부동산 가치의 공간자기상관성이 보행친화적인 근린 주거환경과 공동주택 가격과의 관계 분석에 미치는 영향 = The Effect of Spatial Autocorrelation in Analyzing the Relationship between the Characteristics of Walkable Neighborhoods and Multi-Family Residential Property Values

국문 초록 (Abstract)

최근 국내외적으로 기존 도시성장 패턴의 폐해를 막고 자연환경을 보존하기 위한 대안으로 스마트성장에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트성장에서는 개발의 고밀화, 토지 이용의 혼합, 오픈스페이스의 보존, 보행 및 대중교통 위주의 도시 환경 조성 등의 원칙을 제시하고 있다. 그러나 이러한 스마트성장의 원칙에 대한 검증은 이론적으로나 경험적으로 아직 충분히 이루어지지 않고 있으며, 특히 미국의 도시계획분야 전문가들 사이에서는 기존의 도시개발 패턴에 익숙한 부동산시장이 스마트성장에서 제시하고 있는 새로운 계획원칙에 의한 도시환경의 변화를 긍정적으로 수용할 수 있을 것인지에 대한 의구심이 제기되고 있다.
시장 선호도 측면에서 특정 요인의 영향을 분석하는 일반적인 기법으로서 가격 데이터를 활용한 헤도닉 모형이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 미국 워싱턴주의 킹카운티지역 공동주택 가격데이터를 이용한 헤도닉 모형을 측정하여 스마트성장의 계획 원칙들에 의해 형성되는 도시의 물리적 환경요인과 공동주택 가격과의 상관성을 분석하였다. 이는 스마트성장의 계획원칙에 대한 부동산 시장 측면에서의 효과를 검증하기 위한 시도다. 방법론적인 측면에서 본 논문은 헤도닉 기법을 사용할 때 문제의 하나로 지적되고 있는 공간자기상관성으로 인한 통계모델의 불안정성 문제를 해결하기 위한 새로운 공간 샘플링 및 공간분석 기법을 제시하며, 이러한 방법을 통해 실제 공간자기상관성이 헤도닉 가격 모형에 미치는 영향을 분석하였다.
연구결과 일반적인 무작위추출 샘플링 기법을 이용한 샘플 선택방법은 부동산 가격 데이터에 기본적으로 내재된 공간자기상관성을 효과적으로 제거하지 못하여 헤도닉 모형과 같은 선형회귀모델의 통계적 안정성을 상당히 저해하는 결과를 초래함을 확인하였다. 반면에 본 논문에서 제시한 새로운 공간 샘플링 및 공간분석 기법은 공간자기상관성에 효과적으로 대응하여 헤도닉 모델의 안정성을 개선하였다. 또한 본 논문은 공간자기상관성이 헤도닉 모델에 의해 측정되는 각 독립변수의 상관계수와 통계적 유의도를 왜곡시켜 잘못된 결론에 이르게 함을 확인하였다.

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