경기개발연구원은 부동산 시장 불안을 근본적으로 모니터링하고 해결방안을 제시할 수 있는 부동산 관련 정보의 통합관리시스템 구축방안에 관해 연구한 결과를 발표했다.

참여정부 이후 수도권에서의 각종 부동산 개발사업들이 난무하면서 부동산 시장의 불안이 심화되고 있으며, 부동산 시장뿐만 아니라 사회경제 전반에 심각한 영향을 미치고 있다.

따라서 부동산 가격을 안정시키는 것이 중요한 정책과제가 되고 있으며, 부동산 가격의 이상적인 변동이 예측될 때 미리 적절한 대책을 강구할 필요가 있다.

그동안 공공부문의 정보화 사업이 추진되면서 부동산과 밀접하게 관련된 한국토지정보시스템(KLIS)과 건축행정정보시스템(AIS)이 시군구 단위로 구축되고 있으며, 2006년에는 부동산실거래관리시스템(RTMS)이 구축됨에 따라 부동산과 관련된 토지, 건물, 가격 등에 대한 다양한 정보들이 수집되고 있다. 그러나 이들 정보를 체계적으로 통합할 수 있는 시스템이 없는 상태이다.

현행 부동산가격지수를 사용한 정책으로는 부동산 시장의 근본적 문제 해결이 불가능하며, 이에 기반한 부동산 정책은 잘못된 정책이 될 소지가 크다.

현재 구축된 부동산 데이터베이스를 활용하여 제공하고 있는 정보는 대부분이 부동산가격지수로 먼저 지역별 표본개수를 선정한 다음 지역별 순위를 설정하고 그 다음 지역별 표본추출 할당 비율만큼 상위 순위에서 순서대로 아파트를 추출하여 전유면적당 가격, 가격변동률, 지수, 지수변동률 등에 대한 부동산 정보를 산출한다.

그러나 이러한 현행 부동산가격지수 알고리즘의 문제점으로는 첫째, 가격지수가 매매된 실거래가격을 기준으로 작성된 것이 아니라 부동산 중개업소에서 파악된 시세가격, 즉 목록자료를 기준으로 작성된 것이어서 부동산이 가지고 있는 시계열적 속성들을 지수작성에 반영하지 못한다는 것이다.

둘째, 목록자료에 의한 지수는 시세자료가 가지는 속성상 실거래 자료를 평균으로 평활한 가격을 기초로 작성되기 때문에 실제 시장에서의 가격변동률을 낮게 반영한다.

셋째, 부동산 시장 정보가 축적되어 있지 않아 부동산 정책이 시장에 미치는 파급효과에 대한 정책모의실험을 체계적이고 종합적으로 수행하지 못한다.

넷째, 현재 정부에서 추진하고 있는 각종 부동산 관련 정보시스템들을 통합하여 운영할 수 있는 방안이 마련되어 있지 않아 부동산 관련 시스템들이 시너지 효과를 제대로 발휘하고 있지 못한다.

통합된 부동산 데이터베이스가 갖추어야 할 요소는 다음과 같다.

첫째, 부동산 관련 정보를 체계적이고 통합적인 데이터베이스로 관리함으로써 수도권의 계획 및 정책에 대한 부동산 시장의 변화 경향과 추세를 예측 ㆍ 반영함은 물론, 신속하고 체계적인 분석도구로써 의사결정지원을 제공할 수 있어야 한다.

실거래 가격에 기초한 지역별 부동산가격지수에 대한 정보를 통해 시장에서의 수요와 공급에 대한 정보를 간접적으로 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 장래 주택공급계획의 수립이 가능해야 한다.

거래 당사자 간의 가격정보 제공은 물론, 정부의 부동산 정책에 대한 실증적인 평가, 각종 제도나 환경변화로 인한 부동산 시장의 영향 분석 등의 정보를 생산하여 부동산 정책 의사결정 지원에 활용되어야 한다.

또한 실거래 가격 신고에 대해 과연 실거래 가격이 적정하게 신고 되었는지에 대한 적정성을 평가하는 데에도 활용이 가능해야 한다. 즉, 헤도닉가격함수를 추정함으로써 시장에서의 잠재가격을 추정할 수 있기 때문에 실거래 신고 건에 대한 잠재가격 추정치와 신고가액에 대한 비교를 통해 신고 건에 대한 적정성을 평가할 수 있다.

이외에도 향후 아파트 분양가 산정에도 활용 가능해야 한다. 부동산 데이터베이스는 타 연관 시스템과의 통합을 통해 시세정보의 제공 이외에도 다양한 분석 정보를 생산하고 제공할 수 있다.

통합된 부동산 데이터베이스를 만드는 기본논리는 다음과 같다.

통합시스템에서는 토지종합정보시스템(LMIS), 건축행정정보시스템(AIS) 등을 연계하여 부동산에 대한 공간적 특성과 부동산의 이용 특성을 파악하고, 부동산거래관리시스템(RTMS)에 의한 거래가격의 적정성을 판단한다(거래가격 적정성 진단시스템).

또한 대법원, 국세청, 시군구 등의 시스템과 연계하여 취ㆍ등록세 납부, 등기, 양도소득세 신고 등 부동산 관련 행정 절차를 일괄 처리할 수 있으며(유관기관 정보공유시스템), 부동산 시장을 실시간으로 모니터링하여 적시에 효과적인 정책수립을 지원하는 통계 분석(통계 및 분석 시스템) 등이 하나의 시스템으로 통합되어 부동산제도 선진화에도 적극 활용될 수 있다.

본 연구에서는 부동산 데이터베이스 통합시스템을 구성하기 위한 계량적 방법으로 단위근 검정, 벡터자기회기(Vector Autoregression, VAR)모형, 그랜저인과성(Granger Causality)검정, 충격반응, 분산분해분석 등을 사용하여 샘플분석을 시행했으며, 통합 부동산 데이터베이스 구축의 가능성을 제시했다. 각 분석의 용도는 다음과 같다.

단위근 검정: 실거래 가격을 이용한 지역별 부동산가격지수 산출 후 한 지역의 부동산 가격상승이 타 지역에 미치는 효과 분석

VAR 모형/그랜저 인과성 검정: 단위근 존재에 따라 지역들 간의 시계열 자료를 모형으로 설정하여 지역들 간의 인과관계 규명

충격반응분석: 각 지역의 부동산 가격 영향순서를 파악 및 충격으로부터의 조정시기 분석

분산분해분석: 단기, 중기, 장기에 따른 자체요인 및 외부요인의 영향정도 분석

그 외, 구조변환시점 분석을 통한 부동산정책의 영향정도 분석

정부와 경기도를 포함한 지방정부들은 자체적인 데이터베이스 시스템 구축을 통해 부동산 시장 분석을 시행하여 지역 부동산 시장의 안정에 주체적인 기여할 필요가 있다.

부동산 시장의 안정을 위한 정부의 Top-Down식 수요규제 및 획일적 공급정책은 시장경제 체제하에서 그 효과에 한계를 보이고 있으며, 무엇보다도 실시간 정보에 대한 통합 부동산 데이터베이스가 축적되지 않은 상태에서의 모든 부동산 정책은 커다란 오류를 낳을 수 있다.

따라서 부동산 정책에 있어 가장 시급한 점은 2006년 1월부터 축적되어 온 실거래가 정보를 기본으로 한 각종 기존 DB의 체계적인 통합을 위한 정부와 각 지자체 차원에서의 노력이 필요하다.

지방자치시대를 맞이하여 앞으로의 부동산 정책은 각 지자체가 계획을 세우고 실행해 나가야 하는 당위성이 존재하며, 이를 위해서는 광역정부 차원의 통합 부동산 데이터베이스 시스템의 구축이 요구된다.

2007. 10. 18

시민의 관점으로 시민이 만드는 생활밀착 뉴스/정보

보도자의 입장을 100%반영하는 보도

카빙메이커투 : 이찬수

 - 카빙-  cabing.co.kr

<저작권자 (C) 카빙. 무단전제 - 재배포 금지>