• 지역연구
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• 제36권1호
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• pp.51-67
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• 2020

본 연구는 건축물대장, 주민등록대장 등 공공빅데이터의 활용성을 탐구하기 위해, 비교적 간단한 구조를 가진 맨큐-와일(MW)모형을 활용해 1인당 주거면적 추정을 시도하였다. 그 결과 공공빅데이터를 활용하여 정기조사 방식에 버금가는 모형을 수립할 수 있고, 기존 정기조사 방식으로는 어려웠던 기초자치단체별 모형수립도 가능함을 확인할 수 있었다. 공공빅데이터로부터 일반단독주택과 다세대주택 샘플을 판별하는 과정을 설계하여, 10세 연령대별 1인당 주거면적을 추정하고, 인구주택총조사, 주거실태조사 등 기존 정기조사 자료를 활용한 결과와 비교해 일치시킨 후, 서울시 25개 자치구별 1인당 주거면적을 도출하였다. 공공빅데이터는 지식영역을 확장시켜주는 장점이 있지만 본래의 작성의도와 다른 목적으로 생성된 자료를 활용한다는 점에서 근본적 한계는 존재한다. 또 개인정보 접근이라는 어려운 과정은 분석을 보다 신중히 진행해야 하는 부담을 주고, 비식별화를 거친 자료를 분석함에 따라 연구설계가 어려워지는 문제도 있다. 향후 공공빅데이터가 기존 통계조사를 보완하거나 대체할 수도 있도록 가공하는 방법 등에 대한 꾸준한 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 융합경영연구
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• 제12권3호
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• pp.23-33
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• 2024

This study aims to enhance the accuracy of effective demand analysis for publicly supported private rental housing by integrating the RIR into the traditional Mankiw-Weil (MW) model. Traditional models like the M-W model, which account for household income, housing costs, and household size, often fall short in estimating demand driven by large-scale development projects. By integrating the RIR factor, this study introduces a more accurate and practical approach to analyzing effective housing demand. Findings show that the modified M-W model incorporating RIR predicts effective demand with greater precision than traditional methods. This advancement allows developers to plan projects more efficiently and aids governments and local authorities in implementing more effective housing policies. Furthermore, the study assesses the real housing cost burden on households, elucidating their capacity to pay housing costs based on household size and income quintile. This information enables policymakers to design targeted housing support policies for specific demographic groups. Additionally, the research provides comprehensive policy recommendations tailored to various regions and housing types. Overall, this study lays a vital groundwork for the long-term analysis of the effects of economic changes and housing market trends on effective demand.