1. 공동주택 관리비 개요
한국주택관리연구원은 지난 2016년 5월에 전국을 대상으로 무작위 추출(random sampling)방법으로 1,534개의 공동주택 단지를 추출했다. 공동주택관리정보시스템을 통해 추출한 단지의 36개월(2013. 1.~2015. 12.)간의 관리비 데이터를 수집·구축했다. 전국 1,534개 단지 중 이상치 및 결측치를 제외한 부산지역 소재 공동주택 단지는 94개였다. 아래의 표는 94개 단지에 대한 기초통계량이다.

즉 부산지역에 소재하는 공동주택의 경우 한 단지당 약 1,500만원이 월 관리비로 징수되며 전용면적 기준으로 환산하면 약 428원이다. 이러한 관리비는 다시 공용관리비와 개별사용료로 나뉘는데 총액은 공용관리비 683만2,000원, 개별사용료 799만8,000원으로 개별사용료가 높다. 반면 전용면적으로 환산한 단가는 공용관리비 197원, 개별사용료 190원으로 공용관리비가 7원 더 높게 나타났다. 한편 장기수선충당금은 한개 단지당 매월 약 96만원 정도 부과하며, 전용면적 기준으로 환산한 단가는 약 29원으로 분석됐다.

2. 시계열 추세 분석(time series trend analysis)

<그림 1> 3개년(2013~2015년) 월 관리비 단가 추이

위 그림을 보면 겨울(12~1월)에 난방으로 인해 관리비가 높고 여름에는 냉방으로 인해 다시 관리비 단가가 높아짐을 볼 수 있다. 2014년에는 겨울 관리비가 1년 중 가장 높고, 2013년, 2015년에는 여름 관리비가 높게 나타났다. 연간 관리비 차이는 2013년에 최고-최저 관리비 차이가 105원으로 가장 높고 다음으로 2015년 100원 차이, 2014년에 90원 차이로 가장 적게 나타났다. 관리비처럼 계절적 주기가 뚜렷한 경우 자료 자체를 분석하기보다는 다음과 같이 원자료를 추세(trend), 계절적 주기(seasonal), 잔차(remainder)의 3가지 구성요소로 분해해 검토하는 것이 일반적이다.

원자료(data)=추세(trend)+계절적 주기(seasonal)+잔차(remainder)

아래 그림은 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 부산지역 관리비 원자료(data)를 위의 세 가지 구성요소로 분해한 결과를 보여준다.

<그림  2> 월 관리비 자료의 분해

위 그림처럼 공동주택 관리비 자료는 계절적 주기가 뚜렷하게 나타난다. 부산지역의 관리비는 2013년 1월부터 2015년 12월까지 꾸준히 상승하는 추세를 보이고 있다. 즉 일반적 추세(trend)의 경우 2013년 1월에 410원 미만이고, 2015년 12월에 450원보다 높게 나타나 약 40원 이상의 상승이 있었던 것으로 나타났다.

3. 세부 지역별 변동성 분석

<그림 3> 월 관리비 자료의 공간적 변동성

<그림 3>을 보면 전체 관리비와 개별사용료는 기장군에서 높게 나타났다. 공용관리비는 기장군, 금정구와 중구에서 높고 마지막으로 장충금은 금정구에서 높고 다른 지역은 산발적으로 나타나고 있다.

4. 공동주택 관리 특성과 관리비 수준과의 관계

공동주택이 갖는 다양한 관리 특성(단지 규모, 난방방식, 관리인력의 수 등)과 관리비 수준과의 관계를 GAM(Generalized Additive Model)쪹을 활용해 분석한 결과는 다음 그림과 같다.
쪹공동주택 관리 특성과 관리비 수준과의 비선형 관계(non-linear relationship)를 포착하기 위한 수리 모형으로 자세한 사항은 Hastie et al.의 The elements of statistical learning (2009) 등 관련 문헌을 참고하기 바람

<그림 4> 월 관리비 자료와 속성항목 간의 관계

정확한 설명은 아니지만 위 그림의 수직축을 관리비의 고저를 의미하는 것으로 해석하면 무리가 없다. 수평축은 아래의 네 가지 관리 특성을 나타낸다.

▲resi.area.exclusive: 주거전용면적(㎡) ▲person.mgt: 관리인력의 수(회계담당자 등 행정인력) ▲person.guard: 경비인력의 수 ▲person.clean: 청소인력의 수

그림을 보면 네 개의 관리특성과 관리비의 관계를 살펴보면 먼저 주거전용면적이 넓어질수록 관리비는 일반적으로 감소하는 것으로 보인다. 다음으로 관리인원 증감에 따른 관리비 변화는 거의 없는 것으로 나타났다. 경비인력은 10명 이하의 인력일 때 관리비가 증가하다가 인원이 많아질수록 낮아지는 것으로 나타났다. 미화인력은 증감에 따라 관리비의 변화가 나타나지 않다가 10명 이상부터 감소한다. 이는 인원이 증가함에 따라 관리비가 증가하지 않는다는 것을 나타낸다.
그래프 후반부에 보이는 음영은 95% 신뢰수준 범위로 자료가 없을수록 음영 범위가 커지는 것으로 보면 된다. 따라서 본 분석에서는 신뢰수준 범위가 커지는 부분에 대한 해석은 제외했다.
 
※그림 4 ‘월 관리비 자료와 속성항목 간의 관계’에서 그래프 후반에 보이는 음영은 95% 신뢰수준 범위를 나타낸다. 주거전용면적은 12만㎡ 이상, 관리 인력의 수는 약 10명 이상부터, 경비인력의 수 20명, 청소인력의 수는 약 12명 이상부터 95% 신뢰수준 관리비 범위가 매우 커지고 있다. 이는 이 정도의 인력 수를 보유한 단지가 거의 없어 신뢰성 있는 추론이 어려움을 시사한다. 따라서 본 분석에서도 95% 신뢰수준 범위가 급격하게 커지는 부분은 제외하고 분석 결과를 해석했다.
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