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Can Density Reallocation Reshape Urban Residual Dependence?An Ex Ante TDR Design Diagnostic for Seoul

본 논문은 서울의 용적률 보존형 개발권 전매(TDR) 제도가 전체적인 대도시 상관관계에는 미미한 영향을 미치는 반면, 지정 구역의 구체적인 기하학적 형태가 도시 잔차 의존 네트워크가 재편되는 정도를 결정적으로 결정한다는 것을 보여주는 사전 진단 프레임워크를 소개한다.

원저자: Dahoon Kim

게시일 2026-08-10

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CC BY 4.0

원저자: Dahoon Kim

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

도시를 거대하고 북적이는 오케스트라라고 상상해 보십시오. 수십 년 동안 경제학자들은 지휘자가 지휘봉을 휘두를 때(새로운 법률과 같은) 하나의 악기(토지 필지와 같은)의 가격이 어떻게 변하는지를 연구해 왔습니다. 그들은 대개 이렇게 묻습니다: "가격이 올랐는가? 판매된 악기의 수가 변했는가?" 하지만 그들이 좀처럼 묻지 않는 두 번째의 더 조용한 질문이 있습니다: "악기들이 어떻게 '함께' 연주되는가?" 만약 갑작스러운 돌풍이 오케스트라를 덮친다면, 모든 바이올린이 정확히 동시에 떨릴까요, 아니면 어떤 것은 안정적인데 다른 것들은 흔들릴까요? 이 "함께함"을 의존성(dependence)이라고 부릅니다. 만약 모든 것이 발맞추어 움직인다면 오케스트라 전체가 위험한 것이고, 독립적으로 움직인다면 위험이 분산되는 것입니다.

이 논문은 '이전 가능한 개발권(TDR)'이라는 특정 도구를 사용하여 이 두 번째 질문을 깊이 파고듭니다. TDR을 "밀도 쿠폰"이라고 생각해 보십시오. 도시에서 정부는 건물을 얼마나 높게 지을 수 있는지에 대한 제한(고층 빌딩의 높이 제한과 같은)을 설정합니다. 때때로 한 동네의 건물주는 "이곳에서는 그렇게 높게 지을 수 없다"는 말을 듣지만, 자신이 사용하지 않은 "높이 쿠폰"을 더 높게 지을 수 있는 다른 동네의 주인에게 팔 수 있습니다. 도시 전체의 총 건물 공간은 동일하게 유지되며, 단지 카드 덱을 섞는 것처럼 위치만 바뀔 뿐입니다. 큰 질문은 이것입니다: 우리가 이 밀도 쿠폰을 섞을 때, 경제가 변할 때 도시의 부동산 가치가 어떻게 함께 "떨리는지"를 변화시킬까요?

서울을 중심으로 연구한 이 논문의 저자는 실제 쿠폰이 거래되기 전에 이 아이디어를 테스트하기로 했습니다. 그들은 22,000건 이상의 부동산 거래 데이터를 사용하여 디지털 시뮬레이션, 즉 "만약에" 기계를 구축했습니다. 그들은 도시를 단순히 건물이 있는 곳이 아니라, 법적 한도에 비해 얼마나 "꽉 차 있는지"를 기준으로 지도를 만들었습니다. 어떤 건물은 허용된 공간을 거의 사용하지 않고 있고(반쯤 비어 있는 컵처럼), 어떤 건물은 한계에 다다라 있습니다(넘쳐흐르는 컵처럼). 연구자는 이 "넘침"을 한 곳에서 다른 곳으로 옮겼을 때, 부동산 가격 사이의 보이지 않는 연결망이 어떻게 변하는지 보고 싶었습니다.

연구 결과와 발견하지 못한 점은 다음과 같습니다. 첫째, 서울에는 실제로 미세하게 감지 가능한 "포화 신호(saturation signal)"가 존재한다는 것을 발견했습니다. 이는 부동산들이 (지리적으로 멀리 떨어져 있더라도) 유사한 "꽉 찬 정도"를 가지고 있다면, 무작위 확률보다 조금 더 함께 움직이는 경향이 있다는 것을 의미합니다. 이는 마치 오케스트라에서 어디에 앉아 있든 상관없이 빨간 셔츠를 입은 모든 음악가가 음악이 커질 때 같은 방향으로 몸을 흔드는 것과 같습니다. 이 신호는 작습니다—전체 움직임의 약 5%에서 6% 정도입니다—하지만 데이터 내에서 실재하며 측정 가능합니다.

하지만 그들이 실제 밀도 쿠폰을 섞기 위해 TDR 시스템을 사용할 경우 어떤 일이 일어날지 보기 위해 "만약에" 시뮬레이션을 실행했을 때, 결과는 놀라울 정도로 차분했습니다. 그들은 막대한 양의 건축 공간(539,000 이상의 연면적 단위)을 저밀도 지역에서 고밀도 지역으로 이동시키는 것을 시뮬레이션했습니다. 결과는 어떠했을까요? 도시 부동산 시장 전체의 "함께함"은 거의 움직이지 않았습니다. 그 변화는 너무 작아서 사실상 제로에 가까웠습니다(10분의 1 퍼센트 미만). 이는 마치 지휘자가 바이올린 섹션과 첼로 섹션 사이에 몇 장의 악보 페이지를 교체했을 뿐인데, 오케스트라의 전체적인 리듬은 전혀 변하지 않은 것과 같습니다.

하지만 반전이 있습니다. 전체 오케스트라의 리듬은 변하지 않았지만, 지역적 연결은 변했습니다. 시뮬레이션에 따르면, 정책이 밀도 쿠폰을 섞었을 때 특정 부동산 쌍 사이의 보이지 않는 "손잡기"를 끊고 새로운 손잡기를 만들어냈습니다. 만약 그들이 "꽉 찬 정도"를 이웃들과 가깝게 유지하는 방식으로 쿠폰을 옮겼다면, 그 이웃들은 함께 움직이기 시작했습니다. 반대로 유사한 부동산들을 분리하는 방식으로 옮겼다면, 그들은 함께 움직이는 것을 멈췄습니다. 저자는 돈이나 공간의 양보다 계획의 형태가 더 중요하다는 것을 발견했습니다. 똑같은 양의 건축 공간을 여섯 가지 다른 방식으로 옮길 수 있으며, 도시 전체의 위험은 동일하게 유지되더라도, 변화하는 지역적 연결의 수는 지도를 그리는 선을 어떻게 긋느냐에 따라 거의 세 배까지 차이가 날 수 있었습니다.

결정적으로, 저자는 과도한 약속을 하지 않도록 매우 주의를 기울입니다. 그들은 자신들의 시뮬레이션이 TDR이 실제 세상에서 가격 변화를 일으킨다는 것을 증명하는 것도 아니고, 도시가 더 안전해지거나 위험해진다는 것을 증명하는 것도 아니라고 명시적으로 밝힙니다. 또한 그들은 자신들의 모델이 과거의 데이터를 설명하는 데는 훌륭하지만, 단순한 거리 지도보다 미래의 가격 움직임을 더 잘 예측할 수는 없다는 것을 발견했습니다. 즉, 이것은 수정구슬이 아니라 설계 도구입니다. 이것은 도시 계획가들에게 다음과 같이 말합니다: "만약 당신이 특정 동네들이 서로 어떻게 연결되어 있다고 느낄지를 바꾸고 싶다면, 선을 어디에 긋느냐에 대해 매우 주의해야 합니다. 왜냐하면 도시 전체의 위험은 거의 변하지 않겠지만, 지역적인 관계는 변할 것이기 때문입니다."

따라서 이야기는 호기심 많은 계획가를 위한 교훈으로 끝납니다: 도시의 건축권을 섞는 것은 방 안의 가구를 재배치하는 것과 같습니다. 소파를 구석에서 중앙으로 옮기면 갑자기 사람들이 방 안을 돌아다니는 방식이 국지적으로 변할 수 있지만, 방의 크기 자체는 정확히 그대로 유지됩니다. 이 논문은 만약 당신이 가구를 옮길 생각이라면, 사람들이 취하게 될 새로운 경로에 주의를 기울여야 한다고 제안합니다. 왜냐นั้น, 아무리 세게 밀어도 방의 전체 크기는 변하지 않을 것이기 때문입니다.

기술 요약: 밀도 재배치가 도시 잔차 의존성을 재형성할 수 있는가?

문제 제기
용적률 상향(upzoning), 용적률(FAR) 완화, 개발권 전매제도(TDR)와 같은 밀도 도구에 대한 기존의 평가들은 주로 1차 모멘트 결과물인 가격 수준, 물량, 수용도 및 형평성에 초점을 맞추어 왔다. 본 논문은 이러한 문헌의 공백을 메우기 위해 도시 부동산 가격의 2차 모멘트 결과물인 **잔차 의존 구조(residual dependence structure)**를 조사한다. 구체적으로, TDR을 통한 허용 밀도의 재배치가 메트로폴리탄 시장의 공통적인 충격(예: 금리 변동 또는 지가 재평가)에 반응하여 부동산 가치가 동조하는 정도를 어떻게 변화시키는지 묻는다. 핵심 설계 질문은 허용 용적률의 재배치가 "포화-이웃 네트워크(saturation-neighbor network)"를 변화시키고, 결과적으로 메트로폴리탄 시장의 분산 불가능한 위험 성분(부동산 가격 잔차의 쌍별 상관관계로 정의됨)을 변화시키는지 여부이다.

연구 방법론
본 연구는 7개 한국 대도시(2018~2025년)의 22,020건의 상업 및 복합 용도 부동산 거래에 적용된 다중 행렬 공간 오차 모델링(multi-matrix spatial-error modeling) 프레임워크를 채택하였으며, 밀도 제약이 가장 강력한 서울에 주된 초점을 맞춘다.

포화도 측정: 저자는 "명목 개발 포화도( $s_i$ )"를 실현된 용적률과 기준 용적률의 비율로 정의한다. $s_i > 1$ 인 관측치는 오류로 처리하지 않고, 적법한 보너스, 기허가 권리 또는 분모의 불완전성을 반영하는 것으로 간주하여 유지한다.
구조적 모델: 핵심 추정에는 다음과 같은 다중 행렬 공간 오차 모델을 사용한다:
$u = \lambda_d W_d u + \lambda_s W_s u + \varepsilon$
여기서 $W_d$ 는 지리적 거리 이웃 행렬이고, $W_s$ 는 개발 포화도 공간에서의 $k$ -최근접 이웃(k-nearest neighbors)에 기반한 개발-포화도 이웃 행렬이다. 잔차의 모델 함의 공분산은 공간 승수 $A^{-1} = (I - \lambda_d W_d - \lambda_s W_s)^{-1}$ 로부터 도출된다.
실증 전략:
- 도시 간 검증: 축소형 회귀 분석을 통해 7개 도시 전반에서 나타나는 포화도 기반의 잔차 상관 패턴을 테스트한다.
- 구조적 추정: 서울에서의 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation)을 통해 지리적 의존성( $\lambda_d$ )과 포화도 기반 의존성( $\lambda_s$ )을 분리한다.
- 시계열 검증: 롤링 아웃-오브-샘플(rolling out-of-sample) 테스트(2023~2025년)를 통해 포화도 채널이 공분산 예측력을 개선하는지, 아니면 단순히 인-샘플 기술자(in-sample descriptor)로서 기능하는지 평가한다.
- 대조적 분석(Counterfactual Analysis): 본 논문은 "용적을 보존하는" TDR 대조 실험을 구성한다. 구축된 재고(실현된 용적률)는 고정하되 허용된 용적률 분모를 재배치한다. 이는 포화도 행렬( $W_s^0 \to W_s^1$ )을 변화시키며, 이는 다시 추정된 공간 승수를 통해 모델 함의 상관 행렬의 변화를 계산하는 데 활용된다.
설계 시나리오: 총 이전 용적 면적을 일정하게 유지하면서 6가지의 뚜렷한 지정 기하학적 구조(예: 최저 포화 사분위수에서 최고 사분위수로 전송, 수혜자 집중, 또는 행정적 제약 등)를 테스트한다.

주요 결과

서울의 포화도 의존성: 서울에서는 지리적 근접성과는 구별되는, 개발 포화도에 의해 조직된 미세하지만 감지 가능한 잔차 가격 의존 성분이 존재한다. 결합된(pooled) 추정치에서 포화도 파라미터는 $\lambda_s = 0.0667$ ( $p=0.001$ )이다. 이는 연도별 블록 그래프(연도 간 연결 제외)에서도 $\lambda_s = 0.0548$ ( $p=0.012$ )로 지속되며, 이는 결합된 크기의 약 82%에 해당한다.
아웃-오브-샘플의 한계: 포화도 채널은 롤링 시계열 아웃-오브-샘플 공분산 예측을 개선하지 못한다. 따라서 저자는 $\lambda_s$ 를 검증된 예측 파라미터가 아닌 인-샘플 구조적 기술자로 취급한다.
메트로폴리탄 영향: 용적 보존형 TDR 하에서, 메트로폴리탄 전역의 평균 절대 상관관계 변화는 경제적으로 무시할 만한 수준이다(샘플 프레임에 따라 -0.050%에서 +0.126% 사이). 이 총체적 효과는 통계적으로 0과 구별되지 않는다.
지역적 영향 및 기하학: 메트로폴리탄 전체의 영향은 미미하지만, 지역적 효과는 상당하며 서로 상쇄된다. 새롭게 형성된 포화-이웃 엣지(edge)는 절대 상관관계가 약 0.014 증가하는 반면, 끊어진 엣지는 약 0.012 감소한다.
지정 기하학의 역할: 이전되는 용적이 고정되었을 때, 지정의 기하학적 구조가 네트워크 재할당의 범위를 결정한다. 포화도 근접형(19.5%)에서 거리 근접형(44.2%)에 이르기까지, 재할당되는 포화 네트워크의 비중은 시나리오에 따라 크게 달라진다. 그러나 형성/단절된 엣지당 상관관계 변화의 크기는 기하학적 구조에 관계없이 거의 불변한다.

주장 및 의의
본 논문은 자신을 인과적 사후 평가나 복지 관련 주장이 아닌, 엄격한 **사전 정책 설계 진단 도구(ex ante policy-design diagnostic)**로 위치시킨다. 본 논문의 기여는 다음과 같은 엄격한 주장 규율 내에서 프레임화된다:

정의적 기여: 본 논문은 도시 잔차 의존성을 가격 수준을 넘어 의존 구조로 확장함으로써, 이를 밀도 정책의 설계 관련 결과물로 확립한다.
실증적 위치: 본 논문은 서울을 포화도에 의해 조직된 패턴이 경험적으로 관찰되는 시장으로 식별하며, 다른 도시들과의 명확한 체제 전환(regime break)을 주장하지 않으면서도 차별성을 둔다.
메커니즘 분리: 다중 행렬 모델을 통해 지리적 구조와 포화도 기반 구조를 성공적으로 분리하였으며, 포화도가 잔차 의존성에 별도의, 비록 작지만 유의미한 증분 채널을 추가함을 입증하였다.
설계 진단: 본 프레임워크는 모니터링 프로토콜을 제공한다. 저자는 메트로폴리탄 평균치보다 엣지 그룹 모니터링(형성 및 단절된 포화 연결 추적)이 더 정보 가치가 높다고 결론짓는다.
정책적 시사점: 본 논문은 TDR이 가격의 동조화를 유발하거나 메트로폴리탄의 위험을 높이거나 낮춘다거나, 혹은 복지를 개선한다는 주장을 하지 않는다. 주요 설계 레버는 재할당의 "가격"을 결정하는 총 이전 용적이 아니라, 네트워크 재할당의 범위(쌍의 수)를 결정하는 **지정 기하학(designation geometry)**이다.

저자는 TDR이 가격의 동조화를 일으킨다거나, 메트로폴리탄의 위험을 높이거나 낮춘다거나, 혹은 복지를 개선한다는 주장을 명시적으로 피한다. 본 연구의 의의는 정책 입안자들이 시행 전 특정 지정 기하학이 로컬 의존성 구조를 어떻게 재편할지 예측할 수 있도록 하는, 검증 가능한 네트워크 기반의 진단 도구를 제공하는 데 있다.

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