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경제

비싼 분양가에도 하자가 많은 아파트, 매년 증가하는 하자분쟁 사례

by 이슈-잇슈 2024. 10. 15.
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최근 몇 년간 아파트 분양가는 꾸준히 상승하고 있지만, 분양가에 걸맞지 않은 ‘부실 아파트’가 늘어나고 있다는 우려가 커지고 있습니다. 국토교통부의 발표에 따르면, 아파트 하자분쟁 사건은 해마다 증가하고 있으며, 특히 2024년 하반기에는 하자 판정 건수가 더 늘어날 것으로 예상되고 있습니다.

1. 하자분쟁 사건 현황: 증가하는 부실 아파트 문제

국토교통부가 발표한 자료에 따르면, 하자심사분쟁조정위원회(하심위)에 접수된 하자분쟁 사건은 2024년 1월부터 8월까지 총 3119건으로 집계되었습니다. 이 수치는 연말까지 약 4679건에 이를 것으로 예상되며, 이는 전년도인 2022년의 3027건과 비교해 꾸준히 증가하는 추세를 보여줍니다. 2023년에는 총 3313건의 하자분쟁 사건이 접수되었으며, 연평균 약 4400건 이상의 사건이 발생하고 있습니다.

특히 2024년의 경우, 하자 심사에서 80%의 사건이 하자 판정을 받았으며, 이는 전년도 75.1%보다 증가한 수치입니다. 하자 문제가 더욱 심각해지고 있음을 보여주는 중요한 지표입니다.

2. 주요 하자 유형: 기능불량, 균열, 결로 등

하자분쟁 사건에서 나타난 주요 하자 유형을 분석한 결과, 기능불량이 전체의 14.01%로 가장 많이 차지했습니다. 이어서 들뜸 및 탈락(12.1%), 균열(10.7%), 결로(8.4%), 누수(7.8%), 오염 및 변색(7.3%) 순으로 나타났습니다.

  • 기능불량은 조명, 주방 후드, 인터폰 등 기본적인 주거 설비들이 정상적으로 작동하지 않는 경우를 의미하며, 일상 생활에 불편을 초래합니다.
  • 들뜸 및 탈락은 타일, 도배, 바닥재, 가구 등에서 발생하는 결함으로, 시각적 불편함을 줄 뿐만 아니라 장기적으로 수리를 필요로 하게 만듭니다.

이러한 하자 문제는 아파트의 전체 가치를 떨어뜨리고, 입주민의 불만을 증대시키는 요인이 됩니다.

3. 하자판정을 많이 받은 건설사

2024년 3월부터 8월까지 하자 판정을 가장 많이 받은 건설사는 현대엔지니어링으로, 총 118건의 하자 판정을 받았습니다. 그 외에도 재현건설산업㈜(92건), 지브이종합건설(80건), 라임종합건설㈜(76건), 삼도종합건설㈜(71건) 순으로 하자 판정을 받은 건수가 많았습니다.

이 외에도 최근 5년간 누계 기준으로 하자 판정 건수가 가장 많은 건설사는 GS건설㈜로, 1639건의 하자 판정을 받은 것으로 나타났습니다. 그러나 GS건설 측에서는 대부분의 하자가 특정 단지(킨텍스원시티, 평택센트럴자이)에서 발생했으며, 이미 하자 보수를 완료했다고 설명했습니다.

4. 하자 판정 건수와 비율: 대형 건설사 vs 소규모 건설사

국토교통부는 하자 판정 건수뿐만 아니라 하자 판정 비율도 공개했습니다. 이는 공급 물량이 많은 대형 건설사의 경우 하자 건수가 상대적으로 많을 수 있다는 지적에 따른 조치입니다.

최근 6개월간 하자 판정 비율이 가장 높은 건설사는 ㈜삼도종합건설이었으며, 그 뒤를 이어 ㈜태곡종합건설, 우리피엠씨종합건설㈜, ㈜유명종합건설, 라임종합건설㈜ 순으로 비율이 높았습니다. 특히, 소규모 건설사가 하자 비율 상위권을 차지한 것이 주목할 만합니다.

5. 하자 판정의 영향과 대응 방안

아파트 하자 문제는 단순한 불편을 넘어서 주거 환경과 관련된 중요한 문제입니다. 입주민들은 하자 발생 시 추가적인 비용 부담과 불편함을 겪을 수밖에 없습니다. 특히, 하자가 발생한 아파트의 경우 중고 거래 시에도 가격 하락 요인으로 작용할 가능성이 큽니다.

따라서, 입주 전 하자 점검을 철저히 하고, 하자 발생 시 하심위와 같은 공식적인 절차를 통해 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 또한, 건설사들은 하자 발생을 줄이기 위해 더욱 엄격한 품질 관리를 시행해야 합니다.

결론

 

아파트 분양가가 높아짐에도 불구하고 하자 문제는 계속해서 증가하고 있습니다. 입주자들은 하자 발생 시 적절한 대응을 통해 문제를 해결해야 하며, 건설사들은 하자 발생을 줄이기 위한 철저한 품질 관리를 실행해야 할 것입니다. 국토교통부의 하자 분쟁 현황과 관련된 데이터는 이러한 문제를 해결하는 데 중요한 정보를 제공하고 있습니다.

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