의원실의 국정감사자료
[김현권의원실-20181022]농어촌공사_농지_최고가로_매입,_땅값부추겨
의원실
2018-10-22 19:13:07
56
56
10월 22일(월)
농림축산식품해양수산위원회 국정감사
담당: 박미래 비서관
한국농어촌공사가 땅값 올리는 주범인가?
- 농지 최고 49 비싸게 매입
- 최고가 거래도 55 육박
김현권 의원, “최고가 매입으로 농지 가격 부추긴다는 비판 직면, 농지 매입 실적 점검해야”
◯ 한국농어촌공사는 농업인이 아니거나 전업(轉業) 또는 은퇴하려는 농업인 등의 소유농지를 매입하는데, 이 제도가 주변 땅값을 부풀리는 역효과가 발생한다는 주장이 제기됐다.
◯ 더불어민주당 농림축산식품해양수산위원회 김현권 의원이 공사로부터 제출받은 2018년 농지매입 현황을 분석한 결과, 공사가 매입한 농지가 해당농지 주변 평균가보다 비싸게 구입하여 농지가격을 올리는 현상이 이곳저곳에서 발생하고 있는 것으로 조사됐다.
◯ 분석방법은 공사가 매입한 농지의 주소지를 파악하고, 해당 지역의 동일 주소(리단위)에서 거래된 전체 내역을 비교‧분석했다.
◯ △△지역의 경우, 2018년 1월부터 9월30일까지 총 29건의 농지를 매입했는데, 최고 49 비싼 가격에 구입한 것으로 드러났다. □□면 ◇◇리에서 올해 거래된 농지의 평균가는 13,200원인데 공사는 ㎡당 26,000원에 3,595㏊(9,347만원)를 매입했다. 무려 12,800원(49) 비싸게 산 것이다. 심지어 이 농지는 해당 ◇◇리에서 거래된 농지 가격 중 가장 비싸게 팔렸다.
◯ ◎◎면 ◆◆리에서도 올해 거래된 농지의 평균가는 15,900원인데 공사는 ㎡당 35,000원씩 8,022만원에 매입하여 19,100원(45) 비싸게 샀다. 이 농지는 ◆◆리에서 거래된 농지 중 최고가로 매입됐으며, △△지역에서 가장 비싼 가격으로 기록됐다.
◯ 공사가 올해 이 지역에서 매입한 29건의 농지 중 55인 16건이 모두 각 지역에서 최고가로 매입됐다.
◯ 주변농지 시세로 샀다면 어떻게 됐을까? 16건의 농지거래를 평균가로 계산했을 때, 총 4억 8,624만원을 절감할 수 있었다.
<△△ 지역 농지매입 현황>
(단위 :㏊, ㎡, 원)
연번
면적
농지금액
매입가
(A)
해당농지주변(리)평균가(B)
차액
(A-B)
비율
비고
1
3,595
93,470,000
26,000
13,200
-12,800
49
최고가매입
2
4,434
115,284,000
26,000
13,200
-12,800
49
최고가매입
3
2,292
80,220,000
35,000
15,900
-19,100
45
최고가매입
4
2,261
63,310,000
27,998
16,200
-11,798
42
최고가매입
5
5,871
193,743,000
33,000
21,900
-11,100
24
최고가매입
6
4,783
124,358,000
26,000
16,000
-10,000
38
최고가매입
7
3,885
118,483,350
30,500
20,900
-9,600
31
최고가매입
8
1,377
37,867,500
27,500
19,000
-8,500
31
최고가매입
9
1,047
28,792,500
27,500
19,000
-8,500
31
최고가매입
10
1,686
46,533,600
27,600
19,200
-8,400
30
최고가매입
11
1,587
43,483,800
27,400
19,200
-8,200
30
최고가매입
12
3,842
115,272,000
30,000
22,100
-7,900
26
최고가매입
13
2,375
59,375,000
25,000
17,400
-7,600
30
최고가매입
14
2,570
70,163,730
27,300
20,200
-7,100
26
최고가매입
15
3,553
87,048,000
24,500
19,300
-5,200
21
최고가매입
16
6,343
174,432,500
27,500
22,800
-4,700
17
최고가매입
<평균가로 매입시 예산 절감액>
(단위 :㏊, ㎡, 원)
연번
면적
농지금액(A)
매입가
평균가로 매입시 농지금액(B)
예산 절감액(A-B)
1
3,595
93,470,000
26,000
47,454,000
46,016,000
2
4,434
115,284,000
26,000
58,528,800
56,755,200
3
2,292
80,220,000
35,000
36,442,800
43,777,200
4
2,261
63,310,000
27,998
36,628,200
26,681,800
5
5,871
193,743,000
33,000
128,574,900
65,168,100
6
4,783
124,358,000
26,000
76,528,000
47,830,000
7
3,885
118,483,350
30,500
81,196,500
37,286,850
8
1,377
37,867,500
27,500
26,163,000
11,704,500
9
1,047
28,792,500
27,500
19,893,000
8,899,500
10
1,686
46,533,600
27,600
32,371,200
14,162,400
11
1,587
43,483,800
27,400
30,470,400
13,013,400
12
3,842
115,272,000
30,000
84,908,200
30,363,800
13
2,375