전 세계적으로 도시 내 인구는 꾸준히 증가함에 따라 시민들의 주거비용 부담을 가중시키지 않는 지속가능한 도시를 구축하기 위한 도시개발정책이 더욱 중요시 되고 있다. 한국 정부의 경우 주택난 해소 목적의 일환으로 1980년 택지개발촉진법을 제정하고, 공공부문이 택지의 취득, 개발, 공급, 관리의 전반적인 과정에 참여하는 택지개발사업을 진행해왔다. 하지만 택지개발사업을 포함한 도시개발사업은 주로 사업지역의 인프라, 주거환경 등의 물리적 환경을 개선하기 때문에 주변지역의 주택가격 또한 높인다는 우려의 목소리도 있어 그 영향에 대한 의견이 분분하다.
이에 본 연구는 주거안정을 목적으로 시행된 공영 택지개발사업을 대상으로 택지개발사업이 주택가격에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 특히 택지개발사업지의 지역적 특성과 개발사업의 특성에 따라 주변지역 주택가격에 주는 영향이 다를 것이라고 보았다. 이에 인공신경망 기반 군집분석방법인 자기조직화지도 분석을 통해 유사한 특성을 가진 사업지역을 4개로 유형화 하여 군집화 했으며, 이중차이분석 모형을 활용하여 택지개발사업의 유형별 사업지역 주택가격에 미치는 영향을 추정하였다.
본 연구의 공간적 범위는 전국의 택지개발사업지이며, 시간적 범위는 사업에 대한 정보가 공시되기 시작한 2006년부터 2023년까지이다.
분석 결과 각 유형별 특성에 따라 택지개발사업이 주변지역에 주는 영향이 다르게 나타났으며, 특히 수도권 근처에 인구가 많고 주택가격이 낮으며 인프라 조성비용이 높은 특성을 가진 지역의 경우 택지개발사업이 주변지역 주택가격에 양(+)의 영향을 주었다고 나타났다.
본 연구는 전국의 택지개발사업을 대상으로 표본을 확대하여 사업의 특성을 군집화했으며, 군집화에 있어 자의적인 해석을 최소화하기 위해 머신러닝 기법을 활용했다는 데 그 의의가 있다. 이를 통해 향후 정부의 주택정책 수립 및 영향 측정방법에 도움을 주는 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.