도구변수 접근법을 활용한 미세먼지의 서울시 아파트매매 가격에 대한 효과 분석 : 서울시 25개 자치구 패널자료를 중심으로
- 주제(키워드) 미세먼지 , PM10 , 아파트 매매가격 , 도구변수 , 2단계 최소자승법（2SLS） , 패널 고정효과 모형
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 황영재
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 부동산학협동과정
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082964
- UCI I804:11029-000000082964
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
본 연구는 미세먼지가 서울시 아파트 매매가격에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 환경요인이 주택시장에 어떠한 방식으로 반영되는지를 규명하는 데 목적이 있다. 이제 미세먼지 문제는 단순한 환경 및 보건 이슈를 넘어, 우리 사회 구성원의 가치판단과 선택에 영향을 줌으로써 주거환경의 질과 삶의 만족도에까지 그 영향을 미치게 되었다. 그럼에도 불구하고 국내 주택시장 연구에서는 주로 금리, 소득, 대출 등 경제적 요인 중심의 분석이 주를 이루어 왔으며, 미세먼지와 같은 환경요인의 경제적 가치에 대한 연구는 상대적으로 제한적이었다. 특히 미세먼지와 주택가격 간의 관계에서는 관측되지 않은 지역 특성이나 경제활동 수준 등으로 인해 내생성 문제가 발생할 수 있으므로, 단순 회귀분석만으로는 인과관계를 정확하게 식별하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구는 2020년 1월부터 2024년 12월까지 서울시 25개 자치구를 대상으로 구축한 월별 패널자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 종속변수는 아파트 매매면적당 실거래가격의 로그값을 사용하였으며, 설명변수는 미세먼지（PM10） 농도로 사용하였다. 통제변수로는 주택수요, 금융환경, 구매력 및 지역경제활동 수준을 고려하여 주 민등록인구 세대수, 주택담보대출금리, 자동차등록대수, 가구당 월평균소득, 사업체 종사자수를 선정하였다. 분석방법으로는 우선 일반적인 고정효과 모형（FE-OLS）을 적용하여 미세먼지와 아파트 매매가격 간의 관계를 추정하였다. 이후 미세먼지 변수에 존재할 수 있는 내생성（Endogeneity） 문제를 제거하기 위하여 평균기온과 평균풍속을 도구변수로 활용하였으며, 도구변수에 기반한 2단계 최소자승법（2SLS: Two-Stage Least Squares）을 적용하여 미세먼지의 외생적 변동만을 이용한 인과적 효과를 추정하였다. 분석결과, 일반 고정효과 모형에서는 미세먼지의 계수가 통계적으로 유의하지 않게 나타나 미세먼지가 아파트 매매가격에 미치는 영향을 확인하기 어려웠다. 그러나 도구변수를 활용한 2SLS 모형에서는 미세먼지의 계수가 음（-）의 방향으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 이는 미세먼지 농도가 증가할수록 매매가격이 하락함을 의미하 며, 일반 고정효과 모형 추정에서 존재하던 내생성 및 누락변수편의가 미세먼지의 부정적 효과를 과소추정하고 있었음을 시사한다. 특히 평균기온은 미세먼지와 관련성을 보이는 유효한 도구변수로 확인되었으며, 도구변수 적정성 검정 결과에서도 충분한 설명력을 확보하는 것으로 확인했다. 본 연구는 환경요인이 아파트 매매가격에 반영되는 구조를 서울시 자치구 단위의 월별 패널자료를 활용하여 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의를 가진다. 또한 국내 연구에서 상대적으로 활용이 제한적이었던 도구변수 접근법을 적용하여 미세먼지의 인과적 효과를 식별하였다는 점에서 학문적 기여가 있다. 정책적으로는 미세먼지와 같은 환경요인이 주택시장 참여자의 의사결정과 자산가치 형성에 영향을 미칠 수 있음을 실증적으로 확인함으로써, 향후 부동산 정책과 시장평가 과정에서 환경요인을 보다 체계적으로 반영할 필요성을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
more초록(요약문)
This study aims to empirically analyze the impact of particulate matter （PM10） on apartment transaction prices in Seoul and to identify how environmental factors are reflected in the housing market. Particulate matter has transcended simple environmental and health issues, influencing the value judgments and residential choices of individuals, thereby affecting the quality of living environments and life satisfaction. Nevertheless, domestic housing market research has primarily focused on economic factors such as interest rates, income, and loans, while research on the economic value of environmental factors remains relatively limited. Identifying a precise causal relationship is challenging due to endogeneity issues—such as unobserved regional characteristics or economic activity levels—which simple regression analysis fails to adequately address. To overcome these limitations, this study utilizes monthly panel data for the 25 autonomous districts （Gu） of Seoul from January 2020 to December 2024. The dependent variable is the log-transformed actual transaction price per unit area of apartments, and the primary explanatory variable is the PM10 concentration. Control variables include the number of resident-registered households, mortgage interest rates, the number of registered vehicles, average monthly household income, and the number of employees in local businesses. The methodology involves an initial estimation using a general Fixed-Effects Ordinary Least Squares （FE-OLS） model. Subsequently, to control for endogeneity, a Two-Stage Least Squares （2SLS） approach was applied, utilizing average temperature and average wind speed as instrumental variables （IV） to isolate the exogenous variations of particulate matter. The analysis results indicated that in the FE-OLS model, the coefficient for particulate matter was not statistically significant, making it difficult to confirm its impact on prices. However, in the 2SLS model, the coefficient was negative and statistically significant. This suggests that an increase in PM10 concentration leads to a decrease in transaction prices, and that the negative effect of particulate matter was previously underestimated due to endogeneity and omitted variable bias in general regression models. Specifically, average temperature was confirmed as a statistically valid instrumental variable with sufficient explanatory power. This study is significant for identifying the mechanism by which environmental factors are reflected in apartment prices using micro-level monthly panel data in Seoul. It contributes to the academic literature by applying an instrumental variable approach—relatively underutilized in domestic research—to identify causal effects. From a policy perspective, the findings underscore the need to systematically incorporate environmental factors into real estate policy and market evaluation processes, such as by expanding the mandatory disclosure of environmental information during transactions.
more목차
제1장 서론 9
제1절 연구의 배경 및 목적 9
제2절 연구의 범위와 방법 11
1. 연구의 범위 11
2. 연구의 방법 12
제2장 선행연구 고찰 16
1. 주택가격의 경제적·구조적 결정요인에 관한 연구 16
2. 대기오염이 주택 가치에 미치는 영향에 관한 연구 17
3. 대기오염의 보건적 위해성, 사회적 비용에 관한 연구 19
4. 주택시장 분석의 내생성 제어를 위한 도구변수 방법론 활용 연구 20
5. 선행연구와의 차별성 21
제3장 연구설계 22
제1절 변수의 선정 22
1. 종속변수 22
2. 설명변수 23
3. 통제변수 23
4. 도구변수 24
제2절 분석 방법 26
제4장 실증분석 27
제1절 분석자료 27
제2절 기초통계량 28
제3절 분석결과 32
1. 고정효과 모형（OLS） 분석결과 32
2. 도구변수 1단계 추정 결과 및 적정성 검증 34
3. 도구변수 2단계 고정효과 모형（2SLS） 추정 결과 38
4. 일반 FE-OLS 모형과 도구변수 활용 2SLS 결과 비교 41
제5장 결론 44
제1절 연구결과 요약 44
제2절 연구 시사점 및 한계점 45
참고문헌 49
Abstract （English） 51
