심층분석
지역별 신규주택 수급격차가
주택매매가격과 주택전세가격에 미치는 영향
글 | 변세일(연구위원), 황관석(연구원)
최근 우리나라 부동산시장은 과도한 신규주택 공급으로 인한 수급 불일치 문제와 더불어 인구 및 가구 증가율 둔화에 따른 사회구조적 문제, 그리고 경제의 대외의존도 증가에 따른 대외경제 충격 빈도의 증가, 그리고 증가하는 가계부채문제와 전월세난 등 다양한 이슈에 직면하고 있다.
정부는 이러한 다양한 부동산이슈에 대응하기 위해 수시로 시장동향을 점검하고 다양한 정책방안을 고민해 왔는데, 정부부처 문헌을 검토해 보면 최근에는 신규주택 수급 불일치가 큰 이슈가 되고 있다. 2008년 글로벌 경제위기 이후 주택수급 여건이 변화하면서 전국적으로 주택가격이 상승하는 대신, 지역별로 차별화되는 양상이 전개되고 있는데(변세일 외, 2016), 지역별 수급 불균형은 이러한 주택가격 및 전세가격 등 지역 부동산시장의 차별화를 더욱 두드러지게 하는 주요 요인으로 작용할 가능성이 높다.
현재까지 거시경제적 요인, 정책적 요인, 지역개발사업, 인구 및 가구 특성, 주거환경적 영향 등으로 인한 수요와 공급, 가격, 거래량 등 주요 지표의 변화에 관한 연구는 많았으나, 수급 불일치로 인한 시장 영향에 대한 연구는 다소 부족하였다.
따라서 금년과 같이 대외환경 변화와 가계부채대책으로 인해 신규주택 수요 감소가 예견되는 가운데, 신규주택 분양이 증가하고 있는 등 공급과잉이 우려되는 시기에 수급격차로부터 비롯되는 시장영향을 살펴보는 것은 매우 시급하다고 볼 수 있다. 이에 본고에서는 시군구별 수급 불일치가 매매가격 및 전세가격에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.
들어가며
01
신규주택 수요 및 공급 추정방법 02
통상적으로 주택수요는 ‘일정 시점에 주택을 구매 또는 임차하고자 하는 의사와 능력’을 의미한다(김근용 외, 2009). 개별가구의 효용측면에서 주택수요는 주로 주거서비스 수요를 의미하는 것으로(진미윤·김경선, 2010), 소득수준이나 가구주 연령, 직업, 편익시설과 같은 주변 환경, 직장과의 거리 등이 주택수요에 어떤 영향을 주는가를 규명하여 소득계층별, 지역별 주거서비스 수준을 비교 분석한다.
본고에서 신규 주택수요는 수급 격차 분석을 위해 호수 단위로 도출해야 하므로 국토교통부의 시도별 주택수요 추정결과를 바탕으로 시군구별 특성을 반영하여 배분한 연도별 신규주택 수요(호수)를 의미하는 것으로 조작적으로 정의한다.
중장기적 관점에서 주택수요를 추정하는 맨큐와 웨일(Mankiw and Weill)이 개발한 장기주택수요 모형(M-W모형)은 도입초기의 전통모형에서 최근 소득, 주거비용, 주택가격, 이자율과 같은 변수가 포함된 수정보완모형이 개발되면서 현재 가장 대표적인 방법이 되고 있다. 이 방법에 의한 장기주택수요 결과는 정부의 주택종합계획 수립 시 주택공급계획의 기준으로 활용되고 있다(진미윤·김경선, 2010).
국토교통부의 제2차 장기(’13-’22) 주택종합계획에서는 주택수요를 가구요인, 소득요인, 멸실요인으로 구분하고 광역권역별로 중·장기 신규주택수요를 전망하였는데, Mankiw and Weill 모형을 준용하여 수정한 국토연구원의 HD11모형을 활용하였다.
시군구 또는 이하 단위의 수요 추정에는 주택보급률상 일반가구수 또는 주민등록세대수를 활용하는 경우와 계량모형을 활용하여 추정하는 방법 등이 활용되었다. 진미윤 외(2008), 진미윤·허재완(2009)은 일반가구수를 수요로 정의하고 차문중 외(2010)는 주민세대수를 수요로 인식하였다. 진미윤 외(2008)는 주택수요 추정 시 신규가구 증가분, 주거이동으로 인한 가구증가, 청약대기수요, 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 평당주택가격, 주택거래량 등의 변수를 이용하였으며, 진미윤·허재완(2009)은 가구증가율, 무주택가구비율, 주택매매가격변동률, 주택전세가격변동률, 주택거래량 등을 이용하였다.
차문중 외(2010)는 주택가격, 전세가격, 실질이자율, 인구증가율 등의 변수를 이용하여 주택수요를 추정하였다. 한편, 박천규 외(2011-2012)의 연구에서는 실제 주택 수요는 인근 시군구를 포함한 하위시장(등질시장) 단위로 나타나는 경우가 많으므로 추정된 시도별 수요를 시군구 단위로 배분하고, 이를 다시 합쳐 하위시장 수요를 파악하였다. 박천규
1) 수요추정방법
2 M-W모형에서 소득을 바탕으로 수요를 추정하므로 시군구별 총소득자료가 있으면 좋으나 구득하기 어려운 측면이 있어 시군구별 지방 소득세 자료를 대리변수로 활용함.
3 멸실기준에 노후주택의 비율을 적용하는 경우 인구가 감소하고 있어 실제 신규 주택수요가 거의 없는 농어촌 지역에 수요가 지나치게 많이 배분되는 문제점이 있을 수 있음. 이에 본고에서는 시도내 시군구간 인구이동 O-D자료를 활용하여 유입인구의 비중을 활용하여 배분하는 2(안)를 채택함
4 소득의 대리변수로 일자리수를 검토한 바 있으나, 많은 전문가들이 일자리수는 지역 소득의 상대적 차이를 반영할 수 없는 한계가 있어 일자리수 보다 소득의 개념에 보다 충실한 지역소득세를 활용하는 것이 바람직하다는 의견이 많아 이를 활용함
외(2013)에서는 인구 및 고용 전망 모형(공간연립방정식 모형)을 활용하여 읍면동 주택 수요로 배분하였다.
본고에서 신규주택 수요 추정은 국토교통부의 2015년 기준 시도별 중장기 주택수요 추 정 결 과 를 바 탕 으 로 시 군 구 별 특 성 을 반 영 하 여 배 분 하 는 방 식 을 채 택 한 다 . 연차별, 시군구별 신규주택 수요 추정 시, 두 개의 안을 고려하였다. 먼저, 제 1안은 주택종합계획에서 가구요인, 소득요인, 멸실요인으로 주택수요를 추정한 것을 감안하여 가구(가구), 소득(지방소득세2), 멸실(노후주택)의 개념에 맞는 시군구별 대리변수를 적용하여3 시도 수요를 시군구 수요로 배분한다. 제 2안은 시도별 수요를 시군구별 수요로 배분할 때 시도내 시군구간 인구이동 실태를 반영하여 도착지 기준 인구수 비중을 활용하여 시도수요를 시군구수요로 배분하여 추정한다.
수요추정 1안(시군구별 비중 적용)의 경우, 시도 수요를 시군구 수요로 배분하는 기준은 다음과 같다.
수요추정 2(안)(시군구별 인구이동 적용)의 경우, 2015년 기준 각 시도내 시군구별 인구이동 O-D자료를 활용하였다. 수요추정과 관련해서는 도착지 기준 인구유입이 중요하므로 시군구별 유입인구 비중을 활용하였다. 그 이유는 지역간 인구이동은 가구, 소득, 멸실 등에 의한 지역내 수요뿐만 아니라 직장, 학업 등 다양한 원인에 의한 주거이동을 대변하며, 실제로 인구의 유입은 신규 주택수요를 촉발하는 점이 강하기 때문이다.
가구 기준 : 시도별 연도별 가구기준 수요예측치 × 시군구별 일반가구수 비중 (2015년 기준 인구주택총조사 기준)
소득 기준 : 시도별 연도별 소득기준 수요예측치 × 시군구별 지방소득세 비중 (2014년 기준 지방소득세 자료 기준)4
멸실 기준 : 시도별 연도별 멸실기준 수요예측치 × 시군구별 30년 이상 경과된 주택의 비중 (2015년 기준 인구주택총조사 기준)
박천규 외(2013) 등 선행연구에서 시군구 이하 주택수요 추정시, 중력모형5의 개념을 차용하여 인구와 고용잠재력의 개념에 단위행렬 및 공간가중치행렬을 활용하여 재배분하는 방안을 고려하고 있다. 그러나 이 연구에서는 이미 수요추정 (1안)에서 지역별 비중을 활용하고 있는 등 중복 적용의 가능성이 크고 지역잠재력 개념을 도입할 경우 대도시 인근 농어촌 지역의 수요가 과다추정 될 우려가 있어 적용하지 않았다.
주택공급은 연구자에 따라 인허가물량, 착공물량, 분양물량, 준공물량 등 다양한 개념을 혼재하여 사용하고 있다. 주로 한국토지주택공사(LH)에서 주택공급통계정보시스템(HIS)을 통해 취합하고 있는 주택건설실적통계(인허가, 착공, 분양, 준공)를 활용하고 있는데, 이외 건축허가 및 착공통계, 택지예정지구 지정 및 공급현황, 도시재정비사업현황, 주택보증현황 등을 보조적으로 활용하고 있는 실정이다.
주택공급 추정방법으로 부동산114, 닥터아파트 등 민간기관에서는 주택공급량 추정시 분양물량에 일정 시차를 더한 뒤 추계한 입주예정물량을 주로 활용하고 있다.
진미윤 외(2008)는 수급격차를 추정하는 모형에서 재고주택수(공급)를 종속변수로 두고 주거이동으로 인한 가구 감소, 자가보유가구율, 공가수, 주택건설실적호수, 주택멸실수 등을 설명변수로 하는 모형을 통해 추정하였다. 진미윤·허재완(2009)은 수급격차를 추정하는 모형에서 재고주택수(공급)를 종속변수로 두고 신규주택 건설실적, 멸실주택수, 공가, 주택매매가격 및 주택전세가격, 공공임대주택비율, 지역별 30% 이하의 주택재고비율 등을 설명변수로 하는 모형을 통해 추정하였다. 차문중 외(2010)는 수급불일치(수급갭)를 추정하는 모형에서 ‘주택입주물량+공가수’ 또는 미분양주택수(공급)를 종속변수로 두고 주택가격, 실질이자율, 주택건설인허가호수 등을 설명변수로 하는 모형을 통해 추정하였다.
본 연구에서는 실제 주택이 공급되어 사용되는 시점에 주택공급이 이루어진다고 보고 한국토지주택공사(LH)의 주택공급통계정보시스템(HIS) 상 주택준공통계를 활용하였다.
가까운 미래의 신규주택 공급 추정시에는 변세일 외(2016)와 같이 한국토지주택공사(LH)가 관리하는 주택공급통계정보시스템(HIS) 상의 인허가, 착공, 분양, 준공 등 자료를 활용하여 공동주택(아파트+연립+다세대)과 단독주택(단독+다가구) 등 주택유형별 인허가일자와 준공일자간 실제 시차를 활용하여 준공예정물량을 추정하는 방법을 고려할 수 있을 것이다.
5 지역 분석에 많이 활용되고 있는 중력모형은 물체의 질량 대신 지역의 인구 규모로 대체하여 두 지역 간의 상호 작용 관계를 설명하려는 시도로, 공간적 상호 작용 모형이라고도 불림. 두 지역 간의 상호작용의 양을 측정하는 하나의 방법인 중력 모형의 기본 원리는 지역의 인구 규모에 비례하고 거리의 제곱에 반비례한다는 것인데, 주택시장을 예로 들면, 지역간 주택거래량은 두 지역 간의 인구 규모가 클수 록 늘어나고 거리가 멀어질수록 줄어든다는 것임
2) 공급추정방법
주택시장에서의 수급불균형과 주택가격에 대한 연구는 크게 주택가격이 주택수급에 미치는 영향을 분석한 연구들과 수급불균형이 주택가격에 미치는 영향에 대한 연구로 나눌 수 있다.
먼저 주택가격이 주택수급에 미치는 영향을 분석한 연구로 진미윤 외(2008), 진미윤·허재완 (2009), 차문중 외(2010) 등이 있다. 진미윤 외(2008), 진미윤·허재완(2009)에서는 ‘재고주택-일 반가구 수’를, 차문중 외(2010)에서는 ‘입주예정물량(±공가수, 미분양주택수)-주민세대수’를 주택수급격차로 정의하여 주택가격의 영향을 분석하였다. 이들의 분석결과, 매매가격변동률, 전세가격, 전세가격 변동률 등이 주택수급격차에 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났다.
둘째, 주택수급불균형이 주택가격에 미치는 영향을 분석한 연구로 Steiner(2010), Riddel(2004), 정의철(2013) 등이 있다. Steiner(2010)은 스위스 주택시장에서의 주택시장의 불균 형이 주택가격과 주거용 부동산투자에 미치는 영향을 분석하였는데, 분석결과 시장의 수급불 균형이 주택가격의 변화에 유의미한 영향을 미친다고 밝혔다. Riddel(2004)은 주택보급률(주택 재고/가구수) 지표를 이용하여 수요측면의 불균형정도를 측정하였는데, 수요 측면의 불균형 정도가 주택가격 변화에 유의적인 영향을 미친다고 밝혔다. 정의철(2013)은 ‘거주가구수-주택 재고량’을 수급불균형 지표로 활용하여 수급격차와 매매가격간의 관계를 분석하였는데, 초기 시점의 총량적 불균형정도는 실질매매가격 변화율에 양의 영향이 있다고 밝혔다.
본고에서는 선행연구에서 고려한 주요 변수들을 고려하되, 최종적으로 정의철(2013)에 서 적용한 분석방법을 보완하여 지역별 수급격차가 주택매매가격과 주택전세가격에 미치 는 영향을 분석하였다. 정의철(2013)의 경우 인구주택총조사 통계에 기반하여 2000~2005년, 2005~2010년 사이에 서울 25개구, 경기 27개시, 14개 지방광역시 및 시도에 대해서 주택보급 률, 실질가구소득 등이 실질주택가격에 미친 영향을 분석하였으나 시군구 단위의 수급격차에 대해서는 분석하지는 않았다. 본고에서는 시군구 단위 통계를 기반으로 2015년도의 지역별 주 택수급격차가 세부지역별 주택매매가격 및 전세가격에 미치는 영향을 상관관계 및 회귀분석 등을 통해 파악하였다.
시군구 단위의 주택수급격차는 ‘주택수요-주택공급’으로 산출하며 주택수요는 수요 1(안)과 수요 2(안)를 기준으로 하되, <그림 1>과 같이 2015년 주택매매거래량이 장기추세 대비 크게 증가한 점을 반영하여 조정하였다. 이때 시도별 주택매매거래의 장기추세를 추출하여 시도 별 단기변동을 반영한 시군구별 주택수요를 추정하였다. 2015년 주택매매거래량은 119.4만호
실증분석 03
1) 분석모형 및 활용 자료
로 장기추세 99.7만호대비 19.7만호가 더 많은 수준이며 시도별 단기변동을 고려하여 산출한 2015년 주택수요는 39.6만호대비 4.4만호 더 많은 45.0만호로 추정되었다. 시군구별 신규 주택 공급은 주택공급통계정보시스템(HIS)에서 제공한 2015년 주택준공실적을 활용하였으며 2015 년 기준 전국 주택준공실적은 46만호 수준으로 나타났다.
그림 1 전국 주택매매거래 추세(trend) 및 순환변동(cycle)
주: HP필터를 이용하여 추출하였으며 위 그림에서 맨 아래의 선이 주택매매거래량(NATION_T)에서 추세(NATION_T_TREND)를 뺀 순환변동(NATION_T_CYCLE)이며 주택수요의 단기변동으로 가정함
분석에 사용된 자료는 실질주택매매가격 및 아파트매매가격 변동률 및 실질주택전세가격 및 아파트전세가격 변동률, 주택매매거래율, 일자리수, 주택보급률, 미분양주택비율, 주택소 비심리지수 등이다. 매매가격변동률과 전세가격변동률은 물가상승률을 차감하여 실질가격변 동률로 변환하였으며 주택매매거래비율과 미분양주택비율은 각각 시군구별 재고주택수로 나 눈 비율로 변환하여 적용하였다. 주택소비심리지수는 주택매매가격지수나 전세가격지수에 속보성을 가지고 선행성이 있으며 주택가격변동률을 설명하는 중요 요인으로 인식되고 있어 반영하였다(박천규·김태환, 2015).
가구수와 주택수는 2015년 기준 인구주택센서스자료를 이용하였으며 일자리수는 자료의 한 계상 2014년 값을 적용하였다. 서울 및 6개 광역시는 전체 시군구자료를 이용하였으며 지방시 도의 경우에는 한국감정원의 가격자료 및 국토연의 소비심리지수가 발표되는 지역으로 한정 하였다.
300,000
1,200,000 1,100,000 1,000,000 900,000 800,000 700,000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
200,000 100,000
-100,000 -200,000 0
NATION_T_CYCLE NATION_T_TREND
NATION_T
상관관계 분석
변수에 따라 주택매매거래, 미분양주택수 등은 시군구의 재고주택 규모를 고려하여 시군구 별 재고주택수로 나눈 값을 적용하여 주택매매거래율, 미분양주택비율 등의 비율값으로 변환 하였다. 상관관계 분석결과, 실질주택매매가격 변동률의 경우 실질전세가격 변동률과는 상관 계수가 0.806으로 높았으며 주택매매소비심리지수와는 0.566, 주택매매거래율과는 0.399로 나 타났다. 주택보급률, 미분양주택비율, 일자리수와의 상관계수는 -0.300, -0.256, 0.148로 절대 값은 크지 않았지만 통계적으로 유의하였다.
주택수급격차는 실질주택매매가격변동률과의 상관계수가 0.129~0.135로 양의 상관관계를 보였으나 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났으나 실질아파트매매가격 변동률과는 통 계적으로 유의한 것으로 나타났다. 실질전세가격 변동률의 경우 주택전세소비심리지수, 주택 보급률, 일자리수, 주택수급격차와 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 주 택수급격차와의 상관계수가 매매가격보다 더 높아 주택수급격차는 매매가격보다는 전세가격 에 더 큰 상관성이 있을 것으로 판단된다.
2) 실증분석 결과
Probability
RHP (실질주택매매
가격변동률)
RJP (실질주택전세
가격변동률)
RAP (실질아파트매매
가격변동률)
RAJP (실질아파트전세
가격변동률) RHP
(실질주택매매가격변동률)
1.000
- - - -
RJP
(실질주택전세가격변동률)
0.806 (0.000)
1.000
- - -
RAP
(실질아파트매매가격변동률)
0.960 (0.000)
0.790 (0.000)
1.000
- -
RAJP
(실질아파트전세가격변동률)
0.714 (0.000)
0.944 (0.000)
0.773 (0.000)
1.000 - HPCSI
(주택매매소비심리지수)
0.566 (0.000)
0.402 (0.000)
0.580 (0.000)
0.349 (0.000) JPCSI
(주택전세소비심리지수)
0.485 (0.000)
0.675 (0.000)
0.542 (0.000)
0.698 (0.000) HTHD
(주택매매거래율)1)
0.399 (0.000)
0.397 (0.000)
0.436 (0.000)
0.364 (0.000) HSHDR
(주택보급률)
-0.300 (0.001)
-0.256 (0.005)
-0.390 (0.000)
-0.332 (0.000) MBYHD
(미분양주택비율)1)
-0.218 (0.016)
-0.084 (0.359)
-0.257 (0.004)
-0.113 (0.213) JOB
(일자리수)
0.148 (0.104)
0.201 (0.026)
0.125 (0.169)
0.156 (0.086) DS1
(주택수급격차1)
0.135 (0.140)
0.271 (0.003)
0.147 (0.105)
0.252 (0.005) DS2
(주택수급격차2)
0.129 (0.157)
0.343 (0.000)
0.167 (0.067)
0.347 (0.000)
주 1) : 주택매매거래율, 미분양주택비율 등은 각각 주택매매거래, 미분양주택을 시군구 재고주택수로 나눈 값을 의미 주 2) : ( )는 p-value를 의미하며, p-value<0.01, <0.05, <0.1은 각각 유의확률 1%, 5%, 10%에서 통계적으로 유의
표 1 실질주택매매가격 변동률, 실질주택전세가격 변동률의 상관계수
기초통계량
기초통계량은 실질주택매매가격 변동률 및 실질전세가격 변동률, 주택소비심리지수 자료를 이용할 수 있는 전국 122개 시군구에 대해서 분석한 것으로 <표 2>와 같다.
2015년 실질주택매매가격 변동률 및 실질전세가격 변동률의 평균은 각각 2.9%, 4.2%, 아파 트의 경우 각각 4.2%, 6.2%로 더 크게 나타났다. 주택매매소비심리지수의 평균은 135.6, 전세 소비심리지수의 평균은 123.6으로 나타났다. 주택매매거래를 재고주택수로 나눈 평균 주택매 매거래율은 7.8%이며 미분양주택비율은 0.2%, 일자리수는 평균 13만 8천개이다. 시군구별 신 규주택 수급격차의 평균은 수요 (안)에 따라 각각 305.2~378.6호로 나타났다. 이러한 값들은 전국 모든 시군구 데이터가 아닌 회귀분석에 적용되는 시군구에 대한 기초통계량으로 전체 표본의 값과는 다를 수 있다.
구 분 평균 최대값 최소값 표준편차 관측치수
RHP 실질주택매매가격변동률 2.9 9.6 -1.7 2.5 122
RJP 실질주택전세가격변동률 4.2 12.0 -1.8 3.2 122
RAP 실질아파트매매가격변동률 4.2 12.9 -2.5 3.2 122
RAJP 실질아파트전세가격변동률 6.2 16.6 -1.4 4.2 122
HPCSI 주택매매소비심리지수 135.6 158.1 103.7 10.0 122
JPCSI 주택전세소비심리지수 123.6 140.3 94.1 9.3 122
HTHS 주택매매거래율 7.8 11.7 3.6 1.5 122
HSHDR 주택보급률 84.3 107.3 53.0 10.0 122
MBYHS 재고주택대비미분양주택비율 0.2 2.0 0.0 0.3 122
JOB 일자리수(천개) 137.9 645.1 26.6 99.7 122
DS1 주택수급격차1(호) 305.2 9,707.6 -14,688.0 2,838.4 122 DS2 주택수급격차2(호) 378.6 6,936.6 -13,006.0 2,297.0 122 표 2 기초통계량
(단위: %, 천개, 호)
회귀분석 결과
실질아파트매매가격 및 실질아파트전세가격 변동률을 종속변수로 하는 회귀분석을 통해 각 설명변수의 계수값을 추정하였다.
먼저, 실질아파트매매가격 변동률에 대한 추정결과는 다음 <표 3>과 같다. 주택매매거래율, 주택매매소비심리지수, 일자리수, 미분양주택비율 등의 설명변수와 함께 수요 1(안)에 따른 주택수급격차1을 포함한 모형1과 인구인동을 반영한 수요 2(안)에 따른 주택수급격차2를 포함 한 모형2를 구분하여 추정하였다. 시군구의 가구규모를 고려하기 위해 주택수급격차 대신에 주택수급비율 변수를 고려할 수 있으나 통계적 유의성이 낮게 나타나 주택수급격차 변수를 적용하였다.
분석결과, 주택수급격차(수요-공급)는 모형1과 모형2 모두 양의 값으로 나타났으나 인구이 동을 고려한 수요를 포함한 모형 2에서만 통계적으로 유의하였다. 모형 2를 기준으로 볼 때, 주택수급격차가 1천호 증가할 때 실질아파트매매가격은 0.171% 상승하는 것으로 해석할 수 있다. 모형1과 모형2 모두 주택거래비율, 주택매매소비심리지수, 일자리수, 미분양주택비율 등은 주택 관련 이론 및 실증분석결과와 동일하게 부호가 일치하였다. 모형1에서는 주택거래 율, 주택매매소비심리지수, 미분양주택비율의 변수가 모형2에서는 주택매매소비심리지수, 미 분양주택비율의 변수가 통계적으로 유의하였다.
구 분 모형1(수급격차1) 모형2(수급격차2)
계수값 t통계량 계수값 t통계량
상수항 -18.066 -5.598 *** -18.492 -5.747 ***
HTHD
(주택매매거래율) 0.339 1.893 * 0.287 1.583
HPCSI
(주택매매소비심리지수) 0.145 5.280 *** 0.151 5.455 ***
MBYHD(미분양주택비율) -1.628 -2.302 ** -1.570 -2.225 **
JOB(일자리수, 10만) 0.015 0.614 0.021 0.907
DS1(주택수급격차1, 천호) 0.121 1.410
DS2(주택수급격차2, 천호) - 0.171 1.679 *
R2 0.402 0.406
F통계량 15.609 *** 15.882 ***
주: ***, **, *는 각각 p<0.01, p<0.05, p<0.1을 의미
표 3 실질아파트매매가격 변동률 추정결과
다음으로, 실질아파트전세가격변동률에 대한 추정결과는 다음 <표 4>와 같다. 실질아파트매 매가격변동률, 주택보급률, 일자리수 등의 설명변수와 수요 1(안)에 따른 주택수급격차1을 포 함한 모형3과 인구이동을 고려한 수요 2(안)에 따른 주택수급격차를 설명변수로 포함한 모형4 를 추정하였다. 전세가격과의 높은 상관성을 고려하여 실질아파트매매가격 변동률을 설명변 수에 적용하였다. 전세소비심리지수의 경우 통계적 유의성이 높게 나타나나 다른 변수의 통 계적 유의성이 크게 낮아지는 점을 고려하여 설명변수에서 제외하였다.
분석결과, 주택수급격차는 모형3과 모형4 모두 양의 계수값으로 이론적 부호와 일치하였고 통계적으로도 유의하였다. 실질아파트매매가격변동률은 모형3, 4에서 양(+)의 영향을 미치고 통계적으로 유의하였으며 주택보급률, 일자리수는 모형3과 모형4에서 이론적 부호와 일치하 였으나 통계적으로는 유의하지 않았다.
주택수급격차는 모형 3과 모형 4에서 실질아파트전세가격에 양의 영향을 미치며 통계적으 로 유의한 것으로 나타났다. 분석결과, 주택수급격차가 1천호 증가할 경우 실질아파트전세가 격은 0.21~0.42% 상승하는 것으로 해석할 수 있다. 매매가격에서의 주택수급격차의 계수값이 0.13~0.22%임을 고려할 때 주택수급격차는 매매가격보다는 전세가격에 약 2배 정도 더 큰 영 향을 미치는 것으로 볼 수 있다.
구 분 모형3(주택수급격차1) 모형4(주택수급격차2)
계수값 t통계량 계수값 t통계량
상수항 4.757 2.300 ** 3.261 1.614 *
RAP
(실질아파트매매가격변동률) 0.932 14.468 *** 0.931 15.075 ***
HSHDR(주택보급률) -0.034 -1.596 -0.019 -0.888
JOB(일자리수, 10만) 0.149 0.641 0.233 1.084
DS1(주택수급격차1) 0.210 2.558 ** -
DS2(주택급격차2) - 0.420 4.497 ***
R2 0.674 0.700
F통계량 77.048 *** 87.097 ***
주: ***, **, *는 각각 p<0.01, p<0.05, p<0.1을 의미
표 4 실질아파트전세가격변동률 추정결과
지역별 주택시장의 불균형은 주택수요와 공급간의 차이 때문에 나타나며, 이는 수량조정과 가격조정에 의해 해소된다고 가정하는 것이 경제학의 수요-공급이론에 따른 조정과정이다.
주택시장의 수요와 공급이 가격의 함수로만 구성되어 있다면 균형가격과 거래량을 계산하는 것은 어렵지 않게 되나 주택수요와 공급에 영향을 주는 요인은 가격 이외에 거시경제 여건, 정 책 변화, 소비자 심리 등 매우 다양하여 실제 정확하게 추정하기가 쉽지가 않다. 이렇게 실제 로 주택수요와 공급을 추정하기가 매우 힘들기 때문에 지역별 수급의 불균형이 실존하게 되 고 우리는 정책적 대응수단을 찾기 위해 수급격차를 전망하고 다양한 계량분석기법을 활용하 여 이로 인한 다양한 시장영향을 분석하며, 정책의 부작용을 최소화하기 위해 정책수단에 따 른 효과를 시뮬레이션 하는 등 많은 노력을 기울이게 된다.
본고에서는 지역별 신규주택 수급 격차가 매매가격 및 전세가격에 어떤 영향을 주는지를 확 인하기 위해 2015년 기준 주요 데이터에 기반한 횡단면 회귀분석을 시행하였다. 분석결과, 시 군구별 수급격차는 시군구별 매매가격과 전세가격에 영향을 주는 것으로 분석되었고, 수급 격차는 매매가격 보다 전세가격에 약 2배 가까이 더 큰 영향을 준다는 점이 실증적으로 확인 되었다. 이에 따라 향후 신규 주택 공급과다 예상지역에서는 매매가격의 하락과 함께, 전세가 격의 안정도 동시에 나타날 것으로 판단된다.
따라서 이러한 수급격차로 인한 시장 영향 분석결과와 지역별 수급 전망지도, 즉 주택수급 지도를 결합하면 주택수급모니터링 체계를 마련할 수 있을 것이다. 이를 통해 지역 주택시장 에 대한 모니터링을 강화함으로써 위기 대응용 정책수단 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대 한다.
결론 및 시사점
04
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