이 연구의 목적은 도시 내에 존재하는 녹지경관의 경제적인 가치를 분석하는 것이다. 연구의 대상지는 서울시 서대문구 현저동에 위치한 독립공원이다. 경제적인 가치평가에 앞서, 녹지경관으로서의 양적인 특성을 파악하기 위하여 시각량 분석을 수행하였다. 시각량 분석의 결과, 공원부지 전체 면적에 대한 녹지 면적의 시각량의 비는 약 64%로 나타났다. 이 연구는 헤도닉 가격기법을 이용하여, 주변의 주택가격에 내재하고 있는 녹지경관의 가치를 평가하였다. 헤도닉 가격기법은 특정한 재화에 내재해 있는 속성의 가치를 평가하는 기법이다. 분석을 위하여 일반화된 Box-Cox 모형을 사용하였으며, $3.3m^2$당 가격을 종속변수로 하고, 주택특성과 경관특성을 독립변수로 설정하였다. 독립공원의 조망가치를 분석한 결과, $3.3m^2$당 가격에서 약 2.2% 정도를 차지하였다. 이는 이 연구에서 사용된 변수들 중에서 두 번째로 영향력이 높은 수치이다. 이러한 결과는 거주자들이 도시의 녹지경관에 대해서 거주환경을 결정하는 매우 중요한 요인 중의 하나로서 인식하고 있으며, 나아가서 도시의 녹지경관이 거주자들의 삶의 질 향상과 자산가치의 상승 등 중요한 역할을 하고 있다는 사실을 나타낸다. 그리고 이 연구의 결과는 녹지경관이 중요한 도시 기반시설로서 다루어질 수 있는 가능성을 시사한다. 또한 녹지의 가치에 대한 정량적인 평가결과는 녹지의 보존 또는 조성에 대한 타당성을 합리화할 수 있는 근거자료로서 제시될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 울산시를 대상으로 하여 중학교 및 고등학교의 전국 단위 학력평가의 결과가 해당 지역 아파트 가격에 미치는 효과를 헤도닉 가격결정모형을 활용하여 실증 분석하였다. 중학교와 고등학교의 학업성취도평가 결과, 고등학교의 수학능력시험 점수 및 전국연합학력평가 점수, 그리고 명문대학교 합격자 수는 해당 지역의 아파트 가격 형성에 정의 관계를 가지고 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 여러 가지 학력평가 성적들은 아파트 매매가격 결정에 있어서 비대칭적 효과를 갖는 것으로 나타났다. 중학교 학업성취도평가 결과보다는 고등학교 학업성취도평가 결과가 아파트 매매가격 결정에 더 중요하게 영향을 미치고 있으며, 학업성취도평가 결과 중에서도 기초학력 미달 학생의 비율보다는 보통학력 이상 학생 비율이 더 중요하게 작용하고, 그리고 고등학교의 수능 인문계 점수보다는 자연계 점수 수준이 더 중요하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
High-rising buildings are a sort of solution to recent cities. Till now real estate development was concentrated in new development on vacant lots, and it resulted urban sprawl. Generally large cities are confronted with the exodus of industry and population from city. High-rising buildings solve many problems associated with this problem. The purpose of this research is to identify the effect of super high-rise mixed use building project process on apartment price. For this study, the hypothesis is that price of apartments is influenced by project process of super high-rise mixed use building. The study concerned 4 variations of project process that is building permits stage, sale stage, construction starting stage and stage of moving into building. The target projects of buildings are selected by number of floor(over 40 floors) and construction time. And 48 apartment complex are selected around super high-rise mixed use building. This study uses hedonic price function to analysis effect of project process of super high-rise mixed use building. A price of apartments is defined as a dependent variable. Characteristics of residence, complex, district and super high-rise building are defined as independent variables. The results are as follows; first, there is no error in price model of this study. Second, it is found that apartment price was influenced negatively by building permit stage and sale stage of super high-rise mixed use building. But that was influenced positively by construction starting stage and stage of moving into building of that. Third, as the project process of super high-rise mixed use building was proceeded, price of apartments was increased.
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.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
아파트는 주택 종류별 구성비에서 64%를 차지하며 주택 종류 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 또한, 이는 매년 비중이 증가하고 있다. 이러한 추세 속에 아파트 가격은 국가 경제와 국민생계에 큰 영향력을 미칠 가능성이 크다. 본 연구는 최근에 개통된 서대구역 개발이 주변 아파트 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 특히, 교육환경이 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 위해, 국토교통부 실거래가 데이터와 헤도닉 가격모형, 공간 회귀분석을 사용하여 실증 분석한다. 연구 결과, 첫째, 서대구역의 개발은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서대구역으로부터 거리가 가까울수록 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서대구역 교육환경의 발달은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지방에 개발되는 광역교통시설 개발사업 공적관리 및 아파트 가격 동향 예측을 위한 기초자료로 활용되고자 한다.
Because energy consumption of the construction part is very high, there is a growing need to introduce environment-friendly buildings. Therefore Green Building Rating System is enacted in Korea. Though environment-friendly factors such as green area affect the apartment housing price, there's no saying whether Green Building Rating System directly affect the apartment housing price. The purpose of this paper is to estimate the impact of Green Building Rating System on an apartment housing price. The analysis result demonstrated that Green Building Rating System don't affect the apartment housing price. This result means that there is a problem with the effectiveness of Green Building Rating System. The government ought to institute incentive program to ctivate the market of environment-friendly building.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.711-720
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2020
This research aims to analyze the factors affecting the acceptance of social commerce, including performance expectancy, effort expectancy, social support, facilitating conditions, hedonic motivation, habitability, price saving orientation, and privacy concerns using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2). UTAUT2 has been examined and modified in various contexts. The research model studies the acceptance and use of technology in the context of customers. This study adopts a quantitative method using the partial least squares regression (PLS) approach involving 244 respondents. The respondents are users of social commerce in Indonesia. The result of this research indicates that social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, habit, price value orientation, and privacy concerns have a significant effect on behavioral intention. On the other hand, performance expectancy and effort expectancy does not affect behavioral intention. Furthermore, price value has a significant effect on social commerce user behavior. Lastly, facilitating conditions and habits does not affect social commerce user behavior. This research contributes to the development of theory by examining an additional variable, which is privacy concern. This study is significant since social media and social commerce have grown exponentially nowadays. Implications of the results for the development of the theory (UTAUT2) and practice are discussed in the article.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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