I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
2. 연구의 내용과 범위
II. 이론적 고찰
1. 전세제도의 특성과 전세사기 발생 메커니즘
2. 전세사기 발생의 영향요인 고찰
III. 연구 방법
1. 연구의 범위 및 방법
2. 분석자료 구성
3. 분석모형의 적합도 검증
IV. 수원시 전세사기 실태
1. 수원시 전세사기 피해 현황
2. 전세사기 발생 지역의 도시공간 특성
3. 전세사기 발생 지역의 주택시장 특성
V. 분석 결과
1. 기술통계분석
2. 전세사기 발생 영향요인 분석
VI. 결 론
I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
우리나라의 전세제도는 세계에서 보기 드문 주택임대차 제도로(Suh, 1998), 주택을 임차할 시 임차인이 임대인에게 일정규모의 보증금(deposit)을 맡기고 별도의 월세 부담없이 거주 후 계약 종료 시 보증금을 반환받는 제도이다(Kim, Kang, & Go, 2023). 이러한 제도는 우리나라 주택시장에서 세입자의 주거비 부담을 경감하고 임대인에게는 자본 조달의 수단을 제공하는 역할을 수행하고 있다. 이렇듯 전세가 우리나라 주택시장에 여전히 중요한 역할을 하며 유용한 임대차계약으로 인정받고 있음에도 불구하고, 전세로 인해 발생하는 부작용들도 많이 나타나고 있다(Kim, 2022).
실제로 최근 몇 년간 전세사기는 사회적 문제로 대두되었으며 2022년에는 수도권을 중심으로 대규모 전세사기가 발생하였다. 이는 전세제도가 가진 구조적 취약성을 여실히 보여주었으며, 개별 임대차 분쟁을 넘어 사회적･제도적 대응을 필요로 하는 국가적 현안으로 대두되었다. 다만, 전세사기라는 용어는 언론과 통계에서 다소 포괄적으로 사용되는 경향이 있어 전세사기의 개념을 명확히 규정할 필요가 있다. 본 연구에서 주목하는 전세사기는 시장 요인에 의해 단순히 보증금이 미반환 되는 ‘깡통전세’나 ‘보증 사고’와는 구별되며 ｢전세사기피해자 지원 및 주거안정에 관한 특별법｣ 제4조의2에 의거하여 고의적 기망 행위나 구조적 취약성을 악용한 위법 행위로 인정받아 결정된 법적 피해 사례를 의미한다.
국토교통부는 동 법에 근거하여 전세사기 유형 및 피해규모에 대한 실태조사를 정기적으로 실시하고 있다. 2026년 1월에 발표된 실태조사 결과에 따르면 누적 피해자 수는 총 36,449건으로 집계되었다. 지역별로는 전체 피해자의 60.4%가 수도권에 집중되어 있었으며, 서울 10,375건(28.5%), 경기 8,010건(22%), 인천 3,635건(10%) 순으로 높은 비중을 보였다. 비수도권에서는 대전 4,127건(11.3%)과 부산 3,855건(10.6%)의 피해 비중이 높았으며, 상위 5개 지역의 피해자 수가 전체의 약 82%를 차지하였다. 또한 피해자의 76%가 20~30대 청년층이었으며, 피해 보증금 규모 또한 1억 원 초과 2억 원 이하 구간이 43.06%로 나타나, 전세사기가 고가 주택시장보다 상대적으로 저가 전세시장에서 집중적으로 발생하고 있음을 시사한다. 주택 유형별로는 다세대주택이 29.3%, 오피스텔 20.9%, 다가구주택 18% 순으로 피해가 확인되는 등 전세사기 피해는 전국적으로 균등하게 분포하기보다 대도시권과 저가 전세 및 비아파트 등 특정 주택시장 조건을 가진 지역에 집중되는 경향을 보여준다. 전세사기 피해가 청년층, 저가 주택, 비아파트, 대도시권에 편중되어 나타나는 것은 임차수요가 특정 지역과 주택유형으로 유인하는 도시특성요인과 주택시장 요인이 결합되어 발생하는 현상임을 시사한다.
이러한 현황 속에서 수원시는 경기 남부의 중심도시로서 높은 인구밀도, 청년층의 지속적인 유입, 활발한 임대차 거래, 역세권 및 구도심을 중심으로 한 비아파트 주거지가 분포하고 있다는 특성을 동시에 갖고 있다. 또한 서울시를 제외한 기초지자체 가운데 전세사기 발생 건수가 가장 많은 지역으로 보고되고 있어, 전세사기의 발생 양상을 단순한 개별 사건이 아닌 도시공간 구조 및 주택시장 조건과 연결하여 분석할 필요성이 큰 지역이다. 즉, 수원시는 전세사기의 지역적 집중, 저가 비아파트 시장의 취약성, 교통 접근성 등의 영향을 함께 검토할 수 있는 대표적 도시 사례라고 할 수 있다.
그럼에도 불구하고 기존 전세사기 관련 연구는 주로 법･제도적 요인이나 금융구조, 피해자 보호와 같은 제도적 대응 방안에 집중되어 왔다. 일부 선행연구에서는 전세가율을 매개로 고위험 전세지역의 지역적 특성을 간접적으로 추정하였으나, 실제 피해 데이터를 기반으로 전세사기 발생의 도시공간적 특성과 주택시장 요인을 실증적으로 규명한 연구는 부족한 실정이다.
이에 본 연구는 수원시를 대상으로 전세사기 발생 현황을 파악하고 도시 특성 요인과 주택시장 요인이 전세사기 발생에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 전세사기를 단순히 개인 간 계약 실패로만 이해하는 관점을 넘어, 도시 공간과 주택시장 구조 속에서 반복적으로 발생하는 지역 기반 위험으로 보고 그 발생 메커니즘을 실증적으로 규명하고자 한다.
2. 연구의 내용과 범위
본 연구의 공간적 범위는 수원시 행정동으로, 시간적 범위는 전세사기 발생이 집중적으로 보고된 2023~2025년으로 설정하였다.
연구의 내용은 크게 3단계로 구성된다. 첫째, 선행연구 검토를 통해 전세사기 발생에 영향을 미치는 요인을 고찰하고 이를 바탕으로 연구가설을 설정한다. 둘째, 수원시 전세사기 발생 현황과 피해 지역의 도시공간적･주택시장적 특성을 실태분석을 통해 파악한다. 셋째, 행정동별 전세사기 발생 건수를 종속변수로 하는 음이항 회귀분석을 통해 도시특성 요인과 주택시장 요인이 전세사기 발생에 미치는 영향을 실증적으로 검증한다. 본 연구의 결과는 사후 보상에 치중된 기존 정책의 한계를 넘어, 지자체가 고위험 지역을 사전에 식별･관리할 수 있는 예방 정책을 마련하는데 실질적인 근거를 제공한다는 점에서 연구의 의의를 지닌다.
II. 이론적 고찰
1. 전세제도의 특성과 전세사기 발생 메커니즘
전세제도는 주택 소유자가 일정기간 동안 보증금을 대가로 임차인에게 주택을 빌려주는 제도를 말하며 계약기간이 끝나면 보증금을 돌려주는 것을 기본 구조로 한다. 전세제도는 임차인이 주택가격의 50~70% 수준의 보증금을 납부하고 2~4년 안정적인 주거서비스를 영위할 수 있으며, 임대인은 동일 기간 동안 해당 자금을 무이자로 조달할 수 있다는 점에서 양자 모두에게 금전적 이득이 존재하는 계약형태이다. 이러한 제도는 주거서비스에 대한 접근성을 확대하는 제도이며(Park, Kim, & Kwon, 2022), 생애주기와 소득에 따라 월세, 전세, 자가로 이어지는 주거사다리에서 자가 거주 바로 직전에 위치하여 마지막 디딤돌 역할을 한다(Kim, 2022).
국토교통부 실거래가 시스템에 따르면 우리나라 임차가구 중 전세 비중은 2022년 60.5%에서 2024년 46.4%로 하락하였으나 여전히 임대차 시장에서 중요한 비중을 차지하고 있다.
전세제도가 우리나라 주택시장에서 중요한 역할로 인정받고 있음에도 불구하고, 전세제도로 인해 발생하는 부작용들이 나타나고 있다. 특히 주택가격 대비 전세가격이 커짐에 따라 전세보증금이 매매가에 육박하거나 이를 초과하는 ‘깡통전세’ 문제가 대두되고 있으며(Kim, 2022), 이는 전세사기 발생의 주요한 원인이 되고 있다. 깡통전세는 표면상으로 문제가 없으나 보증금 반환 시 임대인이 주택을 매각하더라도 보증금을 돌려주기 어려운 구조를 내포하고 있어 전세사기의 주요 위험요인으로 작용한다(Kim, Kang, & Go, 2023). 특히 주택가격 급등기에 전세가율이 높은 고위험 계약이 증가하면 전세계약 만기 시 전세가격이 유지되지 못하는 경우 전세보증 사고가 급증한다.
이와 같은 시장위험은 임대인의 투기적 행태와 결합될 때 전세사기로 나타날 수 있다. 일부 임대인이 다주택 보유를 통한 과도한 레버리지 효과를 추구하거나, 청년, 신혼부부 등 계약구조에 대한 접근성이 낮은 계층을 대상으로 허위계약･위법계약 등으로 전세금을 편취하는 고의적 기망 행위가 수반될 때에도 전세사기가 발생한다. 또한 전세사기는 임대인의 도덕적 해이를 넘어 주택시장의 구조적 취약성과 정보 비대칭이 결합되어 나타나는 현상으로 이해될 수 있다. 이러한 구조적 취약성은 최근 집값을 확인하기 어려운 신축빌라에서 시세를 조작하여 인위적으로 깡통전세를 형성한 뒤 전세보증금을 편취하는 사례에서 빈번하게 나타난다(Hwang & Jang, 2023).
2. 전세사기 발생의 영향요인 고찰
전세사기 관련 선행연구는 임대차 제도 개선 및 보증금 보호 방안을 중심으로 활발히 이루어졌으며, 지역 및 근린환경 특성이 전세가율 및 고위험전세에 미치는 영향을 규명하는 연구도 진행되어왔다.
초기 선행연구들은 수도권 아파트를 대상으로 인구, 산업, 교통 등 거시적･지역적 요인이 전세가율에 미치는 영향을 규명하는 데 집중하였다. Kang and Kim(2012)은 서울･인천･경기 지역 아파트를 대상으로 인구, 가구, 경제, 산업, 개발, 교통 특성과 전세가율 간의 관계를 분석하여, 입지･산업･대중교통 요인이 중요한 영향을 미친다고 밝혔다. Lee, Kim, and Lee(2018)는 수도권 아파트 전세가율의 영향요인을 규명하기 위해 인구 및 가구, 산업, 개발사업, 교육서비스, 교통서비스 등 7개 변수들 간의 영향도를 분석하였으며, 종사자수, 1인가구 비율, 개발 변수들이 전세가율에 정(+)의 영향 미치는 것으로 나타났다.
이후 연구에서는 분석 대상을 연립･다세대주택 등 비아파트 주택으로 확장하여 주택의 물리적 특성과 근린환경이 고위험 전세 형성 및 보증금 미반환 위험에 미치는 영향을 조명하였다. Kim(2022)은 전세가율과 전세보증금 미반환 위험 간의 관계를 분석하여 전세가율이 높은 고위험 전세가 많을수록 보증사고 발생 가능성이 증가함을 확인하였으며, 연립･다세대주택 비중이 높은 지역에서 전세가율이 높게 나타났다. Kim, Kang, and Go(2023)는 이항로짓 모형을 활용해 주택의 물리적 특성과 근린환경이 고위험 전세주택에 미치는 영향을 분석하였으며 다세대･연립주택에서 고위험 전세 발생 확률이 높고, 업무･상업 기능이 발달한 고용 중심지일수록 이러한 위험이 증가하는 것으로 나타났다.
최근 연구들은 인구･경제적 특성과 생활환경 요인이 전세가율 및 고위험 전세에 미치는 영향을 규명하였다. Kim and Lee(2024)는 다중회귀분석을 통해 인구･경제 및 주택시장 요인이 전세가율에 미치는 영향을 분석하였으며 분석 결과, 지역 내 청년인구 비율과 신규 비아파트 비율이 높을수록 고위험 전세 비중이 증가하는 것으로 나타났고 특히 청년인구와 종사자 수는 전세 수요 압력을 높이는 요인으로 밝혀졌다. Kim and Kim(2025)는 위계선형분석(HLM)을 통해 경기도 내 전세보증금 미반환 사고 발생 지역의 특성을 분석하였다. 그 결과, 연립･다세대주택 밀집도와 아파트 비율이 낮을수록 전세가율이 높았으며, 청년가구 비중, 전･월세 점유 비율, 직장 접근성 및 생활편의시설과의 근접성이 전세가율 상승에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
선행연구를 종합해보면, 고위험 전세 발생은 개별 주택의특성뿐만 아니라, 인구･고용･교통･생활환경 등 도시환경을 구성하는 특성과 주택시장 여건이 복합적으로 작용한 결과임을 시사한다. 그러나 기존 연구들은 전세가율 지표를 활용한 간접적 위험도 추정에 머물렀으며, 실제 전세사기 피해가 집중된 지역을 대상으로 도시특성 요인과 주택시장 요인을 실증적으로 규명한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 선행연구의 고찰을 바탕으로 본 연구는 전세사기 발생 기제를 도시특성 요인과 주택시장 요인의 관점에서 접근하고자 한다.
도시특성 요인은 임차수요를 특정 지역으로 유인･집중시키는 조건으로 작용할 수 있으며, 이는 전세사기 발생의 잠재적 기반을 형성할 수 있다. 그러나 임차수요의 집중만으로 전세사기가 발생하는 것은 아니며 해당 지역의 시세가 투명하고 시장정보가 충분하다면 사기 위험이 실제 피해로 이어질 개연성은 낮을 수 있다. 반면, 저가 중심의 비아파트 주택시장은 청년 및 사회초년생에게 주거사다리로서 기능한다는 긍정적 측면은 존재하나, 실거래 사례 부족 등 시세 파악의 어려움으로 인해 가격 왜곡과 정보 비대칭이 발생하기 쉬운 구조적 취약성을 내포하고 있다. 다만 이러한 주택시장 구조의 취약성 역시 해당 주택에 대한 충분한 임차수요가 뒷받침되지 않는다면 실제 전세사기 피해로 이어질 가능성은 제한적일 수 있다. 따라서 전세사기 발생을 특정 지역으로 임차수요를 유입시키는 도시공간적 특성과 주택시장 요인이 복합적으로 작용한 결과로 보고자 하며, 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.
가설 1: 임차수요를 형성･유인하는 도시공간적 특성은 전세사기 발생에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 2: 청년층 임차 수요가 집중될 가능성이 높은 저가･준신축 비아파트 주택의 밀집 특성은 전세사기 발생에 유의한 영향을 미칠 것이다.
이에 본 연구는 전세사기 피해가 집중된 수원시를 대상으로 실제 전세사기 발생 데이터를 활용하여 도시특성 요인과 주택시장 요인이 전세사기 발생에 미치는 영향을 분석한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다.
III. 연구 방법
1. 연구의 범위 및 방법
본 연구는 수원시 행정동을 공간적 범위로 설정하고, 수원시 전세피해지원센터에 접수되어 ｢전세사기피해자 지원 및 주거안정에 관한 특별법｣에 따라 공식 가결･결정된 누적건수를 종속변수로 활용하였다. 분석자료는 수원시에서 전세사기 발생이 집중적으로 보고된 최근 3년간(2023~2025년)의 자료를 활용하였다<Figure 1>.
종속변수인 행정동별 전세사기 발생 건수에 대하여 공간적 자기상관성을 검증한 결과, 통계적으로 유의하지 않은(p = .1351) 것으로 나타났다. 이는 인접한 지역 간의 공간적 파급효과나 군집성이 뚜렷하지 않음을 의미한다. 이에 본 연구에서는 공간회귀모형의 적용이 타당하지 않다고 판단하였으며, 종속변수가 특정 공간 단위에서 발생한 사건의 횟수를 나타내는 카운트 데이터라는 점을 고려하여 일반적 확률분포에 기반한 음이항 회귀분석(Negative Binomial Regression)을 분석 방법론으로 적용하였다.
카운트 자료는 0 이상의 정수값을 가지며 일반적인 연속형 변수와 달리 정규분포를 가정하기 어렵다. 이 경우 통상적으로 포아송 회귀모형(Poisson Regression)이 활용되나, 이는 종속변수의 평균과 분산이 동일하다는 등분산성을 전제로 한다. 그러나 실제 데이터에서는 특정지역에 사건이 집중되면서 분산이 평균보다 크게 나타나는 과분산 문제가 빈번하게 발생한다(Jeong & Choi, 2014). 전세사기 역시 모든 행정동에 균등하게 분포하기보다 일부 지역에 집중되는 특성을 보이며, 이처럼 과분산이 존재하는 자료에 포아송 회귀모형을 적용할 경우 회귀계수의 표준오차가 과소추정되어 통계적 유의성 검증에 왜곡이 발생할 수 있다.
이에 따라 본 연구에서는 과분산을 모형 내에서 고려할 수 있는 음이항 회귀모형을 기본 분석모형으로 설정하였으며, 전세사기 발생 건수가 0인 행정동이 다수 발생할 수 있는 데이터 구조를 고려하여 영과잉 음이항 회귀모형(Zero—Inflated Negative Binomial Regression)과의 모형 적합도를 비교한 후 최종 분석 모형을 선정하였다<Figure 2>.
2. 분석자료 구성
본 연구에서는 전세사기 발생이 도시특성 요인과 주택시장 요인에 영향을 받는다는 가설 하에, 선행연구를 바탕으로 <Table 1>과 같이 변수를 선정하였다. 다만 전세사기 발생에 영향을 미칠 수 있는 변수는 이 외에도 다양하게 존재할 수 있어, 본 연구에서 다음과 같은 기준에 따라 최종 변수를 선정하였다. 첫째, 선행연구를 통해 전세가율 또는 고위험 전세 발생과의 관련성이 반복적으로 확인된 변수를 우선 고려하였다. 둘째, 수원시 행정동 단위에서 자료 확보가 가능한 변수로 한정하였으며, 토지 가격과 같이 필지별 편차가 크고 행정동 단위의 대푯값 산정이 어려운 변수는 제외하였다. 셋째, 행정동 단위의 제한된 표본수(44개)를 고려할 때 모형의 자유도와 안정성을 확보하기 위해 다중공선성 검토(VIF)를 거쳐 총 8개의 변수로 구성하였다.
Table 1.
Variable Definitions
| Category | Independent variable | Previous studies author (year) |
|
Urban characteristics factors | Ratio of Youth Resident Population | Kim & Kim (2025) |
| Employment Rate | Kang & Kim (2012) Kim & Lee (2024) | |
| Station Area Accessibility | Kang & Kim (2012) Kim, Kang, & Go (2023) | |
| Living SOC Ratio | Kang & Kim (2012) Kim, Kang, & Go (2023) | |
|
Housing market factors | Volume of Jeonse Transactions | Kim & Lee (2024) |
| Non-Apartment Ratio | Kim (2022) Kim & Lee (2024) Kim & Kim (2025) | |
| Low-Price Jeonse Transaction Rate(Below 200 Million KRW) | MOLIT (2026) | |
|
Near-New Construction Ratio (Built within 10 Years) |
종속변수는 수원시 내부자료를 바탕으로 행정동별 전세사기 누적 발생건수로 설정하였으며 독립변수는 도시특성 요인과 주택시장 요인 변수로 구성하였다.
도시특성 요인 변수로는 청년인구 비율, 종사자 비율, 역세권 접근성 및 생활SOC 비율을 포함하였다. 선행연구에서는 청년인구가 많고 경제활동 인구가 집중된 지역일수록 전세수요가 증가한다고 언급하였는데, 공간구조 측면에서 청년인구 및 종사자 비율이 많은 고용중심지 인근은 청년 및 사회초년생이 단기간 거주를 위한 주거지로서 수요가 높은 지역으로 설명한 바 있다(Kim, Kang, & Go, 2023).
또한 역세권 접근성과 같이 대중교통 접근성이 용이한 지역은 주거 선호와 임차수요가 집중되어 전세거래가 활발해질 수 있다는 점을 고려하여 해당 변수를 포함하였다. 생활SOC 비율은 생활편의시설의 집적 정도가 지역의 주거 선호 및 임차수요를 유인하는 요인으로 작용할 수 있다는 점에서 변수로 선정하였다. 생활SOC는 국토교통부 및 수원시 공공데이터를 활용하여 행정동 내 교육･의료･문화･체육･소매시설 등을 포괄하였다.
주택시장 요인 변수로는 비아파트 전세거래량, 비아파트 비율, 저가 전세 거래 비율 및 준신축 비율을 선정하였다. 비아파트 전세거래량은 해당 지역의 비아파트 중심 전세시장 활성화 정도를 나타내는 지표로 전세사기 피해가 주로 비아파트 주택에서 발생한다는 점을 고려하여 변수로 포함하였다. 비아파트 비율은 선행연구에서 고위험 전세 발생과 밀접한 관련이 있는 것으로 확인된 바 있어 변수로 포함하였다.
저가 비아파트 전세 거래 비율은 보증금 규모가 작을수록 임차인의 권리보호 의식이 낮고 정보 비대칭이 크게 나타날 수 있다는 점과 초기 자본이 부족한 청년 및 사회초년생이 저가 전세 주택으로 유입되는 수요 패턴을 반영하여 해당 변수를 포함하였다. 저가 전세거래비율은 2억 원 이하의 비아파트 주택의 전세 거래 비율로 정의하였다. 준신축 비율은 10년 이내 비아파트 주택을 대상으로 정의하였으며 건축연한은 전세사기 발생 시점인 2023년을 기준으로 하였다.
분석자료는 국토교통부(건축물대장, 실거래가 공개시스템)와 경기데이터 드림 및 수원시 내부 자료를 활용하였다. 수집된 자료는 QGIS를 활용하여 행정동 단위의 공간자료로 구축하였으며, 음이항 회귀분석에는 R(Ver. 4.5.2) 프로그램을 사용하여 분석을 수행하였다.
3. 분석모형의 적합도 검증
분석모형의 적합도를 검증하기 위하여 Log Likelihood(LL), Akaike Information Criterion(AIC), Bayesian Information Criterion(BIC) 값을 비교하였다. 포아송 회귀모형의 AIC는 1,255.06으로 나타나 음이항 회귀모형 대비 큰 차이를 보였으며(△AIC = 883.04), 과산포 지수(분산/평균 = 201.14)와 우도비 검정(Likelihood Ratio Test, LRT: χ2 = 884.41, p < .001)을 통해 과산포가 확인됨에 따라 포아송 회귀모형은 최종 분석모형에서 제외하였다.
음이항 회귀모형과 영과잉 음이항 회귀모형 간 AIC(△AIC = 0.63)와 BIC(△BIC = 2.94) 차이는 매우 미미한 수준으로 나타나 모형 간 적합도 차이는 크지 않은 것으로 판단되었다. 또한 Vuong 검정 결과 두 모형 간 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았으며(p = .997), 영과잉 음이항 회귀모형의 zero-inflation 역시 통계적으로 유의하지 않은 것으로 확인되었다(p = .937). 이는 구조적 영(zero inflation)의 존재 가능성이 낮음을 시사한다.
또한 종속변수인 행정동별 전세사기 발생 건수에 대하여 공간적 자기상관성을 검증한 결과 통계적으로 유의하지 않은(p = .1351) 것으로 나타났으며, 이는 인접한 지역 간의 공간적 파급효과나 군집성이 뚜렷하지 않음을 의미한다. 이러한 검증 결과를 종합하여 본 연구에서는 음이항 회귀모형을 최종 분석모형으로 선정하였다<Table 2>.
IV. 수원시 전세사기 실태
1. 수원시 전세사기 피해 현황
수원시는 기초지자체 중 전세사기 피해 규모가 가장 큰 지역으로 전국의 7.2%, 경기도 전체의 31.9%에 해당하는 피해가 발생하였다. 세대수 대비 전세사기 피해 발생률은 0.43%로 화성시(0.23%) 대비 약 2배 수준을 보여, 수원시가 단순 발생 건수뿐만 아니라 주거 규모 대비로도 전세사기에 취약한 구조를 보이는 것으로 분석된다.
행정구역별 분포를 살펴보면, 권선구에서 1,110건(51.7%)으로 가장 많은 피해가 발생하였으며 팔달구 709건(33.1%), 영통구 223건(10.4%), 장안구 103건(4.8%) 순으로 나타났다. 또한 상위 5개 행정동인 세류2동(424건), 권선1동(383건), 인계동(356건), 세류3동(181건), 우만1동(130건)에서 전체 피해의 68.7%가 집중된 것으로 나타났다. 특히 세류2동은 세대수 대비 전세사기 발생률은 3.4%로 수원시 평균(0.4%) 대비 약 8.52배에 달해 특정 행정동에 피해가 고도로 집중되는 현상을 보이고 있다(<Table 3>, <Figure 3>).
Table 3.
Top 5 Administrative Dongs for Jeonse Fraud in Suwon
피해 연령과 피해 주택 유형을 살펴보면, 30대에서 전체 피해의 64.8%가 발생하였다. 이는 전국 평균(49.6%)을 크게 상회하는 수치로 청년층이 전세사기 피해에 특히 취약한 계층임을 보여준다.
피해 주택 유형의 경우 다세대주택에서 피해의 70% 가 발생하여 전국 평균(29.3%) 대비 약 2.3배 높은 비중을 보였으며, 오피스텔(9.3%), 연립주택(6.3%), 단독주택(5%) 순으로 나타났다<Table 4>.
Table 4.
Victim Age Groups and Housing Types
2. 전세사기 발생 지역의 도시공간 특성
수원시 청년거주비율 상위 5개 행정동은 영통2동(46.4%), 권선1동(39.3%), 인계동(38.9%), 곡선동･율전동(36.9%) 순으로 나타났으며, 종사자 밀도 상위 5개 행정동은 인계동(1.73), 매탄3동(1.44), 매산동(1.40), 영통2동(1.23), 권선1동(1.19) 순으로 확인되었다. 이를 전세사기 피해 상위 행정동과 비교해보면 권선1동과 인계동은 전세사기 피해, 청년인구, 종사자 밀도 세 항목 모두에서 중복적으로 나타났다. 반면, 전세사기 발생 건수가 가장 많았던 세류2동･세류3동･우만1동 등은 청년인구 및 종사자 밀도 상위 지역에 포함되지 않았으며 이는 전세사기 발생이 단순히 청년인구가 많거나 종사자 수가 많은 지역에서 필연적으로 발생하는 것이 아님을 시사한다<Figure 4>.
수원시 전세사기 피해 주택은 <Figure 5>와 같이 역세권 인접 비아파트 주택의 밀집과 뚜렷한 공간적 중첩 양상을 보인다. 피해 주택과 지하철역 간 거리 분석 결과, 역 반경 1 km 이내에서 전체 피해의 55.2%가 발생하였으며, 특히 500~1,000 m 구간에서 36.9%로 가장 높은 비중을 차지했다.
전세사기 피해 상위 행정동의 역세권 접근성(역세권 1 km 내 비아파트 주택 비율)은 권선1동 89.6%, 세류2동 70.4%, 세류3동 68.1%, 인계동 63.9% 순으로 피해 집중 지역일수록 역세권 인근 비아파트 주택의 비중이 높게 나타났다. 이는 청년층의 지속적인 임대 수요와 역세권 비아파트 공급이 결합된 공간적 여건이 전세사기 위험을 높여 해당 지역의 피해 집중을 유발한 것으로 판단된다<Table 5>.
Table 5.
Distance between Fraud-affected Housing and Station Areas
| Buffer radius | Number of cases | Share (%) |
| Within 500 m | 392 | 18.3 |
| 500-1,000 m | 791 | 36.9 |
| 1,000-1,500 m | 640 | 29.8 |
| Over 1,500 m | 322 | 15.0 |
| Total | 2,145 | 100.0 |
생활SOC는 교육･의료･체육･공원･문화･소매점 등 일상생활에 필요한 기반시설을 포괄하는 개념으로, 주거지 선택에 있어 교통 접근성과 더불어 청년층이 중요하게 고려하는 요인 중 하나이다. 선행연구에 따르면 청년 1인 가구의 주거 만족도는 상업･의료･공공･문화시설 등의 물리적 환경요인에 크게 영향을 받으며(Min, 2021), 이러한 생활환경 및 도시기반시설의 인프라 수준은 주거만족도를 설명하는 주요 변수로 작용한다(Lee & Choi, 2022). 이처럼 양호한 생활SOC와의 접근성은 청년층의 주거지 선택에 실질적인 영향을 미치며 청년 임차 수요를 집중시키는 요인으로 작용한다.
<Figure 6>을 살펴보면, 매산동･고등동･매교동･인계동 등 생활SOC 밀도가 높은 행정동을 중심으로 피해 주택이 밀집하는 경향이 확인되었다. 이는 주거 편의성이 높은 지역일수록 임차 수요가 집중되고, 이러한 수요 집중 지역이 전세사기 피해 발생과 연관되어 있음을 보여주고 있다. 다만생활SOC 밀도가 높은 모든 지역에서 전세사기가 발생하는 것은 아니므로, 이를 단일 요인으로 해석하기보다는 청년 임차 수요를 특정 지역으로 유인하는 주요 환경요인 중 하나로 설명할 수 있다.
3. 전세사기 발생 지역의 주택시장 특성
전세사기 피해주택의 건축 연한을 분석한 결과, 사용승인 5년 이하의 신축 건물이 66.2%, 6~10년 이하의 준신축 건물에서 29.3%를 차지하여 전체 피해의 95.5%가 10년 이내 건축물에 고도로 집중된 것으로 나타났다. 비아파트 주택은 아파트와 달리 건물의 규모, 세대수 등의 수준이 상이하여 동일한 비교 대상을 설정하기 어려우며 신축 특성상 실거래 데이터가 부족하여 객관적 시세보다는 감정평가사의 주관적 판단, 인근 유사 매물 추정 등에 의존할 수밖에 없는 한계를 지닌다. 이러한 특성으로 인해 가격 조작 및 조직적 범죄에 매우 취약한 것으로 나타난다. 또한 쾌적한 주거환경을 선호하는 청년층의 집중적인 수요가 맞물리면서 이러한 구조적 취약성이 심화된 것으로 분석된다<Table 6>.
Table 6.
Building Age of Jeonse Fraud-Affected Housing
| Building Age | Number of Cases | Share(%) |
| Under 5 years | 1,303 | 66.2 |
| 6-10 years | 577 | 29.3 |
| Over 10 years | 88 | 4.5 |
전국 전세사기 피해의 84.4%가 보증금 2억 원 이하 구간에서 발생한 것과 유사하게 수원시 또한 저가 전세거래 비중이 높은 지역을 중심으로 피해가 집중되었다. 개별 피해주택의 정확한 보증금 규모는 데이터 비공개로 파악하기 어려우나, 행정동별 2억 이하의 저가 전세거래율과 피해주택의 공간적 분포를 중첩한 결과 저가 전세거래 비율이 높은 권선구(세류2･권선1동) 및 팔달구(인계･우만1동) 일대에서 사기 피해가 밀집하는 경향이 나타난다.
다만, 광교1동이나 영통2동처럼 저가 전세거래율이 상대적으로 낮음에도 불구하고 전세사기 피해가 발생하는 사례도 관찰된다. 이는 저가 전세거래율 지표만으로는 전세사기 발생 메커니즘을 온전히 설명하는 데 한계가 있음을 보여준다. 즉, 전세사기 발생은 저렴한 보증금 구조뿐만 아니라 비아파트 주택의 공간적 밀집, 신축 주택의 불투명성, 청년층의 임차 수요 등 주택시장 및 도시공간 요인이 복합적으로 작용한 결과임을 시사한다<Figure 7>.
V. 분석 결과
1. 기술통계분석
음이항 회귀분석을 수행하기에 앞서 설정한 변수들을 대상으로 기술통계분석을 실시하였으며, 분석결과는 <Table 7>과 같다. 종속변수인 전세사기 발생 건수의 평균은 48.75건, 표준편차는 99.02로 나타났으며 최댓값은 424건으로 행정동 간 편차가 매우 큰 것으로 확인되었다.
도시특성요인을 살펴보면, 청년인구 비율의 평균은 29.79%, 최대값은 46.39%로 나타나 행정동 간 차이가 존재하는 것으로 확인되었다. 종사자 비율은 평균 0.52, 최대값 1.73으로 일부 상업･업무 중심지역에서 높은 수준을 보였다. 역세권 접근성은 평균 25.67%, 최대값은 96.9%로 행정동별 역세권 접근성 차이가 크게 나타났다. 생활SOC 비율은 평균 0.026이며 표준편차 또한 크지 않아 지역 간 편차가 상대적으로 작은 것으로 확인되었다.
주택시장 요인에서는 비아파트 전세거래량의 평균이 521.66건, 최대값 2,913건으로 지역별 전세거래 규모 차이가 큰 것으로 분석되었다. 비아파트 비율은 평균 81.9%로 대부분의 행정동에서 높게 나타났으며, 이는 수원시 전세시장이 다세대･연립주택 중심으로 형성되어 있음을 보여준다. 저가 전세거래율의 평균은 1.80, 최대값은 6.59로 나타나 일부 지역에서 저가 전세거래가 집중되는 양상이 확인되었다. 준신축 주택의 비아파트 비율은 평균 11.94%, 최댓값은 37.28%로 나타나 행정동별 준신축 주택 공급 수준의 차이가 존재하는 것으로 나타났다.
독립변수 중 편차가 크고 왜도가 높은 일부 변수에 대해서는 분포의 비대칭성을 완화하고 극단값의 영향을 줄이기 위해서 로그(log) 변환을 적용하였다. 변수 간 상관관계를 분석한 결과 대부분의 변수는 0.6 이하로 나타나 전반적인 상관성은 높지 않은 것으로 나타났다. 종사자 비율과 생활SOC 비율 간 상관계수는 0.64로 비교적 높게 나타났으나, 분산팽창지수(VIF)가 모두 5 미만으로 확인되어 다중공선성 문제는 크지 않은 것으로 판단하였다<Figure 8>.
Table 7.
Descriptive Statistics
2. 전세사기 발생 영향요인 분석
수원시 전세사기 발생 영향요인을 분석하기 위하여 음이항 회귀모형을 적용하였으며, 분석 결과는 <Table 8>과 같다. 분석결과 도시특성 요인과 주택시장 요인 중 일부 변수는 전세사기 발생과 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
1) 도시특성요인
도시특성 요인에서는 종사자 비율, 역세권 접근성, 생활SOC 비율이 유의한 영향을 나타냈다.
종사자 비율은 전세사기 발생과 부의 관계(IRR = 0.3803, p < .05)를 보였다. 이는 종사자 밀도가 높을수록 고위험 전세가 증가한다고 분석한 Kim, Kang, and Go(2023)의 연구와 상반되는 결과이다. 이러한 차이는 서울시와 수원시의 도시공간 구조적 특성에 기인한 것으로 해석된다. 서울의 주요 고용중심지는 업무 및 상업기능이 집중되어 있으나 주거 기능은 상대적으로 약해 주택가격 시세가 충분히 형성되지 않는 특성을 보이는(Go, Shin, & Lee, 2023) 반면, 수원시의 주요 고용중심지인 광교･인계동･영통 등 업무･상업 기능과 주거기능이 혼재된 도시구조로 이들 지역은 대부분 공동주택이 집중된 지역이다(Kim and Lee, 2025). 공동주택은 비아파트 주택에 비해 거래사례와 가격정보가 충분하여 시세파악이 용이한 특성을 보인다. 또한 수원시 전세사기 피해는 비아파트 주택이 밀집된 지역에 집중되어 나타나며 주요 고용중심지는 이러한 비아파트 밀집 주거지역과 공간적으로 구분되는 특성을 보인다. 수원시는 종사자밀도가 높은 고용중심지가 상대적으로 시세파악이 용이한 공동주택 주거지역과 공간적으로 중첩되고, 전세사기 피해가 집중된 비아파트 밀집지역과 구분되는 특성이 나타나 종사자 비율이 부(-)의 영향을 미치는 것으로 해석된다.
역세권 접근성은 정(+)의 영향(IRR = 1.3625, p < .01)을 미치는 것으로 나타났다. 이는 역세권 자체가 전세사기를 직접적으로 유발한다기보다, 수원시의 역세권과 비아파트 주택의 공간적 분포 특성이 반영된 결과로 해석할 수 있다. 역세권은 대중교통 접근성이 높아 임차수요가 유입･집중될 가능성이 높은 공간적 조건을 제공한다. 특히 수원시의 경우 4장에서 확인한 바와 같이, 영통･광교 등 공동주택 중심 지역의 역세권을 제외한 역세권에서는 비아파트 주택이 밀집된 주거지역과 공간적으로 중첩되는 특성이 나타난다. 교통 접근성이 양호한 역세권의 임차수요와 상대적으로 시세 파악이 어려운 비아파트 주택시장이 결합하면서 전세사기 위험에 노출될 수 있는 환경이 형성된 것으로 판단된다.
생활SOC 비율 또한 정(+)의 영향(IRR = 3.6239, p < .01)을 미쳤으며, 분석 모형에 투입된 독립변수 중 가장 높은 설명력을 나타냈다. 이는 의료 및 여가 등 생활 편의시설에 대한 접근성이 전세가율 상승을 견인한다고 분석한 Kim and Kim(2025)의 연구 결과와 부합한다. 즉, 양호한 근린생활 인프라가 임차 수요를 집중시키는 요인으로 작용하며 이러한 수요의 밀집이 전세사기 범죄에 취약한 공간적 환경을 조성하는 데 영향을 미치고 있음을 의미한다.
반면, 청년인구 비율은 전세사기 발생에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(p = .418). 수원시 전세사기 피해자의 약 77%가 청년층으로 나타났으나, 행정동별 청년인구 비율은 유의한 영향을 보이지 않았다. 이는 본 연구가 행정동 단위의 지역 특성을 분석한 반면, 청년 피해 비율은 개별 피해자의 특성을 나타내는 지표이므로 두 결과를 동일한 관점으로 해석하기에는 한계가 있다. 즉, 청년층이 전세사기 피해자의 다수를 차지하더라도 청년인구 비율이 높은 지역에서 전세사기 발생 건수가 많다고 해석할 수 없다. 청년인구 규모 자체보다 청년층의 임차수요를 유인하는 도시특성과 주택시장 특성이 전세사기 발생과 관련성을 갖는 것으로 나타났다.
2) 주택시장요인
주택시장 요인의 분석 결과, 저가 전세거래율과 비아파트 비율은 각각 1%와 10% 유의수준에서 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 2억 원 이하 저가 전세 거래 비율이 높은 지역일수록 전세사기 발생 건수가 약 2.14배 증가하고, 비아파트 주택 비중이 높을수록 사기 발생 가능성이 높아지는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 비아파트 거래가 활발하고 주택 1채당 매매가격이 낮은 시장일수록 고위험 전세 발생 위험이 높아진다고 분석한 Kim and Lee(2024)의 연구 결과와 부합한다. 실제 수원시에서도 저가 전세거래율과 비아파트 주택 비중이 높은 팔달구(인계･우만1동) 및 권선구(권선1･세류2･세류3동) 일대에 피해가 집중적으로 발생한 것으로 나타났다.
준신축 비율은 10% 유의수준에서 정(+)의 영향을 미쳤으며, 10년 미만 준신축 비아파트 주택 비율이 높은 지역일수록 전세사기 발생 건수가 약 1.59배 증가하는 경향을 보였다. 일반적으로 시세차익 목적의 투자수요가 높은 아파트와 달리, 비아파트 주택은 무주택 자격을 유지하며 청약을 준비하는 대기공간으로 인식되는데 이러한 비아파트 주택은 청년층의 임차 수요는 높으나 매매수요는 적어 가격 안정적인 시세 형성이 어려운 특성을 가진다(Kim and Kim, 2025). 특히 신축 및 준신축 비아파트 주택은 실거래 사례 축적이 부족하여 임차인이 적정한 전세가격과 주택의 실제가치를 판단하기 어려워 정보 비대칭이 발생할 가능성이 있고, 임대인이 실제 가격보다 높은 전세가격을 설정하는 등 가격 왜곡이 발생하기 쉬운 구조적 한계를 지닌다. 수원시는 인계･권선1･우만1동을 중심으로 도시형생활주택, 다세대주택, 오피스텔 등의 신축 비아파트 공급 비중이 높은 편인데(Kim and Lee, 2025), 이러한 신축 비아파트 주택의 시세 불투명성이 실제 가치 대비 과도한 전세가 책정이나 무자본 갭투자 기반의 임대차 구조를 양산하여 전세사기 발생을 고조시키는 원인으로 해석된다.
한편, 전세 거래가 활발한 지역일수록 사기 발생 가능성이 높아질 수 있다는 가설하에, 시장 노출량을 통제하고자 모형에 투입한 비아파트 전세거래량은 통계적으로 유의성을 확보하지 못하였다(p = .786). 이는 전세사기 발생이 단순히 임대차 거래량 규모에 비례하여 발생하는 것이 아니라, 저가 비아파트 중심의 주택시장 구조와 신축 주택의 시세 불투명성 등의 요인들이 복합적으로 작용하는 것으로 볼 수 있다.
Table 8.
Results of Negative Binomial Regression Analysis
| Variable | b | β | SE | IRR | p-value | |
| Urban characteristics factors | Ratio of Youth Resident Population | 1.2128 | 0.1872 | 1.4981 | 3.3628 | 0.418 |
| Employment Rate | -0.9667 | -0.7329 | 0.4106 | 0.3803 | 0.019** | |
| Station Area Accessibility | 0.3093 | 0.6764 | 0.1016 | 1.3625 | 0.002*** | |
| Living SOC Ratio | 1.2875 | 0.9938 | 0.4086 | 3.6239 | 0.002*** | |
| Housing market factors | Volume of Jeonse Transactions | 0.0595 | 0.0332 | 0.2195 | 1.0613 | 0.786 |
| Non-Apartment Ratio | 0.0227 | 0.4960 | 0.0132 | 1.0230 | 0.086* | |
| Low-Price Jeonse Transaction Rate | 0.7600 | 0.6906 | 0.2772 | 2.1383 | 0.006*** | |
| Near-New Construction Ratio | 0.4618 | 0.3797 | 0.2726 | 1.5869 | 0.090* | |
VI. 결 론
본 연구는 최근 심각한 주거 불안 요인으로 대두된 전세사기 문제에 주목하여, 기초지자체 중 전세사기 피해가 가장 집중된 수원시를 대상으로 도시특성 요인과 주택시장 요인이 전세사기 발생에 미치는 영향을 음이항 회귀분석을 통해 실증적으로 규명하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 도시특성요인 분석 결과, 역세권 접근성과 생활SOC비율은 전세사기 발생에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수원시는 다중 광역 철도망(1호선, 분당선, 수인분당선, 경부선 철도) 기반의 우수한 교통 인프라를 갖추고 있어 서울, 판교 등 주요 업무지구로의 통근 부담이 낮다. 이로 인해 사회 초년생, 대학생, 신혼부부 등 청년층의 배후 전세 수요가 집중되는 공간적 특성을 지닌다. 실제 수원시 청년인구(약 37만 명)와 청년 유입 인구(약 8.4만 명)는 화성시(인구 29만 명, 유입 약 6.7만 명), 용인시(인구 27만 명, 유입 약 5.3만 명) 등 인접 지자체를 크게 상회한다.
반면 종사자 비율은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수원시 내 주거와 업무 기능이 혼재된 고용 중심지는 대부분 공동주택이 집중된 곳으로, 전세사기 피해가 주로 발생하는 비아파트 밀집 주거지역과는 공간적으로 구분되는 특성을 보인다. 이러한 도시공간 구조의 차이가 종사자 비율과 전세사기 발생 간 부(-)의 관계로 나타난 것으로 해석된다.
한편 청년거주비율 자체는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 수원시의 청년인구 및 청년 유입인구 규모에도 불구하고, 실제 전세사기 발생은 단순한 청년 인구 밀집도보다는 역세권 접근성 및 생활SOC 수준과 같은 도시공간적 특성에 의해 더욱 크게 영향을 받는다는 점을 시사한다.
둘째, 주택시장 요인 분석 결과, 저가 전세거래율, 비아파트 비율, 준신축 비율이 전세사기 발생에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 2억 원 이하의 저가 전세거래 비율이 높은 지역일수록 사기 발생 위험이 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 초기 자산이 부족한 사회초년생이 조달 가능한 금융권의 전세대출 한도는 대체로 1억 5천만 원에서 2억 원 수준에 형성되어 있어 해당 가격대의 비아파트 주택에 대한 전세수요가 집중되는 것으로 판단된다.
또한 10년 미만 준신축 주택 비율이 높은 지역에서 전세사기 발생이 증가하는 것은 수원시 저층주거지 밀집 지역의 개발특성과 관련되어 있다. 수원시 원도심 일대 저층주거지는 토지구획정리사업 및 주거정비사업을 통해 다세대･다가구 위주의 신규 공급이 활발하게 이루어졌고(Kim and Lee, 2025) 양산된 준신축 비아파트 주택들의 시세 불투명성이 시세 조작과 과도한 보증금 책정을 용이하게 하여 전세사기 피해가 가중된 것으로 판단된다.
수원시 전세사기 발생은 개인의 정보 비대칭 문제를 넘어, 광역교통 및 대학･일자리 밀집으로 인한 강한 청년 임차 수요, 역세권 중심의 비아파트 공급 구조와 준신축 주택의 시세 불투명성 등 도시공간적･주택시장적 요인이 복합적으로 작용한 결과로 해석된다. 따라서 전세사기 예방을 위해서는 개별 임차인의 계약 역량 강화 등 미시적 차원에서 그치지 않고 고위험 지역의 도시공간적 특성과 주택시장 구조를 고려한 선제적이고 공간적인 대응 체계 마련이 필요하다.
본 연구의 결과를 바탕으로 주거 안정성 제고 및 전세사기 피해 예방을 위해 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다.
첫째, 공간데이터 기반의 위험지역 식별 체계를 구축해야 한다. 비아파트 비율, 저가 전세거래율, 준신축 비율 등 본 연구에서 유의한 영향요인으로 확인된 변수들을 기초 지표로 활용하여 행정동 단위의 전세사기 위험 지수를 개발하고 고위험 지역을 선제적으로 식별해야 한다. Kim(2022)은 주택매매가격과 전세가격이 하락할 경우 고위험 전세가 증가하고 이에 따라 전세사기 발생이 일어날 가능성이 있으므로 전세가율이 높은 지역에 대해서 주의깊은 관찰이 필요함을 제언한 바 있다.
둘째, 저가 전세 밀집 지역 중심의 전세사기 위험정보 제공 서비스 도입이 필요하다. 최근 서울시에서 도입하고 있는 ‘AI 기반 전세사기 위험분석 보고서’ 서비스는 계약을 고려 중인 주택 주소를 입력하면 AI가 수집･분석한 전세사기 위험정보를 제공하고 있다. 수원시 내 고위험 지역에 이와 유사한 서비스를 도입하여 청년 및 사회초년생이 계약 체결 전 전세가율, 임대인의 다주택 보유 현황, 선순위 권리관계 등을 쉽게 확인할 수 있는 제도적 환경을 조성할 필요가 있다.
셋째, 비아파트 전세시장에 대한 집중 모니터링 및 시세 투명성 강화가 필요하다. 수원시 내 주요 역세권 및 생활SOC 밀집 지역의 준신축 비아파트 주택을 대상으로 시세정보 공개를 강화하고 구체화하는 방안이 검토되어야 한다. Kim and Kim(2025)의 연구에서도 밝힌 바와 같이 가치평가가 어려운 연립･다세대 주택 특성을 감안하여 실거래가, 감정평가액, 공시가격 등을 포괄적으로 포함하는 공시시스템 구축을 고려할 필요가 있다고 하였다. 나아가 신축 및 준신축 연립･다세대 주택의 전세가율 이상 징후를 공공이 선제적으로 인지할 수 있는 시스템 도입이 요구되며, 이상 징후가 감지된 고위험 주택 및 중개업소에 대해 지자체의 즉각적인 현장점검과 직접적인 관리･감독이 수반되어야 할 필요가 있다.
본 연구는 행정동 단위의 도시특성과 주택시장 요인이 전세사기 발생과 관련되는 공간적 특성을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 개별 주택 수준의 전세가율, 선순위 채권 규모, 임대인의 투자 성향 및 다주택 보유 여부 등 전세사기 발생과 관련될 수 있는 미시적 요인을 분석에 포함하지 못한 한계가 있다. 또한 분석의 공간적 범위가 수원시라는 단일 기초지자체에 한정되어 있어, 연구 결과를 전국 또는 다른 지역으로 일반화하는 데에는 한계가 존재한다.
따라서 향후 연구에서는 개별 주택 및 임대인 수준의 미시적 변수와 지역 수준의 공간적･주택시장 특성을 함께 고려한 다층적 분석을 수행함으로써 전세사기 발생 메커니즘을 보다 정교하게 규명할 필요가 있다. 아울러 화성시, 부천시, 인천 미추홀구 등 수도권 내 주요 전세사기 피해지역을 대상으로 비교분석을 수행하여 지역별 도시특성과 주택시장 구조에 따른 전세사기 발생 양상의 차이를 검증하는 후속 연구가 이루어질 필요가 있다.
본 연구는 전세사기 발생 원인을 임대인과 임차인 간의 미시적 정보 비대칭 문제로 국한하지 않고 도시공간적 특성과 주택시장 요인 간의 연관성을 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의를 갖는다. 향후 본 연구의 결과가 지자체 단위의 선제적 예방 정책 수립과 고위험 지역 모니터링 체계 구축을 위한 실증적 근거로 활용되기를 기대한다.
