The Effect of the Energy Efficiency Rating System on Apartment Prices 이동성 ** ㆍ문태훈 ***
Ⅲ. 분석의 틀
1. 자료 수집
앞서 언급했듯이 본 연구는 서울시를 대상으로 국토교통부에서 제공하는
"2014년 아파트 실거래가” 자료를 활용하였다. 서울에서 2014년에 거래된 에너지 효율등급 인증 아파트는 총 1,363건으로 파악되었다. 하지만 2014년 서울에서 거 래된 총 아파트는 총 81,561건으로 에너지효율등급 인증 아파트의 비율이 1.67%
정도 밖에 되지 않는 것을 파악하였다. 따라서 본 연구는 앞서 언급하였듯이 타 당도를 높이기 위한 노력으로 서울시 전체 아파트를 대상으로 분석을 진행한 것이 아니라 서울시의 아파트 중 인증 단지 인근의 아파트만을 추출하는 작업을 거쳐 분석을 진행하게 되었다. 비인증 아파트 단지를 추출하는 과정은 <그림 1>과 같다.
먼저 ArcMap 10을 활용하여 서울에서 거래된 총 아파트와 이 중 에너지효율 등급 인증 아파트를 구분하여 표현하였다. 그리고 에너지효율등급 인증 아파트 인 근 500m 범위 안의 비인증 아파트를 추출하였다. 이리하여 추출된 에너지효율등 급 인증 아파트는 1,079건,
2)
비인증 아파트는 3,130건으로 총 4,209건의 서울시 아파트 실거래 자료를 추출하였다.2. 변수 설정
본 연구에서는 각각의 독립변수가 어느 한 측면에 편기(bias)되지 않기 위해 선 행연구에서 중요하다고 판단되어지는 변수들을 추출하고, 연구자가 설정한 가설
1) 서울에서 거래된 총 아파트 2) 서울에서 거래된 인증 아파트
3) 인증 아파트 인근 설정(500m) 4) 비인증 아파트 추출
<그림 1> 비인증 아파트 추출과정
2) 총 1,363개의 서울시 에너지효율등급 아파트 중 아파트 주소 및 변수 등에 이상이 있다고 판 단되는 284개의 자료는 제외시킴.
을 입증해줄 수 있다고 판단되는 변수를 포함하여 모형을 구축하였다. 구축한 모 형은 <표 1>과 같다.
구분 단위 출처
종속변수 실거래가격 원 국토교통부
독립변수
세대특성
전용면적 m2 네이버부동산
층 층 네이버부동산
현관구조 (0:계단,1:복도,복합) 네이버부동산
방수 개 네이버부동산
난방방식 (0:개별,1:중앙,지역) 네이버부동산
단지특성
건축 경과년수 년 네이버부동산
세대 당 주차대수 대 네이버부동산
지하철과의 거리 m 서울시 공공데이터
초등학교와의 거리 m 서울시 공공데이터
지역구분 (0:강북,1:강남) 네이버
분석특성 에너지효율등급 등급 국토교통부
<표 1> 변수 선정
구축한 모형에서 종속변수는 실거래가로 설정하였고, 설명변수는 크게 세대특 성, 단지특성 그리고 연구자가 검증하고자 하는 분석특성으로 분류하였다. 구체적 으로 살펴보면, 세대특성에는 전용면적, 층, 현관구조, 방수, 난방방식 등이 포함 되어 있고, 단지특성에는 아파트 건축 경과년수, 세대 당 주차대수, 지하철과의 거 리, 초등학교와의 거리, 지역구분 등이 포함되어 있다. 마지막으로 연구자가 검증 하고자 하는 분석특성은 예비인증을 제외하고 본인증만을 포함한 에너지효율등 급을 설정하였다.
3. 변수의 기초 통계량
앞서 에너지효율등급 인증을 받은 아파트 및 인증을 받지 않는 아파트를 추출 하고, 에너지효율등급이 아파트가격에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위해 변 수를 선정하였다. 이렇게 구축된 표본과 각 변수에 대한 기초 통계량은 <표 2>과 같다.
먼저 종속변수인 2013년 서울시 실거래가격의 평균은 약 5억 4천만원으로 나 타났다. 그리고 분석특성으로 선정한 에너지효율등급에 대한 변수를 살펴보면 최 소값이 1이고, 최대값이 6임을 확인할 수 있다. 에너지효율등급이 1등급에서 5등 급까지일 경우에는 각각 1에서 5까지의 값을 부여하였고, 에너지효율등급을 받 지 않은 아파트의 경우 6을 부여하였다. 이렇게 변수를 구성한 이유는 에너지효 율등급에 따른 아파트가격에 대한 영향력과 함께 인증아파트와 비인증아파트 사 이의 차이도 함께 확인하기 위함이다. 그 밖에도 평균전용면적은 83.7m