최근 주택의 매매가격 상승률이 상대적으로 둔화되는 가운데 전·월세 임대료는 꾸준히 상승하는 추세가 이어지고 있다. 수도권 아파트 전세가율은 2009년 1월 43.0%로 저점을 기록한뒤 꾸준히 상승하여 2017년 1월에는 75.7%에 이르게 되었다. 매매가와 전세가의 좁혀진 격차를 이용한 갭투자가 다주택자들 사이에서 성행하였고 이에 정부는 대출규제 강화 등의 내용을 담은 8·2 부동산 대책을 발표하여 투기 및 갭투자의 근절을 시도하고 있다. 주택매매가격 대비 전세가격의 비율을 나타내는 전세가율은 전세가격과 매매가격이라는 두개의 상이한 가격에 대한 관찰을 통해 앞으로의 주택시장의 전망을 들여다 보는 데 좋은 지표이다. 전세가율의 상승은 매매가격의 상승이 전세가격 상승보다 낮거나 향후 매매가격이 상승할 것이라고 예측할 수 있다. 또한 전세가율이 높다는 것은 공급량에 비해 전세 수요가 많다는 것을 의미하기 때문에 서민들의 전세부담이 높아지게 된다. 이런 지역에서는 공공임대주택을 공급하거나 주택공급 자체를 늘리는 정책의 시행이 필요하다. 한편 전세가율이 과도하게 낮은 경우에는 매매가격이 과도한 수준으로 높은 데 기인하는 것으로 투기 과열에 대한 대책 방안 모색이 필요할 수 있다. 본 연구에서는 주택시장의 하위시장인 아파트시장의 전세가율을 활용하여 수도권을 대상으로 회귀분석을 실시한다. 지역별·시기별 전세가율에 영향을 주는 도시특성을 규명하여 도시특성에 따른 주택정책 등에 기초자료로 활용할 수 있도록 하는데 그 목적을 둔다.
이러한 분석 결과 다음과 같은 결론들이 도출되었다. 첫째, 전반적으로 수도권 전세매매가격비율에 주로 영향을 주는 도시특성은 입지특성, 거주형태특성, 개발특성이다. 이 특성들은 수도권의 전세가율, 매매가격, 전세가격은 도시의 입지, 거주형태 특성, 개발특성에 민감하게 반응하는 것을 보여준다. 둘째, 산업특성과 가구특성은 군집1지역에서는 전세가율에 양의 영향을 주지만 군집2지역에서는 영향을 주지 않는다. 이는 상대적으로 개발밀도가 높고, 자족기능이 갖추어진 군집2지역에서는 더 이상 주변도시에 산업의 유입이 투자수요와 거주수요를 유발하지 않는 다는 것을 보여준다. 셋째, 과거 전세가격, 매매가격에 영향을 주는 도시특성이라도 시간이 지남에 따라 영향을 주지 않을 수 있다. 교통특성과 교육특성은 2012년 군집1에서는 주택가격에 영향을 주지만 군집2에서는 영향을 주지 않으며 2017년에는 군집내에서의 영향은 없는 것으로 보여진다. 이는 수도권내에서 자족기반의 수준이 점차 평준화되어 더 이상 주택가격에 영향을 주지않는다고 해석할수 있다. 넷째, 전세가율은 시·군·구 단위의 해당도시특성변수 뿐만 아니라 반경 25km 연담도시권의 가구특성, 산업특성 특성변수에 의해 영향을 받는 것으로 분석된다. 본 연구를 통해 도시특성에 따라 전세가율의 수준이 다르다는 것을 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 주택정책에서 도시특성을 반영하여 지역별로 공급을 조정의 필요성을 보여주고 있다. 매매가격과 전세가격의 균형을 유지하기 위하여 도시특성을 고려하여 자족기반의 확충과 주택공급의 병행이 필요하는 것을 보여준다.
본 연구는 다음의 한계를 지니고 있다. 아파트단지의 특성은 배제한 도시전체의 특성만 반영하였으며, 주택의 규모별 가격, 거시경제변수를 반영하지 못하였다. 향후 이러한 점을 보완한 심도있는 연구가 필요하다.
Keyword : 전세가율, 도시특성, 매매가격, 전세가격, 군집
In recent years, the rise in the sales price of housing has been relatively slowed, whereas monthly rents and leases on a deposit basis have continued to rise steadily. Since hitting a low as 43.0% in January 2009, the lease rate of apartments in the metropolitan area has rose steadily and reached 75.7% in January 2017. Gap investment, which utilizes the narrowing gap between sales price and lease price, has been popular among multi-house owners, and therefore the government is attempting to eradicate speculative and gap investment by announcing 8·2 real estate measures including the strengthening of loan regulations. The house lease price rate, which represents the ratio of lease price compared to housing sales price, is a good indicator to look at the future housing market outlook through observing two different prices: the lease price and the sales price. Given the increase in lease price rate, the increase in sales price can be expected to be lower than that of the lease price, or the sales price will increase in the future. In addition, high lease rate means that the demand for leases on a deposit basis is higher than the supply, so ordinary people’s burden for lease will increase. In these areas, it is necessary to implement policies to supply public rental housing or to increase housing supply itself. On the other hand, if the lease rate is excessively low, it is attributed to excessive sales price so that it may be necessary to seek countermeasures against speculative overheating. In this study, the regression analysis is conducted to the metropolitan area using the lease rate of the apartment market which is a sub-market of the housing market. The purpose of this study is to identify urban characteristics that affect the lease rate of each region and season and to use them as basic data for housing policies that consider urban characteristics. The following conclusions were drawn from this analysis. First, urban characteristics that mainly affect the ratio of lease price in the capital area are location characteristics, residential type characteristics, and development characteristics. These characteristics show that the lease rate, the sales price, and the lease price of the metropolitan area are sensitive to the location of the city, the characteristics of residence, and the characteristics of development. Second, industrial characteristics and household characteristics have a positive impact on lease rate in Community 1, but not in Community 2. This shows that the influx of industries around surrounding cities does not lead to investment demand and residential demand in Community 2, where there is relatively high development density and self-sufficiency. Third, even urban characteristics that affect past lease prices and sales prices may not affect over time. Traffic characteristics and education characteristics affect the housing price in Community 1 in 2012 but not in Community 2, and there seems no influence in the communities in 2017. It can be interpreted that the level of self-sufficiency in the metropolitan area is gradually leveled and it does not affect the housing price any more. Fourthly, it is analyzed that the lease rate is influenced not only by the city’s characteristic variables of the city/district/town unit but also by the characteristic variables of household and industrial characteristics. In this study, it was found that the lease rate is different according urban characteristics. The result of this study shows the need to adjust the supply according to region by reflecting urban characteristics in the future housing policy. In order to maintain a balance between the sales price and the lease price, it is necessary to provide both self-sufficiency based expansion and housing supply in consideration of urban characteristics. This study has the following limitations. The characteristics of the apartment complex only reflected the characteristics of the entire city, and it failed to reflect housing size-based price and macroeconomic economic variables. In-depth follow-up research is needed to supplement this point.