부동산 경기의 하락과 소형가구가 증가함에 따라 소형주택에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 도시형생활주택은 소형가구의 생활패턴에 맞는 주택형태와 지리적 위치에 입지하고 있기 때문에 수요가 증가하고 있으며, 높은 수익률을 앞세워 투자 부동산으로 홍보 되면서 많은 투자자들이 분양을 받고 있다. 반면, 도시형생활주택의 분양가격과 수익률을 고려한 실증연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울의 도시형생활주택을 조사하여 분양가격과 수익률에 대하여 실증분석 하였다. 이를 통하여 공급주체 및 투자주체들에게 다양한 가이드라인과 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 서울의 50세대 이상의 도시형생활주택 51개 단지를 조사하였으며, 실증분석을 위하여 선형회귀분석과 PLS(Partial Least Square Regression) 분석을 활용하였다. 분석결과, 분양가격 결정요인을 위한 선형회귀분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났으며, 수익률 분석에서는 주변 주택가격과 역세권, 주변 편의시설이 수익률에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
부동산 경기의 하락과 소형가구가 증가함에 따라 소형주택에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 도시형생활주택은 소형가구의 생활패턴에 맞는 주택형태와 지리적 위치에 입지하고 있기 때문에 수요가 증가하고 있으며, 높은 수익률을 앞세워 투자 부동산으로 홍보 되면서 많은 투자자들이 분양을 받고 있다. 반면, 도시형생활주택의 분양가격과 수익률을 고려한 실증연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울의 도시형생활주택을 조사하여 분양가격과 수익률에 대하여 실증분석 하였다. 이를 통하여 공급주체 및 투자주체들에게 다양한 가이드라인과 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 서울의 50세대 이상의 도시형생활주택 51개 단지를 조사하였으며, 실증분석을 위하여 선형회귀분석과 PLS(Partial Least Square Regression) 분석을 활용하였다. 분석결과, 분양가격 결정요인을 위한 선형회귀분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났으며, 수익률 분석에서는 주변 주택가격과 역세권, 주변 편의시설이 수익률에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The demand for small-sized housing has been increasing due to the recession of real-estate price and the increase of small-sized households. Especially, the demand for affordable housing has been increasing since the style of housing and the location fits the lifestyle of small-sized household. In a...
The demand for small-sized housing has been increasing due to the recession of real-estate price and the increase of small-sized households. Especially, the demand for affordable housing has been increasing since the style of housing and the location fits the lifestyle of small-sized household. In addition, many investors have been buying it because it has advertised as an investment property holding high-return ratio. However, an empirical analysis about the selling price and the return ratio has not been done yet. Therefore, the purpose of the research is having the empirical analysis based on the selling price and return ration by examining the affordable housing in Seoul. The urban-life housing more than 50 generations of the Seoul was irradiated for the analysis. And the linear regression analysis and PLS(Partial Least Square Regression) analysis was used for the empirical analysis. The result of analysis, based on the linear regression analysis, showed that factors including neighboring housing price and subway catchment area have a significant effect to the determinant factors of housing price. The analysis for return ratio showed neighboring housing price, subway catchment area and amenities affects the ratio. Especially, the fault of using small sample was covered by using the partial least square regression in this research.
The demand for small-sized housing has been increasing due to the recession of real-estate price and the increase of small-sized households. Especially, the demand for affordable housing has been increasing since the style of housing and the location fits the lifestyle of small-sized household. In addition, many investors have been buying it because it has advertised as an investment property holding high-return ratio. However, an empirical analysis about the selling price and the return ratio has not been done yet. Therefore, the purpose of the research is having the empirical analysis based on the selling price and return ration by examining the affordable housing in Seoul. The urban-life housing more than 50 generations of the Seoul was irradiated for the analysis. And the linear regression analysis and PLS(Partial Least Square Regression) analysis was used for the empirical analysis. The result of analysis, based on the linear regression analysis, showed that factors including neighboring housing price and subway catchment area have a significant effect to the determinant factors of housing price. The analysis for return ratio showed neighboring housing price, subway catchment area and amenities affects the ratio. Especially, the fault of using small sample was covered by using the partial least square regression in this research.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 아직까지 도시형생활주택 관련 선행연구에서 다루지 못했던 분양가격과 수익률에 관하여 실증분석 하고자 한다. 본 연구에서는 서울에 입지하고 있는 도시형생활주택을 조사하여 분양가와 수익률에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다.
이에 본 연구에서는 아직까지 도시형생활주택 관련 선행연구에서 다루지 못했던 분양가격과 수익률에 관하여 실증분석 하고자 한다. 본 연구에서는 서울에 입지하고 있는 도시형생활주택을 조사하여 분양가와 수익률에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 통하여 도시형생활주택의 시행자에게는 목표한 사업성과를 도출하기 위한 분양가격 설정의 가이드라인을 제시할 것으로 기대되며, 도시형생활주택을 투자대상으로 하는 투자자에게는 해당 사업에 대한 투자의사를 결정하는데 필요한 핵심자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이는 도시형생활주택의 사례를 수집하기 어려울 뿐만 아니라 개별 사업장이 산발적으로 분포되어 있기에 이를 일반화하는데 어려움이 있었기에 나타난 현상으로 이해된다. 이에 따라본 연구에서는 공동주택 가운데 도시형생활주택과 유사한 규모와 입지를 요구하는 오피스텔의 분양 및 임대 가격과 수익률 결정요인에 관한 선행연구에 대하여 분석하였다.
구동회 · 양승철의 연구는 서울시 오피스텔의 임대료 결정요인을 분석하였다. 이 연구에서는 부동산114에서 보유하고 있는 서울시 165개동의 오피스텔에 대한 자료를 바탕으로 임대료 결정요인을 분석하였다. 주요 임대료 결정요인은 강남입지 여부, 전용율, 주거용 여부 등인 것으로 나타났다.
선행연구에서의 도시형생활주택관련 연구들은 대부분 문헌적인 연구이거나 정성적 연구였으며, 실증적인 연구는 극소수인 상태로 판단된다. 이와 같이 도시형생활주택관련 연구들이 가지고 있는 한계점을 극복하고자 본 연구에서는 도시형생활주택의 분양가와 수익률에 영향을 미치는 요인들에 대해 실증분석 하였다.
본 연구는 서울시에 위치하는 도시형생활주택의 입지현황을 조사하여 분양가격과 수익률 결정요인을 분석한 연구로서, 도시형생활주택의 분양가와 수익률을 종속변수로 한 실증분석 연구라는 점에서는 그 의의가 있다. 본 연구에서는 표본수의 한계를 극복하기 위하여 선형회귀분석과 PLS회귀분석을 동시에 실시하였다.
본 연구는 서울시에 위치하는 도시형생활주택의 입지현황을 조사하여 분양가격과 수익률 결정요인을 분석한 연구로서, 도시형생활주택의 분양가와 수익률을 종속변수로 한 실증분석 연구라는 점에서는 그 의의가 있다. 본 연구에서는 표본수의 한계를 극복하기 위하여 선형회귀분석과 PLS회귀분석을 동시에 실시하였다.
제안 방법
[표 1]은 일반 공동주택과 도시형생활주택의 법률상 기준을 분석한 것이다. 건설기준, 부대시설, 복리시설, 감리, 분양가상 한제, 공급방법에 대하여 비교하였다. 건설기준에서는 소음보호규정과 배치규정, 기준 척도 부분 모두에서 기준이 완화되었다.
즉 주택의 입지와 환경의 차이에 의하여 수요자들이 선택할 것이며 이 수요의 차이에 따라 수익률이 결정될 것이다6. 따라서 본 연구에서는 이러한 분양가격과 수익률의 차이점을 인식하여 두 가지를 분리하여 분석하였다.
이는 분양가격을 면적으로 나누어 동일한 면적 기준의 실질 분양가격으로 만들기 위함이다. 수익률의 경우 다양한 정의가 있지만 본 연구에서는 실무적으로 가장 보편화된 방법을 사용하여 도시형생활주택의 수익률을 계산하였다.
월 임대료의 경우 실제임대료에 의하며, 분양중인 경우는 주변 홍보 임대료를 기준으로 하되, 인근 중개업소를 통해 보완 조사하여 시세와 근접한 금액을 적용하였다. 월 이자액의 산식에 포함된 이자율과 대출 한도는 실제 금융기관을 통하여 조사 시점의 상황에 적합하도록 하였으며, 계산에 활용된 임대 보증금액은 1,000만원 기준으로 동일하게 적용하였다.
이는 현재 도시형생활주택의 수익률과 관계되는 부분으로 일반적으로 분양가상한제를 적용받지 않기 때문에 분양가는 높게 책정되지만, 임대료의 경우는 주변의 시세와 비슷하거나 낮게 형성되기 때문에 임대사업의 경우 수익성이 떨어지는 것으로 판단된다[2]. 장아름 모정현의 연구에서는 국내외 소형주택의 사례를 수집하여 비교 분석하였다. 사례분석을 통하여 국내외 적용 가능한 1인 주거 공간에 대한 계획을 제시하였으며, 거주자간의 유대감을 고양시키는 적극적인 커뮤니티시설이 확보된 도시형생활주택의 계획을 제안하였다[3].
주요 임대료 결정요인은 강남입지 여부, 전용율, 주거용 여부 등인 것으로 나타났다. 또한 연구에서는 사무용과 주거용 오피스텔을 구분하여 분석을 시도하였는데, 사무용 오피스텔의 경우에는 층수가, 주거용 오피스텔의 경우에는 전용율이 유의한 결정요인으로 분석되었다[4].
본 연구에서는 선행연구에서 사용된 변수들과 더불어 도시형생활주택의 사업관계자들과의 심층면접을 통해 도출된 변수들을 분석에 활용하였다. 최근의 연구일수록 설명변수로 사용한 요소들이 구체화되고 있다.
평당 분양가격 결정모형을 구축하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 표본이 50개정도로 매우 적은 점을 감안하여 다양한 모형을 구축하였다. 모형1은 상기에서 거론되었던 모든 변수를 사용하여 모형을 설정하였다.
다음으로 도시형생활주택의 수익성을 분양가격과 동일한 방식으로 분석하였다. 먼저 선형 회귀분석을 실시하였다.
이상의 선행연구 분석 및 심층면접 결과를 바탕으로 본 연구에서는 건축물 특성에서 도시형생활주택의 특성(1인가구의 특성)을 살려 건물 연면적, 세대수, 전용 면적, 오피스텔 혼합여부9, 이중창유무, 시공사 브랜드, 가구별 주차대수, 단지 내 공원, 주민공동시설을 사용하였다. 입지특성에서는 주변 아파트의 매매가격, 역세권 변수를 사용하였다.
대상 데이터
본 연구를 위하여 서울시에 입지해 있는 50세대 이상의 도시형생활주택 단지를 조사하였다. 일반적으로 도시형생활주택의 경우 소규모로 개발되는 경우가 많다.
일반적으로 도시형생활주택의 경우 소규모로 개발되는 경우가 많다. 하지만 이는 규모가 작을 뿐만 아니라 입지적으로 미치는 영향 또한 작기 때문에 본 연구의 목적에 적합하지 않은 것으로 판단하여, 단지규모를 50세대 이상으로 선정하였다.2 시간적 범위는 도시형생활주택이 도입된 2009년 4월부터 2011년 9월 까지 입주한 주택을 대상으로 분양가격 및 임대료를 조사하였다.
하지만 이는 규모가 작을 뿐만 아니라 입지적으로 미치는 영향 또한 작기 때문에 본 연구의 목적에 적합하지 않은 것으로 판단하여, 단지규모를 50세대 이상으로 선정하였다.2 시간적 범위는 도시형생활주택이 도입된 2009년 4월부터 2011년 9월 까지 입주한 주택을 대상으로 분양가격 및 임대료를 조사하였다. 연구자가 조사 가능한 단지는 모두 조사하여 본 연구에 사용하였으나, 도시형생활주택의 시행기간이 짧기 때문에 많은 표본을 구하는데 어려움이 존재하였다.
오상근의 연구에서는 오피스시장 분류기준과 주택시장 분류기준을 이용하여 연구대상 지역을 나누었다. 오피스밀집지역 및 비강남권으로 종로구 중구, 오피스밀집지역 및 강남권으로 강남구, 오피스분산입지지역 및 비강남권으로 동대문구 성동구를 연구대상지역으로 선정하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 건물 특성과 관련된 변수 중에서 건물수, 총세대수, 아파트세대비율, 총층수, 복층포함여부, 전용율이 오피스텔의 가격과 수익률을 상승시키는 요인으로 작용하였다.
본 연구에서는 분양가격 및 수익률 결정요인을 실증 분석하기 위하여 세대수가 50세대 이상인 도시형생활 주택 51개 단지의 실제 자료를 조사하여 분석에 활용하였다. 분석방법은 다중회귀분석을 활용하였으며, 표본 수의 한계로 인하여 발생할 수 있는 다중공선성을 제거하여 적합한 모형을 찾아주는 분석으로 알려진 부분최소제곱회귀분석(Partial Least Square Regression)을 사용하였다8.
입지특성에서는 주변 아파트의 매매가격, 역세권 변수를 사용하였다. 접근성 변수에서는 대학교, 영화관, 공원, 병원, 백화점, 대형마트, 편의점10의 변수를 사용하여 1인가구가 이용할 수 있는 편의시설들을 선택하여 사용하였다. [표 3]은 선행연구에서 활용된 변수들을 정리하였으며, 연구에서 활용된 변수들의 조작적정의 및 기초통계량은 [표 4]와 같다.
데이터처리
연구자가 조사 가능한 단지는 모두 조사하여 본 연구에 사용하였으나, 도시형생활주택의 시행기간이 짧기 때문에 많은 표본을 구하는데 어려움이 존재하였다. 분석은 선형회귀분석과 PLS(Partial Least Square Regression)회귀분석을 사용하였다.
본 연구에서는 분양가격 및 수익률 결정요인을 실증 분석하기 위하여 세대수가 50세대 이상인 도시형생활 주택 51개 단지의 실제 자료를 조사하여 분석에 활용하였다. 분석방법은 다중회귀분석을 활용하였으며, 표본 수의 한계로 인하여 발생할 수 있는 다중공선성을 제거하여 적합한 모형을 찾아주는 분석으로 알려진 부분최소제곱회귀분석(Partial Least Square Regression)을 사용하였다8. PLS분석은 다변량 자료의 분석방법으로 공분산 구조를 바탕으로 두 변수 집단들 사이의 관련성을 소수의 내재된 잠재인자를 이용한 모형으로 정의하고 반복적인 알고리즘을 통해 이를 적합해 가는 과정으로 이루어진다.
평당 분양가격 결정모형을 구축하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 표본이 50개정도로 매우 적은 점을 감안하여 다양한 모형을 구축하였다.
다음으로 표본수의 한계를 극복하기 위하여 PLS회귀분석을 실시하였다[9]. 먼저 [표 6]은 분석에서 추출된 5개의 잠재변수에 따른 독립 및 종속변수의 설명정도를 나타내는 것이다.
다음으로 도시형생활주택의 수익성을 분양가격과 동일한 방식으로 분석하였다. 먼저 선형 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 분양가격을 종속변수로 한 결과 보다 설명력이 많이 낮아진 것을 알 수 있다.
이론/모형
변수는 많이 줄었으며, 설명력은 높일 수 있었다. 모형3은 단계적선택법(Stepwise)을 이용하여 최적의 변수를 선정하였다. 표본수가 가지고 있는 한계를 극복해낸 모형이라 생각된다.
성능/효과
주택가격 상승시절에는 이러한 중 · 대형 평형이 건설사 입장에서도 수익이 좋았고, 소비자 입장에서도 소형 평형보다 자본이득(Capital Gain)을 취하기 좋았다.
2011년 12월까지의 전국 도시형주택 인허가 현황을 살펴보면 대부분 지역에서 2010년 대비 인허가 세대수가 증가한 것으로 나타났다. 서울지역의 경우 2010년보다 120%이상 증가한 것을 알 수 있으며, 부산 149%, 경기지역은 1,000% 이상 증가한 것으로 나타났다. 대부분의 지역에서 주택 공급을 늘리고 있으며, 이는 현재 도시형생활주택의 인기를 반증하고 있는 것이다.
조진우의 연구에서는 도시형생활주택의 선호속성에 대하여 연구하였다. 실증분석을 위하여 설문조사를 실시하였고 조사결과 20대가 도시형생활주택 입주의향이 높은 것으로 나타났다. 기혼자보다는 미혼자가 입주의향이 높은 것으로 분석되었으며, 소득에 따라 입주의향이 달라지는 것으로 나타났다.
실증분석을 위하여 설문조사를 실시하였고 조사결과 20대가 도시형생활주택 입주의향이 높은 것으로 나타났다. 기혼자보다는 미혼자가 입주의향이 높은 것으로 분석되었으며, 소득에 따라 입주의향이 달라지는 것으로 나타났다. 조진우의 연구에서는 설문자의 일반적 특성에 따라 입주의향이 달라진다는 가설을 검증하였으나 입지별 특성이나 선호도는 조사하지 못하였다[1].
정성훈 · 김혜원 · 전광섭의 연구에서는 실제 도시형생활주택 가능입지를 선별하여 사업타당성을 분석하였다. 분석결과 일부 분양사업이 임대사업보다 사업성이 높은 것으로 나타났으며, 일반 주거지역 내에서는 사업성을 찾기가 더욱 어려운 것으로 분석되었다. 이는 현재 도시형생활주택의 수익률과 관계되는 부분으로 일반적으로 분양가상한제를 적용받지 않기 때문에 분양가는 높게 책정되지만, 임대료의 경우는 주변의 시세와 비슷하거나 낮게 형성되기 때문에 임대사업의 경우 수익성이 떨어지는 것으로 판단된다[2].
이 연구에서는 부동산114에서 보유하고 있는 서울시 165개동의 오피스텔에 대한 자료를 바탕으로 임대료 결정요인을 분석하였다. 주요 임대료 결정요인은 강남입지 여부, 전용율, 주거용 여부 등인 것으로 나타났다. 또한 연구에서는 사무용과 주거용 오피스텔을 구분하여 분석을 시도하였는데, 사무용 오피스텔의 경우에는 층수가, 주거용 오피스텔의 경우에는 전용율이 유의한 결정요인으로 분석되었다[4].
이용민 외의 연구는 강남구의 수익형 오피스텔을 대상으로 국토해양부 부동산 실거래가의 매매가 자료를 이용하여 오피스텔 매매가격 결정모형을 추정하였다. 추정결과 동별 연면적이 크고, 일조시간이 늘어날수록 오피스텔 가격은 상승한 반면, ㎡당 관리비가 상승하면 오피스텔 가격은 하락하였고, 일반주거지역과 준주거지역에 건축된 오피스텔과 바닥 난방이 가능한 오피스텔의 경우 가격이 상승하는 것으로 나타났다. 또한 지하철역과의 거리, 공원과의 거리, 대형 상가와의 거리가 멀어질수록, 그리고 중·고등학교와의 거리가 가까울수록 오피스텔의 가격은 하락하는 것으로 나타났다[5].
접근성 변수에서는 중·고등학교, 공원, 상가, 백화점 등을 사용하였으며, 모든 변수들이 유의한 것으로 나타났다.
오피스밀집지역 및 비강남권으로 종로구 중구, 오피스밀집지역 및 강남권으로 강남구, 오피스분산입지지역 및 비강남권으로 동대문구 성동구를 연구대상지역으로 선정하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 건물 특성과 관련된 변수 중에서 건물수, 총세대수, 아파트세대비율, 총층수, 복층포함여부, 전용율이 오피스텔의 가격과 수익률을 상승시키는 요인으로 작용하였다. 반면, 관리비, 노후도, 중앙난방여부, 세대면적은 가격을 하락시키는 요인으로 나타났다.
분석 결과 건물 특성과 관련된 변수 중에서 건물수, 총세대수, 아파트세대비율, 총층수, 복층포함여부, 전용율이 오피스텔의 가격과 수익률을 상승시키는 요인으로 작용하였다. 반면, 관리비, 노후도, 중앙난방여부, 세대면적은 가격을 하락시키는 요인으로 나타났다. 토지특성을 나타내는 주거 지역여부는 오피스텔 가격 상승에 영향을 미치는 변수로 분석되었으며, 접근성을 나타내는 지하철역과의 거리, 백화점과의 거리, 구청과의 거리 증가는 가격을 하락시키는 것으로 나왔다.
반면, 관리비, 노후도, 중앙난방여부, 세대면적은 가격을 하락시키는 요인으로 나타났다. 토지특성을 나타내는 주거 지역여부는 오피스텔 가격 상승에 영향을 미치는 변수로 분석되었으며, 접근성을 나타내는 지하철역과의 거리, 백화점과의 거리, 구청과의 거리 증가는 가격을 하락시키는 것으로 나왔다. 지역특성 변수 중에서 산업종사자밀도와 공공행정종사자밀도 역시 오피스텔 가격결정에 유의미한 요인으로 작용하는 것으로 나타났다[6].
건물특성 변수에 대해서는 연구들의 결과가 일관되게 나오지 않았기 때문에 특정 변수를 사용할 수 없었다. 주변 여건변수에서는 역세권과의 거리, 토지용도, 강남여부 등의 변수를 사용하였지만, 토지용도만이 모든 연구에서 유의한 것으로 나타났다. 접근성 변수에서는 중·고등학교, 공원, 상가, 백화점 등을 사용하였으며, 모든 변수들이 유의한 것으로 나타났다.
모형2에서는 설명력을 가장 높일 수 있는 모형을 설정하였다. 변수는 많이 줄었으며, 설명력은 높일 수 있었다. 모형3은 단계적선택법(Stepwise)을 이용하여 최적의 변수를 선정하였다.
모형1을 살펴보면 모든 변수를 사용하여 분석한 경우 연면적, 세대수, 주차대수, 주민공동시설, 주변 주택가격, 대형마트변수가 유의한 것으로 나타났다. 모형2에서는 연면적, 세대수, 이중창, 주차대수, 주민공동시설, 주변주택가격, 역세권, 대형마트 변수가 유의한 것으로 나타났다.
모형1을 살펴보면 모든 변수를 사용하여 분석한 경우 연면적, 세대수, 주차대수, 주민공동시설, 주변 주택가격, 대형마트변수가 유의한 것으로 나타났다. 모형2에서는 연면적, 세대수, 이중창, 주차대수, 주민공동시설, 주변주택가격, 역세권, 대형마트 변수가 유의한 것으로 나타났다. 먼저 연면적의 경우 면적이 증가함에 따라 평당 분양가격이 높아지는 것으로 나타났다.
모형2에서는 연면적, 세대수, 이중창, 주차대수, 주민공동시설, 주변주택가격, 역세권, 대형마트 변수가 유의한 것으로 나타났다. 먼저 연면적의 경우 면적이 증가함에 따라 평당 분양가격이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 건축 면적이 증가하면 세대수 증가와 함께 부대시설이나 기타 시설이 증가하기 때문으로 판단된다.
주민공동시설의 경우는 부(-)의 영향력이 있는 것으로 나타나 일반적인 상식과는 다른 결과를 나타내었다. 주변 주택가격과 역세권 더미변수는 분양가격에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주변의 경제여건이나 지역적 특성을 반영하기 위해 단계적 선택법을 사용한 모형3에서는 전용면적, 주차장, 주변 주택가격, 역세권변수가 유의한 것으로 나타났다.
주변 주택가격과 역세권 더미변수는 분양가격에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주변의 경제여건이나 지역적 특성을 반영하기 위해 단계적 선택법을 사용한 모형3에서는 전용면적, 주차장, 주변 주택가격, 역세권변수가 유의한 것으로 나타났다. 새로운 변수는 전용면적으로 전용면적이 증가하면 평당 분양가격은 증가하는 것으로 나타났다.
주변의 경제여건이나 지역적 특성을 반영하기 위해 단계적 선택법을 사용한 모형3에서는 전용면적, 주차장, 주변 주택가격, 역세권변수가 유의한 것으로 나타났다. 새로운 변수는 전용면적으로 전용면적이 증가하면 평당 분양가격은 증가하는 것으로 나타났다. 모형3의 경우 샘플이 작은 본 연구에서 신뢰할 만한 모형이라 생각된다.
최적의 효율성을 나타낸 모형2의 분석결과는 생활편리성을 나타내는 대형마트 접근성이 도시형생활주택의 분양가격에 긍정적인 영향을 나타내고 있으며, 주차대수 등의 거주편리성 변수와 주변주택가격 등의 변수 또한 분양가격에 긍정적인 영향을 나타내고 있음을 알 수 있다.
독립변수의 중요도(Variable Importance)는 각 잠재변수를 결정할 때 상대적으로 중요한 역할을 하는 변수를 나타낸다.12 결과표를 살펴보면 주변주택가격(2.866), 전용면적(1.60), 주차대수 (1.521), 세대수(1.059)의 변수가 유의미한 것으로 나타났다. 일반선형회귀분석과 PLS회귀분석 결과 도시형생활주택의 분양가격은 주택자체의 상태와 주변 주택가격의 영향을 받아 분양가격이 결정되는 것으로 나타났다.
059)의 변수가 유의미한 것으로 나타났다. 일반선형회귀분석과 PLS회귀분석 결과 도시형생활주택의 분양가격은 주택자체의 상태와 주변 주택가격의 영향을 받아 분양가격이 결정되는 것으로 나타났다. 일반적으로 대단위 아파트 단지의 가격 결정모형에서 나타났던 주변의 생활환경들은 유의하지 않은 것으로 나타났다.
먼저 선형 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 분양가격을 종속변수로 한 결과 보다 설명력이 많이 낮아진 것을 알 수 있다. 모형1의 분석결과 유의한 변수는 주변주택가격, 역세권, 공원, 대형마트인 것으로 나타났다.
352로 높인 모형으로 주변주택가격, 역세권, 영화관, 공원, 대형마트가 유의한 것으로 나타났다. 주변주택가격은 도시형생활주택이 입지한 지역의 토지가격을 알아보기 위한 대리변수로 주변지역의 평당 주택가격이 높으면 수익률이 낮아지는 것으로 나타났다. 역세권도 같은 의미에서 해석이 가능하다.
PLS회귀분석에서는 R2값이 0.491로 상향된 것을 알 수 있으며, 변수의 유의성에서도 선형회귀분석보다 높아진 것으로 나타났다. 유의한 변수로는 주민공동시설, 역세권, 영화관, 공원, 대형마트, 세대수, 주변주택가격이 있었다.
영화관의 경우는 다른 편의시설과 마찬가지로 주변에 위치할 경우 수익률이 높아지는 것으로 나타났다. 건물의 특성에서는 세대수가 유의한 변수인 것으로 나타났으며, 세대수가 증가하면 수익률이 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 건축물 내의 밀도가 높아지면서 수익률에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 판단된다.
선형회귀분석과 PLS회귀분석의 결과를 살펴보았을 때 역세권과 주변 주택가격이 높은 지역처럼 지가수준이 높은 경우 수익률이 낮은 것으로 나타났다. 또한 주변에 1인 가구가 이용할 수 있는 편의시설이 있는 지역이 임대 수익률 측면에서 유리함을 알 수 있었다.
분양가격 결정요인 분석을 위한 선형회귀분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났으며, PLS회귀분석에서는 세대수, 전용면적, 세대당 주차대수, 주변 주택가격이 유의한 것으로 나타났다. 분양가격 결정요인에서는 대부분 아파트가격결정요인 연구의 결과와 비슷한 결과를 나타내었다.
수익률 분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났다. PLS회귀 분석에서는 추가적으로 주변 편의시설인 영화관, 공원, 대형마트가 유의한 변수로 나타나, 분양가격과 다르게 주변 환경요인들이 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
수익률 분석에서는 주변 주택가격과 역세권 변수가 유의한 것으로 나타났다. PLS회귀 분석에서는 추가적으로 주변 편의시설인 영화관, 공원, 대형마트가 유의한 변수로 나타나, 분양가격과 다르게 주변 환경요인들이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 즉, 분양가격과 수익률 결정요인들이 서로 다른 것으로 분석되었으며, 이러한 점은 투자자들에게 시사점이 될 수 있을 것으로 판단된다.
후속연구
본 연구에서는 서울에 입지하고 있는 도시형생활주택을 조사하여 분양가와 수익률에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 통하여 도시형생활주택의 시행자에게는 목표한 사업성과를 도출하기 위한 분양가격 설정의 가이드라인을 제시할 것으로 기대되며, 도시형생활주택을 투자대상으로 하는 투자자에게는 해당 사업에 대한 투자의사를 결정하는데 필요한 핵심자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이상과 같이 크게 4가지의 모형을 분석해 본 결과 회귀분석과 PLS회귀분석 모두에서 유의한 영향을 미치는 변수들의 중요성에 대하여 알 수 있었으며, 표본의 수에 비하여 변수의 수가 많음으로 인해서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점들을 고려하면서 분석결과에 대해 시사점을 도출해야 할 것으로 생각된다.
즉, 분양가격과 수익률 결정요인들이 서로 다른 것으로 분석되었으며, 이러한 점은 투자자들에게 시사점이 될 수 있을 것으로 판단된다. 특히 수익률의 경우 투자자 입장에서 매우 중요한 요인이므로, 향후 투자를 위해서는 주변 시설의 입지를 확인하여 투자해야 할 것이다.
이러한 본 연구의 의의에도 불구하고 본 연구의 한계점으로는 연구를 위한 표본수가 크지 않아서 연구결과를 일반화하기에 어려움이 있을 수 있다는 것이다.15.
또한 도시형생활주택의 다양한 유형을 본 연구에서 분류하여 분석하지 못하였다. 다음으로 본 연구는 공급자과 투자자 양자의 관점을 혼합하여 분석하였으나, 공급자의 입장에서 보다 심도있게 분석하는 연구 또한 필요할 것으로 생각된다. 더불어 연구의 공간적인 범위를 일정한 구로 제한하는 것도 의미가 있을 것으로 생각한다.
더불어 연구의 공간적인 범위를 일정한 구로 제한하는 것도 의미가 있을 것으로 생각한다. 향후에는 이들을 보완한 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시형생활주택의 법률상 정의는 무엇인가?
도시형생활주택은 일반적으로 소형주택으로만 인식되고 있지만 법률상의 정의는 다음과 같다. 도시형생활 주택이란 ‘국토의 계획 및 이용에 관한 법률’상의 도시 지역에 건설하는 300세대 미만의 국민주택규모에 해당하는 주택이다.3
소형주택에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇인가?
부동산 경기의 하락과 소형가구가 증가함에 따라 소형주택에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 도시형생활주택은 소형가구의 생활패턴에 맞는 주택형태와 지리적 위치에 입지하고 있기 때문에 수요가 증가하고 있으며, 높은 수익률을 앞세워 투자 부동산으로 홍보 되면서 많은 투자자들이 분양을 받고 있다.
건설업체에서 분양하는 도시형생활주택 한세대의 가격을 분양면적으로 나눈 3.3㎡당 분양 가격을 분양가로 사용한 이유는 무엇인가?
3㎡당 분양 가격을 사용하였다. 이는 분양가격을 면적으로 나누어 동일한 면적 기준의 실질 분양가격으로 만들기 위함이다. 수익률의 경우 다양한 정의가 있지만 본 연구에서는 실무적으로 가장 보편화된 방법을 사용하여 도시형생활주택의 수익률을 계산하였다.
Herve Abdi, "Partial Least Squares(PLS) Regression," In N.J. salkind(Ed.): Encyclopedia of Measurement and Statistics. Thousand Oaks(CA): Sage. pp.849-853, 2007.
박주설, 양해술, "회귀분석을 이용한 UCP 기반 소프트웨어 개발 노력 추정 모델", 한국콘텐츠학회논문지, 제9권, 제8호, pp.147-157, 2009.
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