비 공간적 임대료규제 이후 전ㆍ월세시장의 공간적 결과: 발생 핫스팟 분석을 통한 시공간 패턴 유형화를 중심으로 (Analyzing Spatiotemporal Patterns of Rental Transaction Prices after the Implementation of NonSpatial Rent Regulations in South Korea)

서지정보

· 발행기관 : SH공사 도시연구원
· 수록지 정보 : 주택도시연구 / 13권 / 3호 / 23 ~ 53페이지
· 저자명 : 신혜영, 강승범

초록

이 연구는 전국적인 임대료규제 시행 이후 전ㆍ월세 시장의 시공간적 패턴을 통하여 비 공간적 임대료규제의공간적 결과에 대한 실증적 근거를 제공한다. 연구 과정은 다음과 같다. 첫째, 서울을 대상으로 월세와 전세시장에서 표준화 된 거래 데이터를 통해 행정동 단위의 17개 시공간 패턴으로 분류하였다. 둘째, 특정 패턴에서나타나는 공간 특성을 탐구하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 임대료규제 실시 후 시공간패턴이 행정동과 주택시장에 따라 이질성이 강하다는 증거를 도출하였다. 일반적으로 월세시장은 전세시장에비해 전셋값이 빠르게 상승하는 경향을 보이며, 상당수의 행정동에서 통계적으로 유의한 핫스팟 및 콜드스팟패턴으로 분류되어, 임대료규제 시행 후 서울의 가격 동향이 시간이 지남에 따라 공간적으로 이질적이라는것을 시사한다. 구체적으로, 전세시장에서는 저층 주거지와 대규모 아파트가 밀집한 동네에 핫스팟이, 강남권역세권을 중심으로 고가 아파트가 밀집한 동네에 콜드스팟의 결과가 도출되었다. 월세시장의 경우 서울 구도심과 가까운 동네, 외국인 밀집지역에 핫스팟이 도출되었으며, 반면 저층 주거지와 대학이 밀집한 동네에는콜드스팟이 도출되었다. 한편, 기초생활수급자의 저소득인구의 규모는 전세와 월세 모두 연속적 핫스팟 지역이형성될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이는 임대차 상승이 저소득임차인 거주지역과 공간적으로 중첩됨을시사한다. 해당 연구는 비 공간적 임대규제로 인해 공간적으로 불균등한 결과와 함께 정책적 기대와 달리특정 취약계층의 주거비 부담을 악화시킬 수 있음을 시사하는 증거를 도출하였다.

영어초록

This study aimed to provide empirical evidence on spatiotemporal patterns of rental transaction prices in Seoul after the implementation of rent regulations, widely referred to as the Lease 3 Law, in July 2020. We first conducted the emerging hot-spot analysis at a neighborhood level by analyzing rent transaction data for two distinct rental submarkets: (1) the market for monthly paying renters and (2) the market for Jeonse renters (those who only pay a deposit to landlords). This study analyzed data for 18 months following the implementation of the new legislation. Through emerging hot-spot analysis, we classified all 424 neighborhoods in Seoul into 17 spatiotemporal types. After the classification, we estimated a series of binomial logistic models to explore the characteristics of the neighborhoods that belong to a certain hot- or cold-spot type. The results indicated that, after the implementation, spatiotemporal patterns of rent prices substantially varied across neighborhoods. We identified multiple statistically significant hot- or cold-spot neighborhoods, suggesting that, after the implementation, the direction and the magnitude of rent price changes varied across different neighborhoods. In the case of the Jeonse market, hot-spot neighborhoods tend to be located where low-rise dwellings and large-scale apartments are concentrated, whereas cold spots tend to be located in neighborhoods with expensive apartments near subway stations in the Gangnam area. In the case of the market for monthly-paying renters, hot spots tend to be foreigner-heavy neighborhoods around old city cores. Cold spots are typically found in neighborhoods where low-rise dwellings and universities are concentrated. The findings also indicated that some hot-spot neighborhoods are positively associated with poverty, while some cold-spot neighborhoods are negatively associated with poverty. While acknowledging the preliminary nature of these findings and the need for further research, this study underscores the potential for geographically disparate consequences arising from nonspatial rent regulations.

참고자료

· 없음