住宅成本對房價之影響

第一節 前言

不動產市場景氣循環及房價之分析與預測一直為學術界及業界所關切的議 題之一。對於學術界而言，房價及不動產景氣循環所代表的是影響整個學術領域 發展議題的關鍵因素，無論是從住宅、投資、經濟、金融…等角度來加以探討，

皆與其息息相關。對於業界來說，不動產景氣所代表的是投資成功與否之關鍵及 整體產業經營方針的確立，而掌握房價波動，亦為影響業者經營成效之契機。房 價正是研究不動產景氣循環的軸心，故對於房價之分析，乃成為重要的學術研究 課題之一。

以往對於房價之研究，可歸納為兩類研究取向。一類為偏向於採用迴歸方法 分析住宅屬性與房價之間的關連，探討住宅屬性之差異對於房價所呈現的影響是 正向或負向之間的關係。另一類則為使用時間序列(time-series)的方式來處理，應 用時間序列性之房價資訊，探討房價的變動。早期學者多以利用迴歸方法及特徵 價格理論探討影響房價之因素。近年來，因資料取得之可行性，較趨向於以時間 序列分析方法處理長期性的房價資料。而本文將以時間序列分析過程，探討住宅 成本及總體經濟因素對於房價之影響，剖析房價與住宅成本及總體經濟因素之關 係，同時探討住宅成本及總體經濟因素對住宅存量及新建築數量之影響效果。

本文的研究重點之一，為考量住宅成本對於房價之影響，而住宅成本一般可 區分為影響供給面及需求面之成本因素。影響供給面之成本因素，係指建商從一 開始投資興建住宅產品至完成住宅在不動產市場銷售，其建造過程中，除土地成 本的投入外，包括建築成本、材料的耗費及勞動成本的費用。其次，影響需求面 之成本因素而言，主要以探討住宅持有成本(cost of capital)為主，住宅持有成本 會影響市場消費者之購屋意願。而構成住宅持有成本的內涵則為抵押貸款利率扣 除預期未來資本利得的獲取。當住宅持有成本愈高，會降低市場消費者對於住宅 之需求，繼而影響房價之下降。

首先，影響供給面之成本因素，包括了土地成本、建築成本及勞動成本…等 變數。過去相關文獻，如陳明吉(1989)探討房地產價格及其變動因素之研究，從

供需雙方加以分析，需求面納入之變數包括了人口、所得、貨幣供給額、股價指 數…等，而供給面則包括住宅需求量、土地因素(地價指數)、營建成本(房屋建築 費用指數)及短期放款利率，實證結果指出成本因素對於住宅長短期之分析具有 重要影響。¹⁷而一般在處理影響供給面之住宅成本時，因其成本因素繁多，包括 土地成本、工資、各種建材成本、管理與維護費用…等，為分析之便，一般都將 除土地成本以外的成本，以建築費用的方式加以涵蓋處理。(吳森田，1994)但此 做法之缺失在於無法詳細分辨出住宅建築成本及勞動成本…等成本因素對房價 之影響。國外文獻方面，亦指出住宅成本對於房價之影響，如Meen(1995)認為不 動產供給面受到住宅工程、房價、建築成本與利率等變數之影響，而需求面則受 到實質所得、住宅持有成本、財富、人口等因素之影響。Chen and Patel(1998)利 用Granger因果關係檢定來分析房價和家戶所得、短期利率、股票價格指數、建 築成本及新建住宅樓地板面積之因果關係，結果指出房價與五個因素間存在著長 期均衡關係。Jud and Winkler(2002)一文中，以需求面與供給面的變數來評估房 價的變動，研究結果指出房價會受到人口的成長、所得、建築成本、利率的影響，

且當前及前一期的股票市場對於房價亦有所影響。由國內外之文獻得知，土地及 建築成本皆會影響房價之變動，故本文針對影響供給面之成本因素，將納入土地 成本、建築成本及勞動成本，分別以地價指數、營造工程物價指數及營造業員工 每人每月薪資為代表，探討其對於房價、住宅存量及新建築數量之影響。

至於影響需求面之住宅持有成本方面，由於持有成本涉及資本利得之扣除，

因此，產生不同預期理論途徑之資本利得(capital gains)計算方式。(Hendershott and Slemrod，1982；DiPasquale and Wheaton，1996；Mills and Hamilton，1994)資本 利得採取不同預期理論之相關文獻，如DiPasquale and Wheaton(1996)針對都市區 住宅市場的循環提出理性預期(rational expectation)的看法，並利用存量-流量模 型，指出在理性預期下，消費者能夠正確地預期市場並且做出適當的反應，市場 衝擊並不會產生重複循環的現象。Case and Shiller(1988)指出一般市場交易者大 都採取適應性預期理論(adaptive expectation)，預期未來市場價格之變動。當價格 上漲時，被調查的家計單位大多數認為未來價格亦同樣會上漲，採取適應性預期 被證實可能是一種不佳的預測工具，但實證指出，事實上一般市場交易者本身就 是不佳的預測者。Wheaton (1999)以美國資料為研究，指出不動產景氣循環的一 些基本定理，第一，不同類型的不動產產品其循環亦有所差異；第二，研究證實

17 陳明吉(1989)研究指出以長期迴歸模型分析，影響住宅價格之重要變數，依次為股價指數變動 率、房屋建築費用指數變動率及經常性收入變動率，短期實證結果亦提出房屋建築費用指數變 動率對住宅價格亦具有顯著影響。

當市場交易者能夠理性地預期市場的波動，則不會產生內生性的波動；第三，當 市場交易者為非理性預期時，產生波動是取決於不同類型不動產耐久性、投資落 後情形以及供需之彈性；第四，如果加入一些不動產市場的重要特徵因素，可以 使理性預期模型更趨於完整。¹⁸而國內文獻方面，Chen and Patel(2002)探討台北 地區之住宅價格，其理論模型採用使用者成本觀念，納入理性預期及適應性預期 來衡量資本利得，並指出使用非線性模式，的確可解釋國內短期快速的價格變 動，但理性預期模式並不能提供較佳的解釋效果，市場預測還是以依據過去經驗 為主。國內外文獻對於研究適應性預期及理性預期之資本利得計算方式，其結果 各有所異，加上目前國內文獻鮮少以住宅持有成本之概念來探討對於房價之影 響，故本文將以住宅持有成本之概念，以適應性預期及理性預期之途徑來衡量資 本利得，探討不同預期理論或途徑之住宅持有成本對於房價之影響。

除探討影響需求和供給面之成本因素外，另亦考量總體經濟因素對於房價之 影響。但本文受限於樣本數期間較短及著重在住宅成本之討論，為避免變數過 多，無法有效估計，故僅納入股價指數、平均每人國民生產毛額及貨幣供給額為 代表。股價指數所代表的意涵為實質財富，亦為金融市場之重要指標，其具有代 表總體經濟之衡量指標。而平均每人國民生產毛額，可作為所得的代表指標。至 於貨幣供給額一般被視為衡量游資多寡的指標，當貨幣供給額愈多，隱含游資愈 多，有助於人們將資金投入不動產市場，可增加住宅之需求，間接亦會促使建商 增加住宅供給。

為探討住宅成本及總體經濟因素與房價、住宅存量及新建築數量之動態調整 關係，將運用共整合檢定(cointegration test)以檢定房價與住宅成本及總體經濟因 素間之長期均衡關係，亦即變數間長期是否具有往均衡方向調整的特性。另外，

以誤差修正模型(error correction model, ECM)來輔助分析房價與其他變數間之短 期動態調整效果。針對誤差修正模型之運用，其先決條件即為變數間存在共整合 關係，故誤差修正模型分析除可確定變數間具有長期均衡之經濟意義外，尚可探 討變數間短期是否具有動態調整之關係。本文將藉由住宅市場調整模型，推導房 價、住宅存量與新建築數量之短期動態關係，並探討其調整速度參數，以瞭解變 數與房價間之短期調整效果。

18 Wheaton (1999)對於近視預期及理性預期之設定為，近視預期設為 ，以過去的租金

折算出目前房價；而理性預期設為 ，其中， 即為計算出下期之房

價，以下一期之房價推估出目前的房價。其中 為房價， 為租金，

n r Rt Pt = − / ) 1

1

1( + − −

=Pt− r Rt

Pt Pt−1(1+r)

Pt Rt r 為折現率。

本章除首節前言外，第二節為住宅市場調整模型，除說明本章建構之住宅調 整模型外，並說明住宅持有成本之構成內容；第三節為資料收集與描述，陳述資 料之來源及處理過程；第四節為實證結果，最後為本章之結論。

第二節 住宅市場調整實證模型

本節擬建構住宅存量之供給與需求模型，同時將影響需求面之住宅持有成本 (cost of capital)及影響住宅供給面之建築成本等分別納入模型中，並推導出房 價、住宅存量與新建築數量之動態調整模型。首先，建構住宅市場調整模型，其 次為說明住宅持有成本之組成。¹⁹

一、住宅市場調整實證模型

一般影響住宅市場的需求面因素包括人口因素(如家庭數目、家庭規模、家 戶形成)、家庭所得、個人可支配所得、財富、受雇員工人數、人口數、住宅價 格、持有住宅每年之成本與貨幣供給等變數；而供給面因素則涵括土地成本、建 築成本、建築融資利率、零售價格指數、預期房價的變動、住宅存量和新建築數 量等變數。而本文將住宅存量之需求( )設為價格( )、持有住宅之成本 ( )、

財富( )、所得( )和貨幣供給額( )之函數，其設定如下：

d

St

P

U

W

Y

MS

t t t

t t

t d

t P U W Y MS

S

=

+

+

+

+

+

+

t

( ) ^0,σ

α

α

而住宅存量之供給( )設為價格( )、建築成本( )、勞動成本( )、土 地成本( )和新建築數量( )之函數，其設定如下式：

而住宅存量之供給( )設為價格( )、建築成本( )、勞動成本( )、土 地成本( )和新建築數量( )之函數，其設定如下式：