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용인시 역세권 아파트 매매가격 결정요인 분석 : 분당선과 신분당선을 중심으로 = An analysis on apartment prices in representative metro station spheres in Yongin-City - Bundang Line vs Shin-Bundang Line -
저자
오영경(Oh, Young-Kyung) ; 이상인(Lee, Sangin) ; 유선종(Yoo, Seon-jong) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
주거환경(한국주거환경학회논문집)(Journal of The Residential Environment Institute of Korea)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
-주제어
KDC
595
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
147-158(12쪽)
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0
제공처
본 연구는 용인시의 역세권 아파트 매매가격 결정요인을 분석하기 위해 용인시를 지나는 두개의 광역철도, 분당선과 신분당선으로 노선을 구분하여 공간적⸳시간적 범위를 정하였다. 연구의 목적은 용인시 역세권 아파트 매매가격 결정요인에 있어서 노선의 차이가 영향을 주는지 실증분석하는데 있다. 분당선은 용인시 기흥구를 지나고 신분당선은 용인시 수지구를 지나는 광역철도 노선이며 두 노선 모두 서울과의 접근성을 높여주는 대중교통 수단이다. 2016년 신분당선 광교-정자 구간이 개통되면서 용인시 수지구에서 강남역까지 30분대에 접근이 가능해졌고 이로써 용인시 역세권이 분당선과 신분당선으로 구분되었다. 통계청 인구이동통계자료를 통해 서울의 인구수가 감소한 반면 경기도의 인구수가 증가한 사실을 확인하였고 특히 화성시와 용인시 인구 증가율이 크다는 것을 알 수 있었다. 또한 용인시청 통계보고서 자료에 의하면 최근 10년간 용인시 연평균 인구증가율은 2.38%로 나타났다. 이와 같은 추세로 용인시 인구가 증가한다면 업무지구가 서울로 집중된 우리나라의 경우 용인시 내에서 집을 정할 때 서울 접근성을 최우선적으로 고려할 것이므로 서울 접근성이 좋은 역세권 단지의 수요는 더욱 증가할 것으로 예상할 수 있다. 본 연구를 하기에 앞서 선행연구를 통해 철도의 개통이 아파트의 매매가격 상승요인으로 작용하고 대중교통의 편리성이 매수를 결정하는 데 있어서 중요하게 고려되는 사항이라는 점을 알 수 있었다. 기존 선행연구가 철도 개발의 발표, 착공, 개통의 시간적인 흐름에서 매매가격의 변화를 연구한 시점비교연구가 많았다면 본 연구는 두 개의 다른 철도노선이 각 역세권 아파트 매매가격에 어떤 영향을 주는지에 대한 노선비교연구에 초점을 맞췄다. 매매가격 결정요인 분석을 위해 신뢰할 수 있는 데이터를 수집한 후 변환하여 분석에 필요한 데이터를 생성하였으며 주택과 같이 이질적인 특성을 가진 복합재의 가격평가모형으로 널리 활용되는 헤도닉가격모형이론을 바탕으로 아파트 단위면적(㎡)당 매매가격을 종속변수로 하고 아파트 매매가격에 영향을 주는 입지특성, 세대특성, 단지특성 등 특성변수들을 독립변수로 하여 실증분석 해보았다. 분석에 사용한 데이터는 국토교통부 실거래가 공개시스템 웹사이트(rt.molit.go.kr)에서 2019년 1월부터 2020년 6월까지 거래된 용인시 기흥구와 수지구의 아파트 실거래가격 정보를 수집하여 역세권으로 분류한 총 60개 단지의 실거래가격을 추출한 후 이를 세대 전용면적으로 나눈 단위면적(㎡)당 매매가격 데이터를 생성하였다. 실증분석 결과 신분당선 역세권 아파트가 분당선 역세권 아파트보다 단위면적(㎡)당 매매가격이 높은 것으로 확인되었으며 매매가격과 정(+)의 관계를 나타낸 변수는 신분당선 더미, 초등학교수, 고등학교수, 대형마트수, 방수, 남향 더미, 세대수, 세대당 주차대수, 브랜드인지도 더미, 단지내 어린이집 수이며 부(-)의 관계를 나타낸 변수는 중학교수, 공원수, 전용면적, 욕실수, 내용연수, 지역난방 더미, 공공 더미였다. 신분당선 역세권 아파트의 매매가격이 분당선 역세권에 비해 높게 나온 분석결과는 신분당선 역세권에 대한 수요가 상대적으로 많다는 추론이 가능하며 향후 두 노선의 연장이나 환승으로 인한 역세권 단지의 가격변화를 분석하는데 기초자료가 될 수 있다.
더보기This study compared apartment transaction prices in two representative metro station spheres in Yongin-City from January 2019 to June 2020 to gauge material impact on housing prices in the region from the commercial opening of Shin-Bundang Line in 2016, which offers faster and convenient access to central Seoul (Gangnam District). Uniqueness of this study is an empirical analysis on the regional residential property market price trend in Yongin-City, derived from an alternative transportation access to Gangnam given the opening of the new metro route (Shin-Bundang Line), while other previous studies were mainly limited to time-series analysis on property prices along with a key milestone of the specific metro project itself. The study conducted a multiple regression analysis based on the hedonic pricing model, and classified two distinct sample groups - Giheung District (neighboring old Bundang Line) and Suji District (neighboring Shin-Bundang Line) to verify the hypothesis. The regression analysis suggested that apartment price (per square meter) in Suji District was about KRW 2 million (KRW 1,989,119) higher than that of Giheung District. The dependent variable had a positive correlation with key variables such as number of elementary school, high school, hypermarket, room, and south-facing dummy, etc, while showed a negative correlation with number of middle school, neighborhood park, toilet, and vintage of the building, etc. Accordingly, the study concluded that convenience of Shin-Bundang Line had a positive effect to apartment prices in Suji District inferring stronger demand potential and better price momentum in the future.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.8 | 0.8 | 0.83 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.87 | 0.86 | 0.868 | 0.25 |
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