본 연구는 2020년 7월부터 시행될 '공원일몰제' 시행에 앞서 주민들의 도시녹지공간에 대한 선호를 분석하기 위해, 2015년 동안 서울시에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래자료를 중심으로 다양한 GIS정보를 활용하여 단지 인근 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형의 도시녹지공간이 제공하는 서비스를 조망과 접근성으로 대표하여 헤도닉가격함수를 추정한 뒤 잠재가격과 주민들이 향유하는 연간편익을 측정하였다. 서울시민들은 한강을 포함한 아파트 단지 도시녹지공간들에 대해서 조망 및 10분 이내 접근성이나 거리-이용 접근성의 관점에서 모두 쾌적한 주거환경을 제공하는 어메니티로 선호하고 있었다. 나아가서 강이나 하천 조망가능성(아파트 가격의 0.7-2.5%)과 접근가능성(2.3%)에 비해 도시공원 조망가능성(1.7-3.3%)이나 접근가능성(3.9%) 모두 잠재가격이 훨씬 높은 것으로 나타났다. 잠재가격에 기초한 연간 편익은 도시공원의 조망가능성에 약 55-60만원 그리고 10분 이내 접근가능성에 대해 80만원이 넘는 것으로 나타나 강이나 하천 조망이나 접근가능성에 비해 2-3배 높은 것으로 나타났다. 반면에 산림녹지 유형에 대해서는 강북지역 거주자들의 북한산 조망을 제외하고는 아파트 인근 산림 조망이나 접근성은 아파트 가격에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 2020년 7월부터 시행될 '공원일몰제' 시행에 앞서 주민들의 도시녹지공간에 대한 선호를 분석하기 위해, 2015년 동안 서울시에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래자료를 중심으로 다양한 GIS정보를 활용하여 단지 인근 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형의 도시녹지공간이 제공하는 서비스를 조망과 접근성으로 대표하여 헤도닉가격함수를 추정한 뒤 잠재가격과 주민들이 향유하는 연간편익을 측정하였다. 서울시민들은 한강을 포함한 아파트 단지 도시녹지공간들에 대해서 조망 및 10분 이내 접근성이나 거리-이용 접근성의 관점에서 모두 쾌적한 주거환경을 제공하는 어메니티로 선호하고 있었다. 나아가서 강이나 하천 조망가능성(아파트 가격의 0.7-2.5%)과 접근가능성(2.3%)에 비해 도시공원 조망가능성(1.7-3.3%)이나 접근가능성(3.9%) 모두 잠재가격이 훨씬 높은 것으로 나타났다. 잠재가격에 기초한 연간 편익은 도시공원의 조망가능성에 약 55-60만원 그리고 10분 이내 접근가능성에 대해 80만원이 넘는 것으로 나타나 강이나 하천 조망이나 접근가능성에 비해 2-3배 높은 것으로 나타났다. 반면에 산림녹지 유형에 대해서는 강북지역 거주자들의 북한산 조망을 제외하고는 아파트 인근 산림 조망이나 접근성은 아파트 가격에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
This study is to apply Hedonic Price Method in analyzing residents' preferences for three types of urban green space (UGS, rivers, urban parks, and forests) near the apartment complexes in Seoul. Based on hedonic price function estimation results, residents in Seoul preferred for the urban amenity t...
This study is to apply Hedonic Price Method in analyzing residents' preferences for three types of urban green space (UGS, rivers, urban parks, and forests) near the apartment complexes in Seoul. Based on hedonic price function estimation results, residents in Seoul preferred for the urban amenity that was provided by the view and accessibility (in terms of both within 10 minutes and distance) of rivers and urban parks near the apartment complexes, but not forests. The annual benefits calculated using the shadow prices are about 550~600 thousand won for the urban park views and about 800 thousand won for the accessibility, which is 2-3 times higher than river views and accessibility. On the other hand, forest views and accessibility did not have significant effects on apartment prices, except the view of Bukhan mountain for the residents of Gangbuk area. Based on the empirical results, Seoul residents' preferences for urban parks would have important implications for the urban park sunset program that will be initiated from July 2020.
This study is to apply Hedonic Price Method in analyzing residents' preferences for three types of urban green space (UGS, rivers, urban parks, and forests) near the apartment complexes in Seoul. Based on hedonic price function estimation results, residents in Seoul preferred for the urban amenity that was provided by the view and accessibility (in terms of both within 10 minutes and distance) of rivers and urban parks near the apartment complexes, but not forests. The annual benefits calculated using the shadow prices are about 550~600 thousand won for the urban park views and about 800 thousand won for the accessibility, which is 2-3 times higher than river views and accessibility. On the other hand, forest views and accessibility did not have significant effects on apartment prices, except the view of Bukhan mountain for the residents of Gangbuk area. Based on the empirical results, Seoul residents' preferences for urban parks would have important implications for the urban park sunset program that will be initiated from July 2020.
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문제 정의
그동안 국내에서 이루어진 HPM 연구는 대체로 부동산 관련 분야에서 도시전체를 대상으로 하기보다는 주로 새로 생기는 도시공원 등 특정유형의 녹지공간 인근지역을 분석대상으로 하였고(배수진, 2000; 양성돈 ‧ 최내영, 2003, 신상영 외, 2006; 이진순 외, 2013), 도시녹지 유형을 통합적으로 보기 보다는 특정 녹지유형의 조망이나 접근성 중 일부가 주택가격에 영향을 미치는지 분석하고 관련속성들의 한계잠재가격을 구하는데 치중하였다(김동준, 2002; 배수진, 2000; 윤청중 ‧ 유완, 2001; 김태윤 외, 2007; 이진순 외, 2013 등). 그러나 공원일몰제는 서울시 전체에 산재한 도시공원에 영향을 미치기 때문에, 본 연구는 기존의 연구들과는 달리 서울시의 특정지역이 아니라 서울시 전체에 대해서 3가지 도시녹지 유형을 통합적으로 분석하고, 조망여부와 접근성을 다양한 GIS 정보를 활용하여 일관성 있게 측정하고자 시도하였다는 데에 차별성이 있다.
물론 본 연구결과를 일반화하기에는 본 연구에서 적용된 도시녹지 유형에 대한 조망가능성에 대한 측정은 거래가 이루어진 개별 아파트의 층과 향을 고려하여 GIS의 가시권 분석이 이루어졌다기 보다는 거래된 아파트 옥상에서 측정이 이루어져 조망여부나 조망범위 등에 있어서 정확도의 개선이 필요하다. 또한 용도지역 지정이나 도시계획 등으로 주변단지에 의해 영향을 받는 아파트 가격의 특성을 인근 3개 단지 아파트 가격 평균을 설명변수로 포함하여 공간적 상관성을 반영하려고 노력하였다. 그러나 대용량 자료의 컴퓨팅 한계를 극복하기 위해 각 하위시장별로 무작위추출 등으로 표본설계를 개선하여 공간계량경제기법을 적용하는 둥의 공간적 종속성 여부 반영을 위핸 계량분석의 개선이 이루어질 수 있을 것이다.
본 연구는 헤도닉가격접근법(Hedonic Price Method, HPM)을 적용하여 서울시에서 2015년 동안 이루어진 아파트 실거래 자료와 각종 정부 공시자료, 인터넷 포털자료 그리고 비오톱 자료와 GIS 정보를 활용하여, 서울시 내 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원으로 구분된 도시녹지공간이 제공하는 조망과 접근성으로 대변되는 어메니티 서비스에 대한 선호도가 주택가격에 반영되는지를 실증분석하고 시민들이 향유하는 편익을 측정하고자 한다.
로 측정되어, 특정 가격수준에서 평가된다. 본 연구에서는 개인들의 아파트 거래가격에서 평가한 뒤, 표본 전체 평균을 구하여 제시하고 있다.
가설 설정
아파트 가격 변화분으로 측정된 잠재가격을 기초로 도시녹지 서비스에 대한 연평균 지불의사로 전환하기 위해 아파트 수명이 30년 정도 된다고 가정하고 연 할인율은 5.5% 정도로 적용하였다(임영식 ‧ 전영섭, 1993). <표 7>에 제시되었듯이 도시공원 조망 가능성에 따른 연간편익은 약 55-60만 원 정도이고 10분 이내 접근 가능성에 대한 연간편익이 80만 원 넘는 것으로 나타났다.
제안 방법
10분 이내 접근성 여부 변수와 더불어 도시녹지에 대한 접근성을 좀 더 구체적으로 나타내기 위해 거래된 아파트로부터 가장 근거리에 위치한 산림, 강이나 하천 그리고 도시공원까지의 거리변수를 다음 포털사이트 지적도상 직선거리를 이용하여 측정하였다.
각 도시녹지 유형에 대한 조망여부는 두 모형에 모두 포함된 반면, 접근성 변수는 에서는 아파트로부터 10분 이내 접근가능 여부로 그리고 에서는 거주지로부터 가장 가까운 해당 녹지공간까지의 직선거리로 측정하였다.
각 아파트 단지 중심부의 옥상에서 건물의 높이와 면적 등의 정보를 수치표고모델(DEM)에 추가하고, 각 도시녹지 유형에 대한 좌표 정보를 중첩하여 조망 가능여부에 대한 가시권 분석을 과 같이 측정하였다(최성록, 2017).
1의 비선형모형이 최적인 것으로 나타났다. 그러나 비시장재인 도시녹지 서비스에 대한 잠재가격 측정은 좀 더 단순화된 로그-선형함수 추정치를 적용하였다. 분석 표본에 근거한 서울시 아파트시장의 하위시장은 광범위한 실증분석 결과 25개 자치구로 구분하는 것이 적절한 것으로 판단되었다.
후술하겠지만 본 연구에서는 Box-Cox 변환을 적용하여 일반적인 비선형함수를 포괄하고 나서, 전통적인 선형함수와 로그-선형함수도 추정하였다. 그러나 조망여부나 일정 거리 안에서 접근가능성 여부 등 더미변수 형태의 설명변수들이 많은 점을 고려하고, 모형의 적합도 검증 등을 거친 후 식 (2)와 같은 로그-선형함수에 근거하여 잠재가격을 측정하였다.4)
그러나 대용량 자료의 컴퓨팅 한계를 극복하기 위해 각 하위시장별로 무작위추출 등으로 표본설계를 개선하여 공간계량경제기법을 적용하는 둥의 공간적 종속성 여부 반영을 위핸 계량분석의 개선이 이루어질 수 있을 것이다. 그리고 본 연구에서는 서울시를 하나의 통합된 시장으로 보고 25개 자치구를 하위시장으로 보고 그 차이를 반영하는 더미변수들을 포함하여 헤도닉가격함수를 추정하였다. 그러나 같은 서울시 안에서도 도시녹지유형의 분포가 권역별, 구별 혹은 동별로 차이가 날 수 있어서 서울시 주택시장을 어떻게 세분화해야 할지에 대해 좀 더 세심한 실증적 분석이 필요하다.
그리고 분석표본은 횡단분석 자료이지만, 에 제시되었듯이 계절적 특성에 따른 아파트 가격의 차이를 반영하기 위하여 여름철 거래를 기준으로 하여 3개의 계절더미를 포함하였다.
대안으로서 Anselin and Bera(1998)와 Dubin(1992)이 제시한 바와 같이 아파트 입지와 관련하여 발생할 수 있는 공간적 상관성의 존재는 주변지역의 특성과 접근성에 의해 유발될 수 있다는 인식을 바탕으로 거래된 아파트 인근 단지들의 가격 역시 위치가 고정된 도시녹지 공간들뿐만 아니라 다른 환경질 관련 특성(일례로 혐오시설 입지 등)도 공유한다고 보았다. 그리하여 거래된 아파트가 속한 단지 주변 3개 아파트 단지들의 평균 가격을 설명변수로 포함하였다. 또한 아파트 분양가 자율화가 시행되면서 아파트 단지 내 주차장 시설과 도심 열린공간 활용도 등 주택정책면에서 큰 변화가 있었던 2002년을 전후로 아파트 입주가 이루어진 시기를 구분하는 더미변수를 설명변수로 포함하였다.
다른 한편으로 고정된 입지에 따른 하위시장의 지리적 범위를 어떻게 구분할 것인가에 대해 강남과 강북으로 구분한 더미변수와 5개 생활권역으로 구분하여 더미변수들을 포함하기도 하고, 25개 자치구를 반영하는 더미변수들과 아울러 421개 동으로 구분하는 더미변수들을 포함하는 시도를 하였다, 나아가서 강남 3구와 최근 부상하고 있는 마포구와 용산구 그리고 관악구 등 신흥지역을 포괄하는 서울시 부동산 가격 선도지역 더미변수들을 포함하고 일부 도시녹지 변수들과 교차항도 포함하는 등 여러 형태의 모형을 시도하였다. HPM모형의 통계적 적합성과 아울러 도시녹지변수들의 부호와 통계적 유의성에 근거하여 최종적으로 서울시 25개 자치구를 구별하여 각각 하위시장으로 보고 24개 더미변수를 포함하는 모형이 적절한 것으로 판단하였다.
도시녹지 서비스 접근성은 보행자 상세 도로망 DB를 분석의 기반이 되는 관망으로 사용하고 일정시간(10분) 이내에 도달이 가능한 산림이나 공원녹지의 접근 가능여부와 면적으로 측정하는 관망분석을 적용하였다.8) 강이나 하천의 경우 도로망 접근이 어려우므로 도보 10분 서비스 영역의 평균 반경 452m를 버퍼로 대체하였으며, <그림 4>와 같이 예시를 제시 할 수 있다.
본 연구는 2020년 공원일몰제 시행에 앞서 도시공원 등 도시녹지공간에 대한 주민들의 선호를 분석하기 위하여, 2015년 동안 서울시 전체에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래 정보를 중심으로 GIS 정보 등을 활용하여 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 도시녹지 유형으로부터 주민들이 누릴 수 있는 서비스를 조망 가능성과 접근성으로 대표하여 HPM을 적용하였다. 이분산이나 다중공선성 등 점검 한 후 Box-Cox 변환모형을 추정한 결과 -0.
본 연구대상인 도시녹지는 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형으로 구분하였고, 각 도시녹지유형이 제공하는 어메니티 서비스를 나타내는 대리변수로는 문헌연구 결과에 근거하여 각 아파트 단지에서 조망여부와 도보로 10분 이내 접근가능성 여부 그리고 아파트에서 가장 가까운 각 녹지공간 유형까지의 거리로 측정된 접근성 변수를 사용하였다. 특히 강이나 하천 그리고 산림 공간자료 구축을 위해서는 서울시에서 구축한 비오톱 지도를 활용하였다.
에서 제시된 설명변수들 중 명목변수들은 변환을 하지 않고 연속변수 형태의 설명변수들과 종속변수가 같은 계수추정치(λ)에 의해 변환되는 모형을 상정하였다.
우선 도시녹지 유형의 조망여부 변수구축을 위해 GIS 기법의 일종인 25cm급 항공 정사영상에 기반한 원격탐사(remote sensing)기법을 비오톱 정보와 중첩하여 적용한 가시권 분석을 수행하였다. 각 아파트 단지 중심부의 옥상에서 건물의 높이와 면적 등의 정보를 수치표고모델(DEM)에 추가하고, 각 도시녹지 유형에 대한 좌표 정보를 중첩하여 조망 가능여부에 대한 가시권 분석을 <그림 3>과 같이 측정하였다(최성록, 2017).
일부 단지특성 정보와 아울러 단지주변의 지하철, 버스정류장, 편의시설, 학교 등의 근린특성들에 대한 정보는 ‘다음 부동산’ 단지 및 주변정보를 통하여 구축하였다.
녹색지역이 조망가능한 지역이고 빨간색 지역이 조망이 되지 않는 지역을 나타낸다. 조망가능한 지역 안에 도시녹지공간이 포함되는지 여부를 관찰하였다.
후술하겠지만 본 연구에서는 Box-Cox 변환을 적용하여 일반적인 비선형함수를 포괄하고 나서, 전통적인 선형함수와 로그-선형함수도 추정하였다. 그러나 조망여부나 일정 거리 안에서 접근가능성 여부 등 더미변수 형태의 설명변수들이 많은 점을 고려하고, 모형의 적합도 검증 등을 거친 후 식 (2)와 같은 로그-선형함수에 근거하여 잠재가격을 측정하였다.
대상 데이터
2015년 동안 서울시에서 이루어진 아파트 총 거래의 수는 약 12만여 건이었다.그 중 아파트 단지정보를 구할 수 없는 아파트를 제외한 총 117,918 아파트 거래건수를 분석표본으로 삼았다.6) 식(1)에서 제시한 바와 같이 서울시 아파트 가격에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수들을 가능한 다양하게 포함하기 위하여 심도있는 문헌연구가 이루어졌고 여러 경로를 통하여 자료수집이 이루어졌다.
특히 강이나 하천 그리고 산림 공간자료 구축을 위해서는 서울시에서 구축한 비오톱 지도를 활용하였다. 도시공원 관련해서는 서울시에서 관리하는 공원목록, 조성시점, 크기 및 위치좌표 정보를 활용하여 GIS 공간자료로 변환하였다,
본 연구에 사용된 분석 표본은 2015년 1년 동안 25개 자치구로 구성된 서울시에서 이루어진 아파트 실거래에 기초하고 있기 때문에 횡단분석 자료로서 이분산 문제의 가능성이 존재한다. 이분산 문제가 존재하면 OLS 추정량은 최소분산이 아니어서 가설검정 결과가 왜곡될 수 있다.
본 연구는 헤도닉가격접근법(Hedonic Price Method, HPM)을 적용하여 서울시에서 2015년 동안 이루어진 아파트 실거래 자료와 각종 정부 공시자료, 인터넷 포털자료 그리고 비오톱 자료와 GIS 정보를 활용하여, 서울시 내 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원으로 구분된 도시녹지공간이 제공하는 조망과 접근성으로 대변되는 어메니티 서비스에 대한 선호도가 주택가격에 반영되는지를 실증분석하고 시민들이 향유하는 편익을 측정하고자 한다. 본 연구의 분석대상은 서울시 주택시장 거래를 주도하는 아파트 거래로 한정한다(서울시, 2016).
분석대상지인 서울시의 총면적은 605.25km2로서 전국 면적의 0.61%에 해당하며 행정구역은 25개 구로 구성되어 있다. 서울시의 주택 보급률은 2005년부터 꾸준히 증가해 왔으며, 2015년 기준 주택 보급률은 96%로 나타났다.
6) 식(1)에서 제시한 바와 같이 서울시 아파트 가격에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수들을 가능한 다양하게 포함하기 위하여 심도있는 문헌연구가 이루어졌고 여러 경로를 통하여 자료수집이 이루어졌다. 우선 헤도닉가격함수의 종속변수인 아파트 매매가격은 국토교통부에서 분기별로 거래가 이루어진 아파트들에 대하여 제공하는 실거래가 정보를 통하여 수집하였다. 아파트 실거래가와 아울러 전용면적과 층, 건축년도, 거래시점에 대한 정보가 제공되었다.
이론/모형
<표 4>에서 제시된 설명변수들 중 명목변수들은 변환을 하지 않고 연속변수 형태의 설명변수들과 종속변수가 같은 계수추정치(λ)에 의해 변환되는 모형을 상정하였다.11) 모형의 적합성 검정을 위해 LR검정(Likelihood Ratio Test)를 적용하였다.12)
이분산의 가능성을 Breusch–Pagan/ Cook-Weisberg 검정14)을 실시한 결과 x2 통계량 값이 로그-선형함수에서는 2,409와 2,558인데 반하여 선형함수의 경우 x2통계량이 4,603에서 4,7654로 산정되어 모형에 상관없이 이분산이 존재하는 것으로 나타났다. 그리하여 강건한(robust) 표준오차를 추정하여 이분산 문제를 해결하려는 일반최소자승법(GLS)을 적용하였다.
본 연구대상인 도시녹지는 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형으로 구분하였고, 각 도시녹지유형이 제공하는 어메니티 서비스를 나타내는 대리변수로는 문헌연구 결과에 근거하여 각 아파트 단지에서 조망여부와 도보로 10분 이내 접근가능성 여부 그리고 아파트에서 가장 가까운 각 녹지공간 유형까지의 거리로 측정된 접근성 변수를 사용하였다. 특히 강이나 하천 그리고 산림 공간자료 구축을 위해서는 서울시에서 구축한 비오톱 지도를 활용하였다. 도시공원 관련해서는 서울시에서 관리하는 공원목록, 조성시점, 크기 및 위치좌표 정보를 활용하여 GIS 공간자료로 변환하였다,
성능/효과
다음으로 강이나 하천 조망이 있는 아파트 단지는 49%로 서울시 아파트단지의 절반가량을 점하는 것으로 나타났다. 10분 이내 강이나 하천 접근이 가능한 아파트 단지는 36%로 나타났고, 가장 가까운 강이나 하천까지의 직선거리는 681m로 측정되었다. 또한 한강 조망이 가능한 아파트는 약 20%로 나타났고, 한강까지의 평균 직선거리는 4.
그러나 아파트 거래를 통해 내재된 도시녹지 서비스의 잠재가격을 측정하고자 하는 본 연구방향을 반영하여, 기존에 HPM에서 많이 적용되는 선형함수(모형 1)와 로그-선형함수(모형 2) 추정결과를 각각 제시하고 있다.13) 두 모형 중의 적합성은 하단에 제시된 최대우도 로그 값이 Box-Cox 변환모형(모형 3)과 비교하여 차이가 적을 뿐만 아니라, LR통계량도 선형모형과 비교하여 상대적으로 적은 로그-선형함수가 더 적합한 것으로 관찰되었다. 그리하여 도시녹지 서비스 변수들의 잠재가격 산정을 위한 최종모형은 <표 5>와 <표 6>의 모형(2), 즉 식(2)로 표기된 로그-선형모형으로 정하였다.
마지막으로 도시공원 조망이 있는 아파트는 역시 85% 정도로 대부분의 아파트 단지에서 인접하고 있는 것으로 나타났다.9) 이를 반영하듯 직선거리로 10분 이내 도시공원이 있는 아파트는 90%정도로 나타났으며, 가장 가까운 도시공원까지의 직선거리는 평균 233m 정도인 것으로 나타났다. 실증분석에 사용된 설명변수들의 정의와 표본의 특성을 <표 4>에 요약하였다.
다른 한편으로 고정된 입지에 따른 하위시장의 지리적 범위를 어떻게 구분할 것인가에 대해 강남과 강북으로 구분한 더미변수와 5개 생활권역으로 구분하여 더미변수들을 포함하기도 하고, 25개 자치구를 반영하는 더미변수들과 아울러 421개 동으로 구분하는 더미변수들을 포함하는 시도를 하였다, 나아가서 강남 3구와 최근 부상하고 있는 마포구와 용산구 그리고 관악구 등 신흥지역을 포괄하는 서울시 부동산 가격 선도지역 더미변수들을 포함하고 일부 도시녹지 변수들과 교차항도 포함하는 등 여러 형태의 모형을 시도하였다. HPM모형의 통계적 적합성과 아울러 도시녹지변수들의 부호와 통계적 유의성에 근거하여 최종적으로 서울시 25개 자치구를 구별하여 각각 하위시장으로 보고 24개 더미변수를 포함하는 모형이 적절한 것으로 판단하였다. 그리고 분석표본은 횡단분석 자료이지만, <표 3>에 제시되었듯이 계절적 특성에 따른 아파트 가격의 차이를 반영하기 위하여 여름철 거래를 기준으로 하여 3개의 계절더미를 포함하였다.
공간적 상관성을 대리하는 변수인 주변 3개 아파트 단지의 평균가격이 높을수록 해당 아파트의 거래가격도 높은 것으로 나타났다. 이는 주변 3개단지 평균가격이 분석모형에 포함하지 않은 주변 근린변수들의 지역적 차이를 반영할 뿐 아니라, 도시녹지 변수들 역시 거래된 아파트 단지뿐만 아니라 인근 단지들의 가격형성에 상호작용하고 있음을 시사한다고 볼 수 있다.
다시 말하면 10분 이내 접근 가능성에 대한 잠재가격이 강이나 하천이 327만 원 정도 인데 반하여 도시공원에 대해서는 1,213만 원으로 높게 측정되었다. 그러나 접근성 여부보다 좀 더 구체적인 거리변수로 접근성을 측정할 경우 한강이나 아파트 인근 강이나 하천에 관계없이 100m 가까워짐에 따른 한계지불의사는 80만 원 정도로 측정되었고, 도시공원까지의 거리가 가까워짐에 따른 한계지불의사는 53만 원 정도로 측정되었다.
다음으로 강이나 하천 조망이 있는 아파트 단지는 49%로 서울시 아파트단지의 절반가량을 점하는 것으로 나타났다. 10분 이내 강이나 하천 접근이 가능한 아파트 단지는 36%로 나타났고, 가장 가까운 강이나 하천까지의 직선거리는 681m로 측정되었다.
다중공선성 여부와 심각성을 측정하기 위해 분산팽창계수(VIF)을 추정한 결과 와 에 최종적으로 포함된 도시녹지 변수들의 형태에 상관없이 대부분 3이하(모형 (1)에서 평균이 2.9, 모형 (2)의 평균이 2.3)로 나타나 다중공선성 문제는 심각하지 않은 것으로 판단되었다.
그러나 도시공원에 대한 조망가능성 역시 한강 조망권 못지않게 잠재가격이 높은 것으로 나타났다. 도시공원에 대한 조망권 뿐만 아니라 10분 이내 접근가능성에 대해서도 강이나 하천 등 수변공원에 비하여 유의하게 잠재가격이 높은 것으로 나타나, 소비자들이도시공원의 조망이나 접근성에 대해 높은 지불의사를 가지고 있음을 시사하였다. 이러한 소비자들의 도시공원에 대한 선호경향은 최근 들어 단지 내 주차장을 지하로 만들고 지상을 전면 녹지공간으로 만드는 아파트 단지들이 증가하는 추세에도 반영되어 있다고 볼 수 있다(박인선 외, 2016; 매일경제, 2017).
도시녹지 서비스에 대한 접근성 역시 변수측정 방법에 상관없이 강이나 하천과 같은 수변공간과 도시공원에 접근성이 좋을수록 아파트 가격에 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다시 말하면 <표 5>에 제시된 바와 같이 강이나 하천 또는 도시공원에 10분 이내 접근이 가능할 경우 아파트 가격에 통계적으로 유의하게 긍정적으로 영향을 미쳤다.
또한 에 제시된 바와 같이 거주지에서부터 강이나 하천 또는 도시공원까지의 거리가 멀어질수록 아파트 가격에 부정적으로 영향을 미치는 거리-소멸관계를 나타내었다.
10분 이내 강이나 하천 접근이 가능한 아파트 단지는 36%로 나타났고, 가장 가까운 강이나 하천까지의 직선거리는 681m로 측정되었다. 또한 한강 조망이 가능한 아파트는 약 20%로 나타났고, 한강까지의 평균 직선거리는 4.4km로 나타났다. 마지막으로 도시공원 조망이 있는 아파트는 역시 85% 정도로 대부분의 아파트 단지에서 인접하고 있는 것으로 나타났다.
4km로 나타났다. 마지막으로 도시공원 조망이 있는 아파트는 역시 85% 정도로 대부분의 아파트 단지에서 인접하고 있는 것으로 나타났다.9) 이를 반영하듯 직선거리로 10분 이내 도시공원이 있는 아파트는 90%정도로 나타났으며, 가장 가까운 도시공원까지의 직선거리는 평균 233m 정도인 것으로 나타났다.
분석 표본에 근거한 서울시 아파트시장의 하위시장은 광범위한 실증분석 결과 25개 자치구로 구분하는 것이 적절한 것으로 판단되었다. 문헌연구와 변수의 통계적 유의성 등에 기초하여 선정 된 아파트 자체, 아파트 단지 그리고 역세권과 학세권 등을 반영하는 대부분의 설명변수들이 서울시의 아파트 가격변동을 설명하는데 적절한 것으로 나타났다.
3개로 나타났고, 가장 가까운 지하철까지의 직선 거리는 596m로 나타났다. 반면에 가장 가까운 교육시설까지의 직선거리는 평균 300m 그리고 편의시설까지의 직선거리는 평균 439m로 측정되었다.
또한 <표 6>에 제시된 바와 같이 거주지에서부터 강이나 하천 또는 도시공원까지의 거리가 멀어질수록 아파트 가격에 부정적으로 영향을 미치는 거리-소멸관계를 나타내었다. 반면에 산림의 경우 거주지로부터 10분 이내에 입지 할 경우 아파트 가격에 오히려 부정적으로 영향을 미치고, 현 거주지로부터 거리가 떨어져 멀리 입지할수록 아파트 가격이 오히려 높아지는 것으로 나타났다.
그러나 비시장재인 도시녹지 서비스에 대한 잠재가격 측정은 좀 더 단순화된 로그-선형함수 추정치를 적용하였다. 분석 표본에 근거한 서울시 아파트시장의 하위시장은 광범위한 실증분석 결과 25개 자치구로 구분하는 것이 적절한 것으로 판단되었다. 문헌연구와 변수의 통계적 유의성 등에 기초하여 선정 된 아파트 자체, 아파트 단지 그리고 역세권과 학세권 등을 반영하는 대부분의 설명변수들이 서울시의 아파트 가격변동을 설명하는데 적절한 것으로 나타났다.
서울시의 대표적인 도시녹지공간이라고 볼 수 있는 한강 조망이 보이는 아파트일수록 그리고 한강에서 가까울수록 아파트 가격이 높아져 거리-소멸관계가 있음을 시사하였다. 또한 강북지역에서 북한산이 보이는 지역의 아파트 가격이 더 높은 것으로 나타났다.
로그-선형과 Box-Cox 함수에서는 8층 이하의 저층과 20이상의 고층 모두 다 아파트 가격에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에 선형함수에서는 20이상 아파트들이 가격에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 점이 눈에 띈다. 아파트의 입지적 특성을 나타내는 근린변수들 중 예상한대로 아파트 단지 주변에 지하철이 가까울수록 즉 역세권 안에 있을수록 아파트 거래가격이 높았다. 그런데 역세권 입지뿐만 아니라 한걸음 더 나아가서 주변 1km 반경에 위치한 지하철 역수가 많을수록 거래가격이 높은 점이 눈에 띈다.
그리고 LR 검정결과에 따르면 Box-Cox 변환함수 대비 선형함수(λ=1)나 로그-선형함수(λ=0)는 통계적으로 기각되고 있음을 알 수 있다. 요약하면 본 분석 표본에 적합한 헤도닉가격함수형태는 Box-Cox 변환이 이루어진 비선형모형이 적합한 것으로 나타났다. 그러나 아파트 거래를 통해 내재된 도시녹지 서비스의 잠재가격을 측정하고자 하는 본 연구방향을 반영하여, 기존에 HPM에서 많이 적용되는 선형함수(모형 1)와 로그-선형함수(모형 2) 추정결과를 각각 제시하고 있다.
이분산 가능성을 고려하여 강건한 표준오차로 교정하고 3가지 함수형태로 헤도닉가격함수를 추정한 결과, 우선 함수형태나 포함된 설명변수들의 유형에 상관없이 아파트 자체 혹은 단지 특성변수 그리고 근린변수들의 부호는 기존문헌에서 관찰 된 바(에 제시)와 유사하였고 통계적 유의성도 크게 차이가 나지 않은 것으로 나타났다.
본 연구는 2020년 공원일몰제 시행에 앞서 도시공원 등 도시녹지공간에 대한 주민들의 선호를 분석하기 위하여, 2015년 동안 서울시 전체에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래 정보를 중심으로 GIS 정보 등을 활용하여 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 도시녹지 유형으로부터 주민들이 누릴 수 있는 서비스를 조망 가능성과 접근성으로 대표하여 HPM을 적용하였다. 이분산이나 다중공선성 등 점검 한 후 Box-Cox 변환모형을 추정한 결과 -0.1의 비선형모형이 최적인 것으로 나타났다. 그러나 비시장재인 도시녹지 서비스에 대한 잠재가격 측정은 좀 더 단순화된 로그-선형함수 추정치를 적용하였다.
도시녹지 유형별 분포를 살펴보면 산림 조망이 가능한 아파트는 81% 정도로 대부분의 아파트 단지가 산림에 대한 조망을 가지고 있는 것으로 나타났다. 직선거리로 10분 이내에 산림 접근성이 가능한 아파트 단지 역시 58% 정도로 서울시에서 거래된 아파트의 과반수 이상이 산림과 인접하고 있는 것으로 나타났으며, 가장 가까운 산림까지의 직선거리는 평균 509m로 나타났다. 서울시 강북권에 위치한 아파트 단지들 중 북한산 조망이 있는 아파트는 19% 정도로 나타났다.
또한 강북지역에서 북한산이 보이는 지역의 아파트 가격이 더 높은 것으로 나타났다. 한강과 북한산 조망을 제외한 나머지 아파트 인근 도시녹지 공간에 대한 조망으로서 강이나 하천 그리고 근린 도시공원에 대한 조망이 보일수록 아파트 가격이 높은 것으로 나타났다. 반면이 산림조망이 가능한 아파트일수록 오히려 가격이 낮아지거나 정의 부호라도 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타난 점이 눈에 띈다.
후속연구
그리고 본 연구에서는 서울시를 하나의 통합된 시장으로 보고 25개 자치구를 하위시장으로 보고 그 차이를 반영하는 더미변수들을 포함하여 헤도닉가격함수를 추정하였다. 그러나 같은 서울시 안에서도 도시녹지유형의 분포가 권역별, 구별 혹은 동별로 차이가 날 수 있어서 서울시 주택시장을 어떻게 세분화해야 할지에 대해 좀 더 세심한 실증적 분석이 필요하다. 나아가서 지역별로 녹지율이나 경관자원의 차이가 있어 공원일몰제에 의해 영향을 받게 될 주민들의 도시녹지 서비스 향유정도에 차이가 날 수 있으므로, 서울시뿐만 아니라 다른 광역시 ‧ 도와 중 ‧ 소도시 등 도시규모나 유형을 달리하여 다양한 도시녹지공간에 대한 주민들의 선호와 편익을 측정하는 실증연구가 앞으로 계속 이루어져야 할 것이다.
또한 용도지역 지정이나 도시계획 등으로 주변단지에 의해 영향을 받는 아파트 가격의 특성을 인근 3개 단지 아파트 가격 평균을 설명변수로 포함하여 공간적 상관성을 반영하려고 노력하였다. 그러나 대용량 자료의 컴퓨팅 한계를 극복하기 위해 각 하위시장별로 무작위추출 등으로 표본설계를 개선하여 공간계량경제기법을 적용하는 둥의 공간적 종속성 여부 반영을 위핸 계량분석의 개선이 이루어질 수 있을 것이다. 그리고 본 연구에서는 서울시를 하나의 통합된 시장으로 보고 25개 자치구를 하위시장으로 보고 그 차이를 반영하는 더미변수들을 포함하여 헤도닉가격함수를 추정하였다.
그러나 같은 서울시 안에서도 도시녹지유형의 분포가 권역별, 구별 혹은 동별로 차이가 날 수 있어서 서울시 주택시장을 어떻게 세분화해야 할지에 대해 좀 더 세심한 실증적 분석이 필요하다. 나아가서 지역별로 녹지율이나 경관자원의 차이가 있어 공원일몰제에 의해 영향을 받게 될 주민들의 도시녹지 서비스 향유정도에 차이가 날 수 있으므로, 서울시뿐만 아니라 다른 광역시 ‧ 도와 중 ‧ 소도시 등 도시규모나 유형을 달리하여 다양한 도시녹지공간에 대한 주민들의 선호와 편익을 측정하는 실증연구가 앞으로 계속 이루어져야 할 것이다.
물론 본 연구결과를 일반화하기에는 본 연구에서 적용된 도시녹지 유형에 대한 조망가능성에 대한 측정은 거래가 이루어진 개별 아파트의 층과 향을 고려하여 GIS의 가시권 분석이 이루어졌다기 보다는 거래된 아파트 옥상에서 측정이 이루어져 조망여부나 조망범위 등에 있어서 정확도의 개선이 필요하다. 또한 용도지역 지정이나 도시계획 등으로 주변단지에 의해 영향을 받는 아파트 가격의 특성을 인근 3개 단지 아파트 가격 평균을 설명변수로 포함하여 공간적 상관성을 반영하려고 노력하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시녹지공간에 대한 주민들의 선호를 분석하기 위해 Box-Cox 모형 추정 결과는 무엇인가?
본 연구는 2020년 공원일몰제 시행에 앞서 도시공원 등 도시녹지공간에 대한 주민들의 선호를 분석하기 위하여, 2015년 동안 서울시 전체에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래 정보를 중심으로 GIS 정보 등을 활용하여 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 도시녹지 유형으로부터 주민들이 누릴 수 있는 서비스를 조망 가능성과 접근성으로 대표하여 HPM을 적용하였다. 이분산이나 다중공선성 등 점검 한 후 Box-Cox 변환모형을 추정한 결과 -0.1의 비선형모형이 최적인 것으로 나타났다. 그러나 비시장재인 도시녹지 서비스에 대한 잠재가격 측정은 좀 더 단순화된 로그-선형함수 추정치를 적용하였다.
헤도닉가격의 특징은 무엇인가?
3) 특히 Rosen(1974)은 이질적 재화나 서비스가 경쟁시장에서 거래된다면, 판매자들이 공급하는 재화나 서비스의 특성들과 소비자들에 의해 수요되는 특성들이 시장에서 상호작용을 통하여 시장균형에 도달하고 시장균형가격이 결정될 수 있음을 보여 주였다. 이 시장균형가격을 바로 그 재화나 서비스의 헤도닉가격(hedonic price)이라고 불렀으며, 소비자와 공급자의 상호작용을 통하여 결정되기 때문에 기본적으로 소비자들의 기호(consumer tastes)와 판매자들의 비용(producer costs)에 의해서 동시에 영향을 받는다(Rosen, 1974; Bockstael and McConnell, 2009).
최근에 주택의 시장가격에 반영되는 요소는 무엇인가?
, 1997; MA, 2005; NEA 2011). 특히 최근 들어 주택이 단순한 거주의 공간이 아니라 안식처이자 삶의 질을 향상시켜 주는 장소로 인식이 전환되면서 거주지 인근의 도시녹지 생태계 서비스가 주거선택의 중요한 요소로서 주택의 시장가격에 반영되고 있다(McConnell and Walls, 2005 등). 우리나라에서도 주택선택 시 중요하게 여겨온 역세권이나 좋은 학군 이외에 강이나 호수를 조망할 수 있는 물세권이나 숲이나 도시공원 등에 가까이 입지하는 숲세권이나 공세권이 중요한 요소로 부상하고 있다(매일경제, 2017, 2018).
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