[논문]공공임대주택이 주변 전세시장에 미치는 효과: 서울시 장기전세주택(SHIFT)의 경우

양준석

doi:10.23841/egsk.2017.20.3.405

[국내논문] 공공임대주택이 주변 전세시장에 미치는 효과: 서울시 장기전세주택(SHIFT)의 경우
The Spillover Effect of Public Hosing Policy on Rental Housing Market: The Case of Seoul, Korea 원문보기

한국경제지리학회지 = Journal of the Economic Geographical Society of Korea, v.20 no.3, 2017년, pp.405 - 418

양준석 (소상공인시장진흥공단 정책연구실)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 서울시 장기전세주택(SHIFT 이하 시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 시프트 공급단지 5km 이내에 위치한 아파트들의 전세 실거래가 데이터를 이용하여, 시프트로 인한 주변 아파트 전세가격의 변화를 추정했다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시프트 공급 이후 2-3km 이내 아파트들의 전세가격은 공급 이전을 기준으로 4.4% 하락했다. 반면 그 보다 근접한 1-2km 이내 위치한 아파트의 전세가격은 유의미한 변화를 확인할 수 없었다. 그 이유는 시프트 단지의 공급으로 주변지역이 함께 개발되면서 아주 근접한 아파트들의 경우 시프트 공급으로 인한 가격하락 요인을 입지환경 개선으로 인한 가격상승 요인이 상쇄한 것으로 해석된다. 시프트 단지별 분석에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서는 주변 아파트 전세가격을 하락시키는 효과가 나타났다. 그러나 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지에서는 유의미한 효과를 확인할 수 없었다. 단지별 효과가 상이한 이유는 해당 지역의 전세수요와 시프트 공급물량 등의 차이로 인한 결과로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

SHIFT is public rental housing policy introduced by Seoul Metropolitan in 2007, which works as Chonsei(korean unique deposit rental system). This paper examines the effect of SHIFT on Chonsei prices of neighborhood apartments. To estimate the change in prices of Chonsei after the provision of SHIFT, I collect data on Chonsei prices of apartments within a 5km radius from the SHIFT housings. Summary of main results are following. Chonsei prices of the apartments within a 2-3km radius decreased by 4.4% after the provision of SHIFT housings. In contrast, when it comes to apartments within a 1-2km radius, I can't find the stochastic relationship between the provision of SHIFT hosing and price changes. This results can be explained by "Offset effects" caused by real estate development. Provision of SHIFT can sequentially induce nearby area's development, which plays a factor in the effect of price increases. And this offset effects varies in each apartment complex depending on demand for Chonsei and supply of the SHIFT.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

시프트는 기존의 임대주택과는 다르게 중산층을 대상으로 민간아파트들과 동일한 품질로 공급되므로 주변 부동산에 상대적으로 더 큰 영향력을 미칠 수도 있다. 본 연구에서는 시프트의 공급에 직접적으로 영향을 받을 것으로 예상되는 주변 아파트들의 전세가격과의 관계에 초점을 맞춘다. 이러한 분석을 통해 시프트 사업의 주거 안정 효과를 판단하고, 더 나아가 사업의 성패와 관련된 유의미한 요인들을 찾을 수 있다면, 사업의 효과를 극대화시킬 수 있는 방안을 마련하는데 도움이 될 것으로 판단했기 때문이다.
본 연구의 핵심은 시프트 공급이 인근 아파트들의 전세가격에 미치는 효과를 확인하는 것이다. 따라서 실증분석에서는 개별 아파트와 인근 시프트와의 관계를 적절하게 측정할 수 있는 공간차원의 특성 변수의 설정 그리고 누락변수(omitted variable)로 인한 내생성 문제를 해결할 수 있는 추정법 적용과 이러한 실증전략을 가능하게 하는 데이터가 매우 중요하다.
따라서 실증분석에서는 개별 아파트와 인근 시프트와의 관계를 적절하게 측정할 수 있는 공간차원의 특성 변수의 설정 그리고 누락변수(omitted variable)로 인한 내생성 문제를 해결할 수 있는 추정법 적용과 이러한 실증전략을 가능하게 하는 데이터가 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구는 서울시의 주택실거래가 데이터와 DID(Difference In Difference)를 적용한 헤도닉 모형(Hedonic model)의 추정으로 시프트 공급의 효과를 엄밀히 살펴보려고 한다.
연도/월/법정동 고정효과를 적용하여 추정하였다. 아파트 면적, 층, 브랜드 등의 특성변수를 포함한 결과이며, 해당변수의 추정계수는 지면상의 이유로 보고를 생략한다. 괄호안은 법정동 수준의 군집표준오차(clustered standard error)이다.
본 연구에서는 장기전세주택(시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 방법론적으로는 DID를 적용한 헤도닉가격모형 추정으로 누락변수 문제를 해결했고, 개별아파트 수준의 주택실거래가 데이터를 이용하여 보다 정확한 분석을 수행할 수 있었다.

제안 방법

이 데이터는 전세 거래가격, 거래일자, 면적, 층 및 브랜드 등의 아파트 특성 정보와 함께 해당 아파트의 세부주소에 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 GIS 프로그램을 이용하여 세부주소를 경도 및 위도의 좌표체계로 전환하였다.⁶⁾ 그리고 이 좌표체계는 개별 아파트들과 가장 가까운 시프트 단지간 거리를 계산하는데 이용되었다.
⁶⁾ 그리고 이 좌표체계는 개별 아파트들과 가장 가까운 시프트 단지간 거리를 계산하는데 이용되었다. 분석에서는 거리구간을 기준으로 변수화하였다. 구체적으로 1-2km 이내, 2-3km 이내, 3-5km 이내 3개의 구간으로 분류하고, 거래된 아파트가 해당 구간에 위치하는 경우 1의 값을 그 외의 경우 0의 값을 부여한 더미변수 형태의 지표들로 구성하여 사용했다.
분석에서는 거리구간을 기준으로 변수화하였다. 구체적으로 1-2km 이내, 2-3km 이내, 3-5km 이내 3개의 구간으로 분류하고, 거래된 아파트가 해당 구간에 위치하는 경우 1의 값을 그 외의 경우 0의 값을 부여한 더미변수 형태의 지표들로 구성하여 사용했다.
이러한 경향은 인과관계를 고려하지 단편적인 결과라고 할 수 있다. 이후의 실증분석에서는 전세가격에 영향을 미치는 특성 및 관측되지 않는 요인으로 인한 내생성 문제를 고려하여 시프트의 공급이 주변 아파트 전세가격에 미치는 효과를 살펴본다.
주: 종속변수는 로그전세가격이다. 년도/월/법정동 고정효과를 적용하여 추정하였고 열(1)을 제외하고 모든 모형은 DID 설정이다. 브랜드 변수는 해당 브랜드일 경우 1 그 외의 경우 0의 값을 부여한 더미변수로 구성되었다.
분석의 시간적 범위의 변화에 따라 분석결과의 강건성이 유지되는지 파악하기 위해 시프트 공급 전후 1년 이내의 거래건 및 2년 이내의 거래건으로 각각 표본을 한정하여 DID를 재추정하였다. 열(3)은 표본을 시프트 공급 전후 1년으로 제한한 결과인데 시프트 공급 이후 유의한 효과가 나타나지 않았다.
주 : 종속변수는 로그전세가격이다. 연도/월/법정동 고정효과를 적용하여 추정하였다. 아파트 면적, 층, 브랜드 등의 특성변수를 포함한 결과이며, 해당변수의 추정계수는 지면상의 이유로 보고를 생략한다.
기존 연구들의 제한적인 자료와 횡단면 분석으로 단순한 접근에 그친 것에 비교하여 본 연구에서는 엄밀한 모형과 실거래 데이터를 이용하여 보다 정확하게 시프트가 주변 아파트의 전세가격에 미친 효과를 식별했다는 점에서 차별성을 가진다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있다.

대상 데이터

시프트 실적 데이터는 SH공사에게 제공받은 자료를 기초로 SH공사의 홈페이지에서 얻을 수 있는 차수별 장기전세주택 모집공고문과 인터넷 검색 등을 이용하여 추가적 정보를 입력했다. 구축된 데이터는 2007년부터 2016년에 공급된 모든 시프트 단지의 상세주소, 공급연도, 전용면적, 총공급 세대 등에 대한 정보를 담고 있다.
시프트 실적 데이터는 SH공사에게 제공받은 자료를 기초로 SH공사의 홈페이지에서 얻을 수 있는 차수별 장기전세주택 모집공고문과 인터넷 검색 등을 이용하여 추가적 정보를 입력했다. 구축된 데이터는 2007년부터 2016년에 공급된 모든 시프트 단지의 상세주소, 공급연도, 전용면적, 총공급 세대 등에 대한 정보를 담고 있다. 실제 분석에서는 2013년에 공급된 9개 단지만을 대상으로 한다.
구축된 데이터는 2007년부터 2016년에 공급된 모든 시프트 단지의 상세주소, 공급연도, 전용면적, 총공급 세대 등에 대한 정보를 담고 있다. 실제 분석에서는 2013년에 공급된 9개 단지만을 대상으로 한다. 그 이유는 본 연구에서 사용한 주택실거래가 데이터의 시간적 범위가 2011년에서 2015년인데, 시프트 공급 전·후 기간의 표본을 균형 있게 분배하기 위해서 그 중간 시점인 2013년을 선택했기 때문이다.
그 이유는 본 연구에서 사용한 주택실거래가 데이터의 시간적 범위가 2011년에서 2015년인데, 시프트 공급 전·후 기간의 표본을 균형 있게 분배하기 위해서 그 중간 시점인 2013년을 선택했기 때문이다. 2013년에 총 11개의 시프트 단지가 공급되었는데, 이 중 전체 분양세대에서 시프트의 비율이 대략 50% 이상인단지만을 최종적으로 선택했다.⁴⁾ 2013년 공급된 시프트 단지에 대한 현황은 표 2에서 확인할 수 있다.
본 연구에서 사용하는 개별 아파트의 전세 거래가격 데이터는 서울시에서 제공한 주택실거래가 데이터에서 추출했다. 서울시는 임차인이 전세거래 후 주민센터 또는 대법원에 확정일자를 받기 위해 신고한 자료를 수집하여 전세거래에 대한 데이터를 구축하였다.
대다수의 임차인들이 임대차 보호를 위해 확정일자를 받는다는 사실을 상기할 때, 이 데이터는 해당 기간에 거래된 거의 대부분의 전세 거래에 대한 정보를 포함하고 있다고 해도 과언이 아닐 것이다. 원자료에는 2011년에서 2015년까지 876,384건의 거래내용이 수록되어 있다. 분석에서는 가장 근접한 시프트 단지와의 거리가 1-5km 이내인 아파트들의 거래건만을 사용한다.
원자료에는 2011년에서 2015년까지 876,384건의 거래내용이 수록되어 있다. 분석에서는 가장 근접한 시프트 단지와의 거리가 1-5km 이내인 아파트들의 거래건만을 사용한다. 본 연구의 분석방법을 간략히 설명하면 가장 밀접한 시프트 단지와의 거리를 기준으로 구간별 그룹으로 분류하여 각 그룹의 전세가격을 시프트 공급 전후로 비교하는 방식이다.
이러한 단지별 이질성을 고려하여 표 5에서는 각 단지별로 DID 모형을 추정했다. 시간적 범위는 시프트 공급 전후 3년으로 설정하였다. 단지별 분석에서는 다중공선성의 이유로 몇몇 거리더미 변수와 교호항의 식별이 불가능한 경우도 있었다.

데이터처리

이 고정효과는 전세가격에 영향을 미치는 시간고정효과(특정 시점 경제 전체에 미치는 효과로 예컨대 금리 및 DTI 비율 변화 등),⁸⁾ 부동산 거래에 내포하고 있는 계절성, 지역고정효과(지리적 위치 등 시간과 무관한 고유의 지역적 특성 등) 및 시간적·공간적 효과의 조합(특정시점 특정지역에 발생하는 효과)을 통제함으로써, 전세가격의 차이가 오직 시프트와 거리 차이에 의해서만 식별되도록 도움을 주는 중요한 역할을 한다. 표준오차는 동일한 법정동에 위치한 아파트들간에는 연관성을 허용하여 법정동 수준의 군집표준오차(clustered standard error)를 사용했다.

이론/모형

이러한 분석을 통해 시프트 사업의 주거 안정 효과를 판단하고, 더 나아가 사업의 성패와 관련된 유의미한 요인들을 찾을 수 있다면, 사업의 효과를 극대화시킬 수 있는 방안을 마련하는데 도움이 될 것으로 판단했기 때문이다. 방법론에 있어서 서울시의 주택실거래가 데이터와 DID(Difference InDifference)를 적용한 헤도닉가격모형을 이용하였다. 이러한 접근법으로 누락변수(omitted variable)로 야기되는 추정상의 편향(bias) 문제를 해결하여 시프트 공급이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 효과를 정교하게 측정할 수 있었다.
이러한 편향을 완화하기 위해 Pope and Pope(2015), Linden and Rockoff(2008) 등의 연구에서는 준실험적 방법을 응용한 헤도닉 모형의 추정을 시도하고 있다. 본 연구에서는 Pope and Pope(2015)에서 사용한 DID(Difference In Difference)를 적용한 헤도닉모형을 추정한다. 분석모형은 다음과 같다.

성능/효과

방법론에 있어서 서울시의 주택실거래가 데이터와 DID(Difference InDifference)를 적용한 헤도닉가격모형을 이용하였다. 이러한 접근법으로 누락변수(omitted variable)로 야기되는 추정상의 편향(bias) 문제를 해결하여 시프트 공급이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 효과를 정교하게 측정할 수 있었다. 이후의 순서는 다음과 같다.
둘째, 사회적 혼합(social-mixed)을 고려하여 동일 단지내 일반분양 아파트와 동일한 품질로 공급되며 동이나 호의 구분을 알 수 없게 대부분 혼합단지로 구성되어 있는 특징을 가지고 있다. 셋째, 기존 임대주택은 매월 임대료를 지불하는 방식이었으나 시프트는 우리나라의 전세를 선호하는 주거문화를 고려하여 전세계약 방식으로 이루어진다. 전세금 인상률은 연 5%로 제한된다.
전세금 인상률은 연 5%로 제한된다. 넷째, 기존 임대주택과 입지 측면에서도 차이를 보이고 있다. 시프트는 SH공사가 직접 건설하여 공급하는 건설형과 민간사업자에게 매입하여 운영하는 매입형으로 나누어진다.
(1985)은 거주자들의사회·경제적 지위의 차이가 주택가격에 영향을 미친다고 주장하였다.¹⁾ 공공임대주택의 공급으로 저소득층의 유입이 증가하면서 주변 주거환경의 매력도도 그만큼 떨어지게 되고 이는 곧 인근 지역의 주택가격 하락으로 이어질 수 있다. 이러한 시각에서 기존 여러 연구들이 저소득층을 대상으로 하는 공공임대주택의 효과를 다루고 있다.
79%로 나타났다. 전세가격을 살펴보면 각각 244백만원, 300백만원, 319백만원으로 대략적으로 시프트와 근접한 아파트일수록 전세가격이 낮아지는 것으로 나타났다. 이러한 경향은 인과관계를 고려하지 단편적인 결과라고 할 수 있다.
4% 하락했다. 결과적으로 시프트 공급은 주변 2-3km 이내 아파트 전세가격을 하락시키는 효과를 보였으나 그보다 근접한 1-2km 이내 아파트들에서는 이러한 효과가 나타나지 않았다. 시프트는 대규모 택지개발과 함께 이루어지는 건설형이 물량의 대부분 차지한다.
5% 낮아지는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 시프트 공급은 주변 2-3km 이내 아파트들의 전세가격을 하락하는 효과를 가지고 있는데, 최초 1년에는 뚜렷한 효과가 발견되지 않으나, 2년차에 그 효과가 가장 크게 나타났다. 3년차 역시 그 효과는 미세하게 감소하였으나 여전히 유의했다.
그 외 변수의 결과에서는 아파트의 면적이 클수록 전세가격도 비싸지는 자연스러운 결과를 확인할 수 있었다. 탄력성으로 해석하면 면적이 10%증가하면 전세가격은 7.39% 정도 증가하는 것으로 나타났다. 높은 층일수록 전세가격도 높아지는 것으로 나타났다.
서초네이처힐 1, 3, 6단지에서도 시프트가 주변전세가격을 안정화시키는 효과를 발견할 수 있었다. 해당 단지에서 2-3km 이내에 위치한 아파트들의 전세가격은 시프트 공급 이후 이전보다 2.8% 더 하락하는 결과를 보였다. 하지만 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지의 경우 시프트 공급과 주변 아파트 전세가격간에는 유의미한 관계를 찾을 수 없었다.
본 연구에서는 장기전세주택(시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 방법론적으로는 DID를 적용한 헤도닉가격모형 추정으로 누락변수 문제를 해결했고, 개별아파트 수준의 주택실거래가 데이터를 이용하여 보다 정확한 분석을 수행할 수 있었다. 주요 결과는 다음과 같다.
시프트 단지의 조성은 주변 입지환경을 함께 개선시키는 정의 외부효과를 불러오는데, 근접한 아파트일수록 이러한 긍정적 효과가 전세가격 하락 요인을 상쇄한 것으로 해석된다. 개별 시프트 단지별로 구분하여 추정한 결과에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서 시프트의 공급 이후 주변 아파트 전세가격이 하락하는 효과를 확인할 수 있었다. 반면, 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지에서는 유의미한 효과를 확인할 수 없었다.

후속연구

전세가격에 초점을 맞춘 임성은 외(2009)의 연구에서도 시프트가 공급된 단지의 아파트와 그렇지 않은 아파트의 전세가격간 유의한 차이를 확인하지 못했다.³⁾ 이 연구들은 인터넷, 전화조사 등 신뢰성과 대표성을 충분히 보장할 수 없는 방법을 통해 데이터를 구축했고, 일부 연구에서는 거래가격이 아닌 시세가격을 사용하였다는 한계가 존재한다. 식별방법에도 문제점이 발견된다.
단지별로 효과가 상이한 이유는 인근지역의 전세수요와 시프트 공급물량 등의 차이로 인한 결과로 판단되는데, 대략 입지조건이 준수하고 공급물량이 큰 단지에서 그 효과가 유의했다. 따라서 장기전세주택이 주거안정이라는 본연의 목적을 달성하기 위해서는 사업대상지의 선정이 중요하며 전세수요가 충분하고, 그 수요를 충족할 정도로 대규모 공급이 이루어져야 부동산 안정화 효과를 기대할 수 있을 것이다.
따라서 연구에서 확인할 수 있는 것은 비교적 단기의 효과라 할 수 있다. 이 주제에 대한 더욱 깊은 통찰을 위해서는 시프트 공급이 주변 부동산 시장에 일시적인 충격으로 작용할지 아니면 영구적으로 부동산시장의 안정에 기여하는지에 대한 추가연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	장기전세주택(SHIFT 이하 시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향과 이유는 무엇인가?	반면 그 보다 근접한 1-2km 이내 위치한 아파트의 전세가격은 유의미한 변화를 확인할 수 없었다. 그 이유는 시프트 단지의 공급으로 주변지역이 함께 개발되면서 아주 근접한 아파트들의 경우 시프트 공급으로 인한 가격하락 요인을 입지환경 개선으로 인한 가격상승 요인이 상쇄한 것으로 해석된다. 시프트 단지별 분석에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서는 주변 아파트 전세가격을 하락시키는 효과가 나타났다.
	시프트의 목적은 무엇인가?	시프트는 시세보다 낮은 가격으로 임대주택을 공급하여 주거 안정화에 기여하겠다는 목적을 가지고 있다. 이러한 점에서 시프트 공급이 주변 아파트들의 전세가격에 미치는 효과를 찾는 것은 의미 있는 작업이라고 할 수 있다.
	서울시 장기전세주택 시프트란 무슨 정책인가?	서울시 장기전세주택 시프트는 중산층 및 실수요무주택자들의 주거안정을 목표로 임대기간은 최장 20년, 전세가격을 주변 전세시세의 80% 이하로 공급하는 공공임대 주택정책이다. ‘사는 것이 아닌 사는 곳’이라는 슬로건에서 알 수 있듯이 시프트는 주택에 대한 개념을 투기대상에서 거주수단으로 변화시켜 시민들의 거주 안정성 향상을 목적으로 하고 있다.

참고문헌 (26)

김경민.신상묵, 2013, "물리적 도시공간구조가 상업용 부동산시장에 미치는 영향," 한국경제지리학회지 16(1), pp.71-85.

원문보기 상세보기
김주진.최막중, 2009, "서울시 50 년 공공임대주택이 주변 주택가격에 미치는 영향," 국토계획 44(1), pp.101-112.
권영식.김동현, 2012, "장기전세주택정책이 아파트 가격에 미치는 영향," 한국전자통신학회 추계학술지 6(2), pp.67-72.
문장혁.서경천.이성호, 2006, "공공임대주택이 커뮤니티 지가에 미치는 영향에 관한 연구," 국토계획 41(4), pp.103-115.

상세보기
상남규.오동훈, 2009, "장기전세주택이 아파트 매매가격에 미치는 영향에 관한 연구," 부동산학연구 15(2), pp.149-165.
오정석, 2010, "장기전세주택이 주택가격에 미친 영향," 한국지적학회지 26, pp.163-177.
원종석.남진, 2012, "서울시 재건축 시프트의 사회적 혼합이 주택가격에 미치는 영향분석," 국토계획 50, pp.69-82.
우아영, 2005, 임대주택의 혼합이 주택가격에 미치는 영향, 서울대학교 환경대학원 석사학위논문.
유창형.김현수, 2014, "장기전세주택 소득계층별 주택규모 결정요인에 관한 연구," 한국지역개발학회지 26(2), pp.223-242.
이재영.박태원, 2016, "장기공공임대주택의 유형별 주택시장 안정효과 분석" 부동산연구 26(2)," pp.111-121.
이주림.구자훈, 2008, "다가구 매입임대주택에 대한 주변 지역 주민인식 및 전세가격 영향 분석," 국토계획 43(1), pp.111-122.

상세보기
임성은.상남규.오동훈, 2009, "장기전세주택이 주변 전세가격에 미치는 영향," 도시행정학보 22(2), pp. 245-264.

상세보기
전해정, 2012, "유동성 관련 변수가 주택가격에 미치는 영향 및 정책적 시사점에 관한 연구," 한국경제지리학회지 15(4),pp. 585-600.

원문보기 상세보기
전해정, 2014, "한국 부동산 시장의 합리적 버블 추정에 관한 실증연구," 한국경제지리학회지 17(1), pp.147-159.

원문보기 상세보기
정준호, 2013, "은행대출과 주택가격 간의 상호작용," 한국경제지리학회지 16(4), pp.631-646.

원문보기 상세보기
하영주.이원호, 2013, "교육환경과 주택가격간 관계와 사회공간적 격차에 대한 함의-서울시의 사례연구," 한국경제지리학회지 16(1), pp.147-159.
Autor, David H., Palmer, Christopher J. and Pathak, Parag A., "Housing market spillovers: Evidence from the end of rent control in Cambridge, Massachusetts," Journal of Political Economy 122(3), pp.661-717.
Glaeser, E. L. and Gyourko, J. E., 2009, Rethinking federal housing policy: How to make housing plentiful and affordable, Washington DC: AEI Press.
Guy, Donald C., Hysom, John L. and Ruth, Stephen R., 1985, "The effect of subsidized housing on values of adjacent housing," Real Estate Economics 13(4), pp. 378-387.

상세보기
Linden, Leigh and Rockoff, Jonah E, 2008, "Estimates of the impact of crime risk on property values from Megan's Laws," The American Economic Review 98(3), pp.1103-1127.

상세보기
Ong, Seow-Eng and Sing, Tien-Foo, 2002, "Price discovery between private and public housing markets," Urban Studies 39(1), pp.57-67.

상세보기
Pope, D. G. and Pope, J. C., 2015, "When Walmart comes to town: Always low housing prices? Always?," Journal of Urban Economics 87, pp.1-13.

상세보기
Rosen, Sherwin, 1974, "Hedonic prices and implicit markets: product differentiation in pure competition," Journal of political economy 82(1),pp. 34-55.

상세보기
Sing, Tien-Foo, Tsai, I-Chun and Chen, Ming-Chi, 2006, "Price dynamics in public and private housing markets in Singapore," Journal of Housing Economics 15(4), pp.305-320.

상세보기
Tchang, Gaston, 2016, "The impact of highway proximity on distribution centres' rents," Urban Studies 53(13), pp.2834-2848.

상세보기
Wang, Shing-Yi, 2011, "State misallocation and housing prices: theory and evidence from China," The American Economic Review 101(5), pp.2081-2107.

상세보기

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증