2014년 대비 2025년 러시아 물가 수준 체감

약 2배 이상.

 
이번에 러시아 여행을 했을 때 생각보다 너무 비싸다고 느꼈다. 찾아보니 2014~2016년 대비 환율 자체는 의외로 비슷했지만, 그 사이 인플레이션이 굉장한 수준이었다. 2014년 대비 현재 소비자물가지수는 2배 이상이며, 특히 외식이나 숙소 물가에서 물가 상승을 체감할 수 있었다.

2015년에는 상트페테르부르크에서 3박 숙박에 약 10만 원을 냈던 반면, 이번 여행에서는 동일한 골목 안, 비슷한 컨디션의 저예산 1인실 숙소가 3박에 20만 원 수준이었다. 외식도 수프에 요리 하나 시키면 2만원 정도 했다. 10년 전 당시에는 이 가격에 이렇게 볼 것이 많아도 되는가 싶었고, 러시아 여행 대체 외않가?!!? 여길 놔두고 더 멀고 더 비싼 유럽을 웨 가? 싶었지만, 이번에는 메뉴판 보는 것이 무서울 정도였다.

실제 체감 가격 예시를 들자면 다음과 같다:
볼쇼이 발레 파르테르 좌석: 약 35만 원
모스크바–상트페테르부르크 야간열차 왕복: 약 27만 원
상트페테르부르크 저예산 1인실 숙소: 3박 약 20만원
박물관 입장료: 2~4만 원 (특별전은 별도)
러시아식 사우나 2시간: 6만원
카페에서 차 한 잔: 5천 원
수프 + 주메뉴 1인 식사: 2만~3만 원
가장 저렴한 끼니: 1만원 (중국 면요리)
가장 비싼 끼니: 4만 5천원 (수프 + 닭요리)
3명이 꽤 그럴 듯한 곳에서 식사하고 와인을 곁들이면: 30만원대
슈퍼에서 물 한 병 + 군것질 약간 구입: 5천 원
선물용 러시아어 소설책 한 권: 1.5~2만원
내가 읽으려고 산 어린이용 얇은 백과사전 한 권: 1.2만원
선물용 꽃 한 바구니: 3만원
선물용 향수 2병: 15만원
벨루가 한 병 공항 면세가: 22유로
지하철 탑승료: 약 1.5~2천원
 
약 10년 전 8박 9일 러시아 여행 총 경비 대략 250만원 수준으로 기억한다. 이땐 모든 끼니를 혼자 다 계산했고, 마린스키 공연도 2~3개씩 보고, 책도 사오고 음반도 사고, 벨루가 포함 보드카도 여러 병 사갖고 왔다. 하여튼 뭘 사도 크게 부담이 없었으며 이 가격에 이래도 되나 싶을 정도로 여행이 여유로웠다.
 
올해 약 10박 11일 러시아 여행 총 경비는 며칠 더 긴 일정에 약 270만원 수준으로 상당히 선방했으나 혼자 여행했으면 절대로 불가능하다. 일정의 절반이 넘는 모스크바에서는 친구 집에 지냈고 여행 전체적으로 내가 사먹은 끼니보다 얻어먹은 끼니가 더 많다. 현재 외국 카드 사용불가한 점 때문에 러시아 친구들에게 여행에 도움을 받은 바가 많으므로 선물을 여러 차례 구입하였다. 이것저것 선물비용으로 45만원 이상 지출하였으나 친구들이 도움 준 것은 무조건 그 이상이다.
 
여행 중 발생한 모든 비용은 전부 친구 카드로 결제했다. 내가 친구 부탁으로 한국에서 사간 유니클로 옷값과 상계하고, 마지막 날 USD 현금 600불로 갚았다. 이것은 출국 전에 미리 해결해서 간 항공료, 볼쇼이 티켓, 왕복 기차표를 제외한 나머지 모든 경비다. 내 자신을 위해 산 물건 책 1권 끝. 처음엔 10년 전 여행을 떠올리며 “이걸 다 쓸 일은 절대 없겠지” 하며 USD 850불을 가져갔지만, 만약 친구들이 숙소를 제공하지 않았거나 식사를 대접해주지 않았더라면 반드시 모자라서 대사관에 도움을 청해야 했을 것이다.
 
 
 

# 패키지 설치 (처음 실행 시 한 번만)
# install.packages("quantmod")
# install.packages("ggplot2")

# 패키지 로드
library(quantmod)
library(ggplot2)

# Yahoo Finance에서 USD/RUB 환율 가져오기
getSymbols("USDRUB=X", src = "yahoo", from = "2014-01-01", to = "2025-12-31")

# 결측치 제거
usdrub_clean <- na.omit(`USDRUB=X`)

# 월별 종가만 추출
usd_rub_monthly <- to.monthly(usdrub_clean, indexAt = "lastof", OHLC = FALSE)[,1]

# 데이터프레임 생성
df_usd_rub <- data.frame(
  date = index(usd_rub_monthly),
  USD_RUB = as.numeric(usd_rub_monthly)
)

# 시각화
ggplot(df_usd_rub, aes(x = date, y = USD_RUB)) +
  geom_line(color = "blue") +
  labs(title = "2014–2025 RUB-USD 환율 추이",
       x = "연도",
       y = "환율 (1달러당 RUB)") +
  theme_minimal()

 
 

# 패키지 로드
library(quantmod)
library(ggplot2)

# 환율 데이터
getSymbols("USDRUB=X", src = "yahoo", from = "2014-01-01", to = "2025-12-31")  # USD/RUB
getSymbols("KRW=X", src = "yahoo", from = "2014-01-01", to = "2025-12-31")     # USD/KRW

# 결측치 제거
usdrub_clean <- na.omit(`USDRUB=X`)
usdkrw_clean <- na.omit(`KRW=X`)

# 월별 종가
usd_rub_monthly <- to.monthly(usdrub_clean, indexAt = "lastof", OHLC = FALSE)[,1]
usd_krw_monthly <- to.monthly(usdkrw_clean, indexAt = "lastof", OHLC = FALSE)[,1]

# 공통 기간 병합
common_data <- merge(usd_rub_monthly, usd_krw_monthly, join = "inner")

# KRW/RUB 계산 = (USD/RUB) ÷ (USD/KRW)
krw_rub_xts <- common_data[,1] / common_data[,2]

# 데이터프레임 변환
df_krw_rub <- data.frame(
  date = index(krw_rub_xts),
  KRW_RUB = as.numeric(krw_rub_xts)
)

# 시각화
ggplot(df_krw_rub, aes(x = date, y = KRW_RUB)) +
  geom_line(color = "darkgreen") +
  labs(title = "2014–2025 RUB-KRW 환율 추이",
       x = "연도",
       y = "환율 (1원당 루블)") +
  theme_minimal()

 
 

 

# 연도별 인플레이션율(%) — World Bank/IMF 기준 + 추정치 포함
years <- 2014:2025
inflation <- c(11.35, 12.91, 7.05, 3.68, 2.88, 4.48, 3.38, 6.69, 13.8, 5.9, 9.5, 10.3)

# 기준연도 2014 = 100
cpi_index <- numeric(length(inflation))
cpi_index[1] <- 100

# 누적 CPI 계산
for (i in 2:length(inflation)) {
  cpi_index[i] <- cpi_index[i - 1] * (1 + inflation[i] / 100)
}

# 데이터프레임 생성
df_cpi <- data.frame(
  year = years,
  inflation = inflation,
  CPI = cpi_index
)

library(ggplot2)

ggplot(df_cpi, aes(x = year, y = CPI)) +
  geom_line(color = "darkblue", size = 1.2) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "러시아 소비자물가지수 추이 (2014 = 100 기준)",
       x = "연도",
       y = "CPI Index (2014 = 100)") +
  theme_minimal()

library(ggplot2)

ggplot(df_cpi, aes(x = year, y = CPI)) +
  geom_line(color = "darkblue", size = 1.2) +
  geom_point(size = 2) +
  geom_text(aes(label = round(CPI, 1)), vjust = -0.7, size = 3.5, color = "black") +
  labs(title = "러시아 소비자물가지수 추이 (2014 = 100 기준)",
       x = "연도",
       y = "CPI Index") +
  theme_minimal()

 
 

library(ggplot2)

# 데이터
years <- 2014:2025
inflation <- c(11.35, 12.91, 7.05, 3.68, 2.88, 4.48, 3.38, 6.69, 13.8, 5.9, 9.5, 10.3)

cpi_index <- numeric(length(inflation))
cpi_index[1] <- 100
for (i in 2:length(inflation)) {
  cpi_index[i] <- cpi_index[i - 1] * (1 + inflation[i] / 100)
}

df <- data.frame(
  year = years,
  inflation = inflation,
  CPI = cpi_index
)

# 시각화
ggplot(df, aes(x = year)) +
  # CPI 라인 및 점
  geom_line(aes(y = CPI), color = "darkblue", size = 1.2) +
  geom_point(aes(y = CPI), color = "darkblue", size = 2) +
  geom_text(aes(y = CPI, label = round(CPI, 1)),
            vjust = -1, color = "darkblue", size = 3.5) +

  # 인플레이션율 라인 및 점 (10배 스케일 조정)
  geom_line(aes(y = inflation * 10), color = "firebrick", linetype = "dashed", size = 1) +
  geom_point(aes(y = inflation * 10), color = "firebrick", size = 2) +
  geom_text(aes(y = inflation * 10, label = paste0(round(inflation, 1), "%")),
            vjust = -1, color = "firebrick", size = 3.5) +

  # 축 설정
  scale_y_continuous(
    name = "소비자물가지수 (CPI, 2014 = 100)",
    sec.axis = sec_axis(~./10, name = "연간 인플레이션율 (%)")
  ) +
  labs(title = "러시아 CPI 및 인플레이션율 추이 (2014–2025)",
       x = "연도") +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.title.y.left = element_text(color = "darkblue", size = 11),
    axis.title.y.right = element_text(color = "firebrick", size = 11)
  )

 
2022년 러시아-우크라이나 전쟁 발발 직후 루블 가치는 일시적으로 반등했다. 이는 강력한 외환 통제를 통해 루블을 방어한 결과다. 외환 보유 기업에 달러 매도를 의무화하고, 국내 외환거래를 사실상 제한하여 외화 수요를 억제했다. 동시에 기준금리를 20%까지 급격히 인상해 자본 유출을 차단하고, 유럽에는 가스를 루블로 결제하라고 요구해 루블 수요를 인위적으로 만들어냈다. 현재까지도 해당 기준금리는 유지되고 있으며, 민간 대출 금리는 약 30% 수준에 이른다.

전쟁 발발 이후 무역 제재와 국제 결제 불편 등으로 러시아의 수입(輸入)이 감소하면서 외화 수요가 줄었고, 에너지 수출은 계속되며 무역수지가 흑자를 기록했다. 이로 인해 러시아 국내의 루블 수요가 상대적으로 많아졌다. 즉 루블 가치는 경제 펀더멘털과는 별개로 인위적인 요인에 의해 상승했다. 이후 2025년 현재 루블의 반등세는 앞서 언급한 통화 방어 정책들이 지속되는 가운데, 트럼프 재선 이후 미국과의 관계 개선 기대감이 작용한 것으로 보인다.

하여튼 이리 될 줄은 몰랐지만 2014-2016 사이에 그 혜자스러운 물가와 환율일 때 러시아에 네 번을 간 것은 잘한 일이다. 2014 여름과 겨울에 각각 갔는데 그 사이에 환율이 너무 유리해져서 개이득이다 하고 또 가기로 했던 기억이 난다. 찾아보면 러시아 여행의 피크도 2013년도였다고 한다. 2014-2016이면 크림 사태 발발 이후라 루블이 급락했음에도 물가 상황은 인플레이션을 본격 반영하기 전이었고, 비자 면제였으며, 여행 인프라도 좋고 외국 카드 사용에도 아무 문제가 없을 때로 여행업계 피셜로도 객관적 혜자였던 시기가 맞다고 한다.

 

✅ 물가 관련 데이터 출처

1. World Bank – Inflation, consumer prices (annual %)

• 지표 코드: FP.CPI.TOTL.ZG
• 설명: 연간 소비자물가 상승률 (CPI 기준)
• 링크:  https://data.worldbank.org/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG?locations=RU

2. IMF – World Economic Outlook (WEO Database)

• 데이터: 역사적 인플레이션 + 최근 2~3년의 전망치 포함
• 출처: IMF 공식 경제전망 데이터베이스
• 링크:  https://www.imf.org/en/Publications/WEO/weo-database/2024