2절에서는 전국적으로 빈집이 증가하는 추세이며, 주요 광역시·도의 빈집실태조사 를 바탕으로 광역시·도 간이나 동일한 시·도내 지역별로 빈집의 규모 분포 특성이 다르 다는 것을 분석하였다. 3절에서는 이를 확대하여 전국의 빈집이 공간적·지역적으로는 어떻게 분포하고 있는지를 살펴본다. 전국의 빈집 총량이 증가하는 현상이 특정 지역 에서 기인한 문제인지, 전 지역에서 나타나는 현상인지 등 빈집 분포의 지역적 특성에 따라 그에 대응한 관리방안이 달라질 수 있기 때문이다.
전국단위 지역비교를 위해서는 동일한 시점의 전국 단위 통계가 필요하다. 따라서 본 절에서는 통계청 주택총조사 자료를 활용하여 빈집 수, 빈집 비율의 지역별 분포는 어떠한지를 전국의 읍면동 단위로 분석을 수행하였다. 본 연구의 빈집 정의를 반영하 여 주택총조사 자료 중 아파트를 제외하고 분석하였으나, 앞에서 설명한 것처럼 주택 총조사의 빈집 범위는 본 연구의 빈집 정의와는 상이하기 때문에 구체적인 수치나 비율 보다는 지역별 분포 특성이나 변화의 경향성을 파악하는 데 중점을 두었다.
2018년 주택총조사 결과를 기준으로 읍면동 빈집 수 표준편차의 지역적 분포를 보면 충청권과 수도권 외곽, 강원 및 경남·북에 위치한 읍면동이 상대적으로 다른 지역에 비해 빈집 수가 많은 것으로 나타난다(<그림 2-8-1>). 특히, 수도권 빈집 수 표준편 차 기준으로 빈집이 가장 많은 그룹에 속하는 읍면동이 다수 분포하고 있는 것을 알 수 있다.
빈집 비율 역시 충청권과 수도권 외곽, 경남·북 일부 읍면동의 빈집 비율이 다른 읍 면동에 비해 상대적으로 높게 나타난다. 수도권 지역에도 빈집 비율이 가장 높은 그룹 에 속하는 읍면동이 있다는 점 역시 빈집 수의 지역적 분포와 유사하다. 그렇지만 빈집 비율이 가장 높은 그룹에 속하는 읍면동의 수는 빈집 수가 가장 많은 그룹에 속하는 읍면동에 비해 적다. 이것은 전국 읍면동의 빈집 비율 편차는 빈집 수의 편차에 비해 더 크다는 것을 보여준다(<그림 2-8-2> 참조).
빈집 수의 표준편차에 따른 지역적 분포
빈집 비율의 표준편차에 따른 지역적 분포
주1: 빈집 수 1그룹: <-0.6s.d.,2그룹 –0.6s.d.~-0.4s.d., 3그룹 –0.4 s.d.~-0.2s.d., 4그룹 –0.2s.d.~0s.d., 5그룹 0s.d.~0.2 s.d., 6그룹 0.2 s.d.~0.4s.d., 7그룹 0.4 s.d.~0.6 s.d., 8그룹 >0.6s.d.
주2: 빈집 비율 1그룹: <-0.4s.d., 2그룹 –0.4s.d.~-0.3s.d., 3그룹 –0.3 s.d.~-0.2s.d., 4그룹 –0.2s.d.~-0.1s.d., 5그룹 –0.1s.d.~-0s.d. 6그룹 0s.d.~0.1 s.d., 7그룹 0.1 s.d.~0.2s.d., 8그룹 0.2 s.d.~0.3 s.d., 9그룹 0.3 s.d.~0.4 s.d., 10그룹 >0.4s.d.
출처: 통계청 마이크로데이터 통합서비스(MDIS), 주택총조사, 2018년 자료를 활용하여 저자 작성 그림 2-8 | 빈집 수의 분포 분석(2018, 읍면동단위)
2015년 빈집 수에 따라 전국 읍면동을 10그룹으로 분류하고3) 동일한 그룹 분류기준 을 2018년 읍면동 빈집 수에 적용하여, 두 기간 동안 각 그룹에 해당하는 읍면동 수의 변화를 통해 빈집 수의 지역적 분포가 어떻게 달라졌는지 살펴보았다. 2015년 대비 2018년에, 빈집 수가 적은 1그룹~3그룹에 속하는 읍면동 수는 감소하고 전체 읍면동 에서 차지하는 비율 역시 감소하였으나, 빈집 수가 큰 그룹에 속하는 읍면동의 수는 크게 증가하였다. 특히, 지역 내 빈집 수가 1,620호를 초과하는 10그룹에 속하는 읍면 동의 수가 2015년 4개에서 2018년 95개로 24배나 증가하였다(<표 2-10> 참조).
마찬가지로 2015년 빈집 비율에 따라 전국 읍면동을 10그룹으로 분류하고4) 동일한 그룹 분류기준을 2018년 읍면동 빈집 비율에 적용하여, 두 기간 동안 각 그룹에 해당하 는 읍면동 수의 변화를 통해 빈집 비율의 지역적 분포가 어떻게 변하였는지를 살펴보았 다. 빈집 비율 분석결과 역시 3년 사이 빈집 비율이 낮은 5그룹 이하의 읍면동 수와 비율 은 감소한 반면, 빈집 비율이 높은 6그룹 이상의 읍면동 수와 비율은 크게 증가한 것으로 나타난다. 특히 지역 내 빈집 비율이 상대적으로 가장 높은 10그룹에 속하는 읍면동의 수는 2015년 2개에서 2018년 485개로 매우 크게 증가하였다(<표 2-11> 참조).5)
3) Jenks natural break 방법으로 2015년 전국 읍면동의 빈집 수 분포를 도출하여 그 분류 기준을 사용하였다.
4) Jenks natural break 방법으로 2015년 전국 읍면동의 빈집 비율 분포를 도출하여 그 분류 기준을 사용하였다.
5) 다만, 이는 자료의 특성상 신도시 개발, 재건축으로 인해 신규주택 공급이 일시적으로 크게 증가한 지역이 많아짐에 따라 일시적 빈집이 많아진 효과를 포함하고 있음을 고려해야 함.
빈집 수 2015년 2018년
읍면동 수 비율 읍면동 수 비율
1그룹: 0호 이상 ~ 42호 이하 983 28.29 372 10.63
2그룹:42호 초과 ~ 100호 이하 647 18.62 249 7.11
3그룹:100호 초과 ~ 166호 이하 711 20.46 473 13.51 4그룹:166호 초과 ~ 243호 이하 536 15.42 547 15.62 5그룹:243호 초과 ~ 333호 이하 311 8.95 484 13.82 6그룹:333호 초과 ~ 451호 이하 157 4.52 379 10.83 표 2-10 | 빈집 수 구간별 읍면동 수 변화 비교(2015-2018)
구분 2015년 2018년
읍면동 수 비율 읍면동 수 비율
1그룹: 0% 이상 ~ 0.02% 이하 822 23.65 363 10.52 2그룹: 0.02% 초과 ~ 0.042% 이하 503 14.47 143 4.14 3그룹: 0.042% 초과 ~ 0.065% 이하 502 14.45 176 5.10 4그룹: 0.065% 초과 ~ 0.091% 이하 415 11.94 211 6.11 5그룹: 0.091% 초과 ~ 0.118% 이하 352 10.13 295 8.55 6그룹: 0.118% 초과 ~ 0.145% 이하 297 8.55 349 10.11 7그룹: 0.145% 초과 ~ 0.175% 이하 251 7.22 411 11.91 8그룹: 0.175% 초과 ~ 0.216% 이하 219 6.30 454 13.16 9그룹: 0.216% 초과 ~ 0.36% 이하 112 3.22 564 16.34
10그룹: 0.36% 초과 2 0.06 485 14.05
소계 3475 100.00 3451 100.00
자료없음 17 50
계 3492 3501
자료: 통계청 마이크로데이터 통합서비스(MDIS), 주택총조사, 2018년 자료를 활용하여 저자 작성 표 2-11 | 빈집 비율 구간별 읍면동 수 변화 비교(2015-2018)
빈집 수 2015년 2018년
읍면동 수 비율 읍면동 수 비율
7그룹:451호 초과 ~ 643호 이하 93 2.68 370 10.57
8그룹:643호 초과 ~ 953호 이하 24 0.69 283 8.08
9그룹:953호 초과 ~ 1620호 이하 9 0.26 199 5.68
10그룹:1620호 초과 4 0.12 95 2.71
소계 3475 100.00 3451 100.00
자료없음 17 - 50
-총계 3492 - 3501
-최대값 부산광역시 남구 대연3동 2269 호 4813호 경기도 광주시 오포읍 자료: 통계청 마이크로데이터 통합서비스(MDIS), 주택총조사, 자료를 활용하여 저자 작성
2015년 분포
018년 분포 그림 2-9 | 읍면동 빈집 수 변화(2015년 대비 2018년)
2015년 분포
2018년 분포
자료: 국가통계포털, 주택총조사, 2015년 2018년을 활용하여 저자 작성 그림 2-10 | 읍면동 빈집 비율 변화(2015년 대비 2018년)