Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 58, No. 1, pp.119-132
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 28 Feb 2023
Final publication date 10 Feb 2023
Received 11 Jul 2022 Revised 09 Jan 2023 Reviewed 25 Jan 2023 Accepted 25 Jan 2023
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2023.02.58.1.119

자산의 세대 간 유사성에 관한 연구 : 순자산과 부동산자산을 중심으로

강정구** ; 김지원*** ; 마강래****
The Association of Wealth between Parents and Children : Focused on Net Worth and Real Estate Asset
Kang, Jung-Ku** ; Kim, Ji-Won*** ; Ma, Kang-Rae****
**Ph.D. Student, Department of Urban Planning and Real Estate, Chung-Ang University jk_sw0524@naver.com
***Ph.D. Student, Department of Urban Planning and Real Estate, Chung-Ang University w0228ww@gmail.com
****Professor, Department of Urban Planning and Real Estate, Chung-Ang University kma@cau.ac.kr

Correspondence to: ****Professor, Department of Urban Planning and Real Estate, Chung-Ang University (Corresponding Author: kma@cau.ac.kr)

Abstract

Economic inequality, which can be measured by the gaps in income or net worth between households, has persisted over several generations in South Korea. Previous research has argued that a positive link between the wealth of parents and children is one of the most important factors affecting the persistence of economic inequality over time. The purpose of this study is to investigate the association of both net worth and real estate assets between generations using the KLIPS (Korean Labor and Income Panel Study) data. Two quantile regressions were estimated to explore whether wealthy children are more likely to have wealthy parents. The main findings of this study showed that net worth correlations between generations are considerably greater as the net worth of children increases. However, there is no significant difference between subgroups of real estate assets. This difference may be due to the fact that much of the transmission of real estate wealth to the next generation occurs long after adult children have left their original home.

Keywords:

Intergenerational Mobility, Net Worth, Real Estate Assets, Quantile Regression Model

키워드:

세대 간 이동성, 순자산, 부동산자산, 분위수회귀모형

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

기존 문헌에서는 최근 심화하고 있는 청년세대 내에서의 자산 불평등이 ‘주택가격 상승’과 ‘세대 간 자산 이전’에 기인하고 있음을 밝히고 있다(오민준, 2022). 주택과 같은 고가의 부동산자산은 경제활동 기간이 짧은 젊은 층이 근로소득만으로 마련하기는 어렵다. 특히 주택가격이 급등하는 상황에서 부모의 도움으로 이른 시기에 주택을 마련한 자녀와 그렇지 못한 자녀는 자산 측면에서 큰 격차를 보일 수 있다. 부모의 경제적 도움 여부가 청년층의 자산 축적에 결정적인 역할을 할 수 있다는 점에서 세대 간 부의 대물림(intergenerational transmission of wealth)에 대한 관심이 높아지고 있다.

세대 간 부의 대물림에 관한 기존 문헌들은 ‘세대 간 이동성(intergenerational mobility)’의 관점에서 자식이 부모의 사회경제적 지위를 어느 수준까지 유사하게 획득하는지에 초점을 두고 있다. 이들 연구는 소득과 자산의 측면에서 ‘부모의 부’와 ‘자식의 부’ 간에 강한 상관성이 있음을 강조하고 있다. 부모와 자녀 간 부의 상관성이 높게 나타난다면 그 사회는 세대 간 낮은 이동성을 보인다고 할 수 있다. 이동성이 낮은 사회에서는 부모의 사회·경제적 자산이 자녀 세대에 그대로 전이되고, 이러한 부의 전이는 자녀의 선발이익(head-start advantage)을 유발할 수 있다(강은택 외, 2017).

최근 일부 연구는 이러한 세대 간 부의 유사성에 계층 간 차이가 존재할 수 있다는 사실에 주목하고 있다. 세대 간 대물림 현상이 일관되게 나타나는 게 아니라, 특정 계층에서 그 경향성이 더욱 강하게 나타날 수 있다는 것이다. 특히 자산의 계층 간 격차가 커지고 있는 우리나라에서는, 부동산자산을 중심으로 세대 간에 부가 전이되는 현상이 나타나고 있고, 상위계층의 배타적인 사회계급이 형성되고 있다는 점(이원재 외, 2021)을 고려하면, 이러한 논의는 설득력이 높다고 볼 수 있다. 하지만 부의 대물림의 계층 간 차이에 관한 연구는 주로 ‘소득(income)’을 중심으로 이루어져 온 측면이 있다. 자산도 소득과 마찬가지로 계층에 따라 부모-자식 간 유사성의 차이가 나타날 수 있음을 유추해볼 수 있지만, 이에 대한 논의는 상대적으로 부족한 실정이다.

이에 본 연구는 분위수 회귀모형을 활용한 실증분석을 통해, 자녀의 자산 분위에 따라 부모-자식 간 상관성이 계층에 따라 차별적으로 나타나는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 자녀 세대를 중심으로 ‘자산을 많이 소유한 계층’과 ‘자산을 적게 소유한 계층’ 간 부모 세대의 영향력이 어떻게 나타나는지에 대한 실증분석을 수행하였다. 특히, 가구의 실질적인 부를 의미하는 ‘순자산(net worth)’과 자산에서 가장 큰 비중을 차지하는 ‘부동산자산(real estate assets)’에 초점을 맞추었다. 두 가지 자산을 별도로 구분하는 이유는, 순자산은 부채(liabilities)가 함께 고려된다는 점에서 순자산과 부동산자산 간에는 세대 간 유사성이 서로 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 또 다른 이유로는, 부동산자산이 갖는 특징으로 인해 ‘순자산의 계층별 전이 패턴’과 ‘부동산자산의 계층별 전이 패턴’이 다를 수 있다는 점도 고려하였다. 부동산자산은 부모 세대 생애주기의 후반부에서 증여나 상속의 형태로 이루어지는 경우가 빈번할 것으로 예상되기 때문이다.

이어지는 2장에서는 부의 세대 간 이전에 대한 이론적 논의를 살펴보고 선행연구를 검토하였다. 다음으로 3장에서는 실증분석에 사용한 자료, 분석방법, 주요변수 등을 기술하였다. 4장에서는 한국노동패널자료를 활용하여 순자산과 부동산자산의 세대 간 유사성에 대한 실증분석 결과를 기술하였다. 마지막으로 5장에서는 실증분석 결과를 토대로 주요 연구결과 및 시사점을 제시하였다.


Ⅱ. 이론적 논의 및 선행연구 고찰

1. 세대 간 부의 대물림에 관한 논의

세대 간 이동성(intergenerational mobility)은 부모 세대와 자식 세대 간 사회경제적 지위의 변화를 의미한다. 세대 간 이동성을 측정하는 가장 쉬운 방법은 부모와 자녀 간 사회경제적 지위가 어느 정도로 유사한지를 살펴보는 것이다. 부모와 자녀 간에 사회경제적 지위의 상관성이 낮다면, 그 사회는 세대 간 이동성이 높다고 할 수 있다. 반대로, 자녀의 소득, 교육수준 등이 부모와 유사할수록 그 사회의 이동성은 낮다고 볼 수 있다. 세대 간 이동성이 높은 사회와 그렇지 않은 사회에서의 불평등은 질적으로 다르다. 세대 간 이동성이 높은 사회에서는 세대 간에 계층 이동이 활발하기에 부모 세대에서 불평등이 발생하더라도 그것이 세대를 이어 지속될 가능성이 작다. 그러나 세대 간 이동성이 낮은 사회는 부모의 사회경제적 자원이 자녀에게로 이전되고, 이러한 대물림이 자녀 세대에서의 선발이익을 유발할 수 있다. 이로 인해 대물림의 혜택을 받은 자녀와 그렇지 못한 자녀 간의 격차가 확대되고, 불평등이 세대를 거쳐 증폭될 수 있다. 그렇기에 한 사회에서 부모와 자식 간 부의 대물림의 정도는 그 사회의 형평성(equality)을 평가하는 중요한 지표로 활용된다(김희삼, 2009; 강은택 외, 2017).

세대 간 이동성에 관한 연구는 1990년 초부터 등장하기 시작하여 2000년대 들어 크게 증가했다. 이들 연구는 소득, 자산 등 경제적 측면에서 부모 세대와 자녀 세대 간에 부의 유사성이 나타남을 밝히고 있다(Peters, 1992; Couch and Dunn, 1997; Dearden et al., 1997; Gottschalk, 1997). 2000년대 초반에 진행된 대표적인 연구로는 15년간의 PSID(Panel Study on Income Dynamics) 자료를 활용하여 인종 간 자산 대물림 정도를 추정했던 Shapiro(2004)가 있다. 이 연구에서는 백인 부모가 흑인보다 2.4배 높은 부를 보유하고 있으며, 이러한 부가 자녀에게 대물림되고 있는 것으로 확인되었다. 이외에도 비교적 최근까지 해외에서는 자녀의 자산 축적에 ‘부모자산’의 영향력이 커지고 있음을 밝히는 기존 연구가 다수 진행되었다(Mathä et al., 2017; Burrows and Lennartz, 2018; Campos-Vazquez and Medina-Cortina, 2019).

한편, 국내에서는 2000년대 들어 부모와 자녀의 경제적 지위의 유사성을 살펴보는 연구가 크게 증가했다(김희삼, 2009; 안종범·전승훈, 2008; 최지은·홍기석, 2011; 양정승, 2012; 신진욱·이민아, 2014; 최은영, 2015; 강은택 외, 2017). 이들 연구는 공통적으로 부모와 자식 간 경제력의 전이가 나타나고 있으며, 이러한 대물림이 자식세대 간 격차를 유발하고 있음을 지적해왔다.

세대 간 대물림에 관심을 둔 국내의 초기 연구들은 주로 소득에 초점을 맞추었으나, 일부 연구는 자산의 대물림이 경제적 불평등에 중요한 역할을 하고 있음에 주목하였다. 이들 연구는 자산은 축적되고 대물림되는 경향이 크기 때문에, 소득보다는 자산이 계층 간 격차를 고착화하는 주된 원인으로 작용할 가능성이 크다는 점을 지적하고 있다(이철승·정준호, 2018; 이원재 외, 2021). 자산의 대물림에 관한 기존 연구들은 독립한 자녀 가구의 자산 형성에 ‘부모의 자산’이 결정적인 요인임을 공통적으로 강조한다. 한국노동패널조사(Korean Labor and Income Panel Study) 자료를 활용하여 세대 간 소득, 자산 등의 경제력 대물림 정도를 추정한 김희삼(2009)의 연구에서는 아버지의 월평균임금이 2배로 증가할 경우, 자녀의 월평균임금이 약 14% 정도 상승하는 것으로 분석되었다. 반면에 부모가구의 순자산이 2배 증가할 경우, 자녀가구의 순자산이 약 27% 증가하는 것으로 나타나 자산의 세대 간 유사성이 소득보다 높은 것으로 확인되었다. 마강래·권오규(2013)의 연구는 자녀세대와 부모세대 간 주택점유형태의 유사성에 대한 분석을 통해, 부모가 자가를 소유한 경우에는 자녀 또한 자가를 소유할 확률이 높아짐을 밝혔다. 해당 연구는 이러한 분석결과를 통해 부동산자산을 중심으로 한 부의 대물림으로 세대 간 이동성이 더욱 약화되고, 다음세대의 불평등을 심화시킬 수 있다고 주장하였다. 강은택 외(2017)의 연구에서도 부동산자산의 세대 간 유사성이 존재함을 실증하였는데, 부모와 자녀의 부동산자산이 유사해지는 정도가 시간이 지남에 따라 더욱 커지고 있다는 결과를 보고한 바 있다. 마강래·강은택(2017)은 이러한 부동산자산의 대물림이 개인의 행복감에도 영향을 줄 수 있다는 점에서, 부동산자산의 대물림이 행복감에 얼마나 영향을 미치는지를 규명하고자 했다. 이 연구에서는 부모가 보유한 부동산자산이 자녀의 부동산자산 축적에 영향을 미치고 있으며, 이로 인한 행복의 세대 간 전이 또한 발생하고 있는 것으로 확인되었다.

어떠한 형태로든 한 사회에서 이러한 자산의 세대 간 대물림이 고착화되면, 결과적으로 그 사회의 세대 간 경제적 이동성이 감소하게 된다. 세대 간 경제적 이동성이 낮다는 것은 그 사회에서 ‘기회의 균등(equality of opportunity)’이 보장되지 않을 수 있음을 의미한다. 이러한 세대 간 자산 대물림이 고착되면 후발세대 간 사회·경제적 격차가 커질 수 있다는 점에서, 최근 관련 논의의 중요성이 증대되고 있다. 이어지는 2절에서는 본 연구에서 주목하는 자산 대물림의 계층 간 차이를 다룬 국내외 선행연구를 검토하였다.

2. 세대 간 부의 대물림의 계층 간 차이에 관한 논의

부의 대물림에 대한 다수의 해외 연구에서는 부의 세대 간 유사성이 계층에 따라 다르게 나타남을 보고하고 있다(Torche, 2015; Gregg et al., 2019; Callaway and Huang, 2020; Callaway et al., 2021). 이들 연구는 세대 간 부의 대물림 경향이 모든 계층에서 일관되게 나타나지 않으며, 최상위 또는 최하위계층에서 더 강한 대물림 메커니즘이 존재할 수 있음에 주목하고 있다. 분위수 회귀모형을 통해 아버지의 소득이 아들의 소득에 미치는 영향을 추정한 Eide and Showalter(1999)에서는 하위 소득 분위에서 그 영향력이 더 강하게 나타남을 밝혔다. Palomino et al.(2018)는 1980~2010년의 패널자료(PSID)를 활용하여 세대 간 소득 이동성의 계층 간 차이를 실증하였는데, 최상위, 최하위의 양극단에서 세대 간 소득 탄력성이 더 큰 것으로 확인되었다. 다만 이러한 이동성이 분석기간 동안 상위 분위에서는 일정한 패턴을 보이는 반면, 하위 분위에서는 증가하고, 감소하는 패턴을 반복하는 것으로 밝혀졌다. 반면 Björklund et al.(2012)에서는 상위계층에서 부모와 자녀 간 소득의 상관성이 더 크게 나타나는 것으로 분석되었다. Korom(2018)에서는 유럽 11개국을 대상으로 세대 간 자산 이전 패턴을 살펴보았는데, 부모로부터 부를 이전받은 가구가 이전받지 않은 가구에 비해 더 많은 부를 축적하는 것으로 나타났다. 분위별로는 중간 분위에서 상대적으로 자산 이전의 영향력이 더 강한 것으로 분석되었다. Hansen and Wiborg(2019)의 연구는 부모로부터 부를 이전받은 자녀들이 더 많은 부를 축적하는 현상은 모든 계층에서 나타나지만, 이러한 부의 이전을 통한 자산 축적 경향은 하위계층보다 상위계층에서 더 강하게 나타남을 지적하였다. 특히 사회적으로 높은 지위에 있는 자녀일수록 부모로부터 부를 이전받을 가능성이 더 높았다. 이로 인해 상위계층의 가구에서 성장한 자녀는 그렇지 않은 자녀보다 더 많은 부를 축적하게 되며, 부의 이전이 세대 간의 계층을 재생산하는 유효한 전략으로 나타남을 주장하였다.

국내에서는 일부 연구들이 소득을 중심으로 세대 간 이동성의 계층 간 차이를 실증한 바 있다. 이들 연구는 자녀의 가구소득이 부모의 가구소득으로부터 받는 영향이 자녀의 소득 분위에 따라 달라지는지를 분석하였다. Richey·정기호(2014)의 연구에서는 아들이 소득 상위계층으로 갈수록 아버지 소득에 대한 탄력성이 커지는 것으로 나타났다. 최은영(2015)도 자녀가 소득 상위 분위에 속할 경우에 부모소득의 영향을 더 크게 받는다는 연구 결과를 보고하고 있다. 반면에 최지은·홍기석(2011)의 연구에서는 아들 소득에 대한 아버지 소득의 영향력이 최하위 분위(0.1)에서 특히 강하게 나타나는 것으로 분석되었다.

이를 종합해보면, 어떤 계층에서 세대 간 유사성이 더 강하게 나타나는지에 대한 합의된 결론은 없지만, 자녀의 소득이나 자산에 대한 부모의 영향력이 계층에 따라 달라진다는 결과는 다수의 국내외 연구에서 공통되게 나타나고 있다. 그러나 세대 간 유사성의 계층별 차이에 관한 국내 논의는 소득에만 초점이 맞추어져 있으며, 이들 연구는 다양한 요인의 효과를 충분히 통제하지 않은 상태에서 분석을 수행했다는 한계가 있다. 부동산자산을 중심으로 자산 불평등에 따른 계층 고착화가 심화되고 있다는 점을 고려하면, 국내에서도 자산의 세대 간 상관성에 계층 간 차이가 존재할 수 있음을 유추해볼 수 있다. 최근 주택가격이 급등하면서 자산의 대물림에 관심을 둔 연구가 국내에서도 다수 이뤄지고 있으나 이들 연구는 세대 간 유사성이 자녀의 자산 분위에 따라 다르게 나타날 수 있다는 점을 간과하였다. 박현준·진창하(2020)의 연구가 가구 순자산에 영향을 미치는 요인들의 분위 간 차이를 실증한 바 있으나, 해당 연구는 세대 간 대물림의 관점에서 부모와 자식 간 자산의 유사성을 설명하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 순자산과 부동산자산을 중심으로 부모와 자녀 간의 자산의 상관성이 나타나는지를 실증하고, 이러한 세대 간 자산의 유사성이 자녀의 계층에 따라 다르게 나타나는지를 살펴보고자 한다.


Ⅲ. 분석방법 및 변수 구성

1. 분석방법

본 연구는 부모와 자녀의 ‘세대 간 유사성’을, 부모와 자식 간 자산의 상관성이 어느 정도로 강하게 나타나는지를 통해 살펴보고자 한다. 자산의 세대 간 상관성은 부모가 보유한 자산이 자녀가 분가 후에 보유하는 자산에 어느 정도로 영향을 미치는지를 통해 파악할 수 있다.

본 연구는 자산의 세대 간 유사성과 관련하여, 부모자산이 자녀자산에 미치는 영향력의 계층별 차이에 주목하였다. 기존의 연구에서는 가구의 소득이나 자산에 영향을 미치는 요인을 분석할 때 최소자승법에 기반한 OLS회귀모형을 주로 사용해왔다. OLS회귀모형은 조건부 평균에서 독립변수가 종속변수에 미치는 한계효과를 도출하는 모형으로서, 독립변수와 종속변수 간의 평균적 관계에 대한 정보만을 제공한다. 본 연구와 관련하여 OLS회귀모형을 이용한다면 부동산자산에 영향을 주는 부모의 영향력이 모든 자산그룹에 불변함을 가정해야 한다. 하지만 본 연구의 Ⅱ장에서 살펴보았듯이, 자산의 경우 그 규모에 따라 부모의 영향력이 달라질 가능성이 크다. 이러한 계층 간의 차이를 반영하기 위해 각각의 분위에 해당하는 표본들을 구분하여 집단별로 회귀분석을 수행하는 방법도 고려될 수 있으나, 이 경우에도 해당 분위의 관측치만 분석에 포함하기 때문에 충분한 수의 표본을 확보하기 어려워진다는 단점이 있다. 또한, 인위적으로 표본을 선택하게 되므로 선택편의(selection bias)에 의해 분석 결과를 모수에 가깝게 추정하기 어렵다.

이러한 이유로 본 연구에서는 종속변수의 분위에 따라 독립변수의 영향력이 달라질 것으로 판단되는 경우 유용하게 사용될 수 있는 분위수 회귀모형(quantile regression model)을 사용하였다. 이 모형은 중위수(median)를 중심으로 중위보다 높거나 낮은 위치에 대해 가중치를 부여하여 회귀식을 추정하는 방식으로 모든 자료를 함께 사용하기 때문에 정보의 손실이 적으면서 선택편의 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 분위수 회귀모형을 함수식으로 표현하면 다음의 식 (1)과 같다.

(1) 

여기서 yi는 종속변수, xi'는 독립변수들을 나타낸다. βqq번째 분위의 모수 추정치, 즉 q분위에서의 종속변수에 대한 독립변수의 영향력을 나타낸다. 이때, 분위수 회귀모형은 표본을 분할하지 않고 잔차의 분위별 가중치를 다르게 적용하여 βq를 각각 추정한다.

(2) 

분위수 회귀모형은 위의 식 (2)에서와 같이, 목적함수(objective function) Q를 최소화하는 βq를 구하는 것이다. 위의 목적함수에서 yi-xi'βqei이다. 분위(q)는 0과 1 사이의 값을 가진다. 종속변수의 예측값이 관측값보다 크거나 같으면yixi'β, yi-xi'βqq만큼 가중치를 부여한다. 반면에 종속변수의 예측값이 관측값보다 작으면(yi < xiβ), |yi - xiβq|에 (1-q)만큼 가중치를 부여한 후, 위의 목적함수를 최소화하는 βq를 추정한다는 의미이다. 본 연구의 실증분석에 활용한 분위수 회귀모형을 함수식으로 나타내면 아래의 식 (3)과 같다.

(3) 

식 (3)에서 Xi는 부모의 자산, Yi는 자녀의 자산을 나타내고 있다. 이 식은 log-log모형으로서, 추정된 계수 β1,q는 부모의 자산이 1% 증가할 때 분위수에서의 자녀자산의 변화율(%)을 의미한다. 이는 부모자산에 대한 자녀자산의 탄력성의 개념으로 이해할 수 있다. Ii는 개인특성 변수, Hi는 가구특성 변수, Pi는 부모가구의 특성을 나타내는 변수이다. 본 분석에서는 자녀의 자산 분위를 5분위로 구분하였는데, 이 경우 0.2, 0.4, 0.6, 0.8로 나타나는 4개의 분위수가 존재하게 된다. 그러므로 본 연구의 실증분석 결과는 각 분위수에서 수행한 회귀분석에 대한 4개의 회귀계수 값으로 나타난다. 이를 통해 본 연구에서는 자산의 세대 간 유사성이 자녀의 자산 분위에 따라 다르게 나타나는지를 실증하고자 하였다.

2. 사용자료 및 변수 구성

실증분석을 위해 한국노동연구원에서 제공하는 한국노동패널조사(KLIPS) 자료를 활용하였다. 한국노동패널조사는 1998년부터 현재 22차(2019년)까지 수행되어 왔다. 한국노동패널조사는 가구용 자료와 개인용 자료로 구분되는데, 가구용 자료에는 가구원의 연령, 성별, 학력, 가족관계, 가구소득과 가구소비, 자산과 부채 등의 정보가 포함되어 있다. 개인용 자료는 가구에 속한 만 15세 이상의 가구원을 대상으로 하며, 경제활동 상태, 직업, 소득·소비활동 등의 내용을 담고 있다. 한국노동패널조사는 기존 원가구에서 분가하는 가구도 추적조사하여 표본에 포함하기에 부모가구와 자녀가구를 함께 분석할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 가구자산에 대한 정보를 자산 종류별로 제공하고 있어 가구의 자산에 대한 분석을 수행하는 데 유용한 자료이다.

본 연구의 분석대상은 2차~22차까지의 기간에 원가구(1차년도 최초 조사가구)에서 분가한 자녀이다. 이들은 분가 이전에는 원가구의 가구원으로 조사되며, 분가 이후에는 분가가구로 분류되어 조사된다. 2차년도 이후 시점별로 분가한 가구 중 원가구의 자녀였던 가구주를 추출한 후 해당 자녀의 부모가구 자료를 병합하여 표본을 구성하였다.

자산의 세대 간 유사성에 관한 분석은 순자산과 부동산자산을 구분하여 수행하였다. 순자산은 부동산자산, 금융자산을 합한 총자산에서 부채를 뺀 것으로, 가구의 실질적인 부를 의미한다. 이 중에서도 부동산자산은 자산 격차를 유발하는 주된 요인으로 지목되고 있다. 주택마련 여부가 가구의 자산 형성에 결정적인 영향을 미치는 우리나라에서는 부동산자산의 중요성이 특히 크다고 볼 수 있다. 순자산은 부동산자산을 포함하지만, 금융자산과 부채가 함께 고려되기 때문에 순자산과 부동산자산 간에는 세대 간 상관성이 서로 다르게 나타날 수 있다. 이러한 점에서 자산의 세대 간 유사성에 관한 분석은 순자산과 부동산자산을 구분하여 살펴볼 필요가 있다.

본 연구에서는 부모의 자산이 자녀자산에 미치는 영향을 통해 자산의 세대 간 유사성을 측정한다. 자녀자산에 대한 부모자산의 순효과를 추정하기 위해, 자녀의 순자산과 부동산자산에 영향을 미치는 요인들을 개인특성, 가구특성, 부모특성 변수로 구분하였다.

먼저, 종속변수는 자녀의 순자산과 부동산자산1)이다. 순자산과 부동산자산은 자녀 가구의 분가시점 이후부터 22차까지 응답한 값의 평균을 이용하였다. 이때 각 시점의 순자산과 부동산자산은 자료의 가장 최근 시점인 2019년(22차) 기준의 물가로 보정하였다. 특정 시점이 아닌 분가 이후 응답 기간의 평균값을 사용한 이유는, 시기에 따른 가구의 자산변동을 통제하여 가구의 전반적인 자산 수준을 나타내기 위함이다. 관심변수인 부모의 순자산과 부동산자산은 2차부터 22차 기간에 응답한 값의 평균을 이용하였다.2) 순자산과 부동산자산은 로그로 변환하여 분석에 활용하였다. 순자산은 총자산에서 총부채를 차감하는 방법으로 계산되기 때문에 총자산보다 총부채가 더 많은 가구는 음(-)의 값이 도출된다. 이 경우, 로그로 치환이 불가하기에 본 연구에서는 순자산 변수를 ‘순자산+최소값+1’의 값으로 조정한 후 로그를 취하였다. 부동산자산에 관한 분석에서는 부동산자산을 보유하지 않은 가구를 표본에서 제외한 후 로그로 치환하였다.

다음으로, 독립변수는 순자산과 부동산자산에 관한 기존의 선행연구들을 참고하여, 자녀가구의 순자산과 부동산자산에 영향을 줄 것으로 판단되는 변수들을 포함하였다. 자녀 가구주의 개인적 특성을 나타내는 변수로는 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 직업 등을 포함하였고, 가구 특성 변수로는 근로소득, 자가점유여부, 거주지역 등이 포함된다. 또한, 순자산에 대한 분석에서는 김지원·마강래(2021)의 연구를 참고하여 가구의 자산구조 변수(총자산 대비 부채비율, 총자산 대비 금융자산 비율)를 사용하였고, 부동산자산에 대한 분석에서는 자산구조 변수 대신 부채와 금융자산을 모형에 포함하였다. 이는 가구가 부동산자산을 획득하기 위한 자금을 부채나 금융자산을 통해 조달하기 때문이다(이길제·최막중, 2017).

부모의 순자산과 부동산자산 외에 부모 가구와 관련된 변수들은 부모 가구주의 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 직업, 자녀 수를 포함하였다. 자녀가 갖게 되는 자산은 자녀 자신이 가진 특성 외에 부모가 가진 사회문화적 지위와 같은 성장환경에 영향을 받을 수 있기 때문이다(강은택 외, 2017). 예를 들어, 교육수준이 높고 좋은 직업을 가진 부모는 자녀의 교육에 큰 관심을 보이고, 이는 자녀세대의 경제적 기회의 상승으로 이어질 수 있다. 또한, 자녀가구의 형제자매 수를 의미하는 자녀 수도 모형에 포함하였다. Mulder and Smits(2013)가 지적했듯이, 가족 내에서 이용할 수 있는 경제적 자원이 모든 자녀에게 공유되기 때문에, 자녀의 수가 각 자녀에게 제공되는 부모의 경제적 지원에 영향을 줄 수 있음을 고려한 것이다.

자녀가구와 부모가구의 특성을 나타내는 독립변수들은 자녀의 분가시점을 기준으로 적용하되, 소득, 부채, 금융자산은 응답기간의 평균값을 사용하고, 자산구조 변수는 부채와 부동산자산의 평균을 총자산의 평균으로 나누어 모형에 포함하였다. 시간에 따른 효과를 통제하기 위한 변수로는 ‘분가후 경과년수’를 사용하였다. 이는 분가 이후 시간이 지날수록 자녀자산에 대한 부모자산의 영향력이 커진다는 강은택 외(2017)의 연구 결과를 고려한 것이다.

실증분석에 사용한 변수의 기초통계는 다음과 같다(<표 1> 참조). 먼저, 자녀가구의 특성을 살펴보면, 순자산의 평균은 122.3백만 원, 부동산자산 평균은 135.4백만 원으로 나타났다. 가구주의 성별은 남성과 여성의 비율이 7:3 정도인 것으로 분석되었으며, 분가시점의 연령은 평균 29.7세로 나타났다. 혼인상태는 기혼가구가 50.2%, 배우자가 없는 가구는 49.7%였다. 교육수준은 약 70% 이상이 대졸 이상으로 확인되었다. 직업의 경우 전문·관리직(33.7%), 사무직(19.1%), 전문기능직(17.4%), 농어업, 단순·노무·기타, 무직(16.4%), 서비스직(13.5%) 순으로 나타났다. 자녀가구의 연소득 평균은 40.9백만 원 수준으로 나타났다. 점유형태는 자가 17.9%, 임차 82.1%로 분가 시점에서는 대부분 임차 형태로 거주하는 것으로 조사되었다. 거주지역은 수도권, 비수도권 광역시, 비수도권 도 지역의 비율이 각각 50.8%, 20.5%, 28.7%로 나타났다. 자녀가구의 분가 후 경과기간은 평균적으로 11.3년으로 나타났다.

Variables and basic statistics

반면에, 부모 가구의 특성은 자녀 가구와 많은 차이를 보이고 있다. 특히, 평균 순자산이 250.3백만 원, 평균 부동산자산이 270.5백만 원으로 부모 세대가 자녀 세대에 비해 많은 자산을 보유하고 있는 것으로 분석되었다. 부모 가구의 경우, 가구주 성별이 남성이 90% 이상으로 나타났고, 교육수준은 84.3%가 고졸 이하인 것으로 나타나 자녀 세대와 큰 차이를 보였다. 직업의 경우 전문·기능직(29.2%), 농어업, 단순·노무가 포함된 기타 직업(40.2%)의 비중이 높았고, 전문·관리직과 사무직의 비중은 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다.


Ⅳ. 실증분석

1. 상위계층과 하위계층 간 자산 비교

순자산과 부동산자산의 세대 간 상관성에 대한 분석에 앞서, 하위계층과 상위계층의 평균적인 자산 수준에 대한 기초적인 분석을 수행하였다. 기초분석에서는 자녀 가구의 자산 분위에 따라 하위 20%와 상위 20%로 구분하여 분위 간 차이를 살펴보았다. 하위 20%와 상위 20% 간의 평균적인 자산을 비교한 결과는 <표 2>와 같다. 먼저 순자산의 경우, 하위 20% 자녀 가구의 순자산은 평균적으로 3.17백만 원으로, 이들의 부모는 평균적으로 1억 2천만 원으로 나타났다. 반면에 상위 20% 자녀는 평균 3억 3천2백만 원, 이들 부모는 평균 4억 3천8백만 원의 순자산을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 특징적인 사실은, 하위 20% 자녀 가구의 경우 평균 순자산이 부모 세대의 약 2.6% 수준에 불과한 반면, 상위 20% 자녀 가구의 경우는 부모 순자산의 약 75.9% 수준으로 나타나고 있다는 점이다. 분위 간에 비교해보면, 자녀 세대에서는 상위 20%의 평균 순자산은 하위 20%의 약 105배, 부모 세대에서는 약 3.6배 수준으로, 하위 20%와 상위 20%의 평균 순자산 차이는 자녀 세대에서 더욱 크게 나타나고 있다.

Summary of differences of net worth and real estate assets between top 20% and bottom 20%

둘째로, 부동산자산의 경우, 하위 20% 자녀는 평균 6.52백만 원, 이들의 부모는 평균 1억 5천만 원을 보유하는 것으로 나타났다. 반면에 상위 20% 자녀의 평균 부동산자산은 3억 6천5백만 원으로, 이들의 부모는 4억 7천3백만 원으로 나타났다. 하위 20% 자녀의 평균 부동산자산은 부모의 약 4.3%, 상위 20% 자녀의 평균 부동산자산은 부모의 약 77% 수준이다. 부동산자산의 분위 간 차이를 비교해보면, 자녀 세대에서는 상위 20%가 하위 20%의 약 56배, 부모 세대에서는 약 3.1배 수준으로, 순자산과 비교해 부동산자산의 분위 간 차이가 더 작은 것으로 나타났다.

요약하면, 순자산과 부동산자산 모두 하위 20%와 상위 20%의 분위 간 차이는 부모 세대보다 자녀 세대에서 더 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 또한, 하위 20%의 평균적인 자산은 부모 세대와 비교해 매우 적게 나타났지만, 상위 20%는 부모 세대와 유사한 수준의 자산을 보유하는 것으로 나타났다. 특징적인 사실은, 이러한 차이가 순자산에서 더욱 크게 나타났다는 점이다. 이는 부모자산과 자녀자산의 상관성이 자산 계층 간에 서로 다르게 나타날 수 있을 뿐만 아니라, 계층 간 상관성의 차이가 순자산과 부동산자산 간에도 다르게 나타날 수 있음을 시사한다.

2. 순자산과 부동산자산의 세대 간 유사성에 대한 분석

1) 순자산의 세대 간 유사성에 대한 분석

본 연구는 부의 세대 간 이전과 관련하여, 부모와 자녀의 자산 간 상관성이 계층 간에 다르게 나타나는지에 관심을 두고 있다. 특히, 순자산과 부동산자산에 초점을 맞추어 분석을 수행하였다. 실증분석에는 부모자산이 자녀자산에 미치는 영향이 자녀의 자산계층별로 차이가 있는지를 검증하는 분위수 회귀모형을 사용하였다. 전체 분석 과정에서는 순자산과 부동산자산의 세대 간 유사성에 대한 OLS회귀모형과 분위수 회귀모형의 분석결과를 비교하여, 자녀자산에 대한 부모자산의 영향력이 자녀의 자산 분위에 따라 달라지는지를 살펴보았다.

먼저, 분가한 자녀의 순자산에 영향을 미치는 변수들에 대한 분위수 회귀모형의 분석결과는 아래의 <표 3>과 같다. 첫 번째로, 자녀 특성 변수 중에서는 교육수준, 가구소득, 점유형태, 거주지역, 총자산 대비 부채비율과 총자산 대비 부동산자산 비율 등이 순자산에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 기존의 선행연구와도 일치하는 결과이다. 교육수준의 경우 OLS회귀모형에서는 통계적 유의성이 나타나지 않았으나, 분위수 회귀모형에서는 자산이 많은 자녀 계층일수록 순자산에 미치는 긍정적 영향이 커지는 것으로 나타났다. 소득과 점유형태의 경우, 가구소득이 많을수록, 분가 당시에 자가를 소유했을수록 순자산이 증가하는 것으로 나타났다. 소득과 점유형태가 순자산에 미치는 영향력은 높은 분위로 갈수록 커지는 것으로 나타났다. 거주지역의 경우, 분가 당시에 비수도권에 거주한 경우는 수도권 거주에 비해 순자산에 부정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이는 수도권과 비수도권 거주에 따라 자산 격차가 존재함을 밝힌 김지원·마강래(2021)의 연구와도 일치하는 결과이다. 다만 분위수 회귀모형에서는 비수도권 중소도시에 거주하는 경우에만 수도권에 비해 순자산이 줄어드는 것으로 분석되었으며, 비수도권 거주에 따른 부정적 영향이 높은 분위에서 더 크게 나타났다. 자산구조 변수의 경우 총자산 대비 부채비율이 높을수록 순자산이 줄어들고, 부동산자산 비율이 높을수록 순자산도 늘어나는 것으로 나타났다. 부채비율이 높아질수록 순자산이 줄어드는 것은 쉽게 예상할 수 있는 결과이나, 1분위수에서는 순자산에 대한 부정적 영향이 강하게 나타난 반면 순자산을 많이 보유한 4분위수에서는 그 영향력이 상대적으로 작아지는 것으로 분석되었다.

Intergenerational similarity of net worth

두 번째로, 부모 특성 변수의 경우 OLS회귀모형에서는 부모 연령, 교육수준, 자녀 수가 자녀의 순자산에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 분위수 회귀모형에서는 교육수준이 1분위수에서만 유의한 영향이 나타나고, 자녀 수가 모든 분위에서 자녀 가구의 순자산을 감소시키는 요인으로 나타났다. 부모 교육수준의 경우, 기존 연구들은 부모의 높은 교육수준이 자녀의 경제적 성취에 긍정적인 영향을 주는 것으로 밝히고 있다. 본 연구의 분석결과도 선행연구와 유사하게 나타났지만, 가장 낮은 분위에서만 강한 통계적 유의성을 보였는데, 이는 부모의 교육수준이 높을수록 자녀의 경제적 복지를 개선하려는 태도를 취할 확률이 높다는 선행연구(김용진, 2013)의 결과와 관련이 있는 것으로 보인다. 순자산의 경우 하위 20%에 속하는 자녀들은 자산이 매우 적을 뿐만 아니라 부채가 자산보다 많은 가구가 대부분이다. 이들의 경우에는 부모의 교육수준이 높을수록 자녀에게 경제적 도움을 줄 가능성이 클 것으로 생각된다. 자녀 수 변수의 경우, 분가한 자녀의 형제자매가 많을수록 분가한 자녀의 순자산에는 부(-)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이는 Mulder and Smits(2013)의 연구와 일치하는 결과로, 형제자매가 많은 경우에는 부모의 경제적 지원이 분산되기 때문에, 각 자녀의 순자산에는 부정적인 영향을 주는 것으로 해석된다. 다른 한편으로는 형제자매 수에 따라 자녀가구의 순자산이 영향을 받는다는 것은 그만큼 분가한 자녀의 자산 형성에 부모의 역할이 중요함을 보이고 있다.

마지막으로, 본 연구에서 주목하는 부모의 순자산과 자녀 순자산의 관계는 모든 분위에서 강한 통계적 유의성을 보였다. 하지만 부모와 자식 간 순자산의 상관성을 나타내는 추정계수는 상대적으로 작게 나타났다. 자녀 순자산에 대한 부모 순자산의 OLS회귀계수 값은 0.07로, 부모 순자산이 1% 증가할 때 자녀 순자산은 평균적으로 약 0.07% 증가한다고 볼 수 있다. 본 연구와 유사한 방식으로 세대 간 소득탄력성을 분석한 기존 연구들은 세대 간 소득의 탄력성이 0.15~0.4 수준으로 나타남을 보고하고 있다(Richey·정기호, 2014; 최지은·홍기석, 2011; 최은영, 2015). 이와 비교하면, OLS모형에서 추정된 순자산의 세대 간 탄력성 계수는 상대적으로 낮은 수치이다. 그러나 이는 자녀 순자산에 영향을 미칠 수 있는 중요요인들을 모두 통제한 순효과라는 점을 고려해야 한다. 다양한 요인을 통제한 상태에서도 여전히 부모와 자식 간 순자산의 상관성이 존재한다는 것은 세대 간 대물림 현상을 간접적으로 반영한 결과로 볼 수 있다. 또한, 분위수 회귀모형에서는 예상했던 바와 같이 자녀의 자산 분위가 높아질수록 부모 순자산에 대한 탄력성이 높아지는 패턴을 보였다. 부모 순자산의 추정계수는 1분위수(0.2)에서는 0.083, 2분위수(0.4)에서는 0.110, 3분위수(0.6)에서는 0.117, 4분위수(0.8)에서는 0.130으로, 부모 순자산이 1% 증가할 때 하위 20% 분위에서는 자녀의 순자산은 0.083% 증가하고, 상위 20% 분위에서는 0.130% 증가함을 의미한다. 이는 상위 분위의 자녀는 하위 분위의 자녀에 비해 부모 순자산에 더 큰 영향을 받으며, 순자산을 많이 보유한 자녀일수록 부모로부터의 대물림이 더 강하게 나타날 수 있음을 의미한다.

2) 부동산자산의 세대 간 유사성에 대한 분석

이어지는 실증분석에서는 자녀 가구의 부동산자산에 영향을 주는 요인들에 대한 분위수 회귀모형을 분석하였다. 부동산자산에 관한 분석결과는 아래의 <표 4>와 같다. 부동산자산에 영향을 미치는 것으로 나타난 변수들은 순자산에 관한 분석과는 차이를 보인다.

Intergenerational similarity of real estate assets

먼저, 자녀 가구 특성을 살펴보면, 분가 당시의 가구주의 연령, 혼인상태, 교육수준 등 개인특성 변수와 소득, 점유형태, 분가 당시 거주지역, 부채, 금융자산 등 가구특성 변수가 부동산자산에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 개인특성 변수 중 연령은 분위수 회귀모형에서는 통계적 유의성이 나타나지 않았으나, 혼인상태는 유배우자일수록 모든 분위에서 더 많은 부동산자산을 가지는 것으로 나타났다. 이는 결혼을 통해 가구를 형성하는 경우, 혼자 사는 경우보다 주택구입자금을 마련하기 더 용이할 뿐만 아니라 더 크고 넓은 주택이 필요해지기 때문으로 보인다. 교육수준의 경우, 대졸 이상인 자녀는 고졸 이하인 자녀보다 평균적으로 더 많은 부동산자산을 보유하는 것으로 나타났는데, 이러한 경향성은 가장 낮은 분위에서 더 강하게 나타났다. 소득의 경우, 자녀가구의 연평균 소득이 높아질수록 부동산자산도 많아지는 것으로 나타났다. 소득의 영향력은 낮은 분위에서 가장 크게 나타나고 높은 분위로 갈수록 작아지는 것으로 분석되었다. 점유형태의 경우, 분가 당시에 자가를 점유할수록 더 많은 부동산자산을 보유하는 것으로 나타났다. 점유형태도 모든 분위에서 부동산자산 규모에 양(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 거주지역의 경우, 비수도권에 거주하는 경우에도 대도시 이외의 지역에 거주한 자녀는 부동산자산에 미치는 거주지의 부정적인 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 부채와 금융자산은 모두 부동산자산에 통계적으로 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 부채의 경우 부동산자산을 마련하기 위한 자금 조달 수단으로 이용되고 있음을 짐작할 수 있다. 금융자산의 경우, 부동산자산과 함께 자산 축적을 반영하는 또 다른 지표로 기능하는 것으로 이해하는 것이 타당하다. 금융자산이 부동산자산을 위한 자본금 역할을 하였다면 금융자산의 감소가 부동산자산의 증가로 이어질 것이기 때문이다.

다음으로, 부모 특성 변수들을 보면, 대부분 자녀의 부동산자산에 통계적으로 유의미한 영향은 없는 것으로 나타났다. 그러나 부모의 자녀 수 변수는 통계적 유의성은 약하지만 3분위수와 4분위수에서 자녀 부동산자산에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 부동산자산을 많이 가진 자녀 집단에서는 형제자매가 많을수록 부동산자산이 감소하는 효과가 있다고 해석할 수 있다. Mulder and Smits(2013)에 따르면 부모의 자녀 수가 분가한 자녀의 자산에 미치는 부정적 영향은 자녀에 대한 부모의 경제적 지원을 분산시키기 때문이다. 부동산자산의 상위 분위에서 자녀 수에 따른 경제적 자원의 분산효과가 나타남은, 부동산자산을 많이 보유한 자녀일수록 부모의 경제적 도움에 더 많은 영향을 받는 것으로 유추해볼 수 있다.

마지막으로, 본 연구의 주요 관심사인 부동산자산은 부모와 자식 간에 상관성이 존재하는 것으로 분석되었다. 자녀 부동산자산에 대한 부모 부동산자산의 OLS회귀계수는 0.173으로, 부모의 부동산자산이 1% 증가할 때 자녀의 부동산자산은 평균적으로 약 0.173% 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 부모와 자녀 간 부동산자산의 상관성을 분위별로 살펴보면, 모든 분위에서 강한 통계적 유의성을 보여 뚜렷한 상관관계가 나타남을 확인할 수 있다. 보다 구체적으로, 부모 부동산자산에 대한 자녀 부동산자산의 탄력성은 1분위수(0.2)에서 0.222, 2분위수(0.4)에서 0.188, 3분위수(0.6)에서 0.177, 4분위수(0.8)에서 0.137로 분석되어 부동산자산이 많은 자녀일수록 부모 부동산자산과의 상관성은 오히려 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 선행연구에서 밝히고 있는 부동산자산의 특성과 관련이 깊은 것으로 판단된다. 우리나라의 경우 분가하며 주택을 마련하는 것이 일반적인데, 이 시기에 부모로부터의 경제적 지원이 발생할 수 있다. 그러나 기존 연구에서는 부모의 주택자산이 자녀의 주택마련을 지원하는 용도보다는 부모 자신의 노후를 준비하는 용도로 활용되고 있음을 밝히고 있다(강민규 외, 2013; 고진수 외, 2015). 그렇기에 자녀가 분가하는 시기에는 부동산자산의 직접적인 증여보다는 다른 현금성 자산을 통해 간접적으로 이뤄질 가능성이 크다. 이러한 이유로, 부동산자산의 경우에는 부모와 자식 간 상관성이 높은 분위일수록 더 낮아질 수 있다. 이로 미루어봤을 때, 여전히 세대 간 대물림으로 인한 자녀세대에서의 격차확대 현상은 지속될 수 있을 것으로 생각된다. 부모 부동산자산에 대한 자녀 부동산자산의 탄력성이 상위 분위에서 더 낮게 나타났다고 하더라도, 부동산자산의 변화율에 따른 실제 변동폭은 상위 분위에서 더 크게 나타날 수 있기 때문이다.

3) 순자산과 부동산자산의 세대 간 유사성 비교

본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 <그림 1>과 같다. <그림 1>은 순자산과 부동산자산의 세대 간 유사성에 대한 분위수별 추정계수의 변동을 시각화한 그래프이다. 순자산의 경우, 중간 분위(0.6)까지는 OLS모형이 유의미한 설명력을 갖지만, 최상위 분위에서는 세대 간 유사성이 OLS회귀계수로 설명되지 않는 것으로 나타났다. 이는 상위 분위에 있는 자녀의 순자산은 부모 순자산으로부터 받는 영향이 평균적인 수준보다 더 높음을 의미한다. 부동산자산의 경우, 순자산과 비교하여 분위 간 탄력성 차이가 좀 더 명확하게 드러나지만, OLS회귀계수가 모든 분위에서 분위회귀계수의 신뢰구간에 포함되는 것으로 나타났다. 이는 부동산자산에서는 OLS모형과 분위수회귀모형의 추정계수 간에는 통계적으로 유의미한 차이가 존재하지 않는 것으로 해석할 수 있다.

Figure 1.

Estimated parameter of net worth (left) and real estate assets (right) for each quantileNote: 파란색 실선은 분위수별 분위회귀계수, 파란색 음영은 분위회귀계수의 95% 신뢰구간을 나타낸다. 붉은색 실선은 OLS회귀계수, 붉은색 음영은 OLS회귀계수의 95% 신뢰구간을 의미한다.The solid blue line represents the quantile regression coefficient for each quantile, and the blue shade represents the 95% confidence interval of the quantile regression coefficient. The solid red line means the OLS regression coefficient, and the red shade means the 95% confidence interval of the OLS regression coefficient.

분석결과를 요약하면 순자산과 부동산자산 모두 부모와 자식 간 상관성이 존재하지만, 기존 연구에서 나타난 소득의 세대 간 탄력성과 비교하면 상대적으로 낮게 나타났다. 그러나 이러한 분석 결과는 자녀의 순자산과 부동산자산에 영향을 미치는 주요 요인을 통제한 순효과라는 점을 고려해야 한다. 기존 선행연구에서 밝혀진 바와 같이, 부모의 자산이 자녀의 자산에 미치는 영향은 직접적인 증여를 통해서 나타나기도 하지만, 자녀의 소득, 점유형태, 거주지역 등을 통해 간접적으로 영향을 미치기도 한다(마강래·권오규, 2013; 이길제·최막중, 2017; 이지은·정세은, 2021). 여러 요인의 효과를 통제한 상태에서도 순자산과 부동산자산의 세대 간 상관성이 존재한다는 본 연구의 실증분석 결과는 자산의 세대 간 대물림 현상을 간접적으로 반영한다고 할 수 있다.

본 연구에서 주목한 자녀 자산분위에 따른 세대 간 유사성의 차이는 순자산과 부동산자산이 서로 다른 양상을 보였다. 이는 순자산과 부동산자산이 가지는 특성 차이에서 기인하는 것으로 판단된다. 순자산은 부동산자산과 금융자산에 부채를 제한 것으로, 순자산에서 부동산자산의 비중이 매우 높음에도 불구하고 부동산자산의 분위와 순자산의 분위가 반드시 일치하지는 않을 수 있다. 많은 가구가 부채를 통해 부동산자산 마련을 위한 자금을 조달하고 있다는 점을 고려하면, 부동산자산을 많이 보유하고 있더라도 그만큼 부채도 많이 가지고 있다면 순자산의 측면에서는 상대적으로 부동산자산이 적은 사람과 큰 차이가 없을 것이기 때문이다. 이러한 이유로 순자산과 부동산자산 간에는 세대 간 유사성의 양상이 다르게 나타난 것으로 판단된다. 순자산과 부동산자산의 차이를 보다 구체적으로 살펴보면, 순자산의 경우 최상위 분위에서는 평균보다 더 큰 세대 간 탄력성을 보였다. 순자산이 가구의 실제적인 부를 의미한다는 점에서, 이러한 분석 결과는 자녀 세대에서 대물림을 통해 부의 격차가 더욱 확대될 가능성이 크다는 것을 보여준다. 반면에 부동산자산은 높은 분위로 갈수록 세대 간 탄력성이 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 부모의 부동산자산이 자녀에 대한 지원보다는 부모 자신의 노후 생활 준비를 위해 활용되거나, 자식 세대에게 시간을 두고 상속이나 증여의 형태로 이전되기 때문으로 판단된다. 그러나 세대 간 탄력성에 대한 분위수회귀모형의 분위수별 추정계수는 OLS회귀모형의 추정계수와 통계적으로 유의미한 차이는 없는 것으로 나타났다.


Ⅴ. 결론 및 시사점

부의 세대 간 전이현상은 동서고금을 막론하고 나타나는 일반적인 현상으로 인식되어 왔지만, 전이의 정도(degree of transmission) 및 양상이 사회경제 및 문화적 특징에 따라 차별적인 특성이 있다. 본 연구에서는 전이되는 ‘부’를 ‘순자산’과 ‘부동산자산’으로 나누어, 세대 간 부의 전이가 어떻게 나타나고 있는지를 검증하고자 하였다. 특히 본 연구에서는 부모와 자녀의 세대 간 유사성이 ‘순자산 계층’과 ‘부동산자산 계층’별로 차이가 날 수 있음에 주목하였다. 이에 실증분석에서는 순자산과 부동산자산을 종속변수로, 부모의 순자산과 부동산자산을 독립변수로 설정한 분위수회귀분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다.

먼저, 순자산과 부동산자산 모두 세대 간 유사성이 존재하지만, 기존 연구에서 분석된 소득의 세대 간 탄력성과 비교하면 자산의 세대 간 탄력성은 상대적으로 크지 않은 것으로 나타났다. 그러나 이러한 분석 결과는 여전히 자산의 세대 간 유사성이 존재함을 보여준다. 자녀의 순자산과 부동산자산에 영향을 미치는 주요 요인들의 효과를 통제한 상태에서도 부모와 자식 간의 세대 간 상관성은 여전히 뚜렷하게 나타나고 있기 때문이다. 특히, 부동산자산의 경우에는 순자산에 비해 높은 세대 간 탄력성을 보이는데, 이는 자산의 세대 간 이전에서 부동산자산이 핵심적인 역할을 수행하고 있음을 의미한다.

둘째로, 순자산에 대한 분위수회귀분석 결과는, 상위계층일수록 부모 순자산에 대한 자녀 순자산의 탄력성이 커짐을 보인다. 특히, 최상위 분위에서는 부모 순자산이 증가할 때, 자녀 순자산의 증가 폭은 평균적인 수준보다 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 이는 곧 상위계층에서 부의 대물림이 더욱 공고히 나타날 수 있음을 의미한다. 이를 통해 상위계층에서 부의 대물림을 통한 자산의 ‘부익부 빈익빈’ 현상이 세대를 걸쳐 강화되고 있음을 알 수 있다.

셋째로, 부동산자산은 자녀 부동산자산 분위에 따른 세대 간 유사성의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 또한, 순자산과는 다르게 상위 분위일수록 부모와 자식 간 부동산자산의 상관성은 낮아지는 것으로 분석되었다. 하지만 상위 분위에서 부동산자산의 세대 간 탄력성이 낮다고 하더라도 변화율에 따른 자산의 실제 변동폭은 상위 분위에서 더 크게 나타날 수 있다. 이러한 점에서 여전히 세대 간 대물림으로 인한 자녀 세대에서의 격차 확대 현상은 지속될 것으로 예상된다.

부모의 자산이 많을수록 자녀의 자산도 많아지는 것은 쉽게 예상할 수 있는 결과이다. 하지만, 이와 같은 자산의 유사성이 상위계층에서 더 강하게 나타난다는 사실은, 향후 우리 사회의 자산 격차가 세대를 거치면서 더욱 확대되는 방향으로 전개될 것임을 시사한다. 본 연구의 실증분석 결과는 세대를 지날수록 한 가구가 자산을 형성하고 축적하는 데 개인의 능력이나 노력 외에도 부모의 자산이 얼마나 많은지가 더 중요해지고 있음을 보여준다. 특히, 부모의 자산은 직접적으로 자녀의 자산에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 소득, 자가점유와 같이 자산을 축적해가는 자녀의 특성에도 영향을 미친다. 이는 곧, 자산을 획득하고 축적하여 사회경제적 지위를 높일 기회가 일부 상위계층에게 국한되고 있음을 의미한다. 이러한 현상이 지속되거나 심화한다면, 자녀 세대의 선발이익이 더 큰 격차를 만들어서 향후 우리 사회의 통합을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다. 앞으로는 세대 간에 사회적 이동성을 제고하기 위한 정책적 노력이 필요할 것이다.

본 연구는 최근 세대 간 이동성 논의에서 중요성이 커지고 있는 자산을 중심으로 부모와 자식 간에 상관성이 나타남을 실증하였다. 특히, 순자산의 경우에는 자산의 세대 간 유사성이 상위계층에서 더 크게 나타나고 있음을 실증했다는 점과, 부동산자산의 경우에는 부의 세대 간 전이에 있어 부동산자산이 이전되는 여러 특징으로 자산 계층 간 유의미한 차이를 보이지 않았다는 점을 밝혔다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 세대 간 유사성과 그 계층별 차이는 자산의 종류뿐만 아니라 자녀의 성별, 연령대와 같은 집단적 특성에 따라서도 달라질 수 있으나 본 연구에서는 이를 구체적으로 살펴보지는 못하였다. 자산의 세대 간 유사성의 계층 간 차이에 관해 이를 고려한 후속 연구가 진행되기를 기대하는 바이다.

Acknowledgments

이 논문은 2017년도 중앙대학교 CAU GRS 지원에 의하여 작성되었음.

Notes
주1. 한국노동패널의 자산 관련 문항은 부동산 관련 자산(거주주택 시가, 거주주택 보증금, 거주외 부동산 시가)과 금융자산(은행예금, 주식·채권·신탁, 저축성 보험, 타지 않은 계, 개인적으로 빌려준 돈, 기타)으로 구성된다. 부채 관련 문항은 금융기관부채, 비금융기관부채, 개인적으로 빌린 돈, 받은 전세·임대보증금, 앞으로 부어야 할 계, 기타 등이 포함된다. 부동산자산은 ‘거주주택 시가’, ‘거주주택 보증금(전세, 임대)’, ‘거주외 부동산 시가’를 합한 총액을 분석에 활용하였다. 순자산은 자산 관련 문항의 총액에서 부채 관련 문항의 총액을 제하여 산정하였다.
주2. 한국노동패널자료는 2차 조사부터 가구의 자산에 관한 항목이 설문에 포함된다. 이에 원가구(부모가구)의 자산 정보도 2차부터 22차 기간에 응답한 값의 평균을 구하여 분석에 활용하였다.

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Figure 1.

Figure 1.
Estimated parameter of net worth (left) and real estate assets (right) for each quantileNote: 파란색 실선은 분위수별 분위회귀계수, 파란색 음영은 분위회귀계수의 95% 신뢰구간을 나타낸다. 붉은색 실선은 OLS회귀계수, 붉은색 음영은 OLS회귀계수의 95% 신뢰구간을 의미한다.The solid blue line represents the quantile regression coefficient for each quantile, and the blue shade represents the 95% confidence interval of the quantile regression coefficient. The solid red line means the OLS regression coefficient, and the red shade means the 95% confidence interval of the OLS regression coefficient.

Table 1.

Variables and basic statistics

Table 2.

Summary of differences of net worth and real estate assets between top 20% and bottom 20%

Table 3.

Intergenerational similarity of net worth

Table 4.

Intergenerational similarity of real estate assets