• ◦

  임대료 감정평가 시 적산법의 기대이율 적용은 한국감정평가사협회에서 2003년 제정한 「토지보상평가지침」(이하 토보침)의 기대이율 적용기준율표를 참고하여 활용해왔다.

• -

  2009년 국제금융위기가 발생하고 상당 기간 동안 부동산시장이 위축되면서 자산가치 하락과 함께 기대이율의 변동이 발생하였고, 이러한 이유로 지난 2010년 및 2013년 한국부동산연구원에서는 기대이율 관련 연구를 실시하였다.

• -

  또한, 한국감정평가사협회에서는 기대이율 검토를 포함하여 2016년 “감정평가 실무매뉴얼 : 임대료 감정 평가편”을 발간하였으며, 그 내용을 토대로 2018년 토보침을 개정하면서 기대이율 적용기준율표도 수정하였다.

• ◦

  2018년 이후에도 적산법의 기대이율 적용 시 법원 감정인을 중심으로 기대이율 적용기준율표의 개선 요구는 계속 있어 왔다.

• -

  그 이유로는 ① 기대이율을 산출한 분석자료들은 과거 자료를 기반으로 하고 있으며 이율을 개정하는 시점에서 이미 과거의 이율로 볼 수 있고, ② 개정 이후 감정평가할 때 상당한 기간 후행이 발생하여 시장 상황의 차이가 존재하는 등 기대이율 적용과 실제 시장과의 근원적 차이가 있기 때문이다.

• -

  이를 개선하기 위해서는 ① 이율표를 일정 주기로 개정하는 방법, ② 공신력 있는 기관에서 정기적으로 발표하는 통계 시계열을 활용하여 모형산식을 통해 가공한 후 보조지표로 참고하는 방법 등을 제안할 수 있다.

• -

  다만 두 방법 모두 대량 데이터의 확보, 분석 및 연구를 위한 전담인력의 필요, 물건유형별 기대이율 산출 산식에 관한 연구 및 검토 등 실행 과정에서 다양한 어려움이 존재한다.

• ◦

  본 이슈 페이퍼에서는 2022년 한국부동산연구원의 기본과제 연구보고서인 “물건유형별 기대이율 산정에 관한 연구” 중 연구결과를 중심으로 내용을 정리하여 소개하고자 한다.

• -

  기본과제 연구보고서에서는 통계 시계열을 통한 이율 가공, 법원 소송감정인 대상의 설문 조사를 주된 분석방법으로 유형별 기대이율을 검토하였고, 3가지의 시나리오로 이율 범위를 종합하여 정리하였다.

• -

  이때 시나리오의 조건은 부동산 데이터 통계를 가공한 과거 분석값의 비중을 가중한 <시나리오 1>, 분석값의 비중과 설문 조사의 의견 결과 비중이 동일한 <시나리오 2>, 현장에서의 경험 및 미래의 예측을 고려한 감정평가사의 설문 조사 의견 비중을 높게 반영한 <시나리오 3>으로 구분하였다.

1. 기대이율 적용기준율표의 변천

• ◦

  적산법은 기준시점에서의 대상 물건의 기초가액을 기대이율로 곱하여 산정한 금액에 대상 물건을 계속하여 임대차하는 데 필요한 경비를 더하여 임대료를 산정하는 방법이다.

• ◦

  2003년 신설된 토보침의 기대이율 적용기준율표와 2018년 개정 이후 기준율표를 비교하였다. 2003년 신설된 토보침의 기대이율 적용기준율표는 이용 상황에 따라 주거용, 상업용, 공업용, 농지, 임지를 최유효 이용, 임시적 이용, 나지로 구분하여 전국 공통의 이율 범위를 제시하였다.

• ◦

  2018년 개정된 기대이율 적용기준율표는 지역별 특성을 고려하여 수도권 및 광역시와 기타 시도로 나누었고, 표준적 이용과 임시적 이용으로 구분하여 기대이율을 제시하였다. 지역적으로는 동일 유형 및 동일한 이용 정도라 할지라도 수도권 및 광역시의 기대이율이 기타 시도보다 전반적으로 낮은 이율 범위를 보였다.

• -

  상업용 부동산의 경우 업무시설과 판매시설로 구분하였고, 근린생활시설은 삭제되었다. 상업용 부동산의 지역별 기대이율 세분화는 이루어지지 않았고, 용도에 따라 공통 이율로 제시하였다.

• -

  공업용 부동산은 아파트형 공장 유형의 기대이율을 삭제한 대신 산업단지 내 공장과 기타 공업용으로 구분하여 이율을 제시하였다.

• -

  농지는 순수농경지 항목을 삭제하였고, 도시 근교 농지와 기타농지로 농지의 위치를 반영하여 기대이율 범위를 제시하였다. 임지는 2003년도와 동일한 세부 유형과 이율 범위를 제시하였다.

• 주 1 :

  2003년 이율표에서는 토지 용도가 최유효 이용을 기준으로 분류된 것으로, 당해 토지가 최유효 이용 외의 다른 용도로 이용되는 경우로 가격시점 당시 이용 상황이 임시적 이용이 아니라면 가격시점 당시의 현실적인 이용 상황을 기준으로 토지 용도를 분류하고 최유효 이용률을 적용

• 주 2 :

  2003년 이율표에서 임시적 이용은 최유효 이용과 유사한 용도로 이용되고 있으나, 현재의 이용방법이 임시적을 의미

• 주 3 :

  2018년 이율표에서는 표준적 이용은 인근 지역 내 일반적이고 평균적인 이용을 의미하고, 임시적 이용은 인근 지역 내 표준적 이용에 비해 그 이용이 임시적인 것을 의미하며, 해당 토지에 모델하우스, 가설건축물 등 일시적 이용, 상업용지의 주차장 이용 또는 주거용지의 텃밭 이용 및 건축물이 없는 상태의 이용(주거용, 상업용, 공업용)을 포함하는 이용을 의미

자료 : 한국감정평가협회(2003); 한국감정평가사협회(2018)

2. 현행 기준율표와 분석자료 및 분석방법 비교

• ◦

  현재 적용 중인 토보침상에서의 기대이율 적용기준율표는 2016년 발표한 “감정평가 실무매뉴얼 : 임대료 감 정평가편”에서 분석한 자료 및 검토 방법을 기반으로 개정한 것이다. 분석대상 표본 및 분석방법에 대해서 본 연구에서 통계 시계열로 수행한 부동산 유형별 분석 검토와의 차이를 비교하였다.

주 : 주거용은 아파트, 연립다세대, 단독 주택, 다가구 세부 유형을 포함
자료 : 권현진(2022)

• ◦

  2016년 “감정평가 실무매뉴얼 : 임대료 감정평가편”의 표본 특징은 정부 및 해당 공공기관의 협조를 통해서 각 유형별 마이크로데이터를 확보하여 대량 분석이 가능했다는 점이다. 또한, 농지 및 임지 자료는 유료 구득을 통해서 자료 검토가 가능하였다.

• -

  이와 달리 본 연구는 표본자료를 가공하여 발표 중인 기관들의 통계 시계열을 산식을 통해서 분석 기간의 기대이율을 검토하였다는 점에서 차이가 있다.²

• ◦

  본 연구에서 부동산 유형별 세부 통계 시계열 및 정보공개 중인 자료를 중심으로 기대이율을 검토한 가장 큰 이유는 바로 데이터 확보 문제 때문이다.

• -

  주거용 실거래가격 데이터, 상업용 임대동향조사 등 정부에서 추진하는 사업에서 얻는 데이터들은 조사기관이 아니라면 마이크로데이터를 확보하기 어려운 문제가 있다.

• -

  또한, 통계청의 마이크로데이터는 공개 여부 승인을 통해 유료로 제공하고 있다. 한국농어촌공사의 계약 자료들은 개인정보 보호 관련 검토가 필요한 항목이 포함된 데이터를 확보하기 어렵다.

• -

  이러한 이유로 공식 발표 중인 통계 시계열을 활용하여 검토함으로써 향후에도 기대이율의 주기적 검토가 가능할 수 있도록 하였다.

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  유형별 통계 시계열 외에 소송목적의 감정평가를 수행하는 감정평가사 900명을 대상으로 기대이율 적용 현황 및 실무상 괴리에 관한 문제 여부, 시장 상황의 변화에 따른 제도 개선 등과 관련하여 설문 조사를 실시하였다.³

• -

  본 설문에 참여한 응답자는 총 144명으로 설문 대상의 16%에 해당하며,⁴ 응답 내용 중 유형별 기대이율 범위 의견을 정리하여 통계 시계열을 가공 검토한 이율과 종합한 후 시나리오별로 분석하였다.

• 2

  표본자료 마이크로데이터를 기반으로 할 경우, ① 모집단의 특성을 반영한 이율을 작성할 수 있고 ② 대규모 분석을 통한 검토가 가능하다는 장점이 있다. 통계 시계열을 적용할 경우, ① 통계 발표 시점마다 이율 검토가 가능하며 ② 무료이며 데이터 확보에 어려움이 없다는 장점이 있다.

• 3

  설문 조사 문항은 한국감정평가사협회 감정평가기준센터, 본 과제의 연구심의회 위원, 자문위원(소송감정인)의 검토를 받았으며 2022년 5월 27일부터 6월 9일까지 총 14일간에 걸쳐서 소송감정인(900명)을 대상으로 설문 조사를 요청하였고, 총 144명이 완료하였다.

• 4

  응답자의 소속기관 유형은 개인사무소(90명, 62.5%), 중소형 감정평가법인(29명, 20.1%), 대형 감정평가법인(25명, 17.4%)순으로 나타났다. 응답자의 소속기관 소재지는 경기도(45명, 31.3%), 서울(32명, 22.2%), 부산·울산·경남권(19명, 13.2%)순으로 나타났으며, 수도권 소재지가 전체 응답자의 절반 이상을 차지하였다. 설문 조사 문항 및 결과에 관한 자세한 내용은 한국부동산연구원 홈페이지에서 권현진(2022)의 연구보고서를 참고하기 바란다.

1. 주거용 부동산

• ◦

  주거용 부동산 중 아파트의 시나리오별 기대이율을 검토하였다. <시나리오 1>의 조건은 한국부동산원 및 KB부동산의 데이터 통계를 가공한 과거 분석값의 비중을 상대적으로 높게 반영한 것이다. <시나리오 1>에 서 나타난 수도권 아파트의 기대이율은 2.3~4.0%, 광역시 2.5~4.2%, 기타 시도 2.9~4.7%였다.

• -

  <시나리오 2>의 조건은 데이터 통계를 가공한 분석값의 비중과 감정평가사의 의견 비중을 동일하게 반영 한 것이다. <시나리오 2>에서의 수도권 아파트의 기대이율은 2.2~4.1%였으며, 광역시 2.3~4.2%, 기타 시 도 2.8~4.8%로 나타났다.

• -

  <시나리오 3>의 조건은 현장에서의 경험 및 미래의 예측도 고려한 감정평가사의 의견 비중을 높게 반영 한 것이다. <시나리오 3>의 수도권 아파트 기대이율은 2.1~4.2%, 광역시 2.1~4.3%, 기타 시도 2.6~4.8% 의 범위로 나타났다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  분석치 70%, 50%, 30% 의미는 각각 기관별 통계치를 분석한 한국부동산원 가공값 30%, 25%, 15% 및 KB부동산 가공값 35%, 25%, 15%의 동률 비율 반영을 의미

• 주 4 :

  광역시의 경우 인천(수도권에서 분석)을 제외한 5대 광역시의 수치이며 한국부동산원 통계치 외에는 KB부동산 및 설문 조사의 수도권 통계치와 동일

• 주 5 :

  KB부동산의 경우 전·월세전환율을 수도권 일부만 공개하고 있으므로 수도권 통계치를 반영하여 가공한 기대이율을 광역시에도 적용

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  주거용 부동산 중 연립 및 다세대 주택의 시나리오별 기대이율을 검토하였다. <시나리오 1>에서 수도권 연립 및 다세대 주택은 2.7~4.4%, 광역시 3.1~5.4%, 기타 시도 3.6~6.0%의 기대이율 범위가 산출되었다.

• -

  <시나리오 2>에서 수도권 연립 및 다세대 주택은 2.6~4.6%, 광역시는 2.9~5.3%, 기타 시도에서는 3.3~5.7%의 기대이율 범위가 나타났다. <시나리오 3>에서는 수도권 연립 및 다세대 주택이 2.5~4.9%, 광역시 2.7~5.3%, 기타 시도 3.0~5.4%로 나타났다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  분석치 70%, 50%, 30% 의미는 각각 기관별 통계치를 분석한 한국부동산원 가공값 30%, 25%, 15% 및 KB부동산 가공값 35%, 25%, 15%의 동률 비율 반영을 의미

• 주 4 :

  광역시의 경우 인천(수도권에서 분석)을 제외한 5대 광역시의 수치이며 한국부동산원 통계치 외에는 KB부동산 및 설문 조사의 수도권 통계치와 동일

• 주 5 :

  KB부동산의 경우 전·월세전환율을 수도권 일부만 공개하고 있으므로 서울, 인천 등 수도권 통계치를 반영하여 가공한 기대이율의 최대 및 최소 평균을 광역시에도 적용

• 주 6 :

  다중 다가구 주택의 경우 통계발표기관 두 곳 모두 따로 유형 구분을 하여 수치를 공개하지 않으므로 본 기대이율 제안에서 제외하였으며, 연립 다세대 주택의 제안 이율로 참고 요망

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  주거용 부동산 중 단독 주택의 시나리오별 기대이율을 검토하였다. 한국부동산원 및 KB부동산의 과거 데이터 통계를 가공한 분석값의 비중이 높은 <시나리오 1>의 경우 수도권 단독 주택 2.1~3.5%, 광역시 2.2~3.8%, 기타 시도 3.6~4.9%로 나타났다.

• -

  데이터 통계 분석값과 감정평가사의 의견 비중이 동일한 <시나리오 2>의 경우, 수도권 단독 주택 2.1~3.8%, 광역시 2.1~4.0%, 기타 시도 3.2~5.0%로 나타났다.

• -

  감정평가사의 의견 비중이 높은 <시나리오 3>에서는 수도권 단독 주택 1.9~4.0%, 광역시 1.9~4.1%, 기타 시도 2.8~5.0%였다. 이를 통해서 볼 때, 과거 데이터 분석값의 비중이 높은 시나리오보다 현장 및 미래 예측도 반영된 설문 조사 결괏값의 비중이 높은 시나리오의 기대이율 범위 폭이 넓게 나타났다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  분석치 70%, 50%, 30% 의미는 각각 기관별 통계치를 분석한 한국부동산원 가공값 30%, 25%, 15% 및 KB부동산 가공값 35%, 25%, 15%의 동률 비율 반영을 의미

• 주 4 :

  광역시의 경우 인천(수도권에서 분석)을 제외한 5대 광역시의 수치이며 한국부동산원 통계치 외에는 KB부동산 및 설문 조사의 수도권 통계치와 동일

• 주 5 :

  KB부동산의 경우 전·월세전환율을 수도권 일부만 공개하고 있으므로 서울, 인천 등 수도권 통계치를 반영하여 가공한 기대이율의 최대 및 최소 평균을 광역시에도 적용

자료 : 권현진(2022)

2. 상업용 부동산

• ◦

  업무시설의 경우 상업용 임대 동향조사의 통계를 기반으로 산출한 기대이율 가공값과 설문 조사 결과 기대이율 범위를 기반으로 시나리오별로 기대이율을 제안하였다.

• -

  데이터 분석값의 비중이 높은 <시나리오 1>에서는 수도권 업무시설 2.1~5.0%, 광역시 1.4~4.2%, 기타 시도 1.3~4.1%로 나타났다.

• -

  데이터 분석값과 설문 조사의 비중이 동일한 <시나리오 2>에서는 수도권 업무시설 2.1~5.2%, 광역시 1.8~4.7%, 기타 시도 1.7~4.6%로 나타났다.

• -

  설문 조사 결과 비중이 높은 <시나리오 3>에서는 수도권 업무시설 2.1~5.5%, 광역시 2.2~5.3%, 기타 시도 2.0~5.2%로 다른 시나리오 분석 결과보다 기대이율 값이 높게 나타났다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  광역시의 경우 인천(수도권에서 분석)을 제외한 5대 광역시의 수치

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  판매시설의 통계 데이터는 소규모 판매시설, 중·대규모 판매시설, 집합상가 판매시설로 유형을 구분하여 발표하고 있으므로 이를 종합하여 지역별 판매시설 기대이율을 시나리오별로 검토하였다. 과거 데이터 분석을 통해 제시한 기대이율 범위는 실무 현장에서 느끼는 감정평가사의 현재 및 미래 예상 의견이 나타난 기대이율 범위보다 1% 이상 낮게 나타났다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  광역시의 경우 인천(수도권에서 분석)을 제외한 5대 광역시의 수치

• 주 4 :

  판매시설의 유형은 상업용 임대 동향조사의 구분에서의 소규모 일반상가, 중·대규모 일반상가, 집합상가이며 설문 조사에서는 유형 구분 없이 판매시설 전체로 의견을 수렴

자료 : 권현진(2022)

3. 공업용 부동산

• ◦

  현 이율표에서는 공업용 부동산을 산업단지 유형과 기타 공업용 유형으로 구분하였다. 앞서 전례 자료 대상이 기타 공업용을 중심으로 하였으므로 설문 조사 결과의 기타 공업용에서만 결합 분석하여 제안하였다.

• -

  나머지 산업단지 및 아파트형 공장은 설문 조사 결과로 수도권·광역시 및 기타 시도로 구분하여 검토 후 이를 시나리오 분석 대신 종합하여 제시하였다.

• -

  종합 기대이율은 산업단지 2.4~5.6%, 기타 공업용은 1.0~5.1%이다. 아파트형 공장은 2.9~6.2% 수준을 보였다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  기타 시도는 경기도를 제외한 도지역을 의미

• 주 4 :

  전례 자료를 통해 산출한 범위는 경기도 기타 공업용 부동산에 한정된 것으로 기타 공업용 기대이율 최대, 최소에만 반영

• 주 5 :

  본 보고서에서 기술한 설문 조사 결과에서 보듯 아파트형 공장의 이율 제공은 이를 사무소 용도로 볼 것인가에 따라 찬, 반 의견으로 갈렸으나, 설문 문항의 자문의견에 의해 참고용 이율 범위를 조사한 것으로 실제 기대이율 제안에는 불포함

자료 : 권현진(2022)

4. 농지

• ◦

  농지의 경우 한국농어촌공사의 데이터에서 산출한 기대이율 가공값의 범위는 전국 기준으로 전 0.4~1.5%, 답 0.5~1.7%였다. 설문 조사에서는 도시 근교 농지 1.2~2.7%, 기타농지 1.2~3.1%로 나타났다. 도시 근교 농지 및 기타농지에 따라 실제 기대이율 차이가 발생할 수도 있으나, 임대차 데이터를 분석함에 있어서 어디까지를 도시 근교로 볼 것인가에 대한 기준이 명확하지 않아 종합 결과에서 제외하였다.⁵

• ◦

  시나리오별 기대이율을 살펴보면, 과거 데이터 분석에 더 많은 가중치를 둔 <시나리오 1>에서는 도시 근교 농지 0.7~1.9%, 기타농지 0.7~2.4%로 나타났다.

• -

  과거 데이터 분석과 현장 경험 및 미래 예상을 포함한 설문 조사 결과를 동일 비중으로 조합한 <시나리오 2>에서는 도시 근교 농지 0.8~2.2%, 기타농지 0.8~2.4%로 나타났다.

• -

  설문 조사 결과의 비중이 높은 <시나리오 3>에서는 도시 근교 농지 1.0~2.4%, 기타농지 1.0~2.7%로 나타났다.

• -

  아래 표에 제시된 한국농어촌공사의 최대-최소 이율 범위는 가공값들의 1분위수 및 3분위수이며, 시군구 별로 범위를 좁혔을 때 개별 필지별 극단치의 범위가 1% 이하의 하방으로 넓게 펼쳐져 있었다. 이에 시나리오를 종합해서 볼 때 농지 기대이율은 3% 이하로 제안한다.

• 주 1 :

  설문 조사 최댓값 및 최솟값은 감정평가사들이 제시한 기대이율 범위의 평균으로 산출

• 주 2 :

  시나리오 1은 분석치 70% 설문 30% 반영, 시나리오 2는 분석치 50% 설문 50% 반영, 시나리오 3은 분석치 30% 설문 70% 가정한 후 분석 제안

• 주 3 :

  한국농어촌공사의 데이터는 도시 근교 및 기타농지 구분 없이 전과 답으로 구분한 데이터를 가공한 이율로 최솟값은 1분위수, 최댓값은 3분위수로 대입

자료 : 권현진(2022)

5. 소결

• ◦

  앞서 통계 데이터, 전례, 감정평가사의 설문 조사 결과를 종합하여 시나리오별로 분석한 기대이율 적용 범위를 제안하였다.

• -

  데이터를 통한 분석은 마이크로데이터 기반이 아닌 극단치가 제외된 시계열 자료의 분석이며 그 결괏값이 시점별로 나타난다.

• -

  전례 자료가 반영된 경우는 공신력 있는 통계자료가 없는 공업용 부동산만 검토하였다. 각각의 데이터 및 전례 자료 분석에 설문 조사 의견을 종합 반영하여 시나리오별로 이율을 제안하였다.

• ◦

  시나리오 분석 결과는 정량 분석으로 과거 데이터 반영치를 높게 반영한 경우(시나리오 1), 데이터 분석과 정성 분석인 설문 조사 결과를 동일 비중으로 반영한 경우(시나리오 2), 설문 조사 결과를 높게 반영한 경우(시나리오 3)로 구분하여 제시하였다.

• -

  앞서 살펴본 시나리오별 결과들은 동일 부동산 유형 내에서 과거 데이터 분석결과의 비중이 높은 <시나리오 1>이 이율 범위가 상대적으로 낮은 수준으로 나타났다.

• -

  또한, 설문 조사 결과의 반영 비중이 높은 <시나리오 3>의 기대이율 범위가 상대적으로 다른 시나리오보다 높은 수준을 보였다. 이는 데이터 분석 기간이 국내 부동산시장의 가격 상승 기간과 시중금리 인하 시기가 겹쳐 있기 때문으로 보인다.

• -

  이러한 점에서 보았을 때 <시나리오 3>의 결과는 현재 시점에서 현장에서 느껴지는 전문가 의견과 물가 상승, 부동산시장에서 거래량 감소, 시중금리 인상 시작으로 인한 부동산 가격의 하락을 고려하여 미래의 기대이율을 예상한 것으로 보인다.

• ◦

  이렇게 제시된 기대이율 분석값 범위를 포함하여 부동산 유형별 및 지역별로 기대이율 적용 범위를 종합하여 표로 제안하였다.

• -

  이때 상업용 부동산의 업무시설, 판매시설은 수도권, 광역시, 기타 시도의 분석 이율 범위 간 차이가 있어서 주거용 부동산의 세부 유형과 같이 지역별로 구분 제안하였다. 주거용 부동산의 다중 다가구 주택은 통계 시계열이 모두 부재하여 종합 제안에서 이율 제시를 제외하였다.

• -

  공업용 부동산은 전례 자료 내 감정평가가격과 임대 조서의 실제 작성한 임대료를 대입하여 이율값 범위를 살펴보았다. 담보목적 감정평가로 지목이 공장용이며 전체 임대인 경우로 선정할 때, 이율 범위가 기존 토보침에서 제시한 하단 값으로 나타나는 한계가 있었다.⁶ 공업용 부동산의 경우 지역보다는 산업단지 내 위치한 경우, 개별 공장, 아파트형 공장(지식산업센터 등)과 같이 세부 유형이 이율에 영향을 보였다.

• -

  공업용 부동산 중 아파트형 공장은 그 용도가 공장보다는 사무용 업무시설에 가까운 이유로 인해 2003년 토보침에 제시되었으나, 2018년 토보침에서 제외되었다. 그럼에도 불구하고 감정평가사의 개별 자문 과정에서 해당 유형에 대한 재설정 요청이 있었다.

• -

  이에 설문 문항에서 아파트형 공장의 이율 재설정에 관한 의견을 물었다. 해당 문항의 결과에서는 아파트형 공장의 이율이 필요하다는 의견과 그렇지 않다는 의견의 비율이 거의 비슷하였으나, 설문에서 감정평가사들이 의견을 낸 산업단지 또는 기타 공업용 이율 범위와 아파트형 공장 이율 범위가 상당한 차이를 보였다. 이번 제안에서는 토보침의 제외 여부와 상관없이 단순 참고용으로 분석된 값을 제시하였다.⁷

• 주 1 :

  2018년 이율표의 ‘표준적 이용’은 인근지역 내 일반적이고 평균적인 이용을 의미하고, 임시적 이용은 인근 지역 내 표준적 이용에 비해 그 이용이 임시적인 것을 의미하며, 해당 토지에 모델하우스, 가설건축물 등 일시적 이용, 상업용지의 주차장 이용 또는 주거용지의 텃밭 이용 및 건축물이 없는 상태의 이용(주거용, 상업용, 공업용)을 포함하는 이용을 의미

• 주 2 :

  종합 분석값인 “① 시나리오 분석 종합 제안”은 표준적 이용을 기준으로 작성

• 주 3 :

  본 표의 모든 이율값 및 아파트형 공장은 토보침의 이율표의 수정 및 재포함할 것을 제안하는 것이 아니며, 참고용으로 제시한 것

• 주 4 :

  다중다가구 주택은 해당 유형으로 공표 중인 통계 데이터가 부재하여 이율표 제시에서 제외

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  농지의 경우 농지 임차료 데이터와 개별공시지가를 대입하여 기대이율 산식으로 산출한 값과 설문 조사 결괏값을 조합하여 검토하였다. 농지는 이전 토보침의 이율표에서 순수농경지, 도시 근교 농지, 기타농지로 구분하여 이율을 제시하였다.

• -

  그러나 데이터 분석결과를 보면 극단치를 제외한 1분위수 및 3분위수 범위에서 도시 근교라 볼 수 있는 광역시와 기타농지라 볼 수 있는 군지역에서 기대이율 차이가 뚜렷이 나타나지 않았다.

• -

  2018년 토보침에서는 지역적 차이보다는 도시 근교, 기타로 구분하여 이율 범위를 제시하였는데, 실제 데이터를 분석한 결과에서는 위치보다는 지목(전 또는 답)에 따른 임대료의 차이가 발생하였다.⁸

• -

  다만 전과 답의 차이 외에 농지 및 농산물의 특성에 따라 임대료 차이가 나타나 기대이율 극단치가 발생하였고, 지가가 높은 지역을 중심으로 1% 이내의 기대이율을 보이고 있어서 이를 반영하여 전국 이율로 범위를 제안하였다.

자료 : 권현진(2022)

• ◦

  임지의 경우 공신력 있는 통계 또는 마이크로데이터를 제공하는 기관을 찾기 어려웠고, 임지의 기대이율은 농지와 크게 차이가 없다는 의견과 임지의 임대차 비율이 높지 않다는 의견을 반영하여 종합 제안에서 제외하였다.⁹

• 5

  수도권 및 광역시에 한정에서 ‘도시 근교’로 볼 수도 있고 도심에서 떨어진 거리를 기준으로 정해서 ‘도시 근교’로 분류할 수도 있다. 또한, 행정구역 단위를 활용하여 ‘읍, 면, 리’의 경우 ‘기타농지’로 보고 ‘동’의 경우 ‘도시 근교 농지’로도 볼 수 있을 것이다. 다만 이러한 기준들이 명확하게 정해진 후 적용되어야 할 것이며, 본 연구에서 각 시군구별로 전과 답의 기대이율을 검토한 결과에서도 도시와의 거리에 상관없이 해당 지역의 지가 수준에 따라 기대이율의 수준 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 예를 들어 제주의 경우 1% 이하로 나타났고, 같은 도지역 안에서도 시 또는 군이라는 행정구역에 예상되는 기대이율 위계와 상관없이 이율 범위가 다르게 나타났다(전북 완주군 1분위 0.36~ 3분위 0.60%, 전북 익산시 1분위 1.15~ 3분위 3.37%). 이에 거리 구분 없이 농지 종합 기대이율의 범위를 제안하였다.

• 6

  분석 기간 내 모든 지역의 담보 감정평가 목적 전례 자료를 살펴보기에는 연구 기간 및 인원 등의 문제로 한계가 있었다. “본건 전체임대”의 경우로 한정한 이유는 2016년 “감정평가 실무매뉴얼 : 임대료 감정평가편”에서 분석한 방법이기 때문이다. 또한, 최소 15~20건 이상의 담보 감정평가 전례 자료를 열람하여야 임대료가 모두 표시된 1개의 완전한 임대 조서를 발견할 수 있었다.

• 7

  아파트형 공장은 근래에 ‘지식산업센터’의 명칭으로 많이 알려져 있다. 이를 순수한 공업용 부동산으로 볼 수 있는가의 문제, 그리고 상업용 오피스(업무시설)로 보아야 하는 것이 아닌가의 문제로 인해 공업용 부동산 기대이율 범위로 세분화해야 하는 가에 대한 의문이 있다. 이러한 이유로 2018년 개정된 토보침에서 삭제된 것으로 추정하나, 실제 기대이율을 활용하는 소송감정인 중에는 아파트형 공장 이율 제시에 대한 의견을 지속적으로 제기하고 있다. 이에 본 연구에서는 해당 부동산 유형의 재설정 여부와 상관없이 단순 이율 참고용으로만 결과치를 제시하였다.

• 8

  뿐만 아니라 순수농경지, 도시 근교, 기타 등 농지의 세부 유형을 구분하여 적용할 수 있는 기준이 명확하지 않아 분석한 이율을 종합하여 하나로 제시하였다.

• 9

  소송감정인의 자문 및 전화 인터뷰에서는 실무에서 감정평가 시 임지를 임차하는 경우가 극히 드물어서 농지와 합쳐 이율 범위를 제시하거나 농지의 이율 범위를 적용해도 무방하다는 의견을 제시하였다.

• ◦

  기존 연구에서는 개인이 수집하거나 확보가 어려우며, 부동산 관련 공공기관으로부터 요청을 통해서 승인되어야 확보할 수 있는 대량 데이터를 중심으로 기대이율 분석을 진행하였다.

• -

  이번 연구에서는 누구나 쉽게 접근 가능한 통계 시계열을 기반으로 모형을 통해서 이율표상 검토가 필요하거나 개정 주기를 고려하여 검토한 점에서 연구의 의의가 있다.

• ◦

  또한, 통계 시계열을 통해 분석한 기대이율 가공값을 과거의 시장 흐름으로 보았고, 설문 조사를 토대로 소송감정인들의 의견을 통해 수집된 기대이율 예상 범위는 시장의 현황과 근미래를 예측하는 이율의 변동으로 판단하여 비중 조절을 통해서 시나리오 분석을 시도하였다.

• -

  이를 토대로 각각의 시나리오 분석결과를 통합하여 유형별 종합 이율 범위를 제시하였다는 데에 연구의 차별성이 있다.

• ◦

  이와 함께 본 연구에서 제시한 모형산식과 통계 시계열의 가공을 통해서 현 이율표 형식의 단점을 보완하고, 현행 토보침의 기대이율 적용기준율표의 보조지표로써 활용할 것을 제안한다.

• -

  다만 모형산식으로 보조지표를 제공할 수 있는 유형이 통계 시계열의 부재로 주거용 부동산, 상업용 부동산, 농지로 한정될 수밖에 없다는 점에서 그 한계가 있다. 이와 함께 연구의 기간 및 인력이 한정되어서 공업용 부동산의 경우 전례 자료를 통해서 분석한 곳이 일부 지역이었으며, 임지의 경우 유료 자료 구득이 어려웠던 점도 연구의 한계로 남았다.

• ◦

  앞으로 공공 및 민간에서 부동산 유형별로 공신력이 있는 통계 시계열들이 발표되기를 기대하며, 이를 기반으로 다양한 연구가 진행되어 감정평가사들이 부동산의 가치를 정확하게 추정할 수 있도록 지원해주는 정량적 지표가 많아지기를 희망한다.