各模型選取因素VAR模型之Granger因果關係檢定結果

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空屋率對於新北市的租金波動率有重要領先影響因素。總體經濟變數對於全國 與台北市的租金波動率有重要領先影響因素。

本研究以總體經濟和房地產市場均衡狀況作為理論模型基礎，藉由因果關係檢 定與分析的實證內容，得知總體因素中，五大行庫貸款利率與空屋率對新北市房價 有重要領先影響因素，除此之外空屋率對新北市房價波動、租金與租金波動皆有重 要領先影響因素。

三、各模型分組VAR模型衝擊反應函數正負向關係圖型參考

時間序列受到衝擊影響，造成的短暫偏離趨勢時，偏離了趨勢，可能會造成在 時間數列上無法得到均衝。藉由衝擊反應模型可看出變數對房價及房租的衝擊後，

是否會隨時間內收斂至平衡。

1. 模型 1 /模型 3：空屋率、總體經濟和金融市場對房價(房租)影響

衝擊反應函數所示，當房價(房租)變動一個標準差之後，前期房價 (房租)、空 屋率及總體經濟變數所呈現出來的反應。較一致反應的為空屋率對於房價衝擊之後 的第 2 期，負面影響達到最大，並且顯著小於零，其後逐漸回復到平衡狀態。

五大行庫貸款利率在全國呈現負向，台北市及新北市則呈現正向。貨幣供給額 年增率，全國呈現正向與台北市及新北市結果不同，台北市及新北市約在 2~5 期負 面影響較大，之後往零收斂。見圖 4-15~-圖 4-17。

圖

圖 4-15 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析--- 全國 模型 1 / 模型 3

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Plot of Responses To DX31

0 5 10 15 20 25 30 35

-0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00

DX31 X22 x441

x2 x4

圖4-16 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析--- 台北市模型 1 / 模型 3

圖 4-17 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析--- 新北市模型 1/模型 3

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Plot of Responses To x351

0 5 10 15 20 25 30 35

Plot of Responses To X301

0 5 10 15 20 25 30 35

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Plot of Responses To X311

0 5 10 15 20 25 30 35

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第四節 小結

綜合本章實證分析，可以就房價、租金等對空屋率的影響得到以下結論：

一、 相關性分析

利用民國 98 年至 100 年期間台北市與新北市房價對空屋資訊影響資料進.

行 Person 相關分析，其中長期低度使用住宅相關係數，台北市呈負向影響，符合一 般性空屋預期；短期低度使用住宅相關係數，僅新北市呈正向影響，符合投資性空 屋預期，台北市則呈負向影響，符合一般市場經濟供需法則而閒置者之一般性空屋。

利用民國 91 年第 1 季至 100 年第 4 季之全國、台北市與新北市的空屋率與房價、租 金資料進行相關性分析，在新北市的部分，空屋率對於房價呈現正向影響，空屋率 對於租金則呈負向影響，兩者皆符合投資性空屋。全國與台北市於房價方面皆符合 投資性空屋，租金則皆不符合投資性空屋。

二、 屬性資料交叉分析

與不動產投資行為最為有關的低度使用住宅屬性資料便是在「總面積」與「屋 齡」。其中在「總面積」部分，台北市與新北市分布在 20 坪以下低度使用住宅比例 明顯較高外，100 坪以上之低度使用住宅比例明顯較高，顯示確實符合近年來炒作 豪宅欲賺取價差等待高價出售而閒置的事宜。在「屋齡」方面，全國、台北市與新 北市屋齡在 3 年內住宅的低度使用狀況最為嚴重，顯示持有者大多係以出售賺取價 差為目的的投資需求。

三、 地理資訊系統空間分布分析

由 98 至 100 年台北市房價與低度使用住宅比例分布情形顯示房價愈高（顏 色愈深），低度使用住宅比例越低（圓圈愈小），房價愈低（顏色愈淺），低度使用住 宅比例越大（圓圈愈大），推論係因房屋所有人因持有成本較高會盡量加以利用，使 低度使用住宅形成機率降低，符合假設一的預期結果。另外，由台北市與新北市的 空間分布上可看出離市中心愈近，由於房價較高，低度使用住宅比例愈小，離市中 心愈遠，由於房價較低，低度使用住宅比例愈大。

四、 因果關係檢定模型

利用向量自我迴歸模式與因果關係檢定可以了解各模型選取變數其對應因 素為領先、同步及落後關係，其中空屋率對於新北市房價有重要領先影響因素。空

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屋率對於台北市與新北市的租金有重要領先影響因素。利用衝擊分析以釐清各變數 之間的關係與其影響程度，其中就房價相對空屋率的關係，僅新北市呈現正號，

符合投資性空屋。而就租金相對空屋率的關係，全國與台北市皆呈現負號，新北市 則不顯著。

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