대구시 단독주택 가격결정요인에 관한 연구 : 분위회귀모형을 활용하여 = A Study on the Determinants of Detached House Prices in Daegu : Using Quantile Regression Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 대구광역시 단독주택의 가격결정요인을 실증적으로 규명하고자 수행되었 다. 헤도닉 가격모형(Hedonic Price Model)을 이론적 토대로 하되, 기존 통상최소자승 법(OLS)이 평균효과만을 제시함으로써 주택가격 분포의 이질적 특성을 충분히 반영 하지 못한다는 방법론적 한계를 극복하고자 하였다. 이에 분위회귀분석(Quantile Regression Analysis)을 활용하여 가격 분위별로 영향요인이 어떻게 차별화되는지를 실증적으로 검증하고, 저가·중가·고가 주택시장의 구조적 특성을 비교 분석하였다. 연구대상은 대구광역시 전체 및 8개 구·군(군위군 제외)의 표준단독주택가격 공시자 료와 세부 속성정보를 결합하여 구축하였다. 종속변수는 표준단독주택가격이며, 독립 변수는 다음과 같이 총 23개 변수로 구성하였다. 물리적 특성 변수는 건물구조, 연면적, 지상층수, 건폐율, 경과 연수 등이며, 입지 및 교통접근성 변수는 지하철역 거리, 버스정류장 거리, 도로 폭, 도로접면 여부 등이다. 생활편의환경 변수는 용도지역(1-3종일반주거지역, 상업지역, 1종전용주거지역 여부), 대지면적, 대지형상, 평지 여부, 남향 여부 등이며, 거시경제 변수는 금리, 환율 등, 인 구사회 변수는 노년부양비(고령화 지표)를 선정하였다. 통상최소자승법과 분위회귀분석의 결과를 비교하여 다음과 같은 차별화된 특성을 확인하였다. 첫째, 건물구조와 연면적은 전 분위에 걸쳐 일관된 양(+)의 영향을 나타내어, 단독 주택의 내진 성능이 우수할수록, 규모가 클수록 시장가치가 상승하는 것으로 분석되 었다. 둘째, 지하철역 및 버스정류장과의 거리는 음(-)의 영향으로 추정되어, 대중교통 접 근성이 높을수록 주택 가격 상승요인으로 작용함을 확인하였다. 셋째, 상업지역 입지, 도로 폭 등 입지적 변수의 영향력은 중·상위 분위에서 두드러 진 반면, 고령화율 등 인구 사회학적 변수의 영향력은 저가 분위에서 상대적으로 강 하게 나타났다. 이러한 결과는 대구시 단독주택시장이 가격수준에 따라 상이한 결정요인 구조와 수 요계층을 지닌 세분화된 시장임을 시사한다. 따라서 평균값 중심의 OLS분석만으로는 시장의 이질성을 충분히 설명할 수 없으며, 가격 분위별 접근의 필요성이 제기된다. 본 연구의 정책적 함의는 다음과 같다. 단일 평균효과에 기반한 일률적 정책보다는 주택가격 계층별 맞춤형 주거정책과 지역 특성을 반영한 도시계획 전략이 요구된다. 예를 들면, 저가 주택지역은 기반시설 접근성 확대 및 고령화·노후주택 문제 해결을 위한 도시재생형 주거환경 개선정책이 필요하다. 중가 주택지역은 교통 및 생활편의 시설 중심의 균형적 개발 정책이 필요하다. 그리고 고가 주택지역은 쾌적성, 친환경 성, 저밀도 개발 등 고품질 주거지 관리 정책이 요구된다. 본 연구는 대구광역시 및 각 행정 구역별 단독주택시장의 세분화된 구조를 실증적 으로 분석함으로써, 지역의 구조적 특성과 수요계층별 선호를 반영한 맞춤형 주거정 책 및 평가모형 수립의 기초자료를 제공한다는 점에서 학술적·정책적 의의를 갖는다. 주요어(Key words) : 대구시 단독주택, 가격결정요인, 헤도닉 가격모형, 통상최소자 승법(OLS), 분위회귀분석, 분위모형, 주택시장 세분화

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to empirically identify the determinants of single-family house prices in Daegu Metropolitan City. Building upon the hedonic price model as the theoretical foundation, the study seeks to overcome the methodological limitation of the ordinary least squares (OLS) approach, which only provides mean effects and thus fails to adequately capture the heterogeneous characteristics across the distribution of housing prices. To address this issue, quantile regression analysis was employed to examine how influential factors differ across price quantiles and to compare the structural characteristics of low-, mid-, and high-priced housing markets.
The dataset was constructed by combining publicly disclosed standard single-family house prices with detailed property attributes for Daegu as a whole and for eight districts (excluding Gunwi-gun). The dependent variable is the standard single-family house price, and the independent variables consist of 23 attributes. Physical characteristics include building structure, gross floor area, number of stories, building coverage ratio, and building age. Locational and transportation accessibility variables include distance to the nearest subway station, distance to the nearest bus stop, road width, and road frontage. Neighborhood amenity and land-use characteristics include zoning type (Type 1–3 general residential area, commercial area, Type 1 exclusive residential area), lot size, lot shape, flat-site condition, and south-facing orientation. In addition, macroeconomic variables (interest rate and exchange rate) and a demographic variable representing the elderly dependency ratio were included.
A comparison between OLS and quantile regression results reveals several differentiated patterns.
First, building structure and gross floor area show consistently positive effects across all quantiles, indicating that greater structural durability and larger dwelling size are associated with higher market value.
Second, distances to subway stations and bus stops exhibit negative coefficients, suggesting that higher accessibility to public transportation contributes to price appreciation.
Third, locational attributes such as commercial zoning and wider road width demonstrate stronger effects in the middle- and upper-price quantiles, whereas demographic variables such as aging indicators show relatively stronger impacts in the lower-price quantile.
These findings suggest that the single-family housing market in Daegu is segmented by price levels, with each segment characterized by distinct determinants and demand groups. Therefore, market heterogeneity cannot be sufficiently explained through OLS-based average effects alone, underscoring the necessity of a quantile-specific analytical approach.
The policy implications are as follows. Instead of uniform policies based on average effects, differentiated housing policies tailored to price segments and localized urban planning strategies are required. For low-priced housing areas, policies prioritizing the enhancement of infrastructure accessibility, urban regeneration, and improvements to aged housing stock are essential. Mid-priced housing areas require balanced development focusing on transportation and everyday amenities. High-priced areas demand high-quality residential management policies emphasizing environmental quality, low-density development, and enhanced residential comfort.
This study holds academic and policy significance by empirically examining the segmented structure of single-family housing markets across Daegu and its administrative districts. The findings provide foundational insights for establishing customized housing policies and appraisal models that reflect local structural characteristics and preferences of different demand groups.

Key words: Detached Houses in Daegu, Price Determinants, Hedonic Price Model, Ordinary Least Squares (OLS), Quantile Regression Analysis, Quantile Regression Model, Housing Market Segmentation

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1) 연구의 배경 및 필요성1
• 2) 연구의 목적4
• 2. 연구의 범위 및 방법 5
• 1) 연구의 범위5
• 2) 연구의 방법 5
• Ⅱ. 이론적 고찰과 선행연구9
• 1. 단독주택 가격결정요인 및 단독주택시장의 특성9
• 1) 단독주택 가격결정요인 개념 9
• 2) 단독주택시장 특성12
• 2. 경제 및 고령화 변수의 주택 가격 영향 16
• 1) 거시 경제변수의 주택시장 영향 메커니즘16
• 2) 인구 고령화의 주택가격에 대한 효과20
• 3. 선행연구 검토34
• 1) 헤도닉 가격모형의 이론과 적용 사례 34
• 2) 분위회귀분석의 이론 및 적용 사례43
• 3) 선행연구와의 차별성 48
• Ⅲ. 연구모형 및 가설52
• 1. 분석모형의 설정 52
• 1) 연구모형52
• 2. 연구가설 54
• 1) 토지특성54
• 2) 주택특성55
• 3) 경제변수55
• 4) 고령화 변수56
• 3. 변수의 선정 및 조작적 정의 56
• 1) 종속변수 56
• 2) 독립변수57
• 4. 분석 자료의 수집 및 정리 60
• Ⅳ. 실증분석 62
• 1. 단독주택의 OLS 분석 62
• 1) 기초통계분석 62
• 2) 단독주택의 OLS 분석64
• 3) 단독주택의 OLS 분석의 한계102
• 2. 단독주택의 분위회귀분석 103
• 3. 각 구·군별 종합적 비교 분석 146
• 4. 시사점153
• 1) 정책적 시사점153
• 2) 학술적 시사점156
• Ⅴ. 결 론159
• 참고 문헌163
• Abstract 168