주택시장에 대한 헤도닉분석을 위해 GIS가 활발하게 사용되고 있다. 그 것은 GIS를 이용할 경우 헤도닉 분석에서 필수적인 위치 변수를 손쉽게 측정할 수 있기 때문이다. 현재까지 국내의 주택시장을 대상으로 하는 헤도닉 분석은 전자지도상에서 포인트들로 표현된 공동주택 단지와 여러 중요 도시내 위치간의 직선최단거리를 측정하는 데 GIS를 이용하고 있다. 그런데 이상의 연구들에서 간과한 점은 실제의 직선최단거리는 포인트보다는 폴리곤으로 보다 정확하게 측정될 수 있다는 점이다. 물론 GIS에 기반한 헤도닉 분석에서 공동주택을 나타내는 데 포인트를 사용하느냐와 폴리곤을 사용하느냐는 연구의 목적에 따라 관심의 대상이 아닐 수 있다. 그러나 추정되는 모델의 질을 향상시키는 것이 목적이라면 선택에 신중을 기해야 할 문제이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 서울 강북지역 공동주택의 위치를 포인트와 폴리곤으로 전자지도상에 각각 나타낸 후 각각의 경우 추정된 헤도닉 모델에 대해 Davidson and MacKinnon Test를 적용하여 어떤 경우 보다 우월한 모델이 추정되었는지 검증해 보았다. 검증결과 공동주택 단지를 폴리곤으로 나타낼 경우 이에 기반한 최단 직선거리 변수를 포함한 모델추정 결과가 우월한 것으로 나타났다. 이 결과가 의미하는 것은 GIS를 이용한 공동주택시장에 대한 헤도닉 모델추정에서 공동주택단지를 GIS 지도상에 폴리곤으로 나타내고 이를 기반으로 다양한 위치관련 변수를 추정하는 것이 보다 나은 모델 추정결과를 가져올 수 있다는 점이다.
Currently, GIS has been widely used in the hedonic analyses of urban apartment housing markets in Korea. In those analyses, the apartment complexes are typically represented as the points or the polygons on the GIS maps and the location variables of the analyses are measured based on the points or the polygons. In this study, the relative performance of the point based approach and the polygon based approach in a GIS based hedonic analysis was compared using the apartment housing market data from the north eastern part of the city of Seoul and Davidson and MacKinnon Test. The results from this study indicate two things. First, two approaches can produce substantially different results in a hedonic price model estimation. Second, the polygon based approach produces a hedonic price model which explains the price variations better than the point based approach. These findings suggest that Korean researchers who are interested in improving quality of hedonic price model estimations and use GIS to measure the location variables for hedonic price models should consider using the polygon based approach with the point based approach. This is because the polygon based approach can produce the location variables with the shortest straight line distances and can explain the housing price variations well.
