第三章 建商新推個案產品定位分析—從主力坪數及面積離散度觀點探討
第四節 實證分析及討論
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第三章 建商新推個案產品定位分析—從主力坪數及面積離散度觀點探討
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第四節 實證分析及討論
本文使用非線性多項式Logistic 模型，假設檢定為 HL（Hosme 和 Lemeshowh）
檢定量，統計檢定之虛無假設H0：Logistic 模型與樣本資料配適。經過檢定，表 3-4 及表 3-5 各自變數其顯著性 P 值皆大於 0.05，接受虛無假設，迴歸模型整體 配適度良好。另外，檢定上述機率模型適合度之概似比統計量（-2LogL）均達顯 著，機率模型與自變數間具有聯合顯性，所有模型預測成功機率為48%-77%。本 文自變數分為建案特徵、區位特徵、建商特徵及時機特徵四大類，並分析自變數 與三種坪數定位及三種離散度關係，自變數共線性檢定VIF 介於 1.265-2.241 間，
並無共線性問題。從表3-4 及表 3-5 模型可知，區位特徵、時機特徵及建案特徵 中的使用分區、規劃戶數、總銷金額及開價等變數，都與建商新推個案坪數定位 與離散度定位相關；建商特徵則並非建商產品定位考量因素。
一、主力坪數產品定位多項式 Logistic 模型實證分析
本文實證結果如表 3-4，區位特徵及建案特徵中的樓層規劃、使用分區、建 築基地、戶數規劃、公設比、總銷金額及開價，對於建商評估主力坪數定位時，
皆有影響，變數為顯著；景氣時機對於建商評估主力坪數定位時，僅部份顯著。
至於建商是否為上市櫃建商或一案建商，對於建商評估主力坪數定位時，變數則 不顯著。由此可知，建商評估主力坪數定位，通常以區位特徵及建案特徵為考量 重點，至於景氣時機及建商特徵，建商則較不重視。茲說明如下。
（一）區位特徵
建案位於臺北市中心區及市郊區，房價較高，產品規劃呈現兩極化發展，市 中心區相對於外圍區，規劃小坪數產品的機率為56.24%；市郊區相對於外圍區，
規劃大坪數產品的機率為 47.33%；而市中心相對於外圍區，規劃中坪數產品機 率為15.44%、市郊區相對於外圍區，規劃中坪數產品機率為 24.17%。由此可知，
建商在臺北市中心及市郊區之新推個案，主要集中在大坪數豪宅及小坪數套房等
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高總價及低總價產品，係以非典型投資需求為考量。
（二）建案特徵
另外，樓層愈高（即臨路寬度愈大），則代表建案基地可能位於主要幹道，
規劃大坪數機率愈高。從表 3-4 模型得知，低樓層規劃大坪數機率僅為 7.24%、
規劃小坪數及中坪數機率為72.3%及 20.46%。而建築基地位於住宅區，以規劃大 坪數及中坪數產品為主，其機率分別為53.04%及 32.47%；規劃小坪數產品的機 率僅 14.49%。從實證結果可知，大坪數通常位於住宅區且樓層較高；小坪數產 品通常位於商業區或其他非住宅區，樓層較低。
再從建案基地規模分析，大基地規劃小坪數產品的機率僅為 10.46%，規劃 中坪數產品的機率則為30.49%，規劃大坪數豪宅產品的機率則為 59.05%。另外，
從社區規劃戶數來看，大坪數豪宅宅通常規劃為戶數較少的小型社區，而低總價 等小坪數產品，通常規劃戶數較多的中型及大型社區。而建案總銷金額愈高，通 常朝大坪數或中坪數產品作為規劃方向，總銷每增加1%，規劃大坪數的邊際機 率增加19.5%，規劃小坪數的邊際機率則減少 13.8%。另外，大坪數產品開價通 常高於小坪數及中坪數產品。開價每增加1%，規劃大坪數邊際機率高達 32.8%、
規劃小坪數邊際機率則減少15%。在公設比變數中，公設比每增加 1%，規劃小 坪數的邊際機率為11.94%，規劃大坪數的機率則減少 0.39%，該結果大致符合一 般實務經驗。
（三）建商特徵
在主力坪數模型中，上市櫃或公開發行公司等變數，對於主力坪數的影響並 不顯著，實證結果可知，臺北市較少有專門經營豪宅或是特定坪數產品的建商，
推測建商在規劃主力坪數定位時，仍是以區位特徵及建案特徵作為主要考量因素。
（四）時機特徵
在景氣時機變數方面，房市不景氣時，建商推出小坪數及中坪數產品機率分 別為38.88%及 27.24%，推出大坪數產品係數則不顯著。也就是說，不景氣時期，
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建商規劃小坪數及中坪數產品，降低投資風險，但可能仍有為數不少建商，在不 景氣時期，推出大坪數豪宅。從本文圖1-1 可知，景氣時期，房價較高，建商可 能規劃大坪數產品，滿足投資需求，即在房市景氣時期，建商新推個案依循大坪 數或小坪數之投資產品策略；而在房市不景氣時期，建商產品定位較不明確，雖 然以小坪數產品及中坪數產品為主，但應仍有一部份建商對景氣期待過度樂觀，
在不景氣時期仍以報酬為考量，以大坪數豪宅作為規劃方向，因此造成變數不顯 著，反應建商對時機景氣因素較不重視或未能掌握景氣趨勢。
本文問題一，從模型結果得知，區位、建案特徵中的基地面積及土地使用分 區，通常即決定主力坪數定位。而在景氣時機變數方面，僅在不景氣時，建商會 評估小坪數產品，至於在不景氣時期是否規劃大坪數產品，係數則不顯著，這亦 為不景氣時期，產品定位較景氣時期不明確的原因。本文認為，時機變數不顯著 的原因，有可能係建商無法掌握景氣趨勢，或是對於景氣預判太過樂觀，因此才 有為數不少建商在不景氣時，仍以報酬為考量，規劃大坪數產品。
二、離散度多項式 Logistic 模型實證分析
表 3-5 模型結果中，建案特徵包括土地使用分區、基地面積、總銷金額、開 價及規劃戶數及等變數為顯著；建商特徵與區位特徵僅部份為顯著；而時機特徵 係數則不顯著。另外，包括建案特徵、建商特徵及區位特徵之變數雖為顯著，但 就面積離散度模型而言，自變數機率僅在30%-40%間。茲將結果說明如下。
（一）區位特徵
與外圍區相較，市郊區規劃低離散度機率為 36.99%，規劃高離散度的機率 為29.61%，規劃中離散度的機率不顯著；市中心規劃高離散度的機率為 36.83%，
規劃中離散度機率為 27.78%，規劃低離散度的機率則不顯著。換言之，建商在 市郊區規劃低離散度產品的機率較高，在市中心規劃高離散度產品的機率較高，
但差異並不太大。區位特徵可能並非建商考量離度的主要因素。建商在市中心及 市郊區之產品定位，可能較不在意風險。
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（二）建案特徵
而在建案特徵方面，大基地規劃低離散度的機率為 38.27%，規劃高離散度 的機率為27.25%。對照表 3-4 主力坪數模型可知，市郊區相較於外圍區，以規劃 大坪數低離散度住宅為主、市中心相較於外圍區，則以小坪數中高離散度住宅為 主。在土地使用分區變數中，住宅區規劃低離散度機率為 41.71%；規劃中離散 度及高離散度的機率分別為 37.41%及 20.87%。也就是說，建商在住宅區推案，
通常規劃低離散度，較不擔心風險，在非住宅區推案，以中高離散度方式分散風 險。而建商新推個案若規劃戶數超過80 戶及 150 戶以上中大型社區，離散度都 較小型社區為高，中型社區與小型社區相較，規劃中度及高離散度機率為32.59%
及 54.59%；大型社區與小型社區相較，規劃中度及高離散度機率為 29.63%及 64.06%，新推個案規劃戶數愈多，離散度程度愈高、產品定位愈多樣化。另外，
總銷金額愈高，離散度程度愈大，總銷每高出1%，以低離散度規劃產品的邊際 機率減少6.8%，總銷愈高，大部份建商以中或高離散度的多樣化產品增加目標 市場，降低投資風險；開價愈高，離散程度愈低，開價每高出1%，規劃低離散 度的邊際機率則增加14.17%。公設比愈高，離散度愈高，公設比每增加 1%，低 離散度的邊際機率減少10.59%，對照表 3-4 主力坪數模型結果，小坪數產品通常 離散度高。
（三）建商特徵
另外，在建商特徵變數方面，上市櫃建商由於資金及財務規劃相對健全，可 承受較高風險，推出低面積離散產品的機率較高，為39.11%。
（四）時機特徵
離散度係為檢視建商產品定位風險分散的能力，本文原本預期建商在景氣時 期，風險承受能力較高，規劃低離散度產品鎖定單一目標市場，以得到較高報酬；
在不景氣時期應以低離散度產品區隔多個目標市場，以分散風險。但實證結果顯 示，景氣時機變數在離散度模型中並不顯著。由此可知，建商可能對景氣預測能
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定（相當於迴歸分析Anova-F 檢定）為 p<0.000，其模型顯著性及變數顯著程度，都較面積離散模型（Omnibus 檢定為 p<0.033）顯著性及變數顯著程度結果好22。 上述結果大致反應了建商產品定位通常較重視主力坪數，而忽略離散度。另外，
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產品以高離散度區隔較多目標市場，可滿足不同類型的消費者需求，達到降低風 險的目的。
從前述圖1-1 主力坪數與離散度時間序列圖的現況討論中可以發現，景氣時 期的產品定位通常較不景氣時容易。在景氣時期，以報酬為考量，建商可以承受 較大風險，因此以非典型產品為主，通常大基地規劃大坪數低離散度產品，係為 大坪數低離散度策略，或小基地規劃小坪數高離散度產品，係為小坪數高離散度 策略。但在不景氣時期，建商理論上應該以風險為考量。不過，實證發現，不景 氣時期的產品定位卻並非全以消費需求之中坪數及中低離散度產品為主。建商可 能僅依建案特徵及區位，即決定主力坪數及離散度，並不重視景氣時機的變化。
本文問題三，從上述結果可得兩結論，其一，透過omnibus 檢定得知，主力
本文問題三，從上述結果可得兩結論，其一，透過omnibus 檢定得知，主力