전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향: 수도권을 중심으로

최근 우리나라 전세시장에서는 전세보증금 미반환 사례가 급증하고 있으며, 이로 인해 임대인과 임차인 간의 주택임대차보호법 및 민법에 근거한 법적 분쟁이 늘어나고 있다. 특히, 주택도시보증공사(Korea Housing & Urban Guarantee Corporation, 이하 HUG)의 안심전세포털 명단 공개 자료에 따르면, 상습적으로 전세보증금을 돌려주지 않은 악성 임대인의 수가 2023년 12월 17명에서 2025년 1월에는 1,177명(개인 및 법인 포함)으로 폭증했으며, 이들이 돌려주지 않은 보증금 규모만도 약 1조 9,000억 원에 이르는 것으로 나타났다(서진우, 2025). 이러한 현상은 단순한 임대차 분쟁을 넘어 임차인의 주거 안정성 및 주택시장 전체의 신뢰성 저하로까지 이어질 위험이 큰 것으로 파악된다.

학술적으로도 전세보증금 채무불이행과 시장 위험 요인 간의 연계성이 지적된 바 있다. 전세보증금 반환보증 제도 관련 연구에서는 전세가율이 높을수록 반환 불능 가능성이 커지고, 주택매매가격 하락이 임대인의 담보가치를 약화시켜 보증금 미반환 위험을 증대시킨다는 실증 결과가 제시되었다(박진백 외, 2023). 또한, 국토연구원의 ｢미분양주택 변동원인과 대응방향 연구｣는 금리상승과 공급과잉이 미분양 확대를 초래하고, 이는 유동성 위기로 연결될 수 있음을 지적한 바 있다(박진백, 2023). 이와 더불어, 최근 언론 보도에서도 전세보증금 반환 사고가 특정 지역과 주택유형에 집중되면서 사회적 문제로 부각되고 있음을 강조하고 있다(김동현, 2025).

이러한 현실과 선행연구의 논의를 종합하면, 전세보증금 채무불이행이 전세가격 수준, 미분양, 금리 등 주택시장·거시경제 변수와 밀접하게 연관된다는 점은 비교적 잘 밝혀져 있으나, 그 결과가 경매시장으로 어떻게 전이되는지에 대해서는 체계적인 분석이 부족하다고 할 수 있다. 기존 연구들은 주로 전세가격과 반환보증 제도, 혹은 미분양 문제 등 개별 요인의 영향에 초점을 맞추어 왔을 뿐, 전세보증금 채무불이행 사건이 경매시장으로 전이되는 구조적 메커니즘을 종합적으로 분석한 연구는 드문 실정이다. 특히 수도권의 경우 서울과 경기, 인천 지역 간 주택시장 구조와 수요·공급 여건이 크게 다름에도 불구하고, 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향이 지역별로 어떻게 차별적으로 나타나는지에 대한 비교·실증연구는 거의 이루어지지 않았다.

따라서 본 연구는 수도권(서울·경기·인천)을 대상으로 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 아파트매매가격, 아파트전세가율, 아파트미분양건수, 아파트매매거래량 등 주택시장 특성과 회사채수익률, 통화량(M2), 소비자물가지수 등 거시경제 특성을 동시에 고려하여, 전세보증금 채무불이행이 기타 시장·거시 요인과 구분되는 경매건수에 대한 순수한 영향을 추정하고자 한다. 둘째, 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수를 전세보증금 채무불이행 과정에서 나타나는 대표적인 위험지표이자 경매 발생의 선행지표로 보고, 이들 지표와 경매건수 간의 구조적 관계를 규명함으로써 보증사고·임차권등기명령과 경매건수를 연계한 분석이 왜 필요한지를 실증적으로 제시하고자 한다. 셋째, 서울과 경기, 인천으로 구분된 지역별 분석을 통해 전세보증금 채무불이행과 경매시장 간 관계가 지역별로 어떻게 달라지는지를 비교·분석하고, 그 결과를 바탕으로 주택시장 안정화 및 임차인 보호를 위한 지역 맞춤형 정책적 시사점을 제시하고자 한다.

연구의 범위는 공간적 범위와 시간적 범위, 내용적 범위로 구분하여 제시하고자 한다. 첫째, 공간적 범위는 수도권(서울특별시, 경기도, 인천광역시)으로 한정하였다. 수도권은 전국 주택 거래와 전세 거래의 중심지이자, 전세보증금 미반환 사건과 임차권등기명령 건수가 집중적으로 발생하는 지역이다. 따라서 수도권을 분석대상으로 설정하는 것은 전세보증금 채무불이행과 경매시장 간의 연계성을 규명하는 데 적절할 것으로 생각된다. 둘째, 시간적 범위는 2022년 8월부터 2025년 4월까지로 설정하였다. 이는 HUG에서 제공하는 전세보증금 반환 보증사고 건수의 통계가 본격적으로 집계된 시점부터 최근까지의 가용 자료를 포함한 기간이다. 이 시기는 금리 급등기와 총부채원리금상환비율(debt service ratio, 이하 DSR) 규제 강화, 미분양 증가 등 주택시장의 구조적 전환기가 겹친 시점으로, 임대보증금 채무불이행으로 인한 경매시장의 동태적 변화를 분석하기에 적합한 것으로 판단된다. 셋째, 내용적 범위는 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 데 있다. 이를 위해 주택시장 특성(아파트매매가격지수, 아파트전세가율, 아파트미분양, 아파트매매거래량), 거시경제 특성(회사채수익률, 소비자물가지수, M2), 채무불이행 특성(보증사고 건수, 임차권등기명령 건수)을 주요 독립변수로 설정하였다. 분석방법으로는 패널회귀분석으로 하우스만 검정을 통한 고정효과모형을 중심으로 하되, 수도권을 서울과 경기, 인천으로 구분하여 비교 분석하였다.

전세보증금 채무불이행은 임대차계약이 종료되었음에도 불구하고 임대인이 임차인에게 반환하여야 할 보증금을 약정 또는 법정 기한 내에 반환하지 않는 상태를 의미한다. 이러한 채무불이행은 ｢민법｣ 제390조의 채무불이행, 제395조의 이행지체, 제399조의 손해배상 규정과 직접적으로 연계되며, 동시에 ｢주택임대차보호법｣ 제3조에서 보장하는 임차인의 보증금 반환청구권을 침해하는 행위로 규정할 수 있다. 주택임대차보호법상 임차인은 계약 종료 후에도 보증금을 돌려받지 못하면 법원에 임차권등기명령을 신청할 수 있으며, 이를 통해 임대차 종료 후에도 대항력과 우선변제권을 유지할 수 있다(박진백, 2023).

전세보증금 채무불이행은 발생 원인과 임대인의 고의성 여부에 따라 다양한 유형으로 구분된다. 첫째, 지연 반환 유형은 임대인이 반환 능력을 보유하고 있음에도 불구하고 정당한 사유 없이 기한 내 반환을 지체하는 경우로, 이 경우 임차인은 보증금 반환 청구와 더불어 법정이율 또는 약정이율에 따른 지연 손해배상청구권을 행사할 수 있다(김지혜·이길제, 2019; 이성진, 2015).

둘째, 불능 반환 유형은 임대인의 파산, 회생절차 개시, 담보권 실행 등으로 인해 현실적으로 보증금 전액의 반환이 불가능한 경우를 의미한다. 여기에는 시장 요인에 따른 ‘역전세’ 현상도 포함되는데, 이는 집값 하락 등으로 신규 전세가격이 기존 보증금보다 낮아져 임대인이 부족분을 마련하지 못하는 상황을 말한다. 이 경우 임차인은 임차권등기명령 제도를 통해 대항력과 우선변제권을 유지하거나 강제집행 및 경매절차를 통해 일부 권리 회수를 도모할 수 있다(임윤수, 2013).

셋째, 악성 채무불이행 유형은 다수의 임차인을 상대로 반복적이고 고의적으로 보증금을 반환하지 않는 경우로, 대표적인 예가 ‘전세사기’이다. 전세사기는 임대인이 애초부터 보증금 반환 능력 없이 다수의 주택을 임차인 보증금으로 무자본 매입하는 형태로서, 이는 정부가 시행 중인 악성 임대인 명단 공개 제도의 직접적 규제 대상이 된다(윤성진·이슬, 2023).

최근 이러한 전세보증금 채무불이행 문제가 급격히 증가하고 있다. 실제로 HUG의 전세보증금 반환보증 사고 건수는 2023년에 1만 건을 훌쩍 넘어서 2022년 대비 50% 이상 급증하였으며(유희곤, 2024), 법원에 임차권등기명령을 신청한 건수도 2022년 약 1.2만 건에서 2024년 4.7만 건으로 거의 4배 증가한 것으로 집계되었다(이태동, 2025). 임차권등기명령 신청 건수의 급증은 곧 임대차 종료 후 보증금을 돌려받지 못한 사례가 그만큼 늘었음을 의미한다(박진백 외, 2023).

이와 같이 전세보증금 채무불이행은 단순한 채권·채무관계의 불이행을 넘어 임차인의 재산권과 주거권을 침해하는 중대한 사회문제로 인식되고 있다. 이는 주택시장에서 임대인과 임차인간의 신뢰를 약화시키고 금융기관의 부실 및 보증기관의 사고액 증가를 초래함으로써, 제거할 수 없는 체계적 위험으로 작용하고 있는 것으로 판단된다.

전세보증금 반환보증은 임대인이 임대차계약 종료 시 전세보증금을 반환하지 못하는 경우, HUG 등 보증기관이 임차인에게 대신 전세보증금을 지급하고 이후 임대인에 대해 구상권을 행사하는 제도로 정의할 수 있다.

HUG의 내부 규정 역시 보증채무이행 후 임대인을 상대로 상환청구권(구상권)을 행사하는 구조를 명시하고 있다(주택도시보증공사, 2020).

본 연구에서 사용하는 보증사고는 이러한 전세보증금 반환보증에 가입한 계약 중에서, 임대인이 계약 종료 후 보증금을 반환하지 못함에 따라 보증기관이 임차인에게 대위변제를 실제로 수행한 사건을 의미한다. HUG의 보증이행 안내에서는 ‘전세보증금반환보증 사고’를 임대인의 채무불이행으로 인해 보증기관이 보증금을 대신 지급한 경우로 설명하고 있으며, 이행절차·구상권 관리 절차 등을 별도로 두고 있다.¹⁾

따라서 보증사고 건수는 전세보증금 채무불이행이 제도권 보증제도 안에서 현실화된 건수로 이해할 수 있다.

전세보증금 반환보증과 관련된 절차적 구조는 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 임대차계약이 종료되었음에도 임대인이 전세보증금을 반환하지 않는 경우, 임차인은 전세보증금반환보증 이행청구 또는 권리보전을 위해 임차권등기명령, 확정일자, 전입신고 등의 절차를 진행한다. ｢주택임대차보호법｣ 제3조의3은 임차권등기명령 제도를 규정하고 있으며, 임차권등기명령을 통해 임차인이 대항력과 우선변제권을 유지한 채 주거 이전을 가능하게 하는 것을 그 취지로 한다.

둘째, 보증기관은 약관에서 정한 요건을 충족한 경우 임차인에게 전세보증금을 대신 지급하고(대위변제), 이 시점에서 해당 계약은 보증사고로 분류된다. 셋째, 보증기관은 대위변제 이후 임차인의 권리를 승계하여 임대인에 대한 구상권을 행사하며, 담보부동산에 대해 강제경매를 신청하거나 임의매각·채무조정 등을 통해 회수를 시도한다. 실제로 HUG는 대위변제 채권 회수를 위해 경매를 통한 매각뿐 아니라 신용정보회사에 채권추심을 위탁하는 등 다양한 회수방식을 병행하고 있는 것으로 보고되고 있다(조성신, 2025). 이러한 절차에서 임차권등기명령 건수, 보증사고 건수, 경매건수는 전세보증금 채무불이행 과정의 서로 다른 단계를 포착하는 지표로 볼 수 있다. 임차권등기명령은 임차인이 보증금 미회수 위험을 인지하고 권리를 보전하기 위해 법원에 등기명령을 신청하는 초기 단계의 징후이며(임윤수, 2013), 보증사고 건수는 보증기관의 대위변제가 실제로 발생한 심화 단계의 채무불이행 사건이다. 마지막으로 경매건수는 보증기관 또는 채권자들이 실질적인 채권 회수를 위해 강제집행 절차를 진행한 최종 단계의 결과로 이해할 수 있다. 국토연구원의 역전세 관련 연구와 국토정책 Brief에서는 법원 경매, 임차권등기명령 신청, 전세보증금 반환보증 사고를 전세보증금 미반환 위험을 나타내는 별도의 지표로 사용하고 있으며, 역전세 심화 이후 세 지표가 함께 증가하는 경향을 실증적으로 제시하고 있다(박진백, 2023).

이는 세 지표가 단순히 동일한 사건을 중복 측정하는 것이 아니라, 전세보증금 미반환 리스크가 발생·심화·정리되는 서로 다른 단계에서 관측되는 변수임을 뒷받침한다.

따라서 본 연구는 “보증사고 발생 후 보증기관이 경매를 통해 자금을 회수한다”는 일반적인 절차 자체를 다시 확인하는 데 목적이 있는 것이 아니라, 전세보증금 채무불이행 과정의 서로 다른 단계에서 관측되는 임차권등기명령·보증사고·경매건수와 주택시장·거시경제 변수 간의 구조적 관계를 계량적으로 분석하고자 한다. 국내 선행연구에서도 역전세 심화 이후 법원 경매, 임차권등기명령, 전세보증사고가 동시에 증가하는 현상은 지적되고 있으나 세 지표를 하나의 모형 안에서 통합적으로 분석하여 지역별 차이와 동태적 구조를 검증한 실증연구는 아직 제한적이다. 본 연구는 이러한 공백을 보완하고, 최근 전세보증금 채무불이행이 경매시장에 미치는 영향을 보다 정량적으로 제시한다는 점에서 의의를 갖는다고 판단된다.

전세보증금 채무불이행은 임대차계약 종료 시점에서 임대인이 임차인에게 반환하여야 할 보증금을 약정된 기한 내에 반환하지 못하거나 반환을 거부하는 상태를 의미하며, 이는 임차인의 권리구제를 위한 일련의 법적 절차로 연결된다. 특히, 임차권등기명령 제도와 강제경매 절차는 전세보증금 미반환 상황에서 임차인이 실질적으로 권리를 회수할 수 있는 방법이다. 임대인이 보증금을 반환하지 못하면 임차인은 임차권등기명령을 거쳐 담보권을 확보한 뒤 주택에 대한 경매를 신청하여 보증금을 회수하려 들게 된다. 또한 임차인이 전세보증금 반환보증에 가입한 경우 임대인의 채무불이행 시 HUG와 같은 보증기관이 임차인에게 대신 보증금을 지급하고 임대인을 대위하여 해당 부동산의 경매절차를 진행하기도 한다. 그 결과 전세보증금 미반환은 경매 물건의 증가 요인으로 작용하게 된다. 실제 국토연구원의 연구에 따르면, 2021년 이후 역전세 현상의 심화로 보증금 미반환 위험이 증가하면서 법원 경매건수가 유의미하게 늘어나는 상관관계가 확인되었다(박진백, 2023). 이는 과거 2018~2020년경에도 역전세가 나타났으나 당시에는 일반 매매로도 보증금 반환이 가능했던 반면, 최근에는 주택시장침체로 정상 매매만으로 보증금 마련이 어려워져 경매를 통한 처분으로 이어지는 사례가 많아진 것으로 나타났다. 이처럼 전세보증금 채무불이행이 잦아지면 경매시장에 부실 주택 물건이 대거 출현하여 경매건수가 증가하는 것으로 나타났다.

한편 부동산 경기 변동과 거시경제 여건도 이러한 관련성을 심화시킨다. 주택가격 하락 국면에서는 전세가율이 높아 역전세가 발생하게 되는 주택은 보증금 미반환 가능성이 커지는데(김성찬·성주한, 2025), 이렇게 보증금 반환이 어려워진 주택들이 경매가 발생하는 건수가 증가하게 된다.

전세보증금 채무불이행과 경매시장에 대한 선행연구들은 주로 전세보증금 반환 위험의 결정요인이나 주택시장 침체 요인을 분석하는 데 초점을 맞춰왔다.

최우규 외(2024)의 연구에서는 HUG의 부산 지역 전세보증 사례를 바탕으로 전세보증금 반환 채무불이행의 영향 요인을 이항 로지스틱 회귀로 분석한 결과, 주택유형, 전세가율, 전세수급지수가 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주택가격 대비 보증금 비율이 높을 때 임대인의 자기자본 비중이 낮아져 보증금 반환 위험이 커진다는 점을 실증적으로 보여준다.

김진유(2022)의 연구에서는 서울시 자료로 전세사고 발생과 전세가율의 관계를 분석하였다. 주택 유형 및 지역 특성에 따라 전세보증금 미반환 위험에 차이가 있음을 밝혀, 전세가율이 주요 위험지표임을 제시하였다.

아파트매매거래량은 시장 활력도의 지표인데, 이러한 아파트매매거래량이 위축될수록 임대인이 정상 매매로 보증금을 마련하기 어려워져 채무불이행 시 경매에 의존할 가능성이 높아진다. 또한 거시경제적인 측면에서 금리와 M2, 물가와 같은 변화가 가계의 부동산 보유 부담과 투자심리에 영향을 미쳐 경매시장에 간접적으로 작용할 수 있다.

김은미·김시언(2019)의 연구에서는 소비자물가지수(CPI)와 같은 거시변수의 변화가 전세보증사고 건수에 장기적으로 통계적으로 유의한 부(−)의 영향을 미친다는 분석 결과를 제시하였다.

전세보증금 채무불이행과 경매시장 간의 연계성은 일부 연구에서 간접적으로 다루어지고 있다. 박진백(2023)은 역전세 발생 여부를 설명변수로 설정하고, 역전세가 법원 경매, 임차권등기명령, 전세보증금 보증사고에 미치는 영향을 패널회귀모형으로 분석한 결과, 역전세 심화가 보증금 미반환 위험과 경매·임차권등기명령 신청 증가와 통계적으로 유의한 정(+)의 관계가 있음을 제시하였다. 김은미·김시언(2019)은 전세보증금반환보증 사고를 ‘계약 만료 후 미반환’과 ‘경매·공매 후 미회수’로 정의하고 거시경제 변수와의 관계를 분석함으로써, 경기·물가 여건이 경매·공매를 통한 보증금 미반환 위험을 증폭시킬 수 있음을 보였다. 또한 강민석(2012)은 전세가격 상승과 높은 담보대출 비중이 결합할 경우 전세 거주주택의 경매 처분과 세입자 보증금 손실 위험이 확대된다고 지적하였다. 그러나 이러한 연구들은 전세보증금 채무불이행 지표(보증사고, 임차권등기명령)와 경매건수를 동일한 패널데이터 상에서 종합적으로 분석하기보다는, 각각을 부분적으로 다루고 있다는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수도권 시·군·구 패널자료를 이용하여 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수가 경매건수에 미치는 영향을 직접 추정함으로써, 전세보증금 채무불이행과 경매시장 간의 구조적 연계성을 보다 체계적으로 규명하고자 한다.

기존의 선행연구들은 전세보증금 채무불이행의 발생 원인과 주택시장∙거시경제 요인의 영향에 대해 다양한 분석을 시도해왔다. 그러나 전세보증금 채무불이행과 법원 경매건수의 연관성을 직접적으로 규명한 연구는 아직 부족한 실정이며, 특히 보증사고 건수나 임차권등기명령 건수와 같은 채무불이행 지표를 경매시장 분석에 활용한 사례는 존재하지 않는다. 선행연구들이 주로 전세보증금 반환 위험 자체를 설명하거나 전국 단위의 거시 변동에 초점을 맞춘 데 비해, 본 연구는 수도권 지역을 중심으로 전세보증금 미반환이 경매건수에 미치는 영향을 실증분석 함으로써 최근 급증한 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수를 독립변수로 포함시켜 전세 채무불이행 리스크가 경매시장에 미치는 영향을 규명한다는 점에서 차별성이 있다. 이러한 접근을 통해 전세보증금 채무불이행 문제를 경매시장과 연계하여 고찰함으로써, 주택시장 안정화와 임차인 보호를 위한 근거를 제공할 것으로 기대된다.

본 연구는 수도권을 중심으로 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 규명하기 위하여 주택시장 특성과 거시경제 특성, 그리고 채무불이행 특성을 고려하여 연구가설을 설정하고자 하였다.

먼저, 주택시장 특성과 관련하여, 아파트매매가격지수의 상승은 담보가치의 증가를 통해 채무불이행 위험을 완화하고, 이는 경매건수를 감소시키는 요인으로 작용할 것으로 예상된다(이숙연·전해정, 2024; 전해정, 2013; 정대석, 2019). 또한 아파트전세가율의 증가는 임대인의 보증금 반환 부담을 심화시켜 역전세가 나타날 경우 자기자본을 잠식하여 전세보증금 미반환 가능성이 커져 임차권등기명령으로 이어져 경매로 이어질 가능성을 높일 것으로 보인다(박진백, 2023). 그리고 아파트미분양건수의 증가는 시장 내 공급과잉 및 유동성 악화를 초래하여 경매건수에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 보인다. 마지막으로, 아파트매매거래량은 시장의 활력을 반영하는 지표로서, 아파트매매거래량 증가 시 경매에 의존하는 사례는 줄어들어 경매건수에는 부(−)의 영향을 미칠 것으로 판단된다(정대석, 2019).

거시경제 특성에서, 회사채수익률은 금리를 나타내는 변수로, 회사채수익률의 상승은 차주의 조달 비용을 확대하여 채무불이행 위험을 높이므로 경매건수에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 보인다(김은미·김시언, 2019; 이숙연·전해정, 2024; Ganong and Noel, 2020). 또한 M2의 확대는 유동성 공급을 통해 자산가격 상승 압력과 투기적 수요가 확대됨으로서 단기적으로 보증금 채무의 상환능력을 개선할 수 있으나, 중장기적으로 과잉 유동성으로 인한 자산가격 변동성 확대 가능성을 동시에 내포하므로, 본 연구에서는 M2의 증가는 경매건수에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다(정대석, 2019). 반면, 소비자물가지수 상승은 실질구매력 저하 및 생활비 부담 증가로 이어져 가계의 채무상환 여력을 약화시킬 수 있으나, 동시에 인플레이션 기대가 실물자산 가치 상승으로 이어질 수 있음을 고려하여, 본 연구는 소비자물가 상승이 경매건수에 부(−)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 제시하였다(김은미·김시언, 2019).

마지막으로, 채무불이행 특성과 관련하여, 보증사고 건수의 증가는 임차보증금 미반환 사건의 확대를 직접적으로 반영하므로 경매건수에 정(+)의 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한 임차권등기명령 건수는 전세보증금 미반환 사건의 구조적 증가를 나타내는 지표로서, 경매시장 확대와 밀접히 연관될 것으로 보인다(이숙연·전해정, 2024). 따라서 임차권등기명령 건수의 증가는 경매건수에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 연구가설을 수립하였고 이에 대한 것은 <표 1> 연구가설을 통해 살펴볼 수 있다.

본 연구는 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 실증적으로 규명하기 위하여 주택시장 특성과 거시경제 특성, 그리고 채무불이행 특성을 포괄하는 연구모형을 설정하였다(<그림 1> 참조). 연구모형에서 종속변수는 경매건수로, 이는 주택시장과 금융시장의 부실 정도를 가늠하는 지표로서 사용되었다.

그림 1. 연구모형

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독립변수는 크게 세 범주로 구분된다. 첫째, 주택시장 특성으로 아파트매매가격지수, 아파트전세가율, 아파트매매거래량을 포함하였다. 둘째, 거시경제 특성으로 회사채수익률과 M2, 소비자물가지수를 투입하였다. 본 연구에서 회사채수익률은 기준금리보다 실제 시장의 차입비용을 더 직접적으로 반영하는 중장기 금리라는 점에서 금리 수준의 대리변수로 사용하였으며, M2는 협의통화보다 예·적금 및 단기금융상품을 포함하는 광의통화로서 자산·부동산시장에 공급된 유동성 수준을 포괄적으로 나타내는 지표라는 점에서 유동성 대리변수로 사용하였다. 셋째, 채무불이행 특성으로 보증사고 건수, 임차권등기명령 건수를 포함하였다.

본 연구에서는 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 분석하기 위하여 종속변수와 독립변수를 다음과 같이 정의하였다.

첫째, 종속변수는 경매건수이다. 이는 대법원 경매정보를 기반으로 집계된 경매 발생 건수를 활용하였다. 경매건수는 주택시장과 금융시장의 부실 정도를 가늠하는 것으로서, 보증금 채무불이행에 대한 최종적인 시장 반응을 반영하는 변수로, 본 연구의 주요 설명 대상이 된다.

둘째, 독립변수는 크게 주택시장 특성, 거시경제 특성, 채무불이행 특성으로 구분하였다.

주택시장 특성으로는 아파트매매가격지수, 아파트전세가율, 아파트매매거래량을 포함하였다. 아파트매매가격지수와 아파트전세가율은 KB부동산에서 제공하는 지수를 활용하였으며, 각각 2022년 1월을 기준(=100)으로 표준화된 수치와 매매가격 대비 전세가격 비율을 사용하였다. 아파트매매거래량은 국토교통부의 통계자료를 기반으로 집계하였다.

거시경제 특성으로는 회사채수익률, M2, 소비자물가지수를 선정하였다. 회사채수익률은 한국은행에서 제공하는 3년 만기 AA- 등급 회사채수익률을 사용하였으며, M2는 광의통화로서 금융시장의 유동성을 측정하기 위한 지표로 활용하였다. 소비자물가지수는 한국은행이 제공하는 통계로, 2022년 1월을 기준(=100)으로 환산된 수치를 적용하였다.

채무불이행 특성으로는 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수를 포함하였다. 보증사고 건수는 부동산원의 부동산 테크에서 제공하는 전세보증사고 발생 건수를 활용하였으며, 이는 전세보증금 미반환 사건을 직접적으로 반영하였다.

본 연구에서 사용한 보증사고건수 자료는 한국부동산원이 부동산테크를 통해 제공하는 통계를 바탕으로 구성하였다. 해당 통계는 2022년 8월부터 제공되기 때문에, 보증사고 관련 분석기간은 2022년 8월부터 2025년 4월까지로 한정된다. 특히 보증사고건수의 공표 방식은 2023년 12월까지는 월별 건수로 제공되다가, 2024년 1월 이후에는 최근 3개월(당월 및 직전 2개월) 합산값으로 공표 체계가 변경되었다. 따라서 공표 방식 변경으로 인한 시계열의 불연속성을 보정하고자 월별 보증사고건수를 역산하여 사용하는 절차를 거쳤다.

구체적으로는 시군구(또는 구)별 패널자료를 기준으로 연월을 오름차순으로 정렬한 뒤, 2023년 12월까지는 공표된 월별 보증사고건수를 그대로 월별 값으로 사용하였다. 2024년 1월 이후에 대해서는 3개월 합산 공표값을 <식 1>로 정의하고, 2023년 11월과 12월에 관측되는 월별 값 base_t−1, base_t−2 출발점으로 하여 각 시점 t에 대해 <식 2>의 관계식을 순차적으로 적용함으로써 2024년 1월 이후의 월별 보증사고건수를 복원하였다. 이 과정에서 수치적 이유로 음(−)의 값이 산출되는 일부 관측치는, 보증사고건수가 본질적으로 0 이상인 계수형 변수라는 점을 고려하여 모두 0으로 재조정하였다.

임차권등기명령 건수는 대법원의 통계자료를 활용하였으며, 임차인이 보증금 반환을 받지 못하여 법원에 등기명령을 신청한 건수를 사용하였다. 변수들에 대한 내용은 <표 2>를 통해 살펴볼 수 있다.

본 연구에서 사용된 주요 변수들의 기술통계분석은 <표 3>과 같다. 먼저, 종속변수인 수도권의 경매건수 평균은 약 76.8건으로 나타났으며, 표준편차는 81.8건으로 지역 및 시기별 변동성이 큰 것으로 확인되었다. 지역별로는 서울이 평균 68.9건으로 가장 경매건수가 낮은 반면, 인천은 평균 106.2건으로 상대적으로 높은 값을 나타내 수도권 내에서 차이가 존재함을 알 수 있다.

주택시장 특성을 살펴보면, 아파트매매가격지수는 수도권의 평균 90.7로 나타났고 서울은 평균 93.4로 가장 높은 값을 보였으며, 인천은 88.9로 상대적으로 낮았다. 아파트전세가율은 수도권의 평균이 60.3%로 나타났으며, 서울은 54.1%로 가장 낮고 인천은 66.1%로 가장 높은 것으로 나타났다. 아파트미분양건수의 경우 전국 평균이 35.6건으로 집계되었으나, 표준편차가 97.5로 시기별 변동성이 큰 것으로 파악된다. 아파트매매거래량은 수도권의 평균 228.7건으로 나타났으며, 경기도가 평균 298.4건으로 가장 거래량이 많았고, 서울은 150.9건으로 상대적으로 낮은 거래량을 기록하였다.

거시경제 특성으로는, 회사채수익률의 평균이 4.08%, M2는 평균 약 3,950조 원 그리고 소비자물가지수는 평균 112.7로 나타났다.

채무불이행 특성을 살펴보면, 보증사고 건수의 수도권 평균은 약 37.6건으로 나타났으며, 인천이 평균 105.9건으로 수도권에서 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 수도권 내에서도 전세보증금 반환 사고가 지역별로 불균등하게 발생하고 있음을 시사한다. 임차권등기명령 건수는 수도권의 평균 46.0건으로 나타났으며, 서울과 경기도가 각각 평균 45.6건, 35.3건인데 반해 인천은 평균 81.5건으로 두 배 이상 높은 수준을 기록하였다. 이는 보증사고가 인천 지역에서 특히 빈번하게 발생했음을 보여주는 결과이다.

본 연구는 수도권(서울·경기·인천)을 대상으로 2022년 8월부터 2025년 4월까지의 월별 패널데이터를 구축하여, 전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 아파트매매가격, 아파트전세가율, 아파트미분양건수, 아파트매매거래량 등 주택시장 특성과 회사채수익률, M2, 소비자물가지수 등 거시경제 특성, 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수 등 채무불이행 특성을 동시에 고려하여, 수도권과 서울·경기·인천 지역별로 패널 고정효과모형과 동적 패널모형을 순차적으로 추정하였다.

첫째, 주택시장 특성에서 아파트매매가격지수는 수도권과 서울·경기에서 경매건수에 유의한 부(−)의 영향을 미쳤다. 이는 주택가격 상승이 담보가치를 높여 채무불이행 위험을 완화하고, 경매건수가 감소하는 것을 보여주었다. 반대로 아파트전세가율은 수도권에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로, 아파트 전세가율이 높아질수록 임대인의 보증금 반환 부담이 심해지면서 경매 발생 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 아파트미분양건수는 수도권과 인천에서 유의한 정(+)의 영향을 보여, 공급과잉이 아파트 매매시장의 경기침체로 이어져 아파트매매가격이 하락하고 결국 경매건수 증가로 이어질 수 있음을 시사한다. 아파트매매거래량은 수도권과 경기도에서 부(−)의 영향을 보여, 활발한 거래가 이루어질수록 부동산 경기가 과열되어 아파트 매매가격이 증가로 이어지면서 경매 건수가 줄어드는 것으로 나타났다.

둘째, 거시경제 특성에서 회사채수익률이 서울에서 경매건수에 정(+)의 영향을 미쳤고, M2는 수도권의 모든 지역에서 일관되게 경매건수에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

셋째, 채무불이행 특성의 경우, 보증사고 건수는 수도권과 서울에서 경매건수에 유의한 정(+)의 영향을 보였다. 이는 전세보증금 반환 사고가 경매로 이어지는 것으로 보증금 회수를 위해 보증금 미반환이 발생한 물건에 대한 경매로 이어지게 되면서 경매건수가 증가하게 되는 것으로 보인다. 임차권등기명령 건수는 수도권, 서울, 경기, 인천에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이는 임차권등기명령은 임차인이 보증금을 반환받지 못한 경우 취하는 법적 절차로, 임차권등기명령이 실제 경매 발생으로 이어지는 주요 경로임을 보여준다.

본 연구의 첫 번째 시사점은 전세보증금 채무불이행과 주택 경매 사이의 연계 구조를 실증적으로 확인하였다는 데 있다. 실증분석 결과, 전세보증금 반환과 직접적으로 관련된 보증사고건수와 임차권등기명령건수가 경매건수 증가에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 전세보증금 채무불이행과 경매건수가 단순히 같은 시기에 함께 증가하는 동시적 현상이 아니라, 전세보증금 미반환이 임차권등기명령과 보증사고를 거쳐 주택 경매라는 법적 강제 매각 절차로 이어지는 연속적인 과정으로 나타날 수 있음을 시사한다.

두 번째 시사점은 이러한 연쇄 구조가 전세시장 리스크 관리 및 관련 제도 운용에 참고지표로 활용될 수 있다는 점이다. 보증사고건수와 임차권등기명령건수가 빠르게 증가하는 지역이나 시점은 향후 경매건수 증가 가능성이 상대적으로 높은 구간으로 해석될 수 있으므로, 정책당국과 보증기관은 해당 지표를 모니터링하면서 전세보증금 반환보증 심사, 임차인 대상 정보 제공·상담, 분쟁조정 지원 등 사전적 대응 수단을 검토할 필요가 있다. 다만 본 연구의 분석기간이 2022년 8월부터 2025년 4월까지로 제한적이고, 보증사고 통계의 공표 방식에 제약이 있다는 점을 감안할 때, 이러한 시사점은 전세시장 리스크 관리 방향을 논의하는 데 참고 수준의 의미를 갖는 것으로 이해하는 것이 타당하다.

세 번째 시사점은 경매 관련 통계를 해석할 때 전세보증금 채무불이행과의 연관성을 함께 고려할 필요가 있다는 점이다. 경매건수는 일반적으로 경기 변동, 일반 채무불이행, 담보대출 부실 등 다양한 요인의 영향을 받는 지표로 활용되어 왔다. 본 연구 결과는 이와 더불어 전세보증금 미반환과 관련된 보증사고·임차권등기명령의 누적이 경매건수 증가와 연결될 수 있음을 보여주므로, 경매 통계를 주택시장 전반의 부실 징후뿐만 아니라 전세시장 구조적 위험의 한 단면으로도 해석할 수 있음을 시사한다.

네 번째 시사점은 자료 측면의 한계와 이에 따른 개선 필요성을 보여준다는 점이다. 본 연구는 한국부동산원이 제공하는 보증사고·경매 통계를 사용하였으나, 통계가 2022년 8월 이후에만 제공되고, 보증사고건수는 분석기간 중 월별 공표에서 3개월 합산 공표로 방식이 바뀌는 등 자료 구조에 제약이 있었다. 이 때문에 월별 보증사고건수를 다시 계산하여 시계열을 정리하는 작업이 필요하였으며, 이러한 과정은 향후 전세시장 위험을 분석하고 관련 정책을 설계하기 위해 보다 일관되고 세분화된 행정통계가 제공될 필요가 있음을 보여준다. 이러한 점을 감안하면, 본 연구는 개별 추정계수의 크기를 정밀하게 평가하기보다는 전세보증금 채무불이행·임차권등기명령·경매 사이의 기본적인 연관 관계를 제시하고, 더 긴 기간의 자료와 다양한 자료원을 활용한 후속 연구의 필요성을 제기하는 데 의의가 있다고 할 수 있다.

본 연구의 한계는 다음과 같다.

첫째, 자료와 변수의 한계가 존재한다. 본 연구는 공표된 통계자료를 활용하여 보증사고 건수와 임차권등기명령 건수를 살펴보았는데, 이러한 변수는 채무불이행을 설명하는 변수로 사용하였다. 그러나 이러한 변수들은 실제 전세보증금 채무불이행이 발생한 것이 아닌 채무불이행이 발생할 수 있는 과정에 있는 변수들이기 때문에, 직접적인 전세보증금 채무불이행을 설명하기에는 한계가 존재한다.

둘째, 거시경제 변수의 범위 제한이다. 본 연구는 일부 대표적 지표만을 포함하였으나, 금리, 가계부채 비율, 실업률 등 추가적인 거시경제 요인들도 경매시장에 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 파악된다. 하지만 이러한 경매시장에 영향을 미칠 수 있는 변수들이 모형에서 반영되지 않은 것은 한계가 존재하고 있다는 점을 의미한다.

셋째, 지역적 범위의 제약이다. 본 연구는 수도권을 중심으로 분석을 수행하였기 전국적으로 일반화하기는 어렵다.

넷째, 회사채수익률과 M2와 같은 거시변수는 동일 시점에 동일한 값이 모든 지역에 적용되는 구조이기 때문에, 패널 구조에서 표준오차 추정에 일정한 한계가 존재한다.

따라서 본 연구는 위에서 살펴본 한계점을 바탕으로 다음과 같은 향후 연구과제를 제시하고자 한다.

첫째, 자료와 변수에서 한계가 존재하므로, 향후 연구에서는 전세보증금 채무불이행의 과정이 포함된 데이터를 활용해 분석할 필요가 있다.

둘째, 거시경제 상황을 보다 자세히 반영하기 위해 가계부채 비율, 실업률과 같은 추가적인 거시경제 요인을 모형에 반영할 필요가 있다.

셋째, 본 연구는 수도권을 한정하여 실증분석을 하였기 때문에, 전국의 일반화를 위한 연구 범위의 확장이 필요하다. 또한 지방 대도시 및 중소도시는 다른 시장 구조와 위험 요인을 지니고 있기 때문에, 이에 대한 반영이 필요할 것이다.

마지막으로, 향후 연구에서는 주택담보대출금리, 신용공급 지표 등 대체 변수와 보다 정교한 표준오차 추정 방식을 활용하여 거시경제 변수의 효과를 보다 정밀하게 분석할 필요가 있다.