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우리나라는 외환위기 이후 양극화와 불평등이 중요한 사회문제로 논의되어왔다. 이러한 문제의 해결이 중요하게 요구되었던 이유는 이 문제가 계층 고착화 및 계층이동 가능성 문제로 확대되기 때문이다(이용관, 2018). 이와 같은 이유로 사회계층에 대한 연구 역시 활발하게 진행되어왔다. 하지만, 사회계층에 관련한 대부분의 연구는 사회학, 경제학, 교육학 등에서 주로 다루어져 왔고, 도시계획 분야에서는 크게 다루어지지 못했다. 따라서 사회계층과 관련한 기존의 연구들은 소득과 교육 혹은 부모에 따른 계층이동 가능성에 대한 연구에 국한되어 왔다(Blanden and Machin, 2017; 이성균 외, 2020).

KB국민은행 시세에 따르면, 2017년 5월 대비 2021년 1월 기준 서울 아파트의 평균 매매가격은 75% 상승하였다. 이렇게 최근 3~4년 사이, 전국적으로 주택가격이 급격히 상승하면서 부동산에 의해 발생하는 우리나라의 불평등 정도는 매우 심화되어가고 있다. 이는 일해서 벌어들이는 노동소득에 비해 부동산가격 상승을 통해 발생한 자본소득이 훨씬 더 커지면서 경제주체들 간의 자산 격차가 더욱 벌어졌기 때문이다. 한국은행에서 발표한 ‘2010년 이후 피케티 지수 현황’에 따르면, 2010년부터 2017년까지 7.6~7.9배였던 피케티 지수는 2019년 8.6배까지 상승했다. 피케티 지수란 ‘21세기 자본’이란 책의 저자이자 파리경제대학 교수인 토마 피케티가 고안한 지수이다. 이 지수는 한 나라의 가계와 정부의 순자산을 합한 국부를 그 나라 국민순소득으로 나눠 산출하며, 불평등 정도를 가늠하는 지표로 활용된다. 즉, 해당 지수가 상승할수록, 자산소득의 비중이 노동소득보다 커져 자산이 갖는 힘이 강화되는 것을 뜻한다.

우리나라 피케티 지수는 2019년 기준 8.6배로 4.8배인 미국과 약 6배 수준인 영국보다도 훨씬 높은 수준이다. 이는 우리나라의 가구당 자산 중에서 부동산 자산이 약 76% 정도를 차지할 정도로 높은 비중을 가져, 다른 나라보다 부동산이 국민경제에 차지하는 비중이 높기 때문이다(권민지·김준철, 2020). 한국은행에 따르면 2019년 가계의 순자산은 전년보다 596조 원 늘어났다. 또한, 가계가 보유한 주택 시가총액은 2019년 4,725조 원으로 전년보다 325조 원 증가했다. 즉, 가계자산 상승분의 절반 이상이 부동산가격 상승으로 발생한 것으로 볼 수 있다. 다시 말해, 우리나라의 피케티 지수가 높은 것은 부동산가격이 빠르게 상승하고 있는 현상과 매우 밀접한 관련이 있다고 볼 수 있다.

부동산가격 상승에 따른 불평등 문제를 뒷받침하듯, 최근 우리나라에는 “부동산블루”, “벼락거지”와 같은 신조어들이 생겨나고 있다. 여기서 “벼락거지”는 자신의 소득에 별다른 변화가 없었음에도 부동산 등의 자산가격이 급격히 올라 상대적으로 빈곤해진 사람을 자조적으로 가리키는 말이다(이은지, 2021). 이는 노동을 통한 소득(월급)만 저축하고 별다른 재테크를 하지 않았던 사람들이 하루아침에 나만 뒤처진 것 같다고 느끼는 상대적 박탈감과 우울감을 대변한다고 할 수 있다.

이와 같이, 부동산문제와 관련한 이슈들이 사회 전반에 걸쳐 문제가 되고 있고, 또한 부동산문제가 사회계층의 문제까지로 확산되고 있지만, 현재까지 이러한 문제를 심도 있게 다루고자 하는 연구는 활발히 진행되지 못했다. 특히, 주택가격 상승에 따른 불평등과 그로 인한 좌절감의 관계를 규명하려는 연구는 거의 이루어지지 못하였으며, 주택가격의 불평등에 관한 연구조차도 미진한 수준이다.

이러한 관점에서, 본 연구는 도시민들이 느끼는 좌절감을 ‘계층이동 가능성’에 대한 기대로 대체해 주택가격 불평등지수가 계층이동 가능성에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석해보고자 한다. 이를 위해 2011년부터 2019년까지의 국토교통부 실거래가 자료를 활용해 서울시 25개 구의 지역별 주택가격 불평등지수를 산정한 후, 공간적 불평등을 진단하고자 한다. 사회경제적 불평등은 일반적으로 공간상에 투영되어서 나타나며, 투영된 공간 불평등은 도시 내의 계층분리(segregation) 형태로 나타난다. 이러한 계층분리현상은 다양한 사회문제를 유발할 수 있기 때문에 중요하게 다루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 도시민의 계층이동 가능성을 설문한 서울서베이 도시정책지표조사 자료를 활용하여, 주택가격의 불평등지수가 서울시 시민의 계층이동 가능성에 대한 인식에 어떤 영향을 미치는지를 순위형 프로빗 모형을 통해 실증분석하고자 한다. 본 연구는 공간적 불평등을 완화하려는 노력이 도시계획적 차원에서 얼마나 중요한지를 실증적인 자료를 통해 제시한다는 데 그 의의가 있다.

사회적·경제적 불평등을 다루는 방법은 개인의 사회경제적 지위를 나타내는 지표에 따라 계속해서 변화해왔다. 특히, 지난 수십 년간 경제, 정책, 교육 및 사회학 등 다양한 분야에서는 부모와 자녀의 사회경제적 지위 사이의 관계에 집중해서 불평등의 문제를 탐구해왔다(Rothwell and Massey, 2015; Musterd and Andersson, 2006; 정인관 외, 2020). 다수의 선행연구들은 부모의 교육 및 소득수준이 자녀의 세대 간 이동에 중요한 영향요인임을 밝히고 있으며, 자녀의 노동시장성과 역시 부모세대의 영향을 받는다고 강조한다(최은영·홍장표, 2014). 특히, 한국에서의 세대 간 직업의 대물림 비율은 33.9%로, 가족 배경에 의한 직업적 지위의 대물림이 나타나고 있음이 보고되고 있다(최필선·민인식, 2015). 즉, 자녀의 직업 결정은 부모의 교육과 소득으로부터 큰 영향을 받고 있음을 실증적으로 확인할 수 있다.

이와 같은 사회적·경제적 불평등이라는 주제는 다양한 선행연구들을 통해 규명되어왔고, 최근에는 도시계획, 지리학 등의 분야에서 공간 불평등에 관한 연구로 확장되고 있다. 특히, 공간 불평등이 사회적으로 중요하게 논의되고 있는 이유는, 공간을 범주로 하는 집단이나 구성원이 기회와 자원 등의 공간적 불균등으로 인해 불필요하고 부당하게 삶의 기회를 박탈당하기 때문이다(조명래, 2011). 또한, 공간적 불평등은 사회경제적인 불평등의 격차를 더욱 고착화시키고, 사회적 갈등을 유발하기도 한다. 이러한 문제들은 실증연구를 통해서도 다루어져 왔다.

특히 공간 불평등 이슈에 관한 선행연구를 살펴보면 크게, 교육과 소득에 관한 문제를 중심으로 다루고 있다. 교육과 관련해서는 교육성과의 공간적 격차에 대해 탐구하고, 이러한 공간적 격차가 가져오는 교육성과의 심화 정도를 실증적으로 규명하려는 연구들이 진행되어 왔으며, 특히, 해외의 연구들은 공간적 분리가 교육성과의 지역적 차이를 심화시키고 있음을 보여주고 있다(Smith et al., 2019; Roscigno et al., 2006; Andrews et al., 2004). 국내에서도 다양한 시도들이 이어졌는데, 예를 들어, 정재훈·김경민(2014)은 교육에 대한 성과는 지역별로 큰 차이가 있음을 확인하였으며, 그 격차의 폭 역시 시간이 지남에 따라 벌어지고 있음을 보여주었다. 또한, 국내의 4년제 수도권 대학의 진학률은 거주지별로 차이가 났으며(문수연, 2016), 상대적으로 가구소득이 더 높고 취약성이 약한 지역에서는 자녀교육에 대한 투자에 더욱 강한 유인이 나타나고 있었다(김형용, 2013).

국내에서는 지역별 소득자료에 대한 공식적인 통계자료가 존재하지 않기 때문에 대부분 추정된 소득자료를 활용해서 연구가 진행되어져 왔다. 따라서 소득불평등의 공간적 분포에 관한 연구는 최근에서야 진행되었다(오지예 외, 2019; 정수열, 2015; 손은영·이자원, 2016). 특히, 홍성연 외(2017)는 서울시 행정동 단위의 소득계층별 공간적 분리를 탐구하고, 그 결과를 거주지 분리와 비교하여 연구를 진행하였다. 분석결과, 예상한 대로 고소득층은 강남 3구에 편중해서 분포하고 있었고, 서울시에서는 저소득층과 고소득층의 공간적 분리가 비교적 뚜렷하게 발생하고 있었다.

반면, 해외에서는 센서스자료에 소득자료가 포함되어 있기 때문에 소득의 공간적 분포에 관한 연구가 꾸준히 진행되어 왔다. Chakravorty(1996)은 소득불평등의 공간적 추정에 관한 방법론을 제시했으며, 공간적인 단위가 소득불평등 측정에 중요한 영향을 미치는 요인임을 강조하였다. Reardon and Bischoff(2011)은 1970년부터 2000년까지의 미국의 소득불평등의 변화를 살펴보았다. 연구를 통해, 소득불평등은 백인보다는 흑인에게서 더욱 크게 나타나고 있음을 보여주었으며, 이러한 불평등은 공간분리(spatial segregation)를 더욱 촉진시켜왔음을 강조하였다. Rey(2004)는 미국의 주별 소득 불평등이 강한 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)을 갖고 있음을 확인하였다. 대부분의 공간불평등을 연구하는 학자들이 동의하는 것은 공간적 불평등이 사회문제를 야기할 수 있다는 것이다. 하지만, 앞에서도 언급했듯이, 실제로 공간불평등과 사회문제에 관한 연구는 상대적으로 교육과 노동소득의 문제에 초점이 맞춰져 왔다.

1997년 외환위기 이후 양극화와 소득 불평등 문제는 한국의 중요한 사회 이슈로 논의되고 있다. 가장 큰 이유는 이러한 불평등이 개인 노동자의 계층상승에 대한 기대에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 보기 때문이다. 그 이유는 상대적 박탈감(relative deprivation) 때문으로 보는 것이 학계의 주요 시각이다(Easterlin, 2001; Runciman, 1966). 즉, 누군가의 소득증가는 나의 삶의 만족도를 낮추는 하나의 원인이며, 이로 인해 나의 계층이동 가능성은 점차 낮아질 것이라는 심리적인 변화이다. 반면, 소득 불평등이 심화되면 계층이동에 대한 기대감이 상승할 수 있다는 주장도 있다. 이러한 주장은 “터널효과(tunnel effect)” 이론에 기반한다(Katic and Ingram, 2018; Hirschman and Rothschild, 1973). 예를 들어, 꽉 막혀 있는 2차선 터널 안에서 옆차선이 움직이기 시작하면, 운전자는 조만간 자신의 차선도 움직일 것이라는 기대감이 생길 수 있다. 즉, 소득 불평등이 심화되는 것은 누군가의 소득이 증가한다는 의미이며, 이는 나에게도 경제적 기회(economic opportunities)가 올 수 있다는 기대감이 생긴다는 주장이다. 이러한 인식하에 그동안 사회적 계급과 소득 불평등의 인식 사이의 관계를 탐구하는 여러 연구가 수행되었지만, 자산 불평등과 계층이동 가능성의 관계에 대한 실증연구는 많지 않았다. 하지만, 이러한 이슈가 최근 들어 점차 중요하게 부각되고 있는 이유는 2010년대에 들어 서울을 포함하여, 샌프란시스코, 뉴욕, 런던 등의 대도시의 집값이 급등하면서 경제적 불평등 수준이 높아지고 있기 때문이다. 즉, 부동산가격 상승으로 인한 자산가치 불평등의 심화는 도시민들에게 좌절감과 박탈감을 주기 시작하고 있다(Arundel and Hochstenbach, 2020). 반면, 이를 기회로 보는 계층도 존재하기 마련이다.

해외의 경우, 다양한 사례연구가 존재한다. Blanden and Machin(2017)은 영국을 대상으로 주택소유가 세대 간 계층이동에 미치는 영향에 관한 연구를 진행했으며, 연구를 통해 청년층이 자신의 주택을 소유하는 데에는 부모의 주택 소유 여부가 핵심동인임을 보여주었다. Hao(2020)는 중국을 사례로 토지 소유가 시골 이주자들의 사회적 이동성에 미치는 영향을 밝혔으며, 토지 소유와의 상관관계뿐만 아니라 직업이나 소득과의 상관관계도 존재하고 있음을 보여주었다. Lux et al.(2013)은 체코를 대상으로 사회경제적 지위와 주거 불평등의 상관관계를 분석하였으며, 이 둘 사이에는 강한 연관성이 있음을 확인하였다.

국내를 사례로 주택가격으로 인한 불평등과 계층이동 가능성의 관계를 다룬 연구는 거의 진행되지 못했지만, 최근 들어 하나의 유사한 연구가 진행되었다. Kang et al.(2020)은 주택가격의 불평등이 개인의 행복과 계층인식에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 분석을 위해 아파트 실거래가를 활용해 서울시의 구별 자산 불평등을 산출하고, 이러한 불평등이 행복지수와 계층인식에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 하지만, 아쉽게도, 미래의 계층이동 가능성에 대한 문제는 다루지 못했고, 주택가격 불평등 역시 아파트 실거래가에 한정되었다는 한계점을 가진다. 현재의 계층에 대한 인식보다는 미래의 계층이동에 대한 가능성 여부가 좌절감과 심리적 박탈감에 직접적인 영향을 줄 수 있기 때문에 이에 대한 고민이 필요하다. 따라서 본 연구는 아파트뿐만 아니라 주택유형별로 다르게 나타나는 주택가격 불평등지수가 서울시민들의 미래 계층상승에 대한 기대감에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 하고자 한다.

본 연구는 주택가격이 사회적으로 가장 큰 이슈가 되고 있는 서울시를 대상으로 연구를 진행한다. 분석을 위해서 필요한 자료는 계층이동 가능성 인식에 관한 자료와 주택 실거래가 불평등지수 관련 자료, 그리고 계층이동 가능성 인식에 영향을 미치는 통제변수 구축에 필요한 자료이다. 본 연구에서 가장 중요한 자료인 계층이동 가능성 인식에 관한 자료는 2011년부터 2019년까지의 서울서베이 도시정책지표조사를 활용하였다. 서울서베이 도시정책지표조사는 서울의 변화를 객관적으로 측정하고 이를 정책에 반영하기 위해 2005년부터 매해 실시되는 조사이다. 서울의 현황 및 서울시민의 삶의 질, 인식, 생활 등을 조사하여 과학적 행정을 도모하고, 시정운영 방향을 제시할 수 있는 기초자료로 활용된다(진장익 외, 2017). 조사대상은 만 15세 이상 가구원 전체로 서울시내 표본 2만 가구에서 매해 약 42,000명에서 50,000명의 개인(가구원)을 표본으로 추출했다.

서울서베이 자료는 동일한 사람들을 추적하며 반복적으로 설문하는 개인별 패널데이터가 아니다. 또한, 매해 동일한 설문 항목을 사용하는 것도 아니기 때문에, 개개인의 시간에 따른 변화를 추정하는 것에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고, 다행히 개개인의 사회경제적 특성에 관한 질문은 매해 동일하게 반복해서 설문하고 있다. 예를 들어 서울서베이는 기본항목으로 설문자의 성별, 나이, 고용, 주택특성, 혼인 여부, 교육수준, 가구소득, 만족도, 행복 등의 문항을 포함하고 있다(진장익 외, 2017). 또한 개인이 느끼는 계층이동 가능성 항목도 ‘우리 사회에서 나의 사회경제적 지위가 높아질 가능성이 어느 정도 높다고 또는 낮다고 생각하십니까?’라는 설문으로 포함되어 있다. 따라서 이 자료를 활용해, 적절한 모형을 구축하면 주택가격 불평등지수와 계층이동 가능성의 관계 연구에 유용하게 활용될 수 있다. <표 1>은 본 연구에 활용된 연도별 서울서베이 가구의 샘플수와 가구원의 샘플수를 나타내며, 총 410,104명의 자료가 분석에 사용되었다.

본 연구의 가장 중요한 변수인 주택가격 불평등지수를 산정하기 위해 2011년부터 2019년까지의 주택 실거래가 자료를 국토교통부 실거래가 공개시스템을 통해 수집하였다. 실거래가는 아파트, 연립·다세대, 단독·다가구, 오피스텔, 토지 등으로 구분되어 매매와 전·월세로 나눠 제공되고 있다. 본 연구에서는 이 중 아파트, 연립·다세대, 단독·다가구의 매매 자료를 활용하였으며, <표 2>는 각 연도별 분석에 사용된 샘플의 수를 나타낸다.

본 연구의 주된 관심은 주택가격 불평등이 계층이동 가능성에 영향을 주는지를 실증적으로 검증하는 것이다. 따라서 계층이동 가능성을 종속변수로 하는 순서형 프로빗 모형(ordered probit model)을 활용하고자 한다. 서울서베이 자료에는 매년 서울시민들이 느끼는 계층이동 가능성에 대한 설문을 다음과 같이 5점 척도로 조사해왔다.

① ‘매우 낮다’는 y=1,

② ‘다소 낮다’는 y=2,

③ ‘보통이다’는 y=3,

④ ‘다소 높다’는 y=4,

⑤ ‘매우 높다’는 y=5

일반적으로 종속변수가 연속형 변수가 아닐 경우에는 최소자승법(Ordinary Least Squares, OLS)으로 추정하지 않고, 프로빗이나 로짓모형을 활용한다. 본 연구의 종속변수도 5점 척도의 순서형 변수이기 때문에, 오차항 확률 분포가 표준정규분포이며 분산이 동일하다고 가정하는 순서형 프로빗 모형을 사용하였다. 모형은 다음의 식 (1)과 같이 수식화할 수 있다.

(1)

위의 식에서, y는 종속변수로 계층이동 가능성 지표를 의미하며, y=1, 2, 3, 4, 5 값으로 구분된다. 그리고 계층이동 가능성에 대한 잠재 효용값은 측정이 가능한 효용 X와 측정 불가능한 효용 ϵ_i으로 나타낼 수 있다. 순서형 프로빗 모형은 오차항 ϵ_i는 확률분포의 분산이 동일하며, 공분산이 0인 정규분포를 따른다고 가정한다(권영민 외, 2018). µ_i는 각 설명변수의 추정계수인 ß와 함께 추정할 수 있는 한곗값이다(마창모, 2008). 그리고 이를 활용하여, 선택 대안에 대한 선택확률을 계산할 수 있다(이선영 외, 2020). 순서에 따른 계층이동 가능성 1에서 5까지의 각 선택대안에 대한 선택확률은 아래의 식 (2)를 통해 추정이 가능하다. 여기서 Φ는 누적 표준 정규 분포함수를 의미한다.

(2)

순서형 프로빗 모형의 해석은 각 설명변수에 대해서 편미분을 적용해 설명변수가 계층이동 가능성 지표에 미치는 한계효과를 활용한다. 이렇게 최종 도출된 모형에 대해 적합성을 검증하기 위해 우도비 ρ²(likelihood ratio)와 Chi-square x²을 이용한다. 우도비 ρ²는 0과 1 사이의 값을 갖는데 1에 가까울수록 모델의 적합도가 높은 것으로 일반적으로 해석할 수 있다(김은아 외, 2021).

본 연구에서 사용된 변수들의 기술통계는 <표 3>과 같다. 간략히 설명하면, 먼저 본 연구에서 사용된 샘플수는 전체 410,104개이며, 가구소득이 300만 원 미만인 경우 80,199개, 500만 원 초과인 경우 155,435개였다. 서울서베이 조사결과 지난 9년간(2011~2019년) 서울시민들이 느끼는 평균 계층이동 가능성은 5점 만점에 3.018로 나타났고, 저소득층(2.902)은 고소득층(3.064)에 비해 낮은 수치를 보였다. 지니계수로 추정된 주택가격 불평등지수의 평균을 세부적으로 살펴보면, 단독·다가구 주택, 연립·다세대 주택, 아파트의 순으로 나타났다. 일반적으로 아파트는 노후도나 평형에 따라서 차이가 있기는 하지만, 개별 유닛들이 동질적인 형태를 갖기 때문에 연립·다세대 주택이나 단독주택에 비해 지역 간에 큰 차이가 나타나지 않는다. 반면, 연립·다세대나 단독·다가구 주택은 아파트에 비해 주택의 구조나 형태, 입지가 다양하기 때문에 동일 지역이라 할지라도 개별 유닛들 간에 가격차이가 많이 날 수 있다. 특히, 단독·다가구일수록 이러한 차이는 더 클 수 있다. 따라서 주택가격의 불평등 정도는 아파트가 가장 낮은 것으로 판단된다.

전체의 기술통계 결과, 통제변수인 가구소득은 평균 약 457만 원이었다. 여성이 52%, 결혼한 사람은 67%, 대입 이상은 52%, 평균나이는 45세, 정규직 종사자는 42%로 나타났다. 건강상태, 재정상태, 친구 및 친지 관계 그리고 가정생활 및 사회생활로 구성된 5가지 행복지수는 10점 만점을 기준으로 평균 6.250점에서 7.161점 사이의 값으로 나타났다. 아파트인 경우가 42%, 주택을 소유한 사람이 55%로 임차인(45%)에 비해 높게 나타났다.

저소득층과 고소득층은 학력과 정규직 종사자, 행복지수 그리고 주택유형과 주택점유형태에서 차이를 보였다. 저소득층에 비해 고소득층의 대입이상 비율이 30% 정도 높았고, 정규직 종사자 역시 20% 정도 높았다. 행복지수 역시 고소득층이 더 높은 점수를 보였다. 특히, 고소득층의 경우 저소득층에 비해 아파트인 경우가 약 13% 높았고, 주택을 소유한 사람도 15% 더 많았다.

<그림 8>에서 살펴볼 수 있듯이, 주택가격 불평등지수는 2011년부터 2013년까지는 소폭 하락하다가, 2013년부터는 지속적으로 급격히 상승하는 것으로 나타났다. 즉, 주택가격 간의 격차가 점점 커지고 있음을 실제 데이터를 통해서 확인할 수 있다. 반면에, 계층이동 가능성 지표는 <그림 9>와 같이, 2012년부터 지속적으로 하락하는 모습을 보였다. 즉, 자신의 사회경제적 지위가 높아질 가능성에 대한 기대감이 계속해서 감소하고 있음을 확인할 수 있다.

Figure 8. 
Trend of housing inequality

Figure 9. 
Trend of social mobility index

<그림 10>은 주택가격 불평등 지수와 계층이동 가능성의 관계를 보여준다. 주택가격의 불평등은 계층이동 가능성과 음(-)의 상관관계를 가질 것이라는 일반적인 믿음과는 달리, 주택가격 불평등지수가 낮을 때는 불평등지수가 증가하여도 사람들이 인식하는 계층이동 가능성은 증가하는 경향을 보였다. 그러나, 주택가격 불평등지수가 일정수준(0.15)보다 높아진 후부터는 계층이동 가능성에 대한 기대가 감소하는 것으로 나타났다. 이를 통해, 주택가격 불평등지수가 일정 수준을 넘기면 사람들의 계층이동 가능성에 대한 기대감이 급격히 감소한다는 것을 실증적으로 확인할 수 있다.

Figure 10. 
Housing inequality & social mobility index (entire)

그러나, 주택가격 불평등지수와 계층이동 가능성의 관계는 주택 유형에 따라 다르게 나타났다. 특히, 아파트인 경우, 연립·다세대나 단독·다가구의 주택 유형과는 전혀 다른 모습을 보였다. 단독·다가구 유형은 <그림 11>과 같이 음(-)의 관계를 보였으며 전체유형의 주택가격 불평등지수와 비슷한 양상을 보였다. 연립·다세대 역시 <그림 12>처럼 불평등지수가 0.3 이상이 되면서 계층이동 가능성 지표가 다시 반등하는 모습을 보였지만, 전반적으로 음(-)의 상관관계를 보였다.

Figure 11. 
Housing inequality & social mobility index (detached house)

Figure 12. 
Housing inequality & social mobility index (flat)

하지만 아파트의 경우에는, <그림 13>과 같이 다른 형태로 나타났다. 즉, 변곡점이 연립·다세대 그래프의 변곡점보다 훨씬 더 왼쪽에 위치하는 것을 확인할 수 있다. 아파트 가격의 불평등지수가 0.16 이하일 때까지는 계층이동의 기대감이 낮아진 반면, 0.16을 초과하면서부터는 불평등 지수가 증가하면서 계층이동의 기대감이 높아지는 모습을 보였다. 아파트가 가진 높은 주택가격 상승률 때문일 것이라고 예상된다. 아파트는 우리나라에서 가장 선호되는 주택으로 다른 유형에 비해 가격의 상승폭이 크다. 따라서 아파트 소유자들은 아파트 가격의 불평등지수가 상승할 때, 오히려 계층이동에 대한 기대감이 증가할 수 있는데, 이와 같은 현상이 반영된 결과라고 판단된다. 즉, 주택가격의 불평등지수가 일정수준을 지나면, 아파트를 소유한 사람들의 계층 상승이동에 대한 기대가 증가하는 것으로 보인다.

Figure 13. 
Housing inequality & social mobility index (APT)

주택가격의 불평등지수와 계층이동 가능성의 관계는 가구 소득의 구간에 따라서도 상이한 결과를 보였다. 가구소득이 300만 원 미만인 경우에는, <그림 14>처럼 주택가격의 불평등지수가 상승할수록 계층의 상승이동에 대한 기대는 감소하는 결과를 보였다. 주택가격의 불평등지수가 증가할수록 기울기가 완화되기는 했지만, 뚜렷한 반등의 양상은 보이지 않았다. 반면에 가구소득이 500만 원을 초과하는 경우, <그림 15>와 같이 상반된 결과를 보였다. 주택가격의 불평등지수는 계층이동 가능성에 대한 기대와 양(+)의 상관관계를 가졌기 때문이다. 이러한 결과는 일반적으로 예상 가능한 결과로, 주택가격 불평등이 계층이동 가능성에 미치는 영향은 소득에 따라 상이하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

Figure 14. 
Housing inequality & social mobility index (household income < 300)

Figure 15. 
Housing inequality & social mobility index (household income > 500)