거래 반토막 수도권, 상승축은 강북으로

10월 마지막 주 수도권 부동산을 둘러싼 보도들은 한 방향을 가리키지 않는다. 서울 아파트 거래량은 올해 석 달 만에 반토막났는데 가격은 오히려 뛰었고, 그 상승의 무게중심도 강남에서 강북으로 조금씩 옮겨가는 모습이 보인다. 대출을 조인 지 1년이 지난 자리에서는 고가가 아니라 중저가·소형이 더 빨리 뛰었다는 역설도 함께 보도됐다.

거래는 줄고 가격은 오르고, 축은 강북으로

이투데이 보도에 따르면 한국부동산원 집계 기준 서울 아파트 매매량은 올해 5월 8946건에서 8월 4589건으로 석 달 새 48.7% 줄었지만, 9월 기준 서울 아파트 중위 매매가격은 10억8600만원으로 지난해 12월보다 13.4% 올랐다. 파이낸셜뉴스는 한발 더 나가 서울 집값 상승의 무게중심이 강남권에서 상대적으로 가격 부담이 낮은 강북 지역으로 옮겨가고 있다고 짚었다. 서울 전체 아파트값이 8.3% 오른 가운데 동북권은 11.5%, 서남권은 8.4% 상승해 평균을 웃돌았다는 것이다. 같은 맥락에서 머니투데이는 10·15 대책 시행 1년을 돌아보며, 고가주택 거래는 줄어든 반면 대출 한도가 상대적으로 여유 있는 중저가·소형으로 매수세가 몰리면서 '싼 집'의 상승률이 더 가팔라졌다고 전했다.

데이터로 보면 — 최고가는 그 자리, 평균가 상위권엔 강북이 섞여든다

최근 30일 평균가 상위권을 보면 1위 용산구(13건, 평균 53.63억원·최고 262억원)와 2~4위 강남구(71건, 29.52억원)·서초구(49건, 23.76억원)·경기 과천시(7건, 20.87억원) 다음으로 송파구(98건, 19.04억원)가 자리했고, 그 아래로 성동구(32건, 17.99억원)·성남 분당구(114건, 16.63억원)·광진구(25건, 15.18억원)·동작구(52건, 14.57억원)·마포구(61건, 14.37억원)가 top10을 채웠다. 전통적인 강남3구·용산·과천 외에 성동·광진·마포 같은 강북권 구가 세 자리나 올라온 건, '상승축이 강북으로도 번지고 있다'는 보도와 방향이 겹치는 대목이다.

그렇다고 최상단의 자리가 흔들린 건 아니다. 최근 30일 최고가 top10은 모두 용산구 한남동·강남구 압구정동·서초구 반포동에서 나왔고 전부 67억4000만원 이상이었다. 압구정동의 한 단지(전용 182.95㎡, 6층)는 10월 14일 88억원에 거래된 뒤 일주일 만인 10월 21일 같은 층·같은 면적이 92억원에 다시 손이 바뀌며 4억원이 뛰었다. 거래는 줄어도 최상단 가격은 버틴다는 보도를 숫자로도 확인할 수 있는 대목이다.

반면 '거래 건수'가 몰린 곳은 따로 있다. 최근 7일 거래량에서 수도권은 화성시(114건, 평균 3.44억원·최고 9.15억원), 남양주시(85건, 평균 4.92억원·최고 10.74억원), 인천 부평구(75건, 평균 3.89억원·최고 7.05억원), 안성시(73건, 평균 4.18억원·최고 8.3억원), 수원 영통구(72건, 평균 3.42억원·최고 6.8억원) 순으로 활발했다. 가격을 밀어올리는 동네와 거래가 많이 일어나는 동네가 서로 다르다는 뜻이다.

독자가 알아둘 점

지수나 신고가 뉴스만 보면 수도권 전체가 같은 속도로 오르는 것처럼 읽히지만, 실제로는 거래가 몰리는 동네와 가격이 경신되는 동네가 다르고, 서울 안에서도 강남 일변도이던 상승 축이 성동·광진·마포 같은 구로 번지는 흐름이 함께 나타나고 있다. 실거주를 고민하는 수요자라면 '어디서 거래가 활발한가'와 '어디서 평균가가 오르는가'를 분리해서 보고, 거래량이 줄어드는 시기엔 적은 건수의 신고가가 지역 평균을 크게 흔들 수 있다는 점을 감안해 건수와 가격을 함께 확인하는 편이 안전하다. 특정 지역이나 상품을 추천하는 것은 아니다.

유의할 점: 최근 7일 거래량과 30일 평균가·최고가는 특정 시점의 상위권 스냅샷으로 수도권 시장 전체 평균을 대표하지 않는다. 과천시(7건)·용산구(13건)처럼 거래 건수가 적은 지역은 한두 건의 고가 거래만으로 평균이 크게 움직일 수 있다. 거래량 48.7% 감소, 중위가격 13.4% 상승, 권역별 상승률 등은 한국부동산원 통계를 인용한 것으로, 국토교통부 실거래가를 집계한 본 서비스의 매매 데이터와는 산출 방식과 출처가 다르다는 점도 함께 참고하시기 바랍니다.