追蹤資料迴歸分析

在文檔中 臺灣房價與所得分配關聯性之研究 - 政大學術集成 (頁 70-73)

第四章 實證結果與分析

第二節 追蹤資料迴歸分析

本研究採用二元效果模型進行測試,其可考慮縱斷面時間序列與橫斷面各縣 市之個別效果對應變數之影響。在三個模型當中,分別測試僅有房價指數、加入 縣市別變數與加入全國總體變數後之分析結果,各模型 Hausman 檢定結果皆顯 示無法拒絕截距項與解釋變數相關之虛無假設,因此應使用隨機效果模型進行分 析。結果如表 4-3 所示,應變數為大島指數,在三個模型當中,房價在 1%、5%

與 10%的顯著水準下皆呈現正向關聯,顯示於當年度而言,房價愈高之地區,分 配不均情形愈嚴重。房價的上升可能會使部分人為實現利得而出售其房屋,使其 與僅有一屋或無自住房屋者之所得分配差距擴大,符合本研究假設一之預期。觀 察國內近年情況,房價在研究期間當中大致呈現上漲趨勢,顯示近年來國內房價 的持續飆漲,房屋的高資金門檻使高所得者可藉由房價的上漲獲利,進而擴大其 與中低所得者之所得分配差距。模型二加入個別縣市的人口與人力資源變數,由 分析結果可發現,老化指數在 1%的顯著水準下與所得分配差距呈現負向關聯,

顯示近年來老化指數的上升對所得分配反而有縮小之效果。模型三加入全國總體 變數,包含加權股價指數、薪資指數與外人對台投資占 GDP 比率,實證結果發 現外人對台投資占 GDP 比率與所得分配差距在 1%的顯著水準下呈現正向關聯,

表示近年來的對外經濟開放增加外人對台投資之流入,可能僅有部分高所得者或 掌握少數生產要素者受益,進而擴大所得分配之差距。而薪資指數與加權股價指 數皆呈現正向不顯著,顯示此二變數對所得分配之影響程度相當有限。

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表 4- 3 追蹤資料迴歸分析

Dependent Variable:GAP5

Variables (1) (2) (3)

HPI 0.036*** 0.033** 0.023*

OLD -0.372*** -0.432***

EDU -0.129 -0.040

WAGE 0.106

STOCK 0.004

FDI 8.820***

常數項 12.148*** 13.659*** 10.127***

Adj R-squared 0.085 0.160 0.180

Hausman Test 0.2251 1.000 1.000

註 1. ***、**、*分別表示在 1%、5%、10%的信心水準下顯著。

註 2. 表中 Hausman Test 為 P-value,若拒絕虛無假設,表示模型中截距項與解釋變數有相關,應 使用固定效果模型;反之,若無法拒絕虛無假設,表示模型中截距項與解釋變數並無相關,

應使用隨機效果模型。

上述的分析中,房價的變動與所得分配差距倍數之變動為顯著正向關聯,然 而,所得分配差距倍數之擴大可能有多種原因,房價亦可能由多種不同形式影響 所得分配。為了解各所得階層其所得變動率與各變數之關聯性,茲將各所得分位 組之所得變動率作為應變數進行分析。分析結果如表 4-4 所示,結果顯示房價變 動與第五分位組(最高 20%)所得變動率呈現顯著的正向關聯,對第四及第三分位 組收入變動率則為正向但不顯著,對第二及第一分位組分別為負向與正向不顯著。

此分析結果可能包含兩個經濟意涵,一為反映房屋高投資成本之特性,最高所得 階層較能參與市場之運作。二為反映高所得者偏好投資不動產之特性,當其所得 上升時可能會將資金投入房市,造成房價上漲。

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表 4- 4 追蹤資料迴歸分析

Dependent variable

Variables RINC1 RINC2 RINC3 RINC4 RINC5 HPI <0.001 <-0.001 <0.001 <0.001 <0.001*

OLD -0.004** -0.002 -0.003** -0.004** -0.004 EDU 0.004 -0.002 0.001 <0.001 0.003 WAGE 0.065*** 0.046 0.043*** 0.045*** 0.052***

STOCK -0.003** -0.002** -0.002* -0.002** <-0.001 FDI -0.074 -0.044 -0.053 -0.076 -0.200

常數項 0.020 0.030 0.031 0.0463 0.079

註 1.***、**、*分別表示在 1%、5%、10%的信心水準下顯著。

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