투기과열지구에서의 고가 주택에 대한 대출규제 효과 : 동태적 이중차분법을 통한 분석

임현묵 한성대학교 대학원 2025 국내박사

정부는 주택시장의 안정을 위해 투기과열지구 등 여러 규제지역을 지정하고 각종 규제를 가하는 정책을 반복하였다. 이에 어느 한 지역을 규제지역으로 지정하면 주택가격이 잠시 안정되는 듯하다 다시 올라가는 모습을 보이기도 하였다. 이렇듯 부동산 규제정책이 기대하는 대로 주택시장을 안정시켰는지 여부는 확실하지 않다. 이런 가운데 규제 수준도 지속적으로 강화되어 2019년 12·16 대책에서는 투기과열지구 내 시가 15억 원 초과 주택에 대해 주택담보대출을 전면 금지하였다. 시가 9억 원에서 15억 원 이하 주택은 주택담보대출비율(LTV)을 40%에서 20%로 축소하였다. 이런 극단적인 대출 규제에도 불구하고 12·16 대책 이후 투기과열지구 내 주택가격이 안정되었는지 여부도 확실하지 않다. 이에 본 논문은 12·16 대책 이후 주택가격이 안정되었는지를 동태적 이중차분법을 통해 고가 주택이 몰려 있는 서울의 강남 3구를 대상으로 주택가격의 변화를 실증적으로 분석하였다. 기존에 고전적 두 시점 이중차분법을 활용하여 규제지역 지정이나 대출규제의 효과를 분석한 연구들은 대부분 평행성 가정이나 정책효과의 장단기 차이를 고려하지 않아 분석 결과의 해석의 신뢰성 측면에서 한계가 있었다. 그러나 본 논문은 선행 연구에서 간과하였던 플라시보 검정과 사전추세 검정을 통해 정책 시행 이전에 고가 주택의 가격에 사전추세가 있음을 확인하였다. 처치집단은 15억 원 초과 초고가 주택과 9억 원 초과 15억 원 이하 주택의 두 집단으로 정하고 통제집단은 6억 원 초과 9억 원 이하 주택으로 정하여 분석하였다. 선행 연구와의 차별성 확보를 위해 먼저 고전적 이중차분법을 활용하여 대출 규제 효과를 분석하고 이어서 플라시보 검정을 통해 평행성 가정을 확인하였다. 고전적 다 시점 이중차분법에 의한 대출규제 효과 분석 결과와 플라시보 검정 결과를 통해 보다 면밀하게 대출규제 효과를 분석할 수 있었다. 그리고 본 논문에서는 선행 연구와는 달리 동태적 이중차분 모형을 통해 처치집단의 사전추세를 검정하고 이를 토대로 대출규제 효과를 분석하여 분석 결과의 신뢰성을 높였다. 또한 15억 원 초과 초고가 주택에대한 대출 금지로 인해 가격이 낮은 주택으로 수요가 이전되었는지 수요전이 효과도 분석하였다. 이에 따라, 시가 15억 원 초과 주택에서 고전적 이중차분 모형을 통한 대출규제 효과를 분석한 결과, 정책 시행 후 주택가격이 통제집단 대비 6.3%p 상승한 것으로 분석되었다. 처치집단 9억 원 초과 15억 원 이하 주택의 경우 통제집단 대비 3.3%p 상승한 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과의 신뢰성을 확보하고자 플라시보 검정을 통해 정책 시행 전 임의의 두 시점인 2018년 4분기와 2019년 1분기에 가까 정책이 있었다고 가정하고 정책효과가 있었는지 검정해보았다. 분석 결과, 15억 원 초과 주택의 경우 2018년 4분기와2019년 1분기에 각각 정책효과가 있었던 것으로 분석되어 처치집단과 통제집단이 유사한 가격추세가 있었음이 확인되었다. 플라시보 검정 결과에 따라 15억 원 초과 주택에 대한 고전적 이중차분법에 의한 대출규제 효과 해석에 유의할 필요가 있음이 밝혀졌다. 반면, 9억 원 초과 15억 원 이하 주택의 경우 플라시보 검정결과 평행추세 가정이 성립되어 분석 결과의 신뢰성이 확보되어 통제집단 대비 처치집단의 가격이 3.3%p 상승했다고 할 수 있다. 본 논문의 주요 연구방법론인 동태적 이중차분법을 활용하여 사전추세 및 대출규제 효과를 분석한 결과, 15억 원 초과 주택의 경우 2019년 4분기에 처치집단의 가격 증가율이 통제집단의 가격 증가율보다 더 높게 나타나 사전추세가 있는 것으로 나타났다. 이에 동태적 이중차분 모형을 통해 대출 금지 효과를 분석한 결과 2020년 1분기와 2020년 2분기에 각각 3.34%p와 2.89%p 낮아진 것으로 나타나 단기적으로 가격이 하락하는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 정책 시행 후 3분기(2020년 3분기)에는 가격증가율이 이전 기준시점의 가격증가율 수준으로 돌아왔고 그 이후 2020년 4분기에는 5.97%p, 2021년 1분기에는 11.85%p, 2021년 2분기에는 5.87%p, 2021년 3분기에는 11.39%p, 2021년 4분기에는 12.4%p 기준시점의 가격증가율보다 더 빠르게 상승한 것으로 분석되었다. 그러나 9억 이상 15억 원 이하 주택의 경우 사전추세를 검정해본 결과 처치집단과 통제집단이 정책 시행 이전까지 같은 가격추세를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이에 이중차분법에 의한 분석의 전제 조건인 평행추세 가정을 충족하여 동태적 이중차분 분석을 활용한 대출규제 효과 검증과 그 분석 결과를 한층 신뢰할 수 있게 되었다. 분석 결과 2020년 1분기와 2분기에는 추정계수가 유의하지 않아 가격증가율의 근사치가 기준시점의 가격증가율과 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 2020년 3분기와 4분기에는 처치집단의 가격증가율이 통제집단의 가격증가율보다 더 높게 나타나 정책효과는 나타나지 않았고 장기에는 오히려 가격이 더 높게 상승하는 것으로 분석되었다. 또한 15억 원 초과 주택에 대한 대출 금지로 인한 수요전이 효과가 있었는지 분석한 결과, 수요전이 효과에 대한 명확한 증거는 발견하지 못하였다. 이는 초고가 주택시장과 고가 주택시장이 분리되어 있기 때문일 수도 있고, 초고가 주택의 수요자는 규제가 강해지더라도 고가 주택으로 수요를 옮기지 않고 오히려 매수를 미룰 수가 있기 때문이다. 분석 결과를 미루어 볼 때 시가 15억 원 초과 초고가 주택의 경우 대출금지와 같은 강력한 규제도 정책효과가 장기적으로 유지되는 것이 아니라 단기에 그치는 것으로 밝혀졌다. 또한 9억 원 초과 15억 원 이하 주택의 경우에는 단기에도 정책효과는 나타나지 않았고 장기에는 오히려 가격이 더 상승하는 것으로 나타나 장기적으로 주택가격을 안정시키려면 대출 규제와 같은 수요억제 정책으로는 한계가 있음이 밝혀졌다. 이에 정부는 주택시장을 안정시키기 위해서는 정책의 시행 여부를 신중하게 검토하거나 수요억제 정책 이외에 다른 정책을 고려해야 할 것으로 보인다.

이중차분법을 이용한 제주 무사증 입국 제도의 효과 분석

김태연 한양대학교 대학원 2024 국내박사

본 연구에서는 제주특별자치도(이하 제주도)가 외국인 관광객 유치 증대를 위해 시행한 제주 무사증 입국 제도의 효과를 제주 인바운드 관광 수요의 증가 및 지역경제파급효과를 통해 분석하고자 하였다. 관광산업은 소득 증가와 고용 창출을 통해 지역 경제 성장과 경쟁력 강화에 중요한 영향을 미치는 산업 분야이다. 2022년 기준, 제주도의 지역 내 총생산(Gross Regional Domestic Product: GRDP)에서 관광산업이 차지하는 비중은 22%에 달하며, 특히 외국인 관광객에 의한 1인당 관광 수입이 내국인의 3~4배에 이른다. 이에 제주도는 외국인 관광객 유치 증대를 통한 관광산업의 성장을 목적으로 관광‧통과 등의 목적으로 제주도를 방문하는 단기체류자에게는 30일간의 무비자 입도를 허용하는 제도인 ‘제주 무사증 입국 제도’를 2002년 도입하였으며, 직항편 부재로 인한 제약을 없애기 위해 ‘환승 무사증 입국허가 제도’의 추가 시행을 통해 최종 목적지가 제주도인 중국인 단체 관광객은 지정된 국내 공항에 한국 사증 없이 환승할 수 있도록 하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 관광산업 활성화를 위한 정책이 제주 인바운드 관광 수요에 미친 영향을 규명하는 데 있다. 이를 위해 제주 인바운드 관광객의 대부분을 차지하는 7개국(중국, 일본, 대만, 싱가포르, 말레이시아, 홍콩, 미국)을 대상으로 이중차분법(Difference-in-Differences, DID)을 활용하여 정책 시행 전후의 효과를 분석하였다. 분석을 위해 2005년부터 2014년까지 7개국의 제주 입도 관광객 수 데이터를 종속 변수로 사용하였으며, 해당 정책의 적용을 받는 중국인 관광객을 처치 그룹으로 나머지 6개국의 관광객을 통제 그룹으로 설정하여 각 정책 시행 전후의 효과 차이를 확인하였다. 분석 결과, 두 정책의 시행은 제주 인바운드 관광객 증가에 통계적으로 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 제주 인바운드 관광 수요의 증가가 제주 지역 경제 성장에도 실질적으로 영향을 미쳤는지 규명하고자 하였다. 먼저 입지계수 분석을 통해 관광산업이 제주 지역의 기반 산업임을 확인하였으며, 추가적으로 지역산업연관분석을 진행하여 관광산업이 제주 지역 내 다양한 산업 측면에서 발생시키는 유발효과를 확인하였다. 이를 통해 인바운드 관광 수요의 증가가 제주 지역 경제 성장에 미친 실질적인 영향을 확인할 수 있었다. 그러나 관광객 포화 상태에 이른 2016년과 2019년의 외국인 관광 수입과 관광객 비율의 비교를 통해서 해당 시점에는 중국인 관광객 비율이 외국인 관광 수입 증가에 큰 영향을 주고 있지 않음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이중차분법을 이용한 수리적 모델을 통해 제주 무사증 입국 제도와 제주 인바운드 관광 수요에 대한 인과관계를 확인하였다는 점에서 그 의의가 있다. 또한, 제주 무사증 입국 제도는 제주 관광산업의 성장 시기에는 제주 인바운드 관광 수요 증가를 통해 지역 경제 성장에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 관광 수용 능력이 한계에 도달한 상태에서는 오버투어리즘 등 사회적 문제를 고려하여 양적 성장보다는 질적 성장을 위해 한정된 자원을 효율적으로 활용하여 관광산업 운영의 효율성을 높이는 새로운 전략적인 정책 접근이 필요하다는 시사점을 도출하였다.

귀농·귀촌 관련 정책이 귀촌인의 영농 의사에 미치는 영향

홍윤실 충북대학교 2019 국내석사

본 연구에서는 귀촌인의 성공적인 정착 및 농업·농촌 발전에 기여하기 위하여 교육 및 중앙 정부, 지방자치단체의 귀농·귀촌 정책 수혜 여부가 귀촌인의 향후 영농 의사에 미치는 영향을 추정하여 정책 효과를 평가하고자 하였다. 이를 위하여 성향점수매칭방법과 이중차분법, 성향점수매칭방법과 이중차분법을 결합한 분석을 각각 이항로짓모형과 다항로짓모형을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 앞서 제시한 네 가지 분석 방법을 통해 정책 수혜 여부와 영농 의사 간 어떠한 연관성이 있는지 알아보았다. This study examines the correlation between the participant in return-to-farming related policies-agricultural education support policy, central government policy, and local governments policy- and the willingness for the people of return-to-rural areas to turn to farming with the purpose of contributing to a successful settlement of the people of return-to-rural areas and an improvement in the food and agricultural sector. In order to do this, the data was processed by way of Propensity Score Matching(PSM), Difference-in-Differences(DID), and the combining of PSM with DID in binomial logit model and multinomial logit model.

정부의 부동산 규제 정책이 공동주택 가격에 미치는 영향에 관한 연구 : 민간주택 분양가 상한제 중심으로

고영천 인천대학교 일반대학원 도시계획·정책학과 2021 국내박사

The Korean government has tried to propose the reasonable and efficient policies for the system of real estates over decades, providing multiple systems. Nonetheless, to control the sharp rise of the price, restrictions on the loans have been introduced such as debt-to-income (DTI) ratio, loan-to-mortgage value (LTV), and debt service ratio (DSR); term of residence and qualifications have been limited; and trading terms have been regulated to tax heavily on the transfer income tax and the comprehensive real estate holding tax. This study was aimed to review the trend of the price under these multiple regulations on the real estates and to analyze the apartment market in 4 Gangnams, Mapo, Yongsan, and Seongdong that could not explain with the existing theories. To do so, real transaction prices of apartments registered in the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport were analyzed to understand the effects of the governmental policy on the prices of apartments, objectively. In particular, the analysis model of difference-in-differences was applied to estimate the effects of the introduction of the price limitation system of private apartments among the governmental regulations on the real estates. The study subjects were apartments in 7 implemented Gus of the system including Gangnam, Seocho, Songpa, Gangdong, Mapo, Yongsan, and Seongdong, and 7 non-implemented Gus of the system including Gangbuk, Dobong, Jungrang, Jongro, Gwanak, Geumchon, and Guro, registered with their real transaction prices in the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport from May 28th to September 28th 2020 (before and 2 month after the introduction of the price limitation system of private apartments as of July 28th 2020). A total of 13,191 households were the analysis subjects consisting of 7,663 in the implemented areas of the policy and 5,528 in the non-implemented areas; 9,801 before the implementation of the policy and 3,390 after the implementation; 5,451 for northern areas from Han River and 7,740 for southern areas from Han River; and 5,079, 5,606, and 2,506 for small, medium, and large sized apartments, respectively. The data before and after the policy implementation in both implemented and non-implemented areas were established as the difference-in-differences model. Dependent variable was the real transaction price (log value of transaction price per ㎡) registered in the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport during the selected period, and independent variables were policy implemented area, policy implemented duration, alternating effect, and features of apartments including floor, area, construction age, number of households, number of buildings, number of parking spaces per household, number of subway stations, distance to subway station, surrounding park, and type of heating. In addition, the difference-in-differences model was established by sizes (small, medium, and large) and location from Han River (north and south). The analysis results are as follows. First, implementation of the price limitation system of private apartments resulted in raising the price level compared to that before its implementation, however, the estimate of difference-in-differences which is an effect of the policy showed the negative regression coefficient, implicating to lower the price increase in the implemented areas than in the non-implemented areas suggesting the price control effect. Among the features of apartments, all the variables except surrounding park availability showed the impact on the price level, significantly. Second, with respect to the size of apartments, the policy effects showed differently by the sizes of apartments, demonstrating the price lowering effect from the policy only in the small sized apartments while none in the medium and large sized ones. Third, in terms of location from Han River, the policy effects of the price limitation system were found to lower the price level relatively only in the northern areas from the river. Effects of apartment features on the price level were not varied from overall analysis results, however, the price level in the southern areas from Han River was increased more as the construction age was older and the parks were available nearby. In summary on the effects of the price limitation system, the degree of price increase was weaker in the policy implemented areas and after the implementation than in the policy non-implemented areas and before the implementation, respectively. This means not to lower the price level by the policy. Only small apartments not bigger than 60㎡ for the size and northern areas from Han River showed to lower the price, suggesting no price stabilization effects of the price limitation system in the mid-to-large sized apartments and in the southern areas from Han River. Hence, the price limitation system implemented from July 28th 2020 seemed to achieve the policy goals, partially. The system did not stabilize the price level of mid-to-large sized apartments, and its effects were not found in the southern areas from Han River. This study has the meaning to provide the basic data to seek the reasonable and efficient policies by understanding the effects of the real estate regulation policies by the Moon’s government that continued the policies of the Roh’s government. Also, it is necessary to find out the reasons of the areas and the types of apartments that the policy effects were not found, thereby to prepare the proper and effective alternatives. 한국 정부는 수십 년 동안 부동산 제도를 다양하게 내세우면서 합리적․효율적 정책 방향을 제시하고자 하였다. 그럼에도 불구하고 부동산 가격 급등을 억제하기 위하여 총부채상환비율(DTI), 주택담보대출비율(LTV), 총부채원리금상환비율(DSR) 같은 대출 규제를 도입하였고, 거주 연한 및 자격을 제한하기도 하였으며, 매매기간을 규제하여 양도소득세를 중과하고 종합부동산세를 높이기도 했다. 본 연구는 이러한 다양한 부동산 규제 속에서 가격의 변화를 살펴보고, 기존이론으로 설명 불가능한 강남4구와 마포, 용산, 성동의 공동주택 시장을 분석하였다. 이를 위하여 실제 국토교통부에 등록된 공동주택의 실거래가를 이용한 분석을 실시함으로써 정부의 부동산 정책이 공동주택 가격에 미치는 영향을 객관적으로 파악하였다. 특히 정부의 부동산 규제 정책 중 민간주택 분양가 상한제 도입의 효과를 살펴보기 위하여 이중차분법 분석모형을 적용하여 추정하였다. 연구 대상으로는 2020년 5월 28일~2020년 9월 28일(2020년 7월 28일을 기준으로 민간주택 분양가 상한제 정책 도입 전과 후 2개월) 사이에 국토교통부 실거래가에 등록된 주택을 분석 대상으로 민간주택 분양가 상한제 정책 도입 지역 7개 구(강남, 서초, 송파, 강동, 마포, 용산, 성동)와 정책 미도입 지역 7개 구(강북, 도봉, 중랑, 종로, 관악, 금천, 구로)를 선정하였다. 분석 대상에 해당하는 아파트는 전체 13,191세대로, 정책 도입 지역 7,663세대, 정책 미도입 지역 5,528세대, 정책 도입 이전 9,801세대, 정책 도입 이후 3,390세대, 한강이북 지역 5,451세대, 한강이남 지역 7,740세대이고, 주택규모별로는 소형 5,079건, 중형 5,606건, 대형 2,506건이다. 민간주택 분양가 상한제 적용‧미적용 지역의 시행 전‧후를 기본적인 이중차분법 모형으로 구성하였는데, 전체 모형의 종속변수는 범위로 선정된 기간 동안 국토교통부에 등록된 실거래가(㎡당 거래금액의 로그값)이고, 독립변수는 정책시행지역, 정책시행기간, 교호효과, 그리고 주택 특성(층, 전용면적/공급면적, 건축연령, 세대수, 동수, 세대 당 주차대수, 지하철역 수, 지하철역 거리, 주변공원, 난방방식)이다. 또한 추가적으로 주택규모(소형‧중형‧대형) 및 한강기준 지역구분(강남‧강북)에 따른 이중차분법 모형을 각각 구성하였다. 전체 자료를 이용한 이중차분법 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 민간주택 분양가 상한제 시행의 결과 시행 지역과 미시행 지역 모두 시행 전에 비해서 시행 후의 가격수준이 높아지기는 했지만, 정책효과인 이중차분 추정치는 음(-)의 회귀계수로 나타나 즉 미시행지역에 비해 시행지역의 가격 상승이 상대적으로 낮아 분양가 상한제 정책이 가격 상승을 억제하는 효과가 있는 것으로 나타났다. 주택 특성 중에서는 주변 공원 유무를 제외한 모든 변수가 가격수준에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 주택규모별로 이중차분법 분석을 한 결과, 분양가 상한제의 정책효과는 주택규모에 따라 그 양상이 다르게 나타났는데, 소형인 경우에만 민간주택 분양가 상한제가 상대적으로 가격 수준을 낮추는 효과가 있었고 중형과 대형 주택은 정책적 효과가 없었다. 셋째, 한강을 기준으로 남쪽과 북쪽 지역을 구분하여 이중차분법으로 분석한 결과, 분양가 상한제의 정책 효과는 한강이북 지역에서만 상대적으로 가격수준을 하락시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 가격수준에 대한 주택특성변수의 효과는 전체 분석결과와 크게 다르지 않았지만, 한강이남 지역에서는 건축연령이 오래될수록, 주변에 공원이 있을 경우 가격수준이 높아졌다. 이와 같이 민간주택 분양가 상한제의 정책적 효과를 종합하여 보면, 전체적으로 정책 미시행 지역보다 정책 시행 지역에서 정책 시행 전보다 시행 후에 아파트 가격 상승정도가 덜하다. 즉 실제 정책의 효과는 가격수준을 하락시키는 것으로 나타나지는 못했다. 주택규모에 따라서는 60㎡ 이하인 소형주택에서만, 한강 기준으로는 북쪽 지역에서만 정책이 가격수준을 하락시키는 것으로 나타나, 중‧대형 주택과 한강이남 지역에서는 분양가 상한제의 가격 안정 효과가 없음을 확인할 수 있다. 따라서 2020년 7월 28일부터 시행된 분양가 상한제는 이와 같은 정책 목표를 부분적으로만 달성한 것으로 보인다. 분양가 상한제가 중‧대형 아파트 시세를 안정시키지 못하였을 뿐 아니라 한강이남 지역에서도 정책의 효과가 나타나지 않은 것이다. 본 연구를 통해 참여정부 부동산 정책을 답습하고 있는 문재인 정부 부동산 규제 정책이 공동주택가격에 미치는 영향을 파악함으로써 합리적‧효율적 정책 방향을 모색하는데 기초자료를 제공하였다. 또한 민간주택 분양가 상한제 정책의 효과가 나타나지 않은 지역과 아파트 유형에 대해서 그 원인을 파악하는 것이 필요하고, 그에 따라 적절하고 실효성 있는 보완책이 마련되어야 할 것이다.

과속단속시스템 운용정책의 교통사고 및 통행속도에 미치는 영향 분석

박희건 서울시립대학교 일반대학원 2022 국내석사

본 연구는 이중차분법과 선행연구에서 쓰이는 방법들(단순사고건수, 일대일 비교, 비교그룹방법)을 사용해 교통사고와 통행속도의 추세변화가 과속단속시스템에 의해 어떻게 달라지는지 비교하였다. 자료는 2011. 01~2020. 12 기간 내 구간 과속단속을 시행한 4개의 고속도로에서 6개 구간의 교통사고 건수(인적 사고), 통행속도, 교통량 자료를 사용하였다. 먼저 비교그룹방법과 이중차분법을 사용해 구간별 교통사고와 통행속도 추세변화에 대해 추정하였고 이중차분법을 사용해 과속단속 유형별 사고감소 효과가 있었는지 추정하였다. 교통사고 분석 결과에서 비교그룹방법은 6개의 구간에서 통계적으로 유의한 사고감소 효과를 보였다. 반면, 이중차분법은 설악서종 구간을 제외한 5개의 구간에서 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못했다. 통행속도 분석 결과에서는 비교그룹은 약 3~8%의 상대적인 속도감소를 보였고 이중차분법은 약 1~5km/h의 평균속도가 감소하였다. 구간 과속단속의 운용은 지점 과속단속과 미단속 운용보다 통행속도 측면에서 속도가 약 3~5km/h 감소하였고 통계적으로도 유의하였다. 반면, 교통사고 측면에서 전 구간 약 –0.1~0.3 건수가 변화한 추정결과를 보였으나 통계적으로 유의하지 않았다. 결론적으로 기존 연구방법인 비교그룹방법의 결과는 교통사고감소 효과가 있는 것처럼 해석할 수도 있지만, 이중차분법을 활용해 분석했을 때, 다른 결과가 나온 경우들이 있었다. 따라서 정책의 효과를 분석할 때는 각 방법의 특성을 파악하고 주의할 필요가 있다. This study compares how the trend changes in traffic accidents and speed is changed by the speeding enforcement system(SES) using the difference-in-difference method(DID) and methods used in previous studies(simple before and after evaluation method, with yoked comparison, comparison group method(C-G)). The data were used for the number of traffic accidents(human injuries), speed, traffic volume in 6 sections of 4 highways that operated the section SES from January. 2011 to December. 2020. First, both the C-G and the DID to the trend changes of traffic accident and speed are used in the empirical analysis and then, each type of SES, the DID is used to estimate the effect of reducing accidents. As a result of traffic accident analysis, the C-G shows a statistically significant accident reduction effect in 6 sections. However, the DID does not show any statistically significant results in five sections except for the Seorak-Seojong section. In the result of the speed analysis, the C-G shows a relative speed decrease of about 3~8%, and the DID shows average speed decrease of about 1~5km/h in the remaining sections except for one section. In section SES, the speed statistically significantly decreased by about 3~5km/h in terms of traffic speed compared to point SES and non-SES operation. On the other hand, in terms of traffic accidents, the estimates are ranged –0.1~0.3 in all sections insignificantly. In conclusion, even when the C-G method tells some policies look effective, the DID method can deny the significance of the effects. Therefore, when analyzing the effect of the policy, it is necessary to pay attention to the characteristics of each method.

이중차분법(difference in difference)을 활용한 스마트공장 지원사업의 중소기업 구축성과 실증분석 : 매출액 및 고용효과를 대상으로

이상윤 연세대학교 공학대학원 2021 국내석사

2018년 정부는 ‘중소기업 스마트 제조혁신 전략’을 공표하고, 공장, 산단 등을 중심으로 스마트 제조혁신을 추진하여 중소기업 중심의 제조 강국을 이루겠다고 선언했다. 이를 위해, ① 중소기업 스마트공장 3만 개 이상 구축, ② 스마트 산업단지 10개 조성, ③ 안전한 제조 일자리 조성을 통해 산업재해 30% 감소, ④ 스마트공장 전문인력 10만 명을 양성하여, 제조업 전반에 걸친 스마트화를 실현하는 것으로 목표를 정했다. 이에 따라, 2019년 정부는 본격적으로 스마트제조혁신추진단을 발족하여, 기존의 민관추진단, 중소기업기술정보진흥원, 지역 테크노파크, 지자체 등으로 나뉘어 진행하던 스마트공장 보급확산 사업 체계를 일원화했다. 본 연구에서는 정부 및 민간에서 2014년부터 2018년까지 지원한 스마트공장 사업 7,903개를 대상으로 스마트공장 구축 감리결과를 업종, 규모, 솔루션별로 비교 분석하여, 정부에서 2022년까지 목표로 하는 ‘스마트공장 3만 개 구축’의 양적 성과에 대해 질적 차원에서의 효과성을 고찰해보고자 한다. 우선 신뢰성 있고 효과적인 스마트공장 구축에 따른 효과 분석을 위해, 수집되고 있는 핵심성과지표(KPI)를 대상으로 측정대상 성과지표를 선정했다. 그리고 ‘14~’18년까지 지원받은 구축 전/후 데이터가 있는 참여기업을 실험대상군으로 선정했다. 감리전문가 및 행정기관(KED, 고용정보원 등)에 의해 수집된 신뢰성 있는 정량적 성과데이터를 근거로 하여 사업참여를 통한 스마트공장 구축에 따른 공정개선율을 비교하고, ANOVA와 이중차분법을 통해 사업 효과성 확인 및 유의성을 검증했다. 이중차분법은 정책수혜 전/후로 수혜집단과 비수혜집단을 나누어서 두 시기의 차이를 시간에 따른 일반적 변화 영향을 제거한 후 순수한 정책수혜의 영향을 비교하는 방법이다. 지원기업과 산업분류 및 입지조건이 일치하면서, 사업참여 직전 년도의 매출액, 영업이익, 근로자 수, 업력이 유사한 기업을 비교군으로 선정했다. 이를 통해, 고용 및 매출액의 변화 추이는 당해 년도, 도입 1년 후는 증가하는 추세이고 신뢰도 1% 수준에서 유의한 것으로 확인했지만, 도입 2년 후는 유의하지 않은 것으로 확인했다. 결국, 스마트공장 지원사업의 효과성은 공정개선 측면에서는 구축 전/후로 비교했을 때, (+)의 질적 성과가 있는 것을 확인했다. 매출액 및 고용 측면에서는 지원 당해 년도 및 도입 1년 후는 (+)의 질적 효과가 있는 것을 확인했지만, 도입 2년 후는 효과를 보장할 수 없었다. 따라서, 장기적으로 질적 효과를 보장하기 위해서는 매년 지속적인 지원 및 관리가 필요하다. In 2018, Korea government announced ‘SME Smart Manufacturing Innovation Strategy’, and proclaimed this nation will be a manufacturing powerhouse, which is centered on SMEs by promoting smart manufacturing innovation focusing on factories and industrial complexes. For this project, in order to make overall manufacturing industries become smart, the governments set objectives such as ① SME smart factories will be constructed more than 30,000, ② 10 smart industrial complexes will be established, ③ industrial accidents will be reduced by 30% through creating safe manufacturing occupations, and ④ 100,000 experts of smart factories will be nurtured. According to these objectives, the governments established Korea Smart Manufacturing Office in 2019, and unified supply and expansion projects of the smart factory, which had been divided and conducted from a public-private promotion team, the Korea Technology and Information Promotion Agency for SMEs. As it compared and analyzed supervision results of 7,903 smart factory construction projects by each type of industry, size, and solution, which the government and private sectors had invested from 2014 to 2018, this study is to research effectualness in the qualitative dimension on the quantitative performance of the objective, ‘smart factory construction more than 30,000’, which is an aim of the governments by 2022. First of all, in order to analyze effects depending on smart factory construction reliably and effectively, this study selected measurement target performance indicators, focusing on key performance indicators(KPI), being collected. Then, it chose an experiment target group with participating companies that retain supported data before and after the construction from 2014 to 2018. As it compared production process improvement before and after constructing the smart factory following the project participation based on reliable quantitative performance data collected by supervisory experts and administrative agencies(KED, Korean Employment Information Services), this study identified effectualness and verified significance of the project, through ANOVA and difference in difference analysis. It is the difference in difference analysis that divides beneficiary and non-beneficiary groups before and after policy establishment and removes general change effects by the gap between the two periods and then compares the impact of pure policy benefits. This study chose a comparative group with companies that was similar in type of industry, location conditions, sales amount, business profits, number of workers, and history with the project participating groups, the year before companies of the target group participated in the project. Although it found that the employment and sales amount were increased in pertinent year and one year after their participation and it is significant as much as 1% level of reliability, it is not significant two years after their participation. In conclusion, this study verified that the effectualiness of smart factory support businesses show positive (+) qualitative performance when comparing before and after its construction in terms of process improvement. In case of employment and sales amount, this study verified that it has positive (+) qualitative performance in the pertinent year and one year after the participation, but it could not secure the effects two years after introduction. Therefore, it is necessary to continuously support and manage every year in order to secure long-term qualitative effects.

2019년 근로장려세제 확대 시행의 빈곤완화 효과 분석

김태형 서울대학교 대학원 2024 국내석사

본 연구는 2019년 근로장려세제 확대 시행이 가구 소득과 빈곤에 미친 인과적 효과를 추정하였다. 또한 이러한 효과가 근로장려세제 구조상의 점증구간과 평탄·점감구간에 위치한 가구에서 어떻게 달리 나타나는지 분석하였다. 마지막으로 공적이전소득의 영향이 비교적 적을 것으로 기대되는 비노인가구주 가구에 대한 별도의 분석도 시행하였다. 분석자료로 복지패널조사 제10~15차 혹은 제1~15차 자료를 활용하였으며, 분석방법으로는 이중차분법(difference-in-differences), 추세를 통제한 이중차분법, 합성통제집단 이중차분법(synthetic difference-in-differences)을 사용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 가구를 분석대상으로 하였을 때 근로장려세제 확대 시행이 수급자격가구의 균등화 가처분소득을 증가시켰거나 빈곤율과 빈곤갭을 감소시켰다는 증거를 확인할 수 없었다. 이는 균등화 가처분소득 중윗값의 50%, 60% 중 어떤 것을 빈곤선을 설정하여도 마찬가지였다. 인과적으로 가장 타당할 것으로 기대한 합성통제집단 이중차분법을 활용한 추정에서도 마찬가지의 결과가 도출되었고, 빈곤완화 효과의 증거를 찾을 수 없었다. 둘째, 점증구간에 위치한 가구에 대하여 효과를 추정한 결과, 점증·평탄구간에 위치한 가구에 대한 분석과는 달리 유의한 수준에서 빈곤이 감소하는 것으로 나타났다. 점증구간 가구를 대상으로 한 이중차분 회귀분석 결과, 근로장려세제 확대 시행은 수급자격가구의 균등화 가처분소득을 유의하지 않은 수준에서 증가시켰다. 또한 중위 50% 빈곤율과 빈곤갭, 중위 60% 빈곤갭이 유의한 수준으로 각각 13.5%p, 3.8%p, 4.5%p 감소한 것으로 나타났다. 추세를 통제한 이중차분 회귀분석에서도 중위 50% 빈곤율의 감소효과는 13.4%p로 유의하였다. 반면 평탄·점감구간을 대상으로 한 이중차분 회귀분석 결과, 확대 시행 이후 수급자격가구의 균등화 가처분소득이 유의하지 않은 수준에서 감소하였고, 중위 50% 빈곤율은 유의한 수준에서 9.3%p 증가하였다. 추세를 통제한 분석에서도 중위 50% 빈곤율이 유의한 수준에서 10.3%p 증가하는 것으로 나타났다. 이렇게 점증구간에 위치한 가구, 즉 상대적으로 더 빈곤한 가구에 대하여만 빈곤완화 효과가 관측된 것은 이론적 예측에 부합하는 것이다. 그러나, 이론적 예측과는 달리 노동공급 효과를 확인할 수는 없었다. 앞서 근로장려세제는 노동공급 유도와 소득지원을 통해 빈곤에 영향을 미칠 것이라는 이론적 예측을 검토하였다. 점증구간 가구를 대상으로 세부 공적이전소득에 대해 이중차분 회귀분석으로 추정한 결과, 수급액이 유의한 수준에서 6.4만원, 추세 통제 시에는 11.1만원 증가하여 소득지원 효과가 발생했음을 알 수 있다. 그러나 근로소득에 대해서 같은 방법으로 추정한 결과, 추정치가 유의하지 않았다. 이러한 세부 소득에 대한 분석결과를 고려했을 때, 노동공급 효과가 클 것으로 기대한 점증구간에서 노동공급 효과가 발생하지 않은 것으로 보인다. 한편, 평탄·점감가구를 대상으로 위와 같이 세부 소득에 대해 추정하였을 때, 근로장려세제 수급액은 유의한 수준에서 12만원, 추세 통제 시에는 15.7만원 증가하였지만, 근로소득은 유의하지 않은 수준에서 크게 줄어 점증구간과는 다른 양상을 보였다. 셋째, 공적이전소득의 영향이 비교적 적은 비노인가구주 가구에 대한 분석결과, 균등화 가처분소득과 중위 50% 빈곤율 각각 유의하지 않은 수준에서 증가하였고 감소한 것으로 나타났다. 그러나 감소한 빈곤율의 계수값이 크지 않아 해석에 있어 그 의미가 크지 않았다. 결국 2019년 근로장려세제 확대 시행은 점증구간 가구에 대해서만 빈곤완화 효과가 나타났다. 해당 확대 시행은 그간의 개편 가운데 가장 큰 규모였음에도 전체 가구를 대상으로 하였을 때에는 뚜렷한 빈곤완화 효과를 발견할 수 없었다. 본 연구의 주요 함의는 다음과 같다. 첫째, 그간의 연구에서는 2019년 근로장려세제 확대 시행을 평가할 때에 노동공급 효과에 대해서는 다루어 왔으나(고지현, 2022b; 박소은 외, 2021; 김문정, 김빛마로, 2020; 신상화, 김문정, 2019), 빈곤 효과에 대한 분석은 전무하였다. 이에 본 연구는 2019년 근로장려세제 확대 시행이 소득과 빈곤에 미친 효과를 분석한 첫 시도라는 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 둘째, 점증구간 가구를 대상으로 한 분석에서 수급자격가구의 빈곤이 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 비추어볼 때, 2019년 확대 시행된 근로장려세제는 “저소득자의 근로를 장려하고 소득을 지원”(조세특례제한법 제100조의 2)하는 본래 목적과 특성에 부합한다고 할 수 있다. 그러나 전체 가구를 대상으로 한 분석에서는 효과를 확인할 수 없었다는 점과 수급액의 증가가 비교적 높은 소득분위 가구에서까지 나타났다는 점을 고려할 때에, 해당 확대 시행이 제도 목적에 따른 선별(targeting)이 이뤄지지 않았을 가능성이 높다. 즉 2배 이상 증가한 조세지출액이 제도의 대상이 되는 빈곤 가구만이 아닌, 상대적으로 소득이 높은 비빈곤 가구에까지 지급되었을 가능성이 있는 것이다. 셋째, 빈곤완화 효과가 제도의 설계에 따라 점증구간과 평탄·점감구간에서 달리 나타날 것으로 예측됨을 확인하고, 각 소득구간으로 대상을 나누어 분석하였다. 각 구간에 위치한 가구를 별도로 분석한 결과, 점증구간에서는 빈곤완화 효과가 유의한 수준에서 관찰되었으나 평탄·점감구간에서는 나타나지 않았다. 이를 통해 전체가구를 대상으로 한 분석에서는 나타나지 않은 빈곤감소 효과가 저소득 구간인 점증구간에서는 일부 발견됨을 실증하였다. 넷째, 근로장려세제가 빈곤에 영향을 미치는 경로를 소득지원 효과와 노동공급 효과로 대별하여 각각 분석하였다. 모든 모형에서 유의한 수준의 소득지원 효과를 확인하였으나, 유의한 근로소득 증가, 즉 뚜렷한 노동공급 효과는 발견할 수 없었다. 이는 앞서 이론적으로 검토한 근로장려세제의 노동공급 효과가 2019년 확대 시행에서는 확인되지 않을 것이라는 예측을 실증한 것이다. 물론 이러한 결과는 어디까지나 2019년 확대 시행이라는 단일한 사건에 대한 추정 결과이므로 근로장려세제의 설계상 노동공급 효과가 없다고 단정지을 수는 없으나, 근로장려세제의 노동공급 효과의 경로와 실재에 대한 추가적인 검토가 필요함을 확인하였다. 다섯째, 근로장려세제 확대 시행의 인과적 효과를 엄밀하게 추정하기 위하여 다음의 전략을 시도하였다. 먼저, 내생적인 실제 수급 여부가 아닌 비교적 외생적인 기준으로 처치집단과 비교집단을 구분함으로써 인과적 타당성을 제고하였다. 또한, 주로 국가나 주(state)와 같은 지역 단위의 정책 평가 시에 사용하던 합성통제집단 이중차분법을 가구 단위의 정책 평가에 적용하여 공통추세가정의 적절성을 만족시키고자 하였다. 마지막으로, 단순히 가구 소득과 빈곤의 증감을 확인하는 것이 아니라 세부 공적이전소득과 사적이전소득, 시장소득 모두에 대한 추정치를 제시함으로써 제도 확대 시행의 효과를 보다 엄밀하게 조사하였다. This study estimates the causal effects of the 2019 expansion of the Korean Earned Income Tax Credit (EITC) on household income and poverty. It also analyzes how these effects vary between households in the phase-in and plateau, phase-out ranges of the EITC structure. Additionally, a separate analysis was conducted on households with non-elderly household heads, which are expected to be less influenced by public transfer income. The data for the study comes from the 10th to 15th waves, or the 1st to 15th waves, of the Korea Welfare Panel Study. The analysis methods include difference-in-differences (DID), trend-control DID, and synthetic DID. The results of the study are as follows: First, when analyzing the entire sample, there was no evidence that the EITC expansion increased the equivalised disposable income of eligible households or reduced the poverty rate and poverty gap. This result was consistent regardless of whether the poverty line was 50% or 60% of the median equivalised disposable income. The same results were found using the synthetic DID method, which was expected to provide the most causally valid estimates, showing no evidence of poverty alleviation effects. Second, when estimating the effects for households in the phase-in range, significant poverty reduction was observed, unlike the results for the plateau, phase-out range. The DID regression analysis for households in the phase-in range showed a statistically insignificant increase in equivalised disposable income. However, the poverty rate at 50% of the median and the poverty gap at 50% and 60% of the median significantly decreased by 13.5%p, 3.8%p, and 4.5%p, respectively. In the trend-control DID regression analysis, the poverty rate at 50% of the median decreased by 13.4%p. In contrast, the DID regression analysis for the plateau, phase-out range showed a statistically insignificant decrease in equivalised disposable income and a significant 9.3%p increase in the poverty rate at 50% of the median. The trend-control analysis also showed a significant 10.3%p increase in the poverty rate at 50% of the median. The observed poverty alleviation effect for households in the phase-in range, which are relatively poorer, aligns with theoretical predictions. However, contrary to theoretical expectations, there was no evidence of labor supply effects. The theoretical prediction that the EITC would affect poverty through labor supply induction and income support was reviewed. The DID regression analysis for detailed public transfer income for households in the phase-in range showed a significant 64,000 KRW increase, which increased to 111,000 KRW when controlling for trends, indicating an income support effect. However, the labor income estimates were not statistically significant. These results suggest that the expected labor supply effects did not occur in the increasing section. Meanwhile, for the plateau, phase-out range, the EITC amount increased significantly by 120,000 KRW (157,000 KRW when controlling for trends), but labor income showed a significant decrease, differing from the increasing section. Third, the analysis for households with non-elderly heads, who are expected to be less affected by public transfer income, showed statistically insignificant increases and decreases in equivalised disposable income and the poverty rate at 50% of the median, respectively. However, the coefficient for the decreased poverty rate was small, indicating limited interpretive significance. Ultimately, the 2019 EITC expansion showed poverty alleviation effects only for households in the phase-in range. Despite being the largest reform of its kind, there was no clear evidence of poverty alleviation effects when analyzing the entire sample. The main implications of this study are as follows: First, previous studies have addressed labor supply effects when evaluating the 2019 EITC expansion (Ko, 2022b; Park et al., 2021; Kim & Kim, 2020; Shin & Kim, 2019), but there was no analysis of the poverty effects. This study is significant as it is the first attempt to analyze the effects of the 2019 EITC expansion on income and poverty. Second, the analysis for households in the phase-in range showed a reduction in poverty among eligible households. This result indicates that the 2019 EITC expansion aligns with its original purpose and nature of "to heighten low-income earners' willingness to work and supplement their income" (Article 100-2 of the Act On Restriction On Special Cases Concerning Taxation). However, considering the lack of effects in the overall analysis and the increased benefits for relatively higher-income households, it is likely that the targeting of the expansion was not aligned with the program's objectives. This suggests that the significantly increased tax expenditure may have been distributed not only to the targeted poor households but also to relatively non-poor households. Third, the study confirmed that the poverty alleviation effects would vary by income range according to the EITC design and analyzed the effects by dividing the sample into different income sections. The analysis showed significant poverty alleviation effects in the phase-in range, but not in the plateau, phase-out range, demonstrating that the poverty reduction effects observed in the overall analysis were concentrated in the lower-income range. Fourth, the study separately analyzed the income support effect and labor supply effect as the pathways through which the EITC affects poverty. Significant income support effects were observed in all models, but no significant increase in labor income, indicating no clear labor supply effect. This empirically supports the theoretical prediction that the labor supply effects of the EITC would not be observed in the 2019 expansion. However, since this result is based on the estimation of a single event, it cannot be concluded that there are no labor supply effects in the EITC design. Further examination of the pathways and reality of the EITC labor supply effects is needed. Fifth, to rigorously estimate the causal effects of the EITC expansion, the following strategies were employed: distinguishing the treatment and control groups based on relatively exogenous criteria rather than the endogenous actual receipt status to enhance causal validity; applying the synthetic control DID method, commonly used for policy evaluations at the national or state level, to household-level policy evaluation to satisfy the common trend assumption; and presenting estimates for detailed public transfer income, private transfer income, and market income, in addition to simply confirming changes in household income and poverty.

규제지역 지정이 주택 시장에 미치는 영향 분석 : 2016년 이후 6개 광역시를 중심으로

김혜원 상명대학교 일반대학원 2024 국내박사

ABSTRACT A study on the impact of designation of regulated areas on the housing market Korea's high economic growth is characterized by an increase in real estate prices due to high income. In particular, the creation of large-scale housing complexes centered on the metropolitan area and the expansion of the wide transportation network caused a surge in real estate prices in the developed area. To control this phenomenon, the government has managed the volatility of housing prices by alternately implementing anti-speculation policies and real estate policies to revitalize the economy. These policies, which began in the 1980s, have been regulated and lifted periodically, especially for the purpose of stabilizing housing prices directly related to the residential life of the common people. Since 2016, along with the transition of the real estate market, the government has introduced and adjusted regulatory regional policies, taxes, and financial policies in a complex and diverse manner. This study analyzes the policy effects of the designation of 'adjusted areas' and 'adjusted areas or overheated speculation zones' targeting specific 'districts' in six metropolitan cities. The main analysis criteria were set at two points: November 2016 and June 2020. By applying the double difference method, the short-term policy effects of 6 months and 12 months before and after the designation of the regulated area were analyzed in depth. The analysis model was based on the difference-in-differences method, and the rate of change in apartment sales price of KB Kookmin Bank and apartment sales volume of the Korea Real Estate Agency were seasonally adjusted and utilized as dependent variables. The independent variables included the policy implementation area, implementation period, and interaction effect, and the number of unsold houses by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport and the proportion of foreign transactions by the Korea Real Estate Agency were used as control variables. In November 2016, the first period, the treatment group, including five districts in Busan, and 35 control groups, which are unregulated areas, were analyzed for 6 months and 12 months before and after designation. In the second period, June 2020, 13 districts of treatment groups in Incheon and Daejeon and 24 districts of control groups were analyzed for six months before and after designation. In order to apply the difference-in-differences method, assumptions about homogeneous regions are essential. In the case of the metropolitan area, it was difficult to select similar areas due to heterogeneity between regions, so the scope of analysis was limited to the city, county, and district areas of metropolitan cities, and a differential approach was possible in the designation of regulated areas in 2016 and 2020. The analysis results were as follows. First, the designation of regulated areas in November 2016 slowed the increase in apartment sales price fluctuations over 12 months from6 months, and apartment sales transactions reduced transactions in both periods. Second, the designation of an adjustment target area or an overheated speculation area in June 2020 had a clear effect of lowering apartment sales prices by 0.37%p per month and reducing apartment sales transactions by 58.4% per month. Third, the added number of unsold houses and the characteristic variable of the foreign transaction ratio showed consistent theoretical results, and the change in the double difference estimate was insignificant, indirectly proving the robustness of the model. These results confirmed that the policy effect of designating areas subject to adjustment or designating overheated speculation zones in metropolitan areas has the effect of slowing apartment price increases and reducing transaction volume after implementation compared to before and after policy implementation. In particular, this study closely analyzes the effectiveness of the regulatory region designation policy represented by the 'pinset regulation'. This study, conducted in the 'old' area of metropolitan cities using the double difference method, presents an important finding that this policy is the first case to prove effective in the short term. This will be an important milestone in evaluating the effectiveness of regulatory policies. The results of this study contribute to understanding trends in the Korean real estate market through microscopic and specific policy analysis. In particular, the study, which analyzed the policy effects of regulated areas by controlling regional heterogeneity through more rigorous assumptions, provides the basic data necessary for policymakers to establish more rational and efficient housing policies. This will be a valuable reference for future research and policy-making processes related to keywords such as housing policy, regulated areas, areas subject to adjustment, and overheated speculation areas. Keywords: housing policy, regulated area, area subject to adjustment, overheated speculation area, difference-in-differences method 국 문 요 약 규제지역 지정이 주택 시장에 미치는 영향 분석 우리나라의 고도 경제성장은 고소득에 따른 부동산 가격상승이라는 특징을 가지고 있다. 특히, 수도권 중심의 대단위 주택단지 조성과 광범위한 교통망 확장은 개발 지역의 부동산 가격 급등을 초래하였다. 이러한 현상을 통제하고자 정부는 투기 억제 정책과 경기 활성화를 위한 부동산 정책을 번갈아 시행하며, 주택가격의 변동성을 관리해왔다. 1980년대부터 시작된 이러한 정책들은 특히 서민의 주거 생활과 직결된 주택가격 안정을 목적으로 하여, 규제와 해제를 반복적으로 시행해왔다. 2016년 이후 부동산시장의 활황세 전환과 함께 정부는 규제지역 정책과 조세, 금융정책들을 복잡하고 다양하게 도입하고 조정해왔다. 본 연구는 6개 광역시의 특정 ‘구’들을 대상으로, ‘조정대상지역’ 및 ‘조정대상지역 또는 투기과열지구’ 지정에 따른 정책효과를 분석한다. 주요 분석 기준은 2016년 11월과 2020년 6월의 두 시점으로 설정하였다. 이중차분법을 적용하여 규제지역 지정 전후 6개월 및 12개월의 단기정책 효과를 심층적으로 분석했다. 분석 모형은 이중차분법을 기반으로 하여, 종속변수로는 KB국민은행의 아파트매매가격 변화율과 한국부동산원의 아파트매매거래량을 계절조정하여 활용했다. 독립변수는 정책 시행지역, 시행 기간, 그리고 교호 효과를 포함하였고, 통제변수로는 국토교통부의 미분양주택 수와 한국부동산원의 외지인거래 비중을 사용하였다. 첫 번째 시기인 2016년 11월은 부산의 5개 구를 포함한 처치군과 비규제지역인 대조군 35개 구를 대상으로 지정 전후 6개월 및 12개월을 분석하였다. 두 번째 시기인 2020년 6월은 인천과 대전의 처치군 13개 구와 대조군 24개 구를 대상으로 지정 전후 6개월을 분석하였다. 이중차분법을 적용하기 위해서는 동질적인 지역에 대한 가정이 필수적이다. 수도권의 경우 지역 간 이질성으로 인해 유사지역 선정에 어려움이 있어, 광역시의 시군구 지역으로 분석 범위를 한정하였으며, 2016년과 2020년의 규제지역 지정에서 차별적 접근이 가능하였다. 분석 결과는 아래와 같았다. 첫째, 2016년 11월의 조정대상지역 규제지역 지정은 아파트매매가격 변동률에 대해 6개월보다 12개월에 걸쳐 상승 폭을 둔화시키는 효과가 나타났으며, 아파트매매거래는 두 기간 모두 거래를 위축시키는 효과를 나타냈다. 둘째, 2020년 6월의 조정대상지역 또는 투기과열지구 지정은 아파트매매가격을 월평균 0.37%p 하락시키는 효과와 아파트매매거래를 월평균 58.4% 감소시키는 명확한 효과가 확인되었다. 셋째, 추가된 미분양주택 수와 외지인거래비율 특성변수는 이론적으로 일관된 결과를 보였으며, 이중차분추정치의 변화가 미미해 모델의 강건성을 간접적으로 입증하였다. 이러한 결과를 통해 볼 때, 광역시 지역에 대한 조정대상지역 지정 또는 투기과열지구 지정의 정책효과는 정책 시행 전 대비 시행 후에 아파트 가격 상승폭을 둔화시키고, 거래량을 감소시키는 효과가 있는 것으로 나타나 정책적으로 유효한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 특히 '핀셋 규제'로 대표되는 규제지역 지정정책의 효과성을 면밀히 분석한다. 이중차분법을 활용하여 광역시의 '구' 지역을 대상으로 시행한 본 연구는, 단기적으로는 이러한 정책이 효과가 있음을 입증하는 첫 사례라는 중요한 발견을 제시한다. 이는 규제정책의 효과를 평가하는 데 있어서 중요한 이정표로 자리 잡을 것이다. 본 연구의 결과는 미시적이면서도 구체적인 정책 분석을 통해, 한국 부동산 시장의 동향을 이해하는 데 이바지한다. 특히, 보다 엄밀한 가정을 통해 지역적 이질성을 통제하여 규제지역의 정책 효과를 분석한 이 연구는, 정책 입안자들이 더 합리적이고 효율적인 주택 정책을 수립하는 데 필요한 기초 자료를 제공하고 있다. 이는 주택 정책, 규제지역, 조정대상지역, 투기과열지구 등의 주제어와 관련된 향후 연구와 정책 결정 과정에 있어서 귀중한 참고자료가 될 것이다. 주제어: 주택 정책, 규제지역, 조정대상지역, 투기과열지구, 이중차분법

Estimation in Matched Difference-in-Differences Designs

김미정 고려대학교 대학원 2026 국내박사

Difference-in-differences (DID) is widely used to identify causal treatment effects by controlling for unobserved time-invariant heterogeneity. A standard DID design requires outcome data from both treated and untreated units to construct counterfactual untreated outcomes, but in many empirical applications comparable untreated outcomes are not directly available. In such settings, matched comparison units can be constructed from an external donor pool using pre-treatment covariates and then used with the treated units in DID analysis. When comparison units are constructed through matching, two issues arise. First, multiple DID estimators can be employed, including two-way fixed effects (TWFE), regression adjustment (REG), inverse probability weighting (IPW), and doubly robust (DR) estimators. Second, matching induces dependence between treated units and their matched comparison units, which affects variance estimation. The first study formulates TWFE, REG, IPW, and DR estimators within a common matching framework and evaluates their finite-sample properties using Monte Carlo simulations. The simulation design varies matching quality, model specification, and the validity of the parallel trends assumption. The results show that matching improves performance relative to the baseline design without matching, while the relative performance of the estimators depends on both matching quality and model specification. In donor-drift simulations that examine violations of the parallel trends assumption, matching can partially reduce bias from covariate-driven donor drift but does not reduce bias from drift not explained by the matching covariates. A real-data application using the National Supported Work (NSW) data shows that matching improves covariate balance and reduces estimator dispersion when the donor pool is more comparable, whereas matched estimates are more dispersed when comparability is weaker. The second study examines variance estimation under matching-induced dependence. Covariate-based matching induces dependence within matched pairs and changes the variance structure of the DID estimator. Conventional unit-level cluster-robust variance estimators (CRVEs) do not account for this structure and tend to overestimate standard errors in matched DID designs. A projection-based variance estimator is proposed to remove the component of pair-level residual variation captured by the matching covariates. Simulations and an application to the NSW data show that the estimator reduces this overestimation when this component is non-negligible. When this component is small, the projection adjustment has limited effect. This dissertation compares DID estimators and examines variance estimation in matched DID designs. The results indicate that matching improves comparability but does not fully replace the identifying assumptions of DID. They also show that inference in matched DID designs should account for matching-induced dependence. 이중차분법(difference-in-differences; DID)은 관측되지 않은 시간 불변의 이질성을 통제하여 인과적 처치 효과를 식별하는 데 널리 사용된다. 표준적인 이중차분 설계는 반사실적 결과(counterfactual outcome)를 구성하기 위해 처치군과 비처치군의 결과 자료를 모두 필요로 한다. 그러나 많은 실증 연구에서는 비교 가능한 비처치군 결과 자료가 직접 관측되지 않는다. 이러한 경우 사전 공변량을 기준으로 외부자료(external donor pool)에서 매칭된 비교군을 구성한 후, 해당 매칭 표본에 이중차분 분석을 적용할 수 있다. 매칭을 통해 비교군을 구성하는 경우 두 가지 문제가 발생한다. 첫째, 이원고정효과(two-way fixed effects; TWFE), 회귀조정(regression adjustment; REG), 역확률가중(inverse probability weighting; IPW), 이중강건(doubly robust; DR) 등 다양한 이중차분 추정량을 적용할 수 있다. 둘째, 매칭은 처치군과 매칭된 비교군 사이에 종속성(dependence)을 유도하며, 이는 분산 추정에 영향을 미친다. 첫 번째 연구는 공통의 매칭 프레임워크 내에서 TWFE, REG, IPW, DR 이중차분 추정량을 구성하고, 모의실험을 통해 이들의 유한 표본 성능을 평가한다. 모의실험은 매칭 품질, 모형 설정, 평행추세 가정의 성립여부를 변화시키며 수행된다. 분석 결과, 매칭을 적용한 경우 매칭을 사용하지 않은 기준 설계에 비해 전반적인 성능이 개선되지만, 추정량의 상대적 성능은 매칭 품질과 모형 설정에 함께 의존한다. 평행추세 가정 위반을 검토하는 donor drift 모의실험에서는, donor drift가 매칭 공변량으로 설명되는 경우 매칭이 편향(bias)을 일부 줄일 수 있으나, 매칭 공변량으로 설명되지 않는 drift에서 발생한 편향은 줄이지 못함을 보인다. National Supported Work (NSW) 자료를 이용한 실제 자료 적용에서는 관측 공변량 기준으로 비교 가능성이 높은 외부자료를 사용하는 경우 매칭이 관측 공변량 균형을 개선하고 추정량 간 차이를 줄이는 반면, 비교 가능성이 낮은 외부자료에서는 매칭 이후에도 추정량 간 차이가 크게 나타남을 보인다. 두 번째 연구는 매칭으로 유도된 종속성 하에서의 분산 추정 문제를 다룬다. 공변량 기반 매칭은 매칭된 표본 쌍 내 종속성을 유도하며, 이로 인해 이중차분 추정량의 분산 구조가 달라진다. 기존의 군집 강건 분산 추정량(cluster-robust variance estimators; CRVEs)은 이러한 구조를 반영하지 못하여 매칭 이중차분 설계에서 표준오차를 과대 추정하는 경향이 있다. 이를 보완하기 위해 쌍 수준 잔차 변동 중 매칭 공변량으로 포착되는 구성요소를 제거하는 사영(projection) 기반 분산 추정량을 제안한다. 모의실험과 NSW 자료를 이용한 실제 자료 적용 결과, 제안된 방법은 이 구성요소가 클 때 표준오차 과대 추정을 완화하며, 작을 때는 사영 조정의 효과가 제한적임을 보인다. 본 논문은 매칭 이중차분 설계에서 이중차분 추정량의 비교와 분산 추정 문제를 함께 다룬다. 분석 결과는 매칭이 비교 가능성을 개선하지만 이중차분의 식별 가정을 완전히 대체하지는 않으며, 매칭 이중차분 설계에서의 추론은 매칭으로 유도된 종속성 구조를 반영해야 함을 보여준다.

지하철 신분당선 개발사업이 주변 아파트 가격에 미치는 영향 분석 : 용인시 수지구를 중심으로 -=

배진희 서울시립대학교 도시과학대학원 2018 국내석사

Subway development project influences on the real estate pricing especially on the price of apartment houses. Moreover the presence of subway station gives a good reason for inhabitants to live by or for investors to buy promising lands or properties. Accessibility is a thumb important factor influencing on buyer’s decision making process to buy “good things” in Seoul or near metropolitan areas. Key words : Difference-in-Differences method, Quantile Regression Method, Sinbundang Subway Line, Apartment Housing Price This study aims to analyze the effects of the Sinbundang Subway Line Development Project on nearby house prices. The researcher dig the data from the commencement of the project to the completion of stations and digitalized the various degrees of influences and the reliable results of the development according to the construction periods. Difference-in-Differences method is adopted because Difference-in-Differences is useful for comparing the practical effects before and after the enforcement of policies. Also Quantile Regression Method is used for analyzing the quantile-based price effect. This study confines research target within the apartment houses at Pungdeokcheon-dong and Jukjeon-dong in Yongin city. These residential complex located within the lineal distance of subway station either 500m or 1000m each. These sites near the Suji-gu Office Station were not included in the station influence_ area until the completion of Sinbundang Subway Line. The house price data this work deals based on the reports by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. The whole period covers from the commencement of the development of Sinbundang Subway Line project to the completion of subway. As the ground breaking ceremony opened on July 2010, so the first target period is set from July 2009 to June 2011. And the line completion event hold on September 2015 thus next target period stretches from September 2014 to August 2016. Analyzing with Difference-in-Differences method on the effect of Sinbundang Subway Line construction, the prices of apartment houses apart 1,000m or 500m from Suji-gu–Office station increased in amostl model cases. But the exception of pricce increase occurred after one year when the subway station construction started. Because the apartment houses within 500m diameter from the Suji-gu-Office Station already have been affected by the semi-station-area influence, the strength of the influence caused by the Sinbundang Subway Line Development Project is more strongly sensible. Before the opening of the Sinbundang Subway Line, the commutators and passengers of Jukjeon station in Bundang Subway Line are well aware of and expected the promising increase of the house price. In reality, the price increase came true. Along with the improvement of accessibility and transportation since the opening of Sinbundang Subway Line, price increase appears higher within 1000m areas from stations. As for the Sinbundang Subway Line development phases, interesting point is that the effect of the start of the subway line construction is more influential than that of the completion. Quantile Regression Method analysis reveals that the influence of the construction commencement gradually decreases from lower quantile to 50% quantile. However, from the 50% quantile to upper quantile, it shows no big variation. In case of whole opening of subway line, the influence on price increase shrinks from lower quantile to upper quantile, and the significance level also decreases gradually, and in 90% quantile, the influence is not significant any longer. This study has three merits : first, with the Difference-in-Differences method it minimizes the influences of various external factors such as macroeconomic situations and regional differences and measures the direct effects of the subway development project on house price changes, second, with Quantile Regression Method and Difference- in-Differences method together it finds out the various patterns of influence caused by the subway construction on the apartment house prices, and third, it takes advantage of the Difference-in-Differences method, commonly used to measure the public policy efficiency in order to point out the impact and consequences of the subway development project as a large-scale. Key words : Difference-in-Differences method, Quantile Regression Method, Sinbundang Subway Line, Apartment Housing Price 지하철 개발사업은 주변 아파트 가격에 영향을 미치며 지하철의 존재여부는 주택 수요자 및 투자자의 의사결정에 큰 영향을 미친다. 특히, 수도권에서 교통 접근성은 주택 수요자들의 의사결정에 영향을 주는 중요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 신분당선 개발사업이 주변 아파트 가격에 미치는 영향을 착공시점부터 개통시점까지 구분하여 각 시기별로 영향력의 정도와 실질적인 효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 정책 시행 전후의 실질적 효과 비교에 많이 이용되는 이중차분법을 이용하되, 분위별 가격 효과를 분석하기 위한 분위회귀분석법을 병행한다. 본 연구에서는 신분당선 구간 중 개통 전까지 역세권에 해당하지 않았던 수지구청역 일대 직선거리 500m 및 1000m 이내에 위치한 용인시 수지구 풍덕천동 및 죽전동의 아파트를 대상으로 한다. 신분당선 착공시점(기공식 시점인 2010년 7월을 기준)은 2009년 7월에서 2011년 6월, 개통시점(사용개시 시점인 2015년 9월 기준)은 2014년 9월부터 2016년 8월까지의 국토교통부 아파트 실거래 가격 자료를 분석한다. 이중차분법에 의한 신분당선 착공의 영향력 분석 결과 처치군이 수지구청역 1000m 및 500m 이내의 경우 착공 1년을 기준할 때를 제외하고는 모든 모형에서 가격이 상승한 것으로 나타나고 있다. 이중차분법에 의한 신분당선 개통의 영향력 분석 결과 처치군이 수지구청역 1000m 및 500m 이내의 경우 모든 모형에서 가격이 상승한 것으로 나타나고 있다. 신분당선 착공 및 개통으로 인한 가격 상승은 수지구청역 주변 1000m 이내인 경우가 더 큰 것으로 분석된다. 수지구청역 주변 500m 이내의 아파트는 신분당선 개통 전에도 근거리에 위치한 분당선 죽전역의 이용이 가능한 준역세권이었기 때문으로 추정된다. 또한 신분당선 개발사업 개통의 영향력 보다는 착공의 영향력이 더 큰 것으로 나타나고 있다. 분위회귀분석법에 의한 분석결과 착공의 경우 하위분위에서 50%분위로 갈수록 영향력은 점차 감소하고, 50%분위에서 상위분위로 갈수록 영향력은 큰 변동을 보이지 않는다. 개통의 경우 하위분위에서 상위분위로 갈수록 영향력의 정도가 감소하고, 유의수준 역시 점차 낮아지며, 90%분위에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 첫째, 이중차분법을 이용하여 거시경제상황, 지역차이 등과 같은 다양한 외부요인의 영향을 최소화하고 주변 아파트 가격에 대한 지하철 착공 및 개통의 직접적인 영향력을 측정하였다는 점이다. 둘째, 이중차분법을 추정하는데 있어서 일반적인 회귀분석모형 외에 추가적으로 분위회귀모형을 적용하여 지하철 개발에 따른 영향력의 변화 양상을 아파트 가격 분위별로 확인하였다는 점이다. 셋째, 국내에서는 정책효과를 측정하는데 주로 사용되던 이중차분법을 대규모 개발사업인 지하철 개발사업의 영향력을 확인하는데 사용하였다는 점이다. 주제어 : 이중차분법, 분위회귀분석법, 신분당선, 아파트 가격