第四章 實證結果與分析
第一節 虛坪計價、實坪計價與分離計價之實證結果
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第四章 實證結果與分析
本章主要以 WLS 分析不同計價方式之住宅公設價格，並以模擬試算方式說 明三者差異，最後說明實務上如何應用。計價方式分別為（1）虛坪計價：將專 有面積與公設面積合併計算住宅價格；（2）實坪計價：排除住宅公設面積，只考 量專有面積計算住宅價格；（3）分離計價：將住宅面積拆分為專有面積與公設面 積計算住宅價格。
第一節 虛坪計價、實坪計價與分離計價之實證結果
依表 4-1 實證結果顯示，三種計價模型調整後 R2皆大於 0.7，顯示模型配適 度良好，且各模型的變異數膨脹因子（VIF）檢定值皆小於 10，顯示各自變數間 並未產生明顯的共線性問題。WLS 模型預測能力方面，虛坪計價 MAPE 值為 8.79%；實坪計價 MAPE 值為 9.09%；分離計價 MAPE 值為 8.33%，三者皆小於 15%表示模型的預測能力佳16，但以分離計價模型的預測能力最佳。控制變數方 面，大部分自變數係數值皆達到 1%以上的顯著水準，且所有變數符號皆與預期 方向相符，然而三個模型的衛浴數係數值皆不顯著。由於本研究蒐集的交易資料 中，大部分家戶的衛浴數皆落於 1 到 2 間的範圍內，極少數為 3 或 4 間，該部分 資料同質性高，導致該變數於模型解釋不顯著。交易時間方面，虛坪計價與分離 計價的 2013 年皆不顯著，實坪計價與分離計價的 2015 年皆不顯著。除此之外，
本研究亦曾以分量迴歸進行分析，欲了解公設面積對不同分位下房價之影響力是 否有差異，惟實證結果顯示公設面積對不同分位房價之影響力相近，與 WLS 迴 歸結果差異不大，故在此將不進一步做細部的討論。
16 MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均絕對百分誤差）為觀察整體誤差絕對值的統計 量，其值越小表示模型的估價表現越好，該模型預測能力越佳，而國內外文獻以 MAPE 評估 估價模型準確性，其值多落於 15%到 20%間（林祖嘉、馬毓駿，2007；賴碧瑩，2007；
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關於本研究主要討論的住宅面積變數，虛坪計價以「專有、公設面積總和」
表現，其係數值為 0.020，且達 1%的顯著性，顯示住宅面積每增加一坪會使平均 住宅總價上升 2%（21.03 萬元17）；實坪計價以「專有面積」表現，專有面積係 數值為 0.027，且達 1%的顯著性，顯示專有面積每增加一坪會使平均住宅總價上 升 2.7%（28.49 萬元18）；分離計價以「專有面積」和「公設面積」表現，專有面 積係數值為 0.025，公設面積係數值為 0.008，且皆達 1%的顯著性，顯示專有面 積每增加一坪會使平均住宅總價上升 2.5%（26.35 萬元19），公設面積每增加一坪 會使平均住宅總價上升 0.8%（8.36 萬元20），兩者的價格比重為 32%21。
17 Log-linear 半對數模型之邊際效果=(e係數值-1)*住宅樣本平均總價=(e0.02-1)*10410000=
0.020201*1041 萬元=21.03 萬元。
18 Log-linear 半對數模型之邊際效果=(e係數值-1)*住宅樣本平均總價=(e0.027-1)*10410000=
0.027368*1041 萬元=28.49 萬元。
19 Log-linear 半對數模型之邊際效果=(e係數值-1)*住宅樣本平均總價=(e0.025-1)*10410000=
0.025315*1041 萬元=26.35 萬元。
20 Log-linear 半對數模型之邊際效果=(e係數值-1)*住宅樣本平均總價=(e0.008-1)*10410000=
0.008032*1041 萬元=8.36 萬元。
21 每坪公設面積與專有面積的價格比重=公設面積係數值/專有面積係數值=0.008/0.025=0.32。
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重小，探究其原因可能為香港住宅大樓每戶平均公設比較臺灣低，故公設面積占 專有面積價格比重也較低，因此若採實坪計價，受公設面積價格轉價影響之實坪 價格與其效用偏差較小。雖然臺灣每單位公設面積占專有面積價格比重較香港大，
然而將公設面積逕以專有面積單價出售，仍然悖於特徵價格效用理論的理念。藉 由分離計價得到的公設與專有面積價格比重，除了明示住宅公設的價格，讓民眾 了解其價值，並且避免模糊化的效用價值使建商在訂價時有較大的操作空間。此 外，該價格比重更可以作為未來政府分離住宅專有及公設面積價格之參考，提升 不動產價格資訊透明度。