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서울 집값이 도쿄 집값보다 진짜 비쌀까?

김인만의 '트루 내 집 마련 스토리' 열다섯번째! 서울 집값과 도쿄 집값을 통해 보는 부동산 통계의 함정은?

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‘김인만의 트루 내 집 마련 스토리’를
매주 금요일에 연재합니다.

김인만 소장의
풍부한 경험을 바탕으로,
처음 내 집 마련을 하는 모든 분이
꼭 알아야 할 정보를
알기 쉽게 전하도록 하겠습니다.
(편집자 주)

서울 집값이 도쿄의 집값보다 비싸다는 글을 읽고 필자의 눈을 의심했다. 상식수준에서 생각해도 도쿄보다 서울집값이 비쌀 수는 없기 때문이다.


어떻게 이런 결과가 나오게 되었을까? 분명 통계의 오류를 이용하여 서울 집값이 비싸다는 것을 강조하기 위한 목적성을 가진 글일 것이다. 오늘은 이런 통계의 오류로 인한 착시효과에 대해 알아보자.

서울 집값이 도쿄보다 비싸다?

11월 19일 모 국회의원이 서울 주택 중위가격이 도쿄보다 비싸고, 뉴욕과 비슷한 수준이라는 보도자료를 배포했다. 당연히 네티즌들은 ‘이게 나라냐’, ‘희망이 없다’, ‘헬조선’을 외치며 분노했다.

직방에서 본 1년 전 대비 서울 아파트 가격 변동률. 직방에서는 아파트 가격 변동률을 지역별로 볼 수 있다.

출처직방

그런데 진짜 서울 집값이 도쿄보다 비쌀까?


참고로 중위가격이란 중간가격이라고도 하며, 최고가와 최저가 주택을 빼고 주택 매매가격을 순서대로 한 줄로 늘어놓았을 때, 한가운데 가격을 말하는 것이다. 매우 비싸거나 싼 집의 가치가 과도하게 반영될 수도 있는 평균가격보다 현실적인 주택가격 흐름을 보여주는 지표다.


서울 집값이 체감상 높은 것은 사실이지만, 2017년 IMF기준 명목 GDP 4조8,844달러(세계 3위), 1인당 GDP 3만8,550달러(세계25위)인 일본의 수도 도쿄의 집값이 명목 GDP 1조5297달러(세계11위), 1인당 GDP 2만9,730달러(세계29위)인 대한민국 수도 서울의 집값보다 싸다는 것이 쉽게 납득이 되지 않는다. 더구나 세계 1위 명목 GDP(17조4,163달러)를 자랑하는 미국의 대표도시 뉴욕의 집값과 비슷하다니.

도쿄와 서울, 제대로 비교하려면?

보도자료의 출처는 글로벌 컨설팅 업체인 데모그라피아 인터내셔널의 통계자료이다. 통계자료 자체의 신뢰성은 검증할 방법도 없고 믿어야 한다. 하지만 목적을 가진 사람이 이 통계자료를 원하는대로 이용한다면 그 결과는 달라진다.


도쿄의 집값은 원본의 도쿄·요코하마를 도쿄로 인용함으로써 통계의 오류가 발생되었다.


일본의 도쿄도(東京都)는 황궁을 중심으로 한 23개 구(区)의 구부(区部)와 서쪽 26개의 시(市)로 구성된 다마지역(多摩地域), 이즈 제도, 오기사와라 제도를 포함하는 3개 지역으로 구성되며 면적은 서울의 3.6배 수준이다.


우리가 말하는 도쿄는 이중 23개구의 구부를 지칭하는 경우가 많다. 그런데 지역범위를 광범위하게 잡으면 당연히 집값은 낮아질 수밖에 없다. 도쿄의 23개구 구부(区部)의 집값만 비교하거나 서울의 3.6배 면적에 해당되는 경기도 성남, 고양, 안양, 수원, 의정부까지 포함시켜야 정확한 비교가 될 것이다.

도쿄 중심가 뿐 아니라 26개 시, 2개 제도까지 포함한 결과를 반영한다면 서울 집값이 더 비싸다는 결과가 나온다.

출처직방

이렇게 되면 당연히 서울의 평균집값은 도쿄보다 낮아질 수 밖에 없다. 서울 집값이 비싸다는 근거를 만들려는 의도 때문에 도쿄의 범위를 넓게 잡음으로써 통계의 오류를 만들었다.

뉴욕과 서울을 비교하면?

뉴욕도 마찬가지다. 이번에는 뉴욕, 뉴욕(州)-뉴저지-펜실베니아를 뉴욕으로 사용하는 통계의 오류를 저질렀다. 뉴욕시 도심으로부터 120km떨어진 곳까지 포함되었는데 그런 논리라면 서울도심에서 120km 떨어진 강원도와 충청북도 일부까지 포함된다.


당연히 해당 자료에서 말하는 뉴욕은 우리가 생각하는 뉴욕이 아니라서 뉴욕 집값이 낮아지는 통계의 오류가 발생했다. 이런 논리로 서울과 충북, 강원 일부 지역 집값까지 포함하여 집값 평균을 내면 서울집값을 뚝 떨어뜨릴 수 있을 테니까 말이다.


따라서, 뉴욕시와 서울시 집값 평균을 비교하거나, 서울 도심에서 120km 떨어진 지역까지 포함해 집값 평균을 계산하여 비교하는 것이 맞다.


이렇게 통계를 자의적으로 이용하여 해석을 한 결과 서울 집값이 일본 도쿄의 1.4배, 오사카의 2.2배, 뉴욕과 비슷하다는 통계의 오류가 만들어진 것이다.

뉴욕주 반경만큼 서울 주변 120km 반경의 집값을 계산했다면 결과는 어땠을까?

출처직방
실제 서울 집값은?

2016년 서울 분양 아파트 3.3㎡당 평균 가격은 2,131만 원으로 도쿄 23개구 내 분양 아파트 3.3㎡당 평균 가격인 3,263만 원보다 낮았다.


서울에서 집값이 가장 비싼 강남, 송파, 서초, 강동구 아파트의 가구당 평균 가격은 11억4138만 원임에 비해 뉴욕에서 가장 집값이 비싼 맨해튼의 콘도미니엄(우리나라 아파트) 가격은 10만 달러(34억 원)로 비교가 안될 정도로 차이가 난다.


이 또한 통계의 오류가 있을 수 있지만 도쿄와 뉴욕의 집값이 서울의 집값보다 비싼 것은 지극히 당연한 결과다. 조건이 다른 상황에서 통계적으로 100% 완벽한 비교는 어렵기에 이 정도로 참고만 하면 될 것 같다.


‘물이 반이나 남았다’와 ‘물이 반 밖에 남지 않았다’는 같은 상황이지만 전혀 다른 의미를 표현한다. 이처럼 글이라는 것은 표현하는 사람의 의도에 따라서 같은 현상을 다루더라도 전혀 다른 방향성을 가질 수 있다. 통계의 오류는 통계 자체의 오류라기 보다는 목적을 가진 누군가가 통계를 자의적으로 이용하면서 만들어 낸 오류다.

직방 앱에서 본 강남 반포지구 아파트값

출처직방
통계의 오류, 한번 만들어볼까?

부동산 시장을 분석할 때 이런 오류를 구분하지 못하는 경우가 많다. 필자가 통계의 오류를 직접 만들어 또 다른 예를 들어보겠다.


주택 가격이 높은지 낮은지 알기 위해, 가구의 소득수준에 비교해 주택가격이 적정한지를 나타내는 지표인 소득 대비 부동산 가격 비율(PIR:Price to Income Ratio)을 다른 나라와 비교해 판단하곤 한다.


PIR은 소득을 몇 년 모아야 집을 살 수 있는지 나타내는 수치로 PIR이 10이면 10년 동안 소득을 모아야 집 한 채를 살 수 있다는 의미다.


세계 국가와 도시의 비교 통계 정보를 제공하는 넘베오(NUMBEO)의 2017년 자료에 따르면 서울의 PIR은 17.4로 280개 도시 중 34위였다. 개인의 소득격차와 각 지역별 주택상황에 따라서 차이는 있겠지만 평균적으로 17년 4개월 동안 소득을 모아야 서울에 집 한 채를 살 수 있다는 것이다.


그럼 집 한 채를 사기 위하여 가장 오래 소득을 모아야 하는 도시는 어디일까? 중국의 베이징이 PIR 42.2로 1위를 차지했다. 2위는 중국의 선진 39.42, 3위는 홍콩 38.92, 4위는 상하이 37.33로 1~4위 모두 중국이 차지했다.


그 외 베트남 하노이 35.55, 영국 런던이 23.32, 싱가포르가 22.38, 이탈리아 로마는 20.5, 대만 타이페이가 19.8, 일본 도쿄는 17.7 등으로 서울보다 집 사기 어려운 도시들이다.


반면, 호주 시드니는 11.89, 캐나다 토론토 9.38로 서울보다 낮았고 미국의 디트로이트는 1.06으로 최하위인 280위였다.


우리나라 집값은 비싼 것일까? 싼 것일까? 280개 도시 중 34위라면 개개인의 상황에 따라 다르게 느낄 수 있지만, 과도하게 높아서 위험한 수준이라고 할 수는 없을 것이다.


그런데, 아래 그림과 같이 중국 베이징, 중국 선전, 홍콩, 베트남 하노이, 영국 런던 등 우리나라 서울보다 PIR이 높은 도시만 선별해 그래프를 만들면 서울 집값이 낮게 느껴진다. 서울 집값이 비싼 것이 아니네 라는 생각이 충분히 들 수 있다.

PIR이 높은 국가와 비교하면, 상대적으로 낮게 느껴진다.

출처직방

그렇다면 이번에는 서울보다 PIR이 낮은 도시와 비교한 아래 그래프를 보자.


서울 집값이 도쿄보다는 다소 낮지만 스웨덴 스톡홀름, 캐나다 밴쿠버, 호주 시드니, 미국 디트로이트보다 높다. 당연히 서울 집값이 비싸다는 생각이 들 것이다.

PIR이 낮은 국가와 비교하면, 상대적으로 높게 느껴진다.

출처직방

같은 통계자료인데도 편집하기에 따라서 서울 집값을 비싸게도 싸게도 느끼게 할 수 있다. 누군가가 마음만 먹으면 부동산이 폭락한다는 글을 만들 수도 있고 폭등한다는 글을 그럴듯하게 만들 수도 있다.


그렇기에 항상 자료를 제공하는 사람이 어떤 생각과 목적을 가지고 있는지 파악해야 하고 통계자료를 무조건 맹신하기보다는 객관적인 여러 상황과 조건을 종합적으로 판단할 필요가 있겠다.



글. 김인만 / 김인만부동산연구소장

'문재인 시대 부동산 가치투자' 저자

네이버 카페 김인만 부동산 연구소

http://cafe.naver.com/atou1


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