본 연구는 서울과 경기에 오피스텔이 밀집되어 있는 권역을 대상으로 오피스텔 시장 현황을 분석하고 오피스텔 규모, 건축경과연수, 교통편의성, 전용률, 냉난방방식 여부 등이 권역별로 임대료 결정에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 오피스텔이 밀집되어 있는 서울, 경기 일부 권역을 대상으로 하되 권역은 5개 권역으로 나눴다. 서울은 강남권역(강남구,서초구,송파구), 도심권역(중구,종로구,용산구), 마포/여의도권역(마포구,서대문구,영등포구)로 나누고 경기는 분당권역(야탑동,서현동,수내동,정자동 등), 일산권역(장항동,백석동 등)을 대상으로 한다. 서울 및 경기지역을 중심으로 오피스텔 시장을 공급시장, 임대시장, 특성 변화로 나누어 살펴보고 권역별로 세부적인 시장분석을 진행했다. 부동산114 ...
본 연구는 서울과 경기에 오피스텔이 밀집되어 있는 권역을 대상으로 오피스텔 시장 현황을 분석하고 오피스텔 규모, 건축경과연수, 교통편의성, 전용률, 냉난방방식 여부 등이 권역별로 임대료 결정에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 오피스텔이 밀집되어 있는 서울, 경기 일부 권역을 대상으로 하되 권역은 5개 권역으로 나눴다. 서울은 강남권역(강남구,서초구,송파구), 도심권역(중구,종로구,용산구), 마포/여의도권역(마포구,서대문구,영등포구)로 나누고 경기는 분당권역(야탑동,서현동,수내동,정자동 등), 일산권역(장항동,백석동 등)을 대상으로 한다. 서울 및 경기지역을 중심으로 오피스텔 시장을 공급시장, 임대시장, 특성 변화로 나누어 살펴보고 권역별로 세부적인 시장분석을 진행했다. 부동산114 DB 자료를 활용해 분양물량, 입주물량, 임대수익률, 전월세전환율, 지역별 오피스텔 개별 단지의 특성에 대해 분석했다. 권역별로 종속변수 및 독립변수가 모두 존재하는 오피스텔을 대상으로 헤도닉가격모형을 활용해 권역별 임대료 결정요인에 대한 다중회귀분석을 진행했다. 강남권역은 121개 단지 2,045개 샘플, 도심권역은 35개 단지 1,244개 샘플, 마포/여의도권역은 78개 단지 1,397개 샘플, 분당권역은 34개 단지 386개 샘플, 일산권역은 42개 단지 343개 샘플로 하여 종속변수 및 독립변수가 모두 존재하는 오피스텔 개별 세대를 대상으로 분석을 진행했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 서울시 권역별 오피스텔 임대료에 영향을 미치는 요인은 해당 권역의 오피스텔이 주로 어떤 용도로 활용되는지에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 이는 주거용더미를 결합한 변수의 다중회귀분석 결과를 살펴보면 알 수 있는데 모든 권역에서 단지 규모가 클수록, 공용면적이 작을수록 임대료가 높아지는 것으로 나타나 기존의 가설과 동일한 결과가 도출됐다. 경기도의 경우 서울과 마찬가지로 해당 권역의 오피스텔이 주로 어떤 용도로 활용되는지에 따라 임대료에 영향을 미치는 요인이 달라지는 것으로 분석된다. 권역별 임대료 결정요인에 대한 분석 결과 오피스텔의 용도에 따라 각각의 독립변수가 미치는 영향이 상반되게 나타났는데, ‘독립변수x주거용더미’에 대한 회귀분석 결과가 이러한 내용을 뒷받침해준다. 주거용더미가 없는 상태에서 독립변수의 임대료에 대한 영향력은 기존의 가설에 위배되어 설득력이 부족했다. 하지만 주거용더미와 결합한 변수로 분석을 진행했을 때, 주거용 오피스텔에 대해 세웠던 본 연구의 가설과 일치하는 결과가 나타났다. 본 연구는 2000년부터 축적된 DB를 바탕으로 전반적인 오피스텔 시장의 다양한 시계열 자료뿐 아니라 권역별 시계열 자료를 통합적으로 분석했다는데 1차적인 의의를 가진다. 또한 오피스텔 임대료에 관한 연구가 거의 전무했고, 기존 연구에서는 협소한 지역을 대상으로 했기 때문에 다양한 분석이 불가능했다는 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 한계를 극복해 오피스텔이 밀집한 권역에서 선행연구보다 많은 샘플을 대상으로 시장분석 및 임대료 결정요인에 대해 분석했다는데 2차적으로 의의를 지닌다. 이는 공급과잉에 시달리고 있는 오피스텔 시장에서 개발자 및 투자자들에게 시장특성을 파악해 적정한 공급을 유도할 수 있게 하고, 현금흐름 예산을 책정하는데 기준을 제시해 줄 수 있을 것이다. 또한 임차인들에게는 임대료의 적정성을 평가하는 기준으로 활용될 수 있을 것이라고 생각한다.
본 연구는 서울과 경기에 오피스텔이 밀집되어 있는 권역을 대상으로 오피스텔 시장 현황을 분석하고 오피스텔 규모, 건축경과연수, 교통편의성, 전용률, 냉난방방식 여부 등이 권역별로 임대료 결정에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 오피스텔이 밀집되어 있는 서울, 경기 일부 권역을 대상으로 하되 권역은 5개 권역으로 나눴다. 서울은 강남권역(강남구,서초구,송파구), 도심권역(중구,종로구,용산구), 마포/여의도권역(마포구,서대문구,영등포구)로 나누고 경기는 분당권역(야탑동,서현동,수내동,정자동 등), 일산권역(장항동,백석동 등)을 대상으로 한다. 서울 및 경기지역을 중심으로 오피스텔 시장을 공급시장, 임대시장, 특성 변화로 나누어 살펴보고 권역별로 세부적인 시장분석을 진행했다. 부동산114 DB 자료를 활용해 분양물량, 입주물량, 임대수익률, 전월세전환율, 지역별 오피스텔 개별 단지의 특성에 대해 분석했다. 권역별로 종속변수 및 독립변수가 모두 존재하는 오피스텔을 대상으로 헤도닉가격모형을 활용해 권역별 임대료 결정요인에 대한 다중회귀분석을 진행했다. 강남권역은 121개 단지 2,045개 샘플, 도심권역은 35개 단지 1,244개 샘플, 마포/여의도권역은 78개 단지 1,397개 샘플, 분당권역은 34개 단지 386개 샘플, 일산권역은 42개 단지 343개 샘플로 하여 종속변수 및 독립변수가 모두 존재하는 오피스텔 개별 세대를 대상으로 분석을 진행했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 서울시 권역별 오피스텔 임대료에 영향을 미치는 요인은 해당 권역의 오피스텔이 주로 어떤 용도로 활용되는지에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 이는 주거용더미를 결합한 변수의 다중회귀분석 결과를 살펴보면 알 수 있는데 모든 권역에서 단지 규모가 클수록, 공용면적이 작을수록 임대료가 높아지는 것으로 나타나 기존의 가설과 동일한 결과가 도출됐다. 경기도의 경우 서울과 마찬가지로 해당 권역의 오피스텔이 주로 어떤 용도로 활용되는지에 따라 임대료에 영향을 미치는 요인이 달라지는 것으로 분석된다. 권역별 임대료 결정요인에 대한 분석 결과 오피스텔의 용도에 따라 각각의 독립변수가 미치는 영향이 상반되게 나타났는데, ‘독립변수x주거용더미’에 대한 회귀분석 결과가 이러한 내용을 뒷받침해준다. 주거용더미가 없는 상태에서 독립변수의 임대료에 대한 영향력은 기존의 가설에 위배되어 설득력이 부족했다. 하지만 주거용더미와 결합한 변수로 분석을 진행했을 때, 주거용 오피스텔에 대해 세웠던 본 연구의 가설과 일치하는 결과가 나타났다. 본 연구는 2000년부터 축적된 DB를 바탕으로 전반적인 오피스텔 시장의 다양한 시계열 자료뿐 아니라 권역별 시계열 자료를 통합적으로 분석했다는데 1차적인 의의를 가진다. 또한 오피스텔 임대료에 관한 연구가 거의 전무했고, 기존 연구에서는 협소한 지역을 대상으로 했기 때문에 다양한 분석이 불가능했다는 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 한계를 극복해 오피스텔이 밀집한 권역에서 선행연구보다 많은 샘플을 대상으로 시장분석 및 임대료 결정요인에 대해 분석했다는데 2차적으로 의의를 지닌다. 이는 공급과잉에 시달리고 있는 오피스텔 시장에서 개발자 및 투자자들에게 시장특성을 파악해 적정한 공급을 유도할 수 있게 하고, 현금흐름 예산을 책정하는데 기준을 제시해 줄 수 있을 것이다. 또한 임차인들에게는 임대료의 적정성을 평가하는 기준으로 활용될 수 있을 것이라고 생각한다.
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