주택가격 변화 인식과 주거이동 의사결정

전망이론(Prospect Theory)은 개인의 효용이 절대적 자산 수준이 아니라 기대 또는 기준점 대비 이익 · 손실의 형태로 결정된다고 본다. 이때 가치함수는 이익 영역에서 오목하고 손실 영역에서 볼록하며 손실 쪽 기울기가 더 급해 손실회피가 발생한다고 본다. 이에 사람들은 현상유지를 선호하고 높은 매몰비용을 고려한 행동을 하게 된다(Kahneman and Tversky, 1979; Thaler, 1980). 이에 주택시장에서도 시장참여자는 소유하거나 거주중인 주택을 기준점으로 가격 변화에 따라 손익을 평가하며 동일한 시장가격이라도 기준점 대비 손실로 인식되면 거래 지연이나 회피하는 행동을 보인다. 이러한 참조의존적 행동은 매도가격, 거래시점, 주거이동 등 주택 관련 의사결정 전반에 영향을 미치는 메커니즘으로 작용한다.

이 연구는 Kőszegi and Rabin(2006)이 제시한 참조의존효용 이론을 바탕으로 행동경제학적 관점에서 심리 요인이 주거이동에 미치는 영향을 이론적으로 설명하고자 한다. 참조의존효용 이론에 따르면 개인의 총 효용은 소비에서 발생하는 효용과 참조점 대비 비교에서 발생하는 이익-손실 효용의 합으로 구성되며 이를 수식으로 표현하면 <식 1>과 같다.

여기서 c는 실제로 실현된 소비, r은 참조점을 의미하며, 이에 따라 m(c)는 전통적인 소비효용, n(c | r)은 참조점 대비 이익-손실 효용을 의미한다.

이때 이익-손실 효용은 소비 차원별로 분리 가능한데 각 차원에서의 소비효용 차이에 기반한 효용은 <식 2>와 같이 정의된다.

함수 μ(•)는 손실회피와 민감도 체감을 만족하는 함수로 손실영역에서 동일한 크기의 이익보다 더 큰 효용 변화를 발생시키는 비대칭적 특성을 가진다.

이 연구에서는 이러한 참조의존 효용 구조를 주거 선택 차원에 한정하여 재구성한다. 개인의 효용은 주거서비스로부터 얻는 효용과 기타 비주거 요인에서 얻는 효용으로 구분되며, 참조의존적 평가는 주거 차원에서만 작동하는 것으로 가정한다. 즉 주거이동 여부는 주거서비스의 절대적 수준뿐만 아니라 기대된 주거 상태 대비 이익 또는 손실로 평가되는 심리적 요인에 의해 결정된다. 이에 따라 주거 선택과 관련한 효용함수는 <식 3>과 같이 정의할 수 있다.

<식 3>의 H는 주거서비스 소비, X는 기타 소비를 의미하며 m_H(H)는 주거서비스에서 얻는 소비효용, m_X(X)는 기타 소비에서 얻는 소비효용이다. r_H는 주거서비스 측면의 참조점으로 m_H(r_H)는 참조점 기준으로 평가한 주거효용을 의미한다. μ(•)는 참조점 대비 이익-손실을 평가하는 함수로 소비자의 효용은 주거선택에서 주거서비스의 절대적 효용과 참조점 대비 주거서비스 효용에 대한 이익-손실 평가가 더해진 형태로 구성된다.

Kőszegi and Rabin(2006)에 따르면 참조점 r은 개인이 최근 형성한 기대에 의해 결정된다. 이 연구에서는 이를 주택가격에 대한 인식 수준으로 해석한다. 여기서 주택가격 인식은 시장 참여자가 과거 경험과 정보에 기반하여 형성한 주관적 인식을 관측 가능한 형태로 측정한 변수로 이해할 수 있다. 개인단위 주거이동 의향 분석에서는 현재 거주 주택가격 인식과 거주지역 주택가격 인식을 각각 변수로 활용할 수 있다. 이때 거주주택 가격변화 인식은 시장 참여자가 거주 중인 주택을 기준으로 하는 참조점으로, 거주지역주택 가격변화 인식은 향후 취득 또는 비교 대상이 되는 대안 주거를 기준으로 하는 참조점으로 이해할 수 있다. 또한 두 인식의 차이를 변수로 하여 참조의존 효용에서의 이익-손실 항을 대리하는 지표로 활용할 수 있다. 이 연구에서는 이러한 개별 인식과 인식의 격차가 이동의향에는 어떠한 영향을 주는지를 확인하고자 한다. 이때 각 인식과 그 격차는 앞서 살펴본 바와 같이 손실영역과 이익영역에서 비대칭적 반응으로 나타날 수 있으며, 이익보다 손실 영역에서 더 큰 반응이 예상된다.

<식 4>에서 H^my는 현재 거주주택에 대한 주택가격 변화 인식, H^{n ear}는 거주지역주택에 대한 주택가격 변화 인식으로 gap^local은 두 인식의 차이를 의미한다. $n_H^{local}$은 두 인식의 격차에 대한 이익-손실 효용을 의미한다. 이때 μ(•)는 이익과 손실 영역에서 기울기가 다른 비대칭적 형태를 가지며 전망이론에서의 손실회피에 따라 손실 영역에서의 반응이 이익 영역보다 더 크게 나타날 것으로 예상된다.

지역 간 이동 분석에서는 이전 거주지역과 이동 지역의 전반적인 주택가격 인식을 참조점으로 설정하고자 하며, 이 연구는 서울로의 이동을 중심으로 분석한다.

<식 5>에서 H^origin은 현재 거주지역의 전반적인 주택가격 변화 인식, H^seoul은 서울의 전반적인 가격 인식으로 gap^seoul은 두 인식의 차이를 의미한다. $n_H^{local}$은 두 인식의 격차에 대한 이익-손실 효용을 의미한다.

결국 주택가격 인식격차는 단순한 가격수준 차이가 아니라 참조점 대비 이익-손실 평가를 반영하는 심리적 변수로 주거이동 의향과 실제 지역 간 이동을 설명하는 주요 변수로 활용하고자 한다.

이 연구는 주택가격에 대한 주관적 인식이 주거이동에 미치는 영향 분석을 통해 정성적 요인이 주거이동과 관련하여 참조점으로 작용할 수 있는지 확인하고자 한다. 특히 주관적 가격 인식이 주거이동 의향과 실제 이동에 미치는 영향을 분석한다는 점에서 경제적 요인, 가구 및 거주 특성, 공간적 특성 위주의 기존 주거이동 관련 연구와 차별성을 갖는다. 구체적으로 차별성을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 주거이동에 참조의존 구조를 적용하여 실증적으로 분석을 수행한다. 기존 연구가 참조점 개념을 주로 거래 가격이나 시점을 중심으로 분석을 한 것에 비해 이 연구에서는 주거이동 의향과 실제 인구 이동을 중심으로 분석을 수행하였다. 둘째, 주거이동에 영향을 미치는 변수로 주택가격 변화에 대한 주관적 인식을 활용하였다는 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 이는 구입 가격과 현재 가격 등 주택가격을 주요 변수로 분석한 기존 연구에서 나아가 동일한 거시경제적 환경에서도 주택시장 참여자가 서로 다른 선택을 하게 되는 행태를 설명할 새로운 요인을 찾는다는 점에서 의미가 있다. 셋째, 주택가격 인식격차가 시간에 따라 주거이동에 반영되는 과정을 분석하였다. 지역간 이동을 분석함에 있어 인식이 행동으로 동일시점에 반영되지 않을 수 있다는 한계를 보완하고자 분산 및 누적시차 구조를 통해 일정기간 이후 반영되는 인식의 효과를 살펴보고자 하였다.

이 연구는 관련 이론과 선행연구 검토내용을 바탕으로 주택가격 변화에 대한 인식이 서로 다른 참조점 간 상대적 비교 구조를 통해 이동 의향 및 지역 간 이동에 영향을 미치는지를 분석한다. 이를 위해 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

가설 1. 주거이동 의향은 거주주택과 거주지역주택 간 주택가격 인식의 상대적 비교에 의해 결정된다.

가설 2. 주택가격 인식과 주거이동 의향의 관계는 참조점을 기준으로 비대칭적으로 나타나며, 손실로 해석되는 방향에서 상대적으로 큰 반응을 보인다.

가설 3. 타지역에서 서울로의 인구 유입은 실제 주택가격 격차를 통제한 이후에도 인식격차와 유의한 관계를 가진다.

가설 4. 직전 거주지역이 서울보다 주택가격을 상대적으로 높게 인식할수록 서울로의 인구 유입은 감소하며, 그 관계는 시간에 따라 누적되는 방식으로 나타난다.

이 연구는 위의 가설을 중심으로 분석을 수행한다.

이 연구는 국토연구원의 「부동산시장 소비자심리조사」 자료를 활용하여 주거이동 의향, 거주주택 가격변화 인식, 거주지역 가격변화 인식을 주요 변수로 구성하였다. 분석 대상은 자가가구로 거주하는 주택 소유자를 중심으로 설정하였다. 종속변수인 주거이동 의향 변수는 응답자가 3개월 내 이사 계획이 있는지를 나타내는 항목을 이용하였다. 다만 본 자료는 실제 이동 목적지를 특정하는데 한계가 있으므로 분석모형은 현재 거주지에서 이탈하려는 이동 성향을 설명하는 모형으로 해석하고자 한다. 주요 독립변수인 거주주택과 거주지역 주택의 가격변화 인식은 일반가구의 주택매매시장 진단 문항¹⁾을 활용하여 산정하였다. 설문은 5지선다형으로 구성되어 있으며 전월대비 주택가격에 대해 “매우 상승”, “다소 상승”, “비슷한 수준”, “다소 하락”, “매우 하락”의 응답을 2, 1, 0, −1, −2 순으로 한 연속형 변수로 변환하여 활용하였다. 인식격차는 거주주택과 거주지역주택 가격 인식의 차이를 의미한다. 통제변수로는 연령, 거주주택 유형, 가구 월소득, 가구주 교육수준, 거주주택 면적을 사용하였다. 거주주택 유형은 아파트 여부 더미변수(아파트=1)를 활용하였고, 가구 월소득은 50만 원 단위 구간으로 조사된 범주형 응답²⁾을 사용하였다. 가구주 교육수준은 고졸 이하, 대학 재학 이상으로 구분하였으며, 연령과 주택 면적은 이상치 및 무응답 자료를 제외하고 활용하였다.

분석기간은 2020년 1월부터 2024년 12월까지로 설정하였다. 이는 부동산시장 소비자심리조사의 일반가구 조사가 2020년 1월부터 월별 조사 체계로 변경된 점을 고려한 것이다. 분석에 사용된 변수의 기초통계량은 <표 1>에 제시하였다.

서울 유입을 중심으로 한 지역 간 주거이동 분석에는 국가데이터처의 「국내인구이동통계」와 국토연구원의 「부동산시장 소비자심리조사」 통계자료를 활용하였다. 종속변수는 두 가지 형태로 구성하였다. 첫째, 서울을 도착지로 하여 타 시도에서 서울로 이동한 이동자 수를 사용하고 이를 로그 변환하여 분석에 활용하였다. 둘째, 해당 지역의 전체 인구 이동 규모 대비 서울을 도착지로 하는 이동자 수의 비율을 추가적인 종속변수로 설정하였다. 주요 독립변수인 주택가격 인식 변수는 부동산시장 소비자심리조사에서 제공하는 일반가구의 전월 대비 주택가격 변화 인식 지수를 이용하였다. 분석에서는 절대 수준이 아니라 서울과 타 지역 간 인식 지수의 차이를 계산하여 사용하였다.³⁾ 주요 통제변수로는 한국부동산원의 주택가격지수를 이용하여 산출한 전월 대비 변동률을 활용하였으며, 이 역시 주택가격 인식 변수와 동일하게 서울과 타 지역 간 변동률 격차 형태로 구성하였다. 추가적으로 지역 경제 여건을 통제하기 위해 실업률, 물가변동률, 그리고 로그 변환한 주택 준공건수를 포함하였다. 이 분석에서 사용된 변수의 기초통계량은 <표 2>에 제시하였다.

이 연구에서 개인단위의 주거이동 의향 분석은 로짓모형, 서울로의 인구 유입 분석은 이원고정효과(two-way fixed effects) 모형을 활용하여 분석하였다.

먼저, 개인의 주거이동 의향이 이산적 선택의 형태로 관측되는 점을 고려하여 로짓모형을 활용하였으며 분석에 활용한 식은 다음과 같다.

여기서 my_i는 개인 i의 거주주택 가격변화 인식이고 near_i는 거주지역 주택가격변화 인식이며 gap_i는 거주주택과 거주지역 주택가격 인식의 차이로 두 참조점에 대한 상대적 비교를 의미한다. 즉 gap_i>0이면 거주주택이 거주지역 주택보다 상대적으로 높게 평가되는 상태를 나타낸다.

<식 6>, <식 7>은 인식변수를 연속형으로 투입하여 단일한 기울기를 추정한다. 이 설정은 응답의 범주 간 심리적 거리가 일정하다는 등간격 가정과 참조점을 기준으로 상승과 하락 인식의 반응 크기가 대칭이라는 가정이 필요하다. 그러나 전망이론에 따르면 손실영역의 반응이 이익영역에서 보다 크게 나타나므로 <식 6>, <식 7>에서의 가정하에 손실회피 여부를 식별하기 어렵다. 이에 참조점⁴⁾을 기준으로 두 가지 모형을 설정한다.

먼저 등간격 가정의 타당성을 검토하기 위해 인식변수를 연속형이 아닌 응답범주별 더미로 활용한 모형을 설정하였다.

<식 8>은 ‘0’을 참조점으로 두고 나머지 응답의 효과를 각각 측정하는 방법으로 $D_i^{(j)}$는 인식값이 j면 1, 아니면 0인 더미변수이다. γ_j는 참조점 대비 각 응답의 효과로 예측확률을 제시하여 참조점 주변에서 이동 의향 확률이 어떻게 변하는지를 확인하고자 한다.

다음으로 참조점을 기준으로 상승 인식과 하락 인식의 반응을 분리하기 위해 인식값 x_i를 상승과 하락 부분으로 구분하였다. $x_i^{+}$는 참조점 대비 상승 인식의 크기, $x_i^{-}$는 하락인식의 크기로 두 변수를 모형에 포함하면 다음과 같다.

인식변수를 연속형으로 설정한 <식 6>의 경우 선형모형으로 $\beta x_i=\beta x_i^{+}-\beta x_i^{-}$이므로 <식 9>에 상승과 하락 부분의 기울기가 크기는 같고 방향만 반대라는 제약이 적용된 것과 같다. 그러나 전망이론에 따르면 손실로 인식되는 영역에서 이익 영역보다 상대적으로 큰 반응을 보일 수 있다. 따라서 두 영역의 반응이 대칭이라는 귀무가설(H₀ : β⁺+β⁻=0) 검정을 통해 참조점을 기준으로 주택가격 변화 인식에 대한 반응이 비대칭적으로 나타나는지를 확인한다. 또한, 손실로 해석되는 영역에서 큰 반응이 나타나는지를 살펴봄으로써 전망이론에서 제시하는 손실회피적 행동에도 부합할 수 있는지 검토해보고자 한다.

다음으로 서울로의 인구 유입에 서울과 출발지 간 주택시장에 대한 인식격차 및 실제 가격격차와 관련성이 있는지를 분석한다. 특히 실제 가격격차를 통제한 이후에도 주관적 인식격차가 추가적인 설명력을 가지는지를 확인해보고자 한다.

주택시장과 관련한 변수는 지역이 가진 고유한 특성과 함께 특정 시점에 발생하는 거시적 충격 영향을 동시에 받는 경향이 있다. 이러한 관측되지 않는 지역 및 기간 요인을 통제하지 않을 경우 분석결과에 편의가 발생할 수 있다. 이에 각 지역에 고유하게 존재하나 시간에 따라 변하지 않는 특성과 함께 특정 시점에 모든 지역에 공통적으로 작용하는 충격을 제거해줄 필요가 있다. 따라서 지역 고정효과와 시점 고정효과를 동시에 포함하는 이원고정효과모형을 활용하여 주택가격 인식격차가 주거이동에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

이 연구에서 확인하고자 하는 것은 가격 격차가 아니라 서울과 출발지 간 가격 인식의 상대적 비교가 실제 이동에 미치는 영향이다. 이를 위해 분석모형은 <식 10>과 같이 구성하였다.

<식 10>에서 gapSenti_i,t는 거주지역과 서울의 가격 인식격차, gapHP_i,t는 거주지역과 서울의 실제 주택가격 격차이다. c_i는 경인지역 더미변수,⁵⁾Z_i,t는 통제 변수, μ_i는 지역 고정효과, λ_t는 시간 고정효과, ϵ_i,t는 오차항을 의미한다. 이때 gapSenti_i,t와 gapHP_i,t는 각각 <식 11>, <식 12>와 같이 나타낼 수 있다. 즉, gapSenti_i,t > 0이면 출발지역의 상승 인식이 서울보다 높은 것을 의미한다. 이러한 관점에서 <식 10>의 β₁은 비수도권과 서울의 인식격차가 서울 유입에 미치는 효과를 의미하며 β₂는 비수도권 대비 경인지역의 추가적 효과를 의미한다. 즉, 경인지역의 총 효과는 β₁+β₂이다. 이에 따라 β₃는 비수도권과 서울의 가격 변동률 차이가 서울 유입에 미치는 효과를 의미하고 β₃+β₄는 경인지역과 서울의 가격 변동률 차이가 서울 유입에 미치는 효과를 의미한다.

지역 간 주택가격 인식격차가 즉각적으로 이동에 반영되기보다 일정한 시차를 두고 영향을 미칠 가능성을 고려하여 분석의 강건성을 확보하고자 한다. 이를 위해 분산시차 모형을 구축하며 분석모형은 지역 간 인식격차 변수와 지역 간 주택가격 격차에 시차효과를 반영하여 <식 13>과 같이 구축할 수 있다.

β_k는 지역 특성과 월별 공통 충격을 제거한 후 거주지역과 서울 간 시간적 변동에 따른 주택가격 인식격차가 거주지역에서 서울로 이동에 미치는 효과를 의미한다. 실제 가격변동에 대한 효과를 통제한 상태에서 인식격차가 추가적인 설명력을 가지는지 확인하고자 같은 형태의 가격격차 변수도 포함하였다. 따라서 γ_k은 거주지역과 서울 간 시간적 변동에 따른 주택가격 격차가 거주지역에서 서울로 이동에 미치는 효과를 의미한다.

한편, 분산시차 모형을 통해 인식격차의 반응 시점을 관찰하는 것은 가능하지만 시차 변수 간 공선성 등으로 개별 계수 해석에 제약이 존재할 수 있다. 이에 분산시차와 함께 누적시차 효과를 통해 개별 시차의 효과가 일정 기간 누적되어 이동 결정에 영향을 미칠 수 있는지도 확인하고자 한다. 누적효과 모형은 단기적 변화보다 지속적으로 축적된 주택가격 인식격차가 주거이동 행동 변화를 유발할 수 있다는 가정을 반영한 것으로 이러한 인식과 실제 주택가격 변동률의 누적시차 변수를 포함한 모형은 <식 14>와 같이 표현할 수 있다.

이 모형을 통해 이동이 단일 시점 정보에서 그치지 않고 지속적으로 형성된 인식의 누적 결과로 결정되는지도 검증하고자 한다.

다음은 주택가격 변화 인식이 주거이동 의향에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 이 분석에서는 거주주택과 거주지역주택의 가격변화 인식을 동시에 포함하고 계수값을 비교함으로써 다중 참조점 비교 구조가 실제로 작동하는지를 확인하고자 하였다.

<표 3>은 가격 인식과 관련한 두 변수를 각각 독립변수로 하고 가구 및 주택 특성 통제변수를 추가한 모형의 결과이다. 먼저 거주주택 가격변화 인식은 통계적으로 유의한 음(−)의 영향을 보였다. 이는 거주주택 가격이 상승했다고 인식할수록 주거이동 의향이 감소함을 의미한다. 오즈비 기준으로 가격 인식이 한 단위 증가할 때 주거이동 의향의 오즈는 약 15.8% 감소하였다. 보다 직관적으로 해석하기 위해 평균한계효과(average marginal effect, 이하 AME)로 변환하여 살펴보면 거주주택 가격변화 인식이 한 단위 상승할 때 이동 의향 확률은 0.31%p 감소하는 것을 의미한다. 이러한 결과는 현재 거주주택의 가치가 높아졌다고 평가할수록 현 상태를 유지하는 것이 유리하다고 판단하고 있음을 시사한다.

반면 거주지역주택 가격변화 인식은 통계적으로 유의한 양(+)의 효과를 보였다. 즉 거주지역주택 가격이 상승한다고 인식할수록 주거이동 의향이 증가하는 것으로 나타났다. 오즈비 기준으로 거주지역주택 가격 인식이 한 단위 상승할 때 주거이동 의향 오즈는 25.6% 증가하였다. AME로 변환하면 거주지역주택 가격변화 인식이 한 단위 증가할 때 주거이동 의향은 약 0.42%p 증가함을 의미한다. 거주지역주택 가격 인식은 현재 주거 상태의 평가 기준이라기보다 대체 가능한 주거 대안의 미래 비용에 대한 참조점으로 기능한 것으로 보인다.

정리하면 <표 3>에서 제시된 분석결과는 주거이동 의향이 거주주택과 거주지역주택이라는 서로 다른 참조점으로 작용할 수 있음을 보여준다. 다만, 두 가격 인식을 동시에 고려한 경우에 한하여 각각 유의한 관계가 나타났으며 이는 주거이동 의향이 거주주택과 거주지역주택에 대한 인식을 함께 고려하여 영향을 받을 수 있다는 것을 의미한다.⁶⁾

다음으로 거주주택과 거주지역주택 간 가격변화 인식의 격차를 변수로 하여 거주주택과 거주지역주택 가격에 대한 평가가 각각이 아닌 하나의 비교 구조로도 작동하는지 확인하였다.⁷⁾ 분석결과 <표 4>와 같이 거주주택과 거주지역주택 간 인식격차 변수는 통계적으로 유의한 음(−)의 영향을 보이는 것으로 나타났다. 오즈비 기준으로 살펴보면 인식격차가 한 단위 증가할 때 주거이동 의향의 오즈는 약 18.8% 감소하는 것으로 나타났다. AME는 약 0.38%p 감소하는 것으로 나타났다. 즉, 거주주택 가격변화 인식이 거주지역주택 가격변화 인식보다 긍정적일수록 주거이동 의향이 감소함을 의미한다.

<표 3>과 <표 4>의 결과를 정리하면 주택가격 인식은 주거이동 의향에 통계적으로 유의한 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 특히, 거주주택과 거주지역주택의 상대적 비교가 주거이동 의향에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 동일한 거주주택 인식 수준이라도 주변의 가격 변화 인식에 따라 이동 의향이 달라질 수 있음을 보여주며, 앞서 살펴본 다중 참조점 개념에도 부합하는 결과이다. 다만, <표 3>과 <표 4>에서 분석한 결과는 인식 변수를 연속형으로 투입하여 분석한 결과로 하나의 평균적 기울기만 추정한다. 이 방식은 참조점 기준 상승 인식과 하락 인식의 반응이 대칭임을 전제하고 있다. 하지만 전망이론에서는 손실 영역의 반응이 이익 영역에서보다 크게 나타나는 비대칭적인 양상을 통해 손실회피를 설명하고 있다. 이러한 부분을 확인하기 위해 참조점을 기준으로 두 영역을 분리하여 추가적으로 인식이 주거이동의향에 미치는 영향에 대해 분석하였다.

먼저 인식 변수의 효과가 응답범주 간 등간격이라는 가정이 타당한지 검토하기 위해 참조점을 기준으로 한 더미모형과 선형모형을 비교하는 우도비 검증을 실시하였다. 분석 결과, 거주주택 인식과 거주지역주택 인식 모두 등간격 가정은 1% 수준에서 기각되었으며 인식격차도 같은 결과를 보였다. 이는 인식이 주거이동 의향에 미치는 영향은 응답범주에 따라 일정하지 않으며 인식변수를 단순한 연속형으로 모형에 포함한 결과가 이동 의향과의 관계를 충분히 설명하는데 한계가 있음을 의미한다.

<표 5>에는 ‘비슷한 수준’ 응답을 기준으로 각 응답범주의 영향과 이에 따른 확률 결과를 제시하였으며 두 인식변수 모두 주거이동 의향 확률이 참조점에서 가장 낮게 나타났다. 거주주택 가격 변화를 ‘비슷한 수준’으로 인식하는 경우 주거이동 의향 확률은 1.62%로 가장 낮았으며, 가격이 하락했다고 인식하는 방향과 상승했다고 인식하는 방향 모두 참조점에서 멀어질수록 이동 의향 확률이 증가하는 것으로 나타났다. 거주지역주택 인식도 참조점에서 확률이 1.65%로 가장 낮고 양방향으로 증가하는 동일한 형태가 나타났으나 상승 인식 방향에서만 통계적으로 유의한 모습을 보였다. 이는 시장 참여자가 주택가격에 뚜렷한 변화가 없다고 느낄 때 현재의 주거 상태를 유지하려 하며 참조점에서 벗어나는 변화로 인식할 때 이동을 고려하게 되는 것을 의미한다.

한편, 두 인식의 격차인 인식격차 변수에서도 동일한 비대칭적 영향이 확인되었다. 인식격차도 참조점에서 주거이동 의향 확률이 1.77%로 가장 낮았고 손실 영역에서 통계적으로 유의한 반응이 나타난 반면, 이익 영역에서는 두 단계 우위(+2)에서만 통계적으로 유의한 값을 보였다.

다음으로 참조점을 기준으로 이익 영역과 손실 영역의 반응이 대칭적인지를 확인하였다. <표 6>은 각 인식변수를 이익 영역과 손실 영역으로 분리하여 추정한 결과이다. 먼저 상승과 하락 인식의 반응이 단일 기울기로 대칭이라는 선형 제약은 거주주택 인식, 거주지역주택 인식, 인식격차 모두에서 1% 수준에서 기각되어 주거이동 의향이 참조점을 기준으로 한 비선형적 반응 구조를 가지는 것으로 나타났다. 또한, 손실 영역과 이익 영역의 기울기 크기가 동일하다는 귀무가설도 세 변수 모두 1% 수준에서 기각되어 손실 영역과 이익 영역의 반응 크기가 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 거주주택 인식의 경우 손실 영역의 반응이 이익 영역보다 큰 것으로 나타났으며 이는 동일한 크기의 가격 변화 인식이라도 하락(손실)으로 인식할 때가 상승(이익)으로 인식할 때보다 주거이동 의향을 더 크게 높인다는 것을 의미한다. 반면 거주지역주택 인식과 인식격차의 경우 손실 영역에서만 유의한 반응을 확인할 수 있었다. 이는 전망이론에서 제시하는 참조 의존성과 손실회피적 행동에 부합하는 것으로 해석할 수 있다. 다만, 이 연구의 주택가격 변화 인식은 실제 손실을 직접 측정한 변수가 아니므로 손실회피 자체에 대한 직접적인 검증으로 해석하는데는 제한이 있다.

여기서 주목할 점은 거주주택 인식과 거주지역주택 인식에서 손실로 평가되는 방향이 서로 반대로 나타나는 점이다. 거주주택은 시장 참여자가 보유하고 있는 자산이므로 가격 하락이 손실에 해당한다. 반면 거주지역주택은 앞으로 이주하여 취득하거나 거주주택과 비교가 되는 대상이므로 오히려 가격 상승이 향후 취득비용의 증가나 상대적 주택 자산 손실로 평가될 수 있다. 실제로 거주지역주택 인식은 손실에 해당하는 가격 상승 영역에서만 통계적으로 유의한 반응이 나타났으며, 이익에 해당하는 가격 하락 영역에서는 유의한 반응이 관찰되지 않았다.

이러한 결과는 앞선 <표 3>에서 거주주택 인식과 거주지역주택 인식의 계수 부호가 서로 반대로 나타났던 이유를 설명해 준다. 두 계수의 상반된 부호는 각 인식변수에서 손실로 해석되는 방향이 서로 다르다는 비대칭적 반응 구조와 관련된 것으로 해석할 수 있다. 각 인식은 자신의 손실 방향에서 강하게 반응하는데 그 손실 방향이 거주주택은 가격 하락 쪽, 거주지역주택은 가격 상승 쪽으로 서로 반대이기 때문에 선형모형에서 계수의 부호가 반대로 나타난 것으로 판단된다. 선형모형의 계수는 이익 영역과 손실 영역 기울기의 가중평균에 해당하므로 그 부호만으로는 참조점에 기반한 손익 평가 구조를 판별하기 어렵다.

이러한 가격인식이 이동 의향에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 주거이동 의향이 참조점에 기반한 손익 평가와 관련될 가능성을 보여준다. 두 인식변수 모두 참조점에서 이동 의향이 가장 낮고 참조점에서 벗어날수록 증가하였으며, 특히 손실로 평가되는 방향에서 그 반응이 강하게 나타났다. 또한 두 인식의 격차도 참조점을 기준으로 비대칭적으로 작용하여 이동 의향이 개별 인식뿐만 아니라 두 인식 간 상대적 비교로도 작용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 Tomal(2024) 등에서 제안한 다중 참조점에 기반하여 주거이동도 판단할 수 있다는 것을 실증적으로 뒷받침한다.