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토지이용과 교통의 상호작용은 두 체계 간의 시·공간적 조화를 통하여 효율적이고 합리적인 도시공간의 형성을 가능하게 하는 상호의존적 관계를 가지고 있으며, 토지이용의 변화는 활동패턴의 변화를 유발하여 교통수요를 변화시키는 요인으로 작용하고, 교통시설의 변화는 접근도의 변화를 통하여 토지이용에 영향을 주게 된다(이창효, 2012). <그림 1>의 (a)는 위와 같은 토지이용과 교통의 상호 영향관계를 도식화하여 보여주고 있다. 여기에서 볼 때 도시철도 개통 등 교통의 변화는 접근도의 변화를 가져오게 되고, 이에 따라 토지의 매력도(토지·주택 가격 등)가 변화하는 구조를 가지고 있다. 지대 이론에서도 O’Sullivan(2009)이 정리한 결과에 따르면, 신규 교통시스템 도입 시 단위 통근 비용이 감소함에 따라, 주거용 토지에 대한 지불용의 지대함수는 외곽방향으로 상향 회전하여 이동한다고 <그림 1>의 (b)와 같이 제시한다. 이들 이론은 도시철도 개통 등 교통시스템의 변화가 토지 등의 가격 변화에 영향을 미침을 공통으로 설명하고 있다(홍성표, 2021에서 재인용).

Figure 1. 
Relationship between transport and land-use or rent

Source: (a) Requoted from Yi, C., 2012. (b) Requoted from Hong, S., 2021.

McMillen과 McDonald(2004)는 교통시설 투자의 효과가 개통 이전에 자본화되는 효과를 <그림 2>와 같이 설명하고 있다. 개통 전까지 주택 가격은 일정 비율 증가하고, 개통 후 완전정보 시장(a)일 경우 가격의 변화가 없지만, 도시철도 접근성의 실제 효과에 따라 주택 가격은 다시 증가(b)하거나, 감소(c)하는 경향이 나타날 수 있음을 제시하고 있다(강재원·성현곤, 2019에서 재인용).

Figure 2. 
Temporal capitalization impacts on house price before- and after-opening of a subway line

Source: Requoted from Kang, J. and Sung, H., 2019.

해외에서 Mohammad et al.(2013)의 연구에서는 23개 선행연구에서 분석한 102개 철도 노선의 개통에 따른 지가 영향을 분석 사례들을 종합하여 교통 시스템 개통에 따른 개발이익 변화를 분석한 결과, 지가 증가율의 평균은 8%, 중앙값은 5.4%로, 철도 시스템 개통으로 인하여 지가는 일정 부분 상승하였음을 제시하였다. Higgins and Kanaroglou(2016)는 북미 지역의 40년간 도시철도 및 급행버스 개통으로 인한 주거와 상업지역의 지가 변화 연구사례 106개를 모니터링한 결과 전체적으로 교통 시스템 개통으로 지가는 상승하고 있고, 거리가 가까울수록 변화폭이 증가하고 있음을 제시하는 등 교통 시스템 개통이 주변 지역의 지가를 상승시켰음을 연구사례들을 종합하여 제시하였다.

해외의 메타분석 사례들을 참고로 하여 도시철도 개통으로 인한 지가 또는 주택 가격의 변화를 측정한 28개의 국내 연구사례들을 검토하였다¹⁾. 이들 사례에서는 다수 도시철도 개통이 지가 또는 아파트 가격의 상승효과를 유발한다고 실증분석을 통하여 제시하고 있다. 하지만 광주 1호선을 대상으로 한 연구사례들(김유호·정건용, 2009; 구자웅, 2016)에서는 개통 후 일부 역세권 주변 지역의 공시지가가 하락하는 경향이 나타나고 있으며, 이러한 원인을 광주의 도시구조 변화와 행정기관 이전, 상권 쇠락 등에서 제시하였다. 즉 지역 여건에 따라 도시철도보다 영향력이 더 큰 외부효과로 인하여 유의한 도시철도 개통의 영향효과가 나타나지 않는 경우도 존재한다.

다음으로 회귀분석과 헤도닉, 차분 모형을 적용한 19개 사례를 대상으로 분석에 반영한 독립변수를 분석하였으며, 정리한 내용은 <표 1>과 같다. 이들 연구 모두 도시철도 개통으로 인한 효과를 측정한 사례인 만큼 역까지의 거리는 모두 실측 또는 더미변수로 반영하고 있다. 그리고 아파트 가격을 측정 대상으로 한 연구들에서는 주택·단지 특성 또는 토지 특성과 주변 지역의 특성에 대하여 다양한 변수를 모형에 반영하고 있다. 하지만 이들 연구사례에서는 도시철도 개통으로 인한 ‘역 신규입지 효과’와 ‘접근성 개선 효과’를 구분하여 반영하지 않고, 분석 대상 노선의 모든 역의 접근성 개선 효과를 동일시하여 측정하고 있다는 한계가 있다. 한다솜과 최창규(2022)의 연구에서는 역별 승·하차인원 등 역별 특성을 반영하고 있으나, 이를 접근성 개선 효과에 대한 직접 변수로 고려하기에는 한계가 있다.

도시철도 개통은 주변 지역의 지가 또는 주택 가격을 어느 정도 상승시킴을 이론 및 연구사례들에서 실증적으로 제시하고 있는 등 신규 교통수단의 신설은 주변 지역 가격에 긍정적인 영향을 미친다. 이러한 효과는 두 요소로 구분할 수 있다. 첫째는 서론에서와 같이 도시철도 개통 후 역 신규입지에 따라 유동인구 등의 집중에 따른 효과이다. 둘째는 도시철도 주변 지역의 접근성 개선에 따른 가격상승 효과이다. 도시철도 개통으로 인한 접근성 개선 효과는 네트워크 특성에 따라 상이하게 나타날 수 있지만, 기존 연구들에서는 실증분석 시 이들 모두 동일하게 가정하고 있어, 접근성 개선 효과보다 노선 또는 역의 신규입지 효과 분석에 집중하고 있다는 한계가 있다.

이러한 한계를 고려하여 본 연구에서는 우이신설 경전철 개통에 따른 접근성 개선 효과를 측정하고, 이를 분석에 반영하여 기존에 다수 연구에서 고려하였던 역 신규입지의 효과에 접근성 개선에 따른 효과를 추가로 고려하여 접근성 개선에 따른 공시지가 영향 효과를 실증적으로 진단하였다.

우이신설 경전철은 2003년 민간의 사업제안서 제출을 시작으로, 기본계획 승인(2005년), 실시계획 승인 및 착공(2009)의 과정을 거쳐 2017년 9월 2일 북한산우이역부터 신설동역까지 총 11.4km(역 간 거리 총합은 11.0km), 13개 역이 개통되었다(우이신설도시철도, 2022.05.23.). 이 노선은 이전에 도시철도가 통과하는 신설동역을 제외하고 성북·강북·도봉의 3개 구를 통과하고 있어, 본 연구의 공간적 범위는 이들 3개 구로 설정하였다.

기존 연구들에서는 도시철도 개통으로 인한 가격 효과를 측정하는 데 있어, 아파트 가격 또는 공시지가를 고려하였다. 아파트 가격의 경우 국토교통부의 ‘실거래가공개시스템’을 통하여 보다 실제적인 가격이 제공되고 있지만, 특정 대상에 대하여 거래시점에서만 제공되는 한계가 있어, 공간 범위에 대한 전체적인 변화패턴을 파악할 수 있는 개별공시지가 자료를 측정기준으로 설정하였다. 공시지가는 매년 1월 1일을 공시기준일로 하여 일부 필지에 대한 토지이용 특성과 함께 유사 토지의 거래가격·임대료 및 주변 특성을 함께 고려한 표준지공시지가 조사가 이루어지고(「부동산 가격공시에 관한 법률」 제3조 제4항), 이후 인근 표준지공시지가를 기준으로 토지가격비준표 등을 적용하여 나머지 필지에 대한 개별공시지가를 결정·공시하고 있다. 해당 시점의 토지 및 주변 지역 특성을 고려한 공시지가의 조사·평가가 이루어진다는 점에서 경전철 건설에 따른 영향이 공시지가에 반영된다.

그리고 계획·착공·개통 시점 중 도시철도 건설로 인한 통행시간 등 접근성 변화를 실제로 체감 가능한 개통 전·후의 영향 관계에 대하여 진단하였다²⁾. 개통 시점(2017년 9월 2일)과 표준지공시지가 조사 및 공표 기준시점(매년 1월 1일)을 고려하여 개통 바로 직전인 2017년 1월 1일(개통 전)과 2019년 1월 1일(개통 후)을 기준시점으로 설정하였다. 우이신설 경전철 연선지역은 길음·미아뉴타운 등 정비사업의 영향으로 인한 지가 변동 효과가 존재한다. 이를 고려하여 도시철도의 계획부터 개통까지의 단계에서 2017년 시점은 정비사업 등의 요인과 함께 개통 직전까지 누적된 경전철 계획 및 공사의 효과가 반영된 지가로, 2019년 시점의 경우 이전 효과에서 경전철 개통에 대한 효과가 추가로 반영된 공시지가로 정의하였다.

다음으로 접근성은 주로 교통과 토지이용의 영향효과를 고려한 잠재적 영향지표로 정의(Geurs and van Wee, 2004)하고 있으며, 최창식과 윤혁렬(2004), 이규태 외(2016)의 연구에서는 역세권 특성과 함께 도심으로의 접근성 등 잠재적 영향력을 함께 고려하여 아파트 가격의 영향력을 진단한 바 있다. 하지만 본 연구에서는 잠재적 영향력보다 경전철 개통 후 실제 통행행태 상에서의 접근성 개선 효과가 공시지가에 미치는 영향력을 진단한다는 것에 중점을 두어, 잠재적 영향력보다 통행 O/D를 기반으로 한 개통 전·후의 실제적인 네트워크 차원의 접근성 개선 효과를 측정하였다.

본 연구는 도시철도 개통 후 접근성 개선에 따른 공시지가의 영향을 진단한다는 목적 아래 토지 관련 정보 및 대중교통망 정보를 수집하여 연구에 활용하였다.

우선 토지 관련 정보로 2017~2019년 기준 개별공시지가와 토지특성정보를 수집하였으며, 이들 속성정보를 공간정보화 하기 위하여 2019년 1월 기준 연속지적도형정보를 수집한 후 성북·강북·도봉구의 정보만을 추출하였다. 개별공시지가는 서울 열린 데이터 광장의 자료를, 토지특성정보 및 연속지적도형정보는 국가공간정보포털의 자료를 활용하였다. 수집된 자료 중 2019년 1월 기준 지적도형정보에 존재하는 121,586개 필지에 연도별 개별공시지가와 토지특성정보를 연계한 후, 지목인 ‘대지’인 토지 중 2017~2019년 3개년도의 개별공시지가가 존재하고, 3개년도의 토지특성정보가 동일한 86,892개의 필지를 분석에 활용하였으며, 각 필지별 토지특성정보를 재분류하였다³⁾. 개별 필지는 면적 및 형상이 상이하기 때문에 가변적 공간 단위 문제(MAUP, Modifiable Area Unit Problem)가 발생할 우려가 있어 3개 구를 15×15m의 정사각형 셀⁴⁾로 분할한 후 셀 단위로 분석을 수행하였다.

대중교통망 정보는 교통접근성지표(한국교통연구원, 2020) 산정을 위하여 구축한 2019년 3월 기준 전국 대중교통 GTFS(General Transit Feed Specification) 자료 중 수도권 시내(일반)·마을버스 및 도시철도 관련 정보와 OpenStreetMap의 도로망 정보를 수집하였으며, <그림 3>과 같이 우이신설 경전철의 특성이 서울의 강북 3개 구와 서울 도심 주변을 연결하고 있는 특성을 고려하여 접근성 분석 범위를 서울 내부로 한정하였으며, 서울 및 주변 1km 범위를 운행하는 서울 간·지선 및 맞춤버스와 마을버스, 경기도 일반·마을버스, 도시철도 자료만을 추출하여 분석에 활용하였다. 본 자료의 공간분포는 <그림 4>와 같으며, 우이신설 경전철을 제외, 포함하는 방법으로 개통 전·후의 접근성 효과를 측정하였다. 이와 함께 국가교통DB센터에서 제공하는 2019년 기준 수도권 주수단 O/D 자료를 수집하여 향후 분석에 활용하였다.

Figure 3. 
Ui-sinseol line and analysis site

Source: Requoted from Mo et. al., 2022.

Figure 4. 
Public transport networks of before- and after-opening

우이신설 경전철은 서울시 동북권 지역의 도시철도 접근성을 개선하기 위함에 주된 목적이 있다(황현주·정의철, 2018). 본 연구에서는 이러한 목적을 고려하여 개통 전·후 평균 통행시간을 접근성 측정의 기준으로 설정하였다⁵⁾. 우이신설 경전철이 동북권과 서울 도심 주변을 연결하고 있는 특성을 고려하여, 성북·강북·도봉구에서 서울 내 3개 구 외 지역까지의 도보와 대중교통을 이용한 통행시간을 측정하였다.

첫째로 접근성 측정을 위하여 수집한 <그림 4>의 대중교통 노선망을 홍성표(2021)의 방법론을 활용하여 대중교통 출발-도착지 간을 연결하는 네트워크로 구축하였다. 출발지와 도착지 간 통행시간은 이들 간 대중교통 이동시간이 적은 자료부터 차례로 정렬한 후 대기시간과 이동시간의 합이 최소가 되는 값을 적용하였으며, 상세 식은 식 (1)~(3)과 같다. 여기서 Timei→jT는 i에서 j정차지까지의 대중교통 통행시간, k는 출발-도착지 간 대중교통 이동시간이 적게 소요되는 것부터의 순차적 누적 순번, Time^W는 대중교통 대기시간, Time^PT는 대중교통 이동시간, Fre는 대중교통 운행 횟수, Time^O는 대중교통 운영시간이며, 운영시간은 06-22시로 가정하였다.

(1)

(2)

(3)

이후 앞서 구축한 대중교통 네트워크의 각 정차지와 도로망 간의 연결 네트워크를 구축하였다.

출발지와 도착지 간 통행시간 측정은 각 출발지 및 도착지에서 최 인접한 도로 네트워크에서 출발, 도착하는 것으로 가정한 후 GIS 프로그램을 이용하여 통행시간을 산출하였으며, 이후 최 인접한 도로 네트워크까지 도보로 접근한다고 가정하여 식 (4)와 같이 출발-도착지 간의 통행시간을 산출하였다. 여기서 TraTime은 출발-도착지 간 총 통행시간, Time^N은 네트워크 통행시간, Time^Sta과 Time^End는 각각 출발, 도착지에서 최 인접한 도로 네트워크까지의 도보 시간으로 직선거리와 도보 속도(1.2m/s)를 적용하여 산정하였다.

(4)

통행시간 측정의 기준이 되는 출발지는 성북·도봉·강북구의 각 셀로, 도착지는 서울 3개 구 외 각 행정동으로 설정하였으며, 우이신설 경전철 개통 전과 후로 구분하여 셀-행정동 간 통행시간에 수도권 주수단 OD의 3개 구에서 출발하는 서울 3개 구 외 각 행정동 도착통행량을 적용한 가중평균값을 각 셀의 평균 통행시간으로 산정하였다. 산출식은 식 (5)와 같으며, AvgTime_m은 셀 m의 평균 통행시간, Trip_n은 n행정동의 3개 구 출발 전체 도착통행량이다.

(5)

우이신설 경전철 개통 전·후 셀별 평균 통행시간 및 통행시간 감소량의 분포는 <그림 5>와 같다. 여기에서 (a)와 (b)는 우이신설 경전철 개통 전과 후의 3개 구 셀별 평균 통행시간 분포이고, (c)는 개통 후의 통행시간 절감분을 보여주고 있다. 4·6호선과 인접한 지역은 통행시간 절감이 크지 않지만, 노선의 종점부에 해당하는 북한산우이·솔밭공원역과 가오리역 인근의 감소 효과가 높게 나타나고 있다. 또한 교통의 음영지역인 솔샘역과 북한산보국문역 인근지역 또한 우이신설 경전철로 인하여 높은 접근성 개선 효과가 나타나는 등 지역별로 접근성 개선 효과는 상이하게 도출되었다.

Figure 5. 
Distribution of average travel time in before- and after-opening

3개 구의 우이신설 경전철 역 중심에 포함되는 셀의 개통 전·후 통행시간을 이용하여 역별로 접근성 개선 효과를 나타낸 결과는 <표 2>와 같다. 전반적으로 외곽 지역일수록 개통 전과 후의 통행시간이 오래 소요되는 패턴이 나타난다. 개통으로 인한 통행시간 변화를 볼 때, 솔샘역의 통행시간이 7.7분으로 가장 크게 감소하였으며, 앞서 공간분포에서 살펴본 5개 역의 감소 효과가 5분 이상으로 높게 나타나고 있다. 감소율을 살펴본 결과 또한 솔샘역이 13.1%로 가장 높은 감소 효과가 나타났으며, 북한산보국문역이 9.9%로 두 번째로 높은 감소율을 보이고 있어, 우이신설 경전철 개통으로 외곽 및 교통 소외지역의 개선 효과가 두드러졌다.

도시철도 개통에 따른 역세권의 지가 영향을 진단하는 데 있어, 역세권의 범위를 설정하는 것이 중요하다. 김남주(2012)는 그간 선행연구의 역세권 범위 설정 사례분석을 통하여 400m~900m까지 역세권(서비스권역) 범위가 다양하게 나타남을 제시하였다. 본 연구에서는 2019년 기준 역으로부터 거리별 공시지가 분포를 기준으로 하여 우이신설선 및 기존 노선의 역세권 범위를 설정하였다. 역으로부터 1km를 역세권의 기초 범위로 설정한 후, 1m 단위별 100m 범위에 포함하는 셀의 공시지가 평균을 산정하였다. 우이신설선 및 기존 노선의 거리별 지가 변화를 그래프로 표현한 결과는 <그림 6>과 같다. 양 노선 모두 역으로부터 거리가 멀어질수록 공시지가는 점차 낮아지는 추세를 보인다. 성북·강북·도봉구의 지가 평균보다 낮아지는 범위가 우이신설선은 250m로, 기존 노선의 역세권은 580m로 나타났으며, 1km 외 지역의 평균보다 낮아지는 범위는 우이신설선이 582m로, 기존 역세권의 경우 1km 범위에서도 1km 외 지역의 평균보다 상회하는 것으로 도출되었다. 이 결과를 토대로 하여 본 연구에서는 역 1km 외 지역의 평균보다 낮아지는 범위를 역세권 범위의 기준값으로 설정하였으며, 우이신설선의 역세권 범위는 500m, 기존 노선의 영향범위는 1km로 설정하였다.

Figure 6. 
Land-value distribution by distance from station of Ui-sinseol and existing line, in 2019

우이신설 경전철 개통으로 인한 역세권의 지가 변화를 진단하기 위하여 차분 모형(Difference in defference)을 기초로 하여 적용하였다. 이 모형은 비교의 비교, 즉 차이의 차이를 이용하여 처치 효과(Treatment effect)가 존재하는지 분석하는 기법이며, 처치 효과의 세분화 정도에 따라 이중 차분법(Double Differ-ence), 삼중 차분법(Triple Difference) 등으로 상세화될 수 있다(김범식 외, 2014). 차분 모형은 주로 정책이 적용되는 처치집단(treatment group)과 적용되지 않는 통제집단(control group) 간의 정책 성과를 측정하는 방법론 중 하나이고(Card and Kruger, 1994), 양 집단의 유사성이 전제되지 않으면 표본 선택에 따라 효과 분석이 상이하게 진행될 여지가 있기 때문에 이러한 차이를 비교하기 위해서는 두 집단의 유사성이 중요한 요건이 된다(황현주, 2020에서 재인용). 공시지가의 관점에서 이중 차분 모형의 기본 식은 식 (6)과 같다. 여기서 LP는 공시지가, C는 분석지역에 대한 개별 특성을 의미한다. TG는 처치집단 여부(0 또는 1), Time은 시간의 흐름(0 또는 1), TG×Time은 처치집단의 시간변화에 따른 교호항이다. 이를 통하여 전체 지역의 시간 흐름에 따른 변화(β₃)와 처치집단의 시간 흐름에 따른 변화(β₃+β₄)의 차이를 규명할 수 있다.

(6)

본 연구에서는 위의 이중 차분 모형 기본 식을 활용하여 식 (7)과 같이 우이신설 경전철 개통에 따른 영향 모형을 설정하였다. 여기서 f(x)는 기준시점의 각 셀별 식 (8)에서의 특성, T_B는 개통 전 평균 통행시간을 의미한다. D_E는 타 노선 역까지의 거리에 대한 변수로 기존 노선의 역세권에 포함되는 경우의 효과를 반영하기 위하여 변수로 포함하였으며, 이 변수는 역세권 범위를 초과할 경우 ‘0’으로, 범위 내에 있을 경우 역세권 범위 기준값(1,000m)과 역까지의 거리의 차이로 설정하였다. Z와 LU, H, S, R은 토지이용특성으로 각각 용도지역, 토지이용현황, 지형 높이, 지형 형상, 도로접면에 대한 유형을 의미한다. TG와 Y, T_B-A는 이중 차분에 대한 독립변수이다. TG는 우이신설 경전철의 역세권 여부(역세권=1, 그 외=0)를 의미하고, Y는 시간 흐름에 따른 영향(2017년=0, 2019년=1)을, T_B-A는 우이신설 경전철 개통에 따른 통행시간 절감량을 의미한다.

(7)

(8)

이 모형을 통하여 개통 후 통제집단에 대비하여 우이신설 경전철 역세권의 경전철 개통으로 인한 지가 영향을 ‘역 신규입지에 따른 공시지가의 변화량’(TG×Y)과 ‘접근성 변화에 따른 단위시간 당 공시지가 변화량’(T_B-A)으로 세분화하여 적용하였다.

우이신설 경전철 개통 후 역세권의 공시지가 영향을 진단하기 위한 처치집단과 통제집단은 아래와 같이 설정하였다. 처치집단은 우이신설 경전철 역 직선거리 500m 내에 포함되는 셀을, 통제집단은 앞서 개통 전·후 평균 통행시간 산정 결과 통행시간 변화가 없는, 즉 우이신설 경전철을 이용하지 않는 셀로 설정하였다. 처치집단과 통제집단에 대한 공간분포는 <그림 7>과 같다. 이를 통하여 우이신설 경전철의 영향을 받지 않는 지역과 대비하여 경전철 개통 후 우이신설선 역세권의 역 신규입지에 따른 공시지가 영향과 경전철 개통 후 접근성 개선에 따른 공시지가 영향을 함께 진단하였다.

Figure 7. 
Result of setting treatment and control groups

분석 범위에 포함되는 전체 셀 수는 75,511개(이중 차분 모형 분석 시 2배)이고, 우이신설 경전철 역세권에 포함되는 처치집단은 44,926개, 접근성 변화가 없는 통제집단은 30,585개이다. <표 3>은 공시지가 및 접근성, 토지 특성에 대한 기초통계량이다. 전체 셀의 공시지가(LP) 평균은 2017년 2,727,672원/m²에서 2019년 3,100,004원/m²로 2년간 372,332원 상승하였다. 처치집단과 통제집단을 비교하였을 때 개통 전(2017년)에는 통제집단의 지가 평균이 높았으나, 개통 후에는 처치집단이 더 높은 수준을 보이고 있어, 우이신설 경전철 개통에 따른 효과가 나타나고 있음을 짐작할 수 있다. 개통 후 통행시간 감소량(T_B-A)을 볼 때 우이신설 경전철 역세권 전체적으로 경전철 개통으로 인하여 평균 1.49분 단축되었다.

우이신설 경전철 개통에 따른 공시지가 영향을 ‘도시철도 역 신규입지 효과’(TG×Y)와 ‘도시철도 개통 후 접근성 변화에 따른 효과’(T_B-A)로 나누어 분석하였으며, 양 요소 각각(Model 1, 2)과 양 요소를 함께 포함(Model 3)하여 이중 차분 모형을 적용하였다. 모형 적용 결과는 <표 4>와 같다.

우선 접근성 측면에서 서울 3개 구 외 지역으로의 평균 통행시간이 증가할수록 공시지가는 하락하는 추세가, 타 노선 역세권 범위에서 역까지의 거리가 가까울수록 공시지가는 상승하는 결과가 나타났으며, 이는 기존 지대이론 및 역세권 관련 선행연구들에서 도출한 결과들과 일치하고 있다. 용도지역 및 토지이용 상황, 지형 높이 및 토지 형상, 도로접면에 따른 영향 또한 어느 정도 타당한 결과가 도출되었다.

처치집단과 통제집단의 차이를 나타내는 이중 차분 관련 계수에서 처치집단의 기준시점 단위 면적당 지가(TG)는 통제집단보다 모형별 약 78,387~86,109원 정도 높게 형성되어 있는 것으로 나타나, 앞서 기초통계량과 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이는 토지이용특성 등 타 변수의 영향으로 인한 것으로 진단된다. 연도의 변화에 따른 단위 면적당 지가의 자연 증감량()은 35만 원 정도로 나타났으며, 이는 앞서 기초통계량과 어느 정도 일치하고 있다.

‘도시철도 역 신규입지에 따른 공시지가 영향’(TG×Y)만을 진단한 ‘모형 1’에서 우이신설 경전철 개통으로 인하여 이들 역세권에서 평균 34,333원/㎡의 지가 증가 효과가 나타났다. ‘도시철도 개통 후 접근성 변화에 따른 효과’(T_B-A)만을 진단한 ‘모형 2’에서는 도시철도 개통 후 평균 통행시간이 1분 감소할수록 단위 면적당 지가는 15,751원이 상승한 효과가 나타났다. 즉 우이신설 경전철 역세권의 경우 도시철도 개통 후 ‘도시철도 역 신규입지로 인한 효과’와 ‘도시철도 개통 후 접근성 변화에 따른 효과’ 모두 긍정적으로 나타났음이 모형의 결과를 통하여 증명된다.

두 가지 효과를 함께 진단한 ‘모형 3’에서 신규 도시철도역 입지에 따라 우이신설 경전철 역세권 지역의 공시지가는 2개년 동안 12,868원/m² 상승하였으며, 도시철도 개통 후 평균 통행시간이 1분 감소할수록 역세권 공시지가는 2개년 간 14,400원/m² 상승하는 효과가 나타났다. 앞서 기초통계에서 도시철도 개통 후 역세권 지역의 평균 통행시간 절감 폭이 1.49분임을 감안할 때, 우이신설 경전철 역세권의 경우 역 신규입지에 따른 영향보다 접근성 개선으로 인한 영향효과가 더 강한 것으로 도출되었다. 이는 경전철 특성상 기존 서울의 도시철도보다 수송 용량이 낮고 도심과 부도심 등 중심지로의 직결 연결보다는 타 노선과의 환승 연계 특성이 강한 것과 함께, 해당 노선이 통과하는 대부분 지역이 개통 전 대중교통 사각지대이다. 이러한 원인으로 인하여 신규입지에 따른 효과보다 접근성 개선으로 인한 영향이 보다 강하게 나타난 것으로 해석된다.