오피스 임대시장의 공실률 결정요인에 관한 연구

Abstract

부동산은 자본시장의 3대 주요 자산인 주식, 채권과 더불어 중요한 투자자산이다. 우리나라의 부동산 시장은 1997년 외환위기를 기점으로 다양한 변화가 시작되었다. 외환위기 이 후 다양한 방식으로 변화된 부동산 시장은 신탁업법 개정(1998년), 자산유동화에 관한 법률(1998년), 주택저당채권유동화회사법(1999년) 등 법적인 제도 개혁을 통하여 안정적인 투자기반을 마련하였다. 이로 인하여 외국계 투자 자본을 부동산 시장에 유인할 수 있게 하는 계기가 되었다. 상업용 부동산 시장 중, 오피스빌딩 시장은 2002년 자산운용에 관한 법률 및 부동산투자회사법 등의 정립으로 간접투자가 확산되고 있다. 이 같은 투자환경의 변화로 오피스 빌딩에 투자하는 시장참여자들은 신뢰할 수 있는 객관적인 정보의 중요성에 대하여 많은 고민을 하고 있다. 상업용 부동산에 대한 정보 수요가 높아지는 짐에 따라 다양한 정보 수요 욕구를 충족시키기 위하여 국내외 전문기업들은 오피스빌딩에 관한 자료를 지속적으로 조사 및 분석하여 제공하고 있다. 이러한 맥락에서 서울시 오피스빌딩을 대상으로 서울시 오피스빌딩 공실률에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대하여 분석하였다. 분석에 사용된 데이터는 횡단면, 시계열, 패널 3분류로 구분된다. 분석방법으로는 다중회귀분석, VECM모형, 고정효과모형, 확률효과모형을 이용하였다. 권역별로 횡단면 데이터를 구분하여 회귀분석을 실시한 결과, 도심권역 내 오피스빌딩은 지상층수, 매매경험이 상승하면 공실률은 상승하는 것으로 분석되었다. 강남권역 내 오피스빌딩은 매매경험이 상승하면, 공실률은 증가하는 것으로 분석되었다. 여의도권역에 포함된 오피스빌딩은 변수들이 모두 유의하지 않는 것 나타났다. 서울시 전체 오피스빌딩의 단계별 회귀분석결과 연면적이 증가 시 공실률은 낮아지고, 지상층수, 건폐율, 매매경험이 증가 시 공실률은 증가하는 것으로 나타났다. 시계열 데이터를 이용한 상관관계 분석결과, 1% 유의수준에서 관리비와 임대료, 전산업생산지수는 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고, CD91금리와 인플레이션율은 음(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 충격반응분석 결과 전산업생산지수, CD91금리, 인플레이션율이 1단위 표준편차만큼 상승하면 공실률은 1개월 뒤 음(-)으로 반응한다. 관리비와 임대료가 1단위 표준편차만큼 상승하면, 공실률은 1개월 뒤 양(+)으로 반응한다. 예측오차 분산분해 결과 공실률의 예측오차는 자기 자신인 공실률에 의하여 1개월 후 97.96%에서 이후 변동성이 축소되어 10개월 후에는 62.92%로 설명되고 있다. 단기에는 관리비가 설명력이 가장 높으며, 장기에는 CD91금리가 설명력이 가장 높은 것으로 나타났다. 패널데이터를 이용하여 공실률에 영향을 미치는 요인들에 대하여 실증 분석하였다. 고정효과모형 결과 관리비, 지상층수가 증가하면 공실률은 증가하고, 전산업생산지수, 인플레이션율, CD91금리, 연면적이 증가하면 공실률은 감소하였다. 공적분 검정결과 일부 검정 통계량에서 공적분이 존재하는 것으로 나타나 패널 VECM 모형을 실시하였다. 인과관계 분석결과 관리비, CD91금리, 전산업생산지수, 인플레이션율, 보증금, 공실률 순으로 외생적인 것으로 나타났으며, 충격반응분석 결과는 전산업생산지수, CD91금리, 인플레이션율은 1단위 표준편차만큼 상승하면, 공실률은 1개월 뒤 음(-)으로 반응하고, 임대료, 관리비가 1단위 표준편차만큼 상승하면, 공실률은 1개월 뒤 양(+)으로 반응 하였다. 이 같은 결과는 시계열 충격반응 함수와 유사한 결과를 보여주고 있다. 예측오차에 대한 분산분해는 장·단기에 공실률에 대하여 CD91금리가 설명력이 가장 높은 것으로 나타났다. 패널데이터의 분산분해 결과는 시계열 분산분해 결과와 차이를 보여주고 있다. 시계열 분산분해 결과 단기에는 관리비가 공실률에 대한 설명력이 가장 높았으나, 패널 분산분해 결과 관리비는 CD91금리 다음으로 공실률에 대한 설명력이 높은 것으로 나타났다.