第三章 實證理論與資料說明
第三節 變數選取說明及敘述統計
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第三節 變數選取說明及敘述統計
一、 變數選取說明
本研究在估計不動產價格，除了利用資料庫提供之不動產各 個特徵屬性，進行分析研究外，亦考慮重要總體變數、時間變數 等，藉此掌握總體環境及時間因素變化對房價的影響。實證模型 中將包含下列變數：
（一） 應變數：成交總價取自然對數
由於住宅本身具有不可分割性，各項特徵無法單獨出售，傳
統上消費者在購屋時，亦是以總價進行交易，且總價在反應住宅 價格上較具完整意義，因此對不動產進行估價分析，交易總價比 單價來得更為合適。故本研究以成交總價作為房價研究對象，並 依照本章第一節所設定的半對數線性模型，應變數的設定採用取 自然對數後的成交總價。（二） 自變數：
1. 土地持分面積
土地持分面積指建物所在基地面積占總樓地板面積之比 例，當住戶所擁有的土地持分越大，土地價格上漲時所能獲取之 資本利得越高，因此土地持分對成交價格影響為正向效果，預期 符號為正。
2. 權狀坪數、權狀坪數平方
本文權狀坪數包括主建物面積、附屬建物面積、其他設施面 積及共同使用面積。一般而言，在其他變數不變下，住宅面積越
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的拉長，即使房屋出現折舊，仍有土地增值現象支撐著成交價 格。故預期折舊因素對成交價格的影響呈現遞減，預期符號為負。
6. 銷售天數
銷售天數指等候交易所需時間。住宅本身是一種高價位財 貨，再加上國內住宅市場資訊不充足，導致住宅有其變現性差之 缺點。林秋瑾(1996)指出當等候交易時間越長，隱含著賣方需負 擔更多的搜尋成本，時間越長對賣方越不利，最後可能削價求 售，故預期符號為負。
7. 房間數、衛浴數
龔永香(2007)認為住宅內部構造會經由影響居住的品質與 效用，進而影響價格，且住宅價格將隨房間數或衛浴數增加而增 加，故本研究建物內部格局特徵選取以房間數及衛浴數為代表，
預期符號為正。
8. 建物所在樓層虛擬變數
建物所在樓層在此區分為三類，分別為一樓、頂樓及其他樓 層。一樓因具可及性，且有商業價值，價格通常高於其他樓層。
頂樓景觀較優美、隱私佳，同時擁有屋頂陽台的使用權，與其他 樓層相比，亦會有較高的售價。本研究以其他樓層為標準組，樓 層虛擬變數預期符號均為正。
9. 車位虛擬變數
一般而言，擁有停車位的住宅預期價格會較高。因此，以無 車位為標準組，設定車位虛擬變數，並預期車位對房價有正向效
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Haurin(1988)提出的非典型住宅指數，17衡量不同住宅類型的住宅 特徵屬性差異程度，將電梯大廈歸類典型住宅，而套房、透天為‧ 國
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文(2007)區位變數的劃分方式對次市場進行設定。
區位虛擬變數設定如下：新市區包括信義、大安兩行政區；
舊市區包括中山、中正、松山等三個行政區；東郊區包括內湖、
南港兩行政區；北郊區包括士林、北投兩行政區；早期開發及南 郊區包括萬華、文山、大同等三個行政區。本文以房價水準較低 的早期開發及南郊區為標準組，並預期區位對房價有正向效果，
預期符號均為正。
13. 時間虛擬變數
由於本研究模型資料並非單年之橫斷面資料，屬於彙總式資 料(Pooling Data)型態，故藉由時間虛擬變數，來控制時間變化情 形。本文設定時間點最早的 2005 年第 1 季為標準組，分為 12 季 探討不同季節的價格波動情形。隨著時間增長，原物料價格逐年 攀升及政府支出擴大等總體因素影響物價進而帶動房市價格，故 預期時間對房價有正向效果，預期符號均為正。
14. 國內生產毛額變動率
許明亮(2007)指出國民所得之高低表現出該經濟體人民之富 裕程度與消費能力。對所得收入高者來說，購屋不僅限於自住，
亦是投資工具之一。故預期國內生產毛額變動率對房價有正向效 果，預期符號為正。
15. 購屋貸款利率
購屋貸款利率水準的高低，反應的是消費者所需負擔之貸款 成本，當貸款利率走高時，會增加房貸利息，降低消費者購屋需
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表 3 變數說明一覽表(續)
2007Q3 2007Q3=1，其他季節=0 ＋
2007Q4 2007Q4=1，其他季節=0 ＋
國內生產毛額變動率 國內生產毛額年增率 ＋
購屋貸款利率 五大銀行新承做放款利率19 －
領先指標變動率 領先指標月增率 ＋
房價指數 基期為平均 2006~2008 年 ＋
人口流入 台北市遷入人數 ＋
人口流出 台北市遷出人數 －
資料來源:本研究整理。
附註:
(a)建物所在樓層：所在樓層為其他樓層(標準組)。
(b)車位變數：無車位(標準組)。
(c)建物類別：公寓、電梯大廈(標準組)。
(d)鄰路位置：巷(標準組)。
(e)區位變數：早期開發及南郊區(標準組)。
(f)季節變數：2005 年 1~3 月(標準組)。
19五大銀行分別是台灣銀行、合作金庫銀行、第一銀行、華南銀行以及土地銀行。
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二、 資料分析
資料處理後，隨機抽取 10%作為勘估標的，進行準確性分析，最 後的保留樣本(共 13142 筆)即是用來建立大量估價模型之資料。在建 立模型前，先對建模資料的特性進行初步分析。
（一） 基本統計性質
表 4 為本研究樣本量變數之敘述統計，依照各變數列出平均數、
標準差、最小值及最大值。觀察表中之成交總價、權狀坪數、屋齡及 樓層數等住宅特徵變數之最大值及最小值，可看出資料間性質差異 大，住宅特性相似度不高。
表 4 基本統計性質表: 量變數
變數名稱(單位) 平均數 標準差 最小值 最大值
成交價格(萬元) 902.8343 410.8342 290 2210 土地持分面積(坪) 7.58909 6.607693 0.05 329.73
權狀坪數(坪) 30.29193 12.2619 1.13 108
公共設施面積(坪) 3.7469 4.4383 0 44.88
總樓層數(層) 7.815173 4.055978 1 30 屋齡(年) 20.89499 10.33965 0 55.9 銷售天數(天) 33.50829 39.70152 1 1034
客廳數(廳) 1.700274 0.594113 0 5 衛浴數(套) 1.564792 0.722804 0 9 國內生產毛額變動率(%) 4.220546 1.609167 1.22 7.26
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平均數 1048.7178 29.0774 6.5418 22.6508 標準差 429.2756 11.4115 3.8451 9.9439
舊市區
個數 3790 3790 3790 3790
平均數 923.7769 28.6221 6.5294 20.9577 標準差 427.3461 12.8449 9.0891 10.9197
東郊區
個數 1616 1616 1616 1616
平均數 815.1199 32.1917 8.4333 17.1147 標準差 338.4965 11.8539 4.2434 9.1462
北郊區
個數 2576 2576 2576 2576
平均數 906.5558 32.5659 9.1983 22.2378 標準差 397.2409 11.8478 5.9446 9.6933
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表 6 基本統計性質:依區位分(續) 早
期 開 發 及
南郊區
個數 2079 2079 2079 2079
平均數 712.03 30.8417 8.423 19.453
標準差 319.174 12.53078 6.1354 10.5185
總合
個數 13142 13142 13142 13142
平均數 902.8343 30.2919 7.5891 20.8949 標準差 410.8342 12.2619 6.6077 10.3397 資料來源:本研究整理。