서울 아파트 거래는 돌아왔는데 자리가 바뀌었다: 실거래 12만 건으로 다시 센 거래량·가격대·자치구 집중도
부동산 기사에서 자주 보는 문장이 있지요. 금리가 오르면 거래가 줄고, 줄어든 거래는 강남 같은 선호 지역으로 몰린다는 이야기입니다.
이 문장은 학습된 결과나 느낌이 아니라 실제로 검증된 부분이 맞아요. 최근 학술지
부동산분석 12권 1호(2026년 4월)에 실린 논문 한 편이 2020년 1월부터 2025년 12월까지 서울 아파트 매매 실거래를 국토교통부 자료로 분석해 세 가지 결론을 냈습니다.그런데 그 논문의 분석 기간은 2025년 12월에서 끝납니다. 우리는 같은 원천 자료(국토교통부 실거래가)를 데이터베이스로 들고 있고, 논문이 보지 못한 2026년 상반기까지를 갖고 있습니다.
이게 왜 특이한 조건인지 짚어둘 필요가 있어요. 부동산 블로그도 언론도 논문을 잘 읽지 않고, 논문을 읽는 쪽은 보통 원천 데이터를 직접 들고 있지 않습니다. 실거래 원자료를 36개월치 적재해 두고 있으면 논문의 결론을 같은 방식으로 한 번 더 세어볼 수 있습니다.
그래서 같은 질문을 최신 데이터로 다시 물어봤습니다. 결론 세 개 중 하나가 뒤집혔고, 하나는 부호만 바뀐 채 재현됐고, 하나는 논문이 없다고 한 것이 우리 데이터에서는 보이게 됐습니다.
이 글에서 다루는 자치구별 실거래는 서울 실거래가 데이터에서 직접 조회할 수 있습니다. 아래 숫자가 어떻게 나왔는지 궁금하시면 같은 조건으로 직접 세어보실 수 있어요.
1. 한눈에 보기
- 표본은 서울 25개 자치구 아파트 매매 실거래 12만 2,062건입니다. 해제된 거래는 제외했고, 논문과 같은 방식으로 계약 월 기준으로 묶었습니다.
- 논문이 말한 거래량 감소는 우리가 다시 센 구간에서는 재현되지 않았습니다. 같은 길이의 12개월 두 구간을 비교하면 48,731건에서 73,331건으로 50.5% 늘었습니다.
- 논문이 말한 가격대 전면 조정은 부호만 바뀐 채 그대로 재현됐습니다. 하위 50%가 1.47배, 중위 40%가 1.54배, 상위 10%가 1.54배로 세 구간이 거의 같은 속도로 늘었습니다.
- 논문이 증거가 없다고 한 공간 집중은, 다시 세어 보니 우리 쪽에서는 실제로 나타났습니다. 다만 방향이 정반대입니다. 몫이 늘어난 곳은 노원·강서·구로·중랑이고, 강남·서초는 절대 건수 자체가 줄었습니다.
2. 논문은 무엇을 주장했나
논문의 제목은
금리 변동기 서울 아파트 거래구조의 가격대별 조정과 공간집중도 분석입니다. 저자는 이주연이고, 국토교통부 실거래가 공개자료와 한국은행 ECOS 금리자료를 결합해 구×월 패널을 만들었습니다.구×월 패널이라는 말이 낯설 수 있는데, 어렵지 않습니다. 자치구 25개를 세로로 놓고 월을 가로로 놓아 칸마다 그 달 그 구의 숫자를 채운 표입니다. 서울 전체를 한 줄로 뭉개면 강남과 도봉이 같은 칸에 들어가 버리니, 구별로 갈라서 봐야 지역 차이가 보입니다.
가설은 세 개였습니다.
가설 | 내용 | 논문의 결론 |
가설 1 | 금리 변동기에 서울 아파트 거래량이 감소한다 | 지지. 감소가 뚜렷했다 |
가설 2a | 거래 감소가 가격대별로 비대칭적으로 나타난다 | 비대칭이 아니었다. 하위 50%·중위 40%·상위 10% 세 구간 모두 절대 건수가 줄었다 |
가설 2b | 거래의 공간적 집중도가 변화한다 | 일관된 증거 없음. 금리 지표를 바꾸면 결과가 갈리고 통계적으로 안정적이지 않았다 |
가설 2a가 무엇을 묻는지 한 번 더 풀어보면 이렇습니다. 거래가 줄 때 비싼 집만 안 팔리는지, 싼 집만 안 팔리는지, 아니면 전부 같이 줄어드는지를 가르는 질문입니다. 앞의 두 경우라면 "어느 구간이 위험하다"는 말을 할 수 있고, 마지막이라면 그 말이 성립하지 않습니다.
논문이 특히 공들인 지점이 하나 있습니다. 기준금리만 보지 않고 가계대출금리와 주택담보대출금리를 나란히 놓고 비교했다는 것입니다.
그 결과 거래 위축은 기준금리보다 가계대출금리와 주담대금리 쪽에서 더 선명하게 잡혔습니다. 정책 신호 자체보다 차주가 실제로 부담하는 조달비용이 거래에 더 가깝게 붙어 있다는 뜻입니다.
쉽게 말하면 이렇습니다. 뉴스에 나오는 기준금리 인하는 내 통장에 바로 꽂히지 않아요. 은행 가산금리와 대출 규제를 거쳐 내가 실제로 받는 금리와 한도로 바뀐 다음에야 매수 결정에 닿습니다. 그 사이에서 값이 깎이거나 늦어집니다.
이 지점은 우리 사이트가 기준금리와 주담대 금리를 같은 화면에 놓는 이유와 정확히 같은 판단입니다. 기준금리 하나만 보면 내 대출에 무슨 일이 생기는지 놓칩니다.
논문이 틀렸다는 것을 잡아내려는 작업이 아닙니다.
기간과 표본이 다르면 값은 당연히 달라집니다. 우리가 하려는 건 같은 질문을 최신 데이터로 다시 물으면 답이 어떻게 나오는가입니다.
논문은 금리가 오르고 고금리가 유지된 구간을 통째로 담고 있습니다. 우리가 눈여겨볼 부분은 그 뒤에 이어지는 구간입니다. 답이 달라진다면 그건 논문의 오류가 아니라 시장이 다음 국면으로 넘어갔다는 신호가 되니까요.
그래서 이 글은 논문의 방법을 그대로 빌려 씁니다. 표본을 자르는 조건, 가격대를 나누는 방식, 집중도를 재는 지표를 논문과 같게 맞췄습니다. 방법을 바꿔놓고 결과가 다르다고 말하면 그건 재현이 아니라 다른 이야기가 되기 때문입니다.
3. 거래량은 정말 줄었나
우리 데이터베이스가 담고 있는 기간에서 계절성을 지우려면 같은 길이의 구간끼리 비교해야 합니다. 12개월씩 두 덩이를 잡았습니다.
같은 길이로 자르는 이유가 있어요. 부동산 거래는 이사철과 명절에 따라 달마다 편차가 큽니다. 6개월과 12개월을 맞대면 늘었는지 줄었는지가 아니라 어느 계절을 더 담았는지가 결과를 만들어 버립니다.
구간 | 기간 | 거래 건수 |
앞 12개월 | 2023년 8월 ~ 2024년 7월 | 48,731 |
뒤 12개월 | 2025년 7월 ~ 2026년 6월 | 73,331 |
증감 | ㅤ | +24,600건 (+50.5%) |
거래량은 줄지 않았습니다. 1.5배가 됐습니다.
논문의 결론과 충돌하지 않습니다. 논문이 잡아낸 낙폭은 2020~2021년의 거래 급증 구간을 출발점으로 삼은 값이고, 우리가 본 구간은 그 낙폭이 끝난 바닥 이후의 회복 국면입니다.
같은 시장을 봐도 어디서 자를지에 따라 그림이 반대로 나온다는 뜻이기도 합니다. 그래서 거래량 기사를 읽을 때는 몇 퍼센트 늘었다는 숫자보다 무엇과 비교한 값인지를 먼저 보는 편이 낫습니다.
연도별 월평균으로 보면 흐름이 더 분명합니다.
연도 | 월평균 거래 건수 |
2023년 (8~12월) | 2,634 |
2024년 | 4,597 |
2025년 | 6,447 |
2026년 (1~6월) | 6,591 |
2024년에서 2025년으로 넘어갈 때 40% 뛰었고, 2026년 상반기는 2025년 수준을 유지하고 있습니다.
즉 "금리 때문에 거래가 얼어붙었다"는 문장은 지금 시점의 서울에는 맞지 않습니다. 그 문장이 맞았던 시기가 있었고, 그 시기가 논문 작성의 토대가 되던 때였습니다.
4. 어느 가격대가 늘었나
논문은 서울 전체 거래가격 분포를 기준으로 하위 50%, 중위 40%, 상위 10%로 나눴습니다. 그리고 컷오프를 한 번 정한 뒤 전 기간에 똑같이 적용했습니다. 구간을 매달 다시 잡으면 각 구간 건수가 정의상 고정되어 변화를 볼 수 없기 때문입니다.
이 대목이 조금 헷갈리니 풀어둘게요. 매달 "그 달의 하위 50%"를 다시 계산하면 하위 50%는 언제나 그 달 거래의 절반입니다. 비중이 변할 수가 없으니 아무것도 못 잽니다. 그래서 자를 눈금을 한 번 만들어 고정해 놓고, 그 눈금 위에서 건수가 어떻게 움직이는지를 봅니다.
같은 방식을 썼습니다. 우리가 가진 첫 10개월(2023년 8월~2024년 5월) 분포에서 컷오프를 뽑았어요.
서울 아파트 거래의 절반이 9억 아래에서, 열 건 중 한 건이 20억 5천만 원 위에서 일어난다는 뜻입니다. 이 두 선을 전 기간에 고정해서 적용한 결과입니다.
가격대 | 앞 12개월 | 뒤 12개월 | 배수 |
하위 50% (9억 이하) | 23,015 | 33,838 | 1.47 |
중위 40% (9억~20.5억) | 20,548 | 31,552 | 1.54 |
상위 10% (20.5억 초과) | 5,168 | 7,941 | 1.54 |
전체 | 48,731 | 73,331 | 1.51 |
세 구간의 배수가 1.47, 1.54, 1.54입니다. 거의 같습니다.
상위 10% 구간이 전체에서 차지하는 비중도 10.6%에서 10.8%로 거의 움직이지 않았습니다.
논문은 "거래 감소가 특정 구간에 집중되지 않고 전면적이었다"라고 했습니다. 우리가 다시 센 구간에서는 거래 증가가 특정 구간에 집중되지 않고 전면적이었습니다. 부호가 반대인데 성질은 같습니다.
이건 뒤집힌 결론이 아니라 한 번 더 확인된 결론입니다. 가격대는 서울 아파트 거래량 변동을 설명하는 축이 아니라는 뜻이죠.
실무적으로도 쓸모가 있는 결론입니다. "요즘은 싼 것만 팔린다"나 "고가만 움직인다" 같은 말은 이 데이터에서는 지지되지 않아요. 9억 이하를 보고 있든 20억 위를 보고 있든 시장 온도는 비슷하게 올랐습니다.
가격대가 아니라면 남은 축은 지역입니다. 다음 절이 그 이야기입니다.
5. 거래는 어느 구로 모였나
공간 집중도는 허핀달-허시만 지수(HHI)로 잽니다. 25개 구의 거래 비중을 각각 제곱해서 더한 값입니다.
25개 구에 거래가 완벽하게 균등하게 퍼져 있으면 HHI는
1 ÷ 25 = 0.04입니다. 한 구에 다 몰리면 1이 됩니다. 값이 클수록 집중된 상태입니다.제곱을 하는 이유는 큰 몫에 더 무게를 주려는 것입니다. 한 구가 10%를 가져가는 상황과 두 구가 5%씩 나눠 갖는 상황은 합이 같지만, 앞쪽이 더 쏠린 상태죠. 제곱하면 그 차이가 드러납니다.
구간 | 월평균 HHI | 균등분포(0.04) 초과분 |
앞 12개월 | 0.0483 | 0.0083 |
뒤 12개월 | 0.0526 | 0.0126 |
증감 | +8.9% | +52% |
HHI 자체는 8.9% 올랐습니다. 작아 보이지만, 균등분포 기준선인 0.04를 빼고 집중된 부분만 놓고 보면 52% 늘었습니다.
체감으로 옮기면 이렇습니다. 25개 구가 똑같이 나눠 가지면 한 구당 4%인데, 노원 한 곳이 9.90%를 가져갔습니다. 균등한 몫의 두 배 반입니다. 이렇게 한쪽이 두꺼워질 때 HHI가 올라갑니다.
논문은 이 축에서 "일관된 증거가 없다"고 했습니다. 우리가 다시 센 구간에서는 방향이 보입니다. 그리고 그 방향이 통념과 반대입니다.
자치구 | 앞 12개월 몫 | 뒤 12개월 몫 | 증감 | 건수 배수 |
노원 | 7.25% | 9.90% | +2.65%p | 2.05 |
강서 | 5.07% | 6.56% | +1.49%p | 1.95 |
구로 | 4.12% | 5.49% | +1.37%p | 2.00 |
중랑 | 2.63% | 3.47% | +0.84%p | 1.99 |
은평 | 3.74% | 4.54% | +0.80%p | 1.83 |
관악 | 2.73% | 3.49% | +0.76%p | 1.92 |
동대문 | 4.07% | 4.81% | +0.74%p | 1.78 |
성북 | 5.37% | 6.07% | +0.71%p | 1.70 |
도봉 | 2.77% | 3.36% | +0.59%p | 1.82 |
자치구 | 앞 12개월 몫 | 뒤 12개월 몫 | 증감 | 건수 배수 |
강남 | 6.25% | 4.06% | −2.20%p | 0.98 |
서초 | 5.17% | 3.16% | −2.01%p | 0.92 |
성동 | 5.00% | 3.31% | −1.69%p | 1.00 |
송파 | 7.65% | 6.30% | −1.35%p | 1.24 |
마포 | 4.65% | 3.53% | −1.12%p | 1.14 |
광진 | 2.49% | 1.92% | −0.57%p | 1.16 |
마지막 열을 다시 보시기 바랍니다.
서울 전체 거래가 1.51배로 늘어난 구간에서 강남은 0.98배, 서초는 0.92배입니다. 몫이 줄어든 게 아니라 거래 건수 자체가 줄었습니다. 성동은 1.00배로 제자리네요.
같은 기간에 노원은 2.05배, 구로는 2.00배, 중랑은 1.99배입니다.
두 표를 나란히 놓으면 성격이 갈립니다. 몫이 늘어난 아홉 곳은 노원·도봉·중랑·구로·관악·은평처럼 서울 외곽에 붙은 중저가 지역이고, 줄어든 여섯 곳은 강남·서초·송파·성동·마포·광진처럼 한강 남북의 고가 지역입니다. 한 곳씩 보면 우연 같은데 아홉 대 여섯이 이렇게 갈리면 우연으로 보기 어렵습니다.
집중은 실제로 일어났습니다. 다만, 집중의 중심이 선호 입지가 아니라 외곽 중저가 지역이었습니다. 논문이 검토했던 "선호 지역으로의 선택적 후퇴"와는 방향이 반대인 현상이죠.
여기서 앞 절의 숫자와 이 절의 숫자가 부딪히는 것처럼 보입니다.
20.5억 초과 거래는 1.54배로 늘었는데(4절), 강남·서초 거래는 줄었습니다(5절). 20억이 넘는 아파트가 가장 많은 곳이 강남·서초인데 어떻게 둘이 같이 성립할까요.
두 가지가 겹쳐 있습니다. 첫째, 고정 컷오프를 쓰기 때문에 가격이 오르면 예전에 20.5억 아래였던 단지가 자동으로 상단 구간으로 넘어옵니다. 둘째, 그렇게 넘어온 물건이 강남·서초 밖에도 있다는 뜻입니다.
성동과 마포를 보면 짐작이 갑니다. 두 곳은 몫이 줄었는데도 건수는 1.00배·1.14배로 버티고 있어요. 줄어든 게 아니라 서울 평균만큼 못 늘어난 것입니다. 이런 지역의 신축이 20.5억 선을 넘어가면 상단 구간 건수는 늘고 강남 몫은 줄어드는 그림이 동시에 나옵니다.
이 두 효과를 실거래 건수만으로는 분리할 수 없습니다. 논문도 같은 한계를 안고 있고, 그래서 논문은 가설 2b를 아예 "탐색적"이라고 표시해 뒀습니다. 우리도 여기서 더 나아간 주장을 하진 않을 것이고요.
6. 이 숫자를 내 판단에 어떻게 쓰나
시장 통계는 그 자체로는 결정을 만들지 않습니다. 위 숫자가 내 상황과 만나는 지점은 세 곳입니다.
첫째, 거래가 늘어난 구를 보고 있다면 경쟁 강도를 다르게 잡아야 합니다. 노원·강서·구로에서 2년 전 시세를 기준으로 협상하려 하면 어긋납니다. 거래가 두 배로 늘어난 곳에서는 같은 물건을 보는 사람도 그만큼 많아졌다고 보는 편이 안전해요. 참고로 같은 구의 실제 최근 체결가는 실거래가 데이터에서 단지별로 확인하실 수 있습니다.
둘째, 외곽 중저가 구간은 취득세 감면 요건이 걸리는 구간과 겹칩니다. 거래가 늘어난 구들의 주력 가격대가 9억 이하 구간인데, 생애최초 취득세 감면과 세율 구간 경계가 그 근처에 있어요. 같은 동네 같은 평수라도 계약서에 적히는 금액이 경계선을 넘느냐로 부담이 갈립니다. 내 조건에서 실제 취득세가 얼마인지는 취득세 계산기가 판정합니다.
셋째, 거래량 회복은 대출 한도 이야기와 분리되지 않습니다. 논문이 확인한 것처럼 거래에 붙는 건 기준금리가 아니라 실제 조달비용이고, 그건 내 한도로 나타납니다. 대출 한도 계산기에서 디딤돌·버팀목·시중 주담대를 같은 조건으로 비교해보시기 바랍니다.
반대로 이 숫자로 하면 안 되는 판단도 분명합니다. "노원이 두 배 늘었으니 노원을 사야 한다"는 결론은 이 글에서 나오지 않습니다. 거래가 늘었다는 건 사려는 사람과 팔려는 사람이 모두 많아졌다는 뜻이고, 그 안에서 이익을 보는 쪽이 누구인지는 건수가 알려주지 않습니다.
이 숫자를 어떻게 셌는지 (재현 조건)
원천 자료는 국토교통부 실거래가 공개자료이고, 우리 데이터베이스에 서울 25개 자치구 아파트 매매 거래로 적재된 것을 그대로 썼습니다.
표본 처리 조건은 논문과 맞췄습니다. 해제된 거래는 제외했고, 계약 월 기준으로 구×월 단위로 묶었습니다. 거래금액은 만원 단위입니다.
해제 거래를 빼는 이유는 계약이 취소된 건까지 세면 실제로 손이 바뀐 횟수가 부풀기 때문입니다. 신고가를 찍은 뒤 해제되는 사례가 있어 특히 상단 구간에서 차이가 납니다.
가격대 컷오프는 2023년 8월~2024년 5월 분포에서 50번째·90번째 백분위를 뽑아 전 기간에 고정 적용했습니다.
비교 구간은 2023년 8월~2024년 7월(12개월)과 2025년 7월~2026년 6월(12개월)입니다.
2026년 7월 이후는 제외했습니다. 실거래 신고 기한이 계약일로부터 30일이라 최근 두 달은 아직 신고가 다 들어오지 않았고, 그 상태로 추세에 넣으면 감소로 잘못 읽힙니다.
한 가지 더 밝혀둘 것이 있습니다. 이 글의 첫 계산은 2023년 5개월 평균과 2026년 6개월 평균을 맞대는 방식이었고, 그렇게 재면 가격대 배수가 1.47·1.54·1.54가 아니라 2.29·2.68·2.94로 벌어집니다. 그대로 썼으면 "상단으로 쏠렸다"는 틀린 결론이 나갔을 겁니다. 같은 길이 구간으로 다시 재서 잡았습니다.
7. 이 재현의 한계
숫자를 내놓을 때는 그 숫자가 무엇을 말할 수 없는지도 같이 밝히는 게 맞겠죠.
기간이 다릅니다. 논문은 72개월(2020~2025), 우리는 36개월(2023년 8월~2026년 8월)입니다. 겹치는 구간이 있지만 같은 기간을 다시 센 것이 아닙니다. 결론이 다른 것은 그 자체로는 어느 쪽의 오류도 아닙니다.
인과관계를 말하지 않습니다. 논문은 금리 변수를 넣은 패널 회귀로 추정했고 정책 시점 변수도 통제했습니다. 우리가 한 건 같은 지표를 다시 계산한 것이고, 거래가 늘어난 원인을 금리로 돌리지 않습니다. 같은 기간에 대출 규제도 바뀌었고 공급 대책도 심도있게 논의됐습니다.
이 차이가 작지 않습니다. 회귀는 "다른 조건이 같을 때 금리가 1%p 오르면 거래가 몇 퍼센트 줄어드는가"를 추정하는 도구이고, 우리가 한 셈은 "두 구간에서 건수가 각각 몇 건이었는가"입니다. 후자는 원인을 지목할 수 없는 대신 틀릴 여지도 적습니다.
고정 컷오프의 한계가 남습니다. 5절 마지막에서 적은 대로, 상단 거래 증가에는 실제 상단 이동과 전반적 가격 상승이 섞여 있습니다.
HHI는 구 단위입니다. 구 안에서 동별로 어떻게 갈렸는지는 이 지표가 잡지 못합니다. 노원의 2.05배가 특정 동에 몰린 것인지 구 전체에 퍼진 것인지는 다른 분석이 더 필요합니다.
서울만 봤습니다. 경기·인천으로 넘어간 수요가 있었는지, 서울 외곽의 증가가 그 흐름과 이어진 것인지는 이 데이터 밖의 이야기입니다.
한계를 다 제쳐두고도 남는 사실이 하나 있습니다.
서울 전체 거래가 1.5배로 늘어난 12개월 동안 강남과 서초의 거래 건수는 줄었습니다. 이건 컷오프 방식이나 회귀 모형과 무관한 단순 계수이고, 원천 자료에서 누구든 다시 셀 수 있는 부분이죠.
8. 자주 묻는 질문
아닙니다. 이 글이 센 것은 거래 건수이고 가격 지수가 아닙니다.
거래량과 가격은 같이 움직이는 경향이 있지만 시차가 있고 방향이 어긋나는 구간도 있습니다. 거래가 늘면서 가격이 눌리는 국면도 실제로 존재합니다.
값을 깎아서라도 팔려는 사람이 많아지면 거래는 늘고 가격은 내려갑니다. 반대로 매물이 잠기면 거래는 줄고 남은 몇 건이 높은 가격에 찍힙니다. 건수와 가격은 따로 봐야 합니다.
이 글은 그 이유를 설명하지 않을겁니다. 셈의 결과만 보려고 해요.
사실 가능한 설명은 여럿이 될 수 있습니다. 가격대가 대출 한도 안에 들어오는 구간이라는 점, 재건축 관련 기대, 상대적으로 낮았던 기저 등입니다. 어느 쪽이 얼마나 기여했는지는 이 데이터만으로 가릴 수 없습니다.
다만 노원만의 이야기가 아니라는 점은 짚어둘 만합니다. 구로 2.00배, 중랑 1.99배, 강서 1.95배, 관악 1.92배가 함께 붙어 있어요. 한 구의 특수 사정으로 설명하기엔 같은 방향으로 움직인 곳이 너무 많습니다.
거래 건수와 가격은 다른 값입니다. 매물이 잠기면 거래 건수는 줄고 체결가는 오히려 높게 찍힐 수 있습니다.
이 글의 5절은 거래가 몇 건 일어났는지만 말합니다. 강남의 가격 흐름은 별도로 확인해야 하고, 단지별 체결가는 실거래가 데이터에서 볼 수 있습니다.
네. 원천 자료가 국토교통부 공개 데이터라 누구나 같은 조건으로 다시 셀 수 있습니다.
우리 사이트에서는 실거래가 데이터에서 구와 기간을 골라 조회하면 됩니다. 위 표의 조건은 6절 아래 접힌 글에 그대로 적어뒀습니다.
부동산분석 12권 1호(2026년 4월), 149~165쪽에 실려 있습니다. 한국부동산연구원이 발간하며 오픈 액세스(CC BY-NC)로 공개돼 있습니다.DOI는
10.30902/jrea.2026.12.1.149입니다.같은 실거래 데이터로 자치구별 전세가율을 세면 전세와 월세 중 무엇이 유리한 구간이 갈립니다. 서울 평균 하나로는 안 보이는 이야기입니다.