第四章、 實證結果分析
第一節 模型設定與變數選取
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第四章、 實證結果分析
本章內容為實證方法與實證結果之分析，包含三節，第一節是以二元羅吉特 迴歸進行模型設定，並依文獻回顧與資料分析篩選出所需之變數，亦就變數進行 定義與說明；第二節則依實證模型進行參數估計及實證結果分析；最後將實證分 析所得之結論於第三節綜合討論，為本章之結語。
第一節 模型設定與變數選取
一、 家戶遷移決策模型
本研究之主題在探討原居住在臺北市及臺北縣家戶的遷移因素，家戶可能因 不同的住宅屬性、家戶屬性或購屋決策者屬性，而形成不同遷移決策。原居住在 臺北市的家戶選擇在臺北市內或向臺北縣遷移以及原居住在臺北縣的家戶選擇 在臺北縣內或向臺北市遷移為兩組不同的二元不連續選擇，以原居住在臺北市並 選擇在臺北市內遷移或向臺北縣遷移，及原居住在臺北縣選擇在臺北縣內遷移或 向臺北市遷移的類別質化應變數，可用二元羅吉特迴歸模型（Binary Logistic Regression）進行實證，設定上選擇在臺北市及在臺北縣內遷移者應變數為 0，
選擇從臺北市遷往臺北縣或選擇從臺北縣遷往臺北市者應變數為 1，分析家戶面 對不同的地區市場條件時，選擇上的差異，並計算各因素的邊際影響效果。這兩 組遷移方案的方程式可表示如下：
（ ）
其中 代表原居住在臺北市（縣）的家戶向臺北縣（市）遷移（相對在臺 北市（縣）內遷移）的機率，影響遷移的解釋變數以 … 表示， 為模型的係 數， 為截距項， 為誤差項。
二、 變數選取
本研究依據過去國內外影響遷移的因素以及 2009 年「住宅需求動向」資料 的特性，分別選取以下變數放入家戶遷移決策模型中，變數設定如表五所示。
（一）住宅屬性
1. 住宅之單價：住宅價格代表居住成本，可反應遷移者的購屋能力，在遷 移決策中扮演著重要的角色。在臺北市於 1990 年以後房價高漲，房價所
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性更能反映家戶的住宅需求（Mcleod and Ellis，1983），國內研究顯示 空間壓力並不一定是引發家戶選擇遷移的主因，生命週期類型隱含的需 求差異，可以解釋家戶的遷移行為（陳淑美、張金鶚，2002），遷移是生 命週期類型所衍生的住宅需求，生命週期對遷移的影響不可忽略，故納 入模型中一併討論。3. 家庭帄均年收入：所得影響家戶購買住宅的負擔能力（Michelson，1977；
Skaburskis，1997；Bourassa，2000；陳淑美、張金鶚及陳建良，2004）， 家戶會向與自己社會特徵相符的地區遷移，所得愈高之家戶應該會選擇
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並採用 Hosmer-Lemeshow 指標14衡量模型的擬合優度（goodness of fit）。另外，
以賭倍比15（odds ratio）計算在其它條件不變下，各個解釋變數變動，對於遷
14 Hosmer-Lemeshow 指標（以下記為 HL）為 Hosmer 與 Lemeshow 於 1986 年研發一種對 logistic 迴歸模型擬合優度的檢驗方法，它是一種類似皮爾遜 統計量的指標。它可以從觀測頻數和預
Liao，1994）。
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如「表六」所示，遷移決策模型的 Hosmer-Lemeshow 擬合優度指標統計不顯 著，表示模型擬合資料，換言之，模型所採用的自變數具有聯合的顯著性。遷移
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Nagelkerke R帄方 0.902 Hosmer和Lemeshow 檢定 0.999
註：***：顯著性水準＜0.01；**：顯著性水準＜0.05；*： 顯著性水準＜0.1：未標示為不顯著。
17 參廖仲仁、張金鶚，2004，「搜尋成本與定錨行為對於購屋者價格貼水的影響」，『住宅學報』， 13（2）：47-62。
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二、
原居住在臺北縣之已遷移家戶的估計結果
如「表七」所示，遷移決策模型的 Hosmer-Lemeshow 擬合優度指標統計不顯 著，表示模型擬合資料，其模型所採用的自變數具有聯合的顯著性。遷移模型 15 個解釋變數中，住宅屬性中「住宅之屋齡」、「較前屋整體而言變好」及「住 宅之單價」變數顯著、家戶屬性中「首購」變數顯著、購屋決策者屬性中「搜尋 時間」變數顯著。
「住宅屬性」部分，住宅之單價增加一單位時，家戶選擇從臺北縣遷移至臺 北市的機率增加 95％，顯示家戶選擇較好區位的住宅，可能因為交通方便、接 近就業區位，所以通勤距離較短，但是相對地願意付出較高的住宅成本。住宅之 屋齡增加一單位，家戶選擇遷移至臺北市的機率增加 46％，顯示家戶遷往區位 較佳的臺北市，多會購買到屋齡較舊的住宅，區位與住宅屬性存在某程度的抵換 關係（trade-off）。整體來說，住宅屬性在家戶遷移決策上的影響程度的排序為，
價格的影響程度最大，其次是住宅之屋齡，價格及屋齡對臺北都會區的家戶均為 影響遷移決策的關鍵因素。另家戶遷移後主觀評價變好比變差者，選擇在臺北縣 內遷移的機率比遷往臺北市的遷移還高，此點與原居住在臺北市的家戶情況相同，
可能可以顯示出臺北縣住宅環境正在改善中，家戶主觀評價變好的機會大增。
「家戶屬性」部分，首購家戶相較於非首購家戶傾向選擇在臺北縣內遷移，
Kendig（1984）指出換屋者遷移多是為了調整需求、換到更好的鄰里環境或是改 變住宅的品質，首次購屋者較會考慮住宅的負擔能力，此處顯示首購家戶受限於 負擔能力，選擇在臺北縣內遷移的機率增加。
「購屋決策者屬性」部分，購屋決策者願意付出的搜尋時間增加，家戶傾向 選擇從臺北縣遷往臺北市，此點與原居住在臺北市的家戶情況相同，一方面顯示 臺北市的住宅市場環境不確定性較臺北縣住宅市場高，相對搜尋時間變長，另一 方面因為習慣於其原本居住地區的不動產價格水準的購屋者，會帶著先前的參考 價格偏誤進入新的不動產市場，這種偏誤會造成購屋者減少搜尋行為，故家戶可 能是從評價較低的臺北縣往評價較高的臺北市遷移，因為購屋者會因為以為找到 價值高估的住宅而更加謹慎，因而有較慢、較小心的決策。
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表七、家戶選擇從臺北縣遷入臺北市（相對臺北縣內遷移）模型估計結果 類別 變數名稱 參數估計 賭倍比
住宅屬性 住宅之屋齡 .377 ** 1.458 較前屋整體而言不變 1.802 — 較前屋整體而言變好 -4.793 ** .008
住宅之面積 .046 —
住宅之單價 .668 *** 1.950 家戶屬性 首購 -3.701 ** .025
單身 20.952 —
夫婦 19.085 —
夫婦有小孩 15.696 — 家戶帄均年收入 .013 — 前屋居住年數 -.066 — 購屋決策
者屬性
搜尋時間 .084 ** 1.088
年齡 .102 —
男性 -.557 —
教育年數 .174 —
常數 -53.272 *** —
Nagelkerke R帄方 0.808 Hosmer和Lemeshow 檢定 0.998
註：***：顯著性水準＜0.01；**：顯著性水準＜0.05；*： 顯著性水準＜0.1：未標示為不顯著。
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第三節 小結
本研究利用二元羅吉特迴歸分析，以 2009 年「住宅需求動向」臺北都會區 的已購屋者作為研究對象，觀察原居住在臺北市的已遷移家戶及原居住在臺北縣 的已遷移家戶，影響其遷移的因素為何？實證結果顯示原居住在臺北市的家戶遷 移決策上，住宅單價的影響程度最大，其次是住宅之屋齡，影響最小的是願購住 宅之面積。對原居住在臺北縣願的家戶遷移決策上，住宅之單價的影響程度最大，
其次是住宅之屋齡，住宅之面積則不顯著，住宅之單價及住宅之屋齡對臺北都會 區的家戶均為影響遷移決策的關鍵因素。
原居住在臺北縣的首購家戶多傾向在臺北縣內遷移，原居住在臺北市的首購 家戶，亦傾向從臺北市遷往臺北縣，惟變數並不顯著，過去研究中指出換屋者遷 移多是為了調整需求、換到更好的鄰里環境或是改變住宅的品質，首次購屋者較 會考慮住宅的負擔能力（Kendig，1984）得到證實。購屋決策者搜尋時間增加傾 向選擇遷往臺北市，除一方面顯示臺北市的住宅市場環境不確定性較臺北縣住宅 市場高，例如漲跌幅度波動大，故相對搜尋時間變長，其次由於人們受到心中所 持有的參考價值影響，習慣於其原本居住地區的不動產價格水準，故在進行遷移 決策時帶著先前的參考價格偏誤進入市場，家戶可能是從評價較高的臺北市往評 價較低的臺北縣遷移，會誤以為買到被低估的住宅，而減少搜尋行為；從評價較 低的臺北縣遷往評價較高的臺北市，則會較為謹慎而增加搜尋時間，定錨現象存 在於臺北都會區的家戶的遷移行為之中。