빅데이터로 전망하는 대한민국 부동산의 미래

 

'빅데이터로 전망하는 대한민국 부동산의 미래'를 읽고 정리한 내용을 공유합니다.

이 책을 선택한 이유

데이터는 과거의 수치에 불과하며 불확실한 사건들로 인해 미래 예측에는 한계가 있으므로 직접 임장을 다녀보며 몸소 느끼는 것이 최고라 하는 전문가가 있습니다. 이 의견에 적극 동의하지만 우리는 엄연히 정보화 시대에 살고 있으며 수많은 데이터를 이용해 임장을 다녀야 할 곳을 빠르게 탐색할 수 있다는 것 또한 사실입니다. 두 가지 정보를 결합하기 위해 빅데이터가 말하는 대한민국의 미래 지역은 어느 곳인지 알고 싶어 이 책을 읽게 되었습니다.

 

[빅데이터로 전망하는 대한민국 부동산의 미래 출처 : 교보문고]

책 소개

데이터를 통한 객관적이고 근본적인 원인 파악 및 분석도 필수다. ‘과거를 안다면 미래를 볼 수 있다’라는 역사의 교훈이 경제나 부동산에도 똑같이 적용된다는 점을 놓치지 말아야 할 것이다.

저금리시대에서 고금리시대로 – 새로운 시대의 부동산시장 흐름

윤석열 정부는 분양가를 올리더라도 대규모 주택공급을 통해 부동산시장 안정화를 꾀하려 한다. 건자재 가격이 안정되더라도 건설 현장에서 일할 근로자가 부족해 분양가는 올라갈 것으로 전망된다. ‘똘똘한 한 채’인 블루칩 아파트는 오를 때 많이 오르고 떨어질 때 덜 떨어지는 점에서 다른 아파트에 비해 안전하다고 볼 수 있다. 이에 따라 부동산 시장에서 양극화 현상이 더욱 크게 번질 것이다.

빅데이터로 부동산시장을 예측하다 – 거품과 호황을 판단하는 기준

건설사들의 마케팅에 현혹되지 않기 위해서는 분양공고는 물론 옵션 비용과 현장 입지, 발품을 팔아 확인한 주변 시세 등을 반드시 체크해야 한다. 미분양 마케팅은 건설사가 ‘회사보유분으로 둔갑’ 시켜 ‘회사보유분 특별 분양’이라는 키워드로 분양광고한다. 부동산에 결정적인 영향을 미치는 일자리도 알아두면 좋다. 양질의 일자리와 탄탄한 고정 수입은 소비 촉진으로 이어지고, 결국 경기회복을 통해 집값 상승을 견인하는 주된 요소가 되기 때문이다. 부동산 가격은 장기적으로 인구, 소득, 경제성장률, 정책 등의 다양한 변수에 따라 움직이는 것은 분명하다. 하지만 단기적으로는 심리적인 영향이 절대적이다.

대한민국 부동산 1번기 ‘서울’ – 서울 부동산시장 대해부

서울 집값의 상승 유지의 이유는 세 가지다. 첫째, 서울에 살지 않더라도 서울에 있는 주택을 매입하는 경우가 있다. 둘째, 위 수요로 인해 가격 방어가 된다. 셋째, 모든 교통 노선은 서울 강남을 기준으로 움직이고 있다. 서울에 양질의 일자리가 풍부하고, 생활 인프라가 다른 지역과 비교해 압도적으로 집중되어 있으므로 정부가 규제를 완화한다면 다시 서울 집값은 상승세로 올라탈 것으로 저자는 예측한다.

 

공급 정책의 핵심 ‘수도권’ – 수도권 부동산시장의 흐름

국회에 발의된 1기 신도시 관련 법안들을 살펴보면 상황은 매우 긍정적이며 장기적으로 본다면 1기 신도시의 부동산 가치는 올라갈 수밖에 없고 저자는 예측한다. 책 내용 중 ‘일자리 성지’인 평택을 예로 들면 입주 물량이 19년도 최고치를 찍은 후 감소하고 있지만 삼성 반도체 p3 공장 신축 공사가 진행 중이며 차후 p6 라인까지 대규모 증설을 계획하고 있어 충분한 수요를 받쳐 줄 것으로 보여 주목할 만한 곳으로 보고 있다. 구리, 의왕도 주목하라. 하지만 주변 일자리를 흡수하는 도시이지 자생 일자리 능력이 있는 도시는 아닌 것으로 판단된다.

정부 정책에 대한 정확한 이해 – 부동산 투자의 첫걸음이다

정부는 집값 하락을 원하지 않는다. 국가의 예산을 만드는 세금과 밀접하기 때문이다. 즉, 저자가 생각하기에 정부가 원하는 것은 ‘원만한 부동산 가격 상승 속에 세금을 높이면서 민심을 잃지 않는 것’이다.

 

윤석열 정부의 부동산 정책 기조

1. 재개발·재건축 등의 정비사업과 민간택지 분양가상한제 등을 완화해 민간의 몫을 늘리면서 민간 시장 주도형으로 공급한다는 계획
2. 공급 확대를 위한 ‘분양가상한제 폐지’
3. 전월세 시장 정상화를 위해 ‘임대차 3법 폐지’
4. 각종 감세 정책 

 

빅데이터를 가지고 예측을 한 것이라기보다는
저자의 생각에 대한 근거를 대기 위해 빅데이터를 이용한 것이 아닌가 하는 생각이 들었습니다.
평택 지역에 대한 설명은 부동산 공부에 적용할 수 있겠다고 생각했습니다.
국내 부동산 시장에 대한 요인을 국내 데이터에 지나치게 의존했고
상업적인 성격이 강한 부동산 책이라 느꼈습니다.
지극히 개인적인 의견이니 참고만 해주셨으면 합니다.

 

 

부동산공부에 도움이 되는 책을 청랑이 추천합니다.

서울을 팔고 도쿄를 샀습니다