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협의이혼 인천 구월동 상가건물 화재…20분 만에 진화

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작성자 또또링2 작성일 25-09-23 00:08 조회 22회 댓글 0건

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협의이혼 17일 오후 8시 25분쯤 인천 남동구 구월동 3층짜리 상가에서 불이 났다.
인명 피해는 없었으나 검은 연기가 치솟으면서 소방당국에 화재 신고가 잇따라 들어왔다.
소방 당국은 소방관과 경찰관 등 65명과 펌프차 등 장비 20대를 투입해 오후 8시49분쯤 불을 껐다.
소방 당국자는 “화재 원인과 구체적인 피해 규모를 조사할 예정”이라고 말했다.
부동산 시장 부실의 뇌관으로 꼽히는 프로젝트파이낸싱(PF)의 자기자본비율을 사업비의 3%에서 20% 수준까지 끌어올리면 아파트 건설 총사업비가 11.1%나 줄어드는 것으로 나타났다.
한국개발연구원(KDI)은 22일 ‘부동산 PF 자본확충의 효과와 제도개선 방안’ 보고서에서 2013~2025년까지 추진된 약 800개 PF 사업장 자료를 분석한 결과를 발표했다.
현재 대부분 PF 사업은 시행사가 총사업비의 3% 정도만 자기자본으로 충당하고 나머지는 시공사(건설사) 보증에 의존해 금융기관 대출로 충당한다. 이에 부동산 경기가 침체하거나 공사비·금리가 올라 PF 사업이 흔들리면 대출해준 금융기관 부실이 커질 수 있다. 주요국들은 한국과 달리 시행사가 20~40% 수준의 자기자본을 들여야 한다. 정부는 이를 개선하기 위해 지난해부터 자기자본비율을 중장기적으로 20% 수준까지 끌어올리는 방안을 추진 중이다.
KDI 분석 결과, PF 사업 자기자본비율이 높을수록 분양 리스크 등 전반적인 위험이 감소하는 것으로 조사됐다. 시행사의 자기자본비율이 현행 3% 수준에서 정부의 중장기 목표치인 20%까지 늘어날 경우, 아파트 등 주거용 사업장의 ‘엑시트(Exit) 분양률’(손익분기점)은 약 13%포인트 감소하는 것으로 나타났다. ‘엑시트 분양률’이란 시행사가 PF 대출을 갚으려면 달성해야 하는 최소한의 분양률이다. 이 지표가 낮아진다는 것은 아파트 미분양이 늘어도 시행사가 투자금을 회수할 수 있는 여력이 생긴다는 뜻이다.
반대로 시공사의 자기자본비율이 낮으면 PF 부실 위험이 늘어났다. KDI가 미국에서 2015~2024년 착공된 1만5000개 아파트 사업장을 분석한 결과, 아파트 PF에서 부채비율인 담보인정비율(LTV)이 17%포인트 늘어나면 착공 후 3년 이내 부실 확률이 0.39%에서 0.63%로 올라가는 것으로 조사됐다. 부실 후 회생할 가능성은 55%에서 44.1%로 내려갔다.
자기자본비율이 늘어나면 총사업비도 아낄 수 있다. KDI는 자기자본비율이 20%로 늘어나면 총사업비는 평균 3108억원에서 2883억원으로 7.2% 감소한다고 분석했다. 특히 아파트 등 주거용 사업장은 총사업비가 평균 3151억원에서 2801억원으로 11.1%나 감소했다. 자기자본이 많을수록 고신용 시공사의 보증을 받을 필요가 줄어 비용을 아낄 수 있고, 대출 규모가 작아 이자 부담도 줄어들기 때문이다.
KDI는 PF 부실을 막으려면 “프로젝트금융투자회사(PFV)에 점진적으로 프로젝트 리츠 수준의 건전성 규제와 감독을 도입해야 한다”고 제안했다. 국내 대형 부동산 개발사업은 투자자가 많고 권리관계와 자금 흐름이 복잡해 시행사가 페이퍼컴퍼니인 ‘프로젝트금융투자회사’(PFV)를 내세워 사업을 시행하는 경우가 많다. 평균 자기자본비율이 38%에 달하는 리츠(부동산투자회사)와는 달리, PFV는 건전성 규제와 감독 사각지대에 놓여 자기자본비율이 3%에 그친다.
KDI는 “PFV에 자기자본비율을 규제하고, 부동산 금융에 전문성이 있는 부처를 주무부처로 지정하고 인허가와 감독을 해야 한다”고 촉구했다.
생성형 인공지능(AI)이 미국 노동시장에서 청년 일자리 감소에 영향을 미쳤다는 실증 연구가 잇달아 나오고 있다. AI가 신입 직원들의 일자리를 대체하는 셈이다. 국내에서도 AI가 청년 일자리에 영향을 미친다는 연구가 있었던 만큼 AI 확산에 따른 청년층 일자리 대책이 필요하다는 지적이 나온다.
미국 하버드대 경제학과 박사과정생인 세예드 호세이니·가이 리히팅거는 지난달 31일 공개한 ‘근속연차 편향적 기술 변화로서의 생성형 AI’ 논문에서 “생성형 AI를 채택한 기업에서 신입 고용은 급격히 감소한 반면 경력 고용은 지속적으로 증가했다”고 밝혔다.
연구진은 2015년부터 올해 3월까지 28만5000개 기업, 6200만명의 이력서·채용공고 데이터를 활용해 기업 내 경력별 고용 동향을 분석했다. 이들 표본기업 중 3.7%(1만599개)가 생성형 AI를 도입했다.
분석 결과, 2023년 1분기부터 AI 채택 기업의 신입 인원은 빠르게 줄었으며 6개 분기 후에는 미채택 기업과 비교해 약 7.7% 감소했다. 반대로 경력 고용은 2015년 이후 AI 채택 기업에서 더 빠르게 늘었으며 2022년 이후에도 이어졌다. 특히 도·소매업에서는 AI 채택 기업의 신입 채용이 2023년 1분기 이후 미채택 기업보다 약 40%(분기 평균) 적었다.
연구진은 “AI는 신입이 맡는 업무를 줄이고, 기업 내부 경력 사다리의 아래쪽 계단을 좁히는 것으로 보인다”고 설명했다.
최근 미국 스탠퍼드대 연구에서도 유사한 분석이 나왔다. 에릭 브린욜프슨 스탠퍼드대 교수 등은 2021년 1월부터 올해 7월까지 미 최대 급여처리회사인 ADP의 데이터를 분석해 ‘탄광 속의 카나리아? AI가 고용에 미친 최근 효과에 관한 여섯 가지 사실’ 보고서를 내놨다.
이 보고서를 보면, 소프트웨어 개발·고객 지원 등 AI 노출도가 높은 직종에서 22~25세 고용이 AI 노출도가 낮은 직종보다 약 13% 감소했다. 특히 2022년 10월을 정점으로 그 이후엔 20대 초반 신규 채용이 급감했다. 2022년 하반기는 챗GPT 출시 등 생성형 AI가 빠르게 확산된 시기였다. 이때 이후로 같은 직종 내에서 더 많은 경력이 있는 노동자나 AI 노출도가 낮은 직종 노동자 고용은 안정적이거나 계속 늘었다.
국내에서도 AI 기술 도입이 주로 청년 일자리를 줄인다는 연구가 있었다. 한요셉 한국개발연구원(KDI) 연구위원은 지난해 3월 한국은행·KDI가 공동 주최한 세미나에서 “실증분석 결과 2017~2022년 사이에 발생한 AI 영향률의 확대가 유독 청년층 고용 혹은 임금을 축소하는 방향으로 이어졌다”며 “AI 시대에 필요한 청년 일자리 정책을 재검토할 필요가 있다”고 말했다.

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