공간종속성을 고려한 서울시 아파트 가격의 공간 영향력 = Spatial dependence of apartment sale prices in Seoul : an application of spatial econometric model

국문 초록 (Abstract)

주택의 여러 특성 중 위치 고정성은 주택재화를 일반재화와 다르게 구별 짓는 중요한 특성이다. 이러한 특성에 의해 주택가격은 주변특성과 밀접한 관계를 갖고 있으므로 주택가격들 사이에는 공간적으로 일종의 상호관계가 나타나는데 이러한 관계를 공간종속성이라 한다. 공간종속성을 무시하고 추정을 하면 회귀계수의 편의성(bias) 때문에 나타나 계수가 과소 혹은 과대추정 되어 신뢰할 수 없는 결과를 얻게 될 가능성이 있다. 그러므로 주택분석에 있어서 공간종속성을 고려하여야한다. 본 연구의 목적은 주택의 공간종속성을 이용하여 아파트 가격의 공간 영향력을 분석하는데 있다. 분석 방법은 공간회귀모형이며, 분석 자료의 공간적 범위로서 서울시 전역을 대상으로 30평형대 148개 단지를 선정하였고, 시간적 범위는 2002년 8월 시점 자료를 이용하였다.
분석 결과 서울시 아파트 시장을 분석하는데 있어서는 지역하부시장과 공간측면을 고려해야 하고, 모형으로는 주변의 주택가격에 영향을 받는 것을 의미하는 공간시차모형을 적용하는 것이 타당하게 나타났다. 매매와 전세의 비교에 있어서는 다음과 같이 분석되었다. 첫째, 매매와 전세가격에 영향을 미치는 특성이 서로 상이하고 영향을 미치는 구조가 다르게 나타났다. 둘째, 매매와 전세의 공간회귀계수는 각각 0.28 및 0.26으로서 나타났지만 t-검정을 통해 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이는 주변지역의 매매와 전세가격들이 해당 단지의 매매와 전세가격에 각각 28% 및 26%정도 영향을 미치는 것이라 할 수 있다. 셋째, 공간파급효과를 포함한 회귀계수는 선형회귀모형의 경우보다 평균적으로 각각 30%, 26%가 크게 나왔다. 이로써 기존 최소자승법을 사용할 경우에는 회귀계수의 추정치가 하향편의를 갖게 됨을 알 수가 있었다. 마지막으로 인접행렬을 이용하였을 경우는 매매와 전세는 각각 7km 및 5km의 반경안에서 공간종속성이 존재한다고 가정할 때 가장 모형이 적합하게 나타났고, 이를 통해 서울시의 주택가격은 서울시 전역에 공간적으로 영향을 미치는 것을 알 수가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The housing price is determined by the characteristics of the surroundings due to the immovability. This relationship is called spatial dependence. Ignoring this spatial dependence when estimating housing prices could lead to a bias in regression coefficient, making the analysis unreliable. The purpose of this research is to analyze the spatial effect of apartment prices using spatial dependence of houses using a spatial regression model. As for the data, 148 apartment complexes (30-pyung class) in Seoul were selected for the analysis, and their prices as of August 2002 were analyzed.
The result shows that sub-regional markets and spatial aspect have to be considered in analyzing Seoul Apartment market. The most appropriate model for this analysis is spatial lag model in which housing prices are affected by other prices in the surrounding areas. The sale and rental prices of the surrounding areas have 28% and 26% of effects on the respective prices of an individual apartment complex, respectively. In addition, the regression coefficients that include spatial multipliers are higher than the coefficients of the linear regression model by at least 26%. Finally, in terms of contiguous matrix, spatial dependences of 7km and 5km for sale and rental respectively produce the best fits for the model, and it implies that the housing prices of Seoul have a spatial effect on entire Seoul region.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 표 목차 = ii
• 그림목차 = ii
• 국문요약 = iii
• I. 서론 = 1
• II. 문헌고찰 = 3
• 2.1. 주택가격결정요인 = 3
• 2.2. 공간모형연구 = 6
• III. 방법론 및 분석자료 = 8
• 3.1. 공간계량경제학 = 8
• 3.1.1. 모형의 구조 및 추정방안 = 9
• 3.1.2. 공간가중치행렬 = 15
• 3.2. 자료설명 = 17
• IV. 모형추정 및 공간영향력분석 = 22
• 4.1. 변수선택 = 22
• 4.2. 하부시장 및 공간측면고려 = 25
• 4.3. 모형추정 및 공간영향력분석 = 28
• IV. 결론 = 38
• 참고문헌 = 40
• 부록 = 42
• ABSTRACT = 45