본 연구는 울산의 지역 주택시장에 관한 연구로서 울산지역 주택시장을 분석하고 울산의 아파트 가격형 성요인을 분석하였다.
울산지역의 주택시장 동향을 요약하면, 2017년부터 주택공급이 증가하였으며 이러한 주택공급 증가와 조선업 등 지역 기반산업 불황에 따른 구매 수요 감소가 원인이 되어 2017년부터 가격이 하락하는 움직 임을 나타냈다. 2020년 이후 주택가격이 상승하는 추세로 전환되었는데 조선업 수주 등 지역산업의 경 기회복 외에도 울산 외 지역에서 주택구매수요의 유입이 영향을 미친 것으로 보인다.
다음으로 2017년부터 2020년까지 울산의 아파트 실거래자료를 이용하여 아파트 가격형성요인을 분석 하였다. 지역에 따라 주택시장이 하위시장으로 구분된다면 지역의 특성을 반영한 가격형성요인을 추정하 는 것이 필요하다. 금리, 아파트 가격지수 등 경제변수와 단지의 연면적, 경과연수 등 단지의 특성, 접도폭 등 입지 특성, 주택의 면적과 층의 세대 특성을 고려하였으며 지역의 산업에 따른 경기변동이 주택시장에 큰 영향을 미치는 것을 고려하여 울산의 산업생산지수, 경제활동인구참가율 변수와 지역의 주택시장을 반영하기 위해 미분양주택수와 매수자의 지역별 비율을 추가하여 분석하였다.
Survey and Research
김 형 근 *
영산대학교 부동산학과 조교수
울산지역 아파트시장 동향과 가격형성요인 분석
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 울산 주택시장 현황 분석
Ⅲ. 선행연구의 검토
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
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Ⅰ. 서론
주택시장은 지역, 주택의 유형, 가격대 등 다양한 요인에 의해 세분화되고 하위시장을 이루는 특징을 가지고 있으며 하위시장마다 주택가격의 상이한 변화를 보이기도 한다. 하위시장의 정의나 세분화하는 기준에 대해서 는 의견이 다양할 수 있으나 주택이 가지고 있는 고정성 등의 특성에 의해 공간적으로 하위시장을 구분하여 볼 수 있다. 공간적으로 공간적 하위시장(Spatial Submarket)은 상호 대체성이 큰 주택들의 집합이 공간적으로 근접하여 존재하는 주택하위시장을 의미한다(손철, 2011). 주택 이용의 공간적 제약으로 인해 수요자는 해당 지역에 위치한 주택만을 선택하려 하고, 해당 지역에는 특수한 주택공급 조건이 존재하기 때문에 주택 특성에 대해 하위시장 고유의 균형잠재가격이 존재할 가능성이 크다.
주택시장에서 주택의 가격을 분석하는 헤도닉 모형은 주택이 가지고 있는 다양한 속성들의 잠재가격 (Implicit Price)을 추정하는 것을 목적으로 한다. 그런데 주택시장이 공간적으로 세분되고 해당 지역의 주택시 장에 지역 고유의 공급조건과 수요조건이 존재한다면 이러한 공간적 하위시장에서 결정되는 주택 특성들의 가 격도 지역시장의 고유한 특성을 반영하여 결정될 수 있다. 따라서 주택하위시장이 존재한다면 그 가격 추정도 그 주택하위시장의 지역 특성에 맞는 가격예측이 필요하며 이를 기반으로 한 지역주택정책이 수립되어야 한다 는 것을 의미한다(정건섭·이상엽, 2007).
<그림 1>과 같이 2000년 이후 주택가격 추이를 살펴보면 지역적으로 수도권과 비수도권간의 가격차별화 과 정이 나타나고 있는 것을 볼 수 있다. 2005년부터 2008년까지는 수도권 지역의 주택가격이 크게 상승한 반면 2008년 금융위기 이후 2012년까지는 비수도권 지역의 주택가격이 크게 상승하였다. 한편 수도권 지역은 2013 년 이후 지속적으로 상승하였으며 2019년 이후에는 더욱 크게 상승하는 추세를 보이고 있다. 이에 비해 비수도 권 지역은 2015년부터 2017년까지는 가격이 보합수준으로 유지되다가 2019년까지 하락하였으며 2019년부터 상승세로 전환되는 추세를 보이고 있다.
[그림 1] 수도권과 비수도권의 아파트매매가격지수 및 전년동월변동률 추이
수도권과 비수도권 아파트 가격지수 수도권과 비수도권 아파트 가격지수 변동률
자료 : 한국감정원
수도권과 비수도권의 구분뿐만 아니라 수도권 또는 비수도권 내의 지역별로도 주택시장 움직임이 차별화되어 나타나고 있기 때문에 지역의 주택시장을 이해하거나 지역시장에 대한 주택정책을 수립하기 위해서는 지역단위 의 주택시장 연구가 필요하다.
본 연구에서는 울산지역을 대상으로 주택시장의 현황을 분석하고 울산의 아파트 가격형성요인을 분석한다.
최근의 울산의 주택시장은 조선업 등 지역 기반산업 불황으로 인한 주택시장의 변화를 겪고 있기 때문에 주택 시장 변화에 관심을 가질 필요가 있다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 우선 2절에서는 울산지역의 주택시장 동향을 분석하고, 3절에서는 주택 세분 시장과 주택가격 형성 요인에 관한 선행연구를 살펴본다. 4절에서는 울산지역의 아파트 가격형성요인을 분석하 기 위한 연구의 방법과 헤도닉 가격모형을 통한 실증분석 결과를 살펴본다. 마지막 5절에서는 분석결과를 토대 로 연구의 결과를 요약하고 시사점을 제시한다.
Ⅱ. 울산 주택시장 현황 분석
1. 아파트 가격
울산 지역의 주택매매가격 추이를 살펴보면 2010년부터 지속적인 상승을 보이다가 2016년 하반기 이후로 하 락으로 전환되었으며 2020년부터 회복되는 추세를 보이고 있다. 2013년 이후로 지속적으로 상승하고 있는 서 울의 주택가격 추이와 비교하면 울산 지역은 상대적으로 완만한 상승추세를 보였으며 2017년과 2018년의 하 락폭이 상당히 크게 나타났다.
이러한 울산의 주택가격 추이는 부산 및 경상남도와 유사한 추이를 보이는데 조선, 자동차, 기계 등 지역 주 력산업 침체 등의 영향을 받은 것이다. 울산의 2019년 전년말 대비 변동률은 –2.95%로 경남, 충북 등과 함께 전국에서 가장 큰 폭의 하락을 보였다. 2020년 이후 울산의 주택매매가격은 상승으로 전환되어 회복되고 있으 며 2019년 말 대비 3.85%의 상승률을 나타냈다.
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[그림 2] 울산지역 주택매매가격지수 추이
자료 : 한국감정원
지역별 주택매매가격지수 부울경 주택매매가격지수
울산 주택매매가격지수 및 전월대비변동률 지역별 20년 10월 전년말월대비 변동률
지역별 2019년 전년말월대비 변동률
<표 1>은 지역별 아파트의 단위면적당 매매가격과 변동률을 나타낸다. 가격은 평균매매가격이며, 변동률은 전년말대비변동률, 누적변동률은 2020년 9월 기준 누적변동률이다. 2020년 9월 기준 울산의 아파트 매매가 격은 2019년 12월 기준 3.47% 상승하였으며 3.3㎡당 835만 원으로 나타나고 있다. 시도별 가격 수준을 비교 하면 울산은 광주와 함께 평균 매매가격이 1,000만 원을 하회하여 광역시 중에서는 낮은 가격을 형성하고 있 다. 2015년 대비 2020년 평균가격 누적변동률을 살펴보면 울산의 누적변동률은 2.33%로 서울(83.44%), 부산 (28.42%) 등 지역과 비교하여 안정적인 가격수준을 유지하고 있는 것으로 나타나며 2010년을 기준으로 살펴보 아도 울산의 누적변동률은 44.71%로 다른 광역시와 비교하여 크게 높지 않다.
울산의 시군구별 가격을 살펴보면 남구가 평균 957만 원/3.3㎡로 가장 높으며, 전년동월대비 변동률은 북구 가 7.83%로 가장 높은 것으로 나타났다.
[표 1] 지역별 아파트 평균매매가격 및 변동률
구분
2020년 9월 2015년 12월 2010년 12월
(만 원/3.3㎡)가격 변동률
(%) 가격
(만 원/3.3㎡) 누적변동률
(%) 가격
(만 원/3.3㎡) 누적변동률 (%)
전국 1,454 12.80 1,009 44.10 933 55.84
서울 3,256 15.75 1,775 83.44 1,822 78.70
경기 1,358 15.08 991 37.03 957 41.90
부산 1,089 10.33 848 28.42 636 71.23
대구 1,042 3.58 903 15.39 535 94.77
인천 1,043 10.14 846 23.29 803 29.89
광주 754 0.53 603 25.04 391 92.84
대전 1,022 20.52 698 46.42 599 70.62
울산 835 3.47 816 2.33 577 44.71
울산
북구 799 7.83 759 5.27 545 46.61
중구 860 2.02 859 0.12 652 31.90
남구 957 3.46 906 5.63 660 45.00
울주군 744 1.64 726 2.48 469 58.64
동구 727 0.69 742 -2.02 469 55.01
강원 542 0.18 487 11.29 381 42.26
경남 708 2.76 725 -2.34 571 23.99
경북 557 1.46 563 -1.07 378 47.35
전남 536 0.00 442 21.27 374 43.32
전북 539 2.08 513 5.07 427 26.23
충남 656 5.30 606 8.25 465 41.08
충북 613 4.43 605 1.32 460 33.26
제주 1,101 0.00 927 18.77 484 127.48
세종 1,428 25.48 798 78.95 431 231.32
자료 : 부동산114
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2. 주택구입부담과 점유형태
2020년 2분기를 기준으로 울산의 주택구입부담지수는 44.1로 서울 또는 다른 광역시와 비교하였을 때 낮은 수준으로 나타나고 있다. 주택구입부담지수는 중간소득가구가 표준대출을 받아 중간가격 주택을 구입하는 경 우의 상환부담을 나타내는 지수이다. 울산의 주택구입부담지수가 낮은 것은 주택가격이 다른 광역시에 비해 낮 은 점도 있지만 지역 내 소득이 높다는 특징도 고려할 필요가 있다. 울산지역은 지역 내 총생산이나 소득이 높 은 지역 중 하나로 꼽히는데 2018년 지역소득 통계에서 살펴보면 1인당 지역 내 총생산, 지역총소득, 개인소득 모두 전국 평균을 크게 상회한다.
[표 2] 지역별 주택구입부담지수
시도별 전국 울산 서울 부산 대구 인천 광주 대전
2020년 2분기 52.1 44.1 142.8 55.5 59.9 57.3 43.5 57.8
자료 : 한국주택금융공사
[표 3] 지역별 아파트 평균매매가격 및 변동률
시도별 1인당 지역내총생산 1인당 지역총소득 1인당 개인소득 1인당 민간소비
전국 36,866 37,014 19,910 17,624
울산 63,793 52,694 21,655 18,090
서울 43,664 48,362 23,323 21,314
자료 : 통계청, 지역소득(2018)
한편 울산지역의 주택구입부담 지수가 낮은 특징은 주택의 점유형태에서 높은 자가주택의 점유비율로 나타 난다. 2019 주거실태조사에서 울산의 자가점유비율은 64.1%로 전국(58.0%)보다 높으며, 서울(42.7%), 부산 (62.2%)와 비교하여도 높게 나타나고 있다.
<그림 3>에서 2006년부터 2019년의 연도별로 점유형태의 변화를 살펴보면 울산은 2006년 자가비율이 58.8%에서 2019년 64.1%로 상승하였으며 전세의 비율은 17.5%에서 8.8%로 감소하였으며, 전세와 월세 중에 서 전세가 차지하는 비중이 42%에서 25%로 감소하였다. 서울의 점유형태 변화를 비교해보면, 자가의 비율은 2006년 44.6%에서 42.7%로 감소하였으며 전세의 비율은 33.2%에서 26.0%로 소폭 하락하여 월세의 비중이 증가한 것을 볼 수 있다. 최근의 주택시장에서 저금리로 인한 전세물량의 감소와 월세의 증가는 뚜렷한 추세이 나, 주택가격 수준과 수요자의 주택구입능력 등 지역시장의 여건에 따라 점유형태의 변화가 지역별로 다르게 나 타나고 있음을 확인할 수 있다. 울산의 경우 전세가격과 매매가격의 차이가 크지 않기 때문에 전세가 자가로 전 환되었다고 볼 수 있는 반면, 서울의 경우 주택가격이 높아 전세가격과 매매가격의 격차도 크게 나타나기 때문 에 저금리로 인한 전세물량이 감소하였을 때 자가로 전환되기보다는 월세로 전환되었다고 볼 수 있다.
[그림 3] 지역별 주택 점유형태 변화
자료 : 주거실태조사, 각 연도
서울 주택점유형태 울산 주택점유형태
3. 아파트 거래량
울산의 아파트 거래량을 살펴보면 2020년 9월의 거래량은 2,519건이며 2020년의 월평균 거래량이 2,600여 건 수준으로 나타나고 있다. 2015년부터 2018년까지 울산 아파트의 전년동월대비 가격변동률은 지속적으로 하락하였는데 이 시기의 아파트 거래량은 과거 5년 평균 거래량보다 적은 것을 확인할 수 있다. 주택가격 하락 과 함께 거래량도 감소하여 울산 주택시장이 침체되었다는 것을 확인할 수 있다. 2019년부터는 전년동월 대비 변동률이 상승으로 전환되었는데 거래량도 조금씩 늘고 있는 추세를 보이고 있다.
[그림 4] 울산 아파트 거래량
자료 : 한국감정원, 부동산114
울산 주택거래량 및 가격변동률 울산 외 매수자 주택거래비율 및 가격변동률
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한편 매수자의 거주지역별 거래량을 살펴보면 2019년 이후 아파트 가격변동률이 상승으로 전환된 이후 울산 외 지역 매수자의 비율이 증가한 것은 특징적인 변화이다. 2015년부터 2018년까지 전체 거래량에서 울산 외 지역의 매수자 비율은 평균 12% 수준이였으나, 2019년 이후로는 평균 18% 수준으로 크게 상승하였다. 매수자 의 거주지역이 세부적으로 구분되지 않기 때문에 부산 등 인근 지역의 수요가 유입된 것인지 등을 분석하기 어 렵지만 울산 외 지역의 주택구매수요 증가가 아파트 가격 상승에 영향을 미쳤을 것이라 예상할 수 있다.
4. 아파트 공급
연도별 아파트 공급량을 보면 2008년 금융위기 이후 2013년까지 공급물량이 크게 감소하였으며, 이후 대구, 부산 등 지역의 분양시장 호황을 나타낸 비수도권을 중심으로 아파트의 공급이 증가하였으며 수도권의 경우 신 도시를 중심으로 한 경기도의 공급이 증가하였다.
울산의 경우에도 2013년 이후로 주택 공급이 증가하였으며 2017년 이후 연평균 약 8,000호의 아파트가 공급되 었다. 또한 아파트 공급량이 증가하면 아파트 가격의 전년동월대비 변동률은 하락하는 관계를 확인할 수 있다.
[그림 5] 아파트 공급 추이
자료 : 부동산114
수도권과 비수도권 아파트 공급량 울산 아파트 공급량
<그림 6>은 2015년 이후 미분양 아파트의 추이를 나타낸다. 아파트 공급량이 증가한 2015년과 2017년 이후 미분양 주택이 크게 증가하였으며, 최근의 울산 아파트 가격 회복세에 따라 미분양주택은 400채 수준으로 하 락하였다. 또한 최근의 미분양은 지역별로 울주군과 북구에 미분양 주택이 집중되어 있는 특징이 있다. 2020년 이후 미분양 물량은 감소하였지만 준공후 미분양 물량이 여전히 남아있는 것은 지역 주택시장의 부담으로 작용 할 수 있다. 2018년 이후 준공후 미분양 물량이 증가하고 있는 것은 지역 내 주택공급이 단기간에 집중되었기 때문이다.
주택 공급은 주택시장의 여건을 고려하여 결정되기 때문에 주택시장이 호황일 때 공급이 집중되는 특징이 있 다. 이러한 공급 집중으로 인해 주택시장의 수급불균형이 나타나는 경우 공급부족으로 인한 가격의 급등과 공 급과다로 인한 주택시장의 침체가 주기적으로 반복되기 때문에 지역 주택시장에 대한 모니터링이 필요하다.
[그림 6] 아파트 미분양 추이
자료 : 부동산114
울산 미분양 아파트 준공 후 미분양
Ⅲ. 선행연구의 검토
주택가격에 관한 많은 연구가 진행되면서 주택면적과 같은 기본적인 주택의 특성 외에도 주택의 효용에 영향 을 미치는 다양한 특성에 대해 연구되었다. 배상영 외(2018)는 지하철과의 접근성을 중심으로 주택가격을 분석 하였으며 정수연(2006)은 교육여건을 중심으로 주택가격을 분석하였다.
하지만 주택가격에 관한 다수의 연구들은 지역적으로 주로 서울 또는 수도권의 주택을 대상으로 하고 있어 지역 주택가격에 관한 연구는 많지 않다. 서울을 포함한 수도권의 거주인구가 전 인구의 50%를 넘고 아파트의 공급도 집중되어 주택시장에서 수도권이 차지하는 비중이 높기 때문에 시장 분야뿐만 아니라 연구 분야에서도 주요 연구 대상이 된 것으로 보인다.
주택시장은 주택의 특성상 지역별로 세분화되고 차별화되기 때문에 지역 주택시장의 수요나 공급, 지역 경제 여건 등에 따라 주택시장이 상이한 움직임을 보이기도 하며, 주택가격에 영향을 미치는 다양한 특성들이 지역 별로 다를 수 있기 때문에 수도권 외 지역의 주택시장에 관한 관심을 가질 필요가 있다.
하위시장별로 지역의 주택특성에 따라 가격이 결정되기 때문에 서울 등 특정한 주택시장을 대상으로 한 헤도 닉 함수를 다른 지역에 적용하기 힘들며, 주택시장의 하위시장의 구분 없이 하나의 헤도닉 함수를 추정하는 경
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지역의 산업여건에 따른 주택가격의 영향을 분석한 선행연구로는 김동중·임덕호(2009)의 연구가 있다. 지역 산업구조의 차이에 따른 주택가격 상승률의 차이를 분석하였으며 LQ지수를 이용하여 지역별 기반산업을 분류 한 후 부가가치 및 종사자 수의 변화와 탄력성을 이용하여 주택가격에 미치는 영향을 분석한 결과 부가가치 및 종사자의 수가 증가하거나 탄력성이 큰 산업들이 주택가격에 양의 영향을 미친다고 하였다. 울산 지역의 경우 제조업 중심의 기반산업 형태를 보이고 있으며 기타 운송장비 제조업(m21)과 사업지원 서비스업(s20)은 주택가 격에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 분석하였다.
지역 경제여건 외에도 한강이나 백사장 등 지역의 자연조건에 따라 선호되는 입지특성이 다를 수 있고 지하 철이 개통되었는지, 고등학교 평준화 지역인지 여부 등 다양한 지역의 여건에 따라서도 주택가격에 영향을 미치 는 요인이 달라질 수 있다. 수도권의 경우 지하철이 주택가격에 주는 영향을 중심으로 한 연구도 다수 이루어 졌으며 주택가격에 영향을 주는 것으로 알려져 있다(배상영 외, 2018; 강수진·서원석, 2016; 이재명·김진유, 2014; 최성호·성현곤, 2011). 하지만 지하철이 없는 지역의 경우 버스를 포함한 대중교통 이용률의 차이를 보 이기 때문에 주택의 입지나 접근성과 관련된 영향요인이 다를 수 있다.
변세일 외(2016)는 거시경제여건, 지역 경제여건 등 다양한 요인에 의해 지역 부동산 시장이 차별적으로 움직 이고 있다고 하였으며, 일반가구와 중개업소를 대상으로 한 지역 부동산시장에 대한 설문조사를 통해 지역별로 주택시장에 영향을 주는 요인이 다르다는 것을 확인하였다. 울산의 경우 일반가구와 중개업소 모두 지역의 경 제상황이 가장 큰 주택시장의 영향요인으로 인식한 반면 서울이나 부산 등에서는 재건축 등 정비사업이나 금리 변동을 주요 주택시장 영향요인으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 거제, 울산 동구의 경우 조선산업의 집적 도가 높은 지역으로 조선산업 침체에 따라 지역 부동산 시장의 하강이 나타나는 등 지역 경제여건으로 인한 이 례적 변동이 나타나고 있다고 하였다. 이러한 지역부동산 시장의 변화에 따라 지역 부동산 시장에 대한 모니터 링 강화와 지역 여건을 고려한 세밀한 정책이 필요하다고 하였다.
서울, 부산 등 지역을 대상으로 하는 연구가 많이 이루어진 데 반해 연구 대상인 울산지역 주택시장에 관한 연구는 상대적으로 부족하며 울산 주택가격을 분석한 연구로 황경욱·정동준(2020)과 오지연·김선범(2004)이 있다.
황경욱·정동준(2020)은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 울산의 아파트 매매가격 변동률에 대해 분석 하였다. 아파트 매매가격 변동률은 한국감정원의 아파트 매매가격지수 변동률을 이용하였으며 울산의 산업특 성을 고려하여 전국 조선업업황지수와 울산의 인구수, 실업률, 생활형편지수, 미분양주택수 등 울산의 지역특성 을 변수로 사용하였다. 조선업업황지수의 증가율은 1기까지 주택가격에 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났으 며 이후 음(-)의 영향으로 전환되는 것으로 나타났는데 이러한 영향은 다른 제조업의 경기변동에 따른 것이라 고 해석하였다.
오지연·김선범(2004)은 울산대공원과의 거리를 중심으로 울산의 주택가격을 분석하였다. 주택가격은 부동산 114와 부동산뱅크의 민간 시세자료를 활용하였으며 경과연수, 단지규모 등 아파트 단지의 특성과 세대의 면적, 현관구조 등 세대의 특성, 대형마트 및 울산대공원과의 거리 등을 변수로 사용하여 분석하였다.
이상의 울산지역 주택가격에 관한 선행연구를 살펴보면 울산 지역의 아파트 가격형성요인을 분석한 연구가
많이 이루어지지 않았음을 알 수 있다. 황경욱·정동준(2020)은 경제변수를 중심으로 아파트 가격상승률을 분 석하여 아파트의 특성을 고려하지 않았으며, 오지연·김선범(2004)은 울산대공원이 위치한 남구의 195개의 아 파트를 중심으로 분석하였기 때문에 울산 전역의 아파트를 분석하지 못하였다는 한계가 있다.
본 연구에서는 울산의 5개 구·군을 대상으로 울산의 아파트 실거래 가격과 아파트의 특성을 분석하였다는 점에서 차별성을 갖는다.
Ⅳ. 실증분석
1. 분석 모형 및 자료
아파트 가격형성요인을 분석하기 위한 모형은 헤도닉 가격모형(Hedonic Price Model)을 이용하였다. 종속변 수는 로그변환한 전용면적당 가격을 사용하였으며 아파트의 가격에 영향을 미치는 특성을 경제 특성, 주택시 장 특성, 아파트단지 특성, 입지 특성, 세대 특성, 정책 특성으로 구분하여 설정하였다. 모형을 식으로 나타내 면 식 (1)과 같이 나타낼 수 있으며 아파트의 특성변수 이 1단위 증가할 때 아파트의 가격에 미치는 영향은 회귀계수 으로 나타나고 100 % 증가로 해석된다.
식 (1)
종속변수는 로그변환한 아파트의 전용면적당 가격이며 국토교통부 실거래가 공개시스템에서 제공하는 울산 지역 아파트 매매가격 자료를 이용하였다. 자료의 공간적 범위는 울주군을 포함한 울산지역이며 시간적 범위는 2017년 1월부터 2020년 6월까지로 총 18,093건이다. 분석에 활용된 표본의 공간적, 시간적 분포는 <표 4>와 같다.
[표 4] 자료의 공간적, 시간적 분포
남구 동구 북구 중구 울주군 계
2017년 1,600 953 1,111 764 686 5,114
2018년 1,111 429 918 406 538 3,402
2019년 2,446 578 1,512 641 1,045 6,222
2020년 1,339 316 680 338 682 3,355
계 6,496 2,276 4,221 2,149 2,951 18,093
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정하였다. 먼저 경제특성으로는 CD금리, 전산업생산지수, 주택가격지수, 경제활동참가율을 사용하였다. 전산 업생산지수는 울산지역의 지수이며 전년동월대비변동률을 사용하였다. 주택가격지수는 한국감정원에서 제공하 는 아파트 매매가격지수(2017년 11월=100)이며 시군구별 전년동월대비변동률을 사용하였다. 경제활동참가율 은 울산지역의 경제활동참가율이며 전년동월대비차를 사용하였다. 경제활동참가율은 만 15세 이상의 노동가 능인구 중 취업자와 실업자를 합한 경제활동인구의 비율이다.
주택시장 특성으로는 서울지역 및 기타시도의 매수자 비율, 미분양 주택 수를 사용하였다. 한국감정원에서 제공하는 주택 거래통계에서는 매수자의 거주지에 따라 관할 시군구 내, 관할 시도 내, 관할 시도 외 서울, 관 할 시도 외 기타로 구분되어 제공된다. 월별 아파트 거래량 중 매수자의 거주지가 울산이 아닌 경우의 비율을 서울지역인 경우의 비율과 울산 및 서울 외 지역에 해당하는 기타시도의 비율을 변수로 사용하였다. 미분양 주 택 수는 해당 거래월에 해당하는 울산의 미분양 주택수를 사용하였다.
아파트 단지의 특성으로는 단지의 연면적, 경과연수, 주요 건설사 브랜드를 사용하였다. 단지의 연면적은 3만
㎡, 3~6만㎡로 구분하여 더미변수를 사용하였으며 경과연수는 거래시점에 따른 경과연수이다. 주요 건설사 브 랜드는 현대(현대아파트, 홈타운, 힐스테이트), 대림(e-편한세상), GS(자이), 삼성(삼성아파트, 래미안)의 브랜드 인지 여부를 사용하였다.
[표 5] 변수의 정의
구분 단위 변수정의 출처
전용면적당가격 만 원/㎡ 로그변환한 전용면적당 실거래가격 국토교통부
경제 특성
CD금리 % CD금리 한국은행
전산업생산지수변동률 % 울산 전산업생산지수 전년동월 대비 변동률 통계청
아파트매매가격변동률 % 울산 구별 아파트 매매가격지수 전년동월 대비 변동률 한국감정원
경제활동참가율 차 %p 울산 경제활동참가율 전년동월 대비 차 통계청
주택 시장 특성
서울 매수자 비율 % 월별 전체거래 대비 서울매수자 거래비율 한국감정원
기타 시도 매수자 비율 % 월별 전체거래 대비 기타시도 매수자 거래비율 한국감정원
미분양주택 수 수 시군구별 미분양주택수 국토교통부
단지 특성
연면적 3~6만㎡ 더미 단지연면적이 3-6만㎡이면 1, 아니면 0 세움터
연면적 6만㎡이상 더미 단지연면적이 6만㎡이상이면 1, 아니면 0 세움터
경과연수 년 거래시점 기준 경과연수 세움터
브랜드 더미 주요 건설사 브랜드 아파트이면 1, 아니면 0 국토교통부
입지 특성
광대로 더미 광대로이면 1, 아니면 0 세움터
중로 더미 중로이면 1, 아니면 0 세움터
완경사 더미 완경사이면 1, 아니면 0 세움터
세대 특성
전용면적 ㎡ 세대 전용면적 국토교통부
저층 여부 더미 1층 또는 2층 세대이면 1, 아니면 0 국토교통부
입지특성으로는 접도폭과 대지의 경사도를 사용하였다. 접도폭은 단지가 접하는 가장 넓은 도로의 폭을 기준 으로 사용하였으며 광대로(폭 25m 이상), 중로(폭 12~25m), 소로(폭 8~12m), 세로(폭 8m 미만)로 구분하였 다. 경사도는 토지의 경사가 주변보다 15도 이하로 높은 완경사지 여부를 사용하였다.
세대특성으로는 세대의 면적, 저층 여부를 사용하였다. 세대의 면적은 전용면적을 사용하였으며, 저층 여부 는 1층 또는 2층에 위치한 세대 여부이다.
2. 자료의 기초통계
연속형 변수들의 기초통계는 <표 6>과 같다. 종속변수인 아파트의 전용면적당 가격은 울산 전체의 평균 344.6만 원/㎡이며 시군구별로는 남구가 395.4만 원/㎡로 가장 높으며 북구가 268.5만 원/㎡로 가장 낮은 것 으로 나타났다. 아파트의 평균 전용면적은 80.32㎡이며 아파트 단지의 평균 경관연수는 16년이다. 지역별 매수 자의 비율은 서울의 경우 평균 1.58%이며, 울산과 서울을 제외한 기타 시도의 매수자 비율은 평균 14.50%로 나타났다.
[표 6] 자료의 기초통계
구분 관측치 평균 표준편차 최소값 최대값
전용면적당 매매가격 (만원/㎡)
남구 6,496 395.40 114.80 172.40 1,046.40
동구 2,276 309.00 93.20 136.10 546.8
북구 4,221 268.50 55.00 117.80 455.5
중구 2,149 319.90 91.00 106.00 498
울주군 2,951 386.80 90.70 145.90 658.8
계 18,093 344.60 108.00 106.00 1,046.40
CD금리 18,093 1.50 0.26 0.79 1.91
전산업생산지수변동률 18,093 3.10 3.06 -5.00 8.11
아파트매매가격변동률 18,093 -4.00 4.66 -13.74 5.21
서울 매수자 비율 18,093 1.58 1.38 0.00 21.75
기타 시도 매수자 비율 18,093 14.50 8.00 2.33 48.14
미분양주택수 18,093 952.42 229.88 555 1,365.00
경과연수 18,093 16.24 7.61 1.00 32
전용면적 18,093 80.32 24.65 32.76 254.09
한편 이산형변수들에 대한 빈도와 전용면적당 가격에 대한 분산분석 결과는 <표 7>과 같다. 분산분석 결과 를 보면 모든 변수에서 전용면적당 가격에 대한 차이를 확인할 수 있다.
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[표 7] 빈도 및 분산분석
구분 빈도 비율 분산분석
평균 표준편차 F(Prob>F)
단지 연면적
3만㎡ 미만 7,473 41.30 340.28 122.73
10.75 (0.000)
3~6만㎡ 8,454 46.73 348.21 93.71
6만㎡ 이상 2,166 11.97 345.16 104.86
브랜드 0 14,786 81.72 339.88 113.76 153.99
(0.000)
1 3,307 18.28 365.54 73.23
도로폭
광대로 4,647 25.68 336.32 110.61
692.21 (0.000)
중로 11,979 66.21 358.93 101.69
소로 1,467 8.11 253.37 101.65
경사도
평지 12,471 68.93 351.02 107.77 144.79
(0.000)
완경사 5,622 31.07 330.24 106.99
저층여부
0 16,196 89.52 347.21 108.88 92.97
(0.000)
1 1,897 10.48 322.01 96.85
3. 분석 결과
<표 8>은 준로그모형으로 울산의 아파트 가격을 분석한 결과이며 모형의 적합도는 70.3% 수준으로 나타났 다. 분석결과를 살펴보면 경제특성의 모든 변수가 아파트 가격에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 금리 는 주택가격에 음의 영향을, 금리를 제외한 전산업생산지수변동률, 아파트 매매가격변동률, 경제활동참가율차 는 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 전산업생산지수와 경제활동참가율은 지역의 아파트 수요를 증가시킬 수 있는 지표로서 가격에 영향을 미치는 것으로 생각된다.
주택시장 특성에서는 기타 시도 매수자 비율과 미분양주택수가 가격에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
울산지역의 미분양수는 주택시장의 경기를 반영하며 미분양주택수가 많을수록 가격에 음의 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 기타 시도 매수자 비율이 아파트 가격에 양의 영향을 주는 것은 울산이 아닌 지역에 거주하는 타 시도의 매수자 증가가 지역 주택수요를 증가시키는 요인으로 작용하여 가격이 상승하였다고 볼 수 있다. 한 편 매수자의 지역별 구분에서 서울지역의 매수자 비율은 가격에 유의한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났는 데 울산과 서울의 지리적 거리로 인해 전체 거래에서 차지하는 비중이 낮기 때문으로 생각된다. 기타 시도의 매 수자 비율은 평균 14% 수준인데 반해 서울의 매수자비율은 평균 1.5% 수준으로 낮게 나타나고 있다.
[표 8] 분석 결과
구분
log-linear model
b se beta t VIF
CD금리 -0.045*** 0.011 -0.037 -4.06 5.136
전산업생산지수변동률 0.002** 0.001 0.013 2.104 2.3
아파트매매가격변동률 0.006*** 0.001 0.096 8.3 8.101
경제활동참가율차 0.005** 0.002 0.015 2.241 2.888
서울 매수자 비율 0.000 0.001 -0.001 -0.221 1.431
기타 시도 매수자 비율 0.001*** 0.000 0.028 5.12 1.822
미분양주택 수 -0.000*** 0.000 -0.027 -3.143 4.34
연면적 3~6만㎡ 0.025*** 0.003 0.041 8.729 1.323
연면적 6만㎡ 이상 0.026*** 0.004 0.027 6.135 1.218
경과연수 -0.026*** 0.000 -0.634 -136.397 1.315
브랜드 0.026*** 0.003 0.033 7.716 1.089
광대로 0.120*** 0.006 0.169 21.302 3.819
중로 0.151*** 0.005 0.231 29.794 3.666
완경사 -0.097*** 0.004 -0.146 -26.941 1.782
전용면적 -0.001*** 0.000 -0.117 -25.908 1.234
저층여부 -0.036*** 0.004 -0.035 -8.654 1.009
남구여부 0.280*** 0.005 0.433 57.759 3.432
동구여부 0.091*** 0.007 0.098 13.498 3.182
북구여부 -0.141*** 0.005 -0.193 -28.085 2.865
중구여부 0.153*** 0.005 0.183 31.098 2.109
2018년 거래여부 -0.013** 0.006 -0.016 -2.285 3.013
2019년 거래여부 -0.004 0.007 -0.006 -0.595 7.231
상수 6.223*** 0.020 310.54
모형요약 N F Sig R2 adj. R2
18,093 1949.6 0.000 0.704 0.703
주 : ***는 1%, **는 5%, *는 10% 유의수준 이내에서 유의함을 의미
아파트 단지특성에서는 아파트 단지의 연면적, 경과연수, 브랜드가 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 아 파트 단지의 규모가 증가하면 단지 내부 커뮤니티 또는 인근의 상업시설이 발달할 수 있어 주거편익이 증가할 수 있다. 또한 단지의 규모가 크면 주택거래가 많을 수 있기 때문에 주택가격을 파악하기 쉽고 주택 자산의 유
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단지의 경과연수가 오래되면 건물의 노후로 인하여 편익이 감소하기 때문에 가격에 음(-)의 영향을 미치게 된 다. 다만 울산은 서울, 부산과 같이 재건축 사업이 많이 진행되지 않아 재건축 진행단계에 따른 주택시장의 영 향이 크게 나타나지 않지만 향후 다른 지역과 마찬가지로 재건축 단지를 중심으로 가격의 움직임이 나타날 것 으로 예상된다.
주요 건설사가 시공한 아파트의 경우 중소건설사의 아파트에 비해 가격이 높은 것으로 나타났다. 아파트의 브 랜드와 관련한 선행연구를 살펴보면 아파트의 브랜드가 주택 수요자의 구매의도에 영향을 미치며(신영애·민규 식, 2011), 소비자의 주거만족도를 높이며(황인성·하규수, 2015), 가격에 추가적인 프리미엄 효과가 있다(김진 희, 2016)는 결과를 보였다.
입지 특성요인에서는 단지가 접하는 도로의 폭과 경사도가 모두 가격에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났 다. 폭 25m 이상의 광대로나 12m 이상의 중로에 접하는 단지의 아파트가 소로에 접하는 단지의 아파트보다 가격이 높은 것으로 나타났다. 도로의 폭이 넓으면 아파트에 대한 접근성이 우수하기 때문으로 생각된다. 완경 사에 위치한 아파트 단지는 평지에 위치한 아파트에 비해 가격이 낮은 것으로 나타났다. 완경사는 경사도 15도 이내의 토지경사를 의미하는데 경사로 인한 특별한 조망이 확보되지 않는 이상 일반적으로 평지에 위치한 주택 의 선호도가 높다.
세대 특성요인에서는 세대의 전용면적과 저층 여부가 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세대 전 용면적이 클수록 전용면적당 가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났는데 주택면적이 증가할수록 가격은 높 아지지만 단위면적당 가격은 체감하기 때문이다. 또한 1층 또는 2층의 저층 세대인 경우 3층 이상 세대에 비해 가격이 낮은 것으로 나타났다. 아파트의 분양가격에서 같은 동에 위치한 아파트 간에도 주택의 층에 따라 분양 가격이 다르게 책정되는데 아파트의 층에 따라 조망권 등 수요자의 선호도가 다르기 때문이다. 저층 아파트의 경우 엘리베이터를 타지 않아도 되거나 자녀가 어린 경우 층간소음에 대한 걱정이 없다는 장점이 있어 수요자 에 따라 선호하는 경우도 있지만 현관의 공용공간에서 소음이 발생할 수 있으며, 창문을 통한 사생활 노출, 방 범에 대한 우려 등으로 저층 세대를 선호하지 않는 경우도 많다. 일반적으로 저층 세대는 선호도가 떨어지기 때 문에 시행사에서는 화단을 통해 저층 세대의 노출을 줄이는 등 저층 세대의 단점을 보완하거나 분양가격에 차 등을 두기도 한다.
Ⅴ. 결론 및 시사점
본 연구는 울산의 지역 주택시장에 관한 연구로서 울산지역 주택시장을 분석하고 울산의 아파트 가격형성요 인을 분석하였다.
울산지역 주택가격의 변화를 살펴보면 2013년부터 지속적으로 상승하고 있는 서울의 주택시장과 달리 2017 년부터 가격이 하락하였으며 이러한 가격 하락은 울산지역의 주택공급 증가와 조선업 등 지역 기반산업 불황에 따른 구매수요 감소를 원인으로 꼽을 수 있다. 2020년 이후 주택가격이 상승하는 추세로 전환되었지만 주택
공급물량이 누적되어 있는 점은 지역 주택시장의 부담으로 작용할 수 있으며, 코로나로 인한 전반적인 경기침 체와 주택 정책의 변화도 울산 주택시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
한편 주택시장의 움직임뿐만 아니라 지역별 단위면적당 주택가격을 비교하면 울산을 비롯한 다수의 비수도 권 지역의 단위면적당 가격이 낮을 뿐만 아니라 가격의 격차가 벌어지고 있음을 확인할 수 있다. 지역별로 주택 의 수요와 공급 등 주택시장의 상황이나 지역의 산업, 경제 등 지역 고유의 특성이 다르기 때문에 지역별 주택 가격의 수준이 같을 수는 없고, 또한 특정 지역의 주택가격만 지속적으로 상승할 것이라고 보기는 어렵지만, 지 역별 주택가격의 격차가 점차 벌어지는 것은 지역 균형 발전이라는 점에서 고민할 필요가 있는 부분이라고 생각 된다. 지역별 주택가격 격차는 직장, 학업 등의 이유로 주거지를 옮겨야 할 경우 주거이동의 제약요인으로 작용 하거나 주거불안정을 야기할 수 있으며, 자산으로서의 주택의 수요가 자산가치가 상승할 것으로 기대되는 지역 에 편중될 수 있다.
다음으로 2017년부터 2020년까지의 울산의 아파트 실거래자료를 이용하여 아파트 가격형성요인을 분석하였 다. 자동차, 석유화학, 정유, 조선업 등 산업기반이 뚜렷한 도시로서 주택가격에 지역경기가 영향을 줄 것으로 예상되어 지역의 산업생산지수, 경제활동인구참가율 변수를 고려하였으며 모두 가격에 유의한 영향을 주는 것 으로 나타났다. 또한 지역 주택시장을 반영하기 위해 미분양주택수와 매수자의 지역별 비율을 고려한 결과 울 산 외 지역의 매수자가 증가할수록 주택가격에 양의 영향을 주는 것으로 나타나 지역 외 수요증가에 따른 가격 상승을 확인할 수 있었다.
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참고문헌
