第二章 文獻回顧
第三節 小結
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第三節 小結
綜觀前述相關理論與其研究方法，逐步形成本研究後續的分析基礎。
以價格搜尋理論，對市場交易價格的離散分佈提出解釋，而文獻多利用跨 區購買者與在地購買者間的不動產購買行為與交易價格之差異，對於資訊 不對稱及定錨效果進行分析，藉以窺得市場資訊不對稱存在差異的現象，
及定錨效果影響價格決策與成交價格的情形，更深入者則依不動產類型或 區域空間進一步探討搜尋成本的差異。
相關文獻對於搜尋成本之差異，歸因於市場資訊不對稱，但也有研究 認為，因為制度使市場資訊不對稱獲得改善，使跨區購買者溢價購買的現 象未有存在，基此，跨區購買者或在地購買者的價格差異情形才是分析內 容，而差異的產生原因則為本研究所重視，對實證模型的建構甚有幫助，
也有助於釐清溢價購買的成因。此外，相關研究同時探討定錨行為與溢價 購買的關係，即認為資訊不對稱非造成溢價購買的唯一因素，並利用參考 價格的概念，透過跨區購買者原所在地區的區域行情與遷入地區的區域行 情進行分析，探討價格認知或捷思決策對於跨區購買者之影響。
相關文獻對於造成跨區購買者溢價購買的因素，已以資訊不對稱及定 錨行為充分說明，且對不動產類型或區域空間的差異亦有探討，但對於市 場是否存有溢價購買的現象，從 Turnbull and Sirmans（1993）及 Lambson et al.（2004）等研究結果觀察，尚無定論，換言之，跨區購買者的溢價 購買現象並不必然存在，這也許與研究區域的市場特性、不動產制度或消 費者消費習慣等因素有關，但本研究更關注的議題是，於現行制度下的台 灣不動產市場，不動產類型或不同特性的區域市場，對於市場參與者受資 訊不對稱影響有否造成差異。
在台灣，過去雖有相關研究證實「跨鄉鎮市區購買者」存有溢價購買 現象，但本研究認為，跨鄉鎮市區購買者受資訊不對稱之影響，於空間上 至少須有一定程度的距離或隔閡，因此，購買者若僅是「跨鄉鎮市區」，與 跨「縣市」的情形應有差異；且經過實價登錄制度的導入，政策變遷影響 市場資訊既有狀態勢必有所改變；另基於台灣不動產環境的地區性，當面 對不同屬性產品及不同區域市場時，消費者對搜尋成本負擔的差異，較少 討論，本研究延續相關文獻作為研究與分析之基礎，並對上述問題予以釐 清，是與其他研究不同之處。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第三章 研究設計
經由文獻回顧相關理論與研究成果，奠基本研究之方向與方法，本章 主要就後續實證資料及統計內容說明，並透過相關文獻歸納，選取適宜本 研究的實證變數，利用特徵價格理論及基本迴歸式，建構本研究的實證模 型。
第一節 特徵價格模型之建構
回顧跨區購買者溢價購買的相關文獻發現，多數研究皆是利用特徵價 格模型進行分析，本研究爰以 Rosen（1974）之特徵價格理論為基礎，利用 複迴歸模型，並加入資訊不對稱與定錨效果的代理變數，以探討資訊不對 稱及定錨效果對跨區購買者溢價購買之影響。
一、 特徵價格模型
早期消費者需求理論的核心，在論述消費者進行消費時所能獲得之邊 際效用，將影響產品價格與消費數量之量價變動關係。Lancaster（1966）
提 出 新 的 消 費 者 理 論 ， 發 展 出 消 費 行 為 分 析 法 （ consumption activityanalysis），主張誘發消費者進行交易的原因，是因為該產品具有 消費者所需要的特徵（characteristics），並假設消費者的主觀滿足是源 自產品特徵所產生的效用，Rosen（1974）結合 Lancaster 的消費者效用理 論（utility theory）及競價理論（bid price theory），建立特徵價格理 論的架構，認為不動產為多種屬性特徵的組合，不動產價格是由市場隱含 價格（implicit market price）所構成。
特徵價格理論假定在供需均衡的情況下，不動產價格為各組成特徵隱 含價格（implicit price）的總合（梁仁旭、陳奉瑤，2014：412）。換言 之，消費者進行消費時，每增加一單位某種屬性特徵的消費，所願意增加 支付的費用，即為該屬性特徵的邊際價格，而將所有個別的特徵價格加總 即為產品的總價，故消費者支付的不動產價格，便是該標的屬性特徵的市 場隱含價格。於此之後，特徵價格模型常被運用於估計不動產價值，如林 祖嘉、馬毓駿、（2007）；李春長、游淑滿、張維倫（2012）等，而有關住 宅價格與其影響因素的研究，則多為住宅屬性與房價關係之探討為主。
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林左裕（2010：357-359）指出，隨著不動產估價相關資料的不斷取得 及累積，整理過的資料即可運用各種統計分析方法於不動產估價之作業，
其中「計量模型分析」係指以分析各項影響不動產價格因素來求得不動產 價格的方法，反之亦可分析出各項影響不動產價格因素間的關係。在估價 實 務 及 學 術 研 究 上 最 常 使 用 的 方 法 為 統 計 上 之 迴 歸 分 析 （ Regression Analysis），就是選取影響不動產價格的因素為自變數，與不動產價格為依變 數之間建立一適當的迴歸模型，用以分析不動產價格或影響不動產價格之 因素。而影響不動產價格之因素相當多，包含有面積、屋齡、樓高、所在 樓層、臨路寛度、與捷運之距離、距公園之距離、與嫌惡設施遠近等，可 歸納為一般因素、區域因素及個別因素三大類，所以在迴歸模型中需要多 個自變數來分析，此即為複迴歸或多元迴歸(Multiple Regression)，模型同時 納入其他可能影響價格之時間、區域、個別等因素作為自變數，並採用 SPSS 統計軟體，檢視各自變數及依變數之間，是否具有統計上的顯著關係。
另 複 迴 歸 函 數 型 態 可 區 分 為 線 性 （ linear-linear ）、 半 對 數
（log-linear）、逆半對數（linear-log）及雙對數（log-log）等四種。
Vanderford,Mimura and Sweaney（2005）認為，雖然沒有相關理論實證哪 一種函數型態分析結論較佳，但有許多研究傾向採用半對數模型進行實證 分析，緣於半對數模型對於每一特徵價格的變化量能夠較清楚的解釋。國 內外針對影響房價因素之相關文獻常採用半對數(log-linear)函數形式，
如 Cannaday and Sunderman（1986）；林祖嘉、林素菁（1994）；林素菁、
林祖嘉（2001）等，而跨區購買者溢價購買的相關文獻亦多採此種函數型 式進行實證分析，如 Turnbull and Sirmans （1993）、Lambson et al.（2004）、 Poh et al.（2008）。基此，本研究考量半對數函數除可表達每一特徵價格 的變化量外，另可減少資料的異質性 (Zietz and Sirmans,2008），將採半 對數函數型式建構實證模型如下：
LnP＝α+ X +ε
其中，P：不動產價格(依變數)
X：影響不動產價格之各種因素(自變數) α：截距項 βn：各自變數之係數 n=1、2、3⋯n ε：誤差項
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二、 變數選用與說明
影響不動產價值的因素甚多，一般將其劃分為大環境的一般因素、不 動產所在地區的區域因素及不動產個別特徵之個別因素等三個層次，愈高 層次所影響的範圍愈廣，且通常對不動產價值會產生全面性的影響，但對 個別不動產之間差異較不明顯；相對地，愈低層次的因素對於不動產價值 產生的個別影響，則相對較為明顯（梁仁旭、陳奉瑤，2014：34）。在區域 因素中， Goodman（1978）發現特徵價格法可以用來衡量大都市下區分次 市場間的價格差異，並發現在不同的次市場之間，建物結構及鄰近環境的 改善有不同的影響。何友鋒、吳綱立（1993）以特徵價格理論為基礎，利 用因素分析及群落分析的方法，探討住宅價格與住宅屬性之間的關係，研 究指出居住區位實質環境的差異對於房價具有影響力。在個別因素中，Kain and Quigley（1970）的研究結果強調住宅多種屬性的複雜和重要性，而住 宅的多種屬性中，浴室的數量，房間數和基地面積影響了不動產的價格。
(一) 變數選用
蘇偉強等人（2013）認為運用特徵價格模型進行實證時，選取對不動 產價值有所影響的變數最為重要，因研究主題、環境背景或市場條件區域 等前提，將導致變數選取有不同的考量依據，爰以臺灣、中國及美國為例，
針對特徵價格法應用的差異進行分析，分析結果說明，從相關文獻的研究 主題觀察，可將其分為建物個別特徵、外部環境、市場、總體與方法等五 大研究面向，而不論何種研究面向，幾乎皆將「屋齡」與「建物面積」納 為必要實證變數。
林祖嘉、林素菁（1993）將所有影響房價與房租的因素分成住宅特性、
環境品質與公共設施三類影響因素，以 J-test 方法檢定，結果發現三類 因素對於房價和房租都有顯著的影響，其中又以住宅特性的影響最大。杜 宇璇等人（2013）針對臺灣 1996 年第 1 季至 2012 年第 3 季有關特徵價格 模型研究進行回顧分析並統整使用頻率排名前十名之變數（表 3- 1），分析 結果說明，特徵價格模型變數可分為三類，分別為建物個別因子、外部環 境因子與總體因子，而各分類又可再細分為不同特徵因子，多數研究最常 納入建物個別特徵因子（表 3- 2），而外部環境因子與總體因子，除「區位」
變數外，其他特徵因子不常或僅於特定研究目的時才會考慮放入特徵價格 模型中。
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對於參考相同市場特性及研究主題之考量，賴碧瑩（2007）應用類神 經網路於電腦輔助大量估價之研究中，以 2001 年至 2004 年之原高雄市 11 個行政區內的 2,471 筆中古屋買賣交易資料進行分析，採用區位、路寬、
臨街關係10、使用類別11、建築結構、屋齡、總樓層數12、土地使用分區、
建物總面積、貸款利率、物價指數等變數，分析結果認為，就特徵價格模 型而言，各個變數以臨街關係、總樓層數及建物面積對於模型的影響較為 顯著，而倒傳遞類神經網路之實證結果顯示以建物面積、臨街關係及屋齡
建物總面積、貸款利率、物價指數等變數，分析結果認為，就特徵價格模 型而言，各個變數以臨街關係、總樓層數及建物面積對於模型的影響較為 顯著，而倒傳遞類神經網路之實證結果顯示以建物面積、臨街關係及屋齡