金融硏究 Journal of Money & Finance Vol.22 No. 1 2008. 3 주택가격변동이민간소비에미치는영향 : 경기순환을고려하여 * 김세완 ** 1) 국문초록 본논문에서는우리나라의주택가격변화가민간소비에미치는영향을경기순환을고려하여살펴본다. 주택가격변동이소비에비치는부의효과에대한기존의연구가경기순환을고려하지않았던데반하여, 경기변동에따른주택자산의부의효과변화를정량적으로이해하는데본연구의의미가있다고할수있다. 또한기존의마코프스위칭모형을통한경기순환모형의단점을극복하기위하여, 본연구에서는경기순환더미변수가포함된벡터오차수정 (Vector Error Correction:VEC) 모형을이용한다. 추정결과에따르면, 경기의상태에따라상이한주택자산부의효과가추정되었다. 경기확장기에서는주택가격증가율이 1% 상승할때소비증가율은약 0.0370% 증가하였고, 즉경기수축기에서소비증가율은 1% 주택가격증가율상승에약 0.0171% 감소하는것으로추정되었다. 이는주택자산부의효과가주택가격자체의변화뿐아니라, 소비자의경기에대한인식에의하여도유의적인영향을받는근거로해석될수있을것이다. 핵심단어 : 벡터오차수정모형, 경기순환, 주택가격, 부의효과, 소비 JEL 분류기호 : C12, C13, C32, E21, G10 Ⅰ. 서론 우리나라에서 2000년이후급격한주택가격의상승은가계의부 (wealth) 에커다란변화를가져온것으로보인다. 예를들면 < 그림 1> 에서보여지듯이 2000년 1월에 64 * 논문의내용을세심하게읽어봐주시고, 좋은제안을해주신두분의심사자께감사드린다. ** 이화여자대학교경제학과 (Tel : 02-3277-4467, E-mail : swan@ewha.ac.kr)
<Figure 1> Apartment Price Index(September, 2003 = 100) 140 120 100 80 60 40 20 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 Dotted line implies January 2001. Data source: Kookmin Bank, Seoul, Korea This graph shows the dynamic movements of Apartment Price Index from January 1987 to March 2007. The representative housing price index shows clear upward trend starting from year 2000 in Korea. 수준이던아파트매매가격종합지수는 1) 2006년 12월에 120 수준으로두배가까이급격하게상승하였다. 주택가격의하방경직성을고려할때, 주택가격의상승은항상소득 (permanent income) 으로이해되어질수있고, 항상소득가설 (permanent income hypothesis) 에의하면자연스럽게가계의소비지출에영향을줄수있다고예상할수있다. 그러나 < 그림 2> 에서소비지출을나타내는도소매판매지수의움직임에서는주택가격의상승과달리 2000년이후특별한증가세를보이지않았고, 오히려 2003년이후에는증가세가감소하는모습을보이고있다. 2) 본연구에서는, 주택가격이소비에영향을주는 부의효과 는경제의상태에따라상이할수있다는가정을하고, 경제의상태를경기확장국면과수축국면으로나누어 주택자산부의효과 를계량적으로추정하고자한다. 최근주택가격상승으로인하여주택자산부의효과의크기를계량적으로추정하는많은연구가있어왔다. 하지만, 본연구에서와같이경기의순환을고려한연구는없었던것으로보여진다. 경기순환점은여러가지경제요소들을고려하여결정되지만, 1) 국민은행, 전국주택가격동향조사. 2) 도소매판매지수로추정된소비의평균증가율은 1987년~2002년사이 6.8427%, 2003년~2006년사이는 1.4426% 로나타나 2003년이후상대적인소비증가율의감소추세를보인다고할수있다. 28 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
<Figure 2> Whole-Retail Sale Index (2000 = 100) 140 120 100 80 60 40 20 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 Dotted line implies January 2001. Data source: Bank of Korea, Seoul, Korea This graph shows the dynamic movements of Whole-Retail sale index from January 1987 to March 2007. The representative consumption expenditure index shows similar upward trend around year 2000 in Korea. 경기의확장기와수축기를합리적으로인식하는소비자들은경제전체의상태 (state) 변화에따라소비를상이하게결정할것이라는추측이가능하다. 구체적으로본연구에서는벡터오차수정 (Vector Error Correction : VEC) 모형과경기의더미변수 (dummy variable) 을이용하여경기의수축과확장에따른차별화된주택자산부의효과를측정한다. 추정결과에따르면경기의확장기와수축기에서주택가격은유의적으로상이한부의효과를보였고, 이는부의효과가주택가격변화뿐아니라, 소비자의경기에대한인식에의하여도유의적인영향을받는근거로해설될수있을것이다. 기존의연구에서자산의부의효과즉, 주택가격이나주식가격이민간소비에미치는효과에대하여는어느정도입증하고있으나, 그정도와유의성에있어서는차이를보이고있다. 사용된계량모형과데이터로볼때기존의연구를크게두가지형태로나누어볼수있겠다. 첫번째는, 자산가격버블을계측하여분석한이민원 (1994) 과정한영 (2003), 두번째는자산가격변동을이용하여분석한최창규 이범호 (1999), 김병화 문소상 (2001), 윤성훈 (2002), 이항용 (2004) 등이있다. 김병화 문소상 (2001) 은주택가격과주가가민간소비에미치는영향의크기와시차를오차수정모형을이용하여분석하였다. 추정결과 1980년대에는자산의부의효과가 주택가격변동이민간소비에미치는영향 29
통계적으로유의하지않았으나, 1990년대들어서는통계적으로유의한것으로분석되었다. 주택가격의민간소비에대한탄력성은약 0.8 정도로추정하였다. 반면윤성훈 (2002) 은자산가격급변동이소비에미친영향을분석하여, 1980년대말거품형성기에는부의효과가크게증가하는것으로나타났으나통계적으로계수가유의하지않은문제점이있었던반면, 1990년대들어서는거의전기간에걸쳐부의효과를나타내는내구재소비에대한자산가격의탄력성이유의한것을밝혔다. 특히지가에대한내구재소비의탄력성을약 0.4정도로추정하였다. 정한영 (2003) 은주가지수와주가버블은모두소비에영향을주는것으로분석하였지만, 주택가격과그버블은소비에영향을미치지않는것으로분석하였다. 김경환 (2003) 은서울지역아파트시가총액시계열을이용하여소비의장기탄력성을 0.2수준에서유의적으로추정하였다. 또한이항용 (2004) 은시계열자료와횡단면자료를모두이용하여주택자산의부의효과가유의적으로존재함을 0.03 이상의수준에서추정하였고, 부채-자산비율을이용하여부채가부의효과를약화시키는영향이있음을밝혔다. 본연구논문은다음과같이구성되어있다. 제 Ⅱ장에서는벡터오차수정 (Vector Error Correction: VEC) 모형과경기의더미변수 (dummy variable) 를이용한추정방법에대하여논의한다. 또한경기변동을계량모형화하는데있어, 마코프스위칭모형에비하여본연구에서이용되는더미변수를고려한모형이어떤점에서우월한지에대하여논의한다. 제 Ⅲ장에서는모형추정결과를분석하고, 제 Ⅳ장에서는주택가격의부의효과의정도를분석한다. 제 Ⅴ장의결론에서는본연구의내용을정리하게된다. Ⅱ. 벡터오차수정 (Vector Error Correction) 모형의추정 1. 추정모형의선택 본연구에서는소득, 소비, 주택가격의장기적인공적분관계와경기순환을고려하여주택가격의부의효과를추정한다. 이를위하여이용하게될계량모형은벡터오차수정 (VEC) 모형에경기순환더미변수를포함한형태가된다. 3) 아래에서는몇가지상이한 3) Johansen(1995) 참조. 30 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
계량모형들사이에서벡터오차수정 (VEC) 모형을택하게된이유에대하여설명한다. 전통적으로어떠한자산의 부의효과 를연구하는데는 Modigliani and Tarantelli (1975) 등의 평생소득가설 에근거한소비이론에따라다음의식 (1) 과같은형태의추정이많이이용되어왔다. (1) 자산의가격 ( ), 소비지출 ( ), 소득 ( ) 하지만이러한추정은데이터의안정성, 정상상태 (steady state) 로의동태적인조정과정등이포함되지않은모형이기에현대계량경제학에의하여많은비판을받아왔다. 4) 이런이유에서최근자산의 부의효과 에대한연구는위의계량적인약점을보완한벡터오차수정 (VEC) 모형이이용되어지고있는추세이다. 또한벡터오차수정 (VEC) 모형을이용함에있어서, 경기의상태 (state) 에따른거시변수들의움직임에대한기존의연구에서는주로마코프국면전환모형 (Markov regime switching model) 이사용되어왔다. 하지만본연구에서는 Kim and Lee(2007) 의더미변수를이용한자기회귀모형을적절히변환하여경기변화를계량모형에적용시킨다. 본논문에서는기본적으로마코프국면전환모형이국면전환과정을적절히모형화할수없을수도있는 (misspecified) 가능성에주목하고, 일반경제주체가인식하는국면의변화는 사후적으로 (ex-post) 확인할수밖에없는한계를고려하여통계청의경기순환발표 5) 를기준으로국면을불황과호황으로이분하여추정한다. 본논문에서마코프국면전환모형보다더미변수를이용한벡터오차수정모형을이용하는보다구체적인이유는다음과같다. 첫번째로마코프국면모형추정의경우본논문의모형인더미변수를사용하는경우보다많은계수를추정해야할뿐아니라, 그에대한불확실성도고려해야하기때문에자연스럽게추정치들의효율성 (efficiency) 이감소한다. 이러한이유에서불황과호황을식별하는것이목적이아니라면굳이마코프국면전환모형을통하여국면의확률을고려할필요까지는없는것으로판단된다. 둘째로본연구에서목표로하는주택자산의부의효과를측정하는데있어서, 소비, 소득, 주택가격의세변수의장기관계를공적분관계를통하여고려해야하므로, 4) Ludvigson and Steindel(1999) 참조. 5) 부록참조. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 31
장기적인안정관계인공적분이어떠한확률을가지고경제의상태에따라변한다고가정하는것은장기적인관계 (long run relationship) 의개념에부합하지않는것으로보여진다. 마지막으로마코프국면전환모형에서추정계수와분산이모두마코프국면전환과정을따른다고가정할경우, 국면 (regime) 이평균방정식 (mean equation) 의계수보다는분산에의하여나눠지는경향이아주강하다. 그럼에도추정된국면의확률을분산보다는평균방정식의변화에의하여식별되었다고가정하고호황과불황을분리하였다고잘못해석할가능성이있다. 또한마코프국면전환모형의도입이유가이분산을조정하기위함인경우가많음에도, 이분산이해결되지않는경우가많다. 2. 벡터오차수정 (Vector Error Correction) 모형의추정 본연구에서이용되는세변수, 즉, 실질주택가격지수 ( ), 실질소비 ( ), 그리고실질소득 ( ) 은장기적인관계를가지는비정상 (non-stationary 또는 I(1)) 시계열이므로 6) 단순한벡터자기회귀 (Vector Autoregressive:VAR) 모형은다음과같은벡터오차수정 (Vector Error Correction:VEC) 모형으로전환되어추정되어야한다. 구체적으로서로공적분관계가존재하는세변수, 실질주택지수 ( ), 실질소비 ( ), 그리고실질소득 ( ), 의공적분모형은다음의식 (2) 와같이표현된다. (2) : 실질아파트가격증가율, : 실질소비증가율, : 실질소득증가율 위의식 (2) 에서최적자기상관시차 (p) 는 3 이고 7), 는각변수 i = 1, 2, 3 에 대한로그차분또는증가율, 는오차수정항인 의계수이다. 이는 가세 6) 다음절의 < 표 2> 를참조. 7) 다음절에정보기준 (information criteria) 이용하여최적시차 (p) 는 3 으로결정된다. 32 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
변수간의장기균형상태인 에서벋어난정도를나타낸다. 위의일반적인세변수간의오차수정모형에서경기상태더미변수 (d) 는다음과 같이정의된다. 8) 1 ( 경기확장기또는호황기 ) 0 ( 경기수축기또는불황기 ) (3) 식 (2) 의오차수정모형과식 (3) 의더미변수의정의를합하여, 다음의경기변동을고려한오차수정모형을얻는다. (4) : 실질아파트가격증가율, : 실질소비증가율, : 실질소득증가율 식 (4) 의더미변수를이용한오차수정모형에서경기확장국면에서의계수추정치는 가되며, 경기수축국면에서의추정치는 가된다. 즉, 위에서지적하였듯이위의모형에서는더미변수를이용하여경기의국면에따른차별화된추정이가능하다. 9) Ⅲ. 추정결과 1. 시계열자료 본연구에서는 1987 년 1 월 ~2007 년 3 월에걸친다음의세가지월별시계열자료를 8) 경기의수축기와확장기에대한결정은통계청의기준순환일자료를따르기로한다. 구체적인수축기와확장기의자료는부록참조. 9) 자세한설명은 Kim and Lee(2008) 참조. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 33
사용한다. 월별자료는분기나년자료에비하여상대적으로충분한크기의샘플을제공하기때문에, 장기적으로좀더유의한 (robust) 검정에유용하다. 하지만많은선행연구에따르면월별증가율시계열자료에는소음 (noise) 이많이포함되어있어월별증가율자료는경제변수의장기에있어서동태적인성질을잘보여주지못한다고지적되어왔다. 10) 이문제는변동성이상대적으로높은주식수익률의시계열자료인경우에는더욱심각해진다. 그런이유에서본연구에서는전년동월대비증가율을분석에이용한다. 먼저주택가격의움직임을대표하는가격지수로는국민은행이발표하는전국주택가격동향조사의아파트가격지수 11) 와그증가율을추정에이용한다. 아파트가격지수자료는소비자물가지수를이용하여실질변수로전환하였다. 다음으로우리나라의소비시계열은분기별자료만발표되는이유로월별자료를구하는것이불가능하였다. 그결과소비의대변수 (proxy variable) 로월별도소매판매지수와그전년동월대비증가율을구하였다. 소득의움직임을대표하는변수로는월별산업생산지수와그증가율을이용하는데, 이역시우리나라소득의자료가분기별로만발표되기때문이다. 12) 다음절의본격적인추정에앞서, 시계열의기본적인통계자료를 < 표 1> 에요약하였고, 정상성 (stationarity) 을검정하기위하여 Augmented Dicky-Fuller의단위근검정결과를 < 표 2> 에요약하였다. 단위근검정결과에따르면실질아파트가격지수, 도소매판매지수, 그리고산업생산지수는단위근을기각하지아니하여 I(1) 의시계열인것으로각각검정되었고, 반면각지수의상승률인실질아파트가격지수증가율, 도소매판매지수증가율, 산업생산지수의증가율모두 5% 의유의수준에서단위근을기각하여, 정상성을가지는것으로검정되었다. 또한세시계열의그래프는 < 그림 3> 에각각보여진다. 2. 공적분검정 (Cointegration Tests) 이전절에서각변수가단위근 (unit root) 을가지는것으로검정되었으므로, 본 10) 이논의를위하여는 Neftci(1994), Tesvirta and Anderson(1992), McQueen and Thorley(1993), Estrella and Mishkin(1998), Birchenhall, Jessen, Osborn, and Simpson(1999), Skalin and Tesvirta(2000) 등을참조. 11) 여러주택유형자료중대표성을고려하여아파트가격지수를이용하였다. 12) 월별도소매판매액지수와산업생산지수는각각분기별자로전환하여증가율을구한후, 분기별로발표되는실질소비지출증가율과실질국민총소득증가율과의상관관계를추정한결과상대적으로높은상관관계를보여주어 0.7 이상의값이각각도출되었다. 34 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
<Table 1> The three variables fundamental statistics We report fundamental statistics of the three variables (real apartment price index( ), real consumption index( ), and real income index( )) s levels and growth rates. Variable Period Observation Average Standard Devation Real apartment price index( )* 1987.01~2007.03 243 4.2148 0.2895 Real consumption index( )* 1987.01~2007.03 243 4.4008 0.3243 Real income index( )* 1987.01~2007.03 243 4.2676 0.4487 Real apartment price growth rate( ) Real consumption growth rate( ) Real income growth rate( ) 1987.01~2007.03 243 5.9750% 10.0429% 1987.01~2007.03 243 5.8274% 6.2091% 1987.01~2007.03 243 8.1825% 7.0425% 주 ) * Natural logarithm. Data source : Kookmin Bank and Bank of Korea. <Table 2> Unit Root Test of the Three Variables For investigating the stationarity of the three variables (real apartment price index( ), real consumption index( ), and real income index( )), we perform standard unit root test (or stationarity test) of Augmented Dicky-Fuller test in the followings. The t-statistics and p-values in the Table are about the null-hypothesis of Unit Root or Unstationry. Therefore Do not accepting the null hypothesis is accepting the stationarity of each data. Variable Augmented Dickey-Fuller Test Result t-statistics p-value Real apartment price index( )* -1.8979 0.3330 Real consumption index( )* -1.8350 0.3629 Real income index( )* -0.8567 0.8005 Real apartment price growth rate( ) Real consumption growth rate( ) Real income growth rate( ) -3.1984 0.0213-3.7385 0.0041-4.0970 0.0012 주 ) * Natural logarithm 주택가격변동이민간소비에미치는영향 35
<Figure 3> Each Variable s Level and Growth Rate Graphs The following graphs show the dynamic movements of the three variables of real apartment price index ( ), real consumption index( ), and real income index( ) in terms of their level and growth rates over the period from January 1987 to March 2007. 5.0 30 4.8 4.6 20 4.4 10 4.2 4.0 0 3.8 3.6-10 3.4 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06-20 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 (1) Real apartment price index (, natural logarithm) 5.0 4.8 4.6 4.4 4.2 4.0 3.8 (2) Real apartment price growth rate (, %) 20 15 10 5 0-5 -10-15 3.6 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06-20 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 (3) Real consumption index (, natural logarithm) 5.2 (4) Real consumption growth rate (, %) 40 4.8 30 4.4 20 10 4.0 0 3.6-10 3.2 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06-20 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 (5) Real income index (, natural logarithm) (6) Real income growth rate (, %) 36 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
절에서는공적분 (cointegration) 의개념하에세변수사이에장기적인관계가있는지를살펴본다. 잘알려진바와같이불안정한 (nonstationary) 시계열사이의선형결합은안정적일수가있다. 본연구에서는 Johansen(1988, 1991) 에의하여제시된 Full Information Maximum Likelihood(FIML) 방법을이용하여공적분검정을하게된다. 우선공적분검정에서최적시차를결정하기위하여 Akaike와 Schwarz 정보기준 13) 을이용한다. 다음의 < 표 3> 에보고된각정보기준값에따르면최적시차 (p) 가 3으로결정되어진다. <Table 3> Akaike and Schwartz Information Statistics for different lags+ We choose the optimal lags of Vector Error Correction Model (or VECM) using the two information criteria. According to our result, the optimal lag is determined as 3. Lag Length AIC SIC 6-11.802-9.830 5-11.922-10.275 4-11.015-10.003 3* -12.008-10.682 2-10.762-10.054 주 ) + We estimate unrestricted Vector Autoregressive(VAR) model with each variable s growth rates. * Optimal lag. 다음의 < 표 4> 는요한슨공적분검정과관련된통계치들을보고하고있다. 즉, trace 검정, eigenvalues, trace의 Likelihood Ratio (LR) 통계치, 5% 와 10% 유의수준에서의임계치 (critical value), 그리고정규화되어진공적분벡터가각각보고되어있다. 공적분관계가없다 는귀무가설 (H 0) 은각각 1% 와 5% 의유의수준에서기각되었으며, 최소한 1개의공적분이있다 는귀무가설 (H 0) 은각각 1% 와 5% 의유의수준에서기각되지않았다. 결과적으로 trace검정은세변수사이에하나의공적분관계가존재함을보여주고있다. 이는우리나라의실질아파트가격지수, 실질소비, 그리고실질소득사이에는장기적으로유의적인관계가있음을나타낸다. 13) 각정보기준은각각다음과같이계산되어진다. 그리고., 는관찰치수, 은벡터자기회기 (VAR) 모형에서모수의총개수, 는내생변수의총수, 그리고 는잔차항공적분산의행렬식임. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 37
<Table 4> Johansen Cointegration Test We test whether the level of real apartment price index( ), real consumption index( ), and real income index( ) are significantly related in the long run in terms of cointegration equation. We perform standard Johansen Cointegration Test and the result finds at least one significant cointegration between the variables. And the cointegration equation is estimated in the followings. Eigenvalue H 0 : r p r (5%) (1%) 0.4919 66.17 0 3 42.44 48.45 0.2455 23.51 1 2 25.32 30.45 0.0875 5.77 2 1 12.25 16.26 Normalized Cointegration equation estimates: 1 Cointegration Equation* Real consumption index ( ) Real income index ( ) Real apartment price index( ) Constant 1.0000 0.6272 (0.0000)** 0.1396 (0.0000) ** 1.1354 (0.0000) ** 주 ) * Time trend included cointegration equation s estimate on the time trend coefficient is not significant at 10% level. ** p-values of the Null hypothesis. 위의 < 표 2> 에서 < 표 4> 에걸쳐시행한검정결과를정리하면다음과같다. 공적분관계제약하의벡터자기회귀 (VAR) 모형으로볼수있는벡터오차수정 (VEC) 모형의최적차수 (p * ) 는 Akaike and Schwarz 정보기준에의하여 3으로결정되었다. 요한슨 (Johansen) 의공적분 (cointegration) 검정에의하면세변수, 즉, 실질소비, 실질소득, 실질주택가격 14) 은하나이상의선형공적분관계가있는것으로검정되었고, 그공적분결과는다음의식 (5) 와같이추정되어진다. (5) : 실질주택가격지수, : 실질소비, : 실질소득 * 1% 수준에서유의함. 3. 벡터오차수정 (VEC) 모형추정결과 위의공적분관계를이용하여앞장의식 (2) 에서경기더미변수 (d) 를이용하지 14) 세변수모두자연로그값. 38 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
않은일반적인오차수정모형의추정식은다음의식 (6) 에구체적으로보여지고, 추정결과는다음의 < 표 5> 에정리되어있다. (6) 단 : 실질아파트가격지수, : 실질소비, : 실질소득 : 실질아파트가격증가율, : 실질소비증가율, : 실질소득 증가율 위의일반적인오차수정모형에더하여본논문에서살펴보고자하는경기순환을고려하여경기더미변수 (d) 를이용한오차수정모형추정식은다음식 (7) 에구체적으로보여지고, 그추정결과는 < 표 6> 에정리되어있다. 앞서밝힌대로경기의확장국면과수축국면은통계청이발표하는경기순환의기준순환일에따라서결정되었다. 즉확장경기인경우에는 d = 1이고, 수축경기인경우에는 d = 0이되어, 식 (6) 의간단한추정과달리확장경기인경우각독립변수계수의추정치가 이되고, 수축경기인경우에는추정치가 이된다. (7) 주택가격변동이민간소비에미치는영향 39
단, : 실질아파트가격지수, : 실질소비, : 실질소득 : 실질아파트가격증가율, : 실질소비증가율, : 실질소득증가율 오차수정모형의추정에있어서변수간의공적분관계 ( ) 는내생변수들이장기적으로수렴하는기준을제공할뿐아니라, 단기에있어서내생변수들간의동태적인관계가조정되는역할을한다. 이로인하여세변수추정식의오차수정항 ( ) 의계수 () 중최소한하나는유의적인수준에서음의값을가져야한다. 이는세변수가장기균형상태인공적분관계에서벋어나면동태적으로공적분관계로돌아가려는성질을보여준다. 아래 < 표 5> 의오차수정모형추정결과를보면, 실질아파트가격상승률추정식에서오차수정항 ( ) 의계수 () 가 -2.4823으로음의값을띄었고, 3% 수준에서유의하였다. < 표 6> 의경기더미변수 (d) 를포함한오차수정모형추정결과에서도비슷한결과를보여준다. 즉, 아파트가격상승률추정식과실질소비상승률추정식의오차수정항 ( ) 의계수 ( ) 가각각 -2.3464와 -4.9406로음의값을띄었고, 역시 5% 수준에서유의하였다. Ⅳ. 주택가격의부의효과 위의제 Ⅲ장의오차수정모형결과를이용하여, 본절에서는주택가격증가율 ( ) 이소비증가율 ( ) 에미치는영향, 즉주택가격의 부의효과 에대하여사후적으로 (ex-post) 살펴본다. 본연구에서는특히경기수축기와확장기변화에따른주택자산의부의효과에관심이있으므로, 이를위하여일반오차수정모형과경기더미변수 (d) 를이용한오차수정모형사이의순효과 (net effect) 를비교하게된다. 두모형사이의순효과 40 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
<Table 5> Vector Error Correction(VEC) Model estimation without boom-recession dummy variable(d) for i = 1, 2, 3. : real apartment index growth rate, : real consumption index growth rate, : real income index growth rate. p-values are reported in the parenthesis. Cointegration Equation -2.4823** (0.0288) -3.6835 (0.1269) 1.2601 (0.6877) 0.2142* (0.0767) 1.6517** (0.0000) -0.6473** (0.0000) -0.0396 (0.5592) 0.0827** (0.0001) 0.0151** (0.0135) -0.0560 (0.8549) -0.0992** (0.0001) 0.0778** (0.0135) -0.0047 (0.8549) 0.6519** (0.0118) 0.4470** (0.0018) -0.6528** (0.0122) 0.2207* (0.0963) 0.7039** (0.0000) 0.1937** (0.0221) 0.0673 (0.3515) 0.0250 (0.6442) 0.0170 (0.7986) -0.0863 (0.1159) 0.7208** (0.0321) 0.4538** (0.0147) -0.5993* (0.0764) 0.1403 (0.4507) 0.1678* (0.0718) 0.1556 (0.1564) -0.2883** (0.0024) 0.7135** (0.0000) 0.0925 (0.2878) 0.0735 (0.3023) Adjusted R 2 0.9883 0.8606 0.8154 SER 1.0817 2.3137 3.0125 LLV -349.2801-531.7271-594.5392 주 ) * Significant at 10%, ** Significant at 5% level, p-values in paranthesis. SER : Standard Error of Regression, LLV : Log Likelihood Value. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 41
<Table 6> Vector Error Correction(VEC) Model estimation with boom-recession dummy variable(d) for i = 1, 2, 3. : real apartment index growth rate, : real consumption index growth rate, : real income index growth rate. p-values are reported in the parenthesis. Cointegration Equation -2.3464* (0.0511) 0.1648 (0.3120) 0.2645 (0.3086) 1.6041** (0.0000) 0.0823* (0.0510) -0.5877** (0.0000) -0.0793 (0.1922) -0.0506 (0.4708) 0.0012 (0.9766) 0.1079** (0.0263) -0.0558 (0.3209) 0.0070 (0.9071) -0.0088 (0.9008) -0.0635 (0.1993) 0.0140 (0.8039) -0.1093** (0.0012) 0.0026 (0.9472) 0.0560 (0.1559) 0.0642 (0.1980) 0.0267 (0.4410) 0.0140 (0.2017) -4.9406** (0.0361) -0.0137 (0.9657) 2.8227** (0.0000) 0.3572** (0.0107) 0.1414* (0.0874) -0.5572** (0.0239) -0.0636 (0.1830) 0.1828* (0.0786) -0.0435 (0.5933) 0.6799** (0.0000) -0.1475 (0.1825) 0.2728** (0.0219) -0.2086 (0.1337) 0.0614 (0.5252) 0.0225 (0.8381) -0.0317 (0.6269) 0.0477 (0.1825) -0.0065 (0.9321) 0.0701 (0.1337) -0.0033 (0.9602) -0.0475 (0.8381) -0.8046 (0.8035) 0.0530 (0.9042) 2.1137** (0.0029) 0.4363** (0.0235) 0.0944 (0.4066) -0.5181 (0.1264) -0.1828 (0.2666) 0.1236 (0.5085) 0.0266 (0.8129) 0.2738** (0.0372) -0.2733* (0.0737) 0.0142 (0.9306) 0.1640 (0.3916) -0.3116** (0.0200) 0.0752 (0.6214) 0.5909** (0.0000) 0.1110 (0.3092) 0.1149 (0.2803) -0.0022 (0.9866) 0.1547* (0.0957) -0.0755 (0.4936) Adjusted R 2 0.9883 0.8821 0.8251 SER 1.0829 2.1272 2.9324 LLV -344.1838-506.3655-582.7677 주 ) * Significant at 10%, ** Significant at 5% level, p-values in paranthesis. SER : Standard Error of Regression, LLV : Log Likelihood Value. 42 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
(net effect) 는다음의 < 표 7> 에요약되어있다. <Table 7> The Net Effect of real Housing Price Growth Rate( ) on real Consumption Growth Rate( ) The estimated net effect from real Housing Price Growth Rate( ) to real Consumption Growth Rate ( ) represents the former s dynamic effect on the latter. The net effect is separated between without boom-recession dummy (d) variable case and with boom-recession dummy (d) variable case. VEC model without boom-recession dummy variable(d) VEC model with boom-recession dummy variable(d) Consumption Growth Rate( ) Equation * +0.0149 Expansion (or Boom) period (d = 1) Consumption Growth Rate( ) Equation * +0.0370 Contraction (or Recession) period (d = 0) Consumption Growth Rate( ) Equation * -0.0171 주 ) The Null hypothesis of the Wald test (H 0 : = 0) is rejected at 10% significance level. 식 (6) 의일반오차수정모형에서주택가격증가율 ( ) 이소비증가율 ( ) 에미치는순효과 (net effect) 는다음과같이추정되어진다. 우선소비증가율 ( ) 추정결과식에서주택가격증가율 ( ) 계수추정치 ( ) 들의합이 0이아니라는검정을통하여 15), 추정된계수들이 3기의기간동안 16) 소비증가율에유의적인영향을주는가를먼저검정한다. 이에대한결과는다음의 < 표 7> 에정리되어있다. < 표 7> 에보고된일반오차수정모형의경기변동을고려하지않은순효과 (net effect) 에따르면, 주택가격증가율 ( ) 이소비증가율 ( ) 에시간에걸쳐유의적으로미치는순효과 (net effect) 는유의한계수추정치 의합인 +0.0149가된다. 이는주택가격증가율이 1% 증가할때소비증가율은약 0.0149% 증가하는결과로해석되어진다. 이러한결과는주택가격변화가정 (+) 의부의효과를가진다는이전의연구결과를다시확인하는것으로보여진다. 15) 이를위하여 Wald 검정을이용한다. 귀무가설은다음과같다.. 16) 이는모형의최적시차가 3 임으로월별데이터에서 3개월을의미한다. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 43
반면에식 (7) 의경기더미변수 (d) 를이용한오차수정모형추정에서도같은방법으로주택가격증가율 ( ) 이소비증가율 ( ) 에미치는순효과 (net effect) 가추정된다. 하지만식 (7) 의모형에서는경기변화로인한더미변수의효과가있으므로, 경기확장기 (d = 1) 에서순효과는 10% 수준에서유의한추정치의합인 이되어 +0.0370으로추정된다. 이는주택가격증가율이 1% 상승할때소비증가율은약 0.0370% 증가하는것을의미한다. 경기의수축기 (d = 0) 에서의순효과는 이되어 -0.0171로추정된다. 이는주택가격증가율이 1% 상승할때소비증가율은약 0.0171% 감소하는것으로해석되어진다. 이와같이경기더미변수 (d) 를이용한오차수정모형에서는경기의확장기와수축기에서서로상이한주택가격부의효과를확인할수있었다. 이는이전의연구결과에비교하여더욱구체적이고현실성있는의미를도출할수있도록하여준다. 즉, 경기가확장할때는소비자가주택가격의상승으로인한부의효과로소비를증가시키고, 또한경기의확장으로인한미래소득의증가를예측하여소비를증가시킨다고생각된다. 하지만, 경기수축기에는주택가격이상승한다고하여도소비를줄이는결과가추정되었는데, 이는소비자들의미래의소득에대한불확실성이증가하여소비를감소시키고예비적인저축을증가시키는경우, 주택가격상승으로인한부의효과가소멸될수도있음을보여주는결과이다. 이는최근 2001년이후, 경기수축기가지속되고있는반면주택가격은급등한최근의상황에서소비의증가가빠르게증가하지않고있는상황을설명한다고보여진다. 17) 반면에 2007년에들어와서주택가격이상대적으로안정되었음에도, 후반기에들어소비증가가일어나고있는것도, 주택자산가격변화보다는경기변화에대한기대감이소비에영향을주는것이라는분석이가능하다. 부의효과이론에따르면주택가격의변동은부의효과를통하여소비에정 (+) 의영향을미친다. 그러나경기변동은미래의소득을불확실하게하여기대항상소득을감소시켜, 소비에부 (-) 의영향을미친다. 이두가지상충된요인으로인하여주택가격이상승하더라도경기상승국면에서는소비가증가하고, 경기하락국면에서는소비가감소하는결과를보여줄수있다. 여기에금리의효과를고려할경우, 경기가하락 (d = 0) 하게되면자금의수급문제로은행금리가상승하게된다. 따라서차입금상환부담이증가하게되고, 주택가격이오르더라도사용가능소득에서소비가차지하는부분은감소하게된 17) 2001 년 7 월경기의저점이후. 44 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
다. 반대의경우, 경기가상승 (d = 1) 하게되면상대적으로시중금리는하락한다. 이경우차입금상환부담이감소하게되고, 따라서소득중소비부분이증가할수있다. 하지만경기수축기에음 (-) 의부의효과추정결과는본논문에서사용하는오차수정모형의한계상조심스러운해석이필요하다. 18) 우선우리나라의경제상황에서다음과같은경우를가정해볼수있다. 경기수축기에불확실성이증가하여저축이증가하면, 이러한저축의형태가내구재소비및주택구입으로나타날수도있고, 만약주택구입도하나의소비이연및저축행태의일종으로간주한다면실질주택가격의상승으로대체효과가발생할수있다. 또한소득효과로인하여현재소비의증가도일어난다. 결과적으로이두효과모두자산효과로인해현재소비를증가시킬수있을것이다. 이는오차수정모형의한계상이자율및실질이자부담그리고주택에대한과세방식의변화등을고려하지못했기때문이고, 이러한요인이자산효과가마치소비를위축시킨다는결과가나올수도있음을배제할수없다. Ⅴ. 결론 본논문에서는우리나라의경기순환에따라주택가격변화가민간소비에미치는영향을경기순환더미변수가포함된벡터오차수정 (Vector Error Correction:VEC) 모형을통하여살펴보았다. 이는기존의주택가격변동으로인한부의효과에대한연구가경기순환을고려하지않았던데반하여, 경기변동과부의효과의관계를정량적으로이해하는데그의미가있다고할수있다. 추정결과에따르면, 경기의확장기와수축기에서서로유의하게상이한부의효과를보였다. 즉, 경기더미변수를포함하지않는오차수정모형에서는주택가격의증가율이소비의증가율에미치는순효과 (net effect) 가 +0.0149로추정되었으나, 경기더미변수 (d) 를이용한오차수정모형에서는경기의확장국면일때와수축국면일때주택가격의증가율이소비의증가율에미치는순효과 (net effect) 가각각 +0.0370와 -0.0171로유의하게추정되어부의효과가경기순환에따라유의하게상이한변화를보여주었다. 이는부의효과가주택가격변화뿐아니라, 소비자의경기에대한기대와인식에 18) 이부분을지적해주신심사자께감사드린다. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 45
의하여도유의적인영향을받는근거로해설될수있을것이다. 또한이러한추정결과는최근의부동산정책에의미있는시사점을준다고볼수있다. 지난 2002년 4분기이후지속되는경기수축기동안아파트매매지수는 92에서 2006년 4분기에 120이상으로상승하였다. 하지만이러한주택자산의증가가소비에미치는영향은위의추정결과에의하면미미하거나오히려감소하는효과가있을것으로보인다. 이는최근의정부의주택가격하락유도정책으로인한소비감소와그로인한경기수축의심화가능성에대한구체적인추정근거를제시한다고볼수있겠다. 하지만본연구의한계와향후관련연구의발전방향으로는다음과같은점이고려되어야할것이다. 본연구는시계열분석을이용하는한계로이론에근거한구조적인모형에의한추정이어려웠다. 주택자산의부의효과는앞으로 infinite horizon 모형이나 OLG 모형의동태분석을통하여도밝혀져야할것이다. 또한오차수정모형에서장기적자산효과의경우경기변동에대한고려가없고, 오차가수정되는과정에서만경기변동에따른비대칭적관계를설정하였다. 일관성을위해서는장기균형식, 즉공적분방정식의변화가필요하다고생각한다. 결국우리나라의현실에서, 경기변동이미래소득을통하여현재의소비에미치는영향과경기변동이시중금리를통하여차입금및이자에영향을주고그결과소비에미치는영향중, 어느것이더현실을잘설명하는지에대한해답을구해야할것이다. 우리나라의경우많은차입을통하여주택자금을마련하고, 원리금상환부담이크다고볼수있다. 이는경기변동에따른미래소득보다는차입금상환문제가소비를결정짓는주요요인이라고도보여진다. 따라서본논문의연구는향후이자율을포함한오차수정모형으로도발전되어야할것이다. 46 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
< 참고문헌 > 1. 김경환, 부동산가격과거시경제간의상호관계, 한국은행조사국학술회의보고서, 2003. 2. 김병화 문소상, 주가와소비의관계분석, 경제분석, 제7권제1호, 한국은행, 2001, 26-55. 3. 정한영, 자산가격버블이민간소비에미치는영향, 금융조사보고서, 2003. 4. 윤성훈, 자산가격급변동이소비에미친영향, 금융경제연구, 제131호, 한국은행, 금융경제연구원, 2002. 5. 이민원, 자산시장과경기변동의관계분석 자산가격거품과소비변화, 증권학회지, 제17집, 1994, 71-105. 6. 이항용, 주택가격변동과부의효과, 금융경제연구, 제181호, 한국은행, 2004. 7. 최창규 이범호, 주가변동이소비에미치는영향, 조사통계월보, 한국은행, 1999, 1-13. 8. Birchenhall, C. R., H. Jessen, D. R. Osborn, and P. Simpson, Predicting US business-cycle regimes, Journal of Business and Economic Statistics 17, 1999, 313-324. 9. Campbell. J. Y. and N. G. Makiw, Permanent income, current income, and consumption. In : Blanchard, O. J. and Fischer, S. (Eds), 1989, NBER Macroeconomic Annual. MIT Press, Cambridge, MA. 10. Campbell, J. Y. and Joao F. Cocco, How do house prices affect consumption? Evidence from micro data, Journal of Monetary Economics, forthcoming. 11. Estrella, A. and F. S. Mishkin, Predicting US recessions: financial variables as leading indicatorsm Review of Economics and Statistics 80, 1998, 45-61. 12. Kim, Sei-Wan and Lee, Bong-Soo, Stock Returns, Asymmetric Volatility, Risk Aversion, and Business Cycle: Some New Evidence, Economic Inquiry, forthcoming 2008. 13. Johansen, S., Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models, Oxford University Press, 1995, Oxford. 14. Christopher D. Carroll, Misuzu Otsuka, and Jirka Slacalek, How Large is the Housing Wealth Effect? : A New Approach, NBER working paper 2006, 12746. 15. Ludvigson, Sydney, and Charles Steindel, How Important is the Stock Market Effect on Consumption?, FRBNY Economic Policy Review 1999. 16. Lux, T. M., Herd behavior, bubbles and crashes, Economic Journal 1995, 105, 881-896 주택가격변동이민간소비에미치는영향 47
17. McQueen, G. and S. Thorley, Asymmetric business cycle turning points, Journal of Monetary Economics 31, 1993, 341-362. 18. Modigliani, France and Ezio Tarantelli, The Consumption Function in the Developing Economy and the Italian Experience, American Economic Review 65(5), 1975, 825-842. 19. Neftc i, S. N., Are economic time series asymmetric over the business cycle?, Journal of Political Economy 92, 1984, 307-328. 48 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
< 부록 > <Appendix 1> Business Cycle Expansions and Contractions Business Cycle Reference Dates trough peak trough 1 st Cycle 1972. 3 1974. 2 1975. 6 2 nd Cycle 1975. 6 1979. 2 1980. 9 3 rd Cycle 1980. 9 1984. 2 1985. 9 4 th Cycle 1985. 9 1988. 1 1989. 7 5 th Cycle 1989. 7 1992. 1 1993. 1 6 th Cycle 1993. 1 1996. 3 1998. 8 7 th Cycle 1998. 8 2000. 8 2001. 7 8 th Cycle 2001. 7 2002. 12 --- 주 ) Data Source: Korean National Statistical Office The period from trough to peak is defined as the expansion period. Likewise the contraction period is defined as from the peak to trough. 주택가격변동이민간소비에미치는영향 49
<Abstract> Housing Price s Effect on Consumption in Korea : Considering the Business Cycle 19)Sei-Wan Kim * The rapid growth of housing price growth in Korea after 2000 has increased households wealth relatively large amount. For example the apartment price index increases from 64 to 120 over the period of January, 2000 and December 2006. Considering the housing price stickiness to downward, the housing price change would affect the permanent income of households and according to the permanent income hypothesis, it naturally affects households consumption expenditure. On the other side, however, the consumption expenditure does not show particular increases after 2000 and even worse it decreases in 2003 in its growth rate. This study investigates Korean housing price change s effect on consumption along with the business cycle changes. Unlike previous researches in the field, this work quantitatively analyzes house wealth s effect on consumption in different phases of business cycles. Recently there have been many empirical studies on the relationship between housing wealth and consumption, however, these studies do not incorporate the business cycle changes in dynamic relationship of housing wealth and consumption. Even though the business cycle is determined by several factors of economy, household is likely to change their consumption decision depending on their perception of economic state. To get over some shortcomings of Markov switching model, this study employs Vector Error Correction Model (or VECM) with boom-recession dummy variable. The estimation result shows differentiated housing wealth effect over different states of economy. In more detail, the estimation equations from the VECM are specified as the following equation (1). * Ewha Womans University, Department of Economics, 11-1 Daehyun-Dong, Seodaemun-Gu, Seoul, Korea (Tel : 02-3277-4467, E-mail : swan@ewha.ac.kr) 50 金融硏究제 22 권제 1 호 2008
(1) where : real apartment price growth rate, : real consumption expenditure growth rate, : real income growth rate In the above specifications, the dummy variable (d) is defined as d = 1 (expansion or boom period) 0 (contraction or recession period) (2) The above VECM equations with the boom-recession dummy variable (d) specify differentiated effect of housing wealth on consumption over boom and recession periods. In the boom period, the independent variables effect on the dependent variable is estimated as while in the recession periods. According to our estimation of VECM with boom-recession dummy, consumption growth rate increases by 0.0370% for 1% increase of housing wealth in the boom period. In the recession periods, for the same housing price increase of 1%, the consumption growth rate decreases by 0.017%. Over all our result significantly indicates that the housing wealth effect is affected by not only housing price changes itself, but also consumers expectations on business cycles. In the future research, this study should be extended to including the effect of interest rate on housing market and therefore consumption since the households decision on consumption is significantly affected by interest rates for relatively high portion of housing loan as a source of financing house purchase. Key words : Vector Error Correction Model, Business Cycle, House Price, Wealth Effect, Consumption JEL Classification : C12, C13, C32, E21, G10 주택가격변동이민간소비에미치는영향 51