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영어

The purpose of this study is understanding the formation structure of housing prices. First, 1-level has the individual factors : Area, Royal floor dummy, Faces south dummy, Landscape presence or absence. And, 2-level has of apartment complex characteristics : Households, Building coverage ratio, Floor area ratio, Brand value, parking space, etc. Finally, the study utilized a local environmental factors in 3-level : Traffic facility environment, Educational facility environment, commercial facility environment, welfare facilities environment, park & green environment, etc. The analysis of housing prices is based on these explanatory variables. Study analyzed with the hierarchical linear model(HLM). The reason of using the hierarchical linear model is as follows. Statistically, HLM can overcome the auto-correlation. And it can be separated, analyzed by a fixed effect and random effect. In addition, it is to be classified into the predictive powers of each level. The study area is the whole area of Seoul. The study period is 1 year since September 2013. The subjects are more than 300 households Apartments. The result is as follows. First, housing prices in Seoul is explained in 8.7% with 1-level. And 34.1% with 2-level, Finally, 57.2% with 3-level. Next, dependent variable is influenced with the explanatory variables - the faces south dummy, a royal floor dummy and area of 1-level. and parking space, the building service life, the distance to the subway station of 2-level are affected. also, the educational environment, welfare facilities environment of 3-level are affected. Finally, the variance components is decreased. And the deviance is increased. Therefore, the model is excellent.

한국어

본 연구의 목적은 주택가격의 형성구조를 체계적으로 이해하는데 있다. 이를 설명하고자 3수준 위계적 선형모형을 활용한다. 변수 체계는 먼저, 1수준은 주택 개별요인인 면적, 로얄 층 유무, 남향일조 유무, 조망에 다른 경관 유무 등을 활용하였고, 2수준은 주택 단지특성인 세대수, 건폐율, 용적률, 브랜드 유무, 주차 공간, 지하철 및 공원까지의 거리 등의 변수를 활용하였다. 그리고 3수준은 교통시설 환경, 교육시설 환경, 상업시설 환경, 보건복지 환경, 공원녹지 환경 등의 지역 환경을 변수로 활용하였다. 이상의 설명변수로 종속변수인 주택가격을 심층적으로 분석한다. 연구는 다수준 모델인 위계적 선형모형으로 분석하였는데, 이를 활용하는 이유는 다음과 같다. 먼저, 분석단위를 수준별로 구분함으로서 통계학적으로 자기상관을 극복할 수 있다. 그리고 상위수준의 진단 간 차이를 파악하기 위하여 고정효과와 무선효과로 구분하여 분석할 수 있다. 또한, 다양한 요인에 의해 형성된 주택가격을 각 수준별로 설명력을 분해할 수 있어 그 설명력을 높일 수 있었다. 본 연구의 공간적 범위는 서울시로 한정하고, 시간적 범위는 2013년 9월부터 1년간으로 한다. 대상적 범위는 300세대 이상의 공동주택 단지의 주택으로 한정한다. 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 서울의 주택가격은 1수준으로 8.7%를 설명하는 구조로 분석되었다. 그리고 2수준 설명변수로 34.1%를 설명하고, 3수준으로 57.2%를 설명할 수 있어서 기존 연구보다 주택가격을 정교하게 파악할 수 있었다. 다음으로는 주택 개별요인 중 남향일수록, 로얄 층 일수록 높은 주택가격을 형성하였고, 주택단지 특성으로 주차 공간, 건물 경과연수, 지하철과의 거리가 의미 있는 변수로 분석되었다. 그리고 3수준에서는 교육 환경, 보건복지 환경 변수가 유의미한 것으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 주택가격 형성구조 분해 연구는 각 수준별 특성을 이해할 수 있었고 향후 주택 정책입안 시 유용한 기초 정보를 제공할 걸로 판단된다.