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[김현미 3년]① 최장수 국토장관 집값 성적표 14% vs 52%...누구 말이 맞나?

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김 장관, 가장 상승률 낮은 지표 활용해 현실과 괴리율 커
지역별 정책 추진과 분양가 책정에 퉁계 활용...신뢰성 높여야

[편집자주] 김현미 국토교통부 장관이 취임 3주년을 넘어서며 국토부 최장수 장관에 올랐다. 취임 초기부터 "집으로 돈버는 시대는 지났다"고 강조할 정도로 주택가격 안정화에 23번의 크고 작은 정책을 쏟아냈다. 하지만 역대 정부 중 집값은 물론 전셋값 마저도 가장 불안한 것으로 나타나고 있다. 김 장관의 3년을 돌아보고 앞으로 필요한 정책과 대안을 짚어봤다.

[서울=뉴스핌] 이동훈 기자 = "3년전 5억짜리가 서울지역 낡은 아파트도 지금은 보통 7억~8억원 하지 않나요? 정부가 10%대 상승에 그쳤다고 하지만 그 말이 실제 피부로 느껴지진 않아요. 집값을 잡겠다고 해서 먼저 판 사람만 손해인 상황이죠"(서울 노원구 상계동 일대 P공인중개소 사장)

부동산 정책을 총괄하는 김현미 국토교통부 장관은 임기 3년간 서울 아파트값 상승률이 14%라고 공개적으로 밝혔다. 국토부 산하기관은 한국감정원의 통계 내용으로 토대로 말한 것이다. 이를 놓고 주무 부처가 부동산 시장의 실상을 면밀히 파악하지 못하고 있다는 논란이 일었다.

물론 한국감정원도 지난 1986년부터 시세 조사를 한 권위 있는 조직이다. 전국단위 시세조사원을 두고 현실성 있는 시세파악을 위해 노력 중이다.

[서울=뉴스핌] 이한결 기자 = 김현미 국토교통부 장관이 24일 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 국정현안조정회의에서 자료를 보고 있다. 2020.09.24 alwaysame@newspim.com

문제는 민간 기업과의 괴리율이 너무 크다는 점이다. 민간 조사기관인 KB부동산과 부동산114의 자료를 보면 이 기간 상승률이 50% 육박한다. 어떤 조사가 맞는지는 구체적으로 따져봐야겠지만 현장에서 느끼는 집값 오름폭은 민간 조사기관의 신뢰도에 무게가 실리는 게 사실이다.

더 큰 문제는 집값 변동률이 단순 통계에 그치지 않는다는 점이다. 이 수치를 바탕으로 정책이 나오고, 규제안이 도입된다. 이 때문에 보다 현실성 있고 신뢰할 수 있는 데이터가 요구되는 것이다. 과연 김 장관은 3년간 상승률이 14%라고 믿었을까?

발언은 실수? 면피?..."3년간 서울 아파트값 40~50% 오른 게 맞다"

결론부터 말하면 한국감정원의 집값 상승률 조사가 민간 조사기관보다 낮은 건 사실이지만 30%포인트(P) 이상 격차가 날 정도로 신뢰도가 떨어지진 않는다. 지난 7월 김 장관이 여러 조사 항목 중 가장 낮은 상승률을 전체 상승률 추이로 주장하면서 논란이 불거진 것이다.

감정원이 월간 단위로 주택가격 관련 통계는 크게 6가지로 발표한다. 표본 가구를 대상으로 매달 발표하는 매매가격지수와 평균가격, 중위가격이 3가지가 있다, 실거래만을 따로 떼어 매달 발표하는 실거래가지수 통계에도 가격지수, 평균가격, 중위가격 등을 있다. 

실제 감정원은 문재인 정부 3년간 서울 아파트의 실거래가지수는 45.5%, 실거래 평균가격 39.1%, 실거래 중위가격 38.7%, 매매가격지수 14.2% 상승했다고 조사했다. 이중 김 장관은 매매가격지수(14%) 부분을 인용했다. 일각에선 상승률이 가장 낮은 항목을 취사선택했다는 지적도 있다. 매매가격지수는 실거래가가 일부 반영되지만 설문자의 시장 전망치가 포함되다보니 실제 실거래가와는 차이가 있다.

감정원이 파악한 서울 아파트의 실거래가지수(45.5%)를 보면 민간 조사기관과 비교해 낮은 수준이지만 괴리율이 상당하지는 않다.

경제정의실천시민연합(경실련)는 KB국민은행의 주택가격동향 등을 분석해 문재인 정부 3년 만에 서울 아파트값이 52.0% 상승했다고 주장했다. 서울 소재 34개 대규모 아파트 단지 8만여 가구의 아파트값 시세 변화를 분석한 것으로 중위가격을 대상으로 한 평균값이다. 이 기간 부동산114도 서울 아파트값이 52.8% 상승한 것으로 파악했다.

아파트값 상승액 기준으로 역대 정부 중 최고라고 지적했다. 문재인 정부 출범 후 서울 아파트값은 임기초 8억4000만원에서 올해 5월 12억9000만원으로 4억5000만원(53%) 올랐다는 게 경실련 주장이다.

정권별 서울 아파트값 상승액은 노무현 정부(2003∼2008년)에서는 3억7000만원(94%), 박근혜 정부(2013년∼2017년 5월) 1억8000만원(27%), 김대중 정부(1998∼2003년) 1억7000만원(73%), 김영삼 정부(1993∼1998년) 5000만원(26%) 순이었다. 이명박 정부(2008∼2013년)에서는 유일하게 서울 아파트값이 임기 초 7억6000만원에서 임기 말 6억6000만원으로 1억원(-13%) 하락했다.

중위가격에서도 정부와 민간 기관의 차이가 있다. 한국감정원에 따르면 서울 아파트 중위 매매 가격은 지난 7월 말 기준 8억4683만원이다.

민간통계에 따르면 서울 아파트 중위가격은 이미 9억 원을 넘어섰다. KB부동산은  같은 기간 기준으로 서울의 아파트 중위가격을 9억2787만원으로 조사했다. 2016년 말 5억원대 후반이던 서울 아파트 중위가격은 현 정부 들어 3억원 넘게 올랐다.

◆ "통계 불확실하면 정책 실효성 기대하기 어렵다"

가격 변동률에 대한 오류가 단순히 '통계왜곡', '취사선택'이란 해프닝으로 끝나지 않는다는 게 문제다.

주택가격 상승률과 하락률을 정확히 분석해야 그에 맞는 정책을 낼 수 있기 때문이다. 과열된 지역은 투기지역, 조정대상지역으로 묶고, 반대라면 규제를 풀 때 주택가격 상승률이 바탕이 된다. 또 아파트 분양가를 산정할 때도 인근 지역의 실거래가 추이가 반영된다.

특히 최근 정부가 강조하는 '핀셋 규제'를 제대로 적용하려면 지역별 변동률을 정확히 파악해야 적절한 대응이 가능하다.

물론 주택가격과 관련된 통계를 정확히 분석하기란 불가능에 가깝다. 전국 재고주택이 일시에 모두 거래되는 것이 아니어서 거래지수의 상당 부분은 자의적인 해석과 분석이 반영된다.

기관마다 조사방식에 차이가 있다. 감정원은 전국에서 총 2만8360개 표본을 활용해 통계를 낸다. 아파트 표본은 1만7190개. KB부동산은 전국에서 3만6300개 표본을 활용하고, 이 중 아파트는 3만1800개다. 표본 수는 KB부동산이 더 많지만 조사 지역은 감정원이 더 넓다.

서울을 비롯한 수도권 등 부동산 거래가 활발한 지역의 아파트 가격을 파악하기엔 KB부동산이 낫고 전국 다양한 지역의 주택 종합가격을 살피는 데는 감정원이 유리하다는 평가다.

표본을 바탕으로 실거래가를 정하는 방식도 조금 다르다. 감정원은 조사원이 직접 실거래가를 중심으로 시세를 판단한다. 최근에 거래된 실거래 기록이 없다면 인근 공인중개업소 등에 물어 현 시세를 조사하는 방식을 활용한다. KB부동산의 경우는 공인중개업소가 직접 입력하는 가격을 우선해 시세를 집계한다. 부동산114도 KB부동산과 유사한 방식으로 통계를 얻는다.

채상욱 하나금융투자 애널리스트는 "정확한 통계에 기반으로 한 정책이 아니면 그 효과도 장담하기 어려울 것"이라며 "국가표준을 비롯해 매매, 전세 변동률에 대한 신뢰를 높일 수 있는 부동산 통계 시스템을 구축할 필요가 있다"고 설명했다.

조주현 건국대학교 부동산학과 교수는 "완벽한 통계란 있기 어렵다는 점에서 정부가 보다 객관적, 종합적으로 통계를 파악하고 반영할 필요가 있다"며 "통계의 정확성이 높고 신뢰가 있어서 정책 추진에도 효과가 나타날 것"이라고 말했다.

 

leedh@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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