주택유형에 따른 점유형태 선택 결정요인 분석^* - 상대가격, 주택금융정책 그리고 가격기대를 중심으로 -

McFadden(1981)에 의해 이론적으로 개발되고 발전된 확률선택모형은 의사결정주체들의 선택행위이론에 근거하고 있다(김정수 외, 2004). 확률선택모형(Probabilistic choice model)은 사람들의 의사결정이 항상 효용 극대화의 방향으로 이루어진다는 효용극대화이론에 근거하고 있다. 따라서 각각 개인은 자신이 갖고 있는 선택대안 중 효용을 가장 극대화 할 수 있다는 것을 가정한다.

확률선택모형에서 개인 n이 대안 $i$를 선택할 확률은 개인 $n$을 위한 대안 $i$의 효용이 다른 모든 대안들의 효용을 초과할 확률과 같으며, $n$이 대안 $i$를 선택할 확률 $P_n\left(i\right)$는 다음과 같이 나타낼 수 있다(윤대식 외, 1995; 김정수 외, 2004).

$P_n\left(i\right)=Prob\left(U_{in}{\ge }_{jn},{\forall }_j\in C_n\right)=Prob\left(V_{in}+{\epsilon }_{in}\ge V_{jn}+{\epsilon }_{jn},{\forall }_j\in C_n\right)=Prob\left(V_{in}-V_{jn}\ge {\epsilon }_{jn}-{\epsilon }_{jn},{\forall }_j\in C_n\right)$

(단, $P_n\left(i\right)$= 개인 $n$이 대안 $i$를 선택할 확률,$C_n$= 개인$n$이 선택할 수 있는 대안들의 조합)

보편적으로 가구의 주거선택은 Ando and Modigliani(1963)의 생애주기가설(Life-Cycle Hypothesis)을 통해 설명되고 있다. 생애주기는 연령대를 중심으로 미혼에서 가구를 구성하고 해체되는 생애의 단계적 과정을 의미하며 주거이동과 생애주기는 특수한 가구구성을 제외하면 일반적인 생애단계를 중심으로 변화하고 있다(하성규, 2006). 생애주기 단계 구분의 기준은 가구주의 연령, 자녀의 연령, 혼인상태 및 학업단계, 자녀에 대한 부모의 책임유형, 부모의 경제력, 가족의 규모변화 등을 주요 기준으로 하고 있으며, 이중에서 가구주 연령을 일반적으로 사용하고 있다(정희수 외, 2004; 박천규 외, 2009; 김리영 외, 2014).

일반적으로 생애주기와 점유형태간의 관계는 생애주기의 단계에 따라 자가율이 변화하게 된다(Struyk와 Marshall, 1974; Krishanan과 Krotki, 1993; 김리영 외, 2014). 이러한 관점에서 보면, 대학생 또는 사회초년생의 경우 높지 않은 소득 또는 이동의 가능성으로 인해 주택 점유형태를 임대로 할 가능성이 높아지게 된다. 하지만 고소득의 안정된 직장을 갖고 있는 사람의 경우, 임대 형태의 주택 점유형태보다 주택을 구입하여 보유하고자 하려는 가능성이 커지게 되는 것이다.

미래주택가격 결정에 대한 이론 중 근시안적 가격기대 이론은 가격상승기대가 현재 또는 과거의 가격 움직임과 연계된다는 것으로 해석한다. 즉, 근시안적 가격기대 이론에 의하면 주택거래자가 기대하는 주택가격 상승률을 동일 지역의 과거 주택가격 상승률과 동일하다고 보는 것으로, 이는 아래 식과 같다.

$I_t=\left(\frac{1}{n-1}\right)\frac{P_t-P_{t-n}}{P_t},n\rangle 1$

(식 2)의 n이 2라면, 주택거래자들은 미래의 주택가격 상승 기대를 바로 전년도 상승률로 인식하게 된다. 근시안적 기대 이론을 주택시장에 대입하여 생각해본다면 주택거래 당사자가 주택거래를 할 때 예측하는 미래 주택가격 상승 기대는 동일 지역의 과거 주택가격 상승률과 동일하게 되는 것이다.

무스(Muth, 1961)에 의해 경제이론에 처음 도입된 합리적 기대가설은 경제주체들이 보유하고 있는 포괄적인 경제정보(all available information)를 기반으로 적합한 경제이론에 입각하여 그들의 경제행위를 반영하는 경제모델과 일관성 있게 형성된 조건부기대치라고 정의할 수 있다(최영걸, 2004).

현재의 추세는 소비자가 시장의 기능에 대한 완전한 정보를 가지고 있다고 가정한다. 이것이 소비자가 완전하게 미래의 알 수 없는 변화나 시장에서의 충격을 예측할 수 있다는 것을 의미하지는 않는다. 이것은 단지 그러한 충격이 발생했을 때 소비자는 어떻게 시장이 반응할 것인지를 올바로 예측할 수 있다는 것을 의미한다.¹⁾ 아래 식은 합리적 기대에 의한 소비자들의 주택가격 상승 기대를 보여준다.

$I_t=\frac{P_{t+1}-P_t}{P_t}$

합리적 기대에 의한 가격상승기대는 주택 거래 가구가 가지고 있는 정보가 중요한 판단근거가 된다. 하지만 실제 주택거래 가구들이 가지고 있는 정보는 각 거래 당사자에 따라 다르며, 그러한 정보들이 어떻게 작용하여 가격상승기대를 형성하는지는 본 연구에서 알 수 있는 문제가 아니다. 따라서 본 연구에서는 각 주택수요가구들이 개별적으로 가지고 있는 정보를 이용하여 판단한 합리적 기대에 의한 주택가격 상승 기대가 올바르다는 것을 전제로 하며, 이를 주택거래를 한 지역의 미래 시점 가격상승률을 통해 검증하고자 한다. 즉 주택수요가구들의 합리적 기대는 거래시점보다 한 단위 미래 시점, 해당지역의 주택가격 상승률이며 이 값이 주택 및 점유형태 선택에 어떠한 영향을 미쳤는지 알아보고자 하는 것이다.

주택유형 및 점유형태 선택 관련 연구는 활발히 이루어지고 있다. 관련 연구들은 대부분 점유형태 선택요인 분석 시 대부분 로지스틱 모형을 이용한 확률분석 방법을 이용하였다. 활용 변수로는 거의 모든 연구들에서 가구특성을 활용하였으며 이는 <표 1>과 같다.

이 중 김현태(2012)의 연구는, 서울시 생활권별 가구주의 특성을 분류하여 주택의 점유형태와 유형 선택에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과를 보면, 서울시 모든 생활권에서 주택 점유형태에 공통적으로 영향을 미친 가구특성으로는 가구주의 연령집단과 가구의 월 소득이었다.

주택점유와 주택유형 선택을 동시에 고려한 연구인 김주영·유승동(2013)의 연구에서는 주택 및 점유형태 선택을 네스티드로짓모형을 활용하여 분석하였다. 분석결과 주택점유형태와 관련해서 가구주의 직업이 임시직인 경우와 가구원수가 1~2인인 경우 차가를 선택할 확률이 높았으며, 가구원수가 3~4인인 경우에는 자가 주택에 대한 선호도가 아파트 >연립 및 다세대 >단독주택 순서인 것으로 나타났다.

Goodman(1988)은 점유형태 결정요인으로 주택가격과 임대가격의 상대적 비율을 변수를 최초로 사용하여 분석하였다. 상대가격은 주택가격대비 임대가격으로 구성하였으며, 변수 추정을 위해 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하였다. 즉 매매가격을 알면 임대가격을 알 수 없고, 임대가격을 알면 매매가격을 알 수 없는데, 알 수 없는 값을 특성가격모형을 추정하여 변수로 활용한 것이다. 이와 유사한 최막중·지규현·조정래(2002)의 연구에서는 Goodman(1988)과 동일한 방법으로 추정한 상대가격 변수와 주택금융 제약이 주택소비규모, 그리고 점유형태 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 상대가격과 주택금융 제약의 정도가 클수록 가구가 주택을 소유할 확률이 낮아지는 것으로 나타났다.

이 외에 본 연구에서 사용한 주요변수들이 주택 수요나 가격에 미치는 영향에 대한 연구는 아직까지 진행되지 못하고 있다. 하지만 주택금융이 주택수요와 주택가격 그리고 지역경제에 미치는 영향에 대한 연구는 있는데, 최막중·지규현(2001)의 연구에서는 주택금융정책으로 인한 가구의 최적 융자비율 및 주택구입가격 결정 모형을 구축하였다. 그 결과 주택금융 효과를 고려하는 경우 주택수요는 그렇지 않은 경우에 비해 주택가격 기준으로 평균 약 1.5~1.7배 증가하는 것으로 나타났다. 김홍배·임형빈(2004)은 주택금융 활성화가 지역의 주택수요와 주택수요 변화로 인한 지역별 파급효과를 분석하였다. 이 연구에서는 주택금융이 활성화되었을 경우 주택수요가 증가하고, 이로 인해 지역경제 파급효과 또한 발생하는 것으로 나타났다.

정대석(2015)은 주택 유형별 거래량의 동태적 상관관계 분석을 통해 주택유형별 시장 상관성에 대한 연구를 수행하였다. 위 연구에서는 단독·다가구주택, 연립·다세대주택 그리고 아파트 세 가지 주택 유형의 10년간 시계열 자료를 바탕으로 유형별 거래량 시장에 대한 분석을 했는데, 그 결과 주택유형별, 지역별 부동산시장 차이를 확인할 수 있었다. 주택유형 중 아파트의 경우 수도권이 비수도권 지역에 비해 다른 유형의 주택 시장에 더 장기적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이 결과는 투자 상품으로서 아파트에 대한 선호도가 다른 유형의 주택에 비해 상대적으로 높기 때문이라고 연구자는 해석하였다.

주택유형 및 점유형태 선택에 관한 선행연구들을 종합해보면, 기본적으로 가구는 주택 및 점유형태 선택을 할 때의 중요한 변수를 가구특성으로 생각하였다. 분석에 변수 구성에 일부 차이점이 있었지만 대부분 동일한 개념의 가구특성을 사용하였으며, 가구의 종류나 공간적 범위를 나누어 연구의 차별성을 확보하였다. 본 연구와 동일한 분석방법을 사용한 김주영·유승동(2013)의 연구에서는 가구의 주택 및 점유형태 선택 순서를 점유형태-주택유형 순서로 가정하고 분석하였다. 위의 연구들은 확률선택이론에 근거하여 각 가구가 주택유형 및 점유형태를 선택할 때 영향을 미치는 요인들이 다르게 나타난다는 것을 규명한 것이다.

상대적 비용 변수를 고려한 연구는 Goodman (1988)과 최막중·지규현·조정래(2002)의 연구가 있었는데, 이들의 연구에서는 상대적비용 변수를 추정하기 위해 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용했다는 특징이 있었다. 최막중·지규현·조정래(2002)의 연구에서는 특성가격모형을 이용하여 주택 매매가와 전세보증금을 추정할 때 주택 가격에 영향을 미치는 요인으로 주택규모, 주택유형, 지역을 활용하였으며, 시간적 범위는 1996년 단일년도로 제한했기 때문에 시점을 통제하는 변수는 사용하지 않았다. 물론 특성가격모형을 활용하여 주택의 매매가와 전세보증금을 추정하는 것은 합리적인 방법이다. 다만 이는 다양한 지역과 각기 다른 시점을 대상으로 할 때에는 제한적이다. 주택가격은 서울, 수도권 등 큰 범위에서 결정되는 것이 아니라 같은 시 지역이라도 구나 군 지역 그리고 시점에 따라 달라지기 때문이다.

정대석(2015)의 연구에서는 주택유형별 거래량의 동태적 분석을 통해 개별 가구의 점유형태 결정 시 주택유형에 따라 영향을 미칠 수 있는 요인이 다르게 나타날 수 있다는 것을 분석하였다. 이 결과는 본 연구의 주요 변수인 상대가격과 가격기대가 주택을 투자 상품으로서 판단할 때 각 가구가 고려하는 요인들로 작용하여, 주택유형별 점유형태 결정에 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 요인들을 모두 고려한 상대가격, 주택금융정책, 가격기대를 주요 변수로 구성하여 분석에 활용하였다.

본 연구에서 수행된 분석의 종속변수는 점유형태 중 자가와 전세이다. 주요 설명변수는 점유형태별 상대가격, 주택금융정책, 가격기대이며 이 외에 가구 특성 변수로 구성되어있다. 여기서는 주요 설명변수로서 점유형태별 상대가격, 주택금융정책에 따른 가구의 부담, 가격기대 변수를 어떻게 설정했는지 설명하고자 한다.

주요 설명변수 중 점유형태별 상대가격은 주택을 거래할 때 자가 또는 전세로 투입하게 되는 금융자본에 대한 비율을 의미한다. 예를 들어 어떤 주택이 매매가가 1억 원이고 전세 보증금이 8천만 원인 경우 변수 값은 8천만 원 분의 1억 원이 된다. 물론 주택거래 시에는 매매가 또는 전세보증금 외에도 투입되는 비용이 있다. 하지만 해당 비용은 매매가 또는 전세보증금 대비 매우 적은 금액이기 때문에 분석 결과에 영향을 미치지 않을 것으로 판단하여 변수 구성 시에는 제외하였다.

앞선 선행연구를 살펴보면 하나의 주택거래에 대하여 매매가와 전세보증금을 모두 알 수 없기 때문에 알 수 없는 비용을 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하여 추정하고, 이를 변수를 위해 활용한 것을 알 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 이와 같은 방법을 사용하지 않았다. 만약 같은 시기, 같은 지역, 유사한 주택만을 대상으로 분석을 수행한다면 특성가격모형만을 활용하여 분석하는 것이 큰 무리가 없을 것이다. 하지만 본 연구의 시간적, 공간적 범위는 분석 대상별로 상이하게 나타나기 때문에 특성가격모형을 활용하는 것은 자칫 분석 결과를 왜곡시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 매매가 또는 전세보증금 중 가구 특성 자료로 알 수 없는 비용을 실거래가 자료를 통하여 추정하였다. 가구실태조사 내 응답 가구가 주택거래를 한 시기에 동일시기, 지역, 주택유형의 실거래가 또는 전세보증금을 이용한 것이다. 이러한 방식으로 점유형태별 상대가격 변수는 아래 (식 4)와 같이 구성하였다.

$\frac{V_i}{L_{trk}}or\frac{V_{trk}}{L_i}$

$V_i$= $i$주택의 가격

$L_i$ = $i$주택의 전세보증금

$V_{trk}$=$t$년도 $r$지역 $k$ 유형주택의 평균가격

$L_{trk}$ =$t$년도 $r$지역 $k$ 유형주택의 평균전세보증금

다음 주요변수는 주택금융정책 변수이다. LTV(주택담보비율)와 DTI(총부채상환비율)는 주택가격과 소득에 따라 가구의 주거비 부담으로 작용할 것이다. 이를 아래 (식 5)와 같이 변수화 하였다. 식의 분자는 주택거래 시 금융기관에서 융자받을 수 있는 최대 금액에 대한 연이자이다. 분모는 해당 가구의 항상소득에 DTI 비율을 곱한 값이다. 즉 해당 값이 커질수록 주택금융정책으로 인한 가구의 부담이 커지는 것을 의미하는 것이다. 하지만 실제 DTI 비율이 가구에 작용하는 제약은 아래 식과 같이 단순하지 않다. DTI 비율은 이자뿐만 아닌 원금과 이자를 포함한 월부금으로 적용되기 때문이다. 그럼에도 본 연구에서 주택금융정책 변수를 아래와 같이 구성한 것은 개별 가구가 금융기관에 상환하는 월부금은 원금과 이자율뿐만 아니라 상환 및 거치기간에 따라 달라지기 때문이다. 따라서 본 연구 분석에서 사용한 자료로는 이를 추정할 수 없기 때문에 단순히 DTI 비율을 고려한 값을 사용하였다.

$\frac{{LTV}_r\times V\times i_d}{LI\times {DTI}_r}$

${LTV}_r$ = 거래 당시 LTV 최대 비율

${DTI}_r$ = 거래 당시 DTI 최대 비율

$i_d$ = 담보대출이자율

$LI$ = 항상소득(1년분)

주요변수 중 가격기대 변수는 두 가지 변수로 세분화하였다. 앞서 이론에서 살펴보았듯이 가격기대는 근시안적 가격기대와 합리적 가격기대로 구분할 수 있다. 근시안적 가격기대는 가구가 거래한 해당 지역 주택 유형의 제곱미터 당 1년 전 주택 가격 대비 2년 전 주택 가격 변화율을 이용하여 산정하였으며, 이는 아래 (식 6)과 같다.

$\frac{{PA}_{-1}-{PA}_{-2}}{{PA}_{-2}}\times 100$

${PA}_{-1}$제곱미터 당 주택가격

${PA}_{-2}$제곱미터 당 주택가격

합리적 가격기대 변수의 경우 주택거래를 한 시점의 제곱미터 당 동일 유형의 주택가격 대비 1년 후 주택가격을 이용하였으며, 이는 아래 (식 7)과 같다.

$\frac{{PA}_{+1}-{PA}_0}{{PA}_0}\times 100$

${PA}_{+1}$제곱미터 당 주택가격

${PA}_0$제곱미터 당 주택가격

마지막 주요 설명변수는 항상소득 가설에 따른 항상소득 추정값이다. 주택은 거래비용이 많이 소요되는 대표적인 내구재로서, 그 구입에는 일시적인 대규모의 자금이 소요되기 때문에 소비자의 시계가 길다(이주형, 1989). 따라서 일반적으로 주택과 같은 내구재의 수요는 현재소득보다는 항상소득의 함수라는 것이 일반적인 가설이다(지규현, 2001).

따라서 본 연구에서 변수로 활용될 항상소득 변수는 연구 목적에 부합하도록 2014년 주거실태조사 자료 중 아파트에서 거주하는 1,643세대와 비아파트주택에서 거주하는 598세대를 별도 분석 대상으로 하여 추정되었다.

항상소득은 가구주의 학력이나 연령과 같은 인적자본과, 거주 지역 같은 비인적자본으로 구성된 함수로 볼 수 있으므로, 현재 소득에 이를 변수로 회귀하여 나온 결과라고 할 수 있다(이수욱 외, 2007). 본 연구에서 사용한 분석자료는 개별 가구가 응답한 값으로 구성되어 있으며 이는 단일시점의 횡단면 자료이므로 항상소득은 수단변수(IV;Instrumental Variable) 방법을 이용하여 소비지출을 종속변수로 하고, 설명변수로는 인적자본으로서 가구주 나이, 성별, 교육년수를 활용하였으며, 비인적자본으로서 가구가 보유하고 있는 금융자산을 사용하였다. 이러한 변수를 활용한 항상소득 추정결과는 <표 3>과 같다.

그 외 설명변수 중 가구특성 변수로는 인적특성으로서 가구주 나이, 가구원 수, 자녀의 유무를 활용하였으며 연구 분석에 사용된 전체 종속변수와 설명변수는 <표 4>와 같다.

로짓모형(Logit Model)은 종속변수가 명목척도일 때 회귀분석이 아닌 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)을 통해 수행된다. 회귀분석은 종속변수에 키와 같은 연속분포를 갖는 값을 사용한다. 하지만 종속변수가 점유형태와 같은 명목척도인 경우에는 고전적인 회귀분석을 수행할 수 없다. 종속변수가 명목척도일 때 고전적인 회귀분석을 수행하게 되면 오차들은 정규분포를 따르지 않게 되고, 등분산성의 가정 또한 위배된다. 또한 회귀모형을 추정하더라도 결과가 신뢰성이 떨어지게 된다. 이는 종속변수 몇 가지 선택 항목에 대해서만 확률분포가 나타나기 때문에 고전적 회귀모형 자체가 적합한 모형이 될 수 없기 때문이다.

이러한 문제를 해결하기 위하여 로짓 모형 중 종속변수가 2가지 일 때만 사용하는 이항 로짓 모형의 경우 (식 8)과 같은 관계를 가정하며, 여기서 y^*는 관찰 불가능한 응답변수로서 잠재변수(Latent Variable)로 불린다. y^*가 어떠한 수준 이상일 경우에는 이항 선택항 범주인 사건이 발생하게 되고, 이하일 때는 발생하지 않는 것으로 분류하게 된다. (식 8)의 관계를 통해서 y=1일 경우의 확률을 구하게 되면 아래의 (식 9)와 같이 표현할 수 있다.²⁾

$y^{}={\sum }_{k=1}^K{\beta }_k{x}_k+\epsilon$, $y=${1if>y^*>0 (0 otherwise)

단, $\epsilon$는 $E\left(\epsilon \right)=0$인 대칭 분포이며, CDF(Cumulative Distribution Function) ≡ F εCDF(Cumulative Distribution Function)$\equiv F\left(\epsilon \right)$

$\begin{array}{l}Pr\left(y=1\right)=Pr\left({\displaystyle \sum _{k=1}^K{\beta }_k{x}_k+\epsilon \rangle 0}\right)\\ =Pr\left(\epsilon \rangle -{\displaystyle \sum _{k=1}^K{\beta }_k{x}_k}\right)\\ =1-F\left(-{\displaystyle \sum _{k=1}^K{\beta }_k{x}_k}\right)\\ =F\left({\displaystyle \sum _{k=1}^K{\beta }_k{x}_k}\right)\end{array}$

본 연구에서 수행하는 분석의 종속변수는 주택 점유형태 중 자가와 전세 2가지이다. 이는 명목척도의 종속변수로써 고전적인 회귀분석을 통해서는 분석을 수행할 수 없다. 따라서 로지스틱 회귀분석을 활용하여야 하며, 그 중 종속변수가 두 종류일 때 사용 가능한 이항로짓모형을 통해 분석을 수행하였다.

본 연구의 주요 설명변수와 가구특성을 활용하여 주택유형별 점유형태 선택 결정요인 분석을 수행하였으며, 결과는 <표 8>과 같다.

주택유형이 아파트인 경우 상대가격, 주택금융정책, 항상소득, 근시안적 가격기대, 가구주 나이 변수는 유의확률 0.1%에서 유의한 것으로 나타났다. 또한 합리적 가격기대 변수는 5%에서 유의한 것을 알 수 있었으며 자녀의 유무는 통계적으로 유의하지 않았다. 계수의 부호를 살펴보면 상대가격, 주택금융정책 제약은 점유형태 선택 확률에 부(-)의 영향을, 항상소득과 근시안적 가격기대, 합리적 가격기대 변수는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상대가격이 의미하는 것은 전세 보증금 대비 매매가격의 비율로, 전세 보증금에 비해 매매가가 상대적으로 높을 경우 주택거래 가구는 점유형태를 전세로 선택할 확률이 높아진다는 것을 알 수 있다. 선행연구에서는 상대가격 변수를 특성가격모형(Hedonic Price Model)을 사용하였다. 하지만 본 연구에서는 실제 주택거래 가구가 거래한 동일 시점, 지역의 평균 주택매매가와 전세보증금을 사용하여 상대가격 변수를 추정하였으며, 분석 결과 해당변수가 통계적으로 유의하게 나타난 것을 알 수 있었다.

주택금융정책 변수 또한 실제 가구에게 제약 또는 부담으로 작용하여, 제약이 커질수록 점유형태 중 자가 유형 선택 확률을 떨어트리는 것으로 나타났다. 항상소득이 높을수록, 그리고 주택을 자산측면에서 보았을 때 근시안적 가격기대 변수가 높을수록 점유형태 중 자가 선택 확률이 높아진다는 것 또한 알 수 있었다.

주택유형이 비아파트 주택인 가구의 경우, 주택유형이 아파트인 가구의 분석과 비교하여 일부 변수에서 다른 결과가 도출되었다. 분석결과를 살펴보면 상대가격, 항상소득, 가구주 나이 변수는 0.1%, 주택금융정책 제약과 근시안적 가격기대 변수는 5%에서 통계적으로 유의한 것을 알 수 있었다. 또한 통계적으로 유의한 변수들이 주택유형 중 자가 선택 확률에 미치는 영향은 앞선 주택유형이 아파트인 가구와 동일하게 나타났다. 하지만 합리적 가격기대 변수의 경우 주택유형이 아파트인 가구의 경우 통계적으로 유의하게 나타났지만 주택유형이 비아파트 주택인 가구는 그렇지 않았다. 이는 비아파트 주택을 선택한 가구가 보유하고 있는 정보를 토대로 한 합리적 가격기대가 틀렸다는 것을 의미한다.

근시안적 가격기대 변수의 경우 주택유형이 아파트인 가구와 비아파트 주택인 가구 모두 점유형태 중 자가 선택 확률에 정(+)의 영향을 미쳤고 또한 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 하지만 합리적 가격기대 변수의 경우 아파트를 주택유형으로 선택한 가구에서만 통계적으로 유의하게 나타났다. 이는 근시안적 가격기대 변수는 예측이 아닌 과거의 정보를 토대로 이루어지는 반면 합리적 가격기대 변수는 주택거래를 한 개별 가구가 가지고 있는 정보를 통해 추정되는 바, 주택유형에 따라 차이가 나타난 것이다. 즉 아파트에 거주하는 가구는 합리적 가격상승기대를 올바르게 한 반면 비아파트 주택에 거주하고 있는 가구는 그렇지 못한 것이다.