서울 주거정비사업의 시장파급효과와 시사점 1)

(1)

심층분석

(2)

(3)

KRIHS 국토연구원부동산시장 조사분석 봄호 _ 2016. 4 VOl. 13

최근 우리나라는 대부분 지역의 주택보급률이 100%를 초과하였고, 인구 및 가구의 증가폭이 둔화되고 있으며, 경제성장률 또한 점차 큰 폭으로 줄어드는 등 주택수급 여건의 큰 흐름이 변화되고 있다. 이와 동시에 2014년 현재 전체 주택의 45.5%가 지은 지 20년이 경과하는 등 기존 주택의 노후화 진전으로 재고주택 관리의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 주택수급 여건의 변화와 주택 노후화로 최근에는 대규모 신도시 개발 형태의 도시 개발보다는 다양한 형태의 주거정비사업이 활발히 진행되고 있다.

주거지재생사업이 많이 진행되면서 물리적 주거환경 개선과 함께 주거지재생 사업의 사업방식, 파급효과 등 사회적 파급효과에 대한 관심도 함께 커지고 있다. 도시내 주거지 재생은 개별적이고 분절적인 것이 아닌 상호 연계되어 있는 유기적 측면이 강하므로 부동산시장에 대한 파급효과 분석의 중요성이 커지고 있다.

서울시는 우리나라에서 정비사업이 가장 많이, 그리고 다양한 형태로 추진되고 있다. 2015년 6월 현재 948개 구역에서 정비사업이 추진 중에 있다. 대부분의 사업이 관리처분인가 단계에 몰려 있어 동시 추진시 부동산시장의 급격한 변동을 초래할 우려가 있다.

최근 서울 전역에서 동시다발적으로 추진되고 있는 주거정비사업으로 인해 전세가 폭등과 이로 인한 역외 인구유출 등의 문제점들이 나타나고 있다. 여기에 분양가 규제 철폐로 인해 천정부지로 상승하고 있는 강남 재건축 분양아파트는 서울과 수도권의 가격 상승을 부채질하고 있다. 이러한 서울에서 진행되고 있는 동시 다발적 전면철거형 위주의 주거정비사업은 부동산 시장 교란, 주거불안 등의 문제를 양산하고 있다.

서울 주거정비사업의 시장파급효과와 시사점 ¹⁾

변세일(국토연구원 책임연구원), 김태환(前 국토연구원, 연구원)

1 ^들어가며

1)이글은변세일외(2015)부동산시장여건변화에대응한주거지재생효과분석시스템구축(Ⅲ)의내용을

중심으로수정·보완하였음을밝혀둔다.

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부동산시장 변화와 진단 인포그래픽스심층분석정책과 시장지역 아파트 시장 동향지금 세계 부동산시장은?부동산시장 연구 동향

2 ^{분석모형의 기본구조}

<표 1> 서울시 주거정비사업 유형별 추진현황

(단위: 구역)

구분 재개발 재건축

(단독) 재건축

(공동) 재건축 (아파트 지구)

(뉴) 도시 개발

(뉴) 재개발

(뉴) 재건축

(뉴) 도시 환경

(뉴) 시장 정비

(뉴) 도시 계획 시설

합계

정비구역 1 5 2 4 0 3 1 41 1 1 59

추진위 26 25 13 1 0 21 5 7 1 0 99

조합 19 13 8 15 0 23 0 11 1 0 90

사업시행 66 15 12 16 0 32 2 8 1 0 152

관리처분 263 19 5 7 0 13 1 0 0 0 308

착공 87 15 21 66 3 35 1 12 0 0 240

합계 462 92 61 109 3 127 10 79 4 1 948

* 2015년 6월 기준

* 자료: 서울시 홈페이지(http://citybuild.seoul.go.kr/) 자료 참고

본고에서는 최근 도시 및 부동산시장 시뮬레이션 모형에 많이 활용되고 있는 시스템다이내믹스 기법을 활용하여 서울시 재개발, 재건축 등 주거정비사업으로 인한 시장 파급효과를 분석하고자 한다. 나아가 이러한 분석결과의 해석을 통해 시사점을 도출하고자 한다.

1. 주거지재생효과분석 모형의 기본구조

부동산시장 파급효과 분석모형은 수요와 공급에 따라 가격이 결정되고 각 요인의 변화가 서로 영향을 미치며 동태적으로 변화하는 구조를 반영한다. 자가수요와 전세수요는 각각 사용자비용 및 주거비, 상대비용, 소득에 의해 결정되며, 주택 공급은 주거지재생에 따른 효과와 가격 변화에 따른 신규 공급 및 멸실량 변화를 반영한다. 본고에서의 주요 정책 변수인 주거지재생 물량은 주택공급을 통해 자가수요, 임차수요 등 수요부문과 주택가격, 전세가격 등 가격 부문에 영향을 준다. 끝으로 매매가격과 전세가격은 수요 및 공급량과 가격탄력성에 기반하여 결정되며 이렇게 추정된 가격은 다시 수요와 공급에 영향을 미친다.

주거지재생 물량은 주택공급에 영향을 미침으로써 지역부동산시장에 영향을 주게 된다.

그러나 부동산시장 변화에 영향을 주는 요인들은 거시경제 여건 변화, 부동산 관련 정책 변화 등 매우 많기 때문에 주거지 재생물량 외에도 거시경제 여건 변화, 부동산 세제 조정, 수요조절 정책 등 주택수요와 관련된 여건 변화와 재생조절정책, 공공주택 공급, 공급조절정책 등 다양한

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정책적 변화를 반영하여 분석할 수 있도록 분석모형을 설계하였다.

<그림 1> 시장파급효과 분석모형의 기본틀

* 자료: 변세일 외(2015), 부동산시장 여건 변화에 대응한 주거지재생효과분석시스템 구축(Ⅲ). 국토연구원

2. 시뮬레이션 모형의 작성

① 시뮬레이션 모형의 작성과정

시뮬레이션을 위해 시장파급효과 분석모형의 기본구조를 반영하여 SD모형의 유량-저량 흐름도(Stock-Flow Diagram)을 작성하고 계량분석결과를 바탕으로 관계식을 입력하였다.

시장은 크게 매매와 전세로 나누어 수요, 공급, 가격과 제반요인의 변화가 동태적으로 반영되며, 주요 변수의 동태적 변화를 감안하면서 주거지재생 효과를 측정할 수 있는 비선형 수리모형을 구축하였다. 임대차시장과 관련해서는 월세를 포함하도록 모형의 확대가 필요하나, 활용 가능한 월세 관련 시계열 자료가 부족하여 모형 구축에 한계가 있었다. 또한 재건축, 재개발 등 주거지재생 대상 단지 내 거주 주민의 경우 공사기간 약 2년 동안 임시 거주형태로 주거비 부담이 상대적으로 적은 전세를 선호하여 월세시장으로의 모형 확대 필요성이 낮고 정책적으로도 전세시장에 미치는 영향에 대한 요구가 많은 점도 고려하였다. 한편, 주거지재생에 따른 시장파급효과 분석모형은 모형의 활용성 측면을 고려하여 중·단기 추정을 목적으로 하는 모형으로 구축하였다.

(6)

<그림 2> 서울시 주거정비사업 파급효과 분석을 위한 Stock-Flow Diagram

서 울 전 세 주 거 비 용

서 울 매 매 가 격 지 수 서 울

전 세 가 격 지 수

서 울 재 생 공 급 분

서 울 주 거 지 재 생 계 획 물 량

서울 주택가격 공급탄력성

서울 주택가격 철거탄력성

기준금리

수신금리 담보대출금리 매매거래비용율서울 금융소득세율

서울 매매가격 지수변화율 보유세율 양도세율 서울 구입자금융자비율

서 울 자 가 사 용

자 비 용 감가상각 및 유지관리비용율

서울전세매매가비율

서울 전세거래비용율

서 울 자 가 수 요

서 울 전 세 수 요

서울 자가수요 증가 서울 자가수요 감소 서울 전세수요 증가 서울 전세수요 감소

서울 매매가격지수 증가 서울 매매가격 감소 서울 전세가격지수 증가 서울 전세가격지수 감소

서울 주거지재생 전세수요 증가효과

서울 주거지재생 전세수요 감소 효과 서울 LTV 규제

서울 LTV효과 서울 DTI규제

서울 DTI효과 서울 소득변화율

서울 전세가격변화율 서울

자가수요소득탄력성

서울 자가수요사용자비용탄력성

서울 자가수요 변화율

서울

매매가격지수자가수요탄력성 서울 매매가격지수

주택공급 탄력성

서울 전세수요 주거비용 탄력성 서울

전세수요소득탄력성

서울 전세가격지수임차수요탄력성

서울 전세수요 변화율 취득세율

서울 자가사용자비용 변화율 서울 전세 주거비용변화율

서울 주택수 변화율 서 울 월 평 균

서울 소득증가 소 득 서울소득감소

서울 소득증가율

서울 소득감소율

서울 주거지재생 자가수요 증가 효과 서울 주거지재생 자가수요 감소 효과 재정착률 서울 상대비용

서울 상대비용변화율

서울

자가수요상대비용탄력성 서울

전세수요상대비용 탄력성

서울 추계가구수 서 울 주 택 수

서울주택공급 서울 주택철거

서울HHR변화

서울HHR 서울

주택공급비율

서울 기준년도 평균주택가격

서울

평균주택가격 서울

평균주택면적 서울 단위면적당

주택가격

서울 매매가격지수

증가율 서울 매매가격지수

감소율

서울 전세가격지수

증가율 서울 전세가격지수

감소율 서울

자가수요HHR탄력성

보증대출금리 전세금 융자비율

서울 주택철거비율 서울전기월평균소득

서울전기자가수요 서울전기전세수요

서울전기매매가격지수

서울전기전세가격지수

서울전기주택수

서울전기 자가사용 자비용

서울전기 전세주거 비용 서울

전기상대비용

* 자료: 변세일 외(2015), 부동산시장 여건 변화에 대응한 주거지재생효과분석시스템 구축(Ⅲ). 국토연구원

본고에서는 시스템 다이내믹스 상에서 수준변수로 표시되는 소득, 수요, 주택가격, 주택공급, 인구 등은 비선형방정식으로, 수준변수간 관계식과 다른 보조변수와 수준변수간 관계를 나타내는 각종 계수값은 계량분석결과 도출되는 표준화된 회귀계수값을 활용하였다.²⁾

② 모형 관계식 정립을 위한 계량분석결과

•가구소득 및 인구부문 모형

가구소득은 시작연도 2014년 소득에 소득증가율과 소득감소율에 따라 결정되는 소득변화분이 반영되는 수준변수로 설정하였다. 소득부문 모형은 통계청의 가계동향조사 결과의 최근 2)본연구에서활용한관계식은변세일외(2015),「부동산시장여건변화에대응한주거지재생효과분석

시스템구축(Ⅲ)」에서구축한모형을바탕으로작성하였다.

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10년간(2004년~2014년) 가구 경상소득 자료, 즉 전국 및 도시지역 평균 경상소득과 2010년 인구주택총조사의 도시지역 및 비도시지역 거주가구 비율을 토대로 도시지역과 비도시지역 경상소득을 추정한 후 도시지역 및 비도시지역 인구비율로 가중평균하여 서울시 평균 경상소득을 추정하였다. 끝으로 추정된 연도별 경상소득과 변화율을 토대로 초기 소득 및 소득증가율을 추정하여 모형에 반영하였다.

이상의 방법을 통해 추정한 결과, 2014년 기준 서울시의 평균 소득은 384.1만원이고, 최근 10년간 평균 소득증가율은 1.565%로 나타났다.

인구 부문의 경우 2010년 인구주택총조사 결과를 토대로 추정된 통계청의 가구추계결과를 활용하였다.

•자가사용자비용 및 주거비부문 모형

비용과 관련된 부문은 크게 자가사용자비용과 전세주거비용으로 구분되며, 두 비용간의 관계를 나타내는 상대비용 변수가 포함되었다. 각각의 변수는 2014연도 주거실태조사 결과를 이용하여 추정한 값을 적용하였다.

먼저 자가사용자비용은 단위면적당 주택가격에 취득에 따른 비용과 보유에 따른 기회비용, 이자비용, 세금, 감가상각 및 유지관리 비용, 매각에 따른 비용을 포함하는 다음의 관계식으로 정의하였다.

단위면적당 주택가격은 기준연도 주택가격에 해당지역 주택평균면적을 나누어 산정한다.

평균 주택가격은 모형에서 추정된 주택매매가격상승률에 따라 초기 값이 변화하는 구조이다.

2014년 주거실태조사를 이용하여 분석한 서울시의 2014연도(시작연도) 주택가격은 4억 1483만원, 평균 주거면적은 67.1㎡로 나타났다.

취득세율( )의 경우 최근 취득세율 인하조치를 반영하여 지역별 주택가격 및 사용면적

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분포를 기준으로 개별주택의 취득세율을 추정하고, 이를 가중 평균한 값을 적용하였다.

최종적으로 적용된 서울의 평균 취득세율은 1.406%이다.

거래비용율( ) 역시 주택가격 상승과 수수료율 변경 등의 여건 변화를 반영하여 지역별 주택가격 자료를 토대로 개별 주택의 중개수수료를 구하고 이를 가중 평균한 값을 적용하였다.

2014년 주거실태조사 자료를 활용하여 추정한 서울의 자가 거래비용율은 0.44%로 나타났다.

주택 구입가격 대비 융자금 비율( ) 역시 2014연도 주거실태조사를 이용하여 지역별로 추정된 값을 사용하였다. 융자금 비율은 주택구입가격에서 금융기관 대출액이 차지하는 비율의 평균값을 분석한 결과, 9.48%로 추정되었다.

한편 수신금리( )와 담보대출금리( )는 기준금리와 연동되도록 설정하여 금리 변동에 따른 영향을 반영할 수 있도록 모형을 구성하였다. 수신금리와 담보대출금리는 2004년~2014년까지 최근 10년간의 신규취급액 기준 예금은행 담보대출금리, 저축성 수신금리와 기준금리 간의 회귀분석을 통해 도출된 식을 이용하여 수식을 구성하였다. 회귀분석결과 도출된 금리 산정식은 다음과 같다.

주택가격상승률( )은 모형을 통해 산출된 주택가격상승률이 사용자비용 산정에 반영된다.

분석모형에 적용한 기타 변수의 값은 금융소득세율( ) 15.4%, 보유세 실효세율( ) 0.42%, 감가상각 및 유지관리비율( ) 2.5%, 양도세 실효세율( ) 0.06%이다.

다음으로 전세주거비용은 단위면적당 주택가격, 매매가대비 전세가비율, 거래비용, 자기자본에 대한 기회비용과 이자비용이 포함된 다음의 관계식으로 정의하였다.

먼저 단위면적당 주택가격( )은 자가사용자비용 산정 시 사용한 것과 동일한 값이며 이 역시 모형을 통해 추정된 주택가격상승률에 따라 시기별로 해당값이 변하게 되어 있다.

매매가대비 전세가비율( )은 한국감정원 주택가격동향조사의 2014년 12월말 현재 지역별 평균 매매가격대비 전세가비율을 초기 값으로 설정하면 SD모형을 통해 추정된 매매가격과

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전세가격에 따라 변동하도록 설정하었다. 이렇게 추정한 서울의 2014년 매매가 대비 전세가비율 초기값은 61.7%이다.

전세거래비용율( )은 자가거래비용율과 동일한 방법으로 2014년 주거실태조사를 통해 추정한 값을 적용하였는데, 0.35%로 나타났다.

전세금 대비 융자금 비율( )은 전세가구의 전세금 대비 금융기관 대출액이 차지하는 비율인데, 분석결과 6.91%로 나타났다. 한편 수신금리( )는 자가사용자 비용추정 시 사용된 것과 동일한 값을 적용하였다. 대출금리( )는 보증대출금리와 기준금리의 회귀분석결과를 이용하여 설정한 다음의 산식에 의해 산정하였다.

끝으로 상대비용은 자가사용자 비용을 전세 주거비용으로 나눈 값으로 이상의 관계식을 통해 추정된 각각의 비용을 대입하여 산출하였다.

•수요부문 모형

시작연도 자가수요는 2014년 주거실태조사 중 자가로 이주를 계획하고 있는 가구규모를 적용하였다. 서울의 2014연도 자가수요를 정리하면 11만 9492호로 나타난다.

모형에 적용된 소득탄력성과 사용자비용탄력성은 2014연도 주거실태조사를 이용하여 추정한 자가가구 수요함수의 표준화계수 값을 이용하였다. 자가수요함수는 주거면적에 자연로그를 취한 값이 종속변수이다. 가구주연령, 가구원수, 소득, 사용자비용이 설명변수이며 지역별로 추정된 회귀모형은 다음의 <표 2>와 같다.

<표 2> 서울시 자가수요함수 추정결과

Variable Parameter Estimate

Standard

Error t Value Pr > |t| Standardized Estimate

상수 4.267 0.189 22.63 <.0001 0.000

가구주 연령 0.006 0.001 7.83 <.0001 0.193

가구원수 0.04 0.008 4.76 <.0001 0.123

ln(가구소득) 0.158 0.014 10.95 <.0001 0.299

ln(사용자비용) -0.371 0.048 -7.73 <.0001 -0.172

Pr > F <.0001

R-Square 0.151

* 자료: 국토교통부, 2014년 주거실태조사.

LTV, DTI 효과는 이수욱 외(2008)에서 적용한 것과 동일한 방법으로 산정하였다. 2014년 주거실태조사를 통해 추정된 LTV, DTI비율별 가구 분포를 함수형태로 모형에 포함하였다.

추정된 결과를 바탕으로 산정된 함수는 다음의 <표 3>과 같다.

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<표 3> 서울시 LTV, DTI효과

LTV 수준 서울

DTI 수준 서울

누적비율(%) 효과추정치 누적비율(%) 효과추정치

40% 이하 85.6 0.865 40% 이하 96.8 0.977

40%~45% 89.9 0.908 40%~45% 98.1 0.989

45%~50% 92.4 0.934 45%~50% 98.7 0.996

50%~55% 95.6 0.966 50%~55% 99.0 0.999

55%~60% 96.9 0.979 55%~60% 99.1 1.000

60%~65% 98.7 0.997 60%~65% 99.4 1.003

65%~70% 99.0 1.000 65%~70% 99.4 1.003

70%~75% 99.1 1.001 70%~75% 99.6 1.005

75%~80% 99.2 1.003 75%~80% 99.7 1.006

80%~85% 99.7 1.007 80%~85% 100.0 1.009

85%~90% 100.0 1.010 85%~90% 100.0 1.009

90%~95% 100.0 1.010 90%~95% 100.0 1.009

95% 초과 100.0 1.010 95% 초과 100.0 1.009

시작연도 전세수요는 자가수요와 동일한 이유로 2014년 주거실태조사 중 전세로 이주를 계획하고 있는 가구규모를 이용하였으며, 지역별 시작연도 전세수요는 24만 1761호로 나타났다.

전세수요에 대한 소득탄력성과 주거비용탄력성은 2014년 주거실태조사를 이용하여 분석한 임차가구의 수요함수를 활용하여 추정하였다. 임차가구의 수요함수 추정결과는 다음의 <표 4>와 같은데, 추정된 표준화된 계수값을 적용하였다.

<표 4> 서울시 전세수요함수 추정결과

Standard

Error t Value Pr > |t| Standardized Estimate

상수 2.79 0.116 24.15 <.0001 0.000

가구주 연령 0.007 0.001 10.08 <.0001 0.18

가구원수 0.192 0.009 20.29 <.0001 0.398

ln(가구소득) 0.203 0.016 12.66 <.0001 0.263

ln(사용자비용) -0.446 0.029 -15.24 <.0001 -0.258

Pr > F <.0001

R-Square 0.464

상대비용은 자가가구의 사용자비용을 전세가구의 주거비용으로 나눈 값으로 자가수요의 감소요인과 전세수요의 증가요인으로 작용한다. 상대비용의 효과는 상대비용 변화에 따른 자가와 전세 선택확률에 대한 선택모형을 활용하여 추정하였다. 상대비용 추정을 위해서는 개별가구가 거주하는 주택의 사용자비용과 전세주거비용을 추정할 필요가 있다.

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하지만 분석에 사용된 2014연도 주거실태조사의 경우 자가의 경우 사용자비용만, 전세의 경우 주거비용에 대한 정보만 존재한다. 따라서 개별가구의 주택가격과 전세가격에 대한 특성가격함수를 통해 추정된 개별가구의 주택가격과 전세가격을 이용한 뒤, 상대비용 변수를 추정하여 분석에 이용하였다. 서울시의 주택가격 및 전세가격 특성가격함수 추정결과는 다음의 <표 5>~<표 6>과 같다.

<표 5> 서울시 주택가격에 대한 특성가격함수 추정결과

Standard

Error t Value Pr > |t|

상수 9.245 0.066 140.41 <.0001

주택유형(1=아파트) 0.215 0.024 8.92 <.0001

사용면적 0.007 0.000 18.48 <.0001

사용방수 0.072 0.016 4.68 <.0001

주거환경만족도(1=만족) 0.109 0.034 3.25 0.0012

Pr > F <.0001

R-Square 0.334

<표 6> 서울시 전세가격에 대한 특성가격함수 추정결과

Standard

Error t Value Pr > |t|

상수 7.736 0.056 137.05 <.0001

주택유형(1=아파트) 0.375 0.035 10.65 <.0001

사용면적 0.013 0.001 16.94 <.0001

사용방수 0.11 0.018 6.00 <.0001

주거환경만족도(1=만족) 0.155 0.037 4.14 <.0001

Pr > F <.0001

R-Square 0.595

점유형태 선택모형은 자가가 ‘1’, 전세가 ‘0’으로 표현되는 종속변수와 가구주연령, 가구원수, 가구소득, 사용자비용, 상대비용을 설명변수로 가지는 로짓모형(Logit Model)으로 추정하였다.

사용자비용탄력성은 추정된 점유형태 선택모형에서 상대비용변화에 따른 자가수요와 임차수요 변화를 추정하여 적용하였다. 지역별 점유형태 선택모형을 추정한 결과는 다음의 <표 7>과 같다.

(12)

<표 7> 서울시 점유형태 선택함수 추정결과

Variable Estimate Standard Error

Wald

Chi-Square Pr > ChiSq

상수 1.112 0.734 2.29 0.13

가구주연령 0.055 0.004 196.91 <.0001

가구원수 -0.081 0.045 3.34 0.067

ln(가구소득) 0.309 0.083 13.84 <.0001

사용자비용 -0.085 0.009 97.23 <.0001

상대비용 -0.638 0.049 173.31 <.0001

Max-rescaled

R-Square 0.3454

•주택 수 부문 모형

시작연도 주택 수는 2014년 기준 신규주택보급률의 지역별 거처수를 적용하였는데 서울의 경우 약 360.4만호로 나타났다.

신규주택공급에서 주택공급비율은 주택 수에 최근 4년간(2011년~2014년)거처수 대비 준공물량의 평균 비율을 적용하였다. 여기에 주거지재생사업 완료로 공급되는 주택수를 고려하였다. 주택멸실은 주택수에 최근 4년간 멸실량을 토대로 산정한 평균 멸실율을 적용하여 산출하였다. 주택멸실 역시 주거지재생에 따른 멸실물량이 반영되는 구조이다. 추정결과, 신규주택 공급과 주택 멸실에 적용된 주택공급비율은 1.90%과 멸실율은 0.60%로 나타났다.

한편 주택공급량과 주택멸실량은 주택가격에 따라 변동하는 것으로 가정하였다. 이 때 주택가격 변화에 따른 공급 및 멸실 탄력성은 주택 수 대비 공급 및 멸실 비율의 변화를 주택가격 상승률로 나누어 추정하였다.

•가격부문 모형

가격부문 모형은 매매수요와 공급을 반영한 매매가격과 전세수요와 공급을 반영한 전세가격 모형으로 구성된다. 먼저 매매가격은 시작연도 매매가격지수에 매매가격지수 증가와 감소에 따른 변동이 반영되는 수준변수로서 시작연도 매매가격지수는 100으로 설정하였다.

매매가격지수 증가는 매매가격지수 증가율과 매매수요 가격탄력성을 통해 반영되는 구조이다.

매매가격지수 감소는 매매가격지수 감소율과 공급 가격탄력성을 통해 반영되는 구조이다.

매매가격지수 증가율은 국민은행 각 연도 가격동향조사 결과를 토대로 추정한 값이다.

1987년 이후 매매가격이 상승한 시기의 평균 상승률을 적용하였으며, 이 때 매매가격상승률이 전기간 평균보다 1표준편차 이상 높은 경우는 제외하였다. 매매가격지수 감소율은 같은 기간 매매가격이 하락한 시기의 평균감소율로 이 역시 평균 보다 –1표준편차 이하인 경우는 제외하였다. 이렇게 추정한 서울의 매매가격 상승률은 3.65%, 매매가격 감소율은 1.63%로 나타났다.

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주택공급에 따른 가격탄력성은 주택가격변동률과 인허가물량 간의 회귀분석을 통해 도출된 표준화계수를 적용하였는데, 0.213으로 나타났다. 한편 자가수요 증가에 따른 가격탄력성은 주택가격과 수요와의 관계를 분석한 회귀모형의 표준화계수값을 적용하였다. 회귀분석의 종속변수는 주택가격에 로그를 취한 값이며, 설명변수는 소득과 주거면적에 로그를 취한 값을 적용하였다. 분석결과 도출된 탄력성은 0.481이다.

전세가격은 시작연도 전세가격지수에 전세가격지수 증가와 감소에 따른 변동이 반영되는 수준변수이다. 시작연도 전세가격지수는 100으로 설정하였다. 전세가격지수 증가는 전세가격지수 증가율과 전세수요가 가격탄력성을 통해 반영되는 구조이다. 전세가격지수 감소는 전세가격지수 감소율이 반영되는 구조이다. 전세가격지수 증가율과 감소율은 매매가격과 같이 국민은행 주택가격동향조사의 1987년 이후 전세가격 변동률을 기초로 산정하였다. 이렇게 산정된 전세가격 상승률은 5.56%, 감소율은 1.13%로 나타났다.

한편 전세수요 변화에 따른 전세가격 탄력성은 전세가격에 로그를 취한 값을 종속변수로 하고 소득과 주거면적에 로그를 취한 값을 설명변수로 하는 회귀분석을 통해 추정된 표준화계수를 적용하였다. 분석결과 도출된 탄력성은 0.590로 나타났다.

•주거지재생부문 모형

자가이주수요와 전세이주수요 비율은 2014년 주거실태조사에서 재개발·재건축을 이유로 이주를 계획하고 있는 가구의 희망 점유형태 비율을 추정하여 적용하였다. 서울의 경우 자가이주비율은 21.7%, 전세이주비율은 65.4%로 나타났다.

한편 재입주에 따른 수요 감소는 주거지재생에 따른 이주수요에 재정착률을 곱하고 추정된 값으로 재정착률 시뮬레이션 모형의 지역별 추정결과를 사용하였다.

1. 분석 기초자료

서울 주거지재생사업으로 인한 시장파급효과를 분석하기 위해 본고에서는 2013년 이후 현재까지 관리처분인가를 받은 서울시 재개발·재건축 구역을 조사하여 멸실되는 가구수 정보와 새로 건립되어 공급되는 가구수를 조사하여 시장파급효과 분석에 활용하였다. 정비구역별 사업추진현황은 서울시 클린업시스템(cleanup.seoul.go.kr)과 서울시 도시재생본부 재생협력 과의 정비사업 추진현황을 참고하였다. 클린업시스템 상에서 개발구역의 세입자 수가 명시되어 있지 않은 구역은 해당구역의 토지등소유자를 기준으로 작성하여 기존 세입자수를 작성하였다.

3 ^{분석결과 및 시사점}

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멸실 후 재공급되는 시점이 확정되지 않은 경우에는 통상적으로 관리처분인가 후 3년이 소요된다고 가정하였다.

2013년 이후 2016년 2월말 현재까지 관리처분인가를 받은 구역은 총 70개 구역, 5만 4,418가구로 이러한 구역의 멸실 및 입주시기가 몰리는 기간 동안 서울시 부동산시장에 영향을 미칠 것으로 판단된다. 특히 서울 부동산시장 상승기인 2014-2015년에 관리처분인가를 득한 구역들은 향후 서울 부동산시장의 변화를 주도할 것으로 판단된다.

<표 8> 2013년 이후 관리처분인가를 득한 서울시 재개발, 재건축 구역 현황

관리처분인가 시기 구역 수 기존가구 수 건립가구 수 입주시기

2013년 3 3,420 5,222 2016-2017년

2014년 26 18,389 24,321 2017-2019년

2015년 38 31,115 45,677 2017-2019년

2016년 3 1,494 3,061 2018-2019년

합계 70 54,418 78,281

* 자료: 서울시 클린업시스템(cleanup.seoul.go.kr), 서울시 도시재생본부의 정비사업 추진현황(2016년 4월 현재)

2. 분석결과 및 시사점

매매가격지수 및 전세가격지수 변화율에 대한 시뮬레이션 결과, 주거지재생사업으로 인한 시장파급효과는 주로 멸실이 이루어지는 다음 해인 1차~2차연도부터 크게 상승하고 3차연도 부근에 균형을 회복한 후 준공 후 공급이 이루어지는 4차~5차연도에 다시 감소세로 돌아선 이후 점차 baseline으로 회귀하는 것으로 분석되었다. 서울시 매매가격지수변화율의 경우 1차연도에 baseline 대비 1.8%p상승을 시작으로 2차연도 3.0%p까지 상승했다가 이후 준공 후 공급이 이루어지는 4차연도 이후 감소세를 나타내다 7차연도 이후 baseline 수준으로 회귀하는 것으로 분석되었다. 전세가격지수변화율의 경우 1차연도 3.3%p상승을 시작으로 2차연도 5.4%p상승을 정점으로 이후 준공 후 공급이 이루어지는 4차연도 이후 감소세를 나타내다 6차연도 이후 baseline 수준으로 회귀하는 것으로 분석되었다. 따라서 주거정비사업으로 인한 시장파급효과는 매매가격과 전세가격의 변화는 멸실과 멸실 후 준공이 이루어는 다음 해에 연간효과가 누적되어 집중적으로 나타남을 알 수 있다.

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<표 9> 서울 주거지재생 사업의 파급효과

구분 1차연도 2차연도 3차연도 4차연도 5차연도 6차연도 7차연도

Baseline 대비

매매가격변화(%p) 1.8 3 0.4 -1 -1.4 -0.2 0.1

Baseline 대비

전세가격변화(%p) 3.3 5.4 0 -0.5 -1.7 0.1 0

<그림 3> 서울 주거지재생 사업의 파급효과

-3.0%

-2.0%

-1.0%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

0차 연도 1차 연도 2차 연도 3차 연도 4차 연도 5차 연도 6차 연도 7차 연도 8차 연도 9차 연도 10 차 연도 Baseline 대비 매매가격변화 Baseline 대비 전세가격변화

대부분의 주거정비사업은 사업성 때문에 부동산가격 상승기에 추진되는 경우가 많은데 이 때 동시다발적으로 많은 사업을 승인하게 되면 급격한 부동산 변화로 시민들의 주거안정을 해치게 된다. 그리고 앞서 추진한 많은 정비사업들로 인해 부동산가격이 하락하게 되면 이후의 사업 추진에도 영향을 미치게 된다. 주거정비사업으로 인한 부동산시장 부작용을 최소화하기 위해서는 사업구역별 사업성과 시장 상황 등을 고려하면서 안정적이고 전략적인 물량 조절이 필요함을 알 수 있다. 정비사업 승인 단계에서 개별사업지구별 계획의 내용에 대한 평가에 초점이 맞추어져 있어 집합적 정비사업으로 인한 부동산시장 파급효과는 고려하기 힘든 경우가 많다. 이러한 전략적 정비사업 물량 조절과 함께 중장기적 정비계획 수림시 의사결정이 필요할 때 주거지재생효과분석시스템(HR-EAS) 등을 활용할 필요성이 커진다.

현재 정비사업이 많이 추진되고 있는 서울, 인천, 경기, 부산 등 4곳에 추정분담금시스템이 마련되어 있고, 대구시의 경우 국토연구원에서 시범사업으로 보급한 주거지재생효과분석시스템을

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하반기에 도입할 계획이다. 주거지재생효과분석시스템은 기존 추정분담금시스템이 갖고 있는 여러 기능상의 제약점들을 개선하였다. 사업성 분석과 관련해서는 종전 여타 추정분 담금시스템에서 볼 수 없었던 종전자산 및 종후자산 입력의 편의성, 사업지연으로 인한 사업성 변화 시뮬레이션, 주민 알권리 보호를 위한 사업 정보 변경 시 문자, 이메일 등 알림서비스, 사업성 분석보고서의 자동 생성 기능 등을 시스템화하였다. 그리고 관계공무원들이 사업 승인시 사업성 이외의 정보 제공이 제한적이었는데, 사업간 사업성 관련 변수의 상 비교, 사업으로 인한 예상되는 시장파급효과와 국지적 파급효과 분석 기능을 제공하여 관련 계획수립 및 사업 승인 등 의사결정에 활용토록 하였다.

주거지재생효과분석시스템은 국내외 최초로 사업성, 거주민 재정착률, 시장파급효과, 국지적 파급효과 등 다양한 모형을 밀착 결합한 통합분석모형을 구축하고 시스템화하였다. 이러한 다양한 분석기능을 갖춘 시스템을 활용한 전략적 정비사업 추진을 통해 국민들의 재산권을 보호하고, 부동산시장 교란으로 인한 주거 불안정 문제를 최소화 할 수 있다고 판단된다. 특히 본고에서 활용한 시장파급효과 분석은 지역부동산시장의 부정적 영향을 줄이는데 크게 기여할 것이다.

주택보급률 100% 초과, 경제성장률 둔화 등 주택 수급여건 변화 및 주택노후화에 따라 최근 전국적으로 많은 주거정비사업이 활발하게 진행되고 있다. 이와 동시에 주민 갈등 해소 및 재산권 보호를 위해 주거지재생 사업에 대한 사전 파급효과 분석에 대한 사회적 요구와 필요성이 함께 커지고 있다. 서울, 인천, 경기, 부산, 대구 등에서 추정분담금시스템을 도입하였거나 도입을 서두르고 있는 이유는 주민, 조합장, 담당 공무원 등 관련 주체들이 사업관련 정보와 사업으로 인한 다양한 파급효과를 제대로 알지 못하여 주거 불안, 주민 갈등, 멸실·입주시점의 시장 불안, 사업의 장기 지연 등 여러 문제가 발생하고 있기 때문일 것이다.

그런데 현재까지 몇몇 시·도가 도입한 추정분담금시스템으로는 각종 이해관계자에게 약간을 정보를 제공할 수 있을 뿐 정작 시장에 많은 영향을 미치는 파급효과를 사전에 알기 어렵다.

이러한 사전분석시스템의 부재로 인해 동시다발적 재건축, 재개발 사업의 추진은 부동산시장의 교란을 가중시키고 주민들의 주거불안을 증가시키고 있다.

본고에서는 국토연구원에서 개발한 시스템다이내믹스모형을 활용하여 서울시 주거정비 사업으로 인한 시장파급효과를 분석하였다. 분석에 활용한 자료는 서울시 클린업 시스템 (cleanup.seoul.go.kr)과 서울시 도시재생본부의 정비사업 추진현황자료에 나타난 2013년 이후 현재까지 관리처분인가를 받은 총 70개 지구의 자료를 활용하였다.

4 ^{결론 및 시사점}

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매매가격지수 및 전세가격지수 변화율에 대한 시뮬레이션 결과, 주거지재생사업으로 인한 시장파급효과는 주로 멸실이 이루어진 다음 1차~2차 연도부터 크게 상승하고 3차연도 부근에 균형을 회복한 후 준공 후 공급이 이루어지는 4차~5차연도에 다시 감소세로 돌아선 이후 점차 baseline으로 회귀하는 것으로 분석되었다. 따라서 주거정비사업으로 인한 시장파급효과는 매매가격과 전세가격의 변화는 멸실과 멸실 후 준공이 이루어는 다음 해에 연간효과가 누적 되어 집중적으로 나타남을 알 수 있다.

이러한 결과는 최근 재건축, 재개발로 인한 전세값 폭등, 전세난민 등 시장의 자조적 표현을 잘 대변한다고 판단된다. 주거정비사업으로 인한 부동산시장 부작용을 최소화하기 위해서는 지구의 사업성과 시장 상황 등을 고려하면서 안정적이고 전략적인 물량 조절이 필요함을 알 수 있다.

나아가 사업성, 거주민 재정착률, 시장파급효과, 국지적 파급효과 등 다양한 분석기능을 갖춘 주거지재생시스템을 전국적으로 보급하여 전략적 정비사업 추진을 꾀할 수 있다면 국민들의 재산권을 보호하고, 부동산시장 교란으로 인한 주거 불안정을 최소화 할 수 있다고 판단된다.

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참고문헌 1. 국토교통부, 2014년 주거실태조사, 2015.

2. 변세일 외, 부동산시장 여건 변화에 대응한 주거지재생효과분석시스템 구축(Ⅲ), 국토연구원, 2015.

3. 이수욱 외, 주택정책평가모형 개발과 정책효과분석 연구, 국토연구원, 2008 4. 통계청, 가계동향조사, 각 연도.

5. 통계청, 2010년 인구주택총조사, 2012

6. 서울시, 클린업시스템 홈페이지(cleanup.seoul.go.kr) 7. 서울시, 도시재생본부 홈페이지 (http://citybuild.seoul.go.kr/)

서울 주거정비사업의 시장파급효과와 시사점 1)

심층분석