본 연구는 주택선택 속성과 정부정책이 주택 구매행동에 미치는 영향력을 통해서 주택시장에 대한 이해를 돕고자 한다. 이를 위한 분석의 주요 쟁점은 다양한 유형의 주택선택 속성과 정부정책간에 부동산 투자전망의 조절효과를 고려하는 것이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주택선택 속성 중 편의성, 교육입지, 이웃수준은 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정부정책은 주택구매의도에 유의미한 영향력이 없었다. 셋째, 부동산 투자전망의 조절효과는 선택속성 중 이웃수준과 상호작용 변수가 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과 정부의 금융정책은 주택구매 의사결정에 영향을 미치지 않음으로서, 현실적으로 과도한 규제는 처음 주택 구매자에게 주거복지의 질을 떨어뜨릴 수 있다. 또한 소비자 선호도의 동기에 대한 이해를 통해서 주택시장에서의 실제 수요 변화를 적절히 기술하고 설명 할 수 있다.
본 연구는 주택선택 속성과 정부정책이 주택 구매행동에 미치는 영향력을 통해서 주택시장에 대한 이해를 돕고자 한다. 이를 위한 분석의 주요 쟁점은 다양한 유형의 주택선택 속성과 정부정책간에 부동산 투자전망의 조절효과를 고려하는 것이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주택선택 속성 중 편의성, 교육입지, 이웃수준은 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정부정책은 주택구매의도에 유의미한 영향력이 없었다. 셋째, 부동산 투자전망의 조절효과는 선택속성 중 이웃수준과 상호작용 변수가 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과 정부의 금융정책은 주택구매 의사결정에 영향을 미치지 않음으로서, 현실적으로 과도한 규제는 처음 주택 구매자에게 주거복지의 질을 떨어뜨릴 수 있다. 또한 소비자 선호도의 동기에 대한 이해를 통해서 주택시장에서의 실제 수요 변화를 적절히 기술하고 설명 할 수 있다.
The purpose of this study is to help the understanding of the housing market through the influence of consumer choice attributes and financial policy on home buyer behavior. The key issue in the analysis is to take into account moderate effect of housing investment demand between different types of ...
The purpose of this study is to help the understanding of the housing market through the influence of consumer choice attributes and financial policy on home buyer behavior. The key issue in the analysis is to take into account moderate effect of housing investment demand between different types of housing attribute choice and financial policy. The results of the study are as follows. First, convenience, education location, and neighborhood level have a significant effect on the purchase intention of the housing. Second, government policy have no significant influence on the purchase intention of the house. Third, the moderating effects of real estate investment outlook are that the neighbors level and interaction variables have a statistically significant effect on the purchase intention of the house. Since the government's financial policies do not affect the decision to buy a house, in reality, excessive regulation may reduce the quality of housing welfare for the first time home buyers. As a result of this study, the financial policy of the government does not affect the decision of the purchase of the house. In reality, the excessive regulation may reduce the quality of the housing welfare for the first time home buyer. Only an analysis which combines these aspects of consumer's choice can adequately describe and explain the actual change in demand in the residential market.
The purpose of this study is to help the understanding of the housing market through the influence of consumer choice attributes and financial policy on home buyer behavior. The key issue in the analysis is to take into account moderate effect of housing investment demand between different types of housing attribute choice and financial policy. The results of the study are as follows. First, convenience, education location, and neighborhood level have a significant effect on the purchase intention of the housing. Second, government policy have no significant influence on the purchase intention of the house. Third, the moderating effects of real estate investment outlook are that the neighbors level and interaction variables have a statistically significant effect on the purchase intention of the house. Since the government's financial policies do not affect the decision to buy a house, in reality, excessive regulation may reduce the quality of housing welfare for the first time home buyers. As a result of this study, the financial policy of the government does not affect the decision of the purchase of the house. In reality, the excessive regulation may reduce the quality of the housing welfare for the first time home buyer. Only an analysis which combines these aspects of consumer's choice can adequately describe and explain the actual change in demand in the residential market.
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문제 정의
기존의 연구들은 주거이동과 만족도에 영향을 미치는 요인 중에 교육입지와 입지의 편의성에 대한 연구들은 많았다. 본 연구결과에서는 주거선호도에서 이웃수준에 대한 니즈를 확인함으로서 주거환경의 물리적 측면 이외에 심리적인 니즈를 확인하였다.
따라서 본 연구는 주택시장에 영향을 미치는 인구 및 가구의 특성 이외에도 주택 환경의 선호도, 입지적 환경 등 다양한 측면을 미시적으로 검토하고 현실적인 부동산 정책 등이 주택수요에 영향을 미치므로 주택시장에 대한 소비자의 수요는 다양한 특성을 포괄하여 연구되어야 할 것이다. 본 연구는 주택구매의도에 미치는 영향력은 주거선호 속성과 정부정책, 그리고 주택시장에 대한 투자전망에 대한 소비심리적 요인의 조절효과를 검증하고자 한다.
본 연구는 주택시장에서의 가격상승에 미치는 영향요인을 미시경제적 요인만으로는 설명하기에는 제한적이라는 판단하에 주택시장의 가격상승에 대한 요인인 실질적인 거래를 에측할 수 있는 주택구매의도를 중심으로 주거선호도 속성, 정부의 주택금융정책, 그리고 주택시장에 대한 투자전망에 대한 소비심리적 요인의 조절효과를 검증하고자 한다.
주택가격과 주택수요는 지금까지 거시경제와 정부의 정책 등에 따라 변동성이 매우 크며, 이에 따라 주택수요는 수요자의 심리적인 요인과 시장의 구조적인 요인 등이 복합적으로 영향을 미쳐 미래 주택수요를 예측하는데 어려움을 더한다. 본 연구에서는 주택구매의도에 영향을 미치는 요인을 주택선호도와 정부정책, 그리고 부동산 투자전망의 심리적 변수의 조절효과가 미치는 영향요인을 검증하였다. 분석결과는 다음과 같다.
가설 설정
, 2016). 널리 사용되는 헤도닉 주택가격 모델 (The hedonic house pricing model)은 주택 가격이 그 위치, 구조 및 이웃 속성의 함수라는 것을 가정한다.
제안 방법
정부정책은 부동산시장에 수요와 공급을 조절하는 정부의 정책으로 대표적으로 금융정책과 세금정책으로 정의하였으며, 구체적인 내용은 LTV·DTI 규제에 대한 Igan & Kang(2011), Vandenbussche et al.(2012), 최막중 외(2002), 고성수, 윤여선(2008) 등과 현 정부의 부동산 정책을 참고하여 본 연구에 맞게 수정하여 구성하였으며, Likert 5점 척도로 측정하였다.
본 연구는 주택구매의도에 영향을 미치는 요인을 다방면으로 규명하고, 가설을 검증하기 위하여 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)을 실시하였다. 1단계(모형Ⅰ)에서는 통제 변수만을 투입하였으며, 2단계(모형Ⅱ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 3단계(모형Ⅲ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 부동산 투자전망, 4단계(모형Ⅳ)에서는 통제 변수와 주택선호도, 부동산 투자전망, 그리고 조절변수와의 상호작용인 투자전망과 주택선호도, 투자전망과 정부정책의 변수를 투입하였다. 가설검증에 앞서 독립변수와 상호작용변수와의 잠재적으로 발생할 수 있는 다중공선성 문제 해결을 위해 평균변환 (mean centering) 방법을 사용하였다.
구체적으로 황인성·하규수(2015) 등에서 사용한 측정항목을 반영하여 재구매 의도와, 현 거주지의 추가매입 의도를 묻는 문항으로 구성하여 이를 Likert 5점 척도로 측정하였다.
본 연구에서 측정도구인 주택선택속성, 정부정책, 투자전망, 주택구매의도의 타당도를 검증하기 위해서 요인분석을 실시 하였다. 탐색적 요인분석의 요인 추출모델은 주성분 분석(principle component analysis)과 Varimax방식을 선택하였다.
이 외에 조사대상자의 일반적 특성으로 성별, 연령, 결혼여부, 가족수, 학력, 소득, 자산, 자산중 부동산 비중, 부동산의융자비중을 측정하였다.
주거선호 속성, 정부정책, 주택시장의 투자전망, 주택 구매의도 등과 같은 구성개념의 측정항목은 주택시장의 연구에서 사용한 측정항목들을 기반으로 본 연구에 적합하게 조정하여 반영하였다.
대상 데이터
설문은 2018년 12월 1일부터 12월 20일까지 서울과 경기도에 거주하는 소비자에게 총 20일 동안 설문을 실시하였다. 응답자는 자기기입식 설문지를 통하여 설문에 응답하였으며, 설문결과 총 300부 중 220부가 회수되었으나 유효설문 총 214부를 바탕으로 분석을 실시하였다.
설문은 2018년 12월 1일부터 12월 20일까지 서울과 경기도에 거주하는 소비자에게 총 20일 동안 설문을 실시하였다. 응답자는 자기기입식 설문지를 통하여 설문에 응답하였으며, 설문결과 총 300부 중 220부가 회수되었으나 유효설문 총 214부를 바탕으로 분석을 실시하였다.
데이터처리
설문 문항 척도의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위하여 요인 분석 (Factor Analysis) 및 신뢰도 검정 (Reliability Test)을 실시하였다. 또한 본 연구의 가설검증을 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 실시하였고, 다중공선성문제를 검증하기 위하여 VIF 검증을 실시하였다.
본 연구는 주택구매의도에 영향을 미치는 요인을 다방면으로 규명하고, 가설을 검증하기 위하여 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)을 실시하였다. 1단계(모형Ⅰ)에서는 통제 변수만을 투입하였으며, 2단계(모형Ⅱ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 3단계(모형Ⅲ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 부동산 투자전망, 4단계(모형Ⅳ)에서는 통제 변수와 주택선호도, 부동산 투자전망, 그리고 조절변수와의 상호작용인 투자전망과 주택선호도, 투자전망과 정부정책의 변수를 투입하였다.
설문 문항 척도의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위하여 요인 분석 (Factor Analysis) 및 신뢰도 검정 (Reliability Test)을 실시하였다. 또한 본 연구의 가설검증을 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 실시하였고, 다중공선성문제를 검증하기 위하여 VIF 검증을 실시하였다.
연구의 통계적 분석 도구는 SPSS 24.0 프로그램을 사용하여 분석하였으며, 조사표본의 기초통계인 인구사회학적 특성과 각 변수 실태 파악을 위해 빈도분석과 기술통계를 사용하였다.
이론/모형
1단계(모형Ⅰ)에서는 통제 변수만을 투입하였으며, 2단계(모형Ⅱ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 3단계(모형Ⅲ)에서는 통제변수와 주택선호도, 정부정책, 부동산 투자전망, 4단계(모형Ⅳ)에서는 통제 변수와 주택선호도, 부동산 투자전망, 그리고 조절변수와의 상호작용인 투자전망과 주택선호도, 투자전망과 정부정책의 변수를 투입하였다. 가설검증에 앞서 독립변수와 상호작용변수와의 잠재적으로 발생할 수 있는 다중공선성 문제 해결을 위해 평균변환 (mean centering) 방법을 사용하였다.
주택시장의 투자전망은 선행연구를 통해서 부동산 가격이 오를 것이라는 긍정적인 심리적 특성이라 정의하였으며, 구체적으로 황인성·하규수(2015)의 연구에 따라 현 주거지의 주변지역의 발전 가능성, 가격이 오를 가능성, 투자 성공률, 주식 및 은행보다 높은 수익률에 대한 기대심리 등을 묻는 문항으로 작성하여 Likert 5점 척도로 측정하였다.
측정항목은 Kauko(2006), 박재용(2018), 이성현·전경구(2012), 서희봉·하규수(2015) 등의 내용을 반영하여 이웃 수준, 교육입지, 안전성, 쾌적성, 편의성, 주택내부 속성으로 구성하였으며, Likert 5점 척도로 측정하였다.
본 연구에서 측정도구인 주택선택속성, 정부정책, 투자전망, 주택구매의도의 타당도를 검증하기 위해서 요인분석을 실시 하였다. 탐색적 요인분석의 요인 추출모델은 주성분 분석(principle component analysis)과 Varimax방식을 선택하였다. 요인의 수의 결정방법은 고유치 1.
성능/효과
가설검증 결과 모델 1에서는 학력, 소득, 자산, 자산중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 학력, 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났다, 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
넷째, 본 연구결과 부동산 투자전망의 조절효과를 검증한 결과 부동산 투자전망은 주택구매의도에 영향을 조절하는 중요한 변수임을 확인하였다. 결국 현재 주택시장에서 구매의도는 주택을 자산의 가치로서 중요하게 인식하고 있음을 알 수 있었으며, 현실적으로 이웃수준에 대한 니즈와 투자전망의 상호작용이 주택구매의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 주거구매에 대한 동기를 확인하였으며, 현재 주거선호도에 대한 동기는 이웃을 통한 사회 네트워크를 소비하는 공간의 중요성이 증가하고 있음을 알 수 있다.
4이상으로 결정하였다. 그 결과 요인의는 최종 9개의 요인으로 추출되었으며, 기준치에 부합하지 않은 문항은 제거하였다.
넷째, 본 연구결과 부동산 투자전망의 조절효과를 검증한 결과 부동산 투자전망은 주택구매의도에 영향을 조절하는 중요한 변수임을 확인하였다. 결국 현재 주택시장에서 구매의도는 주택을 자산의 가치로서 중요하게 인식하고 있음을 알 수 있었으며, 현실적으로 이웃수준에 대한 니즈와 투자전망의 상호작용이 주택구매의도를 증가시키는 것으로 나타났다.
(2015)는 신흥국가의 주거가격이 선진국보다 더 빠르게 상승하고, 변동성이 크며, 지속성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 글로벌 유동성 쇼크는 신흥 시장의 주택 가격과 소비에 선진국보다 훨씬 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
또한 모델1∼모델 4의 R2 의 변화량을 살펴본 결과 각 단계 마다 유의미한 것으로 나타나 부동산 투자전망의 조절효과가 있음을 확인하였다.
모델 2에서는 연령, 학력, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 학력, 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매 의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
주택선호도는 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성이 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모델 3에서는 연령, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
모델 4에서는 연령, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택 구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
둘째, 주택구매의도는 주거이동을 동반하는 경우가 많은데, 이는 주거에 대한 욕구의 불균형으로 나타나는 현상으로 파악된다. 본 연구결과 다양한 주거선호도 중 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성이 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기존의 연구들은 주거이동과 만족도에 영향을 미치는 요인 중에 교육입지와 입지의 편의성에 대한 연구들은 많았다.
결국 현재 주택시장에서 구매의도는 주택을 자산의 가치로서 중요하게 인식하고 있음을 알 수 있었으며, 현실적으로 이웃수준에 대한 니즈와 투자전망의 상호작용이 주택구매의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 주거구매에 대한 동기를 확인하였으며, 현재 주거선호도에 대한 동기는 이웃을 통한 사회 네트워크를 소비하는 공간의 중요성이 증가하고 있음을 알 수 있다.
본 연구를 통해서 주택선호도 속성인 교육입지, 편의성 입지, 이웃수준에 대한 니즈가 주택구매의도에 영향을 미치는 중요한 고려 요인임을 확인하였으며, 또한 최근 활발하게 연구되고 있는 주택시장에서의 심리적 변수의 중요성과 더불어 본 연구에서도 심리적 요소인 부동산시장의 투자전망이 주택 구매의도에 유의미한 영향요인임을 확인하였다. 특히 주택선호도인 이웃수준과 투자전망의 상호작용은 주택구매의도에 유의미한 영향요인임을 확인함으로서 이웃수준에 대한 니즈와 가격상승 기대심리가 주택구매의도에 영향을 미쳐 거래량을 실질적으로 증가시킬 수 있는 요인을 확인하였다.
셋째, 부동산 시장에서 정부규제는 유의미한 영향력이 없는 것으로 나타났다. 주택시장에서 주택자금의 조달 방법으로 소득과 주택금융을 활용하게 된다.
Kishor & Marfatia(2017)는 경제협력개발기구 (OECD) 국가의 주택 가격, 소득, 금리 간의 관련성에 대한 연구에서 단기적으로 주택 가격의 변화가 소득과 독립적으로 움직인다는 것을 발견했다. 장기적으로 주택 가격과의 연관성은 개인소득에 대한 긍정적인 관련성을 갖으며, 금리에 대한 부정적 관련성을 갖는 것으로 나타났다.
즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성, 부동산 투자전망은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났다.
즉 학력, 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매 의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성이 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모델 3에서는 연령, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 부동산 투자전망, 이웃수준과 부동산 투자전망의 상호작용은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 모델1∼모델 4의 R2 의 변화량을 살펴본 결과 각 단계 마다 유의미한 것으로 나타나 부동산 투자전망의 조절효과가 있음을 확인하였다.
모델 4에서는 연령, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택 구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 부동산 투자전망, 이웃수준과 부동산 투자전망의 상호작용은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
모델 3에서는 연령, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성, 부동산 투자전망은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났다.
모델 2에서는 연령, 학력, 소득, 자산, 자산 중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 학력, 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 연령과 자산 중 부동산 비중은 주택구매 의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택선호도는 이웃수준, 교육입지, 입지의 편의성이 주택구매의도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
가설검증 결과 모델 1에서는 학력, 소득, 자산, 자산중 부동산 비중이 주택구매의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 학력, 소득, 자산은 주택구매의도에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났다, 자산 중 부동산 비중은 주택구매의도에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
첫째, 전통적인 생애주기가설의 이론과 같이 본 연구에서도 소득, 자산은 주태구매의도에도 영향을 미치는 변수임을 확인 하였다. 특히 본 연구결과 연령이 낮을수록 주택구매의도가 높았는데, 이러한 결과는 향후 생애주기가 달라짐에 따라 주택확장이나 또는 직장 이동 등 다양한 요인에 따라 주택구매의도가 영향을 미침을 알 수 있다.
추출된 요인의 명칭은 문항 상 특성을 고려하여 요인 1은 구매의도, 요인 2은 이웃수준, 요인 3은 교육환경, 요인 4은 안전성, 요인 5은 쾌적성, 요인 6은 편의시설, 요인 7은 정부정책, 요인 8은 투자전망, 요인 9은 주택내부로 명명하였다.
본 연구를 통해서 주택선호도 속성인 교육입지, 편의성 입지, 이웃수준에 대한 니즈가 주택구매의도에 영향을 미치는 중요한 고려 요인임을 확인하였으며, 또한 최근 활발하게 연구되고 있는 주택시장에서의 심리적 변수의 중요성과 더불어 본 연구에서도 심리적 요소인 부동산시장의 투자전망이 주택 구매의도에 유의미한 영향요인임을 확인하였다. 특히 주택선호도인 이웃수준과 투자전망의 상호작용은 주택구매의도에 유의미한 영향요인임을 확인함으로서 이웃수준에 대한 니즈와 가격상승 기대심리가 주택구매의도에 영향을 미쳐 거래량을 실질적으로 증가시킬 수 있는 요인을 확인하였다. 이러한 연구결과는 주택가격 상승에 대한 기대심리는 주택가격에 영향을 준다는 Leung et al.
이소영·정의철(2010)의 연구결과 가계소득 및 자산의 제약이 높을수록 주택소유 확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 특히, 소득이 낮고 주택규모가 작을수록 DTI 규제를 더 많이 받는 것으로 나타났다. 임대봉(2013)은 주택금융기관의 대출 규제가 아파트가격에 미치는 영향력을 확인한 결과, 주택담보대출의 증가는 아파트 가격의 상승을 유도하는 것으로 나타났다.
후속연구
따라서 본 연구는 주택시장에 영향을 미치는 인구 및 가구의 특성 이외에도 주택 환경의 선호도, 입지적 환경 등 다양한 측면을 미시적으로 검토하고 현실적인 부동산 정책 등이 주택수요에 영향을 미치므로 주택시장에 대한 소비자의 수요는 다양한 특성을 포괄하여 연구되어야 할 것이다. 본 연구는 주택구매의도에 미치는 영향력은 주거선호 속성과 정부정책, 그리고 주택시장에 대한 투자전망에 대한 소비심리적 요인의 조절효과를 검증하고자 한다.
이러한 결과는 부동산 가격의 안정화를 위한 정부의 유동성을 제약하는 정책들이 실질적으로 가격 안정화보다는 실수요자들에게만 더 많은 어려움을 가중되는 것으로 예측된다. 본 연구결과에서는 주택금융의 유동성 제약보다는 가계 소득과 자산의 영향력이 더 중요한 요소로 나타나 상대적으로 순자산이 작은 연령이 낮은 가계의 금융제약은 주거복지를 달성하는데 어려워지므로 주택시장의 안정화는 주택금융의 규제보다 다른 방법의 모색이 필요할 것으로 판단된다.
주거 선호요인들은 실질적인 주택시장에서 구매에 영향을 미치는 중요한 요소라 할 수 있음으로 주택 및 아파트 분양등의 사업 시에 이러한 니즈를 충족할 수 있도록 기획되어야 할 것이다. 이러한 연구결과는 주택 이용자의 니즈를 규명함으로서 주택시장에서의 거래자 측면에서 마케팅 요소로 이용할 수 있을 것이다.
현재 주택시장의 수요는 미시경제적 요인인 수요과 공급의 요인만으로 설명은 제한적이다. 주택가격의 상승은 지속적인 매매 거래의 결과임으로 본 연구에서는 매매거래에 대한 미시경제적 요인 이외의 다양한 환경적 변인에 대한 고찰이 필요하다. 즉, 주택가격 상승을 설명하는 효과적인 방법은 주거 수요에 대한 근본적인 동기에 대한 통찰력을 얻는 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
주택 환경의 선호도, 입지적 환경 등 다양한 측면을 확인해야 하는 이유는 무엇인가?
주택가격의 상승은 지속적인 매매 거래의 결과임으로 본 연구에서는 매매거래에 대한 미시경제적 요인 이외의 다양한 환경적 변인에 대한 고찰이 필요하다. 즉, 주택가격 상승을 설명하는 효과적인 방법은 주거 수요에 대한 근본적인 동기에 대한 통찰력을 얻는 것이다.
주거환경이란 무엇인가?
주거환경은 문화의 궁극적인 산물이며 인간의 동기에서 기인한다(Rapoport, 2000). 주거환경에 관한 선행연구들은 최종 거주자의 만족도를 설명하는 동기의 역할에 주목하였다(Miller, 2007; Herzog & Strevey, 2008).
주택시장은 무엇에 따라 불완전한 시장인가?
한편, 최근의 주택시장의 가격상승 경험과 전통적인 경제학적 예측이 우리에게 가르쳐 준바와 같이, 미시경제학의 가정이 불충분한 거시경제 모델은 일반적으로 주택시장의 현실을 적절하게 반영하지 못하는 것으로 드러났다. 지역적으로나 거시경제 수준에서 총체적으로 고려되는 주택시장은 사이클과 충돌(주택 담보 대출의 대규모 부도로 인한 가격 급락)에 따라 불완전한 시장이다. 이에 따라 통화정책이 주택가격과 수요에 미치는 영향요인 등에 대한 연구들이 많았으나 이러한 경제적 변수만으로는 최근의 주택 수요를 설명하기에는 불충분하다.
참고문헌 (54)
Adair, A., Mcgreal, S., Smyth, A., Cooper, J., & Ryley, T.(2000). House prices and accessibility: the testing of relationships within the Belfast urban area, Housing Studies, 15(5), 699-716.
Alexiou, C., Chan, A. S., & Vogiazas, S.(2018). Homeownership motivation, rationality, and housing prices: Evidence from gloom, boom, and bust-and-boom economies, John Wiley & Sons, Ltd., 9 September, 1-12.
Allen, F., & E. Carletti(2011). Systemic Risk from Real Estate and Macro-prudential Regulation, W: Federal Reserve Board and Journal of Money, Credit and Banking Conference 'The Regulation of Systemic Risk', Washington DC, s. 15-16.
Aoki, K., Proudman, J., & Vlieghe, G. W.(2004). House prices, consumption, and monetary policy: A financial accelerator approach, Journal of Financial Intermediation, 13(4), 414-435.
Aliu, I. R., & Ajala, A.(2014). Intra-city polarization, residential type and attribute importance: A discrete choice study of Lagos, Habitat International, 42, 11-20.
Bourassa, S. C., Schneider, E., & Gale, B.(2003). Housing Conditions and Challenges in Louisville's Western and Central Neighborhoods, A Report to the Community, Neighborhood Reinvestment Corporation, Fannie Mae, Freddie Mac and Enterprise Foundation, Available at https://louisville.edu/cepm/westlou/west-louisville-general/housing-conditions-and-challenges-bourassa-et-al-2003/view.
Cesa-Bianchi, A., Cespides, L. F., & Rebucci, A.(2015). Global liquidity, house prices, and the macroeconomy: Evidence from advanced and emerging economies, Journal of Money, Credit and Banking, 47, 301-335.
Chau, K. W., Ng, F. F., & Hung, E. C. T.(2001). Developer's goodwill as significant influence on apartment unit prices, Appraisal Journal, 69(1), 26-34.
Choi, M. J., Ji, K. H., & Jo, J. R.(2002). Empirical Analyses of the Effect of Constraint in Housing Finance on Housing Services Demand and Tenure Choice in Korea, Housing Studies Review, 10(1), 33-48.
Choi, Y., & Kwon, Y. H.(2004). The Impact of Educational Environment on Multi-family Attached House Prices Using Hierarchical Linear Model, Journal of Korea Planning Association, 39(6), 71-82.
De, U. K., & Vupru, V.(2019). Role of Neighborhood Socio-Cultural & Religous Homogeneity in Housing Choice at Dimapur Town, India, The Journal of Developing Areas, 53(2), 123-138.
Earnhart, D.(2002). Combining revealed and stated data to examine housing decisions using discrete choice analysis, Journal of Urban Economics, 51, 43-169.
Favara, G., & Imbs, J.(2015). Credit supply and the price of housing, American Economic Review, 105(3), 958-992.
Frischtak, C., & Mandel, B. R.(2012). Crime, House Prices, and Inequality: The Effect of UPPs in Rio, Staff Report no. 542, Federal Reserve Bank of New York. Available at https://www.newyorkfed.org/medialibrary/media/research/staff_reports/sr542.pdf.
Herzog, T. R., & Strevey, S. J.(2008). contact with nature, sense of Humor, and Psychological well-being, Environment and Behavior, 40, 747-776.
Hawkins, Del I, Mothersbaugh, D. L., & Mookerjee, A.(2011). Consumer Behavior: Building Marketing Strategy(11th ed.), New York: Tata McGraw-Hill.
Hulagu, T., Kizilkaya, E., Ozbekler, A. G., & Tunar, P.(2016). A Hedonic House Price Index for Turkey, Working Paper No. 16/03, Central Bank of the Republic of Turkey.
Hwang, Y. J.(2013). A Study on the Dynamic Relation to the Housing Market indicators: A Case Study of Apartment Market in Busan, Youngsan University Doctoral Degree Thesis.
Hwang, I. S., & Ha, K. S.(2015). The Effect of the Consumers' Residential Satisfaction and Investment Value on the Purchase Intention, Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship, 10(6), 143-153.
Igan, Deniz., & Heedon Kang.(2011). Do Loan-to-Value and Debt-to-Income Limits Work? Evidence from Korea, IMF Working Paper, no.11/297.
Jacome, L. I., & S. Mitra(2015). LTV and DTI Limits-Going Granular, IMF Working Paper, no.15/154, July.
Jung, S. Y.(2006). Impact of Educational Variable on Apartment Price in Seoul, Journal of Korea Planning Association, 41(2), 153-166.
Kasten, L.(2007). Housing as a way of life: towards an understanding of middle class families' preference for an urban residential location, Housing Studies, 22(1), 83-98.
Kishor, N. K., & Marfatia, H. A.(2017). The dynamic relationship between housing prices and the macroeconomy: Evidence from OECD countries(2017), Journal of Real Estate Finance and Economics, 54(2), 237-268.
Koh, S. S., & Yoon, Y. S.(2008). An Impact of Borrowing Constraints on Housing Consumption According to Household Income Level in Korea, Korean Appraisal Review, 14(2), 57-74.
Kuang, P. (2014). A model of housing and credit cycles with imperfect market knowledge, European Economic Review, 70, 419-437.
Lee, D. K., Seo, I. S., & Park, H. J.(2009). Estimating the Casual Effects of DTI Regulation on the Housing Policy Applied System Dynamics Simulation Analysis, The Korean Association for Policy Studies, 18(4), 207-235.
Lee, S. H., & Chun, K. K.(2012). A Study of the Influences of Urban Infrastructure on Housing Prices: A Hierachical Linear Model, Journal of Korea Planning Association, 47(4), 193-204.
Lee, S. Y., & Jung, Y. C.(2010). An Analysis of Impact of Debt-to-Income Regulation on Housing Tenure Decisions of Urban Households, Seoul City Research manuscript recruitment, 11(1), 83-110.
Lim, D. B.(2013). A Study on LTV.DTI and Household Debt, Housing Prices, Journal of Korea Planning Association, 48(3), 361-381.
Li, S. M., & Li, L.(2006). Life course and housing tenure change in urban China: a study of Guangzhou, Housing Studies, 21(5), 653-670.
Lambertini, L., Mendicino, C., & Punzi, M. T.(2013). Expectation-driven cycles in the Housing Market: Evidence from survey data, Journal of Financial Stability, 9, 518-529.
Leung, A., Xu, J., & Tsui. W. S.(2009). A heterogeneous boundedly rational expectation model for housing market, Applied Mathematics and Mechanics, 30(10), 1305-1316.
McDonald, C.(2015). When is Macroprudential Policy Effective?, BIS Working Paper, no.496, March.
Miller, B.(2007). Housing and dwelling: perspectives on modern domestic architecture, new york, routledge.
Nunns, P., Hitchins, H., & Balderston, K.(2015). The value of land, floor space and amenities: a hedonic price analysis of property sales in Auckland, 2011-2014.
Opoku, R. A., & Abdul-Muhmin, A. G.(2010). Housing preferences and attribute importance among low-income consumers in Saudi Arabia, Habitat International, 34, 219-227.
Park, J. Y.(2018). Effects of Purchasing Decision Factors of SmallHouses on Residential Satisfaction and Continued Living Intention, Dong-Eui University Doctoral Degree Thesis.
Rapoport, A.(2000). theory, culture and Housing, Housing, Theory and Society, 17, 145-165.
Samarasinghe, O., & Sharpe, B.(2010). Flood prone risk and amenity values: A spatial hedonic analysis, The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 54(1), 457-475.
Selim, S.(2008). Determinants of house prices in Turkey: A hedonic regression model, Dogus University Journal, 9(1), 65-76.
Seo, H. B., & Ha, K. S.(2015). A Study on the Effects of Choice Attributes of the Housing on the Loyalty, Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship, 10(5), 93-103.
Tayyaran, M. R., & Khan, M. A.(2007). Telecommuting and residential location decisions: combined stated and revealed preferences model, Canadian Journal of Civil Engineering, 34, 1324-1333.
Tita, E. G., Petras, T. L., & Greenbaum, R. T.(2006). Crime and residential choice: a neighborhood level analysis of the impact of crime on housing prices, Journal of Quantitative Criminology, 22, 299-317.
Vandenbussche, J., Ursula, V., & Enrica, D.(2012). Macroprudential Policies and Housing Prices: A New Database and Empirical Evidence for Central, Eastern, and Southeastern Europe, IMF Working Paper no.12/303.10.3390/su6052946. Available at http://www.mdpi.com/2071-1050/6/5/2946/pdf.
Wang, D., & Li, S. M.(2004). Housing preferences in a transitional housing system: the case of Beijing China, Environment and Planning A, 36, 69-87.
Wu, W., W. Zhang, & G. Dong.(2013). Determinant of residential location choice inatransitional housing market: Evidence base don micro survey from Beijing, Habitat International 39, 16-24.
Youn, H. M., & Jung, S. Y.(2013). The effects Regional Characteristics of Housing Environment in Seoul upon Housing Prices, Korean Appraisal Review, 19(4), 235-253.
Zhu, M.(2014). Housing markets, financial stability and the economy, Opening remarks of the Bundesbank/German Research Foundation /IMF Conference.
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