공유오피스 임대료의 영향 요인^*

전체 프라임 오피스의 85%는 서울의 3대 권역인 CBD(광화문, 종로·중구), GBD(강남), YBD(여의도)에 집약적으로 입지하고 있으며(송기욱·남진, 2016), 이들 지역의 오피스 임대료는 매우 높다. 3대 권역의 주요 산업군은 CBD는 공공·대기업, GBD는 IT·스타트업, YBD는 금융업으로 각각 특정 업종의 집적 현상이 나타난다.

2024년 1분기 서울시 A급 오피스의 평균 실질임대료는 m²당 34,401원으로 전분기 대비 7.0%, 전년 대비 17.8% 증가하였다(CBRE, 2024a). 이 같은 임대료 상승은 중소기업이나 스타트업의 진입 장벽을 높이고, 이에 따라 이들이 높은 비용 부담을 줄이기 위해 서울 외곽으로 이전하는 현상도 나타난다. 그러나 유사 업종과의 집적 효과를 누리기 위해서는 주요 지역에 오피스를 마련하기를 원하는 중소기업이나 스타트업은 여전히 많다.

오피스 임대료가 지속적으로 상승하는 추세에서 1인 기업·스타트업·벤처기업 등의 일반 사무실 임대의 부담이 커졌고, 이러한 상황에서 공간을 유연하게 활용하면서 비용 부담은 줄일 수 있는 공유오피스가 대안으로 떠오르고 있다(CBRE, 2018). 공유오피스는 비용 절감 외에도 일반 오피스에 비하여 계약 시기와 기간을 유동적으로 조정할 수 있으며 공용 편의시설, 완비된 인테리어, 사무기기 등을 추가 비용 없이 이용할 수 있다. 또한, 다양한 유사 업종 종사자들이 함께 근무하며 자연스럽게 커뮤니티를 형성할 수 있다는 장점도 있다.

공유오피스의 성장에도 불구하고 공유오피스에 관한 연구는 부족한 실정이다. 공유오피스에 관한 기존 연구들은 공유오피스의 공간구성 또는 특성에 관한 연구들이거나, 사용자의 만족감 또는 선택의 영향 요인을 밝히는 연구가 대부분이다. 공유오피스의 임대료와 임대료 영향요인에 관한 연구는 매우 부족하다. 이에 본 연구는 공유오피스 임대료의 영향 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 통하여 공유오피스 임대료 결정에 관한 이해를 제고할 수 있으며, 공유오피스 임차인들이 선호 요소에 대한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

본 연구의 공간적 범위는 전국이며, 시간적 범위는 2024년을 기준으로 하였다. 공유오피스 중개플랫폼인 스페이스클라우드에 등록된 공유오피스 자료를 사용하였다. 연구의 방법은 단위 면적(m²)당 월임대료를 종속변수, 공유오피스의 공간 특성과 서비스 특성 관련 변수를 독립변수로 하는 다중회귀분석이다.

공유경제 역사는 고대의 자원 공유 개념에서 출발하여 20세기 후반에 학술적 개념 정립이 이루어졌으며, 21세기 들어 디지털 플랫폼을 통한 글로벌 확산으로 이어졌다(오세환 외, 2018). 숙박 공유 플랫폼인 에어비앤비(Airbnb)부터 시작해서 우리나라의 공유자전거인 따릉이, 공유킥보드인 빔(Beam), 디어(deer) 등으로 현재는 대중들에게 익숙한 개념이 되었다.

최근 인구구조의 변화, 사업 형태와 규모의 다양화 등에 따라 공유 패러다임이 공간으로 확대되었으며, 공유오피스, 공유하우스, 공유 숙박 등 다양한 공간공유형태가 나타나고 있다(송성주 외, 2020). 또한 오피스 건물의 공실률을 낮추기 위한 방안으로 일부 오피스 공간을 공유오피스로 운영하는 업체도 나타나기 시작했다. 이에 따라 건물의 가치를 상승시키고 안정적인 임대수익을 얻고자 공유오피스를 공급하는 상황에 이르렀다(민대성·문석환, 2020).

공유오피스는 공유경제 개념으로부터 파생된 공간공유의 형태로 공유오피스 공급자가 건물 전체 혹은 일부를 빌려 사무공간으로 조성 후, 스타트업, 벤처기업, 1인 기업 등 창업 초기에 자본이 부족하고 많은 공간이 필요하지 않은 사업자들에게 공간을 임대해주는 사업 형태이다.

최초의 공유오피스 기업 중 하나인 위워크(WeWork)가 국내에 진입하면서, 단순히 스터디카페와 같은 임대업을 하던 업체들도 공유오피스 시장 추세에 맞추어 공유오피스를 운영하기 시작하면서 공유오피스 공급은 더욱 증가했다. 패스트파이브(fastfive), 스파크플러스(sparkpuls) 등 국내 공유오피스 브랜드들도 등장하였다.

공유오피스를 구분하는 명확히 합의된 기준은 없지만, <표 1>과 같이 공유오피스는 일반 오피스와는 다른 특징을 가지고 있으며, 특성에 따라 몇 가지 유형으로 구분하기도 한다.

최근에는 대부분의 공유오피스가 리셉션 서비스, 공용 라운지, 공용 회의실 등 공용 서비스를 제공하고, 컴퓨터만 가지고 입주하면 업무가 가능하기에 공유 오피스 간 경계가 모호해지고 있으며, 이러한 시설을 다른 입주자와 공유하게 되어 초기자본, 매몰 비용, 유지비용 등을 절약할 수 있게 되었다(최정원·박진용, 2020).

일반 오피스는 초기 비용으로 보증금과 월 임대료가 있으며, 매몰 비용으로 인테리어 비용, 가구 구입비용 등이 있다. 또한, 건물의 관리·보수와 관련된 별도의 유지보수비가 청구된다. 반면, 공유오피스는 초기 비용으로 1~2개월분의 임대료에 해당하는 계약금과 월 임대료가 요구되며, 관리 비용은 크지 않다. 또한 이미 인테리어가 된 공간을 제공받기 때문에 매몰비용이 매우 적다.

공유오피스 시장이 꾸준히 성장하고 있는 또 다른 이유는 임대기간을 비교적 유동적으로 조정할 수 있다는 점이다(김선웅 외, 2019). 일반 오피스는 최초 계약은 연 단위로 이루어지며 일반적으로 3~5년 계약을 하는 반면, 공유오피스는 최초 계약은 1~3개월 계약을 하게 되며, 일, 월 단위로도 가능하다는 장점이 있다.

일반오피스의 임대료에 관한 연구는 많이 진행되었지만 공유오피스의 임대료에 관한 연구는 부족하다. 공유오피스에 대한 체계적인 연구가 없는 까닭은 먼저 공유오피스라는 형태를 명확하게 구분 짓기 어려우며, 관련 자료의 확보에도 어려움이 있기 때문이다. 이에 일반오피스의 임대료에 관한 선행연구도 함께 검토하였다.

양영준·유석준(2016)은 오피스를 권역별, 소유자 유형, 관리방식, 오피스 등급별로 나누어 임대료 차이를 살펴보았다. 도심권역, 강남권역, 여의도권역 순으로 임대료가 높게 나타났으며, 금융·투자기관 또는 대기업이 위치하며 전문 자산관리회사가 관리할수록 임대료가 높았다. 오피스 등급에 따라서 권역, 소유자 유형, 관리방식이 다른 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 양영준·오세준(2017)은 일반오피스 임대료 결정요인에 관한 연구에서 연면적이 크고 층수가 높을수록 호가임대료가 높아지고, 경과연수가 길수록 낮아지는 것을 보였다. 또한 전용률은 호가임대료에 긍정적인 영향을 미쳤으며 도심권역, 강남권역, 여의도권역 순으로 다른 오피스에 비해 임대료가 높게 나타났다. 김선주·이상엽(2008)은 임대료 자료가 부족한 상황에서, 대부분의 연구에서 사용된 회귀모형의 문제점을 보완할 수 있는 신경망 모형을 통해 임대료 연구를 진행하였다.

송성주 외(2020)는 일반오피스 특성뿐만 아니라 공유오피스 시장만의 고유한 특성을 고려하여 공유오피스 임대료에 영향을 미치는 요인을 분석하였으며, 배하누·이현석(2018)은 공유오피스에서 입주자들의 자연스러운 협업 및 네트워크 형성을 위한 개방 공간의 확대가 필요할 것이라고 하였다.

공유오피스의 실내디자인과 관련한 연구로 이소영·김아론(2021)은 공유오피스 공간 영역을 개인 업무 영역, 공동 업무 영역, 커뮤니티 업무영역, 업무지원 영역으로 나눈 후 유형별로 소통을 증진하는 특성을 살펴보았다. 업무영역이 비지정석으로 제공되거나 주 출입구, 주 통로 등이랑 가깝고 근무자들이 이동하면서 교류를 생성하는 영역은 개방성을 가지며, 개인 업무, 공동 업무, 커뮤니티 업무영역에서 소통을 증진시켰음을 밝혔다. 이혜수·남경숙(2018)은 가변적 공간 구성이 우연적 만남을 도모하여 창의적 사고를 유발함을 보였고, 전지현 외(2021)는 공동체 소속감과 사회적 책임감 등을 강화하고, 사용자의 쾌적한 업무 환경을 위해 개인이 선택 조절할 수 있는 지속가능한 디자인을 분석하였다. 하시은·이동민(2022)은 공간의 가변성, 이동성, 다목적성이 일하는 방식에 변화를 주며 업무 환경까지 변화를 줄 수 있다는 점을 밝혔다.

유다예 외(2022)의 연구는 라운지 면적당 좌석 밀도와 다양한 좌석 배치가 이용자 만족도에 영향을 미친다는 것을 보여주었으며, 최정원·박진용(2020)은 Kano 모델을 통해 비용과 계약기간이 장기이용의도에 영향을 끼친다는 것을 분석하였다. 민대성·문석환(2020)도 Kano 모델을 활용해 이용자가 매력을 느끼는 품질 속성을 도출하여 접근성과 편의성이 공유오피스를 장기간 안정적으로 임대할 수 있게 하는 요인으로 분석하였다.

<표 2>는 선행 연구 중에서 일반오피스와 공유오피스의 임대료 관련 연구에서 활용된 독립변수들을 정리한 것이며, 본 연구에서 선택한 변수를 표의 가장 우측 열에 보고하였다.

공유오피스의 선호도나 공간구성에 관한 연구는 많이 이루어지고 있지만 공유오피스의 임대료에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이러한 상황에서 본 연구는 공유오피스가 지니는 특성이 임대료에 어떻게 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다는 점에서 차별점이 있다. 본 연구의 결과는 공유오피스 입주자들의 선호 요인에 대한 이해를 제고하고, 임대료 산정을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 기대된다.

본 연구는 전국적으로 공유오피스를 중개하는 플랫폼인 스페이스클라우드(SpaceCloud)에 등록된 공유오피스 임대 정보를 바탕으로 연구의 대상인 공유오피스 자료를 구축하였다. 시간적 범위는 2024년 8월을 기준으로 하며, 분석표본은 전국에서 운영 중인 148개 공유오피스 지점의 391호의 임대료이다. 즉, 본 연구에 활용된 월 임대료는 공유오피스 사업자가 중개 플랫폼에 제시한 호가이며, 이는 실제 거래가 이루어진 임대료와는 차이가 있을 수 있다. 본 연구의 시간적 범위인 2024년에 서울의 전반적인 오피스 공실률은 감소, 임대료는 증가하였으나(CBRE, 2024a), 공유오피스의 공급은 감소(CBRE, 2024b)한 시기이다. 즉, 오피스에 대한 수요는 증가하는 상황에서 공유오피스의 공급은 감소한 상황이다. 이에 따라 공유오피스 시장에서 사업자가 제시한 호가는 실질 임대료와 차이가 크지 않을 것으로 예상되며, 본 연구에서 호가를 활용하는 한계는 일정 부분 극복될 것으로 생각된다.

분석의 단위는 공유오피스의 각 호실이며, 종속변수는 공유오피스 호실의 단위 면적(m²)당 월 임대료이다.

<표 3>은 본 연구에서 활용한 변수를 정리한 것이다. 본 연구의 분석단위는 호실이나, 변수의 구축 단위는 호실, 공유오피스, 건물, 읍면동 단위로 구축되었으며, <표 3>의 우측에서 확인할 수 있다. 분석단위보다 큰 공간단위로 구축된 자료는 각 호실에 할당하여 자료를 구축하였다. 이에 따라 본 연구의 결과는 생태적 오류의 가능성이 있으며, 해석에 주의해야 한다.

본 연구의 종속변수는 각 호실의 단위 면적당 월 임대료이며, 독립변수는 호실별 특성, 공용서비스 특성, 건물 특성, 위치 특성으로 구분 지어 변수를 선정하고 자료를 구축하였다.

공유오피스 관련 자료는 스페이스클라우드의 중개 데이터, 한국문화정보원의 전국 공유 오피스 시설 데이터, 토지이음을 활용하였다. 스페이스클라우드에서 임대료 정보를 확인할 수 있는 공유오피스를 대상으로 한국문화정보원의 자료를 매칭하였으며, 시설 현황 등이 사진과 다른 경우 등은 개별 점포 연락 등을 통하여 수정하였다.

먼저 호실별 특성으로는 각 호실의 면적과 개인사물함의 유무, 외부가 보이는 창의 유무를 공유오피스 플랫폼상 정보와 사진 등을 확인하여 더미변수로 구성하였다. 단위 면적당 임대료를 종속변수로 활용하는 경우, 규모(면적) 변수는 독립변수에서 포함하지 않을 수 있지만, 규모에 따라 단위면적당 임대료가 변화한다고 가정할 때는 규모를 독립변수에 포함하는 것이 적절하다(이용만, 2008). 본 연구에서는 임대면적에 따라 단위면적당 가격이 변화할 수 있다는 가정하에, 독립변수로 면적을 포함하였다.

일반적으로 면적이 클수록, 개인사물함이 있을수록, 외부 면한 창이 있을수록 임대료가 높아질 것으로 예상된다. 다만, 소형 공유오피스에 대한 수요가 많을 경우, 면적이 작을수록 면적당 임대료가 높을 가능성도 존재한다.

작은 면적을 오픈된 형태로 임대하는 경우가 많은 공유오피스의 특성으로, 수납공간 부족과 분실 위험을 방지하고자 개인사물함이 제공되는 경우가 많다. 이에 대한 선호가 임대료에 반영될 것으로 예상하였다.

일반오피스와는 달리 공유오피스는 외부로 면한 창을 가지지 않은 형태로 임대하는 경우도 있다. 이에 따라 외부 창 유무를 변수에 포함하였다.

공용서비스 특성으로는 카페테리아 유무, 택배발송 가능 여부, 주차 공간 유무, 공용 라운지 유무, 공용 주방 유무, 회의실 유무, 창고 보유 여부, 옥상 사용 가능 유무를 확인하여 더미변수 형식으로 구성하였다. 이 같은 기능들을 공유오피스에서 제공되는 여러 서비스로 사용자들의 편의를 위한 것이다. 따라서 해당서비스가 제공되는 경우에 임대료가 높을 것으로 예상된다.

카페 유무는 입주자들이 추가적으로 돈을 내고 커피나 음료를 구매할 수 있는지를 의미하며, 일반적인 탕비실 개념으로 이용할 수 있는 다과 등을 배치해 놓은 것과는 차이가 있다.

택배발송 가능에 대한 여부는 인터넷 쇼핑몰 등을 하는 1인 기업 또는 스타트업에서 중요한 기능이다. 택배 발송을 위한 장소나 포장 기계 등 인프라가 갖추어진 것을 의미한다.

공용 라운지의 존재 여부는 입주자들이 공동으로 사용할 수 있는 공간을 제공하는가를 측정한 것이다. 많은 경우 공유오피스의 개인 사무실은 협소하기 때문에 휴식이나 취식이 필요한 경우 공용 라운지 이용이 필요하다. 공용 주방의 경우도 마찬가지이다. 다만 공용 라운지와 다른 점은 싱크대 여부이다. 싱크대가 있다면 물을 이용한 취식이 가능하기 때문에 공용라운지에 비하여 다양한 취식이 가능할 것으로 판단된다. 공용 라운지와 공용 주방은 입주업체들 사이의 네트워킹 공간으로 활용되기도 하기 때문에 공유오피스의 중요한 특성 요소이다.

회의실 유무는 입주자들이 회의를 위한 별도공간을 제공하는가를 측정한 것이다. 입주자들은 대부분 소규모 형태의 기업을 운영하고 있기 때문에 외부 업체와 회의하거나 거래하기 위한 공간이 따로 필요하다. 따라서 회의에 필요한 빔 프로젝터, 화이트보드 등 관련 장비가 설치되어 있는 별도의 회의실에 대한 수요가 있다.

창고 보유 여부는 앞서 언급한 인터넷 쇼핑몰 등을 운영하여 상품 등을 보관한 장소가 필요한 업체에 수요가 있는 공간이다.

옥상 사용 유무는 입주자들이 건물 옥상을 이용할 수 있는가를 측정한 것이다. 가까운 오픈스페이스가 없는 경우, 건물 옥상은 근로자들이 외기와 개방감을 느끼며 휴식할 수 있는 공간으로 활용된다.

건물 특성은 공유오피스가 입점한 건물의 특성을 기준으로 작성하였다. 해당 공유오피스가 몇 층에 위치하는지를 기준으로 변수를 구축하였다. 소성규 외(2020)의 연구를 바탕으로 5층 단위로 층수를 구분하였으며, 5층 이하, 6~10층, 11~ 15층, 16~20층, 21층 이상으로 분류하여 더미변수 형식으로 구성하였다. 5층 이하를 기준변수로 활용하였다. 입점한 층이 높을수록 채광과 조망권 때문에 선호될 것이고, 층이 높아질수록 양질의 채광과 조망권 확보가 가능하기 때문에(배하누·이현석, 2018) 임대료에 양의 영향을 미칠 것으로 예상된다.

최근 들어 빌딩 등급을 정할 때 오피스 빌딩의 연면적을 기준으로 판단하는 경향이 있다(송성주 외, 2020). 이에 따라 공유오피스가 입점한 건물의 규모와 질을 파악하기 위한 변수로 공유오피스가 속한 건물의 연면적 변수를 포함하였다. 일반적으로 66,000m² 이상의 오피스건물을 S급 오피스, 33,000m² 이상의 오피스건물을 A급 오피스로 판단한다(조훈희·최창규, 2022). 본 연구에서도 이 같은 기준을 적용하여 연면적을 33,000m² 미만, 33,000m² 이상 66,000m² 미만, 66,000m² 이상으로 구분하여 더미변수를 구축하였으며, 33,000m² 미만을 기준변수로 활용하였다.

공유오피스가 입점한 건물 필지의 공시지가는 건물이 입지한 지역의 활성화 수준을 대리하는 변수로 포함하였다. 또한 지가가 임대료에 반영되기 때문에 공시지가가 높을수록 임대료가 높을 것으로 예상하였다.

건물 노후도는 사용승인일로부터의 경과일수를 이용하였다. 경과일수 값이 클수록 오래된 건물이므로, 건물 노후도 변수 값이 작을수록 임대료가 높게 측정될 것으로 예상된다.

위치 특성 중 지하철역 유무는 공유오피스가 입점한 건물로부터 500m 이내에 지하철역이 존재하는지를 측정한 것이다. 지하철역이 있다면 공유오피스까지 접근성이 좋아지기 때문이 임대료가 높을 것으로 예상하였다.

3차 산업 종사자수는 공유오피스가 입지한 읍면동의 3차 산업 종사자수를 통하여 구축하였다. 3차 산업은 통계청의 한국표준산업분류에서 서비스업에 해당하는 대분류를 기준으로 조사하였다. 공유오피스 입주자들은 대부분은 서비스업에 종사하기 때문에, 3차 산업 종사자가 많을수록 그 지역은 3차 산업 활성화 정도가 높을 것이고 이러한 점이 공유오피스 임대료에 영향을 미칠 것으로 예상된다.

<표 4>와 <표 5>는 분석에 활용된 변수의 기초통계량을 연속형 변수와 이산형 변수로 구분하여 보고한 것이다. <표 4>의 연속형 변수를 살펴보면, 종속변수인 단위 면적당 월 임대료의 최솟값은 약 0.61만 원, 최댓값은 약 28.57만 원, 평균값은 약 6.85만 원으로 측정되었다. 면적의 최솟값은 2.70m², 최댓값은 99.0m², 평균값은 약 9.46m²로 측정되었다. 공시지가의 최솟값은 약 49.7만 원, 최댓값은 6,192만 원, 평균값은 약 893만 원으로 측정되었다. 건물노후도의 최솟값은 1,087일, 최댓값은 25,213일, 평균값은 약 8,128일로 측정되었다. 3차 산업 종사자 변수의 최솟값은 1,011명, 최댓값은 187,925명, 평균값은 35,969명으로 측정되었다. 임대료와 공시지가는 원단위로 구축되었으나 표의 크기를 고려하여 <표 4>에서는 만 원 단위로 보고하였다.

<표 5>는 이산형 변수의 평균값을 보고한 것으로, 더미변수 형식이기 때문에 평균은 1의 값을 가지는 경우의 비율을 의미한다. 호실별 특성으로 개인 사물함이 있는 경우는 20%, 외부 창은 61%로 측정되었다. 공용서비스 특성으로 카페테리아가 있는 경우 19%, 택배 발송이 가능한 경우 51%, 주차 공간은 72%, 공용 라운지는 85%, 공용 주방은 15%, 회의실은 81%, 창고 보유는 30%, 옥상이 가능한 경우는 22%로 나타났다. 건물 특성에서 해당 층이 5층 이하인 경우는 65%, 6~10층은 30%, 11~15층은 3%, 16층~20층은 1%, 21층 이상은 1%로 측정되었다. 연면적은 33,000m² 미만 93%로 대부분을 차지하였다. 33,000m² 이상 66,000m² 미만은 4%, 66,000m² 이상은 3%로 측정되었다. 위치 특성에서 공유오피스가 입점한 건물로부터 500m 이내에 지하철역이 존재하는 경우가 61%로 측정되었다.

<표 6>은 회귀 모형의 분석 결과를 보고한 것이다. 수정된 R² 은 0.503으로 나타났으며, F값은 19.796으로 1% 수준에서 유의하였다. 분산팽창인수(variance inflation factor, VIF) 값은 모두 3 이하로 나타나 독립변수들 사이의 다중공선성 문제는 없는 것으로 판단된다.

호실별 특성의 모든 설명 변수들은 임대료에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 먼저 면적이 넓을수록 임대료에 음(‒)의 영향을 미쳤다. 이는 초기 가정과는 다른 것인데, 공유오피스의 경우, 소형 사무실에 대한 수요가 높기 때문인 것으로 판단된다. 임대면적의 평균도 9.46m²로 소형공간을 임대하는 경우가 많은 것으로 생각된다.

개인사물함 유무와 외부 창 유무는 단위 면적당 임대료에 양의 영향을 미쳤다. 외부에 면한 창이 있을수록 임대료가 높아지는 것은 상식적인 결과이다. 개인 사물함은 일반 오피스에서는 없는 공유 오피스의 특징적 요소이다. 각 호실별로 지급되는 개인 사물함이 있는 경우, 추가적인 서비스로 인식되며, 추가적인 수납공간 확보와 물품의 도난 방지 효과가 있다. 이에 따라 공유오피스 임차인들이 추가적인 임대료 지불 의사가 나타나는 것으로 판단된다.

공용서비스 특성 변수 중에서는 카페 유무, 택배발송 가능 여무, 공유 주방 유무, 회의실 유무, 창고 보유 여부가 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 이 중 카페, 택배발송, 공유주방, 회의실은 임대료에 양의 영향을, 창고는 음의 영향을 미쳤다.

카페 유무는 양의 영향을 미쳤는데 단순한 탕비실에 비하여 폭넓은 서비스를 제공하기 때문이라고 판단된다.

택배발송 가능 여부는 양의 영향을 미쳤다. 인터넷 쇼핑몰 등으로 택배를 보내야 하는 소규모 기업에 중요한 기능이기 때문에, 택배 발송을 위한 장소나 포장 기계 등 인프라가 갖추어져 있으면 임대료가 높게 측정되는 것으로 판단된다.

공용 주방 유무는 양의 영향을 미쳤다. 이는 취식이 가능한 공용 주방이 입주자들에게 식사 시간과 휴게 시간에 할 수 있는 활동의 다양성을 늘려주기 때문인 것으로 생각된다.

회의실은 임대료에 양의 영향을 미쳤는데. 공유오피스 입주자들은 대부분 1인~4인 정도의 소규모 실을 사용하기 때문에, 외부 업체와의 협의나 회의를 위한 공간에 대한 수요가 큰 것으로 판단된다.

창고 보유 여부의 경우 예상과는 다르게 음의 영향을 나타냈다. 즉 창고를 보유하고 있으면, 임대료가 유의적으로 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 창고를 사용하는 업체들은 창고를 원하지만, 대부분의 공유오피스 입주자들은 창고에 대한 선호가 낮으며, 오히려 이로 인한 소음, 혼잡 등에 따른 부정적인 인식을 품고 있기 때문인 것으로 판단된다.

한편, 선행 연구로부터 기대한 것과는 다르게 공용 라운지 유무는 유의미한 영향이 나타나지 않았다. 공유오피스에서 지식 근로자들은 서로의 방식으로 대화하며 조화를 이루고 협력하여 기존의 일하는 방식에 변화를 가속화하고(Merkel et al., 2023), 서로 다른 분야의 지식을 공유하거나 협업함으로써 뜻밖의 기회들을 얻을 수 있다(Brown, 2017). 이 같은 활동이 공용 라운지에서 주로 이루어지기 때문에 공용라운지는 임대료에 양의 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 그러나 해외 사례와는 달리 본 연구에서는 임대료에 유의한 영향을 미치지 않았다. 이는 국내 공유오피스 입주자의 특성이 다른 입주자와의 소통을 크게 중요시하지 않기 때문일 수 있다. 또는 유의미한 영향을 미치는 공용주방에서 식사 등을 하면서 이미 네트워킹 활동을 하고 있기 때문일 수도 있다. 공용라운지가 영향을 미치지 않는 이유를 명확히 밝히기 위해서는 공유오피스 내 공간별 이용 행태 등을 바탕으로 한 후속 연구가 필요할 것이다.

건물 특성 변수 중에서는 공시지가가 높을수록 임대료가 유의적으로 높게 나타났다. 공유오피스가 위치한 토지의 가치에는 해당 토지의 접근성, 주변지역 활성화도 등이 전반적으로 반영되어 있으며, 토지의 가치는 임대료에 영향을 미치기 때문에 상식적인 결과이다. 반면, 층, 연면적, 건물 노후도는 유의한 영향을 미치지 않았다. 이 같은 결과는 일반적인 오피스에서 예상되는 결과와는 상이하다. 이는 공유오피스의 임대료가 공유오피스가 입점한 건물의 특성보다는 공유오피스와 개별 호실의 특성 영향을 보다 크게 받는 것을 의미한다. 이는 공유오피스 임대료의 결정요인이 일반오피스와는 큰 차이가 있을 수 있음을 시사한다.

마지막으로 위치 특성 변수 중에서는 3차 산업 종사자 수가 많을수록 임대료가 높게 나타났다. 이는 공유오피스에 주로 입지하는 서비스업의 집적이 이루어진 지역일수록 임대료가 높아지는 것으로 판단할 수 있다. 특정 서비스업이 한 지역에 집적되어 특화되면, 이들 지역에 대한 선호가 증가할 것으로 예상된다.

반면 지하철역 유무는 유의한 영향을 미치지 않았다. 공시지가가 유의한 영향을 미치는 것을 고려하면, 지역의 일반적인 접근성, 활성도는 공유오피스의 임대료에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 지하철역이 유의한 영향을 미치지 않는 것은 본 연구의 공간적 범위가 전국으로 지하철역이 존재하지 않는 지역이 포함되어 있기 때문인 것으로 생각된다. 지하철이 존재하는 지역만을 대상으로 충분한 표본의 확보가 가능한 경우, 후속 연구를 통하여 보다 명확한 결론을 도출할 수 있을 것이다.