이 연구의 목적은 토지의 전통적 가치 산정 방법인 OLS(Ordinary Least Squares)와 공간 회귀 모형을 비교하는 데 있다. 이를 위해 토지의 실거래 가격 데이터를 사용하며, 한국 정부가 설정하는 공식 토지평가가격의 추정에 대한 적용 가능성을 향상시키는 한편, 효과적인 시행을 위한 정책적 함의를 도출하고자 한다. 즉, 전통적 회귀 모형의 한계를 극복하는 방법의 일환으로 OLS와 함께 SLM(Spatial Lag Model), SEM(Spatial Error Model) 등 다양한 일반화 회귀 모형을 비교한다. 그 결과, 토지 가격 산정을 위한 적절한 추정 모형을 도출하기 위해 심층적 진단을 수행하며, 아울러 COD(Coefficient of Dispersion), COV(Coefficient of Variation), PRD(Price-Related Differential)를 사용하여 수직적 및 수평적 형평성에 대한 분석에 초점을 둔다. 연구 결과, 로그우도(log-likelihood)를 측정하는 측면에서 SEM이 AIC(Akaike info criterion) 및 SC(Schwarz criterion)보다 더 적절하며, 전통적 회귀 모형에 비해 공간 자기상관 모형이 우수함을 보여준다. 또한 SEM은 수평적 형평성을 측정하는 관점에서도 검증된 모형들 중 최선인 것으로 나타난다. 따라서 토지 및 주택의 가격 산정을 위해 공간계량경제 모형을 강력히 권고한다.

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