房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學地政學系碩士論文私立中國. 地. 政. 研究所. 房價與少子化因果關係之研究 -以台灣六大都市為例政治. 大. 立. ‧ 國. 學. A Study of The Lead-lag Relationship between Housing Price and Low Fertility Rate. ‧. -The Case of Six Municipalities in Taiwan. n. er. io. sit. y. Nat. al. 中. 華. Ch. engchi. i Un. 研究生：. 黃虹荏. 指導教授：. 林左裕. 民. 國. 一. ○. v. 博士. 五. 年. 一. 月.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(3) 謝誌光陰似箭，時間的流動彷彿白駒過隙，才一轉眼就輪到我寫謝誌了，回首在政大將近六年的日子，所遇見的人、事、物都有其意義，心中除了充滿感謝，還有更多的懷念，尤其在攻讀研究所的時光更令人難忘，研究的過程經常會遇到挑戰與瓶頸，很幸運的一路上遇到許多生命中的貴人，老師的引導，還有研究所學長姐和同儕夥伴們的互相加油打氣，才得以順利畢業，真的非常謝謝你們。回想起求學的過程，是一段相當充實的時光。六年前，透過插大來到. 政治大. 政大地政系，在學習的過程中接受大專生國科會、各種創新商業競賽、住宅相關研討會等歷練，延續了兩年半的研究所的生涯，在這七百多個日子. 立. 裡，參加國、內外各式各樣的研討會，透過學術界前輩們建議與指教，從. ‧ 國. 學. 做中學習，培養獨立思考的能力，在學習過程中發現自己的不足，進一步的到北京大學取經，吸取不同的經驗，試圖在研究上有所突破，也期望可. ‧. 以貢獻所學，研究所有別於大學，需要有更明確的目標，如果可以掌握方. y. Nat. 向，將可以挖到許多寶貴的經驗，另外，學習的夥伴也很重要，就如同《禮. n. al. er. io. 過的每一個人。. sit. 記.學記》提到「獨學而無友，則孤陋寡聞。」所以我要感謝一路上陪我走. Ch. i Un. v. 首先，最要感謝的是我的恩師指導教授左裕老師。從大學開始就跟著. engchi. 老師學習，只要是老師開的課，從貨幣銀行、不動產財務分析到不動產金融，皆出現在我的課表上，老師經常將時事帶入課堂刺激我們思考，有條理的分析市場所存在的怪象，更鼓勵我們把眼界放大，從世界的角度思考問題，記得老師曾經說過一句話：「現在和你競爭的不是只有周圍的同學，而是全世界的人才，要創造價值，必須提高自己的不可替代性，而不可替代性就是你的專業。」，這句話讓我茅舍頓開，重新思考「專業」的重要性，並進入研究所向下扎根，努力學習，謝謝老師總是在我遇到瓶頸的時候，適時的提點；在我需要幫忙的時候，提供協助，真的非常感謝老師!.

(4) 其次，要感謝在研究過程中幫助我的老師和學長姐。感謝我的口試委員彭建文教授與林哲群教授，在百忙之中抽空擔任我的口委，並提出許多很棒的建議，讓研究可以更加的完整；感謝子欽老師，在大學時期研究架構的訓練，可以在研究所盡快進入狀況；感謝財政系的吳文傑教授與黃智聰教授，在研究模型的建立上提供許多協助，有條理的說明模型可能遇到的問題，讓我可以找到對的方向；感謝穎慧老師以及博士班的筱蓉學姐和淑湄學姐，於期初及期末報告中抽空閱讀我的論文，並提出很詳細的建議，讓學弟的研究方向可以更加的明確，分析架構上也可以更加的具體。接著，要感謝是研究所的好夥伴、好朋友。感謝左家黃斐學姐、淑苹學姊和耀宗學長的經驗傳承，帶領我們快速的接上研究所的軌道；感謝左. 政治大一起度過期初、期末、口試的考驗；感謝左家世豪、承曄兩位可靠的學弟，立在我們如火如荼埋首在研究之時，幫我們分擔許多事情，謝謝你們在每個家的佑倫和家寶，在 meeting 的時候互相提醒與協助，一路上相互加油打氣，. ‧ 國. 學. 階段的協助；感謝研究室小矮人社團的映婕、維真、韻廷、惠林、秉宜、伊葦、欣樺、政諭、育勵，在兩年的研究所期間共同創造好多回憶，一起. ‧. 面對、一起走過困難，上天給我在研究所期間最棒的禮物，就是認識你們；. sit. y. Nat. 感謝實習好夥伴智偉和插大戰友孟璇，你們在未來的規劃都很有想法，每. io. er. 次聊完天都會更有方向；感謝我的大學好夥伴宸凱、冠盈和郁霖，壓力大的時候，總喜歡找你們聊聊，每次跟你們聊天都可以有所突破；感謝研究. n. al. Ch. i Un. 室每一個人和學長姐，祝福你們未來一切順利。. engchi. v. 最後，要感謝的是很重要的人，那就是我的爺爺鉦淵和奶奶林春，謝謝您們參與虹荏人生的每一個階段，在背後無私的付出與支持，謝謝您們以我為榮，我也以您們為榮；還要感謝我的父母爸爸家昌和媽媽莉羚，謝謝你們讓我無後顧之憂的完成每個求學階段，也尊重我的每一個選擇，讓我可以一路學習、一路成長，順利的取得碩士學位；還要感謝我的所有家人，尤其是大伯彥淞和伯母靖惠，感謝你們一路上的幫助與鼓勵，期望自己可以帶著你們的期待，虛心的面對未來的每一個挑戰，並善用所學貢獻社會、回饋社會! 虹荏. 謹誌. 2016 年 1 月.

(5) 摘要台灣近年來正面臨決定性的人口轉型，並邁入少子高齡化社會。根據台灣內政部戶政司的資料顯示，台灣之育齡婦女總生育率（TotalFertilityRate）於西元2003年起皆低於1.3人，成為超低生育率（thelowest-lowfertility）之國家。許多人口學文獻指出，若低生育率長期持續，在社會自我強化的機制下，很可能會落入所謂的「低生育率的陷阱」(Low-fertilitytrap)中，此外，少子化的結果也會造成未來青壯年人口的減少，進而降低國家競爭力。過去雖有文獻探討少子化之成因，卻僅以人口及社會的角度切入，較少以經濟的觀點來探討。然對於家庭的生育行為而言，生育成本（經濟因. 政治大占了極高之比重。有鑑於此，本研究綜合人口、社會及經濟的角度，運用立素）的多寡可能是導致少子化的主要因素，而家庭經濟組成中的房價更是. 追蹤資料(panel data)與時間序列資料，分別進行迴歸估計、共整合分析及. ‧ 國. 學. Granger因果關係檢定，以檢視台灣六個都會區（台北市、新北市、新竹地區、台中市、台南市及高雄市）房價及少子化之關係。. ‧. 研究結果發現，六大都會區之總生育率與實質國內生產毛額、國民可. Nat. sit. y. 支配所得年增率呈正向關係；與失業率、房價指數消費者物價指數、女性. al. er. io. 高等教育比呈負向關係：進一步分析各都市之現象，台北市、新北市、台. iv n C 在房價領先生育率關係，在房價長期不合理上漲趨勢下，使生育率下降； hengchi U 而台南市與高雄市存在生育率領先房價關係，長期所得偏低且成長速度緩 n. 南市、高雄市的房價與少子化間存在長期關係，其中，台北市與新北市存. 慢下，民眾選擇以降低生育，減少家庭支出成本累積購屋資金，導致生育率下降，房價上升之現象。本研究之成果顯示不同區域間房價與低生育率之相互關係，可提供政府未來制訂政策時有效參考。. 關鍵詞：少子化、房價、共整合、時間序列、Granger 因果關係.

(6) Abstract Taiwan has been facing demographic transition in recent years, and turned into an ageing society with fewer children. The total fertility rate of Taiwan has been lower than 1.3 children since 2003. From then on, Taiwan has become the lowest-low fertility country. Many demographic studies indicate that social inertia and self-reinforcing processes may become reversible once fertility has been very low for a certain period, and possibly cause the "low-fertility trap." Furthermore, falling fertility phenomenon will lead to fewer young adults in the future and deteriorate the country competition. The phenomenon of overall fertility declines has sparked off numerous studies to investigate the underlying reasons affecting the fertility decision. Most of them explore this issue from demographic and social perspectives, yet few studies emphasize from the economic viewpoints. However, the cost of childbearing might be the main factor leading to low fertility rate. This study therefore intends to integrate factors of demographics, sociology and economics to investigate the fertility rate by multiple regression analysis, and to explore the relationship of housing price and low fertility rate by cointegration and Granger. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. Causality test. Finally, this study examines the relationship between the housing price and low fertility rate in 6 cities in Taiwan （Taipei City, New Taipei City, Hsinchu City, Taichung City, Tainan City, and Kaohsiung City）.. sit. y. Nat. n. al. er. io. Results of this study found that the relationship between the housing price and low fertility rate in Taipei City, New Taipei City, Tainan City, and Kaohsiung City. Housing price affect to fertility rate in Taipei City and New Taipei City. In the long run, the unreasonable trend in housing price leads to low fertility rate. Fertility rate affect to housing price in Tainan City and Kaohsiung City. The income will be stagnated and economic growth will be slow. In order. Ch. engchi. i Un. v. to reduce the household costs, households choose to reduce fertility to cope with the high housing prices. Results of this study provide precious implications for policy decision making in the future. Key words：Low fertility rate, Housing price, Cointegration, Time Series, Granger Causality.

(7) 目錄第一章緒論 ..................................................................................................... 1 第一節. 研究動機與目的 ........................................................................... 1. 第二節. 研究方法與範圍 ........................................................................... 8. 第三節. 研究流程 ..................................................................................... 12. 第二章文獻探討 .......................................................................................... 13 第一節. 生育率行為相關理論 ................................................................. 13. 第二節. 影響生育率之因素探討 ............................................................. 16. 第三節. 房價與生育率之關係 ................................................................. 19. 治政大資料說明 ..................................................................................... 25 立研究方法 ..................................................................................... 29. 第三章研究方法與數據來源 ................................................................ 25 第一節. 學. ‧ 國. 第二節. 第四章追蹤資料實證結果與分析 ......................................................... 39 追蹤資料單根檢定 ..................................................................... 40. 第二節. 追蹤資料生育率與房價之關係 ................................................. 41. 第三節. 小結 ............................................................................................. 49. ‧. 第一節. y. Nat. io. sit. 第五章時間序列資料實證結果與分析 ................................................ 50 時間序列資料單根檢定 ............................................................. 51. 第二節. 時間序列資料生育率與房價之關係 ......................................... 53. 第三節. 小結 ............................................................................................. 59. n. al. er. 第一節. Ch. engchi. i Un. v. 第六章結論與建議 ..................................................................................... 60 第一節. 結論 ............................................................................................. 60. 第二節. 建議 ............................................................................................. 64. 參考文獻 .......................................................................................................... 66 附錄 .................................................................................................................... 71 附錄一. 向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model)................. 71. 附錄二. 向量自迴歸模型(Vector Autoregressive Model) ....................... 75. i.

(8) 圖目錄圖 1-1. 世界主要國家總生育率長條圖……………………………….1. 圖 1-2. 1947-2013 年台灣三年齡層人口百分比分…………………...2. 圖 1-3. 1947-2013 年台灣育齡婦女總生育率之趨勢圖……………...3. 圖 1-4. 1998Q1-2013Q4 台灣房價指數之趨勢圖……………………..4. 圖 1-5. 2004-2013 年六大都市總生育率趨勢圖……………………...5. 圖 1-6. 2004Q1-2013Q4 六大都市房價指數趨勢圖…………………..5. 圖 1-7. 研究架構流程圖………………………………………………12. 圖 3-1. 實證分析流程圖………………………………………………25. 房價與生育率分析相關文獻…………………………………23. 表 3-1. 變數定義與資料來源…………………………………………28. 表 4-1. 追蹤資料敘述統計表…………………………………………39. 表 4-2. 追蹤資料變數單根檢定表……………………………………40. 表 4-3. 迴歸分析比較表………………………………………………43. 表 4-4 表 4-5 表 4-6. 向量誤差修正模型……………………………………………48. 表 5-1. 敘述統計表……………………………………………………50. 表 5-2. 時間序列資料單根檢定表……………………………………51. 表 5-3. 最適落後期數…………………………………………………53. 表 5-4. 台北市共整合檢定表…………………………………………54. 表 5-5. 新北市共整合檢定表…………………………………………55. 表 5-6. 新竹市共整合檢定表…………………………………………55. 表 5-7. 台中市共整合檢定表…………………………………………55. 表 5-8. 台南市共整合檢定表…………………………………………55. 表 5-9. 高雄市共整合檢定表…………………………………………55. ‧. ‧ 國. 學. 表 2-1. Nat. 立. 表目錄政治大. sit. y. 六大都市固定效果模型………………………………………44. n. al. er. io. 共整合趨勢分析………………………………………………45. Ch. engchi. i Un. v. 表 5-10 六大都市房價與生育率因果關係檢定表……………………56 表 5-11 六大都市社會經濟變數與生育率因果檢定表………………57 表 5 -12 六大都市經濟變數因果檢定彙整表 ………………… …58. ii.

(9) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(10) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第一章緒論近幾年，台灣的生育率屢創新低，少子化的現象可能導致國家勞動力減少，造成財政赤字、社會退休及福利制度崩解等重大國安問題，面對少子化問題必須提升至國家安全層級進行思考，而導致少子化現象的原因，儼然成為目前國家的重要課題，故本研究欲從經濟的觀點分析少子化的影響因素，並進一步的提出相關政策建議提供參考。. 第一節. 研究動機與目的. 政治大我國育齡婦女總生育率逐年遞減，今（2014）年之生育率甚至低於所立謂高齡社會之日本及實施一胎化政策之中國，少子化的結果將導致青壯年一、研究動機 1. ‧ 國. 學. 人口的減少，對國家競爭力乃為一大威脅。因此，政府近年將少子化視為國家安全議題，不僅鼓勵公務員增產報國，亦對國民祭出各項生育政策，. ‧. 期望回穩我國生育率遞減的速度。近年來全球大部分的國家，不論已發展與否，正經歷重要的人口變遷問題。. y. sit. n. al. er. io. Ch. engchi. i Un. v. 台灣新加坡日本韓國中國菲律賓泰國馬來西亞印度南非美國加拿大墨西哥阿根廷巴西瑞典英國德國奧地利瑞士法國荷蘭義大利西班牙澳大利亞紐西蘭. 8 7 6 5 4 3 2 1 0. Nat. 單位：人. 1970. 圖 1-1. 1990. 2013. 世界主要國家總生育率長條圖. （資料來源：The world bank） 1. 世界衛生組織(WHO)將65 歲以上的長者定義為老年人。當老年人口佔總人口比例之7%，定義為高齡化社會；老年人口比例超過14%，則定義為高齡社會；老年人口比例超過20%，則定義為超高齡社會。根據日本總務省人口統計資料，日本65 歲以上之老年人口比例於 2010年時已高達23%。 1.

(11) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 如圖1-1所示，世界主要國家之總生育率從1970年至2013年生育率下降幅度相當明顯，尤其亞洲、東南亞及南美洲地區最為明顯，根據美國開發總署(United States Agency for International Development ,USAID)統計數據2 顯示，全世界1970年、1990年及2013年平均總生育率分別為5.10人、3.92人及、2.78人，四十年期間全世界總生育率下降約47%，甚者，某些國家如南韓、新加坡、日本及台灣的生育率更是低於1.3 人，成為超低生育率3之國家。不論歐美地區或東亞地區，少子化現象已成為全球的共同趨勢之一。 100% 90% 80%. 政治大. 70% 60%. 立. 50%. 1971. 0-14歲. io. al. 1977. 1983. 15-64歲. 1989. 1995. 2001. 2007. 2013. 65歲以上. iv n C（資料來源：戶政司） hengchi U. 1947-2013 年台灣三年齡層人口百分比分布圖. n. 圖 1-2. 1965. y. 1959. sit. 1953. Nat. 0% 1947. ‧. 10%. er. 20%. ‧ 國. 30%. 學. 40%. 國內之人口結構近年亦已逐漸轉型為高齡化及少子化的社會，老年人口逐年遞增，而幼年人口卻逐年遞減。如圖1-2所示，1947年時65歲以上人口比例為2.53％，至2013年時已增加為11.53％；而0至14歲之幼年人口則由 42.33％減少至15.08％，開始出現人口衰退的警訊。根據內政部最新發布之 2014年年10月人口統計資料顯示，0至14歲人口占總人口比率14.03％；15 至64 歲人口占74.07％；65 歲以上人口占11.9％，由此可知老年人口比例仍然逐漸增加，幼年人口比例亦未見改善。. 2. 2014 World Population Data Sheet of Population Reference Bureau. 超低生育率（the lowest-low fertility）主要是指總生育率低於或小於1.3，此現象肇始於90 年代之歐洲，之後蔓延至亞洲國家。 3. 2.

(12) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 8.00 7.00 6.00 5.00 4.00 3.00 2.00 1.00 1947 1949 1951 1953 1955 1957 1959 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013. 0.00. 圖 1-3. 政治大. 1947-2013 年台灣育齡婦女總生育率之趨勢圖. 立. （資料來源：戶政司）. 台灣育齡婦女總生育率4亦逐年遞減，如圖1-3所示，1951年之總生育率. ‧ 國. 學. 高達7人，自1954年起皆低於2人，於2010年時已不足1人。此外，台灣總生. ‧. 育率於 2003 年起皆低於 1.3 人，成為超低生育率國家。 Goldstein and Jasilioniene（2009）指出一旦總生育率低於1.3將提升人口快速老化及減少. y. Nat. sit. 的可能性，不利台灣的人口結構發展。根據美國中央情報局CIA（2012）的. n. al. er. io. 資料，世界上符合超低生育率國家數共12個5，台灣為該12個國家中倒數第. i Un. v. 4低之國家，甚至低於實施一胎化之中國及已步入高齡社會6的日本。Lutz. Ch. engchi. and Skirebekk(2005）若低生率持續很長的一段時間，在社會自我強化的機制下，很可能會落入所謂的「低生育率的陷阱」(Low-fertility trap)。. 4. 根據內政部主計處之定義，育齡婦女總生育率係每千位 15 至 40 歲之育齡婦女，於無死亡之情況下，一生所生育之子女數。 5 此12 個國家之生育率最高至最低排列，分別為烏克蘭、波士尼亞與赫塞哥維納、蒙特塞拉特島、白俄羅斯、捷克、立陶宛、南韓、英屬維京群島、台灣、香港、澳門、新加坡。 6 世界衛生組織(WHO)將65 歲以上的長者定義為老年人。當老年人口佔總人口比例之7%，定義為高齡化社會；老年人口比例超過14%，則定義為高齡社會；老年人口比例超過20%，則定義為超高齡社會。根據日本總務省人口統計資料，日本65 歲以上之老年人口比例於 2010 年時已高達23%。 3.

(13) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 易言之，若此趨勢不變，未來一胎化的核心家庭，甚至是頂客族（DINK） 7. 將成為主流，加上遞增的不婚率，少子化將成為一不可逆的現象。其結果. 不僅導致青壯年人口的減少，對國家競爭力更為一大威脅。因此，政府近年將少子化視為國家安全議題，不僅鼓勵公務員增產報國，亦對國民祭出各項生育政策，期望回穩台灣生育率遞減的速度。. 立. 政治大. 1998Q1 1998Q3 1999Q1 1999Q3 2000Q1 2000Q3 2001Q1 2001Q3 2002Q1 2002Q3 2003Q1 2003Q3 2004Q1 2004Q3 2005Q1 2005Q3 2006Q1 2006Q3 2007Q1 2007Q3 2008Q1 2008Q3 2009Q1 2009Q3 2010Q1 2010Q3 2011Q1 2011Q3 2012Q1 2012Q3 2013Q1 2013Q3. ‧ 國. 學. 260 240 220 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0. （資料來源：信義房價指數）. sit. y. 1998Q1-2013Q4 台灣房價指數之趨勢圖. Nat. ‧. 圖 1-4. er. io. 由圖1-4可窺見台灣房價近年來驚人的漲幅，對比圖1-3台灣年年遞減的. al. n. iv n C hengchi U 面對生育行為所權衡之機會成本，本研究認為房價對生育決策應有顯著的生育率，本研究推論房價與少子化間可能有長期的因果關係。考慮到家庭. 負向影響。易言之，Lo(2012）購屋行為與生育行為往往具有同時性或競爭性，而家庭於面臨購屋與生育決策時僅擇一執行，亦即購屋行為與生育行為具有資源排擠效果，而居高不下的房價更增加生育行為的機會成本，故本研究將以共整合分析探討台灣房價與少子化的長期關係。理論上，高房價對家庭生育行為有兩種影響層面，分別是若房價過高以致無法負擔的情況下，對於配偶的組成有負向影響因而減弱生育行為；或夫妻購置不動產後，卻因高額的房屋貸款而對生育行為有資源排擠效果。. 7. 為「Double Income, No Kid」的縮寫，意指雙薪但無子女的夫妻。 4.

(14) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 1.50 1.35 1.20 1.05 0.90 0.75 0.60 0.45 0.30 0.15 0.00 2004. 2005. 2006. 臺北市. 2007. 新北市. 2008. 新竹市. 2009. 2010. 2011. 臺中市. 2012. 臺南市. 2013 高雄市. 政治大. 圖 1-5 2004-2013 年六大都市總生育率趨勢圖. 立 (資料來源：內政部戶政司). ‧ 國. 學. 進一步觀察六大都市生育率趨勢，如圖1-5由於各縣市資料期間的限制，從圖1-3觀察台灣總生育率的趨勢相當明顯，但各縣市之總生育率起始點為. ‧. 2004年至2013年，雖然總生育率的趨勢仍為向下，不過其向下的程度已有趨緩之情形。. y. sit. n. al. er. io. 250. Nat. 300. 200 150. Ch. engchi. i Un. v. 100 50 0. 臺北市. 新北市. 新竹市. 臺中市. 臺南市. 高雄市. 圖 1-6 2004Q1-2013Q4 六大都市房價指數趨勢圖 (資料來源：永慶房價指數) 如圖1-6顯示，六大都市的房價指數趨勢明顯向上，其中台北市向上的趨勢最為顯著，與圖1-5比較，六大都市之總生育率與房價呈現背離的走勢，值得進一步進行分析與探討。 5.

(15) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 林左裕(2011）相較於國外與日俱增的實務討論與學術文獻，國內對房價與少子化之相關研究仍嫌不足，但已有越來越多社論探討此議題，顯示房地產市場與人口變遷的問題已越來越受國人重視。陳信木等(2012)台灣超低生育率陷阱導因於低生育率與低婚姻盛行之共伴效應，人口老化成為不可避免的結果，分析各地區之婚育水準，高都市化地區居末位，險是在生育率提升方面，都會地區仍有許多進步空間。事實上，少子化影響的層面極廣：就人口面向而言，少子化將增加人口老化的速度，台灣於1993 年起步入高齡化社會，根據資策會（MIC）的推估，2017年台灣的老年人口將佔總人口比例16.2%，正式邁入高齡社會。綜合上述分析資料，欲分析造成生育率下降的主因，則必須考慮到家. 政治大動力低減將造成扶養負擔的加重、家庭結構、長期照護與社會保險等諸多立社會問題；就國家面向而言，少子化將造成未來稅收減少，且將積欠更多. 庭面對生育行為所權衡之機會成本。就社會面向而言，少子化所衍生之勞. ‧ 國. 學. 國債；然而，就房地產面向而言，少子化的結果是否因基本面之需求減少而導致房價下跌；或是家庭是否因房價過高排擠可支配所得，導致少子化. ‧. 現象，則有待實證予以檢驗。. Nat. sit. y. 本研究認為房價對生育決策應有顯著的負向影響。易言之，購屋行為. al. er. io. 與生育行為往往具有同時性，而家庭於面臨購屋與生育決策時僅擇一執行，. n. 亦即購屋行為與生育行為具有資源排擠效果，故本研究將探討房價與少子. Ch. i Un. v. 化的負向關係。但影響房價的因素眾多，為消除總體經濟因素等干擾，本. engchi. 研究擬運用國內六大都會區的區域性資料，並進一步透過時間序列資料做個別區域的探討，從區域與個別綜合分析房價與少子化的關係。希冀透過本研究量化數據資料的實證結果，明朗化房價與少子化間的關係，除填補國內文獻對此重大議題探討之不足外，更提供政府於施政上之參考，進而改善生育率下滑的現象，以提高我國競爭力。. 6.

(16) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 二、研究目的根據以上討論，本研究以下目的進行分析：（一）. 探討房價與少子化的因果關係：本研究欲針對房價與少子化的關係做進一步的探討，釐清係因高房. 價的趨勢導致少子化、或是因少子化現象的發生，而影響房價變動的趨勢，透過實證研究分析房價與生育率之領先或落後關係，此為本研究探討的重點。（二）. 探討房價與少子化的相互關係：由於高房價對家庭生育行為有兩種影響層面，分別是若房價過高以. 政治大或夫妻購置不動產後，卻因高額的房屋貸款而對生育行為有資源排擠效立. 致無法負擔的情況下，對於配偶的組成有負向影響因而減弱生育行為；. 果。有鑑於此，本研究將探討房價與少子化的相互關係，並預期有負向. ‧ 國. 學. 關聯存在。. 以國內六大都會區（台北市、新北市、新竹市、台中市、台南市. ‧. （三）. 及高雄市）之區域型資料探討房價與少子化之關係：. y. Nat. sit. 由於各區域對房價的影響有所不同，且影響因素眾多，故本研究使. er. io. 用國內六大都會區的區域性資料，期能排除總體經濟、稅制政策、社會. al. n. iv n C hengchi U 運用量化研究方法進行實證分析，做更細緻的探討，並依據研究結果給. 文化等因素干擾，並進一步討論六大都市少子化與房價之間的因果關係，. 予因地制宜之人口政策建議。. 7.

(17) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第二節研究方法與範圍一、研究方法本研究之研究資料為 2004 年第一季至 2013 年第四季的時間序列資料。研究方法可分成兩個部分首先使用的是由於時間序列資料採用傳統的迴歸模型分析，容易產生虛假迴歸情形，故本研究首先使用單根檢定進行資料上的處理，接著使用共整合與因果關係檢定分析少子化與房價之間的因果關係，以檢視台灣目前人口政策之問題，並針對結果提出政策建議之參考。（一）單根檢定. 政治大. 1.個別單根檢定(Individual unit root test). 立. 單根檢定(unit root test)是用來檢定時間序列是否為定態的方法。在傳統. ‧ 國. 學. 實證研究中，多採用迴歸方法來估計變數之間的因果關係，如果所採用的時間序列變數不是定態，則迴歸的結果，可能出現「假」的因果關係，也. ‧. 就是出現迴歸係數顯著異於零，且 R2 也很高的情況。亦即在迴歸模型中的. sit. y. Nat. 自變數與因變數之間，並沒有真正的因果關係或經濟意義（楊奕農，2009）。. io. al. er. 2.Panel單根檢定(Panel unit root test). n. Panel單根檢定(Panel unit root test)原本是針對Panel資料(Panel data)所. Ch. i Un. v. 發展檢定，但此類的檢定也適用非定態時間序列研究上，所謂Panel資料即. engchi. 資料同時具具備跨時間與空間的性質，換句話說即同時具有時間序列(time series)與橫斷面資料(corss-sectional)的性質。因此在進行單根檢定時，採用的是「聯合檢定」的方式，此檢定方式可分成兩類： (1) 跨個別時間序列變數的「同時」具有相同的單根性質，然後再進行檢定(例如：LCC檢定)。 (2) 先進行個別變數(individual)之單根檢定，再執行聯合之檢定(例如：IPS、 Fisher檢定)。 Tsay（2002）、Baltagi（2008）已證明，在一般需要的條件下，聯合單根檢定的檢定力優於個別單根檢定。. 8.

(18) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. （二）共整合檢定共整合的定義，是一組非定態時間序列變數的線性組合變成定態，則稱這些變數間具有「共整合」現象。楊奕農（2009）若非定態時間序列變數之間具有共整合之關係，則表示變數間具有長期穩定的均衡關係。共整合方法有二，首先為 Engle and Granger（1987）所提出二階段共整合檢定以及 Johansen（1988）所提之多變量共整合檢定，但因為二階段共整合檢定只適用在假設變數間只有一組共整合關係，無法處理變數多個共整合存在。因此，實證上較常採用 Johansen 共整合檢定。另外，在處理追蹤資料(Panel Data)時，通常會使用 Pedroni（1999）所提出的異質追蹤資料共整合檢定法（Pedroni panel ADF），其提出七個檢. 政治大為各組間截距項與斜率可不同，但誤差項的自我迴歸係數 ρ 立. 定統計量，並分成兩類。第一類檢定為 Pooled Panel 共整合檢定，其假設 ii. (eit = ρi ei,t−1 +. ‧ 國. 學. μit ) 須相同。第二類檢定為 Group Mean Panel 共整合檢定，其假設為各組間截距項、斜率及誤差項自我迴歸係數皆可不同。. ‧. （三）向量自我迴歸模型與向量誤差修正模型. y. Nat. Sims(1980)所提出的向量自我迴歸模型(VAR)，是將所有變數都當成內. io. sit. 生變數，即依據資料本身的特性，而不是根據經濟變數的先驗理論來決定. n. al. er. 變數間的關係。楊奕農（2009）VAR 可顯示變數間有短期均衡關係，是以. i Un. v. 一組多變數、多條迴歸方程式所組成，而非以單一迴歸方程表示，而每條. Ch. engchi. 方程式，因變數皆以自身的落後期及其他變數落後期表示，亦即變數落後項已涵蓋所有相關資訊。依據 Engle and Granger（1987）之研究，如果變數間存在共整合關係，則具有長期均衡關係，且必定有誤差修正項，若於向量自我迴歸模型(Vector Autoregression，VAR)中加入誤差項，形成向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model，VECM)，則能瞭解變數間短期關係。另外，在進行追蹤資料(panel data)分析時，在共整合的分析結果中，倘若變數間存在著共整合關係，則變數間具有長期關係，則以Panel向量誤差修正模型(Panel Vector Error Correction Model，PVECM) 模型進行檢定，利用此種模型可以捕捉到變數間短期與長期的動態訊息；楊奕農（2009）若變數間不存在共整合關係，此時即對原始資料取一階差分，並以Panel向量 9.

(19) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 自我迴歸模型(Panel Vector Autoregression，VAR)模型進行檢定。（四）Granger因果關係檢定根據 Granger（1969）提出以變數預測力(Predicatablility)來衡量變數間的因果關係，若兩時間序列間存在因果關係時，則一獨立變數加入過去的訊息會增加因變數的解釋能力，表示存在因果關係，此因果關係不是「前因後果」的關係，而是「領先-落後」的概念。 Granger 因果檢定的定義建立於變數預測的角度，Granger（1969）提出利用預測值與實際值的差異大小當作判定的準則，即以預測誤差變異數的大小做衡量。假定有 X、Y 兩個變數，當我們對 X 做預測時，除了利用 X 過去的數值尋找有關的資訊外，此時若加入了另一個相關變數 Y 過去的. 政治大. 數值，將使得對 X 的預測更準確，也就是降低了原來的預測誤差，此一現. 立. 象稱之為 Y 是 X 的因，反之亦然。若是上述兩種情形同時存在時，則表示. ‧ 國. ‧. 二、研究範圍. 學. X 和 Y 之間具有雙向回饋(feedback)關係。. 本研究欲分析台灣六大都會區房價與生育率之關係。首先，界定本文. y. Nat. sit. 之研究範圍，主要分為時間範圍及空間範圍。時間範圍本研究選取 2004 年. er. io. Ｑ1-2013 年Ｑ4 為研究期間；空間範圍則以台灣六大都市區域（台北市、. al. n. iv n C hengchi U 接著，本研究欲針對六大都會區個別之房價與少子化之間的關係進行探. 新北市、新竹市、台中市、台南市及高雄市）為實證範圍，樣本數為 40 筆，. 討。. 10.

(20) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 三、研究限制本研究欲深入探討六大都會區房價與生育率之關係，其主要兩個限制如下：（一）. 六大都市資料期間長度受到資料統計上的限制：. 針對生育率與房價之關係，欲做更細緻的討論，所需面臨最大的限制在於資料期間的長度，目前的房價資料可以從信義房價指數、永慶房價、國泰房價指數等的連續資料中取得一致可信任之房價長期穩定之序列，而自2009年起，永慶指數推出區域之房價指數，可提供為本研究對六大都市之資料，但資料期間僅由2004年Q1開始統計。（二）. 政治大. 生育率與房價應用上及論述之普及性(generalization)受到考驗：. 立. 若實證結果為真，顯示高房價為影響低生育率之顯著因子，且領先低. ‧ 國. 學. 生育率，但在普及性上擴大至世界各國是否為真，以德國為例，其房價在近15年內相當穩定，但生育率仍節節下降，因此即使實證上在我國為真，. ‧. 但在德國則可能隱含著除房價外，仍有其他因素(如生活壓力或女性追求自主等因素)引導著低生育率，也因此在實務意涵上，即使政府能扭轉高房價. y. Nat. n. al. Ch. engchi. 11. er. io. 則是本研究在最後須強化之實證分析及論述。. sit. 的趨勢，或是提供價位及品質均合宜的住屋環境，是否能引導生育率提高，. i Un. v.

(21) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第三節研究流程本研究以少子化與房價之關係為主軸，以下為研究之流程。首先，確立研究動機與目的從住宅需求的角度思考，在人口緩慢成長下，房價卻不斷高漲，長期以來房價與生育率呈現背離現象，本研究欲釐清兩者之間的關係，以找出此現象之原因。接著，透過文獻資料的整理，建立理論基礎與相關研究之論證，分別從生育行為的相關理論、影響生育率之因素、房價與生育率之關係，整理相關文獻以選擇適合的實證模型與變數；最後，針對實證結果提出結論與建議。研究動機與目的. 立. 政治大研究方法與範圍. ‧ 國. 學文獻回顧. ‧ 房價與低生育率之關係. 影響低生育率之因素. n. al. er. io. sit. y. Nat. 生育行為相關理論. ni C h 研究方法與數據來源 U engchi. v. 實證分析. 共整合. VECM/PVECM/VAR/PVAR. 結論與建議. 圖 1-7 研究流程圖 12. Granger 因果關係.

(22) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第二章文獻探討本研究欲討論的課題為房價與少子化之關係。近幾年生育率不斷下降，甚至列入國家安全改善重要議題，過去許多的文獻廣泛探討生育率降低的影響因素，例如失業率、物價指數、老年人口比例等，鮮少著墨房價與少子化間的關係。故本研究首先，依據生育行為理論發展脈絡建立研究基礎，其次整理過去文獻曾探討影響生育行為的因素，最後針對房價對少子化可能產生之影響進行評論。. 第一節. 生育率行為相關理論. 政治大. 台灣自西元2003年起成為「超低生育率」國家之一，在學術界或政府. 立. 的定義上，超低生育率主要是指總生育率（Total Fertility Rate；簡稱TFR）. ‧ 國. 學. 等於或小於1.3人。超低生育率現象始於1990 年代的歐洲，其中義大利及西班牙為最早，於1993 年成為且維持超低生育率的國家，到1990 年代後期，. ‧. 14 個位於歐洲南部、中部及東部國家的總生育率亦低於1.3（Kohler et al.， 2002），之後始蔓延到亞洲。在超低生育率的衝擊下，人口成長速度減緩，. Nat. sit. y. 假設住宅供給不變，在需求下降下，房價應為向下修正，但觀察近期房價. al. er. io. 卻不斷的攀升，更與生育率呈現背離。面對此兩個課題，過去相關研究多. n. 半將房價上漲與生育率下降的影響因素分開討論，鮮少將此兩議題一起探. Ch. i Un. v. 討，然而房價是否能預測生育率，須建立在經濟理論上，故本研究欲以新. engchi. 家庭經濟學理論(New Family Economics)做為基礎，討論房價與少子化之間的關係。生育率行為的理論基礎，隨著不同的時代背景有所改變。過去Malthus （1978）專注於家庭生育決策對金融的影響，直至Becker(1960)提出新家庭經濟學理論(New Family Economics)改變生育決策的思維，該理論主張將兒童視為正常財8納入經濟模型，而孩子很少有替代品，因此當家庭收入或財富增加時，生育率應提升。Becker（1960）將小孩的數量包含家庭的效用函數上，與傳統上所分析的消費商品並列，即利用消費者選擇理論說明對小孩的需求，間接性的探討生育行為，並以機會成本的概念來分析家庭生 8. 所謂正常財即「當所得提升時，就會誘發該財貨的更多消費」；反之劣等財即「當所得增加，而某財貨的購買量卻下降」，小孩沒有替代品，故經濟學將其解釋為正常財。 13.

(23) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 育問題。同時家庭受到預算限制式的影響，進而推導出最適的小孩數目與其他商品數量。其認為養兒育女的總成本應包含養育小孩的影子價格9，即父母的勞動機會成本，尤其是母親的機會成本，對家庭的時間配置大多以母親所付出。在此架構下，Barro and Becker（1989）認為孩子與大多數的財貨是一樣的，會替父母帶來效用(utility)，將小孩視為耐久財，而生育行為為父母的一種消費行為，主張父母是透過理性分析做最適生育選擇。隨時空背景改變，Becker（1991）也進一步修正模型，將小孩的質量從商品區隔開來，並將小孩的質量納入效用函數做延伸討論，小孩的數量受到小孩質量影子價格的影響，小孩的質量也受到小孩數量影子價格的牽制，兩者間相互替代，即為著名的質量互抵(trade-off )關係之理論，依此理論認為美、日在五、. 政治大. 六零年代生育率下降的原因，除避孕革命外，小孩的質量互相影響也是成. 立. 因之一。. ‧ 國. 學. 依據Becker （1960）的見解與經濟學理論，小孩被解釋為一種正常財。然而，隨著時空背景的變遷，發現高所得的國家，反而出現較低的生育率，. ‧. 因此Willis（1973）進一步研究所得與生育率之間的關係，發現較高的工資率會提高女性為額外生育一個小孩而放棄增加收入的成本，而此機會成本. y. Nat. sit. 的提高會降低擁有另一個子女的可能性。Schultz（1985）嘗試將家計所得. al. er. io. 與女性的時間價值分開來討論，當時的時代背景，瑞典女性多從事農業生. v. n. 產，研究結果發現，農產品價值提升時，生育率顯著性下降，也就是說女. Ch. i Un. 性時間價值與生育率呈現反向變動關係。Black et al（2011）嘗試從男性所. engchi. 得進行切入，研究結果發現，當男性所的提升時，會帶來更高的生育率，反觀，部分研究的研究顯示，當男性失業所得水準受到衝擊，會減少生育的意願(Lindo,2010；Amialchuk,2006)，但還無法衡量失去工作對生育率產生的效應。綜上所述，印證新家庭經濟學的見解，Willis（1973）男性的工資率對生育主要存在所得效果10；而女性的工資率主要為替代效果11。. 9. 在最適化問題當中，當限制條件放寬一個單位之後，最適解決方案的真實價值的變化。. 在分析成本效益時，影子價格即為機會成本。 10. 張清溪等（2011）所得效果（income effect）是指假設物品相對價格及其他條件不變，. 因所得或購買力變動，引起消費者最適選擇改變，導致財貨消費量變動。 11. 張清溪等（2011）替代效果（substitution effect）是指當財貨相對價格改變時，消. 費者在維持原效用水準或在滿足程度不變下，會多買價格相對較便宜的財貨，以替代部分價格相對較貴的財貨，即會少買價格相對較貴的財貨。。 14.

(24) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 近期有許多實證分析，針對新家庭經濟理論做進一步的延伸，Jones, Schoonbroodt, and Tertilt（2010）依據橫斷面資料之實證結果發現不同的國家會有不同的現象產生， GDP與生育率存在強烈的負向關係。例如美國， Jones and Tertilt （2008）依據過去半世紀之人口普查資料進行時間序列分析，發現家庭收入增加，生育率反而下降。許多文獻也證實工業革命後，人口結構轉變，收入越高反而生育率越低(Bar and Leukhina,2010；Clark, 2005; Galor, 2005)。部分研究發現，女性工資與生育率之間存在負向關係，也就是說女性收入與生育之間產生替代關係(Heckman and Walker ,1990； Schultz,1985 ；Butz and Ward,1979)。不同區域的生活成本差異也會影響到收入與生育之間的負向關係， Michael and Kevin （2013）研究結果顯示，美國各州房價越高的區域則生. 政治大. 育率越低，但有趣的是進一步討論房價與收入之間的關係，根據追蹤資料. 立. (Panel Data)顯示，房價與收入之間存在正向關係，也就是說，房價越高的. ‧ 國. 學. 區域，可以帶來較高的收入，但較高的收入導致生育的機會成本提高，而使生育率下降。Lisa J. Dettling (2013)進一步研究都市統計區內住房價格對. ‧. 家庭生育率的影響決策，並比較失業率與房價對生育率的影響程度。假設小孩為正常財，研究結果顯示，房價短期上漲導致未持有房屋者生育率下. Nat. sit. y. 降，而擁有房屋者生育率上升。經濟意涵的解釋，擁有房屋者房價每增加. io. er. 一萬美元則生育率上升5%，未擁有房屋者生育率下降2.4%。美國的自有住宅率也反映，房價每上升一萬美元，則當期出生率上升0.8%，此外，研究. n. al. Ch. 發現失業率對生育率的影響比房價大。. engchi. i Un. v. 綜合上述，新家庭經濟學家將小孩視為正常財，認為生育決策取決於生育的偏好與機會成本(becker1991；Schultz，1985；Wills,1973)，隨著經濟成長帶來的所得提高與婦女薪資提高，生育的機會成本增加，導致總生育率下降(Bar and Leukhina,2010；Clark, 2005; Galor, 2005)，近期的研究依據新家庭經濟學理論，以機會成本的概念進行延伸探討，其中房貸支出佔人民的所得很大的比例，房價的變動可能會排擠消費支出，部分學者開始討論房價與生育率之間的關係，Lindo（2010）實證研究支持父母將小孩視為正常財，Yi and Zhang（2010）認為房屋為養育兒女之家戶形成的必需品，住宅價格可視為養育兒女的影子價格，並以所得效果與替代效果討論房價與生育率的關係，依據以上理論基礎，本研究欲討論房價與生育率之間的關係，由於影響生育率的因素眾多，於下一節整理影響生育率的因素，以利往後研究變數之控制。 15.

(25) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第二節. 影響生育率之因素探討. 依據生育行為相關理論的分析基礎，歸納影響生育決策改變來自生育的偏好與機會成本，范維君等（2012）改變生育決策的原因可能有來自社經結構改變與文化社會思維。觀察國內外相關文獻，大多數以社會經濟結構改變的情況進行分析，少部分研究從文化社會思維角度切入，本研究欲討論房價與少子化之關係，依據國內外相關文獻之變數，歸納適合的控制變數，故本研究分別針對此影響生育決策的因素進行分析，以建立模型設定之基礎。首先，討論文化與社會對生育率的影響因素。黃智聰、黃修梅（2005）. 政治大果關係，實證結果發現考慮龍年與虎年效果後，臺灣地區婦女教育程度的立提升是導致生育率下降的重要因素。劉致宏（2009）華人社會普遍存在「有加入文化因素的考量，重新審視臺灣地區生育率與婦女教育程度之間的因. ‧ 國. 學. 土斯有財」的觀念，因此在男女雙方論及婚嫁時，需建立再擁有自有房地產為前提，此現象源於女方母親強烈意志下，因此被稱為「丈母娘效應」。. ‧. 在此效應下，Yi and Zhang（2010）針對香港進一步做實證研究其觀察1971. sit. y. Nat. 年至2005 年香港房價指數平均每上漲1%，總和生育率將顯著下降0.45%，. io. al. er. 說明房價高漲導致年輕人選擇不進入婚姻，進而影響生育決策。. n. 接著，討論社會經濟結構改變對生育率的影響因素。國內外對社會經. Ch. i Un. v. 濟因素對生育率的影響有相當多的討論。可反映社經結構改變對生育率影. engchi. 響的變數相當多，以往文獻著重於女性教育程度、女性勞動參與率、女性實質工資、以及總體經濟等變數上。就女性勞動參與和女性高等教育程度而言，此為最直接影響生育機會成本的因素。 Becker（1991）認為女性因擔負大多數的照顧子女責任，女性工資提高會使照顧子女的機會成本提高，故女性勞動參與率提高將導致生育率大幅降低。McNown（2003）利用美國1952-1997年特定年齡女性的生育率、女性勞動參與率、女性工資、失業率、平均女性受教育年數與男性相對所得等變數年資料，探討生育率與女性勞動參與的長期間是否有共整合關係，發現生育率與女性勞動參與率呈現強烈共整合關係。Narayan（2006）以共整合分析檢視臺灣1966-2001年的生育率，發現實質所得、嬰兒存活率、. 16.

(26) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 女性教育程度、女性勞動參與率均對生育率有顯著影響，且女性教育程度與女性勞動參與率更是主要長期因素。李美慧（2008）以1987年作為分界針對我國女性勞動參與率對生育率的影響進行實證分析，研究結果發現， 1987年後女性勞動參與率對生育率的影響相較1987年以前更為顯著，可以發現在經濟結構轉變下，迫使女性外出工作，導致生育率的下降。The Economist（2011）針對女性高等教育對生育率所產生的影響歸那兩項原因，其一，高教育程度的女性自主意識較強，若對婚姻生活感到悲觀就不願走入家庭；其二，由於亞洲男性習慣找尋收入、教育程度低於自己的女性作為伴侶，因此，女性教育程度愈高，意謂著潛在的擇偶對象變少，單身比例增加。. 政治大（1994）以美國1949-1988年的資料進行實證分析，發現生育率與就業、產立出呈現顯著的負相關，因生育子女會增加父母的機會成本，故就業與產出. 就總體經濟變數而言，總體經濟與生育率有十分重要的連結。Wang. ‧ 國. 學. 提升時會使生育率降低。洪文娟（2005）的實證則發現，失業率特別是男性失業率與生育率之間呈現顯著的負向影響。蘇于婷（2012）認為女性會. ‧. 斟酌家庭或社會的經濟狀況來決定是否生育，當家庭收入的來源不穩定就. sit. y. Nat. 會直接反映在生育率上，亦即失業率對女性生育意願有顯著影響力。陳明. io. er. 吉等（2012）進一步將房價所得比納入經濟模型，實證結果發現，總生育率、房價所得比、女性教育水準以及女性勞動參與率等四個變數具有長期. n. al. Ch. i Un. v. 均衡關係，且認為房價所得比為預測總生育率的重要變數。另外，許多研. engchi. 究結果發現，國內生產毛額（GDP）及家戶所得與生育率有強烈的負向關係(Bar and Leukhina，2010；Jones et al. 2008；Schultz，2001，2007；Wigniolle， 2002)。一般而言，經濟發展階段越高，生育率越低。Hui（2012）指出，在工業化國家，大部分的父母移轉財富給子女，例如遺產或教育；然在開發中國家，小孩可協助其父母之工作，就像是年輕的人力資源。言之，經濟觀點於討論影響生育率的變數上提供一個更全面的思考角度，就擁屋率對生育率的影響方面，Mulder（2006）認為擁屋對生育具有兩種可能影響，其一是擁屋能提供家戶較佳的居住品質與居住穩定性，此將提升生育率，其二是在所得固定而房價與養兒育女成本均偏高下，若家戶選擇優先購屋，可能會排擠生育與養育相關支出的安排，進而減少生育子女的數目。 17.

(27) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. Bourassa and Hoesli（2010）針對瑞士住宅自有率所進行的研究發現，隨著家庭中子女數增加，家戶擁屋的機率也會提高。不過，Bourassa and Peng （2011）以臺灣所進行的實證研究則發現，當家庭中未成年子女數增加，擁屋的機率反而會下降。Lo（2011）利用傳統固定效果追蹤資料分析法，以1994-2007年臺灣地區23個縣市的進行實證，模型中包括住宅自有率、所得、失業率、嬰兒死亡率、女性受高等教育比率、以及龍年與虎年的虛擬變數，該文發現住宅自有率對落後一期的一般生育率具有顯著負向影響，但此排擠效果會隨時間遞減。彭建文（2012）研究發現，生育率與住宅自有率、家戶可支配所得、有偶率、女性高等教育比率之間具有共整合的長期均衡關係，其中住宅自有率、家戶所得、有偶率在長期對生育率有正向. 政治大. 影響，而女性高等教育比長期呈現負向影響，生育率與自有住宅率短期的關係不顯著，。. 立. 綜合上述，國內外相關文獻探討女性生育決策的實證研究中，多數發. ‧ 國. 學. 現女性教育的普及與女性勞動參與率的提升將增加女性養育兒女的機會成本，因而造成生育率下降以及人口結構轉變（Becker, 1991 Hotz et al., 1997；. ‧. Schultz, 2001； Narayan,2006）。總體經濟變數與生育之關係，多數研究分. sit. y. Nat. 析失業率、經濟成長率和家戶所得對生育率的影響，研究結果顯示皆呈現. io. er. 負向關係 ( 蘇于婷 ,2012 ； Bar and Leukhina,2010 ； Jones et al. 2008 ； Schultz,2001,2007；Wigniolle,2002；Wang et al.,1994)。擁屋率與生育率相. n. al. Ch. i Un. v. 關研究顯示，自有住宅率與生育率之間的關係，可能因為長短期正負關係. engchi. 相互抵消或是因房價與居住品質的不同而有不同的結果，本節歸納可能影響生率的的變數包括女性勞動參與率、女性高等教育比率、失業率、家戶所得、經濟成長率、自有住宅比率、房價等變數，大部分的研究著重在女性生產力與時間價值，部分研究進一步將房價因素納入模型內，故本研究依據Yi and Zhang（2010）與陳明吉等（2012）分別對對香港和台灣討論房價與生育關係之研究為基礎，於下一節進行更深入的探討。. 18.

(28) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第三節. 房價與生育率之關係. 本研究欲探討房價與少子化之因果關係，以新家庭經經濟學之觀點，家庭之生育決策取決於其機會成本，而過去針對生育機會成本的研究，大部分以女性時間價值切入，隨著時空背景的改變，女性接受高等教育的比例提升，加上經濟壓力下，女性勞動比例提高，在生育機會成本提高下，導致生育率下降。然而，人口變遷無法完整解釋生育現象的改變，除社會經濟結構改變下的影響因素外，住宅被視為養兒育女的必需品，大部分的民眾購屋皆以貸款，而在房價攀升下，房貸負擔加重，超過所得上升的幅度，可能出現排擠生育的現象，許多學者也指出，不動產市場的變動（例. 政治大點（Billari，2010；Yi立 and Zhang，2010；Mulder 2010 ；Krishnan and Krotki，如住宅政策或不動產價格水準），為檢視近年低生育率現象非常重要之觀. ‧ 國. 學. 1993；Mulder and Mulder 2006），顯見房價與生育率的之間的關係越來越受到重視，以下針對此課題進行文獻整理。. ‧. 過去大部分的國外文獻傾向揭露人口年齡結構變遷對房價的影響。例. y. Nat. 如Levin（2009）檢視蘇格蘭及英格蘭的人口變遷對房價的影響，發現人口. io. sit. 減少及人口老化皆會減緩房價壓力。事實上，影響房價的因素眾多，舉凡. n. al. er. 國家政策、國民所得、經濟成長、稅賦等等都可能在某程度上影響房價，. Ch. i Un. v. 為避免外部因素干擾研究少子化對房價之影響，Malmberg (2010)運用瑞典. engchi. 的地區性縱橫資料（panel data）來消除總體環境的影響，其研究成果顯示，低生育率跟人口老化所產生的年齡結構變遷，將導致瑞典房價的緩滯成長。房市狀況（例如低比例的住宅自有率）導致家庭組成及生育決策的遲延亦備受許多學者爭議（Krishnan and Krotki,1993；Mulder,2006；Mulder and Billari,2010）；Murphy（2008）發現人口密度對生育率有負向影響，並推論高人口密度會導致更高的房價及降低生育率，如港澳與新加坡。近年來的文獻轉向研究已發展國家的生育率與房價的關係。研究結果顯示，已發展中國家的房價對於生育率有負面影響。Stark（2002）探討歐洲的超低生育率現象，其發展原因之一即為房屋的可及性，尤其是在義大利與西班牙。Giannelli and Monfardini（2003）發現對義大利青年而言，房 19.

(29) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 價對家庭成員之組成有非常重要的影響。Hui et al.（2012）運用共整合和因果關係分析，檢視香港生育率、房價與扶老比之關係，實證結果顯示房價上漲1%，老年人口及生育率分別降低0.52%及1.65%，且長期而言，房價及扶老比皆會影響生育率。Simon（2009）以美國1940年至2000年的普查資料來探討房屋使用價格及生育率的負向關係，其中房屋使用價格以房租作為衡量，實證結果顯示住宅價格(租金)對家戶的生育決策有顯著影響。有國外學者從房地產成本與生育率兩者之間的相關性進行研究，從房價上漲對擁有房屋者與擁有房屋者產生的財富效果進行切入。Mulder and Billari（2010）以一個國家的房屋自有率和人均房屋貸款金額來進行分類，利用跨國的資料，將每個國家各自歸類為四種不同型態的房屋擁有類別：. 政治大. 生涯房屋擁有者（Career Homeownership Regime）、菁英房屋擁有者（Elite）、. 立. 容易房屋擁有者（Easy）、以及困難房屋擁有者（Difficult）。他們的研究. ‧ 國. 學. 指出了第四種類型房屋擁有者，也就是有高比例的房屋自有率以及低人均房屋貸款金額的國家，通常會伴隨著較低的生育率。這類型的國家，例如：. ‧. 義大利、西班牙、希臘，通常也會有很高的房市進入障礙以及高比例的與. sit. y. Nat. 父母親同住的年輕人。. er. io. Dettling and Kearney（2014）以美國都會地區的人口為對象，並將之區. al. iv n C 類。其研究結果顯示了房價的上漲10%會替擁有房屋的人帶來增加4.5%的 hengchi U n. 分為擁有房屋的人（home owners）與無自有房屋的人（non-owners）兩大. 生育率。另外一方面，房價上漲10%時，會讓無自有房屋的人降低了約1% 的生育率。該研究認為都會地區房價較高，可能因此而排擠家庭消費支出影響生育決策，經濟模型認為房價的上漲，可能會抵消生育，假設孩子為正常財，而居住成本為生小孩的主要成本，當房價上漲時，對當期孩子的需求會產生負面的替代效應，即所謂的「財富效果」(wealth effect)及「房屋淨值效果」(equity extraction effect)，在此情況下，房價與出生率取決於資產配置的比率。. 20.

(30) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 更有國外學者進一步探討住宅自有率與房價之間的關係。Mulder and Billari（2010）研究歐洲的生育率與住宅自有的關係，發現擁有住宅制度且持分比例高的國家往往伴隨低生育率；Yi and Zhang（2010）政府相關抑制房價政策若能有效的使得房價下降到合理的水準，則此抑制房價的政策勢必減低養育兒女的成本，進而提高生育率住房市場供給，以確定家庭資源影響生育決策的家庭財富變化；Michael and Kevin （2013）分析不同區域房價對生育率的影響，發現房價與收入呈正向關係，收入與生育率呈負向關係，高房價的區域反而生育率較低。目前為止國內研究少子化及不動產的相關文獻大多探討少子化與用地需求的關係。例如連經宇及黃志文（2009）發現平均每戶居住面積與有偶. 政治大向顯著關係，並推論可能因少子化的緣故，使得晚婚或不婚族及頂客族較立率、老年人口比例呈正向變動關係，而總生育率與平均每戶居住面積有負. 注重居住品質，傾向增加自己的居住空間。至於少子化與房價相關的文獻. ‧ 國. 學. 則較為不足，近年開始有學者探討低生育率與高住宅自有率的關聯性。吳閔鈺（2007）利用我國23個縣市之自有住宅率與一般生育率的研究資料實. ‧. 證發現，生育行為與住宅的持有二者呈現負向關係，且生育率遞延兩期比. sit. y. Nat. 遞延一期時，二者之間所造成的資源排擠效果更大。. er. io. Lo（2012）研究台灣23個城市之追蹤資料，發現台灣之生育率與住宅. al. n. iv n C hengchi U 為核心，彭建文及蔡怡純（2012）探討生育率與住宅自有率、家戶可支配. 自有率有顯著的負向關係。同樣以研究台灣住宅自有率及低生育率之關係. 所得、有偶率、女性高等教育比率間之關係。實證結果顯示，生育率與住宅自有率、家戶可支配所得、有偶率、女性高等教育比率具有共整合的長期均衡關係，其中住宅自有率、家戶所得、有偶率在長期對生育率有正向影響，而女性高等教育比率在長期則對生育率有負向影響。近期有學者更進一步家房價納入模型，探討低生育率與房價之關係， Yi and Zhang（2010）假設在兒女為正常財的情況下，房價高漲將耗用大部分的父母所得，並對兒女的需求產生一個負向的所得效果，造成生育率下降房價影響生育率可以由效用理論的所得效果與替代效果來分析，房價為養育兒女影子價格，房價高漲將造成父母對兒女的需求產生一個負的替代效果，此替代效果將強化負向的所得效果，使得生育率加劇的下降，該研 21.

(31) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 究以香港1971-2005年生育率、房價指數、女性勞動參與率、女性與男性實際工資運用Johansen檢定與ECM模型，進行共整合分析，其研究結果顯示，社會經濟變因素對家庭生育行為有長期關係，而房價指數平均上漲1%，總生育率顯著下降0.45%。以此研究為基礎，陳明吉等學者（2012），以台北都會區為例，運用 Granger探討變數與生育率之因果關係，該研究採用的變數為總生育率、房價所得比、女性教育水準及女性勞動參與率等，其研究結果顯示，房價所得比為預測生育率的重要變數，所得效果機制使得房價所得比對總生育率的短期影響為正向，而價格效果機制使得房價所得比對總生育率的長期影響卻為負向長期而言，當房價所得比、女性勞動參與率以及女性高等教育. 政治大淑苹(2013)綜合社會及總體經濟變數探討房價與少子化的關係，該研究採用立率增加 1%，將使得總生育率分別下降 0.141%、0.473% 以及 0.446%。簡. 的變數包括房價指數、女性動參與率、失業率、家戶所得年增率、物價指. ‧ 國. 學. 數年增率，運用共整合分析與Granger因果關係檢定進行探討，研究結果顯示生育率與房價及家戶所得年增率有共整合關係，生育率領先房價與女性. Nat. y. ‧. 勞動參與率，但落後失業率及消費者物價指數。. sit. 綜上所述，整理國內外相關文獻，發現人口結構轉變對房價的影響是. er. io. 顯著的（Mulder and Billari,2010,Levin et al.,2009; Murphy et al.,2008；. al. n. iv n C hengchi U 房價變動產生的財富效果有不同的結果，房價上漲時，擁屋者會提高生育， Mulder,2006；Krishnan and Krotki,1993）。擁有房屋者與無擁有房屋者，對. 無擁屋者會降低生育（Mulder and Billari,2010；Dettling and Kearney,2014）。. 有研究更進一步探討自有住宅率與生育率之關係，房價與住宅自有率存在長期均衡關係，且房屋自有率較高的地區，生育率較低（Mulder and Lo,2012； Billari,2010；吳閔鈺,2007)。另外，將房價納入影響生育率的因素，研究發現房價與生育率存在長期均衡關係，且其關係為負向關係（簡淑苹,2013；陳明吉等,2012；Yi and Zhang,2010) 。. 22.

(32) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 表 2-1 房價與生育率分析相關文獻彙整表作者. 影響因素. 研究方法. 結果. Malmberg (2010). 總生育率、人口資料、家戶所得、高等教育比率。. 追蹤資料、固定效果模型。. 低生育率跟人口老化所產生的年齡結構變遷，將導致瑞典房價的緩滯成長。. Yi and Zhang (2010). 生育率、房價指數、女性勞動參與率、女. Johansen 檢驗、共整合檢定、ECM 模. 房價指數平均上漲 1%，總生育率下降 0.45%。. 性與男性實質工資。. 型。. 生育率、家戶所得、房價。. 追蹤資料、固定效果模型。. Michael and Kevin (2013). 生育率、房價、所得、失. Dettling and Kearney(2014). 來增加 4.5%的生育率，無擁有房屋者，下降 1%。. sit. y. al. 區域追蹤資料、固定效果模型。. er. 自有住宅率、總生育率。. n. iv n C h e n g c共整合檢定、 et al.（2012）生育率、房 hi U 價、扶老比。. 台灣之生育率與住宅自有率有顯著的負向關係. 香港房價上漲 1%，向量自我迴歸老年人口及生育率模型(VAR)、向分別降低 0.52%及量誤差修正模型(VECM)、 Granger 因果關係檢定。. 陳明吉等(2012). 房價的上漲 10%會替擁有房屋的人帶. ‧. io. Hui. 追蹤資料、固定效果模型。. 業率、住宅自有率。. Nat. Lo(2012). 政治大. 學. ‧ 國. 立. 房價與收入呈正向關係，收入與生育率呈負向關係，高房價的區域反而生育率較低。. 1.65%，且長期而言，房價及扶老比皆會影響生育率。. 總生育率、房價所得比、女性勞動參與率、女性高等教育比、龍年. 共整合檢定、房價所得比為預測向量自我迴歸總生育率重要變數。模型(VAR)、向量誤差修正模型(VECM)、. 效應、家庭計劃轉折期。. Granger 因果關係檢定。 23.

(33) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 彭建文、蔡怡純 (2012). 簡淑苹(2013). 總生育率、住宅自有率、家戶可支配所得、有偶率、女性高等教育比。. 追蹤資料共整合檢定、向量誤差修正模型 (VECM) 。. 總生育率、房價指數、女性勞動參與率、. 共整合檢定、生育率與房價及家向量自我迴歸戶所得年增率有長模型(VAR)、向期共整合關係。. 失業率、家戶所得年增率、物價指數年增率。. 量誤差修正模型(VECM)、 Granger 因果關係檢定。. 立. 政治大. 生育率與住宅字有率具長期均衡關係，但短期可能因正負向關係互相抵消而不顯著。. 資料來源：本研究整理. 本研究探討的主題為少子化與房價之關係，如表2-1整理國內外房價與. ‧ 國. 學. 生育率分析相關文獻。根據相關文獻回顧，以新家庭經濟學理論做為基礎（becker1991；Schultz，1985；Wills,1973)，從生育的機會成本切入，再根. ‧. 據Yi and Zhang(2010)的研究，假設孩子為正常財與住屋需求為家戶形成之必需品的情況下，針對台灣的房價對生育率的影響進行實證。. y. Nat. io. sit. 根據過去實證女性勞動參與、女性高等教育比率、失業率、家戶所得. n. al. er. 對生育率有顯著影響（ Bar and Leukhina ， 2010 ；Jones et al. 2008 ；. i Un. v. Narayan,2006；Schultz，2001; Hotz et al.,1997；Schultz, 1985；Becker,1991）. Ch. engchi. 可做為模型建立控制變數之參考。研究方法部分，國外的文獻的研究方法大部份以追蹤資料為主，運用區域型追蹤減少總體因素的干擾，而國內的文獻多半以共整合檢定向量自我迴歸模型 (VAR)、向量誤差修正模型 (VECM)、Granger 因果關係檢定進行房價與生育率之因果關係的探討（Malmberg ,2010；Michael and Kevin,2013；彭建文等,2012）。. 24.

(34) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 第三章研究方法與數據來源根據上一章節整理之理論基礎與相關數據資料，本章節針對研究之課題將相關分析數據進行整理並建構研究方法，本研究欲分析少子化與房價之間的因果關係，將納入影響出生育之高度相關變數，以控制模型之穩定度，分別透過追蹤資料(panel data)與時間序列資料進行分析，整理影響少子化之重要因素，其研究方法與數據來源的整理如下。. 第一節一、實證分析流程. 立. 資料說明. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究所要探討的主題是台灣六大都市房價與少子化之間的關係，透過文獻理論基礎選取分析之變數，分別於第四章和第五章採用不同的方法. ‧. 進行分析，觀察各變數之間在總體的現象與六大都市在變數之間各別的情況，以下針對分析流程進行詳細說明。. y. Nat. n. er. io. al. sit. 選定變數. Ch. i Un. (Panel)單根檢定. engchi. v. 非定態序列. 定態序列 NO. VAR/PVAR. 共整合檢定 yes VECM/PVECM. 因果關係圖 3-1 實證分析流程圖 25.

(35) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. 如圖 3-1 為實證分析流程圖，於第四章以追蹤資料進行分析，透過追蹤資料單根檢定（panel data unit root test）檢驗房價、生育率及各項變數是否為定態，以降低假性迴歸（spurious regression）的問題。若結果顯示無單根時表示為定態，此時採用追蹤資料向量自我迴歸模型（PVAR）；反之，當變數具有單根為非定態時，應採用追蹤資料共整合檢定（ panel cointegration test）。若變數間存在共整合關係，則以追蹤資料誤差修正模型 ( PVECM）檢定兩者間的因果關係；無共整合關係時，需將變數差分至定態，並使用追蹤資料向量自我迴歸模型分析，以提升資料的變異性，減少共線性的問題。於第五章進一步使用時間序列資料探討六大都市個別的影響，以單根檢定處理時間序列資料，確認其是否為定態資料，單根檢定結果若為定態. 治政大進行共整合檢定，若資料間存在共整合關係，則採用向量誤差修正模型立 (VECM)，若無共整合關係則採用向量自我迴歸模型(VAR)，最後再進行因資料則採用向量自我迴歸模型(VAR)，若為非定態資料則進行差分處理，並. ‧ 國. 學. 果關係之檢定，探討變數間之因果關係。. 二、變數選取. ‧. （一）. 房價指數(HPI). sit. y. Nat. 近年來開始有國內外文獻將房價納入探討生育率之關係。（Yi and Zhang(2010)；Malmberg ,2010；Michael and Kevin,2013；彭建文等,2012）。. io. n. al. er. 家戶面臨生育行為時往往會考慮生育的機會成本，其機會成本範疇十分廣. i Un. v. 泛，舉凡房價、薪資所得、政府補助、小孩未來的教養費等皆可能為考量. Ch. engchi. 之一，其中最昂貴的成本即為房價，而年年攀升的房價更讓家戶卻步於生育。房價的上漲與生育率的下滑有明顯的反向關係，故本研究預期房價與總生育率為負向關係。（二）. 女性高等教育比(EDU). 以往文獻所分析之影響生育率的重要變數應另予以考量與分析。許多文獻指出為女性勞動參與率與女性教育程度對生育率有顯著影響（李美慧,2008；Narayan,2006; Schultz,2001；Hotz et al.,1997；Becker,1991）。有鑑於女性受高等教育之比例提升不僅延後女性生育時間，較深層的說法為，更使女性勞動參與率提高，有工作能力將增加女性生育決策的機會成本，進而減少生育子女的數目，因此本研究預期女性教育程度提升將降低生育率兩者為負向關係。. 26.

(36) 房價與少子化因果關係之研究-以台灣六大都市為例. （三）. 國民可支配所得(UR). 國民可支配所得的增加可能因機會成本增加而減少生育。(洪文娟,2005；蘇于婷,2012)，亦有可能因經濟許可而增加生育，特別是較為富有的人為了繼承家業會選擇增加生育，故本研究預期所得增加可能為兩種變動方向其中之一。（四）. 失業率(UR)、經濟成長率(GDP)、消費者物價指數(CPI). 就經濟變數而言，相關文獻針對失業率、實質國內生產毛額、物價指數對生育率進行分析(Bar and Leukhina,2010；Jones et al.2008；Schultz,2001； Wigniolle,2002)。高失業率往往伴隨總體經濟的不景氣，則家戶應會選擇多投入工作並延緩或停止生育計畫，故本研究預期失業率應與生育率為負向關係。. 立. 政治大. 實質國內生產毛額的增加代表國內經濟景氣佳，為經濟成長之表現，. 學. ‧ 國. 則家戶應會增加生育的意願，故本研究預期經濟成長與生育率為正向關係。最後，目前生育率相關文獻中顯少討論生育與物價之關係，也許是因為物. ‧. 價指數易干擾其他總體經濟，但本研究之國內生產毛額為平減後之實質國. y. Nat. 內生產毛額，應能消除物價干擾，另外，國民所得亦採用國民所得年增率，. io. sit. 亦應能達到相同效果，故調整上述易受影響的變數後，本研究決定加入物. al. n. 生育率的下滑。. er. 價指數年增率以探求物價變動對生育行為之影響，並預期物價增加將導致. Ch. engchi 三、研究期間與資料來源. i Un. v. 本研究將房價與少子化的關係採用總體經濟數據與個體的房價與生育率數據作探討。總體資料之經濟變數則使用台灣主計處公布之全國資料。個體資料之房價採用永慶房屋的六大都會區房價指數，生育率亦採用六大都會區育齡婦女總生育率。研究時間範圍為2004年第一季至2013第四季，共40筆之季資料；而空間範圍為台北市、新北市、新竹市、台中市、台南市、高雄市之六大都會區。各變數之定義、資料來源及預期方向如表3-1所示。. 27.