違章建築對當地房價之影響 - 政大學術集成
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(2) 謝辭 時光荏苒，驀然回首，已是鳳凰花開，驪歌再次響起。回想當初才剛踏 入政大的校園，當初的懵懂無知，坐在台下與各位同窗一起學習，今日，兩年 已過，準備將論文交至圖書館、辦離校手續，即將踏出政大這片校園。 在這兩年裡，我要感謝許多人的幫助，才能有今天的我。首先，我要感 謝我的父母，父親、母親努力的工作培養我唸研究所，希望我能有更多的實 力去面對這個社會，以他們為前車之鑑不要重蹈覆轍。第二，我要感謝學校 給予我資源學習，也由於學校的資源，才能讓我能完成這篇論文。第三，我要. 政 治 大 在某些方面程度上有所落差，謝謝老師對我的敦敦教誨，謝謝老師的耐心包 立. 感謝我的指導老師吳文傑，由於我原本的背景並非社科院或者商學院，所以. ‧ 國. 學. 容我，謝謝老師看見我的努力，真的非常的感激以及非常的幸運才能遇見您 這樣的好老師。第四，我要感謝我的同門師兄弟，謝謝政諺、澤齡為我解答我. ‧. 不懂的地方，願意花時間為我解惑，在這裡非常的感激，非常的謝謝你們。第. sit. y. Nat. 五、謝謝我班上的每一位同學，謝謝你們這兩年來的幫助，每一位同學都有. al. er. io. 許多地方讓我學習，謝謝命運讓我在我的人生中遇見了你們，真的非常謝謝。. v. n. 最後，鳳凰花隨著風吹緩緩地墜落至地面，驪歌演奏至休止符悄然而止，. Ch. engchi. i n U. 我們的學生時代將畫下句點。希望未來能在專業領域上發光發熱，在專業領 域上扮演不可或缺的腳色，也在這裡與各位同學和讀者共勉之。 蘇育儒 于台北文山 2019 年 07 月. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(3) 摘要 違章建築在台灣是一件常見的現象，違章建築會對於都市景觀、環境衛生、 公共安全帶來負面的影響，甚至有文獻指出多數人不願意居住在有違章建築 的環境。由這些資訊可知，違章建築產生許多負面影響，那違章建築是否會 影響當地房價便是本文作者欲了解的問題。 因此，本文探討一個里內，違章建築的數量對於房價之影響與違章建築拆 遷處理率對於房價之影響，資料使用 2008~2012 年臺北市建管處所認定的查. 政 治 大 (Ordinary Least Square ,OLS)與 立 Two-Stage Estimator 進行分析。. 報違章建築之資料與內政部不動產交易實價登錄資料庫，並搭配最小平方法. ‧ 國. 學. 實證結果發現，違章建築的數量對房價具有負向影響，而違章建築的拆 遷處理率對房價為正向影響，藉由結果可以知道，周圍的違章建築對於房價. ‧. 會產生影響，倘若有將違章建築拆遷，使原本的環境恢復成原本的樣貌，會. n. al. er. io. sit. y. Nat. 使房價有所提升。. Ch. engchi. i n U. v. 關鍵詞:違章建築、房價、最小平方法(OLS)、Two-Stage Estimator. i. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(4) Abstract Unauthorized building in Taiwan is a common phenomenon. Unauthorized buildings have a negative impact on urban landscape, environmental sanitation, and public safety. Even an article report that most of people are reluctant to live in an environment with unauthorized buildings. It can be seen from those informations that unauthorized buildings have many negative effects, and whether the unauthorized buildings will affect local housing prices is the problem that the author of this article wants to understand.. 政 治 大. Therefore, this paper explores the impact of the number of unauthorized buildings. 立. on local housing prices and the impact of unauthorized building demolition. ‧ 國. 學. treatment rates on local housing prices. The data used in the investigation of illegal buildings identified by the Taipei City Construction Management Office from 2008. ‧. to 2012 and the real estate transaction price then analyzed with the Ordinary Least. y. Nat. io. sit. Square (OLS) and Two-Stage Estimator.. n. al. er. The results show that the number of unauthorized buildings has a negative impact. i n U. v. on house prices, and the demolition rate of unauthorized buildings has a positive. Ch. engchi. impact on house prices. As a result, it can be known that the surrounding unauthorized buildings have an impact on house prices. If unauthorized buildings are demolished, the environment will be restored to its original appearance. Then, the housing prices will be increased.. Keywords: unauthorized building, housing price, Ordinary Least Square, TwoStage Estimator. ii. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(5) 目錄 第壹章 緒論................................................................................................................ 1 第一節 研究背景與動機.................................................................................... 1 第二節 研究目的................................................................................................ 3 第三節 研究方法與限制.................................................................................... 3 第四節 研究架構................................................................................................ 4 第貳章. 文獻回顧........................................................................................................ 5. 第叁章 研究方法...................................................................................................... 18. 政 治 大 第二節 變數選取與預期符號............................................................................ 20 立 第一節 模型建立................................................................................................ 18. ‧ 國. 學. 第三節 研究範圍及資料來源............................................................................ 25 第肆章 樣本敘述統計.............................................................................................. 26. ‧. 第伍章. 實證結果...................................................................................................... 30. sit. y. Nat. 第一節 模型檢定................................................................................................ 30. al. er. io. 第二節 傳統迴歸結果........................................................................................ 32. v. n. 第三節 Two -Stage Estimator 迴歸結果 ............................................................ 36. Ch. engchi. i n U. 第陸章 結論與建議.................................................................................................. 39 第一節 結論........................................................................................................ 39 第二節 研究限制與未來研究方向.................................................................... 40 參考文獻...................................................................................................................... 41. iii. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(6) 表次 表一 六都近四年平均房價 ......................................................................................... 2 表二 房屋本身與該棟樓房之特性因素. 表三 鄰近環境特質. ............................................................... 10. ............................................................................................... 12. 表四 違章建築 ......................................................................................................... 16 表五 各變數預期符號 ............................................................................................... 24. 政 治 大. 表六 各變數敘述統計 ............................................... 27. 立. 表七 2008 年至 2012 年各行政區違章建築查報數總和 .................... 28. ‧ 國. 學. 表八 2008 年至 2012 年各行政區平均房價 .............................. 29. ‧. 表九 變異數膨脹因子 ............................................... 30. sit. y. Nat. 表十 相關係數檢定 ................................................ 31. er. io. 表十一 傳統迴歸結果 ............................................... 35. al. n. v i n Ch 表十二 第一階段實證結果 ........................................... 38 engchi U 表十三 第二階段實證結果 ........................................... 38. iv. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(7) 圖次 圖一 台灣歷年平均房價走勢 .......................................... 1 圖二 2008 年至 2012 年各行政區違章建築查報數總和 .................... 28 圖三 2008 年至 2012 年各行政區平均房價 .............................. 29. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. v. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(8) 第壹章 緒論. 第一節 研究背景與動機 「高房價」(圖一)是近年來眾人所認同的現象，多數人須背負幾十年的 房貸才能購入一間房屋。台北市作為台灣之首都，商業大樓林立，其房屋交易 價格更為驚人(表一)，許多人需花盡一生中大半的財富才能於台北市置產。因. 政 治 大. 此，房屋交易價格會受到那些因素影響，一直是大家關注的議題。. 立. 23. ‧ 國. y. sit er. al. n. 24. io. 25. ‧. 26. Nat. 27. 學. 28. Ch. engchi. i n U. v. 22 21 2017 Q1 2017 Q2 2017 Q3 2017 Q4 2018 Q1 2018 Q2 2018 Q3 2018 Q4 2019 Q1. 單位:萬元/每坪. 圖一 台灣歷年平均房價走勢 資料來源:內政部實價登錄資料庫統計. 1. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(9) 表一 六都近四年平均房價 2016 年. 2017 年. 2018 年. 2019 年 Q1. 台北市. 75.89. 78.22. 82.82. 79.73. 新北市. 38.00. 37.15. 37.5. 36.78. 桃園市. 21.22. 21.89. 23.04. 25.10. 台中市. 19.53. 19.37. 21.14. 23.16. 台南市. 15.49. 16.277. 18.13. 20.85. 高雄市. 18.83. 18.41. 19.91. 21.35. 政 治 大 林祖嘉、林素菁（1993）提出影響房價之主要因素可分成三大類：第 立 資料來源:內政部實價登錄資料庫統計. ‧ 國. 學. 一，與房屋本身所具有之特性有關之因素(housing characteristics)， 如房 屋坪數、房間數目、車庫大小等；第二，與房屋座落之該棟樓房有關(building. ‧. characteristics)，如獨棟式、公寓式或大樓、建築材料、外觀等；第三，與. y. sit. io. er. 場、噪音等。. Nat. 房屋所在之鄰近環境特質(neighborhood characteristics)有關，如交通、市. al. 在鄰近環境特質上，多以研究學區、交通運輸對於房價的影響，但是還. n. v i n Ch 有一個環境因素被學者忽略，那就是違章建築。在台灣違章建築是普遍的現象， engchi U. 走在路上，便能看見各式各樣的違章建築，雜亂無章。由於台灣早期由農業社會. 轉型成為工商業社會都市化過程中，大量人口移至都市，許多人無法負擔高額的 房價，因此造成違章建築大量的興建，產生了今日違章建築氾濫的現象。至今常 見的違章建築有頂樓加蓋、陽台外推、露臺外推、夾層屋。 在過去探討文章建築對房價影響的文獻裡，大多以法令面及行政管理 的角度進行探討。(如:謝崑滄，2006、林庭毅，2006 等)而討論違章建築對於 房屋交易價格之影響的文獻較為有限。由於早期許多人從鄉村移入都市，無法 負擔都市裡高額的房價，所以政府對於違章建築採取消極的態度，因此早期違 2. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(10) 章較築的查報數量統計較不完善。隨著時間的演進，台灣經濟發展趨向穩定， 而政府也開始注重違章建築的問題，所以近年來違章建築的統計資料也變得較 為完善。 當一個地區內具有許多違章建築，會對於市政景觀、市政建設、環境衛 生、交通秩序、土地權利歸屬、公共安全帶來問題，而這些問題是否會影響當 地房屋交易的價格以及當這些違章建築經過拆遷處理後對當地房地產交易價格 的影響，便是本次文章關心的議題。. 第二節 研究目的. 政 治 大 本研究以台北市各里違章建築數量與台北市各里違章建築拆遷處理率為 立. 標的，探究對於當地房價之影響。與過去文獻不同在於，本文研究的方向為在. ‧ 國. 學. 一個地區中，違章建築的數量對於房價之影響以及違章建築拆遷處理後對於房. y. sit. io. er. Nat. 第三節 研究方法與限制. ‧. 價之影響。藉由此方式填補之前文獻所未發現之漏洞。. 本文使用內政部不動產交易實價登錄資料與臺北市建管處所認定的查報. al. n. v i n 違章建築資料，搭配最小平方法(Ordinary Least Square ,OLS)進行分析，以 Ch engchi U 房屋交易價格為被解釋變數，分析違章建築數量與違章建築拆遷處理率的邊際 效果。然而，考慮到相同的里內違章建築數量與相同里內違章建築拆遷處理率 會享受到相同的數據，因而產生群體效果，使變異數變小、t 值高估，因此本 文以 Borjas and Glenns(1994)提出的 Two-Stage Estimator 進行分析，將違 章建築數量、違章建築拆遷處理率與其他變數分開估計，修正所造成的偏誤。 Two-Stage Estimator 分析，以房價的每單位平方公尺元當作被解釋變 數，解釋變數有里、屋齡、樓層、房屋使用別、交易年、房屋建材。從第一階 段得知里的係數後，再將里的係數當作第二階段地被解釋變數，主要解釋變數. 3. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(11) 有各里的違建舉查數、各里違建拆遷處理率，其他變數有各里有無捷運、各里 有無學校及各里的平均收入。由於能影響房屋交易價格的解釋變數眾多，有鑑 於資料限制，本文能放入的解釋變數有所限制，若能加入更多影響房價之解釋 變數，將能使本研究的實證結果更加完整。. 第四節. 研究架構. 架構上，本文分為六章，第一章為緒論，主要說明研究動機與目的、研 究方法與限制以及架構圖。第二章為文獻回顧，針對房價之影響因素相關文獻. 政 治 大 第四章為敘述統計，整理出重要變數平均數與極值。第五章為實證結果，將分 立 做簡單整理。第三章為研究方法，分別列出本篇模型、變數選取與預期符號。. 別列出解釋變數之係數以及其顯著性。第六章為結論與建議，將本篇所得到的. ‧ 國. 學. 邊際效果分別列出，並探討本篇模型會產生之問題與探討未來研究方向。. Nat. 文獻回顧. n. al. er. io. sit. y. ‧. 緒論. C h 研究方法 engchi. i n U. v. 敘述統計. 實證結果. 結論與建議. 4. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(12) 第二章 文獻回顧 根據林祖嘉、林素菁（1993）提出影響房價之主要因素可分成三大類：第 一，與房屋本身所具有之特性有關之因素(housing characteristics)；第二， 與房屋座落之該棟樓房有關(building characteristics)；第三，與房屋所在 之鄰近環境特質(neighborhood characteristics)有關。因此本文將文獻彙整 成三大類:第一，與房屋本身與該棟樓房之特性因素；第二，鄰近環境特質；第 三，違章建築。. 政 治 大 李泓見、張金鶚、花敬群(2006)認為過去研究房價的文獻中發現，影響房價 立. 1. 房屋本身與該棟樓房之特性因素. ‧ 國. 學. 主要除了地理空間、面積、樓層外，住宅類型也是相當關鍵的一項因素，而過去 文獻對此因素欠缺深入討論，因此作者從台北都會區常見住宅類型─透天、套房. ‧. 與電梯大廈的角度出發，探討住宅類型對於單價的影響。實證研究結果發現：在. sit. y. Nat. 住宅品質控制下，套房每坪單價高於透天住宅 6.76%，更高於電梯大廈 10.72%，. al. er. io. 而透天住宅每坪單價高於電梯大廈 3.7%。. v. n. 林國民(1996)透過對高雄市的實證研究，探討找出影響高雄市住宅價格的. Ch. engchi. i n U. 隱含屬性，以及影響各隱含屬性的需求因素，期望能掌握高雄市民對各類住宅各 隱含屬性的實際需求。實證結果顯示，高雄市之住宅價格因住宅型態的不同而有 所差異，此外建坪面積、使用類別、距市中心距離與家戶年所得等因素對於高雄 市住宅價格有顯著影響。 林祖嘉、馬毓駿(2007) 以特徵價格法結合大量估價法估計台灣之住宅價格， 其實證結果顯示，屋齡、樓層、住宅種類、面積對住宅價格影響顯著。毛麗琴（2009） 提出建物總坪數(坪)、屋齡(年)、車位及房屋類型與行政區對成交價格變動具影 響效果。 蔡育政（2009）以 2000 年至 2008 年九年之間的北屯區、西屯區、南屯區、 5. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(13) 中區與東區五個行政區的房地產交易筆數資料，共為 4615 筆樣本，進行五個行 政區域之迴歸分析。結果指出，屋齡在不同行政區域皆對房價有負向影響。就臨 街關係對於房價的影響，可以發現各區的裡地價格普遍比臨街地低，對房價有負 向影響。因為開發區域的不同，使得路角地不一定比臨街地有價值，因此對房價 呈現正、負影響。至於房屋用途類別對於不同行政區域房價之關係，透天住宅的 房價是較高，但是因為不同行政區對於自身區域的定位不同，也使得房屋用途類 別有不同的影響。 張金鶚、林秋瑾、楊宗憲(1995)利用特徵價格法欲編製一套足以代表國内. 政 治 大 出影響房價的變數有登記總面積、所在樓層、衛浴設備套數、屋齡、區位等。 立. 房價水準的住宅價格指數，並藉此補全住宅價格時間序列资料缺失情形，文中列. 根據以上文獻所述，房屋本身與該棟樓房之特性中影響房價之因素的有屋齡、. ‧ 國. 學. 樓層、住宅類型、臨街關係、車位、區位，而結果顯示屋齡與房價負相關，樓層、. ‧. 車位、登記總面積對房價正相關。住宅類型方面，以每坪單價而言，套房最高，. y. sit. io. er. 2.鄰近環境特質. Nat. 其他依序為透天、電梯大廈。. Ryan（1999） 研究發現交通建設與房地產價格有顯著的關係，並指出交. al. n. v i n 通建設、運輸系統類型與可及性的改善 。 C h ，對於附近之房地產價格皆有顯著的影響 engchi U Yiu and Wong（2005）指出交通建設的改善對於該地區房地產價格有正向的效益。. Bajic (1983) 採 1971 年和 1978 年的房屋資料進行實證，欲探討多倫多都會區 地鐵通車前後房價的變化，結果指出地鐵通車對交通運輸的改善，可以節省通勤 的時間與成本，使得房價有資本化的效果，造成當地平均房屋市值有 2237 美元 的正向影響。 Tse(2002) 運用特徵價格法分析香港 6 個住宅開發區住宅屬性與鄰里環境 對於住宅價格之影響。實證結果顯示，屋齡、樓高、視野景觀、俱樂部可及性、 捷運可及性對於住宅價格影響顯著。洪得洋、林祖嘉(1999) 以台北都會區房屋. 6. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(14) 之實際交易價格為資料並使用特徵價格法，欲了解捷運系統對於至宅價格之影響， 實證結果顯示，在捷運車站影響範圍內，房屋至捷運車站之實際距離對其價格具 有顯著負相關，且隨著距離之增加，其負向影響會有趨緩之現象；而捷運車站範 圍內之房屋價格具有顯著高於捷運車站範圍內外房屋價格，其平均差距約為每坪 2.46 萬元。彭建文、楊宗憲、楊詩韻(1999)以 2004~2007 年臺北捷運紅線通過 行政區的 3,905 筆住宅交易資料，實證發現房價在捷運站區會較捷運周圍 (151~300 公尺)增加 44 萬元，而較非捷運區(301 公尺以外)增加 109 萬元。王潔 敏(2009)本研究以行政院內政部地政司 96 及 97 年高雄之房地產交易價格資料，. 政 治 大. 研究結果發現高雄捷運通車後，每接近捷運站一公里，可增加房屋總價約 78 至 100 萬元。. 立. 林忠樑、林佳慧(2014)主要在探討學校特徵與空間距離對周邊房價之影響,. ‧ 國. 學. 並進一步探討在不同空間距離下,學校特徵對房價之影響程度有何異同。根據. ‧. 2007 年到 2009 年的內政部「房地產交易價格」與臺北市政府「不動產數位資料. y. Nat. 庫」之房屋交易資料,實證結果顯示,額滿學校與教師人數對房屋交易總價皆有顯. er. io. sit. 著正向的影響,同時,房屋座落位置距離學校愈近,受到學校各式各樣活動之干擾 的機會愈大,所以學校距離對房價有明顯正向的影響,亦即距離學校愈遠其房價. al. n. v i n 愈高,但其正向影響效果隨著距離學校愈遠而呈現遞減的現象,顯示房屋到學校 Ch engchi U 之空間距離對房價之影響程度會隨不同的空間距離而改變。在交通便利性方面, 我們發現房屋地點離捷運站愈近則其交易房價愈高。 林忠樑、林佳慧（2014）發現學校學區對周邊房屋總價具有正向顯著的影. 響，房屋座落地點距離學校愈近其房屋交易價格愈高，但學校距離對交易房價之 影響效果隨著距離學校愈遠而呈現遞減的現象。Case and Mayer(1996) 分析美 國波士頓住宅價格影響因素，實證結果顯示距離市政中心、鄰近學校數等鄰里環 境因素對住宅價格影響顯著。Huh and Kwal(1997)探討韓國漢城鄰里環境對於住 宅價格之影響，指出醫療設備、學校、綠地會對於住宅價格影響，其中學校最為. 7. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(15) 顯著。 葉昱宏(2005)指出區位特徵是屬於異質的變數，因此不同的區位特徵與所 在地對房屋價格的影響性也會有所不同；往往在房屋的交易資料，出現屬性相同 或特徵相同的房屋，可是它們所呈現的交易價格卻是不同，其原因可能是兩者的 區位不同，而產生不同的價格，反映出人們對區位的偏好，所形成區位的價值亦 會有所不同。 林炎欣(2008)一般在研究房屋價格的特徵價格模型中，通常不考慮空間因 素在房屋價格的影響，即不受空間位置與方向影響；往往有數筆房屋的交易資料，. 政 治 大 能是兩者的區位不同，會產生不同的價格，這反映人們對區位的偏好，所形成區 立 它們出現屬性相同或特徵相同，可是它們所呈現的交易價格卻是不同，其原因可. 位價值亦有所不同。由於沒有詳細考慮到空間影響因素變化，即沒有考慮房屋價. ‧ 國. 學. 格在空間屬性的影響，所以會造成房屋價格模型中的解釋能力不足，無法正確建. ‧. 立房屋價格的特徵模型。林素菁(2002)指出傳統上多以特徵性函數方式(hedonic. y. Nat. price method)估計房價忽略了不同地區與時間之特徵性不一定相同的情況。因. er. io. sit. 此，同時考量各地區與時間之影響因素，估計台灣 23 個縣市特徵價格。 Geoghegan(2002) 則 針 對 美 國 馬 里 蘭 州 (Maryland) 的 霍 華 德 郡 (Howard. al. n. v i n County)以特徵價格法來探討數種不同類型之開放空間對房屋價格之影響，研究 Ch engchi U. 發現，較高的收入水準與教育水準則對房價有正向影響，較新的房屋及較好品質 的房屋、土地面積較大者或樓地板面積較大者對房價有正向的影響，而人口密度 對房價有負向影響。 根據以上文獻之整理可知交通運輸、醫療設備、學校、綠地、區位都會對 房價產生影響，而交通運輸、醫療設備、學校、綠地對房價有正向影響，且隨 著距離的增加，其效果會越不顯著。 3.違章建築 蕭名助(2018) 指出屋頂加蓋的既存違章建築往往會使火警傷災害成更. 8. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(16) 嚴重的傷害，由於違章建築為二次工程，其材質較為便利、節儉，因此若發生火 警時，火勢便迅速蔓延，難以撲救，往往造成財產損失及人員嚴重傷亡；此外因 為政府尚未將違章建築列管，所以這也是造成火警傷害更嚴重主因之一。 洪村山(2002) 指出違章建築會影響居住環境、都市景觀以及公共安全。居住 環境上，由於購屋者往往將合法建築物之法定空地、陽台拆改或屋頂平台違法搭 蓋加建，致使破壞原設計之結構，如牆壁、管線與消防設備等。因此照成原本房 屋之通風與日照破壞，且管線之改，極易產生龜裂以及漏水之情形，使居住環境 產生負面之影響。都市景觀上，作者比喻建築物如吾等之著衣，建築物之拆改合. 政 治 大 響上，作者提及在防火巷內建構違章建築會使火警災害發生時，會使火勢更迅速 立. 法建築物或增建如在衣服上任意補綴，導致無法調和影響都市景觀。公共安全影. 蔓延，受困民眾也不意逃生，而屋頂平台搭建違章建築方面，依據建築技術第九. ‧ 國. 學. 十九條規則規定，屋頂平台需在火警災害發生時做為避難使用，所以該平台不得. y. Nat. 破壞，所以地震災害發生時，更容易引起災害事故。. ‧. 建設其他設施；在地震災害方面，因違章建築的搭建，使原本建築物之結構發生. er. io. sit. 趙靜宜(2015) 以曾在臺中市居住、設籍、就業，就學等民眾為研究對象， 透過問卷調查及統計分析方法進行實證研究，希望了解違章建築行為與不同特性. al. n. v i n 民眾對違章建築環境認知情形。研究調查發現民眾對不願意接受違章建築的存在， Ch engchi U 也不願意住在違章建築的環境的認知超過半數以上，且對違章建築行為接受認知 程度偏低顯見民眾的心理對違章建築已認定是不好的評價。 曾鵬光、江哲銘、陳肇堯(2010) 探討違章建築對於外部環境的衝擊，指 出違章建築形成後對於都市環境不免產生一些外部性，而所謂的外部性係 指人 們的建築(經濟)行為有一部分的利益不能歸自己享受，或是有部分成本不必自行 負 擔 者 。 亦 即 ， 違 建 者 對 於 因 為 違 章 建 築 所 形 成 外 部 環 境 成 (external environment costs)。這些外部成本，舉例而言，包括相鄰建築安全性、公私土 地權益受到侵害、以及對都市景觀之破壞等等。曾菁敏(2008)研究結果顯示當存. 9. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(17) 在空間的擁擠外部性時，外部性對住宅價格產生負向影響。 Yiu(2005)從安全風險角度探討違章建築對於市場價值的影響。作者以 2013 年 7 月至 12 月香港大埔區（Tai Po）64 個建案共 412 筆交易為研究標的， 並依據 Ehrlich and Becker’s（1972）所提出的自我保險（self-insurance） 和自我保護（self-protection）理論進行分析。研究結果發現，違法增建程度 越高，建物安全損失風險亦越高，故造成房價下跌之影響，違法增建之建物位於 繁忙街道旁時，對於房價亦有負面之影響。 由上述文獻可知，違章建築會帶來居住環境、都市景觀以及公共安全影響，. 政 治 大 的存在，也不願意住在違章建築的環境，此外 Yiu(2005)從安全風險角度直接探 立 而這些產生的環境衝擊會對房價產生負向之影響，且民眾對不願意接受違章建築. 討違章建築對於房價之影響，而實證結果顯示違章建築對於房價也是負面的影響。. ‧ 國. 學 高雄海洋科 影響房價變動. 建物總坪數(坪)、屋齡. 技大學碩士 因素之探討 -. (年)、車位及房屋類型與. io. n. al. Ch. 論文. 蔡育政. 2009. 研究內容. sit. 2009. 篇名. y. 出處. er. 毛麗琴. 年分. Nat. 研究者. ‧. 表二、房屋本身與該棟樓房之特性因素. v i行政區對成交價格變動具 n U. 以高雄市區為. e n例g c h i. 影響效果. 朝陽科技大 影響房地產價. 屋齡對房價有負向影響。. 學碩士論文 格因素之研究. 普遍比臨街地對房價呈現. －以台中市北. 正、負影響。至於房屋用. 屯區、西區、. 途類別對於不同行政區域. 南屯區、中. 房價之關係有所差異. 區、東區為例. 10. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(18) 林秋瑾、楊宗. 1996. 住宅學報. 憲、張金鶚. 李泓見、張金. 2006. 鶚、花敬群. 住宅價格指數. 列出影響房價的變數有登. 之研究-以台. 記總面積、所在樓層、衛. 北市為例. 浴設備套數、屋齡、區位. 台灣土地研 台北都會區不. 影響房價主要除了地理空. 究. 同住宅類型價. 間、面積、樓層外，住宅. 差之研究. 類型也是相當關鍵的一項 因素。實證研究結果發 現：在住宅品質控制下，. 立. 套房每坪單價高於透天住 政 治 大 宅 6.76%，更高於電梯大 廈 10.72%，而透天住宅. ‧ 國. 學. al. 量估價法在台. Ch. 以特徵價格法結合大量估. er. 特徵方程式大. n. 住宅學報. sit. y. ‧. 2007. io. 駿. 3.7%。. Nat. 林祖嘉、馬毓. 每坪單價高於電梯大廈. 價法估計台灣之住宅價. v ni. 灣不動產市場 engchi U 之應用. 格，其實證結果顯示，屋 齡、樓層、住宅種類、面 積對住宅價格影響顯著。. 資料來源:本研究自行整理. 11. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(19) 表三、鄰近環境特質 研究者. 年分. 彭建文、楊宗. 1999. 出處. 憲、楊詩韻. 篇名. 研究內容. 運輸計劃季 捷運系統對不. 房價在捷運站區會較捷運. 刊. 同區位房價影. 周圍(151~300 公尺)增加. 響分析-以營. 44 萬元，而較非捷運區. 運階段為例捷. (301 公尺以外)增加 109. 運系統對不同. 萬元. 區位房價影響. 洪得洋、林祖. 房屋至捷運車站之實際距. 對住宅價格影. 離對其價格具有顯著負相. 響之研究. 關，且隨著距離之增加，. ‧. ‧ 國. 統與道路寬度. 學. 嘉. 1999. 政 分析治 大 住宅學報 台北市捷運系 在捷運車站影響範圍內， 立. 象；而捷運車站範圍內之 房屋價格具有顯著高於捷. n. al. er. io. sit. y. Nat. 其負向影響會有趨緩之現. Ch. engchi U. v ni. 運車站範圍內外房屋價 格，其平均差距約為每坪 2.46 萬元。. 王潔敏. 2015. 國立成功大 大眾運輸系統. 高雄捷運通車後，每接近. 學碩士論文 對房地產價格. 捷運站一公里，可增加房. 之影響研究－. 屋總價約 78 至 100 萬元. 以高雄大都會 區為例. 12. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(20) 林忠樑、林佳. 2014. 慧. 經濟論文叢 學校特徵與空. 房屋到學校之空間距離對. 刊. 間距離對周邊. 房價之影響程度會隨不同. 房價之影響分. 的空間距離而改變。在交. 析. 通便利性方面,我們發現 房屋地點離捷運站愈近則 其交易房價愈高。. Ryan, S. Journal of Property. 1999. 交通建設、運輸系統類型. Values and. 與可及性的改善，對於附 政 治 大 Literature 近之房地產價格皆有顯著 立 Planning. Transportation Facilities: Find. ‧ 國. 學. Connection. 2002. Urban Studies. ‧. Neighborhood. 分析香港 6 個住宅開發區. Effect in. Towards a New. 住宅價格之影響。實證結. Hedonic Model. n. Ch. Approach. engchi. y. 住宅屬性與鄰里環境對於. sit. io. al. House Price：. er. C. Tse. ion-Land Use. Nat. Raymond, Y.. 的影響. theTransportat. i n U. v. 果顯示，屋齡、樓高、視 野景觀、俱樂部可及性、 捷運可及性對於住宅價格 影響顯著。. Yiu, C.Y. and S.K. Wong. 2005. Urban. The Effects. 交通建設的改善對於該地. Studies. of Expected. 區房地產價格有正向的效. Transport. 益. Improvements on Housing Prices 13. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(21) Bajic,. 1983. The Effects of. Urban. 地鐵通車對交通運輸的改. a New Subway. Vladimir. Studies. Line on. 善，可以節省通勤的時間. Housing Prices. 與成本，使得房價有資本. in Metropolitan. 化的效果，造成當地平均. Toronto. 房屋市值有 2237 美元的 正向影響. Huh, S. and. 1997. The Choice of. Urban. 探討韓國漢城鄰里環境對. Functional. Kwal, S. J.. Studies. 於住宅價格之影響，指出. Form and Variables in. 醫療設備、學校、綠地會 政 治 大 對於住宅價格影響，其中 the Hedonic. 立. 學校最為顯著。. ‧ 國. Land use. The value of. 較高的收入水準與教育水. open spaces in. land use. 較新的房屋及較好品質的. y. 準則對房價有正向影響，. sit. io. 房屋、土地面積較大者或. n. al. residential. er. policy. ‧. 2002. Nat. J.. Seoul. 學. Geoghegan,. Price Model in. Ch. engchi. iv n U 樓地板面積較大者對房價 有正向的影響，而人口密 度對房價有負向影響。. 林忠樑、林佳 慧. 2014. 經濟論文叢 學校特徵與空. 學校學區對周邊房屋總價. 刊. 間距離對周邊. 具有正向顯著的影響，房. 房價之影響分. 屋座落地點距離學校愈近. 析－以台北市. 其房屋交易價格愈高，但. 為例. 學校距離對交易房價之影. 14. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(22) 響效果隨著距離學校愈遠 而呈現遞減的現象. 葉昱宏. 2005. 國立中興大 地區間房價之. 指出區位特徵是屬於異質. 學碩士論文 因果關係分析. 的變數，因此不同的區位. -台灣之實證. 特徵與所在地對房屋價格. 研究. 的影響性也會有所不同； 往往在房屋的交易資料，. 立. 的交易價格卻是不同，其. ‧ 國. 學. 原因可能是兩者的區位不. 一般在研究房屋價格的. 學碩士論文 之空間自我相. 特徵價格模型中，通常不. io. 關問題分析. n. al. Ch. engchi U. sit. y. 國立成功大 房價特徵模型. er. 2008. ‧. 同，而產生不同的價格. Nat. 林炎欣. 出現屬性相同或特徵相同 政 治 大 的房屋，可是它們所呈現. 考慮空間因素在房屋價格. v ni. 的影響，即不受空間位置 與方向影響；往往有數筆 房屋的交易資料，它們出 現屬性相同或特徵相同， 可是它們所呈現的交易價 格卻是不同，其原因可能 是兩者的區位不同，會產 生不同的價格，這反映人. 15. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(23) 們對區位的偏好，所形成 區位價值亦有所不同. 資料來源:本研究自行整理. 表四、違章建築 研究者. 年分. 蕭名助. 2018. 出處. 篇名. 中國科技大 既存違章建築. 研究內容 指出屋頂加蓋的既存違章. 政 治 大 建築往往會使火警傷災害 管理探討－以 成更嚴重的傷害. 學碩士論文 待拆之防災化. 中華大學碩 違章建築處理. io. al. 2015. 環境、都市景觀以及公共. 究----以台北. 安全之影響. v i n C h 從環境認知的 逢甲大學碩 e n g c h i U 透過問卷調查及統計分析. n. 趙靜宜. 模式之探討研. y. Nat. 士論文. 指出違章建築會影響居住. sit. 2002. ‧. ‧ 國. 蓋違建為例. 學. 洪村山. 新北市屋頂加. er. 立. 縣轄區為例. 士學位論文 觀點探討違章. 方法進行實證研究。研究. 建築行為之研. 調查發現民眾對不願意接. 究. 受違章建築的存在，也不 願意住在違章建築的環境 的認知超過半數以上，且 對違章建築行為接受認知 程度偏低顯見民眾的心理. 16. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(24) 對違章建築已認定是不好 的評價。 Yiu, C. Y. 2005. Real. Institutional. 違法增建程度越高，建物. Estate. Arrangement. 安全損失風險亦越高，故. Economics. and. 造成房價下跌之影響，違. Unauthorised. 法增建之建物位於繁忙街. Building Works. 道旁時，對於房價亦有負 面之影響。. in Hong Kong. 曾鵬光、江哲. 2010. 銘、陳肇堯. 違章建築現象 探討違章建築對於外部環 政 治 大 分類與其對外 境的衝擊。再藉由曾菁敏. 住宅學報. 部環境衝擊之. (2008)研究結果顯示當存. 研究-以臺南. 在空間的擁擠外部性時，. 市為例. 外部性對住宅價格產生負. 學. ‧. ‧ 國. 立. sit. y. Nat. 向影響. io. n. al. er. 資料來源:本研究自行整理. Ch. engchi. i n U. v. 17. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(25) 第三章. 研究方法. 第一節 模型建立 本文採用最小平方法(Ordinary Least Square ,OLS) 複迴歸模型進行實證 分析，以房屋交易價格為被解釋變數，分析違章建築數量與違章建築拆遷處理率 的邊際效果。 Pi. =. 𝛼0 + 𝛼1 𝑈𝐵𝑖 + 𝛼2 𝑈𝐵 𝑅𝐴𝑇𝐸𝑖 + 𝛼3 𝑆𝑇𝑌𝐿𝐸𝑖 + 𝛼4 𝐶𝑂𝑁𝑆𝑇𝑅𝑈𝐶𝑇𝐼𝑂𝑁𝑖 +. 政 治 大 (1). 𝛼5 𝑉𝐼𝐿𝐿𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝛼6 𝑌𝐸𝐴𝑅𝑖 + 𝛼7 𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝛼8 𝐹𝐿𝑂𝑂𝑅𝑖 + 𝛼9 𝑀𝑅𝑇𝑖 + 𝛼10 𝑆𝐶𝐻𝑂𝑂𝐿𝑖 +. 立. 𝛼11 𝑊𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝜀𝑖 , i=1,2,…,n. ‧ 國. 學. 上述迴歸式中，𝑖代表第𝑖間房屋，而 n 為總樣本數。被解釋變數部分，P𝑖則 表示第𝑖間房屋的房屋交易價格。主要解釋變數部分，UB𝑖則表示第𝑖間房屋所在的. ‧. 里的違章建築查報數量，UB RATE𝑖為第𝑖間房屋所在的里的違章建築拆遷處理率，. sit. y. Nat. 其他解釋變數部分，STYLE𝑖為第𝑖間房屋的住宅類型，CONSTRUCTION𝑖為第𝑖間房. al. er. io. 屋的房屋構造別，𝑉𝐼𝐿𝐿𝐴𝐺𝐸 𝑖為第𝑖間房屋所在的里， 𝑌𝐸𝐴𝑅 𝑖為第𝑖間房屋交易的年. v. n. 份，𝐴𝐺𝐸 𝑖為第𝑖間房屋的屋齡，𝐹𝐿𝑂𝑂𝑅𝑖為第𝑖間房屋所在的樓層，𝑀𝑅𝑇𝑖則表示第𝑖. Ch. engchi. i n U. 間房屋所在的里的有無捷運，SCHOOL𝑖則表示第𝑖間房屋所在的里的有無學校， WAGE𝑖則表示第𝑖間房屋所在的里的平均收入，ε則為誤差項。 然而，考慮到相同的里內違章建築數量與相同里內違章建築拆遷處理率會 具有相同的數字，產生群體效果偏誤(group effect bias)，使變異數變小、t 值高估，因此本文以 Borjas and Glenn(1994)提出的 Two-Stage Estimator 進 行分析，將違章建築數量與違章建築拆遷處理率分開估計，避免群體效果的偏 誤影響結論的真實性。. 18. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(26) 第一階段: Pi =𝛼0 + 𝛼1 𝑉𝐼𝐿𝐿𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝛼2 𝑌𝐸𝐴𝑅𝑖 + 𝛼3 𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝛼4 𝐹𝐿𝑂𝑂𝑅𝑖 + 𝛼5 𝑆𝑇𝑌𝐿𝐸𝑖 + 𝛼6 𝐶𝑂𝑁𝑆𝑇𝑅𝑈𝐶𝑇𝐼𝑂𝑁𝑖 + 𝜀𝑖 , i=1,2,…,n. (2). 第二階段: 𝛼 ̂1 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑈𝐵𝑖 + 𝛽2 𝑈𝐵 𝑅𝐴𝑇𝐸𝑖 + 𝛽3 𝑀𝑅𝑇𝑖 + 𝛽4 𝑆𝐶𝐻𝑂𝑂𝐿𝑖 + 𝛽5 𝑊𝐴𝐺𝐸𝑖 + 𝑢𝑖 i=1,2,…,n. (3). 第一階段，先算出各里對於房價之係數，作為固定住里對於房價之影響；第. 政 治 大 違章建築查報數與各里違章建築拆遷處理率為解釋變數作估計，如此將降低群體 立. 二階段，再將各里對房價的邊際效果作為另一迴歸式的被解釋變數，並放入各里. 效果偏誤影響的落差。. ‧ 國. 學. 𝛼 ̂為第一階段估出與基準里(松山區民有里)相對房價的邊際效果，解釋變數 1. ‧. 的部分，放入先前各里特性的統計變數以檢視排除 group effect bias 的正確影響，. n. al. er. io. sit. 無捷運(MRT)、所在的里有無學校(school)， ui 為誤差項。. y. Nat. 包含各里違章建築數量(UB)、各里違章建築拆遷處理率(UB RATE)、所在的里有. Ch. engchi. i n U. v. 19. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(27) 第二節. 變數選取與預期符號. 林祖嘉、林素菁（1993）提出認為影響房價之主要因素可分成三大類：第 一，與房屋本身所具有之特性有關之因素；第二，與房屋座落之該棟樓房有關 (building characteristics)；第三，與房屋所在之鄰近環境特質(neighborhood characteristics)有關。本文利用此篇方法挑選出影響房價之變數，並加入交易 年控制住時間，避免總體經濟變數影響回歸而造成實證結果偏誤。 1.房屋交易價格:. 政 治 大 產交易價格，為避免不同房屋面積造成誤差，故不採用房地產交易總價，而使用 立. 資料選自 2008 年至 2012 年內政部不動產交易實價登錄資料庫中臺北市房地. 房地產交易之平均每平方公尺房價做為被解釋變數，單位為元。. ‧. ‧ 國. 學. 2.里:. y. Nat. 根據蔡育政（2009） 、葉昱宏(2005)、林炎欣(2008) 、林素菁(2002)文獻顯. er. io. sit. 示，不同區位會對於房屋交易價格產生影響。本文為避免區位會對於房屋交易價 格產生影響，使研究結果之準確性受到影響，因此我們以臺北市 456 里做為解釋. al. n. v i n 變數，採用虛擬變數，將每個里各自設成一個變數，並當此房屋交易地點為此里 Ch engchi U 時，我們將設定為一，反之為零。本篇以松山區民有里為基準。. 3.各里違章建築查報數: 選自 2008 年至 2012 年臺北市建管處所認定的查報違章建築，並平均 2008 年至 2012 年的違章建築數量，再根據各里逐筆登入。蕭名助(2018)、洪村山 (2002)、趙靜宜(2015)指出違章建築對於當地的市容、安全、環境等，都會產生 負面的影響，並且根據問卷調查及統計分析的實證結果顯示民眾對不願意接受違 章建築的存在，也不願意住在違章建築的環境的認知超過半數以上。此外，. 20. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(28) Yiu(2005)也指出違章建築對於房價有負面之影響。因此我們預期對房價影響為 負。. 4.各里違章建築拆遷處理率: 選自 2008 年至 2012 年臺北市建管處所認定的查報違章建築，先統計出各里 違章建築查報數，再選出已處理的違章建築數量，並使用以下計算得出各里違章 建築查報後處理率。違章建築查報後，經過拆遷處理，會使當地的環境恢復至原 本的情況，因此我們預期對房價的影響為正。. 各里違章建築查報後處理率 =. 立. 各里違章建築查報數. ‧. ‧ 國. 學. 5.交易年:. 政 治 大 已處理的違章建築數量. y. Nat. 林素菁(2002)指出時間之因素會對於房屋交易價格受到影響。因此，本篇討. er. io. sit. 論時間範圍為 2008 年至 2012 年，本研究採用虛擬變數，將每個年各自設成一個 變數，並當此房屋交易時間為此年時，我們將設定為一，反之為零。本篇以 2011. n. al. 年為基準。. Ch. engchi. i n U. v. 6.屋齡: 林祖嘉、馬毓駿(2007)、林祖嘉、林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、 林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996)文獻結果指出當房屋建造完成後，會隨著時間產 生損耗，使房屋價格減損，因此，當屋齡越長，會使房屋交易價格產生負向之影 響，因此預期符號為負。. 21. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(29) 7.住宅類型: 李泓見、張金鶚、花敬群(2006)、林國民(1996)、林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、 蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996)均提出房屋用途類別對於房屋交 易價格有所影響，所以我們將住宅類型納入本研究變數。依不動產交易時價登錄 資料顯示，住宅類型分為四種類別第一、住宅大樓:十一層含以上有電梯之住宅； 第二、華廈:十層樓以下有電梯之住宅；第三、公寓:五層樓以下無電梯之住宅； 第四、套房:一房一廳一衛之住宅 本篇採用虛擬變數，將每個住宅類型各自設成一個變數，並當此房屋交易類. 政 治 大. 型為此類型時，我們將設定為一，反之為零。本篇以公寓為基準。. 立. 8.構造別:. ‧ 國. 學. 林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996). ‧. 提出房屋構造別對於房屋交易價格有所影響。依不動產交易實價登錄資料顯示，. y. Nat. 構造別分為三種類別，依序為加強磚造、鋼筋混凝土以及鋼骨。採用虛擬變數，. 為一，反之為零。本篇以鋼筋混凝土為基準。. n. al. 9.樓層:. Ch. engchi. er. io. sit. 將每個構造別各自設成一個變數，並當此房屋交易構照為此構照時，我們將設定. i n U. v. 林素菁(1986)、毛麗琴(2009)、蔡育政(2009)、林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996) 文獻結果顯示，所在樓層對於房屋交易價格有所影響。樓層越高視野也越好，是 故當樓層越高對房屋價格有正向的影響，預期符號為正。. 10.所在的里有無捷運: 彭建文、楊宗憲、楊詩韻(1999)、王潔敏(2015)Ryan, S(1994)、Yiu, C.Y. and S.K. Wong(2005)、Bajic, Vladimir(1983)提出捷運運輸系統對於房價有正 向顯著相關，故根據台北捷運公司提供捷運之地址，再利內政部戶政司-用村里 22. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(30) 街路門牌查詢村里街路門牌查詢系統得知此捷運座落於何里，並採用虛擬變數， 所在的里有捷運設為一，反之為零。區域內具有大眾運輸工具，會對於房價有所 提升，預期符號為正。. 11.所在的里有無學校 林忠樑、林佳慧(2014)、Huh, S. and Kwal, S. J.(1997)指出房屋交易價格 會受學校位於房屋的距離影響，故本文根據台北市教育局提供之地址，再利內政 部戶政司-用村里街路門牌查詢村里街路門牌查詢系統得知此學校座落於何里，. 政 治 大. 並採用虛擬變數，所在的里有學校設為一，反之為零。房價在學區內會比沒有者 來的高，預期符號為正。. 立. ‧ 國. 學. 12.所在的里平均收入:. ‧. Geoghegan, J.(2002)指出所得水準高低會影響房地產交易價格，故根據臺. y. sit. io. n. al. er. 符號為正。. Nat. 北市政府統計所各里平均收入，預期平均收入越高，會對房價產生正相關。預期. Ch. engchi. i n U. v. 23. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(31) 表五、各變數預期符號 變數. 單位. 預期符號. 各里違建查報數. 件. -. 各里違建查處理率. 百分比. +. 交易年. 虛擬變數. ?. 里. 立. ‧ 國 n. al. Ch. 樓層. engchi. sit. 虛擬變數. er. io 樓層. y. Nat. 構照別. 虛擬變數. ‧. 用途類別. 年. ?. 學. 屋齡. 虛擬變數 政 治 大. i n U. v. -. ?. ?. +. 所在的里有無捷運. 虛擬變數. +. 所在的里有無學校. 虛擬變數. +. 所在的里平均收入. 元. +. 24. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(32) 第三節 研究範圍及資料來源 1.研究範圍 時間範圍: 本研究以經臺北市建管處所認定的查報違章建築以及內政部不動產 交易實價登錄資料庫為研究對象。臺北市違章建築的資料方面，以違建查報資料 庫的所有時間範圍為 1983 年至 2012 年。但是考量各里的鄰里環境與區位特性不 同會對房屋價格與查報違章建築產生不同的影響，故以里為最小分析層級，故以 時間範圍為 1993 年至 2012 年。最後因應內政部不動產交易時價登錄資料庫最早 登記時間為 2008 年，故房價交易資料庫最後以 2008 年至 2012 年為時間範圍，. 政 治 大 2012 年為時間範圍，共 5立 年 22904 筆觀察值。. 共 5 年 13236 筆觀察值；各里舉查報數量，採用違建查報資料庫以 2008 年至. ‧ 國. 學. 空間範圍:本研究以臺北市為研究目標，故選取臺北市為研究區域。. ‧. 臺北市共分十二個行政區士林區共 51 里、大同區 25 里、大安區 53 里、中山區. sit. y. Nat. 42 里、中正區 31 里、內湖區 39 里、文山區 43 里、北投區 42 里、松山區 33 里、. n. al. er. io. 信義區 41 里、南港區 20 里、萬華區 36 里，共 456 個里。. 2.資料來源. Ch. engchi. i n U. v. 房價資料來源:取自內政部不動產交易實價登錄交易資料庫，該資料來源由各直 轄市、縣(市)政府所轄之地政事務所就買賣及工地標售案件派人員調查土地及建 物之買賣資料。該資料庫將房屋類型區分為公寓、透天住宅、店面、辦公商業大、 住宅大樓、華夏、套房、工廠、廠辦、農舍、倉庫。本研究為違章建築對房價之 影響，故選用公寓、套房、住宅大樓、華廈為研究標的。 違章建築資料來源: 以經臺北市建管處所認定的查報違章建築為研究對象。該資 料庫有各里當年違章建築查報數以及有無進行查報事後拆遷處理。. 25. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(33) 第肆章. 樣本敘述統計. 針對資料庫的樣本數據資料我們先做總整理與敘述統計，以各變數的平均 值與變異數情形作初步分析與了解，整理結果如表四所示。房價平均為每平方 公尺 174971.1 元，最大值為每平方公尺 829963 元，最小值為每平方公尺 6020 元，由此可知 2008 年至 2012 年台北市平均房屋交易價格約每坪 50 多萬元。 在各里違章建築查報數量方面，平均各里違章建築查報數量為 10 件，最 小值只有一件，最大值為一百件，標準差為 12.9，各里違建查報數量極端值相. 政 治 大. 差極大；在各里違章建築拆遷處理比率上，平均值約 0.38，政府在違建拆遷處. 立. 理上有些偏低。. ‧ 國. 學. 屋齡的部分平均於為 11.4 歲，最大值有 70.9 歲，最小值約 0.24 歲，至 於該里有無捷運顯示，台北市各里約 2 成具有捷運，學校的部分將近五成的里. ‧. 具有學校。. sit. y. Nat. 交易年的部分，資料中 2008 年佔 16%，2009 年佔 18%，2010 年佔 12%，. al. er. io. 2011 年佔 20%，2012 年佔 34%；住宅類型的部分住宅大樓佔盡 48%，華廈佔. v. n. 20.6%，公寓佔 21.3%，套房佔 9.7%；房屋構造別的部分加強磚造佔 2.6%，鋼. Ch. engchi. 筋混凝土佔 88.9%，鋼骨佔 8.9%。. i n U. 由圖二可知 2008 年到 2012 年各行政區違章建築查報總和中，大安區被查 報數最多共 2591 件，大同區最少 840 件；圖三的 2008 年至 2012 年各行政區平 均房價，以大安區為最高，平均價格為每平方公尺 247050.5 元，而萬華區則以 每平方公尺 126399.7 元為最低。. 26. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(34) 表六、各變數敘述統計 平均值. 標準差. 最小值. 最大值. 房價. 174971.1. 70101.7. 6020. 829963. 各里違建查報數量. 9.71638. 12.94293. 1. 100. 各里違建處理比率. .3875494. .2905128. 0. 1. 屋齡. 11.37153. 14.65164. 0.24. 70.9651. 所在的里有無捷運. .1956029. .3966791. 0. 1. 所在的里有無學校. .4680417. .4989965. .122919. 0. 1. 16%. .1831943. .1505259. 0. 1. 18%. .1271865. .2821188. 0. .2294606. 0. .3723538. 0. 1. 12%. y. Nat. 2011 年. .1601511. 33. ‧. 2010 年. 1. .205757. io. n. al. 2012 年. .3237111. 住宅大樓. .4880629. 華廈. .2062557. .4046315. 公寓. .213282. 套房. sit. 2009 年. 0 治 政 大 6.187972 4.355425 1 立. 1. er. 2008 年. ‧ 國. 樓層. 占比. 學. 變數. v ni. 20%. 1. 34%. 1. 48.8%. 0. 1. 20.6%. .4096406. 0. 1. 21.3%. .0923995. .2896. 0. 1. 9.7%. 加強磚造. .0262919. .1600081. 0. 1. 2.6%. 鋼筋混凝土. .889317. .313751. 0. 1. 88.9%. 鋼骨. .085183. .2340823. 0. 1. 8.5%. Ch. e.4998764 n g c h i 0U. 27. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(35) 各里係數. -63486.55. 74155.64. -176502. 1745920. 3000 2500 2000 1500. 1000 500. 政 治 大. 立. 0. ‧ 國. 學 ‧. 圖二 2008 年至 2012 年各行政區違章建築查報數總和 資料來源:本研究自行整理. y. Nat. 大同區 大安區. al. 1780. Ch. 中正區. 840. e n g c2591 hi. er. 違章建築查報數總和(單位:件). n. 士林區. io. 行政區. sit. 表七、2008 年至 2012 年各行政區違章建築查報數總和. i n U. v. 1218. 內湖區. 2566. 文山區. 2009. 中山區. 2218. 北投區. 1446. 松山區. 1193. 信義區. 1446. 南港區. 1037. 萬華區. 1334. 資料來源:本研究自行整理. 28. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(36) 300000. 250000. 200000. 150000. 100000. 50000. 0. 政 治 大. 士林區 大同區 大安區 中正區 內湖區 文山區 中山區 北投區 松山區 信義區 南港區 萬華區. 立. ‧ 國. 學. 圖三 2008 年至 2012 年各行政區平均房價 資料來源:本研究自行整理. 內湖區. 247050.5. al. 223866.7. n. 中正區. io. 大安區. y. 154601.6. 文山區. Ch. sit. 大同區. 164378.2. Nat. 士林區. 平均房價(單位:元). er. 行政區. ‧. 表八、2008 年至 2012 年各行政區平均房價. i n U. 163503.6. v. e n g128995.1 chi. 中山區. 187791.3. 北投區. 132433.1. 松山區. 197471.8. 信義區. 218741.4. 南港區. 179832.5. 萬華區. 126399.7. 資料來源:本研究自行整理. 29. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(37) 第伍章 實證結果. 第一節 模型檢定. 一、 變異數膨脹因子 VIF 為容忍值(tolerance)的倒數，VIF 越小，代表共線性問題越小；反. 政 治 大 受範圍。由表十二結果可知，所有解釋變數之 VIF 皆遠低於 10，可判斷迴歸 立. 之，VIF 越大，代表共線性問題越嚴重。一般來說，若 VIF 小於 10 屬於可接. 所在的里有無學校. 1/VIF. 1.20. 0.831896. 1.19. 0.843680. y. sit. er. 0.859042 a l1.16 v i n Ch 1.16 0.862520 engchi U. n. 所在的里有無捷運. io. 樓層. VIF. ‧. 違建查報數. Nat. 屋齡. 表九、變異數膨脹因子. 學. 變數. ‧ 國. 模型沒有共線性的問題。. 1.07. 0.936427. 各里平均所得. 1.06. 0.941160. 違建處理率. 1.02. 0.980867. 平均 VIF. 1.12. 30. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(38) 二、 相關係數 接著本文以相關係數來檢定解釋變數間之相關性。相關係數介於−1 和 1 間，若解釋變數間相關係數越高，代表存在共線性的問題，可能會使得估計係 數之變異數變大而 t 值不顯著但𝑅2 卻很高的現象，進而造成解釋的誤判。一 般以相關係數大於 0.8 作為判斷標準，若高於 0.8 則代表兩解釋變數間具高 度相關，亦有共線性的問題。由表十三檢定結果可知，本文兩兩解釋變數間之 相關係數皆小於 0.8，可判斷迴歸模型並沒有共線性的問題。. 表十 相關係數檢定 屋齡. 違建查. 立. 學校. 違建拆. 里平均 所得. 遷處理 率. 0.3394. 0.0599. 1.0000. n. al. 1.0000. 0.1482. 0.1367. 0.0105. 0.0905. y. 0.0936. sit. 0.3578. ‧. 1.0000. 0.1002. 所在的. 學. 0.1681. io. 捷運 所在的 里有無 學校 所在的 里平均 所得 違建處 理率. 捷運. 1.0000. Nat. 屋齡 違建查 報數 樓層 所在的 里有無. 報數. ‧ 國. 稱. 治 所在的 樓層 所在的 政 大 里有無 里有無. er. 變數名. Ch. i n U. v. 0.1050. 0.1887. 0.1014. 0.0223. 0.0626. 0.0378. 1.0000. 0.2082. 0.1123. 0.1335. 0.0506. 0.0587. engchi. 1.0000. 1.0000. 31. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(39) 第二節 傳統迴歸結果 1. 主要解釋變數 根據實證結果顯示，違建查報數對於房價的邊際效果為-163，換言之，所在 的里每增加一件違章建築，會使當地的房屋價格每坪下降約 500 元。在以往的文 獻裡，蕭名助(2018)、洪村山(2002)、趙靜宜(2015)、Yiu(2005)指出違章建築 會對當地的景觀、公共安全帶來負面的影響，甚至搭建違章建築房屋本身結構上 會受到破壞，多數民眾也不願意居住在周圍有違章建築的地方，也有文獻顯示違. 政 治 大 負向影響，而本文實證結果也與先前文獻結論相符，讓我們更加確定本文結果的 立. 章建築會對房價產生負面影響。這些文獻的結論讓我們了解違章建築對於房價是. 正確性。. ‧ 國. 學. 違建拆遷處理比率的部分，對房價的邊際效果為 216，所在的里每增加百分. ‧. 之一的違章建築拆遷處理比率可以使當地房屋每坪上升約 650 元。由此可知，當. y. Nat. 違章建築被拆遷後，使鄰里環境恢復原本的樣貌，都市景觀、公共安全都獲得改. er. io. sit. 善，民眾也較願意居住在這樣的鄰里環境裡，對房價自然有正向之影響。 經由以上兩點實證結果，我們可以知道，當所在的里違章建築的增加，會對. al. n. v i n 房價有負面的影響，若事後有對違章建築進行拆遷，將鄰里環境恢復成原本的樣 Ch engchi U 貌，能讓當地的房價有所恢復。. 2. 其他解釋變數 就住宅類型的部分，我們觀察的種類有住宅大樓、華廈、公寓以及套房，並 且以公寓作為基準，而住宅大樓相較於公寓的邊際效果為 8018，華廈相較於公 寓的邊際效果為 5500，這兩項變數 1%之顯著水準之下，為顯著影響，至於套房 相較於公寓的邊際效果為-599，但是在 10%之顯著水準之下，為不顯著影響。我 們得出的結果，依價格由高到低的排列為住宅大樓、華廈、公寓、套房，跟李泓. 32. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(40) 見、張金鶚、花敬群(2006)結果有所出入，李泓見、張金鶚、花敬群(2006)指出 以每坪單價而言，套房最貴，透天次之，電梯大廈最便宜。個人認為，由於本研 究套房的變數結果為不顯著，加上本研究住宅類型分類與李泓見、張金鶚、花敬 群(2006)不相同，因此在結果上會有所不同。 以本研究而言，住宅大樓相較於華廈具有管理員以及社區設施，所以在價格 上住宅大樓較高為合理的；而華廈相比公寓多出電梯，因此價格也相對較高；套 房的部分，雖然所得出的結果為不顯著，但是由於套房的設備相比公寓又較為簡 樸，在價格上相比公寓較為便宜也相對合理。. 政 治 大 類，至今大多數的構造別以鋼筋混凝土為主，因此本文以鋼筋混凝土為基準。在 立. 而構造別的部分，本文納入的種類有加強磚造、鋼筋混凝土與鋼骨，三種種. 1980 年代以前建造的透天與無電梯五樓以下的公寓多以加強磚造為主，加強磚. ‧ 國. 學. 造的特色為以承重牆為主體，較偏向剛性的結構；而鋼骨為近年來較高樓層的建. ‧. 築所產用的構造，結構上較為柔軟，彈性較佳；至於鋼筋混凝土其結構柔軟度在. y. Nat. 兩者之中，就抗震性而言其三者排序為鋼骨最佳，鋼筋混凝土為第二，加強磚造. er. io. sit. 最差，而價格的部分也是以鋼骨最貴、鋼筋混凝土第二，加強磚造最便宜。 根據本文實證結果顯示，加強磚造相較於鋼筋混凝土的邊際效果為-3211，. al. n. v i n 而鋼骨相較於鋼筋混凝土的邊際效果為 3312，因此在價格上鋼骨最貴，鋼筋混 Ch engchi U 凝土次之，加強磚造最便宜，由此可知本文的結果與實際情況相符。. 在樓層方面，根據張金鶚、林秋瑾、楊宗憲(1995)、林祖嘉、馬毓駿 (2007)實證指出樓層較高者，其視野較佳，因此房價價格相較於樓層較低者 高。而本文的實證結果顯示樓層對於房價為正向顯著相關，其結果與相前文獻 結果相符。 當屋齡的年數越高，建築物的設施、構造等會隨著時間的風化而受損，需要 花費額外的金錢與時間進行修繕與保養，相較於新建的房屋，舊房屋需要花費其 他更多的成本進行維護，因此根據張金鶚、林秋瑾、楊宗憲(1995)、林祖嘉、馬. 33. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(41) 毓駿(2007)結果顯示屋齡對於房價為負向影響，而本文實證結果顯示，屋齡對於 房價邊際效果為-124，屋齡每增加一年，其折舊每平方公尺約 124 元，屋齡對於 房價為顯著負向影響，結果與先前文獻結果相符。 鄰里環境的部分，Ryan（1999） 、Yiu and Wong（2005） 、彭建文、楊宗憲、 楊詩韻(1999)、洪得洋、林祖嘉(1999)指出交通運輸能減少通勤時間與成本，因 此捷運的可及性對於房價具有顯著正向影響，根據本實證研究顯示若所在的里有 捷運相較於所在的里沒有捷運者，其房價每平方公尺高出 22660 元；林忠樑、林 佳慧(2014)、林忠樑、林佳慧（2014）、Huh and Kwal(1997)實證結果顯示，若. 政 治 大 圖書館等，因此在學校附近的房價相較於一般者具有較高的價格，而本研究結果 立. 房屋座落於學校附近，居住於此的居民能享受到學校的資源，如操場、運動設施、. 顯示所在的里有學校相對於所在的里沒有學校者，其房價每平方公尺高出 2977. ‧ 國. 學. 元；林國民(1996)指出家戶年所得對於房價具有正向影響，所得越高會使房價上. n. al. er. io. sit. y. Nat. 然結果為顯著正向影響，但是其對房價上升的效果較小。. ‧. 升，根據本實證結果顯示，所在的里平均收入對於房價的邊際效果為 0.054，雖. Ch. engchi. i n U. v. 34. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(42) 表十一、傳統迴歸結果 解釋變數. Coef.. Std. Err. T值. 違建查報數. -163.4045***. 97.19811. -5.37. 違建拆遷處理比 率. 216.916***. 356.171. 2.79. 主要解釋變數. 交易年 以 2011 年為基準 2008 年交易. -823.479***. 29912.33. -2.75. 2009 年交易. -439.151***. 3529.728. -12.44. 2010 年交易. -193.4692***. 2313.773. -8.36. 2012 年交易. -654.8193***. 政 治1947.165 大. -3.36. 住宅類型 以公寓為基準. 套房. ***. 1222.103. 5500.19***. 1727.205. -559.999. 1598.367. 4.50. 學. 華廈. 立 8018.29. -0.35. y. -8.36. 3312.598***. 2064.645. 16.04. io. 3838.975. n. al. er. Nat. 鋼骨. -3211.177***. sit. 構造別 以鋼筋混泥土為基準 加強磚造. 樓層. 4.64. ‧. ‧ 國. 住宅大樓. i n C 209.7803 h e n g c h105.4913 i U. v. ***. 7.68. -124.717***. 47.60337. -37.54. 所在的里有無捷 運. 22660.47***. 29772.98. 3.75. 所在的里有無學 校. 2977.967***. 17760.84. 2.98. 所在的里平均薪. .0543842***. .0036213. 7.84. 屋齡. 資 註:省略控制變數 456 個里 *表示答 10%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 **表示答 5%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 ***表示答 1%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. 35. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(43) 第三節、Two -Stage Estimator 迴歸結果 1. 主要解釋變數 根據實證結果顯示，違建查報數對於房價的邊際效果為-124，跟傳統迴歸實 證結果-163 相比差距不大，接著比較傳統迴歸與 Two-Stage Estimator 的 t 值， 可以發現傳統迴歸 t 值為-5.37，Two-Stage Estimator 的 t 值為-2.65，雖然這 兩者的 t 值在 1%顯著水準下結果顯著，但是從數值上比較可以發現傳統迴歸 t 值明顯高估，由此結果可知當初本實驗假設的群體偏誤確實存在，但是在 1%顯. 政 治 大. 著水準下結果都是顯著的，因此並不影響實證結果數值。. 立. 違建拆遷處理比率的部分，對房價的邊際效果為 296，跟傳統迴歸的出的邊. ‧ 國. 學. 際效率 216 相差不大，再來一樣比較 t 值的部分，傳統迴歸 t 值為 2.79，TwoStage Estimator 的 t 值為-1.98，由數值可知，傳統迴歸的 t 值具有明顯高估. ‧. 的現象，而傳統迴歸在 1%顯著水準下結果是顯著的，而 Two-Stage Estimator 則. Nat. sit. y. 是在 5%顯著水準下結果是顯著的，雖然兩種迴歸顯著水準不同，但是在邊際效. 2.其他解釋變數. al. n. 250 左右。. er. io. 果的值差異不大，因此我們可以確定違建拆遷處理比率對房價的邊際效果約為. Ch. engchi. i n U. v. 住宅類型的部分，我們一樣與傳統迴歸相同，以公寓作為基準，在邊際效果 的部分，住宅大樓相較於公寓的邊際效果為 8170，在傳統迴歸結果裡顯示住宅 大樓相較於公寓的邊際效果為 8018；華廈相較於公寓的邊際效果為 5514，在傳 統迴歸的邊際效果為 5500；至於套房相較於公寓的邊際效果為-582，而傳統迴 歸的邊際效果為-599。經由以上傳統迴歸結果與 Two-Stage Estimator 結果比 較，可以發現兩者結果大致相同，只有些許之差異，更能確定實證結果之正確性。 構造別的部分，與傳統迴歸相同，以鋼筋混凝土為基準，而在邊際效果的部 分，我們可以發現 Two-Stage Estimator 實證結果與傳統迴歸的實證結果相近， 36. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(44) 並沒有太多的差異。 將 Two-Stage Estimator 實證結果與傳統迴歸的實證結果比較，可以發現樓 層、屋齡對房價的邊際效果數值相似，更確定實證結果的正確性。 在鄰里環境的部分，所在的里有無捷運對於房價的邊際效果、所在的里有無 學校對房價的邊際效果、所在的里平均收入對房價的邊際效果與傳統迴歸的結果 相近，至於 t 值的部分，皆有明顯下降的趨勢，可以明顯知道群體效果造成傳統 迴歸的偏誤，使傳統迴歸 t 值高估，但是在 Two-Stage Estimator t 值顯示，在 5%顯著水準之下，結果為顯著，因此不致影響實證結果。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 37. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(45) 表十二、第一階段實證結果 解釋變數. Coef.. Std. Err. T值. 交易年 以 2011 年為基準 2008 年交易. -792.9534***. 29907.41. -2.65. 2009 年交易. ***. 3525.679. -12.55. ***. 2298.348. -8.67. ***. 1920.631. -2.87. -442.3117. 2010 年交易. -199.1848. 2012 年交易. -551.8184. 住宅類型 以公寓為基準 住宅大樓. 8170.572***. 1726.565. 4.73. 華廈. 5514.705***. 1222.105. 4.51. 套房. -582.5728. 1598.96. -0.36. 政 治 大 -3180.032 3839.372 立 3321.528 2065.005. 構造別 以鋼筋混凝土為基準. ***. 加強磚造. -8.36. ***. 201.2114***. 樓層. 105.5005. ***. -178.4369. 47.59111. 7.59. -37.49. ‧. 屋齡. 16.08. 學. ‧ 國. 鋼骨. y. Nat. *表示答 10%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. sit. **表示答 5%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. n. al. er. io. ***表示答 1%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. Ch. i n U. 表十三、第二階段實證結果. 解釋變數 違建查報數. v. e n g cStd. h i Err. Coef.. **. -124.063. **. T值. 50.9541. -2.04. 違建拆遷處理 比率. 296.791. 215.196. 1.98. 所在的里有無 捷運. 20984.76**. 1651.386. 2.13. 所在的里有無. 2384.581**. 1246.175. 2.06. .0351653***. .0010451. 3.65. 學校 所在的里平均 薪資. *表示答 10%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 **表示答 5%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 ***表示答 1%之顯著水準之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 38. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(46) 第陸章 結論與建議. 第一節. 結論. 違章建築在台灣一直是很普遍的現象，放眼望去，便看見各式各樣的違章 建築，有頂樓用鐵皮屋加蓋、陽台推高、占用巷道等等。昔日文獻指出違章建築 會影響居住環境、都市景觀以及公共安全，此外也有文獻指出許多居民不願意居. 政 治 大 房價一直是本文作者想要了解的答案，所以設計此研究。 立. 住在周圍有違章建築的環境。因此，在一個區域內，違章建築的數量是否會影響. 本篇採用 2008 年至 2012 年間臺北市違章建築查報資料與內政部不動產交. ‧ 國. 學. 易實價登錄資料庫，採用普通最小平方法(ordinary least squares , OLS)分析. ‧. 與 Two-Stage Estimator 進行實證分析。. y. Nat. 在實證結果方面，我們得知在一個里內，違章建築的數量位於房價產生負向. er. io. sit. 的影響，每增加一件違建數量會使房價每平方公尺下降約 150 元。而違章建築拆 遷處理率對於房價產生正向的影響，在一個里中，每提高 1%的處理率可以使房. al. n. v i n 價每平方公尺上升約 250 元，藉由實證結果可知，在一個里中，違章建築數量的 Ch engchi U. 增加會影響到房價，至於事後的拆遷能讓房價回升。在其他變數方面，我們得知 屋齡與房價具有負向關係；樓層與房價產生正向關係；所在的里有學校與所在的. 里有捷運都相對於沒有者都對於房價有正向的影響；最後所在的里平均收入對於 房價有正向的影響，只是邊際效果較小。. 39. DOI:10.6814/NCCU201900199.
(47) 第二節. 研究限制與未來研究方向. 本文研究限制主要有兩點。第一本文主要研究在一地區內違章建築數量對 於房價之影響，但是採用各里違章建築查報數量為研究變數，或許有地區還有許 多違章建築，只是尚未被查報，這樣的隱藏因素會使本研究的回歸模型產生偏誤， 造成結果與真實情況產生落差；第二本文 R square 只達到 0.69，影響價的變數 繁多，或許本回歸還有未放入對房價及有影響的重要變數。 本研究為違章建築數量對當地房價之影響，未來研究可以對於違章建築的材. 政 治 大. 質或者違章建築的位置對於房價的影響進行更深入之研究，對於違章建築對於房 價之影響進行更深入的了解。. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 40. DOI:10.6814/NCCU201900199.
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