주택수급 불일치 발생원인과 정책대응의 필요성
3) 주요 요인별 논의
(1) 주거환경특성과 지역부동산시장
주거환경특성과 가격간 관계를 검증하는 연구는 주로 공간종속성을 반영하는 헤도닉 모형을 활용하여 주로 연구되어 왔다. 초기에는 OLS모형에 의존하다가 공간통계 공개 확대에 따라 점차 공간시차모형, 공간오차모형, 지리적가중회귀모형, 지리적 가법모형 등을 활용한 연구로 확대되어 오고 있다. Christopher Bitter, et al(2007)1)은 주택시 장에서 나타나는 공간적 이질성의 영향이 주택가격에 어떤 영향을 주는지 ① Global model(OLS), ② SEM, ③ SEM with time lag, ④ GWR 등 4가지 모형으로 분석한 뒤 결과를 비교하여, GWR은 중심부, SEM은 주변부의 예측력이 높은 것으로 나타난 다(변세일 외, 2015, 최명섭․변세일 2016 재인용).
Bo Huang, et al(2010)2)은 GWR에 시간 변화까지 삽입한 GTWR(Geographically
1) Christopher Bitter, et al. 2007. Incorporating spatial variation in housing attribute prices: a comparison of geographically weighted regression and the spatial expansion method.
2) Bo Huang, et al .2010. Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices
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and Temporally Weighted Regression)을 통해 주택가격을 분석하여, GWR모형에 비 해 시간 변화를 고려한 GTWR모형의 설명력이 높게 나타난다.
Prodosh Simlai(2014)는 SARCH모형을 활용하여 보스톤 주택가격의 변화를 추정 하였고, Ryan R. Brady(2014) 역시 SARCH모형을 활용하여 미국 주 단위 지역주택 가격의 공간적 확산 요인에 대해 연구하였다.
Sean Holly 외(2010)는 Spatio-Temporal Model을 활용하여 미국 주별 주택가격의 변화요인을 연구하였고, Hajima Seya 외(2012)는 11개의 각기 다른 공간계량모형을 활용하여 도쿄 주택가격의 예측 정확성을 비교하였는데, GWR모형과 GAM모형이 가 장 양호한 것으로 나타난다(변세일 외, 2015 재인용).
강창덕(2010)은 GWR모형을 활용하여 아파트 실거래가자료를 바탕으로 서울시 아 파트가격에 영향을 주는 변수의 공간적 분포에 대해 분석하였고, 김혜영․전철민(2012) 은 공간구문론(space syntax) 및 GWR모형을 활용하여 강남구 지가 결정요인 및 영향 력에 대해 분석하였다(변세일 외, 2015 재인용).
변세일 외(2015)의 연구에서는 최소자승법(OLS), 공간시차모형(SLM), 공간오차 모형(SEM), 지리적 가중회귀 모형(GER), 지리적 가법모형(GGAM) 등 다양한 방법 으로 대구시 아파트가격 설명모형을 구축하고, 예측력을 비교하였으며, 지리적 가법모 형(GGAM)의 설명력이 가장 높게 나타났으며, 평균평수, 세대수, 총동수, 건설회사, 층수 등 기본적인 단지의 특성은 매매가격에 정(+)의 영향을 주고, 건축연도는 음(-) 의 영향을 주는 것으로 나타났고, 입지 특성과 관련하여 교육특구일수록, 버스정류장, 지방도로, 하천경계, 호수, 구청, 백화점, 역사, 은행 등과 거리가 가까울수록 매매가 격이 높고, 고속도로, 병원, 소년원, 아동복지시설 등은 거리가 가까울수록 매매가격 이 낮게 나타났다.
최명섭․변세일(2016)의 연구에서는 최소자승법(OLS), 공간시차모형(SLM), 공간 오차모형(SEM), 지리적 가중회귀 모형(GER), 지리적 가법모형(GGAM) 등 다양한 방법으로 서울시 아파트가격 설명모형을 구축하고, 예측력을 비교한 결과, 지리적 가 법모형(GGAM)의 설명력이 가장 높게 나타났다. 단지(건물)특성에서는 평균평형이
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높을수록, 단지규모가 클수록, 층수가 높을수록 주택가격이 비싼 것으로 나타났으며, 난방방식이 개별난방인 경우, 건축연도가 오래될수록 주택가격이 낮지만 어느 시점 이 후에는 재건축 가능성이 높아져 주택가격을 높이는 것으로 분석되었다. 공간특성에서 는 지하철역입구, 하천경계, 백화점, 학교와 거리가 가까울수록 주택가격을 높이는 것 으로 나타났으며, 반면에 종합병원, 여관 등은 해당용도의 특성으로 인해 이와 가까울 수록 주택가격을 낮추는 것으로 나타났다.
(2) 인구가구 변화와 지역부동산시장
Mankiw and Weil(1989) 이후 다양한 연구들이 인구연령 구조 및 가구 구성 변화를 활용하여 주택 수요를 추정하였고, Mankiw and Weil(1989)는 주거소비를 이루는 가 구원별 주택수요가 가구원의 연령에 의해 결정된다고 가정하였다.
정의철·조성진(2005)은 M-W 기본 모형이 가진 한계를 보완하기 위해 인구통계학적 변수뿐만 아니라 가구의 주거비용과 항상소득을 추가변수로 고려하여 주택 수요를 추정 한 결과, 인구 고령화에도 급격한 주택 수요 감소는 나타나지 않을 것으로 예측하였다.
이창무·박지영(2009)은 M-W 기본 모형에 가구유형의 변화를 고려하여 분가가구 등 의 영향으로 주택 총수요는 지속적으로 증가할 것으로 예측하였다.
김준형 외(2013)은 소형가구 증가와 고령화 등이 면적별 주택수요에 미치는 영향을 추정한 결과, 소형과 대형 주택에 대한 수요가 복합적으로 늘어날 것으로 분석하였다.
김미경(2016)은 연령별 주거수요 외에 출생 코호트에 따른 주거수요 편차를 추가적으 로 고려하여 주택 수요를 추정한 결과, 노년 1인 가구 증가로 중형 주택 위주로 수요가 증가할 것으로 예상하였다. 지역별 인구와 주택 시장의 관계를 분석한 대부분의 연구 들은 연령과 가구 구조 변화가 주택 수요에 미치는 영향이 지역별로 다르게 나타날 수 있음을 적시하였다.
홍성조 외(2011)의 2인 이하 소형가구의 주거이동 패턴에 따른 주택수요 분석결과 인접지역 내에서의 주거이동 성향이 강하고 소형가구 내에서도 연령별로 도심, 외곽이 주가 다르게 나타남을 확인하였다. 김리영(2013)은 지역별로 연령별 이동이 주택 가
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격에 미치는 영향을 분석한 결과, 수도권 내 지역별로 생애주기 단계별 연령층 이동이 주택 가격 변화에 미치는 영향이 상이하게 나타난다는 점을 밝혔다.
정영수 외(2014)는 대구시의 인구수, 가구수, 세대별 가구 현황, 재고주택, 주택 당 가구원 수 분석을 통해 지역의 주택 수요 규모와 구성 변화를 예측하였으며 지역적, 사회적 특성을 반영한 주택계획의 필요성을 강조하였다.
(3) 지역 경제 여건 변화와 부동산 시장 간의 관계
도시 경제의 관점에서, 도시의 경제 기반이 성장하면 기업은 생산성 향상을 경험하 고, 생산성이 향상된 도시들에 인구가 증가하는데, 인구의 증가는 곧 주택 수요의 증가 를 야기해 주택 가격이 상승한다(Coulson 외. 2013).
주택 가격 변동과 관련해 탄력적 주택 공급을 하는 도시들에 비해 주택 공급이 비탄 력적인 도시들에서 주택 가격이 주택 수요에 상당히 민감하게 반응한다(Glaeser, Gyourko and Saks, 2005). Sinai(2010)는 토지 공급과 관련해, 토지 공급이 비탄력 적이라면 도시의 외연적 확장이 불가능하기 때문에 위치적 혜택이 지대에 자본화 (capitalized)되어 주택 가격이 상승한다고 보았다.
일반적으로 주택 가격의 변동과 관련된 연구들은 주로 거시경제적 관점에서 주택 가 격의 변동을 분석하였으며, Kim and Bhattacharya(2009)는 주택 가격이 지역 수준에 서 분석될 때 주택 시장에서의 가격 메커니즘을 확인할 수 있다고 강조하였다.
지역경제 여건의 변화가 지역부동산시장에 미치는 영향을 분석한 연구로는 Coulson 외(2013)의 연구와 최창옥(2013)의 연구가 있다. Coulson 외(2013)는 미국 주택시장 연구에서 주택가격은 지역경제의 건전성을 반영하는 지역내 기업의 성과, 종사자수, 지 역경제 성장 등 다른 자산가격에 매우 밀접하게 관련되고 있다고 주장하였으며, 지역 내 주택수요는 지역노동시장 및 임금과 매우 긴밀하게 관련되어 있고, 대도시일수록, 임금수준이 높을수록 주택가격이 높으며, 미래 지역경제상황에 대한 소비자견해가 낙 관적일수록, 지역산업의 포트폴리오상 주당 순이익이 높은 산업의 비중이 높을수록 주 택가격은 높다고 주장하였다. 최창옥(2013)은 수도권 부동산시장 연구에서 가계소비
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와 취업자수 등 지역경제 여건과 매매가격 및 전세가격 간 상관관계를 분석한 결과, 전세가격과 가계소비 및 취업자수간 관계가 긴밀하며, 금융위기 이후 취업자수와 매매 가격간 정의 상관관계가 매우 높아짐을 밝혔다(변세일 외, 2016 재인용).
(4) 지역개발사업과 지역부동산시장
지역개발사업은 지역 부동산 시장에 국지적인 영향을 미칠 수 있으며, 그 영향은 사 업지역뿐만 아니라 근린지역에까지 미칠 수 있다(Rossi-Hansberg and Sarte, 2012).
이러한 효과는 거리조락(distance decay)의 성격을 가지며, 그 영향력의 크기에 따라 미치는 거리가 달라질 수 있다.
자료: Rossi-Hansberg and Sarte, 2012, p.49에서 재인용 그림 2-6 | 국지적인 사업의 효과 범위의 개념도
지역개발사업으로 인한 부동산가격 영향을 분석한 연구로는 정재욱(2005), 김만기 (2005), 박인권(2011), 손철·신상영(2007), 박헌수(2011) 등이 있으며, 이들 연구 는 주로 토지개발사업, 도시개발사업, 산업단지 조성사업, 개발제한구역 내 개발사업,
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자원회수시설 건설, 경전철 사업 등이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다.
(5) 거시경제 여건과 부동산시장
거시경제 여건에 따른 부동산시장 영향을 분석한 연구로는 김성태·정규철(2015), 박천규 외(2014) 등이 있다. 김성태·정규철(2015)은 중국 내부요인에 의해 경제성장 률이 1.0%p 하락하는 경우 직·간접적 경로를 통해 우리경제 성장률은 0.2~0.6%p 정도 둔화될 것으로 추정하였다. 박천규 외(2014)는 통상적인 연립방정식 형태의 거 시경계랑모형에 부동산 부문을 강화한 모형으로 총수요, 노동, 물가, 금리, 부동산 등 5개 부문으로 구성된 K-MEM’14모형을 구축하여 거시경제 여건 변화가 부동산시장 에 미치는 영향을 분석하였는데, 콜금리 0.25%p 하락의 경우 3년 평균 효과는 GDP 0.15%, 건설투자 0.67%, 민간소비 0.17%, 주택가격 0.93%, 주택거래 1.68% 등 으로 나타난다고 밝혔다.
구 분 주요변수
총수요 민간소비, 정부소비, 건설투자(주거용건물건설투자, 비주거용건물건설투자, 토목건설투자), 설비투자, 총수출, 총수입 등
노동 취업자수, 건설업취업자수, 실업률, 임금 등
물가 생산자물가, 소비자물가, GDP디플레이터, 수출디플레이터
물가 생산자물가, 소비자물가, GDP디플레이터, 수출디플레이터