아파트 분양성과에 관한 연구 : 계약률, 계약기간, 계약자 거리를 중심으로 = A study on the apartment sales performance : focused on sales rate, period and customer's distance

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Private housing in Korea is generally supplied on a presale basis. Presale of housing allows the use of purchaser funds in the construction of the housing, which reduces financing expenses and enables a stable supply of housing. However, the presale system entails a possibility of losses arising from unsold units. As such, the supplier needs to maximize initial sales performance to achieve success. Thus far, academic research on this subject has been inadequate due to a shortage of data on actual contracts.
In this study, data on new apartments sold by a prominent construction company operating throughout Korea from 1995 to 2016 was examined, and this included the data pertaining to actual contracts for 192 apartment complexes involving 1,407 unit types and some 140,000 units. New apartments were categorized and analyzed by unit type and unit to identify the difference between the sales perfirmances of different unit types. Sales rates were analyzed based on initial sales rate, period, and customer’s distance in order to gain an understanding of the influence of each of these factors on sales rates.
The dependent variables selected for the analysis were initial sales rate, sales period, and customer’s distance, by unit type. Initial sales rate is an important performance indicator for determining the success or failure of a presale of apartments, and likely has sway over the sale of remaining units. Specially, analysis of initial sales rates by unit type can reveal which factors increase the sales rate of a given unit type, and this allows the supplier to increase the sales period and identify the geographic and demographic distribution of prospective customers.
Initial sales rates were put through a multiple regression analysis, and sales period, divided into within and after the standard contractual period, were processed through a binary logistic regression analysis and a survival analysis in an attempt to gain an understanding of the factors that influence the period of apartment sales. Also, factors affecting customer’s distance were identified by applying the multiple regression analysis to customer’s distances in the primary supply perimeter, and by applying the binary logistic regression analysis to a wider supplier perimeter.
The explanatory variables used were region, time, macro-environment, purchase price, policy, location, apartment complex, unit type, and special features, with sub-variables connected to each of these variables. Hereby, the influence these variables have on the sale of new apartments was identified; moreover, any advantage in the sale of new apartments afforded by unit types and special product features was verified.
Analysis of initial sales rates indicated a significant influence of net area, balcony area, flat structure, L-shaped kitchen, profit from certificate of deposit (CD) distribution, interest-free interim deposit, deferred payment of interest on interim deposit, resale restriction, sale price control, nearby middle schools, nearby parks, urban improvement, and convenience facility area.
Analysis of sales within the standard contractual period indicated a significant influence of net area, flat structure, number of stories, profit from CD distribution, Kookmin Bank price change rate, interest-free interim deposit, deferred payment of interest on interim deposit, resale restriction, sale price control, nearby elementary schools, nearby department stores, nearby hospitals, and total number of units.
Analysis of sales after the standard contractual period indicated a significant influence of net area, flat structure, number of stories, wide balcony, profit from CD distribution, interest-free interim deposit, deferred payment of interest on interim deposit, resale restriction, sale price control, rate of sales within the standard contractual period, nearby department stores, nearby hospitals, and total number of units.
Analysis of customer’s distance in the primary supply perimeter indicated a significant influence of net area, number of stories, number of bays, front room, wide balcony, pantry, ceiling height of 2.3m or higher, profit from CD distribution, Kookmin Bank price change rate, deferred payment of interest on interim deposit, five-percent down payment, subscription system improvement, over-speculated district designation, nearby parks, nearby department stores, total number of units, urban improvement, and general sales volume.
Analysis of supply to a wider perimeter indicated a significant influence of net area, L-shaped kitchen, pantry, moving walls, profit from CD distribution, Kookmin Bank price change rate, deferred payment of interest on interim deposit, subscription system improvement, nearby hospitals, total number of units, urban improvement, and general sales volume.
In summary, it can be seen that the greatest influences were those of policy variables, macro-economic variables, pricing variables, location, and apartment complex features. The influence of unit type and special characteristics was relatively smaller. Notwithstanding their relatively lesser influence, the variables of unit type and special characteristics were factors that apartment shoppers took into consideration.
Since policy and macro-economy cannot be controlled by the supplier, and location and apartment complex characteristics are difficult to control, the supplier can increase apartment sales performance under the present business conditions in the aspect of housing business such as selecting the location, making product concept, and looking for the best ways to maximize the profit. In the aspect of selling of the houses, designing the apartment complex that fits the needs of the current housing trends and needs, developing more unit types, devising housing portfolios, determining pricing condition, selection of regional range for marketing, and sales strategy would be the ways to increase the performance of the apartment sales.

국문 초록 (Abstract)

국내 민간주택의 공급은 선분양 방식이 일반적이다. 선분양 방식은 수요자의 자금을 주택건설에 활용하여 금융비용 절감과 안정적인 주택공급이 가능하도록 만든다. 그러나 선분양 방식 하에서는 미분양 물량의 발생으로 인한 손해의 가능성 또한 존재한다. 따라서 공급자는 성공적인 사업의 수행을 위해 초기에 분양성과를 극대화할 필요가 있으나 이에 대한 학술적 연구는 실계약자료의 부족으로 인하여 원활하지 않은 실정이다.
본 연구에서는 분양성과를 분석하기 위해 A건설사에서 1995년부터 2016년까지 전국에 공급한 신규 아파트 분양사업의 성과자료 중 192개 단지, 1,407개의 주택형, 14만여 세대의 실제 계약 자료를 이용하여 아파트 분양성과를 살펴보았다. 또한 분석대상을 신규 아파트의 주택형과 세대 단위로 설정하고 분석을 실시하여 신규 아파트 단지를 구성하는 주택형 간에 나타나는 분양성과의 차이를 분석하였으며, 분양성과를 나타내는 기준을 초기계약률, 계약기간, 계약자거리로 나누어 살펴봄으로써 각각의 요소들이 분양성과에 미치는 영향을 실증분석하였다.
종속변수로는 주택형별 초기계약률과 계약기간, 계약자거리를 선정하였다. 초기계약률은 선분양제도 하에서 분양사업의 성공과 실패를 가늠할 수 있는 중요한 성과지표로 잔여세대의 분양성과에도 커다란 영향을 미칠 것으로 판단된다. 특히 주택형별 초기계약률 분석을 통해 각 주택형별로 어떠한 요인이 계약률을 높이는지 확인할 수 있다. 또한 공급자는 분양 성과를 높이기 위하여 계약기간을 단축시키는 요인을 파악하고, 수요권역의 설정과 마케팅에 활용 가능한 계약자의 분포를 파악할 수 있을 것으로 보았다.
본 연구에서는 초기계약률의 경우 다중회귀분석을 통해 분석하였으며 계약기간은 정계약기간 이내, 이후로 구분하여 각각 이항 로지스틱 회귀분석과 생존분석을 통해 아파트의 계약기간에 영향을 주는 요인에 대해 분석하였다. 마지막으로 계약자거리는 1차 수요권역의 계약자거리에 대해서 다중회귀분석을, 광역 수요 여부 모형은 이항 로지스틱 회귀분석을 사용하여 계약자거리에 영향을 주는 요인을 분석하였다.
설명변수로는 지역특성, 시기특성, 거시환경특성, 분양가격특성, 정책특성, 입지특성, 단지특성, 주택특성, 특화특성으로 구분하여 하위 항목을 세분화하였다. 이를 통해 신규 아파트 분양사업에 영향을 미치는 여러 특성들이 사업성과에 미치는 영향을 확인하고, 신규 아파트의 주택형별 특성과 상품특화요소가 분양성과를 높이는데 유리한지를 확인하였다.
초기계약률의 분석결과, 전용면적, 전용률, 발코니면적, 판상형 여부, ㄱ자형 주방 유무, CD유통수익률, 중도금무이자 여부, 중도금이자 후불제 여부, 전매제한 여부, 분양가상한제 적용 여부, 중학교 인접 여부, 공원 인접 여부, 도시정비사업 여부, 부대복리시설면적 비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정계약기간 내 계약 여부에 대한 분석결과, 전용면적, 전용률, 판상형 여부, 세대층수, CD유통수익률, 전년동기대비 KB변동률, 중도금무이자 여부, 중도금이자 후불제 여부, 전매제한 여부, 분양가상한제 적용 여부, 초등학교 인접 여부, 백화점 인접 여부, 병원 인접 여부, 총세대수가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
정계약기간 이후 계약기간에 대한 분석결과, 전용면적, 전용률, 판상형 여부, 세대층수, 광폭발코니 여부, CD유통수익률, 중도금무이자 여부, 중도금이자 후불제 여부, 전매제한 여부, 분양가상한제 적용 여부, 정계약기간 계약률, 백화점 인접 여부, 병원 인접 여부, 총세대수가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
1차 수요권역의 계약자거리 분석결과, 전용면적, 세대층수, 베이수, 전실 유무, 광폭발코니 여부, 펜트리 유무, 천정고 2.3m 초과 여부, CD유통수익률, 전년동기대비 KB변동률, 중도금이자 후불제 여부, 계약금 5% 여부, 청약제도 완화 여부, 투기과열지구지정 여부, 공원 인접 여부, 백화점 인접 여부, 총세대수, 도시정비사업 여부, 일반분양세대수 비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
광역 수요 여부의 분석결과, 전용면적, ㄱ자형 주방 유무, 펜트리 유무, 가변벽체 여부, CD유통수익률, 전년동기대비 KB변동률, 중도금이자 후불제 여부, 청약제도 완화 여부, 병원 인접 여부, 총세대수, 도시정비사업 여부, 일반분양세대수 비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
종합적으로 살펴볼 경우, 대체로 정책특성변수와 거시경제변수, 분양가격특성변수의 영향과 입지특성, 단지특성의 영향이 큰 것으로 나타났으며, 주택특성과 특화특성의 경우 그 영향력이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 그러나 영향력이 상대적으로 낮았을 뿐, 주택특성과 특화특성 변수들이 유의한 영향을 미치는 것을 확인함으로써 수요자들의 주거선택에 있어 아파트의 주택형과 주택형별 특화 요소들이 고려 대상이라는 사실을 확인할 수 있었다.
정책이나 거시경제 환경은 공급자의 통제가 불가능하며, 입지 환경과 단지 특성 또한 통제하기 어려운 요소이다. 따라서, 주어진 사업조건 하에서 분양성과를 높이기 위하여 공급자가 노력할 수 있는 부분은 주택사업실무 측면에서는 사업지의 입지선정, 상품컨셉 설정, 사업수익의 극대화 방안을 모색하는 것이다. 분양실무 측면에서는 주거 트렌드 및 수요의 Needs에 맞춘 단지설계, 주택형 개발, 주택형 포트폴리오 수립, 가격조건 결정, 마케팅을 위한 지역적 범위설정과 분양전략 수립 등에서 분양성과를 높이기 위한 다양한 방안을 도출하는데 도움이 될 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구의 목적 3
• 제2절 연구의 범위 및 방법 6
• 1. 연구의 범위 6
• 2. 연구의 방법 6
• 제3절 연구의 내용 및 구성 8
• 1. 연구의 내용 8
• 2. 연구의 구성 8
• 제2장 주택사업관련제도의 개관 10
• 제1절 주택공급제도 10
• 1. 주택청약제도 10
• 2. 주택공급시기에 따른 분양제도 15
• 제2절 주택건설사업에 관한 제도 18
• 1. 공동주택사업 18
• 2. 도시정비사업 19
• 제3절 분양가 제한 제도 22
• 1. 분양가 제한 제도의 개념 22
• 2. 분양가 제한 제도의 영향 23
• 제4절 주택거래에 대한 정부규제 25
• 1. 주택투기과열지구제도 25
• 2. 주택투기지역제도 26
• 3. 주택전매제한제도 29
• 제3장 문헌 고찰과 연구의 가설 32
• 제1절 소비자행동 및 주거선택에 관한 이론 32
• 1. 소비자행동(Consumer behavior) 32
• 2. 주거욕구·주거가치와 주거선택 33
• 3. 주거이동 35
• 4. 시장권역 39
• 5. 주거행동과정 40
• 6. 주거 상품의 변화 트렌드 42
• 제2절 계약률에 관한 선행연구 고찰 47
• 1. 계약률에 관한 선행연구의 검토 47
• 2. 주택형별 계약률에 관한 선행연구의 검토 50
• 제3절 계약기간에 관한 선행연구 고찰 53
• 제4절 계약자거리에 관한 선행연구 고찰 56
• 제5절 연구의 가설 59
• 1. 주택특성 62
• 2. 특화특성 63
• 3. 거시환경특성 64
• 4. 분양가격특성 65
• 5. 정책특성 66
• 6. 입지특성 66
• 7. 단지특성 67
• 제6절 선행연구와의 차별성 69
• 1. 계약률에 관한 선행연구와의 차별성 69
• 2. 계약기간에 관한 선행연구와의 차별성 70
• 3. 계약자거리에 관한 선행연구와의 차별성 71
• 제4장 분석대상 단지의 현황 및 특성 72
• 제1절 분석 자료의 수집 72
• 제2절 공급 단지에 관한 현황 73
• 1. 시기별 공급 현황 73
• 2. 지역별 공급 현황 75
• 3. 단지규모별 공급 현황 77
• 4. 사업유형별 공급 현황 80
• 제3절 주택형별 현황 83
• 1. 주택형 규모에 관한 현황 86
• 2. 주택형 구조에 관한 현황 89
• 3. 주택형 상품특화요소에 관한 현황 94
• 제4절 계약자에 관한 현황 102
• 1. 계약자 연령에 관한 현황 102
• 2. 계약자 성별에 관한 현황 104
• 3. 계약자 명의에 관한 현황 106
• 제5장 실증분석 108
• 제1절 주택형별 초기계약률에 관한 실증분석 108
• 1. 분석자료 108
• 2. 분석모형 111
• 3. 변수의 설정 및 기초통계 112
• 4. 분석결과 119
• 제2절 계약기간에 관한 실증분석 125
• 1. 분석자료 125
• 2. 정계약기간 내 계약 여부 분석모형 126
• 3. 정계약기간 내 계약 여부 분석모형 변수의 설정 및 기초통계 127
• 4. 정계약기간 내 계약 여부 모형 이항 로지스틱 회귀분석 결과 134
• 5. 정계약기간 이후 계약기간 분석모형 139
• 6. 정계약기간 이후 계약기간 분석모형 변수의 설정 및 기초통계 142
• 7. 정계약기간 이후 계약기간 모형 생존분석 분석결과 152
• 제3절 계약자거리에 관한 실증분석 161
• 1. 분석자료 및 분석모형 161
• 2. 1차 수요권역 계약자거리 분석모형 변수의 설정 및 기초통계 166
• 3. 1차 수요권역 계약자거리 분석모형 회귀분석 결과 175
• 4. 광역 수요 여부 분석모형 변수의 설정 및 기초통계 180
• 5. 광역 수요 여부 모형 이항 로지스틱 회귀분석 결과 186
• 제4절 분석결과에 대한 요약 및 논의 190
• 1. 주택특성 191
• 2. 특화특성 192
• 3. 거시환경특성 193
• 4. 분양가격특성 193
• 5. 정책특성 194
• 6. 입지특성 196
• 7. 단지특성 196
• 제6장 결론 199
• 제1절 연구의 요약 및 시사점 199
• 제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 203
• 참고문헌 205
• ABSTRACT 210

참고문헌 (Reference)

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