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 미...

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2010
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320
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학술저널
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다운로드경기도 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 미...
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 인구집중 가속화의 주요 원인이 된 택지개발지구를 대상으로 권역별로 주택가격에 차이가 있음을 증명하고, 권역간 주택가격의 차이를 야기하는 지역별 특성이 무엇인지를 밝히는 것이다. 종속변수로는 m²당 실거래가격을 사용하였고, 택지개발지구 내부특성(주택 및 단지 특성, 택지지구 특성) 및 외부 지역특성을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 경기도 택지개발지구의 주택가격은 권역별로 상당한 차이가 있음을 확인하였고, 택지지구 내부특성보다 지역특성에 의한 외부효과가 주택가격에 더욱 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 서울도심까지의 거리는 주택가격에 가장 큰 영향력이 있는 변수로 도출되었고, 규제 변수(개발제한구역, 군사시설보호구역, 상수원보호구역)는 모두 주택가격에 부(-)의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 그밖에 고속도로 비율, 대기업 공장 수, 지역의 의료복지 수준(인구 천명당 병상 수, 의료기관 1개소당 주민 수)이 경기도의 권역별 주택가격의 차이를 설명하는 지역특성 변수로 나타났다. 본 연구는 기존의 연구에서 크게 다루어지지 않았던 다양한 변수들을 활용하여 주택가격에 대한 영향력을 분석하였다는 데에 그 의의가 있다. 특히 경기도에 미치는 규제효과의 영향력을 실증적으로 규명하였다는 점에서 의미가 크다고 할 수 있다. 그러므로 본 연구의 결과는 후속 연구의 기초적 자료를 제공하는 데 공헌할 것으로 생각되며, 향후 경기도의 권역별 지역발전 방향을 설정함에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The purpose of this study is to analyze the effect of the regional characteristics on housing price in the residential development district within Gyeonggi-do through multiple regression analysis. The dependent variable is the actual housing price per...
The purpose of this study is to analyze the effect of the regional characteristics on housing price in the residential development district within Gyeonggi-do through multiple regression analysis. The dependent variable is the actual housing price per square meter. Independent variables include factors showing the internal characteristics of the residential development district and the regional characteristics. The results are summarized as follows; There are considerable differences in housingprice by regional groups. The regional characteristics have a more decisive effect on housing price than the internal characteristics of the residential development district. The distance to CBD has the most powerful influence on housing price formation. In addition, variables which are statistically significant are the regulations(Green Belt, Military Facilities Protection Area, Water Source Conservation Area), the ratio of expressway, the number of major companies, and the health service level among the regional characteristics.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
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학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 평가 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2020-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2017-04-28 | 학회명변경 | 영문명 : 미등록 -> Korean Association For Housing Policy Studies | ![]() |
| 2017-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
| 2013-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2010-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2008-01-01 | 등재 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | ![]() |
| 2005-01-01 | 등재 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
| 2004-01-01 | 등재 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
| 2002-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 1.15 | 1.15 | 1.36 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 1.22 | 1.15 | 2.122 | 0.04 |