대한지리학회지 (Journal of the Korean Geographical Society)
- 제48권2호
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- Pages.272-287
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- 2013
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- 1225-6633(pISSN)
지가형성요인의 다수준 종단 분석
A Multi-level Longitudinal Analysis of the Land Price Determinants
- Lee, Chang Ro (Department of Geography, Seoul National University) ;
- Park, Key Ho (Department of Geography, Seoul National University, Institute for Korean Regional Studies)
- 투고 : 2013.03.11
- 심사 : 2013.04.15
- 발행 : 2013.04.30
초록
본 연구는 부동산 가격 추정을 위해 자주 활용되는 헤도닉 가격모형(Hedonic Pricing Model)에서의 설명변수, 즉 지가형성요인의 선별 중요성에 대해 기술하고, 이러한 지가형성요인 및 그 효과가 시간의 경과에 따라 어떻게 변화하는지 실증적으로 검토하였다. 전주시를 사례 지역으로 하여 17년간 반복 측정된 표준지 공시지가를 분석 대상으로 하였으며, 자료가 가지는 포섭구조(nested structure) 및 종단성(longitudinal characteristics)을 고려하여 3개 수준으로 구성된 다수준모형(multi-level model)을 설정하여 적합 정도를 평가하였다. 지가형성요인은 공시지가 산정시 활용되는 헤도닉 가격모형의 일종인 비준표(比準表)에 포함된 항목을 중심으로 살펴보았다. 분석 결과, 17년간의 지가 변동 추세는 전주시 세부지역별로 상승 또는 하락하는 등 지역마다 다른 추이를 보였으며, 따라서 종단효과의 모델 반영이 필요함이 확인되었다. 또한 일반적으로 중요하다고 여겨지는 지가형성요인 중 유의하지 않은 요인이 발견되었으며, 특정 시점에서 영향력이 상당히 큰 것으로 판명된 지가형성요인도 시간의 경과에 따라 그 영향력이 약해지는가 하면, 반대로 지가에 미치는 영향력이 초기에는 미약하였으나 점차 뚜렷해지는 요인이 파악되었다. 향후 헤도닉 모형 적용시 이러한 지가형성요인의 동태성을 모델의 구성요소로 고려할 경우 보다 정확한 가격 추정이 가능해질 것이다.
This paper describes the importance of selecting explanatory variables(e.g. land price determinants) in hedonic pricing models employed in predicting real estate price, and explores dynamics of the land price determinants over time. The City of Junju was chosen as the study area, and repeated measured price data of standard lots over 17 years were analyzed. We applied a three-level modeling approach to this data in consideration of its nested data structure and longitudinal characteristics. Main land price determinants we focused on are primarily based on items included in the standard comparison table of land price, which is an official hedonic pricing model used by Government to estimate land price for tax levy. Our result shows that the land price fluctuation over 17 years was not uniform over the whole study area with each neighborhood revealing different price trend, and as such warrants longitudinal model components. In addition, some of determinants previously recognized as important were proved insignificant. It was also found that significant determinants at a particular time point lost its power gradually over time and vice versa. It is expected that more accurate prediction of price would be possible when taken account for this dynamics of price determinants over time in applying hedonic pricing model method.