부동산 가격 상승에 대한 논문

 

 

Introduction

 

주택 가치의 큰 변동은 주요한 경제적 영향을 미친다. 금융 규제 당국과 중앙은행은 이제 주택담보대출의 대출 대비 가치 비율 제한, 주택담보대출 부채에 대한 자본 가중치, 가계 소득 대비 주택 대출 금액 제한 등 다양한 정책 도구를 갖추고 있으며, 이를 사용해 금융 불안정성과 연관된 주택 가치 변동을 막으려는 의지를 점점 더 강하게 보이고 있다. (주택 시장 상황과 금융 불안정성 간의 연관성에 대해서는 Jordà, Schularick, Taylor (2015) 참조). 그러나 주택 가격의 움직임이 향후 급격한 조정의 징후인지를 평가하기 위해서는 지속 가능한 경로와 일치하는 가격 변화의 개념이 필요하다. 이 논문은 이러한 경로가 어떤 모습일 수 있는지, 그리고 그것들이 선호와 기술을 반영하는 매개변수들, 변화하지 않는 국가의 지리적 특징, 그리고 발전하는 교통 인프라에 얼마나 민감한지를 탐구한다. 우리는 몇 가지 매개변수가 합리적인 중앙 추정치 주변에서 약간만 변동하더라도 주택과 토지 가치의 경로가 극적으로 달라질 수 있다는 것을 발견했다. 이는 금융 안정성을 유지하기 위해 주기적으로 변동하는 거시 건전성 도구를 사용하는 것에 무게를 두는 상황에서 신중함을 요구하는 결과이다.

 

앞으로 우리는 기술의 변화, 그리고 아마도 선호의 변화가 주택과 토지 가치에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 질문한다. 과거를 돌아보면, 이러한 주요 매개변수가 중심적인 역할을 하는 간단한 모델을 통해 많은 선진국의 최근 경제사에서 각기 다른 단계에서의 가격 경로를 설명할 수 있음을 보여준다.

지난 약 70년 동안 많은 국가에서 주택 가격은 (다른) 상품 가격보다 매우 빠르게 상승한 것으로 보인다. Knoll, Schularick, Steger (2017)은 1870년 이후 14개 선진국의 평균 국가 주택 가격을 신중하게 측정한 데이터를 제시하고 있다. 이들의 국가별 실질 주택 가격(소비재 대비)은 1945년 이후 모든 국가 평균에서 약 300% 상승했다(그들의 그림 2 참조). 오랜 기간 동안 주택 가격을 측정하는 데에는 많은 문제가 있는 것으로 알려져 있지만, 연구된 모든 국가에서 이처럼 큰 증가가 있었기 때문에 이는 잘못된 측정 때문일 가능성은 매우 낮다. 특히 저자들이 시간에 따른 품질과 다른 차이를 조정하기 위해 많은 노력을 기울였기 때문이다.

일부 국가에서는 국가 주택 가격이 수십 년 동안 평균적으로 소득보다 빠르게 상승했으며, 소비재 가격보다만 빠른 것이 아니다. 영국의 경우 2015년 기준 평균 가계 소득 대비 주택 가격은 1970년대 후반에 비해 약 두 배 수준이었다. 미국에서는 2차 세계대전 이후 평균 국가 주택 가격이 소득보다 빠르게 상승하지 않은 것으로 보이지만, 거의 모든 선진국과 마찬가지로 총 소비자 물가보다 훨씬 빠르게 상승했다. Albouy, Ehrlich, Liu (2016)은 1970년 이후 미국에서 주택의 상대적 가격, 지출 비중, "비용 부담"이 모두 증가했다는 증거를 제시하고 있다. Rognlie (2016)은 G7 국가 전반에서 주택 수익이 차지하는 민간 국내 부가가치의 평균 비중이 1950년 이후 꾸준히 증가했음을 보여주며, 순 자본 비중의 모든 증가가 사실상 주택 비중의 상승을 반영하고 있다고 증거를 제시하고 있다.

 

2차 세계대전 이후 대부분의 선진국에서 주택의 상대적 가격 상승은 대도시에 거주하는 인구 비율이 증가한 시기와 맞물려 있다. 또한 교통 비용이 평탄하거나 (최근에는) 종종 상승한 시기와도 일치한다. 이는 19세기 중반부터 2차 세계대전까지 교통 비용이 크게 감소했던 시기와는 확연히 다른 모습이다. 이러한 현상들—주택의 상대적 가격 상승, 교통 비용 감소의 종료, 인구의 더 큰 도시화—은 밀접하게 연결되어 있을 가능성이 있다. 이 논문의 목표 중 하나는 이 연결의 본질을 탐구하고, 지난 100년 동안의 패턴을 설명할 수 있는 모델을 개발하는 것이다. 우리는 램지의 두 부문 성장 모델의 특징과 거주지 개발의 지리적 변화를 추적하는 모델을 결합한 틀을 사용한다. 이 두 가지 특징을 결합한 연구는 거의 없음을 알고 있다. 우리는 고정된 토지 면적을 가진 경제에서 주택의 지리적 분포와 자본 축적, 자산 및 자본의 축적과 같은 거시 경제적 총량 간에 중요한 상호작용이 있음을 발견했다.

 

우리는 이 모델을 사용해 향후 수십 년 동안 주택 및 토지 가치의 변화와 관련된 여러 문제를 분석한다: 주택 비용이 다른 상품 가격에 비해 계속 상승할 수 있을까? 주택 가격이 소득보다 지속적으로 더 빠르게 상승해 가계 소득 대비 주택 가격 비율이 꾸준히 상승하는 조건이 있는가? 일부 국가에서는 주택 비용이 실질적으로 상승하지만 소득 증가율보다 느린 경향이 있는 반면, 다른 국가에서는 주택 비용 대비 소득 비율이 수십 년 동안 상승하는 이유는 무엇인가? 소비재나 소득 대비 주택이 얼마나 비싸질 수 있는지 자연적인 한계가 있는가? 평균 소득과 인구가 변화(보통 증가)할 때 주택 가격과 주택 개발의 지역적 패턴이 체계적으로 달라질 수 있을까? 가격과 개발 밀도의 지역적 차이가 증가할지 감소할지를 결정하는 요인은 무엇인가? 1945년 이전 75년 동안 여러 국가에서 실질 주택 가격이 거의 상승하지 않은 것처럼 보이지만 이후 75년 동안 세 배 증가한 이유는 무엇인가? 구조물과 토지를 결합해 주택을 만드는 방식과 이동의 용이성에서의 기술 발전이 대부분의 다른 상품보다 토지와 주택 가격 상승을 막는 데 도움이 될 수 있을까?

 

주택 가격의 특성과 결정 요인에 관한 많은 연구가 있으며, 이는 시간 경과와 국가 내 지역 간 차이를 다루고 있다. (이 주제와 주택 경제의 다른 많은 측면에 대한 훌륭한 리뷰는 Piazzesi와 Schneider (2016)의 조사 논문과 그 안의 여러 참고 문헌을 참조하라). 이 문헌의 대부분은 국가 주택 가격에 대한 연구에서 주택 시장의 매우 장기적인 동인보다는 경기 변동성에 더 초점을 맞추고 있다. 주택 조건의 지역적 차이에 관한 많은 연구는 거시경제적 배경에 중점을 두지 않기 때문에 총소득, 이자율, 인구 등을 주어진 것으로 취급하며 (종종 일정하다고 가정한다). 상당한 연구는 주택이 포트폴리오 할당, 대출, 저축 등 가계 결정에 어떻게 적합한지를 살펴본다 (예를 들어, Campbell과 Cocco (2003) 및 Campbell과 Cocco (2007) 참조). 이러한 문헌의 대부분에서 주택 공급 방식의 변화는 주요 초점이 아니며, 공급은 종종 고정되었거나 적어도 외생적인 것으로 가정된다.

우리는 장기적 관점에 중점을 두고 있다. 우리와 비슷한 접근을 취한 논문으로는 Deaton과 Laroque (2001)가 있으며, Kiyotaki, Michaelides, Nikolov (2011), Grossmann과 Steger (2016), Favilukis, Ludvigson, Van Nieuwerburgh (2017)도 참고할 수 있다. 이러한 논문들은 이 논문과 마찬가지로 주택 부문을 성장, 저축, 자산 가격을 내생화한 전체 경제 모델 내에 포함하고 있다. 장기적인 분석에서는 주택 공급의 변화를 모델링해야 하며, 이는 토지 면적의 고정성과 토지 비용이 구조물에 비해 내생적으로 변화함에 따라 주택 건설 방식이 어떻게 변화하는지를 고려해야 한다. 토지는 분명히 균질하지 않으며, 가장 중요한 차이(즉, 위치)에 의한 영향은 시간에 따라 변화한다. 이는 기술적 변화가 거리의 가치에 미치는 영향을 다르게 만들기 때문이다. 교통비가 변할 경우 이는 한 가지 명확한 예이다.

 

우리는 이러한 특성들을 모델에 도입하여 총 저축, 생산, 이자율 수준이 주택 재고와 동시에 결정되며, 토지가 균질하지 않기 때문에 경제 전반에서 주택 가치가 다르게 나타나는 모델을 구축했다. 우리는 앞서 제시된 질문들을 탐구하며, 장기적인 관점에서 소득 및 다른 상품 대비 부동산 가치의 변화와 인구 및 평균 소득이 변할 때 지역 간 차이가 어떻게 달라지는지를 집중적으로 다룬다. 특히 주택 생산 기술—특히 토지와 건물 간의 대체 가능성—이 장기적인 결과에 어떻게 영향을 미치는지에 주목한다.

 

우리는 두 가지 주요 매개변수의 작은 변화에도 개발 패턴, 건설된 주택 유형, 구조물의 가치가 시간에 따라 매우 민감하게 반응한다는 것을 발견했다. 첫 번째 매개변수는 주택을 만들 때 토지와 구조물 간의 대체 가능성의 정도로, Muth가 이에 대해 광범위하게 논의한 바 있다(Muth, 1971). 두 번째는 가계가 주택과 비주택 상품 간에 대체하는 정도이다. 우리는 기존의 증거에 비추어 타당한 매개변수 집합을 찾는 것이 어렵지 않으며, 이러한 매개변수가 주택 가격이 세대를 아우르는 기간 동안 소득보다 빠르게 상승할 수 있음을 시사하는 경우가 많다는 것을 발견했다. 그러나 이 매개변수들에 대한 실증적 추정에 대한 불확실성을 고려할 때, 값이 근접한 경우에도 주택 가격은 매우 다른 경로를 따르게 된다. 로그 효용 함수나 코블 더글라스 생산 함수로 주택 생산을 가정한 논문에서처럼(Kiyotaki et al., 2011; Grossmann and Steger, 2016; Favilukis et al., 2017) 주요 탄력성을 1로 설정하는 것은 매우 중요한 가정이라는 것이 밝혀졌다.

또한, 국가 간 토지 면적 대비 인구 비율의 초기 차이가 향후 수십 년 동안 주택 비용에 매우 다른 경로를 만들어 낸다는 것을 발견했다. 인구 밀도의 차이는 생산적 자본에 대한 투자 유인 또한 다르게 만든다.

 

우리는 메커니즘의 본질에 집중하기 위해 불확실성을 배제하고, 가격 경로와 시간에 따른 개발 패턴을 완전한 예측 균형으로 설정했다. 그러나 이러한 경로가 두 주요 탄력성의 작은 변화에 매우 민감하다는 것은, 완전한 예측이 명백히 불가능한 세계에서—그리고 기본 균형 경로 주변의 변동성이 상당할 수 있고 과도한 낙관이 발생할 수 있는 상황에서—주택 가치가 지속 가능한 수준에서 벗어나는 것을 발견하기가 매우 어려울 수 있다는 점을 시사한다. 토지와 구조물 간 대체 탄력성이 0.55일 때 주택 가격의 지속 가능한 경로가 소득보다 일관되게 빠르게 상승하지만, 탄력성이 0.65일 때 경로는 소득 대비 일관되게 하락한다면, 금융 규제 당국이나 중앙은행이 가격이 지속 가능한 경로에서 벗어나는지를 판단하기 어려울 것이다. 우리는 많은 연구에서 주요 탄력성의 중앙 추정치로 간주되는 값보다 약간 높은 경우와 약간 낮은 경우에 이러한 극적으로 다른 경로가 실제로 발생할 가능성이 높다는 것을 발견했다.

 

선호 대체 가능성은 시간이 지나도 비교적 일정할 수 있지만, 토지와 구조물 간의 대체 탄력성은 기술 진보에 의해 영향을 받을 가능성이 크다. 우리는 이 점이 매우 중요한 함의를 지닌다고 본다. 또한 교통 기술의 발전이 결과에 어떤 영향을 미치는지도 고려하는데, 이러한 발전의 영향은 과거와 미래에 다를 가능성이 있다는 것을 발견했다.

주택 시장이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전하는지를 이해하기 위해 우리는 다음과 같은 특징을 지닌 모델을 사용한다:

 

주택은 서로 다른 위치의 토지와 구조물을 결합하여 이 두 가지 투입 요소 간의 대체 가능성을 허용하는 기술을 사용하는 이윤 극대화 기업에 의해 건설된다. 가구는 위치, 상품과 주택 소비에 대한 결정을 내리며, 이는 주택 유형과 소비재 대비 주택의 상대적 가격에 지역적 차이를 만들어낸다. 우리는 중심 도시 지역에 가까운 것이 이점이 있다고 가정한다—임금이 더 높을 수 있고, 편의시설이 더 좋으며, 상품의 가용성이 더 클 수 있다. 왜 이것이 사실인지에 대해서는 분석하지 않고 이를 주어진 것으로 본다. (그러나 Krugman (1991)을 따른 광범위한 문헌에서 이를 표준 가정으로 만든 일관된 증거가 있다는 점에 주목한다. 증거에 대한 검토는 Combes와 Gobillon (2014)을 참조하라).

지역 간 인구 밀도와 개발 밀도는 시간이 지남에 따라 내생적으로 변화한다. 토지의 총 공급은 고정되어 있지만, 주택의 가치가 변두리 토지가 상업적으로 개발될 수 있는지 여부를 결정함에 따라 토지의 사용 범위는 내생적으로 변한다. 상품의 총 생산은 즉각적인 소비 또는 생산 자본 및 구조물에 대한 투자에 사용될 수 있으며, 이들은 서로 다른 비율로 감가상각된다. 이자율은 저축과 투자의 시장을 조정하고 시간에 따라 변동한다.

 

Results

 

우리는 이 모델이 장기간 동안 예측하는 바에 초점을 맞추고 있다. 시뮬레이션을 위해 250년의 기간에 중점을 두었으며, 이 기간을 19세기 후반부터 앞으로 100년까지, 대략 1870년부터 2120년까지로 설정했다. 이 기간의 첫 150년은 Knoll et al. (2017)이 주택과 토지 가격을 측정한 기간과 대략 일치하도록 선택했다. 따라서 우리는 첫 150년 동안의 인구 성장률과 교통 비용 경로를 1870년 이후의 전반적인 형태를 반영하도록 설정했다.

앞서 언급했듯이 Knoll et al. (2017)의 추정에 따르면, 분석된 모든 (현재 부유한) 국가들에서 실질 주택 가격이 거의 100년 동안 대체로 일정하다가 약 1950년 이후 거의 세 배로 증가한 것을 보여준다. 하지만 2차 세계대전 이후 국가별 실질 주택 가격 경로에는 차이가 있다—실질 가격 상승은 미국보다 유럽과 일본에서 더 크게 나타나는 경향이 있다.

우리는 모델의 한 버전을 사용해 개발된 국가들의 평균적인 특성(인구 성장률, GDP 대비 자본 스톡, 노동 비율, 자본 실질 수익률, 교통 비용 변화 측면)을 대략적으로 일치시키도록 보정하고, 이를 통해 과거와 미래의 주택 시장 형태를 탐구하기 시작한다. 

표 1은 이 모델이 현재 시점(2020년)으로 간주하는 기간 150에 대해 생성한 주요 비율을 보여주고, 이를 대형 개발 경제국의 최근 일반적인 비율과 비교한다.

보정 결과는 GDP 대비 자본 비율 및 (비주거) 자본 스톡 대비 GDP 비율에 대해 미국 수치와 매우 가깝게 일치하며, 대부분의 다른 선진국들과도 일치하는 수준이다. 자본 수익률은 약 5.5%이다. GDP에서 주택 부가가치가 차지하는 비율은 미국에서는 높아 보이지만, 유럽 국가들에서는 덜 그렇다(부동산 활동—대부분 임대와 주거에 대한 추정 소득—은 2014년 유럽연합 GDP의 약 11.5%를 차지했다). 토지의 자본화된 가치가 연간 GDP 대비 높은 수준으로 나타나지만, 주거용 구조물의 GDP 대비 가치는 적절한 수준으로 보인다. 전체적으로 주거 부동산의 총 자산 비율(토지의 자본화된 가치와 구조물 포함)은 미국보다 유럽 및 일본의 일반적인 수준에 더 가깝게 나타난다. 주택의 전체 가치(토지와 구조물 포함)가 GDP 대비 약 2.50으로 나타나는데, 이는 최근 미국 데이터(약 1.7)보다 높지만, 많은 유럽 국가들에 더 typical하다 (영국의 비율은 2015년에 2.8, 2000-2010년 동안 프랑스에서는 평균 2.8, 독일과 일본에서는 이 기간 동안 약 2.2였다).

주거용 토지와 구조물의 전체 가치는 밀집된 구세계(유럽, 일본)와는 잘 맞아떨어지지만, 토지가 풍부한 신세계(미국)에는 덜 적합하다. 이는 현재의 임대를 자본화하거나 현재의 임대 수입을 연금화하여 토지의 가치를 산정한 것에 기반하고 있다. 이는 상업적으로 토지를 평가할 때 흔히 사용되는 방법이다. 하지만 미래의 임대 수익 흐름의 현재 가치를 사용하면, 결과적으로는 다른, 훨씬 높은 가치가 나타난다. 이는 기본 매개변수를 사용한 시뮬레이션에서 미래 토지 임대료가 급격히 상승하는 경로를 생성하기 때문이며, 그 현재 가치는 현재 임대료를 실질 이자율로 나눈 값의 약 세 배에 달한다. 하지만 아래에서 보겠지만, 기본 사례에서 사용한 매개변수와 약간 다른 값들은 미래 주택 비용과 토지 가치에 대해 기본 사례와는 크게 다른 경로를 생성한다.

이는 상업적인 토지 평가에서 사람들이 종종 두 가지 관측 가능한 값—현재의 실제 임대료와 오늘날의 장기 이자율—을 사용해 가장 내구성이 높은 자산인 토지를 평가하는 이유 중 하나이다. 우리가 여기서 모델이 실제 평가와 대체로 일치할 수 있는지를 평가하고 있기 때문에, 모델이 생성한 값을 계산하는 것이 합리적이다(오늘날의 토지 임대료와 현재 이자율) 그리고 그것들이 자본화된 토지 가치가 실제 평가와 일치하는지를 보는 것이다. 만약 사람들이 오늘날 미래의 주택 가격이 기본 시뮬레이션 경로를 따를 것이라고 믿었다면, 주거용 토지는 아마도 상당히 더 높은 가치를 가질 것이다. 현재 토지 임대료의 자본화된 가치와 미래 토지 임대료의 완전한 예측 가치는 다르지만, 두 방법을 사용해 토지 구성 요소를 평가한 주택 가격 경로는 매우 유사하다. 이는 우리가 주택 가치가 소득과 다른 상품의 가격 대비 어떻게 변화할지를 중점적으로 살펴보는 것에 비추어 보면 긍정적인 신호이다.

 

그림 1은 이 시뮬레이션에서 주택의 실질 비용 경로(소비재 측면에서 주택 단위를 사용하는 1회 비용)를 보여준다. 이는 임대료와 동등한 개념으로, "임대료 지수"로 표시되어 있다. 또한 실질 주택 가격 지수도 보여준다. 여기의 수치는 각 시점에서 지역별 평균 주택 비용을 나타낸다.

1870년부터 20세기 중반까지 주택의 실질 가격에는 거의 변화가 없다. 실질 주택 가격도 마찬가지이다. 1945년부터 2020년까지 주택의 사용자 비용(임대료와 동등한 개념)은 거의 70% 상승했다. 평균 주택 가격은 이보다 훨씬 더 많이 상승했으며, 2020년의 수준은 1945년의 약 2.6배에 이른다. Knoll et al. (2017)의 연구 결과에 따르면, 이는 전체적으로 개발된 국가의 평균 상승률보다는 다소 낮지만(개발된 국가에서는 평균 가격이 세 배로 증가), 미국보다는 훨씬 빠른 상승이다. 그러나 향후 100년 동안, 교통 비용의 추가 개선이 없다고 가정하면, 모델은 주택의 사용자 비용과 평균 주택 가격이 가속화된 속도로 훨씬 더 강하게 상승할 것으로 예측한다. 2020년부터 2070년 사이에 주택의 사용자 비용(또는 임대료)은 거의 네 배로 증가하고, 주택 가격은 그보다 더 많이 상승한다. 그 후 50년 동안 실질 주택 비용은 거의 여섯 배로 증가한다. 그림에는 또한 주택 비용이 평균 임금 대비 어떻게 변화하는지도 보여준다.

 

1870년 이후의 기간 동안 주택 비용은 평균 임금 대비 꾸준히 감소하는 경로를 따랐으며, 이 감소율은 점차 줄어들었다. 그러나 이러한 추세는 현재부터 멈추며, 향후 50년 동안 주택 비용은 임금 대비 약 40% 상승할 것으로 예상된다. 그 후 50년 동안 주택 비용은 임금 대비 두 배로 증가한다. 향후 100년 동안 주택 비용은 평균 실질 임금 대비 더욱 빠른 속도로 상승할 것으로 예측되며, 2120년까지 주택 비용(동일 품질의 주택 기준)은 현재의 약 세 배 수준으로 상승할 것으로 보인다.

 

여기서 주요 요인은 토지와 구조물 간의 상대적으로 낮은 대체 가능성(0.5), 주택과 소비재 간의 대체 탄력성이 1보다 낮은 상태(0.6), 그리고 교통 비용의 추가 개선이 없다는 가정이다. 이로 인해 주택 비용이 과거보다 훨씬 빠르게 상승하게 된다. 이러한 효과의 규모는 이러한 요인들에 매우 민감하다는 것을 볼 수 있다.

개발의 공간적 패턴, 지역 간 인구 밀도, 교통 비용의 변화는 그림 2의 패널에 나타나 있다. 여기서는 몇십 년 간격으로 위치별 결과의 분산을 보여준다. 가로축은 경제의 총 반경에서 중심으로부터의 거리를 비율로 측정한다. 19세기 후반부터 20세기 중반까지 교통 비용이 급격히 감소하면서 사람들이 더 먼 거리를 통근할 수 있게 되었고, 중심에서 더 멀리 떨어진 곳에 사는 것이 가능해졌다. 모델은 사람들이 중심에서 사는 평균 거리가 대략 1870년에서 1920년 사이에 두 배로 증가했다고 시사한다. 이 기간 동안 상업적으로 개발 가능한 주거지의 한계도 대략 두 배로 증가했다. 사람들이 중심에서 사는 평균 거리는 2000년 이후로는 크게 변하지 않을 것으로 예측되며, 이는 기본 시나리오에서 교통 개선이 멈추는 것으로 가정한 시점보다 약 5년 후이다. 이동 비용은 총 지출의 안정적인 비율로 남아 있다.

 

19세기 말에 중심에서 평균 거리에 사는 가구의 경우, 해당 위치에서 생활하는 비용은 중심지에서 소비재 가격이 약 17% 높은 것과 같은 효과를 가진다. 따라서 소비재 지출이 전체 지출의 약 80%에 달하고(나머지는 주택 지출) 있다고 할 때, 이는 소득이 약 12% 낮은 것과 비슷하다. 시간 측면에서 보면, 이는 평균 근무 시간의 약 12%에 해당한다. 2020년까지 교통비 부담은 조금 더 높아졌으며, 소비재 가격에 약 20%에 해당하는 수준으로 상승했다. 소비재 소비는 전체 지출의 약 80%에 이를 것으로 예상되므로, 거리에 따른 비용은 평균 근무 시간의 약 13.3%에 해당한다고 볼 수 있다. 이는 하루 8시간 근무 기준으로 약 1시간 조금 넘는 통근 시간에 해당하며, 출근 시 평균 통근 시간은 약 30분을 약간 넘는 수준으로, 주요 도시의 평균 출근 시간으로 볼 때 타당한 수치이다. 전형적인 교통 비용은 시간에 따라 거의 변하지 않으며, 평균 이동 거리는 교통 속도의 증가에 맞춰 대략적으로 증가하지만, 교통 기술의 개선이 멈출 때까지 이어진다.

 

중심지에서의 가격이 항상 가장 높지만, 지난 150년 동안 교통이 개선된 한 가지 결과는 중심에서 멀리 떨어진 곳의 주택 비용이 중심지 주택 비용 대비 비율이 상승했다는 것이다. 또한, 주택 개발이 이루어진 국가의 비율도 증가했다. 1870년에는 국가의 경계까지의 거리의 약 1/4에 해당하는 반경 내의 토지만 주택 개발이 이루어졌다. 1920년까지는 중심에서 경계까지의 중간 지점의 토지에도 주택이 있었다. 1980년경에는 인구 증가, 소득 성장, 교통비 감소가 결합되어 국가 전체에 일부 주거 개발이 이루어졌다.

인구 밀도는 항상 중심지에서 가장 높지만, 앞으로 수십 년 동안 인구 밀도가 훨씬 더 평등하게 분포될 것으로 예측된다. 실제로 100년 후에는 (다소 비현실적이지만) 국가 대부분에서 인구 밀도가 대체로 비슷할 것으로 예상된다. 이 모델의 특징은 교통 혼잡을 보다 현실적으로 모델링하면 더 이상 강건하지 않을 가능성이 있다. 인구의 증가하는 비율이 매일 더 멀리 이동하려고 한다면 평균 이동 속도가 감소할 수 있기 때문이다. 이는 인구 성장률 가정에도 민감하다.

이러한 지리적 개발 패턴, 인구 밀도, 통근, 가격-거리 기울기에 대한 예측은 역사적 기록과 어떻게 일치할까?

 

시뮬레이션에서 두 가지 특징이 명확하게 나타나며, 이는 과거 교통 비용의 감소로 인한 분명한 결과이다. 첫 번째는 평균 통근 거리가 크게 증가할 것으로 예상된다는 것이고, 두 번째는 가격 기울기(중심에서 멀어질수록 임대료가 감소하는 기울기)가 덜 가파르게 되었다는 것이다. 이 두 가지 특징은 역사적 증거에 의해 강력히 뒷받침된다.

우리는 앞서 시간이 지나면서 통근 거리가 크게 증가하는 경향을 언급했다. 시간이 지남에 따라 주택 가격-거리 기울기가 감소하는 것은 문헌에서도 여러 번 언급되었으며, 최소한 Mills (1972)까지 거슬러 올라간다. Mills는 미국에서 19세기부터 기울기가 평탄해지는 증거를 지적했다. 많은 도시에서 토지 가격 기울기가 평탄해지는 증거가 있으며, 이러한 도시들에는 시카고(McMillen (1996)), 베를린(Ahlfeldt and Wendland (2011)), 클리블랜드(Smith (2003)), 뉴욕(Atack and Margo (1998)), 시드니(Abelson (1997)) 등이 포함된다.

 

시뮬레이션의 다른 예측들은 덜 명확하며, 역사적 증거와 명확하게 일치하지 않는 경우도 있다. 모델은 도시 주변의 개발 지역이 지속적으로 확장될 것이라고 예측하지만(인구 증가와 같이), 중심지의 인구 밀도는 감소하고 인구 밀도가 국가 전체에 걸쳐 더 균등해질 것이라고 한다. 이는 지난 25년 동안 거의 모든 주요 세계 도시에서 실제로 일어난 일과 정확히 일치한다.

1990년에서 2015년 사이에 개발된 국가들의 도시 인구는 1.2배 증가했으며, 도시 면적은 1.8배 증가했다. 같은 기간 동안 개발된 국가들의 도시 인구 밀도는 연간 1.5%씩 감소했다(출처: Atlas of Urban Expansion, 2016, vol 1, http://www.atlasofurbanexpansion.org 참조). 표 2는 개발된 세계에서 가장 큰 12개 도시의 세부 사항을 제공한다. 모든 경우에서 각 도시의 개발된 면적은 1990년에서 2014년 사이에 상당히 증가했으며, 평균적으로 거의 두 배 가까이 늘었다. 모든 경우에서 인구도 상당히 증가했다. 하지만 모든 경우에서 인구 증가는 개발된 면적의 증가보다 적었고, 인구 밀도는 감소했다. 이 12개 도시 전반에서 인구 밀도는 25% 감소했다.

 

모델은 또한 통근 거리가 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 예측하지만, 교통비 지출은 총 지출에서 대략 일정한 비율을 유지할 것으로 예측한다.

주택의 과거와 미래 경로에 대한 시뮬레이션 결과는 유럽 국가들과 일본의 경제적 특성을 대체로 잘 맞춘 모델의 보정에 기반하고 있다. 그러나 미국의 주택 시장에 대해서는 부정확하다—미국의 GDP 대비 주택 가치는 너무 높게 나오며, 지난 70년간의 실질 주택 비용 성장률과 토지 가치도 지나치게 높게 나온다. 이러한 결과의 한 가지 명확한 이유는 미국의 인구 밀도가 대부분의 유럽 국가들보다 훨씬 낮고, 일본보다는 훨씬 더 낮기 때문이다. 2015년경 미국의 인구 대비 토지 면적은 독일보다 약 7배, 영국보다 8배, 일본보다 약 10배 더 컸다.

우리는 위와 동일한 보정을 사용하되 인구 대비 경제 면적을 10배 더 크게 설정하여 모델을 실행했다. 2020년의 주요 비율은 표 3에 나와 있다.

 

자본화된 토지 임대료(즉, 총 토지 임대료를 실질 이자율로 나눈 값)의 GDP 대비 비율은 145%에서 120%로 감소했고, 총 주택 가치의 GDP 대비 비율도 약 250%에서 225%로 감소했다—두 수치는 이제 미국의 비율에 더 가깝고 평균 유럽 비율에 비해서는 더 낮다. 주택 소비의 총 소비 대비 비율과 GDP 대비 주택 부가가치도 감소하여 미국 데이터에 더 가까워졌다.

지난 75년 동안의 실질 주택 가격 상승률도 훨씬 낮아졌다. 1인당 토지가 더 많은 경우 2차 세계대전 이후 실질 주택 비용(임대 비용)의 상승률은 연간 약 0.3%였으며, 이는 유럽 인구 밀도에 더 잘 맞는 보정에서 약 1%에 가까운 상승률이었다(그림 3 참조; 두 수치는 임대료가 아닌 주택 가격 상승에 대해서는 약간 더 높았다). Knoll et al. (2017) (온라인 부록, 표 4)에서는 2차 세계대전 이후 미국의 실질 주택 가격 연평균 상승률이 0.2%였고, 독일, 프랑스, 영국, 일본의 평균 상승률은 각각 1%, 4.5%, 6%, 2%였다고 보고하고 있다.

 

미국의 현재 상대적 인구 밀도를 기반으로 보정한 경우, 향후 100년 동안 실질 주택 비용의 성장률도 크게 낮아지지만, 여전히 과거에 비해 훨씬 빠른 상승을 보인다. 향후 50년 동안 실질 주택 비용(임대료)은 약 40% 상승할 것으로 예상되며(연간 약 0.7%), 그 이후 50년(대략 2070년에서 2120년 사이) 동안 추가로 50% 상승할 것으로 예상되며, 연간 약 0.8%에 해당한다. 그러나 유럽과 일본에서 더 일반적인 인구 밀도를 기반으로 한 시뮬레이션과는 달리, 주택 비용—임대료와 주택 가격 모두—은 실질 임금 대비 꾸준히 점진적으로 감소할 것으로 예상된다(그림 3 참조).

여기서 중요한 요인은 전체 토지가 고갈되기까지 시간이 훨씬 더 오래 걸린다는 것이다—즉, 국가의 모든 지역에서 주거 개발이 어느 정도 이루어지는 지점에 도달하는 데 걸리는 시간이 더 길다는 의미다. "미국"으로 가정한 시뮬레이션에서는 전체 토지 대비 인구 비율을 가정한 수준의 1/10로 설정했을 때 이 지점에 약 2020년에 도달했다. 인구 대비 토지가 10배 더 많은 시뮬레이션("미국")에서는 이 지점이 시뮬레이션 기간의 끝인 2120년에야 도달한다. 이러한 차이는 주택 가치, 가격-거리 기울기, 인구 밀도 분포에만 영향을 미치는 것이 아니라, 생산 자본에 대한 투자 유인, 자본 대 산출 비율, 수익률(이자율)에도 영향을 미친다.

 

Conclusions

 

이 논문은 시간과 지역에 따른 주택 및 주택 비용의 변화를 다루는 모델을 개발한다. 이는 과거 주택 자산과 주택 비용이 어떻게 변화해 왔는지, 그리고 미래에 어떻게 변화할 수 있을지 이해하는 것을 목표로 한다. 우리는 램지의 두 부문 성장 모델의 특징과 거주지 개발의 지리적 변화를 추적하는 모델을 결합한 틀을 사용한다.

우리는 이 성장 모델에 합리적인 매개변수 추정치를 적용하면 주택 비용이 지속적으로 상승하는 경로—다른 상품 가격이나 소득에 비해—를 쉽게 생성할 수 있음을 발견했다. 그러나 이는 주택의 다양한 특성 간 선호와 기술을 반영하는 매개변수에 매우 민감하다. 주요 기술 요소 중 하나는 구조물과 토지를 결합해 주택을 만드는 방식이다. 이는 변해왔으며, 뉴욕의 스카이라인은 작은 토지에 초고층 주거 건물을 세워 예전보다 더 많은 주거 공간을 확보할 수 있음을 보여준다. 이것이 우리 매개변수인 를 근본적으로 변화시켜 주택 비용의 미래 경로를 바꿀 수 있을지 여부는 흥미로운 질문이다.

 

주택에 대한 수요의 가격 민감성—만족도를 창출하는 데 있어 주택이 다른 상품과 서비스로 대체될 수 있는 정도를 반영하는—또한 장기적인 주택 비용 경로에 매우 강력한 영향을 미치는 또 다른 요소이다. 교통 개선은 과거 주택 가격 변화에서 매우 중요한 역할을 했다—통근 속도의 개선은 주택 비용 상승을 억제하는 역할을 했다. 하지만 우리는 앞으로의 교통 개선이 주택 비용을 억제하는 데 이전만큼 강력한 힘이 될 가능성은 낮다고 본다.

우리의 결과는 소득 대비 상승하는 주택 비용이 반드시 안정성에 대한 위험을 나타내거나 지속 불가능하다고 믿을 이유가 없다는 것을 시사한다. 소득 대비 상승하는 주택 비용(및 주택 가격)이 반드시 지속 불가능하거나 금융 안정성 위험이 증가하고 있다는 것을 의미하지는 않는다. 따라서 소득 대비 주택 가격 상승에 대해 자동적인 정책 반응이 있을 필요는 없다. 하지만 균형(또는 근본적인) 주택 비용 경로가 두 가지 주요 탄력성의 작은 변화에 매우 민감하기 때문에, 소득 대비 주택 가격이 이전에 본 적 없는 수준으로 상승하는 것이 버블의 시작인지 아니면 인구 증가, 소득 성장, 과거보다 높은 인구 밀도를 가진 경제에서 예상되는 자연스러운 경로인지 판단하기 어려운 점이 있다. 주택 가격 대비 소득 비율을 역사적 비율과 단순 비교하는 것은 가격이 근본적인 수준에서 벗어났는지를 판단하는 데 매우 신뢰할 만한 지침이 되지 못할 가능성이 크다. 주택 가격 대비 소득 비율이 상승함에 따라 점점 더 엄격해지는 대출 가치 비율에 대한 규칙 시스템을 갖추는 것은 근본적인 균형이 이 비율이 수십 년 동안 상승해야 하는 상황이라면 문제가 될 수 있다.