第三章 研究設計
第二節 資料來源及內容
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第二節 資料來源及內容
本研究緣起於台北市住宅價格高漲，引發許多泡沫化預期之現象，為 探討台北市住宅價格之合理性，即分析住宅價格與租金、租價適應性預期、
總體因素之關係，除需交易價格資訊外、同時需有租賃相關資訊。實證所 需之交易案例資料，買賣案例係取自內政部房地產交易價格簡訊、租賃樣 本取自崔媽媽基金會租屋服務中心之住宅租賃案例、總體經濟指標資料取 自中華民國統計資訊網。
而本研究欲探討政府為了避免金融海嘯對台灣經濟的衝擊，於 2009 年 1 月 23 日將遺產稅及贈與稅一舉自原最高邊際稅率 50%調降為 10%單一稅 率，導致許多海外資金回流、熱錢增加，房價隨之高漲現象。故實證所採 取的時間區隔，係以當年第三季到隔年第二季做切分，方便觀察美國次貸 風暴引發的經濟衰退期間(2008Q3~2009Q2)以及政府調降遺產及贈與稅政 策，其前後房價組成結構有無改變。故資料選取時間為 2005 年第三季~2012 年第二季，配合實價登錄上路前之買賣交易案例；此七年期間包含金融海 嘯前住宅市場繁榮期的最後一段期間、2008 年的蕭條期、以及隨後的復甦 快速繁榮期。
為使交易資訊與租賃資訊內容搭配，取自不動產交易價格簡訊之不動 產價格相關資料，除實證所需之因變數交易價格外，另有建造日期、移轉 面積、樓層別、土地屬性特性等影響不動產價格因素，依先驗研究可為自 變數之資料。而取自崔媽媽基金會租屋服務中心之租賃資料，包括可推估 屋齡之建造日期、出租日期、可據以計算因變數實質租金之租金、押金資 料，以及建物面積、樓層特性等影響租金因素，可資搭配而為相關變數資 料。
此外，為提高模型解釋能力，本研究依樣本位置，藉由地理資訊系統 (GIS)計算各樣本至各項公共設施之距離，以擴充解釋變數；至於各行政區 以及交易年度資訊則以虛擬變數為之。上述各項變數中，除因變數外，自
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變數中的移轉面積與屋齡變數，考量其對不動產價值的重要性，參考過去 林子欽、許明芳（2004）及林子欽、林子雅（2008）指出屋齡、建物面積、
土地面積與不動產價格間的非線性關係，即房價非隨單位屋齡或面積的變 動而變動固定百分比之規模不經濟性，故對屋齡及移轉面積取自然對數。
各住宅本身的特徵變數之說明，如表 3-2-1 所示。
本研究擬以租金、租價適應性預期與總體經濟因素，對不動產的價格 是否產生影響進行分析，因此迴歸式中，以不動產交易總價與租金總額為 因變數。採總價係因過去研究指出，其它條件相似但面積不同的土地，存 在土地單位價格不同的現象，隱含著土地面積與總價間的非線性關係 (Colwell and Munneke, 1997, 1999)；張怡文、江穎慧、張金鶚（2009）亦指 出，不動產交易總價雖由建物面積乘上單價，惟建物面積因建築物型態不 同，其面積是否包含車位、公設等不易區分，如果採用單價模型可能會使 模型之偏誤增加，故本研究模型之因變數將採用不動產交易總價與租金總 額進行分析。此外，本研究係採取總價模型，由於公寓類型產品係過去一 般民生居住之主流購買項目，且公設單純、不含車位可避免車位價格拆分 過程造成的價格偏誤，較能控制住宅交易與租賃樣本之比較基礎，故將實 證樣本限縮於總樓層數四、五層之住宅公寓，各特徵變數分述於表 3-2-1。
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地下室與一樓移轉之 2191 筆資料後，再以 DIF 法刪除異常點 519 筆；最後，
以 5335 筆公寓交易案例做為實證分析之樣本。而崔媽媽基金會租屋服務中 心之 18671 租賃案例中，7087 筆為總樓層數四、五層樓之住宅公寓，經刪 除非單層出租之 1094 筆，並排除屋齡一年以下、出租面積小於 66m2(20 坪) 大於 250m2(75 坪)、承租一樓之 1252 筆資料後，再以 DIF 法刪除異常點 256 筆；最後，以 4485 筆公寓交易案例做為實證分析之樣本。各交易、租賃之 樣本分佈情形如圖 3-2-1 所示；各主要變數之敘述統計，如表 3-2-2、表 3-2-3 所示。
圖 3-2-1 台北市交易與租賃樣本分佈圖
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表 3-2-2 顯示，台北市四、五樓公寓的平均價格 1042.98 萬元、標準差 493.41 萬元，均值已破千萬且高低價差頗大。屋齡最高 52.08 年、已屆經濟 耐用年數，平均屋齡 29.28 年、標準差 6.17 年，此應與四、五層公寓大量 建築的年代有關，平均移轉面積為 100.79 平方公尺，約為 30 坪左右之三房 兩廳常見公寓產品。而以租賃樣本迴歸係數值推算之設算年租金，平均值 為 22.75 萬元、標準差 4.83 萬元，平均每月租金近兩萬元，平均出租面積 為 99.06 平方公尺，約 30 坪左右，與買賣案例相近。
另依表 3-2-3 虛擬變數之敘述統計顯示，交易案例以士林、內湖、北投 及文山區較多，占比皆超過 10%，大安、中山、中正、大同及萬華區則不 及 5%，相對較少；租賃案例則以大安、信義、內湖及文山區較多，分占 10%以上，而南港、北投及大同相對較少，僅占 5%以下。而金融海嘯過後，
住宅價格快速成長，交易樣本數亦明顯較金融海嘯前多，顯示該時期住宅 市場較熱絡；而租賃樣本於金融海嘯前後則無太明顯之差異。
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第三節 小結
依據本章之研究設計，得歸納本研究之分析架構如圖 3-3-1。
圖 3-3-1 台北市住宅價格合理性之分析架構圖
建立住宅價格迴歸模型
檢定金融海嘯前後之模型差異
不同房價水準下之差異性 台北市住宅價格之合理性分析
建立住宅租金迴歸模型
推算預期 收益率
推算波動 風險
推算交易 樣本設算
租金
推算預期 收益率
推算波動 風險
推算租賃 樣本設算
房價
租價關係 預期成長與風險 房價與總體因素
分量迴歸
克利金法劃分房價同質區