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환경정책
환경정책 서울 도시녹지 가치 추정 : 위계선형모형을 적용한 주택특성가격 분석

도시민의 도시녹지 생태서비스에 대한 수요가 늘어남에 따라 이들에 대한 접근성이나 경관에 대한 가치 추정 또한 꾸준히 이어지고 있다. 본 연구는 서울의 이질적 자연 환경 즉, 한강, 일반산림, 북한산에 대한 가치를 추정하기 위하여 서울의 대표적 주거 형태인 아파트에 대한 실거래가격을 취득하여 주택특성가격분석을 시행하였다. 과정에서 집합건물의 특성상 동일한 위치 정보와 동일한 주택특성을 가진 다수의 거래자료로 인하여 거래가격에는 공간종속성, 설명변수에는 위계적 구조가 발생하였다. 이의 해결을 위해 공간시차 변수 추가, 동일 주택 특성별 데이터 그룹화, 위계선형모형의 적용이 고려되었고, 주택 특성별 그룹화 거래자료에 2수준 임의절편 선형모형을 적용할 때 주택특성가격모형 오차항의 공간종속성이 통계적으로 존재하지 않는 수준으로 감소함을 확인하였다. 따라서 집합주택 거래자료를 이용한 주택특성가격 모형의 추정에서 대용량 거래건수로 인해 공간계량모형의 적용이 불가할 경우 대안적으로 고려할 가치가 있는 것으로 보인다. 추정결과를 살펴보면 북한산 조망에 대해서는 양의 경관가치가 추정되었지만 일반 산림에 대해서는 나타나지 않았다. 한강에 대해서는 다른 도시녹지에 비해 상대적으로 큰 조망가치가 계측되었다.

[핵심주제어] 도시녹지, 위계선형모형, 주택특성가격, 녹지접근성, 조망가치
Attempts have been made to estimate the values of urban green space as the demand for ecological services increases among urban residents. In order to estimate the non-use value of the heterogeneous green space of Seoul―namely, the Han River, the urban forest, and Bukhansan Mountain―we acquired the actual transaction price for apartments―the main housing type in Seoul―and conducted a hedonic price analysis. Due to the nature of collective buildings, there were a number of transaction records with the same location information and the same housing characteristics. This resulted in a spatial autocorrelation in the transaction price and a hierarchical structure in the explanatory variables. To manage them, spatial lag variables, data grouping by the same housing characteristics, and the application of the hierarchical linear model were considered. Among these models, the spatial
autocorrelation in the regression residuals decreased significantly when a two-level random intercept linear model was applied to the grouped transaction data. In case of estimation of the hedonic housing price model using the transaction data of collective housing in Korea, the method presented above is might be worth considering as an alternative if spatial econometric models cannot be directly applicable due to the large number of transactions. The results show that housing prices in Seoul are positively associated with views of Bukhansan Mountain, but not with other urban forests. For the Han River, relatively large view values were measured compared to those of other urban green spaces.

[Key Word
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