베이지안 비선형 모형에 기반한 자가율 분석

Home-Ownership Rate Analysis Based on Bayesian Nonlinear Model

APC 분석은 생애주기, 고령화, 장기 추세 연구에 적합하다고 알려져 있으며, 그중 코호트 효과는 새로운 세대의 유입으로서 사회현상을 설명하기에, 국내 주택시장에서는 생애주기에 따라 연령 효과를 갖는 자가율 패턴을 코호트 효과와 기간 효과로 나누어 분석하고 있다. 본 연구는 베이지안 비선형 모형을 도입하여 APC 분석을 기반으로 베이비붐 세대의 자가율을 추정하였다. 먼저, APC 선형관계로 인한 APC 각 효과의 혼재된 정도와 기존 선행연구의 결과를 재확인하기 위해 재정패널, 노동패널, 주거실태조사 3가지 자료를 사용하여 결과의 강건성을 높이고, 일부 모형에서 연령 더미를 모두 포함하여 각 효과를 추가하였을 때, 자가율을 한눈에 파악할 수 있도록 구성하였다. 다음으로, APC의 각 효과를 분리하기 위해 동일 표본이 지속 유지되는 재정패널과 노동패널을 대상으로 비선형 모형을 도입하였다. 그 결과, 기존 선형 분석과 달리, 베이비붐 세대와 직전 세대의 자가율 차이가 확대되는 결과를 통해 베이지안 비선형 모형의 APC 식별 문제 개선 가능성을 확인하였다. 베이비붐 세대가 이전 세대와는 다른 주거소비 모습을 보이고 있기에 그들이 고령층의 상당 부분을 차지함에 따라 이전과는 다른 주거안정에 대한 함의가 이루어져야 한다. 그동안 식별 문제로 활용도가 낮았던 APC 분석을 베이지안 비선형 모형으로 개선하여 세대간 주거선호체계 차이를 분석하고 제고하는 데 기여하고자 한다.

Age-period-cohort (APC) analysis is well known for its suitability in the life cycle, aging, and long-term trend studies, with the cohort effect explaining social phenomena as the influx of new generations. The analysis can be divided into two components: the cohort effect and the period effect. In this study, a Bayesian nonlinear model was introduced to estimate the home-ownership rate of the baby boomer generation based on APC analysis. Three types of data were used to ensure the robustness of the results, taking into account the APC linear relationship and findings from previous studies. In some models, age dummies were included to capture the home-ownership rate intuitively. Additionally, a nonlinear model was applied to the finance and labor panels, which maintained the same sample over time, to isolate each effect of APC. This novel approach demonstrated the potential for improving the identification problem of APC in comparison to traditional linear analysis. The study found distinct differences in the housing consumption pattern of the baby boomer generation compared with previous generations. The baby boomers now constitute a significant portion of the elderly population, implying a shift in the implications for housing stability. By addressing the identification issues, the Bayesian nonlinear model enhances the utility of APC analysis and contributes to a great understanding of the differences in housing preference systems among generations.