글로벌 금융위기 여파로 우리나라의 부동산가치가 떨어지고 부동산수요가 감소하여 오피스시장의 공실률도 증가하였다. 오피스시장에서 공실률이란 오피스빌딩 내 임대차계약이 안되어 임대수익이 발생하지 않는 공간의 비율이다. 오피스빌딩 공실률의 증가는 소득이득과 자본이득이 감소하여 투자수익률을 감소시킨다. 이 연구의 목적은 오피스빌딩 관리자와 투자자, 고객, 소유자에게 오피스의 공실에 관한 유용한 정보를 제공하기 위해 서울지역의 오피스빌딩 공실률에 영향을 주는 오피스빌딩의 개별 특성(micro-level)과 지역 특성(macro-level)을 규명하는 것이다. 290개의 서울지역 오피스빌딩을 22개 구별 하위시장(sub-market)으로 구분하여 오피스빌딩의 개별특성ㆍ지역특성ㆍ경제특성 등이 공실률에 미치는 영향을 각각 알아보고, 공실률의 결정요인을 규명하였다. 기존 연구들은 데이터의 위계적 구조를 무시함에 따라 회귀계수의 표준오차를 작게 측정함으로써 독립변수들의 회귀계수 유의성을 과도하게 나타나게 하는 결과를 초래하였다. 이러한 문제를 극복하기 위해 전통적인 Hedonic 모형과 위계적 데이터의 분석에 보다 적합한 몇 가지 다단계 분석법을 Stata 8과 HLM 6.0을 이용하여 분석하고 결과를 비교하였다. 분석 결과 오피스빌딩의 물리적 특성, 서비스특성, 임대특성변수들은 공실률에 유의하게 영향을 주는 것으로 나타났고, 지역특성변수 또한 공실률에 유의하게 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 변이를 구성하는 크기(Variance Component)를 고려하였을 때 종속변수의 변이, 즉 공실율의 크기는 대부분 오피스빌딩의 물리적 특성, 서비스 특성, 임대특성에 의해 설명되고 지역변수의 설명력은 매우 낮은 것으로 나타났다.