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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 농촌지역을 대상으로 용도별 토지가격에 대한 통계적 주요지표의 영향을 각각 분석하여 지역의 종합적인 가치를 나타내는지가가 어떠한 요인에 의해 형성되는지 파악함으로써 농촌지역의 가치향상을 위한 방향을 모색하거나 지역가치의 대표 인자를 도출하 고자 하였다. 분석을 위해 부동산 가격분석에 많이 이용 되어온 헤도닉 분석기법과 지역 간의 인접성에 의한 공 간적 영향을 반영할 수 있는 공간계량경제모형을 사용하여 모형을 보정하였다.
제안 방법
- 따라서 본 연구의 분석에서는 총 25개의 변인 가운데 변수간의 유사성(simHarity)을 통해 상관성을 구하여 0.8이상의 값을 보이는 변인을 제거하여 총 12개의 변인을 사 용하였으며, 지가자료와 인구밀도 사업체수, 지방세 징수액, 일반회계세출, 초등학교 학생수, 숙박업체수 등의 변인이 분포가 선형으로 나타나지 않아 선형모형에 맞도록 변인에 로그를 취하여 사용하였다.
- 헤도닉가격함수의 추정이 함수형태에 따라 다른 결과를 가져올 수 있다는 것은 많은 선행연구를 통해 입증된 사실이며, 어떠한 함수의 형태가 우월하다는 이론적인 원칙이 있다고 할 수는 없는 것으로(Rosen, 1974, Neibergs, 2001) 알려져 있다. 본 연구에서는 선형함수(linear function), 이중로그함수(double logarithm function), 세미로그함 수(semi logarithm function), 역세미로그 함수(inverse semi logarithm function), Box-Cox 함수 등의 여러 함수 가운데 선형함수 형태를 채택하여 분석에 사용하였다.
- 분석모형에 사용되는 독립변인들은 지역특성을 나타내는 인자들로 변수간의 다중공선성(multicollinearity)의 문제가 발생될 수 있으므로 이를 해결하기 위해 시군구의 주요지표를 피어슨 상관분석을 통해 상관계수 값을 바탕으로 문제가 발생할 수 있는 변수를 제거하였다. 다중공선 성에 대해서는 정확한 기준은 없으나 그 영향에 대해서도 변수상호간의 다중공선성 혹은 상관관계는 모든 변수 간에 동시에 걸쳐있는 전반적인 다중상관의 정도에 비해 높지 않으면 꼭 문제가 되는 것은 아니라는 견해(Klein, 1962)와 다중공선성이 존재하면 회귀선의 형태 자체가 달라짐으로서 분석의 유용성을 크게 떨어뜨릴 위험이 있다.
- 시군구 주요통계지표를 통하여 농촌지역의 지가를 주거용지(LIVIG), 상업용지(COMRC), 공업용지(INDST) 농경지(FARMG)의 공시가격의 중간지가에 대해 SAR(Spatial Autoregressive Model), SEM(Spatial Errors Model), SAQGenerral Spatial Model), OLS(Ordinary Least Squares) 방법으로 각각 추정해보았다. 엄밀하게는 OLS를 통해 이루어지는 일반선형회귀식과 MLE(Maxirnum Likelihood Estimation) 으로 추정을 실행하는 공간계량모형을 비교할 만한 동일한 통계적 기준은 존재하지 않지만 MLEE의 경우 Pseudo R-Square와 Asymptotic T Statistice OLS의 R-Square와 T Statistic에 준하여 사용하므로 이들에 대한 유의성 검정 결과를 비교하였다(이성우 등, 2005).
- 시군구 주요통계지표를 통하여 농촌지역의 지가를 주거용지(LIVIG), 상업용지(COMRC), 공업용지(INDST) 농경지(FARMG)의 공시가격의 중간지가에 대해 SAR(Spatial Autoregressive Model), SEM(Spatial Errors Model), SAQGenerral Spatial Model), OLS(Ordinary Least Squares) 방법으로 각각 추정해보았다. 엄밀하게는 OLS를 통해 이루어지는 일반선형회귀식과 MLE(Maxirnum Likelihood Estimation) 으로 추정을 실행하는 공간계량모형을 비교할 만한 동일한 통계적 기준은 존재하지 않지만 MLEE의 경우 Pseudo R-Square와 Asymptotic T Statistice OLS의 R-Square와 T Statistic에 준하여 사용하므로 이들에 대한 유의성 검정 결과를 비교하였다(이성우 등, 2005). 단, 공업용(INDST)의 경우 과천시의 공시가격이 제시되지 않고 있어 공업용의 경우에만 148개의 시군에 대해 시행하였으며, 나머지의 경우에는 149개 시군자료를 모두 사용하였다.
대상 데이터
- 엄밀하게는 OLS를 통해 이루어지는 일반선형회귀식과 MLE(Maxirnum Likelihood Estimation) 으로 추정을 실행하는 공간계량모형을 비교할 만한 동일한 통계적 기준은 존재하지 않지만 MLEE의 경우 Pseudo R-Square와 Asymptotic T Statistice OLS의 R-Square와 T Statistic에 준하여 사용하므로 이들에 대한 유의성 검정 결과를 비교하였다(이성우 등, 2005). 단, 공업용(INDST)의 경우 과천시의 공시가격이 제시되지 않고 있어 공업용의 경우에만 148개의 시군에 대해 시행하였으며, 나머지의 경우에는 149개 시군자료를 모두 사용하였다.
- 인구밀도에 대한 명확한 규정이나 산업비율을 고려한 기준이 아직 정확하게 정립되지 않고 있기 때문에 본 연구에서는 구를 포함하지 않는 시 군자료를 모두 사용하였다. 따라서 사용된 시군은 모두 149개 이며 이 가운데 시가 67개, 군이 82개이다. 시에는 새로 편입된 포천시와 양주시를 포함한 값이며 최근 3개 구로 나누어진 용인시도 제외하였다.
- 분석을 위해 부동산 가격분석에 많이 이용 되어온 헤도닉 분석기법과 지역 간의 인접성에 의한 공 간적 영향을 반영할 수 있는 공간계량경제모형을 사용하여 모형을 보정하였다. 분석에는 2001년 통계청 시군구 100대 지표 가운데 주요통계지표와 한국감정협회에서 제공하는 공시지가기준표(2001)의 지가자료를 사용하였다.
- 또한 시보다 인구가 많은 군이 존재하기 때문에 인구의 규모만으로 행정 구역이 규정되지 않는다. 인구밀도에 대한 명확한 규정이나 산업비율을 고려한 기준이 아직 정확하게 정립되지 않고 있기 때문에 본 연구에서는 구를 포함하지 않는 시 군자료를 모두 사용하였다. 따라서 사용된 시군은 모두 149개 이며 이 가운데 시가 67개, 군이 82개이다.
- 전국의 구를 포함하지 않는 시군 단위 지역을 대상으로 2001년 시군별 공시지가자료와 통계청에서 제공하는 시군구 100대 지표(2001) 중 10개 분야에 대해 제공하는 80여 개의 주요통계지표 가운데 25개를 선정하여 사용하였다. 시군별로 제공하는 공시지가자료는 한국감정협회에서 전국 2, 750만 필지 가운데 대표성이 있는 50만 필지에 대해 매년 조사하여 제공하는 자료로써 표준지의 단위면적당 가격(원/n?)으로 나타내고 있다.
이론/모형
- 공간개념을 계량경제모형에 포함시키기 위해 공간 가중치 행렬(Spatial Weighted Matrix)을 사용하였다 공간 가중치 행렬은 지역간 상관관계를 1과 0이라는 단순한 형태로 표현하고 있다(Moran, 1948, Geary, 1954, Blommenstein, 1985).
- 따라서 본 연구에서는 농촌지역을 대상으로 용도별 토지가격에 대한 통계적 주요지표의 영향을 각각 분석하여 지역의 종합적인 가치를 나타내는지가가 어떠한 요인에 의해 형성되는지 파악함으로써 농촌지역의 가치향상을 위한 방향을 모색하거나 지역가치의 대표 인자를 도출하 고자 하였다. 분석을 위해 부동산 가격분석에 많이 이용 되어온 헤도닉 분석기법과 지역 간의 인접성에 의한 공 간적 영향을 반영할 수 있는 공간계량경제모형을 사용하여 모형을 보정하였다. 분석에는 2001년 통계청 시군구 100대 지표 가운데 주요통계지표와 한국감정협회에서 제공하는 공시지가기준표(2001)의 지가자료를 사용하였다.
- 지역의 지가의 경우에는 공간적으로 인접한 지역의 경우 서로간의 영향이 작용하는 변인으로 공간적인 인접성에 대한 개념을 고려해야 할 것으로 판단하여 공간계량경 제모형(Spatial Econometrics)을 사용하여 모형을 보정하였다. 즉 한 지역의 지가는 독립적으로 자신의 지가가 형성되는 것이 아니라 주변지역의 지가 영향을 받는다고 볼 수 있기 때문이다.
성능/효과
- 결과를 통하여 용도별로 지역의 지가에 영향을 주는 공통인자는 인구밀도(DENS)이며 주거용지의 경우 초등학교 학생수, 상업용지의 경우 상수도 보급률, 공업용지와 농업용지의 경우 지방세 징수액과 일반회계세출이 대표적 주요인자로 추정되었다. 따라서 지역별로 용지의 사용목적에 따라 주요 영향인자가 달라짐을 확인할 수 있었다.
- 공업용(INDST) 토지가격의 경우에는 인구밀도(DENS) 외에 노령화지수(AGED), 경지면적(FIELD), 초등학교 학생 수(ELES), 지방세 징수액(LTAX), 일반회계세출(GEXP)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 가운데 초등학교 학생수, 지방세징수액, 일반회계세출의 영향이 크게 나타났으며 상대적으로 노령화지수와 경지면적의 영향은 거의 받지 않는 것으로 나타났다.
- 농경지(FARMG)의 경우 인구밀도(DENS)이외에 경지면적(FIELD), 생산액(PROD), 인구이동(PMOV), 지방세 징수액(LTAX), 일반회계세출(GEXP), 숙박업체수(INNS)의 영향을 받는 것으로 나타났으며, 이 가운데 생산액과 지방세 징수액, 일반회계세출, 숙박업체수가 비교적 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 생산액과 일반회계세출, 숙박업체수는 모두 (-)효과를 나타내고 있는데 이는 지역 의 생산액이 증가하고, 숙박업체가 늘수록 상대적으로 농업의 비중이 줄어들기 때문인 것으로 판단된다.
- 이는 구를 포함하는 대도시가 아닌 시군의 경우에는 지역간 지가의 영향이 거의 나타나지 않는 것으로 생각할 수 있으며 추가적으로 대도시를 포함한 분석이 있어야 할 것으로 판단된다. 대부분의 용도별 토지가 격의 분석결과에서 P와 λ가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이는 분석 자료가 종속변수인 지가의 spatial dependence적고 주거용지와 농경지의 경우에만 spatial heterogeneity가 나타나고 있음을 의미하고 있다.
- 대부분의 용도별 토지가격의 분석결과에서 spatial lag을 나타내는 p와 λ가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이는 분석자료가 spatial dependence와 spatial hetero- geneity가 모형에 의해 크게 차이를 나타내지 않으며 이는 인접한 지역간의 종속변수인 가격의 영향이 적음을 알 수 있다. 상업용지(COMRC)의 경우에는 종속변수간에 spatial dependence가 나타났으나 오차항에서 autocorrelation이 있음을 알 수 있으며, 주거용지(LIVIG)와 농경지(FARMG)의 경우에는 오차항에서 spatial autocorrelatione 나타나지 않으나 지가간의 spatial dependence는 존재하지 않음을 알 수 있다.
- 행정구역상 구 단위를 포함하는 대도시를 제외한 시군의 용도별 토지가격에 대해 헤도닉 분석기법과 공간계 량경제모형을 사용하여 분석한 결과 대도시를 제외한 시군의 경우 용도별 토지가격에 대한 대표적인 공통 주요지 표는 인구밀도인 것으로 판단되며, 주거용인 경우 초등학교 학생수가 상대적으로 매우 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상업용의 경우 상수도 보급률이, 공업용과 농경지의 경우 지방세 징수액이 (+)영향을 많이 주는 인자로 나타났다. 또한 일반회계세출의 경우 공업용과 농경지에 (-)영향을 미치는 것으로 나타났다. 시군의 공간적 영향의 분석결과 인접한 지역간의 지가에 대한 공간적 종속관계는 거의 나타나지 않았으며, 이는 대도시가 아닌 경우 인접한 시군간의 토지가격은 서로간에 크게 영향을 미치지 않음을 나타낸다고 판단할 수 있다.
- 모든 용도의 토지는 인구밀도가 높을수록, 주거용지의 경우 초등학교 학생수가 많을수록, 상업용지의 경우 상수 도보급률이 높을수록, 공업용지의 경우 초등학교 학생수 와 지방세징수액은 많을수록 일반회계세출은 적을수록, 농경지의 경우 일반회계세출, 숙박업소와 생산액이 적을 수록 지방세징수액은 많을수록 지가가 상승하는 경향을 나타내고 있다. 이를 표로 정리하면 표 7과 같다.
- 상업용지(COMRC)의 경우에는 인구밀도(DENS)이외에 면적(AREA), 노령화지수(AGED), 인구이동(PMOV), 상수도 보급률(WSUP)의 영향을 받는 것으로 나타났으나 인구밀도를 제외하고 다른 지표의 영향은 상대적으로 매우 적음을 알 수 있었다. 이는 포함된 지표이외에 다른 지표에 의해 상업용지가 설명되기 때문일 것으로 생각된다.
- 또한 일반회계세출의 경우 공업용과 농경지에 (-)영향을 미치는 것으로 나타났다. 시군의 공간적 영향의 분석결과 인접한 지역간의 지가에 대한 공간적 종속관계는 거의 나타나지 않았으며, 이는 대도시가 아닌 경우 인접한 시군간의 토지가격은 서로간에 크게 영향을 미치지 않음을 나타낸다고 판단할 수 있다. 하지만 주거 용지와 농경지의 경우 공간적 차이에 의해 비슷한 설명 변수를 갖더라도 다른 지가를 나타내게 됨을 알 수 있다.
- 공업용(INDST) 토지가격의 경우에는 인구밀도(DENS) 외에 노령화지수(AGED), 경지면적(FIELD), 초등학교 학생 수(ELES), 지방세 징수액(LTAX), 일반회계세출(GEXP)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 가운데 초등학교 학생수, 지방세징수액, 일반회계세출의 영향이 크게 나타났으며 상대적으로 노령화지수와 경지면적의 영향은 거의 받지 않는 것으로 나타났다. 지방세 징수액의 경우에는 공업 분야가 성장할수록 지역의 세액이 증대되기 때문에 공업 분야의 수요증대에 따른 지가의 상승으로 나타나며, 공장의 일자리가 증대하는 경우 초등학교 학생수도 늘어나므로 지가에 (+)영향으로 작용한다고 판단된다.
- 모형의 적합도는 높게 나타났으며 적합도가 낮은 상업용지(COMRC)의 경우 선정된 주요지 표이외에 다른 변인이 설명에 영향을 미치는 것으로 추정된다. 인구밀도(DENS)는 모든 용도의 토지가격에 대해 미치는 정도는 달랐으나 공통적으로 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 단위면적 당 많은 사람이 살수록 전체 적인 지가가 상승함을 알 수 있다.
- 주거용{LIVIG) 토지가격의 경우에는 인구밀도(DENS) 이외에 경지면적(FIELD), 상수도보급률(WSUP), 초등학교 학생수(ELES)에 의해 영향을 받는 것으로 나타났으며, 초등학교 학생수의 영향은 매우 크지만 경지면적과 상수도 보급률은 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 초등학교 학생수가 많다는 의미는 주거에 필요한 용지의 요구량이 증가하기 때문으로 판단할 수 있다.
- 행정구역상 구 단위를 포함하는 대도시를 제외한 시군의 용도별 토지가격에 대해 헤도닉 분석기법과 공간계 량경제모형을 사용하여 분석한 결과 대도시를 제외한 시군의 경우 용도별 토지가격에 대한 대표적인 공통 주요지 표는 인구밀도인 것으로 판단되며, 주거용인 경우 초등학교 학생수가 상대적으로 매우 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상업용의 경우 상수도 보급률이, 공업용과 농경지의 경우 지방세 징수액이 (+)영향을 많이 주는 인자로 나타났다. 또한 일반회계세출의 경우 공업용과 농경지에 (-)영향을 미치는 것으로 나타났다.
후속연구
- 따라서 지역별로 용지의 사용목적에 따라 주요 영향인자가 달라짐을 확인할 수 있었다. 반면 대도시를 제외한 시군간의 공간적 영향은 거의 나타나지 않아 향후 대도시를 포함한 분석이 필요할 것으로 판단되었다.
- 지방세 징수액의 경우에는 공업 분야가 성장할수록 지역의 세액이 증대되기 때문에 공업 분야의 수요증대에 따른 지가의 상승으로 나타나며, 공장의 일자리가 증대하는 경우 초등학교 학생수도 늘어나므로 지가에 (+)영향으로 작용한다고 판단된다. 반면, 일반회계세출의 경우에는 지출이 많을수록 지가가 하락하는 것으로 나타났는데 분석을 위해서는 지방자치단체의 일반회계세출의 지출이 이루어지는 항목에 대한 파악 과 영향에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단되며 이러한 영향은 농경지(FARMG)의 경우에도 동일하게 나타나고 있다.
- 분석결과 예상과 달리 인접지역 지가의 영향이 매우 적게 나타났다. 이는 구를 포함하는 대도시가 아닌 시군의 경우에는 지역간 지가의 영향이 거의 나타나지 않는 것으로 생각할 수 있으며 추가적으로 대도시를 포함한 분석이 있어야 할 것으로 판단된다. 대부분의 용도별 토지가 격의 분석결과에서 P와 λ가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이는 분석 자료가 종속변수인 지가의 spatial dependence적고 주거용지와 농경지의 경우에만 spatial heterogeneity가 나타나고 있음을 의미하고 있다.
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