Based on the hedonic pricing method, this paper investigates the effect of air quality on the apartment price in Seoul. The empirical results show that both the structural variables such as years of construction, heating system, and size of apartment complex and accessability variables such as distances to subway station and parks provide statistically significant effects on the price of apartment, Especially, the dendity of sulfurous acid gas ($SO_2$) and ozone ($O_3$) in the air, indicating air quality, negatively affect the price of apartment, This implies that as the condition of air quality to become worse, apartment price decreases, Therefore, when the degree of aversion of apartment residents against the air pollution affects the formation of apartment's market price, the MWPT(Marginal Willingness to Pay) in order to improve the air quality 10% has been estimated as 36,000~39,000Won per month.
본 연구에서는 서울시 장기전세주택(SHIFT 이하 시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 시프트 공급단지 5km 이내에 위치한 아파트들의 전세 실거래가 데이터를 이용하여, 시프트로 인한 주변 아파트 전세가격의 변화를 추정했다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시프트 공급 이후 2-3km 이내 아파트들의 전세가격은 공급 이전을 기준으로 4.4% 하락했다. 반면 그 보다 근접한 1-2km 이내 위치한 아파트의 전세가격은 유의미한 변화를 확인할 수 없었다. 그 이유는 시프트 단지의 공급으로 주변지역이 함께 개발되면서 아주 근접한 아파트들의 경우 시프트 공급으로 인한 가격하락 요인을 입지환경 개선으로 인한 가격상승 요인이 상쇄한 것으로 해석된다. 시프트 단지별 분석에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서는 주변 아파트 전세가격을 하락시키는 효과가 나타났다. 그러나 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지에서는 유의미한 효과를 확인할 수 없었다. 단지별 효과가 상이한 이유는 해당 지역의 전세수요와 시프트 공급물량 등의 차이로 인한 결과로 판단된다.
지난 10년 동안 디지털 음악콘텐츠 시장은 급속도로 확산되고 있으나 다양한 음원 상품과 서비스 상품에 대한 소비자 사용 및 소비에 영향을 미치는 음악콘텐츠 상품의 가치 요인들을 고려한 상품 구성과 가격 정책에 대한 자료는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 이루어지는 스트리밍과 다운로드 방식의 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품을 중심으로 소비자의 서비스 상품 선택에 영향을 미치는 속성으로 장르, 가격, 음질, 이용기기를 정의하고, 헤도닉 가격모형이론과 컨조인트 분석방법을 통해 소비자가 지각하고 있는 속성 요인별 중요도와 부분 가치를 추정하여 디지털 음악콘텐츠 서비스에 대한 소비자 중심의 시장가격과 상품 구성에 대한 전략적 시사점을 제시하고자 했다. 이를 위해 국내 디지털 음악콘텐츠 서비스 사용자 405명의 설문조사를 실시하였으며, 분석 결과 다운로드 방식에서는 '음질' 속성이 스트리밍 방식에서는 '이용기기' 속성이 '가격' 속성보다 중요하게 나타났다. 결론적으로 디지털 음악콘텐츠 서비스 상품 구성 및 가격 책정의 경우 생산자 중심의 가치에 대한 고려를 넘어 소비자 중심의 시장과 소비 속성을 고려한 차별화가 이루어질 수 있어야 함을 살펴볼 수 있었다.
The existing most studies on the apartment sales prices have been limited to relatively small size apartment complexes and have not categorized the apartment complexes based on the number of households. Some of them uses the apartment-related indices such as regional value estimates, sales unit price, and view right values. In the case of Seoul Metropolitan Area, the size of apartment complex has been growing to the level of large complex over more than 1,000 households through new town development, redevelopment and reconstruction. People prefers to choose a large scale complex instead of small complex based on their perception that a large scale apartment complex provides more conveniences in living. The result of this analysis revealed that the variables chosen as important determinants of the hedonic price model for large scale apartment complexes were square meters of apartment unit, rent/price ratio, number of bays, distance to the nearest subway station, and heating system method. This means that the sales price of apartment unit will be higher as the square meters of apartment unit increase, as the rent/price ratio decreases, as the distance to the nearest subway station increases, and as the number of bays increase.
온라인 콘텐츠는 경험재의 성격을 띄고 있어 사용자가 경험하면서 어떠한 속성들을 중심으로 가치를 부여하는 지를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TV드라마 다시 보기를 중심으로 전문가들의 심층 면접을 통하여 온라인 콘텐츠의 주요한 속성들을 도출하고 이어서 이렇게 도출된 속성들에 대하여 컨조인트 설문을 통하여 데이터를 수집하여 사용자가 각 속성에 부여하는 상대적 가치를 파악하였다. 가격, 장르, 부가서비스, 연기자가 중요한 영향을 미치는 속성들로 도출되었고 이들을 촬영한 컨조인트 분석에서는 '가격'이 제일 민감한 속성으로 나타났고 다음으로는 장르, 부가서비스, 연기자의 순서로 중요성이 높았다. 여성의 경우 남성에 비해 가격에 대한 중요도가 높았고, 남성은 장르를 더 중요시했다. 연구결과가 시사하는 바로는 온라인 콘텐츠의 속성들의 조합에 따라서 가격이나 부가서비스의 성격을 달리하는 전략이 유효할 수 있다는 결론을 낼 수 있었고 이에 따른 이용자 층 세분화 전략, 부가서비스의 특화 전략을 제시할 수 있었다. 본 연구의 결과는 온라인 콘텐츠 가격 설정을 위한 헤도닉 모델 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
단선 일방통행 방식을 지하철 노선으로 도입한 사례는 국외에도 흔치 않은 사례이다. 국내에서는 서울 지하철 6호선의 응암순환선이 대표적인 단선 일방통행 방식의 구간이다. 본 연구는 이러한 응암순환선과 연립다세대 매매가격의 관계를 역과의 인접성 및 특징에 따른 효과를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 2006년부터 2017년까지의 총 17,938건의 연립다세대 매매가격의 자료를 활용하여 헤도닉가격모형을 이용한 분석을 진행하였다. 주요 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 응암순환선특성으로 지하철역과의 인접성이 매매가격에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 거리구간별로는 100-200m 구간의 가격수준이 가장 높았고, 노선의 구조적 특징과 관련해서는 주요 지역으로의 이동성과 연결성이 우수한 불광역을 보행권으로 하는 연립다세대의 매매가격이 높게 나타났다. 둘째, 입지특성으로 버스정류장, 마트, 학교와 인접할수록 매매가격에 긍정적 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 연립다세대의 토지특성으로 토지면적은 작을수록 매매가격이 높았고, 토지의 세부적 특성인 형상과 방위, 도로접면에 따라서 매매가격에 미치는 유의적인 차이를 확인하였다. 넷째, 건물 및 소재층특성과 관련하여 주택유형과 건물규모, 경과연수, 승강기유무, 소재층에 따라 매매가격에 미치는 영향의 정도가 다른 것으로 분석되었다. 본 연구는 지하철역과의 인접성 및 특징에 따라 연립다세대의 가격에 미치는 효과가 상이하다는 것을 보여줌으로써 비아파트 수요변화에 대응한 주택가격 분석을 위한 참고자료로 활용되고자 한다.
본 연구의 목적은 최근에 개통된 대구도시철도 3호선 건설과 역세권 아파트가격 간의 관계를 이벤트 스터디(event study) 기법을 적용하여 실증적으로 분석하고, 역세권 아파트가격에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 데에 있다. 역세권 아파트가격의 영향요인 탐색을 위해서는 선행연구의 한계를 고려하여 아파트 면적과 역세권 거리 구분 변수를 분석모형에 포함하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대구도시철도 3호선 건설 착공시작시점보다 공사완료시점에서 역세권 아파트가격 상승이 더 크게 나타났다. 둘째, 대구도시철도 3호선 개통으로 인한 접근성 향상이 아파트가격 상승에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, 특히 역 반경 200~600m 이내의 아파트가격 상승이 가장 높은 것으로 나타났다. 셋째, 아파트 면적별로는 중대형 및 대형 아파트가격이 소형 아파트가격에 비해 상대적으로 대구도시철도 3호선 건설에 더 민감하게 반응하였음을 확인할 수 있었다. 넷째, 자치구별로는 북구와 수성구 지역의 아파트들이 가격 측면에서 대구도시철도 3호선 개통으로 보다 많은 혜택을 누리고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 이와 같은 분석결과는 향후 도시철도 건설에 따른 개발이익에 대한 과세, 피해부담집단에 대한 재분배정책 등에 관한 중요한 정책적 시사점을 제공해주고 있다.
신제품 개발과정에 대한 전반적인 흐름에 대해서는 기존의 연구가 다양하게 이루어져왔으나 구체적으로 어떠한 방법론이나 도구를 사용하여 시행하는가에 대해서는 논의가 미미하였다. 따라서 본 연구에서는 신제품 개발시 시장에서 생존가능한 제품속성과 가격을 결정하는 방법으로서 계량경제학적 헤도닉 방법론을 대체할 DEA 모델을 제안하고자 한다. 제품속성과 가격이 이루는 곡면이 유연하게 형성되도록 QC-DEA를 사용하고 거기에 제품속성에 대한 소비자의 선호체계를 반영하기 위하여 AR을 도입하여 AR-QC DEA라는 모델을 만들었다. AR-QC DEA는 모수적 방법론의 한계를 극복할 뿐만 아니라 제품마다 다른 잠재가격을 제시하기 때문에 신제품 개발시 제품속성과 가격의 조합에 대해 많은 정보를 제공해 줄 수 있고 또한 그렇게 만들어진 신제품이 과연 시장에서 생존할 수 있는가를 손쉽게 모의테스트 할 수 있다. 마지막으로 노트북 컴퓨터 제품에 대한 AR-QC DEA의 실증연구를 통해 AR-QC DEA가 충분한 현실설명력을 가짐을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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