This research aims to analyze the determinants of apartment rents in the Seoul Metropolitan area using spatial econometrics approaches. Since spatial econometrics approaches have advantages to solve limitations of ordinary multiple regression such as spatial dependence and spatial heterogeneity. This research includes structural variables such as number of rooms and baths, neighborhood variables such as number of housing units in the apartment complex, and location variables including distances to subway stations, to traditional markets, to educational institutes, and to urban services such as parks, etc. The result shows that the accessibilities to the CBD, to subcenters, to subway station, to school, and to parks contribute to apartment rent uplift and also shows different spatial variations in rent premiums by accessibility variables. In particular, apartments located south of Han river along the Lines 2, 3, 7 and 9 have the highest rent premiums due to the accessibility to the subway.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.32-38
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2021
The purpose of this study is to examine the spatial characteristics of violent and burglary crimes in South Korea. Violent crimes and burglary crimes depend on a spatial setting with good conditions for their criminal purposes. This study defines population density, racial heterogeneity, types of houses, and density of commercial facilities as variables of place affecting crime in cities and counties. The study collects data from 229 cities in Korea to analyze the effect of spatial characteristics on crime. We conduct additional analyses to meet the statistical requisites of the spatial econometrics model using the open-source software R and GeoDa 1.12.1.129. From the analytical result, population density, racial heterogeneity, apartments, and commercial areas relate to crime occurrence. We suggest the implication of the theoretical and practical contributions to the relationship between place and crime.
The purpose of this study is to construct a quantitative evaluation method that can analyze the policy effectiveness with the construction of a implicit composite index incorporating spatial econometrics models. In order to propose a methodological framework for the program evaluation, this study conducts an empirical analysis with the application of the Comprehensive Rural Village Development Project (CRVDP) which explicitly claims to achieve comprehensive goal of community development. The present study pays particular attention to quantifying the composite evaluation index and drawing net effect through the application of a series of spatial econometrics models. The spatial unit of the analysis is drawn at Eup-Myeon level in rural areas in Korea, and the time horizon is in between 2005 and 2010. We utilize the Korean Agricultural Census data in 2005 and 2010. Three steps of methodological processes are needed to satisfy the objective of the present study. First, we apply factor analysis to construct the composite index that represents comprehensive settlement environment in rural area. The index should be matched with the main objective of the CRVDP. Second, we apply the derived index to a series of spatial econometrics model as dependent variable. Lastly, utilizing the estimated coefficients of the econometrics models, we apply decomposition technique to estimate CRVDP's net effect from both cross-sectional and longitudinal perspectives. We find that the results of the decomposition analysis by the execution of the CRVDP are positively associated with the explicit object of the project.
Land price can be affected by convenience or psychological repulsion like PIMFY (Please In My Front Yard) or NIMBY (Not In My Back Yard) for various facilities. The purpose of this study is to evaluate whether non-preferred facilities are related to NIMBY impact that negatively affect land prices using the spatial econometrics models which are spatial autoregressive models (SAR), spatial errors models (SEM), and general spatial model (SAC). The land price in urban area increases by 0.07-0.2% when the distance from aversion facilities increases by 1%. However, the land price in rural areas decreases when the distance from aversion or pollution facilities increase. Therefore, these facilities in rural areas located in the areas with higher land price because funeral homes located in center of rural administrative areas and charnel house or crematorium located in the fringe of urban areas. That is, this study explain the difference between land price and non-preferred facilities in urban and rural areas and why there are more N IMBY symptoms in urban areas.
Empirical applications to explain criminogenic events are abundant. While much of the research in criminal studies concentrates on understanding the motivations of offenders and preventing victimization from a micro perspective, there have been recent theoretical advancements that give priority to the role of spatial factors in directly impacting crime rates. The primary purpose of this study is to investigate the empirical inference between violent crime incidence and spatial characteristics of local areas focusing particularly on spatial accessibility conditions in the areas. Applying discrete spatial econometrics models, this study reveals a significant relationship between spatial accessibility and the formation of violent crime hot spots in South Korea. Along with other variables, it is revealed that road accessibility has a clear association with violent crime hot spots. Based on the findings, this study suggests some policy implications such as effective surveillance systems, land use restrictions, and advanced street lighting.
While many criminal studies have focused on the motivation of offenders and avoidance of victimization in the micro perspective, there have been a number of theoretical developments emphasizing space as a direct factor that influences the incidence of crime. The main purpose of this study is to analyze the effects of regional characteristics and violent crime incidence in Korea. Applying diverse spatial econometrics models that have less been utilized in the crime literature, this study finds an important association between spatial accessibility and crime incidence. The results suggest that the type of predominant business and the level of road accessibility affect the vulnerability of areas with respect to the incidence of violent crime. This study concludes with some important implications for urban planners and policymakers with respect to crime control and prevention.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.4
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pp.617-628
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2022
In this study, the land market in Eastern District of Gyeongseong is examined using land price data in the 1920's. For the study, land information in 1927 is constructed as a DB, and a map in 1929 is constructed as a GIS file to realize digitalization of historical data. As a result of the study, it is confirmed that spatial autocorrelation exists, and through spatial econometrics analysis, some factors affecting the modern land market are also valid at that time. The results show that land use and road accessibility have a positive effect on the land market, while the proximity of anchor facilities and educational facilities have a negative effect. This study is meaningful in that it has moved on to a research topic that has been insufficient until now by examining whether the factors operating in the land market in the 21st century are also valid in the land market in the 1920's.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.33
no.3
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pp.21-30
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2017
The purpose of this study is to analyze the effect of urban characteristics on regional population and to suggest policy implications based on the analysis results. For this purpose, this study used spatial econometrics analysis(SAR, SEM, SAC) using data on 122 eup-myon-dong areas in Incheon Metropolitan City. As a result of the analysis, First, in terms of spatial, population density showed positive (+) effect while employment density has negative (-) effect. Also, the increase in the number of tertiary industries and workers in the industry has a positive (+) effect. Second, in terms of housing, the apartment ratio showed positive (+) effect and the increase of low-rise deteriorated housing has negative (-) effect. Third, the increase in educational facilities and urban parks showed positive (+) effect on population. In conclusion several policy implications for urban management found through this analysis are discussed.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.4
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pp.75-91
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2022
With the recent increase in interest in climate change issues, the use of bicycles is complementing public transportation and attracting attention as one of the eco-friendly means of transportation. Daejeon Metropolitan City has been operating Tashu, a public bicycle, since 2008. This study empirically analyzed the spatial characteristics that affect the use of public bicycles by grasping the current status and characteristics of public bicycles and applying spatial econometrics analysis, an analysis model that considers the spatial dependence of spatial data. In addition, a comparative analysis was performed by deriving the results of analyzing six models in terms of rental, return, peak time, non-peak time, weekday, and weekend based on the spatial error model identified as the optimal spatial econometrics model. The analysis model results showed that significant spatial characteristics differed according to the type of public bicycle use. In general, the use of public bicycles was high in areas with a high proportion of young people, a high number of public transportation users, good access to universities and rivers, and relatively low land use mix, and high proportion of apartments. These results indicated that public bicycles are used for commuting purposes on weekdays and leisure purposes on weekends, and if the convenience of using bicycles is improved, the use of public bicycles can be further increased.
The purpose of this paper is to visualize the housing market dynamics with ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis) using MATLAB toolbox, in terms of the modeling housing market dynamics in the Busan Metropolitan City. The data are used the real housing price transaction records in Busan from the first quarter of 2006 to the second quarter of 2009. Hedonic house price model, which is not reflecting spatial autocorrelation, has been a powerful tool in understanding housing market dynamics in urban housing economics. This study considers spatial autocorrelation in order to improve the traditional hedonic model which is based on OLS(Ordinary Least Squares) method. The study is, also, investigated the comparison in terms of $R^2$, Sigma Square(${\sigma}^2$), Likelihood(LR) among spatial econometrics models such as SAR(Spatial Autoregressive Models), SEM(Spatial Errors Models), and SAC(General Spatial Models). The major finding of the study is that the SAR, SEM, SAC are far better than the traditional OLS model, considering the various indicators. In addition, the SEM and the SAC are superior to the SAR.
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