지역요인을 고려한 공시지가 산정 모형 = (A) study on estimation model for the officially assessed land price with regional factors considered

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this study is to attempt a new land price estimation model where the regional factors being essential for the model for estimation of the officially assessed land price (or the OALP estimation model, on which the mass estimation of the officially assessed individual land price is based) are taken into account, so as to overcome the limitations of traditional models, thereby enhancing the public trust on the officially assessed individual land price (OAILP). This paper reviews the characteristics and issues of the traditional models, and seeks the alternative methods to improve or overcome them. To do so, Seoul - a metropolis where public grievances occur in complex and various ways in regard to the OAILP - was selected as a subject of study. For the convenience of study, this paper divides the entire Seoul area into 3 zones on the basis of land pricing factors, and analyzes the OALP data of the reference land sites provided by the sample municipalities in the said 3 zones. That is, Seoul is divided into a Gangnam Zone having the characteristics of a new town, a Downtown Zone having the characteristics of a commercial & business center, and Gangbuk Zone having the characteristics of a traditional town; and Gangnam-gu, Jung-gu and Unpyong-gu were selected as a sample municipality of them respectively.Here, the Hedonic land price function and the 2 Step Procedure function are estimated, which they take, as a dependent variable, the 4,434 Reference Lands in the three Gu''s appraised in 2005, and which takes, as a explanatory variable, the land attribute data of the zones. The type of estimation function is of a semi-linear type where the value of a dependent variable is log-transformed to reduce the asymmetry and heteroscedasticity of a function. Upon function estimation, a traditional model (Model Ⅰ) where regional factors are not taken into account, a traditional model (Model Ⅱ) where regional factors are taken into account, and a 2 Step Procedure model (Model Ⅲ) which is an alternative for the traditional models are established; and then the estimation results from those 3 models are compared and analyzed. The number of basic codes of urban land attribute items for the year of 2005 Reference Land is 18, and that of sub-attribute items is 207. The explanatory variables applied to the function estimation are the sub-attribute items. For the convenience of study, this paper re-classifies the sub-attribute items into 31 categories based on the attribute criteria of the basic codes, and newly adds 3 accessibility variables (classified as individual factors) and 7 regional variables (classified as regional factors). The 3 individual factors added include the distance from the reference land to the subway station, the distance from the reference land to a nearby large-scale shopping mall, and the number of subway stations within 300 meters from the reference land. In determining the distance for the accessibility factor variables, the linear distance to an object was measured via GIS work referring to a digital map. The new regional factor variables include the number of subway stations per Dong (indicating the accessibility variables of sub-zones); ratio of commercial district per Dong (indicating the zoning density of sub-areas); ratio of gross floor area of commercial & business facilities per Dong (indicating the building density of sub-areas); and population density, ratio of apartments to total residential housing, and distribution of school count per Dong (indicating the social factor of sub-zones); and the per-capita burden of local taxes per Dong (indicating the income level and economic factor of sub-zones).The results of analysis are summarized as follows:First, the value of the coefficient of estimation(R2) indicating the land price estimable ability is 0.910 for the Model Ⅰ, 0.942 for the Model Ⅱ, 0.912 for the 1st step of the Model Ⅲ (where individual factors are applied), and 0.759 for the 2nd step of the Model Ⅲ (where regional factors are applied). Thus, the descriptive ability of such models has been appeared generally high. The R2 value of the Model Ⅲ-2 is relatively lower than that of the 1st step, and the major reason of which seems to be that the number of regional factor variables applied to the 2nd step function estimation is smaller than that of individual factor variables of the 1st step. The number of the explanatory variables applied to the 1st step model equation is 34, while that of the 1st step in the 2 Step Procedure model is only 7 (regional factor variables).Second, when the Model Ⅱ are compared with the Model Ⅲ, the number of variables which are out of the significant range of 5% is 10 from total 41 variables for both models, respectively.Third, in the traditional model (Model Ⅱ) with regional factors considered, the t-values of 2 regional factor variables from 7 regional factor variables applied to the function estimation equation are out of the 5% significant range. In the Model Ⅲ, however, all of the 7 regional factor variables are significant within the 5% range, suggesting that this model (Model Ⅲ) is superior to the Model Ⅱ in terms of the significance of the regional factor variables per Dong, a sub-market. The estimation of land price using the 2 Step Procedure linear model may be particularly useful in analyzing the real estate market of other metropolitan areas where there are various land price estimation factors per sub-market, and the degree of impact thereof differs accordingly. Given the characteristics of the 2 Step Procedure model, change of regional factors may enable more definite evaluation of its impact on the OAILP, when compared to the Hedonic function.Fourth, regarding the accessibility factors, the coefficient value of the distance to subway station (V14) and distance to a large-scale shopping mall (V16) in the new variables shows negative(-) effect in terms of distance, and it is common for all the three models - Model Ⅰ, Model Ⅱ and Model Ⅲ. The function estimation equation demonstrates the land price theory: in case of the accessibility variable, the further the distance is, the lower the land price becomes.Fifth, from the 7 regional factor variables of the 2nd step of the 2 Step Procedure model (Model Ⅲ-2) whose t-value shows significance at the 5% level, the said value of 6 variables excepting the population density per Dong (V20) shows negative(-) effect. This suggests that, if a Dong has more number of subway stations, higher ratio of commercial district, higher ratio of gross floor area of commercial & business facilities, higher ratio of apartments to total residential housing, more number of schools, and heavier per-capita burden of local taxes, then its land price is boosted further. Sixth, contrary to our expectation, the population density (one of social factors influencing the estimation of land price) has a negative(-) impact on the land price; and the two major reasons of which are summarized as follows: 1) the significant portion of the population in the high-density Dong in a same municipality have the income below the average level, and their houses are clustered in a narrow residential space, thus having a negative(-) impact on the land price; and 2) the urban people''s dwelling is different from their work place. The result of comparing the average OALP of the Reference Land per Dong with population density per Dong shows the followings: the specified Dong in the Jung-gu downtown where land price is high is crowded with floating population, but the statistical index of its population density is lower than that of a residential district of suburban areas because of donut phenomenon. This suggests that there is a limit in using only the static population index as a land price estimation variable without considering the floating population since the land price is more influenced by the actual floating population than by the figures recorded in a resident registry.To reflect the land pricing factors unique to the real estate sub-markets on the OAILP estimation model, it is required to enhance the land price estimatability by increasing the number of land attribute items for survey which have been used by municipalities in common. In this study, the R2 value of the traditional model (Model Ⅱ) adopting new factors (e.g. regional factors) is higher than that of the traditional model (Model Ⅰ) adopting only the existing variables, showing that the land price estimatability of the former has been improved.Furthermore, in order to reflect the various regional factors of sub-markets on the OALP estimation model, it is required to attempt alternative models such as the 2 Step Procedure model. The 7 regional factor variables whose t-value is significant in the 2nd step of 2 Step Procedure model (Model Ⅲ-2) are recognized as important regional factor variables which can be adopted to enhance the land price estimatability through the improvement of OALP estimation model in the future.Nowadays, metropolitan areas are developed to have higher development density, lower building-to-land ratio and higher floor area ratio due to the redevelopment of urban centers and development of subcenters in the suburbs, compared to the small- and medium-sized city or none urban areas. Accordingly, the land price structure of metropolitan areas tend to have more complex hierarchies and sub-classifications as it goes down to sub-markets. In the real estate market of metropolises, various and complex land pricing factors are created and changed at a local level. Only through the adjustment of scales in the Comparative Reference Table prepared by selecting the limited number of variables, it is difficult to take into account immediately the drastic changes in the land pricing factors of metropolitan areas resulting from urban development in a realistic way. In practice, the limitation...

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 개별공시지가 대량산정의 근거가 되는 공시지가산정모형에 지가형성의 주요한 요인인 지역요인을 고려하고 새로운 모형을 시도함으로서 기존모형의 한계를 극복하여 개별공시지가의 공신력을 높이는 데에 있다. 기존모형의 특성과 문제점을 살펴보고 문제점을 개선?극복할 수 있는 대안적 방법을 모색하였다. 이를 위해 개별공시지가 민원이 복잡다양하게 발생하는 도시지역인 서울시를 연구대상지역으로 선정하였다. 연구의 편의상 전체지역을 3개의 지가형성요인 권역별로 나눈 후 3개권역의 표본자치구의 표준지공시지가자료를 분석대상으로 하였다. 서울시를 크게 신시가지 지역특성을 가진 강남권역, 상업업무의 중심지 지역특성을 가진 도심권역, 기존 구시가지 특성을 지닌 강북권역으로 나누고 이들 권역의 표본 자치구로 강남권역의 강남구, 도심권역의 중구, 강북권역의 은평구를 선정하였다. 이들 3개구의 2005년도 공시지가표준지 4,434필지를 종속변수로 하고 이들 지역의 토지특성자료를 설명변수로 하는 헤도닉 지가함수와 2step procedure함수를 추정하였다. 추정함수형태는 함수의 비대칭성과 이분산성을 축소하기위해 종속변수 값을 로그로 변환한 semi-linear 형태이다. 함수추정시에는 지역요인을 고려하지 않은 기존모형(모형Ⅰ)과 지역요인을 고려한 기존모형(모형Ⅱ), 기존모형의 대안적 모형으로서 2step procedure모형(모형Ⅲ)을 정립한 후 3개 함수 추정결과를 분석·비교하였다. 2005년도 공시지가표준지의 도시지역 토지특성항목 기본코드는 18개, 기본코드 하부의 세부특성항목은 207개이다. 함수추정시 적용하는 설명변수는 세부특성항목이다. 본 연구에서는 연구의 편의상 기본코드 특성기준에 따라 세부특성항목을 31개로 재분류하고 신규로 개별요인인 접근성 변수3개와 지역요인 변수7개를 추가하였다. 추가된 개별요인 변수는 표준지와 지하철역까지 거리, 표준지와 대형쇼핑몰까지 거리, 표준지반경 300m이내 지하철역수이다. 접근성 변수의 거리측정은 전산도면상의 GIS작업을 통해 인접 직선거리로 산정하였다. 신규 지역요인변수는 하부지역의 접근성변수로서 동별 지하철역수, 하부지역의 용도지역밀도로서 동별 상업지역 비율, 하부지역의 건물밀도로서 동별 상업업무용시설의 연면적비율, 하부지역의 사회적 요인으로서 동별 인구밀도, 동별 주거용중 아파트 비율, 동별 학교분포 수, 하부지역의 경제적 요인으로서 소득수준을 나타내는 동별 1인당지방세부담액이다.분석결과를 요약하면 다음과 같다.첫째, 지가추정력을 나타내는 결정계수(R2) 값이 모형Ⅰ이 0.910, 모형Ⅱ가 0.942, 모형Ⅲ의 1st step(individual factor 적용)이 0.912, 모형Ⅲ의 2nd step (regional factor 적용)이 0.759로 나타나 모형의 설명력은 모형Ⅱ, 모형Ⅲ의 1st step, 모형Ⅰ, 모형Ⅲ의 2nd step순으로 높게 나타났다. 모형Ⅲ 2nd step의 결정계수(R)의 값이 1st step의 결정계수(R)의 값보다 상대적으로 낮게 나타났는데 이는 2nd step 함수추정에 적용한 지역요인 변수의 개수가 상대적으로 1st step의 개별요인변수의 개수 보다 적은 것이 주요한 원인으로 보인다. 2step 모형에서 1st step 모형식에 적용한 설명변수의 수는 34개인 반면 2step 모형에 적용한 설명변수의 수는 지역요인 변수7개가 전부이다.둘째, t값의 유의성에서 모형Ⅰ은 31개 변수 중 V2(면적), V3a(주거지역), V3b(상업지역), V4d(미관지구), V10(형상정형), V11(남향유사향), V12b(광로) 등 7개 변수가 유의범위 5%를 벗어나 모형의 일부변수가 통계적 유의성이 낮은 것으로 나타났다. 모형Ⅱ에서 5% 범위 내 유의하지 않은 기존변수는 V1d(지목 농경지), V2(면적), V3a(용도지역 주거지역), V4d(용도지구 미관지구), V7(공법규제의 보전임야), V10(형상정형), V11(남향유사향)의 7개이다. 1st step모형에 적용한 개별요인 변수 34개중 5%수준에서 유의하지 않는 변수는 V1d(지목 농경지), V2(면적), V3a(용도지역 주거지역) 등의 10개이다.셋째, 지역요인을 고려한 기존모형(모형Ⅱ)에서는 함수추정식에 적용한 지역요인 변수 7개 중 2개 변수의 t값이 유의수준 5%범위를 벗어났으나, 2step모형의 2nd step(모형Ⅲ-2)에서는 지역요인 변수 7개 전부가 5%범위 내에서 유의한 것으로 나타나 2step모형의 2nd step(모형Ⅲ-2)이 하부시장인 동별 지역요인 변수의 유의성에서 모형Ⅱ에 비하여 우월하였다. 2 Step Procedure 선형모델을 적용한 지가추정의 경우 하위시장별로 지가결정요인이 다양하고 그 영향력의 정도가 다른 대도시권 부동산 시장의 분석에 특히 유용할 것으로 판단된다. 2 Step Procedure 모형의 특성상 지역요인이 변화될 경우 헤도닉 함수에 비해서 개별공시지가에 미치는 영향력을 보다 명확하게 평가할 수 있다고 본다.넷째, 신규 변 중 접근성요인에서 지하철역 거리변수(V14), 대형쇼핑몰 거리변수(V16)의 계수 값은 모형Ⅰ, 모형Ⅱ, 모형Ⅲ 공히 거리에 대해 음(-)의 방향을 보이고 있다. 지가이론상 접근성 변수는 거리가 멀어질수록 지가가 낮아진다는 것을 함수 추정식에서 실증적으로 보여주고 있다다섯째, 2 Step Procedure모형의 2nd step(모형Ⅲ-2)에서 t값이 5%수준에서 전부 유의하게 나타난 7개 지역요인 변수중 동별 인구밀도(V20)를 제외한 6개 지역요인 변수는 계수값이 전부 양(+)의 방향으로 나타났다. 동별 전철역수가 많을수록, 동별 상업지역비율이 높을수록, 동별 상업업무용시설의 면적비율이 높을수록, 주거용중 아파트비율이 높을수록, 동별 학교분포수가 많을수록, 동별1인당 지방세부담액이 높을수록 당해동의 지가수준이 높아진다는 것을 보여주고 있다.여섯째, 지가형성의 사회적 요인에서 인구밀도가 예상과 달리 지가에 음(-)의 방향으로 나타났다. 자료 검토 결과 그 이유는 2가지로 요약되었다. 첫 번째는 동일자치구내에서 인구밀도가 높은 동의 인구의 상당수가 평균소득수준 이하의 계층이고 좁은 주거공간에 밀집되어 있어 지가에 음(-)의 영향을 미친 것으로 분석된다. 두 번째는 도시지역 인구의 직주분리현상이 한 원인으로 지적된다. 표준지공시지가의 동별 평균지가와 동별 인구밀도를 대조한 결과 지가가 높은 중구 도심지역에 소재한 특정동의 경우 유동인구 밀집지역이지만 도심공동화 현상으로 비도심지역에 소재한 주거지대의 인구밀도보다 통계지표상 수치는 낮게 나오는 경우가 있었다. 주민등록상 인구보다 실제유동인구가 지가결정에 더 큰 영향을 미친다는 점에서 유동인구를 감안하지 않은 정태적인 인구지표만을 지가결정변수로 활용 하는 데에는 한계가 있음을 알 수 있다.부동산 하부시장의 고유한 지가형성요인을 개별공시지가 산정모형에 반영하기 위해서는 기존의 자치구 공통으로 활용되는 토지특성조사항목을 늘려서 기존 모형의 지가추정력을 높여야 한다. 본 연구에서도 지역요인 등 신규변수를 고려한 기존모형(모형Ⅱ)의 결정계수(R2) 값이 종전의 변수로만 추정한 기존모형(모형Ⅰ)보다 높게 나와 지가추정의 설명력이 향상되었음을 알 수 있다.나아가 하부시장의 다양한 지역요인을 공시지가산정모형에 반영하기 위해서는 2step 모형과 같은 대안적 모형의 시도가 필요하다. 2step 모형의 2nep(모형Ⅲ-2)에서 t값이 유의하게 나타난 지역요인 변수7개는 향후 공시지가모형의 변수 보완시 지가추정력을 높일 수 있는 채택가능한 주요 지역특성변수로 인식된다.오늘날 대도시는 중소도시나 비도시에 비해 도심재개발, 외곽지의 부도심 개발 등으로 인해 개발밀도가 높아지고 개발형태도 낮은 건폐율, 높은 용적률로 압축화 되는 현상을 보이고 있다. 이에 따라 대도시의 지가구조도 하위시장으로 갈수록 지가구조의 계층화?세분화가 진행되고 있다. 대도시 부동산 시장은 지역적으로 복잡·다양한 지가형성요인이 생성?변화한다. 제한된 변수의 선정으로 작성된 비준표의 배율 조정만으로는 도시개발에 다른 대도시의 급격한 지가형성요인의 변화를 공시지가 산정시 제때에 반영하기에는 현실적으로 쉽지 않다. 실무적으로는 감정평가사의 개별공시지가검증제도로 현행 통계적 방법의 한계를 보완하고 있다. 현재와 같이 도시 전체의 공시지가의 공신력을 높이는 방향으로 공통적인 공시지가산정모형을 지속적으로 연구?개선해 나가되 보완적으로 자치구별 평가모형의 개발과 운용이 필요하다고 본다.본 연구는 기존 공시지가산정모형의 통계적 유의성을 분석하여 접근성 등의 개별요인과 사회경제적 요인들을 지역요인 변수로 추가하여 기존모형에서 개선된 공시지가산정모형을 제시하였다. 본 연구 결과의 활용가치는 다음과 같다.첫째, 기존 모형에 접근성 및 지역요인 변수의 반영으로 지가함수의 지가결정력을 제고할 수 있다.둘째, 기존모형의 대안적 방법으로서 2step procedure모형으로 공시지가를 산정할 경우 하부시장의 지가추정에서 기존모형보다 지역요인 변수의 유의성을 높일 수 있음을 보여주었다.셋째, 공시지가모형에 본 연구의 결과가 반영될 경우 개별공시지가 대량 산정시 접근성요인과 지역요인이 고려되어 이를 근거로 한 비준표 개선으로 개별공시지가의 현실성과 공신력이 제고될 수 있음을 보여준다.본 연구의 결과는 통계모형에 의한 개별공시지가산정의 현실성을 제고할 수 있는 가능성을 보여 주었다고 판단된다. 향후 본 연구의 분석틀을 토대로 보완된 변수와 축적된 데이터베이스를 활용하여 지가추정력을 제고할 수 있는 개별공시지가 대량산정모형에 대한 시계열적인 후속 연구의 필요성이 제기된다.