본 연구는 코로나19가 숙박시설 실거래가격에 미치는 영향에 관하여 분석하고, 실거래가격에 영향을 미치는 요인들에 관하여 분석하였다. 그동안 호텔을 중심으로 많은 연구가 진행되었지만 숙박시설 전체를 분석하고 숙박시설의 실거래가에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 부족한 편이었으며, 특히 코로나19 같은 외생적 충격이 숙박시설 실거래가에 영향을 미치는 것에 관한 연구는 아직 연구가 미흡하다. 이러한 아쉬움을 극복하고자 코로나 19가 숙박시설에 영향을 미치는 요인분석을 수행하였다.
연구를 위해 먼저 숙박시설 가격 형성과 관련된 선행연구 및 이론적 검토를 통해 숙박시설 가격 형성의 이론적 배경을 고찰하였다. 다음으로 전국적으로 시행된 정책지원이나 대형 숙박시설의 용도변경 현황, 폐업현황을 파악하였고, 전체시기와 코로나 후의 실증분석을 수행하였다.
숙박시설 가격 형성의 종속변수는 전국 소재의 586개의 숙박시설 건물을 대상으로 실거래가 자료(2018년 1월 ~ 2021년 12월)를 불변가격으로 변환하고 방 개수당 매매가격을 로그 변환을 실행하여 산출하였다. 독립변수들은 지역적 특성, 물리적 특성, 입지적 특성, 시장 특성으로 구분하였다. 숙박시설의 지역적 특성을 나타내는 변수로는 서울, 인천, 부산, 주거지역, 상업지역, 서울x상업지역, 부산x상업지역이다. 물리적 특성을 나타내는 변수로는 건물 나이, 건물나이 자승, 대지면적, 건폐율, 지상 층수, 도로 12m미만, 도로 25m미만, 도로 25m이상이며 입지적 특성을 나타내는 변수는 철도역과의 거리, 편의점과의 거리, 버스정류장과의 거리, 지하철과의 거리로 구성하였다. 마지막으로 시장 특성을 나타내는 변수로는 CD금리, 부동산 심리증감률, 아파트 매매가격증감률로 구성하여 총 24개 변수를 구성하였다. 전체 시기의 계수와 코로나 후의 계수를 비교하기 위해 독립변수명 말미에 'c'를 붙여 코로나 후의 변수를 전체 시기와 같은 변수 24개를 생성하여 총 48개의 독립변수로 실증분석을 진행하였다.
실증분석에서 여러 가지 변수들의 영향력을 파악하기 위해 기초통계량 분석과 다중회귀 분석을 실시 하였다. 기초통계량에서 코로나 이후에 주거지역에서 숙박시설의 매매 빈도가 늘어났다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 전체시기의 분석 결과를 해석해 보면 유의확률 10% 이내로 유의미하게 분석된 변수 중 정(+)의 관계를 가지는 변수는 철도역과의 거리, 버스정류장과의 거리, 건물나이 자승, 서울, 부산, 도로25m미만, 도로 25m이상, 서울x상업지역, 대지면적이 있다. 반면, 전체 시기에 유의한 독립 변수 들 중 음(+)의 영향을 미치는 변수는 지하철과의 거리, 건물 나이, 편의점과의 거리이다.
코로나 후의 시기에 유의미한 독립 변수들 중 정(+)의 영향을 미치는 변수는 주거 지역c, 아파트매매가격 증감률c, 건폐율, 지하층수이다. 반면 음(-)의 영향을 미치는 변수는 총 방개수c, 건물나이 자승c, 서울x상업지구c, covid후 더미이다.
본 연구 결과에서 코로나19와 같은 외생적인 충격이 숙박시설 자산가치에 영향을 미치고 정부의 정책효과 영향을 확인할 수 있었다는 결론을 도출하였다는 점에서 연구의 의의를 가질 것이다.