서울시 토지가격의 시공간 구조 연구(1996~2007): 지가함수와 공간통계의 적용과 해석 = A Study on Spatial and Temporal Structure of Land Price in Seoul (1996~2007) with Land Price Function and Spatial Statistics

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 지가함수와 공간통계를 적용하여 1996년부터 2007년까지 총 12년간 서울시 주거용 및 상업업무용 토지가격의 시공간 구조를 살펴보았다. 그 결과를 요약하면, 첫째, 도심으로부터의 거리별 각 가격을 보면, 주거용 토지가격보다 상업업무용 토지가격이 도심에 가까이 갈수록 높았다. 평균적 수치지만 도심이 상업업무용 토지가격 분포상 중심지 위상을 유지하고 있는 것으로 보인다. 둘째, 단핵도심 지가함수분석 결과 도심에 대한 거리 설명력이 주거용보다 상업업무용 토지가격 모형에서 더 높다는 것을 확인하였다. 셋째, 도심과 5개 부도심에 대한 거리를 사용한 다핵모형 지가함수 결과에서 주거용과 상업업무용 토지가격 모두 단핵도심 지가함수보다 조정된 결정계수가 높았다. 주거용 토지가격 모형에서 도심과 강남부도심, 영등포부도심은 1996년부터 중심지 위상을 유지하였다. 그러나 도심은 2007년 통계적으로 유의미하지 않았고, 영등포 부도심은 2003년부터 중심지 위상을 잃은 것으로 보인다. 상암부도심은 2002년부터 새로운 중심지가 되었다. 아울러 청량리는 2004년부터, 용산은 1996년부터 중심성을 잃은 것으로 밝혀졌다. 상업업무용 토지가격 모형에서 도심과 강남부도심의 위상이 강했고, 그 외 부도심의 중심성은 약하였다. 이러한 결과를 종합할 때 일반적으로 도시기본계획의 중요한 틀이 되고 있는 1도심 5부도심은 적어도 토지가격 측면에서 각기 그 위상이 크게 달라지고 있음을 시사한다. 끝으로 공간통계분석 결과, 1996년에서 2007년으로 올수록 주거용 토지가격이 높은 집중지는 주로 강남구와 서초구였으며, 그 위상은 갈수록 강화되었다. 같은 기법을 상업업무용 토지가격에 적용해 보면, 종로구와 중구를 중심으로 한 도심권과 강남구, 서초구를 중심으로 한 강남부도심권이 양대 중심지로 자리잡아가는 추세임을 알 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Urban economists and real estate researcher analyze the spatial pattern of land price to understand the change of urban spatial structure and sub-market of land. This study aims to analyze the spatial and temporal structure of land price in Seoul between 1996 and 2007 with land price function and spatial statistics. The study with recent data on land price finds that land price function with monocentric models have more explanatory power in the spatial variation of retail-office land price. In polycentric models, distance to the two key urban centers, CBD and Kangnam sub-CBD, mainly explains the spatial pattern of residential and retail-office land price in Seoul. Finally, spatial statistics, Moran’s I and Getis-Ord G, confirms that the concentration of higher residential land price appeared in Kangnam and Seocho-Gu while that of retail-office land price did in CBD and Kangnam sub-CBD.

참고문헌 (Reference)

1 국토해양부, "토지특성조사" 2007

2 이정전, "토지경제학" 박영사 2006

3 채미옥, "접근성 및 입지요인을 고려한 서울시 지가의 공간적 분포특성" 33 (33): 1998

4 국토해양부, "서울시 표준지 공시지가" 1996

5 신우진, "서울시 소매업종 공간분포패턴에 관한 연구" 한국부동산연구원 19 (19): 279-296, 2009

6 전명진, "서울시 도심 및 부도심의 성장과 쇠퇴: 1981~1991년간의 변화를 중심으로" 31 (31): 1996

7 서울시, "서울시 도시기본계획" 2006

8 장명준, "서울시 단독주택 공간분포 연구(1970~2009)" 서울연구원 12 (12): 19-40, 2011

9 허식, "서울시 강남지역과 강북지역간 지가격차에 관한 연구" 한국부동산연구원 18 (18): 125-144, 2008

10 최막중, "서울대도시지역 지가구조변화와 통시적 분석, in 토지시장의 분석과 정책과제"

11 맨큐, "맨큐의 경제학" 교보문고 2005

12 김경환, "도시경제" 홍문사 2002

13 최막중, "도농 지가관계를 이용한 도시토지시장의 범위와 규모 및 수급불균형에 관한 실증분석: 서울대도시지역을 중심으로" 29 (29): 1994

14 McDonald, J., "Urban Economics and Real Estate" Blackwell Publishing 2007

15 Davis, M., "The Price of Residential Land in Large U.S. Cities, in Finance and Economics Discussion Series" Federal Reserve Board 2010

16 Haughwout, A., "The Price of Land in the New York Metropolitan Area" Federal Reserve Bank of New York 14 (14): 2008

17 Davis, M., "The Price and Quantity of Residential Land in the United States" Elsevier 54 : 2007

18 Getis, A., "The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics" Wiley 24 (24): 1993

19 Pacheco, A., "Testing Spatial Patterns and Growth Spillover Effects in Clusters of Cities" SpringerLink 4 (4): 2002

20 Scott, L., "Spatial Statistics in ArcGIS, in Handbook of Applied Spatial Analysis: Software Tools, Methods and Applications" Springer-Verlag 2009

21 Paez, A., "Spatial Statistics for Urban Analysis: A Review of Techniques with Examples" 61 (61): 2004

22 Paez, A., Uchida, "Spatial Association and Heterogeneity Issues in Land Price Models" Sage 38 (38): 2001

23 Baumont, C., "Spatial Analysis of Employment and Population Density: The Case of the Agglomeration of Dijon 1999" Wiley 36 (36): 2004

24 Ord, J., "Local Spatial Autocorrelation Statistics: Distributional Issues and an Application" Wiley 27 (27): 1995

25 Anselin, L., "Local Indicator of Spatial Association: LISA" Wiley 27 (27): 1995

26 Nichols, J., "Commercial and Residential Land Prices Across the United States, in Finance and Economics Discussion Series" Federal Reserve Board 2010

27 Ramos, R., "A Data-driven Approach for the Definition of Metropolitan Regions" 2003