“집 한 채에 2.7억 빚더미”…주담대 늪에 빠진 30대

[이데일리 이정윤 기자] 잠잠하던 가계부채가 다시 움직이기 시작했다. 올해 3분기 차주당 가계대출이 증가로 전환한 가운데, 차주당 주택담보대출(주담대) 신규취급액은 2억 2700만원을 넘어서며 관련 통계 작성 이후 역대 최고 수준을 기록했다. 증가세는 30대를 중심으로, 수도권 주택자금 수요에 집중되며 가계부채 구조의 쏠림을 한층 키우고 있다는 분석이다.

서울 시내 한 시중은행 대출 안내 현수막.(사진=연합뉴스)

3040 주담대 ‘역대 최고’…수도권 중심으로 격차 확대

한국은행이 22일 발표한 ‘차주별 가계부채 통계 편제 결과’에 따르면 2025년 3분기 차주당 가계대출 신규취급액은 평균 3852만원으로 전 분기보다 26만원 증가했다. 감소세를 보이던 가계대출 신규취급액이 2분기부터 다시 늘어나며 완만한 증가 흐름을 이어간 것이다. 이 가운데 주담대 신규취급액은 2억 2707만원으로, 전 분기 대비 1712만원 급증했다.

대출 증가의 중심은 30대였다. 연령대별로 보면 30대는 전 분기 대비 243만원 늘어나 가장 큰 증가폭을 기록했고, 40대도 72만원 증가했다. 반면 20대와 50대, 60대 이상은 모두 감소했다. 이로 인해 30대의 차주당 가계대출 규모는 5365만원, 주담대는 2억 8792만원으로 전 연령대 중 가장 높았으며, 2023년 이후 다른 연령대와의 격차도 확대됐다.

40대의 차주당 가계대출 규모는 4337만원, 주담대는 2억 4627만원으로 30대와 40대의 신규 주담대 금액은 역대 최고를 기록했다.

민숙홍 한은 경제통계 1국 가계부채 DB반 반장은 “30대와 40대의 주담대 신규취급액은 통계 편제 이후 역대 최고 수준”이라며 “이는 주택시장 흐름이 특정 연령·지역에 집중적으로 반영되는 구조를 보여주는 결과로, 최근 주택 거래와 자금 조달이 30~40대 수도권 중심으로 이뤄지고 있음을 시사한다”고 설명했다.

지역별로는 수도권 쏠림이 더욱 뚜렷해졌다. 3분기 수도권 차주의 가계대출 신규취급액은 전 분기 대비 75만원 늘어 증가세를 이어갔다. 충청권(66만원), 호남권(34만원), 대경권(103만원)도 증가했지만 상승 폭은 수도권에 비해 제한적이었다. 반면 동남권(-133만원)과 강원·제주권(-171만원)은 전 분기 대비 감소해 지역 간 흐름이 뚜렷하게 엇갈렸다.

주담대 규모도 비수도권보다 수도권에서 크게 증가했다. 3분기 수도권 차주의 가계대출은 4535만원, 주택담보대출은 2억 7922만원으로 집계돼 비수도권과의 격차가 2023년 이후 계속 확대되고 있다.

사진=한국은행

은행 중심 구조 유지…가계대출 신규·잔액 모두 증가

금융권역별로는 은행(159만원)과 비은행(232만원) 모두 신규취급액이 늘었으나, 은행 중심 구조는 유지됐다. 신규 가계대출 금액 비중은 은행이 58.3%로 가장 컸고, 비은행과 기타 금융권도 전 분기 대비 증가했다. 상품별로는 주담대(1712만원)와 전세자금대출(355만원), 주택 외 담보대출(269만원)이 모두 늘어난 반면 신용대출은 385만원 감소해 대조적인 흐름을 보였다.

잔액 기준으로도 가계부채는 다시 증가세로 돌아섰다. 3분기 말 차주당 가계대출 잔액은 9674만원으로 전 분기보다 56만원 늘었고, 주담대 잔액도 1억 5626만원으로 210만원 증가했다. 잔액 기준 금액 비중 역시 30·40대(51.6%), 수도권(58.9%), 은행(61.8%), 주담대(51.2%)에 집중됐다.

한편, 한은은 가계부채를 차주 단위에서 입체적으로 분석할 수 있도록 NICE 개인신용정보 DB 표본을 활용한 ‘차주별 가계부채 통계’를 처음으로 공개했다. 해당 통계는 금융안정 정책 수행에 필요한 미시 정보를 제공하는 데 초점을 맞췄다. 이번에는 2013년 1분기부터 2025년 3분기까지의 시계열이 함께 공개됐으며, 2026년부터는 분기별로 정례 공표할 예정이다.

민 반장은 “이번 차주별 가계부채 통계는 기존 잔액 중심 통계와 달리 ‘신규취급액’을 차주 특성별로 처음 공개한 것이 핵심”이라며 “신규취급액은 현재 가계부채 흐름과 변곡점을 잔액보다 더 빠르게 포착할 수 있어, 최근 대출 수요와 주택시장 영향을 읽는 데 유용하다”고 말했다.