연구노트(매입임대분석 1):LH 매입임대 공급현황

LH 매입임대 자료

한국토지주택공사(LH)에서 매입하여 임대하는 주택의 현황자료는 공공데이터포털에서 구할 수 있다.

자료 명	링크	최신 자료
한국토지주택공사_임대주택공급현황_매입임대 (이하 임대주택공급현황자료)	https://www.data.go.kr/data/15117757/fileData.do	한국토지주택공사_임대주택공급현황_매입임대_20241231.csv
한국토지주택공사_(매입임대)마이홈포털 기존임대주택 목록 (이하 마이홈포털 자료)	https://www.data.go.kr/data/15084927/fileData.do	한국토지주택공사_(매입임대)마이홈포털 기존임대주택 목록_20250318.csv

위 링크에서 다운로드한 자료를 ./_raw 폴더에 저장하여 분석을 진행한다.

library(dplyr, quietly = T, warn.conflicts = F)
csvLst = list.files("./_raw", full.names = T, pattern = "csv$")
csvLst

[1] "./_raw/한국토지주택공사_(매입임대)마이홈포털 기존임대주택 목록_20250318.csv"
[2] "./_raw/한국토지주택공사_임대주택공급현황_매입임대_20241231.csv"             

마이홈포털 자료를 읽으면 다음과 같다.

# 한국토지주택공사_(매입임대)마이홈포털 기존임대주택 목록
dat1 = read.csv2(csvLst[1], header = F, fileEncoding = "cp949", sep = ",", colClasses = rep("character", 19))
dat1

위 자료는 임대주택의 위치, 공급 세대수, 형명 및 공급면적, 임대료로 구성되어 있다. 공급 세대수는 형명에 따라 기재되지 않고 해당 주택의 전체 세대수가 각 형명에 반복 기재되어 있는 듯하다.

또한 임대사업자가 기재되어 있으며 다음과 같다.

dat1$V8 %>% .[2:length(.)] %>% unique()

 [1] "LH서울"                 "SH공사"                 "부산도시공사"           "LH부산울산"             "LH대구경북"            
 [6] "대구도시개발공사"       "인천도시공사"           "LH인천"                 "LH광주전남"             "광주광역시도시공사"    
[11] "LH대전충남"             "대전도시공사"           "LH세종"                 "LH경기남부"             "경기주택도시공사"      
[16] "LH경기북부"             "LH충북"                 "충남개발공사"           "LH경남"                 "제주특별자치도개발공사"
[21] "LH제주"                 "LH강원"                 "LH전북"                

위 자료에는 LH뿐만 아니라 지방공사가 공급하는 주택도 포함되어 있다.

임대주택공급현황자료를 읽으면 다음과 같다.

# 한국토지주택공사_임대주택공급현황_매입임대
dat2 = read.csv2(csvLst[2], header = F, fileEncoding = "cp949", sep = ",", colClasses = rep("character", 23))
dat2

위 자료는 임대주택의 위치, 동/호, 공급면적, 사용승인일, 매입년도, 테마형주택여부, 임대취득유형 등을 각 호실별로 기재한 듯하다. 짐작이 맞다면 공급 세대수는 행의 수와 같다.

한편, 기재된 임대사업자는 다음과 같다.

dat2$V2 %>% .[2:length(.)] %>% unique()

 [1] "서울지역본부"     "부산울산지역본부" "인천지역본부"     "경기남부지역본부" "강원지역본부"     "충북지역본부"     "대전충남지역본부"
 [8] "전북지역본부"     "광주전남지역본부" "대구경북지역본부" "경남지역본부"     "제주지역본부"     "세종특별본부"     "경기북부지역본부"

위 자료에 기재된 임대사업자는 모두 LH의 지역본부이다. 즉, LH가 공급한 임대주택만 있는 자료이다.

한편, 임대취득유형을 살펴보면 다음과 같다.

dat2$V13 %>% .[2:length(.)] %>% unique()

 [1] "청년매입임대"             "주민공동시설등"           "기존주택매입임대"         "신혼·신생아매입임대"    
 [5] "신혼·신생아매입임대2"    "상가"                     "기숙사형매입임대"         "든든전세주택"            
 [9] "고령자임대"               "다자녀임대"               "청년신혼부부매입임대리츠" ""                        
[13] "일반리모델링"             "해당없음"                

임대취득유형 중 주택 외 부대시설인 주민공동시설등, 상가는 주택공급량 집계 때 제외한다.

LH 매입임대 공급량

위 두 자료로 LH에서 공급한 매입임대의 세대수를 계산하면 다음과 같다.

library(stringr, quietly = T, warn.conflicts = F)
sd_dat1 = dat1 %>% select(V4, V5, V6, V7, V8) %>% filter(str_detect(V8, "LH")) %>% 
  unique() %>% .$V6 %>% as.numeric() %>% sum(na.rm = T) 
sd_dat2 = dat2 %>% .[2:nrow(.), ] %>% filter(!V13 %in% c("주민공동시설등", "상가")) %>% nrow()
bigFrm = function(x) formatC(x, format = "f", big.mark = ",", digits = 0)
cat(
  paste0("마이홈포털 자료:       ",  bigFrm(sd_dat1), "\n",
         "임대주택공급현황 자료: ",  bigFrm(sd_dat2), "\n",
         "자료 차이:              ", bigFrm(abs(sd_dat2 - sd_dat1)), "\n")
)

마이홈포털 자료:       172,260
임대주택공급현황 자료: 182,862
자료 차이:              10,602

마이홈포털 자료가 1만 세대가량 작다. 두 자료에 차이가 있는 이유를 아래처럼 살펴본다.

• 마이홈포털자료(dat1)에 있으나 임대주택공급현황(dat2)에 없는 주택

• 마이홈포털자료(dat1)에 없으나 임대주택공급현황(dat2)에 있는 주택

• 각 주택별 공급량 차이

• 건축물대장과 불일치 : 주택 멸실 미반영, 기재오류 등

두 자료를 연결하여 비교하기 위한 고유값인 주소의 형식을 살펴보면 다음과 같다.

cat(
  paste0("주소형식 대조\n", 
         "dat1 : ", dat1$V4[2], "\n",
         "dat2 : ", dat2$V8[2], "\n")
)

주소형식을 살펴보면 dat1에는 기본주소(도로명 + 건물번호), dat2에는 상세주소(기본주소 + 건물명)가 기재되어 있는 듯하다.

dat1의 주소가 모두 기본주소 기반인지 살펴보면 다음과 같다.

dat1_juso = filter(dat1, str_detect(V8, "LH")) %>% 
  select(V4) %>% unique() %>% 
  mutate(base = str_extract(V4, "^[^(]*((길|로) [0-9\\-]+)")) # base에 기본주소 추출
dat1_juso %>% filter(is.na(base))

dat1의 주소에서 기본주소 형태를 찾기 어려운 행의 개수가 0이다. 즉, 모든 주소가 기본주소 기반이다.

dat2의 주소가 모두 기본주소 기반인지 살펴보면 다음과 같다.

dat2_juso = dat2[2:nrow(dat2), ] %>% filter(!V13 %in% c("주민공동시설등", "상가")) %>% 
  select(V8, V15) %>% unique() %>% 
  mutate(base = str_extract(V8, "^[^(]*((길|로) [0-9\\-]+)"))
names(dat2_juso) = c("기재주소", "사용승인일", "기본주소")
dat2_juso %>% filter(is.na(기본주소))

dat2의 주소 중 1개는 건물번호 누락, 3개는 지번주소로 기재되어 보완 및 수정이 필요하다.

주소정보누리집에서 영등포구 가마산로80가길을 검색하면 폐지주소로 나타난다. 사용승인일을 고려할 때 멸실주택으로 여겨진다.

2개 동(棟)으로 여겨지는 권선동 1022-1의 도로명주소는 경기도 수원시 권선구 권선로 719로 검색된다.

인계동 1024-2의 도로명주소는 경기도 수원시 팔달구 인계로94번길 39-16로 검색된다.

지금까지 검토한 결과를 다음과 같이 반영한다.

dat1_prime = dat1[2:nrow(dat1), ] %>% 
  mutate(base = str_extract(V4, "^[^(]*((길|로) [0-9\\-]+)"))
dat2_prime = dat2[2:nrow(dat2), ] %>% 
  mutate(base = str_extract(V8, "^[^(]*((길|로) [0-9\\-]+)"))
dat2_prime[dat2_prime$V8 %>% 
             str_detect("경기도 수원시 권선구 권선동 1022-1")
           , ]$base = "경기도 수원시 권선구 권선로 719"
dat2_prime[dat2_prime$V8 == "경기도 수원시 팔달구 인계동 1024-2"
           , ]$base = "경기도 수원시 팔달구 인계로94번길 39-16"
dat2_prime = dat2_prime %>% filter(!is.na(base)) # 영등포구 가마산로80가길 삭제
cat(
  paste0("기본주소 확인\n",
  "dat1_prime: ", dat1_prime$base[1], "\n", 
  "dat2_prime: ", dat2_prime$base[1])
)

기본주소 확인
dat1_prime: 서울특별시 종로구 난계로29길 13
dat2_prime: 서울특별시 종로구 난계로29길 13

마이홈포털자료(dat1)에 있으나 임대주택공급현황(dat2)에 없는 주택

기본주소를 매개로 \(D1 = dat1 - dat2\)를 구하면 다음과 같다.

D1 = merge(
  dat1_prime %>% select(base, V6) %>% unique() # V6(세대수)
  , dat2_prime %>% select(base) %>% unique() %>% mutate(dat2 = T)
  , by = "base", all.x = T
) %>% filter(is.na(dat2))
D1

cat(
  paste0("D1 주택수:  ", bigFrm(nrow(D1)), "개\n",
         "D1 공급량: ", bigFrm(sum(as.numeric(D1$V6))), "가구·세대")
)

D1 주택수:  3,998개
D1 공급량: 46,448가구·세대

마이홈포털자료에 있으나 임대주택공급현황에 없는 주택은 3,998개이며, 공급량으로는 4.6만 가구·세대에 달한다.

마이홈포털자료(dat1)에 없으나 임대주택공급현황(dat2)에 있는 주택

기본주소를 매개로 \(D2 = dat2 - dat1\)를 구하면 다음과 같다.

D2 = merge(
  dat2_prime %>% select(base) %>% 
    group_by(base) %>% summarise(sd = n())
  , dat1_prime %>% select(base) %>% unique() %>% mutate(dat1 = T)
  , by = "base", all.x = T
) %>% filter(is.na(dat1))
D2

cat(
  paste0("D2 주택수:   ", bigFrm(nrow(D2)), "개\n",
         "D2 공급량: ", bigFrm(sum(D2$sd)), "가구·세대")
)

D2 주택수:   746개
D2 공급량: 8,164가구·세대

마이홈포털자료에 없으나 임대주택공급현황에 없는 주택은 3,998개이며, 공급량으로는 4.6만 가구·세대에 달한다.

각 주택별 공급량 차이

기본주소를 매개로 \(D1.2 = dat1 \cap dat2\)를 구하고 \(D1.2\)에 속하는 각 주택별 마이홈포털자료의 공급량과 임대주택공급현황의 공급량 차이를 구하면 다음과 같다.

D1.2 = merge(
  dat1_prime %>% select(base, V6) %>% unique() %>% 
    mutate(sd1 = as.numeric(V6)) %>% select(-V6)
  , dat2_prime %>% select(base) %>% 
    group_by(base) %>% summarise(sd2 = n())
  , by = "base"
) %>% mutate(SDdiff = sd1 - sd2)
D1.2

D1.2_1BiggerThan2 = D1.2 %>% filter(SDdiff > 0)
D1.2_1BiggerThan2

D1.2_2BiggerThan1 = D1.2 %>% filter(SDdiff < 0)
D1.2_2BiggerThan1

cat(
  paste0(
    "D1.2(마이홈포털과 임대주택공급현황에 모두 기재)\n", 
    " - 주택수:                    ", bigFrm(nrow(D1.2)), "개\n",
    " - 공급량(마이홈포털):       ", bigFrm(sum(D1.2$sd1)), "가구·세대\n",
    " - 공급량(임대주택공급현황): ", bigFrm(sum(D1.2$sd2)), "가구·세대\n",
    "마이홈포털 > 임대주택공급현황\n",
    " - 주택수:                     ", bigFrm(nrow(D1.2_1BiggerThan2)), "개\n",
    " - 공급량(마이홈포털):       ", bigFrm(sum(D1.2_1BiggerThan2$sd1)), "가구·세대\n",
    " - 공급량(임대주택공급현황): ", bigFrm(sum(D1.2_1BiggerThan2$sd2)), "가구·세대\n",
    " - 공급량 차이:              ", bigFrm(sum(D1.2_1BiggerThan2$sd1) - 
                                         sum(D1.2_1BiggerThan2$sd2)), "가구·세대\n",
    "마이홈포털 < 임대주택공급현황\n",
    " - 주택수:                    ", bigFrm(nrow(D1.2_2BiggerThan1)), "개\n",
    " - 공급량(마이홈포털):       ", bigFrm(sum(D1.2_2BiggerThan1$sd1)), "가구·세대\n",
    " - 공급량(임대주택공급현황): ", bigFrm(sum(D1.2_2BiggerThan1$sd2)), "가구·세대\n",
    " - 공급량 차이:              ", bigFrm(sum(D1.2_2BiggerThan1$sd2) - 
                                         sum(D1.2_2BiggerThan1$sd1)), "가구·세대\n"
  )
)

D1.2(마이홈포털과 임대주택공급현황에 모두 기재)
 - 주택수:                    16,262개
 - 공급량(마이홈포털):       167,191가구·세대
 - 공급량(임대주택공급현황): 212,576가구·세대
마이홈포털 > 임대주택공급현황
 - 주택수:                     295개
 - 공급량(마이홈포털):       7,723가구·세대
 - 공급량(임대주택공급현황): 2,602가구·세대
 - 공급량 차이:              5,121가구·세대
마이홈포털 < 임대주택공급현황
 - 주택수:                    3,135개
 - 공급량(마이홈포털):       30,226가구·세대
 - 공급량(임대주택공급현황): 80,732가구·세대
 - 공급량 차이:              50,506가구·세대

각 자료에 기재된 공급량에 차이가 있는 것이 3.4천(295+3,135) 개가 넘는다. 이 중 마이홈포털 기재가 더 큰 것이 295개(공급량 차이 5,121), 임대주택공급현황 기재가 더 큰 것이 3,135개이다.

한쪽 자료에만 기재된 주택이 있고, 동일 주택의 공급량 기재가 자료에 따라 다른 이유는 아래처럼 여겨진다.

• 위치를 기본주소만으로 표기하면 여러 동이 있는 주택 집계 때 오류발생 우려 있음

• 이미 멸실된 주택이 계속 자료에 남아 있을 수 있음(주택 멸실 미반영)

• 단순 누락, 기재 오류 등

다음 분석 …

• 건축물대장과 불일치 주택 확인 : 주택 멸실 미반영, 기재오류 등

• 매입공공임대 분포