비주거용 오피스빌딩 공시가격 현실화율 결정요인에 관한 연구

Abstract

우리나라 부동산 공시가격은 1989년 토지를 대상으로 공시지가 제도가 최초로 도 입된 후 국토교통부(2020)에서 발표한 2020년 중장기 공시가격 현실화 로드맵의 공 시까지 총 31회의 개별공시지가가 지속적으로 공표되어왔다. 국토교통부에서 가장 최 근에 발표한 공시가격 현실화 로드맵에 따르면, 공시가격 균형성을 근본적으로 제고 하여 부동산 매매가격의 전반적인 현실화율을 상향시키겠다는 취지를 담고 있다. 이에 따른 결과로 주거용 건축물에 한해서는 현실화율이 자산가치를 고려하여 표면 적으로 적절하게 반영되어있는 것처럼 보인다. 하지만 정부의 부동산시장 개입에도 불구하고, 토지와 건물이 일체로 평가되는 주거용 주택과는 다르게 비주거용 부동산 은 건물과 토지의 평가주체가 다르며, 과세기준은 이원화되어 있다. 비주거용 건축물 은 과세표준 산출체계의 이중화와 비주거용 건축물 관련 정보 및 연구 등이 부족하여 현실화율을 측정하기 힘든 실정이다. 이러한 상황에서 비주거용 건축물 투자자들이 비주거용 건축물 거래 시 구매를 위한 정보가 부족하여 합리적 의사결정을 하기에 다 소 어려움이 존재하기에 본 논문은 비주거용 건축물에 대한 현실화율 결정요인을 연구하였다. 먼저, 서울시 전체지역에 위치한 966개 오피스빌딩을 대상으로 현실 화율 결정요인을 연구하였고, 전체 및 강남권역(GBD) 지역과 강남권역(GBD) 외 지역을 구분하여 분석을 진행하였다. 오피스빌딩 간 공간자기상관이 존재할 것을 가정하여 OLS 및 공간회귀분석(SEM, SLM)을 실시하였다. 본 연구에서는 서울 시 전체지역, GBD 지역 및 GBD 외 빌딩지역으로 재구성 하였다. 실거래된 오피 스빌딩의 결정구조를 통해서 부동산 투자 시 현실화율이 저평가되어, 실무적으로 중요하게 여겨지는 건물특성, 입지특성, 경제특성을 분석모형에 포함하여 연구를 진행함으로써, 비주거용 부동산의 현실화율 결정요인은 어떠한 요인에 의해서 결 정되며, 중요도가 높은 요인은 무엇인지를 분석하고자 했다. 본 연구에서는 R을 이용해 공간분석을 진행하였고, 본 연구의 데이터처럼 각 오피스빌딩의 위치정보 인 위·경도를 나타내는 변수가 구축되었다면, 공간가중행렬은 위·경도 정보를 이 용하여 가중치 행렬을 산출하였다. 위·경도 정보를 이용하여 가중행렬을 산출할 때의 k 개수는 1개로 설정하였다. 실거래 가격과 공시지가의 현실화율 차이가 강 남권역(GBD) 지역과 강남권역(GBD) 외의 지역에서 달라지는 비주거용 오피스빌 딩 공시가격 현실화율에 미치는 영향 요인을 OLS 및 공간회귀모형(SEM, SLM) 을 이용하여, 연구모형을 검증하기에 앞서 데이터 이상치의 여부와 변수의 다중공 산성을 검증하기 위해 기술통계 분석과 상관관계 분석을 통해서, 다음과 같은 결 과를 도출하고 분석하였다. 전역적 공간자기상관을 측정하는 지표인 Moran’s I 값 을 검증한 결과, 서울시 전체 지역 및 GBD 지역, GBD 외 지역 모두 유의수준 1% 내에서 유의미하며, 이는 오피스빌딩 데이터 간 공간자기상관성이 존재하고, 공간회귀분석의 필요성을 말한다. 그리고 LM-Lag와 LM-Error 검정을 실시한 결과, 두 검정 모두 통계적으로 유의미하게 나타났다. 먼저, 모형의 설명력을 판단 할 수 있는 결정계수 R2값을 비교·분석한 결과 R2값의 OLS가 67.47%, SLM은 68.31%, SEM은 68.03%로 공간시차(SLM)모형이 높은 설명력을 가지는 것으로 나타났다. 그리고 모형의 적합성을 나타내는 Log likelihood, AIC, SC 값을 비교·분석한 결과, Log likelihood는 OLS모형은 –3501.999, 공간시차모형이 –3491.202, 공간오차모형이 –3496.078로 공간시차(SLM)모형이 가장 낮은 값을 가지는 것으로 검증되었다. 그리 고 AIC 검증 결과, OLS모형 7045.998, 공간시차모형이 7026.405, 공간오차모형이 7036.156로 공간시차모형이 가장 낮은 값을 가지는 것으로 검증되었다. 또한 SC 검 증 결과, OLS모형 7148.377, 공간시차모형이 7133.660, 공간오차모형이 7143.411로 Log likelihood, AIC와 마찬가지로 공간시차모형이 가장 낮은 값을 가지는 것으로 검 증되었다. 따라서 공간시차모형(SLM)이 현실화율 결정요인을 설명하는 독립변수의 통계적 유 의성과 설명력 측면에서 최소자승법(OLS)이나 공간오차모형(SEM)에 비해 적합한 모 형으로 검증되었다. 또한, SLM에서 가장 중요하다고 볼 수 있는 공간오차변수 ρ의 계수는 0.081로 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 이는 연구모형에서 변수로 선택 되지 못한 어떠한 공간적 요인을 감안하여 공간가중치행렬을 모형에 반영함으로 써 연구모형의 설명력이 개선된 것으로 추정된다. 회귀분석 결과에서 변수 간 다 중공선성을 나타내는 지표를 살펴보면, VIF 값이 모두 10 미만으로 변수 간 다중 공선성은 존재하지 않은 것으로 나타났다. 지역별 최적 모형 결과를 비교하면, 공 통적으로 대지면적, 매매가격, 공시지가, 대지면적 당 가격이 현실화율의 유의수준 5% 내에서 유의한 것으로 나타났다. 대지면적과 공시지가가 증가하면 현실화율은 증가하고, 대지면적 당 가격이 증가하면 현실화율은 감소한다. 개별적으로 GBD 외 지역에서는 상업지역이 준주거지역보다 상대적으로 현실화율이 높은 것으로 분석되었다. GBD 지역에서는 코스피가 증가하면 현실화율이 감소하고, 승강기가 존재하는 오피스빌딩일수록 존재하지 않는 빌딩보다 현실화율이 낮은 것으로 분 석되었다. 마지막으로 전체지역을 대상으로 분석한 모형에서는 연면적이 증가하면 현실화율이 증가하고, GBD 지역에 위치한 빌딩일수록 GBD 외 지역에 위치한 빌 딩보다 현실화율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 지금까지 살펴본 결과를 토대로 학술적, 정책적, 실무적인 측면에서 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 비주거용 부동산의 과세평가제도의 도입을 앞두고 현실화율의 문제를 세부적으로 고찰하기 위해 서울시 전체지역, GBD 지역 및 GBD 외 지역 빌딩에 대한 비주거용 오피스 부동산을 대상으로 비주거용 부동 산시장 가격과 현실화율의 근본적인 원인을 입지특성, 건물특성, 경제특성으로 세 분화하여 고찰하였다는 데 의의가 있다. 둘째, 본 연구의 실증조사 결과, 현행 부 동산 정책의 과세평가기준을 재검토하여 위치지수, 용도지역, 건축연도 등 뿐만 아니라 연면적, 건물의 층수, 대로이면 등의 특성까지 포함할 필요성이 있음을 재 규명하였다. 현실화율 결정요인을 도출하기 위해 OLS 모형과 공간 회귀모형을 적 용하여 분석한 결과, 공간자기상관성이 존재함을 검증할 수 있었다. 이러한 문제 를 해소하기 위해 현행 과세표준을 재검토하고 비주거용 부동산 시장의 특성을 반영하여 부동산 정책적인 측면에서 다원화된 가격 산정체계를 일원화하는 과세 표준에 대한 기준을 마련해야 할 것이다. 셋째, 서울시 전체지역, GBD 지역 및 GBD 외 지역 비주거용 오피스 부동산을 대 상으로 현실화율 결정요인을 탐색한 결과, 과세평가액이 저평가되어 비주거용 오피스 부동산의 현실화율이 지역별 과세 불평등의 원인으로 작용하는 것으로 파악되었다. 지역별 단위면적당 거래가격이 증가할수록 현실화율이 낮은 것으로 나타나 과세의 수 직적 불균형이 존재하며, 이는 과세가치가 시장가치를 제대로 반영하지 못하고 있는 그 원인이 있는 것으로 파악되었다. 따라서 비주거용 오피스 부동산의 과세형평성 문제를 해소하기 위해서는 가격 공시제도의 시행이 필요하다고 보여진다. 토지나 주택에 비해 비주거용 부동산인 오피스빌딩은 과세표준 산출체계가 복잡하고, 매 매가격 결정이 다양한 요인으로 산출된 과세표준액이 건물의 시장가치와 형평성 을 정확히 반영하지 못하는 경우가 많다(김미령, 2021). 따라서 급격한 거래량과 매매가격의 상승으로 과세평가 체계가 지닌 한계점을 해소하기 위해서는 개별공 시지가를 측정하는 방법에서는 복수의 표준지를 활용하는 방법을 적용할 필요가 있다.