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문제 정의
- 넷째, 회귀모형의 잔차 크리깅 분석을 통해 공간회귀 모형을 찾고, 회귀모형과 공간회귀 모형 결과를 비교분석하여 공간회귀 모형의 예측능력을 검증하였다. 마지막으로 공시지가와 추정 시세가격을 실거래가격과 비교분석한 결과를 토대로 향후 공시가격의 균형성 제고방안을 모색하고, 실거래 신고가격의 적정성 진단기준으로서의 활용가능성을 검토해 보았다.
- 본 연구에서는 경상남도 진주시를 대상으로 실거래 신고가격을 활용하여 회귀모형과 공간회귀 모형으로 토지 시세가격을 추정하고, 그 결과를 실증적으로 분석함으로써 토지 시세가격 산정 방법으로서의 공간 회귀 모형 적용가능성을 살펴보았다. 부동산 실거래신고제도에 의하여 수집된 9천여 개의 사례를 활용하여 회귀 모형을 적용하였으며, 토지 특성 등 속성정보 외에 위치정보에 따라 토지가격이 달라지는 점을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 잔차크리깅을 통해 공간회귀 기법에 의한 토지 시세가격을 추정하였고 그 결과 공간회귀을 적용했을 때 실거래가격 대비 예측가격의 비율인 SR이 1에 더 근접하게 나타나 실거래가격수준의 예측력이 높아졌으며, 예측오차에 대한 공간분포도 개선되는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 목적은 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다. 거래사례가 많지 않은 지역의 토지 시세가격 추정모형 및 효과 분석을 위하여 지방중소도시인 경상남도 진주시를 대상지역으로 선정하여 분석하되, 토지가격수준이 현저히 상이한 용도지역을 도시지역(주거/상업/공업/녹지지역)과 비도시지역(관리/농림/자연환경보전지역)으로 구분, 분석하여 실거래 미발생 지점의 시세가격을 추정하였다.
제안 방법
- 본 연구의 목적은 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다. 거래사례가 많지 않은 지역의 토지 시세가격 추정모형 및 효과 분석을 위하여 지방중소도시인 경상남도 진주시를 대상지역으로 선정하여 분석하되, 토지가격수준이 현저히 상이한 용도지역을 도시지역(주거/상업/공업/녹지지역)과 비도시지역(관리/농림/자연환경보전지역)으로 구분, 분석하여 실거래 미발생 지점의 시세가격을 추정하였다. 특히 변수 간 선형성을 기반으로 한 회귀모형과 공간구조를 반영한 공간 회귀 모형을 비교분석함으로써 토지의 가격이 동일 특성임에도 공간구조(위치정보)에 따라 달라진다는 것을 보여주었다.
- 첫째, 시세가격 수준 포착에 대한 사회적요구 증가와 그에 따른 실거래 신고제도의 도입배경을 살펴본다. 더불어 전통적인 토지가격 산정방법에 대해 알아보고, 부동산 가격형성요인과 부동산 가격에 대한 관계를 연구한 문헌을 검토하여 토지 시세가격 산정에 관한 실질적인 연구의 범위를 결정하였다. 둘째, 선행연구를 바탕으로 토지 실거래 가격과 가격을 결정짓는 가격형성요인을 분석하기 위한 주요 변수를 설정하였다.
- 도출된 모형의 성능을 검증 및 비교하기 위하여 검증 데이터를 활용하여 토지 시세가격을 예측하였다. 예측의 정확도 확인을 위하여 가격비율(sales ratio; SR = 예측가격/실거래가격), 평균제곱근오차(root mean squared error; RMSE), 평균절대오차(mean absolute error; MAE)를 지표로 활용하였는데, SR은 1.
- 특히 변수 간 선형성을 기반으로 한 회귀모형과 공간구조를 반영한 공간 회귀 모형을 비교분석함으로써 토지의 가격이 동일 특성임에도 공간구조(위치정보)에 따라 달라진다는 것을 보여주었다. 또한 토지 시세가격 추정 모형을 실거래기반 가격공시제도 도입 시 활용하거나 실거래 신고가격 진단기준으로서의 활용방안을 제시하였다.
- 실거래 가격과 여러 요인 간의 관계를 살펴본 후 실거래가격(추정 시세가격)을 종속변수로 설정하고, 토지 실거래가격에 영향을 미치는 다양한 요인을 독립변수로 설정하였다. 셋째, 모형 도출에 앞서 토지 가격 수준과 가격형성요인이 현저히 상이하며 지역적으로 구분된 도시지역과 비도시지역을 나눈 후, 각각의 지역에 대하여 전통적인 회귀분석을 실시하여 토지 시세가격 추정에 대한 적합 모형을 찾았다. 넷째, 회귀모형의 잔차 크리깅 분석을 통해 공간회귀 모형을 찾고, 회귀모형과 공간회귀 모형 결과를 비교분석하여 공간회귀 모형의 예측능력을 검증하였다.
- 둘째, 선행연구를 바탕으로 토지 실거래 가격과 가격을 결정짓는 가격형성요인을 분석하기 위한 주요 변수를 설정하였다. 실거래 가격과 여러 요인 간의 관계를 살펴본 후 실거래가격(추정 시세가격)을 종속변수로 설정하고, 토지 실거래가격에 영향을 미치는 다양한 요인을 독립변수로 설정하였다. 셋째, 모형 도출에 앞서 토지 가격 수준과 가격형성요인이 현저히 상이하며 지역적으로 구분된 도시지역과 비도시지역을 나눈 후, 각각의 지역에 대하여 전통적인 회귀분석을 실시하여 토지 시세가격 추정에 대한 적합 모형을 찾았다.
- 예를 들면, 동 일한 특성(주거지역 내 단독주택으로 이용 중인 토지로 유사 도로접면을 가지는 평지)의 토지라고 하더라도 위치(강남구인지 강북구인지)에 따라 그 값이 달라지는 것이 공간의존성이며, 이러한 공간의존성은 기존 회귀모형의 잔차 크리깅을 통해 미처 회귀모형에 반영되지 못한 공간구조를 고려한 가격산정 모형을 만들 수 있는 것이다. 즉, 관측값이 없는 지점에서의 토지 시세가격 예측값을 도출하기 위해서 기존 선형회귀 모형에 공간구조를 가지는 확률효과항을 추가하여 토지 시세가격을 추정하였으며, 토지 시세가격 예측을 위한 통계적 모형은 다음과 같이 표현할 수 있다 (Jin 등, 2017; Kim 등, 2010).
- 부동산의 거래가격이란 실제 매도자와 매수자간의 거래가 완료된 이후 사후적으로 관측되는 결과로서, 분석에 활용하는 사례는 경상남도 진주시에서 2014년–2016년 10월까지 거래되어 부동산 실거래로 신고된 약 1만 건을 대상으로 하였다. 토지가격의 경우 여러가지 가격형성요인들에 의해 결정되나, 특히개발의 밀도 및 이용상황을 결정짓는 용도지역은 가격을 형성하는 가장 큰 특성으로 용도지역에 따라 가격수준이 현저히 다르고 이전에 거래된 인근의 유사한 부동산 실거래가격 수준에 따라 달라지는 지역적 특성을 지니는바 정확한 분석을 위하여 개발밀도수준과 가격형성요인이 상이한 도시지역과 비도시지역으로 분리하여 연구를 실시하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 활용한 자료 중 실거래사례의 소재지 및 거래가격은 RTMS에 기준하되, 실거래 신고자료의 특성상 신고주의에 의해 수집된 토지특성 정보가 정확하지 않을 수 있는 점을 고려하여 용도지역, 이용상황 등의 특성자료는 지방자치단체 담당공무원이 토지대장 및 토지이용 계획확인서 등 관련 공부에 근거하여 조사한 해당 토지의 개별공시지가 데이터를 활용하였고 고저, 형상, 경사도, 도로 및 철도와의 거리 등은 항공지적 자료를 기초로 수치화하여 활용하였다. 또한 이용상황, 도로접면 등 일부 범주형 변수는 분석 결과의 유의성을 높이기 위하여 유사한 항목을 통합하여 분석하였고, 상권과의 거리는 상업부동산 임대동향조사(한국감정원)에서 조사·공표하고 있는 진주시 중심상권으로부터의 거리를 측정하여 활용하였다.
- 본 연구에서 활용한 자료 중 실거래사례의 소재지 및 거래가격은 RTMS에 기준하되, 실거래 신고자료의 특성상 신고주의에 의해 수집된 토지특성 정보가 정확하지 않을 수 있는 점을 고려하여 용도지역, 이용상황 등의 특성자료는 지방자치단체 담당공무원이 토지대장 및 토지이용 계획확인서 등 관련 공부에 근거하여 조사한 해당 토지의 개별공시지가 데이터를 활용하였고 고저, 형상, 경사도, 도로 및 철도와의 거리 등은 항공지적 자료를 기초로 수치화하여 활용하였다. 또한 이용상황, 도로접면 등 일부 범주형 변수는 분석 결과의 유의성을 높이기 위하여 유사한 항목을 통합하여 분석하였고, 상권과의 거리는 상업부동산 임대동향조사(한국감정원)에서 조사·공표하고 있는 진주시 중심상권으로부터의 거리를 측정하여 활용하였다.
- 본 연구에서는 진주시 총 거래사례 중 결측치 및 이상치를 제거하고 남은 9,147건을 도시지역(4,461건), 비도시지역(4,686건)으로 구분하여 분석모형에 활용하였으며, 랜덤샘플링을 통해 각 지역별 4%를 모형적합에 사용(training data)하였고, 나머지 96%는 모형 성능 검증에 활용(test data)하였다. 전반적으로 도시, 비도시지역 모두에서 공간적인 치우침 없이 데이터가 고르게 분포하도록 하였다.
- 본 연구의 공간적 범위는 경상남도 진주시를 대상으로 선정하였다. 진주시는 전형적인 도농복합도시로 속성정보(용도지역, 이용상황 등)에 따라 부동산 가격이 형성되나 지역성숙도 등 위치정보에 따라 가격이 달리 형성되는 지역으로, 공간구조가 잘 드러나는 지역 특성을 지녀 본 연구의 분석지역으로 선정하였다.
- 부동산의 거래가격이란 실제 매도자와 매수자간의 거래가 완료된 이후 사후적으로 관측되는 결과로서, 분석에 활용하는 사례는 경상남도 진주시에서 2014년–2016년 10월까지 거래되어 부동산 실거래로 신고된 약 1만 건을 대상으로 하였다. 토지가격의 경우 여러가지 가격형성요인들에 의해 결정되나, 특히개발의 밀도 및 이용상황을 결정짓는 용도지역은 가격을 형성하는 가장 큰 특성으로 용도지역에 따라 가격수준이 현저히 다르고 이전에 거래된 인근의 유사한 부동산 실거래가격 수준에 따라 달라지는 지역적 특성을 지니는바 정확한 분석을 위하여 개발밀도수준과 가격형성요인이 상이한 도시지역과 비도시지역으로 분리하여 연구를 실시하였다.
- 진주시는 전형적인 도농복합도시로 속성정보(용도지역, 이용상황 등)에 따라 부동산 가격이 형성되나 지역성숙도 등 위치정보에 따라 가격이 달리 형성되는 지역으로, 공간구조가 잘 드러나는 지역 특성을 지녀 본 연구의 분석지역으로 선정하였다. 분석에 사용한 자료는 2014년부터 2016년 10월까지 실거래 신고된 토지 거래가격을 활용하였다. 연구의 수행을 위하여 크게 다섯 단계로 나누어 진행하였다.
- 본 연구의 공간적 범위는 경상남도 진주시를 대상으로 선정하였다. 진주시는 전형적인 도농복합도시로 속성정보(용도지역, 이용상황 등)에 따라 부동산 가격이 형성되나 지역성숙도 등 위치정보에 따라 가격이 달리 형성되는 지역으로, 공간구조가 잘 드러나는 지역 특성을 지녀 본 연구의 분석지역으로 선정하였다. 분석에 사용한 자료는 2014년부터 2016년 10월까지 실거래 신고된 토지 거래가격을 활용하였다.
데이터처리
- 셋째, 모형 도출에 앞서 토지 가격 수준과 가격형성요인이 현저히 상이하며 지역적으로 구분된 도시지역과 비도시지역을 나눈 후, 각각의 지역에 대하여 전통적인 회귀분석을 실시하여 토지 시세가격 추정에 대한 적합 모형을 찾았다. 넷째, 회귀모형의 잔차 크리깅 분석을 통해 공간회귀 모형을 찾고, 회귀모형과 공간회귀 모형 결과를 비교분석하여 공간회귀 모형의 예측능력을 검증하였다. 마지막으로 공시지가와 추정 시세가격을 실거래가격과 비교분석한 결과를 토대로 향후 공시가격의 균형성 제고방안을 모색하고, 실거래 신고가격의 적정성 진단기준으로서의 활용가능성을 검토해 보았다.
- 도출된 모형의 성능을 검증 및 비교하기 위하여 검증 데이터를 활용하여 토지 시세가격을 예측하였다. 예측의 정확도 확인을 위하여 가격비율(sales ratio; SR = 예측가격/실거래가격), 평균제곱근오차(root mean squared error; RMSE), 평균절대오차(mean absolute error; MAE)를 지표로 활용하였는데, SR은 1.0이 넘을 경우 과다추정, 1.0 미만인 경우 과소추정된다고 볼 수 있으며, RMSE는 사용한 모형이 실제값을 얼마나 유사하게 예측할 수 있는지를 나타내고 MAE는 실제값과 예측값의 차이를 나타내는 값으로 둘 다 수치가 작을수록 예측값이 우수하다고 볼 수 있다. Table 5.
이론/모형
- Table 5.1은 도시지역과 비도시지역의 회귀 적합 결과를 보여주는 것으로, 다양한 변수 중 통계적으로 유의미한 변수만으로 분석을 진행하기 위해 Stepwise 방법을 사용하였다. 용도지역이 주거지역(Zoning1)인 경우에 비하여 상업지역(Zoning2)인 경우 가격수준이 현저히 높으며, 공업지역(Zoning3) 및 녹지지역(Zoning4)인 경우 더 낮았으며 이용상황이 대지일 경우보다 농지, 임지로 갈수록 가격이 낮아져 토지 거래관행과 일치하였다.
성능/효과
- 3은 도시지역과 비도시지역의 모형 성능을 각각 보여준다. 도시지역의 경우, RMSE와 MAE 모두 공간회귀의 결과치가 낮았으며, SR은 1을 웃돌아 예측가격이 과다추정 되었다고 볼 수 있으며, 평균과 중위수 모두 공간회귀 모형이 1에 더 근접하여 우수한 것으로 나타났다. 비도시지역 역시 공간회귀 모형의 결과값이 더 우수한 것으로 나타났으며, 도시지역과 달리 SR 중위수가 1미만으로 나타나 상대적으로 비도시지역에서 예측값이 과소추정되는 것을 보여준다.
- 즉, 회귀모형에 남아있던 공간구조를 크리깅함으로써 공간의존성이 상당부분 해소되었음을 알 수 있다. 또한 본 연구에서 활용된 실거래의 가격 대비 공시지가의 비율 (현실화율) 중위수는 약 0.58에 그치는데 반해 실거래가격 대비 시세 추정가격 중위수는 약 0.99 수준으로 나타나 현실화율 측면에서도 우수한 것으로 나타나, 최근 정부에서 논의되고 있는 실거래가 기반 가격공시제도의 한 축을 담당할 수 있 을 것이라 생각된다.
- 본 연구에서는 경상남도 진주시를 대상으로 실거래 신고가격을 활용하여 회귀모형과 공간회귀 모형으로 토지 시세가격을 추정하고, 그 결과를 실증적으로 분석함으로써 토지 시세가격 산정 방법으로서의 공간 회귀 모형 적용가능성을 살펴보았다. 부동산 실거래신고제도에 의하여 수집된 9천여 개의 사례를 활용하여 회귀 모형을 적용하였으며, 토지 특성 등 속성정보 외에 위치정보에 따라 토지가격이 달라지는 점을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 잔차크리깅을 통해 공간회귀 기법에 의한 토지 시세가격을 추정하였고 그 결과 공간회귀을 적용했을 때 실거래가격 대비 예측가격의 비율인 SR이 1에 더 근접하게 나타나 실거래가격수준의 예측력이 높아졌으며, 예측오차에 대한 공간분포도 개선되는 것으로 나타났다. 즉, 회귀모형에 남아있던 공간구조를 크리깅함으로써 공간의존성이 상당부분 해소되었음을 알 수 있다.
- 도시지역의 경우, RMSE와 MAE 모두 공간회귀의 결과치가 낮았으며, SR은 1을 웃돌아 예측가격이 과다추정 되었다고 볼 수 있으며, 평균과 중위수 모두 공간회귀 모형이 1에 더 근접하여 우수한 것으로 나타났다. 비도시지역 역시 공간회귀 모형의 결과값이 더 우수한 것으로 나타났으며, 도시지역과 달리 SR 중위수가 1미만으로 나타나 상대적으로 비도시지역에서 예측값이 과소추정되는 것을 보여준다. 전체적으로 공간회귀 모형이 개선되었으나 공간회귀 모형의 SR의 경우에도 인접지역에서 과다 또는 과소추정 되는 유사한 경향을 보여주는데, 이는 공간회귀 모형에 반영되지 못하는 공간구조가 일부 남아있는 것으로 보여진다.
- 또한 공간회귀 모형에 의해 도출된 토지 시세가격 예측값의 제도적 활용방안을 제언하고자 한다. 즉, 실제 공시가격과 토지 시세가격 예측값 비교 분석을 통해 공시가격의 실거래가격 대비 현실화율제고방안을 제시하고, 실거래가격에 기반한 시세가격 추정을 통해 실거래 신고가격 적정성 진단기준으로 활용할 수 있음을 살펴보았다.
- 값이 낮을수록 흰색으로, 높을수록 빨간색으로 나타냈다. 최종 토지 시세가격 예측값은 강을 따라 진주시 중심부의 도시지역 가격수준은 높게 예측된 반면, 외곽 농업산간지대의 예측 가격은 낮은 수준으로 나타났음을 알 수 있다. 특히 오른쪽 외곽의 농업산간지대 중 가격이 높게 나타난 일부 지역은 외곽의 비도시지역 공간구조가 크리깅으로 반영된 결과로 볼 수 있으며 이러한 결과는 앞서 살펴보았듯이 회귀모형에 비하여 개선된 효과를 나타낸다.
- 거래사례가 많지 않은 지역의 토지 시세가격 추정모형 및 효과 분석을 위하여 지방중소도시인 경상남도 진주시를 대상지역으로 선정하여 분석하되, 토지가격수준이 현저히 상이한 용도지역을 도시지역(주거/상업/공업/녹지지역)과 비도시지역(관리/농림/자연환경보전지역)으로 구분, 분석하여 실거래 미발생 지점의 시세가격을 추정하였다. 특히 변수 간 선형성을 기반으로 한 회귀모형과 공간구조를 반영한 공간 회귀 모형을 비교분석함으로써 토지의 가격이 동일 특성임에도 공간구조(위치정보)에 따라 달라진다는 것을 보여주었다. 또한 토지 시세가격 추정 모형을 실거래기반 가격공시제도 도입 시 활용하거나 실거래 신고가격 진단기준으로서의 활용방안을 제시하였다.
- 공간회귀 모형에서는 도시지역과 비도시지역에 대하여 각 각 상기 회귀모형에서 산출된 잔차를 기준으로 검증 데이터의 잔차값을 크리깅하여 최종 추정값을 도출하였다. 회귀 분석 후 잔차를 Matérn함수 (ν = 0.5)를 이용하여 적합시킨 결과로 높은 공간적 상관성이 존재함을 확인할 수 있었다. 지역별 베리오그램 모수 추정값은 Table 5.
후속연구
- 본 연구는 통계적 모형에 의해 토지 시세가격을 추정하는 방법에 대한 것으로, 실거래 가격에 기반하고 있다는 점에서 시장접근법에 의한 방식이라고 할 수 있으며 모형에 의하여 시세가격이 산정되기 때문에 거래사례와의 비교 시 자의성이 배제되고, 거래가 드문 지역이라고 하더라도 모형의 설명변수로 실거래 미관측 지점에 대한 가격을 도출할 수 있다는 점에서 기존 시장접근법의 단점을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 다만 사례가 현저히 부족하거나 모형으로 설명하지 못하는 부분은 추정값에 반영되지 못하는 한계를 가지는 바, 통계적 모형이 시세가격 추정방법으로서 정책 등 실무에서 활용되기 위하여 향후 개선해야 할 과제다.
- 또한 공시지가를 대신하여 RTMS 가격적정성 진단모형으로서 공간회귀을 검토해 볼 수도 있을 것이다. 다만, 본 연구는 실거래가격의 적정성을 담보하는 것이 중요하나 일부 지역에서 추정오차가 상대적으로 크게 나타나고, 활용 데이터를 실거래 신고자료에만 의존할 경우 저가·고가 신고된 거래사례 또는 거래당사자간의 사정이 개입된 가격이 데이터로 활용되는 경우 토지 시세가격 추정값의 정확도가 저해될 수 있는 한계점이 존재한다. 또한 변수 선정에 있어 토지가격 형성에 반영되는 다양한 변수를 포함하지 못하는 점 등이 여전히 한계로 존재하는바 향후 추가 연구를 통하여 변수 및 모형에 대한 검증 및 보완이 요구된다.
- 본 연구는 부동산 가격을 추정함에 있어 지방 중소도시의 토지가격에 대한 연구라는 점에서 의의가 있을 것이다. 또한 공간회귀 모형에 의해 도출된 토지 시세가격 예측값의 제도적 활용방안을 제언하고자 한다. 즉, 실제 공시가격과 토지 시세가격 예측값 비교 분석을 통해 공시가격의 실거래가격 대비 현실화율제고방안을 제시하고, 실거래가격에 기반한 시세가격 추정을 통해 실거래 신고가격 적정성 진단기준으로 활용할 수 있음을 살펴보았다.
- 다만, 본 연구는 실거래가격의 적정성을 담보하는 것이 중요하나 일부 지역에서 추정오차가 상대적으로 크게 나타나고, 활용 데이터를 실거래 신고자료에만 의존할 경우 저가·고가 신고된 거래사례 또는 거래당사자간의 사정이 개입된 가격이 데이터로 활용되는 경우 토지 시세가격 추정값의 정확도가 저해될 수 있는 한계점이 존재한다. 또한 변수 선정에 있어 토지가격 형성에 반영되는 다양한 변수를 포함하지 못하는 점 등이 여전히 한계로 존재하는바 향후 추가 연구를 통하여 변수 및 모형에 대한 검증 및 보완이 요구된다.
- 1에서 볼 수 있듯이 지역적으로 공시가격 현실화율의 정도가 상이한바 현재 공시가격의 수준은 과세형평성이라는 측면에서도 미진한 점이 존재하고 있다. 반면, 기존 방식에 의한 공시지가에 비하여 공간회귀 모형에 의한 추정가격은 조사자 편의가 적고, 실제 거래가격에 기초한 값을 추정함으로써 가격에 대한 설득력이 높아 공시제도의 보완을 통하여 공시지가 산정 모형으로서의 활용방안을 논의해 볼 수 있을 것이다. 물론 경상남도 진주시 1개의 지역만을 대상으로 하여 해당 모형을 일반화하여 전국에 적용할 수는 없을 것이나, 개별토지에 대한 공시지가는 해당 시·군·구청장이 산정 및 공시하도록하고 있어 산정단위가 시·군·구임을 고려할 경우 시·군·구별 적합모형을 도출하여 적정시세가격을 도출하고, 이를 활용하여 공시지가로 활용하는 것을 고려해 볼 수 있을 것이다.
- 본 연구는 통계적 모형에 의해 토지 시세가격을 추정하는 방법에 대한 것으로, 실거래 가격에 기반하고 있다는 점에서 시장접근법에 의한 방식이라고 할 수 있으며 모형에 의하여 시세가격이 산정되기 때문에 거래사례와의 비교 시 자의성이 배제되고, 거래가 드문 지역이라고 하더라도 모형의 설명변수로 실거래 미관측 지점에 대한 가격을 도출할 수 있다는 점에서 기존 시장접근법의 단점을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 다만 사례가 현저히 부족하거나 모형으로 설명하지 못하는 부분은 추정값에 반영되지 못하는 한계를 가지는 바, 통계적 모형이 시세가격 추정방법으로서 정책 등 실무에서 활용되기 위하여 향후 개선해야 할 과제다.
- 토지의 시세가격이란 일반적인 상식에서 고밀도(용적률 및 건폐율)로 개발 가능할수록 높고 이용상황이 상업용일수록 비싸고 농지 또는 임야 등 조방적으로 이용하는 용도일수록 가격이 낮으며, 형상이 정방형에 가까워 이용 시 토지 손실이 적은 토지가 가격이 높게 형성된다. 하지만 이러한 특성들이 동일하더라도 지리적 위치가 어디냐에 따라 가격이 현저하게 다를 수 있으며 이러한 사유로 토지 시세가격 산정 모형이 공간구조를 지닐 수밖에 없으므로 공간구조를 반영할 수 있는 방법에 대한 연구가 필수적이라 할 것이다.
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