헤도닉가격모형을 이용한 물류부동산의 실거래가 결정요인 실증분석
Empirical Analysis on the Determinants for Sales Price of the Logistics in Gyeonggi-do and In-cheon Using a Hedonic Price Model
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초록
최근 유통산업 성장세에 따라 물류부동산의 공급 및 투자가 활발한 실정이나, 정작 민간 거래정보 폐쇄성 으로 그 특성을 파악하기는 어려웠다. 본 연구의 목적은 산업용 부동산의 대표적 투자자산 유형으로서 물류부 동산의 실거래가에 영향을 미치는 결정요인을 실증 규명하는 것이다. 분석대상은 2006년부터 2018년까지 약 13년간 실제 거래완료가 이루어진 경기도와 인천시의 물류센터 매매사례 총 146건이다. 방법론으로 이들 개 별적 특성요인들과 실거래가의 관계를 검증하고자 헤도닉가격모형(HPM)을 사용하였고, 투입변수를 달리해 3 가지 모형(Ⅰ: 운송거리, Ⅱ: 교통비, Ⅲ: 최종모형)으로 나누어 추정하였다. 본 연구의 주된 분석결과를 간단히 요약ㆍ정리하면 다음과 같다. 첫째, 물류부동산은 운송비용 절감이 가능한 고속도로나 주요 국도변을 따라 이 천, 안성, 평택 등에 공간적으로 불특정하게 집중 분포하는 경향을 보였다. 둘째, 물류부동산의 입지, 건물, 토지, 시간을 포함한 개별적 특성요인들이 실거래가와 밀접한 관련성을 지녔다. 실례로 실거래가는 통계적 유 의수준 하에서 연면적, 대지면적 대비 연면적 비율, 상업지역, 주도로차선이 정(+)의 영향을, 반면 상온 보관 방식, 철골구조, 강남구청까지 물류비용이 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 상기 요인 들이 물류부동산의 실거래활동에서 매매 혹은 투자결정 인자로 중요하게 고려될 수 있다는 점을 시사한다. 따 라서 본 연구결과는 물류부동산의 기초연구가 미천한 상황에서 대표 투자자산으로서 가능성을 확인한 점과 더불어 참여 이해관계자들이 거래시장 환경을 이해하며 수익률과 연동된 실거래가 변동을 예측하는데 유용한 기초자료로서 의의를 갖는다.
Abstract
As the fastest growing distribution industry , both investment and supply of logistics has been brisk recently. Although it was difficult to grasp the sale characteristics due to asymmetry of transaction information in private. The primary purpose of this paper is to identify determinants affecting sales price of the logistics as industrial property. The sample data is used to in the case of 146 logistics for closing the actual transaction within Gyeonggi-do and In-cheon, during 13 years from 2006 to 2018. To empirically testify, Hedonic price model(HPM) is applied to analyze the relationship between logistics characteristics and sales price. It can be divided into three separate models, expressed by distance(1) , distribution costs(2), variables mixture revision(3). The main results of research are briefly summarized as follows; First, both density and number of logistics are spatially concentrated along the highway or route such as Icheon, Anseong , Pyeongtaek. Second, sales price of logistics is highly related with location(traffic condition), building(physical properties), land use, timing effect. For example, gross floor area, zoning(commercial area), gross floor area to site area ratio, width of front road, method of storage(ordinary temperature), building structure(steel-frame), distribution costs from Gangnam are verified as statistically significant factors associated with sales price. This findings imply that difference of sale price is as the result for a combination of several factors and it would be critical indicator for market participant among investor, landlord , tenant to make a strategic buying decision-making on financial perspective. Conclusionally, it proves that logistics have a distinct possibility of as investment asset, and which provides useful information about predicting an estimation of sales price in domestic logistic market.
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