Current Issue

기존 연구들은 매수자의 특성 중 특히 거주지역이나 국적 등의 속성이 탐색비용(search cost)이나 정박효과(anchoring effect)의 경로를 통해 주택가격에 영향을 미칠 수 있음을 주목해왔다. 먼저 탐색비용은 정보의 비대칭성 하에 있는 매수자가 상품을 저렴하게 사기 위하여 상품의 정보를 수집할 때 발생하는 비용을 의미한다(Stigler, 1961). 매수자는 탐색을 통해 확보한 정보의 한계기대이익이 정보 탐색에 투입되는 한계비용과 같아질 때까지 탐색비용을 지불한다는 것이다. 주택 등 부동산의 거래는 탐색비용이 보다 큰 것으로 알려져 있다. 이는 부동산이 이질성이 강하고 거래빈도가 낮으며 거래에 필요한 정보가 충분하지 않기 때문이다. 주택을 구매하는데 필요한 탐색비용은 구매하고자 하는 주택으로부터의 거리(distance), 구매하려는 주택을 발굴하는데 가용한 시간(time), 해당 시장 내 주택 매입 경험(experience)에 따라 달라지는데, 이 모든 항목에 걸쳐 외지인보다는 내지인, 그리고 외국인보다는 내국인이 우위에 있다. 외국인 및 외지인이 더 많은 프리미엄을 지불하는 까닭이 여기에 있다는 것이다.

정박효과의 관점은 Tversky & Kahneman(1974)의 휴리스틱에 기초한다. 이들에 따르면 불확실하고 복잡한 상황에서 결정을 내릴 때, 인간은 결정과정을 단순화하는 지름길(short-cut)을 택한다. 주택매입이라는 불확실한 상황에 직면한 매수자도 마찬가지로 지름길을 택할 수 있는데, 이는 참조가격(reference value)이라는 기준점(anchor)을 설정, 이를 통해 매입하려는 주택의 가격을 조정(adjustment)하는 형태로 나타난다. 실제로 국내 주택시장에서도 최근 가격을 기준점으로 한 손실회피(loss-aversion) 행태가 입증된 바 있다(김준형·루이스 알렉산더, 2011). 매수자의 위치는 바로 이 지점에서 가격에 영향을 미친다. 매수자는 참조가격을 구입하고자 하는 지역주택시장에 대한 정보탐색을 통해 결정하는 것이 아니라, 매수자가 위치한 지역주택시장을 기준으로 결정한다. 따라서 주택가격이 높은 지역에서 온 매수자는 상대적으로 참조가격을 높게 결정하고, 주택가격이 낮은 지역에서 온 매수자는 상대적으로 낮은 참조가격을 형성한다. 그 결과 기존 거주지역의 주택가격이 높은 외지인이나 외국인은 내지인보다 높은 주택가격을 지불하는 것이다.

국외의 많은 연구들은 탐색비용 혹은 정박효과로 인해 외지인 혹은 외국인 프리미엄이 발생함을 입증하는데 성공하였다. 먼저 Miller et al.(1988)은 헤도닉가격모형을 이용하여 미국 하와이주의 호놀룰루시에서 1986년 1월부터 1988년 2월까지 일어난 421건의 주택거래를 분석, 외국인(일본인)이 내국인(미국인)에 비해 21%의 프리미엄을 지불하고 있음을 보고하였다. 저자들은 그 원인으로 정보의 비대칭성으로 인한 탐색비용의 차이뿐만 아니라 당시 하와이에 비하여 고가인 일본 부동산시장에 의한 정박효과를 지적하였다.

사실 국외 연구들은 외국인 프리미엄보다 외지인 프리미엄에 초점을 맞춘 경우가 더 많다. Lambson et al.(2004)은 1990년부터 2002년까지 미국 아리조나주 피닉스 도심의 임대용 아파트 거래 사례 2,854건을 분석, 외지인이 내지인보다 5% 이상 통계적으로 유의한 프리미엄을 지불함을 발견하였다. 그 이유 역시 높은 탐색비용과 경험에 의존한 편향적 사고방식인 정박효과로 설명하였다. 이 연구는 기존 거주지역 주택가격의 수준, 주택매입경험의 여부를 활용, 탐색비용과 정박효과를 함께 검증하기도 하였다. 그 결과 주택매입경험이 없으면서 상대적으로 높은 주택가격이 형성된 지역에서 온 외지인이 주택매입경험이 있으면서 상대적으로 낮은 주택가격이 형성된 지역에서 온 외지인보다 통계적으로 유의한 프리미엄을 지불한다는 점, 그리고 주택매입 경험이 있고 가격이 낮은 지역에서 온 외지인은 내지인과 거의 비슷한 가격에 주택을 구입한다는 점을 보임으로써, 탐색비용과 정박효과를 직접 확인하는데 성공하였다.

Ihlanfeldt & Mayock(2012)은 미국 플로리다 주 67개 마을의 6,666건의 단독주택 거래를 분석하였다. 특별히 이 연구는 탐색비용을 측정하기 위해 외지인 여부뿐만 아니라 매수자의 현재 주소와 매입하고자 하는 주택과의 거리를 사용하였다. 여기에는 주택과 현재 거주지가 멀수록 탐색비용이 증가한다는 가정이 내재해 있다. 추정결과 두 변수 모두 통계적으로 유의하게 나타났는데, 구체적으로 외지인은 내지인보다 1.9%의 프리미엄을 더 지불하며, 주택과의 거리가 1표준편차 증가할수록 주택매입가격은 2,440불(약 280만 원)이 증가하였다. 주택가격이 높은 지역에서 온 외지인이 주택가격이 낮은 지역에서 온 외지인보다 프리미엄을 더 지불하는 것도 확인, 정박효과 가설도 함께 입증하였다.

주택경기가 활황인 중국에서도 최근 관련 연구가 이루어졌다. Zhou(2015)는 2009년 12월부터 2011년 7월까지 중국 청도의 공동주택 분양사례 940건을 바탕으로 외지인 프리미엄 가설을 검증하였다. 이 연구는 비교적 짧은 기간 내에 단일 매도자가 동일 주택을 판매하는 사례를 활용함으로써, 개별 주택의 특성, 근린 환경의 특성 등 부동산 상품의 이질성을 야기하는 변수들을 원천적으로 통제하는 장점을 지닌다. 추정결과 주택가격이 높은 곳에서 온 외지인이 낮은 곳에서 온 외지인보다 더 많은 프리미엄을 지불하는 정박효과를 확인하였다. 또한 비싼 지역에서 온 외지인 중에서도 청도로부터 거리가 멀수록 프리미엄이 증가, 탐색비용 효과도 동시에 검증하였다.

그러나 모든 연구가 외국인 및 외지인의 프리미엄을 입증하고 있는 것은 아니다. 비록 주택으로 한정하진 않았지만 Myer et al.(1992)은 미국 내 기업의 부동산 자산 처분 사례를 분석한 결과, 미국 국적 매입자와 외국 국적 매입자 간 매입가격에 통계적으로 유의한 차이가 존재하지 않음을 발견하였다. Turnbull & Sirmans(1993)는 미국 루이지애나주 배턴루즈(Baton Rouge) 지역에서 1988년부터 1년간의 단독주택 거래 사례 151건을 분석하였다. 그 결과 외지인과 내지인, 주택구입경험이 있는 집단과 주택구입경험이 없는 집단 사이에 통계적으로 유의한 프리미엄의 차이가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이에 대해 저자들은 부동산중개기관의 발달로 정보 비대칭에 따른 탐색비용의 차이가 줄어든 것으로 해석하였다.

Watkins(1998)는 1991년 4월부터 1992년 3월까지의 영국 글래스고시의 주택거래 사례 544건을 헤도닉가격모형으로 분석하였다. 이 때 주택매입경험여부에 따라 최초 주택구입자와 주택구입경험이 있는 가구, 그리고 외지인과 내지인으로 구분하여 매입가격을 비교한 결과, 그 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 이에 대한 Watkins의 해석도 흥미롭다. 주택은 이질성이 강하고, 가격이 급변하므로 이미 널리 공개된 가격정보가 대부분 부정확할 가능성이 높다. 따라서 이전에 주택을 매입하였거나 내지인이더라도 부정확하고 불완전한 정보를 바탕으로 주택시장에 진입하는 것은 별반 다르지 않기 때문에 이와 같은 결론이 나타난다는 것이다.

이처럼 국외 연구들은 주택가격에 미치는 매수자의 특성을 파악하기 위해 탐색비용과 정박효과 이론을 활용해왔다. 그 결과 일부는 외국이나 외지 등 먼 곳에서 왔거나 주택가격이 높은 지역에서 온 매수자들이 상대적으로 높은 비용을 지불하고 있다는 점을 밝히는데 성공하였지만, 동시에 다른 연구들은 중개서비스의 발달에 따른 부동산정보의 증가로 인해 탐색비용 효과가 통계적으로 유의하지 않다는 결론에 도달하기도 하였다. 따라서 국내 부동산시장의 매수자 특성이 갖는 영향을 확인하기 위해서는 국내 사례를 활용한 별도의 실증분석이 반드시 필요하다. 더욱이 선행연구가 이루어진 미국, 중국 등에 비해 국토가 작다는 점, 주택 중 상대적으로 동질적인 아파트의 비중이 높다는 점, 그리고 그 정보 또한 부동산정보업체를 통해 원활히 시장에 공급되고 있다는 점은 탐색비용을 줄여 국내 외국인, 외지인 프리미엄의 영향에 근본적인 차이를 야기할 수 있으므로 국내 자료를 활용한 실증분석은 그 의의가 매우 클 것이다.

국외에 비해 국내에서 외국인 및 외지인의 프리미엄 연구는 많이 이루어지지 않았다. 먼저 토지에 대한 연구로 양영준·임상혁(2014)을 들 수 있다. 이들은 2011년 제주 서귀포시의 토지거래 사례 1,130건을 바탕으로 매수인의 특성이 토지가격에 미치는 영향을 분석하였다. 토지의 실거래가격을 종속변수로 하고, 토지의 공시지가와 매수인의 외지인 여부, 연령, 성, 법인 여부 등을 독립변수로 한 헤도닉가격모형을 추정한 결과, 외지인은 제주도민보다 27.1%의 프리미엄을 지불, 탐색비용 요인이 존재함을 발견하였다. 또한 외지인 중 토지가격이 높은 지역에서 온 매수인과 토지가격이 낮은 지역에서 온 매수인의 프리미엄은 각각 31.2%와 13.8%로 나타나, 정박효과 가설도 함께 확인하였다.

방송희·이용만(2013)은 토지가 아니라 아파트를 대상으로 하였다는 점에서 본 연구와 가장 관련성이 높은 연구이다. 양영준·임상혁(2014)의 연구와 마찬가지로 이 연구도 제주도를 대상으로 삼고 있으며, 2006년부터 2013년까지 24,614건의 주택거래를 분석하였다. 특이할 만한 점은 헤도닉가격모형 추정에 필요한 주택의 특성변수가 충분하지 않은 자료를 분석, 특성변수가 충분하지 않아도 모수 추정이 가능한 SPAR모형과 반복매매가격모형을 사용하는 부분이다.

먼저 SPAR모형의 SPAR는 ‘Sale Price to Appraisal Ratio’ 즉 감정가격 대비 매매가격의 비율을 의미한다. 매수자의 특성은 매매가격에 반영되나 정부가 매년 1월 1일 공표하는 주택 공시가격에 반영되지 않는다고 가정하면, 이 두 가격 간의 비율을 종속변수로 함으로써 주택의 특성을 포함시키지 않고도 외지인 프리미엄을 확인할 수 있다는 것이다. 추정결과, 외지인의 프리미엄은 평균 4.2%로 나타났다. 그리고 내지인과 비교할 때 가격이 낮은 지역에서 온 외지인은 2.3%의 프리미엄을 지불하고, 가격이 높은 지역에서 온 외지인은 4.4%의 프리미엄을 지불하고 있었다. 여기에서 2.3%는 탐색비용 효과를, 그리고 4.4%와 2.3%의 차이인 2.1%는 정박효과를 의미하는 것으로 해석하였다.

SPAR모형은 주택의 매매가격을 그 주택의 공시가격과 비교한다면, 반복매매가격모형은 기간 내에 반복 거래된 주택의 가격을 비교함으로써 주택의 특성을 고려하지 않고도 외지인 변수의 영향을 추정할 수 있다. SPAR모형에서 주택의 공시가격은 매수자의 특성이 반영되어 있지 않다는 가정이 적용되었지만 반복매매가격모형은 두 가격 모두 거래가격이므로 매수자의 특성이 반영될 수밖에 없다. 이에 첫 번째 거래가 내지인이고 두 번째 거래가 외지인일 때 +1을 가지며, 첫 번째 거래가 외지인이고 두 번째 거래가 내지인일 때 –1을 갖는 형태의 더미변수를 고안하였다. 두 거래가 모두 내지인이거나 외지인인 경우 0의 값을 갖는다.

이 더미변수를 포함해 추정한 결과 외지인은 내지인에 비해 약 3%의 프리미엄을 지불하고 있었다. 외지인 더미변수를 가격이 높은 지역에서 온 외지인 더미변수와 가격이 낮은 지역에서 온 외지인 더미변수로 나누어 추정한 결과, 가격이 높은 지역에서 온 외지인 더미변수만 통계적으로 유의한 양의 값이 나타난다. 가격이 낮은 지역에서 온 외지인 더미변수가 통계적으로 유의하지 않은 결과에 대해 “정박효과 때문에 외지인이 프리미엄을 지불하는 것이지 탐색비용 때문에 외지인이 프리미엄을 지불하는 것은 아니라”고 해석하였다(57쪽).

국내 연구들은 제주도만을 대상으로 진행되었다. 제주도는 내지인과 외지인의 탐색비용이 극대화됨으로써 외지인 프리미엄을 관찰할 수 있는 유리한 환경임은 분명하다. 그러나 이 특수성은 동시에 연구결과를 일반화하는데 장애로 작동한다. 즉 외지인 프리미엄은 제주도처럼 상대적으로 고립되어 탐색비용이 큰 지역에서만 존재하는 것으로 해석될 수 있다는 것이다. 실제 방송희·이용만(2013)은 제주도가 아닌 육지 지역의 아파트 시장은 상대적으로 외지인의 탐색비용이 저렴하기 때문에 그 영향이 달라질 수 있음을 언급하였다(61쪽). 탐색비용이나 정박효과에 기초한 외국인, 외지인 프리미엄의 존재를 국내 전체로 일반화하기 위해서는 왕래가 보다 용이하여 탐색비용이 상대적으로 적게 발생할 지역을 대상으로 한 연구가 함께 이루어져야 한다.

보다 근본적으로 아직 국내에서 주택에 대한 외국인, 외지인 프리미엄 가설을 확인하기 위해 국외에서 보편적으로 사용하고 있는 헤도닉가격모형을 사용한 연구는 부재하다. 방송희·이용만(2013)도 헤도닉가격모형 추정의 필요성에 공감하지만(49쪽), 이를 위한 주택 특성 자료 구축이 어려워 SPAR모형과 반복매매가격모형을 대신 사용하였다.

물론 이 모형들을 활용하더라도 가정들이 충족된다면 외지인의 영향은 정확히 추정될 수 있다. 문제는 그 가정들이 완벽히 충족된다고 보기 어렵다는 점이다. 먼저 SPAR모형은 주택의 공시가격이 매수자의 특성과 무관하다고 가정한다. 이 때 공시가격은 직전 1년 동안의 실거래가격에 일정 비율을 적용하여 산정하는데, 이 실거래가격에 매수자의 특성은 얼마든지 반영될 수 있다. 예를 들어 특정 지역에 외지인의 거래가 매우 집중적으로 일어났다면, 그 지역의 공시가격은 이미 외지인 요인이 반영될 수밖에 없다. 외지인의 유입으로 인해 가격이 상승한 것으로 논의되어온 제주 지역이 가장 높은 공시가격 상승률을 보인 결과가 이를 입증한다(국토교통부, 2017).

외지인 프리미엄을 분석하는데 SPAR모형을 적용하기 위해서는 공시가격에 실거래가격이 반영되는 비율이 지역별로 동일하여야 한다는 가정도 필요하다. 이 가정을 검토하기 위해 방송희·이용만(2013)은 서귀포시 지역더미를 추가한 모형을 별도로 추정, 외지인 변수의 크기나 통계적 유의성이 동일하게 입증됨을 보였다. 그러나 제주시 혹은 서귀포시 내에서 존재할 수 있는 실거래가격 반영비율의 차이가 추정결과에 영향을 주고 있음은 여전히 부인하기 어렵다.

반복매매가격모형 역시 기간 내에 반복적으로 거래가 이루어진 표본만을 대상으로 진행된다는 점에서 근본적인 한계가 존재한다. 자주 거래가 이루어지지 않은 주택에 비해 자주 거래가 이루어진 주택은 구입시 참고할 만한 정보가 더 많이 존재한다. 탐색비용은 정보의 부족에 기인하므로, 정보가 보다 풍부한 자주 거래된 주택에 대해 탐색비용 효과는 줄어들 가능성이 높다. 따라서 전체 주택을 분석하지 않고 반복 거래가 이루어진 주택을 사용할 경우 추정결과에 편의가 발생할 수 있다.

반복매매가격모형을 통해 정박효과를 측정하기 위해 첫 번째 거래와 두 번째 거래의 외지인 매수 여부를 더미변수로 만드는 과정 역시 문제가 존재한다. 이 더미로 인해 첫 번째 거래와 두 번째 거래 모두 외지인에 의해 거래된 주택은 분석과정에서 자연스럽게 사라짐으로써, 모형의 표본이 갖는 대표성을 떨어뜨린다. 이는 표본의 대표성 뿐만 아니라 정박효과의 측정에도 문제를 야기한다. 예를 들어 첫 번째와 두 번째 거래의 매수자 모두가 가격이 높은 지역에서 온 외지인이었다면 외지인의 더미는 0의 값을 갖는다. 그러나 원래 살던 지역의 주택가격이 기준점 역할을 한다면 두 지역 모두 가격이 높다고 하더라도 두 지역의 가격간 차이가 존재하면 정박효과가 발생할 수 있다. 두 지역 모두 매수자가 가격이 낮은 지역에서 온 경우도 마찬가지이다. 주택가격의 높고 낮음에 의해 정박효과의 차이는 평가하고 있으나, 거리의 멀고 가까움에 따라 탐색비용 효과의 차이는 간과하고 있다는 점 역시 한계로 지적할 수 있다. SPAR모형과 반복매매가격모형을 활용하여 외지인 프리미엄을 측정하는데 전제되어야 할 가정들이 충족되지 않음으로써 생기는 이 문제점들은 주택 특성에 대한 자료를 구축, 이 가정들이 불필요한 헤도닉가격모형을 추정함으로써 근본적으로 해결될 수 있을 것이다.

정박효과의 해석은 국내뿐만 아니라 국외 연구도 공통적인 한계를 지니는데, 이는 항상 ‘양의 방향’의 정박효과만을 고려한다는 점이다. 즉 상대적으로 주택가격이 높은 지역에서 온 매수자가 주택가격을 더 지불하려는 형태로만 정박효과가 작동하지, 상대적으로 주택가격이 낮은 지역에서 온 매수자에 대해 정박효과는 발생하지 않는다는 것이다. 방송희·이용만(2013)도 “가격이 낮은 지역에 거주하는 외지인의 경우 정박효과가 없”다고 보고 있다(60쪽). 그러나 원래 거주하던 지역의 주택가격이 참조가격이 되어 신규 거래의 기준점으로 사용된다면 주택가격이 상대적으로 낮은 지역에 거주하던 매수자에 대해 정박효과는 음의 방향으로 작용할 수도 있다. 국내외 연구들이 모두 간과하는 정박효과의 ‘양방향성’은 보다 적극적으로 검토할 필요가 있다.

외지인이나 외국인 여부 등과 같은 매수자의 특성이 주택가격에 미치는 영향을 확인하기 위해 본 연구는 관련 국외 연구들에서 주로 이용된 헤도닉가격모형을 사용한다. 모형추정에 사용된 자료는 서울 A구에서 2015년 1월부터 2016년 12월에 이르는 기간 동안 계약이 종료된 아파트의 실거래 사례이다. 기존 국내 연구들이 모두 제주도라는 고립된 지역으로 한정됨을 감안할 때, 주변으로부터 접근이 훨씬 자유로우며 거래가 빈번하여 주택의 특성 및 가격에 대한 정보가 상대적으로 풍부한 A구의 상황은 외지인 프리미엄 가설을 시험하는데 보다 유리하게 작용할 수 있다. 부동산 중 주택, 그리고 그 중에서 아파트로 한정한 것도 아파트의 거래 빈도수가 보다 많으며, 이질성이 낮으며, 아파트 거래에 필요한 정보가 보다 신속하고 투명하게 공개됨으로써, 물건 개별 특성의 영향을 효과적으로 통제하면서 매수자 특성의 영향을 정확히 관찰할 수 있다는 장점에 기인한다. 방송희·이용만(2013)도 같은 이유로 아파트만을 대상으로 한 바 있다.

실거래 자료는 거래된 아파트의 계약일, 소재지, 면적, 거래금액, 매수자 국적, 매수자의 거주지 주소 등을 포함하고 있다. 표본크기는 164개 단지 8,565건이나, 지분매입으로 정확한 거래금액을 확인하기 어려운 경우(42건), 단지 정보가 불충분한 경우(8개 단지 12건), 이중기록(1건)을 제외하여 최종 156개 단지 8,510건의 자료를 사용하였다.

실거래 자료에 포함된 주택 특성 변수만으로 일반적인 헤도닉가격모형을 추정하기는 어렵다. 만약 헤도닉가격모형에서 반드시 포함될 변수들이 포함되지 않아 변수 누락의 문제가 발생한다면, SPAR모형이나 반복매매가격모형 이상의 문제가 발생할 수도 있다. 이에 본 연구는 주택가격 헤도닉가격모형에 대한 국내외 선행연구들을 검토, 여기에 포함된 변수들을 최대한 포함하고자 하였다. 국내외 연구들은 헤도닉가격모형에서 개별 주택의 특성뿐만 아니라 해당 단지나 주변 환경, 접근성 등의 변수를 공통적으로 사용하고 있다(표 1). 이에 본 연구도 실거래 자료 이외 추가 자료를 활용, 개별 주택 특성과 단지 특성 등을 독립변수로 투입하였다. 구체적으로 개별 주택의 변수는 전용면적과 층수, 그리고 단지 특성 변수는 단지 전체의 세대수, 브랜드 아파트 여부, 개별난방 여부, 현관구조, 경과연수, 지하철역까지의 거리 등이다. 단지 특성 변수들은 대부분 네이버부동산에서 공개된 정보를 활용하였으며, 브랜드 아파트는 국토교통부의 2016년 시공능력평가에서 상위 10위 이내 시공사인 경우 1의 값을 갖는 더미변수로 생성하였다. 지하철역까지의 거리는 아파트 단지로부터 가장 가까운 지하철역 출구까지의 거리를 도로명주소 안내시스템에서 제공하는 도로명주소DB를 활용, QGIS로 측정해 생성하였다. 마지막으로 2015년 1월부터 2016년 12월까지 2년 동안 발생한 시계열적인 가격변화를 통제하기 위해 2014년 4분기를 기준으로 분기를 나타내는 8개의 시간더미를 추가하였다.

본 연구의 초점인 매수자 특성 변수들은 별도로 확보한 외국인 토지취득현황 자료를 함께 활용하여 생성하였다. 기재된 매수자의 주민등록 주소지를 기준으로 A구 거주 여부, 서울 거주, 서울 외 거주 여부, 서울 외 거주시 해당 시도, 그리고 A구와 매수자 주소지와의 거리 등의 변수를 생성하였다. 매수자 주소지와의 거리는 마찬가지로 통계청의 센서스 행정구역경계(시군구) 자료를 QGIS로 분석해 생성하였다. 만약 매수자가 여러 명인 경우 매수자 중 1명이라도 A구(혹은 서울)에 거주할 경우 A구(혹은 서울)에 거주하는 것으로 분류하였다. 매수자의 국적 정보를 통해 외국인 여부, 그리고 특정 국가 출신 여부에 대한 변수도 만들 수 있는데, 매수자가 여러 명인 경우 주소와 마찬가지로 매수자 중 1인이 대한민국 국적일 때 내국인으로 분류하였다. 매수자가 2인 이상일 때 1의 값을 갖는 공동명의 더미변수도 생성하였다.

한편 정박효과를 분석하려면 매수자의 거주지와 A구의 주택가격간 차이에 대한 변수가 필요하다. 이를 위해 한국감정원의 지역별 평균아파트매매가격 자료를 활용하였다. A구 거래사례와 동일한 기간의 지역별 평균아파트매매가격을 산정, A구 평균가격과의 차이를 구하였다.

지금까지 논의된 변수와 그 출처, 그리고 변수들의 기초통계는 표 2, 표 3과 같다. 분석대상 주택의 25%가 공동명의이며, 외국인이 거래한 주택은 전체의 1%(90건)에 불과하다. 매수자 중 A구 거주자의 비중은 43%이며, A구 이외 서울 거주자가 38%, 서울 이외 지역 거주자가 18%를 차지한다.

헤도닉가격모형은 다음과 같은 단계로 추정된다. 우선 매수자의 특성을 제외한 개별 주택의 특성, 단지의 특성, 시간더미만을 포함시킨 기본 모형을 추정한다(모형 1). 추정된 변수의 수치나 부호가 선행연구와 일치하는지 확인함으로써, 본 연구에서 구축된 자료의 적합성을 검증한다.

모형 2부터 본격적으로 매수자의 특성을 포함한다. 먼저 모형 2-1은 공동명의 여부와 외국인여부를 포함, 매수자가 단독일 때에 비해 공동일 때, 그리고 매수자가 내국인일 때에 비해 외국인일 때 주택거래가격에 통계적으로 유의미한 차이가 존재하는지 살펴본다. 분석의 주요 초점은 외국인일 때 프리미엄을 부담하는지 여부이다. 외국인 더미는 그 출신국 각각에 대응하는 특정 더미로 바꾸어 포함할 수도 있는데, 모형 2-2가 바로 이 추정을 담당한다. 구체적으로 대만, 중국, 미국, 일본, 기타 등으로 나누어 그 영향이 추정되는데, A구에서 장기간 밀집거주한 대만 국적자의 프리미엄이 상대적으로 낮은지 여부가 분석의 초점이다.

모형 3은 매수자의 프리미엄이 외국인 여부가 아니라 외지인 여부에 따라 달라지는지 검증한다. 먼저 모형 3-1은 모형 2에서 제시된 공동명의, 외국인 여부 등에 대한 변수와 함께 외지인 여부 변수를 추가한다. 여기에서 외지인은 A구 외부에 살고 있는 경우를 의미하며, 이는 곧 참조집단(reference group)인 내지인은 A구 거주자가 됨을 뜻한다. 다른 조건을 다 통제할 때, 외지인이 내지인에 비해 높은 가격으로 거래하는지 여부를 중점적으로 살펴본다.

외지인 변수는 보다 세밀하게 설계할 수도 있다. 참조집단은 A구 거주자로 동일하게 둔 상태에서 A구 외 서울 내 거주자, 서울 외 거주자의 두 더미변수로 그 영향을 구분할 수 있다. 외지인 프리미엄이 존재한다면 두 더미변수 모두 통계적으로 유의한 양의 값이 추정되어야 한다. 또한 구입 주택으로부터 매수자의 위치가 멀어질수록 탐색비용이 늘어난다면 A구 외 서울 내 거주자 더미변수의 추정계수보다 서울 외 거주자 변수의 추정계수가 더 크게 추정될 것이다. 모형 3-2를 통해 이 두 더미변수의 값을 확인할 수 있다.

외지인 변수를 세밀하게 설계하는 또 다른 방식은 A구와 매수자의 주소지간 거리를 직접 사용하는 방식이며, 그 추정결과는 모형 3-3에서 확인할 수 있다. 탐색비용이 거리에 따라 늘어난다면 이 추정계수는 통계적으로 유의한 양의 값으로 추정될 것이다.

전술한 대로 외지인 프리미엄은 탐색비용뿐만 아니라 정박효과에 의해서도 설명될 수 있으며, 따라서 이를 검증하기 위해 A구의 주택가격과 매수자가 위치한 지역의 주택가격 비교를 통해 정박효과에 대한 매수자의 특성 변수가 투입되어야 한다. 모형 4-1은 이를 매수자의 거주지역 주택가격이 A구보다 높은 경우와 낮은 경우 각각을 더미변수로 구분해서 투입한 결과이다. 정박효과가 존재한다면 후자보다 전자의 추정계수가 크게 나타날 것이다.

정박효과를 변수로 표현하는 또 다른 방법은 매수자가 거주하고 있는 지역의 평균 주택가격과 A구 주택가격 간의 차이를 연속변수로 표현하는 것이다. 주택가격이 높을 때의 영향과 낮을 때의 영향이 달라질 수 있으므로, 이를 각각 나누어 분석한 결과는 모형 4-2에서 확인할 수 있다.

그러나 모형 4의 결과를 해석할 때 신중함이 요구된다. 주택가격이 높은 지역과 낮은 지역의 구분은 A구로부터 가까운 지역과 먼 지역에 대한 구분이 뒤섞여 있으므로 정박효과 요인만을 측정한 것이 아니라 탐색비용 요인이 혼재된 정박효과 요인을 측정한 것일 수 있다. 이에 모형 5-1은 A구 내부를 참조집단으로 한 다음, 매수자의 위치와 매수자 거주지역의 주택가격을 기준으로 다음과 같은 2 × 2 집단 더미변수를 추정한다: A구 외 서울 내에 있으면서 주택가격은 A구보다 비싼 지역(양의 정박효과, 낮은 탐색비용효과. 집단 1), A구 외 서울 내에 있으면서 주택가격은 A구보다 싼 지역(음의 정박효과, 낮은 탐색비용효과. 집단 2), 서울 외에 있으면서 주택가격은 A구보다 비싼 지역(양의 정박효과, 높은 탐색비용효과. 집단 3), 서울 외에 있으면서 주택가격은 A구보다 싼 지역(음의 정박효과, 높은 탐색비용효과. 집단 4). 이를 통해 집단 1과 2 혹은 집단 3과 4를 비교함으로써 정박효과를 파악할 수 있으며, 집단 1과 3 혹은 집단 2와 4를 비교함으로써 탐색비용 효과를 파악할 수 있다.

2 × 2 집단의 더미변수 대신 정박효과와 탐색비용 효과에 대한 연속변수를 활용해 동일한 내용의 분석을 진행할 수 있다. 즉 매수자의 주소지와 A구까지의 거리, 그리고 매수자 거주지역 주택가격과 A구의 주택가격간 차이에 대한 변수를 사용할 수 있는데 이는 모형 5-2에서 다룬다. 전과 마찬가지로 주택가격간 차이에 대한 변수는 A구보다 주택가격이 높은 지역과 낮은 지역으로 구분한다.