전용 84㎡ 중위가, 세대수로 걸러보니 순위가 바뀌었다 — 서울 200·경기 300세대 보정판
Summary
앞 글에서 수도권 전용 84㎡ 중위가를 뽑으면서 하나 찜찜한 게 있었어요. “300세대 이상 대단지만 보고 싶은데, 실거래 데이터에는 세대수가 안 들어온다” 는 점이요. 그래서 그땐 “거래가 자주 일어난 단지면 대충 대단지겠지” 하는 근사로 넘어갔습니다.
이번엔 그 근사를 떼어냈어요. 공공데이터포털의 공동주택 단지 식별정보(단지별 세대수·동수)를 실거래에 붙여서, 서울은 200세대 이상 · 경기는 300세대 이상 단지의 거래만 남기고 중위가를 다시 계산했습니다.
💡 이 글에서 다루는 것
- 실거래에 단지 세대수를 붙이는 방법과, 23,845건을 98.6% 매칭한 결과
- 세대수 필터 전(전체 거래) vs 후(서울 200·경기 300세대)의 구별 중위가 비교표
- 세대수를 붙이니 순위가 어떻게 바뀌는지 — 서초가 1위로, 마포·강동·양천 점프
- 근사가 통한 구와 깨진 구 — 같은 서울이어도 성동과 마포는 다릅니다
왜 다시 뽑았나
앞 글의 근사에는 분명한 약점이 있었어요. “거래 다수 = 대단지”는 평균적으로는 맞지만, 84㎡ 한 채가 200세대 안 되는 나홀로 아파트나 구축에서도 꾸준히 거래되면 그 값이 중위가에 그대로 섞입니다. 특히 도심 구처럼 대단지와 소형이 한 동네에 뒤엉킨 곳에서 이 오차가 커져요.
그래서 이번엔 단지별 실제 세대수를 구해다 붙였습니다. 데이터는 두 갈래예요.
| 데이터 | 출처 | 쓰임 |
|---|---|---|
| 아파트 매매 실거래 | 국토교통부 | 거래가·전용면적·지번 |
| 공동주택 단지 식별정보 | 공공데이터포털 | 단지별 세대수·동수·주소 |
문제는 둘을 어떻게 이어 붙이느냐 였어요. 단지 이름으로 맞추면 표기가 제각각이라 자꾸 어긋납니다. 실거래의 은마, 식별정보의 은마아파트, 또 어떤 데이터엔 대치은마 … 이런 식이거든요.
어떻게 걸렀나
이름 대신 주소(지번)로 맞췄습니다. 실거래에도 지번이 있고 단지 식별정보 주소에도 지번이 있으니, (법정동, 지번) 한 쌍으로 정확히 짝을 지었어요. 이름 표기 차이를 통째로 우회하는 방법이라, 매칭률이 확 올라갑니다.
- 기준 기간: 2026년 3·4·5월 누적 (앞 글과 동일)
- 평형: 전용 82~86㎡ (국민평형 84㎡ 타입)
- 세대수 기준: 서울 200세대 이상 / 경기 300세대 이상
- 대표값: 거래가의 중위값(median)
✅ 매칭 결과
전체 23,845건 중 23,501건(98.6%) 에 세대수를 붙였어요. 분당·영통처럼 시 안에 자치구가 있는 곳, 부천·화성처럼 행정구역이 재편된 곳, 양평·가평처럼 읍·면 주소가 섞인 외곽까지 거의 다 잡혔습니다.
서울 200 · 경기 300으로 기준을 다르게 둔 이유가 있어요. 경기는 신도시 위주라 단지 규모 자체가 크고(300세대 미만이면 정말 소규모), 서울은 도심 특성상 200~300세대 단지도 엄연한 “단지”로 기능하거든요. 같은 잣대로 자르면 서울에서 멀쩡한 단지가 너무 많이 잘려나가서, 동네 성격에 맞춰 선을 다르게 그었습니다.
세대수를 붙이니 바뀐 것
가장 먼저 눈에 띄는 건 1위가 바뀐다는 점이에요.
- 🥇 서초가 강남을 제칩니다. 보정 전엔 강남(31.2억) > 서초(30.5억)였는데, 세대수로 거르니 서초 33.75억 > 강남 33.05억 으로 역전돼요. 서초는 반포 신축 대단지 비중이 높아 소형을 걷어낼수록 값이 더 뛰는 구조입니다.
- 📈 마포·강동·양천이 점프합니다. 마포는 15.0 → 18.0억(+3.0), 강동은 13.5 → 16.0억(+2.55), 양천은 10.7 → 12.8억(+2.07). 소형·구축이 많이 섞여 있던 구라, 걷어내니 순위가 두세 계단씩 올라갑니다.
- 🔻 반대로 거의 안 변하는 구도 있어요. 성동(+0.10)·동작(+0.10)·도봉(0.00)·강북(0.00)은 보정 전후가 사실상 같습니다. 84㎡ 거래 자체가 이미 대단지로 도배된 동네라, 세대수를 붙여도 빠질 게 별로 없어요.
정확 보정으로 가장 많이 오른 8곳은 전부 서울이었습니다.
| 구 | 보정 전 | 정확 | 상승폭 |
|---|---|---|---|
| 서초구 | 30.50억 | 33.75억 | +3.25 |
| 마포구 | 15.00억 | 18.00억 | +3.00 |
| 강동구 | 13.45억 | 16.00억 | +2.55 |
| 용산구 | 20.50억 | 22.70억 | +2.20 |
| 양천구 | 10.73억 | 12.80억 | +2.07 |
| 강남구 | 31.20억 | 33.05억 | +1.85 |
| 광진구 | 17.50억 | 19.12억 | +1.62 |
| 관악구 | 8.87억 | 10.40억 | +1.54 |
세대수 필터는 언제나 중위가를 위로 밀어요. 소형·구축을 빼는 작업이니 당연하죠. 보정폭이 음수인 구가 하나도 없다는 게 방향성의 검증이기도 합니다.
전체 비교표
정확값(세대수 보정 후) 기준으로 정렬했어요. 보정 전은 전체 거래 중위값, Δ순위는 보정 전 순위 대비 변동입니다.
💡
보정 전값은 전체 거래를 그대로 집계한 중위값이라, 앞 글에서 대표 단지 위주로 적었던 수치와는 소수점 단위로 조금 다를 수 있어요. 두 값의 차이(보정 효과) 를 읽는 게 이 표의 핵심입니다.
| # | 지역 | 보정 전 | 정확 | 차이 | 기준 | Δ순위 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 서초구 | 30.50억 | 33.75억 | +3.25 | 200+ | ▲1 |
| 2 | 강남구 | 31.20억 | 33.05억 | +1.85 | 200+ | ▼1 |
| 3 | 송파구 | 27.05억 | 28.00억 | +0.95 | 200+ | — |
| 4 | 과천시 | 23.35억 | 23.50억 | +0.15 | 300+ | — |
| 5 | 용산구 | 20.50억 | 22.70억 | +2.20 | 200+ | — |
| 6 | 광진구 | 17.50억 | 19.12억 | +1.62 | 200+ | ▲2 |
| 7 | 성남 분당구 | 18.00억 | 18.39억 | +0.39 | 300+ | ▼1 |
| 8 | 성동구 | 17.90억 | 18.00억 | +0.10 | 200+ | ▼1 |
| 9 | 마포구 | 15.00억 | 18.00억 | +3.00 | 200+ | ▲1 |
| 10 | 중구 | 15.45억 | 16.32억 | +0.88 | 200+ | ▼1 |
| 11 | 강동구 | 13.45억 | 16.00억 | +2.55 | 200+ | ▲2 |
| 12 | 동작구 | 15.00억 | 15.10억 | +0.10 | 200+ | ▼1 |
| 13 | 종로구 | 14.30억 | 14.60억 | +0.30 | 200+ | ▼1 |
| 14 | 영등포구 | 12.75억 | 13.60억 | +0.85 | 200+ | — |
| 15 | 양천구 | 10.73억 | 12.80억 | +2.07 | 200+ | ▲2 |
| 16 | 성남 수정구 | 12.33억 | 12.44억 | +0.11 | 300+ | ▼1 |
| 17 | 강서구 | 10.12억 | 11.50억 | +1.38 | 200+ | ▲2 |
| 18 | 하남시 | 11.04억 | 11.30억 | +0.26 | 300+ | ▼2 |
| 19 | 서대문구 | 10.28억 | 11.20억 | +0.92 | 200+ | ▼1 |
| 20 | 동대문구 | 9.90억 | 10.95억 | +1.05 | 200+ | — |
| 21 | 관악구 | 8.87억 | 10.40억 | +1.54 | 200+ | ▲3 |
| 22 | 용인 수지구 | 9.60억 | 10.16억 | +0.56 | 300+ | — |
| 23 | 성북구 | 9.70억 | 9.80억 | +0.10 | 200+ | ▼2 |
| 24 | 은평구 | 9.00억 | 9.25억 | +0.25 | 200+ | ▼1 |
| 25 | 안양 동안구 | 8.75억 | 9.03억 | +0.28 | 300+ | — |
| 26 | 광명시 | 8.40억 | 8.95억 | +0.55 | 300+ | ▲2 |
| 27 | 노원구 | 8.49억 | 8.60억 | +0.11 | 200+ | ▼1 |
| 28 | 성남 중원구 | 8.40억 | 8.60억 | +0.20 | 300+ | ▼1 |
| 29 | 의왕시 | 7.90억 | 8.15억 | +0.25 | 300+ | — |
| 30 | 구로구 | 7.80억 | 8.00억 | +0.20 | 200+ | — |
| 31 | 중랑구 | 7.40억 | 7.55억 | +0.15 | 200+ | ▲2 |
| 32 | 수원 영통구 | 7.43억 | 7.53억 | +0.10 | 300+ | ▼1 |
| 33 | 강북구 | 7.40억 | 7.40억 | +0.00 | 200+ | ▼1 |
| 34 | 구리시 | 7.29억 | 7.40억 | +0.11 | 300+ | — |
| 35 | 고양 덕양구 | 7.10억 | 7.30억 | +0.20 | 300+ | — |
| 36 | 금천구 | 7.10억 | 7.30억 | +0.20 | 200+ | — |
| 37 | 수원 팔달구 | 6.55억 | 6.78억 | +0.23 | 300+ | — |
| 38 | 부천시 | 6.40억 | 6.50억 | +0.10 | 300+ | — |
| 39 | 안양 만안구 | 6.33억 | 6.50억 | +0.17 | 300+ | ▲1 |
| 40 | 화성시 | 6.40억 | 6.40억 | +0.00 | 300+ | ▼1 |
| 41 | 수원 장안구 | 5.90억 | 6.20억 | +0.30 | 300+ | ▲2 |
| 42 | 도봉구 | 6.00억 | 6.00억 | +0.00 | 200+ | ▼1 |
| 43 | 용인 기흥구 | 5.95억 | 6.00억 | +0.05 | 300+ | ▼1 |
| 44 | 군포시 | 5.58억 | 5.83억 | +0.26 | 300+ | ▲1 |
| 45 | 고양 일산동구 | 5.63억 | 5.65억 | +0.02 | 300+ | ▼1 |
| 46 | 수원 권선구 | 5.30억 | 5.62억 | +0.33 | 300+ | ▲2 |
| 47 | 안산 단원구 | 5.38억 | 5.41억 | +0.03 | 300+ | — |
| 48 | 시흥시 | 5.38억 | 5.40억 | +0.02 | 300+ | ▼2 |
| 49 | 남양주시 | 5.15억 | 5.28억 | +0.13 | 300+ | — |
| 50 | 안산 상록구 | 4.98억 | 5.20억 | +0.22 | 300+ | — |
| 51 | 양평군 | 4.30억 | 4.76억 | +0.46 | 300+ | ▲1 |
| 52 | 김포시 | 4.43억 | 4.50억 | +0.07 | 300+ | ▼1 |
| 53 | 광주시 | 4.08억 | 4.46억 | +0.38 | 300+ | — |
| 54 | 용인 처인구 | 3.97억 | 4.23억 | +0.26 | 300+ | ▲2 |
| 55 | 의정부시 | 4.05억 | 4.15억 | +0.10 | 300+ | ▼1 |
| 56 | 고양 일산서구 | 4.03억 | 4.06억 | +0.03 | 300+ | ▼1 |
| 57 | 파주시 | 3.90억 | 3.98억 | +0.08 | 300+ | — |
| 58 | 오산시 | 3.70억 | 3.75억 | +0.05 | 300+ | — |
| 59 | 양주시 | 3.65억 | 3.69억 | +0.04 | 300+ | — |
| 60 | 평택시 | 3.40억 | 3.50억 | +0.10 | 300+ | — |
| 61 | 이천시 | 3.15억 | 3.20억 | +0.05 | 300+ | — |
| 62 | 여주시 | 2.88억 | 3.00억 | +0.12 | 300+ | — |
| 63 | 연천군 | 2.46억 | 2.64억 | +0.18 | 300+ | — |
| 64 | 가평군 | 2.08억 | 2.48억 | +0.40 | 300+ | ▲2 |
| 65 | 안성시 | 2.40억 | 2.45억 | +0.05 | 300+ | ▼1 |
| 66 | 포천시 | 2.37억 | 2.40억 | +0.03 | 300+ | ▼1 |
| 67 | 동두천시 | 2.00억 | 2.05억 | +0.05 | 300+ | — |
(단위 억원, 2026년 3·4·5월 누적, 전용 82~86㎡, 서울 200세대·경기 300세대 이상)
근사가 통한 곳, 깨진 곳
이 표에서 제일 재미있는 건 같은 서울이어도 보정 효과가 천차만별 이라는 점이에요.
- ✅ 대단지로 도배된 구는 근사가 잘 맞았어요. 성동(+0.10)·동작(+0.10)이 대표적입니다. 84㎡ 거래가 센트라스·텐즈힐·옥수파크힐스 같은 큰 단지에서 주로 일어나니, 세대수를 붙여도 중위가가 거의 안 움직여요. 앞 글의 “대단지면 근사≈정확” 가정이 이런 구에선 정확히 맞았습니다.
- ⚠️ 소형이 섞인 구는 근사가 값을 눌렀어요. 마포(+3.0)·서초(+3.25)·강동(+2.55)·양천(+2.07)은 200세대 미만 단지의 84㎡ 거래가 중위가를 끌어내리고 있었습니다. 세대수를 붙여 걷어내니 비로소 “대단지 84㎡”의 실제 시세가 드러나요.
- 🟢 경기는 대체로 변화가 작습니다. 300세대 기준이 더 높기도 하고, 경기 84㎡ 거래가 신도시 대단지 위주라 이미 큰 단지에 쏠려 있어서요. 그래도 양평(+0.46)·가평(+0.40)·경기 광주(+0.38)처럼 소형·구축이 섞인 외곽은 눈에 띄게 올라갑니다.
정리하면, “세대수 보정이 필요한 정도”가 곧 그 동네에 소형·구축이 얼마나 섞여 있는지를 보여주는 지표 가 돼요. 보정폭이 큰 구일수록 84㎡ 시장이 이질적이라는 뜻입니다.
한계도 솔직히
🚨 그대로 투자 판단에 쓰지 마세요
- 신축 단지 일부는 빠졌어요. 단지 식별정보에 아직 안 올라온 최신 입주 단지가 있어, 동탄·반포 신축처럼 따끈한 대단지가 일부 제외됐습니다(전체 매칭률 98.6%라 영향은 작지만 0은 아니에요).
- 보정폭이 큰 서울 구는 한 번 더 확인하세요. 마포(+3.0) 같은 큰 변동은 대표 단지의 최근 실거래로 교차검증하는 걸 권합니다.
- 3개월 누적 중위값이라 표본이 얇은 군(연천·가평)은 한두 건에 출렁입니다.
그래도 앞 글에서 “데이터 한계로 근사”라고 단서를 달았던 부분을, 이번엔 실제 세대수로 떼어냈다는 게 핵심이에요. “300세대 이상만”이라는 조건을 진짜로 걸 수 있게 됐습니다.
일단 오늘은 여기까지…..
다음 글에서는 같은 세대수 데이터로 전월세까지 합친 전세가율 지도를 만들어볼게요.