수도권 지역을 중심으로 (2017~2020)

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2021. 2. 김경민.현 정부에서 주택시장 안정화를 명분으로 조세와 주택금융에 대한 패널티를 강화하였다. 그러나 개인과 법인 간 규제의 형평성이 충분히 고려되지 못하였다. 그 결과 주택수요자인 개인에게 부과되는 조세부담과 대출규제를 우회하기 위한 방법으로 법인을 통하여 주택시장에 참여하는 결과를 초래하게 되었다. 이러한 현상이 주요 주택시장인 수도권에서 지역적으로 어떻게 차별화되어 나타나는지를 고찰하기 위해 본 연구는 개인에 대한 주택규제정책이 법인 명의의 아파트 거래에 어떠한 영향을 미치는지 수도권 시군구 76개 지역을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 연구는 법인의 아파트 거래에 미치는 영향을 계량적으로 분석하기 위하여 2017년 7월에서 2020년 7월까지 총 37개월 동안 월별로 발표된 주택정책을 정책수단 및 정책대상에 따라 2종류로 분류하여 지수화하였다. 이후 법인이 매수한 부동산 거래량을 종속변수로, 서울시아파트가격지수, 시군구 주민등록세대수 증가율, 이자율, 코스피지수 등 주택시장과 기타 거시경제변수를 독립변수로 하여 패널데이터를 구축하였다. 분석 모형으로는 패널 단위근 검정과 패널 공적분 검정을 통하여 단위근과 시계열적 수렴현상을 검정한 이후, 패널 데이터 분석을 위한 고정효과 모형과 확률효과 모형을 통하여 분석하였고, 분석 이전에 하우스만 검정을 통하여 고정효과 모형과 확률효과 모형 중 적정한 모형을 선택하였다. 또한 1계 자기상관 검정을 통하여 오차항의 시계열적 자기상관성을 검정하고 이를 통제하였다. 또한 지역적으로 법인의 아파트매수량 및 규제의 강도가 크게 차이 나므로 수도권 전체(모델1), 서울 외 수도권(모델2), 서울(모델3)로 나누어 분석하였다. 모델 1(수도권 전체) 및 모델 2(서울 외 수도권)의 경우 부동산 규제 지수는 양의 상관관계가 있었다. 또한 금리와는 음의 상관관계, 서울시 아파트 가격 지수와 코스피 지수와는 양의 상관관계를 보여주었다. 그러나 이와 달리 모델3(서울)은 세대수 증가율, 이자율, 서울시 아파트 매매가격 지수만이 유의한 영향력이 있었고, 주택규제지수는 유의한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 위 연구결과를 요약하면 조세와 금융 패널티를 통한 개인의 주택거래에 대한 정부의 지속적인 개입은 법인이라는 새로운 거래 주체를 주택시장에 참여시키고, 이들은 세대수 증가 등 실수요측면보다는 부동산 규제, 코스피지수, 금리 등 투자의 측면에서 아파트 시장에 참여한다고 볼 수 있다. 그리고 이러한 경향성은 서울보다는 서울 외 수도권에서 강하게 나타난다고 볼 수 있다. 따라서 향후 부동산 규제 시 개인과 법인과의 형평성 및 지역 부동산 시장의 거래 원인 및 특성을 충분히 고려한 대책 수립이 필요하다.Although the current government is strengthening penalties for tax and housing finance in the name of stabilizing the housing market, it has resulted in a new economic entity called corporations participating in the housing market. As the cause of this phenomenon needs to be analyzed, this study conducted a study on 76 areas of metropolitan city, county and district to see how the housing regulation policy for individuals affects apartment transactions under the corporate name. In order to quantitatively analyze the impact of corporations on apartment transactions, this study is based on the housing policies published monthly for a total of 37 months from July 2017 to July 2020 according to the policy instruments and policy targets (taxation for individuals). And housing finance incentives/penalties and corporate taxes and housing finance incentives/penalties). After that, the panel data was constructed using the real estate transaction volume purchased by the corporation as the dependent variable, and the housing market and other macroeconomic variables such as the Seoul apartment price index, the increase rate of the number of resident registration households in the city, county and district, interest rate, and KOSPI index as independent variables. As an analysis model, unit root and time series convergence was tested through unit root test and cointegration test, and then analyzed through fixed effect model and probability effect model for panel data analysis. The appropriate model was selected among the and probability effects models. In addition, the time-series autocorrelation of the error term was tested and controlled through a first-order autocorrelation test. In addition, since the amount of apartment purchases by corporations and the intensity of regulation differ greatly in regions, the analysis was divided into the entire metropolitan area (model 1), Seoul (model 2), and the metropolitan area outside Seoul (model 3). In the case of Model 1 (the entire metropolitan area) and Model 2 (the metropolitan area other than Seoul), the real estate regulation index had a positive correlation. It also showed a negative correlation with interest rates and a positive correlation with the Seoul apartment price index and the KOSPI index. Unlike this, however, Model 3 (Seoul) showed that only the household growth rate, the interest rate, and the Seoul apartment sale price index had a significant influence, and the housing regulation index did not have a significant effect. Summarizing the results of the above study, the government's continuous intervention in individual housing transactions through tax and financial penalties will involve a new entity called a corporation in the housing market. In terms of investment, it can be seen that it participates in the apartment market. And this tendency can be seen to be stronger in the metropolitan area outside Seoul than in Seoul. Therefore, it is necessary to establish measures that fully consider the causes and characteristics of transactions in the local real estate market and equity between individuals and corporations when regulating real estate in the future.제 1 장 서론 1 제 1 절 연구 배경 1 제 2 절 연구 목적 2 제 3 절 연구 범위 3 제 4 절 연구의 흐름 4 제 2 장 선행연구 5 제 1 절 부동산 규제와 주택시장 5 1. 조세정책과 주택시장 5 2. 주택금융과 주택시장 7 3. 부동산규제지수를 활용한 연구 7 4. 법인 및 임대사업자의 주택시장 참여요인 8 제 2 절 선행연구의 종합 9 제 3 장 연구 방법론 12 제 1 절 패널데이터 연구 방법 12 1. 패널 단위근 검정 및 패널 공적분 검정 12 2. 패널 데이터 분석 15 제 2 절 연구 자료 선정 19 1. 거래주체별 아파트 거래 (국토교통부 실거래 데이터) 19 2. 부동산 규제 지수 20 3. 기타 변수 22 제 3 절 실증분석을 위한 모형 설정 23 제 4 장 실증 분석 26 제 1 절 분석자료 개요 26 제 2 절 자료 기초분석 27 1. 변수 전체 기초 통계량 27 2. 지역별 법인 명의 아파트 매수량 28 3. 부동산 규제 지수 및 개인과 법인 간 규제 차이 29 4. 세대수 증가율과 아파트매매가격지수 30 5. 거시 경제 지표 32 제 3 절 패널 단위근 및 공적분 검정 결과 33 1. 패널 단위근 검정 결과 33 2. 패널 공적분 검정 결과 35 제 4 절 패널 검정 결과 36 1. 하우스만 검정 결과 36 2. 1계 자기상관 검정 결과 36 3. 규제지수와 법인의 아파트 매수량간의 관계 : 수도권 37 4. 규제지수와 법인의 아파트 매수량간의 관계 : 서울 외 38 5. 규제지수와 법인의 아파트 매수량간의 관계 : 서울 40 제 5 장 결 론 41 제 1 절 연구 요약 41 제 2 절 연구 결과 및 시사점 42 제 3 절 연구 의의 및 한계 43 참고문헌 45 영문초록 48Maste