第四章 實證結果與分析
第一節 資料來源與變數說明
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第四章 實證結果與分析
第一節 資料來源與變數說明
本研究變數有中古屋房價、租金、所得、新個案之房價/推案量/銷售量、貨 幣供給量與消費貸款餘額，資料來源整理與各地區敘述統計整理如下：
表一 變數資料來源與代號整理
資料期間: 1997Q1~2013Q4, 季資料，範圍：台灣地區、台北市、新北市
變數說明 內容 資料來源 代號
中古屋房價 房價指數/住宅每坪單價 信義不動產年鑑 P_old 租金 租金指數/住家每坪單價 崔媽媽基金會 Rental
所得 家戶平均可支配所得 主計處 Income
新個案推案量 建商當季新個案推案量 國泰房地產季報 Volume 新個案銷售量 推案量*30 天銷售率 國泰房地產季報 Sale 新個案房價 新推案住宅每坪房價 國泰房地產季報 P_new
貨幣供給量 M2 中央銀行 Money
消費貸款餘額 消費+修繕貸款 中央銀行 Loan 消費貸款餘額殘差 消除所得對房貸之影響 本研究計算 err_loan
各變數詳細定義與資料來源分述如下
1. 中古屋房價(P_old)
台灣地區的中古屋房價為信義房屋公佈的信義房價指數，以 2001 年第一季 為基期(2001Q1=100)。台北市與新北市的每坪中古屋價格單價則根據信義房屋自 1996 年出版的信義不動產年鑑，以每坪單價表示。
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圖一 台灣地區中古屋房價指數圖 (基期 2001Q1=100)
圖二 台北市、新北市中古屋每坪平均單價 單位：萬元
50 100 150 200 250 300
1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3
0 10 20 30 40 50 60 70
1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3
台北市 新北市
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台灣地區 台北市 新北市
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450
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台北市 新北市
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4. 所得(Income)
本研究之所得資料採用平均家庭每戶可支配所得，由於所得是家計單位購買 房屋的購買力基礎，因此以可支配所得作為所得依據對於房價進行研究。而台灣 地區、台北市、新北市平均每戶可支配所得年資料來源為中華民國行政院主計處 每年度公布之家庭收支調查，季資料之平均每戶可支配所得則以差分方式求得。
圖六 台灣地區、台北市、新北市平均可支配所得 單位：萬元
從上圖可明顯看出，台北市作為全國的首善之區，集合了最活絡的金融活動 以及最繁榮的社會與經濟，也聚集了最多高所得的家計單位，台北市的所得歷年 資料均遠超過其他地區。而新北市與台灣地區的所得變化情形則亦步亦趨。
80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135
1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3
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5. 新個案推案量(Volume)
新個案推案量資料來自國泰房地產指數季報每季所發布的各地區推案量總 金額，表示建商在各地區的房屋供給規模
圖七 台灣地區、台北市、新北市每季推案量 單位：億元
從 1997 到 2002 年，整體推案量為震盪下滑，顯示建商在當時對於台灣的房 地產市場偏向觀望，而 2003 年後推案量迅速飆升，而 2007 年受到美國次級房貸 影響，建商態度趨於保守，2008 下半年的金融海嘯更加劇了使建商推案供給更 加保守，但在 2009 上半年後，景氣逐漸好轉，建商推案量便恢復了以往的水準 並且不斷走高。
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3
台灣地區 台北市 新北市
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7. 消費者房屋貸款餘額(Loan)
消費者貸款餘額統計資料來源為中央銀行金融統計。其中消費貸款又分為購 置住宅貸款、房屋修繕貸款、汽車貸款、機關團體職工福利貸款、其他個人消費 性貸款等五個項目。購置住宅貸款指個人貸款用途為購置住宅者，含政府優惠房 屋貸款及不同銀行間轉貸其原始用途為購置住宅者。房屋修繕貸款指個人貸款用 途為住宅用建物之裝潢或修繕者。本研究旨在研究消費貸款對住宅價格的推升效 果，而購買住宅後仍需進行修繕、裝潢方可使住宅達到可居住之狀態。因此本研 究之消費者房屋貸款餘額為購置住宅貸款與房屋修繕貸款相加。
圖九 消費者房屋貸款餘額 單位：兆元
消費者房屋貸款餘額從 1997 年開始此數據穩定上升，然而在 2000 到 2003 年之間，由於 1999 年發生 921 大地震，導致全台灣房地產市場低迷，而爾後又 發生了如網路泡沬化、SARS 疫情等經濟、社會事件影響，民眾購屋意願低落，
房貸餘額增長速度停滯，然而隨著政府在 2002 年陸續推動各種優惠房貸政策下，
從 2003 年開始房貸餘額迅速攀高，直到 2008 下半年金融海嘯才出現下降，而隨 後緩慢上升至今。
2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
1997Q1 1997Q4 1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2 2006Q1 2006Q4 2007Q3 2008Q2 2009Q1 2009Q4 2010Q3 2011Q2 2012Q1 2012Q4 2013Q3
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第二節 房價泡沫化的檢驗
為判斷房地產市場是否有泡沫存在，將房價資料與租金資料帶入(1)式的一 階自我相關迴歸模型中，並用單根檢定判斷是否為定態。台灣地區帶入房價指數 及租金指數，台北市、新北市則帶入每坪中古屋房價及每坪租金價格。
以原始值
𝑃_𝑜𝑙𝑑
ℎ𝑅𝑒𝑛𝑡
ℎ+1進行單根檢定，台灣地區、台北市、新北市的 t 值為-0.1720、-1.0627、-0.7015，無法拒絕(2)式之虛無假設，表示此為非定態序列，亦即房地 產泡沫可能存在。
𝐻0: 𝑃_𝑜𝑙𝑑𝑖
𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙𝑖+1 存在單根 (2)
而若不拒絕(2)式的虛無假設，則此為非定態的時間序列，若房地產泡沫存 在，則表示該序列應變數取一階差分會達到恆定狀態。故接著將此非定態序列做 一階差分後，再做單根檢定。
以差分值
∆ 𝑃_𝑜𝑙𝑑
𝑖𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙
𝑖+1進行單根檢定，台灣地區、台北市、新北市的 t 值分 別為-6.7923、-7.2558、-7.0781。三個地區落後項的係數值均在 1%的顯著水準下 顯著拒絕𝛼3 = 0之虛無假設，表示為 I(1)之定態序列。而此一定態的時間序列藉由(3)式進行迴歸分析，得出三個地區的結果如下表
∆ 𝑃_𝑜𝑙𝑑𝑖
𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙𝑖+1= 𝛼1+ 𝛼2𝑇 + 𝛼3∆𝑃_𝑜𝑙𝑑𝑖−1
𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙𝑖 + 𝑢1𝑖 (3)
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表五 定態時間序列迴歸分析 台灣地區
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
𝛼3 -0.8371 0.1232 -6.7923 0.0000 𝛼1 -0.0202 0.0095 -2.1135 0.0385 𝛼2 0.0012 0.0003 4.1414 0.0001
台北市
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
𝛼3 -0.9055 0.1248 -7.2558 0.0000 𝛼1 -4.6837 3.7053 -1.2640 0.2109 𝛼2 0.3388 0.1026 3.3014 0.0016
新北市
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
𝛼3 -0.9149 0.1292 -7.0781 0.0000 𝛼1 -4.8787 2.8077 -1.7376 0.0872 𝛼2 0.2517 0.0785 3.2069 0.0021
其中落後項的係數值顯著拒絕𝛼3 = 0(t 值分別為-6.7923、-7.2558、-7.0781) 的虛無假設，表示在一階差分後的房價與租金比為一恆定序列，台灣地區、台北 市、新北市原始房價與租金比存在泡沫，並非恆定序列，在一階差分後呈現定態，
且在一階差分後的自我迴歸分析中排除了泡沫的存在，因此間接推定原始房價與 租金存在泡沫。