第四章 模型建立與實證結果分析
第三節 實證結果分析
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第四章、模型建立與實證結果分析
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第三節 實證結果分析
本節分為四個部份，第一部分先利用橫斷面資料模型與彙總資料模型，分別 編製「拉氏房價指數」與「市場因素指數」，並同時定義各年度的標準住宅，接 著比較兩種控制住宅品質的房價指數能否得到相似的結果，以做為後續衡量住宅 品質的依據；第二部分則比較「市場因素指數」與考量住宅品質改變對房價影響 的「房價指數」，期間是否產生差異；第三部分包括編製代表整體住宅品質的「住 宅品質指數」，並將其分解為「產品品質指數」與「區位條件指數」，以觀察同一 次市場中，兩種不同種類的品質是否出現升降互異之情形；第四部分則進行「房 價指數」與「住宅品質指數」的相關性分析。
一、拉氏房價指數與市場因素指數
使用橫斷面資料模型的目的，是在結合標準住宅後，編製拉氏房價指數來觀 察固定住宅品質下的「純粹價格變動」。台北市與新北市各年度的新推個案特徵 價格模型校估結果如表十與表十一所示：
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表十 台北市橫斷面資料模型校估結果－新推個案住宅
年度 2000 2001 2002 2003 2004
變數 係數 係數 係數 係數 係數
截距項 3.1205 *** 2.9481 *** 2.9401 *** 3.0471 *** 3.1147 ***
總樓層 0.0014 0.0123 0.0172 ** 0.0100 0.0062 主力坪數 0.0083 *** 0.0093 *** 0.0071 *** 0.0054 *** 0.0066 ***
推案戶數 -0.0010 * -0.0034 *** -0.0029 *** -0.0015 * -0.0008 ***
市中心 0.3934 *** 0.3776 *** 0.4165 *** 0.5139 *** 0.3916 ***
市區 0.2056 *** 0.1926 *** 0.1996 *** 0.2732 *** 0.1708 ***
樣本數 110 75 73 106 188
Adj R-Sq 0.7787 0.773 0.7797 0.7292 0.7127
Durbin-Watson 1.62 1.34 1.80 1.45 1.40 Max VIF 1.64 2.09 2.08 1.77 1.51
年度 2005 2006 2007 2008 2009
變數 係數 係數 係數 係數 係數
截距項 3.1676 *** 3.2997 *** 3.4015 *** 3.4902 *** 3.5272 ***
總樓層 0.0088 ** -0.0009 0.0113 *** 0.0080 ** 0.0071 主力坪數 0.0049 *** 0.0060 *** 0.0048 *** 0.0048 *** 0.0047 ***
推案戶數 -0.0006 * -0.0003 -0.0007 * 0.0001 -0.0017 **
市中心 0.4017 *** 0.4285 *** 0.5074 *** 0.4965 *** 0.4375 ***
市區 0.1564 *** 0.2072 *** 0.2782 *** 0.2651 *** 0.1962 ***
樣本數 215 182 193 177 92
Adj R-Sq 0.7001 0.6743 0.7858 0.7403 0.7032
Durbin-Watson 1.33 1.70 1.65 1.46 1.44 Max VIF 1.78 1.72 1.73 2.08 2.35 註：*、**、***分別代表係數在 10%、5%、1%的顯著水準下，顯著異於 0。
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數膨脹因子(variance inflation factor, VIF 值)則是檢定變數間是否有多元共線性問 題，若超過 10 則表示有嚴重共線性。‧
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表十八 台北市與新北市彙總資料模型校估結果－新推個案住宅
地區 台北市 新北市
變數 係數 t 值 VIF 值 係數 t 值 VIF 值
截距項 3.2445 *** 184.97 0 2.4310 *** 128.21 0 總樓層 0.0070 *** 4.82 1.78 0.0222 *** 18.29 1.80 主力坪數 0.0056 *** 26.95 1.36 0.0017 *** 4.61 1.29 推案戶數 -0.0006 *** -3.75 1.69 -0.0004 *** -10.91 1.51 市中心 0.4429 *** 39.94 1.49 0.4434 *** 42.16 1.36 市區 0.2200 *** 22.17 1.41 0.2816 *** 28.78 1.27 y2000 -0.0719 *** -3.90 1.49 -0.1020 *** -5.23 1.34 y2001 -0.1588 *** -7.41 1.33 -0.1484 *** -7.12 1.28 y2002 -0.1857 *** -8.62 1.32 -0.1108 *** -5.00 1.23 y2003 -0.1582 *** -8.34 1.46 -0.1108 *** -6.12 1.38 y2004 -0.1283 *** -8.11 1.81 -0.0577 *** -3.75 1.61 y2005 -0.1317 *** -8.52 1.89 -0.0314 ** -2.07 1.62 y2007 0.1847 *** 11.74 1.82 0.1175 *** 8.11 1.72 y2008 0.2631 *** 16.17 1.73 0.1429 *** 9.16 1.60 y2009 0.1788 *** 8.83 1.38 0.1373 *** 7.49 1.39
樣本數 1,445 1,357
Adj R-Sq 0.7851 0.7364
Durbin-Watson 1.43 1.50 註：*、**、***分別代表係數在 10%、5%、1%的顯著水準下，顯著異於 0。
在新推個案模型當中，台北市的 Adj R2為 78.51%、新北市則為 73.64%，且 無殘差自我相關與變數多元共線性問題出現。
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單價在 2001 年時為最低點，其後開始上漲，2008、2009 年始出現下跌之情形。台北市 10 年間的上漲幅度大於新北市。
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 拉氏房價指數 93.01 85.73 82.09 85.71 88.14 87.94 100.00 122.07 130.46 123.22
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 拉氏房價指數 92.75 86.57 88.55 91.21 95.46 97.78 100.00 113.93 112.73 109.98
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第四章、模型建立與實證結果分析
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圖六 台北市中古屋拉氏房價指數與市場因素指數(2006 年為基期)
圖七 新北市中古屋拉氏房價指數與市場因素指數(2006 年為基期) 在中古屋交易市場的部分，台北市的兩條指數在 2006 年以前相當一致，其 後雖有分叉，但維持相同的上漲趨勢；新北市的兩條指數呈現幾乎重疊的情形，
兩地區的價格皆在 2003 年時為最低點，其後開始上漲直到 2009 年。台北市 7 年間的上漲幅度大於新北市。
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
拉氏房價指數 79.86 83.54 86.98 100.00 105.44 111.71 115.11 市場因素指數 80.23 83.57 87.75 100.00 107.43 115.03 120.86
70.00 80.00 90.00 100.00 110.00 120.00 130.00
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
拉氏房價指數 77.29 83.56 87.39 100.00 102.59 103.64 107.63 市場因素指數 79.12 84.36 88.60 100.00 103.77 104.50 107.94
70.00 80.00 90.00 100.00 110.00 120.00 130.00
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2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 市場因素指數 100 91.68 89.24 91.74 94.52 94.19 107.46 129.25 139.80 128.50
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 市場因素指數 100 95.47 99.13 99.13 104.53 107.32 110.74 124.54 127.75 127.03
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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
市場因素指數 100 104.16 109.37 124.64 133.90 143.37 150.64
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
市場因素指數 100 106.62 111.98 126.39 131.15 132.07 136.43
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2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 產品品質指數 100 100.14 101.94 101.83 98.92 100.68 99.33 98.94 101.63 100.17
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 產品品質指數 100 99.96 101.36 101.01 105.06 105.48 106.19 106.32 107.28 107.97
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2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
產品品質指數 100 97.97 92.07 95.68 98.67 101.49 99.98
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
產品品質指數 100 96.08 90.60 92.12 92.56 93.52 92.28
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四、相關性分析
計算不同地區、不同類型住宅「房價指數」與「住宅品質指數」間的相關係 數，了解價格與住宅品質間，存有正相關、無相關或負相關情形，如表二十四所 示：
表二十四 房價指數與住宅品質指數之相關係數
住宅類型 地區
台北市 新北市 新推個案住宅 -0.4382 0.6065
中古屋住宅 0.5251 -0.4919
從相關係數可以發現，新推個案住宅中，台北市的房價與整體住宅品質為負 相關，新北市則為正相關；中古屋住宅部分，台北市房價與整體住宅品質為正相 關，新北市則為負相關 。
顯然消費者在面對不同地區的新推個案市場時，不能完全以價格高低來判斷 整體住宅品質的優劣，否則可能導致決策錯誤。在新北市的新推個案市場中，價 格較高的住宅，其整體品質可能亦較好，其價格與品質的關係為正，但在台北市 則呈現相反的情形，價格較高的住宅，其整體住宅品質卻不一定較好，其價格與 品質的關係為負。
在中古屋市場，2003 年至 2009 年間台北市的消費者雖然花更高的價格購買 住宅，但亦能享受到較高的住宅品質；相反地在新北市，消費者在房價持續上漲 的情況下花了更多錢購買住宅，但住宅品質卻沒有相對地提升。
而為何在不同地區，不同的住宅類型市場會產生正、負相關的差異？在新推 個案市場，台北市與新北市的房價雖都呈現上漲趨勢，但台北市的上漲幅度高於 新北市，然建商在此波景氣熱潮中，在考量利益、可去化性與地區建地條件限制 後，可能產生不同的推案策略，台北市由於房價上漲過快，為使購屋門檻降低，
可能採取「高單價、低總價」的方式加快建案的去化速度，在精華地段則會反向 操作，推出高單價、大坪數、戶數少的豪宅，搶攻富豪市場，另外，由於建地數 量越來越少亦缺乏大規模的建地，建商對於建案的規劃將受到較嚴苛的限制。
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第四章、模型建立與實證結果分析
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在新北市的新推個案市場中，建商則可能以規劃出適合普遍家庭需求(例如 三房兩廳)的住宅來達成售出的目的，此可從標準住宅中主力坪數穩定的變大趨 勢，以及敘述統計中，主力坪數的標準差小於台北市判斷推論，且由於新北市幅 員廣大，亦有較多新開發地區或重劃地區，建商可往市郊尋找地價較低的建地，
對於住宅的規劃彈性優於台北市。
台北市的中古屋由於流通數量較多，購屋者對於住宅品質的選擇彈性亦較大，
而不受建商推案區位、類型的限制，且若從價格水準方面探討，台北市的中古屋 價格與新北市的新推個案價格較為接近，具有某種程度的替代性。這些原因可能 導致價格與品質間的關係為正。
新北市的中古屋市場，則可能因其價格水準為 4 種次市場中最低者，故能吸 引房價負擔能力較低或購屋預算較少者，在購屋者可能面臨「先求有再求好」的 壓力下，價格與住宅品質間可能無正向關係。惟透過相關性分析傴能得知不同次 市場中，住宅價格與品質間存在何種關係，但其背後原因必頇再透過理論建立假 說並建立謹慎的模型才能確認。
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