수도권 입주 물량과 가격

이전 글인 부동산 투자를 위한 공급 분석에서, 입주 물량과 가격 간에 상관 관계가 높은 지역과 그렇지 않은 지역이 있다는 것을 알아보았습니다.

특히, 서울은 입주 물량과 가격 간의 상관 관계가 낮은 대표적인 예입니다. 이는 수도권 전체의 입주 물량을 포함해도 마찬가지였습니다.

이러한 현상을 통해, 시장 경제의 기본 원칙인 수요와 공급의 법칙이 부동산 시장, 특히 아파트 시장에서 어떻게 작용하는지 데이터를 통해 조금 더 깊이 알아보려 합니다.

수도권 입주 물량과 가격의 상관 관계

부동산 가격에 영향을 주는 요인은 입주 물량만이 아닙니다. 금리, 통화량, 입지 조건, 일자리(소득 수준), 학군 등 다양한 요소가 작용합니다. 본 글에서는 특히 입주 물량이 가격에 미치는 영향에 주목하고자 합니다.

이번 분석의 대상은 인구 50만 이상인 광역시 및 시군구 지역으로, 이 지역들의 입주 물량과 가격 간의 상관 관계를 비교해 보려고 합니다.

2019년부터 물량과 가격의 상관 관계를 공부해왔습니다. 하지만 차트를 더욱 깊이 들여다볼수록, 더 어려워지는 것 같습니다. 처음에는 전국의 시, 군, 구별 물량과 가격 지수를 비교하는 내용을 단 한 편의 글로 마무리하려 했습니다. 그러나 차트 데이터를 확인하고 분석하는 과정이 예상보다 길어졌습니다.

광역별로 나누어 분석 결과를 여러 편의 글로 나누어서 공유하는 것이 좋다고 생각했습니다. 이를 통해 데이터를 더 깊이 있게 고민하고, 여러분의 통찰을 더욱 넓힐 수 있는 시간이 되기를 바랍니다.

수도권 가격 흐름

우선 수도권을 이루는 각각의 가격지수를 살펴 보겠습니다. 아래는 서울, 경기, 인천의 KB매매가격지수 입니다. 지수의 기준을 2008년 4월 7일로 변경한 차트 입니다.

  1. 첫 번째 사각형은 2013년 말 정도로 하락에서 상승으로 반전한 시기 입니다. 이 시기에는 서울보다 인천, 경기도가 살짝 먼저 상승 반전한 것을 볼 수 있습니다.

  2. 두 번째는 대략 2016~2017년 경을 가리키며, 이 시기에 서울의 가격 지수가 가파르게 상승하기 시작한 것을 보여줍니다. 이는 다른 두 지역과 비교했을 때 상대적으로 더 두드러진 상승세를 보이고 있음을 의미합니다.

  3. 세 번째는 2020~ 2022년 초반이고, 인천과 경기도가 급격히 오르며 서울의 상승세보다 더 가파른 상승 곡선을 보여 줍니다.

통계를 더 자세히 분석하려면, 각 지역에 대한 구체적인 사건들에 대한 정보가 필요합니다. 예를 들어, 입주 물량, 정부의 부동산 규제 정책, 대출 금리 변화, 개발 호재 발표 및 착공 이외에도 다양한 정보가 있습니다.

일반적으로 위의 차트와 같이 가격 흐름이 유사하게 흘러가는 주변 지역은 서로의 입주 물량 영향을 받을 수 있습니다. 이제 수도권 각 지역 별로 물량과 가격의 상관 관계를 차트로 하나씩 보겠습니다.

서울특별시 입주 물량과 가격의 상관 관계

아래는 서울의 입주 물량과 KB매매가격지수를 비교하는 차트 입니다.

매매가격지수(검은색 실선)와 입주 물량(파란색 바)을 나타냅니다. 빨간색 박스는 가격이 상승하는 구간, 녹색 박스는 물량과 가격의 상관 관계가 없는 구간을 나타냅니다.

  1. 초기 구간(2000-2005년)에서는 물량이 평균보다 상회함에도 불구하고 가격이 상승

  2. 두 번째 시기(2006-2008년)에서는 물량이 적고 가격이 상승

  3. 세 번째 시기(2009-2014년)에는 물량이 역대로 적은 편에 속하는데 가격은 하락

  4. 네 번째 시기(2015-2021년)은 물량이 적고 가격이 가파르게 상승

  5. 다섯 번째 시기(2022-2023년)도 물량이 적은데 가격이 하락

전반적으로 서울특별시는 입주 물량과 가격의 상관 관계가 잘 맞지 않습니다. 이것은 서울의 경우 입주 물량보다 더 가격에 영향을 주는 요인이 있다는 것을 의미 합니다.

앞으로의 글에서 여러가지 요인들을 살펴보고 서울의 아파트 가격에 영향을 미치는 요인을 찾아 보도록 하겠습니다.

경기도 입주 물량과 가격의 상관 관계

매매가격지수(검은색 실선)와 물량(파란색 바)을 시간에 따라 나타낸 것입니다. 차트에는 여섯 개의 구간을 표시했고, 빨간색 박스는 가격이 상승하는 구간을, 노란색 박스는 가격이 하락하는 구간을, 녹색 박스는 물량과 가격의 상관 관계가 일치하지 않는 구간을 나타냅니다.

  1. 첫 번째 구간(2005-2006년)에서는 물량이 많음에도 불구하고 가격 지수가 안정적으로 유지되거나 소폭 상승

  2. 두 번째 구간(2009-2010년)에서 물량이 늘고 매매가격지수가 급등락

  3. 세 번째 구간(2011-2013년)에서 물량이 평균보다 적은데 가격지수가 서서히 하락하는 추세

  4. 네 번째 구간(2015-2016년)에서 물량이 많지 않고, 가격지수의 상승세가 시작.

  5. 다섯 번째 구간(2017-2021년)에서 물량이 대폭 증가하고 있는데, 가격지수 역시 상승하는 추세

  6. 마지막 구간(2022-2023년)은 물량이 이전 시기보다 줄었음에도 불구하고 매매가격지수가 하락. 적정 수요와 공급의 논리로 생각하면 잘 맞는 구간

경기도도 입주 물량과 가격의 상관 관계가 잘 맞지는 않습니다. 다만, 서울보다는 조금 더 물량의 영향을 받는 것으로 생각 됩니다.

인천광역시 입주 물량과 가격의 상관 관계

아래 차트는 인천 지역의 아파트 입주 물량(파란색 바)과 매매가격지수(검은색 실선)를 시간에 따라 나타낸 것입니다.

  1. 첫 번째 구간(2000-2003년)은 물량이 평균보다 적고 가격지수가 상승. 수요와 공급의 원리가 잘 적용되는 구간

  2. 두 번째 구간(2004-2006년)은 물량이 평균보다 증가하고, 가격지수는 하락

  3. 세 번째 구간(2007-2008년)은 물량이 많지만, 가격지수는 상승세

  4. 네 번째 구간(2009-2013년)은 물량이 늘어나고, 가격지수는 꾸준히 하락세

  5. 다섯 번째 구간(2014-2017년)은 물량이 감소하면서 가격지수가 상승

  6. 여섯 번째 구간(2017-2019년)은 물량이 크게 증가하지만, 가격지수는 보합세

  7. 일곱 번째 구간(2020년 이후)은 물량이 적정했지만, 가격지수는 급등을 이어가다가 하락 반전

서울, 경기도와 비교해 보면 상대적으로 인천광역시가 입주 물량에 따른 가격 변화가 더 잘 맞습니다.

그렇지만 물량에 따른 가격의 움직임이 밀접한 상관 관계를 보인다고 말할 수는 없습니다. 어떤 때는 많은 물량에도 가격이 상승하고, 적은 물량에도 보합이나 하락을 보이는 경우가 있기 때문입니다.

혹시 서울, 경기, 인천이 가깝기 때문에 서로의 입주 물량이 영향을 준 것은 아닐까요? 수도권 전체 물량을 합쳐서 확인해 보겠습니다.

수도권(서울, 인천, 경기) 입주 물량과 가격의 상관 관계

바형태는 입주 물량을, 실선은 매매가격지수를 나타냅니다. 초록색은 인천광역시, 빨간색은 경기도, 파란색은 서울을 나타냅니다.

  1. 첫 번째 구간(2000-2003년)은 물량이 많은데 서울, 인천 가격은 상승

  2. 두 번째 구간(2004-2005년)은 물량이 많고 가격은 하락, 보합

  3. 세 번째 구간(2006-2008년)은 물량이 평균 수준이고, 가격은 주춤 주춤 상승

  4. 네 번째 구간(2009-2013년)은 물량은 감소 추세인데, 가격도 소폭으로 꾸준히 하락

  5. 다섯 번째 구간(2014-2016년)은 물량이 적고 가격은 소폭 상승

  6. 여섯 번째 구간(2017-2021년)은 역대급 물량이 있었으나 가격은 보합에서 급등 전환

  7. 마지막으로, 2022년 이후의 구간은 물량은 많고, 가격은 하락 후 보합

위 차트 분석을 종합해보면, 수도권의 부동산 시장은 입주 물량과 가격이 일관된 상관 관계를 보이지 않습니다.

이러한 현상의 주된 이유 중 하나는 수도권 부동산에 대한 수요가 지역 내에서만 발생하는 것이 아니라 전국적으로 발생한다는 점입니다.

특히 서울은 전국적인 주목을 받는 지역으로, 다른 수도권 지역과 비교했을 때 입주 물량에 대한 가격 반응이 유난히 다르게 나타나는 경향이 있습니다.

앞으로 다른 지방 지역의 도시들도 위와 같은 분석을 해보도록 하겠습니다. 그 후에는 입주 물량 이외의 다른 요소들에 대해, 특히 서울을 포함해 수도권을 다시 한 번 분석해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

관련 통계 자료

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