주택가격과 거시경제변수간의 동태적 관계 분석 : 서울 25개구를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Housing unit has a close relation with business cycle variation as an expensive goods as well as an asset of creating capital gain. In case of Korea, in particular, as 80% of assets held by national household is concentrated on real estate, housing market is unable to be separately existed from overall economy. But market intervention by the government is inevitably necessitated as an efficient resources allocation is not taken place in the housing market that is a typically incomplete competition market and the government tries to minimize unbalance of demand and supply in a long-term perspective aiming at stabilizing housing price. However, when observing existing real estate policy of the government, it is criticized for failing to present a basic solutions by repeating an ex-post announcement of real estate policy depending on housing price fluctuation without systematic understanding for the real estate market. Under this background, this study is intended to deduce an institutional implications through a dynamic correlation between housing price and macroeconomic variables by identifying it theoretically and empirically.
In order to realize the objective of this study, a dynamic correlation between macroeconomic variables and housing unit trading (sales) price was analyzed by establishing VAR model during the period from October, 2003 to November, 2003. Industrial production index, return of corporate bond and house mortgage loan were selected as macroeconomic variables by using dynamic equilibrium theory of Lastrapes (2002) and monthly data was used by selecting apartment sale market of 25 districts of Seoul as housing submarket.
First, as a result of unit root verification for stability of time series data, unstability of original time series was confirmed and so, by using primarily differentiated time series, stability of data was secured. Afterwards, as it was confirmed that a relation of long-term equilibrium among variables was not evident as a result of cointegration verification, VAR model was established. In addition, as a result of observing verification of Granger causality, significant exogenous factors of VAR model variables were represented to be in the order of industrial production index -> return of corporate bond ->house mortgage loan -> sales price index and it was confirmed that an effect of macroeconomic variables on each area was different. As a result of impulse response analysis, industrial production index, a proxy variable of real business area and basic market value, showed positive (+) influence, return of corporate bond, a proxy variable of portfolio value, negative (-) influence and house mortgage loan, a proxy variable of house financing fluctuation, a positive (+) influence, respectively, in the same way as dynamic equilibrium theory of Lastrapes (2002).
Housing submarket was classified into the categories of good, fair and poor depending on the level of being influenced by macroeconomic variable by using the outcome of empirical analysis. As a result, as a supra region in Gangbuk district, Eunpyeong-gu was solely included and 3 districts of Gangnam and Yangchoen-gu and Gangdong-gu that are bubble seven region were included as well.
House sales price together with consumption and income of these regions is regionally high as a whole and regions located at Seoul among bubble 7 regions were included in this category at the same time. Houses of these regions used to be purchased based on its intrinsic asset value as well as a concept of residing service and housing price of these regions is generally anticipated to rise in the future.
As a sub region in Gangnam district, only Geumcheon-gu was included and the remaining regions such as Jung-gu, Jongno-gu, Jungrang-gu, Dongdaemun-gu and Yongsan-gu were included in Gangbuk district. As a whole, in these regions, a function of business facility or commercial area rather than residing function is prevailing and as it comprises a traditional old downtown dominantly, fluctuation of house sales price is not relatively significant.
The objective of this study is to suggest an institutional implication based on the result of dynamic correlation analysis between housing price and macroeconomic variables and its suggestion is as follows.
First, the most important point in establishing housing policy is to maximize an institutional effect by maintaining harmony between macroscopic and comprehensive arrangement of countermeasure and microscopic and regional arrangement of countermeasure. In order to achieve this objective, understanding for housing submarket as a policy target is required to become a foundation and a belief that an appropriate (housing) policy would be executed consistently in a proper time is required to be addressed to economic main agents.
Second, as house mortgage loan plays an important role in housing market, a macroscopic sensational (impressive) policy for house mortgage loan based on which ratio or review of house mortgage loan is implemented flexibly depending on housing market situation is required to be strengthened.
Third, as housing sale price itself exerts a significant and sustained effect on housing market, an institutional consideration for stabilizing housing sales price itself is required as well.
Fourth, liquidity is required to be increased by maintaining low interest rate in order to stimulate the economy but if excessive liquidity should be flowed into housing market, it may lead to rapid increase of housing price and in this case, restriction on housing demand is required to be maintained.
Fifth, in preparation for surge of housing price due to increased liquidity, public housing is required to be supplied by minimizing its margin.
Sixth, as housing submarket reacts differently under the same variable, an effort of identifying the features of submarket itself and trying to implement a policy fit for such features is required. As mentioned previously, data classifying housing submarket into good, fair and poor categories may be useful for this effort.
Finally, quantitative effect of real estate policy so far implemented by the government is required to be discussed. It is considered that real estate policy is required to be implemented carefully as a policy of restricting real estate business occasionally results in stimulating real estate business instead and its ripple effect over overall economy is enormous.

국문 초록 (Abstract)

주택은 고가의 재화이면서 동시에 자본이득을 창출하는 자산으로 경기순환변동과 밀접한 관계를 가지고 있다. 특히, 한국의 경우 국민의 가계 보유자산 가운데 80%가 부동산에 집중되어 있어 주택시장은 경제 전반과 별개로 존재할 수 없다. 그런데 주택시장은 전형적인 불완전 경쟁시장으로 효율적인 자원배분이 이루어지지 못해 정부의 시장개입이 이루어진다. 정부는 주택가격의 안정을 목표로 장기적인 관점에서 수요와 공급의 불균형을 최소화시키려 노력한다. 그러나 기존의 정부 부동산정책을 살펴보면 부동산시장에 대한 체계적인 이해 없이 주택가격의 변화에 따른 사후 처방적인 정책 발표를 반복하여 근본적인 문제해결책을 제시하지 못한다는 비판을 받고 있다. 이에 본 논문은 주택가격과 거시경제변수 간의 동태적 상관관계를 이론적, 실증적으로 파악하고 이를 통해 정책적 시사점을 도출하는 것에 그 연구 목적이 있다.
본 연구는 이러한 연구 목적의 실현을 위해 2003년 10월부터 2011년 11월까지 벡터자기회귀모형(VAR)을 구축하여 거시경제변수와 주택매매가격에 대한 동학적 관계를 분석하였다. Lastrapes(2002)의 동태균형이론을 이용하여 산업생산지수, 회사채수익률, 주택담보대출금을 거시경제 변수로 선정하였고 주택하위시장은 서울 25개 구의 아파트 매매시장으로 정하여 월별 자료를 사용하였다.
먼저 시계열 자료의 안정성을 위한 단위근 검정 결과 원시계열에서 불안정성이 확인되어 1차 차분한 시계열을 사용하여 자료의 안정성을 확보하였다. 이후 공적분 검정 결과 변수들 간의 장기 균형 관계가 없는 것으로 확인되어 VAR 모형을 구축하였다. 또한 그랜저인과관계 검정을 살펴본 결과 VAR모형 변수들의 외생성이 큰 순서는 산업생산지수⟶회사채수익률⟶주택담보대출금⟶매매가격지수였으며, 거시경제변수가 각 지역에 미치는 영향력이 다르다는 것을 확인하였다. 충격반응분석 결과 Lastrapes(2002)의 동태균형이론과 같이 실물경기부분과 시장의 기본가치의 대리변수인 산업생산지수는 정(+), 자산선택가치의 대리변수인 회사채수익률은 부(-), 주택금융변동의 대리변수인 주택담보대출금은 정(+)의 영향력을 나타내었다.
실증분석 결과물을 이용하여 거시경제변수 영향력을 받는 정도에 따라 주택하위시장을 상, 중, 하로 유형화하였다. 그 결과, 상위 지역에는 강북지역으로는 은평구가 유일하게 포함되었고, 강남 3구와 버블세븐 지역인 양천구와 강동구가 포함되었다. 이들 지역은 전체적으로 주택매매가격이 높고 동시에, 소비와 소득이 높은 지역들로 버블세븐 지역 중 서울에 위치한 지역은 모두 포함되었다. 이 지역들의 주택은 주거서비스의 개념뿐만 아니라 자산의 가치를 내포하여 구매되며 추후 주택가격이 오를 것이라는 기대를 많이 받는다.
하위 지역은 강남에서는 금천구만 포함되었고, 나머지는 중구, 종로구, 중랑구, 동대문구, 용산구로 모두 강북지역이다. 전체적으로 주거보다는 업무시설이나 상업지의 기능이 큰 지역이고 전통적인 구도심지가 많아 상대적으로 주택매매가격의 변동이 큰 지역은 아니다.
본 연구는 위의 주택가격과 거시경제변수 간의 동태적 상관관계 분석의 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제언하는 데에 그 목적이 있으며 그 제언은 다음과 같다.
우선 주택정책을 수립함에 있어 가장 중요한 점은 거시적이고 종합적인 대책 마련과 미시적이고 국지적인 대책의 조화로 정책효과를 극대화하는 것이다. 이를 위해서 정책대상으로서의 주택하위시장에 대한 이해가 근간이 되어야 하고, 적절한 시기에 적합한 정책을 펼치며 그것이 일관성 있게 추진된다는 믿음을 경제 주체에게 심어주는 것이 필요하다.
둘째, 주택시장에서 주택담보대출금의 역할이 매우 중요하므로 주택시장의 여건에 따라 주택담보대출 비율이나 주택담보대출 심사 등을 탄력적으로 실시하는 등의 주택담보대출에 관한 거시 감동정책을 강화해야 한다. 셋째, 주택매매가격 자체가 주택시장에 가장 크고 지속적인 영향을 미치므로 매매가격 자체를 안정화시키기 위한 정책적 배려가 필요하다. 넷째, 경기활성화를 위하여 낮은 금리를 유지하여 유동성을 증가시키는 것은 필요한 사항이나 과잉유동성이 주택시장으로 유입되면 주택가격이 급등할 우려가 있기 때문에 수요에 대한 규제를 유지할 필요가 있다. 다섯째, 유동성 증가로 인해 주택가격이 급등할 경우를 대비하여 공공 건설 주택의 마진을 최소화하여 공급하여야 한다. 여섯째, 같은 변수에 대해서도 주택하위시장은 다르게 반응하므로 하위시장 자체의 특성을 파악하고 그에 맞는 정책을 시행하려는 노력이 필요하다. 앞서 언급한 바 있는 주택하위시장을 상, 중, 하로 유형화한 자료가 이것의 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다. 마지막으로 지금까지의 정부 부동산정책의 계량적 효과를 논의할 필요가 있다. 부동산경기를 억제하려는 정책이 오히려 부동산 가격을 상승 시키는 경우가 종종 발생하고 부동산정책 자체가 경기 전체에 미치는 파급 효과가 크기 때문에 부동산정책은 조심스럽게 시행되어야 한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제2절 연구의 범위, 방법, 구성 5
• 1. 연구의 범위 5
• 2. 연구의 방법 5
• 3. 연구의 구성 6
• 제3절 선행연구의 고찰 9
• 1. 선행연구 검토 9
• 2. 선행연구와의 차별성 19
• 제2장 이론적 고찰 20
• 제1절 주택시장 이론 20
• 1. 주택시장 특징 20
• 2. 시장실패 23
• 3. 주택하위시장 24
• 제2절 주택가격 결정이론 30
• 1. 주택 수요와 공급 31
• 2. 주택가격 변화 37
• 3. 임대료자산가격 결정이론 42
• 제3장 분석모형 46
• 제1절 동태균형이론 46
• 제2절 벡터자기회귀모형(Vector Auto-regressive Model:VAR) 49
• 제4장 실증분석 57
• 제1절 분석자료와 기술통계 57
• 1. 자료설명 57
• 2. 자료의 기초분석 60
• 제2절 벡터자기회귀모형(VAR) 추정 66
• 1. 단위근 검정 66
• 2. 적정시차 결정 68
• 3. 공적분 검정 70
• 4. 모형 추정결과 72
• 제3절 인과관계 검정 74
• 제4절 충격반응 및 분산분해분석 78
• 1. 충격반응분석 78
• 2. 분산분해분석 89
• 제5절 실증분석 요약 95
• 제5장 결 론 97
• 제1절 연구의 요약 97
• 제2절 주택하위시장 유형화 99
• 제3절 정책적 시사점 및 제언 102
• 제4절 연구의 한계 및 향후연구 106
• 참고문헌 107
• 부록 115
• 국문초록 174
• Abstract 177