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단지내 상가는 규칙적인 운용수익이 발생하고 나아가 배후지에 고정적인 수요를 확보하고 있어 투자가의 관심의 대상이 되고 있다. 그러나 투자자가 단지내 상가에 대한 투자의사결정을 내리기는 쉽지 않다. 그 이유는 투자의사결정의 핵심 사항인 수익률과 밀접한 관련성이 있는 자산가치의 상승률과 상가임대료를 예측하기가 어렵기 때문이다. 또한 상가는 아파트에 비해 상대적으로 시장에서 거래되는 물건의 수가 적고 상가임대료와 관련된 정보는 비공개가 많다. 따라서 단지내 상가의 가치를 판단할 수 있도록 하는 근거가 필요하다. 일반적으로 단지내 상가의 가치에 영향을 주는 요인을 일반요인, 지역요인, 개별적 요인으로 분류할 수 있으나 우리나라에서 각 변수가 단지내 상가의 임대료에 미치는 영향을 실증적으로 연구한 사례는 매우 제한적이다. 본 연구의 목적은 서울시에 위치한 주요 아파트 단지내 상가를 대상으로 상가임대료에 영향을 주는 상권 및 상가의 특징을 파악하고자 한다.
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정승영 교수
1. 상가임대료결정 모형
<그림 1>의 모형도에서 보듯이 연구가설H1 은 “상가임대료는 단지내 상가건물이 지리적으로 속한 상권 및 상가의 특징에 영향을 받는다”라고 설정했다. 본 모형에서는 임차인에게 부과되는 월임대료를 종속변수이고 상권 및 상가건물의 특징을 독립변수로 했다.
Rentjt=f(LOCALjt,INDUjt)
<식2>
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여기서, Rentjt는 t시간 동안에 j상가의 3.3㎡당 ‘상가 월임대료’를 의미한다. 다음으로 LOCALjt 는 ‘상권의 특징’을 대리하는 변수이며, INDUjt 은 ‘단지내 상가의 특징’을 말한다. 우리는 이러한 변수조합으로 아파트 단지내 상가의 임대료결정모형을 구축하고자 했다.
2. 변수의 특징
<그림 2> 상가가치와 관련된 변수의 분포도 / 주) RENT - 월 임대료 ; SE - 보증금 ; PRE - 권리금 ; LP - 3.3㎡ 당 지가
<그림2>에서 보는 바와 같이, 원시자료를 이용해 단지내 상가의 가치와 관련된 변수들의 분포도를 살펴본 결과에 의하면
월임대료, 보증금, 개별 공시지가의 경우는 정규 분포와 유사한 형태를 가지고 있으나 권리금의 경우는 분포도가 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지는 형태로 나타났다.
<그림 3>과 <표 2 >에 따르면, 본 연구에서는 월임대료와 독립변수간의 상호관련성을 피어슨 상관계수를 통해 살펴본 결과에 따르면 유의수준 0.05하에서 보증금과는 +0.603, 지가와는 +0.568, 아파트단지의 세대수와는 +0.511, 중심지와의 이격거리간에는 -0.501, 행정동 인구와는 +0.496, 권리금과는 +0.484, 접촉한 도로의 폭과는 -0.325, 아파트 단지의 최빈수 규모와는 -0.487, 아파트 매매가격과는 +0.45, 아파트 전세가격과는 +0. 47, 지역시장구분과는 + 0.496을 보였다. 변수의 산점도와 상관관계 행렬표를 요약하면, 월임대료는 임대료를 구성하는 보증금 및 권리금과는 강한 정(+)의 상관관계가 있으며 상가건물이 위치한 대지의 개별공시지가 및 상가가 속한 행정동의 인구수와는 약간의 정(+)의 상관관계가 존재한다. 반면에 월임대료와 중심지와의 이격거리와는 부(-) 상관관계가 있음을 보였다.
<그림 3> 상가 월임대료와 독립변수간의 상관관계 산점도 / 주) RENT - 월 임대료 ; SE - 보증금 ; PRE - 권리금; LP- 3.3㎡ 당 지가 ; APT_H : 배후 아파트 세대수 ; CDD_D - 중심지와의 이격거리 ; POP-행정동의 인구수
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변수
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월세
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보증금
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지가
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세대수
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중심지와 거리
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인구
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월세
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+1
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+0.60
**
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+0.57
**
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+0.51
**
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-0.50
**
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+0.50
**
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보증금
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+0.60
**
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+1
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+0.14
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+0.08
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-0.06
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0.05
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지가
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+0.57
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+0.14
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+1
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+0.78
**
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-0.77
**
|
0.77
**
|
|
세대수
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+0.51
**
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+0.08
|
+0.78
**
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+1
|
-0.98
**
|
0.98
**
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|
중심지와 거리
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-0.50
**
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-0.05
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-0.77
**
|
-0.98
**
|
+1
|
-1.0
**
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|
인구
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+0.50
**
|
+0.05
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+0.77
**
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+0.98
**
|
-1.0
**
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<표 2 > 변수의 상관관계 행렬도 / 주) **상관계수는 0.01수준(양쪽)에서 유의함.
<표 2>에서 제시된 것과 같이, 상권 및 상가의 특성과 관련된 독립변수 간에는 높은 다중공선성이 존재한다. 단지내 상가가 위치한 토지의 개별공시지가와 단지내 상가가 속한 행정동 인구수(+ 0.78), 지가와 인구수 (+0.77), 세대수와 인구수(+0.98), 세대수와 지가(+0.78), 중심지와의 이격거리와 지가(-0.77), 중심지와의 이격거리와 지가(-0.98), 인구와 세대수(+0.98)간에는 높은 다중공선성이 있어 모형을 구축할 경우 변수의 선택이 중요한 과정이 된다
본 연구의 시사점은 상가건물의 가치에 영향을 주는 구체적인 변수를 보였으며 본 연구는 국가적 통계를 통하여 단지내 상가에 대한 구체적인 자료를 수집하지 못하여 모집단의 규모를 정확하게 파악할 수 없었다.
3. 다중회귀분석
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변수명
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선형회귀모형
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종속변수 : 상가 월임대료
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계수값
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t통계량
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VIF
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상수항
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7.045
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0.209
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상권의 특성
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보증금
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0.023**
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4.256
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1.7
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권리금
|
0.003
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1.626
|
1.3
|
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지가
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0.000**
|
3.365
|
2.3
|
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상가의 특성
|
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도로폭
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-2.260
|
-1.890
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1.1
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업종
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-14.045
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-0.769
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1.2
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층
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-5.136
|
-0.383
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1.8
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상가면적
|
-1.010
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-0.038
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2.3
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0.619
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F통계량
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14.222
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F통계량의 유의확률
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0.000
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<표 3> OLS 선형모형 / 주) **, *는 각각 1%, 5% 유의 수준에서 통계적으로 유의함. 주) 회귀계수의 자유도 8 ; 잔차의 자유도 29 ; 전체의 자유도 37임,
<표 3>은 최소자승법에 의한 서울시 지역에 대한 상가임대료결정모형의 결과이다. 모형의 적합성을 나타내는 F값이 14.2로 나타나고 있어 선형회귀모형이 유의하다. 한편 불필요한 변수가 많이 추가되었는지를 판별할 수 있는 수정결정계수인 adj. R2값은 0.6이다. 독립변수의 계수값에 대한 통계적인 유의성은 상가권리금이 5% 유의수준에서 적합한 것으로 나타났다.
4. 결 론
상본 논문은 단지내 상가의 월임대료 결정에 관한 세부적인 연구를 제공한다. 단지내 상가의 임대료 결정모형은 서울시에 위치한 주요 단지내 상가의 표본 자료조합을 사용해 시험했다. 우리는 상권 및 상가의 특징, 상가 월임대료와 관련성을 파악하기 위해 회귀분석의 최소자승법을 사용했다. 상권 및 상가의 특성이 상가임대료에 미치는 영향을 분석한 결과에 의하면, 단지내 상가에서 제공하는 상품이나 서비스의 고정적 수요에 영향을 주는 행정동 인구수와 배후 아파트 단지의 세대수는 월 임대료와 정(+)의 상관관계가 있는 반면에 중심지에서 상가가지의 이격거리는 부(-)의 상관관계기 있음을 보였다. 특히, 개별공시지가, 권리금, 보증금, 그리고 상가업종은 상가 월임대료결정에 중요한 변수임을 알아냈다.
본 연구는 상권 및 상점특징의 요인은 단지내 상가의 월임대료를 결정하는데 중요한 변수라는 것을 보였다. 따라서 상권의 경제적인 쇠퇴는 임차인에게 부과되는 월임대료에는 부(-)의 영향을 준다.
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