研究背景

本 節 擬 分 從 景 氣 綜 合 指 標 之 總 體 性、景 氣 趨 勢 預 測 力 之 估 計、景 氣 對 策 訊 號 機 制 之 應 用、資 料 屬 性 之 限 制，並 檢 視 社 會 經 濟 變 遷 之 影 響 各 方 面，陳 述 本 研 究 案 之 形 成 背 景，並 說 明 進 行 本 案 之 迫 切 性 及 重 要 性 。

一、景氣綜合指標之總體性

一般而言，任何一項經濟活動之表現是綜合市場運作過程之綜合結果，因 此，要解釋某一地區、在一定期間內、某項經濟活動之市場景氣循環狀況，並不 適宜僅觀察某單項經濟數據之表現²，作為判讀景氣動態之依據。以大眾熟知的 總體經濟景氣指標來說，各國的經驗大多參考美國 NBER(National Bureau of Economic Research，簡稱 NBER)的方法，也就是選取所得、交易、就業及生產 等四大經濟部門之代表性指標，綜合代表該國總體經濟之波動。我國行政院經建 會則是以生產、就業及所得、金融、貿易、不動產、國外及其他等六項經濟性質，

做為領先指標及同時指標之構成層面。

此外，本所執行之房地產景氣指標係仿效經建會總體經濟景氣指標之編製步 驟，以投資、生產、交易、使用等層面之多項指標彙總為綜合指標，以反應房地 產景氣動向。就研究範圍廣度之而言，的確較單一指標式之涵蓋性為佳，然而，

綜合指標資訊較適宜用來作為整體趨勢的基本定調，例如領先指標可以做為未來

2採 單一指 標衡 量房地 產景 氣之文 獻，多偏重 某一 層面之 表現，較 無 法 頗 析 整 體 之 概 況 。 如 Grenadier(1995)使用空 屋率來 推測 代表房 地產 景氣； 彭建 文(2000)以 台北市 、台 北 縣 預售屋 房價 來反應 房地 產市場 的景 氣；其他尚 有以建 造執 照面積、或 以房屋 建築 費用 指 數 判 斷 房 地 產 景 氣 之 觀 點 ； 業 界 則 大 都 以 房 價 與 成 交 量 來 判 斷 房 地 產 市 場 景 氣 狀 況 等 。

景氣動向的參考指標³，同時指標可視為當前房地產景氣的代表指標，但無法如 單一指標般呈現各層面市場的單一現象。

綜上所述，房地產景氣指標應為總體性分析資訊，其目的應與個別區域市場 之分析有別，尤其近期，經由各項總體資料研判趨勢，釐清房地產與總體經濟之 關係，及對金融體系穩定可能產生之影響，可作為研擬相關公共或財政措施必要 性之參考。

二、景氣基準循環之準確性亟需通盤檢討

房地產景氣預測力及解釋力如何，能否精確而有效的釐清變數之波動特性，

一直是房地產景氣動向模型之核心問題。國內亦有相關文獻曾針對「台灣房地產 景氣動向季報」是否能夠有效掌握景氣轉折期，以及擴張期與收縮期期間長短的 檢驗。

詹任偉(2004) 為景氣動向季報內部數值相關關聯性的分析，結果顯示同時 指標、領先指標與廠商意見調查結果之間具有一致性結構，但仍無法完全澄清「景 氣綜合指標」與個別指標、價格、交易量之關係。

林秋瑾(2004)採馬可夫轉換狀態空間模型，以基準循環之構成指標變數，分 析景氣擴張與收縮期不對稱現象，卻得到與台灣房地產景氣動向季報不同的擴張 縮短狀態，另谷底之轉折點日期則為相符，並可由大約 6 年之週期作為谷底預 測，但較難預測高峰日期。

周幸蓉、李春長(2007) 以單變量馬可夫轉換模型分析領先指標與景氣轉折 點認定之關係，結果發現有狀態轉換過度頻繁之現象，且景氣衰退與擴張的持續 期間與現實狀況相反。馬毓駿、林秋瑾(2008)採用多變量的馬可夫轉換模型，對 構成房地產指數的多個內容變數同時進行分析，藉由多變量的架構連結變數間的 相互關係來確認景氣轉折與持續期間。實證結果發現，不論是領先指標或基準循

3領 先指標 與同 時指標 綜合 指數之 資料 期間為 民國 60 年第 1 季 至民 國 91 年 第 4 季， 透 過 對此二 時間 數列進 行因 果關係 檢定，初步 得知 由房地 產景 氣綜合 指標 中之領 先指 標綜 合 指數可 以預 測三季 之後 房地產 景氣 的變動 。

環指標下掌握轉折的能力有顯著改善外，且對於房地產景氣的擴張期與收縮期的

熱絡(警訊)、黃紅燈偏熱(注意)、綠燈穩定(安全)、黃藍燈偏緩(注意)、藍燈低 迷(警訊)。

綜上所述，景氣對策信號為市場活動榮枯的綜合反映，然而，個別層面指標 的消長常在彙整的過程中被淡化，無法呈現市場在投資、生產、交易、使用層面 之變動狀況；換言之，不同產業部門在獲知總體市場的大致趨勢發展之後，仍必 須依據自身經營狀況再進行較細緻之判讀。同時，又為了呈現該項資訊對市場參 與者之預警功能，將統計值採一組類似交通管制信號，以紅、黃、綠燈所組成之 標誌表達出來，旨在提供政府相關單位採取因應措施之依據，並非提供一般民眾 或單一產業部門參考。

四、資料屬性之限制

一般而言，「景氣」趨勢的描述是透過某些具代表性的經濟變數，觀察在一 段期間內，時間數列中的變異性、共變性、及持續性等統計特性，作為描繪動態 變化的基礎。因此，研究內容十分仰賴資料範圍及品質之良窳，設若資料廣度能 以涵蓋所有房地產體系中各部門之活動，則編製成果較能真切表達景氣實況。然 而現行景氣動向模型共十七項構成指標中，皆擷取自政府部門釋出之次級資料，

具有長期穩定且具公信力之特點，儘管如此，仍有因受限於資料屬性所致之未盡 之處。

花敬群(1999)曾歸納幾項台灣房地產景氣編製遭遇之問題，首先，動向分析 模型較偏重以住宅市場為主、金融面指標為輔，未必能涵蓋所有房地產部門；其 次，某些資料的時間充足性並非一致，且存在調查方法修正導致前後定義改變之 問題，以及資料規格與時點與季資訊產製過程未能相符，以及為了提高資料可用 性必須進行調整，卻導致其正確性受到影響等⁶。

6 例 如 我國建 造執照 面積自 1981 年起 方收錄 統計 資料，我國 在民國 78 年 以前為 利率 管 制 時期，必須 採民間 放款 利率替 代。另使用 執照 資料類 別欄 位自原「住 宅」區 分出「商 用 住宅」等調 整。例 如住 宅自有 率與 住宅存 量皆 為年資 料，與季資 訊之 產製期 程未 能配 合 ， 惟 現 行 已 採 台 電 不 足 底 度 數 轉 換 為 住 宅 使 用 率 。 又 如 土 地 減 建 物 買 賣 移 轉 登 記 件

其次，掌握房地產市場價量變化最核心、且具關鍵性之數據仍為缺乏，特別 是市場交易價格透明化制度之建立尚在起步⁷，目前仍以國泰建設台灣地區新推 個案標準單價⁸，須待房價資料庫建置較為成熟階段，再評估將真實房價納入模 型指標之可行性。

再者，由於房地產財貨的僵固性，必須固著於某區位且不可移動，不同區域 之市場供需及價格存在相當大的差異，與區域發展、都市化程度、產業及人口空 間分布等均密切相關。設若採區位次市場的架構區隔其活動表現，應較能符合資 訊使用者的需求。然而，現行分析模型採用之變數多為全國性總體資料，部分重 要變數欠缺、或無法切割縣市別之數值，以致不易產製區域市場資訊。

五、社會經濟變遷之影響

（一）高齡化、少子化趨勢影響居住型態

影響人口變動之因素，主要為出生和死亡所引起之自然變動，及因國際遷徙 引起之社會變動；然而臺灣地區出生率下降速度超過死亡率增加速度，人口自然 增加率減緩，是總人口成長減緩之主要原因。依據行政院經建會(2008)「中華民 國臺灣 97 年至 145 年人口推計」，我國即將出現人口零成長，人口成長率逐年

數，為 避免因 現行土 地登 記作業 影響 可能產 生負 值，必須將 時間數 列或 絕對值 符合 統計 有 效性， 必須 加以調 整等 ；惟現 行改 以素地 交易 量之指 數型 態替代 。

7 內 政部於 民國 99 年推動 修正成 屋買 賣定型 化契 約範本 與不 動產經 紀業 管理條 例，要 求 成屋與 預售 屋交易 全須 以實際 成交 價格登 記，再藉由 各縣 巿地政 單位 回傳數 據建 立資 料 庫 ， 以 小 街 廓 為 單 位 對 外 公 布 。 於 成 屋 買 賣 定 型 化 契 約 範 本 中 納 入 成 屋 實 價 登 記 部 分 ，民眾 進入 內政部 地政 司網站 就可 查出區 域實 際成交 價格 。

8 「 新推個 案標 準單價 」自 92 年第 2 季 起採用 國泰 全國新 推個 案平均 標準 單價作 為資 料 來源，由於 資料來 源的 存續時 間不 同，因 此在 不同時 期，選擇當 期能 蒐集到 之最 佳市 場 價格資 訊作 為資訊 來源，因此 自民國 63 年至 76 年採用主 計處舉 辦之 住宅狀 況調 查中 之 交易價 格、民國 77 年至 81 年採用太 平洋房 屋公 司、信 義房 屋公司、台 灣不動 產成 交 公 報之中 古屋 交易價 格，先個別 編製 價格指 數，再以相 同基 期銜接，接 著與國 泰房 地產 價 格指數 銜接 成為完 整房 價指數 時間 序列，最後 再轉為 標準 住宅的 平均 單價。詳細 對應 時 間參見 國泰 房地產 指數 92 年 2 月 27 日新聞稿 及張金 鶚(1999)，住宅資 訊系統 之整 合 與 規劃， 內政 部營建 署委 託研究 計劃 。

人數 總增加

民國88年底 22,092,387 7.44 7.16 0.28 21.43 70.13 8.44 104.95 42.60 30.56 12.04 39.40 民國89年底 22,276,672 8.31 8.08 0.22 21.11 70.26 8.62 104.66 42.32 30.05 12.27 40.85 民國90年底 22,405,568 5.77 5.94 -0.17 20.81 70.39 8.81 104.36 42.07 29.56 12.51 42.33 民國91年底 22,520,776 5.13 5.29 -0.16 20.42 70.56 9.02 104.08 41.72 28.94 12.78 44.17 民國92年底 22,604,550 3.71 4.27 -0.55 19.83 70.94 9.24 103.84 40.97 27.95 13.02 46.58 民國93年底 22,689,122 3.73 3.59 0.14 19.34 71.19 9.48 103.53 40.48 27.16 13.31 49.02 民國94年底 22,770,383 3.58 2.92 0.65 18.70 71.56 9.74 103.16 39.74 26.14 13.60 52.05 民國95年底 22,876,527 4.65 3.01 1.64 18.12 71.88 10.00 102.72 39.12 25.21 13.91 55.17 民國96年底 22,958,360 3.57 2.76 0.81 17.56 72.24 10.21 102.28 38.43 24.30 14.13 58.13 民國97年底 23,037,031 3.42 2.40 1.02 16.95 72.62 10.43 101.89 37.70 23.34 14.36 61.51 民國98年底 23,119,772 3.59 2.07 1.52 16.34 73.03 10.63 101.34 36.93 22.38 14.56 65.05 資料來源：本部戶政司。

降趨勢，如表 1-2-2 所示，民國 98 年扶養比跌落至 37，是自民國 35 年有統計 資料以來的新低，亦即每百個 15 歲到 64 歲被視有工作能力者，平均只扶養 37 個老人和小孩，與 40 年前扶養比 74 相較，呈現兩倍的差距。另我國自 82 年起 邁入高齡化社會以來，65 歲以上老人所占比例持續攀升，98 年底已達 10.6％，

老化指數為 65.1％，雖仍較歐美及日本等已開發國家為低，但較其他亞洲國家

老化指數為 65.1％，雖仍較歐美及日本等已開發國家為低，但較其他亞洲國家