분상제에 줄줄이 '후분양'…새 아파트 부족에 청약과열 '악순환'

기사입력 : 2021년09월05일 06:01

최종수정 : 2021년09월05일 06:01

서울·대전 등, 분양가규제 피해 '후분양' 러시…골든타임 분양제도
분양 밀려 주택 '공급부족'…서울 청약경쟁률, 처음 세자릿수 기록

[서울=뉴스핌] 김성수 기자 = 정부의 분양가 상한제 여파로 전국 주택시장에 부작용이 커지고 있다. 서울 뿐 아니라 대전, 대구, 부산 등 전국 아파트 정비사업 조합들이 주택도시보증공사(HUG)의 분양가 통제를 피하기 위해 후분양 등으로 분양시점을 늦추고 있어서다.

그 결과 주택 공급부족으로 '청약과열'이란 악순환이 벌어지고 있다. 전문가들은 이런 문제를 근본적으로 해결하려면 정부가 공급 확대와 더불어 분양가 규제 완화를 동시에 실시해야 한다고 입을 모은다.

[서울=뉴스핌] 정일구 기자 = 서울 중구 남산에서 바라본 서울 일대 아파트 단지 모습. 2021.04.27 mironj19@newspim.com

◆ 서울·대전 등, 분양가규제 피해 '후분양' 러시…골든타임 분양제도

5일 부동산업계에 따르면 서울, 대전, 대구, 부산 등 전국에서 HUG의 분양가 통제를 피하기 위해 분양시점을 늦추는 단지가 늘고 있다. 대전 서구 '탄방1구역(숭어리샘) 재건축' 조합은 다음달 말 조합 총회를 열고 후분양을 할지 여부를 최종 결정할 예정이다.

서구 탄방1구역 재건축 사업은 탄방동 514-360번지 일원에 아파트 1974가구를 짓는 사업이다. 조합원 물량 510여가구를 제외한 1300여가구가 일반에 분양될 예정이다. 조합은 HUG가 통보한 분양가(3.3㎡당 1137만원 상한)가 조합이 예상한 분양가(3.3㎡당 1700만원)보다 낮아서 후분양을 고려하고 있다.

HUG가 통보한 분양가로 일반분양을 진행하기엔 사업성이 낮다고 판단해 고육지책으로 후분양 절차를 밟고 있는 것이다. 후분양 아파트는 사업 기간 중 발생하는 금융비용이 반영되는 만큼 선분양 아파트보다 분양가가 높다. 또한 매년 공시지가가 오르기 때문에 후분양으로 분양 시기를 늦추면 분양가를 높게 받을 수 있다.

대전 중구 '하늘채 스카이앤 2차'도 분양 일정이 확정되지 않았다. 앞서 지난 5월 분양할 계획이었지만 HUG와의 분양가 협상에서 접점을 찾지 못했기 때문으로 전해졌다. 하늘채 스카이엔 2차는 대전 중구 선화동 87-5번지 일원에 아파트 743가구, 오피스텔 50실을 짓는 사업이다.

이밖에도 HUG로부터 예상보다 낮은 분양가를 통보받고 후분양으로 돌아서거나 고려 중인 사업장이 많은 것으로 알려졌다. 대구 달서구 상인 푸르지오 센터파크, 대구 서구 두류파크자이, 부산 동래구 온천4구역, 부산 동래구 명륜2구역 등이다.

특히 부산 명륜2구역은 현재 '골든타임 분양제'를 적용하고 있다. 골든타임 분양제란 조합이 일반분양 시점을 조율하는 제도를 말한다. 아파트 준공 전이든 준공 후든 조합원의 이익이 가장 커지는 시점에 분양하게 된다.

◆ 분양 밀려 주택 '공급부족'…서울 청약경쟁률, 처음 세자릿수 기록

서울에서는 서초구 반포동 신반포21차 재건축이 후분양으로 진행된다. 신반포21차는 108가구의 소규모 단지다. 재건축하면 지하 4층~지상 20층, 2개 동, 275가구로 바뀐다. 전체 사업비는 1020억원 정도다. 사업 규모는 크지 않지만, 강남권 노른자 입지라서 시공권을 놓고 포스코건설과 GS건설이 치열한 경쟁을 벌였다.

결과는 포스코건설의 승리였는데, 업계에서는 그 비결이 '후분양'이었다고 분석한다. 포스코건설은 분양 때까지 시공사의 자체 보유자금으로 공사를 진행해 조합원의 금융 부담을 없애는 '후분양'을 제시했다. 조합원으로서는 매력적인 제안이다.

입주 때까지 중도금이나 공사비 대출 이자에 대한 부담이 없기 때문이다. 또한 분양가상한제를 적용받아도, 공시지가가 매년 오르는 것을 고려하면 후분양으로 분양가를 더 높게 받을 가능성도 있다. 이런 이유로 송파구 잠실 진주아파트, 강동구 둔촌주공아파트 등 다른 강남권 재건축 단지에서도 후분양 얘기가 나왔었다.

문제는 전국적으로 새 아파트 수요가 많은데, 후분양 또는 분양시점 연기로 공급이 늦춰지고 있다는 점이다. 특히 대전은 HUG와의 갈등으로 분양이 늦춰진 단지가 많아 주택공급 부족을 겪고 있다. 이에 따라 청약 경쟁률이 전국 평균보다 높아졌다.

부동산 정보업체 부동산인포가 한국부동산원 청약홈 자료를 분석한 결과에 따르면 올 상반기 대전에 분양한 6개 아파트는 모두 1순위 마감했다. 일반공급에 접수된 총 청약건수는 2만5565건으로 평균 청약경쟁률이 25.77대 1로 집계됐다. 올 상반기 전국 분양시장 평균 청약경쟁률인 18.63대 1보다 높은 수치다.

[서울=뉴스핌] 김성수 기자 = 2021.09.02 sungsoo@newspim.com

서울도 아파트 평균 청약 경쟁률이 처음으로 100대 1을 넘어섰다. 부동산 정보업체 부동산114에 따르면 올해 1~8월까지 서울에서 분양한 아파트의 평균 청약 경쟁률은 111.4대 1로 집계됐다. 이는 부동산114가 청약 경쟁률을 집계한 지난 2000년 이후 가장 높은 수치다. 또한 평균 청약 경쟁률이 세 자릿수를 기록한 것도 이번이 처음이다.

서울의 청약 경쟁률이 이처럼 높은 이유는 분양 물량 감소다. 서울은 작년 1~8월 기준 3만3342가구가 분양했지만, 올해는 같은 기간 분양 물량이 6021가구에 그쳤다.

전문가들은 이같은 '청약시장 과열' 문제를 근본적으로 해결하려면 정부가 공급 확대와 더불어 분양가 규제 완화를 동시에 실시해야 한다고 지적했다.

권일 부동산인포 리서치팀장은 "내 집 마련을 원하는 수요는 많아지고 있지만, 공급이 부족해 새로 공급하는 아파트에 관심이 높을 수밖에 없다"고 설명했다.

홍춘욱 세종사이버대학교 교수는 "분양가상한제 등으로 가격을 통제하면 건설사나 조합은 이익이 줄어들기 때문에 분양을 선택하지 않게 된다"며 "그 결과 주택공급이 줄어들어 오히려 집값이 더 오르는 악순환이 벌어진다"고 지적했다.

반면 "분양가 통제가 없어서 분양가를 높게 받을 수 있게 되면 공급이 늘어나서 오히려 집값 안정에 도움이 된다"며 "분양가를 규제하면 '로또분양'에 당첨된 고 가점자만 이익을 보기 때문에, 주택가격이 안정되는 효과를 얻기 어렵다"고 덧붙였다.

sungsoo@newspim.com

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"딥시크 부당하게 데이터 수집했을 수도" [뉴욕=뉴스핌] 김민정 특파원 = 미국 인공지능(AI) 스타트업 오픈AI는 중국 딥시크(DeepSeek)가 부당하게 회사의 데이터를 수집했을 가능성을 제기했다. 29일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)에 따르면 오픈AI는 딥시크가 오픈AI 기술로 생성한 데이터를 사용해 자체 시스템에 비슷한 기술을 훈련했을 가능성이 있다고 밝혔다. AI 업계에서 훈련에 사용되는 디스틸레이션(distillation) 기법은 흔하지만, 오픈AI는 서비스 약관에 같은 시장에서 경쟁할 기술을 만들어내기 위해 오픈AI의 시스템이 생성해 낸 데이터를 사용하지 못한다고 명시하고 있다. 오픈AI의 리즈 부르주아 대변인은 NYT에 보내 이메일에서 "우리는 중국의 조직들이 미국 AI 모델을 복제하기 위해 디스틸레이션으로 알려진 것을 포함한 방법을 사용해 활발히 작업 중이라는 사실을 알고 있다"고 설명했다. 그러면서 "우리는 그것을 인지하고 있으며 딥시크가 부적절하게 우리 모델을 디스틸레이션 했다는 징조를 검토하고 있고 더 많은 것을 알게 되면 공유할 것"이라고 덧붙였다. 딥시크는 지난주 R1 모델을 내놓으며 전 세계 AI 혁신을 주도하고 있다고 믿어온 실리콘밸리를 충격에 빠뜨렸다. 딥시크는 R1 모델 개발에 단 2개월의 시간과 600만 달러 미만의 자금이 소요됐다고 밝히며 그동안 실리콘밸리의 천문학적인 투자를 무색하게 했다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 딥시크의 개발이 긍정적이라면서도 미국 기업들에 경종을 울렸다고 평가했다. 이날 상원 인사청문회에 나선 하워드 러트닉 상무장관 지명자는 딥시크가 도난당한 미국 기술과 첨단 미국 반도체를 활용해 저렴하게 강력한 AI 모델을 개발할 수 있었다면서 미국이 AI 분야에서 리더십을 유지하기 위해 사이버 보안에 대한 미국 표준과 유사하게 글로벌 표준을 창출하기 위한 모델을 설정해야 한다고 강조했다. 오픈AI 챗GPT와 딥시크.[사진=로이터 뉴스핌] 2025.01.28 mj72284@newspim.com mj72284@newspim.com 2025-01-30 03:07

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