행복주택 입주 이전 해약에 미치는 요인에 관한 연구 : 수도권을 중심으로

Abstract

본 연구는 행복주택 청약 당첨자가 계약을 체결한 후 입주를 포기하고 해약하는 케이스가 다량 발생하고 있는 데에 주목하여, 행복주택 청약 당첨자들이 입주를 결정하는데 어떠한 요인들이 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다.

이를 위해 서울, 경기도, 인천지역을 범위를 한정하고 시간적 범위는 2015년 9월부터 2018년 11월까지로 한정하여 ‘LH 행복주택 계약 현황’을 기본 자료로 사용하였다. 분석 대상은 행복주택 계약 이후부터 입주 이전 기간에 해약이 이루어진 세대로 하였다. 본 연구에서 다루는 행복주택 입주 이전 해약은 확률선택모형(probabilistic chpice model)로 설명할 수 있으며, 두 가지 대안을 갖는 확률선택모형 분석을 위한 이항로짓회귀모형(Binary Logit Model)을 적용하여 종속변수인 입주 이전 해약여부와 독립변수들의 관계를 도출하고자 하였다. 이에 대한 분석의 결과는 다음과 같다.

첫째, 행복주택의 질적인 차이에 따라 해약확률에 차이가 있었다. 순월임대료를 기준으로 낮은 질을 가진 행복주택 세대는 그렇지 않은 세대에 비해 해약할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또 1인당 면적이 최소주거기준인 14㎡ 이하인 경우도 그렇지 않은 경우에 비해 해약확률이 높았다. 행복주택이 저렴한 가격으로 주거생활 공급이라는 점에 치우쳐 양질의 주택으로 공급되지 않는다면 해약 확률이 높아질 수 있을 것으로 추측된다. 단 행복주택의 질적 차원에 관해 세부적인 지표로 검토한 결과가 아니므로 단순한 일반화에는 주의가 요구된다.

둘째, 행복주택 입주신분에 따라 해약 확률은 차이가 있었다. 신혼부부의 경우 다른 집단에 비해 해약하는 확률이 비교적 높은 것으로 나타났다. 이는 행복주택 공급 시 계약조건이나 주택의 특성이 신혼부부 집단이 요구하는 수준에 비해 낮고 다른 집단과 동일한 주택조건이라도 상대적으로 높은 비용을 지불해야하기 때문일 것으로 추측된다.

셋째, 행복주택 입지에 따라 해약확률은 차이가 있었다. 일반적으로 접근성이 떨어지는 외곽 지역의 경우 해약확률이 전반적으로 증가하는 것으로 해석되었다. 뿐만 아니라 단지세대수의 결과를 살펴보았을 때에도 입지에 관한 중요성이 상대적으로 부각되는 것으로 보인다. 일반적으로 단지 규모가 커질수록 부대시설이 다양해지고 주거 어메니티가 증가하지만, 행복주택의 경우 단지규모가 커질수록 오히려 외곽지역에 입지함으로써 접근성이 감소하여 주거효용이 떨어지는 결과로 이어진다는 것이 타당한 해석으로 보인다.

따라서 본 연구의 결과는 행복주택 정책과 공급계획에서 입지와 신분별 수요를 고려한 주택을 제공할 필요가 있다는 점을 시사하였다. 만약 입주신분에 따라 차별적인 수요에 기반하여 공급이 이루어진다면 행복주택의 취지와 같이 적절한 주거사다리로써 역할의 비중이 커질 것으로 판단된다.; This study paid attention to the fact that a myriad of Happy Housing winners (the “prospective residents”) gave up their contracts before moving into the units. The purpose of this study is to examine the factors influencing the prospective residents' decision to move into their Happy Housing. The study utilized data from 'Status of the LH Happy Housing Contracts,' and limited the scope to the contracts in Seoul, Gyeonggi-do, and Incheon from September 2015 to November 2018. The study analyzed cases which the prospective residents signed Happy Housing contracts but canceled prior to the movement. The Probabilistic Choice Model was used to explain the prospective residents' decision. The Binary Logit Model, which analyzes the Probabilistic Choice Model with two alternative options, was utilized to examine the relationship between independent variables and the cancellation decision. The findings of the study as follows: First, there was a difference in the cancellation rate of the contracts based on the quality of the Happy Housing. Lower quality Happy Housing, based on the monthly rental fee, will have higher cancellation rate than the higher quality units. In addition, the units offering less than 14㎡ per person, the minimum housing standards, will have higher cancellation rate. This implies that the units only focusing on affordable pricing with little attention to the quality will result in higher cancellation rate. However, simple generalization should be avoided as this study didn’t examine the detailed indexes on the quality of the Happy Housing. Second, the status of the prospective residents influenced the cancellation rate. For example, soon-to-be married couple, compared to other groups, had higher cancellation rate. This outcome implies that the reason for higher cancellation rate of the Happy Housing contract among soon-to-be married couples is the terms and the characteristics of the contract which fall short of the couples’ standard. Thus, the cost of the Happy Housing for the couples is higher than other groups under the same terms. Third, the location of the Happy Housing had an effect on the cancellation rate. Findings revealed that the cancellation rate increased when the Happy Housing was located in the suburb, with low accessibility. In addition, the importance of the accessibility was emphasized when examining the result of the number of the Happy Housing units. Typically, larger the scale of the apartment complex, more variety of the facilities including housing amenities are offered. However, larger the scale of the Happy Housing, farther it is located from the city center. In other words, the accessibility decreases as the scale of the Happy Housing increases. Consequently, the location of the Happy Housing relates to the housing satisfaction. This study suggests that the location of the housing and the status of the prospective residents should be considered in planning the Happy Housing development policy. If the housing is provided based on the demands of the different prospective residents, the Happy Housing will have bigger role as the bridge between affordable housing and the prospective residents.