第四章 實證結果分析
第二節 不同租屋類型之租金與租屋網搜尋指標關係探討
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第四章 實證結果分析
第二節 不同租屋類型之租金與租屋網搜尋指標關係
探討
本節則將前述整體租金市場之資訊依據住宅類型分為兩大類型進行探討，分 別為整層住家以及獨立套房。將前述兩類型分別建模，同樣依據上一節所提過之 通用到特定之建模方法（General-to-specific modeling）選定平均點擊次數之落後 期數。再依據測試出來之係數與落後期數探討對於不同類型之租屋而言，租屋網 搜尋指標與租金之關係以及搜尋指標領先租金之程度（租屋搜尋時間）是否有所 不同。
一、 整層住家租金與租屋網搜尋指標關係
在本模型中，本研究自所有租金資料中選取整層住家之租金與平均點擊次數 資料建立固定效果模型。同樣透過通用到特定之建模方法（General-to-specific modeling）來決定平均點擊次數的落後期數，經檢驗後發現整層住家類型的落後 期數與所有租屋類型的落後期數同為兩期，模型之結果如表 4-2 所示：
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Adjusted-𝑅2 0.18
F 值 87.59
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定之建模方法（General-to-specific modeling）來決定平均點擊次數的落後期數，經檢驗後發現整層住家類型的落後期數與前述兩個模型不同，僅落後一期，模型
Adjusted-𝑅2 0.35
F 值 88.17
註一：*表示在 90%信心水準下顯著，**表示在 95%信心水準下顯著，***表示在 99%信心水準 下顯著。
註二：落後期數係依據前述通用到特定之建模方法（General-to-specific modeling）選定，在本模
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Google trends 關鍵字搜尋所建立之搜尋指標所得出之結果相同。此結果符合本研 究推測租屋網點擊次數可以作為代表潛在租屋者之需求之假設。‧ 國
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第四章 實證結果分析
又，由於本研究透過本指標之落後期來觀察租屋者的搜尋期間，發現到整層 住家與獨立套房模型中平均點擊次數之落後期數並不相同，因此進一步推測兩者 之潛在消費者的租屋搜尋期間並不相同。前者之搜尋期間較長，約自半年前便開 始進行搜尋；而後者較短，僅自一季（三個月）前開始進行搜尋。本研究推測此 結果與兩種租屋住宅類型的潛在消費者具有差異，由於整層住家之消費者主要以 家庭為主，故此類消費者所需考量之條件較多，通常需要較長的時間挑選符合其 家庭成員需求之物件；相較之下獨立套房之消費者則主要以個體戶為主，如：為 了工作需求而在外租屋者，其所需考量之條件通常較為單純，進而使其搜尋租屋 資訊的時間較短。
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類租客對於租屋物件之需求相較之下較為單純，進而使其搜尋期間減短。
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觀察特定住宅類型之租金走勢，應進行適當之分類。另外，從實證結果推測，租 屋網之平均點擊次數確實與租屋潛在需求有所關聯，故政府亦可透過觀察不同地 區、不同住宅類型之平均點擊次數之變化，來進一步了解某些地區或某些類型之 租屋需求變動情形，作為擬定相關租屋政策之依據之一。
二、 後續研究建議
（一） 不同縣市之租屋網點擊次數與租金之關係與預測能力
本研究受限於資料取得的限制，僅以臺北市之資料建立模型，無法將實證範 圍擴張至其他縣市。若未來能夠取得不同縣市經營租屋網之點擊次數資料，則可 針對不同縣市進行分析，探討不同縣市是否會因網路使用的習慣或其他因素而使 租屋網點擊次數的預測能力有不同之結果。
（二） 研究實價登錄之點擊次數與房價之關聯
若可取得實價登錄之點擊次數資訊，可進一步觀察點擊次數與房價之關聯是 否與租金類似。以及是否可以透過納入具有即時性之實價登錄點擊次數提前預測 房價走勢，使政府能夠更好的了解、監控房價的走勢。
（三） 探討租屋網點擊次數與租屋成交量之關係
受限於資料取得的困難，本研究缺乏對於租屋交易量之探討，倘未來能夠取 得租屋交易量之資料，可進一步分析租屋網點擊次數之關係，以及其是否亦可用 於預測租屋成交量之變化。
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第五章 結論與建議
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