주거지재생사업의 부동산시장 파급효과 분석모형 구축
3) 분석결과
이상의 분석모형을 통해 각 연도별 멸실 및 공급 주택수를 추정한 결과는 다음과 같다. 추정결과 서울시에서 주거지재생사업으로 인한 멸실 주택수는 2013년 이후 점차 증가하여 2018년 16.9만호로 정점에 이를 것으로 예상된다. 공급 주택수의 경우 2년여의 시차를 두고 2020년 31.3만호로 최대치를 기록할 것으로 전망되었다.
(단위 : 호) 구분 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 멸실 10,216 15,439 12,097 20,353 31,582 175,230 6,077 3,842 0 0 공급 0 0 14,021 26,999 17,778 32,566 55,556 312,873 8,431 6,696
<표 4-9> 주거지재생사업에 따른 연차별 멸실 및 공급 주택수 추정 결과
<그림 4-1> 주거지재생사업에 따른 연차별 멸실 및 공급 주택수 추정 결과
3. 주거지재생사업의 부동산시장 파급효과 분석모형 구축 1) 모형의 개요
이상에서 추정된 주거지재생사업의 멸실 및 공급 주택수를 토대로 주거지재생사업 에 따른 주택수요 및 공급변화가 부동산시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형을 구축하였다. 분석의 공간적 범위는 기본적으로 서울시를 대상으로 하였으며, 모형에 필요한 일부 계수값 추정시 자료의 구득 가능성 및 활용성 등을 감안하여 분석범위를 수도권으로 확대하였다. 연구의 시간적 범위는 기준연도를 2012년으로 하여 이후 발생하는 주거지재생사업의 파급효과를 측정하도록 하였다.
분석에는 부동산시장의 시스템적 특성과 동태적 구조를 반영할 수 있는 시스템다이 나믹스(System Dynamics, 이하 SD모형)모형을 이용하였다. SD모형은 1960년대 초 미국 MIT 대학의 Jay Forrester 교수에 의해 개발되어 각종 국가정책 개발 문제, 사회집단 간 갈등 해소방안 및 새로운 제도와 정책의 채택에 따른 영향 분석 등에 많이 활용되는 모형이다. SD모형은 동태적이고 순환적 인과관계의 관점으로 제반 현상을 이해하고 설명하는 모형32)으로 다양한 현상 간 인과관계를 종합적으로 고려할 수 있는 분석기법이다.
부동산시장은 소득과 비용, 가격, 수요와 공급 등 다양한 요인들이 상호 영향을 주고받는 순환적 인과관계를 형성하고 있다. 따라서 특정 부분의 변화가 시장에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 시장의 구조를 결정하는 다양한 요인들을 종합적으 로 고려할 필요가 있다. SD모형은 복잡한 인과관계로 구성된 부동산시장에 미친 정책효과를 현실 부동산시장 시스템 내에서 동태적이고 순환적인 인과관계의 시각으 로 설명하고 이해하고자 하는 “시스템적 사고” 접근방법을 강조한다. 이러한 부동산시 장의 특성을 감안할 때 시장파급효과는 SD모형을 통해 효과적으로 분석될 수 있다.
2) 분석모형 구축
SD모형을 구축하기 위해 부동산시장의 구조와 요인별 인과관계를 반영하여 모형의 기본 틀을 구성하였다. 부동산시장은 크게 수요와 공급에 의해 가격이 결정되는 구조를 가지며, 수요에 영향을 미치는 요인으로는 소득과 사용자비용을 고려할 수 있다. 사용자비용의 경우 주택가격과 임대료 변화에 영향을 받으며, 공급 역시 가격변 화에 영향을 받는 순환적 구조를 가지고 있다. 이러한 기본적인 구조에서 주거지재생 사업의 파급효과는 앞서 살펴본 선행연구들에서 제시된 결과를 토대로 모형에 반영될 수 있도록 구성하였다. 선행연구 결과에서는 주거지재생사업이 부동산시장에 미치는 영향을 크게 재고변화와 공급에 미치는 영향, 수요변화에 미치는 영향 측면에서 분석하고 있다. 즉, 주거지재생사업에 따른 기존 주택의 멸실과 신규 주택의 공급은 주택재고와 공급부문에 영향을 미치고, 기존 주택 철거로 인한 거주가구의 이주와 사업완료 후 재입주는 수요에 영향을 미치는 구조를 가진다. 따라서 주거지재생사업의 부동산시장 파급효과 분석을 위한 SD모형의 기본틀은 이러한 인과관계를 고려하여 아래 그림과 같이 나타낼 수 있다.
32) 이수욱 외. 2008. 「주택정책평가모형 개발과 정책효과분석 연구」. 국토연구원. p.21.
<그림 4-2> 부동산시장 파급효과 분석모형의 기본틀
분석모형의 기본틀을 토대로 SD모형을 구축하기 위해 유량-저량 흐름도(SFD : Stock-Flow Diagram)를 작성한 결과는 아래 그림과 같다. SFD는 월소득, 자가사용 자 비용, 전세사용자 비용, 자사수요와 임차수요, 매매가격과 전세가격 등 수준변수와 각각의 변수에 영향을 미치는 보조변수로 구성되었으며, 특히 부동산 세제 관련 변수와 LTV, DTI 등 금융 관련 변수를 모형에 포함하여 정부정책 등에 따른 여건변화 를 반영할 수 있도록 모형을 구성하였다.
이 때 부동산시장 파급효과 분석을 위한 SD모형은 기본적으로 소득, 사용자비용, 수요, 주택가격, 주택공급 등의 주요 요인에 변화가 없는 상황을 가정하여 기본모형을 설계하였으며 분석결과는 변동요인에 대한 순수 효과를 나타내도록 설정하였다.
<그림 4-3> 부동산시장 파급효과 분석 SD모형의 유량-저량 흐름도
(1) 소득 및 사용자비용
SD모형이 포함하는 각 부문별 하위 모형은 다음과 같이 구성되어있다.
소득 및 사용자비용 부문 하위모형은 가구의 월 소득과 자가사용자 비용, 전세사용 자 비용으로 구성된다. 월 소득은 소득증가율과 소득감소율에 의해 결정되는 수준변수 로 초기 월 소득은 통계청 주택가격동향조사 2012년(2인 이상)의 평균 경상소득 375만원을 사용하였고 기본모형에서 소득증가율과 감소율은 변화가 없는 것으로 가정하였다.
사용자비용은 자가, 전세 사용자비용으로 나뉘며 자가 사용자비용은 아래와 같이 정의하였다.
′
자가가구사용자비용
주택가격
취득세세율
거래비용율
금융소득 세율
주택가격에 대한 융자비율
수신금리
′ 대출금리
보유세 실효세율
감가상각 및 유지관리비율
주택가격 상승률
양도세실효세율
이때 취득세세율()은 2.5%33), 금융소득세율()은 15.4%, 보유세 실효세율() 구분 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 평균 기준금리(A) 3.75 3.25 3.75 4.50 5.00 3.00 2.00 2.50 3.25 2.75 3.38
주택가격상승률()은 SD모형을 통해 산출된 주택가격상승률이 변수값으로 이용 되도록 설정하였다.
전세사용자비용은 아래와 같이 정의되며 각 변수에 대한 가정은 다음과 같다.
전세가구사용자비용
주택가격
매매가대비전세가비율
수신금리
전세거래비용율
전세 거래비용율은 국토교통부, 2010년도 주거실태조사를 이용하여 개별가구별 현재 전세금을 기준으로 전세가격별 중개수수료율을 적용하여 중개수수료를 구하고 이를 지역별로 평균하여 산정한 값(0.41%)을 적용하였으며 매매가대비 전세가 비율 ()은 SD모형을 통해 산출된 값이 대입되도록 설정하였다.
(2) 자가수요 및 임차수요
수요부문 하위모형은 자가수요와 임차수요로 구성되어 있으며 각 내용은 다음과 같다.
자가수요는 소득변화와 LTV, DTI 규제 효과를 반영한 수요증가 부분과 사용자비용 증가에 따른 수요감소 부분이 결합된 수준변수로 설정하였다. 자가수요의 초기값은 2012년 기준 서울의 총주택수(구 주택보급률 기준)에 서울시 자가가구 비율(2010년 인구주택총조사) 41.1%을 적용하여 구한 값(107.9만호)을 사용하였다.
소득탄력성 및 사용자비용 탄력성은 국토교통부의 2010년도 주거실태조사를 통해
의 2010년도 주거실태조사를 통해 도출된 임차가구의 수요함수에서 추정된 탄력성을
물량 변화분과 연간 전세가격변동률간의 회귀분석을 통해 도출된 계수값을 이용하였
재입주하는 수요로 인해 자가수요와 임차수요를 감소시킨다. 멸실에 따른 수요증가 중 자가수요 증가분은 총 이주수요의 20%, 임차수요 증가분은 총 이주수요의 80%로 적용하였으며, 해당 값은 국토교통부 2010년도 주거실태조사 결과 중 재개발 등을 인해 이주한 가구의 이주 전후 점유형태를 분석하여 도출하였다. 재입주에 따른 수요 감소는 이주완료 후 입주까지 3년의 시차가 있음을 가정하여 설정하였으며, 이 때 재정착률은 50%로 가정하였다.
3) 분석결과
앞서 추정된 주거지재생사업의 멸실 및 공급 주택수 추정결과를 이용하여 부동산시 장 파급효과를 분석한 결과는 다음과 같다.
먼저 주택가격변동률은 주거지재생사업에 따른 멸실로 주택재고가 감소하고 이주 수요가 나타나는 2014년 이후 상승하는 것으로 분석되었으며, 멸실주택수가 정점에 이르는 2018년말 이후 상승폭이 확대되어 2020년 11.7%의 상승률을 기록할 것으로 전망되었다. 이후 주택공급이 증가하고 재입주에 따른 수요감소로 점차 상승폭이 축소되며 조정을 거칠 것으로 전망되었다. 전세가격의 경우도 주택가격과 비슷한 패턴을 보일 것으로 전망되었으며, 주택가격에 비해 큰 변동을 보일 것을 전망되었다.
구분 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 주택가격
변동률(%) 0.00 0.05 0.78 1.08 1.07 1.31 2.38 11.72 -1.16 4.62 -2.53 1.11 -7.86 전세가격
변동률(%) 0.00 0.43 1.74 1.57 1.57 3.09 8.82 17.00 -11.35 10.20 -12.31 -0.46 0.09 멸실주택수(천호) 10.2 15.4 12.1 20.4 31.6 175.2 6.1 3.8 0 0 0 0 0 공급주택수(천호) 0 0 14.0 27.0 17.8 32.6 55.6 312.9 8.4 6.7 0 0 0
<표 4-13> 주거지재생사업의 멸실 및 공급 주택수에 대한 시뮬레이션 결과
<그림 4-4> 주거지재생사업의 멸실 및 공급 주택수에 대한 시뮬레이션 결과
이 연구의 분석시스템은 재생에 따른 멸실 및 공급주택수를 연차별로 사용자가 직접 입력할 수 있도록 설계하였다. 이에 2013년 1만호의 주택이 주거지재생에 의해 멸실되고 2016년 1.5만호의 주택이 신규로 공급되는 상황을 가정하여 시뮬레이 션을 수행한 결과는 다음과 같다.
2013년 주택멸실과 이주수요 발생으로 2014년과 2015년 주택가격이 상승하며
2013년 주택멸실과 이주수요 발생으로 2014년과 2015년 주택가격이 상승하며