Ⅰ. 서론
미국의 연준이 급격한 금리인상을 단행하기 시작한 2022년 이전까지 주요국들은 낮은 금리수준을 유지했었다. 한국도 역사상 가장 낮은 금리수준을 장기간 유지했으며, 동 기간 풍부한 유동성은 주택수요와 맞물려 유례없는 주택가격 상승을 초래했다. 이에 정부는 주택가격 안정화를 위해 다양한 정책을 시도했으나 정책목표는 달성하지 못했다. 그럼에도 불구하고 주택가격 상승이 지속되자 정부는 종부세율 인상, 다주택자 중과 등 종부세 강화정책을 시행했으나 주택가격은 안정화되지 않았다.
종부세는 과세기준일(매년 6월 1일) 국내에 소재한 재산세 과세대상인 주택 및 토지를 유형별로 구분하고 개인별로 합산하여, 그 공시가격 합계액이 각 유형별로 공제금액을 초과하는 경우 그 초과분에 대하여 과세되는 세금이다. 즉, 현재 주택(주택부속토지 포함)에 대해서는 6억 원을 공제하고(1세대 1주택자 11억 원 공제) 그 초과금액에 대해서 <표 1>의 세율을 적용하며, 특히 주택 수가 많을수록 누진세율을 적용하고 있다.
주택가격 상승이 지속되면서 2021년 말 수도권 아파트의 중위값이 8억 원 정도2)에 달하며 종부세의 부과대상이 하나의 주택에 장기 거주한 사람들3)에게까지 확대되었다. 즉, 종부세는 자산가 중에서도 극히 일부에게만 부과된다는 것이 가장 큰 특징이었으나 주택가격이 급증하면서 종부세 부과대상자는 100만 명(2021년 기준)을 상회하게 되었다(국세청, 2022). 정부의 종부세 강화와 주택가격의 상승이 맞물려 종부세 부과 대상자뿐 아니라 종부세액도 2017년 1조 7천억 원에서 2021년 7조 3천억 원으로 4년 동안 무려 4.3배 증가했다.4)
한국에서 주택가격을 비롯해 관련 세금은 사회·경제적으로 중요할 수밖에 없으며 국민들 역시 부동산 관련한 정책에 매우 민감한 반응을 보인다. 이는 호주, 미국, 영국과 달리 한국의 가계자산 대부분이 부동산으로 구성(Badarinza et al., 2016)되어 있고, 특히 한국에서 주택(아파트)은 단순히 주거뿐 아니라 투자의 대상이기 때문이다(최막중·강민욱, 2012). 통계청(2021)에 따르면 가계자산은 평균 5억 253만 원이었는데, 그중 실물자산의 비중은 83.9%에 달하며, 무엇보다 실물자산 중 94.7% (3억 9,928만 원)가 부동산이다.5) 그러므로 종부세 부과가 개인들의 정치적 성향에 어떠한 영향을 주었는지 분석하는 것은 정치·사회·경제적으로 상당한 의미가 있을 것이다.
그런데 국내에서는 정치적 성향에 대한 연구가 많지 않을 뿐더러 부동산과 정치적 성향 간 관계를 연구한 사례는 더욱 찾기 어렵다. 다만, 자산 및 부동산을 정치적 성향과 연계·연구한 사례는 다양하다. 주로 자산이 많을수록, 주택을 보유한 사람이, 그리고 부동산 시장환경이 좋을 경우 보수적인 정치 성향이 증가하고 실제로 보수적 정당에 투표하는 경향을 보인다는 것이 일관된 견해다(최종호, 2020; Beckmann et al., 2020). 세금과 정치적 성향에 대한 연구 역시 많지 않다. 물론 국민들은 어느 정당이든 관계없이 세금부담을 낮추어 주는 정당을 선호하는 경향이 강하다(Bartels, 2005). 이런 이유로 세금과 정치적 성향 간 뚜렷한 관계가 발견되지 않기도 한다(Lupia, 2014). 즉, 정부가 누구에게 어느 정도의 세금을 부과했는지, 그리고 정부가 세수를 누구에게 어떻게 사용했는지에 따라 사람들마다 정치적 성향이 달라진다.
특히 종부세와 같은 세제체계는 해외에서 찾기 어려울 뿐더러 이를 정치적 성향과 연계하여 분석한 선행연구는 전무하다. 물론 종부세 관련한 사례를 모두 열거할 수 없지만 대부분 법학 또는 세무학 차원에서 종부세의 문제점을 지적하고 개선방안을 제시하는 접근이 대부분이다(김민수, 2020; 성중탁, 2022; 최명근, 2006).
연구자의 지식에 기반할 때 본 연구는 종부세에 대한 그리고 종부세와 정치적 성향 간 관계를 분석한 최초의 실증연구다. 본 연구는 다음과 같이 구성된다. 위에서 언급했듯이 본 연구와 직접적으로 관련된 연구는 찾아볼 수 없었다. 이에 선행연구에 대한 세부 논의를 생략하고, Ⅱ장과 Ⅲ장은 각각 실증분석에 활용된 모형과 자료를 소개한다. Ⅳ장은 실증분석 결과를 보여주고, 마지막으로 Ⅴ장은 연구의 결과와 시사점에 대해 논의한다.
Ⅱ. 분석 모형
종부세와 정치적 성향 간 관계를 실증분석하기 위해 <식 1>을 활용하였다. PoliticPreferenceit는 개인 i의 t기 정치적 성향을 의미하는 종속변수다. 정치적 성향은 1~5의 리커트 척도(Likert scale)로 측정되며 수치가 높을수록 보수적인 정치성향임을 의미한다. 세부적으로, 정치적 성향이 “매우 진보적”이면 1, “다소 진보적”이면 2, “중도적”이면 3, “다소 보수적”이면 4, “매우 보수적”이면 5를 부여하였다.
Taxit는 t기에 개인 i에게 종부세가 부과되었으면 1, 부과되지 않았으면 0을 의미하는 더미변수(dummy variable)다. α는 Taxit의 회귀계수로 종부세가 정치적 성향에 미치는 영향을 의미하며, 만약 α > 0이면 종부세 부과로 정치적 성향이 보수화되어간다는 것을 의미하며, 반대로 α < 0이면 종부세 부과가 정치적 성향을 진보적으로 만든다고 해석한다.
Xit는 종부세 이외에 정치적 성향에 영향을 주는 통제변수(control variable)의 벡터(vector)이며, β는 회귀계수의 벡터를 의미한다. uit는 오차항(error term)이다.
i = 1,2,…, N, t=2017,2018, …, 2021
<식 1>의 종속변수는 정치적 성향을 의미하는 리커트 척도이며 실증분석에 활용된 자료는 패널자료이기 때문에 패널모형 중 확률효과순위로짓모형(random probability ordered logit model)을 활용했다(Cameron and Trivedi, 2005; Wooldridge, 2012).
<식 2>는 <식 1>의 종속변수를 이항변수(binary variable)로 변환한 것으로, 개인 i의 정치적 성향이 “다소 보수적” 또는 “매우 보수적”일 경우 1을 부여하고, 그렇지 않으면 0을 부여하였다. 즉, <식 2>의 종속변수는 개인 개인 i의 정치적 성향이 보수적이면 1, 보수적이지 않으면 0인 더미변수다. 높은 수치일수록 정치적 선호도가 보수화되는 방식으로 표현한 <식 1>의 종속변수와 달리 <식 2>의 종속변수는 더미변수이기 때문에 확률효과로짓모형(random probability logit model)을 활용했다(Cameron and Trivedi, 2005; Wooldridge, 2012).
<식 1> 및 <식 2>에서 주요 설명변수가 종부세 부과를 의미하는 더미변수인 반면, <식 3> 및 <식 4>에서 주요 독립변수는 종부세액이며 다른 통제변수는 동일하다. 즉, <식 3>과 <식 4>는 종부세액이 증가할 때 개인의 정치적 성향이 어떻게 변하는지를 분석하기 위함이며, <식 3>은 확률효과순위로짓모형, <식 4>는 확률효과로짓모형으로 분석했다. 다만, 주요 설명변수인 종부세액은 연속변수임을 고려하여 로그값(Ln(TaxAmt)it)으로 변환하였다.
모든 회귀계수와 오차항은 이론적으로 상이하지만 편의상 표기를 통일하였다. 또한 확률효과모형(확률효과순위로짓모형, 확률효과로짓모형 등)은 연구자에게 관측되지 않는 개인고정효과(individual fixed effect) 및 시간고정효과(time fixed effect)로 인해 내생성(endogeneity) 문제를 초래할 수 있다.
이러한 문제를 극복하기 위해 고정효과모형(fixed effect model) 또는 이원고정효과모형(two-way fixed effect model)이 활용될 수 있다(Green, 2018). 이원고정효과모형은 차분을 통해 개인고정효과 ci를 제거하고, 시간 또는 연도 더미(time dummy)를 통제변수로 추가하여 Tt를 직접 통제하는 방식으로 문제를 해결한다. 그런데, 본 연구에서 주요 설명변수에 해당하는 종부세 부과 여부(Taxit) 또는 종부세액은 개인의 선택이라기보다는 정부에 의해 결정되는 외생변수(exogenous variable)에 해당된다. 그러므로 본 연구에서는 주요 설명변수가 외생변수임을 고려하여 확률효과모형을 유지하되 Tt를 직접 통제하는 방식을 채택하였다.
또한 주요 설명변수가 외생변수라는 가정하에 채택한 확률효과모형의 유용성을 극대화하기 위해 Xit에 많은 변수를 통제하는 방식으로 설명변수와 오차항 간 잠재적 상관관계를 최소화하였다. 마지막으로, 종부세 부과에 따른 정치적 성향의 변화를 분석하기 위해 불균형패널자료(unbalanced panel data)뿐 아니라 균형패널자료(balanced panel data)로 재분석하여 인과관계(causality)를 명확히 하였다.
Ⅲ. 분석 자료
종부세와 정치적 성향 간 관계를 분석하기 위해 재정패널조사(National Survey of Tax and Benefit: NaSTaB)의 2017~2021년 자료를 활용했다. 재정패널조사는 가계의 조세부담 및 가계가 정부로부터 받는 혜택을 파악하고 이를 기준으로 부담과 혜택의 공평성 및 소득재분배 효과를 분석하기 위해 국책연구기관인 한국조세재정연구원이 2008년부터 1년 주기로 구축해 온 패널자료다. 특히 재정패널조사는 시행 목적에 따라 국내 모든 2차 자료 중 세금과 관련한 가장 구체적이고 정확한 정보를 제공하며, 개인의 사회·경제적 정보뿐 아니라 정치적 성향에 대한 정보까지 제공하기 때문에 본 연구의 주제에 부합한다.6)
<표 2>는 본 연구의 실증분석에 활용된 변수의 이름과 정의를 보여준다. 먼저 재정패널조사는 매년 각 개인의 정치적 성향을 파악하기 위해 “귀하는 본인 스스로 평가하시기에 자신의 정치적 성향이 다음 중 어느 쪽에 가깝다고 생각하십니까?”라고 질문하고, “① 매우 진보적이다”, “② 다소 진보적이다”, “③ 중도적이다”, “④ 다소 보수적이다”, “⑤ 매우 보수적이다” 중 하나를 선택하도록 한다. 또한 매년 종부세를 부과받은 적이 있는지, 있다면 얼마를 부과받았는지에 대해 질문한다. 이 두 가지 질문을 이용해 <식 1>~<식 4>의 종속변수 및 주요 설명변수를 설정하였다.
통제변수 Xit에는 성별, 연령, 학력수준, 혼인상태, 근로형태, 건강상태, 가구특성, 거주지역, 연도 더미변수를 포함하였다. 가구특성 변수로 주택수, 가구소득, 가구원 수 등을 포함하였다. 거주지역은 지역별로 정치적 성향이 매우 뚜렷한 한국의 특수성을 반영하기 위해 통제하였다. 연도 더미변수는 위에서 설명했듯이 종부세 이외에도 연구자가 관측하지 못하는 정부의 정책이나 사건들이 종부세 부과와 정치적 성향 모두에 영향을 줄 수 있기 때문에 내생성 문제를 최소화하기 위해 통제하였다.
가구소득 및 자산 모두 정치적 성향에 영향을 주는 변수로 알려져 있다(Peterson, 2016). 그런데, 소득은 소비뿐 아니라 자산과도 매우 밀접하게 관련이 되어 있어(Howe et al., 2009) 세부적인 자산에 대한 정보를 포함하지 않았다. 다만 가계자산 대부분이 실물자산, 실물자산의 대부분은 부동산자산, 부동산자산의 대부분은 주택자산으로 구성되어 있는 한국의 특수성을 고려하여(통계청, 2021) 자산 변수로 보유하고 있는 주택의 수를 통제하였다.
분석 과정에서 그룹변수들의 경우, 기준그룹(reference group)으로 여성, 20대, 고졸미만, 미혼, 무직, 서울, 2017년을 설정하였다. 본 연구의 주요 변수가 부동산 관련 세금이기 때문에 분석대상을 20대 성인남녀로 한정하였다. 그중 <표 2>에 포함된 변수들에 대한 모든 정보를 제공한 관측 수는 50,905개였다. 그런데 부동산을 보유한 사람은 주로 가구주와 그 배우자일 가능성이 높다. 그러므로 먼저 모든 가구원을 대상(50,905의 관측 수)으로 <식 1>~<식 4>를 분석한 뒤, 분석 대상을 가구주 및 그 배우자로 한정(44,293의 관측 수)하여 재분석하였다. 마지막으로, 종속변수와 주요 설명변수 간 인과관계를 명확히 하기 위해 자료를 균형자료로 정리하고 가구주와 배우자(26,040개의 관측 수로 매년 5,208명의 표본)의 정치적 성향을 분석하였다.
Ⅳ. 분석 결과
<표 3>은 실증분석에 활용된 변수들의 기술통계를 보여준다. 기술통계는 전체 샘플, 종부세가 부과되지 않은 샘플, 종부세가 부과된 샘플로 구분했다. 비록 실증분석에 사용되지 않는 변수라도 가독력을 위해 로그값으로 변환하기 이전의 변수와 기준그룹에 대한 기술통계도 포함하였다. 또한 두 그룹 간 변수들의 평균값 차이를 독립표본 t-검정 후 신뢰수준 90%, 95%, 99%에서 통계적 유의함을 각각 *, **, ***로 표시하였다.
먼저 종부세가 없는 샘플의 정치적 성향(3.08)보다 종부세가 있는 샘플의 정치적 성향이 3.42로 높았다. 5점 척도로 측정한 정치적 성향을 보수(다소 보수 또는 매우 보수)를 의미하는 더미변수로 변환했을 때 우리나라 국민 중 32%는 보수적 성향을, 나머지 68%는 진보적 또는 중도적 성향을 보였다. 다만, <표 3>의 기술통계는 불균형패널자료인 동시에 단순 기술통계에 불과해 한국인의 정치적 성향의 추이를 보여주기는 어렵다. 이에 가구주 및 배우자의 균형패널자료를 활용해 동일한 사람들의 정치적 성향이 연구기간 동안 어떻게 변했는지를 추적해 <그림 1>에 시각화했다.
<그림 1>에 따르면 2017~2021년 동안 정치적 성향이 “다소 진보적”이 었던 사람들의 비중이 감소하는 반면 “중도적”인 그리고 “매우 보수적”인 사람들의 비중이 증가하는 것으로 나타났다. 특히 “중도적”이었던 사람들의 비중이 계속 증가하다가 2019년 한해 감소했는데, 동시기에 “다소 보수적”이었던 사람들의 비중이 크게 증가한 것을 알 수 있다. 동일한 사람의 정치적 성향의 변화를 분석한 것이기 때문에 전반적으로 한국인들의 정치적 성향이 점차 진보에서 중도 및 보수화되어가는 것을 알 수 있다.
주요 설명변수인 종부세를 고려 시 분석 대상 중 약 774명(2%)7)이 종부세를 부과받은 것으로 나타났으며, 종부세액는 평균 4.41만 원이었다. 그런데, 종부세를 부과받은 사람만으로 한정 시 평균 종부세액은 290만 원으로 적지 않은 액수였다.
한 가구가 보유한 평균 주택 수는 0.79채였는데, 종부세를 납부한 가구의 평균 주택 수는 1.6채로 큰 차이를 보였다. <표 4>는 보유하고 있는 주택 수별로 세부적인 기술통계를 보여주는데, 가장 많은 주택 수는 24채였다. 2017~2021년 동안 무주택자는 31.77%였으며, 하나의 주택만 보유한 사람은 59.08%, 그리고 다주택자는 9.15%였다.
주: 가구주를 포함한 가구원의 불균형패널 50,905의 자료를 분석한 결과임.
| 보유 주택 수(채) | 빈도(명) | 비중(%) |
|---|---|---|
| 0 | 16,172 | 31.77 |
| 1 | 30,075 | 59.08 |
| 2 | 4,055 | 7.97 |
| 3 | 499 | 0.98 |
| 4 | 66 | 0.13 |
| 5 | 24 | 0.05 |
| 6 | 6 | 0.01 |
| 7 | 1 | 0.00 |
| 13 | 1 | 0.00 |
| 16 | 2 | 0.00 |
| 21 | 2 | 0.00 |
| 23 | 1 | 0.00 |
| 24 | 1 | 0.00 |
| 계 | 50,905 | 100 |
종부세가 부과된 샘플의 남성 비중은 61%로 종부세가 부과되지 않은 샘플(52%)보다 매우 높았으며, 평균 연령도 더 높다. 특히, 종부세가 부과된 샘플은 50대와 60대의 비중이 다른 연령대의 비중에 비해 매우 높았다.
두 그룹 간 학력 수준도 매우 상이하다. 종부세가 부과된 샘플은 대졸자 비중이 69%로 종부세가 부과되지 않은 샘플(46%)보다 훨씬 높았으나, 고등학교를 졸업하지 못했거나 고등학교까지만 졸업한 사람의 비중은 훨씬 낮았다. 두 그룹의 미혼자 비중은 동일했으나, 배우자가 있는 비중은 종부세가 부과된 샘플에서, 그리고 배우자가 없는 비중은 종부세가 부과되지 않은 샘플에서 높았다.
흥미로운 것은 종부세가 부과된 샘플은 상대적으로 자영업자와 심지어 무직자의 비중이 높았다. 반면, 종부세가 부과되지 않은 샘플은 근로자의 비중이 56%로 종부세가 부과된 샘플(45%)에 비해 훨씬 높았다.
5점 척도로 측정한 건강상태는 종부세가 부과된 샘플이 3.79로 종부세가 부과되지 않은 샘플(3.63)보다 상대적으로 더 건강한 것으로 나타났다. 무엇보다 두 그룹 간 소득차이가 매우 심했는데, 종부세가 부과된 샘플의 연간 소득은 1억 2,045만 원으로 종부세가 부과되지 않은 샘플의 5,849만 원보다 무려 2.06배에 달한다. 이는 소득과 자산 간 강한 양(+)의 상관관계가 형성된다는 선행연구(Abraham and Hendershott, 1996; Capozza et al., 2002; Howe et al., 2009)의 연구와 일치한다.
<표 5>는 가구주 및 배우자 그리고 가구원 모두를 대상으로 종부세 부과에 따른 정치적 성향을 분석한 결과다. 모델1의 종속변수는 5점 척도로 측정한 정치적 성향이며, 모델2의 종속변수는 정치적 성향이 보수(다소 보수적 또는 매우 보수적)면 1을 부여하고 그렇지 않으면(매우 진보적, 다소 진보적, 중도적) 0을 부여한 더미변수다. 모델1과 모델2는 종속변수의 특성에 따라 확률효과순위로짓모형과 확률효과로짓모형으로 분석하고 추정계수의 해석편의를 위해 추정계수를 오즈비(odds ratio)8)로 변환하였다(Wooldridge, 2012).
먼저 모델1의 분석결과에 따르면, 종부세가 부과된 개인은 종부세가 부과되지 않은 사람에 비해 정치적 성향이 더 보수적으로 변화될 가능성이 1.79배 증가한다. 또한 주택수가 증가할 때마다 정치적 성향이 더 보수화되어 가는 것으로 분석되었다.
남성은 여성에 비해 정치적 성향이 더 보수적이며, 30대는 20대와 정치적 성향이 차이가 없었으나 연령대가 증가할수록 정치적 성향이 상당히 보수화되어 가는 것을 알 수 있다. 즉, 20~30대보다는 40대가, 40대보다는 50대가, 50대보다는 60대가, 60대보다는 70세 이상이 더 보수적인 정치성향을 보였다. 70세 이상의 경우, 20대에 비해 더 보수적인 정치적 성향을 가질 확률이 3.37배나 높았다.
건강상태가 좋지 않을수록 그리고 학력수준이 높을수록 진보적인 정치성향이 강해지는 것으로 나타났다. 무직자에 비해 근로를 하고 있는 사람들은 상대적으로 더 진보적인 정치성향을 보였다. 근로를 하고 있는 사람 중에서도는 자영업자에 비해 임금근로자가 더 진보적인 정치성향을 보였다. 즉, 무직자, 임금근로자, 자영업자 순으로 진보적인 정치성향이 강했다.
혼인상태에 따라서는 결혼을 한 적이 없는 사람과 결혼을 했으나 배우자가 없는 사람 간 정치적 성향은 차이가 없었다. 하지만 이 두 그룹에 비해 배우자가 있는 사람들은 정치적 성향이 더 보수적인 것으로 나타났다. 소득이 높을수록 정치적 성향도 더 보수화되어가지만, 가구원 수가 증가할수록 정치적 성향인 진보화되어가는 것으로 분석되었다.
거주지역별 정치적 성향은 서울에 비해 부산, 대구, 울산, 경북, 경남에서 보수적인 성향이 강한 반면 광주, 대전, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 제주, 세종에서 진보적 성향이 강했다. 인천은 서울과 정치적 성향에서 차이가 없는 유일한 지역으로 나타났다. 추정계수를 고려할 때, 보수적 정치성향이 가장 강한 곳은 경북➙대구➙울산 등의 순서이고 진보적 정치성향이 가장 강한 곳은 광주➙전남➙전북 등의 순서임을 고려할 때 재정패널자료 및 본 연구의 실증분석이 각 개인의 정치적 성향을 상당히 정확히 측정·분석하고 있다는 것을 방증한다.
모델1에서 종속변수는 정치적 성향을 “매우 진보적”이면 1, “다소 진보적”이면 2, “중도적”이면 3, “다소 보수적”이면 4, “매우 보수적”이면 5를 부여해 평가한 리커트 척도다. 그러므로 추정계수가 양의 값(>0)이라고 해도 정치적 성향이 보수라고 단언할 수 없다. 예를 들어, 한 개인의 정치적 성향이 “매우 진보적”에서 “다소 진보적”으로 진보적 성향이 약해질 뿐 여전히 진보적인 정치성향에 머물러 있으나 추정계수는 양의 값을 갖게 된다. 이에 각 개인이 정치적 성향이 보수(다소 보수적 또는 매우 보수적)인지 아닌지로 구분하여 재분석하였으며, 모델2(확률효과로짓모형)가 분석결과를 보여준다.
실증분석 결과, 종부세가 부과된 사람은 종부세가 부과되지 않은 사람에 비해 정치적 성향이 더 보수적인데, 추정계수(오즈비)에 따르면 1.8배 높다. 다른 추정계수의 부호, 크기, 그리고 통계적 유의성 모두 모델1의 결과와 크게 다르지 않아 세부적인 해석 및 논의는 생략한다.
<표 6>은 <표 5>와 모든 것이 동일하지만 주요 설명변수만 다르다. 즉 <표 5>의 주요 설명변수는 종부세가 부과되었으면 1을 부여하고 부과되지 않았으면 0을 부여한 더미변수라면, <표 6>의 설명변수는 더미변수가 아닌 연속변수인 종부세액의 로그값이다.
분석 결과, 모델1 및 모델2 모두에서 종부세액이 증가할수록 사람들의 정치적 성향이 더 보수화되어 가는 것을 알 수 있다. 주요 설명변수를 제외한 모든 통제변수는 <표 5>와 동일하며, 분석결과 역시 대동소이하여 세부 논의는 생략한다.
<표 5>와 <표 6>은 모든 가구원을 대상으로 실증분석한 결과다. 그런데, 가구원 중 부동산 자산을 보유하거나 투자 등에 대한 의사결정은 주로 가구주와 배우자에 의해 이루어진다. <표 7>은 이러한 현실을 고려해 분석 대상을 가구주와 배우자로 한정하여 분석한 결과를 보여준다. 분석 결과, 추정계수의 크기만 다소 감소했을 뿐 종부세가 부과된 사람(모델1과 모델2) 그리고 종부세가 증가할수록(모델3과 모델4) 정치적 성향이 보수화되어 가는 것을 재확인할 수 있다.
OR, odds ratio.
<표 8>은 종부세와 정치적 성향 간 인과관계를 더욱 명확히 하기 위해 <표 5>~<표 7>과 달리 가구주와 배우자의 균형패널자료를 분석한 결과를 보여준다. 즉 <표 5>~<표 7>에서는 연구 기간(2017~2021년) 동안 도중에 사망하거나, 신규 추가된 사람, 또는 기타 다양한 원인으로 중도에 탈락(예, 연락 두절)한 사람들 모두가 포함된 자료가 활용된 반면, <표 8>에서는 매년 동일한 사람을 대상으로 종부세가 부과되었는지, 부과되었다면 얼마가 부과되었는지, 그리고 정치적 성향은 어떻게 변했는지 등을 추적·조사한 자료가 활용되었다.
OR, odds ratio.
분석 결과는 <표 5>~<표 7>의 추정계수에 비해 크기가 다소 감소했을 뿐 종부세로 인해 사람들의 정치적 성향이 더 보수화되어 간다는 결과는 동일했다. 즉, 종부세가 부과되면(모델1과 모델2) 그리고 종부세가 증가할수록(모델3과 모델4) 정치적 성향이 보수화되어 가는 것을 재확인할 수 있었다.
Ⅴ. 결론
초저금리의 장기화, 풍부한 유동성, 주택 수요 등이 맞물려 한국의 주택가격이 급증하자 정부는 부동산시장 안정화 대책 중 하나로 종부세를 지속적으로 강화했다. 종부세의 도입 목적은 상위 자산가 중 극히 일부로만 한정·부과해 투기수요를 억제하는 것이었으나 2021년 종부세 부과 대상자는 101.7만 명으로 급증했다.
전체 가계자산 대부분이 부동산으로 구성되어 있고, 특히 주택을 단순히 거주목적이 아닌 투자 대상으로 거래하는 성향이 강한 한국에서 부동산 관련 세제는 사회·경제적으로 매우 중요할 수밖에 없다. 하지만 종부세에 대한 연구는 법학 및 세무학적 차원에서만 연구되었을 뿐 종부세와 정치적 성향 간 실증연구는 찾아볼 수 없다.
이에 본 연구는 재정패널조사 2016~2021년의 자료를 활용해 종부세 부과 및 종부세액에 따른 개인의 정치적 성향의 변화를 실증분석했다. 분석 결과, 종부세가 부과된 개인은 종부세가 부과되지 않은 사람에 비해 정치적 성향이 더 보수적으로 변경될 가능성이 1.79배 증가했다. 또한 종부세액이 증가할수록 정치적 성향이 더욱 보수화되어 가는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 분석 대상을 가구주 및 배우자로 한정하거나, 분석 자료를 불균형패널에서 균형패널로 교체하더라도 동일했다.
실증분석 결과의 강건성 검증을 위해 분석 대상과 분석 자료를 다양화하기는 했으나 분석 대상 중 종부세가 부과된 대상이 1.5% 정도에 불과해 분석 자체를 다양화하지는 못했다. 예를 들어, 종부세를 부과할 때 성별, 지역별 영향이 다를 수 있다. 특히, 지역별 정치적 성향이 매우 상이한 한국에서 종부세가 부과되었을 때 지역별 정치적 성향의 변화를 분석하는 것은 정치학적으로 상당히 의미 있을 것이다. 무엇보다, 종부세에 대한 반감은 하나의 고가주택만 소유하고 있는 사람(예, 실거주 목적)과 다주택자 간 상이할 수 있다. 본 연구가 종부세 관련한 최초의 실증연구이기 때문에 향후 종부세에 대한 풍부한 표본이 축적되면 후속 연구를 통해 추가적인 경제적, 사회적, 그리고 정치적 시사점이 도출될 필요가 있다.
