수도권 주택 하위시장 간 가격 변동의 인과성 분석

국문 초록 (Abstract)

특정 지역 특정 유형의 주택 가격 변동이 주변 지역의 주택 유형별 가격 변동에 미치는 영향을 살펴보려면 주택시장을 단일시장으로 분석하기보다는 하위시장으로 구분하여 분석하는 것이 보다 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 수도권 주택 하위시장 간 주택 가격 변동의 인과관계를 검증하기 위하여 수도권 주택시장을 행정구역별, 주택 유형별 하위시장으로 구분하여 통계분석을 하였다. 분석 결과를 토대로 수도권 주택시장을 어떤 유형의 공간적 하위시장으로 군집화할 수 있는지도 살펴보았다.
연구목적 달성을 위하여 서울과 경기도를 광역시장으로 구분한 후 기초자체단체 51개와 경기도 5개 신도시를 각각의 주택 하위시장으로 구분하였다. 유형적으로는 일반 아파트 시장, 재건축 아파트 시장, 주상복합 아파트 시장으로 구분하였다. 분석에 사용한 자료는 2000년 1월부터 2009년 3월까지의 아파트 매매지수 자료이고, 분석방법으로는 ADF 단위근검정, 그랜저 인과검정, 요한슨 공적분검정 방법을 이용하였다.
본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 수도권 주택 하위시장은 하위시장의 특성에 따라 하위시장 내에서 가격을 선도하는 아파트 유형이 다르다. 따라서 수도권 전체를 단일시장으로 분석한 결과를 일반화할 경우 주택 하위시장의 특성이 무시되어 정확한 인과관계 파악이 어렵다. 둘째, 경기도의 일반 아파트와 주상복합 아파트 시장은 서울 재건축 아파트시장으로부터 주로 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 강남지역으로부터의 주택 가격 변동의 파급 효과는 제한적이며, 이러한 파급 효과는 극소수 하위시장을 제외하고는 장기간 지속되지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 수도권 신도시로부터의 주택 가격 변동의 파급 효과는 없는 것으로 나타났다. 다섯째, 주상복합 아파트 시장도 별도의 주택 하위시장으로 분류하여 주택 가격 변동의 파급 효과를 분석할 필요가 있다. 여섯째, 재건축 아파트 시장은 강남구, 송파구, 서초구, 강동구, 과천시가 가격을 주도하여 기타 하위시장에 영향을 미치나 이들 간의 인과관계는 없는 것으로 나타났다. 일곱째, 56개 하위시장에 대한 분석 결과 각 하위시장을 주도시장, 2차 주도시장, 전이시장, 독립시장, 종속시장으로 유형화할 수 있었다.
이상의 분석 결과 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 주택 가격 변동의 파급 효과에 대한 연구는 주택 하위시장을 고려하여야 한다. 둘째, 특정 지역 및 특정 유형의 아파트 가격 안정을 통해 수도권 전체의 주택 가격을 통제하려는 정책은 신중해야 한다. 왜냐하면 수도권 주택 하위시장 간 공적분 관계에 있는 하위시장은 극히 일부에 지나지 않아 가격 변동의 인과성이 장기적 관점에서 효과가 지속된다고 보기는 어렵기 때문이다. 셋째, 대부분의 신도시 시장은 인접 지역과 상호 인과관계가 뚜렷하게 나타나지 않았고 오히려 강남지역 아파트 가격의 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 특정 지역을 대상으로 하는 대규모 주택 공급을 통한 인접 지역 등의 가격 안정화 효과를 위해서는 사전에 면밀한 검토가 선행되어야 할 것이며, 특정 지역에 아파트를 대량 공급하기보다는 주택이 필요한 지역 또는 수요자들이 대체지로 여기는 인접 지역에 공급하는 것이 보다 효과적일 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Housing markets are, essentially, locally defined. Compared with housing prices between metropolitan areas, housing prices in adjacent markets(submarkets) within a metropolitan area should be a more relevant factor to home buyers, investors, and policy makers. To examine the relationship between housing prices in adjacent markets is not only an interesting theoretical exercise but also one with applied value. This study investigates the causal price relationship between housing submarkets in the Seoul Metropolitan Region(SMR). The study also examines the possibility of clustering among housing submarkets based on the results of statistical analysis.
To accomplish the purpose of study, SMR was divided into two regional housing markets and 56 housing submarkets based on the administrative boundaries. The overall housing market was also divided into three submarkets (i.e. general, reconstruction, mixed-use apartment markets) based on the types of housing. This study used housing price index data from January 2000 through March 2009. To test price causality, the study performed ADF(Augmented Dickey-Fuller) unit roots test, Granger causality test, and Johansen cointegration test.
Based on the results of these tests, this study finds the existence of housing price causality between submarkets in SMR. The major findings include the followings: First, the housing submarkets in SMR have different levels of housing price causality according to the types of apartments. Therefore, the result of analysis based on a single regional housing market can not be applicable to the submarkets within a metropolitan region. Second, the reconstruction apartment market in Seoul affect significantly on the price fluctuation of the general and mixed-use apartment markets in Gyeunggi area. Third, the spillover effect of housing price causality from Gangnam is limited and does not have stable long-run relationship except a few submarkets. Fourth, there is no housing price causality between 5 new towns and other housing submarkets. Fifth, the mixed-use apartment market shows its own housing price causality, and needs to be considered as a separate submarket. Sixth, the reconstruction apartment markets in Gangnam, Songpa, Seocho, Kandgong, and Kwacheon areas lead to the price fluctuations in other submarkets, but there is no housing price causality among them. Last, the analysis of housing submarkets in SMR suggest the existence of 5 different categories of larger housing submarkets.
These findings suggest a link between price causality and economic integration. Specifically, areas whose economies are closely related are more likely to experience some causal relationship in housing prices than other areas. This information could be a critical factor in determining where to provide new apartment complexes in the future. Understanding the link between price cointegration and causality among housing submarkets in the Seoul Metropolitan Region would assist real estate agents and policy makers in forecasting the pattern of housing prices within there own local markets.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구의 목적 3
• 2. 연구의 범위 및 방법 4
• 2.1 연구의 범위 4
• 2.2 연구의 방법 5
• 3. 연구의 구성 6
• Ⅱ. 주택시장 가격 변동 이론 및 선행연구 검토 7
• 1. 주택 및 주택시장의 특성 7
• 1.1 주택의 개념과 특징 7
• 1.2 주택시장의 개념과 특징 8
• 1.3 주택 하위시장의 개념 10
• 1.4 주택 하위시장의 유형 및 형성 원인 11
• 2. 주택의 가격 결정 이론 13
• 2.1 수요-공급 결정 이론 14
• 2.2 내재가격 이론 16
• 3. 공간적 상관성의 이론적 틀 16
• 3.1 공간구조분석 이론과 공간계량모형 16
• 3.2 주택 가격 변동의 공간적 상관성 21
• 4. 선행연구 검토 22
• 4.1 주택 하위시장 구분에 관한 연구 22
• 4.2 주택 가격 변동의 인과성 분석에 관한 연구 24
• 4.3 선행연구와의 차이점 27
• Ⅲ. 수도권 주택 하위시장 가격 변동 현황 29
• 1. 일반현황 29
• 1.1 아파트 공급 추이 29
• 1.2 아파트 가격 추이 32
• 1.3 아파트 유형별 재고량 36
• 1.4 아파트 거래량 추이 39
• 2. 하위시장별 아파트 가격 변화율 41
• 2.1 아파트 종합매매지수 변화율 41
• 2.2 일반 아파트 매매지수 변화율 42
• 2.3 재건축 아파트 매매지수 변화율 44
• 2.4 주상복합 아파트 매매지수 변화율 45
• 3. 아파트 가격 변동의 동후행성 분석 46
• 3.1 서울 및 경기시장의 동후행성 검증 46
• 3.2 하위시장의 동·후행성 검증 48
• Ⅳ. 주택 하위시장 간 가격 변동 인과성 분석 59
• 1. 분석의 틀 59
• 1.1 분석 자료 및 분석 과정 59
• 1.2 분석 방법 및 모형 설계 61
• 2. 주택유형 간 인과성 분석 67
• 2.1 서울 및 경기시장의 유형 간 인과관계 67
• 2.2 하위시장 내 유형 간 인과관계 68
• 2.3 공적분 검정 75
• 3. 지역 간 인과성 분석 78
• 3.1 서울·경기시장 지역 간 분석 78
• 3.2 아파트 유형별 하위시장 간 분석 81
• 3.3 하위시장-유형 간 분석 90
• 3.4 공적분 검정 98
• 4. 인과성 분석 결과 종합 102
• 4.1 서울·경기시장 인과성 분석 종합 102
• 4.2 하위시장 인과성 분석 종합 104
• 4.3 공간적 하위시장의 유형화 111
• Ⅴ. 결론 116
• 1. 연구결과 요약 116
• 2. 시사점 117
• 3. 연구의 한계 및 향후과제 118
• 참고문헌 119
• 부록 : 그랜저 인과 검정 및 공적분 검정 주요결과 125