공실률 43.5%는 얼마나 비정상일까요 — 산업용 부동산의 자연공실률 이탈 지수 (K-NVR Index)

월요일 산업용 부동산 전략 브리핑입니다. 올해 9월 8일 한 경제지는 부동산플래닛 분석을 인용해 2023~2025년에 준공된 지식산업센터 153곳의 공실률이 5월 말 기준 43.5%라고 보도했고, 같은 시기 JLL은 올해 2분기 수도권 물류센터 공실률이 15.5%로 전 분기와 같다고 밝혔습니다. 일본 도쿄권 대형 물류시설은 7.8%, 미국 산업용 시장은 7%대 중반입니다. 숫자만 놓으면 ‘43.5%가 가장 높다’로 끝나지만, 현장에서 더 중요한 질문은 ‘그 시장이 원래 견디는 공실은 얼마인가’입니다. 새 임차인을 찾는 데는 시간이 들기 때문에 어떤 시장에도 일정한 공실은 항상 존재하며, 경제학은 이를 자연공실률(natural vacancy rate)이라 부릅니다. 이 글은 현재 공실률이 그 ‘정상 수준’의 몇 배인지를 K-NVR(Natural Vacancy Ratio) 자연공실률 이탈 지수로 표시하고, 이탈 정도에 따라 임대인이 쓸 수 있는 카드가 어떻게 달라지는지를 정리합니다. 산식과 자연공실률 값은 구조 설명용 가정치(L3)이며 실제 통계나 예측이 아닙니다. 앞서 K-CWL 물류센터 거미집 글이 공급의 ‘타이밍’을 다뤘다면, 이번 글은 공실의 ‘수준’을 다룹니다. 투자권유나 법률·세무·금융 자문이 아닙니다.

산업용 부동산 공실률 비교 — 막대 길이는 최대 50% 기준으로 환산한 값이며 수치는 각 기관 보도(L2)

도입 — 공실률은 높고 낮음이 아니라 ‘정상에서 얼마나 멀어졌는가’로 읽습니다

임대 시장에서 공실이 0%인 곳은 없습니다. 임차인이 나가면 새 임차인이 들어오기까지 시간이 걸리고, 그 사이의 빈 면적이 공실로 잡히기 때문입니다. 공실률은 결국 ‘얼마나 자주 비는가’와 ‘한 번 비면 얼마나 오래 비어 있는가’의 곱으로 설명됩니다. 이 단순한 관계가 중요한 이유는, 같은 15%라도 회전이 잦고 금방 채워지는 시장의 15%와 회전은 적은데 한번 비면 몇 년씩 비는 시장의 15%가 전혀 다른 상태이기 때문입니다. 전자는 순환적 조정이고 후자는 구조적 문제에 가깝습니다.

이번 가을 보도의 숫자를 이 틀에 놓아 보면 시장마다 위치가 다르게 보입니다. 한국경제가 부동산플래닛 등기 분석을 인용해 전한 바에 따르면, 올해 2분기 전국 지식산업센터 매매는 560건으로 1년 전보다 33.1% 줄었고 거래금액은 2,179억 원으로 40.0% 줄었으며 3.3㎡당 평균 매매가는 1,522만 원으로 1분기보다 3.7% 내렸습니다. 같은 기사는 2023~2025년 준공 153곳의 공실률을 43.5%로 제시했습니다(L2, 2026.9.8 보도). JLL은 수도권 물류센터의 2분기 순실질임대료가 전 분기보다 0.7%, 전년보다 2.8% 올랐고 공실률은 지난해 3분기 이후 좁은 범위에 머물러 있다고 정리했습니다(L2, Real Estate Asia 2026.8.19 인용 요약). 지식산업센터는 가격과 거래가 함께 꺾이는 모습이고, 물류는 공실이 높은 채 임대료가 버티는 모습입니다. 두 시장이 같은 ‘산업용’이어도 정상 수준으로부터의 거리는 전혀 다릅니다.

이론적 배경 — 자연공실률과 탐색 이론

자연공실률은 Blank와 Winnick(1953)의 주택시장 분석 이후 부동산 경제학의 기본 개념이 되었고, Rosen과 Smith(1983)는 임대료 조정이 공실률과 ‘자연공실률’의 차이에 반응한다는 모형을 제시했습니다. 공실이 자연공실률보다 높으면 임대료가 떨어지고, 낮으면 오른다는 것입니다(Rosen, K. & Smith, L. (1983). “The Price-Adjustment Process for Rental Housing and the Natural Vacancy Rate”, American Economic Review 73(4), 779–786, L1 학술 원전이나 이번 회차에 본문 대조는 하지 못했습니다). Wheaton(1990)은 여기에 탐색과 매칭의 논리를 더해, 임차인과 건물이 서로를 찾는 데 드는 시간이 곧 공실을 만든다고 설명했습니다(Wheaton, W. (1990). “Vacancy, Search, and Prices in a Housing Market Matching Model”, Journal of Political Economy 98(6), 1270–1292, L1 학술 원전, 서지만 확인했고 세부 수치는 인용하지 않습니다).

이 이론을 숫자로 줄이면 두 줄입니다. 첫째, 공실률 v는 대략 ‘연간 공실 발생 비율 f’와 ‘평균 공실 지속기간 d’의 곱입니다(v ≈ f × d). 둘째, 현재 공실률을 자연공실률 v*로 나눈 값에 100을 곱한 것이 K-NVR입니다(K-NVR = 100 × v ÷ v*). 100이면 정상, 150이면 정상의 1.5배, 600이면 정상의 여섯 배입니다. 자연공실률 v*는 시장마다 다르고 직접 관측되지 않으므로 이 글에서는 비교를 위한 공통 가정치 7%를 두었습니다(L3). 그 값이 어떻게 달라지느냐에 따라 결과가 바뀌므로 아래 민감도 표를 함께 읽으셔야 합니다.

자연공실률 v*는 모두 필자 가정치(L3)이며 K-NVR 값은 필자 계산입니다. 표본과 정의가 기관마다 다르므로 시장 간 직접 비교가 아니라 ‘가정에 따라 순서와 크기가 얼마나 흔들리는가’를 보는 용도입니다. 미국은 보도의 ‘중반 7%대’ 표현을 7.5%로 둔 것입니다.

글로벌 사례 — 정상 궤도로 돌아온 시장은 무엇이 달랐나

미국은 정상 궤도로의 복귀가 ‘느리지만 방향은 분명한’ 사례입니다. CoStar는 8월 갱신에서 공실률이 2026년 3분기 진입 시점에 7%대 중반이며 2027년 초에 정점을 찍은 뒤 완만히 내려갈 것으로 보았고, 2026·2027년 평균 임대료 상승률을 1.9%로 상향하면서 순흡수가 신규 공급을 앞서는 전환점을 2027년 후반으로 제시했습니다(L2, Alternatives Watch 2026.8.6 보도). 프롤로지스는 올해 2월 신규 공급이 10년 내 최저이고 착공이 정점 대비 71% 줄었다고 밝혔습니다(L2, Logistics Management 2026.2.5 보도). 공실이 정상 범위 근처에 있을 때는 공급이 줄어드는 것만으로도 회복의 방향이 서지만, 그 회복이 임대료로 나타나기까지는 여전히 1년 이상이 걸린다는 전망입니다.

일본은 정상 범위에 더 가까이 선 사례입니다. CBRE 재팬 물류 마켓뷰(2026.7.29)에 따르면 2분기 그레이터 도쿄 대형 멀티테넌트 물류시설 공실률은 7.8%로 전 분기보다 1.4%p 내렸고 실질임대료는 1.5% 올랐으며, 신규 준공 5개 물건은 준공 시점에 이미 절반 이상이 입주해 있었습니다. 오사카권 공실률은 2.4%입니다(L2). 여기서 눈여겨볼 점은 ‘준공 시점의 입주율’입니다. 공실이 정상 범위일 때는 신규 물건도 사전 임대가 일어나지만, 정상을 크게 벗어난 시장에서는 신규 물건이 준공 후 오랜 기간 비어 있게 됩니다. 이 차이가 K-NVR의 배경에 있는 탐색 시간의 차이입니다. 세빌스는 도쿄권 물류 공급이 2025년 250만㎡로 정점을 쳤고 2026년 이후 줄어들 것으로 전망했습니다(L2, Real Estate Asia 2026.4.1 보도, 날짜 표기가 불일치해 원문 대조가 필요합니다).

국내 적용 — 단지별 공실 지속기간을 데이터로 재는 법

국내에서 이 틀을 쓰려면 ‘평균 공실 지속기간 d’를 단지 단위로 추정해야 합니다. 시장 전체 공실률은 보도로 확인되지만, 개별 호실이 몇 개월째 비어 있는지는 공개 통계에서 보기 어렵습니다. 대신 간접 신호를 조합할 수 있습니다. 첫째, 국토교통부 상업업무용 부동산 전월세 실거래가 자료(공공데이터포털 data.go.kr 제공으로 알려져 있으나 서비스명과 포함 용도는 재확인이 필요합니다, L3)로 단지별 임대차 계약 건수를 세면 연간 회전 규모 f의 근사값을 얻을 수 있습니다. 둘째, 건축HUB 건축물대장의 사용승인일과 호수 정보를 결합하면 준공 후 경과 연수별로 계약이 얼마나 쌓였는지를 볼 수 있습니다(L3, 호실 단위 공개 여부는 확인하지 못했습니다). 셋째, 한국산업단지공단의 산업단지 입주 현황은 지역 단위의 입주 속도를 보완해 줍니다(L3). 이 세 가지로 ‘단지별 v ≈ f × d’를 거꾸로 풀면 d의 대략적인 범위가 나옵니다.

예를 들어 가정으로 연간 공실 발생 비율 f를 20%라 하고 공실률이 43.5%라면 평균 지속기간 d는 약 2.2년이 됩니다. 반대로 같은 f에서 공실률이 15.5%이면 d는 약 0.8년, 7.8%이면 약 0.4년입니다(L3, f는 가정이며 실측값이 아닙니다). 지속기간이 2년을 넘는 시장에서는 임차인을 ‘기다려서’ 구하는 전략의 비용이 매우 커집니다. 한 달 공실의 손실에 대출 이자, 관리비, 세금이 겹치기 때문입니다. 이때 임대인에게 열린 선택지는 임대료를 낮춰 d를 줄이거나, 렌트프리·인테리어 지원 같은 조건으로 계약을 앞당기거나, 용도와 임차 업종의 폭을 넓히는 것입니다. 반대로 K-NVR이 200 아래로 내려오는 시장에서는 임대인이 조건을 지킬 여지가 커집니다.

이 설계에는 한계가 있습니다. 지식산업센터는 분양 후 소유자가 직접 사용하는 면적이 있어 공실률 43.5%가 모두 ‘임대 대기 면적’은 아닙니다. 또 앞서 인용한 표본은 2023~2025년 준공 153곳이어서 전체 지식산업센터의 공실률로 읽으면 과장될 수 있습니다. 한편 JLL에 따르면 수도권 물류의 공실률이 15.5%로 변하지 않은 가운데도 임대료는 올랐습니다. 정상보다 높은 공실에서도 상품과 입지에 따라 임대료가 오를 수 있다는 뜻이며, 이 경우 K-NVR은 ‘시장 평균의 압력’만 보여 줄 뿐 개별 건물의 협상력을 말하지는 못합니다(L3).

용유미 CSO 인사이트 — 현장에서 ‘정상 공실’을 가늠하는 법

유미의 현장 해석(임대 상담의 언어). 현장에서 공실 상담을 받을 때 제가 가장 먼저 묻는 것은 ‘지금 몇 호실이 비었습니까’가 아니라 ‘마지막으로 계약이 성사된 것이 언제입니까’입니다. 마지막 계약이 1년 안이면 시장이 움직이는 단지이고, 2년을 넘었다면 가격이나 상품이 시장과 어긋나 있을 가능성이 높다는 것이 제가 보아 온 흐름의 비유입니다(L3, 통계가 아니라 현장 경험의 서술입니다). 공실이 길어질수록 임대인은 ‘곧 나갈 것’이라는 기대를 키우고 호가를 내리지 못하는데, 그 사이 d가 늘어나면서 손실이 누적됩니다. 한남동 같은 고급 주거 시장은 공급이 구조적으로 제한되어 정상 공실의 범위가 좁지만, 산업용 시장은 업종과 경기에 따라 정상 범위 자체가 크게 움직인다는 점이 다릅니다. 실무 활용 포인트일 뿐 투자권유가 아닙니다.

이번 주 행동 1건. 산업용 자산 보유자나 매수를 검토 중인 고객 한 분과 20분 통화를 잡으십시오. 확인할 것은 세 가지입니다. 대상 호실의 마지막 계약 성사 시점과 그때의 조건, 지난 12개월간 같은 단지 안에서 새로 체결된 계약 건수, 현재 공실의 평균 지속 개월 수입니다. 이 값으로 단지의 대략적인 d를 계산해 보고, 결론은 매수나 매도 권유가 아니라 ‘다음 임대 조건을 어디까지 조정할 수 있는지’를 한 줄로 적는 것으로 마무리합니다.

반증 조건(Kill-criteria)과 가장 약한 고리

이 글의 가설은 ‘산업용 시장의 임대 협상력은 공실률의 절대 수준이 아니라 자연공실률 대비 이탈 정도와 공실 지속기간에 더 가깝게 움직인다’는 것입니다. 다음 중 하나가 2027년 10월 12일까지 확인되면 이 가설은 폐기하거나 수정합니다. 첫째, 국내 단지 단위 자료에서 공실 지속기간과 임대료 변동 사이에 유의미한 관계가 없다는 분석이 나올 때입니다. 둘째, 공실률이 비슷한 두 시장에서 임대료 방향이 일관되게 갈라지는데 자연공실률 차이로 설명되지 않을 때입니다. 셋째, 지식산업센터 공실의 상당 부분이 소유자 직접 사용 면적이어서 임대 시장의 탐색 모형 자체가 맞지 않는다는 근거가 나올 때입니다.

가장 약한 고리는 분모 v*입니다. 자연공실률은 직접 관측되지 않고 시장마다 다르며, 이 글은 7%라는 공통 가정치를 두었을 뿐 국내 실측 추정값을 갖고 있지 않습니다. 민감도 표가 보여 주듯 v*를 5%에서 10%로 바꾸면 K-NVR이 두 배 가까이 달라집니다. 또 f(공실 발생 비율) 20%도 가정이며, 시장 간 공실률은 기관별 표본과 정의가 달라 직접 비교가 어렵습니다. 독자는 K-NVR을 구조 설명용 가정치로만 읽으시고, 실제 의사결정에는 단지별 실데이터와 전문가 검토를 거치시기 바랍니다.

참고문헌 및 출처