개별공시지가와 주택실거래가의 공간적 불일치에 관한 연구: 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과 탐색 A Study on the Spatial Mismatch between the Assessed Land Value and Housing Market Price: Exploring the Scale Effect of the MAUP원문보기
공시지가제 및 주택가격 공시제는 토지나 주택 거래를 위한 지가 정보나 국세 및 지방세의 과세를 위한 기초자료로 폭넓게 활용되고 있지만, 실제 시장에서는 공시가에 비해 낮은 현실화율을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 개별공시지가와 주택실거래가 사이의 공간적 불일치에 주목하고 있으며, 특히 개별 공시가격 산정에 적용될 수 있는 임의적 공간 단위의 효과에 초점을 맞추어 다음 두 가지를 살펴보고 있다. 첫째, 개별공시지가, 주택실거래가, 그리고 이들의 가격 차이에 대한 공간적 분포를 집계구 단위를 기반으로 살펴본다. 둘째, 표준지나 표준주택에 대한 가격 산정, 나아가 개별공시지가나 주택가격에 대한 비준표 적용에 영향을 미칠 수 있는 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과를 탐색한다. 서울시를 대상으로 GIS와 통계 소프트웨어를 이용하여 분석하였고, 그 결과 주택실거래가가 개별공시지가에 비해 높은 일부 군집 지역들을 상세한 수준에서 발견할 수 있었으며, 상이한 공간 스케일에 따라 개별공시지가에 대한 지역 특성 변수들의 통계적 결과가 다르게 나타나고 있음을 실증적으로 확인하였다.
공시지가제 및 주택가격 공시제는 토지나 주택 거래를 위한 지가 정보나 국세 및 지방세의 과세를 위한 기초자료로 폭넓게 활용되고 있지만, 실제 시장에서는 공시가에 비해 낮은 현실화율을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 개별공시지가와 주택실거래가 사이의 공간적 불일치에 주목하고 있으며, 특히 개별 공시가격 산정에 적용될 수 있는 임의적 공간 단위의 효과에 초점을 맞추어 다음 두 가지를 살펴보고 있다. 첫째, 개별공시지가, 주택실거래가, 그리고 이들의 가격 차이에 대한 공간적 분포를 집계구 단위를 기반으로 살펴본다. 둘째, 표준지나 표준주택에 대한 가격 산정, 나아가 개별공시지가나 주택가격에 대한 비준표 적용에 영향을 미칠 수 있는 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과를 탐색한다. 서울시를 대상으로 GIS와 통계 소프트웨어를 이용하여 분석하였고, 그 결과 주택실거래가가 개별공시지가에 비해 높은 일부 군집 지역들을 상세한 수준에서 발견할 수 있었으며, 상이한 공간 스케일에 따라 개별공시지가에 대한 지역 특성 변수들의 통계적 결과가 다르게 나타나고 있음을 실증적으로 확인하였다.
The assessed land values and housing prices have been widely utilized as a basic information for the land and house trades and for evaluating governmental and local taxes. However, there exists a price difference in actual markets between the assessment level and assessed land values or housing pric...
The assessed land values and housing prices have been widely utilized as a basic information for the land and house trades and for evaluating governmental and local taxes. However, there exists a price difference in actual markets between the assessment level and assessed land values or housing prices. This paper emphasizes the spatial mismatch between the assessed land values and housing market prices and particularly addresses the following two aspects by focusing on spatial effects of the modifiable areal units, which would substantially affect the estimation of the assessed land values and housing prices. First, we examine the spatial distributions of the assessed land values and housing market prices, and the gap between those prices, on the basis of the aggregated spatial units(i.e., aggregation districts). Second, we explore the scale effect of the MAUP(modifiable areal unit problem) generally embedded in estimating the prices of the sampled standard lands and houses, and calibrating the correction index for the land values and housing prices for the individuals. For the application, we analysed the land values and housing prices in Seoul utilizing GIS and statistical software. As a result, some spatial clusters that the housing market prices are significantly higher than the assessed land values were identified at a finer geographic level. Also, it was empirically revealed that the statistical results from the regression of regional variables on the assessed land values for the individuals are significantly affected by the aggregation levels of the spatial units.
The assessed land values and housing prices have been widely utilized as a basic information for the land and house trades and for evaluating governmental and local taxes. However, there exists a price difference in actual markets between the assessment level and assessed land values or housing prices. This paper emphasizes the spatial mismatch between the assessed land values and housing market prices and particularly addresses the following two aspects by focusing on spatial effects of the modifiable areal units, which would substantially affect the estimation of the assessed land values and housing prices. First, we examine the spatial distributions of the assessed land values and housing market prices, and the gap between those prices, on the basis of the aggregated spatial units(i.e., aggregation districts). Second, we explore the scale effect of the MAUP(modifiable areal unit problem) generally embedded in estimating the prices of the sampled standard lands and houses, and calibrating the correction index for the land values and housing prices for the individuals. For the application, we analysed the land values and housing prices in Seoul utilizing GIS and statistical software. As a result, some spatial clusters that the housing market prices are significantly higher than the assessed land values were identified at a finer geographic level. Also, it was empirically revealed that the statistical results from the regression of regional variables on the assessed land values for the individuals are significantly affected by the aggregation levels of the spatial units.
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문제 정의
공간 분석 및 통계적 분석 결과에 미치는 MAUP의 일반적인 영향에 대해서는 지리학 분야를 중심으로 오랫동안 연구되어 왔지만 토지 및 주택가격 모델에 대한 실제적인 적용 사례는 거의 찾아보기 힘들다. 따라서 이러한 사례 연구는 토지 및 주택가격 모델에 있어서의 MAUP 영향에 대한 실증적이며 구체적인 분석 결과로 의미가 있고, 공시지가와 실거래가격의 불일치 현상에 MAUP가 내재적으로 기여할 수 있는 잠재적 가능성에 대해 중요한 함의를 시사하고 있다. 비록본 연구에서는 집계구와 행정동의 위계에서 합역과 관련된 규모나 통계적 차이가 일정하지 않아 합역 수준에 따른 모델 설명력, 회귀계수의 영향력의 차이를 체계적으로 모델링할 수는 없었지만 - 회귀계수에대한 MAUP의 영향을 일반화한 연구 결과는 찾기 힘듦(이상일, 1999, p.
본 연구는 공시가가 제도적으로 도입된 지 20여년이 넘었지만, 여전히 토지 및 주택 시장에서의 유용한 지표로 사용하기에 한계점을 가지고 있는 토지 및 주택에 대한 개별 공시가와 실거래가의 불일치에 대해 주목하고 있다. 이러한 현상은 토지 및 주택 조사에 있어 전국의 약 3,000만개가 넘는 필지에 대해 모두 정밀 조사할 수 없다는 물리적 한계로 인해 지가의 대표성, 토지특성의 중용성, 토지용도의 안정성, 토지 구별의 확정성 등을 기반으로 표본에 해당하는 일부 표준지나 표준주택만을 대상으로 감정평가하여 지가와 주택가격을 산정하고, 이에 근거하여 개별 토지 및 주택가격을 평가하는 과정에서 발생하는 불가피한 에러라 할 수 있다.
본 연구의 초점은 주택의 실거래가격과 공시지가의 차이가 지역의 사회경제적 특성과 어떠한 관련성을 보이며, 공간 스케일이 달라지면서 그 관련성이 어떻게 달라지는지를 밝히는 것이다. 개별공시지가 자료는 전수 자료이고, 주택실거래가격 자료는 2010년에 발생한 사례만 보고한 것이기 때문에, 전체적으로 둘을 비교하는 것은 무리가 있다.
여기에서는 상이한 공간 단위로 구성된 지역 특성 변수들과 개별공시지가, 주택실거래가격, 이들의 불일치에 대한 회귀분석을 바탕으로 MAUP의 스케일 효과에 대해 살펴본다. 일반적인 헤도닉 모델에서 주택가격에 영향을 미치는 속성 변수들은 다양하게 정의되지만 본 연구에서는 지역 특성 변수(근린 효과로 가정할 수도 있음)에 초점을 맞춘다.
이러한 공시가와 실거래가 차이의 발생에 대해 본 연구는 주택가격비준표 작성에 내재될 수 있는 지역 특성 변수의 임의적 공간 단위 사용에 초점을 맞추어 살펴보고 있다. 이를 위해 먼저, 개별공시지가와 주택실거래가의 공간적 불일치를 집계구 단위에서 살펴보았다.
가격형성 요인들 중 매우 세부적인 공간 변이성을 가진 변수들, 예컨대 교통 및 편의시설과의 접근성, 학교, 병원, 근린 공원 등 공공 시설의 접근성, 건축연도, 연면적, 방의 수 등의 주택 특성은 일반적으로 가격결정모델마다 서로 달리 적용되며, 여러 가지의 변수에 대한 인위적 조작(더미 변수 설정, 접근성에 대한 정의)뿐만 아니라 서로 다른 스케일에서 측정된 데이터가 사용되기 때문에 개별 변수들에 대한 공간 단위의 효과를 살펴보는 것은 매우 어렵다. 이러한 맥락에서 본 연구는 다른 요인들은 통제하고, 인구 규모, 지역 경제 수준, 택지 규모 등과 같은 지역 특성들의 공간 단위 효과에 대해 주목하고 있다. 따라서 개별공시지가나 주택실거래가격, 그리고 이들의 불일치 역시 이러한 지역 특성들과 마찬가지로 특정한 공간 단위로 산출된 속성값을 가지고 있어야 한다.
이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 개별공시지가와 주택실거래가격의 불일치에 대한 공간적 패턴을 서울시 전체를 대상으로 살펴보고, 특히 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과에 초점을 맞추어 합역 수준이 다른 임의적 공간 단위의 선택이 개별공시지가에 미치는 영향을 실증적으로 살펴보고자 한다. 실제로 개별공시지가와 주택실거래가격의 불일치는 앞서 언급한 것처럼 토지와 주택 가격의 차이, 개별공시가격과 실거래가격의 차이와 같이 다양한 부문에서 발생할 수 있는 에러의 총체적인 확산 결과라 할 수 있다.
가설 설정
서울연구원이 제공하는 2010년 서울시의 개별공시지가와 주택실거래가는 개별 필지로 되어 있지만, 이를 합역하여 집계구 단위로 그 차이를 살펴보는 이유는 크게 두 가지이다. 첫째, 2010년 동년의 필지 경계데이터 확보의 어려움이다. 필지에 대한 공간적 변경은 시시각각 발생하고 있기 때문에, 이에 대한 이력이 반영된 공간 데이터를 획득하는 것은 쉽지 않으며, 또한 본 연구에서 사용하는 2010년 개별공시지가와 주택실거래가격 데이터의 시점과 정확하게 맞는 필지 경계 데이터를 확보하는 것 역시 현실적으로 어렵다.
일반적으로 부동산 연구에서 사용되는 헤도닉 모델들은 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 모델이 자주 사용되며, 주택 가격과 독립변수간의 적절한 함수 관계를 찾기 위해 이들 모델을 비교 검토하는 경우가 많다. 하지만 본 연구에서는 공간 단위의 스케일 효과를 검토하는 것이 목적이기 때문에 모델에 따른 스케일 효과의 차이는 크게 유의미하지 않다는 가정하에선형다중회귀 모델만을 이용하였다.
제안 방법
이를 토대로 상이한 공간 단위에 따른 효과를 살펴본다. 공시지가와 주택실거래가, 그리고 이들의 차이를 두 가지 상이한 스케일에서 구성된 지역 특성 변수들로 비교 분석한다. 하나는 집계구 단위로 구성된 지역 특성 변수이며, 다른 하나는 이를 행정동으로 합역한 동 단위의 변수이다.
특히, 주택실거래가격이 높은 군집으로 식별된 지역 모두 공시지가 보다 주택실거래가격이 매우 높은 군집으로 재확인되었다. 다음으로 개별공시지가나 주택실거래가격에 영향을 미칠 것으로 판단되는 지역 특성 변수들을 기반으로 개별공시지가와 주택실거래가, 그리고 이들의 차이에 대한 변이성을 임의적 공간 단위를 설정하여 살펴보았다. 그 결과, 지역 특성 변수들은 개별공시지가와 주택실거래가 각각에 대해서는 잘 설명하고 있는 반면, 공시가와 실거래가의 차이에 대해서는 거의 설명력을 가지지 못하는 것으로 드러났다.
개별공시지가 자료는 전수 자료이고, 주택실거래가격 자료는 2010년에 발생한 사례만 보고한 것이기 때문에, 전체적으로 둘을 비교하는 것은 무리가 있다. 따라서 주택 실거래가 이루어진 필지에 해당하는 공시지가를 확인 하여 집계구별, 행정동별 단위 면적(㎡) 당 주택실거래가격 및 공시지가를 집계하였다. 2010년에 발생한 80,841건의 주택 거래 중에서 1,783건은 해당하는 개별지 정보를 결합할 수 없어 분석에서 제외하고 79,058건만 이용하였다.
본 연구는 크게 공시지가와 주택실거래가의 불일치에 대한 공간적 패턴 탐색과 상이한 공간 단위에 따른 공시지가와 주택실거래가의 공간적 변동성에 대한 분석으로 구성된다. 보다 구체적으로 공시지가와 주택실거래가 차이에 대한 공간적 패턴 탐색을 위해 서울연구원이 제공하는 2010년 서울시의 개별공시지가와 주택실거래가 데이터를 사용하여 서울시 전체에 대한 공시지가와 주택실거래가의 차이를 살펴본다. 이를 토대로 상이한 공간 단위에 따른 효과를 살펴본다.
본 연구는 크게 공시지가와 주택실거래가의 불일치에 대한 공간적 패턴 탐색과 상이한 공간 단위에 따른 공시지가와 주택실거래가의 공간적 변동성에 대한 분석으로 구성된다. 보다 구체적으로 공시지가와 주택실거래가 차이에 대한 공간적 패턴 탐색을 위해 서울연구원이 제공하는 2010년 서울시의 개별공시지가와 주택실거래가 데이터를 사용하여 서울시 전체에 대한 공시지가와 주택실거래가의 차이를 살펴본다.
선형회귀분석은 세 가지 종속 변수(개별공시지가, 주택실거래가, 공시지가와 주택실거래가의 차이)에 대하여 실시하였으며, 이 중 유의미한 모델에 대하여 공간 단위의 효과를 탐색하였다. 분석에 앞서 독립변수들간의 다중공선성(multicollinearity) 문제를 사전에 배제하기 위해 먼저 각 독립변수들간의 상관분석을 실시하였다. 그 결과 인구밀도, 주택밀도, 고용밀도, 가구밀도 사이에는 Pearson 상관계수가 유의미 하게 높아 공선성의 우려가 있는 것으로 나타났다(표 5).
지역 특성 변수는 다양하게 정의될 수 있지만, 본 연구의 목적이 정확한 가격 추정 모델을 개발하는 데 있지 않기 때문에 데이터 가용성과 주택가격형성 요인 관련성을 고려하여 지역의 사회경제적 특성을 반영하는 변수들을 선정하였다. 분석에서 사용된 종속변수는 세 가지로 개별공시지가, 주택실거래가, 공시가와 실거래가 차이이며, 독립 변수를 크게 인구, 주택, 가구, 사업체 측면으로 구분하여, 인구의 경우 인구밀도, 노령화지수, 4년제 대학 이상 학력자 비율의 변수를 사용하였고, 주택은 주택밀도, 단독주택 비율, 아파트 비율, 면적 100㎡ 이상 주택 비율, 2000년 이전 건물 비율을 사용하였으며, 가구는 가구밀도, 자가 주택 비율, 전세 주택 비율을 사용하였다. 사업체의 경우, 고용밀도를 고려하였다.
선형회귀분석은 세 가지 종속 변수(개별공시지가, 주택실거래가, 공시지가와 주택실거래가의 차이)에 대하여 실시하였으며, 이 중 유의미한 모델에 대하여 공간 단위의 효과를 탐색하였다. 분석에 앞서 독립변수들간의 다중공선성(multicollinearity) 문제를 사전에 배제하기 위해 먼저 각 독립변수들간의 상관분석을 실시하였다.
집계구별로 집계한 결과 10,343개 집계구가 1건 이상의 주택 실거래 건수를 가졌다. 원자료가 실제 거래 총액으로 보고되었기 때문에 주택의 크기에 따른 영향을 보정하기 위하여 집계구에 속하는 사례들의 거래 가격을 합한 후 면적의 합으로 나누어 단위 면적(원/㎡) 당 거래 가격을 산출하였다.
위의 결과를 바탕으로 공간 단위의 MAUP 스케일 효과를 개별공시지가를 종속 변수로 한 회귀모델에 대해 적용하였다. 공간 단위의 스케일 효과는 임의의 공간 단위로 집계된 지역 변수들의 모델 설명력이나 회귀계수의 가변성을 살펴보는 것이기 때문에 지역 변수들이 유의미한 영향을 주는 모델에만 한정하여 살펴보는 것이 논리적으로 타당할 것이다.
이러한 공시가와 실거래가 차이의 발생에 대해 본 연구는 주택가격비준표 작성에 내재될 수 있는 지역 특성 변수의 임의적 공간 단위 사용에 초점을 맞추어 살펴보고 있다. 이를 위해 먼저, 개별공시지가와 주택실거래가의 공간적 불일치를 집계구 단위에서 살펴보았다. 그 결과, 주택실거래가격이 높은 지역들의군집들을 확인할 수 있었으며, 중구 광희동 부근, 용산구 한강로동과 이촌2동 사이, 서초구 반포본동, 강남구 압구정동과 신사동 사이, 강남구 개포1동과 개포2동 사이 지역이 1,100만원(㎡) 이상 높은 실거래가격을 보이고 있는 것으로 나타났다.
지역 특성 변수는 다양하게 정의될 수 있지만, 본 연구의 목적이 정확한 가격 추정 모델을 개발하는 데 있지 않기 때문에 데이터 가용성과 주택가격형성 요인 관련성을 고려하여 지역의 사회경제적 특성을 반영하는 변수들을 선정하였다. 분석에서 사용된 종속변수는 세 가지로 개별공시지가, 주택실거래가, 공시가와 실거래가 차이이며, 독립 변수를 크게 인구, 주택, 가구, 사업체 측면으로 구분하여, 인구의 경우 인구밀도, 노령화지수, 4년제 대학 이상 학력자 비율의 변수를 사용하였고, 주택은 주택밀도, 단독주택 비율, 아파트 비율, 면적 100㎡ 이상 주택 비율, 2000년 이전 건물 비율을 사용하였으며, 가구는 가구밀도, 자가 주택 비율, 전세 주택 비율을 사용하였다.
한편, 위계성을 감안하면 개별주택가격과 주택실거래가의 차이를 살펴보는 것이 논리적으로 적절할수 있지만, 본 연구에서는 개별주택가격 대신에 토지에 대한 공시지가 데이터를 사용한다. 개별공시지가와 개별주택가격도 실제적인 차이를 보이고 있는데, 개별공시가격 산정 절차의 전반적인 과정에서의 에러 발생과 더불어 토지가격이나 주택가격 비준표 적용이 서로 다른 공간 단위로 작성되었다는 점도 중요한 원인으로 지적되고 있다(현태승 · 이성호, 2004;조민호, 2009).
대상 데이터
따라서 주택 실거래가 이루어진 필지에 해당하는 공시지가를 확인 하여 집계구별, 행정동별 단위 면적(㎡) 당 주택실거래가격 및 공시지가를 집계하였다. 2010년에 발생한 80,841건의 주택 거래 중에서 1,783건은 해당하는 개별지 정보를 결합할 수 없어 분석에서 제외하고 79,058건만 이용하였다. 집계구별로 집계한 결과 10,343개 집계구가 1건 이상의 주택 실거래 건수를 가졌다.
모든 변수들에 대해 이용가능하지 않은 집계구를 제외한 분석에 사용된 집계구는 총 10,223개이며, 평균 개별공시지가는 2,803,084원(㎡)이며, 평균 주택 실거래가격은 4,485,768원(㎡)이다. 공시지가와 주택실거래가의 차이는 최대 25,862,011원(㎡), 평균 1,682,684원(㎡)으로 현실화율이 약 62%로 나타나고 있다.
하나는 집계구 단위로 구성된 지역 특성 변수이며, 다른 하나는 이를 행정동으로 합역한 동 단위의 변수이다. 지역 특성 변수에 사용된 데이터는 2010년 통계청이 제공하는 2010년 집계구단위 속성값들이다.
데이터처리
먼저, 집계구 수준에 대하여 개별공시지가, 주택실거래가, 공시지가와 실거래가의 차이를 개별 종속 변수로 Stepwise 회귀분석을 실시하였으며, 각 모델의 결정계수값과 통계적 유의성은 표 6에 나타나 있다. 세 가지 모델 모두 F값이 유의확률 0.
분석에 필요한 집계구 및 행정동 속성 데이터 집계를 위해서는 Microsoft Access 2010을 사용하였으며, 공간 단위에 따른 속성 데이터의 처리와 매핑에는 GIS 소프트웨어 패키지인 ESRI사의 ArcGIS 10.2를 사용하였고, 공간 단위에 따른 효과 분석에는 통계 패키지 IMB SPSS Statistics 21을 사용하였다. 전체적인 분석 절차와 데이터 수준은 그림 1과 같다.
이론/모형
주택 가격이나 지가는 어디어서나 측정가능한 연속적 현상으로 볼 수 있고, 집계구를 표본점으로 간주할 수 있기 때문에 공간 인터폴레이션 기법을 적용하는 것은 타당하다. 여러 공간 인터폴레이션 기법 중에서 가장 대중적이고 GIS 환경에서도 손쉽게 실행할 수 있는 정규 크리깅 (ordinary kriging) 기법을 사용하였다(de Smith et al., 2007). 1건 이상의 실거래 건수를 포함하는 집계구 (10,343개)의 중심점을 개념적 점(conceptual point) 으로 간주하고 평균 실거래가격 및 평균 공시지가를 측정값으로 하여 정규 크리깅을 실행한 결과가 그림 2와 3이다.
또한 집계구의 공간 단위가 많아 지도화된 결과가 복잡하여 경향성 파악이 쉽지 않다. 이를 보완하기 위하여 공간 인터폴레이션(spatial interpolation) 기법을 활용하였다. 주택 가격이나 지가는 어디어서나 측정가능한 연속적 현상으로 볼 수 있고, 집계구를 표본점으로 간주할 수 있기 때문에 공간 인터폴레이션 기법을 적용하는 것은 타당하다.
성능/효과
주택과 관련된 특성 중 자가 주택 비율과 전세 주택 비율만 개별공시지가와 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 다른 변수들은 4년제 대학 이상 학력자 비율이 높을수록, 아파트 비율이 높을수록, 고용밀도가 높을수록, 대형 평수 주택이 많을수록, 주택밀도가 높을수록, 2000년 이전 건물이 많을수록 공시지가가 높은 것으로 나타났다. 개별공시지가에 대한 개별 변수들의 상대적인 영향력의 정도는 표준화된 회귀계수를 통해서 살펴볼 수 있는데, 4년제 대학 이상 학력자 비율 (0.396)과 아파트 비율(0.457)이 상대적으로 높은 것으로 나타났으며, 2000년 이전 건물이 가장 낮은 영향력(0.038)을 보이는 것으로 나타났다. 한편, 공차한계(Tolerance)와 분산팽창요인(VIF)에서 볼 수 있는 것처럼 공차한계가 모두 0.
집계구와 행정동과 같은 상이한 공간 스케일로 합역된 독립 변수 들과 개별공시지가와의 선형회귀분석 결과는 기대한 것처럼 통계적 결과가 공간 단위의 선택에 의존적임을 잘 보여주고 있다. 구체적으로는 합역 수준에 따른 모델의 설명력은 작은 스케일의 집계구 단위의 모델이 행정동 단위의 모델보다 높게 나타났으며, 회귀계수들의 영향력에서 유의미한 차이가 나타나고 있다. 공간 분석 및 통계적 분석 결과에 미치는 MAUP의 일반적인 영향에 대해서는 지리학 분야를 중심으로 오랫동안 연구되어 왔지만 토지 및 주택가격 모델에 대한 실제적인 적용 사례는 거의 찾아보기 힘들다.
분석에 앞서 독립변수들간의 다중공선성(multicollinearity) 문제를 사전에 배제하기 위해 먼저 각 독립변수들간의 상관분석을 실시하였다. 그 결과 인구밀도, 주택밀도, 고용밀도, 가구밀도 사이에는 Pearson 상관계수가 유의미 하게 높아 공선성의 우려가 있는 것으로 나타났다(표 5). 이에 따라 주택밀도와 가구밀도 모두와 상관성이 정적으로 높은 인구밀도를 제외하고, 상관성이 높은 주택밀도와 가구밀도 중 가구밀도를 분석에서 제외 하였다.
이를 위해 먼저, 개별공시지가와 주택실거래가의 공간적 불일치를 집계구 단위에서 살펴보았다. 그 결과, 주택실거래가격이 높은 지역들의군집들을 확인할 수 있었으며, 중구 광희동 부근, 용산구 한강로동과 이촌2동 사이, 서초구 반포본동, 강남구 압구정동과 신사동 사이, 강남구 개포1동과 개포2동 사이 지역이 1,100만원(㎡) 이상 높은 실거래가격을 보이고 있는 것으로 나타났다. 한편, 공시지가의 공간적 분포는 이러한 주택실거래가 분포와 유의미한 차이를 보이며, 공시가와 실거래가의 가격차를 산출했을 때, 전체적으로 서울의 대부분 지역에서 주택의 실거래가격이 공시지가 보다 높게 형성되어 있음을 확인하였다.
다음으로 개별공시지가나 주택실거래가격에 영향을 미칠 것으로 판단되는 지역 특성 변수들을 기반으로 개별공시지가와 주택실거래가, 그리고 이들의 차이에 대한 변이성을 임의적 공간 단위를 설정하여 살펴보았다. 그 결과, 지역 특성 변수들은 개별공시지가와 주택실거래가 각각에 대해서는 잘 설명하고 있는 반면, 공시가와 실거래가의 차이에 대해서는 거의 설명력을 가지지 못하는 것으로 드러났다. 이는 지역 특성 변수들외 다른 가격형성 요인들이 공시가와 실거래가의 차이를 보다 유의미하게 설명할 수 있을 것이며 추후 연구에 고려해야할 점임을 시사하고 있다.
하지만 MAUP의 이러한 특성은 독립 변수와 종속 변수가 동일한 수준으로 분석에 포함될 때에 해당하며, 여기에서는 종속 변수인 개별공시지가가 집계구나 행정동보다 낮은 합역 수준의 개별 데이터라는 것을 주지할 필요가 있다. 따라서 합역 수준이 낮을수록 변수들의 변이가 크고 이러한 변이들은 상대적으로 낮은 합역 수준의 데이터(집계구)가 보다 잘 설명할 수 있음을 의미하며, 결국 생태학적 오류가 발생할 수 있는 MAUP 스케일 효과를 밝혀주는 결과라 할 수 있다. 표 8에서 각 독립 변수의 회귀계수들을 살펴보면 면적 주택밀도가 유의수준 0.
공간 단위의 스케일 효과는 임의의 공간 단위로 집계된 지역 변수들의 모델 설명력이나 회귀계수의 가변성을 살펴보는 것이기 때문에 지역 변수들이 유의미한 영향을 주는 모델에만 한정하여 살펴보는 것이 논리적으로 타당할 것이다. 먼저 집계구 단위로 합역된 지역 특성 변수들에 대한 회귀분석 결과를 살펴보면, 전체 모델의 유의성은 표 6의 개별공시지가 모델의 결과와 같으며, 총 8개의 독립 변수(4년제 대학 이상 학력자 비율, 주택밀도, 아파트 비율, 면적 100㎡ 이상 주택 비율, 2000년 이전 건물 비율, 자가 주택 비율, 전세 주택 비율, 고용밀도)가 모두 유의미한 것으로 나타났다(표 7). 주택과 관련된 특성 중 자가 주택 비율과 전세 주택 비율만 개별공시지가와 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 다른 변수들은 4년제 대학 이상 학력자 비율이 높을수록, 아파트 비율이 높을수록, 고용밀도가 높을수록, 대형 평수 주택이 많을수록, 주택밀도가 높을수록, 2000년 이전 건물이 많을수록 공시지가가 높은 것으로 나타났다.
먼저, 집계구 수준에 대하여 개별공시지가, 주택실거래가, 공시지가와 실거래가의 차이를 개별 종속 변수로 Stepwise 회귀분석을 실시하였으며, 각 모델의 결정계수값과 통계적 유의성은 표 6에 나타나 있다. 세 가지 모델 모두 F값이 유의확률 0.000으로 모두 유의한 것으로 나타났지만, 개별공시지가를 종속 변수로 한 모델을 제외하고 모델의 설명력이 매우 낮은 것으로 나타났다. 개별공시지가의 경우 결정계수값이 0.
전체의 5%에 해당하는 주택실거래가가 공시지가 보다 450만원(㎡) 이상 되는 집계구들의 지역 특성을 살펴보면(표 4), 인구밀도, 주택밀도, 가구밀도가 전체 지역에 비해 상대적으로 낮은 반면, 노령화지수가 높으며, 대형 평수 주택이 많고, 고용밀도가 높은 지역이라 할 수 있다. 인구의 학력 수준이나 단독 및 아파트 비율, 자가 및 전세 비율은 전체 지역의 특성과 크게 차이가 나지 않고 있다.
참고로 가장 높은 주택실거래가격을 보이는 집계구는 중구 광희동에 위치한 것으로 가격은 33,784,869원(㎡)이다. 전체적으로 높은 주택실거래가격을 보이는 곳은 용산구의 남쪽~서초구의 북쪽~강남구의 북쪽~강남구의 남쪽을 잇는 벨트 지역을 형성하고 있고, 그 외 상대적으로 실거래가격이 높은 곳은 국지적으로 나타나고 있다. 이들 지역을 제외한 대부분의 지역은 700만원(㎡) 이하의 상대적으로 낮은 실거래가격을 보이고 있다.
구체적으로 보면, 강남구 도곡2동, 강남구 대치4동, 강남구 역삼1동과 서초구 서초2동 · 서초4동 사이, 송파구 잠실4동과 잠실6동 사이, 서초구 서초3동 부근에서 국지적으로 1,100만원(㎡) 이상의 높은 공시지가를 보이는 군집이 나타나고 있다. 전체적으로는 강남구, 서초구, 송파구, 종로구와 중구 사이에서 상대적으로 높은 공시지가를 보이고 그 외 지역은 500만원(㎡) 미만의 지가를 보이고 있다. 집계구 중 최고 공시지가를 보이는 곳은 강남구 대치4동에 위치한 집계구로 공시지가는 28,900,000원(㎡)이다.
종합하면 본 연구는 이전의 연구들과 달리 공시가와 주택실거래가격의 공간적 분포를 행정동 단위 보다 훨씬 자세한 수준에서 지역적 차이를 보여주고 있고, 공시가와 실거래가의 불일치에 대한 공간적 변이 들을 시각적으로 제시하고 있다는데 의의가 있다. 또한 개별공시지가나 개별주택가격 산정에 고려될 수있는 지역 특성 변수들의 공간 단위의 임의성에 따른 효과를 실증적으로 보여줌으로써, 공간 단위에 기반한 토지나 주택비준표의 적용에 있어 중요한 시사점을 제공해주고 개별 지가 및 주택가격과 실거래가의 불일치에 대한 개선 방안 논의에 유용한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이우진 · 방경식(2006)은 서울특별시 강남구 일원동을 대상으로 개별주택가격에 대한 단독주택의 수직적 불형평성을 다양한 통계적 분석을 통해 실증적으로 밝혀내고 있 으며, 이와 유사하게 김종수(2012)는 대구광역시의 3개 구(남구, 동구, 수성구)를 사례로 개별주택가격에 대한 실가반영률을 살펴보고 개별주택가격에 대한 지역 간, 지역 내의 적정성과 이와 관련한 과세의 불 형평성에 대해 논의하고 있다. 종합하면, 공시지가와 실거래가의 불일치 논의는 도시의 일부지역으로 대상으로 이루어진 반면, 도시 전체적으로 그 실태 파악이 이루어지지 않았음을 알 수 있다.
먼저 집계구 단위로 합역된 지역 특성 변수들에 대한 회귀분석 결과를 살펴보면, 전체 모델의 유의성은 표 6의 개별공시지가 모델의 결과와 같으며, 총 8개의 독립 변수(4년제 대학 이상 학력자 비율, 주택밀도, 아파트 비율, 면적 100㎡ 이상 주택 비율, 2000년 이전 건물 비율, 자가 주택 비율, 전세 주택 비율, 고용밀도)가 모두 유의미한 것으로 나타났다(표 7). 주택과 관련된 특성 중 자가 주택 비율과 전세 주택 비율만 개별공시지가와 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 다른 변수들은 4년제 대학 이상 학력자 비율이 높을수록, 아파트 비율이 높을수록, 고용밀도가 높을수록, 대형 평수 주택이 많을수록, 주택밀도가 높을수록, 2000년 이전 건물이 많을수록 공시지가가 높은 것으로 나타났다. 개별공시지가에 대한 개별 변수들의 상대적인 영향력의 정도는 표준화된 회귀계수를 통해서 살펴볼 수 있는데, 4년제 대학 이상 학력자 비율 (0.
또한 집계구단위에서 공시지가와 음(-)의 상관 관계를 보이던 전세 비율이 동 단위에서는 양(+)의 값으로 바뀌어 상이한 스케일에서 독립 변수의 영향력이 달라지고 있음을 보여주고 있다. 집계구 단위와 마찬가지로 독립변수간에는 다중공선성이 없고, 선형모델의 가정들을 대체로 만족시키고 있는 것으로 나타났다.
2010년에 발생한 80,841건의 주택 거래 중에서 1,783건은 해당하는 개별지 정보를 결합할 수 없어 분석에서 제외하고 79,058건만 이용하였다. 집계구별로 집계한 결과 10,343개 집계구가 1건 이상의 주택 실거래 건수를 가졌다. 원자료가 실제 거래 총액으로 보고되었기 때문에 주택의 크기에 따른 영향을 보정하기 위하여 집계구에 속하는 사례들의 거래 가격을 합한 후 면적의 합으로 나누어 단위 면적(원/㎡) 당 거래 가격을 산출하였다.
한편, 공시지가의 공간적 분포는 이러한 주택실거래가 분포와 유의미한 차이를 보이며, 공시가와 실거래가의 가격차를 산출했을 때, 전체적으로 서울의 대부분 지역에서 주택의 실거래가격이 공시지가 보다 높게 형성되어 있음을 확인하였다. 특히, 주택실거래가격이 높은 군집으로 식별된 지역 모두 공시지가 보다 주택실거래가격이 매우 높은 군집으로 재확인되었다. 다음으로 개별공시지가나 주택실거래가격에 영향을 미칠 것으로 판단되는 지역 특성 변수들을 기반으로 개별공시지가와 주택실거래가, 그리고 이들의 차이에 대한 변이성을 임의적 공간 단위를 설정하여 살펴보았다.
그 결과, 주택실거래가격이 높은 지역들의군집들을 확인할 수 있었으며, 중구 광희동 부근, 용산구 한강로동과 이촌2동 사이, 서초구 반포본동, 강남구 압구정동과 신사동 사이, 강남구 개포1동과 개포2동 사이 지역이 1,100만원(㎡) 이상 높은 실거래가격을 보이고 있는 것으로 나타났다. 한편, 공시지가의 공간적 분포는 이러한 주택실거래가 분포와 유의미한 차이를 보이며, 공시가와 실거래가의 가격차를 산출했을 때, 전체적으로 서울의 대부분 지역에서 주택의 실거래가격이 공시지가 보다 높게 형성되어 있음을 확인하였다. 특히, 주택실거래가격이 높은 군집으로 식별된 지역 모두 공시지가 보다 주택실거래가격이 매우 높은 군집으로 재확인되었다.
행정동 단위로 집계된 독립 변수에 대한 모델 결과를 살펴보면, 결정계수값이 0.542로 약 54%의 설명력을 가지고 있으며, F값은 1512.530, 유의확률 0.000으로 유의한 모델로 나타났다. 집계구 단위의 모델과 비교했을 때 설명력의 차이는 0.
후속연구
종합하면 본 연구는 이전의 연구들과 달리 공시가와 주택실거래가격의 공간적 분포를 행정동 단위 보다 훨씬 자세한 수준에서 지역적 차이를 보여주고 있고, 공시가와 실거래가의 불일치에 대한 공간적 변이 들을 시각적으로 제시하고 있다는데 의의가 있다. 또한 개별공시지가나 개별주택가격 산정에 고려될 수있는 지역 특성 변수들의 공간 단위의 임의성에 따른 효과를 실증적으로 보여줌으로써, 공간 단위에 기반한 토지나 주택비준표의 적용에 있어 중요한 시사점을 제공해주고 개별 지가 및 주택가격과 실거래가의 불일치에 대한 개선 방안 논의에 유용한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 이러한 사례 연구는 토지 및 주택가격 모델에 있어서의 MAUP 영향에 대한 실증적이며 구체적인 분석 결과로 의미가 있고, 공시지가와 실거래가격의 불일치 현상에 MAUP가 내재적으로 기여할 수 있는 잠재적 가능성에 대해 중요한 함의를 시사하고 있다. 비록본 연구에서는 집계구와 행정동의 위계에서 합역과 관련된 규모나 통계적 차이가 일정하지 않아 합역 수준에 따른 모델 설명력, 회귀계수의 영향력의 차이를 체계적으로 모델링할 수는 없었지만 - 회귀계수에대한 MAUP의 영향을 일반화한 연구 결과는 찾기 힘듦(이상일, 1999, p.33), 합역 수준의 정량적 차이와 이에 따른 모델 적합도나 회귀계수의 변동 양상에 대한 일반화 연구는 지가나 주택가격 모델 뿐 아니라 일반적인 회귀분석에서의 MAUP의 구조적 특성을 밝힐 수 있는 유용한 연구가 될 수 있을 것이다.
그 결과, 지역 특성 변수들은 개별공시지가와 주택실거래가 각각에 대해서는 잘 설명하고 있는 반면, 공시가와 실거래가의 차이에 대해서는 거의 설명력을 가지지 못하는 것으로 드러났다. 이는 지역 특성 변수들외 다른 가격형성 요인들이 공시가와 실거래가의 차이를 보다 유의미하게 설명할 수 있을 것이며 추후 연구에 고려해야할 점임을 시사하고 있다. 집계구와 행정동과 같은 상이한 공간 스케일로 합역된 독립 변수 들과 개별공시지가와의 선형회귀분석 결과는 기대한 것처럼 통계적 결과가 공간 단위의 선택에 의존적임을 잘 보여주고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시의 지가는 무엇을 반영하는 지표인가?
도시의 지가는 도시 내 다양한 사회경제 활동의 상호작용, 이에 따른 토지이용의 변화와 지역의 기능적분화를 반영하는 주요한 지표라 할 수 있다. 이러한 이유로 지가는 도시 공간 구조의 특성과 변화를 연구하는데 폭넓게 이용되어 왔다(손승호·남영우, 1999;김감영, 2012; 김감영·이윤미, 2013).
지가와 관련된 다양한 지표들에는 무엇이 있는가?
이러한 이유로 지가는 도시 공간 구조의 특성과 변화를 연구하는데 폭넓게 이용되어 왔다(손승호·남영우, 1999;김감영, 2012; 김감영·이윤미, 2013). 하지만 이러한 지가를 이용한 연구에 있어 직면하는 많은 어려움은 지가와 관련된 다양한 지표들(예, 표준지가, 개별 공시지가, 시세, 호가 등)과 이에 따른 지표들간의 차이가 존재한다는 것이다. 현재 우리나라는 1989년 토지공개념이 도입된 이후 일반적인 토지 거래를 위한 지가 정보나 지표로 활용하고, 국세 및 지방세의 과세를 위한 기초자료로 이용하기 위한 목적으로 「부동산 가격공시 및 감정평가에 관한 법률」에 의해 공시지가 제를 시행하고 있다(구동회, 2006).
토지 및 주택에 대한 개별 공시가와 실거래가의 불일치가 일어날 수 밖에 없는 이유는 무엇인가?
본 연구는 공시가가 제도적으로 도입된 지 20여년이 넘었지만, 여전히 토지 및 주택 시장에서의 유용한 지표로 사용하기에 한계점을 가지고 있는 토지 및 주택에 대한 개별 공시가와 실거래가의 불일치에 대해 주목하고 있다. 이러한 현상은 토지 및 주택 조사에 있어 전국의 약 3,000만개가 넘는 필지에 대해 모두 정밀 조사할 수 없다는 물리적 한계로 인해 지가의 대표성, 토지특성의 중용성, 토지용도의 안정성, 토지 구별의 확정성 등을 기반으로 표본에 해당하는 일부 표준지나 표준주택만을 대상으로 감정평가하여 지가와 주택가격을 산정하고, 이에 근거하여 개별 토지 및 주택가격을 평가하는 과정에서 발생하는 불가피한 에러라 할 수 있다. 특히, 이 과정에서 개별 토지나 주택의 특성별 차이를 보정하기 위해 사용되는 가격 배율의 비준표 적용에서 현실의 시세와 차이를 많이 가져오게 된다.
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