Current Issue

본 연구는 정책의 시차적 시행 구조(staggered adoption structure)를 고려하여, Callaway and Sant’Anna(2021)가 제안한 다중시점 이중차분법(difference-in-differences with multiple time periods) 모형을 적용하였다. 해당 방법은 전통적인 이중차분 패널회귀모형(Two-Way Fixed Effects, TWFE)이 갖는 구조적 문제를 극복하기 위해 개발되었다. 기존의 TWFE 모형은 모든 시점과 집단을 일괄적으로 활용하여 하나의 평균정책효과를 도출하는 방식이지만, 시차적 처치 구조에서는 아직 처치되지 않은 미래 집단(future treated group)이 대조군으로 활용되는 문제가 발생한다. 해당 집단은 정책 시행 직전임에도 불구하고 처치를 받지 않은 것으로 간주되어 비교군에 포함되며, 그 결과 정책 효과가 하향 편향될 수 있다(Goodman-Bacon, 2021; Sun and Abraham, 2021; Callaway and Sant’Anna, 2021). 이러한 한계를 극복하기 위해, Callaway and Sant’Anna(2021)는 처치시점(g)과 관측시점(t)을 기준으로 각각의 집단에 대해 별도의 평균처치효과(Group-Time Average Treatment Effects, ATT (g, t))를 추정하는 방식을 제안하였다. 정책 시행 시점별로 집단이 어떻게 반응하는지를 독립적으로 식별함으로써, 정책 효과의 시간적 전개(dynamics)와 이질적 반응(heterogeneity)을 구분하여 해석할 수 있다는 점에서 전통적인 TWFE 접근법에 비해 인과 추론의 정확성과 해석력을 높이는 데 기여한다.

본 연구에 사용된 자료는 지역 i, 시점 t에 대한 월별 패널 구조로 구성되어 있으며, 지역 i가 시점 g에 처음으로 정책을 적용받은 경우(G_i = g) 시점 t에서의 평균처치효과는 식 (1)과 같이 정의된다.

(1)

여기서 Y_it(g)는 지역 i가 시점 g에 처치를 받은 경우의 결과변수이며, Y_it(0)은 처치를 받지 않았을 경우의 반사실적(counterfactual) 결과를 의미한다. 정책의 인과효과를 식별하기 위해, 본 연구는 정책이 한 번도 시행되지 않은 집단(never-treated)을 비교군으로 활용하였으며, 식 (2)와 같은 공변량 조건부 평행추세 가정(Conditional Parallel Trends Assumption)을 전제로 한다.

(2)

해당 가정은 동일한 공변량 X를 가진 처치군과 비교하여, 정책이 시행되지 않은 상태에서는 시간에 따라 유사한 결과 경로를 가질 것이라는 조건부 기댓값 동일성을 의미한다. 이러한 식별조건하에서, Callaway and Sant’Anna(2021)가 제안한 이중강건 추정량(Doubly Robust Estimator)을 적용하면, 식 (3)에 의해 평균처치효과를 추정할 수 있다.

(3)

여기서 p_g(X_i)는 일반화성향점수(Generalized Propensity Score), m^g,tnevXi는 비교집단의 공변량 조건하에서의 결과값에 대한 예측치이다. 본 추정량은 비교집단의 공변량 조건부 결과값을 예측하는 결과모형(outcome regression)과, 처치 확률에 기반한 성향점수 가중치(inverse probability weighting)를 동시에 활용함으로써, 어느 한쪽이 잘못 지정되더라도 일관된 추정을 가능하게 하는 이중강건성(doubly robustness)의 특성을 갖는다.

본 연구는 투기과열지구의 단계적 지정 및 해제와 관련된 총 4건의 주요 정책을 분석 대상으로 삼는다. <Table 1>은 각 정책의 시행 시점과 적용 지역을 기준으로 정책을 유형화한 것이다. 지정 및 해제 정책은 각각 두 가지 유형으로 구분되며, 대표적인 시행 시점을 기준으로 분석에 포함되었다. 지정 정책의 경우, 2017년 8월과 9월의 지정은 주택시장 과열에 대한 초기 대응책으로 정책적 맥락과 시기적 연속성이 강하므로, 2017년 8월 시행으로 통합하여 ‘1차 지정’으로 분류하였다. 이후 2018년 8월과 2020년 6월의 지정은 수도권 전역으로 규제 범위를 확대한 조치로, 광역적 성격의 정책으로 간주하여 2020년 6월을 대표 시점으로 설정하고 ‘2차 지정’으로 분류하였다. 해제 정책의 경우, 2022년 7월과 9월의 해제는 비수도권 중심으로 유사한 정책 효과와 범위를 가지므로 2022년 7월을 기준으로 ‘1차 해제’로 통합하였다. 반면 2022년 11월과 2023년 1월의 해제는 수도권 대규모 지역을 중심으로 이루어졌으며, 2022년 11월을 대표 시점으로 하여 ‘2차 해제’로 분류하였다. 정책 간 고시일에는 시차가 존재하지만, 규제 내용의 유사성과 동일한 시장 상황에 대한 연속적 대응이라는 점에서 단일한 정책군으로 유형화하는 것이 실증적 분석의 목적에 부합한 것으로 판단하였다. 한편, 경남 창원시 의창구의 경우 지정 이후 단기간 내 해제가 이루어졌고, 수도권과의 시장 구조 및 시계열 특성이 상이하여 본 연구의 분석 대상에서 제외하였다.

본 연구의 분석기간은 지정 정책의 경우 2016년 8월부터 2021년 6월까지, 해제 정책의 경우 2021년 7월부터 2023년 11월까지이다. 각 정책의 효과를 시행 시점을 기준으로 전후 12개월 동안 식별하기 위해, 1차 지정(2017년 8월)은 2016년 8월부터 2018년 8월, 2차 지정(2020년 6월)은 2019년 6월부터 2021년 6월까지 분석에 포함하였다. 해제 정책 또한 동일한 기준에 따라, 1차 해제(2022년 7월)는 2021년 7월부터 2023년 7월, 2차 해제(2022년 11월)는 2021년 11월부터 2023년 11월까지를 각각 분석기간으로 설정하였다. 이와 같은 구분은 각 정책의 효과가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 보다 명확히 식별할 수 있도록 설계된 것이다.

본 연구의 공간적 범위는 지정효과 분석에 포함된 120개 지역(1차 지정 29개, 2차 지정 23개, 대조군 68개)과 해제효과 분석에 포함된 116개 지역(1차 해제 9개, 2차 해제 39개, 대조군 68개)으로 구성된다. <Figure 1>은 이들 지역의 지정 및 해제 분포를 시각화한 것이다. 정책 효과를 식별하기 위해 분석 대상은 처치군과 대조군으로 구분된다. 지정효과 분석에서는 2016년 8월부터 2021년 6월까지 단 한 차례라도 투기과열지구로 지정된 지역을 처치군으로 설정하였다. 대조군은 동일 기간 동안 투기과열지구로 중복 지정된 적이 없는 조정대상지역으로 설정하였다. 조정대상지역은 일정 수준의 시장 과열이 존재하여 규제가 적용된 지역으로, 규제 강도만을 제외하면 수요 조건과 시장 기대 측면에서 투기과열지구로 지정되기 이전의 지역들과 유사한 성격을 지닌다.¹⁾ 해제효과 분석에서도 동일한 기준을 적용하였으며, 2021년 7월부터 2023년 11월 사이 해제된 지역을 처치군으로 설정하고, 대조군은 지정효과 분석과 동일하게 유지하였다.

Figure 1. 
Spatial distribution of designation and lifting of speculative overheating zones

Note: Regions designated or lifted from the regulation are classified as the treated group, while never-treated regions constitute the control group.

<Table 2>는 분석에 사용된 변수들을 보여준다. 결과변수는 한국부동산원의 전국주택가격동향조사에서 집계된 지역별 월평균 아파트 단위매매가격이며, 자연로그 취한 값(lnHPRICE)을 분석에 사용하였다. 공변량은 금리, 공급, 수요, 정책 요인을 포함하며, 각각 주택담보대출 금리(lnMRATE), 아파트 준공물량(lnCOMP), 주민등록인구(lnPOP)에 자연로그 취한 값을 사용하였다. 정책변수는 2017년 이후 발표된 주요 부동산 대책의 외생적 영향을 통제하기 위해 설정되었으며, 각 변수는 해당 정책 발표 이후 다음 주요 대책 발표 직전까지의 기간을 1로 설정한 더미 변수로 구성된다. 첫 번째 주요 정책(POLICY1)은 2017년 8·2 대책으로, 투기과열지구의 대폭 확대 및 LTV·DTI 강화 등 수요 억제 조치가 중심이다. 두 번째 정책(POLICY2)은 2018년 9·13 대책으로, 다주택자에 대한 종합부동산세 인상과 대출 규제를 강화하여 보유 부담을 높인 정책이다. 세 번째 정책(POLICY3)은 2019년 12·16대책으로, 고가주택에 대한 추가 대출 제한과 진입 차단을 주요 내용으로 한다. 네 번째 정책(POLICY4)은 2020년 6·17 대책으로, 수도권 전역으로 규제 확대와 법인 거래 제한이 핵심이다. 다섯 번째 정책(POLICY5)은 2022년 6·21 대책으로, 투기과열지구 대규모 해제를 포함한 규제 완화 정책이다.

<Figure 2>는 각 정책 시행 시점을 기준으로 전후 12개월 동안의 평균처치효과(ATT (g, t))를 시각화한 것이다. 각 점은 해당 시점에서의 처치군과 대조군 간의 평균 차이를 나타내며, 이를 통해 평행추세 가정의 타당성을 검토할 수 있다. 일반적으로 정책 시행 이전(pre-treatment) 기간 동안의 추정치가 0에 근접하고 통계적으로 유의하지 않을 경우, 처치군과 대조군의 사전 추세가 유사했다고 간주할 수 있다. 분석 결과, 4건의 정책 중 대부분에서 사전 추정치는 0에 근접하여 평행추세 가정이 전반적으로 충족된 것으로 나타난다. 다만 2차 지정 정책에서는 일부 사전 시점에서 불안정하거나 유의한 추정값이 관측되었다. 이와 관련하여 Roth et al. (2023)은 단일 시점의 유의성 여부만으로 평행추세의 충족 여부를 판단하는 것은 적절하지 않으며, 일부 시점에서 유의한 차이가 존재하더라도 그 크기가 작고 구조적으로 설명 가능하다면 정책효과 추정의 실증적 유효성이 유지될 수 있다고 제안한 바 있다. 본 연구는 이와 같은 시각을 토대로, 2차 지정의 사전 추정치 일부가 통계적으로 유의하더라도 전체적으로는 안정된 사전 추세를 유지하고 있으며, 특히 정책 시행 이후 관측되는 변화는 뚜렷한 방향성과 규모를 보이는 구조적 전환으로 해석될 수 있다는 점에 주목하였다. 특히 대조군으로 시장 과열 양상과 수요 구조가 유사한 조정대상지역을 설정함으로써 비교집단 간 동질성을 최대한 확보하고자 하였다. 따라서 대조군 설정은 이론적·정책적으로 일정 수준의 타당성을 갖추고 있으며, 정책효과 해석에 있어 과도한 일반화를 지양하고 신중한 해석을 제시하고자 한다.

Figure 2. 
Event plot for parallel trends assessment

<Table 3>은 투기과열지구 지정 및 해제 기간에 대해 처치군과 대조군의 기술통계를 제시한다. 지정기간(2016.08~2021.06) 동안, 처치군의 평균 주택가격은 6,791천 원/m²으로 대조군(3,013천 원/m²) 대비 약 2.3배 높게 나타났다. 공급지표인 아파트 준공물량은 처치군이 월 5,876호, 대조군이 4,053호로 나타났으며, 인구 규모는 처치군과 대조군 각각 36만 3천 명 및 28만 5천 명으로 나타났다. 해제기간(2021.07~2023.11) 동안에도 유사한 경향이 관측된다. 처치군의 평균 주택가격은 9,513천 원/m²로 대조군(4,279천 원/m²) 대비 약 2.2배 높았으며, 아파트 준공물량은 각각 5,270호와 3,858호로 나타났다. 인구 규모는 처치군이 35만 4천 명, 대조군이 28만 6천 명으로 나타났다.

<Table 4>는 투기과열지구의 단계적 지정 정책이 주택가격에 미친 영향을 추정한 결과를 보여준다. 분석에는 1차 지정(2017년 8월)과 2차 지정(2020년 6월) 지역을 각각 처치군(treated group)으로 설정하고, 단 한 차례도 지정된 이력이 없는 지역들을 대조군(never-treated group)으로 구성하였다. 서로 다른 시점에 처치된 두 집단을 동일한 모형에 포함하여 정책 효과를 일괄 추정한 뒤, 처치 시점에 따라 그룹별 평균처치효과(ATT by Group) 및 표본 비중을 반영한 그룹 가중평균처치효과(Group-Weighted Average ATT)를 산출하였다. 아울러 각 정책 시행의 시계열적 영향을 파악하기 위해, 처치 직전 월(T) 기준으로 정책 시행 이후 12개월 동안의 월별 동태적 효과를 제시하였다. 여기서 T+1은 정책이 실제로 시행된 월을 의미하며, 모든 추정치는 시점 T 대비 상대적 변화로 계산된다.

분석 결과, Model 1-1의 추정치에 따르면 1차 지정 정책은 주택가격에 유의한 상승효과를 유발한 것으로 나타났다. 정책 시행 이후 첫 달(T+1)을 포함하여 이후 12개월 동안의 모든 월별 평균 처치효과 계수는 양(+)의 방향이며, 전 구간에서 1% 유의수준 내에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 계수는 시점이 경과할수록 점진적으로 증가하는 경향을 보이며, 이러한 추세는 누적적인 가격 상승 경로가 형성되었음을 시사한다. 1차 지정 정책의 경우, 그룹 내 평균처치효과(Group Average ATT)는 0.2126으로 나타났다. 결과변수로 아파트 단위매매가격의 자연 로그를 사용한 점을 고려하면, 이는 실제 가격 기준으로 약 23.7%의 상승을 의미한다. 해당 계수는 로그 차이를 기반으로 하며, 이를 가격 변화율로 환산하면 exp(0.2126)≈1.237로 계산된다. 따라서 1차 지정 정책은 시행 이후 평균적으로 약 23.7%의 주택가격 상승이 유의하게 발생하여 정책의 역효과가 발생한 것으로 해석된다.

Model 1-2의 추정 결과에 따르면, 2차 지정 정책은 전반적으로 주택가격에 미치는 효과가 제한적인 것으로 나타났다. 정책 시행 이후 초기(T+1~T+5)에는 주택가격에 대한 양(+)의 효과가 관측되었으나, 해당 시점의 평균처치효과 계수는 0.007에서 0.0118 수준으로, 1차 지정 당시 관측된 동기간 계수에 비해 상대적으로 낮은 수준에 그쳤다. 이는 동일한 정책 유형이었음에도 불구하고 초기 가격 반응의 강도가 미약했음을 의미한다. 정책 시행 이후 6개월부터 8개월 차 구간(T+7~T+9)에서는 계수 방향이 음(-)으로 전환되었고, 이들 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 동태적 변화를 종합한 그룹 내 평균처치효과(Group Average ATT)는 0.0063으로 나타났으며, 이는 통계적으로 유의하지 않았다. 따라서 2차 지정 정책은 주택가격 상승에 대한 억제 효과를 유의미하게 유도하지 못한 것으로 평가된다.

이를 종합하여, 표본 비중을 반영한 그룹 가중평균처치효과(Group-Weighted Average ATT)를 살펴보면, 지정 정책 전반이 주택가격에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. Model 1-3의 추정 결과에 따르면, 정책 시행 이후 12개월에 걸친 월별 효과는 모두 양(+)의 방향이며, 통계적으로 유의하게 나타났다. 전체 표본에 대한 그룹-시점 가중 평균처치효과(Group-Time Weighted Average ATT)는 0.1754로 추정되며, 이는 정책 시행 이후 지정 지역의 주택가격이 평균적으로 약 19.2% 상승했음을 의미한다. 이는 1차 지정 지역의 높은 상승효과가 전체 평균 효과를 견인했으며, 반면 2차 지정 지역은 상대적으로 낮거나 유의하지 않은 효과를 보였음에도 불구하고, 전체 효과는 여전히 유의한 수준의 상승으로 귀결되었음을 시사한다.

투기과열지구 지정 정책의 분석 결과는 동일한 유형의 규제 정책이라 하더라도 지정 시기와 지역적 맥락에 따라 그 효과가 이질적으로 나타날 수 있음을 보여준다. 1차 지정은 2017년 8·2 대책을 계기로 서울 전 지역을 중심으로 주택시장 과열에 대응하기 위해 처음 도입된 고강도 규제 패키지의 일환으로, 청약자격 강화, 전매제한 연장, LTV·DTI 대출규제 등의 다양한 제도적 조치가 병행되었다. 그러나 지정 이후 주택가격이 유의하게 상승하고 그 효과가 일정 기간 누적된 점을 감안하면, 해당 규제 정책이 시장의 기대나 심리에 일정 부분 영향을 미치며 매수 수요를 확대했을 가능성이 있다. 반면, 2차 지정은 2020년 6월을 기점으로 수도권 전역에 걸쳐 규제 범위를 확대하는 형태로 이루어졌으며, 이미 시장이 반복된 규제에 어느 정도 적응한 상황에서 시행되었다. 이에 따라 정책의 신호 효과는 상대적으로 약화되었고, 광역 단위에서 일률적으로 적용된 지정 조치가 지역별 시장 여건의 차이를 충분히 반영하지 못한 결과, 정책 효과 또한 제한적으로 나타난 것으로 보인다. 이러한 결과는 정책이 의도한 가격 억제 효과가 2차 지정에서는 명확히 실현되지 않았음을 시사하는 동시에, 1차 지정의 경우에는 오히려 정책의 역효과가 발생했을 가능성을 제기한다.

<Table 5>는 투기과열지구의 단계적 해제 정책이 주택가격에 미친 영향을 추정한 결과를 제시한다. 분석에는 1차 해제(2022년 7월)와 2차 해제(2022년 11월) 지역을 각각 처치군(treated group)으로 설정하고, 단 한 차례도 해제된 이력이 없는 지역들을 대조군(never-treated group)으로 구성하였다. 앞서 지정효과 분석과 동일한 방식으로, 서로 다른 시점에 처치된 두 해제 집단을 동일한 모형에 포함하여 정책 효과를 일괄 추정한 후, 그룹별 평균처치효과(ATT by Group) 및 표본 비중을 반영한 그룹가중평균처치효과(Group-Weighted Average ATT)를 산출하였다.

분석 결과, Model 2-1의 추정치에 따르면 1차 해제 정책은 주택가격에 유의한 하락 효과를 유발한 것으로 나타났다. 정책 해제 이후 첫 달(T+1)을 포함하여 이후 모든 월별 평균처치효과 계수는 음(-)의 방향이며, 전 구간에서 1% 유의수준 내에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 특히 정책 시행 이후 7개월 후(T+8)까지는 계수의 절댓값이 점진적으로 증가하는 경향을 보이며, 이는 해제 조치 이후 주택가격이 지속적으로 하락하는 누적 경로를 형성했음을 보여준다. 다만 8개월 후(T+9)부터는 계수의 절댓값이 다소 감소하거나 유지되면서, 가격 하락 폭이 완화되거나 효과가 정체되는 양상이 나타난다. 1차 해제 정책의 그룹 내 평균처치효과(Group Average ATT)는 -0.03으로 추정되었으며, 이는 아파트 단위매매가격의 자연로그를 종속변수로 사용한 것을 고려할 때, 실제 가격 기준으로는 약 2.95%의 하락을 의미한다. 즉, 정책 시행 이후 해제 지역에서 평균적으로 약 3%에 가까운 주택가격 하락이 유의하게 발생한 것으로 해석된다.

Model 2-2 추정 결과에 따르면, 2차 해제 정책은 전반적으로 주택가격에 미치는 효과가 제한적인 것으로 나타났다. 해제 조치 시행 이후 약 6개월 시점(T+7)까지는 계수가 음(-)의 방향이며, 크기 또한 1차 해제와 비교해 상대적으로 작은 수준으로 나타났다. 7개월 후(T+8)부터 계수는 양(+)의 방향으로 전환되지만, 이 시점까지의 변화는 통계적으로 유의하지 않았다. 다만, 해제 10개월 후(T+11)부터는 계수가 0.0142 이상으로 증가하면서 통계적으로 유의한 양(+)의 효과가 관측되었고, 이는 정책 효과가 단기보다는 일정한 시차를 두고 점진적으로 시장에 반영되었을 가능성을 시사한다. 그러나 전체 기간을 종합한 그룹 내 평균처치효과(Group Average ATT)는 0.0018로 매우 작은 수준이며 통계적으로도 유의하지 않아, 2차 해제 정책이 주택가격에 유의미한 가격 변화를 유도했다고 판단하기는 어렵다.

이를 종합하여, 표본 비중을 반영한 그룹 가중평균처치효과(Group-Weighted Average ATT)를 살펴보면, 해제 정책 전반이 주택가격에 미친 영향은 제한적인 것으로 나타났다. Model 2-3 추정 결과에 따르면, 정책 시행 이후 8개월(T+1~T+9) 동안의 월별 평균처치효과는 음(-)의 방향으로 나타났다. 반면, 9개월 이후(T+10)부터는 계수가 양(+)의 방향으로 전환되었으나, 해당 시점의 효과는 유의하지 않았다. 전체 표본을 기준으로 산출한 그룹-시점 가중 평균처치효과(Group-Time Weighted Average ATT)는 -0.0055로 추정되었으며, 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 해제 정책이 전체적으로 주택가격에 일관된 효과를 유도하지 못했음을 의미한다. 이러한 결과는 1차 해제의 가격 하락 효과와 2차 해제의 지연된 가격 상승효과가 상쇄되어 전체 평균 효과는 미미한 수준에 그친 것으로 판단된다.

전반적으로 해제 정책의 방향성과 작동성은 정책이 시장에 어떤 신호를 전달했는지와 시장이 그 신호를 어떻게 수용하는지에 따라 상이하게 나타났다. 1차 해제는 2022년 7월을 기점으로 비수도권 지역을 중심으로 처음 시행되었으며, 이는 당시 정부가 시장 과열이 완화되었다고 판단한 지역을 선별적으로 지정 해제한 조치였다. 이후 해당 지역에서는 가격 하락 효과가 유의하게 관측되었으며, 이는 이미 위축된 시장에서 해제 조치가 추가적인 가격 조정 압력으로 작용했을 가능성을 시사한다. 실제로 당시 직방의 설문조사 결과에 따르면, 2022년 하반기 주택 매매가격이 하락할 것이라는 응답 비율은 61.9%에 달했으며, 이는 금리 인상, 경기 둔화, 수요 위축 등으로 인해 시장 기대심리가 이미 약화된 상태였음을 반영한다(유준호, 2022). 반면, 2차 해제는 2022년 11월에 수도권 중심의 대규모 지역을 대상으로 일괄적으로 시행되었으며, 이는 규제 지역의 광역적 해제가 이루어진 마지막 단계였다. 이 조치는 정부가 시장 안정화 판단에 근거하여 광범위한 규제 완화를 단행한 사례였으나, 정책 시행 초기에는 주택가격에 뚜렷한 변화가 관측되지 않았다. 이후 정책 시행 약 10개월 시점부터는 주택가격에 유의한 상승효과가 나타났으며, 이는 해제 조치가 단기적인 수요 자극보다는 규제 완화에 대한 점진적인 기대 형성과 심리적 전환을 통해 시장에 서서히 반영되었음을 보여준다.