도시별 주택가격의 공간적 영향력 검증

A Study on the Estimation of House Price In Regard of Spatial Effects

&nbsp;&nbsp;주택이 다른 재화나 서비스와 다른 특정을 보이는 이유 중 하나는 위치적 고정성이다. 그렇다면 도시별 주택시장에서 위치적 혹은 공간적 효과 및 영향력의 차이의 존재 여부 확인은 중요한 과제 중 하나일 것이다. 따라서 본 연구는 우리나라의 대표적인 도시인 서울과 부산을 선택하여 공간적 영향력의 두 도시 간 비교에 중점을 두고 공간적 자기상관을 제어한 공간회귀모형을 설정하여 공간적 영향력의 지역 간 특징 및 차이를 규명하고자 하였다.<BR>&nbsp;&nbsp;분석결과 전통적인 회귀모형인 OLS보다 SAC 모형이 우수한 것으로 나타났고 편의현상도 줄어드는 것으로 분석되었다. 서울의 경우 부산보다 공간적 영향력이 보다 강함을 나타나고 있다. 결국 OLS로 추정된 계수값은 공간영향력을 고려하지 못하여 개별 변수를 과대 혹은 과소추정 할 가능성이 큰 것으로 보인다. 그리고 공간가중치 행렬의 경우 서울의 경우는 5㎞, 부산은 3㎞ 범위 내에서 높은 접합도를 보여 주택가격의 영향이 서울이 부산보다 광범위하게 미치는 것으로 해석할 수 있을 것이다.<BR>&nbsp;&nbsp;결국, 향후 특성가격 함수모형 설정에서 공간적 영향력을 고려하지 않으면 편의가 발생 할 수밖에 없음을 보여주며 서울의 경우는 부산보다 넓은 지역에서 시장가격 결정을 위한 비교사례를 선정할 수 있으며 또한 일정지역에 한정된 정책 수단의 사용이 넓은 지역으로까지 영향을 미칠 수 있음을 본 연구는 시사한다.

&nbsp;&nbsp;The spatial effects have been little considered in general regression analyses. That is, the spatial effects pertaining to spatial dependence(spatial autocorrelation and spatial heterogeneity) have been ignored in the analyses. Thus, this study will extract the 2 representative cities(Seoul and Susan) and analyze spatial effects related to house price.<BR>&nbsp;&nbsp;In the standard linear regression model, spatial autocorrelation can be incorporated in three distinct ways using spatial weights matrixs: as an additional regressor in the form of a spatially lagged dependent variable, or in the error structure or both. The general spatial models(SAC) us employed as the empirical analysis for this study, which it can be alleviated the problem of spatial autocorrelation. A study comparing study results has found that seoul are more stronger than Susan on spatial effects. and weight-matrix the range of the high correlation is 5㎞ in seoul, 3㎞ in Susan; thus Seoul cover a more wide range than Susan in the effect of house price.<BR>&nbsp;&nbsp;This study show that the execution of the local policy in a limited district can have a great effect on wide range in Seoul and from this conclusion, this study can provide a quantitative ground for adjustment sale price related to cities when appraising properties by comparing them with sales comparables.