연구 보고서: 부동산 가격의 삼면성 원리와 평가 3방식

연구 보고서: 부동산 가격의 삼면성 원리와 평가 3방식___양평군 부동산 연구원 2024_12홍영호

1. 서론

부동산 가격의 삼면성 원리는 부동산 가격이 위치, 물리적 특성, 그리고 경제적 요인의 상호작용에 의해 결정된다는 것을 제안합니다. 이는 부동산의 가치를 평가할 때 단순히 물리적 특성에 의존하지 않고, 다양한 요인을 종합적으로 고려해야 한다는 점을 강조합니다. 예를 들어, 위치는 부동산의 접근성, 주변 환경, 그리고 지역 사회의 발전 가능성 등을 포함하며, 경제적 요인은 시장 수요와 공급, 경제 성장률, 금융 정책 등을 포함할 수 있습니다.[1]

부동산은 중요한 자산으로, 그 가치는 다양한 요인에 의해 결정됩니다. 특히 부동산 가격의 평가 과정에서 삼면성 원리와 평가 3방식은 중요한 개념으로 자리잡고 있습니다. 부동산 가격은 단일한 기준이 아닌, 물리적, 경제적, 법적/사회적 측면이 복합적으로 영향을 미친다는 삼면성 원리에 의해 형성되며, 이 원리를 바탕으로 부동산 가치를 평가하기 위한 여러 가지 방법이 존재합니다. 본 보고서는 부동산 가격의 삼면성 원리와 이를 바탕으로 한 평가 3방식을 중심으로 부동산 가치를 정확하게 평가하는 방법을 제시하고자 합니다.

2. 부동산 가격의 삼면성 원리

부동산 가격을 평가할 때 고려해야 할 핵심 원리인 삼면성 원리는 부동산 가격이 물리적 측면, 경제적 측면, 법적/사회적 측면의 세 가지 주요 요소에 의해 결정된다고 주장합니다. 각 요소는 서로 영향을 미치며, 부동산의 가치를 종합적으로 평가할 때 중요한 기준이 됩니다.

2.1 물리적 측면 (Physical Aspects)

물리적 측면은 부동산의 실제적인 특성에 관련된 요소로, 위치, 면적, 건물의 구조 및 상태, 주변 환경 등을 포함합니다. 물리적 측면은 부동산의 실질적인 가치를 결정짓는 중요한 요소로, 특히 위치는 부동산 가치에서 가장 중요한 특성으로 작용합니다.

• 위치: 교통이 편리하고, 상업지구와의 접근성이 좋은 지역은 수요가 많아 가격이 상승할 가능성이 큽니다.
• 건물의 상태와 설계: 건물의 연식, 유지 관리 상태, 설계와 같은 특성도 물리적 요소에 포함됩니다. 최신 건축 자재와 현대적인 설계를 갖춘 건물은 더 높은 가치를 지닙니다.

2.2 경제적 측면 (Economic Aspects)

경제적 측면은 부동산 시장의 수요와 공급, 경제 성장률, 금리, 인플레이션 등의 경제적 요인에 의해 영향을 받습니다. 이러한 경제적 조건들은 부동산 가격에 직접적인 영향을 미치며, 시장의 상황에 따라 가격이 크게 달라질 수 있습니다.

• 수요와 공급: 지역별 인구 증가나 상업시설의 증가 등은 수요를 자극하여 가격을 상승시킬 수 있습니다. 반대로 공급 과잉이 발생하면 가격은 하락할 수 있습니다.
• 금리: 금리가 낮을 경우 대출이 용이해져 수요가 증가하고 가격 상승을 촉진할 수 있습니다. 반대로 금리가 상승하면 대출이 어려워져 수요가 감소하고 가격이 하락할 수 있습니다.

2.3 법적/사회적 측면 (Legal/Social Aspects)

법적 측면은 부동산에 대한 소유권, 법적 규제, 세금과 관련된 요소들을 포함합니다. 사회적 측면은 주거 환경, 지역 사회의 변화, 트렌드 등을 포함하여 부동산 가격에 영향을 미칩니다.

• 법적 규제: 예를 들어, 특정 지역에 대한 개발 제한이나 재건축 법규는 부동산의 가치를 제한할 수 있습니다. 또한, 토지 이용 규제나 환경 보호 규제가 강화되면 가격에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 사회적 변화: 최근에는 ESG(환경, 사회, 지배구조) 요소가 부동산 가치 평가에 중요한 역할을 하며, 사회적 요구나 트렌드가 부동산 가격에 반영되고 있습니다.

3. 부동산 가격 평가 3방식

부동산 가격을 평가하는 데에는 여러 가지 방법이 있으며, 그 중 원가법, 비교법, 수익법은 가장 대표적인 세 가지 방식입니다. 이들 방법은 각각의 목적과 상황에 따라 다르게 적용됩니다.

3.1 원가법 (Cost Approach)

부동산의 현재 상태를 기준으로 재건축하는 데 필요한 비용을 고려하여 부동산 가치를 평가하는 방식입니다. 이는 특히 새로운 건물이나 재개발이 필요한 부동산에 적용됩니다[4].

원가법은 부동산을 새로 건설하거나 대체하는 데 드는 비용을 기준으로 평가하는 방법입니다. 이 방식은 주로 신축 건물이나 특수한 용도의 부동산에 적용됩니다.

• 적용 방법: 부동산을 새로 건설하거나 대체하는 데 드는 건설비용과 감가상각을 고려하여 현재 가치를 평가합니다.
• 장점: 특수 용도의 부동산이나 신축 부동산에 유용합니다.
• 단점: 기존 부동산의 가치 평가에는 한계가 있을 수 있으며, 시장 가격을 직접 반영하지 못할 수 있습니다.

3.2 비교법 (Sales Comparison Approach)

유사한 부동산의 거래 사례를 바탕으로 부동산의 가격을 비교하여 평가합니다. 이는 시장 데이터의 가용성에 크게 의존하며, 부동산 시장의 비대칭성을 고려할 때 유용할 수 있습니다.[2]

주로 주거용 부동산의 평가에 적합하며, 실제 시장에서의 거래 데이터를 기반으로 가격을 추정합니다.

• 적용 방법: 최근에 거래된 유사한 부동산 가격을 참고하여 대상 부동산의 가치를 평가합니다. 이를 통해 시장의 실제 가격 흐름을 반영할 수 있습니다.
• 장점: 실제 시장에서 거래된 데이터를 기반으로 하므로 현실적이고 직관적인 평가가 가능합니다.
• 단점: 유사한 부동산을 찾는 것이 어려울 수 있으며, 시장 변동성에 따라 가격이 달라질 수 있습니다.

3.3 수익법 (Income Approach)

부동산이 창출할 수 있는 미래의 수익성을 기반으로 평가하는 방법으로, 주로 임대 부동산에 사용됩니다. 이 접근법은 미래 수익의 현재 가치를 계산하여 부동산의 가치를 산출합니다.[3]

수익법은 부동산이 창출할 수 있는 수익을 기준으로 평가하는 방법입니다. 상업용 부동산이나 임대용 부동산에서 자주 사용되며, 부동산이 발생시키는 임대 수익이나 운영 수익을 바탕으로 가치를 산출합니다.

• 적용 방법: 부동산이 발생할 수 있는 **순영업소득(NOI)**을 바탕으로 이를 자본화율(cap rate)을 이용해 현재 가치를 평가합니다.
• 장점: 수익 창출 능력을 평가할 수 있어 상업용 부동산이나 임대 부동산에 적합합니다.
• 단점: 수익 예측이 정확하지 않거나 변동성이 클 경우 평가가 어려울 수 있습니다.

4. 결론

각 평가 방식은 특정 상황과 부동산 유형에 따라 적절하게 선택되고 조합될 수 있습니다. 예를 들어, 비대칭적 정보가 많은 시장에서는 기계 학습 모델을 활용하여 더 정확한 평가를 할 수 있으며,[4] 이를 통해 전통적인 평가 방법론의 한계를 극복할 수 있습니다.

부동산 가격의 삼면성 원리는 부동산 가격이 단일한 요소에 의존하지 않고, 물리적, 경제적, 법적/사회적 측면에서 복합적으로 영향을 받는다는 중요한 원칙을 제시합니다. 각 측면을 종합적으로 고려할 때, 부동산 가치는 더욱 정확하게 평가될 수 있습니다.

또한, 부동산 평가에는 원가법, 비교법, 수익법이라는 세 가지 주요 평가 방식이 있으며, 각각의 방식은 부동산의 특성이나 평가 목적에 맞게 적용됩니다. 부동산 투자자나 평가자는 이들 평가 방법을 잘 이해하고 적절하게 활용함으로써 부동산 가치를 정확히 산출할 수 있어야 합니다.

따라서, 부동산 가격을 평가하는 과정에서 삼면성 원리를 토대로 각 평가 방식을 적절히 활용하는 것이 중요하며, 이를 통해 투자자는 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 투자 결정을 내릴 수 있습니다.

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[1] Baur, K., Rosenfelder, M., & Lutz, B. (2022). Automated real estate valuation with machine learning models using property descriptions. Expert Systems with Applications, 213, 119147.

[2] Deaconu, A., Buiga, A., & Tothăzan, H. (2022). REAL ESTATE VALUATION MODELS PERFORMANCE IN PRICE PREDICTION. International Journal of Strategic Property Management.

[3] Krolage, C. (2022). The effect of real estate purchase subsidies on property prices. International Tax and Public Finance, 30, 215-246.

[4] Lin, R. F., Ou, C., Tseng, K., Bowen, D., Yung, K., & Ip, W. (2021). The Spatial neural network model with disruptive technology for property appraisal in real estate industry. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121067.

 

 

참고 문헌

 

Baur, K., Rosenfelder, M., & Lutz, B. (2022). Automated real estate valuation with machine learning models using property descriptions. Expert Systems with Applications, 213, 119147.

Deaconu, A., Buiga, A., & Tothăzan, H. (2022). REAL ESTATE VALUATION MODELS PERFORMANCE IN PRICE PREDICTION. International Journal of Strategic Property Management.

Krolage, C. (2022). The effect of real estate purchase subsidies on property prices. International Tax and Public Finance, 30, 215-246.

Lin, R. F., Ou, C., Tseng, K., Bowen, D., Yung, K., & Ip, W. (2021). The Spatial neural network model with disruptive technology for property appraisal in real estate industry. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121067.

Özdilek, Ü. (2023). The Role of Thermodynamic and Informational Entropy in Improving Real Estate Valuation Methods. Entropy, 25.

Razen, A., Brunauer, W. A., Klein, N., Kneib, T., Lang, S., & Umlauf, N. (2023). A multilevel analysis of real estate valuation using distributional and quantile regression. Statistical Modelling, 23, 525-539.

Walacik, M. (2024). Property appraisal via lens of property registration abundance – real estate market asymmetry assessment. *International Journal of Strategic Property Management*, None.

何, 江. (2022). Research on Influencing Factors of Real Estate Development Investment. Sustainable Development.