St
S
tC
t) (
11 1
1 ∗ −
−
−
−
= − = −
−
=
∆
St St St Ct δSt φ St St (5) 其中，δ
為住宅存量之折損率(depreciation rate)，φ 為調整至均衡的速度，其值愈 大調整至長期均衡的速度將愈快速，而其值愈小則隱涵著住宅投資對於新資訊的 反應較為緩慢。另外，價格亦為逐漸調整，其可表示為：) (
∗−
−1=
∆
Pt κ Pt Pt (6)P 為實際價格，κ 為實際價格調整至長期均衡價格的速度。造成市場失衡的原因
t可從供給面和需求面來觀察，即長期住宅需求和供給之變動。
在需求面方面，股價指數代表實質財富，對於房價為正向之影響；平均每人 每月國民生產毛額，可視為所得的衡量指標，故對於房價亦為正向影響；而就業 人口數愈多，表示潛在購屋者愈多，對於房價為正向影響；另消費者物價指數愈 高，會影響需求者的心理，為保值而購屋不動產，故對房價亦為正向影響；住宅 存量愈高，增加市場供給量，會促使房價下跌，故為負向影響；而政府優惠房貸 政策之實施，有助於促使潛在購屋者，刺激購屋意願，提早進入不動產市場，對 於房價具正向之影響效果。而在供給面方面，如國內生產毛額，為衡量總體經濟 活動的重要指標，亦為影響供給面的因素，國內生產毛額愈高，可反應當前之總 體經濟活動及市場規模愈大，有助於影響房價之上漲及市場供給量之增加；新建 築數量愈多，會增加住宅存量之供給，對於住宅存量為正向影響，對於房價而言，
新建築數量愈多，供給量愈多，促使房價下跌；而營造業員工每人每月薪資為成 本因素，此為勞動成本因素，當勞動成本愈高，增加住宅供給成本，故會減少住 宅存量之供給，而衝擊到供給面，對於房價而言，供給量減少，將促使房價上漲。
第三節 資料收集與描述
一、成屋市場之實證變數資料
本文成屋市場房價之資料，係採用信義不動產企劃研究室所公佈之「信義房 價指數」。信義房價指數為信義房屋於1994 委託美國西維吉尼亞大學，利用信義 房屋仲介成交之物件所編製之中古屋房價指數，該指數期間為自1991 年第 3 季 至2005 年第 2 季。本文以信義房價指數代表成屋市場之房價，其原因包括：(1) 信義房價指數係以中古屋市場為主，具有其代表性；(2) 信義房價指數為台灣地 區第一個發佈的房價指數，且該指數編製之範圍，囊括全國資料以及區域性之資 料，具有廣泛分析之實用性；(3) 信義房價指數係以特徵價格法編製，去除異質 性之問題。但該房價指數資料主要問題在於編製期間較短，無法觀察價格之長期 波動。雖然，信義房價指數之資料期間較短，但因該房價指數具有代表成屋市場 之指標性，及為目前較具可信度及資訊公開化之成屋價格指數，故本文乃以信義 房價指數進行分析。
二、預售屋市場之實證變數資料
本文預售屋市場之房價資料，係採用內政部營建署之「住宅資訊系統之整合 與規劃研究」中的臺北縣與臺北市預售住宅價格季資料。55原始資料自 1973 年 第2 季至 2002 年第 4 季，本文受限於相關重要總體經濟因素之資料期間，故實 證資料之期間係以1981 年第 1 季至 2002 年第 4 季為主，共計 88 筆季資料。該 預售屋價格資料之優點在於樣本涵蓋期間較長，樣本數多，缺點則為異質性調整 上，僅考慮到不同建築結構成本與地區兩個因素，且使用雜誌上刊登之物件作為 原始資料，樣本非母體之抽樣結果，故其市場佔有率不足，可能會產生一定程度 之選樣誤差。56(陳明吉、蔡怡純、李育菁，2005)
以下將成屋市場價格指數及預售屋市場房價資料以時間序列圖形加以表 示。成屋市場價格指數自1995 年起呈現持續下滑狀態，至 2001 年至 2003 年中 呈持平現象，其後價格指數呈上揚狀態。而預售屋價格初期呈緩慢上升，至1987
55 「住宅資訊之整合與規劃研究」中之住宅價格資料以收集雜誌上刊登之預售個案所列出二樓 以上每坪之平均單價。其資料來源包括透明房訊、房屋市場、太聯房屋…等國內主要房地產雜 誌。
56 預售屋價格資料所列出之住宅屬性有限，無法以特徵價格法固定品質，但鑑於個案之異質 性，仍試圖加以調整並以加權平均方法計算而得。
年後，預售屋價格呈急速上升，當時國內不動產市場正面臨第三次景氣波動所衝 擊，其後至1990 年後，預售屋價格則為緩慢持平現象。(請參見圖 4-1 及圖 4-2)
80 90 100 110 120
92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
圖4-1 成屋市場價格指數 (1991 年第 3 季~2005 年第 2 季)
0 50 100 150 200 250 300
75 80 85 90 95 00
圖4-2 臺北縣與臺北市預售屋價格 (1973 年第 2 季~2002 年第 4 季) 三、變數資料之整理
本文實證之資料為季資料，其中包括以貨幣單位表示及不同基期之資料，為 使實證資料具有一致性及可信度，避免實證產生偏誤之虞，故本文將針對實證之 時間序列資料採取以下三種處理方式：
1.物價指數平減
本文實證資料遇到原始資料係以貨幣表示者，則必須透過物價指數平減，且 遇到基期不一致之變數資料，則將其固定為一致之基期。
2.資料標準化
避免變數資料在單位上之差異性，造成實證估計上的偏誤，故須將資料標準 化，所謂標準化就是將每筆資料的觀察值，減去該筆資料的平均數，再除以該筆 資料的標準差。
3.季節因素的消除
本文實證資料為季資料，為避免資料中有季節性因子的存在，故利用 X11 時間序列分解法，消除季節因素。X11 方法季節調整程序是美國官方對外公布資 訊數據進行季節調整的標準方法，同時亦被一般商業部門所採用，具有可信度，
該方法的核心是對稱移動平均和高階移動平均，通過多次迭代，最終分離出原時 間序列的趨勢成份、季節成份和不規則成份，得到剔除季節成份的調整後序列。
第四節 實證結果
本文將針對總體經濟因素對不動產市場之房價進行分析。首先，為成屋市場 之房價分析，其次，再針對預售屋市場之房價進行探討。
一、成屋市場與總體經濟因素之分析
成屋在不動產市場具有廣大的占有率及重要性，對於估計不動產市場房價之 分析亦具代表性。本文以信義房價指數作為實證分析之成屋市場價格指標，以下 僅就成屋市場分析變數資料之代號及來源以表格方式彙整之。(請參見表 4-1)為 剖析政府自2000 年 8 月起所開辦一連串之優惠房貸政策對不動產市場之影響效 果，本文將政府優惠房貸政策設為虛擬變數，將2000 年第 3 季起至 2005 年第 2 季之期間設為1，其餘期間設為 0。
表4-1 成屋市場分析變數之說明及資料來源
變數名稱 符號 資料來源與設定
成屋價格指數 P 信義不動產企劃室編製之信義房價指數 股價指數 W 台灣經濟新報資料庫(TEJ)
平均每人國民生產毛額 Y 行政院主計處資料庫 就業人口數(千) E 行政院主計處資料庫 貨幣供給額(M1b) MS 中央銀行
消費者物價指數 CPI 行政院主計處資料庫
住宅存量 St 營建統計年報
續表4-1
政府優惠房貸政策 G 2000 年第 3 季起至 2005 年第 2 季之期間設為 1，
其餘期間設為0 國內生產毛額 GDP 行政院主計處資料庫
新建築數量 Ct 營建署統計資料(住宅類新建樓地板面積) 營造業員工每人每月薪資 WAG 行政院主計處資料庫
預售屋價格
RP 內政部營建署之「住宅資訊系統之整合與規劃研 究」中的臺北縣與臺北市預售住宅價格季資料 首先，本文運用時間序列之資料處理步驟，利用單根檢定，檢定時間序列資 料是否為定態，若為非定態則以一階差分方式處理，使其資料轉為定態之序列。
其次，以向量自我迴歸模型(VAR)取得其最適落後期數，非定態且同整合階次之 變數，則運用共整合檢定其變數是否具有共整合向量，以探討變數間之長期均衡 關係，繼而運用誤差修正模型探討其短期動態調整關係。最後，再以Granger 之 因果關係檢定，檢定變數間之領先、落後或同時之關係，並利用衝擊反應函數 (impulse response function)瞭解各變數對成屋價格指數之正負向、長短期及持續 或跳動的關係效果。最後為應用變異數分解(variance decomposition)，探討各變 數間之相互影響效果。