第五章 實證分析
第一節 自然空屋率分析
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第五章 實證分析
第一節 自然空屋率分析
一、 房價變動均衡模型建立與自然空屋率分析
(一)資料說明
本文研究以1992 至 2011 年之台北市、新北市、台中市及高雄市11作為實 證範圍。資料來源方面，住宅普查十年調查一次，故本文空屋率資料1999 至 2011 年以住宅普查之空屋率為主，輔以台電用電不足底度戶數資料，以比值 方式進行空屋率之調整估計12，1992 至 1998 年為張金鶚(1999)以台電不足底 度戶數資料推估之空屋率。房價資料部分，2000 至 2011 年為內政部房地產 交易價格簡訊取中位數，1998 到 1999 年以信義房價指數銜接，1992 到 1997 年則為張金鶚(1999)標準住宅平減單價資料，共二十年資料。
(二)變數選取與定義
本文房價變動均衡模型變數選取有：房價變動率、前二期房價變動率與前 期空屋率，定義如下：
1. 前二期空屋率( )：
前期空屋率上升，市場上供給增加，房價將會下跌，因此，前期空屋率對 房價變動影響為負向(彭建文，2005) ，本文以前二期空屋率( )進行實證13。
2. 前期房價變動率( *)：
前期租金變動率會影響租金變動調整(Tse and Macgregor，1999)，若應 用至住宅市場前期房價變動率理應會對房價變動調整產生影響，前期房價變動
11 信義房價指數及張金鶚(1999)之房價資料為未改制五都前之資料，故本模型中台中市及高雄市 以未改制五都前之行政區為實證範圍，意即台中市不含台中縣地區，高雄市不含高雄縣區域。
12 詳見第一章第四節名詞定義說明。
13 本文分別以前一期空屋率及前二期空屋率進行實證，前二期空屋率之實證結果較佳，故採前 二期空屋率進行解釋。
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由房價變動均衡模型可得「維持市場供需均衡而房價變動為零下」之自然 空屋率，故可將之視為房價調整基準，當空屋率高於自然空屋率，房價將會向 下調整，以維持市場均衡水準；反之，空屋率低於自然空屋率，表示對房價不 會產生反面作用，價格可能會再向上調動。
表8 為都市地區自然空屋率與空屋率14之比較，第三欄為空屋率與自然空 屋率之差額，可以發現都市地區皆為空屋率大於自然空屋率之情形，即在台北 市、新北市、台中市與高雄市，市場上為供過於求之情況，房價將會有下跌之 趨勢，其中又以新北市最為嚴重，空屋率高於均衡空屋率5.82%之多，其次為 台北市3.73%、高雄市 2.06%，然後是台中市 1.97%，國內都會區呈現供過於 求的情形，故可以推測房市價格將會向下調整以達市場均衡。
從此模型實證結果，可以初步瞭解都會區呈現供過於求的情形，房價理應 將向下調整。然而，此模型設計過於簡單，由表7 可知，模型實證結果與預期 符號不符，模型配置度不佳，且台北市與高雄市之解釋力不高，加上只有台中 市前二期空屋率( )變數為顯著，以此模型進行分析可能不夠精確，因此，
本文亦應用房價空屋率聯立方程式模型，進行實證推估自然空屋率。
表 8 都市地區自然空屋率與空屋率之比較
台北市 新北市 台中市 高雄市
(自然空屋率)
9.67% 16.18% 24.23% 17.34%
(空屋率) 13.4% 22.0% 26.2% 19.4%
3.73% 5.82% 1.97% 2.06%
14 行政院主計處發布 2010 年人口及住宅普查之空屋率。
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二、 房價空屋率聯立方程式模型建立與自然空屋率分析
(一)資料說明
本文研究以2000 至 2010 年台灣地區 20 個縣市作為實證範圍。資料來源 如下：
1. 空屋率：主計處人口與住宅普查報告，台灣電力公司用電不足基本底 度戶數資料。
2. 房價：內政部房地產交易價格簡訊。
3. 家計單位所得：中華民國家庭收支調查。
4. 租金：中華民國家庭收支調查。
5. 遷徙率：中華民國台閩地區人口統計資料。
6. 房價分散程度：住宅異質性以內政部房地產交易價格簡訊總價標準差 替代。
(二)變數選取與定義
本文房價空屋率聯立方程式變數選取有：空屋率、房價、家計單位所得、
租金、預期增值、前期空屋數量、遷徙率、房價分散程度、住宅供給充裕度虛 擬變數與都市虛擬變數，定義如下：
1.空屋率( )：
空屋率上升表示市場供給增加，房價會有向下趨勢，過去先驗研究認為空 屋率會對房價產生負面影響(彭建文，2004)，然近期台灣地區空屋率與房價似 乎呈現同步關係，亦有實證結果為空屋率對房價產生正面影響(王婕瑄，2006；
Hsueh, et al.，2007)，故本文認為空屋率對房價的影響未知。因住宅普查十年 調查一次，故空屋率資料主要以住宅普查之空屋率為主，輔以台電用電不足底 度戶數之資料，以比例之方式進行空屋率之調整估計15。
15 詳見第一章第四節名詞定義說明。
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2. 房價( )：
房價上升代表該區租屋需求上升，屋主也因持有成本增加而加強利用，空 屋率會下降，故房價對空屋率為負面影響(林祖嘉等，1994；彭建文、張金鶚，
1995；彭建文，2004)。然房價上升會使市場供給增加，需求因而減少，導致 市場上空屋增加，房價對空屋率有正向作用(彭建文，2004)。由此可知，房價 對空屋率之影響未知，須視當時市場情形判斷。國內欠缺中古屋長期房價資料，
故本文採用內政部房地產交易價格簡訊單價中位數。
3.家計單位所得( )：
家戶可支配所得提高將使家戶會有較高的負擔能力，傳統認為對於房價為 正面顯著影響，本文採用家戶平均可支配所得做為變數。
4. 遷徙率( )：
家戶遷徙率較高之地區，空屋形成機率也較高，加上住宅資訊不完全，家 戶搬離房屋後，無法馬上有新的家戶入住，故形成空屋，因此，過往研究認為 遷徙率對空屋率有正面影響(林祖嘉等，1994；林韋宏等，2004；Hsueh, et al.，
2007)。本研究遷徙率定義為同一縣市遷徙人口占年底總人口之比率，意謂(縣 市間遷入人口＋縣市間遷出人口＋住址變更人數)／年底總人口數。
5. 房價分散程度( )：
住宅市場異質性越高，買賣交易雙方需花費較高時間進行搜尋，摩擦性需 求提高，空屋形成機率也較大，故過去研究認為房價分散程度會對空屋率有正 向作用(Jud and Frew，1990；林祖嘉等，1994；林韋宏等，2004)。本文以 內政部房地產交易價格簡訊總價標準差表示住宅異質性。
6.租金( )：
租金和房價一般認為呈現正向關係，過去文獻亦認為租金對房價有正面顯 著影響(彭建文，2004；曾建穎等，2005)。因國內縣市無一長期的租金資料，
故本文以中華民國家庭收支調查中自用住宅設算租金收入替代。
7.預期增值( )：
當預期價格上漲，會引發民眾購屋意願提高，故對房價會有正面影響(彭
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建文，2004)，因受限於房價資料取得，本文以房價一年變動幅度進行實證。
8. 前期空屋變化率( )：
當期空屋部分來自於前期空屋累積，故前期空屋數量對當期空屋率有顯著 正面影響(林祖嘉等，1994；彭建文、張金鶚，1995)。本文以前期空屋變化 率16代替前期空屋率解釋空屋數變化，可降低過度依賴前期空屋率而造成其他 變數影響不顯著(彭建文，2004)。前期空屋變化率上升，市場上供給增加，房 價將會下跌，因此，前期空屋變化率對房價應為負向變動。
9. 供給充裕度虛擬變數( )：
本文供給充裕度為虛擬變數，以(住宅存量/家戶數)做為衡量，若數值大 於 1 表示供給大於需求，空屋率增加，房價應會下跌，設虛擬變數為 1，(住 宅數/家戶數)小於 1 代表供給不充裕，虛擬變數為 0。
10. 都市虛擬變數(C)：
都市化程度較高的地區，房價自然大於鄉村地區(Hsueh, et al.，2007)，
而都市在快速發展階段時，大量興建供給，空屋率會明顯增加，當都市發展成 熟後，空屋率則呈現穩定情況(林佳蓉，2004)。本文設都市虛擬變數，五大都 會區(台北市、新北市、台中市、台南市和高雄市)為 1，其餘縣市為 0。
16 本研究亦以前期空屋率進行測試，但結果不如前期空屋變化率佳。
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(三)房價空屋率聯立方程式實證分析
本文之房價空屋率兩條方程式分別以 2SLS 及 3SLS 進行聯立方程式迴歸 估計，迴歸結果如表10 所示，整體而言，兩者解釋效果皆相當顯著，且實證 結果差異不大。2SLS 與 3SLS 差異在於 2SLS 僅估計單一結構方程式，對於模 型中其他方程式不予考慮，3SLS 則同時對整個模型的各個方程式進行估計，
故過去學者偏向採用3SLS 實證結果進行解釋；此外，本研究將時間序列及橫 斷面資料合併觀察，模型實證上可能會發生變數殘差項異質變異與自我相關的 疑慮，故採取3SLS 進行分析應是較佳的做法。
房價函數方面，雖前期空屋變化率無顯著效果，但其符號符合預期，其餘 變數則皆達5%之顯著水準。其中空屋率對房價為正向顯著影響，與經濟直覺 及先驗研究成果不同，家計單位所得、租金及都市地區對房價皆為正向顯著關 係，而供給充裕度為負向顯著作用，皆符合預期；然預期增值為負向顯著與預 期符號不同，推測可能是本研究以房價一年變動幅度作為預期增值進行實證，
房價於一年內調整幅度有限。
在空屋率函數中，各變數皆達1%的顯著水準，且符號皆符合預期。房價 對空屋率呈現負向顯著影響，表示房價增加會使屋主持有成本提高，將促進屋 主利用房屋，故空屋率會下降。空屋率的部分來自於自然空屋率，而自然空屋 率包含遷徙率及房價分散程度，因此，遷徙率和房價分散程度皆對空屋率有十 分顯著之正向關係。前期空屋變化率、供給充裕度皆符合預期，對空屋率有正 面作用，發展成熟的都市地區空屋率低，也與預期相符。
本文實證結果發現於2000 至 2010 年間，空屋率對房價為正向顯著影響，
與過去研究成果不同，王婕瑄(2006)認為可能是因購屋優惠貸款加上房貸利率 調降，導致購屋成本下降，刺激市場需求價格上升。本文認為2000 年後，空 屋率對房價可能已無過往認為的反向作用，值得做更深入的探究。
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(四)自然空屋率之估計與分析
自然空屋率為住宅市場中因應市場「遷徙」與「交易搜尋」之摩擦性空屋 水準，以維持市場正常運作，故會受到遷徙率( )及房價分散程度( )之影響，
根據表7 之 3SLS 迴歸結果，將遷徙率( )及房價分散程度( )代入估計自然
根據表7 之 3SLS 迴歸結果，將遷徙率( )及房價分散程度( )代入估計自然