第三章 典型住宅的變遷
第三節 資料來源與實證模型
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第三節 資料來源與實證模型
（一） 資料來源
本文以國泰建設與政治大學台灣房地產研究中心，針對新推個案市場 的調查資料，做為實證資料來源。該調查資料蒐集之推案資料不限於國泰 建設的推案，包含市場上所有新推個案資料。其新推個案市場調查內容包 括新推個案的案名、行政區、基地坪數、樓高、主力坪數、推案戶數、推 案類型（套房、透天、大廈）、銷售率、建商開價、可能議價空間等屬性。
本文資料時間為民國 91 年第 3 季至民國 104 年第 2 季，以台北市和新北市 為空間範圍，應用此範圍內市調資料，分別建立特徵價格函數，被解釋變 數為可能成交價（單位為萬元/坪）。
（二） 敘述統計
台北市樣本數為 2,489 筆，新北市為 2,678 筆，資料敘述統計如表 4 所 示，各變數各季之平均數變動趨勢圖整理如圖 4~圖 13，各季各變數敘述 統計數據整理如附錄一和附錄二。
表4樣本資料描述性統計
縣市 變數 平均數 最大值 最小值 標準差
台北市
單價(萬元/坪) 56.66 240.00 17.75 27.43 主力坪數 53.19 350.00 7.00 33.83 推案戶數 39.77 978.00 1.00 53.71 樓層數 10.27 38.00 2.00 4.22 套房比例 0.14
透天住宅比例 0.04 市中心比例 0.26 市區比例 0.40
樣本數 2,489
新北市
單價(萬元/坪) 26.14 81.00 8.15 13.30 主力坪數 54.19 400.00 9.50 29.88 推案戶數 102.47 1,920.00 1.00 150.66 樓層數 11.81 46.00 2.00 5.98 套房比例 0.03
透天住宅比例 0.15 市中心比例 0.17 市區比例 0.38
樣本數 2,678
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圖7台北市各季原始樣本之樓層趨勢圖
圖8台北市各季原始樣本之套房、透天、市中心、市區比例圖
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4Q1Q2
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
平均數 最大值 最小值 樓層
(
樓)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
套房比例 透天住宅比例 市中心比例 市區比例
比例
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圖12 新北市各季原始樣本之樓層趨勢圖
圖13 新北市各季原始樣本之套房、透天、市中心、市區比例圖
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
平均數 最大值 最小值
樓層
( 樓
)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
套房比例 透天住宅比例 市中心比例 市區比例
比例
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（四） 實證屬性的選取
本文採用之實證屬性，除為特徵價格函數中影響效用的變數，從指數 編制的角度，亦為構成典型住宅之住宅屬性。各變數內容及預期符號說明 如下：
1. 主力坪數
主力坪數為該新推個案各產品規劃中，主要出售的住宅單位坪數，單 位為坪。當主力坪數愈大，整體住宅品質愈高，故預期此變數的校估結果 為正。
2. 推案戶數
推案戶數為新推個案的興建戶數，單位為戶。當一新推個案內推案戶 數愈多，規模較大，其管理維護較困難，相對居住品質也較差，此對房價 有負向影響，因此預期此變數的校估結果為負。
3. 樓層數
樓層數為該新推個案的平均樓層數，單位為樓。樓層高度的大小即代 表了該棟住宅的建造成本，建築物的樓層高度越高，建商建造成本也越高，
則平均成交單價理應愈高，故預期此變數校估而得的參數為正。
4. 套房虛擬變數
新推個案為套房產品者指定為 1，否則為 0。此套房虛擬變數將新推個 案樣本分為二類：新推個案屬於套房與否。此變數的校估結果反映出，套 房與大樓的新推個案平均成交單價的差別。
預期此變數校估而得的參數為正，此推論可由需求面和供給面的市場 現象來說明。在需求面上，消費者較容易接受低總價產品，而套房產品因 為面積較小，產品總價因而也較低，故當套房單價較附近其他類型產品的 單價為高時，消費者並不會因此拒絕接受套房的高單價。在供給面上，受 到規模經濟的影響，生產住宅的固定成本將隨著樓地板面積增加而遞減，
而小面積的套房因具有的固定建材耗費(例如浴室、廚房)無法藉由較大的 面積來分擔，因此套房住宅單價會高於其他較大面積的住宅類型。
5. 透天住宅虛擬變數
新推個案屬於透天住宅產品者指定為 1，否則為 0。此透天住宅虛擬變
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數將新推個案樣本分為二類：新推個案屬於透天住宅與否。此變數的校估 結果反映出透天住宅與大樓住宅類型其平均成交單價的差別。一般而言，
家戶應對透天住宅有較為正向的偏好，願意付出較高的價差，故預期此變 數校估而得的參數為正。
6. 區位虛擬變數
台北市和新北市的實證模型中，考慮生活機能和交通可及性，分別將 區位設定為三區：市中心（TPE1）、市區（TPE2）和市郊。此變數的校估 結果反映出推案於市中心或市區的個案，其平均成交單價與市郊之差。
在台北市實證模型中，市中心包括中正區、大安區和信義區；市區包 括中山區、松山區、士林區和內湖區；市郊包括大同區、萬華區、北投區、
南港區和文山區。在新北市實證模型中，市中心區包括板橋區、新店區、
永和區；市區包括汐止區、中和區、土城區、三重區、新莊區、蘆洲區、
五股區；市郊包括萬里區、金山區、深坑區、石碇區、瑞芳區、平溪區、
雙溪區、貢寮區、坪林區、烏來區、三峽區、樹林區、鶯歌區、泰山區、
林口區、八里區、淡水區、三芝區、石門區。