Essays on Housing Economics = 주택시장에 대한 에세이
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(박사)-- 고려대학교 대학원 : 경제학과 거시경제학 전공 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
109 p ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박철범
UCI식별코드
I804:11009-000000270947
DOI식별코드
소장기관
본 논문은 주택가격 변동을 유발하는 요인들에 대해 규명한 세 개의 소논문으로 이루어져 있다. "What Causes House Prices to Fluctuate? Evidence from South Korea"에서는 월별 주택건설 인허가 실적, 추정된 기본적 주택수요의 증가율, 주택가격 증가율 등의 내생변수들과 함께 주택시장을 상정하는 구조적 벡터 자기회귀 모형 (SVAR)으로부터 주택가격 변동을 주택공급 충격, 기본적 주택수요 충격, 그리고 주택시장의 특정 수요 충격 등 세 개의 충격으로 분해함으로써 어떠한 요인이 주택가격 변동에 가장 큰 영향을 미쳤는지에 대해 규명해 보고자 하였다. 2001년부터 2020년까지의 데이터를 활용하여, 구조적 벡터 자기회귀 모형에 당기 제약을 가정하고 주택가격의 변동을 분해한 결과, 주택가격에 가장 큰 영향을 미친 요인은 주택시장의 특정 수요 충격이었으며, 이는 신용시장 내에서의 신용 완화나 이자율보다는 주택가격과 주택시장에 대한 미래 전망과 연관이 있음을 보였다.
"What Factors Drive House Prices in the U.S? Sign Restricted VAR Approach"에서는 2000년부터 시작된 미국 주택가격의 호황-불황 사이클에 대한 연구로써, 이러한 사이클 상에서 미국 주택가격의 움직임에 가장 큰 영향을 끼친 요인은 무엇인지, 특히 기존 연구에서 언급되고 있는 것처럼 주택가격의 변동에 주택가격에 대한 전망 혹은 믿음이 실제로 가장 큰 영향을 끼친 요인인지를 중점적으로 살펴보고자, 구조적 자기회귀 모형으로부터 기존의 촐레스키 분해를 통한 당기 제약 대신 부호제약을 통해 주택공급 충격, 주택서비스 수요 충격, 신용 충격, 그리고 투기적 수요 충격 등 4개의 충격을 식별하고, 4개의 충격으로 주택가격 변동을 분해함으로써, 미국 주택가격 변동을 유발한 요인이 무엇이었는지, 그리고 그 영향은 어느 정도였는지를 정량적으로 파악해보고자 하였다. 분석 결과, 주택공급 요인과 신용 조건이 미국의 주택가격 변동을 가장 잘 설명할 수 있는 주요 요인이었고, 2000년부터 2020년까지의 각 사이클별 구간에서 주택공급의 기여도는 가장 큰 모습을 보인 가운데, 2006년 이후 신용 조건의 기여도가 점차 상승하는 모습을 보이는 반면 투기적 수요는 2012년 이후 주택가격의 전반적인 움직임에 별다른 영향을 주지 못했다.
"한국의 신규 주택공급 가격탄력성 추정: 시도별 패널데이터 분석"은 16개 시도별 패널데이터로부터 지역별·지리적 특성을 고려하여 주택공급의 가격탄력성을 추정해 보고, 가격탄력성의 시간별 추이 및 지역별 가격탄력성의 차이 등에 대해 분석함으로써 주택가격에 대한 주택공급 요인의 역할을 규명하고자 한 연구이다. 주택 수요 및 공급과 관련된 요인 등과 함께 토지의 개발 및 활용에 대한 규제, 그리고 주택공급 정책 요인까지 포함하여 시스템적률법 접근으로부터 가격탄력성을 추정한 결과, 2004년부터 2020년까지의 추정된 가격탄력성은 약 1.28%이었으며, 토지의 개발 및 활용에 대한 규제는 주택공급의 가격탄력성에 영향을 주는 반면 택지공급 정책은 유의한 영향을 주지 못했음을 확인하였다. 둘째, 기간별 가격탄력성 추정 결과, 2004년부터 2012년까지에서는 1.69%, 2013년 이후에서는 약 1.15%로 추정되며 기간이 지남에 따라 감소하였고, 순차이동회귀로 가격탄력성을 추정한 결과에서도 시간이 지남에 따라 가격탄력성이 감소하는 모습을 보였으며, 마지막으로 수도권 및 5대광역도시 등 대도시를 중심으로 주택공급의 가격탄력성이 하락하는 모습을 보이면서, 결국 2010년대 중반부터 최근까지의 주택가격 변동에 주택공급의 상대적인 비탄력성이 기여했음을 확인하였다.
This dissertation consists of three different essays about housing economics. First essay is examining which factor is the main driver affecting house prices in South Korea. With housing market variables such as housing permits, basic housing demand, and the house price growths, structural vector autoregressive model of the housing market is used to decompose changes in house prices into three structural shocks: housing supply shocks, shocks to the basic housing demand, and the housing-market-specific demand shocks. Empirical results show that the main driver of the house price fluctuations is housing-market-specific demand shocks, which are associated with beliefs about future house prices and real estate market.
Second essay is focusing on boom-bust cycles of the house price in the United States since the 2000s. To decompose the house price fluctuations into four different shocks to shed light on which factor is the key contributor driving house prices, structural vector autoregression with a set of sign restrictions is applied with the variables such as housing-market-based fundamentals and the nonfundamental belief. This paper finds that the main contributors to the house price fluctuations are housing supply and credit conditions in the long-run. In addition, while housing supply is the main contributor over the boom-bust cycles, the contributions of credit conditions become larger during the post-boom. The role of the speculative demand, however, does not have a significant impact on housing price fluctuations. As a result, housing supply and credit conditions are the main driver of the house price changes, whereas the contributions of speculative demand have negative correlation with the house price fluctuations when house prices are rising.
Third essay is dealing with the price elasticity of housing supply in South Korea. The price elasticity of housing supply affects the slope of the housing supply curve in the market. The smaller the price elasticity, the steeper the housing supply curve, which leads to the sharp increase in house prices caused by housing demand shocks. From this respect, this study is trying to estimate the price elasticity of new housing supply via System GMM approach from panel data of 16 provinces in South Korea. This paper is also analyzing the changes in trend of price elasticity, and comparing the difference in changes in price elasticity by region. Empirical results show that from 2004 to 2020, the estimated price elasticity of housing supply is 1.28%, and 1.88% in the long-run. In addition, land-use regulations affect the elasticity negatively, while housing-supply policies have no significant effect on housing supply. Second, the estimated price elasticity is 1.69% from 2004 to 2012 but 1.15% after 2012, which decreased over time. Third, price elasticity of housing supply has decreased over time, as shown in rolling-window regression estimation, which means that the decline in price elasticity of housing supply contributes to the recent spike in house prices. And lastly, the price elasticity of housing supply has declined, especially in large cities such as Seoul, Gyeonggi, Incheon, and 5 metropolitans.
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