상업용 집합건물에서 층별 효용비의 정확한 산정은 가치 산정에 있어서 중요한 의미를 갖는다. 부동산 가격은 인접 부동산의 영향과 개별 상가-인근지역-생활권역 등 다양한 공간 척도가 반영되어 형성된다. 즉, 공간적 위계와 연접성이 반영되어 형성된다. 하지만 선행연구는 독립적인 개체인 단일 수준에서 부동산 특성과 가격과의 관계의 설명을 시도하고 있으며, 원천자료 구득의 한계로 연구에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 상업용 집합건물의 층별 위치에 내재된 위계구조와 공간적 연접성을 반영한 층별 효용을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구 시도는 상업용 집합건물 가치판단의 효율적인 기준을 제시함으로써 공공과 민간부문 모두에게 유용성을 기대한다. 실증분석은 국세청의 ‘2014년 상업용 건물 및 오피스텔 건물 기준시가’ 자료를 활용한다. 본 연구를 수행하기 위해 국내․외 논문 등 문헌연구와 감정평가실무를 근거로 연구가설을 수립하였다. ...
상업용 집합건물에서 층별 효용비의 정확한 산정은 가치 산정에 있어서 중요한 의미를 갖는다. 부동산 가격은 인접 부동산의 영향과 개별 상가-인근지역-생활권역 등 다양한 공간 척도가 반영되어 형성된다. 즉, 공간적 위계와 연접성이 반영되어 형성된다. 하지만 선행연구는 독립적인 개체인 단일 수준에서 부동산 특성과 가격과의 관계의 설명을 시도하고 있으며, 원천자료 구득의 한계로 연구에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 상업용 집합건물의 층별 위치에 내재된 위계구조와 공간적 연접성을 반영한 층별 효용을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구 시도는 상업용 집합건물 가치판단의 효율적인 기준을 제시함으로써 공공과 민간부문 모두에게 유용성을 기대한다. 실증분석은 국세청의 ‘2014년 상업용 건물 및 오피스텔 건물 기준시가’ 자료를 활용한다. 본 연구를 수행하기 위해 국내․외 논문 등 문헌연구와 감정평가실무를 근거로 연구가설을 수립하였다. 3수준위계선형모형과 SKATER 앨고리즘을 활용한 공간군집분석을 활용해 권역별 층별 효용 기준 대안을 도출하였다. 분석결과를 가지고 연구가설을 검정하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 5대 생활권역 및 서울특별시의 2수준 위계구조를 감안하여 모형을 적합한 후 우도비 검정을 실시한 결과, 서울특별시 단위보다 5대 생활권역 단위 분석의 타당함을 알 수 있었다. 둘째, 위계선형모형의 단계별 적합을 통하여 3수준 위계선형모형이 층별 효용비 산정에 상대적으로 우수한 모형으로 확인되었다. 셋째, 위계선형모형을 적용함으로써 모색된 층별 효용비는 개별 건물의 층별 효용비로써, 공간적 연접성을 반영한 SKATER 군집분석으로 통하여 18개의 군집을 제시하였다. 마지막으로 층별 효용비의 활용성을 검정하기 위해 선행연구와 감정평가실무를 바탕으로 한 연구가설을 검정하였다. 층별 효용비 형태적 가설인 연구가설 3~5 분석결과, 1층 대비 2층의 층별 효용비는 낮으나, 2층부터 층이 올라갈수록 효용비가 낮아질 것이라는 인식은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 지하층의 층별 효용은 지상 1,2층의 효용보다 낮지만, 지상 3,4층 보다 항상 낮다고 할수 없어 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 집합건물 규모가 부동산 가격에 영향을 끼치는지에 대한 분석결과 면적변수는 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 층별 효용비 공간 위치적 가설인 연구가설 6,7 분석결과, 세부지점 위치에 따라 층별 효용비가 달리 형성되고 있음이 확인되었다. 또한 층별 효용비는 공간상에서 유사한 값끼리 군집하는 경향, 양의 공간적 자기상관성을 보이고 통계적 유의성이 높아 공간적 연접성이 확인되었다. 층별 효용비가 세부위치에 따라 상이하고 유사한 값끼리 공간상에서 군집하는 특성에 따라 공간적 연접성을 반영한 층별 효용표의 타당성이 확인되었다. 본 연구 결과를 근거한 정책적 기대효과를 요약하면 다음과 같다. 층별 효용 대안은 비주거용 집합건물 공시가격 산정에 활용하여 부동산 과세평가의 형평성과 정확성을 부여할 수 있다. 또한 실거래가 적정성 진단기준이 부재하여 미실시되고 있는 상업용 집합건물 거래 신고가격 적정성 진단업무에 활용할 수 있다. 마지막으로 공적부문외의 금융기관 및 개인 간의 부동산 가치판단의 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
주요어: 층별 효용비, 위계구조, 공간적 연접성, 위계선형모형, SKATER 앨고리즘
상업용 집합건물에서 층별 효용비의 정확한 산정은 가치 산정에 있어서 중요한 의미를 갖는다. 부동산 가격은 인접 부동산의 영향과 개별 상가-인근지역-생활권역 등 다양한 공간 척도가 반영되어 형성된다. 즉, 공간적 위계와 연접성이 반영되어 형성된다. 하지만 선행연구는 독립적인 개체인 단일 수준에서 부동산 특성과 가격과의 관계의 설명을 시도하고 있으며, 원천자료 구득의 한계로 연구에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 상업용 집합건물의 층별 위치에 내재된 위계구조와 공간적 연접성을 반영한 층별 효용을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구 시도는 상업용 집합건물 가치판단의 효율적인 기준을 제시함으로써 공공과 민간부문 모두에게 유용성을 기대한다. 실증분석은 국세청의 ‘2014년 상업용 건물 및 오피스텔 건물 기준시가’ 자료를 활용한다. 본 연구를 수행하기 위해 국내․외 논문 등 문헌연구와 감정평가실무를 근거로 연구가설을 수립하였다. 3수준 위계선형모형과 SKATER 앨고리즘을 활용한 공간군집분석을 활용해 권역별 층별 효용 기준 대안을 도출하였다. 분석결과를 가지고 연구가설을 검정하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 5대 생활권역 및 서울특별시의 2수준 위계구조를 감안하여 모형을 적합한 후 우도비 검정을 실시한 결과, 서울특별시 단위보다 5대 생활권역 단위 분석의 타당함을 알 수 있었다. 둘째, 위계선형모형의 단계별 적합을 통하여 3수준 위계선형모형이 층별 효용비 산정에 상대적으로 우수한 모형으로 확인되었다. 셋째, 위계선형모형을 적용함으로써 모색된 층별 효용비는 개별 건물의 층별 효용비로써, 공간적 연접성을 반영한 SKATER 군집분석으로 통하여 18개의 군집을 제시하였다. 마지막으로 층별 효용비의 활용성을 검정하기 위해 선행연구와 감정평가실무를 바탕으로 한 연구가설을 검정하였다. 층별 효용비 형태적 가설인 연구가설 3~5 분석결과, 1층 대비 2층의 층별 효용비는 낮으나, 2층부터 층이 올라갈수록 효용비가 낮아질 것이라는 인식은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 지하층의 층별 효용은 지상 1,2층의 효용보다 낮지만, 지상 3,4층 보다 항상 낮다고 할수 없어 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 집합건물 규모가 부동산 가격에 영향을 끼치는지에 대한 분석결과 면적변수는 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 층별 효용비 공간 위치적 가설인 연구가설 6,7 분석결과, 세부지점 위치에 따라 층별 효용비가 달리 형성되고 있음이 확인되었다. 또한 층별 효용비는 공간상에서 유사한 값끼리 군집하는 경향, 양의 공간적 자기상관성을 보이고 통계적 유의성이 높아 공간적 연접성이 확인되었다. 층별 효용비가 세부위치에 따라 상이하고 유사한 값끼리 공간상에서 군집하는 특성에 따라 공간적 연접성을 반영한 층별 효용표의 타당성이 확인되었다. 본 연구 결과를 근거한 정책적 기대효과를 요약하면 다음과 같다. 층별 효용 대안은 비주거용 집합건물 공시가격 산정에 활용하여 부동산 과세평가의 형평성과 정확성을 부여할 수 있다. 또한 실거래가 적정성 진단기준이 부재하여 미실시되고 있는 상업용 집합건물 거래 신고가격 적정성 진단업무에 활용할 수 있다. 마지막으로 공적부문외의 금융기관 및 개인 간의 부동산 가치판단의 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
Accurate estimation of the utility ratio per floor takes a great role in valuation of commercial multi-unit buildings. Neighboring properties and various spatial scales such as individual stores, neighborhoods and regions influence the property price. That is, the property price emerges amid spatial...
Accurate estimation of the utility ratio per floor takes a great role in valuation of commercial multi-unit buildings. Neighboring properties and various spatial scales such as individual stores, neighborhoods and regions influence the property price. That is, the property price emerges amid spatial hierarchy and contiguity. However, previous studies have analyzed the relationship between the property price and characteristics at the single level of individual property. They also showed a limit in data availability. Therefore, this study aims to estimate the utility ratio per floor of commercial multi-unit buildings in Seoul, by taking into account the hierarchical structure inherent in the floor location and spatial contiguity. The study result is expected to provide an efficient standard for valuation of commercial multi-unit buildings, and ultimately to be of use both in public and private sectors. The data used in the study is 2014 assessment of commercial buildings and officetels provided by the National Tax Service. The research hypothesis is established based on domestic and overseas literature reviews and practices in property valuation. The alternative utility ratio per floor in five regions of Seoul are provided by using a three-level modeling approach and spatial clustering technique such as a SKATER algorithm, and this result is used for the hypothesis testing. The summary is as follows. First, spatial unit of analysis is reviewed; the one is five regions of Seoul and the other is the area of Seoul itself. As a result of the likelihood ratio test, the analysis per region of Seoul is proved to be more reasonable. Second, a three-level model is found to provide a best fit to the data among various other level models. Third, the utility ratios per floor estimated from the application of the three-level model represent ratios in individual buildings, and thus these ratios are grouped into the 18 ratio types through the SKATER algorithm taking into account the spatial contiguity. Finally, the research hypothesis derived from previous literatures and property valuation practices is tested in order to confirm the application of the utility ratio per floor. The hypotheses 3 to 5 are related to the pattern of the ratio, and the finding is as following; the utility ratio in the second floor is always lower than the one in the first floor, but the decreasing pattern in from the second floor to the top floor is not statistically significant. The utility ratio in the basement is always lower than the one in the first and second floor, but the difference between the basement and further upper floors, such as the third and fourth floor, is proved to be statistically insignificant. As for the relationship between the property size and price, the area is found to make little influence on the price level. The hypotheses 6 and 7 are related to the spatial location of the ratio, and the result shows that the ratio is different depending on the specific location of individual property. The utility ratio tends to show similar values in neighboring areas, and this tendency is often called spatial autocorrelation, which is proved to be statistically significant in the study. The ratio values varying across the area and the spatial autocorrelation of the values indicate the validity of the utility ratio table based on the spatial contiguity. This study has the following policy implications. The utility ratio suggested in the study can be used in the assessment of non-residential multi-unit buildings, which is expected to be introduced in the near future, thus enhancing equity and accuracy of tax assessment. In addition, the utility ratio in the study can provide an efficient tool for verifying the sales prices of reported commercial multi-unit buildings, which is not in enforcement currently due to the absence of the price verification tool. Lastly, in addition to the application in public sector, the study result is expected to enhance the efficiency of property valuation by individuals as well as financial institutions.
Key words: utility ratio per floor, hierarchical structure, spatial contiguity, hierarchical linear model, SKATER algorithm
Accurate estimation of the utility ratio per floor takes a great role in valuation of commercial multi-unit buildings. Neighboring properties and various spatial scales such as individual stores, neighborhoods and regions influence the property price. That is, the property price emerges amid spatial hierarchy and contiguity. However, previous studies have analyzed the relationship between the property price and characteristics at the single level of individual property. They also showed a limit in data availability. Therefore, this study aims to estimate the utility ratio per floor of commercial multi-unit buildings in Seoul, by taking into account the hierarchical structure inherent in the floor location and spatial contiguity. The study result is expected to provide an efficient standard for valuation of commercial multi-unit buildings, and ultimately to be of use both in public and private sectors. The data used in the study is 2014 assessment of commercial buildings and officetels provided by the National Tax Service. The research hypothesis is established based on domestic and overseas literature reviews and practices in property valuation. The alternative utility ratio per floor in five regions of Seoul are provided by using a three-level modeling approach and spatial clustering technique such as a SKATER algorithm, and this result is used for the hypothesis testing. The summary is as follows. First, spatial unit of analysis is reviewed; the one is five regions of Seoul and the other is the area of Seoul itself. As a result of the likelihood ratio test, the analysis per region of Seoul is proved to be more reasonable. Second, a three-level model is found to provide a best fit to the data among various other level models. Third, the utility ratios per floor estimated from the application of the three-level model represent ratios in individual buildings, and thus these ratios are grouped into the 18 ratio types through the SKATER algorithm taking into account the spatial contiguity. Finally, the research hypothesis derived from previous literatures and property valuation practices is tested in order to confirm the application of the utility ratio per floor. The hypotheses 3 to 5 are related to the pattern of the ratio, and the finding is as following; the utility ratio in the second floor is always lower than the one in the first floor, but the decreasing pattern in from the second floor to the top floor is not statistically significant. The utility ratio in the basement is always lower than the one in the first and second floor, but the difference between the basement and further upper floors, such as the third and fourth floor, is proved to be statistically insignificant. As for the relationship between the property size and price, the area is found to make little influence on the price level. The hypotheses 6 and 7 are related to the spatial location of the ratio, and the result shows that the ratio is different depending on the specific location of individual property. The utility ratio tends to show similar values in neighboring areas, and this tendency is often called spatial autocorrelation, which is proved to be statistically significant in the study. The ratio values varying across the area and the spatial autocorrelation of the values indicate the validity of the utility ratio table based on the spatial contiguity. This study has the following policy implications. The utility ratio suggested in the study can be used in the assessment of non-residential multi-unit buildings, which is expected to be introduced in the near future, thus enhancing equity and accuracy of tax assessment. In addition, the utility ratio in the study can provide an efficient tool for verifying the sales prices of reported commercial multi-unit buildings, which is not in enforcement currently due to the absence of the price verification tool. Lastly, in addition to the application in public sector, the study result is expected to enhance the efficiency of property valuation by individuals as well as financial institutions.
Key words: utility ratio per floor, hierarchical structure, spatial contiguity, hierarchical linear model, SKATER algorithm
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