Essays on Housing Economics

Jinwoong Lee 고려대학교 대학원 2023 국내박사

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.

A Study on the Effect of Urban Redevelopment Projects on Housing Prices

이재원 건국대학교 대학원 2022 국내박사

Seoul currently lacks space for large-scale housing sites due to continued development, and at the same time, demand for improvement of the residential environment is growing due to the aging of the infrastructure and housing. In order to expand the housing supply, redevelopment projects are suggested as alternatives among urban maintenance projects to increase the efficiency of land use and expand the housing supply. Therefore, this study analyzed the planning and policy characteristics of redevelopment project areas and the effect of project progress on housing prices based on the actual transaction prices of the project area and nearby houses. In the first study, the effect of the characteristics of redevelopment project areas on housing prices was analyzed. As a result of the analysis, it was found that the factors that receive policy support or determine business feasibility had a significant effect. In addition, housing prices rose as the project progressed. The second study analyzed the effect of the characteristics of nearby redevelopment project areas on housing prices of apartments and detached and multi-family houses. Analysis found that the closer the supply households, the more positive the transaction price, and that the number of business districts has a positive effect after a certain distance. The third study compared redevelopment project areas and nearby housing prices and analyzed the policy effects within the redevelopment project area through a difference-in-differences analysis model. Analysis showed the housing price of the project area was higher than the nearby housing price at all times, and the positive effect increased after approval of union establishment and project implementation. Thus, redevelopment project areas were found to have an effect on the housing market at the time of the project, the degree of uncertainty of the project according to the implementation stage, differences in systems, and the plans to be supplied in the future. In designating an area, a plan is needed so that the size, the number of union members, and ratio of maintenance infrastructure will not significantly affect the housing market, and it will be necessary to consider planning and progress by region. 서울은 현재 지속된 개발로 대규모 택지 공급이 힘들고, 동시에 기반시설 및 주택의 노후도 심화로 주거환경개선에 대한 요구 커지고 있다. 주택공급 확대를 위해 노후·불량한 주택 밀집된 기개발 지역을 대상으로 토지이용의 효율성을 높이고 주택공급을 확대할 수 있는 수단인 도시정비사업 중 재개발사업이 대안으로 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 사업구역과 인근 주택의 실거래가격을 바탕으로 재개발사업구역의 계획 및 정책적 특성과 사업진행이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 첫 번째 연구에서는 재개발사업구역 특성이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 정책적 지원을 받거나 사업성을 결정하는 요인이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사업이 진행될수록 주택가격이 상승하는 것으로 나타났다. 두 번째 연구는 아파트와 단독·다가구 및 연립·다세대 유형인 주택을 대상으로 인근 재개발사업구역특성이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 가깝고, 공급세대수가 많을수록 거래가격에 긍정적인 영향을 미치며, 사업구역수는 거리에 따른 영향이 다른 것으로 분석되었다. 이는 인근 사업구역에서 새로운 주택이 공급될 때, 가격 동조화 현상이 일어나고, 차기 사업 후보지로의 기대감, 주거환경개선의 편익을 공유 등 요인이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다. 세 번째 연구는 재개발사업구역과 인근 주택가격을 비교하고, 재개발사업구역 내 정책적 효과를 이중차이분석모형을 통해 분석하였다. 분석결과, 모든 시기에서 사업구역의 주택가격이 인근 주택가격보다 높았으며, 조합설립인가와 사업시행인가 이후 긍정적인 효과가 커지는 것으로 분석되었다. 재개발사업구역은 사업 진행 시점의 주택시장의 영향과 시행단계에 따른 사업의 불확실성 정도, 제도의 차이와 향후 공급될 계획에 따른 영향이 존재하는 것으로 나타났다. 사업구역을 지정하는 데에 있어, 규모와 조합원 수, 정비기반시설 비율 등을 조절하여 주택시장에 큰 영향이 없도록 계획이 필요하며, 지역별로 계획 및 진행에 대한 고려가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

An Analysis of Housing Price Affected by Urban Railway System : Focused on Seoul Metropolitan Region

배상영 건국대학교 대학원 2020 국내박사

본 연구는 도시철도와 주택가격간의 관계에 대해서 도시철도 역까지의 접근성, 개별 역이 제공하는 소요시간, 노선과 역사의 특성, 승하차인원 등 다양한 차원에서 분석하고자 하였다. 분석방법은 헤도닉가격 모형을 사용하였으며, 이분산성의 통제를 위하여 강건표준편차를 사용하였다. 분석대상은 2016년 1월부터 2018년 12월까지 36개월간 수도권에서 거래된 아파트이며, 수도권 21개 노선의 역 인근 아파트를 대상으로 하였다. 분석결과, 도시철도역까지의 거리는 주택가격과 부(-)의 관계에 있으며, 운행편수는 주택가격과 정(+)의 영향으로 나타났으며, 주요목적지까지의 소요시간은 주택가격과 부(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다. 이는 교통이론에도 부합하는 것으로 교통서비스가 주택가격에 자본화 된 것으로 볼 수 있다. 노선 분석의 경우에는 서울내부운행이 광역운행보다 가격에 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타났으며, 경기도의 경우에는 경기 내부운행이 광역운행보다 가격에 부(-)의 영향이 있는 것으로 나타났다. 주요목적지(CBD, GBD)를 경유하는 노선일수록 주택가격에 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타났으며, 환승가능성이 높은 노선일수록 역시 주택가격에 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타났다. 승하차인원 및 역사특성 분석의 경우, 지상역사의 존재는 주택가격에 부(-)의 영향이 있는 것으로 나타났으며, 승하차인원의 경우에도 주택가격과 부(-)의 영향이 있는 것으로 나타났다. 특히 상호작용모형 분석결과, 100미터 이내에 부정적인 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점 및 의의는 다음과 같다. 첫째, 도시철도가 주택가격에 미치는 영향은 단지 역과의 거리가 아닌 개별 역이 가지고 있는 특성 및 속성에 따라 달라진다는 것을 실증하였으며, 둘째로, 교통학에서 논의 되어온 통합교통모형이 주택시장에서 자본화 되는 것을 실증하였다. 셋째로, 노선의 특성이 미치는 영향이 지역마다 다르게 나타나며, 기존 연구에서 다루지 않았던, 승하차인원 및 승하차인원의 패턴이 주택가격에 미치는 영향을 분석했다는 점에서 학술적 기여점이 있다. 마지막으로, 특정 노선이나 일부지역만이 아닌 수도권 전체를 연구의 대상으로 하고, 도시철도 네트워크 전체를 분석하였다는 점에서 기존 연구결과보다 강건하고 보편적인 연구 결과를 도출하였다는데 의의가 있다. In this study, empirical analyses were performed on the impacts of various influential factors of the urban railway on housing prices, such as the accessibility to the station, transit services provided by a station, line attributes of urban railway service, attributes of the station, and transit users. This study uses the hedonic price model to analyze the effects of the qualitative characteristics (attributes) of the urban railway service on the prices of apartments, a typical form of residence among South Koreans The hedonic price model has been used mainly for estimating the real estate values and evaluating neighborhood environments or brands. When the error terms are heteroscedastic, and there are no correlated observations, the hypothesis needs to be tested by calculating the heteroskedasticity-robust standard error as proposed by White (1980) (Cameron and Trivedi, 2010). In this study, both the Breusch-Pagan test and the White test were presented, and statistical significance was tested on the estimated coefficients using the heteroskedasticity-robust standard error. This study covers the entire Seoul Metropolitan Region, which is one of the largest metropolia in the world. The analysis period is the latest three years (January 2016 – December 2018). The main results of the analysis are as follows. The distance to an urban railway station was inversely related to the housing price, and the number of trains (departures) per day was positively related to housing price owing to its effect of reducing the waiting time. The travel time to key commuter destinations (CBD, GBD, YBD) was analyzed to be inversely proportional to price, which is consistent with the research hypothesis. Whereas a line operating within Seoul had a positive effect on apartment prices, a line operating within Gyeonggi had a negative effect. A line that stops at more key commuter destinations had a positive effect on housing prices. A higher transfer availability was also found to have a positive effect on prices, but not to a significant degree in Seoul. The presence of an aboveground station had a negative effect on housing prices throughout the regions. In support of the findings of previous studies, this result is interpreted as the adverse impact of noise, vibrations, damage to the view, and spatial separation of the area. First, the impact of the urban railway system on housing prices varies according to the transit services of individual urban railway stations, and the factors constituting the quality of the transit service influence housing prices as demonstrated by the related theories. Second, the Integrated Transit Assignment Model discussed in transportation studies can be applied to the housing market with the emergent capitalization effect of urban railway on housing prices. Third, line attributes influence housing prices; however, Seoul and Incheon show different patterns. Lastly, this study ensured the robustness and generalizability of the results by setting the Seoul Metropolitan Region, which accounts for about 50% of the South Korean population, as the scope of research. It differentiates itself from the comparable previous studies centering on metropolitan or provincial units and has contributed to transportation studies in that it has analyzed the entire extent of the urban railway network of the Seoul Metropolitan Region.

(A) study on China's housing price bubble : based on panel data of 31 provinces from 2000 to 2017

이용 韓國外國語大學校 大學院 2020 국내석사

In 1998, the Chinese residential market began to enter the era of commercial housing, and housing demand in the market was gradually released. The proportion of China's real estate investment has increased year by year, and housing prices in the real estate market have continued to rise. Under the government's macro-control, housing prices are still significantly higher than the level of people's livelihood. Concerns have been raised as to whether the prices in the residential market are reasonable and whether there is a bubble in residential prices. This study starts with a review of the literature from the perspective of the definition of bubbles and real estate bubbles. When housing prices deviate significantly from the basic value level determined by macroeconomic conditions, the deviation component appears as a bubble. In order to test whether there is a bubble in China's long-term residential prices, this study uses econometric methods such as unit root test, co-integration test, and fixed-effects model to measure the housing prices in 31 provinces across the country between 2000 and 2017. Explore prices. Among them, in the fundamental co-integration test, by analyzing the macroeconomic variables of China’s actual residential market, a reasonable variable is selected to match the residential price for testing. Empirical analysis shows that in the 18 observation periods, the time series of basic macroeconomic variables such as house price and house cost price, income, interest rate, and population density are all first-order single-integral series, and the house price and these variables show a co-integration relationship. However, it can be seen from the error correction model that there is still a certain degree of deviation in housing prices in the short term. This study concludes with a brief analysis of the bubble levels in China's four economic regions, and summarizes opinions and recommendations on housing price bubbles. 1998 년 중국 주택시장이 상품주택 시대로 접어들면서 주택에 대한 수요는 점차 방출되었다. 중국의 부동산 투자 비중은 해마다 높아지고 있고, 집값은 계속 오르고 있다. 정부의 거시적 통제에도 불구하고 집값은 민생 수준보다 훨씬 높다. 주택시장의 가격이 적정한지, 주택가격에 버블이 있는지에 대한 의문이 제기되기 시작했다. 본 연구에서는 우선 버블과 부동산 버블의 정의에서 출발하여 문헌을 종합하여 기술한다. 본 연구에서는 중국의 장기주택가격에 버블이 없는지를 점검하기 위해 계량경제학 방법(예를 들어 단위근검진, 코인터그레이션 테스트 및 고정효과 모델)을 사용하여 중국의 31 개 성에서 2000 년부터 2017 년 사이의 집값을 탐구하였다. 이 중 기본협정 점검에서는 중국의 실제 주택시장 거시경제 변수에 대한 분석을 통해 합리적인 변수를 골라 주택가격을 묘사했다. 18 개 관측기간 동안 집값과 주택의 원가조가, 소득, 금리, 인구밀도 등 기본적인 거시경제 변수의 시간 서열이 단일 포인트 서열로 나타나며인터그레이션관계를 나타냈다. 그러나 오차교정모형을 보면 단기 집값이 기본 거시경제변수에 따라 결정되는 기본값과는 여전히 어느 정도 편차가 있음을 알 수 있다. 이에 따라 중국 31 개 성의 집값은 장기 안정성을 갖고 있지만 부동산시장에는 단기 가격 버블이 여전히 존재한다는 결론이 나올 수 있다. 본 연구에서는 마지막으로 중국 4 개 경제지역의 버블 수준을 간략히 분석하여 집값 거품에 관한 관점과 조언을 요약하였다.

한국 주택시장의 가격변동과 수요 및 공급 결정요인 연구 : 리츠(REITs) 정책사례를 포함하여

고동우 부산대학교 대학원 2024 국내박사

이 연구는 주택가격 및 주택수요와 공급여건을 분석함으로써 한국 주택시장을 실증 연구한 네 편의 논문으로 구성된다. 2005년 1분기로부터 2023년 2분기까지 최장 18년 6개월간이 본 연구의 시계열 분석 범위이다. 우선, 주택가격의 동태적 변화를 다각적으로 검증했다. 그리고 주택가격 변동요인을 근거로 주택시장의 미시적 기초를 구성하는 주택수요 및 공급의 결정요인을 분석했다. 나아가 정책사례로서 새로운 주택공급 수단으로 자리 잡은 주택리츠 정책성과를 분석하여 연구의 시사점을 실증적으로 뒷받침한다. 우선, 첫 단계로 주택가격의 동태적 변화를 분석했다. 가격 결정요인을 파악하는 가운데, 일반자기회귀조건부이분산모형(GARCH)으로 변동성 군집과 편향 등 가격변동 특성을 검증한다. 나아가 벡터오차수정모형(VECM)을 활용해 변수 간 동태적 관계를 분석한다. 주택가격 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 주택가격 변동은 주로 주택대출과 주택공급 변화로부터 초래된다. 특히, 최근 팬데믹 상황은 확장적 재정 및 통화정책을 유도하여 주택가격 상승에 기여한 바 있다. 둘째, 주택가격은 관성적인 변동성 군집 현상을 보이며 이는 유의한 지속성을 내포하므로 급격한 가격변동시 주의를 요한다. 셋째, 단기적으로 주택가격은 이전 시점 주택가격이나 주택대출로부터 영향을 받지만, 장기적으로는 주택건설인허가나 미분양주택 등 주택공급의 영향을 상대적으로 더 크게 받는다. 첫 단계 주택가격 연구로부터 그 변동에 영향을 미치는 주요 변수로 수요 측에서의 주택대출과 공급 측의 주택공급(인허가 등)을 확인할 수 있었다. 이에 따라 가계대출 및 주택공급을 결정짓는 미시적 기초에 대해 실증 분석하는 후속 연구를 진행했다. 두 번째 단계로 주택수요를 분석한 바, 최근 한국 주택수요는 가계부채로 대변된다. 가계부채는 계속 증가해왔고 타국과 비교해도 상대적으로 규모가 크다. 가계부채 결정요인을 경제환경 및 정책변수 관점에서 회귀분석하고, 그 결과로부터 부채관리에 대한 시사점을 도출했다. 가계부채 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 실질적 상환능력을 의미하는 실물부문 경제성장이 가계의 부채감당능력을 뒷받침한다. 둘째, 주택가격 상승이라는 자산가격 요인이 가계부채 증가에 기여한 바가 명확하다. 셋째, 금리 상승 시 주택담보대출은 감소하나, 총가계신용에 대한 금리효과는 다소 불분명하다. 넷째, 규제를 통한 주택대출 억제나 완화는 주택담보대출 규모에 유의미한 영향을 준다. 이어서 세 번째 단계로 주택공급 결정요인을 분석했다. 주택공급을 사업 소요기간과 결정요인 관점에서 분석하는 가운데 관련 정책효과에 대한 회귀분석을 수행했다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 주택공급은 주택건설 인허가 및 착공, 준공 절차에 따라 진행되며 대체로 인허가 후 약 6개월 전후에 착공에 이르고, 착공 후 2년 6개월 전후 준공한다. 둘째, 국내총생산 증가와 주택가격 상승이 착공을 촉진하고, 건설공사비 증가가 착공을 저해한다. 셋째, 주택공급 정책은 공사기간이 짧은 비아파트 주택유형에 대한 지원이 비교적 단기간 착공 효과가 높았다. 본 연구결과는 주택착공을 중심으로 국내 주택공급 연구에 디파스퀠리ㆍ위튼 (D-W) 모형 활용이 유효함을 보여준다. 주택가격 변동 및 그 수요와 공급 결정요인에 대한 분석을 통하여 다음 시사점을 얻었다. 단기적으로 주택가격 변동은 수요 측 대출요인이 크다. 이는 가격의 관성적인 변동성에 기인한 바가 적지 않으며, 금융규제 및 통화정책 등을 통한 유동성 관리가 요구된다. 나아가 장기적으로 주택공급이 주택가격 안정에 기여하므로 공급 시차 등을 고려한 효과적 주택공급 지원이 필요하다. 따라서 가계부채를 늘려온 시중 유동성을 생산적으로 주택공급에 활용하는 리츠 사례를 대안적인 정책과제로서 후속 연구했다. 따라서 네 번째 연구는 주택리츠를 통한 임대주택 공급이 경기도 지역의 전세가격 안정에 미친 효과를 패널회귀분석 및 이중차분법(DID)을 활용해 실증분석한다. 나아가 해당 주택리츠 사업을 통한 공공의 재무부담 완화 효과를 추계했다. 분석 결과, 첫째, 리츠를 통한 주택공급은 2017년부터 3년간 지역 전세가의 상대적 안정에 연 5.3% 가량 기여한 것으로 확인된다. 둘째, 가계 주거비부담은 소득이나 부채조달을 통해 보전되어오고 있음을 더불어 확인할 수 있었다. 셋째, 주택리츠 사업은 지난 2014년 이후 9년간 총54조원 규모 사업비 투입 가운데 약 22조원에 달하는 민간자본 조달을 통하여 약1.8조원 규모 재정비용 절감이 가능한 것으로 추산된다. 따라서 앞으로도 주택리츠는 자본시장과 주택시장을 연계한 효율적인 주택공급 수단으로서 참고할 필요가 있다. This dissertation is composed of four essays that empirically study the Korean housing market by analyzing housing prices and their supply and demand conditions. The time series analysis covers a period of up to 18 years and 6 months from the first quarter of 2005 to the second quarter of 2023. In the first essay, the dynamic changes in house prices are examined in various ways. In their respective second and the third essays, based on the factors of house price fluctuations, an analysis was performed on the determinants of housing demand and supply which constitute the micro-foundations of the housing market. In the last fourth essay, in order to empirically support the implications of this housing market dynamics research, an analysis was made on the policy performance of REITs which has become a new housing supply tool as a policy case. At the first step, we analyze the dynamics in house prices. In the course of analyzing the determinants of house prices, the Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model (GARCH) is used to test the characteristics of price changes such as volatility clustering and bias. And we use Vector error correction model (VECM) to analyze the dynamic relationship between variables. The results of the house price analysis are as follows; First, house price fluctuations are mainly caused by changes in mortgage lending and housing supply. In particular, the recent pandemic has induced expansionary fiscal and monetary policies, which have contributed to the rise in house price. Second, house prices have shown inertial volatility clustering implying significant persistence. Therefore, cautions are required at the time of sharp price hike. Third, in the short run, house prices are affected by previous house prices and mortgages, but in the long run, house prices are relatively more affected by housing supply, such as house building permits and unsold houses. From the house price dynamics study, we identified housing loans on the demand side and housing supply (permits, etc.) on the supply side as the main variables that affect its fluctuation. Accordingly, we conducted a follow-up study to empirically analyze the micro-foundations that determine household lending and housing supply. At the second step, an analysis was performed on the determinants of the demand side of housing market. In recent years, housing demand in Korea has been driven by household debt. Household debt has been increasing steadily and is relatively large compared to other countries. After performing regress analysis on the determinants of household debt on the economic environment and policy factors, we have come to draw implications for debt management from the results. The results of the empirical analysis of household debt are as follows; First, real sector economic growth, meaning real repayment capacity, supports households' debt capacity. Second, it is clear that asset price factors such as rising house prices has contributed to the increase in household debt. Third, rising interest rate has caused reduction in mortgage lending, but the effect of interest rates on total household credit is less clear. Fourth, regulatory restrictions or easing of mortgage lending have a significant effect on the volume of mortgages. At the third step, we analyzed the determinants of the supply side of housing. In the course of analyzing housing supply from the perspective of project duration and determinants, we conducted regression analysis on related policy effects. The results are as follows; First, housing supply includes the process of permission, construction, and completion, with construction usually starting around six months after permit, and completion around two and a half years after construction. Second, an increase in gross domestic product and rising housing prices promote construction, in the meantime rising construction costs hinders construction. Third, housing supply policies that support non-apartment housing types with short construction periods have a relatively high short-term effect on housing starts. This study shows the validity of using the DiPasquale and Wheaton (D-W) model to analyze domestic housing supply, focusing on housing starts. Our analysis of house price movements and their supply and demand determinants leads us to the following conclusions; In the short term, house price fluctuations are largely driven by demand-side lending. This is largely due to the inertial volatility of prices and requires liquidity management through financial regulations and monetary policy. In the long run, housing supply contributes to house price stability, so effective housing supply support that takes into account supply lags is needed. Accordingly, as an policy alternative, we propose the case of residential REITs that utilize market liquidity that has increased household debt to productively supply housing. At the fourth step, an empirical analysis on the effect of rental housing supply through REITs on rental price stability in Gyeonggi-do was made using panel regression and the Difference in difference method (DID). Furthermore, we estimate the effect of alleviating public financial burden through the residential REITs project. The results show that housing supply through REITs contributed to the relative stability of local rental prices by about 5.3% per year over the three-year period from 2017. We also found that the housing cost burden of ordinary households has been compensated through income or debt financing. Furthermore, it is estimated that residential REITs have been able to save about KRW 1.8 trillion in financial costs by raising about KRW 22 trillion in private capital in the nine years since 2014, out of a total project cost of KRW 54 trillion. Therefore, it is necessary to refer to residential REITs as an efficient housing supply tool that connects the capital and housing markets.

Impact of urban forests on housing prices in Nanjing

Liao Wang 서울시립대학교 국제도시과학대학원 2022 국내석사

This study conducts exploratory research on the impact of urban forests on housing prices to find out the relationship between housing prices and distance from the urban forest, so that to announce the value of urban forestry. The study takes Nanjing city as the case study, applies the hedonic prices method as the research guide, utilizes GIS technology as the tool to measure the distance, and the multiple linear regression method to explore the impact of urban forests on urban housing prices. During the study, all the residential areas (totally 125 units) in the south of Zhongshan scenic spot in Nanjing city within a 3km straight line distance from the mountain are chosen. The factors related to housing prices such as housing age, bus, subway, hospital, school, distance to CBD, and distance to the urban forest are considered. The result of the study shows that the effect of urban forests on housing prices is statistically significant. 1km far away from the urban forest, around 3375.80 Yuan/m2 will be lost. Thus, urban forests can bring obvious value and benefits to the city, so that to affect housing value and price. 본 연구는 도시숲이 주택가격에 미치는 영향에 대한 탐색적 연구를 통해 주택가격과 도시숲과의 거리 간 관계를 규명하고 도시임업의 가치를 알리고자 한다. 본 연구는 난징시를 사례 연구로 채택했고 헤도닉 가격방법(Hedonic Prices Method)을 연구 지침으로 적용했으며, 거리 측정 도구로 GIS 기술을 활용하고 도시숲이 도시 주택 가격에 미치는 영향을 파악하기 위해 다중 선형 회귀 방법을 사용했다. 연구가 진행되는 동안 산에서 직선거리 3km 이내 난징시 중산(Zhongshan) 경승지 남쪽에 위치한 모든 주거 지역(총 125개 주택)이 선택되었다. 주택연식, 버스, 지하철, 병원, 학교, 도심까지의 거리, 도시숲과의 거리 등 주택가격과 관련된 요인이 고려되었다. 연구 결과, 도시숲이 주택가격에 미치는 영향은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 도시숲에서 1km 떨어진 곳의 경우, 약 3375.80 위안/m2가 손실되는 것으로 파악되었다. 따라서 도시숲은 도시에 명백한 가치와 이점을 가져다 줄 수 있으므로 주택 가치와 가격에 영향을 미칠 것으로 판단된다.

(A) feasibility study on the estimation of the price conversion of public rental housing

이인화 Graduate School, Yonsei University 2021 국내박사

(An) impact analysis of urban renewal projects on chonse price change : the case of newtown projects in Seoul

최인혜 Graduate School, Yonsei University 2009 국내석사

최근 수도권 지역은 노후건축물의 정비와 신구도시 간 지역의 균형발전을 위해 뉴타운 및 재개발재건축 등 각종 재정비사업을 계획중이다. 이렇듯 각종 사업시행으로 인해 공급이 늘어나면 장기적으로는 주택시장에 안정을 줄 수 있으나, 주택량의 감소와 이로 인한 단기적인 초과수요 발생, 인접지역으로의 주택수요 증가 등으로 단기적으로는 전세가격이 급등할 가능성이 높다. 그러나 이러한 실정에도 불구하고 일정규모의 재정비사업이 이로인해 발생되는 초과수요와 맞물려 언제, 얼마만큼의 주택가격 상승을 불러일으키는지에 대한 객관적 분석이나 자료는 제시되지 못하고 있다. 그러므로 본연구의 목적은 재정비사업으로 인해 발생되는 초과수요에 따른 주택가격의 변화를 예측하는 모형을 구축하는데 있다.첫째로 우선 모형을 구축하였다. 본 연구는 주택가격의 변화는 초과수요의 정도에 의해 결정된다고 가정하였다. 이러한 가정하에 총 세대수에서 총 주택수를 감한 값이 바로 재정비사업으로 멸실되는 수요 중 외부로 유출되지 않고 재정비 지역내로 정착하는 초과수요와 같다고 도출할 수 있다. 이렇게 발생된 초과수요는 전세가격상승에 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간적 범위는 서울시 구단위이고, 시간적 범위는 2004년부터 2007년까지 분기단위이다. 종속변수는 서울시 25개구의 전세가격지수 변화율이고, 독립변수는 서울시 구별 초과수요 변수로 총 전세 주택수에서 총 전세 세대수를 뺀 값으로 추정되었다. 다음으로 주택시장은 하부시장의 일정한 지역범위 내에서 상호영향을 받기 때문에 전세가격지수에 따라 군집분석을 실시하여 권역별로 구분을 하였다. 최종 추정 결과, 초과수요의 한단위 증가가 전세가격변화율에 17.779% 증가를 일으키는 것으로 나타났다. 다시말해 재정비사업으로 인해 발생되는 단기적 초과수요 증가가 전세가격변화를 상승시키는데 상당부분 영향을 미친다는 것으로 해석할 수 있다.두번째로 구축된 모형을 사용하여 서울시 뉴타운사업 데이터베이스를 토대로 실제 전세가격의 변화율을 예측하기 위해 시뮬레이션 테스트를 실시하였다. 구별로 뉴타운사업에 따른 전세가격 변화를 예측한 결과, 대부분 뉴타운사업이 착수되는 시점에서 주택량의 감소와 이로인한 초과수요 발생, 주변지역으로의 주택수요 증가 등으로 그 지역과 인근지역의 전세가격변화율을 상승시키는 것으로 나타났다. 또한 반대로 사업이 완공되는 시점에서 주택량의 증가로 초과수요를 감소시켜 전세가격의 변화가 급격히 하락하는 것으로 나타났다.이와 같이 대규모 재정비사업이 연이어 일어나거나 소규모지만 동일 지역구내에서 동시에 많은 재정비사업이 진행될 경우 대량의 주택량 감소와 주거이동으로 인한 일시적인 초과주택수요의 증가는 전세가격 상승에 단기적으로 영향을 미친다고 할 수 있다. 또한 뉴타운 사업 등 도시재정비사업으로 인해 주택이 공급이 되면 그 지역의 전세가격의 변화율은 일정부분 하락하는 효과가 있으나 뉴타운사업이 시행되기 이전과 비교하였을때 비슷하거나 약간 감소한 수준으로 이는 뉴타운 사업이 실질적으로 사업이전에 존재했던 초과수요량을 감소시킬만큼 충분한 주택공급을 제공하지 못하기 때문이다. 즉, 이는 뉴타운사업으로 인한 주택공급의 순증가 효과가 미미하고, 오히려 서민주택의 대거 멸실을 초래한다는 기존의 논쟁을 확인 시켜준 결과이다.따라서 뉴타운 사업 등 도시재정비지구의 지정시 각 생활권에 대한 주택공급량과 시기의 분배가 필요하다. 이를 통해 뉴타운 사업 등 도시재정비사업으로 같은 시기에 한번에 멸실되는 주택의 수를 조절하여 단기적인 초과수요 증가와 이로인한 전세가격 상승을 방지해야 한다. 또한 멸실 대비 주택공급량을 늘려 서민 주거 안정을 위한 뉴타운 사업으로 거듭나야 할 것이다. When housing supplies increase through all kinds of projects such as Newtown project and Redevelopment project, the housing market would stabilize in the long term, but the Chonse prices jump up in short term owing to reduction of housing stock, generation of excessive demand and migration of affected households into nearby areas. Therefore, the purpose of this research is to establish a model to estimate the change rate of the Chonse prices based on excessive demand driven by urban renewal projects in order to prevent a shortage of house sales, and Chonse in the future.First of all, we set up the estimation model. This study assumes that housing price change is determined by the degree of excessive demand. Deducting the total housing stock from the total number of household is equal to the excessive demand, or the number of household resettled in the district subject to renovation among the number of outflow of household subject to destruction. In this manner, an increase in excessive demand causes housing price to rise. As a result, it was found that one unit increase in excessive demand resulted in a 17.779 % increase in the rate at which Chonse price index changes. It can be inferred that increase of shortly excessive demand oriented by Newtown projects can be a sign of rising trend of Chonse prices.Next, the simulation test, based on the data-base of Newtown projects in Seoul, to expect a change rate of Chonse prices is conducted by using the model. As a result, each district subject to renewal shows a sharp increase, upon launch of a Newtown project, in Chonse market due to reduction of housing stock, generation of excessive demand and migration of affected households into nearby areas. Likewise, when a large-scale Newtown project occurs, or when a number of small projects occur within a district, the housing stock decreases and residential migration ensues, ending in a temporary spark in housing demand and, thereby, affecting Chonse prices locally and temporarily. In addition, when a Newtown or a renewal project starts supplying new housings, the affected areas show a downward move in Chonse market. In substance, however, the overall Chonse prices remain at the pre-project level or slightly lower than that, indicating that a project fails to provide enough housing to meet the excessive demand.Therefore, it is necessary to balance the timing and supply volume of housing for each community, when planing and launching renewal or Newtown projects. It is further desired that supply of new housing should suffice to cover the destruction and, thereby, to secure the housing market.

(The) effects of housing segregation on social trust in Seoul

이현수 Graduate School, Yonsei University 2021 국내박사

This research aims to analyze how the housing segregation influences social trust. While previous research projects on residential segregation stressed the selective aspect of individual subjects, this research proceeds with a focus on the effect that individual subjects experience in the established residential environment after the selection of location in the spatial aspect. In particular, a discussion proceeded with a focus on the effect on social trust, which is regarded as a necessary element in the development of a region, and implications have been deduced by dividing spatial segregation into two different concepts of spatial clustering and spatial isolation and analyzing each of the effects. The discussion on the establishment of social trust proceeds through the opposition of the contact theory and conflict theory. The contact theory claims that communication with members of a group of characteristics different from oneself reduces ignorance, suspicion, prejudices, and stereotypes among groups and raises the level of positive perception. On the other hand, the conflict theory makes an opposing assertion that, due to a low level of understanding in other groups, they will be considered as threats and the situation will produce negative effects as more contacts are formed. The reason the two theories present contrasting assertions is that they have different interpretations of the patterns, processes, etc. of individuals' perceptions or acceptance of heterogeneous factors. This research has reconstituted the theoretical perspective based on the concepts of “homogeneity”, a common notion of the two theories, and the “possibility of contact”, the difference of the two, and proceeded with the analysis by connecting homogeneity with the spatial clustering aspect and the possibility of contact with the spatial isolation aspect. The data utilized for analysis are Officially announced housing prices and Seoul Survey. Officially announced housing prices have been utilized to measure the housing segregation groups based on the price levels, and the Seoul Survey, which is the data containing social trust measurements, has been used as a dependent variable and control variable. For the measurement of spatial segregation, dissimilarity index and isolation index have been calculated for each district by setting dong as the lower spatial unit, and the Exploratory Spatial Data Analysis method has been utilized complementarily; thus, confirming that the two indices are the means of measuring the spatial aspect. The relationship between spatial segregation and social trust has reflected the characteristic of dependent variables, utilized the ordered probit model, and used the conditional probability predicted value to interpret the results. Examining the spatial distribution of minority housing groups in Seoul, low-priced houses display a spatially even and exposed distribution, which also has a high possibility of contacting other low-priced houses, and the residents regard their own residential environment as homogeneous. On the other hand, high-priced houses show a relatively more clustered and isolated distribution, are heterogeneous, and also have a low possibility of contact with other high-priced houses. Based on this, the results of analyzing the effect that spatial segregation of minority housing groups has on the social trust of individual subjects are as follows. First of all, spatial segregation of low-priced houses is shown to reduce homogeneity of the residential area, thus having a negative impact on the formation of social trust, which has confirmed that the relation between homogeneity and social trust as commonly asserted by the contact theory and conflict theory is a positive relation. Second, spatial isolation of low-priced houses reduces the possibility of contact for most of the people with heterogeneous factors and, thus, positively influences the formation of trust, which is an outcome that supports the conflict theory. Third, the interaction effect of spatial clustering and spatial isolation has been found to be significant, and its influence is shown to be greater than the individual influences of spatial clustering and spatial isolation, thus proving that the secondary transference effect claimed by the contact theory is valid. Fourth, we have drawn a conclusion that the definition of minority groups based on housing prices, which is a continuous property, may vary depending on the classification criteria so a scale greater than a certain level must be set, and that it is valid to utilize the criteria widely used society-wide. Fifth, although the spatial segregation of high-priced houses has a significant impact, its influence has been shown to be less than that of spatial segregation of low-priced houses. This means that different effects are produced depending on the nature of heterogeneous factors. Finally, it has shown that spatial segregation influences individual trust, which is accumulated based on direct experiences, and general trust, formed based on indirect experiences, in different ways. This research has highlighted the segregation phenomenon of heterogeneity-generating social minority groups in the spatial aspect and proposed a need for simultaneous consideration of the two aspects of spatial clustering and spatial isolation. Also, as the living cost restricts the types of classes that can live in a particular region, the Officially announced housing prices have been used to classify social minority groups and analyze their spatial segregation. In other words, the effect forced by established residential environments has been analyzed to propose a need for analysis in the spatial aspect. Social trust is influenced by the degree of spatial segregation of housing, so it could be a criterion to refer to when establishing housing-related policies. We can infer that the social mix policy, which mixes the arrangement of rental houses that are regarded as low-priced houses, must be carefully implemented since it is highly likely to bring about negative side effects from the aspect of homogeneity and possibility of contact. Therefore, the reinforcement of homogeneity of a region, which is the most important factor, should be considered as a priority. Policies need to be established in line with the degree of spatial clustering and status of isolation of minority groups in the area subject to the policies. 본 연구는 주택의 공간적 분리가 사회적 신뢰에 미치는 영향에 대한 분석을 목적으로 한다. 기존 거주지 분리에 관한 연구는 개별 주체의 선택적 측면을 강조하는 반면, 본 연구는 공간적 측면에서 장소 선택 이후 개별 주체가 구축된 거주환경에 받는 영향을 중심으로 진행된다. 특히, 지역발전에 필수적 요소로 지목되는 사회적 신뢰에 대한 영향을 중심으로 논의를 진행하며, 공간적 분리를 공간적 군집과 공간적 고립이라는 서로 다른 개념의 두 가지 측면으로 구분하고 각각의 효과 분석을 통해 함의를 도출하였다. 사회적 신뢰 구축에 대한 논의는 접촉이론과 갈등이론의 대립을 통해 진행되고 있다. 접촉이론은 자신과 다른 특성을 가진 집단의 구성원과의 소통이 집단 간 무시와 의심, 선입견 등 고정관념을 줄여주고 긍정적 인식을 높이는 역할을 한다고 주장하는 반면, 갈등이론은 다른 집단에 대한 이해도가 낮으므로 위협 요소로 간주하여 접촉할수록 효과가 부정적이라는 상반된 주장을 한다. 두 이론이 상반된 주장을 하는 이유는 이질적 요인에 대한 개인의 인식이나 받아들이는 행태와 과정 등에 대한 해석이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 두 이론의 공통점인 동질성과 차이점인 접촉 발생 가능성이라는 개념으로 이론적 관점을 재구성하고 동질성은 공간적 군집 측면으로, 접촉 발생 가능성은 공간적 고립 측면으로 연결하여 분석을 진행하였다. 분석을 위하여 활용된 주요 자료는 주택공시가격과 서울서베이 자료이다. 주택공시가격은 가격수준에 따른 주택 집단의 공간적 분리를 측정하기 위하여 활용되었으며, 서울서베이 자료는 사회적 신뢰 측정 자료가 포함된 자료로서 종속변수 및 통제변수로 활용하였다. 공간적 분리의 측정은 하위 공간 단위를 동으로 설정하여 구별 상이지수와 고립지수를 산정하였으며 탐색적 공간자료 분석 방법을 보완적으로 활용하여 두 지수가 공간적 측면을 측정하는 방법임을 확인하였다. 공간적 분리와 사회적 신뢰 간의 관계는 종속변수의 특성을 반영하여 순서형 프로빗 모형을 활용하고 조건부 확률 기대 값을 이용하여 결과를 해석하였다. 우선 서울의 소수 주택 집단의 공간적 분포를 살펴본 결과, 저가주택은 균등하고 노출적인 공간적 분포를 보여 거주민이 거주환경에 대해 동질적이라고 생각하며 접촉 발생 가능성이 높은 상태인 반면, 고가주택은 저가주택에 비해 상대적으로 군집적이고 고립적인 공간적 분포를 보이며 이질적이고 접촉 발생 가능성이 낮은 상태인 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 소수 주택 집단의 공간적 분리가 개별 주체의 사회적 신뢰에 미치는 영향을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 저가주택의 공간적 군집은 거주지역의 동질성을 낮게 하여 사회적 신뢰 형성에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타나 접촉이론과 갈등이론이 공통적으로 주장하는 동질성과 사회적 신뢰 간의 관계가 정의 관계임을 확인하였다. 둘째, 저가주택의 공간적 고립은 대다수의 사람들이 이질적인 요인과의 접촉 발생 가능성을 낮게 하여 사회적 신뢰 형성에 긍정적인 영향을 준다는 갈등이론을 지지하는 결과로 나타났다. 셋째, 공간적 군집과 공간적 고립의 교차 작용은 유의하고 그 영향력은 각각의 영향력보다 크게 나타나 접촉이론에서 주장하는 2차적 전이효과가유의한 것으로 나타났다. 넷째, 연속형 속성인 주택가격에 따른 소수집단의 정의는 분류 기준에 따라 상이할 수 있으며 일정 규모 이상을 설정해야 하며, 사회적으로 통용되는 기준을 활용하는 것이 타당하다는 결과를 도출하였다. 다섯째, 고가주택의 공간적 분리는 유의한 영향을 미치나 저가주택의 공간적 분리에 비해 영향력이 낮게 나타나 이질적 요인의 성격에 따라 효과가 상이하게 나타남을 의미한다. 마지막으로 직접적 경험을 토대로 축적되는 개별적 신뢰와 간접적 경험을 바탕으로 형성되는 일반적 신뢰에 대하여 소수 집단의 공간적 분리는 다르게 영향을 주는 것으로 나타났다. 기존 연구와 달리 본 연구는 이질성을 유발하는 사회적 소수 집단의 분리 현상을 공간적 측면에서 조명하고 공간적 군집과 공간적 고립의 두 측면을 동시에 고려해야 하는 필요성을 제시하였다. 또한 거주비용은 해당 지역에 거주할 수 있는 계층을 제한하기 때문에 주택공시가격을 이용하여 사회적 소수 집단을 구분하고 이들의 공간적 분리, 즉 구축된 거주환경이 강제하는 효과를 분석하여 공간적 측면에서의 분석 필요성을 제시하였다. 사회적 신뢰는 주택의 공간적 분리 정도에 영향을 받기 때문에 주택 관련 정책 수립에 참고할 수 있는 기준이 될 수 있다. 대표적으로 저가주택이라고 인식되는 임대주택을 혼합 배치하는 사회적 혼합 정책은 동질성 및 접촉 발생 가능성 측면에서 부작용을 가져올 가능성이 높기 때문에 유의할 필요가 있다고 추론할 수 있다. 따라서 가장 중요한 요인인 지역의 동질성 강화를 우선적으로 고려해야 할 필요가 있으며, 정책 지역 내 소수 집단의 공간적 군집 정도와 고립 현황에 맞는 정책의 수립이 필요하다.

중국의 토지공급정책이 주택가격에 미치는 영향에 관한 연구

유의박 건국대학교 대학원 2023 국내석사

The real estate market has developed rapidly with fast economic development in China. Today, real estate has become a pillar industry. A healthy real estate market is crucial to continued economic development in China. However, at the same time, the rapid development of the real estate market has also produced many problems. An increase in real estate investment has raised house prices excessively, resulting in a fast increase in house prices and rising social problems. This research focuses on how land policies affect house prices. Land is an important part of real estate. The state can affect the relationship between housing supply and demand by regulating land. Therefore, the state has come up with a series of land supply policies to stabilize house prices to maintain the sustainable and healthy development of the real estate market. China's land market is characterized by monopolistic competition. In the real estate market, the government monopolizes land supply. The special land system creates conditions for the government to regulate land supply, which affects land supply and the real estate market. The main purpose of this research is to examine whether land policies are effective in regulating the real estate market, whether land supply policies have an impact on house prices, and what kind of impact land supply policies have on house prices. The significance of the study lies in that there are many factors influencing house prices. House prices determine supply and demand. Currently, there are many studies on land demand, but few on the supply side. Also, since house prices are influenced by many factors, the existing literature reaches conflicting conclusions on how land policies influence house prices. This research does both theoretical and practical analyses of the relationship between land supply policies and the real estate market. It surveys main state policies on land supply and their effects on local real estate markets in China. In detail, land policies are centered around controlling the amount, channel, and structure of land supply. This research shows that the amount of land supply affected the amount of housing supply and hence house prices. As for the method of land supply, there are three major methods: invitation, credit, and open competition. As for how the structure of land supply affect house prices, this research finds that transportation and the proportion of different categories of land (i.e., agriculture versus non-agriculture land) matter. Finally, this research examines 70 cities in China, coving eastern, central, and western parts of China. It finds that land policies have more impact on the western and central parts of China than the eastern part. 중국 경제의 급속한 발전과 함께 부동산 산업도 빠르게 발전했으며, 중국 경제의 지속적인 성장을 위한 중요한 기둥 산업 중 하나가 되었다. 부동산 산업의 건전한 발전은 국가 경제의 지속 가능하고 건전한 발전과 관련이 있다. 하지만 부동산 산업의 급속한 발전은 또한 많은 문제들을 가져왔다. 부동산 투자 증가로 집값이 과도하게 올라 집값이 급등하고 주택 갈등이 빚어지는 등 서민생활에 심각한 영향을 미쳤다. 집값은 많은 사람들의 관심사였다. 집값이 오르면서 땅값도 덩달아 올라 사회적 문제가 적지 않다. 동시에 토지는 부동산의 중요한 부분이기 때문에 부동산 시장을 규제함으로써 수급 관계에 더욱 영향을 미칠 수 있다. 국가는 주택 가격이 안정되고 부동산 산업의 지속 가능하고 건강한 발전을 유지할 수 있도록 일련의 토지 공급 정책을 공포하였다. 중국의 토지 시장은 전형적인 독점 경쟁 시장의 특징을 가지고 있다. 1차 부동산 시장에서 토지 공급은 정부가 독점하고 있다. 특별토지제도는 정부가 토지공급을 규제할 수 있는 여건을 조성하고 토지공급과 부동산시장에 영향을 미쳤다. 본 연구는 부동산시장에서 토지정책이 효과적인지, 토지공급정책이 주택가격에 영향을 미치는지, 지역별 토지공급정책이 주택가격에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 연구의 의의는 집값 변동에 영향을 미치는 요인이 많다는 데 있다. 주택 가격이 수요와 공급을 결정한다. 현재 토지 수요에 대한 연구는 많지만 공급에 대한 연구는 거의 없다. 공급에 대한 연구가 부족하여 토지공급정책이 주택가격에 미치는 영향이 논란이 되고 있으며, 토지정책에는 그 특수성이 있다. 토지 공급에 대한 연구는 부동산 시장의 발전을 더 연구할 수 있다. 게다가, 집값의 장기적인 추세는 많은 요인들에 달려 있다. 수많은 토지정책에도 불구하고 집값이 상승하는 문제를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 이론적 분석과 실증적 연구를 통해 토지정책이 부동산 시장에 미치는 영향을 심층적으로 관찰하고 토지정책 개선을 위한 제언을 제시하는 것은 큰 의미가 있다. 이 논문은 이론적 분석과 실증적 연구를 통해 토지공급정책과 주택가격의 관계를 심층적으로 연구하였다. 이론적 분석에서는 중국 부동산 시장에 영향을 미치는 토지 공급의 주요 정책 방식을 분석한다. 본 논문은 중국 부동산 시장에 영향을 미치는 토지 공급의 주요 정책 방식을 분석한다. 주요 정책 수단은 토지 공급, 토지 공급 모드, 토지 공급 구조를 변화시켜 주택 가격을 변화시키는 것이다. 토지 공급이 주택 공급에 영향을 미쳐 주택 가격의 변화를 이끈다. 땅을 공급하는 방법에는 크게 세 가지가 있다: 입찰자 모집, 경매, 간판 걸기. 주로 지가의 영향을 통해 주택가격에 더 큰 영향을 미치고, 토지투입 속도와 규모를 조절하며, 지가에 영향을 미치고, 나아가 주택가격에도 영향을 미친다. 토지 공급의 구조는 사용된 토지의 비율을 변화시킬 수 있고 따라서 주택 가격을 변화시킬 수 있다. 본 논문에서는 Panel Data 모델을 이용하여 중국의 부동산 가격과 토지 공급, 토지 공급 구조 및 토지 공급 모드의 관계를 실증적으로 분석하였다. 토지공급정책이 각 지역의 주택가격에 미치는 영향을 비교하기 위해 70개 도시지역을 기준으로 동부, 중부, 서부로 구분하였다. 실증연구를 통해 토지공급은 시차를 두고 있으며, 토지공급정책은 주택가격과 유의한 음의 상관관계가 있으며, 토지공급방식은 주택가격과 유의한 음의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 동시에 동부지역의 토지난이 더 크기 때문에 동부지역에 대한 토지공급정책의 영향이 서부지역과 중부지역에 비해 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 본 논문은 연구결과를 분석하고 토지공급정책의 개선방안을 제시한다.