資料說明與分析

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(4) 小區域統計促進資料應用

利用小區域統計可有效的提供更廣泛的運用，如公共設施、公園綠地、

老帅年照護設施、商店、工廠等各類型的區位選址，以及都市發展、住宅供 需的規劃，污染、災區影響的估測，地區人口的變遷與趨向研究等。

(5) 統計地圖提供視覺化的空間圖像思考

土地利用及使用區分、地形環境等是否與人口活動及地區經濟發展息息 相關，可透過地圖的套疊展現，配合空間因子的解析，將使分析結果更具意 義。

(6) 作為行政界線調整之依據

統計區分類系統包括資料彙總的最小空間單元，稱為「最小統計區」

(Basic Statistical Area)，以及資料發布使用的各階層「發布區」(Dissemination Area)。規劃完成之統計區系統架構如圖所示，最小統計區是資料彙總的基 本空間單元，資料由此開始，合併成不同等級的階層式發布區體系，第一、

二級發布區是在「鄉鎮市區」層級以下的空間單元，所以較過去以鄉鎮市區 為統計單元的資料細緻許多，第三級以上的發布區則整合至現有行政區體系。

此階層式的發布區骨幹形成一個「共同」的資料發布體系，由於不同資料的 多寡隱私特性不同，所以不同資料的最小發布區不完全相同，亦即並非所有 資料都從第一級發布區開始供應，但是當需要時都可以整合在此發布區骨幹 中的某一個層級進行分析。

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圖 3 統計區分類系統

圖 4 二級發布區

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二、變數選取與定義

本文根據前述模型設定並依照實價登錄中所揭露的資料項目，再參考過去文 獻對於房價有顯著影響之不動產特徵，應變數與解釋變數之選取說明如下，並整 理於表 3。

(一)應變數

本文之應變數為不動產交易單價取自然對數。

(二)自變數

1. 行政區或分組分析後之區域變數

台北市共有 12 個行政區，其中以萬華區的帄均房價水準為最低，故以 萬華區作為參照組；另外也以分組分析後之區域做為虛擬變數，探討不同的 分組是否比起原先行政區之劃分更加優異。

2. 交易日期

本文樣本的交易日期從 101 年第三季開始到 103 年第四季，以季為單位 進行估價的期日調整。

3. 鄰路關係

道路寬度對於交通機能、土地使用效率皆有影響。張梅英（1992）、洪 德洋、林祖嘉（2000）、黃佳玲（2005）之研究皆指出面臨道路寬度對地價 具有相當影響。本文以交易標的地址判斷其為臨路(街)或巷，路(街)相較於 巷子有較寬的路寬，預期臨路(街)的住宅對價格有正向影響。

4. 電梯

電梯可促進住宅的垂直使用，提升高樓層住宅的可及性及方便性，因此 本文預期配有電梯的住宅對於價格有正向的影響，預期符號為正。

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Sirmanset al.（2005）研究指出房間數與衛浴數對於住宅價格為正向影 響，故本文預期房間數和衛浴數對單價影響為正。

9. 市場、捷運站和公園可及性

李春長等（2012）研究公共設施對住宅價格的影響，其將公共設施區分 成兩個面向，國中小、商圈、鄰里性設施歸類為休閒便利性設施；而公園綠 地、圖書館、運動場所則歸類為休閒運動設施。Hoshino & Kuriyama（2010）

探討鄰里公園設施對於不動產價格之影響，指出公園的規模以及距離對不動 產價格有所影響。而關於捷運站對房價影響的文獻，大多指出捷運站對房價 有正向影響。馮正民等（1994）研究捷運對車站地區房價之影響，其研究結 果指出距離捷運站愈近則房價會愈高。在影響距離部分，楊詩韻（2007）研

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三、樣本敘述統計分析

表 4 樣本資料之行政區分布表

行政區 樣本數 百分比(%)

士林區 970 8%

大同區 371 3%

大安區 941 8%

中山區 1,905 16%

中正區 445 4%

內湖區 1,698 15%

文山區 1,206 10%

北投區 1,132 10%

松山區 825 7%

信義區 762 7%

南港區 677 6%

萬華區 745 6%

總計 11,677 100%

表 5 二級發布區敘述統計

項目 帄均值 標準差 最大值 最小值

帄均單價 600,511 184,965 1,447,557 203,504

交易案例筆數 13 14 200 1

單價標準差 97,756 57,153 589,163 0

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