생활SOC와 도시재생사업이 주택거래와 가격에 미치는 영향 분석

An Analysis on Effects of Living SOC Installation and Urban Regeneration Project on Housing Transactions and Prices : Focusing on the case of Single and Multi-detached Houses in Gyeonggi

이 논문의 목적은 경기도를 사례로 읍면동 단위 생활SOC와 도시재생뉴딜 등 도시재생사업이 주택 거래 및 가격에 미친 영향을 분석하는데 있다. 이를 위하여 최소자승법(OLS), 공간종속모형, 공간오차모형, 지리적 가법모형 등 총 4개의 추정 모형을 활용하여 2017년 기준 경기도 읍면동별 단독다가구주택의 거래량 및 ㎡당 가격결정요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 초등학교, 공공도서관이 많을수록 읍면동별 단독다가구주택 거래량이 많은 것으로 나타났고 도시재생 활성화구역이 지정된 구역이 있는 읍면동일수록 단독다가구주택 거래량이 많은 것으로 나타났다. 그리고 도시지역일수록, 시군구 인구가 많을수록, 시군구내 전입인구가 많을수록, 유아교육기관, 국공립어린이집, 약국 등 생활SOC가 많을수록 읍면동별 단독다가구주택의 ㎡당 가격이 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 주요 생활SOC 공급과 도시재생정책이 주택의 거래를 활성화시키고 가격을 상승시킴으로써 주민들의 자산가치 제고에 긍정적 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 분석모형 비교결과, 지리적 가법모형인 GGAM과 더불어 공간계량경제모형의 예측력이 OLS모형 보다 높은 것으로 나타났다. 이는 아파트단지 뿐만 아니라 단독다가구주택의 거래량과 가격 결정모형의 구축에 있어서도 공간적 종속성과 이질성을 고려하는 모형을 도입할 필요성이 있음을 의미한다.

This study aims to analyse the effect of living SOC installation and urban regeneration projects on housing transactions and prices of single and multi-detached houses using various prediction models which consider spatial dependence and non-linearity of a hedonic function. This study employs the dataset of housing transactions and prices of Gyonggi in 2017 and 4 different prediction models such as Ordinary Least Square, Spatial Lag Model, Spatial Error Model, Geographically Generalized additive model. After empirical analysis, we come to the following conclusions. The more elementary schools and public libraries, the greater the volume of single and multi-detached houses transactions, where urban regeneration activation zones are designated. In addition, the more an area belongs to an urban area, the larger the population, the larger the number of relocated populations, and the more living SOCs such as early childhood education institutions, national and public daycare centers, and pharmacies, the higher the housing prices. In conclusion, we can confirm that the main living SOC installation and urban regeneration projects have a positive effect on the improvement of the asset value of residents by revitalizing housing transactions and raising prices. As a result of the comparison of the analysis models, we expect other research related housing transactions and prices prediction will be considered both spatial dependence and non-linearity of a hedonic function to improve the performance of prediction.