[지식정보] 국토연구원의 상업용 부동산 수요 공급 분석 정리

상업용 부동산 중에서 상가 비중은 오피스보다 높으며, 전반적으로 재고량·공급량· 거래량은 점차 증가 추세다. 서울을 포함한 수도권 지역에 집중되고 있다. 임대료와 투자수익률은 하락추세에서 공실률은 높아지는 추이다.

4차 산업혁명 시대 국내 상업용 부동산 수요 및 이용행태 변화 특성을 보면, 소비 방식의 변화, 온라인 시장의 급성장, 공유경제와 효율적인 공유 오피스, 복합쇼핑몰과 몰링(malling)문화가 등장하고 있다. 향후 상업용 부동산 공간 및 입지 변화는 차별화된 오피스의 유연한 운영, 편리하고 즐거운 상가 확대, 첨단 물류센터 진화, 데이터센터 수요 증가로 요약할 수 있다.

기계학습(Machine Learning)을 통한 상가와 오피스에 대한 전망을 보자. 2020년 이후 상가는 서울에서 거래량을 유지하지만, 강원·충북·제주 지역에서는 14% 이하, 경남·전남·충남 지역에서 35%, 경북·전북 지역에서 50%, 경기 지역에 서는 65% 수준까지 거래량이 하락할 전망이다. 오피스는 2020년 이후 서울·대전·세종·울산은 거래량을 유지하지만, 강원·경기· 충청·전남 지역은 14% 이하, 경상·제주 지역은 35%, 전북 지역은 50% 수준까지 거래량이 하락할 전망이다.

정책적 시사점으로는 ①과거 대비 미래에는 상업용 부동산 거래가 지속적으로 감소할 것으로 예상되므로, 기존 상업용 부동산 현황을 정확히 파악하고 수요가 따라올 수 있을 정도의 적절한 양을 신규 공급하여 비율을 유지 관리할 필요가 있다. ②상업용 부동산에 대한 민간과 공공 자료를 통합하고 보유 및 축적하여 상업용 부동산 정보 플랫폼을 구축한 후 시장을 모니터링할 필요가 있다. ③기존 상업지역에 복합용도지구를 설정하여 공실을 줄임과 동시에 또 다른 가치를 창출할 수 있는 공간계획을 수립할 수 있도록 도시기본계획에 추가지침을 검토할 필요가 있다.

자료: 국토연구원, 국토정책 브리프, ‘4차 산업혁명 시대의 상업용 부동산 수요·이용 행태 변화’, 2021.10.12

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1. 4차 산업혁명 시대의 상업용 부동산에 대한 시각

상업용 부동산 수요·이용에 대한 변화를 분석 전망하는 정보 제공이 필요하다. 4차 산업혁명 시대에 ICT 발전에 의한 산업구조와 도시 공간구조가 변하고 있다. 따라서 도시 내 상업용 부동산의 이용에 대한 전통적 수요 및 입지에도 변화가 생기고 있다. 과거와 현재의 상업용 부동산 관련 수요와 이용 흐름을 파악하고, 미래 상업용 부동산 수요를 전망해야 한다.

초연결·초지능·초융합 특징을 갖는 4차 산업혁명 시대에는 ICT 발전으로 인해 기술·경제·사회·고용 등에서 다양한 측면에서 전환이 진행되고 있다. 이는 도시 공간구조에 영향을 주어 도시 부동산의 물리적 경계가 모호해지고 융합 분리가 가속화되어, 수요와 이용의 행태가 기존과 다른 양상으로 변화할 전망이다. 혼합용도, 용도전환, 공간사용 형태 변화, 오프라인 상업공간 변화 등이 증가하면서, 기존의 공간 활용의 문제점을 수정할 필요가 있다.

국토연구원은 ICT와 도시 내 기존 상업용 부동산 관련 연구를 하고 있다. 가격·임대료·투자·공실·입지 등에 미치는 영향에 중점을 두고, 관련 이론도 접근성, 입지 조건, 구조 변화에 따른 전통적인 도시 구조에 초점을 맞추고 있다. 온라인과 모바일을 활용한 가상공간에서 존재하는 상업용 시장과 관련된 연구가 다양하게 진행될 필요가 있다.

상업용 부동산은 오피스와 상가가 대부분이다. 상가의 비중이 오피스 비중보다 높으며, 재고량·공급량·거래량은 점차 증가하는 추세에 있고, 서울을 포함한 수도권 지역에 집중되고 있다. 임대료는 하락세이고, 임대료 수준은 상가의 규모가 작을수록 낮으며, 투자수익률은 2020년에 들어서 하락하고 있다. 반면, 공실률은 증가하는 추세다. 특히 세종시는 소규모 상가에서 낮은 투자수익률과 높은 공실률을 기록하고 있다. 향후 도시계획 수립 시 적정 비율의 상업용지 규모를 산정하는 도시계획, 자료관리와 시장 모니터링에 의한 관리정책, 업태·업종이 적합한 공급정책이 필요하다.

2 상업용 부동산 수요 및 이용행태 변화

4차 산업혁명과 관련하여 상업용 부동산에 대한 인식 전환 중

국토연구원이 4차 산업혁명과 상업용 부동산을 키워드로 하여 워드 클라우드 분석을 시행(1990.1.1.~2020.5.25. 뉴스기사)하였다. 분석 결과, 프롭테크(Proptech), 인공지능(AI), 블록체인, 빅데이터 등이 상위 관련 키워드로 확인되어, 4차 산업혁명과 함께 상업용 부동산 시장에서 디지털 대전환이 빠르게 진행 중이다.

국내 상업용 부동산 수요 및 이용행태 변화

해외의 4차 산업혁명 시대의 상업용 부동산 변화

3 상업용 부동산 수요 및 이용행태 변화 전망

국내와 해외 특성은 같은 방향으로 간다.

상업용 부동산 공간 및 입지 변화 전망

국토연구원의 예측모형을 이용한 상업용 부동산 수요 및 이용 행태 변화 전망

분석 개요: 4차 산업혁명 시대에 상업용 부동산 수요 및 이용 행태 변화가 향후 어떤 결과를 갖게 될 것인지를 예측모형인 기계학습 모형(Machine Learning)에 적용하여 전망 후 지도상의 공간에 표시하고 있다.

데이터 구축: 국토교통부에서 제공하는 전국 상업용 부동산 실거래 데이터 및 건축물 현황, 통계청에서 제공하는 지역별 인터넷 이용률, 전자 상거래 이용률, 인구 등의 자료를 2006~2019년으로 한정해 전국 기준으로는 시도별, 서울시 기준으로는 구별로 집계하여 구축했다.

전국 분석 결과: 전국의 광역시·도를 대상으로 주용도별(제1종 근린생활시설, 제2종 근린생활시설, 숙박시설, 판매시설, 업무시설, 교육연구시설, 기타시설) 미래 상업용 부동산의 5년 단위의 거래량 전망

서울 분석 결과: 미래 상업용 부동산의 5년 단위 거래량 전망해보면, 제1종 근린생활시설(상가) 거래량은 2020년 이후 구마다 감소 속도가 다르다. 하지만 지속 감소할 전망이다. 업무시설(오피스) 거래량은 2020년 이후 구마다 감소 속도가 다르지만, 점차적으로 감소할 전망이다.

전국 서울 분석 결과의 시사점: 기계학습을 통한 향후 상가와 오피스에 대한 전망은 전국적으로 거래량이 감소했으며, 부분적으로 지역에 따라 다르기에, 지역의 여건 및 특색에 맞춰 적정 비율로 관리해 나가고, 공급·관리·계획 측면에서 방향 제시가 필요하다.

4 상업용 부동산 공급·관리·계획 측면 정책 방향

도시 내에 상업용 부동산을 적절한 비율로 공급

상업용 부동산의 적절 비율은 재고량·공급량·수요량을 정확하게 산출해야 한다. 충분한 자료의 축적과 관련 예측모형의 개발이 필요하다. 과거 대비 미래에는 상업용 부동산 거래의 지속적 감소가 예상된다. 국토연구원의 기계학습을 통한 전국지역별 전망에서는 지역의 특색에 따라 차별화된 공급 및 관리 전략의 마련을 제안하고 있다.

상업용 부동산 시장의 상시 모니터링 관리 필요

상업용 부동산에 대한 신뢰성 높은 자료의 수집·생산·발표가 필요하기에 관련 정보시스템을 구축해야 한다. 민간 보유, 공공기관, 실거래가 자료 등을 정보 플랫폼에서 통합 구축해서 시장 모니터링해야 한다.

도시기본계획 수립 시 상업용지 비율 조정과 용도 재분배 필요

신도시를 조성할 때, 수요예측을 통한 적정한 수준의 상업용지를 공급하기 위해서는 상가 공실률 등을 고려하여 계획을 수립해야 한다. 온라인 물류 발전, 혼합용도 수요 증가, 공간 유연성 등을 고려해 기존 상업 지역에 복합용도지구를 설정하여 공실을 줄이고, 동시에 또 다른 가치를 창출하는 공간계획이 가능하도록 도시기본계획의 지침도 다듬어야 한다.