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Aug 03. 2021
인구가 감소하면 집 값이 떨어지나요?
2021년 최근까지 집값이 연일 상승하면서 폭락에 대한 전망도 많아졌다. 집값 폭락에 대한 여러 가지 고려 대상 중 한국의 인구 감소는 많은 사람들이 인지하고 있다.
실제 인구수는 어떤 움직임을 보이고 있을까? 2021년 6월 행정안전부의 주민등록 인구통계에 의하면 우리나라 인구수는 51,672,400명이다. 5월 대비 10,625명으로 한국 인구 감소가 나타난 것으로 집계됐다.
통계청에서 내놓은 '2021년 5월 인구동향'을 보면 한국 인구 감소에 대한 근거를 유추할 수 있다. 2021년 5월 출생아 수는 22,052명으로 전년 대비 809명이 줄었다. 이는 1981년 통계 작성 이래 가장 적은 수치다.
통상 출생아 수는 계절의 영향도 받기 때문에 한국 인구 감소 비교 시 같은 달끼리 비교한다. 2020년 5월 한국 인구 감소율은 9.6%로 2021년 5월 3.5%보다 더욱 심각했다.
출생아 수보다 사망자 수가 더 많은 인구 자연 감소 현상은 19개월째 지속됐다. 2021년 5월 사망자 수는 25,571명으로 2020년보다 1,226명 늘었다.
(출처 : 통계청)2020년 5월 사망자 수는 2019년 5월 대비 412명 감소하는 모습을 보였지만 1년 만에 다시 증가세로 전환했다. 이에 따라 출생아 수에서 사망자 수를 뺀 자연증가분은 -3,518명으로 집계됐다. 인구 자연 감소는 2019년 11월부터 이어지고 있다.
최근 혼인 건수의 감소도 인구감소의 영향을 받았다. 이는 주요 혼인 연령층인 30대 인구가 남녀 모두 감소세를 보이면서 혼인 건수에도 영향을 준 것으로 보인다.
단순히 감소하는 인구수만 보고 집값이 떨어질 것이라 예상하면 안 된다. 같이 확인해봐야 할 것은 인구 대비 주택수 비율과 가구 대비 주택수 비율이다.
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인구수, 가구 수 대비 주택수와 집값의 관계
(출처 : 2020인구주택총조사)2020년 인구주택총조사에 의하면 전국의 주택은 1,853만 호로 2019년에 비해 2.2%인 40만 호가 증가했다. 이중 아파트는 1,166만 호로 62.9%를 차지했다.
건축된 지 20년 이상 된 주택은 910만 호로 전체 주택의 49.1%이고 2019년에 비해 40만 호가 증가한 수치다.
가구는 2,148만 가구로 2019년에 비해 2.8%인 59만 가구가 증가했다. 이중 1인 또는 2인 가구가 59.8%이며 2019년에 비해 1.7%가 증가했다. 일반가구 중 아파트 거주 가구 비율은 51.5%이고 단독주택은 30.4%였다.
공급과 수요의 법칙에 의해 이런 자료들을 통해 집값이 상승할지 하락할지 알 수 있지 않을까? 인구수나 가구 수가 적으면 주택을 사려고 하는 수요가 줄어들고 이는 집값에 영향을 미친다는 가정이 맞을지 확인해보자.
(출처 : 2020년 인구주택총조사)먼저 인구 대비 주택수 비율을 살펴보자. 인구 대비 주택수 비율이 가장 높은 지역은 세종과 부산이다. 부산의 인구 대비 주택수는 38.1%이고 세종은 38.7%다.
이와 비슷하게 가구 수 대비 주택수에서도 세종과 부산이 높다. 주택수 비율이 가장 낮은 곳은 73.1%의 서울이고 그다음이 77.8%의 대전이다.
(출처 : 2020년 인구주택총조사)이 자료를 통해 집값이 오르고 내리는 원리를 다 설명할 수 있을까? 수요와 공급의 법칙에 따르면 서울과 대전의 집값은 높고 세종과 부산의 집값은 상대적으로 낮아야 한다.
2020년 인구, 가구, 주택 현황이 2021년에 어떻게 영향을 미쳤는지 서울과 대전, 세종과 부산의 집값 순위 또는 상승률을 확인해보자. 아래는 2020년 12월 대비 2021년 6월의 집값 상승률이다.
(출처 : 리브 부동산)우선 인구수, 가구 수에 비해 주택수 비율이 낮은 서울과 대전의 집값 상승률을 보면 각각 8.4%, 9.3%다. 인구수, 가구 수에 비해 주택수 비율이 높은 세종과 부산은 둘 다 8.4%이다.
이 결과들을 보면 인구수, 가구 수 대비 주택수 비율이 높고 낮은 것은 집값 상승률과 완전히 비례하지 않는다는 것을 확인할 수 있다.
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수요와 공급만으로 설명하기 힘든 집값
앞서 살펴본 주택수 비율뿐만 아니라 부동산 지인에서 분석한 수요량과 입주량 그래프도 분석해보자. 아래 자료처럼 대전은 꾸준하게 수요량이 공급량보다 많다. 2020년 12월 대비 2021년 6월까지의 집값 상승률도 9.3%로 높다.
(출처 : 부동산지인)반면 서울은 2019, 2020년에 공급량이 수요량보다 많았지만 2021년 집값 상승률이 8.4%로 집계됐다. 2019, 2020년은 모두가 알다시피 서울에서 역대급으로 집값 상승률이 높았던 기간이다.
(출처 : 부동산지인)부산과 세종은 공급량이 수요량을 훨씬 넘어선다. 그러나 2021년 집값 상승률은 두 도시 모두 8.4%를 기록했다.
(출처 : 부동산지인)
(출처 : 부동산지인)부동산지인이 분석한 2020년 12월부터 2021년 6월까지의 집값 상승률을 보면 인천시도 손꼽히게 상승한 지역이다.
(출처 : 부동산지인)그러나 같은 기간 인천의 공급량과 수요량을 보면 공급이 수요를 훨씬 앞서고 있다.
(출처 : 부동산지인)서울의 아파트 매매가격지수 동향과 기간별 수요/입주 그래프를 비교해보면 두 그래프는 절대적으로 연관되어 있지 않다.
(출처 : KB국민은행 리브부동산)서울의 2011년부터 2014년까지 아파트 공급량이 평년보다 적었지만 아파트 매매가격지수는 하락했다. 2019년부터 2020년은 오히려 공급량이 수요량보다 많지만 아파트 매매가격지수는 급격히 상승했다.
(출처 : 부동산지인)이런 사실들을 종합하면 '수요와 공급의 법칙만으로 집값이 상승하고 하락하는 것은 예측할 수 없다'는 의미다.
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집값과 소득 대비 주택가격비율 (PIR)
소득 대비 주택가격 비율인 PIR은 가계의 연평균 소득으로 해당 지역의 평균 주택을 구입하는 데 걸리는 시간을 의미한다. 예를 들어 PIR이 10이라면 연평균 소득을 10년 동안 하나도 쓰지 않고 모두 모아야 집 한 채를 살 수 있다는 뜻이다.
통계청에서 발표한 가구 소득의 정의는 한 가구나 그 가구의 개별 구성원이 1년간 또는 정기적으로 벌어들이는 현금 또는 현물 등의 모든 수입을 의미한다.
앞서 설명한 대로 입주 물량이라는 단편적인 정보만으로는 주택 가격을 예측할 수 없다. PIR은 주택 가격이 저평가 혹은 고평가 되었는지 판단하는 요소가 될 수 있다.
아래 그래프는 가구 소득 대비 주택가격 비율인 PIR 자료다. 소득 대비 아파트 가격이 높으면 빨간색이고 낮으면 녹색이다. 즉, 빨간색일수록 고평가되어 있는 것이고 녹색일수록 저평가되어 있다는 의미이다.
(출처 : 매일경제)이 그래프에 의하면 2007년부터 2011년까지 서울 아파트 가격이 고평가되어 있다. 이때 아파트 매매가격지수는 오르고 떨어지기를 반복하는 보합세를 보인다.
2014년에는 아파트가 가장 저평가된 시점이고 아파트 매매가격지수도 PIR 평균치에 근접한다. 가장 저평가된 이 시기를 기점으로 서울 아파트 매매가격지수는 PIR을 따라 지속적으로 상승하게 된다.
서울 아파트의 2020년 소득 대비 주택 가격 비율인 PIR은 28을 기록하며 점차 고평가를 나타내고 있다. 이에 따라 아파트 매매가격지수는 103으로 가장 높은 수치를 찍었다.
과거 2006년부터 2011년까지 PIR을 보면 2021년 이후의 전망은 고평가가 당분간 유지되어 아파트 매매가격지수가 조금 떨어지거나 유지될 수도 있다.
아래 그래프는 우리나라의 1인당 가구 소득이다. 2020년에 미국 달러 기준 17,788 USD를 기록했다. 가장 높은 기록이다.
(출처 : ceicdata.com)