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by 미로나 Feb 13. 2021

과거를 통해 보는 현재 우리나라 부동산 시장

과거와 통계로 공부해 본 현재 부동산 시장의 위치


부동산 관련 다양한 책들을 읽었는데 최근에는 저자 최명철 님의 <아파트값 5차 파동>을 읽었다. 정말 좋은 책이었으며 부동산 역사에 대해 무엇보다 잘 알 수 있었다.


1970년대부터 글을 작성한 2001년까지의 기록이지만, 20년 전임에도 아파트값 파동은 현재와 똑같으며 5번이나 있었다. 보면서 정말 놀라웠던 것은,


첫째, 사람들의 심리와 행동은 시대와 상관없이 똑같이 반복한다.

둘째, 정부의 규제 정책도 거의 비슷하다.

셋째, 파동(상승과 하락)은 반복되고, 어쩔 수 없이 일어난다.


아주 디테일한 내용의 책이었으며 읽는 내내 감탄을 금치 못했다.


책을 다 읽고 아주 중요한 의문이 생겼다.


그렇다면 현재 2021년 우리나라 부동산은 어느 단계에 와있을까? 난 전문가도 아니고 또 많은 사람들이 예측하고 분석하지만, 나 스스로 공부 차원에서 한번 분석해보기로 결심했다.


책에서도 강조하고 내가 생각해도 중요한 전세가율과 매매가격지수, 미분양 수를 찾아보며 현재 2021년 우리나라 부동산 시장의 상황을 나 스스로 검토해보고자 한다. 모든 자료는 통계청에서 찾았으며 내가 엑셀로 가공하여 사용했다. 또한 글은 '서울'을 기준으로 작성한다.




매매가격지수




기준 월은 2017년 11월이다. 즉 2017년 11월을 100으로 두고 매매 가격을 퍼센트로 나타냈을 때 이 수치를 매매가격지수라고 한다. 지금 보시다시피 위의 그래프는 모두 2017년 11월 100을 기준으로 나타나 있다.


자세히 보면 서울 아파트가 크게 오른 때가 두 곳 보인다.


2008년 10월, 그리고 통계상의 마지막 수치 2020년 11월이다.


2008년은 무슨 일이 있었지?

이 시기에는 버블세븐이라는 말이 있었던 만큼 엄청난 부동산 버블이 있던 때이다.


통계치를 자세히 살펴보면 2005년 1월을 최저점으로 2008년 10월까지 한 번도 안 쉬고 올랐다. 대략 3년 9개월간 미친 듯이 올랐다. 아파트값 5차 파동이 2001년까지의 기록이었으니까 이걸 내 맘대로 6차 파동이라고 하겠다.


이 6차 파동은 87~91년의 4차 파동과 흡사한 대파동이다. 2017년 11월 지수 100을 기준으로 2005년 1월 60.4에서 2008년 95.8까지 올랐다. 4차 파동도 마찬가지로 3년 8개월 동안 쉬지 않고 상승했다.


이 6차 파동도 3년 9개월간 상승했다. 이때의 정책은 현재와 마찬가지로 수요 억제책이었다. 따라서 수급 불균형이 심했으며 종국에는 수요가 말라붙어 실거래는 거의 안 되는 상황이었다. 2008년 부동산 신문기사는 전부 하락을 예측하는 것으로 도배되어 있었다.


거기에 심각한 사건은 2008년 9월 미국의 투자은행 리먼 브라더스의 파산이었다. 이 사건으로 인해 우리나라 부동산 파동은 급격하게 꺼지게 된다.


그리고 기나긴 정체기 끝에 2013년 9월을 저점으로 다시 조금씩 상승하며, 2017년부터는 기울기가 매우 큰 상승을 하게 된다. 05~08의 상승기와 비슷한 형상이다.


87년~91년 4차 파동

05년~08년 6차 파동

17년~현재 7차 파동???


대략 10년 주기로 대 상승을 하는 형상이다. 그 파동의 길이는 대략 3~4년 정도인 것 같다. 또한 90년 주택임대차 보호법이 2년 계약제로 개정되었다. 이때 전셋값이 폭등하여 강남을 중심으로 큰 폭으로 매매값이 함께 상승하였다. 왠지 우리 2020년의 주택임대차 보호법 개정(갱신권)이 떠오른다. 정말 놀라울 정도로 상황이 비슷하다.


매매 가격 지수의 통계로만 보면 현재 상승장은 추세상 맞고 종반을 향해 달려가고 있다고 생각한다.


또한 하락장에서는 서울 아파트 지수가 전국 지수보다 밑으로 내려가는 것을 알 수 있다. 즉, 서울의 수요가 떨어지고 지방의 투자가 시작된다는 것을 알 수 있다. 2011년에 크로스 되는 것을 볼 수 있다. 2005년에서 2011년까지 대략 6년 정도의 시간 동안 서울 아파트의 상승과 하락 시작이 된다는 것을 알 수 있다.


그렇게 따지자면 현재 2017년부터 크게 상승한 서울의 아파트 가격은 아직 더 오를 가능성이 남아있다고 생각한다. 왜냐하면 경기의 아파트 지수가 아직도 서울보다 밑에 있다. 2017년 11월 기준으로 경기는 서울에 비하여 아직도 그 시점보다 많이 오르지 않은 것이다. 그리고 물론 전국 지수는 한참 밑에 있다.



매매가격지수로 본 나의 결론


상승장의 중후반기




전세가율



위 자료는 2012년 11월부터 2020년 11월까지의 전세가율이다.


2016 11 서울의 71.6% 최고점으로 지속해서 하락해 2020 11 58%까지 왔다.


전세가율은 집 값 파동을 살펴보는데 아주 중요한 수치다. 전셋값과 매매값은 거북이와 토끼의 경주다. 거북이가 따라가면 토끼는 뛰어가 차이를 벌린다. 따라서 전셋값이 상승한다는 것은 곧 매매가가 상승의 잠재력이 매우 높다는 것이다.


특히 전세가율이 중요하다. 전세가율이 높다는 것은 사람들이 '소유'보단 '거주'의 개념을 중시한다는 증거다. 따라서 전세가율이 최고 높을 때 시차를 두고 그다음 파동(상승장)은 시작한다.


최근의 상승장은 위 매매가격지수를 보면 2017년부터 급격히 상승하기 시작했다. 전세가율 통계를 보면 2016년을 기점으로 점점 내려가는 것을 알 수 있다. 특히 2017년부터 2019년까지 엄청나게 하락했다. 매매가격지수가 급격하게 상승하는 것과 비교해보면 역의 상관관계를 갖고 있다.


통계청 자료가 2012년부터라서 아쉽다. 매매가격지수 상 2011년부터 2012년에 서울 아파트의 지수가 급격히 하락하는 추세이기 때문에 이때에는 전세가율은 상승하는 추세였을 것이다.


<아파트값 5차 파동>에서 적정한 전세가율은 소형 아파트 40~50%, 중대형 아파트는 30~40%가 적정하다가 한다. 현재 전세가율은 58% 정도로 아직 책에서 언급한 적정치까지는 오지 못했다.



전세가율로 본 나의 결론


상승장 진행 중




미분양 주택수



2001년부터 2020년까지의 서울 미분양 주택 현황이다.


2003년부터 2007년까지 미분양 주택 수가 줄어드는 것을 볼 수 있다. 상승은 2005년 2008까지였다.


2012년부터 2018년까지 미분양 주택 수가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 또한 현재도 줄어들고 있다. 매매 지수는 대략 2013년을 저점으로 지속적으로 상승하다가 2017년에 폭발적으로 상승하여 2020년 최고치를 찍었다.


미분양 주택 수의 연속적 추세적 감소는 매매 가격 상승보다 2~4년 정도 먼저 시작된다. 따라서 미분양 주택수 감소와 증가는 매매가격지수의 선행지표라고 생각해도 될 것 같다.



서울 미분양 주택 수 현황으로 본 나의 결론


상승장 진행 중





오늘의 공부에서 찾은 결론


위의 3가지 요소만 가지고 상승인지 하락인지 판단하는 것은 정말 어불성설이지만, 부동산 시장의 중요한 요소임에는 틀림없다.


책에서 읽은 대로 찾아보고 엑셀로 내가 그래프를 만들어 본 결과, 역시 오늘날의 이 아파트 파동도 역시나 과거와 마찬가지로 반복되고 있다. 과거에도 전세가율이 높을 때는 '소유'보다 '거주'(렌트)의 트렌드가 강했고, 젊은 부부들은 집을 사지 않고 즐기고자 하였다. 그러나 그 이후는 우리가 알다시피 강한 상승장이 왔다.


요즘 세태의 일이 아니고 몇십 년 전에도 몇 년 전에도 이런 일이 계속해서 반복되고 있다. 이것은 주식시장처럼 인간의 욕망에 의한 구조적 반복이다. 벌어지지 않으려 아무리 노력해도 다시금 계속해서 반복된다.


따라서 현재의 상승장이 영원하지 않을 것이다. 그러나 2008년 금융위기처럼 전 세계를 뒤흔드는 강한 사건이 오지 않는 한 상승장은 조금 더 지속되지 않을까 하는 생각을 해본다.


그럼 이쯤에서 또 의문이 든다. 어떤 위기가 닥쳐야 이 기나긴 상승장이 마무리가 될까? 코로나 팬더믹의 위기에도 우리나라 시장은 세계적 저금리와 역대급 돈 풀기로 강한 상승 중이다. 코로나 팬더믹보다 더 큰 금융시장에 큰 위기가 과연 어떤 것이 있을까?


또한 나의 결론에 더 객관적 증거는 없을까? 혹시 주택 공급의 통계에도 이런 결론에 도달할 수 있을까?


또다시 역사와 책을 찾아보고 공부할 중요한 동기가 생겼다.










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