서는 총자산에서 금융자산의 비중이 낮으며, 금융자산 중에서는 보험의 비중이 높고, 주식의 비중이 낮다(주식시장 참여율이 낮다)는 점을 지적하고 있다. 주식시장참여율이 낮고, 금융자산 대비 주식비중이 낮은 이유로서 한국인의 부동산 선호(김진영, 박창균, 2002), Equity Discount Puzzle(강동수, 2001) 이외에 한국의 높은 자영업자 비율이 제시되었다.

주식시장참여율에 영향을 미치는 변수들 중에서 연령만을 설명변수로 하는 경우 동 변수는 통계적으로 유의한 양수였지만, 금융자산을 동시에 감안하는 경우에는 통계적 유의도가 저하되었다. 주식보유액의 경우에는 금융자산과 소득에 대한 정보를 설명변수에 포함하면 연령변수가 유의하지 않은 것으로 나타났다.

박창균(2003)은 고령화의 진전과 자산수요의 변화에 대한 연구하였다. 대우패널자료를 이용한 동 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 노인층의 자산보유수준이 미국에 비해 매우 낮을 뿐 아니라 연령효과에 의하여 요구되는 수준에 비하여서도 낮은 수준에 머물러 있다. 둘째, 40대 이후의 연령층에서 뚜렷이 관찰되는 현상으로 개인의 자산보유에서 금융자산의 비중이 매우 낮다는 점이다. 우리나라의 개인들은 30대 중반에 이를 때까지 선진국에 비해 매우 높은 금융자산보유비중을 보이지만, 30대 후반 이후부터는 금융자산의 보유를 급격하게 감소시킨다. 특히 은퇴기인 60대 이후부터는 전체자산 중 금융자산의 비중이 5% 이하 수준에 불과할 정도로 적은 양의 금융자산을 보유하고 있다. 장기주택금융시장이 발달되어 있지 않고 소득대비 주택가격의 비중이 다른 나라보다 높을 뿐 아니라 자본이득에 대한 기대 때문에 개인들의 주택소유욕구가 강하다는 점 등이 중요이유로 판단된다. 한편, 주택구입시기가 일반적으로 30대 초반 이후라는 점이 30대 이후 연령대에서 금융자산비중이 급속히 감소하는 중요한 이유로 제시될 수 있다. 셋째, 고령화의 심화는 궁극적으로 자산에 대한 수요를 감소시킬 것으로 예상되었다. 중위연령이나 평균연령이 30대 내지 40대에 머물러 있는 고령화의 초기단계에서는 자산의 감축으로 소비에 대한 자금수요에 대처하려는 은퇴이후 세대의 비중이 그리 크지 않은 동시에 주된 저축연령에 해당되는 청․장년층의 비중이 증가할 것이다. 따라서 고령화의 초기에는 청․장년층의 자산축적이 노년층의 자산감축을 상쇄할 것이지만, 궁극적으로 노인층의 비중이 청․장년층을 넘어서는 경우 총자산스톡은 감소할 것이다. 넷째, 고령화의 진전에 따라 사회전체의 자산 포트폴리오에서 위험자산이 차지하는 비중은 꾸준히 하락하여 2030년경에는 최저점에 달할 것으로 예측되었다.

그러나 아직까지 주택수요를 명시적으로 도입하여 한국가구의 자산구성을 연구한 결과는 없는 것으로 보인다.

3. 실증분석

(1) 데이터

본 연구에서는 한국보건사회연구원이 실시한 “2002 자활사업실태조사”를 이용하였다. 동 조사는 통계청의 2000년 인구주택총조사를 바탕으로 전국에서 추출된 177개 표본조사구, 10,114가구의 소득 및 자산을 조사한 결과이다.

동 조사는 1차적으로 근로빈곤층의 규모를 파악하고, 2차적으로는 이들의 현황과 복지수요를 파악하기 위하여 실시되었다.

동 조사에 대하여 보다 자세한 2002년 저소득층 자활사업 실태조사(노대명 외, 2003, 한국보건사회연구원)를 참조하라.

본 연구에서는 가구의 금융 및 부동산자산 뿐만 아니라 인적자본까지도 포함하여 가구의 자산구성을 분석하고자 한다. 가구가 보유한 인적자본은 Heaton and Lucas(2000a)와 같이 최대한 간단한 방법으로 구하였다. 개별 가구원의 인적자본은 다음과 같이 계산하였다. 현재 가구원의 연령이 60세 이하인 경우 현재의 근로소득(사업 및 부업소득 포함)의 실질금액이 60세까지 지속되는 것으로 가정하였다. 60세 이후에는 소득의 40%에 해당되는 금액을 80세까지 받는 것으로 가정하였다. 현재 가구원의 연령이 60세 이후인 경우에는 현재의 근로소득이 80세까지 지속되는 것으로 가정하였다. 실질이자율 5%를 이용하여 현재가치를 구하였다. 근로소득이 있는 모든 개별 가구원의 인적자본을 구한 다음 모두 합산하여 가구인적자본으로 정의하였다.

인적자본의 추계방정식에서 교육이나 경력, 연령 등의 변수를 고려하거나, 또는 이러한 변수들을 비모수적 방법으로 추계하는 방법도 생각해 볼 수 있다. 또한 한국과 같이 고용시장이나 경제환경의 변화가 많은 경우 현재의 소득이 60세까지 지속된다는 가정은 다소 비현실적인 가정이라고 볼 수 있다. 본 연구의 주된 목적이 인적자본을 측정하는 것은 아니기 때문에 최대한 간단한 방법으로 도출하였다.

가구의 부동산자산은 가구가 주거하고 있는 주택자산과 기타 부동산자산의 합을 의미한다. 가구의 금융자산은 적금, 저축성 보험, 예금, 부동산 관련 전세금 준 돈 그리고 채권, 어음 등의 기타 금융자산의 합을 의미한다. 가구부채는 금융부채와 부동산관련 부채(전세금 받은 돈)의 합을 의미한다. 가구총자산은 금융자산과 부동산자산의 합을 의미하며, 가구순자산은 가구총자산에서 가구부채를 차감한 금액을 의미한다. 한편, 가구전체자산은 가구총자산과 인적자본의 합으로 정의되며, 가구순전체자산은 가구전체자산에서 가구부채를 차감한 금액을 의미한다.

가구가 보유한 논, 밭, 임야 등은 부동산자산에서 제외하였다.

가구주의 연령이 66세이고, 가구부채가 30억원인 1가구를 제외하였다.

동 조사에서는 주식이 명시적인 항목으로 고려되고 있지 않다. 기타 금융자산 항목에서 채권, 어음 등의 제시되어 있으나, 동 항목이 주식보유액을 파악하기에 적합한 항목은 아닌 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구에서는 가구의 자산구성에서 위험자산의 보유비율 등을 분석하지 못하였다.

주택형태에서 자가, 기타(전세, 월세)로 구분하였다. 연금의 경우 비해당자, 국민연금가입자, 직역연금(공무원, 사립학교 교원)가입자, 그리고 미가입자로 구분하였다.

현재 주거지에 무상으로 거주하는 가구(609가구)는 제외하였다

국민연금가입자이면서 납부예외자는 비해당자로 분류하였다.

소득이나 재산 상태가 일반 가구와는 상이하다고 판단되는 가구주직업이 농어업종사자인 경우(1,112가구), 직업군인가구(11가구), 가구주의 연령이 19세 미만(32가구)이거나 군복무자인 가구(2가구)를 제외하였다.

(2) 기초분석

다음의 <표 3-1>은 가구주 연령별 가구자산 현황을 보여주고 있다. 2002년 현재 우리 나라 가구의 평균 부동산자산은 8,237만원, 금융자산은 3,129만원, 총자산은 1억 1,367만원으로 나타났다. 한편, 가구의 평균 부채는 2,340만원으로 나타나 순자산은 9,026만원을 기록하였다.  우리나라 가구의 평균 인적자본은 2억 7,291만원으로 나타났으며, 이에 따라 인적자본을 포함한 가구전체자산은 평균 3억 9,658억원으로 나타났다. 가구주 연령별로 볼 때 부동산자산은 55-59세 사이에 최고를 기록하고, 금융자산은 50-54세 사이에 최고를 기록하였다. 50-54세 사이에는 총부채도 최고를 기록하였고, 순자산도 최고를 기록하였다. 부동산자산이나 금융자산 모두 최고를 중심으로 역 U자형태를 보였다.

<표 3-2>는 가구 자산에서 각 자산이 차지하는 비중을 보여주고 있다. 총자산대비 부동산자산의 비중은 평균 51.9%로 나타났으며, 금융자산은 48.0%로 나타났다. 인적자본을 포함한 전체자산대비 부동산자산의 비중은 24.9%였으며, 금융자산은 13.0% 그리고 인적자본은 62.1%를 차지하였다. 가구주 연령별로 볼 때 총자산대비 부동산자산은 연령이 올라감에 따라 지속적으로 상승하여 가구주의 연령이 65-69세에는 69.2%를 차지하였다. 이에 따라 가구총자산 중에서 금융자산의 비중은 65-69세에 이르기까지 지속적으로 감소하여 동 연령에서는 30.7%까지 하락하였다.

<그림 3-1>은 박창균(2003)에서 대우패널 1997년 자료를 이용하여 분석한 연령별 자산보유액의 변화와 본 연구에 나타난 결과를 비교하고 있다. 24-29세를 기준으로 연령이 올라감에 따라  역 U자 모양을 하고 있다는 점은 양자가 유사하다. 노령기에 자산이 급속히 감소하는 모습도 동일하다.

다만 박창균(2003)에서는 가구주 연령이 40-45세인 경우에 총자산보유액이 최고치를 기록하고 45-50세인 경우에는 소폭 감소하고 있지만, 본 연구에서는 50-54세인 경우에 최고치가 되며, 55-59세인 경우에도 50-54세인 경우와 크게 다르지 않았다. 이와 같은 결과는 연령효과와 출생년도 집단효과와 혼재된 결과이기 때문에 이와 같은 현상이 나타난 원인을 정확히 규명하기는 어렵다고 하겠다. 다만 박창균(2003)의 연구가 1997년 데이터이며, 본 연구가 2002년 데이터라는 점에서 두 기간 간에 나타난 변화는 주로 출생년도 집단효과로 해석하는 것이 타당할 것으로 보인다. 동 기간 중에서는 우리나라 가구가 1997년 IMF외환위기를 경험하였고, 또한 1998년에 국민연금이 원칙적으로 전 국민으로 확대되는 구조적인 변화가 있었지만, 가구의 생애자산축적 패턴을 크게 변화하지 않았음을 의미한다.

그런데, 가구의 자산구성과 관련하여 30대 중반부터 40대 중반까지 다소 의미있는 변화가 발견된다. 가구주연령이 35-45세 사이인 경우에 총자산은 큰 변화를 보이지 않지만, 35-39세에서 40-45세로 변화되면서 가구의 금융자산이 급속히 감소하고 부동산자산액이 급격히 늘어나고 있다. 가구주 연령이 50-54세가 되면서 부동산자산은 별다른 변화가 없으며, 일시적이기는 하지만 금융자산은 증가한다. 이러한 현상은 35-45세 사이에 가구의 주택구입이 이루어지고 있으며, 이러한 주택구입이 가구의 자산구성에 커다란 영향을 미치고 있음을 보여주는 결과라고 하겠다.

<그림 3-2>와 <그림 3-3>은 총자산대비 부동산자산의 비중을 보여주고 있다. <그림 3-2>에서는 총자산대비 부동산자산의 비중이 모든 연령대에서 1997년에 비해 2002년에는 감소하였음을 보여주고 있다. 이에 반하여 <그림 3-3>에서는 순자산대비 부동산자산의 비중은 1997년이나 2002년에 별다른 변화가 없음을 보여주고 있다. 이와 같은 현상은 가구가 차입을 통해 부동산자산의 총액을 늘린 것으로  해석할 수 있을 것이다.

<표 3-1> 연령별 가구 자산현황(단위 : 만원)

연령	부동산자산	금융자산	총자산	총부채	순자산	인적자본	전체자산
20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75+	76.1 1,703.4 4,132.9 6,973.9 9,012.4 9,449.5 12,298.6 12,379.3 11,194.0 7,752.3 6,073.9 5,324.9	1,737.7 2,846.5 3,735.2 4,518.9 3,672.6 2,893.2 3,509.3 2,961.9 2,100.9 1,814.4 1,062.6 1,446.6	1,813.9 4,550.0 7,868.1 11,492.9 12,685.1 12,342.8 15,808.0 15,341.3 13,295.0 9,566.7 7,136.6 6,771.5	221.8 775.9 1,670.8 2,510.4 2,731.1 2,704.0 3,168.8 3,008.8 2,709.4 1,651.9 1,624.9 805.0	1,592.1 3,774.1 6,197.2 8,982.5 9,954.0 9,638.7 12,639.2 12,332.5 10,585.5 7,914.8 5,511.7 5,966.5	22,224.7 35,760.0 43,842.7 44,163.8 41,242.9 33,593.1 24,570.3 16,301.4 3,298.7 1,544.7 725.6 494.3	24,038.7 40,310.1 51,710.9 55,656.7 53,928.0 45,935.9 40,378.4 31,642.8 16,593.7 11,111.5 7,862.3 7,265.9
평균	8,237.2	3,129.8	11,367.0	2,340.7	9,026.3	28,291.2	39,658.2

<표 3-2> 총자산대비 자산구성비

연령	총자산대비		전체자산대비
	부동산자산	금융자산	부동산자산	금융자산	인적자본
20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75+	0.009 0.171 0.322 0.432 0.509 0.554 0.618 0.638 0.685 0.692 0.646 0.654	0.990 0.828 0.677 0.567 0.490 0.445 0.381 0.361 0.314 0.307 0.353 0.345	0.001 0.040 0.071 0.104 0.137 0.170 0.233 0.310 0.581 0.646 0.621 0.642	0.291 0.122 0.079 0.091 0.081 0.081 0.083 0.107 0.222 0.253 0.327 0.326	.706 .837 .848 .804 .781 .748 .682 .581 .195 .100 .051 .031
평균	0.519	0.480	0.249	0.130	0.621

<그림 3-1> 연령변화에 따른 순자산의 변화(25-29세=1)

<그림 3-2> 연령별 총자산대비 주택자산비중

<그림 3-3> 연령별 순자산대비 주택자산비중

다음은 주택보유여부가 가구의 자산구성에 미치는 영향을 살펴본다. <표 3-3>은 가구주 주택소유별 자산현황을 보여주고 있다. 자가거주가구의 평균 총자산은 1억 5,763만원으로 나타나 기타거주자의 평균 5,537만원의 3배에 가까운 수준이었다. 자가거주가구의 평균 순자산은 1억 2,798만원으로 나타나, 기타 거주자의 평균 순자산 4,024만원에 비해서 역시 3배 정도의 차이를 보였다. 이에 따라 총자산대비 부동산자산의 비율은 자가거주가구의 경우 85.5%에 달하지만, 기타거주가구는 23.1%에 불과하였다.

그러나, 자가거주가구의 평균금융자산은 2,279만원임에 반해 기타거주가주의 평균 금융자산은 5,537만원으로 나타나 오히려 자가거주가구에 비하여 많은 것으로 나타났다. 이는 기타 거주가구가 실제로 주택관련 금융자산을 많이 보유한다기 보다는 전세보증금지불액이 금융자산으로 간주되기 때문에 나타난 현상으로 보인다. 자가거주가구나 기타거주가구의 경우에 인적자본 추정치는 2억 8천만원 수준으로 별 차이가 없었다.

Cocco(2005)가 미국 PSID 1989년 자산데이타를 이용하여 자가소유자들을 분석한 결과에 의하면, 전체자산이 10만불을 넘는 가구는 총자산 중에서 부동산자산과 금융자산이 차지하는 비중이 67.0%, 33.0%를 차지하였다. 전체자산에서 부동산자산, 금융자산, 그리고 인적자본이 차지하는 비중이 각각 31.9%, 10.9%, 69.7%를 나타냈다. 전체자산이 10만불 미만인 경우에는 총자산 중 금융자산, 부동산자산이 차지하는 비중이 각각 11.1%, 88.9%, 전체자산 중 금융자산, 부동산, 인적자본이 차지하는 비중이 각각 1.6%, 12.2%, 86.2%를 나타냈다. 한국의 총자산대비 부동산이나 금융자산의 배분비율은 미국의 경우 총자산 10만불 미만 가구의 자산배분과 유사한 형태를 보여주었다. 그러나 인적자본까지를 감안하는 전체자산대비 비율로는 부동산자산에 미국 경우보다 배분비중이 높았으며, 금융자산과 인적자본에 대한 배분비율이 낮게 나타났다.

주택을 소유한 경우에 한정하여 분석하였다. 또한 동 연구에서는 자동차와 비즈니스관련 자산도 포함하고 있으나, 위에 제시한 부분은 이 부분을 제외한 결과이다.

<표 3-3> 가구주 주택소유별 자산현황(단원 : 만원)

구 분	자가거주	기타거주
부동산자산	13,483.88	1,280.89
금융자산	2,279.64	4,256.99
총자산	15,763.52	5,537.88
총부채	2,964.86	1,513.15
순자산	12,798.66	4,024.73
인적자본	28,143.05	28,487.65
전체가구자산	43,906.57	34,025.53
총자산대비 부동산자산비율	0.855	0.231
총자산대비 금융자산비율	0.145	0.769
전체자산대비 부동산자산비율	0.420	0.038
전체자산대비 금융자산비율	0.056	0.125
전체자산대비 인적자본비율	0.524	0.837

인구구조 고령화가 연금이라는 경로를 통해 가구의 자산구성에 영향을 미칠 것인가하는 문제는 오랫 동안 논란의 대상이었다. <표 3-4>는 가구주 연금가입 종류별 보유자산현황을 보여주고 있다. 가구주가 국민연금에 가입한 경우는 총자산과 순자산이 각각 1억 3,885만원, 1억 1,122만원으로 나타났으며, 직역연금에 가입한 경우는 총자산 및 순자산이 각각 1억 4,956만원, 1억 2,800만원으로 나타났다. 가구주가 국민연금에 가입한 가구의 경우에는 총자산에서 부동산자산이 차지하는 비중이 53.0%인 반면, 직역연금가입자는 동 비중이 62.4%로 나타났다. 인적자산을 포함한 전체자산에서 부동산자산의 비중은 국민연금가입자가 17.4%, 직역연금가입자가 16.1%를 나타냈다. 전반적으로 직역연금가입자의 총자산이 국민연금가입자보다 다소 많은 것으로 나타났지만 양 그룹간에 자산구성의 차이는 크지 않는 것으로 보인다.

이에 반해 미가입자나 해당없음의 경우에는 총자산, 순자산 면에서 모두 연금가입자에 비하여 낮은 것으로 나타났으며, 총자산에서 부동산자산이 차지하는 비중은 해당없음이 60.9%에 달한 반면, 미가입의 경우에는 39.4%로 나타나, 양자 사이에도 상이하게 나타났다.

<표 3-4>는 연금가입자가 비가입자와 해당없음 가구에 비해 자산이 많다는 점을 보여주고 있다. 자산과 소득 사이에 비례관계가 존재한다고 보면, 일반적으로 소득이 높고 자산이 많은 가구들이 노후의 연금혜택도 누릴 것으로 예상된다.

물론 반대의 인과관계도 성립할 수 기 때문에 <표 3-4>를 연금가입여부와 소득간의 인과관계로 해석하여서는 안될 것이다.

<표 3-4> 가구주 연금가입별 자산현황

구분	해당없음	국민연금	직역연금	미가입
부동산자산	6,934.16	9,989.23	11,391.59	4,133.75
금융자산	1,610.38	3,895.78	3,565.21	2,329.61
총자산	8,544.55	13,885.01	14,956.80	6,463.36
총부채	1,717.78	2,762.94	2,156.06	1,833.20
순자산	6,826.76	11,122.07	12,800.74	4,630.16
인적자본	2,176.83	38,124.00	50,840.17	19,100.67
전체가구자산	10,721.38	52,009.02	65,796.97	25,564.03
총자산대비 부동산자산비율	0.609	0.530	0.624	0.394
총자산대비 금융자산비율	0.391	0.470	0.375	0.606
전체자산대비 부동산자산비율	0.557	0.174	0.161	0.211
전체자산대비 금융자산비율	0.319	0.077	0.051	0.128
전체자산대비 인적자본비율	0.126	0.747	0.788	0.662

(3) 추정결과

이 절에서는 주택소유가 가구의 자산구성에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 분석모형은 가구의 주택소유여부를 선택방정식으로 하고, 가구의 자산대비 부동산자산의 비중을 분석방정식으로 하는 표본선택모형(sample selection model)을 사용하였고, 최우추정법을 사용하여 추정하였다.

(2)의 분석표본 중에서 순자산이 음수인 879가구를 제외하고 분석하였다.

가구의 주택소유여부를 판명하는 선택방정식에서는 기본적으로 Curcuru(2003)의 주택소유여부 방정식에서 사용한 변수들을 설명변수로 사용하였으며, 한국 상황에 적합하다고 판단되는 설명변수를 추가하였다. 구체적으로 Curcuru(2003)에서는 가구주 연령, 가구소득, 가구순자산, 가구원수, 교육년수, 결혼여부를 설명변수로 사용하였는데, 한국의 특성을 감안하여 대도시, 중소도시, 읍면지역 더미변수를 추가적으로 추가하였다. 분석방정식에서는 가구주 연령, 가구 인적자본, 가구 순자산, 교육년수, 결혼여부 이외에 가구주의 연금가입여부를 나타내는 더미변수를 사용하였다. 선택방정식에서는 가구소득을 사용하고, 분석방정식에서는 가구 인적자본을 사용한 이유는 가구의 주택구입행위는 유동성제약에 영향을 받지만, 가구의 자산 중에서 부동산자산의 비중을 결정하는 데에는 현재의 소득보다 인적자본이 더욱 중요한 요소로 작용할 수 있다는 점을 감안하였기 때문이다.

<표 3-5>는 분석에 사용된 변수들의 기초통계량을 제시하고 있다.

<표 3-5> 분석에 사용된 변수의 기초통계량

변수명	설명	평균	표준편차	최대	최소
hty	주택소유더미(자가=1)	0.608	0.488	0	1
prop1	총자산 중 부동산자산비중	0.552	0.437	0	1
prop2	총자산 중 부동산자산비중	0.272	0.334	0	1
adum1	가구주연령더미(30세이하=1)	0.080	0.271	0	1
adum2	가구주연령더미(30-40세=1)	0.258	0.436	0	1
adum3	가구주연령더미(40-50세=1)	0.291	0.454	0	1
adum4	가구주연령더미(50-60세=1)	0.173	0.378	0	1
adum5	가구주연령더미(60-70세=1)	0.130	0.336	0	1
adum6	가구주연령더미(71세 이상=1)	0.072	0.259	0	1
lf2_y	로그(가구소득)	5.068	0.852	-0.223	8.294
lnt2	로그(가구순자산)	8.304	1.680	1.386	13.651
slnt2	(로그(가구순자산))의 제곱	71.786	24.891	1.922	186.337
hnum	가구원수	3.105	1.345	1	9
nedu	교육년수	11.240	4.928	0	18
wed	결혼더미(결혼=1)	0.752	0.432	0	1
area1	지역더미(대도시=1)	0.496	0.500	0	1
area2	지역더미(중소도시=1)	0.292	0.455	0	1
area3	지역더미(읍면=1)	0.212	0.409	0	1
lxlab	로그(인적자본)	9.793	1.881	0.669	13.512
slxlab	(로그(인적자본))의 제곱	99.432	28.438	0.447	182.581
pty1	연금더미(해당없음=1)	0.181	0.385	0	1
pty2	연금더미(국민연금=1)	0.559	0.500	0	1
pty3	연금더미(직역연금=1)	0.060	0.238	0	1
pty4	연금더미(미가입=1)	0.199	0.399	0	1

주 :

1) 교육년수에 중퇴나 휴학도 모두 졸업처리하였음. 대학원졸업은 18로 처리

2) 결혼더미에서 0은 미혼, 사별, 별거, 이혼 등을 의미함.

<표 3-6>에 의하면 분석에 사용된 설명변수 중에서 결혼여부더미를 제외한 모든 변수가 주택소유여부를 결정하는 요인으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 먼저, 가구주 연령이 올라 갈수록 주택소유확률은 증가하다가 가구주연령이 60-70세 사이에 가장 크게 나타나고, 70세 이후에야 주택소유확률이 낮아졌다. 이는 자가거주가구의 경우 가구주의 연령이 70세에 도달할 때까지 주택을 보유하고 있는 것으로 해석될 수 있다.

가구소득이 많을 수록 주택소유확률도 높아졌으며, 순자산도 많을 수록 주택소유확률이 높아졌다. 순자산이 주택소유확률에 미치는 영향은 현재의 가구소득에 비해 2.48배에 달하였다. 가구원수가 많을 수록 주택소유확률은 통계적으로 유의하게 높아지지만, 교육년수는 예상과는 음의 부호를 나타내었다. 이는 일반적으로 가구주 교육년수가 많을 수록 소득이 많다는 점을 감안할 때 소득요인을 제거하는 경우 교육년수 그 자체로는 주택소유확률에 음의 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있을 것이다.

결혼여부는 주택소유확률을 높이는 것으로 나타났으나, 동 영향은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 일반적으로 결혼이 주택소유의 필요성을 증대시키는 요인으로 판단할 수 있는데, 역시 결혼요인도 소득이나 기타 변수를 통제한 경우 그 자체로는 주택소유를 높이는 효과가 있지 않음을 의미한다.

이와 같은 결과가 나타난 이유는 데이터에서 결혼하지 않은 것으로 더미처리된 경우가 미혼 뿐만 아니라 이혼, 사별, 별거 등의 경우도 포함된 경우이기 때문일 가능성도 있다.

주택소유여부에 유의하면서도 가장 큰 영향을 미치는 변수는 거주지역인 것으로 나타났다. 지역변수더미를 보면 대도시 더미변수의 계수가 -0.8038, 중소도시지역 더미변수의 계수가 -0.5526으로 나타났다. 이는 읍면지역에 비하여 이들 도시 지역에 거주하는 가구가 다른 조건이 동일한 경우 주택소유확률이 크게 낮아짐을 의미한다. 특히 대도시지역의 계수는 다른 어떠한 요인보다 절대적인 영향력이 월등히 큰 것으로 나타났다. 예를 들어 대도시지역의 영향은 지역변수를 제외한 다른 변수 중 가장 큰 영향을 미치는 순자산변수의 영향력보다 2.05배나 컸다.

한편, 총자산대비 부동산자산의 보유비중에 주로 영향을 미치는 변수는 인적자본이나 순자산과 같은 자산변수였다. <표3-6>의 상단에서 보는 바와 같이 인적자본과 순자산은 모두 부동산보유비중을 통계적으로 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 인적자본의 계수는 0.0673이었고, 순자산의 계수는 0.1581로 나타나 상대적으로 순자산의 영향력이 인적자본의 2.35배에 달하였다.

한편, 총자산대비 부동산자산의 비중은 가구주 연령이 40대가 될 때까지는 증가하지만 그 이후에는 하락하기 시작하여 가구주연령이 60대가 되면 연령이 30대 이하인 경우보다도 동 비중이 낮게 된다.

그런데, 가구주 연령은 대부분의 경우 가구의 주택소유확률에는 유의한 영향을 미치지만 총자산대비 부동산자산의 비중에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. <표3-6>에서 보는 바와 같이 가구주 연령이 50대인 경우를 제외하고는 연령더미 변수가 10% 유의수준에서도 통계적으로 유의하지 않았다.

모든  연령더미변수에 대한 F-검정을 실시할 필요가 있다.

가구주 연령더미변수는 선택방정식과 분석방정식 모두에 포함되어 있는 변수이므로, 동 변수의 영향은 분석방정식에서 측정되는 직접적인 영향과 선택방정식을 통해 측정되는 간접영향을 모두 고려하여야 할 것이다. 양자를 모두 감안하는 경우는 추후에 분석한다.

이와 유사한 현상은 임경묵(2002)에서도 나타난 바 있다. 동 연구에서는 금융자산 중 주식보유액 비중을 종속변수로 사용한 임의효과 Tobit모형(random effect Tobit model)을 추정하였다. 추정결과에 의하면 연령변수 만을 고려하는 경우 동 변수는 주식보유비중에 유의한 영향을 미치는 것으로 보이지만, 금융자산과 소득에 대한 정보를 동시에 고려하는 경우 연령변수(연령, 연령변수의 제곱)는 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 인구구조 고령화의 효과가 연령변화에 따른 직접적인 효과보다는 연령에 따른 자산축적이라는 간접적인 경로가 유의하게 작용할 것임을 의미하며, 인구 구조 고령화가 직접적으로 총자산 중 부동산보유비중을 변화시키지는 않을 것으로 예상할 수 있다.

미국의 PSID를 이용한 Cocco(2005)의 기초통계량 분석에서는 총자산(금융자산+부동산자산)대비 부동산자산의 비중이 가구주연령이 35세미만, 35-50세, 50-65세, 65세 이상인 경우에 각각 0.889, 0.847, 0.768, 0.721로 지속적으로 감소하고 있다.

한편, 가구의 인적자본과 순자산을 고려한 경우 가구주의 교육년수, 결혼여부, 그리고 연금행태 등은 모두 총자산대비 부동산자산의 비중을 결정하는 데 있어서 통계적으로 유의한 변수는 아닌 것으로 나타났다.

<표 3-6> 총자산대비 부동산자산비율 결정요인 분석결과

총자산 대비 부동산자산 비율 결정요인
설명변수	계수추정치	추정오차	z-value	p-value
adum2 adum3 adum4 adum5 adum6 lxlab slxlab lnt2 slnt2 nedu wed pty2 pty3 상수항	-0.0034 0.0089 0.0014 -0.0266 -0.0151 0.0673 -0.0057 0.1581 -0.0080 0.0001 0.0109 -0.0007 0.0061 -0.0213	0.0205 0.0205 0.0220 0.0278 0.0371 0.0125 0.0008 0.0139 0.0008 0.0009 0.0105 0.0097 0.0150 0.0808	-0.169 0.437 0.066 -0.955 -0.407 5.352 -6.802 11.350 -9.631 0.165 -1.032 -0.075 0.408 -0.265	0.866 0.662 0.947 0.339 0.684 0.000 0.000 0.000 0.000 0.869 0.302 0.940 0.683 0.791
주택소유 결정요인 분석
adum2 adum3 adum4 adum5 adum6 lf2_y lxnt2 hnum nedu wed area1 area2 상수항	0.3358 0.7693 1.1126 1.2404 0.8136 0.1593 0.3930 0.1514 -0.0209 0.0827 -0.8038 -0.5526 -4.3669	0.0808 0.0814 0.0883 0.1010 0.1389 0.0373 0.0159 0.0196 0.0051 0.0565 0.0532 0.0548 0.1830	4.156 9.450 12.599 12.277 5.856 4.272 24.585 7.724 -4.094 1.464 -15.106 -10.082 -23.861	0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.143 0.000 0.000 0.000
rho	0.318	0.042		0.000
Likelihood	-2211.965

<표 3-7>에서는 인적자본을 포함한 전체자산 대비 부동산자산의 소유비중을 추정한 결과이다. 총자산대비 부동산자산의 비중을 추정한 결과와는 다른 점이 발견된다.

먼저, 연령더미변수의 부호를 보면 전체자산 대비 부동산자산의 비중이 가구주 연령이 50대인 경우까지 상승하다가 이후 감소하기 시작하여 가구주 연령이 70세 이상이 되면 가구주 연령이 30대 이하인 경우에 비해서도 감소하는 것으로 나타났다.

그러나 총자산대비 부동산자산의 비율이 통계적으로 유의하지 않은 반면, 전체자산대비 부동산자산의 비율이 통계적으로 유의한 이유에 대해서는 추가적인 검토가 필요할 것이다. 가구주의 연령이 올라 갈수록 인적자본의 비중이 감소하는 효과가 있고 이를 반영하는 경우에는 가구주 연령에 따른 부동산자산비중의 효과가 보다 명확해진다고 해석할 수도 있을 것이다.

인적자본의 경우에는 동 자산의 증가가 오히려 부동산자산의 비중을 감소시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 인적자본이 증가함에 따라 가구 전체자산 이 증가하고 이에 따라 부동산자산의 비중이 감소하는 효과를 반영한 것이라고 하겠다. 한편, 순자산은 전체자산 대비 부동산자산비율을 증가시키는 효과가 있지만, 통계적으로  유의한 결과는 아니었다.

역시 주목되는 점은 교육년수와 결혼여부가 총자산대비 부동산자산의 비중에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않지만, 전체자산 대비 부동산자산의 비중에는 10%유의수준에서 유의한 양의 영향을 미친다는 점이다.

연금가입은 전체자산 대비 부동산자산의 비중을 감소시키는 효과가 있었지만 통계적으로 유의하지는 않았다.

한편, 표본선택을 무시한 단순  OLS결과는 위의 추정결과와 상이하게 나타난다. 아래의 <표>에서 나타나듯이 총자산대비 부동산자산의 비중은 모형에서 고려한 모든 변수에 통계적으로 유의한 영향을 받는 것으로 나타난다.

종속변수	총자산대비 부동산자산		전체자산 대비 부동산자산
구분	계수추정치	표준오차	계수추정치	표준오차
adum2 adum3 adum4 adum5 adum6 lxlab slxlab lnt2 slnt2 nedu wed pty2 pty3 상수항	0.1376*** 0.2348*** 0.2877*** 0.2963*** 0.3361*** 0.0247 0.0035*** .0292*** 0.0058* -0.0056*** 0.0572*** 0.0566*** 0.1193*** -0.2481**	0.0197 0.0201 0.0233 0.0355 0.0559 0.0205 0.0013 0.0154 0.0010 0.0013 0.0135 0.0134 0.0228 0.1009	0.0044 0.0254*** 0.0625*** 0.0777*** 0.0316 -0.0248*** -0.0043*** -0.0547*** 0.0090*** 0.0007 0.0158*** 0.0154*** 0.0180** 0.6159***	0.0082 0.0083 0.0096 0.0147 0.0232 0.0085 0.0005 0.0064 0.0004 0.0005 0.0056 0.0055 0.0094 0.0419
결정계수	0.2830		0.6430

주 : ***,**는 각각 유의수준 1%, 5%에서 통계적으로 유의함을 의미함.

총자산 대비 부동산자산의 비중과 인적자본을 포함하는 전체자산 대비 부동산자산의 비중이 상이한 결과를 낳는 이유에 대해서는 추가적인 분석이 필요하다.

<표 3-7> 전체자산(금융+부동산+인적자본)대비 부동산자산비율 결정요인 분석

전체 자산 대비 부동산자산 비율 결정요인
설명변수	계수추정치	추정오차	z-value	p-value
adum2 adum3 adum4 adum5 adum6 lxlab slxlab lnt2 slnt2 nedu wed pty2 pty3 상수항	0.0115 0.0286 0.0596 0.0413 -0.0069 -0.0315 -0.0053 0.0066 0.0056 0.0009 0.0125 -0.0025 -0.0125 0.5566	0.0126 0.0128 0.0138 0.0175 0.0228 0.0077 0.0005 0.0090 0.0005 0.0005 0.0065 0.0059 0.0092 0.0534	0.916 2.235 4.305 2.361 -0.304 -4.090 -10.474 0.734 10.783 1.769 1.924 -0.432 -1.358 10.419	0.359 0.025 0.000 0.018 0.761 0.000 0.000 0.463 0.000 0.077 0.054 0.666 0.174 0.000
주택소유 결정요인 분석
adum2 adum3 adum4 adum5 adum6 lf2_y lxnt2 hnum nedu wed area1 area2 상수항	0.3323 0.7601 1.1201 1.2356 0.7954 0.1208 0.4002 0.1546 0.0210 0.0919 -0.7597 -0.5219 4.2692	0.0807 0.0813 0.0883 0.1013 0.1387 0.0366 0.0160 0.0197 0.0051 0.0566 0.0523 0.0546 0.1814	4.117 9.343 12.672 12.190 5.734 3.295 24.870 7.843 -4.098 1.623 -14.500 -9.548 -23.527	0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 0.000 0.000 0.104 0.000 0.000 0.000
rho	0.328			0.000
likelihood	-613.0173

4. 요약 및 향후과제

본 연구에서는 2002년 저소득층 자활사업 실태조사에 나타난 가구의 자산구성을 인구구조 고령화와 관련하여 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다.

먼저, 1997년과 비교할 때 IMF 외환위기나 1998년 국민연금의 전 국민 확대 등의 구조적인 변화를 경험한 이후인 2002년에도 가구의 연령별 자산분포는 큰 변화가 없었다. 다만, 가구들이 차입을 통해 부동산자산을 늘렸을 가능성이 제기되었지만, 순자산대비 부동산자산의 비중은 큰 변화가 없었다.

표본선택모형을 이용하여 가구들의 총자산대비 부동산자산 보유비중을 분석한 결과에 의하면 가구의 총자산대비 부동산자산의 비중은 연령변화보다는 순자산의 변화에 영향을 받는 것으로 나타났다. 실제로 총자산대비 부동산자산의 보유비중에 가구주 연령이 미치는 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 다만, 연령변수는 인적자본을 포함한 전체자산 중에서 부동산자산의 비중을 60대까지 늘리는 방향으로 작용하고 있었다.

이와 같은 실증분석결과는 적어도 2002년 상황에서는 고령화자체가 자산구성의 변화에 직접적인 영향을 미치지는 않으며, 순자산의 변화를 통해 간접적으로 영향을 미치고 있음을 시사한다고 하겠다.

그러나 본고의 분석결과는 다양한 한계점을 가지고 있다. 먼저, 본고의 분석자료가 2002년의 횡단면자료였기 때문에 연령효과와 동시출생년도효과를 구분하지 못하고 있다. 이는 향후 노동패널 등의 패널 데이터를 통해 보다 본격적으로 규명되어야 할 것이다. 또한 본고의 분석은 데이터상의 한계로 인하여 가구의 금융자산, 부동산자산 및 인적자본과의 관계분석에만 그쳤을 뿐 가구의 위험자산과 무위험자산의 포트폴리오에 대해서는 분석하지 못하였다. 또한 분석목적을 명확하게 하기 위하여 인적자본을 최대한 간단한 방법으로 추정하였으나, 실제 데이터를 반영하여 보다 정교한 방법으로 인적자본을 추정할 필요가 있을 것이다. 본고의 추정모형에서 사용한 방정식들의  모형설정오류에 대해서도 추가적인 작업이 필요하다. 또한 동 연구는 서베이자료가 내재적으로 가질 수 밖에 없는 자산관련변수의 측정오차문제를 공유한다.

한편, 가구의 인적자본과 부동산자산 그리고 금융자산의 적정배분비율에 대한 이론적인 모형의 도출도 과제이다. Cocco(2002), Yao and Zhang(2005) 등의 최근의 연구들은 인적자본을 감안하고, 가구의 주택구입 결정과정을 포함하며 동시에 가구들이 직면하고 있는 유동성 제약을 반영하는 동적인 최적자산구성모형을 설정하고, Calibration을 통해 시사점을 도출하고 있다. 그러나 동 모형에서 사용하는 기본 가정이나, 파라메터 들이 한국적인 상황과는 대부분 상이하다. 따라서 한국적인 특수 상황, 예를 들어 전세 등을 반영하고, 한국적인 파라메터를 사용하는 동적인 최적 자산구성모형을 도출할 필요가 있을 것이다.

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