국내 주택 미분양 결정요인에 관한 연구: 수도권과 비수도권을 중심으로

미분양 주택이란 주택건설업자가 사업계획 승인을 득한 뒤, 「주택공급에 관한 규칙」의 제8조에 의거하여 입주자 모집공고를 하였지만 매매계약이 체결되지 않은 주택, 혹은 「주택공급에 관한 규칙」의 적용 대상이 아닌 20세대 미만 주택이 분양 뒤에 매매계약이 실질적으로 체결되지 않은 주택을 의미하는 개념이다.

미분양 주택은 주택에 대한 과소수요, 혹은 초과공급으로 인해 특정 기간 내의 주택 수요에 비하여 공급이 많은 수급불균형 상황에 의해 발생한다. 세부적으로 미분양 주택이 신규 주택을 의미하는 한정적 개념이라는 점에, 신규주택에 대한 수요 및 공급 간 불균형 상황에 의해 발생하는 것으로 재정리해볼 수 있다.

주택은 토지매입으로부터 준공에 도달할 때까지 최소 3년 이상의 오랜 기간이 소요된다는 점에, 장기간에 걸쳐 건설된 주택들은 용도를 변경하거나 철거가 어렵다는 특성을 지닌다. 이에 시기적으로 변화되는 수요에 대해 탄력적으로 반응하기 어려운데, 이것이 주택에 대한 수요 및 공급 간의 불균형 현상으로 인해 주택 미분양이 발생하는 원리로 볼 수 있다. 특히, 우리 정부는 부동산 정책의 안정적 수급이라는 목적을 달성하기 위해 선분양 제도를 도입하고 있는데, 선분양 제도에 의해 양적으로 팽창된 주택 시장의 공급은 주택 미분양을 가속화시키는 주요 원인으로 작용하고 있다(김리영·서원석, 2020).

주택 미분양 수치는 발생 시기, 혹은 재고량에 따라 주택의 수급 상황 및 주택경기를 파악할 수 있는 주요한 지표로 활용된다. 가령 미분양 주택 재고가 많을 경우 공급업자들은 주택 공급을 지연시키며, 수요자들은 구매의사결정을 연기하는가 하면, 재고가 줄게 될 경우 주택가격상승의 신호로 보아 공급업자는 착공을 시행하며 수요자들은 가격상승에 대비해 부동산을 시장에서 회수하고자 하는 움직임을 보인다(김혜진, 2022). 이에 미분양 주택의 수는 국내 주택시장의 주요한 부동산시장 내 신호로 작용한다고 볼 수 있다.

미분양 주택은 이론적으로는 가격이 하락하여 수요가 증가하면 미분양이 해소되어야 하지만 현실적으로는 균형가격의 하락만으로는 미분양이 해소되지 않는 경우가 발생할 수 있다. 즉, 경기가 불황일 경우 소비자의 구매력이 감소하고 미래에 대한 불안감으로 주택소비심리가 감소하여 주택 구매를 기피할 수 있어 이러한 경우 가격의 하락이 수요의 회복을 의미하지 않는다. 또한, 미분양 물량 자체가 많아지면 가격 하락에 대한 경쟁이 심해지고, 주택건설사들의 재무 건전성이 악화되면 추가적인 주택 공금의 감소로 이어져 주택시장 침체를 더욱 심화시킬 수 있다. 이에 따라 균형가격 이론과는 달리 주택가격이 하락하더라도 미분양 주택의 감소로 이어지지 않을 수 있는 경우가 존재한다.

본 연구에서는 전국 미분양 및 준공 후 미분양 주택수의 변화율, 수도권 및 비수도권의 미분양 및 준공 후 미분양 주택수의 변화율을 종속변수로 설정하고, 사회적·경제적·정책적 거시경제 특성변수로서 건축허가면적 증감률, 건축기성액 증감률 등 건설실적변수와 주택매매가격지수, 주택월세가격지수, 자가변동률, 분양세대수 증감률, 부동산시장 소비심리지수 등 주택시장변수와 장단기금리차, 건설업 주가지수 등 거시경제변수와 정책변수를 독립변수로 설정한 다중선형회귀모형을 설계하였다.

일반적인 회귀방적식에 OLS(ordinary least squares) 추정법을 사용할 때 방정식의 오차항 및 설명변수가 서로 독립적이라는 가정을 근거로 하지만 같은 내생변수가 각 설명변수로 역할을 하게 되어 오차항과 내생변수가 독립적이지 못하게 되어 추정량의 불편성과 일관성을 상실하게 될 수 있다(문지은, 2009). 본 연구에서는 변수간의 내생성(endogenity)에 대한 문제를 검증하기 위해 2단계로 추정하는 2단계 최소자승법(two stage least square method, 2SLS) 분석을 실시하여 OLS 분석결과와 비교하였다. 미분양주택 모형 추정을 위해 1단계로 <식 1>을 회귀하여 추정치 $\widehat{\text{주택용공급}}$을 추정하고, 도구변수로 주택용 공급을 통해 미분양주택에 영향을 미칠 것으로 판단되는 건설업주가지수 변수와 분양세대수 변수를 활용하였으며, 이 두 변수는 외생적으로 결정되었다고 가정하였다. 이후 2단계에서 <식 2>와 같이 기존 주택용공급 변수를 1단계 회귀에서 구한 $\widehat{\text{주택용공급}}$ 변수로 대체하여 미분양주택 모형을 추정하였다.

본 연구는 지역별 특성별 국내 주택 미분양 결정요인을 분석하기 위하여 수도권과 비수도권을 구분하여 미분양 및 준공 후 미분양 주택수 변화율을 종속변수로 설정하였다. 독립변수는 주택용 건축허가면적 증감률, 건축기성액 변화율 등 건설실적변수와 주택매매가격지수(전국, 수도권, 비수도권), 주택월세가격지수(전국, 수도권, 비수도권), 분양세대수(전국, 수도권, 비수도권) 변화율, 부동산시장 소비심리지수 등 주택시장변수, 장단기금리차, 건설업 주가지수 등 거시경제변수 등을 설정하여 다중선형회귀모형을 설계하였다. 각 종속변수와 독립변수에 대한 연구자료의 출처는 다음과 같다.

본 연구의 종속변수는 전국과 수도권 및 비수도권으로 구분한 미분양 주택 수 변화율과 준공 후 미분양 주택 수 변화율이다. 종속변수는 국토교통부의 통계누리에서 제공하는 ‘지역별 미분양현황(호)’ 데이터를 활용하였으며, 해당 데이터의 정의에 따른 미분양 주택은 사업계획승인(건축허가 포함)을 받아 건설 중이거나, 건설되어진 전국의 민간 미분양 주택 수를 측정한 데이터이다. 해당 데이터는 1998년 이후 매월 조사되고 있으며, 전국 및 지역별 미분양 주택현황을 파악하여 주택공급정책의 기초 자료로 활용하고자 조사되는 자료이다. 본 연구에서는 종속변수인 미분양 주택 수 변화율과 준공 후 미분양 주택 수 변화율에 대하여 2015년 1월부터 2024년 7월까지 월별 데이터를 분석자료로 활용하였다.

본 연구의 독립변수는 주택용 건설실적변수, 주택시장변수, 거시경제변수, 정책변수로 구분하여 설계하였으며, 각 부문에 따른 연구변수는 다음과 같다.

첫째, 건설실적 변수의 경우, 주택용 건축허가면적 증감률과 건축기성액 데이터를 활용하였다. 건축허가면적 증감률 변수는 박정수 외(2020), 허재완·손성민(2013), 홍성풍 외(2018) 등이 변수로 사용하였으며, 국토교통부 건축정책과 자료를 토대로 수집한 ‘건축허가면적 증감률’데이터 중 주택용을 추출하여 주택용 건축면적이 증가함에 따른 미분양 주택 수와 준공 후 미분양 주택 수의 변화율을 산출하는 데 활용하였다. 또한, 건축기성액 변화율은 김혜진(2014)이 변수로 사용하였으며, 통계청의 건설경기동향조사 자료를 토대로 ‘공종별 건설기성액’데이터를 활용하였다. 건설실적 변수에서 주거용 건축허가면적을 변수로 활용한 이유는 주거용 건축허가의 경우 분양세대 공급에 비해 공급시점이 주택건설과정 초기에 설정되기 때문에 준공 이후 발생하는 분양세대 공급효과와는 미분양 주택 및 준공 후 미분양 주택에 다른 영향을 미칠 것으로 예상되기 때문이다. 따라서 주거용 건축허가면적과 분양세대수를 구분하여 분석할 필요가 있다.

둘째, 주택시장 변수의 경우 전국, 수도권, 비수도권 등 지역별 주택매매가격지수, 주택월세가격지수, 분양세대수 변화율과 부동산시장 소비심리지수를 활용하였다. 주택매매가격지수 변수는 권혁신·방두완(2016), 김상기 외(2010), 박정수 외(2020), 서범준 외(2010), 정창무·김지순(2005), 최재규 외(2013) 등이 사용하였으며, 한국부동산원에서 조사하는 월간 지역별 주택매매가격지수 종합 데이터를 활용하였다. 주택매매가격지수는 다수의 연구에서 미분양 주택의 발생을 주요하게 설명하는 요인으로(황관석 외, 2023), 분양주택에 대한 각개 지역의 가격수준을 의미하는 가격변수로서 미분양 주택의 발생에 직접적인 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 주택월세가격지수 변수는 김상기 외(2010), 정상철·성주한(2019), 최재규 외(2013) 등이 주택전세가격지수 변수를 활용하였으나, 본 연구에서는 지역별 주택월세가격에 대한 미분양 주택의 변화를 확인하고자 하였다. 주택월세가격지수의 경우 한국부동산원에서 조사하는 월간 지역별 주택월세가격지수 데이터를 활용하였다. 지역별 분양세대수 변수는 홍성풍 외(2018)가 지역별 분양물량 변수를 사용하여 대체변수로 분양세대수 변수를 사용하였으며, 분양세대수 변화율의 경우 국토교통부 통계누리의 주택건설실적통계를 활용하였다. 부동산시장 소비심리지수 변수는 김대원·유정석(2014)이 활용한 경제심리지수의 대용변수로 사용하였으며, 부동산시장 소비심리지수의 경우 국토연구원 부동산시장소비자심리조사에서 월별 부동산시장 소비심리지수를 활용하였다.

셋째, 거시경제 변수의 경우 장단기금리차, 건설업 주가지수를 활용하였다. 장단리금리차 변수는 정창무·김지순(2005), 허재완·손성민(2013)이 금리 변수를 사용하였으며, 본 연구에서는 대용변수인 장단기금리차 변수를 활용하였다. 또한, 장단기금리차의 경우 통계청의 경기종합지수 자료를 토대로 장단기금리차 데이터를 활용하였다.

건설업 주가지수 변수는 서범준 외(2010), 허재완·손성민(2013)이 주가지수 변수를 사용하였으며, 본 연구에서는 대용변수인 건설업 주가지수 변수를 사용하였다. 또한, 건설업 주가지수의 경우 한국거래소 증권·파생상품시장통계 자료를 토대로 코스피 산업별 주가지수 데이터를 활용하였다.

본 연구에서 지수를 제외한 모든 변수를 로그화하여 설정한 이유는 첫째, 비선형 관계에 있는 각각의 변수들을 선형 관계로 변환하여 선형 회귀분석에 더욱 적합하게 적용하기 위해서이다. 둘째, 만단위 이상의 주택호수와 지수간의 관계를 비교하기 위해서는 로그변환을 통해 각 변수들의 상대적인 변화를 더욱 직관적으로 파악하기 위해서이며, 큰 값의 변수들을 로그화를 통해 각각의 지수에 대한 영향력 분석은 더욱 용이하게 하고 분석의 정확도를 더욱 높이기 위해서이다.

또한, 본 연구에서 활용할 다중회귀모형에 대해 분산팽창계수(variance inflation factor, VIF)를 산출하여 다중공선성 위배 문제를 판별한 결과, 분산팽창계수가 절댓값 기준 10 미만으로 나타나 다중공선성의 문제가 없는 것으로 판단하였다.

본 연구의 구성변수 및 관련 내용은 다음 <표 1>과 같다.

연구 1은 전국 미분양 주택과 준공 후 미분양 주택을 대상으로 주택 미분양 수의 변화에 대한 결정요인을 분석한 것으로 다중선형회귀분석을 시행한 결과는 다음 <표 3>과 같다.

분석결과, 건설실적 변수를 살펴보면 주거용 건축허가 면적이 증가할수록 전국의 미분양 주택 수가 증가하는 반면 전국의 준공 후 미분양 주택은 영향이 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주거용 건축면적이 증가함에도 불구하고 시장 수요를 정확하게 예측하지 못하고 과도하게 주택을 공급하는 경우 미분양이 발생한 것을 의미한다. 또한, 건축기성액이 증가할수록 미분양 주택은 증가하는 반면, 준공 후 미분양 주택은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 건설기성액이 증가한다는 것은 건설 활동이 활발해지는 것으로 볼 수 있으며, 건설사들이 시장 수요를 정확하게 예측하지 못하고 과도하게 주택을 공급할 경우 미분양이 발생할 수 있다. 반면, 준공 후 미분양주택은 건설활동이 활발해짐에 따라 오히려 감소하는 것으로 나타났다.

주택시장변수를 살펴보면 주택매매가격지수가 증가할 경우 전국의 미분양 주택과 준공 후 미분양 주택 모두 감소하였으며, 이는 주택가격 상승률이 낮을수록 도시의 미분양 주택 발생률이 높아진다고 언급했던 김주영·신우진(2011)의 주장과 일치한다.

주택월세가격지수가 증가할 경우 전국의 미분양 주택 및 전국의 준공 후 미분양 주택은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 전세가격 상승과 전세대출 규제 강화 등으로 인해 월세로 전환하는 수요가 증가한 것을 의미한다.

분양세대수 변화율의 경우 분양세대수가 증가할수록 전국의 미분양 주택 및 전국의 준공 후 미분양 주택은 감소하는 것으로 나타났다. 주택용 건축허가면적의 분석결과와 상반되는 결과로 나타났는데, 이는 일반적으로 주택용 건축허가면적과 분양세대수와의 공급시점에 차이가 존재하기 때문이다. 즉, 건축허가면적은 공급과잉에 대하여 영향을 미치며 미분양 물량을 증가시키는 반면, 분양세대수는 시장에 단기간에 공급되어 시장의 공급뿐만이 아니라 수요에도 영향을 미치며 미분양 물량을 감소시킨 것이다.

부동산시장 소비심리지수의 경우 소비심리가 회복될수록 전국의 미분양 주택과 준공 후 미분양 주택이 모두 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 경제심리지수가 상승하면 미분양 주택이 감소한다고 주장했던 김대원·유정석(2014)의 의견에서 유추할 수 있다.

거시경제변수를 살펴보면 장단기금리차가 커지면 전국의 미분양 주택과 준공 후 미분양 주택이 감소하는 것으로 나타났고, 건설업 주가지수가 커지면 전국의 미분양 주택이 감소하는 것으로 나타났다. 양영준·유선종(2019)은 주택경기가 하락할수록 미분양률이 높아진다고 언급한 주장과 같은 결과가 도출되었다.

연구 2는 수도권 및 비수도권의 미분양 주택을 대상으로 주택 미분양 수의 변화에 대한 결정요인을 분석하기 위해 다중선형회귀분석을 시행한 결과는 다음 <표 4>와 같다.

분석결과, 건설실적 변수를 살펴보면 주거용 건설허가 면적에 대해서는 수도권과 비수도권의 결과가 상반되게 도출되었다. 수도권의 경우 주거용 건축허가 면적이 증가할수록 미분양주택이 증가하는 반면 비수도권의 경우 주거용 건축허가 면적이 증가할수록 미분양주택이 감소하는 것으로 나타났다. 일반적으로 주거용 건축면적이 증가하면 신규 주택 공급이 증가하여 미분양 주택이 감소하지만, 수도권의 경우 과잉 공급에 대해서 비수도권보다 더 민감하게 반응하고, 수도권을 중심으로 한 분양가 상승이 미분양 물량을 증가시키는 것을 의미한다.

또한, 건축기성액이 증가할수록 수도권 및 비수도권의 미분양주택을 감소시키는 것으로 나타났다. 즉, 활발해진 건설 활동이 수도권 및 비수도권의 미분양 주택을 감소시킨 것을 의미한다.

주택시장변수를 살펴보면, 주택매매가격지수가 증가할수록 수도권 및 비수도권의 미분양 주택이 모두 감소하였으며, 이는 전국 미분양주택과 동일한 결과가 도출되었다. 또한, 주택월세가격지수가 증가할수록 비수도권의 미분양 주택을 감소시키는 것으로 나타났으나, 수도권의 미분양 주택에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 수도권보다는 비수도권의 미분양 주택시장이 월세가격에 더 민감한 것을 의미한다.

분양세대수 변화율의 경우 분양세대수가 증가할수록 수도권 및 비수도권의 미분양 주택이 모두 감소하는 것으로 나타났다. 이는 전국의 미분양 주택의 분석결과와 마찬가지로 시장에 단기간에 공급되는 물량으로 시장의 공급뿐만이 아니라 수요에도 영향을 미치며 미분양 물량을 감소시킨 것으로 볼 수 있다.

부동산시장 소비심리지수의 경우 소비심리가 증가할수록 수도권 및 비수도권의 미분양 주택이 모두 감소하는 것으로 나타났다. 이는 경제소비심리가 상승하면 미분양 주택이 감소한다는 김대원·유정석(2014)의 주장과 일치하는 결과이다.

장단기금리의 경우, 장단기금리차가 커질수록 비수도권의 미분양주택이 감소하는 것으로 나타났으며, 장단기금리차는 수도권의 미분양주택에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 장단기금리차는 경기변수로 차이가 커질수록 경기가 호황이라는 것으로 파악할 수 있으며, 이러한 경기변동에 비수도권의 미분양 주택시장이 더 민감하게 반응하고 있는 것을 알 수 있다.

건설업 주가지수의 경우, 주가지수가 상승할수록 수도권 및 비수도권의 미분양주택이 감소하는 것으로 나타났으며, 이는 주택건설경기가 하락할수록 미분양률이 높아진다는 양영준·유선종(2019)의 연구결과와 일치한다.

연구 3은 비수도권 미분양 주택과 준공 후 미분양 주택을 대상으로 주택 미분양 수의 변화에 대한 결정요인을 분석하기 위해 다중선형회귀분석을 시행한 결과는 다음 <표 5>와 같다.

분석결과, 건설실적 변수를 살펴보면 주택용 건설허가 면적이 증가할수록 수도권의 준공 후 미분양 주택이 증가하는 것으로 나타났으며, 비수도권의 준공 후 미분양 주택에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 미분양 주택의 연구결과와 유사하게 수도권의 경우 과잉 공급에 대해서 비수도권보다 더 민감하게 반응할 수 있어 미분양 물량뿐만 아니라 준공 후 미분양 물량을 증가시킬 수 있다.

건축기성액이 증가할수록 수도권 및 비수도권의 준공 후 미분양주택을 감소시키는 것으로 나타났다. 활발해진 건설 활동으로 인해 미분양 주택뿐만 아니라 준공 후 미분양 주택도 감소시키는 것으로 나타났다.

주택시장변수에서는 주택매매가격지수가 증가할수록 비수도권의 준공 후 미분양 주택을 감소시키는 것으로 나타났지만, 수도권의 준공 후 미분양 주택에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 주택가격 상승률이 낮을수록 도시의 미분양 주택 발생률이 높아진다고 주장한 김주영·신우진(2011)의 의견과도 일치하였으며, 이러한 선행연구의 결과가 준공 후 미분양 주택에도 동일하게 적용되었다.

주택월세가격지수가 상승할수록 수도권 및 비수도권의 준공 후 미분양 주택은 오히려 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전세난의 심화, 전세시장에 대한 규제강화 등으로 인해 월세시장으로의 전환이 활발하게 진행되면서 월세가격의 상승이 미분양 주택보다는 준공 후 미분양주택에 더 부정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

분양세대수 변수의 경우, 분양세대수가 증가할수록 수도권 및 비수도권의 준공 후 미분양 물량이 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 시장에 단기간에 공급되는 분양세대수 물량과 장기간에 걸쳐 공급되는 주택용 건축허가 물량과의 특성으로 인해 미분양 주택시장에 다른 결과를 나타낸 것이다.

부동산시장 소비심리 변수의 경우 부동산시장의 소비심리가 상승할수록 수도권 및 비수도권의 준공 후 미분양 주택을 모두 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소비심리가 상승하면 미분양 주택이 감소한다고 주장한 선행연구와 일치한다.

장단기금리와 건설업 주가지수의 경우, 수도권의 준공 후 미분양 주택과 비수도권의 준공 후 미분양 주택의 결과가 상반되게 도출되었다. 장단기금리와 건설업 주가지수는 거시경제의 회복을 대변하는 변수들로 거시경제의 회복이 수도권의 미분양 주택시장에는 긍정적인 영향을 미치지만, 비수도권의 미분양 주택시장에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 비수도권의 산업 구조의 한계와 함께 주택의 공급과잉으로 인한 미분양 해소 지연으로 한번 발생한 미분양 물량을 해소하는 데 장기간의 시간이 소요되고 신규 공급이 이루어질 경우 미분양 해소가 더욱 어려워져 준공 후 미분양 물량으로 적체되는 비수도권의 특징 때문이라고 할 수 있다.

연구 4는 미분양 주택 및 준공 후 미분양 주택의 변화율에 대한 내생성 검증을 위해 2단계 최소자승법 분석을 시행한 결과는 다음 <표 6>과 같다. 미분양주택 모형 추정 시 설명변수로 포함된 주택용 공급면적을 1단계 회귀(first-stage regression)로부터 얻은 추정 주택용 공급면적으로 대체하여 회귀하였으며, 이때 도구변수로 자연로그 건설업 주가지수와 자연로그 분양세대수가 사용되었다. 즉, 미분양 모형 추정 시 설명변수로 포함된 자연로그 주택용 공급면적을 1단계 회귀로부터 얻은 추정 주택용 공급면적으로 대체하여 회귀하였으며, 이때 도구변수로 건설업 주가지수과 분양세대수가 사용되었다. 이를 통해 본 연구는 미분양 모형에 대해 내생성을 통제한 2단계 최소자승법 분석으로 얻은 결과와 기존 OLS 분석 결과를 비교하여 내생성을 검증하고자 하였다.

분석결과로 알 수 있듯이 OLS와 2SLS의 결과는 거의 유사하지만, 몇몇 변수의 유의성이 상대적으로 다름을 알 수 있다. OLS 결과에서는 통계적 유의성이 나타나지 않지만, 2단계 최소제곱법 분석에서는 주거용 건축공급면적이 늘어날수록 준공 후 미분양 주택이 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 2단계 최소제곱법을 이용한 적합도를 살펴본 결과 미분양 주택의 경우 모형의 F값이 186.065이었으며, 준공 후 미분양 주택의 경우 모형의 F값이 90.137로 모두 p<0.000 수준에서 모두 유의하게 나타났다. 또한, 미분양 주택의 설명력은 81.7%, 준공 후 미분양 주택의 설명력은 73.3%이었으며, 이는 OLS 결과와 비슷한 수준이었다.