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전매제한 규제강화가 아파트가격에 미치는 영향 - 11.3 부동산대책을 중심으로 -

박진백 1 ,
Jin Baek Park 1 ,
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1한국감정원 KAB부동산연구원 연구개발실 시장분석연구부 책임연구원
Corresponding Author : makinoid@gmail.com

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Received: Apr 10, 2017 ; Revised: May 12, 2017 ; Accepted: May 26, 2017

Published Online: May 31, 2017

요약

본 연구는 11.3 부동산대책을 통해 도입된 전매제한 규제강화 정책이 재고주택 시장인 아파트의 가격에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구는 규제강화 정책 내용 중 민간택지를 기준으로 전매제한 기간을 지역별로 차등화한 점에 주목하여 지역별 규제의 차이가 지역의 주택시장에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 구체적으로 본 연구는 전매거래량과 규제의 강도를 이용하여 지역을 구분하였고, 정책효과를 측정하는 패널회귀분석법인 이중차분법을 활용하여 규제정책이 아파트가격에 미치는 영향을 추정하였다. 분석결과, 전매거래량이 많으면서 전매제한기간을 소유권이전등기시점으로 제한하여 규제의 강도가 가장 강한 지역인 강남 4개구에서는 규제강화가 시장과열 완화에 도움이 되는 것으로 분석되었다. 반면, 전매거래가 많지만 전매제한기간을 1년 6개월로 상대적으로 규제가 약한 서울 4개구나 성남에서 규제의 영향력을 확인할 수 없었으며, 전매제한기간을 소유권이전등기시점으로 제한하여 규제가 강했지만 전매거래량이 적은 과천에서는 규제의 영향력을 확인할 수 없었다. 또한, 전매제한기간에 대한 규제를 강화하지 않은 부산에서 역시 정책도입의 효과를 확인할 수 없었다. 본 연구의 분석결과는 전매기간제한 규제정책은 실제 전매거래가 많은 지역에 대해 규제강화를 할 경우 재고주택의 시장과열 완화에 도움이 될 수 있는 것으로 해석할 수 있다. 다만, 이와 같은 정책효과는 정책도입 이후의 분석기간이 단기임을 고려하여 해석을 과도하게 일반화하는데 주의할 필요가 있으며, 향후 분석기간을 늘려 추가 연구가 될 필요가 있다고 판단된다.

ABSTRACT

On November 3, 2016, a real estate policy was implemented to alleviate the overheated housing subscription market in some areas such as Seoul and Gyeonggi Province. The regulatory housing policy included the reinforcement of the resale period limitation, which does not allow housing trade until the house is completed in four Gangnam Gus (Districts) and Gwacheon. This study analyzed the effects of the policy on the price of apartments in the existing housing market. Specifically, regions were classified according to resale trade volume and regulation intensity, and the effects of the regulatory policy on the apartment price were estimated by using the Difference-in-Differences method, which is one of the panel fixed effect models. The analysis showed that the regulation reinforcement was helpful in easing the market overheating at the four Gangnam Gus, regions with the greatest volume of resale volume and the toughest regulation of restricting the resale period to before the registration of ownership transfer. On the other hand, the influence of the regulation was not found in other Seoul Gus or Seongnam city, which had the large volume of resale trade, but the relatively lax regulation of 1.6-year resale restriction. The results can be interpreted in such a way that the regulatory policy of limiting the resale period can help ease the overheating market of the existing housing in case the regulation is reinforced in a region with a large volume of resale trade.

Keywords: 전매제한기간 규제; 정책효과; 이중차분법
Keywords: Resale regulation; Policy effect; Difference-in-Differences method

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적

정부는 2016년 11월 3일 주택시장의 과열을 막고, 실수요자가 시장의 중심이 될 수 있는 내용을 담은 부동산대책을 발표하였다. 국토교통부 등(2016)에 따르면 2015~2016년 서울, 경기, 부산 지역을 중심으로 청약경쟁률이 과도하게 높게 형성되었고, 2012년부터 2016년 사이 수도권의 전매거래량은 5배이상 증가함에 따라 투자수요가 과도하게 형성되었음을 알 수 있다. 문제는 이와 같은 높은 청약경쟁률이 실제 거주 목적의 수요자의 청약에 근거한 것이 아니기 때문이라는 점이다. 청약 마감 후 실제 계약으로 이어지는 비중인 초기계약률은 수도권의 경우 2015년 88.8%에서 2016년 77.3%로 11.5%p 하락하였고, 지방의 경우 2015년 88.6%에서 2016년 74.6%로 14%p 하락한 것을 보더라도 투자수요가 시장에 증가했음을 판단할 수 있다.

11.3 부동산대책은 국지적 시장과열을 완화하고 주택이 실수요자에게 공급이 될 수 있도록 청약제도에 대한 조정, 중도금 대출보증 발급 요건 강화 등의 시장규제 정책이 중심을 이루고 있다. 이 중 청약제도 조정에는 투기과열지구에 대해 전매제한 기간을 1년 연장에서 최대 소유권이전등기 시점까지로 규제하는 강력한 투자수요 규제 내용을 담고 있다.

본 연구는 11.3 부동산대책 중 지역에 따라 차별적인 규제를 하기 위해 도입한 전매제한기간 정책에 주목하고자 한다. 이는 지역에 따라 투자유인과 투자수요의 규모가 차이가 나며 이에 대한 규제의 영향으로 나타나는 시장의 반응 역시 차이가 날 수 있는데, 규제의 내용을 달리하는 규제정책이 국지적으로 발생하고 있는 시장과열 문제를 얼마나 해결할 수 있는지에 대해 확인을 할 필요성이 있다고 판단했기 때문이다. 본 연구는 이와 같은 정책효과를 측정하기 위해 패널고정효과 모형에 근거한 준실험적 분석방법(quasi-experimental analysis method)인 이중차분법을 활용하고자 한다. 이중차분법을 활용하기 위해서는 정책이 시행된 지역과 정책이 시행되지 않은 지역의 존재, 정책지역에 대한 소비자의 의도적 선택 불가능성(외생성), 정책 이전과 이후의 데이터 존재 등의 조건이 만족되어야 한다. 이 기준에 11.3 부동산대책 중 전매제한기간 규제에 관한 내용이 부합되는 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 정책도입으로 국지적 시장과열의 해소가 어느 지역에서 가능했으며, 그 규모는 어느 정도인지를 파악하고자 한다.

본 연구는 다음과 같이 구성되었다. 2장에서는 청약제도, 전매거래, 전매제한 정책에 관한 기존 연구를 확인하고 기존 연구의 한계점을 확인한다. 3장에서는 11.3 부동산대책의 주요내용과 정책시행 지역에 대한 사항을 살펴본다. 4장은 본 연구에서 정책효과를 측정하기 위해 도입한 이중차분법에 대한 설명과 구체적인 모형설계에 대한 내용을 설명한다. 또한 사용한 데이터에 대한 설명과 회귀분석에서 사용하기 위해 데이터를 변형한 방법에 대해 설명하고, 분석지역과 관련 정책내용에 대해 설명한다. 5장에서는 본 연구를 요약하고, 연구의 한계점과 향후 과제를 제시하도록 한다.

Ⅱ. 선행연구 검토

주택청약제도는 청약관련 예금을 통하여 일정한 요건을 갖춘 사람에게 주택의 청약신청을 할 수 있는 자격을 부여하는 제도로, 안정적인 주택수급을 위해 도입된 제도이다. 제도 도입은 과거 산업화가 급격히 이루어졌던 1960~70년대로 거슬러 올라가는데, 당시 도시로 몰려든 인구로 인하여 주택부족 문제가 매우 심각했다. 정부는 도시화 인구에 대한 신속하고, 안정적인 주택공급을 위해 주택청약제도를 도입하였다(장세훈, 2002). 주택청약제도는 수요자가 청약저축상품에 가입하도록 하고, 가입시기 등에 따라 순위를 설정하여 시장에 참여하도록 함으로써 수요를 사전에 파악할 수 있으며, 수급불일치 문제 역시 사전에 파악할 수 있는 장점이 있었다(김지현, 2012).

이와 같은 청약시장은 시세차익을 노린 투자가 늘면서 실수요자에게 주택공급이 제한되는 상황이 벌어지면서 큰 문제로 인식되었다. 특히, 외환위기로 인하여 침체된 경기를 부양하기 위한 목적으로 1999년 분양권 전매가 허용되면서 아파트 분양권은 주식처럼 단기거래가 가능한 투자상품이 되었고, 이로인하여 주택가격에 상당한 거품이 발생하였다(손진수·서후석, 2004). 이와 같은 문제에 대해 김현아·김혜원(2004)은 선분양제에 의해 발생할 것으로 진단하였고, 주택공급체계가 후분양제도 도입의 필요성을 주장하고, 특히, 민간부문과 공공부문의 동일한 주택공급체계로 인하여 경기변동에 따라서 정부의 정책대응 부담이 높을 수 밖에 없음을 지적하였다.

전매제한제도는 실수요자가 아닌 자가 주택을 분양받아 분양권을 매각함으로써 받는 전매차익을 목적으로 하는 거래를 차단하기 위해 도입한 제도로 투기행위를 제한하기 위한 제도이다. 1999년 분양권 전매가 허용된 이후 정부는 주택경기를 조절하는 도구로써 전매제한기간을 활용하였다. 1999년 전매 허용 이후 주택경기 과열에 따라 2002년에는 투기과열지구를 도입하고, 전매기간을 강화하였다. 2008년 주택경기 악화에 따라 정부는 수도권의 투기과열지구를 해제하였고, 2011년에는 기존에 배제되었던 강남 3개구도 투기과열지구에서 해제하고, 전매제한기간을 1년으로 완화하였다. 또한 2014년에는 수도권의 전매제한기간을 6개월로 완화하여 주택경기 변화에 정책적으로 대응하였다(손은경·강민석, 2016).

과거에 비해 주택에 대한 투자가 일반화된 현재 시점에서 전매제한 정책은 매우 강력한 주택시장 규제 정책이라 판단된다. 전매기간을 규제하는 정책의 경우는 규제 기간이 길어질수록 투자목적의 시장참여가 제한될 가능성이 있기 때문이다. 그러나 이와 같이 시장에 대한 강력한 규제도구로써 전매제한제도에 관한 실증연구는 매우 희소한 것으로 판단된다. 손진수·서후석(2004)은 1999년 분양권 전매 허용 이후 청약이 이루어진 서울과 경기도의 아파트 3개 단지의 분양권 전매 자료를 이용하여 가격의 변화를 분석하였다. 분석 결과에서는 시간이 흐름에 따라 전매거래가 증가하였고, 또한 거래가격 역시 증가하는 것으로 분석하였다. 다만, 이 연구의 분석이 전매의 허용 이후 일부 아파트 단지를 대상으로 전매거래건수와 거래가격의 평균에 관심을 가졌고, 시점간의 비교를 위한 가격의 실질화1)를 하지 않음으로써 연구의 한계가 있다고 판단된다.

권혁신·방두완(2016)은 정책의 시점 더미를 활용하여 분양권 전매 완화 정책이 미분양에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과에서 분양권에 대한 규제를 완화하는 것이 수도권에서는 미분양율을 높이는 것으로 분석한 반면, 지방권에서는 미분양율을 낮추는 것으로 분석하여 정책의 지역반응이 차별적임을 실증하였다. 이 연구는 패널회귀분석을 활용하여 지역별 고정효과를 통제함으로써 공통모수를 도출했다는 점에는 큰 의미가 있지만, 시점더미만을 활용하였기 때문에 순수한 정책효과 추정에는 한계가 있을 수 밖에 없다.

이와 같이 전매제한제도에 대한 기존 연구는 매우 희소한 것으로 판단되며, 정교한 정책측정 모형을 활용하지 않은 것으로 판단된다. 그리고 정책효과의 대상이 되는 종속변수 설정에 대한 충분한 논의가 필요하다. 본 연구에서는 전매제한제도에 대한 분석을 위해서는 분양시장과 재고주택시장이 서로 영향을 주고받을 수 있는지에 대한 검토가 필요하다고 판단한다. 임덕호(2004)는 선분양제도하에서는 재고주택의 경기가 분양주택의 경기에 동일한 방향으로 영향을 미칠 수 있다고 분석하였다. 박은숙·최막중(2015)은 두 시장은 서로 대체관계이며, 대체재의 교차수요 원리에 따라 한 시장의 가격상승은 다른 시장의 수요증가로 이어지게 되어 두 시장은 동일한 방향으로 동조화되는 것으로 분석하였고, 재고주택과 분양주택 간의 인과성은 양방향인 것으로 분석하였다. 이와같은 논의에 근거하면, 전매제한기간이 강화되어 분양주택에 대한 수요가 줄어들고, 전매거래의 수요가 줄어들게 됨으로써 분양주택의 가격이 하락하게 되면, 재고주택의 가격이 하락할 수 있는 것이다. 본 연구에서는 두 시장의 동조성을 근거로 재고시장의 가격을 대리변수(Proxy Variable)로 설정하고자 한다.

종합하면, 본 연구의 목적과 유사한 기존 실증연구는 매우 희소하였으며, 정책의 순수한 영향을 측정하기 위한 정교한 실증모형 도입사례를 확인하기 어려웠다. 본 연구에서는 정책 대상에 대한 대리변수로 재고주택가격을 도입하고 정책효과를 측정할 수 있는 보다 정교한 실증모형을 도입하여 기존 연구의 한계점을 극복하고자 한다.

Ⅲ. 11.3 부동산대책 내용2)

11.3 부동산대책은 2016년 11월 3일 정부가 “실수요 중심의 시장형성을 통한 주택시장의 안정적 관리방안”이라는 이름으로 내놓은 부동산 정책이다. 정책은 실수요 중심의 주택시장을 만들기 위해 맞춤형 청약제도, 과도한 투자수요 관리, 자금지원 및 금융부담 완화, 정비사업 제도 개선, 청약시장 불법행위 근절 등 5가지의 방안이 제시되었다. 본 연구는 이 5가지 정책 중 맞춤형 청약제도에 대한 정책효과를 분석할 것이기 때문에 해당 정책에 대해 자세히 살펴보고자 한다.

먼저 맞춤형 청약제도의 정책지역에 대한 선정 기준에 대해 살펴보도록 한다. 정부는 정책지역을 투기과열지구 지정요건 중 정량요건의 일부를 준용하여 과열이 발생하였거나, 발생할 우려가 있는 지역으로 1) 주택가격상승률이 물가상승률보다 2배 이상인 곳, 2) 청약경쟁률이 5대 1을 초과하였거나, 국민주택 규모 이하 주택 청약 경쟁률이 10대 1을 초과한 곳, 3) 주택의 전매행위 성행 등으로 주택시장 과열 및 주거 불안의 우려가 있는 곳으로서 ① 시도별 주택보급률이 전국 평균 이하이거나 ② 시․도별 자가주택비율이 전국 평균 이하인 지역으로 선정기준을 삼았다. 이 기준을 통해 정책지역으로 선정된 지역은 다음의 <표 1>과 같다.

표 1. 11.3 부동산대책의 정책 시행지역
광역지자체 기초지자체 택지 유형
서울특별시 25개구 민간택지 + 공공택지
경기도 과천시, 성남시 민간택지 + 공공택지
하남시, 고양시, 남양주시, 화성시(동탄2에 한함) 공공택지(민간택지는 제외)
부산광역시 해운대구, 연제구, 동래구, 남구, 수영구 민간택지(공공택지는 제외)
세종특별자치시 공공택지(민간택지는 제외)
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맞춤형 청약제도는 국지적인 청약시장의 과열을 완화하여 실수요자의 청약당첨 기회를 확대하고, 주택시장도 안정적으로 관리하기 위하여 지역에 따라 ① 전매제한기간 강화, ② 1순위 제한, ③ 재당첨 제한의 적용을 선별적으로 적용한다. 전매제한기간 강화는 조정 대상지역의 전매제한기간을 과열정도에 따라 1년 연장 또는 소유권이전등기시까지로 조정하는 정책이다.

1순위 제한 정책은 조정 대상지역에서 청약시 세대주가 아닌 자, 5년 이내에 다른 주택에 당첨자가 된 자의 세대에 속한 자, 2주택 이상을 소유한 세대에 속한 자를 1순위에서 제외하는 정책이다. 재당첨 제한 정책은 조정 대상지역에서 의 주택에 당첨된 세대에 속한 자를 재당첨 제한 대상자에 추가하는 내용을 담고 있다. 이와 같이 강화된 전매제한기간은 정책이 발표되는 2016년 11월 3일 입주자모집공고분부터 적용되며, 1순위 및 재당첨 제한은 주택공급에 관한 규칙 개정 후 입주자모집 승인신청분부터 적용하는 것으로 발표하였다.

Ⅳ. 분석 방법

1. 이중차분법

본 연구는 11.3 부동산대책 중 맞춤형 청약제도의 정책효과를 측정하기 위해 정책효과를 측정하는 대표적인 패널회귀분석 방법으로 사용되고 있는 이중차분법(Difference-in-Differences Method)을 활용하고자 한다. 이중차분법은 정책의 대상이 되는 실험군(Treatment Group)이 대조군(Control Group)에 비해 정책도입 이후 목적값이 얼마나 변화하는지를 측정하는 분석방법이다. 개념을 보다 명확히 하기 위해 수식을 살펴보도록 하자.

P = T A T B C A C B

(식 1)

(식 1)에서 T는 정책지역(Treatment Group), C는 대조군으로 통제지역(Control Group)에 해당한다. 하첨자 A는 정책시행 이후(After)를 의미하며, B는 정책시행 이전(Before)을 의미한다. 수식에서 첫 번째 괄호 안은 정책지역에 정책 도입 전후의 목적값의 변화를 나타낸다. 흔히 정책도입 전후의 추이를 살펴볼 때 이 값에 주목을 하는 경향이 있지만, 이 값은 정책 도입의 효과를 정확히 반영하지 못한다. 두 번째 괄호 안은 정책이 도입되지 않은 지역의 정책도입 전후의 목적값의 변화를 나타낸다. (식 1)은 정책지역의 정책도입 전후 차분값과 비정책지역의 정책도입 전후 차분값을 다시 차분을 함으로써 대조군에 대비하여 순수한 정책도입 효과를 추출하게 되는 것이다(Angrist and Pischke, 2009; Wooldridge, 2002). (식 1)의 정책도입효과 측정 방식은 다음의 (식 2)와 같이 회귀분석 방식으로 표현할 수 있다.

Y i t = β 0 + β 1 T i t + β 2 A i t + β 3 T i t A i t + γ ' X + ε i t

(식 2)

여기서 하첨자 i는 기초지자체 단위의 지역을 의미하며, t는 시간으로 본 연구에서는 월단위의 시간을 의미한다. Tit는 정책도입지역에 대한 더미변수를 나타내며, Ait는 정책시행 시점 이후에 대한 더미변수, TitAit는 정책지역의 정책도입에 따른 순수한 효과를 측정하는 더미변수이다. (식 1)의 정의에 맞춰 (식 2)의 정책효과가 도출되는 과정을 유도하면 다음과 같다. 먼저 논의의 편의를 위해 (식 2)에서 제어벡터 X가 존재하지 않는다고 가정하고, 정책지역(i=1)과 통제지역(i=0)에 대해 각각 정책도입 전(t=0)과 정책도입 후(t=1)의 값을 도출하면 다음과 같다.

Y 10 = β 0 + β 1 + ε 10

Y 11 = β 0 + β 1 + β 2 + β 3 + ε 11

Y 00 = β 0 + ε 00

Y 01 = β 0 + β 2 + ε 01

(식 3)

(식 1)과 동일하게 정책효과를 측정하기 위한 식을 작성하면,

E Y 11 Y 10 Y 01 Y 00 P

(식 4)

으로 표현할 수 있다. 여기서 P는 정책효과로 정의하며, 고전적 회귀가정(Eεit=0, i,t)에 의해 (식 4)는 다음과 같이 유도된다.3)

P = β 3

(식 5)

즉, (식 2)의 회귀식의 β3는 정책도입에 따른 순수한 정책효과로 해석을 할 수 있는 것이다.

(식 2)의 종속변수는 Yit=Δpit~/pit1~로 아파트가격지수의 월변동률을 나타낸다. pit~는 아파트가격지수 pit를 소비자물가지수를 이용하여 실질화한 후, 특정한 시간추세에 의한 왜곡을 방지하기 위해 HP-필터링을 통해 추세를 제거한 값을 나타낸다.4) 통제변수의 열벡터 X는 전월의 실질가격지수의 로그값과 주택담보대출금리로 구성하였다.5) 여기서 전월의 실질가격지수의 로그값은 가격변동의 기저효과(Basis Effect)를 통제하기 위해 도입한 것이다. 예를 들어, 2개의 지역이 있고, 이 지역은 가격수준이 높은 지역과 가격수준이 낮은 지역으로 구성된다고 가정하자. 이 지역에서 가격이 동일하게 변동했다고 가정할 때, 가격수준이 높은 지역은 상대적으로 가격변동률이 낮으며, 가격수준이 낮은 지역은 상대적으로 가격변동률이 높게 된다. 이와 같은 효과를 통제하지 않을 경우 순수한 가격 변동효과를 측정하기 어렵게 된다.6) 전월 가격수준에 대한 통제가 합당할 경우 계수값은 음(-)의 값으로 추정되게 된다. 주택담보대출금리를 통해서는 낮은 금리에 반응하여 거래가 증가하고, 단기적으로 비탄력적인 공급 특징에 따라 가격이 상승하게 되는 경로에 의해 금리와 가격이 음(-)의 관계를 가질 것으로 기대된다.

2. 데이터에 대한 설명

11.3 부동산대책의 정책효과 분석을 위해 종속변수로 아파트가격지수의 월변동률로 설정하였다. 엄밀히 정책의 내용이 전매시장에 대한 규제이므로, 전매시장의 거래가격을 사용하는 것이 합당하다. 실제 국토교통부 실거래가 공개시스템에서 읍면동 기준으로 단지별 전매거래 가격을 제공하고 있기 때문에 이 자료를 활용하여 분석을 하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 전매거래가 전혀 없는 지역의 경우에는 전매시장에서의 주택의 가치를 판단할 수 있는 객관적인 방법이 없다. 이에 본 연구에서는 분양주택시장과 재고주택시장은 동조성이 있다는 기존 연구들의 의견을 수용하여(임덕호, 2004; 박은숙·최막중, 2015), 전매거래가격의 대리변수로 재고주택시장의 아파트가격지수를 활용하고자 한다. 분석에 사용한 가격지수는 한국감정원의 전국주택가격동향조사의 아파트매매가격지수 월간동향 자료를 사용하였다. 가격을 실질화하는데 사용한 소비자물가지수(CPI)는 통계청 소비자물가조사 자료로, 시도별 소비자물가지수의 총지수를 사용하였다. 이와 같이 지역별 소비자물가지수를 활용하여 산출하는 실질지수는 지역별 경기변동에 따른 소비력 차이가 보정되게 된다. 주택담보대출금리는 한국은행 자료로 신규취급액 기준의 대출금리를 활용하였다.

r j = 1 + i / 1 + π j 1

(식 6)

다만, 한국은행에서 제공하는 자료는 전국기준으로 지역별로 직면하게 되는 금리 상황과 차이가 있을 수 있다. 본 연구에서는 한국은행의 주택담보대출 명목금리를 통계청의 지역별 소비자물가지수를 이용하여 계산한 지역별 인플레이션율을 이용하여 (식 6)의 피셔방정식에 의해 실질화하였다. (식 6)에서 i는 명목금리를 나타내며, πjj지역의 인플레이션율, rjj지역의 실질금리를 나타낸다. 분석기간은 2015년 1월부터 2017년 2월까지로 설정하여 과거 2년정도 기간동안 가격의 변화와 대비하여 정책도입에 따른 가격의 변화를 확인하고자 한다. 또한, 본 연구의 분석지역인 서울, 경기, 부산지역의 주택시장이 2013년 4.1부동산대책 이후 장기침체에서 벗어나 정상화가 된 점을 고려하여 2013년 4월부터 2017년 2월까지에 대한 샘플로 정책도입 효과에 대한 강건성 검정을 수행하고자 한다.7)

3. 분석 지역 설정

본 절에서는 11.3 부동산대책의 맞춤형 청약제도 분석에 대한 정책효과 분석을 위한 지역을 설정하고, 어떤 정책 내용이 있는지를 살펴보고자 한다. 맞춤형 청약제도의 규제내용은 ① 전매제한기간, ② 1순위 제한, ③ 재당첨 제한으로 구성되며, 모든 정책 지역은 1순위 제한과 재당청 제한이 실시된다. 전매제한기간에 대한 규제는 지역에 따라 소유권 이전등기시까지 전매를 제한하는 지역이 서울특별시의 강남 4개구(강남, 서초, 송파, 강동)와 경기도 과천시로 규제가 가장 강한 지역으로 분류될 수 있다. 서울은 강남 4개구를 제외한 나머지 21개구 모두 전매제한기간을 1년6개월로 강화하여 강남 4개구에 비해 상대적으로 규제의 정도가 약하다. <표 3>은 서울 25개구의 2016년 전매거래량을 나타내고 있다. 강남 4개구의 전매거래량 순위를 살펴보면, 송파구 1,323건으로 서울 전체에서 1위, 강동구 829건으로 서울 전체에서 4위이고, 서초구와 강남구는 각각 510건, 475건으로 10위, 11위 수준으로 강남 4개구는 서울의 평균 전매거래량인 442건보다 많은 것을 알 수 있다. 강남 4개구를 제외한 나머지 21개 구는 정책의 전매제한기간이 1년 6개월로 강화되었지만, 강남 4개구에 비해 정책의 강도가 약한 지역이다. 이와 같이 정책의 강도에 따른 정책효과의 차이를 확인하기 위해서 본 연구는 비교 대상의 지역을 추가하고자 한다. 비교 대상의 선정 기준은 강남 4개구와 마찬가지로 전매거래량이 많은 지역으로 설정하여 <표 3>에서 강남 4개구를 제외한 전매거래량이 많은 지역인 성동구(1,315건, 2위), 서대문구(994건, 3위), 강서구(716건, 5위), 동대문구(660건, 6위)로 선정하고자 한다.

표 2. 분석지역 설정 및 정책내용
분석지역 ① 전매제한기간 ② 1순위 제한 ③ 재당첨 제한
소유권 이전등기시 1년6개월
강남4개구(강남, 서초, 송파, 강동) O X O O
서울21개구 X O O O
경기 과천 O X O O
경기 성남 X O O O
부산5개구(해운대, 연제, 동래, 수영, 남구) X X O O
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표 3. 2016년 서울 지역별 전매거래량
지역 전매거래 순위 지역 전매거래 순위
송파구 1,323 1 동작구 310 14
성동구 1,315 2 노원구 213 15
서대문구 994 3 양천구 186 16
강동구 829 4 종로구 182 17
강서구 716 5 중구 165 18
동대문구 660 6 광진구 147 19
은평구 644 7 용산구 106 20
성북구 644 7 중랑구 97 21
마포구 589 9 강북구 90 22
서초구 510 10 도봉구 18 23
강남구 475 11 관악구 4 24
영등포구 444 12 구로구 1 25
금천구 383 13 평균 442 -

주 : 음영과 굵은 글씨로 표기한 지역은 정책 시행지역.

자료 : 한국감정원.

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<표 4>는 2016년의 경기도의 지역별 전매거래량을 나타낸다. 지역별 전매거래량을 살펴보면, 정책의 대상 지역 중 전매제한기간을 소유권이전등기시점까지로 규제하여 정책의 강도가 가장 강한 과천의 경우 전매거래량이 2016년 한해동안 19건에 지나지 않았다. 성남시의 경우는 1,025건으로 경기도내에서 전체 10번째로 많은 전매거래가 있었으나, 경기도 평균인 1,413건에 비해 낮은 수준임을 알 수 있다. 즉, 경기도의 과천은 전매거래가 적은 지역에 대해 높은 수준의 규제를 했을 때의 정책효과를 파악할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 성남을 통해서 상대적으로 전매거래량은 많지만 규제의 강도가 약했을 때의 정책효과를 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

표 4. 2016년 경기도 지역별 전매거래량
지역 전매거래 순위 지역 전매거래 순위
화성시 7,162 1 파주시 555 17
김포시 4,485 2 구리시 526 18
수원시 4,289 3 이천시 514 19
용인시 3,149 4 오산시 460 20
평택시 3,104 5 광명시 429 21
시흥시 2,883 6 안성시 395 22
하남시 2,307 7 양평군 178 23
고양시 2,074 8 군포시 56 24
광주시 1,329 9 의왕시 40 25
성남시 1,025 10 포천시 31 26
의정부시 867 11 과천시 19 27
남양주시 848 12 동두천시 2 28
안산시 839 13 가평군 2 28
부천시 830 14 여주시 1 30
안양시 579 15 연천군 0 31
양주시 577 16 여주군 0 31
평균 1,413 -

주 : 음영과 굵은 글씨로 표기한 지역은 정책 시행지역.

자료 : 한국감정원.

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<표 5>는 2016년의 부산의 지역별 전매거래량을 나타낸다. 부산의 정책시행 지역은 해운대, 연제, 동래, 수영, 남구로 전매거래량이 대체로 많은 지역이다. 부산지역에 대한 규제 내용은 1순위 제한과 재당첨 제한으로 11.3대책의 맞춤형 청약제도에서 가장 약한 규제 정책이 시행되는 지역이다.

표 5. 2016년 부산 지역별 전매거래량
지역 전매거래 순위 지역 전매거래 순위
강서구 4,320 1 부산진구 1,374 9
동래구 2,867 2 금정구 597 10
연제구 2,724 3 북구 541 11
남구 2,270 4 서구 403 12
해운대구 1,896 5 사상구 358 13
사하구 1,525 6 영도구 156 14
수영구 1,417 7 중구 32 15
동구 1,409 8 평균 1,459

주 : 음영과 굵은 글씨로 표기한 지역은 정책 시행지역.

자료 : 한국감정원.

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분석지역의 특징에 대해 요약을 하면, 서울 강남 4개구는 규제정책이 가장 강하면서, 전매거래량이 매우 많은 지역이고, 경기 과천은 규제정책이 가장 강하지만, 전매거래량이 매우 적은 지역, 경기 성남은 규제정책이 과천보다 약하지만 전매거래량이 상대적으로 많은 지역이다. 부산은 정책의 강도가 제일 약하지만, 전매거래량이 매우 많은 지역이다. 이와 같이 지역에 따라 구별되는 뚜렷한 특징에 따라 전매제한 규제정책의 효과를 확인하고자 한다. 분석은 광역지자체를 기준으로 정책지역에 해당하는 구를 실험군, 그 외의 구를 대조군으로 설정하여 분석하도록 한다. 또한, 분석 지역은 규제 택지 중 민간택지를 대상으로 분석한다.

Ⅴ. 정책도입효과 분석 결과

<표 6>은 11.3 부동산대책으로 도입된 맞춤형 청약제도의 정책효과에 대한 분석 결과를 나타낸다.8) 여기서 정책지역은 (식 1)에서 Tit으로 정책도입지역에 대한 더미변수, 정책기간은 (식 1)에서 Ait으로 정책시행 시점 이후에 대한 더미변수, 정책효과는 (식 1)에서 상호교차항인 TitAit을 나타낸다. 회귀분석를 살펴보면, (1)열의 강남 4개구에서는 정책도입에 따라 통계적으로 유의한 수준에서 가격하락 효과가 관측되었다. (2)열은 전매거래량이 많은 지역(성동구, 서대문구, 강서구, 동대문구)에 대한 정책효과를 분석한 결과를 나타낸다. (1)열과 (2)열의 결과와 관련하여 11.3 부동산대책 내용을 살펴보면 투자수요가 많은 강남 4개구에 대해서는 전매제한기간을 소유권이전등기 시점까지 강화한 반면, 나머지 지역은 전매제한기간을 1년 6개월로 규제하여 상대적으로 강남 4개구에 대한 규제 내용이 강하다. (1)열과 (2)열의 결과를 통해서는 11.3 부동산대책에 따른 정책효과가 규제의 강도에 의해 결정된 것으로 판단할 수 있다. 이 분석 결과는 전매거래가 왕성한 지역에 대한 전매제한기간을 강하게 규제할 경우 주택시장이 안정화될 수 있음을 시사한다고 볼 수 있다.

표 6. 전매제한기간 규제가 아파트가격에 미치는 영향(2015년 1월~2017년 2월)
(1)강남 4개구 (2)서울 4개구 (3)경기 과천 (4)경기 성남 (5)부산 5개구
정책지역 0.038(0.047) 0.073(0.047) 0.081(0.091) -0.036(0.054) 0.116**(0.051)
정책기간 -0.188***(0.052) -0.218***(0.052) -0.378***(0.038) -0.378***(0.039) 0.141*(0.076)
정책효과 -0.236**(0.120) 0.016(0.119) -0.043(0.231) -0.013(0.137) -0.009(0.132)
전월 로그실질가격지수 -6.692***(0.803) -7.058***(0.809) -9.757***(0.671) -9.728***(0.668) -4.768***(1.314)
전월 실질 주택담보대출금리 -0.181***(0.058) -0.186***(0.058) -0.177***(0.047) -0.177***(0.047) -0.341***(0.065)
상수 31.564***(3.743) 33.259***(3.771) 45.629***(3.113) 45.500***(3.102) 22.986***(6.088)
관측점 650 650 1,042 1,042 416
R-squared 0.207 0.206 0.272 0.272 0.086

주 : ( )안은 표준오차를 나타냄. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

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경기도에 대한 분석인 (3)열과 (4)열의 결과를 살펴보면, 전매제한기간을 소유권이전등기 시점까지 강화한 경기도 과천과 전매제한기간을 1년 6개월로 강화한 경기도 성남 두 곳 모두 정책도입에 따른 효과를 확인할 수 없었다. 과천의 경우 <표 4>에서 살펴본 바와 같이 2016년 전매거래량이 19건으로 전매거래량이 매우 적은 지역에 대해 제일 높은 수준의 규제정책을 펼쳤을 때 정책의 효과를 발견할 수 없었다. 그리고 성남의 경우는 상대적으로 전매거래량이 많지만, 전매제한기간은 1년 6개월로 상대적으로 규제의 강도가 약할 경우, 규제정책이 시장의 안정화에 기여하지 못하는 것으로 분석되었다.

부산 5개구에 대한 분석 결과인 (5)열을 살펴보면, 부산 지역에서도 정책도입에 따른 효과를 발견할 수 없었다. 이 부산 5개구는 전매거래량이 매우 많은 지역이지만, 규제정책이 1순위 제한, 재당첨 제한만 했고, 전매제한을 하지 않아 정책의 강도가 제일 약한 지역이었음을 주목해야한다.

이를 통해 11.3 부동산대책의 맞춤형 청약제도 정책은 강남 4개구와 같이 전통적으로 투자수요가 강한 지역에 대한 시장 과열을 조정하는데 단기적으로 효과가 있는 것으로 판단된다. 다만, 이와 같은 해석에 있어 정책의 효과가 단기적이라는 단서가 필요한 이유는 분석시계열이 2017년 2월까지로 정책도입 이후 경과한 시간이 4개월에 지나지 않아 정책효과가 얼마나 더 지속될지 알 수 없기 때문이다.

(1)~(5)열까지 모든 회귀분석 결과에서 전월 로그실질가격지수는 모두 음(-)의 값으로 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 이 변수는 가격변동의 기저효과를 통제하기 위해 도입한 것으로 가격변동이 일정할 경우 가격수준이 높은 지역의 경우 가격변동률이 낮고, 가격수준이 낮은 지역의 경우 가격변동률이 높은 영향력을 통제하는 작동을 한다. 실제 이와 같은 영향력이 존재하여 통계적으로 유의할 경우, 이 변수를 제외하였을 때는 누락변수로 인하여 정책효과에 편의가 발생할 수 있다. 주택담보대출금리 결과를 살펴보면, (1)~(5)열까지 모든 결과에서 금리와 가격은 음(-)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 이는 낮은 금리에 반응하여 거래는 증가하게 되지만, 단기적으로 비탄력적인 주택공급의 특징으로 인해 수요가 과잉이 되어 가격이 상승하는 수요와 공급 법칙에 따른 결과로 풀이할 수 있다. 분석 결과에서 확인할 수 있는 특징적인 것은 부산 지역이 금리 변화에 따른 가격변동이 가장 강하다는 것이다. (1)~(4)열까지 서울, 경기에 대한 분석에서는 금리변화에 따른 가격변동은 대략 0.177~0.184 수준인 반면, (5)열의 부산은 서울, 경기 지역에 비해 금리에 대한 반응이 2배 가량 강한 것으로 분석되었다.

<표 7>은 분석기간을 보다 엄밀히 통제한 것으로 2013년 4월의 4.1부동산대책 이후 분석지역인 서울, 경기, 부산의 주택경기가 회복된 점에 착안하여 설정한 결과이다. 이와 같이 분석기간을 늘린 결과에서는 정책의 영향력은 약해졌지만, 여전히 강남 4개구에서만 정책효과가 관측되어 <표 6>의 분석결과를 지지하는 것으로 분석되었다.

표 7. 전매제한기간 규제가 아파트가격에 미치는 영향(2013년 4월~2017년 2월)
(1)강남 4개구 (2)서울 4개구 (3)경기 과천 (4)경기 성남 (5)부산 5개구
정책지역 -0.018(0.035) 0.027(0.034) 0.148**(0.068) 0.029(0.041) 0.004(0.033)
정책기간 -0.220***(0.050) -0.256***(0.051) -0.425***(0.040) -0.429***(0.041) 0.063(0.066)
정책효과 -0.198*(0.118) 0.035(0.118) -0.252(0.234) -0.034(0.139) -0.012(0.117)
전월 로그실질가격지수 -4.919***(0.562) -4.973***(0.557) -3.479***(0.351) -3.480***(0.352) -1.661**(0.827)
전월 실질 주택담보대출금리 -0.168***(0.030) -0.174***(0.031) -0.090***(0.027) -0.090***(0.027) -0.233***(0.035)
상수 23.323***(2.638) 23.583***(2.618) 16.404***(1.660) 16.412***(1.665) 8.371**(3.863)
관측점 1,175 1,175 1,903 1,903 752
R-squared 0.128 0.125 0.136 0.134 0.062

주 : ( )안은 표준오차를 나타냄. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

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Ⅵ. 결론 및 연구의 한계

본 연구는 한국감정원의 전국주택가격동향조사 아파트매매가격지수 월간동향 자료를 사용하여 지역별 전매제한 규제 효과를 분석하였다. 본 연구는 전매거래량과 규제의 강도를 이용하여 정책효과를 추정하였다. 전매거래량이 많으면서 전매제한기간 규제의 강도가 가장 강한 지역으로 강남 4개구를 설정하였고, 강남 4개구에 비해 규제 강도가 약하지만 전매거래량이 많은 지역으로 성동구, 서대문구, 강서구, 동대문구를 설정하였다. 분석 결과에서는 전매거래가 많은 지역에서 규제강도가 강한 강남 4개구에서 정책도입에 따른 시장안정화 효과가 발견되었다. 경기도 과천의 경우는 규제의 강도가 강남 4개구와 같이 제일 강한 지역이지만, 전매거래가 극히 적은 지역으로, 정책도입에 따른 효과를 발견할 수 없었다. 전매거래량은 많지만 정책의 강도가 상대적으로 약했던 성남의 경우에서도 정책효과를 발견할 수 없었다. 부산은 11.3 부동산대책의 맞춤형 청약제도에서 가장 약한 규제정책이 펼쳐진 지역으로 상대적으로 높은 전매거래에도 불구하고, 정책시행 이후의 영향력을 발견할 수 없었다. 이와 같이 정책도입에 따라 전매거래가 빈번한 지역에 대해 강한 규제를 할 경우 시장이 안정화될 수 있음을 발견하였다. 다만, 이와 같은 분석 결과는 정책시행 이후의 기간이 4개월밖에 지나지 않았기 때문에 단기효과로 판단해야 하며, 분석결과를 일반화하여 해석하는데 각별히 유의해야할 필요가 있다.

본 연구 주제와 관련하여 우려가 되는 점은 소유권이전등기 시점까지 전매기간을 제한하여 가격 상승을 억제하였더라도 규제기간이 지난 시점에서는 그 동안 반영되지 않은 가격상승분이 반영되어 거래가 이루어질 가능성이 있다는 점이다. 실제 전매제도 도입의 배경에 과거 전매가 되지 않던 시기에 분양시점의 가격과 준공 이후 가격간 큰 격차로 인한 시장과열과 시장에서의 실수요자 배제 문제가 있었다. 정책효과가 발견된 강남 4개구에 대한 정책 내용이 소유권이전등기 시점 이후인 점이 전매가 허용되지 않았던 과거와 비슷한 문제를 만들어내지 않을까하는 우려가 드는 것도 바로 여기에 있다. 11.3 부동산대책의 맞춤형 청약제도가 목표하는 정책적 목표는 시장에 공급하는 주택이 안정적으로 실수요자에게 공급되는 것이고, 이를 담보하는 것이 가격의 안정성일 것이다. 이를 위해서는 정책의 장기적 영향력이 유지되는 것이 중요하다. 따라서 정책효과의 지속적인 측정이 필요하며, 전매제한기간이 지난 이후에도 가격이 과도하게 과열되지 않도록 지속적인 정책적 개입이 필요하다고 판단한다.

본 연구는 다음의 한계점이 있음을 밝힌다. 첫째, 본 연구는 전매제한기간에 대한 규제강화가 분양주택의 전매거래에 미치는 영향이 아닌 재고주택의 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 지역별로 전매거래량의 편차가 커서 특정 지역은 거래가 많은 반면, 또한 거래가 전혀 없는 지역 또한 다수이다. 이와 같은 문제로 지역별 전매시장의 거래가치를 설정하지 못하기 때문에 이에 대한 대리변수로 아파트가격지수를 사용하였다. 향후 연구에서는 아파트 실거래가격 등 보다 더 적절한 대리변수의 활용이 필요할 것으로 판단한다. 둘째, 본 연구는 분양주택시장과 재고주택시장이 서로 영향을 주고받는다고 가정하여 수행한 것이다. 이 주제와 관련하여 박은숙·최막중(2015) 등의 연구에서 이론적인 가능성은 논의되었지만, 실제 이와 관련한 실증연구에서는 일치된 결과가 나타나지 않고 있다(윤승봉 외, 2004; 조훈희, 2008; 임덕호·박선구, 2010; 박은숙·최막중, 2015). 본 연구의 분석 결과가 보다 신뢰받기 위해서는 두 시장의 관계를 명확히 밝히는 후행 연구가 지속적으로 이루어져야 한다고 판단된다.

Footnotes

1. 시점간 변수값을 비교하기 위해서는 시점간 존재하는 물가의 차이를 제거해야 한다. 변수의 실질화는 한 변수를 시점간 비교가 가능한 형태로 재연산하는 과정으로 일반적으로 명목변수를 소비자물가지수, GDP디플레이터 등으로 나누어 물가의 영향력을 통제한다.

2. 본 장의 내용은 국토교통부 등 관계부처 합동(2016)으로 발표한 11.3 부동산대책인 “실수요 중심의 시장형성을 통한 주택시장의 안정적 관리방안”의 내용에 기초하고 있음을 밝힌다.

3. 고전적 회귀가정을 통해 잔차가 제거되어 수식에 순수한 정책효과만 남는 과정에 대한 유도과정은 쉽게 유추가 가능하기 때문에 생략을 하지만, 자세한 유도과정의 확인을 원할 경우 Cameron and Trivedi(2009)의 56쪽을 참고하기 바란다.

4. HP-필터링의 평활화 계수는 월자료를 평활화하는데 일반적으로 활용되는 129,600를 적용하였다(Hodrick and Prescott, 1997).

5. 본 연구의 전매제한기간 규제효과를 제대로 확인하기 위해서는 시장의 공급상황, 소비자의 심리, 경기상황 등 다양한 변수들이 고려될 필요가 있다. 그런데 본 연구는 횡단면과 시계열의 구조가 구단위, 월단위로 구성되어 실험설계에 맞는 거시데이터 구축에 한계가 있어 부득이하게 분석에 제외되었음을 밝힌다.

6. 이와 같은 논리는 Mankiw, Romer and Weil(1992)에서 도입된 경제성장모형을 차용하여 모형화한 것이다. 경제성장은 경제규모가 큰 국가일수록 성장속도가 느려지는 반면, 경제규모가 작은 국가일수록 성장속도가 빠르다. 이와 같이 경제규모 차이에 의한 효과를 성장모형에서는 수렴효과(Convergence Effect) 혹은 따라잡기효과(Catch-up Effect)로 표현하고 있다. Mankiw, Romer and Weil(1992)은 이와 같은 효과를 전기의 GDP로그값을 통해 통제하였고, 이후 대다수의 경제성장 실증연구에서는 이와 같은 규모에 따른 영향을 통제하고 있다.

7. 분석기간을 보다 객관적으로 설정하기 위해 의견을 주신 익명의 심사자께 감사드립니다.

8. 지역에 따라 전매거래가 없는 경우가 다수 있어 연구설계에 맞게 구단위의 월별 전매시장 거래가격 데이터를 구축하는데 한계가 있다. 이에 본 연구는 아파트가격지수를 대리변수로 활용하여 전매제한 규제정책이 주택시장에 미치는 정책효과를 측정하고자 한다.

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