Korea Planning Association

Journal of Korea Planning Association - Vol. 54 , No. 1

[ Article ]
Journal of Korea Planning Association - Vol. 54, No. 1, pp.148-158
Abbreviation: J. of Korea Plan. Assoc.
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 28 Feb 2019
Final publication date 09 Jan 2019
Received 27 Aug 2018 Revised 15 Nov 2018 Reviewed 21 Dec 2018 Accepted 21 Dec 2019
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2019.02.54.1.148

지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향 : 2016년 9월 12일 경주 지진 사례를 중심으로
염재원** ; 정주철***

The Impact of Earthquake on Apartment Price : Focused on Gyeongju Earthquake Case in South Korea
Yeom, Jae-Weon** ; Jung, Ju-Chul***
**Ph.D. Student, Department of Urban Planning and Engineering, Pusan National University
***Associate Professor, Department of Urban Planning and Engineering, Pusan National University (jcjung@pusan.ac.kr)
Correspondence to : ***Associate Professor, Department of Urban Planning and Engineering, Pusan National University (Corresponding Author: jcjung@pusan.ac.kr)

Funding Information ▼

Abstract

The purpose of this study is to analyze the impact of earthquake on apartment prices. Many studies have been done analyzing the relationship between natural hazards and residential property prices. Most studies have shown that natural hazards have an negative effect on residential property prices, but some studies have shown that natural hazards have an positive effect on residential property prices. These conflicting analysis result from the lack of considering natural hazard frequency at the analysis site. According to literature reviews risk avoidance tendency are already inherent in prices, thus distorting the relationship between natural hazards and prices. That is, in order to analyze the impact of natural hazards on residential property prices, analysis must be carried out in areas where there has not suffered natural hazard for a long time or where there has been no damage before. Nevertheless, previous studies analyzed areas frequently affected by natural hazards.

Gyeongju has been recognized as a safe area from earthquake in the past, an 5.8 magnitude earthquake occurred in September 2016. Analysis results focusing on Gyeongju Earthquake case has shown that the earthquake has affected decrease of apartment prices in hazardous areas, and after earthquake apartment prices have risen over time.


Keywords: Gyeongju Earthquake, Apartment Price, Natural Hazard, Multilevel Model
키워드: 경주 지진, 아파트 가격, 자연재해, 다층모형

Ⅰ. 서 론

2016년 9월 12일 경북 경주시 남남서쪽 8.2km 지역(35.7666°N, 129.1879°E)에서 규모 5.8의 지진이 발생하였다. 이는 1978년 기상청 지진 관측 이래 기록된 가장 큰 규모의 계기지진으로 양산단층이 활성단층이라는 주장과 한반도가 더 이상 지진 안전지대가 아니라는 사실을 확인시켜주는 계기가 되었다. 경주지진으로 인한 지진동은 한반도 전역에서 감지되었고 진앙지를 중심으로 많은 직·간접적 피해가 발생하였다.

국민안전처의 발표에 따르면 지진 발생당일 23명의 인명 피해와 1,118건의 재산 피해가 발생했고 지진 발생 다음날 5,120건의 재산상 피해가 발생했다. 경주지진으로 인한 총 피해액은 약 110억 원이며 그 중 약 84%가 경주지역에서 발생한 것으로 추정된다. 또한 지자체 현장대응팀의 방문 조사 결과에 따르면 대부분의 큰 피해는 진앙지로부터 반경 약 25km 이내에서 발생한 것으로 나타났다(기상청, 2017). 국내에서 경험해보지 못했던 규모의 지진 발생과 함께 한반도는 지진 안전지대라는 국민들의 믿음은 피해 규모에 비해 더 큰 심리적 충격을 야기하였다(현진희 외, 2018).

경주지진에 대한 국민들의 관심은 자연스럽게 증대되었고 지진이라는 자연재해가 사회적 이슈로 제기되었다. 실제로 지진발생 직후 2주간 언론에서 보도한 전체 기사의 약 50%가 지진과 관련된 보도였고, 지진으로 인한 피해와 지진단층 등의 키워드를 바탕으로 언론보도가 이루어졌다(이수상, 2017). 즉 경주지진 발생 이후 국민들이 지진재해와 관련된 위험정보에 자연스럽게 노출되었다. 재해위험 정보에 대한 노출은 주거용 부동산 수요자의 재해 위험 회피 경향으로 이어져 부동산 가격에 내재되어 나타난다(Nakagawa, et al., 2007; Brookshire, et al., 1985).

자연재해 발생과 주거용 부동산 사이의 관계를 실증한 국내·외 선행연구들에 의하면 일반적으로 자연재해 발생 혹은 위험정보 노출이 부동산 가격에 부(-)의 영향을 미친다(Beron et al., 1997; Nakagawa et al., 2007; Nakagawa et al., 2009). 그러나 일부 선행연구에 의하면 자연재해 발생 혹은 위험정보 노출은 부동산 가격에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 못하거나(Babcock and Mitchell, 1980; Bialaszewski and Newsome, 1990; Zimmerman, 1979) 재해발생 이후 위험지역의 부동산 가격이 상승한 것으로 나타났다(서정석 외, 2017). 재해와 부동산 가격 사이의 관계에 관한 실증분석 결과가 다르게 나타나는 이유는 과거부터 자연재해로부터 위험했던 지역, 즉 자연재해가 빈번하게 발생하는 지역을 대상으로 한 분석이기 때문이다. 자연재해 위험과 부동산 가격의 관계를 설명하는 효용 이론에 의하면 자연재해로 인한 피해가 빈번하게 발생하는 지역의 부동산 가격에는 자연재해로 인한 위험이 내재되어 있어(Tobin and Montz, 1994) 자연재해가 부동산 가격에 미치는 영향을 정확하게 파악하기 힘들다. 즉 자연재해에 노출된 빈도에 따라 재해가 부동산 가격에 미치는 영향은 다르게 나타나기 때문에(Lamond and Proverbs, 2006) 자연재해가 부동산 가격에 미치는 영향을 정확하게 분석하기 위해서는 오랫동안 재해피해가 발생하지 않은 지역을 대상으로 한 실증 분석이 필요하다.

이에 본 연구는 경주지역을 중심으로 지진 발생이 아파트 가격에 미친 영향을 실증 분석하고자 한다. 본 연구는 지진 발생 가능성이 낮은 지역에 대규모 지진이 발생했을 때 재해 위험정보 노출이 아파트 가격에 미친 영향을 분석한다는데 의의가 있다.


Ⅱ. 선행연구
1. 자연재해가 부동산 시장에 미치는 영향에 관한 이론적 고찰

자연재해가 부동산 시장에 미치는 영향에 관한 국내·외 선행연구들은 자연재해로 인한 위험이 부동산 가격에 내재되어 나타난다고 설명한다. 특히 자연재해 위험과 부동산 가격의 관계를 기대효용으로 설명하는 이론(Tobin and Montz, 1994)에 따르면 두 변수 사이의 관계는 재해의 빈도 및 강도에 의해 영향을 받는다. 해당 이론에 따르면 자연재해가 빈번하게 발생하는 홍수터 지역의 부동산 시장에는 홍수로 인한 위험이 이미 반영되어 있기 때문에 재해로부터 안전한 지역에 비해 상대적으로 낮은 가격을 유지하는 경향을 보인다. 한편 자연재해로부터 상대적으로 안전한 지역 혹은 오랫동안 자연재해로 인한 피해가 발생하지 않은 지역에서는 자연재해가 발생한 직후 부동산 가격은 급격하게 하락하지만 이후 부동산 가격은 상승해서 재해 발생 이전 단계로 회복하는 경향을 보인다(그림 1).


Figure 1. 
Natural Hazards and Housing Price Theory

자연재해가 부동산 시장에 미치는 영향에 관한 선행연구들에 의하면 자연재해가 발생함에 따라 자연재해 위험 정보가 주택 수요자들에게 노출되고 자연재해 위험 회피 경향이 부동산 시장에 반영되어 가격 하락으로 이어진다(구형수·이희연, 2015; Kim et al., 2017). 특히 지진이 부동산 시장에 미친 영향에 관한 선행연구들에 의하면 지진 발생 혹은 지진 관련 위험 정보 공개 이후 지진으로부터 위험한 지역의 부동산 가격이 안전한 지역에 비해 낮은 것으로 나타났다(Beron et al., 1997; Nakagawa et al., 2007; Nakagawa et al., 2009).

한편 일부 자연재해가 부동산 시장에 미치는 영향에 관한 선행연구에 따르면 자연재해의 발생 이후 자연재해 위험지역의 주택가격이 증가했다는 분석 결과도 존재한다(서정석 외, 2017). 또한 일부 선형연구에 의하면 자연재해 또는 위험정보의 노출이 부동산 가격에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다(Babcock and Mitchell, 1980; Bialaszewski and Newsome, 1990; Zimmerman, 1979).

자연재해와 부동산 가격 사이의 관계에 관한 이론(Tobin and Montz, 1994)에 따르면 선행연구들이 서로 상반된 실증 분석 결과를 나타내는 이유는 재해의 빈도를 고려하지 못했기 때문이다. 자연재해가 부동산 가격에 미치는 국내·외 선행연구들은 자연재해의 발생 빈도가 높은 지역에서 발생한 재해가 부동산 가격에 미치는 영향을 분석하는데 초점을 맞추고 있다. 특히 자연재해 발생이 위험 지역의 부동산 가격 증가에 유의미한 영향을 미치지 못하거나, 재해 발생 이후 위험 지역의 부동산 가격이 오히려 상승했다는 분석결과를 제시한 선행연구는(Babcock and Mitchell, 1980; Zimmerman, 1979; 서정석 외, 2017) 대부분 실증 범위를 홍수터 및 단층선 인근 지역으로 한정하고 있다. 그러나 홍수터, 상습침수 구역 및 단층선이 위치한 지역과 같이 자연재해에 영향을 받을 가능성이 높은 지역은 자연재해가 발생하기 이전에 부동산 가격에 재해위험이 내재되어 있을 가능성이 존재한다(Tobin and Montz, 1994). 즉 기존의 선행연구들은 자연재해로 인한 영향을 빈번하게 받은 지역을 대상으로 실증 분석을 실시함으로써 자연재해 발생 혹은 재해위험 정보의 노출이 부동산 가격에 미친 영향을 왜곡하여 해석했을 가능성이 존재한다.

본 연구는 지진으로부터 안전한 지역이라는 인식이 보편적이었던 한반도에 발생한 규모 5.8의 경주지진을 실증 대상으로 분석함으로써 재해로부터 안전한 지역에 발생한 자연재해가 부동산 가격에 미친 영향을 분석하고자 하였다. 즉 본 연구는 재해로부터 안전한 지역에 발생한 자연재해가 부동산 가격에 미치는 영향을 분석함으로써 기존의 위험지역을 대상으로 분석한 선행연구와는 차별점이 존재한다.

2. 아파트 가격에 미치는 영향에 관한 이론적 고찰

국내·외 아파트 가격에 미치는 영향에 관한 선행연구들은 아파트 가격에 미치는 요인을 단지 특성과 개별 특성으로 구분하고 있다.

단지 특성은 주로 아파트 단지의 입지에 의해 영향을 받는 요소로 중심업무지구, 학교 및 도로 등 기반시설로의 접근성과 단지별 속성인 세대 수, 주차대수, 건축재료 등이 포함된다(배상영 외, 2018; 이훈, 2018; 김원준·서원석, 2017; 최막중·김홍중, 2017; 구형수·이희연 2015; 서정석 외, 2017). 단지 특성을 고려한 많은 선행연구들 중 공통적으로 아파트 가격에 유의미한 영향을 미친 변수는 학교, 도로, cbd까지와 같은 접근성 변수와 함께 세대 수, 주차대수로 나타났다. 이외의 공원, 마트, 교육시설 수, 상업시설 수 등의 변수들은 아파트 가격에 영향여부가 연구에 따라 다르게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 아파트 가격에 영향을 미치는 요소를 통제하기 위하여 학교로부터 거리, cbd로부터 거리, 도로로부터 거리, 세대 수, 주차대수의 5가지 변수를 단지 특성 변수로 선정하였다. 또한 본 연구에서는 경주지진 이후 진앙지 위치의 공개가 부동산 가격에 미친 영향을 통제하기 위하여 진앙지로부터의 거리 변수를 추가하였다. 이는 활성단층에 대한 정확한 정보가 부재한 국내의 상황을 고려했을 때 진앙지 정보 공개와 같은 새로운 위험정보의 공개가 주거용 부동산 가격에 영향을 미칠 가능성이 존재하기 때문이다.

아파트 가격에 영향을 미치는 개별 특성은 실제 거래가 되는 부동산이 가지고 있는 특성으로 선행연구에 의하면 전용면적, 층수, 경과년도 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다(김원준·서원석, 2017; 이훈, 2018; 구형수·이희연 2015; 서정석 외, 2017). 본 연구에서는 선행연구에서 공통적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석된 변수 중 전용면적, 층수, 경과년수의 3가지 변수를 개별 특성 변수로 선정했다.

본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미친 영향을 분석하기 위해 아파트 가격에 영향을 미치는 지진특성 이외의 변수를 통제변수로 선정했다.


Ⅲ. 연구의 설계
1. 연구질문 및 가설 설정

자연재해가 부동산 가격에 미치는 국내·외 선행연구를 토대로 본 연구에서는 다음과 같은 연구 질문을 수립하였다.

연구질문 : 특정 자연재해로부터 안전하다는 믿음이 있던 지역에 자연재해가 발생할 경우 자연재해의 위험은 주거용 부동산 가격에 어떻게 내재되어 나타나는가?

본 연구는 자연재해의 발생이 아파트 가격에 미치는 영향에 대한 검증을 목적으로 한다. 기존의 선행연구에서는 자연재해가 주거용 부동산에 미치는 영향을 분석하는 과정에서 실증대상지를 자연재해가 빈번하게 발생하는 지역으로 선정하였다. 그러나 자연재해와 부동산 가격 사이의 관계에 대한 이론에 따르면 과거 자연재해 발생이력이 존재하는 지역의 경우 또 다른 자연재해가 발생하기 이전에 위험 회피 경향이 부동산 가격에 내재되어 있을 가능성이 존재한다(Tobin and Montz, 1994). 즉 기존의 선행연구에서는 자연재해가 부동산 가격에 미치는 영향이 왜곡되어 나타날 가능성이 존재한다.

본 연구에서는 선행연구의 문제점을 인식하고 지진의 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 실증하기 위해 다음의 연구 가설을 설정했다.

연구가설 : 지진 발생 직후 지진은 아파트 가격 하락에 영향을 미칠 것이고, 시간이 지남에 따라 아파트 가격은 다시 상승할 것이다.

2. 연구의 범위 및 분석자료
1) 연구의 범위

본 연구의 공간적 범위는 경주시로 한정한다. 또한 지진으로부터 안전한 지역과 위험한 지역을 구분하기 위하여 지자체 현장대응팀의 방문 조사 결과를 활용하였다. 조사 결과에 따르면 지진으로 인한 대부분의 큰 피해는 진앙지로부터 반경 약 25 km 이내에서 발생하였다(기상청, 2017). 따라서 본 연구에서는 진앙지로부터 25 km 내에 위치한 경주시 지역을 지진으로부터 위험한 지역으로 설정하고, 25 km 범위 밖의 경주지역을 지진으로부터 안전한 지역으로 설정하였다.

한편 본 연구의 시간적 범위는 지진이 발생한 2016년 9월을 전후 21개월인 2014년 12월부터 2018년 6월까지로 한정한다.

2) 분석자료

본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미친 영향을 분석하기 위하여 국토교통부 실거래가 공개시스템에 있는 아파트 실거래가 매매가격을 종속변수로 설정하였다. 한편 주택시장 경기 변동 또는 경제 상황이 아파트 매매가격에 미치는 영향을 제거하기 위하여 본 연구에서는 아파트 실거래가 매매가격을 한국감정원의 월간 아파트 매매가격지수로 나누어 계산하였다. 매매가격지수의 경우 2014년 12월을 기준으로 하여 활용하였다.

재해특성 변수는 지진발생여부 변수를 설정하여 경주지진이 발생한 2016년 9월을 기준으로 지진 발생 이전과 이후를 구분하였다. 또한 위험지역입지여부 변수를 통해 경주지진으로 가장 많은 피해를 입은 것으로 파악되는 진원지로부터의 반경 29km 내외를 구분하였다. 특히 위험지역입지여부는 ArcGIS 프로그램을 활용하여 진원지로부터 반경 29km 지역을 설정한 후 아파트 개별 거래 건 자료와 중첩하여 구분하였다. 뿐만 아니라 지진 발생으로 인한 위험지역의 아파트 가격의 변화를 정확하게 분석하기 위하여 지진발생여부와 위험지역입지여부 변수의 상호작용항(DID)을 추가하였다.

시간특성 변수는 2014년 12월부터 매달 1씩 증가하는 추세변수와 지진이 발생한 2016년 9월부터 매달 1씩 증가하는 추세변수2로 구분하였다. 한편 지진 발생 이후 위험지역의 아파트 가격 변화 경향을 살펴보기 위하여 위험지역입지여부와 추세변수2의 상호작용항(DID2)을 추가하였다. DID2 변수와 추세변수2를 분석한 결과값의 비교를 통해 지진발생 이후 시간이 지남에 따라 위험지역의 아파트 가격이 다시 상승하는지 확인할 수 있다.

개별특성 변수는 선행연구에서 아파트 가격에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석된 변수 중 데이터 구득 여부를 고려하여 층수, 전용면적, 경과년수로 구성하였다. 개별특성 변수들은 국토교통부 실거래가 공개시스템에서 아파트 개별 거래 건에 대해 기록한 자료를 활용하였으며, 경과년수의 경우 아파트 거래년도에서 경과년도를 뺀 값을 활용하였다.

단지특성 변수도 개별특성 변수와 마찬가지로 선행연구를 통해 아파트 가격에 유의미한 영향을 미치는 접근성 변수와 단지 세대 수, 주차대수로 구성하였다. 그러나 접근성 변수의 경우 개별특성 변수와는 달리 공개된 자료가 존재하지 않기 때문에, ArcGIS 프로그램을 활용하여 별도의 자료 가공 과정을 거쳤다. 우선 아파트 단지에서 직선 최단 거리를 계산하기 위하여 국토교통부 아파트 실거래가 매매가격 상의 주소 자료를 활용하여 단지 주소를 좌표로 변환하는 과정을 거쳤다. 진원지는 기상청에서 공개한 진원지 좌표(35.7666°N, 129.1879°E), 학교는 경주 교육지원청에서 제공하는 학교 주소를 변환한 좌표, CBD는 경주시청 주소를 변환한 좌표를 활용하였으며, 도로 접근성은 국토공간 정보포털에서 제공하고 있는 gis 파일을 활용하였다. 각각의 자료들은 아파트 단지 좌표 데이터와 중첩한 후 ArcGIS의 최단거리 분석 기능을 활용하여 계산되었다. 한편 세대 수와 주차대수는 세움터 건축행정시스템에서 제공하는 표제부 자료와 국토교통부 실거래가 공개시스템의 자료를 결합하여 활용하였다.

본 연구에서 최종적으로 표 1과 같이 변수를 설정하였으며, 분석을 수행하기 전 각 변수의 특성을 살펴보기 위해 기초통계량 분석을 수행하였다(표 2). 본 연구에서 활용된 아파트 거래 건수는 총 6,003건이며, 연도별로 구분해서 살펴보면 2014년 150건, 2015년 2,203건, 2016년 1,575건, 2017년 1,408건, 2018년 667건의 자료가 포함되었다. 특히 종속변수의 정규성 검정을 수행한 결과 종속변수인 아파트 가격을 매매지수가격으로 나눈 값은 자연로그로 변환했을 때 정규분포를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 통계의 기본 가정을 만족하기 위해 본 연구에서는 자연로그로 변환한 아파트 가격을 종속변수로 설정하였다. 종속변수가 자연로그 값일 경우 독립변수가 한 단위 변화할 때 종속변수는 (eβ-1)*100만큼 변화하는 것으로 해석한다. 본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위하여 지진발생여부, 위험지역입지여부, 지진발생여부와 위험지역입지여부의 더미변수를 활용하였다. 또한 2014년 12월부터 1씩 증가하는 추세변수와, 경주지진 발생 시점인 2016년 9월부터 1씩 증가하는 추세2변수를 설정하였기 때문에 변수 간의 다중공선성 문제가 발생할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서 사용된 변수들 간에 발생할 수 있는 다중공선성 문제를 줄이기 위하여 변수들을 평균중심화(Grand-mean Centering)하였다. 변수를 평균중심화하는 과정은 각 값에서 평균을 뺀 값을 활용하는 방법으로 변수들 간의 다중공선성을 감소시켜 주기 위해 활용되는 방법이다(Robinson and Schumacker, 2009).

Table 1. 
Variables


Table 2. 
Descriptive statistics of variables


한편 세움터 건축행정시스템에서 제공하고 있는 표제부 자료를 활용한 세대 수 변수의 경우 0이라고 표기된 자료가 존재해 최소값이 0으로 나타났다. 그러나 표제부 내 세대 수가 0으로 기록된 단지는 총 4곳이며, 거래 건은 25건인 것으로 확인되어 전체 자료의 약 0.04%에 불과한 것으로 나타났다.

3) 아파트 가격 추세변화

다층모형을 통해 분석하기에 앞서 본 연구의 종속변수인 아파트 실거래가 매매가격의 추세 변화를 살펴보면(표 3), 경주 지역의 아파트 평균가격은 2014년부터 2016년까지 증가하는 추세로 나타났다. 한편 경주 지역의 아파트 평균가격은 지진이 발생한 2016년 9월 이후인 2017년에 감소하였다가 2018년에 다시 증가하는 추세인 것으로 나타났다.

Table 3. 
Trend of Apartment Prices


아파트 가격 추세를 연도별 및 위험지역입지여부로 구분하여 살펴보면, 위험지역의 아파트 평균가격은 2014년부터 2016년까지 증가하다가 2017년 이후에 감소하는 추세로 나타났다. 한편 위험지역 이외의 경주 지역의 아파트 평균가격은 표본의 수가 가장 적은 2014년(58개)을 제외하고 2015년부터 2018년까지 꾸준히 증가하는 추세로 나타났다.

3. 분석모형
1) 이중차분법

이중차분법은 정책의 효과를 분석하기 위해 사용되는 방법으로 처리집단과 통제집단의 평균적 차이를 통해 정책으로 인한 변화를 파악한다(Lechner, 2011). 이중차분법 분석은 처리집단과 통제집단을 구분하는 과정을 거친다.

본 연구에서는 진앙지로부터 반경 25km 외에 위치하여 지진으로부터 큰 피해를 받지 않은 경주지역을 통제집단으로 설정하였고 진앙지로부터 반경 25 km 내의 위험지역을 처리집단으로 설정하였다. 또한 본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위하여 지진이 발생한 2016년 9월 이전을 처리 전 기간, 이후를 처리 후 기간으로 설정하였다. 이중차분법은 집단과 시간의 상호작용항을 회귀식에 포함하여 분석하므로 상호작용항의 유의정도를 통해 지진의 효과를 분석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상호작용항의 유의정도를 통해 지진이 아파트 가격에 미친 영향을 분석할 수 있다.

2) 다층모형

선행연구에 따르면 주거용 부동산 가격의 결정요인을 분석하기 위해서는 일반적으로 헤도닉 가격모형을 활용한다. 헤도닉 가격모형은 주거용 부동산 가격의 결정요인을 분석하기 위해 활용되는 모형으로 부동산 가격에 영향을 미치는 모든 요인들에 대한 가치를 설정하는 방법이다(이용만, 2008).

본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 (식 1)과 같이 헤도닉 가격모형을 설정할 수 있다.

(1) 

(식 1)의 P는 아파트 가격, x1는 재해특성, x2는 아파트 개별특성, x3는 단지특성, x4는 시간특성, ε는 오차항을 의미한다.

그러나 본 연구에서 설정한 연구가설에 따라 헤도닉 가격모형을 통해 (식 1)과 같이 추정할 경우 아파트 개별 특성과 단지 특성이 같은 수준에서 분석되기 때문에 계수추정이 왜곡되어 나타날 가능성이 존재한다(Brown and Uyar, 2004).

따라서 본 연구에서는 종속변수가 아파트 가격임에도 불구하고 헤도닉 가격모형에 따른 최소자승법을 활용하지 않고, 부동산 거래 건의 개별특성과 아파트 단지 특성을 다른 수준에서 분석하기 위하여 다층모형을 활용하였다. 다층모형은 서로 다른 수준의 자료를 최소자승법으로 분석할 때 발생할 수 있는 한계를 극복하고 다층자료를 동시에 분석하기 위한 목적으로 개발되었다(Bryk and Raudenbush, 1992).

본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위해 단지특성 변수를 2수준 변수, 개별특성 변수를 1수준 변수로 설정하는 다층모형을 활용하였다. 다층모형을 활용하는 경우 각 수준별 오차항의 독립성 가정을 위배하지 않음으로써 회귀계수의 정확성을 높이며 분석 결과의 신뢰성을 높일 수 있다(이희연·노승철, 2012).

본 연구에서는 총 3가지 분석모형을 구축하여, 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 살펴보았다(표 4). 또한 다수준 분석 내 수준별 영향을 확인하기 위하여 수준 내 상관계수(ICC: Intra-class Correlation Coefficients) 값을 활용하였다.

Table 4. 
Research Model


Model 1은 독립변수 없이 상수항만 포함한 무제약 모형으로 아파트 단지(2수준 변수)에 따른 아파트 가격 차이 여부를 분석하기 위한 모형이다. Model 2는 아파트 가격에 영향을 미치는 개별특성을 분석하는 모형이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 아파트 가격에 영향을 미치는 개별특성으로 층수, 전용면적, 경과년수, 시간특성(추세변수)을 선정하였고, 연구 가설에 따라 지진이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위하여 지진발생여부, 위험지역입지여부 등 재해특성 변수를 추가하였다. Model 3은 Model 2에 단지특성을 추가하고, 개별특성과 단지특성의 상호작용효과를 고려하여 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하는 모형이다.

본 연구에서는 다층모형을 활용하여 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Stata SE 9.0. 버전의 소프트웨어를 사용하였으며, 추정방법은 제한최대우도추정법(REML : Restricted Maximum Likelihood Estimation)을 활용하였다.


Ⅳ. 실증 분석 결과
1. Model 1(무제약 모형)

다층모형을 활용한 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향 분석결과는 표 5에 제시하였다.

Table 5. 
Analysis Results

Note. ***significant at 1% level, **significant at 5%, *significant at 10% level

Model 1의 무제약 모형을 통해 개별특성과 단지특성이 각각 아파트 가격에 영향을 미치는 정도를 분석하였다. 무제약 모형 분석 결과에 따르면 1수준(개별특성) 오차항 분산은 0.0374954, 2수준(단지특성) 오차항 분산은 0.3373948로 나타났다. 즉 단지수준의 특성(2수준 특성이) 아파트 가격에 미치는 영향력을 설명해주는 수준 내 상관계수(ICC: Intraclass Correlation Coefficient)는 0.899(=0.3373948/(0.0374954+0.3373948)로 분석되어 전체 아파트 가격 변동 중 아파트 단지에 따른 변동은 89.9%로 추정된다. ICC값은 총 분산 대비 2수준 분산의 비율로, 50% 이상으로 분석될 경우 일반 회귀분석보다 다층모형이 적합한 것으로 판단한다(Peugh, 2010).

따라서 Model 1 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 지진 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석하기 위해 일반적인 회귀분석이 아닌 다층모형을 활용해야 한다는 결론을 도출할 수 있다.

2. Model 2

Model 2는 Model 1에 아파트 가격에 영향을 미치는 개별특성을 추가한 것으로 아파트 가격 변화의 잔차(σ02)가 약 0.0208로 나타났으며, Model 1의 잔차(0.0374)보다 감소하였다. 즉 Model 2에서 추가된 아파트 가격의 개별특성 요인들로 인해 Model 1에 비해 좀 더 정확한 아파트 가격 변화를 예측할 수 있다는 것을 시사한다.

아파트 가격을 설명하는 1수준의 개별 특성만을 투입한 Model 2의 분석 결과에 따르면 개별 특성들은 모두 1% 유의 수준에서 아파트 가격에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

먼저 재해특성 변수를 살펴보면 단순히 지진 발생 전후를 비교한 결과 지진발생 이후 아파트 가격이 이전에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한 위험지역입지여부 변수 분석 결과 위험지역에 위치한 아파트 가격이 안전한 지역에 위치한 아파트에 비해 가격이 높은 것으로 나타났다. 한편 지진 발생 전후와 위험지역 여부의 영향을 동시에 고려하는 상호작용항을 분석한 결과 지진 발생 이후 위험한 지역의 아파트 가격이 그렇지 않은 지역에 비해 약 7.9%정도 낮은 것으로 나타났다. 즉 지진 발생 전후와 위험지역 여부를 모두 고려하여 분석한 결과 경주지진은 위험지역에서의 아파트 가격 하락에 영향을 미친 것으로 분석되었다.

시간특성 변수를 살펴보면 2014년 12월 이후 경주시의 아파트 가격은 하락하는 추세인 것으로 나타났다. 지진 발생 이후 아파트 가격 추세를 분석하기 위한 추세2변수 분석 결과를 살펴보면 경주시의 아파트 가격은 2016년 9월 이후 증가하는 추세인 것으로 나타났다. 한편 DID2 변수 분석결과는 위험지역에서의 아파트 가격 상승 추세가 2016년 9월 이후 경주 지역의 아파트 가격 상승 추세(추세2변수의 분석결과)보다 완화되어 나타나는 것으로 분석되었다. 즉 추세2변수와 DID2 변수 분석 결과를 종합하여 설명한다면, 지진 발생 이후 위험지역에서의 아파트 가격은 전체 지역의 상승 폭이 완화됨에도 불구하고 여전히 상승하는 추세인 것으로 해석된다(그림 1).

재해특성 이외의 층수, 전용면적, 경과년수의 변수들은 재해가 주거용 부동산 가격에 미친 영향을 분석한 선행연구에서의 결과값과 동일한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 층수가 높아질수록, 면적이 넓을수록, 경과년수가 짧을수록 아파트 가격은 상승하는 것으로 나타났다.

3. Model 3

Model 3는 Model 2에 아파트 가격에 영향을 미치는 단지특성, 개별특성과 단지특성의 상호작용항을 추가한 모형으로 아파트 가격 변화의 잔차(σ02)가 약 0.0205로 Model 2의 잔차에 비해 감소한 것으로 나타났다. 즉 Model 3에서 추가된 아파트 가격의 단지특성 요인들로 인해 Model 2에 비해 정확한 아파트 가격 변화를 예측할 수 있다는 것을 시사한다. 또한 다층모형 분석 후 별도의 과정을 통해 추정된 수정된 결정계수값(Bryk/Raudenbush R2)은 0.7971로 비교적 높게 나타났다. 한편 아파트 가격을 설명하는 2수준의 단지특성과 수준 간 상호작용항을 포함한 Model 3의 개별특성 분석 결과는 Model 2의 분석 결과와 마찬가지로 모든 변수가 선행연구의 연구 결과를 지지해주는 것으로 나타났다.

지진발생*위험지역(DID) 변수는 단지 특성과 수준 간 상호작용항을 통제하더라도 아파트 가격 하락에 유의미한 영향을 미쳐 지진발생 이후 위험지역의 아파트 가격이 그렇지 않은 지역에 비해 약 10.9%정도 감소하는 것으로 나타났다. 또한 Model2 분석 결과와 마찬가지로 추세2변수와 DID2 변수 분석 결과를 종합해보면, 지진 발생 이후 위험지역에서의 아파트 가격이 상승하는 추세인 것으로 나타났다. 즉 분석 결과를 종합하면 지진 발생 직후 경주 지진은 위험지역의 아파트 가격 하락에 영향을 미쳤고, 시간이 지남에 따라 위험지역에서의 아파트 가격은 다시 상승하는 추세인 것으로 나타나 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다.

단지특성을 설명하는 변수를 살펴보면 진원지로부터의 거리, 학교 접근성, 단지 내 주차대수가 아파트 가격에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 한편 CBD와 도로와의 접근성이 떨어질수록 아파트 가격은 하락하는 것으로 나타났고, 세대 수가 많은 단지일수록 아파트 가격이 높은 것으로 나타나 선행연구의 연구 결과와 다르지 않은 것으로 나타났다.

수준 간 상호작용 변수 분석 결과에 따르면 DID변수와 단지 내 주차대수의 상호작용항을 제외한 모든 변수가 아파트 가격에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 중 접근성 변수는 아파트 가격 하락폭을 완화하는 것(+)으로 나타났고, 진원지로부터의 거리와 세대 수는 아파트 가격 하락을 가중시키는 것으로 나타났다.

특히 DID와 진원지로부터의 거리 상호작용 변수 분석결과는 진원지로부터 거리가 멀어질수록 DID 변수가 아파트 가격 하락에 미치는 영향이 완화되는 것으로 나타났다. 즉 활성단층에 대한 정확한 정보가 부재하다는 점을 고려할 때 진앙지라는 위험정보의 공개가 지진발생 이후 위험지역에서의 아파트 가격 하락을 가중시킨 것이다.


Ⅴ. 결 론

2016년에 발생한 경주지진은 기상청에서 지진을 관측하기 시작한 이후 기록된 가장 큰 규모의 계기지진으로, 경주를 중심으로 많은 직·간접적 피해를 발생시켰다. 본 연구에서는 2016년 9월 발생한 경주지진을 사례로 하여 자연재해가 주거용 부동산 가격에 미치는 영향을 실증하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 경주시의 아파트를 대상으로 헤도닉 가격 모형을 구축하고 다층모형을 활용한 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면 지진이 발생한 2016년 9월 이후 지진으로부터 위험한 지역의 아파트 가격은 그렇지 않은 지역에 비해 낮은 것으로 나타났다. 또한 경주지역의 아파트 가격은 지진 발생 이전에 비해 발생 이후 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 즉 본 연구의 분석 결과는 지진 발생 직후 지진이 아파트 가격 하락에 영향을 미치고 시간이 지남에 따라 아파트 가격이 다시 상승할 것이라는 연구 가설을 지지하는 결과이다.

본 연구결과에 따른 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 자연재해에 대한 위험정보의 공개가 필요하다. 본 연구결과에 따르면 자연재해의 발생은 아파트 가격의 하락에 영향을 미치지만, 재해가 발생한 이후 시간이 지남에 따라 아파트 가격은 다시 상승하는 것으로 나타났다. 재해 발생이라는 위험정보 노출은 재해 직후 아파트 가격에 반영되어 나타나지만 재해에 대한 관심이 저하되면서 아파트 가격에 내재되지 못하는 경향을 보이는 것이다. 실제로 언론 매체를 중심으로 한 경주지진의 사회적 이슈분석 결과에 따르면 지진 발생 직후인 2016년 9월에는 지진과 관련된 토픽이 다뤄졌지만, 10월 이후부터는 지진과 함께 월별 사회적 현안 관련 이슈들이 부각되기 시작했다(이수상, 2017). 즉 자연재해에 대한 위험정보가 부재하면 아파트 가격에 내재되기 어렵고, 더 나아가 자연재해로부터 위험한 지역의 거주 혹은 개발을 막기 어려워 향후 더 큰 피해가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 국내에는 주거용 부동산에 대한 재해이력정보를 공개하도록 하는 제도가 부재한만큼(구형수·이희연, 2015) 재해 위험정보에 대한 공개 및 제도적 개선이 요구된다.

둘째, 재해 위험정보를 공개하기 위해 지진 및 활성단층에 대한 연구가 필요할 것이다. 국내는 지진으로부터 안전하다는 인식으로 지진 및 활성단층에 대한 연구가 적극적으로 이루어지지 않았다. 또한 본 연구에서는 활성단층 자료의 부재로 인하여 진앙지 정보를 위험 정보로 활용한 분석을 실시하였다. 따라서 재해 위험정보를 공개하기 위해서 위험 정보에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다.

셋째, 향후 지진으로 인한 피해를 줄이기 위한 토지이용계획 대책의 수립이 필요하다. 경주지진으로 인하여 한반도는 더 이상 지진으로부터 안전한 지역이 아니라는 사실이 확인되었다. 향후 한반도에서 경주지진보다 더 큰 규모의 지진이 발생할 가능성이 있는 만큼 지진 피해를 줄이기 위한 대책이 필요할 것이다. 1994년 노스리지 지진 사례를 통해 용도지역규제 또는 획지분할규제를 통한 토지이용계획이 지진 피해 저감에 영향을 미친다는 것이 입증되었다(Jung, 2006). 재해 위험정보 공개가 선행된다면 토지이용계획을 통한 위험지역의 개발 규제는 장기적인 피해를 줄이는 데 도움이 될 것이다.

본 연구는 자연재해로 인한 피해가 발생하지 않았던 지역을 대상으로 재해 발생이 아파트 가격에 미치는 영향을 분석했다는 점에서 의의가 존재한다. 하지만 활성단층 자료의 부재 등의 이유로 지진으로부터 위험한 지역에 대한 정확한 분석이 이루어졌다고 보기 힘들다는 점에서 한계점이 존재한다. 따라서 향후 활성단층에 대한 연구가 지속되고 위험정보가 공개되면 해당 자료를 통한 분석을 수행할 필요가 있다.


Acknowledgments

본 논문은 2018년 대한국토·도시계획학회 추계학술대회에서 우수논문상을 수상한 논문을 수정·보완한 것이며, 2016년 BK 사업(F16HR32T2603) 및 환경부 「기후변화특성화대학원사업」의 지원으로 수행되었습니다.


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