오피스 가격 결정요인에 관한 연구

• 영문명: Determinants of Office Prices - Focus on Transaction Factors and Spatial Autocorrelation
• 발행기관: 한국부동산연구원
• 저자명: 박종기(Park, Jong Ki) 이상경(Lee, Sang-Kyeong) 강승일(Kang, Seung Il)
• 간행물 정보: 『부동산연구』제21권 제3호, 91~108쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.12.30

국문 초록

이 연구는 헤도닉모형과 공간계량경제모형을 이용하여 거래특성과 공간자기상관을 중심으로 오피스 매매가격을 결정하는 요인들을 분석한 것이다. 분석 자료는 서울지역에서 2000년부터 2009년까지 거래된 사례들을 취합한 것이다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 거래시점의 영향을 통제하는 방법들을 비교 분석한 결과 시간더미변수를 이용하는 방법이 매매가격을 실질가격으로 전환하는 방법이나 시간변수를 설명변수로 이용하는 방법보다 더욱 효과적인 것으로 나타났다. 거래특성의 영향을 보면, 거래된 적이 있는 오피스의 가격이 처음 거래되는 오피스의 가격보다 더 높게 나타났다. 반면 부분 거래되는 오피스의 경우 전체 거래되는 오피스보다 가격이 더 낮은 것으로 나타났다. 투자특성의 경우 국내자본-간접투자 조합과 외국자본-직접투자 조합이 국내자본-직접투자 조합에 비해 더 높은 가격을 형성하는 것으로 나타났다. 입지특성의 영향을 보면, 여의도권, 강남권, 기타지역의 오피스 가격이 도심권보다 더 낮았으며, 이면도로에 입지한 오피스의 경우도 전면대로보다 가격이 더 낮은 것으로 나타났다. 지하철역에서 멀어질수록 가격이 떨어지는 반면 교차로에 입지한 오피스의 가격은 더 높게 나타났다. 구조특성의 영향을 보면, 대지면적, 높이, 철골철근콘크리트구조는 오피스 가격에 양의 영향을 주는 반면 준공연수는 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 오피스간 거리를 역수로 하는 공간가중치행렬을 구축한 후 이를 공간계량경제모형인 SAR, SEM, GSAM 모형에 도입하였다. 매매가격에 이들 모형들을 적용한 결과 SAR와 SEM모형에서 공간자기상관의 존재를 각각 확인시켜주는 와 가 유의하게 나타났다. 반면 대부분의 GSAM 모형에서는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 공간자기상관의 존재는 Moran’s I 검정, LM Error 검정, LR 검정, Wald 검정을 통해서도 확인되었다. , MSE 등을 이용하여 OLS모형과 SAR, SEM모형을 비교한 결과 SAR, SEM모형이 OLS모형보다 적합도가 더 높은 것으로 나타났다.

영문 초록

The purpose of this paper is to analyze determinants of office prices in Seoul city, focusing on transaction factors and spatial autocorrelation. I established various hedonic price models and spatial econometric models for data transacted from 2000 to 2009. It is turned out that the transaction factors, such as experience of transaction, part transaction and the combination of investors and investment methods impact on prices. Some location and structure characteristics are significant impact factors. The price of office in CBD is higher than Gangnam and Yeoido region. The height of building, lot area and steel framed reinforced concrete construction give positive impacts on prices but the distance of subway station and the age of building give negative impacts. The existence of spatial autocorrelation is verified by using spatial autoregressive model(SAR) and spatial autocorrelation model(SEM) and additionally Moran’s I test, LM error test, LR test, Wald test. This suggests that spatial autocorrelation should be taken into account when analyzing determinants of office prices. I think this findings may be useful when buying or selling offices.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구 고찰

Ⅲ. 분석 방법

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결론

키워드

오피스 가격 결정요인 거래특성 공간자기상관 determinants of office prices transaction factors spatial autocorrelation