최근 주택매매 및 임대시장 간 상관관계 분석을 통한, 주택정책의 개선방향

KERI 정책제언

15-07

과거수십년간우리나라주택매매가격과전세가격은상 호 영향을 미치며 같은방향으로변화되어 왔다. 전세가격 인상이일정수준 진행되면, 전세수요의일부가매매수요로 전이되어 매매가격상승을 이끌어왔다. 또한매매가격의상 승은‘매매가격의일정비율’로산정되는전세가격을상승시킴 과동시에, 매매수요의일부를다시임대수요로전환시켜전 세가격상승압력을가중시켰다. 이와같은매매가격및임대 가격의 순환작용은오랫동안 우리나라주택가격을 결정하 는중요요인으로인식되었다. 하지만최근우리나라주택시 장에서는‘매매가격하락’및‘전월세가격급등’이라는일찍이

현상이뚜렷이관찰되고있으나전세가격은같은기간동안 지속적인폭등세를보이고있다. 이에본연구에서는최근의 주택매매및 임대시장의 가격과거래량을 중심으로실증분 석을수행하고, 그분석결과를 토대로바람직한주택정책의 방향에대해제언하고자하였다. 분석결과에따르면, 현재시 점에서 전월세거래량 증가는전세가격하락을유발하며이 는장기적으로매매가격상승으로이어질수있는것으로나 타났다. 따라서 ‘매매가격활성화’및 ‘전세가격안정화’라는 동시에달성하기어려운정책목표를지향하기보다는, 임대거 래 활성화를통한전세가격안정화를우선적으로도모하는

최근 주택매매 및 임대시장 간 상관관계 분석을 통한,

주택정책의 개선방향

단국대학교 경제학과 교수 (iamskkim@dankook.ac.kr)

1) 국토교통부, 주택정책과 보도자료. 2014. 11.

제1장. 서론 1. 연구배경

 최근 우리나라 주택시장에서는 ‘매매가격 하락’ 및 ‘전 월세가격 급등’이라는, 일찍이 경험하지 못했던 새로운 현상이 나타나고 있음.

• 과거수십년동안매매가격과임대가격은상호영 향을미치며같은방향으로변화되어왔음. - 전세수요증가가전세가격상승을유발하였고, 전

세가격이일정수준에다다르면그일부가매매수요 로전이되어매매가격상승을이끌었음.

- 또한매매가격의 상승은 ‘매매가격의일정 비율’로 산정되는전세가격을상승시킴과동시에, 매매수요 의일부를 다시 임대수요로전환시켜전세가격상 승을재차견인하는방식으로작용하였음.

• 하지만 최근 주택 매매시장과 전세시장의 변화 추이는 매매가격과 임대가격 사이의 탈동조화 (decoupling) 현상이진행되고있음을암시함. - 가격하락을의식한매매수요의일부가임대시장으

로전이되면서, 매매가격하락과전세가격급등현 상이나타나고있으며,

- 가격급등을 감당하기 어려운임대수요의 일부는 월세시장으로이동하고있음.

 이러한 변화에도 불구하고 정부의 정책은 ‘전월세가 격 안정’과 ‘매매시장 활성화’라는 대증요법적 처치 (Symptomatic treatment) 에 머무르고 있는 것으로 인식됨.

• ‘주택시장활성화’와‘주택시장안정화’정책은병립 하기어려운개념이지만, 현재우리나라에서는뚜렷 한원칙없이그때그때의시장상황에대응하기위한 방안으로활용되고있음.

- 박근혜정부출범당시에는매매시장활성화정책이 주요하게추진된바있지만, 그효과가뚜렷하게나 타나지않았음.

- 그럼에도불구하고최근에는주거수요를임대시장 으로 유도하는‘월세전환 유도정책’을 발표하여 주 택시장의혼란이발생하고있음.

2. 현재부동산매매및전세현황

 최근 부동산시장은 2014년 하반기 발표된 일련의 정책 으로 주택매매시장의 회복세가 관찰되었으나, 2014년 12월 이후 다시 침체되는 양상을 보이고 있음.

• 주택거래량은 2014년 8월 이후지속적인 증가추세 를보였으며 10월에는그증가폭이확대되었음. 이 는 9.1 대책이후주택시장활력회복에대한기대감 과 가을이사철에따른 계절적 증가요인이반영된 결과로추정됨.

• 그러나 2014년 11월에는주택거래량이 전월대비 19% 하락현상을나타냄으로써, 정책효과의지속성 을살펴볼필요있음.

• 주택매매거래량을살펴보면, 2014년 11월 9.1만 건 으로 전년 동월 대비 7.2% 증가하였고, 10월누계 기준은전년동기대비 20.5% 증가하였음.¹⁾

• 2014년 누계기준주택매매거래량은 91.4만건으로 전년동기대비 20.5% 증가함.

• 지역별거래량은전년동월대비수도권은 9.0%, 지 방은 5.6% 증가

 한편, 2014년 11월 전월세거래량은 총 11.3만 건으로 전년 동월 대비 7.0% 증가하였으며, 전월 대비로는 13.8% 감소하였음.

• 11월누계기준으로는총 134.9만건이거래되어, 전 년동기대비 6.9% 증가하였으며, 최근 3년평균대 비로는 4.3% 증가함.

• 2014년전월세거래량이전년대비지속적으로증가 추세를 보이고 있는것은 전국적인신규준공물량 증가에 따라전·월세물량도동반증가하였기 때문 인것으로추정

- 2014년 1~11월 준공(만 호): (전국) 39.9(전년 동기 대비 16.8% 증가), (수도권) 17.6만호(9.1%)

<

1>

(

) <

2>

(

)

자료: 국토교통부 1월 5.9

7.9 9.0 단위 : 만호

10.9 9.3 9.1

7.8 7.7

7.4 7.6

8.7

2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 14.0

12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 -

3년평균 2013 2014

자료: 국토교통부 1월

10.2

14.4 14.2 단위 : 만건

13.0 13.2 12.1

13.2 11.2 11.2

10.8

2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 16

14 12 10 8 6 4 2 -

3년평균 2014 2013

11.3

<

1> '14.11

(

) <

2> '14. 11

자료: 국토교통부 자료: 국토교통부

구 분 '14.

11월

10월'14. '13.

11월

증감률('14.11월) 누계(1~11월)

전월比 전년

동월比 5년 11월

평균比 거래량 전년

동기比

전 국 91,050 109,375 84,932 16.8% 7.2% 15.0% 914,043 20.5%

수도권 43,661 54,233 40,057 19.5% 9.0% 36.5% 424,437 31.2%

서 울 13,972 17,126 12,044 18.4% 16.0% 41.5% 136,362 37.2%

(강남3구) 2,069 2,824 1,646 26.7% 25.7% 35.5% 21,436 45.1%

지 방 47,389 55,142 44,875 14.1% 5.6% 0.4% 489,606 12.5%

구 분 '14.

11월

10월'14. '13.

11월

증감률('14.10월) 누계('14.1~10월)

전월比 전년

동월比 거래량

전년 동기대비

(%) 전 국 113,451 131,595 106,027 13.8% 7.0% 1,349,135 6.9%

수도권 75,446 89,151 70,207 15.4% 7.5% 901,495 7.0%

서 울 36,007 43,233 32,555 16.7% 10.6% 442,954 8.3%

(강남3구) 7,240 8,284 5,687 12.6% 27.3% 78,941 6.2%

지 방 38,005 42,444 35,820 10.5% 6.1% 447,640 6.5%

(단위 : 건)

3. 연구내용및연구방법

 본 연구에서는 최근 주택 매매시장과 임대시장의 가격 과 거래량을 중심으로 실증분석을 수행하고 그 분석결 과를 토대로 바람직한 주택정책의 방향에 대해 제언하 고자 함.

• 구체적으로, 매매시장의 거래량과가격, 전세시장 의 가격과거래량, 그리고매매시장과 임대시장의 교차가격분석을통해 최근 주택시장의변화 동향 을파악하고자함.

• 또한이러한분석결과를토대로, 향후바람직한주 택정책의방향에대한 정책적 시사점과제언을 도 출하고자함.

 이를 위해 본 연구에서는 주택매매 및 임대시장에서의 가격과 거래량 분석은 물론, 매매가격과 임대가격 간의 관계에 대한 Granger 인과관계 검정과 패널 고정효과 (Panel Fixed Effect) 분석 등을 시도하고자 함.

• 주택시장의 내생변수 간 인과관계분석을 위해 Granger 인과관계(Granger Causality) 검정을수행 (Granger, 1969)

- 시계열로 구성된가격과 거래량 자료를활용하여 특정변수과거값이상이한시점의다른변수값에 영향을미치는지에대한분석을시도

• 또한주택매매가격및임대가격예측을위한회귀 모형의설정을시도

- 회귀모형을통하여패널 고정효과를추정하고, 이 를토대로장기효과예측하고자함.

 본 연구에서는 서울시 25개 자치구별 아파트거래 데이 터를 활용하여, 해당 지역의 매매 및 임대 시장에 대해 분석할 것임.

• 이때 최근의 시장동향을보다 뚜렷이 파악하기위 해, 연구의시간적범위를 2011~2013년으로한정하 였음.

• 또한지역적특성을추출하기위하여서울시를 25개 자치구및 4대권역별로세분화하였음.

제2장. 선행연구및주택정책동향검토

1. 해외주요연구검토

 본 절에서는 매매가격과 거래량의 상관관계에 대한 자 본시장(주택 및 주식 시장) 관련 연구들을 개관해보도 록 함.

 부동산시장에서의 가격과 거래량에 관한 연구는 크게 Stein(1995)의 예산제약모형, Gensove and Mayer (2001)의 손실회피모형, Berkovec and Goodman (1996)의 탐색모형으로 분류해볼 수 있음.

• Stein은예산제약모형을통해주택매매시장의구입 자금(down payment)이주택구매에영향을 미치므 로, 결국 가격변동이거래량 변동의원인임을주장 하였음.

- 동 연구에서는 주택가격과 거래량에 관한시계열 자료를분석한결과, 주택시장에서가격이하락하 면기존에소유하고있던주택가격도하락하기때 문에부채는고정되어있는데반해자기자본은축 소되어 새로구매하려는 주택에 대한지불능력을

감소시켜주택거래량이감소하게된다고설명 - 결국 Stein의이론은주택가격이하락하면자기자본

도감소(구매한주택의가치하락)하여새주택에대 한구매력감소가거래량감소를유발한다는것임.

• Berkovec and Boodman은탐색모형을통해주택수 요의변화를예측하는요소로주택거래량이주택가 격보다더적합하다고제시함.

- 거래는매수자의가격이매도자의잠재가격과같거 나초과할때이루어짐. 따라서거래량이가격보다 수요에 더신속하게반응하며아울러가격과 매매 시점사이에강한정(+)의관계가있다고설명

• Gensove and Mayer와 Engelhardt(2003), Selsen (2003)은주택가격이하락할때, 시장참여자들의손 실회피경향으로인해거래량이감소한다고주장한 바있음.

- 즉, 주택소유자는가격 하락으로인한 명목손실의 현실화를회피하려는경향을보이는반면,

- 주택구매자는구매후추가적인가격하락을피하기 위해구매를미루는경향을보이고있음을지적함. - 결국손실회피상황에서는주택소유자는주택보유 자와구매자가모두 거래를 이연하기때문에 주택 가격하락국면에서는 거래량이 감소하게 된다고 주장하였음.

 주식시장의 경우 거래량과 가격과의 상관관계를 시장 정보의 진행과 확산의 관점에서 연속적 정보도착가설 과 혼합분포가설로 설명

• Copeland(1976), Jenning et.al.(1981) 등에 의해제 기된연속적정보도착가설은정보가순차적으로전 달되면서가격이변하고거래량도변하며, 정보가

투자자에게전달되는과정에서 거래량과가격변동 은정(+)_{의 상관관계를나타내서과거 거래량은미} 래 수익률에영향을주고 반대로 현재의수익률은 미래거래량에영향을끼침으로써가격이거래량에 예측가능한것으로봄.

- 요컨대연속적정보도착가설은주가가거래량에선 행하는지, 거래량이주가에선행하는지에 관한 내 용임.

• 반면, Clark(1973), Anderson(1996)등으로대표되는 혼합분포가설에서는가격변화와 거래량은새로운 정보에즉각적으로반응하여균형상태로가기때문 에과거의가격또는거래량이미래의거래량또는 가격에영향을미치지않는다는것임.

• 주식시장에서는연속적정보도착가설에따라두변 량 간에상관관계가존재한다는것이 다수의견이 며연속적정보도착가설을지지하는다수의선행연 구에서는두 변량간 선·후행관계에대해서는일 관되게나타나고있지않으나대체적으로거래량이 가격에선행한다는주장이다수임.

- 두 가설의 공통점은거래량과가격의 변동성간에 정(+)의관계가있다는성립한다는점인반면, - 차이점은혼합분포가설에서는거래량과가격 사이

에는 정(+)의상관관계가동시적으로 존재하기때 문에, 두변량중어떤변량도다른변량에대해예 측력을가질수없다는것임.

• 하지만부동산시장에서의거래량과가격과의 관계 를 정보의 확산과정으로설명할 수 있는지는확인 되지않고있음.

- 부동산시장에서 연속적정보도착가설이나 혼합분 포가설에따라 두변량 간상관관계가존재한다고

주장하려면시장참여자들이거래량과가격에대한 정보를쉽게얻을수있어야하지만,

- 주택시장의경우다른자산시장에비해시장참여자 가정확한 거래정보를취득하기가쉽지않기 때문 에이러한 가설을 주택시장에서도적용할수 있는 지는신중하게접근해야함.

2. 주택가격과거래량에대한국내연구

 허윤경 외(2008)는 2006년 이후 서울시의 아파트 가 격과 거래량 간의 관계를 Granger 인과관계 검증방법 을 통해 분석한 결과, 서울시 25개 구 중 17개 구에서 가격변동률이 거래량 변동률에 통계적으로 유의한 영 향을 끼치는 것으로 나타남. 그리고 투자지역으로 주목 받았던 강남 3구와 노원구는 가격변동률이 거래량 변 동률에 영향을 미칠 뿐 아니라 거래량도 주택가격 변동 에 영향을 미치는 것으로 나타남.

 정주희·유정석(2011)은 수도권하위시장을 대상으로 주 택가격과 거래량의 지역 간 인과관계 및 시·공간적 파 급효과를 VAR모형으로 실증분석하였음. 분석결과, 주 택거래량은 강남이 선도하고, 인천과 경기북부가 타 지 역으로부터 영향을 가장 많이 받는다고 하였음.

 임재만(2011)은 가격변동은 거래량 변동에, 그리고 거 래량 변동은 가격변동에 상호 인과관계가 있다고 하였 고, 당기와 전기의 거래량 변동이 가격변동에 유의적인 영향을 미치지만, 레버리지 효과와 비대칭성 여부는 파 악하지 못하였음. 또한 거래량의 증가는 항상 가격 상 승으로 이어졌으며, 가격이 상승하면 항상 거래량 증가 로 이어졌다고 설명

 정홍일 외(2012)는 주택가격과 거래량의 동조화 현상

은 수요와 공급에 영향을 미치는 거시경제 요인에 의해 동시에 영향을 받기 때문이라고 하였음. 또한 실증분석 결과, 서울시 주택시장에서 가격이 하락할 때 거래량이 줄어드는 것을 확인하였고, 이는 주택가격이 하락할 때 손실을 방지하기 위해 거래를 줄이는 손실회피효과가 한국 주택시장에 존재한다고 함.

 류현욱·고성수(2012)는 서울시 주택시장을 중심으로 가격과 거래량의 관계에 대한 실증연구를 분석한 결과, 동태적 관점에서 두 변수는 정(+)의 관계를 보였으며, 상호 피드백적인 관계 속에서 가격이 거래량에 주는 영 향이 상대적으로 큰 것으로 나타났음. 이는 손실회피모 형 이론을 지지함.

 임대봉(2014)은 아파트거래량과 아파트가격 간의 실증 분석 결과 아파트가격은 아파트거래량에 대해 유의미 하게 정(+)의 영향을 미치지만, 아파트거래량의 증가는 아파트가격의 상승에 미치는 영향이 제한적인 것으로 파악되었음.

• 취득세감면정책은아파트거래량에대해비교적크 게 정(+)의영향을미치지만, 아파트가격에 대해서 는미미한영향을미치는것으로분석됨.

• 교차상관분석결과서울과부산지역은아파트가격 이 아파트거래량을선행하는것으로나타남. 대구 와대전지역은아파트거래량과아파트가격이동행 하는것으로 나타남. 한편 인천, 광주, 울산지역의 아파트거래량과 아파트가격은 상관관계존재하지 않는것으로보임.

3. 전세가격과거래량에대한국내연구

 임규채·기석도(2006)는 주택시장을 전세와 매매로 구 분한 기존연구와는 달리, 주택유형별로 전세와 매매로 구분하여 상호작용을 분석하였음.

• 아파트매매가격은 연립주택 전세가격에 대해 Grager 인과관계가있는 것으로나타나며, 단독주 택매매가격에대해 연립주택및단독주택의전세 가격은영향을받지 않지만, 아파트전세가격이단 독주택매매가격에인과관계가있는것으로판단되 었음. 이연구에쓰인자료의시기를고려하면, 투기 적요소가많이포함되어있음.

 문규현(2010)은 Granger 인과관계검정법의 결과, 아 파트전세가격지수 변동성이 매매가격지수 변동성을 선도하는 것으로 나타남. 반면에 아파트매매가격지수 는 전세가격지수를 변화량이나 변동성에서 영향을 주 지 못하는 것으로 나타남.

 전해정(2013)은 서울시 주택시장에서 Granger 인과 관계 검정결과, 주택임대가격인 서울시 아파트 전세가 격과 월세가격은 매매가격에 인과관계가 있는 것으로 추정

4. 글로벌금융위기이후의주요주택정책검토

 우리나라에서는 전통적으로 정부의 부동산 정책들이 주택매매 수급을 좌우하는 중요한 요인이었던 것으로 인식

• 글로벌 금융위기이후 주택정책은주로수도권 시 장의침체방지를위한수요측면의규제완화정책 의성격을가짐.

• 2013_{년박근혜정부 출범 이후주택시장 정상화 및} 임대차시장안정화정책을주기적으로내놓고있음.

<

3>

자료: 국토교통부 보도자료 요약

일시 대책명 주요내용

’14.10.30 • 서민 주거비용의 부담 완화 방안

• ’15년까지 매입·전세임대 주택 1.3만 호 추가 공급

• 보증부 월세 거주가구에 대한 지원 강화

• 사회취약계층에 대한 월세자금 대출 도입

’14.9.1

• 규제합리화를 통한 주택시장 활력 회복 및 서민주거안정 강화 방안

• 규제합리화로 국민불편 해소, 과도한 부담 완화를 통해 시장 활력 회복

• LTV/DTI 완화

• 재건축/리모델링 규제완화

• 취득세/양도세 감면

’14.7.24 • 경제활성화 대책 • DTI 60%, LTV 70%

’14.2.26 • 부동산 임대차 선진화 방안

• 임대료 소득공제 적용

• 임대사업자 재산세/소득세 감면

’13.8.28 • 전월세 대책

• 취득세율 인하

• 저리의 장기 모기지 공급 확대

• 임대주택 공급 확대

• 서민, 중산층의 전월세 부담 완화

’13.4.1 • 주택시장 정상화 종합대책

• 정책 모기지 일원화, 내년 총 11조 원 지원

• 공유형 모기지 본사업 1.5만 호 공급

• 희망임대리츠, 중대형 매입으로 확대

• 목돈 안드는 전세, 전세금반환보증 연계로 활성화

• 행복주택 활성화를 위한 개선방안 마련 (20만 호에서 14만 호로 축소)

’12.7.23 • 내수 활성화를 위한 집중 토론회

• DTI규제의 기본틀은 유지하되 실수요자의 특성에 맞게 일부 완화

’12.5.10

• 주택시장 정상화 및 서민 주거안정 지원 방안

• 강남3구 투기지역과 주택거래신고지역 해제

• 수도권 공공택지와 개발제한구역 해제지구의 분양권 전매제한 기간 완화

• 중소형 임대주택 공급 및 재정비사업 활성화 지원

’11.12.7

• 주택시장 정상화 및 서민 주거안정 지원 방안

• 강남3구 투기과열지구 해제

• 재건축 초과이익부담금 부담 2년간 중지

• 다주택자 양도세 중과세 폐지

’11.5.1 • 건설경기 연착륙 및

주택공급 활성화 방안 • 건설경기 연착률 유도

’11.3.22 • 주택거래 활성화 방안

• DTI 자율적용을 3월 말로 종료

• 취득세율 50% 감면

• 투기지역(강남3구) 외 분양가 상한제 전면 폐지

’10.8.29

• 실수요 주택거래 정상화와 서민·중산층 주거안정 지원 방안

• 금융회사 DTI 자율 적용

• 생애최초 무주택자 구입자금 지원

• 다주택자 양도세 중과 2년, 취등록세 감면 1년 연장

’08.11.3 • 경제난국 극복

종합대책 • 강남3구 제외한 투기지역 해제

2) 국토교통부 실거래가에서는 거래되는 아파트의 분양면적을 제공하지 않는 대신 전용면적을 제공한다. 따라서 본 분석에서는 평균 전용면적이 분양면적의 80%라고 가정하고 분양면적 3.3㎡당 매 매가격을 계산하였다.

제3장. 데이터및기초통계분석 1. 데이터설명

 본 연구에서 사용한 데이터는 국토교통부 실거래 내역 을 기반으로 가공한 데이터

• 본연구에서는서울시 25개 자치구에서거래된 아 파트실거래가데이터를활용하여, 해당지역의매 매및임대시장에대해분석할것임.

• 이때최근의 시장동향을보다 뚜렷이파악하기위 해, 연구의시간적범위를 2011~2013년으로한정함. - 2011년이후매매가격둔화와전세가격급등이라는

주택시장패턴을고려하여분석기간을설정

 분석에 활용한 데이터는 분석목적에 맞게 다음과 같은 방법으로 전환하였음.

• 국토교통부의실거래가데이터는특정아파트단지 의특정 평형의 거래내역을제공하고있는 실거래 건별관측치

- 본연구에서는실거래 건별 관측치를다음과 같이 절차를거쳐서울지역 25개‘구별평균’가격과거래 량데이터로바꾸어사용

 구별 평균 매매가격의 도출

• 1단계: 거래건별 아파트 매매가격을(분양면적) 3.3

㎡당매매가격으로변환²⁾

- 위식에서 는i 아파트단지에서거래된j면적의 매매가격을, 는i 아파트단지의j분양면적(단위:

㎡)을의미함.

- 따라서 는i 아파트단지에서거래된j면적에주 택에대한 3.3㎡당매매가격임.

• 2단계: 1단계에서계산한거래건별 3.3㎡당매매가 격을이용하여구별 3.3㎡당평균매매가격을다음 과같이계산함.

- 위 식에서 는

k

k

의 매매가격을가중평균한값으로, 본 연구에서는 구별평균매매가격이라정의함.

 구별 평균 전세가격의 도출

• 우리나라의아파트임대는전세와월세(전월세혼 합 또는반전세 포함)로 나뉘며, 본 연구에서는 임 대시장의대표가격으로전세가격을사용하였음. - 따라서월세거래인경우전세가격으로변환할필요

가있음. 이때전월세전환율은시장의관행에따라 7%로전제하고월세거래를전세거래로 다음과같 이전환하여 3.3㎡당평균전세가격을도출함.

(식 1)

(식 2)

• 1단계: _{거래건별전세가격을분양면적} 3.3_㎡당전세 가격으로변환

- 위식에서 는 i 아파트단지에서거래된 j면적의 전세가격이며, 는i 아파트 단지의j분양면적(단 위: ㎡)을의미함.

- 따라서 는 i 아파트단지에서 거래된 j면적에 대한 3.3㎡당전세가격을의미함. 보증부월세로거 래된경우에는전월세전환율 7%를적용하여전세 가격으로변환함.

• 2단계: 1단계에서계산한거래건별 3.3㎡당전세가 격을이용하여구별 3.3㎡당평균전세가격을가중 평균함.

- 위식에서 는

k

세거래(월세포함) 건수이며, 는 3.3㎡당전 세가격

- 따라서 는

k

 본 연구에서는 가격변수로 구별 매매가격과 전세가격 을, 거래량 변수로는 매매건수와 전월세거래 건수를 사 용하였음.

2. 매매와전월세에대한기초통계분석

 서울지역의 대표적인 아파트 밀집지역인 노원구의 경 우 전세거래의 비중이 52%, 매매거래의 비중이 32%, 월세는 15%인 것으로 나타났음.

 반면, 강남구의 경우 전체 아파트거래량 가운데 62%

가 전세거래, 20%가 매매거래, 그리고 나머지 17%가 월세거래인 것으로 나타났음.

• 강남구는서울의 다른지역에 비해 아파트매매가 격이높기때문에매매거래보다는전세거래가많은 편인것으로인식됨.

• <표 5>에서는서울지역 25개 자치구별 12개 분기 동안의 평균 매매가격과전세가격그리고 매매 건 수와전월세건수를정리하여제시하였음.

- 지난 3년간아파트의평균매매가격및전세가격이 가장 높았던지역은 강남구로서 평당매매가격과 전세가격은각각 2,758만원및 1,229만원임. - 반면 금천구의 경우평당 평균매매가격은 960만

원, 평당평균전세가격은 602만 원가량으로가장 낮았음.

 한편 본 연구에서는 서울시내 25개 자치구를 4대 권역 으로 구분하여 권역별 특성을 살펴보고자 함.

<

4> 4

권역 해당구지역

강북서 지역 은평구, 서대문구, 마포구, 종로구, 중구, 용산구

강북동 지역 성동구, 광진구, 동대문구, 중랑구, 성북구, 강북구, 도봉구, 노원구 강남서 지역 강서구, 양천구, 구로구, 영등포구, 금천구, 동작구, 관악구 강남동 지역 서초구, 강남구, 송파구, 강동구

(식 3)

(식 4)

 최근 3년간의 서울시 아파트 매매 및 전월세의 가격과 거래량 추이 분석 결과, 2개 권역(강북동과 강남동)에 서는 매매가격이 반등하는 반면, 강북서와 강남서 지역 은 하락세가 지속되고 있음.

• 매매거래의 경우에는 12년 최저치를 나타낸이후 반등하는패턴을 4대권역에서공히보이고있음.

<

3>

4

강북서

강남서

강북동

강남동

<

5>

25

서울 25개 자치구

평당 매매가격 평균

평당 전세가격 평균

매매 거래량

전세 거래량

월세 거래량 강남구 2758.081 1229.939 10805 33353 9545 강동구 1590.816 752.937 9379 21655 4338 강북구 1072.106 643.022 3088 5572 1294 강서구 1224.883 764.823 8495 18222 3786 관악구 1282.266 822.864 5245 9536 2481 광진구 1655.887 1013.965 2956 7602 1330 구로구 1148.684 718.415 7428 15062 3114

금천구 940.609 601.956 2624 4424 794

노원구 1099.718 650.011 16318 26464 7805 도봉구 980.332 610.405 7702 10749 2942 동대문구 1195.582 778.044 5264 8800 2138 동작구 1518.214 929.947 5931 12954 2378 마포구 1632.645 924.573 5430 12786 2802 서대문구 1201.815 790.779 3922 7232 1512 서초구 2299.209 1194.485 7340 21279 5535 성동구 1526.475 934.705 4783 12167 2812 성북구 1194.324 770.938 8756 13258 2771 송파구 2247.983 1114.077 11621 31431 7647 양천구 1513.921 866.285 7446 18789 2873 영등포구 1394.901 865.795 6551 13775 3185 용산구 2010.276 1012.361 2137 6912 1494 은평구 1146.025 683.194 5387 9357 1651

종로구 1477.178 941.119 1132 1881 502

중구 1558.087 995.426 1578 3407 1211 중랑구 1082.925 692.791 5174 7457 1626

<

6>

순위 평당 매매가격 평균

평당 전세가격 평균

매매 거래량

전세 거래량

월세 거래량

1 강남구 강남구 노원구 강남구 강남구

2 서초구 서초구 송파구 송파구 노원구

3 송파구 송파구 강남구 노원구 송파구

4 용산구 광진구 강동구 강동구 서초구

5 광진구 용산구 성북구 서초구 강동구

6 마포구 중구 강서구 양천구 강서구

7 강동구 종로구 도봉구 강서구 영등포구

8 중구 성동구 양천구 구로구 구로구

9 성동구 동작구 구로구 영등포구 도봉구

10 동작구 마포구 서초구 성북구 양천구

11 양천구 양천구 영등포구 동작구 성동구

12 종로구 영등포구 동작구 마포구 마포구

13 영등포구 관악구 마포구 성동구 성북구

14 관악구 서대문구 은평구 도봉구 관악구

15 강서구 동대문구 동대문구 관악구 동작구

16 서대문구 성북구 관악구 은평구 동대문구

17 동대문구 강서구 중랑구 동대문구 은평구

18 성북구 강동구 성동구 광진구 중랑구

19 구로구 구로구 서대문구 중랑구 서대문구

20 은평구 중랑구 강북구 서대문구 용산구

21 노원구 은평구 광진구 용산구 광진구

22 중랑구 노원구 금천구 강북구 강북구

23 강북구 강북구 용산구 금천구 중구

24 도봉구 도봉구 중구 용산구 금천구

25 금천구 금천구 종로구 종로구 종로구

• 최근 3년간의전세가격은서울시전권역에걸쳐꾸 준히상승하고있는모습을보이고있음.

• 전월세거래의경우서울 4대권역에서다소간의부 침은있으나최근에는거래량급감현상을보이고있 으며이는전월세가격급등과무관하지않아보임. - 서울지역에서감소한전월세거래는서울이외의지

역으로이동하였거나, 다세대/연립주택등의 임대 시장으로전이되었을것으로추정

제4장. Granger 인과관계검정분석

 Granger 인과관계 검정에서는 과거 시점의 가격이 거 래량에 유의한 인과관계를 미치는지를 분석

• 두 시계열변수 와 가있을 때 의과거 시점의 값이현재시점의 값을예측하는데유의하다면 는 를 Granger-Cause한다고정의

- 동일시점의관계만을분석하는횡단면의인과관계 와 달리, 시계열데이터에서는 의과거값과 현재 시점 값이서로인과관계가있는지판단

<

4>

3

<

6>

3

<

7>

3

<

5>

3

• 인과관계검정을위해서는다음과같은동적선형회 귀모형을먼저설정한후, _{다음에귀무가설기각여} 부를판단함.

- 귀무가설을기각하면 Granger 인과관계가 있다고 결론내리고,

- 귀무가설을기각하지못하면 의과거값이현재 값에유의한영향을미치지못하기때문에 Granger 인과관계가존재하지않는다고판단함.

- 위귀무가설에 대한검정통계량은일반적인 F검정 또는카이제곱검정을사용

- Hamilton(1994)에따르면 Granger 인과검정을위한 F검정은표본이큰경우에만사용하는

- 반면, 표본이큰경우에는 F검정통계량은아래에서 제시한카이제곱검정통계량과동일(asymptotically equivalent)함.

- 검정통계량에서 은 제약된모형에서 Sum of Squared Residual이고, 은제약되지않은모형 에서 Sum of Squared Residual임. 위의식에서 는 귀무가설에서제약조건수를나타냄.

 본 실증분석에서는 25개 자치구별로 Granger 인과검 정을 실행하고, 다음 3가지 귀무가설을 검정함.

• 귀무가설 1: 매매가격은매매거래량을 Granger 인과 하지않는다.

• 귀무가설 2: _{전월세가격은전월세거래량을} Granger 인과하지않는다.

• 귀무가설 3: _{전월세가격은매매가격을} Granger _인과 하지않는다.

1) Granger 인과관계: 매매가격-매매거래량

 서울지역의 전체 아파트 매매시장에서는 매매가격 하 락이 향후 거래량 증가로 이어질 수 있을 것으로 분석 되었음.

• 서울자치구 25개중매매가격의과거값이매매거 래량에유의하게영향을미치는경우는 18개로, 이 는전체의 72% 자치구에서 Granger 인과관계가발 견되었음을의미. 따라서귀무가설 1을기각할 수 없음.

- <표 10>에서는첫번째가설에대한검정결과를제 시. 10% 유의수준에서평가한 Granger 인과관계여 부를자치구별로판단함. (식 5) 회귀모형에서p=2 (6개월)을선택

• 강남동, 강북동, 강북서지역에서는매매가격 하락 이향후거래량증가로연결될가능성이매우크다

<

10> Granger

:

-

강북서

강남서

강북동

강남동 매매가격 하락이

매매거래량 증가로 이어지는 지역 귀무가설 1:

매매가격은 매매거래량을 Granger 인과하지 않는다.

매매가격- 주택거래량

Granger 인과관계

없음 Granger 인과관계

있음 자치구(25개) 7 18

강북서(6개) 1 5

강북동(8개) 1 7

강남서(7개) 4 3

강남동(4개) 1 3

(식 5)

고예상할수있음.

- _{매매가격하락이향후 거래량 증가로연결될 가능} 성이 적은지역으로는 강남동에서서초구, _강북동 에서강북구, 강북서권역에서는은평구지역임.

• 그러나강남서지역에서는 7개자치구중 3개자치 구에서만 Granger 인과관계가존재하는 것으로나 타났으며, 따라서이 지역에서는매매가격하락이 향후거래량증가로이어질가능성이크지않을것 으로판단됨.

- 강남서지역의 7개 자치구가운데 구로구, 영등포 구, 금천구 3개 자치구만이매매가격 하락이향후 거래량증가로이어질것으로분석됨.

2) Granger 인과관계: 전월세가격-전월세거래량

 25개 자치구 중 Granger 인과관계는 약 50% 자치구 에서만 발견됨으로서, 전월세가격 상승이 향후 전월세 거래량 하락으로 이어지지 않을 가능성이 높을 것으로 분석됨.

• 두번째가설에대한검정결과는 <표 11>에서요약 제시하였음. 4개권역으로구분하였을때도각권역 의 50% 자치구에서만유의한 Granger 인과관계가 나타났음.

• 전월세가격상승이전월세거래량을증가시킬것으 로분석된지역은,

- 강북서권역의마포구, 은평구, 중구 - 강북동지권역의도봉구, 동대문구, 성동구

- 강남서권역의강서구, 양천구, 구로구, 관악구 4개 이며,

- 강남동권역은서초구와강남구지역임.

3) Granger 인과관계: 전월세가격-매매가격

 25개 자치구 가운데 17개의 자치구에서 Granger 인과 관계가 성립하지 않은 것으로 나타났음. 이러한 결과는 최근 3년간의 데이터를 토대로 평가할 때, 전월세가격 상승이 매매가격 상승으로 연결되기 어려움을 의미함.

• 이러한결과는전세가격상승으로인해전세수요의 일부가매매수요로전환될가능성이높지않음을암 시함.

 따라서 일부지역을 제외하고, 전세가격 상승이 전세입 자의 매매 전환수요가 발생할 가능성이 전체 25개 자 치구 중에서 32%로 판단됨.

귀무가설 2:

전월세가격은 전월세거래량을 Granger 인과하지 않는다.

매매가격- 주택거래량

Granger 인과관계

없음 Granger 인과관계

있음 자치구(25개) 13 12

강북서(6개) 3 3

강북동(8개) 5 3

강남서(7개) 3 4

강남동(4개) 2 2

<

11> Granger

:

-

강북서

강남서

강북동

강남동 전월세가격 상승이

전월세거래량 하락 으로 이어지는 지역

귀무가설 3:

전월세가격은 매매거래량을 Granger 인과하지 않는다.

매매가격- 주택거래량

Granger 인과관계

없음 Granger 인과관계

있음 자치구(25개) 17 8

강북서(6개) 6 0

강북동(8개) 5 3

강남서(7개) 4 3

강남동(4개) 2 2

<

12> Granger

:

-

강북서

강남서

강북동

강남동 전월세가격 상승이

매매가격 상승으로 이어지는 지역

 세 번째 가설에 대한 검정결과는 <표 12>를 통해 요 약 제시하였음. 25개 자치구 중 17개 자치구에서 Granger 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타남.

• 기존의연구에서는전세가격상승이임대수요의일 부를매매수요로전환시켜, 매매가격상승을이끈다 고지적한바있으나, 최근 3년간데이터를통한분 석결과에따르면전세가격상승이매매가격상승으 로유의하게연결된다하기어려움.

• 이는최근 3년간전세가격상승과매매가격하락추 세가동시에관찰되는현상과일치되는결과

• 특히강북서 지역에서는 Granger 인과관계가있는 자치구가하나도없는것으로나타남.

- 따라서강북서지역에서는전세가격상승으로인한 매매전환수요의발생 가능성이상당히낮다고 해 석할수있음.

• 강북동지역역시, 8개중 5개 자치구에서 Granger 인과관계가존재하지않으므로, 전월세가격상승이 매매가격상승으로연결될가능성이낮을것으로인 식됨.

• 강남서지역에서는 Granger 인과관계가 존재하는 자치구가상대적으로많은편(7개가운데 3개자치 구, 43%)으로, Granger 인과관계존재하는것으로 평가됨.

- 특히한강과 인접한강서구, 영등포구, 동작구 3개 의자치구에서전세가격상승이매매가격상승으로 이어질가능성이있다고할수있음.

• 강남동지역은타권역과달리 4개자치구중 2개지 역인 50%에서 Granger 인과관계가나타났음.

- _{서초구와강남구자치구는전세가격상승이매매가} 격상승으로이어질가능성이있는것으로나타남.

제5장. 패널고정효과모형분석

 본 장에서는 주택 매매시장에서의 가격-거래량, 전월 세 임대시장에서의 가격-거래량, 그리고 전월세가격-매 매가격의 관계를 패널 고정효과모형을 통해 분석해 보 았음.

• 보편적인 시계열 모형에서는 단변량 동적모형 (univariate dynamic model)으로내생변수의예측치 를구함.

• 그러나본연구에서활용한데이터는자치구별로 3 년간(12분기)의시계열이 존재하기때문에, 보편적 인시계열분석이어려움.

- 이에본연구에서는 300개의데이터를통해(25개자 치구×12개분기) 패널분석모형을설정하고, 그분 석결과를통해자치구별내생변수예측결과를도출 하였음.

1. 패널 고정효과모형 설정

 본 패널 예측모형의 핵심은 관찰되지 않은 그룹이질성 (group heterogeneity)을 모형에 포함시킨다는 것임.

• 본 실증분석모형에서는가격과 거래량 외의다른 외생변수들은포함시키지않기 때문에그룹이질성 변수의역할이중요함.

- 그룹이질성은 각 자치구별로 거래량 또는가격에 영향을 미치는 시간에따라 변하지 않는설명변수 의역할을수행

- 관찰되지않는그룹이질성을통제한모형에서관심 변수들의동적관계를 추정한 후예측결과를구할 수있음.

1) 매매거래량-매매가격 모형

 매매가격-매매거래량 모형에서 t시점의 매매거래량(qt) 은 현재시점과 과거시점의 매매가격. 그리고 내생변수 자신의 과거 값(qt-1) 의해 결정된다고 가정.

• 즉시계열모형에서동적예측모형으로많이사용하 는 ARDL(Autoregressive and Distributed Lags Model) 을설정함.

• 매매거래량(내생변수)에대한 ARDL(1,1) 모형은아 래 (식 6)과같음.

• 이때, (식 6)이보편적인시계열동적모형과다른점 은그룹이질성변수 를포함하고있는것임. - 를통해자치구별특성이반영된예측결과를얻을

수있음.³⁾

• 또한 (식 6)에서는t시점의매매가격을독립변수로

포함하여, 같은 시점의가격변수가거래량변수에 영향을줄수있다고가정하였음.

- 분기데이터의특성을고려한가정임.

• 한편, (식 6)에서 는 외생변수(exogenous)로 기 능하지만, 주택매매시장에는가격역시거래량에의 해영향을받는것이보편적이므로, 다음과같이매 매가격변수모형을동시에설정하였음.

- (식 7)은t시점의매매가격이t-1시점매매가격과매 매거래량 변수에 의해결정된다는 가정을 반영한 것임.

• (식 6)과는달리 (식 7)에서는독립변수로 를 포 함하지않았음. 만약 를 포함한다면 (식 6)에서 는내생적설명변수가되기때문에도구변수추 정량이적용됨.

- 그러나 (식 7)와같이 가 모형에포함되지않 는다면 (식 6)은일반적인 OLS 추정량을통해일치추 정량을얻을수있음.

• 관심변수인 는매매거래건수에로그를취한값 이고예측의관심은거래량자체이기때문에다음과 같은항등식을모형에포함.

- 위식에서 는각자치구별t시점의매매거래량 으로, 그예측과정은 <표 13>과같이진행됨.

<

11>

-

t-1시점의 매매거래량

t시점의 주택가격

t-1시점의 주택가격

u

t-1시점의 주택가격 t-1시점의 매매거래량

t시점의 매매거래량

u

(식 7)

(식 8) (식 6)

2) 전월세거래량-전월세가격 모형

 매매거래량-매매가격과 유사하게 전월세거래량-전세 가격 예측모형도 다음과 같이 2개의 추정식과 1개의 항등식으로 설정함.

•

•

•

- 위 식에서 는 (로그) 전월세거래량이고 는 (로그) 전세가격 변수이며, 는위 예측모형의 관심변수인전월세거래건수변수임.

- (로그) 전월세거래량을 내생변수로두고 (식 12)를 설정함.

- 전세가격변수 역시 과거시점의 전세가격과과거 시점의전월세거래량의함수로보고예측하는과정

을거치며,

- _{구체적인예측절차는 앞선} <_표 13>_의 (_식 9) ~ (_식 11)과유사하게진행됨.

3) 매매가격-전월세가격 모형

 최근 수년간 우리나라 주택시장에서 나타나고 있는 이 례적 현상을 살펴보기 위해 다음과 같은 모형에 대한 분석을 추가로 수행하였음.

• 기존연구에따르면, 주택거래시장에서는전세가격 상승이매매수요로전환되어, 매매가격상승으로이 어질가능성이크다고알려져있음.

- 그러나최근주택시장에서는전세가격상승과매매 가격 하락이 동시에발견되고있으며 이러한현상 을분석하기위한모형을설정하였음.

 앞선 두 예측모형과 유사하게 2개의 추정식과 1개의 항등식으로 매매가격-전세가격 모형을 다음과 같이 설 정하였음.

•

•

•

- 위식에서 와 는앞서정의한대로 (로그) 매매

<

13>

단계 자치구별 t시점 매매거래량 단계별 예측과정

1단계 (식 7)의 패널모형을 추정하여 모수 추정치를 얻은 후 hpit의 예측값을 구함.

2단계 (식 6)의 패널모형을 추정하여 모수추정치를 얻은 후 hqit의 예측값을 계산

3단계 (식 8)의 항등식을 이용하여 를 구함.

(식 9)

(식 10)

(식 11)

<

12>

-

t-1시점의 전월세거래량

t시점의 전세가격

t-1시점의 전세가격

u

t-1시점의 전세가격 t-1시점의 전월세거래량

t시점의 전월세거래량

u

<

13>

-

t-1시점의 주택가격

t시점의 전세가격

t-1시점의 전세가격

u

t-1시점의 전세가격 t-1시점의 주택가격

t시점의 매매가격

u

(식 12) (식 13) (식 14)

(식 15) (식 16) (식 17)

가격과 (_로그) _전세가격

- _{는위예측모형의관심변수인매매가격변수} - (_로그) _{매매가격을내생변수로두고} (_식 15)_를설정함. - _{전세가격 변수역시과거 시점의전세가격과 과거} 시점의매매가격 함수로보고예측하는 과정을거 치며,

- _{구체적인예측절차는앞선} (_식 9) ~ (_식 11)_과유사하 게진행됨.

2. 패널 고정효과모형 추정결과 1) 매매가격-매매거래량 모형

 (식 6)과 (식 7)은 각각 패널 고정효과 추정량을 계산하 며, 추정결과는 <표 14>와 <표 15>에서 제시함.

• (_식 6)_{의패널고정효과추정결과는아래} <_표 14>_와 같음.

• (식 7)의패널고정효과추정결과는아래 <표 15>와 같음.

 (식 6) 매매거래량 모형 추정에서 패널 고정효과(fixed effects) 유의성은 F 검정통계량을 통해 판단할 수 있음.

• F 검정통계량의 p값이 0.05보다작기때문에귀무가 설을기각하므로고정효과가존재한다고해석가능 함.

- ARDL(1,1) 모형에서 변수( )가 변수( )에 미치는장기효과(long-run effects)는 (식 18)과 같이 나타낼수있음.⁴⁾

•

 추정결과, 매매가격이 매매거래량에 미치는 장기효과 는 -2.54인 것으로 나타났는데, 이는 현재 시점의 매매 가격이 1% 증가하면 미래 시점 매매거래가 2.54% 줄 어듦을 의미함.

• 이때 변수의추정계수는 0에 가까운것으로 나타났으며, 통계적으로도유의하지않은것으로분 석됨.

<

14> (

6)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t-1시점의 매매거래량 .380 .057 6.64 0.000 .2677 .493 t시점의 매매가격 .879 .431 2.04 0.042 .0304 1.729 t-1시점의 매매가격 -2.456 .462 -5.32 0.000 -3.366 -1.546 _cons 15.166 3.497 4.34 0.000 8.277 22.055 sigma_u

sigma_e rho

.608

.251.854 (fraction of variance due to u_i)

Number of obs = Number of groups = R-sq: within = between = overall =

27525 0.195 0.185 0.181

F test that all u_i = 0 : F(24, 247) =5.26 Prob > F = 0.0000

<

15> (

7)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t시점의 매매가격 .428 .062 6.87 0.000 .305 1.729

t-1시점의 매매가격 0.000

(.00038) .008 0.05 0.964 -.016 -.017

_cons 4.140 .442 9.35 0.000 3.268 5.012 sigma_u

sigma_e rho

.157.037

.947 (fraction of variance due to u_i) Number of obs =

Number of groups = R-sq: within = between =

overall = 275 0.16825 0.999 0.977

F test that all u_i = 0 : F(24, 248) =3.92 Prob > F = 0.0000

(식 18)

• (_식 18)_{을활용하여현재시점의매매거래량변화가} 장기적으로주택가격에미치는효과를추정한결과 는 0.00067로나타남.

- _{이는현재시점에서매매거래량} 1% _{증가는장기적으} 로매매가격에미치는효과가거의없음을의미함.

2) 전월세거래량-전월세가격 모형

 본 소절에서는 전월세거래량과 전월세가격 사이의 관 계를 패널고정효과 모형으로 추정해 보았으며, (식 12) 와 (식 13)에 대한 추정결과는 다음과 같이 나타났음.

• (식 12)와 (식 13)의패널고정효과추정결과는다음

<표 16>과 <표 17>에서와같음.

- (식 12) 전월세거래량모형추정에서패널고정효과 (fixed effects) 유의성은 F 검정통계량을 통해판단 하였으며, 이때 p값이 0.05보다작기때문에귀무가 설을 기각함. 따라서고정효과가존재한다고해석 할수있음.

- ARDL(1,1) 모형에서 변수( )가 변수( )에 미치는장기효과(long-run effects)_{는앞서설명한대} 로 (식 18)을이용해계산

• 위공식에따르면전세가격이전월세거래량에미치 는장기효과는 -0.249로나타남.

- _{이는현재시점에서전세가격이} 1% _{인상되면미래} 시점의아파트 전월세거래량이 0.249% _감소함을 의미

- _{매매가격이매매거래량에미치는탄력성}(elasticity) 보다 임대시장의 가격탄력성이훨씬 작은것으로 나타남.

- _{이는 최근정부에서임대시장 안정을위해월세 소} 득공제와전세자금대출을확대하고있으며, _이에 따라 임대시장에서가격상승에 대한수량변화가 비탄력적임을파악할수있음.

• (_식 13)_{의 전세가격모형에서전월세거래량이전세} 가격에미치는장기효과의추정결과는 -0.372_{인 것} 으로분석됨.

- _즉, _{현재시점의전월세거래량이} 1% _{증가하면전월} 세가격은장기적으로 0.37% _{하락됨을의미}

<

16> (

12)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t-1시점의 전월세거래량 .218 .064 3.38 0.001 .091 .346 t시점의 전세가격 -.560 .299 -1.87 0.063 -1.150 .029 t-1시점의 전세가격 .365 .308 1.18 0.237 -.242 .973 _cons 6.769 1.463 4.63 0.000 3.886 9.651 sigma_u

sigma_e rho

.542 .169

.911 (fraction of variance due to u_i) Number of obs =

Number of groups = R-sq: within = between = overall =

275 0.19525 0.185 0.181

F test that all u_i = 0 : F(24, 247) = 1.56 Prob > F = 0.0000

<

17> (

13)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t시점의 전세가격 .830 .038 21.47 0.000 .754 .906 t-1시점의 전월세거래량 .063 .013 -4.84 0.000 -.089 -.037

_cons 1.604 .292 5.48 0.000 1.027 2.181 sigma_u

sigma_e rho

.060.035

.738 (fraction of variance due to u_i) Number of obs =

Number of groups = R-sq: within = between =

overall = 275

25 0.168 0.999 0.977

F test that all u_i = 0 : F(24, 248) = 1.56 Prob > F = 0.0512

- _{매매시장과달리}, _{전월세임대시장에서의거래량증} 가는향후전월세가격을하락으로이어짐을뜻함.

3) 전월세가격-매매가격 모형

 본 소절에서는 전월세가격과 매매가격 사이의 관계를 패널 고정효과모형으로 추정해 보았으며, (식 15)와 (식 16)에 대한 추정결과는 다음과 같이 나타났음.

• (식 15)와 (식 16)의패널고정효과추정결과는아래

<표 18>과 <표 19>와같음.

- (식 15)의모형에서패널고정효과추정결과의유의 성은 F 검정통계량을통해판단함.

- F 검정통계량의 p값이 0.05보다작기 때문에귀무 가설을기각함. 따라서고정효과가존재하는것으 로해석됨.⁵⁾

- ARDL(1,1) 모형에서 변수( )가 변수( )에 미치는장기효과(long-run effects)는앞서의장기효 과추정식(식 18)을이용해계산할수있음.

• 추정결과에따르면전세가격이매매가격에미치는 장기효과는 -0.198인것으로나타남. 즉, 현재시점 에서전세가격이 1% 인상되면, 미래시점아파트매 매가격은 0.198% 인하된다고해석할수있음. - 이는전세가격의상승이매매가격상승을견인한다

는기존의논의와는반대되는결과도출됨.

• 한편, (식 16)의모형에서매매가격이전세가격에미 치는장기효과를계산하면 -0.969인것으로나타남. - 즉, 현재시점매매가격이 1% 인상되면장기적으로

전세가격은 0.96% 하락함.

- 매매가격상승은임대차시장에서매매시장으로수 요자가이동한다는의미이고따라서임대시장수요 자가줄어들기때문에전세가격이하락하는것으로 해석할수있음.

• 결국, 전세가격과매매가격의분석결과는전세가격 의인상은장기적으로매매가격에별다른영향을미 치지 못하는반면, 매매가격의인상은장기적으로 전월세임대가격인상을견인함을의미함.

<

19> (

16)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t-1시점의 전월세가격 .834 .041 20.15 0.000 .752 .916 t-1시점의 매매가격 .161 .064 -2.52 0.012 -.288 -.035

_cons 2.305 .615 3.74 0.000 1.092 3.518 sigma_u

sigma_e rho

.076.037

.811 (fraction of variance due to u_i) Number of obs =

Number of groups = R-sq: within = between =

overall = 275

25 0.668 0.986 0.942

F test that all u_i = 0 : F(24, 248) =0.84 Prob > F = 0.0000

<

18> (

15)

Coef. Std.Err t P>|t| [95% Conf.Interval]

t-1시점의 매매가격 .375 .062 5.96 0.000 .251 .499 t시점의 전월세가격 .116 .061 1.90 0.059 -.004 .237 t-1시점의 전월세가격 -.239 .065 -3.68 0.000 -.368 -.111 _cons 5.352 .613 8.72 0.000 4.143 6.561 sigma_u

sigma_e rho

.196 .035

.967 (fraction of variance due to u_i) Number of obs =

Number of groups = R-sq: within = between =

overall = 27525 0.219 0.988 0.949

F test that all u_i = 0 : F(24, 247) = 4.03 Prob > F = 0.0000

제6장. 결론 1. 분석결과 요약

 본 연구에서는 ’11~’13년까지의 최근 3년간의 서울시 아파트 매매가격 데이터를 활용하여, 주택 매매시장과 임대시장, 그리고 매가가격과 전월세 임대가격의 관계 를 분석해보았으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같음.

 서울시 25개 자치구의 Granger 인과검정 결과

• 매매가격과매매거래량사이에서는유의한인과관 계가관찰되었으며, 따라서매매시장에서가격하락 은향후매매거래량증가로이어질가능성이있음.

• 반면, 전세가격과전세거래량, 그리고전세가격과 매매가격사이에서는뚜렷한인과관계가도출되지 않았음.

 패널 고정효과모형 추정결과

• 전월세거래량 증가는 전세가격 하락을 초래하며, 전세가격하락은장기적으로매매가격상승으로이 어질수있음.

- 매매가격의상승은미래의매매거래량이하락을유 발하지만, 현재의매매거래량증가는미래의매매 가격에별다른영향을미치지못함.

- 현재시점에서전세가격이상승하면미래의전월세 거래량은 감소하며, 현재의전월세거래량 증가는 미래의전월세가격을유의하게하락시킬수있음. - 현재의전세가격인상은미래시점매매가격을하락

시키며, 현재의매매가격인상은미래의전월세가 격을상대적으로크게하락시킴.

2. 분석결과의 시사점

 본 연구에서는 금융위기 이후, 우리나라 주택시장에서 관찰되고 있는 새로운 현상을 최근의 데이터를 활용하 여 분석해보았으며, 그 결과는 우리나라 주택정책에 다 음과 같은 점을 시사함.

 현재 정부는 ‘주택가격 활성화’ 및 ‘전세가격 안정화’라 는 정책목적을 설정하고 이를 달성하기 위한 다양한 정 책을 추진하고 있지만, 이론적 또는 현실적으로 이들 정책목표는 동시에 달성하기 어려운 것임.

• 주택가격의활성화및전세가격의안정은매매시장 과전월세임대시장이상호독립적이라는전제하에 서만달성될수있는것이지만, 본분석결과에따르 면두시장은밀접하게연결되어있음.

• 따라서병립하기어려운정책을동시에추진하기보 다는, 각시장의영향관계에대한보다구체적인분 석을통한순차적접근이필요하다하겠음.

 본 분석결과에 따르면, 이상의 정책목표 가운데 단기적 으로는 ‘전세가격 안정’에 무게를 둠이 더 바람직한 것 으로 나타남.

• 패널 고정효과모형의 분석결과에따르면, 현재 시 점의 전세거래활성화는일정 기간 이후전세가격 안정화를달성할수있으며,

• 현재 시점에서의전세가격안정은 미래 시점의 매 매가격상승으로이어질수있는것으로나타났음.

• 따라서 이는 전세가격안정화 정책을 먼저추진하

게되면, _{정책이효과를발휘하는시점에서는매매} 가격활성화라는정책목표도함께 달성될수 있음 을의미함.

 결국 현재 시점에서 정부가 역점을 두어야 할 정책목표 는 전월세거래 활성화를 통한 전세가격 안정화라 할 수 있음.

• 따라서 전월세거래를억제할 수 있는잠재적인규 제요인들을파악하고이를개선해나가려는정책적 노력이필요해보임.

 이러한 관점에서 보자면, 최근 발표된 1.13 정책 등의 내용들은 충분하지는 않지만 비교적 바람직한 것으로 평가됨.

• 기업형주택임대사업육성을통한중산층주거혁신 방안

- (정책내용) 분양주택과비슷한품질의주택을제공 하되, 8년간거주가가능하면서연간임대료인상률 을 5%로 제한하는임대주택을기업형으로공급하 는것.

- (개선방안) 기업형 주택임대사업이안착하기 위해 서는중산층 임차인의수요가 많은도심지역의부 지확보지원이이루어져야함이필수적전제조건 임. 따라서제도가자생할수 있도록 하기위해서 는, 현재와같은세제지원및저금리지원등재정에 부담을줄수있는인위적방안보다는, 규제완화등 을통해중산층수요가자연스럽게유입될수있는 입지확보에초점을둘필요가있음.

• 민간주택임대사업규제완화를통한서민층주택공 급증대방안

- (_정책내용) _{주택임대시장을제도권 안으로편입시} 키고, _{소형주택의매매활성화를위해주택임대사업} 자를양성하기위한방안. _이를위해 2015_년까지주 거용주택 2_{채이상을신규로매입하여주택임대사} 업을하는경우, _{전용면적에따라취득세및재산세} 면제또는감면혜택을 부여하고, _{의무임대기간}(5 년) _{이상보유후매도하는경우에는양도소득세감} 면의혜택이주어짐.

- (_개선방안) _{취득세면제의조건이전용면적} 40_㎡이 하에만해당되어, _{가족구성원등과 관련된수요를} 흡수하지못하는한계가있음. _{따라서정책효과의} 극대화를위해서는전용면적의크기에대한규제가 완화될필요가있음.

• 준공공 임대주택 활성화방안이 보다적극적으로 추진될필요가있음.

- (_정책내용) _{공공임대주택사업에참여하는민간참여} 자에 대해, _{의무임대기간}(8_년) _{및임대료제한}(_연간 임대료인상률 5% _이하)_{을조건으로세제혜택}(_재산 세 30% _{감면과소득세} 50% _이상감면) _{및저금리대} 출을부여하는정책.

- (_개선방안) _{최근의무보유기간이기존}10_년에서 8_년 으로 단축되었지만, _{경기침체의 지속과수익률하} 락등으로인한불확실성이고조되고있음을감안할 때, _{여전히의무보유기간이긴것으로평가됨}. _제도 의활성화를위해서는의무기간의추가적단축이나 등록취소에대한절차가보다완화될필요가있음.

<참고문헌>

김현정, 손종칠, 이동렬, 임현준, 나승호(2013)

“한국 가계부채의 증가 원인 및 지속가능성 분석”, BOK 경제리뷰, Discussion Paper Series, No. 2013-5.

류현욱, 고성수(2012)

“가격과 거래량의 관계에 대한 실증연구 - 서울시 주택시장을 중심으로”, 부동산학연구, 18(3), pp. 23-36.

문규현(2010)

“국내 주택시장의 가격발견 매매가격/전세가격을 중심으로”, 산업경제연구, 23(2), pp. 797-811.

심한택(2007)

“부동산 실거래가액 신고제도의 도입에 따른 납세자의 신고가액 변화”. 한국회계학회 회계저널, Vol.16, No.2, pp. 87-104.

이영수(2010)

“주택가격과 전세가격 : VECM 분석”. 부동산학연구, 16(4), pp. 21-32.

임규채, 기석도(2006)

“주택시장의 전세가격과 매매가격간의 상호관계에 관한 연구”, 한국산업경제학회 산업경제연구, pp. 1203-1223.

임대봉(2013)

“주택시장의 대출규제(LTV·DTI)와 주택가격, 그리고 가계부채에 관한 연구”. 국토계획 48(3).

임상수(2011)

“글로벌 경기 침체 이후 전세가격과 매매가격 간 동조성 변화에 대한 연구”, 부동산도시연구, 4(1), pp. 5-22.

임재만(2011)

“주택거래량은 주택가격 변동을 설명할 수 있는가?”, 국토연구, 69, pp. 3-18.

정홍일, 이현석, 이상선(2012)

“주택 거래량과 가격의 동조화 및 손실회피현상”, 주택연구, 20(2), pp. 77-101.

조준혁(2011)

“주택가격의 불확실성에 대한 인식이 전세가격에 미치는 영향”, 국토계획, 46(5), pp. 179-192.

허윤경, 장경석, 김성진, 김형민(2008)

“주택 거래량과 가격 간의 Granger 인과관계 분석”, 주택연구, 16(4).

Granger, C, W, (1969)

Investigating Causal Relations by Economic Models and Cross-spectral Methods, Econometroca, 37:424-438

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