PDF Download
PubReader
Export Citation
Email the Author
Share Facebook
Share Twitter
Cited by 0 Article
Metrics (View:153)
Ⅰ. 서론
최근 우리 사회는 인구감소와 저출산·고령화 문제에 직면하고 있으며, 이는 노동인구의 축소, 지역소멸 위험, 주거 수요의 위축 등 다양한 구조적 문제로 이어지고 있다. 특히 결혼과 출산을 기피하는 젊은 세대의 인식은 주거비 부담, 불안정한 소득, 육아 여건 부족 등 복합적인 요인에서 비롯되고 있으며, 이 가운데 주택 문제는 가장 직접적이고 핵심적인 요소로 작용하고 있다. 이에 따라 주거 정책은 단순한 주택공급 확대를 넘어서, 생애주기별 특성과 계층별 수요를 고려하여 정밀한 맞춤형 접근이 요구되고 있다.
정부는 이러한 인식하에 신혼부부와 다자녀 가구를 주요 정책 수혜 대상으로 설정하고, 주거 안정성을 강화하기 위한 다양한 제도적 노력을 기울여왔다. 대표적으로는 정책모기지 공급, 생애최초 특별공급, 신혼희망타운 등 실수요자 맞춤형 주거지원 정책이 시행되어 왔으며, 정책모기지 중 디딤돌 대출은 낮은 고정금리와 우대조건을 통해 실질적인 구매 여력을 제공하는 핵심적인 정책 수단으로 자리 잡고 있다.
특정 계층에 대한 보다 집중 지원을 위하여 소득요건, 자산요건, 대출한도, 대상주택 등에 대하여 제한하고 있다. 대출 규모 측면에서 보면 2014년 신설 당시 2조 원이었던 대출 잔액이 2023년 말 기준 약 13.9조 원에 달하도록 성장하였다.
본 연구는 디딤돌 대출 제도 중 신혼부부 및 다자녀 가구를 대상으로 시행된 두 차례의 주요 정책 완화 조치를 중심으로 실증분석을 수행한다. 첫 번째는 2018년 9월 28일 시행된 소득요건 완화 정책으로, 신혼부부와 다자녀 가구의 소득 기준을 각각 6천만 원에서 7천만 원으로 상향 조정한 조치이다. 두 번째는 2022년 10월 21일 시행된 대출한도 상향 정책으로, 신혼부부·다자녀 가구의 최대 대출한도를 각각 2.7억 원/3.1억 원에서 최대 4억 원으로 대출 최대한도를 기존보다 확대하여 주택자금 마련 능력을 높이고자 한 정책이다. 이 두 정책은 주거 사다리 복원을 위하여 만들어진 디딤돌 대출이 저출산 대응이라는 정책 기조 속에서 겪게 된 대표적인 제도 변화로 평가된다.
이러한 배경 아래 본 연구는 정책 시행 전후 신혼부부 및 다자녀 가구의 대출 수요 변화를 실증적으로 분석함으로써 저출산 대응을 위한 두 가지 정책의 효과와 이에 따른 수혜자 구성의 변화 양상을 구체적으로 규명하고자 한다.
본 연구는 기존의 선행연구들이 주로 설문조사나 간접통계를 중심으로 접근한 것과 달리, 실제 대출 실행 데이터를 활용함으로써 정책 효과의 실증성을 강화했다는 점에서 차별성을 가진다. 또한 (1) 동일한 수혜 대상에 대하여 서로 다른 정책이 미치는 영향력과 (2) 동일한 정책이 서로 다른 수혜 대상에 미치는 영향력을 비교함으로써 향후 정책 설계 시 계층별·정책 유형별 정교한 전략 수립의 필요성을 제시하고자 한다.
Ⅱ. 선행연구
국내 주택금융정책에 관한 기존 연구 중 본 연구와 밀접한 관련이 있는 분야는 (1) 정책모기지 제도의 실질적 효과를 분석한 연구와, (2) 정책모기지 이용자의 특성과 행태에 주목한 실증연구로 구분할 수 있다.
우선 정책모기지 제도의 효과에 관한 연구로 최철(2019)은 가계 금융 복지 조사 자료를 활용하여 저소득 가구가 대출 연체에 취약하며, 중금리 대출 시장 확대와 같은 맞춤형 정책금융이 필요하다고 보았다. 남영우(2021)는 신혼가구의 경제적 여건과 정책이용 여부가 주거만족도에 유의한 영향을 미친다고 분석하며, 신혼부부를 위한 주거지원 확대의 필요성을 강조하였다.
정책모기지 공급 효과에 주목한 연구도 있다. 이호진·고성수(2020)는 금융규제 하에서도 정책모기지의 공급이 주택 취약계층의 주거 제약을 완화하는 데 긍정적 효과를 미친다고 보았으며, 실제로 제약 가구 비율을 8.7%p 감소시키는 것으로 분석하였다. 김지혜 외(2022)는 주요국의 주택금융 정책을 비교하여, 가계부채가 GDP 대비 90%를 초과할 경우 경제성장에 부정적 영향을 미친다고 경고하며, 상환능력 기반의 관리체계 도입과 실수요자 중심의 정책 설계 필요성을 제시하였다. 해외 사례로는 Saha et al.(2023)가 인도 공공은행의 데이터를 통해 거시건전성정책(macroprudential policy)1)이 저소득층의 LTV(loan to value) 비율을 효과적으로 낮추며, 주택시장 안정에 기여함을 확인하였다.
정책 수혜자 특성에 대한 연구에서는 소득, 자산, 가구 형태, 연령 등 다양한 요인이 대출 선택 및 이용 행태에 영향을 준다는 사실이 다수 확인되었다. 김성진(2016)은 주택도시기금 대출이 차주 소득과 주택가격에 의해 결정되며, 우대금리가 적용될 경우 저소득층의 대출 접근성이 개선된다고 분석하였다. 염광은(2020)은 디딤돌 대출 수요가 단순한 정책 효과뿐 아니라 주택시장 변수와 인구동태에 의해 영향을 받는다고 주장하였다. 장승훈(2018)은 차입자의 소득수준에 따라 정책모기지와 일반 주택담보대출 간 선택 성향이 다르며, 이를 고려한 상품 다변화가 필요하다고 보았다.
또한 이수진(2021)은 가구특성, 가구 형태, 경제상황 등이 디딤돌 대출 선택 결정에 영향을 미친다고 밝혔다. Ambrose & Thibodeau(2004)는 미국 정부기관(GSE)2)의 일환으로 시행된 ‘Affordable Housing Goals’가 저소득 지역의 대출 확대에 긍정적으로 작용하였다고 분석하며, 정책목표 설정의 중요성을 강조하였다(<표 1>, <표 2>).
| 저자 | 분석모형 | 독립변수 | 종속변수 | 시사점 |
|---|---|---|---|---|
| 최철 (2019) | 로지스틱 회귀분석 | 가계특성, 대출금액, 상환부담, 신용등급 | 대출수요, 연체발생 여부 | 저소득 및 취약 가계에서 연체 가능성이 높으며, 금융포용 강화를 위한 서민금융 정책 필요성 강조. 특히 중금리 대출 시장 활성화와 맞춤형 정책금융 도입 필요 |
| 남영우 (2021) | 다중 회귀분석 | 신혼가구 경제적여건, 환경만족도, 정책이용 여부 | 주거만족도 | 경제적 안정성과 정책 지원이 주거 만족도에 중요한 영향을 미침, 신혼 가구를 위한 주거지원 확대 필요성 강조 |
| 이호진·고성수 (2020) | 모의실험, 회귀분석 | 금융규제, 소득, 순자산, 주택가격 | 제약가구 비율, 최대주택 소비규모 | 주택금융 규제강화 시, 정책모기지 공급이 제약 가구를 8.7%p 감소시켜 취약계층의 주거 안정성 증대에 기여함 |
| 김지혜 외 (2022) | 패널 최소자승 더미변수 (LSDV) 모형 | 가계부채 비율, 저축률, 인구성장률, 금융규제 | 경제성장률 | 가계부채 비율이 GDP 대비 90% 이상일 때 경제성장에 부정적 영향, 상환능력 중심의 관리체계와 글로벌 스탠다드 통계 개선이 필요함 |
| Saha et al. (2023) | 패널데이터 분석, 다중 회귀분석 | 거시건전성정책지수, 소득, 연령, 대출 금리, 신용 점수 | 대출금액 대비 담보가치 비율(LTV) | 매크로프루덴셜 정책은 대출자의 LTV 비율 감소에 효과적이며, 저소득 대출자에 더 큰 영향을 미침. 6개월의 정책 지연 효과 확인. |
| 저자 | 분석모형 | 독립변수 | 종속변수 | 시사점 |
|---|---|---|---|---|
| 김성진 (2016) | 토빗회귀, 분위회귀 | 대출자특성, 금리조건, 담보물특성, 대출기간, 정책더미 | 대출금액, 담보대출비율 | 대출자의 소득과 주택가격에 따라 대출금액 결정, 우대금리가 적용될 경우, 저소득층과 특정 계층에 대한 대출 부담 감소 |
| 염광은 (2020) | 합동 OLS, 고정효과 패널모형 | 금리차이, 정책요인, 주택시장요인, 인구동태요인 | 대출금액 | 대출수요는 주택시장과 인구 요인의 영향을 크게 받음, 정책요인뿐 아니라 경제적·인구적 요인에 따라 유동적임 |
| 장승훈 (2018) | 로지스틱 회귀분석 | 가계특성, 주택특성, 금융특성 | 정책모기지 선택 여부 | 차입자의 가계 및 주택 특성이 대출 선택에 큰 영향을 미침, 정책모 기지의 목적별 대출 상품 설계가 중요 |
| 이수진 (2021) | 연립방정식, 프로빗모형 | 가구특성, 주택특성, 금리예상, 정책요인 | 주택금융수요, 대출금리유형, 디딤돌대출 선택여부 | 가구 특성과 주택시장 요인이 금융상품 선택과 수요에 미치는 영향 분석, 정책설계 시 금리와 시장 여건을 반영한 맞춤형 접근 필요 |
| Ambrose & Thibodeau (2004) | 최대우도법, 수요 및 공급 모델 | 지역특성, GSE 규제 목표, 주택시장 위험성 | 주택담보대출 공급량, 저소득 지역 대출 증가 여부 | GSE 목표가 저소득 및 소외 지역의 모기지 공급을 증가시켰으며, 1998년의 효과가 특히 두드러짐. 정책적 개입이 소외 지역의 금융 접근성을 개선함 |
정책 효과 분석에서 이중차분법은 회귀분석보다 적합하나 이중차분법을 이용한 정책 효과 분석은 제한적이다. 황관석·박철성(2015)은 ‘이중차분법을 이용한 수도권 DTI(debt-to-income ratio) 규제효과 분석’에서 이중차분법을 이용하여 2009년 수도권 DTI 차등 규제와 주택 가격의 인과 관계를 규명하였으며, Kim & Oh(2021)는 ‘Effects of Easing LTV·DTI Regulations on the Debt Structure and Credit Risk of Borrowers’에서 2014년 LTV·DTI 규제 완화와 차입자의 신용 위험(위험율) 변화를 분석하였다. 그러나 정책의 변화가 정책모기지 수요에 미치는 영향에 대한 연구는 존재하지 않는다.
또한, 기존 연구들 중 일부도 실행 데이터를 사용한 사례가 있는데, 정책변화 직전후 비교라는 구조를 적용하여 수혜자 구성 변화를 분석했다는 점에서 차별성을 둔다. 특히 김기태(2017), 김성진(2016), 염광은(2020) 등의 기존 연구들도 실제 대출 실행 데이터를 활용하였으나, 대부분 회귀분석에 기반한 접근이었다. 반면 본 연구는 이중차분법을 활용함으로써 정책 시행 전후의 변화를 비교하고, 외생 변수의 영향을 최소화하며, 인과적 추론이 가능한 분석 틀을 제공한다는 점에서 방법론적 차별성을 가진다.
이러한 선행연구들은 정책모기지의 실효성, 수요자 특성, 제도적 요인 등 다양한 측면에서 중요한 시사점을 제공하였다. 본 연구는 이러한 논의들을 바탕으로 다음과 같은 방식으로 분석 틀을 구성하였다.
첫째, 선행연구에서 제시된 수요자 이질성의 중요성을 반영하여 대출자 특성(신혼부부, 다자녀 가구)을 주요 구분 변수로 설정하였다. 둘째, 기존 연구에서 다소 부족했던 인과적 효과 추정의 한계를 보완하고자 정책 변화 전후를 비교하는 이중차분(difference-in-differences, DiD) 분석 방법을 채택하였다. 셋째, 기존 연구들이 간접 자료에 의존한 데 따른 한계를 인식하고 본 연구는 실제 대출 실행 데이터를 활용함으로써 실증성과 현실 적합성을 제고하고자 하였다.
Ⅲ. 연구모형 및 분석방법
본 연구는 디딤돌 대출 관련 정책의 변화가 신혼부부 및 다자녀 가구의 대출 수요에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 정책 시행 전후의 변화를 비교 가능한 집단 간 차이로 추정할 수 있는 DiD 설계를 채택하였다. 기존 주택 금융 분야에서는 정책 효과를 분석하기 위하여 회귀분석이나 패널 모형 등 다양한 기법이 활용되어 왔으나, 실제 대출 실행 데이터를 바탕으로 한 DiD 분석은 매우 제한적이었다. 그러나 DiD 분석은 회귀분석이나 패널 모형과 비교했을 때 몇 가지 장점이 있다. 첫째, DiD 분석은 패널 모형과 마찬가지로 개체별 고유한 특성이 분석 결과에 영향을 미치는 것을 통제할 수 있어 회귀분석보다 누락 변수로 인한 편향을 줄이는 데 효과적이다. 둘째, DiD 분석은 정책 시행 전후의 변화를 비교하면서 처치그룹과 대조그룹 간의 차이를 분석하여 정책 효과를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 셋째, DiD 분석은 단순한 횡단면 분석이 아니라 시간에 따른 변화를 고려하기 때문에 특정 개입이 실제로 영향을 미쳤는지를 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있다. 넷째, DiD 분석은 특정 시점에서 발생한 외생적 충격이 모든 그룹에 동일하게 영향을 미친다면 그 영향을 제거하고 정책 효과만을 추정할 수 있다. 따라서 본 연구는 패널 모형과 유사한 장점을 가지면서도 정책 효과나 특정 개입의 영향을 분석할때 보다 유용한 DiD 분석을 적용하여 정책 변화의 인과적 효과를 실증적으로 추정하였다.
분석 대상 정책은 ① 2018년 9월 28일 시행된 소득요건 완화 정책과 ② 2022년 10월 21일 시행된 대출한도 상향 정책으로 설정하였다. 소득요건 완화 정책 시행 전후인 2017년 9월 28일∼2018년 9월 27일과 2018년 9월 28일∼2019년 9월 27일, 그리고 대출한도 상향 정책 시행 전후인 2021년 10월 21일∼2022년 10월 20일과 2022년 10월 21일∼2023년 10월 20일에 디딤돌 대출을 받은 가구에 대한 신혼부부 및 다자녀 가구의 상대적인 비율을 통하여 정책 시행 전/후의 변화가 정책 수혜자에게 어떤 영향을 미쳤는지를 계량적으로 추정하였다. 실증분석을 위하여 동기간 동안 A은행에서 실행된 총 14,825건의 디딤돌 대출 데이터를 분석 대상으로 삼았다.
본 연구는 다음과 같은 정량적 기준에 따라 처치그룹과 통제그룹을 구분하였다.
2018년 소득요건 완화 정책의 효과를 분석하기 위하여 정책 시행 이전에는 6천만 원 이하라는 연소득 기준을 적용받다가 정책 시행 이후에는 7천만 원이라는 새로운 연소득 기준을 적용받게 된 신혼부부 및 다자녀 가구인 대출자를 처치그룹, 소득 완화 정책의 혜택을 받지 못한 신혼부부이거나 다자녀 가구가 아닌 대출자를 통제그룹으로 설정하였다.
그리고 2022년 대출한도 상향 정책의 효과를 분석하기 위하여 (1) 정책 시행 이전에는 2억 7천만 원 이하라는 최대 대출한도 기준을 적용 받다가 정책 시행 이후에는 4억 원이라는 새로운 최대 대출 한도 기준을 적용받게 된 신혼부부 및 (2) 정책 시행 이전에는 3억 1천만 원 이하라는 최대 대출한도 기준을 적용받다가 정책 시행 이후에는 4억 원이라는 새로운 최대 대출한도 기준을 적용받게 된 다자녀 가구인 대출자를 처치그룹, 최대 대출한도 상향 정책의 혜택을 받지 못한 신혼부부이거나 다자녀 가구가 아닌 대출자를 통제그룹으로 설정하였다.
DiD 분석을 사용하려면 처치그룹과 통제그룹이 정책 시행 전에는 유사한 추세를 보였어야 한다는 가정이 필요하다. 즉, 정책이 도입되지 않았다면 두 집단의 결과 변수는 같은 방향으로 변화했을 것이라는 가정이 필요하다. 이 가정이 성립하면 정책 시행 후의 변화가 정책 자체의 효과라고 볼 수 있을 것이나 정책 시행 전부터 두 집단이 다른 방향으로 변화하고 있었다면 DiD 분석을 적용하기 어려울 것이다. 이에 본 연구에서는 (1) 정책 시행 이전의 여러 시점에서 두 집단의 결과 변수가 유사한 추세를 보이는지 확인하고, (2) 정책 시행 전후의 결과 변화를 시각적으로 비교하여 두 집단이 평행하게 움직였는지 확인하며, (3) 정책 시행 전기간 동안 두 집단의 변화율이 통계적으로 유의미한 차이가 없는지 검정함으로써 평행 추세 가정을 만족한다는 것을 확인하였다.
이를 바탕으로 실증모형은 다음과 같은 기본 DiD 회귀식을 따른다.
이때 종속변수 Yit는 i집단 관측치의 t시점 디딤돌 대출 건수를 의미하며, time_dummyt는 정책 시행 전이면 0, 시행 후이면 1이며, treatmenti는 정책 시행에 따라 대출 혜택을 받는 처치그룹(1)과 받지 않는 통제그룹(0)을 구분한다. (time_dummyt ×treatmenti)로 이루어진 DID항은 정책 효과를 나타내며, β3는 이러한 정책 시행으로 인한 순수한 효과를 추정하는 계수다.
한편, 본 연구는 모형에 금리, 주택 가격, 지역 경기 등 주택시장 관련 외생 변수를 통제 변수로 포함하지 않았다. 이는 분석에 활용된 디딤돌 대출 실행 자료가 신청 건수 단위의 단면 자료로 구성되어 있어, 개별 대출자의 시장 노출 수준이나 지역별 주택 특성을 계량적으로 반영하기 어려운 한계가 있기 때문이다.
또한 본 연구는 동일 제도 내 일부 요건(소득 기준, 대출 한도)의 변화만을 대상으로 하고 있는데 이는 처치그룹과 통제그룹이 제도 외적 조건(자산, 연령, 교육 수준)에서 유사한 환경에 놓여 있다는 점에서 외생 변수의 개입 가능성은 제한적이라 판단하였기 때문이다.
이러한 연구 설계를 바탕으로 DiD 분석을 수행하였으며, 해석 시 이와 같은 제약을 고려하였다. 본 연구는 정책 시행 전후의 효과를 비교하기 위하여 각 정책별로 전후 12개월의 기간을 설정하였다. 2018년 소득요건 완화 정책의 경우, 정책 시행일인 2018년 9월 28일을 기준으로 이전 기간은 2017년 9월 28일∼2018년 9월 27일, 이후 기간은 2018년 9월 28일∼2019년 9월 27일로 설정하였다. 2022년 대출한도 상향 정책의 경우, 정책 시행일인 2022년 10월 21일을 기준으로 이전 기간은 2021년 10월 21일∼2022년 10월 20일, 이후 기간은 2022년 10월 21일∼2023년 10월 20일로 설정하였다. 이러한 기간 설정은 정책 전후의 동등한 시계열 구간을 비교함으로써 시간적 외생성을 통제하고, 제도 변화의 인과적 효과를 식별하는 데 목적이 있다.
본 연구는 정책 효과의 이질성도 함께 분석하였다. 이를 위해 신혼부부 여부, 다자녀 가구 여부뿐 아니라 거주 지역(서울, 수도권, 지방)을 기준으로 각 집단을 세분화하여 정책 효과의 차이를 비교하였다. 이를 통하여 동일 정책이라도 수혜자의 특성뿐만 아니라 지역적 요인에 따라서도 상이한 효과를 가져올 수 있음을 실증적으로 검증한다.
정책의 효과를 판단하는 주요 분석 지표는 대출 건수의 변화이다. 정책 전후 건수의 변화 폭은 수혜자 집단의 정책 반응을 정량적으로 평가할 수 있는 기준이 되며, 이는 디딤돌 대출이 정책목표에 부합하는 효과를 달성하였는지 판단하는 데 있어 유의미한 근거가 된다. 본 연구는 이러한 분석을 바탕으로 실증적 결과를 제시하고, 향후 정책 설계 및 평가에 기초 자료를 제공하고자 한다(<그림 1>).
Ⅳ. 실증분석
실증분석에 앞서, 정책 시행 전후의 처치그룹과 통제그룹 간 기초적인 특성을 비교하여, 분석의 비교 가능성과 타당성을 점검하고자 한다. 이를 위해 각 정책별로 구성된 두 집단의 관측치 수, 신혼부부 수 및 비율, 다자녀 가구 수 및 비율, 지역 평균값 등을 정리하였다.
다음 <표 3>은 2018년 소득요건 완화 정책과 2022년 대출한도 상향 정책에 대하여 처치그룹과 통제그룹이 관측치 수, 신혼부부 수 및 비율, 다자녀 가구 수 및 비율, 지역별 비율 등에서 어떠한 차이를 보였는지를 요약한 것이다.
먼저 2018년 소득요건 완화 정책 시행과 관련하여 시행 전 대출자 6,414 가구 중 신혼부부는 2,075 가구로서 전체 대출자 중 32.4%를 차지하였으나, 시행 후 신혼부부는 전체 4,448 가구 중 2,172 가구로서 전체 대출자의 48.7%를 차지하게 되었다. 또한, 시행 전 대출자 중 다자녀 가구는 4가구에 불과하여 전체 대출자 중 0.0%를 차지하였으나, 시행 후 다자녀 가구는 전체 대출자 중 127 가구로서 전체 대출자의 2.8%를 차지하게 되었다. 한편 지역별 비율은 시행 전 서울 7.6%, 수도권 57.1%, 지방 35.3%에서 시행 후 서울 6.6%, 수도권 51.8%, 지방 41.6%로 서울 및 수도권 거주자의 비중이 낮아지고 지방 거주자의 비중이 높아졌음을 확인할 수 있다.
2022년 대출한도 상향 정책 시행과 관련하여 신혼부부는 1,350건으로 전체 대출자 중 51.4%를 차지하였으나, 시행 후 신혼부부는 686건으로 수치는 줄었으나, 비율은 51.3%로 거의 차이가 없었다. 또한, 시행 전 대출자 중 다자녀 가구는 70 가구로서 전체 대출자 중 2.7%를 차지하였으나, 시행 후 3.6%로 소폭 상승하였다. 한편 지역별 비율은 시행 전 서울 3.5%, 수도권 42.1%, 지방 54.4%에서 시행 후 서울 2.4%, 수도권 47.8%, 지방 50.0%로 서울 및 지방 거주자의 비중이 낮아지고 수도권 거주자의 비중이 높아졌음을 확인할 수 있다.
정책 시행 이후 관측치가 2018년에는 약 30%, 2022년에는 약 50% 감소하였으며, 이는 대출 수요 축소나 자격요건 변화 등의 영향으로 해석될 수 있다. 이러한 감소는 정책 효과 해석 시 유의해야 할 요소다.
소득요건 완화 정책의 경우, 신혼부부와 다자녀 가구 모두에서 대출 건수가 통제집단에 비해 유의미하게 증가하였다.
신혼부부의 경우 처치 시점 효과 계수는 171.25이고 통계적으로도 유의하였다 (p<0.01). 다자녀 가구의 경우 처치 시점 효과 계수는 174.42이고 통계적으로도 또한 유의하였다(p<0.001). 다자녀 가구의 경우 정책의 효과도 약간 높게 나왔지만, 특히 모델의 설명력 측면에서 두드러진 차이를 보였다(adjusted R-squared: 36.8% vs. 91.0%). 이는 소득요건 완화 정책이 기존 소득 초과로 대출이 제한되었던 가구의 진입 장벽을 낮추고, 정책 수혜 대상을 실질적으로 확대하는 데 기여했음을 보여준다.
반면 대출한도 상향 정책의 효과는 상이하게 나타났다. 신혼부부의 경우 대출 건수의 변화가 통계적으로 유의미하게 나오지 않았다(p>0.05). 이는 대출한도 상향 정책이 신혼부부의 실질적인 수요 확대에는 기여하지 못했음을 의미하며, 이는 신혼부부의 경우 상대적으로 소규모 주택에 대한 선호가 높고 대출 가능 금액보다는 자격요건이 더욱 중요한 제약 요인으로 작용했음을 시사한다.
반면 다자녀 가구의 경우 대출 건수가 83.25건 증가하며 통계적으로 유의한 정책 효과가 나타났다(p<0.001). R-squared 값은 78.8%로, 모형의 설명력 또한 우수하였다. 이는 일반적으로 (1) 다자녀 가구는 자녀 수가 많아 더 넓은 공간이 필요하며 이에 따라 더 큰 주택을 구매하는 경향이 있을 뿐만 아니라, (2) 다자녀 가구는 대체로 결혼 생활이 오래되어 자산이 축적된 상태일 가능성이 높아 더 비싼 집을 선택할 수 있다는 현실을 반영하고 있는 것으로 보인다. 따라서 다자녀 가구의 공간에 대한 요구 및 자산 축적 정도가 대출한도 상향 정책과 높은 정합성을 가짐으로써 정책의 영향력과 효과성이 뛰어나게 나타난 것으로 보인다.
물론, 이러한 효과는 정책 변화의 영향으로 해석되지만, 당시 시장 여건이나 자격 요건 충족 가구의 희소성 등 외부 요인이 일부 작용했을 가능성도 있다(<표 4>, <표 5>).
가구 유형별 분석을 통해 신혼부부와 다자녀 가구 간 정책 반응의 차이도 분명하게 나타났다. 먼저 신혼부부의 경우, 소득요건 완화 정책은 대출 건수를 통제집단 대비 171.25건 증가시켜 통계적으로 유의한 효과(p<0.01)를 보였다. 이는 소득 기준이 대출 자격 제한의 주요 요인이었으며, 완화된 기준이 신규 대출 수요를 효과적으로 유도했음을 의미한다. 반면 대출한도 상향 정책은 유의미한 변화를 끌어내지 못했다. 이는 신혼부부의 경우 일반적으로 (1) 아직 자산은 축적되지 않은 경우가 많으나 (2) 경력 초기 단계라 개인 소득이 상대적으로 낮더라도 맞벌이 비율이 높은 편이라 가구 소득은 다자녀 가구에 비하여 큰 차이를 보이지 않기 때문인 것으로 보인다.
반면, 다자녀 가구의 경우 두 정책 모두 유의미한 효과를 보였다. 소득요건 완화 정책은 대출 건수를 174.42건 증가시켰고(p<0.001), 대출한도 상향 정책 역시 83.25건의 증가 효과를 나타냈다(p<0.001). 특히 소득요건 완화 정책의 효과가 더 크게 나타났으며, 이는 다자녀 가구의 경우 소득 기준 완화가 대출 가능성을 직접적으로 확대시키는 핵심 수단이었음을 보여준다. 동시에 대출한도 상향은 넓은 주거공간 수요가 높은 다자녀 가구에게 실질적인 혜택으로 작용한 것으로 해석된다.
이처럼 가구 유형에 따라 정책의 효과가 달리 나타났으며, 이는 가구별 경제적 여건과 주거 수요의 차이에서 비롯된 결과로 볼 수 있다. 이러한 분석 결과는 정책 설계 시 대상 집단의 특성과 주거 여건을 고려한 맞춤형 정책 접근의 필요성을 강하게 시사한다(<표 6>, <표 7>).
| 정책 | 처치시간효과 | 유의미성 | 효과 |
|---|---|---|---|
| 소득요건 완화 (2018년) | 171.25 | 유의미(p<0.01) | 대출 건수 증가 효과가 크며, 정책이 성공적으로 작용 |
| 대출한도 상향 (2022년) | -2.48 | 유의미하지 않음 | 대출 건수 증가 효과가 없으며, 정책 목표 달성에 한계가 있었음 |
| 정책 | 처치시간효과 | 유의미성 | 효과 |
|---|---|---|---|
| 소득요건 완화 (2018년) | 174.42 | 유의미(p<0.01) | 대출 건수 증가 효과가 크며, 정책이 성공적으로 작용 |
| 대출한도 상향 (2022년) | 83.25 | 유의미(p<0.01) | 대출 건수 증가 효과가 있으나, 소득요건 완화보다 효과 크기 작음 |
다만, 다자녀 가구의 경우 전체 표본 수가 제한적이기 때문에 계량 결과 해석에 있어 통계적 신뢰도에 유의해야 하며, 결과의 일반화에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 정책 분석 대상 기간을 늘려 표본 수를 증가시키지 않은 이유는 기간을 늘릴 경우 분석 대상 기간 중 주택경기의 변동이 발생하여 정책 시행 이후에 발생한 결과가 경기 변동에 의한 것인지 아니면 정책에 의한 것인지를 판단하기 어려워지기 때문이다. 이에 본 연구는 작지만 오염되지 않은 표본만을 선택 함으로써 (1) 분석 대상이 정확하게 정책 효과만 반영할 가능성을 높여 분석 결과의 신뢰성을 증가시키고 (2) 불확실한 변수를 줄여 연구의 결론이 보다 명확해질 수 있도록 노이즈를 최소화하고자 하였다.
지역별 분석에서는 서울, 수도권(서울 제외), 지방을 대상으로 정책 효과를 비교하였다. 서울 지역에서는 소득요건 완화 정책(p=0.245)과 대출한도 상향 정책(p=0.136) 모두에서 유의미한 효과가 나타나지 않았다. 이는 2018년 기준 8억 원, 2022년 기준 13억 7천만 원에 달하는 서울 지역의 높은 주택 가격이 수요자에게 실질적인 구매력 확대를 제공하지 못하여 정책 효과를 제약한 요인으로 작용했던 것으로 보인다(<표 8>).
반면 수도권(서울 제외)에서는 소득요건 완화 정책이 유의미한 효과를 보였다. 신혼부부 및 다자녀 가구의 대출 건수는 108.08건 증가(p<0.01)하였으며, 결정 계수 또한 42.8%로 정책 효과를 안정적으로 설명하였다. 마찬가지로 지방에서도 소득요건 완화 정책의 효과가 유의미하게 나타났다. 신혼부부 및 다자녀 가구의 대출 건수는 63.67건 증가(p=0.002)하였으며, 모형 설명력도 충분하였다(R2=38.9%).
이에 반하여 대출한도 상향 정책은 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 수도권과 지방에 살고 있는 신혼부부와 다자녀 가구에게는 대출한도가 아닌 소득요건에 따른 제약이 주택 구매에 대한 실질적 한계로 작용했음을 의미한다.
이 결과로부터 현재 디딤돌 대출은 소득요건과 대출한도에 대한 제한이 균형을 이루고 있지 않음을 알 수 있다. 따라서 정부는 상승된 임금과 높아진 맞벌이 가구의 비율을 감안하여 소득요건에 대한 개편을 해야 할 필요가 있다(<표 9>, <표 10>).
이와 같은 분석 결과는 정책유형, 가구유형, 지역유형 간 상호작용에 따라 정책 효과가 매우 이질적으로 나타날 수 있음을 보여준다. 소득요건 완화 정책은 신혼부부와 다자녀 가구 모두에게 효과적이었으며, 특히 수도권과 지방 지역에서 정책목표 달성에 기여한 것으로 나타났다.
반면, 대출한도 상향 정책은 다자녀 가구를 제외하면 전반적으로 정책 효과가 전반적으로 제한적이었고, 서울 지역과 신혼부부에게는 실질적인 혜택을 제공하지 못한 것으로 나타났다.
한편, 정책 효과는 시행 당시의 시장 여건에 좌우되었을 가능성이 있는데, 실제로 2018년 소득요건 완화 정책은 주택가격이 상승하던 시기에 시행되어 수요 확대와 맞물려 정책 효과가 더 크게 나타났을 가능성이 있다. 반면, 2022년 대출한도 상향 정책은 지방을 중심으로 미분양이 증가하고 주택시장 침체가 진행되던 시기에 시행되어 그 효과가 제한되었을 수 있다. 이러한 시장 상황은 소득요건 완화 정책의 효과 추정에 일정 부분 영향을 미쳤을 가능성이 있으며, 따라서 이는 정책 개입의 효과와 시장 환경의 복합적 결과로 해석될 여지를 제공한다. 이러한 결과는 정책 설계에 있어 단일한 접근보다는 대상 집단의 특성과 시장 및 지역적 여건을 고려한 맞춤형 설계가 필요함을 강하게 시사한다.
Ⅴ. 결론
본 연구는 디딤돌 대출의 정책 변화가 신혼부부와 다자녀 가구에 미친 영향을 실증적으로 분석하고, 정책 설계에 필요한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 소득요건 완화(2018년 9월)와 대출한도 상향(2022년 10월)이라는 두 가지 주요 정책을 중심으로, 실제 대출 실행 데이터를 활용한 이중차분 분석을 수행하였다.
분석 결과, 소득요건 완화 정책은 신혼부부 및 다자녀 가구 모두에게 대출 접근성을 확대하고, 수도권과 지방을 아우르는 지역 전반에서 긍정적인 효과를 나타냈다. 이는 정책의 대상 범위를 확대하는 방식이 실효성 있는 정책 수단임을 시사한다. 특히 기존 소득요건으로 인해 대출이 제한되었던 맞벌이 가구의 대출 가능성을 높였다는 점에서, 제도 개선의 유의미한 사례로 평가할 수 있다.
반면, 대출한도 상향 정책은 다자녀 가구에 한해 유의미한 효과가 나타났으며, 신혼부부를 대상으로는 뚜렷한 변화가 관측되지 않았다. 이는 넓은 주거공간 수요가 큰 다자녀 가구에게 대출한도 확대가 실질적인 주택 선택의 폭을 넓혀준 반면, 신혼부부에게는 정책 효과가 제한적이었음을 보여준다.
이러한 분석 결과는 디딤돌 대출 정책이 수혜자 유형과 지역별 특성에 따라 서로 다른 효과를 나타낼 수 있음을 시사하며, 향후 정책 설계 시 정교하고 세분화된 접근이 필요하다는 점을 강조한다. 이에 본 연구는 다음과 같은 정책적 제언을 제시한다.
첫째, 소득요건 완화 정책과 같이 수혜 대상 범위를 확대하는 정책은 지속적으로 강화할 필요가 있다. 특히 수도권과 지방 모두에서 실효성이 확인된 바, 제도적 확장이 정책 수요자에게 직접적인 효과를 가져다줄 수 있다.
둘째, 대출한도 상향은 지역별 주택가격 수준과 가족 구성 특성을 반영하여 차등 적용할 필요가 있다. 주택가격이 높은 지역일수록 상한선을 현실화할 필요가 있으며, 자녀 수에 따른 유연한 대출 한도 설계가 바람직하다.
셋째, 정책의 지역별 효과를 고려한 설계가 필요하다. 주택가격의 급등으로 인하여 서울에 살고 있는 신혼부부 및 다자녀 가구에게는 디딤돌 대출의 혜택이 제대로 돌아가고 있지 않다. 따라서 지역별로 주택가격 상한액을 조정하는 등의 방안을 통하여 실질적 형평성을 도모함으로써 특정 지역 거주자를 정책의 수혜로부터 원천적으로 배제하지 않도록 해야 할 것이다.
아울러, 동일한 정책이라 하더라도 시행 시점의 시장 여건에 따라 정책 반응은 달라질 수 있다. 예컨대, 2018년 소득요건 완화 정책은 주택가격 상승기와 맞물려 수요 확대와 함께 정책 효과가 크게 나타났을 가능성이 있다. 반면, 2022년 대출한도 상향 정책은 지방을 중심으로 미분양이 증가하고 주택시장 침체가 진행되던 시점에 시행되어 정책 반응이 제한적이었을 수 있다.
향후 정책 설계 시에는 단순한 제도 변경뿐만 아니라, 시장 상황과 수급 구조를 함께 고려한 정교한 정책 타이밍 조정이 중요함을 시사한다.
넷째, 데이터 기반의 정책 모니터링 체계 구축이 필요하다. 실효성을 주기적으로 평가하고, 사각지대 및 예기치 못한 부작용을 조기에 식별할 수 있는 시스템이 필요하며, 이는 향후 정책 개선의 객관적 근거가 될 수 있다.
본 연구는 정책 시행 전후의 실거래 데이터를 활용하여 신혼부부 및 다자녀 가구를 중심으로 정책 효과를 실증적으로 분석하였다. 특히 정책 변화에 따른 수혜자 구성의 변화를 관찰함으로써 정책의 실효성을 평가하고자 하였다. 그러나 다음과 같은 한계가 존재하며, 이는 향후 과제를 통해 보완될 수 있을 것이다.
첫째, 본 연구는 이론적 근거에 기반하여 이중차분(DiD) 분석을 적용하였으나, 선행 연구에서 활용된 다양한 분석 변수나 보완된 계량모형을 충분히 반영하지 못하였다. 향후에는 보다 폭넓은 문헌 검토를 바탕으로 모형을 정교화하고, 외생 변수와 통제 변수의 체계적 반영을 통해 분석의 정밀도와 해석의 신뢰성을 제고 할 필요가 있다.
둘째, 동일한 정책이라 하더라도 시행 시점의 시장 여건에 따라 정책 반응은 상이할 수 있다. 예를 들어, 2018년 소득요건 완화 정책은 주택가격 상승기와 맞물린 시기에 시행되어 정책 효과에 영향을 미쳤을 가능성이 있으며, 금리 인상 및 경기 둔화가 진행된 2022년의 시장 환경 역시 상이하다. 이러한 환경 차이는 정책 효과 분석에 영향을 미칠 수 있지만, 모든 시장 참여자가 동일한 거시경제 여건에 놓여 있었다는 점에서 정책 간 비교는 여전히 유의미하다고 판단된다. 본 연구는 특정 계층을 대상으로 한 정책 변화가 실제 대출 행동에 미친 영향을 실증적으로 검토하였다는 점에서 정책 평가에 기여하는 바가 크다.
특히, 본 연구는 이중차분법(DiD)을 적용하여 정책 시행 전후의 변화 추세를 모형에 내재화하고 있어, 시장 환경 차이에 따른 정책 효과 왜곡 가능성을 일정 부분 완화할 수 있다. 실제로 주택시장은 단기간에 급격히 반전되는 경우가 드물며, 각 정책의 시행 시점 또한 상승기 혹은 하락기 중간에 해당하므로 분석 결과의 인과성은 일정 수준 신뢰할 수 있다고 판단된다.
셋째, 본 연구는 실제 금융기관의 비식별 실행 데이터를 기반으로 분석을 수행하였으나, 개별 대출자의 연령, 자산, 직업, 가족 구성 등 세부 특성에 대한 정보가 부족하여 회귀식에 다양한 통제 변수를 포함하지 못하였다. 물론 DiD 분석의 설계 특성상 시점 및 집단 간 고정효과를 반영함으로써 일부 비관측 요인의 영향을 구조적으로 통제할 수 있는 장점은 있다. 그럼에도 불구하고, 금리나 주택가격 등 주요 외생 변수에 대한 명시적 통제가 이루어지지 못한 점은 한계로 남는다. 특히, 2022년 대출한도 상향 정책의 경우 효과가 유의하지 않게 나타났는데, 이는 당시 시장 침체 등 외생 요인을 충분히 반영하지 못한 결과일 수 있다. 향후에는 주택시장 지표를 포함한 추가 분석을 통해 정책 효과를 보다 정밀하게 검토할 필요가 있다. 또한, 본 연구는 정책 변화에 따른 대출 건수를 기준으로 각 정책이 얼마나 많은 신혼부부 및 다자녀 가구의 호응을 불려 일으켰는지를 측정하고 있다. 다만 정책의 효과는 다른 방법, 즉 정책 대상이 보이는 반응의 강도를 통하여도 측정할 수 있을 것이다. 후속 연구에서는 이러한 측면 또한 다루어 주기를 기대한다.
