類似方法，以虛擬變數模式，將住宅半徑 100、200、300 公尺等範圍內曾發生住 宅竊盜案者設為 1；否則為 0，分別檢驗不同鄰近程度下住宅竊盜對房價的影響
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素前提下，分別測試住宅周圍 100、200、300 公尺內曾發生住宅竊盜相對於未發 生者，房價的變化效果。如下表 4-4 所示，擷取主要變數進行說明（詳細內容呈現於附錄），首先檢 視最小平方法（Ordinary Least Squares；OLS）估計結果，住宅樣本 100、200、
300 公尺內曾發生過住宅竊盜者，調整後 R2皆為 0.62 顯示模型配適度良好，檢 定結果顯示：LM-Lag 與 LM-Error 皆顯著、Roust LM-Lag 與 Roust LM-Error 亦
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Model；SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model；SEM）測試結果，係數值 分別為-0.024 與-0.019，兩者皆達 5%以下顯著水準且符號與預期相符，確認住宅 鄰近住宅竊盜案對房價確實存在負向影響後，進一步擴大範圍檢視 200 公尺內曾 係數為-0.019；而 200 公尺內的係數為-0.021，考量住宅竊盜對房價的影響效果應 隨著距離愈遠減價效果應愈小，該估計結果與常理判斷不符，反觀最小平方法與‧ 國
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表 4-4 住宅竊盜影響範圍測試表
住宅周圍 100 公尺內 住宅周圍 200 公尺內 住宅周圍 300 公尺內
解釋變數 OLS SLM SEM OLS SLM SEM OLS SLM SEM 係數 係數 係數 係數 係數 係數 係數 係數 係數 特定範圍內
曾發生住宅竊盜 -0.04*** -0.024*** -0.019** -0.03*** -0.015** -0.021*** -0.002 0.002 -0.008 Adj R2/ R2 0.62 0.73 0.75 0.62 0.73 0.75 0.62 0.73 0.75
Moran's I 0.40*** 0.41*** 0.41***
LM lag 1288.75*** 1293.29*** 1310.60***
LM error 1612.04*** 1641.98*** 1653.54***
Robust LM lag 36.20***. 30.83*** 32.17***
Robust LM error 359.49*** 379.52*** 375.12***
AIC -1453.60 -2382.89 -2523.70 -1445.52 -2377.11 -2525.56 -1429.77 -2371.13 -2518.51 SC -1306.70 -2229.86 -2376.80 -1298.62 -2224.09 -2378.66 -1282.86 -2218.11 -2371.61 LIK 750.80 1216.44 1285.85 746.76 1213.56 1286.78 738.88 1210.57 1283.26
註：***、**、*分別代表在 t 檢定下，達到 1%、5%與 10%的顯著水準。
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二、
住宅竊盜件數對房價影響效果
確認住宅竊盜對鄰近房價存在負向影響效果且其影響範圍為 200 公尺後，考 量民眾對於地方治安的觀感多以犯罪事件發生的頻率來衡量地區治安好壞，且過 去文獻探討犯罪對房價的影響效果時，往往運用犯罪率、犯罪密度、與犯罪件數 等方式（Rizzo, 1979；Keith and Tom, 2010；Ceccato and Wilhelmsson, 2011）衡量 犯罪對房價的影響效果，基此本文延續前文劃設的住宅竊盜影響範圍 200 公尺為 依據，以住宅交易樣本為中心，計算其半徑 200 公尺內曾發生的住宅竊盜件數，
並以連續變數型態置於特徵價格模型中，檢視住宅竊盜件數對房價影響效果，預 期符號為“負”。
如圖 4-1 所示，A、B、C 為住宅交易樣本，其餘點位則為曾經發生住宅竊盜 案位址。以住宅樣本為中心劃設半徑 200 公尺的圓（圓圈內表示該筆住宅交易受 住宅竊盜影響的範圍），計算圓圈內曾發生的住宅竊盜件數，圖中 A、B、C 交 易樣本的住宅竊盜件數分別為 1、2 與 0 件。
圖 4-1 住宅樣本周圍計算住宅竊盜件數示意圖
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檢視住宅周圍住宅竊盜件數對房價的影響效果，實證結果如表 4-5 所示，最 小平方法 Moran’s I 值為 0.4004 達 1%以下顯著水準，確認住宅價格存在正的空 間自相關後，本文以空間延遲模型進行實證分析。實證結果顯示，𝑅2為 0.73 相 較於最小平方法調整後𝑅2為 0.62 高，顯示空間延遲模型解釋能力較佳，估計係 數除了大同區、公園距離與季節變數未達顯著水準外，其餘解釋變數均達顯著水 準且符號與預期方向相符，顯示模型配適度良好。
主要變數「竊盜件數」係數值為-0.00632，達 1%顯著水準，拒絕虛無假設，
接受對立假設，表示住宅竊盜件數對於住宅單價的影響達到顯著水準，即住宅將 隨著鄰近範圍的住宅竊盜件數愈多對房價負向影響效果愈大，平均而言，住宅周 圍 200 公尺內每增加一件住宅竊盜案，房價每平方公尺將減少 1161 元24。意味 著隨著住宅周圍的住宅竊盜件數愈高，將降低該住宅居住環境品質，對房價產生 負向影響效果。
24 換算公式如右：(𝑒−0.00632− 1) ∗18.4354 萬元= -1161 元；
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Y105Q1 -0.00448 0.00535 Y105Q2 0.00816 0.01228 竊盜件數 -0.01435 *** -0.00632 *** Log likelihood 758.781 1215.85 Likelihood Ratio Test 914.13***樣本數 3364 3364
註：***、**、*分別代表在 t 檢定下，達到 1%、5%與 10%的顯著水準。
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政府公布住宅竊盜對房價的影響
由前述測試成果得出臺北市政府公布住宅竊盜地圖後，房價因鄰近住宅竊盜 而存在負向影響，影響範圍為 200 公尺，且隨著住宅周圍住宅竊盜發生件數愈多，
對房價負向影響效果亦愈大，符合預期。考量利用特徵價格模型檢驗住宅竊盜與 住宅價格影響關係時，實證結果可能反映了與住宅竊盜相關且同樣對房價造成負 向影響的因素，卻未於模型中良好的控制，亦即遺漏變數、忽略內生性課題而高 估住宅竊盜對房價的影響效果的情形，為了強化住宅竊盜對房價影響的因果關係，
本節將進一步以差異中之差異法分析政府「公布」住宅竊盜的發生對房價的影響 效果。為探討公布前、後的房價變化情形，本節將選取公布前 10 個月（104 年 1 月-104 年 10 月）與公布後 10 個月（104 年 11 月-105 年 8 月）住宅交易樣本共 計 6996 筆樣本進行實證分析。
運用差異中之差異法檢驗公布住宅竊盜地圖對房價的影響效果，首先須區分 公布前、後及實驗組、控制組的住宅樣本，就資料而言臺北市政府自 104 年 10 月 13 日公布該年 1 至 9 月的住宅竊盜點位，以公布的效果較能反映於下個月房 價的假設下，本文以 104 年 1 月至 10 月的住宅交易樣本設定為公布前，104 年 11 月至 105 年 8 月設為公布後，前後期長各 10 個月；至於實驗組、控制組的劃 分方法，本文沿用上述實證結果住宅竊盜影響範圍 200 公尺為依據，篩選 104 年 1 月至 105 年 8 月間落在住宅竊盜影響範圍的交易樣本設為實驗組；反之為控制 組。
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為檢視政府公布犯罪資訊對房價的影響情形，本文運用差異中之差異法於實 證模型中放入「公布後」、「位在住宅竊盜影響範圍內」與「公布後*位在住宅 竊盜影響範圍內」之交乘項，由交乘項的估計係數檢驗政府「公布」住宅竊盜地 圖對房價的影響效果。
實證結果如表 4-9 所示，以最小平方法檢定 Moran’s I 為 0.467，且達 1%顯 著水準，表示住宅價格存在正的空間自相關情形，因此本文延續測試住宅竊盜影 響範圍時採用的空間延遲模型作為最適模型進行分析，空間延遲模型的 AIC 值 為-5033.63；最小平方法為-2762.80 以及 LIK 值空間延遲模型為 2546.81；最小平 方法為 1410.4 顯示空間延遲模型較最小平方法佳。Likelihood Ratio Test 虛無假 設為加入空間延遲係數後迴歸的配適度沒有變化，檢定結果機率小於 1%，拒絕 虛無假設，接受對立假設，顯示空間延遲模型發揮功效。
於空間延遲模型中，相關控制變數除了大同區、公園距離與 105 年 Q1、Q2 的季節變數未達顯著水準外，其餘控制變數皆達 10%以下顯著水準且與符號與預 期方向相符。檢視差異中之差異法主要變數「公布後」、「位在住宅竊盜影響範 圍內」與「公布後*位在住宅竊盜影響範圍內」，「公布後」係數值為 0.02513 達 5%顯著水準，顯示政府公開住宅竊盜的資訊對於住宅周圍未曾發生過住宅竊盜 案的房價有正向影響；「位在住宅竊盜影響範圍內」係數值為-0.00267 未達顯著 水準，顯示位在住宅竊盜影響範圍相對於非位在住宅竊盜影響範圍的房價無差異。
最後檢驗「公布後*位在住宅竊盜影響範圍內」之交乘項為-0.01621 達 10%顯著 水準，表示公布後 10 個月的房價上揚，位在住宅竊盜影響範圍內相對於以外者 房價無差異，至於檢驗政府公布住宅竊盜地圖對房價影響效果，係數值為-0.01621 達 10%顯著水準，顯示政府公布犯罪地圖之行為確實對房價產生負向影響效果。
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最小平方法 空間延遲模型 Robust LM lag 9.38 ***
Robust LM error 1207.50 ***
AIC -2762.80 -5033.63 SC -2564.06 -4828.04 Log likelihood 1410.4 2546.81 Likelihood Ratio Test 2272.83***
樣本數 6996 6996
註：***、**、*分別代表在 t 檢定下，達到 1%、5%與 10%的顯著水準。