第四章 實證分析
第二節 不同分區行銷文字影響不動產價格之差異
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第二節 不同分區行銷文字影響不動產價格之差異
承接上一節，利用最小平方法以及分量迴歸就「整體」不動產以及各「不同 價格水準」的不動產進行行銷文字異同之分析，為了更深入探討行銷文字與不動 產價格之關係，接下來將聚焦商業區、住宅區，利用交乘項之方式，分析上述有 顯著之行銷文字在此兩大使用分區是否又有不同程度的影響並歸納出結果。
為了探討同一行銷文字在兩大分區間影響不動產價格之差異，利用廣告行銷 文字變數之虛擬變數與平均單價較高之住宅區虛擬變數交乘成新變數，使用最小 平方法之實證結果，如表 4-2-1，模型 3 之 Adjust 𝑅2為75.88%，表示自變數對 於模型有一定程度之解釋力。行銷文字變數以外之重要變數實證結果與模型 1、
模型2 相似，故此不再贅述。
交乘項之意義為行銷文字對價格影響效果於住宅區及商業區之差異，住宅區 與行銷文字交乘結果，顯著者有學區、挑高、泳池等與住宅區之交乘項，以下依 據第一節之實證結果，將行銷文字分成正向影響因素（正相關）及負向影響因素
（負相關）作說明。負向影響因素於此次的交乘結果全無顯著；顯著的學區、挑 高、泳池交乘項全屬於正向影響因素，交乘結果分別為0.067、0.102、-0.084，表 示在住宅區強調學區及挑高時，其價格之增加將高於商業區的6.7%、10.2%，不 過，泳池於住宅區之效果反而弱於商業區，意即於住宅區強調泳池時，其增加之 價格將低於商業區的 8.4%。由此觀察，學區、挑高雖然對於整體不動產價格有 正向之影響，不過相較於商業區似乎對於住宅區有更多正向的影響；而同樣對不 動產價格有正向影響的泳池，交乘結果則傾向於商業區的正向影響多於住宅區。
除此之外，行銷文字變數顯著之結果相較於模型 2 及分量迴歸（表 4-1-2）
少了許多，原因可能有二，一者為其影響範圍較集中又最小平方法著重整體平均 之結果才無法顯現，二者為其影響力於住宅區與商業區並無太大差別，為了區別，
此部分將再透過分量迴歸之方式加以辨識，若結果於各分量亦無顯著，則判別原
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因為後者。如表 4-2-2，邊間通風、位於靜巷、制震、鄰居素質之交乘項於分量 迴歸中出現其影響力之差異（顯著），以下同樣依據第一節之實證結果，將行銷 文字分成正向影響因素（正相關）及負向影響因素（負相關）作說明。負向影響 因素的邊間通風，分量交乘結果為-0.06，表示在位於住宅區之中價位不動產強調 邊間通風時，其減少之價格將高於商業區的6%；其餘的位於靜巷、制震、鄰居 素質則屬於正向影響因素，位於靜巷之分量交乘結果為0.141（低價位/10 分位）、 -0.152（高價位/90 分位），表示於住宅區強調位於靜巷時，對於低價位不動產價 格之議價將高於商業區，不過，對高價位者反而低於商業區。制震之交乘結果多 顯現在中價位以上之不動產，於住宅區增加之價格均高於商業區。鄰居素質則只 顯現在低價位不動產，而其結果亦是住宅區增加之價格高於商業區。
格局、管理、戶數（單純）、屋況、棟距、公園景觀、離塵不離城等 7 個行 銷文字交乘項，於分量結果均不顯著，表示其對不動產價格之影響力並不會因為 不動產位於住宅區抑或是商業區而不同。
綜上所述，同一行銷文字對於不同分區不動產價格之影響效果可能有差異亦 可能無，於此節之實證結果為有無差異參半（15 個對不動產價格有影響之行銷 文字中，7 個會因不同分區而有不同影響力；反之，7 個則不會因不同分區而有 不同影響力）。另外，可歸納出一個重點，即於先前被歸類為對價格有正向影響 的行銷文字，其於住宅區造成的價格增加亦多大於商業區者；反之，若是負向影 響因素，其對於住宅區減少之價格均大於商業區者。推論可能原因為住宅區相較 於商業區，其居住品質本應較高，故在標準高的前提下，面對隱含評量住宅品質 意味的行銷文字時，其敏感程度自然將大於商業區。