재개발사업 시행단계에 따른 사업구역 주택가격 변화 분석 : 서울 서북권을 대상으로

재개발사업 단계별로 사업구역 내 주택가격 변화를 분석했다.

본 연구에서는 재개발사업 구역 내에서 이루어지는 주택의 매매거래를 대상으로 하여 거래가격에 미치는 요인들의 영향을 분석하였다. 실제 주택을 거래 대상으로 하는 기간인 관리처분계획인가일까지의 거래를 대상으로 하였으며, 주요 사업단계인 정비구역지정부터 관리처분계획인가까지의 기간을 모두 포괄하는 사업구역을 선정하였다. 분석에는 2006년부터 2016년까지 서울 서북권의 마포구 3개 구역, 서대문구 8개 구역, 은평구 8개 구역 총 19개 구역의 단독, 다가구, 다세대, 연립주택이 거래된 4,463건을 활용하였다. 거래금액을 대지지분에 해당하는 토지면적으로 나누어 단위면적당 가격을 종속변수로 한 헤도닉 가격모형으로 각 독립변수들의 영향을 실증 분석하였다. 분석 결과, 세입자수가 조합원수에 비해 많을수록, 일반분양세대수비율이 클수록, 임대세대수비율이 적을수록, 정비기반시설비율이 높을수록 긍정적인 영향을 미쳤으며, 사업이 주요단계를 완료하고 진행될수록 가격이 상승하는 것으로 나타났다. 도시정비사업 관련 기존 연구에서는 사업 구역 내에 위치한 주택의 거래가격 변화는 가장 큰 관심 대상임에도 불구하고, 사업의 주변지역 아파트를 대상으로 분석하거나 사업의 추진에 미치는 영향, 거주자의 만족도 등에 관한 연구가 대부분이었다.

이에 본 연구는 선행 연구 고찰을 통해 재개발사업 진행에 영향을 미치는 주요 특성변수를 선정하고 자료를 취합해 데이터를 구성하고 모형을 선정하여, 주요 시행 단계를 기준으로 시기를 나누어 거래가격 변화를 분석하였다. 뿐만 아니라 아파트에 비해 연구가 활발하지 않은 단독, 다가구, 다세대, 연립주택을 분석 대상으로 하였다는 점에서 기존 연구와의 차별성을 가진다고 할 수 있다. This study analyzed the impact of factors on the price of housing in redevelopment project districts. The project areas were selected that cover all the periods from district selection to approval of administrative disposal plans. From 2006 to 2016, the analysis used a total of 19 districts in Mapo-gu, Seodaemun-gu, and Eunpyeong-gu. The effect of each independent variable was analysed by the Hedonic Price Model.

The analysis showed that the larger the number of tenants, the lower the general household ratio, the higher the rent rate and the higher the maintenance infrastructure ratio, the more positive to house price. Although the change in the price of the housing located in the business area is the most concern, in the previous studies related to the urban maintenance business, Most of the studies were conducted on apartments in the surrounding areas of the project, their impact on the project's implementation, and the residents' satisfaction.

In response, the study analyzed changes in transaction price by dividing the time period based on the key implementation stages by selecting key characteristics variables, compiling data, selecting models and selecting models that affect the progress of redevelopment projects. In addition, it is differentiated from existing research in that it was analyzed for single, close, multi-family and row houses that are not active in comparison to apartments.