수도권 아파트 가격의 지역간 인과성 분석

국문 초록 (Abstract)

우리는 흔히 서울 및 수도권 아파트가격이 강남지역(강남구, 서초구, 송파구)의 영향을 받고 있다고 생각하고 있다. 그러나 기존의 주택가격에 대한 선행연구들은 대부분 주택시장 전체를 하나의 시장으로 보고 분석하였다. 따라서 실제로 그러한지에 대한 연구는 거의 없는 실정이며, 특히 아파트전세가격에 대한 연구는 전무한 실정이다.
주택은행에서 발표되는 도시주택가격동향조사에 따르면, 강남지역의 주택가격상승률이 가장 크며, 주택유형별로는 아파트가 가장 높은 상승을 나타내고 있다. 이러한 이유로 본 연구는 아파트를 대상으로 분석을 실시하고자 한다.
분석을 위해서는 먼저 아파트가격의 공간적 상관성에 관한 이론적 연구가 선행 되어야 할 것이다. 첫째, 어떤 지역이 정책적인 이유와 주택대지의 부족 등의 이유로 인하여 공급이 한정되어 있다고 하자. 반면에 이 지역의 수요가 꾸준히 증가한다면 이 지역의 가격은 지속적으로 상승할 것이며 이로 인해 시장전반에 걸쳐 가격상승의 기대심리를 형성하게 될 것이다. 둘째, 가격상승이 높은 지역에 몰렸던 수요는 지불능력의 한계로 인하여 대체만족을 얻을 수 있는 다른 지역으로 이동하게 되고 이는 다시 가격상승을 유발하게 된다. 이러한 이유로 인하여 아파트가격은 공간적으로 상관성을 갖게되며 본 연구의 이론적 배경이기도 하다.
주택은행지수의 최소권역구분이 본 연구의 목적에 적당하지 않아, 본 연구에서는 부동산뱅크가 직접 조사한 1994년 1월부터 2002년 8월까지의 분석대상지역(강남구, 서초구, 송파구, 동작구, 강서구, 노원구, 분당, 일산, 의정부)의 아파트평당평균매매가 및 전세가를 이용하여 교차상관분석, 그랜져인과검정, VAR모형설정 및 충격반응분석을 실시하였다.
아파트매매가격의 2000년 1월부터 2002년 8월까지의 교차상관분석결과 강남구가 서초구, 송파구, 일산과는 동행관계에 있으며 나머지 지역에는 1-2월 선행하는 것으로 나타났다. 그랜져인과검정결과 서울에서는 강남구, 서초구가 가격변동의 중심에 있으며, 수도권에서는 분당이 중심에 있음을 알 수 있었으며 강남권과 거리가 있는 일산의 경우 인접한 지역들을 인과하고 있는 것으로 나타나, 영향력이 커져가고 있음을 알 수 있었다.
아파트전세가격의 2000년 1월부터 2002년 8월까지의 교차상관분석결과는 의외의 결과를 보였는데, 강남구가 분당과 일산에 1월 후행하는 것으로 나타났으며, 분당을 중심으로 실시한 분석에서는 분당이 일산과 의정부와는 동행관계에 있지만, 강남구, 서초구, 송파구 등에는 1월 선행하는 것으로 나타나고 있다. 또한 그랜져인과검정 결과에서는 분당, 노원구, 동작구가 대부분의 지역을 인과하고 있는 것으로 나타나고 있어 아파트전세가격 변동의 중심에 분당, 노원구, 동작구가 있음을 알 수 있었다. 특히 분당은 분석대상 모든 지역을 인과하고 있는 것으로 나타나 시장전반에 영향을 주는 것으로 나타났다.
아파트매매가격 및 전세가격의 충격반응분석 결과를 보면 충격이 가해지는 지역과의 거리에 따라서 그 영향력의 크기에 차이가 있지만, 반드시 그렇지는 않은 것으로 나타났다. 즉, 특정지역의 충격에 대한 반응의 크기와 시차는 물리적 거리보다는 지역의 동질성이나 유사가격권 및 아파트 밀집지역일수록 더 빠르게 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
이와 같이 주택시장의 수급 관계는 부동산의 특성상 해당 지역의 주택수요자와 공급자뿐만 아니라 다른 지역의 여건에 의해서도 영향을 받는다. 그랜져인과검정결과와 충격반응분석 결과를 보면 알 수 있듯이 각 지역은 아파트가격을 견인하는 역할을 할 수도 있으며, 그러하지 않을 수도 있다. 인과관계의 경로가 명확하지 않더라 하더라도 분명히 알 수 있는 사실은 공간적으로 서로 영향을 미치고 있다는 것이며, 이러한 이유 때문에 전통적 시계열 분석이나 연립방정식 체계로 주택시장의 변동을 예측하는데는 한계가 있는 것이다. 따라서 전통적 시계열분석방법이외에 공간계량경제 측면에서의 접근이 필요할 때이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Generally, It is said that the housing price in Seoul Metropolitan Area(SMA) is influenced by that of Gangnam region(includes Gangnam-gu, Seocho-gu, and Songpa-gu) but, actually there are few literature to be related with interjurisdiction analysis of housing prices or Chon-sei prices.
According to the Kookmin bank, recently, apartment price is surging up, so this paper bring apartment into focus.
The primary interest of this study is to examine the interjurisdiction of housing prices in SMA. This paper uses the average sale/chon-sei prices of apartment per p'yong from January, 1994 to August, 2002 employing the Cross correlation analysis, the Granger's test of causality, VAR, and Impulse response analysis models which are designed to measure the interjurisdiction.
The results can be summarized briefly;
As a result of the cross correlation analysis of sale prices for the time period from January, 2000 to August, 2002, Gangnam-gu goes in company with Seocho-gu, Songpa-gu and Ilsan-gu, and is one or two months ahead of the other districts. In Granger's test of causality, I find that Gangnam-gu and Seocho-gu bring about a change of price in Seoul, as does Bundang-gu in Metropolitan area.
As a result of Chon-sei prices for time period from January, 2000 to August, 2002, Unexpectedly Gangnam-gu follows on Bundang-gu and Ilsan in one month. Bundang-gu goes with Ilsan-gu, Uijeongbu, and is one month ahead of Gangnam-gu, Seocho-gu, and Songpa-gu. In Granger's test of causality, I examine that Bundang-gu, Nowon-gu, and Dongjak-gu granger cause most of districts' prices to change. So, I conclude that Bundang-gu, Nowon-gu, and Dongjak-gu bring about a change of Chon-sei price in SMA. Especially, Bundang-gu takes the initiative in the Chon-sei market.
If an event shocked a district, in view of the results of the Impulse response analysis, the size and time lag of response is greater influenced by the affinity of a district, the similarity of prices, and the density of apartment than a distance.
The supply-demand relation of housing market is influenced by not only supplier and consumer who is pertinent to the area but also another district's circumstances.
Although the path of causal relationship is indistinct, the plain fact is, the housing prices have an spatially effect on each other. Therefore It is necessary that a housing market will be analyzed by a spatial-economic statistical approach.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 第1章 序論 = 1
• 第1節 硏究의 背景 및 目的 = 1
• 第2節 硏究의 範圍와 方法 = 3
• 第2章 주택가격의 결정요인 및 공간적 상관성 = 4
• 第1節 주택가격 결정요인 = 4
• 1. 주택수급의 결정요인 = 4
• 2. 주택가격의 결정 및 변화원리 = 6
• 第2節 주택가격의 공간적 상관성 = 8
• 第3章 선행연구 검토 = 10
• 第1節 부동산가격에 대한 연구 = 10
• 1. 특성가격함수 = 10
• 2. 공간자기상관을 이용한 주택가격함수 = 12
• 3. 준모수방법에 의한 주택가격함수 = 13
• 第2節 주택가격의 인과성에 관한 연구 = 14
• 1. 주택가격변동의 인과성 분석에 관한 연구 = 14
• 2. 주택가격의 지역간 인과성분석에 관한 연구 = 16
• 第4章 분석모형 설정 및 분석절차 = 18
• 第1節 시계열모형에 대한 이론적 고찰 = 18
• 1. 시계열의 안정성 및 단위근검정 = 18
• 1) 시계열의 안정성 = 18
• 2) 단위근 검정 = 19
• 2. 벡터자기회귀모형(vector autoregressive model) = 21
• 1) VAR 모형의 의의와 특성 = 21
• 2) 분석방법 = 22
• 第2節 분석방법 및 절차 = 24
• 1. 분석방법 = 24
• 1) 그랜져인과검정 = 24
• 2) 충격반응분석 = 27
• 2. 분석절차 = 28
• 第5章 실증분석 = 29
• 第1節 분석자료 = 29
• 1. 분석자료 및 대상지역 = 29
• 2. 자료의 안정성분석 = 29
• 第2節 서울 및 수도권 주택시장 동향 = 33
• 1. 일반현황 = 33
• 2. 아파트 가격추이 = 34
• 1) 시기별 아파트매매가격 증감률과 추이 = 34
• 2) 시기별 전세가격 증감률과 추이 = 36
• 3. 매매가격과 전세가격과의 관계 = 37
• 第3節 교차상관분석 = 39
• 1. 아파트매매가격의 교차상관분석 = 39
• 1) 구간별 교차상관분석 = 39
• 2) 강남구와 기타지역 (2000.01~2002.08) = 47
• 2. 아파트전세가격의 교차상관분석 = 51
• 1) 강남구와 기타지역과의 교차상관분석 = 51
• 2) 분당과 기타지역과의 교차상관분석 = 53
• 第4節 아파트 매매가격의 지역간 인과성 분석 = 56
• 1. Granger 인과검정 = 56
• 2. VAR모형 설정 = 58
• 3. 충격반응분석 = 59
• 1) 모형 1 = 59
• 2) 모형 2 = 60
• 3) 모형 3 = 61
• 第5節 아파트 전세가격의 지역간 인과성 분석 = 63
• 1. Granger 인과검정 = 63
• 2. VAR모형 설정 = 65
• 3. 충격반응분석 = 66
• 1) 모형 1 = 66
• 2) 모형 2 = 67
• 第6章 결론 = 69
• 第1節 연구의 요약 = 69
• 第2節 연구의 한계 및 향후과제 = 72
• <참고문헌> = 73
• = 75
• <부록> = 77