도시철도 역사특성이 아파트 가격형성에 미치는 영향

The Impact of Urban Rail Station Characteristics on Apartment Prices

본 연구는 2018년부터 2022년까지(총 273,883건) 서울시 아파트 실거래 데이터를 활용하여 도시철도 역사 특성이 아파트 가격 형성에 미치는 영향을 분석하였다. 세미로그 헤도닉 가격모형과 랜덤포레스트 앙상블 모형을 추정한 후 SHAP(Shapley Additive Explanations)를 적용하여 변수별 기여도를 해석하였다. 분석 결과, 한강 및 CBD까지의 거리와 세대 수ㆍ건축 연한, 면적 등 구조ㆍ접근성 변수가 가격 변동을 주도하며, 출구 수ㆍ역 반경 400m 내 상업지 면적 비율ㆍ인근 대학까지의 거리ㆍ일평균 이용자 수 등 역사 특성은 세부적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 특히 역사 특성은 정책적 개입과 시설 개선을 통해 단기간에 개선 가능하다는 점에서 정책적 활용 가능성이 크다. 또한 랜덤포레스트 모형은 헤도닉 모형 대비 예측력에서 우수함을 입증하였다. 본 연구는 주택시장 안정을 위한 구조ㆍ단지 개선과 더불어 역세권 환경 개선을 통한 정밀 정책 수립의 필요성을 제시하며, 토지이용 및 교통 계획 수립 시 실증적 근거로 활용될 수 있다.

This study analyzes the impact of urban rail station characteristics on apartment price formation in Seoul using 273,883 actual transactions from 2018 to 2022. A semi-log hedonic price model and a random forest ensemble were estimated, and SHAP (Shapley Additive Explanations) was applied to interpret variable contributions. Results show that structural and accessibility factors—such as distance to the Han River and CBD, number of units, building age, and floor area—mainly drive price variation, while station-related features including exits, nearby commercial land ratio, distance to universities, and daily ridership act as secondary but meaningful influences. Station characteristics are highly policy-relevant as they can be improved in the short term through public intervention, and the random forest model demonstrated superior predictive accuracy over the hedonic model. The findings emphasize the need for precise housing and transit-oriented policies and provide empirical evidence for land-use and transportation planning.