지역별 미분양주택 발생 요인 분석^*

미분양주택이란 주택건설사업자가 사업계획승인을 득한 후 「주택공급에 관한 규칙」 제8조에 의해 입주자 모집공고를 시행한 20세대 이상 분양주택 중에서 1~3순위 청약에 미달되어 선착순 분양을 실시할 때의 주택과 모집공고 대상이 아닌 20세대 미만의 주택이 분양 후 계약이 되지 않은 주택을 뜻한다(국토교통부령 제409호).

주택시장에서 주택 수요는 탄력적인데 비해 주택공급은 비탄력적이어서 주택시장은 침체와 회복을 반복하는 경기순환의 특성을 가지며, 시기에 따라 미분양주택 문제가 주기적으로 반복되며 발생되고 있다. 이는 수요와 공급이 균형을 이루던 주택시장에 변동 요인들이 영향을 미쳐 수요와 공급에 단기적 불균형을 일으킨 결과로 볼 수도 있다(박천규 외, 2015).

미분양주택 발생은 단순히 주택 수급불균형에 따른 문제로만 볼 문제가 아니다. 미분양 발생은 다양한 원인에 의해서 발생하고, 다양한 이해관계자들에게 영향을 미치기 때문이다. 미분양주택 물량이 지속적으로 장기간 증가할 경우 심각한 경제적·사회적 비용을 초래하여 사회적 이슈가 되며, 국가 경제와 국민의 주거안정에 부정적인 영향을 끼친다. 첫째, 미분양 적체가 장기화될 경우 주택가격이 하락세로 전환될 수 있으며, 이는 부동산시장 침체로 이어질 수 있다. 둘째, 분양대금으로 사업자금을 조달하는 선분양제도 하에서 신규 미분양의 증가는 주택건설 업체의 경영난을 초래해 장기적으로 주택공급을 악화시킨다. 셋째, 사업장의 부도가 증가하면, 실물경기 침체를 야기할 가능성이 높아지게 된다. 특히 수익성이 약한 지방의 경우, 사업장 부도로 인해 지역 하도급 업체 및 금융기관의 피해가 발생하게 되면 지역경제에 미치는 영향이 더 클 수밖에 없다(양지영, 2024; 이민아·심교언, 2016).

<표 1>은 최근 3년간의 지역별 미분양 현황이다. 수도권과 비수도권으로 구분하여 변화 추이를 살펴본 결과 최근 3년간 수도권과 지방의 미분양 비율이 유사하게 나타났다.

지난해 부동산 경기가 꺾이면서 지방을 중심으로 미분양 물량이 쌓이고 있으며, 최근 미분양 주택량은 지역별로 차이를 나타내며 발생하고 있다. 실례로, 미분양주택 물량의 증가와 금리 인상 여파로 부동산 경기가 꺾이면서 지방을 중심으로 미분양주택 발생으로 인한 건설사들의 수주 포기 및 계획 철회 사례가 나타나고 있다. 예로 2023년 2월 대우건설은 분양시장 악화와 금리 급등으로 인한 사업 손실이 약 1,000억 원으로 예상돼 440억 원을 변제하고 시공권을 포기하였다.

주택가격은 금리, 환율과 같은 거시경제요인들의 영향을 받을 뿐 아니라 심리적 요인에도 영향을 받거나 미치면서 복합적인 양상으로 나타나곤 한다. 주택시장에서 주택가격이 오르지 않을 것이라는 심리가 주택가격의 하락으로 반영되기도 하고, 주택가격이 상승하게 되면 주택가격이 더 오를 것이라고 생각하는 시장참여자들의 심리적 요인이 작용하여 가격이 더 상승하게 되는 비이성적 현상이 발생하곤 한다. Richard Thaler, Daniel Kahnerma, Robert Shiller 등의 행동경제학자들은 인간이 경제적 의사결정을 내릴 때 자기도 모르게 심리적 요인이 작용하기 때문에 합리적 선택이 아니라 비합리적 선택을 한다고 한다(신임철, 2022). 주택시장과 미분양주택과의 관계를 고려할 때 분양주택시장과 재고주택시장과의 관계도 같이 고려해 볼 수 있다. 시세에 비해 높은 분양가격은 신규주택 구매에 영향을 주고, 이는 미분양주택 발생에 영향을 준다는 것이다. 재고시장과 분양시장의 가격 차이는 공급과 미분양주택량에 영향을 미치며, 어느 한 주택시장에 영향을 미치는 가격정책의 변화는 다른 주택시장으로 파급되며 두 주택시장은 시차를 두고 영향을 미치는 관계를 반복하게 된다는 것이다(임덕호, 2004).

<표 2>는 2021년부터 2023년까지도 월별 분양가격과 매매가격을 연 평균한 금액의 아파트 분양가격 대비 매매가격의 비율이다. 매매가 대비 분양가의 비율이 전반적으로 지방 도시에서 높은 것으로 나타났다.

미분양주택 발생에 영향을 미치는 요인을 지역별로 구분하여 분석하는 것은 주택시장 구조를 이해하고, 지역별 맞춤 정책을 수립하는 데 필요한 연구로 보인다. 따라서 본 연구는 국내 주택 시장에서 미분양주택 발생에 영향을 미치는 주요 요인들을 지역별로 분석하여 그 차이를 규명하고 주택매매시장 소비심리지수, 매매가 대비 분양가, 주택구입부담지수, 실업률, 고용률, 지역별 아파트 신규분양세대수가 미분양주택 발생에 미치는 영향을 파악함으로써, 지역적 특성에 따른 미분양 발생 원인의 차이를 구체적으로 이해하고자 한다. 이를 통해 수도권과 비수도권, 대도시와 중소도시 간의 미분양주택 문제의 원인을 비교 분석하고, 맞춤형 정책 수립을 위한 실증적 근거를 제공함으로써 미분양 문제 해결에 필요한 정책적 시사점을 도출하고자 한다.

본 연구는 미분양주택 발생에 영향을 미치는 수요, 공급, 심리 및 경제요인들과의 관계를 미시적 시장관점에서 지역별 미분양주택 발생의 차이를 분석하고자 한다. 분석 변수로 지역별 주택매매시장 소비자심리지수, 주택구입부담지수, 단위(m²)당 평균 아파트 매매가격 대비 분양아파트 가격 비율, 지역별 경제활동인구, 지역별 고용률, 지역별 실업률, 지역별 신규분양세대수, 지역 총생산, 지역 총소득, 지역별 인구증가률을 고려하였다.¹⁾

전국 17개 지역 중 특정 연도의 데이터가 존재하지 않는 세종시를 제외한 16개 지역(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)을 중심을 지역별 패널 분석을 실시한 후 수도권, 5대광역시, 기타지역으로 나누어 각각의 패널 분석을 실시하고자 한다.

DiPasquale-Wheaton 모형은 부동산시장을 공간시장과 자산시장으로 구분하고 전체 부동산시장의 작용을 임대료, 자산가격, 신규건설, 공간재고의 4개의 내생변수를 활용해 설명하고 있다.

공급과 관련된 미분양은 주로 제3분면과 4사분면에서 볼 수 있으며, <그림 1>은 공급자 측면에서 미분양 발생을 나타낸 것이다(DiPasquale and Wheaton, 1992). 공급의 경우 미분양아파트 물량 규모가 신호로 작용하기 때문에, 주택공급업자는 기존 주택가격이 높고, 미분양아파트 재고 수가 줄어들수록 주택공급을 늘린다. 주택생산의 장기성 때문에, 주택공급업자가 공급하는 신규 주택가격은 신규주택 공급시기인 당기가 아니라, 생산을 결정할 당시의 시장가격과 미분양주택량을 고려함과 동시에 주택생산에 따른 기회비용을 고려하는데 기회비용이 높을수록 주택생산물량은 감소할 것이다. 주로 주택시장 호황기, 코로나 팬데믹 기간 재택근무 등으로 인한 주택수요의 증가로 집값이 급등할 때 주택건설업체들의 과도한 사업추진으로 인한 과잉공급 또는 분양가상한제와 같은 공급규제 강화 전 집중된 공급물량으로 증가한 부동산 재고가 균형 시의 건설량보다 더 많은 경우 나타난다(박은숙·최막중, 2015).

그림 1. DiPasquale-Wheatonl의 사분면모형 자료 : DiPasquale and Wheaton(1992)의 재구성.

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임덕호·박선구(2010)는 주택소비자들에게 분양아파트와 기존아파트는 밀접한 대체재이기 때문에 두 시장은 상호 연관성을 갖고 있으며, 어느 한 주택시장에 영향을 미치는 가격정책의 변화는 필연적으로 다른 주택시장으로 파급되며 두 주택시장은 상호작용과 반작용의 관계를 갖는다고 주장하고 있다.

<그림 2>는 신규주택을 공급하는 분양주택시장과 기존의 중고주택시장이 선분양제도를 매개로 주택가격을 상승시키는 과정을 보여주고 있다.

그림 2. 선분양제도 하에서 주택시장 순환관계 자료 : 임덕호·박선구(2010).

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주택경기가 과열 시, 중고주택에 대한 수요 증가는 중고주택 가격을 상승시키고, 이는 분양주택에 대한 수요증가로 이어져 아파트 분양가격이 상승하게 되며, 상승한 아파트 분양가격은 다시 주변 기존 주택가격의 상승을 가져오고, 이는 다시 분양가격 상승으로 이어지는 악순환이 반복되며 주택경기 과열을 부추긴다고 하였다. 반대로 주택경기가 침체 시, 중고주택에 대한 수요가 감소하여 중고주택가격을 하락시키고, 이는 분양주택에 대한 수요를 위축시켜 미분양이 확대되고 분양가격을 하락시킨다. 미분양주택 확대에 따른 아파트 분양가격 하락은 주변의 기존 주택가격의 하락으로 이어지고 이는 다시 분양주택에 대한 수요를 위축시켜 미분양을 확대시키는 악순환이 반복된다고 한다.

정의철(2010)은 소비자 심리가 주택시장에 미치는 영향을 주택매매가격을 중심으로 분석하였다. 기존 선행연구들에서 소비자의 심리변수를 주택시장에서 중요하게 다루지 않았음을 지적하며 소비자심리지수를 추가적으로 고려한 추정방정식을 설정하여 변수 누락 문제를 해결하고자 했다. 추정결과 소비자 심리는 주택매매가격의 장기적 움직임에 영향을 줄 뿐 아니라 단기적 변동에도 영향을 준다고 하였다.

김현재(2011)는 소득 변동성이 주택가격의 변동성을 높게 만드는 요인이고, 실업률, 물가지수변동율, 이자율이 서울 주택 가격 변동성에 영향을 미치나, 서울지역 외 지역에는 영향을 주지 않는다고 하며, 동일한 경제요인들이 지역별로 다른 영향을 미친다고 하였다. 결정변수들의 변동성 효과를 측정하지 못한 한계가 있다.

미시적 차원에서는 주택 수요는 가구증가, 구매력, 자가와 임대의 상대 주거비용에 영향을 받고, 공급은 주택시장 및 거시경제 여건, 투자수익률 등의 영향을 받는다고 하였다. 미시적, 지역적 측면에서 분석이 필요한 이유는 지역별 미분양 발생이 부동산시장 참여 주체에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 보기 때문이다. 박천규 외(2015)의 연구에 따르면, 부동산시장 참여자의 행태에 영향을 미치는 요인으로 사용자비용, 투자수익률, 주택 구매력을 들고 있다. 사용자비용은 주택가격, 주택가격상승률, 예산제약과 대출, 이자율, 각종 세금 등에 의해 결정되며, 투자수익률은 투자자금을 주택시장으로 유인하는 주요한 요인이라 하였다. 따라서 주택매매가격, 금리, 소득, 인플레이션 등을 미분양 발생 영향요인 분석 시 고려해 볼 수 있을 것이다.

양지영(2024)은 전국적으로 발생하는 미분양주택발생 영향요인을 분석하였고, 분석결과 주택인허가실적과 대출금리가 미분양발생에 영향을 미친다고 하였다. 지역별 미분양주택 분석이 이뤄지지 않은 부분이 한계로 보인다.

김리영·서원석(2020)의 연구에서는 미분양이 지속되고 있는 지역과 감소되는 지역을 선정해 주택시장의 경제요인, 준공실적, 분양가격, 주택소비심리, 경제활동인구, 실업률, 산업생산지수, 담보대출금리의 영향을 파악하고 있다. 연구결과, 주택의 공급과 분양 시기가 미분양 발생에 영향을 주는 것으로 나타나 적절한 수요와 공급 정책 수립의 필요성을 강조하고 있다.

황관석 외(2023)의 연구에 따르면, 유동성과 아파트매매가격의 변동을 그랜저 인과관계로 분석한 결과 서울, 수도권, 지방 광역시 순으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 글로벌 금융위기 이후 서울과 수도권을 중심으로 단기 유동성과 가계대출지표가 아파트 매매가격 변동과 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다고 하였다.

선행연구와 지역별 경제, 인구 및 사회, 주택 공급, 시장 심리, 환경 등 지역별 미분양주택 발생에 영향을 미칠 것으로 고려되는 변수를 선별해 2015년부터 2022년까지 지역별 미분양주택 발생에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

국토연구원(2024)에서는 부동산 시장참여자의 행태변화 및 패턴 그리고 시장의 움직임을 시의성 있게 파악하기 위해 부동산시장 소비심리지수를 조사하고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택소비자의 주택매매시장 소비심리 분석을 위해 국토연구원의 소비심리지수 중 주택매매시장 소비심리지수를 사용하였다.

지역별 소득수준이 주택구매력에 영향을 미칠 것으로 간주되어 지역별 주택 구매가 가계소득에 영향 평가지표인 주택구입부담지수를 변수를 선택하였다. 주택구입부담지수는 지역별 주택 구매가 가계소득에 미치는 영향을 평가하는 지표로, 일반적으로 높을수록 해당 지역에서 주택을 구입하는 것이 더 큰 경제적 부담을 의미한다. 주택금융연구원에서는 우리나라 중간소득가구의 주택구입 능력을 파악하기 위하여 주택구입부담지수(housing affordability index)를 발표하고 있다. 지수의 수치가 높을수록 주택구입 부담이 커지는 것을 의미한다. 해당 지수에는 가계소득을 포함하고 있어 해당 지수를 사용하고자 한다. 임덕호·박선구(2010)의 중고주택시장과 분양주택시장과의 관계를 고려해 단위(m²)당 평균 아파트 매매가격 대비 분양아파트 가격 비율을 선택하였다.

D-W 모형 이론에서 수요와 공급의 관계 및 선행연구(김리영·서원석, 2020; 김현재, 2011)를 고려해 지역별 경제활동인구, 고용률, 신규분양세대수, 1인당 지역총생산(gross regional domestic product, GRDP), 1인당 지역 총소득(gross regional income, GRI)을 분석변수로 선택하였다. 경제활동인구, 고용률 등은 수요측면을 반영하는 변수이고, 신규 분양세대수는 지역의 주택시장 공급측면을 설명하는 변수로 지역별로 신규 주택 공급이 많으면 미분양이 발생할 가능성이 커질 것으로 본다. 지역별 고용률과 대체관계에 있는 지역별 실업률은 분석변수에서 제외하였다. GRDP와 GRI는 지역 경제를 평가할 때 서로 보완적인 역할을 하며, 생산과 분배의 측면을 동시에 고려할 때 지역 경제의 실질적인 성과와 주민의 복지 수준을 이해할 수 있다. 따라서, 지역경제 상호간의 비교가 가능한 이 두 변수를 분석변수로 사용하였다. 추가적으로, 패널분석 시 시간적 측면인 거시경제요인을 제어하고자 금리와 유동성지표를 분석변수에 포함시켰다(<표 3>).

지역별 패널분석을 위해 구분한 서울, 인천, 경기, 부산, 대구, 광주, 대전, 울산, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주 16개 지역의 2015년부터 2022년까지 연도별 패널데이터의 기초통계량이다(<표 4>).