[장용동 大기자의 이슈진단]주택시장 진단과 집값 전망의 전제조건

연초부터 집값 불안이 가중되고 있다. 아파트 거래량이 절반 수준으로 줄고 가격 상승에 급제동이 걸리자 ‘올 것이 왔다’는 불안이 증폭되는 분위기다. 금리 상승과 정국불안, 입주물량 과다 등이 맞물린 게 직접적인 이유다. 저금리가 지속되고 에코 세대 등 수요가 여전해 급락장세는 없을 것이라는 반론도 없진 않다. 하지만 불확실성이 확대되면서 심리마저 위축, 다주택 보유자를 비롯해 어렵게 대출을 끼고 주택을 마련한 내집 마련 계층, 심지어 전세층까지도 집값 하락과 역전세를 우려하고 있는 게 현실이다.

주택시장을 정확히 진단하고 집값 흐름을 예측한다는 게 그리 쉬운 일이 아니다. 여타 실물처럼 시장과 가격이 단순히 경제학의 기본 논리인 ‘수요·공급의 원칙’에 의해 결정되지 않는다.

우선 인구, 경제성장, 통화량, 노동, 물가 등 다양한 거시적 요인의 정확한 예측과 주택시장과의 연관성이 밝혀져야 한다. 예컨대 콜금리가 연간 1.0%포인트 상승하는 경우 주택매매가격은 0.61%, 주택전세가격은 0.44% 하락 효과가 생겨난다는 식의 상관관계가 제대로 파악돼야 한다. 더구나 2차례의 금융위기를 거치면서 거시 요인이 주택시장에 미치는 영향력은 날로 커지는 추세다.

지역 단위의 하위 주택시장 변화도 마찬가지다. 해당 지역의 경제여건과 가구 특성, 개발사업 등을 파악해 주택시장과의 동태적 변화를 분석해야 정확한 진단과 예측이 가능하다.

정부가 ‘빅데이터를 활용한 주택시장 분석 및 예측모형 개발’에 본격 나선 것은 이러한 점에서 긍정적이다. 난립돼 있는 가격통계를 비롯해 인허가, 공급량, 입주량 등의 주택 통계를 정비해 데이터베이스화하고 지역 여건 변화 등을 포함한 주택시장 분석 모형을 만든다는 것 자체가 만시지탄감이 없지 않다. 반복되어온 규제 완화측면에서도 큰 의미를 가진다. 마치 기상 예보에서 구름의 양과 이동이 우선 정확히 분석돼야 어느 정도의 비가 올지 ,눈이 올지를 예측하고 여기에 맞춰 적절한 대응을 해나갈 수 있듯이 주택시장 예측 인프라 구축이 선행돼야 정확한 대응이 가능해지기 때문이다.

하지만 주택시장 예측모형이 아무리 섬세하게 만들어진다해도 국지적 집값 흐름을 리얼 타임으로 정확히 파악하는데는 한계가 있을 수 밖에 없다. 특히 시장 변수가 워낙 많고 주택 유형과 제도, 관행에 따라 시장은 달라진다. 해당 지역의 단독과 연립, 아파트 등의 공급 유형과 선호도, 선후분양제도 등에 따라 시장과 가격은 크게 변한다.

해당지역의 교통이나 학군, 주변 편익시설 등과도 밀접하다. 서울 강남 대치동을 비롯해 강북, 노원, 분당 서현 등이 고가를 유지하고 강남 수서·삼성, 동탄 광역비즈니스단지 등이 새롭게 떠오르는 것도 같은 이유다. 서울 개포, 잠실, 반포 지역처럼 재건축 대상아파트는 사업진행속도와 용적률,대지지분 등에 따라 시장이 널뛴다.

새 아파트의 분양가 역시 집값에 크게 영향을 미치는 요소다. 거품 분양가가 주변 집값을 끌어올리는 것이 대표적 사례다. 아직은 집값 반영도가 낮지만 주거서비스 역시 집값에 강하게 영향을 미칠 것이다. 주거복지 서비스나 해당 아파트의 생활서비스가 만족스러우면 수요층의 선호도가 높아 결국 임대료나 매매가가 높아질 것은 당연하다.

때문에 주택시장의 정확한 진단과 효율적인 대응을 위해서는 지역 변수를 정확히 읽어내는 게 중요하다. 거시적 요인 못지않게 다양한 지역 변수의 영향력을 감안해야한다. 정부의 권한을 지자체에 대폭 이양해야하는 당위성도 여기에 있다. 지자체의 운용능력부재 등 선결과제가 없지않지만 실시간으로 시장에 대응한다는 차원에서 보면 부동산 정책을 언제까지 중앙에서 틀어쥘 수만은 없는 일이다.