수도권지역 주택가격 결정요인에 관한 연구 : 교통축과 도심 접근성을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 주거입지이론과 내재가치이론을 토대로 수도권지역을 대상으로 주택가격결정에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 수도권 지여의 주택가겨에 영향을 미치는 거시적인 요인으로 서울시청과의 물리적 접근도와 수도권 주요 교통축 접근성을, 미시적인 요인으로서 주택의 근린지역 주거환경요인과 주택의 물리적 특성을 선정하여 분석모형을 설정하고 회귀분석방법을 사용하여 각 요인이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 위와 같은 연구목적과 방업을 통해 도출해 낸 결과는 다음과 같다.
첫째, 수도권 전체 주택가격 결정모형을 추정한 결과 서울과의 물리적 접근성은 수도권 주택가격 결정에 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 수도권에서는 서울시청과 물리적 거리가 멀어지면 멀어질수록 가격이 하락하는 것을 실증적으로 보여 주고 있으며, 권역별 가격차이를 기초로 추정한 음의 지수형태의 주택가격함수는 기울기가 -0.015로 나타나 서울에서 1Km 멀어질수록 주택가격은 1.5%씩 하락하는 것으로 나타났다.
둘째, 수도권 주요 교통축 상의 접근성 요인 즉 교통축 상의 입지요인이 주택가격에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인 한 결과 수도권 주택가격에 유의적으로 영향을 미치는 교통축을 경부고속도로축, 경의선축, 경의선축인 것으로 나타났다.
셋째, 서울과 물리적 접근도와 주요 교통축 접근성 영향을 동시에 고려하여 수도권 17개 도시의 주택가격 결정수준을 분석한 결과 서울을 1로 성남, 과천(0.799)이 가장 높은 지역프레미엄을 보이고, 파주(0.578)지역의 지역 프레미엄이 가장 낮은 것으로 분석되었다.
넷째, 주택의 형태가 주택가격에 미치는 영향은 연립주택과 아파트 모두 단독주택과 가격결정에서 유의적으로 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 주택 유형에 따라 단독주택 형태가 가장 가격 상승요인이 높고 그 다음이 아파트, 연립주택 순인 것으로 나타났다. 또한 수도권 주택가격에 영향을 미치는 주택의 물리적 특성은 부엌의 형태 및 종류, 화장실의 형태 및 종류, 난방방식, 출입구 형태와 주택사용면적인 것으로 분석되었다. 근린지역 주거환경 중 수도권지역주택가격 결정에 유의적으로 영향을 미치는 요인은 전철(기차)역, 초등학교, 종합병원까지 접근성과 주택 주변의 오염물질 배출시설 수 등인 것으로 나타났다.
다섯째, 수도권에서 물리적 접근성, 주요 교통축 접근성, 근린지역 주거환경과 주택의 물리적 특성요인이 수도권주택가격 결정에 미치는 영향력을 추정한 결과 이들 각 요인이 주택가격에 미치는 영향은 근린지역 특성요인이 21.9%, 주택의 물리적 특성요인이 18.2%, 물리적 접근성 요인이 14.6%, 주요 교통축 접근성 요인이 7.3%인 것으로 나타났다.
주택유형별로는 단독주택의 경우 접근권역 차이의 설명력은 12.0%, 주요 교통축 입지요인의 설명력은 12.0%인 것으로 나타났으며, 근린지역 주거환경변수와 주택의 물리적 특성변수의 단독주택가격 설명력은 각각 17.2%와 16.7%인 것으로 나타났다.
연립주택의 경우 물리적인 접근성 요인의 설명력이 23.3%로 주요 교통축(17.5%), 근린지역 주거환경(14.5%)과 주택의 물리적 요인(17.6%)에 비해 상대적으로 수도권 연립주택가격 결정에 영향력이 큰 것으로 나타났다. 또 수도권에서 공간적인 주거입지요인으로 볼 수 있는 물리적 접근성 요인과 주요 교통축접근성요인의 수도권 주택가격에 대한 설명력 정도가 40.8%에 달해 연립주택가격의 경우 주거입지요인에 크게 영향을 받는 것으로 분석되었다. 아파트의 경우에도 서울시와 접근성 요인이 가격 결정에 미치는 영향력은 23.4%를 차지하고 있고, 주요 교통축 접근성 요인이 22.8%로 이들 두 요인이 수도권 주택가격 결정에 미치는 영향이 46.2%에 달하는 것으로 나타난 반면, 근린지역 주거환경 요인의 아파트 가격 설명력은 12.8%, 주택의 물리적 특성요인은 5.1%에 불과해 수도권 아파트 가격의 경우에도 입지요인에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to analyze the influence of CBD accessibility, locational and physical characteristics on the house price in the Seoul Metropolitan Area based on the location theory and hedonic price approach. In order to establish the model, accessibility to the major transportation corridors and the distance from the Seoul City Hall are taken as independent variable influencing house price. Also, locational and physical characteristics of houses are used as independent variable. In this study, linear and log-linear regression model were used to estimate the influences of each variable and the findings of this study are as follows.
Firstly, the estimated results of Seoul Metropolitan Model including three kinds of house, single fammily house, town house and apartment shows that the house prices of Seoul Metropolitan Area are affected by the distance from the house to Seoul City Hall. According to the results of estimation using negative exponential house price function, it was estimated that gradient of house price function is -0.015, therefore this finding means that the house price of Seoul Metropolitan Area is decreasing 1.5% every 1Km from Seoul City Hall.
Second, it was verified that the house price of the Seoul Metropolitan Area are affected by the accessibility to Kyoung-Bu transportation corridor, Kyoung-U transportation corridor and Kyoung-Won transportation corridor. The accessibility to Kyoung-Bu transportation corridor, thus, location of Seung Nam City. Young In City and Kwa Chun City has escalating effects to the house price compared to the Seoul, and, on the other hand, Kyoung-U transportation corridor and Kyoung-Won transportation corridor has decreasing effects to the house price of the Seoul. Also, the findings shows that the location at the Kyoung In Subway corridor, Eastern Coast Highway corridor, Kyoung-U and Kyoung-Choon transportation corridor are not the factors affecting house price difference compared to locating at Seoul City.
Third, considering CBD and transportation corridor accessibility simultaneously and pivot value 1 of Seoul house price, the location premiums of 17 cities are calculated. According to the results, Song Nam City(0.799) and Kwa Chun City(0.799) have the higher locational premium any other city in the Seoul Metropolitan Area. Also, Pa Zoo City(0.578) has the lowest location premium between 17 cities. When the location premium of the 17 cities were compared between zones classified by distance from the Seoul City Hall, it can be confirm that the premium of An Yang City(0.732), Koon Po City(0.732), Nam Yang Zoo City(0.732), classified as the cities of the first zone are higher that of second zone.
Fourth, the house price in the Seoul Metropolitan Area is affected by single family house, town house and apartment. It was compared to single facilely. Also, it was analyzed that the physical characteristics affecting house price are the structure of kitchen and rest room, the structure of entrance and the size of living area, locational characteristics. On the other hand, it was confirmed that the locational characteristics affecting the house prices are the distance from the house to subway station, primary school and general hospital and the number of facilities emitting pollution material within Koo the houses located.
Fifth, according to the estimated results of single family house regression model, the CBD accessibility, distance from the Seoul City Hall to the houses, does not after the difference of single family house price in the Seoul Metropolitan Area. Also, it was verified that single family house price is affected by physical characteristics, the structure of kitchen and rest room, the structure of entrance and the size of living area, locational characteristics influencing the price of single family house are the distance from the house to the subway station, primary medical care institution and the number of facilities emitting pollution material within Koo the houses located.
According to the estimated results of negative exponential house the price of town house depends on the distance from the town house to Seoul City Hall, thus, it was analyzed that transportation corridor affecting the town house price in the Seoul Metropolitan Area, one is Koung-Bu highway transportation corridor, the town house price located at this corridor has positive location premium compared to locating at Seoul City, and the other is Koung-U transportation corridor, locating at this transportation corridor is the cause of negative location premium. The estimated results shows that the differences of heating equipment is the only physical characteristics affecting town house price are the house to the subway station, town house price. It was confirmed that the characteristics affecting town house price are the distance from the house to the subway station, primary medical care institution and the number of facilities emitting pollution material within Koo the houses locate are the locational characteristics.
The estimated results of mono centric models shows that the apartment price depends on the distance from the apartment to Seoul City Hall. The gradient estimated with negative exponential model is -0.017. Also, it was verified that heating equipment, the number of rooms and age of structure are the physical characteristics affecting apartment price, and that the distance from the apartment to the city hall and primary school are the locational characteristics affecting apartment price.
Sixth, in order to confirm the influence of 4 factors, distance from Seoul City Hall, accessibility to the transportation corridor, locational characteristics and physical characteristics of the house, R^2 was estimated log-linear model, entering 4 factors one by one. The results of R^2 are as follows; the factor of distance from Seoul City Hall(14.6%), accessibility to the transportation corridor(18.2%), locational characteristics(14.6%) and physical structure of houses(18.2%).

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 【국문요약】= i
• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 = 1
• 제2절 연구 범위 = 3
• 제3절 연구의 방법 = 3
• 제2장 이론적 배경 및 선행 연구 = 7
• 제1절 이론적 배경 = 7
• 1. 주거입지이론 = 7
• 2. 내재가치 이론 = 14
• 제2절 선행연구 = 22
• 1. 국내연구 = 22
• 2. 국외연구 = 26
• 제3장 분석모형의 설정 = 30
• 제1절 분석모형의 틀 = 30
• 제2절 변수 = 33
• 1. 도심 접근성 = 33
• 2. 근린지역 주거환경 특성 = 34
• 3. 주택의 물리적 특성 = 36
• 4. 주택가격 = 37
• 제3절 분석모형 = 37
• 제4절 회귀계수의미 및 예상되는 결과 = 38
• 1. 회귀계수의 의미 = 38
• 2. 추정 회귀계수의 예상되는 결과 = 42
• 제4장 주택가격 결정요인 실증분석 = 44
• 제1절 자료수집 = 44
• 1. 조사시기 및 방법 = 44
• 2. 표본추출방법 및 대상지역 = 45
• 제2절 자료의 일반적 특성 = 48
• 1. 주택가격 및 물리적 구조 = 48
• 2. 근린지역 주거환경 = 52
• 제3절 변수간 상관관계 및 동질성 검증 = 54
• 1. 주택가격과 변수간의 상관관계 = 54
• 2. 변수의 평균차이 검증 = 59
• 제4절 모형의 적합성 진단 = 62
• 1. 다중공선성의 검토 = 62
• 2. 전차 분석 = 66
• 제5절 수도권 지역 주택가격 결정요인 = 76
• 1. 주택가격 결정모형 = 76
• 2. 주택가격 결정요인 분석 = 77
• 제6절 주택유형별 주택가격 결정요인 = 91
• 1. 주택유형별 가격결정모형 = 91
• 2. 주택유형별 가격결정 요인분석 = 93
• 제7절 요인별 주택가격 설명력 = 113
• 제5장 결론 = 116
• 제1절 분석결과의 요약 = 116
• 제2절 연구결과의 의미 = 119
• 1. 이론적 측면의 의미 = 119
• 2. 정책적 측면의 의미 = 121
• 제3절 연구의 한계와 향후과제 = 122
• 【참고문헌】 = 123
• 【표목차】 = 129
• 【그림목차】 = 131
• 【부록】 = 133
• 【영문요약】 = 169