주택구매소비자의 의사결정구조와 주택시장 분석
박천규 연구위원, 김지혜 부연구위원, 황관석 부연구위원, 오민준 전문연구원, 최진 전문연구원, 권건우 전문연구원,
오아연 연구원, 황인영 한국과학기술기획평가원 부연구위원
1> 우리나라 가구의 위험회피 성향이 낮아(위험선호 성향이 강해) 위험자산이지만 비교적 안전하다고 느끼는 주택자산 선호 현상 존재
- 특히 젊을수록 위험선호 성향이 강해 주택 등 자산시장에서 적극적 투자 가능성 존재
- 서울 거주 만 19~64세 성인의 위험회피도는 평균적으로 1.002로, 이를 통해 최적자산배분비율을 도출하면, 무위험자산 33.46%, 위험자산 66.54%(서울아파트 60.34%, 주식 6.21%)로 나타남
2> 은퇴계층인 베이비부머 세대는 주택수요 유지 또는 주택 추가구매 경향(다주택)이 강하며, 젊은 층도 생애주기에 따른 주택소비보다 더 많은 주택소비(가격 및 면적) 코호트가 존재하여 이러한 부분이 주택수급에 영향
3> 주택구매력(가격·소득·금리 등) 증가로 거주목적수요가 증가하다 주택가격이 높아지면 투자목적수요가 증가하는 주택수요구조가 변화되고, 이는 주택시장 붐이 지속되게 만들어 주택가격 하방리스크(경기하락으로 이어질 수 있는 위험요인들)를 증가시킴
4> 주택시장의 행동경제학적 특성을 분석한 결과, 주택가격은 손실기피행위 때문에 하방경직적이며, 주택시장의 군집행동(쏠림현상)은 주택가격 상승기에 뚜렷하게 나타남
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정책방안
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① (분석체계 고도화) 주택구매소비자의 의사결정구조가 변화하고 세분화되고 있는 점을 반영하여 주택시장 분석체계를 고도화하는 것이 필요
② (주택시장 모니터링지표 개발) 주택시장 전이효과 분석 및 규제지역 개편, 가격쏠림 현상을 반영한 가격지표의 개발, 주택시장 투자심리지수 개발, 해외 주요도시와 비교 가능한 주택시장 버블지수 개발, 주택소비자의 행태를 분석할 수 있는 조사분석체계 강화, 주택수요 분석방식의 개선 및 주택수급지표의 개편
③ (머신러닝 및 행위자기반 모형을 시장전망 등에 활용) 시차를 적용한 머신러닝모형(Machine Learning)을 활용해 1~6개월 이내 주택시장 예측, 다양한 옵션 부여가 가능한 행위자기반 모형을 활용해 정책효과 시뮬레이션 등의 방법 활용
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