본 연구를 진행하는 목적은 재고주택 대비 거래 총량의 개념인 거래회전율 데이터를 추출해 가격 동향 등 다양한 시장 지표들과의 연계성을 실증하는 데 있다. 또한 거래회전율 연구 과정을 통해 시장 상황을 보다 면밀하게 판단하는 보조지표로써의 활용 가능성을 검토하고 나아가서는 거래 정상화를 유도하려는 정부의 정책 수립에 대한 방향성과 정책 유발 효과 등에 대한 시사점 등을 제공하고자 한다.
공간적 범위는 정책 및 규제 환경 등 통제가 어려운 외부 변수들의 개입을 최소화할 목적으로 가격 수준과 시장 환경 등이 비슷한 서울특별시와 서울 25개구 아파트 재고물량을 분석 대상 범위로 한정하였다. 시간적 범위는 거래회전율에 대해 보다 장기간의 통계 유의성을 확보하기 위해 2006년부터 2021년까지 16년을 기준으로 했으며 다수의 표본 수 확보를 목적으로 약 17년 사이의 200개월 데이터를 분석 대상으로 삼았다.
분석 방법으로는 다중회귀분석을 사용했으며 다중회귀분석은 두 개 이상의 변수들 사이에서의 관계성을 확인하고 관계식 모형에서의 정확성이나 유의성을 검토하는 통계 검토 식의 하나다. 종속변수인 거래회전율 데이터와의 관련성이 높을 것으로 판단하고 투입된 독립변수는 매매가격 변동률, 전세가격 변동률, 가구당 매매가격, 전세가율, 가구 수 증감, 청약경쟁률, 평균분양가, 주택미분양, 분양물량, 입주물량, 기준금리 등 11개 변수를 선정했다.
서울 전체를 기준으로 거래회전율 종속변수와 독립변수들의 다중회귀분석을 진행한 결과 통계적으로 유의한 변수로 나타난 독립변수는 아파트 매매가격 변동률과 아파트 전세가격 변동률, 가구당 매매가격, 전세가율, 분양물량, 기준금리 등 6개 변수로 나타났다. 또한 강남3구 고가지역과 중저가 지역을 군집하여 별도 분석한 결과에서는 고가지역의 경우 가격 변수를 중심으로 유의하게 나타난 반면, 중저가 지역은 가격 외의 변수들에서도 유의하게 나타나는 특징을 발견했다. 따라서 가격의 진입 장벽 수준에 따라 수요층의 매매거래의 의사결정 과정에 다른 변수들이 개입하는 부분들이 일부 변한다고 해석할 수 있다. 또한 서울 25개구 각각에 대한 다중회귀분석을 진행한 결과에서는 25개구 다수에서 공통적으로 매매가격 변동률과 전세가격 변동률, 가구당 매매가격, 전세가율 등이 유의한 변수로 확인됐다. 이를 통해 거래회전율과 가격 동향은 밀접한 연관성이 있음을 한 번 더 검증하였다.
다만 본 논문의 거래회전율 연구에도 불구하고 아직까지 학계에서 회전율과 관련된 선행 연구들이 다수 이뤄지지 못하였다는 현실적 문제가 있다. 따라서 본 연구가 거래회전율 연구 진행을 본격화하는 토대를 다지는 것에 일정 부분 의의가 있다고 할 수 있으나, 다양한 한계점도 동시에 노출하고 있다. 게다가 2022년 부동산 시장에 가장 큰 영향을 미치고 있는 변수로 해석되는 기준금리와 대출규제 상승에 따른 긴축 발작(taper tanturm) 현상에 대해 본 연구는 다소 불완전한 해석을 도출하고 있다. 즉 본 연구 과정을 통해 거래회전율이 시장 해석을 위한 지표의 하나로써 는 그 유의성을 충족했다고 볼 수 있으나 부동산 시장 내 특수 현상을 합리적으로 설명할 수는 없다는 한계점도 인식할 필요가 있다. 즉 특정 지역이나 물건 형태, 시계열 시점, 정책(정권) 구도, 국내와 거시경기 흐름 등을 종합하여 앞으로의 시장을 평가 하고 중장기적으로 부동산 시장의 현실적 여건을 반영하여 거래회전율뿐만 아니라 그와 연관된 부동산 통계 지표들을 앞으로도 많은 부분에서 고도화해야 한다는 점을 시사한다.