농지 경매 매각가율 결정요인 연구

• 영문명: A Study on the Determinants of Farmland Auction Sales Price Ratio: Focused on Hwaseong City
• 발행기관: 대한부동산학회
• 저자명: 진원겸 전해정
• 간행물 정보: 『대한부동산학회지』제68호, 39~60쪽, 전체 22쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

본 연구에서는 화성시 농지경매 매각가율에 영향을 미치는 요인을 헤도닉가격모형 (hedonic pricing model)을 이용하여 실증분석을 하였다. 종속변수로는 농지경매 매각가율 (%)로 설정했으며 독립변수는 경매특성(ln낙찰가액, 유찰횟수, 입찰참가자), 토지특성(ln공시 지가, ln농지면적, ln거리, 지목, 용도지역), 입지특성(형상, 지세, 도로접면, 환경)으로 설정했 다. 분석결과, 농지경매 매각가율에 양(+)의 영향을 미치는 변수는 도로접면(기타), ln낙찰가 액, 입찰참여자 수 등이며, 음(-)의 영향을 미치는 변수는 유찰횟수, 계획관리지역과 자연녹지 지역, 농지면적으로 나타났다. 농지경매 매각가율에 미치는 영향력의 크기는 유찰횟수, 도로 접면(기타), 계획관리 등, 농지면적, 낙찰가격, 입찰참가자 수의 순으로 나타났다. 본 연구의 시사점으로는 화성시를 중심으로 법원경매에서 낙찰된 농지경매 사례를 활용하여 농지 가치를 형성하는 농지경매 매각가율에 영향을 미치는 중요한 결정요인들을 확인해서 농지경매 입찰자들에게 의사결정을 위한 신뢰성 있는 자료를 제공했다는 점이다.

영문 초록

In this study, an empirical analysis was conducted using a hedonic pricing model to determine the factors affecting the farmland auction sales price ratio in Hwaseong-City. The results show that the variables that have a positive(+) effect are road interface(others), successful bid price, number of bidders, and the variables that have a negative(-) effect are number of failed bids, planned management area(etc.), farm area were found to have an effect. The size of the influence on the farmland sales price ratio is in the order of the number of failed bids, road interface(others), planning management(etc.), farmland area, successful bid price, and number of bidders. The contributions of this study are that the farmland variables that form the value of farmland have been used to identify the factors that affect the farmland auction sales price ratio by utilizing the cases of farmland auctions that have won farmland auctions in the court auction, centering on Hwaseong-City. By dividing and analyzing the data, it provided reliable data for decision-making to the participants in the farmland auction.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구의 설계

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론

<참고문헌>

키워드

농지 경매 다중회귀분석 Aution Sales Price ratio Farmland Hedonic Pricing Model Multiple Regression Analysis