지역 및 근린생활환경이 주상복합아파트 가격에 미치는 영향 연구

Effects of Regional and Neighborhood Living Environment on Mixed Use Apartment Prices

본 연구에서는 지역 및 근린생활환경이 주상복합아파트 가격에 미치는 영향을 위계선형모형을 통해 분석하였다. 위계선형모형이 주상복합아파트 가격분석에 처음 도입되는 관계로 비교차원에서 OLS 회귀분석을 병행하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저 무제약 모형을 적용한 결과 주상복합아파트 가격 차이의 29.7%가 자치구 간 차이에 의한 것으로 나타났다. 이에 근거하여 자치구의 중심성을 대변하는 주간인구지수와 소득수준을 대변하는 대졸인구비율을 2수준 변수로 설정한 후 임의절편모형과 임의계수모형을 적용하였다. 분석 결과 중심성과 소득수준이 높은 자치구에 주상복합아파트가 입지할 경우 거래가격이 높게 형성되는 것으로 나타났다. 근린생활환경특성의 경우 커뮤니티시설 면적이 클수록, 인근에 중·고등학교와 대형상업시설이 많을수록 거래가격은 높아지는 것으로 나타났다. 반면 공원과 지하철역으로부터 멀어질수록 가격은 떨어지는 것으로 나타났다. 구조특성의 경우 시공사 지명도, 전용면적, 입지 층 변수의 경우 가격에 대해 정의 영향을 주는 반면 경과연수 변수는 부의 영향을 주는 것으로 나타났다. 위계선형모형과 OLS 모형의 적합도를 RMSE를 통해 비교한 결과 위계선형모형의 적합도가 OLS 모형보다 더 높게 나타났다. 이는 모형의 복잡성에도 불구하고 위계선형모형의 도입 필요성을 보여주는 결과라고 할 수 있다. 이 연구는 기존의 주상복합아파트 가격 연구에서 다루지 못했던 자치구 수준의 지역생활환경의 영향을 위계선형모형을 통해 분석했다는 점에서 의의를 가진다. 다만, 자치구 수준의 변수들 간에 상관관계가 높은 경우가 많아 유용한 변수들을 많이 확보하지 못한 점은 이 연구의 한계라고 할 수 있다.

The purpose of this paper is to analyse effects of regional and neighborhood living environment on mixed use apartment prices in Seoul. Previous studies have limitations for identifying price differences among boroughs because they used the single level model like ordinary least square regression. To overcome these limitations, we use hierarchical linear model (HLM), concretely random intercept model and random coefficient model. We establish database with hierarchical structure using apartment sale prices of Ministry of Land, Infrastructure and Transport. By considering market characteristics, we adopt centrality and income level as higher level characteristics. To represent these characteristics, we use daytime population index and college graduates-to-population. To represent neighborhood living environment characteristics, we use the area of community facility, nearest park distance, subway distance, the number of middle and high school and large commercial facilities. We find that regional centrality and income level effect positively on mixed use apartment prices and neighborhood living environments effect positively, too.