第二節 資料 資料 資料 資料及變數 及變數 及變數 及變數說明 說明 說明 說明
A、 AB、B 整體而言，各家商仲業者對市中心辦公大樓之分級，主要考量因素包括區
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(三)建物條件 1.辦公室等級
國內對於辦公大樓之等級制度，尚無官方明確之規範，目前分級方式仍由各 大商仲業者自行訂定，因此在分類標準及等級名稱上亦不盡相同。以下就永慶商 仲、全球資產、瑞普國際、高力國際台灣分公司、世邦魏理仕等商仲公司21，對 於市中心辦公大樓之等級評定方式，整理如表 3-8 所示。
表 3-8 辦公室等級評定方式
業者 考量因素 劃分等級
(由佳至差) 永慶商仲 區位條件、產權狀況、建物品質、設備條件、管
理維護、租金水準及承租戶條件 A、AB、B 全球資產 區位條件、建物條件、設備品質、管理維護、租
戶組成 A+、A、B
世邦魏理仕 區位、大樓品質、出租狀況及大樓管理 頂級、A、B 瑞普國際物業 租金效益、管理費水準、區位環境、大樓品質、
大樓管理維護與承租戶結構 A、B、C 高力國際
屋齡、所有權、單一樓層面積、地點、天花板淨 高度、高架地板、停車位、物業管理、外觀與格 局、業種
頂級、
A、AB、B 整體而言，各家商仲業者對市中心辦公大樓之分級，主要考量因素包括區 位、建物條件、管理維護、租戶組成及租金水準等。多數業者採三級制劃分，等 級越高，代表大樓內外部條件、租戶結構及租金收益越佳，辦公室價格亦應越高。
本研究採用瑞普國際物業之劃分標準，將各市中心之辦公室成交案例，劃分為 A 級、B 級或 C 級辦公室；並以 C 級辦公室為基準，設置 A 級辦公室、B 級辦公室 等兩個虛擬變數，如案例歸屬於該辦公室等級，以虛擬變數 1 表示，否則為 0。
因 A 級、B 級辦公室在租金及辦公室等級上均優於 C 級辦公室，故兩個虛擬變數 的預期符號皆為正。各等級辦公室之案例件數、分佈及平均成交單價詳表 3-9；
辦公室價格、銷售模式與辦公室等級之交互關係則如表 3-10 所示。
21 部分商仲公司如第一太平洋戴維斯、戴德梁行等所發佈之季刊資料，僅針對 A 級辦公大樓作 定義及商圈調查，故無法得知其辦公大樓等級之劃分方式。
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表 3-9 案例辦公室等級分佈
辦公室等級 案例件數 比例 平均成交單價(元/坪) A 級辦公室 12 10.2% 900,413 B 級辦公室 44 37.3% 754,800 C 級辦公室 62 52.5% 599,973 合計 118 100% 688,258
表 3-10 銷售模式與辦公室等級交互關係
等級 A 辦 B 辦 C 辦 合計
數量 6 11 8 25
拍賣
銷售 平均單價 1,054,242 863,453 694,534 855,188
數量 6 33 54 93
議價
銷售 平均單價 746,585 718,583 585,964 643,385
數量 12 44 62 118
合計
平均單價 900,413 754,800 599,973 688,258
2.交易面積
各案例交易面積之計算，以交易總面積扣除店面、停車位等非屬辦公室使用 空間後，即為辦公室之交易面積。有關面積對價格之影響方向可分為「單層面積」
及「交易面積」等兩方面。一般認為，單層面積越大較能胃納需大面積使用的大 型承租戶，亦可分割數個單位而出租予小型業者使用，其面積使用效率及彈性較 佳；而面積越大之辦公室，通常等級也越高22，故對辦公室價格為正向影響。但 在交易面積部分，因大面積之辦公室總價亦高，可競爭者減少，使得買方或承租 方之議價能力提高，故其交易單價反而可能較低。由相關文獻中發現，多數研究 均認為單層面積對辦公室價格為正向影響，交易面積對辦公室價格之影響方向則 較不一致。Tu et al.(2004)實證研究顯示，交易面積對價格為正向影響；曾翊 偉、黃名義、張金鶚(2010)之研究則指出，單層面積對租金雖為正向影響，但當 租戶面積越大時，租金單價卻越低。
本研究因己納入辦公室等級變數，故在面積部分選用交易面積作為研究變
22 實務上，單層面積為辦公大樓等級評定之重要項目。例如高力國際以 400 坪作為辦公大樓評分 之標準，單層面積達 400 坪以上才給予加分。瑞普國際物業則對於單層面積 200 坪以下之辦公大 樓，最高僅給予 B 級之評等。
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數。另外，本研究因採用半對數單價模型，依變數為辦公室成交單價再取對數而 得；為避免變數之全距過大而影響模型準確性，故對交易面積變數亦取對數後，
再進行分析。預期交易面積對成交單價為負向影響，變數敘述統計如下表 3-11 所示。
表 3-11 交易面積變數敘述統計分析
項目 個數 最小值 最大值 平均數 標準差 拍賣銷售 25 167.09 8495.56 1894.2444 2266.67999 議價銷售 93 44.34 9663.60 557.7411 1269.90940 合計 118 44.34 9663.60 840.8986 1619.50913
3.屋齡23
本研究以成交日期減建築完成日期以計算屋齡。屋齡反映辦公室設備、品 質、與物理結構之折舊，同時也可能反映設計上的功能性折舊以及外部環境退化 的經濟性折舊；屋齡越老舊，越不利於辦公室的市場競爭，而使得租金及價格水 準受到影響。預期屋齡對成交單價為負向影響。屋齡變數之敘述統計，如下表 3-12 所示。
表 3-12 屋齡變數敘述統計分析
項目 個數 最小值 最大值 平均數 標準差 拍賣銷售 25 0.00 40.08 18.80 11.99 議價銷售 93 0.33 38.92 20.17 7.64
合計 118 0.00 40.08 19.88 8.70
4.總樓層數
由成本觀點，總樓層數越高，造價成本越高，因而所有權人會收取較高租金 以彌補成本支出。另黃名義、張金鶚(1999)亦指出高樓層辦公大樓建築成本高、
具電梯設備、能形成名望及地標特徵，而增加接觸性及知名度，故對價格呈現正 向關係；其預期符號為正。總樓層數變數之敘述統計，如下表 3-13 所示。
23 部分文獻將「屋齡平方」亦作為特徵價格之研究變數且預期符號為正，以反映建物折舊因素 為都市更新利益所抵銷之效果。惟本研究資料已排除具有土地開發潛力之成交案例，模型測試亦 顯示屋齡平方對辦公室價格無顯著影響，故於特徵價格模型中不再加入「屋齡平方」變數。
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表 3-13 總樓層數變數敘述統計分析
項目 個數 最小值 最大值 平均數 標準差 拍賣銷售 25 8 27 14.12 4.13 議價銷售 93 8 35 17.33 6.61 合計 118 8 35 16.65 6.29
5.結構
國內辦公大樓之建築建構主要可分為兩種：1.鋼筋混凝土造(RC)及 2.鋼骨 (SC)或鋼骨鋼筋混凝土造(SRC)。相對於鋼筋混凝土造，鋼骨構造之建築物耐震 效果較佳，且建築成本亦較高，故對辦公室價格應有正面之影響。本研究以登記 簿謄本登記之建物結構為判斷依據，並以虛擬變數表示，若建物結構為鋼骨或鋼 骨鋼筋混凝土造為 1，否則為 0；預期對成交單價為正向影響。結構變數之敘述 統計如表 3-14 所示。
表 3-14 結構變數敘述統計分析
項目 個數 RC SC、SRC
拍賣銷售 25 20 5
議價銷售 93 62 31
合計 118 82 36
6.全棟成交
全棟成交代表大樓僅有單一所有權人。通常單一所有權人之辦公大樓較容易 管理，且重大維護如設備更新、外牆翻修等亦較佳。此外，單一所有權大樓未來 如因市場變化、使其空地價值高於現況不動產之價值時，因土地產權完整，將可 立即進行再開發，而形成選擇權價值。張嘉宇(2008)亦指出，單一所有權人之辦 公大樓，租金較不易因為其他出租者的競爭而滑落，致降低辦公室價格。辦公室 案例是否全棟成交以虛擬變數表示，全棟成交為 1，否則為 0；預期對成交單價 有正向影響。全棟成交變數之敘述統計如表 3-15 所示。
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表 3-15 全棟成交變數敘述統計分析
項目 個數 全棟成交 非全棟成交
拍賣銷售 25 4 21
議價銷售 93 7 86
合計 118 11 107
(四)街道條件
國內外有關辦公室價格之文獻，較少對街道條件設定變數並進行分析；但國 內在住宅市場之研究如賴碧瑩(2007)、陳奉瑤和楊依蓁(2007)等，則證實臨接道 路寬度對住宅價格具有顯著正向的影響。因此，本研究在街道條件部分，選擇以 辦公大樓正面所臨接道路之道路寬度進行研究，並設置「臨路寬度」變數。臨路 寬度越寬，可胃納的交通流量越高，辦公大樓交通機能越強；同時因車流量大，
大樓之廣告及名望效果亦越佳，故對價格呈現正向關係；其預期符號為正。臨路 寬度變數之敘述統計，如下表 3-16 所示。
表 3-16 臨路寬度變數敘述統計分析
項目 個數 最小值 最大值 平均數 標準差 拍賣銷售 25 13 70 46.56 19.67 議價銷售 93 8 70 42.78 17.61 合計 118 8 70 43.58 18.04
(五)接近條件
接近條件指不動產臨近公共設施之遠近程度；本研究選擇對不動產價格有重 要影響的「距捷運站距離」進行研究。捷運系統為台北市最重要的大眾運輸工具，
過去許多研究均已證實捷運站距離對各類型不動產價格均有顯著正向的影響。由 於研究期間內台北市捷運網路仍未全部完工24，故本研究對距捷運站距離之變數
24 本研究之研究期間為 2009 第 1 季至 2011 年第 4 季；於研究期間前已通車之捷運線有木柵線、
板南線、淡水線、新店線、中和線；於研究期間內通車之捷運線包括有內湖線(2009 年 7 月)及 蘆洲線(2010 年 11 月)；至研究期間截止仍未通車之捷運線則有信義線、松山線及機場捷運。
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分為兩項：1.位於已完工捷運站 500 公尺內；2.位於興建中捷運站 500 公尺內25。 各案例以成交當時，距最接近之已通車或未通車捷運車站分別計算距離。兩項變 數均以虛擬變數表示，如果辦公室位於捷運站 500 公尺內為 1，否則為 0；預期 對成交單價為正向影響。兩項變數之敘述統計如表 3-17、3-18 所示。
表 3-17 已完工捷運站 500M 變數敘述統計分析
項目 個數 已完工捷運站
500M 內
已完工捷運站 500M 外
拍賣銷售 25 17 8
議價銷售 93 39 54
合計 118 56 62
表 3-18 興建中捷運站 500M 變數敘述統計分析
項目 個數 興建中捷運站
500M 內
興建中捷運站 500M 外
拍賣銷售 25 14 11
議價銷售 93 30 63
合計 118 44 74
(六)銷售模式
國外多數文獻指出，在不動產為正常品質，或市場景氣處於上升階段的情況 下，採拍賣銷售方式成交之不動產，其價格可能高於議價銷售之不動產。本研究 就辦公室案例是否以拍賣銷售方式成交，以虛擬變數表示，拍賣銷售為 1，否則 為 0。由於拍賣銷售之辦公室均屬正常品質之不動產，且研究期間內商用不動產 市場價格處於明顯的上升趨勢，故預期符號為正。另資料庫內所有以拍賣銷售方 式成交之不動產，均採第一價位密封投標拍賣；故本研究在拍賣銷售案例之資料
國外多數文獻指出，在不動產為正常品質，或市場景氣處於上升階段的情況 下，採拍賣銷售方式成交之不動產，其價格可能高於議價銷售之不動產。本研究 就辦公室案例是否以拍賣銷售方式成交，以虛擬變數表示，拍賣銷售為 1，否則 為 0。由於拍賣銷售之辦公室均屬正常品質之不動產，且研究期間內商用不動產 市場價格處於明顯的上升趨勢，故預期符號為正。另資料庫內所有以拍賣銷售方 式成交之不動產，均採第一價位密封投標拍賣；故本研究在拍賣銷售案例之資料