Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 49, No. 4, pp.141-153
ISSN: 1226-7147 (Print)
Final publication date 13 Jul 2014
Print publication date Jul 2014
Received 18 May 2014 Revised 08 Jul 2014 Accepted 08 Jul 2014
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2014.07.49.4.141

Empirical Evidences of Korean Urban Development Model for Mass Production of Housing

ChoiMack Joong* ; LimYirang** ; ParkKyu Jeon***
**서울대학교 환경대학원 석사과정 ***서울대학교 환경대학원 석사과정
주택의 대량공급을 위한 한국 도시개발 모형의 실증적 특성

Correspondence to: *서울대학교 환경대학원 교수 macks@snu.ac.kr

Developing countries face a severe problem of housing shortage as slum and squatter settlements proliferate with rapid urbanization, whereas Korea has overcome the problem by adopting mass production of housing. This study provides empirical evidences that characterize Korean urban and housing development model and derives implications for solving housing problems in developing countries. Based on the theory of developmental state in which strong government intervention is associated with private capital of large corporations, it first illustrates how large construction companies have initiated high-density multi-family housing (apartment) development in Korea. This argument is then empirically supported by statistics showing the structure of housing construction industry. Furthermore, international comparison of the size and density of housing estate development among developing countries (Indonesia, Vietnam, Philippine), western countries (UK, France, United States), and Korea reveals that Korea has the highest development density. In contrast, developing countries are characterized by small size and low density of residential development, which results only in limited housing supply. It is therefore discussed how the Korean model can be applied to developing countries, taking account of policy variations in each country.

Keywords:

Korea, Developing Countries, Housing Supply, Urban Development, Development Density, 한국, 개발도상국, 주택공급, 도시개발, 개발밀도

Ⅰ. 서론

UN에 의하면 아시아, 아프리카, 중남미의 개발도상국을 중심으로 도시화가 진전되면서 2010년에 이미 세계 인구의 절반이 도시에 살게 되었고, 앞으로도 그 속도가 더욱 빨라져 개발도상국의 도시인구는 2010년 26억 명에서 2050년 51억 명으로 크게 증가할 것으로 예상되고 있다.1) 그렇지만 도시화에 따른 불량주거지의 확산으로 전 세계 도시인구의 1/3이 슬럼(slum)과 무허가정착지(squatter)에 거주하고 있고 그 중 반 이상이 아시아에 집중되어 있는 등(UN-Habitat, 2003), 개발도상국의 주택문제는 매우 심각한 상황이다. 특히 개발도상국의 불량주거지 인구는 2010년 8.28억 명에서 2030년 22.5억 명으로 증가할 것으로 추산되는데(UN-Habitat, 2012), 이들의 주택문제를 해결하기 위해서는 가구당 5인 기준으로 2030년까지 4.5억 호의 주택이 연간 2,250만호, 하루 평균 6만호씩 공급되어야 한다. 이에 따라 개발도상국의 주택건설이 촉진되어야 할 필요성이 제기되고 있다(조진철, 2009).

그런데 지금의 개발도상국과 마찬가지로 과거 급속한 도시화 과정을 겪으면서 심각한 주택부족 문제에 시달렸던 한국의 경우 도시화율이 90% 수준에 이르는 상황에서도 주택보급률이 100%를 넘어서는 성과를 이루어냈다.2) 이러한 과정에서 특히 큰 역할을 한 것이 아파트의 공급으로, 이로 인해 1970년 전국 주택재고의 0.8%에 불과하던 아파트의 비중이 2010년에는 58.4%(도시지역 64.9%)로 비약적으로 확대되었다. 이러한 한국의 역사적 경험은 개발도상국들에게 벤치마킹(benchmarking) 사례로 충분히 관심을 끌 수 있을 만큼 특별하다.

이에 본 연구는 세계적(global) 관점에서 한국의 도시개발과 주택공급의 특성을 실증적으로 조명함으로써 개발도상국의 주택문제 해결을 위한 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 특히 한국이 강력한 정부 개입과 민간 대기업의 자본력이 결합한 개발국가로 특징지어짐에 따라 주목받는 현상이 대형 건설업체들에 의한 고밀의 아파트 공급으로, 소프트웨어 측면에서 주택공급 주체에 관한 주택산업구조의 특성과 하드웨어 측면에서 주택단지 개발의 규모와 밀도의 물리적 특성을 검증하는데 초점을 맞춘다. 한국의 건설업계의 해외 도시개발시장 진출 확대가 요구되는 시대적 상황에서 본 연구는 국제 비교의 관점에서 한국형 도시·주택개발 모델을 정립하기 위한 시론적 성격을 갖는다.

이후 제Ⅱ장에서는 먼저 이론적 차원에서 개발국가의 논의를 발전시켜 한국의 도시개발과 주택공급의 특성을 개관한다. 이에 따른 실증분석은 두 가지로 이루어지는데 제Ⅲ장에서는 한국의 주택건설 산업구조를 분석하고, 제Ⅳ장에서는 개발도상국, 선진국, 한국의 주택단지 개발규모와 밀도의 차이를 분석한다. 이로부터 도출되는 개발도상국에 대한 시사점은 제Ⅴ장에서 정리한다.


Ⅱ. 이론적 고찰

1. 한국의 주택공급 특성

1) 개발국가와 주택산업

본 연구는 주로 개발경제학이나 정치경제학 분야에서 논의되었던 ‘개발국가(developmental state)’3) 담론을 그 이론적 출발점으로 삼는다. 개발국가는 Jonhson (1982)이 일본의 산업화 과정을 설명하기 위해 그 개념을 정립한 이래, Amsden(1989)과 Wade(1990)가 각각 한국과 대만의 사례에 적용하면서 동아시아 신흥산업국(NICs, Newly Industrializing Countries)의 산업화와 경제개발 모델로 자리잡았다. 이는 시장경제체제도 계획경제체제도 아니면서 국가가 주도하는 경제발전의 제도적 특성에 초점을 맞춘 것으로, ‘사유재산과 시장경제를 기본 원칙으로 하면서도 국가가 스스로 설정한 부국강병이란 목표를 달성하기 위해 시장에 대한 전략적 개입을 행하는 국가’(김일영, 2000)를 일컫는다.

개발국가는 시장에 대한 국가(중앙정부)의 전략적 개입으로 특징지어지는데, 자본배분을 조정하기 위한 관치(官治)금융이나 물가안정을 위한 가격규제 등이 대표적이다. 이러한 정부 개입은 산업화와 경제개발의 정책목표를 국가재정의 투입없이 민간부문에 대한 당근(직·간접 보조, 독과점 보호 등)과 채찍(성과기준 부과, 규제 등)을 통해 기업의 자원을 동원하여 달성하는 방식으로 나타난다. 이 과정에서 정부와 기업 간에 특수한 이해관계가 형성되며, 특히 일본과 한국의 경우 재벌을 포함한 대기업의 역할이 강조된다(Woo-Cummings, 1999 등).

개발국가는 경제정책, 특히 산업정책의 특성을 설명하기 위한 이론이었지만, Yoon(1994)은 이를 주택정책에도 적용하여 한국의 주택산업 특성을 고찰한 바 있다. 한국의 주택정책 목표는 시장이 감당하기 어려운 저소득층의 주거문제 해결이 아닌, 급속한 도시화에 따른 주택의 양적(量的) 부족 문제를 해결하기 위한 신흥 중산층용 신규 분양주택의 대량 공급에 있었으며, 이는 1972년 주택건설촉진법의 제정과 주택 250만호 건설 10개년계획, 그리고 1987년 주택 200만호 건설 5개년계획 등에 의해 대표된다. Yoon(1994)에 의하면 이러한 정책목표 달성을 위해 동원된 기제가 민간의 대형 주택건설업체로서, 이는 1977년 주택건설촉진법 개정을 통해 도입된 지정업체 제도에 의해 뒷받침되었다. 지정업체가 되기 위해서는 일정 물량 이상의 주택공급을 담당해야 하는 성과기준(performance standards)을 충족해야 하지만, 정부는 그 대가로서 주택건설시장에 대한 진입규제를 통해 지정업체를 보호하는 역할을 하였다.

정부의 전략적 시장개입은 직접적으로 공공부문이 독점적으로 택지를 개발하여 조성원가로 공급하는 역할을 담당하는 형태로 나타났으며, 1980년 택지개발촉진법 제정으로 그 절정을 이루었다. 이와 함께 1982년 선분양제도의 도입 등을 통해 간접적으로 주택건설금융을 지원하는 방식을 취했는데, 이는 정부가 제조업 육성을 위해 산업부문에 자본을 집중 배분한 결과로 초래된 주택부문의 재원 부족을 보완하는 의미를 갖는다. Yoon(1994)은 이러한 정부의 직·간접 보조의 혜택이 지정업체를 중심으로 한 대형 주택건설업체에 보다 많이 돌아갔음을 주장하고 있다.4) 한편 정부는 이러한 당근과 함께 그 반대급부로서 분양가규제라는 채찍을 통해 주택보급률을 제고하기 위한 시장개입을 병행하였다.

그 결과로 한국의 주택산업은 주택의 대량생산 방식에 따라 Yoon(1994)도 지적하는 바와 같은 두 가지 특성을 갖게 되었다. 첫째, 대형 주택건설업체를 중심으로 산업구조가 집중되었는데, 이는 특히 제조업의 수출부문이나 해외 건설시장에서 초기자본을 축적할 수 있었던 대기업이나 건설기업이 주택산업에 대거 진입한 결과이다. 둘째, 주택유형은 대형 주택건설업체들의 자본력에 기초한 고밀의 아파트 단지 위주로 재편되었는데, 특히 공공에 의해 공급되는 대규모 택지는 개인 소유의 소필지에 비해 쉽고 저렴하게 확보될 수 있는 여건을 마련해 주었다. 이 두 가지가 기본적으로 본 연구에서 실증적으로 규명하고자 하는 특성이다.

2) 주택산업구조와 주택유형

한국의 주택산업구조와 주택유형 특성에 관한 논의는 Kim(2013)과 Kim and Choi(2014)에 의해서도 부동산개발 산업의 관점에서 체계화된 바 있다. 이들에 의하면 토지․주택시장에서의 공공의 독점적 토지공급과 주택분양가 규제, 그리고 금융시장에서 수출 제조업 육성을 위해 부동산 산업으로의 자본 유입을 제한한 정부 규제로 인해 한국에서는 서구식 디벨로퍼(developer)가 성장하지 못하고 그 역할을 대형 건설업체가 대체하게 된 것으로 설명된다. 또한 아파트가 개발국가에 의해 고안된 주택의 대량생산 기제였다는 사실은 Sonn and Shin(2014)에 의해서도 적시되고 있으며, 서울 강남개발에 있어 공유수면매립사업, 아파트지구 도입, 지정업체 제도를 그 대표적인 수단으로 들고 있다.

천현숙(2003)도 한국의 아파트 확산 요인으로 국가와 기업의 역할에 주목하면서, 아파트는 단기간에 대량의 주택을 공급하는데 가장 효과적인 주택유형으로서 정부의 주택정책이 대기업을 중심으로 한 아파트 대량공급체제 구축에 있었음을 지적하고 있다. 특히 아파트는 동일한 평면의 주택을 동시에 대량으로 생산할 수 있는 규모의 경제를 가질 수 있는데, 주택경기가 좋을 때 한국의 주택산업은 규모의 경제성을 실현하고 있는 것으로 추정된다(국토개발연구원, 1989; 국토개발연구원·주택산업연구원, 1996).

그런데 이러한 대기업 중심의 주택산업구조는 세계적으로 결코 보편적인 현상이 아니다. 한국의 경우도 1950, 60년대까지만 해도 소위 ‘집장사’라고 불리는 소규모 주택건설업체들이 단독주택을 짓는 전통적인 경쟁적 시장구조였다(Yoon, 1994; Sonn and Shin, 2014). Ball(2003)에 의하면 선진국에서도 주택건설산업은 전형적으로 노동집약적인 다수의 소규모 기업으로 구성되며, 규모의 경제성이 낮아 시장 진입과 퇴거가 상대적으로 용이한 경쟁적 산업구조를 갖는 것이 일반적인 특성이다. 주택이 내구재로서 갖는 소비재나 투자재의 속성으로 인해 주택건설산업은 주택경기에 따른 변동성이 심하기 때문에 미래 불확실성에 따른 위험이 높은 대규모 자본집적의 경직성보다 주택경기 변동에 민첩하게 적응할 수 있는 유연성을 필요로 하기 때문이다. 다만 공동주택 건설은 단독주택에 비해 자본집약적이기 때문에 자본조달의 용이성을 위해 기업의 규모가 상대적으로 커질 수 있는데, 한국에서는 이러한 특성이 보다 첨예하게 발현된 것으로 해석할 수 있다.

2. 분석틀

이상의 이론적 논의는 최막중(1997)에서와 같이 간단한 수리모형을 통해 정리할 수 있다. 식 (1)과 같이 주택건설업체의 이윤(π)은 주택의 연면적(F)에 분양가(p)을 곱한 분양수익에서 택지면적(L)에 단위 용지비(r)을 곱한 택지비용과 주택 연면적(F)에 건축단가(c)을 곱한 건축비용을 각각 차감하여 결정된다.

입찰지대(bid rent) 이론에 따르면 주택과 토지가격(p, r)은 입지조건에 따라 크게 변하기 때문에 주택건설업체는 가능한 낮은 가격에 택지를 매입하고 가능한 높은 가격에 주택을 판매하는 이윤 추구 전략을 구사한다. 그런데 한국과 같이 정부의 개입으로 택지가 조성원가(r)로 공급되고 주택의 분양가(p)가 통제된 상황에서는 이러한 이윤 창출의 기업가정신(entrepreneurship)을 발휘할 여지가 없다. 따라서 단위 주택당 부가가치가 제한되어 있는 상황에서는 초과수요가 존재하는 한 물량 측면에서 더 많은 주택을 팔아 이윤을 추구할 수밖에 없으며(Yoon, 1994: 74, 155; Kim, 2013; Kim and Choi, 2014), 이는 곧 식 (1)에서 주택공급의 연면적(F)을 극대화하는 전략으로 나타난다.

이와 같은 물량 위주의 경쟁에서는 대규모로 주택을 건설할 수 있는 자금력과 기술력을 갖춘 대형 주택건설업체가 유리하다. 특히 정부의 정책적 자본 배분으로 주택부문에 대한 건설금융이 제한되어 있는 상황에서는 일정 부분 자기자본을 동원할 수 있거나 상대적으로 높은 신용으로 저렴하게 자금을 차입할 수 있는 규모의 대형 업체가 높은 경쟁력을 갖는다.5) 이에 따라 실증분석에서는 먼저 주택산업구조의 측면에서 한국의 주택공급에 있어 대형 주택건설업체의 집중도를 살펴보도록 한다(제Ⅲ장).

한편 식 (1)은 다시 식 (2)와 같이 변환될 수 있으므로, 주택공급의 연면적(F) 증가는 택지면적(L)이나 단위 택지당 주택 연면적, 즉 용적률(F/L) 증가를 통해 이루어질 수 있음을 알 수 있다. 후자는 주택유형 중 고밀의 아파트와 밀접히 관련되는데, 이러한 개발형태는 역시 자금력과 기술력을 갖춘 대형 업체일수록 적합하다. 이에 따라 두 번째로 실증분석에서는 개발규모(L)와 개발밀도(F/L)의 물리적 측면에서 한국의 주택공급 특성을 선진국 및 개발도상국과 비교하도록 한다(제Ⅳ장).


Ⅲ. 주택산업구조 특성

한국의 주택산업구조에 대한 실증적 증거는 많이 축적되어있지 않다. 진미윤․한수진(2003)은 1995∼2001년 주택건설실적을 토대로 한국의 주택건설시장을 다수의 소규모 업체간 경쟁 구도로 평가하였는데, 이는 Ball(2003)에 의거할 때 선진국과 유사한 산업구조라고 할 수 있다. 이에 비해 오동훈(2003)은 14개 지정업체와 42개 등록업체의 총 56개 건설업체에 대한 표본조사를 통해 추정한 2002년 매출액을 기준으로 지니계수(Gini Index)를 0.6 수준으로 산출하여 산업구조가 불균등한 상태임을 보고하고 있다.6) 두 연구는 결과가 상반될 뿐 아니라, 분석시점이 특정 시기에 한정되고 오래되어 보다 일반적인 척도로 새롭게 갱신될 필요가 있다.

주택건설업체의 건설실적이나 매출액 자료는 체계적으로 구축되어 있지 않으므로 본 연구에서는 여러 부분 자료를 조합하여 전체를 유추하도록 한다. 구체적으로 분석자료로는 전국의 아파트 현황, 2000∼2010년 업체별 수도권 아파트건설실적, 2004∼2010년 업체별 주택건설매출액을 활용하였다. 산업구조 분석을 위해 주택건설업체의 규모는 2010년 시공능력평가순위를 기준으로 설정하였는데, 2000∼2010년 수도권 평균 연간아파트건설실적이 상위 5개 업체까지가 5,000호 이상, 상위 12개 업체까지가 2,000호 이상, 그리고 상위 60개 업체까지가 300호 이상으로 나타났다. 이에 따라 기업의 규모별 집단은 상위 5위, 12위, 60위를 기준으로 구분하였다. 과거 주택건설촉진법상 대기업 위주의 지정업체가 회원으로 등록했던 한국주택협회의 가입 기준이 최근 2년간 연간건설실적 300호 이상이라는 점을 고려하면, 대략 상위 60위까지가 대기업, 그리고 그 미만이 중소기업의 범주에 해당하는 것으로 볼 수 있다.7)

한국에서는 아파트의 명칭이 곧 건설업체의 명칭 또는 건설업체가 만든 브랜드(brand)로 이루어지는 독특한 현상이 발견되는데,8) 이는 특히 대형 업체가 건설한 아파트의 경우에 그러하다. 이에 따라 먼저 민간 부동산정보업체에서 제공하는 아파트 현황자료를 통해 아파트의 명칭으로 건설업체를 확인할 수 있는 상위 12개 업체를 기준으로 전국 및 수도권 아파트 재고 호수 가운데 상위 5위와 12위까지의 업체가 건설한 물량이 차지하는 비중을 산출하였다. 이러한 비중이 표 1에 곧 시장집중도(Concentration Ratio: CR)로 나타나있는데 CRk은 상위 k개 업체까지의 누적시장점유율을 의미한다. 또한 아파트의 경과년수가 최소 20년이 되어야 재건축이 가능하다는 점을 고려하면 시장집중도는 준공년도 정보를 통해 약 20년 전까지 거슬러 올라가 1990∼2010년간 5년 단위로 추적할 수 있다.

Concentration Ratio by Apartment Stock

2010년 기준으로 전국의 CR5는 14.6%, CR12는 23.4%로 나타난다. 이는 전국의 아파트 거주가구 가운데 7.5가구 중 한 가구꼴로 상위 5개 업체가 건설한 아파트에, 그리고 4가구 중 한 가구꼴로 상위 12개 업체가 건설한 아파트에 살고 있을 만큼 한국에서 대형 주택건설업체가 차지하는 비중이 지배적임을 의미한다. CR5와 CR12는 모두 1990∼2010년간 꾸준히 증가하여 시간이 흐름에 따라 대형 업체에 대한 집중도가 심화되어 왔음을 알 수 있다. 또한 수도권의 경우는 2010년 CR5가 17.0%, CR12가 27.3%로 대형 업체에 대한 집중도가 더욱 강하며, 특히 상위 5개 업체의 점유율이 두드러지게 나타난다.

수도권을 분리하여 살펴본 것은 아파트 재고의 저량(stock)을 연간건설실적의 유량(flow)과 비교해 보기 위해서이다. 이에 따라 2000∼2010년 업체별 수도권 아파트건설실적을 통해 유량 기준의 시장집중도를 산출한 결과, 표 2에서와 같이 평균적으로 CR5가 23.9%, CR12가 39.9%로 나타났다. 이는 표 1의 2010년 재고 기준의 CR5 17.0%과 CR12 27.3%보다 큰 값으로, 앞으로 시간이 흐름에 따라 아파트 재고에서 대형 업체가 건설한 물량이 차지하는 비중이 더욱 증가할 것임을 의미한다. 한편 60대 기업의 연간건설실적을 기준으로 CR60은 평균 63.5%로 산출되었다.

Concentration Ratio by Amount of Apartment Construction in Capital Region

마지막으로 2010년 시공능력평가순위 상위 100개 업체를 대상으로 대한건설협회의 2004∼2010년 주거용건물 건설매출액에 의거하여 시장집중도를 산출한 결과가 표 3에 정리되어 있다.9) 평균적으로 CR5 21.8%, CR12 37.3%. CR60 68.3%로, 표 2의 2000∼2010년 수도권 아파트건설실적에 따른 시장집중도와 유사한 수준을 보이고 있다. 그리고 100개 업체의 개별 순위에 따라 지니계수를 산출한 결과는 평균 0.685로, 오동훈(2003)에서 보다 더욱 불균등한 산업구조를 나타내고 있다. 따라서 이상의 실증적 증거들에 의하면 한국의 주택건설산업 구조는 대형 업체를 중심으로 집중되어 있으며 이러한 경향은 시간이 흐름에 따라 강화되고 있음을 확인할 수 있다.

Concentration Ratio by Sales Amount of Residential Building Construction


Ⅳ. 주택단지 개발의 물리적 특성

한국의 주거지 개발의 물리적 특성에 관한 국제비교연구는 많지 않다. 박기조(1997)는 한국 신도시의 주거지 인구밀도가 서구식 신도시에 비해 매우높음을, 그리고 박인석․강인호(2001)는 한국의 주거단지 용적률이 미국과 유럽에 비해 높음을 지적한 바 있다. 이 외에 강인호․박인석(2001)은 한국과 일본, 그리고 봉인식․신수임(2009)은 경기도와 프랑스 일드프랑스간 비교를 통해 한국의 주거지 개발형태가 주택유형, 건폐율, 용적율, 층수 등에 있어 획일적이라는 문제점을 제기한 바 있다. 그런데 지금까지의 국제비교는 모두 선진국만을 대상으로 이루어졌으므로, 본 연구에서는 개발도상국과의 비교에 보다 초점을 맞추도록 한다.

개발도상국의 사례는 시의성과 자료수집의 용이성을 고려하여 동남아시아의 인도네시아, 베트남, 필리핀을 대상으로 하였으며, 가급적 비교대상의 일관성이 유지되도록 대도시권 주택단지에 초점을 맞추어 자카르타(인도네시아), 하노이와 호치민시티(베트남), 메트로마닐라(필리핀)를 중심으로 개발사례를 수집하였다. 선진국 사례도 영국, 프랑스, 미국을 대상으로 하여 런던과 글래스고, 파리를 중심으로 자료를 취합하였는데, 다만 미국의 경우에는 전국의 대도시가 대상이 되었다. 한국의 경우에는 수도권의 주택단지를 사례대상으로 선정하였다.

주택단지가 단독으로 개발된 경우에는 개발규모와 밀도를 모두 단지면적을 기준으로 산정할 수 있다. 그렇지만 여러 주택단지가 상업·공업 등 다른 용도와 함께 신도시와 같은 도시개발 차원에서 조성된 경우에는 도시개발 대상지내 주거용지만을 개발면적으로 계상하여 순밀도를 측정하거나 또는 개발형태에 따라 일련의 연속된 주택단지나 독립된 주택단지로 구획하여 개발밀도를 산출하였다. 구체적으로 개발밀도는 주택호수를 기준으로 호수밀도(주택밀도)로 산정하였다. 이러한 기준에 따라 최종적으로 개발도상국에서 49개, 선진국에서 36개, 한국에서 66개의 사례를 취합하였으며, 그 상세 내역은 부표에 정리되어 있다.

개발도상국, 선진국, 한국의 세 집단별 기술통계량은 표 4에 요약되어 있다. 개발규모는 평균적으로 개발도상국 79.8ha, 선진국 1,430.ha, 한국 235.6ha로, 선진국이 한국과 개발도상국에 비해 월등하게 크고 개발도상국이 상대적으로 가장 작은 규모로 나타난다. 이에 비해 주택밀도는 평균적으로 개발도상국 22.8호/ha, 선진국 23.4호/ha, 한국 107.7호/ha로, 한국의 개발밀도가 개발도상국이나 선진국에 비해 매우 높게 나타난다. 그런데 개발규모의 경우 표준편차나 최대값과 최소값의 차이가 매우 큰 반면, 주택밀도에 있어서는 상대적으로 그 차이가 작다.10) 따라서 사례에 따라 개발규모는 크게 변할 수 있지만, 주택밀도의 변화는 그리 크지 않다는 사실을 알 수 있다. 곧 개발규모의 차이에도 불구하고 주택밀도에는 큰 차이가 없다.

International Comparison of Size and Density of Housing Estate Development

세 집단간 개발규모와 주택밀도의 차이를 통계적으로 검증하기 위해 개발규모와 주택밀도를 로그값을 취해 변환하였는데, 이는 평균값이 중위값보다 크다는 사실에서 알 수 있듯이 왼쪽으로 기울어진 분포형태를 정규분포에 가깝게 교정하기 위해서이다.11) 로그변환후 개발규모와 주택밀도 분포의 히스토그램(histogram)은 그림 1그림 2에 나타나 있으며,12) 로그변환한 평균값에 대해 집단간 쌍대(pair-wise) t검정을 수행한 결과는 표 4에 포함되어 있다. 검정 결과 개발규모는 평균적으로 선진국이 가장 크고 개발도상국이 가장 작으며 한국이 중간 규모임이 통계적으로도 유의하게 나타났다. 또한 주택밀도의 경우 평균적으로 한국이 개발도상국과 선진국에 비해 모두 통계적으로 유의하게 높지만, 개발도상국과 선진국 사이에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.

Fig. 1.

Histogram of Development Size Distribution

Fig. 2.

Histogram of Housing Density Distribution

이상의 결과를 종합하면 상대적으로 개발도상국은 작은 개발규모와 낮은 개발밀도, 선진국은 큰 개발규모와 낮은 개발밀도, 그리고 한국은 무엇보다 높은 개발밀도로 각 집단의 주택단지 개발의 물리적 특성을 요약할 수 있다. 따라서 주택공급 효과의 측면에서 보면 선진국은 낮은 밀도에도 불구하고 큰 규모의 개발을 통해, 그리고 한국은 주로 고밀 개발을 통해 주택공급량을 증대시킨 경우라고 볼 수 있다. 이에 비하면 개발도상국은 개발규모나 개발밀도가 모두 낮아 주택공급량을 늘리는데 한계가 있는 경우이다. 이러한 점에서 상대적으로 개발규모가 작은 개발도상국이 개발규모가 큰 선진국과 유사한 수준의 개발밀도를 유지하는 것이 주택공급에 걸림돌로 작용할 수 있는데, 이는 주택단지의 면적이 작으면(크면) 개발밀도가 높아지는(낮아지는) 서구의 경향(박인석․강인호, 2001)과도 배치되는 것이다. 앞서 지적한 바와 같이 사례에 따라 개발규모는 크게 변할 수 있지만, 문제의 핵심은 크고 작은 개발규모의 선진국과 개발도상국의 사례를 모두 모아두어도 개발밀도는 일관되게 낮게 나타난다는데 있다.


Ⅴ. 결 론

본 연구는 소프트웨어 측면에서 한국의 주택건설산업 구조를 분석하고 하드웨어 측면에서 국제간 주택단지 개발의 규모와 밀도를 비교함으로써 한국형 도시개발 및 주택공급 모델의 특성은 대형 건설업체 중심의 고밀 개발에 있다는 사실을 실증적으로 검증하였다. 이렇게 대형 건설업체가 주도하는 대량의 고밀 주택공급방식은 지난날 한국의 급속한 도시화 과정에서 주택부족 문제를 해결하는데 유용하게 적용되었다. 그러나 이제 주택시장의 수급불균형이 완화되고 인구의 사회적 이동이 감소하면서 저출산‧고령화사회가 도래하는 시대적 상황에서 이러한 도시·주택개발 모델은 더 이상 한국에서 작동하기가 어렵게 되었다.

이에 반해 이제 도시화 과정에 진입한 개발도상국에 있어서는 불량주거지의 확산에도 불구하고 주거지 개발의 규모나 밀도가 모두 낮아 주택부족 문제를 해결하는데 뚜렷한 한계를 노정하고 있다. 특히 개발도상국에서 저밀 개발에 따른 도시의 평면적 확산은 토지자원의 낭비를 초래할 뿐 아니라 식량 생산을 위한 농업용지를 잠식하는 문제점이 제기되어 왔으며(Cameron, 2006), 이에 따라 인도네시아 자카르타 등지에서 발견되는 저밀 주택단지 형태의 서구식 모델은 결코 지속가능한 도시개발 형태가 될 수 없음이 지적되어 왔다(Leaf, 1994). 더욱이 이러한 저밀 주택단지는 고소득층을 대상으로 한 주택공급 방식으로 심각한 주거지 계층분리(segregation)를 야기하는 문제를 안고 있다(Firman 2004).

따라서 개발도상국에 있어 그동안 고밀의 주거지 개발의 노하우를 축적해 온 한국형 모델은 당면한 주택부족 문제를 해결하기 위한 대안으로 제시될 수 있다. 특히 이러한 고밀 개발을 도시 차원에서 전략적으로 집적시키면 개발도상국의 평면적 도시확산을 방지하고 압축적 도시개발을 통해 지속가능성을 제고할 수 있다. 그런데 이러한 대규모 고밀 주택개발은 집약적인 자본 투자를 필요로 하므로, 금융시장이 발달되지 않는 상태에서 자본력을 갖춘 대형 건설업체가 주도적인 역할을 담당하게 된 것이 한국형 모델의 또 다른 특성이다. 그러므로 자본 투자가 가능한 대형 건설업체들이 개발도상국 도시개발시장 개척을 위한 선도적 역할을 수행할 필요가 있는데, 이는 특히 한국에서 국내시장의 포화로 인해 구조적인 위기를 맞고 있는 대형 건설업체들이 살아남기 위한 시대적 과제이기도 하다.

그럼에도 개발국가의 특징으로 지적된 바와 같이 그동안 한국의 대형 건설업체는 공공부문에 의한 조성원가 기준의 택지공급, 주택 선분양을 통한 신속한 자금 회수와 금융비용 절감, 지정업체 제도를 통한 주택건설시장 진입 제한 등 정부의 강력한 정책적 개입에 힘입어 그 역할을 키워왔다는 사실에 유념하여야 한다. 따라서 개발도상국 도시개발시장 진출 확대를 위해서는 한국과 정책적 환경이 상이한 각국 정부의 제도적 기반을 면밀하게 검토하여 한국형 모델을 현지맞춤형으로 유연하게 변형하여 적용할 수 있어야 한다. 특히 한국의 대량 주택공급 모델이 자가 소유를 추구한 중산층을 겨냥했다는 점에서, 손경환·배유진(2012)의 지적과도 같이 불량주거지 거주민 등 저소득 빈곤계층에 대한 지불가능한 저렴주택(affordable housing)의 공급이 보다 절실한 개발도상국의 상황에서 주택시장 참여자의 역할 조정과 분담을 위한 정부 정책과의 공조가 무엇보다 중요할 것이다.

Notes

주1. United Nations, World Urbanization Prospects: The 2011 Revision. http://esa.un.org/unup/.

주2. 주택보급률은 종전 기준으로는 2002년, 가구수에 1인가구와 비혈연가구를 포함하고 주택수에 다가구주택의 개별가구를 포함한 새로운 기준으로는 2008년에 각각 100%를 넘어섰음.

주3. ‘개발국가’는 김일영(2000)에서와 같이 종종 ‘발전국가’로도 번역됨.

주4. 이 외에도 Yoon(1994)은 건설노동시장 규제와 하청구조가 대형 주택건설업체에게 보다 유리하게 작용하였음을 주장하고 있음.

주5. 또한 대형 주택건설업체는 규모의 경제를 통해 단위 주택당 건설단가(c)를 낮추어 경쟁력을 제고할 수도 있음.

주4. 지니계수는 개별 기업의 매출액을 y라고 할 때 아래 식과 같이 전체 기업의 평균 매출액 격차 Δ를 평균 매출액 μ의 2배로 나눈 값으로, 0일 때 완전 균등, 1일 때 완전 불균등을 나타내며 일반적으로 0.4이상이면 불균등한 상태로 간주함.

주7. 지정업체와 등록업체 제도는 1999년 2월 폐지되었음.

주8. 한국에서 아파트에 브랜드가 도입되기 시작한 것은 2000년 전·후이었음(이준하·김호철, 2008).

주9. 상위 100개 업체로 한정한 것은 이보다 작은 규모의 기업의 경우 2004∼2010년간 일관된 자료를 확보하기 어려웠기 때문임.

주10.개발규모 분포의 첨도(kurtosis)는 개발도상국 33.8, 선진국 2.6, 한국 13.6으로 매우 높지만, 주택밀도 분포의 첨도는 개발도상국 0.69, 선진국 0.95, 한국 1.13으로 낮은 수준임.

주11.로그변환후 개발규모 분포의 왜도(skewness)는 개발도상국이 5.55에서 1.08로, 선진국이 1.81에서 –0.31로, 한국이 3.41에서 0.16으로, 그리고 주택밀도 분포의 왜도는 개발도상국이 0.96에서 –0.64로, 선진국이 1.06에서 –0.09로, 한국이 1.41에서 0.75로 모두 정규분포를 나타내는 0에 가까워짐.

주12.히스토그램의 구간 개수(k)는 사례수(N)에 대해 k=1+3.3log10N의 관계로 설정하였음.

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Appendix

부록

Cases of Housing Estate Development

Fig. 1.

Fig. 1.
Histogram of Development Size Distribution

Fig. 2.

Fig. 2.
Histogram of Housing Density Distribution

Table 1.

Concentration Ratio by Apartment Stock

구분 year total top5 top12 CR5 CR12
(호, number) (%)
전국
nation
‘90 1,217,274 156,339 218,948 12.8 18.0
‘95 2,944,778 410,836 601,232 14.0 20.4
‘00 4,742,756 668,371 1,021,324 14.1 21.5
‘05 6,280,929 891,859 1,374,259 14.2 21.9
‘10 7,629,324 1,116,914 1,788,681 14.6 23.4
수도권
capital region
‘90 711,546 112,661 144,212 15.8 20.3
‘95 1,524,370 248,046 359,019 16.3 23.6
‘00 2,384,567 364,244 576,610 15.3 24.2
‘05 3,315,207 531,447 848,518 16.0 25.6
‘10 4,065,336 692,089 1,109,011 17.0 27.3

Table 2.

Concentration Ratio by Amount of Apartment Construction in Capital Region

year total top5 top12 top60 CR5 CR12 CR60
(호, number) (%)
‘00 163,320 40,334 69,537 101,538 24.7 42.6 62.2
‘01 185,810 46,363 73,954 118,451 25.0 39.8 63.7
‘02 187,886 44,816 80,475 122,457 23.9 42.8 65.2
‘03 182,380 50,086 84,490 122,149 27.5 46.3 67.0
‘04 204,579 41,586 65,651 112,342 20.3 32.1 54.9
‘05 169,985 40,010 65,301 110,961 23.5 38.4 65.3
‘06 152,351 26,285 48,421 84,635 17.3 31.8 55.6
‘07 141,349 30,969 54,799 95,792 21.9 38.8 67.8
‘08 158,007 42,015 69,630 99,794 26.6 44.1 63.2
‘09 157,871 34,222 59,113 104,958 21.7 37.4 66.5
‘10 140,551 42,786 62,615 94,013 30.4 44.5 66.9
평균 average 23.9 39.9 63.5

Table 3.

Concentration Ratio by Sales Amount of Residential Building Construction

year total top5 top12 top60 CR5 CR12 CR60 Gini Index
(호, number) (%)
‘04 27,278 5,595 9,839 17,747 20.5 36.1 65.1 0.693
‘05 28,733 6,914 12,043 21,641 24.1 41.9 75.3 0.704
‘06 33,694 6,882 12,084 22,140 20.4 35.9 65.7 0.694
‘07 39,254 7,512 13,416 24,707 19.1 34.2 62.9 0.678
‘08 46,056 9,911 16,565 30,021 21.5 26.0 65.2 0.679
‘09 37,346 9,820 15,163 28,485 26.3 40.6 76.3 0.675
‘10 36,857 7,656 13,538 24,812 20.8 36.7 67.3 0.674
평균 average 21.8 37.3 68.3 0.685

Table 4.

International Comparison of Size and Density of Housing Estate Development

구분 개도국 (A)
developing countries
선진국 (B)
western countries
한국 (C)
Korea
표본수 (N) 49 36 66
개발규모
size(ha)
평균 mean 79.8 1430.0 235.6
국가별
by country
148.9a)
78.0b)
40.3c)
1168.9d)
2784.0e)
1221.0f)
-
중위값 median 22.0 542.8 80.7
표준편차 stdev. 226.3 2046.1 429.6
최소값 min. 4.0 7.0 5.1
최대값 max. 1500.0 8094.0 2549.6
t-test (로그변환) 개도국(A)-한국(C) t=4.62 p=.000
선진국(B)-한국(C) t=4.05 p=.000
개도국(A)-선진국(B) t=7.23 p=.000
주택밀도
density(호/ha)
평균 mean 22.8 23.4 107.7
국가별
by country
21.7a)
27.0b)
21.5c)
31.0d)
17.8e)
22.7f)
-
중위값 median 20.0 18.3 68.0
표준편차 stdev. 12.3 13.6 75.0
최소값 min. 2.9 5.8 34.2
최대값 max. 58.1 64.7 314.1
t검정(log trans.) 개도국(A)-한국(C) t=13.8 p=.000
선진국(B)-한국(C) t=12.4 p=.000
개도국(A)-선진국(B) t=.115 p=.909

부표

Cases of Housing Estate Development

국가
country
주택단지
name of housing estate
지역
area
개발규모
size (ha)
세대 housing units (호) 주택밀도
density (호/ha)
인도네시아 Signature Cluster South Jakarta 4 74 18.5
Greenwood Lippo Cikarang 5 108 21.6
Regent Cluster South Jakarta 5 151 30.2
Lantana Garden Cakung 5.66 162 28.6
Rolling Hills LippoVillage 6.07 70 11.5
Ivory Garden Lippo Cikarang 6.2 207 33.4
Alamanda Garden Cakung 9.99 220 22.0
The Hills Tangerang 12 207 17.3
The Forest Tangerang 14 288 20.6
The Avandi BSD City 54 854 15.8
De Park BSD City 66 694 10.5
Elysium Residence Lippo Cikarang 126 3,500 27.8
Jakarta Garden City Cakung 270 7,000 25.9
BSD City (1st phase) BSD City 1,500 30,000 20.0
베트남 Riviera Gardens District 12, HCMC 11.3 174 15.4
Waterfront Villa District 12, HCMC 11.3 175 15.5
Me Tri Ha Tu Liem, Hanoi 13.78 800 58.1
Truong My Urban zone Can Giuoc district, 15.29 583 38.1
Sen Phuong Nam Villa Dong Nai Province 22.44 332 14.8
Dinhcong Thanh Tri, Hanoi 30.2 365 12.1
Trung Hoa Nhan Chinh I Cau Giay, Hanoi 32.96 800 24.3
Orange Garden Hanoi 49.5 500 10.1
Saigon Sports City District2, HCMC 64 3,000 46.9
Hoa Thuong Residential Can Giuoc district 98.45 3,398 34.5
Dong Nai Waterfront City Dong Nai Province 509 14,000 27.5
필리핀 Ferndale Villas Quezon City 5 93 18.6
Ametta Place Pasig 6.5 280 43.1
Suburbia East Metro Manila 10 465 46.5
Southgrove Estates Cavite 11 263 23.9
Avida Settings Altaraza San Jose del Monte 12 400 33.3
Madera Grove Estates Bulacan 12 366 30.5
Phuket Mansions Southforbes 13.96 200 14.3
Miami Southforbes 14 232 16.6
Avida Village North Point alisay 18.1 947 52.3
Tokyo Mansions Southforbes 20 175 8.8
Verdana Homes Asyana Talisay 20.5 154 7.5
Bali Mansions Southforbes 22 352 16.0
Chateau de Paris Southforbes 24.05 545 22.7
Mirala Laguna 29.5 360 12.2
Villas Southforbes 33.04 1,067 32.3
Marquee Place Pampanga 35 630 18.0
Montelago Nature Estate San Pablo 35 906 25.9
Stonecrest Laguna 42 476 11.3
Verdana Homes Mamplasan Laguna 42 804 19.1
Waterwood Park Bulacan 42 1,208 28.8
Avida Settings Laguna 43.51 431 9.9
Treveia Laguna 60 850 14.2
Soliento Laguna 66 462 7.0
Ayala Greenfield Estates Laguna 350 1,010 2.9
영국 Poundbury Dorset 7 309 44.1
Oakgrove Millennium near Milton keynes 95 1,850 19.5
South Cumbernauld Glasgow 128 2,000 15.6
Cumbernauld North Lanarkshire 520.5 22,584 43.4
Letchworth Hertfordshire 565 28,021 49.6
Milton Keynes Milton keynes 5,698 80,000 14.0
프랑스 Evry Evry 1,152 28,647 24.9
Senart Senart 1,979 30,000 15.2
Saint Quentin Saint Quentin 2,470 46,978 19.0
Cergy pontoise Cergy pontoise 3,435 59,211 17.2
Marne la Vallee Marne la vallee 4,884 62,000 12.7
미국 Orenco Station Oregon 12 446 37.2
Fairview Village Oregon 15 506 33.7
Harbor Town Tennessee 29 1,000 34.5
Park DuValle Kentucky 31 1,008 32.5
Village at Playa Vista California 40.19 2,600 64.7
Jordan Downs California 48.16 1,800 37.4
I'On South Carolina 49 762 15.6
Kentlands Maryland 55 1,869 34.0
Meadow Park at Hamilton California 80.94 708 8.8
Coffee Creek Center Indiana 121 3,000 24.8
Bayview-Hunters Point California 284.09 10,500 37.0
Bonita Bay Florida 436 3,300 7.6
Stepleton Colorado 453 12,000 26.5
Ladera Ranch California 459 8,050 17.5
Eastlake California 581 8,889 15.3
Celebration Florida 607 5,500 9.1
Rancho Santa Margarita California 701 14,028 20.0
Seven Oaks Residential California 890.31 7,450 8.4
Verrado Arizona 1,093 10,000 9.2
North Natomas California 1,275 33,257 26.1
Reston Virginia 1,603 28,000 17.5
The woodlands Texas 2,742 47,375 17.3
Summerlin Nevada 5,180 64,000 12.4
Colombia Maryland 5,666 32,629 5.8
The Irvine Ranch California 8,094 125,000 15.4
한국 가양지구 6단지 서울 강서구 5.07 1,476 291.4
개포 5-7단지 서울강남구 5.59 940 168.3
개포 9단지 서울강남구 5.59 690 123.5
능곡 9단지 경기도 고양시 6.23 1,813 291.1
하남신장 2지구 경기도 하남시 7.45 1,607 215.6
능곡 12블럭 경기도 고양시 9.77 2,920 299.0
양주 고읍 4-8블럭 경기도 양주시 12.4 3,261 263.0
반포주공 2단지 서울 서초구 14.58 4,120 282.7
천왕지구 1-6단지 서울 구로구 18.83 3,562 189.2
신정3지구 1-5단지 서울 양천구 19.66 3,069 156.1
개포 3-4단지 서울강남구 21.06 4,000 189.9
부천 소사2 경기도 부천시 21.9 2,047 93.5
양주 덕정2 경기도 양주시 24.5 2,493 101.8
남양주 평내 경기도 남양주시 26 8,167 314.1
반포3 주택단지 서울 서초구 26.21 2,400 91.6
의정부 녹양 경기도 의정부시 30.4 2,020 66.5
의왕 청계 경기도 의왕시 33.4 1,966 58.9
반포주공 1단지 서울 서초구 42.98 3,590 83.5
광명하안 1,2,4,6,7,8,10단지 경기도 철산지구 43.37 10,256 236.5
군포 당동2 경기도 군포시 43.6 2,893 66.4
부천 범박 경기도 부천시 46.6 2,490 53.4
군포 부곡 경기도 군포시 47.3 2,848 60.2
남양주 가운 경기도 남양주시 49.6 3,307 66.7
군포 송정 경기도 군포시 51.4 3,400 66.2
의왕 포일2 경기도 의왕시 52.9 2,881 54.5
둔촌주공 1~4단지 서울 강동구 55.61 5,930 106.6
안양 관양 경기도 안양시 58.5 3,942 67.4
올림픽선수촌아파트 서울 송파구 66.22 5,540 83.7
부천 여월 경기도 부천시 67.3 3,503 52.1
인천 영종 인천 75 11,800 157.3
화성 봉담 경기도 화성시 77.2 5,647 73.2
김포 양곡 경기도 김포시 79.6 5,228 65.7
성남 도촌 경기도 성남시 80.1 5,382 67.2
안산 신길 경기도 안산시 81.3 4,696 57.8
용인 보라 경기도 용인시 81.5 4,303 52.8
성남 여수 경기도 성남시 89.2 3,750 42.0
고덕 1~9단지 서울 강동구 92.44 11,050 119.5
김포 마송 경기도 김포시 99 5,799 58.6
용인 구성 경기도 용인시 99.4 5,259 52.9
광명 소하 경기도 광명시 105 5,606 53.4
과천주공아파트 1~11단지 경기도 과천시 115.31 13,478 116.9
용인 서천 경기도 용인시 117.1 4,161 35.5
잠실 1-5단지 서울송파구 120.95 19,230 159.0
의정부 고산 경기도 의정부시 130.3 8,817 67.7
인천 가정 인천 서구 132.5 8,580 64.8
상계 신시가지 서울 노원구 138.33 32,378 234.1
화성 봉담2 경기도 화성시 143.7 9,850 68.6
시흥 목감 경기도 시흥시 174.8 11,584 66.3
광명역세권 경기도 광명시 195.7 6,693 34.2
목동 신시가지 서울 양천구 205.63 26,629 129.5
인천 서창2 인천 남동구 210 14,345 68.3
의정부 민락2 경기도 의정부시 262.1 15,036 57.4
오산 세교2 경기도 오산시 280.1 14,139 50.5
시흥 장현 경기도 시흥시 293.1 16,350 55.8
산본 경기도 군포시 309.9 42,000 135.5
수원 호매실 경기도 수원시 311.6 19,240 61.8
중동 경기도 부천시 387.2 41,400 106.9
평촌 경기도 안양시 391.9 42,000 107.2
위례 경기도 성남시 537 42,900 79.9
판교 경기도 성남시 729.3 29,000 39.8
양주 옥정.회천 경기도 양주시 965.9 60,200 62.3
김포 한강 경기도 김포시 991.7 60,700 61.2
일산 경기도 고양시 1,225.60 69,000 56.3
파주 운정 경기도 파주시 1,351.60 87,300 64.6
분당 경기도 성남시 1,402.00 97,600 69.6
화성 동탄1,2 경기도 화성시 2,549.60 156,800 61.5