[MW] 공공빅데이터를 활용한 1인당 주거면적 추정에 관한 연구

2 분 소요

임재빈, 이상훈, 한국지역학회, 2020

1. 서론

MW모형을 통해 주택수요를 추정해 미래 주택수요를 예측할 수 있고, 그들의 주거면적만 알고 있어도 가격변화에 의한 자본이득, 조달금리, 주택관련 세제 등 변동요인을 배제하고 기본적인 모형구축이 가능

국토교통부의 주거실태조사는 기초자치단체 별로 분석할 경우 샘플이 1,000개도 안되는 경우가 많음

하지만, 대규모 행정자료인 건축물대장과 주민등록대장은 주거상황을 실시간에 반영하고, 통계적으로 충분한 샘플확보가 가능하여, 국토교통부는 2017년부터 주거실태조사에 건축물대장을 참고

2. 선행연구

MW모형

해당 모형은 한 지역 또는 국가의 연령별 인구구성인 인구피라미드가 대상지역 주택의 총 주택수요를 설명할 수 있다고 전제
기본적으로 다중회귀분석을 기반으로 한 개별가국의 주택수요(주거면적, 주택가격 등)를 종속변수로 각 가구의 연령별 가구원 수를 독립변수로 하여 그 계수를 추정하는 구조
인구피라미드는 출생률과 사망률을 고려해 비교적 안정적인 장기예측이 가능하므로, MW모형은 장기 주택수요모형으로 유용

\[D = \sum\limits_{N=1} D_j\] \[D_j = \alpha_0Dummy 0_j + \alpha_1Dummy 1_j + ... + \alpha Dummy99_j\]

($D_j$: $j$번째 가구의 주택수요면적, $N$: 총가구수), $Dummy i_j$: $j$가구 $i$세 가구원수)

  • 김준형, 김경환(2011): 55~65세 집단은 중대형 주택에 계속 거주하는 비율이 55세 미만 집단과 유사하지만, 65세 이상 집단은 크게 낮아짐을 토대로 베이비붐 세대의 주거면적 감소의 경향이 당장보다는 약 10년의 시차를 두고 발생할 것으로 전망
  • Mankiw & Weil(1989): 베이비붐, 고령화 등 인구 변화가 중요 이슈인 사회에서는 MW모혀의 활용도가 높음
  • Bakshi & Chen(1994): 생애주기투자가설과 연계하여 주택시장은 물론 경제 전반에의 영향을 예측하는 연구에 활용

기본적인 MW모형은 주택 가격과 수요자의 소득을 고려하지 않기 때문에 주택수요모형보다는 → 주택 소요모형으로 분류 → 이를 수요모형으로 보완하기 위해 → 가격, 소득 등을 고려하는 수정 MW모형도 다뤄짐 → 가격은 주거비용, 소득은 항상소득으로 변수를 중합하여 반영

선행연구와의 차별성

  1. 이제까지 인구주택총조사, 주거실태조사와 같은 주기적인 전문조사에 의해 의존해 수립되어온 MW모형에 공공빅데이터를 접목
  2. 공공빅데이터 활용에 의한 확장성 탐구
  3. 공공빅데이터의 일괄처리 알고리즘을 고민

3. 분석 방법과 기초 통계

자료 구축 과정

공공데이터: 건축물대장, 주민등록대장 vs 기존자료: 인구주택총조사, 국토교통부 주거실태조사 자료

자료의 특성 및 한계

1개 도로명 주소에 주택이 2개 이상 존재하는 다세대주택, 아파트 등 공동주택은 개별 호 단위까지 매칭할 수 없는 한계 연령별 주민등록인구도 개별 호 단위로 구분되지 못함

주택 분류

주택의 분류는 건축법을 참고

  • 단독주택: 주택수 1개
  • 일반단독주택: 1개동 연면적 $400m^2$ 이하 1가구 거주
  • 다가구주택: 1개동 연면적 $400m^2$ 초과 19가구 이하 거주, 분석대상 제외
  • 공동주택: 주택수 1개 초과
  • 다세대주택: 1개동 연면적 $600m^2$ 이하, 2~19주택
  • 아파트, 연립주택, 기숙사 등: 1개동 연면적 $600m^2$이상, 20주택 이상, 분석대상 제외

분석대상

  • 단독주택은 일반단독주택으로 한정하되, 가구원 8인이하로 구성된 1주택이며 연면적 $400m^2$이하
  • 다세대주택은 주택당 가구원 8인이하의 2~19호로 구성된 주택, 1개동 면적 $600m^2$이하

4. 모형 구조별 추정 결과

빅데이터-정기조사 MW모형 비교

일반단독주택

  • 공공빅데이터 모형과 정기조사 모형이 부분적으로 유사
  • 특히 정기조사는 주민등록상 젊은층이 적게 등록해두어 반영이 덜 될것을 우려했던것과 같이 젊은층의 1인당 주거면적이 빅데이터 추정에서 더 큼

다세대주택

  • 공공데이터, 주거실태조사 모두 유사한 결향

기초자치단체별 공공빅데이터 MW모형

서울시 자치구별 일반단독주택, 다세대주택의MW모형 비교

일반단독주택

  • 중구, 노원구, 송파구, 금천구가 하나라도 유의미하지 못한 계수를 가짐
  • 금천구는 샘플이 505개로 가장 적고, 유의미하지 못한 계수가 3개 포함됨
  • 낮은 연령대의 1인당 주거면적이 높은 연령대보다 크게 나타나는 경향 → 저 연령대의 주민등록대장 등재가 적었던 것이 한계점으로 작용

다세대주택

  • 일반단독주택보다 유의미하지 못한 계수가 더 많음
  • 서초, 강남, 송파, 강동 강남 4구가 유의미하지 못하고, 서대문, 관악구도 마찬가지

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