서울시 지역별 아파트 가격변동률 분석 (Analysis of Apartment Price Change Rate in Seoul Metropolitan)

서지정보

· 발행기관 : 복권학회
· 수록지 정보 : 정보기술과 복권정책 / 81 ~ 100페이지
· 저자명 : 이오섭, 서지원, 김성규, 문혜정

초록

우리 사회는 부동산과 관련해서 다양한 문제를 겪어 왔고 서울시는 이 문제에 있어 중심에 있다. ‘헨리 조지’의 ‘진보와 빈곤’에 의하면 부동산 가격안정은 정부가 개입해서 통제할 때 그 효과를 극대화할 수 있다. 그러나 지금까지 정부는 다각적인 부동산 정책들을 지속적으로 시행해왔음에도 불구하고 만족할 만한 효과를 거두지 못했다. 가장 미시적인 부동산정책 시행 단위가 행정구였기 때문에 일부 하위지역에서는 역효과가 발생하기도 했다. 따라서 본 연구에서는 아파트가격에 대한 정부정책의 영향력이 효율적으로 발휘되지 못하고 있음을 지적하고 법정동별을 기준으로 한 군집별 정책의 필요성을 강조하였다. 또한 군집별 매매가격변동률의 차이를 발생시키는 요인들을 찾아내어 차후 시행될 부동산 정책에 효율성을 더하고자 한다. 데이터는 2014년 1월부터 2016년 12월까지의 ‘서울 부동산 정보 광장’에 기초하였다. 이 기간에 발생한 모든 서울시 아파트 거래량 및 거래금액을 분기별로 파악하여 최종적인 법정동별 평균매매가격과 평균매매가격변동률을 도출했다. 이후 매매가격과 매매가격변화율이 지역적으로 군집화된 것을 확인하기 위해 ‘핫스팟분석’과 ‘K-평균 군집분석’을 실시하였다. 최종적으로 군집된 지역들에 있어 매매가격변동률의 차이를 발생시키는 요인을 밝히기 위해 ‘회귀분석’을 실시했다.
분석결과 아파트 평균매매가격은 지역적으로 상이한 차이를 보였지만 분기단위의 변동률에 있어서는 뚜렷한 차이를 보이지 않았다. 매매가격이 높게 나타난 핫스팟지역은 ‘강남지역’으로 나타났고 낮게 나타난 콜드스팟지역은 ‘남서울 및 강북지역’으로 나타났다. 변동률에서는 금천구, 성북구, 중구 지역에서 매우 국지적인 핫스팟이 나타났다. 매매가격과 매매가격변동률을 기준으로 K-평균 군집분석을 수행하여 4개의 군집으로 분류했으며 군집별 회귀분석을 실시한 결과 매매가격변동률은 서로 상이한 독립변수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝힌 군집된 지역단위는 정부가 시행하는 부동산정책 단위인 행정구와 정확히 일치하지 않았다. 따라서 새로운 정책시행단위의 재설정이 반드시 필요하고 더 나아가 전국으로 확대할 필요가 있다.

영어초록

Our society has experienced various problems related to real estate, and the city of Seoul is at the center of this problem. According to 'progress and poverty' of 'Henry George', the stabilization of real estate prices can maximize the effects when the government intervenes and controls them. however, the government has not been able to achieve satisfactory results despite the ongoing implementation of multi-faceted real estate policies. In some sub-regions, adverse effects occurred because the most micro policy unit was the administrative district. Therefore, this study pointed out that the influence of government policy on apartment price is not effective and emphasized the necessity of community - based policy. In addition, we want to find the factors that cause the difference of the exchange rate of the sales price by the cluster and add efficiency to the real estate policy to be implemented in the future. The data is based on 'Seoul Real Estate Information Plaza' from January 2014 to December 2016. All of the Seoul apartment transactions and transaction amounts that occurred during this period were analyzed quarterly to derive the average selling price and the average selling price change rate by the final legal period. We then conducted 'hotspot analysis' and 'K-average cluster analysis' to confirm that the sale price and the rate of change of the sale price were clustered locally. In addition, 'regression analysis' was conducted to identify many factors that cause the difference in the trading price change in the crowded regions.
As a result, the average selling price of apartments showed a regional difference but there was no significant difference in quarterly variation. The hotspot area where the selling price was high was indicated as 'Gangnam area' while the low spot showed 'southern seoul’ and ‘Gangbuk area’. In the fluctuation rate, very local hotspots appeared in ‘Geumcheon-gu’, ‘Seongbuk-gu’ and ‘Jung-gu’. The K-average cluster analysis was conducted on the basis of the selling price and the selling price change rate, and classified into four clusters. As a result of the regression analysis of clusters, the change of the selling price was influenced by the independent variables. The clustered units in this study did not exactly coincide with the real estate policy unit of the government. Therefore, it is necessary to reset the new policy enforcement unit and further expand it nationwide.

참고자료

· 없음