도로교통소음의 화폐계측에 관한 실증분석

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- 서울 강남지역을 사례로 -

Practical analysis for estimating the monetary value of road traffic noise

임 영 태 국토연구원 책임연구원

I. 서론

II. 분석방법 및 자료특성분석 1. 분석방법 정립

2. 자료수집 및 조사 3. 자료특성분석

III. 자동차 소음가치의 추정 1. 회귀분석의 기본모형 설정 2. 사례지역의 회귀분석

IV. 결론 및 정책건의

목 차

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I. 서론

지난 수십 년간 우리나라 경제의 고속성장에 힘 입어 소득수준이 향상됨에 따라 국민들은 생활의 질적향상을 추구하기 시작하였고 점차 쾌적한 환경 에 대한 욕구가 높아지고 있다.

최근 리오회담 등 전 세계적으로 환경문제가 중 요한 이슈로 등장함에 따라 향후 환경개선이 경제 성장의 전제조건이라는 인식하에 환경의 질을 개선 하기 위한 여러 가지 규제제도나 법규, 정책들이 모 색되어야 하는 단계에 이르렀다.

특히 교통시설의 신설 혹은 개선은 자연경관을 변경시키고 운행에 따른 소음, 진동, 매연을 발생시 키기 때문에 환경보존에 대한 관심이 날로 고조되 고 있는 지금 교통사업이 환경에 미치는 영향의 중 요성이 크다고 할 수 있다.

그런데 이같은 환경의 변화는 계량화하기 어려 울 뿐만 아니라 시장가격을 반영하는 화폐가치로 환산하기는 더더욱 어렵다. 그렇지만 환경이 가지 는 정확한 경제적 가치의 추정이 전제되지 않고서 는 이에 따른 환경관련 투자의 비용효과분석이라든 가 환경관련 정책의 우선순위결정 등이 체계적으로 논의되기가 어렵다. 따라서 환경오염의 경제적 피 해 또는 환경개선의 경제적 편익을 추정할 수 있는 방법이 요구된다.

선진국에서는 교통소음을 사람들의 삶의 질에 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나인 동시에 일 상생활에서 직면하게 되는 가장 심각한 문제 중의 하나로 여기고 있으며, 교통 및 도시계획가뿐만 아 니라 일반사람들도 교통소음의 중요성에 대해 충분 히 잘 인식하고 있다.

즉, 몇몇 나라에서는 이미 교통소음이라는 환경 재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산, 순현재가 치 또는 비용- 편익분석에 반영하여 교통소음을 교

통시설의 타당성 평가에 명백하게 고려하고 있는 한편, 또 다른 나라에서는 교통소음이 화폐가치로 측정되고 있지는 않지만 교통시설의 타당성 분석시 교통소음이 미치는 영향을 반드시 측정함으로써 암 묵적으로 평가에 반영하고 있다.

그렇지만 우리나라에서는 대부분의 경우 교통시 설 평가에 교통소음의 효과는 반영되지 않았다. 왜 냐하면 교통시설 공급이 훨씬 중요하다고 인식하여 소음과 대기오염 같은 교통시설 공급에 따른 악영 향은 상대적으로 덜 중요하게 인식하기 때문이다.

최근에는 소득수준이 증가함에 따라서 사람들은 그들의 생활환경에 보다 중요성을 두기 시작하였 고, 따라서 우리나라에서도 교통시설 평가에 교통 소음과 대기오염의 효과를 반영하려는 시도가 일어 나고 있으며, 어떤 경우에는 소음과 대기오염 모두 를 측정하고 있다. 반면에 우리나라에서 교통소음 의 가치를 추정한 시도는 아직까지 없었다.

본 연구의 목적은 서울 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하는 것이다. 소 기의 목적을 달성하기 위해 특성가격기법을 이용하 였는데 좀 더 정확히 말하자면「준-특성가격기법」

이다. 이는 특성가격분석에 필요한 자료의 한계를 극복하면서 본 연구에서 추구하고자 하는 주택가격 에 내재된 소음가치를 추정하는데 현실적으로 가장 적합한 방법론 중의 하나다.

즉, 기존의 특성가격기법을 위해서는 주택가격 을 포함한 주택특성변수, 주변특성변수, 사회・경 제적 특성변수 등이 필요하나, 본 연구에서는 자료 의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다 른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표 본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측 정한 자료를 활용하여, 소음에 의한 주택가격의 한 계가치를 측정하고자 하였다.

왜냐하면 우리나라의 경우 특정 지역내에 200

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~1,000가구가 동시에 건축됨에 따라 특정 주택단 지 내에서는 주택특성변수를 내포한 기타 변수에 의한 가격차이를 배제할 수 있기 때문이다. 그런 경 우 특정 복합고층 주택에서 주택가격에 영향을 미 치는 요인은 주택의 층수와 소음수준 등이라고 할 수 있다. 게다가 만약 동일 층수에서 주택가격이 비 교된다면, 주택가격 차이에 영향을 미치는 가장 중 요한 요인은 소음수준이라고 할 수 있다.

제2장에서 분석방법의 정립과 자료수집 및 특성 분석을 하는데 여기서는 부동산 중개소를 통한 조 사대상 아파트의 매매가격 조사와 그 아파트의 실 제 소음측정을 통해 소음 수준에 따른 아파트 매매 가격 차이를 평형대별로 통계적으로 분석해 결과를 제시한다. 제3장 자동차 소음가치의 추정에서는 통 계적인 회귀분석 절차를 거쳐 함수형태별 모형설정 과 추정을 통해 적합한 회귀식을 도출한다. 전체 조 사자료를 대상으로 함수형태별 모형의 적합성 및 한계소음가격을 도출한 뒤, 대・중・소형 아파트의 한계소음가격의 범위를 제시한다. 마지막 제4장에 서는 연구의 결과를 요약 정리하고 정책적 시사점 과 향후 연구과제를 제시한다.

II. 분석방법 및 자료특성분석

1. 분석방법 정립

국내의 경우 소음에 대한 화폐가치화에 대한 연 구는 드물다. 몇몇 연구에서 지하철 소음과 건설비 와의 관계에서 소음가격을 설문조사한 것과 공항주 변 거주자에 대한 항공기 소음피해에 대한 보상비 를 산정하는 과정에서 판례에 의한 소음피해비용 산정을 다룬 것에 불과하다. 본 연구는 자동차 소음 의 한계소음가격을 소음과 아파트 매매가격차를 통 해 추정하되, 함수형태별, 평형대별에 따른 소음차 이로 인한 아파트가격 차이를 분석한다.

따라서 본 연구의 접근방법은 다음과 같이 설명 할 수 있다.

변수간의 상관관계 규명과 소음수준에 따른 아파 트 매매가격 차이와의 관계를 규명하기 위해 소음측 정 및 설문조사(샘플링)를 실시한다. 특히 부동산 중 개업소를 통한 사례지역 아파트 매매가격을 조사¹⁾ 하고 조사를 통해 수집된 소음수준별 아파트 매매가 격 차이에서 소음으로 인한 가격 차이에 대한 비중을 회귀분석으로 파악한다. 즉, 회귀분석 자체가 소음수 준에 따른 아파트가격 차이에서 소음차이변수의 계 수값을 찾아내는 행위를 말하며 그러한 분석으로 함 수형태별 한계소음가격 도출이 가능하다.

일반적으로 특성가격은 소음 이외의 여러 요인 에 따라 결정되므로 Box-Cox 변환²⁾을 통해 적합 한 함수형태를 도출해야 하나, 본 연구에서는 아파 트 가격에 영향을 미치는 여러 요인 중 많은 부분을 동일 조건의 샘플로 확보함으로써 굳이 Box-Cox

1) 본 연구는 선호의식(SP)자료를 이용하지 않고 현시선호(RP)자료를 이용하였다. 물론 선호의식기법 적용을 위한 설문디자인 을 구상하였으나 아파트 주민들의 소음수준과 부동산 가격에 대한 자의적인 대답으로 인한 편의(bias)문제를 어떻게 처리할 것인가가 SP적용을 망설이게 한 가장 큰 이유였다. 또한 가상적인 시장상황을 전제로 구성된 설문을 우편으로 발송할 경우 회 수율이 낮으며, 직접 개별 방문하여 자세하게 설명을 해 줄 조사원의 확보가 어려운 문제 또한 SP적용을 망설이게 한 이유로 꼽을 수 있다. 향후 높은 교육수준과 표본 추출방법, 그리고 설문조사에 익숙한 사회분위기가 조성되면 SP를 이용한 자료로 분석이 가능하리라고 본다.

2) Box -Cox 변환에 대해 간략히 설명하면 다음과 같다. Rosen이 제안한 특성가격기법에 의하면 시장가격인 주택가격과 환경조건 의 관계를 표현하기 위해서는 시장가격함수가 필요하다. 이 단계에서도 함수형태의 설정이나 다중공선성을 포함하는 파라메터 추 정에 관련된 계량경제학상의 문제가 존재한다. 따라서 이러한 문제에 대한 하나의 방책으로서 가장 적용이 용이한 함수로서

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변환을 적용할 필요는 없었다. 통상적으로 Box- Cox 변환을 적용하기 위해서는 수많은 데이터가 필 요하나 본 연구에서는 특성가격기법의 변형으로서 2단계 추정을 시도하였다.

본 연구에서 수행하는 회귀분석은 아파트가격의 차이를 소음이 설명하는 부분과 샘플링에 의해서 해결되지 못한 기타의 요인에 의해 결정되는 부분 그리고 설명되지 않는 잔차항으로 구분한다. 회귀 식을 추정한 결과 한계소음가격을 구할 수 있다.

회귀식의 종속변수로는 아파 트가격 차이가 사용되며, 가장 주된 설명변수는 소음 차이다.

소음 차이 이외의 설명변수로는 평형변수와 도로유형더미가 사 용된다. 더미변수는 정량적으로 정확히 표현되지 않는 변수들을 0과 1같이 단순화시켜서 질적인 차이만을 담고 있는 변수들이 다. 즉 더미변수는 정성적인 변 수이다. 여기서 더미변수는 소 득수준과 같이 중요한 변수임에 도 자료의 확보가 곤란한 아파 트가격 차이 결정요인을 부분적

으로 반영하는 역할을 한다. 그리고 아파트 거주자 들의 행태와 같이 측정하기 곤란한 부분을 설명한 다고 볼 수도 있다. 도로유형더미는 본 연구에서 구 체적으로 다루고 있지 못한 교통공학적 차이가 아 파트가격 차이에 미치는 영향을 설명하는 대리변수 로 역할한다. 분진, 진동, 매연 등과 같이 소음관련 변수들을 구분하여 설명하기 곤란한 부분들은 잔차 항 속에 포함된다.

Box-Cox형이 사용되고 있다. 특히 1980년 이후의 연구에서는 함수형태의 선정에 대해서 Box-Cox 변환이 빈번하게 사용되고 있다.

Box-Cox 변환은 변수 P를 아래 모형식처럼 파라미터 λ를 이용하여 변환하는 것이다.

G(P ; λ) = (Pλ-1)/λ (λ≠0)

= ln P (λ=0)

따라서 Box-Cox 변환은 대수형이나 선형의 함수형태를 그 특수한 경우로서 포함하는 일반적인 고차함수로서 고려된다. 이러한 변환을 이용하면 특성가격함수는

G(P ; λ) = α+Σβihi(Zi ; μi)

로서 표시된다. 여기서 hi(zi,μi) = (ziμi-1)/μi, λ와 μi(i=0,・・・,n)는 변환 파라미터이다.

종속변수인 P의 변환을 행하지 않는 경우에는 독립변수 Z의 변환에 대해서 어느 변환이 통계적으로 가장 양호한 적합도인지에 대한 판단에는 통상적으로 자유도 조정 결정계수를 이용할 수 있다. 그렇지만 종속변수에 변환을 실시할 경우에는 오차분포는 정 규분포를 따르지 않으므로 추정에는 최우추정법이 이용된다. 이러한 것에서부터 우도함수에 의해 대수우도치가 최대가 되는 μi를 선택해 가는 것이 된다.

<그림 1> 접근방법 모형도

③ 소음 이외의 기타 요소에 의한 차이

② 소음으로 인한 집값 차이 (Regression으로 해결)

① 샘플조사로 해결

도로변동 아파트값 유보가격 (잠재가격)

비교동 아파트값

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2. 자료수집 및 조사

1) 소음측정

소음측정은 소음측정기를 통해 도로변동과 비교 동을 동시에 측정하였는데 로얄층을 기준으로 하여 5초 간격으로 50회를 측정하여 평균값을 도출하였 으며, 각 대상지별로 하루에 2회를 실시하였다. 소 음측정에 있어서 대상지 전체를 일괄적으로 같은 시간대에 조사하면 더 정확한 자료를 산출할 수 있 지만 조사대상수가 방대하고 또한 소음측정장비 부 족으로 인해서 같은 시간대에 동시에 조사하지는 못했다. 하지만 도로변동과 비교동은 가능한 한 같 은 시간대에 조사하였다. 본 연구에 있어서 소음측 정은 도로변동과 비교동과의 소음수준의 차이에 있 기 때문에 소음을 측정하면서 주변에 예기치 않은 공사나 사고로 인한 소음 등을 배제할 수 없어서 도 로변동과 비교동은 동시에 소음측정이 진행되었다.

(1) 측정방법

소음은 발생원에서의 영향범위가 지극히 협소하 고 샘플지점마다 정보가 필요하다. 또한 본 연구의 특징인 주택가격과 소음의 데이터의 계측 핵심의 일치성을 확보하기 위해 소음샘플지점에서 실제로 소음을 계측하였다.

소음조사는 교통량, 속도, 대형차량 구성비율에 따른 도로소음특성을 가급적 정확히 파악하기 위해 비교적 암소음이 낮고, 지형이 평탄하고 장애물이 없는 지역을 대상으로 하였다. 측정은 ISO3095를 준용하여 반자유음장이 만족되는 환경에서 도로 중 앙분리대로부터 조사대상 아파트까지, 소음이 비교 적 많이 잡히는 10층³⁾을 기준으로 ±2층에서 행해

졌으며, 아파트 층별 실외 소음도를 측정하였다.

(2) 측정자료 분석

측정자료는 다음 경우에 따라 분석・정리하며, 소수점 둘째자리에서 반올림하였다.

계기조정을 위하여 먼저 선정된 측정 위치에서 대략적인 소음의 변화양상을 파악한 후, 소음계 지 시치의 변화를 목측으로 5초 간격으로 50회 판독 기록하여, 다음의 방법으로 그 지점의 측정소음도 또는 암소음도를 정하였다.

① 소음계 지시치에 변동이 없을 때는 그 지시치

② 소음계 지시치의 변화폭이 5dB(A) 이내일 때는 구간내 최대치 10개의 산술평균 소음도

③ 소음계 지시치의 변화 폭이 5dB(A)를 초과 할 때에는‘등가소음도 계산방법’에 의한 등 가소음도를 계산하며, 본 연구에서는 등가소 음을 측정할 수 있는 소음계를 사용하였기 때 문에 그 소음계에 나타난 등가소음도를 사용 하였다.

2) 주택가격 조사

본 연구에서는 도면을 통해서 대상지를 선정하 고 각 대상지에 대해서 조사항목을 설정한 후 대상 지별로 배치 및 평형 등 여러 가지 조사항목에 대해 서 직접조사를 실시하였다. 설문에 대한 조사는 대 상단지에 인접한 부동산 중개업자를 통해서 알아보 았는데 매매가격은 2000년 3월 현재시점의 거래기 준가격으로 자료를 취득하였다. 매매가격에 대해 세입자를 통해서 설문을 하는 연구도 있으나 이는 아파트가격에 대한 정보가 부족하여 주관적인 판단 이 강하게 작용할 우려가 있다. 하지만 부동산 중개

3) 최근의 사례(자연종합환경, 2000. 3. 20)로 성수대교 북단 응봉아파트(15층 짜리) 방음벽 설치를 위한 아파트 소음측정결 과, 소음은 온도와 습도에 영향을 받으면서 3층의 경우 70dB, 9층 81dB, 10층 80dB로 10층±2층의 소음이 가장 높게 잡히 는 것으로 볼 수 있음.

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업자의 경우는 제3자의 관점에서 다양한 거래를 통 한 경험적 가격을 제시할 수 있고 대상아파트에 대 한 자세한 정보를 가지고 있다는 장점이 있다.

한편 평형대별 한계소음가격 도출을 위한 추가 조사의 필요성이 제기되어 같은 방법으로 조사하였 는데, 2000년 4월 현재까지의 거래기준가격으로 자료를 취득하였다.

물론 아파트 매매가격 조사상의 어려움은 있었 으나 부동산 중개소의 매매정보와 인터뷰를 통해 도로변 아파트가격시세를 파악하였으며, 급매 및 전세와 같은 것은 자료조사에서 배제시켰다.

일반적으로 도로변에는 대형아파트가 드문 반면 중소형 아파트는 많았으며, 평수가 달라 표본에서 제외되는 비교동도 많이 있었다. 도로변동과 비교 동이 최대 3~4평 차이가 나는 경우에는 평당가격 을 적용하여 유효표본으로 삼고 아파트 매매가격을 부동산 중개업자에게 묻기도 하였다.

3. 자료특성분석

조사대상아파트 134개 중 표본오차의 범위를 넘 어서는 6개의 조사자료를 제외한 128개 아파트의 통계량을 살펴보면, 서울 강남지역의 주택가격 평 균은 2억 8,000만 원대로 높았으며, 이는 교통접근 성 및 평균 소득수준이 타 지역에 비해 높기 때문으 로 추측할 수 있다.

또한, 평형대별 주택가격은 대형, 중형, 소형 등 세 가지 유형으로 구분하였는데, 전용면적 25.7평 (85m²) 이상인 대형의 경우, 서울 강남지역의 대형 아파트의 주택가격 평균은 3억 3,000만 원대이고, 중형(60～85m²)인 경우 2억 9,000만 원대, 전용 면적 18평(60m²) 이하인 소형의 경우는 2억 2,000만 원대로 나타났다.

<표 2>와 같은 조사자료의 통계적 분석을 통해 평형대별 주택가격에는 일정 부분이 소음수준에 따 라 영향받고 있다는 것을 짐작할 수 있으며, 다음 장에서 추정될 한계소음가치에 의해 대상 지역의 평형대별 아파트가격에 내재되어 소음가치를 도출 할 수 있을 것이다.

III. 자동차 소음가치의 추정

1. 회귀분석의 기본모형 설정

본 연구에서 사용되는 분석은 회귀방정식을 추 정하여 한계소음가격을 구하는 것이고, 여기서 사

<표 1> 조사 통계량

구 분 평 균

주택가격(백만 원) 285.00 152.15 546.13 46.26

평당가격(백만 원) 12.09 6.03 20.67 2.69

소 음(dB) 69.05 65.80 71.80 1.32

평 수(평) 24.31 11.00 49.00 6.74

최 소 최 대 표준편차

서울 강남지역

<표 2> 평형대별 평균 주택가격

(단위 : 백만 원) 구 분

대 형 338.57

중 형 292.15

소 형 224.29

서울 강남지역

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용되는 기본모형(prototype model)은 dp=

α

⁺

βdn+

ε

이다. dp는 아파트가격차이를 의미하고, dn은 소음차이며,

ε

^{은 오차항이다.}

아파트가격차이와 소음차이를 가장 잘 설명해 주는 모형을 다음과 같은 과정을 거쳐 설정하였다.

먼저 가장 일반적인 형태라고 할 수 있는 모형으 로서 가능한 설명변수를 모두 사용하여 회귀분석을 실시하고, 여기에서 유의하지 않은 변수들을 소거 해나가는 방식을 취했다. 그리고 함수형태⁴⁾로는 선 형과 준로그, 역준로그, 이중로그를 사용하였다. 각 각의 함수형태에 따라 한계소음가격도 달리 도출된 다. 여기서 주의해야 할 점은 로그형태를 띈 함수를 사용하지만 이들이 추정하고자 하는 모수(parame- ter)에는 영향을 주지 않고 모수에 대하여는 여전히 선형을 유지하므로 추정방식은 단순회귀(ordinary least square)를 적용할 수 있다.

2. 사례지역의 회귀분석

1) 상관관계 분석

소음가격 결정모형을 설정함에 있어 변수들에게 다양한 함수변환을 통해 최적 함수를 찾아야 한다.

물론 현실적으로 나타나는 함수형태는 비선형일 수 있고 이들을 본 연구에서 사용한 네 가지 함수변환 처럼 간단한 변환으로 선형화시킬 수 있다. 여기서 네 가지 함수형태가 모두가 적합한 모형으로 나타 날 수는 없다. 하지만 각 함수형태는 모형이 가지고

있는 특성을 다른 측면에서 해석 가능하게 한다. 선 형의 함수형태에서는 종속변수와 독립변수가 단순 증감의 관계를 갖는 반면 이중로그함수형태에서는 지수적 관계를 갖는다. 따라서 네 가지 함수형태에 서 결정된 모형의 설명력이나 계수들을 비교한다면 주택가격차이와 독립변수들간에 어떠한 관계를 갖 는지 파악할 수 있다.

모형에 사용된 변수 중에는 유의수준이 낮게 나 타나는 변수들이 있을 수 있다. 기존 연구들은 이러 한 변수들을 제거한 후 새로운 모형을 설정하여 보 다 적합한 모형을 구성하려고 하였다. 하지만 유의 수준이 떨어지는 변수들은 모형에 큰 영향을 미치 지 못한다. 따라서 전체변수를 사용한 모형을 통해 소음가격에 영향을 줄 수 있는 모든 변수들과 소음 가격과의 관계를 분석할 필요가 있다. 그런데 회귀 식의 문제점 중에 다중공선성(multicollinearity)문 제와 모형에 불필요한 영향을 미칠 수 있는 변수의 제거는 필요하다. 분산확대지수(VIF:variance inflation factors)⁵⁾의 확인과 변수간 상관관계 분석 을 통해 변수들에 대한 검토를 실시하였고, 이를 통 해 문제가 될 만한 변수를 제거한 뒤 모형을 재구성 하였다.

다음 <표 3>는 전체 8개 변수들에 대한 상관관계 분석을 실시한 결과를 정리한 것이며, 여기서 상관 계수가 ±0.3 이상⁶⁾인 경우는 종속변수인‘주택가 격차이’와 독립변수인‘평형’이 0.517로 비교적 높 게 상호작용을 하고 있으며, 종속변수인‘주택가격

4) 여기서의 함수형태는 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 네 가지이며, 각각의 함수식과 한계소음가격은 다 음과 같다.

선형(linear) 준로그(Semi logarithm) 역준로그(inverse semi logarithm) 이중로그(double logarithm) dp=α+βdn dp=α+βIndn Indp=α+βdn Indp=α+βIndn

β β/dn βdp β^dp_dn

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차이’와 독립변수인‘소음차이’는 0.326으로 상호 작용하고 있음을 알 수 있다.

2) 최적 회귀식 도출

네 가지 함수형태별로 회귀식(1,2)을 구성하여 분석한 결과 이중로그 함수형태가 모형의 적합도와 설명변수의 유의성면에서 가장 적합한 것으로 도출 되었다.

LDP = -2.69 + 0.91LDN + 0.79LSZ + 0.58RTN

(-10.02) (6.21) (10.71) (3.02)

* R-square는 0.7637이고 ( )은 t값임.

제2장에서 언급한 것처럼 함수형태가 선형인지, 비선형인지 정확하게 파악하기 위해서는 Box-Cox 변환을 통해 적합한 함수형태를 추정해 보아야 하 겠으나 본 연구에서는 Box-Cox변환을 적용할 수 있을 정도로 데이터 수가 많지 않다. 또한 회귀분석 결과 나타난 이중로그 함수형태가 최적이라고 말하 는 것은 본 사례대상지역의 데이터에 한정될 뿐 모 든 지역에 적용되는 가장 적합한 함수형태는 아니 다. 다시 말하면 본 연구에 국한된 최적 함수형태는 네 가지 선형함수형태 중 이중로그함수가 변수간의

5) 분산확대지수는 어떤 변수가 다중공선성을 지니는가를 결정하는데 유용하다. i번째 변수에 대한 분산확대지수는 1/(1-Ri²)로 정의되는데 이때 Ri²은 i번째 독립변수를 종속변수로 하고 나머지 독립변수들을 독립변수로 한 모형의 R²값이다. 모형의 VIF 값보다 크게 나타나는 변수들은 다중공선성이 있다고 본다(조인호. 1995. SAS강좌와 통계컨설팅. 제일경제연구소 : 20- 23).

6) 표본집단에서 상관계수가 ±0.3인 경우 표본수가 100개를 넘고 있기 때문에 모집단의 상관계수는 95% 신뢰수준에서 약 0.2~0.4 정도로 볼 수 있다.

<표 3> 표본의 각 변수간 상관관계

구 분 아파트가격

(도로변) 아파트가격

(도로변)

아파트가격 (비교동)

소음수준 (도로변)

소음수준 (비교동)

평형

주택가격 차이

소음차이

도로유형 더미

1.0 0.999 0.288 0.247 0.321 0.898 0.103 0.812

1.0 0.288 0.246 0.325 0.90 0.106 0.811

1.0 0.965 0.148 0.238 0.053 0.307

1.0 0.1 0.140 -0.149 0.303

1.0 0.517 0.136 -0.128

1.0 0.326 0.632

1.0 -0.005

1.0

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자기상관관계를 설명하는 더빈-왓슨값(Durbin- Watson stat)이나 모형의 적합성을 나타내는 Akaike info criterion 또는 Schwarz criterion 값 이 다른 세 가지 함수형태값보다 우수하여 본 연구 의 최적모형식이라고 보았다.

<표 4>는 서울 강남지역의 조사대상 아파트 동을 대상으로 4개의 소음가격에 대한 설명변수를 구성 한 것으로 각 셀의 상단부는 계수값이고 하단부는 유의수준이다. 그리고 1차는 4개(독립변수 2개, 더 미변수 2개) 요인을 모두 사용한 경우이고, 2차는 다소 유의성이 떨어지는‘도로유형더미’변수를 제 외한 3개의 결정요인을 사용한 경우다. 네 가지 함 수형태의 1,2차 접근 모두에서 모형은 높은 설명력 을 보였으며, 특히 2차 접근에서는 이중로그함수형 태가 80%에 가까운 설명력과 99% 수준의 유의수 준을 보이고 있으며, 역준로그함수형태 또한 높은

설명력을 보이고 있음을 알수 있다.

3) 한계소음가격 도출

서울 강남지역의 함수형태별 소음 1dB(A) 변화 에 따른 아파트가격 차이인 한계소음가격은 67만 원에서 96만 원으로 계산되었으며, 평형별로는 전 용면적 25.7평(85m²) 이상인 대형의 경우 200만 원～212만 원, 중형(60～85m²)인 경우 90만 원～

95만 원, 전용면적 18평(60m²) 이하인 소형의 경 우 42만 원～48만 원으로 나타났다.

4) 소음이 주택가격에 미치는 영향 비교 서울 강남지역의 도로 주변 교통소음이 주택가 격에서 미치는 영향은 주택가격에서 소음가격이 차 지하는 비중으로 볼 때, 대형이 0.6%, 중형이 0.3%, 소형이 0.2%를 차지하고 있는 것으로 분석 되었으며, 평균적으로 평수에 관계 없이 0.3%를 차

<표 4> 추정결과

함수형태

변수

선형(linear)

1 2 1 2 1 2 1 2

준로그 (semi logarithm)

역준로그 (inverse semi logarithm)

이중로그 (double logarithm)

R-square Adj R-sq 상수항(C) 소음 (DN, LDN)

평수 (SZ, LSZ)

도로더미 RTD

RTN

0.647 0.622 -1.011 -1.913 0.661 3.794 0.057 7.514 -0.166 -0.224 0.174 0.708

0.646 0.628 -1.088 -2.715 0.688 5.615 0.057 7.665

0.120 2.578

0.721 0.702 -4.175 -6.668 1.828 4.043 1.486 9.048 -0.378 -0.567 0.205 0.929

0.662 0.638 -0.985 -3.761 0.326 3.780 0.030 7.921 0.098 0.267 0.046 0.381

0.763 0.747 -2.696 -9.222 0.911 4.317 0.791 10.323 -0.005 -0.017 0.060 0.583

0.763 0.751 -2.698 -10.025 0.914 6.211 0.791 10.714

0.584 3.029 0.661

0.644 -0.940 -4.733 0.310 5.102 0.030 8.175

0.078 3.403 0.720

0.705 -4.307 -7.452 2.010 6.361 1.464 9.229

0.082 1.987

- - - -

주 : 1은 모든변수 적용, 2는 유의적이지 못한 변수 제외

상단은 계수값, 하단은 t값(위의 모든 계수들은 0.01 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 판명되었음.)

(10)

지하고 있었다. 즉, 소음 1dB(A) 증가가 주택가격 에 미치는 영향은 규모가 큰 평수일수록 소음 1dB(A) 증가가 주택가격에 미치는 영향이 높은 것 으로 분석되었다.

IV. 결론 및 정책건의

선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과 의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학뿐 만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이 라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아 파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 연구에서 최

초로 분석하였다. 그리고 본 연구의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가 격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉, 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치 는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매 가격에 내재된 한계소음가격 도출 이 가능하였다. 구체적으로는 평형 대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 1dB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다.

본 논문에서 도출된 결과를 정리 해 보면, 먼저 서울 대도시권의 교 통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기 위해「준-특성가격기법」을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본 을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정 한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계 소음가치를 측정하였다.

선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하 였으며, 그 중에서도 이중로그함수식이 가장 적합 성이 뛰어난 모형으로 나타났다.

한계소음가격은 주택의 평수에 따라 상당히 다 른 것으로 분석되었다. 즉, 서울강남지역의 함수형 태별 소음 1dB(A) 변화에 따른 아파트가격 차이인 한계소음가격은 67만 원에서 96만 원으로 계산되 었으며, 평형별로는 전용면적 25.7평(85m²) 이상 인 대형의 경우 200만 원～212만 원, 중형(60～

85m²)인 경우 90만 원～95만 원, 전용면적 18평 (60m²) 이하인 소형의 경우 42만 원～48만 원으로 나타났다.

<표 7> 소음 1dB(A) 증가가 주택가격에 미치는 영향

주택가격 소음가격

서울 강남

비 중 대 형 33,857

29,215 22,429 28,500

207.0 95.0 44.0 85.0

0.6 0.3 0.2 0.3 중 형

소 형 평 균 함수 평형

(단위 : 만 원, %)

<표 5> 함수형태별 한계소음가격

선 형 준로그 역준로그 이중로그

β β/dn βdp β

70.0 67.0 96.0 93.0 dp dn (단위 : 만 원)

<표 6> 평형대별 한계소음가격

선형

대 형 200.0

90.0 45.0

195.0 93.0 48.0

212.0 91.0 42.0

207.0 95.0 44.0 중 형

소 형

준로그 역준로그 이중로그

함수 평형

(단위 : 만 원)

(11)

또한, 서울 강남지역의 도로 주변 교통소음이 주 택가격에서 미치는 영향은 주택가격에서 소음가격 이 차지하는 비중으로 볼 때, 대형이 0.6%, 중형이 0.3%, 소형이 0.2%를 차지하였으며, 평균적으로 평수에 관계 없이 0.3%를 차지하고 있었다. 즉, 소 음 1dB(A) 증가가 주택가격에 미치는 영향은 규모 가 큰 평수일수록 소음 1dB(A) 증가가 주택가격에 미치는 영향이 높은 것으로 분석되었다.

이상의 연구결과를 통해 볼 때 정책건의 사항으 로는 본 연구에서 도출된 교통소음의 가치를 교통 시설의 타당성 평가에 적용할 수 있으며, 향후 교통 소음 피해비용과 방음벽 설치비용과의 관계를 분석 해 보면 소음저감방안으로서의 방음벽 설치여부에 대한 기준을 제시할 수 있어 방음벽 설치여부를 둘 러싼 민원들에 대한 해결의 실마리를 제공할 수도 있을 것이다.

또한, 추후에는 본 연구로 인해 기존의 항공기 소음, 철도(지하철 포함)소음에 이어 자동차소음에 대한 소음피해비용을 화폐가치화함으로써 수송수 단별 투자계획수립에도 기여할 수 있을 것으로 기 대된다.

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(12)

In the developed countries, traffic noise is one of most serious problems faced by people’s lives.

So the importance of the traffic noise is quite well recognized by the infrastructure planners as well as the people. The traffic noise is valued in monetary terms in some countries and it is reflected in estimating the net present value or benefit/cost ratio.

On the contrary, the effects of traffic noise are not reflected in the assessment of infrastructure in most cases in Korea. However, as the income level has been increasing, more people have been becoming to put more importance on their living conditions.

The purpose of this paper is to estimate the value of traffic noise in the Seoul metropolitan area.

The housing price were surveyed to use the quasi-hedonic price technique.

By this way, two housing prices at the same floor level in different 128 complexes in the Seoul metropolitan area were surveyed. The actual traffic noise level was also measured. The differences of housing prices and noise levels were analyzed using the various types of regression models.

The value is quite different by size of house. The value of large house is higher than that of small house. Since the income level of people in large house is higher than that in small house, it might be said that value of traffic noise for high income people is higher than that for low income people. Moreover, the increase of 1dB(A) noise affects the house price by about 0.3% in Seoul.

ABSTRACT

P

Prra ac cttiic ca all a an na ally ys siis s ffo orr e es sttiim ma attiin ng g tth he e m mo on ne etta arry y v va allu ue e o off rro oa ad d ttrra affffiic c n no oiis se e L

도로교통소음의 화폐계측에 관한 실증분석 - 서울 강남지역을 사례로 -