주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 원룸형 주택 등에 대한 공급이 증가한 점도 주택시장의 새로운 변화방향이라고 할 수 있다. 이외에도 전세 가격의 상승으로 인한 월세비중의 증가와 뉴타운사업을 중심으로 한 정비사업의 지연으로 인해 기존 주택 의 노후화현상이 심화되는 등

01 조사 연구 주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 남 영 우 / 나사렛대학교 부동산학과 교수 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 주택가격지수의 개선과정 및 변화방향 III. 주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 IV. 결론 Ⅰ. 서론 우리나라의 주택시장은 최근 몇 년 동안 과거와는 다른 특징을 나타내고 있다. 먼저 수도권을 중심으로 장기적인 가격안정세가 지속되고 있는 반면에 지방의 경우 높은 가격상승률을 나타냈다. 과거 수도권의 주 택시장이 과열양상을 보이면 지방시장이 뒤이어 상승세를 나타내거나 큰 변화를 나타내지 않았던 패턴과 는 차별화된 시장의 움직임을 나타낸 것이다. 주택의 규모와 관련해서도 과거와는 다른 차별화현상이 나타 나고 있다. 금융위기 이전에 나타났던 중대형주택에 대한 선호현상은 불과 몇 년 사이에 사라지고 최근에 는 주택의 다운사이징현상이 나타나면서 소형주택에 대한 관심이 높아지고 있다. 1) 주택에 대한 투자수요의 경우 자본차익보다는 임대소득에 대한 관심이 높아지면서 도시형생활주택과 *본 고의 내용은 필자의 개인 의견으로 한국주택금융공사의 공식적인 견해와 다를 수 있습니다. 4 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 원룸형 주택 등에 대한 공급이 증가한 점도 주택시장의 새로운 변화방향이라고 할 수 있다. 이외에도 전세 가격의 상승으로 인한 월세비중의 증가와 뉴타운사업을 중심으로 한 정비사업의 지연으로 인해 기존 주택 의 노후화현상이 심화되는 등 주택시장의 둘러싼 환경의 변화는 실수요자와 투자자, 정책수립자 등에게 시 장의 변화에 대한 철저한 분석을 요구하게 되었다. 주택시장의 변화방향을 이해하기 위해서는 시장과 관련된 다양한 자료를 수집하고 적합한 분석을 통해 서 만들어진 정보를 활용하는 것이 필수적이다. 따라서 주택시장이 선진화되기 위해서는 다양한 정보를 만 들어내고 많은 사람들이 이용할 수 있도록 접근성을 제고할 필요가 있다. 우리나라에서도 현재 여러 기관 에서 주택시장과 관련된 다양한 지수를 개발하여 공표하고 있다. 가장 대표적인 지수로는 1987년부터 발 표된 주택매매 및 전세가격지수가 있으며 이후에도 시장의 요구에 맞추어 새로운 지수들이 만들어지고 발 표되고 있다. 하나의 지수를 개발하기 위해서는 자료의 수집과 검증 및 지수의 적합성확보 등을 위해서 많 은 비용과 노력이 필요하다. 하지만 아직까지 시장에서의 활용도는 높지 않은 실정으로 발표된 지수가 의 미를 가지려면 활용가능성의 제고에도 관심을 기울일 필요가 있을 것으로 판단된다. 지수의 활용도를 높이 기 위해서는 몇 가지 선결해야할 문제가 있다. 먼저 지수에 대한 산정방법과 지수값의 의미 등에 대해서 주 택정책의 수립자와 연구자, 시장참여자들의 이해가 필요하다. 두 번째로는 지수를 활용한 다양한 분석을 통해서 지수의 한계에 대한 피드백을 확인하고 지속적으로 지수의 적합성을 제고할 필요가 있다. 우리나라의 경우 지난 2006년 실거래가 신고가 의무화되면서 주택가격지수에 대한 논의가 활발하게 진행된 경험이 있으며 이로 인해 기존 주택가격지수의 산정방법이 개선되고 새롭게 실거래가 지수가 발표 되는 성과도 있었다. 하지만 이후 다양한 지수가 개발되고 발표되고 있음에도 불구하고 지수에 대한 추가 적인 연구와 정책수립을 위한 활용은 미진한 상황이다. 따라서 본 논고에서는 그동안 진행되어온 지수의 개선과정을 살펴보고 다양한 지수에 대한 현황 및 발전방향 등에 대한 방안을 제시하고자 한다. Ⅱ. 주택가격지수의 개선과정 및 변화방향 1. 라스파이레스(Laspeyres) 방식에 대한 문제제기 및 개선과정 우리나라의 주택가격지수는 KB국민은행의 전신이었던 주택은행에서 1987년부터 집계하고 발표하기 시작하였으며 2009년 이후 공식승인통계는 한국감정원으로 이관되었으나 현재까지도 계속해서 지수가 산 정되고 있다. KB국민은행의 주택가격지수는 주택가격이 급격하게 상승하던 시기에 투기과열지구의 선정 등 정부의 정책수립의 근거가 되고 불투명하던 주택시장에서 공식적인 정보를 제공함으로서 시장참여자들 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 5

01 조사 연구 의 의사결정에도 중요한 역할을 하였다. 하지만 지수산정방법의 적합성에 대한 의문도 지속적으로 제기되 었다. 시장이 과열되거나 크게 침체된 시기에도 지수의 변화폭이 시장에서 인식하고 있는 수준에 미치지 못했기 때문이다. 특히 금융위기 이후 언론에서 크게 하락한 것으로 보도가 된 지역에서도 지수의 하락폭 이 예상보다 낮게 발표되면서 지수의 신뢰성에 대한 검토가 본격적으로 시작되었다. 따라서 이 시기에는 주택가격지수에 대한 개선과 새로운 방안의 도입 등에 대한 연구가 활발하게 진행 되었다. 박진우(2009)는 라스파이레스 방식의 지수개발을 위한 통계적인 모집단 구성 및 시스템구축에 대 해서 제시하였으며 이용만(2007)은 라스파이레스 방식에 기초한 지수에 대한 문제점을 제기하고 실거래가 를 중심으로 한 지수개발의 필요성을 제기하였다. 기존 지수산정 방식의 대안인 반복매매모형에 대한 연구 도 진행되어 류강민과 이상영(2010)은 미국에서 사용되는 반복매매가격지수인 Case& Shiler지수의 한국 내 적용가능성에 대해서 제시하였다. 지수의 적정성에 대한 다양한 연구결과를 종합해보면 이러한 시장의 인식과 지수의 차이는 지수산정방 법의 한계로 보는 것이 일반적이다. 우리나라에서는 실거래가격의 신고의무가 2006년 이후부터 실행되었 으므로 이전에 지수를 산정하는 방법은 시장을 대표할 수 있는 표본을 선정한 후에 라스파이레스 산식을 활용하여 지수를 산정하였다. 라스파이레스 산식을 활용한 지수산정은 기준년도와 비교년도의 가격을 기 준으로 산정할 때 기준년도의 총가치가 얼마나 변했는가에 대한 답을 구할 때 사용하는 방법이다. 다만, 일반적으로 라스파이레스 지수의 경우 물량을 특정시점으로 고정시키는 방법이나 현재 산정되고 있는 KB국민은행과 한국감정원의 지수는 동일추출확률방식을 사용하여 모든 재화나 서비스의 물량을 1로 동일하게 놓고 물량에 대한 가중치를 동일하게 적용하여 지수를 산정하는 방식을 사용하여 구체적인 지수 산정방법은 각각 칼리지수(carli index)와 제본스지수(jevons index)방식을 적용하고 있다. 지수산정방법에서 나타난 바와 같이 표본추출을 통한 지수를 개발하기 위해서는 분석대상이 되는 표본 주택을 선정한 후 주기적으로 해당 주택들의 가격을 조사하여 기준년도와 비교해야 하며 이를 위해서는 표 본주택에 대한 중개업자들의 평가가격이 기초자료로 사용되는 것이 일반적이다. 현재 전국적으로 한국감 정원은 약 2만 여개, KB국민은행은 약 3만여개의 표본을 구성하여 지수를 산정하고 발표하고 있다. 이러 한 지수산정방식에 대해서 노영훈(2007)은 거래량의 많지 않을 경우 매각희망자의 호가가 시세가격으로 통용되고 이것이 실제거래가격으로 전이될 가능성이 있다는 비판을 제기하였다. 또한 조사자인 중개업자 가 매주 단위로 가격을 입력하므로 직전 입력가격이 영향을 미칠 수 있다는 점도 문제점으로 제기되었다. 이 경우 시장가격을 정확하게 반영하지 못하고 실제거래가격에 비해서 변동성이 작은 평활화(smoothing) 가 발생할 수 있다. 이용만(2008)의 연구에서는 평가자가 가격을 산정할 때 실거래가격을 약 40%수준으로 반영하고 나머지는 이전의 평가가격에 의존한다는 연구결과를 제시하였다. 하지만 표본추출방식을 통한 지수산정은 표본구성을 정교하게 할 경우 비교적 작은 단위까지 지수를 산정할 수 있고 실거래가에 비해서 지수산정에 필요한 시간이 짧아 상대적으로 적시성을 확보할 수 있어 6 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 시장의 추세를 확인하는 데는 유용하다는 장점이 있다. 또한 실거래가의 확인을 필요로 하지 않으므로 실 거래가의 파악이 어려운 전월세가격지수도 산정이 가능하며 시장의 요구에 따라서 다양한 연관지수를 개 발할 수 있다는 장점이 있다. 지수산정기관에서도 과거와 같이 중개업자의 평가에 의존하는 방법에서 탈피 하여 실거래가가 확인될 경우 먼저 반영하고 재고량에 가중치를 부여하는 등 기존의 산정방식에서 나타난 문제점 등을 개선하고 있다. 주택가격지수에 대한 공식승인통계기관인 한국감정원의 경우 지수에 적용되 는 가격을 아래 <표1>에서 제시한 순서대로 적용하고 있다. [ 표 1 한국감정원 지수개발 시 기초가격적용 ] 1 조사대상(표본)의 당해 월 실거래사례가 있는 경우 실거래가격 2 조사대상(표본)의 당해 월 실거래사례가 없는 경우 유사거래사례를 활용하여 조사가격산정 3 조사대상(표본)의 당해 월 유사거래사례가 없는 경우 최근(조사기준 최근 6개월 이내) 거래사례를 활용하여 조사가격으로 산정 4 조사대상(표본)의 당해 월 또는 최근의 유사사례가 없는 경우 매물정보, 시세정보, 부동산중개업소 등의 의견 을 참조하여 조사가격으로 산정 자료 : 한국감정원 2. 실거래가지수의 개발 및 발전방향 2006년 실거래가신고가 의무화되면서 실거래가를 활용한 지수를 개발하고자 하는 연구가 활발하게 진 행되었다. 실거래가를 활용한 지수개발방법으로는 특성가격지수모형, 반복매매가격지수모형, SPAR지수 모형 등이 소개되었으며 현재 한국감정원에서 개발하여 발표하고 있는 지수는 반복매매모형을 적용하고 있다. 반복매매모형은 기본적으로 동일주택이 반복적으로 거래된 경우에 적용이 가능하므로 실거래가 신 고가 시작되어도 바로 지수산정이 불가능하며 일정기간이 지나 실거래가에 대한 정보가 축적되어야 한다. 따라서 실거래가신고에 대한 자료가 일정 수준 누적된 2009년에 처음으로 실거래가 지수가 발표되었다. 반복매매모형의 구체적인 산출방법을 살펴보면 해당주택의 첫번째 가격을 V f 라하고 두번째 매매가격을 V s 라고 할 때 각각의 가격에 자연로그를 취할 경우 아래과 같이 나타낼 수 있다. 이때 T는 각 거래시기를 나 타내는 더미변수이고 X i 는 i번째 주택의 특성을 의미한다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 7

01 조사 연구 InV f = InV s = k i=1 k i=1 β if X if + δ f T f + ε f β is X is + δ s T s + ε s (1) 위의 식에서 두 번째 주택의 값에서 첫 번째 주택을 차감하면 주택매매가격의 차이는 다음과 같이 나타 낼 수 있다. k i=1 k i=1 InV f - InV s = ( β if X if + δ f T f + ε f ) - ( β is X is + δ s T s + ε s ) (2) 위의 식에서 주택특성변수 X i 가 시간이 지나도 변함이 없다고 가정하면 다음과 같이 식이 축약될 수 있 어 두 기간 중의 증가율을 계산하고 이를 통해 지수를 작성할 수 있다. In( V f V s )δ f - δ s + ε (3) 구체적인 지수의 산정과정은 먼저 주택에 대한 매매계약이 이루어지면 60일 이내에 실거래가격이 인터 넷상의 부동산가격관리시스템으로 신고되고 신고된 가격이 실거래가 DB에 저장된다. 신고된 데이터는 오 류와 이상치에 대한 검정이 이루어진 후 지수산정을 위한 DB에 저장된다. 반복매매모형을 통한 지수산정 을 위해 저장된 데이터 중 반복매매쌍을 생성하고 생성된 반복매매쌍을 통해 회귀분석을 통해 지수를 산정 한 후 공표되는 과정을 거치게 된다. 실거래가를 활용하여 반복매매모형으로 만들어낸 지수는 앞서 중개업자의 평가가격을 기준으로 산정된 표본추출방법을 활용한 지수의 문제점을 개선한 지수로 평가할 수 있다. 하지만 시장에서 거래가 많지 않 은 경우에는 지수산정을 위해 사용된 매매사례가 전체시장을 대변하지 못한다는 문제가 발생한다. 또 다른 문제점은 아직까지 우리나라의 실거래가 데이터가 양적으로 많지 않아 반복매매사례를 산정하기 어렵다는 점이다. 다만 한국의 경우 아파트가 많아 현재 동일한 단지 내에서 면적이 같고 동과 층그룹이 동일한 경 우에는 같은 주택으로 간주하여 반복매매쌍을 만들어 지수를 산정하고 있다. 하지만 금융위기 이후 거래량 이 크게 감소하는 등 시장환경의 영향으로 누적데이터가 부족한 실정이며 최근에는 취득세감면에 따라서 시기별로 거래량의 편차가 큰 폭으로 변동하여 기초자료의 신뢰성확보가 중요한 과제가 되고 있다. 이러한 한계로 라스파이레스지수의 경우 동 단위까지 세분화된 지수를 제공하고 있는데 비해 반복매매지수의 경 우 광역단위의 지수만 제공하고 있는 상황이다. 또한 지수산정의 대상이 아파트로 한정되어 있고 매매가격 에 대한 지수만 공표되고 있어 아직까지는 다양한 지수를 생성하지는 못하고 있는 실정이다. 지수의 기초 8 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 자료가 되는 실거래가의 수집에 시차가 발생하여 지수가 적시에 제공되지 못하는 문제점도 있다. 현재 우 리나라의 부동산거래신고제도에서는 매매계약이 체결된 이후 60일 이내에 관할 시장, 군수, 구청장에게 신 고하도록 의무화되어 있어 지수산정 후 발표시기를 고려하면 약 3개월의 시차가 발생할 수밖에 없다. 하지만 반복매매모형을 통한 지수의 산정은 점차 데이터가 확보될수록 정확성이 제고되고 장기적으로 는 단독주택과 연립주택 등 다양한 주택유형을 대상으로 지수가 개발될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 주 택임대차보호법 상 확정일자를 받는 과정에서 전월세가격의 실거래가를 파악하는 절차를 도입할 경우 전 월세가격에 대한 실거래가지수도 개발이 가능할 수 있다. 지수산정과정에서 나타나는 시차의 경우에는 매 매계약체결 시 먼저 거래가격관련 사항을 예비신고하고 이후 다른 항목을 신고하도록 하는 등의 대안이 필 요할 것으로 보인다. 3. 지수로 살펴본 주택시장현황 및 활용방안 표본추출방법을 통한 지수산정에 대한 적합성의 논의는 지수의 산정방법이 개선되고 실거래가지수가 개발되면서 정리가 된 것으로 보인다. 따라서 앞으로는 지수를 통한 시장의 이해 및 활용방안에 대해 관심 을 기울여야 할 것으로 보인다. 한국감정원에서 발표한 주택가격지수를 통해서 최근 주택시장의 현황을 살 펴보면 수도권과 지방 모두 전세가격의 상승률이 매매가격의 상승률을 상회하고 있으며 2014년 초에 매매 시장이 회복세를 보이다가 3월 이후 다시 하락세로 접어든 이후 정부의 규제완화 정책 등에 힘입어 하반기 에 다시 상승세를 나타내고 있다. 또한 지방에 비해서 낮은 상승률을 보이던 수도권 주택시장의 가격상승 폭이 커지고 매매가격도 전세가격과의 상승률 격차를 좁혀가고 있어 향후 수도권 매매가격의 상승가능성 에 시장의 관심이 몰릴 것으로 보인다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 9

01 조사 연구 [ 그림 1 수도권 가격지수상승률 ] [ 그림 2 지방 가격지수상승률 ] 1.20 (단위 : %) 수도권(매매지수) 0.80 (단위 : %) 지방(매매지수) 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 수도권(전세지수) 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 지방(전세지수) -0.20 12.1 4 7 10 13.1 4 7 10 14.1 4 7 10 0.10-0.40 0.00-0.60-0.10 12.1 4 7 10 13.1 4 7 10 14.1 4 7 10-0.80-0.20 자료 : 한국감정원 한국감정원에서 발표하고 있는 실거래가 지수와 매매가격지수를 비교해보면 실거래가지수가 매매가격 지수에 비해서 변동폭이 크게 나타나고 있다. 이러한 결과는 표본조사를 통한 가격지수의 산정이 실제거래 의 가격변화수준을 직접적으로 반영하지 못한다는 기존의 연구결과와 일치한다. 하지만 앞서 제시한 바대 로 주택매매가격지수는 전체 주택을 대표하여 시장의 변화추세를 제시한다는 점에서 유용성이 있으며 실 거래가 지수는 시장의 참여자들이 인식하고 있는 변화폭을 반영한다는 점에서 지수의 의미를 부여할 수 있 을 것으로 판단된다. [ 그림 3 수도권 매매가격지수 비교 ] [ 그림 4 지방 매매가격지수 비교 ] 1.00 (단위 : %) 수도권(실거래) 수도권(매매지수) 0.50 0.00 12.1 4 7 10 13.1 4 7 10 14.1 4 7-0.50-1.00-1.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0.00 (단위 : %) 지방(실거래) 지방(매매지수) 12.1 4-0.50 7 10 13.1 4 7 10 14.1 4 7-1.00-1.50 주 : 실거래가지수 변동률은 추정치임. 자료: 한국감정원 10 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 III. 주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 1. 하위시장에 대한 가격지수 우리나라의 주택시장도 다양한 하위시장별 차별화가 나타나면서 하위시장을 대상으로 한 지수도 발표 되고 있다. 대표적으로 최근 관심이 높아지고 있는 월세시장을 대상으로한 한국감정원의 월세가격지수와 KB국민은행에서 고가아파트의 가격추세를 분석하여 발표하고 있는 KB선도아파트 50지수가 있다. (1) 월세가격지수 월세가격지수는 1~2인 가구의 증가로 주거유형에서 점차 월세비중이 높아지면서 2009년 이후부터 발 표하고 있는 공식승인통계이다. 지수작성대상 지역은 전국의 8개 광역단위로 서울과 경기 및 6개 광역시의 월세가격동향을 발표하고 있다. 유형별로는 단독주택과, 아파트, 연립/다세대, 오피스텔로 구분하여 지수 를 산정한다. 월세가격지수의 산정방법은 라스파이레스 방식을 사용하여 실거래가가 아닌 표본에 대한 조 사가격을 적용하는 것을 알 수 있고 보증부월세의 경우 지역별 환산율을 사용하여 월세로 환산한 후 지수를 산정하고 있다. 과거 월세의 비중이 높지 않았던 시기에는 임대차시장을 전세시장에 국한하여 분석한 경우 가 많았으나 월세시장이 중요성이 높아지고 있어 월세가격지수에 대한 관심도 높아질 것으로 기대된다. 실제로 지역별 전세와 월세가격지수를 살펴본 결과 수도권과 지방에서 모두 전세가격이 상승세를 나타 내는데 비해 월세가격지수는 수도권의 경우 지속적으로 하락세를 보이는 등 가격변동률에 상당한 차이가 있어 임대차시장에 대한 정책수립 및 의사결정에서 차별화된 대응방안이 필요할 것으로 예상되며 월세가 격지수는 유용한 기준으로 역할을 할 것으로 판단된다. [ 그림 5 수도권 전세 월세 가격지수 ] [ 그림 6 지방 전세 월세 가격지수 ] 1.2 (단위 : %) 수도권(월세) 0.6 (단위 : %) 지방광역시(월세) 1.0 수도권(전세) 0.5 지방(전세) 0.8 0.4 0.6 0.3 0.4 0.2 0.2 0.1 0.0 0.0-0.2-0.4 12년 11월 12월 13년 1월 2월 3월 4월 5월 11월 12월 14년 1월 2월 3월 4월 5월 -0.1-0.2 12년 11월 12월 13년 1월 2월 3월 4월 5월 11월 12월 14년 1월 2월 3월 4월 5월 자료: 한국감정원 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 11

01 조사 연구 다만 현재 월세가격지수의 산정을 위한 표본이 3,000개로 많지 않고 보증부 월세를 환산하는 과정에서 보증금의 비중이 높을 경우 월세가격으로서의 의미가 없어질 수 있다는 한계가 있으므로 향후 표본수의 확 대 및 보증금이 일정 비율이상인 경우 표본에서 제외하거나 가중치를 차별적으로 적용하는 등의 개선방안 을 마련해야 할 것으로 사료된다. (2) KB 선도아파트 50지수 전 월세가격지수가 주거유형의 특성상 서민층을 대상으로 한 지수의 성격이 강하다면 KB국민은행에 서 발표하는 선도아파트 50지수는 고가아파트의 가격추이를 살펴볼 수 있는 지수이다. KB선도아파트 50 지수의 분석대상은 전년도 12월 기준 시가총액 상위 50개 단지의 아파트를 선정하여 시가총액 변동률을 기준으로 산정한 지수이다. 따라서 지수의 변화방향을 통해 시장을 주도하는 대단지와 고가아파트의 가격 변동을 확인할 수 있다. KB국민은행에서 발표한 서울의 아파트매매가격지수와 선도아파트 50지수의 변화 율을 비교한 결과 선도아파트 50지수의 변동폭이 크게 나타났다. 특히 하락기와 상승기 모두 변화폭이 크 게 나타나 가격변화에 대한 민감도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 현상은 선도아파트의 경우 실수요보다 는 투자수요가 많기 때문으로 사료된다. 또한 전년 동기대비 지수의 증가율이 2014년 들어 큰 폭으로 상승 추세에 있어 선도아파트단지는 점차 회복세를 보이고 있는 것으로 보인다. [ 그림 7 선도50지수와 가격지수 ] [ 그림 8 선도50지수 및 증감율 ] 1.50 1.00 0.50 0.00 단위 : % 선도50지수변동률 서울아파트매매 12.1 3 5 7 9 11 13.1 3 5 7 9 11 14.1 3 5 7 9-0.50-1.00-1.50-2.00 114 112 110 108 106 104 102 100 98 96 94 92 단위 : % 선도50지수(좌) 전년동기 증감률(%, 우) 12.1 3 5 7 9 11 13.1 3 5 7 9 11 14.1 3 5 7 9 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00-2.00-4.00-6.00-8.00-10.00-12.00 자료: KB국민은행 선도아파트50지수는 그동안 구체적으로 살펴보지 못했던 고가아파트라는 하위시장까지 지수의 폭을 넓혔다는 점에서는 의미가 있으나 단지 내 주택의 평균가격이 아니라 단지의 시가총액을 사용하여 주택가 12 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 격이 낮아도 주택수가 많은 경우 선도지역으로 선정될 가능성이 있고 전년도 말의 시가총액을 기준으로 하 므로 재건축 등의 사업을 통해서 선정기간 중에 가격이 변동될 경우 반영이 어렵다는 한계가 있다. 따라서 향후 단지 내 아파트의 평균값 등을 고려한 지수를 개발하고 정비사업 등을 통한 변화를 반영할 수 있는 개 선방안을 마련할 필요가 있을 것으로 보인다. 2. 주택구입가능성 측정을 위한 지수 (1) 주택구입부담지수(K-HAI : Korea-Housing Affordability Index) 주택가격지수와 함께 시장에서 가장 관심이 높은 지수는 주택의 구입가능성측정을 위한 주택구입부담 지수가 있다. 주택구입부담지수는 주택구입에 따른 표준대출을 가정하여 대출가능상환소득을 산정한 후 중 간가구의 소득으로 나누어서 산정하므로 100을 기준으로 중간소득을 통해 주택구입이 가능하며 지수가 낮 을수록 상환부담이 경감된다고 볼 수 있다. 우리나라에서는 주택금융공사에서 2008년부터 지역별로 분 기마다 공표하고 있으며 통계청 공식승인통계로 사용되고 있다. 주택구입부담지수가 발표되기 전에는 시 장 내 수요자의 구입능력은 주택가격을 수요가능계층의 소득으로 나누어서 산정하는 PIR(Price Income Ratio)이 주로 사용되었다. 하지만 PIR의 경우 가구에서 주택구입을 위한 자금마련을 전액 자기자본으로 마련하는 것으로 가정하여 현실적이지 않다는 비판이 제기되면서 미국과 캐나다 등에서 사용하고 있는 HAI 를 우리나라의 실정에 맞게 적용하여 주택구입부담지수가 개발되었다. 주택구입부담지수의 구체적인 산출 식을 살펴보면 아래와 같다. 원리금 상환액 대출상환가능소득 DTI V LTV MC K-HAI = 100 = = 중간가구소득(월) 중간가구소득(월) DTI Y 여기서 V: 주택가격, MC : 저당상수, Y : 중간가구소득 위의 산정과정에서 나타난 바대로 지수를 산정하기 위해서는 표준대출의 가정을 위한 대출기간과 금리 가 확정되어야 하고 주택가격과 중간가구소득을 산정할 수 있어야 한다. 주택금융공사에서 산정하고 있는 지수의 표준대출가정 및 지수산정을 위한 자료는 아래 표와 같다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 13

01 조사 연구 [ 표 2 주택구입부담지수의 적용자료 및 가정 ] Y (소득) V (가격) r (금리) LTV DTI MC 내 용 통계청 가계조사 2인이상 도시근로자 가계소득의 5-6분위 소득기준 (노동부 매월 노동통계조사 의 5인 이상 사업체 상용근로자 월급여 총액의 전국대비 지역별 환산비율 적용) 2012년 이전 KB아파트 시세, 2013년 1월 이후부터 한국감정원의 아파트시세의 중위값 사용 한국은행의 신규취급 예금은행 주택담보대출금리 이용 47.9% (한국은행발표자료 : 최근 3개년 평균(연도말 기준) 25.7% (주택금융 및 보금자리론 수요실태조사 : 일반가구 조사와 보금자리론 이용가구의 DTI 실적을 평균값의 최근 3개년 평균) n=20년, 원리금균등분할상환 자료: 주택금융공사 현재 우리나라에서는 금융공사 외에도 일부 기관에서 자체적으로 HAI를 발표하고 있으며 해외에서도 주요 금융기관 등을 중심으로 HAI를 발표하고 있다. 지수를 생성하기 위한 기본적인 산정방법이 정형화되 어 있으므로 대부분의 기관에서 지수를 산정하는 과정은 유사하다고 할 수 있다. 따라서 지수를 산정하는 데 적용하는 기초데이터와 표준대출의 가정이 얼마나 시장에 부합하느냐가 지수의 적합성과 활용가능성을 결정하게 된다. 특히 변화하는 시장상황에서 표준대출가정이 얼마나 현실에 부합하느냐가 지수산정에 있 어서 중요한 요인이 된다. 이러한 측면에서 주택금융공사의 지수산정을 위한 표준대출 가정은 현재 시장에 서 주택을 구입하고자 하거나 구입한 표준적인 수요자의 구입부담을 적절하게 나타낼 수 있는 것으로 판단 된다. 2007년 이후 주택구입부담지수의 추세를 살펴보면 전국에 비해서 서울의 주택구입부담지수가 크게 하 락한 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 통해서 서울을 중심으로 한 수도권지역의 주택구입부담이 크게 감소한 것을 확인할 수 있다. 수도권지역의 가격하락과 함께 2009년 이후 저금리기조가 유지된 것이 구입 부담 감소의 주된 원인으로 판단된다. 지역별로 2012년 말과 2014년 2분기의 주택구입부담지수의 변화를 살펴보면 2013년부터 주택가격이 빠르게 상승한 대구 및 울산지역을 제외한 전 지역에서 주택구입부담이 감소한 것으로 나타나고 있다. 특히 서울의 경우 2012년 유일하게 지수가 100이상인 지역이었으나 2014 년에 100이하로 하락하면서 전체 지역에서 부담지수가 100이하가 되었다. 이는 전국 어디에서든지 중간소 득수준의 집단에서는 주택구입을 위한 대출상환능력이 확보되어 있다는 점을 의미한다. 14 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 [ 그림 9 주택구입부담지수 추세 ] [ 그림 10 지역별 주택구입부담지수 ] 180 160 140 120 100 80 60 40 단위 : % 전국 서울 07 1/4 2/4 3/4 4/4 08 1/4 2/4 3/4 4/4 09 1/4 2/4 3/4 4/4 10 1/4 2/4 3/4 4/4 11 1/4 2/4 3/4 4/4 12 1/4 2/4 3/4 4/4 13 1/4 2/4 3/4 4/4 14 1/4 2/4 경기 울산 대전 2012년 4분기 광주 인천 2014년 2분기 대구 부산 서울 전국 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 자료: 주택금융공사 위에서 살펴본 바와 같이 현재 공표되고 있는 주택구입부담지수는 시장의 상황을 적절하게 반영하고 있는 것으로 판단된다. 하지만 지수의 활용범위를 확장하고 유용성을 높이기 위해서는 몇 가지 과제가 있 다. 먼저 지수산정대상을 다양화 할 수 있는 시도가 필요할 것으로 보인다. 외국의 사례를 볼 때 HAI는 주 로 생애최초 주택구입가구를 대상으로 하거나 일반가구와 생애최초주택구입가구를 모두 고려하여 각각 지 수를 발표하고 있다. 따라서 외국의 DTI에 대한 규범은 25%~30%로 우리나라의 지수와 큰 차이가 없으 나 LTV는 75%~90%를 적용하여 우리나라에서 적용하고 있는 수준과는 다소 차이가 있다. 이러한 차이는 주택구입부담지수의 대상자에 대한 가정에서 나타난다. 현재 우리나라에서 적용하고 있는 가정은 LTV와 DTI의 평균을 적용하였으므로 평균적으로 시장에서 주택을 구입하는 집단을 대상으로 한다고 볼 수 있다. 하지만 LTV를 70%로 가정할 경우 현재 금융기관에서 적용받을 수 있는 최대치를 의미하므로 신혼부부 등 최초 주택구입 희망자의 구입가능성을 의미한다. 따라서 장기적으로는 표준대출에 대한 가정을 유연하게 적용하여 다양한 측면에서 지수를 산정할 필요가 있다. 주택구입부담지수의 활용범위를 확대하는 것도 주요한 과제로 판단된다. 해외의 경우 HAI의 활용사 례를 검토한 결과 시계열 분석을 통해 주택시장에 대한 예측지표로서의 역할과 각종 부동산관련 학술연구 의 분석 자료로서 활용되고 있다. 특히 미국의 경우 금융위기 이후 주택시장회복에 대한 근거로 전문가 의 견이나 기사 등에서 주택구입능력지수의 강세가 시장회복 지표로 자주 제시되고 있다. 또한 HAI자료가 시 장예측자료로서 중요한 역할을 하면서 정부의 정책수립에도 주요 지표로서 활용되고 있는 것으로 보인다. 하지만 우리나라의 경우 시장을 예측하는 지표로서 활용되기 보다는 발표기관의 보도자료 등을 소개하는 수준에 그치고 있으며 학술연구에서도 적극적인 활용이 이루어지지 못하고 있다. 하지만 전은호 서순탁 (2009)의 연구에서 공동체 토지신탁제도(CLT)의 도입에 대한 연구에서 수분양자의 구입부담변화를 HAI MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 15

01 조사 연구 지수의 변동을 기준으로 분석한 사례 등을 고려할 때 주택구입부담지수는 다양한 측면의 연구에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 지수에 대한 적극적인 홍보를 통해 지수의 활용범위를 확대해 나가야할 것으로 사료된다. (2) 주택구입물량지수 (K-HOI : Korea-Housing Opportunity Index) 주택구입부담지수가 중위소득계층의 소득을 기준으로 한 부담능력을 분석했다면 주택구입물량지수는 주택의 물량을 기준으로 분석한 지수이다. 즉 주택구입물량지수는 중위가구가 구입가능한 주택수의 비율 을 측정하는 지수이다. 구체적인 지수의 산정방법을 살펴보면 다음과 같다. 중위소득가구구입가능한주택물량 전체주택물량 K-HOI = 100 = ( s(k) ) / ( s(k) ) = s(k) P m k=0 k=0 k=0 - s(k) : 가격대가 k인 주택의 물량, S : 전체 주택물량 ( s(k) ) 1 S P m k=0 위의 산식에서 보면 알 수 있는 것처럼 주택구입물량지수는 수치가 높을수록 중위소득가구가 구입가능 한 주택물량이 많다는 의미이며 100은 중위소득가구가 주택을 100%구입가능하다는 것을 의미한다. 주택 구입을 위해서는 가계의 소득뿐만 아니라 순자산이 활용되는 것으로 가정하고 있으며 부족한 부분에 대해 서 주택담보대출을 받아야 하므로 주택구입부담지수와 동일한 표준대출가정을 활용하지만 LTV는 사전에 확정되지 않는 방식을 사용하고 있다. 주택구입물량지수는 전국단위 뿐만 아니라 총 16개 광역단위로도 지수가 공표되므로 지역별로 중위소 득가구의 주택구입가능물량의 비율을 확인할 수 있어 지역 간 주거복지의 수준을 평가하는데도 유용한 지 표로 사용가능할 수 있을 것으로 기대된다. 주택금융공사는 2014년부터 구입가능한 주택의 수를 산정하는 과정에서 가계의 순자산을 반영하는 방법을 새롭게 도입하였으며 지수의 명칭도 주택구입기회지수에서 주 택구입물량지수로 변경하는 등 지수의 적정성을 제고하기 위한 개선방안을 제시하였다. 또한 지수를 산정 하기 위한 가계의 소득 및 대출기준을 주택구입부담지수와 일치시켜 지수 간 일관성도 제고하였다. 지역 간 주택구입물량지수를 살펴보면 2013년 말 기준으로 전남이 96으로 가장 높고 서울은 27로 가 장 낮은 것으로 나타났다. 2012년과 비교할 경우 인천, 광주, 전남, 제주에서 지수가 상승했으나 상승폭은 1이하로 높지 않으며 이외의 지역에서는 모두 지수가 하락하였다. 특히 대구지역의 경우 지수가 12, 서울 지역의 경우 5가 하락하여 구입가능한 물량이 크게 감소한 것으로 나타났다. 16 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 [ 그림 11 지역별 주택구입물량지수 ] 100 2012년 2013 80 60 40 20 0 전국 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 자료 : 한국금융공사 주택금융월보 공사업무통계 구입가능물량지수는 지역별로 중위소득의 가구가 구입가능 한 주택의 비율을 제시한다는 점에서 지수 가 제시하는 의미가 명확하고 실질적인 유효수요를 예측하는데 유용할 것으로 기대된다. 2014년에 지수의 산정방법에서 큰 폭의 변화가 있었으므로 지수의 유용성은 더욱 제고될 것으로 기대된다. 다만, 구입가능 한 주택수의 산정에서 순자산을 고려하면서 필요한 자료수집의 한계 등으로 인해 년 단위로 공표가 이루어 지고 있는 점이 적시성의 한계라고 할 수 있다. 향후 관련 기관과의 협조 하에 지수의 공표단위를 단축할 필요가 있을 것으로 사료된다. 또한 주택구입부단지수와 함께 지수의 의미 등을 적극적으로 홍보하여 정책 수립 등에서 기초자료로서 활용도를 높일 필요가 있는 것으로 생각된다. 3. 주택시장에 대한 소비자들의 심리관련 지수 앞서 살펴본 지수들은 지수에서 목적으로 한 결과를 산출하기 위해서 기초자료를 선정하고 적합한 산 식을 개발하여 산정하는 방식을 사용하였다. 따라서 대부분 정량적 지표라고 할 수 있다. 하지만 시장에서 는 참여자들이 시장의 현재 상황 및 전망에 대한 인식과 기대 등이 수급요인 등에 큰 영향을 미치게 되는 경우가 많다. 이러한 정성적인 평가를 위해서는 시장참여자들에 대한 설문조사나 패널조사 등을 이용해야 하므로 현재 우리나라에서도 한국은행과 국토연구원 등에서 소비심리지수를 산정하여 공표하고 있다. (1) 부동산시장 소비심리지수 국토연구원에서 발표하고 있는 부동산시장 소비 심리지수는 부동산시장 소비자의 행태변화 및 인지수 준 등을 설문조사를 통해서 파악하여 부동산시장 분석을 위한 기초자료로 제공하는 것을 목적으로 한다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 17

01 조사 연구 조사내용으로는 주택 및 토지의 매도/매수동향과 주택의 임차/임대동향, 주택 및 토지의 매매가격동향 등 30여개 문항이며, 전국 150개 시,군,구에 대하여 지역거주가구 6,400명과 2,240개의 중개업소를 표본으 로 하여 조사하고 있다. 중개업소에 대해서는 매월 단위로 일반가구는 분기별로 조사를 실행하여 매월 조 사결과를 발표하고 있다. 주택매매 및 전세시장의 소비심리지수를 결합하여 주택시장소비심리지수를 만 들고 이 결과를 다시 토지시장 소비심리지수와 결합하여 최종적으로 부동산시장소비심리 지수를 산정하고 있다. 조사내용은 항목별로 전 분기에 비해서 거래동향의 경우 증가하였는지, 가격동향의 경우 상승하였는지 를 5점 척도로 조사하며 이를 지수화하여 0에서 200까지 값으로 표시하면서 총 9개의 등급으로 분류하고 있다. [ 표 3 부동산시장 소비심리지수의 등급 ] 하강 국면 보합 국면 상승 국면 자료: 국토연구원 구 분 3단계 2단계 1단계 약보합 보합 강보합 1단계 2단계 3단계 지 수 65 미만 65 ~ 85 미만 85 ~ 95 미만 95 ~ 100 미만 100 ~ 105 미만 105 ~ 115 미만 115 ~ 135 미만 135 ~ 175 미만 175 이상 2014년 까지의 심리지수를 살펴보면 심리지수는 실제 가격동향과는 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 지역별 부동산시장 소비심리지수에서 2014년 상반기를 제외하면 2013년 이후 수도권의 심리지 수는 전반적으로 상승추세를 나타내고 있다. 전국의 주택가격매매 및 전세시장 심리지수에서는 매매가격 심리지수가 전세가격보다 상승하여 상승국면에 접어들었다. 이러한 결과는 주택매매가격지수 등에서 지방 이 수도권보다 가격상승률이 높고 전세가격상승률이 매매가격상승률에 비해서 높게 나타난 결과와는 상이 한 것이다. 다만 상승추세와 비교할 경우에는 일정 부분 일치하는 결과가 나타나고 있다. 따라서 심리조사 의 경우 시장참여자들이 인식하는 시장의 방향성을 확인할 수 있다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 18 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 [ 그림 12 지역별 소비심리지수 ] [ 그림 13 매매 및 전세 심리지수 ] 135 130 125 120 115 110 105 100 95 90 전국 비수도권 수도권 12년 5월 11월 12월 13년 1월 2월 3월 4월 5월 11월 12월 14년 1월 2월 3월 4월 5월 150 140 130 120 110 100 90 전국(매매) 전국(전세) 12년 5월 11월 12월 13년 1월 2월 3월 4월 5월 11월 12월 14년 1월 2월 3월 4월 5월 자료: 국토연구원 부동산소비 심리조사가 시장의 방향성을 예측하는데 유용성을 더욱 제고하기 위해서는 앞으로도 지속 적으로 지수의 개선노력이 병행되어야 할 것으로 보인다. 먼저 표본산정에서 현재 무작위추출법을 적용하 고 있으나 응답자의 안정성을 유지하기 위해서 일정부분은 패널을 구성하는 방법을 고려해야 할 필요가 있 고 중개업소가 아닌 일반가구가 응답할 경우 시장에 대한 현황을 정확히 파악하고 응답하기 어렵다는 문제 도 해결해 나가야할 과제로 보인다. (2) 소비자동향조사 한국은행에서 발표하고 있는 소비자동향조사의 경우 주택시장만을 대상으로 한 지수를 아니지만 전반 적인 소비자들의 경제상황에 대한 인식을 조사하면서 주택가격에 대한 전망이 세부조사항목으로 포함되어 있다. 주택가격에 대한 조사내용은 현재와 비교하여 향후 1년 후 전망을 5점 척도로 조사하고 있다. 조사 대상은 전국 도시 2,200가구이며 지수는 다음의 방법으로 산정된다. (매우긍정 1.0 + 다소긍정 0.5 + 비슷 0.0 - 다소부정 0.5 - 매우부정 1.0) 소비자동향지수 = 100 + 100 전체응답자수 산정방법에서 나타난 바와 같이 지수가 100보다 큰 경우 긍정적으로 응답한 가구수가 부정적으로 응답 한 가구수보다 많다는 것을 의미한다. 한국은행의 소비자동향지수의 장점은 소비자들의 주택에 대한 인식 과 물가와 수입 등 기타요인들과의 관계를 확인할 수 있다는 점이다. 2013년 이후 전체 소비자심리지수와 물가수준전망, 주택가격의 전망을 살펴본 결과 물가수준에 대한 전망이 가장 높게 나타나고 있으나 상승폭 은 제한적이고 부동산가격은 소비자심리지수를 상회하면서 점차 상승추세에 있는 것으로 나타나고 있다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 19

01 조사 연구 [ 그림 14 부문별 소비자동향지수의 추이 ] 150 140 130 120 110 100 90 소비자심리지수 물가수준전망 주택가격전망 80 11월 12월 14년1월 2월 3월 4월 5월 자료 : 한국은행 소비자동향지수는 응답자에게 1년 후의 시장변화를 질문하므로 시장의 방향성을 확인하는데 유용한 지 수이다. 하지만 반대로 응답자들이 1년 후의 시장의 상황을 파악할 수 있는 지에 대한 의문이 제기된다. 실 제로 주택가격전망의 경우 현재 시장상황에 크게 영향을 받는 측면이 있다. 따라서 소비자동향조사의 주택 가격전망은 현재의 시장상황에 근거한 향후 시장의 방향성을 제시하는 지표로 판단하는 것이 합리적일 것 으로 보인다. Ⅳ. 결론 우리나라의 주택시장은 장기간 공급부족과 급격한 가격변동으로 어려움을 겪으면서도 계속해서 발전 해왔다. 과거에 비해서 주택거래가 투명해지고 많은 정보가 제공되고 있다. 정부의 정책방향이 시장에 전 달되는 속도도 많이 빨라졌다. 실수요자와 투자자 모두 주택이 구입은 더 이상 주먹구구식 의사결정이 아 니라 시장에 대한 이해를 바탕으로 합리적인 의사결정을 통해서 진행되어야 한다는 인식도 확산되고 있다. 이러한 상황에서 본고에서 살펴본 주택시장과 관련된 지수에 대한 활용도가 주택시장분석에 있어서 중요 한 요인이 될 것으로 판단된다. 20 주택금융월보

주택시장관련 지수의 현황 및 활용방안 하나의 지수가 시장에서 의미있는 역할을 하기 위해서는 많은 시장참여자들이 지수를 활용하고 개선방 안을 지수산정기관에 제안하면서 지수의 완성도를 높이는 것이 중요하다. 하지만 아직 우리나라에서는 지 수의 활용도가 높지 않은 것으로 판단된다. 지수의 개발에는 많은 시간과 노력이 필요한 점을 고려할 때 다 양한 지수가 발표되면서도 활용되지 않는다면 사회적인 손실이 될 수 있다. 따라서 주택시장에 대한 관심 이 높아지는 만큼 관련 지수에 대한 관심과 활용도를 제고할 필요가 있으며 이를 위해서는 지수에 대한 이 해를 높이기 위한 다양한 활동이 필요하다. 본 논고는 이러한 목적을 가지고 가급적 다양한 지수의 개념과 활용 및 개선방안 등에 대해서 제시하였다. 개별적으로 살펴본 결과 현재 공표되고 있는 지수들은 각각의 방법으로 시장을 설명하기 위한 목적이 있으므로 다양한 지수를 종합적으로 분석한다면 시장에 유용한 정보가 많이 도출 될 것으로 기대된다. 또 한 개별지수별로 좀 더 심도있는 연구가 많이 이루어진다면 각 지수의 적합성이 높아지면서 주택시장의 투 명화와 선진화에도 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다. <참고문헌> 노영훈, 주택가격지수를 이용한 국제적 주택시장 동향분석의 가능성, 재정포럼 제13권 제12호, 2009. 12 오동훈, 지역간 비교가능한 거시적 주택구입능력지수 개발에 관한 연구, 한국지역개발학회지 제12권 제2호, 2001. 8 이용만, 주택가격지수의 목적과 방법을 둘러싼 쟁점, 부동산학연구 제13집 제3호, 2007. 12 이용만, 특성가격함수를 이용한 주택가격지수 개발에 관한 연구, 부동산학연구 제13집 제1호, 2007. 04 전은호 서순탁, 지불가능주택의 공급을 위한 공동체토지신탁제도(CLT)도입에 관한 연구, 국토계획 제44권 제2호, 2009. 4 한국주택금융공사, 주택구입관련 지수개선, 한국주택금융공사, 2012. 12 국토교통부(www.molit.go.kr) 국민은행(www.kbstar.com) 한국감정원 부동산통계정보시스템(www.r-one.co.kr) 한국은행(www.bok.or.kr) 한국주택금융공사(www.hf.go.kr) MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 21