[논문]재고-신규주택 상대가격이 주택공급에 미치는 영향

지규현; 최성호

doi:10.5804/lhij.2020.11.1.059

재고-신규주택 상대가격이 주택공급에 미치는 영향
The Impact of Stock-to-Flow Price Ratio on Housing Starts 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.11 no.1, 2020년, pp.59 - 66

지규현 (한양사이버대학교 디지털건축도시공학과) , 최성호 (코리아크레딧뷰로)

Abstract ▼ AI-Helper

This thesis investigates relationship between Stock-to-Flow price and housing starts in Seoul metropolitan form 2008 year to 2019 year. The paper tests the relationship through two time-series models such as a vector error correction model and Dynamic Panel regression model. The model results show evidence of positive correlation between Stock-to-Flow price and housing starts in the long run. By transforming the regional data into a panel data set and running a fixed effects model, we test the explanatory power of PBR on housing starts. The result of VECM confirms that one unit uprising PBR raises up apartment construction by 7.4%. This result supports that PBR is a major factor in choosing a start of housing construct. Base on the result of empirical model, We also suggest that the market self-regulation function of housing providers is operating in the entire metropolitan area market.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. 부문별 착공실적 추이
그림 Fig. 2. 개발시기와 주택경기
그림 Fig. 3. PBR 추이
표 Table 1. 재고거래-신규거래 단위면적당 평균가격 (unit: 만원)
그림 Fig. 4. 주택착공량(Instarts)과 PBR 추이 및 상관관계(X축: PBR, Y축: Instarts)
표 Table 2. 기초통계량
표 Table 3. 단위근 검정결과
표 Table 4. 공적분 검정 결과
표 Table 5. 고정효과 및 확률효과 패널모형 추정 결과
표 Table 6. 동적패널모형 추정 결과
표 Table 7. 공적분모형 추정결과
표 Table 8. 분산분해 결과

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 재고-신규 주택가격이 주택투자에 영향을 주는지 분석하기 위해 아파트 착공호수를 종속변수로 사용할 것이다. 국토교통부의 HIS(주택공급시스템)의 아파트 착공호수와 실거래가 시스템에서 제공하는 아파트 매매거래가격과 분양입주권 거래가격을 사용한다.
본 연구는 재고-신규주택 상대가격이 주식시장의 PBR과 개념적으로 동일하다는 가정하에 주택공급에 미치는 영향을 계량분석 모형을 통해 설명력을 확인하는 것이다. PBR을 계산하기 위하여 국토부 지역별 실거래가 공개자료를 이용하여 재고와 분양입주권의 거래가격을 광역시도 단위로 산정한 후 패널공적분 모형 등을 이용하여 실증분석 하였다.
연구가 전무하다. 본 연구에서는 재고 주택가격과 신규주택가격의 상대가격이 주택투자 즉, 주택착공에 영향을 미치는 변수로 작용하는지를 측정하고자 한다.

가설 설정

단위근이 없는 경우를 가정하고 자기상관 등을 반영한 패널 선형모형을 추정하였다.3)패널 선형모형은 고정효과모형 (Fixed effect model)과 확률효과모형 (Rmdom effect model) 에서 시작하여 모형의 검정량을 점검하고 최종적으로는 동적 패널모형 (Dynamic Panel model)까지 추정하였다.
토빈의 Q를 주택시장에 적용하면 주택매매가격을 신규주택공급에 필요한 건설비용과 토지비용의 합으로 계산한다(Pirounakis, 2013). 본 연구에서는 신규분양가격 이 건설비용과 토지비 용의 합과 비 례 한다고 가정하였다. 분석에 사용된 아파트 PBRe 국토부 지 역별 실거래가 공개자료(rtmolit.
따라서 실증분석 관점에서 시계열이 단위근이 존재하지 않더라도 공적분 모형에 기반한 패널 모형의 추정 그리고 일반적인 패널모형을 동시에 시도할 필요성이 있을 것으로 판단하였다. 실증분석에서는 공적분이 하나 존재하는 것을 가정하고 공적분 모형을 추정하였다.
이러한 과정은 시장이 전반적인 균형을 이룰 때까지 반복적으로 진행된다. 이 모형은 주택공급은 단기적으로 고정되어 있고, 주택서비스의 가격은 수요와 공급에 의해 결정된다고 가정한다. 반면, 시장 임대료와 할인율은 재고주택의 가격을 결정하고, 재고주택 가격과 건설비용의 관계에 의해 주택공급 물량이 결정된다.
반면, 주택착공 시기에 주택판매가 가능한 선분양 시장에서는 幻에 착공하는 것 보다, 幻 이후 주택가격 이 하락하더라도 幻에 착공하는 것이 더 큰 이익을 기대할 수 있다. 이러한 이론적 검토를 바탕으로 본 연구에서는 사업자가 재고 주택과 신규주택의 상대가격의 변화에 기초하여 주택 공급 시기를 결정한다고 가정한다.
PBR이 높아지면 주택 신규 공급(착공물량)。] 증가할 것으로 예상된다. 즉, 주택투자가 활발하게 일어나면서 주택시장의 가격 조정이 중장기적으로 균형을 찾아갈 것이라 가정한다.

제안 방법

선형모형을 추정하였다.3)패널 선형모형은 고정효과모형 (Fixed effect model)과 확률효과모형 (Rmdom effect model) 에서 시작하여 모형의 검정량을 점검하고 최종적으로는 동적 패널모형 (Dynamic Panel model)까지 추정하였다. 다음은 이와 같은 패널 모형을 추정하기 위한 기초적인 분석모형 이다.
PBR을 계산하기 위하여 국토부 지역별 실거래가 공개자료를 이용하여 재고와 분양입주권의 거래가격을 광역시도 단위로 산정한 후 패널공적분 모형 등을 이용하여 실증분석 하였다. 분석 결과 중장기 적 으로 주택투자와 주택 시 장가 격조 정간의 중장기 균형의 가능성을 확인할 수 있었다.
단위근 분석 결과, Levin-Lin-Chu검 정 등 4가지 검정과 Hadri 검정의 결과가 상반되게 나타났다. 단위근 없는 것으로 단정하기는 어려운 상황으로, 단위근을 반영한 경우와 반영하지 않는 경우를 모두 고려하여 실증분석을 실시하였다.
본 연구는 주택공급에 PBR 지표가 유의미 한가에 초점을 맞추어 분석하였다. 공적분 모형에서 단기적으로는 PBR의 영향력은 통계적으로 유의한 관계를 찾기 어려웠다.
본 연구에서는 신규분양가격 이 건설비용과 토지비 용의 합과 비 례 한다고 가정하였다. 분석에 사용된 아파트 PBRe 국토부 지 역별 실거래가 공개자료(rtmolit.go.kH)기준으로 재고주택 실거래가격과 분양입주권 거래가격의 상대적 비율을 광역시도 단위로 개별 합산하여 계산하였다. PBR이 높아지면 주택 신규 공급(착공물량)。] 증가할 것으로 예상된다.
같다. 우선 고정효과 모형과 확률효과 모형을 추정하고, 각각 모형에 시점더미를 포함한 모형을 추정하였다. 고정효과 모형과 확률효과모형을 구분하기 위한 housman test 결과5)는 확률효과 모형을 지지하고 있다.
이러한 PBR의 변화가 아파트 착공량과 어떤 관계를가지는지 확인해보기 위해 착공호수를 로그변환한 Instarts 와 PBR 상관관계를 살펴보았다. 두 변수의 관계를 명확히 하기 위해 산포도를 그려보면 Fig.
따라서 자기상관이나 단위근이 존재하는 경우에는 분석의 방법론이 달라져야 한다. 이에 따라 단위근 분석과 공적분 분석을 실시하였다. Table 3다음은 단위근 분석 결과로 추세를 포함한 경우와 그렇치 않은 경우를 나누어 5가지 방법을 이용하여 검정해 보았다.
공간적 범위는 수도권으로 한정하였다. 재고-신규 가격 비율인 PBRe 해당기간의 재고거 래가격 평균과 신규거 래가격 평균을 해당 분기에 나눈 값으로 계산하였다. 지 역별로 계산된 평균 거래가격을 보면, 경기도 재고거래가격은 2008년 287만원/에서 2019년 449.
판단하였다. 종속변수를 Instarts로 하고 종속변수의 수준값과 차분변수의 과거값을 도구변수로 사용하면 종속변수가 확률보행하는 경우 더 뛰어난 system GMM방식으로 추정하였으며 추정결과는 다음과 같다.&

대상 데이터

국토교통부의 HIS(주택공급시스템)의 아파트 착공호수와 실거래가 시스템에서 제공하는 아파트 매매거래가격과 분양입주권 거래가격을 사용한다. 공간적 범위는 수도권으로 한정하였다. 재고-신규 가격 비율인 PBRe 해당기간의 재고거 래가격 평균과 신규거 래가격 평균을 해당 분기에 나눈 값으로 계산하였다.
그러나 이러한 결과는 자기상관이나 단위근과 같이 시계열 자료에서 일반적으로 검토되는 특성을 고려하지 못하고 있어, 시계열 특성과 패널 특성을 고려한 계량분석을 통해 확인되어야 한다. 분설에 사용된 자료의 기초통계량은 Table 2에 정리되어있으며 해당 테이블은 3개광역시도 각각 36개시점으로 총 108개 자료를 사용했음을 보여준다.

이론/모형

또한 단위근이 없고 자기상관 등을 반영한 패널 선형모형의 결과는 종속변수에 자기상관으로 추정계수 값을 믿기 어려운 상황이다. 이에 따라 패널 공적분모형을 추정하였다. 공적분모형을 추정하기 위한 실증분석모형은 다음과 같다.

성능/효과

3가지 공적분 검정결과 모두 공적분이 존재하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과와 단위근 검정결과를 모두 고려할 때, 단위근을 고려한 분석모형이 필요하다는 점을 보여준다.
고정효과 모형과 확률효과모형을 구분하기 위한 housman test 결과5)는 확률효과 모형을 지지하고 있다.6)추정결과 고정효과 및 확률효과모형 모두 상수항만 통계적으로 유의하며, PBR이 Instarts에 영향을 주는 증거는 찾기 어려웠다. 또한 고정효과와 확률효과모형에 시점더미를 포함하는 경우 PBR의 계수값이 역전되는 현상이 발견되는 등 모형의 안정성이 높지 않은 것으로 나타났다.
119 로 자료의 확대 혹은 분석대상 지역 혹은 시계열 확대 시유의 한 값으로 변화 가능성을 보여주었다.9)Lagl 모형과 Lag2 모형의 경우 자기상관검 정 (Arellano-Bond test) 결과 1차 z통계량의 P값이 각각 0.093, 0.129이다. 따라서 Lag 1 모형에서는 자기상관 문제가 있으나 Lag2 모형에서는 자기 상관 문제가 없다.
25로 상승하였다. PBR 분산분해 결과는 10분기 이후 착공량에 대해서는 26.767로 증가하고, 자기자신에 대해서는 73.233으로 감소하였다. 이와 같은 결과는 PBR이 착공량에 미치는 영향력이 착공량이 PBR에 미치는 영향력보다 크다는 것으로 해석된다.
고정효과 및 확률효과 추정 결과를 바탕으로 볼 때, 종속변수가 자기상관을 가지고 있어 동적패널모형이 필요한 것으로 판단하였다. 종속변수를 Instarts로 하고 종속변수의 수준값과 차분변수의 과거값을 도구변수로 사용하면 종속변수가 확률보행하는 경우 더 뛰어난 system GMM방식으로 추정하였으며 추정결과는 다음과 같다.
103으로 나타나 착공량 모형이 PBR 모형보다 설명력 이 높은 것을 알 수 있다. 공적분 모형의 장기균형식 결과에 의하면 착공량은 PBR 한 단위 변화 시 7.368% 증가하는 것으로 나타나, 중장기적으로 주택투자는 재고와 신규주택가격비에 의해 설명된다. 공적분 오차수정항은 착공량과 PBR에 대해 각각 -0.
공적분모형 에 의해 확인된 결과는 PBR 한단위 변화가 아파트 착공량을 7.4% 증가시 킨다는 것이 었다. 주택공급자가 재고-신규주택 가격이 주택공급시기 결정에 주요한 요인이 되고 있음을 확인시켜주는 것이다.
다만 차분 변수 lagl 모형과 lag2 모형은 각각 p값이 0.141, 0.119 로 자료의 확대 혹은 분석대상 지역 혹은 시계열 확대 시유의 한 값으로 변화 가능성을 보여주었다.9)Lagl 모형과 Lag2 모형의 경우 자기상관검 정 (Arellano-Bond test) 결과 1차 z통계량의 P값이 각각 0.
이와 같은 결과는 두 시계열이 시간 변화에 따라 장기균형을 바탕으로 서로 간에 영향을 주고받는 것으로 이해된다. 따라서 실증분석 관점에서 시계열이 단위근이 존재하지 않더라도 공적분 모형에 기반한 패널 모형의 추정 그리고 일반적인 패널모형을 동시에 시도할 필요성이 있을 것으로 판단하였다. 실증분석에서는 공적분이 하나 존재하는 것을 가정하고 공적분 모형을 추정하였다.
따라서 Lag 1 모형에서는 자기상관 문제가 있으나 Lag2 모형에서는 자기 상관 문제가 없다. 또한 Lagl 모형의 경우 과대식별 가능성 테스트 결과(Sargan test) 통계 량의 P값이 0.406로 과대식별 가능성이 있는 것으로 나타났다.
6)추정결과 고정효과 및 확률효과모형 모두 상수항만 통계적으로 유의하며, PBR이 Instarts에 영향을 주는 증거는 찾기 어려웠다. 또한 고정효과와 확률효과모형에 시점더미를 포함하는 경우 PBR의 계수값이 역전되는 현상이 발견되는 등 모형의 안정성이 높지 않은 것으로 나타났다. 고정효과 및 확률효과모형은 모두 Wooldridge test 결과 자기상관이 존재7) 하므로 자기상관을 반영한 모형으로 변형 필요하다.
모형추정결과 PBR의 (+) 방향성은 절대값의 차이는 있으나 일관되 게 나타나는 것을 확인할 수 있으나 PBR 계수 값은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 다만 차분 변수 lagl 모형과 lag2 모형은 각각 p값이 0.
경기도와 인천은 PBR과 Instartse (+)의 관계를 보이나 그 관계가 뚜렷하지는 않다. 반면, 서울은 (-) 관계를 뚜렷하게 보여, PBR 이 상승함에도 오히려 착공주택물량은 감소한 것으로 나타났다. 서울의 경우 대부분의 신규주택은 정비사업(재건축, 재개발)을 통해 공급되기 때문에 어떤 이유에서든 정비사업에 의한 신규 공급이 증가하지 않아 중고주택가격이 계속 상승하는 구조를 보인 것으로 보인다.
본 연구에서는 재고-신규 주택 상대가격의 관계의 장기 균형이 성 립한다는 가정하에 논의를 진행하고 있으므로이론적 의미에서 VAR모형보다는 공적분 모형이 더 적합하다고 판단하였다. 또한 단위근이 없고 자기상관 등을 반영한 패널 선형모형의 결과는 종속변수에 자기상관으로 추정계수 값을 믿기 어려운 상황이다.
이와 같은 결과와 단위근 검정결과를 모두 고려할 때, 단위근을 고려한 분석모형이 필요하다는 점을 보여준다. 본 연구의 이론적 검토 결과는 착공량과 PBR간에 중장기균형 관계를 전제하고 있다. 또한 앞서 회귀분석 결과도 두시 계열이 상관관계가 있는 것을 알 수 있었다.
PBR을 계산하기 위하여 국토부 지역별 실거래가 공개자료를 이용하여 재고와 분양입주권의 거래가격을 광역시도 단위로 산정한 후 패널공적분 모형 등을 이용하여 실증분석 하였다. 분석 결과 중장기 적 으로 주택투자와 주택 시 장가 격조 정간의 중장기 균형의 가능성을 확인할 수 있었다.
이와 같은 결과는 PBR이 착공량에 미치는 영향력이 착공량이 PBR에 미치는 영향력보다 크다는 것으로 해석된다. 요약하면 두 변수는 서로 영향을 주고받으며, 상대 변수에 대한 영향력은 PBR이 더 크다.
3%롤 같은 정도로 상승하였다. 이에 비해 서울은 재고거 래가격은 85.7%로 크게 상승하였으며, 분양거래가격은 99.2%까지 상숭한 것으로 나타났다. 인천은 재고거래가격 33.
있는 것으로 판단된다. 착공량 및 PBR의 단기변화에 PBRe 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반면, 이전 시점 착공량이 착공량과 PBR에 유의하게 영향을 미치고 있다.
Table 8에 정리되어 있다. 착공량 분산분해 결과, 자기 자신에 대한 영향력은 10분기가 지나면 영향력이 100에서 89.75로 감소하는 반면 PBR에 대한 영향력은 10.25로 상승하였다. PBR 분산분해 결과는 10분기 이후 착공량에 대해서는 26.

후속연구

따라서 PBR 이외의 다른 요인에 의한 영향이 상당할 것으로 예측해 볼 수 있다. 결국 해당 모형이 하나의 시스템으로 완성되기 위해서는 추가적인 영향요인으로 거시경제 변수와 주택공급 정책 등을 반영되어야 할 것이다. 보다 명확한 결론을 내리기 위해서는 택지공급이 원활한 지역과 그렇지 못한 지역에 대한 세부적인 차이 분석도 필요하다.
결국 해당 모형이 하나의 시스템으로 완성되기 위해서는 추가적인 영향요인으로 거시경제 변수와 주택공급 정책 등을 반영되어야 할 것이다. 보다 명확한 결론을 내리기 위해서는 택지공급이 원활한 지역과 그렇지 못한 지역에 대한 세부적인 차이 분석도 필요하다. 이러한 한계는 후속 연구에서 다루고자 한다.

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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