租屋網搜尋指標與租金關係之探討

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圖 4- 8 信義區獨立套房電梯大樓租金變動率與平均點擊次數關係圖

資料來源：591 租屋網

從上述圖 4-1~圖 4-8 可看出，平均點擊次數之變化與租金變動率大致呈現 類似之軌跡，與本研究之假設相同，而後續本章節之實證研究將進一步以模型之 建立來了解租金與平均點擊次數間之關聯。本章節分為兩部分，第一部分將針對 各行政區所有類型之租金與租屋網搜尋指標探討兩者之關係以及該指標使否可 作為領先指標；第二部分則將整層住家類型與獨立套房類型之租金資料與租屋網 搜尋指標分別建置模型，觀察在不同租屋類型中租金與搜尋指標之關聯以及領先 程度是否不同。

第一節 租屋網搜尋指標與租金關係之探討

本論文以臺北市各行政區不同租屋類型的租金取對數作為被解釋變數，並以 租屋網搜尋指標、標準房屋價格、每人平均可支配所得與工作機會作為解釋變數 建立固定效果模型。

一、 決定租屋網搜尋指標落後期數

由於現今統計資訊中，並未有文獻或統計資料提供租屋搜尋期間之資訊，僅 少量網路論壇發文者分享自身租屋經驗時，提出自身搜索租屋資訊之期間，故本

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過去林建甫（2010）便曾指出在建立總體計量模型時，因為變數種類繁多且互相 影響，因此要選擇出適當的變數並產生一個好的模型通常需要透過大量的嘗試才 能成功。同時，該文獻也指出由於選擇變數時會依據經濟理論來進行篩選，然而 理論學派的不同也會使在建立方程式時難以選擇適合的變數，因此可以透過建立 回歸方程式時之顯著性進行判別。另外，Campos et al.（2005）則以倫敦經濟學 院所提出的實證模型方法來解釋「通用到特定之建模方法」，其指出該方法之概

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整體租金市場的資料顯示：租屋網搜尋指標的落後期於兩季時顯著。是故，本研 究討論整體租金市場時所選定之租屋網搜尋指標落後期為兩期。

二、 租屋網搜尋指標與租金之關係實證結果

本模型採用固定效果追蹤資料模型以了解所選擇之變數與租金之影響，以及 租屋網搜尋之搜尋指標是否具有領先於租金之效果，其最終模型如 4.1 式所示：

ln(Rent) = 𝛼₀+ ∑^𝐽_𝑗=1𝛼_𝑗𝐷_𝑗+ 𝛽₁average hit_𝑖,𝑡+ 𝛽₂average hit_{𝑖,𝑡−1}+ 𝛽₃average hit_{𝑖,𝑡−2}+ 𝛽₄house price_𝑖,𝑡+ 𝛽₅income_𝑖,𝑡+ 𝛽₆job opportunity_𝑖,𝑡+ 𝜀_𝑖𝑡 （4.1）

其中，i 代表第 i 個個體，而此處之個體所指的是前述 12 個行政區各 4 種不 同租屋類型，共 48 個個體；t 則代表第 t 期時間。𝛼₀為基準個體之截距項，∑^𝐽_𝑗=1𝛼_𝑗𝐷_𝑗 則為各個個體不隨時間改變之特性，又稱為固定效果。𝛽₁~𝛽₆為各解釋變數之迴 歸係數，解釋變數依序為：租屋網當期平均點擊次數（average hit_𝑖,𝑡）、租屋網 前 一 期 平 均 點 擊 次 數 （ average hit_{𝑖,𝑡−1}） 、 租 屋 網 前 兩 期 平 均 點 擊 次 數

（average hit_{𝑖,𝑡−2}）、標準房屋價格（house price_𝑖,𝑡）、每人平均可支配所得

（income_𝑖,𝑡）、工作機會（job opportunity_𝑖,𝑡）。實證結果如表 4-1 所示：

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Adjusted-𝑅² 0.11

F 值 133.76

註一：*表示在 90%信心水準下顯著，**表示在 95%信心水準下顯著，***表示在 99%信心水準 下顯著。

註二：落後期數係依據前述通用到特定之建模方法（General-to-specific modeling）選定，在本模 型中為兩期。

如同 McLaren and Shanbhogue（2011）、Wu and Brynjolfsson（2015）觀察住 宅市場，發現由於人們在購屋前會透過網路搜尋特定關鍵字，如：房仲公司，故

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工作機會對於租金皆有顯著的正向影響，符合本研究之預期結果。另外，依據前 述落後期數選定方法建置模型後，發現租屋網平均點擊次數對租金之自兩期前即 有正向顯著的影響，代表租屋網之搜尋指標領先租金約兩期，可以作為租金之領 先指標，且其對於租金具正向之影響。此研究結果與過去透過關鍵字搜尋所得出 之結果大致相同。

另外，若以前數將平均點擊次數及其落後期視為租屋搜尋行為的觀點觀之，

可以依據搜尋指標的領先期數推測在不分租屋類型的整體租賃市場中，消費者租 屋的搜尋行為可從兩季前（6 個月）開始。

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第四章 實證結果分析