표 8 성향점수 매칭 기반 DID 회귀 분석 결과
| 변수 | 600m 기준 계수(p값) | 800m 기준 계수(p값) | 1km 기준 계수(p값) |
| Post_Treat (정책효과) | 0.3831***(p<0.001) | 0.4251***(p<0.001) | 0.4237***(p<0.001) |
| log_area(전용면적 로그값) | 0.7987***(p<0.001) | 0.7883***(p<0.001) | 0.8260***(p<0.001) |
| floor(층수) | 0.0071***(p<0.001) | 0.0050***(p<0.001) | 0.0052***(p<0.001) |
| age(건축 연수) | -0.0134***(p<0.001) | -0.0133***(p<0.001) | -0.0129***(p<0.001) |
| bus_count(버스정류장 수) | 0.0079***(p<0.001) | 0.0078***(p<0.001) | 0.0089***(p<0.001) |
| log_station_user(이용자 수) | -0.1693***(p<0.001) | -0.1415***(p<0.001) | -0.0961***(p<0.001) |
주 : 1) 종속변수는 로그 실거래가이며, 표준오차는 HC3 robust 방식 적용. 모든 모형은 동일한 통제변수(log_area, floor, age, bus_count, log_station_user)를 포함하며, 매칭은 최근접 1:1 방식으로 수행됨.
2) p<0.01.
3) DID, difference-in-differences.