유통시장의 환경 변화에 따라 대형 유통업체들도 온라인 시장에 집중 하고 있다. 새로운 유통채널이 확대 되면서 온라인 쇼핑 물량의 급격한 성장으로 물류 부동산에 대한 수요가 꾸준히 증가함에 따라 투자대상으로 물류부동산에 대한 수요가 증가하고 있으며, 소비자들은 가격뿐만 아니라 배송비용과 시간을 중요하게 인식하고 있다. 대형 물류센터의 개발 및 공급이 활발하고, 투자자들의 관심이 확대되고 있음에도 연구는 활발히 이루어지고 있지 않다. 특히 수익형 부동산의 투자대상으로서 수익률에 영향을 미치는 임대료결정요인에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 부동산 시장에서 새로운 투자대안으로 주목받고 있는 물류부동산의 임대료결정요인을 도출하여 실증 분석하고 유용한 시사점을 파악하고자 한다. 이를 위해 CBRE, Savills, Genstar 등의 자료와 국토교통부 데이터 4,200개를 기초로 2018년 4월 5일부터 4월 30일까지 자료조사를 실시하여 확보한 301개 자료를 활용하여 분석을 실시하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 특성별 임대료 차이 검증에서 대기업테넌트의 임대료가 낮고, 냉동냉장시설, 리츠·펀드물류의 임대료가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 수도권 물류부동산 영향력 분석에서, 고속도로IC거리와 배후도시거리는 가까울 때 임대료가 높았으며, 평지의 임대료가 높았다. 건폐율은 높을수록, 경과연수는 신축건물이 높았으며, 냉동냉장시설과 주차대수가 많은 경우의 임대료가 높았다. 대기업테넌트가 임대료에 긍정적인 영향이 있는 것으로 분석되었으며, 리츠·펀드가 새로운 대체 투자 상품임이 증명되었다. 셋째, 권역별 분산분석 결과 지세는 서울권과 타 지역권간, 건폐율은 서울권과 남동권 간, 냉동냉장시설은 서울권과 남동권, 남동권과 서남권 간, 리츠·펀드는 서울권과 서남권 간 차이가 있었다. 권역별 다중회귀분석에서 서울권은 냉동냉장시설, 대기업테넌트, 리츠·펀드의 영향력이 크고, 남동권은 고속도로IC거리, 지세, 서남권은 배후도시거리, 건폐율, 경과연수, 주차대수의 임대료 영향력이 큰 것으로 분석되었다.
주요어: 물류부동산, 임대료결정요인, 냉동냉장시설, 대기업테넌트, 리츠 펀드, 권역
As the environment of distribution market changes, even large-scale distribution companies started to focus on online market. Due to a rapid growth of online shopping market triggered by expansion of new distribution channels, demand for logistics real estate is gradually increasing, leading to increase of demand for logistics properties as investment. Customers place a priority on not only price of the real estate but also delivery costs and time. Even though development and supply of large-scale logistics center is actively in process and investors’ interest is increasing, research on the subject matter is not actively implemented. In particular, there is a shortage of empirical studies on rent determinants that have impacts on rate of return of the investment as an income property. In order to implement an empirical analysis and identify determinants of rental fee of logistics properties located in metropolitan area, this paper conducted stepwise regression analysis and regression analysis using double logarithm, which has the best power of explanation among Hedonic price models, using the data of CBRE, Savills, Genstar and 4200 data from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. The study attempted to identify whether there exists any differences of effects between region and metropolitan, and whether characteristics of logistics properties have an impact on the rental fee of the real estate. First, in the process of validating rental fee difference by characteristics, it was found that rental fee of large-scale tenants are lower while rental fees of cold storage facility and logistics properties in the form of REITS, and Real Estate Funds are higher. Second, in the process of analyzing effects of logistics properties in metropolitan area, it was found that rental fees are high when the distance between highway IC and background city is close. Also, rental fees of flat land were higher than less flat land. In addition, it revealed that the higher building coverage ratio gets, the newer the building is, and the larger parking space and cold storage facility exist, the higher rental fees become. The study also revealed that large-scale tenants have positive impacts on rental fees, and proved that REITS and REFs are new alternative investments. Third, the paper conducted analysis of variance by region, and the results are as follow. Topography between Seoul and the other regions is different; building coverage ratio was found different between Seoul and Southeast; cold storage facility was found to be different between Seoul and Southeast, and between Southeast and Southwest; and difference of REITs and REFs was found between Seoul and Southwest. In the regression analysis by region, it was concluded that cold storage facility, large-scale corporation tenants, and REITs and REFs have significant impacts in Seoul, while distance between highway IC and background city, topography, building coverage ratio, useful life, and the scale of parking space have a material impact on the rental fee in Southeast area.
표차례 ⅳ그림차례 ⅵ국문요약 ⅶ1. 서론 11.1. 연구의 배경 및 목적 11.2. 연구의 범위 및 방법 32. 이론적 고찰 62.1. 물류부동산의 이론적 고찰 62.1.1. 물류부동산의 개념 62.1.2. 물류부동산의 유형 92.2. 물류부동산의 입지 및 가격결정 172.2.1. 물류부동산의 입지 172.2.2. 물류부동산의 가격결정 202.3. 물류부동산 관련 정부정책 252.3.1. 물류서비스 활성화 252.3.2. 제도적 정비 262.3.3. 협력체계 구축 272.4. 선행연구 292.4.1. 물류부동산의 입지 관련 연구 292.4.2. 물류부동산 임대료결정요인 관련 연구 342.4.3. 선행연구와의 차별성 372.4.4. 분석 절차 393. 물류부동산 현황 및 시장동향 413.1. 물류부동산 현황 및 환경변화 413.1.1. 물류부동산 현황 413.1.2. 물류부동산 시장 권역 443.1.3. 물류시장의 환경변화 473.2. 물류부동산 시장동향 503.2.1. 국내 물류시장 동향 503.2.2. 물류센터의 최근 동향 513.3. 물류부동산 간접투자 동향 543.3.1. 물류 리츠 동향 543.3.2. 물류 펀드 동향 574. 물류부동산 임대료결정요인 분석 604.1. 연구설계 및 기초분석 604.1.1. 자료수집과 분석방법 604.1.2. 분석모형과 변수선정 704.1.3. 변수의 기초통계량 844.1.4. 특성별 임대료 차이분석 864.2. 임대료결정요인의 회귀모형과 수도권 분석 894.2.1. 임대료결정요인 회귀모형 894.2.2. 변수의 상관관계 분석 974.2.3. 임대료결정요인 단계적 회귀분석 994.2.4. 수도권 임대료결정요인 다중회귀분석 1014.3. 권역별 임대료결정요인 분석 1064.3.1. 권역별 임대료결정요인 분산분석 1064.3.2. 권역별 임대료결정요인 다중회귀분석 1104.4. 임대료결정요인 연구가설 검증결과 1225. 결론 1255.1. 연구요약 및 의의 1255.2. 연구의 시사점 1275.3. 연구의 한계 및 향후 연구과제 130참 고 문 헌 132부 록 138ABSTRACT 139