전월세시장의 구조적 변화^*

주택시장에서 구조적 변화는 2000년 중반 발생한 세계 경제위기 이후 논의되기 시작하였다. 송준혁(2012)은 2000년대 들어 과거와 다른 주택 매매시장 및 전세시장의 동향에 주목하였다. 1987년에서 2011년의 월간 시장자료를 활용하여 장기 제약하에서 구조적 벡터오차수정모형(Structural VECM)을 설계하였다. 그리고 1986년 이후 분석기간 동안 주택시장의 구조적 전환에 직면하였음을 보이며, 전환기 시점을 구체적으로 2002년 10월로 제시하였다.

1980년대 말 주택시장에서는 공급충격이 있었으며, 1990년대 말 외환위기의 부정적 충격이 있었다. 그리고 2000년대 중후반 미국의 주택금융시장에서 발생한 경제위기의 영향이 주택시장에 없었다고 단정할 수는 없다. Kim and You(2021)의 경우, 시장자료가 아닌 미시 패널자료를 활용하여 2000년대 후반 세계경제위기로 주택점유 형태의 구조적 변화를 보고한다. 따라서 1987년에서 2011년 기간 동안 주택시장과 임대시장의 구조적 변화가 있었다는 주장이 있다.

이무송·유정석(2015)도 벡터오차수정모형을 활용하여 주택시장의 구조적 변화를 분석하였다. 기존 송준혁과 다르게 분석기간을 2003년에서 2014년으로 한정하였다. 그리고 2000년 중반 세계경제위기가 발생하기 이전에 주택시장에 구조적 변화가 발생하기 시작하였다고 밝힌다. 기존 연구에 연구대상 기간을 확대하고 동시에 세분화하여, 2000년 이후부터 주택시장의 상황을 감안하여도 2010년대 주택시장 상황은 이전과 다른 양상을 보인다고 주장한다. 그리고 주택시장과 전세시장의 탈동조화가 있음을 확인한다(이무송·유정석, 2015: 49).

이와 같은 탈동조화 현상이 발생하여 지역관점에서 주택시장과 전세시장의 움직임이 약화되고 있음을 의미하지는 않는다. 예를 들어 금융시장의 상황변화가 과거에는 지역을 구분하지 않고 전반적인 주택시장에 동일한 영향을 미쳤다. 하지만 최근에는 금융시장의 변화가 국지적으로 주택시장에 서로 다른 영향을 주었을 수 있다. 국지적으로 주택시장에 서로 상이한 영향에도 불구하고, 한 지역내에서는 일관적 관계가 발현되었을 가능성이 있다. 이를 통제하기 위한 방안으로 본 연구에서는 지역적인 고정효과 모형을 활용한다.

이상영·최명섭(2015)도 임대시장을 중심으로 구조적 변화를 확인한다. 이들은 기존의 연구와 차등적으로 RIR(rent to income ratio) 비율과 임대료를 연구한다. 이를 통하여 시장변화 관련 산업과 소비자에게 미치는 영향을 강조한다. 본 연구는 차별적인 관점에서 전환율의 구조적 변화를 점검한다. 저자의 기존연구 검색에 의하면 전환율을 활용하여 전세와 월세 시장의 구조적 변화를 분석한 기존 연구가 미흡한 상황이다.

전환율관련 연구는 학술문헌에서 제한적이다. 전환율의 조정과정에 대한 연구를 이용만·도경수(2015)가 진행하였다. 본 연구에서 활용하고 있는 KB국민은행의 전환율(2001년 8월부터 2011년 초반)과 한국감정원(2010년 6월부터 공개)의 월세가격동향조사에 공표되는 월세이율을 연결하여 분석하였다. 이를 통하여 서울에서 전환율과 국고채 3년 수익률 사이의 장기적인 균형관계를 제시한다. 하지만 이들은 “2008년 이후에는... 구조적 변화가 있었는지 여부를 판별하기 어렵다(p.108).”고 밝힌다. 본 연구에서는 동 전환율의 구조적 변화를 밝혔다는데 의의가 있다. 동시에 서로 다른 전환율을 연결한 경우 발생할 수 있는 시계열 자료의 구조적 변화를 반영할 수 없어 본 연구에서는 KB국민은행의 원자료만을 분석하였다.

김동중·윤성호(2015)는 주택시장에서(주택투자에 초과수익이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하여) 전환율의 결정요인을 분석하였다.³⁾ 2003년에서 2012년 서울 25개 지역구의 횡단면 자료를 활용하여 패널자료를 구축하고, 전환율은 주택투자를 통하여 얻을 수 있는 기대수익률이라고 해석하였다. 본 연구는 김동중·윤성호(2015)와 마찬가지로 패널자료를 구축하지만, 이들 연구와 차별적으로 전국을 대상으로 연구한다.

전환율에서는 주택시장과 더불어 임대차시장의 변화요인이 반영되어야 한다. 전환율의 경우, 금융시장의 변화, 자산으로 주택시장의 변화, 임대시장의 변화가 고려되어야 한다. 김동중·윤성호(2015)는 시장변화와 더불어 위험프리미엄을 고려하여야 한다고 강조한다. 즉, 금융시장의 위험, 자산으로 주택가격의 변화 위험, 그리고 임대시장에 존재하는 임대차 위험 등이 전환율에 포함될 수도 있다. 아쉽게도 본 연구에서는 시장위험을 적절하게 고려하지 못하는 한계도 있다.

본 연구에서는 전환율의 변화를 점검하고, 전환율의 결정요인으로 금융시장, 주택시장, 그리고 임대차시장의 상호관계를 제시한다. 그리고 이를 통하여 임대차시장의 변화를 보인다. 심종원·정의철(2010)은 매매가격대비 전세보증금의 비율 즉 레버리지 효과도 중요한 변수란 점을 강조하고, 이를 결정하는 요인을 연구하였다. 전환율을 결정하는 요인은 다양할 수 있으며, 물론 전환율과 다른 요인들과의 상호 연관관계도 간과할 수 없다. 본 연구에서는 금융시장, 주택시장, 그리고 임대차시장의 대용변수를 활용하여 분석한다.

본 연구의 이론모형은 이용만·도경수(2015) 그리고 이용만(2012)의 이론모형을 활용한다. 장기적 관점에서 주택에 거주하는 임차인은 점유형태의 균형이 필요하다.⁴⁾ 전세에 거주할 때 거주비용을 u_c로 정의하는 경우,

이다. i는 무위험자산의 수익률, C는 전세금이다. 그리고 H는 “임차인이 전세를 얻었을 때 손실을 입을 수 있는 기회비용으로 임대인이 파산을 하였을 때 치러야 하는 비용과 전세금을 제때 받지 못함으로 치르는 비용 등”(이용만·도경수, 2015: 96)을 포함한다. <식 1>에서 H는 주택시장과 관련이 있으며, 주택시장 변화에 따라 지역별로 그리고 시기별로 차별화도 가능하다.

월세에 거주할 때 거주비용은,

이며, R은 물론 임대료를 나타낸다. 월세에 보증금이 없는 순수 월세이다. 임대차시장의 균형이란 관점에서 전세에 거주할 때 거주비용과 월세에 거주할 때 거주비용이 동일하므로, 균형조건은,

이다. <식 3>을 다시 정리하면,

이다. <식 4>에서 R/C는 전환율이다. 균형식인 <식 4>에서 전환율은 시장금리와 양의 상관관계를 가지고 있지만, 전세금과 음의 상관관계를 가지고 있다. 기회비용 즉 H와는 양의 상관관계가 있다. 기회비용은 주택시장 변화와 관련되어 있어 주택가격이 상승하는 경우 기회비용도 동일한 방향으로 움직이는 것을 기대할 수 있다.

실증분석은 <식 4>를 이용한다. 전환율의 변화는 금리수준과 주택가격 변화 그리고 전세가격변화의 함수이다. H/C를 이용만·도경수(2015)는 임차인이 전세를 선택할 때 부담하게 되는 위험에 대한 보상으로 해석한다.⁵⁾ 본 연구에서는 전환율이 금융시장, 주택시장, 그리고 임대차시장에서 각각 대표적인 이자율, 주택가격상승률 그리고 전세가격 상승률과 관계를 확인한다.

전환율은 KB 국민은행이 과거 2001년 8월에서 2011년 3월까지 공표하였다. 서울을 중심으로 진행한 기존 연구와 차별적으로 본 연구에서는 8개 광역지역 즉 서울, 6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산), 그리고 경기도를 대상으로 분석하였다. 전국 평균인 월세이율이 아닌 지역적 월간 통계를 단순 연율로 전환하였고,⁶⁾ 기존 연구와 마찬가지로 한국은행의 (3년 만기)국고채를 안전자산으로 이용하였다. 하지만 시장금리의 경우 지역별 통계를 확인할 수 없으므로 전국 평균을 활용한다.⁷⁾ 주택시장과 전세시장의 변화는 KB 국민은행의 주택매매가격지수와 전세가격지수를 활용한다. 실증분석에 활용된 변수와 변수의 정의 그리고 자료출처는 <표 1>이다.

<그림 1>은 분석대상 전환율의 추세이며, 전국 전환율은 지역별 전환율의 중간에 위치한다. 2000년대 초반 국고채 금리는 5% 이하로 하락하였지만, 전환율은 상대적으로 낮지 않은 수준을 유지하고 있었다. 따라서 전환율은 시장금리뿐만 아니라, 시장위험을 동시에 고려하고 있을 가능성이 높다(김동중·윤성호, 2015).⁸⁾ 본 연구에서 관심이 있는 임대차시장의 변화는 <그림 1>에서 확인이 가능하다.

3. 실증분석 결과

본 연구에서는 금융시장, 주택시장, 그리고 전세시장의 상황을 통제한 상황에서 2000년 후반 전환율의 구조적 변화를 연구한다. 8개 지역의 패널자료를 구축하고, <식 4>에 대한 실증을 진행한다.

패널 시계열 자료의 안전성 검정을 위하여 우선 Im-Pesaran-Shin 단위근(unit-root) 검정을 실시하였다. 분석결과 δ는 I(0) 그리고 이외의 변수는 I(1)이라고 확인하였다⁹⁾. 불안정한 시계열이라도 장기 안정적인 공적분관계가 존재할 수 있다. Westerlund ECM 패널 공적분 검정(panel cointegration test)을 통하여 안정적 관계가 존재한다는 귀무가설을 기각할 수 없었다. 종속변수인 전환율은 안정적인 시계열로 밝혀졌으며, 이에 기반한 패널시계열 분석을 진행하였다. 지역에 따라 변화하지 않은 이질성을 고려할 수 있도록 고정효과(fixed effect) 모형을 활용한다.¹⁰⁾

그림 1. 지역별 전환율 추세 자료: 국민은행.

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패널 시계열 분석결과, 주택가격 상승률의 증가는 전환율을 상승시키고, 전세가격 상승률의 증가는 전환율을 하락시키는 것으로 분석되었다. 그리고 이자율의 증가도 전환율을 증가시키고 있어 <식 4>를 실증하였다. 본 연구에서는 전월세시장의 구조적 변화 여부를 점검한다. 이무송·유정석(2015)은 2006년 하반기에 주택시장의 구조적 변화가 관찰되었다고 보고하여, 본 연구에서도 2007년을 중심으로 분석하였다.

구조적 변화를 점검하기 위한 변수는 bk로 2007년을 기점으로 전환율이 통계적으로 유의하게 하락하였다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 임대시장에서 2007년을 전후로 구조적 변화가 있었음을 확인하였다. 그러나 월세전환율이 금융시장의 영향을 받으면 일반 금리와 유사하게 시계열 자기상관 가능성도 있다. 이를 감안하기 위하여 동적 패널모형(dynamic panel)을 구축한다. 실증분석 결과에 따르면 이자율의 통계적 유의성을 확보할 수 없었지만, 다른 변수들은 단순 패널모형과 동일한 결과를 확인하였다.

시계열 자료의 안정성에 대한 이슈로 I(1)인 변수를 차분하여 구조모형도 점검하였다. 차분 변수를 활용하여 분석한 결과, 패널모형에서는 cp 그리고 동적 패널모형에서는 it가 유의한 것으로 분석되었다. 다른 변수의 유의성을 확보할 수 없었지만 cp와 it는 이론모형과 동일한 부호를 확인하였다. 따라서 전월세시장의 구조적 변화는 여전히 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. <표 2>에서는 2007년을 중심으로 전환율이 하락한 것을 확인되었다. 이는 동적 패널모형을 활용하여 수준 변수 그리고 차분 변수를 활용한 경우도 유의한 분석결과를 보여준다. 따라서 전환율로 측정한 임대차시장의 경우 2000년대 후반을 중심으로 구조적 변화가 있음을 확인하였다.