R 解釋能力水準方面，房價及建照面積二者之迴歸模型 2

解釋能力分別為45%、34%，另利用 ARCH-LM 檢定檢測估計模型之殘差值是否 具 有 條 件 異 質 變 異 的 問 題 ， 由 檢 測 之 結 果 發 現 ， 無 法 拒 絕 虛 無 假 設 H

：

0 α1

=

α1

= K =

αq，即迴歸的殘差不存在條件變異不齊一的問題。預售屋價 格為應變數時，所估計之誤差調整值達到5%的顯著水準，顯示預售屋價格在均 衡誤差不為零時，有消弭均衡誤差之調整能力，即當均衡誤差不為零時，預售屋 價格會以每季 11.06%的速度進行調整，以消弭均衡誤差。而建照面積亦達到顯 著水準，表示建照面積在均衡誤差不為零時，會以 13.03%的速度調整，以消弭 均衡誤差。而優惠房貸政策，並未達到顯著水準，表示優惠房貸政策之實施，對 於房價並無影響，但對於建照面積則達到顯著水準。建商取得建造執照許可後，

即可開始興建住宅，優惠房貸政策之施行，可刺激潛在購屋需求，進而促使建商 積極增加住宅供給量，故對於建照面積有所影響。

從短期動態調整來看，股價指數對房價及建照面積具有正向的影響，股價指 數代表實質財富，而文獻亦常指出股價指數領先於房價，對於房價具有正向之影 響效果。就業人口數對於建照面積亦達到5%的顯著水準，就業人口愈多，隱含 潛在購屋族群愈多，進而影響供給面，故對於建照面積具有正向之影響。而貨幣 供給額之增加，對於建照面積具有正向影響，隱含貨幣供給額愈多，會刺激市場 之購屋需求，亦會促使建商增加住宅供給量。消費者物價指數的增加，對於房價 亦有顯著正向影響，即物價水準愈高，亦會促使房價上漲。

另建照面積對於房價具有負向之影響，建照面積愈多，即市場上之供給量 愈多，會使房價下跌。而營造業員工每人每月薪資為成本因素，對於建照面積達 到負向之顯著影響，成本愈高，會減少建商對於建照面積之供給。

表4-16 預售屋市場價格之誤差修正模型

變數 房價( )

P

_t 建照面積(

C

_t) ECM_1 -0.1106**

(-2.76)

-0.1303**

(-3.36) 常數項 3.2893*

(1.68)

2.1736**

(2.58) UPt-1 0.3826**

(3.60)

0.7737 (1.71)*

UWt-1 0.0015**

(1.78)

0.1163**

(2.56)

UYt-1 0.0002

(0.63)

-0.4936 (0.24) UE t-1 0.0103

(0.86)

0.1189**

(1.69) UMS t-1 -0.0010

(-0.92)

0.0687**

(1.74) UCPI t-1 0.1738**

(1.86)

0.1873 (0.57) UGDPt-1 0.2489**

(2.46)

0.1156 (0.89) UCt t-1 -0.0408**

(-1.75)

-0.0161 (-0.12) UWAG t-1 0.0003

(0.84)

-0.2022**

(-3.72)

G 0.1312 (1.29)

0.0712 (0.21)

R 0.45

2 0.34

ARCH(1) 0.46 0.38

註：**表示達到 5%的顯著水準，*表示達到 10%的顯著水準。

ARCH 為檢定干擾項是否具條件異質性之 Lagrange Multiplier 檢定統計量，呈

χ

²(1)之分配。

(五) Granger 因果關係檢定

表 4-17 以因果關係檢定總體經濟因素對預售屋價格之關係，變數之落後期 數選擇皆為落後一期。其中總體經濟因素方面，股價指數、平均每人國民生產毛 額、消費者物價指數及國內生產毛額對於預售屋價格具有單向的因果關係存在，

即股價、平均每人國民生產毛額、消費者物價指數及國內生產毛額領先於預售屋 價格，換言之，股價、平均每人國民生產毛額、消費者物價指數及國內生產毛額 之變動，會影響到預售屋價格之變動，即總體經濟因素領先於預售屋價格，此亦

與以往之文獻研究相符。(如黃佩玲，1993；高斐蘭，1996；陳力維，2001) 但 政府優惠房貸政策對於預售屋價格並未具有因果關係，本文推估係政府係自2000 年起實施優惠房貸政策，而預售屋資料自1981 年自 2002 年止，推算預售屋資料 僅囊括二年之政策實施期間，恐無法實際推估出其政策效果，故無法驗證政府優 惠房貸政策與預售屋價格間之因果關係。表 4-18 係彙整主要變數間之因果關係 檢定，可得知各總體經濟因素間均存在一定的因果關係。

表4-17 Granger 因果關係檢定－預售屋價格

因果關係 F 統計量 P 值

股價 Æ 預售屋價格 16.378 0.000**

平均每人國民生產毛額 Æ 預售屋價格 2.103 0.038**

就業人口數 Æ 預售屋價格 2.547 0.111 貨幣供給 Æ 預售屋價格 0.428 0.722 消費者物價指數 Æ 預售屋價格 3.401 0.068*

國內生產毛額 Æ 預售屋價格 1.280 0.063*

建照面積 Æ 預售屋價格 2.484 0.118 營造業員工每人每月薪資 Æ 預售屋價格 1.120 0.292 政府優惠房貸政策 Æ 預售屋價格 0.665 0.416

註：**代表達到 5%的顯著水準，*代表達到 10%的顯著水準。

表4-18 預售屋市場分析之 Granger 因果關係檢定結果 果

因 建照面積 預售屋價格

股價 0.562 0.000**

平均每人國民生產毛額 0.001** 0.038**

就業人口數 0.896 0.111

貨幣供給額 0.862 0.722

消費者物價指數 0.644 0.068*

國內生產毛額 0.001** 0.063*

建照面積 ─ 0.118

營造業員工薪資 0.885 0.292

政府優惠房貸政策 0.789 0.593

預售屋價格 0.686 ─

註：**代表達到 5%的顯著水準，*代表達到 10%的顯著水準。

(六) 衝擊反應函數

本文藉理論模型所設定之各變數與預售屋價格之衝擊反應分析圖，可看出各 變數與房價間之正向或負向，長期或短期、持續或跳動的關係效果。

圖 4-14 為股價指數對預售屋價格之衝擊反應圖，初期股價指數對預售屋價 格呈現正向之衝擊效果，至第二十四期未趨於零。整體而言，股價對預售屋價格 係為正向、跳動且長期之影響。圖 4-15 為平均每人國內生產毛額對預售屋價格 之衝擊反應圖，由圖可知國內生產毛額對預售屋價格呈正向之影響，至二十四期 漸趨於零，故國內生產毛額對預售屋價格為短期、正向之影響。

^0.0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

^-0.2

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

圖 4-14 股價對預售屋價格之衝擊反應分析圖 圖 4-15 平均每人國民生產毛額對預售屋價格之 衝擊反應分析圖

圖

4-16

為就業人口數對預售屋價格之衝擊反應分析圖，對於預售屋價格正 向、跳動的狀態，至二十四期並逐漸趨於零，表示就業人口數對預售屋價格而言 為正向、跳動且長期之影響。圖

4-17

為貨幣供給額對預售屋價格之衝擊反應分 析圖，初期負向影響，至第二期呈最大幅度變動，其後呈現跳動狀態，至二十四 期未漸趨於零，表示貨幣供給額對預售屋價格而言為長期且跳動之影響。

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

^-1.0

-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

圖 4-17 貨幣供給額對預售屋價格之衝擊 反應分析圖

圖 4-16 就業人口數對預售屋價格之衝擊 反應分析圖

圖

4-18

為消費者物價指數對預售屋價格之衝擊反應，呈現負向影響，至二

十四期並未漸趨於零，表示消費者物價指數對預售屋價格而言為長期、跳動且負

向之影響。圖

4-19

為國內生產毛額對預售屋價格之衝擊反應分析圖，初期為正

向、跳動之影響，至二十四期已漸趨於零，表示國內生產毛額對預售屋價格為短 期之影響。

-0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

^{- 0.1}

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

圖 4-19 國內生產毛額對預售屋價格之衝擊 反應分析圖

圖 4-18 消費者物價指數對預售屋價格之衝擊 反應分析圖

圖

4-20

為建照面積對預售屋價格之衝擊反應，呈現負向、跳動的狀態，至 第二十四期其衝擊反應並未漸趨於零，表示建照面積對預售屋價格係為長期、跳 動之衝擊影響效果。圖

4-21

為營造業員工每人每月薪資對預售屋價格之衝擊反 應，初期呈現跳動狀態，至二十四期逐漸趨於零，表示營造業員工人數對預售屋 價格係為短期且跳動的影響。

- 0.25 - 0.20 - 0.15 - 0.10 - 0.05 0.00 0.05 0.10

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

^{- 0.4}

- 0.2 0.0 0.2 0.4

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

圖 4-21 營造業員工每人每月薪資對預售屋價格 之衝擊反應分析圖

圖 4-20 建照面積對預售屋價格之衝擊反應 分析圖

圖

4-22

為預售屋價格自身干擾之衝擊反應，預售屋價格受自身干擾衝擊初 期的衝擊幅度相當的大，其後反應幅度逐漸趨於零，整體而言，其自身干擾為正 向之影響，可知房價本身自發性的干擾其影響甚大。

^5.0

5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

圖 4-22 預售屋價格自身之衝擊反應分析圖

(七) 變異數分解

從變異數分解，可得知各變數的相互影響程度。對於預售屋價格而言，主要 是用來計算其「預測誤差變異」，其中有多少的比例是由其他各變數之預測誤差 變異所貢獻。表 4-19 分別以第一、四、八、十二、十六、二十及二十四期之變 異數分解來加以分析，對於預售屋價格來說，預售屋價格在第一期時呈現百分之 百的自身解釋能力，到了第二十四期時自身解釋能力仍維持 16.24%，整體預售 屋價格之平均解釋能力高達 42.91%，其所隱含的意義表示影響預售屋價格之最 重要解釋能力仍然在於本身的因素。其餘本文所考慮之總體經濟因素中，以股價 指數對預售屋價格之解釋能力最高，平均解釋能力高達 13.61%，其次，為就業 人口數對於預售屋價格平均具有 13.42%的解釋能力，而消費者物價指數對於預 售屋價格平均亦具 69.94%的解釋能力，而營造業員工每人每月薪資及貨幣供給 額對預售屋價格則各具7.12%及 6.02%，而平均每人每月國民生產毛額，對於預 售屋價格之解釋能力，亦達到4.27%。其餘總體經濟因素對預售屋價格則具較低 之解釋能力。表4-20 為各總體經濟因素在各期對預售屋價格之影響。

表4-19 預售屋價格之變異數分析結果 (分期平均)

期數 P W Y E MS CPI GDP Ct WAG 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4 74.18 10.23 0.01 2.22 6.44 1.65 0.13 0.29 3.73 8 44.24 18.29 1.41 8.60 9.96 7.97 0.78 0.40 7.53 12 27.98 19.21 4.23 15.26 8.49 13.21 1.47 0.29 9.30 16 20.40 17.59 6.67 20.00 6.73 15.53 1.92 0.53 9.80 20 17.32 15.69 8.30 23.01 5.58 15.88 2.17 0.96 9.81 24 16.24 14.25 9.25 24.85 4.96 15.32 2.29 1.39 9.69 平均 42.91 13.61 4.27 13.42 6.02 9.94 1.25 0.55 7.12 表4-20 預售屋價格之變異數分析結果 (各期平均)

期數 P W Y E MS CPI GDP Ct WAG 1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2 93.94 2.21 0.00 0.45 1.27 0.16 0.01 0.00 1.18 3 84.25 6.31 0.01 1.29 3.84 0.65 0.09 0.11 2.46 4 74.18 10.23 0.01 2.22 6.44 1.65 0.13 0.29 3.73 5 65.13 13.27 0.11 3.56 8.27 2.99 0.28 0.42 4.86 6 57.18 15.55 0.38 5.07 9.38 4.60 0.41 0.46 5.89 7 50.24 17.18 0.82 6.82 9.87 6.29 0.61 0.44 6.78 8 44.24 18.29 1.41 8.60 9.96 7.97 0.78 0.40 7.53 9 39.08 18.96 2.07 10.40 9.77 9.54 0.98 0.34 8.15 10 34.71 19.29 2.79 12.12 9.41 10.96 1.15 0.30 8.64

續表4-20

11 31.03 19.35 3.52 13.76 8.97 12.18 1.32 0.29 9.01 12 27.98 19.21 4.23 15.26 8.49 13.21 1.47 0.29 9.30 13 25.46 18.91 4.91 16.64 8.01 14.04 1.61 0.32 9.50 14 23.40 18.52 5.55 17.88 7.55 14.69 1.73 0.38 9.65 15 21.74 18.07 6.14 19.00 7.12 15.18 1.83 0.45 9.75 16 20.40 17.59 6.67 20.00 6.73 15.53 1.92 0.53 9.80 17 19.33 17.09 7.15 20.89 6.38 15.76 2.00 0.63 9.83 18 18.49 16.60 7.58 21.68 6.08 15.88 2.07 0.74 9.84 19 17.83 16.13 7.96 22.38 5.81 15.91 2.13 0.85 9.83 20 17.32 15.69 8.30 23.01 5.58 15.88 2.17 0.96 9.81 21 16.93 15.27 8.59 23.55 5.39 15.79 2.21 1.07 9.78 22 16.63 14.90 8.84 24.04 5.22 15.66 2.25 1.18 9.75 23 16.41 14.56 9.06 24.47 5.08 15.50 2.27 1.29 9.72 24 16.24 14.25 9.25 24.85 4.96 15.32 2.29 1.39 9.69 平均 38.84 14.89 4.39 14.08 6.65 10.64 1.32 0.55 7.69 第五節 結論

本文藉由時間序列分析，探討成屋及預售屋價格與總體經濟因素之關係。以 下針對成屋市場及預售屋市場之房價與總體經濟因素之關係，運用共整合分析及 誤差修正模型，分別針對長期均衡關係及短期動態調整效果進行說明，並由 Granger 因果關係瞭解房價與總體經濟因素間之領先情形。

一、結論

(一)成屋市場分析

由共整合分析可得知成屋價格指數與總體經濟因素間存在長期穩定之均衡 關係。並利用誤差修正模型得知成屋價格指數為應變數時，當均衡誤差不為零 時，成屋價格指數會以每季 22.46%的速度進行調整，以消弭均衡誤差。另住宅 存量及新建築數量亦達到顯著水準，具有消弭均衡誤差之調整能力。

在短期動態調整之實證結果，總體經濟因素方面，落後一期的股價指數、平 均每人國民生產毛額、就業人口數、國內生產毛額對房價及新建築數量具有正向 的影響，與Chen and Patel(2002)、高斐蘭(1996)及彭建文(2000a)所得結果一致。

落後一期的平均每人國民生產毛額及貨幣供給額，對於新建築數量具有顯著正向 影響；而落後一期的貨幣供給額之增加亦對於住宅存量具有正向影響。另新建築

數量對於房價及住宅存量具有正向之影響，而營造業員工每人每月薪資為勞動成 本因素，對於房價及新建築數量皆達到負向之顯著影響，成本愈高，會減少建商 對於新建築數量之供給，而亦會影響到購屋者之購買意願，故對房價產生負向影 響。本文所設之優惠房貸政策對於房價及住宅存量亦達到顯著水準，表示優惠房 貸政策之實施不僅對於房價有正向影響，亦對住宅存量具有影響效果存在，政府 施政目的之美意相符，刺激不動產市場需求及消化市場空餘屋。

Granger 因果關係檢定方面，股價指數、平均每人國民生產毛額、貨幣供給 額及消費者物價指數等總體經濟因素對於成屋市場房價具有單向的因果關係存 在。而新建築數量亦領先於成屋價格指數。此因果關係實證結果與Meen(1995)、

Chinloy(1996)、Chen and Patel(1998)、黃佩玲(1995)、高斐蘭(1996)及白志杰 (1997)…等學者之研究結果相同。

另探討政府優惠房貸政策對其他總體經濟因素之因果關係，政府優惠房貸政 策對於平均每人國民生產毛額、就業人口數、貨幣供給額及建照面積具有因果關 係存在，代表政府優惠房貸政策領先上述之變數。從優惠房貸政策之因果關係分 析，政府實施優惠房貸政策領先於房價指數之變動，政府優惠房貸政策有助於刺 激不動產市場需求，提高購屋意願，故領先於房價，而政府優惠房貸政策對於股

另探討政府優惠房貸政策對其他總體經濟因素之因果關係，政府優惠房貸政 策對於平均每人國民生產毛額、就業人口數、貨幣供給額及建照面積具有因果關 係存在，代表政府優惠房貸政策領先上述之變數。從優惠房貸政策之因果關係分 析，政府實施優惠房貸政策領先於房價指數之變動，政府優惠房貸政策有助於刺 激不動產市場需求，提高購屋意願，故領先於房價，而政府優惠房貸政策對於股

在文檔中 住宅成本與總體經濟因素對房價之實證分析 (頁 86-97)