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1 S U M M A R Y 요약 제1장 서론 부동산이 사는곳이아닌사는것 으로대상화되고, 이로인해가격급등과빈부 격차심화와같은사회적문제를초래함에따라형성된강한사회적반감은부동산 문제해결을위한특단의대책이필요하다는공감대를더욱확산시키고있다. 부동산시장에대한많은선행연구들은다양한분석기법들을통해우리부동 산시장이보다선진화되고, 정책의실효성을높여나가는데크게기여해왔다. 그러나일각에서는많은성과에도불구하고부동산시장에대한종합적설명력이 부족하다거나, 국지화세분화되고 있는부동산시장에대한설명력을더높여야 한다는의견이지금도계속되고있다. 또한미국서브프라임모기지사태이후시장예측이더욱어려워지면서부동산 시장의외적( 국내외) 요인에의한시장충격과대응정책의파급효과에대한관심 도증대하고있다. 이처럼최근들어부동산시장과정책에관한연구는총론수준의논의를뛰어 넘어구체적실행을위한각론중심의논의가활발히이루어지고있다. 이를위 해서는부동산시장변동의원인을보다면밀히찾아반영하여시장설명력을높 이고, 정교한분석능력과높은예측력을지닌시장분석모형의구축이필요하다. 부동산시장진단과예측, 그리고정책효과에대한합리적측정방법을갖춘실 증적이고규범적인부동산시장분석모형( 이하 K-REMAP; The Krihs Model for Real Estate Market Analysis & Prediction) 있는이유이기도하다. 개발과활용의중요성이더욱커지고 요약 1

2 이연구는부동산시장분석및진단모형인 K-REMAP의설명력과예측력을 높여정책적활용을증진시키고, 모형의효과적이용에필요한기능을개발및 보완하는데주안점을두고연구를수행하였다. 이를위한한방안으로시장변동에 대한정책적대응이거시경제상황에미치는영향을분석하기위해부동산시장 거시계량모형을개발하여, 부동산정책의미거시적 파급효과분석과예측기능을 보강하고자하였다. 이를위해문헌연구, 계량적실증적 연구, 부동산소비심리설문조사확대, 위탁용역을통한정보시스템의효율적구축등다양한연구방법을통해연구결 과의실효성을높이고자하였다. 이연구의최종성과물인연구보고서는모두 7 개장으로구성하였다. 제2장과제3 장 에서는이론과방법론, 분석모형의수정과추가등에관한내용을중심으로연구를 진행하였으며, 문헌연구와실태조사결과가주로활용되었다. 제4장과제5장에 서는 K-REMAP 활용도증진을위한거시계량모형개발과구축, K-REMAP의 DB 및분석시스템확장, 유지관리방안그리고모형과시스템을이용한부동산 시장동향진단및전망결과를제시하였다. 제6장에서는 K-REMAP 활용도제고를 위한방안을제시하였다. 지난 2 년간예산과시간제약으로인해다루지못했던전세시장, 지방에미치 는정책효과, 부동산정책변화가거시경제에미치는파급효과분석등의연구가 비로소이연구를통해완수되었다. 제2 장 부동산시장분석에관한선행연구와방법론 부동산공급의부족은수급불안을초래해시장불안을야기한다. 2008년글로벌 금융위기이후나타난주택시장침체는정부의다각적인노력으로회복세를보 이다2009년9 월총부채상환비율 (DTI) 규제강화이후주택시장에서는가격하락과 거래위축현상이나타났다. 2

3 주택거래부진은토지시장의동반침체를가져왔을뿐아니라, 주택매매수요를 감소시키고전세수요를증가시켜전세시장불안을초래하기도한다. 전세수요가 매매수요로전환되는전환수요에대한연구는많지않지만, 매매가대비전세가 비율상승이매매수요를증가시킬가능성이높다는개연성은부인하기힘들다. 이장에서는 1, 2차년도연구에서예산등의제약으로살펴보지못했던전세시 장모형과부동산시장거시경제모형에관련한선행연구와방법론을살펴보았다. 특히 3차년도의연구목적에부합하는연구를수행하기위해적용한분석방법론 인전세시장압력지수, 부동산시장소비자심리분석을위한결과분석방법의보정, 부동산시장거시계량모형등에관한선행연구와방법론을적시하였다. 1. 선행연구현황과차별성 전세시장과관련한선행연구는그다지많지않은실정이며, 전세와관련한연구의 대부분도일회적정책대응방안마련을위한연구나매매전세월세 시장간 상호연관성혹은구조적관계를해석하는것이대부분이다. 주택전세시장과관련한연구는주로매매시장의하위시장으로서전세시장에 대한해석을중심으로이루어져왔으며, 주요연구로는윤주현(2000), 임정호 (2006), 최성호임창무 (2009) 를들수있다. 부동산과거시경제와의관계를분석한연구또한많지않은실정으로주택투 자, 토지가격등부동산시장의내생적변수를활용해거시경제에미치는영향을 분석한연구, 부동산을경제구조혹은국민경제의한부문으로규정하고부동산 정책의파급효과를분석한연구가대표적이라할수있다. 이가운데부동산시장과거시경제와의관계를분석한그동안의연구는두가 지방향에서주로수행되었다고볼수있다. 한가지는주택투자, 토지가격등 주로부동산시장의내생적변수를활용해거시경제에미치는영향을분석한연 구이고, 다른하나는부동산을경제구조혹은국민경제의한부문으로규정하고 부동산정책의파급효과를분석한것이다. 요약 3

4 먼저, 주택및토지시장의내생변수를활용해부동산정책이거시경제에미친 영향을분석한연구로는김성배김창현 (1994) 의 토지정책의시장파급효과분 석을위한모형연구, 박헌주外 (2000) 의 토지시장의구조변화및전망연구 등이있다. 두번째로경제구조의한부문으로부동산을규정하고부동산정책의파급효과 를분석한연구로는손경환 김혜승(2002) 의 부동산시장구조모형연구 를대 표적인연구로들수있다. 주요선행연구를살펴본결과, 이연구는선행연구와는연구목적, 연구방법, 연구범위, 연구결과의활용등에서차별성을보인다. 우선연구목적에서보면, 기 존부동산시장분석모형이주택혹은토지하나에주안점을두고연구가이루어 진데반해, 이연구는분석모형을시스템화하고주택, 토지등의개별시장을 결합하여결과를도출하고자한다는점에서기존연구와차이가있다. 또한기존부동산과거시경제에관한연구도적절한수준의주택투자율을 평가하여긍정적효과를극대화할수있는정책방향을제시하거나, 토지정책의 파급효과를분석하기위한모형구축자체에주안점을두고수행되었으나, 이 연구는주택혹은토지등대상별제한없이부동산정책변화가거시경제에미치는 영향을분석하는종합적계량모형을구축한다는점에서차별화된다. 연구결과의활용측면에서도이연구는부동산시장진단과전망에필요한다 양한방법론과시스템을통한분석으로시장안정에필요한정책수단을찾아상 시제공할수있다는장점이있고, 결과활용측면에서도시의성있는정책자료의 제공, 정책시뮬레이션기능제공등이가능해시장의불확실성을해소하는데도 구로이용가능하다는점에서차별화된다. 2. 연구방법론 1) 주택전세시장압력지수개발 전세시장동향분석과예측은매매시장과마찬가지로주택전세시장압력을 4

5 측정하는방식을통해가능하다. 전세시장압력의측정은혈압과같은개념으로 이해할수있다. 즉, 혈압이정상에서벗어날경우고혈압, 저혈압으로진단하는 것과같이전세시장도정상수준에서벗어날경우확장기, 수축기로정의할수있다. 주택매매시장과전세시장간의구조적분석을통해주택매매시장과주택전세 시장간의공통적인변수와차별적인변수를구분하여압력지수의구성변수로선 정할수있다. 공통변수로는주택착공면적, 주택담보대출금리, 경기동행지수변 동률을그리고차별적인변수로는전세수급지수, 주택전세가격변동률, 전세매매 가비율, 취업자수변동률을이용하였다. 다음으로개별구성변수의값을 0~200 의값을갖는누적적경험분포(empirical distribution) 로변환하는과정을거쳐주택전세시장압력지수를작성한다. 최종적 으로주택매매시장압력지수 (HPI) 와주택전세시장압력지수 (HRPI) 각각에적절한 가중치를부여한후두지수를결합하여주택시장압력지수를작성하였다. 2) 부동산시장거시계량모형개발 부동산시장의계량적분석방법은구조적접근방법(structure model) 과시계열 분석방법(time-series analysis) 으로나눌수있다. 구조적접근방법은주요내생 변수를모형의목적에맞게선정하고, 경제이론을바탕으로변수간의관계를 함수식으로추정한다. 반면, 시계열분석방법은이론적측면보다는변수자체의움직임에의해변수간 관계를규명하는것이다. 전자는정책효과분석이나경제전망에강점이있으며, 시계열분석은최근데이터등의활용으로시장상황을탄력적으로반영할수 있다는점에서단기전망에강점이있다. 부동산시장거시계량모형은케인즈모형에따라총수요가경기변동을견인하는 구조로개발하였다. 또한모형을구성하고있는개별행태방정식은경제주체 의최적화과정에서유도하기보다는변수간의상관관계에보다중점을두는 방식으로설정하였다. 요약 5

6 대부분의경우, 행태방정식은변수간의장기적인균형관계를나타내는장기식과 단기적인동태적관계를보여주는단기식으로구분된다. 이때단기식은장기균 형관계로부터의일시적인이탈을의미하는오차수정항을포함하는형태로설정 하였다. 제3 장부동산시장분석모형 (K-REMAP) 의개선 주택을비롯한부동산의수급불안정은부동산시장불안을야기하는근본적원 인이된다. 특히주택을소유하고있지못한무주택서민층에게있어주택가격 급등이나전세가격상승은주거서비스의질을저하시키는원인이될수밖에없다. 전세제도는우리나라의독특한주거서비스제공기능이다. 그러나전세제도는 공간시장과자산시장에따라그성격이변한다. 전세, 보증부월세, 월세등의 임차시장형태가존재한다. 2011년1월부터정부는전월세실거래시스템제도를 도입할예정이다. 이렇게되면보다더정확한전세가격과거래자료를확보할 수있게될것이다. 이장에서는전세시장모형과전세시장압력지수의생성, 주택매매시장압력 지수와전세시장압력지수의결합, 그리고소비자심리수준을보다정확히반영 하기위해보정한부동산시장소비심리진단방식과결합방식, 비수도권주택정책 평가모형을확장한비수도권주택정책평가모형등에대해구체적으로적시하였다. 1. 주택전세시장분석모형의개발 전세시장압력지수의구성변수는전세가격과의상관관계, 12 차연구등을 고려하여부문별로전세수요및공급관련 2 개변수, 전세가격관련 2 개변수, 금리관련 1 개변수, 종합경기관련 2개변수등총7 개의변수를최종선정하였다. 전세수요및공급관련구성변수로는주택착공면적 (-27), 전세수급지수를그리고 전세가격관련구성변수로는전월대비전세가격변동률, 전월대비전세매매비율 6

7 변동률을사용하였다. 종합경기관련구성변수로는전월대비경기동행지수변 동률과전월대비취업자수증가율을그리고금리변수로는주택담보대출금리를 사용하였다. 주택전세시장압력지수의작성을위해첫째, 시계열은주택시장압력지수에서 적용했던것과동일하게 2003년 9 월이후부터적용하였다. 둘째, 전세시장압력지수작성을위해개별변수별로누적적경험분포 (empirical distribution) 함수를적용하여 0~200의값을갖도록변환시키는과 정을거쳤다. 예를들어개별변수별로최소값은 0, 최대값은 200 이되고, 중위수 (median) 는 100 의값을갖게된다. 셋째, 전세시장구성변수에대하여불규칙성을완화하기위해 3개월또는 6개월이동평균과 E-VIEWS 통계프로그램의 X-12 방법을통한계절조정값을 적용하였다. 넷째, 시장상황을보다신속히반영하기위해서는통계공표가다른변수에비해 늦은몇몇변수에대해서는결측값을보정해주는작업을수행하였다. 2. 부동산시장소비자심리분석모형의개선 부동산소비자심리지수의보정은세측면에서이루어졌다. 첫째, 매매가격지 수와전세가격지수에대한가중치를부여하였다. 국토해양부의 2008년주거실 태조사 에서나타난주택점유형태비율을보면전체가구중자가비율은 56%, 차가비율은 41%, 무상주택비율 3% 로전체주택시장에서매매시장이차지하는 비율이높게나타났다. 이를기초로이연구에서는매매가격지수와전세가격 지수에각각 60%, 40% 라는가중치를설정하여주택가격매매지수를도출하였다. 둘째, CSI( 일반가계) 지수와 BSI( 중개업소) 지수를보정하였다. 실제부동산시장은 올해들어지난 결과는조사가시작된 3분기까지다소위축된것으로평가되고있으나일반가구조사 값을나타내는하방경직성을보이고있다 월이후현재까지지속적으로안정단계이상의지수 요약 7

8 보다 이로인해, 특히, 가격지수의경우일반가구조사결과가중개업소조사결과 5~30% 까지높게나타나고있어, 이를단순평균할경우지수값과대평가되는 문제가발생한다. 이같은문제점을해소하기위해중개업소와일반가구조사 결과를결합할때, 두지수의평균과표준편차를이용하여순환진폭이같아지도록 표준화하였다. 셋째, 부동산시장소비자심리지수와압력지수의결합방식을보정하였다. 부동 산시장소비자심리지수와부동산시장압력지수를합성할때, 심리지수와압력 지수평균의차이인 5 의값을심리지수값에서빼주는상수항을추가하였다. 다만, 압력지수와심리지수의차이가크지않은비수도권지역은제외하고, 변동 폭이크게나타나는수도권지역에서만 5 를빼주는것으로하였다. 3. 주택정책평가모형의확장 주택정책평가모형의확장은비수도권주택정책평가모형의구축을통해이루 어졌다. 이에필요한비수도권의시스템다이내믹스모형의기본구조는수도권과 유사하게인구 가계부문, 주택부문, 거시경제부문등 3개부문을하나로결합 시킨통합주택모형으로구성하였다. 비수도권모형에서활용한저량변수로는 주택수, 사용자비용, 주택수요, 주택가격등을들수있다. 개발된비수도권모형을이용하여행태분석(Base Run) 을실시한결과첫째, 주택수는초기에비교적빠르게증가하여 2019년약 826만호를기록한후인구 및가구수증가폭의감소에따라상승폭이줄어들어완만한증가세를보이는것 으로나타났다. 둘째, 비수도권의주택수요는 2006년현재약751만호에서지속적으로증가하 여2027년에서는 841 만호를기록한후상승폭이줄어들것으로나타나, 주택수와 비슷한패턴을보일것으로분석되었다. 셋째, 비수도권의주택가격지수는 2006년을 100 으로할때, 주택가격이점진적 으로상승하여 2030년에는약 를기록할것으로추정되었다. 8

9 비수도권모형을활용하여 LTV 정책변화에따른주택시장파급효과를분석한 결과, LTV 규제를 60% 수준에서도입했을경우보유세변화시와유사하게정책 파급효과가크게나타나지는않는것으로분석되었다. 정책을시행하지않았을 경우와비교할때주택수는약3 만호, 주택수요는약1만호가감소하고주택가격은 상대적으로소폭낮아지는것으로나타났다. 비수도권주택정책평가모형의확장과가상실험을통해다음과같은시사점을 얻을수있다. 첫째, 수도권모형의분석결과와는다른결과를보이는정책이많았다는사실을 알수있다. 지방은수도권과는인구사회적여건등이매우상이하기때문에수도 권과는다른양상이나타남을보여주는것이다. 둘째, 지방주택시장의경우수도권에비해매우안정적인모습을보이고있기 때문에정책도입에따른효과도상대적으로미미하게나타났다. 셋째, 지역별주택정책파급효과가차별적으로나타난다는사실에서앞으로 주택정책이중앙정부단위에서일률적으로시행되는것이바람직하지않은측면 이있음을보여주었다. 이에각지역별특성을감안하여정책시행이차별적으로 이루어져야함을알수있었다. 제4 장부동산시장거시계량모형 (K-MEM'10) 의개발 우리나라는다른선진국에비해가계자산중에서주택자산이차지하는비중이 높을뿐아니라경기변동에서건설투자가상대적으로중요한총수요항목이라고 할수있다. 따라서거시계량모형을구축함에있어부동산부문의중요성은결코 무시할수없는부분이라할수있다. 이장에서는부동산정책변화가국민경제에미치는파급효과를분석하고장래 변화정도를시뮬레이션하는데필요한부동산시장거시계량모형에관한개념을 정립하고, 부동산정책변화를거시경제적관점에서해석할수있도록개발한모형을 요약 9

10 제안하였다. 구체적으로부동산시장거시계량모형 (KRIHS-Macroeconometric Model '10, 2010년부동산시장거시계량모형. 이하 K-MEM'10) 의특징, 모형의설정, 그리 고모형의추정과적합도, 정책효과분석실행결과, 모형을이용한경제전망방 법에관한내용을적시하였다. 1. 부동산시장거시계량모형의특징 부동산시장거시계량모형 ( K-MEM'10) 은통상적인거시계량모형을바탕으로부 동산부문을강화하는형태로개발하였다. 그러나 K-MEM'10은정책효과분석과 경제전망이라는두가지목적을동시에충족하기위해개발되었다는점에서기존 모형과는차별화된다. 여타의거시계량모형과마찬가지로외부경제여건변화, 정책변화등외생적 요인의변동에따른국민경제파급효과를분석하는것을주된목적으로하되, 부 동산정책변화에따른부동산시장과국민경제의영향정도를시뮬레이션할수 있는전망기능도동시에개발하였다. 이를위해통화정책변화와같은거시경제충격이부동산부문에미치는영향 분석과부동산부문의정책변화가거시경제에미치는효과분석등쌍방향분석이 가능하도모형을개발하였다. K-MEM'10 은부동산부문과직접적인연관성이상대적으로적은부문은가급적 간소화함으로써모형의간결성을유지하고자하였다. 이에따라 K-MEM'10은 전체적으로중규모의모형으로총수요, 노동, 물가, 금리, 부동산등5개의부문에 40 개의행태방정식(behavioral equation) 과23 개의정의식(identity) 등총63개의 연립방정식체계로구성되었다. 또한제2장 2 절주요이론과연구방법론에서언급하였듯이, K-MEM'10은 케인즈모형에따라총수요가경기변동을견인하는구조로되어있으며, 모형을 구성하는개별행태방정식은변수간의상관관계에중점을두고설정하였다. 10

11 2. 모형의추정과적합도 K-MEM'10 모형에사용된대부분의자료는한국은행, 통계청등과같은국내 외통계작성기관의홈페이지로부터입수하였다. 국민계정, 고용등의자료는계 절성이크게나타나고있어건설업취업자수와같은일부자료외에는대부분공 식적으로계절조정(seasonal adjustment) 된자료를사용하였다. K-MEM'10 모형의행태방정식은최소자승법(OLS) 을이용하여추정하였다. 대 부분의개별거시경제변수의시계열이불안정(non-stationary) 하다는가정하에 공적분(cointegration) 관계를상정한장기식과단기적인동학(short-run dynamics) 을 나타내는단기식을별도로추정하는오차수정모형 (error correction 하였다. 이때오차수정모형의추정은 Engle and Granger(1987) 의 model) 을사용 2 단계추정방법을 이용한것으로이해할수있으며, 이러한오차수정모형은일종의적응적기대형 성(adaptive expectation) 을가정한것으로볼수있다. 모형의적합도는통상적으로 RMSE% (root mean squared error %) 를이용하 여측정할수있다. 이연구에서는 K-MEM'10 모형을이용하여 2005년 1/4분기 부터 2007년 4/4분기까지의 3년간및 2009년 4/4분기까지 5년간의시뮬레이션 결과를이용하여 RMSE% 를계산하였다. 모형의적합도를살펴본결과, 대체로양호한것으로나타났다. 2005~07년의 동태적시뮬레이션의 RMSE% 를살펴보면, GDP가 1.53%, 총취업자수가 0.49%, 소비자물가지수가 0.55% 로나타났다. 반면, 시뮬레이션기간을 2009년까지확장할경우 RMSE% 가상당폭확대되었 는데이는최근의글로벌금융위기로인하여모형이설명하지못하는부분이증 가하였기때문으로풀이된다. 요약 11

12 3. 정책효과분석과경제전망시뮬레이션 부동산시장거시계량모형을이용하여정책효과분석과경제전망시뮬레이션을 실시하였다. 먼저, 정책효과분석의경우, (1) 주거용건물건설투자를 10% 증가시 킬경우, GDP는1차년도에0.93%, 소비자물가는 0.20%, 취업자수는 0.34% 증가 하는것으로나타났다. 동시에주택매매가격은 0.16%, 주택담보대출은 0.35% 증 가하는것으로분석되었다. (2) 보유세액을 10%p 증가시킬경우, 가처분소득을감소시켜민간소비가감소 하게된다. 이는다시국내총생산과건설투자를감소시키면서소비자물가의하 락압력으로작용하게된다. 그러나보유세액의증가가거시경제에미치는전반 적인효과는크지않은것으로나타났다. (3) DTI를 10%p 완화할경우, 주택담보대출이증가하고, 주택가격이상승하는 것으로나타났다. 주택담보대출은 1차년도에 0.13% 증가하고 2차년도와 3차년도 에는증가폭이확대되어각 1.71%, 3.61% 증가할것으로분석되었다. 다음으로, 경제전망시뮬레이션을위해여기서는 DTI를10%p 완화하는동시에 양도소득세율도 10%p 인하하는정책을동시에시행하였을경우를가정하여경 제변동전망치를분석하였다. 그결과, 국내총생산, 민간소비, 건설투자의증가율은 소폭상승할것으로전망되었다. 또한주택매매가격은 2010년기준으로상승폭이 소폭확대(0.26%p) 되고, 아파트거래량도소폭증가(1.93%p) 하는것으로나타났다. 제5 장부동산시장분석모형 (K-REMAP) 의기능개선과유지관리방안 부동산시장동향진단과전망을정확도를높이고, 결과의다양성을확보하기 위해주택전세시장압력지수를작성하고, 부동산정책변화가국민경제에미치는 파급효과분석과예측하는부동산시장거시계량모형인 K-MEM'10을신규로 개발하였다. 또한분석의공간적범위를전국 140 개주요지역으로확장하고, 부동산시장소비자심리조사도 2009년에비해 2 배가량확대하였다. 12

13 이장은기존모형을수정하거나신규로개발한모형을응용정보시스템을 통해실제로구현하는방법과과정에대한상세한내용을담고있다. 1. 데이터베이스의보완 제1, 2차사업을통해구축한부동산선진화 DB외에부동산산업정보 DB를추가 로구축하였다. 기존부동산선진화DB 는전국 86개기초자치단체에서 140개로 확대하여Tdma 다. 또한향후확대될지역을수용할수있도록 table 구조에유연 성을부여하였고, 신규구축된부동산산업정보 DB는부동산산업의변화에따른시 장수요예측등을위해부동산임대및공급업, 부동산서비스업등관련자료들로 구성하였다. 데이터베이스보완은데이터처리환경개선, 데이터갱신검증및이력관리 자동화, 데이터처리용량과 UI(User Interface) 개선등의형태로이루어졌다. 2. 부동산시장분석시스템의기능확대 먼저, 부동산시장거시계량분석시스템을구축하였다. 거시계량모형및기타모 형과의연결성확보를위해거시경제모형변수자료를수집생성하고, 거시계량 모형을활용한분석은기초자료수집시스템을통해수집된거시경제원본자료를 Eviews 와연계하고, 분석한결과를부동산분석DB 에업로드하여다양하게활용 할수있도록개발하였다. 또한분석에사용된각종변수를선택하여원본자료와분석결과를확인할수 있도록하였으며, 분석된결과를차트로표출하여가시적으로파악할수있도록 사용자의편의성을높였다. 둘째, 전세시장분석시스템을구축하였다. 주택전세시장분석시스템을구축하기 위해전세수급지수, 전세가격변동률, 전세매매가격비율변동률, 취업자수변수 요약 13

14 등4개의 DB 테이블을신규로구축하여사용하였다. 모형을활용한전세시장분 석은전세수급지수, 전월대비전세가격변동률, 전월대비전세매매가격비율변동 률등모두 7 개에대한분석과결과검증이가능하도록구축하였다. 이외에도소비자심리모형개선, 광역시 시도의부동산시장기상도통합 조회기능추가, 조기경보시스템 (EWS) 과의연계, 기타사용자편의를위해시뮬 레이션기능과설문조사기능등을개선하였다. 3. 부동산정보서비스시스템의기능확대 시점비교분석서비스제공, 광역시및시 도의통합부동산기상도제공, 특정 시점과지역의부동산시장분석기능추가등의서비스를개선하였다. 특히, 광역 시및시도의통합부동산기상도제공은서비스지역확대에따라서울특별시를 기준으로 구성하였다. 6대광역시와시도의부동산기상도정보를확인할수있도록서비스를 또한특정시점과지역의부동산시장분석기능추가하여 K-REMAP 지수, 시장 압력지수, 소비자심리지수에대한진단ㆍ전망추이를기간별분석 지역별로 서비스조회가가능하도록구성하였다. 기존서비스가특정시기의지역, 권역에 대한정보만을제공하였다면 3차년도에서는지역별ㆍ권역별경계를떠나특정 시점의특정지역에대한진단과전망을파악할수있도록서비스내용을구성 하였다. 제6 장부동산시장분석모형 (K-REMAP) 의정책적이용도제고방안 전세시장분석모형과부동산시장소비심리분석모형과같은 K-REMAP의다양 한부동산시장분석모형들은정부가운용중인부동산조기경보시스템 (EWS) 의 시장동향진단이나금리인상과같은외부충격이발생했을경우, 부동산시장과 14

15 국민경제에어떤영향을미치는지분석할때매우유용한정책판단도구로활용 할수있다. 그러나부동산시장의변동이국민정서와사회에미치는영향을고려할때, 시 장분석결과에대한공표는신중한입장을취할수밖에없는것이현실이다. 이 처럼제약된상황속에서 K-REMAP의정책적이용도를증진시키기위해서는생 성결과의높은정확도와신뢰도유지, 그리고정책수요자의니즈에부합하는결 과물의적기제공이이루어져야한다. 이장에서는 K-REMAP의정책도이용도증진을위해필요한방안을결과에 대한신뢰측면과정책이용자중심의기능측면으로나누어살펴보았다. 1. 정책적이용도제고를위한기본방향 부동산시장선진화와안정을위한기제( 機制 ) 로K-REMAP이활용되기위해서는 매월생산해내고있는부동산시장관련지수들이시장의수준을판단하는바로 미터(barometer) 로작동하고, 정책수립에기여할수있는기초자료서의중요성이 부각되어야한다. 이를위해, 첫째, K-REMAP은정책지원활동을보다다양화해나갈필요가있다. 둘째, 정책의사결정을정책집행자스스로내릴수있도록지원기능을확대해 나가야한다. 셋째, 제공하는콘텐츠와서비스를지속적으로정비해나가야한다. 넷째, K-REMAP 의위상을명확히정립해나가야한다. 지난 2010년6월15일 국가통계위원회 에서는 K-REMAP이생성하고있는부동산시장소비자심리지 수를국가승인통계로 2011 년하반기부터생산하기로결정하였다. 이처럼 K-REMAP 이가지고있는모형의분석력과예측력을높여다른모형과는차별화 되고, 정책당국자가찾는정보가될수있도록하는노력을계속해나가야한다. 마지막으로, K-REMAP의구축목적이정보비대칭해소를통한시장선진화에 요약 15

16 있으나자칫생산결과물이오히려시장의변동성을증폭시키고부동산시장안 정이라는정책목표와상충할가능성이있음을감안해결과물의활용에대해서는 매우신중한입장을지속적으로견지해야한다. 2. K-REMAP 의정책적이용도제고방안 1) 정책지원기능강화를통한 K-REMAP 의정책적이용도제고 K-REMAP 이생성하고있는부동산시장지수의정책적이용도를증진시키기 위해서는다음과같은몇가지노력이동반되어야한다. 첫째, 국가적사회적으로 필요로하는지수를발굴하여공식화시켜나가는 작업이필요하다. 둘째, 정부에서현재운영하고있는시장측정도구를지원하는기능을강화해야한다. 셋째, K-REMAP의시뮬레이션기능을쉽게이용할수있도록프로그램조작 방식과접근성을개선해야한다. 2) 서비스지원차별화와확대를통한정책적이용도제고 이용자에따라부동산정보서비스시스템등을통해얻고자하는정보의양, 사 용하고자하는서비스종류와질, 제공받고자하는콘텐츠가서로상이할수밖에 없다. 다양한이용자의요구를효율적으로충족시키기위해서는다음과같은특 화된서비스및콘텐츠를제공할필요가있다. 첫째, 중앙부처나부동산관련공공기관의이용자는부동산정책의실행자또는 결정자로서정책수립과시행을위해시장동향및예측에관한다양한정보를 필요로한다. 또한최근외부환경에의한부동산시장변동이빈번해짐에따라 요구하는정보의범위도점차넓어지고있는만큼, 이에부응하는자료와정보를 제공으로 K-REMAP 의정책적이용도를높여나가야한다. 16

17 둘째, K-REMAP이정책실행및결정에효율적이고신뢰할수있는정책지원 도구로서자리매김하기위해서는모형분석을통한다양한통계분석과정책효과 분석결과정보를생산해주기적으로제공하여야한다. 셋째, 수집한정보자료이용과공개범위를확대할필요가있다. 부동산소비자 심리조사자료의경우, 국가승인통계로작성될예정일뿐아니라 K-REMAP 만큼 시계열자료를확보하고있는곳도없는실정인만큼, 정책당국자나부동산관련 연구수행자에게는매우유용한시장분석자료가될수있다. 3) K-REMAP 위상의조기정립을통한정책적이용도증진 이를위해첫째, 정책당국과공동으로부동산시장을진단하고전망하는 작업을수행하여야한다. 부동산조기경보시스템 (EWS) 의운용은이런점에서 K-REMAP 과공조체제를유지할수있는매우유용한대상이다. 둘째, 생성결과물에대한법제도적 측면에서국가적사회적 인증을받는것이 중요하다. K-REMAP의생성물이정책수립을위한자료로이용될수있도록관 련제도를개선시켜나가는노력이필요하다. 셋째, 정책판단을위한자료( 소비심리조사등) 제공이용이한만큼이에대한 적극적인홍보가필요하다. 제7 장연구의결론 부동산시장선진화를위한첩경으로부동산시장정보의투명한이용이라는 목표를설정하고지난 2008년부터 3년간부동산시장진단및전망모형 (K-REMAP) 을개발구축하여왔다. 이보고서로부동산시장선진화를위한 요약 17

18 제1단계연구사업은마무리되게된다. 그간의노력으로우리는부동산시장 동향을진단하고예측할수있는틀을갖추게되었다는성과를올렸다. 1. 연구의기여도 1) 부동산시장의지표역할을수행할 국가승인통계 와지수생산 2011년 7 월부터부동산관련소비자의행태를다룬 부동산시장소비자심리지수 를국가승인통계로생산하여매월발표할예정이다. 이는정책적으로뿐만아니라학술적으로도부동산시장에대한새로운접근이나분석결과의제시가가능해부동산시장안정과정책개발에크게기여할것으로전망하고있다. 2) 부동산조기경보시스템 (EWS) 지원 K-REMAP은부동산시장소비자심리조사결과를지수화하여부동산 EWS에 정성적지표자료로제공함으로써부동산시장상황을보다정확히판단할수있 도록지원한다. 이를위해지역별 시장별 참여주체별로세분하여주택, 토지등 부동산소비심리변화에관한분석자료를생성해제공하고있다. 3) 부동산시장동향분석, 국민경제파급효과분석레포트제공 K-REMAP 은부동산시장압력과소비자심리조사결과, 그리고정책파급효과 분석등을담은부동산시장동향분석정책레포트를주기적비주기적으로 생산 하여정책당국에제공하고있다. K-REMAP이제공하는분석자료는정책당국자 들에게부동산시장상황을보다정확하고빠르게이해할수있도록해주며, 금리 변화등정책변화를가정한다양한시뮬레이션결과제공으로정책신뢰도를 제고시키는데기여할것이다. 18

19 2. 연구의특징과맺음말 K-REMAP 으로불리는부동산시장진단및전망모형에는지역별권역별로 주 택매매및전세시장, 토지시장의분석과전망, 그리고부동산소비의한주체이면 서도그간시장분석시소홀히다루어져왔던소비심리의반영, 부동산정책변 화와외부충격에의한시장변화분석과국민경제에미치는영향분석등다양한 분석과전망을목적으로하는모형들이포함되어있다. 동시에다양한필요와관점에서시장분석을실시하고, 결과를얻을수있도록 개발되었다는것은기존연구에서사용했던분석방법이나모형과는크게차별화되는 특징이라할수있다. 이연구를통해구축된 K-REMAP은부동산시장을분석해내는하나의수단으 로, 그리고시장선진화를위해필요한정책을적시적지( 適時適地 ) 에시행할수 있도록해줄기제( 機制 ) 로충분히활용될수있을것이다. 또한전차선행연구와 올해연구를통해이루어낸 K-REMAP 의분석및예측기능, 시뮬레이션기능등 은기존연구에서는볼수없었던새로운성과로어디에내놓아도손색이없는모 범이될것이다. 향후이같은성과를유지하기위해서는 K-REMAP이보다정제되고안정적 인운용이가능하도록하는노력과연구의한계에서제기되었던문제들을해결 하기위한후속연구를지속해나가는것이중요하다. 요약 19

정책이슈과제 재고주택거래특성분석 연구자 연구책임김태섭 ( 연구위원 ) 1. 서론 1) 연구의필요성및목적 2) 연구의범위및방법 - 1 - 2. 재고주택시장특성 1) 재고주택특성 전국수도권서울 ( 단위 : 천호, 천가구, %) 주택수가구수보급률주택수가구수보급률주택수가구수보급률 2005 15,663 15,887 98.3 7,165 7,462 96.0 3,102

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