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철도 운행 서비스의 도입은 주변지역 주택의 가치 또는 가격을 결정하는 핵심요인 중 하나이다. 철도시설은 계획이 알려진 이후부터 개통 시까지 오랜 시간이 소요되고 일반적으로 여러 단계를 거쳐서 건설되므로 철도 서비스 도입이 주변지역 주택가격에 미치는 자본화 효과는 건설단계마다 다를 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 드물게 연구되고 있는 철도 노선을 대상으로 주변지역 주택가격에 형성되는 자본화 효과를 분석한다. 첫째, 철도 노선의 확장으로 인해서 주택가격에 미치는 영향을 신분당선 광역철도 2단계(정자-광교) 사업을 활용하여 경기도 지역을 중심으로 분석한다. 둘째, 서울 강북의 교통서비스 취약지역에 도입된 서울시 최초의 경전철에 해당되는 우이신설선을 대상으로 일부 지역에 한정되어 운행되는 경전철 사업의 효과를 연구한다.
분석의 시기는 ...

철도 운행 서비스의 도입은 주변지역 주택의 가치 또는 가격을 결정하는 핵심요인 중 하나이다. 철도시설은 계획이 알려진 이후부터 개통 시까지 오랜 시간이 소요되고 일반적으로 여러 단계를 거쳐서 건설되므로 철도 서비스 도입이 주변지역 주택가격에 미치는 자본화 효과는 건설단계마다 다를 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 드물게 연구되고 있는 철도 노선을 대상으로 주변지역 주택가격에 형성되는 자본화 효과를 분석한다. 첫째, 철도 노선의 확장으로 인해서 주택가격에 미치는 영향을 신분당선 광역철도 2단계(정자-광교) 사업을 활용하여 경기도 지역을 중심으로 분석한다. 둘째, 서울 강북의 교통서비스 취약지역에 도입된 서울시 최초의 경전철에 해당되는 우이신설선을 대상으로 일부 지역에 한정되어 운행되는 경전철 사업의 효과를 연구한다.
분석의 시기는 종속변수로 활용된 실거래가 등록제도가 도입된 시점과 두 노선의 사업이 제안된 시기를 고려하여 2006년 1분기부터 2018년 4분기까지로 설정하였으며, 분석의 범위는 지하철역으로부터 500m 또는 1,000m 이내에 위치한 아파트로 구분하였다. 또한, 신분당선 광역철도와 우이신설 경전철이 민간의 자본을 활용하여 민간제안사업방식(BTO)으로 건설되었으므로 각 사업단계의 구분은 민자사업의 단계 구분을 적용하였다. 분석의 방법은 각 분기별 횡단면-시계열 데이터를 바탕으로 이분산성과 1차 자기상관을 고려한 패널GLS 모형과 성향점수매칭(PSM)이 적용된 이중차분(DID) 모형을 활용하였다.
우선 패널 분석은 크게 두 가지로 이루어졌다. 첫째, 최초의 사업단계인 ‘사업제안단계’를 기준으로 철도 건설사업단계가 진행될수록 아파트 매매가격에 미치는 영향을 확인하였다. 다음으로는 사업제안단계 이전부터 존재하였던 경과년수 13년 이상의 아파트만을 대상으로 추가 분석을 수행하여 분석결과의 강건성을 확인하였다. 둘째, 각 사업단계 기간을 구분하여 ‘지하철역까지의 거리’가 아파트 매매가격에 미치는 영향 변화를 분석하였다.
분석결과, 신분당선과 우이신설선 모두에서 철도 건설사업단계가 아파트 매매가격에 미치는 영향은 ‘사업제안단계’를 기준시점으로 단계가 진행될수록 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 역세권범위를 1,000m와 500m로 구분한 분석에서 모두 동일한 경향을 보였다. 또한, 13년이상 경과된 아파트를 표본으로 한 분석에서도 사업단계가 진행될수록 주택가격에 미치는 영향이 지속적으로 커지는 것을 확인할 수 있었으며 그 추정계수의 크기는 신규아파트가 포함된 전체표본에 비해 다소 낮게 나타났다.
한편 각 사업단계를 구분하여 ‘지하철역까지의 거리’가 아파트 매매가격에 미치는 영향을 분석한 결과에서, 신분당선 광역철도(정자-광교)를 대상으로 한 연구에서는 지하철역까지의 거리 변수의 절대값이 사업제안단계 이후부터 점차 커져서 개통 이후 단계에서 가장 높은 것으로 나타났다. 즉, 철도시설 건설이 가시화될수록 지하철역까지의 거리간 차별성이 구체화 되고 개통 이후 접근성 개선이 현실화되는 시기에는 지하철역에 근접한 아파트에 대한 선호도가 더욱 높아지는 것으로 볼 수 있다. 반면 우이신설 경전철을 대상으로 한 연구에서는 지하철역까지의 거리와 주택가격이 비선형의 관계를 보였으며, 착공 이후 시기부터 지하철역에서 멀어질수록 가격이 하락하다가 상승하는 지점이 확대되었다. 이는 신규 역세권이 도입되면서 역세권의 범위가 점차적으로 확장되는 것으로 해석될 수도 있으나, 주변 근접 노선의 간섭효과로 나타난 결과로도 볼 수 있다.
또한, 거시경제요인과 지역적인 효과를 통제하고 사업단계 도입만의 효과를 좀 더 면밀하게 분석하고자 성향점수매칭을 활용한 이중차분 모형을 구축하고 처치집단을 지하철역으로부터 500m 또는 1,000m 이내에 위치한 아파트로 구분하여 분석하였다. 이중차분 분석에서 처치집단과 통제집단은 집단의 유사성이 전제되어야 하므로 성향점수가 유사한 각 집단의 데이터를 매칭한 후 이중차분 분석하였으며, 분석의 시기는 각 사업단계 전후를 대상으로 하여 ‘신규로 도입되는 사업단계’의 효과를 측정하였다.
신분당선 광역철도(정자-광교)를 대상으로 한 분석에서는 건설공사단계 도입 시기부터 유효성이 나타나기 시작하였으며, 그 효과는 처치집단이 지하철역으로부터 500m 이내에 위치한 아파트로 구성된 집단에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 즉, 건설공사 단계의 도입으로 약 6.7%의 아파트 매매가격상승이 확인되며 개통 이후에는 약 8.6%의 상승이 확인되었다.
반면 우이신설 경전철을 대상으로 한 분석에서는 사업단계 초반에 아파트 매매가격의 일부가 하락하는 효과가 발생한 것을 제외하고는 전 사업단계에서 유효한 효과가 확인되지 않았다. 이는 주변 지역에서 운행되고 있는 도시철도 1, 4, 6호선의 효과와 중첩되어 우이신설선 도입에 따른 효과가 발생되지 않았던 것으로 보여진다.

Abstract ▼ AI-Helper

Railway service is one of the key factors in determining the value or price of houses in the surrounding area. Because it takes a long time to construct railway facilities and construction of railway facilities generally goes through several stages to actually provide railway services by opening rai...

Railway service is one of the key factors in determining the value or price of houses in the surrounding area. Because it takes a long time to construct railway facilities and construction of railway facilities generally goes through several stages to actually provide railway services by opening railway stations, the capitalization effects of railway services on housing price can be different in each construction stage. This study analyzes the effects of railway construction stages on housing prices in the surrounding areas by taking rarely unstudied examples; First, the effects of railway construction stages for a railway extension are examined using the second phase construction of Sinbundang (Jeongja-Gwanggyo) metropolitan railway line in Gyeonggi Province. Second, the effects of light rail construction stages are studied using the Ui-Sinseol light railway line in northern Seoul.
For the period from the first quarter of 2006 to the fourth quarter of 2018, panel data of the actual transaction prices of apartments within 500m or 1,000m from the nearest subway station and the housing and neighborhood attributes of those apartments was constructed. Panel GLS model allowing for heteroskedasticity and the first-order autocorrelation and the difference in difference(DID) model with propensity score matching(PSM) were estimated. Because the two railway construction examples followed Build-Transfer-Operate(BTO) mechanism using private capital, construction stages were also classified according to the typical private capital project construction stages.
Panel GLS estimation was performed to answer the following three questions. First, is the effect of railway construction on the price of apartments different as the railroad construction goes through different construction stages? Second, are the estimation results different depending on whether the sample of apartments built after the railway construction was proposed is excluded? Third, does the effect of ‘distance to the nearest subway station' on apartment price change as the railroad construction progresses?
Panel GLS estimation results showed that, compared to ‘proposal stage’, as the railway construction goes through each subsequent stage, apartment price has increased in both cases of the Sinbundang line and Ui-SinSeol line. These results tended to be the same regardless of whether the samples of apartments located within 1,000m or 500m from the nearest station were used. In addition, the estimation results were robust regardless of whether apartments built after the railway construction was proposed was included in or excluded from the sample for estimation.
In the case of the Sinbundang line, the effect of 'distance to the nearest subway station' on apartment price in each construction stage gradually increased after the project proposal stage, making it the highest in the opening stage. The more visible the railway facilities, households prefer apartments closer to the subway stations. On the other hand, in the case of the Ui-Sinseol light rail, the distance to the nearest subway station and apartment price showed a non-linear relationship.
In addition, a DID model allowing for propensity score matching was estimated. Because treatment groups and control groups compared in the DID analysis must have group similarity, data from each group with similar propensity score was matched and applied to the DID analysis. Treatment groups were defined as apartments located within 500m or 1,000m from the nearest subway stations and the differential effects on apartment price were estimated using the data before and after each construction stage.
The estimation results showed that the differential effect of the Sinbundang line began to appear from the construction stage, and its effect was more evident in the group consisting of apartments located within 500 meters from the nearest subway stations. Compared to the ‘stage of selection of construction firm’, apartment price was estimated to be about 6.7% higher in ‘construction stage’. Compared to the ‘construction stage’, apartment price was estimated to be 8.6% higher in ‘opening and operating stage’.
On the other hand, in the case of Ui-Sinseol light rail, no differential effects were found in all stages of construction, except for the fall in apartment price at the ‘stage of selection of a preferred bidder’ compared to the ‘project proposal stage’. In the areas in northern Seoul where other major and better subway lines such as lines 1, 4 and 6 are under operation, light rail construction appeared to have no differential effects for each construction stage.

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