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서울 오피스 임대료 결정요인 분석 - 오피스 등급을 중심으로 -

양영준1, 유석준2,**
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1교보생명보험(주) 양영준, 부동산학 박사
2(주)삼창감정평가법인 유석준, 감정평가사

© Copyright 2020 Korea Housing & Urban Guarantee Corporation. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: May 15, 2016; Revised: Jun 03, 2016; Accepted: Jun 27, 2016

Published Online: Jul 31, 2016

요약

본 연구에서는 787개소의 서울 오피스에 대한 2015년 4분기 자료를 이용하여 오피스 임대료 결정요인을 분석하였다.

분석결과를 보면 오피스 권역에 따라 임대료가 차이가 있었으며 권역별로는 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)의 순으로 높게 나타났다. 둘째, 소유자 유형에 따라서도 임대료에 차이가 있었는데 다른 소유자 유형에 비해 수익극대화에 보다 주력할 수밖에 없는 금융기관, 투자기구, 대기업이 소유한 오피스의 임대료가 여타 소유자의 오피스보다 높은 것으로 나타났다. 셋째 직영관리방식에 비해 위탁관리방식의 오피스가 임대료가 높았고, 경과연수는 임대료에 부정적인 영향을, 층수는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 공실률은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 넷째, 오피스 등급별로는 C등급에 비해 Prime등급, A등급, B등급의 오피스의 임대료가 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 오피스 등급별로 분류하여 임대료 결정요인을 분석한 결과에서는 등급에 따라 오피스 권역이 임대료에 미치는 영향이 다르게 나타났고, 소유자 유형, 관리방식, 오피스의 물리적 특성 또한 오피스 등급별로 미치는 영향이 다름을 알 수 있었다.

Abstract

This research analyzed office rental decisive factors by using the 4th quarter of 2015 in respect of 787 offices in Seoul.

As the analysis result, difference appeared in rental along with office sphere, which appeared high in order of central business district(CBD), Gangnam business district(GBD), and Yeouido business district(YBD). Second, difference appeared in rental along with the owner type, rental of the office owned by banking institution, investment institution, and large enterprise appeared higher than other owner type, which seem to more concentrate on maximizing profit compared to other owner type. Third, management in trust type office displayed higher rental compared to direct management type, also, the construction year of the office influenced rental negatively, while floor level influenced positively, however vacancy rate appeared to have no significance. Fourth, in respect of office grade, rental appeared significantly high in order of Prime grade than C grade, A grade, and B grade, also, as the result of analyzing rental decisive factor by classifying office grade, influence on rental per office sphere appeared different, also, owner type, management method, and physical characteristic of office also appeared to have different influence according to office grade.

Keywords: 서울; 오피스; 오피스 등급; 임대료
Keywords: Seoul; Office; Office grade; Renta

Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경

1997년 외환위기 이후 급격히 위축된 부동산시장의 활성화와 외자유치를 위해 국내 부동산 시장이 전면적으로 개방되면서 부동산 간접투자가 활성화되기 시작하였다. 1998년 자산담보부증권(Asset Backed Security), 1999년 주택저당증권(Mortgage Backed Security), 2001년 부동산투자회사(Real Estate Investment Trusts, 이하 REITs), 2004년 부동산펀드(Real Estate Fund, 이하 REF) 등의 상품이 시장에 나오기 시작하였다. 2015년 말을 기준으로 REITs는 128개 총자산은 18.3조에 이르고 있고 REF의 순자산은 35.9조에 이르고 있다.

상업용 부동산 투자에서 투자대상의 지역적 분산, 자산 유형별 분산, 투자스타일(Core, Core Plus, Value Added, Opportunistic)1)에 대한 의사결정이 중요하다. 국내 오피스 투자시장이 서울에 국한되어 있어 외국계 투자자뿐만 아니라 국내 기관 투자자들은 서울을 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)으로 구분한 지역적 분산에 대해서는 크게 고려하지 않는 경향이 증가하고 있으며 오히려 자산 유형별 분산과 투자스타일 분산 전략을 중요시 하고 있어 오피스 시장을 권역 중심이 아닌 오피스 등급을 중심으로 바라보는 것이 중요하다고 할 수 있다.2)

국내 오피스의 임대료 추이를 오피스 등급별로 살펴보면 등급에 따라 확연한 차이가 있음을 알 수 있다. Prime등급(이하 Pr등급)의 오피스 임대료는 도심권역(CBD)이 지속적으로 높은 수준을 나타내고 있으며, 2012년에 여의도권역(YBD)이 강남권역(GBD)의 임대료를 추월한 후 그 추세를 유지하고 있다. A등급의 임대료는 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)이 순으로 나타났으나 2008년을 기점으로 강남권역(GBD)이 여의도권역(YBD)과의 격차를 벌이면서 도심권역(CBD)의 임대료에 근접해 가고 있다. B등급과 C등급의 권역간의 차이가 크지 않다. B등급의 경우 도심권역(CBD)과 강남권역(GBD)의 임대료가 유사한 수준이며, C등급의 경우는 도심권역(CBD)과 강남권역(GBD)의 임대료에 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.

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그림 1. 오피스 등급별 임대료 추이 * 코람코자산신탁, 2015, “전게 보고서”, pp.6-7에서 인용
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2. 연구의 목적

이러한 배경에서 본 연구에서는 국내 오피스 시장에서 임대료가 결정되는 과정에서 오피스의 등급이 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 연구모형을 오피스 등급을 변수로 포함한 모형과 오피스 등급을 포함하지 않은 모헝으로 구분하여 모형별로 어떠한 차이가 있는지를 분석할 것이며, 오피스 등급별로 임대료 결정요인에는 어떠한 차이가 있는지를 연구하고자 한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 오피스의 임대료 결정요인에 대한 선행연구를 검토할 것이다. 제3장에서는 본 연구의 대상이 된 분석자료와 연구모형에 대해 설명하고 분석결과를 제시할 것이다. 제4장에서는 본 연구결과를 요약하고 연구의 한계 및 시사점을 도출하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구

일반적으로 부동산 시장을 공간시장과 자산시장으로 구분하고 공간시장에서는 공간에 대한 수요와 공급에 의하여 임대료가 결정된다. 공간에 대한 수요는 경제성장, 산업구조의 변화, 자본비용 등 경제변수의 변화, 정부정책의 변화 등에 영향을 받고, 공급은 개발시장에서 건설비용과 건설의 수익성을 비교하여 이루어진다. 이러한 거시 경제적 또는 정책적 변수들은 모든 오피스에 공통되게 적용되는 것이므로 본 연구에서는 횡단면 자료를 이용하여 오피스 임대료 결정요인을 분석한 연구를 위주로 검토하였다.

국내 오피스 임대료 결정연구에 관한 선행연구를 살펴보면 ‘오피스의 입지’, ‘오피스의 소유자’, ‘오피스의 물리적 특성’, ‘오피스의 등급’이 임대료에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

오피스의 입지와 관련하여 손재영·김경환(2000), 변기영·이창수(2004), 김관영·김찬교(2006), 김의준·김용환(2006), 김선주·이상엽(2008), 오세준 외(2015) 등의 연구에서 서울의 오피스 시장을 도심권역, 강남권역, 여의도권역(경우에 따라 마포를 포함), 기타권역으로 구분하여 권역별로 임대료에 차이가 있음을 분석하였다. 전반적으로 도심권역, 강남권역, 여의도권역 순으로 임대료에 차이가 있는 것으로 분석하였고, 일부 연구에서는 여의도권역은 유의하지 않은 결과를 보이기도 하였다. 또한 접근성과 가시성을 나타낼 수 있는 지하철역(또는 도심)까지의 시간(또는 거리), 전면도로 폭, 접도면수가 임대료에 영향을 미치는 것으로 분석하였다. (변기영·이창수, 2004 :김의준·김용환, 2006 : 전기석·이현석, 2006)

오피스의 소유자와 관련하여 변기영·이창수(2004)는 소유자를 대기업과 개인으로 분류하여, 이현석·박성균(2010)은 소유형태를 ABS, REF, REITs로 분류하여, 오세준 외(2015)는 소유주체의 업종특성을 대기업 본사, 제조업, 금융업, 공사·공기업, REITs·REF, 협회·기관 등으로 구분하여 소유자의 유형에 따른 임대료의 영향을 분석하였다.

오피스의 물리적 특성과 관련해서는 규모와 관련된 ‘건축면적, 연면적, 대지면적, 전용면적, 층수, 전용률, 건폐율, 용적률’ 등이 있으며 오피스의 물리적 기능과 관련된 ‘엘리베이터수, 주차장 면적 또는 주차대수, 경과연수’ 등이 있으며, 임차인과 관련된 ‘금융기관 입주 여부, 보증부 월세 여부’ 등이 임대료에 미치는 영향을 분석하였고, 연구자에 따라 분석결과가 상이하게 나타나고 있다.3)

오피스 등급과 관련해서는 손재영·김경환(2000)김관영·김찬교(2006)는 오피스를 A등급, B등급, C등급으로 분류하고, 이현석·박성균(2010)은 오피스를 프라임등급과 A등급으로 분류한 후 각 등급별로 임대료 결정요인을 분석하였다. 금상수·조주현(2012)은 오피스 등급(Pr등급, A등급, B등급, C등급)을 독립변수로 포함하여 임대료 결정요인을 분석하였다.

해외의 연구로 Mills(1992)는 미국 시카고의 543개 오피스에 대한 임대료를 분석한 결과 연면적, 주차장유무, 은행유무, 식당유무, 경과연수, 지역더미가 임대료에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석하였다. 김형근 외(2015)는 상하이 오피스도 국내 오피스처럼 권역에 따라 임대료에 차이가 있고, 순환도로지역, 버스접근성, 지하철접근성 등의 입지적 특성에 따라 임대료에 차이가 있고, 우리나라와 유사하게 연면적, 엘리베이터수, 경과연수 등이 임대료에 영향을 미치는 것으로 분석하였다.

Ⅲ. 실증분석

1. 분석자료

본 연구에서는 국내 부동산자산관리회사인 K사에서 데이터를 관리하고 있는 서울에 소재한 오피스 787개소를 분석대상으로 하였다. 시점은 2015년 4분기 횡단면자료이며 서울시내에 위치한 5층 이상, 연면적 3,500m2 이상의 오피스로 한정하였다.

<표 1~3>을 통해 본 연구의 대상이 된 변수들의 기술통계량을 요약하면 오피스 임대료는 기준층을 기준으로 한 호가 임대료이며 보증금을 해당 오피스의 전환율4)로 환산한 값과 월 임대료를 더한 3.3m2당 월 임대료5)이며 관리비는 포함하지 않았다. 분석대상 오피스의 월 임대료는 최소 27,500원에서 최대 202,704원까지 분포하고 있으며 월 평균 임대료는 95,697원으로 나타났다. 오피스 등급별로 Pr등급의 평균 임대료는 131,826원, A등급은 108,408원, B등급은 95,308원, C등급은 86,278원으로 높은 등급일수록 임대료가 높게 형성되고 있다.6)

표 1. 변수의 정의
구 분 변 수 단위 정 의
종속변수 환산임대료 (보증금 × 전환율 ÷ 12개월) + 월 임대료
오피스 등급 Pr등급 더미 Pr등급 = 1, 그 외 = 0
A급 더미 A급 = 1, 그 외 = 0
B급 더미 B급 = 1, 그 외 = 0
오피스 권역 도심권역(CBD) 더미 도심권역 = 1, 그 외 = 0
강남권역(GBD) 더미 강남권역 = 1, 그 외 = 0
여의도권역(YBD) 더미 여의도권역 = 1, 그 외 = 0
소유자 유형 대기업 더미 대기업 = 1, 그 외 = 0
금융기관 더미 금융기관 = 1, 그 외 = 0
공공기관 더미 공공기관 = 1, 그 외 = 0
투자기구 더미 투자기구 = 1, 그 외 = 0
협 회 더미 협 회 = 1, 그 외 = 0
오피스 특성 위탁 관리 더미 위탁관리 = 1, 직영관리 = 0
층 수 지하층 + 지상층
경과연수 2015년 - 준공연도
공실률 % 공실면적 ÷ 연면적 × 100
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표 2. 연속형 변수의 통계량 N=787
구 분 변 수 최 소 최 대 평 균 표준편차
종속변수 임대료 27,500 202,704 95,697 27,584
임대료_Pr 61,000 202,704 131,826 37,401
임대료_A 54,615 197,300 108,408 27,656
임대료_B 39,583 156,666 95,308 24,088
임대료_C 27,500 161,000 86,278 20,778
오피스 특성 층 수 7 63 19.97 7.29
층수_Pr 11 63 33.12 10.83
층수_A 10 42 25.63 5.57
층수_B 9 37 20.84 4.69
층수_C 7 26 15.72 3.67
경과연수 0 56 21.06 11.78
경과연수_Pr 0 45 15.12 11.28
경과연수_A 0 47 17.63 11.16
경과연수_B 0 49 20.13 10.43
경과연수_C 0 56 23.58 11.98
공실률 0 100 8.78 13.96
공실률_Pr 0 99.4 10.01 16.16
공실률_A 0 100 9.65 15.57
공실률_B 0 97.2 8.75 14.84
공실률_C 0 86.5 7.95 12.36
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표 3. 더미변수의 통계량 N=787
구 분 변수 빈 도 비 율
오피스 등급 Pr등급 56 7.1
A등급 143 18.2
B등급 188 23.9
C등급 400 50.8
오피스 권역 도심권역(CBD) 198 25.2
강남권역(GBD) 318 40.4
여의도권역(YBD) 88 11.2
기타권역(Other) 183 23.2
소유자 유형 대기업 277 35.2
금융기관 63 8.0
공공기관 30 3.8
투자기구 76 9.6
협 회 61 7.8
기 타 280 35.6
관리방식 직영 관리 487 61.9
위탁 관리 300 38.1
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오피스의 층수는 지하층을 포함한 층수로 하였으며 최소 7층에서 최대 63층까지 분포하고 있으며, 오피스가 준공된 후 경과한 연수(이하 경과연수)는 2015년에 준공한 0차년부터 최대 56년차까지이다.

오피스 등급별로 평균 경과연수는 Pr등급은 15.12년, A등급은 17.63년, B등급은 20.13년, C등급은 23.58년 높은 등급일수록 경과연수가 작게 나타나고 있어 서울 오피스 시장에는 등급이 높은 오피스를 위주로 공급되고 있음을 유추해 볼 수 있다.

오피스의 공실률은 최소 0%에서 최대 100%7)로 나타났으며 평균은 8.78%이다.

오피스 등급별로 Pr등급은 56개소, A등급은 143개소, B등급은 188개소, C등급은 400개소이며 구역별로는 도심권역(CBD)에 198개, 강남권역(GBD)에 318개, 여의도권역(YBD)에 88개 및 서울기타권역에 183개 빌딩으로 분포되어 있다.

오피스 소유자의 유형을 대기업, 금융기관(은행, 보험사, 증권사 등), 공공기관(공기업, 정부투자기관 등), 투자기구(REITs, REF 등), 협회(협회, 공제회 등), 기타(개인, 구분소유 건물 등)로 구분하였으며, 대기업은 277개 금융기관은 63개, 공기업은 30개, 투자기구는 76개, 협회는 61개, 기타는 280개의 오피스를 소유하고 있다.

분석대상 오피스 중에서 487개는 소유자가 직접관리하고 있으며 300개소는 전문 자산관리회사에 위탁되어 있다.

<표 4>에서 권역별 오피스 분포 현황을 살펴보면 권역별로 유사한 분포를 보이기는 하나, CBD권역에 Pr등급과 A등급의 오피스가 많이 분포되어 있고, GBD에는 C등급의 오피스가 특히 많이 분포되어 있음을 알 수 있다.

표 4. 오피스 등급별 현황
구 분 Pr등급 A등급 B등급 C등급
개소 비중 개소 비중 개소 비중 개소 비중
권역 CBD 22 39.29 43 30.07 43 22.87 90 22.50
GBD 12 21.43 46 32.17 68 36.17 192 48.00
YBD 8 14.29 17 11.89 20 10.64 43 10.75
기타권역 14 25.00 37 25.87 57 30.32 75 18.75
56 100.0 143 100.0 188 100.0 400 100.0
소 유 자 대기업 9 16.1 28 19.6 58 30.9 182 45.5
금융기관 9 16.1 16 11.2 19 10.1 19 4.8
공공기관 3 0.5 12 8.4 11 5.9 4 1.0
투자기구 17 30.3 29 20.3 23 12.2 7 1.8
협 회 7 12.5 14 9.8 18 9.6 22 5.5
기 타 11 19.6 44 30.8 59 31.4 166 41.5
56 100.0 143 100.0 188 100.0 400 100.0
관리방식 직영관리 15 26.8 64 44.8 107 56.9 301 75.3
위탁관리 41 73.2 79 55.2 81 43.1 99 24.7
56 100.0 143 100.0 188 100.0 400 100.0
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오피스 등급별 소유자 유형을 살펴보면 대기업과 금융기관은 오피스 등급별로 골고루 소유하고 있는 것으로 보이며 투자기구는 Pr등급과 A등급의 오피스를 위주로 투자하고 있음을 알 수 있다.

오피스 등급별 관리방식 현황을 살펴보면 오피스의 등급이 높아질수록 위탁 관리방식을 선호하는 것으로 나타났다. 이는 허필원 외(2014)의 연구에서도 연면적이 클수록 직영 관리방식보다 위탁 관리방식을 선택할 확률이 높다고 설명한 바 있다.

2. 연구모형

본 연구에서는 임대료를 종속변수로 하여 선행연구에서 주로 활용하였던 헤도닉 가격모형(Hedonic Price Model)을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이용만(2008)에 의하면 재화의 가치는 해당 재화가 갖고 있는 특성의 가격과 양에 의해 결정된다고 하였으며, 이종은·조주현(2008)은 가격이라는 종속변수와 각 독립변수들의 관계를 파악하는데 주로 사용하는 방법이라고 하였다. 일반적으로 헤도닉 함수는 선형회귀모형(Linear), 준로그회귀(Semi-Log)모형, 이중로그회귀(Double-Log)모형 중 하나를 사용하는데, 박민수·김상봉(2013)에 의하면 가격을 측정하는 경우 종속변수와 독립변수간의 관계가 선형이라 가정한 선형모형이 많이 사용되고 있다고 하였고 본 연구에서도 3개 모형 중에서 선형회귀모형의 설명력이 가장 우수하여 선회회귀모형으로 연구를 진행하였다.

본 연구에서는 종속변수인 임대료에 영향을 미치는 요인으로 오피스 권역, 소유자 유형, 오피스의 물리적 특성, 오피스 등급으로 구분8)하였고 연구의 모형은 (식 1)과 같다.

Y i = α + β 1 오피스권역 + β 2 소유자유형 + β 3 오피스특성 + β 4 오피스등급 + ϵ i
1

실증분석에서는 오피스 등급을 포함하지 않은 모형과 오피스 등급을 포함한 모형으로 구분하여 오피스 등급을 모형에 포함하는 경우 임대료 결정요인을 분석하는데 모형의 설명력이 증가하는지를 분석할 것이다.

또한 분산분석(analysis of variance)을 실시하여 오피스 등급별로 임대료의 평균값을 비교하여 오피스 등급에 따라 임대료가 다르다고 할 수 있는지를 분석할 것이다.

연구대상 오피스 전체를 대상으로 하여 위에서 설명한 회귀분석과 분산분석은 실시하고 오피스를 등급별로 분류한 후에 등급별로 회귀분석을 실시하여 오피스 등급별로 어떠한 변수들이 임대료에 영향을 미치는지를 분석할 것이다.

3. 분석결과
(1) 오피스 전체를 대상으로 한 회귀분석

오피스 임대료 결정요인을 분석하기 위해 모형 1에서는 오피스 권역, 소유자 유형과 오피스 특성을 변수로 설정하였고, 모형 2에서는 모형 1에 오피스 등급 변수를 추가하였다. 이를 통해 오피스 등급을 모형에 포함하는 경우에 모형의 설명력이 향상되는 것을 파악하고자 하였다.

모형의 전반적 적합도를 의미하는 분산분석에서 모형 1과 모형 2의 F value는 각각 77.490과 68.054를 보여 회귀식의 설명력(R2)이 0이라는 귀무가설을 기각하게 되므로 회귀식이 종속변수를 설명하는데 유용하다고 할 수 있다. 또한 모형의 설명력을 나타내는 수정된 R2값은 모형 1은 0.539로 53.9%의 설명력을, 모형 2는 0.561로 약 56.1%의 설명력을 보이는 것으로 나타나 오피스 등급을 포함하는 모형의 설명력이 더 높아짐을 알 수 있다.9)

표 5. 모형의 적합도 및 설명력
구 분 분산분석 설명력
F 유의확률 R R2 adj. R2
모형 1 77.490 .000 .739 .546 .539
모형 2 68.054 .000 .755 .570 .561
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<표 6>에서 모형 1의 실증분석 결과를 살펴보면 오피스 권역에서 기저변수인 기타권역(Other)과 비교하여 도심권역(CBD), 강남권역(GBD) 및 여의도권역(YBD)에 위치한 오피스의 임대료가 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 권역별로는 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)의 순으로 높게 나타났다.

표 6. 회귀모형 추정결과
구 분 모형1 모형 2
비표준화계수 표준화 계수 t 비표준화계수 표준화계수 t
B 표준오차 베타 B 표준오차 베타
상 수 42149.72 3178.20 13.26 48953.08 3276.71 14.94
오피스권역 CBD 34084.16 2156.89 .54 15.80 33321.20 2110.58 .52 15.79
GBD 26303.12 1783.94 .47 14.74 27678.20 1759.43 .49 15.73
YBD 5150.32 2526.78 .06 2.04 5301.06 2467.94 .06 2.15
소유자유형 대기업 5377.20 1617.38 .09 3.32 5755.69 1580.17 .10 3.64
금융기관 19190.67 2753.88 .19 6.97 18230.58 2692.96 .18 6.77
공공기관 5372.21 3629.91 .04 1.48 2055.42 3606.35 .01 .57
투자기구 15252.45 2713.46 .16 5.62 13539.20 2664.80 .15 5.08
협회 533.20 2673.36 .01 .20 −805.21 2619.70 −.01 −.31
오피스 특성 위탁관리 4969.89 1682.24 .09 2.95 3812.22 1651.13 .07 2.31
층수 1519.65 103.12 .40 14.74 948.13 135.22 .25 7.01
경과연수 −159.75 74.73 −.07 −2.14 −152.19 72.90 −.06 −2.09
공실률 −29.58 49.98 −.01 −.59 −.04 48.96 .00 .00
오피스등급 Pr등급 23244.26 3617.86 .22 6.42
A등급 10197.03 2323.31 .14 4.39
B등급 4544.78 1812.78 .07 2.51

* 종속변수 : 임대료

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소유자 유형이 임대료에 미친 영향을 살펴보면 대기업, 금융기관, 투자기구가 소유한 오피스가 기저변수인 개인, 구분소유의 기타 오피스 보다 양(+)의 방향으로 유의하게 나타났으며 공공기관과 협회10)는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 기타 오피스에 비해 금융기관, 투자기구, 대기업의 순으로 임대료가 높은 것으로 나타났다. 이는 소유주체의 업종특성이 임대료에 미치는 영향을 분석한 오세준 외(2015)의 연구와도 유사한 결과를 나타내고 있다. 금융기관이 소유하고 있는 오피스는 일부 자가 사용 목적도 있지만 외부 임대를 통해 보유자금에 대한 운영수익을 높이기 위해 임대료를 높게 산정하는 것으로 예상되며 REITs나 REF 등의 투자기구 또한 오피스를 보유하는 목적이 수익 극대화를 통한 투자자 배당에 있어 보유기간 동안 임대료를 높게 책정하기 때문으로 판단된다. 더불어 투자기구는 상대적으로 Pr등급과 A등급을 위주로 오피스를 소유하고 있어 다른 소유자에 비해 임대료가 높게 책정하는 것으로 판단되며 이러한 분석결과는 오세준 외(2015), 이현석·박성균(2010)의 연구에서도 유사하게 설명하고 있음을 알 수 있다.

오피스 특성의 경우 오피스 관리 방식에 있어 소유자가 직접 관리하는 직영관리방식에 비해 위탁관리방식으로 전문 자산관리회사에서 관리하고 있는 오피스의 임대료가 높은 것으로 나타났다. 이는 오세준 외(2015), 의 연구에서도 전문관리회사가 관리하는 오피스의 임대료가 그렇지 않은 오피스보다 임대료가 높은 것으로 분석하였다.

경과연수는 임대료에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 오피스가 신축한 후 시간이 경과할수록 신축 오피스에 비해 기능면에서 떨어지기 때문에 임대료가 낮아지는 것으로 예상된다.11)

층수는 임대료에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일반적으로 오피스의 규모를 나타내는 층수나 연면적이 임대료에 미치는 영향은 연구자에 따라 상반된 결과가 나타나고 있다. 오세준 외(2015), 전기석·이현석(2004), 변기영·이창수(2004)는 오피스 연면적이 임대료에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 분석한 반면에 김선주·이상엽(2008)은 연면적이 커질수록 임대료가 감소하는 것으로 분석하였고 김의준·김용환(2006)은 연면적이 임대료에 영향을 미치지 않는 것으로 분석하였다.

공실률은 임대료에 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이론적으로 공실이 증가하면 임차인을 유치하기 위해 임대료를 인하하게 되지만 현실적으로는 해당 오피스의 명목 임대료는 그대로 두고 임대차기간동안 임대료를 면제해 주는 렌트 프리(rent free)를 제공하고 있어 공실률이 임대료에 영향을 미치지 않는 것으로 예상된다. 여태종 외(2015)는 금융위기 이후에 우리나라 오피스 시장에서 공실률이 지속적으로 상승하였으나 임대료는 하락하지 않고 렌트 프리를 적용하여 호가임대료는 꾸준하게 상승하였다고 설명하고 있다. 또한 김서경·최종근(2012)은 우리나라에는 공실률이 높아질 경우 임대인은 임대료를 낮춰서 공실을 줄이려고 하는 경우와 공실이 있다고 하더라도 호가 임대료를 그대로 유지하는 경우가 혼재하고 있다고 설명한다.

다음으로 오피스의 등급을 추가한 <표 6>의 모형 2의 분석결과를 살펴보면 통계적 유의성과 회귀계수의 부호가 모형1과 일치하고 있다12). 오피스 등급이 임대료에 미친 영향을 살펴보면 기저변수인 C등급에 비해 Pr등급, A등급, B등급의 오피스의 임대료가 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 등급별로는 Pr등급, A등급, B등급 순으로 임대료가 높게 나타났다.

(2) 오피스 전체를 대상으로 한 분산분석

오피스의 임대료가 오피스 등급에 따라 차이가 있는지를 분석하기 위해 오피스 등급을 네 개의 집단(Pr등급 1, A등급 2, B등급 3, C등급 4)으로 구분하여 분산분석을 실시하였다.

<표 7>의 기술통계량에서와 같이 오피스 등급이 낮아짐에 따라 임대료도 낮아지는 것으로 나타나 <표 6>의 회귀분석 결과와도 일치한다.

표 7. 오피스 등급별 임대료 기술통계량
N 평균 표준편차 표준오차 평균에 대한 95% 신뢰구간 최소값 최대값
하한값 상한값
Pr등급(1) 56 131,827 37,401 4,998 121,810 141,843 61,000 202,704
A등급(2) 143 108,409 27,657 2,313 103,837 112,980 54,615 197,300
B등급(3) 188 95,308 24,089 1,757 91,842 98,774 39,583 156,667
C등급(4) 400 86,278 20,778 1,039 84,236 88,320 27,500 161,000
합 계 787 95,697 27,584 983 93,767 97,628 27,500 202,704
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분산분석 결과 F값이 73.724이며 유의확률은 0.000으로서 유의수준 0.05에서 귀무가설(H0: μ1 = μ2 = μ3 = 0)을 기각하게 된다. 즉, 오피스 등급에 따라 임대료에 있어서 어느 두 집단 간에는 차이가 있다고 할 수 있다.

<표 8>의 오피스 등급별 임대료 사후검증결과를 보면 사후 집단간 비교를 위한 Scheffe, Bonferroni 두 가지 방법 모두에서 오피스 등급 간에는 5% 유의수준에서 차이가 있다고 할 수 있다.13)

표 8. 오피스 등급별 임대료 사후검정 다중 비교 종속변수 : 임대료
평균차 (I-J) 표준오차 유의 확률 95% 신뢰구간
(I) 등급 (J)등급 하한값 상한값
Scheffe Pr등급(1) A등급(2) 23417.95 3847.03 .00 12640.19 34195.70
B등급(3) 36518.43 3715.21 .00 26109.99 46926.88
C등급(4) 45548.47 3481.93 .00 35793.59 55303.36
A등급(1) Pr등급(2) −23417.95 3847.03 .00 −34195.70 −12640.19
B등급(3) 13100.49 2707.87 .00 5514.17 20686.80
C등급(4) 22130.52 2377.73 .00 15469.12 28791.93
B등급(1) Pr등급(2) −36518.43 3715.21 .00 −46926.88 −26109.99
A등급(3) −13100.49 2707.87 .00 −20686.80 −5514.17
C등급(4) 9030.04 2157.95 .00 2984.38 15075.70
C등급(1) Pr등급(2) −45548.47 3481.93 .00 −55303.36 −35793.59
A등급(3) −22130.52 2377.73 .00 −28791.93 −15469.12
B등급(4) −9030.04 2157.95 .00 −15075.70 −2984.38
Bonferroni Pr등급(1) A등급(2) 23417.95 3847.03 .00 13242.63 33593.27
B등급(3) 36518.43 3715.21 .00 26691.78 46345.09
C등급(4) 45548.47 3481.93 .00 36338.85 54758.10
A등급(1) Pr등급(2) −23417.95 3847.03 .00 −33593.27 −13242.63
B등급(3) 13100.49 2707.87 .00 5938.22 20262.76
C등급(4) 22130.52 2377.73 .00 15841.47 28419.58
B등급(1) Pr등급(2) −36518.43 3715.21 .00 −46345.09 −26691.78
A등급(3) −13100.49 2707.87 .00 −20262.76 −5938.22
C등급(4) 9030.04 2157.95 .00 3322.31 14737.77
C등급(1) Pr등급(2) −45548.47 3481.93 .00 −54758.10 −36338.85
A등급(3) −22130.52 2377.73 .00 −28419.58 −15841.47
B등급(4) −9030.04 2157.95 .00 −14737.77 −3322.31
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(3) 오피스 등급별 임대료 결정요인 분석

모형의 전반적 적합도를 의미하는 분산분석에서 각 등급별 회귀모형의 F value는 각각 6.613, 14.403, 14.299와 26.780을 보여 회귀식의 설명력(R2)이 0이라는 귀무가설을 기각하게 되므로 회귀식이 종속변수를 설명하는데 유용하다고 할 수 있다. 또한 모형의 설명력도 등급에 따라 각각 55.0%, 53.1%, 46.0%, 43.7%를 보이고 있다.14)

표 9. 오피스 등급별 회귀모형의 적합도 및 설명력
구 분 분산분석 설명력
F 유의확률 R R2 adj. R2
Pr등급 6.613 .000 .805 .649 .550
A등급 14.403 .000 .755 .571 .531
B등급 14.299 .000 .704 .495 .460
C등급 26.780 .000 .674 .454 .437
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오피스 등급별 임대료 결정요인을 분석15)한 <표 10>을 보면 Pr등급부터 B등급 까지는 오피스 임대료가 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)의 순으로 높게 나타났지만 C등급에서는 강남권역(GBD)이 도심권역(CBD)보다 높았고 여의도권역(YBD)은 기타권역에 비해 낮게 나타났다. 또한 Pr등급에서는 여의도권역(YBD)의 오피스 임대료는 5% 유의수준에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 오피스 등급을 구분하지 않은 <표 6>의 모형 1에서는 오피스 임대료가 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)의 순으로 유효하게 높게 나타났지만 등급별로 분석한 결과에서는 등급별로 유의성과 부호에 차이가 있음을 알 수 있다. 다른 등급에 비해 C등급 오피스의 권역별 임대료 차이는 오피스의 경과연수를 통해 해석할 수 있다. C등급에서 도심권역(CBD) 오피스의 평균 경과연수는 36.3년, 강남권역(GBD)은 17.6년, 여의도권역(YBD)은 27.8년이며 기타권역은 20.0년이다. 즉 오피스 규모가 작은 C등급에서 여의도권역(YBD)의 평균 경과연수가 기타권역에 비해 높음으로 인해 여의도권역(YBD)의 임대료가 기타권역에 비해 낮은 거으로 해석할 수 있다.

표 10. 오피스 등급별 회귀모형 추정결과
구 분 Pr등급 A등급 B등급 C등급
비표준화계수(B) t 비표준화계수(B) t 비표준화계수(B) t 비표준화계수(B) t
상 수 51152.79 3.11 56693.87 5.54 49993.54 6.46 47754.51 10.17
오피스권역 CBD 60146.80 5.94 46147.78 9.31 32844.23 7.99 19362.35 6.55
GBD 33656.58 3.08 28053.52 6.28 24643.39 7.53 23415.86 10.27
YBD 23215.07 1.81 17249.81 2.86 11352.18 2.22 −7249.09 −2.32
소유자유형 대기업 32855.35 2.61 3242.16 .68 14288.47 4.30 2323.49 1.35
금융기관 28494.78 2.23 13952.55 2.40 17622.96 3.48 15582.33 3.86
공공기관 11843.80 .70 −5132.76 −.81 12353.53 2.11 −2402.86 −.30
투자기구 35826.85 3.29 5402.49 1.10 17513.13 3.51 7137.73 1.16
협회 8090.52 .57 3134.76 .52 −159.15 −.03 842.78 .24
오피스 특성 위탁관리 −1846.22 −.19 3075.61 .79 564.31 .17 −5541.10 −2.65
층수 854.77 1.86 1000.29 3.20 1074.89 3.56 1568.95 6.75
경과연수 100.17 .25 −173.08 −.95 −257.29 −1.63 55.11 .60
공실률 −426.66 −1.76 −69.21 −.67 139.59 1.44 −7.73 −.12

* 종속변수 : 임대료

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소유자 유형별 분석에서는 Pr등급의 경우 대기업, 금융기관, 투자기구가 소유한 오피스의 임대료가 기저변수인 개인, 구분소유의 기타 오피스 보다 양(+)의 방향으로 유의하게 나타났으며 A등급은 금융기관이 소유한 오피스가 기타 오피스 보다 임대료가 높게 나타났고, B등급은 대기업, 금융기관, 공공기관, 투자기구가 소유한 오피스가 기타 오피스 보다 임대료가 높게 나타났고, C등급에서는 금융기관이 소유한 오피스가 기타 오피스 보다 임대료가 높게 나타났다. 결론적으로 오피스 등급에 관계없이 금융기관이 보유하고 있는 오피스의 임대료가 기타 오피스보다 높게 나타났고 오피스 등급에 따라 소유자 유형이 임대료에 미치는 영향이 다름을 알 수 있었다. 오피스 전체를 대상으로 한 분석에 추가하여 금융기관이 소유한 오피스의 경과연수는 21.41년으로 다른 소유자에 비해 높은 편이다. 이는 상대적으로 오피스 가격이 높지 않았던 과거에 좋은 입지에 있는 오피스를 매입 또는 신축한 것으로 판단된다.16)

오피스 관리방식은 Pr등급, A등급, B등급에서는 유의하지 않게 분석되었고 C급 오피스에서는 직영 방식이 위탁방식에 비해 임대료가 낮은 것으로 분석되었고, 층수는 Pr등급을 제외한 나머지 등급에서 층수가 높아질수록 임대료가 높아지는 것으로 나타났고, 경과연수와 공실률은 전 등급에서 유의하지 않은 것으로 분석되었다.

Ⅳ. 결 론

1. 연구의 결과

전 세계적으로 저금리 기조가 장기화 되면서 시중에는 유동성이 풍부해지고 있고, 기관투자자 뿐만 아니라 다양한 유형의 투자자들이 상업용 부동산 투자에 대한 관심을 높여가고 있다. 풍부한 유동성과 투자수요의 증가로 상업용 부동산 투자수익률은 점점 감소 추세를 보이고 있어 그 어느 때 보다 투자자들을 투자에 대한 의사결정을 다양한 측면에서 신중히 하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 본 연구에서는 대표적인 상업용 부동산이 할 수 있는 오피스에 대한 자료를 수집하여 오피스 등급별로 임대료 결정요인에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다.

본 연구에서 분석한 주요 결과는 보면 첫째, 기존의 선행연구와 같이 오피스 권역에 따라 임대료가 차이가 있었으며 권역별로는 도심권역(CBD), 강남권역(GBD), 여의도권역(YBD)의 순으로 높게 나타났다.

둘째, 소유자 유형에 따라서도 임대료에 차이가 있었는데 다른 소유자 유형에 비해 수익극대화에 보다 주력할 수밖에 없는 금융기관, 투자기구, 대기업이 소유한 오피스의 임대료가 여타 소유자의 오피스보다 높은 것으로 나타났다.

셋째 소유자가 직접 관리하는 직영관리방식에 비해 전문 자산관리회사에서 관리하고 있는 오피스의 임대료가 높았고, 경과연수는 임대료에 부정적인 영향을, 층수는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 공실률은 유의하지 않은 것으로 나타났다.

넷째, 오피스 등급별로는 C등급에 비해 Pr등급, A등급, B등급의 오피스의 임대료가 유의하게 높은 것으로 나타났다.

마지막으로 오피스 등급별로 분류하여 임대료 결정요인을 분석한 결과에서는 등급에 따라 오피스 권역이 임대료에 미치는 영향이 다르게 나타났고, 소유자 유형, 관리방식, 오피스의 물리적 특성 또한 오피스 등급별로 미치는 영향이 다름을 알 수 있었다.

서론에서 언급한 바와 같이 그 동안 오피스 시장을 권역을 위주로 데이터를 관리하고 시장을 분석하여 왔으나, 서울에서는 각 권역간 거리의 차이가 크지 않고, 일부 등급에서는 권역별로 임대료 차이가 미미해지고 있으며 신규 오피스 또한 Pr등급을 위주로 공급17)되고 있어 향후에는 오피스 등급별로도 관련 데이터를 축적 관리할 필요가 있다. 더불어 각 부동산 자산관리회사별로 오피스 등급에 대해 조금씩은 상이한 기준을 갖고 있어 오피스 등급 기준을 통일함으로써 투자자들이 바른 의사결정을 할 수 있도록 지원할 필요가 있다.

2. 연구의 한계

본 연구를 정리하면서 몇 가지 아쉬움이 남아 있는데 이를 본 연구의 한계로 남겨 놓아 향후에도 지속적으로 연구하고자 한다. 우선 국내 오피스 시장에는 명목임대료와 렌트 프리를 적용하여 계산한 실질임대료가 존재하고 있으며 명목임대료는 증가하는 반면 실질임대료는 보합세를 이루고 있다. 결국 임대료 결정요인을 분석함에 있어 종속변수를 명목임대료가 아닌 실질임대료를 기준으로 하는 것이 시장의 현상을 명확히 분석할 수 있으나 데이터를 쉽게 구할 수 없어 본 연구에서도 명목임대료를 대상으로 분석하였다.

둘째, 본 연구에서는 특정시점을 기준으로 한 분석에서 오피스 등급별로 임대료 결정요인에 차이가 있다고 설명하고 있으나, 횡단면 분석이 아닌 시계열 분석을 통해 오피스 등급이 임대료에 미친 영향을 분석한다면 더욱 의미 있는 연구가 될 것으로 기대한다.

셋째, 본 연구에서는 여러 선행연구에서 분석한 오피스의 물리적 특성에 대한 분석이 미진하며 분석결과에 대한 해석에서 등급을 구분하지 않은 오피스 전체를 대상한 분석과 오피스 등급별 분석에서 임대료 결정요인이 달라지는 경우에 대한 해석이 미비하다.

이러한 한계들은 연구자의 게으름에 의한 것으로 향후의 연구에서는 보다 많은 자료를 수집하여 오피스 등급이 임대료에 미친 영향을 보다 실증적으로 분석하고자 한다.

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Edwin S. Mills, 1992, “Office Rent Determinants In the Chicago Area”, Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association, 20(1), pp. 273-287

Notes

1) Core는 신용도가 좋은 우량임차인관의 장기 임대차계약을 통해 완전히 안정화된 자산에 투자하는 것을 말하며, Core Plus는 현재의 임대차계약을 갱신하여 보다 높은 수익을 얻을 수 있는 기회가 보이는 자산을 말하며, Value Add는 현 부동산의 가치를 증대시키는 기회를 찾는 투자를 말하며, Opportunistic은 부실지산은, 개발사업, 신흥국가에 투자하여 높은 수익을 목표로 하는 투자를 말한다. (최인천, 2014, 기관투자자만 아는 부동산투자운영 매뉴얼, 매일경제신문사, pp.40-42)

2) 코람코자산신탁, 2015, “국내 오피스시장의 지표현황과 등급별 오피스 시장의 특성”, p.3

2) 또한 이 보고서에 따르면 과거에는 서울 오피스시장에서 임차인들이 해당 권역내에서 이동하였으나 최근에 들어서는 다른 권역으로 이전하는 경우가 많아지고 있으며 임차인들이 오피스 권역 뿐만 아니라 오피스의 질(Quality)적인 측면을 중요시 한다고 하였다.

3) 예를 들어 김선주·이상엽(2008)의 연구에서는 전용면적, 연면적, 층수가 유의한 것으로 분석되었으나, 김의준·김용환(2006)의 연구에서는 전용면적과 연면적이 유의하지 않게 분석되었고, 전기석·이현석(2006)의 연구에서는 충수가 유의하지 않은 것으로 분석되기도 하였다.

4) 전환율은 보증금을 월 임대료로 전환할 때의 비율을 의미하여 본 분석대상 오피스의 전환율은 최소8%에서 최대 24%까지 분포하고 있으며 평균은 12.45%이다.

5) 우리나라 오피스 임대차계약은 보증금과 월 임대료로 구성된 ‘보증부 월세‘방식이 일반적이며, 여러 연구에서 임대료를 계산할 때 보증금을 시장금리(회사채수익률, 정기예금 이율 등)로 환산하기도 하고 본 연구에서처럼 해당 오피스에서 적용하는 전환율로 환산하기도 한다.

6) 국내 오피스의 등급은 부동산자산관리회사(신영에셋, 교보리얼코, 젠스타, 메이트플러스, 한화63시티, R2KOREA 등)에서 자체 기준에 의해 Prime등급, A등급, B등급, C등급으로 분류하고 있으며 주요 기준에는 연면적, 임대료, 지하철과의 거리, 접도수 등이다. 각 회사별로 기준이 일부 상이하여 회사에 따라 특정 오피스의 등급이 다르게 분류되기도 한다.

6) 본 연구에서는 사용한 등급은 K사에서 분류한 것이며, K사는 연면적을 기준으로 하여 Pr등급은 66천m2 이상, A등급은 33천m2 이상 ~ 66천m2 미만, B등급은 16천m2 이상 ~ 33천m2 미만, C등급은 16천m2 미만으로 분류하고 있다.

7) 공실률이 100%인 오피스는 대기업의 소유하면서 자가 사옥으로 사용하였으나, 그룹 차원에서 계열사를 재배치하면서 일시적으로 공실이 100%로 나타났고, 조사시점에 준공된 오피스의 공실률이 높게 나오고 있다.

8) 임대료 결정요인을 분석하기 위해 어떠한 독립변수를 사용할 것인지도 중요하다. 본 연구에서는 앞서 살펴 본 선행연구와 임대료를 평가지침을 제공하는 「감정평가에 관한 규칙」을 토대로 변수를 선정하였다. 동 규칙 제22조에서 감정평가업자는 임대료를 평가할 때 임대사례비교법을 적용하여야 한다고 하였다. 임대사례비교법은 대상부동산과 가치형성요인이 같거나 비슷한 사례 부동산과 비교하여 대상부동산의 현황에 맞게 사정보정, 시점수정, 지역요인 비교, 비교가치형성요인 비교 등의 과정을 거쳐 대상부동산의 임대료를 산정하는 방법이다. 본 연구의 오피스 권역은 지역요인 비교에 해당하며, 소유자 유형은 사정보정, 오피스 특성과 등급은 비교가치형성요인 비교에 해당한다고 할 수 있다.

9) 다중공선성을 파악하기 위한 분산팽창지수(VIF)는 모든 변수에서 2.8이하로 나타나 다중공선성의 문제는 없는 것으로 보이며, 모형의 전반적인 적합도에 특별한 문제는 없는 것으로 판단하였다.

10) 본 연구에서는 공제회를 협회와 같이 분류하였으나, 익면의 심사위원은 ‘공제회의 경우 통상 연기금과 함께 기관투자가로 분류하므로 사옥목적이 강한 협회와 같이 묶기는 어려울 수도 있다’고 하였다. 연기금을 투자기구로 재 분류하여 분석하였으나 <표 7>의 분석결과(회귀계수, 부호 등)와 별다른 차이가 없다.

11) 오피스의 매매가격 결정요인을 분석한 양영준·임병준(2015)의 연구에서 경과연수가 가격에 미치는 영향이 상반되는 이유에 대해 오피스가 오래될수록 외관, 기계·전기설비 등의 시설물에 대한 물리적 기능이 노후화 되어 가치가 하락한다고 볼 수 있는 반면에 오피스가 오래될수록 그 지역에서 인지도가 높고 장기 임차인들이 많아 신축 오피스에 비해 높은 임대료를 받을 수 있고, 리모델링·재건축 등으로 향후 자산가치 상승을 기대해 볼 수 있어 가격이 높을 수 있다고 설명하였다.

12) 층수와 오피스 등급의 상관관계를 살펴보면  Pr등급은 .499의 양의 상관관계가, 층수와 A등급은 .364의 양의 상관관계가 있으며 층수와 B등급은 상관관계가 없는 것으로 나타났다.

13) 동일한 분석방법을 이용하여 오피스 권역별 임대료 사후검증결과를 보면 YBD권역과 기타권역간에는 5%유의수준에서 차이가 없다는 결과가 나온다.

14) 다중공선성을 파악하기 위한 분산팽창지수(VIF)는 Pr등급 분석에서는 최고값이 2.2333, A등급에서는 2.058, B등급에서는 1.789, C등급에서는 2.508로 나타나 다중공선성의 문제는 없는 것으로 보인다.

15) Pr등급의 표본수는 56개이며 독립변수의 개수를 고려할 경우 통계적으로 유의하다고 보지 않을 수 있으나 표본수의 부족은 본 연구의 한계로 남겨 놓고자 한다.

16) 대기업의 경과연수는 23.41년, 금융기관은 21.41년, 공기업은 18.53년, 투자기구는 13.79년, 협회는 21.19년, 기타는 20.87년이다. 경과연수 측면에서 보더라도 수익을 중요시하는 투자기구가 소유한 오피스의 경과연수가 짧다는 특성이 있다.

17) 2010년부터 2014년까지 서울에는 159.5만평의 오피스가 공급되었으며 그 중에서 Pr등급 오피스는 88.4만평(55.4%), A등급은 30.9(19.4%), B등급은 22.1만평(13.9%), C등급은 17.9만평(11.2%) 공급되었다. (코람코자산신탁, 2014, 전게보고서, p.5)


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