본 연구는 재개발사업의 사업특성 및 시행단계에 따른 사업구역 내 주택가격에 대한 영향을 파악하기 위해 2006년부터 2016년까지 관리처분계획의 인가까지 완료된 서북권의 마포구 3개, 서대문구 8개, 은평구 8개 구역의 주택가격 변화를 분석하였다. 실거래가를 종속변수로 하고, 세입자수, 조합원수, 분양세대수, 정비기반시설면적 비율 등 각 사업구역의 특성과 사업시행단계를 독립변수로 가지는 헤도닉 가격모형으로 분석한 결과, 단계가 진행될수록 거래가격은 증가하고, 토지 및 건물특성 변수를 통해 관리 처분계획의 인가 이전까지 사업구역 내 주택은 주거공간으로서의 특성이 가격에 반영되고 있는 것으로 확인되었다. 또한 조합원수 대비 세입자수와 일반분양세대수의 비율이 클수록, 임대세대수비율이 적을수록 주택 거래가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 사업의 시행단계별로 해당 사업구역 내에 위치한 주택의 실거래가격을 실증 분석하였다는 점에서 기존연구와 차별점이 있으며, 이를 통해 정책 결정자나 개발자, 구역 내 자산 소유자에게 시장변화를 예측하고 사업성을 판단하기 위한 시사점을 제공하고자 한다.
본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate Korean college students' housing values and housing expectations as well as considerations for housing in their 20s and to explore influences on housing values and expectations. Items related to four housing functions were developed in conjunction with Maslow's hierarchy of human needs to measure housing values. An on-site questionnaire survey was administered to students of a university-A located in Chungbuk province between May 28, 2012, and June 17, 2012. Among the total 476 responses, 465 responses from Korean students were used for further data analyses. The findings are as follows: (1) Among housing functions, those related to shelter functions were perceived as most important followed by function as a place for self-esteem. (2) More than 70 percent of the respondents expected to rent a housing unit in their 20s and more than half of the respondents expected non-traditional and relatively affordable compact size structure types such as studio, Officetel or Gosiwon. (3) Price, location and transportation were found to be the most important considerations when choosing housing in their 20s. (4) Convenience in use of public transportation and commute time were found to be the most important in location choice, and maintenance conditions and security systems were the most important for building choice. (5) Female respondents tended to consider personal safety, security systems, neighborhood facilities, and distance from family more important than male respondents when choosing housing, while male respondents considered parking space more important than females.
본 연구는 주택가격의 변화가 거시경제변수와 소득불평등에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하였을 것으로 판단하여 주택 전세가격과 매매가격, 지니계수, 금리, 취업자수와의 관계를 분석하였다. 2003년부터 2016년까지 국내 16개 광역시 도의 자료를 활용한 패널분석을 하였고 패널자료임을 감안하여 패널 VAR모형을 구축한 뒤 그랜저인과관계, 충격반응함수, 분산분해분석을 실시하였다. 그랜저인과성 검사와 충격반응검사 결과, 주택시장의 매매가격과 취업자수, 금리가 소득불평등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 전세가격만이 통계적으로 유의한 결과를 보였지만 금융위기 이후에는 주택 전세가격과 매매가격이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석 결과에서는 금융위기 이전에는 전세가격이 소득불평등에 미치는 영향력이 크게 나타난 반면에 금융위기 이후에는 전세가격의 영향력이 낮아지고 금리가 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 금리, 취업자수, 주택시장의 매매가격과 전세가격이 소득불평등에 주요한 요인으로 작용할 수 있다는 것으로 확인되었다. 따라서 정부의 부동산 정책을 비롯한 경제 활성화를 위한 정책시 변수들간의 영향력을 고려하여 소득불평등을 완화시킬 수 있는 정책수립이 될 수 있길 기대한다.
본 연구는 고령화 사회에 따른 인구구조변화에 대한 시사점을 논의하기 위해 서초구 국민주택규모 거래사례를 중심으로 세대연령의 효과를 검증하고자 분산분석 및 선형회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과 연령과 거래가격의 유의한 상관성을 확인하고 특히 후기노인(75세 이상)일 경우 거래가격이 유의하게 낮음을 확인하였다. 더불어 거래지역 및 연도를 보정하였을 때 역시 대부분의 지역에서 연령이 높을수록 거래가격이 낮아지는 경향을 확인하였다. 이러한 분석결과를 기반으로 거래사례에 있어 가격결정의 적절성 및 공정성을 제고할 수 있는 노력, 인구고령화에 따른 정책변화의 방향성 등에 대해 논의하였고 이를 바탕으로 정책당국의 지원방안까지 제시하였다. 또한 개별 공동주택의 관리상태가 매도에 있어 중요한 요소이고 인터넷 기반 플랫폼 활용미비가 낮은 가격 매도의 원인으로 예상되었다. 다만 실제 거래사례를 대상으로 하는 2차 자료를 활용하였기 때문에 더 다양한 개인의 특성을 통제하지 못하였다는 한계점에 관하여 후속연구의 방향을 함께 제시하였다.
본 연구는 본 연구는 서울시가 강남에 지정한 199만$m^2$ 면적의 국제교류복합지구 개발이 주변지가에 미치는 영향을 분석하기 위해 국제복합교류지구 설정 전인 2006년부터 최근 2019년까지 지구와 인접한 강남구 7개동의 제3종일반주거지역 내 상업 업무용 토지의 실거래가 465개를 구득하여 분석하였다. 분석결과, 지구 내 평균 토지매매가격이 지구 외 보다 $1m^2$당 약 397만원이 더 높았으며 개발계획이 구체화되는 시기에 지가상승이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 제3종일반주거지역 내 상업 업무용 토지는 지하철과의 거리가 가까울수록 도로접면이 광대로에 접한 경우에 유의적으로 가격이 높았으나 면적 형상 방향은 큰 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이를 통해 서울시와 개발사업자, 투자자, 구역 내외의 소유자에게 대규모개발계획에 따른 시장변화를 예측하고 정보를 제공하여 사업의 체계적 관리를 할 수 있는 정보를 제공하고자 한다.
It is essential to maximize the advantages of long-life housing in consideration of the occupants' demands in order to promote the construction of long-life housing. The diverse plan types with flexibility should be developed based on those demands. Therefore, this study aims to review the level of awareness of long-life housing, and identify the customer needs by conducting the survey for the preference to pre-defined plan types. The results of survey are as follows: 1) Despite the enforcement of the Long-life Housing Certification System in 2014, the recognition among the customers about the long-life housing is still on the low level as shown in that 79.9% of respondents were not aware of the long-life housing; 2) For three alternative plan types, 78.5% on the integration type in front, 63.1% on the moving kitchen type, 47.0% on the Divided Housing type had intention to change; 3) 68.9% of the total are willingly ready to purchase the long-life housing under the condition of no difference in price between normal apartment and long-life housing. The less the number of family members is, the bigger this ratio of positive purchase intention is. Reflecting these results into the designs is expected to contribute to the enhancement of customer satisfaction as well as the diffusion of long-life housing.
최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.
본 연구는 서울시 노원자원회수시설을 대상으로 2006년부터 2022년 사이 해당 시설이 인근 지역의 아파트 실거래 가격에 미친 영향과 그 영향의 공간적 범위를 파악하는 데 중점을 두고 있다. 폐기물 처리와 동시에 전기와 난방에너지를 재생산하는 자원회수시설은 주변 부동산 가격에 부정적 영향을 주는 대표적인 혐오시설이다. 서울시는 2026년부터, 전국적으로는 2030년부터 생활쓰레기 직매립이 금지됨에 따라 자원회수시설을 비롯한 폐기물 소각시설의 시설확충에 대한 수요가 급격히 증가될 것으로 예상된다. 아울러 이로 인한 주변 부동산 가격 하락과 관련된 사회적 분쟁이 증가할 것으로 예상된다. 이번 연구에서 노원자원회수시설이 주변 아파트 가격에 미치는 영향을 헤도닉 가격 모델을 이용하여 2006년 이후 17년간에 걸쳐 분석한 결과, 노원자원회수시설은 일관되게 인근지역 아파트 가격에 부정적 영향을 미치며 영향의 공간적 범위는 시설로부터 최소한 1,000미터까지인 것으로 나타났다. 그리고 그 부정적 영향의 강도는 자원회수시설로부터 거리가 증가함에 따라 약해지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 서울시 자원회수시설이 주변 부동산 가격에 영향을 미치는 공간적 범위가 500미터 내외라는 최근의 선행연구결과들과는 다른 것으로 자원회수시설에 대한 사회적 수요증가와 함께 점증될 것으로 예상되는 사회적 분쟁에 대해 더욱 광역적 접근이 필요함을 시사해 준다.
본 연구는 최근 임대 및 소규모 위주의 공공주택정책과 개발 패러다임의 변화를 반영하여 소규모 주택사업지구와 행복주택사업지구를 중심으로 하는 새로운 주택수요평가모델을 제시하였다. 공공주택 사업지구의 수요평가모델은 정량적 평가요소인 잠재소요지표, 수요압력지표와 정성적 평가요소인 지역여건지표로 구성된다. 소규모 주택사업지구의 잠재소요지표는 읍 면 동 단위의 해당 지역에서 도출된 잠재소요량에서 기 공급된 건설임대와 매입 임대 재고물량을 차감하여 산출하였다. 이렇게 산출된 실제소요물량과 신규공급계획물량을 비교하여 공급의 미달, 적정, 초과를 판단하였다. 도심 내 젊은 층을 위한 행복주택사업지구의 경우 잠재소요지표는 시 군 구 단위의 해당 지역에서 행복주택공급대상계층인 대학생, 사회초년생, 신혼부부를 대상으로 임차여부, 소득요건 등을 바탕으로 추정하였다. 중소도시 및 농어촌지역 소규모 주택사업지구의 경우 수요압력지표는 해당 지역의 청약저축가입자수, 기초생활보장수급자수, 국가보훈대상자수와 각각의 무주택가구수 대비 비중으로 산출하였다. 다만 지역여건지표와 산업단지 개발 등 향후 인구유발요인 등을 감안하여 후보지 선정여부를 종합적으로 판단하도록 하였다. 행복주택사업지구의 수요압력지표는 해당지역의 소형주택재고비율, 전세가격상승률, 전세가격수준, 월세거주가구비율로 하였고 이를 전국 및 해당 시 도 평균과 비교하여 수요압력 정도를 판단하였다. 또한 행복주택의 사업여건이나 입지경쟁력과 관련된 대중교통이용여건, 주변시설현황, 중심지와의 거리, 지역개발현황 등의 지역여건지표를 바탕으로 최종적인 평가가 이루어지도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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