第五章 實證結果與分析
第四節、 迴歸分析模型
本節係以高雄市房地產交易案例為樣本，以兩種函數型態，包括直線形
（linear-form）、半對數（Semi-Log form）進行驗證分析，尋求房地總價最適之函 數型態。
一、房地總價特徵價格之模式一
本模式採用14 個自變數進行分析，其實證結果分析如下：
(一)線性模型
由表5-4 可知調整後的 R2為70.57%，表示該函數型態可解釋 70.57%因變數 的變異，F 值為 4365.44，小於顯著水準，表示自變數具有解釋因變數能力，且 VIF 值檢定均小於 10，表示自變數之間無高度線性相關。
14 項自變數中除了與公園綠地距離達 10%顯著水準，其餘皆達 1%顯著水準，
其中土地使用分區、建物型態、房數、廳數、有無管理組織、屋齡以及與公園綠 地距離等自變數與總價是具有負向影響，呈現負相關，其餘土地移轉總面積、移 轉層次、總樓層數、主要用途、建物移轉總面積、衛數以及周圍公園綠地個數皆 為正向影響，呈現正相關；而移轉層次、房數、廳數、有無管理組織與預期的符 號相反，其餘皆與原先預期的符號相符。
所有自變數中，以「建物移轉總面積」的影響最為顯著，其標準化係數為 0.72，顯示了對於高雄市之房地總價，移轉的建物總面積是決定價格的主要因素；
使用分區係數為-1302153，表示當使用分區為非住宅時，總價會減少約 1,302,153 元；建物型態係數為-1588142，表示當建物型態為透天厝時，總價會增加 1,588,142 元；屋齡結果係數為-13428，表示屋齡每增加一年，總價會下降 13,428 元；與公 園綠地之距離係數為-177，顯示與公園綠地距離每增加一公尺，總價會減少 177 元；公園綠地個數係數為51810，表示當周圍 500 公尺範圍內擁有的公園綠地數 量每增加一個公園綠地，總價會增加51,810 元。
因此在線性模型中，顯示當使用分區為非住宅、用途類別為住宅，建物型態 為透天厝，土地及建物移轉總面積越大，移轉層次及總樓層數越高，衛數增加時 總價會增加，而當距離公園綠地越近且當樣本周圍擁有公園綠地數較多時總價亦 會上漲，但當房、廳數增加、擁有管理組織及屋齡越舊時總價會下降。
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表 5-4 房地總價特徵價格之模式一 (線性模型)
函數型態 線型模型
因變數 TP
自變數 β 之估計值 標準化係數
Beta 分配 t 值 顯著性 允差 VIF
（常數） -757365 -4.36 0.00 ZONE -1302153 -0.08 -19.57 0.00 0.71 1.40 LAREA 10308 0.07 13.94 0.00 0.44 2.26 FLOOR
67406
0.04 9.18 0.00 0.52 1.91 TFLOOR 107653 0.11 19.11 0.00 0.33 3.07 BUILD -1588142 -0.10 -15.85 0.00 0.32 3.14 USE 1101519 0.05 13.54 0.00 0.72 1.39 BAREA 57367 0.72 159.83 0.00 0.57 1.77 ROOM-650434
-0.13 -20.00 0.00 0.28 3.56 LIVING-218542
-0.02 -4.56 0.00 0.66 1.52 TOILET 851415 0.14 22.08 0.00 0.27 3.72 MANAGE-518676
-0.03 -6.67 0.00 0.43 2.32 AGE -13428 -0.02 -5.41 0.00 0.57 1.77 DISTANCE -177 -0.01 -1.63 0.10 0.95 1.06 PARK_N 51810 0.01 3.97 0.00 0.98 1.02F 值 4365.44
F 值顯著性 0.00
R-Square 0.7059
ADJ-R-Square 0.7057
資料來源：本研究整理
註：與預期符號不同之變數以粗體表示
(二)半對數模型
由表5-5 可知調整後的 R2為68.71%，表示該函數型態可解釋 68.71%因變數 的變異，F 值為 3997.36，小於顯著水準，自變數具有解釋因變數能力，且 VIF 值檢定均小於10，14 項自變數之間無高度線性相關。
14 項自變數除了土地移轉總面積與衛數兩項自變數未達顯著水準，且移轉 層次達5%顯著水準外，其餘的 12 項變數均達 1%顯著水準，其中土地使用分區、
建物型態、屋齡以及與公園綠地距離等自變數與總價是具有負向影響，和總價呈 現負相關，其餘變數移轉層次、總樓層數、主要用途、土地移轉總面積、建物移 轉總面積、房數、廳數、衛數、有無管理組織以及周圍公園綠地個數皆為正向影 響，與總價呈現正相關；且14 項自變數皆與預期相符。
所有自變數中，以「建物移轉總面積」的影響最為顯著，其標準化係數為 0.56，建物移轉的總面積為決定價格的主要因素；而使用分區係數為-0.16，當使 用分區為住宅時，總價會減少約16%元；用途類別係數為 0.08，當用途為住宅使 用時總價會增加 8%元；屋齡係數為-0.01，當屋齡每增加一年，總價會下降 1%
元；與公園綠地之距離係數為-0.0001，表示與公園綠地距離每增加一公尺，總價 會減少0.01%元；公園綠地個數係數為 0.01，表示當周圍擁有的公園綠地數量每 增加一座公園綠地，總價會增加1%元。
在半對數模型中，顯示當使用分區為非住宅、用途類別為住宅使用，建物型 態為透天厝，土地及建物移轉總面積越大，移轉層次較低及總樓層數越高，房、
廳、衛數增加，並擁有管理組織時總價會增加，而當距離公園綠地越近且當樣本 周圍擁有公園綠地數較多時總價亦會上漲，但當屋齡越舊時總價會下降。
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表 5-5 房地總價特徵價格之模式一 (半對數模型)
函數型態 半對數模型
因變數 LN(TP)
自變數 β 之估計值 標準化係數
Beta 分配 t 值 顯著性 允差 VIF
（常數） 14.90 756.99 0.00 ZONE -0.16 -0.09 -21.43 0.00 0.71 1.40 LAREA 0.0001 0.01 1.15 0.25 0.44 2.26 FLOOR -0.002 -0.01 -2.34 0.02 0.52 1.91 TFLOOR 0.02 0.16 25.58 0.00 0.33 3.07 BUILD -0.51 -0.28 -45.14 0.00 0.32 3.14 USE 0.08 0.03 8.27 0.00 0.72 1.39 BAREA 0.005 0.56 121.18 0.00 0.57 1.77 ROOM 0.05 0.08 12.43 0.00 0.28 3.56 LIVING 0.09 0.07 15.66 0.00 0.66 1.52 TOILET 0.003 0.00 0.72 0.47 0.27 3.72 MANAGE 0.07 0.04 8.11 0.00 0.43 2.32 AGE -0.01 -0.21 -44.29 0.00 0.57 1.77 DISTANCE -0.0001 -0.02 -6.17 0.00 0.95 1.06 PARK_N 0.01 0.03 7.57 0.00 0.98 1.02
F 值 3997.36
F 值顯著性 0.00
R-Square 0.6873
ADJ-R-Square 0.6871
資料來源：本研究整理
註：與預期符號不同之變數以粗體表示
(三)模式一實證分析：
從表5-4 以及表 5-5 實證分析結果來看，應採用何種函數模型，是取決於資 料運用在各模型的表現而定，以求得較佳之配適度，本研究依第四章對函數模型 之敘述並以線性模型以及半對數模型之函數型態測試，以尋求較佳函數型態。
在模型解釋力方面，發現以線性模型判定係數最高，R2達 70.59%，而調整 後的R2亦達70.57%，半對數模型則次之，R2為68.73%，調整後的 R2為68.71%，
因此半對數模型解釋力較線性模型相對較差一點。F 值檢定方面，兩種函數型態 均達顯著水準，表示兩種函數型態之自變數具有解釋因變數之能力，且兩種函數 型態之自變數VIF 值皆小於 10，顯示資料無共線性。
在線性模型中，除了與公園綠地距離達10%顯著水準，其餘皆達 1%顯著水 準，而半對數模型中土地移轉總面積與衛數兩項自變數未達顯著水準，且移轉層 次達5%顯著水準外，其餘的 12 項變數均達 1%顯著水準。
在兩種函數型態中「土地移轉總面積」、、「總樓層數」、「用途類別」、「建物 移轉總面積」、「衛數」以及「公園綠地個數」皆與不動產價格呈現正相關；而「土 地使用分區」、「建物型態」、「屋齡」以及「與公園綠地之距離」等變數皆與不動 產價格呈負相關；只有「移轉層次」、「房數」、「廳數」、「有無管理組織」四項自 變數在兩種函數型態中與不動產價格呈現不同影響，在線性模型中除了移轉層次 是呈正相關，其他三項皆與不動產價格呈負相關，在半對數模型中除移轉層次是 呈負相關，其餘三項自變數皆與不動產價格呈正相關。
兩種函數型態中大部分自變數之β係數符號皆與預期相符合，在線性模型中 移轉層次、房數、廳數以及有無管理組織是和預期的符號相反；在半對數模型中 14 項自變數皆與原先預期的符號相符。經由表 5-4 以及表 5-5 互相比較來看在模 式一中最適房地總價特徵價格模型為半對數模型。
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二、房地總價特徵價格之模式二
在第二章文獻回顧中，發現過往研究對於公園服務半徑多以500 公尺為基準，
因此進一步探討在公園綠地周圍500 公尺範圍內之交易案例，其與公園綠地距離 及擁有公園綠地個數之間的關係為何，在本模式中採用14 個自變數進行分析，
其實證結果分析如下：
(一)線性模型
由表5-6 可知調整後的 R2為71.3%，表示該函數型態可解釋 71.28%因變數 的變異，F 值為 3622.73，小於顯著水準，自變數具有解釋因變數能力，且 VIF 值檢定均小於10，自變數之間無高度線性相關。
14 項自變數中除了有無管理組織達 5%顯著水準，其餘皆達 1%顯著水準，
其中使用分區、建物型態、房數、廳數、有無管理組織以及屋齡等自變數與總價 是具有負向影響，呈現負相關，其餘土地移轉總面積、移轉層次、總樓層數、主 要用途、土地移轉總面積、建物移轉總面積、衛數與公園綠地距離以及周圍公園 綠地個數皆為正向影響，呈現正相關；而移轉層次、房數、廳數、有無管理組織、
與公園綠地距離與預期的符號相反，其餘皆與原先預期的符號相符。
自變數中，仍是以「建物移轉總面積」的影響最為顯著，其標準化係數為 0.72，建物移轉的總面積為決定價格的主要因素；而使用分區係數為-1183795，
表示當使用分區為住宅時，總價會減少約11,837,958 元；建物型態係數為-792901，
表示當建物型態為透天厝時，總價會增加792,901 元；屋齡係數為-23907，屋齡 每增加一年總價會下降23,907 元；與公園綠地之距離係數為 2874，和預期不相 符，顯示與公園綠地距離每增加一公尺，總價會增加2,874 元；公園綠地個數係 數為 39653，表示當周圍擁有的公園綠地數量每增加一個，總價會增加 39,653 元。
因此在線性模型中，顯示當使用分區、用途類別為住宅，建物型態為透天厝，
土地及建物移轉總面積越大，移轉層次及總樓層數越高，衛數增加時房價會增加，
且當樣本周圍擁有公園綠地數較多時總價亦會上漲，但當房、廳數增加、擁有管 理組織屋齡越舊且距離公園綠地較近時房價會下降。
表 5-6 房地總價特徵價格模式二 (線性模型)
函數型態 線型模型
因變數 TP
自變數 β 之估計值 標準化係數
Beta 分配 t 值 顯著性 允差 VIF
（常數） -2285377 -12.09 0.000
ZONE -1183795 -0.08 -16.56 0.000 0.69 1.46 LAREA 10956 0.08 14.03 0.000 0.45 2.24 FLOOR
74569
0.05 9.67 0.000 0.54 1.87 TFLOOR 103282 0.12 18.03 0.000 0.34 2.90 BUILD -792901 -0.10 -12.30 0.000 0.23 4.40 USE 1201349 0.06 13.22 0.000 0.72 1.38 BAREA 57609 0.72 142.80 0.000 0.55 1.81 ROOM-507267
-0.10 -14.29 0.000 0.28 3.52 LIVING-209114
-0.02 -4.00 0.000 0.67 1.50 TOILET 858199 0.15 20.40 0.000 0.27 3.78 MANAGE-212093
-0.02 -2.33 0.020 0.35 2.83 AGE -23907 -0.05 -9.04 0.000 0.56 1.80 DISTANCE2874
0.05 12.79 0.000 0.89 1.12 PARK_N 39653 0.01 2.90 0.004 0.91 1.10F 值 3622.73
F 值顯著性 0.00
R-Square 0.7130
ADJ-R-Square 0.7128
資料來源：本研究整理
註：與預期符號不同之變數以粗體表示
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(二)半對數模型
由表5-7 可知調整後的 R2為68.45%，表示該函數型態可解釋 68.43%因變數 的變異，F 值為 3163.76，小於顯著水準，自變數具有解釋因變數之能力，且 VIF 值檢定均小於10，表示自變數之間無高度線性相關。
14 項自變數中移轉層次與有無管理組織兩項自變數未達顯著水準，其餘的 12 項變數均達 1%顯著水準，其中土地使用分區、建物型態以及屋齡等自變數與 總價是具有負向影響，和總價呈現負相關，其餘變數移轉層次、總樓層數、主要 用途、土地移轉總面積、建物移轉總面積、房數、廳數、衛數、有無管理組織、
與公園距離以及周圍公園綠地個數皆為正向影響，與總價呈現正相關；而其中僅 移轉層次以及與公園綠地距離和原先預期的符號相反，其餘自變數皆與預期相 符。
「建物移轉總面積」的影響仍最為顯著，其標準化係數為0.56，建物移轉的 總面積為決定價格的主要因素；使用分區係數為-0.14，當使用分區為住宅時，總
「建物移轉總面積」的影響仍最為顯著，其標準化係數為0.56，建物移轉的 總面積為決定價格的主要因素；使用分區係數為-0.14，當使用分區為住宅時，總