주거지역 범죄유발환경요인이 주택의 내재가치에 미치는 영향 분석

Abstract

최근 특정 지역이나 공간에서 강력범죄가 빈번히 발생하고 있으며 특히 주거지역에서의 범죄 발생은 피해자는 물론 해당 지역 내 주민들의 불안감을 증폭시키게 된다. 이로 인해 해당 거주민들은 다른 지역으로 이동할 가능성이 커지게 되며 결과적으로 주택가격에 부정적인 영향을 주게 된다. 현재까지 범죄와 주택의 내재가치 간의 관계성에 대해 분석한 실증적인 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 이와 같은 배경을 기반으로 하여 주거지역의 범죄유발환경요인이 주택의 내재가치에 미치는 영향정도를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 주택의 내재가치는 주거특성, 지역적 특성, 환경적 특성 등 잠재적인 속성을 가지고 있기 때문에 이를 추정하기 위해 헤도닉가격모형을 활용하였다. 이에 따라 본 연구에서는 특성 변수들의 내재가치를 직관적으로 파악하기 위하여 범죄자의 범죄행동특성을 분석한 후, CPTED 요인에 따른 주거지역의 범죄유발환경요인을 변수화 하였다.본 연구의 연구모형 추정결과, 변수화한 범죄유발환경요인이 주택의 내재가치에 부분적으로 영향을 주고 있는 것을 확인하였다. 세부적으로 범죄유발환경요인 중 CCTV 감시여부, 조도, 대로로부터의 이격거리변수는 예상된 부호로 주택의 내재가치에 영향을 미치며 통계적으로 유의하였다. 반면 범죄유발한경요인 중 도로의 위계, 접도 폭 변수는 예상된 부호와는 일치하였으나 통계적으로 유의하지는 않았음을 확인하였다. 이에 본 연구에서 제시한 가설 중 일부가 유의함에 따라 범죄를 유발하는 환경적 요인이 해당 지역의 부동산 가치에 영향을 주고 있다는 것을 확인할 수 있었다.본 연구는 범죄유발환경요인이 주택의 내재가치에 미치는 영향을 분석한 실증적 연구이며 영향정도가 큰 변수의 경우 관련 요소의 설치 및 개선에 기초적인 방향을 제시할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 결국 주민들의 주거 만족도를 증가시키고 주택의 내재가치까지 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.Recently, violent crimes that have repeatedly occurred in a particular region or space have intensified the insecurities of its victims as well as local residents. As a result, its residents have tended to relocate to other areas, negatively influencing housing prices. Existing studies have not made much progress in determining the relationship between the intrinsic value of housing and crime. On this basis, this paper analyzes the characteristics of criminal behavior, and crime-induced environmental factors that characterize near by residential areas are defined as variables according to the CPTED(Crime Prevention Through Environmental Design) factors. Hence, the purpose is to determine the variables’ impact on the intrinsic value of housing through the establishment of the hedonic price model. According to the estimation results of the research model, crime-induced environmental factors partially affect the intrinsic value of housing. Several variables(CCTV surveillance, intensity of illumination, separation distance) affect the intrinsic value of housing in the expected mark and are statistically significant. However, other variables(hierarchy of the road, path width) are consistent in the expected mark and yet are not statistically significant.