VAR모형 구축을 통한 토지 및 주택시장 전망 연구
VAR Model in Forecasting Land and Housing Market
2001, 국토연구원
국토연 2001–66
VAR모형 구축을 통한 토지 및 주택시장 전망 연구 V A R M odel in F or eca st in g L an d an d H ou sin g M ar k et
윤주현
연 구 진
연구책임・윤주현 연구위원
국토연 2001-66 ・ VAR모형 구축을 통한 토지 및 주택시장 전망 연구
글쓴이・윤주현 / 발행자・이정식 / 발행처・국토연구원 출판등록・제2- 22호 / 인쇄・2001년 12월 28일 / 발행・2001년 12월 31일
주소・경기도 안양시 동안구 관양동 1591-6 (431-712) 전화・031-380-0426(정보자료팀) 031-380- 0114(대표) / 팩스・031- 380-0474
값・6,000원 / ISBN・89-8182- 181-X- 93300 http:// www.krihs.re.kr
2001, 국토연구원
＊이 연구보고서의 내용은 국토연구원의 자체 연구물로서 정부의 정책이나 견해와는 상관없습니다.
서 문
부동산부문에 대한 인식이 과거의 투기적 시각에서 국민 경제적 시각으로 전 환되고 있다. 이는 금융・외환위기 상황 하에서 개인, 기업, 금융기관 등이 보유 하고 있던 부동산의 처분이 어려워지면서 개별주체 뿐만 아니라 국가도 유동성 위험에 직면하였고, 국민경제의 순환이 마비되었던 국가적 경험에 기인하는 바 가 크다.
이에 따라 정부는 기업 및 금융기관이 보유하고 있는 부실채권 및 부동산의 처분을 원활화하기 위하여 부동산금융제도를 다양화하게 되었다. 1998년 자산유 동화제도를 도입하는 것을 필두로 하여 주택저당채권유동화제도, 부동산투자회 사제도 등을 연달아 도입하였다. 또한 금융개혁의 일환으로 부동산부문에 대한 금융규제가 완화되면서 부동산부문과 자본시장의 연계성이 높아지고 있으며, 실 질적으로 부동산부문과 거시경제의 연계성도 과거보다 높아지고 있다.
부동산시장 동향의 파악과 전망에 대한 요구가 점차 증대하고 있음에 따라 국 토연구원에서도 부동산시장 분석팀을 구성하여 시대적 요구에 부응하고자 노력 하고 있다. 그 일환으로 시장분석을 위한 과학적인 방법의 도입을 위하여 이 연 구에서는 단기전망에 많이 이용되고 있는 VAR모형을 토지 및 주택부문에 적용 하여 보았다. VAR 모형은 단순 ARIMA 모형에 비하여 거시경제변수와의 관계설 정이 용이하고 비교적 예측력이 높은 방법으로 평가되고 있다. 시장분석이 계량 모형으로만 설명될 수 있는 것은 아니지만 분석결과의 신뢰성을 제고하기 위하
여 분석방법에 대한 지속적인 연구가 필요하다 하겠다. 이러한 노력을 통하여 부 동산부문의 동향 분석 및 전망의 신뢰성을 높임으로써 부동산부문의 발전과 더 불어 국가경제에도 일조할 수 있기를 희망한다.
끝으로 이 연구를 성실히 수행한 윤주현 연구위원과 통계작업을 지원해 준 지 규현 연구원의 열정과 노고에 심심한 감사를 표하는 바이다.
2001년 12월 원장 이 정 식
요 약
본 연구원에서는 2000년에 시장전망연구의 첫 단계로 주택부문에서 ARIMA 모형을 기초로 한 개입분석모형, 변환함수 모형 등의 단기예측모형을 구축하였 고, 토지부문에서는 토지시장의 구조변화 검증과 ARIMA모형 및 VAR 모형을 구 축하였다. 금년에는 토지부문과 주택부문을 함께 고려한 통합 VAR 모형 을 시 도하였으며, 추정결과를 토지 및 주택가격 예측에 활용하였다. VAR 모형은 변수 간 상관관계 및 시차상관관계를 이용하여 구성된 다변량시계열모형으로서, 모형 내 변수들의 시차관계를 이용한 예측 뿐만 아니라 충격반응함수를 추정함으로써 정책변수의 파급효과 분석이 가능하다는 장점이 있다.
본 연구는 VAR모형의 구축에 변수선정의 이론적 측면을 보완하기 위하여 노 력하였다. 부동산부문과 거시경제의 연계모형에 대한 기존연구 결과들과 더불어 제2장에서 행한 부동산 부문과 거시경제변수와의 관계 분석을 통하여 분석대상 변수의 집합(Pool)을 구성하였다. 그리고, 제3장에서는 선정된 분석 대상변수를 중심으로 각 변수의 관계를 분석한 후 제4장에서 예측을 위한 VAR 모형을 구축 하였으며, 마지막으로 제5장에서는 구축된 모형을 활용하여 충격반응분석과 2002년 토지 및 주택가격을 전망하였다.
제2장 부동산시장 결정요인 에서는 부동산시장을 이해하기 위하여 부동산부 문이 거시경제에서 차지하는 생산 및 소비의 역할과 투자경제 주체들의 자산포
트폴리오 구성에 있어서 역할을 살펴보았다. 그리고, 부동산 부문에 영향을 미치 는 요인을 구체적으로 예시하고자, 부동산 시장 참여자의 행태를 분석하였다. 먼 저, 사용자비용의 시계열분석을 통한 주택점유형태 선호도 분석 결과, 외환위기 직후에는 주택가격의 급락과 고금리로 인하여 주택보유에 대한 사용자비용이 급 격히 증가하였으나 2001년의 경우 저금리 및 주택가격의 급등으로 주택보유의 사용자비용이 마이너스로 나타났다. 하위시장별로는 대체적으로 연도별 추이는 유사하나 정도의 차이가 나타났다. 2001년 서울의 경우 연립 및 아파트 보유가 유리하며, 단독주택은 점유형태가 거의 무차별하였으며, 전국 아파트의 경우에 는 규모에 관계없이 주택보유가 유리하지만, 특히 중소형 아파트의 경우는 보유 에 따른 사용자비용이 마이너스로 나타났다.
다음으로 부동산을 포함한 포트폴리오의 기간별 실증분석 결과 전반적으로 채 권투자가 수익성이 있고 안전한 것으로 나타났으며, 주택가격 상승기에는 주택 을 소유하는 것이, 주택가격 안정 및 하강기에는 전세에 거주하는 것이 유리하 였다. 반면에, 주식투자는 수익의 진폭이 크며, 위험도가 높은 것으로 파악되었 다.
제3장 부동산시장 분석 에서는 선행연구에서 도출된 변수를 중심으로 각 변 수간 관계성을 살펴보았다. 토지부문과 주택부문을 포함한 부동산 지표와 거시 경제 지표간의 동후행성 분석을 통해 토지가격과 주택가격이 실물경제활동을 나 타내는 거시지표와는 인접한 동후행성을 보이고 있으나, 주식가격 및 회사채수 익률 등 자산구성에 영향을 주는 변수들에는 후행하는 것으로 밝혀졌다. 이는 부 동산에 대한 수요의사결정과정이 자산선택행위와 예측의 영향을 많이 받는다는 사실을 보여주는 것으로, 일반경기에 선행하여 주식시장이 활황이 되고 시차를 두고 일반경기가 살아나며, 이는 생산활동을 위한 설비투자 수요 증대로 이어져 부동산시장이 활성화되는 상황이라고 할 수 있다.
제4장 부동산 부문의 VAR 모형 구축 에서는 VAR 모형의 기법과 계절조정에 대하여 검토하였으며, 제3장에서 선정된 변수를 중심으로 그랜저-심즈 인과 관
계검정(Granger-Sims Causality Test)을 통하여 VAR 모형 구축에 사용될 변수(토 지가격, 주택가격, 명목GDP, 소비자물가지수, 회사채수익률)를 선정하였다. 그리 고, 적절한 VAR모형을 구축하기 위하여 가장 간단한 계절조정 방법인 전분기대 비 자료에 계절더미를 도입하여, 토지부문과 주택부문을 분리하여 추정하는 경 우와 통합하여 추정하는 경우의 예측력을 각각 비교 검토하였다. 또한 전년동분 기로 계절조정한 모형과 X-12 ARIMA에 의해 계절조정한 모형의 예측력을 비교 하였다. 그 결과 토지와 주택을 한 모형에서 예측하고 X-12 ARIMA 방법으로 계 절조정한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다.
그러나, 부동산지표를 예측하기 위해서는 미래 지표들에 대한 정도 높은 예측 과 더불어 관련 거시경제변수의 다양한 변화에 따라 부동산 지표가 어떻게 반응 하는가에 대한 평가가 있어야 한다. 즉, 정책결정과 무관한 무조건부 전망과는 달리 조건부전망에 의한 부동산지표를 예측하여, 여러 가지 정책경로에 따른 다 양한 전망결과를 비교・검토하는 것이 필요하다. 이를 위해서 향후 VAR모형을 더욱 개선하여 Bayesian VAR 모형의 활용방안을 검토하는 것도 유용할 것으로 판단된다. 그리고, 모형의 개선과 더불어 민간에서 개별적으로 생산되는 부동산 정보를 표준화하고 상품화하기 위해서는 부동산 경기종합지수를 개발하는 노력 이 필요할 것이다.
제5장 VAR모형의 활용 에서는 제4장에서 구축한 모형을 이용하여 충격반응 분석을 하였으며, 2001년 토지・주택시장의 최근 동향을 분석하고 2002년 토 지・주택시장을 전망하였다. 충격반응분석 결과, 회사채 수익률의 충격은 주택 가격과 토지가격 변화율에는 장기적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 전 세가격변화율에는 단기적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고, 명목GDP 변 화율의 충격은 주택 매매 및 전세 가격 변화율을 약화시키나, 토지가격변화율은 증대시키는 것으로 나타났다. 다음으로, VAR 모형과 최근 토지・주택시장 동향 을 통해 예측된 전망치는 2002년 토지가격은 2.6%(서울 2.8%, 주거지역 3.4%, 상 업지역 1.4%, 공업지역 2.2%, 녹지지역 3.3%), 주택가격은 5.8%(서울 6.8%, 아파
트 7.2%), 전세가격은 10.8%(서울 13.0%, 아파트 12.7%)로 상승하는 것으로 예측 되었다.
2001년에는 토지시장의 안정세 속에 주택가격 및 전세가격의 급등과 전세의 월세전환 등의 움직임으로 주택시장이 예년과 달리 활발하였다. 금년의 주택수 요 증대는 1) 신규주택공급의 한계로 인하여 신규주택투자보다는 2) 전세가 상승 에 따라 대출을 통한 자가수요의 증대와 3) 여유자금으로 기존 소형주택 매입을 통한 투자수요가 활발하였다. 따라서 내년에는 신규주택공급이 확대될 것으로 예상되며, 시장수요를 과다 추정한 공급의 확대는 향후 미분양 증가로 우려된다.
그리고, 전세가격의 지속적인 상승과 이에 따른 월세전환으로 세입자의 주거비 부담이 증대할 것이므로, 실수요자의 자가마련을 위한 자금지원, 대출 상환금에 대한 소득세 공제의 확대로 주택구입의 초기부담을 완화하고, 내집마련이 어려 운 저소득층을 위해서는 금년도에도 추진되었던 공공임대주택, 특히 국민임대주 택 공급확대가 지속되어야 할 것이다.
2002년은 주택부문에 대한 유동성 장세의 감퇴로 금년과 같은 활황세를 보이 지는 않을 것이나 경기회복에 따른 실수요의 증대, 전세입자의 자가마련, 주택금 융의 확대 등 주택수요의 증대요인은 여전히 상존할 것으로 보인다. 한편으로 주 택경기 활성화를 위해 시행되었던 대책들이 2001년 말로 완료되거나 또는 남아 있게 됨에 따라, 경기침체기에 도입되었던 이들 대책들이 시장상황이 변화된 현 재에도 계속 유지될 것인가에 대한 재검토가 필요하다. 또한 금년 7월부터 새로 이 도입된 부동산투자회사제도가 회사형 임대사업자의 출현에 기여함으로써 주 택임대시장의 안정에 기여할 수 있도록 기반구축에 정부의 노력이 필요하다.
차 례
서 문 i
요 약 iii
제 1 장 서론
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 연구의 범위 2
3. 연구 방법 3
4. 선행연구 고찰 5
제 2 장 부동산부문의 위상과 결정요인 검토
1. 부동산부문의 위상 9
1) 부동산의 경제적 특성 9
2) 부동산부문의 위상 10
(1) 부동산부문과 거시 경제 10
(2) 부동산과 포트폴리오 11
2. 부동산시장 참여자의 행태분석 14
1) 주택점유형태 선호도 분석 14
2) 부동산을 포함한 포트폴리오의 기간별 실증분석 18
제 3 장 부동산시장분석
1. 토지시장 동향과 거시경제 23
1) 토지정책변화 23
2) 토지시장 동향 25
(1) 토지가격 25
(2) 토지거래 25
3) 하부시장 동향 27
4) 토지가격과 거시경제 29
2. 주택시장 동향과 거시경제 35
1) 주택정책변화 35
2) 주택시장 동향 38
3) 하부시장 동향 41
4) 주택시장과 거시경제와의 관계 44
3. 주택시장과 토지시장의 연계성 파악 49
제 4 장 부동산부문의 VA R 모형 구축
1. VAR 모형 기법의 검토 53
1) VAR 모형의 특징 53
2) VAR 모형의 구축과정 54
(1) VAR모형의 정의 54
(2) 단위근 검정 55
(3) 적정래그 선정 56
(4) 그랜저 인과관계 검정 57
(5) 공적분 검정 58
2. 계절조정 60
1) 계절조정의 필요성 60
2) 계절조정의 방법 61
(1) 전년동기비 61
(2) 더미변수 이용법 62
(3) X- 11법과 X- 11 ARIMA법 62
(4) X- 12- ARIMA 63
3. 부동산 VAR모형의 구축 66
1) BOK X- 12 ARIMA 계절조정 결과 67
2) 분석자료의 안정성 및 인과관계 분석 68
(1) 단위근 검정 68
(2) 그랜저 인과관계 검정 69
3) 모형의 추정 74
(1) 전분기자료 계절더미 74
(2) 전년동기비와 X- 12 ARIMA 조정자료 VAR 모형 비교 76
4) 토지・주택 VAR 모형 78
5) 토지・주택 하위시장 예측 80
6) 모형의 한계 및 개선사항 82
제 5 장 부동산부문 VA R모형의 활용
1. 충격반응분석 85
2. 부동산 시장 단기전망에의 활용 88
1) 토지시장 동향 88
2) 주택시장 동향 89
(1) 주택가격 동향 89
(2) 주택수요 동향 92
(3) 주택공급 동향 96
3) 2002년 토지・주택시장 전망 98
(1) 거시경제여건 98
(2) 주택수급 전망 98
(3) 토지수급 전망 99
(4) 토지 및 주택가격 전망 100
4) 당면과제 및 시사점 101
참고문헌 103
SUMMARY 107
부 록 111
표 차례
<표 1- 1> 분석자료의 범위 2
<표 2- 1> 주택자산과 국부 12
<표 2- 2> 지가총액과 국민소득 13
<표 2- 3> 부동산 가치와 국부 14
<표 2- 4> 점유형태・지역・유형별 주택가격(2000년) 16
<표 2- 5> 하부시장 사용자비용의 비교 17
<표 2- 6> 유형별 규모별 사용자비용의 비교 17
<표 2- 7> 사례 구분 및 사례별 수익률 및 표준편차 계산식 20
<표 2- 8> 기간별, 자산별 수익률 및 상관관계(사례 1) 22
<표 2- 9> 여유자금이 있을 경우(사례 2) 22
<표 3- 1> 토지거래와 토지가격의 동후행성 26
<표 3- 2> 토지가격변화율과 실질 GDP 성장률의 상관관계 30
<표 3- 3> 지가상승률과 총통화량의 상관관계 31
<표 3- 4> 지가상승률과 소비자물가 상승률의 상관관계 32
<표 3- 5> 지가상승률과 주가상승률의 상관관계 33
<표 3- 6> 지가상승률과 회사채 수익률 변화의 상관관계 34
<표 3- 7> 지가상승률과 건설투자액 변화율의 상관관계 35
<표 3- 8> 연도별 주택투자율 36
<표 3- 9> 서울 및 광역시의 주택보급률 36
<표 3- 10> 기간별 주택시장의 특성 및 주택정책 38
<표 3- 11> 주택가격 변화율과 전세가격 변화율의 상관관계 39
<표 3- 12> 주택가격과 주거용건축허가의 동후행성 40
<표 3- 13> 주택가격상승률과 실질 GDP 성장률의 상관관계 44
<표 3- 14> 주택가격상승률과 총통화 변화율의 상관관계 45
<표 3- 15> 주택가격상승률과 소비자물가지수 변화율의 상관관계 46
<표 3- 16> 주택가격상승률과 주가수익률의 상관관계 47
<표 3- 17> 주택가격상승률과 회사채 수익률 변화의 상관관계 48
<표 3- 18> 주택가격상승률과 건설투자 변화율의 상관관계 48
<표 3- 19> 이용상황별 토지거래(2001년 1/ 4분기) 49
<표 3- 20> 지가상승율과 주택가격상승률의 상관관계 50
<표 4- 1> 계절조정결과(1987년 1/ 4 ～ 2001년 2/ 4) 68
<표 4- 2> 시계열 자료의 ADF 단위근 검정결과 69
<표 4- 3> 부동산지표간의 그랜저 인과관계 70
<표 4- 4> 토지가격과 거시경제지표간의 그랜저 인과관계 71
<표 4- 5> 주택가격과 거시경제지표간의 그랜저 인과관계 72
<표 4- 6> 전세가격과 거시경제지표간의 그랜저 인과관계 73
<표 4- 7> 적정차수선택을 위한 AIC, SC 검정 결과 75
<표 4- 8> 요한슨의 공적분 검정결과 75
<표 4- 9> 벡터오차수정모형 예측력 결과 76
<표 4- 10> 토지주택VAR모형선택을 위한 AIC, SB 판정결과 77
<표 4- 11> 전세VAR 모형선택을 위한 AIC, SB 판정결과 77
<표 4- 12> 토지주택VAR모형의 요한슨의 공적분 검정결과 77
<표 4- 13> 전세VAR모형의 요한슨의 공적분 검정결과 77
<표 4- 14> VAR 모형의 예측력 검정 78
<표 4- 15> 벡터오차수정모형 결과(토지・주택) 79
<표 4- 16> 벡터오차수정모형 결과(전세) 80
<표 4- 17> 하위시장별 시계열 회귀분석 추정 결과 81
<표 5- 1> 충격반응 분석 결과 88
<표 5- 2> 전국 및 용도별 지가상승률 89
<표 5- 3> 용도지역별 토지거래량 변화율 89
<표 5- 4> 2001년 10월 현재 주택가격 상승률(전년말 대비) 90
<표 5- 5> 2001년 10월 현재 지역별 월세전환 현황 91
<표 5- 6> 주거용 토지거래 92
<표 5- 7> 주택자금신규대출 93
<표 5- 8> 2001년 서울 동시분양 청약현황 94
<표 5- 9> 매입임대 사업자 등록현황 95
<표 5- 10> 미분양주택 재고의 변화 95
<표 5- 11> 부문별 주택건설 실적 96
<표 5- 12> 주택규모별 주택건설실적 97
<표 5- 13> 건설임대사업자수 및 임대호수 97
<표 5- 14> 연도별 주택건설 실적 99
<표 5- 15> 2002년 토지가격 전망 100
<표 5- 16> 2002년 주택매매 및 전세가격 전망 101
그림 차례
<그림 1- 1> 연구의 개관 5
<그림 2- 1> 부동산부문과 경제구조 11
<그림 3- 1> 토지가격 및 변동률 추이 25
<그림 3- 2> 토지거래 추이 26
<그림 3- 3> 지역별 토지가격 변동율 추이 28
<그림 3- 4> 용도지역별 토지가격 변동율 추이 28
<그림 3- 5> 이용상황별 토지가격 변동율 28
<그림 3- 6> 지가상승률과 실질GDP성장률 29
<그림 3- 7> 지가상승률과 통화량 증가율 30
<그림 3- 8> 지가상승률과 소비자물가 상승률 31
<그림 3- 9> 지가상승률과 주가 상승률 32
<그림 3- 10> 지가상승률과 회사채수익률 변화 33
<그림 3- 11> 지가상승률과 건설투자 변화율 34
<그림 3- 12> 주택시장동향 및 주택정책에 따른 시장구분 37
<그림 3- 13> 주택가격과 전세가격 추이 38
<그림 3- 14> 주택가격 및 전세가격 변동률 39
<그림 3- 15> 주거용 건축허가면적(전국) 40
<그림 3- 16> 주택가격과 주택거래 41
<그림 3- 17> 주택가격 및 주택거래의 변동율 41
<그림 3- 18> 지역별 주택가격 변동율 42
<그림 3- 19> 지역별 전세가격 변동율 42
<그림 3- 20> 유형별 주택가격 변동율 42
<그림 3- 21> 유형별 전세가격 변동율 43
<그림 3- 22> 규모별 주택가격 변동율 43
<그림 3- 23> 주택규모별 전세가격 변동율 43
<그림 3- 24> 주택가격상승률과 실질GDP성장률 44
<그림 3- 25> 주택가격상승률과 총통화변화율 45
<그림 3- 26> 주택가격상승률과 소비자물가 상승률 46
<그림 3- 27> 주택가격상승률과 주가수익률 47
<그림 3- 28> 주택가격상승률과 회사채수익률 47
<그림 3- 29> 주택가격상승률과 건설투자액 상승률 48
<그림 3- 30> 토지가격변화율과 주택가격변화율 50
<그림 4- 1> X- 12- ARIMA 프로세스 63
<그림 4- 2> 그랜저 인과관계의 개요 74
<그림 5- 1> 충격반응 분석 결과 87
<그림 5- 2> 주택가격 및 전세가격의 최근동향 90
<그림 5- 3> 주택가격에 대비한 전세가격의 비율 91
<그림 5- 4> 월세전환율 추이 91
<그림 5- 5> 주택자금대출잔액 추이 93
<그림 5- 6> 주택청약관련 저축가입 동향 94
1
C H A P T E R
서 론
1. 연구의 배경 및 목적
대부분의 국가에서 부동산은 국부와 개인 및 기업자산의 대부분을 차지하고 있고, 연기금, 보험회사, 부동산회사 등의 투자포트폴리오 구성에서 핵심적인 위 치를 차지하고 있다. 우리나라의 경우 IMF 지원체제를 계기로 부동산에 대한 일 반적 인식이 소유에 따른 자본이득 중심에서 사용에 기반한 소득 중심으로 바뀌 고 있다. 즉, 부동산은 소유하는 것이 아니라 사용하는 것이라는 인식이 자리잡 아 가고 있다. 또한 최근 부동산 부문에 대한 규제완화, 부동산 증권화, REITs 등 부동산시장이 자본시장과 연계됨에 따라 부동산시장의 동향 및 전망에 대한 관 심이 더욱 증대되고 있다.
기존 부동산 관련 연구들은 주로 정책적인 연구가 대부분이었으나, 최근 들어 부동산 가격과 관련된 연구도 상당히 증가하고 있다. 본 연구원에서는 2000년에 시장전망연구의 첫 단계로서, 주택부문에서는 ARIMA 모형을 기초로 한 개입분 석모형, 변환함수모형 등의 단기예측모형을 구축하였고, 토지부문에서는 토지시 장의 구조변화 검증과 ARIMA모형 및 벡터자기회귀모형(Vector Auto-Regressive
Model : VAR)을 구축한 바 있다1). 금년에는 토지부문과 주택부문을 함께 고려한 통합 VAR모형을 시도하고, 이를 부동산시장의 단기전망에 활용코자한다. 또한 내년 이후 수행할 예정인 구조모형 구축을 위한 기초연구로 활용될 것이다.
2. 연구의 범위
부동산을 위치 고정적인 자산으로 정의한다면 여기에는 건물(주거용, 비주거 용), 구축물, 토지 등이 포함된다. 본 연구에서는 부동산을 주거용 건물 및 토지 부문으로 한정하여 연구의 주요 대상으로 한다. 구체적으로 토지부문을 나타내 는 통계자료로는 토지가격과 토지거래(필지수, 면적)를 사용하며, 주택부문 자료 는 주택가격지수, 주택거래, 주택건설 등의 자료를 사용하도록 한다. 부동산 가 격지표는 하부시장별(지역별, 유형별)로 특성을 파악하기 위하여 별도로 분리해 서 분석할 것이지만, 거시경제 자료의 한계로 벡터자기회귀모형 구축시에는 선 별적으로 분석에 이용하도록 할 것이다. 예측에 있어서는 VAR모형을 이용하여 토지 및 주택가격(전세가격)의 상승률을 예측하고, 하위시장별로는 토지부문의 경우는 서울 토지가격상승률과 용도별 상승률을, 주택부문에서는 전국, 서울, 아 파트 매매 및 전세가격 상승률을 예측하도록 한다.
<표 1- 1> 분석자료의 범위
구분 하부시장 내용 자료 출처
토지부문
지역 전국, 서울, 광역시, 중소도시 지가변동률, 토지
용도지역 주거지역, 상업지역, 공업지역, 녹지지역 공사
이용상황 주거용, 상업용, 공업용
주택부문
지역 전국, 서울, 광역시, 중소도시 도시주택가격동
향조사, 한국주택 은행
유형 전주택, 아파트, 연립, 연립
규모 대형, 중형, 소형
1) 박헌주 외. 2000. 「토지시장의 구조변화 및 전망연구」. 국토연구원 윤주현・김혜승. 2000. 「주택시장 경기동향 및 단기전망 연구」. 국토연구원
자료의 시간적 범위는 주택가격지수가 공식적으로 조사된 시기가 1986년부터 이고, 지가변동율이 분기별로 발표된 시기는 1987년부터이므로, 모든 자료를 1987년을 기준으로 한 분기별 자료를 이용하도록 한다.
3. 연구 방법
본 연구의 접근방법은 크게 문헌조사, 부동산 시장분석, 예측모형의 구축 및 전망 등으로 나누어진다. 문헌조사는 부동산가격관련 국내외의 논문 및 보고서 를 참고하였으며, 문헌조사를 기초로 도출된 변수와 함께 토지관련변수와 주택 관련 변수, 그리고 거시경제 관련변수 등을 중심으로 관계성을 분석하였다.
예측모형을 구축하고 전망하기 위해 사용할 수 있는 방법으로는 크게 경제이 론을 바탕으로 한 구조모형과 변수간의 동태적 관계를 근거로 하는 시계열모형 으로 구분할 수 있다. 구조모형은 경제이론에 바탕을 두기 때문에 정책모의실험 을 통하여 관심분야별로 외생적인 여건 변화에 따른 정책효과를 분석 할 수 있다 는 장점이 있다. 그러나 전망치 작업시에 전제되는 외생변수의 정확도와 전망자 의 주관에 따라 전망의 질이 달라질 가능성이 있으며, 추정되는 모형이 대규모이 기 때문에 그 유지 및 관리에 상당한 비용이 수반되는 등의 단점이 있다. 또한 비록 경제 변수간의 상관관계가 높더라도 결과가 이론적으로 부적합할 경우 모 형에서 채택되지 않는다.
반면에, 시계열 모형은 소규모 모형이기 때문에 여러 번 수행함으로서 개선이 용이하고, 전망담당자의 경제에 대한 견해와 관계없이 전망의 질이 유지되는 등 의 장점이 있다. 그리고, 시계열모형에서는 예측력 제고를 위해 추정한 결과가 이론적으로 큰 무리가 없는 한 채택되고 있다. 이러한 시계열 분석법은 어떤 특 성치를 분석할 때, 그 특성치와 인과관계에 있는 다른 변수들을 고려하지 않고 그 자신의 현재 및 과거의 값들만으로 그 특성을 파악하고자 하는 방법이다. 따 라서, 시계열 모형은 이론보다 자기시차 또는 일부 관심경제 변수간의 상관관계
에 바탕을 두고 있기 때문에 구조모형에 비해 예측작업이 용이하고 예측력도 크 기 때문에 특히 단기예측에 효율적으로 이용할 수 있다.
대표적인 시계열 모형으로는 ARIMA모형, VAR모형, State Space모형, RegARIMA 모형, 동행 및 선행변수로 구성되는 축약구조모형 등이 있다. 단기예 측모형으로서는 단변량 시계열모형인 ARIMA 모형이 가장 단순하면서도 추가적 인 정보없이 예측이 가능하다는 장점으로 손쉽게 이용되고 있으나, 이론적인 뒷 받침이 없고 여타변수와의 관계가 나타나지 않는다는 한계가 있다. 그러나, 심즈 (Sims: 1980)가 개발한 VAR모형은 거시계량모형과는 달리 선험적 경제이론을 배 제한 상태에서 변수간 상관관계 및 시차상관관계를 이용하여 구성된 다변량시계 열모형으로서, VAR모형은 모형내 변수들의 시차관계를 이용하여 예측 뿐 아니 라 충격반응함수를 이용한 정책변수의 파급효과 분석이 가능하며, 경제구조에 관한 선험적 주관이나 사전적인 특정 경제이론을 배제하고 분석할 수 있다. 최근 에는 VAR모형의 예측력과 설명력을 높이기 위하여 베이지안 VAR(Bayesian VAR)모형과 구조적 VAR(structural VAR)모형 등 보다 정교한 방식이 시도되고 있으나, 본 연구에서는 시계열 분석인 VAR 모형을 개발하는 데에 일차적인 목표 를 둘 것이며, 향후 이의 개선을 도모하고자 한다.
본 연구에서는 VAR모형의 구축에 사용될 변수의 선정에 이론적 배경을 가미 하기 위하여 선행연구에서 나타난 부동산부문과 거시경제의 연계모형 사례의 주 요결과들을 살펴본 후 분석대상 변수의 집합(Pool)을 구성한다. 제2장에서는 부 동산부문의 위상과 시장참여자의 행태분석을 통하여 부동산부문의 자산구성에 서의 역할을 실증적으로 제시하도록 한다. 제3장에서는 선정된 분석 대상변수를 중심으로 각 변수의 관계를 분석한 후, 제4장에서 VAR 모형의 구축을 통해 적절 한 모형을 선택한다. 마지막으로 제5장에서는 선택된 모형을 활용하여 충격반응 분석과 2002년 토지 및 주택가격을 전망하기로 한다(<그림 1-1> 참조).
<그림 1- 1> 연구의 개관
4. 선행연구 고찰
부동산 경기와 일반경기와의 관계성을 파악하기 위해서 그 동안 많이 사용된 방법이 동행성 검정이나 그랜저심즈인과 검정(Granger-Sims Causality Test), 그리 고 VAR모형을 이용한 분산분해분석 및 충격반응함수 등의 방법이 있다. 부동산 관련 국내연구는 대부분 자료의 한계로 인해 토지가격과 주택가격을 중심으로 이루어졌다.
토지가격 변동요인에 대한 분석으로 김경환외(1991)는 지가상승은 보유토지의 실질지가를 상승시키므로서 소비를 증가시키게 되고, 한편으로는 기업의 제품가 격을 상승시켜 투자를 위축하는 것으로 분석하였다. 그리고 거품은 주택가격보 다 지가에서 그 존재가 더 분명하다고 하였으며, 주택매매가격과 전세가격사이 에 인과관계가 없다고 분석하였다. 손재영(1993)은 거시경제변수의 변화와 지가 지수의 변화사이의 인과관계를 검정하고 그 정책적 의미를 검토하였다. 그 결과 지가의 상승은 3～4기의 시차를 두고 도매 및 소비자 물가지수를 변화시키는 것 으로 분석되었으나, GNP・GDP와 지가상승률의 인과관계는 양방향 모두 기각되 었다. 그리고, 사채시장 이자율이 지가상승률 변화에 영향을 받지만 역의 영향은 없는 것으로 나타났다. 흥미로운 결과는 민간건설의 변화가 지가상승에 정(+)의 영향을 주지만, 정부건설은 지가상승과는 양방향 기각되는 것으로 분석되었다.
이는 정부의 사회간접자본투자결정이 물량기준으로 행해지지 못했으며, 또한 정 부의 개발사업이 사업대상지역을 중심으로 한 국지적 지가상승을 가속할 수는 있으나, 전국적인 지가상승 추세를 촉진하지 않는다는 의미로 해석하였다.
박원암(1993)은 주가 및 지가의 급변을 거품현상으로 보는 견해를 재검토하고, 주가 및 지가에 대한 시장기본요인 평가방정식과 2부문 일반균형모형을 구성하 여 우리나라의 자산가격의 변화를 설명하였다. 그 결과는 자산가격변화와 시장 기본요인 간에는 상관관계가 높은 것으로 나타났으며, 주가에 거품이 포함되어 있으므로 지가방정식에 설명변수로 포함시키는 것은 잘못이며 가격변수의 기대 치를 설명변수로 도입하는 경우 외생성의 문제가 있을 수 있다고 지적하였다. 구 체적으로 80년 들어 주가의 상승은 지가상승에 대체적으로 2년 정도 선행한 것 으로 나타났으며, 80년대 이후 지가의 급격한 변화는 유동성 변화 및 원화환율 변화에 따른 지가의 과잉반응 현상으로 대폭적인 엔화 절상에 따른 부동산가격 의 급등, 엔화 절하로의 반전에 따른 부동산가격 하락 등으로 설명하였다.
정희남 외(1997)는 지가와 거시경제변수간의 연계성에 대한 실증 분석을 통해, IMF 체제이후 경제구조조정이 토지시장에 미치는 영향을 분석하였다. 구체적으
로 지가변동에 영향력을 갖는 것은 실질GNP성장률이며, 다음으로 소비자물가 변동, 건축활동, 기계설비투자, 대체자산의 수익률(주식수익률) 등을 지적하고 있다. 또한 지가상승으로 가장 영향을 받는 변수는 생산자물가수준이라고 지적 하고, 지가변동을 토지정책의 규제결과로 파악하기보다는 거시경제현상의 하나 로 파악할 필요가 있다고 하였다.
강원철・김복순(1997)은 이론적으로 환율변동과 지가변동의 관계가 분명하지 는 않지만, 실증적으로 환율상승이 지가를 하락시키는 것으로 보았다. 또한 이자 율의 경우는 부(-)의 영향을 미치며, 1인당 국내총생산은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악하였다. 또한 이론적으로 환율변동과 지가변동의 관계는 분명하지 않지만, 실증적으로 환율상승은 지가를 하락시킨다고 하였다. 또한 이용만(1998) 은 통화량의 변화는 이자율의 변화 또는 자산구성의 변화로 경제성장에 영향을 미치고, 이러한 경제성장률의 변화는 토지의 시장근본가치를 변화시켜 토지가격 에 영향을 준다고 하였다.
서승환(1999)은 동행성검정, 그랜저심즈 인과관계검정, 분산분해분석 및 충격 반응분석의 결과 등을 통해 부동산가격 변화율의 결정요인으로서 시장기본가치 의 역할이 증대하였음을 보였다. 특히 주가변화율은 여전히 부동산가격 변화율 을 설명하는 주 요인임을 제시하였다. 그러나, 향후 부동산가격이 장기적으로 시 장기본가치에 의해 주로 결정되지만, 자산선택행위의 영향을 받아 단기적인 변 화가 일어날 수 있음도 지적하였다. 그리고, 부동산가격의 결정에서 시장기본가 치의 역할이 증가하는 사실은 부동산이 더 이상 특별한 정책의 대상으로 취급될 필요성이 감소되었음을 의미하는 것이므로, 부동산 정책도 일반적인 경제정책과 같은 맥락에서 새로이 정립될 필요가 있음을 강조하였다.
김갑성・서승환(1999)은 부동산가격 변화율과 일반경기 사이의 동행성 분석에 따르면, 지가변화율은 1997년까지 실질GDP성장률에 4분기 정도 후행하였으나, 1998년을 포함시키는 경우 실질GDP성장률과 동행하는 것으로 나타났다. 또한 주택매매가격변화율의 경우는 1997년까지 실질GDP성장률에 2분기 정도 후행하
다, 1998년을 포함시키는 경우 실질GDP성장률과 동행하는 것으로 나타났다. 특 히 주가변화율의 경우는 부동산가격 변화율이 7분기 정도 후행하는 것으로 나타 났다. 한국개발연구원(2000)에 따르면, 부동산 가격은 구조적・장기적인 지가결 정요인에 더하여 단기적 유동성 변수(금리 및 환율 등)에도 크게 영향을 받고 있 다고 하였다.
이상의 선행연구 검토 결과, 부동산부문에 영향을 미치는 변수로는 총통화 (M2) 또는 총유동성(M3), 소비자물가지수, 생산자물가지수, 실질국내총생산, 주 가, 회사채수익률, 금리, 건축허가, 건설투자, 기계수주액, 광공업임금, 대미 환율, 인구, 경상수지 등으로 정리할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다음장의 부동산 부문과 거시경제와의 연계성 분석 및 선행연구 검토결과를 바탕으로 다음을 1차 적인 분석대상 변수로 설정하였다
토지가격, 토지거래, 주택가격, 전세가격, 주거용건축허가, 통화량, 소비자물가, 국내총생산, 주가상승률,
회사채수익률, 금리, 건설투자, 실업률
2
C H A P T E R
부동산부문의 위상과 결정요인 검토
1. 부동산부문의 위상
본 연구에서 사용될 VAR 모형은 일반적으로 이론적인 분석 없이 수행되어, 모형에 의해 도출된 시장 전망치에 대한 충분한 이론적 설명을 하기 어렵다. 따 라서, 본 절에서는 이러한 VAR 모형의 이론적 결함을 보완하기 위해 부동산부문 이 국가경제에서 차지하는 위상과 부동산에 대한 개별 행태들의 포트폴리오 측 면에서의 중요성을 살펴봄으로써 VAR모형에 사용된 변수들의 이론적 배경을 제시하고자 한다2).
1) 부동산의 경제적 특성
부동산을 일반 상품시장과 비교하여 볼 때, 가장 큰 특징은 일반적인 시장은
2) 부동산부문에 영향을 미치는 요인들에 대한 이론적이고 실증적인 분석을 위해서는 구조모형의 구축 이 요구되나, 본 연구에서는 VAR모형 구축을 통한 토지・주택시장을 전망하는 것에 목적이 있으므 로, 개략적인 이론적 배경의 보완에 한정하고 좀더 구체적인 이론 분석은 차후의 구조모형 연구로 넘기기로 한다.
매수자와 매도자의 교환이 이루어지는 영역이지만, 부동산 시장은 이외에도 필 히 지리적 공간 개념이 포함되어 있다는 것이다. 특히, 토지는 위치 고정성으로 인해 다른 일반 상품과는 달리 개별성과 외부효과성이라는 특성을 가지고 있다.
이러한 특성으로 인해 유사한 토지라 할지라도 위치에 따라 다른 특성을 가지게 되어, 서로 다른 가격이 형성된다3). 주택의 경우도 토지 위에 주택이 지어지는 관계로 인해 토지의 특성이 그대로 반영되며, 토지만큼은 아니지만 내구성이 강 하다. 특히, 주택의 생산과정은 다른 재화에 비해 장기적인 성격을 가지며, 주거 서비스를 제공하기 위해서는 공공시설이 필요하다4).
2 ) 부동산부문의 위상
(1) 부동산부문과 거시 경제
부동산과 거시경제의 관계를 보면, 토지는 생산(고정)투입재인 동시에 경제주 체의 자산을 구성하는 투자재이고, 주택은 최종소비재인 동시에 경제주체의 자 산을 구성하는 투자재이며, 글노자의 주거안정은 노동생산성제고에 기여한다.
또한 부동산(토지・주택)은 금융기관으로부터 자금조달시 주요한 담보제공 수단 으로 활용되기도 한다.
구체적으로 보면, 토지는 전 산업에 대하여 기본적인 생산요소로서 기능을 하 는데, 각 부문의 생산활동의 투입요소로서 토지는 국내총생산에 기여하게 된다.
즉, 토지가격이 안정되고 토지거래가 원활화해 지면, 기업의 생산비용은 감소하 게 되고 생산활동이 증대되어 국내총생산이 증대하게 되는 것이다.
주택의 경우는 최종생산물로서 생산측면에서는 GDP에 기여하고, 자재생산증 대 및 고용확대 효과(후방연쇄효과)를 가진다. 다시말해 주택생산의 증대는 토지 수요를 유발하게 됨과 동시에 자재생산의 증대와 고용증대의 효과를 유발하게
3) 박헌주외. 1998. 토지부문. 국토연구원. 국토총서. 제5권. 23-25쪽 4) 김정호・김근용. 1998. 주택부문. 국토연구원. 국토총서. 제4권.
되어 국내총생산에 기여하게 된다. 또한, 주택의 소비로 인한 주거수준 향상은 근로자의 주거안정에 기여하고 이는 나아가 노동생산성 제고에 기여하게 되므 로, 주택은 사유재인 동시에 생산활동에 간접적으로 지원하게 되는 엄밀한 의미 의 사회간접자본임을 인식해야 한다.
<그림 2- 1> 부동산부문과 경제구조
(2) 부동산과 포트폴리오
부동산부문은 거시경제에서 차지하는 생산 및 소비 역할이외에 투자 경제 주 체들의 자산포트폴리오 구성에 있어서도 중요한 역할을 한다. 부동산은 주식이 나 채권과 같은 종류의 투자자산으로 간주되어 수익성 및 위험관리 차원에서 투 자의 대상이 되고 있다. 특히 최근 들어 도입되기 시작한 부동산 금융상품은 매 력적인 투자상품으로 부상할 것이다.
포트폴리오 행위는 시장불균형을 조정하는 기능을 한다. 실물시장에서 불균형
발생시 수익률이 높은 곳으로 자본이 흐름으로써 불균형을 조정하는 역할을 한 다. 따라서 정부는 자금흐름을 직접관리하기 보다는 자본 이득 발생시의 환수장 치를 마련해야 할 것이다. 토지가격의 상승은 기업의 생산비용을 증대시켜 생산 활동을 위축시키지만, 자본이득에 대한 기대감의 증대로 기업 및 개인의 자산구 성(Portfolio)에서 토지구입 증대를 야기시키게 되며, 주택가격의 상승은 주거비 부담을 증대시켜 여타 상품소비의 위축을 가져오지만 개인의 자산구성에서 주택 구입 증대를 야기시키게 되는 것이다. 따라서 개별주테의 자산구성 행위가 부동 산수요에 영향을 미치게된다. 서승환(1999)은 자선선택행위가 부동산가격에 단 기적인 영향을 미치는 것으로 분석하였다.
(3) 부동산과 국부(national wealth)
부동산 자산이 국부(national wealth)에서 차지하는 비중을 보기로 한다. 국부통 계조사보고에서 토지자산은 조사대상에서 제외되고 있는데, 국부 총액 중 재고 자산을 제외한 유형 고정자산만을 고려했을 때, 국가전체자산에서 주택자산의 비중은 20% 정도이며, 가계부문에서 차지하는 주택자산의 비중은 10년 전보다 5% 포인트 정도 증대되었다(<표 2-1> 참조).
<표 2- 1> 주택자산과 국부
(단위: 10억원, %)
유형고정자산 가계부문
주거용건물 주거용건물
1987
총자산 487,747(100) 89,196(18.3) 168,018(100) 83,011(49.4) 순자산 249,076(100) 46,059(18.5) 84,707(100) 41,619(49.1)
1997
총자산 2,871,045(100) 527,135(18.4) 889,248(100) 485,026(54.5) 순자산 1,528,703(100) 305,437(20.0) 477,143(100.0) 273,743(57.3) 주) 토지자산은 조사대상에서 제외되었으며, 재고자산을 제외한 유형고정자산만을 고려함 자료: 통계청, 국부통계조사보고, 1987, 1997
토지의 가치와 국민소득을 비교해보면5), 1997년의 지가총액은 1,707조원으로 서 GDP 453조원의 3.8배에 이르고 있으며, GNP 대비 지가총액 비율이 1989년의 8.07를 고비로 점차 하락하여 1997년에는 4.0배 수준을 보이고 있다. 이는 일본 (3.9)과는 유사한 수준이나, 유럽(1.0), 미국(0.7)보다는 매우 높은 지가수준을 보 이고 있다(<표 2-2> 참조).
<표 2- 2> 지가총액과 국민소득
연도 지가변동률(%) 지가총액(조원) 명목
GNP(또는GNI) GNP 대비 지가
1985 7.0 484 79.3 6.10
1986 7.3 573 92.9 6.17
1987 14.7 845 109.7 7.70
1988 27.5 937 131.4 7.13
1989 32.0 1,194 147.9 8.07
1990 20.6 1,351 179.3 7.54
1991 12.8 1,614 214.2 7.53
1992 -1.3 1,800 238.7 7.54
1993 -7.4 1,777 265.5 6.69
1994 -0.6 1,646 303.8 5.42
1995 0.55 1,638 348.3 4.70
1996 0.95 1,655 390 4.24
1997 0.31 1,707 425 4.0
1998 -13.6 1,475 436 3.38
1999 2.94 1,518 476 3.19
2000 0.67 1,528 515 2.97
주) 1995년 이전: 정희남・김창현(1997), 1996년 이후: 지가상승률을 적용하여 연장 추 정
마지막으로 부동산 가치와 GDP를 비교하기 위해 국부통계 중 주거용 건물의 60%는 토지가격이라고 가정하면, 건물 중 토지분(571조원=952조원×0.6)을 제외 한 건물가치는 381조원(952×0.4)이며 토지분을 제외한 유형고정자산은 2,300조
5) 스톡(stock)개념인 부동산 가치와 플로우(flow)개념인 국민소득을 비교하는 것은 일견 무의미하다는 지적도 있으나, 이는 부동산가치의 국제비교를 위하여 상대가치로 전환하기 위한 방법으로 인식해야 한다.
원에 이른다. 그리고, 건물과 토지자산을 합한 부동산가치는 2,087조원으로서 토 지를 포함한 국부총자산 4,006조원의 52%를 차지하고 있으며, 이는 1997년 GDP 453조원의 4.6배에 이르는 규모이다(<표 2-3> 참조).
<표 2- 3> 부동산 가치와 국부
(단위: 조원) 1997
국부조사 지가총액 토지분 수정후
유형고정자산 2,871(①) - 2,300(① =①-③)
건물 952(②) 381(② =②×0.3)
-주거용건물 527 - 211
-비주거용건물 425 - 170
구축물 외1) 1,919 - 1,919
건물의 토지분 - - 571(③=②×0.7)
토지자산(④) - 1,706 1,706
부동산(⑤=②+④) - - 2,087(52.1%)
전체(① +④) 4,006(100.0%)
주: 1) 건물을 제외한 모든 유형고정자산(구축물, 기계 및 장치, 선박, 차량운반구, 공구・
기구・비품, 건설중인 자산, 대동식물, 가재자산 등)을 말함
2) 토지가 제외된 국부통계와 별도의 토지가치 추정치를 결합하여 부동산가치를 추정
2. 부동산시장 참여자의 행태분석
부동산시장의 참여자는 개인(사용자, 투자자), 기업(사용자, 투자자), 정부(개발 업자, 이용자) 등 다양하게 나누어 볼 수 있다. 이러한 참여자들이 부동산 시장에 서 어떠한 행태를 보이는지는 부동산시장을 이해하는데 중요하다. 본 절에서는 개별 가구들의 주거점유형태에 대한 선호도를 시계열적으로 분석하고, 포트폴리 오의 기간별 분석을 통해 시장참여자의 행태를 이해하도록 한다.
1) 주택점유형태 선호도 분석
연도별로 자가보유에 대한 사용자비용과 임차거주시의 사용자비용을 비교함
으로써 주택구입 선호도의 변화를 살펴보기로 한다. 점유형태 선호도 분석을 위 해 주택보유 및 임차거주에 대한 사용자비용의 비율이 1 보다 크면 주택보유보 다는 임차거주가 경제적으로 유리하고, 1 보다 작으면 주택보유가 유리함을 의 미한다.
먼저 자가가구의 사용자비용은 주택가격의 기회비용, 취득비용, 보유비용에서 가격상승에 따른 자본이득을 차감한 것으로 다음과 같이 정의 할 수 있다.
UCt= Pt( ( 1 - t) r + tm+ tb+ tp+ δ - ( 1 - tg)gt)
Pt: t시기의 주택가격, t: 이자소득세, r: 금리, tp: 재산세
δ: 감가상각율, tg: 양도소득세, tm: 취득세・등록세, tb: 거래비용 g: 연간주택가격상승률gt= ( Pt + 1- Pt) / Pt로 정의함
다음으로 전세가구의 사용자비용은 전세금의 연간 기회비용으로 가정하여, 다 음과 같이 정의하였다.
UCt= rRt , Rt: t시기의 전세보증금
연도별 주택가격(전세가격)은 주택은행의 주택금융수요실태조사(2000년)에 나 타난 주택가격(전세가격)을 참고로 하여 여기에 주택가격(전세가격)지수를 적용 하여 추정하였다(<표 2-4> 참조6)).
6) 서울지역의 주택유형별 주택가격(전세가격) d는 전국의 유형별 주택가격(전세가격) c에 전주택에 대 한 서울과 전국의 주택가격(전세가격) 비율 b/a을 곱하여 계산하였으며(d=c・b/a), 규모별 주택가격은 전국의 평균 주택가격을 중형주택가격이라 가정하고, 대형 주택가격은 중형의 120%, 소형은 중형의 80%라고 가정하여 계산하였다.
<표 2- 4> 점유형태・지역・유형별 주택가격(2000년) (단위: 만원)
자 가 전 세
전국 10340.3a 4072.7
지역별
서울 13081.1b 4833.9
광역시 9014.4 3155.2
중소도시 8799.6 4096.2
유형별
단독 12164.6c 3353.5
아파트 10673 5463.8
연립 7386.9 3149.7
서울
단독 15388.9d 3980.3
아파트 13502.0 6485.0
연립 9344.9 3774.0
분석한 결과를 보면, 전체적으로는 1980년대 후반의 급격한 가격상승으로 인 하여 주택보유의 사용자비용이 마이너스로 나타나는 상황이 나타났고, 1991년 4 월 이후 주택가격이 하향 안정세로 전환하면서 주택보유의 사용자비용이 증대하 여 임차거주가 유리한 상황이 전개되었다. 그리고, 외환위기 직후에는 주택가격 의 급락과 고금리로 인하여 주택보유에 대한 사용자비용이 급격히 증가하였으나 2001년의 경우 저금리 및 주택가격의 급등으로 또다시 주택보유의 사용자비용이 마이너스로 나타나고 있다. 하부시장별로는 대체적으로 연도별 추이는 유사하나 정도의 차이가 있으며, 2001년의 경우 지역별로는 서울, 주택유형별로는 아파트, 규모별로는 소형주택의 사용자비용이 마이너스가 되고 있다. 그러나, 단독주택 및 대형주택에 대해서는 주택보유가 불리한 상황이 지속되고 있다(<표 2-5> 참 조).
2001년 서울의 경우 연립 및 아파트 보유가 유리하며, 단독주택은 점유형태가 거의 무차별한 것으로 나타났고, 전국 아파트의 경우에는 규모에 관계없이 주택 보유가 유리하나 중소형의 경우는 보유에 따른 사용자비용이 마이너스로 나타나 고 있다(<표 2-6> 참조). 사용자 비용이 마이너스가 나타나는 것은 주거점유의 일방적 우월 상태를 나타내는 것으로 주택시장의 안정을 저해하므로, 사용자비
용의 급격한 변동이 나타나지 않도록 금융 및 세제지원을 조절하면서 정책을 운 용해야 할 것이다.
<표 2- 5> 하부시장 사용자비용의 비교7)
연도 전체 지역별 주택유형별 규모별
자가 임차 비율 서울 광역 중소 단독 아파트 연립 대형 중형 소형 1987 298 203 1.47 3.50 -0.75 0.13 1.89 0.40 3.23 2.89 0.93 1.21 1988 -158 239 -0.66 0.70 -2.02 -1.60 0.28 -2.17 -1.06 0.88 -0.29 -1.79 1989 -170 312 -0.55 -1.16 0.31 -0.40 0.26 -1.72 -1.70 -0.29 -0.27 -0.97 1990 -753 393 -1.92 -2.78 -2.45 -0.14 -0.61 -3.82 -2.89 -1.71 -1.36 -1.59 1991 1,935 539 3.59 4.14 4.25 2.50 4.18 3.18 3.61 4.21 2.25 3.32 1992 2,542 579 4.39 4.54 5.19 3.58 5.54 3.52 4.55 5.38 3.04 4.24 1993 1,698 445 3.81 3.91 4.22 3.31 4.95 2.96 3.57 4.75 2.61 3.55 1994 1,254 423 2.96 2.87 3.43 2.59 3.98 2.13 2.88 3.89 2.20 2.71 1995 1,360 482 2.82 2.99 3.20 2.39 3.80 2.01 2.73 3.61 1.93 2.58 1996 1,000 427 2.34 2.40 2.95 1.82 3.59 1.37 2.48 3.32 1.67 2.12 1997 992 468 2.12 2.17 2.94 1.52 3.59 1.08 2.34 2.89 1.31 2.03 1998 3,057 653 4.68 5.04 5.15 3.94 5.88 3.82 4.40 5.52 3.02 4.40 1999 512 292 1.75 1.11 2.30 1.65 4.37 -0.08 3.39 2.40 1.17 1.46 2000 853 348 2.45 1.78 3.09 2.44 4.10 1.60 2.11 3.48 1.76 2.09 2001 -21 343 -0.06 -0.96 -0.04 0.55 2.10 -1.01 0.18 1.30 0.19 -0.84
<표 2- 6> 유형별 규모별 사용자비용의 비교
연도 서울 아파트
단독 아파트 연립 대형 중형 소형
1987 5.21 1.85 4.21 1.45 0.82 1.15
1988 2.98 -1.77 0.13 -0.69 -1.30 -2.53 1989 -0.84 -1.45 -2.13 -0.81 -0.76 -1.97 1990 -0.87 -4.83 -3.69 -3.09 -3.73 -3.19
1991 5.07 3.80 3.92 2.85 3.35 3.06
1992 6.19 3.39 4.99 3.10 4.08 3.58
1993 5.46 2.94 3.53 3.09 3.50 3.07
1994 4.23 2.05 2.95 2.34 2.85 2.08
1995 4.21 2.13 2.92 2.11 2.50 2.05
1996 4.10 1.27 2.62 1.82 1.62 1.32
1997 3.90 1.04 2.30 1.29 0.80 1.20
1998 6.53 4.11 5.13 3.50 3.66 3.95
1999 4.13 -1.12 3.27 -0.68 -0.04 0.22
2000 3.22 1.07 1.92 1.82 1.96 1.38
2001 1.05 -2.09 0.31 0.49 -0.69 -1.54
7)자가가구의 사용자비용 계산시 이자소득세는 22%, 재산세는 0.3%, 취득・등록세는 연간 1%, 감가상 각율, 양도소득세, 거래비용은 없는 것으로 가정하였다.
2 ) 부동산을 포함한 포트폴리오의 기간별 실증분석
자산보유 및 자산구성(portfolio) 활동은 기본적인 소비활동이 이루어진 이후의 여유 자산 및 소득에 기반을 두고 있다. 즉, 가구의 소득증대나 유동성 확대 등은 자산보유활동에 영향을 미치게 되어 부동산 및 금융자산 수요를 변화시키게 된 다. 이로 인해 부동산 가격의 변화는 부동산 공급의 변화를 초래한다. 그 동안 부동산은 생산 활동에 대한 기여도보다는 자산구성 측면에서의 역할이 강하게 인식되어 왔다. 부동산은 안정성이 높은 자산으로서 1990년대 초 높은 투자수익 률을 실현함으로써 전국적인 부동산투자 열기를 야기한 바 있다.
자산선택이론에 의하면 투자자는 자산의 수익성, 유동성, 거래비용, 위험성 등 을 고려하여 자산구성을 선택하며, 특히 자산의 기대수익률과 이것이 실현되지 못하였을 경우의 손실위험을 주요분석대상으로 한다. 일반적으로 기대수익률(R) 은 확정수익률(r)에 기대자본이득률(g)을 더한 것으로 정의할 수 있으며, 위험은 수익률의 표준편차를 이용한다. 따라서 자산간 수익률의 상관관계에 따라 효율 적인 자산구성들이 정해지며, 투자자는 효용이 극대화되도록 이들 중 하나를 선 택함으로써 각 자산에 대한 수요가 결정된다.
R = r+ g = r + (Pe-P)/P (Pe는 예상자산가격, P는 현재가격)
부동산부문을 고려한 포트폴리오의 기간별 분석을 위해, 주택가격 상승률(전 국, 서울), 회사채(3년물)유통수익률, 주가상승률 등을 이용하여 부동산부문의 선 호도를 여타 자산과 비교하고, 이를 위해 다음과 같이 두 가지 사례를 가정한다.
단, 전세가격은 주택가격의 절반이며, 시장금리는 채권수익률과 동일한 것으로 가정하였다.
- 사례 1: 주택가격만큼의 부를 소유하고 있는 가구의 경우(a=b), 주택을 구입 하는 것과 전세에 살면서 주택가격과 전세가격의 차이를 채권과 주 식에 투자하는 경우 어느 쪽이 유리한가?
- 사례 2: 주택을 2채 소유할 만큼의 부를 가지고 있는 가구의 경우(a=2b), 효율 적인 자산구성은 어떠한가?
사례1은 전세로 살면서 나머지 자산을 주식에만 투자하는 경우8)와 전세로 살 면서 나머지 자산을 채권에만 투자하는 경우9)를 가정하였다.
사례2는 크게 다섯 가지 경우로 가정하였다. 첫째 주택 2채를 구입하여 1채를 전세 놓는 경우10), 둘째 주택 1채만 구입해서 거주하고 나머지는 채권에 투자하 는 경우11), 셋째 주택 1채만 구입해서 거주하고 나머지는 주식에 투자하는 경 우12), 넷째 전세에 살면서 나머지 자산을 채권에 투자하는 경우13), 마지막으로 전세에 살면서 나머지를 주식에 투자하는 경우14)로 나누어 볼 수 있다. 이를 정
8) 수익률 = (주식수익-주택임차료)/(가구의 자산규모)
= [ ( a・ r2/ 2) - ( a・ r1/ 2) ] / a = r2/ 2 - r1/ 2 표준편차 = ( σ22/ 4 + σ21/ 4 + σ1・σ2・ρ12/ 2)1/ 2
여기서, a: 가구의 자산, b: 주택가격, c: 전세가격, (ri,σi): 수익률 및 표준편차, ρij : i 자산과 j 자산간 수익률의 상관계수 (i=1: 채권, 2: 주식, 3:주택, 4: 시장금리)를 의미함.
9) 수익률 = (채권수익-주택임차료)/(가구의 자산규모)
= [ ( a・ r1/ 2) - ( a・ r1/ 2 ) ] / a = r1/ 2 - r1/ 2= 0 표준편차 = ( σ21/ 4 + σ21/ 4 + σ1・σ1・ρ11/ 2)1/ 2= σ1
10) 수익률 = r3+ ( a・ r3+ b・r1/ 2) / a = r3+ r1/ 4 표준편차 = ( σ23+ σ21/ 16 + σ1・σ3・ρ13/ 2)1/ 2 11) 수익률 = ( b・r3+ a・ r1/ 2) / a = r3/ 2 + r1/ 2
표준편차 = (σ23/ 4 + σ21/ 4 + σ1・σ3・ρ13/ 2)1/ 2 12) 수익률 = ( b・r3+ a・ r2/ 2) / a = r3/ 2 + r2/ 2
표준편차 = (σ23/ 4 + σ22/ 4 + σ2・σ3・ρ23/ 2)1/ 2
13) 수익률 = (3a・r1/ 4 - a・r1/ 4) / a = (3 r1/4 - r1/ 4) = r1/ 2 표준편차 = (σ21/ 4)1/ 2= σ1/ 2
14) 수익률 = (3a・r2/ 4 - a・r1/ 4) / a = 3r2/4 - r1/ 4
리하면 <표 2-7>과 같다.
<표 2- 7> 사례 구분 및 사례별 수익률 및 표준편차 계산식
사례1-1 자가거주 수익률 r3
표준편차 σ3
사례1-2 전세거주 주식투자
수익률 r2/ 2 - r1/ 2
표준편차 (σ22/ 4 + σ12/ 4 + σ1・σ2・ρ12/ 2)1/ 2 사례1-3 전세거주
채권투자
수익률 0
표준편차 σ1
사례2-1 자가거주 전세공급
수익률 r3 + r1/ 4
표준편차 (σ32 + σ12/ 16 + σ1・σ3・ρ13/ 2)1/ 2 사례2-2 자가거주
채권투자
수익률 r3/ 2 + r1/ 2
표준편차 (σ32/ 4 + σ12/ 4 + σ1・σ3・ρ13/ 2)1/ 2 사례2-3 자가거주
주식투자
수익률 r3/ 2 + r2/ 2
표준편차 (σ32/ 4 + σ22/ 4 + σ2・σ3・ρ2 3/ 2)1/ 2 사례2-4 전세거주
채권투자
수익률 r1/ 2 표준편차 σ1/ 2 사례2-5 전세거주
주식투자
수익률 3r2/ 4 - r1/ 4
표준편차 (9σ22/ 16 + σ12/ 16 + 3σ1・σ2・ρ1 2/ 8 )1/ 2
각 자산별 수익률과 위험을 주택가격의 급상승기(1987.7～1991.4), 안정기 (1992.1～1996.12), 급하강기(1997.12～1999.6), 회복기(1999.7～2000.12)로 나누어 살펴보았다. 먼저, 전기간을 보았을 때 회사채 투자수익률이 가장 높고 안정적이 었으며, 그 다음으로는 주식투자 수익률이 주택투자보다 높았으나 위험도가 주 택보다 매우 높은 것으로 나타났다. 주거비 지출을 감안할 경우 전세를 사는 것 보다는 자가를 마련하는 것이 유리하였다고 볼 수 있으며, 여유자금 운용시 자가 로 거주하며 나머지 자산을 채권에 운용하는 것이 수익률이 가장 높고 비교적 안정적이었으며, 전세로 거주하며 나머지를 채권에 투자하는 것이 더욱 안정적 이나 수익률은 약간 낮은 결과로 나타났다.
주택가격 상승이 매우 높았던 1980년대 후반기에는 주택투자수익률이 1.2583
표준편차 = (9σ22/ 16 + σ21/ 16 + 3σ1・σ2・ρ12/ 8)1/ 2
