시정연 2007-R-27

[ 박희석 ]

서울시 아파트가격의 버블 진단 및 정책방향

98

서울시 아 트가격의 버블 진단 정책방향

Evaluating a Pricing Bubble in the Apartment Market in Seoul

2007

서울시정개발연구원Seoul Development Institute

시 정 연2007-R-27

연 구 진

연구책임 박 희 석 • 도시경 부 부연구 원

연 구 원 박 지 • 도시경 부 연구원

자문 원 김 용 순 • 주택도시연구원 수석연구원

문 홍 선 • 서울시 주택기획 장

박 재 룡 • 삼성경제연구소 수석연구원

이 상 • 부동산114 표이사

정 의 철 • 건국 학교 부동산학과 교수

이 보고서의 내용은 연구진의 견해로서

서울특별시의 정책과는 다를 수도 있습니다.

i

Ⅰ. 연구의 개요

1. 배경 목

1) 배경

○ IMF(2003)의 연구 결과에 의하면 부동산은 융자산에 비해 버블 붕괴 회수가

빈번하게 나타남

– 한 경제에 미치는 부정 효과가 범 하고 장기 으로 지속됨.

– 지난 44년간(1959~2002년) 19개국(OECD)의 자산가격을 분석한 결과 평균 으로

13년에 한번 씩 버블붕괴 상이 발생함.

– 1970년부터 OECD 15개국의 자산시장을 조사한 결과 주식시장은 24번의 호황

(boom) 4번의 버블 붕괴(bust)가 나타나 17%의 버불붕괴 확률을 보임.

– 반면 부동산시장은 20번의 호황 11번의 버불붕괴 상을 경험해 55%의 버블

붕괴 확률이 나타남.

– 이러한 분석결과로부터 버불붕괴시 부동산가격 폭락이 주식가격 폭락보다 2배

이상 경제에 부정 인 향을 미침.

○ 최근 국내‧외 여러 기 에서 등한 부동산가격과 련하여 부동산 버블에 한

연구와 우려가 심도 있게 다루어지고 있음

– 이러한 맥락 속에 정부는 2002년부터 등한 아 트가격을 안정시키기 해 2003

년 5‧23 부동산 책을 필두로 최근까지 일련의 강도 높은 부동산 정책을 실시 임.

– 따라서서울의아 트가격을 심으로버블유무에 한심도있는연구의필요성이제기됨.

ii

2) 목 연구

○ 본 연구의 목 은 서울시 주요 지역별로 아 트가격의 버블 유무를 진단하고 지역경

제에 미칠 수 있는 거시경제 효과를 분석하여 상기 분석결과로부터 도출된 시

사 을 향후 서울 지역의 아 트가격 안정을 한 정책제안 자료로 활용함에 있음.

○ 연구 은 크게 세 가지로 정리할 수 있음

– 첫째, 주요 비율 지표를 통해 서울시 25개 구별 아 트가격의 버블 가능성의 정

도를 실증 으로 측정하고 버블 유무에 해 진단함.

– 둘째, 아 트가격 락시 서울경제에 미치는 경제 효과를 분석하고 수치

실험을 통해 버블의 크기를 실험함.

– 셋째, 상기 분석을 통해 도출된 시사 을 토 로 서울시에서 정책수립시 아 트

가격 안정을 한 기 자료로 활용함.

2. 범 방법

1) 범

○ 본 연구의 연구범 는 다음과 같이 한정함

– 공간 분석 범 로 서울의 아 트가격에 한 버블 여부를 실증 으로 분석.

– 지역단 자료의 한계로 시계열 으로 2000년 이후부터 월별자료를 이용함.

2) 방법

○ 문헌조사

– 버블 검정 방법론 련 국내‧외 선행 연구.

– 해외 부동산 버블 사례 련 국내‧외 선행 연구.

iii

○ 황 분석

– 서울시 지역별 아 트가격의 변동 추이.

○ 실증 ‧이론 분석

– 표 인 비율 지표를 통해 서울의 지역별 아 트가격의 버블 유무 측정.

– 재가치모형(present value model)을 통한 합리 버블 분석.

연 개

동 산 블 에 한론 고 찰

울 아 트 가 격 블지 역 경 에 미 치 는 향

연 시 사 책 건

경 목

1장

2장

4장

5장

울 시 주 지 역 별아 트 가 격 블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단

3장

M R IO 통 한급 효 과

아 트 가 격블 검

합 리 블생 모

동 산 블 개 블 검 측

해 블 사 례 한 동 산 책

연 개

동 산 블 에 한론 고 찰

울 아 트 가 격 블지 역 경 에 미 치 는 향

연 시 사 책 건

경 목

1장

2장

4장

5장

울 시 주 지 역 별아 트 가 격 블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단아 트

가 격강 남 3 사 례블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단

3장

M R IO 통 한급 효 과

아 트 가 격블 검

합 리 블생 모

동 산 블 개 블 검 측

해 블 사 례 한 동 산 책

<그림 1> 연구 흐름도

iv

Ⅱ. 부동산 버블에 한 이론 고찰

1. 부동산 버블에 한 개요

1) 버블의 개념 종류

○ 버블(bubble)이란 시장에서 형성된 주식, 부동산 등의 자산가격(asset prices)이 경

제 기 여건(economic fundamentals)을 반 한 내재 가치( 는 균형가격)을

상회하는 부분을 의미함

(1) 합리 버블(rational bubble)

○ 합리 경제주체와 효율 가격기구를 제하더라고 일시 으로 가격상승이 지속

될 것이라는 기 가 있을 경우, 다소의 험을 감수하면서 투기 거래를 하기 때

문에 일정기간 동안 버블이 존재할 수 있음(Blanchard and Watson, 1982)

– 일정기간 동안 자산가격이 상승하면 이러한 상이 지속될 것이라는 추가가격상

승에 한 기 를 낳고 이러한 기 가 시장참가자 사이에 확산되면서 자본이득

을 목 으로 투기 수요가 증가함.

– 그 결과 시장가격이 상승하여 당 의 가격상승기 가 실화되는 자기실

언(self-fulfilling prophecy)이 반복되면서 버블이 커짐.

(2) 내생 버블(intrinsic bubble)

○ 내생 버블은 주식시장 등에서 주가가 배당수익과 같은 시장 기 요소와 련한

새로운 정보에 한 과잉반응의 결과로 일어나는 것임

– 합리 버블과 마찬가지로 자기실 언에 의존하나 내생 버블과 합리

버블의 요한 차이는 내생 버블의 자기실 기 는 외생 인 요인이 아니

라 시장 기본 요소에 근거하고 있다는 임.

v

2) 부동산 시장 버블의 특징

○ 일반 으로 부동산 시장은 상품이 이질 이며, 거래비용이 크고, 상품에 한 시장

정보가 불완 한 특징을 가지며 공 이 비탄력 이어서 신속한 가격조정이 이루

어지고 있지 않음

– 따라서 주식 등 여타 자산과 비교할 때 버블의 정도가 커지고, 장기 으로 지속됨.

3) 버블의 단근거

○ 버블의 개념은 일반 으로 간단하나 실제로 그 여부를 단하는 것은 쉽지 않음

– 즉, 자산가격 상승이 버블에 의한 것인지 내재 가치의 증가에 의한 것인지 식

별하는데 어려움이 존재함.

– 내재 가치를 알기 해서는 미래의 상 수익, 할인율 등을 알아야 하나 이를

정확히 측정하는 것은 실 으로 불가능함.

– 버블의 존재에 한 최종 정은 사후 으로만 가능하고 분석 기간, 분석 방법

등을 어떻게 설정하느냐에 따라서 분석 결과가 달라질 수 있음.1)

4) 부동산가격 버블의 경제 경로

(1) 부동산가격 버블 발생 시 효과

○ 정가격 이상으로 부동산가격이 상승하여 부동산 버블이 발생하면 그 효과는 주

택수요, 물가상승, 소득불평등 등 세 가지 경로를 통해 경제에 향을 미침

1) 미국 FRB 이사인 Bermanke(2002)는 여러 가지 이유로 주식시장에서 버블에 한 식별

능력이 없음을 인정함.

vi

<그림 2> 부동산 버블의 부정 효과

(2) 부동산 버블 붕괴 시 효과

○ 부동산에 버블이 형성되었을 때 보다 큰 문제 은 버블이 붕괴될 경우 주식시장에

비해 붕괴효과가 범 하고 장기간에 지속됨

– 일본의 사례와 같이 반 인 장기 경기침체로 이어질 수 있다는 가능성이 존재함.

<그림 3> 부동산 버블 붕괴가 경제에 미치는 향

vii

2. 버블의 검정 측정 방법

○ 자산가격의 거품 여부를 이론 ‧실증 으로 단하는 것은 쉬운 일이 아님

– 주택가격에 한정하여 이에 한 연구는 부동산시장과 련된 지표를 이용하여

실증 으로 분석한 연구가 부분임.

– 이론 토 에 부동산 시장의 거품여부를 실증 으로 분석한 연구는 주택시장

의 수요와 공 에 기 한 모형, 자산선택이론에 기 한 모형으로 양분됨.

– 자산선택이론에 기 한 모형은 재가치 모형, 일반 균형자산가격 모형으로 세분됨.

○ 주택시장의 수요와 공 에 기 한 연구

– 주택시장의 수요‧공 간 공 분(co-integration) 계를 악하여 주택가격과 기

여건(fundamentals)을 반 하는 장기균형가격을 도출하여 실제주택가격과 비

교함으로서 거품 존재 여부를 분석함.

– 주택가격의 결정요인을 경제학의 기 이론인 수요‧공 측면에서 분석하고 장기

균형가격을 악할 수 있다는 장 이 있으나 수요‧공 곡선에 한 설정오류

(model specification), 자료의 제약이 존재함.

○ 재가치모형을 이용한 분석

– 자산선택이론에 기 하여 주택가격과 임 소득간에 장기 균형 계를 도출하고

주택가격에 거품을 검정함.

– 주택가격과 임 소득 간에 OLS를 실시하여 오차항을 구하고 단 근(unit root)

검정을 실시하여 단 근이 없으면 두변수간에 공 분(co-integration) 계가 있

는 것으로 악하고 버블이 존재할 가능성이 없는 것으로 단함.

– 주택가격과 임 소득간의 계만을 고려하고 있어 분석이 간단하나 주택시장의

수요‧공 에 기 하고 있지 않아 주택가격의 결정요인을 악할 수 없음.

– 한 소비자 효용함수가 험에 해 립 이라고 가정하고 있어 주택시장의

실성을 반 못함.

viii

부동산 버블

실 분석

이론 모형

주택시장의 수요와 공급에 기초한 모형

자산선택이론에 기초한 모형

현재가치 모형

일반 균형자산가격 모형

Abraham and Hendershott(1996), Meen(2001),

H im melberg et. al.(2006),

김경환·서승 환(1990), 김 봉한(2004) 등

Compbell and Shiller(1987),

Meese and Wallace(1994), Wang(2000),

이용 만(2000) 등

Ayuso and Restoy(2003),

Lucas(1978), Campbell and Shiller(1998) 등

<그림 4> 부동산 버블에 한 연구

○ 일반 균형자산모형을 통한 분석

– 자산선택이론을 이용하여 주택가격에 거품이 존재하는 지 여부를 검정하고 실제

주택가격과 비교함으로서 거품 정도를 분석함.

– 일반화된 효용함수를 이용하여 소비자의 자산구성에 한 최 화 조건을 도출하

고 할인율이 경기상황에 따라 변동하는 등 보다 실 인 가정에 바탕을 두고

있는 것이 그 장 임.

– 그러나 균형조건이 비선형으로 도출됨에 따라 직 인 분석이 어려워 균형조건

을 로그-선형화한 후 근사치를 이용하여 분석해야 하는 단 이 있음.

ix

3. 부동산 버블 사례

1) 해외 부동산가격 등 배경 변동 추이

(1) 외국의 주택가격 등 배경

○ 주택가격의 등은 세계 으로 주택 수요의 견실한 증가와 리 지속, 주택담보 출

련 재 융 활성화, 경제 성장 지속, 주식시장 버블붕괴 등에 기인한 것으로 분석

– 호주의 경우 이민 증가가 주택가격 상승의 주요 원인으로 지 되고 있으며 미국

한 베이비붐 세 와 1980년 말과 1990년 에 증한 이민자들에 의한 주

택 구입도 증가하 음.

○ 1990년 말 IT 호황이 끝나면서 이로 인한 경기 침제를 막기 해 세계 부분

국가들의 앙은행은 리정책 기조를 유지함

– 미국은 2001년 경기 침체와 9‧11 테러 여 타개를 한 경기부양책의 일환으로

지속 인 리 정책을 유지함 (2004년 재 최 수 인 1% 까지 낮춤).

– 주택 담보 출을 담당하는 융기 간에 경쟁이 심화되고 주택담보 출 련

재 융이 활성화되면서 출 리가 하락함.

– 담보 출에 한 원리 상환 부담이 경감되어 소비자의 주택 구입이 보다 용이해짐.

(2) 해외 주요 국가의 부동산가격 상승 추세

○ 국의 경제주간지 Economist(2003)의 분석에 의하면 1997년 이후 7년간 주택가격

상승률은 남아 리카공화국이 227%로 가장 높고 뒤를 이어서 아일랜드 187%, 스

페인 149%, 국 139%, 호주 112% 등임

– 미국의 경우 65%의 상승률을 나타내 50년 만에 최고의 가격 상승률을 기록함.

– 유럽의 주택가격은 1998년 이후 평균 6% 이상의 빠른 상승률을 보이고 있으며

국의 경우 1993년 이후 상승세를 보여 최근에 상승 속도가 가속화되고 있음.

x

○ 주택가격이 하락한 지역은 홍콩 -49%, 독일 -30%, 일본 -24% 등으로 일부에 지나지 않음

– 홍콩은최근경제여건이개선되면서 2004년 3/4분기에는주택가격이 31.2% 상승하 음.

– 독일은 1990년 통일 이후 공 과잉 문제가 발생하면서 주택가격이 하락하여 왔음.

○ 외국의 주택가격 상승률을 한국과 비교하면 상 으로 완만한 수 임

– 1997년 이후 2004년까지 한국의 주택가격 상승률은 20.6%를 기록함.

– 서울 강남 지역의 상승률은 94.8%로 이는 아일랜드, 스페인, 국, 호주 등의 평

균 주택가격 상승률보다 낮음.

– 2003년 3/4분기의 주택가격 상승률의 경우 국 6.7%, 서울 7.0%, 강남 12.6%로

주요 국가들과 비슷하거나 낮은 수치를 보임.

1997~2004년 2003년 3/4분기 2004년 3/4분기

남아 리카공화국

아일랜드

스페인

국호주

스웨덴

랑스

네덜란드

이탈리아

미국뉴질랜드

벨기에

덴마크

캐나다

스 스

국일본

독일

홍콩

227

187

149

139112

81

76

76

69

6556

50

50

43

12

--24

-30

-49

20.9

14.8

16.5

11.017.6

5.5

11.5

1.9

10.6

6.021.2

5.5

3.4

6.5

2.4

4.1-4.8

-4.5

-13.6

35.1

10.8

17.2

13.88.2

9.8

14.7

3.3

9.7

13.016.4

9.3

7.3

6.7

2.2

9.9-6.4

-1.7

31.2

한국 ( 체)

- 서울 ( 체)

- 강남 (APT)

21

38

95

6.7

7.0

12.6

-1.2

0.0

1.1

<표 1> 주요 국가의 주택가격 상승률

자료 : The Economist (2004.12.10.)의 원자료 수정

xi

(3) 해외 주요 국가의 자산가격 변동 특성

○ Jaeger and Schunkneck(2004)가 16개국을 상으로 1970~2002년까지 자산가격 변

화를 분석한 결과 일반 인 경기 국면에 있어 (정 )에서 정 ( )까지 소요

된 기간은 략 1~3년 정도임

– 이에 반해 호황-붕괴(boom-bust) 국면은 략 5~7년 정도로 훨씬 긴 시간이 소

요된 것으로 조사됨.

– 호황은 거의 1980년 이후에 발생하 으며 특히 격심한 가격 상승은 1990년

후반에 집 되었던 것으로 조사됨.

– 일본의 경우 호황-붕괴의 가격 증감률이 모두 300%를 넘음으로써 외

으로 극심한 가격변화를 겪었음.

호황 국면 붕괴 국면

국 가 기 간가격변화

국 가 기 간가격변화

일 본 1979-1990 358.0 일 본 1991-2002 -364.1

스웨덴 1994-2000 329.6 스웨덴 1977-1985 -185.1

핀란드 1994-2000 293.1 아일랜드 1979-1985 -173.3

아일랜드 1994-2001 289.1 이탈리아 1991-1997 -173.1

스페인 1985-1990 249.4 네덜란드 1979-1983 -163.0

네덜란드 1993-2000 237.2 핀란드 1974-1979 -155.1

미 국 1995-2000 157.8 핀란드 1990-1993 -135.4

국 1983-1989 152.1 스페인 1991-1995 -124.6

스 스 1983-1989 110.9 베기에 1980-1985 -115.2

핀란드 1986-1989 92.2 덴마크 1977-1982 -113.5

덴마크 1996-2000 90.6 호 주 1973-1978 -113.4

국 1995-2000 90.4 스페인 1979-1982 -111.3

호 주 1996-2002 89.2 랑스 1991-1996 -108.6

스웨덴 1986-1989 88.1 스웨덴 1990-1993 -108.0

호 주 1984-1989 87.7 국 1974-1977 -106.3

덴마크 1983-1986 85.9 스 스 1990-1996 -104.0

핀란드 1980-1984 84.9 일 본 1974-1978 -88.1

스페인 1996-2000 84.0 국 1990-1994 -86.1

랑스 1986-1990 74.6 이탈리아 1981-1985 -80.7

캐나다 1985-1989 74.3 캐나다 1990-1995 -80.2

<표 2> 주요 국가의 자산 호황-붕괴(boom-bust)시 가격변동

xii

4. 우리나라 서울시 부동산 정책

1) 우리나라 부동산 정책의 개요

○ 1985년부터 시작된 3 시 로 비교 높은 경제성장이 지속됨에 따라 1987년

순 부터 상승한 주택가격은 주택 200만호 건설, 부동산실명제 실시로 1990년 안

정세로 환됨2)

– 외환 기 이 까지 정부의 주택정책은 원천 으로 주택의 가수요가 유입되지 못

하도록 거미 처럼 각종 규제정책을 실시했음.

– 주택시장은 만성 인 공 부족으로 공 자 주의 시장질서가 형성되어 왔고 정

부정책은 이의 부작용을 막기 한 정책들에 치 함.

○ 1990년 반 이후 주택 200만호 공 의 향으로 주택시장의 수 여건이 달라

졌으며 주택가격이 장기간에 걸쳐 30% 이상 하락(1991~1997년)하면서 공 자

심의 시장에서 수요자 심의 시장으로 서서히 환됨

– 정책당국이 주택시장에 극 으로 개입할 필요성이 크게 어들었고 시장 기능

에 맡기는 방향으로 정책기조의 환이 필요해짐.

○ IMF 외환 기 이후 경제 여건 악화로 1998년 국 으로 주택가격이 10~20% 감

소하 고 주택 련 규제는 더 이상 의미가 없게 됨

– 정부는 주택시장의 규제를 격 으로 완화하고 시장기능 활성화 방향으로 정책

기조를 환하 음.

– 건설‧주택경기 활성화를 한 표 인 정책변화로 1998년 1월 ‘수도권 민간택

지에 한 분양가를 자율화’, 5월 ‘양도소득세의 감면’과 ‘한시 인 취득세‧등록

세 감면’, ‘주택 당채권 유동화제도 도입’ 등임.

2) 1986년과 1987년실질GDP 성장률은각각 10.6%, 11.1%를기록한반면물가는 2.8%, 3.0%를나타냄.

xiii

– 이어 1998년 12월 ‘재건축, 재개발 활성화’, ‘분양가 면 자율화’, ‘양도소득세

감면 범 확 ’ 등이 시행됨.

– 한 일련의 주택정책의 완화로 1999년 2월 ‘분양권 매제한 폐지’, 3월 ‘소득공

제 확 ’, 10월 ‘청약 가입자격 완화’, '재당첨 제한 폐지', 2000년 8월 '비수도

권 지역 내 신축 주택 구입 시 양도세 면제', '취득세‧등록세 감면' 등이 실시됨.

○ 2000년 들어 주택가격이 계속 상승하자 시장기능 활성화라는 정부의 부동산정책

기조가 흔들리기 시작함

– 리에 따른 유동성 효과로 시장의 자율 인 조정기능이 상실됨에 따라 정책

당국이 직 부동산시장에 강력한 규제로 개입함.

– 2003년 이후 최근까지 크고 작은 부동산 책은 30여건이 넘으며, 이 주요한

것으로는 2003년 5‧23 ‘주택가격 안정 책’을 시작으로 2007년 1‧31 ‘임 주택

공 책’까지 총 12번의 책이 발표됨.

– 반에는 주택가격 상승의 주요 원인이었던 강남지역 재건축 단지 규제와 투기

성 가수요 억제를 한 세제 강화에 을 맞추었음.

– 이후 수요억제에만 무게를 둔 정책 효과에 한 비 이 계속되면서 8‧31 책을

심으로 공 확 와 련한 책이 나타나기 시작함.

xiv

토지

공개념

거래

규제

조세

규제

융

규제

공

확

재건축

규제

토지

규제

2

0

0

3

5 ‧ 23

9 ‧ 5

10 ‧ 29

2

0

0

4

2 ‧ 4

10 ‧ 30

2

0

0

5

2 ‧ 17

5 ‧ 4

8 ‧ 31

2

0

0

6

3 ‧ 30

11 ‧ 15

2

0

0

7

1 ‧ 11

<그림 5> 최근 발표된 주요 부동산 정책

xv

2) 서울시 부동산 정책

(1) 재건축 규제 정책 제도 개선

○ 2003년 7월부터 서울 시내 아 트의 재건축 가능 연한을 공 연도에 따라 20~40

년 이상으로 차등 용한다고 발표함

– 한 투기지역에서 100가구, 투기지역 밖에서 300가구 이상 재건축 상인 지역

은 시장이 정 안 진단 실시 여부를 결정하기로 함.

○ 2003년 7월 발표한 조례안의 재건축 가능 연한을 동년 9월 수정 조례안에서 기

연도를 낮춤

– 조례안에 따르면 1990년 1월 1일 이후 공된 아 트는 1940년, 1979년 12월 31

일 이 에 지어진 아 트는 20년이 경과해야 재건축 가능함.

– 수정 조례안은 1993년 1월 1일 이후는 40년 이상, 1982년 12월 31일 이 은 20

년 이상으로 기 연도를 3년씩 늦춤.

○ 2004년 3월 SH 공사 리모델링 사업을 통해 기존 공동주택의 무분별한 재건축을

억제하고 공동주택의 장수명화를 유도함

– 리모델링 활성화를 해 공동주택 리모델링 조합제도 도입, 리모델링시 입주민

동의율완화(100% → 80%), 서울특별시특별공 규칙개정 임시 이주용 주택제공

(도시개발공사), 국민주택기 융자 지원(세 당 3천만원) 등의 제도를 개선함.

(2) 공 확 정책

○ 2004년 임 주택 10만호 건설‧공 정책의 2단계로 2004~2006년까지 4만호의 서

민용 임 주택을 공 계획 발표함

– 공공시설, 소택지, 재개발 임 주택 활용 등 매년 2만호씩 공 과 함께 임 주

택의 공 평형 확 , 단지의 고 화 추진함.

xvi

– 임 주택 상설 시 건립(2‧12일 개 ), 임 주택:분양주택을 2:1 이상으로 건설

공 등을 목표로 함.

– 2006년 12월 장기 세 공공주택 공 등 주택가격 안정과 수요자 심의 주택

제도를 도입함.

– 2012년까지 공공임 주택 10만호 건설, 소득 세입자를 한 다가구주택 공

과 세자 지원을 폭 확 하겠다고 발표함.

(3) 주택 임 정책

○ 2004년 소득층의 주거안정을 한 세보증 지원, 임 보증 ‧임 료 보조 등

의 정책을 실시함

– 서울시에 계속해서 6개월 이상 주민등록이 등록된 세 주로서 세보증 5천만

원 이하 주택을 임차하는 세입자를 상으로 연리 3%, 2년 이내 일시상환(재계

약시 2회까지 연장가능)을 조건으로 세 당 최고 3,500만원(보증 의 70% 범

내)까지 지원하기로 함.

– 소득인정액이 최 생계비의 150% 이하인 세 를 상으로, 구임 주택을 제

외한 공공임 주택에 입주한 가구에게는 임 보증 을, 민간주택에 월세로 거주

하는 가구에게는 임 료를 각각 보조하기로 함.

(4) 조세 규제

○ 2003년 12월 시가 재산세 총액 인상률을 24%, 아 트 등 공동주택 인상률을 56%

안 으로 조정함

– 한 재산세 과표를 결정할 때 용하는 가감산율을 행자부안인 ‘㎡당 국세청

기 시가’가 아닌 ‘국세청 기 시가 총액’을 기 으로 책정해 것을 행정자치

부에 건의함.

xvii

(5) 가격 규제

○ 2004년 2월 분양원가 공개에 해 민간부문에 해선 반 하나 반면 공공부문은

원가 공개를 검토할 필요가 있다는 입장을 밝힘

– 분양가 상한제에 해선 직 으로 언 하지 않았지만 기본 으로 인 인 가

격 규제를 반 하고 있어 민간부문에 해선 원칙 으로 분양가 상한제를 반

하는 입장임.

○ 2006년 9월 은평뉴타운을 비롯해 향후 서울시가 분양하는 모든 공공아 트에 해

후분양제를 면 으로 도입한다고 밝힘

– 동년 12월 서울시장이 미리 밝히는 신년사에서 SH 공사가 공 하는 아 트의

50여 분양원가 항목을 상세히 공개, 자치구 분양승인에 해서도 새로운 기 을

만들어 분양 가격을 단할 근거를 마련하겠다고 밝힘.

○ 2007년 4월부터 SH 공사가 분양하는 아 트의 분양 원가를 공개하기로 함

– 공개 상은 주택법 8개 항목이며 이 민간사업자가 부풀리기 쉬운 마감공사

비, 조경 공사비, 지하주차장 공사비 등은 세부내역까지 공개함.

– 이와 함께 분양가격은 주변 유사 주택가격과 연동하여 용 85㎡ 이하의 주택은

주변 시세의 75% 내외, 용 85㎡ 과의 주택은 주변시세의 85% 내외로 책정

하기로 함.

– 한 아 트 원가 감 추진을 해 최 가 낙찰제, 마감재 옵션제, 모델하우스

설치 단 등을 시행하기로 함.

– 한편 민간 공 아 트의 가격안정을 유도하기 해 장기 세주택 도입, 공동주택

분양가 심의제도 도입, SH 공사 실 공사비 공개 등의 방안을 마련하기로 함.

xviii

시 기 주 요 내 용

2003.

7.3.

- 서울시내 아 트 재건축 가능 연한이 공 연도에 따라 20∼40년 이

상으로 차등 용

- 투기지역에서 100가구, 투기지역 밖에서 300가구 이상 재건축 상인

곳은 시장이 정 안 진단 실시 여부 결정

9.4.

- 수정 조례안은 93년 1월 1일 이후는 40년 이상, 82년 12월 31일 이

은 20년 이상으로 기존의 재건축 가능 기 연도를 3년씩 늦춤

- 서울시 의회는 기존의 기 연도를 수정 조례안에서는 83년 1월 1

일~92년 12월 31일 사이로 3년 완화함

- 4층 이하 연립주택도 90년 이후 공된 경우는 30년, 79년 이 은 20

년 이상, 80년 공된 것은 건축연도가 1년이 지날 때마다 허용연

한을 1년씩 늘리려던 기 연도가 아 트와 마찬가지로 3년씩 늦춤

12.13.

- 재산세 총액 인상률은 24%, 공동주택 인상률은 56% 안 으로 조정

- 재산세 과표를 결정할 때 용하는 가감산율을 행자부안인 ‘㎡당 국세

청 기 시가’가 아닌 ‘국세청 기 시가 총액’을 기 으로 책정해 것

을 행자부에 건의

2004.

2.

- 분양원가 공개와 련 민간부문에 해선 반 입장, 반면 공공부문은

원가공개를 검토할 필요가 있다는 입장을 밝힘

- 분양가 상한제와 련 직 으로 언 하지 않았지만 기본 으로 인

인 가격 규제를 반 하고 있어 민간부문에 해 원칙 으로 분양

가 상한제를 반 한다는 입장

3. - SH 공사 리모델링 사업 실시

8.2. - 상반기 서울 주택건설 년 동기 36%로 감

2005.

1.25.

- 재건축 안 진단 비평가제도와 안 진단 시기조정을 폐지하고 그

권한을 구청에 임하는 내용의 재건축 활성화 방안 발표

6.9.- 청담, 도곡, 압구정 등 고 도 아 트지구의 최 용 률을 250% 까

지 허용하는 등의 개발기본계획을 발표

6.17. - 서울시 성수동 뚝섬 상업용지를 평당 평균 6,808만원에 매각

8.29. - 송 신도시 인 지인 거여·마천 뉴타운 후보지를 지정 발표

9. - 고 도 재건축의 40층까지 허용 방침

2006.

9.25.

- 은평뉴타운을 비롯해 향후 서울시가 분양하는 모든 공공아 트에

해 후분양제를 면 으로 도입

12.29.

- SH 공사가 공 하는 아 트의 50여 분양원가 항목을 상세히 공개, 자

치구 분양승인에 해서도 새로운 기 을 만들어 분양 가격을 단할

근거를 마련하겠다고 밝힘

- 장기 세 공공주택 공 등 주택가격 안정과 수요자 심의 주택제도

도입, 2012년까지 공공임 주택 10만호를 건설하고 소득 세입자들을

한 다가구주택 매입 공 과 세자 지원을 폭 확 하겠다고 밝힘

<표 3> 최근 서울시 주요 부동산 정책

xix

Ⅲ. 서울시 주요지역별 아 트가격 버블진단

1. 아 트가격 황

1) 아 트가격 변화 추이

(1) 아 트가격 추이

○ 서울시 25개 구별 평당 아 트가격 자료를 토 로 2000년 1월~2007년 2월까지 지역별

평당 아 트가격의 평균값, 최 값, 최소값, 최 값-최소값의 차는 <표 4>와 같음3)

– 분석기간 서울시 체 평당 가격은 1,056만원으로 이 보다 높은 지역은 강남

구, 서 구, 송 구, 용산구, 강동구, 양천구, 진구 등임.

– 각 구별 최 값-최소값의 차이를 보면 강남구는 2,569만원이 오른 반면 랑구

는 419만원이 오르는데 그쳐 약 6배 이상 차이가 나타남.

– 이는 그만큼 아 트가격이 높은 지역일수록 그 증가율도 더 컸음을 보여 .

3) 부동산 114의 REPS 자료를 이용함.

xx

　 평균값최 값

(2007.2)

최소값

(2000.1)차이

강남구 1,973.7093,559

(2007.1)990 2,569

서 구 1,638.756 2,781 889 1,892

송 구 1,541.3722,598

(2007.1)846 1,752

용산구 1,387.035 2,292 864 1,428

강동구 1,224.1982,029

(2006.12)688 1,341

양천구 1,207.291 2,227690

(2000.12)1,537

진구 1,066.953 1,818 685 1,133

구1,037.651 1,508

(2007.1)724 784

등포구 946.326 1,555 599 956

성동구 944.488 1,502 623 879

마포구 918.861 1,513 608 905

동작구 899.709 1,465 605 860

종로구 842.244 1,279 523 756

강서구 805.198 1,364533

(2000.12)831

악구 771.605 1,228 528 700

서 문구 737.058 1,006 559 447

동 문구 721.686 1,035 491 544

성북구 721.198 1,102550

(2001.3)552

구로구 688.430 1,074 452 622

은평구 632.686 888 450 438

랑구 625.186 880 461 419

노원구 622.512 968 432 536

강북구 612.337 899 427 472

천구 609.186 881 421 460

도 구 595.698 919 428 491

서울시 1,056.244 1,737 655 1,082

<표 4> 서울시 구별 평당 아 트가격 추이

(단 : 만원)

xxi

(2) 서울의 아 트가격 조정 추이

○ 1987~2006년 기간 서울의 아 트가격지수 증가율 추이 분석 결과 모두 2개의

가격 등기와 2개의 가격조정기를 나타냄

– 각각의 가격 등기와 가격조정기에 미친 주요 요인과 증가율 추이의 특징을 분

석하면 다음과 같음.

○ 제1차 가격 락기(1990년 11월~1992년 6월)

– 1988년 올림픽, 주택 200만호, 경제 호황에 따른 고도성장 등의 복합 인 요인에

의해 1980년 반이후 1990년까지 서울의 아 트가격은 등함 : -5.03(1987년

1월) → 37.75%(1990년 11월).

– 1989년 토지공개념 도입 등 투기억제책으로 아 트가격은 락함.

– 제1차 가격 락기 기간 서울시 아 트가격 증가율은 1990년 11월 37.75%(정

)에서 락하여 1992년 06월 -16.14%( )를 기록함.

– 제1차 가격 락기는 20개월 동안 진행되었으며 이 기간 아 트가격 등락폭은

치 기 으로 53.89%에 달함.

○ 제1차 가격조정기(1997년 2월~1998년 11월)

– IMF 외환 기에 따른 반 경기침제로 부동산 수요가 정체되고 부동산가격이

하락하는 등 자산디 상으로 아 트가격이 락함.

– 이 기간 서울시 아 트가격 증가율은 1997년 2월 8.96%(정 )에서 락하여

1998년 11월 -17.80%( )를 기록함.

– 제1차 가격조정기는 22개월 동안 진행되었으며 이 기간 아 트가격 등락폭은

치기 으로 26.76%에 달함.

– 제1차 가격조정은 부동산시장의 내부 요인이나 정부의 규제책보다는 IMF 외

환 기라는 외부 충격에 기인함.

xxii

○ 제2차 가격조정기(1999년 11월~2001년 2월)

– IMF 이후 주택경기활성화 책(1998.5.22), 주택경기활성화 자 지원 방안(1998.6.22),

건설산업활성화 방안(1998.925), 건설 부동산경기활성화채책(1998.12.12) 등 부동산

부양책으로 서울의 아 트가격은 조정기를 거쳐 1998년 말 이후 상승세로 회복됨.

– 단기간에 등한 서울의 아 트가격은 1999년 11월 15.8%(정 )에서 2001년 2월

2.78%( )로 하락함.

○ 제2차 가격 락기(2002년 9월~2004년 11월)

– 리, 성장, IMF 이후 부동산 경기 부양책 (분양가 자율화, 분양권 매자율화

등), 주식시장 침체, 안 자산으로 부동산 선호 등에 기인함.

– 아 트가격 증가율 : 34.8% (2002. 9.; 정 ) → -1.43% (2004. 11.; ).

– 27개월 동안 진행, 치기 으로 아 트가격 등락폭 (36.23%).

<그림 6> 서울시 아 트가격 변동 추이

xxiii

<표 5> 국과 서울의 아 트가격 락기 조정기

(단 : 년동기비 %, %P)

국 서울 강남 강북

제1차 가격 락기

(1990:11~1992:06)

20개월

31.91→-12.72

|44.63|

37.75→-16.14

|53.89|

32.58→-14.87

|47.45|

38.99→-16.65

|55.64|

제1차 가격조정기

(1997:02~1998:11)

22개월

6.75→-14.86

|21.61|

8.96→-17.80

|26.76|

7.29→-18.16

|25.45|

9.82→-17.57

|27.39|

제2차 가격조정기

(1999:11~2001:02)

16개월

9.70→0.77

|8.93|

15.80→2.78

|13.02|

10.02→1.61

|8.41|

19.24→3.44

|15.8|

제2차 가격 락기

(2002:09~2004:11)

27개월

24.44→-0.85

|25.29|

34.80→-1.43

|36.23|

22.72→-0.60

|23.32|

41.32→-2.05

|43.37|

2. 공간 분포 가격 인과 계

1) 공간 분포

○ 서울시 각 구별 아 트가격이 체 가격 추이 비 어떻게 반응하는 가를 분석하

기 해 서울시 평균 비 각 구의 아 트 평당 가격의 비율을 산출함

– 서울시 체 평균 비 상 평균 평당 가격의 비율 크기에 따라 25개구를 각

각 4개의 그룹으로 구분함.

– 그룹 1은 1.4~1.9배인 지역, 그룹 1, 그룹 2는 1.0~1.4배인 지역, 그룹 3은 0.7~1.0

배인 지역, 그룹 4는 0.5~0.7배인 지역으로 구분됨.

xxiv

<그림 7> 서울시 구별 평당 아 트가격의 상 비율 분포

○ 그룹 1은 버블 세 지역 세 곳인 강남구, 서 구, 송 구로써 서로 인 하여

치해 있어 공간 인 상호 계가 강함

– 타 지역보다 진학률이 높고 선호도가 높은 사교육 시설이 다수 존재하고 있어

상 으로 우수한 교육 여건을 갖추고 있음.

– 해당 지역에 서울시 매출액 1,000 (534개) 사업체 37%의 기업본사가 치하

고 있어 업무활동의 요지로 인식됨.

– 매매‧ 세가격의 차가 타 지역에 비해 큰 편으로 아 트가격이 실제 가치 보다

고평가되었다는 해석이 가능하며 강남구는 재건축 물량이 많아 시세차익을 노린

투기성 자 유입이 강함.

– 한강 조망권을 가진 아 트 단지가 다수로 높은 가격 를 형성하고 있으며 이들

일부 아 트는 재건축이 가능하거나 재건축 인 아 트로 향후 주택가격이

더욱 상승될 가능성이 있음.

xxv

○ 그룹 2는 버블 세 에 해당하는 양천구 용산구, 진구, 강동구가 포함됨

– 강동구는 송 구에 인 해 있고 동일한 6학군으로 분류되어 있어 진학률이 높고

송 구의 명문고로 진학할 수 있는 여건을 갖추고 있음.

– 용산구는 강남 3구와 근성이 용이하고 KTX 용산역과 미군 부지 시민공원 조

성, 역 주변의 쇼핑몰, 형 화 등이 치하고 있음.

– 진구는 진학률이 높은 특목고가 있고 강변역을 심으로 형 화 , 쇼핑몰

등 편의시설이 치해 있어 주거 환경이 우수하고 동서울종합터미 등 교통이

편리하다는 장 을 가지고 있음.

– 양천구는 진학률이 높은 일반고, 특목고, 목동을 심으로 다양한 생활체육시설,

형 화 , 백화 등이 치하고 있음.

– 양천구를 제외한 그룹 2의 아 트가격은 체로 한강 공원 조망권, 학군, 쇼

핑몰 등 주거환경이 우수한 아 트 단지가 다수 존재하며 이를 심으로 높은

가격 를 형성하고 있음.

○ 그룹 3은 서울의 서쪽을 심으로 분포하며 한강을 심으로 의 두 그룹 외의

지역이 이 그룹에 포함됨을 알 수 있음

– 이 지역은 강서구와 악구를 제외하고는 도심권이나 도심과 근 한 부도심권임

을 알 수 있음.

– 등포구, 동작구, 성동구는 재개발, 상업지역의 재정비 등이 활발하게 진행되고

있으나 주거지역이나 상업지역으로 재개발 정책의 한계가 존재하여 가격 상승

효과가 그룹 1, 그룹 2 보다는 낮게 나타남.

○ 그룹 4는 한강변과 도심에서 떨어진 서울의 외곽 지역으로 구로구와 천구를 제

외하면 모두 강북에 치하고 있음

– 행정구역상 편입 시기가 늦은 지역들과 상업이나 공업지구의 성격을 가진 지역

이 많고 지역 내 교통시설, 교육시설 등의 기본 인 라가 부족하여 아 트가격

상승 여력이 미미함.

xxvi

2) 서울시 25개 구별 평당 아 트가격 변화율의 인과분석 결과

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

<그림 8> 서울시 구별 평당 아 트가격의 인과 계

xxvii

3. 버블 진단

1) 세가격과 매매가격 비율 분석

○ 서울의 아 트가격 버블을 측정하는 첫 번째 지표로 세가격/매매가격 비율을

사용할 수 있으며 일반 으로 간편하게 주택가격의 정 수 을 단하는 기 으

로 다양한 연구에서 이용되고 있음

– 세가격은 주거 목 으로 지불하는 가격이므로 재의 주거 가치를 알려주는

반면, 매매가격은 재의 주거 가치뿐만 아니라 향후 부동산 가치 상승에 한

기 가치를 포함함.

– 따라서 사용가치를 나타내는 세가격이 안정을 찾고 있는 상황에서 교환가치를

나타내는 매매가격이 올라 상 으로 세가격/매매가격 비율이 낮아지면 주

택가격에 버블이 있을 수 있음.

○ 서울시 25개 구별 2000년 1월~2007년 6월까지 기간 세가격/매매가격의 비율

추이를 4개의 그룹으로 나 어 분석한 결과는 체로 다음과 같음

– 반 으로 각 그룹별로 2002년 를 후로 세가격/매매가격 비율이 하락하

기 시작하는데 이 시 부터 매매가격이 세가격에 비해 큰 폭으로 상승하고 있

음을 나타냄.

○ 세부 으로 그룹 1의 경우 세가격/매매가격 비율이 다른 그룹에 비해 가장 낮

은 수치의 값을 나타내고 있어 매매가격이 세가격에 비해 매우 높게 형성된 지

역임을 알 수 있음

– 2002년 부터 재까지 세가격/매매가격 비율이 0.5 이하를 보이며 계속 감

소하고 있으며 세가격/매매가격 비율의 하락 추이가 다른 그룹에 비해 상

으로 큰 폭으로 지속되고 있음.

xxviii

○ 그룹 2의 경우 분석기간 세가격/매매가격 비율이 그룹 1 보다는 높으나 상

으로 낮은 추이를 나타냄

– 특히, 이들 지역은 2004년 이후 0.5 이하의 비율을 나타내고 있으며 그 비율

이 계속 감소되는 추세를 보임.

– 강동구의 경우 그룹 내 다른 구에 비해 낮은 추이를 보이고 있어 타 지역에 비

해 상 으로 매매가격이 높은 수 을 유지하고 있음.

– 그 이유로 인 한 송 구의 규모 재건축 단지 계획에 향을 받아 2002년

말~2004년 까지 매매가격이 상 으로 가 른 상승세를 보 던 것이 이러한

결과에 향을 미친 것으로 단됨.

– 용산구의 경우 양천구, 강동구에 비해 비교 낮은 비율을 계속 유지하고 있으

며 그 이후 꾸 한 감소세를 나타냄.

– 이러한 하향 추이는 2001년 용산 부도심을 국제 업무타운과 주거 심지로 조성

하겠다는 계획과 한남 뉴타운, 철도청 기지창 개발 계획, 미군기지의 민족공원

조성 계획 등에 기인하는 것으로 분석됨.

– 한, 용산 문배동 한강로 일 의 규모 주상복합 아 트 단지 계획과 한강 조

망권 주변 녹지공간의 장 이 함께 작용해 아 트가격 상승에 큰 향을 미

친 것으로 보임.

○ 그룹 3의 경우 그룹 1과 그룹 2에 비해서 상 으로 완만한 감소 추세를 보임

– 그러나 2004년에서 2005년 사이에는 0.5 이하의 비율을 나타내었으며 2006년 12

월 재 모든 구가 0.5 이하의 비율을 보이고 있음.

○ 그룹 4의 경우 의 세 그룹과 달리 2002년 말에서 2003년 에 들어서야 세가

격/매매가격의 비율이 감소세로 들어서기 시작했음

– 이후 최근의 추세를 제외하고는 체 으로 다른 그룹에 비해 완만한 감소세를 보임.

xxix

<그림 9> 서울시 세부 그룹별 세가격/매매가격 비율 추이

xxx

2) 가격․소득 비율

○ 서울의 아 트가격이 어느 정도 크기의 버블을 가지고 있는지 단하기 한 두

번째 지표로 가격-소득비율(PIR : price income ratio)을 이용하여 분석하 음

– 가격-소득 비율은 주택구입 능력을 측정하기 한 지표로서 소비자가 몇 년 동

안 소득을 축해야만 출 없이 자력으로 주택을 구입할 수 있는지를 나타내는

지표로 사용됨.

○ 실증분석 과정에서 서울시 25개 구별 소득 자료의 획득이 불가능하여 그 체 자

료로 서울시의 구청별‧세목별 지방세 징수실 자료를 활용하 음

– 지방세를 구별 소득의 리변수로 사용한 이유는 우선 지방세는 국세에 비해 지

역귀착성이 강한 세원을 과세 상으로 하며, 재산과세 주(70%)이며 건물‧토지

‧자동차 등 재산은 경제수 과 한 계가 있기 때문.

○ 본 연구에서는 PIR 지표에 한 분석을 해 가격지표로 아 트 평당가격을 사용

하 으며 소득지표로 지방세수를 사용하 음

– 그룹 1의 경우 모두 송 구의 수치가 가장 높게 나타나고 있으며 수치가 차

상승하는 추이를 보 으며, 서 구가 강남구보다 더 높게 나타났음.

– 그룹 2의 경우 진구, 용산구, 강동구, 양천구 순서로 그 수치가 높게 나타났으

며 그룹 내 4개 구별 수치 추이가 거의 인 하여 나타남.

– 진구의 경우, 실제 아 트 평당 가격은 그룹 가장 낮음에도 PIR의 수치가

가장 높게 나타났음.

– 그룹 3의 경우 성동구와 동작구가 가장 높은 수치를 보 으며, 그룹 4의 경우

강북구가 가장 높은 수치를 보임.

xxxi

(a)

그

룹

1

(c)

그

룹

3-1

(d)

그

룹

4-1

(b)

그

룹

2

(d’)

그

룹

4-2

(c’)

그

룹

3-2

(a)

그

룹

1

(c)

그

룹

3-1

(d)

그

룹

4-1

(b)

그

룹

2

(d’)

그

룹

4-2

(c’)

그

룹

3-2

(a)

그

룹

1

(c)

그

룹

3-1

(d)

그

룹

4-1

(b)

그

룹

2

(d’)

그

룹

4-2

(c’)

그

룹

3-2

<그림 10> 가격/소득 비율에 의한 추이

xxxii

3) 재가치에 의한 분석

○ PVM을 이용한 분석은 주택의 수요‧공 요인을 명시 으로 고려하지 않고 주택

가격과 주택임 소득간의 계만을 고려하기 때문에 분석이 용이하고 모형설정이

간단한 장 이 있음

– PVM은 주택가격이 주택임 소득을 할인하여 합한 값과 같아야 한다는 이론

토 에 주택가격과 주택임 소득의 공 분(cointegration) 계를 이용하여 균형

조건(steady state condition)을 유도함.

○ 서울시 25개 구의 2001년 8월~2007년 6월까지 아 트 평당 매매가격, 평당 세가

격, 국민은행의 월세이율을 이용한 결과는 다음과 같음

– 그룹 1~그룹 4 모두 2001년 8월 이후로 반 인 증가추세를 보이고 있으며 이

부분의 지역은 2006년에 들어서며 격한 증가 추세를 나타냄.

– 이론 으로 PVM에 의한 분석 수치가 0 보다 클 경우 그 만큼 버블이 있는 것

으로 분석기간 서울시 25개구 모두 버블이 존재할 가능성이 있으며 그 수치

가 최근 들어 증하는 추세를 보임.

○ 그룹 1의 경우 앞의 두 분석결과와 달리 강남구가 체 으로 가장 높은 수치를

보 으며 그 격차도 2006년 이후 더욱 커지고 있음

– 그룹 2의 경우 강동구가 가장 높은 수치를 보이고 있으며 그 다음으로 용산구,

양천구, 진구의 순으로 나타났으며, 이는 앞서 세가격/매매가격 비율 분석

과 일치함.

– 그룹 3, 그룹 4는 매우 유사한 수치를 보이며, 특히, 이 두 그룹의 경우 2006년

말~2007년 까지 격한 증가추세를 공통 으로 보이고 있음.

xxxiii

<그림 11> 재가치법에 의한 버블 추이

xxxiv

4) 잠재 버블 지수

○ 앞의 세 가지 지표와는 달리 버블 가능성 지수는 주택시장의 수 상황과 가격상

승률, 민간의 구매력, 부동산 경기 등을 종합 으로 단하여 주택시장의 버블 가

능성을 측정하기 해 임일섭(2002)이 고안한 방법론을 사용한 지표임

○ 본 연구에 도입된 각 지수의 작성방법과 그 의미는 다음과 같음

– 첫 번째 지수는 서울의 주택가격상승률–GRDP성장률로, 이는 주택가격의 움직

임만으로는 버블여부를 단할 수 없기 때문에 거시경제 반의 요인들을 반

하고 있는 GRDP성장률과의 격차를 고려하고자 한 것임.

– 두 번째 지수는 서울의 주택가격상승률–지방세징수증가율로 주택시장의 수 상

황, 구매력 등을 반 하고자하는 의도로 포함하 음.

– 임일섭(2002)의 연구에서는 주택가격/가처분소득 비율로 이 지수를 계산하 으

나 본 연구에서는 구별 소득에 한 체 자료로 지방세징수 실 을 사용하 으

므로 증가율의 차이를 그 지수로 체하 음.

– 세 번째 지수는 서울의 주택가격상승률– 트상승률로 이는 주택의 사용가치에

한 선호 이외의 투기 동기에 기인한 주택수요를 반 하고자 하 음.

○ 각각의 지표를 계산한 이후 수치와 진폭이 큰 특정 지표가 체 지수를 좌우하는

것을 방지하기 해 각 지표들의 평균값(0)과 분산(1)이 일치하도 정규화한 이후,

정규화된 구성지표들의 산술 평균하여 잠재 버블 지수를 산출하 음

– 산출된 지수는 평균이 0인 값을 심으로 분포되어 있어 그 크기가 0보다 클수

록 잠재 으로 버블의 정도가 큰 것으로 해석할 수 있음.

– 여기서 주의하여야 할 것은 잠재 으로 버블 정도가 높다는 것이 반드시 단시일

내에 락할 것임을 의미하지는 않음.

– 한 잠재 버블지수가 높게 나타나는 것은 주어진 시기에 주택가격의 상승률

이 거시 경제 반의 상황 등에 비추어 과도한 측면이 있음을 의미할 뿐이며 향

후 가격의 움직임을 으로 지수로부터 도출해 낼 수는 없음.

xxxv

○ 서울시 25개 구를 상으로 2000년부터 2006년까지 연별 평당 아 트 매매가격,

아 트 세가격, GRDP, 지방세 징수실 등 모두 명목자료를 사용하여 분석한

결과는 다음과 같음

– 그룹 1의 경우 2002년 하반기부터 2004년 말까지 아 트가격에 버블이 나타난

것으로 분석되었음.

– 구별로 송 구, 서 구, 강남구의 순으로 나타나고 있으며 이는 실제 아 트가격

과 비교했을 때와는 상이한 결과를 보임.

– 실제로는 강남구의 아 트가격이 가장 높으나 버블의 크기는 상 으로 아 트

가격이 가장 낮은 송 구의 경우가 가장 큰 것으로 분석되었음.

○ 그룹 2의 경우에는 양천구와 진구의 경우 2002년 말에서 2004년 말 사이 버블이

있었던 것으로 분석되었으며 진구의 경우 그 이후 계속 인 하락을 보이고 있음

– 반면 나머지 양천구, 용산구, 강동구의 경우 2005년을 기 으로 다시 상승하는

추세를 보이고 있음.

○ 그룹 3, 그룹 4의 경우 서로 매우 유사한 수치를 보이며 체 으로 2003년 에서

2004년까지 버블이 존재하는 것으로 보이다 그 이후로 하락하는 추세를 나타냄

– 두 그룹의 차이 으로는 그룹 3의 경우 2005년 이후 다시 상승하는 추세를 보이

는 반면, 그룹 4의 경우에는 계속 하락세를 보임.

– 다른 구들과는 달리 종로구의 경우에만 2005년에 걸쳐 잠재 버블지수가 0이

넘는 상을 보임.

xxxvi

<그림 12> 버블 가능성 지수

xxxvii

Ⅳ. 서울의 아 트가격 버블이 지역경제에 미친 향

1. 다지역 투입-산출 모형을 통한 분석

1) 다지역 투입-산출 분석의 개

(1) 산업연 표의 기본구조

○ 투입-산출(IO : input-output) 분석은 단일지역에서 산업부문간 경제활동의 상호의

존 계를 설명할 뿐 만 아니라 최종수요의 규모변동에 의한 경제 (승수)효

과 (spill-over effect)를 도출하는 데 리 활용됨

– 다지역 투입-산출(MRIO : multi-regional IO) 분석은 IO 분석을 다지역으로 연장

하여 분석한 것으로 분석원리는 IO 분석과 동일함.

산출

투입

내생부문 (산업간 수요) 최종수요

( )D

총산출물

( )jX1 ⋯ 1n -

내

생

부

문

1 1,1a ⋯ 1, 1na - 1,na 1,1

n

ji

a=å

⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮

1n - 1,1na - ⋯ 1, 1n na - - 1,n na - 1,1

n

n ji

a -=å

기 투입 ,1na ⋯ , 1n na - ,n na,

1

n

n ii

a=å

총투입물 ( )iX ,11

n

ii

a=

å ⋯ , 11

n

i ni

a -=

å ,1

n

i ni

a=

å -

<표 6> 투입-산출표의 기본구조

xxxviii

(2) 생산유발 고용유발 효과를 통한 효과 분석

○ 산업연 표에 의해 분석되어지는 효과(spill-over effect)는 산출‧고용‧소득승수

(output employment and income multipliers)에 의해 계산됨

– 수출과 수입이 없는 폐쇄경제(closed economy)를 가정할 경우 지역산출액( X )

은 다음과 같이 나타낼 수 있음.

1( )X I A Y-= -

여기서,

Y : 지역의 최종수요, A : 지역투입 계수, X : 지역산출액, I : 항등행렬

○ IO 분석에서 일반 으로 사용되는 기본 인 가정은 다음과 같음.

– 분석기간 교역계수(trade coefficients)값은 변하지 않으며 각각의 산업은 하나

의 동질 인 상품을 생산함.

– 각각의 산업들은 동질 인 생산함수를 가지며 규모에 한 수확불변(constant

returns to scale)을 나타냄.

(3) 생산‧고용‧취업 유발효과 계산 과정

○ 생산유발‧고용유발‧고용계수는 각각 다음과 같은 의미를 나타냄

– 생산유발계수 : 소비, 투자, 수출 등의 최종수요가 한단 증가할 때 각 산업부

문에서 직간 으로 유발되는 생산액 수 .

– 고용유발계수 : 고용계수에 생산유발계수를 곱하여 구함.

– 고용계수는 일정기간동안 생산에 투입된 고용자수를 총산출액으로 나 어 구하

며 생산‧고용유발효과는 다음과 같은 식에 의해 계산됨.

생산유발효과 :1( )X I C A F-D = - × ×D ; 고용유발효과 :

1( )L l I C A F-D = × - × ×D

xxxix

<그림 13> 다지역 투입-산출 분석 차

2) 시가총액 하락에 따른 경제 효과 분석

(1) 효과 분석

○ MRIO 모형의 틀에서 서울의 아 트가격 변동이 지역 경제에 미치는지 효과

를 분석하기 한 분석 차는 다음과 같음4)

– 서울시 아 트 시가총액은 서울의 GRDP와 한 계를 가지고 변화한다는

가정하에 경제 효과를 분석하 음.

– 우선, 서울시 아 트 시가총액의 변화를 최종수요의 변화로 가정하고 시가총액과

GRDP 간의 회귀분석을 통해 간 으로 최종수요의 변화를 악하고자 하 음.

– 그러나 실 으로 이용가능한 시가총액 자료의 한계로 시가총액(PQ)에서 단기

에 공 된 물량(Q)이 일정한 것으로 가정하고 아 트가격(P) 변화가 시가총액의

변화를 결정한다고 보고 분석함.5)

4) 실증분석에 앞서 서울의 GRDP는 1985부터 연간자료, 아 트시가총액은 2000년부터 월

별자료, 아 트가격지수는 1986년부터 월별자료로 구할 수 있어 이용가능한 자료가 매우

제한 임.

xl

(2) 분석 결과

○ 연간자료(1988~2005년)를 이용해 서울시 아 트가격과 GRDP 간의 회귀분석을 결

과는 다음과 같음6)

1

2

5.6271 0.4486

(1.1469) (4.0775)

0.7787

(5.1541)

R =0.7034, D .W .=1.6309

t t t

t t t

Y P

z

e

e e -

= + +

= +

주 : ( )안은 t 통계량을 나타냄.

○ 분석 결과 서울의 아 트시가총액이 10억원이 변화할 때 서울의 지역경제에 미치

는 향은 약 4억4천8백6십만원임을 알 수 있음

– 따라서 2000년 1월~2007년 6월 까지 서울의 아 트 시가총액 평균(335조 1,728

억원)에 0.4486을 곱하여 시가총액 변동액(150조 3,512억원)을 계산하고 이를 서

울의 아 트에 한 최종수요 변화로 가정함.

– 이러한 결과로부터 MRIO 모형에 의한 서울의 34개 산업부문별 생산‧고용‧취업

유발효과는 다음 표와 같음.

5) 아 트가격지수와 GRDP 간의 장기균형 계를 악하기 해 GRDP를 지수로 환하 으며

변수들간에 당기(contemporaneous) 변화에 을 맞추어 독립변수에 시차는 포함시키지 않았음.

6) OLS(ordinary least squares) 분석 결과2R 와 D.W. 통계량이 좋지 않아 추가 으로

GLS(generalized least squares) 실시하고 LR 검정(log likelihood test) 결과 에 의한 GLS

에 의한 분석 결과가 유의성이 존재하는 것으로 나타났음.

xli

○ 생산유발효과를 보면, 부동산 사업서비스 부문에 1,625.9억원의 향이 미쳐 가

장 큰 수치를 보 음

– 그 다음으로 융 보험(120.4억원), 문화(73.3억원), 사회 기타 서비스(39.7

억원), 정보통신서비스(25억원)의 향을 주는 것으로 나타났음.

○ 고용유발효과는 부동산 사업서비스 부문에 801억원의 향을 미쳐 가장 큰 유

발 효과를 나타내는 것으로 나타났음

– 그 다음으로 융 보험(132억원), 문화(75억원), 건설(29억원), 사회 기타

서비스(28억원)의 순으로 향을 미친 것으로 나타났음.

○ 취업유발효과는 부동산 사업서비스에 1,006억원의 향을 미쳐 가장 큰 유발효

과를 나타내는 것으로 분석됨

– 그 다음으로 융 보험(133억원), 문화(120억원), 사회 기타 서비스(58억

원), 도소매(54억원)의 순으로 취업유발 효과를 나타낸 것으로 분석됨.

xlii

산업 생산유발효과 고용유발효과 취업유발효과

농업어업 0.9 0 5

업 2.2 1 2

음식료 담배 1 0 0

섬유 0.5 0 0

의류 1.1 1 2

신발 0.1 0 0

목재종이 2.4 1 1

석유화학고무 1 0 0

정 화학 1.3 1 1

비 속 물 0.7 0 0

속(1차 속 포함) 2.1 1 1

기계 0.9 1 1

기 가 1.3 1 1

반도체 0.4 0 0

정보통신기기 1.6 1 1

정 기기 1.3 1 1

자동차 0.1 0 0

조선 0 0 0

항공우주 0 0 0

기타 수송 장비 0 0 0

가구 기타 제조 1.5 2 2

력가스수도 6.2 1 1

건설 24.1 (4) 29 30

도소매 13 22 (5) 54

음식숙박업 11.3 16 38

물류 13.4 19 28

해상물류 1.1 0 0

문화 (3) 73.3 (3) 75 (3) 120

정보통신서비스 (5) 25 8 9

융 보험 (2) 120.4 (2) 132 (2) 133

부동산 사업서비스 (1) 1,625.9 (1) 801 (1) 1,006

공공행정 국방 0 0 0

교육 사회보장 8.6 16 18

사회 기타 서비스 (4) 39.7 (5) 28 (4) 58

지역별 합계 1,982.7 1,161 1,513

<표 7> 서울시 다지역 투입-산출 분석 결과

(단 : 억원)

주 : 2000년 투입-산출표 기

xliii

2. 서울시 아 트가격의 합리 버블 생성 붕괴 효과 분석

1) 재가치모형을 통한 가상 실험

○ 거품에 한 부분의 연구는 합리 거품(rational bubble)에 한정되어 있으며 이

에 한 일반 견해는 부동산, 주식 등 자산의 거품은 시장참여자의 선호나 집단

심리 등과 같은 외부 요인에 기인함

– 서울지역의 아 트가격을 상으로 합리 거품 생성 붕괴 시 발생할 수 있

는 경제 효과 등에 한 보다 과학 인 분석을 하기 해 본 연구에서는 재

가치모형(present value model)을 이용한 가상 실험을 실시함.

○ 재가치 모형은 거시경제학 분야의 한 분석방법으로 사용되는 Infinite Horizon

모형의 토 에서 출발하며 산제약하에서 소비자효용을 극 화시키기는 균형조

건으로 다음과 같은 계식으로 도출됨

1 1

1

1( )

1 ( )t t t t

t t

P E P DE R

+ +

+

= ++

여기서,

tP : t기의 아 트가격, tR : t기의 실질이자율, tD : t기의 아 트임 료,

tE : t기의 기 치

– 재가치모형에 의하면 합리 기 하에 이론 아 트가격은 미래 아 트가격

과 미래 아 트임 료 합의 기 치를 미래의 (실질)이자율로 할인(discount)하여

재가치로 환산한 것으로 표 됨.

xliv

○ 할인율은 실질이자율이 일정하다는 가정과 함께 합리 기 하에 재가치모형의

이론 아 트가격에 한 일반해(general solution)는 다음과 같음

1

1( ) ( )

1

ikk

t t t i t t ki

t t

P E D E PR

F B

a+ +=

æ ö= +ç ÷

+è ø

= +

å

여기서,

tF : 아 트의 본원 가치로 미래임 료의 상된 재가치, tB : 합리 버블

– 따라서 이론 으로 재의 아 트가격은 아 트의 본원 가치( tF : fundamental

value)와 합리 버블( tB : rational bubble) 두 부분의 합으로 구성되는데 합리

버블은 일반 으로 외생 인 변수(exogenous variable)에 의존한다고 가정함.

○ 식을 토 로 균형조건을 유도하면 다음과 같음

1

1 1

1 1

i

t t ti

DP D B B

R R R

¥

=

é ùæ ö æ ö= + = +ê úç ÷ ç ÷

+ +è ø è øê úë ûå

– 확률개념을 이용하여 버블이 붕괴되고 붕괴되지 않는 두 가지 국면을 용하여

Blanchard-Watson(1982)이 가정한 것과 같이 합리 버블에 국면 환 (regime

changes)을 반 하면 tB 는 다음과 같은 두 가지 다른 경로를 가짐.

11

1

1

( ) ,

, (1 )t t

t

t

B vB

v

ap p

p

-+

+

+

ì +ï= í

-ïî

버블이붕괴되지않을확률

버불이붕괴될확률

여기서, 0 1p< < , 1( ) 0tE v + = ,2~ (0, )t vv N s

xlv

– 따라서 국면 환을 포함한 합리 버블이 내재된 시 t 에서 1t + 기의 아 트

가격은 다음과 같음.

1

1

,

, (1 )

t

t

DB

RPD

R

p

p

+

+

ì+ïï

= íï -ïî

버블이 붕괴되지 않을 확률

버불이 붕괴될 확률

– 식을 일반화하여 t n+ 기의 아 트가격은 다음과 같이 유도됨.

1 11 ,

11 , (1 )

n

t n

t n

RD B

RP

DR

pp

p

+

+

ì +æ ö æ ö+ +ï ç ÷ ç ÷

ï è ø è ø= íæ öï + -ç ÷ï è øî

버블이 붕괴되지 않을 확률

버불이 붕괴될 확률

2) 수치 실험

(1) 라미터의 결정

○ 재가치 모형으로부터 유도된 일반해를 이용해 수치 실험을 하기 해서는 세

개의 라미터(D , R , p ) 값의 결정이 선행되어야 함

– 이들 세 개의 라미터(deep parameter) 값은 장기균형(steady-state equilibrium)

에서 아 트가격과 아 트임 료, 그리고 버블의 확률을 나타내는 구조 인

라미터의 성격을 가짐.

○ 세 개의 라미터 값을 결정함에 있어 가장 문제가 되는 것은 공식 으로 아 트

임 료에 한 통계자료가 없는 상태에서 아 트의 임 료를 추계하여 장기균형

값을 결정하는 것임

– 선행연구에 아 트에 한 임 료는 여러 가지 방법으로 추계하고 있으며 체

로 다음과 같음.

xlvi

○ 본 연구에서는 아 트가격에 월세 환율을 곱하여 아 트임 료를 산출하 음

– 역사 자료(historical data)에서 평균값을 서울지역 아 트에 한 장기 균형값

으로 가정하고 <표 8>과 같이 수치 실험의 라미터 값으로 사용하 음

D (아 트 임 료) R (회사채 수익률) p (버블이붕괴되지않을확률)

4.8086 0.0449 0.9500

<표 8> 수치 실험에 사용된 라미터의 값

(2) 분석 결과

○ 서울시 아 트가격에 한 합리 버블의 수치 (가상 ) 실험 결과는 <그림 14>

와 <표 8>과 같음

– <그림 14>에 의하면 수치 실험기간(200개월) 모두 4개의 버블이 생성되고

붕괴되었음.

– 수치 실험기간 정 아 트가격(fundamental value)은 107.1를 나타냄.

– 반면, 합리 버블(rational bubble)이 포함된 아 트가격 평균 으로 118.9로 계

산되며 실험기간 아 트가격의 최 값은 280.5, 최소값은 101.4로 분석됨.

– 따라서 합리 버블이 내포된 아 트가격의 최 값과 최소값간의 증가율은

276.6%의 차이를 보임.

○ 한편, 실험기간 생성된 합리 버블의 최 값과 최소값은 각각 173.4와 -.5.7로

이들간의 증가율 차는 3,052.8%를 나타냄

– 한 아 트가격의 락에 따른 버블 붕괴로 발생하는 자본손실은 평균자본이득

0.2의 341.8배에 달하는 것으로 계산됨.

80

120

160

200

240

280

320

25 50 75 100 125 150 175 200-40

0

40

80

120

160

200

25 50 75 100 125 150 175 200

.016

.020

.024

.028

.032

.036

.040

.044

.048

25 50 75 100 125 150 175 200-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

25 50 75 100 125 150 175 200

xlvii

(a) 아 트가격 (b) 합리 버블

(c) 임 료/아 트가격 비율 (d) 자본이득(%)

<그림 14> 수치 실험에 의한 합리 버블

아 트가격 합리 버블임 료

/아 트가격자본이득

평균 118.94 11.84 0.0417 0.20

간값 109.50 2.40 0.0439 0.45

최 값 280.48 173.39 0.0474 6.59

최소값 101.42 -5.68 0.0171 -61.76

최 와 최소값

증가율(%. %P)276.55 -3,052.75 276.56 68.35%P

<표 9> 수치 실험 분석 결과

주 :* 107 .1P = ,

* 4.81D =

xlviii

3. 서울시 구별 아 트가격 버블의 검정

○ 재가치모형을 이용하여 서울시 25개구별로 아 트가격에 버블이 존재 유무를 실

증 으로 검정함

– 아 트가격 자료는 부동산 114의 각 구별 평당 아 트매매가격(P)을 사용하 고

아 트임 소득(R)은 국민은행에서 발표하느 월세 환율에 각 구별 아 트 세

가격을 곱하여 산출하 음.

– 분석기간은 2001년 8월~2007년 6월까지 월별자료를 이용하 음.

○ 구체 인 분석 차

– 우선 아 트가격과 아 트임 소득 간에 OLS(ordinary least squares)을 실시하

여 오차항(error term)을 구함.

– 추정된 오차항에 해 KPSS(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin) 방법을

용하여 단 근(unit root)을 검정함.7)

– KPSS 검정 결과 오차항에 단 근이 존재하지 않으면 두 변수간에 공 분(co-

integration) 계가 있는 것으로 악하고 해당 구의 아 트가격에 버블이 존재

할 가능성이 없는 것으로 단함.

○ KPSS 방법에 의한 단 근 검정 결과 도 구, 동작구, 은평구, 진구, 강남구, 강

서구, 종로구, 마포구, 서 구, 송 구, 용산구 지역의 아 트가격에 버블이 존재할

가능성이 있는 것으로 분석됨

– 여기서 주의해야할 것은 2001년 8월부터 2007년 6월까지의 기간 두변수간 장

기균형의 개념에서 버블이 존재할 가능성이 있는 것으로 해석하여야 함.

7) 단 근(unit root) 검정이란 어떤 임의의 시계열이 안정 (stationary)인지 는 불안정

(nonstationary) 인지 단하기 한 계량 인 분석방법임.

xlix

<표 10> 서울시 구별 버블 검정 결과

버블 가능성이

있는 지역

종로구 송 구 서 구 강남구 용산구 진구

0.246 0.227 0.223 0.219 0.217 0.211

은평구 강서구 마포구 도 구 동작구 -

0.199 0.180 0.179 0.167 0.157 -

버블 가능성이

없는 지역

동 문구 강북구 서 문구 등포구 구로구 노원구

0.145 0.143 0.140 0.134 0.133 0.1311

천구 강동구 랑구 성동구 성북구 양천구

0.131 0.129 0.126 0.119 0.1186 0.117

구 악구 - - - -

0.115 0.109 - - - -

주 1) H0 : 해당지역의 오차항은 안정 (stationary)임.

2) 귀무가설(H0)을 기각하기 한 5% 수 의 임계값은 0.146 임.

l

Ⅳ. 정책 제안 시사

○ 서울시 일부 지역별로 아 트가격에 버블이 존재함

– 최근 고유가 지속, 서 라임 모기지 사태 등의 발생으로 미국 세계부동산

시장의 불안이 가 되고 있음.

– 이에 향후 외부충격에 의한 갑작스런 버블 붕괴 상에 비 지역경제를 안정화

할 수 있는 사 비책이 필요함.

○ 향후 아 트가격 안정화를 해 지역별 차별화된 정책 수단 필요함

– 서울의 지역별 아 트가격 상승 원인이 교육여건, 물리 주거환경, 재개발 등

여러가지 원인에 기인함.

– 향후 정책 응 시 지역별 차등화 된 략이 요구되며 서민을 한 임 주택

장기 세주택의 확 공 이 필요함.

○ 지방정부 차원에서 아 트가격 안정화를 한 정책 수단은 매우 제한 임

– 서울시는 부동산가격의 안정화를 해 재건축 규제, 임 주택, 공공 세주택 공

, 재산세 조정 등의 정책수단을 활용하고 있음.

– 실 으로 앙정부에 비해 아 트가격 안정화를 한 정책수단이 매우 빈약한

실정임.

– 서울의 아 트가격 안정화를 해선 앙정부의 역할 일부 요한 정책수단

이 분권화되어야 할 것임.

제1장 연구의 개요 ······················································································3

제1 배경 목 ················································································3

1. 배경 ································································································3

2. 목 ································································································4

제2 범 방법 ················································································5

1. 범 ································································································5

2. 방법 ································································································5

제2장 부동산 버블에 한 이론 고찰 ····················································9

제1 버블에 한 개요 ·········································································9

1. 개념 ································································································9

2. 단근거 ·························································································9

3. 종류 ······························································································10

4. 부동산 버블의 경제 효과 ··························································11

제2 버블 검정 측정 방법 ·····························································15

제3 해외 부동산 버블 사례 ·····························································18

1. 가격 등 배경 변동 추이 ·······················································18

2. 국가별 버블 사례 ·········································································23

제4 한국의 부동산 정책 ····································································39

1. 부동산 정책의 기조 ······································································39

2. 서울시 부동산 정책 ······································································47

제3장 서울시 주요지역별 아 트가격의 버블진단 ·································53

제1 황 ····························································································53

1. 등 원인 ·····················································································53

2. 변화 추이 ·····················································································54

3. 공간 분포 가격 인과 계 ···················································62

제2 버블 진단 ···················································································68

1. 세․매매가격 비율 ····································································68

2. 가격․소득 비율 ···········································································74

3. 재가치에 의한 분석 ···································································78

4. 잠재 버블 지수 ·········································································81

제3 강남 3구 사례 ············································································84

1. 황 ······························································································84

2. 세․매매가격 비율 ····································································94

3. 재가치에 의한 분석 ···································································99

제4장 서울시 아 트가격 버블이 지역경제에 미치는 향 ··················105

제1 다지역 투입-산출 분석을 통한 아 트시장 분석 ······················105

1. 다지역 투입-산출 분석 개요 ······················································105

2. 경제 효과 분석 ·································································110

제2 아 트가격의 합리 버블 생성 붕괴 효과 분석 ·················120

1. 재가치모형 ···············································································120

2. 수치 실험 ················································································123

제3 구별 아 트가격의 버블 검정 ···················································126

제5장 연구의 시사 정책 건의 ·······················································131

제1 연구의 시사 ···········································································131

제2 정책 건의 ·················································································133

•참고문헌 ······························································································137

•부록 ·····································································································147

<표 2-1> 주요 국가의 주택가격 상승률 ···················································20

<표 2-2> 주요국가의자산가격호황-붕괴시가격변동··································22

<표 2-3> 미국의 주택가격 상승 지표 ·······················································32

<표 2-4> 호주의 도시별 단독주택 가격 ···················································37

<표 2-5> 2007년 이후 새롭게 용되는 부동산 정책 ·······························46

<표 2-6> 최근 서울의 주요 부동산 정책 ··················································50

<표 3-1> 국과 서울의 아 트가격 락기 조정기 ···························56

<표 3-2> 서울시 구별 평당 아 트가격 추이 ···········································61

<표 3-3> 서울시 구별 평당 아 트 매매 세 가격 ···························69

<표 3-4> 서울시 구별 가구당 월평균 소득 ··············································86

<표 3-5> 강남 3구의 동별 기업수 ····························································88

<표 3-6> 강남 3구의 보행환경 만족도 ·····················································88

<표 3-7> 서울시 구별 교통 만족도 ···················································89

<표 4-1> 투입-산출표의 기본구조 ··························································106

<표 4-2> 투입-산출 분석의 가계부분 가정에 따른 승수효과 ·················107

<표 4-3> 다지역 투입-산출 분석의 장․단 ·········································108

<표 4-4> 국 16개 시도의 아 트 시가총액 추이 ·································111

<표 4-5> 수도권 아 트 시가총액 ··························································113

<표 4-6> 서울시 다지역 투입-산출 분석 결과 ·······································119

<표 4-7> 수치 실험에 사용된 라미터의 값 ······································123

<표 4-8> 수치 실험 분석 결과 ····························································124

<표 4-9> 서울시 구별 버블 검정 결과 ···················································127

<그림 1-1> 연구의 흐름도 ·········································································6

<그림 2-1> 부동산가격의 상승 효과 ························································12

<그림 2-2> 부동산 버블의 부정 효과 ···················································13

<그림 2-3> 부동산 버블 붕괴가 경제에 미치는 향 ·······························14

<그림 2-4> 부동산 버블에 한 연구 ·······················································16

<그림 2-5> 국의 주택가격 상승률 추이 ················································24

<그림 2-6> 도쿄권 상업지, 주거지 지가 상승률 추이 ······························25

<그림 2-7> 도쿄권, 오사카권, 나고야권 지가 상승률 추이 ······················25

<그림 2-8> 일본의 수도권 주택지 공시지가 추이 ····································26

<그림 2-9> 일본의 평당 평균 아 트가격 추이 ·······································26

<그림 2-10> 일본의 리 변동 추이 ························································27

<그림 2-11> 일본의 할인율 추이 ······························································27

<그림 2-12> 일본의 부동산 세수 추이 ·····················································29

<그림 2-13> 국가별 체세수 부동산세 비 추이 ·····························29

<그림 2-14> 미국의 30년 모기지 리 변화 추이 ····································33

<그림 2-15> 미국의 주택가격 상승률 추이 ··············································33

<그림 2-16> 최근 발표된 주요 부동산 정책 ············································41

<그림 3-1> 서울의 아 트가격 변동 추이 ················································56

<그림 3-2> 서울시 구별 평당 아 트가격 추이 ·······································59

<그림 3-3> 서울시 구별 평당 아 트가격 증가율 추이 ···························60

<그림 3-4> 서울시 구별 평당 아 트가격의 상 비율 분포 ················62

<그림 3-5> 세부 그룹별 평당 아 트가격의 상 비율 분포 ················63

<그림 3-6> 서울시 구별 평당 아 트가격의 인과 계 ·····························67

<그림 3-7> 서울시세부그룹별 세가격/매매가격비율추이··························73

<그림 3-8> 서울시 세부 그룹별 PIR1 추이 ··············································76

<그림 3-9> 서울시 세부 그룹별 PIR2 추이 ··············································77

<그림 3-10> 서울시 세부 그룹별 재가치법에 의한 버블 추이 ··············80

<그림 3-11> 서울시 세부 그룹별 잠재 버블 지수 추이 ························83

<그림 3-12> 강남 3구의 인구 증가율 추이 ·········································85

<그림 3-13> 서울시 권역별 재정규모 추이 ··············································87

<그림 3-14> 서울시 권역별 사교육비 비 추이 ······································90

<그림 3-15> 서울시 권역별 교육재정 지원액 추이 ··································91

<그림 3-16> 서울시 권역별 평당 아 트가격 추이 ·······························91

<그림 3-17> 서울시 권역별 1인당 거주면 ·············································92

<그림 3-18> 서울시 권역별 주거비 부담률 ··············································93

<그림 3-19> 서울시 권역별 주거지에 한 만족도 ·······························93

<그림 3-20> 강남구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이 ·······················95

<그림 3-21> 서 구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이 ·······················96

<그림 3-22> 송 구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이 ·······················98

<그림 3-23> 강남구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이 ·····················100

<그림 3-24> 서 구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이 ·····················101

<그림 3-25> 송 구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이 ·····················102

<그림 4-1> 다지역 투입-산출 분석 차 ··············································109

<그림 4-2> 국의 아 트 시가총액과 주식 시가총액 추이 ···················112

<그림 4-3> 국아 트시가총액이주식시가총액에서차지하는비 추이········112

<그림 4-4> 수도권 아 트 시가총액 추이 ············································114

<그림 4-5> 서울의 GRDP와 아 트가격 추이 ········································116

<그림 4-6> 수치 실험에 의한 합리 버블의 생성 ·····························125

제1 배경 목

제2 범 방법

제Ⅰ장 연구의 개요

3

제Ⅰ장 연구의 개요

제1 배경 목

1. 배경

최근 국제통화기 (IMF, 2003)에서 발표된 실증분석 결과에 의하면

부동산은 주식 등과 같은 융자산에 비해 버블 붕괴와 회수가 빈번하

게 나타나고 있는 것으로 연구되었다. 여타 자산에 비해 부동산에 버블

이 발생하여 단기간에 걸쳐 붕괴하게 되면 그 여 는 주택가격 락 →

소비침체 → 자산디 가 → 경기침체지속 등으로 이어져 융

실물경제의 부실화를 래한다. 한 경제에 미치는 이러한 부정 효과

는 범 하고 장기 으로 지속되는 것으로 분석되고 있다1).

상기 맥락 속에 국내‧외 여러 기 에서 단기간에 등한 부동산가격

과 련하여 부동산 버블과 버블 붕괴에 한 우려가 심도 있게 다루어

지고 있는 실정이다. 이러한 우려 속에 정부는 2002년부터 등한 아

트가격을 안정시키기 해 2003년 5‧23 부동산 책을 필두로 최근까지

일련의 강도 높은 부동산 정책을 실시 에 있다.

1) IMF(2003)의 보고서에 의하면 지난 44년간(1959~2002년) 19개국의 자산가격을 분석한

결과 평균 으로 13년에 한번 씩 버블붕괴 상이 발생한 것으로 분석되었다. 한 1970

년부터 OECD 15개국의 자산시장을 조사한 결과 주식시장은 24번의 호황(boom) 가운데

4번의 버블 붕괴(bust)가 나타나 17%의 버블붕괴 확률을 보인 반면 부동산시장은 20번의

호황 가운데 11번의 버블붕괴 상을 경험해 55%의 버블붕괴 확률이 나타났다. 그리고

버블붕괴시 부동산가격 폭락이 주식가격 폭락보다 2배 이상 경제에 부정 인 향을 미

치는 것으로 조사되었다.

4

이러한 들을 고려하면 서울 지역의 아 트가격을 심으로 버블유

무에 한 심도 있는 연구의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 따라서

본 연구에서는 서울의 25개 구별 아 트가격을 심으로 버블여부에

한 검정을 실시하고 단기간의 아 트가격의 변동이 지역경제에 미칠 수

있는 향을 거시경제 인 측면에서 분석하고자 한다.

2. 목

본 연구의 목 은 서울시 주요 지역별 아 트가격이 정부가 우려할

만한 수 의 버블을 가지고 있는지 실증 ‧이론 으로 평가하고 아 트

가격의 등 는 락이 서울의 지역경기에 미치는 향을 분석하여

그 효과가 최소화 할 수 있는 정책제안을 제시하고자 한다.

이러한 연구목 을 달성하기 해 다음과 같은 연구 에 맞추어

은 본 연구를 진행하 다. 첫째, 지역단 시계열 자료의 한계로 우선

이용가능한 자료로 가장 간단한 분석방법인 세‧매매가격 비율, 가격-

소득비율, 재가치에 의한 비율, 잠재 버블 지수 등을 통해 서울시

25개 구별 아 트가격의 버블크기를 측정하고 버블 정도와 유무를 실증

으로 진단하고자 하 다. 둘째, 외부 인 경제환경의 변화에 의해 아

트가격의 등 는 락 발생하 을 때 이러한 변화가 서울경제에

미칠 수 있는 효과를 분석하고자 하 다. 셋째, 본 연구에서는 서울

시 25개 구별 아 트가격이 어떤 공간 인 인과 계를 가지고 상승하는

지 계량 인 분석방법을 통해 인과 계를 분석하 으며 그 재가치모

형에 근거한 가상 실험을 통해 아 트가격에 버블이 발생하 을 경우

그 크기가 어느 정도인지를 분석하고자 하 다.

5

제2 범 방법

1. 범

본 연구의 연구범 는 우선 공간 분석 범 로 서울 지역의 아 트

가격에 한 버블 여부에 한정하여 실증분석을 실시하 다. 한 시간

연구 범 로 구 단 지역 자료의 한계로 2000년 이후부터 최근까지 서

울의 지역별 아 트가격을 심으로 연구하 다.

2. 방법

본 연구에서는 서울의 아 트가격 버블에 해 연구하기 해 문헌

조사, 황분석, 실증 ‧이론 분석 등을 통해 실증분석을 실시하고 정

책 의미를 도출하고자 하 다.

우선, 문헌조사로 부동산버블에 한 검정 방법론, 련 국내‧외 선

행 연구, 해외 부동산 버블 사례 등에 해서 조사하 다.

다음, 황 분석으로 서울시 구별 아 트가격의 변동 추이, 아 트가격의

지역별 인과 계 등을 통해 서울시 아 트시장의 특징을 악하고자 하 다.

마지막으로, 실증 분석 방법으로 표 인 비율지표를 통해 서울의

지역별 아 트가격의 버블을 측정하고 다지역 투입-산출 분석을 이용하

여 아 트가격의 변동이 서울지역에 미치는 경제 효과에 해 분

석하 다. 한 이론 분석 방법으로 재가치모형에 입각하여 서울의

아 트가격을 가상 으로 산출하고 이로부터 합리 버블을 생성한뒤

그 향을 분석하 다. 그리고 재가치모형의 토 에서 서울의 지역

별 아 트가격에 해 단 근 검정을 실시하고 이로부터 버블 유무에

한 검정을 실시하 다.

6

연 개

동 산 블 에 한론 고 찰

울 아 트 가 격 블지 역 경 에 미 치 는 향

연 시 사 책 건

경 목

1장

2장

4장

5장

울 시 주 지 역 별아 트 가 격 블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단

3장

MRIO 통 한급 효 과

아 트 가 격블 검

합 리 블생 모

동 산 블 개 블 검 측

해 블 사 례 한 동 산 책

연 개

동 산 블 에 한론 고 찰

울 아 트 가 격 블지 역 경 에 미 치 는 향

연 시 사 책 건

경 목

1장

2장

4장

5장

울 시 주 지 역 별아 트 가 격 블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단아 트

가 격강 남 3 사 례블 진 단

아 트가 격

강 남 3 사 례블 진 단

3장

MRIO 통 한급 효 과

아 트 가 격블 검

합 리 블생 모

동 산 블 개 블 검 측

해 블 사 례 한 동 산 책

<그림 1-1> 연구의 흐름도

제1 버블에 한 개요

제2 버블 검정 측정 방법

제3 해외 부동산 버블 사례

제4 한국의 부동산 정책

제Ⅱ장 부동산 버블에

한 이론 고찰

9

제Ⅱ장 부동산 버블에 한 이론 고찰

제1 버블에 한 개요

1. 개념

버블(bubble)이란 시장에서 형성된 주식, 부동산 등의 자산가격(asset

prices)이 경제 기 여건(economic fundamentals)을 반 한 내재 가

치 혹은 균형( 정)가격을 상회하는 부분을 의미한다. 일반 으로 부동

산가격 버블이란 실제가격과 정가격간의 차이를 의미한다. 여기서

정가격이란 주택시장이 정상 인 상태에 있을 때 형성되는 가격을 의미

한다. 즉, 주택시장이 항상 정상 인 메커니즘을 갖는다면 버블은 존재

할 수 없다. 버블의 가장 큰 특징은 비정상 가격이라는 것에 있으며

이때 정가격이 어떠한 수 에 있느냐를 밝히는 것이 버블의 측정에

요한 연구과제로 두되고 있다(Frankel and Andrew, 1996).

2. 단근거

버블의 개념은 일반 으로 간단하나 실제로 그 여부를 단하는 것

은 쉽지 않다. 즉, 자산가격 상승이 버블에 의한 것인지 내재 가치의

증가에 의한 것인지 식별하는데 어려움이 존재하기 때문이다. 버블을 측

정하기 해서는 우선 내재 가치 정확히 알아야 한다. 이를 해서는

미래의 상 수익과 할인율 등을 알고 있어야 하나 이러한 것들을 정확

히 측정하는 것은 실 으로 불가능하다.

버블의 존재에 한 최종 정은 사후 으로만 가능하고 분석 기간, 분

석 방법 등을 어떻게 설정하느냐에 따라서 분석 결과가 달라질 수 있다.

10

미국 FRB 이사인 Bermanke는 여러 가지 이유로 주식시장에서 버블에

한 식별능력이 없음을 인정하고 있다(Bernanke, 2002).

3. 종류

1) 합리 버블

합리 버블(rational bubble)은 합리 경제주체와 효율 가격기구

를 제하더라고 일시 으로 가격상승이 지속될 것이라는 기 가 있을

경우, 다소의 험을 감수하면서 투기 거래를 하기 때문에 일정 기간

동안 버블이 존재할 수 있다는 것이다(Blanchard and Watson, 1982). 일

정기간 동안 자산가격이 상승하면 이러한 상이 지속될 것이라는 추가

가격상승에 한 기 를 낳고 이러한 기 가 시장참가자 사이에 확산되

면서 자본이득을 목 으로 투기 수요가 증가하게 된다. 그 결과 시장

가격이 상승하여 당 의 가격상승기 가 실화되는 자기실 언

(self-fulfilling prophecy)이 반복되면서 버블의 정도는 커지게 된다.

2) 내생 버블

내생 버블(intrinsic bubble)은 Froot and Obstfeld(1991)이 제시한

다른 형태의 버블로 주가가 배당수익과 같은 시장 기 요소와 련

한 새로운 정보에 한 과잉반응의 결과로 일어난다는 것이다. 내생

버블도 합리 버블과 마찬가지로 자기실 언에 의존한다. 그러나

내생 버블과 합리 버블의 요한 차이는 내생 버블의 자기실

기 는 외생 인 요인이 아니라 시장 기본요소에 근거하고 있다는 것이

다. 즉, 합리 버블과는 달리 내생 버블은 시장의 비선형(nonlinear)

인 기 요소(fundamental)에 의해 발생하는 버블이라는 것이다.

11

3) 부동산 버블의 특징

일반 으로 부동산 시장은 상품이 이질 이며, 거래비용이 크고, 상품

에 한 시장정보가 불완 한 특징을 가지며 한 공 이 비탄력 이어서

신속한 가격조정이 어렵다. 따라서 주식 등 여타 자산과 비교할 때 버블

의 정도가 커지고 지속기간 한 오래도록 계속되는 특징을 가지게 된다.

4. 부동산 버블의 경제 효과

1) 부동산가격의 상승 효과

산업 명 시기 철도와 운하 등 물리 자산에 기인한 버블은 사회간

자본(SOC) 확 에 기여하 고 미국의 컴퓨터 산업에 기인한 IT 버블

은 기억장치산업의 확 에 기여하는 등 버블은 경제에 정 향을

미치기도 한다. 를 들어 미국의 IT 버블은 기업과 정부 부문의 구조조

정을 진하 으며 이는 물가 억제와 생산성 향상을 통해 미국경제의

잠재성장률을 끌어올리는 역할에 일조하기도 했다.

이와 마찬가지로 부동산의 경우에도 정 수 의 부동산가격의 상승은

가계의 부를 증 시키는 정 효과를 가지고 있다(<그림 2-1> 참조). 즉,

부동산가격이 상승하면 이는 실물자산을 보유하고 있는 가계의 부의 증

효과를 가져 오고 가계의 부의 증 는 가계의 소비증가로 이어져 기업의

재고감소와 생산증 에 향을 미치게 된다. 한, 부동산가격의 상승은

주택수요를 발시키게 되고 이에 따라 기업들은 주택의 공 을 증가시키

게 된다. 그 결과 건설경기가 호 되어 기업의 투자가 증가하게 된다.

융권에서는 은행의 담보자산가치의 증가에 향을 미쳐 은행의 손채권

에 한 건 성이 양호해져 재무건 성 향상에 기여하게 된다. 양호한 재

무건 성은 은행의 출여력을 증가시켜 가계 기업에 한 출이 증

가하게 되어 간 으로 기업의 생산 투자에 향을 미치게 된다.

12

<그림 2-1> 부동산가격의 상승 효과

2) 부동산 버블의 부정 효과

정가격 이상으로 부동산가격이 상승하면 부동산 버블이 발생하게

되는데 그 효과는 주택수요, 물가상승, 소득불평등 등 세가지 경로를 통

해 경제에 향을 미친다(<그림 2-2> 참조).

우선 주택시장 측면에서 부동산 버블은 자산가치 상승을 가져와 주택수

요를 상승시키게 되며 이는 주택가격 상승을 래한다. 주택가격 상승은

주거비용 부담을 가 시키게 되고 실주택수요자들에게 주택구입난을 심

화시키게 된다.

다음으로 물가측면에서 부동산가격이 격히 상승하게 되면 이것은

물가 상승 압력으로 작용하게 되며 상승된 물가로 실질임 이 하락됨에

따라 근로자들은 임 인상을 요구하게 된다. 따라서 부동산가격 상승은

물가 상승과 임 상승의 악순환이 발생하게 되어 결과 으로는 외경

쟁력 악화를 래할 뿐 만 아니라 근로의욕의 하, 실질 소득 격차에

따른 양극화 등 사회 갈등요인을 발생시키는 부작용을 야기하게 된다.

13

마지막으로 부동산 버블 정도가 심화되면 자원이 부동산에 과도하게

배분되는 등 자원배분의 왜곡이 발생하게 된다. 즉, 자원배분의 왜곡은

부동산가격이 시장 기 가치를 반 하지 못함으로써 정상 시장에서

가격으로 인한 자원의 효율 배분이 이루어지지 못하기 때문이다. 투기

로 인한 불로소득을 일부 계층만이 향유함으로써 소득분배의 불평등이

심화되게 된다. 이때 불로소득에 한 공평과세가 이루어지지 않으면 근

로의욕이 하되고 기업가정신이 상실되어 경제의 근본 인 토 가 붕

괴될 험이 커지게 되고 경쟁력이 악화되는 결과를 래하게 된다.

<그림 2-2> 부동산 버블의 부정 효과

3) 부동산 버블의 붕괴 효과

부동산 등 자산에 버블이 형성되었을 경우 보다 큰 문제 은 버블이

붕괴되는 경우 주식시장에 비해 부동산 시장은 그 붕괴효과가 범 하

고 장기간에 지속된다는 것이다. 한 일본의 사례와 같이 반 인 장

기 경제침체로 이어질 수 있다는 가능성이 크다(<그림 2-3> 참조).

14

<그림 2-3> 부동산 버블 붕괴가 경제에 미치는 향

부동산 버블의 붕괴 과정은 미래에 발생할 자산 수익에 한 기 에

부정 향을 미치는 외부 충격이 발생하면 부동산가격의 버블이 꺼

지기 시작한다. 버블이 붕괴되면 우선 단기 으로 부동산가격이 락하

고 부동산의 담보가치가 하락하게 된다. 이에 따라 가계는 부의 효과에

의해 소비 지출을 이고, 기업은 보유 자산의 가치가 하락과 수요 감소

에 의한 상품가격 하락으로 자 기업 증가 담보자산 가치의 하락

등으로 채무 불이행 사태가 확산된다. 가계의 부도 기업의 채무불이

행이 확산됨에 따라 융기 은 출 손실이 발생하고 자본이 잠식된다.

융기 은 리스크 회피 자본 잠식에 의한 출 여력 감소 등으

로 신규 출 제한 출 연장 거부 등의 조치를 취하게 되고 그 결

과 소비는 감하고 생산은 감소하여 실업률이 증가하게 된다. 한

융기 의 신용 제한으로 자산 보유 비용이 증가하면서 추가 인 가격

하락의 악순환이 계속된다2).

2) 부동산가격 하락에 한 이러한 경로는 1990년 일본경제가 부동산버블의 붕괴로 장

기간 침체상태에 빠졌던 것과 일치한다.

15

제2 버블 검정 측정 방법

자산가격이 정수 인지 혹은 거품을 포함하고 있는지 이론 혹은

실증 으로 그 여부를 단하는 것은 쉬운 일이 아니다. 주택가격에 한

정하여 거품여부에 한 연구는 부동산시장과 련된 지표를 이용하여

실증 으로 분석한 연구가 부분이며 이론 인 측면에서 분석한 연구

는 많지 않다.

이론 토 에 부동산 시장의 거품여부를 실증 으로 분석한 경우

주택시장의 수요와 공 에 기 한 모형과 자산선택이론에 기 한 모형

으로 양분할 수 있다. 자산선택이론에 기 한 모형은 다시 재가치모형

과 일반 균형자산가격 모형으로 세분된다.

<그림 2-4>에 제시되어 있는 분석방법에 따라 자세한 분석 차는 다

음과 같이 설명될 수 있다. 주택시장의 수요와 공 에 기 한 연구는 주

택시장의 수요곡선과 공 곡선 간 공 분(co-integration) 계를 악하

여 주택가격과 기 여건(fundamentals)을 반 하는 장기균형가격을 도출

하고 이를 실제주택가격과 비교함으로서 거품이 존재하는 여부를 분석

한다. 본 분석은 주택가격의 결정요인을 경제학의 기 이론인 수요와 공

측면에서 악하고 장기균형가격을 악할 수 있다는 장 이 있으나

수요와 공 곡선에 한 설정의 오류(model specification)와 자료의 제

약이 존재한다. 이에 한 연구사례는 Abraham and Hendershott(1996),

Meen(2001), Himmelberg et. al.(2005), 김경환·서승환(1990), 김 한

(2004) 등이 있다.

16

부동산 버블

실 분석

이론 모형

주택시장의 수요와 공급에 기초한 모형

자산선택이론에 기초한 모형

현재가치 모형

일반 균형자산가격 모형

Abraham and Hendershott(1996), Meen(2001),

Himmelberg et. al.(2006),

김경환·서승환(1990), 김봉한(2004) 등

Compbell and Shiller(1987),

Meese and Wallace(1994), Wang(2000),

이용만(2000) 등

Ayuso and Restoy(2003),

Lucas(1978), Campbell and Shiller(1998) 등

<그림 2-4> 부동산 버블에 한 연구

재가치모형을 이용한 분석은 자산선택이론에 기 한 것으로 주택

가격과 주택 임 소득간에 장기 균형 계를 도출하고 이를 통하여 주

택가격에 거품이 존재하는 지 검정하는 분석방법 이다. 구체 인 분석

차는 우선 주택가격과 주택임 소득 간에 단순회귀분석(OLS)을 실시하

여 오차항을 구한 다음 회귀식으로 부터 구한 오차항에 해 단 근

(unit root) 검정을 실시한다. 다음 단계로 오차항에 단 근이 존재하지

않으면 두변수간에 공 분(co-integration) 계가 있는 것으로 악하고

주택가격에 버블이 존재할 가능성이 없는 것으로 단한다. 본 분석은

주택가격과 주택임 소득간의 계만을 고려하고 있어 일반 균형자산가

격 모형에 비해 분석이 간단하다는 장 을 가지고 있으나 주택시장의

수요와 공 에 기 하고 있지 않아 주택가격의 결정요인을 악할 수

없다. 한 소비자 효용함수가 험에 해 립 이라고 가정하고 있어

주택시장의 실성을 반 하지 못하고 있다. 이에 한 연구사례는

Compbell and Shiller(1987), Meese and Wallace(1994), Wang(2000), 이용

만(2000) 등이 있다.

17

일반 균형자산모형을 통한 분석은 자산선택이론을 이용하여 주택가

격에 거품이 존재하는 지 여부를 검정하고 실제주택가격과 비교함으로

서 거품정도를 분석한 연구방법이다. 이러한 일반 균형자산모형은 일반

화된 효용함수를 이용하여 소비자의 자산구성에 한 최 화 조건을 도

출하므로, 할인율이 경기상황에 따라 변동하는 등 보다 실 인 가정에

바탕을 두고 분석하는 장 이 있다. 그러나 균형조건이 비선형으로 도출

됨에 따라 직 인 분석이 어려워 균형조건을 로그-선형화(log-

linearization)한 후 근사치를 이용하여 분석해야 하는 단 이 있다. 표

인 연구사례로 Ayuso and Restoy(2003), Lucas(1978), Campbell and

Shiller(1988) 등이 있다.

18

제3 해외 부동산 버블 사례

1. 가격 등 배경 변동 추이

1) 배경

주택가격의 등은 세계 인 주택 수요 증가와 리 상황의 지속,

주택담보 출을 한 재 융의 활성화, 경제 성장의 지속 주식시장의

버블 붕괴 등으로 인해 기인된 것으로 분석되고 있다. 호주의 경우는 이

민 증가가 주택가격 상승의 주요 원인으로 지 되고 있으며 미국의 경

우는 베이비붐 세 와 1980년 말과 1990년 증한 이민자들에

의한 주택 구입이 증가하고 있다.

1990년 말 IT 호황이 끝나면서 이로 인한 경기 침제를 막기 해 각

국의 앙은행들은 리정책을 유지하는 경향을 보 다. 세계 부분

국가는 2002~2003년에 경기부양을 해 정책 리를 인하하 으며 미국은

2001년 경기 침체와 9‧11 테러 여 타개를 한 경기부양책의 일환으로

리를 계속 낮춰 2004년 재 최 수 인 1% 까지 리를 인하하 다.

주택 담보 출을 담당하는 융기 간에 경쟁이 심화되고 주택담보

출 재 융이 활성화되면서 출 리가 하락하 다. 한 담보 출에

한 원리 상환 부담이 경감되어 소비자의 주택 구입이 보다 용이해

졌다. 이러한 상은 미국 등 많은 국가에서 나타났는데 국의 경우 주

택가격 상승률과 LTV(주택담보 출, loans to value)비율이 80% 까지 상

승하 다.

19

2) 가격 변동 추이

세계 인주택가격 등 상이주목받는것은주택가격이 정선을넘어선

버블일 경우 주택가격 락으로 이어져 소비 축에 따른 경제의 부정 향

이우려되기때문이다. 미국의주택가격은 2005년 재지난 7년간 65% 상승해

50년만에최고의가격상승률을기록하 다(The Economist, 2004.12.2.).

1997년 이후 7년간 주택가격 상승률은 남아 리카공화국이 227%로

가장 높고 뒤를 이어서 아일랜드 187%, 스페인 149%, 국 139%, 호주

112% 등의 순으로 높다. 유럽의 주택가격은 1998년 이후 평균 6% 이상

의 빠른 상승률을 보이고 있으며 특히 국의 주택가격은 1993년 이후

상승세를 보이고 있고 최근 그 상승 속도가 더욱 가속화되고 있다.

주택가격이 하락한 국가는 홍콩 -49%, 독일 -30%, 일본 -24% 등으로

일부에 지나지 않으며 이 홍콩은 최근 경제 여건이 개선되면서 2004

년 3/4분기 주택가격이 31.2% 상승하 다. 독일은 1990년 통일 이후 공

과잉 문제가 발생하면서 주택가격이 하락하 다.

국의 경제주간지 Economist지는 각국의 부동산 시장이 과열될 우려

가 있다고 지 하 다. 호주 국 등에서 최근 부동산가격이 하락할 조

짐을 보이기 시작하 으며 미국의 주택가격은 15~20%, 국은 20~25% 정

도 하락할 가능성이 있다고 단하 다(The Economist, 2004.9.2.; 2004.12.2.).

외국의 주택가격 상승률을 한국과 비교해보면 한국의 경우가 상

으로 완만한 수 이다. 1997년부터 2004년까지의 한국의 주택가격 상승

률은 20.6%이며, 특히 서울 강남 지역의 상승률은 94.8%로 이는 아일랜

드, 스페인, 국, 호주 등의 평균 주택가격 상승률보다 낮은 수치이다.

2003년 3/4분기의 주택가격 상승률의 경우 국 6.7%, 서울 7.0%, 강남

12.6%로 주요 국가들과 비슷하거나 낮은 수치를 보인다.

20

국가 1997~2004년 2003년 3/4분기 2004년 3/4분기

남아 리카공화국

아일랜드

스페인

국

호주

스웨덴

랑스

네덜란드

이탈리아

미국

뉴질랜드

벨기에

덴마크

캐나다

스 스

국

일본

독일

홍콩

227

187

149

139

112

81

76

76

69

65

56

50

50

43

12

-

-24

-30

-49

20.9

14.8

16.5

11.0

17.6

5.5

11.5

1.9

10.6

6.0

21.2

5.5

3.4

6.5

2.4

4.1

-4.8

-4.5

-13.6

35.1

10.8

17.2

13.8

8.2

9.8

14.7

3.3

9.7

13.0

16.4

9.3

7.3

6.7

2.2

9.9

-6.4

-1.7

31.2

한국( 체)

-서울( 체)

-강남(APT)

21

38

95

6.7

7.0

12.6

-1.2

0.0

1.1

<표 2-1> 주요 국가의 주택가격 상승률

자료 : The Economist (2004.12.10,)의 원자료 수정 첨부

21

3) 자산가격 변동 특성

Jaeger and Schunkneck(2004)가 16개국을 상으로 1970년부터 2002

년까지 자산가격 변화 데이터를 분석한 결과 일반 인 경기 국면에 있

어 에서 정 ( 는 정 에서 )까지 소요된 기간은 략 1~3년

정도 소요된데 반해, 호황-붕괴(boom-bust) 국면은 략 5~7년 정도로

훨씬 긴 시간이 소요된 것으로 조사되었다.

호황은 부분 1980년 이후에 발생하 으며 특히 격심한 가격 상

승은 1990년 후반에 집 되었던 것으로 조사되었으며 일본의 경우 호

황-붕괴의 가격 증감률이 모두 300%를 넘음으로서 외 으로 극

심한 가격변화를 겪었음을 보여주고 있다(<표 2-2> 참조).

한편 Hilbers, Lei and Zacho(2001)가 융 기를 경험한 10개국 사

례를 분석한 결과에 따르면 부동산가격의 버블이 붕괴되고 융 기가

발생했을 때 주택가격은 평균 35%, 상업용 부동산가격은 45% 하락하

다. 한 이러한 부동산가격 하락은 략 3~8년에 걸쳐 진 으로 진행

되었으며 융 기가 발생하기 2~3년 부동산가격이 정 에 도달하

던 것으로 분석되었다.

22

호황 국면 붕괴 국면

국가 기간가격

변화국가 기간

가격

변화

일본 1979-1990 358.0 일본 1991-2002 -364.1

스웨덴 1994-2000 329.6 스웨덴 1977-1985 -185.1

핀란드 1994-2000 293.1 아일랜드 1979-1985 -173.3

아일랜드 1994-2001 289.1 이탈리아 1991-1997 -173.1

스페인 1985-1990 249.4 네덜란드 1979-1983 -163.0

네덜란드 1993-2000 237.2 핀란드 1974-1979 -155.1

미국 1995-2000 157.8 핀란드 1990-1993 -135.4

국 1983-1989 152.1 스페인 1991-1995 -124.6

스 스 1983-1989 110.9 베기에 1980-1985 -115.2

핀란드 1986-1989 92.2 덴마크 1977-1982 -113.5

덴마크 1996-2000 90.6 호주 1973-1978 -113.4

국 1995-2000 90.4 스페인 1979-1982 -111.3

호주 1996-2002 89.2 랑스 1991-1996 -108.6

스웨덴 1986-1989 88.1 스웨덴 1990-1993 -108.0

호주 1984-1989 87.7 국 1974-1977 -106.3

덴마크 1983-1986 85.9 스 스 1990-1996 -104.0

핀란드 1980-1984 84.9 일본 1974-1978 -88.1

스페인 1996-2000 84.0 국 1990-1994 -86.1

랑스 1986-1990 74.6 이탈리아 1981-1985 -80.7

캐나다 1985-1989 74.3 캐나다 1990-1995 -80.2

<표 2-2> 주요 국가의 자산가격 호황-붕괴(boom-bust) 시 가격변동

23

2. 국가별 버블 사례

1) 국

<그림 2-5>에서 볼 수 있듯이 국의 주택가격은 1996년부터 제한된

지역에서만 천천히 상승하다가 2001년 이후부터는 80% 이상 등하는

추세를 나타내었다.

이와 같이 갑작스럽게 주택가격이 등한 배경으로 경기 활성화를

해 리 정책이 지속됨으로써 풍부한 시 유동성, 낮은 이자율, 낮

은 인 이션 등이 오랫동안 지속되면서 다수의 주택구입자들이 높

은 주택가격이 낮은 이자율과 공존할 수 있다는 믿음을 가지게 된 것이

주원인으로 지목되고 있다.

한 닷컴(dot.com) 버블 붕괴 이후의 주식시장이 침체되고 보험사 스

캔들 이후 연 시스템에 한 불신감이 높아짐에 따라 상 으로 실물자

산에 한 심이 높아진 것도 주택가격의 등 원인으로 꼽히고 있다.

이러한 주택 수요 변화와 더불어 다른 EU 국가들에 비해 주택공 측

면이 활성화되지 못해 민간부문의 주택 공 이 1990년 반부터 사실상

정체되어 있고 공공부문의 주택공 은 계속 감소하고 있는 추세라는 공

측면의 문제도 함께 작용해 주택가격이 등한 것으로 추정되고 있다.

국은 2002년 10월 31%의 주택가격상승률을 기록하 는데 이는 해

당 기간 같은 EU 소속 국가인 스페인과 덴마크의 주택가격상승률의 두

배 정도이다.

1997년부터 서서히 상승하기 시작한 주택가격은 2001년 이후 등

(2002년 17.4%, 2003년 22.4%, 2004년 18.3% 등 1997~2005년 142% 상승)

하 다. 국의 경우 장기 으로 평균 연간 소득 비 평균 주택가격 비

율이 3.5인 데 비해 2005년에는 6.0으로 상승하 다.

24

<그림 2-5> 국의 주택가격 상승률 추이

란은행(Bank of England)은 2001년부터 부동산가격이 등하기 시

작하자 2003년 11월 5일 정책 리를 0.25%p 인상한 것을 비롯해서 이후

9개월 동안 다섯 차례에 걸쳐 리를 인상하 다. 리정책의 시차효과

때문에 리 인상 후에도 한동안 국의 주택가격 상승 상이 계속되

었으나 2004년 말 이후 런던 지역의 주택가격과 고가 주택가격이 하락

세로 반 되었다.

한 2005년 이후에는 런던 지역의 주택가격이 락하면서 주택버블

붕괴가 우려되자 정책 리를 인하시켜 버블 붕괴를 막으면서 국 주

택 시장의 연착륙을 유도하고 있다.

2) 일본

<그림 2-6>과 <그림 2-7>에서 볼 수 있듯이 1983년 도쿄 도심부 상

업지에서 지가 상승이 시작되었으며 1985년 주거 지역에 지가 상승의

효과가 일어났다. 1986~1987년 도쿄 상업지와 주거지의 지가가 격

히 상승하 으며 1987년부터 지방의 지가가 히 상승하 다.

25

주 : COM_T: 도쿄권 상업지, RES_T: 도쿄권 주거지

<그림 2-6> 도쿄권 상업지, 주거지 지가 상승률 추이

<그림 2-7> 도쿄권, 오사카권, 나고야권 지가 상승률 추이

26

이를 과거와 비교해보면 우선 도쿄 상업지의 지가 상승이 반 인 지

가 상승의 발단이 되었고 이러한 지가 상승이 도쿄권 등 도시를 심으

로 차 지방 도시로 옮겨 갔으며 동일 지역 내에서 토지를 용도별로 분

류할 경우 상업지에서 주택지로 된 것이 특징이다(<그림 2-8> 참조).

<그림 2-8> 일본의 수도권 주택지 공시지가 추이

<그림 2-9> 일본의 평당 평균 아 트가격 추이

27

이러한 주택가격 상승의 원인으로는 우선 산업 반에 걸친 도쿄권으

로 경제기능집 을 배경으로 도심부 상업지의 어음수요 증가하 으며

1985년 9월 이후 라자 합의 이후 엔고 상이 유지되고 리가 1986

년 1월 이후 지속 으로 인하되어 1987년 2월 2.5% 까지 하되는 등의

융완화상황이 계속된 것을 들 수 있다(<그림 2-10>, <그림 2-11> 참

조). 한 지가상승 과정에서 투기 거래 세 목 의 부동산

투자가 법인과 개인 모두에 증가한 것 역시 지가 상승의 주요 원인이다.

<그림 2-10> 일본의 리 변동 추이

<그림 2-11> 일본의 할인율 추이

28

니시무라와 미와(西村, 三輪, 1990)는 1980년 후반 실질지가의 극

인 상승이 실질지가나 실질이자율의 큰 변동 없이 일어난 을 내재

인 모형(fundamental model)으로 설명할 수 없지만 투자가의 비합리

기 , 정보의 불충분성, 기 의 무한연쇄, 인즈의 미인투표, 투자가의

화폐착각 등에 의해 설명이 가능하다고 하 다. 헤이세이 5년(平成 5년,

1993년) 발간된 경제백서는 융기 의 양 확 가 투자자에게 토지와

주식에 한 자 을 제공해 결과 으로 버블발생의 요인 하나가 되

었다고 지 하 다. 한편, 노구치(野口, 1992)는 1980년 후반 부동산

투자가 부분 차입에 의해 조달되고 있음을 근거로 이 시기 부동산 토

지구입이 상당 부분 투기 목 의 것이라고 지 하 다.

일본은 부동산 안정을 해 재정정책, 통화정책, 부동산 정책 등 크

게 세 가지 분류의 정책을 사용하 다. <그림 2-11>에서 볼 수 있듯이

1989년 일본은행은 할인율을 2.5%에서 3.25%로 인상한 것을 시작으로

1990년 8월까지 6%로 인상하 다. 한 통화정책의 기조를 긴축으로

환하여 1987년 이후 연평균 10%를 넘던 통화 공 증가율이 1991년에는

2.6%, 1992년에는 0.1%로 감소하 다. 이와 더불어 재무성이 부동산업에

한 출증가율 제한하여 1991년부터 부동산업에 한 출증가율이

0.3%로 감소하 으며 1992년 지가세(地價稅)를 신설하고 고정자산제와

양도소득세의 과표를 인상하 다(<그림 2-12>, <그림 2-13> 참조).

노구치(野口, 1992)는 융긴축이 주가 하락에 크게 향을 미쳤으며

지가버블 붕괴는 지가고등을 지지하던 지가거래 자 을 컨트롤 하는 총

량규제가 큰 효과를 발휘했다고 주장하 다.

일본 정부는 1991년까지 건 재정 확보를 해 노력하는 한편 경기

립 인 재정 상태를 유지하다 1992년 3월부터 1996년 상반기까지 유

례를 찾기 어려운 장기간의 재정팽창조치를 지속하 다.

29

<그림 2-12> 일본의 부동산 세수 추이

주: 일본- 부동산세(토지와 건물에만 부과, 상각자산은 제외), 국-지방세와 비주거자산세,

미국-재산세, 독일-부동산세(grundsteuer), 랑스-부동산세(foncier bati)

<그림 2-13> 국가별 체세수 부동산세 비 추이

30

1996년 하반기 경기회복조짐이 나타나고 재정건 성 악화에 한 우

려가 커지자 재정개 으로 환했으나 1997년부터 다시 격한 재정팽

창으로 반 함. 1997년 가을 상황이 격히 악화되자 재정구조개 법에

수정이 가해지고 사상 최 규모의 재정 지출을 집행하 다.

부동산 시장이 축되자 일본은행과 자민당은 1991년 10월 토지 련

융자에 한 총량규제를 해제해야 한다고 주장하 다. 일본정부는 이러

한 여론을 반 하여 1991년 12월 토지 련 융자에 한 총량규제를 신

축 으로 해제하 다. 한편 토지에 한 과 한 세 이 지가를 하락시키

고 토지의 유동화를 방해한다는 여론이 일자 장성은 1995년 말 토지

에 한 세제를 개정하여 토지에 한 세 을 경감시켰다.

버블기에 투기 거래를 억제하기 해 강화되었던 양도소득세는

1995년의 양도소득세 개정에서 개인뿐만 아니라 법인의 토지양도이익에

과세하는 통상의 법인세율(37.5%)에 추가되는 가산분(최고 30%)이 반감

되었고 2년 이내의 단기에는 분리과세에서 보통의 추가세로 변경되었다.

1997년 2월 들어 일본정부는 각의로 버블붕괴후의 토지정책에 한

반 인 체제를 결정하는 신종합토지정책 추진요강을 결정하 다. 이는

장기에 걸쳐 지가하락이 계속되고 있는 을 인식하여 1991년에 책정한

요강을 6년 만에 재검토한 것으로 지가억제를 최우선하는 지 까지의

정책과 달리 토지의 유효이용을 주된 목 으로 하는 신요강은 도심의

유효지 집시가지의 재정비, 자 조달수법의 다양화, 규제완화를 통

한 부동산거래의 활성화 책 등을 담고 있다.

이러한 다양한 노력에 힘입어 2002년 말 부동산가격은 도쿄 심구

주거지의 경우 부동산가격이 최고치를 기록하 을 때를 기 으로 할 경

우의 29.9%에 불과하다.

31

3) 미국

최근 수년 간 리의 향으로 미국 주택가격이 지속 으로 상승하

다. FRB는 경기부양책으로 2001년 1월부터 13차례에 걸쳐 리를 인하

하 으며 이로 인해 2003년 6월 연방기 리가 1% 까지 하락하 다.

미국 주택시장의 실수요 확 요인은 우선 1980년 이후 미국 정부

가 자가주택보 률을 높이기 해 모기지 출 확 를 극 추진한 것

과 주택 당증권(MBS : Mortgage-Backed Security)3) 등 담보 출에 따

른 리스크를 축소하는 융기법이 발달함에 따라 주택구입을 한 자

조달 기회가 확 된 것을 들 수 있다(<그림 2-14> 참조). 아울러 이민

등으로 해외 노동력이 지속 으로 유입되고 있으며 주택보유비율이 높

은 노령세 의 증가로 주택수요가 증가한 것과 최근 경기회복에 따른

일자리 확충 가계 실질소득의 꾸 한 증가 역시 주택수요 증가의 이

유로 볼 수 있다.

한편 주택가격 과 평가의 증거로 집값과 임 료간의 격차 확 를

들 수 있다. 2005년 재 미국의 주택가격/임 료 비율은 1975~2000년

동안 장기추세치 보다 35%를 상회하고 있다. 주거목 이 아닌 투자목

으로서 부동산을 매입하기 때문에 주택가격은 오르나 임 료는 낮은 수

으로 유지되는 것이다. 한 버블에 응하기 해 리인상을 단행해

야 하나 크게 늘어난 가계부채와 변동 리부 출로 인한 충격 가능성이

우려된다. 2000년부터 2004년까지의 5년간 GDP 비 가계부채규모는 70

→ 90%로 20%p 증가했는데 이는 1985년부터 1999년까지의 15년간의 상승

폭에 필 된다.

3) 주택 당증권(MBS)은 주택담보 출 시 설정한 담보를 바탕으로 은행이 출 을 회수

할 권리를 증권화하여 자 을 조달하는 것을 의미한다.

32

그리고 체 신규 주택담보 출 변동 리부 출비 은 최근 40%

에 달한다. 이러한 이유 때문에 FRB는 결국 공격 리인상을 단행할 수

없을 것이라는 도덕 해이까지 가세하여 버블이 계속 커지는 상황이다.

미국의 연방주택가격지수에 따르면 2001년 6월 이후 4년간 주택가격

은 53%나 상승하 고 2004년 하반기 이후 1년 동안 상품과 서비스 가격

은 3.1% 증가했으나 주택가격은 13.4% 상승하 다(<그림 2-15> 참조).

미국 주택의 PER(price-earnings ratio) 비율은 역 최고수 (25)으로

장기 평균치(20.2)에 비해 25% 높다. 소득수 과 비교했을 경우에도

주택가격은 역 최고 수 이며 2004년 소득수 비 주택가격(주택가

격/연간소득)은 3.4배로 1975~2000년 평균 2.9배에 비해 19% 높다.

미국 주택가격은 1996년 이래로 10여 년간 지속 인 상승세를 보이

고 있다. 미국 재고 주택가격은 2003년 평균 17만 8,800달러에서 2004년

19만 5,400달러로 9.3%가 상승했고, 2005년은 21만 9,600달러로 12.4% 정

도가 상승하 다.

Morgan Stanley(2005)의 보고서 ‘From Bubble to Bubble’에 따르면

실수요가 아닌 투자목 주택보유비 이 1995년 말 2%에서 2005년 재

11.5%로 증가하 다.

구분

Median Price

of Existing

Homes Sold

Median Price

of New

Homes Sold

OFHEO

(Repeat

Sales)

Constant-

Quality New

Home Price

증가율 337 311 321 199

분기별

증가율의표 편차9.7 11.0 3.9 7.2

<표 2-3> 미국의 주택가격 상승 지표

(단 : %)

주 : 1977년 1월부터 2003년 3월까지 기간 증가율자료임.

자료 : OFHEO(Office of Federal Housing Enterprise Oversight)

33

<그림 2-14> 미국의 30년 모기지 리 변화 추이

<그림 2-15> 미국의 주택가격 상승률 추이

34

4) 호주

장기 리 시 가 지속된 것이 호주의 주택가격과 련된 가장

요한 특징으로 꼽을 수 있다. 호주 부동산 시장에서 최 등락 요인은

주택융자 리를 포함한 경제활동이며 리 외에 수요 증 요인인 (유

입) 인구 증가, 세제혜택 등도 주택가격에 직·간 으로 향을 주었다.

주택융자 리(mortgage rates)는 1990년 후반 17%( 앙은행 공식

리)까지 치솟은 후 곧 낮아졌다가 2002년 5월 이후부터 0.25%씩 8번

올랐다. 특히, 2006년의 경우 5월, 8월에 이어 11월 추가 인상으로 3번째

리인상이 단행되었다. 2006년 재 기 리는 6.25%이며 2000년 8월

이후 최고 상태이다. 한편 시 융기 의 주택융자 리는 8.07% 후의

비교 높은 리를 유지하고 있으며 기 리는 1990년 이후 최 인

4.25%(2001년 12월)까지 낮아졌다 이후 2002년부터 8번 인상되었다.

존 하워드(John Howard) 총리 집권시 리 유지 정책은 거리

하나로 내세우지만 과거 17%(시 리 20%)의 살인 고 리 시 보다

재(6%, 시 리 8%)의 주택융자상환의 경우가 어려움이 더 크다는 불

만이 제기되고 있다. 그 이유는 10년 고 리 시 에는 시드니 주택가

격이 20만 달러(이하 달러는 호주달러를 의미함) 선으로 주택융자 상환액

도 10만 달러를 넘지 않았으나 재 시드니의 평균 모기지는 30만 달러

선으로 리가 8%선이라도 융자상환의 부담이 더욱 가 되었기 때문이

다. 주택융자 상환 부담이 가구소득의 30%를 이미 넘어섰고 실제로

40~50%에 육박하는 가정이 늘고 있다. 이 결과 상환불능 상태에 빠져

융기 이 경매로 출 을 회수하는 사례(모기지 매)가 늘고 있다.

장기 경제성장 지속과 인구증가로 인한 수요의 증가 역시 호주의 주

택가격을 상승시키는 요인이다. 시드니는 다른 주에서의 입 인구와 이

민자(주로 40% 이상 시드니 거주)가 가장 많은 도시로 재 인구는 420

만명을 넘었다(NSW 인구는 약 7백만명 선). 호주 총인구가 약 2,050만

35

명으로 추산되므로 호주인구의 25% 가량이 시드니에 거주하는 셈이다.

출인구는 주택마련이 어려운 은 층과 노후를 온화한 휴양도시에서

즐기려는 퇴직자가 주류인데 입 인구가 출인구 보다 두 배 이상 많

다. 특히 부동산 호경기 시 시드니를 심으로 한 NSW(New South

Wales)주 경제가 체 호주경제의 40%를 차지했고 실업률도 가장 낮았

다. 한 호주는 지난 15년간 경제 성장이 지속되고 있는데 이는 OECD

회원국 매우 드문 사례로 이 같은 장기 인 경제 성장은 실업률,

인 유지, 2004년까지 낮은 리유지, 보수 연립당(자유-국민엽합)

의 10년 집권으로 지속 인 경제정책이 가능했기 때문이다.

이러한 상황에서 시드니와 멜번, 리스번, 최근에는 산 붐으로 퍼

스와 다 의 인구(근로자)증가가 두드러지면서 주택수요가 폭발하고 있

다. 특히 리 상황에서 융자 문턱이 낮아져 투자매입 수요가 크게 증

가했었다. 한국처럼 신도시 개발 등 단 주택(아 트)의 신축공 정

책이 없는 호주에서는 례가 없는 수요 증가가 주택가격 상승의 주요

원인이 되고 있다. 주택 융 쉬워져 출이 폭등한 것도 특징으로 들 수

있는데 1990년 장기 리가 시작되면서 과거 은행이 부분 독 한

주택융자 시장에 신규 주택융자 문 출기 들이 은행과 동등하거나

오히려 더 낮은 리를 제공하면서 주택융자 시장을 잠식하는 격한

변화가 나타났다.

모기지 문 업체들의 융자시장 유율이 1990년 반 2% 미만에

서 1990년 후반에는 15% 까지 증하고 이 같은 치열한 경쟁으로 융

자 문턱이 폭 낮아지면서 호주인들이 단기 투자의 묘미를 경험하기

시작하 고 그 결과로 투자용 매입자가 증하 다. 이 매입자 층이 특

히 시드니와 멜번, 리스번의 주택 시세 상승에 큰 향을 미쳤다.

25~30년 장기 리로 매입가격의 90%를 출받아 주택을 여러 채(주로

신축 아 트) 매입한 투자자가 증가했는데 그 이면에는 리, 용이한

주택융자 출에 편승한 마 업체들의 난립이 존재했다.

36

한 부동산 개사와는 성격이 다른 마 업체들의 ‘부 증식 세미

나’(wealth creation seminars), ‘빨리 부자 되기 세미나’(get-rich quick

seminars) 등이 우후죽순처럼 나타나면서 일부에서 ‘사자 열풍’을 부채

질하기도 하 다. 상당수 업체들이 부동산 경기 하락으로 도산하거나 폐

업하 으며 이 결과로 피해를 본 투자자도 상당수 지만 체 으로 큰

규모는 아니었다. 이 에는 재정 으로 손실을 본 한인도 일부(수십 명

선) 포함된 것으로 추정되며 2003~2004년에 무리한 융자(90% 이상 융

자)를 통해 부동산에 투자한 매입자의 경우 완공 후 매각을 해야 하는

상황에 놓이는 등 손실을 본 사례가 많았다.

한편 세제 혜택 보조 정책의 향도 존재하 다. 호주에는 네거

티 기어링(negative gearing)과 감가상각비(depreciation schedule) 공

제 등 투자용 부동산 매입자에게 세제혜택이 있다. 네거티 기어링은

투자용 부동산 매입에서 임 수입이 융자상환 지출에 미달될 경우 마이

스 부분을 다른 개인소득에서 비용으로 공제해주는 혜택이며 감가상

각비 공제는 투자용 부동산의 설비(카펫, 보일러, 식기세척기, 블라인드,

등, 에어컨 등)의 감가상각에 따른 손실을 세 정산에 반 시켜주는

일종의 세제 혜택이다. 이 같은 세제혜택은 정부의 임 주택 건설 보다

민간인 투자로 임 시장을 활성화시키려는 의도가 내포되어 있다. 따라

서 고소득자 투자자들을 상으로 세제혜택을 통해 부동산 투자매입을

부추긴 사례가 많았다. 이외에도 최 주택매입자(자가 주거용)에게 제

공하는 보조 ( 재 7,000호주 달러) 인지세의 면세 는 감세 혜택도

매입 수요 증 에 향을 미쳤다. 2001년 GST(부가세) 시행 이후 한때

보조 액수가 증가하기도 하 다.

호주 부동산 경기(시드니, 멜본 등 인구가 가장 많은 호주 동부 지역

기 )는 1991~1996년 불경기, 1997~2003년 호황, 2004~2006년 재 부분

하락 후 안정 침체기에 있다. 2004~2005년에는 약 10~15% 정도 시

세가 하락했고 2006년 재는 시세 변동이 거의 없는 상태이다. 2006년

37

부터 시드니를 제외한 부분 도시가 소폭 상승세를 유지하고 있다.

2006년 3분기 주요 도시별 시세는 <표 2-4>를 참조하길 바란다.

<표 2-4>에서 보듯이 2006년 3분기의 국 평균 증가율은 2.2% 고

2006년 9월까지 지난 12개월 동안 연평균 증가율은 9.5%를 기록하 다.

도시별로는 서부호주의 퍼스를 제외한 부분의 도시가 0~4%의 낮은

분기별 증가율을 보이며 연평균 45.9%를 기록한 퍼스는 물자원 수출

붐의 향을 받은 경제 고성장이 주택가격 등의 주원인이다.

2004년부터 부동산 침체가 시작 지만 서부호주와 노던테리토리

(Northern Territory)는 산 붐 향을 가장 많이 받아 2006년 반까지

두 자리 수의 높은 성장이 지속되었다. 평균 주택가격이 50만 달러에 육

박한 퍼스는 3년 26만 달러에서 49만 달러로 껑충 뛰었는데 작년 보

다는 둔화 지만 상승세가 계속 이어질 경우 호주에서 주택가격이 가장

비싼 시드니를 추월할 가능성이 있다.

도시2006년 3/4분기

단독주택 가격($)연간 증가율(%)

시드니 520,300 1.4

퍼스 491,600 45.9

버라 417,300 10.5

다 398,800 17.3

멜번 357,000 7.5

리스번 344,800 6.5

애들 이드 322,200 6.4

호바트 235,700 9.4

호주(평균) 385,963 9.5

<표 2-4> 호주의 도시별 단독주택 가격

주: 가격은 median house price를 의미함

38

시드니는 부동산 호경기인 2003년 평균 주택가격이 546,700 달러 이

었지만 2006년 재는 52만 달러로 약간 하락하 다. 3분기 아 트 시세

(투 베드룸 기 )는 시드니 351,900 달러로 호경기 정 인 2004년 377,700

달러 보다 7% 하락하 다. 퍼스의 아 트는 2006년 재 341,700 달러로

불과 1만 달러 격차로 시드니를 추격하고 있다.

지난 6년 동안 시드니-퍼스 단독주택가격 증가율을 비교하면 시드니

는 1.59배 상승한 반면 퍼스는 2.84배 증가하 다. 부동산 경기 침체와

산 붐이 맞물려 퍼스는 지속 상승이 이어진 반면 호주에서 주택가격

이 가장 비싸고 인구가 가장 많은(약 420만명) 시드니는 상승 후유증

(market correction)으로 2006년 재까지 부진한 상태가 계속되고 있다.

호주는 연방 주정부가 부동산 시장에서 직 수요나 공 을 조

하는 정책을 사용하지 않으며 리( 앙은행 공식 리)와 세제혜택을

조 하여 부동산 시장의 과열을 억제하고 있다. 따라서 정부의 리정책

이 일반 국민들에게 상당한 공감 를 형성하고 있다.

세제정책은 여론을 반 해 시기 으로 혜택 폭을 조 하는 형태를

취해 왔으며 결과 으로 시장 불간섭 원칙을 고수하면서 시장기능이 왜

곡되지 않도록 곁에서 지켜보는 입장이다. 한 주정부에 주택 매매가격

이 보고되며 매주 등락률, 매매동향 평균 시세 등의 사항에 해 비

교 정확히 가격 통계가 공개되기 때문에 불필요하게 혼란을 일으킬

요인이 거의 없다.

이 결과 체로 소비자들이 정부를 신뢰하며 상식선에서( 측이 가

능한 상태에서) 주택가격 등락에 처하고 있고 투기성 가수요가 소수에

불과하다. 호주 언론의 감시 비 기능도 부분 인 시장질서 교란행

방지에 상당한 기여를 하고 있다.

39

제4 한국의 부동산 정책

1. 부동산 정책의 기조

1) 시기별 부동산 정책의 흐름

1986년과 1987년 10% 를 상회하는 높은 경제성장이 지속됨에 따라

1987년 순부터 상승한 주택가격은 주택 200만호 건설과 부동산실명제

등으로 1990년 안정세로 환되었다.4) 외환 기 이 까지 정부의 주

택 정책은 원천 으로 주택의 가수요가 유입되지 못하도록 거미 처럼

각종 규제정책을 실시했다. 주택시장은 만성 인 공 부족에 의해 공

자 주의 시장질서가 형성되어 왔고 정부의 정책은 이러한 부작용을

막기 한 정책들이 주류를 이루었다.

그러나 1990년 반 이후 주택 200만호 공 의 향으로 주택시장의

수 여건이 이하게 달라졌으며 주택가격이 장기간(1991~1997년)에 걸쳐

30% 이상 하락하면서 주택시장의 구조도 공 자 심의 시장에서 수요자

심의 시장으로 서서히 환되었다. 이러한 변화로 인하여 정책당국이 주

택시장에 극 으로 개입할 필요성이 크게 어들었으며 규제 주의 정

책에서 시장 기능에 맡기는 방향으로 정책기조의 환이 필요해졌다.

IMF 외환 기 이후 경제 인 여건이 악화되어 1998년 한해 국

으로 주택가격이 10~20% 감소하고 경기침체가 계속되자 주택 련 규제

는 더 이상 의미가 없게 되었다. 정부는 주택시장의 규제를 격 으로

완화하고 시장기능을 활성화하는 방향으로 정책기조를 환하 다. 이러

한 정부 정책의 변화는 1998년 1월 수도권 민간택지에 한 분양가를

자율화하고 5월 주택경기 활성화 책으로 양도소득세의 감면과 취득세‧

4) 1986년과 1987년 실질GDP 성장률은 각각 10.6%, 11.1%를 기록한 반면 물가는 2.8%,

3.0%를 나타내었다.

40

등록세를 한시 으로 감면하 으며 주택 당채권 유동화제도를 도입한

것 등의 사례를 통해 알 수 있다.

이어 1998년 12월 건설‧주택경기 활성화 방안으로 재건축, 재개발을

활성화하고 분양가가 면 자율화되었으며 양도소득세의 감면 범 를

확 하 다. 일련의 주택정책의 완화로 1999년 일부 지역에서는 하락세

가 상승세로 반 되기도 하 으나 2월 분양권 매제한 폐지, 3월 소득

공제 확 , 10월 청약 가입자격 완화와 재당첨 제한 폐지, 2000년도

8월 비수도권 지역 내 신축 주택 구입 시 양도세 면제와 취득세‧등록세

감면 등 완화정책은 계속되었다(신상 , 이우종, 2005).

2000년 에 들어서면서 주택가격이 계속 상승하자 시장기능 활성화라는

정부의 부동산정책 기조가 흔들리기 시작하 다. 리에 따른 유동성 효

과가 워낙 커 시장의 자율 인 조정기능이 무색해지면서 결국 정책당국이

직 부동산시장에 강력한 규제로 개입을 하게 되는 양상을 띠게 되었다.

2003년 이후 재까지 크고 작은 부동산 책은 30여건이 넘으며, 이

주요한 것으로는 2003년 5‧23 주택가격 안정 책을 시작으로 2007년

1‧31 임 주택 공 책까지 총 12번의 책이 발표되었다. 반에는

주택가격 상승의 주요 원인이었던 강남지역 재건축 단지 규제와 투기성

가수요 억제를 한 세제 강화에 을 맞추었으나 극 인 공 확

책 없이 수요억제에만 무게를 둔 정책 효과에 한 비 이 계속되면

서 공 확 와 련한 책이 나타나기 시작하 다.

부동산가격의 안정을 도모하고 투기성 가수요를 억제하기 해 2003

년 이후 실시되고 있는 일련의 부동산 책들은 8‧31 책을 심으로

공 확 의 필요성이 강조되고 있으며 그 외에도 재건축 련 규제를

한 단발성 책들이 제시되었다.5)

5) 각 책별 주요내용은 <부록 2>에 정리되어 있다.

41

재까지 실시되고 있는 이러한 일련의 부동산 정책의 흐름을 거래‧

조세‧ 융규제, 공 확 , 재건축 등 몇 가지 에 맞추어 정리하면

<그림 2-16>과 같은 큰 흐름에서 실시된 것으로 분석된다.

토지

공개념

거래

규제

조세

규제

융

규제

공

확

재건축

규제

토지

규제

2

0

0

3

5 ‧ 23

9 ‧ 5

10 ‧ 29

2

0

0

4

2 ‧ 4

10 ‧ 30

2

0

0

5

2 ‧ 17

5 ‧ 4

8 ‧ 31

2

0

0

6

3 ‧ 30

11 ‧ 15

2

0

0

7

1 ‧ 11

<그림 2-16> 최근 발표된 주요 부동산 정책

42

2) 3 주요 부동산 책

(1) 5‧23 책 : 주택가격 안정 책

① 배경

2003년에 들어 수도권 재건축 단지와 신행정수도 련 충청지역 등

을 심으로 안정세 던 가격이 재상승하고 이러한 상승세가 경기활성

화, 신도시 개발 등 주택시장 내외의 요인들에 의해 확산되자 참여정부

에서는 이를 안정시키기 해 5‧23 부동산 책을 발표하 다.

② 내용

5‧23 책은 세무행정 강화로 투기조장행 에 강력히 응하고 주택

행정 강화, 보유세 과 자 흐름체계 개선 등을 통해 투기 유인을

억제하는데 그 목 을 두고 있다. 주요 책으로는 크게 분양권 매 제

한 확 용, 투기과열지구 투기지역 확 지정, 재건축 아 트 규제

강화, 주택담보 인정비율 하향 조정, 보유과세 강화 등을 들 수 있다.

③ 효과

이 책은 주택시장의 시장기능 활성화를 해하고 직 인 가수요

를 억제하는데 이 맞추어 있다. 그러나 기존 정책 내용과 별반 차이

가 없고 일반 공론에 그쳤다는 비 이 있었으며 당시 잠시 주춤하던

집값은 강남 지역의 재건축을 심으로 다시 등세를 보 다.

43

(2) 10‧29 책 : 부동산 시장 안정 종합 책

① 배경

10.29 책은 주택시장 불안의 근본 원인인 공 부족 문제를 해소하

고 서울에 집 된 주택수요의 지방 분산을 도모하며 투기수요를 억제하

고 실수요자 심으로 주택을 공 하는 것을 그 목표로 하고 있다.

② 내용

10‧29 책의 주요 내용으로는 토지공개념의 도입, 주택공 확 , 조

세 련 책 주택담보 출 기 강화 등이 있으며 특히 개발부담

제 연장 분양권 매제한 확 등의 토지공개념 책의 도입이 주요

골자를 이룬다. 고 , 노후주택 리모델링 지원 등에 활용한 이익 환수 방

안을 검토하고 매제한을 주상복합아 트 300세 이상을 20세 이상

으로 확 시켰으며 춘천, 북 주, 경남 창원 등 7곳에 해 의에 걸

쳐 투기과열지구를 선정하고 시장과열 지속 시 상승률이 히 높은 곳

이 일정기간 주택거래 허가 제도를 도입할 수 있는 제도를 제안하 다.

③ 효과

10‧29 책은 부동산가격 등의 원인을 공 부족 리에 의한

부동자 의 부동산 시장으로의 유입 등인 것으로 지 하고 있으며 공

부족 문제를 언 하고는 있으나 투기 가수요가 부동산 버블 형성의

주요인이라는 입장을 계속 견지하고 있다. 10‧29 책이 2004년부터 시

행되기 시작하면서 시장이 어느 정도 안정세로 어들었으나 투기세력

을 잡기 한 정부의 후속조치가 이어졌다.

44

(3) 8‧31 책 : 주택공 확 책

① 배경

2003년 10‧29 책 이후 안정세를 지속하던 주택가격이 2005년

부터 상승세로 환되었고 이후 강남 분당을 시작으로 강북 수도

권 남부 일부까지 그 상승세가 확산되었다. 토지가격도 2005년 4월 이후

상승률이 증가하는 추세를 보 으며 이는 수요‧공 측면과 심리 요인

이 복합 으로 작용한 결과로 단되었다.

② 내용

8‧31 책의 주요 내용으로는 무주택 서민주거 안정 지원, 국민임 주

택 건설, 주택공 확 , 주택공 제도 개편, 토지시장 안정 등이 있으며

특히 공 확 정책으로는 송 구 거여 지구에 200만평 규모의 미니신도

시 5만호와 교 신도시 공 개발, 강북 역개발, 규제 요건완화로 공

활성화, 수도권 택지 연간 900만평씩 5년간 4,500만평 개발, 150만 가

구 건설 등이 있다. 이외에도 각종 조세제도 개편도 병행하여 이루어졌다.

③ 효과

8‧31 책이 극 이고 가시 인 공 책을 포함시켰다는 은

정 이나 여 히 투기 수요 억제에 그 을 두고 있으므로 이는 반

인 주거수 을 높이고 시장 소외계층들에게 보다 나은 주거수 을 보

장해주는 데에는 크게 기여할 것이 없을 것이라는 지 이 있다. 한 과

도한 세 부담으로 인해 건축경기가 축되면서 심화되고 있는 지방

건설 경기가 침체되는 등 부작용을 경험하기도 하 다.

45

3) 2007년 이후 시행되는 정책

2007년부터 부동산 련 세제, 청약제도 등 일부 부동산 정책이 크게

바 어 실시되었다(<표 2-5> 참조). 1월부터 2가구 2주택 소유자의 양도

세 세율이 50% 조정되어 부과되었며 종합부동산세도 정부의 '보유세

실화' 계획에 따라 올해 70% → 80%로 상향 조정되었다. 아 트 용면

을 늘리는 리모델링 가능 연한이 공 후 20년에서 15년으로 앞당겨지

고 용면 도 최 30%까지 늘릴 수 있게 되었다. 한 산업자원부가

2007년 7월부터 평(坪) 등 비(非)법정단 를 사용할 경우 과태료를 부과

키로 함에 따라 앞으로는 계약서 등에 ㎡ 등 법정단 를 표기해야 한다.

한 건설교통부는 2004년 2월 후분양제를 도입키로 하고 2007년 주

택공사나 지방자치단체가 공 하는 공공부문의 공 주택은 40%, 2009년

60%, 2011년 80%의 공정을 끝낸 뒤 분양을 하도록 로드맵을 마련해 놓았

다. 이에 따라 후분양제 용 아 트가 서울시 은평 뉴타운의 SH 공사가

시행 인 아 트와 이후 서울시가 조성해 매각한 택지를 분양받아 시공하

는 민간 건설 아 트의 경우에도 용되도록 제도를 정비할 방침이다.

한편 2007년 하반기부터 아 트 분양권도 매매할 때 실거래가 신고

를 해야 한다. 신고 상은 주택법상 사업계획승인을 받는 20가구 이상

의 단독주택과 공동주택, 300가구 이상의 주상복합아 트이며 상가 는

오피스텔 분양권은 제외된다. 재 련 법안이 국회에 상정되어 있으며

실거래가 신고의무기간도 재의 30일에서 60일로 두 배로 늘어난다.

2007년 상반기에 주택법 시행령이 개정돼 공동주택의 하자담보 책임

기간이 1년 연장되고 리 투명성이 높아졌다. 공동주택 리주체가 업무

추진상황을 인터넷 홈페이지나 단지 게시 등을 통해 의무 으로 알려야

하며 창문틀 문짝, 지붕, 방수, 조경 등 18개 세부공사의 하자담보 책

임기간이 1년씩 연장되고 하자담보 항목에 20개 세부 공사가 추가되었다.

46

항 목 주 요 내 용 시행시기

양도소득세- 1가구 2주택자양도세세율: 9~36%→ 50%로상향조정

- 양도소득세 과세기 이 공시가격에서 실거래가로 환

2007년

1월 1일

종합부동산세 - 과세 용률이 70% → 80%로 상향조정 2007년

부동산거래신고- 부동산 실거래가 신고기간 30일 → 60일로 확

- 아 트 분양권 입주권도 실거래 신고 상

2007년

하반기

후분양제확- 공공택지내 공공분양 아 트 40% 공정 이후 분양

- 서울시 공 아 트 80% 공정 이후 분양2007년

인터넷청약

의무화

- 2006년 12월 이후 분양 승인 받은 투기과열지구 내

분양아 트 인터넷 청약 의무화2007년

법정단 사용

의무화- 계약서나 고 상품에 “평형” 신 “m2”으로 표기 의무

2007년

하반기

주택법개정

- 리모델링 가능 연한 공 후 20년에서 15년으로

하향 조정

- 공동주택 리 황 인터넷 등에 공개 의무화

- 하자담보 책임기간 항목별로 연장 는 신설

2007년

1월

<표 2-5> 2007년 이후 새롭게 용되는 부동산 정책

자료 : 부동산 114

47

2. 서울시 부동산 정책

1) 재건축 규제 정책

2003년 7월부터 서울 시내 아 트의 재건축 가능 연한을 공 연도

에 따라 20~40년 이상으로 차등 용한다고 발표하 다. 한 투기지역

에서 100가구, 투기지역 밖에서 300가구 이상 재건축 상인 지역은 시

장이 정 안 진단 실시 여부를 결정하기로 하 다.

2003년 7월 발표한 조례안의 재건축 가능 연한을 동년 9월 수정 조

례안에서 기 연도를 낮추었다. 2003년 7월 발표한 조례안은 1990년 1월

1일 이후 공된 아 트는 1940년, 1979년 12월31일 이 에 지어진 아

트는 20년이 경과해야 재건축할 수 있도록 하는 내용을 요지로 하 으

나 수정 조례안은 1993년 1월 1일 이후는 40년 이상, 1982년 12월 31일

이 은 20년 이상으로 기 연도를 3년씩 늦추었다.

한편 2004년 3월 SH 공사가 리모델링 사업을 시작하 으며 이를 통해

기존 공동주택의 무분별한 재건축을 억제하고 리모델링을 통한 공동주택

의 장수명화를 유도하며 리모델링 시범사업 추진으로 제도검증 모델제

시를 목표로 하 다. 리모델링 활성화를 해 공동주택 리모델링 조합제

도 도입, 리모델링시 입주민 동의율 완화(기존 100% → 80%로 개선), 서

울특별시특별공 규칙개정 임시 이주용 주택제공(도시개발공사), 국민주택

기 융자 지원(세 당 3천만원) 등의 제도 개선사항 홍보를 강화하 다.

한 2005년 1월 기존의 재건축 안 진단 비평가제도와 안 진단

시기조정을 폐지하고 그 권한을 구청에 임하는 내용의 재건축 활성화

방안을 발표하 다. 동년 6월 청담, 도곡, 압구정 등 고 도 아 트지구

의 최 용 률을 250% 까지 허용하는 등 개발기본계획을 발표하고 동

년 9월에는 고 도 재건축을 40층까지 허용하는 방침을 발표하 다.

48

2) 공 확 정책

2004년 임 주택 10만호 건설‧공 정책의 2단계로서 2004년부터

2006년까지 4만호의 서민용 임 주택을 공 하겠다고 발표하 다. 공공

시설, 소택지, 재개발 임 주택 활용 매년 2만호씩 공 할 정이며 임

주택의 공 평형 확 , 임 주택 단지의 고 화 추진, 임 주택 상

설 시 (모델하우스) 건립(2‧12일 개 ), 임 주택과 분양주택을 2:1이상

으로 건설‧공 등을 목표로 하고 있다.

2006년 12월에는 장기 세 공공주택 공 등 주택가격 안정과 수요

자 심의 주택제도를 도입하고 2012년까지 공공임 주택 10만호를 건

설하고 소득 세입자들을 한 다가구주택 매입 공 과 세자 지원

을 폭 확 하겠다고 발표하 다.

3) 주택 임 정책

2004년 소득층의 주거안정을 하여 세보증 지원, 임 보증 ‧

임 료 보조 등의 정책을 실시하 다. 서울시에 계속해서 6개월 이상 주

민등록이 등록된 세 주로서 세보증 5천만원 이하 주택을 임차하는

세입자를 상으로 연리 3%, 2년 이내 일시상환(재계약시 2회까지 연장

가능)을 조건으로 세 당 최고 3,500만원(보증 의 70% 범 내)까지 지

원하기로 하 으며 소득인정액이 최 생계비의 150% 이하인 세 에게는

구임 주택을 제외한 공공임 주택에 입주한 가구에게는 임 보증 을,

민간주택에 월세로 거주하는 가구에게는 임 료를 보조하기로 하 다.

2005년에는 의 정책들에 더해 시청본 1층 민원실내에 련분야

문가 4명을 배치해 주택임 차 부동산 개 련분쟁, 가사법률사건

등에 한 상담을 담당토록 하 다.

49

4) 조세 규제

2003년 12월 시가 재산세 총액 인상률을 24%, 아 트 등 공동주택 인

상률을 56% 안 으로 조정하 으며 재산세 과표를 결정할 때 용하는

가감산율을 행자부안인 ‘㎡당 국세청 기 시가’가 아닌 ‘국세청 기 시가

총액’을 기 으로 책정해 것을 행정자치부에 건의하 다.

5) 가격 규제

2004년 2월 분양원가 공개에 해 민간부문에 해선 반 하나 반면

공공부문은 원가공개를 검토할 필요가 있다는 입장을 밝혔다. 분양가 상

한제에 해선 직 으로 언 하지 않았지만 기본 으로 인 인 가격

규제를 반 하고 있어 민간부문에 해선 원칙 으로 분양가 상한제를

반 한다는 입장이다.

2006년 9월 은평뉴타운을 비롯해 향후 서울시가 분양하는 모든 공공

아 트에 해 후분양제를 면 으로 도입할 것이라 발표하 으며 동년

12월 SH 공사가 공 하는 아 트의 50여 분양원가 항목을 상세히 공개,

자치구 분양승인에 해서도 새로운 기 을 만들어 분양 가격을 단할

근거를 마련하겠다고 밝혔다.

한 2007년 4월부터 SH 공사가 분양하는 아 트의 분양 원가를 공

개하기로 하 다. 공개 상은 주택법 8개항목이며 이 민간사업자가

부풀리기 쉬운 마감공사비, 조경공사비, 지하주차장 공사비 등은 세부내

역까지 공개하기로 하 다. 이와 함께 분양가격은 주변 유사 주택가격과

연동하여 용 85㎡ 이하의 주택은 주변시세의 75% 내외, 용 85㎡

과의 주택은 주변시세의 85% 내외로 책정하기로 하 으며 아 트 원가

감 추진을 해 최 가 낙찰제, 마감재 옵션제, 모델하우스 설치 단

등을 시행하기로 하 다. 한편 민간 공 아 트의 가격안정을 유도하기

해 장기 세주택 도입, 공동주택 분양가 심의제도 도입, SH 공사 실

공사비 공개 등의 방안을 마련하기로 하 다.

50

<표 2-6> 최근 서울의 주요 부동산 정책

시 기 주 요 내 용

2

0

0

3

7.3

- 서울시내아 트재건축가능연한이 공연도에따라20∼40년이상으로차등 용

- 투기지역에서 100가구, 투기지역 밖에서 300가구 이상 재건축 상인

곳은 시장이 정 안 진단 실시 여부 결정

9.4

- 당 조례안은 90년 1월 1일 이후 공된 아 트는 40년, 79년 12월 31

일 이 에 지어진 아 트는 20년이 경과해야 재건축할 수 있도록 규정

- 수정 조례안은 93년 1월 1일 이후는 40년 이상, 82년 12월 31일 이

은 20년 이상으로 기존의 재건축 가능 기 연도를 3년씩 늦춤

- 서울시 의회는 당 80년 1월 1일~89년 12월 31일 사이에 지어진 아

트는 1년이 지날 때마다 상연한을 2년씩 늘리기로 했던 기 연도를 수

정 조례안에서는 83년 1월 1일~92년 12월 31일 사이로 3년 완화함

- 4층 이하 연립주택도 90년 이후 공된 경우는 30년, 79년 이 은 20

년 이상, 80년 공된 것은 건축연도가 1년이 지날 때마다 허용연한

을 1년씩 늘리려던 기 연도가 아 트와 마찬가지로 3년씩 늦춤

12.13

- 재산세총액인상률은 24%, 아 트와공동주택 인상률은 56%안 으로조정

- 재산세과표를 결정시 용하는 가감산율을 행자부안인 ‘㎡당 국세청 기 시가’

가아닌 ‘국세청 기 시가총액’을기 으로책정해 것을행자부에건의

2

0

0

4

2.

- 분양원가 공개와 련 민간부문에 해선 반 입장, 반면 공공부문은

원가공개를 검토할 필요가 있다는 입장을 밝힘

- 분양가 상한제와 련 직 으로 언 하지 않았지만 기본 으로 인

인 가격 규제를 반 하고 있어 민간부문에 해 원칙 으로 분양가

상한제를 반 한다는 입장

3. - SH 공사 리모델링 사업 실시

8.2 - 상반기 서울 주택건설 년 동기 36%로 감

2

0

0

5

1.25- 재건축 안 진단 비평가제도와 안 진단 시기조정을 폐지하고 그 권

한을 구청에 임하는 내용의 재건축 활성화 방안 발표

6.9- 청담, 도곡, 압구정 등 고 도 아 트지구의 최 용 률을 250% 까지

허용하는 등의 개발기본계획을 발표

6.17 - 서울시 성수동 뚝섬 상업용지를 평당 평균 6,808만원에 매각

8.29 - 송 신도시 인 지인 거여·마천 뉴타운 후보지를 지정 발표

9. - 고 도 재건축의 40층까지 허용 방침

2

0

0

6

9.25- 은평뉴타운을 비롯해 향후 서울시가 분양하는 모든 공공아 트에 해

후분양제를 면 으로 도입

12.29

- SH 공사가 공 하는 아 트의 50여 분양원가 항목을 상세히 공개, 자

치구 분양승인에 해서도 새로운 기 을 만들어 분양 가격을 단할

근거를 마련하겠다고 밝힘

- 장기 세 공공주택 공 등 주택가격 안정과 수요자 심의 주택제도

도입, 2012년까지 공공임 주택 10만호를 건설하고 소득 세입자들을

한 다가구주택 매입 공 과 세자 지원을 폭 확 하겠다고 밝힘

제1 황

제2 버블 진단

제3 강남 3구 사례

제Ⅲ장 서울시 주요지역별

아 트가격의 버블 진단

53

제Ⅲ장 서울시 주요지역별 아 트가격의 버블 진단

제1 황

1. 등 원인

최근 등한 부동산가격의 주요한 동기는 리기조, 주택수 불균

형, 통화량 팽창, 가계 출 주택 당 출의 증, IMF 이후 자산가치

하를 방지하기 한 단기간의 건설경기 부양책 등 복합 인 요인에

그 원인을 찼을 수 있다.

우선 융부문에서 IMF 기로 등했던 리는 지속 으로 하락하

여 은행의 출 리가 1998년 11.3%에서 2001년 12월 6.9%로 락

하 다. 리와 풍부한 유동성으로 인해 시 부동자 은 주택, 토지,

상업용 건물 등 부동산 시장으로 거 유입되었다. 리 상황으로 인

해 주택 구입 시 출을 통하여 주택구입자 을 충당하는 경향이 증가

함에 따라 주택가격 상승요인으로 작용하 다.

주택 수 과 련하여 아 트가격 상승은 주택 수요증가의 가장 큰

요인으로 작용하 다. 즉, 실질 으로 주택보 률 수 이 높지 않고

리로 융비용이 감소됨에 따라 세수요자의 구매수요가 환된 것

이 큰 요인으로 해석된다. 한 인구학 으로 한국동란 후 베이비 붐

세 와 그 자녀들의 교육수요가 커짐에 따라 주택 수요가 크게 변한 것

도 다른 요인으로 작용하 다. 반면 주택공 은 반 인 경기침체에

따른 주택건설 감소와 재건축 이주 수요로 기존 주택이 부족한 상황이

지속됨에 따라 아 트가격 상승의 구조 요인으로 작용하 다.

54

통화공 측면에서 IMF 이후 침체된 경제의 회복을 해 통화량이

격하게 증가시켰으며 그 표 인 로 1999년부터 M3의 증가율은

GDP 증가율보다 상회하 다. 낮은 리와 통화량의 증가로 막 한 시

유동자 이 부동산 출증가로 연계되었고 이는 곧 아 트가격 상승

으로 이어졌다. 그 외 정책 인 측면에서 정부는 IMF 이후 자산가격 하

락을 방지하고 경제 회복책의 일환으로 일련의 건설경기 부양책을 실시

하 다. 그 표 인 로 분양가 자율화, 소형주택의무비율의 폐지, 분

양권 매 허용, 그린벨트 부분 해제, 조세 융지원 등의 정책이

제안되었으며 이러한 정책 오류 역시 최근 아 트가격을 상승시킨 원

인으로 지 할 수 있다.

2. 변화 추이

1) 서울시 아 트가격 변동 추이

1987년 이후부터 재까지 년동기비 서울의 아 트가격 증가율 추이

에 의하면 각각 두개의 가격조정과 가격 등 과정을 나타내는 특징을 가

지고 있음을 알 수 있다(<그림 3-1> 참조). 각각의 가격 락 조정과정에

서 이에 향을 미친 주요 요인과 증가율 추이의 특징은 <표 3-1>와 같다.

제1차 가격 락기(1990년 11월~1992년 6월)는 88올림픽, 주택 200만호,

경제 호황에 따른 고도성장 등의 복합 인 요인에 의해 1980년 반이

후 1990년까지 서울의 아 트가격은 등(-5.03%, 1987년 1월 → 37.75%,

1990년 11월)함에 따라 규제책의 원인으로 시작되며 1989년 토지공개념 도

입 등 투기억제책으로 제1차 가격 락기가 형성되었다. 이 기간 서울시

아 트가격 증가율은 1990년 11월 37.75%를 정 으로 격히 하락하여

1992년 06월 -16.14%를 기록하 다. 제1차 가격 락은 20개월 동안 진행되

었으며 이 기간 아 트가격 등락폭은 치기 으로 53.89%에 달한다.

55

제1차 가격조정기(1997년 2월~1998년 11월)는 IMF 외환 기로 고성

장에서 성장 체제로 환에 따른 반 경기침제로 부동산 수요가

정체되고 가격상승기 가 감소하여 부동산가격이 하락하는 등 자산디

상으로 서울의 아 트가격이 락하는 조정과정을 거치게 되었다.

이 기간 서울시 아 트가격 증가율은 1997년 2월 8.96%를 정 으로

격히 하락하여 1998년 11월 -17.80%를 기록하 다. 제1차 가격조정은

22개월 동안 진행되었으며 이 기간 아 트가격 등락폭은 치기

으로 26.76%에 달한다. 제1차 가격조정은 부동산시장의 내부 요인이나

정부의 규제책보다는 IMF 외환 기라는 외부 충격에 의해서 아 트가

격이 락하 다.

제2차 가격조정기(1999년 11월~2001년 2월)는 IMF 이후 주택경기활성

화 책(1998.5.22), 주택경기활성화 자 지원 방안(1998.6.22), 건설산업활

성화 방안(1998.925), 건설 부동산경기 활성화 책(1998.12.12) 등 정부

의 부동산 부양책으로 락하 던 서울의 아 트가격은 조정기를 거쳐 98

년 말 이후 상승세로 회복되었다. 단기간 등한 서울의 아 트가격은

1999년 11월 15.8%에서 2001년 2월 2.78%로 13.02%P 다시 하락하 다.

제2차 가격 락기(2002년 9월~2004년 11월)는 리, 성장, IMF

이후 일련의 부동산 경기 활성화 정책(분양가 자율화, 분양권 매자율

화 등), 주식시장 침체, 경제주체들이 안 자산으로 부동산 선호 상 심

화됨에 따라 아 트가격 등에 따른 일련의 규제책 등 여러 가지 복합

인 요인에 기인한다. 서울의 아 트가격은 년동기비 2002년 9월

34.8%에서 2004년 11월는 -1.43%로 락폭이 36.23%P를 나타내었다. 제

2차 가격 락은 27개월 동안 진행되었으며 기간 아 트가격 등락폭

은 치기 으로 36.23%에 달한다.

56

<그림 3-1> 서울의 아 트가격 변동 추이

<표 3-1> 국과 서울의 아 트가격 락기 조정기

(단 : 년동기비 %, %P)

구분 국 서울 강남 강북

제1차 가격 락기

(1990:11~1992:06)

20개월

31.91→-12.72

|44.63|

37.75→-16.14

|53.89|

32.58→-14.87

|47.45|

38.99→-16.65

|55.64|

제1차 가격조정기

(1997:02~1998:11)

22개월

6.75→-14.86

|21.61|

8.96→-17.80

|26.76|

7.29→-18.16

|25.45|

9.82→-17.57

|27.39|

제2차 가격조정기

(1999:11~2001:02)

16개월

9.70→0.77

|8.93|

15.80→2.78

|13.02|

10.02→1.61

|8.41|

19.24→3.44

|15.8|

제2차 가격 락기

(2002:09~2004:11)

27개월

24.44→-0.85

|25.29|

34.80→-1.43

|36.23|

22.72→-0.60

|23.32|

41.32→-2.05

|43.37|

57

2) 지역별 아 트가격 추이

서울시 25개구의 아 트가격 추이를 살펴보기 해 부동산 114의 REPS

로그램을 이용하여 2000년 1월부터 2007년 2월까지의 월별 평당가격의

변동을 분석하 다. <그림 3-2>에 의하면 안정 인 증가세를 보이던 아

트가격은 2002년 부터 상승하기 시작하면서 그 상승폭이 증가하다

가 2005년 말에서 재에 이르기까지 매우 가 른 상승세를 보이고 있다.

표 으로 강남구의 평당 가격이 가장 높은 추세를 유지하고 있으며 상승

폭도 가장 가 르게 나타나고 있다. 한 서 구, 송 구, 용산구, 양천구

등은 서울시 체 평균 평당 가격 보다 높은 가격 추이를 나타내고 있다.

그 외 부분의 구에서는 비교 완만한 증가 추이를 보이고 있다.

각 구별 아 트가격이 서울시 체의 가격 추이에 해 어떻게 반응하

는가를 비교하기 해 서울시 평균 비 각 구의 아 트 평당 가격의 비

율을 통해 25개 구를 4개의 범 (서울시 체 비 1.4~19배, 1.0~1.4배,

0.7~1.0배, 0.5~0.7배의 평균 평당 가격)로 구분하 다(<그림 3-2> 참조).

한 분석과정에서 년동기 비 아 트가격 증가율을 사용하여 계

인 요인의 배제한 아 트가격의 변동에 따른 순환주기를 악하고자 하

다(<그림 3-3> 참조). 그룹 1의 경우 그 증가율 폭이 다른 그룹에 비해

높게 나타나고 있으며 강남구, 서 구, 송 구 등은 모두 비슷한 증가율을

보이고 있다. 이러한 추이는 그룹 2도 비슷한 증가율 추세를 보이나 진

구의 경우 2006년 이후 높은 증가율을 보이고 있다. 그 외 그룹 3과 그룹

4의 경우에는 양 그룹의 증가율 패턴이 거의 유사하게 나타나고 있다.

58

구체 으로 구별로 살펴보면 2001년 1월부터 2007년 2월까지 체 으

로 25개 구 모두 비슷한 증가율 추이를 보이고 있음을 알 수 있다. 반

으로 2002년부터 증가율이 더욱 큰 폭으로 증가하다가 다시 2003년에서

2005년까지는 증가율이 감소하는 추이를 보이다 최근 들어 다시 올라가고

있고 체 으로 큰 폭의 증가추세가 나타나고 있으며 증가율이 마이 스

인 시기가 거의 없음을 알 수 있다.

분석기간 서울시 25개구별 아 트 평당 가격의 평균값, 최 값, 최소

값 최 값과 최소값의 차이는 <표 3-2>과 같다. 서울시 체 평균 평당

가격은 1,056만원으로 이 보다 높은 평당 가격을 보이는 구로는 강남구, 서

구, 송 구, 용산구, 강동구, 양천구, 진구가 있다. 구는 2000년 1월 당

시 평당가 724만원으로 서울시 평균(665만원) 보다 높았으나, 2007년 2월

재 평당가 1,491만원으로 서울시 평균(1,737만원)보다 낮게 나타나고 있다.

각 구별 평당 아 트가격의 최 값과 최소값의 차이를 살펴보면 강남구

는 2000년 1월에서 2007년 2월 사이 2,569만원이 오른 반면 랑구는 419만

원이 오르는데 그쳐 약 6배 이상 강남구가 높게 나타나고 있다. 이는 그만

큼 아 트가격이 높은 지역일수록 그 증가율도 더 컸음을 나타내고 있다.

59

(a)

그

룹

1

(c)

그

룹

3-1

(d)

그

룹

4-1

(b)

그

룹

2

(d’)

그

룹

4-2

(c’)

그

룹

3-2

(a)

그

룹

1

(c)

그

룹

3-1

(d)

그

룹

4-1

(b)

그

룹

2

(d’)

그

룹

4-2

(c’)

그

룹

3-2

<그림 3-2> 서울시 구별 평당 아 트가격 추이

60

<그림 3-3> 서울시 구별 평당 아 트가격 증가율 추이

61

　 평균값최 값

(2007.2)

최소값

(2000.1)차이

강남구 1,9743,559

(2007.1)990 2,569

서 구 1,639 2,781 889 1,892

송 구 1,5412,598

(2007.1)846 1,752

용산구 1,387 2,292 864 1,428

강동구 1,2242,029

(2006.12)688 1,341

양천구 1,207 2,227690

(2000.12)1,537

진구 1,067 1,818 685 1,133

구1,038 1,508

(2007.1)724 784

등포구 946 1,555 599 956

성동구 945 1,502 623 879

마포구 919 1,513 608 905

동작구 900 1,465 605 860

종로구 842 1,279 523 756

강서구 805 1,364533

(2000.12)831

악구 772 1,228 528 700

서 문구 737 1,006 559 447

동 문구 722 1,035 491 544

성북구 721 1,102550

(2001.3)552

구로구 688 1,074 452 622

은평구 633 888 450 438

랑구 625 880 461 419

노원구 623 968 432 536

강북구 612 899 427 472

천구 609 881 421 460

도 구 596 919 428 491

서울시 1,056 1,737 655 1,082

<표 3-2> 서울시 구별 평당 아 트가격 추이

(단 : 만원)

62

3. 공간 분포 가격 인과 계

1) 공간 분포

각 구별 아 트가격이 서울시 체의 가격 추이에 해 어떻게 반응

하는 가를 비교하기 해 서울시 평균 비 각 구의 아 트 평당 가격

의 비율을 통해 25개 구를 4개의 범 (서울시 체 평균 비 1.4~1.9배,

1.0~1.4배, 0.7~1.0배, 0.5~0.7배의 평균 평당 가격을 가지는 지역)로 구분

하 다.

<그림 3-4> 서울시 구별 평당 아 트가격의 상 비율 분포

63

(a) 1.9~1.4배 지역 (b) 1.4~1.0배 지역

(c) 1.0~0.7배 지역 (d) 0.7~0.5배 지역

주 : 상 비율 = 각 지역별 평당 아 트매매가격 / 서울시 체 평균 아 트매매가격

<그림 3-5> 세부그룹별 평당 아 트가격의 상 비율 분포6)

6) 그룹 1: 서울시 체 평균 비 1.4~1.9배의 평균 평당 가격을 갖는 지역(강남구, 송

구, 서 구), 그룹 2: 서울시 체 평균 비 1.0~1.4배의 평균 평당 가격을 갖는 지역(용

산구, 강동구, 양천구, 진구), 그룹 3: 서울시 체 평균 비 0.7~1.0배의 평균 평당 가

64

그룹 1은 버블 세 지역 세 곳인 강남구, 서 구, 송 구로써 서

로 인 하여 치하고 있음. 이러한 특성을 통해 이 그룹의 세 개 구간

의 공간 인 상호 계가 강함을 알 수 있다. 이들 지역은 타 지역보다

진학률이 높고 지명도와 선호도가 높은 사교육 시설이 다수 존재하고

있어 상 으로 우수한 교육 여건이 주택가격의 상승에 큰 향을 미

친 것으로 추정된다. 한 해당 지역에 서울시 매출액 1,000 (534개) 사

업체 37%의 기업본사가 치하고 있어 업무활동의 요지로 인식됨

에 따른 가격상승 효과도 고려할 수 있다. 해당 지역은 매매‧ 세가격

차가 타 지역에 비해 큰 편으로 아 트가격이 실제 가치 보다 고평가

되었다는 해석이 가능하며 강남구는 재건축 물량이 많아 시세차익을 노

린 투기성 자 유입에 의한 가격 상승효과도 강하다. 한 한강 조망권

을 가진 아 트 단지가 다수로 이들이 높은 가격 를 형성하고 있는 특

징이 있으며 이들 일부 아 트는 재건축이 가능하거나 재건축 인

아 트로 향후 주택가격이 더욱 상승될 가능성이 있다.

그룹 2는 버블 세 에 해당하는 양천구를 비롯하여 용산구, 진구,

강동구가 포함되며 진구와 강동구는 송 구에 인 한 지역이며 용산

구는 서 구와 인 한 지역으로 나타난다. 공간 으로 강동구는 송 구

에 인 한 지역으로 진학률이 높을 뿐 아니라 송 구와 동일한 학군(6학

군)으로 분류되어 있어 송 구의 명문고로 진학할 수 있는 지리 여건

을 갖추고 있다. 용산구, 진구는 강남 3구인 서 구, 송 구, 강남구와

근성이 용이하고 용산구는 KTX 용산역과 미군 부지 시민공원 조성,

용산역 주변의 쇼핑몰, 형 멀티 스 화 등으로 아 트가격 상승

을 주도한 것으로 추정된다. 한 진구는 진학률이 높은 특목고가 있

격을 갖는 지역( 구, 등포구, 성동구, 마포구, 동작구, 종로구, 강서구, 악구), 그룹 4:

서울시 체 평균 비 0.5~0.7배의 평균 평당 가격을 갖는 지역(서 문구, 동 문구, 성북

구, 구로구, 은평구, 랑구, 노원구, 강북구, 천구, 도 구)

65

고 강변역을 심으로 형 멀티 스 화 , 쇼핑몰 등 편의시설이

치해 있어 주거 환경이 우수하고 동서울종합터미 등 교통이 편리하

다는 장 을 가지고 있다. 양천구는 진학률이 높은 일반고, 특목고, 목동

을 심으로 다양한 생활체육시설, 형 멀티 스 화 , 백화 등

이 있어 주거 여건 측면에서 미친 정 향이 주택가격 상승의 주요

원인으로 추정됨. 목동 등의 아 트가격이 양천구 가격에 큰 향을 미

친 것으로 보인다. 그 외 양천구를 제외한 그룹 2의 아 트가격은 체

로 한강 공원 조망권 등 주거환경이 우수한 아 트 단지가 다수 존

재하며 이를 심으로 높은 가격 를 형성하고 있는 특징이 있다. 강남

구, 서 구, 송 구의 첫 번째 그룹이 용산구, 진구, 강동구와 강한 공

간 상호 계를 갖는 것으로 보이며 이에 한 분석이 필요하다.

그룹 3은 서울의 서쪽을 심으로 분포하며 한강을 심으로 의

두 그룹 외의 지역이 이 그룹에 포함됨을 알 수 있다. 이 지역은 강서구

와 악구를 제외하고는 도심권이나 도심과 근 한 부도심권임을 알 수

있음. 한 주거보다는 상업이나 공업지구의 성격을 가지는 지역을 많이

포함하고 있다. 등포구, 동작구, 성동구는 재개발이나 상업지역의 시설

재정비 등이 활발하게 진행되고 있으나 주거지역이나 상업지역으로

분류되어있어 재개발 정책의 한계로 가격 상승효과가 그룹 1, 그룹 2 보

다는 낮게 나타난다.

그룹 4는 서울 외곽 지역의 구들로 구성되어 있으며 한강변과 도심

에서 떨어진 지역이 포함되었음. 한 구로구와 천구를 제외하면 모두

강북에 치하고 있다. 한 행정구역상 편입 시기가 늦은 지역들과 상

업이나 공업지구의 성격을 가진 지역이 많으며 지역 내 교통시설, 교육

시설 등의 기본 인 라가 부족한 특징이 있다.

66

2) 구별 아 트가격 인과 계

<그림 3-3>의 자료를 통해 서울시 25개구별 평당 아 트가격의 가격

변화에 한 인과 방향은 <그림 3-5>와 같이 분석된다. 서울시 25개 구

별 아 트가격의 변화율의 인과분석 결과 앞에서 세분화된 4개의 그룹

으로 체계 으로 나 어 인과방향을 악할 수 있다.

그룹 1에서는 강남구가 아 트가격을 변화를 주도하고 있으며 지역

으로 상당한 거리가 있음에도 불구하고 그룹 2의 양천구와도 상호 피

드백 계가 존재하고 있다. 그룹 2에서는 그룹 내 각 구간에는 용산구가

양천구에 아 트가격의 변화에 향을 미치고 있음을 알 수 있을 뿐이

며 진구는 그룹 3과의 상호 피드백 계의 연결고리가 있음을 악할

수 있다. 그룹 3에서는 마포구와 악구가 각각 그룹 4의 천구와 노원

구에 상호 피드백 계가 있음을 알 수 있다.

67

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

송 강남 초

용산 양천강동

등포동

마포

동

강

악

진

도

원

강

랑

평

금천

동

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

그룹 1

그룹 2

그룹 3

그룹 4

<그림 3-6> 서울시 구별 평당 아 트가격의 인과 계

68

제2 버블 진단

1. 세·매매가격 비율

1) 황

서울시 25개 구별 아 트가격의 버블 추이를 단하기 해 각 구별

로 2000년 1월부터 2006년 12월까지의 평당 매매가격과 평당 세가격

자료를 이용하여 ( 세가격증가율/매매가격증가율)의 추이를 살펴보았

다. 분석기간 매매가격 증가율은 강남구가 3.02배로 가장 높게 나타

났으며 그 뒤로 양천구 2.83배, 서 구 2.73배, 송 구 2.62배, 강동구

2.44배 등의 순서로 높게 나타났다. 이러한 상 5개구의 매매가격증가

율은 서울 체 2.21배, 강북 체 1.80배, 강남 체 2.30배보다 모두 높

은 수치를 보 다.

세가격 증가율의 경우, 강남구가 1.83배, 양천구 1.75배, 서 구

1.71배, 종로구 1.70배, 악구 1.65배의 순으로 높게 나타났다. 이러한

상 5개 구의 세가격 증가율 한 서울 체 1.59배, 강북 체 1.54

배, 강남 체 1.63배 보다 모두 높은 수치를 보 다.

양 지표 증가율의 비율 추이를 나타내는 세가격증가율/매매가격증

가율을 살펴보면 강남구 0.6063, 양천구 0.6198, 강동구 0.6205, 서 구

0.6256, 송 구 0.6282의 순으로 나타나 이들 지역은 상 으로 매매가

격증가율이 가 르게 상승하고 있음을 알 수 있다. 이러한 상 5개 구

의 세가격증가율/매매가격증가율 추이는 서울 체 0.7173, 강북 체

0.8561, 강남 체 0.7100에 비해 모두 낮게 나타났다.

69

지역매매가격(만원) 세가격(만원) 가격증가율(배) 세

/매매2000년 2006년 2000년 2006년 매매 세

강남구 1,027.81 3,108.46 487.19 893.34 3.02 1.83 0.61

양천구 687.23 1,942.97 376.85 660.38 2.83 1.75 0.62

서 구 914.13 2,494.76 459.41 784.36 2.73 1.71 0.63

송 구 858.67 2,250.51 403.48 664.36 2.62 1.65 0.63

강동구 703.09 1,714.60 347.07 525.18 2.44 1.51 0.62

등포구 608.53 1,359.11 335.39 535.54 2.23 1.60 0.71

용산구 917.50 2,018.84 439.86 696.94 2.20 1.58 0.72

진구 695.07 1,450.77 388.03 624.87 2.09 1.61 0.77

강서구 542.09 1,112.97 305.17 461.14 2.05 1.51 0.74

성동구 638.51 1,288.07 361.21 568.62 2.02 1.57 0.78

마포구 627.33 1,252.97 347.83 568.46 2.00 1.63 0.82

동작구 625.98 1,235.98 338.26 564.37 1.97 1.67 0.85

구로구 460.58 891.54 275.27 436.58 1.94 1.59 0.82

종로구 587.69 1,113.92 332.01 565.10 1.90 1.70 0.90

악구 542.14 975.09 308.21 507.78 1.80 1.65 0.92

구 733.17 1,296.24 391.03 631.99 1.77 1.62 0.91

동 문구 498.76 879.29 296.34 458.58 1.76 1.55 0.88

은평구 453.21 783.31 273.22 428.37 1.73 1.57 0.91

천구 432.10 742.50 256.91 374.64 1.72 1.46 0.85

강북구 429.41 731.56 267.89 380.26 1.70 1.42 0.83

노원구 440.72 742.97 285.75 424.63 1.69 1.49 0.88

도 구 438.56 731.79 277.51 394.89 1.67 1.42 0.85

성북구 553.45 901.72 317.97 466.93 1.63 1.47 0.90

랑구 471.33 736.71 270.94 407.28 1.56 1.50 0.96

서 문구 565.63 876.65 327.61 486.34 1.55 1.48 0.96

서울 669.31 1,480.89 338.82 566.54 2.21 1.59 0.72

강북 575.02 1,057.49 326.94 507.38 1.80 1.54 0.86

강남 672.94 1,620.77 353.93 582.52 2.30 1.63 0.71

<표 3-3> 서울시 구별 평당 아 트 매매 세 가격

주 : 해당 연도의 월별 평당 아 트매매 세가격을 평균한 것임.

70

2) 그룹별 분석

서울시 아 트가격의 버블을 측정하는 지표로써, 아 트 매매가격

비 아 트 세가격 비율은 일반 으로 간편하게 주택가격의 정 수

을 단하는 기 으로 다양한 연구에서 이용되고 있다. 세가격은 주거

목 으로 지불하는 가격이므로 재의 주거 가치를 알려주는 반면 매매

가격은 재의 주거 가치뿐만 아니라 향후 부동산 가치 상승에 한 기

가치를 포함하고 있다. 따라서 이처럼 사용가치를 나타내는 세가격

이 안정을 찾고 있는 상황에서 교환가치를 나타내는 매매가격이 올라

상 으로 세가격/매매가격 비율이 낮아진다면 이러한 지역의 주택

가격에 버블이 있을 수 있음을 반증한다고 할 수 있다.

일반 으로 버블해소과정인 매매가격이 하락하는 시 은 세가격/

매매가격 비율이 을 친 이후 세가격이 매매가격보다 더 빠르게

상승하면서 시작된다. 이는 일반 으로 세가격이 매매가격에 비해 1~2

개월 정도 선행하기 때문인 것으로 해석되고 있다.

본 분석에서는 2000년 1월부터 2007년 6월까지 서울시 25개 구별

세가격/매매가격의 비율 추이를 살펴보았으며 그 결과는 체로 다음과

같다. 세부 인 분석 결과의 해석에 앞서 비율지표의 크기에 따라 서울

시 25개구를 크게 4개의 그룹으로 나 어 분석하 다. 반 으로 그룹

1, 그룹 2, 그룹 3의 경우 2002년 를 기 으로 하여 세가격/매매가

격 비율이 하락하기 시작하는데 이는 이 시 부터 매매가격이 세가격

에 비해 큰 폭으로 상승하고 있음을 나타내고 있다.

한 그룹 4의 경우에는 2003년 부터 이러한 성향이 나타나기 시

작하 다. 반면, 2006년 말 이후 2007년 6월까지 세가격/매매가격 비

율이 상승하는 추세를 보이고 있으며 이는 상 으로 매매가격의 상승

률이 세가격에 비교하 을 때 그 상승폭이 어들고 있음을 나타내고

있다.

71

세부 으로는, 그룹 1로 표되는 강남구, 서 구, 송 구의 경우 분

석기간 세가격/매매가격 비율이 다른 그룹에 비해 가장 낮은 수치

를 나타내고 있어 매매가격이 세가격에 비해 매우 높게 형성된 지역

임을 알 수 있다. 일반 으로 0.5 이하의 비율을 나타낼 경우 버블이 존

재하고 있는 것으로 보는데 이 세 그룹의 경우 2002년 부터 지 까지

0.5 이하의 비율을 보이며 그 비율이 계속 감소되어 왔다. 특히, 실제 주

택가격은 강남구가 더 높게 나타나고 있음에도 불구하고 세가격/매매

가격 비율은 송 구가 강남에 비해 더욱 낮게 나타난 구간이 많다. 이것

은 송 구가 잠실 주공 단지 시 아 트의 재건축 단지 계획 발표

등의 향으로 2002년 부터 더욱 격한 매매가격의 상승세를 보인

것에 기인한 것으로 해석된다. 반 으로 그룹 1의 경우 세가격/매

매가격 비율의 하락 추이가 다른 그룹에 비해 상 으로 큰 폭으로 지

속 으로 나타나고 있음을 알 수 있다.

그룹 2로 표되는 양천구, 용산구, 진구, 강동구의 경우 분석기간

세가격/매매가격 비율이 그룹 1 보다는 높으나 상 으로 낮은

추이를 나타낸다. 특히, 이들 지역은 2004년 이후 0.5 이하의 비율을

나타내고 있으며 그 비율이 계속 감소되는 추세를 보 다. 강동구의 경

우 같은 그룹 내의 다른 구에 비해 낮은 추이를 보이며 이는 그룹 1과

유사한 비율을 보이고 있어 강동구가 다른 지역에 비해 상 으로 매

매가격이 실제 가치에 비해 높게 측정되어있다는 것을 의미한다. 그 이

유로는, 강동구는 인 한 송 구의 규모 재건축 단지 계획에 향을

받아 2002년 말부터 2004년 까지 매매가격이 상 으로 가 른 상승

세를 보 던 것이 이러한 결과에 향을 미친 것으로 단된다.

72

한편 용산구의 경우 2002년 까지 세가격/매매가격 추이가 0.6

수 으로 지속 으로 상승한 양천구, 강동구에 비해 비교 낮은 비율을

계속 유지하며 그 이후 꾸 한 감소세를 나타내고 있다. 동지역의 이러

한 세가격/매매가격의 하향 추이는 2001년 서울시가 용산 부도심을

국제 업무타운과 주거 심지로 조성하겠다는 계획을 밝히면서 한남 뉴

타운, 철도청 기지창 개발 등의 계획과 최근 미군기지 체를 민족공원

으로 조성키로 확정한데 기인하는 것으로 분석된다. 한, 용산 문배동

한강로 일 의 규모 주상복합 아 트 단지 계획도 한강 조망권 주

변 녹지공간의 장 과 함께 아 트가격 상승에 큰 향을 미친 것으로

보인다.

그룹 3으로 표되는 성동구, 등포구, 마포구, 동작구, 강서구, 악

구, 구는 앞의 두 그룹에 비해 상 으로 완만한 감소추세를 보 다.

그러나 2004년에서 2005년 사이에는 0.5 이하의 비율을 나타내었으며

2006년 12월 재 모든 구가 0.5 이하의 비율을 보이고 있어 최근 들어

아 트 매매가격의 증가율이 가속화되고 있는 것으로 보인다.

랑구, 천구, 서 문구, 도 구, 은평구, 노원구, 강북구 등의 지역

으로 표되는 그룹 4의 경우 의 세 그룹과 달리 2002년 말에서 2003

년 에 들어서야 세가격/매매가격의 비율이 감소세로 들어서기 시작

했다는 이 특징이다. 최근의 추세를 제외하고는 체 으로 다른 그룹

에 비해 완만한 감소세를 보이고 있다.

73

<그림 3-7> 서울시 세부 그룹별 세가격/매매가격 비율 추이

74

2. 가격·소득 비율

서울의 아 트가격이 어느 정도 크기의 버블을 가지고 있는지 단

하기 한 두 번째 비율지표로 가격-소득 비율(PIR : price income ratio)

개념을 이용하여 분석하 다. PIR은 주택구입 능력을 측정하기 한 지

표로서 소비자가 몇 년 동안 소득을 축해야만 출을 받지 않고 자력

으로 주택을 구입할 수 있는지를 나타내는 지표로 사용된다. 한 부동

산 버블에 한 분석에 있어, 이러한 소득개념을 포함시킴으로써 지역별

아 트가격의 버블이 실제 그 지역 거주자의 소득 수 을 반 하는지

비교할 수 있는 요한 측정 수단이 될 수 있다.

실증분석에 있어서 서울시 25개 구별 소득 자료의 획득이 불가능하

여 그 체 자료로 서울시의 구청별, 세목별, 징수실 자료를 활용하

다. 지방세를 구별 소득의 리변수로 사용한 이유는 우선 지방세는 국

세에 비해 지역귀착성이 강한 세원을 과세 상으로 하며, 재산과세 주

(70%)로 이루어져 있어 재산의 소유자별 거주지원칙에 의해 지방자치단

체별로 징수되고 있으며 건물‧토지‧자동차 등 재산은 경제수 과

한 계가 있기 때문에 지역소득의 리지표로서 유용성을 내포하고 있

기 때문이다. 우리나라와 같이 직주분리(職住分離) 상이 심한 경우에

는 직장의 경제활동은 지역내총생산, 거주지의 경제활동은 지방세로 각

각 나타낼 수 있다.

본 연구에서는 PIR에 한 보다 자세한 분석을 해 가격지표로 아

트 평당가격과 매매시가총액 두 가지 자료를 사용하여 비교분석하

다. 우선, PIR1은 각 지역별 아 트 평당가격을 그 지역의 징수된 지방

세수와 비교한 것이다. 다음으로 PIR2는 아 트 평강가격 신 아 트

물량의 개념이 추가된 것으로 매매시가총액을 가격의 리변수로 사용

하여 지방세수와 비교하 다.

75

두 가지 지표로 나 어 분석한 결과 그룹 1의 경우 양 지표 모두 송

구의 수치가 가장 높게 나타나고 있으며 수치가 차 상승하는 추이를

보 다. 이것은 세가격/매매가격 비율 분석에서 송 구가 강남 3구

가장 버블 가능성이 높은 것으로 나타난 것과 유사한 결과로 나타났다.

그러나 강남구와 서 구의 경우 PIR1과 PIR2의 순 에서 차이를 나타내

고 있는데 PIR1의 경우에는 서 구가 강남구보다 더 높게 나타났으나,

PIR2의 경우에는 강남구가 서 구보다 더 높은 수치를 보 다. 이는 물

량개념이 추가된 PIR2의 경우 강남구의 수치가 높은 것으로 보아 강남구

의 아 트 물량이 서 구보다 많아 이러한 수치의 차이를 보인 것으로

상된다. 한 순 의 변화는 있으나 그래 의 추이 자체는 매우 유사

한 성향을 보 다. 반 으로 PIR2의 순 는 세가격/매매가격 비율

분석의 순 와 일치하는데 이는 세가격이 공 과 수요에 의해 결정되

는 것이므로 세가격에 물량개념이 포함되어 있기 때문으로 상된다.

그룹 2의 경우 두 가지 분석을 비교한 결과, 각 지역별 그래 추이

는 비슷하나 그 순 에서 큰 차이를 보 다. PIR1의 경우, 진구, 용산

구, 강동구, 양천구 순서로 그 수치가 높게 나타났으며 그룹 내 4개 구

별 수치 추이가 거의 인 하여 나타났다. 진구의 경우, 실제 아 트

평당 가격은 그룹 가장 낮음에도 PIR1의 수치가 가장 높게 나타났다.

PIR2의 경우, 양천구, 강동구, 진구, 용산구 순서로 그 수치의 순 가

나타났으며, 트히 양천구의 경우 차 수치가 상승하는 추세를 보여주고

있는데 이는 세가격/매매가격 비율 분석에서 양천구의 수치가 최근

들어 비교 속히 감소한 성향과 그 흐름을 같이 한다.

그룹 3의 경우 PIR1과 PIR2의 추이가 유사한 형태를 보 다. 특히

그 순 에 있어서도 성동구와 동작구가 가장 높은 수치를 보이는 것이

일치하 다. 그룹 4의 경우 PIR1과 PIR2의 각 지역별 추이 자체는 유사

한 형태를 보이나 그 순 에 있어서는 서로 큰 차이를 보 다. 이

PIR1의 경우 강북구가 가장 높은 수치를 보인 반면 PIR2의 경우에는 노

원구가 가장 높은 수치를 보 다.

76

<그림 3-8> 서울시 세부 그룹별 PIR1 추이

77

<그림 3-9> 서울시 세부 그룹별 PIR2 추이

78

3. 재가치에 의한 분석

주식 채권시장에서 자산가격의 정성 거품존재 여부를 분석

한 연구들은 부분 재가치모형(PVM: present value model)에 바탕을

두고 있으며 주택가격의 거품존재 여부를 분석한 논문들 역시 재가치

모형을 용한 경우가 많은데 그 표 인 로는 Meese and Wallace(1994)

등이 있다.

재가치모형을 이용한 분석은 주택의 장기 수요와 공 을 이용한

분석과 달리 주택의 수요와 공 요인을 명시 으로 고려하지 않고 주택

가격과 주택임 소득간의 계만을 살펴 에 따라 분석이 용이하고 비

교 모형설정이 간단한 장 이 있다. 반면 주택의 수 요인을 명시

으로 고려하지 않음에 따라 보다 근본 인 주택가격 결정 요인을 악

하지 못하며 소비자의 효용함수가 험에 립 이라고 가정함에 따라

일반 균형자산가격 모형에 비하여 주택시장의 실 인 상황을 충분히

반 하지 못하는 한계가 있다.

재가치모형은 주택가격이 주택임 소득을 할인하여 합한 값과 같

아야 한다는 이론을 용하여 주택가격과 주택임 소득의 공 분

(cointegration) 계를 이용하여 균형조건(steady state condition)을 유도

한다. 따라서 재 주택가격은 재와 다음 기에 걸쳐 기 되는 임 소

득에 다음기의 상 주택가격을 합한 값을 할인한 값이라고 가정하고

공 분 계로부터 유도된 균형조건을 이용하여 기 가치가 내재된

정 주택가격을 산정하게 된다.

서울시 25개 구의 2001년 8월부터 2007년 6월까지 월별 아 트 평당

매매가격 평당 세가격, 국민은행의 월별 월세이율을 이용하여 재

가치모형을 통한 버블 측정 결과는 다음과 같다. 그룹 1~그룹 4 모두

2001년 8월 이후로 반 인 증가추세를 보이고 있으며 이 부분의

지역은 2006년에 들어서며 격한 증가 추세를 나타내고 있다. 한 일

79

부 지역을 제외하고는 2007년 반부터 완만한 감소세를 보인다. 이론

으로 재가치에 의한 분석 수치가 0 보다 클 경우 그 만큼 버블이 있

는 것으로 추정함으로 분석기간 서울시 25개구는 모두 버블이 계속

존재한 것으로 볼 수 있으며, 특히 그 수치가 최근에 들어 증하는 추

세를 보이고 있다.

세부 으로 그룹 1의 경우 앞의 두 분석결과와 달리 강남구가 체

으로 가장 높은 수치를 보 으며 그 격차도 2006년 이후 더욱 커져왔

음을 알 수 있다. 한 송 구가 서 구보다 다소 높은 성향을 보이고

있는 것으로 분석되었다. 그룹 2의 경우 강동구가 가장 높은 수치를 보

으며 그 다음으로 용산구, 양천구, 진구의 순으로 순 가 나타났다.

이는 앞서 세가격/매매가격 비율 분석에서의 순 와 일치한다. 그룹

3, 그룹 4는 매우 유사한 수치를 보이고 있는 것으로 분석되고 있으며,

두 그룹 모두 2001년 부터 2006년 12월 재까지 부분의 구에서 버

블이 발생한 것으로 나타났다. 특히, 이 두 그룹의 경우 2006년 말에서

2007년 까지 격한 증가추세를 공통 으로 보이고 있다.

80

<그림 3-10> 서울시 세부 그룹별 재가치법에 의한 버블 추이

81

4. 잠재 버블 지수

앞의 세 가지 지표와는 달리 잠재 버블 지수는 주택시장의 수

상황과 가격상승률, 민간의 구매력, 부동산 경기 등을 종합 으로 단

하여 주택시장의 버블 가능성을 측정하기 한 지표이다. 본 연구에서는

서울시 25개 구별 아 트가격의 버블을 측정하기 해 임일섭(2002)이

고안한 방법론을 도입하 다.

원칙 으로 자산가격의 내재가치를 벗어나는 것을 버블이라고 부를 수

있는데, 주택의 내재가치를 측정하는 것이 실 으로 어렵기 때문에 임일

섭(2002)은 시장 상황과 가격에 향을 끼치는 네 가지 항목을 이용하여

지수를 구성하 다. 임일섭(2002)은 잠재 버블 지수를 작성하기 하여

실질주택가격상승률–실질GDP증가율, 주택가격–소득의 비율, 주택가격상

승률– 트상승률, 주택건설투자증가율–GDP 증가율 등의 지표를 이용하

다. 본 연구에서는 이 분석에 유의하다고 단되는 실질주택가격상승

률–실질GDP증가율, 주택가격–소득의 비율, 주택가격상승률– 트상승률

의 세 가지 항목을 응용하여 잠재 버블 지수를 도출하 다.

본 연구에 도입된 각 지수의 작성방법과 그 의미는 다음과 같다. 첫

번째 지수는 서울의 주택가격상승률–GRDP성장률로, 이는 주택가격의

움직임만으로는 버블여부를 단할 수 없기 때문에 거시경제 반의 요

인들을 반 하고 있는 GRDP성장률과의 격차를 고려하고자 한 것이다.

두 번째 지수는 서울의 주택가격상승률–지방세징수증가율로 주택시장

의 수 상황, 구매력 등을 반 하고자하는 의도로 포함하 다. 임일섭

(2002)의 연구에서는 주택가격/가처분소득 비율로 이 지수를 계산하 으

나 본 연구에서는 구별 소득에 한 체 자료로 지방세징수 실 을 사

용하 으므로 증가율의 차이를 그 지수로 체하 다. 세 번째 지수는

서울의 주택가격상승률– 트상승률로 이는 주택의 사용가치에 한 선

호 이외의 투기 동기에 기인한 주택수요를 반 하고자 하는 것이다.

82

각각의 지표를 계산한 이후 수치와 진폭이 큰 특정 지표가 체 지수를

좌우하는 것을 방지하기 해 각 지표들의 평균값(0)과 분산(1)이 일치하도

정규화(standardization)한 이후, 정규화된 구성지표들의 산술 평균하여 잠

재 버블 지수를 산출하 다. 산출된 지수는 평균이 0인 값을 심으로 분

포되어 있어 그 크기가 0 보다 클수록 잠재 으로 버블의 정도가 큰 것으

로 해석할 수 있다. 여기서 주의하여야 할 것은 잠재 으로 버블 정도가 높

다는 것이 반드시 단시일 내에 락할 것임을 의미하지는 않는다. 한 잠

재 버블지수가 높게 나타나는 것은 주어진 시기에 주택가격의 상승률이

거시경제 반의 상황 등에 비추어 과도한 측면이 있음을 의미할 뿐이며

향후 가격의 움직임을 으로 지수로부터 도출해 낼 수는 없다.

서울시 25개구를 상으로 2000년부터 2006년까지 연별 평당 아 트 매

매가격, 아 트 세가격, GRDP, 지방세 징수실 등 모두 명목자료를 사용

하여 분석한 결과는 다음과 같다. 그룹 1의 경우 2002년 하반기부터 2004년

말까지 아 트가격에 버블이 나타난 것으로 분석되었다. 구별로 송 구, 서

구, 강남구의 순으로 나타나고 있으며 이는 실제 아 트가격과 비교했을

때와는 상이한 결과를 보다. 실제로는 강남구의 아 트가격이 가장 높으나

버블의 크기는 상 으로 아 트가격이 가장 낮은 송 구의 경우가 가장

큰 것으로 분석되었다.

그룹 2의 경우에는 양천구와 진구의 경우 2002년 말에서 2004년 말

사이 버블이 있었던 것으로 분석되었으며 진구의 경우 그 이후 계속

인 하락을 보이고 있다. 반면 나머지 양천구, 용산구, 강동구의 경우 2005

년을 기 으로 다시 상승하는 추세를 보이고 있다.

그룹 3, 그룹 4의 경우 서로 매우 유사한 수치를 보이며 체 으로

2003년 에서 2004년까지 버블이 존재하는 것으로 보이다 그 이후로 하

락하는 추세를 나타낸다. 두 그룹의 차이 으로는 그룹 3의 경우 2005년

이후 다시 상승하는 추세를 보이는 반면, 그룹 4의 경우에는 계속 하락세

를 보 다. 한 다른 구들과는 달리 종로구의 경우에만 2005년에 걸쳐

잠재 버블지수가 0이 넘는 상을 보 다.

83

<그림 3-11> 서울시 세부 그룹별 잠재 버블 지수 추이

84

제3 강남 3구 사례

1. 황

1970년 부터 본격 인 개발이 시작되었던 강남 3구 지역은 경부고

속도로의 출발 , 제3한강교 건설 등으로 새로운 교통의 요충지가 되었

으며 법원 터미 등 각종 주요시설과 명문고 등이 이 하면서 20여

년이 지난 오늘날에 와서 우수한 주거단지에서 부도심, 그리고 도심의

역할까지 담당하고 있다.

이러한 강남구, 서 구, 송 구의 강남 3구는 집값이 등한 7개 지

역을 일컫는 버블 세 에 속해 있으며, 아 트가격 등에 의한 부정

인 향들이 가장 문제화되고 있는 곳이다. 강남 3구는 서울시 25개 구

의 아 트가격에 한 분석에 있어서 그 첫 번째 그룹에 속한 지역으로,

다양한 버블 진단 지표를 통해서도 이 지역의 버블 가능성이 가장 높은

것으로 나타났다.

따라서 본 에서는 서울시 25개 구 특히 그룹 1에 속하며 버블

가능성이 높은 것으로 상되는 강남구, 서 구, 송 구의 강남 3구 지

역의 자세한 분석에 을 두고 이를 다루고자 한다.

1) 인구 특성

<그림 3-12>을 참조로 1992~2006년 기간 강남 3구의 총인구

인구 증가율을 살펴보면 강남구의 인구가 가장 많았으며, 체 으로 3

구 모두 완만한 증가 하락율을 보 다. 한 3개구 모두 2003년을

후로 인구증가율이 크게 증가하는 추세를 나타내고 있음을 알 수 있다.

85

(단 : 명)

350000

400000

450000

500000

550000

600000

650000

700000

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

강남구 서초구 송파구

(a) 인구

(단 : %)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

강남구 서초구 송파구

(b) 인구 증가율

<그림 3-12> 강남 3구의 인구 증가율 추이

86

2) 지역별 소득

○ 가구별 월평균 수입

가구 월평균 수입에 한 조사 결과(2005년 기 ) 서울시 체 평균이

280만원인 것에 비해, 서 구 381만원, 강남구 356만원, 송 구 329만원의

순으로 나타났다. 이는 서울시 25개 구 가장 높은 수 으로 강남 3구

만이 월평균 수입이 300만원이 넘는 지역으로 나타났다.

서 구 강남구 송 구 등포구 진구

381 356 329 292 286

양천구 강동구 구로구 강서구 용산구

286 284 281 280 278

동작구 노원구 서 문구 동 문구 도 구

268 265 265 261 261

은평구 천구 마포구 악구 종로구

259 259 258 257 254

성동구 구 강북구 랑구 성북구

252 251 242 236 234

<표 3-4> 서울시 구별 가구당 월평균 소득(2005년)

(단 : 만원)

주 : 서울시 평균은 280만원

○ 재정규모

일반회계세출결산액과 특별회계세출결산액의 권역별 평균값으로 도

출된 권역별 재정규모는 강남 3구가 속한 동남권이 가장 높게 나타났다.

세출 결산액 규모가 큰 것은 그만큼 이 지역에서 발생되는 부의 크기가

큰 것으로 해석할 수 있으므로, 강남 3구의 소득이 다른 지역에 비해 높

은 것으로 분석된다.

87

(단 : 십억원)

50

100

150

200

250

1999 2000 2001 2002 2003 2004

도 심 권 동 북 권 서 북 권 서 남 권 동 남 권

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-13> 서울시 권역별 재정규모 추이

○ 기업 분포

2006년 기 매출액 1,000 기업의 본사 소재지에 한 조사 결과,

서울시 534개 해당 기업 196개 기업이 강남 3구에 소재하고 있음을

알 수 있다. 특히, 강남구에는 136개, 서 구에 47개, 송 구에 13개의 기

업 본사가 치하고 있다. 특히, 강남구가 강남 3곳 업무지역으로서의

기능이 더 강함을 알 수 있다. 한, 강남구내 동별로는 역삼동에 45개,

삼성동에 37개, 치동에 22개 기업이 치하고 있다.

88

강남구 136 서 구 47 송 구 13

청담동 8 반포동 4 가락동 1

신사동 4 방배동 5 오 동 2

치동 22 서 동 22 신천동 8

수서동 1 양재동 8 문정동 2

역삼동 45 잠원동 7 - -

압구정동 1 염곡동 1 - -

논 동 13 - - - -

도곡동 5 - - - -

삼성동 37 - - - -

<표 3-5> 강남 3구의 동별 기업수(2006년)

3) 교통

○ 보행환경만족도

서울서베이 2005의 주거지역 보행환경 만족도 조사 결과에 따르면

2005년 재 강남 3구는 모두 서울 체지역의 만족도 5.33 보다 높은

수치를 나타내고 있다. 특히, 송 구의 경우 6.09로 25개 구 가장 높

은 만족도를 나타내고 있는 것으로 조사되었다.

보행환경만족도

(평균값)

주거지역

보행환경만족도

서울도심

보행환경 만족도

강남구 5.54 5.99 5.10

서 구 5.14 5.66 4.62

송 구 5.53 6.09 4.97

서울시 5.04 5.33 4.75

<표 3-6> 강남 3구의 보행환경 만족도(2005년)

(단 : 10 기 환산 수)

자료 : 서울서베이 2005

89

○ 교통 이용자 만족도

교통 이용자 만족도 조사 결과에 따르면, 송 구는 2005년 재

서울시 체 평균 5.94 보다 높은 수치를 나타내고 있으나 강남구(5.79)

와 서 구(5.84)는 평균보다 낮은 수치를 보 다. 교통 이용 만족도

는 종로(6.85), 진(6.44), 성북(6.41), 서 문(6.33), 용산(6.31) 등이 송

구보다 높게 나타나 강남 3구가 다른 구에 비해 교통 이용에 있어

만족도는 높지 않은 것으로 나타났다.

<표 3-7> 서울시 구별 교통 만족도(2005년)

교통 만족도종류

버스 지하철 택시

종로구 6.85 6.56 7.14 5.15

구 5.89 5.81 5.96 5.02

용산구 6.31 5.73 6.88 4.88

성동구 5.56 5.10 6.01 3.97

진구 6.44 6.08 6.80 4.74

동 문구 5.93 5.77 6.09 5.07

랑구 5.64 5.02 6.26 4.53

성북구 6.41 6.19 6.62 4.32

강북구 5.93 5.81 6.04 4.32

도 구 5.71 5.49 5.93 4.35

노원구 6.21 5.71 6.71 4.89

은평구 5.97 5.53 6.40 4.76

서 문구 6.33 6.07 6.58 4.38

마포구 6.30 5.47 6.52 4.65

양천구 5.58 5.24 5.91 4.57

강서구 5.64 5.20 6.08 4.42

구로구 5.94 5.60 6.27 4.71

천구 5.68 5.70 5.66 4.43

등포구 5.86 5.34 6.38 4.55

동작구 5.94 5.57 6.31 4.83

악구 5.53 5.37 5.68 4.84

강동구 5.97 5.47 6.47 4.81

강남구 5.79 5.45 6.13 4.84

서 구 5.84 5.47 6.21 4.43

송 구 6.10 5.72 6.47 4.78

서울시 5.94 5.58 6.30 `4.64

90

4) 교육환경

○ 사교육비 비

체가계지출에서 사교육비가 차지하는 비 을 조사한 결과 강남 3

구가 속한 동남권이 2005년 재 17.8%로 가장 높게 나타났다. 서울시

평균은 15.1%로 나타났으며, 강남 3구의 거주자들이 지출 비 사교육비

에 가장 많은 비용을 투자하고 있다는 것은, 그만큼 이 지역 거주자들의

자녀 교육에 한 요도를 높게 인식하고 있다고 볼 수 있다.

(단 : %)

15.1 15.7

13.7 14.215.1

17.8

13.7 13.014.0

13.1

16.1

13.9

11.0

13.9 14.413.4

15.2

11.4

0

4

8

12

16

20

서 울시 도 심 권 동 북 권 서 북 권 서 남 권 동 남 권

2003 2004 2005

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-14> 서울시 권역별 사교육비 비 추이

○ 교육재정 지원액

자치구별 교육경비 보조 편성액의 경우도, 강남 3구가 속한 동남권

이 다른 지역에 비해 월등히 높은 비용을 지원받고 있음을 알 수 있다.

2005년 재 3,157.3백만원으로 동남권이 가장 높았으며 그 다음으로

2,723.3백만원인 도심권이 높은 것으로 나타났다.

91

(단 : 백만원)

0

5 0 0

10 0 0

15 0 0

20 0 0

25 0 0

30 0 0

35 0 0

2 0 01 2 00 2 2 0 0 3 2 00 4 2 0 0 5

도 심 권 동 북 권 서 북 권 서 남 권 동 남 권

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-15> 서울시 권역별 교육재정 지원액 추이

5) 주거환경

○ 평당 아 트가격

평당 아 트가격은 강남 3구가 속한 동남권이 서울시에서 가장 높은 것

으로 나타났으며 그 격차가 2001년 이후 더욱 커지고 있는 것으로 나타났다.

(단 : 만원/평)

0

5 0 0

1 0 0 0

1 5 0 0

2 0 0 0

1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5

도 심 권 동 북 권 서 북 권 서 남 권 동 남 권

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-16> 서울시 권역별 평당 아 트가격 추이

92

○ 1인당 거주면

1인당 거주면 은 강남 3구가 속한 동남권이 8.51평으로 가장 높게

나타났으며 특히, 강남구와 서 구는 10평에 가까운 결과가 나와 서울시

25개 구 가장 넓은 거주면 을 보 다. 이러한 결과는 강남 3구의 거

주자들이 서울의 다른 지역의 거주자들과 비교하여 상 으로 넓은 면

에서 거주하고 있음을 보여 다.

(단 : 평)

7.92 7.83 7.598.11 7.79

8.51

0

2

4

6

8

10

서울시 도심권 동북권 서북권 서남권 동남권

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-17> 서울시 권역별 1인당 거주면

○ 주거비 부담률

가구지출 비 주거비 조사 결과 강남 3구가 속한 동남권이 서울시

지역 가장 낮은 비 을 보 다. 이는 강남 3구가 서울시의 다른 지역

에 비해 주거비 부담이 낮음을 의미한다.

93

(단 : %)

31.0 29.9 31.5 32.831.2

28.926.1 26.2 26.5 27.6 26.9

23.425.3 25.2 24.8

27.625.2 24.6

0

10

20

30

40

서 울 시 도심 권 동북 권 서 북권 서 남권 동 남 권

2003 2004 2005

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-18> 서울시 권역별 주거비 부담률

○ 거주지에 한 만족도

재 거주 지역에 한 만족여부 설문조사 결과 강남 3구가 속한 동

남권이 2003년 6.10 , 2004년 6.06 , 2005년 6.25 으로 나타나 가장 높

은 결과를 보 다.

(단 : 10 기 환산 수)

5.35 5.30 5.24 5.03 5.11

6.105.33 5.42 5.10 5.25 5.06

6.065.55 5.72

5.34 5.51 5.26

6.25

0

2

4

6

8

서 울 시 도 심 권 동 북 권 서 북 권 서 남 권 동 남 권

2003 2004 2005

자료 : 서울서베이 2005

<그림 3-19> 서울시 권역별 주거지에 한 만족도

94

2. 세·매매가격 비율

강남구, 서 구, 송 구의 아 트가격 버블 추이를 단하기 해 각

구별로 2000년 1월부터 2006년 12월까지의 평당 매매가격과 평당 세

가격 자료를 이용하여 ( 세가격증가율/매매가격증가율)의 추이를 살펴

보았다.

1) 강남구

강남구의 경우 강남구 체 평균 매매가격을 기 으로 임의로 세 그

룹으로 나 어 분석하 다. 이 특히 강남구 체 평균 매매가격보다

그 평균 가격이 높은 치동, 압구정동, 개포동을 첫번째 그룹으로 구성

하 다.

강남구의 경우, 2000년 이후로 그 비율이 차 증가하다가 2001년 이

후부터 2007년까지 격히 감소하는 추세를 보 다. 첫 번째 그룹의 경

우 치동과 개포동이 강남구 체 평균 비율보다 더 낮은 비율을 보여

버블 가능성이 더욱 높은 것으로 나타났다.

일반 으로 0.5 이하의 비율일 경우 버블이 있는 것으로 보는데 2007

년 6월 재 강남구의 모든 동이 0.5 이하의 비율을 보이고 있다. 2007

년 6월 재 개포동(0.176), 압구정동(0.219), 치동(0.282), 청담동(0.304),

일원동(0.307), 도곡동(0.341), 삼성동(0.349), 역삼동(0.350), 논 동(0.357),

수서동(0.370), 신사동(0.470) 등의 순으로 낮게 나타났다.

95

. 1

. 2

. 3

. 4

. 5

. 6

2000 2001 2002 2003 2 004 2005 2006 2007

G N A M D C H I G P O A P G U

.2 5

.3 0

.3 5

.4 0

.4 5

.5 0

.5 5

.6 0

2000 2001 2002 2003 2 004 2005 2006 2007

G N A M C D A M Y S A MIW O N D G O K S S U N G

.2 5

.3 0

.3 5

.4 0

.4 5

.5 0

.5 5

.6 0

.6 5

2000 2001 2002 2003 2 004 2005 2006 2007

G N A M S S E O

S S A N H Y U N

<그림 3-20> 강남구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이

96

. 2 0

. 2 5

. 3 0

. 3 5

. 4 0

. 4 5

. 5 0

. 5 5

. 6 0

2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S C H O B P O B B A E

. 2

. 3

. 4

. 5

. 6

. 7

2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S C H O S C H Y J A E

W M Y U N JW O N

<그림 3-21> 서 구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이

2) 서 구

서 구의 경우 서 구 체 평균 매매가격보다 그 평균 가격이 높은

반포동, 방배동을 첫 번째 그룹으로 구성하 다.

서 구도 2000년 이후로 그 비율이 차 증가하다가 2001년 이후부

터 2007년까지 격히 감소하는 추세를 보 다. 일반 으로 0.5 이하의

비율일 경우 버블이 있는 것으로 보는데 2007년 6월 재 서 구의 모

든 동이 0.5 이하의 비율을 보이고 있다.

2007년 6월 재 반포동(0.252), 잠원동(0.305), 서 동(0.337), 우면동

(0.341), 방배동(0.353), 양재동(0.383)의 순으로 낮게 나타났다.

97

3) 송 구

송 구는 세 그룹으로 나 었으며 잠실동, 신천동, 방이동을 첫 번째

그룹으로 구성하 다.

강남구의 경우, 2000년 이후로 그 비율이 차 증가하다가 2001년 이

후부터 2007년까지 격히 감소하는 추세를 보 다. 첫 번째 그룹의 경

우 치동과 개포동이 강남구 체 평균 비율보다 더 낮은 비율을 보여

버블 가능성이 더욱 높은 것으로 나타났다.

일반 으로 0.5 이하의 비율일 경우 버블이 있는 것으로 보는데 2007

년 6월 재 송 구의 모든 동이 0.5 이하의 비율을 보이고 있다. 한

잠실동(0.241), 가락동(0.243), 신천동(0.252), 문정동(0.270), 방이동(0.300),

오 동(0.318), 송 동(0.321), 거여동(0.341), 석 동(0.360), 풍납동(0.363),

마천동(0.370), 삼정동(0.384)의 순으로 낮게 나타났다.

98

. 1 5

. 2 0

. 2 5

. 3 0

. 3 5

. 4 0

. 4 5

. 5 0

. 5 5

. 6 0

2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S P A B A N GS H I N C J S H I L

. 2

. 3

. 4

. 5

. 6

. 7

2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S P A G R A K S C H O NO G E U M M J E O N G S P A D

. 2

. 3

. 4

. 5

. 6

. 7

2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S P A G Y E O S J E O N

M C H E O N P N A P

<그림 3-22> 송 구의 동별 세가격/매매가격 비율 추이

99

3. 재가치에 의한 분석

강남구, 서 구, 송 구의 아 트가격 버블 추이를 단하기 해 각

구별로 2001년 8월부터 2007년 6월까지의 평당 아 트 매매가격, 평당

아 트 세가격, 월세이율 자료를 이용하여 재가치 모형을 이용하여

분석하 다. 각 구별 세부 그룹의 분류는 세가격/매매가격 비율 분석

과 같이 하 다.

1) 강남구

강남구의 버블 추이를 살펴본 결과, 2001년 이후 지 까지 그 수치가

격히 증가해왔으며, 계속 버블인 것으로 나타났다. 특히, 개포동, 압구

정동, 치동 순으로 강남구 체 평균 보다 높은 수치를 나타냈다.

이외에 강남구 체 평균 이하의 수치를 보인 동으로는 도곡동, 일원

동, 삼성동, 청담동, 역삼동, 논 동, 수서동, 신사동, 포이동 등의 순서로

나타났다. 이는 세가격/매매가격 비율의 순 와 유사하게 나타남을

알 수 있다.

100

400

800

1200

1600

2000

2400

2800

3200

3600

4000

10 20 30 40 50 60 70

GNAMGPO

DCHIAPGU

0

400

800

1200

1600

2000

2400

2800

10 20 30 40 50 60 70

GNAM

CDAMYSAM

IW ON

DGOKSSUNG

0

400

800

1200

1600

2000

2400

2800

10 20 30 40 50 60 70

GNAMSSA

SSEONHYUN

<그림 3-23> 강남구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이

101

2) 서 구

서 구의 버블 추이를 살펴본 결과, 2001년 이후 지 까지 그 수치가

격히 증가해왔으며, 계속 버블이 존재하는 것으로 나타났다. 특히, 반

포동은 서 구 체 평균보다 높은 수치를 보이고 있다.

이외에도 서 구에서 체 평균 이하의 수치를 보인 동으로는 잠원

동, 방배동, 서 동, 우면동, 양재동의 순서로 나타났으며, 이는 서 구의

세가격/매매가격 비율 결과와 유사하다.

0

400

800

1200

1600

2000

2400

2800

10 2 0 30 40 50 60 70

SCHO BPO B BA E

0

400

800

1200

1600

2000

10 2 0 30 40 50 60 70

SCHO

SCH

Y JA E

WMYUN

JWOM

<그림 3-24> 서 구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이

102

3) 송 구

송 구도 2001년 이후 지 까지 그 수치가 격히 증가해왔으며, 계

속 버블이 존재하고 있는 것으로 나타났으며, 잠실동, 신천동, 방이동,

가락동, 문정동 등은 송 구 체 평균보다 높은 수치를 나타내었다.

이 외에 송 구에서 체 평균 이하의 수치를 보이고 있는 동으로는 송

동, 오 동, 석 동, 거여동, 풍납동, 삼정동, 마천동 등의 순서로 나타났다.

0

4 0 0

8 0 0

1 2 0 0

1 6 0 0

2 0 0 0

2 4 0 0

2 8 0 0

1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0

S P A

B A N G

S H IN C

J S H IL

0

4 0 0

8 0 0

1 2 0 0

1 6 0 0

2 0 0 0

1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0

S P A

G R A K

S C H O N

O G E U M

S P A D

M J E O N G

0

4 0 0

8 0 0

1 2 0 0

1 6 0 0

2 0 0 0

1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0

S P A

G Y E O

S J E O N

M C H E O N

P N A P

<그림 3-25> 송 구의 동별 재가치법에 의한 버블 추이

제1 다지역 투입-산출분석을통한아 트시장 분석

제2 아 트가격의합리 버블생성 붕괴효과분석

제3 구별아 트가격의버블검정

제Ⅳ장 서울시 아 트가격

버블이 지역경제에 미치는 향

105

제Ⅳ장서울시 아 트가격 버블이 지역

경제에 미치는 향

제1 다지역 투입-산출 분석을 통한 아 트시장 분석

1. 다지역 투입-산출 분석 개요

1) 기본구조

투입-산출(input-output) 분석은 단일지역에서 산업부문간 경제활동의

상호의존 계를 설명할 뿐 만 아니라 최종수요의 규모변동에 의한 경제

(승수)효과(spill-over effect)를 도출하는 데 리 사용되고 있다.

다지역 투입-산출(MRIO : multi-regional input-output) 분석은 일반 인

투입-산출 분석을 다지역으로 연장하여 분석한 것으로 분석원리는 투입-

산출 분석과 동일하다.

산업연 표는 기본 으로 지역내 산업의 투입과 산출량을 기본으로

하고 있으며 단일지역의 경우 산업연 표의 기본구조 <표 4-1>과 같다.

<표 4-1>에 제시되어 있는 산업연 표의 투입과 산출 부분별 구성요소

들은 다음과 같다. 내생부문은 어떤 산업의 산출물이 그 산업이나 타부

분의 수요에 의해서 다시 투입될 수 있는 부문이다.

106

산출

투입

내생부문 (산업간 수요) 최종수요

( )D

총산출물

( )jX1 ⋯ 1n -

내

생

부

문

1 1,1a ⋯ 1, 1na - 1,na 1,1

n

ji

a=

å

⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮

1n - 1,1na - ⋯ 1, 1n na - - 1,n na - 1,1

n

n ji

a -=å

기 투입 ,1na ⋯ , 1n na - ,n na,

1

n

n ii

a=å

총투입물 ( )iX ,11

n

ii

a=å ⋯ , 1

1

n

i ni

a -=å ,

1

n

i ni

a=å -

<표 4-1> 투입-산출표의 기본구조

주 : ,i ja 는 투입산출 계수

최종수요(외생)부문은 최종소비자에게 소비되어 타산업의 수요에 충당되

지 않는 부문이다. 기 투입물은 일차 투입요소(노동, 자본)로 그 산업

는 타산업의 생산물이 아닌 투입물을 나타내는 부문이다. 투입계수는

각 산업의 (투입액/총투입액)으로 어떤 산업이 타산업으로부터 구입해서

생산과정에 투입되는 투입액과 이 산업의 총생산액 사이의 알정한 계

를 나타낸다.

2) 효과 분석

산업연 표에 의해 분석되어지는 효과는 산출‧고용‧소득승수

(output, employment and income multipliers)에 의해 계산된다. 한

가계부분의 외생화 는 내생화에 한 가정에 따라 산업연 분석은 개

방모형과 폐쇄모형으로 나 어 지고 이에 따라 승수효과의 구성요소도

변하게 된다(<표 4-2> 참조).

107

모형의 종류 가계부분에 한 가정 승수효과의 구성

개방모형

(open model)외생화하여 취 단순승수 = 직 효과 + 간 효과

폐쇄모형

(closed model)내생화하여 취 총승수 = 단승승수 + 유발효과

<표 4-2> 투입-산출 분석의 가계부분 가정에 따른 승수효과

효과 분석을 해 투입, 최종수요, 수출, 수입에 근거한 최종수요

균형식은 일반 으로 다음과 같은 식으로 정의된다.

( ) ( )Y I A X E M= - - -

여기서,

Y : ( )nk nk´ 행렬로 구성된 지역의 최종수요, A : 지역투입

계수, X : 지역산출액, E : 지역수출액, M : 지역수입액,

I : 항등행렬 (identity matrix)

식에서 수출과 수입이 없는 폐쇄경제 (closed economy)를 가정할 경

우 지역산출액( X )은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

1( )X I A Y-= -

산업연 분석에서 일반 으로 사용되는 기본 인 가정은 체로 다음

과 같다. 우선, 분석기간 교역계수(trade coefficients) 값은 변하지 않는

것으로 가정한다. 다음으로 각각의 산업들은 동질 인 생산함수를 가지며

규모에 한 수확불변(constant returns to scale)을 나타내며 각각의 산업

은 하나의 동질 인 상품을 생산하는 것으로 가정한다. 다지역 투입-산출

분석을 포함한 일반 인 산업연 분석의 장‧단 은 <표 4-3>과 같다.

108

장 단

‧ 지역간, 지역내 산업의 연 계 악

‧ 간수요와 최종수요 각각에 해

지역경제에 미치는 향분석

‧ 장래의 수요변화에 따른 승수효과

변화의 측정

‧ 생산 수요간 연 계가 불변이라는

가정히에 분석

‧ 재화와 용역의 가격이 불변이라고 가정

‧ 산업부분을 명확히 구분하여 나 는데

한계가 존재

<표 4-3> 다지역 투입-산출 분석의 장‧단

3) 유발효과 계산

산업연 분석의 토 에 효과 분석과정은 <그림 4-1>과 같으며

생산유발계수, 고용유발계수, 교용계수는 각각 다음과 같이 구할 수 있다.

생산유발계수는 소비, 투자, 수출 등의 최종수요가 한단 증가할 때 각

산업부문에서 직간 으로 유발되는 생산액 수 을 의미하는 것으로 기

술계수행렬과 교역계수행렬에 의해 도출되는 유발계수표에 의해 구해진

다. 고용유발계수는 고용계수에 생산유발계수를 곱하여 구하며 고용계수

는 일정기간동안 생산에 투입된 고용자수를 총산출액으로 나 어 구한다.

일반 으로 고용계수를 정확히 구하기 해서는 지역‧산업별 고용자수와

산출액자료가 필요하며 산출액자료는 국가균형 원회에서 산출한 자료를

이용하면 되나 고용자수와 련된 자료는 구하기 어렵다. 실제 분석에

산업간 차이는 반 하되 지역간 차이는 없는 것으로 가정한다.

따라서 생산‧고용유발효과는 다음과 같은 식에 의해 계산된다.

생산유발효과:1( )X I C A F-D = - × ×D

고용유발효과:1( )L l I C A F-D = × - × × D

109

다지역 투입-산출(MRIO) 분석에서 효과(spill-over effect)는 승수

(multiplier)를 이용한 분석이며 승수에는 산출승수(output multiplier), 고용

승수(employment multiplier), 소득승수(income multiplier)로 나 어진다.

<그림 4-1> 다지역 투입-산출 분석 차

110

2. 경제 효과 분석

1) 아 트 시장의 시가총액 추이

2000년부터 20007년까지 국 16개 시도를 상으로 아 트의 명목

시가총액 규모를 분석하면 <표 4-4>과 같으며 분석기간 국 비

서울의 아 트 시가총액 비 소폭 하락하고 있다.

2007년을 기 으로 아 트 시가총액 상 5개 시도는 각각 서울

(611,6378십억원), 경기(490,825십억원), 부산(66,229십억원), 인천(63,640십

억원), 구(50,1023십억원) 등의 순서를 나타내고 있다. 국 비 서울의

아 트시가총액 비 은 41.6%(2000년)에서 41.4%(2007년)로 소폭 하락하

고 있다.

2000년 비 2007년 아 트시가총액이 4배 이상 크게 증가한 지역은

울산(7.0배), 충남(5.7배), 제주(4.9배), 경북(4.8배), 경기(4.4배) 등의 순서

를 보이는 반면, 주(2.3배), 남(2.4배), 부산(2.7배) 등은 2배를 상회하

는 증가를 보이고 있어 상 으로 아 트 시가총액이 소폭 증가하 다.

한 2000년 기 으로 서울, 경기, 부산, 인천 지역은 국 아 트 시

가총액 평균을 상회한 것으로 나타난 반면, 2006~2007년에는 서울, 경기

지역만 국 평균을 상회하고 있어 최근에 아 트 시가총액이 서울과

경기지역에 집 되고 있음을 알 수 있다.

2000년 1월부터 2007년 5월까지 국 아 트 시가총액 주식 시가총

액 추이를 살펴본 결과 평균 으로 체 시가총액에서 아 트가 차지하는

비율이 상 으로 높게 나타나고 있다.(<그림 4-2>, <그림 4-3> 참조)

2000년 1월 이후 아 트 시가총액의 비율이 차 증가하는 성향을

보이다가 2003년 후반 이후 그 비율이 차 감소하면서 상 으로 주

식 시가총액의 비율이 차 으로 상승하는 추세를 보이고 있다.

111

시 2000년 2006년 2007년2000년 비 증가(배)

2006년 2007년

서울 162,867.9 514,847.4 611,637.6 3.2 3.8

경기 110,616.2 399,235.9 490,825.4 3.6 4.4

부산 24,928.7 60,861.8 66,228.9 2.4 2.7

인천 22,285.2 51,586.6 63,640.4 2.3 2.9

구 16,434.1 46,549.5 50,102.5 2.8 3.0

경남 9,956.3 34,526.7 37,460.3 3.5 3.8

11,389.2 32,931.6 35,429.2 2.9 3.1

충남 3,642.8 17,415.6 20,719.3 4.8 5.7

주 7,968.4 17,278.3 18,558.1 2.2 2.3

경북 3,665.0 15,509.5 17,533.3 4.2 4.8

울산 2,391.7 13,849.2 16,848.9 5.8 7.0

북 4,840.6 12,607.0 14,568.7 2.6 3.0

충북 3,329.6 11,664.3 14,009.6 3.5 4.2

강원 3,766.6 9,304.0 10,929.2 2.5 2.9

남 2,598.6 5,520.5 6,257.8 2.1 2.4

제주 387.6 1,598.4 1,914.7 4.1 4.9

평균 17,802.0 63,222.9 76,538.0 3.6 4.3

<표 4-4> 국 16개 시도의 아 트 시가총액 추이

(단 : 십억원)

주 : 2007년 자료는 1월에서 5월까지 월별자료의 평균치임

112

0

500,000,000

1,000,000,000

1,500,000,000

2,000,000,000

2,500,000,000

2000.01

2000.09

2001.05

2002.01

2002.09

2003.05

2004.01

2004.09

2005.05

2006.01

2006.09

2007.05

아파트시가총액(백만원) 주식시가총액(백만원)

<그림 4-2> 국의 아 트 시가총액과 주식 시가총액 추이

5 0

5 5

6 0

6 5

7 0

7 5

8 0

2 0 0 0 . 0 1 2 0 0 1 . 0 9 2 0 0 3 . 0 5 2 0 0 5 . 0 1 2 0 0 6 . 0 9

<그림 4-3> 국 아 트 시가총액이 주식 시가총액에서 차지하는 비 추이

113

분석기간 서울, 경기, 인천의 평균 아 트시가총액은 각각 335,1723

십억원, 249,798십억원, 39,432십억원의 규모를 가지고 있으며 이들 수도

권 3개 지역의 국 비 비 은 서울 40.97%, 경기 30.53%, 그리고 인천

4.82%로 서울과 경기 지역이 70%를 상회하는 것으로 나타났다. 수도권

지역별 명목 GRDP 비 아 트시각총액은 서울 1.72배, 경기 1.51배, 인

천 1.08배로 서울과 경기는 1.5배 이상의 규모를 보이고 있다.

서울 경기 인천

평 균 335,173 249,797 39,432

최 값614,708(2007.3)

493,886(2007.4)

65,275(2007.5)

최소값 154,356 103,347 18,876

국 비 비 (%) 40.97 30.53 4.82

명목 GRDP 비(배) 1.72 1.51 1.08

<표 4-5> 수도권 아 트 시가총액(2000.1~2007.5)

(단 : 십억원, %, 배)

주: 각 지역 GRDP 비 은 2000~2005년까지 실 치 기

114

0

1 0

2 0

3 0

4 0

5 0

6 0

1 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 0

2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

S e o u l

0

1 0

2 0

3 0

4 0

5 0

1 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0

2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

K y u n g g i

0

5

1 0

1 5

2 0

2 5

3 0

3 5

1 0 0 0 0

2 0 0 0 0

3 0 0 0 0

4 0 0 0 0

5 0 0 0 0

6 0 0 0 0

7 0 0 0 0

8 0 0 0 0

2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7

In c he on

주 : 선은 아 트 시가총액, 실선은 년동기비 증가율

<그림 4-4> 수도권 아 트 시가총액 추이

115

2) 효과 분석

다지역 투입-산출(MRIO) 분석의 틀에서 서울의 아 트시장 가격변동

이 서울지역 경제에 어떤 향을 미치는지 그 효과를 분석하기

해 다음과 같은 단계를 거쳐 분석하고자 한다. 분석에 앞서 지역단 의

이용 가능한 실증 분석 자료로 GRDP는 연간자료로 1985년부터, 아 트

시가총액은 월별자료로 2000년부터 그리고 아 트가격은 1986년부터 월

별자료로 이용이 가능하다.

본 분석에서는 우선 아 트 시가총액의 변화를 투입-산출표(IO)상의

최종 수요의 변화로 악하고 아 트 시가총액과 GRDP의 변화를 고려하

여 시가총액의 변화에 한 경제 효과를 악하고자 하 다. 그러

나 실 으로 서울의 아 트 시가총액에 한 장기 시계열 자료의 사용

이 용이하지 못하다. 따라서 시가총액은 아 트가격(P)과 공 된 물량(Q)

의 곱(P‧Q)으로 이루어진 것이므로 여기서 단기에 공 된 물량(Q)를 고정

된 것으로 보고 아 트가격의 변화가 시가총액의 변화라고 가정하 다.

비록 자유도를 고려하면 실 으로 이용가능한 서울의 GRDP와 아

트가격의 연간자료는 19개(1986~2005년)로 이러한 제약으로 회귀분석 과

정에서는 시차 계는 무시하고 당 기간(contemporaneous)의 변수간의

계만 을 맞추어 분석하 다. 한 GRDP는 액 자료이고 아 트가격

은 국민은행에서 발표하고 있는 매매가격지수를 사용하 으므로 단 의

통일을 기하기 해 GRDP를 지수로 환하여 추정하 다. 참조로 지수로

환된 서울의 명목 GRDP와 아 트가격 추이는 <그림 4-5>와 같다.

116

0

20

40

60

80

100

120

1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

GRDP 아파트가격

(a) 수 변수

-0.15

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005

GRDP 아파트가격

(b) 증가율

<그림 4-5> 서울의 GRDP와 아 트가격 추이

117

3) 분석 결과

일반 인 회귀분석 방법인 최소자승법(OLS: ordinary least squares)

을 이용하여 분석한 결과 2R 와 D.W. 통계값이 좋지 않아 추정 결과에

한 문제가 두되었다. 이에 우도비(log likelihood ratio) 검정을 통한

2c 검정 결과 OLS에 의한 추정치 보다는 일반화 최소자승법(GLS :

generalized least squares)에 의한 추정 결과가 유의성이 존재하는 것으

로 나타나 GLS로 환하여 분석하 으며 추정 결과는 다음과 같음.

1

2

5.6271 0.4486

(1.1469) (4.0775)

0.7787

(5.1541)

R =0.7034, D.W.=1.6309

t t t

t t t

Y P

z

e

e e -

= + +

= +

주 : ( )안은 t 통계량을 나타냄.

추정 결과 단기에 아 트공 이 고정되었다고 가정할 경우 분석기간

아 트시가총액이 한단 만큼 변화할 때 서울의 지역경제에 미치는

향은 0.4486 만큼 변화함을 알 수 있다. 따라서 2000년 1월부터 2007

년 6월까지 서울의 아 트시가총액 평균 액인 335조 1,728억 원에 아

트가격 변동분인 0.4486을 곱한 시가총액의 평균 변동액은 150조

3,512억 원으로 계산된다. 이를 근거로 서울지역의 아 트시가총액 변동

에 한 최종수요 변화로 가정하 다.

서울시 아 트에 한 최종수요변화에 따른 서울의 34개 산업부문별

승수효과 분석에 의한 생산‧고용‧취업유발효과 결과는 <표 4-8>과 같다.

118

최종수요의 변화에 따른 서울의 각 산업부문별 생산유발효과를 보면,

부동산 사업서비스 부문에 1,625.9억원의 향이 미쳐 가장 큰 수치

를 보 다. 그 다음으로 융 보험(120.4억원), 문화(73.3억원), 사회

기타 서비스(39.7억원), 정보통신서비스(25억원)의 향을 주는 것으로

나타났다.

고용유발효과는 부동산 사업서비스 부문에 801억 원의 향을 미

쳐 가장 큰 유발효과를 나타내는 것으로 나타났다. 그 다음으로 융

보험(132억원), 문화(75억원), 건설(29억원), 사회 기타 서비스(28억원)

의 순으로 향을 미친 것으로 나타났다.

취업유발효과는 부동산 사업서비스에 1,006억원의 향을 미쳐 가

장 큰 유발효과를 나타내는 것으로 분석되었다. 그 다음으로 융 보

험(133억원), 문화(120억원), 도소매(54억원), 사회 기타 서비스(58억원)

의 순으로 취업유발 효과를 나타낸 것으로 분석되었다.

119

산업 생산유발효과 고용유발효과 취업유발효과

농업어업 0.9 0 5

업 2.2 1 2

음식료 담배 1 0 0

섬유 0.5 0 0

의류 1.1 1 2

신발 0.1 0 0

목재종이 2.4 1 1

석유화학고무 1 0 0

정 화학 1.3 1 1

비 속 물 0.7 0 0

속(1차 속 포함) 2.1 1 1

기계 0.9 1 1

기 가 1.3 1 1

반도체 0.4 0 0

정보통신기기 1.6 1 1

정 기기 1.3 1 1

자동차 0.1 0 0

조선 0 0 0

항공우주 0 0 0

기타 수송 장비 0 0 0

가구 기타 제조 1.5 2 2

력가스수도 6.2 1 1

건설 24.1 (4) 29 30

도소매 13 22 (5) 54

음식숙박업 11.3 16 38

물류 13.4 19 28

해상물류 1.1 0 0

문화 (3) 73.3 (3) 75 (3) 120

정보통신서비스 (5) 25 8 9

융 보험 (2) 120.4 (2) 132 (2) 133

부동산 사업서비스 (1) 1,625.9 (1) 801 (1) 1,006

공공행정 국방 0 0 0

교육 사회보장 8.6 16 18

사회 기타 서비스 (4) 39.7 (5) 28 (4) 58

지역별 합계 1,982.7 1,161 1,513

<표 4-6> 서울시 다지역 투입-산출 분석 결과

(단 : 억원)

주 : 2000년 투입-산출표 기

120

제2 아 트가격의 합리 버블 생성 붕괴 효과 분석

1. 재가치모형

자산가격과 련된 거품에 한 부분의 연구는 합리 거품

(rational bubble)에 한정되어 있다. 합리 거품에 한 일반 견해는

부동산, 주식 등 자산의 거품은 시장참여자의 선호나 집단심리 등과 같

은 외부 요인에 의해 발생한다고 의견이 주류를 이루고 있다. 본 연구

에서 재가치모형(present value model)을 이용하여 서울지역의 아 트

가격을 상으로 합리 거품을 인 으로 생성하여 거품이 외부 충

격에 의해 붕괴되었을 경우 발생할 수 있는 경제 효과 등에 한 보

다 과학 인 분석을 시도하 다.

재가치 모형은 거시경제학 분야의 한 분석방법으로 사용되는 무한생

애(infinite horizon) 모형의 토 에서 출발하며 산제약 하에서 소비자

효용을 극 화시키기는 균형조건으로 다음과 같은 계식으로 도출된다.

1 1

1

1( )

1 ( )t t t t

t t

P E P DE R

+ +

+

= ++

여기서,

tP : t 기의 아 트가격, tD : t 기의 아 트임 료, tE : t 기의 기 치

tR : t 기의 실질이자율( 는 아 트가격의 기 수익)

재가치모형에 의하면 합리 기 하에 이론 아 트가격은 미래 아

트가격과 미래 아 트임 료의 합의 기 치를 미래의 (실질)이자율로

할인(discount)하여 재가치로 환산한 것으로 표 된다.

121

할인율은 실질이자율이 일정하다는 가정하에 식으로 표시되는 차

분방정식(difference equation)을 향후 아 트가격에 해 축차 으로

입하여 정리하면 합리 기 하에 다음과 같은 이론 아 트가격의 일

반해(general solution)를 구할 수 있다.

1

1 1( ) ( )

1 1

i kk

t t t i t t k t ti

P E D E P F BR R

+ +=

æ ö æ ö= + = +ç ÷ ç ÷+ +è ø è øå

여기서,

tF : 아 트의 본원 가치(fundamental value)로 미래임 료의 상된 재가치,

tB : 합리 버블

따라서 이론 으로 재의 아 트가격은 아 트의 본원 가치( tF :

fundamental value)와 합리 버블( tB : rational bubble) 두 부분의 합으

로 구성되는 데 합리 버블은 일반 으로 외생 인 변수(exogenous

variable)에 의존한다고 가정한다. 이제 식을 무한 로 확장하여 풀면

다음과 같은 계식이 도출된다.

1

2

1 1

1 1

1 1 11

1 1 1

1 1

111

1

i

t ti

t

t

t

P D BR R

D BR R R

D BR

R

DB

R

¥

=

é ùæ ö æ ö= +ê úç ÷ ç ÷

+ +è ø è øê úë û

é ùæ ö æ ö æ ö= + + + +ê úç ÷ ç ÷ ç ÷

+ + +è ø è ø è øê úë û

ì üé ùï ïê úï ïæ ö

ê ú= × +í ýç ÷+ æ öê úè øï ï- ç ÷ê úï ï+è øë ûî þ

= +

å

L

122

확률개념을 이용하여 버블이 붕괴되고 붕괴되지 않는 두 가지 국면을

용하여 Blanchard-Watson(1982)이 가정한 것과 같이 합리 버블에 국면 환

(regime changes)을반 하면 tB 는다음과 같은두 가지 다른 경로를 가진다.

11

1

1

( ) ,

, (1 )t t

t

t

B vB

v

ap p

p

-+

+

+

ì +ï= í

-ïî

버블이붕괴되지않을 확률

버불이붕괴될 확률

여기서,

0 1p< < , 1( ) 0tE v + = ,2~ (0, )t vv N s

따라서 국면 환을 포함한 합리 버블이 내재된 시 t에서 1t + 기의

아 트가격은 다음과 같다.

1

1

,

, (1 )

t

t

DB

RP

D

R

p

p

+

+

ì+ïï

= íï -ïî

버블이붕괴되지않을 확률

버불이붕괴될확률

식을 일반화하면 t n+ 기의 아 트가격은 다음과 같이 유도된다.

1 11 ,

11 , (1 )

n

t n

t n

RD B

RP

DR

pp

p

+

+

ì +æ ö æ ö+ +ï ç ÷ ç ÷

ï è ø è ø= íæ öï + -ç ÷ï è øî

버블이붕괴되지않을 확률

버불이붕괴될 확률

123

D(아 트 임 료)

R(회사채 수익률)

p

(버블이 붕괴되지 않을 확률)

4.8086 0.0449 0.9500

<표 4-7> 수치 실험에 사용된 라미터의 값

2. 수치 실험

1) 라미터의 결정

재가치모형으로부터 유도된 일반해를 이용해 수치 실험을 하기

해서는 세 개의 라미터(D , R , p ) 값의 결정이 선행되어야 한다.

이들 세 개의 라미터(deep parameter) 값은 장기균형(steady-state

equilibrium)에서 아 트가격과 아 트임 료, 그리고 버블의 확률을 나

타내는 구조 인 라미터의 성격을 가진다.

세 개의 라미터 값을 결정함에 있어 가장 문제가 되는 것은 공식

으로 아 트 임 료에 한 통계자료가 없는 상태에서 아 트의 임

료를 추계하여 장기균형 값을 결정하는 것이다. 선행연구에 아 트에

한 임 료는 여러 가지 방법으로 추계하고 있으며 이에 한 내용은 부

록에 수록되어 있다. 본 연구에서는 아 트가격에 월세 환율을 곱하

여 아 트임 료를 산출하 다. 따라서 역사 자료(historical data)로부터

구한 아 트임 료와 회사채수익률의 평균값을 서울지역 아 트에 한

장기 균형값으로 가정하고 <표 4-7>과 같이 수치 실험의 라미터 값으

로 사용하 다.

124

아 트가격 합리 버블임 료

/아 트가격자본이득

평 균 118.94 11.84 0.0417 0.20

간값 109.50 2.40 0.0439 0.45

최 값 280.48 173.39 0.0474 6.59

최소값 101.42 -5.68 0.0171 -61.76

최 와 최소값

증가율(%, %P)276.55 -3,052.75 276.56 68.35%P

<표 4-8> 수치 실험 분석 결과

2) 분석 결과

서울시 아 트가격에 한 합리 버블의 수치 (가상 ) 실험 결과

는 <표 4-8>, <그림 4-6>과 같다. <그림 4-6>에 의하면 수치 실험기간

(200개월) 모두 4개의 버블(소규모 3개, 규모 1개)이 생성되고 붕괴

되었다. 수치 실험기간 정 아 트가격(fundamental value)은

107.1로 나타나고 있다. 반면, 합리 버블(rational bubble)이 포함된 아

트가격은 평균 으로 118.9로 계산되며 실험기간 아 트가격의 최

값은 280.5, 최소값은 101.4로 계산되었다. 따라서 합리 버블이 내포

된 아 트가격의 최 값과 최소값 간의 증가율은 276.6%의 차이를 보이

고 있다.

한편, 실험기간 생성된 합리 버블의 최 값과 최소값은 각각

173.4와 -.5.7로 이들 간의 증가율 차는 3,052.8% 나타내고 있다. 한 아

트가격의 락에 따른 버블 붕괴로 발생하는 자본손실은 평균자본이

득 0.2의 341.8배에 달하는 것으로 계산되었다(<표 4-8> 참조).

주 :* 107.1P = ,

* 4.81D =

80

120

160

200

240

280

320

25 50 75 100 125 150 175 200-40

0

40

80

120

160

200

25 50 75 100 125 150 175 200

.016

.020

.024

.028

.032

.036

.040

.044

.048

25 50 75 100 125 150 175 200-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

25 50 75 100 125 150 175 200

125

(a) 아 트가격 (b) 합리 버블

(c) 임 료/아 트가격 비율 (d) 자본이득(%)

<그림 4-6> 수치 실험에 의한 합리 버블의 생성

126

제3 구별 아 트가격의 버블 검정

서울시 25개구별로 아 트가격에 버블이 존재하는가의 유무에 해

재가치모형에 근거하여 실증 으로 검정하면 다음과 같다. 분석에 앞

서 재가치모형을 이용한 버블검정은 자산선택이론에 기 한 것으로

아 트가격과 아 트 임 소득 간에 장기 균형 계를 도출하고 이를 통

하여 아 트가격에 거품 존재 여부를 검정하는 분석방법이다. 분석과정

에서 아 트가격에 한 자료는 부동산 114의 각 구별 평당 아 트 매

매가격(P )을 사용하 으며 아 트 임 소득(R )은 월세 환율에 각 구

별 아 트 세가격을 곱하여 산출하여 사용하 다. 분석기간은 2001.8

월부터 2007년6월까지 월별자료를 이용하여 분석하 다.

구체 인 분석 차는 우선 아 트가격과 아 트임 소득 간에 최소

이승법(ordinary least squares)을 실시하여 오차항을 구한다. 그 다음 추

정된 오차항(error term)에 해 가장 보편 인 검정방법인 ADF

(Augmented Dickey-Fuller) 방법과 최근 리 사용되고 있는 KPSS

(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin) 방법을 용하여 단 근(unit

root) 검정을 실시하 다7). 단 근 검정 결과 오차항에 단 근이 존재하

지 않으면 두변수간에 공 분(cointegration) 계가 있는 것으로 악하

고 해당 구의 아 트가격에 버블이 존재할 가능성이 없는 것으로 단

하 다.

이 ADF(Augmented Dickey-Fuller)는 오차항의 자기상 성을 보

정하기 해 Dickey-Fuller의 단 근 검정법을 보완한 것이며 KPSS

(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin)도 이러한 자기상 에 한

비 에서 생되어 단 근의 부재를 귀무가설로 하고 있다. 일반 으로

7) 단 근(unit root) 검정이란 어떤 시계열이 안정 (stationary)인 시계열인지 불안정

(nonstationary)인 시계열인지 단하기 한 분석방법이다.

127

ADF와 같이 단 근의 존재를 귀무가설로 하는 검정법의 경우 검정력이

낮다고 알려져 있다. 즉 실제로는 단 근이 없는데도 불구하고 단 근이

존재한다는 그릇된 귀무가설을 잘 기각시키지 못한다. 따라서 단 근이

없는 시계열에 해서도 단 근이 존재하는 것으로 그릇된 통계 결정

을 내리게 되는 오류를 범할 가능성이 높다.

두가지 검정 방법에 의한 분석 결과 ADF는 시차를 변화함에 따라

검정결과가 상이한 결과를 가져와 버블검정에 한 신뢰성 문제가 제기

될 소지가 존재하여 최종 으로 KPSS 검정방법을 이용하여 각 구별 버

블 유무를 분석하 다(<표 4-9> 참조). KPSS 방법에 의한 검정결과 도

구, 동작구, 은평구, 진구, 강남구, 강서구, 종로구, 마포구, 서 구, 송

구, 용산구 등 11개 지역의 아 트가격에 버블이 있을 가능성이 있는

것으로 분석되었다. 분석결과에서 주의해야할 것은 2001년 8월부터 2007

년 6월까지의 기간 평균 인 개념에서 버블이 존재할 가능성이 있는

것으로 해석하여야 한다.

<표 4-9> 서울시 구별 버블 검정 결과

버블 가능성이

있는 지역

종로구 송 구 서 구 강남구 용산구 진구

0.246 0.227 0.223 0.219 0.217 0.211

은평구 강서구 마포구 도 구 동작구 -

0.199 0.180 0.179 0.167 0.157 -

버블 가능성이

없는 지역

동 문구 강북구 서 문구 등포구 구로구 노원구

0.145 0.143 0.140 0.134 0.133 0.1311

천구 강동구 랑구 성동구 성북구 양천구

0.131 0.129 0.126 0.119 0.1186 0.117

구 악구 - - - -

0.115 0.109 - - - -

주 1 : 귀무가설(Ho) : 해당지역의 오차항은 안정 (stationary)임.

2 : 귀무가설을 기각하기 한 5% 수 의 임계값은 0.146 임.

제1 연구의 시사

제2 정책 건의

제Ⅴ장 연구의 시사

정책 건의

131

제Ⅴ장 연구의 시사 정책 건의

제1 연구의 시사

본 연구는 서울시 25개 구를 상으로 아 트가격 변동의 특성과 버

블 유무에 해 실증 ‧이론 인 분석을 실시하 다. 이러한 연구를 통

해 서울시 지역별로 아 트가격의 버블 유무에 해 체계 으로 단할

수 있는 근거 자료를 마련하 다. 서울시 아 트가격의 장기 시계열자료

의 특성을 분석한 결과 두 개의 순환기를 가지고 있었으며 아 트가격

이 2000년 이후 자산가치에 따라 지역별 차등정도가 가속화되는 상을

보이고 있는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 비율지표에 의한 서울시 구별 버블 진단, 단 근 검정

을 통한 계량 인 방법에 의한 구별 아 트가격의 버블 검정, 서울시 아

트가격이 격히 변하 을 경우 지역경제에 미치는 효과 분석, 가

상의 서울의 부동산시장을 가정하고 이에 한 실험을 통해 아 트가격

의 버블 붕괴가 미치는 향 등을 분석하 으며 이에 한 주요 분석결

과는 체로 다음과 같다.

첫째, 서울시 25개 구의 아 트가격의 인과 계 분석에 의하면 4개의

하부 그룹별로 체계 인 계를 가지고 지역 간 아 트가격에 향을

미치고 있는 것으로 나타났다. 이 에서 그룹 1(송 구, 강남구, 서 구)

과 그룹 2( 진구, 강동구, 용산구, 양천구)로 분류되는 7개 구들이 아

트가격 상승에 주도 인 역할을 하고 있는 것으로 분석되었다.

132

둘째, 세‧매매가격, 가격‧소득, 재가치, 잠재 버블지수 등 단순

한 개념의 비율지표 혹은 복합지수의 형태로 특징지을 수 있는 분석 방

법에 의하면 2001년을 후하여 서울시 구별로 아 트가격에 버블이 형

성되고 있는 것으로 나타났다. 한 각 분석방법에 따라 정도의 차이는

있으나 이때부터 형성된 버블은 그 이후 차 지속 으로 증가하고 있

는 것으로 분석되었다.

셋째, 과거 서울의 아 트 시가총액의 평균 변동분(150.3조억원)을 고

려하여 이에 따른 아 트가격의 변화가 서울경제에 미치는 경제

효과를 분석한 결과 부동산 부문의 생산, 고용, 취업 유발효과는 각각

162.6십억원, 80.1십억원, 100.6십억원에 이를 것으로 분석되었다.

넷째, 표 인 자산가격 이론 하나인 재가치모형에 근거하여

인 으로 서울의 아 트가격을 생성하고 이에 합리 버블을 발생시

켜 버블 붕괴 정도를 분석한 수치 실험 결과 서울의 평균 아 트가격

의 최 와 최고치는 275.6%의 차이를 나타내고 있음을 알 수 있었다.

한, 버블이 붕괴되었을 경우 이로부터 발생할 수 있는 자본손실은 68.4%

에 이를 수 있는 것으로 분석되었다.

다섯째, 재가치모형을 이용하여 서울시 25개 구별 단 근 검정을

실시한 결과 모두 11개 구(종로구, 송 구, 서 구, 강남구, 용산구, 진

구, 은평구, 강서구, 마포구, 도 구, 동작구)에서 버블이 존재할 가능성

이 있는 것으로 분석되었다.

133

제2 정책 건의

최근 외 으로 고유가 상이 지속되고 있으며 미국의 서 라임

모기지 사태의 여 , 베이징 올림픽 이후 국경제의 향방 등의 복합

인 요인으로 향후 미국경제 세계부동산 시장의 불안이 가 되고 있다.

본 연구의 실증분석 결과에서도 알 수 있듯이 서울시 일부 지역별로 아

트가격에 버블이 존재하고 있으며 그 정도가 지속 으로 확 되고 있

음을 알 수 있다. 따라서 향후 서울시가 지역경제 활성화를 기하고 지속

인 성장을 이룩하기 해서는 우선 무엇보다도 아 트가격의 안정화에

최우선 인 정책 목표를 세워 체계 이고 복합 인 책이 요구된다.

한 서울의 지역별 아 트가격 상승 원인은 교육여건, 물리 주거

환경, 재개발 등 여러 가지 요인에 의해 복합 인 원인에 기인하고 있

다. 그러므로 향후 정책 응 시 지역별로 차등화된 략이 요구되고 서

민을 한 장기 임 주택 장기 세주택의 안정 인 확 공 이 필

요하다.

한 실 으로 부동산 안정화 정책을 실행함에 있어 일률 인

용되는 규제책을 가 지양하여 지역경제가 지닐 수 있는 부담을 최

소화할 수 있도록 융통성이 있는 정책실행이 요구된다. 다만 이러한 정

책의 유연성이 서울의 아 트가격 안정이라는 원칙에 배되지 않는

선에서 정책의 재량이 요구된다.

그 외에도 서울시는 그동안 부동산가격의 안정화를 해 재건축 규

제, 임 주택, 공공 세주택 공 , 재산세 조정 등 제한된 범 내에서

다양한 정책수단을 활용하고 있다. 그러나 아 트가격 안정화를 한 이

러한 정책들은 실 으로 앙정부에 비해 그 정책수단이 매우 한정

이고 빈약할 수 밖에 없다. 따라서 향후 서울의 아 트가격 안정화를

해선 앙정부의 역할 일부 요한 정책수단의 분권화가 이루어져야

할 필요가 있다고 사료된다.

참 고 문 헌

137

1. 국내자료

강희돈(2006). 부동산가격 변동과 통화정책 응. 한국은행.

고철(2003). 참여정부의 주택정책 방향과 과제. 한국건설 리학회, 건설 리

기술과 동향.

곽수종(2006). 미국 주택경기 둔화 신호의 발생. 삼성경제연구소.

권오 , 정재호, 안상경(2005). 부동산가격 버블의 형성과 붕괴에 한 해외

사례 분석. 한국건설산업연구원.

김갑성, 안명숙(2003). 재건축 아 트가격 거품에 한 연구 - 서울시 아

트를 심으로 . 한국토․도시계획학회 2003 정기 학술 회.

김경환, 서승환(1990). 부동산투기와 자산가격 거품. 한국경제연구원.

김 익(2006). 임 주택시장의 월세 환율의 결정구조 실증분석. 한양 학

교 학원, 2006학년도 석사학 청구논문.

김 익, 이창무(2005). 임 주택시장의 월세 환율의 결정구조 실증분석.

한국토도시계획학회.

김 익(2002). 자산가격 변동과 시사 . 하나경제연구소.

김 한(2004). 부동산가격 버블의 존재 검정: 상태 환회귀식의 활용. 주택연구.

김 한(2005). 부동산 버블에 한 연구 - 추정 경제정책에 한 시사 .

사회연구사.

김성식(2003). 「5.23 투기억제 책」이후 부동산 경기. LG 주간경제, 산업

정보 2003 6 4 .

138

김성식(2003). 주택가격 버블가능성 진단. LG 주간경제, 산업정보 2003 10 8.

김양수(2005). 한국 부동산시장의 버블과 시사 . 범태평양부동산감정평가회의.

김창수(2004). 부동산정책변화 시장 망 연구: 일본의 장기불황 사례를

심으로. 한국토‧도시계획학, 2004 정기학술 회 10.29-10.30.

박덕배(2006). 부동산 버블 해소를 한 융 정책 방향. 경제연구원.

서승환(2005). 참여정부의 부동산정책 평가와 정책개선방향. 연세 학교 산학

력단, 국회재정경제 원회.

신상 , 이우종(2005). 외환 기 이후 주택정책이 주택시장에 미치는 향분

석. 한국토‧도시계획학, 2005 정기학술 회 11.4-11.5.

양철원, 조우성(2003). 서울 주택시장 버블 분석 시사 . 하나경제연구소.

오정석(2006). 부동산정책의 효과성 평가에 한 연구. 한국토‧도시계획학

지, 국토계획 제41권 제 1호.

유병규(2006). 부동산 버블 해소를 한 융 정책 방향: 국 란은행의

사례. 한국경제주평, 경제연구소.

유재호(2005). 자산가격과 통화정책에 한 몇 가지 논 들. 한화증권. 2005.

06. 27, 채권시장이슈.

윤기향(2000). 한국주식시장에 합리 거품이 존재하는가 -이론과 실증분석

-. 한국경제연구원.

이번송, 김용 . (2004). 도시의 인 자본, R&D, 기타 특성이 도시의 임

과 주택가격에 미치는 향분석 – 도시 삶의 질 측정을 심으로.

경제학연구 제52집 제2호.

이성찬, 이창무, 임창호(2003). 주택임 시장의 월세 환율 결정구조 분석.

한국토도시계획학회.

이 숙(2002). 해외 부동산 경기의 특징과 시사 . 경제연구소.

139

이용만(2000). 한국의 부동산 시장은 비합리 인가: 주택시장을 심으로 한

합리성 검정. 한국부동산연구원.

이용만, 이상한(2004). 강남지역의 주택가격이 주변지역의 주택가격을 결정하

는가?. 한국토‧도시계획학지, 국토계획 제 39권 제 1호 2004. 2.

이 희(2006). 주택가격의 거품여부에 한 평가. 한국은행 융경제연구원.

융경제연구 248호.

임일섭(2002). 미국경제 부동산버블 가능성. LG 주간경제, 산업정보 2002. 10. 16.

임진국(2002). 해외 부동산 경기의 특징과 시사 . 경제연구원.

재정경제부, 건설교통부, 환경부, 융감독 원회, 국세청(2006). 부동산시장

안정화 방안.

재정경제부, 행정자치부, 건설교통부, 융감독 원회(2005). 서민주거 안정과

부동산투기 억제를 한 부동산제도 개 방안.

재정경제부, 행정자치부, 건설교통부, 기획 산처, 융감독 원회, 국세청

(2003). 주택가격 안정 책.

조동철, 성명기(2004). 실질 리, 부동산가격과 통화정책. KDI 정책연구 제26

권 제1호(통권 제93호)

조종화, 이형근(2004). 일본의 자산버블 경험과 한국에 한 시사 . 외경

제정책연구원.

차문 (2004). 주택시장 분석과 정책과제 연구. 한국개발연구원.

최공필(1998). 資産디 의 황과 망. 무역 회.

최명근(2005). 우리나라 보유세제 개편을 한 연구: 종합부동산세 도입정책

에 한 평가 정책제언을 심으로. 한국경제연구원.

140

2. 외국문헌

Abraham, J. M. and P. H. Hendershott.(1996). Bubbles in Metropolitan

Housing Markets. Journal of Housing Research, Vol. 7 No.2.

Ayuso, J. and F. Restoy.(2003). House Prices and Rents: An Equilibrium

Asset Pricing Approach. Bank of Spain Working Paper 2003-04.

Belke, A and M. Wiedmann.(2005). Boom or Bubble in the US Real

Estate Market?. Interconomics, September/October 2005.

Bernanke, B..(2002). Asset-Price Bubbles and Monetary Policy. Remarks

before the New York Chapter of the National Association for

Business Economics, 15 October, New York.

Blanchard, O.J. and M.W. Watson.(1982). Bubbles Rational Expectations

and Financial Markets. NBER Working Paper No. 945.

Bodman, P. M. and M. Crosby.(2003). How Far to Fall? Bubbles in Major

City House Prices in Australia. Dissertation, School of

Economics, University of Queensland.

Campbell, J. and R. J. Shiller.(1987). Cointegration and Tests of Present

Value Models. The Journal of Political Economy Vol. 95, No.5.

Campbell, J. and R. J. Shiller.(1988). The Dividend-Price Ratio and

Expectations of Future Dividends and Discount Factors. The

Review of Financial Studies, Vol. 1 No.3.

Case, K. E..(2003). Is There a Bubble in the Housing Market? An

Analysis. Brookings Panel on Economic Activity September 4-5.

141

Chung, Hee Soo and Jeong Ho Kim.(2004). Housing Speculation and

Housing Price Bubble in Korea. KDI School Working Paper

Series, Working Paper 04-06

Dipasquale, D., and W. C. Wheaton.(1994). Housing Market Dynamics and the

Future of Housing Prices. Journal of Urban Economics, Vol. 35 No.1.

Frankel, J. A. and A. K. Rose.(1996). Currency Crash in Emerging

Market: An Empirical Treatment. Journal of International

Economics, Winter.

Helbling, T. F..(2005). Housing Price Bubbles - A Tale Based on Housing

Price Booms and Busts. BIS Papers No 21, Part 4, April.

Himmelberg, C., C. Mayer and T. Sinai.(2005). Assessing High House

Prices: Bubbles, Fundamentals and Misperceptions. NBER

Working Paper No. 11643.

IMF.(2003). IMF Annual Report.

IMF.(2003). World Economic Outlook, Chapert 2: When Bubbles Burst.

Jaeger, A., and L. Schuknecht.(2004). “Boom-Bust Phases in Asset Price

and Fiscal Policy Behavior", IMF Working Paper WP/04/54,

pp.9-11.

Lucas, R..(1978). Asset Prices in an Exchange Economy. Econometrica, Vol. 46.

Meen, G..(2001). The Time-Series Behavior of House Prices: A

Transatlantic Divide?. Journal of Housing Economics, Vol. 11.

Meese, R. and N. Wallace.(1994). Testing the Present Value Relation for

Housing Prices: Should I Leave My House in San Francisco?.

Journal of Urban Economics Vol. 35.

142

Morgan Stanley.(2005). "From Bubble to Bubble"

Smith, J. F..(2005). There Is No Housing Bubble in the U.S.A. Business

Economics, April 2005.

Wang, P..(2000). Market Efficiency and Rationality in Property

Investment," Journal of Real Estate Finance and Economics, Vol.

21 No. 2.

West, K. D..(1986). A Specification Test for Speculative Bubbles. National

Bereau of Economic Research, Working Paper No. 2067.

岡本　登.(1993). 近年における地価上昇とバブル現象について.

林　健司.(1995). 80年代後半の地価高騰について.

西村 清彦, 三輪 芳朗 (니시무라, 미와, 1990). 日本の株価・地価―価格形

成のメカニズム.(####). 東京大学出版会.

野口 悠紀雄 (노구치, 1992). バブルの經濟學. 日本經濟新聞社.

143

3. 신문기사

동아일보. "역세권, 수도권재건축, 주말상권에 ‘틈새시장’ 려있다.", 2003년 1월 5일.

동아일보. "호주 부동산 동향 분석.", 2006년 11월 24일.

서울경제. "부동산 과열' 겨냥 리인상 경고.", 2005년 6월 28일.

서울경제. " 리인상 논쟁, 민간硏도 가세.", 2005년 7월 13일.

앙일보. "부동산가격 등에 리 어떻게?", 2005년 6월 27일.

한겨 . "솟구친 집값, 안개 속으로….", 2002년 3월 20일.

한겨 . "집값에 리의 칼을 빼들어라.", 2003년 10월 17일.

The Economist, The Global Housing Boom: In Come the Waves., 2005. 6 16.

The Economist. “Fasten Your Seatbelts” 2004. 9. 02.

The Economist. “House of Cards” 2004. 12. 02.

The Economist. “The Landlords Are Nervous” 2004. 12. 02

4. 통계자료

국민은행. 국주택가격동향조사.

부동산 114. REPS(Real Estate Power Solution).

서울시. 서울서베이(http://stat.seoul.go.kr).

통계청. KOSIS(http://www.kosis.kr).

한국은행. ECOS(http://ecos.bok.or.kr).

부 록

147

부록 1 : 최근 실시된 주요 부동산 정책

￭ 2003년

○ 2003년 300세 이상 주상복합아 트까지 분양권 매제한을 확 한

정책을 골자로 하는 5‧23 정책이 제시됨.

- 이 정책은 투기 련 지역을 확 지정하고 이러한 지역 내 재건축 아

트 상 후분양 제도를 강화하는 등 투기지역과 련된 정책과 함

께 주택담보인정비율을 하향 조정하고 보유과세를 강화하는 등 가수

요를 억제하기 한 정책들을 제시하 음.

- 이후 9‧5 책은 재건축 아 트를 심으로 한 주택가격 상승을 억

제하고자 재건축 시 소형 규모 의무비율을 60%로 확 하는 등의

재건축 련 규제를 제시함.

- 부동산 시장이 계속 불안정하자 종합 책으로 제시된 10‧29 책은

개발부담 제 연장 분양권 매제한을 확 하는 등 부동산에

한 토지공개념을 도입하는 것에 을 두었음.

- 이를 해 고 , 노후주택 리모델링 지원 등 이익의 환수 방안을 검

토 이며 과열지구의 확 지정 주택거래허가제도 도입, 매 제

한 확 용 등의 책이 제시되었음.

￭ 2004년

○ 2004년 들어 처음으로 발표된 2‧4 책은 10‧29 책의 후속 보안조

치로 제시된 것으로써, 재건축개발 이익환수 등 부동산 공개념제도의

도입 주택거래신고제 시행, 토지거래허가요건 폭 강화, 수도권

심 공 책 등이 있음.

- 이후 10‧30과 11‧29 책은 거래세 완환 재산세제를 개편하고 이

를 해 종합부동산세를 신설하는 것을 그 주요내용으로 함.

148

￭ 2005년

○ 2005년에는 모두 4개의 책이 발표되었는데 그 제일 먼 발표된

2‧17 책은 크게 교 책과 재건축 책으로 나뉨.

- 교 책은 교의 청약과열 문제를 막기 해 조기 공 을 추진하

는 한편 ‘채권병향입찰제’를 실시하기로 함.

- 재건축 련 책은 재건축의 개발이익 환수방안을 담은 ‘도시 주거

환경정비법’ 개정안을 조기 통과시키고 층고제한을 일부만 완화하며

안 진단 기 을 강화하는 내용 등이 포함됨.

- 5‧4 5‧6 책은 토지시장을 안정시키는데 목 을 두고 토지거래

허가제를 강화하는 한편 부동산 보유세율의 단계 강화, 기반시설부

담 제의 개편, 주택 공 확 등을 제시함.

- 이러한 다양한 책에도 불구하고 주택가격이 계속 상승하자 종합

책으로 제시된 것이 8‧31 책임.

- 8‧31 책은 수요 공 측면 심리 인 요인에 의한 강남 분

당 등의 국지 부동산가격의 불안정을 부동산 시장불안의 원인으로

진단함.

- 한 공 인 측면에서는 서울 수도권 지역의 상 으로 낮은 주

택보 율 형 주택공 부족, 택지 확보 어려움 등으로 악함.

- 토지시장의 경우에는 토지투기 련 규제 장치의 상 미흡 이

로 이한 투기 수요의 확산, 이용가능한 토지의 규모 부족 등을

그 원인으로 제시함.

- 이 책은 공 확 정책을 골자로 하며 그 외 각종 세제 제도 개

선, 분양가 매제한 규제 강화, 개발부담 부활, 기반시설부담 신

설, 각종 서민주거 안정 책, 투기지역 내 세 별 주택담보 출 제한,

토지구입요건 강화 등의 책을 제시함.

149

￭ 2006년

○ 2006년 처음으로 발표된 3‧30 책은 8‧31 책의 후속 책으로 제

시된 것으로 주택 공 확 서민 주거 공 , 재건축 개발이익 환

수 등이 그 주요 내용을 이룸.

- 이후 실시된 11‧15 책은 서민주거 안정 책으로 제시된 것으로 주

택 공 의 확 , 주택담보 출 규제 강화, 다세 오피스텔 규제

완화 등의 내용으로 이루어짐.

○ 2007년 에 발표된 1‧11 책은 공 제도 개편을 목표로 하여 제시된

책으로 수도권 투기과열지구의 민간택지 분양원가를 공개하고 청

약가 제를 조기시행하며 매제한기간를 확 하고 투기지역 내 아 트

담보 출을 1인 2건에서 1건으로 제한하는 등의 내용이 주를 이루었음.

150

부록 2 : 2003년 이후 주요 부동산 책

책 주요내용

5‧23 책(2003)주택가격안정 책

‐ 분양권 매제한 300세 이상 주상복합아 트까지 확 용‐ 투기과열지구 확 지정 서울시 지역, 화성, 고양, 남양주시, 용인동백지구, 인천시일부에서 수도권 역, 충청지역 일부로 확

‐ 투기지역 확 지정 서울 강남구, 시 서구, 유성구, 천안, 명시에서 부동산가격 등지역까지 투기지역 확‐ 투기과열지구내재건축아 트 80% 시공후 분양으로규제 강화‐ 주택담보인정비율 기존 60%에서 50%로 하향 조정‐ 보유과세 강화 약 5‐10만 명의 추산 상에게 토지의 인별 합산 과세

9‧5 책(2003)

재건축시장안정 책

‐ 재건축 85m2(25.7평)이하 국민주택 규모 의무비율 60%로 확‐ 재건축 조합원 명의 조합일로부터 변경 지

10‧29 책(2003)부동산시장안정종합 책

‐ 개발부담 제 연장 분양권 매제한 확 등 토지공개념 고 , 노후주택 리모델링 지원에 활용한 이익 환수 방안 검토 부산, 구, 주, 울산, 강원 춘천, 북 주, 경남 창원 등 7곳에해 의에 의해 투기과열지구 지정 시장과열 지속시 상승률

이 히 높은 곳에 일정기간 주택거래허가제 도입 방침 기존300세 에서 20세 이상 주상복합아 트까지 매제한확

‐ 주택공 증가 책 강북 뉴타운 추가 건설, 교 신도시 재정비, 신 행정수도 건설

공공기 지방 이‐ 장기 공공임 주택 150만 가구 건설 추진‐ 종합부동산세 ‘06년에서 ‘05년으로 조기시행‐ 보유과세 과표 실화 재산세는 시가를 반 하고 종토세는 공시지가의 50%까지 단계

실화‐ 다주택자(1가구3주택자) 양도소득세 과 60% 수 으로 인상, 투기지역에 탄력세율 용하여 최고 75%까지 과세

‐ 주택담보 출 기 강화 주택담보인정비율 50%에서 40%로 하향 조정 용 상 3년 이하에서 10년 이하 주택담보 출로 확

151

부록 2 : 계속

책 주요내용

2‧4 책(2004)

10‧29 후속부동산보안 책

‐ 재건축개발 이익환수 등 부동산공개념제도 도입 비‐ 주택거래신고제 시행 직 월의 주택가격 상승률 1.5% 이상 지역, 최근 3개월간 주택가격 상승률 3% 이상 상승 지역, 할 지자체의 장 지정을요청하는 경우 등

‐ 토지거래허가요건 폭 강화‐ 각종 공 책‘04년 50만호(수도권 30만호) 이상 건설 1300만평(수도권 700만평) 공공택지 공

10‧30 & 11‧29 책(2004)보유세제강화 책

‐ 거 세 완화 재산세제 개편 등록세 3%(농특세 포함 3.6%)에서 2%(2.4%)로 경감 주택 건물에 한 개인간 거래의 경우 1.5%(1.8%)로 경감 복잡한 재산세제를 통합하고 완만하게 하여 반 인 인하‐ 종합부동산세 신설 주택 토지 과다보유자에 해 보유세를 시·군·구와 국가로 이원화

2‧17 책(2005)교·재건축 책

‐ 교 책 분양권 시기 조 , 11월 2만1천가구 일 분양, 택지는 6‐7월 택지 채권입찰제 보원(25.7평 과) 채권, 분양가 병행심사, 25.7평 이하는 원가연동제, 25.7평 과의 형 택지는 채권은 높게 쓰고 분양 정가는 낮게 쓴 업체에 택지를 공 하는병행입찰제 실시

최근 3년간 300세 이상 시행실 에 시공능력까지 갖추도록응찰자격 강화

‐ 재건축 시장 안정 책 도시 주거환경정비법 개정안 조기 통과 추진, 층고 제한 일부만 완화, 안 진단 기 강화, 고층 재건축 추진 억제

5‧4 & 5‧6 책

(2005)토지시장안정 책

‐ 토지거래허가제 강화 투기 우려지역을 토지거래허가규역으로 조기 지정 취득토지사후이용의무 반시토지가액의일정비율(약20%) 과태료부과 건교부장 이 1개 시군구 체에 해 허가구역 지정권 행사 가능‐ 부동산 보유세율 단계 강화 (재산세 실효세율 1%)‐ 재개발, 재건축 공공성 강화 개발이익 환수 강화, 주택공사·지방공사 등 공공부문의 참여 확‐ 1가구2주택자 양도소득세 실거래가 과세, 실제 세율 미정‐ 기반시설부담 제 개편‐ 주택공 확 공공택지지정물량을 연간 1300만평(20만호)에서 1500만평(25만호)규모로 확 , 도시 인근 공공택지 개발 도 상향조정, 주택성능등 제 도입, 환기시설 설치 의무화

152

부록 2 : 계속

책 주요내용

8‧31 책(2005)주택공확 책

‐ 공 확 정책 송 거여에 200만평 미니신도시(5만호), 교 신도시 공 개발 강북 역개발, 규제 요건 완화로 활성화 수도권택지 연간 900만평씩 5년간 4500만평 개발, 150만 가구 건설 이 41만 5천 가구 형 평형‐ 종부세의 가구별 합산 과세 상 주택 9억원 à 6억원‐ 재산세 150%, 종부세 과세 상한선 300%‐ 종합부동산세 세 별 합산과세‐ 종합부동산세 세율체계 4단계로 분화‐‘09년까지 종합부동산세 기 시가 100%로 인상‐‘08부터 재산세 과표 용률 매년 5%P 인상하여 2017년 100%까지‐‘07부터 모든 주택 양도세 실거래가 과세‐ 공시지가 3억 과 토지 종부세 부과‐ 분양가 매제한 규제 강화 채권매입 의무 없는 25.7평 이하 수도권 10년 그 외 지역 5년‐ 1가구2주택 ‘06부터 실거래가 과세, ‘07부터 양도세율 50%,

3주택 60%‐ 개발부담 부활, 기반시설부담 신설 일정규모 이상 신규주택, 상가 등에 용‐ 서민주거 안정 책 서민주택구입자 세자 출 리 1%P 인하, 주택 융공사 모기지론 리 인하, 모기지론 보험 도입, 생애최 주택자 출 부활, 임 주택 제도 개선, 장기임 50만, 국민임 100만 건설‐ 투기지역 내 세 별 주택담보 출 제한‐ 토지구입요건 강화 1년 이상 거주, 자 조달 내역 제출

3‧30 책(2006)

8‧31 부동산후속 보안

책

‐ 주택 공 확 2007년까지 958만평 추가 확보, 도시재정비 시범 사업지 2‐3곳선정, 5년간 연간 30만호 주택공

‐ 서민주거 복지 도심내 다가구 매입, 임 주택 연 4500가구 고 , 세임 주택 연 4500가구 공 , 공공택지 소형 택지값 10% 안 인하, 형 매입, 건설임 연평균 6000가구 확보

‐ 재건축 개발이익 최 50% 환수‐ 투기지역 6억 과 아 트 담보 출요건 강화(총부채상환비율

40%이내)‐ 토 취득시 취·등록세 요건 강화‐ 주택거래신고제 자 조달계획, 입주여부 신고 의무화

153

부록 2 : 계속

책 주요내용

11‧15 책(2006)서민주거안정 책

‐ 주택 공 확 6개 신도시 공 물량 11만 가구 증가, 공공택지 내 분양주택분양가를 25% 인하, ‐2010년까지 주택 164만 가구 공

‐ 주택담보 출 규제 강화 투기지역의 LTV 40%로 통일, 제2 융권은 50%로 강화, 출 DTI 규제 수도권 투기지역에서 투기과열지구로 확‐ 다세 , 오피스텔 규제 완화

1‧11 책(2007)공 제도개편 책

‐ 수도권·투기과열지구 민간택지 분양원가 공개‐ 분양원가 공개 분양 상한제 지가는 감정평가액 기‐ 채권매입상한액 기존의 주변시세 90%에서 80%로 하향 용‐ 청약가 제 2007년 9월부터 조기시행 나이, 가구주 연령, 부양가족 수, 무주택기간, 통장가입 기간등에 따라 우선순 결정

‐ 수도권 분양주택 매제한기간 확 25.7평 이하는 7년, 25.7평 과는 5년 동안 매 지‐ 투기지역 내 아 트담보 출 1인 2건 à 1건으로 제한

154

부록 3 : 서울시 25개구 아 트가격 인과 계 분석 결과

------------------------------------------------------------------------------------

TETRAD II - Version 1.2 for DOSby

Peter Spirtes, Richard Scheines,

Christopher Meek, and Clark Glymour

Copyright (C) 1994 by Lawrence Erlbaum Associate

Output file: c:\cov1.out

Data file: c:\cov1.txt

Parameters:

Sample Size: 74

Continuous Data

Covariance Matrix

guro gseo nwon scho gjin sdm eunp djak jnang

mapo gnam jung gdong ysan ddm jongn sdong spa

ydp sbuk dbon ycheon geumc gak gbuk

75.8067

… ( 간 과정 생략) …

79.5488 86.6264 92.2695 80.8328 78.6341 44.1467 52.2967

64.0092 70.0665 62.4909 95.3011 43.3137 99.4440 25.4460

55.9973 9.7628 50.9484 107.0941 52.1044 48.5269 67.4491

87.7028 66.4126 78.3979 94.4491

Correlation Matrix

guro gseo nwon scho gjin sdm eunp

djak jnang mapo gnam jung gdong ysan ddm

jongn sdong spa ydp sbuk dbong ycheon geumc

gak gbuk

1.0000

155

… ( 간 과정 생략) …

0.9401 0.7845 0.9539 0.7444 0.8204 0.8491 0.8771

0.7239 0.8814 0.7849 0.7579 0.8401 0.8264 0.4478

0.8804 0.2068 0.8049 0.8042 0.6995 0.7158 0.8990

0.5977 0.7503 0.8884 1.0000

P-value for Correlations

guro gseo nwon scho gjin sdm eunp

djak jnang mapo gna jung gdong ysan ddm

jongn sdong spa ydp sbuk dbong ycheon geumc

gak gbuk

0.0000

… ( 간 과정 생략) …

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0774 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Significance: 0.0500

Settime: Unbounded

{------------------------------------------------------

List of vanishing (partial) correlations that made

TETRAD remove adjacencies.

Corr. : Sample (Partial) Correlation

Prob. : Probability that the absolute value of the sample

(partial) correlation exceeds the observed value,

on the assumption of zero (partial) correlation in

the population, assuming a multinormal distribution.

Edge (Partial)

Removed Correlation Corr. Prob.

------- ----------- ----- -----

guro -- jongn rho(guro jongn) 0.1235 0.2960

156

… ( 간 과정 생략) …

sdm -- ddm rho(sdm ddm . jnang geumc) 0.2174 0.0667

#: no orientation consistent with assumptions

Significance Level = 0.0500

/Pattern

guro -- gbuk

djak -> gseo

gseo -> gak

jnang -> nwon

jung -> nwon

nwon <> dbong

nwon <> gak

gbuk -> nwon

gnam -> scho

scho -> ydp

jnang -> gjin

gjin <> sdong

gjin <> geumc

sdm -- jnang

sdm -> geumc

ddm -> eunp

eunp <> dbong

mapo -> djak

sdong -> mapo

gnam <> spa

gnam <> ycheon

gdong -> spa

ysan -> ycheon

sdong <> spa

sdong <> ydp

jongn

sbuk

157

부록 4 : 교역계수 기술계수의 형태

두개의 지역(지역 a, 지역 b)과 3개의 산업(산업 1, 산업 2, 산업 3)으로

구성된 MRIO 모형을 분석하기 한 교역계수(trading coefficient) 기

술계수(technical coefficient)의 형태는 다음과 같음.

1 1

2 2

3 3

1 1

2 2

3 3

|

|

|

|

|

|

a ba a

a ba a

a ba a

a bb b

a bb b

a bb b

t t

t t

t t

T

t t

t t

t t

é ùê úê úê úê ú

= - - - + - - -ê úê úê úê úê úë û

,

11 12 13

21 22 23

31 32 33

11 12 13

21 22 23

31 32 33

|

|

|

|

|

|

a a a

a a a

a a a

b b b

b b b

b b b

a a a

a a a

a a a

A

a a a

a a a

a a a

é ùê úê úê úê ú

= - - - + - - -ê úê úê úê úê úë û

<그림> 교역계수 기술계수 행렬의 형태

부록 4: 서울시 구 명칭 문명

문색인 GNAM GDONG GBUK GSEO GAK

구명 강남구 강동구 강북구 강서구 악구

문색인 GJIN GURO GEUMC NWON DBONG

구명 진구 구로구 천구 노원구 도 구

문색인 DDM DJAK MAPO SDM SCHO

구명 동 문구 동작구 마포구 서 문구 서 구

문색인 SDONG SBUK SPA YCHEON YDP

구명 성동구 성북구 송 구 양천구 등포구

문색인 YSAN EUNP JONGN JUNG JNANG

구명 용산구 은평구 종로구 구 랑구

문요약(Abstract)

161

Evaluating the Pricing Bubble of in the Apartment Market in Seoul

Project Number SDI 2007-R-27

Research Staff Hee-Seok Park (in Charge)

Jeehyun Park

According to an IMF(2003) study, a housing bubble has occurred

periodically compared to a financial asset bubble in local or global real estate

markets. The collapse of the housing bubble has influenced on a widely and

long-lasting effect on the real economy. Recently, various institutions and

government in the world have tried to address on a real estate price bubble,

especially on a multi-family housing bubble. They also have kept warning

about side effects when the housing bubble bursts.

The purpose of this study is to measure the size of the housing bubble

and analyze the economic spill-over effect of the rational bubble in the

apartment market in Seoul. The increase rate of apartment purchase price

per pyung (3.954 sq. yds.) had showed two cycles in the period of 1986-2006

in Seoul. To measure the rational bubble, we conduct both qualitative and

quantitative analyses in the apartment market of Seoul. We conduct that

these analyses are based on two large scopes as follows:

1) Analysis based on the microeconomic scope

- Spatially causal analysis of the increasing rate of apartment purchase

price over the previous month among twenty-five regions.

- Measuring the bubble of these regions by using such methods as the ratio of

Jeonse to purchase price for apartment, price income ratio(PIR), the ratio based on

present value method, potential bubble index as a kind of a composite index.

2) Analysis based on the macroeconomic scope

- Analyzing an economic spill-over effect under the change in the aggregate

value of listed stock in the apartment by multi-regional input-output(MRIO).

- Carrying out numerical exercises to generate the rational bubble based

on the present value model in economic theory.

162

Some main results in this study can be summarized as follows:

First, by the causal analysis of the apartment purchase price, it shows

that twenty-five regions can be categorized by four sub-groups, and has a

systematical order to influence on increasing the apartment price to each

other. It seems that Group 1(Songpa, Gangnam, Seocho) and Group

2(Gwangjin, Gangdong, Yongsan, Yangcheon) play an leading role to increase

the apartment price in Seoul.

Second, by the result of the ratio of Jeonse to purchase price for apartments

and others, we figure out that the housing bubble has been formed in before

and after around 2001, and expanded continuously until a recent date.

Third, under the assumption that the average change in the aggregate

value of listed stock in the apartments of Seoul is about 150.3512 trillion won

from January 2001 to June 2007, the overall economic spill-over effects by

MRIO analysis are as follows:

- Effect on production inducement : Real estate agencies and rental, and

Business services(162.6 billion won), Finance and insurance(12.0 billion won),

Culture and recreation services(7.3 billion won), Social and other services(3.9

billion won), and Information and communication services(2.5 billion won)

- Effect on employment inducement : Real estate agencies and rental, and

Business services(80.1 billion won), Finance and insurance(13.2 billion won),

Culture and recreation services(7.5 billion won), Build construction(2.9 billion

won), and Social and other services(2.8 billion won)

- Effect on Employee Inducement : Real estate agencies and rental, and

Business services(100.6 billion won), Finance and insurance(13,3 billion won),

Culture and recreation services(12.0 billion won), Social and other services(5.8

billion won), and Wholesale and retail trade(5.4 billion won)

Fourth, by conducting a numerical exercise that generates boom and bust of the

rational bubble in the apartment market of Seoul, the increase rate of the

apartment price between maximum and minimum values is at 275.6%. In this case,

the gap of the capital loss between maximum and minimum yields shows 68.4%P.

Finally, by the KPSS(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin) unit root

test based on the present value model, total eleven regions among twenty-five

regions have formed the housing bubble in the apartment price during

2001~2007. The eleven regions are Jongno, Songpa, Seocho, Gangnam,

Yongsan, Gwangjin, Eunpyeong, Gangseo, Mapo, Dobong, and Dongjak.

163

Table of Contents

Chapter Ⅰ Introduction

Chapter Ⅱ Literature Review on the Housing Price Bubble

1. Outline

2. Test and Measurement

3. Review on Overses's Cases

4. Central and Local Government's Polices in the Real Estate Market

Chapter Ⅲ Measurement of the Housing Price Bubble in 25 Regions in

Seoul

1. Outline

2. Measurement of the Bubble

3. Case Study in 3 Major Regions

Chapter Ⅳ Regional Economic Effect on the Housing Price Bubble in

Seoul

1. Spill-Over Effect by Multi Regional Input-Output

2. Numerical Excercise of the Rational Bubble by the Present Value Model

3. Test for the Rational Bubble in 25 Regions

Chapter Ⅴ Conclusions and Policy Proposals

• References

• Appendices

1. Major Central Government's Polices in the Real Estate Market

2. Recent Stablilzed Polices in the Real Estate Market

3. Empirical Result of the Causal Direction among 25 Regions in Seoul

4. Type of Trading Coefficient and Technical Coefficients

5. Index of 25 Regions

시정연 07-R-27

서울시 아 트가격의 버블 진단 정책방향

발 행 인 정 문 건

발 행 일 2007년 10월 31일

발 행 처 서울시정개발연구원

137-071 서울시 서 구 서 동 391번지

화 (02)2149-1227 팩스 (02)2149-1245

값 7,000원 ISBN 978-89-8052-531-7

본 출 물의 권은 서울시정개발연구원에 속합니다.