윤석열 정부의 출범과 함께 청와대의 용산이전으로 비록 용산은 현 정부의 핵심 키워드가 되었지만, 용산공원 조성지구는 유례없는 장기 개발 답보상태이고 앞으로도 가야 할 길이 멀다. 긴 세월 동안 시장 하락기와 상승기를 모두 거쳐온 해당 지역 주변 아파트를 대상으로 공원 조성지구 인접특성이 아파트 가격에 미치는 영향을 시장 하락기와 상승기로 구분하여 연구해보았다.
본 연구는 이중차분모형과 다중회귀분석모형을 활용하여, 용산공원 조성지구 인접지역과 비인접 지역의 아파트 집단을 선정하고, 시장 상승ㆍ하락기 각각 전기와 후기로 시간 간격을 설정하여 실거래 표본을 추출한 뒤, 해당 특성이 시장 상황별로 실거래 가격에 어떤 영향력을 가지는지 확인하는 방식으로 진행하였다.
시장 상승ㆍ하락기는 KB아파트매매가격 지수의 변동율을 기반으로 추정하고, 실거래 사례 표본을 각각 추출하였으며, 상승ㆍ하락 기간 동안 존속한 150세대 이상의 용산구 공동주택 의무관리 대상 아파트만을 대상으로 하였다.
주목한 것은 이중차분모형관련 변수3가지로, 상승ㆍ하락 기간의 후기에 해당 여부를 TIME더미, 공원인접 여부를 TREAT더미, 두 항의 교호항을 설정하여 특성변수들을 포함한 총14가지 독립변수를 활용하여 3가지 조합의 분석 모델을 구성하였다.
시장 상승기 분석 결과, 아파트의 핵심 물리적 특성 5가지 및 TIME, TREAT, 교호항의 변수를 포함한 총8개의 독립변수로 구성했을 때 공원인접 변수 및 교호항의 추정계수가 통계적 유의성을 보이며 양의 값을 나타냈다. 초등학교와의 거리, 중학교와의 거리 등 특성변수를 추가하여 모델을 구성했을 때도 동일한 통계적 유의성을 보였다.
시장 하락기의 경우 5가지 핵심 물리적 특성 및 TIME, TREAT, 교호항의 변수를 포함한 총8개의 독립변수로 구성했을 때 교호항의 추정계수가 통계적 유의성을 보이며 양의 값을 나타냈다. 초등학교와의 거리, 중학교와의 거리 등 특성변수를 추가한 두번째 모델은 비록 10% 유의수준을 벗어났지만 유의 확률 P값은 0.104에 불과했다. 고등학교와의 거리, 주상복합, 계단식구조, 건폐율을 추가한 세번째 모델에서 교호항의 추정계수는 5% 수준에서 통계적으로 유의했다. 또한 공원인접변수와 교호항의 추정계수 부호는 3가지 모델 모두 양의 값을 유지하는 경향을 나타냈다.
본 연구를 통하여 파악한 시사점은 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 부동산 시장 상승기에 용산공원 조성지구 인접 아파트라는 요인은 실거래 가격에 양의 방향 영향력 요인이다. 둘째, 부동산 시장 하락기에도 용산공원 조성지구 인접아파트라는 요인은 실거래 가격에 양의 방향 영향력 요인이다.
그러나 본 연구는 선정한 특성변수 이외의 변수 누락 가능성, 이중차분모형 대조군 통제가정 상의 한계를 갖고 있다. 수많은 이질적 부동산 거래사례임에도 불구하고 용산구 내에 위치하고 공동주택 의무관리대상 주택이라는 공통점을 기반으로 대조군을 구성하여 연구를 진행한 점, 특성 데이터를 더 체계적으로 수집하지 못한 점은 보완이 필요한 부분일 것이다.
최초의 국가주도 개발공원인 용산공원은 비록 10년이 넘게 개발답보 상태일지라도 인접지역 아파트가격에 미치는 영향력이 시장상황에 상관없이 견고함을 확인하였다. 정부는 이와 같이 시민의 복리증진을 위한 공공재 개발정책 시행 시 체계적인 정책추진으로 국민의 신뢰를 획득하는 것이 필요할 것이며, 향후 국가주도 개발 국영공원이라는 특수성을 가진 본 대상지역에 대한 추가적 연구가 필요할 것으로 생각된다.

With the inauguration of the Yoon Seok-yeol government and the relocation of the Blue House to Yongsan, although Yongsan has become a keyword for the current government, The Yongsan Park development area has been at an unprecedented long-term development standstill since the special law on the creation of Yongsan Park was enacted in 2007, and there is still a long way to go. For the apartments in the area that have gone through both the decline and the rise of the market for a long time, the effect of the characteristics of the park development district on the apartment price was studied by dividing the market trend into a decline and a rise.
This study uses a double-difference model and a multiple regression model to select apartment groups in the adjacent and non-adjacent areas of the Yongsan Park construction district, set time intervals in the first and second periods of the market rise and fall, respectively, and extract actual transaction samples. After that, we proceeded with a method to confirm how the characteristics had an effect on the actual transaction price for each market situation.
The period of rising and falling market trends was estimated based on the rate of change of the KB apartment sales price index, and samples of actual transactions cases traded in the early and late periods of the period were extracted, respectively. The sample of transaction cases only targeted apartments subject to mandatory management of apartment complexes in Yongsan-gu with more than 150 households that survived during the period of rise and fall.
Attention was paid to three variables related to the Difference in difference model, TIME dummy for the later period of the rising and falling period, TREAT dummy for park adjacency, and a total of 14 independent variables including core physical characteristic variables. It was composed of three combinations of analysis models.
As a result of the market uptrend analysis, when composed of a total of 8 independent variables including 5 core physical characteristics of apartments and variables of TIME, TREAT, and interaction terms, the estimation coefficients of park-adjacent variables and interaction terms showed statistical significance and showed positive values. When the model was constructed by adding characteristic variables such as distance from elementary school and distance from middle school, the same statistical significance was shown.
In the case of the market downturn, when a total of 8 independent variables including 5 core physical characteristics, TIME, TREAT, and the variables of the interaction term were composed, the estimation coefficient of the interaction term showed statistical significance and showed a positive value. The second model that added characteristic variables such as distance to elementary school and distance to middle school had a significance probability P value of only 0.104, although it exceeded the 10% significance level. The estimation coefficient of the interaction term was statistically significant at the 5% level in the third model with distance from high school, residential-commercial complex, terraced entrance structure, and building-to-land ratio added. In addition, the signs of the estimated coefficients of the park-adjacent variables and interaction terms tended to maintain positive values in all three models.
The implications identified through this study can be summarized into two points. First, during the rising real estate market, the factor of apartments adjacent to the Yongsan Park construction district has a positive influence on the actual transaction price. Second, even during the downturn in the real estate market, the factor of apartments adjacent to the Yongsan Park construction district has a positive influence on the actual transaction price.
However, this study has limitations such as the possibility of missing variables other than the selected characteristic variables and the control assumption of the Difference in difference model control group. Despite the numerous heterogeneous real estate transaction cases, the fact that the study was conducted by forming a control group based on the commonality of being located in Yongsan-gu and subject to the mandatory management of apartment housing, and the fact that characteristic data were not collected more systematically would be areas that need to be supplemented.
It was confirmed that Yongsan Park, the first government-led development park, has a strong influence on apartment prices in neighboring areas regardless of market conditions, even though development has been at a standstill for more than 10 years. As such, when the government implements public goods development policies to promote citizens'' welfare, it will be necessary to gain public trust through systematic policy promotion. In the future, it is thought that additional research on this target area, which has the special characteristics of a national park for goverment-led development, will be needed.