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第二節 變數選取與預期符號
林祖嘉、林素菁（1993）提出認為影響房價之主要因素可分成三大類：第 一，與房屋本身所具有之特性有關之因素；第二，與房屋座落之該棟樓房有關 (building characteristics)；第三，與房屋所在之鄰近環境特質(neighborhood characteristics)有關。本文利用此篇方法挑選出影響房價之變數，並加入交易 年控制住時間，避免總體經濟變數影響回歸而造成實證結果偏誤。
1.房屋交易價格:
資料選自 2008 年至 2012 年內政部不動產交易實價登錄資料庫中臺北市房地 產交易價格，為避免不同房屋面積造成誤差，故不採用房地產交易總價，而使用 房地產交易之平均每平方公尺房價做為被解釋變數，單位為元。
2.里:
根據蔡育政（2009）、葉昱宏(2005)、林炎欣(2008) 、林素菁(2002)文獻顯 示，不同區位會對於房屋交易價格產生影響。本文為避免區位會對於房屋交易價 格產生影響，使研究結果之準確性受到影響，因此我們以臺北市 456 里做為解釋 變數，採用虛擬變數，將每個里各自設成一個變數，並當此房屋交易地點為此里 時，我們將設定為一，反之為零。本篇以松山區民有里為基準。
3.各里違章建築查報數:
選自 2008 年至 2012 年臺北市建管處所認定的查報違章建築，並平均 2008 年至 2012 年的違章建築數量，再根據各里逐筆登入。蕭名助(2018)、洪村山 (2002)、趙靜宜(2015)指出違章建築對於當地的市容、安全、環境等，都會產生 負面的影響，並且根據問卷調查及統計分析的實證結果顯示民眾對不願意接受違 章建築的存在，也不願意住在違章建築的環境的認知超過半數以上。此外，
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Yiu(2005)也指出違章建築對於房價有負面之影響。因此我們預期對房價影響為 負。
4.各里違章建築拆遷處理率:
選自 2008 年至 2012 年臺北市建管處所認定的查報違章建築，先統計出各里 違章建築查報數，再選出已處理的違章建築數量，並使用以下計算得出各里違章 建築查報後處理率。違章建築查報後，經過拆遷處理，會使當地的環境恢復至原
本的情況，因此我們預期對房價的影響為正。
各里違章建築查報後處理率 = 已處理的違章建築數量 各里違章建築查報數
5.交易年:
林素菁(2002)指出時間之因素會對於房屋交易價格受到影響。因此，本篇討 論時間範圍為 2008 年至 2012 年，本研究採用虛擬變數，將每個年各自設成一個 變數，並當此房屋交易時間為此年時，我們將設定為一，反之為零。本篇以 2011 年為基準。
6.屋齡:
林祖嘉、馬毓駿(2007)、林祖嘉、林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、
林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996)文獻結果指出當房屋建造完成後，會隨著時間產 生損耗，使房屋價格減損，因此，當屋齡越長，會使房屋交易價格產生負向之影 響，因此預期符號為負。
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7.住宅類型:
李泓見、張金鶚、花敬群(2006)、林國民(1996)、林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、
蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996)均提出房屋用途類別對於房屋交 易價格有所影響，所以我們將住宅類型納入本研究變數。依不動產交易時價登錄 資料顯示，住宅類型分為四種類別第一、住宅大樓:十一層含以上有電梯之住宅；
第二、華廈:十層樓以下有電梯之住宅；第三、公寓:五層樓以下無電梯之住宅；
第四、套房:一房一廳一衛之住宅
本篇採用虛擬變數，將每個住宅類型各自設成一個變數，並當此房屋交易類 型為此類型時，我們將設定為一，反之為零。本篇以公寓為基準。
8.構造別:
林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996) 提出房屋構造別對於房屋交易價格有所影響。依不動產交易實價登錄資料顯示，
構造別分為三種類別，依序為加強磚造、鋼筋混凝土以及鋼骨。採用虛擬變數，
將每個構造別各自設成一個變數，並當此房屋交易構照為此構照時，我們將設定 為一，反之為零。本篇以鋼筋混凝土為基準。
9.樓層:
林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996) 文獻結果顯示，所在樓層對於房屋交易價格有所影響。樓層越高視野也越好，是 故當樓層越高對房屋價格有正向的影響，預期符號為正。
10.所在的里有無捷運:
彭建文、楊宗憲、楊詩韻(1999)、王潔敏(2015)Ryan, S(1994)、Yiu, C.Y.
and S.K. Wong(2005)、Bajic, Vladimir(1983)提出捷運運輸系統對於房價有正
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街路門牌查詢村里街路門牌查詢系統得知此捷運座落於何里，並採用虛擬變數，
所在的里有捷運設為一，反之為零。區域內具有大眾運輸工具，會對於房價有所 提升，預期符號為正。
11.所在的里有無學校
林忠樑、林佳慧(2014)、Huh, S. and Kwal, S. J.(1997)指出房屋交易價格 會受學校位於房屋的距離影響，故本文根據台北市教育局提供之地址，再利內政 部戶政司-用村里街路門牌查詢村里街路門牌查詢系統得知此學校座落於何里，
並採用虛擬變數，所在的里有學校設為一，反之為零。房價在學區內會比沒有者 來的高，預期符號為正。
12.所在的里平均收入:
Geoghegan, J.(2002)指出所得水準高低會影響房地產交易價格，故根據臺 北市政府統計所各里平均收入，預期平均收入越高，會對房價產生正相關。預期 符號為正。
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表五、各變數預期符號
變數 單位 預期符號
各里違建查報數 件 -
各里違建查處理率 百分比 +
交易年 虛擬變數 ?
里 虛擬變數 ?
屋齡 年 -
用途類別 虛擬變數 ?
構照別 虛擬變數 ?
樓層 樓層 +
所在的里有無捷運 虛擬變數 +
所在的里有無學校 虛擬變數 +
所在的里平均收入 元 +