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개인적으로 현 정권이 장기적으로 정치적 동력을 유지할 수 있느냐는 결국 민생, 그중에서도 주거비와 부동산 정책의 성패에 상당 부분 달려 있다고 생각한다.
생각정리 108 (*2026년 예산안)에서 대략적으로 추정했던 서울 도심 아파트가격의 상승 경로는 이미 예상보다 훨씬 빠르게 상단으로 이탈하고 있다.
당시에는 M2 증가와 자산가격 사이의 관계를 중심으로 향후 가격을 추정했지만, 지금 돌아보면 유동성이 얼마나 늘어나는지만큼 그 돈이 누구에게 집중되는지, 그리고 시장에서 실제 거래 가능한 주택의 공급과 회전율이 어떻게 변하는지를 충분히 고려하지 못했던 것 같다.
그래서 이번에는 당시 전망과 실제 시장이 어디에서, 왜, 얼마나 달라졌는지를 다시 확인하고, 앞으로 서울 도심 부동산을 판단할 때 M2 외에 어떤 변수들을 추가로 봐야 하는지를 정리해 기록해본다.
M2보다 중요한 것
2025년 11월 1일, 2026년 예산안을 보면서 앞으로 한국 경제가 다시 한번 확장재정 → 유동성 증가 → 자산가격 상승의 경로로 들어갈 가능성이 높다고 기록한 적이 있다.
당시 가장 중요하게 봤던 변수는 M2였다.
2025년 말부터 2030년까지 M2가 약 40% 증가하고, 서울 도심 아파트가격은 M2 대비 0.4~0.6 정도의 탄력성을 가진다고 가정해 중앙값 기준 약 +18% 정도 상승할 것으로 추정했다.
약 10개월이 지난 지금 다시 보면 흥미로운 점이 있다.
M2 전망은 생각보다 크게 틀리지 않았는데, 서울 도심 아파트가격 전망은 크게 빗나가기 시작했다.
왜 그랬을까.
지금 다시 생각해보면 당시 모델에서 가장 중요한 변수 몇 가지를 빠뜨렸던 것 같다.
1. 2025년 11월 전망과 현재
당시 예상과 현재까지의 흐름을 비교하면 다음과 같다.
한국은행에 따르면 2026년 6월 M2는 전년 동월 대비 6.0% 증가했다. 당시 생각했던 7%대 중후반보다 오히려 낮다. (한국은행)
그런데 서울 아파트 실거래가격은 5월 이미 전년 대비 13.47% 상승했고, 6월에는 한 달 만에 다시 2.50% 상승했다. 6월 월간 상승률은 2021년 급등기보다도 높은 수준이다. (서울특별시)
즉 당시 사용했던
ΔHousing Price ≈ ε × ΔM2
라는 모델의 ε가 생각했던 것처럼 안정적인 값이 아니었다는 의미이다.
문제는 M2가 아니라 M2가 주택가격으로 전달되는 과정에 있었다.
2. 첫 번째 오류: M2를 원인변수처럼 너무 크게 봤다
당시에는 M2가 늘어나면 일정 비율이 주택가격으로 전이된다고 생각했다.
지금은 이 접근 자체를 수정할 필요가 있다고 본다.
M2는 경제 안에 존재하는 광의유동성의 총량을 보여주지만,
누가 그 돈을 가지고 있는지
어떤 자산을 사고 싶은지
얼마나 대출을 받을 수 있는지
시장에 실제로 몇 채가 매물로 나오는지
는 알려주지 않는다.
예를 들어 M2가 10% 증가해도 증가한 돈이 저소득층의 소비와 정기예금에 집중된다면 서울 30억원 아파트에 미치는 영향은 작다.
반대로 M2가 5%밖에 늘지 않아도 그 돈이 삼성전자·SK하이닉스 주식을 대규모로 보유한 고소득 가계에 집중되고 해당 가계의 금융자산이 수억원씩 증가한다면 서울 핵심지 주택에는 훨씬 큰 영향을 줄 수 있다.
결국 내가 당시 놓쳤던 것은 Money Supply와 Money Distribution의 차이였다.
3. 두 번째 오류: 반도체 소득이 ‘평균적인 소득’이 아니었다
현재 한국 경제가 정확히 이 모습을 보여주고 있다.
KDI는 2026년 경제성장률을 3.2%, 2027년을 2.2%로 전망하면서 성장의 핵심 원인을 글로벌 AI 투자와 메모리 반도체 호황에서 찾고 있다.
흥미로운 것은 동시에 민간소비 증가율은 2026년 2.3%, 2027년 2.0%에 그칠 것으로 전망한다는 점이다.
KDI가 직접 지적한 이유도 명확하다.
소득 증가가 반도체 부문에 편중되어 있기 때문이다. (한국개발연구원)
이 부분이 상당히 중요하다.
경제 전체의 소득이 3% 늘어나는 것과, 특정 산업 종사자·주주·자산가의 소득과 금융자산이 크게 증가하는 것은 자산시장에 전혀 다른 결과를 만든다.
이번 사이클의 구조는 오히려
AI Demand
→ Memory Price·Volume
→ Samsung·SK hynix Earnings
→ Stock Price·Dividend·Bonus
→ Household Financial Wealth
→ Seoul Prime Housing
에 가깝다.
삼성전자는 2026년 약 90조~110조원 규모의 주주환원을 발표했고, 3분기에만 약 30조원의 현금배당을 계획하고 있다. (Samsung Global Newsroom)
따라서 이번 부동산 사이클의 유동성은 2020년처럼 은행 대출에서만 만들어지는 것이 아니다.
기업의 Balance Sheet가 주식시장을 거쳐 가계의 Balance Sheet로 이동하는 과정이 동시에 진행되고 있다.
이 점을 2025년 11월 모델에서는 거의 반영하지 못했다.
4. 세 번째 오류: Housing Stock과 매물공급을 같은 것으로 봤다
당시 모델에서 가장 크게 빠진 변수는 아마 이것일 가능성이 높다.
주택가격을 생각할 때 나는 주로 입주물량을 공급으로 생각했다.
하지만 실제 가격을 결정하는 것은 전체 주택 숫자가 아니라 그 순간 시장에 실제로 나와 있는 매물이다.
이를 단순화하면 다음과 같다.
Effective Sale Supply
= Housing Stock × Willingness to Sell × Turnover Rate
주택의 물리적 재고가 그대로 존재하더라도 보유자가 팔지 않고, 갈아타기가 막히고, 거래비용이 높아지면 실제 시장의 공급은 급감할 수 있다.
이 부분을 반영하면 2026년 시장이 훨씬 쉽게 설명된다.
대출규제는 분명 수요를 줄인다.
하지만 동시에
대출규제
→ 갈아타기 어려움
→ 기존주택 매도 감소
→ Turnover Rate 하락
이라는 공급 측 효과도 만든다.
따라서
수요 -30%
가 발생했더라도
거래 가능한 공급 -50%
가 발생하면 가격은 오를 수 있다.
거래량 감소와 가격 상승이 동시에 나타나는 현상이 반드시 비정상적인 것은 아니다.
5. 거래량이 줄어드는데 가격이 오르는 이유
6월 서울의 실제 움직임도 흥미롭다.
서울시 자료에 따르면 6월 토지거래허가 신청 건수는 최고점이었던 4월 대비 약 40% 감소했다.
그런데 같은 기간 토지거래허가 신청가격은 전월 대비 2.67% 상승했다.
서울시는 다주택자 양도세 중과 유예 종료를 앞두고 나왔던 급매물이 대부분 소진된 뒤 기존 호가 중심의 거래가 이루어진 점을 이유로 설명했다. (서울특별시)
이 현상은 당시 M2 모델에는 존재하지 않았다.
과거 모델에서는 거래량이 줄어들면 대체로 수요가 약해지고 가격탄력성도 낮아질 것으로 생각했다.
그러나 실제로는
거래량 감소
≠ 수요 소멸
일 수 있다.
오히려
Low Turnover
→ Few Listings
→ Marginal Buyer Competition
→ Higher Clearing Price
가 가능하다.
결국 부동산가격을 결정하는 것은 전체 거래량보다 마지막 한 채를 놓고 경쟁하는 매수자와 매도자의 상대적 힘이다.
6. 전세의 월세화도 당시에는 과소평가했다
또 하나 생각하지 못했던 것이 전세이다.
과거 전세는 단순한 임대제도가 아니라 한국 주택시장의 독특한 민간 금융시스템이었다.
집주인은 큰 전세보증금을 사실상 저금리 장기자금처럼 사용할 수 있었고, 투자자는 이를 레버리지로 활용할 수 있었다.
따라서 전세가 줄어드는 것은 분명 주택가격에 하방요인이 될 수 있다.
Jeonse ↓
→ Gap Leverage ↓
→ Investment Demand ↓
이 경로는 여전히 유효하다.
그러나 반대쪽도 있다.
서울 아파트 임대차 시장에서 6월 월세 거래비중은 이미 **54.1%**로 전세의 45.9%를 넘어섰고, 5월 전세 실거래가격도 전월 대비 1.04% 상승했다. (서울특별시)
전세가 줄어들면서 월세가 계속 상승하면 일정 수준 이상의 자기자본을 가진 실수요자의 계산은 달라질 수 있다.
Rent Cost ↑
→ Rent vs Buy Threshold ↓
→ Buying Preference ↑
즉 전세 감소는 투자수요에는 부정적이면서도, 동시에 높은 월세를 감당해야 하는 실수요자의 매수 전환을 자극할 수 있다.
지역별로 결과가 달라질 수밖에 없는 이유이다.
7. 세제와 대출규제는 ‘가격대’를 만든다
당시에는 서울 부동산을 하나의 시장으로 봤다.
지금은 이것도 잘못된 접근이었다고 생각한다.
현재 수도권·규제지역의 주택구입 목적 주담대는
15억원 이하 → 최대 6억원
15억~25억원 → 최대 4억원
25억원 초과 → 최대 2억원
으로 크게 나뉜다. (금융위원회)
여기에 2026년 세제개편에서는 실거주 1주택자의 종부세 기본공제를 확대해 시가 약 20억원 이하를 과세대상에서 제외하고, 20억~30억원 구간의 부담은 낮추는 반면 40억~50억원 이상의 고가주택 부담은 확대하는 방향이 제시됐다. (대한민국 정책브리핑)
따라서 향후 서울은 하나의 Housing Market이 아니라
15억원 이하 Leveraged Market
20억~25억원 Upper-Middle Equity Market
25억원 이상 Cash-heavy Market
50억원 이상 UHNW Scarcity Market
으로 분리될 가능성이 높다.
특히 20억~25억원 구간은
**세 부담 상대적 우위
4억원 주담대
핵심지 진입 가능가격**
이 동시에 만나는 독특한 구간이다.
반대로 가격이 25억원을 넘어가는 순간 대출한도가 4억원에서 2억원으로 줄어든다.
따라서 이 구간에서는
Price Rise
→ Mortgage Cliff
→ Demand Resistance
가 발생한다.
앞으로 특정 단지들이 24억~25억원 부근에서 호가와 거래가 집중되는 Bunching Effect가 나타날 가능성도 있다고 본다.
8. 2027년에는 여기에 재정까지 한 단계 더 커진다
2026년 재정확대만으로 끝나는 것도 아니다.
정부는 현재 2027년 예산을 800조원+α 규모로 편성하는 방향을 공식적으로 추진하고 있다.
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| [단독] 내년 820조 ‘수퍼 예산’…역대최대 90조 늘려 민생·미래 투자 |
동시에 미래대응기금을 신설해 청년·성장동력·지방·교육·인재 분야에 투자한다는 방향도 제시했다. (국무조정실)
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| 정부, '100조＋α' 미래대응기금 신설… 반도체 세수 증가분 투입 |
따라서 반도체 호황에서 발생하는 소득은 두 경로를 동시에 가진다.
첫 번째는
Memory Earnings
→ Corporate Cash
→ Dividend·Buyback
→ Household Wealth
이다.
두 번째는
Memory Earnings
→ Corporate Tax
→ Government Revenue
→ Fiscal Spending
→ Domestic Nominal Income
이다.
다만 이것을 단순히 “정부가 돈을 풀기 때문에 M2가 폭증한다”고 표현하는 것은 정확하지 않다.
한국은행은 이미 7월 기준금리를 2.50%에서 2.75%로 인상했다.
성장세 강화, 목표를 웃도는 물가, 금융안정 위험을 이유로 든 결정이다. (한국은행)
결국 2027년은
Fiscal Accelerator
와
Monetary Brake
가 동시에 작동하는 해가 될 가능성이 높다.
9. M2 전망 자체는 오히려 크게 달라지지 않았다
재미있는 것은 지금 다시 추정해도 2030년까지의 M2 총량 전망은 2025년 당시와 크게 다르지 않다는 점이다.
현재 개인적인 중앙가정은 다음과 같다.
2025년 말에서 2030년까지 누적 약 **+37%**이다.
2025년 11월 당시 전망했던 **+39.5%**와 사실 거의 차이가 없다.
이 숫자가 오히려 중요한 힌트를 준다.
M2 전망이 틀려서 서울 아파트 전망이 틀어진 것이 아닐 가능성이 높다.
M2는 비슷하게 증가했는데 부동산가격은 예상보다 훨씬 많이 올랐다.
그렇다면 틀린 것은 M2가 아니라 Housing Transmission Function이다.
10. 새로운 모델: M2보다 유효수요와 유효공급
앞으로는 서울 도심 주택가격을 다음과 같이 생각하는 편이 더 적절해 보인다.
Effective Demand
= Liquidity
× Household Equity
× Credit Availability
× Buying Urgency
반면
Effective Supply
= Housing Stock
× Willingness to Sell
× Turnover Rate
그리고 가격압력은 결국
Price Pressure
∝ Effective Demand / Effective Supply
에 의해 결정된다고 생각한다.
이 모델에서는 M2가 늘어나도 매물이 동시에 크게 늘어나면 가격반응은 약하다.
반대로 M2 증가율이 높지 않아도
주식 Wealth 증가
대출 가능한 특정 가격대로 수요 집중
전월세 상승에 따른 매수 압력
매물 회전율 감소
가 동시에 발생하면 서울 핵심지 가격은 훨씬 빠르게 오를 수 있다.
2026년은 정확히 후자의 사례에 가까워 보인다.
11. 서울 도심 아파트 전망도 다시 수정할 필요가 있다
따라서 2025년 당시의
2030년 서울 도심 +18%
전망은 폐기하는 것이 맞다.
현재 중앙 시나리오는 다음과 같다.
2025년 말 가격을 100으로 두면,
중앙값 기준 2025년 말 대비 2030년 누적 상승률은 약 **+51%**이다.
시나리오별로는 대략
Low: 약 +25~30%
Central: 약 +50%
High: 약 +70~75%
정도의 범위를 생각하고 있다.
이는 통계적 회귀모델의 결과가 아니라 현재의 메모리 업황, 재정, 대출규제, 세제, 주택 회전율을 반영한 조건부 시나리오이다.
특히 2027~2028년에는 서울 도심의 20억~25억원대 실거주 선호 아파트가 상대적으로 가장 강할 가능성이 높다고 본다.
12. 정리: 당시 놓친 것은 돈의 양이 아니라 시장의 구조였다
2025년 11월에는 이렇게 생각했다.
Expansionary Fiscal Policy
→ M2 ↑
→ CPI 약 2%
→ Housing Price 완만한 상승
지금은 조금 다르게 생각한다.
보다 정확한 구조는
AI Demand
→ Memory Earnings
→ Shareholder Wealth
동시에
Memory Earnings
→ Tax Revenue
→ Fiscal Spending
그리고 주택시장 내부에서는
**Mortgage Regulation
Tax Regime
Jeonse-to-Monthly-Rent
Turnover Decline
→ Effective Supply ↓**
가 동시에 작동한다.
결국
Broad Liquidity
보다
Who Has the Money
그리고
How Many Homes Are Actually For Sale
가 훨씬 중요했다.
2025년 당시 M2 전망이 완전히 틀렸던 것은 아니다.
오히려 지금 추정해도 2030년까지 M2 누적 증가율은 당시 전망과 크게 다르지 않다.
내가 틀렸던 부분은 그 M2가 서울 도심 아파트가격으로 전달되는 탄력성을 너무 단순하고 안정적인 값으로 생각했다는 점이다.
앞으로의 서울 부동산을 볼 때는 M2 하나보다
반도체 Earnings·주주환원
가계 금융자산
가격대별 대출한도
전세·월세 구조
매물 회전율
정비사업 이주와 입주
한국은행의 반응
을 함께 봐야 할 것 같다.
결국 이번 사이클에서 가장 중요한 깨달음은 단순하다.
돈이 얼마나 풀리는지만으로는 자산가격을 설명할 수 없다.
어쩌면 더 중요한 것은
돈이 누구에게 가는가, 그리고 그 사람이 사고 싶은 자산이 실제 시장에 몇 개나 나와 있는가
인지도 모르겠다.
그리고 현재의 한국은 공교롭게도
반도체를 통해 금융자산을 가진 계층의 구매력은 커지는 동시에, 여러 부동산 규제를 통해 서울 핵심지의 거래 가능한 공급은 줄어들 수 있는 구조
로 움직이고 있다.
이 두 힘이 동시에 이어진다면 2025년 당시 생각했던 것보다 서울 도심 아파트가격의 M2 대비 탄력성이 훨씬 높은 상태가 상당기간 지속될 수도 있다고 생각한다.
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| https://t.me/jump0000 해당 텔레그램 개인채널 과거 실선 그래프에서 개인적인 *점선 전망치를 덧붙임 |
체감상 이미 서울 중위 아파트평균 매매 가격은 이미 한 4~5억원 오른거 같은데 왜 2.6억원밖에 안올랐다고 하지?
kb부동산 통계치는 항상 뭔가 이상함..
=끝
2026.08.24 업데이트
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