미국 카운티 심각한 임대료 부담 지도 – 소득 절반 이상을 임대료로 쓰는 지역

미국 카운티 심각한 임대료 부담 지도는 현금 임대료를 내는 임차가구 가운데 총임대료가 가구소득의 50% 이상인 비중을 카운티별로 보여 줍니다. 2024 American Community Survey(ACS) 5년 추정치의 상세표 B25070을 이용했으며, 50개 주와 워싱턴 D.C. 범위의 3,144개 카운티·카운티 상당 지역에서 계산 가능한 값을 확보했습니다.

이 기준은 흔히 쓰이는 “임대료가 소득의 30% 이상”이라는 일반적인 임대료 부담 지표보다 훨씬 높은 문턱입니다. 따라서 이 지도는 단순히 임대료 부담이 있는 가구를 세는 것이 아니라, 소득의 절반 이상을 총임대료에 쓰는 심각한 부담이 어디에 집중되는지를 따로 확인하는 자료입니다. 같은 임대료 부담 주제라도 30% 기준과 50% 기준은 서로 다른 지표로 봐야 합니다.

카운티별 분자와 분모를 모두 합쳐 다시 계산하면 전국 비중은 약 25.9%입니다. 반면 카운티 자체의 중앙값은 21.4%입니다. 즉 임차가구 수가 많은 지역을 실제 가구 수만큼 반영한 전국 비중이 “전형적인 카운티”의 값보다 높게 나타납니다. 전체 3,144곳 가운데 296곳은 30% 이상, 86곳은 35% 이상, 31곳은 40% 이상이었습니다.

미국 카운티 심각한 임대료 부담 지도에서 보이는 큰 흐름

전국 지도를 보면 한 가지 방향으로만 이어지는 단순한 동서·남북 구분은 나타나지 않습니다. 높은 값은 남부의 여러 지역, 일부 대도시권, 서부와 북동부의 특정 카운티에 섞여 있고, 낮은 값 역시 중서부와 대평원뿐 아니라 여러 주 안에서 국지적으로 나타납니다. 이런 모습은 임대료 부담을 주 평균 하나로 설명하기 어려운 이유를 보여 줍니다.

카운티의 분자와 분모를 주별로 합산한 요약에서는 Florida가 약 31.3%, Louisiana가 30.0%로 가장 높았습니다. California는 28.8%, Hawaii는 28.6%, New York은 28.5%로 그 뒤를 이었습니다. 반대쪽에서는 South Dakota 17.7%, North Dakota 18.3%, Alaska 19.5%, Wyoming 20.3%, Idaho 20.5%가 낮게 나타났습니다. 이 수치는 별도의 주 단위 통계를 가져온 것이 아니라 같은 카운티 분자·분모를 주별로 다시 합친 비교값입니다.

그렇다고 “해안은 높고 내륙은 낮다”는 식으로 단정할 수는 없습니다. 같은 주 안에서도 카운티별 차이가 크고, 높은 주 안에 낮은 카운티가 있으며 낮은 주 안에도 높은 카운티가 있습니다. 특히 카운티 경계가 맞닿은 곳에서 값이 크게 갈리는 사례가 있어, 주 단위 요약보다 카운티 지도가 더 많은 정보를 줍니다.

심각한 임대료 부담 50% 기준은 어떻게 계산했나

자료는 U.S. Census Bureau의 ACS 상세표 B25070, “Gross Rent as a Percentage of Household Income in the Past 12 Months”를 사용했습니다. 분자는 현금 임대료를 내는 임차가구 가운데 총임대료가 가구소득의 50.0% 이상인 가구 수(B25070_010E)입니다. 분모는 전체 현금 임대료 임차가구(B25070_001E)에서 비율을 계산할 수 없는 가구(B25070_011E)를 뺀 값입니다.

계산식은 50% 이상 가구 ÷ (전체 현금 임대료 임차가구 − 비율 미계산 가구) × 100입니다. 여기서 총임대료(gross rent)는 계약서에 적힌 임대료만 뜻하지 않을 수 있으며, Census가 정의한 주거비 구성에 따라 임차가구의 비용을 비교합니다. 따라서 값이 30%라는 것은 “카운티 전체 가구의 30%”가 아니라, 계산 가능한 현금 임대료 임차가구 중 30%가 소득의 절반 이상을 총임대료에 쓴다는 의미입니다.

또한 2024 ACS 5년 추정치는 2024년 한 해의 스냅샷이 아닙니다. 2020년부터 2024년까지 60개월의 응답을 모은 기간 추정치입니다. 최근 한 달의 임대료 상승이나 특정 시점의 경기 변화와 바로 연결하기보다, 여러 해에 걸친 지역별 부담 수준을 비교하는 자료로 보는 것이 적절합니다.

비교가 가능한 규모의 카운티에서 높은 곳과 낮은 곳

작은 카운티는 임차가구 수가 매우 적어 점추정치가 크게 출렁일 수 있습니다. 그래서 아래 비교는 분모가 최소 5,000가구이고, 제공된 신뢰도 기준에서 순위 비교가 가능한 카운티만 골랐습니다. 이 조건을 만족한 곳은 946개이며, 자극적인 극단값보다 비교적 안정적인 지역 차이를 보는 데 목적이 있습니다.

이 필터에서 Watauga County, North Carolina가 47.1%로 가장 높았습니다. Lincoln Parish는 44.7%, Whitman County는 41.1%였고, Benton County, Oregon과 Rockland County, New York도 38~39%대로 나타났습니다. 이 수치는 “임대료가 가장 비싼 카운티” 순위가 아닙니다. 총임대료와 가구소득의 관계에서 심각한 부담을 겪는 임차가구의 비중을 비교한 것입니다.

낮은 쪽에서는 Williams County, North Dakota가 7.2%였고, Dodge County, Wisconsin은 12.8%, Benton County, Arkansas와 Elko County, Nevada는 약 13.1%였습니다. 같은 비교 조건에서 높은 곳과 낮은 곳의 차이는 30%p를 훌쩍 넘습니다. 전국 평균 하나만 보면 이런 지역 간 격차가 거의 보이지 않습니다.

인접 카운티 사이에서 20~30%p 차이가 나는 사례

카운티 지도에서 특히 눈에 띄는 것은 바로 옆 지역과의 큰 차이입니다. North Carolina의 Watauga County는 47.1%인데, 맞닿은 Caldwell County는 17.3%로 약 29.8%p 낮습니다. 또 다른 인접 지역인 Wilkes County는 17.5%로 Watauga보다 약 29.6%p 낮고, Ashe County는 22.3%로 약 24.8%p 차이가 납니다.

이 정도의 차이는 “노스캐롤라이나의 임대료 부담은 높다/낮다”처럼 주 전체를 한 문장으로 설명하는 방식의 한계를 보여 줍니다. 카운티가 붙어 있어도 임차가구의 소득 분포와 주거비 구성, 주택시장 구조가 다를 수 있습니다. 다만 이 데이터만으로 어느 한 요인이 원인이라고 단정할 수는 없으므로, 여기서는 공간적 격차 자체를 확인하는 데 초점을 둡니다.

Washington에서도 Whitman County가 41.1%로 높은 편인 반면, 같은 주의 여러 카운티는 20% 안팎에 머뭅니다. 서부 전체를 하나의 시장으로 묶거나 대도시권 여부만으로 값을 예상하기 어렵다는 점이 지도에서 드러납니다. 이런 국지적 차이는 인접 지역 비교가 필요한 주거정책·지역 연구에서 카운티 단위 자료가 유용한 이유입니다.

주 단위로 합쳐도 지역별 방향은 다르다

같은 카운티 자료를 주별로 다시 합산하면 높은 그룹과 낮은 그룹이 조금 더 선명해집니다. Florida 31.3%, Louisiana 30.0%, California 28.8%, Hawaii 28.6%, New York 28.5%가 상위권에 놓였습니다. 반면 South Dakota 17.7%, North Dakota 18.3%, Alaska 19.5%, Wyoming 20.3%, Idaho 20.5%는 상대적으로 낮았습니다.

이 주별 숫자는 방향을 빠르게 확인하는 요약값일 뿐, 각 주의 모든 카운티가 같은 수준이라는 뜻은 아닙니다. Florida에는 30% 이상인 카운티가 28곳으로 많지만, 주 전체의 모든 지역이 30%를 넘지는 않습니다. Texas도 30% 이상 카운티가 23곳으로 많지만 카운티 수 자체가 매우 많은 주이므로 단순 개수만으로 주의 부담 수준을 판단해서는 안 됩니다.

작은 카운티의 극단값은 순위에서 따로 다뤄야 한다

ACS는 표본조사이기 때문에 모든 카운티의 점추정치가 같은 안정성을 갖지 않습니다. 3,144개 카운티·카운티 상당 지역 중 2,559곳은 제공된 신뢰도 기준에서 순위 비교가 가능했고, 585곳은 순위 사용을 제한해야 했습니다. 신뢰도 상태는 RELIABLE 2,559곳, CAUTION 459곳, VERY_LOW_RELIABILITY 95곳, 0 추정치 관련 주의 31곳으로 나뉩니다.

가구 수가 아주 적은 지역은 50% 이상 또는 0%에 가까운 극단값이 나와도 오차범위가 매우 클 수 있습니다. 그런 값을 그대로 “전국 1위”나 “전국 최저”라고 쓰면 점추정치의 불확실성을 숨기게 됩니다. 이 글에서 상·하위 비교표에 분모 5,000가구 조건을 추가한 이유는 작은 지역을 배제하기 위해서가 아니라, 독자가 비교하기에 조금 더 안정적인 사례를 보여 주기 위해서입니다.

지도 자체는 모든 계산 가능한 값을 보여 주되, 순위를 말할 때는 오차범위와 분모 규모를 함께 확인하는 것이 좋습니다. 특히 카운티별 차이가 몇 %p에 불과하면 오차범위가 겹칠 수 있으므로, 작은 순위 차이를 실제 격차처럼 과도하게 해석하지 않는 편이 안전합니다.

이 지표를 임대료 수준이나 빈곤율과 혼동하면 안 되는 이유

심각한 임대료 부담률은 임대료의 절대 금액을 직접 비교하는 지표가 아닙니다. 월 총임대료가 같아도 가구소득이 낮으면 비율이 높아질 수 있고, 임대료가 높은 지역이라도 소득이 함께 높으면 비율이 낮아질 수 있습니다. 따라서 이 지도를 “미국에서 임대료가 가장 비싼 곳” 지도처럼 읽으면 의미가 달라집니다.

또한 빈곤율, 주택가격, 공실률, 노숙 위험, 퇴거율을 직접 측정하지 않습니다. 이런 지표와 심각한 임대료 부담은 서로 관련될 수 있지만, 정의와 기준 기간이 다르면 별도의 자료를 정확히 맞춰 비교해야 합니다. 현재 지도에서 확인할 수 있는 것은 어디에서 소득 대비 총임대료 부담이 특히 무거운 임차가구 비중이 높은지, 그리고 그 차이가 공간적으로 어떻게 나타나는지입니다.

일반적인 30% 임대료 부담 지도와도 구분해야 합니다. 30% 기준은 더 넓은 범위의 비용 부담 가구를 포착하고, 50% 기준은 그중에서도 부담이 매우 큰 집단을 좁혀 봅니다. 같은 Census 표에서도 문턱이 달라지면 결과의 분포와 해석 목적이 달라지므로, 두 지표를 같은 제목만 바꾼 중복 자료로 취급해서도 안 되고 서로 같은 값처럼 섞어서도 안 됩니다.

자료 출처와 계산 방법

원자료는 U.S. Census Bureau 2024 ACS 5-year Detailed Table B25070입니다. 기준 기간은 2020~2024년이며, 카운티별로 B25070_010E를 분자로 사용하고 B25070_001E에서 B25070_011E를 뺀 값을 분모로 사용했습니다. 비율은 소수점 계산 후 백분율로 표시했습니다.

지도에는 2024년 Census 지리 기준의 3,144개 대상 지역 값을 사용했습니다. 시각화에 사용한 경계 파일의 기준 시점이 더 오래된 경우 최근에 바뀐 일부 카운티 상당 지역이 정확히 맞지 않아 회색으로 남을 수 있지만, 이는 해당 통계값이 없다는 뜻은 아닙니다. 통계 표의 3,144개 대상 지역에는 모두 계산 가능한 값이 있습니다.

이 자료를 다음 ACS 5년 자료와 비교할 때는 같은 B25070 정의와 같은 50% 문턱을 유지하는 것이 중요합니다. 지리 경계가 바뀐 카운티 상당 지역은 먼저 대응 관계를 확인하고, 단순히 이름만 맞춰 시계열을 연결하지 않는 편이 안전합니다.

자주 묻는 질문

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