서울시 주택 증여의 결정 요인과 자치구별 이질성 분석 : 인구·시장·정책 요인의 상호작용에 관한 패널 분석
An Empirical Analysis of Housing Gift Determinants and Inter-District Heterogeneity in Seoul : A Panel Study on the Interaction among Demographic, Market, and Policy Factors
- 주제(키워드) 주택 증여 , 이중 고정효과(TWFE) 모형 , 자치구 고정효과(LSDV) , 군집분석(K-means) , 지역 이질성 , 서울시 자치구 , Housing gifts , Two-way fixed effects(TWFE) , District fixed effects (LSDV) , Cluster analysis(K-means) , Regional heterogeneity , Seoul districts
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이상근
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 부동산학협동과정
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082495
- UCI I804:11029-000000082495
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
본 연구는 2015~2024년 서울시 25개 자치구의 월별 패널 데이터를 활용하여 주택 증여의 결정 요인과 자치구별 구조적 이질성을 실증 분석하였다. 인구·시장·정책 요인을 개별적으로 설명해 온 기존 연구의 한계를 보완하기 위해, 본 연구는 인구·사회, 시장·경제, 세제·정책 요인을 통합하여 이중 고정효과(TWFE) 모형으로 분석 틀을 구축하였다. 분석 결과, 고령화율과 자가 소유율은 증여 건수에 유의한 양(+)의 영향을 미쳐 인구·사회 요인이 구조적 기반이 됨을 확인하였다. 주요 시장 요인 변수는 통계적으로 유의한 영향을 보이지 않았고, 투기과열지구 지정은 가장 유의하게 음(-)의 효과를 나타내 강한 규제가 증여를 억제하는 것으로 확인되었다. TWFE 모형에서 도출한 자치구 고정효과(LSDV 추정치) 값을 통해 서울시 자치구가 뚜렷하게 이분됨을 확인하였다. 강남·서초·마포 등은 외생 변수 통제 후에도 구조적으로 높은 증여 수준을 유지한 반면, 도봉·노원·강북 등은 상대적으로 낮은 증여 수준을 보였다. 계층적 군집분석(K=2) 또한 서울시 증여 행태가 두 개의 구조적 유형으로 구분됨을 보여주었다. K-means 알고리즘을 통해 자치구의 유형을 네 개의 군집(K=4)으로 확장한 결과, 자산 수준·고령화 정도·주택시장 특성·정책 규제 노출 등의 다변량적 요인에 따라 행태적 특성이 보다 세분되는 것으로 나타났다. 또한 각 군집을 독립된 패널로 구성하여 TWFE 모형으로 재추정한 분석에서 인구·시장·정책 요인에 대한 반응 강도가 군집 별로 상이하게 나타났다. 특히 투기과열지구 지정은 서울시 전체 분석에서는 증여를 억제하는 것으로 나타난 반면, 구조적으로 유사한 자치구 집단 내부에서는 오히려 증여를 촉발하는 방향으로 작동하는 역설적 현상이 관찰되었다. 이는 평균 효과에 기반한 정책 해석이 자치구의 이질적 반응을 포착하지 못할 수 있음을 시사하며, 다층적 해석의 필요성을 제시한다. 본 연구는 패널 회귀분석과 군집분석을 결합한 분석 틀을 제시함으로써, 서울시 자치구 간 증여 행태의 구조적 이질성을 정량적으로 규명하였다. 분석 결과는 서울을 단일한 시장으로 가정하는 정책 접근의 한계를 보여주며, 자치구별 증여의 특성을 고려한 주택 공급 및 조세 정책 설계에 실증적 근거를 제공한다.
more초록(요약문)
This study empirically analyzes the determinants of housing gifts and district-level structural heterogeneity using monthly panel data for 25 districts in Seoul from 2015 to 2024. Demographic–social, market–economic, and tax–policy factors are jointly incorporated into a two-way fixed effects(TWFE) model to provide an integrated analytical framework. The results indicate that the aging ratio and homeownership rate exert statistically significant positive effects on housing gift transactions, suggesting that demographic and social characteristics form a structural basis for gift behavior. In contrast, housing market variables are not statistically significant, while designation as a speculative overheated district shows a strong and significant negative effect at the citywide level, implying that stringent regulatory policies suppress housing gifts on average. District fixed effects(LSDV estimates) reveal a clear structural division among Seoul’s districts. Districts such as Gangnam, Seocho, and Mapo exhibit persistently high levels of housing gifts after controlling for observable factors, whereas districts including Dobong, Nowon and Gangbuk display structurally lower levels. Hierarchical clustering(K=2) confirms the existence of two distinct structural types of housing gift behavior. Further classification using K-means clustering(K=4) identifies more differentiated patterns associated with asset levels, degrees of aging, housing market characteristics, and exposure to regulatory policies. Re-estimation of the TWFE model for each cluster demonstrates that the effects of demographic, market, and policy factors vary substantially across clusters. Notably, while regulatory designation reduces housing gifts on average, cluster-level analyses reveal a paradoxical effect in which the same policy is associated with increased housing gift transactions within structurally similar district clusters, indicating heterogeneous and context-dependent policy responses. These results demonstrate that housing gifts represent a complex decision-making process shaped by the interaction between long-term demographic and asset structures and short-term market and regulatory changes. By combining panel regression and cluster analysis, this study quantitatively identifies structural heterogeneity in housing gift behavior across Seoul’s districts and provides empirical evidence for housing supply and tax policy design that accounts for district-level differences.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 필요성 1
제2절 연구의 범위 5
제3절 연구의 구성 7
제2장 이론적 배경 및 선행 연구 9
제1절 증여의 개념과 주택 증여의 특성 9
제2절 증여 동기에 관한 통합 이론적 접근 10
Ⅰ. 자연적 증여의 이론적 배경 11
Ⅱ. 전략적 증여의 이론적 배경 16
제3절 선행 연구 고찰 및 연구의 차별점 21
Ⅰ. 선행 연구 고찰 21
Ⅱ. 본 연구의 차별점 26
제3장 연구방법론 28
제1절 연구의 설계 및 분석 체계 28
Ⅰ. 연구의 분석 틀 28
Ⅱ. 분석 체계의 개요 29
제2절 변수의 정의 및 측정 32
Ⅰ. 종속변수 32
Ⅱ. 독립변수 32
제3절 이중 고정효과(TWFE) 패널 모형의 설정 35
Ⅰ. 분석 개요 35
Ⅱ. 패널 모형의 이론적 근거 35
Ⅲ. 회귀모형의 설정 37
Ⅳ. 지역별 고정효과(LSDV) 추정치 산출 38
Ⅴ. 추정 방법 및 타당성 검증 39
제4절 군집분석의 설계 및 절차 43
Ⅰ. 군집분석의 개념 및 목적 43
Ⅱ. 분석 변수 및 데이터 처리 44
Ⅲ. 군집분석 방법 44
Ⅳ. 군집분석의 의의 46
제4장 실증분석 결과 47
제1절 기술 통계량 및 상관관계 분석 47
Ⅰ. 기술 통계량 분석 결과 48
Ⅱ. 상관관계 분석 결과 49
Ⅲ. 다중공선성 검정 결과 51
Ⅳ. 소결 52
제2절 패널 고정효과(TWFE) 분석 결과 53
Ⅰ. 하우즈만 검정(Hausman Test) 결과 53
Ⅱ. TWFE 분석 결과 54
Ⅲ. 모형 진단 및 추정 결과의 신뢰성 검토 57
제3절 자치구 간 구조적 이질성 검정 58
Ⅰ. 지역별 고정효과(LSDV) 추정 결과 59
Ⅱ. 1단계 군집분석 결과(structural foundation) 61
Ⅲ. 소결 65
제4절 군집 별 증여 행태의 세분화 65
Ⅰ. 2단계 군집분석 결과(behavioral structure) 66
Ⅱ. 서울시 증여 행태의 4가지 유형 : 이차원 개념도 71
제5절 군집 별 고정효과 회귀분석 결과 73
Ⅰ. 분석의 개요 73
Ⅱ. 군집 별 고정효과(within) 회귀분석 결과 73
Ⅲ. 소결 : 군집 간 구조적 이질성의 실증적 확인 76
제5장 결론 80
제1절 연구의 요약 및 주요 결과 80
제2절 학술적 실무적 시사점 81
제3절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 82
참고문헌 84
