지역별 부동산심리지수가 아파트매매가격에 미치는 영향에 관한 연구 : 서울시와 6대 광역시를 중심으로 = A study on impacts of the consumer composite sentiment index for real estates on the price of multifamily houses in Korea : in Seoul and six major metropolitans

국문 초록 (Abstract)

일반적으로 지속적인 아파트매매가격의 상승은 기존 아파트의 거주기능을 넘어서 투기조장을 야기하는 심각한 수준에 도달하게 된다. 이에 따라 정부에서는 부동산 가격안정을 위해 지역별로 맞춤화한 세분화된 정책이 아닌 한정적인 대책으로 인하여 몇몇 지역 간의 아파트매매가격은 여전히 상승하고 있는 실정이다. 이러한 아파트매매가격의 상승에 대하여 최근에는 아파트매매가 이루어지기 전에 심리적인 요인에 의하여 영향을 받는다는 결과를 도출하여 심리지수와 아파트매매가격과의 연구가 진행 중에 있지만 데이터자료의 구축 부족으로 인하여 이에 관한 지역별 연구는 아직 상당히 미흡한 실정이다.
따라서 본 연구는 서울 및 6대 광역시의 아파트실거래가격지수에 대하여 부동산심리지수 및 거시경제변수가 각 지역별로 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하는데 그 목적이 있다.
본 연구의 시간적 범위는 부동산소비심리지수의 데이터생성으로 인하여 2011년 7월부터 2017년 6월까지이며, 국토연구원 및 국토교통부, 한국은행 의 월별 시계열 데이터를 이용하였다. 내용적 범위로 거시경제변수의 도출은 부동산이론 및 부동산시장에 관한 선행연구를 통하여 주택담보대출금액, 공급량, 거래량, CD금리의 거시경제변수를 선정하였으며 벡터오차수정모형(VECM)의 분석방법을 사용하였다.
먼저 시계열데이터의 안정성 여부를 판단하기 위하여 단위근 검정을 ADF(Aumented Dickey Fuller)검정법을 활용하였고, 각 변수들 간의 인과관계 등을 확인하였으며, 시계열 간의 관계를 알아보기 위한 공적분 검정을 요한센(Johansan)의 검정방법을 통해 분석하였다.
그랜저인과검정결과, 아파트실거래가격지수와 인과관계가 있는 변수로는 서울의 경우 부동산심리지수와 인과관계가 있으며, 부산의 경우 부동산심리지수 및 주택담보대출금액과 아파트매매거래량과 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 대전의 경우 부동산심리지수와 준공실적 공급량이 인과관계가 있는 것으로 나타났으며, 대구와 광주는 아파트매매거래량이 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 인천의 경우 부동산 심리지수가 인과관계가 있는 것으로 나타났으며, 울산의 경우 아파트매매거래량과 인과관계가 있는 것으로 나타났다.
공적분 검증결과로는 울산을 제외한 전 지역에서 6개의 변수에서 공적분 관계가 있는 것으로 나타나 벡터오차수정모형(VECM: Vector Erroer Correction Model)을 구성한 후 아파트실거래가격지수에 대한 오차수정항을 분석한 결과, 서울시는 아파트 매매 거래량, 준공실적 공급량은 장기적으로 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 부산시는 부동산 소비심리지수, 준공실적 공급량은 장기적으로 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 대전시는 부동산 소비심리지수, 준공실적 공급량은 장기적으로 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 대구시는 아파트 매매 거래량, 주택담보대출금액, 부동산 소비심리지수, 준공실적 공급량은 장기적으로 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 광주시는 아파트 매매 거래량, 주택담보대출금액, 부동산 소비심리지수는 장기적으로 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 인천시는 아파트 매매 거래량, 주택담보대출금액, 부동산 소비심리지수는 장기적으로 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 울산시는 아파트 매매 거래량, 준공실적 공급량, 부동산 소비심리지수는 장기적으로 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다.
충격반응분석(Impulse Response Function)에 대한 결과, 서울시의 경우 금리를 제외한 변수는 양(+)의 방향을 보이며, 부산시의 경우 공급량을 제외한 모든 변수가 양(+)의 방향을 보이고 있는데 금리가 상승하는 데 아파트가격도 상승하고 있다. 이 경우 해운대 지구에 의한 개발호재에 의한 결과로 보인다. 대전시의 경우 부동산심리지수와는 음(-)의 방향을 나타내며, 광주시의 경우 금리와 공급량은 음(-)의 방향을 보이고 있다. 인천시의 경우 금리, 공급량, 거래량이 음(-)의 방향을 보이고 있으며, 울산시의 경우 부동산심리지수는 음(-)의 방향을 보이고 있다.
분산분해분석(Forecast Error Variance Decomposition)에 대한 결과로는 10개월 이후에 각 지역의 아파트매매가격에 대한 설명력이 가장 높았으며 각 지역별로 변수의 설명력 순위에 있어 중복이 되거나 상이한 지표들이 나열되는 것으로 나타났다. 위 연구결과를 종합하면 각 지역마다 지역적 특성으로 인하여 서울 및 6대 광역시의 각 지역별로 순위별 변수의 차이점이 있으며, 지역별로 상이한 거시경제지표가 나열되는 것을 확인할 수 있었다.
따라서 정부에서는 부동산 가격안정을 위해 아파트매매가격의 상승을 막고자하는 대책으로 획일적인 방법들에 초점을 맞추었다면 앞으로는 아파트정책을 수립함에 있어 아파트가격의 안정화를 도모하기 위하여 부동산소비심리지수의 영향력이 높은 지역을 모니터링하고 지역별로 세분화된 맞춤형 아파트정책을 수립하여야 할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구의 범위 및 내용 3
• 1. 연구의 범위 3
• 2. 연구의 방법 4
• 3. 연구의 흐름 5
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 고찰 7
• 제 1 절 심리지수에 관한 이론적 고찰 7
• 제 2 절 거시경제에 관한 이론적 고찰 8
• 제 3 절 아파트 매매가격에 관한 이론적 고찰 9
• 1. 아파트 개념과 아파트 시장의 특성 9
• 2. 아파트 가격결정요인 10
• 제 4 절 선행연구 고찰 13
• 1. 부동산심리지수와 아파트가격에 관한 연구 13
• 2. 거시경제변수와 아파트가격에 관한 연구 14
• 3. 부동산시장에 영향을 미치는 거시경제요인 16
• 제 5 절 본 연구의 차별성 19
• 제 3 장 시계열분석방법론 및 분석의 틀 설정 21
• 제 1 절 시계열 분석 방법론 21
• 1. 단위근 검정 21
• 2. 공적분 검정 22
• 3. 그랜저 인과관계 검정 23
• 4. 충격반응 및 분산분해 분석 24
• 제 2 절 분석의 틀 설정 25
• 1. 기본가설 설정 25
• 2. 연구의 분석절차 26
• 제 4 장 지역별 아파트가격에 대한 인과관계분석 및 공적분 검증 28
• 제 1 절 기초자료 분석 28
• 제 2 절 단위근 검정 결과 42
• 제 3 절 지역별 그랜저 인과관계 분석 46
• 1. 서울시 그랜저 인과관계 분석 46
• 2. 부산시 그랜저 인과관계 분석 49
• 3. 대전시 그랜저 인과관계 분석 52
• 4. 대구시 그랜저 인과관계 분석 54
• 5. 광주시 그랜저 인과관계 분석 57
• 6. 인천시 그랜저 인과관계 분석 59
• 7. 울산시 그랜저 인과관계 분석 61
• 제 4 절 지역별 공적분 검정 분석 64
• 1. 서울시 공적분 검정 64
• 2. 부산시 공적분 검정 66
• 3. 대전시 공적분 검정 67
• 4. 대구시 공적분 검정 68
• 5. 광주시 공적분 검정 69
• 6. 인천시 공적분 검정 71
• 7. 울산시 공적분 검정 72
• 제 5 장 VECM을 이용한 지역별 아파트가격영향분석 74
• 제 1 절 VECM 설정 및 충격반응과 분산분해에 관한 해석 74
• 제 2 절 지역별 모형의 분석 및 충격반응과 분선분해 분석 77
• 1. 서울시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 77
• 2. 부산시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 83
• 3. 대전시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 89
• 4. 대구시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 95
• 5. 광주시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 101
• 6. 인천시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 107
• 7. 울산시 모형분석 및 충격반응과 분산분해 분석 113
• 제 3 절 지역별 분석결과종합 및 소견 119
• 제 6 장 결론 123
• 제 1 절 연구의 요약 및 결론 123
• 제 2 절 연구의 시사점 및 한계 126
• 참고문헌 127