지역별 특성이 택지개발지구의 주택가격에 미친 영향 분석 : 경기도를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cities in Gyeonggi-do have spatial characteristics different from one another and at the same time they form regional groups that share such spatial characteristics. The unique locality which is distinguished from other regions shall be able to act as a common factor that affects housing price. Depending on which regional group the subject housing complex belongs to, its housing price may differ. Along this line, the purpose of this study is to verify that there are differences in housing prices according to region targeting the residential development district in Gyeonggi-do, and also to analyze the effect of the regional characteristics on housing price.
This thesis conducted multiple regression analysis using the actual housing price per square meter as dependent variable and internal characteristics (housing and housing complex, and residential development district) and external characteristics of the residential development district as independent variables. The multiple regression model (Model 1) was established by constituting it only with the variables related to the internal characteristics of the residential development district. Next, having added regional dummy variables that explain the differences between the regions on the whole, the housing price model (Model 2) was established. And then by inputting the variables related to individual regional characteristic having replaced the regional dummy (Model 3), this study attempted to identify regional characteristics that bring about the differences in the housing prices between the regions.
Other conditions being equal, the housing price in the mid-region is high, followed by southern region, west coast region, eastern region, and northern border region. There are considerable differences in housing price by regional groups. The regional characteristics have a more decisive effect on housing price than the internal characteristics of the residential development district. The results are summarized as follows;
First, regulatory variables(Green Belt, Military Facilities Protection Area, and Water Source Conservation Area) inflict a negative effect on housing price. It is judged that, in case of the region where the ratio of regulation is high, not only the disadvantages of living due to lack of infrastructures, etc., but also the external diseconomies caused by regulations have affected housing prices and its demands. Second, among the independent variables, the distance to CBD has the greatest influence on the housing price, also this factor inflicts a strong negative effect on the housing price. This means that the housing prices of the residential development district in Gyeonggi-do are significantly being affected by the relative accessibility to Seoul. Third, the ratio of expressway has a strong positive effect on the housing price. This can be interpreted that when the ratio of expressway becomes higher, it improves mobility and accessibility for the residents in that region, and thus it affects the housing prices positively. Fourth, the number of major companies inflicts a positive effect on the housing price. It could be inferred that the influx of population owing to the plants has positive influence on the housing price. Fifth, the number of hospital beds per 1,000 population has positive impact on the housing price, and the number of residents per one medical institution has a strong negative impact on the housing price.
The meaning of this study could be sought in the aspect of having conducted analysis of influence on the housing price utilizing many different variables, and in particular having identified the influence of the effect of regulations that inflict to Gyeonggi-do empirically. This study would be able to be utilized by the decision makers of each region in seeking their realistic and specific alternatives in order to provide the residents with qualitative improvements of the housing environments, also as basic reference materials for spreading differential regulations according to the situation of the region. However, there is likelihood of limits of representation being held by sample materials, for the development projects of residential district in Gyeonggi-do are concentrated in the mid- and southern region along with difficulties of acquiring data and information about market value of housing.

keyword: Residential Development District, Housing Price, Regional Characteristics, Planning Region, Hedonic Price Model

국문 초록 (Abstract)

경기도 31개 시·군은 각기 다른 공간적인 특성을 지니고 있는 동시에 공간적 특성을 공유하고 있는 지역군(群)을 형성하고 있다. 타 지역과 구별되는 독특한 지역성은 주택가격에 영향을 미치는 공통요인으로 작용할 수 있으며, 해당 주택이 어느 지역군(群)에 속해 있는지에 따라 주택가격에 차이가 날 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 경기도 택지개발지구를 대상으로 권역별로 주택가격에 차이가 있음을 증명하고, 지역별 특성이 주택가격에 미친 영향을 실증적으로 분석하는 것이다.
이에 본 연구는 m²당 실거래가격을 종속변수로 하고, 택지개발지구 내부특성(주택 및 단지특성, 택지개발지구 특성) 및 외부 지역특성을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀모형은 일차적으로 택지지구 내부특성 변수로만 구성하여 모형을 만들었고(모형1), 그 다음 권역간 차이를 총체적으로 설명하는 권역더미 변수를 추가하여 주택가격 결정모형을 구축하였다(모형2). 이후 권역더미를 대체하여 개별 지역특성 변수를 투입(모형3)함으로써 권역간 주택가격의 차이를 야기하는 지역별 특성을 밝히고자 하였다.
분석 결과, 여타 조건이 일정한 경우 중부권역의 주택가격이 가장 높게 나타났고, 남부권역, 서부해안권역, 동부권역, 북부접경권역의 순으로 나타났다. 경기도 택지개발지구의 주택가격은 권역별로 상당한 차이가 있음을 확인하였고, 택지지구 내부특성보다 지역특성에 의한 외부효과가 주택가격에 더욱 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 분석의 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 규제 변수(개발제한구역, 군사시설보호구역, 상수원보호구역)는 모두 주택가격에 부(-)의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 행정구역 대비 규제 비중이 높은 지역은 기반시설 등의 부족으로 인한 생활불편뿐 아니라, 규제로 인한 외부불경제가 주택의 가격과 수요에 영향을 미친 것으로 판단된다. 둘째, 서울도심까지의 거리는 전체 독립변수 중에서 주택가격에 가장 큰 영향력이 있는 변수로 도출되었고, 강한 부(-)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 이는 경기도 택지개발지구의 주택가격은 서울로의 상대적 접근성에 상당한 영향을 받는다는 것을 의미한다. 셋째, 고속도로 비율은 주택가격에 강한 정(+)의 효과를 주는 것으로 추정되었다. 이는 고속도로 비율이 높을수록 지역 주민의 이동성과 접근성을 향상시켜 주택가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. 넷째, 대기업 공장 수는 주택가격에 정(+)의 효과를 주는 것으로 추정되었는데, 대기업 공장으로 인한 인구 유입이 주택가격에 긍정적인 영향을 미친 것으로 유추된다. 다섯째, 인구 천명당 병상 수는 주택가격에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 추정되었고, 의료기관 1개소당 주민 수는 주택가격에 강한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 지금까지 기존의 연구에서 크게 다루어지지 않았던 규제, 고속도로 비율, 대기업 공장 수 등 다양한 변수들을 활용하여 주택가격에 대한 영향력을 분석하였다는 데에 그 의의가 있다. 특히 경기도에 미치는 규제효과의 영향력을 실증적으로 규명하였다는 점에서 의미가 크다고 할 수 있다. 본 연구의 결과는 각 지역의 정책결정자들이 지역 주민들의 주거환경의 질적 향상을 위한 현실적·구체적인 대안을 찾고, 지역실정에 맞는 차별화된 정책을 펼쳐나가는 데에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 그러나 실거래가격 자료 구득의 어려움과 경기도 택지개발이 중부와 남부권역에 편중되어 있음으로 인해 표본자료가 갖고 있는 대표성에 한계가 있을 수 있다.

주제어: 택지개발지구, 주택가격, 지역별 특성, 계획지역, 특성가격모형

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구의 범위 및 방법 3
• 2.1 연구의 범위 3
• 2.2 연구의 방법 4
• 3. 연구의 구성 4
• Ⅱ. 지역유형과 주택가격에 관한 이론적 고찰 6
• 1. 지역의 기본개념 및 유형 6
• 1.1 지역의 정의 6
• 1.2 지역의 속성 및 지역성 7
• 1.3 지역유형의 분류기준 8
• 1.4 지역유형의 구분 9
• 2. 주택시장의 특성 12
• 2.1 주택의 개념과 특징 12
• 2.2 주택시장의 개념과 특징 13
• 2.3 주택시장의 구조 15
• 3. 주택가격 결정요인 및 관련 이론 17
• 3.1 주택가격의 개념 17
• 3.2 주택가격의 형성 및 변화요인 18
• 3.3 주택가격의 결정이론 19
• 3.3.1 시장경제원리에 의한 접근방법 20
• 3.3.2 내재적 가치에 의한 접근방법 23
• 4. 선행연구 검토 25
• 4.1 경기도 지역별 연구 25
• 4.2 주택가격 결정요인에 관한 연구 28
• 4.2.1 지역별 주택시장과 주택가격에 관한 연구 29
• 4.2.2 지역별 특성과 주택가격에 관한 연구 30
• Ⅲ. 경기도 지역별 특성 및 주택가격 현황 34
• 1. 일반 현황 34
• 1.1 행정구역 34
• 1.2 지형 35
• 1.3 인구 및 세대 37
• 2. 규제 현황 40
• 3. 택지개발지구 현황 44
• 4. 사회경제물리적 현황 46
• 4.1 사회복지 46
• 4.2 지역경제 49
• 4.3 도로 인프라 56
• 5. 주택가격 현황 59
• Ⅳ. 지역별 특성이 주택가격에 미친 영향 분석 61
• 1. 분석의 틀 61
• 1.1 분석 대상 61
• 1.2 분석 방법 및 모형 62
• 1.3 변수의 설정 및 자료의 구축 65
• 2. 기초통계량 분석 69
• 3. 모형의 적합성 검토 71
• 3.1 다중공선성의 검토 71
• 3.2 잔차 분석 73
• 3.2.1 정규성 검증 73
• 3.2.2 이분산성 검증 74
• 4. 실증분석 결과 75
• 4.1 택지개발지구의 내부특성 75
• 4.2 택지개발지구의 권역간 주택가격 차이 77
• 4.3 택지개발지구의 지역별 특성 79
• 4.4 분석종합 82
• Ⅴ. 결론 84
• 1. 연구의 요약 및 시사점 84
• 2. 연구의 의의 및 한계 86
• 참고문헌 87
• 영문요약 91