분위회귀분석을 이용한 중소형 빌딩 매매가격 결정요인

Determinants of Transaction Prices in Small and Medium-Sized Buildings: A Quantile Regression Approach

본 연구는 서울시 강남구 중소형 빌딩의 실거래가 자료를 활용하여 매매가격 결정요인을 분석하고, 가격 수준별 차이를 파악하기 위해 OLS 회귀분석과 분위회귀분석을 병행하였다. 분석대상은 2021년 1월부터 2022년 5월까지 거래된 332건으로, 건물ㆍ입지ㆍ토지 특성뿐 아니라 법인ㆍ외지인 여부, 리테일 면적 비중, 프랜차이즈 입점 여부 등을 포함한 헤도닉 가격모형을 구성하였다. OLS 회귀분석 결과, 중소형 빌딩의 토지 면적, 도로 너비, 용도지역, 지하철 접근성과 같은 토지 및 입지 특성이 가격에 유의한 영향을 미쳤으며, 매수자 특성과 리테일 면적 비중 특성도 중소형 빌딩 가격에 유의한 영향 요인임을 확인하였다. 분위회귀분석 결과, 건물 층수, 토지면적, 도로 너비, 지하철 접근성, 리테일 면적 비중이 전 분위에서 일관된 주요 변수로 나타난 반면, 지하층 유무, 환승역 인접 여부, 특정 행정동, 용도지역, 매수자 특성 등은 가격 수준에 따라 영향의 방향과 유의성이 달라졌다. 특히 법인 매수자는 평균적으로 정(+)의 영향을 보였으나 저가 구간에서는 부(-)의 영향을 보였고, 외지인 투자자는 평균적으로 부(-)의 영향을 보였으나 전 분위에서 정(+)의 방향성을 보여 법인은 정보력과 협상력에 따라 낮은 가격을 지불하고, 외지인은 정박효과와 탐색비용의 영향으로 중소형 빌딩 매매에 높은 가격을 지불하는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구는 OLS 회귀분석과 분위회귀분석을 병행하여 중소형 빌딩 시장의 가격 구조를 다각도로 분석하고, 평균 중심 접근으로는 설명하기 어려운 가격대별 특성을 실증적으로 규명하였다는 점에서 학문적ㆍ실무적 의의를 지닌다. 또한 가격 편차가 있는 자산들의 경우 OLS 회귀분석뿐만 아니라 분위회귀분석을 통해 가격 분위별 영향요인을 추가로 살펴볼 필요가 있음을 확인하였다.

This study analyzes the determinants of prices for small and medium-sized buildings in Gangnam-gu, Seoul, using actual transaction data and examines how these determinants differ across price levels by jointly applying OLS and quantile regression. The dataset comprises 332 transactions concluded between January 2021 and May 2022, and the hedonic price model includes building, location, and land characteristics, as well as buyer attributes (corporate and non-Seoul buyers), the retail area ratio, and franchise presence. The OLS results show that land and location factors—such as land area, road width, zoning, and subway accessibility—have statistically significant effects on prices, and that buyer characteristics and the retail area ratio also play important roles in explaining small and medium-sized building prices. The quantile regression results indicate that number of floors, land area, road width, subway accessibility, and the retail area ratio consistently emerge as key variables across all quantiles, whereas basement presence, proximity to transfer stations, specific administrative districts, zoning, and buyer characteristics exhibit heterogeneous signs and significance depending on the price level. In particular, corporate buyers have a positive effect on prices on average but a negative effect in the lower-price segment, suggesting that they leverage superior information and bargaining power to acquire properties at relatively lower prices, while non-Seoul buyers show a negative effect on average but a positive effect across all quantiles, indicating a tendency to pay higher prices for small and medium-sized buildings due to the anchoring effect and search costs. By combining OLS and quantile regression, this study provides a multifaceted view of the price structure in the small and medium-sized building market and empirically identifies price- segment-specific features that cannot be captured by mean-based approaches alone. It also demonstrates that, for assets with substantial price dispersion, it is necessary to complement OLS analysis with quantile regression to investigate price-quantile-specific determinants.