청약률에 영향을 미치는 아파트 입지조건 : 신문 분양 광고에 나타나는 학세권·역세권·숲세권을 중심으로

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구

본 연구와 관련된 선행연구는 크게 아파트 광고 흐름에 관한 연구들과 신문 아파트 분양 광고에 대한 연구들, 아파트 입지조건에 대한 연구들로 구분하였다. 아파트 광고의 흐름은 아파트 광고에 주요하게 나타나는 소비자들이 선호하는 아파트 입지조건을 시간의 흐름으로 정리하였다. 신문 아파트 분양 광고는 신문 광고로 한정한 아파트 분양 광고를 통해 소비자들이 선호하는 아파트 입지조건을 알아본 연구들에 대한 선행연구를 정리하였다. 마지막으로 아파트 입지조건에서는 소비자들이 아파트를 결정할 때 아파트 입지조건이 미치는 영향을 회귀분석을 사용하여 알아본 연구들에 대해서 정리하였다.

Ⅲ. 자료 및 연구 방법

2. 분석대상 및 자료수집

본 연구의 분석대상은 2016년 4월부터 2017년 12월까지 청약접수가 진행된 서울의 아파트 단지이다. 아파트 분양 시장의 최근 광고 경향을 알아보기 위해 웹사이트 아파트투유(APT2you)에 등록된 자료 중 가장 최근 기간인 2016년 4월부터 2017년 12월까지를 연구의 시간적 범위로 삼았다.

공간적 범위는 서울시 전체로 설정하였는데, 이는 서울시를 경계로 아파트 청약 경쟁률의 편차가 크게 존재하기 때문이다. 이에 2016년도에 분양한 33개의 아파트 단지와 2017년도에 분양한 39개의 아파트 단지, 총 72개의 아파트 단지가 연구 대상이다(<그림 1> 참고).

Figure 1.

The study site including the location of apartment complexes, green/open spaces and Han-river

광고 분석에서는 동일 기간 분양된 아파트에 대한 인터넷 신문 매체의 기사형 광고를 사용하였다. 이 중 아파트 분양 광고라 판단하기 어려운 광고는 제외하였는데, 그 기준은 다음과 같다.

◦아파트 단지 내의 상가 광고

◦ 아파트 상품의 차별화 내용을 담지 않고, 분양공고 및 분양률만을 게재한 광고

◦ 아파트에 대한 사건 사고 기사, 홍보성 기사, 조합원 모집광고, 분기별 순수분양 관련기사, 건설업체의 공사수주 관련 기사

적합성이 확인된 대상은 총 1,322건의 광고이며 광고의 구성요소 중 아파트에 대한 입지조건 설명이 주로 나타나는 바디카피(본문)를 중심으로 광고 언어를 분석하였다.

아파트 단지 광고는 텍스트 분석 결과 7,168개 어간 형태로 나타났다. 이 중 아파트 입지조건 이외의 단어는 분석 목적과는 관련이 없으므로 제외 사전을 사용하여 제외하였다. 또한 동의어 사전은 빈도분석에서만 사용하고 응집성 분석 시 단어 간의 연결이 끊김을 막기 위하여 사용하지 않았다. 출현 빈도가 5회 이상인 명사만 사용하여 총 3,129개의 명사를 분석에 사용하였다.

인터넷 신문 기사를 모아둔 네이버 뉴스 플랫폼(http://news.naver.com) 중 일간지와 경제 분야로부터 아파트 기사형 광고를 수집하였다. 아파트 입지조건에 대한 자료 수집은 네이버 부동산, KB 부동산, 네이버 지도, KOSIS 국가통계포털(KOrean Statistical Information Service)을 이용하였다.

3. 분석 방법론

1) 네트워크 텍스트 분석

본 연구에서는 아파트 구매에 영향을 주는 핵심 입지조건 간의 관계성을 파악하기 위해 네트워크 텍스트 분석(Network Text Analysis)을 활용하였다. 네트워크 텍스트 분석은 내용 분석과 사회 네트워크 분석 기법을 연계한 것으로 내용 분석으로 도출된 핵심 개념 간의 관계성을 사회 네트워크 분석기법에 따라 파악하는 연구 방법이다(최영출·박수정, 2011). 네트워크는 사람들의 생각이 담겨있는 텍스트를 단어 단위로 해체한 노드와 노드 간의 연결 관계인 링크로 구성된다(Otte, 2002).

군집으로 분류한 핵심어들 간의 네트워크 구조를 알아보며 핵심어 간의 관계를 파악한다(강경화·유소영, 2016; 배덕현 외, 2014; Martin et al., 2013). 다양한 분야에서 네트워크의 구조를 파악하는 연구를 진행하였다. 이때, 핵심어를 군집으로 분류하는 기준과 군집의 네트워크의 구조를 파악하는 방법은 각 연구의 목적에 따라 다양하다. 간호 관리학 학생들의 실습경험을 기술한 텍스트 자료 속 핵심어 간의 관계성은 출현 빈도와 동시 출현 분석을 기준으로 서로 연관성이 높은 주제어끼리 묶어 분류하는 군집화 과정을 통해 파악되었다(강경화·유소영, 2016). Science Technology Engineering Arts Mathematics(STEAM) 교육을 분석한 연구에서는, 반복 계산을 통한 블록화 방법인 반복상관관계수렴(CONCOR)을 활용하여 STEAM 교육의 연구 논문 주제어들 간의 상관관계를 밝혀 연구 동향을 파악하였다(배덕현 외, 2014).

본 연구에서는 광고에 나타난 아파트 주요 특성을 파악하기 위해 <NetMiner 4.0>을 사용하였다. 공급 생산자는 소비자들의 시선을 끌기 위해 소비자가 선호할 만한 요소를 광고에 많이 노출시키는 전략을 사용한다. 이에 출현 빈도수를 바탕으로 아파트 입지조건에 관한 핵심어를 도출하였다. 하지만 아파트 입지조건에 대한 광고 언어는 아파트 단지별로 서로 상이하기 때문에 광고에서 도출된 핵심어를 그대로 아파트 입지조건 비교분석에 사용하기는 어렵다. 따라서 아파트 광고의 다양한 핵심어 중에서 서로 유사한 입지조건 핵심어끼리 합치는 과정이 필요하다(Tonella et al., 2003).

이렇게 도출된 아파트 특성 군집은 회귀분석에서 변수로 사용되었다. 아파트 특성에 해당하는 변수는 해당 그룹에 속한 단어들의 총 출현 빈도수를 해당 아파트 단지에 대한 기사 수로 나눈 값을 갖는다. 따라서 빈도수 분석을 사용하면 각 핵심 광고 언어의 중요성을 유추할 수 있다. 또한 빈도수 분석 결과를 ‘워드 클라우드’ 시각자료로 표현하여 핵심어들을 한눈에 살펴볼 수 있다.

2) 회귀분석

본 회귀분석에 사용된 종속변수와 독립변수들의 종류와 내용은 <표 1>과 같다.

Table 1.

Definition of variables

종속변수로는 아파트 청약 경쟁률(청약률)을 사용하였다. 청약률은 소비자들의 신규 건설 아파트에 대한 수요의사 표시로 분양세대수 대비 청약자수를 백분율로 나타낸 것이다(임해영·백민석, 2018). 2016년 4월부터 2017년 12월까지 서울시에 위치한 아파트들의 평균 청약률은 분양세대수 대비 청약자수 40.540이다(<표 2> 참고).

Table 2.

Descriptive statistics

청약률에 영향을 주는 독립변수에는 독립변수1(아파트 입지조건 광고 내용)과 독립변수2(아파트 입지조건)가 있다. 독립변수 1에 해당하는 아파트 입지조건에 대한 광고는 다음과 같은 4가지 경향을 보였다.

◦ 교육에 관한 광고

◦ 지하철 교통에 관한 광고

◦ 공원녹지에 관한 광고

◦ 한강에 관한 광고

교육에 관한 광고에는 학교와 학군, 학원에 관한 정보들이 나타나고, 이는 학세권이라는 상위어에 포함된다. 아파트 단지 주변의 교육 인프라의 광고 언어는 한 기사당 평균 2.916회 언급되었다. 지하철 교통에 관한 역세권 광고는 지하철역의 위치와 호선에 대한 정보를 제공하고, 한 기사당 평균 2.410회 언급되었다. 숲세권으로 대표되는 아파트 인근의 공원녹지에 관한 광고는 자연환경과 녹지에 대한 정보를 제공하고, 한 기사당 평균 5.003회 언급되었다. 한강에 대한 광고는 한강공원과 한강뷰, 한강 생활권 등의 내용이 있다. 한강과 관련된 광고가 언급된 아파트는 전체 아파트 중 14.3%이다. 아파트 공급 생산자가 강조하는 입지 특성 그룹(학세권, 역세권, 숲세권, 한강)일수록 해당 아파트의 분양 광고에 많이 노출되는 경향을 보였다. 신문 분양광고에 나타난 내용들은 아파트 공급자가 소비자들이 매력을 느낄 만한 요소들을 선별한 것이다. 따라서 분양광고의 학세권, 역세권, 숲세권, 한강에 대한 내용들이 많이 언급될수록 아파트 청약률에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

분양 광고에 나타난 아파트 입지조건 광고의 영향과 실제 아파트 입지조건의 영향을 비교분석하기 위해 광고에 언급된 입지조건 변수(T 학세권, T 역세권, T 숲세권, T 한강)에 대응되는 실제 입지조건인 학교의 개수, 지하철 개수, 공원유무, 한강까지의 거리를 이용하여 입지조건 변수로 설정하여 독립변수2에 교육특성과 입지특성으로 포함하였다. 독립변수2에 포함되는 다른 변수들은 아파트에 대한 거시환경특성, 단지특성과 지역특성으로 나뉜다.

거시환경특성에는 청약이 이뤄진 월별 자료를 이용한 실거래가격지수 변수가 있다. 청약률은 청약이 이루어지는 시간의 흐름에 영향을 받는데 이를 통제하기 위하여 반복매매모형(허세림·곽승준, 1997)을 이용한 규모별 공동주택실거래가격지수를 이용하여 변수를 설정하였다. 실거래가격지수는 아파트 매매계약을 체결할 때 지방자치단체에 신고한 거래가격 자료를 바탕으로 아파트의 가격 수준 및 변동률을 의미하는 지수로 월별로 제공된다.

단지특성에는 아파트의 면적과 세대수, 아파트 브랜드에 대한 변수를 포함하였다. 같은 아파트 단지일지라도 아파트의 면적은 다양한데 이 중 가장 보편적인 59m²와 84m²만을 분석에 사용하였다(김혜림, 2017). 전체 아파트 단지 샘플은 126개 중에 2016년에 59m² 면적을 가진 아파트 단지는 27개, 2017년에는 31개이다. 2016년에 84m²의 아파트 단지 샘플은 32개, 2017년에는 36개이다. 세대수가 많은 대단지 아파트는 소비자들에게 향후 자본이득에 대한 기대감을 주기 때문에 선호되는 경향이 존재하므로 아파트 단지 세대수를 변수로 설정하였다(권혁신·방두완, 2016). 로그를 씌운 아파트 단지 세대수는 평균 6.596이다. 아파트 브랜드가 부동산시장에 미치는 영향에 대한 연구(김혜림, 2017)를 바탕으로 아파트 브랜드를 SH(서울주택도시공사)와 민간 건설업체로 구분한 다음, 민간 건설업체를 2016년 12월 브랜드평가지수¹⁾에 따라 2단계로 구분하였다.

교육특성은 아파트 단지 중심부로부터 500m 이내에 있는 초, 중, 고등학교의 개수로 설정하였다. 초·중·고등학교 수는 아파트단지로부터 도보로 통학이 가능한 500m(최상황·홍경구, 2013) 이내의 학교 개수이며 학교의 개수가 많을수록 선택의 폭이 넓다고 할 수 있다. 아파트 반경 500m 이내에 학교 개수는 평균 2.214개이다.

입지특성에는 지하철 개수와 공원유무, 한강까지의 거리가 있다. 지하철 개수는 아파트 단지 중심부로부터 500m 이내에 존재하는 지하철역(이석하, 2003)의 개수로 설정하였다. 500m 이내의 평균 지하철 개수는 0.5개이다. 공원유무는 500m 이내에 광고에 언급된 공원들이 실제로 존재하는지에 대한 더미변수이다. 한강까지의 거리는 아파트 단지로부터 한강까지의 직선거리로 설정하였다. 아파트 단지들과 한강의 평균 거리는 3458.408m이다.

지역특성은 서울도시기본계획의 중생활권 분류로 서울시를 9개 구역(서북권, 도심권, 동북1권, 동북2권, 서남1권, 서남2권, 서남3권, 동남1권, 동남2권)으로 나타내는 변수이다. 보통 생활권 연구에서는 서울을 5구역으로 나눈 5대 대생활권을 지역특성으로 사용하거나, 강남생활권을 강조한 분류 체계를 사용하지만 본 연구에서는 학교나 지하철역의 위치 등 아파트 입지조건을 함께 고려함으로써 5대 대생활권보다 서울을 자세하게 나눈 9대 중생활권 분류(이진경, 2013)를 사용하였다.

Ⅳ. 결 과

1. 텍스트 분석 결과

총 330회 이상 광고에 언급된 상위 빈도 150개의 핵심어로 구성된 워드 클라우드에 따르면, 역세권을 의미하는 지하철 호선의 “선”이 가장 높은 빈도로 나타났다. 두 번째로 높은 빈도수를 가진 단어는 “올림픽 공원”, “근린공원” 등에서 떨어져 나온 “공원”이다.

<표 3>은 워드 클라우드에 나타난 단어들의 특성에 따라 광고 단어를 4가지 유형으로 분류하고, 대표 단어(학세권, 숲세권, 역세권, 한강)를 설정한 것이다. 학세권에는 “학교”와 “학군”, “학원” 단어가 등장하였다. “학교”는 초등학교와 중·고등학교 그리고 대학교에서부터 떨어져 나온 단어이다. “통학”은 주거지와 학교까지의 거리가 가깝다는 것을 강조하는 광고 언어이다. 대치동과 목동의 경우 서울의 3대 학군으로 학원가가 잘 형성되어 있다. “명문”은 주로 학교와 학군과 같이 많이 쓰이지만 명문 학교라는 기준이 모호하여 다양한 학교나 학군과 함께 두루 쓰인다.

Table 3.

Advertising languages by characteristics

역세권에는 다양한 역 이름과 “호선”, “더블”, “트리플”이라는 단어가 등장한다. 이 단어들은 역세권과 함께 사용되는데, 아파트 단지로부터 쉽게 이용 가능한 지하철역이 한 개 이상임을 의미한다. “환승”, “환승역”이라는 단어 또한 이용 가능한 지하철 호선의 수와 연관되어 있어, 사람들이 확장된 지하철 교통 시설 이용을 원한다는 사실을 확인하였다.

숲세권에서는 “공원”과 “녹지”, “산”, “하천” 등의 공간적 개념이 나타난다. 공원 개념에서는 “보라매” 공원, 강동 “그린웨이”, “올림픽” 공원, 경의선 “숲길” 등이 등장하였다. 숲 개념에는 “북한산”, “백련산”, “대모산”이 하위단어로 등장하였고 하천에는 “홍제천”, “성내천”이 등장하였다. 녹지공간은 뷰와 조망권과 같이 등장하여 조망의 대상으로 작용한다. 또한 “산책”, “산책로”라는 단어는 특정 공간에서 인간의 행위를 의미하며, 공간에 대한 인간의 적극적인 활용을 보여준다.

한강은 일반 공원과 달리 조망의 기능뿐만 아니라 한강을 따라 생성된 교통 인프라의 해택까지 가지고 있다. 한강은 공원녹지의 개념과 교통의 개념이 혼합된 공간이다. 한강이 추출된 문장을 살펴보면 한강은 “강변북로”, “올림픽대로” 등과 함께 등장한다. 한강은 숲세권의 다른 공원녹지와 달리 교통의 기능을 가지고 있어 숲세권에서 분리하여 독자적인 특성으로 간주하였다.

2. 다중회귀분석 결과

각 변수들 간의 상관계수를 살펴보면 모든 독립변수들 간 상관계수가 0.5 이하로 나타나 각 변수들 간에 큰 다중공선성이 존재하지 않는다. 이는 아파트 입지조건과 입지조건 광고 간의 상관관계가 낮아 입지조건이 청약 경쟁률에 미치는 영향과 입지조건 광고가 청약 경쟁률에 미치는 영향이 독립적이라는 뜻이다. 따라서 모든 변수를 회귀분석에 사용한다. 회귀분석 결과는 <표 4>이다.

Table 4.

The results of multiple regression analysis

1) 아파트 입지조건

아파트 입지조건에서 면적이 1m² 증가할 때 분양세대수 대비 청약자수는 1.614 감소한다. 세대수가 10% 증가할 때 분양세대수 대비 청약자수는 1.695 증가한다. 아파트 건설업체의 경우 준거변수 Brand2에 비해 SH주택공사는 분양세대수 대비 청약자수가 165.833 많다. 아파트 단지로부터 500m 내의 지하철역이 한 개 증가하면 분양세대수 대비 청약자수는 18.426 상승한다. 아파트 단지로부터 한강까지의 거리가 1m 가까워지면 분양세대수 대비 청약자수는 0.006 증가한다. 아파트가 위치한 생활권의 준거변수인 동북2생활권에 비해 동북1생활권은 분양세대수 대비 청약자수는 51.604 적고, 동북2생활권에 비해 동남2생활권은 57.982 적다.

2) 아파트 입지조건 광고

한 아파트 단지 광고에 역세권이 광고 기사 수만큼 언급이 되면 분양세대수 대비 청약자수는 11.841 감소한다. 광고에 숲세권이 모든 기사에 한 번씩 언급될 때 분양세대수 대비 청약자수는 4.380 증가한다.

3) 입지조건과 입지조건 광고 비교

지리정보를 기반으로 한 아파트 입지조건에서 아파트에 가까운 학교 개수는 아파트 청약 경쟁률에 영향을 미치지 않는다. 또한 학세권에 관한 광고도 아파트 청약률에 영향을 미치지 않았다. 이는 광고의 나열식 특성(박주연 외, 2006)과 관련 있다. 광고에서 “고덕 롯데캐슬 베네루체 주변에는 상일여중, 상일여고, 한영중, 한영고, 한영외고가 있다.”라고 언급이 되었을 때 고덕 롯데캐슬 베네루체 아파트 광고에서 학교는 5번 등장하는 것이다. 하지만 단순히 거리상으로 가까운 학교가 많은 아파트들은 광고에서와 실제 입지조건에서 모두 소비자들의 아파트 선호에 영향을 미치지 않았다. 비록 광고에 학교들이 같은 빈도로 노출이 되었더라도 각 학교에 대한 소비자들의 선호하는 정도가 다르기 때문에 소비자들에게 미치는 영향 또한 제각각이다. 보통 교육에 관심이 많은 학부모들은 자녀들이 학력평가 수준 등이 높은 좋은 학교에 가기를 희망하여 좋은 학교 주변 아파트로 몰리게 된다(안문영·추준석, 2017). 따라서 광고에 나열된 모든 학교의 개수나 아파트 단지로부터 가까운 학교의 개수가 아파트 청약률에 영향을 미치지 않는 것이다.

아파트 단지로부터 500m 내에 지하철역 개수가 많을수록 청약은 증가하고 광고에서는 지하철역을 적게 언급할수록 청약이 증가한다. 이는 아파트 단지에 가까운 곳에 역이 있을 경우 그 역 하나를 광고에 언급하지만 특별히 가까운 역이 없는 경우 멀리 떨어진 역 여러 개를 한꺼번에 언급하는 경향 때문이라 판단된다. 한 아파트당 500m 내의 지하철의 개수는 평균 0.5개지만 한 아파트 광고당 역세권에 대한 광고는 2.410회로 4배의 차이가 있다. 이는 광고에서 해당 아파트에서 도보(500m)로 이용할 수 없는 거리의 역까지 역세권 광고에 포함하거나 해당 아파트에서 다른 교통수단을 거쳐서 이용할 수 있는 역까지 포함했기 때문이다. 답십리 파크 자이의 경우 아파트 단지로부터 500m 내 지하철역이 존재하지 않지만 지하철역에 대해 한 기사당 평균 12.5회 언급하였다. 또한 광고에서 답십리 파크 자이에서 답십리역을 걸어서 혹은 버스 등 다른 교통수단을 통해서 답십리역을 이용할 수 있다고 언급하고 있다. 광고에서 역에 대한 이런 식의 부가적인 설명(박일환, 2013)이 적을 때 아파트 청약률이 증가한다. 따라서 역세권의 경우 사람들이 실제 아파트로부터 가까운 거리 내에 이용할 수 있는 지하철역 개수와 부가적인 설명이 적고 핵심적인 내용을 전달하는 역세권 광고(이미연, 2017)를 선호한다는 것을 알 수 있다.

아파트 단지로부터 500m 내에 공원이 있는지 없는지의 유무는 청약 경쟁률에 영향을 미치지 않았다. 하지만 아파트 분양 광고에 숲세권에 관련된 단어가 언급되면 아파트 청약 경쟁률은 상승하였다. 아파트 주변에 실제 공원의 존재유무보다 공원녹지에 대한 광고의 효과가 유의미함을 나타낸다. 면목 라온프라이빗은 아파트 주변에 광고에 11.48회 언급된 공원이 500m 내에 존재하지 않는다. 이에 아파트 단지 앞에 중랑천이 흐르고 전망이 우수하며 개방감이 느껴진다는 광고 문구를 사용하여 실제로 중랑천까지의 거리가 얼마나 가깝고 아파트에서 쉽게 이용할 수 있는지에 대한 정보보다는 중랑천이 주는 이미지를 강조한다. 아파트 단지에서 가까운 곳에 공원녹지가 존재하는지의 유무보다 아파트에 가까운 공원녹지가 아파트에 주는 이미지(김하늘, 2016)가 소비자들에게 중요하다는 것을 알 수 있다.

아파트 단지에서부터 한강까지의 거리는 청약률에 음의 영향을 가진다. 아파트 단지에서 한강과 1m 가까워질수록 아파트 청약률은 0.06 올라가는 것이다. 하지만 한강에 대한 광고 유무는 아파트 청약률에 영향을 미치지 않는다. 한강에 대한 사람들의 관심이 증가함으로 한강이 아파트 가격 및 청약률에 영향을 미치게 되면서(배상영 외, 2018) 사람들이 광고가 아니라 실제로 아파트 단지에서 한강까지 거리가 얼마나 가까운 지 실질적인 요소를 고려하는 현상이다. 공덕 SK Leaders VIEW의 경우 아파트 단지의 배치와 주변 환경 때문에 일부 세대에서만 한강 조망이 가능하다. 이렇게 같은 아파트 단지 내에서도 한강 조망 여부가 달라질 수 있어 광고보다도 확실한 한강까지의 거리 지표가 소비자들에게 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 사람들이 선호하는 주거가치를 아파트 입지조건 광고와 실제 아파트 입지조건이 아파트 청약 경쟁률에 미치는 영향을 비교분석하여 알아보았다. 아파트 분양 광고에서 강조하는 아파트 입지조건을 알아내기 위하여 텍스트 분석을 활용하였고, 결과물을 회귀분석의 독립변수로 설정하여 텍스트 분석의 영역을 확장시켰다. 동시에, 회귀분석에서 변수 구축의 근거로 텍스트 분석을 사용하는 것은 변수 구축의 타당성을 높이는 역할을 하였다.

텍스트 분석 결과 아파트 분양 기사에는 학세권, 역세권, 숲세권, 한강에 광고가 자주 등장하고 학세권, 역세권의 경우 나열식으로 광고가 구성되어 있었다. 텍스트 분석 결과를 변수 구축에 사용한 회귀분석 결과에서 아파트 분양 광고에 나타난 입지조건들은 아파트 청약 경쟁률에 각각 다른 영향을 미쳤다.

숲세권에 대한 광고가 아파트 청약 경쟁률에 유의미한 영향을 미치는 것을 통하여 사람들은 아파트 청약 신청 시 여가 생활을 위한 녹지공간과 주변 경관 조망이 보장된 아파트 환경을 선호하는 것을 파악할 수 있었다. 하지만 아파트 단지로부터 공원녹지 접근성이 소비자들의 아파트 선택에는 영향을 미치지 않는 점에서, 공원에 대한 실제 접근성보다 광고가 만들어낸 친환경적 이미지가 사람들의 청약결정에 영향을 주는 것으로 판단된다. 또한, 분석 대상 중 이수역 리가 아파트를 제외한 모든 아파트는 숲세권에 대해 광고를 게재하였지만 공원녹지가 아파트 단지로부터 실제로 보행이 용이한 거리 내에 위치한 비율은 34.13%이다. 이에 아파트 분양 광고에서 공원녹지는 정보 전달이 아닌 아파트 친환경적 이미지 조성을 위한 마케팅 전략(김혜림, 2017)으로 사용됨을 알 수 있었다. 또한 공원녹지에 대한 광고는 아파트에 대한 긍정적인 이미지를 구축하고 소비자들이 청약을 신청하도록 유도한다는 점에서 친환경적인 아파트에 대한 사람들의 요구가 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.

하지만 한강의 경우에서는 아파트 단지에서 한강까지의 거리가 가까울수록 청약률에 긍정적인 영향을 미치고 한강에 대한 아파트 광고의 언급은 청약률에 영향을 미치지 않는다. 아파트 광고에 나타난 공원이 아파트의 친환경적인 이미지를 조성하여 아파트 청약률을 증가시키는 것과 반대로 한강은 광고 속 언급이 아닌 한강에 대한 실제 접근성이 중요하게 작용한다. 한강은 서울을 대표하는 랜드마크로 아파트의 미래 자산 가치를 상승시키는 특성(성주환·박필, 2014)을 가지고 있다. 따라서 아파트의 청약에 관해서 광고에 나타난 한강에 대한 이미지가 아니라 아파트에서 한강까지의 실제 거리가 중요하게 작용하는 것이다.

아파트 단지로부터 보행이 가능한 거리에 위치한 지하철역이 많을수록 청약률이 증가한다는 점에서 아파트 인근에 위치한 지하철역이 사람들이 아파트를 선택할 때 중요하게 고려하는 대상이라는 것을 알 수 있다. 하지만 입지조건 결과와 상이하게, 아파트 단지의 광고 분석 결과에서는 역세권 관련 내용이 광고 속에 많이 언급될수록 아파트 청약 경쟁률이 오히려 감소하였다. 이는 아파트 단지 주변에 실제로 접근성이 좋고 이용하기 편리한 지하철역이 없는 경우, 단지로부터 멀리 떨어진 다수의 지하철역을 아파트 광고 속에 언급하여 역세권 언급횟수를 과도하게 증가시키는 경향과 관련지어 생각할 수 있다. 이러한 아파트 광고는 입지조건에 대한 핵심적인 내용을 전달하지 못하고 오히려 광고에 대한 신뢰성을 낮춤으로써(이미연, 2017) 분양광고의 효과를 저해시키는 것으로 해석할 수 있기 때문이다. 역세권에 대한 입지조건 분석 결과와 광고 분석 결과를 비교하는 것을 통해, 소비자들은 아파트 선택 시 아파트 단지에서 다른 교통수단과의 연결 없이 바로 이용할 수 있는 가까운 지하철역을 중요하게 생각한다는 것을 알 수 있었다.

학세권 광고의 경우 아파트 단지의 근거리 학교들을 모두 나열하는 학세권 광고의 특성상 아파트 청약 경쟁률에 영향을 미치지 않았다. 소비자들은 단순히 거리상으로 아파트 단지에 가까운 학교가 많은 것을 선호하지 않는다는 것을 알 수 있다.

본 연구는 각 아파트 입지조건 광고에 대하여 소비자들이 어떻게 반응하는지를 밝혀내었다. 또한, 생산 공급자가 신문에 게재한 아파트 분양 광고의 문자적 분석에서 벗어나 소비자가 선택적으로 인지하는 아파트 분양 광고를 분석하려고 하였다는 점에서 의의가 있다. 이는 현 주거가치에 대한 이해를 높이고 바람직한 소비자 중심의 주거 문화 광고를 형성하는 데 도움을 줄 것이다.

하지만 본 연구에서는 서울이라는 한정적 공간을 대상으로 조사하였기 때문에 한국인의 주거가치를 모두 대변하지 않는다. 그리고 아파트 광고는 현재의 입지조건뿐만 아니라 미래에 계획된 입지조건까지도 홍보하는 경향이 있으나, 본 연구에서는 아파트가 분양된 시기를 연구 기준으로 선정하여 미래 투자가치는 고려하지 못하였다. 그러나 본 연구는 앞으로 서울 유휴부지나 근교에 개발될 신축 아파트 단지의 수요를 높이는 요소에 대한 실마리를 줄 것이며 아파트 분양 광고 해석에 소비자 중심의 새로운 방향을 제시할 것이다.

Acknowledgments

본 논문은 서울대학교 창의선도 신진 연구자 지원사업의 후원(과제번호 : 500-20170162), 환경부 "기후변화대응 환경기술개발사업(과제번호 : 2014-001-310007)의 지원과 2017년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원(과제번호 : NRF-2017S1A3A2066771)에 연구되었음.

본 논문은 서울특별시·서울연구원이 주최한 「2018 서울연구논문 공모전」에서 우수논문으로 선정된 논문으로 수정·보완하였음.

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