주거환경의 지역 간 불균형에 따른 주택가격 영향분석 · 치는 영향을...

Journal of Daegu Gyeongbuk Development lnstituteVol. 12. No. 2 2013. 8. pp 93~111

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Journal of Daegu Gyeongbuk Development lnstitute

주거환경의 지역 간 불균형에 따른 주택가격 영향분석

이 성 현*1)

A Study of the Influences on Housing Prices by Imbalance between

District of Residential Environment

Sung-Hyun Lee

국문 요약

지역 불균형을 주거 환경 인 측면에서 근하면, 각 지역 간의 차이를 주거만족도나 주택가격으로

투 시켜 확인할 수 있다. 그 주택가격을 통해 지역 불균형을 인식하기 해서는 자료의 계층성에 의

해 계 선형모형을 활용할 필요성이 있다. 통 인 헤도닉 모형과는 달리 계 선형모형은 이처럼

계를 달리하는 요인들이 주택가격에 미치는 향을 통합 으로 분석하는 데 유용한 모형이다. 따라서

본 연구는 구를 사례로 계 선형모형을 활용하여 주거환경의 지역 간 차이에 따라 주택가격에 미

치는 향을 분석하 다. 본 연구에서는 구 도시기본계획상의 22개 생활권을 상 지역으로 설정하

고, 다양한 주거환경 즉 교육시설, 교통시설, 공간시설, 보건․환경시설, 유통․상업시설을 심으로 지

역 불균형을 분석하 다. 기 모형의 분석결과 구지역 주택가격의 체 분산 가운데 지역 간 분산은

약 34.9%로 비교 많은 부분을 차지하고 있어 이모형을 용할 필요성이 있는 것으로 나타났다. 그리고

상수확장모형과 부분계수확장모형 등의 다양한 모형을 분석한 결과 구에 있어서 지역 수 의 주거환

경 가운데 주택가격에 양의 향을 미치는 요인으로는 교육환경, 교통환경, 공간환경 등인 것으로 나타

나 우수한 교육환경이 형성된 지역과 편리한 교통여건이 조성된 지역의 높은 주택가격을 이해할 수 있

었다. 반면 보건복지환경은 주택가격에 음의 향을 미치는 것으로 나타나 ㆍ 소득층의 가주택

심으로 풍부한 의료시설과 복지시설 공 실태를 이해할 수 있었다. 본 논문은 계 선형모형을 통해

계층 으로 구축된 정보 특히, 지역 수 을 심으로 지역 간 주거환경 불균형을 이해할 수 있었다.

한, 다양한 주거환경의 지역 간 차이를 주택가격을 통해 인식하여 지역 불균형에 한 속성을 악할

수 있었다.

주제어 : 지역 불균형, 주거환경, 계 선형모형, 주택가격

* 구 학교 도시ㆍ지역계획학과 외래교수(Lecturer, Department of Urban and Regional Planning, Daegu University),

E-mail : [email protected], Tel : 011-526-6155

94 이 성

대구경북연구 제12권 제2호

Abstract

Imbalance between district in terms of access to residential environment the differences

between district to residential satisfaction or housing prices can be found by the projection. That

the regional disparities in housing prices in order to recognize there is a need to take advantage

of the hierarchical linear model. by a layer of material characteristics. Traditional hedonic model

is different from the hierarchical linear model. Thus, the hierarchy of the different factors that

impact on housing prices is useful for analysis of integrated model. In this respect, This study

of Residential environment areas in Daegu, depending on the difference between the impact on

housing prices is analyzed by utilizing hierarchical linear model. level-2 of In this study is set

the Daegu metropolitan city was divided into 22 zones, Education facilities, transport facilities,

space facilities, health and environment, facilities, and distributionㆍcommercial facilities were

mainly regional disparities. The basis model(1-mode : Unconditional Means Model) results,

House prices in Daegu of about 34.9% of total variance is accounted as there is a need to apply

the model. And variance component model(3-model) and random coefficient model(4-model) can

be analyzed as a regional imbalance. Of the education, transportation, space environment

variables to better explain house prices but Healthㆍwelfare variable contrast explains. Region

formed an excellent educational environment and The local composition of convenient

transportation conditions. This region is formed in the housing prices high. A result, low-income

area housing prices low appears to be a lot of welfare facilities. In this paper, through a

hierarchical linear model as a hierarchically structured information, could understand regional

disparities. In addition, the difference between the area of Residential environment properties for

the regional imbalance was identified.

Keywords : imbalance between district, residential environment, hierarchical linear model,

housing prices

Ⅰ. 서 론

지역 불균형은 지방정부와 지역주민, 지역의 이

해 계자들에게 요한 심사가 되어 그 해결방

안을 모색하고자 다양한 정책들이 제시되고 있다.

일례로 최근 구지역 내에서 주거환경의 지역 간

불균형이 심각하여 공공기 이 이나 인구집

시설 등을 히 배치하여 지역 간 균형을 유도해

야 한다고 주장하 는데( 구매일신문, 2012. 4. 5)

이는 지역 불균형이 공간 범 에서 인구 도,

소득ㆍ산업수 , 생활환경수 등의 부정 인 차

이에 의해 기인할 수 있음을 나타낸다(Folmer, H.

& Oosterhaven, J. 1977). 지속 으로 지역 간, 계

층 간 사회경제 괴리 상이 심화하거나, 도시기

반시설의 편 된 공 이 이루어지면, 향후 균형발

을 해서 막 한 균형비용을 투자해야 할 상황

을 경고하는 의미이기도 하다. 따라서 불균형 수

을 지속해서 찰하거나 간결하게 인식할 수 있

는 명세화된 분석 자료를 통해 불균형을 경고하

고, 지역 간 균형발 정책을 유도할 필요성이

두된다.

한편, 지역 간 불균형의 발생 원인을 노병환

주거환경의 지역 간 불균형에 따른 주택가격 향분석 95


(1991)은 지역의 물리 특성과 경제 특성, 고용

구조, 기반시설 등에서 근하 으며, 이를 단

할 수 있는 결정요인으로는 인구이동, 산업구조,

경제수 , 주거수 , 교통, 환경 등이 기 정보가

되기도 하 다(국토연구원, 1985 ;장욱 외, 2011).

그러나 통합 이고 종합 인 에서는 주민 만

족도, 주택가격, 지니계수 등에 의해 단할 수 있

는데 그 만족도 조사는 생활, 직업, 소득, 교육,

교통 등에 한 지역민들이 인식하는 불균형 정도

를 악할 수 있는 자료로 활용된다. 2011년 구

사회지표 조사에 따른 만족도 분석에 의하면, 지

역 간 편차가 심한 것으로 조사되었는데, 반

으로 수성구, 달서구, 달성군1)에서 높은 주민 만

족도를 나타내고 서구와 동구가 상 으로 낮게

반응하여 지역에 한 자 심 고취나 주거선택의

기피 상을 이해할 수 있다. 한, 주택가격이나

세가격을 통해 주거환경이나 도시기반시설의

혜택 수 에 따라 시장에서 형성된 지역 간의 불

균형을 악할 수 있다. 주택은 주거환경의 편익

수 에 따라 선호도가 차이 나고 주거이동을 일으

키며 결국 가격에 일정하게 향을 미친다는 가정

에서 근할 수 있다. 따라서 주택가격의 지역 간

차이를 통해 주거환경의 분포와 수 을 간 으

로 이해하여 지역 간 불균형을 악할 수 있다.

주택가격을 통한 지역 간 불균형을 인식하는

근방식은 그동안 통계 인 한계로 활성화되지 않

았다. 즉 지역 간의 차이가 주택가격에 유의하게

향을 미치는가를 분석하기 해서는 다층으로

형성된 계층을 달리하는 자료의 포섭(nested)구조

를 히 고려해야만 타당하다. 그러나 이를 무

시하고 지역 내 특성요인을 고려한 향력 분석을

시도하면, 변수들의 공간 자기상 에 따른 독립

성 검정에 향을 미칠 수 있다고 다수 학자는 경

고한다(Cronbach, 1976 ; Raudenbush & Bryk,

2001 ;김주 , 2003 ;강상진 외, 2005). 따라서 주

거환경에 따른 지역 간 불균형을 인식하고자 주택

가격을 종속변수로 활용할 경우, 이러한 통계 인

한계를 극복하고자 다수 모형을 통한 분석이 필

요하다.

이에 본 연구는 구지역의 요한 안인 지역

간 불균형을 주거환경 여건에 따른 주택가격의

향력 분석을 통해 인식하고 이를 지역 균형발 을

모색하는 그 기 로 활용하고자 한다. 먼 , 내용

으로는 지역 간 불균형을 지역민들의 주거환

경2)으로 한정한다. 한, 주거환경의 향력분석

은 주택가격에 투 된 것으로 가정하고 시간 범

는 2011년 6월부터 9월까지 조사된 구지역의

100세 이상의 공동주택으로 자료를 활용하며,

통계 인 특성상 1수 은 주택 개별 주거 환경변

수들로 수집하고 2수 은 지역 주거환경 변수들

로 구축하여 Raudenbush와 Bryk 그리고 Congdon

(2004)이 고안한 HLM 6.01 로그램으로 근

한다.

Ⅱ. 선행연구 및 모형의 검토

1. 주거환경과 지역 불균형

주거환경에 한 개념과 범 를 세계보건기구

(WHO)의 ‘주거의 공 생 에 한 문

1) 달성군은 1995년에 구 역시 편입된 지역으로 최근의 테크노폴리스개발 등 구 서부권 산업화 개발계획에 따라 주민

들이 인식하는 지역 만족도가 높게 반 된 것으로 나타남.

2) 가정생활이 되는 지역의 생활환경에서 자연 환경과 물리 환경을 가리키며, 최근의 환경오염과 괴의 방지목

으로 공공녹지정비, 하수도정비를 비롯해서 교통시설, 교육ㆍ복지시설, 보건의료시설 등을 아우르는 용어이다(간호학 사

, 1996). 한, 세계보건기구(WHO)에서는 ‘건강한 주거환경의 기 로서 좋은 주거’와, ‘건강한 생활을 가능 하는 주

변의 지역 ㆍ사회 조건’을 들고 있다(두산백과). 이에 본 연구에서는 자료의 수집과 활용 가능성에 근거하여 주거환경

을 교육, 교통, 공간, 보건의료, 상업 환경으로 한정하여 분류한 후 주택가격에 미치는 향을 분석한다.

96 이 성


원회’라는 보고에서는, ‘건강한 주거환경

(Residential Environment)의 기 로서 좋은 주거’

와, ‘건강한 생활을 가능 하는 주변의 지역 ㆍ

사회 조건’을 들고 있다. 이는 휴식과 수면 그리

고 식사ㆍ가사ㆍ육아 등이 안 ㆍ쾌 ㆍ능률 으

로 이루어져야 한다는 의미이고, 한 건강을

한 모든 서비스ㆍ시설ㆍ설비를 포함한 것이다.

자의 요건으로서, 주거의 한 규모, 라이버

시의 확보, 충분한 침실, 한 배수(給排水),

폐기물의 생 처리, 세탁과 욕실 시설, 조리와

식사시설, 식품 등의 장시설, 실온조 , 방습, 방

음, 환기와 맑은 실내공기의 유지, 한 채 과

조명 등을 제안하고 후자의 요건으로는 상ㆍ하수

도, 폐기물 처리, 맑은 공기, 경찰과 소방, 교통과

여러 가지 사회 시설, 각종 재해로부터의 안

등에 해서도 제안하고 있다(두산백과, 1996). 이

처럼 주거환경은 개별 주거조건과 더불어 지역

ㆍ사회 조건도 요하게 인식하며 경우에 따라

지역의 집단 불균형은 주민들의 삶의 질이 열악

하게 되고 지역 균형발 에 심각한 문제를 래할

수 있음을 의미한다.

그리고 지역 불균형에 한 정의를 살펴보면,

Folmer와 Oosterhaven(1977)은 ‘공간 으로 규정

된 변수들 즉 인구 도, 개별소득, 산업수 , 생활

환경수 등에서 나타나는 정 ㆍ부정 차이’

로 제시했으며, 고려 경제연구소(1976)에서는

지역 간의 경제지표와 생활지표 등에 존재하는 경

제발 , 행정수 , 생활수 의 차이로 정의했다.

다수 개념정의는 지역주민들에게 직 체험하거

나 인식하기보다는 간 인 각종 지표를 통해 규

명하는 데 노력하고 발생원인도 이들을 통한 구조

인 에서 근하 다. 그리고 이들 변수를

통해 지역 간의 불균형 수 을 일정 부분 단할

수 있는 평가지표를 분석한 연구로 홍병곤 외

1(2012)은 충북지역을 상으로 평가지표를 소득

부문과 생활부문, 복지부문으로 분류하고 세부 변

수들을 구축하여 표 화 후 각 지역과 상호 비교

분석하면서 지나치게 복잡하거나 복된 지표를

개선하여 지역 간 불균형 수 을 악할 수 있도

록 근했다. 그의 연구는 개선된 평가지표로 지

역 불균형을 간명하게 악할 수는 있으나 이들이

투 된 주민들의 만족도나 주택가격 등에 어떠한

특성요인이 향을 미쳤는지는 후속연구가 필요

할 것으로 단된다.

국내에서 지역 간 불균형의 표격인 서울의 강

남과 강북의 차이를 교육환경에 따라 주택가격이

유의미하게 차이 있음을 정수연(2006)은 다수

모형인 계 선형모형을 활용하여 악하 고,

이성 (2011)은 구지역 주택가격의 형성구조를

지역 간 도시기반시설(urban infrastructure)의 불

균형을 통해 34.91% 설명할 수 있다고 분석하

다. 그는 도시기반시설을 ‘국토의 계획 이용에

한 법률상의 기반시설에 근거하여 도시주거생

활에 한 시설을 재분류하 고 수집ㆍ가능한

도시기반시설의 하 변수를 선정하여 주택가격에

미치는 향을 분석한 결과, 교육환경과 교통 환

경, 도심 공원 분포 등의 지역 간 차이에 따라 주

택가격의 유의미한 괴리 상이 나타난다고 입증

하 다. 한, 윤효묵(2013)도 계 선형모델을

활용하여 개별수 과 지역 수 의 2원화된 주택

가격 구조를 분석하면서 서울의 주택가격은 개별

수 설명변인으로 52.7%를 설명할 수 있고 지역

인 특성 즉 지역 간의 불균형으로 47.3%를 설명

하는 것으로 분석하여 정수연의 연구(34.5%) 당시

보다는 지역 환경에 따른 주택가격 설명력이 높아

진 것을 악하 다. 이는 주택가격이 지역의 생

활환경 인 라와 편익여건에 따라 과거보다 높은

심도가 있다는 의미이고, 한 지역의 특성변수

간의 상호작용에 의해서도 주택가격을 추가로 설

명할 수 있음을 제시하 다. 그의 연구는 주거환



경의 향력을 주택가격을 통해 규명하고자 다양

한 설명변수를 유사 주거환경 군으로 히 분류

구축하여 양 계층의 향력과 유의한 설명변수

를 효과 이고 체계 으로 분석했다. 그러나 경제

부문의 설명변수를 추가하고, 차등 된 변수들의

측정단 를 표 화한다면 주거환경의 향력을

심층 이고 다양하게 설명할 수 있을 것으로 단

된다.

그동안의 지역 간 불균형 분석에 근하면서 선

행연구는 결정요인을 거시 인 (고석찬,

1998)과 시계열 (최외출, 1997)으로 근하여, 국

지 인 지역의 불균형 악에는 어려움이 있고

한 주택가격을 통해 간 으로 근한 연구(정수

연, 2006 ;이성 , 2011 ;윤효묵, 2013)는 모형의

원리와 이치에 이 맞추어져 지역 환경변수들

의 다양성과 형평성이 미흡한 것으로 단된다.

이에 본 연구는 지역 간의 불균형을 계 선

형모형의 원리를 히 활용하여 지역 불균형의

인식에 근하고자 한다. 즉 계 선형모형의

원리에서 개별주택가격과 집단주택가격의 분산을

무조건부 모형으로 분석할 수 있으며 집단 간의

분산을 통해 각 집단의 설명력을 악할 수 있다.

여기서 집단 주택가격의 분산이 존재한다는 의미

는 지역 간의 차이가 존재한다는 의미이고 이러한

괴리 상을 지역 수 의 설명변수들로 해석할 수

있다는 원리이다. 따라서 주택가격을 통한 지역

불균형 분석에서 계 선형모형을 통해 근하

는 당 성을 모색하며 설득력 있는 주거환경변수

를 탐색한다. 한, 기존의 지역 간의 불균형을 인

식할 수 있는 지역변수의 분석단 를 표 화하여

각 변수값의 비표 화로 인한 편차의 과다계상을

이고 변수군의 개 수 차이를 평균화로 조정하여

해석의 오류를 이는 데 활용한다.

2. 위계적 선형모형의 이론적 검토

1) 개요

통 으로 종속변인을 설명하고자 다수 연구

자는 헤도닉모형(hedonics price models)을 통해

향력을 분석하 는데, 다수 으로 형성된 복합

상을 규명하는데도 이를 개념 구분 없이 근하

여 모호한 결과를 래하기도 하 다. 통상, 다층

정보를 통한 주택가격의 향력을 탐색하는 연구

에서 설명변수들을 개별 건축 특성과 입지 특

성, 지역 특성 등 다층으로 구성된 자료를 활용

하여 근하 다. 이 경우 개별수 에서 수집된

자료와 지역 수 에서 수집된 자료가 혼재되어 수

집ㆍ측정된 자료의 구조 특성을 간과할 수 있

다. 개별수 으로 근하여 주택가격을 분석할 경

우 설명변수가 개별 건축물 특성이나 입지특성을

측정하여 활용하면 의문이 없지만, 지역 수 의

설명변수가 진입하면 회귀분석 통계모형(헤도닉

모형)의 독립성 가정이 지켜지지 않아 가설검정에

한 타당성이 받을 수 있다(강상진 외,

2005). 즉 동일한 지역의 개별주택가격은 그 지역

의 주거 환경 특성을 공유하기 때문에 상호상

이 있다.

따라서 이를 극복하고자 헤도닉모형에서 단일

수 으로 추정되는 고정계수(fixed coefficient)의

값이 확률 으로 변화한다고 가정하여 무선효과

(random effect)를 추정함으로써 해결을 시도하

고(Raudenbush et al., 2004 ; Hox, 2010), 계

으로 변수를 구성할 때 명시 으로 고려하면 해결

할 수 있어 주택가격의 향력 분석에 정교함과

신뢰성이 제고 된다고 주장하 다(김주 , 2003 ;

강상진 외, 2005). 한, 그 안으로 다층 통계모

형의 하나인 계 선형모형(Hierarchical linear

model)이 고안되었으며, 통합된 주택가격에서 개

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별 특성의 향력과 지역 특성에 따른 설명력으

로 합리 인 추정이 가능하게 되었다(김주 ,

2003 ; 정수연, 2006 ; 이성 , 2011 ; 윤효묵, 2012).

한편, 술한 바와 같이 상 자료가 다층 구조

로 형성되어 있으므로 분석단 의 선택을 집단수

으로 근할 수 있다. 이 경우에는 각 지역의 평

균 주택가격을 구축하여 종속변수로 활용한 후 설

명변수인 각 지역의 교육환경, 교통여건, 경제수

, 녹지 공간 등 지역 수 의 변수 군들과 개별

주거환경 변수 군(내부 건축 특성과 외부 단

지 특성의 지역 평균 정보)3)들이 지역 주택가격

에 어떤 변수가? 어느 정도 향력을 미치는지 분

석할 수 있다. 그러나 이를 다 회귀모형으로

근하면 통계 으로는 하나, 은 표본으로 인

해 분석의 신뢰도가 떨어지고 제한된 변수들에 의

해 다양한 향력을 규명하는데 한계를 노출할 수

있다(강상진 외, 2005).

계 선형모형의 장 을 살펴보면, 주택가격

에 잠재된 체 향력을 개별수 과 상 수 의

계층 향력으로 구분하여 악할 수 있고, 상

수 의 설명변수와 개별수 의 설명변수 사이

의 상호작용 효과(interactive effect)를 악할 수

있다. 그리고 회귀방정식에서 변수들을 히 통

제하여 각 설명변수의 고유효과(unique effect)를

도출할 수 있다. 마지막으로 설명변인들 간의 구

조 인 계(structural relation)를 나타내는 계수

의 추정에 정확성을 높일 수 있다(Raudenbush &

Bryk, 2001 ; 이성 , 2012). 그러나 Kreft(1996)에

의하면, 계 선형모형에서는 30/30의 규칙에

충실할 필요성이 있다고 주장하 는데 이는 30개

이상의 개별수 자료와 30그룹 정도의 집단이 구

축되었을 때 계 선형모형이 충분한 효과를 도

출할 수 있다고 주장하 다. 한, 이모형의 단

으로는 상 수 의 그룹 간 변량(between group

variance)의 차이가 작을 경우 그룹 간의 유의한

차이를 얻기에는 한계가 있으며, 수 간 포섭된

향력에 차이가 존재하여 1수 에 내포된 2수

의 향력을 분석하기에는 치 못한 것으로 경

고한다(유정진, 2006 ;이성 , 2011). 이와 같은 한

계에도 불구하고 계 선형모형은 주택가격의

향력을 분해하여 효과 으로 설명할 수 있는 장

이 있다.

2) 계 선형모형의 구조

계 선형모형의 기본 인 원리 구조는 분산

분석과 회귀분석의 에서 근할 수 있다. 회

귀분석의 에서 계 선형모형의 이론 토

를 구축한 Raudenbush와 Bryk(2001)의 모형을

토 로 주택가격분석을 한 계 선형모형은

다음과 같이 설정할 수 있다(2011, 이성 ).

1수 (개별) =+ + <식 1>

2수 (지역) =+ + <식 2>

=+ + <식 3>

여기서, 는 개별주택가격으로 지역의 번

째의 주택가격을 의미하고, 와 는 각각 1수

의 편(intercept)과 회귀계수를 의미한다. 그

리고 는 주택의 특성요인(1수 에서 측정할

수 있는 내부 특성과 근린 입지 특성)이며,

는 1수 의 무선효과(random effect)로서 개별주

택가격의 잔차를 의미한다. 여기서 ∼ (0,

)으로 가정한다. 한, 는 개별주택이 속한

지역의 특성요인을 의미하고, 와 는 2수

의 편, 와 는 2수 회귀계수, 와

3) 개별수 으로 수집된 정보를 지역 수 으로 분석할 경우 각 변수들을 지역평균으로 환(aggregation)하여 사용할 수 있다.



는 2수 의 무선효과로서 지역 수 의 잔차이

다. 여기서 ∼ (0, ), ∼ (0, )

(, )= = 을 가정한다. 따라서 식

(2)와 식(3)을 식(1)에 통합한 결합 모형식은 다음

식(4)와 같다.

= + + + +

+ + <식 4>

식(4)의 계 선형모형은 1수 과 2수 을 통

합한 모형으로 고정효과(fixed effects)와 무선효

과(random effects)로 구분된다. 모형에서는 1수

의 모수(parameter)들이 2수 의 종속변수가

되어 지역 수 에서의 변수가 개별수 에 미치는

향을 분석할 수 있도록 하 다.

계 선형모형에서는 분석과 해석의 편의를

하여 독립변수를 체평균(grand mean) 는

집단평균(group mean)과 같은 특정한 값을 심

으로 선형변환을 실시하는 센터링4)(centering) 작

업을 거치는 것이 일반 이다(이성 외, 2012).

Ⅲ. 실증분석

1. 자료구축과 변수선정

주거환경의 지역 간 불균형에 따른 주택가격의

향을 분석하기 하여 구 역시의 공동주택

을 상으로 다수 자료체계를 구축하 다. 먼 ,

개별수 의 자료는 국민은행 부동산 가격정보와

부동산 114의 부동산 매물정보, 네이버 부동산 정

보를 활용하 다. 지역 수 의 주거환경에 한

자료는 구통계와 구별 통계 그리고 교육통계를

활용하 고, 기타 련 부서의 공개정보자료

각종 홍보자료 등을 활용하 다. 특히, 주택가격

은 다양한 시세정보 자료 가운데 국민은행 부동산

시세정보를 바탕으로 상ㆍ하 평균가격을 용

하여 분석에 활용하 다. 그 공동주택 정보는

세 수가 100세 5) 이상인 아 트단지 664개를

상으로 조사하되, 단지 내 아 트의 면 유형

별로 총 1,979개 개별아 트를 표본으로 선정하여

필요한 자료를 수집하 다. 그리고 상 수 의 지

역구분과 련하여 본 연구에서는 구 도시기본

계획상의 22개 생활권6)을 상 지역으로 설정하

고 지구별로 주거환경 련 자료를 수집하여 분석

에 이용하 다.

<그림 1> 대구지역 중생활권 구분도

4) 센터링의 유형에는 group centering과 grand centering의 두 가지 방법이 있다.

5) 100세 구분기 은 주택법상 복리시설 간선시설의 설치의무화 기 이며, 공동주택은 이들 시설이 조성됨으로써 원활

한 공동생활을 할 수 있다.

6) 지역 집단의 구분을 행정구 단 로 구축하면 기존 통계청에서 발표하는 다양한 변수를 활용할 수 있으나 구시의 경우

8개 행정구로만 형성되어 있어 계선형모형의 가정인 30/30의 기 에 부 합하여 모형의 구동에 한계를 노출한다. 따라

서 가장 객 인 구분 기 을 구시 도시기본계획상의 생활권을 일부 조정하여 구축하 다. 그리고 통계정보가 행정

구 수 으로 공 됨으로 다양한 지역 수 의 주거환경 변수활용에 한계를 노출하고 있다.

100 이 성


변수선정은 국내 선행연구들이 주택가격분석에

사용한 설명변수를 기 로 구축하 는데 주택의

개별 주거특성 변수로는 면 , 방향, 층수, 복도구

조, 방 수 등이 사용되었고, 단지특성 변수로는 세

수, 경과연수, 용 률, 건폐율, 랜드 유무, 난

방방식, 세 당 주차면 수 등이 사용되었다. 입지

특성 변수로는 지하철 거리, 공원과 녹지와의

거리, 도심과의 거리 등이 사용되었다.

<표 1> 변수 선정

구분 변수명 단 변수설명

지역 ID GU 서열 구시 생활권

종속변수 단 가격 만원/㎡, 주택 단 당 가격(만원/㎡)

독립

변수

개별

수

개별주거 특성 ㎡, % 면 , 방향, 층수, 복도구조, 방 수.

단지 특성 m 등세 수, 경과연수, 건폐율, 용 률, 랜드유무, 난방방식, 주차면수.

입지 특성 km 등 지하철ㆍ도심ㆍ부도심ㆍ공원.

지역

수

교육환경

우수학생비 학생수 고교당 서울 진학학생수(서울 진학학생수/고교수)

학원분포 학원수 지구내 학원의 분포 정도 (학원수/학생수)

학진학율 학생수 학교 진학수 ( 학교 진학자 수/고교수)

교통환경

주차시설 차량수 주차면당 평균차량수 (차량보유 수/주차면수)

지하철효과 - 지하철 통과유무

교통수 노선수 1인당 버스교통 노선수(노선수/인구)

공간환경공원분포 면 1인당 공원면 (공원면 /인구)

공공체육시설 면 1인당 공공체육시설 면 (체육시설면 /인구)

보건ㆍ복지

환경

의료시설 인구 의료시설당 서비스인구 비율 (인구/의료시설수)

복지시설 인구 복지시설당 서비스인구 비율 (인구/복지시설수)

상업환경

상업시설 면 1인당 상가매장면 (상가매장면 /인구)

융기 기 수 1인당 융기 수 ( 융기 수/인구)

근생시설 시설수 1인당 근린생활시설수(근생시설/인구)

자료 : 이성 (2012)의 도시기반시설이 주택가격에 미치는 향연구, 재구성, p 198.

한, 상 수 인 지역단 의 변수들을 살펴보

면, 교육 환경 군에서 우수한 고교가 입지한 지역

은 주택가격에 정 인 향을 미친다는 가정 하

에 서울 진학생을 기 로 한 ‘우수학생 비’와 지

역의 ‘학원분포’ 비율 그리고 해당지역 고교의 ‘

학진학률’을 사용하 고(정수연, 2006 ;최열ㆍ권

연화, 2004 ;이성 외, 2012), 교통 환경군은 지역

에 보 된 자동차 비 주차공간의 비율을 조사한

‘주차시설’비 그리고 지역에 지하철 통과 유부를

더미 처리한 ‘지하철효과’와 표 교통수단

인 버스 교통의 이용도를 악할 수 있는 ‘버스노

선 수’를 활용하 다(이성 외, 2012 ;윤효묵,

2013). 도시 공간 환경군은 면 비 1인당 도시

공원의 유비율을 측정한 ‘공원분포’ 변수와 지

역의 공공체육시설 규모를 인구 비 산출한 ‘공공

체육시설’ 변수로, 보건ㆍ복지 환경군은 지역의



의료시설 당 서비스인구 비율 수 을 측정할 수

있는 ‘의료시설’ 변수와 복지시설 당 서비스 인구

수를 측정하여 ‘복지시설’ 변수로 활용하 다. 보

건ㆍ복지 환경군의 변수처리를 서비스 가능한 시

설의 인구로 변수변환을 이유는 해석의 용이함을

해서다. 그리고 상업 환경의 특성 군에서는 1인

당 상가매장 분포수 인 ‘상업시설’ 변수와 ‘ 융

기 ’ 수, ‘근린생활시설’의 공 수 을 조사ㆍ활

용하 다(이성 외, 2012).

2. 변수 분석과정

지역 불균형 연구에서 집단의 각 지역변수를 통

해 지역 간의 불균형을 탐색할 수 있으나 지역 수

의 설명변수가 집단별로 개수와 고유값이 차별

없이 진입하면 그 향력 분석에 차이가 존재할

것이다. 즉 설명변수의 척도가 비율척도인 경우와

고유 측정값이 진입할 경우, 자는 그 값이 상

으로 낮게 진입하여 측정값이 그 로 진입할 경

우와 동일하게 분석하면, 후자가 많은 향을 미

칠 것이다. 따라서 설명변수의 편차7)를 구하고(개

별 값과 평균값의 차이) 한 각 환경군의 설명변

수를 평균과의 편차를 진입시키면 주거환경군의

지역 인 불균형 분석에 타당성을 부여할 것이다.

아래의 수식은 지역 수 의 설명변수가 지역평균

주택가격에 미치는 향을 분석하는 식2를 변형

한 회귀식이다.

=+++…+ <식 5>

여기서 , 는 지역 수 의 설명변수이고,

, 는 회귀계수, 는 상수, 는 지역 수

의 잔차를 의미한다. 와 는 회귀식

구조상 편차 값으로 변환 후 진입한다. 즉 =

(-), = (-

)으로 구해지는데

척도가 고유값이 진입되거나 때에 따라서는 기

데이터 변환과정에서 비율척도로 진입할 수 있어

이를 변수 변환처리 없이 통합하여 회귀식을 산출

하면 상 비교 측면에서 그 의미가 퇴색될 수

있다. 따라서 와 를 상 인 비교가 가능

토록 변환하면 (-)/과 (-

)/

로 나타낼 수 있으며 이를 바탕으로 다수 지역 변

수군의 평균 비교도 가능하다. 즉 동일 환경군의

설명변수들을 하나의 지역변수()로 변환할 수

있어 계 선형모형을 통한 지역 수 의 주거환

경군의 향력 분석에 보다 설득력 있는 분석이

될 것이다.

3. 연구모형

본 연구의 목 은 지역의 주거환경특성에 따른

불균형을 어떻게 주택가격에 투 할 수 있는지?

한, 유의미한 설명변수를 통해 지역 불균형을

해석할 수 있는지 심이 있다. 이를 해 다양한

계 선형모형의 연구 모형을 구축하면 다음과

같이 네 가지 모형을 구축할 수 있다.

먼 , 표2에서 보는 바와 같이 모형1은 기 모

형으로 무조건부모형 혹은 일원분산모형으로 불

리기도 한다. 이모형은 1, 2수 의 설명변수를 도

입하지 않은 모형으로 주택가격의 수 별 분산을

악하여 개별수 의 설명력과 지역 간의 차이 즉

불균형으로 인해 주택가격을 설명할 수 있는 기

정보를 제공한다.

다음으로 모형2는 1수 의 설명변수만 활용하

여 분석한 모형으로 지역 내에서 1수 설명변수

들의 향을 분석하기 한 모형이다. 이모형을

7) 계 선형모형에서는 센터링 기법으로 편차를 산출식에 진입하여 단일변수의 상 인 평가는 가능하나 지역 수 의

변수군 사이에는 구조상 값만 진입하게 되어있다.

102 이 성


통해 개별 주거환경변수들이 집단 간 유의미한 차

이가 존재하는지를 악할 수 있다.

그리고 모형3은 식(1)의 항을 종속변수로, 제

2수 변수들을 설명변수로 도입한 모형, 즉 식(2)

를 식(1)에 입하여 구한 모형이다. 이모형은 분

산성분모형(variance component model) 혹은 상

수( 편) 확장모형이라고도 불리는데 주택가격의

지역 평균값인 가 2수 의 변수들에 의하여 설

명될 수 있다고 가정한 모형이다. 분산성분모형을

통해 지역 주거환경 변수들 어떠한 변수가 유

의미하게 향을 미치고 한 어느 정도 주택가격

의 설명력을 높이는지? 모형의 합도는 어느 정

도인지를 분석할 수 있다.

모형4는 식(2)와 식(3) 모두를 식(1)에 입하여

구한 결합모형으로 식(4)로 표 된 모형이다. 이

모형은 제1수 모형의 편과 회귀계수가 모두

제2수 변수에 의해 설명될 수 있다고 가정한 모

형이다. 즉 무선 으로 편과 계수의 변산 개념

이 도입된 모형이다. 이모형도 계층 간 상호작용

(interaction impact)을 가정하느냐의 여부에 따라

부분무선계수모형(random coefficient model)과

완 결합모형으로 구분되는데 본 연구에서는 모

형4로 표 되는 완 결합모형을 변형시킨 부분

무선계수모형을 설정하 다.

<표 2> 연구모형

구분 모델명 모형식 설명

모형1

기 모형

(일원분산분석 모형

무조건부 모형)

=+=+ 설명변수를 고려하지

않은 모형. = + +

모형2개별수 모형

(1수 고려 모형)

=++ =+=+

:1수 변수.

개별수 의 변수만 고려.

=++++

모형3

연구모형1

(분산분석 모형,

상수확장 모형)

=++ =++=+

:2수 변수.

지역 수 변수를

편항에만 결합 =++ +++

모형4

연구모형2

(종합 모형,

부분계수확장모형)

=+++ =+++=+++=+++

, :

개별수 변수들.

,:

지역 수 변수들

: 계층 간

상호작용효과

(interaction impact)

= + + + ++ + +

+ + + ++

자료 : 이성 (2012)의 도시기반시설이 주택가격에 미치는 향연구, 재구성, p 199.



1수 변수 N 최소 최 평균 표 편차

단 가격 1979 59.98 536.12 199.88 68.50

면 1979 19.83 364.33 90.29 36.71

층수 1979 3 57 17.53 7.74

단지규모 1979 102 2420 590.20 405.49

경과연수 1979 0 41 13.44 8.31

건폐율 1979 14.5 79.0 24.05 9.19

용 률 1979 88.5 827.0 257.01 98.19

랜드 1979 0 1 .32 .47

지역난방식 1979 0 1 .18 .39

주차면수 1979 .27 2.81 1.12 .38

지철거리 1979 20 18750 2076.59 3043.06

도심거리 1979 130 29200 6992.11 4386.81

공원거리 1979 30 3550 601.05 476.94

IV. 분석결과

1. 기술통계분석8)

표3은 지역 불균형 분석을 한 기 자료로서

평균주택가격은 199.88만 원/㎡이고 최 536.12

만 원/㎡에서 최소 59.98만 원/㎡로 조사되어 가격

차이가 많고 다양한 표본이 수집된 것으로 보인

다. 그리고 개별수 인 1수 의 설명변수를 살펴

보면, 면 이 평균 90.29㎡로 국민주택규모이고,

층수는 평균 17.53층, 단지규모는 약590세 , 경과

연수는 13.44년이 경과된 것으로 나타난다. 한,

용 률의 평균은 257%, 랜드 유무는 비 랜드

주택이 많고, 다수가 지역 난방식이 아닌 것으로

조사되었다. 단지 내 세 당 주차비는 평균 1.12

이고, 지하철(2076.59), 도심(6992.11), 공원

(601.05)까지의 근 거리를 측정한 정보를 보여

다.

<표 3> 기술통계량 - 1수준

표4의 지역 수 의 기술통계량 정보는 교육환

경의 우수학생 비, 지역의 학원 분포, 학교비 변수

와 교통 환경의 지역의 지하철 통과여부, 교

통인 버스노선 수, 지역 주차 공간 분포면 변수

그리고 도시 공간 환경의 공원분포면 , 공공체육

시설 면 변수와 보건복지환경의 의료기 수,

복지시설 수 변수를 유통ㆍ상업 환경의 상업시설

면 , 융기 수, 근린생활시설 수 변수를 측정

한 정보를 제시한다. 이를 계 선형모형을 통

해 분석하고 결과를 해석하여 지역 불균형을 악

하고 설명한다.

<표 4> 기술통계량 - 2수준

2수 변수N 최소 최 평균

표편차1

표편차2 9)분류 변 수

교

육

학교비 22 708 1835 1241.91 333.63 0.2686

우수학생비 22 0.2 4.33 1.42 1.07 0.7528

학원분포 22 14.2 78.92 51.72 15.11 0.2919

교

통

지하철 22 0 1 0.77 0.43 0.4289

버스정류장 22 265 1569 982.54 324.63 0.3303

주차장 22 0.46 2.55 0.90 0.41 0.4101

공

간

도시공원 22 1.39 43.41 16.04 14.52 0.9049

공고체육시설 22 0.054 4.65 0.57 0.95 1.6479

보건

복지

의료기 22 213.73 2500.93 960.01 427.12 0.4449

복지시설 22 63 268 140.77 56.17 0.3991

상

업

상가시설 22 0.02 2.18 0.37 0.48 1.2896

융기 22 7 78 32.5 23.64 0.3699

근생시설 22 25.6 104 65.37 19.37 0.2962

2. 주택가격과 지역 주거환경과의 비교분석

지역 주택가격과 주거환경군의 변수를 비교분

석 한 결과를 살펴보면, 주택가격과 주거환경 군

과의 계를 표 5를 통해 제시하고, 그림 1을 통해

8) 기 자료는 이성 (2012)의 ‘도시기반시설이 주택가격에 미치는 향연구’논문의 자료를 일부 활용했음.

9) 표4의 표 편차2는 식5의 평균편차법으로 변환한 통계량이며, 표 편차1의 통계량보다 상 으로 안정되게 나타난다. 본

연구의 심은 지역 수 의 주거환경 불균형에 있으므로 2수 만 변환하 고 계 선형모형의 3모형 이치상 (지역평

균주택가격)에는 지역 수 의 변수만 진입하는 구조이다.

104 이 성


지역　 주택가격 교육 교통 공간 보건복지 상업

1 -0.016 0.402 -0.122 0.501 -0.348 -0.333

2 -0.300 0.095 -0.079 0.420 -0.250 -0.146

3 -0.030 -0.106 0.145 0.204 -0.306 -0.223

4 0.100 -0.003 0.255 -0.636 -0.142 -0.071

5 -0.036 0.075 0.146 -0.304 -0.002 -0.259

6 0.019 -0.108 0.389 0.353 -0.029 0.231

7 0.072 0.026 0.163 0.209 0.021 0.107

8 -0.305 -0.362 -0.183 0.905 1.254 -0.313

9 -0.111 -0.336 -0.22 0.596 -0.135 0.057

10 0.012 -0.127 -0.052 -0.798 -0.111 -0.349

11 -0.223 -0.074 -0.548 0.042 0.237 -0.126

12 -0.085 -0.272 -0.207 -0.277 0.064 0.080

13 0.070 -0.267 -0.165 -0.248 -0.119 0.145

14 -0.123 -0.094 -0.065 -0.67 0.062 0.781

15 -0.132 0.057 -0.084 -0.711 -0.040 -0.049

16 -0.016 -0.175 -0.115 -0.779 0.509 0.263

17 -0.168 0.015 -0.043 -0.893 0.387 -0.230

18 0.553 0.551 0.188 -0.787 -0.451 -0.278

19 0.470 0.221 -0.075 -0.112 -0.082 -0.295

20 -0.004 0.351 0.108 0.038 -0.041 -0.081

21 0.207 0.245 0.103 3.661 0.034 -0.020

22 0.045 -0.114 0.462 -0.714 -0.512 1.109

시각 으로 악할 수 있다. 분석 자료는 평균편

차 방식10)(평균과의 계비율을 의미함)을 통해

변수처리 후 비교 분석한 내용으로 주택가격이 상

으로 높은 지역과 낮은 지역의 동조화를 나타

내는 주거환경 군을 악할 수 있다. 높은 주택가

격이 형성된 지역은 교육환경도 유사하게 우수한

것으로 나타나고 교통 환경도 일부 동조화를 확인

할 수 있다. 그러나 보건복지환경 상업 환경,

공간 환경은 오히려 반 의 결과를 나타낸다. 이

는 주택가격이 높은 지역에서 ㆍ 소득층과

계가 많은 의료보건과 복지 련시설이 낮게 분포

된 것으로 단되고, 유통ㆍ상업시설이 다수 분포

된 것으로 해석된다. 반 로 가 주택가격이 형

성된 지역에서는 낮은 교육환경과 높은 보건복지

환경이 조성된 것으로 악할 수 있다.

결과 으로 변수 변환된 값으로 주택가격과 주

거환경 군과의 비교분석은 용이하나 통계 으로

유의미한 결과를 추정하고 해석하기 해서는

계 선형모형의 활용을 통한 분석이 요구된다.

<표 5> 주택가격과 주거환경군의 평균편차 비교

10) 평균편차방식은 3장 2 의 변수 분석과정에서 변환방법을 제시하 다. 변환과정을 살펴보면, 먼 , 변수군의 평균을 산

출한 후 개별 변수 값과 평균과의 차이를 구한 후 그 값을 비율로 환산한 값이다. 결과 으로 변수 변환한 값의 체합

계는 ‘0’이 되고 변환 값은 평균과의 차이로 간명하게 이해할 수 있으며 다른 변수군과 비교분석에 용이할 수 있다.



<그림 2> 주택가격과 지역 주거환경과의 비교분석

3. 분석결과

지역 불균형을 지역주거환경의 특성을 통해

악하고자 주택가격을 활용하 고 한, 어느 정도

유의하게 투 되었는지 분석한 결과를 살펴보면

표6과 같이 나타난다. 먼 , 기 모형(무조건부 모

형)인 모형1은 주택가격의 수 별 분산

(variance) 구조를 제시할 뿐만 아니라 개별수

모형이나 연구모형을 설정하고 분석하기 한 토

가 된다. 표6의 모형1을 살펴보면 제2수 의

편은 194.849로 나타났는데 이는 주택가격의 체

평균이 약 194.8만 원/㎡이라는 것을 의미한다.

한, 주택가격이 수 별로 함유한 분산을 통해 설

명력을 악할 수 있다. 모형1의 제1수 분산은

3,008.372, 제2수 인 지역 단 의 분산은

1,613.186으로 나타났다11). 이는 주택가격의 차이

가 개별 인 요인 이외에 지역 요인에 의해서도

상당한 차이가 발생한다는 것을 의미한다. 체

주택가격의 분산 가운데 지역 수 의 분산이 차지

하는 비율을 의미하는 개별집단 내 상 계수(ICC)

는 다음 식6에 의하여 구할 수 있다(Raudenbush

& Bryk, 2001 ; 이성 , 2011).

ICC =

<식 6>

여기서 는 지역 수 의 분산이고, 는 개별

수 의 분산이고 체 분산 에서 개별수 의 분

산 비율을 악할 경우에는 (1- ICC)를 통해 알

수 있다. 분석 결과 ICC= 0.349로 나타났는데, 이

는 체주택시장에서 주택가격의 분산 가운데

65.1%는 개별요인에 의하여 발생하지만, 나머지

34.9%는 2수 인 지역요인에 의해 발생하는 것을

11) 모형1의 분석 결과 값은 설명변수와 상 없이 항상 동일하다. 이는 모형의 이치상 설명변수를 고려치 않고 종속변수인

주택가격만 활용했기 때문이다. 개별 인 차이와 집단 간의 차이를 분석하여 그 차이를 설명할 수 있는 연구모형을 구

축하는데 기 로 활용된다.

106 이 성


의미한다. 따라서 구에 있어서 주택가격을 설명

할 때 34.9%는 지역 간의 주거환경 차이 즉 불균

형에 기인된 것으로 단할 수 있다.

모형 2(개별수 모형)를 통해 분석한 결과를 살

펴보면, 고정효과와 무선효과를 분리해서 해석할

수 있다. 분석결과에 따르면 제1수 의 면 , 랜

드 유무, 노후연수, 단지 내 주차 공간 등의 변수

가 유의수 p<0.01에서 유의성이 있는 것으로 나

타나고 최고층수와 지하철까지의 거리 즉 근성

변수가 p<0.05에서 유의한 것으로 나타난다. 해석

하면, 랜드가 있고, 층이 높을수록 그리고 단지

내 주차공간이 많을수록 주택가격은 높은 것으로

분석되고, 면 이 클수록, 건축 후 경과연수가 높

을수록, 지하철 근성이 낮을수록 주택가격은 낮

아지는 것으로 해석된다. 한편 무선효과의 분산성

분(variance component)을 살펴보면 모형 2에서

선정된 개별수 의 변수들을 도입함으로써 제1수

의 분산이 3,008.372에서 813.1478로 폭 어

든 것으로 나타나 도입된 설명변수들에 의하여 주

택가격은 상당 부분 설명되는 것으로 단되고

한, 유의수 p<0.01에서 모두가 통계 으로 매우

유의한 것으로 나타났다. 이는 무선효과의 유의성

을 악함으로써 지역별 회귀계수의 기울기가 차

이가 있다는 것을 의미한다.

<표 6> 분석결과

고정효과

(Fixed Effect)

모형 1 모형 2 모형 3 모형 4

계수 계수 계수 계수

2

수

편 194.849** 188.42** 188.501** 188.1839**

교육환경 91.012** 77.275**

교통환경 48.010* 57.744**

공간환경 18.821** 11.574*

보건복지 -26.523* -28.333*

상업 2.8479 2.2658

1

수

면 -0.1876** -0.1830** -0.1765**

랜드 21.1073** 20.4116** 20.7986**

노후연수 -4.3448** -4.3953** -4.3565**

최고층수 1.0523* 0.9248* 0.9412*

단지주차공간 0.0213** 0.0203** 0.0232**

지하철거리 -10.5892* -10.595* -10.4001*

1 * 2

상호작용12)

공간환경 * 면 0.1039**

교통환경 * 노후연수 -2.7528**

교육환경 * 단지주차 0.0736*

12) 상호작용효과(interaction impact)는 계층 간(cross-level) 상호작용을 상으로 상 계층의 변수가 하 계층의 변수에

향을 미쳐 최종 으로는 종속변수에 향을 미치는 상으로 매개효과(moderation impact)라고 부르기도 한다. 한,

계층 내 상호작용 효과도 분석할 수 있으나 본 연구에서는 생략한다.



무선효과(Random Effect)

Variance component

Variance component

Variance component

Variance component

편, 1613.186** 1593.778** 1234.344** 1282.776**

면 0.0328** 0.0317** 0.0311**

랜드 623.433** 624.670** 550.953**

노후연수 4.6815** 4.7877** 3.6241**

최고층수 3.7941** 3.7256** 4.2589**

단지주차공간 0.0007** 0.0006** 0.0005*

지하철거리 502.532** 495.785** 457.424**

수 -1, 3008.372 813.1478 812.7491 828.832

Deviance 21544.196 19212.386 19160.877 19150.738

유의수 : ** p<0.01. * p<0.05.

지역의 주택가격에 향을 미치는 지역주거 환

경변수들을 이해하고자 설정된 모형이 연구 모형

1인 상수확장형 모형(모형 3)이다. 이모형은 지역

주거환경 변수들을 편항(상수항, )에 입하

여 분산을 설명하고 유의한 설명변수를 통해 지역

불균형을 설명하는데 효과 인 모형이다. 먼 ,

개별변수들을 평균편차방식에 의해 주거환경 군

으로 통합하여 근하 다. 이는 하나의 개별설명

변수가 지나치게 부각되어 체를 변하는 오류

를 최소화하고자 도입하 고 분류ㆍ통합된 환경

군을 통해 표성을 부여하는 효과도 있다. 분석

결과 지역주거환경의 통합된 교육환경변수와 공

간 환경변수가 유의수 p<0.01에서 매우 유의한

것으로 나타나고, 교통 환경변수와 보건복지환경

변수가 p<0.05의 유의수 에서 유의한 것으로 분

석되었다. 그러나 상가면 비, 융기 비, 근린

생활시설비로 구성된 유통ㆍ상업 환경변수는 유

의하지 않는 것으로 나타나 최소한 유통ㆍ상업 환

경의 지역 간 차이가 주택가격에는 투 되지 않는

것으로 단된다. 해석하면, 교육과 교통, 공간 환

경13)이 지역 에 경쟁우 에 있는 지역일수록

주택가격은 높은 것으로 분석되고, 보건복지환경

이 상 으로 많이 공 ㆍ분포되어 경쟁우 에

있는 지역일수록 오히려 주택가격은 음의 효과를

나타내는 것으로 단된다. 이는 우수한 교육환경

이 조성된 지역과 편리한 교통여건이 조성된 지역

그리고 쾌 한 도심 녹지공간이 많이 분포된 지역

의 높은 주택가격을 이해할 수 있다. 한, ㆍ

소득층 거주 지역의 낮은 주택가격 형성과 풍부한

보건복지환경 조성과의 유의미한 통계 인 효과

를 악할 수 있다. 그리고 무선효과 분석결과 2수

의 분산()이 1593.778에서 1234.344로 낮아

서 교육, 교통, 공간, 보건복지 환경변수들로 구성

된 2수 변수들에 의해 주택가격을 일정 부분 설

명된 것으로 단된다.

본 연구의 심은 지역 간의 차이로 인해 주택

가격에 나타난 향력을 분석한다. 따라서 지역

수 의 변수들의 다양한 효과도 동시에 분석하여

13) 이성 (2012)의 분석에서 공원분포가 높은 지역일수록 주택가격은 음의 효과가 있는 것으로 분석되지만, 본 연구는 공

간환경 변수군을 공원분포비와 공공체육시설의 면 비를 통합한 변수를 도입한 결과 상반된 결과가 나타났다. 이는 도

시공원 면 을 기 자료로 활용한 단수 인 분석과 공공체육시설 면 비를 동시에 결합한 복수의 효과 즉 다양한 도심

공간 특성변수를 활용한 결과이다.

108 이 성


보다 나은 연구의 완성도를 높이고자 상호작용 효

과도 분석한다. 표6의 모형4는 연구모형2를 수정

한 부분계수모형의 분석결과이다. 수 별 변수들

의 유의수 은 유사하게 나타나고 1수 분산()

과 2수 의 분산()이 정교해짐으로 모형의 설

명력이 높아진 것으로 단된다. 분석결과 공간

환경과 면 (p<0.01, 0.1039) 사이에 유의미한 상

호작용 효과를 악할 수 있다. 쾌 한 도심공간

이 많이 분포된 지역에서 면 이 큰 주택일수록

주택가격은 더 높게 형성되는 경향이 있는 것으로

해석된다. 한, 교육환경과 단지 내 주차 공간

(p<0.05, 0.0736) 변수사이에도 유의미한 상호작용

효과가 분석된다. 즉 우수한 교육환경이 조성된

지역이 그 지 못한 지역보다 단지 내 주차공간에

민감한 향을 받는 것으로 이해되는데 이는 우수

한 교육환경이 조성된 지역에서 높은 주택가격이

형성되고 한 자동차 보유수 도 높아 상호작용

효과가 분석된 것으로 단된다. 그러나 교통 환

경과 노후연수(p<0.01, -2.7528) 사이에는 음의 상

호작용 효과가 나타나는데 편리한(상 으로 우

수한) 교통 환경이 조성된 지역에서 오래된 재고

주택일수록 주택가격은 낮게 형성되는 경향이 있

다는 의미이다.

한편 회귀모형의 결정계수( )와 유사한 방식

으로 계 선형모형에서도 입된 설명변수들

의 효과를 측정할 수 있다. 분석식을 살펴보면 다

음과 같이 나타난다.

=

<식 7>

여기서 는 기 모형의 1수 분산,

는 최

종 결합모형의 1수 분산을 의미한다. 따라서

의 계산값은 (3008.372-828.832)/3008.372 =

0.7245로 모형4에서 입된 설명변수들로 주택가

격의 변동을 약 72.45% 정도 설명하는 것으로 나

타났다.

모형의 편향도(Deviance)를 살펴보면, 반

으로 모형이 높아질수록 안정된 것으로 나타난다.

즉 모형 1에서는 21544.196으로 나타나나 모형 4

에서는 19150.738로 낮아져 상 으로 최 의 모

형인 것으로 단된다.

Ⅴ. 요약 및 제언

본 연구는 주거환경의 지역 간 불균형을 주택가

격을 통해 악하고자 시도하 다. 주거환경은 일

종의 사회간 자본이기 때문에 지역 차원에서 각

지역 간의 차이는 개별주택의 가격에 향을 미친

다고 가정하고, 구를 심으로 실증사례를 조사

ㆍ분석 후 계 선형모형을 이용하여 그 효과분

석을 하 다. 기 모형의 분석결과 구지역 주택

가격의 체 분산 가운데 지역 간 분산은 약

34.9%로 비교 많은 부분을 차지하고 있어 지역

간의 차이가 일정 부분 존재하는 것으로 악하여

계 선형모형의 용 필요성을 확인하 다. 다

음으로 각 환경군의 다양한 변수들을 통합하여 분

석한 결과 안정 인 유의수 과 계수의 정교함을

확인하 다. 반 으로 구지역의 지역 수 주

거환경변수 교육, 교통, 공간 환경의 지역 간

불균형은 주택가격에 양의 방향으로 유의미하게

향을 미치는 것을 확인하 고, 보건복지 환경의

지역 간 차이는 음의 방향으로 주택가격에 유의미

한 향력을 악하 다. 이러한 결과는 표 5의 주

택가격과 주거환경군의 평균편차 비교분석에서

부분 으로 악할 수 있었다. 그러나 공간 환경

이 양의 방향으로 유의미한 분석결과는 선행연구



분석결과와는 상충되는 데 이성 (2011)의 연구에

서는 도시공원의 1인당 면 을 의미하는 공원분

포변수가 주택가격에 음의 향을 미치는 것으로

분석되나, 본 연구에서는 공원분포와 공공체육시

설의 면 을 종합하여 고려한 결과이다. 즉 주택

가격은 원거리 근성 개념인 1인당 공원면 보

다는 근거리 개념인 공공체육시설의 면 에 따라

더 많은 향을 받는 것으로 단된다. 지역주거

환경과 개별 주거변수들 사이의 상호작용 효과도

분석결과 나타났는데 쾌 한 공간 환경은 주택면

과 양의 효과가 나타나, 면 이 큰 주택일수록

넓은 도시 공간 환경에 심이 많고 주택가격도

높은 것으로 해석된다. 한, 우수한 교육환경이

형성된 지역일수록 개별주차공간에 높은 심과

양의 주택가격 상호작용 효과를 확인하 다. 그러

나 교통 환경과 주택의 노후연수 사이에는 음의

상호작용 효과가 나타나, 편리한 교통 환경은 재

고주택보다는 신축주택일 경우에 더 높은 주택가

격이 형성되는 것으로 분석되었다.

분석결과, 계층 선형모형을 통해 지역 수 의

다양한 정보 제공력과 설명력을 확인하 고, 주거

환경의 지역 간 불균형을 주택가격으로 확인할 수

있었다. 따라서 지역 간의 불균형을 완화하고자

균형정책을 입안할 때 획일 인 주거환경 련 시

설을 공 하기보다는 해당 지역의 강 과 특색 부

분을 집 하여 균형발 을 유도해야 할 것이다.

즉 우수한 교육인 라가 입지한 지역, 상 으로

편리한 교통여건이 공 된 지역, 쾌 한 도시 공

간 환경이 조성된 지역 등에 지역의 랜드마크를

부여한다면, 이러한 환경은 일정 부분 주택가격에

투 되어 지역민이 자 심을 갖게 될 것이고, 개

별지역의 강 들이 조합되면 체를 아우르는 균

형발 이 될 것이다.

한편, 본 연구는 더 많은 다양한 지역 수 의 변

수를 활용하는데 한계를 노출하여 심층 인 균형

발 방안제시에 미흡함으로 향후, 다각 인 기

자료의 발굴과 실제 인 측정 자료를 보충한다면

더욱 더 유익한 지역 균형발 연구의 기 가 될

것으로 단된다. 한, 계층의 다변화 즉 3수

계 선형모형의 근을 통해 수 별 향력을

명세화하면 지역 균형 역권 균형발 연구에

도움이 될 것이다. 그리고 본 연구와 연결된 후속

종단연구의 필요성을 제기한다. 이는 시차 인 지

역 불균형을 인식하고 그 안을 제시할 수 있는

시사 을 제공할 것이다.

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논문 수일 : 2013. 6. 17, 심사완료일 : 2013. 8. 29

최종원고 : 2013. 8. 30



부 록

개별수준 상관계수 -Pearson 상관계수

가격 면 세 수 랜드 구조노후년수최고층수지역난방 용 률 건폐율 세 주차LN지철 LN공원

주택가격 1 0.332 0.065 0.574 0.169 -0.694 0.645 0.063 0.507 0.215 0.112 -0.208 -0.018

면 0.332 1 -0.214 0.300 0.316 -0.320 0.384 0.040 0.305 0.074 -0.127 -0.118 -0.010

세 수 0.065 -0.214 1 -0.001 -0.116 -0.095 0.109 0.206 -0.046 -0.151 0.970 0.085 0.047

랜드 0.574 0.300 -0.001 1 0.235 -0.605 0.503 0.079 0.372 0.118 0.054 -0.071 0.089

구조 0.169 0.316 -0.116 0.235 1 -0.227 0.038 -0.011 -0.005 0.050 -0.029 0.030 0.038

노후년수 -0.694 -0.320 -0.095 -0.605 -0.227 1 -0.729 -0.150 -0.481 -0.050 -0.147 0.047 -0.013

최고층수 0.645 0.384 0.109 0.503 0.038 -0.729 1 0.187 0.728 0.188 0.155 -0.152 0.055

지역난방 0.063 0.040 0.206 0.079 -0.011 -0.150 0.187 1 -0.005 -0.170 0.211 -0.131 0.187

용 률 0.507 0.305 -0.046 0.372 -0.005 -0.481 0.728 -0.005 1 0.597 -0.017 -0.235 0.093

건폐율 0.215 0.074 -0.151 0.118 0.050 -0.050 0.188 -0.170 0.597 1 -0.143 -0.218 0.116

세 주차 0.112 -0.127 0.970 0.054 -0.029 -0.147 0.155 0.211 -0.017 -0.143 1 0.068 0.054

LN지철 -0.208 -0.118 0.085 -0.071 0.030 0.047 -0.152 -0.131 -0.235 -0.218 0.068 1 -0.300

LN공원 -0.018 -0.010 0.047 0.089 0.038 -0.013 0.055 0.187 0.093 0.116 0.054 -0.300 1

지역 수준 상관계수 -Pearson 상관계수

가격 교육 교통 공간 보건복지 상업

가격 1 0.564 0.414 0.012 -0.458 -0.073

교육 0.564 1 0.271 0.114 -0.448 -0.322

교통 0.414 0.271 1 -0.030 -0.421 0.333

공간 0.012 0.114 -0.030 1 0.133 -0.161

보건복지 -0.458 -0.448 -0.421 0.133 1 -0.178

상업 -0.073 -0.322 0.333 -0.161 -0.178 1

주거환경의 지역 간 불균형에 따른 주택가격 영향분석 · 치는 영향을...

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