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264 축되어 있으나, 과거의 경우 결측치가 있거나 폐기물 발생 량 집계방법이 용적기준에서 중량기준으로 변경되어 자료 를 활용하는데 제한이 있었다. 또한 1995년부터 쓰레기 종 량제가 도입되어 생활폐기물 발생량이 이를 기점으로 크 게 줄어들었다. 그러므로 1996년부

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부동산정책이주택가격에미치는영향에관한연구 ( 시계열분석과회귀분석중심으로 ) 고필송 * 박창수 ** A Study about the Real Estate ' Policy Impact on house prices (Focusing on the time series analysis and regression) Pill-song Ko * Chang-soo Park ** 요약 본연구는 1986년부터 2009년까지 24년동안한국의부동산정책과부동산관련시계열자료를세밀하게분석한후에, 주택가격에영향을미치는부동산지수변수와거시경제지수변수가주택가격에미치는영향에대한회귀분석을실시하여얼마만큼영향이있는지분석하고자한다. 분석한결과는다음과같다. 첫째, 한국의부동산정책은후행정책이며, 정권별부동산정책은서로일관성이없었다. 둘째, 정산적인국면에서부동산문제가발생할때마다규제강화와경기회복대책만주기적으로반복하고이었다. 셋째, 정책에대한시기와수단은부적절하였고, 부동산정책시행할때마다부동산경기가더나빠지곤하였다. 넷째, 24년동안주택유형중주택가격증감량이가장만이오른주택유형은아파트였으며가장인가좋았다. 정권별주택가격지수증감량은노태우 (65.0%)- 김대중 (42.5%)- 노무현 (32.8%) 순으로나타났다. 다섯째, 회귀분석을실시한결과 : 주택가격에가장많은영향을미치는독립변수는건설기성액-1인당국민소득-주택전세가지수-동행종합지수-후행종합지수-청약통자가입자-선형종합지수순으로나타났다. ABSTRACT This study was to analyze the past regime's real estate policy and the time-series data on real estate price index from 1986 to 2009 in 24 years. Also, the real estate index and macroeconomic variables, the impact on house price index variable conducted to regression analysis and to analyze whether and how much is affected. Analyzed as follows: First, Korea's real estate policy was the post-policy and the past regime's real estate policy was inconsistent with each other. Second, in the normal phase whenever real estate issues, the measures of the strengthening regulation and of the economic recovery were only to repeat periodically. Third, the timing and means of policy enforcement was an inappropriate and Real estate market was getting worse at the time whenever a real estate policies performed. Fourth, The apartments prices index of the housing types rose the highest and were the most popular for 24 years. Increase or decrease the amount of the price index for apartments, Roh Tae-woo(65.0%) - Kim Dae-jung (42.5%) - Roh Moo-hyun (32.8%) were in order. Fifth, the results of the regression analysis carried out: The impact on housing prices among independent variables were followed by Cap Construction- one per capita income - Housing consumer price index - Accompanying Composite Index - Trailing Composite Index - Home subscription Subscriber account - Leading Composite Index. Keywords The time-series data, Regression analysis, The post-policy, Accompanying Composite Index * 전주대학교부동산학과박사과정수료 (rep8484@naver.com) * 교신저자 : 전주대학교부동산학과교수 (jjpcs8888@hanmail,net) 접수일자 : 2010. 03. 02 심사완료일자 : 2010. 03. 30. 205

한국전자통신학회논문지제 5 권제 2 호 Ⅰ. 서론 1. 연구배경및목적정부가부동산시장에본격적으로개입한 1960년대는주택보급률 70% 대에불과하였고국민소득또한극빈수준에서탈피하지못하는상황이었다. 이런상황하에서정부가주도하여경제개발계획을추진하던경제성장기에는주택부문에대한투자를비생산적투자로간주하여주택공급체제를정부의통제하에민간주도로이루어져왔다. 이런시장주의적특성때문에부동산정책은경제적상황으로영향을받게됨으로써부동산시장의역기능을조절하고대처하는후행적특성을갖게되었다. 하지만우리경제는박정희정권부터노태우정권까지 6차에걸친경제개발 5개년계획 ( 62~ 91) 과김영삼정부의신경제 5개년계획 (93~98년) 이집행되는발전과정을거치면서국민들의소득과생활수준도엄청나게향상되었다. 그러나경제성장이이루어지는기간동안정부는부동산시장에부동산경기를활성화하거나부동산경기를진정시키기위하여직 간접적으로개입 1) 하였지만, 뚜렷한해결방안도내놓지못하는실정이며, 부동산시장의안정에기여하지못하였다는비판이많았다. 그이유는정부의부동산정책은후행정책이기때문에시기와수단이부적절함으로서순기능보다역기능이더커져오히려부동산경기안정화보다는부동산경기가더불안정했다는지적이다. 이러한부동산정책의적절성과그효과를설명하기위해서는부동산경기변화의원인, 부동산경기의변화에대한정책대응시기와부동산정책의효과등에대한실증적연구가전제되어야한다. 이와같이부동산정책에대한시행착오가계속진행되는이유는부동산정책은특성적으로정성적이기때문에계량적인실증분석모형연구가용이하지않고, 거시경제지수나부동산경기관련지수를이용한실증적연구가최근에야진행되면서연구결과가축적되지아니한데서그원인을찾을수있다. 최근에진행되고있는실증분석의유형은부동산경기로 1) 정부의부동산시장개입이유 : (D. C. Stafford, The Economics of Housing Policy, (London : Croom Helm, 1978), pp38-73) 하성규, 주택정책론, ( 서울 : 박영사, 2001), p.57. 에서재인용. 부터영향을받아시행되는부동산정책에관한연구와부동산정책으로부터영향을받는부동산경기에관한연구로나누어볼수있다. 부동산정책의시행측면에서전자는부동산경기로부터후행정책이며, 후자는선행정책을의미한다. 이런부동산경기와부동산정책에관한실증적연구는우리나라부동산시장의안정화에초석을제공할것이라고판단된다. 본연구는전자인부동산경기가부동산정책에미치는영향요인을사실적측면에서실증적으로분석하고그결과를제시하는것이우리나라부동산시장의안정에기여할것이라는관점에서구체적으로본연구의목적을정리하면, 다음과같다. 첫째, 역대부동산정책과주택가격지수를이용하여부동산정책의입안배경과정권별규제내용, 시행결과를정리하여부동산시장의흐름을이해하고자한다. 둘째, 주택가격지수를이용하여지역별, 정권별, 주택유형별부동산가격지수증감률을분석하고자한다. 셋째, 주택가격에영향을미치는부동산경기변수집단들이어느정도영향을미치고있는지회귀분석을통하여실증적분석을하고자한다. 넷째는본연구를통해얻어진계량적인실증분석연구결과는정부의부동산정책입안시또는다른연구자들에게중요한자료로활용하기위함이다. 2. 연구의범위와방법본연구는부동산정책이주택가격에미치는영향에관한연구를위하여우선부동산정책과부동산정책의산물인주택가격지수시계열자료들을분석하고, 그다음에주택가격에영향을미치는부동산관련지수와거시경제지수에대한회귀분석으로한정하고자한다. 연구의시간적범위로는주택가격지수시계열자료가확보된 1986년 1월부터 2009년 12월까지로하며, 부동산관련지수와거시경제지수도시간적범위는동일하게설정하였다. 부동산관련지수로는국토해양부, 국민은행, 한국토지주택공사에서제공한주택매매가격지수와주택전세가격지수, 주택건설실적, 지가변동률, 청약통장가입현황, 미분양현황등으로한정하였으며, 거시경제지수도통계청에서발표하는경기종합지수와한국은행에서발표하는연간지표로한정하였다. 그이유는역대정부의부동산정책은 206

상호일관성도없고반복되는규제로주택가격에미치는영향을분석하기란매우어려운일이지만향후신규정책을입안하기위해서는그영향효과를파악할필요가있기때문이다. 따라서본연구는부동산정책이부동산가격에미치는영향에관한연구를위하여, 본론에서는역대정권별부동산주요부동산정책을고찰하고, 역대정권별주택매매가격지수시계열자료분석과주택가격에영향을미치는부동산인자들과 EXCEL 프로그램과 SPSS 12.0 버전을사용하여회귀분석을실시하였고, 마지막장에서결론을도출하고자한다. 제가발생할때마다긴급처방전으로응급처리하고있다는사실을확인할수있었다. IMF와글로벌금융위기와같은비정상적인국면에서정부의부동산정책은완전히무방비상태로방치되어있었다. 향후부동산정책수립시정부는지금까지경험을바탕으로사전에부동산경기- 건설경기-내수경기-세계경기로이어지는모든변수들, 지금현재시행하고있는각종규제및정책, 그리고부동산시장의심리적요인까지반영한정책을입안하여시행착오를줄이도록노력하도록권고해본다. 2. 시계열분석 Ⅱ. 본론 1. 정권별부동산정책의고찰 1.1 정권별부동산정책의입안배경 1980년이후현정부까지각정권별부동산규제내용, 부동산정책입안배경과시행결과, 주택관련매매가및전세가증감률과지가상승률을정리하면 < 표 1.> 과같다. 1.2 정권별부동산정책결과검토각정권마다부동산정책입안배경, 부동산정책, 주택가격지수시계열자료, 정책시행결과를세밀하게분석하여보면각정권별부동산정책의효용성과경기의흐름을이해할수있었다. 24년동안시행한부동산정책을간략히정리하면다음과같다. 한국의부동산정책은부동산경기동향에따라입안하는후행부동산정책이었으며, 부동산정책의시기와수단이부적절함으로서순기능보다역기능이더커져오히려부동산경기안정화보다는부동산경기가더불안정하게하였다. 정상적인국면에서정권별부동산정책은규제강화와경기활성화방안을주기적으로반복하고있었으며, 규제내용측면에서는일관성은없었다. 또부동산규제강화책중가장효과가있었던해는 1991년주택공급확대정책과 2004년강력한부동산규제강화책단두차례였다. 나머지부동산관련대책과방안들은부동산정책강도에비해효력이미미하여부동산시장이과열또는침체등문 2.1 주택유형별매매가격지수분석 국민은행 1986년 1월부터 월간전국주택가격동향조사 에발표하는월별부동산매매가격지수, 월별증감률, 전년말대비증감률그리고전년동월대비증감률에대한시계열자료를정권별로분석해보면 [ 그림 1.] 과 [ 그림 2.] 와같이부동산시장이흐름을이해하는데많은도움을얻을수있다. 이지수들은이용하여그려진그래프들은정권마다입안하고시행하고있는규제와정책들, 국내경기상황을비롯하여내. 외환경등모든변수들이종합된결과이며산물이다. 그림 1. 부동산가격지수그패프 Fig. 1 Real estate price index graph 207

한국전자통신학회논문지제 5 권제 2 호 표 1. 부동산규제내용들종합 Table 1. Regulations for real estate 2.2 주택매매가격지수증감량분석 그림 2. 아파트매매가격지수그래프 Fig. 2 APT Punchase Price Index graph 2.2.1 지역별증감량분석 1986년부터 2009년말까지주택매매가격지수를이용하여전국주택가격매매지수증감량을분석한결과 [ 그림. 3] 과 < 표 2.> 와같이아파트 (269.9%)-연립 (106.5%)-단독 (40.9%) 순으로나타나, 조사기간동안아파트가주택매매가격지수증감량이가장큰주택유형임을확인할수있었다. 전국가격증감량을기준으로지역별증감량비교해보면 < 표 2-4> 와같이아파트와단독인경우는서울강남지역이높게증가하였으며, 연립인경우는광역시에서가장높게증가하 208

였다. 특히강남지역아파트인경우는무려 459% 로전국대비 1,7배강북대비 1.9배높게나타나, 강남부동산불패의신화근원임을알수있었다. 그림 4. 정권별전국주태가격지수증감량 Fig. 4 Comparison of Index Variation - by President 그림 3. 지역별전국주태가격지수증감량 Fig.3 Comprison of Index Variation - Regions 표 2. 전국대비지역별증감량비교 ( 단위 : 배 ) Table 2. Comparison of Index variation - Regions (unit : times) 전국 서울 강남 강북 광역시 주택 1.0 1.4 2.0 0.8 0.8 아파트 1.0 1.4 1.7 0.9 0.9 단독 1.0 2.1 2.6 1.9 0.7 연립 1.0 1.0 0.5 1.1 1.6 2.2.2 정권별증감량분석 주택매매가격지수를이용하여정권별전국주택가격매매지수증감량을분석한결과다음과같이나타났다. 아파트인경우는 [ 그림 4] 와같이노태우 (65.0%), 김대중 (42.5%), 노무현 (32.8%), 전두환 (10.5%), 김영삼 (3.1%), 이명박 (2.9%) 정권순으로나타났다. 전두환정권을기준으로정권별증감량을비교해보면 < 표 3> 와같이단독인경우는노태우정권시절에만지수가상승하였으며, 연립인경우는지수증감량은노태우, 노무현, 김대중순으로나타났다, 특히김영삼정권인경우는모든주택유형에서가격지수가안정적이었을보여주고있었다. 표 3. 전두환대비지수증감량비교 ( 단위 : 배 ) Table 3. Comparison of Index variation - From Chun (unit : times) 주택 아파트 단독 연립 전두환 1.0 1.0 1.0 1.0 노태우 4.9 6.2 3.4 67.3 김영삼 -0.2 0.3-0.8-5.1 김대중 2.8 4.0 0.0 13.6 노무현 2.9 3.1 0.7 29.7 이명박 0.4 0.3 0.2 9.3 2.2.3 주택유형별증감량분석 주택매매가격지수를이용하여 86년 1월부터역대정권직권말까지 24년동안주택유형별전국주택가격매매지수증감량을분석한결과 [ 그림 5] 와 < 표 4> 같이나타났다. 주택유형중아파트매매가격지수매년평균증감량은연립에비해약 2.5배, 단독에비해 6.6배크게나타났다. 주택유형중다른주택유형보다주택매매가격지수증감량이가장가파르게상승한아파트매매가격지수증감량은노무현 (90.6%), 노태우 (77.4%), 김대중 (74.6%), 이명박 (12.6%), 전두환 (10.5%), 김영삼 (6.1%) 정권순으로나타나, 아파트가격은주로노무현, 노태우김대중정권순으로가파르게상승하였음을보여주었다. 209

한국전자통신학회논문지제 5 권제 2 호 4 미분양 `91~`09 부동산지수국토부 5 청약통장가입 `86~`09 부동산지수금감원 6 7 8 9 경제성장률 건설성장률 1인당국민소득 GDP디플레이터 ( 등락률 %) `86~`09 연간지표 한은 `86~`09 연간지표 한은 `86~`08 연간지표 한은 `86~`08 연간지표 한은 그림 5. 유형별전국주태가격지수증감량 Fig. 5 Comparison of Index Variation - Property Type 표 4. 주택유형별지수증감량비교 ( 단위 :%) Table 4. Comparison of Index variation - Property Type (unit : %) 주택 아파트 단독 연립 지수 134.0 271.8 41.1 107.2 연평균 5.6 11.3 1.7 4.5 10 선행종합지수 `86~`09 선행거시경제 통계청 11 건설수주액 `86~`09 선행거시경제 통계청 12 종합주거지수 `86~`09 선행거시경제 통계청 13 동행종합지수 `86~`09 동행거시경제 통계청 14 건설기성액 `86~`09 동행거시경제 통계청 15 후행종합지수 `86~`09 후행거시경제 통계청 16 회사채수익률 `90~`09 후행거시경제 통계청 독립변수 (x) 기간지수자료 1 주택전세지수 `86~`09 부동산지수국토부 2 3. 회귀선분석 3.1 독립변수설정 선행연구사례를종합하여시계열자료가확보된주택매매가격지수에영향을미치는것으로추정되는한국은행에서제공하는연간지표 (2005년기준 ) 지수 4개와, 통계청에서제공하는경기종합지수인거시경제지수 7개, 그리고금융감독원, 국토해양부그리고국민은행에서제공하는부동산관련지수 5개등총 16개독립변수 (x) 를 < 표 5.> 와같이선정하여회귀분석을실시하였다. 표 5. 종속변수 (y) 에대한독립변수 (x) Table 5. Independent variables on the dependent variable 지가변동률 `86~`09 부동산지수국토부 3 주택공급실적 `86~`09 부동산지수국토부 3.2 주택매매가격지수에대한회귀분석결과총 16개의독립변수 (x) 를이용하여종속변수 (y) 인주택매매가격지수에대한회귀분석을실시한결과 < 표 6> 와같은결과를얻을수있었다. 먼저독립변수 (x) 와종속변수 (y) 에대한시계열자료를이용하여그래프를그려보면, 두변수간연도별변화율추이를분석할수있었다. 다음에독립변수 (x) 와종속변수 (y) 에대한회귀직선방정식종속변수 (y) = a + b*( 독립변수 (x) 을이용하여두변수간산포도와회귀선작업을실시한결과를정리하면다음과같다. 첫째, 회귀분석을실시한결과주택매매가격지수에비교적큰영향을주는독립변수 (x) 는건설기성액, 1인당국민소득, 주택전세가지수, 동행종합지수, 후행종합지수, 청약통장가입자, 선행종합지수순으로나타났다. 주로거시경제지수와주택전세가격지수가주택매매가격에큰영향을주는것으로나타났다. 둘째, 거시경제지수중에는선행지수보다동행지수, 후행지수, 선행지수순으로주택매매가격에영향을주는것으로나타났다. 셋째, 주택매매가격지수에비교적큰영향을주는독 210

립변수 (x) 는회귀방정식 y = a + b*x를분석한결과 b값 ( 기울기 : slope ) 은양의상관관계를갔고있었다. 이처럼상대적으로다른변수보다주택매매가격에영향력이큰독립변수인건설기성액, 주택전세가지수, 동행종합지수에대하여그래프와산포도, 회귀선그래프를그려보면 < 그림 6> 처럼나타났다. 표 6. 회귀분석결과종합 Table 6. Results of regression analysis 독립변수 (x) 지수 N 평균값 회귀분석결과 AGV x AGV y a b R2 1 2 3 건설기성액 (* 천억원 ) 1인당국민소득 (*100달러) 주택전세가격지수 동행 12 57.40 80.57-4.575 1.483 0.888 연간 24 111.12 70.86 39.627 0.281 0.831 부동산 24 69.92 70.86 24.508 0.666 0.832 4 동행종합지수동행 24 72.10 70.86 33.764 0.515 0.832 5 후행종합지수 후행 24 74.10 70.86 34.846 0.633 0.807 청약통장가입자 6 (*10만건 ) 부동산 24 28.38 70.86 48.715 0.633 0.803 그림 6. 산포도와회귀선그래프 Fig. 6 Scatter & Regression graph 7 선행종합지수선행 24 74.36 70.86 32.058 0.522 0.800 8 9 10 11 12 13 건설수주액 (* 천선행 20 55.56 75.18 44.412 0.554 0.650 억원 ) 종합주가지수선행 19 93.93 75.40 50.190 0.268 0.609 (*10배) 실질경제 성장 연간 24 7.10 70.86 8.458-0.214 0.295 률 회사채유통 수 후행 20 9.95 75.18 9.093-0.157 0.289 익률 GDP디플레이터 ( 등락률 :%) 연간 23 76.67 69.53 7.723-0.169 0.115 미분양 (*1000 배 ) 부동산 20 76.10 75.18 68.622 0.086 0.076 14 지가변동률 부동산 24 5.42 70.86 72.910-0.377 0.056 3.3 주택매매가격지수 변화률에 대한 회귀분석 결과 거시경제지수와연간지표중변화률을사용하는독립변수들은회귀분석결과종속변수에영향을미치는정도인 R 2 은평가한결과상대적으로적게나왔다이를개선하기위하여종속변수도변화률도변환하여회귀분석을다시실시하여 < 표 7> 과같이나타났다. R 2 을평가한결과지자변동률, 전세가변화율, 건설성장률순으로나타났다. 표 7. 변화률에대한회귀분석 Table 7. Regression analysis for the delta index 주택공급실적 (* 15 부동산 24 50.04 70.86 57.487 0.267 0.052 만호 ) 16 건설성장률 연간 24 6.16 70.86 7.215-0.031 0.019 독립변수 (x) 지수 N 평균값 AGV x AGV y 회귀분석결과 a b R2 y = a + b* x ( 종속변수 (y)= 주택매매가격지수 ) 1 지가변동률 부동산 23 5.34 4.15 1.139 0.564 0.592 2 주택전세가변화률 부동산 23 6.14 4.15 0.297 0.628 0.509 3 건설성장률 연간지표 23 4.12 4.15 1.463 0.653 0.369 211

한국전자통신학회논문지제 5 권제 2 호 4 실질경제성장률 연간지표 23 6.16 4.15-0.924 0.824 0.189 5 GDP디플레이터 ( 등락률 :%) 연간지표 22 4.55 4.27 5.968-0.152 0.018 6 회사채유통수익률 후행 19 9.95 3.03 4.070-0.105 0.0044 y = a + b*x ( y = 주택매매가격지수변화률 ) Ⅲ. 결론본연구는 1986년부터 2009년말까지정권별부동산정책과시계열분석을통하여부동산정책이주택가격에미치는영향을파악하였다. 또부동산가격에 777 영향을미치는독립변수 (x) 에대한회귀분석을실시하여독립변수들이주택매매가격지수가얼마만큼영향을미치고있는지를분석하였다. 이러한결과를토대로각정권에서입안한부동산정책들이부동산시장의안정을위하여제역할을하고있는지, 어떤인자들이가장큰영향을미치고있는지를분석하여향후보다효율적인부동산정책을입안하기위한방안을모색하기위한목적으로본연구를수행한결과다음과같은결과를도출하였다. 첫째, 우리나라의부동산정책은부동산경기지수에따라입안하는후행정책이었으며, 부동산정책의시기와수단이부적절함으로서순기능보다역기능이더컸다. 오히려부동산경기안정화보다는부동산경기가더불안정하게하였다. 둘째, 정상적인국면에서정권별부동산정책은규제강화와경기활성화방안을주기적으로반복하고있었으며, 규제내용측면에서는일관성은없었다. 또부동산규제강화책중가장효과가있었던해는 1991년주택공급확대정책과 2004년강력한부동산규제강화책단두차례뿐이였다. 나머지부동산관련대책과방안들은부동산정책강도에비해효력이미미하여부동산시장이과열또는침체등문제가발생할때마다긴급처방전으로응급처리하고있다는사실을확인할수있었다. 셋째, IMF와글로벌금융위기와같은비정상적인국면에서정부의부동산정책은완전히무방비상태로방치되어있었다. 넷째, 시계열자료가확보된 1986년부터 2009년까지 24년동안주택유형별로전국주택매매가격지수증감량은아파트 (271.8%), 연립 (107.2%), 단독 (41.1%) 순으로나타났다. 또 24년동안주택유형별연평균상승률은아파트 (11.3%), 연립 (4.5%), 단독 (1.7%) 순으로나타나아파트가부동산가격을주도하고있었음을알수있었다. 지역별인경우는아파트와단독인경우는서울강남지역이높게증가하였으며, 연립인경우는광역시에서가장높게증가하였다. 특히강남지역아파트인경우는무려 459% 로나타나, 전국대비 1,7배강북대비 1.9 배높게나타나, 강남부동산불패의신화근원임을알수있었다. 정권별지수증감량이가장큰아파트인경우는노무현 (90.6%), 노태우 (77.4%), 김대중 (74.6%), 이명박 (12.6%), 전두환 (10.5%), 김영삼 (6.1%) 순으로나타나, 아파트가격은주로노무현, 노태우, 김대중정권순으로가파르게상승하였음을확인할수있었다. 다섯째, 회귀분석을실시한결과종속변수 (y) 인주택매매가격지수에비교적큰영향을주는독립변수 (x) 는건설기성액, 1인당국민소득, 주택전세가지수, 동행종합지수, 후행종합지수, 청약통장가입자, 선행종합지수순으로나타나, 주로거시경제지수중동행지수와주택전세가격지수가주택매매가격에큰영향을주는것으로나타났다. 마지막으로종속변수도변화률로전환하여회귀분석을실시한결과종속변수에영향을미치는정도인 R 2 은지가변동률, 전세가변화율, 건설성장률순으로나타났다. 이와같이주택매매가격지수증감률은부동산관련인자나거시경제변수어느한요인에의해결정되는것이아니라, 부동산시장주변에직. 간접적으로영향을주는모든변수들이어느순간일시에또는하나씩상호작용하면서얻어지는결과이다. 그러나변수에대한막연한추측보다는구체적으로어떤변수들이더직접적인영향을주는결정요인인지그리고어떤영향을미치고있는지에대한연구결과를도출하게되었다. 본연구는향후주택가격지수에영향을미치는변수들에대하여 SPSS와데이터분석을통해요인분석, 상관분석및시계열분석을통해계량적수치를확보할예정이며, 본연구결과가부동산정책이주택가격에미치는영향에관한연구를하는데유용한정보로 212

활용할수있도록계량적수치를제공하는데의미를두고자한다. 참고문헌 [1] 이원곤, 부동산정책이부동산관련가치에미치는영향에관한연구, 인천대행정학박사학위논문, pp.51-75, 2008. [2] 전광섭, 역대정부주택정책비교연구, 한국외대행정학박사학위논문, pp.49-93, 2007. [3] 안왕모, 주택정책이주택가격에미치는영향에관한연구, 광운대행정학박사학위논문, pp.54-70, 2007. [4] 안재금, 부동산경기가부동산정책에미치는영향에관한실증적연구, 건국대행정학박사학위논문, pp.50-95 2006. [5] 오정석, 부동산정책의효과성평가에관한연구, 경희대행정학박사학위논문, pp.107-129, 2006. [6] 김진. 민규식. 김형종, 거시경제변수가주택가격에미치는영향에관한연구, 한국지적학회지, Vol. 23, No. 2, pp.103-116, 2007. [7] 김현아. 이승우, " 부동산대책이건설산업에미치는영향 ", 한국건설산업연구원, pp.18-54, 2005. [8] 국민은행, [ 월간 ] 전국주택가격동향조사, pp.60-86, Jan. 2010. [9] 하성규, 주택정책론, p.57, ( 서울 : 박영사, 2001) [10] 국토해양부, 주택종합계획, 2009. [11] 건설교통통부, 주택종합계획 2003 ~ 2012. [12] 건설교통부, 주택업무편람, 2009. [13] 통계청, 경기종합지수, 2009. [14]D. C. Stafford, "The Economics of Housing Policy", London : Croom Helm, pp38-73, 1978. 저자소개 고필송 (Pill-song Ko) 1982년 2월중앙대학교기계공학과졸업 ( 공학사 ) 2001년 2월건국대학교대학원국제부동산학과졸업 ( 부동산석사 ) 2010년 2월전주대학교부동산학과박사과정수료대한공인중개사정보통신 ( 주 ) 대표이사 주관심분야 : 부동산정보및 GIS 213