초록 열기/닫기 버튼
본 연구의 목적은 통합창원시의 2014년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 신고 된 대지 매매실거래가격 중에서 1,174건의 거래가격 표본을 수집하여, 이 중 이상치를 제거한 1,119건의 자료를 사용하여 대지가격 결정요인을 분석하는 것이다.분석방법으로는 전통적 회귀분석을 실시하고, 이웃 대지가격이 주는 공간적 영향을 고려한 공간시차모형과 공간오차모형도 이용하여 분석하였다. 종속변수는 토지 전체매매가격을 3.3㎡ 단위면적가격의 로그값을 사용하였으며, 독립변수로는 물리적 특성변수로 면적과 면적의 제곱, 대지의 형태, 접면길이, 도로접면의 개수와 용도지역, 경사도를 사용하였으며, 접근성 변수로 시청, 고속도로 IC 및 간선도로 거리변수를 이용하였다. 지역더미변수로는 농촌지역을 기준변수로 하여, 도시더미변수와 개발지역더미변수를 사용하였다. 지역별 특성을 통제하기 위하여 진해구 더미변수와 창원 성산구·의창구 더미변수도 사용하였다. 실증분석결과 전통적 회귀분석과 공간모형이 비슷하게 나타났는데, 공간오차모형이 가장 적합도가 높은 모형으로 나타났다. 도로접면 변수 중에서는 광대소각인 대지의 가격이 높았으며, 용도지역 변수는 기준변수인 비도시용도지역에 비해서 상업지역, 3종일반주거지역, 준주거지역, 일반 1종 및 2종 주거지역의 순서로 가격이 높은 것으로 나타났다. 농촌지역을 기준변수로 한 지역더미변수에서는 개발지역더미변수가 가장 가격이 높은 것으로 나타났다. 접근성 변수 중 시청과 간선도로 거리변수가 유의적인 음의 회귀계수를 보여서 시청과 간선도로에 인접할수록 대지가격이 높은 것으로 나타났다. 선행연구에서 공시가격을 이용한 것과 분석지역이 국지적인 것과 달리 통합창원시 전체의 토지 실거래 가격자료를 이용하고, 접근성과 공간적 영향을 고려한 대지가격 결정요인을 분석함으로써, 향후 토지가격 지수 모형과 불투명한 토지시장에서 거래자의 가격 결정에 기여할 것으로 보인다.
This study analyzes the determinants of land price using data of 1,119 transaction cases traded in Changwon from January 1, 2014 to December 31, 2017. The analysis methods are not only traditional regression, but also a spatial lag model and a spatial error model considering the spatial dependence of the neighboring land price. As for the dependent variable, the log value of price per 3.3 squared meter area of transaction price was used, and the independent variables include the squared value of land size, land size, the form of land, the number of road-contacting surfaces, the zoning, the slope, and as accessibility variables, distance to the city hall, highway IC, and highway. As regional dummy variables, urban dummy variable and development area dummy variable were used, with rural area as the reference variable. Empirical results show that traditional regression and spatial regression model have similar results. Among three models used in this analysis, spatial error model turned out to have the highest appropriateness. As for the road-contacting surface variables, the land of which the two sides are adjacent to the roads, respectively with one contacting a wide road has the highest price. The variables related to zoning, where the reference variable is non-urban areas, proved to have higher to lower prices in the order of commercial, semi-residential, and residential areas. When rural region is the reference variable, urban development region has the highest price. Among the accessibility variables, the distance from the city hall and the main road showed significant negative regression coefficients, indicating that the closer the city hall and the main road, the higher the land price.
키워드열기/닫기 버튼
Spatial lag model, Spatial error model, Land price, Hedonic model, Zoning
