경기도 재건축 정비사업의 추진기간에 영향을 미치는 요인 분석: 생존분석을 중심으로

경기도 재건축 정비사업의 추진기간에 영향을 미치는 요인을 분석했다.

본 연구는 경기도 내 완료된 재건축 정비사업 84건을 대상으로, 조합설립인가일부터 이전고시일까지의 추진 기간에영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 분석 절차는 ① 단변량 분석을 통한 예비 변수 검토, ② 비선형성 검증(로그 변환 및 GAM)으로 변수 특성 파악, ③ 다변량 Weibull 비례위험 회귀분석의 순으로 진행되었다. 분석 결과, 첫째, 단변량 분석에서는 건물 동수, 조합원 수, 조합원 분양세대수, 주택전세가격지수 등이 사업 기간과 유의한 연관성을 보였으며, 건물 동수는 대부분의 분석 단계에서 일관되게 사업 기간 연장 요인으로 나타났다. 둘째, 주택전세가격지수는 비선형성 검토 결과 원자료에서 뚜렷한 영향이 없었으나 로그 변환 후 위험비가 크게 감소하여 전세가격이 높은 지역일수록 사업 기간이 단축되는 경향이 보다 뚜렷해졌다. 셋째, 세대밀도 지표(조합원 수 ÷ 건물 동수)는 원자료를 사용했을 때는 유의성이 약했으나, 로그 변환과 비선형성 검증 결과, 중간 수준의 밀도(약 30~60세대/동)에서 사업 기간이 단축되는 비선형적 관계가 확인되었다. 넷째, 모형 비교 결과 Weibull 모형이 Cox 비례위험모형보다 우수한 설명력을 보였다.

본 연구는 서울과 달리 경기도에서는 조합 규모와 세대밀도가 일정 범위 내에서 사업 기간 단축에 기여할 수 있음을실증적으로 제시하였으며, 이는 지역별 특성을 반영한 맞춤형 재건축 정책 설계의 필요성을 뒷받침한다. This study empirically analyzed the factors influencing the project duration—from the date of cooperative establishment approval to the public announcement of relocation—for 84 completed reconstruction projects in Gyeonggi Province, Korea. The analysis followed a systematic procedure: (1) preliminary variable screening through univariate analysis, (2) examination of nonlinearity using log transformation and Generalized Additive Models (GAM) to identify variable characteristics, and (3) multivariate Weibull proportional hazards regression analysis.

First, the univariate analysis indicated that the number of buildings, number of cooperative members, number of allocated units to members, and the Housing Jeonse Price Index were significantly associated with project duration, with the number of buildings consistently emerging as a factor prolonging the duration across most analytical stages. Second, the nonlinearity test showed that while the Housing Jeonse Price Index exhibited no clear effect in the raw data, its hazard ratio decreased substantially after log transformation, suggesting a more pronounced tendency for shorter project durations in areas with higher jeonse prices.

Third, the Cooperative Density Index (number of cooperative members per building) showed weak statistical significance in its raw form but demonstrated improved model fit and strong significance after log transformation, revealing a nonlinear relationship in which medium-density projects (approximately 30–60 cooperative members per building) experienced shorter durations. Fourth, model comparison results indicated that the Weibull model outperformed the Cox proportional hazards model in explanatory power.

The findings demonstrate that, unlike in Seoul, larger cooperative sizes and moderate density levels in Gyeonggi Province can contribute to shorter project durations, underscoring the need for reconstruction policies tailored to regional characteristics.