역대 정부기간별 아파트 가격 변동 요인의 상대적 효과에 관한 연구

Abstract

정부는 주택시장의 경기변동에 맞추어 경기부양 및 세수확대 등 다양한 목적으로 다양한 유형의 정책을 시행하여 시장에 지속적으로 개입하여왔다. 본 논문에서는 각 정책기조와 경제상황에 따라 서울시 아파트 가격에 영향을 미치는 변수들의 상대적 효과성이 어떻게 변동되는지를 동태적으로 분석하여 주택정책이 서울시 아파트 가격에 미치는 영향을 확인하였다. 분석의 시간적 범위는 이명박 정부 집권기간부터 박근혜 정부 집권기간까지인 2003년 3월부터 2017년 2월까지이며, 이 기간을 정부 집권기간 별로 구분하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 구축하였다. 분석에 사용된 변수는 3년 만기 국고채금리와 소비자물가지수, 전세가격, 매매가격이며 한국은행 경제통계시스템과 KB국민은행 홈페이지에서 가져온 월별 자료를 사용하였다. 다변량시계열모형을 구축하기 위한 변수들의 단위근 및 공적분 검정결과, 변수들이 단위근을 갖지만 상호 간의 공적분 관계는 없는 것으로 나타나 변수들을 차분한 뒤 VAR모형을 사용하여 분석하였다. 변수배열 순서를 정하기 위해 정부 집권기간 별로 그랜저인과관계 검정을 실시한 결과 노무현, 박근혜 정부는 변수의 배열순서가 ‘국고채금리⇒소비자물가지수⇒전세가격⇒매매가격’순으로 동일하게 결정되었으나, 이명박 정부 집권기간에서는 변수간 그랜저인과관계가 일정한 방향이 없이 순환하는 형태로 나타남에 따라 교차상관관계 분석을 추가로 실시하여 ‘소비자물가지수⇒국고채금리 ⇒전세 가격⇒매매가격’순으로 판단하였다. 구축된 VAR 모형을 통한 충격반응 및 분산분해 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 변수들의 충격에 대한 매매가격의 충격반응과 매매가격에 대한 각 변수들의 분산분해 분석 모두 정부 집권기간 별로 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 이러한 차이가 발생하는 현상은 결국 정부의 정책기조에 따라 각 변수들이 아파트 가격에 영향을 미치는 강도, 방향 및 설명력 등이 다르게 나타나는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 노무현 정부의 규제강화 기조가 변수들의 충격에 대한 매매가격의 반응에 음(-)의 영향을 미쳐 국고채금리와 소비자물가지수의 충격에 대하여 매매가격이 음(-)의 반응을 보이다가 약 3개월 이후 양(+)의 반응으로 전환 되었으며, 매매가격에 대한 거시경제변수의 영향력의 합이 최대 약 9%로 나 타나 다른 정부들과 비교하여 낮은 것으로 분석되었다. 셋째, 이명박 정부의 규제완화 정책은 모든 변수가 매매가격에 양(+)의 충격반응을 미치도록 하였으며, 매매가격의 변동에 대한 거시경제변수의 설명력의 합이 최대 33%로 다른 정부와 비교하여 높은 것으로 나타났다. 위와 같은 연구결과가 주는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 금리나 물가가 급격하게 변동할 때에는 충격단위가 커지므로 정책의 강도를 약하게 설정하여도 원하는 수준의 매매가격 변동이 일어날 것이다. 둘째, 매매가격을 상승시키고자 할 경우 더욱 신중한 정책 시행여부 판단이 필요하고 저강도로 규제완화정책 발표주기를 6개월 전후로 길게 하는 것이 가격조절에 용이할 것이다. 이는 목표 이상의 가격 상승이 발생하게 되면 매매가격에 하락충격을 주어 되돌리는 것은 더 어렵기 때문이며, 발표주기를 6개월로 제안한 것은 이명박 정부에서 거시경제변수의 한 단위 충격에 대한 매매가격의 반응 지속기간이 6개월 전후였기 때문이다. 실제 적용시에는 거시경제변수와 가격 변동추이에 따라 주기를 조정할 수 있을 것이다. 반대로 매매가격을 하락시킬 경우 규제강화 정책을 고강도로 발표주기를 짧게 하여 시장에 충격을 주어야 한다. 규제강화를 하고자 했던 노무현 정부 집권기간에서 금리와 물가의 변동이 매매가격에 주는 충격은 3개월을 전후로 방향이 전환되었으므로 정책목표대로 매매가격에 지속적인 하락충격을 주기 위하여는 금리와 물가가 변동이 없다는 가정하에 규제강화정책 발표의 주기를 3개월 이내로 한다면 정책목표 달성이 더욱 용이할 것이다. 즉 거시경제변수가 정책환경 별로 매매가격에 미치는 충격의 크기와 방향, 지속기간 등이 달라지므로 정책 입안자들이 정책환경과 거시경제변수들의 추이를 고려한다면 더욱 세밀한 정책목표 달성이 이루어질 것으로 기대된다.; The government has established various types of policies for various purposes in line with the changes in the housing market. This study dynamically analyzed how the relative effectiveness of variables that affect apartment prices in Seoul changed according to the policy stance. The goal of this study was to find the effect of housing policy on apartment prices in Seoul. The temporal scope of this study is from March 2003 to February 2017 and The variables used in this study were the three-year treasury bond rate, the consumer price index, the jeonse and Apartment price. These variables are monthly data taken from the Bank of Korea's economic statistics system and KB Kookmin Bank's website. The results of the impulse response and variance decomposition analysis with the VAR model are as follows: First, Significant differences were found in the results of impulse response and variance analysis of each government. This difference can be interpreted as The size, direction and duration of the impulse of macroeconomic variables on apartment prices vary by policy stance. Second, in the Roh Moo-hyun government, Apartment prices had negative impulse to macroeconomic variables, but switched to positive 3 months later. And macroeconomic variables' ability to explain changes in apartment prices was the lowest compared to other governments at up to 9%. Third, in the Lee Myung-bak government, The deregulation policy has caused all variables to have a positive impulse on apartment prices. And macroeconomic variables' ability to explain changes in apartment prices was the highest compared to other governments at up to 33%. The implications of this study are as follows: First, When interest rates or prices fluctuate rapidly, the unit of impulse increases and the strength of the policy should be set weak. Second, A more cautious decision is needed if policymakers want to raise apartment prices, and it is better to announce low-intensity policies with a cycle of around 6 months. This is because it is more difficult to reverse the trend when apartment prices rise. In practice, it would be possible to adjust the cycle according to macroeconomic variables and trends in price changes. Third, If policymakers want to lower apartment prices, it is better to announce high-intensity policies with a cycle of around 3 months. In order to give apartment prices a downward impulse, it is better to have the policy announcement cycle within three months. In other words, The size, direction and duration of the impulse of macroeconomic variables on apartment prices will vary by policy stance, so more detailed policies can be established if policymakers consider it.