주택 시장은 수요와 공급의 불균형으로 인해 여러 개의 하위 시장으로 구분되며, 하위 시장은 주택의 특성 뿐만 아니라 근린과 같은 주변 환경을 총체적으로 고려하여 구획화되므로 공간적 영향력이 중요하다. 주택 시장을 구획화하는 기준은 주택의 특성, 가격 등 다양하나, 주택 수요를 기반으로 구획화할 경우 주택 정책을 수립하는데 활용할 수 있으며, 정책의 효율성을 증대시킬 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 서울의 주택 시장을 대상으로 공간적 영향력을 고려한 장래 주택 수요를 추정하고, 수요에 기반하여 주택 시장을 공간적으로 세분화함으로써 국지적 주택 수요 시장을 새롭게 정의하고, 장래의 수요 시장이 어떻게 변화할지를 살펴본다. 분석 결과, 서울의 장래 수요 기반 주택 시장은 총 10개로 구분될 수 있으며, 단기적으로 는 공간적 변화가 있을 것으로 보이지만, 장기적으로는 안정적인 하위 시장을 형성할 것으로 전망된다. 본 연구는 서울의 주택 시장을 가격이 아닌 수요의 관점에서 세분화를 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 하위 시장의 공간적 패턴이 장래에 어떻게 변화할지에 대한 유의미한 전망을 제공함으로써 향후 주택 정책 방향 수립에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

한국의 주택시장은 2020년대에 들어 유례없는 폭등과 폭락을 반복하는 등 매우 민감한 가격 변동을 경험하였다. 특히 2024년 9월 서울특별시에서는 거래량 급감에도 불구하고 역대 최고 아파트 평균 매매가격이 경신되기도 하였다. 하지만 이러한 주택시장의 변동성은 지역에 따라 다소 이질적인 특성을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 10년 간의 시계열적인 매매가격지 수를 기반으로 수도권 아파트의 주택 하위시장을 유형화하고 그 특성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 수도권 시군구 단위로 2014-2024년 월간 아파트 매매가격지수 데이터셋을 구축하였고, 자기조직화 지도를 사용하여 매트릭스 형태의 시계열적 가격 변동을 2차원 공간상에 매핑하여 그래프로 작성하였다. 그 후 동적 타임 워핑을 유사성 척도로 하는 K-평균 군집화 및 계층적 밀도 기반 군집화 알고리즘을 이용한 시계열 군집 분석을 수행하여 주택 하위시장을 식별하였다. 연구 결과, 수도권 지역에서는 공통적으로 2014년 이후 아파트 매매가격이 지속적으로 상승하였고, 2020년을 기점으로 폭등한 후 2022년 급락하는 경향을 보였다. 그러나 지역별로 가격 변동의 정도와 패턴, 속도가 상이하였고 이에 대한 유형화를 진행한 결과 최종적으로 계단형(서울 인근 경기도 지역), 단기변동형(경기도 남･북부 지역), 안정형(경기도 서부 지역), 외곽 저속개발(수도권 외곽 및 접경지역), 지속상승(서울 및 인접 경기도 지역) 총 5개의 하위시장을 확인할 수 있었다. 본 연구는 민감한 가격 변동을 보이는 수도권 아파트의 하위시장을 실증적으로 구분하고, 하위시장의 독특한 시공간적 패턴에 대한 이해를 제공함으로써 향후 실효성 있는 지역 특수적 주택 정책 수립에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구의 주된 목적은 중소도시 내부 인구이동의 패턴을 주택 시장의 특성과 연관 지어 분석하는 것이다. 전국 시･군 단위의 인구이동을 살펴본 결과 지역 중심지에 해당하는 도시들은 시･군의 경계를 넘지 않는 내부이동 비중이 상대적으로 높게 나타나고 있다. 이 도시들은 아파트 비율이 높을 뿐만 아니라 인구이동 사유에서 주택 요인이 차지하는 비중이 높은 특징을 가지고 있다. 내부이동의 비중이 높은 강릉시를 사례 지역으로 하여 내부이동의 공간 패턴을 주택 시장에 초점을 두어 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 강릉시는 2014년 이후 신축 아파트 공급이 크게 늘어나면서 인구의 내부이동 비중이 더 높아졌는데, 이 과정에서 아파트 공급이 집중된 곳은 높은 양의 순이동을 기록한 반면 기존의 인구중심지는 큰 음의 순이동을 나타냈다. 둘째, 내부이동에 대한 OD 분석 결과 아파트 공급지로의 지배적 흐름이 강릉시 전역에서 광범위하게 나타났으며, 그 하위에는 인구 유출이 많았던 기존 중심지로 유입되는 소규모의 흐름이 관찰되었다. 셋째, 주택가격과 내부이동 간의 연관성을 살펴보면 전출지에 비해 주택가격이 더 비싼 곳으로 이동하는 경향이 훨씬 강하게 나타났다. 이 연구는 거의 주목받지 못한 중소도시 내부이동을 다루고 있을 뿐만 아니라 그 특성이 수도권 혹은 대도시에서의 이동과는 이질적일 수 있음을 밝히고 있다는 점에서 시사하는 바가 크다.

국지적 스케일에서 작동하는 주택시장의 공간성을 반영하는 개념 중 하나가 주택시장지역(housing market area, HMA)이다. 주택시장의 역동성을 분석하고 주택 수요와 공급에 대한 체계적인 계획 수립을 위한 틀을 제공하기 위해서는 먼저 HMA를 구획할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 HMA 구획을 위한 혼합 정수 계획법(mixed integer programming, MIP) 형태의 공간 최적화 모형을 개발하는 것이다. HMA 구획을 위한 가장 중요한 기준은 HMA의 내적 응집력을 의미하는 자족성이다. 구획된 HMA 전체를 대상으로 평가되는 전역적 자족성을 목적함수 형태로, 개별 HMA 별로 평가되는 국지적 자족성을 제약조건 형태로 고려하였다. 서울시 구별 인구이동을 사례로 개발된 최적화 모형을 적용한 결과 2010년의 경우 공급-측면 및 수요-측면 자족도 수준이 0.70일 때 3개, 0.65일 때 4개의 HMA가 구획되었다. 휴리스틱 기법인 Intramax 결과와 비교한 결과 첫째, Intramax와는 달리 MIP 접근을 통하여 얻은 HMA는 계층적으로 조직되지 않았다. 둘째, Intramax 결과는 국지적인 해인데 반하여, MIP 결과는 전역적 최적해였다. 셋째, 전역적 자족도의 극대화가 반드시 모든 HMA에서 국지적 자족도의 향상을 가져오지는 않았다. 이러한 결과는 HMA의 구조를 보다 명확하게 이해하기 위해서는 MIP 접근이 필요하며, HMA 구획 방법론으로서 Intramax 접근이 분명한 한계를 갖는다는 것을 의미한다.