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第三章 研究設計

第二節 實證資料來源與說明

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第二節 實證資料來源與說明

一、資料來源

本文的資料來源係公開資訊觀測站。公開資訊觀測站是由台灣證券交易所、

證券櫃檯買賣中心等相關單位共同合作,於 2002 年正式建立,使一般投資人可 藉由網路查詢上市、上櫃、興櫃及公開發行公司之公開資訊。依公開發行公司取 得或處分資產處理準則第 30 條規定,公開發行公司取得或處分資產,應於事實 發生之即日起算二日內將相關資訊於公開資訊觀測站辦理公告申報,包括資產 (含不動產)交易金額達該公司實收資本額百分之二十或新臺幣三億元以上、經營 營建業務之公開發行公司取得或處分供營建使用之不動產且其交易對象非為關 係人,其交易金額達新臺幣五億元以上以及以自地委建、租地委建、合建分屋、

合建分成、合建分售方式取得不動產,公司預計投入之交易金額達新臺幣五億元 以上者。另外,依公開發行公司取得或處分資產處理準則第 9 條規定,公開發行 公司取得或處分不動產,除與政府機關交易、自地委建、租地委建,或取得、處 分供營業使用之設備外,交易金額達公司實收資本額百分之二十或新臺幣三億元 以上者,應於事實發生日前取得專業估價者出具之估價報告,交易金額達新臺幣 十億元以上,尚應請二家以上之專業估價者估價。而專業估價者所出具之報告日 期與契約成立日期原則上不得逾 3 個月。

而公開發行公司未依規定辦理公告申報或辦理公告申報之時點延遲者,依證 券交易法第 178 條第 1 項第 7 款規定,金融監督管理委員會得處公司負責人罰 鍰;而公告申報內容若有虛偽記載情事者,則係違反證券交易法第 174 條規定,

金融監督管理委員會甚至可移請司法檢調單位進行偵辦10

由上述說明可知,公開資訊觀測站所公告之資訊具有一定之效力,其取得或

10 上述罰則規定係依據 104.11 金融監督管理委員會公布之「公開發行公司取得或處分資產處理 準則問答集」。

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處分資產公告內容包含:交易標的物(通常包含縣市、地段、地號、建號及地址 等)、事實發生日、交易數量及總金額、交易相對人、是否為關係人、預期處分 利益或損失(就賣方而言)、交易或付款條件、交易決定方式(招標或議價)、專業 估價者名稱及估值、專業估價師姓名及開業證號、是否為限定價格、特定價格或 特殊價格、取得或處分的用途或目的。故其資訊可謂相當完整,除具備與內政部 不動產交易實價登錄查詢一樣之公信力外,相較於內政部不動產交易實價登錄查 詢係採用「去識別化」方式揭露,公開資訊觀測站所揭露產籍資訊更為完整,對 於本研究而言將更具資料來源的可靠性。

本文所蒐集案例之時間範圍從 2006 至 2016 年。選擇從 2006 年開始的原因 是不動產估價師法第四十四條第一項:「本法施行前已從事第十四條第一項所定 不動產估價業務者,自本法施行之日起,得繼續執業五年;五年期滿後尚未取得 不動產估價師資格並依本法開業者,不得繼續執行不動產估價業務。」,亦即為 非不動產估價師從事不動產估價業務的「落日條款」。而不動產估價師法係於 2000 年 10 月 4 日公布施行,故自 2005 年 10 月 4 日起僅能由不動產估價師執行 不動產估價業務,而本研究蒐集案例之起始時間亦決定自 2006 年起至 2016 年止 共 11 年期間,經搜尋這 11 年期間公開資訊觀測站之取得或處分資產公告,其中 有關不動產部分共有 3,196 件,歷年件數統計如表 3-1:

表 3-1 歷年取得或處分不動產公告件數表

年期 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 合計 件數 258 289 256 248 332 290 313 386 307 276 241 3,196 然而,本研究係欲取得同一不動產,其買賣雙方均有公告之物件進行驗證,

而公開發行公司取得或處分資產處理準則僅規範公開發行公司,故可能因交易對 象為自然人或不須公告之公司,則其交易對象就不須公告,如此將影響本研究實 證案例之可靠性,無法看出對於同一不動產,其買賣雙方各自委託估價是否會有 顯著不同的效果,故本研究尚須經過比對程序,找出買賣雙方均有進行公告之案

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例。過去文獻雖亦有採用公開資訊觀測站之公告資訊作為實證資料,惟並未有經 過比對程序選取同一不動產,其買賣雙方各自委託估價之資料,本文採用此方式 進行比對獲得實證數據,當為本研究不同於以往文獻之特點。

比對搜尋之方式除以交易對象之公司名稱搜尋外,鑑於公司可能改名或公告 不完整等因素,本研究再以不動產標的物之地段、地號、建號或地址重複比對搜 尋。另上述不動產公告尚包含與利害關係人交易、或者其估值並非正常價格者,

可能帶有其他無法量化等因素而影響本研究之檢定,例如:與利害關係人交易通 常會委託同一估價師,而估值倘非正常價格則會帶有其他條件,上述情形均會影 響本研究驗證結果,故一併予以排除。

經比對及排除程序後,本研究得到 128 筆不動產成交案例及其成交金額,以 及這 128 筆成交案例由買方及賣方各自委託不動產估價師之估值,每一成交案例 之估值筆數最少 2 筆,最多 7 筆,合計共 406 筆。每年交易案例件數及估值筆數 詳如表 3-2:

表 3-2 歷年交易案例件數及估值筆數表

年期 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 合計 交易

件數 2 11 6 11 16 18 16 14 13 11 10 128 估值

筆數 8 36 20 40 49 56 58 43 37 33 26 406 再將表 3-2 以長條圖型式呈現如圖 3-1,可以發現每年交易件數與估值筆數

之增減幅度大致相仿,由於估值筆數係因交易件數而來,故其結果尚不難理解。

而交易件數亦與近年來不動產景氣相呼應,除 2008 年因金融海嘯而導致不動產 市場短暫量縮外,從 2006 到 2011 年都呈現增加情形;而自 2012 年起由於政府 一連串管制不動產市場景氣措施施行,開始呈現量減情形。綜上,本研究所蒐集 之不動產交易案例與估值金額筆數大致尚能吻合最近幾年之不動產景氣變化。

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圖 3-1 歷年交易案例件數及估值筆數長條圖

二、變數選取說明

由於過往文獻甚少以估值與成交金額等實際數據進行客戶影響之研究,故 對於本文從公開資訊觀測站所蒐集之部分資料變數尚無文獻研究成果可供參考。

本文擬以 Levy & Schuck(1999)所提出之客戶影響因素分析為架構,並以本文表 2-1 所歸納之部分文獻研究成果以及所蒐集資料相關特性作為實證分析的基礎,

說明如下:

(一)估價人員的特性

本研究經由買方與賣方各自委託之「估值溢價率」進行實證分析,驗證不動 產估值是否會因買賣雙方不同而有顯著影響。至於文獻中有關估價公司規模大小 或估價人員年資經驗多寡與客戶影響之關聯,本文選取之交易實例尚無法取得。

(二)客戶的特性

本研究選取變數「估價委託人經驗」可驗證客戶具備估價經驗與否對於客戶

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影響是否會有不同,至於客戶對估價師依存度以及客戶規模大小與客戶影響有何 關聯,本文所選取之交易實例尚無法取得。

(三)外部環境的特性

本研究選取變數「不動產市場景氣」可驗證在景氣上升或下滑時期之客戶影 響情形,而非如過往文獻中僅有驗證在景氣下滑時確定會有客戶影響存在;另「不 動產市場資訊透明度」可驗證在實價登錄實施後,市場資訊透明度提高的情況下,

對於客戶影響是否會有什麼變化,以驗證既有文獻不同之結論。至於市場監管架 構部分由於台灣近年來對於估價制度監管制度並無改變,故本文並無對照資訊可 供實證。

(四)估價的特性

本研究之「估值差異比率」,係以同一筆不動產買方委託之最高價與賣方委 託之最低價之差異比率推斷客戶影響之幅度,由於以往文獻甚少以實際估值與成 交金額等數據進行客戶影響之研究,本文之實證成果當可提供後續研究者重要之 參考數據。

(五)估價案件的特性

除前述 Levy & Schuck(1999)所提出之客戶影響因素分析架構以外,本文所 蒐集之實證分析資料尚可提供「不動產類型」、「不動產買賣方式」及「不動產交 易金額」等有關於不動產估價案件特性之數據可供驗證,上開資料將於下節詳細 說明。

綜上,本文彙整實證分析變數與文獻研究成果之關聯,加上關於不動產估價 案件特性之變數彙整如表 3-3,以作為本文實證分析之基礎。

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基於本研究回顧客戶影響相關文獻,以及所蒐集資料之特性,依表 3-3 實證分析 變數彙整表之變數進行實證,說明如下:

(一)估價委託人經驗

本項變數將估價委託人區分為不動產經驗老練及經驗不老練等二個分組。

Levy & Schuck(1999)研究指出客戶對於不動產經驗老練或經驗不足,差別在其影 響方式,經驗豐富者可能透過其所具備的專業知識影響估價結果;而經驗不豐富 者則以財務激勵、給予壓力或煩擾的方式施壓。但其研究並未指出客戶經驗老練 或不老練,對於不動產估價的影響程度是否會有顯著差異。本研究將銀行業、保 險業、金融證券業、建築業、資產管理業等與不動產業務息息相關之交易人歸納 為經驗老練,而其他如電子業、傳統產業等則歸於經驗不老練,以驗證其對於不 動產估值之影響是否有顯著關係。有關買賣雙方委託估價之委託人經驗次數分配 表詳如表 3-5:

表 3-5 估價委託人經驗變數之次數分配表

委託人經驗 次數 百分比 交易方 次數 百分比 經驗老練 228 56.16% 賣方 102 25.12%

買方 126 31.04%

經驗不老練 178 43.84% 賣方 99 24.38%

買方 79 19.46%

合計 406 100.00% 合計 406 100.00%

合計 406 100.00% 合計 406 100.00%