지역별로 가장 다른 주택가격! 2023년 한국 지역별 주택가격 지수
2023년 한국의 171개 지역 주택가격을 비교한 데이터입니다. 강원도 속초시(111.7)가 가장 높고, 세종시(80.1)가 가장 낮아 지역 간 31.6포인트 차이가 납니다. 강남구(101.5), 서초구(103.1) 같은 서울 강남권도 높은 편입니다.
세종특별자치시 최신값80.1지수
전년 대비 (대구광역시 → 세종특별자치시)
5.80지수-6.8%
12년 누적 변화 (강원도 → 세종특별자치시)
22.8지수-22.2%
기간 최고·최저
강원도102.9지수
세종특별자치시80.1지수
한눈에 보는 핵심 비교
출처: KOSIS 국가통계포털
차원별 시각화
출처: KOSIS 국가통계포털
출처: KOSIS 국가통계포털
출처: KOSIS 국가통계포털
상세 데이터 표
| 지역 | 지표1 | 지표2 |
|---|---|---|
| 전국 | 96.2 | 92.5 |
| 강원도 | 102.9 | 100.5 |
| 충청북도 | 102.1 | 100.9 |
| 제주도 | 101.4 | 101.1 |
| 전라북도 | 101.3 | 99.3 |
| 경상북도 | 100.6 | 99.2 |
| 충청남도 | 99.9 | 97.0 |
| 전라남도 | 98.7 | 97.4 |
| 경상남도 | 97.4 | 97.6 |
| 광주광역시 | 97.4 | 94.6 |
| 경기도 | 95.2 | 90.2 |
| 인천광역시 | 94.2 | 88.1 |
| 대전광역시 | 93.4 | 91.6 |
| 울산광역시 | 93.7 | 91.6 |
| 부산광역시 | 93.1 | 89.9 |
| 대구광역시 | 85.9 | 81.1 |
| 세종특별자치시 | 80.1 | 79.0 |
출처: KOSIS 국가통계포털
| 구 | 지표1 | 지표2 |
|---|---|---|
| 서초구 | 103.1 | 89.6 |
| 강남구 | 101.5 | 88.0 |
| 용산구 | 101.2 | 92.5 |
| 송파구 | 100.7 | 92.3 |
| 성동구 | 99.0 | 92.1 |
| 종로구 | 98.8 | 95.0 |
| 마포구 | 97.4 | 93.2 |
| 중랑구 | 96.1 | 93.5 |
| 은평구 | 95.8 | 93.5 |
| 동대문구 | 95.9 | 93.6 |
| 영등포구 | 96.1 | 91.0 |
| 중구 | 94.5 | 90.8 |
| 서대문구 | 94.7 | 91.4 |
| 성북구 | 94.2 | 89.3 |
| 강북구 | 95.9 | 93.0 |
| 광진구 | 97.4 | 94.0 |
| 관악구 | 95.8 | 89.3 |
| 강서구 | 94.2 | 89.4 |
| 양천구 | 98.2 | 89.5 |
| 동작구 | 98.2 | 90.8 |
| 구로구 | 95.3 | 90.8 |
| 금천구 | 94.2 | 88.3 |
| 도봉구 | 91.6 | 89.7 |
| 노원구 | 90.6 | 87.1 |
| 강동구 | 98.1 | 93.2 |
출처: KOSIS 국가통계포털
| 순위 | 지역 | 지표1 | 지표2 |
|---|---|---|---|
| 1위(최고) | 속초시 | 111.7 | 103.7 |
| 2위 | 제천시 | 109.1 | 106.9 |
| 3위 | 강릉시 | 108.0 | 105.0 |
| 4위 | 동해시 | 106.0 | 101.4 |
| 5위 | 안동시 | 105.3 | 103.3 |
| 171위 | 세종시 | 80.1 | 79.0 |
| 170위 | 대구 달서구 | 80.6 | 73.5 |
| 169위 | 대구 수성구 | 82.7 | 78.8 |
| 168위 | 계룡시 | 87.8 | 86.1 |
| 167위 | 해운대구 | 89.1 | 84.9 |
출처: KOSIS 국가통계포털
자주 묻는 질문
- 주택가격 지수란 무엇인가요?
- 주택가격 지수는 전국 평균을 기준점으로 해서 각 지역 주택의 상대적 가격을 수치로 나타낸 것입니다. 100이 전국 평균이고, 100보다 크면 평균보다 비싸고, 100보다 작으면 평균보다 싼 지역이라는 뜻입니다.
- 왜 지역마다 주택가격이 다를까요?
- 주택가격은 교통 편의성, 직업 기회, 교육·의료 시설 접근성, 지역 경제 상황, 자연환경 등 여러 요소에 따라 달라집니다. 보통 대도시와 수도권, 경제 활동이 활발한 지역일수록 가격이 높은 경향이 있습니다.
- 가장 비싼 지역과 싼 지역은 어디인가요?
- 2023년 데이터 기준으로 강원도 속초시(111.7)가 가장 비싼 지역이고, 세종시(80.1)가 가장 저렴합니다. 강남구(101.5), 서초구(103.1) 같은 서울 강남 지역도 전국 평균보다 훨씬 비싼 편입니다.
- 광역시별로 주택가격이 비싼 순서는?
- 강원도(102.9)가 가장 높고, 그다음 충북(102.1), 전북(101.3) 등 중부 지역이 높은 편입니다. 반면 대구(85.9), 세종(80.1) 순으로 낮습니다. 대체로 강원도와 중부 내륙 지역의 주택가격이 높은 특징이 있습니다.
- 데이터의 '지표1'과 '지표2'는 무엇이 다른가요?
- 같은 지역의 주택가격을 다른 방식으로 측정한 두 가지 지표입니다. 지표1이 지표2보다 보통 약간 더 높으며, 더 자세한 정보는 한국통계청 KOSIS 공식 사이트에서 확인할 수 있습니다.
자세한 해설
주택가격 지수는 지역의 주택 상대적 가격을 나타내는 중요한 지표입니다. 2023년 한국의 주택가격을 조사한 결과, 지역마다 최대 31.6포인트의 큰 차이가 났습니다.
가장 비싼 지역과 싼 지역은?
2023년 주택가격이 가장 높은 지역은 강원도 속초시(111.7)였습니다. 제천시(109.1), 강릉시(108.0), 동해시(106.0) 등 강원도의 여러 지역이 상위를 차지했습니다. 서울도 강남 지역이 높아서 강남구(101.5)와 서초구(103.1)가 전국 평균보다 훨씬 비쌌습니다.
반대로 가장 싼 지역은 세종시(80.1)였고, 대구 달서구(80.6), 대구 수성구(82.7) 등 대구 지역도 전국 평균보다 훨씬 저렴했습니다. 쉽게 말하면 속초시와 세종시의 주택가격은 31.6포인트 차이로, 거의 40%에 가까운 차이가 난다는 뜻입니다.
광역시별로 보면 어떨까?
광역시도 단위로 보면 강원도(102.9)와 충청북도(102.1)가 가장 높았습니다. 이어서 제주도(101.4), 전라북도(101.3), 경상북도(100.6) 등 지방의 일부 지역이 생각보다 높은 수준이었습니다. 반면 대구광역시(85.9)와 세종시(80.1)는 전국 평균 96.2에 비해 크게 낮았습니다. 경기도(95.2)와 인천(94.2)도 전국 평균보다 약간 낮은 편이었습니다.
왜 강원도가 가장 비쌀까?
속초시, 강릉시 등 강원도 동해안 지역의 주택가격이 높은 이유는 여러 가지입니다. 첫째, 바다 가까운 관광지로 인기가 높다는 점입니다. 둘째, 서울에서 거리가 그리 멀지 않아 주말 주택이나 투자처로 각광받았습니다. 셋째, 자연환경이 좋아 생활의 질을 높이려는 사람들이 찾습니다. 결과적으로 수요가 많아져 가격이 올랐던 것입니다.
서울 강남권은 정말 비쌀까?
표를 보면 알 수 있듯이, 서울도 지역별로 주택가격이 다릅니다. 서초구(103.1)와 강남구(101.5)는 지수가 100을 넘어 전국 평균보다 비쌌습니다. 하지만 노원구(90.6)나 양주시(88.3) 같은 서울 북부와 주변 지역은 전국 평균보다 저렴했습니다. 이것은 강남과 강북의 교통, 직업 기회, 상권 등의 차이가 주택가격에 반영되었다는 뜻입니다.
지역별 특징을 정리하면?
그래프로 보면 크게 세 그룹으로 나뉩니다. 첫 번째는 강원도와 충청도 같은 중부 지역으로 지수 100 이상의 높은 가격대입니다. 두 번째는 경기도, 부산, 인천 같은 대도시로 90~95 정도의 중간 가격대입니다. 세 번째는 대구와 세종시 같은 지역으로 85 미만의 낮은 가격대입니다. 이러한 차이는 경제 활동의 중심지, 인구 유입, 지역 발전 정도 등과 관련이 있습니다.
데이터 출처와 한계
이 자료는 한국통계청의 KOSIS 한국도시통계(2023년~) 중 “거주 > 주택가격” 항목에서 제공합니다. 데이터는 전국 171개 행정구역(광역시도, 자치구, 시군)을 포함하고 있습니다. 다만 분석 과정에서 광역시도와 기초자치단체(구, 시, 군)의 행정 계층이 섞여 있다는 점에 주의해야 합니다. 표시된 ‘지표1’과 ‘지표2’는 두 가지 다른 방식의 주택가격 지수이며, 더 자세한 정의는 통계청 공식 자료를 참고하시기 바랍니다. 2023년 단일 시점 데이터이므로 시간에 따른 변화 추이는 담지 못했습니다.