순위반응모형을 이용한 주택연금의 잠재시장 규모 추정

양진아; 민대기; 김은갑

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양진아 민대기 김은갑

저널정보: 아시아.유럽미래학회 유라시아연구 유라시아연구 제16권 제3호

발행연도: 2019.1

수록면: 61 - 80 (20page)

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주택연금의 경우 상품특성이 유사한 국내시장이 존재하지 않고, 안정적 추정을 위한 데이터 수가 충분하지 않으며, 잠재시장규모에 대한 사전연구 또한 부재한 상황이다. 과거 주택연금 가입이 가능한 가구를 대상으로 가입의향을 조사한 문헌이 일부 있지만, 공개된 결과가 매우 적으며 조사 시점과 주체 등에 따라서 결과에 차이가 크게 발생하여 신뢰도가 낮은 상황이다. 본 논문의 연구 목적은 주택연금의 잠재 가입자 규모를 체계적으로 추정하기 위한 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해, 본 논문은 확산모형을 이용하여 잠재시장규모를 체계적으로 추정하기 위한 방안을 제시하였고, 잠재 소비자의 구매의향에 대한 설문조사 결과를 이용하여 구매의향 비율을 추정하였다. 일반적으로 다점척도를 이용하여 구매의향을 조사하는 경우 다점척도의 상대적 중요도에 대한 응답자의 주관적 판단에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 응답자의 구매결정에 영향을 미치는 다수의 요인을 체계적으로 고려함으로써 개별 응답자의 주관성에 의한 차이를 보정하는 과정이 필요하다. 본 논문은 구매의향에 대한 응답비율을 직접 반영하는 대신에 구매의향에 영향을 주는 다수의 요인을 포함하는 순위반응모형을 이용하여 구매의향 비율의 모수를 추정하고 이를 잠재시장규모 추정에 반영하는 방법을 제시하였다. 또한 우리나라의 주택연금 잠재 가입자 규모에 대한 실증분석을 수행함으로써 순위반응모형을 이용한 잠재시장규모 추정을 통하여 우리나라 주택연금 가입자 규모 추정의 안정성을 개선하고자 하였다. 본 분석에서 사용된 데이터는 2015년 주택연금 수요실태조사의 설문 조사 결과를 사용하였다. 표본 데이터의 개수는 3,000 가구이나 결측치 처리로 인하여 분석에 사용된 데이터는 2,973 가구의 표본이 사용되었다. 순위반응모형에서 고려된 종속변수는 일반노년가구의 향후 주택연금 이용 의향을 리커트 5점 척도(1. ‘절대 이용하지 않겠다’, 2. ‘이용하지 않겠다’, 3. ‘잘 모르겠다’, 4. ‘이용하겠다’, 5. ‘반드시 이용하겠다’)로 측정된 데이터를 사용하였다. 본 연구는 국내 주택연금 시장규모 추정을 위한 새로운 방법론을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있으며, 향후 다음과 같은 추가 연구가 요구된다. 먼저 잠재 고객의 가입의향을 설명하기 위한 독립변수를 확장하여 고려하는 것이 필요하다. 예를 들어, 본 분석에서 사용된 변수 이외에 우리나라 주택시장의 특성을 고려한 상속 의지, 미래의 주택가격 변화에 대한 기대 정도 등을 추가로 반영할 수 있을 것이다. 또한 설문 조사 방법 이외에 주택연금의 잠재시장을 간접적으로 추정할 수 있는 다양한 방법을 보완적으로 고려하는 것이 필요하다. 둘째, 본 연구에서 사용한 설문 데이터는 일부 카테고리를 선택한 비율이 매우 높게 나타나는 불균형 자료의 특성을 보이고 있다. 자료의 불균형이 매우 심한 경우 추정 모형과 관계없이 일반적으로 추정 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 따라서 불균형 자료에 의한 문제를 보완하여 모형의 적합도를 개선하는 것이 필요하다.

In this paper, we study how to estimate the potential reverse mortgage market size with considering the demographic shift caused by aging population in Korea. To achieve the public goal of reverse mortgage program, old age income security, it is crucial to predict the number of reverse mortgage subscribers over a long period of time. Unlike the previous works in the literature, based on the survey with binary question of subscribe/not subscribe, we analyzed the potential reverse mortgage market size by applying the ordered response model to the survey results with 5 point Likert scale. Compared to using the survey results with binary question, our investigation shows that the estimated size of reverse mortgage market is much larger when using the ordered response model. This comes from the fact that the ordered response model measures the subscription intention of certified people for reverse mortgage program in more detail. In this paper, we estimated a potential market size of house pension subscribers in Korea through an empirical analysis. The data used in this empirical analysis is the survey data conducted in 2015 to investigate the actual condition of the house pension in Korea. The sample size is 3,000 households but we used 2,973 samples in the empirical analysis because 27 samples have missing values. In the order response model, subscription intention of reverse mortgage of household samples was measured using 5 point Likert scale: 1. Definitely wouldn’t use reverse mortgage; 2. Probably wouldn’t use reverse mortgage; 3. Might or might not use reverse mortgage; 4. Probably would use reverse mortgage; 5. Definitely would use reverse mortgage. The two major implications for the expansion of reverse mortgage subscribers are as follows. First, banking institutions need to classify certified people for reverse mortgage into several groups based on the intensity of subscribing it. Second, banking institutions need to enhance the public relations targeting certified people that have the intention to subscribe reverse mortgage beyond the average level. This paper can be extended in the two ways in the future research. The first direction is to expand the independent variables which can explain more accurately subscription intention of reverse mortgage of households. Some examples of such variables are expectation of future price rise in future and inheritance will. The survey sample data used in our empirical analysis shows imbalance in that some categories were selected very highly, compared to other categories. This imbalance of data can lower the accuracy of the estimation of potential market size of house pension subscribers. Therefore, the second direction for future research is to improve the model goodness of fit caused by the imbalanced data.

#Reverse Mortgage #Ordered response model #Bass Diffusion Model #Long-Term Projection

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구훈영 / 2014 / 국내 태양광 산업의 중장기 전망에 관한 연구 / 경영연구 29(2):81~102

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김상훈 / 2004 / 하이테크 마케팅 / 박영사

김선주 / 2006 / 역모기지 선택 결정요인에 관한 연구: 민간 역모기지 이용자 특성 분석 / 국토연구 50:125~146

김지섭 / 2015 / 고령층 가계부채의 구조적 취약성 / 나라경제 32(2):61~71

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