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공동주택 관리비에 대한 사회적 관심이 비리 적발에 집중되어 있고 가치 중립적 분석 사례가 흔치 않은 바, 본 논문에서는 데이터 자체에 초점을 두고 관리비에 대한 객관적 결정요인을 파악하고자 하였다. 매월 측정된 관리비 데이터는 공간적으로 공동주택 단지에, 시간적으로 측정 월에 속하는 교차포섭의 특징을 가지고 있다.
본 논문에서는 이러한 시공간적 교차포섭 구조를 반영하기 위해 다수준 모형을 분석의 틀로 사용하였고, 구체적인 모수의 추정은 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법의 하나인 HMC(Hamiltonian Monte Carlo) 알고리듬을 사용하였다.
분석 결과, 관리비 형성에 영향을 미치는 첫 번째 요인으로 계절적 주기를 꼽을 수 있었고, 이는 관리비를 구성하는 항목 중 개별 사용료에서 보다 뚜렷하게 파악되었다. 두 번째 요인으로 공동주택 단지의 개별적 특징을 들 수 있다. 지리적 위치, 건물 동의 배치 형태 등 일일이 측정하여 변수화할 수 없는 이러한 요인들을 모두 ‘단지’라는 변수에 포함시켰으며, 이 요인이 관리비 결정에 그 어떤 요인보다 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 동당 세대수는 관리비 상승의 주요 요인임을 확인하였다.
마지막으로 관리면적과 경과연수 또한 관리비 결정에 영향을 미치는 요인으로 파악되었으며, 이들 두 요인 간에 상호 작용 효과가 존재하여 소규모보다는 대규모 단지일 때 경과연수 증가에 따른 관리비 상승효과가 보다 뚜렷함을 발견하였다. The rising concerns about housing management fee appear to focus on fraud detection, ignoring value neutral analysis, which motivates this study to identify factors affecting housing management fee within objective analysis framework. The data used in the study are monthly maintenance fees which are nested in the APT complexes as well as in the measurement period of month. We employed a multilevel modeling approach taking account of the spatio-temporal cross-nested structure of data, and chose to apply the Hamiltonian Monte Carlo algorithm(HMC), one of the Markov Chain Monte Carlo(MCMC) numerical techniques, to estimate parameter values in the multilevel model. Analysis results indicate that seasonality is one of the maintenance fee determinants. Private utility fee, one component of the maintenance fee, shows a particularly apparent seasonality. The traits of APT complexes that go unmeasured are found to be extremely strong determinants of the maintenance fee; geographical location, building layout and other various factors that are not available or cannot be measured are all examples of the traits of APT complexes. We identified that the households per building is an important management fee-increasing factor. Finally, scale of housing estate and property age are also revealed to be determinants of the maintenance fee. The interaction effect of the two determinants showed that property age impact, representing building deterioration, is more apparent in large housing estate than in small one.
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