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第二節 第二節
第二節 第二節 宏觀 宏觀 宏觀 宏觀房價因子 房價因子 房價因子 房價因子文獻 文獻 文獻 文獻
針對廣告策略及區域房價變化，以宏觀房價改變角度為出發點，探討 大台北地區房價與廣告量之關係，以及考量總體經濟因素後，廣告量與房 價之關係。因此，該研究設計以時間序列資料為基礎，並參考海內外時間 序列模型研究，作為選擇宏觀經濟數據之參考。
一 一 一
一、 、 、國外 、 國外 國外研究 國外 研究 研究 研究
在國外學者的研究中，Clayton（1996）以 Shiller（1989）的不動產資
產價格模型為基礎，以預期景氣變動及市場基本面為變數，研究加拿大溫 哥華的不動產市場價格變化；Gallin（2004）則焦點為租金收益率與房價和 租金的長期關係，透過誤差修正模型的時間序列長期分析，證實租金收益 率是影響美國住房市場的一個重要指標；另外，Case,Quigley & Shiller（2005），則以 25 年的時間序列資料，並以誤差修正模型進行美國及其他 14 個國家的大規模計量經濟研究。其研究重點為，透過股票市場及不動產 市場的消費行為，評估財富效應。在 Shiller（2005）等學者的研究結果發 現，不動產市場的財富效應遠大於股票市場。甚至證明了不動產是累積金 融財富的一個重要事實。
二 二 二
二、 、 、兩岸研究 、 兩岸研究 兩岸研究 兩岸研究
國內運用時間序列模型探討房價與時間序列資料之研究相當多，如林 祖嘉、林素菁（1994）以住宅的需求價格彈性與所得彈性為焦點，並得出 以自有房屋而言，台灣地區的所得彈性應介於 1.17 至 1.3，價格彈性則介於 -0.45 至-0.74；吳森田（1994）探討所得、貨幣與房價的關係，並認為貨幣 供給量與預期增值率呈正相關，過去 20 年間台灣地區貨幣供給量的變動以 及根據以往經驗所形成對未來房價與物價的預期心理，仍是台北地區房價 飆漲的主要原因。
白金安、張金鶚（1996）則以研究景氣變動對預售屋及成屋價格差異 影響為主，並藉由期貨之儲存理論建立預期景氣變動價差模式，說明預期 景氣變動，如預期景氣上揚、持平、下滑時，預售屋及成屋價差之關係為 何；彭建文、張金鶚（2000）則以政府預測景氣的宣告效果，是否對不動 產景氣產生影響為研究重點；及曾建穎、張金鶚、花敬群（2005）探討房 價與租金的相關程度，並分析租金與房價互相影響的程度，發現兩者彼此 影響的程度減弱，且房價變動對租金的影響明顯高於租金變動對房價的影 響；張金鶚、陳明吉、鄧筱蓉、楊智元（2009），則透過房價與租金的相 關性，進一步驗證國內房市的泡沬化程度，實證結果發現，台北市 1988~1990 年房市泡沫化時期，所得與租金推估之泡沫規模均達到高峰，泡沫價格分 別占市價約 47%與 54%的比例。而在 2008 年房價持續上漲的情況下，兩者 泡沫價格亦呈現相同上升之走勢，所得與租金所推估之泡沫價格約佔市價 38%與 27%，顯示房市之泡沫化之跡象。許淑媛、袁淑湄及張金鶚（2011）
則以 Granger 因果關係驗證，建商銷售預售屋時，在景氣時與不景氣時，
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或好區段與較差區段區域的訂價策略，以及價格分散程度對消費者的報酬 風險。
在大陸學者的研究中，主要焦點在總體經濟的各項時間序列變數與房 價的關係，部份學者利用共積檢定（Cointegration Test）檢驗數據之穩定性，
再以 VAR 或 ECM 模型驗證其 Granger 因果關係。
符淼（2002）探討中國不動產投資和宏觀金融數據的關係，最後認為，
影響不動產開發投資的共積檢定變量有房價、貸款和利率；胡勝及劉旦
（2007）的研究中，亦發現經濟成長與房價波動在中國存在長期穩定的動 態均衡；張紅、吳璟及孔沛（2008）則焦點在地價與房價的因果關係；其 實證研究發現，美國不動產市場成熟，地價決定房價；日本不動產市場處 於異常發展階段，房價決定地價；在中國，不動產市場尚未達到穩定階段，
地價決定房價，因此，地價與房價的互動關係是否取決於不動產市場的發 展階段，不可一概而論；余華義、陳東（2009）則研究中國地價、利率與 房價的關聯性，並發現利率變化會對房屋供給和需求產生影響，而房價變 化則取決於地價與利率兩種影響的強弱對比；杜紅艷及馬永開（2009）則 研究房價與租金的關係，從其結果得知，在中國全國範圍內，房價和租金 短期間相互獨立，而房價是租金變動的長期原因；栗亮（2011）在研究貨 幣供給量與房價的關係發現，長期中，貨幣供給量增長率對商品房銷售價 格增長率不存在 Granger 上的因果關係；但短期內，貨幣供給量增長率是 商品房銷售價格增長率的 Granger 因果原因。
而以非 Granger 因果關係驗證之時間序列研究方法，則包括下述三項 研究。吳公樑、龍奮杰（2005）的研究中，以中國 12 年的住宅銷售價格與 人均實際收入之時間序列數據，利用單位根檢驗和共積檢定，以 ECM 模 型探討房價與收入的關係，發現兩者間長期存在影響；梁云芳、高鐵梅及 賀書平（2006）的研究中，主要探討不動產市場與國民經濟發的關係，並 以共積檢定和 H-P 濾波，以 VAR 模型計算不動產均衡價格以及不動產價格 偏離均衡價格的波動狀態，並認為中國不動產只存在局部泡沫；另外，李 書華（2011）亦探討中國不動產市場泡沬的議題，並以對數線性模型配合 時間序列數據進行分析，研究結果發現，中國 2005 年開始呈現不動產市場 過熱現象，出現不動產泡沬，泡沬程度自 2005 年開始增長，在 2008 年第 四季因金融危機泡沫稍減，到 2010 年泡沬程度達到 30%，房價明顯高於均 衡值。
上述國外、台灣及中國的研究，主要集中在所得、貨幣、租金及景氣 變動等對於房價的影響，見表 4 及表 5，且焦點在時間序列相關數據對中古 屋與成屋價格的影響，但對於區域房價與廣告量的相關研究，兩岸學者鮮 少提及。
本論文將參考上述學者相關影響房價的時間序列數據，再加入廣告量 之變數作為研究主軸。茲將國內及大陸相關研究整理如下：
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Case,Quigley &
Shiller 2005
藉用 Polinsky and Elwood 方法，估計台灣地區住宅
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利用 1998Q1 至 2006Q3 的 全國房屋銷售價格指
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表 5 影響房價之時間序列因子及研究方法
作者及年份 研究方法 租金 貨幣 GDP 地價 利率 股價 通膨 景氣訊號 貸款額 Clayton（1996） Shiller的不動產資
產價格模型 ●
Gallin（2004） 誤差修正模型 ●
Case,Quigley & Shiller（2005） 誤差修正模型 ●
林祖嘉、林素菁（1994） 雙對數迴歸分析 ● ●
吳森田（1994） 迴歸分析 ● ● ●
白金安、張金鶚（1996） 期貨儲蓄理論 ●
彭建文、張金鶚、林恩從（1998） 誤差修正模型 ●
彭建文、張金鶚（2000） 誤差修正模型 ● ●
彭建文、林秋瑾、楊雅婷（2004） 誤差修正模型 ● ●
曾建穎、張金鶚、花敬群（2005） 誤差修正模型 ●
張金鶚、陳明吉、鄧筱蓉、楊智
元（2009） 向量自迴歸模型 ● ●
許淑媛、袁淑湄、張金鶚（2011） 向量自迴歸模型 ●
吳公樑、龍奮杰（2005） 誤差修正模型 ●
梁云芳、高鐵梅、賀書平（2006） 向量誤差修正模型 ●
符淼（2006） 誤差修正模型 ● ● ● ● ●
胡勝、劉旦（2007） 誤差修正模型 ●
鄭宏乾、陳峰（2007） 誤差修正模型 ●
張紅、吳璟、孔沛（2008） 向量誤差修正模型 ●
余華義、陳東（2009） 向量誤差修正模型 ●
杜紅艷、馬永開（2009） 誤差修正模型 ●
栗亮（2011） 誤差修正模型 ●
李書華（2011） 對數線性模型
非拘束模型 ●
沈悅、周奎省、李善燊（2011） FAVAR模型 ●
資料來源：本研究自行整理
時間序列模型包括 VAR（Vector Autoregression model
；向量自迴歸模 型）
、ECM（Error Correction Model；誤差修正模型）及 VECM（Vector Error Correction Model；向量誤差修正模型）等。本章文獻回顧中，採用 VAR 模型者有張金鶚、陳明吉、鄧筱蓉、楊智元（2009）及許淑媛、袁淑湄、張金鶚（2011）。採用 ECM 模型者有彭建文、張金鶚、林恩從（1998）；
彭建文、張金鶚（2000）；Gallin（2004）；彭建文、林秋瑾、楊雅婷（2004）；
Case,Quigley & Shiller（2005）；曾建穎、張金鶚、花敬群（2005）；吳公 樑、龍奮杰（2005）；胡勝、劉旦（2007）；鄭宏乾、陳峰（2007）；杜 紅艷、馬永開（2009）；栗亮（2011）。採用 VECM 者有梁云芳、高鐵梅、
賀書平（2006）；余華義、陳東（2009）；張虹、吳璟、孔沛（2009）等。
本研究將在後續決定選取之時間序列模型。
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第三節 第三節
第三節 第三節 微觀房價因子 微觀房價因子 微觀房價因子 微觀房價因子文獻 文獻 文獻 文獻
針對預售屋個案價格變化，則以微觀房價角度為出發點，探討影響預 售屋個案價格的各變項中，加入廣告預算及媒介型態後，對預售屋房價影 響程度。因此，本小節將歸納相關文獻對於預售屋之研究方法，及變項因 子選取過程，以作為本研究設計之參考。
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一、 、 、國外 、 國外 國外研究 國外 研究 研究 研究
Rosen（1974）提出住宅是由多元的屬性所組合而成的一種複合性商品 概念。消費者在選擇居住房屋時，除了選擇標的所在地區外，尚包括房屋 坪數、房間數、衛浴間數、建築材質、有無車位、到最近學校及上班地點 之可及性、社區公共設施及鄰里關係等考量之因素。而這些個別屬性都是 消費者在購屋時願意增加支付價格時所會考慮的主要因素。
Stull（1975）將影響住宅價格的屬性分為四大類：住宅實質屬性、可 及性屬性、環境特性屬性及公共部門特性等，實證結果發現，以住宅實質 屬性與可及性屬性對住宅價格有顯著性之影響。
Liand and Brown（1980）以波士頓東南區的十五個鄉鎮為研究對象，
將住宅屬性分為建物特性、鄰里特性、公共設施、至市中心可及性及小鄰 里特性等，探討其對住宅價格的影響。
近期研究為 Kiel & Zabel（2008），討論鄰里效應對房價的影響。該研 究以城市統計區域（MSA3）資料及不動產所在街道為變數，利用特徵價格 法決定不動產的價格。在該研究的唯樂參數中，除了加入區域及轄區政府 間的價格指數，第二、三個參數則加入城鎮及住房市場街道資訊。（城鎮 資訊包括約 100 個管理事務協定資料，街道資訊則包括群集級別資料，即 以人口普查得知的歧視和偏見資料）。該研究主要探討，消費者願意為選 擇好鄰居，額外支付多少房價？也就是說，鄰里效應不同，支付的房價亦 不相同。
以上國外運用特徵價格理論，分析住宅屬性與住宅價格關係的文獻可 以瞭解，住宅是由多元的屬性所組合而成的一種複合性商品概念。其中，
以上國外運用特徵價格理論，分析住宅屬性與住宅價格關係的文獻可 以瞭解，住宅是由多元的屬性所組合而成的一種複合性商品概念。其中，