Ⅰ. 서론
주택은 자연적 위험에서 가족을 보호하는 거주 공간(shelter), 사생활이 보장된 공간(place of privacy), 경제 ․ 사회적 입지(location)의 기능을 수행한다(국토교통부, 2025). 주택 소유는 가족 구성원의 주거 안정을 도모하고, 자산 형성을 위한 중요한 역할을 한다. 그러나 이처럼 소중한 주택을 매각하는 이유에는 양도차익 실현 및 재투자, 금리 인상이나 소득 감소로 인한 대출 상환 부담, 은퇴, 가족 구성원 변화, 자녀 교육, 직장 이동, 주거환경 개선, 사회적 지위 상승 욕구, 투기적 수요 등 경제적 ․ 사회적 ․ 심리적 요인들이 복합적으로 작용한다.
정부의 주택정책 방향은 내 집 마련 기회를 늘리고, 주택공급 확대를 통한 주택시장 안정과 주거 안정 도모하는 것이다(국토교통부, 2025). 주택은 가계자산에서 차지하는 비중이 크며 고가이다. 초기에 큰 자금이 필요하기에 주택담보대출을 활용하여 구입한다. 따라서 실수요자에게 주택금융 지원은 중요하다.
정부는 국민 주거 안정을 위해 주택도시기금(이하 기금) 정책모기지를 운용하고 있다. 한정된 기금 재원으로 더 많은 서민의 내 집 마련을 지원하기 위해서는 정책모기지 차주의 담보주택 매각요인 이해가 필요하다. 그런데 선행연구는 주택매각 여부를 파악할 수 없는 자료의 한계로 이에 대한 실증분석이 미비한 실정이다.
2013년에 출시된 기금 공유형모기지는 대출 계약 후에 3년 경과하고 약정기간 전 조기상환(대출금액 전액 상환) 한 경우에 주택 매각(평가) 손익을 기금과 공유하는 구조로 주택매각 여부를 명확히 알 수 있다.
이 연구는 손익(수익) 공유형모기지의 대출특성, 차주특성, 거시경제지표가 주택매각에 미치는 영향을 분석하는 것이 목적이다. 분석 자료는 2013년 10월부터 2020년 12월까지 6개 기금 수탁은행에서 계약한 손익(수익) 공유형모기지 중 3년 경과 후 조기상환 된 2,989건(수익공유형 2,464건, 손익공유형 525건)이다. 주택매각 여부는 2023년 12월 31일(최대 123개월)까지 관찰하였다. 관찰 기간은 주택가격 상승과 하락이 교차1)하고 시장금리 또한 급격한 변화2)로 다양한 주택매각 요인을 살펴볼 수 있다.
Ⅱ. 이론적 검토
우리나라 정책모기지는 <그림 1>과 같이 공유형모기지, 내집마련 디딤돌 대출, 보금자리론이 있다. 정책모기지는 서민 실수요자의 주택구입 금융지원, 가계부채의 질적 개선, 저소득계층의 가계대출 부실화 방지 등의 공적 역할을 담당한다(장한익 외, 2020). 이 연구는 정책모기지 중 공유형모기지를 대상으로 한다.
공유형모기지는 2013년 8월 28일 정부 ｢전월세 시장 안정을 위한 대응 방안｣에 의해 2013년 10월 1일 출시되었다. 무주택 서민에게 저리(손익공유형 1%, 수익공유형 1.5%)로 주택구입을 지원하고, 향후 주택가격 하락에 따른 손실위험(risk) 또는 주택가격 상승에 따른 매각(또는 평가) 이익(capital gain)을 기금과 공유하는 상품이다. 청년층은 자기자본 축적이 충분치 않아 주택구입 시 향후 금리상승, 주택가격 하락 위험 대처가 미흡하다(김선주 ․ 장성대, 2018). 그래서 공유형모기지는 청년에게 적합한 정책모기지이다.
손익 공유형모기지는 전세보증금 등 자금 여력이 있는 무주택자에게 주택가격 40%까지 지분(equity) 성격 자금을 대출하고 주택매각 손실 또는 매각 이익을 공유한다. 대출요건은 <표 1> A와 같으며, 대출 계약일로부터 3년 경과 후에 조기상환(대출금 전액 상환) 시 매각(또는 평가) 손익을 지분율에 따라 기금과 공유한다.
자료 : 임도연 외(2024).
LTV, loan-to-value ratio.
수익 공유형모기지는 자금 여력이 부족한 실수요자에게 저리로 대출하고 주택매각 이익을 공유한다. 대출요건은 <표 1> B와 같으며, 대출 계약일로 부터 3년 경과 후에 조기상환 시 매각(평가) 이익만 대출 계약 시의 주택가격에서 평균 대출 잔액 비율만큼 기금에 귀속된다. 다만 서민 지원 제도임을 고려하여 기금의 최대 수익률은 5%로 제한되며, 기금에 귀속되는 최대 수익은 3.5%(5%~1.5%)이다.
강성훈(2017)은 양도소득세 비과세 요건인 1세대 1주택자 대상으로 분석한 결과 주택가격 상승률이 높을수록 주택 보유기간이 단축되는 것으로 나타났다. 반면에 연구 대상을 제한하지 않고 등기부등본 열람을 통한 연구에서는 주택 보유기간이 길어진다(강희만 ․ 김정렬, 2013; 김태경, 2010)고 분석되었다.
LTV(loan-to-value ratio)는 소유와 거주가 동일한 경우 LTV가 한 단위 증가(감소)하면 주택 소유 회전(매각) 확률이 같이 증가(감소)하였고, 40세까지 주택을 구입한 집단은 다른 연령대보다 주택 소유 회전율이 높았다(김태경, 2009).
매도자는 주택가격이 상승하는 시점에서 주택매도를 선호하는 경향이 있으며(김대원 ․ 유정석, 2013), 아파트 가격이 상승할수록 자가 비점유자의 매도 선택 확률이 높았다(강희만 ․ 김정렬, 2013). 아울러 부동산 세제 정책(양도소득세, 종합부동산세)은 주택 보유기간에 상반된 영향을 미치는 것으로 분석되었다(유송지 ․ 이창무, 2025).
서홍(2025)은 시장금리 인하가 주택가격의 미래 수익가치 상승의 기대를 높여 주택 수요를 촉진하고, 결과적으로 주택가격이 상승하는 결과로 나타났다.
소비자심리지수(composite consumer sentiment index, CCSI)는 주택가격에 강한 양(+)의 영향을 미치고(서홍, 2025), 주택매매량에 양(+)의 영향을 준다(문진희, 2021).
실업률은 주택거래량과 주택가격에 음(−)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다(공동하 ․ 김지현, 2021). 부동산시장의 상승은 실업률 하락에, 부동산시장의 하락은 실업률 상승에 영향을 주었다(한명훈 ․ 정헌용, 2023).
금리차이(대출금리 − 시장금리)는 주택담보대출 조기상환에 강한 양(+)의 영향을 주었다(박연우 ․ 방두완, 2011; 방두완 외, 2010; 이소영 외, 2019; 임도연 외, 2024).
주택가격 변동은 조기상환에 양(+)의 영향을 미친다는 결과가 다수 보고되었다(박연우 ․ 방두완, 2011; 이소영 외, 2019). 다만, 임도연 외(2024)는 주택가격 연평균변동률이 조기상환에 오히려 음(−)의 영향을 주는 것으로 나타나 저금리 정책대출 특수성이 반영된 결과로 해석되었다.
이외에도 차주특성(연령, 성별, 소득, 차입자 신용등급), 대출특성(LTV, 대출금리, 경과 연수, 연체율, 중도상환수수료), 경제환경(실업률, 한국은행 주택담보대출금리, CD91금리, 국고채 5년 금리, 건설업 BSI 지수, 부동산 투자자 심리) 등이 조기상환에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 차주의 담보주택 매각에 관한 연구는 부재하였다.
Ⅲ. 연구모형 및 변수의 설정
이 연구는 생존분석(survival analysis) 방법인 Cox (1972) 비례위험모형(Cox proportional hazard model)을 사용한다. Cox 비례위험모형은 사건(event) 발생 여부와 생존시간(survival time)을 같이 다루면서 사건 발생 확률과 사건 발생에 영향을 미치는 요인을 살펴볼 수 있고, 중도절단 자료를 이용할 수 있다. 사건 여부와 생존시간 정보가 담긴 자료를 활용하여 사건 발생에 영향을 미치는 여러 변수(연속형, 범주형 변수)에 대해 동시 분석이 가능한 다변량 분석법(multivariate analysis)이다. 위험률 모형에 일부는 모수적 가정을 하고 나머지 부분은 그렇지 않은 상태로 추정하는 준모수적 방법론의 대표적인 모형이다(방두완 외, 2010).
위험률(hazard 또는 hazard rate) h(t)는 위험함수(hazard function) <식 1>로 표현된다. 시점 t와 t에서부터 매우 짧은 시간을 t + Δt 한다면 Δt는 시점 t와 시점 t + Δt 사이 길이(length)이다. 위험률은 Δt가 0일 때의 사건발생 확률이다. 위험함수 h(t)는 시점 t 바로 직후 사건(event)이 발생할 확률(위험, hazard)을 나타내며, 이때의 위험률은 특정시점(t + Δt)에 사건(event)이 발생하게 되는 조건부확률(conditional probability)로 표현된다.
생존시간에 따라 여러 독립변수로 <식 2>와 같이 기저 위험확률에 독립변수를 선형 결합식 지수로 곱한 형태로 표현된다. h(t)는 t시점의 위험확률, h0(t)는 기본 위험률(baseline hazard), xk는 사건 발생에 영향을 주는 독립변수를 의미한다.
Cox 비례위험모형은 중도절단 자료(censored data)3)를 활용하는 다변량 분석법(multivariate analysis)으로 주택매각 여부(event)와 주택매각 발생까지의 생존시간(surival time) 데이터에 여러 변수(연속형, 범주형 변수)가 미치는 영향을 통합적으로 분석한다. 따라서 이 모형은 대출특성, 차주특성, 거시 경제지표 등 다양한 요인이 주택매각에 미치는 요인을 밝히는 연구 목적에 적합하다. 다만, 장기간(최장 123개월) 관찰로 주택가격 변동률, 거시 경제지표 변수가 비례위험(proportional hazards, PH) 가정에 제약이 존재한다.
이 연구의 사건 발생(event)은 ‘주택매각’이며, 생존시간(주택 보유기간)은 신규 일로부터 주택매각일까지의 경과 월수이다. 이때 주택매각 되지 않은 대출(중도절단 자료)의 생존시간은 신규 일부터 관찰종료 시점(2023년 12월 31일)까지의 월수이다.
<표 2>는 주택 보유기간, 주택매매, 주택담보대출 조기상환 선행연구에서 활용된 변수를 참고하여 이 연구에서 사용한 분석데이터 변수의 정의이다.
주: 1) 관찰일(우측절단 시점): 2023년 12월 31일.
2) 통제변수 산출 시점은 주택매각 월 또는 관찰 월.
LTV, loan-to-value ratio; KOSPI, Korea composite stock price index; CPI, consumer price index; CCSI, composite consumer sentiment index.
종속변수는 주택매각 여부와 주택 보유기간이다. <그림 2>는 종속변수 현황을 파악하기 위해 분석한 대상 자료 중 주택매각을 통한 상환과 일반 상환 추이이다. 대출 계약 후 5년까지는 매각상환 비중이 높다. 이는 이사 및 거주환경 변화와 주택가격 상승에 따른 투자 수익 실현을 위한 주택매각 상환으로 해석된다. 5년에서 9년까지는 일반상환이 많았는데, 차주의 소득 증가 등 재정 상태 양호로 자기 자금에 의한 일반상환으로 설명된다. 9년이 경과 한 시점부터 다시 매각상환 비중이 증가하는 모습이다. 이는 시간 경과에 따른 주택 노후화, 자녀 교육, 퇴직(이직) 등에 의한 매각으로 해석한다.
대출 특성 관심변수로써 LTV은 높을수록 상환 부담이 크고 차환할 유인이 증대되며(이소영 외, 2019), 이에 따른 주택매각 가능성도 높을 것으로 예상된다. 주택가격 연평균 변동률은 대출 계약 시점의 주택매입가격과 주택매각(또는 관찰종료) 시점의 주택가격4) 변동률을 주택 보유기간 평균 연수로 나누어 산출하였으며, 주택가격 연평균 변동률은 매각(관찰) 시점에 의해 사후적으로 결정되는 구조이다. 주택자산은 금융자산에 비해 양도차익이 높아 투자자산 성격이 있다(김선주 ․ 오정석, 2020). 따라서 주택가격 상승은 양도차익 실현 목적으로 주택매각을 할 수 있고, 반면에 장기 투자가치 상승 기대로 주택매각을 늦출 수도 있다.
차입자 특성 관심 변수로써 차주 연령은 연령대가 올라갈수록 전반적으로 재정 상태가 양호하고 주거지 이동 필요성이 낮아 주택매각 위험확률이 낮을 것으로 추정된다. 또한 소득이 높을수록 재정적 안정성과 대출 상환능력이 우수하여 주택매각 확률이 낮을 것으로 예상된다. 반면 생애최초 주택구입자의 경우 소득 증가 등에 따른 주택 상향 이동 가능성으로 주택매각 확률이 높을 것으로 추정된다(임도연 외, 2024). 주택 상향 이동 시 거주지는 변동이 없이 기존지역으로 예상된다. 이는 선호 거주지역은 익숙한 곳을 선호하는 심리적 요인과 서울, 수도권, 기타 지역 간 주택가격 격차 심화로 이동이 어려운 경제적 요인으로 설명한다(김기승 ․ 김선주, 2021).
통제변수(거시경제지표)로써 한국은행 주택담보대출금리는 예금은행 신규취급액 기준 주택담보대출금리이다. 시장금리 인하는 주택시장에 긍정적 영향으로 작용하여 주택매매 증가가 예상되나, 공유형모기지는 저리 대출이므로 낮은 금리의 다른 대출로의 차환 유인은 적다. 종합주가지수(Korea composite stock price index, KOSPI)는 주식시장의 움직임을 나타내는 지수이다. 1997년 외환위기 극복 이후 주택시장과 주식시장은 상호 간 동태적 연관성이 높다(최차순, 2021). 소비자물가지수(consumer price index, CPI)는 소비자가 구입하는 상품과 서비스의 가격변동을 나타내는 지수이다. CPI는 주택담보대출 조기상환 예측력에서 높게 나왔다(김형준 외, 2018). 소비자심리지수(CCSI)는 소비자가 인식하는 현 경제 상황에 대한 전반적인 평가를 반영하는 지표이다. CCSI는 주택가격에 강한 양(+)의 영향을 미쳤고(서홍, 2025), 주택매매량에 양(+)의 영향을 주었다(문진희, 2021). 실업률은 경제활동인구 중 실업 상태에 있는 인구의 비율이다. 실업률이 높을수록 주택거래량과 주택가격에 부정적(−) 영향을 미치는 것으로 분석되었다(공동하 ․ 김지현, 2021). 또한 실업률이 높다는 것은 경기침체의 징후로 볼 수 있어 실업 등 재정적 어려움 해소를 위해 주택매각 가능성이 높을 것으로 예측된다. 전산업 생산지수(농림어업제외)는 GDP(분기 발표)를 보완하여 경기의 단기(매월) 흐름을 파악할 수 있는 지표이다.
Ⅳ. 실증분석
<표 3>은 분석 자료 구성이다. 손익공유형의 비율은 17.6%, 수익공유형은 82.4%로 두 상품 간의 차이가 크다. 이는 경제적 실질이 대출(debt)인 수익공유형은 선호도 높으나, 지분(equity) 투자 개념의 손익공유형은 선호도 낮은 것에 기인한다. 손익공유형 비중을 살펴보면 서울특별시는 22.3%로 다른 지역보다 높고, 인천광역시는 13%로 낮다. 경기도와 비수도권은 비슷하다.
<표 4>는 상품별 및 지역별 주택매각 현황이다. 주택매각 비율은 지분(equity) 성격의 손익공유형이 30.9%, 수익공유형 45.6%로 차이가 있다. 지역별로 살펴보면 서울특별시는 35.2%로 낮고, 반면에 인천광역시는 50%로 높았다. 경기도와 비수도권은 비슷하다.
<표 5>는 생애최초주택구입 현황이다. 생애최초 주택구입자는 손익공유형 80.8%, 수익공유형 83.9%로 비슷하다.
| 상품명 | 구분 | 표본 수 | 비중(%) |
|---|---|---|---|
| 손익공유형 | 생애최초구입 | 424 | 80.8 |
| 주택매매경험 | 101 | 19.2 | |
| 소계 | 525 | 100 | |
| 수익공유형 | 생애최초구입 | 2,068 | 83.9 |
| 주택매매경험 | 396 | 16.1 | |
| 소계 | 2,464 | 100 | |
| 합계 | 생애최초구입 | 2,492 | 83.4 |
| 주택매매경험 | 497 | 16.6 | |
| 소계 | 2,989 | 100 |
<표 6>은 공유형모기지 기초통계량이다. 각 변수 평균을 살펴보면 주택 보유기간은 손익공유형 100.16개월, 수익공유형 94.06개월이다. LTV는 손익공유형 35.61%, 수익공유형 54.90%로 상품 특성상 차이가 있다. 주택가격 연평균변동률은 손익공유형 7.16%, 수익공유형 6.89%로 비슷하다. 연소득은 손익공유형 0.42억 원, 수익공유형 0.45억 원이다. 차주 연령은 손익공유형 37.34세, 수익공유형 35.57세이며, 생애최초 주택구입자 평균 나이(38세)와 비슷하고, 정부의 청년(만19~39세) 기준에도 해당한다(김선주 ․ 장성대, 2018). 한국은행 주택담보대출금리는 손익공유형 2.80%, 수익공유형 2.93%이다. KOSPI는 손익공유형 2,385.58포인트, 수익공유형 2,431.44포인트이다. CPI는 2020년도 지수를 100으로 잡을 때 손익공유형 100.61포인트, 수익공유형 101.17포인트를 보인다. CCSI는 손익공유형 96.04포인트, 수익공유형 97.35 포인트로, 지숫값이 100보다 낮은 것으로 경제에 대한 불안감이 커져 소비 심리가 위축된 것으로 해석된다. 실업률은 손익공유형 3.83%, 수익공유형은 3.70%이다. 전산업 생산지수는 2020년도 지수를 100으로 잡을 때 손익공유형 101.48포인트, 수익공유형 102.38포인트이다.
LTV, loan-to-value ratio; KOSPI, Korea composite stock price index; CPI, consumer price index; CCSI, composite consumer sentiment index.
수익 공유형모기지 자료의 변수 간 상관관계를 보면 <표 7>과 같다. 종속변수인 주택매각 여부와 주택 보유 기간 간의 상관계수는 높고, 나머지 변수 간 상관계수는 0.7보다 낮으며 다중공선성 문제도 없었다.
손익 공유형모기지 자료의 변수 간 상관관계를 보면 <표 8>과 같다. 종속변수인 주택매각 여부와 주택보유 기간 간의 상관계수는 높고, 나머지 변수 간 상관계수는 0.7보다 낮으며 다중공선성 문제도 없었다.
공유형모기지 상품별 분석결과는 <표 9>와 같다. 수익 공유형모기지의 모형 설명력은 카이제곱 214.430, 자유도 11, p-value<0.01이다. 손익 공유형모기지의 모형 설명력은 카이제곱 43.412, 자유도 11, p-value<0.01이다.
LTV가 1% 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형 1.1%, 손익공유형 5.4% 증가하였다. 소유와 거주가 같은 경우 LTV 한 단위가 증가(감소)하면 주택소유 회전(매각) 확률은 동일하게 증가(감소)한다(김태경, 2009). 공유형모기지는 소유와 거주가 같은 실수요자 지원 정책대출로써 선행연구와 동일 방향으로 해석된다.
주택가격 연평균변동률이 1% 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형 1.7%, 손익공유형 3.7% 감소하였다. 선행연구에 따르면 매도자는 주택가격 상승 시점에서 주택매도를 선호하였다(김대원 ․ 유정석, 2013). 또한 주택가격 상승률이 높을수록 주택 보유기간도 길어진다(강희만 ․ 김정렬, 2013; 김태경, 2010). 공유형모기지는 주택가격 상승이 기대될 때 매각을 통한 이익 실현 보다는 보유를 통한 투자가치의 추가 상승을 도모하는 것으로 해석된다.
차주연령은 1년령 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형이 3.2% 감소하였다. 40세까지 주택을 구입한 집단은 다른 연령대보다 주택 소유 회전율이 높았다(김태경, 2009). 이는 나이가 많을수록 재산축적 등 안정된 생활로 주거지 이동 가능성이 작기 때문으로 해석한다(이소영 외, 2019).
연소득은 1억 원 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형 42.8%, 손익공유형 62.4% 감소하였다. 부동산 보유 가구는 주택담보대출 상환액이 가계 재정에 부담을 준다(김선주 ․ 오정석, 2020). 그러나 소득이 높은 가구는 월 상환액 부담이 적어 주택매각이 감소한 것으로 예측한다.
수익공유형의 경우 생애최초 주택구입자는 주택매매 경험자보다 주택매각 확률이 29% 높게 나왔다. 이는 소득 증가, 자녀 성장에 따른 주택 상향 이동을 위한 주택매각으로 추정된다(임도연 외, 2024).
한국은행 주택담보대출금리가 1% 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형은 70%, 손익공유형 53.6% 증가하였다. 시장금리 상승은 강력한 주택가격 하락요인으로써 주택가격 연평균변동률과 반대 방향으로 시장금리 상승 시 주택매각 확률이 높게 증가하였다. 공유형모기지는 주택가격 상승이 기대될 때 매각보다는 보유를 선호하고, 반대로 주택가격 하락이 예상될 때 보유보다는 자본이득 실현을 위한 주택매각으로 해석된다.
KOSPI는 1포인트 증가하면 주택매각 확률은 수익공유형 영향이 없으며, 손익공유형 0.1% 감소하였다. 일반적으로 주식시장에서 주택시장으로의 가격 이전 효과는 관찰되었으나 주택시장에서 주식시장으로의 가격 이전 효과는 없었다(최차순, 2021). 즉 주택가격이 상승하였음에도 불구하고 주택매각 확률은 주택가격 연평균변동률 변수와 함께 감소하였다.
수익공유형의 경우 CPI는 1포인트 증가하면 주택매각 확률이 10% 감소하였다. CPI 상승이 예상되면 인플레이션 방어(Hedge)하기 위해 주택을 계속 보유하는 것으로 해석한다. 아울러 주택가격 연평균변동률과 궤를 같이하며, 주택가격 상승 기대로 매각보다는 장기 보유를 선호하는 것으로 예측한다.
수익공유형은 CCSI, 실업률, 전산업 생산지수는 유의하지 않았다. 손익공유형은 차주연령, 생애최초 주택구입, 한국은행 주택담보대출금리, CCSI, 실업률, 전산업 생산지수는 유의하지 않았다.
아울러 수익공유형은 경제적 실질이 대출(debt)로써 일반 고정금리 주택담보대출에 주택매각 요인을 적용할 수 있으나, 투자상품(equity) 성격의 손익공유형은 일반 주택담보대출에 적용하는 것이 제한적이다.
분석 결과는 무주택서민 지원 정책모기지 제도개선과 효율적 기금운용에 활용 가능하다는 데 의미가 있다.
서울특별시 분석결과는 <표 10> A와 같다. 유의미한 변수는 LTV, 주택가격 변동률, 한국은행 주택담보대출금리, KOSPI이며 나머지는 변수는 유의하지 않았다.
경기도 분석결과는 <표 10> B와 같다. 유의미한 변수는 LTV, 주택가격 변동률, 차주연령, 생애최초 주택구입, 한국은행 주택담보대출금리, KOSPI, CPI이며 나머지는 변수는 유의하지 않았다.
인천광역시 분석결과는 <표 10> C와 같다. 유의미한 변수는 차주연령, KOSPI이며 나머지는 변수는 유의하지 않았다.
비수도권 분석결과는 <표 10> D와 같다. 유의미한 변수는 LTV, 주택가격 변동률, 연소득, CPI이며 나머지는 변수는 유의하지 않았다.
LTV가 1% 증가하면 주택매각 확률은 서울특별시 2.2%, 경기도 1.3%, 비수도권 3.4% 증가하였다. 주택가격 연평균변동률이 1% 증가하면 서울특별시의 주택매각 확률은 5.9% 증가하였다. 반면에 경기도는 3.2%, 비수도권은 7.6% 감소하였다. 이는 서울특별시가 상대적으로 높은 주택가격 상승에 따른 매각 이익 실현 동기가 작용한 것으로 해석한다.
차주연령이 1년령 증가하면 주택매각 확률은 경기도 3.7%, 인천광역시 5.6% 감소하였다. 연소득이 1억 원 증가하면 비수도권의 주택매각 확률은 75.1% 감소하였다. 생애최초 주택구입자는 주택매매 경험자보다 주택매각 확률이 경기도만 25.6% 증가하였다.
한국은행 주택담보대출금리가 1% 증가하면 주택매각 확률은 서울특별시 108.3%, 경기도 85.1% 증가하였다. 이는 시장금리 상승은 강력한 주택가격 하락요인으로써 보유보다는 자본이득 실현을 위한 주택매각을 선호하는 것으로 보이는데, 인천광역시와 비수도권에 비해 시장금리 상승에 따른 주택가격 하락에 민감하게 반응하는 것으로 해석된다. KOSPI가 1포인트 증가하면 주택매각 확률은 서울특별시 0.1%, 인천광역시 0.1% 감소하였고, 경기도는 변동 없었다. CPI가 1포인트 증가하면 주택매각 확률은 경기도 12.3%, 비수도권 8.9% 감소하였다. 이는 경기도와 비수도권의 경우, 인플레이션 방어(hedge)를 위한 주택 보유 선호가 다른 지역보다 높다고 볼 수 있다. CCSI, 실업률, 전산업 생산지수는 모든 지역에서 유의하지 않았다.
분석결과는 주택매각 요인에 지역별 이질성이 있어 지역 특성을 반영한 주택정책에 활용될 수 있다는 데 의미가 있다.
Ⅴ. 결론
정부는 국민 주거 안정을 위해 주택도시기금 정책모기지를 운용하고 있다. 한정된 기금 재원으로 더 많은 서민의 내 집 마련을 지원하기 위해서는 정책모기지 차주의 담보주택 매각 요인에 대한 이해가 필요하다. 이 연구는 2013년 10월부터 2020년 12월까지 계약하고 3년 경과 후 조기상환 된 손익(수익) 공유형모기지 개별 대출자료를 2023년 12월 31일까지 관찰하고, Cox 비례위험모형으로 차주의 주택매각 결정요인을 분석하였다.
수익 공유형모기지 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국은행 주택담보대출금리가 주택매각 확률에 가장 큰 양(+)의 영향이 크게 나타났으며, 시장금리 상승은 강력한 주택가격 하락요인으로써 보유보다는 자본이득 실현을 위한 주택매각으로 해석된다. 둘째, 주택가격 연평균변동률은 음(−)의 영향으로 주택가격 상승 시 매각보다는 주택을 보유하려는 경향이 높았다. 셋째, LTV은 양(+)의 영향을 미치고, 차주연령과 연소득은 음(−)의 영향이다. 생애최초 주택구입자는 주택매매 경험자보다 주택매각 확률이 더 높은 것으로 분석되었다.
손익 공유형모기지 분석결과를 요약하면 LTV은 주택매각 확률에 양(+)의 영향이며, 주택가격 연평균변동률과 연소득은 음(−)의 영향이다. 아울러 경제적 실질이 지분(equity)이기 때문에 수익 공유형모기지에 비해 유의미한 변수가 적었다.
지역별 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울특별시는 주택가격 연평균변동률이 다른 지역과 반대로 양(+)의 영향이다. 이는 서울특별시가 상대적으로 높은 주택가격 상승에 따른 매각 이익 실현 동기가 작용한 것으로 판단된다. 둘째, 한국은행 주택담보대출금리는 서울특별시와 경기도가 주택매각 확률에 양(+)의 영향이 가장 크게 미치는 것으로 나타났다. 이는 다른 지역에 비해 주택가격 하락에 민감하게 반응하는 것으로 해석된다. 셋째, 연소득은 비수도권만 주택매각 확률에 음(−)의 영향이 가장 크고, 생애최초 주택구입자는 경기도만 주택매매 경험자보다 주택매각 확률이 더 높은 것으로 분석되었다.
시사점은 첫째, 주택매각 요인은 주택거래 활성화를 위한 정부의 주택정책 수립 시 유용한 자료를 제공한다. 둘째, 공유형모기지 주택매각 요인 분석결과는 무주택서민을 지원하는 정책모기지 제도개선과 효율적 기금운용에 활용될 수 있다. 셋째, 주택가격 상승은 서울특별시만 주택매각에 영향을 미치는 등 지역별 이질성이 있어 지역 특성을 반영한 주택정책 수립이 필요하다. 넷째, CPI, KOSPI가 주택매각 요인으로 향후 주택매매 시장을 예측하는 데 이바지할 수 있다. 다섯째, 기존 선행연구에서 자료 제약으로 다루지 못했던 주택매각 여부를 직접 관찰 ․ 분석하여 학술적 및 정책적으로 의미가 있다.
한계점은 첫째, 주택가격 연평균변동률 변수는 주택매각 시점 또는 관찰종료 시점의 가격을 사후적으로 활용하여 산출되는 구조이다. 이로 인해 종속변수(매각여부 및 시점)가 독립변수의 구성에 개입하는 내생성 문제가 존재하며, 이는 인과적 해석의 범위를 제한하는 요인이다. 향후 연구에서는 도구변수 또는 사전적(ex-ante) 가격 기대치를 활용한 변수 재구성 등을 통해 이 문제를 완화할 필요가 있다. 둘째, 한국은행 주택담보대출금리, KOSPI, CPI, CCSI, 실업률, 전산업생산지수 등 거시경제지표는 시간에 따라 변동하는 시간가변 공변량(time-varying covariates)임에도 불구하고, 이를 Cox 비례위험모형에 적용하는 과정에서 데이터 처리 시 매각 또는 관찰종료 시점의 단일 값을 사용하여 장래 정보 이용(look-ahead bias) 문제가 발생할 수 있다. 셋째, 단기간(3년 내)에 조기상환 된 계좌는 자료 제약으로 주택매각 요인을 분석하지 못했다.
향후 논의 과제로 단기간에 조기상환 된 계좌에 관한 후속 연구와 주택을 매각한 이후에 차주의 거주지 변경 관련 연구가 필요하다.
