주택금융 소비자의 비대면 채널 전환에 필요한 금리차 허용 수준의 결정요인 분석

최근 금융산업에서는 디지털화가 급격히 진전되었으며, 이는 소비자들의 금융 행태에 본질적인 변화를 초래하였다. Buchak et al.(2018)은 핀테크 기업의 부상과 규제 차익(regulatory arbitrage) 전략을 통해 기존 은행 체제 외부에서 새로운 형태의 금융중개(shadow banking)가 성장하고 있음을 보여주었다. 이러한 디지털 금융 중개의 확장은 소비자에게 보다 다양한 대출 경로와 금융 상품 선택지를 제공하는 동시에, 금융시장 구조에 의미 있는 변화를 유발하였다.

Philippon(2016)은 핀테크의 발전이 전통적인 금융 서비스 제공 방식을 효율화하고 소비자 편익을 증대시킬 수 있는 기회를 제공한다고 평가하였다. 디지털 금융채널은 거래 비용을 절감하고 금융 접근성을 향상시키는 동시에, 소비자 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 하였다. Frost(2020)는 세계 각국에서 핀테크 채택에 영향을 미치는 경제적 요인을 분석하였으며, 특히 정보통신기술(information and communications technology, 이하 ICT) 인프라 수준, 금융 포용성, 규제 환경 등이 소비자 금융행태 변화의 주요 결정요인임을 제시하였다.

Goldstein et al.(2019)는 핀테크의 확산이 금융중개 방식뿐만 아니라 금융 소비자들의 위험 인식 및 신뢰 형성 메커니즘에도 중대한 영향을 미친다고 지적하였다. 특히, 디지털 금융플랫폼은 정보 비대칭 문제를 줄이는 동시에, 소비자 스스로 금융상품을 탐색하고 선택하는 방식에 변화를 가져왔다. Gomber et al.(2017) 역시 디지털 금융 연구 동향을 체계적으로 정리하며, 디지털화가 금융 소비자의 의사결정 구조를 다층적으로 재구성하고 있음을 강조하였다.

한편, Jagtiani and Lemieux(2019)는 머신러닝 및 대체데이터(alternative data)를 활용한 핀테크 대출이 기존 은행 대출시장에 실질적 경쟁 압력을 가하고 있음을 실증적으로 확인하였다. 이들은 특히 소비자의 신용 평가 방식이 전통적인 금융권과는 달리 보다 다양한 데이터 기반으로 이루어지고 있으며, 이는 신용 사각지대에 있는 소비자들의 금융 접근성을 개선하는 데 기여할 수 있다고 평가하였다.

핀테크와 디지털 금융의 확산은 전통 금융기관과의 관계 속에서 주로 보완적 역할을 수행한다는 점이 여러 연구에서 공통적으로 확인된다. Zalan and Toufaily(2017)는 신흥국 사례를 중심으로 디지털 금융 서비스가 기존 금융 시스템을 대체하기보다는 상호 보완적으로 작동할 가능성이 크다고 보았으며, Tang(2019) 역시 P2P 대출 플랫폼이 은행과 경쟁하기보다 특정 금융 니즈에 따라 소비자가 전통 은행과 병행해 활용하는 경향을 실증적으로 보여주었다. 이러한 관점은 Frost et al.(2019)의 연구에서도 확장되는데, 빅테크(BigTech) 기업이 본격적으로 금융 중개에 진입하면서 금융산업의 경쟁구조가 다층화되고, 전통 은행과의 관계가 단순한 대체가 아닌 새로운 경쟁 · 보완 양상으로 전개되고 있음을 지적한다. 나아가 Boot et al. (2021)은 이러한 변화가 단순히 금융기관 간 구조적 경쟁의 문제가 아니라, 금융소비자의 경험과 정보 탐색, 신뢰 구축 방식 자체를 재편하는 과정임을 강조한다. 즉, 디지털 금융서비스는 소비자에게 더 많은 선택권과 자율성을 부여함과 동시에, 위험 인식 구조를 새롭게 형성하게 하여 금융상품 선택과 대출 행태를 다양화하는 촉매 역할을 한다고 볼 수 있다.

최근 국내 금융산업에서 IT, 데이터, AI 등 신기술의 도입이 빠르게 확산되면서, 전통적인 금융서비스의 구조와 소비자 행태에도 큰 변화가 초래되고 있다. 이효경(2020)은 지급결제 및 송금 서비스의 디지털화가 소비자의 결제 행태에 미치는 영향을 분석하며, 관련 규제의 최신 동향을 논의하였고, 황기돈(2018)은 한국 은행의 디지털화 단계를 분석하며, 핀테크 도입이 은행 서비스의 분리(unbundling)와 경쟁을 촉진한다고 설명한다. 장성연 외(2024)는 금융 디지털화가 은행업에서는 고용구조의 재편 및 실업률 상승으로 연결되는 반면, 증권업에서는 그 영향이 상대적으로 미미함을 실증적으로 보여주었으며, 현재의 디지털 고용효과가 과거 자동화 시기와는 질적으로 다름을 강조하였다. 금융기관 내부에서도 디지털플랫폼 역량과 고객지향성이 강화될수록 서비스 혁신행동과 조직 전체의 혁신성과 또한 뚜렷이 제고되는 것으로 나타났으며, 이는 금융기업의 혁신수용과 디지털 업무환경 적응이 점차 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있음을 시사한다(김상철 · 서영욱, 2020).

이러한 구조적 변화는 법 · 제도적 차원에서도 중대한 시사점을 제공한다. 김종호(2023)는 디지털 금융 확대가 은행업의 미래 생태와 법 · 정책 환경 모두에 심대한 변화를 초래한다고 지적하였으며, 급변하는 환경에 대응하는 규제틀의 재정비 필요성을 제안했다. 또한, 김명아(2022)는 디지털금융의 발전에 따른 규제 혁신의 필요성을 논의하며, 금융 혁신이 소비자 보호와 금융 안정에 미치는 영향을 분석하였다.

한편, 소비자 차원에서도 금융 디지털화로 인한 변화가 뚜렷이 관찰된다. 강경란 · 박철우(2021)는 대학생들의 기업가정신, 디지털역량, 금융이해력이 창업인식 및 금융행태 변화에 직 · 간접적으로 기여함을 밝혔다. 김소영(2025)은 디지털 플랫폼(토스, 네이버페이 등)과 전통 은행권(신한, 하나 등)의 브랜드 포지셔닝 비교연구를 통해 혁신성 · 편의성(젊은 이용자층)과 신뢰성 · 안정성(중장년층)의 균형이 소비자 채널 선택에 중요함을 차별적으로 제시했다.

아울러, 비대면 금융서비스 수용도 역시 최근 크게 확대되고 있다. 김진한 · 강우성(2017)은 모바일 금융서비스의 제품특성 · 소비자특성이 지속이용에 미치는 관계를 분석하여 이를 소비경험이 이용 지속성에 미치는 영향이 높다고 나타났다.

또한, 이성림 · 김성숙(2023)은 디지털 라이프스타일과 핀테크 서비스 이용 간 상관관계를 밝히며 연령별, 특히 젊은 층의 주도적 이용 양상을 확인하였다.

이상의 논의는 금융 디지털화가 소비자 금융행태 전반에 걸쳐 다차원적 변화를 유발하고 있으며, 금융상품 선택, 금융정보 탐색, 위험 인식 및 금융기관과의 상호작용 방식을 근본적으로 재구성하고 있음을 보여준다. 이러한 변화는 특히 주택금융과 같은 고관여 금융상품 시장에서도 소비자들의 의사결정 패턴에 실질적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

디지털 금융의 확산은 금융 서비스 접근성을 개선하고, 전통적 금융 인프라가 부족한 지역에서도 다양한 금융 기회를 제공할 수 있는 잠재력을 지니고 있다(Demirgüç-Kunt et al., 2018; Ozili, 2018). 특히, 모바일 뱅킹, 핀테크 플랫폼, 온라인 대출 서비스의 발달은 금융 포용성을 촉진하며, 기존 금융시스템에서 소외되었던 저소득층과 농촌 지역 주민들의 금융 접근성을 크게 향상시키는 데 기여하고 있다(Guo, 2024).

그러나 이러한 긍정적 기대에도 불구하고, 디지털 금융 채널의 보급은 소득 격차와 지역 간 격차를 완화하기보다는 일부 경우 오히려 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 우려도 제기되고 있다(Suhrab et al., 2025). 디지털 금융의 활용은 기술 접근성, 디지털 리터러시 수준, 금융 지식, 인프라 구축 수준 등에 크게 의존하기 때문에, 기술적 · 사회적 자원이 부족한 집단은 오히려 상대적 박탈을 경험할 가능성이 존재한다(Nguyen et al., 2025).

Ahiase et al.(2024)은 ASEAN(Association of Southeast Asian Nations) 국가를 대상으로 한 연구에서 핀테크가 지속가능발전에 긍정적 영향을 미치지만, 그 효과는 소득 불평등 수준에 의해 조절됨을 발견하였다. 특히 소득 분배가 더 평등한 국가일수록 핀테크의 지속가능성 증진 효과가 강화되며, 이를 위해 디지털 접근성 확대와 포용적 금융 환경 조성이 중요함을 강조하였다.

Li et al.(2025)의 연구는 디지털 금융 포용이 전 세계적으로 소득 불평등을 줄이는 데 기여할 수 있음을 보였으나, 농촌 지역에서는 여전히 금융 소외 현상이 지속되고 있음을 발견하였다. 이는 디지털 금융 서비스가 지역적 특성과 경제적 기반에 따라 다르게 작동할 수 있다는 점을 시사한다.

한편, Nguyen et al.(2025)은 베트남 사례를 분석하여, 디지털 전환이 고학력자와 저학력자 간의 임금 격차를 확대시킬 수 있음을 보여주었다. 이는 디지털 금융 접근성 확대가 단순히 금융 포용을 의미하는 것이 아니라, 오히려 기존의 교육 격차와 경제적 불평등을 심화시킬 위험성도 내포하고 있음을 시사한다.

금융 디지털화는 전반적 금융접근성과 상품 다양성 증대, 그리고 사용자 편익 제고 측면에서 긍정적 효과를 가져왔으나, 모든 인구집단이 동일하게 혜택을 누리지는 못한다는 점 역시 국내 여러 선행연구에서 강조되고 있다.

김문조(2020)는 AI 시대의 디지털 격차를 분석하며, 지역 간 디지털 인프라 차이가 금융 서비스 접근성에 미치는 영향을 논의하였고, 권선희(2022)는 국내에서 연령, 성별, 소득 수준 및 교육 배경에 따라 실질적인 디지털 정보격차와 금융서비스 활용 격차가 크다는 점을 실증적으로 보여주었다. 특히, 고령층과 저소득층이 정보 획득, 비대면 서비스 활용 능력에서 상대적으로 열위에 있으며, 국가적 차원의 교육 지원과 포용정책의 필요성을 제안하였다.

이와 유사하게, 박명아 외(2024)는 고령자의 소득 및 디지털 정보활용 역량이 디지털 금융수용에 직접적 영향을 미친다고 분석했으며, 구윤혜 · 양수진(2022)은 고령자 인터넷뱅킹 사용 능력이 성별, 교육, 소득, 경험, 정보보안 우려 등 복합적 요인에 의해 결정됨을 밝히며 고령 · 취약계층의 맞춤형 지원의 필요성을 부각시켰다. 허성호(2020)는 노인층의 디지털 격차가 금융 서비스 이용을 포함한 디지털 일상생활에 미치는 영향을 분석하며, 소득 및 지역 격차와의 연관성을 제시하였다.

한편, 장애인 계층 역시 금융채널의 접근성과 포용성 측면에서 세부 유형별로 큰 차이가 있는 것으로 확인되었다. 이진혁(2022)은 장애인의 금융서비스 채널 이용 실태를 네 유형(전면적 배제, 전면적 포용 등)으로 분류, 각 계층별로 접근성을 제고하는 맞춤 정책의 필요성을 강조하였다.

주택금융 분야에서도 유사한 격차가 관찰되는데, 생애주기별 임차부담 분석 결과 중고령층 1인 가구의 경우 가처분소득의 절반 정도가 감소하는 심각한 소득단절을 겪고 있으며, 전세자금대출보증과 같은 공적 금융지원의 혜택은 주로 청년층과 중년층에 집중되어 있는 것으로 나타났다(민병철 · 백인걸, 2021). 이는 소득은 충분하나 자산이 부족한 계층에게는 효과적이나, 자산과 소득이 모두 부족한 고령층에게는 접근성이 떨어지는 구조적 한계를 보여준다.

이러한 디지털 불평등을 우려하여 정나영 · 유지연(2017)은 디지털 금융 접근성과 관련하여 소득 및 지역 격차의 영향을 다루면서 디지털 격차의 개념 변화를 분석하고, 이를 해소하기 위한 정책을 제안하였고, 황용석 외(2024)는 디지털 포용을 측정하기 위한 척도를 개발하며, 물리적 접근, 지불 능력, 디지털 역량, 디지털 활용을 포함하였다.

이상의 연구들은 금융 디지털화의 진전에 따라 금융서비스의 포용성이 확대되는 긍정적 효과와 동시에, 정보 · 소득 · 연령 등 구조적 요인에 따른 격차 심화라는 이중적 현상이 나타나고 있음을 입증한다. 이에 따라, 디지털 금융 포용과 정보취약계층 보호를 위한 정책적 대응이 향후 금융산업 발전의 핵심 과제로 제기되고 있다.

본 연구는 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석함으로써, 기존 연구들과 차별화되는 몇 가지 중요한 특징을 갖는다.

첫째, 기존의 디지털 금융 및 핀테크 관련 연구들은 대체로 디지털 금융채널의 보급 및 수용 결정 요인에 초점을 맞추거나, 디지털 금융이 금융 포용성에 미치는 영향을 거시적 차원에서 분석하는 경우가 많았다(Buchak et al., 2018; Frost, 2020). 국내 연구에서도 황기돈(2018)이 한국 은행의 디지털화 단계를 분석하며 핀테크 도입의 경쟁 촉진 효과를 논의하였고, 이효경(2020)이 지급결제 및 송금 서비스의 디지털화와 규제 동향을 다루었으나, 이러한 연구들은 주로 금융산업 구조나 규제 혁신에 초점을 맞추었다. 이에 반해, 본 연구는 소비자 개인의 주택금융 상품 선택 과정, 특히 금리차에 대한 허용 수준이라는 미세한 행태적 반응에 주목하여 분석을 수행하였다. 이는 금융 디지털화가 소비자의 구체적인 의사결정 메커니즘에 미치는 영향을 보다 세밀하게 조명하는 시도를 의미한다.

둘째, 본 연구는 단순히 전체 소비자 집단을 대상으로 한 평균적 분석에 그치지 않고, 소득 수준별, 가구 구성별, 주거 형태별로 집단을 세분화하여 이질적 효과를 검토하였다. 기존 문헌에서는 디지털 금융 수용에 있어 집단 간 차이를 다루는 연구가 상대적으로 제한적이었으나(Goldstein et al., 2019; Zalan and Toufaily, 2017), 국내 연구에서도 김명아(2022)는 디지털금융 관련 정책과 규제 혁신을 논의하며 소비자 보호 측면을 강조하였으나, 소득 수준이나 가구 구성에 따른 세부적 행태 차이를 체계적으로 분석하지 않았다. 본 연구는 하위 소득층 및 1인 가구 등 경제적 · 사회적 취약 집단이 디지털 금융채널 이용 과정에서 보이는 특수한 반응을 실증적으로 규명하고자 하였다.

셋째, 본 연구는 지역 간 금융 접근성 격차와 디지털 금융 이용 행태 간의 연관성을 심층적으로 분석하였다. 특히 거주지역(서울, 경기, 광역시, 기타 지역)별로 디지털 금융채널 전환에 대한 금리 민감도가 상이하게 나타나는 사실을 실증적으로 확인하였다. 이는 Frost et al.(2019)나 Tang(2019) 등의 연구가 제시한 금융 접근성 문제를 실제 소비자 행태 데이터에 기반하여 뒷받침한다는 점에서, 실증적 기여도가 높다고 평가할 수 있다. 국내 맥락에서 정나영 · 유지연(2017)이 디지털 격차 해소 방안을 제안하며 소득 및 지역 격차를 다루었고, 김문조(2020)는 AI 시대의 디지털 격차를 분석하였으나, 주택금융 시장에서의 구체적인 금리 인센티브 기대 수준에 대한 연결은 부족하였다. 본 연구는 이러한 격차를 주택금융 소비자의 행태 변화와 연계하여 분석함으로써 차별성을 더한다.

본 연구에서는 HF에서 제공하는 「주택금융 및 보금자리론 수요실태조사」 2개년(2022년, 2023년) 데이터를 활용하여 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준 결정 요인을 실증적으로 분석하였다. 주택금융 및 보금자리론 수요실태조사는 주택금융공사가 국내 주택금융시장 동향 및 보금자리론 이용자의 특성을 파악하기 위해 매년 실시하는 대규모 설문조사 자료이다. 본 조사는 가구의 소득, 자산, 대출 이용행태, 주거형태, 금융상품 인지도, 디지털 금융채널 이용 여부 등 주택금융과 관련된 다양한 항목을 포괄적으로 다루고 있어 본 연구 주제에 적합한 데이터를 제공한다. 본 연구에 사용된 「주택금융 및 보금자리론 수요실태조사」 데이터는 HF 주택금융통계시스템(housing finance statistics, 이하 HOUSTAT) 홈페이지(https://houstat.hf.go.kr/research/portal/compose/surveyMicroPage.do)에서 통계자료 신청양식을 작성 · 제출한 후 이용할 수 있다.

표본은 보금자리론 이용자 및 주택금융 수요자를 대상으로 한 층화 다단계 표본추출(stratified multistage sampling) 방식을 통해 구성되었다. 지역별(수도권/지방), 주택구입 시기별, 대출상품별로 층화한 후, 무작위 추출을 적용하여 표본을 선정함으로써, 전체 주택금융 수요자의 특성을 대표할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 조사 데이터는 주택금융시장의 주요 이용자군을 균형 있게 반영하고 있으며, 분석의 외적 타당성을 높이는 기반을 제공한다.

각 연도별 원 데이터는 약 5,000개의 관측치를 포함하고 있다. 본 연구에서는 연구 목적에 맞게 데이터를 정제하고, 결측치를 처리한 후, 비대면 대출 이용 의향과 금리차 허용 수준에 대한 응답이 모두 존재하는 응답자만을 선별하였다. 그 결과, 2022년과 2023년 데이터를 통합하여 총 1,668개의 관측치를 최종 분석에 활용하였다.

이러한 데이터 정제 과정을 통해, 본 연구는 주택금융 소비자의 사회경제적 특성(성별, 연령, 혼인상태, 가구소득, 주거형태 등)과 금리차 허용 수준 간의 관계를 보다 정밀하게 검토하고자 한다. 또한, 반복 추적이 아닌 매년 독립적으로 수집된 포괄적 횡단면(pooled cross-sectional) 데이터라는 특성을 고려하여, 연도별 시간과 관련된 충격을 통제하고 거주지역 더미변수를 포함하는 방식으로 분석을 수행하였다.

본 연구에서 사용된 주요 변수들의 기초통계량을 <표 1>에 정리하였다. 분석에 활용된 최종 표본 수는 1,668개이며, 주요 변수는 금리차 허용 수준, 인구통계학적 특성, 경제적 특성, 주거 특성 등으로 구성되어 있다.

먼저, 종속변수인 ‘금리차 허용 수준’은 응답자가 “비대면 채널을 반드시 이용해야 한다면 대면 채널과 어느 정도 이상의 금리차가 있어야 하는가?”라는 문항에 응답한 값을 바탕으로 구성하였다. 이 문항은 주택금융 소비자가 비대면 금융채널을 선택하기 위해 요구하는 최소 금리 인센티브를 측정하기 위한 조사 설계로, 조사기관에서 응답 선택지를 0.025%p 단위로 세분화된 28개 구간으로 제시하고 있다. 예를 들어 “최소 0.025%p 이상”부터 “최소 0.7%p 이상”까지 구조화된 선택지가 제공되며, 이는 응답자가 자신의 금리 민감도를 보다 정밀하게 표현할 수 있도록 설계된 계단형(discrete stepped) 측정 방식이다. 본 연구는 이러한 원자료의 공식 응답 범주를 그대로 활용하였다.

한편, “금리차와 상관없이 비대면 채널 가입 의향 없음”을 선택한 응답은 해당 문항의 의도(최소 요구 금리차 측정)와 직접 비교가 어려워 분석에서 제외하였다. 최종 분석 표본에서 금리차 허용 수준의 평균은 0.335(표준편차 0.212)로 나타났으며, 이는 응답자의 요구 금리차가 조사 설계 범위 내에서 자연스럽게 분포하고 있음을 보여준다.

인구통계학적 특성 변수로는 연령(평균 42.659세, 표준편차 10.318), 성별(여성 비율 61.1%), 혼인상태(기혼 72.8%, 미혼 22.5%, 사별 · 이혼 4.6%) 등이 포함되었다. 가구주의 직업은 관리직(1.4%), 전문가 및 관련 종사자(5.5%), 사무 종사자(34.1%), 서비스 및 판매 종사자(37.7%), 단순 노무 종사자(19.4%)로 구분되었다.

거주지역은 서울(19.0%), 경기도(21.3%), 광역시(31.8%), 기타 지역(27.9%) 중 하나를 선택하는 방식으로 수집되었으며, 이는 전국 주택금융 이용자의 지역 분포를 균형적으로 반영하고 있다. 주거형태와 관련하여, 점유형태는 자가(28.7%), 전세(46.9%), 월세(22.5%)로 구성되었으며, 거주 주택유형으로는 아파트 거주 여부(51.7%)를 고려하였다. 또한, 거주 주택 면적은 85m²(약 25.7평)를 초과하는 경우를 대형 주택으로 구분하였으며, 대형 주택 거주 비율은 29.4%로 나타났다.

경제적 특성에서는 보유 주택 수(평균 1.305채), 가구 소득분위(평균 3.307, 1~5분위 구분)가 포함되었다. 부동산 대출 여부는 주택담보대출 또는 전세자금대출을 받은 경우 1로 처리한 더미변수로 활용되었으며, 전체 응답자의 35.3%가 부동산 대출을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 그 외 자녀 보유 여부(63.3%), 맞벌이 여부(56.0%), 1인 가구 여부(31.4%) 등 다양한 가구 구성 특성 변수를 추가로 고려하였다.

이러한 기초통계량 분석을 통해, 본 연구는 주택금융소비자의 사회경제적 특성 및 주거 특성과 금리차 허용 수준 간의 관계를 보다 체계적으로 검토할 수 있는 기초자료를 마련하였다.

본 연구에서는 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 지역 및 시간 더미변수를 포함한 회귀분석 모형(regression model with regional and time dummy variables)을 적용하였다. 연구에 사용된 데이터는 반복 추적이 이루어진 패널 데이터가 아닌, 여러 시점에 걸쳐 독립적으로 수집된 포괄적 횡단면(pooled cross-sectional) 데이터로 구성되어 있다. 이러한 데이터 특성상 개별 응답자의 고유 특성을 완전히 통제하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 거주 지역 및 연도별 더미변수를 포함하여 분석의 신뢰성과 결과의 정확성을 제고하고자 하였다.

지역 및 시간 특성을 통제하는 모형 설정은 분석 결과의 타당성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 먼저, 거주지역 더미변수를 포함함으로써 서울, 경기, 광역시, 기타 지역 등 각 지역 고유의 특성이 금리차 허용 수준에 미치는 영향을 직접 추정할 수 있다. 각 지역은 금융 인프라 접근성, 디지털 금융 서비스 이용 가능성, 금융 교육 수준 등 다양한 요인에서 차이를 보일 수 있으며, 이러한 지역적 특성은 주택금융소비자의 채널 선택 행태 및 금리차 인내 수준에 영향을 줄 가능성이 있다. 따라서 지역 특성을 분석에 반영함으로써 지역 간 이질성이 결과에 미치는 영향을 체계적으로 고찰하였다.

또한, 시간 더미변수를 포함하여 분석기간(2022~2023년) 동안 발생한 거시적 환경 변화가 금리차 허용 수준에 미치는 영향을 통제하였다. 예를 들어, 해당 기간 동안 금융시장 금리 변동, 디지털 금융 서비스 확산, 정부의 부동산 금융정책 변화 등이 소비자들의 금융행태에 영향을 미쳤을 가능성이 존재한다. 이러한 외생적 시간 효과를 통제함으로써, 본 연구는 특정 연도에 공통적으로 영향을 미치는 요인들이 분석 결과를 왜곡하는 것을 방지하고자 하였다.

아울러, 본 연구는 동일한 거주 지역에 속한 응답자들이 유사한 사회경제적 환경 요인을 공유할 가능성이 존재한다는 점을 고려하여, 거주 지역 단위로 표준오차를 군집화(clustered standard errors)하여 분석을 수행하였다. 예를 들어, 동일 지역 내 거주자는 비슷한 금융기관 접근성, 주택시장 상황, 디지털 서비스 수용성 등을 공유할 가능성이 높으며, 이로 인해 응답값이 완전 독립적이지 않을 수 있다. 따라서, 거주 지역 단위로 표준오차를 군집화함으로써 내생적 상관관계를 고려하고, 분석의 신뢰성과 결과의 정확성을 확보하고자 하였다.

이와 같은 모형 설정을 바탕으로, 본 연구는 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하고자 하였으며, 이를 위한 회귀 분석식을 다음 <식 2>와 같이 설정하였다.

Y_i,d,t는 개별 응답자 i가 지역 d에 거주하고 연도 t에 응답한 금리차 허용 수준을 나타낸다. 이는 비대면 채널 이용을 위해 대면 채널 대비 수용 가능한 최소 금리차를 연속형 변수로 측정한 것으로, 개인별 금융행동 특성을 반영하는 주요 종속변수이다.

X_i,d,t는 복수의 사회경제적 개인 특성 변수들을 포함한다. 구체적으로, 성별, 연령, 혼인상태, 직업군, 가구 소득 수준, 주거형태, 가구 구성(1인 가구 여부, 자녀 유무, 맞벌이 여부) 등으로 구성되며, 이는 주택금융 소비자의 금융채널 선택 행동에 영향을 미칠 수 있는 주요 결정 요인으로 설정하였다.

δ_d는 거주 지역(서울, 경기, 광역시, 기타 지역)에 따른 지역별 이질성을 반영하기 위한 더미변수이다. 본 연구에서는 거주 지역별로 금융환경, 정보 접근성, 디지털 채널 수용성 등에 차이가 존재할 가능성을 고려하여, 단순 통제뿐만 아니라 지역 특성 자체의 효과를 실증적으로 추정하고자 하였다.

λ_t는 연도별 시간 고정효과를 통제하는 더미변수로, 조사 시점에 따른 거시경제 환경, 금융시장 여건, 사회적 인식 변화 등 시간에 따라 발생할 수 있는 외생적 요인의 영향을 제거하기 위하여 포함하였다.

ϵ_i,d,t는 관측되지 않은 개인별 특성이나 기타 오차를 포함하는 무작위 오차항이다. 또한, 동일한 거주 지역에 속한 응답자들이 유사한 환경적 요인을 공유할 가능성이 존재하기 때문에, 본 연구에서는 거주 지역 단위로 표준오차를 군집화(clustered standard errors)하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 동일 지역 내 응답자들 간 상관된 오차를 고려함으로써, 표준오차의 과소추정을 방지하고 결과의 신뢰성을 높이고자 하였다.

본 연구에서는 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과를 <표 2>에 정리하였다. 종속 변수는 금리차 허용 수준이며, 주요 독립 변수는 인구통계학적 특성, 경제적 특성, 주거 특성 등을 포함하고 있다.

<표 2>는 첫 번째 열부터 세 번째 열까지 순차적으로 통제변수를 추가하여 점진적으로 더욱 엄밀한 모형을 구성하는 단계를 보여준다. 이러한 방식은 계수 값의 일관성을 확인하고, 주요 독립변수들의 영향력이 통제변수 추가 여부에 따라 크게 변동하지 않는지를 검토하기에 적합하다.

분석 결과, 거주지역 변수가 일관되게 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경기도 거주자는 서울 거주자를 기준으로 금리차 허용 수준이 유의미하게 높게 나타났으며(b=0.0164, p<0.01; b=0.0150, p<0.01; b=0.0151, p<0.05), 반면 광역시 및 기타 지역 거주자는 금리차 허용 수준이 유의미하게 낮았다. 특히, 기타 지역 거주의 경우(b=−0.0731, p<0.01; b=−0.0735, p<0.01; b=−0.0647, p<0.01) 가장 큰 부(−)의 영향을 보였다.

점유형태와 관련하여, 전세 거주자는 월세 거주자를 기준으로 금리차 허용 수준이 유의미하게 높게 나타났으며(b=0.0307, p<0.01; b=0.0247, p<0.01), 이는 전세 거주자가 금융 조건 변화에 보다 민감하게 반응할 수 있음을 시사한다. 자가 거주 여부 또한 월세 거주자를 기준으로 한 경우 첫 번째 모형에서는 유의미한 정(+)의 영향을 보였으나, 이후 통제변수 추가 후에는 유의성이 감소하였다.

가구주 직업군 중 사무 종사자에 해당하는 경우, 금리차 허용 수준이 유의미하게 낮은 경향을 보였다(b =−0.0315, p<0.05). 이는 사무직 종사자가 금융상품 선택 시 금리차에 대해 상대적으로 보수적인 태도를 가질 가능성을 시사한다.

경제적 특성 중에서는 가구 소득분위가 높을수록 금리차 허용 수준이 증가하는 경향이 관찰되었으나(b=0.0147), 통계적 유의성은 확보되지 않았다. 한편, 자녀 보유 여부는 금리차 허용 수준을 유의미하게 높이는 경향을 보였다(b=0.0278, p<0.1). 이는 자녀를 보유한 가구가 보다 적극적으로 금융조건에 민감하게 반응할 가능성을 나타낸다.

1인 가구 여부 또한 금리차 허용 수준을 유의미하게 높이는 것으로 나타났으며(b=0.0343, p<0.05), 이는 1인 가구가 비대면 금융채널 이용에 대해 상대적으로 적극적인 태도를 보일 수 있음을 시사한다.

분석 결과에서 거주지역에 따른 금리차 허용 수준이 서로 다른 양상을 보인 점은 주목할 만하다. 경기도 거주자는 서울 거주자에 비해 금리차 허용 수준이 양(+)의 방향으로 유의하게 나타났으나, 그 계수 크기는 약 +0.015 수준으로 비교적 작은 편에 속한다.

이는 경기도가 서울과 동일한 수도권 생활권에 위치해 있어 금융 인프라나 소비자 특성 면에서 상당한 유사성을 지닌다는 점을 고려할 때, 구조적 차이라기보다는 미세한 지역적 편차가 통계적으로 포착된 결과일 가능성이 있다.

반면 광역시와 기타 지역은 서울 대비 음(−)의 방향으로 상대적으로 큰 계수값을 보이며, 금리차 허용 수준이 낮게 나타나는 경향이 확인된다. 이러한 결과는 해당 지역에서 금융기관 점포 수 감소, 대면 채널 이용을 위한 이동 시간 증가, 업무 처리 가능 시간의 제약 등 공급 측 금융 접근성의 변화가 대면 금융 이용의 비용을 높였을 가능성과 일정 부분 관련될 여지가 있다. 이러한 환경에서는 비대면 채널을 이용하려는 경향이 강화될 수 있으며, 그 과정에서 대면 대비 금리차에 대한 민감도가 낮아지는 형태로 나타났을 가능성을 배제하기 어렵다. 다만 본 연구의 자료는 금융 접근성을 계량적으로 측정할 수 있는 구체적 정보(예: 지점 수, 이동거리 등)를 포함하고 있지 않으므로, 이러한 경로는 본 연구에서 관찰된 패턴을 바탕으로 고려해볼 수 있는 해석 중 하나임을 분명히 할 필요가 있다.

한편, 비대면 금융채널 이용이 빠르게 보편화되고 있는 환경에서는, 지방 거주자가 대면 채널의 제약을 보완하기 위해 비대면 채널을 더 적극적으로 활용하고 있을 가능성도 존재한다. 이 경우 대면 · 비대면 간 금리차에 대한 요구 수준이 상대적으로 낮게 나타날 수 있으며, 이는 광역시 및 기타 지역의 음(−) 계수를 설명하는 데 일정 부분 기여했을 수 있다. 다만 이러한 해석 역시 자료의 범위 안에서 가능한 설명 중 하나로, 보다 정밀한 검증을 위해서는 향후 추가 자료의 확보가 필요하다.

본 연구는 소득 수준에 따른 금리차 허용 수준의 차이를 파악하기 위해 전체 표본을 소득분위별로 하위(1~2분위), 중위(3분위), 상위(4~5분위)로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 하위 소득분위에서는 전세 거주 여부가 금리차 허용 수준과 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 다시 말해, 저소득층 전세 거주자들은 비대면 채널을 이용할 때 상대적으로 더 큰 금리차를 요구하는 경향이 관찰되었다(<표 3> 참조).

이러한 결과는 전세 거주 가구가 월세 거주 가구와 비교하여 금융 의사결정 환경에서 서로 다른 조건에 놓여 있을 가능성과 관련될 수 있다. 전세 제도는 보증금 규모, 계약 구조, 정보 탐색 부담 등 여러 측면에서 월세와는 다른 특성을 갖고 있으며, 이러한 차이가 비대면 금융 이용 과정에서의 기대 수준이나 요구 조건에 영향을 미쳤을 가능성을 완전히 배제하기는 어렵다. 다만, 본 연구 자료는 전세 계약의 안정성 인식, 위험 인지 수준, 정보 접근성 등 보다 구체적인 메커니즘을 직접 확인할 수 있는 변수를 포함하고 있지 않기 때문에, 특정 원인을 단정적으로 제시하기보다는 표본에서 관찰된 집단 간 차이를 기술적으로 해석하는 데 초점을 두고자 한다.

따라서 본 연구에서는 하위 소득층 전세 가구에서 나타난 금리차 허용 수준의 상승을 특정 사건이나 개별 요인과 연결하기보다, 소득 · 주거 형태에 따른 금융 의사결정 조건의 차이가 결과에 반영되었을 가능성을 보다 일반적인 수준에서 논의하였다. 이후 보다 세부적인 심리 · 행태적 요인을 포함한 데이터가 확보될 경우, 이러한 집단 간 차이가 어떠한 경로를 통해 발생하는지 보다 정밀한 분석이 가능할 것으로 판단된다.

반면, 중위 소득분위(3분위)와 상위 소득분위(4~5분위)에서는 전세 거주 여부가 금리차 허용 수준에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 소득 수준이 높을수록 금융거래에 있어 정보 접근성, 대체 가능성, 또는 신뢰 수준이 상대적으로 높아져 특정 주거 형태에 따른 금융 불안 요소가 약화되었기 때문일 수 있다.

거주지역에 따른 차이 역시 소득 수준에 따라 다소 다르게 나타났다. 하위 소득 집단에서는 경기도 거주자가 서울 거주자에 비해 금리차 허용 수준이 유의미하게 높게 나타났으며(b=0.0420, p<0.05), 반면 광역시(b=−0.0441, p<0.01) 및 기타 지역(b=−0.0433, p<0.01) 거주자는 유의미하게 낮은 금리차 허용 수준을 보였다. 이는 금융 인프라 접근성 차이가 소득이 낮은 그룹에서 더욱 크게 작용할 수 있음을 보여준다. 중위 및 상위 소득 집단에서도 지역 변수는 일부 유의미한 영향을 보였으나, 하위 소득 집단에서 지역적 차이가 가장 뚜렷하게 나타났다.

그 외, 중위 소득 집단에서는 여성(b=−0.0368, p<0.01), 사무 종사자(b=−0.0591, p<0.1), 그리고 1인 가구 여부(b=0.0562, p<0.1)가 금리차 허용 수준에 유의미한 영향을 미쳤으나, 상위 소득 집단에서는 대부분의 변수들이 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

이러한 결과는 금융상품 선택과 대출 행태에 있어 소득 수준에 따른 이질적 특성이 존재함을 시사한다. 특히 하위 소득층의 경우, 주거 안정성에 대한 불안과 금융 접근성 제약이 비대면 금융 이용에 대한 인식과 행태에 실질적인 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 이는 향후 주택금융정책 수립 시, 소득수준별 맞춤형 지원 및 지역적 금융 접근성 개선이 중요함을 시사한다.

또한, 이러한 결과는 다양한 경제 · 사회적 요인이 복합적으로 작용한 결과일 가능성도 존재한다. 예를 들어, 금리 상승기(2022년 이후 지속된 기준금리 인상)는 저소득층의 금융부담을 가중시켰고, 대출 의사결정 시 더욱 신중하고 보수적인 태도를 강화하는 요인으로 작용했을 수 있다. 고금리 환경에서는 대출 이용 자체에 대한 심리적 진입 장벽이 높아지기 때문에, 비대면 채널을 통한 대출 이용에 있어서도 보다 큰 금리 혜택이 주어져야만 전환을 고려할 수 있었을 가능성이 있다.

더불어, 디지털 격차 역시 중요한 요인으로 작용했을 수 있다. 상대적으로 낮은 소득 수준을 가진 집단은 디지털 기기 활용 능력이나 비대면 금융서비스에 대한 접근성이 제한될 가능성이 크며, 이로 인해 비대면 금융거래에 대한 불안감이나 거부감이 높았을 수 있다. 이러한 기술적 접근성 문제는 비대면 채널을 신뢰하기 위해 더욱 높은 금리 인센티브를 요구하게 만드는 심리적 요인으로 작용했을 가능성이 있다.

더 나아가, 주거 불안정성 자체도 중요한 설명 요인이 될 수 있다. 소득이 낮을수록 전세뿐만 아니라 월세, 고시원, 임대주택 등 다양한 주거 형태를 반복적으로 이동하는 경우가 많고, 주거환경의 불안정성은 금융거래를 포함한 경제적 의사결정 전반에 있어 위험회피 성향(risk aversion)을 강화하는 방향으로 작용할 수 있다. 이러한 심리적 특성 역시 비대면 대출 이용에 있어 더 높은 금리 인센티브를 요구하는 경향을 뒷받침할 수 있다.

한편, 주거 형태와 관련하여 깡통전세와 같은 고위험 전세 문제도 저소득층의 금융 의사결정에 영향을 미칠 수 있다. 특히 다세대 및 연립주택, 나홀로 아파트 등 소규모 주택에 거주하는 경우 전세가율이 높게 형성되는 경향이 있으며(김기중 외, 2023), 이는 전세 거주자들의 금융 불안을 가중시키는 요인으로 작용할 수 있다. 이러한 주거 불안정성은 비대면 금융채널 이용 시 더 높은 금리 인센티브를 요구하는 보수적 태도로 이어질 가능성이 있다.

가구 구성에 따라 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준이 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하기 위해, 본 연구는 1인 가구와 2인 이상 가구로 구분하여 추가 분석을 수행하였다. 분석 결과는 <표 4>에 정리하였다.

우선, 1인 가구 집단에서는 전세 거주 여부가 금리차 허용 수준에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(b=0.0480, p<0.05). 이는 1인 가구가 비대면 금융채널을 이용할 때, 상대적으로 더 높은 금리 인센티브를 요구하는 경향이 있음을 시사한다. 또한, 경기도 거주자는 서울 거주자를 기준으로 금리차 허용 수준이 유의미하게 낮은 것으로 나타났으며(b=−0.0159, p<0.05), 광역시(b=−0.0618, p<0.01)와 기타 지역(b=−0.0682, p<0.01) 거주자 역시 유의미하게 낮은 수준을 보였다.

반면, 2인 이상 가구 집단에서는 경기도 거주자가 서울 거주자에 비해 금리차 허용 수준이 유의미하게 높은 것으로 나타났으며(b=0.0244, p<0.01), 광역시(b=−0.0323, p<0.05) 및 기타 지역(b=−0.0672, p<0.01)에서는 금리차 허용 수준이 낮은 결과를 보였다. 또한, 자녀를 보유한 경우 금리차 허용 수준이 유의미하게 증가하는 것으로 나타났으며(b=0.0398, p<0.1), 사무 종사자는 금리차 허용 수준이 유의미하게 낮은 것으로 나타났다(b=−0.0372, p<0.05).

특히 주목할 점은, 1인 가구에서는 전세 거주 여부가 중요한 요인이지만, 2인 이상 가구에서는 전세 거주 여부가 금리차 허용 수준에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것이다. 이는 1인 가구가 주거 안정성에 대해 더욱 민감하게 반응하거나, 비대면 금융거래에서 위험 회피적 성향이 상대적으로 강할 수 있음을 시사한다. 반면, 2인 이상 가구는 가족 구성원이라는 안정적인 사회적 네트워크를 보유하고 있어 금융거래에서 보다 다양한 선택지를 고려할 수 있을 가능성이 있다.

또한, 지역 변수는 두 집단 모두에서 일관되게 유의미한 결과를 보였지만, 방향성과 크기는 차이를 보였다. 이는 가구 구성에 따라 금융 접근성에 대한 민감도나 기대 수준이 다를 수 있음을 보여주는 결과로 해석할 수 있다.

이러한 결과는 금융상품 선택에 있어 가구 구성별로 상이한 행동 양식이 존재함을 시사하며, 특히 1인 가구에 대해 보다 세심하고 맞춤형 금융지원이 필요함을 나타낸다. 향후 비대면 금융채널 활성화 정책에서도 가구 구성 특성을 고려한 세부 전략 수립이 요구될 것으로 보인다.

본 연구는 HF가 제공하는 「주택금융 및 보금자리론 수요실태조사」 2022~2023년 자료를 활용하여, 주택금융 소비자가 비대면 금융채널을 이용하기 위해 허용 가능한 금리차 수준이 어떠한 요인에 의해 달라지는지를 실증적으로 분석하였다. 특히 소득 수준, 가구 구성, 주거 형태 등 다양한 사회 · 경제적 특성을 기준으로 집단별 차이를 심층적으로 검토하였다.

분석 결과, 거주지역, 전세 여부, 1인 가구 여부 등이 금리차 허용 수준과 유의한 관련성을 보였다. 서울에 비해 광역시와 기타 지역 거주자는 금리차 허용 수준이 낮게 나타났으며, 이는 지역 간 금융 접근성 또는 대면 · 비대면 금융 이용환경 차이가 일정 부분 영향을 미쳤을 가능성을 시사한다. 또한 전세 거주 여부는 특히 하위 소득층 및 1인 가구 집단에서 금리 인센티브 요구와 관련되는 것으로 나타났는데, 이는 이들 집단의 위험회피 성향 및 비대면 의사결정 부담감이 상대적으로 높을 수 있음을 반영하는 결과로 이해된다. 다만 본 자료는 개별 사건이나 구체적 위험요인을 직접 측정하지 않기 때문에, 이러한 해석은 일반적 수준의 논의임을 전제로 한다.

본 연구는 금리차 허용 수준이 지역 · 가구 특성 · 소득 수준에 따라 상이하게 나타난다는 점을 확인함으로써, 금융소비자의 비대면 금융 수용행태를 보다 세분화하여 이해할 필요가 있음을 제시한다. 이러한 분석을 바탕으로, 다음과 같은 보다 구체적이고 실행가능한 정책적 시사점을 제안할 수 있다.

첫째, 지역별 차등 금리 인센티브 설계가 필요하다. 예를 들어 광역시 및 지방 지역에서 금리차 허용 수준이 상대적으로 낮게 나타난 점을 고려할 때, 금융기관은 지역 단위로 금리 인센티브 구조를 조정하거나, 지방 거주자를 대상으로 비대면 대출 절차 간소화 · 신규 우대금리 제공 등 지역 맞춤형 전략을 적용할 수 있다. 이는 지역 간 금융 접근성 격차가 소비자 행태에 미치는 영향을 완화하는 데 기여할 수 있다.

둘째, 소득 및 주거 형태별 맞춤형 지원 프로그램 마련이 요구된다. 전세 거주자와 하위 소득분위 소비자에게는 비대면 의사결정 과정에서의 부담과 정보비용을 낮출 수 있는 지원책이 효과적일 수 있다. 예를 들어, 저소득층 전세 가구를 위한 비대면 대출 상담 강화, 금리 우대 프로그램, 간소화된 신청 절차 등 구체적 대응방안을 고려할 수 있다.

셋째, 1인 가구 대상 특화 금융서비스 구축이 중요하다. 1인 가구는 금융 · 주거 안정성 측면에서 상대적으로 취약할 가능성이 있으므로, 전용 상품 개발(예: 1인 가구 대상 저비용 보금자리 대출), 비대면 상담 채널 강화 등 실질적 지원을 통해 비대면 금융 접근성을 높일 수 있다.

넷째, 디지털 취약계층을 위한 실질적인 역량 강화 프로그램이 필요하다. 단순 교육을 넘어, 모바일 · 비대면 금융서비스의 절차 간소화, 인터페이스 개선, 안내봇 · 휴먼 어시스턴트 제공 등 직접적이고 체감가능한 지원장치를 확대하는 것이 효과적이다.

본 연구는 주택금융 소비자의 금리차 허용 수준에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였으나, 몇 가지 한계점이 존재한다.

첫째, 본 연구는 2022년과 2023년에 각각 독립적으로 수집된 포괄적 횡단면 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 이에 따라 동일한 개인을 반복적으로 추적하는 방식이 아니기 때문에, 개별 응답자의 고유한 특성을 완전히 통제하는 데 한계가 존재한다. 비록 연도 및 거주지역을 더미변수를 활용하여 통제하고, 주요 인구통계학적 특성들을 고려하여 분석을 수행하였지만, 시간에 따라 변화하는 개인 수준의 특성이나 비관측적 요인이 결과에 영향을 미쳤을 가능성을 완전히 배제하기는 어렵다. 따라서 향후 연구에서는 패널 데이터를 구축하거나, 반복 응답자를 추적하여 개인 고정효과를 명시적으로 통제할 수 있는 분석 설계를 통해 보다 정밀한 인과관계 규명이 필요하다.

둘째, 본 연구에서는 주요 변수로 성별, 연령, 혼인상태, 가구구성, 주거 형태, 소득 수준 등을 통제하였으나, 응답자의 금융지식 수준(financial literacy), 디지털 금융 이용 경험, 전세사기 피해 경험 여부 등 보다 세부적인 심리적 · 경험적 요인들은 고려하지 못하였다. 향후 연구에서는 금융 경험, 디지털 리터러시, 신뢰성 인식 등을 측정할 수 있는 추가적인 설문 문항이나 보조 지표를 활용하여 보다 다층적인 분석을 수행할 필요가 있다.

또한, 집단을 분리하여 분석한 본 연구의 접근은 이질성을 직관적으로 파악하는 데 유용하지만, 변수 간 상호작용 구조를 직접적으로 식별하지는 못한다는 한계를 가진다. 향후 연구에서는 소득 · 주거 · 가구 특성 간의 교호적 효과(interaction effects)를 단일 모형 내에서 추정하는 확장된 접근—예를 들어 교호항 기반의 다층 회귀모형 또는 부분효과(marginal effects) 비교—을 통해 비대면 금융 전환 과정에서 작동하는 복합적 의사결정 메커니즘을 보다 정밀하게 해석할 수 있을 것이다.

이러한 한계에도 불구하고, 본 연구는 주택금융 소비자의 금리차 수용성에 대한 이질적 특성을 실증적으로 규명하고, 지역, 소득 수준, 가구 구성에 따른 차별적 행태를 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 향후 보다 정교한 데이터를 활용한 추가 연구를 통해, 소득 · 주거 · 금융 접근성에 기반한 맞춤형 주택금융정책 수립에 중요한 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.