주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
본 논문의 목적은 공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석으로써 MATLAB toolbox M-file을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 2006년부터 2009년 2분기까지 공개된 부산지역 아파트 실거래가 64,530개 자료를 기준으로 법정동을 분류하여 각 평균값을 분석에 이용하였다. 주택시장분석에 많이 이용되는 헤도닉가격 모형은 도시주택경제 분야에서 주택시장 다이나믹스를 설명하는데 강력한 분석기법의 하나이다. 그럼에도 불구하고 전통적인 헤도닉가격 모형은 공간적자기상관의 영향력을 반영하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공간자기상관 관계를 반영한 다양한 공간계량모형, 예를 들어, 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC) 등을 보통최소자승법을 이용한 전통적 헤도닉가격 모형과 비교하고자 한다. 이를 위해 결정계수($R^2$), 분산(${\sigma}^2$), 우도함수(Likelihood)의 값 등의 지표들을 이용하였다. 분석결과 공간자기상관을 고려한 공간계량모형이 전통적 헤도닉모형에 비해 높은 설명력을 보여주고 있다. 공간계량모형에서는 공간오차모형(SEM)과 일반공간모형(SAC)이 공간자기회귀모형(SAR) 보다 우수한 설명력을 보이고 있다.
본 연구는 여러 유형의 공간적 개념과 상호작용을 함의하는 다양한 공간가중행렬을 사용하는 공간계량모형을 통해 시군구 단위에서 혁신활동의 특정한 공간적 패턴을 야기하는 결정요인들을 분석하였다. 이러한 분석을 통해 혁신활동의 공간적 외부효과의 결정요인이 파악될 수 있으며, 이는 지식 확산효과의 공간적 상호작용과 공간 구조에 대한 이해를 심화시킬 수 있다.
이 연구의 목적은 장소-특수적 거리 패러미터를 측정하는 방법론을 제시하고, 그것이 인구이동 연구에서 가지는 의미에 대해 미국의 48개 주간(州間) 인구 이동자료를 사례로 검토해보는 것이다. 전통적인 인구이동 연구에서 추출하는 거리 패러미터는 인구 이동량에 대해 거리가 가지는 평균적인 효과를 측정하는 것이다. 그러나, 그 평균적인 거리 패러미터는 모든 지역간 인구이동의 대표값일 뿐 인구이동에 있어 거리가 가지는 효과의 공간적 변이에 대해서는 아무런 통찰을 제공해 주지 못한다. 장소-특수적 거리 패러미터란 개개 소지역이 평균적인 거리 패러미터에 대해 가지는 상대적인 값이며, 거리가 인구이동에 대해 가지는 효과의 지역적 특이성을 측정하려고 한다. 이러한 연구는 최근 계량지리학 분야에서 발생하고 있는 변화에 부응하는 것이다. 1980년대 이후, 계량지리학은 공간통계학이라는 보다 폭넓은 개념의 확장과 일반연구환경으로서의 지리정보체계(GIS)치 성장으로 학문적 재구조화 과정 속에 있다. 이러한 재구조화 과정은 특정한 패러다임으로서의 탐구적 공간자료분석(ESDA)과 그것을 통계적으로 가능케 하는 국지 통계(local statistics)의 발달로 특징 지워진다. 통계적으로 가공되어 지역에 부여된 값으로 정의되는 국지 통계는 그것의 시각화를 효과적으로 수행하는 GIS와 결합함으로써, 시각화(visualization)와 과학활동으로서의 탐구(exploration)를 강조하는 탐구적 공간자료분석이라는 계량지리학의 새로운 패러다임을 효과적으로 수행하게 된다. 이러한 맥락에서, 장소-특수적 거리 패러미터는 하나의 국지 통계치로 인식될 수 있으며, 그것이 보여주는 공간적 패턴을 탐구하는 것은, 인구이동연구에서 탐구적 공간자료분석의 전형을 수행하는 것이라 올 수 있다. 장소-특수적 거리 패러미터는 출발지-특수적 거리 패러미터와 도착지-특수적 거리 패러미터로 나뉘어 지는데, 이러한 패러미터를 추출하기 위해서는 특정한 통계기법이 요구된다. 이러한 패러미터를 추출하기 위해 전통적인 혹은 보다 진보된 형태의 중력모델이나 엔트로피-극대화 모델이 활용될 수 있지만, 본 논문은 포아송 회귀분석을 이용함으로써 패러미터의 추출이 가장 효과적으로 이루어짐을 논증하고 있다. 이 방법론은 1985년과 1990년 사이에 발생한 미국 48개 주간 인구이동량에 대한 사례연구에 적용되었다. 그 연구 결과는 장소-특수적 거리 패러미터의 공간성을 명확히 보여준다. 즉, 평균적 거리 패러미터로 부터의 편기로 이해될 수 있는 장소-특수적 거리 패러미터들이 지역별로 상당한 차이를 보여줄 뿐만 아니라(공간적 이질성), 유사한 장소-특수적 거리 패러미터들이 공간적으로 집중되어 있음을 확인할 수 있었다(공간적 의존성). 지역차에 대한 강한 전통을 가지고 있는 지리학내에서 태동한 계량지리학이 지역적 특이성을 무시하는 방향으로 발전해 온 것은 아이러니라 할 수 있다. 그것은 계량적 방법론의 한계라기 보다는 그 방법론을 사용하는 전통적 계량지리학자의 한계라고 보아야 할 것이다. 이러한 의미에서 본 연구는 최근 계량지리학의 경향을 인구이동연구에 적용한 사례임과 동시에 맥락 의존성을 강조하는 보다 폭넓은 과학운동의 계량지리적 반응이다.
본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.
본 논문에서는 한국의 미세먼지 발생원인을 분석하는 과정에서 기존 논문에서는 고려하지 않았던 지역 간 공간상관성(Spatial correlation)을 고려한 패널계량분석을 진행하였다. 기존 환경쿠즈네츠곡선(EKC, Environmental Kuznets Curve)에 대한 연구들에서, 인접한 국가 및 지역 간에 오염물질의 상호영향이 존재할 가능성이 있음에도 각 유닛이 독립이라고 가정한다. 본 논문에서는 한국의 미세먼지농도에 대한 지역 패널데이터를 이용하여 기존 EKC가 지역의 상호상관성을 고려하는 때도 성립할 수 있으며, 이러한 영향을 고려하지 않았을 때 미세먼지농도의 원인에 대해 과소 혹은 과대 추정될 수 있음을 규명하였다.
본 연구는 도시특성요인이 지역 인구에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하는 것이 목적이다. 분석대상은 인천광역시 122개 행정동을 대상으로 설정하였고, 분석방법은 공간계량모형인 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC)을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 첫째, 공간측면에서 인구밀도는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 고용밀도는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 산업측면에서 3차산업체수와 종사자수의 증가는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택측면에서 아파트비율은 정(+)의 영향을 미치고, 저층 노후주택의 증가는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 교육시설과 도시공원이 증가할수록 인구에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 이러한 분석결과를 바탕으로 도시관리에 대한 몇 가지 정책적 함의를 논의하였다.
지리적 공간상에서 발생하는 대부분의 현상은 서로 인접한 곳에서 유사한 값을 가지는 특성이 있다. 이는 공간자기상관성과 관련이 있으며 공간분석의 존재 이유를 나타내는 개념이다. 또한 지리적 공간상에서 위치에 따라 값의 분포가 다양한 패턴을 보이게 된다. 이러한 패턴은 공간적 변이를 내포하고 있다. 즉, 특정 위치에서 항상 같은 값을 관찰할 수 있다고 단정하기는 불가능하기 때문에 이러한 변이는 본질적으로 확률론적 특성을 지닌다. 이러한 공간자료의 특성들을 무시하고 일반적 통계분석 등을 수행할 경우 공간자기상관성으로 인하여 통계분석에서 가정하는 자료 값들 간 독립성이 위배되고 분석결과는 왜곡될 가능성이 크다. 그러므로 공간자료 분석을 위해서는 공간자기상관성과 확률론적 변이를 적절하게 반영할 수 있는 수단이 필요하다. GIS는 공간적 위치정보를 처리하는데 적합하고 공간통계학은 공간적 변이를 다루는데 유용하다. 따라서 GIS를 기반으로 공간통계학을 통합하는 분석방식은 공간자료의 특성들을 고려하여 유의미한 분석을 하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구의 목적은 공간자료 분석에 있어서 공간통계학과 GIS를 결합하는 접근방식의 유용성을 논의하고 실증적 사례분석을 통하여 구체적 활용성을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 공간통계학을 주요 방법론으로 활용하는 공간역학(spatial epidemiology) 분야를 예시적으로 살펴보았다. 구체적으로는 공간검색통계량을 이용하여 미국 Erie 및 Niagara 카운티(New York 주) 내의 유방암 발생의 공간적 군집패턴 분석 논의하였다.
본 연구에서는 1920년대 토지가격 정보를 활용하여 경성 동부지역의 토지시장을 살펴보았다. 연구를 위하여 1927년 경성부관내지적목록 토지정보를 DB로 구축, 1929년 지형명세도를 GIS 파일로 구축해 역사 자료의 디지털화를 실현하였다. 연구 결과, 공간자기상관성이 존재함을 확인하였고, 공간계량분석을 통해 현대 토지시장에서 영향을 주는 요인들이 당시에도 일부 유효한 것으로 확인되었다. 토지용도와 대로 접근성이 토지시장에 긍정적 영향을 주는 반면, 앵커시설 및 교육시설 인접 여부는 부정적 영향을 준다는 결과가 도출되었다. 본 연구는 21세기 현재 토지시장에서 작동하는 요인들이 1920년대 토지시장에서도 유효한지를 살펴봄으로써 그동안 미비했던 연구주제로 나아갔음에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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