房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例 - 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. 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究政治. 大. 立 -以台北市為例. ‧ 國. 學. Analysis of Developed Land Value in Taipei City with Housing Price Decomposition Method. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生：朱家麒指導教授：陳奉瑤. 中. 華. 民. 國. 一. ○. 六. 博士. 年. 六. 月.

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

(3) 謝誌大學時期懵懵懂懂，剛進入地政系就讀時不知道未來自己想做些什麼，直到大三修習到不動產估價課程後，開啟了我對估價這門學科的興趣，也很幸運地考上政大地研所，可以在碩士班進一步深入估價相關領域學習，並作為碩士論文的主題。而回想過去兩年的研究所生活，不論是擔任估價課程 TA 或是撰寫論文上，其難忘回憶與豐富收穫皆難以言喻，而要感謝的人更是不可勝數，給予我繼續努力下去的動力，完成這篇論文。首先，要感謝指導老師－奉瑤老師，教導我做研究學問應有的態度與待人處事的道理，讓心態不成熟與做事一向消極隨便的我，收穫甚多，也讓我能更加積. 政治大文，提供不同的思考方向與意見，並願意聆聽日常生活之大小事並給予建議，讓立極勇敢面對未來人生中的挑戰；另外，感謝仁旭老師總能不厭其煩地跟我討論論. ‧ 國. 學. 我在學術研究外也有所成長；感謝口試委員子欽老師與建文老師提供寶貴的建議，使我能在論文的撰寫與邏輯推演上更加完善；謝謝在研討會與期初期末報告. ‧. 中擔任評論的秀吟老師、承佑老師、智偉學長、士郁學長與曉瑞學長，願意撥冗閱讀論文與相互討論如何改善，讓我受益良多，其中要特別感謝同家的士郁學長，. sit. y. Nat. 從碩一開始不吝於給予我文獻閱讀與論文寫作上的幫助，畢業以後仍繼續給予鼓. io. al. er. 勵與意見，沒有學長的大力幫忙，不會有這篇論文的完成。. n. v i n Ch 詩霓、筱真、佳玟、彥含、雅虹、珮慈、怡潔、映彤、畫晴，能在論文撰寫與課 engchi U. 感謝跟我一同度過兩年碩士生活的研究室朋友們－秉宸、辰尉、晏瑞、朝誌、. 程壓力下相互幫助與激勵，為我碩士生活中增添不少快樂色彩與回憶；感謝大學. WTF 與高中好友們，在面對難解問題與心情低落時，總能耐心聆聽並與我分享生活中大小事；最後，要感謝我最重要的家人，有了你們的支持與鼓勵，讓我能順利完成碩士學位。這段求學過程，想必將是我人生難忘的寶貴回憶吧！也期許自己將來遇到任何困境，就如同撰寫論文，都能夠保持正面積極的態度，並將挫折與失敗轉換成動力，堅強勇敢地面對每一次挑戰，將其經驗與收穫謹記在心，加油！. 朱家麒. 謹誌於台北 2017.7.17.


(5) 摘要近年來，公部門或私部門多有土地價值評估之需要，現今土地交易課稅稅基與私部門投資抵押評估上，多未考量土地與建物個別因素應相互影響價值之因素，導致已開發土地價值評估產生偏誤，故如何合理自房地價格中分離已開發土地價值，是現行土地評價之重要課題。在房地價格分離之相關研究中，如何精準區分土地和建物價值影響因素為其關鍵的基石，而不同房地價格分離方法間差異，亦為本研究探討之議題。本研究利用特徵價格模型分析方法，以臺北市區分所有建物之住宅交易案例為研究對象，建立複迴歸模型以分離房地價格。實證結果指出臺北市房地價格隨屋齡增加，呈現先遞減後遞增之變化，驗證高屋齡下土地再開發價值之存在，並. 政治大. 發現各屋齡分層間土地移轉面積、管理維護對房地價格影響程度不同，藉以有效. 立. 區分屋齡對土地與建物價值之影響；而現行實務上常見之土地抽取法，在分離房. ‧ 國. 學. 地價格上恐有高估已開發土地價值，以及放大價值漲幅與縮小價值跌幅之問題，顯示其建物成本價值評估過於僵固，將產生偏誤，使建物價值無法有效隨市場景. ‧. 氣變動。此外，透過分量迴歸模型檢驗，其結果顯示已開發土地價值與高屋齡效果間呈現正向關係，亦指價值愈高，其土地再開發價值影響愈顯著。最後，本研. y. Nat. sit. 究統整相關實證結果，釐清現行房地價格分離上之問題，盼能改善與提升土地價. n. al. er. io. 值之評估能力與精準度。. Ch. engchi. i n U. v. 關鍵字：房地價格分離、特徵價格模型、已開發土地價值.


(7) Abstract In recent years, land value assessments have been needed for different purpose. The current assessing of land transaction taxable base and mortgage demands does not consider the individual factors of lands and structures should affect the value of each other, resulting in the developed land value assessment has generated errors. Therefore, how to decompose housing price reasonably and analyze the developed land value is important for land value assessments. This study establishes multiple regression model by selecting residential condominium sale data in Taipei City as sample, in order to decompose the housing price into developed land and structure value. The empirical results show that the. 政治大 of maintenance have impact 立on housing price in different age variables. Besides, we reversion of housing price is due to the redevelopment value, and land area and level. ‧ 國. 學. also find that it has a positive relationship between developed land value and redevelopment value effect on price, and land extraction method probably has some problems in overestimation of developed land value, resulting in miscounting of land. ‧. price fluctuation. According to the aforementioned, this study concludes with some. y. Nat. issues of decomposition housing price for improving and enhancing the accuracy of. n. al. er. io. .. sit. land value assessments.. Ch. engchi. i n U. v. Keywords:Decomposition housing price, Hedonic price model, Developed land value. i.

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

(9) 目第一章. 錄. 緒論............................................................................................................ 1. 第一節. 研究動機與目的................................................................................ 1. 第二節. 研究方法與範圍................................................................................ 5. 第三節. 研究架構與流程................................................................................ 7. 第二章. 文獻回顧.................................................................................................... 9. 第一節. 房地價格分離之相關研究................................................................ 9. 第二節. 影響房地價格之相關研究.............................................................. 22. 第三節. 小結.................................................................................................. 28. 第三章. 立. 政治大. 研究設計.................................................................................................. 31. ‧ 國. 資料來源與說明.............................................................................. 40. 實證分析.................................................................................................. 49. sit. y. Nat. 第四章. 實證模型之建構.............................................................................. 31. ‧. 第二節. 學. 第一節. 第二節. 房地價格分離與結果分析.............................................................. 58. 第三節. 已開發土地價值與高屋齡分層之關聯性分析.............................. 76. 第四節. 現行土地評價與房地價格分離方法之分析.................................. 80. n. 第五章. al. er. 房地價格影響之模型分析.............................................................. 49. io. 第一節. Ch. engchi. i n U. v. 結論與建議.............................................................................................. 83. 第一節. 結論.................................................................................................. 83. 第二節. 建議.................................................................................................. 85. 參考文獻 .................................................................................................................. 89. iii.

(10) 圖目錄圖 1-1. 研究流程圖 ................................................................................................ 8. 圖 3-1. 臺北市研究樣本分布圖 .......................................................................... 41. 圖 4-1. 臺北市房地價格變動趨勢圖 .................................................................. 53. 圖 4-2. 本研究房地價格分離流程圖 .................................................................. 64. 圖 4-3. 臺北市研究樣本之已開發土地價值占房地價格比例 .......................... 65. 圖 4-4. 臺北市不同房價水準地區之已開發土地價值漲幅變化趨勢圖 .......... 75. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. iv. i n U. v.

(11) 表目錄表 2-1. 特徵價格模型分析方法之文獻整理 ...................................................... 20. 表 3-1. 實證模型使用變數說明表 ...................................................................... 39. 表 3-2. 臺北市研究樣本連續變數敘述統計表 .................................................. 41. 表 3-3. 臺北市研究樣本虛擬變數敘述統計表 .................................................. 42. 表 3-4. 臺北市地價基準地評估使用之比較標的相關連續變數統計 .............. 45. 表 3-5. 臺北市地價基準地評估使用之比較標的相關虛擬變數統計 .............. 46. 表 4-1. 房地價格複迴歸模型 .............................................................................. 52. 表 4-2. 房地價格複迴歸模型－屋齡效果價值歸屬 .......................................... 56. 表 4-3. 地價基準地使用案例之新建不動產平均土地與建物價值比例 .......... 60. 表 4-4. 已開發土地價值占房地價格比例-行政區與建物類型 ........................ 67. 表 4-5. 已開發土地價值占房地價格比例-屋齡分層 ........................................ 67. 表 4-6. 建物成本價格估算之各項成本費用與折舊計算 .................................. 69. 表 4-7. 不同房地價格分離方法之已開發土地價值及其比例統計表 .............. 73. 表 4-8. 臺北市不同房價水準地區之已開發土地價值漲幅統計 ...................... 74. 表 4-9. 已開發土地價格模型－屋齡分層效果 .................................................. 78. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. v. i n U. v.

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

(13) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 第一章緒論. 第一節. 研究動機與目的. 一、研究動機近年來我國房地產市場價格漲幅劇烈，自 2001 年第一季至 2017 年第一季，我國房地產價格漲幅約達 278%1，上漲程度接近 3 倍，而 2016 年第四季首都臺北市之房價所得比更是高達 15.182，高居全世界城市前三名3，顯示我國房價負擔. 政治大. 能力逐年降低，如此經濟環境下，人民無法負擔高房價進而引發民怨。政府為解. 立. 決高房價所帶動之居住問題，著手進行不動產政策改革，如不動產交易稅制上，. ‧ 國. 學. 政府針對短期交易之不動產，於 2011 年課徵特種貨物及勞務稅(俗稱奢侈稅)，期待以高稅率抑制高房價；2012 年實施不動產交易實價登錄制度，盼透過市場交. ‧. 易價格資訊之公開，揭露市場資訊與透明化不動產價格；而不動產持有稅制部分，臺北市於 2011 年分別針對高級住宅，加成估計其所處街路之路段調整率，以提. Nat. sit. y. 高豪宅之房屋評定現值，而各地方政府則自 2014 年起逐年調漲各地區之房屋標. er. io. 準單價，以提高房屋稅負擔。然而，我國在不動產交易稅制之設計上，以土地與建物分離課稅為基礎，房地交易時土地課徵土地增值稅，而建物則課徵房屋交易. n. al. Ch. i n U. v. 所得稅，其稅基與稅率亦分別規定。雖然 2015 年修正所得稅法時，將個人與營. engchi. 利事業房屋、土地交易所得，改以房地合一課稅制度，但仍保留原有之土地增值稅。依據憲法規定，國民經濟應以民生主義為基本原則，實施平均地權。而土地價值非因施以勞力資本而增加者，應由國家徵收土地增值稅，歸人民共享之，顯示我國土地政策仍以實施平均地權為原則，而實現平均地權之方式為規定地價、照價徵稅、照價收買、漲價歸公，以實現地盡其利、地利共享之目標(殷章甫， 2012：323)。再者，土地與建物間性質實為不同，如學理上認為土地為天然賦予 1. 依據信義房屋不動產企劃研究室編制之信義房價指數，台灣 2003 年第一季之信義房價指數為 100.00、2017 年第一季為 278.24。. 2. 依據內政部不動產資訊平台之全台各區房價所得比統計資料。. 3. 依據美國顧問公司 Demographia 之 2016 年度之國際房價負擔能力報告。 1.

(14) 第一章緒論. 之資源，具稀少性，而建物為資本改良，在課稅上前者應重課、後者則輕課，並針對土地與建物性質上的不同，應採差別稅率課徵之。雖原有之房地分離稅制無法真正實現漲價歸公之政策目標，但此為其稅基偏離合理市場價格所導致，不能因此忽略土地與建物性質不同之影響。關於土地之重要性，Bostic et al. (2007)提出土地槓桿比例假說，驗證房地價格之漲幅波動主要是土地價值之變動影響，並隨土地價值占房地價格之比例愈高者，影響程度愈大。其他相關文獻也指出，土地價值會隨區域發展、建築類型與屋齡等影響，相對地，建物則多隨屋齡增加，因折舊影響而價值減損，顯見土地與建物性質之不同，導致影響價值之差異，兩者應不該混為一談。因此，該如何合理分離房地價格與探討兩者異同為現今重要之議題。. 政治大. 然而，我國現行課徵地價稅與土地增值稅之稅基，係根據「地價調查估計規. 立. 則」規範，以區段價法與路線價法為基礎，採用土地抽取法計算建物成本價格後，. ‧ 國. 學. 自房地價格扣除，以簡易快速方式分離房地價格，作為課稅使用。公部門為土地徵收補償評估土地價值時，亦多使用上述方式分離房地價格。另一方面，私部門. ‧. 為估價目的、投資選擇或銀行抵押貸款需要，也多透過土地抽取法，求取土地價值。而國內外有關土地價值之研究分析，則有以特徵價格模型方法(複迴歸模型、. y. Nat. sit. 非線性迴歸模型與相關計量方式)或其他非特徵價格模型方式(空地法、評價法)分. n. al. er. io. 離房地價格。顯見現行分離房地價格的方式有進一步討論的空間。. i n U. v. 另一方面，相關研究如 Kuminoff and Pope (2013)、Larson(2015)、Ö zdilek(2012). Ch. engchi. 指出，土地與建物因素間會相互影響其價值，如已開發土地價值可能隨地上建物屋齡之增加而變動，而建物價值則除個別特徵外，也因區域發展與公共設施之服務水準而改變，因此若僅以建物成本評估之角度，區分已開發土地價值與建物價值，將可能導致偏誤。綜合上述可知，我國在公私部門地價評估上，為分離房地價格所使用之土地抽取法，皆僅以建築成本價值角度為基礎，其方法採土地貢獻說，其投資改良利潤剩餘歸屬土地所有，並未考慮土地與建物相互影響之因素，以及所在區位與外在環境變遷帶來之建物價值波動，進而導致已開發土地價值與建物價值之評估偏誤。而我國公告土地現值之評估，進一步排除建物對已開發土地價值的影響，使一定區域範圍內之土地現值皆相同，即不考量地上建物對土地之影響，然而，土地增值稅之課徵，係對已實現之土地交易利得課稅，而其稅基－公告土地現值採獨立估價之方式進行評估，在現今素地交易較少之情況下，恐 2.

(15) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 無法反映真實土地交易市場價格變化。是以，已開發土地價值應隨地上建物類型與使用狀況而改變，卻多年未反映在我國公私部門土地評價上，且僅從成本角度評估建物價值，亦使其評價偏誤，直接影響人民權益。此外，影響房地價格的因素，不外乎為總體因素與個體因素，其中個體因素如土地面積、建物面積、屋齡、建築結構、建築類型、鄰里空間影響與相關設施之服務水準等，其中屋齡除一般學理上因產生折舊而造成建物價值隨時間減損外，國內外相關研究提出了不動產逆折舊概念，驗證屋齡除影響建物價值外，也會影響已開發土地價值，其原因係源自高屋齡下，不動產不符最高最有效使用或當前區域發展，使土地再開發建設或都市更新潛力增加，進而產生土地再開發價值(Clapp and Salavei, 2010; Lee et al., 2005; 梁仁旭，2012b；梁仁旭，2015；唐惠. 政治大不同，且其影響程度將隨區域或價格水準之不同而異(Larson, 2015)，故房地價格立. 慈，2014)。故已開發土地價值會受屋齡影響，與以往僅影響建物價值之折舊觀念. ‧ 國. 學. 將可能隨屋齡增加，呈現先遞減後遞增之變化趨勢，顯示建物性質將會影響已開發土地價值。是以，屋齡是同時影響已開發土地與建物價值之重要因素之一，但卻多未反應在我國公私部門之房地價格分離評估，以及不動產相關政策的應用. ‧. 上，如都市更新政策施行效果是否受土地再開發價值影響。. y. Nat. sit. 綜上所述，不論是公部門課稅使用與土地徵收補償，或私部門投資評估與放. er. io. 款抵押時，皆須合理評估土地價值，以維護人民權益與保障投資獲利。然而，現. al. v i n Ch 域上變化，以及建物性質對已開發土地價值之影響納入考量，以反映真實市場價 engchi U n. 行房地價格分離方法多以建物重建成本評價為基礎，較無將建物價值在市場與區. 格，影響人民權益甚大，因此如何自房地價格合理分離出已開發土地價值，為現今重要之課題。故本研究擬利用特徵價格模型分析方法，透過明確區分變數價值歸屬，以建立住宅房地價格實證模型，將土地與建物相互影響概念納入模型進行實證，並針對屋齡變數，區分其效果對土地與建物之影響，驗證臺北市不動產市場中土地再開發價值之存在與強化屋齡對建物折舊價值減損之解釋能力，輔以估算臺北市各行政區與建築類型下，新建不動產之土地與建物價值比例，盼能建立合理之房地價格分離方法，並分析不同情況與分離方法下已開發土地價值之影響與漲幅波動變動差異，並推估其原因，以及給予現行不動產政策與土地價值評估相關建議。. 3.

(16) 第一章緒論. 二、研究目的根據以上研究動機，本研究目的如下： (一) 探討國內外房地價格分離之研究，建構合理有效之房地價格分離方法。 (二) 分析土地與建物個體因素對於房地價格之影響，並驗證土地再開發價值是否存在我國不動產市場，以建立房地價格實證模型，合理自房地價格中分離出已開發土地價值。 (三) 分析已開發土地價值及其占房地價格比例關係，以及檢視不同房地價格分離方法間差異，以對現行不動產政策與土地價值評估提出建議。. 三、研究課題. 立. 政治大. 根據上述研究目的，研究課題如下：. ‧ 國. 學. (一) 透過文獻回顧，探討有效合理分離房地價格之方法與影響房地價格之因素，進而區分變數價值歸屬，作為本研究建立實證模型與後續應用分析之基礎。. ‧. (二) 建立房地價格模型，釐清不動產個體因素與房地價格間影響與關聯性。. y. Nat. er. io. sit. (三) 觀察不同特性下，已開發土地價值及其占房地價格比例之影響變化。 (四) 探討不同房地價格分離方法間，其已開發土地價值及其漲幅波動間差異。. al. n. v i n Ch (五) 透過不同價格水準與屋齡分層之差異分析，觀察已開發土地價值與高屋齡影 engchi U 響效果間之關聯性。. 4.

(17) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 第二節. 研究方法與範圍. 一、研究方法為達成前述之目的，本研究欲透過文獻回顧方法與量化分析方法，進行相關實證研究： (一) 文獻回顧方法本研究蒐集國內外文獻研究，彙集整理有關房地價格分離方法，以及影響不動產、土地與建物總體與個體因素之文獻，作為房地價格分離方法之理論基礎，. 政治大與總體因素、個體因素間之關聯性。立. 進而建立房地價格實證模型，藉以分析房地價格、已開發土地價值及建物價值，. ‧ 國. 學. (二) 量化分析方法. 自文獻回顧中整理相關應用之特徵價格模型，結合本研究之資料性質與欲觀. ‧. 察之不動產特徵變數，建立數個特徵價格模型，使用最小平方法(Ordinary Least. y. Nat. Squares, OLS)估算係數值，用以觀察房地價格與變數間之關係，並分析各行政區. sit. 不同建築類型下新建不動產之土地與建物價值比例，以分離房地價格。除分析不. er. io. 同特性與房地分離方法下，已開發土地價值與其占房地價格比例間之變化外，本. al. n. v i n Ch 屋齡對已開發土地價值之影響程度，並探討土地再開發價值與屋齡高低之關聯 engchi U. 研究進一步利用分量迴歸模型(Quantile Regression Model)，觀察不同價格水準下，. 性，藉此應用於不動產政策建議上。. 二、研究範圍 (一) 空間範圍欲分離房地價格，並探討各不動產特徵與價值間之關聯性，須使用充足之房地交易資料，故本研究之實證空間範圍，係以近年來交易案例豐富之臺北市不動產市場為對象，並考量資料可信度與研究目的，故選擇區分所有建物為主要交易標的，而排除透天、套房等交易筆數較少之建物類型，然而，車位價格非本研究之主要研究對象，且資料處理上容易與建物性質混淆，以及資料缺漏情形較嚴重，故不納入研究對象；本研究之資料類型以住宅使用為主，因商業使用之房地價格 5.

(18) 第一章緒論. 除本身不動產特徵外，另多牽涉其他因素影響，如營業類型、商譽等，較難以區分價值，且本研究著重於合理分離房地價格與不動產政策建議，以及探討現行土地評價問題，而其稅制影響焦點著重在住宅稅額之負擔，故以住宅使用類型之不動產為實證分析對象。 (二) 時間範圍 2012 年 8 月開始實施之不動產實價登錄制度，至今已有 4 年完整之不動產交易案例累積，在考量資料的取得可行性下，本研究之資料時間範圍為 2012 年 8 月至 2016 年 12 月底，以臺北市住宅使用之純房地交易資料為主。. 三、研究限制. 立. (一) 屋齡影響效果估計之限制. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究為驗證屋齡將同時影響土地與建物價值，除透過高屋齡分層之土地移轉面積變數，驗證土地再開發價值之存在外，另外依據 Francke and Minne(2016). ‧. 研究，建立屋齡分層管理維護差異影響變數，以強化屋齡對建物物理性折舊影響之解釋能力，但 Francke and Minne(2016)研究中係將建物管理維護程度分為三個. y. Nat. sit. 等級：良好、普通與不良，但因資料取得之限制條件下，本研究僅能以有無管理. n. al. er. io. 維護作為替代變數使用，探討各屋齡分層間有管理維護對房地價格的影響差異。. i n U. (二) 新建不動產之土地與建物價值比例評估之限制. Ch. engchi. v. 本研究除透過不動產實價登錄蒐集臺北市住宅交易案例，作為實證研究外，另蒐集 2012 至 2013 年臺北市地價基準地評估時使用之比較標的，估算新建不動產，亦指屋齡為 0 時土地與建物價值之比例，作為房地價格分離之用。然而，作為分離之基礎，其價格日期須為 2012 年之住宅使用公寓類型、華廈類型與大樓類型之交易案例，而符合研究標準之交易案例較少，僅有 279 筆，僅以粗略計算新建不動產下土地與建物價值比例之用，以合理分離房地價格。. 6.

(19) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 第三節. 研究架構與流程. 為分離房地價格，與探討影響已開發土地價值與建物價值之因素，本研究彙整房地價格分離與影響房地價格因素之相關文獻研究，進而分析同時影響兩者價格之重要變數，建立房地價格實證模型，自房地價格分離出已開發土地價值，並進行相關實證分析，藉以分析現行不動產市場之現況與提出相關政策建議。本研究架構分為五章，其流程如圖 1-1 所示。第一章緒論，係陳述研究目的與動機，以及簡要陳述本研究欲使用之實證方法、資料與研究範圍；第二章文獻回顧，蒐集房地價格分離方法與影響房地價格之相關研究，藉以建立有效合理之. 政治大使用之研究資料性質、範圍與其統計數據呈現，並建構實證模型，初步說明本研立. 房地價格分離方法，並作為實證結果之理論依據；第三章研究設計，整理本研究. 究後續實證分析使用之變數與其意涵；第四章實證分析，將研究資料與其整理之. ‧ 國. 學. 變數，納入實證模型分析，探討房地價格之影響因素，並自房地價格中分離出已開發土地價值，進一步分析在不同變數與房地價格分離方法下，已開發土地價值. ‧. 及其占房地價格比例變化，以及在不動產市場上之價值漲幅波動差異，並探討已. sit. y. Nat. 開發土地價值高低與屋齡效果間之關係，最後針對現行土地評價與房地價格分離方法進行分析並建議；第五章結論與建議，根據本研究實證分析結果與因應相關. io. n. al. er. 文獻研究，歸納研究結論與政策建議，並針對研究不足之處提出後續建議。. Ch. engchi. 7. i n U. v.

(20) 第一章緒論. 研究動機. 研究目的 1.探討影響房地、土地與建物之因素與關聯性。 2.有效分離房地價格，分析其影響因素． 3.分析已開發土地價值影響變化，對現行政策提出建議。. 文獻回顧. 房地價格分離方法相關研究. 不動產實價登錄資料. 立. 影響房地價格相關研究. 政治大. 建立基礎房地價格複迴歸模型. 由房地價格分離已開發土地價值. Nat. y. sit. io. n. al. 不同分離方法比較. er. 不同特性下價值比例變化. ‧. ‧ 國. 學. 實證分析. i n U. v. 土地評價與分離方法分析. Ch. engchi. 結論與建議. 圖 1-1. 研究流程圖. 8. 地價基準地資料. 不同價格水準比較.

(21) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 第二章文獻回顧本研究欲探討如何合理分離房地價格，分析土地與建物間之相互影響關係，並將土地與建物相互影響其價值之概念納入房地價格實證模型中，合理地自房地價格分離出已開發土地價值與建物價值，故須透過過去國內外相關實證研究，釐清觀念並建立有效可行之房地價格分離實證模型。本章文獻回顧可分為三節，第一節彙整過去國內外房地價格分離之相關文獻，以及已開發土地價值變化與房地價格波動關係之分析，作為本研究建立房地價格分離模型及後續實證研究之參考；第二節回顧過去影響房地價格之重要因素，以及檢視不動產逆折舊與土地再. 政治大離後之已開發土地價值與建物價值連結；第三節統整評析相關房地價格分離之課立開發價值之研究，探討與分析對已開發土地與建物價值之影響，並與房地價格分. 題，並分析土地與建物間之相互關係，建立本研究之房地價格模型與後續實證分. y. 房地價格分離之相關研究. er. io. sit. Nat. 第一節. ‧. ‧ 國. 學. 析方向。. 現行實務上估價方式，多用於個別土地估價，在分離房地價格上多有爭議，. n. al. Ch. i n U. v. 且對於大量估價較無效率，Ö zdilek(2012)提出三種房地價格分離之理論：部分分. engchi. 配理論(Fractional Apportionment Theory，FAT)、收益分配理論(Rent Apportionment Theory，RAT)與價格分配理論(Price Apportionment Theory，PAT)，部分分配理論為抽取法(Extraction method)與分配法(Alocation method)之應用，意指透過房地總價扣除建物成本價格，或是計算土地與建物價值比率之方式，求取土地價值；收益分配理論透過房地總收益扣除建物收益，計算出屬於土地收益部分，並還原成土地價值；價格分配理論除透過比較法求取外，另透過建立特徵價格模型之方式，進行迴歸分析，估算代表土地與建物價值貢獻因素或特徵之邊際價格，其土地與建物特徵之邊際價格總和即分別代表土地價值與建物價值，稱為特徵價格迴歸法。另外，Diewert et al.(2011, 2015)指出，傳統上房價分離為土地與建物價格之方法有主要三種：空地法(The Vacant Land Method)、建造成本法(The Construction 9.

(22) 第二章文獻回顧. Cost Method)與特徵迴歸法(Hedonic Regression Methods)。空地法之土地價格評估方式，針對出售空地案例與新建完成之交易案例進行比較估算，較常被稅務機關與個別估價人員使用；建造成本法則是透過估計每單位建坪，進而計算其建物成本價值，並獨立估算土地價值，此方法多仰賴當地政府或私人企業提供之資訊；而特徵迴歸法則與上述 Ö zdilek(2012)提出之方法相似，係透過建立特徵價格模型進行迴歸分析，並加入空間相關變數與應用相關地理空間模型，將房地價格分離為土地價值與建物價值兩者。近年來在分離房地價格上多透過建立特徵價格模型之方式，本研究將其彙整分類為複迴歸模型、非線性迴歸模型與其他相關方法等三類。本節彙整國內外房地價格分離相關研究，並依房地價格分離方式的不同，如特徵價格模型分析方式. 政治大法、土地抽取法與評價法等)，分別探討分析之。立. (複迴歸模型、非線性迴歸模型、其他相關方法)與非特徵價格模型分析方式(空地. ‧ 國. 學. 一、特徵價格模型分析方式. ‧. (一) 複迴歸模型分析. y. Nat. Guerin(2000)以加拿大彼得伯勒區(Peterborough)為研究地區，透過 1996 年至. sit. 2000 年間 7,357 筆房地交易資料，其中包含 737 筆素地交易資料，建立複迴歸模. n. al. er. io. 型以分離房地價格，其模型使用變數包含土地個別因素變數、建物個別因素變數、. i n U. v. 時間變數與土地是否有建物變數等。Guerin(2000)提出迴歸模型中同時放入房地. Ch. engchi. 價格資料與素地價格資料，將有助於提升迴歸模型對於預測價格的解釋能力，並透過設定土地是否有地上建物變數，以分離房地價格，其中模型中截距項則代表標準素地之固定價格，並依設定之其他土地變數調整之，使用此方法分離之土地價值，為不考慮地上建物影響之素地價值。其模型之 Adj R2 為 90.8%，而僅包含房地價格資料建立模型之 Adj R2 則為 89.8%，顯示加入素地價格資料可提升或不降低複迴歸模型預測房地價格之準確性。透過複迴歸模型分離房地價格後，土地價格占房地價格之 31.2%，而建物價格則占房地價格之 68.8%。Sunderman and Birch(2002) 延續 Guerin(2000) 之房地價格分離方式，透過美國的懷俄明州 (Wyoming)1991 年 1 月至 1996 年 10 月之住宅交易案例，包含 2,252 筆房地交易案例與 154 筆素地交易案例，分別設定土地個別因素變數、建物個別因素變數、時間變數與土地是否有建物變數等，建立複迴歸模型分離房地價格，其分析提出 10.

(23) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 房地價格與土地面積、建物面積間往往非為完全線性關係，依不同地區間影響程度不一，自變數(土地面積、建物面積)需透過數學次方轉換才可與應變數(房地總價)呈線性關係，始可應用複迴歸模型。另一方面，Rossini and Kershaw(2006)透過複迴歸模型(線性模型、半對數模型)與非線型模型(混合模型)，以澳洲阿得雷德市(Adelaide)1998 年至 1999 年之 2,367 筆房地價格資料與素地價格資料，分別建立模型，並利用 A/S Ratio、離散係數(coefficient of dispersion，COD)、變異係數(coefficient of variation，COV)和價格相關差異(Price-related differential，PRD)等方式，衡量不同模型間預測房地價格與素地價格之精確程度。其中建立複迴歸模型預測房地價格與素地價格，認為區位條件較難以行政區虛擬變數代表，並可能造成模型預測價格上之偏誤，故. 政治大而非一般常用之區位虛擬變數。實證結果顯示，非線型迴歸模型(混合模型)的預立. 以區位價值反應趨勢面(Locational Value Response Surface, LVRS)代表區位價值，. ‧ 國. 學. 測價格水準優於複迴歸模型(線性模型、半對數模型)，並不會因素地交易數量多寡影響素地價格迴歸模型之預測能力，可有效分離土地價格與建物價格。. ‧. 國內研究部分，Lin and Jhen(2009)使用 1999 年至 2004 年之臺北市之房地交易案例與素地交易案例進行實證分析，在模型的自變數設立上參考 Sunderman. y. Nat. sit. and Birch(2002)，將土地面積依臺北市行政區分類並予以數學次方轉換(1.1)，以. er. io. 符合應變數與自變數間的線性關係要求，透過複迴歸模型分離房地價格。然而，. al. n. v i n Ch 型中截距項為土地與建物之聯合貢獻或結合價值，難以區分土地價值和建物價值 engchi U. Gloudemans(2002)、Ö zdilek(2012)研究指出，透過複迴歸模型分離房地價格，模. 貢獻之比例，而 Lin and Jhen(2009)在實證分析上，透過蒙地卡羅法(Monte-Carlo method)模擬其模型截距項中土地與建物結合價值中土地貢獻的比例，逐筆估計之求得最可能之已開發土地價值占房地價格比例。實證結果顯示，已開發土地價值占房地價格之比率會依土地上建物類型、屋齡而不同，如建物類型為透天者比例最高，平均約為 78.51%，其次為公寓與電梯大樓，分別為 76.45%與 68.77%，表示土地持分之大小直接影響已開發土地價值比例；而在建物屋齡上，則隨屋齡增加，建物價值因折舊而降低，其已開發土地價值占房地價格比例將隨之增加。近年來，Ö zdilek(2012)透過加拿大蒙特婁市(montreal)13,384 筆房地交易資料，建立對數複迴歸模型，其模型自變數包含土地、建物個別因素變數與空間距離變數等等。實證結果指出在不考慮截距項土地與建物貢獻比例下，將土地與建 11.

(24) 第二章文獻回顧. 物價值貢獻因素(特徵)之邊際價格總和，其平均土地價值占房地價格約 33%，而平均建物價值則約占房地價格 67%，並透過分離後之土地價值與建物價值，以其市中心(CBD)之距離遠近進行比較，研究顯示距市中心愈遠，已開發土地價值愈低，反之建物價值提高，且前者漲幅大於後者。 (二) 非線性迴歸模型分析過去一般房地價格模型之相關研究，實證方法上除採用複迴歸模型外，近年來透過建立非線性迴歸模型．作為房地價格分離之實證模型，以解決複迴歸模型產生之截距項難以分離土地與建物價格之問題，以及能夠簡單明瞭地區分土地與建物價值貢獻變數。Diewert et al.(2011, 2015)以荷蘭之住宅交易案例資料，建立不同變數設計之非線性迴歸模型，並以混合模型 Vtn = αtLtn + βtStn + εtn 為基礎(Ltn. 政治大. 為土地價值貢獻變數、Stn 為建物價值貢獻變數、εtn 為誤差項)。在土地價值上僅. 立. 採用標的土地面積做為變數，並提出在多數國家，有著面積較大土地之平均單價. ‧ 國. 學. 小於面積較小土地之平均單價的現象，表示土地單位價值與其面積之間並非完全線性關係，土地面積規模將影響土地單價，故該研究針對當地土地價格變化進行. ‧. 調查，並將模型中土地移轉面積變數依大小分成三個區間(170 m2 以下、170~270 m2、270 m2 以上)，不同時期之不同區間將會有不同土地單價變化，以解決土地. y. Nat. sit. 價值與面積係非線性關係之問題；而建物價值貢獻變數之設計上，則利用荷蘭當. er. io. 局統計機構提供之建築成本價格指數，以及設定固定淨折舊率，採定額法方式計. al. v i n C h ，納入建物房間數為建物價值貢獻變數之一基礎。除基本建物面積與屋齡變數外， engchi U n. 算新建建物之物理折舊後價值，並透過建物面積與屋齡變數作為計算建物價值之. 並指出加入房間數作為解釋變數可改善資料上的應用，但實質上並未影響整體模. 型。實證分析顯示，荷蘭 2003 年至 2008 年之土地價格的漲幅遠高於建物價格之漲幅，並利用建築成本指數計算建物成本價格，透過土地抽取法進行價值分離，與該模型之迴歸分析比較，其結果相似。最後研究指出，在資料篩選上應重視極端值的去除，資料極端值的存在，將嚴重影響非線性迴歸模型之解釋能力，以及產生變數之多重共線性問題。延續 Diewert et al.(2011, 2015)之實證方式，Burnett-Isaacs(2015)為探討 2005 年至 2009 年加拿大渥太華地區房地產市場，透過區分所有建物交易案例分離土地與建物價值，並建立房地、土地與建物價格指數。在實證模型中，土地價值貢獻變數之設計上，因受限資料取得，僅設定區位變數，而建物價值貢獻變數則延 12.

(25) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 續 Diewert et al.(2011, 2015)作法，透過政府提供之建築成本指數與推估之淨折舊率資料，輔以屋齡與建物面積變數，實證結果顯示，土地價格之漲幅程度遠高於建物價格，故整體房地價格的漲幅，多源自於土地價格之變化，相對於建物價格漲幅較小與穩定，並占絕大部分之比重。然而，在區分所有建物之房地價格分離研究中，Diewert and Shimizu(2016)，透過 2000 年至 2015 年日本東京之住宅區分所有建物交易案例，除去極端值後共 3,232 筆交易資料，進行房地價格分離研究。該研究在建物價值貢獻變數延續 Diewert et al.(2011)、Diewert et al.(2015)之研究，設定建築成本價格與淨折舊率，以及增加建物結構變數與房間數量變數，作為計算建物價格之基礎；然而，在土地價值貢獻變數中，因受限於資料性質，無法從區分所有建物交易資料中，取得. 政治大分所有建物建物移轉面積與整棟建物總面積之比例，或以單位占整棟建物單位或立. 土地移轉面積，必須透過建物座落土地總面積進行估算，其方法有二種，透過區. ‧ 國. 學. 家戶總數比例進行估算4。在模型變數設計上，將行政區域別、留設空地面積別、土地移轉面積、移轉建物樓層別、建物總樓層數、建物總單位、座落方向、距火車站距離與近車站至東京車站時間等變數，分類為土地價值貢獻變數，顯示除土. ‧. 地面積與鄰里空間相關特性外，建物個別特徵、使用類型與強度也會影響已開發. sit. y. Nat. 土地價值。. al. er. io. 除上述研究多以建物成本價格，作為計算建物特徵價格之基礎外，Francke. v i n C h筆資料進行實證研究，建立非線性迴歸房地價料，排除公寓交易案例，共 9,331 engchi U n. and Minne(2016)則以建物折舊觀點，透過荷蘭 2000 年至 2012 年之市場交易資. 格模型並分離為土地價值與建物價值。為探討不同類型折舊影響，將屋齡與建物. 管理維護程度交乘項、建築年期、交易年度等變數，分別代表物理性退化(Physical deterioration)、功能性退化(Functional obsolescence)與年份效果(Vintage effect)、外部性退化(Externalobsolescence)等折舊類型，作為自變數加入模型。在折舊相關研究中，曾多提及屋齡、建築年期與交易年度皆作為自變數納入迴歸模型中，將有多重共線性問題(McKenzie, 2006; Coulson & McMillen, 2008)，其解決方法多為留下屋齡變數，而剔除其他變數。而該研究則透過明確界定各項變數，分別代表土地或建物價值貢獻，如屋齡與建物管理維護程度、建築年期影響建物價值，屬於建物價值貢獻；而交易年度則影響土地價值，則屬於土地價值貢獻，並將各變. 4. 其計算式分別為 LStn ≡ (Stn/TStn)TLtn ; LNtn ≡ (1/Ntn)TLtn 13.

(26) 第二章文獻回顧. 數透過依年期分群之方式，以虛擬變數形式呈現，而其中屋齡變數分群後，與建物維修程度交乘項，用以區隔建築年期之影響，排除變數間多重共線性問題。在土地價值貢獻變數之設定上，該研究延續 Diewert et al.(2011,2015)與 Burnett-Isaacs(2015)之研究，將土地移轉面積變數依面積大小劃分二類處理5。該研究模型設計有以下假設：一、因市場交易案例中並無建物建材資訊，因此假設物理性退化折舊在不同建材類型之建物上都相同；二、對建築類型或建材之偏好除時間外，將會隨個人偏好改變，較難以掌握其變化，故功能性退化折舊與年份效果僅以建築年期變數作為代表；三、折舊與年份效果隨地區改變，且地區分布廣泛時較難明確顯現其差異，故物理性退化折舊與年份效果之係數多有混和。除上述模型限制外，建物維護程度係難以估計且過於主觀，並多受家庭所得影響，. 政治大. 以致土地價值與建物價值區分上恐有偏誤。. 立. (三) 其他特徵價格模型分析相關方法. ‧ 國. 學. 除常見之複迴歸模型與非線性模型等方法，少數研究則多透過總體資料或個體資料為研究對象，建立時間序列模型或追蹤資料模型(Panel Data Analysis)進行. ‧. 分析。Rambaldi et al.(2011)以澳洲布里斯本為研究地區，透過私人商業公司 RP. sit. y. Nat. Data Ltd 之 1970 年至 2010 年住宅交易資料，以狀態空間模型(State-Space Model) 為理論基礎，進行分析。在特徵價格模型中明確區分屬於土地或建物價值貢獻，. io. n. al. er. 並透過地理空間資訊計算的重要設施距離變數，如學校、公車與火車站等，加強. i n U. v. 模型解釋能力。延續 Rambaldi et al.(2011)之研究，Rambaldi et al.(2015)以澳洲昆. Ch. engchi. 士蘭為研究地區，透過卡門濾波(Kalman Filter)的遞迴(Recursive)運算方式，透過狀態空間模型進行估算不可觀察變數，並分離房地價格。兩項研究皆顯示已開發土地價值占房地總價之比例，距都市距離遠近成反比變化。另一方面，Kuminoff and Pope(2013)選擇美國邁阿密、聖地牙哥、波士頓與夏洛特等主要高度發展都市，於 1998 年至 2009 年住宅價格波動高漲時期，作為實證研究地區。該研究透過政府普查開放資料，蒐集總體因素、土地與建物特徵資料，以及設定相關鄰里空間變數，以建立特徵價格模型並進行追蹤資料分析，並與透過建物重建成本計算建物成本價格的分離房地價格方法，進行比較。實證研究顯示，透過建物重建成本計算出的土地價值，多大於透過特徵價格法計算之. 5. 以 75m2 為分類標準，分成 75m2 以下與大於 75m2 兩類 14.

(27) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 土地價值，顯示透過建物重建成本計算的建物價格，可能有被低估之問題，且土地漲幅程度也因此過度放大，與 Diewert et al.(2011)之實證研究結果不同。在四大研究地區中，都市發展程度較高者之土地，在房地價格波動高漲時期，其價格波動幅度較大。延續 Kuminoff and Pope(2013)之房地價格分離方法，Larson(2015)將美國各州作為研究地區，透過政府統計機構與私人公司提供之 2000 年至 2009 年都市與鄉村房地交易案例，自房地價格中分離出土地價值，並計算其土地價值之漲幅，以及統整各州土地、州政府持有、已開發地與農業用地之價值與其土地占房地價格之比例。藉由實證模型取得土地價值後，進而透過迴歸模型建立土地價格模型，研究發現建物個別屬性會影響已開發土地之價值，如座落土地上之建物的屋齡愈. 政治大年至 2006 年美國各州齡與已開發土地價值高度相關。最後實證研究顯示，2000 立高，其土地價值愈高，其模型屋齡變數係數在各研究年度中，皆為顯著，表示屋. ‧ 國. 學. 整體已開發土地價值上漲 26%，而 2006 年至 2009 年已開發土地價值則下跌 12%，而各州因為開發程度不同，進而導致已開發土地價值上漲程度不一，如已開發程度較高之非農業州，其已開發土地價值上漲幅度較高。. ‧. 以上整理之特徵價格模型方式，透過複迴歸模型分離房地價格之研究者，在. y. Nat. sit. 資料上多同時使用素地交易資料與房地交易資料，透過設定虛擬變數之方式，分. er. io. 離房地價格，以避免處理模型中截距項較難分離之問題，但分離出之土地價值係. al. v i n 在房地價格資料中加入素C 地h 價格資料求取土U en g chi 地價值與建物價值之作法 n. 屬素地價值或未開發土地價值，而 Ö zdilek(2012)與 Kuminoff and Pope(2013)針對. (Guerin(2000)、Sunderman and Birch(2001))，指出會因素地交易資料的稀少與不確定性，如高度發展的地區或市中心，素地交易相對較少，且交易案例分布較不均勻，多集中於都市邊緣，將導致模型預測價格之偏誤。Ö zdilek(2012)研究指出，根據土地與建物之特性，複迴歸模型設定之自變數有難以完全區分是屬於土地或建物之問題，且自變數間有相互影響之可能性，導致模型有多重共線性問題 (Multicollinearity)，使無法區分變數間之影響差異。另一方面，以非線性迴歸模型方式分離房地價格者，其模型架構則多以混合模型(Hybrid Model/Feedback Model)為主，相較於複迴歸模型，模型中無截距項存在，較能清楚區分已開發土地價值與建物價值，但以上文獻研究指出，資料極端值之存在將嚴重影響模型變數之估計與整體配適度，故使用上應注重資料之篩 15.

(28) 第二章文獻回顧. 選與處理。然而，以特徵價格模型方式分離房地價格者，多以個體性研究為主，少數總體性研究於相關文獻中，分析上多認為總體因素僅影響已開發土地價值，並進一步考量時間因素使用相關不動產特徵建立房地價格模型，並予以分離已開發土地與建物價值。. 二、非特徵價格模型分析方式 Bostic et al.在 2007 年首先提出土地槓桿比例假說，該假說認為房地價格之漲幅變動主要受土地價格變動之影響，而非建物價格，並定義其土地槓桿比例 (Land Leverage Raito)為已開發土地價值占不動產總價之比例。在各項總體經濟因素相同下，當土地槓桿比例愈高，其房地價格漲幅愈大，近年來已有多項實證. 政治大 Bourassa et al., 2009；Bourassa et al., 2011；Costello, 2014)。土地槓桿比例假說，立研究證明其假說(Davis & Heathcote, 2007；Case, 2007；Davis & Palumbo, 2008；. 著重於已開發土地價值與房地價格間之比例關係，故需合理分離房地價值為土地. ‧ 國. 學. 價值與建物價值兩部份。土地槓桿比例假說驗證之相關研究，以及國內外土地價格相關研究之房地價格分離方法，多以非特徵價格模型方法進行價格分離，可概. sit. y. Nat. (一) 空地法. ‧. 括區分為空地法、土地抽取法與評價法等，如以下所述。. n. al. er. io. 空地法，又稱為市場案例方法，係透過重複市場交易案例，取得空地交易價. i n U. v. 格與新建後第一次出售價格，將空地交易價格視為土地價格，而新建後第一次出. Ch. engchi. 售則作為房地價格，其比例即為土地槓桿比例。Bostic et al. (2007)以美國威奇托市(Wichita)為研究地區，蒐集 1985 年至 2004 年共 149,927 筆之住宅土地與房地交易資料，且為排除因投機因素而導致房價上升之不合理現象與篩選刪除過短交易年數(2 年)之交易資料，並透過空地法與評價法計算土地槓桿比率，研究土地槓桿比率變動。實證研究顯示該地區之土地槓桿比例與其房價漲幅程度有高度正向關係，證明土地槓桿比率假說為真，並透過非線性迴歸模型(Structural (NonLinear) Regression)與縮減迴歸模型(Reduced Form Regression)，解決交易資料上之時間落差影響。繼 Bostic et al.之研究後，Bourassa et al.(2009)係以紐西蘭威靈頓、奧克蘭與基督城三個地區為研究地區，利用 1989 年至 1996 年之住宅土地與房地交易資料進行實證分析，並探討房價變動之影響因素。實證結果顯示，房地產市場景氣好 16.

(29) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 壞將會對不同類型與區位之不動產，產生不同程度影響，如房地產市場景氣位於高峰時，區位良好與高度開發，且土地槓桿比例較高之不動產，其房地價格變動程度較高。另一方面，延續 Bostic et al. (2007)之實證研究方法，Costello(2014)則透過澳洲伯斯市(Perth) 1995 年至 2010 年與 1988 年至 2011 年之住宅交易資料，分別以空地法與評價法來分離土地與建物價格。實證研究指出，土地槓桿比例假說確實可應用於其各區不動產市場，其土地槓桿比例愈高者，該區域之房價變動率明顯愈高。 (二) 土地抽取法土地抽取法係自房地交易總價扣除建物成本價格，以求取土地價格之方法. 政治大. (梁仁旭&陳奉瑤，2014)，其投資改良利潤歸土地所有，為土地貢獻原則。國內相關公部門土地估價，如地價調查估計規則中規範公部門之房地價格分離方法，. 立. 以及不動產估價技術規則中推估區分所有建物基地權利價格之方式，皆為土地抽. ‧ 國. 學. 取法之應用。在美國住宅市場之總體資料研究中，Davis and Heathcote(2007)透過 1975 年至 2006 年美國 Office of Federal housing Enterprise Oversight(OFHEO)提供. ‧. 之住宅價格指數與市場交易案例，扣除 The Bureau of Economic Analysis(BEA)定期公布之建物重建成本，利用土地抽取法分離房地價格，進行土地槓桿比例之研. y. Nat. sit. 究分析。實證研究顯示，成熟都市發展之地區土地槓桿比率較開發中地區高，其. al. er. io. 房價波動程度也相對較高，證實土地槓桿比率假說之存在； Davis and. v i n Ch 2004 年 46 個都會區作為研究地區，並以土地抽取法計算土地價格與其土地槓桿 engchi U n. Palumbo(2008)則延續 Davis and Heathcote(2007)之實證方法，係以美國 1984 至. 比例。研究指出，空間性質之不同將直接影響土地價格之漲幅程度與其土地槓桿比例，土地槓桿比例假說在高度發展且人口密集地區影響較大，並隨不動產市場景氣變化；Case(2007)則以 1975 至 2005 年為研究範圍，其研究資料與實證方式與 Davis and Heathcote(2007)、Davis and Palumbo(2008)相似，僅在建物價值之計算上不考慮折舊之影響，使用建物重建成本作為建物成本價格。實證研究指出，土地槓桿比例在研究期間從 14%上升至 38%6，表示已開發土地價值占整體房地價格比例逐年增加。. 6. Case(2007)與 Davis and Palumbo(2008)之研究結果存在差異，其原因係 Davis and Palumbo(2008) 在資料篩選上排除非都市地區外案例，而 Case(2007)則納入，導致在相同研究方法下其土地槓桿比例的差異。 17.

(30) 第二章文獻回顧. 在美國以外之研究地區，Bourassa et al.(2011)分析 1978 年至 2008 年之瑞士住宅交易市場，使用蘇黎世 Ausbildungszentrum für Immobilien AG (IAZI)提供之住宅交易總價，扣除建物重建成本以取得土地價格，並透過複迴歸模型與時間序列模型計算土地槓桿比例，及檢驗土地槓桿比例能否有效解釋房地價格之變化。其研究結果顯示，考慮土地槓桿比例變數之實證模型，其解釋能力較高，顯示土地槓桿比例對解釋房價漲幅變化的重要性。此外，葉士郁(2015)驗證土地槓桿比例假說能否適用於我國不動產市場，以臺北市、台中市與高雄市作為研究地區，透過 2012 年至 2015 年之不動產實價登錄住宅交易案例，估算土地槓桿比例與其房價變動率。研究指出土地槓桿比例與房價變動率有高度相關，即使土地因高度建築使用而使其土地持分相對較少，仍對房地價格有一定程度影響。. 政治大臺北市住宅市場，透過抽取法與聯合貢獻學說之概念分離房地價格，建築成本價立. 國內相關地價指數研究中，黃佳鈴與張金鶚(2006)為探討 2000 年至 2003 年. ‧ 國. 學. 格參考臺北市地價調查用建築改良物標準單價表，計算建物標準單價再透過定額折舊方式估算之；土地成本則為房地價格扣除建物成本價格與利潤，並透過模擬利潤占總價比例之影響，估算土地與建物價格對房地價格之貢獻程度，進而分離. ‧. 房地價格。實證研究顯示，與內政部編制之地價指數相比，以聯合貢獻說分離土. y. sit. io. al. n. (三) 評價法. er. 波動程度較大。. Nat. 地價格所建立之地價指數較為合理，且透過土地貢獻說建立之地價指數，其價格. Ch. engchi. i n U. v. 評價法，又稱政府或私人機關估價方式，透過政府稅捐稽徵或估價機關，以及私人公司提供之資料，分別計算土地與建物價格。 Bostic et al.(2007) 與 Costello(2014)，除透過空地法推估土地價格與其土地槓桿比率外，分別透過稅捐稽徵機關 Sedgwick County Appraiser’s Office 與私人估價機構 Landgate 評估土地價值，並透過市場交易價格計算土地槓桿比例。研究結果指出，由於空地法之使用資料多為新建建物交易，故其估算之土地槓桿比例低於評價法，顯示土地槓桿比例深受屋齡影響為正向關係。此外，有關分析房地成交價格與估計房地總價之超額利潤差距，楊松齡與游適銘(2010)利用 2007 年至 2008 年全台各縣市成交案例資料，係由地價基準地估價之地價人員，逐筆估計土地與建物價值。其研究發現，建物價值比例提高將使超額利潤增加，且當屋齡增加，土地雖相對地掌握其控制權，但超額利潤之剩餘請求權則歸屬建物。 18.

(31) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 在建物折舊路徑之研究，謝炘宏(2013)使用 2009 年至 2012 年臺北市地價基準地使用比較標的之 876 筆房地交易資料，自交易總價中扣除車位價格後，逐筆分離土地價值與建物價值。實證結果指出建物折舊為凸型路徑，房地價格在未分離土地價格前，其折舊則呈現凹型路徑，以及證明土地價格會導致折舊率被低估。. 三、房地價格分離方法小結綜合上述研究，房地價格分離方法可分為特徵價格模型方式與非特徵價格模型方式，以非特徵價格模型方式分離房地價格者，多為實務上房地估價使用，但在分離房地價格上多存在問題，導致無法有效估算土地與建物價值：空地法多仰賴長期與充足之交易資料，並受限於空地出售價格與新建後出售價格，才可分離. 政治大將影響到土地與建物價值評估精準度，故時間的影響程度甚大；評價法則多因政立. 房地價格，該方法多仰賴資料之取得與否，且若新建後出售之時間點之差異甚大，. 策目的，而容易導致分離房地價格上之偏誤，並僅適用於有土地與建物分離長期. ‧ 國. 學. 評價資料之地區(Bourassa et al., 2011; Diewert et al., 2011)；土地抽取法主要仰賴建物重建成本之估價，但在建物折舊計算上卻往往過於粗糙，直接使用固定折舊. ‧. 率進行推估，且透過土地抽取法或評估法計算之建物價值，無法考慮市場景氣、. sit. y. Nat. 區位或外在環境變遷帶來之影響，僅從建物成本之角度計算，如位在衰退地區，或於高度發展地區之低度建築使用建物，其建物多不符合最高最有效利用原則，. io. n. al. er. 在考量建物拆除成本下，建物價值可能為負值，此時抽取法就無法有效分離房地. i n U. v. 價格，並顯示建物價值受區域環境發展影響顯著(Bourassa et al., 2011; Kuminoff. Ch. engchi. and Pope, 2013; Plassmann and Tideman, 2003)。. 特徵價格模型分析方式被認為較能合理分離房地價格，並可納入空間對變數的影響，解釋空間或鄰里關係對於房地價格之影響，且相較於土地抽取法，分離之土地與建物價值可隨區域與市場景氣改變。但在模型自變數之設定上，部分變數可能同時影響土地與建物價值，難以明確劃分為土地或建物特徵，如屋齡與區域(Kuminoff and Pope, 2013; Larson, 2015; Ö zdilek, 2012)。總體而言，特徵價格模型雖有以上變數劃分問題，但多認為是較精確之房地價格分離方法，本研究整理以上特徵價格模型分析方式相關研究與其使用的模型變數，如表 2-1，作為變數選取與研擬改良之參考，以合理分離房地價格，探討已開發土地與建物價值間關係，以及檢視近年來台灣住宅市場之變化。 19.

(32) 第二章文獻回顧. 特徵價格模型分析方法之文獻整理房地價格方法. 研究地區與使用資料. 模型自變數使用與分類. 加拿大彼得伯勒區之 1996 年至 Guerin(2000). 複迴歸模型分析. 2000 年之房地價格資料與素地價格資料. 立. 美國懷俄明州之 1991 年至 1996 年之住宅交易案例. 建築等級、外牆材料、建物面積使用等級、建物內部設施有無、數量與面積等 1. 土地價值貢獻變數：. 澳洲阿得雷德市之 1998 年至 1999. 2. 建物價值貢獻變數：建物面積、屋齡、建築類型、建物狀況變數等 1. 土地價值貢獻變數：. al. iv n C 交易案例與素地交易案例 h e n g c h i 2.U建物價值貢獻變數：建物面積、土地權利是否為持分、屋齡等 n. 複迴歸模型分析. 地區別、土地面積、區位價值反應趨勢面等. sit. 年的房地價格資料與素地價格資料. io. Lin and Jhen(2009). 土地面積、素地與否、交易年度等 2. 建物價值貢獻變數：. Nat. 非線性迴歸模型分析. 1. 土地價值貢獻變數：. ‧. 複迴歸模型分析、 Rossini and Kershaw(2006). 2. 建物價值貢獻變數：治政一樓、二樓建物面積、地下室、車庫面積與等級、有無空調、地上有無建物等大. ‧ 國. 複迴歸模型分析. 土地面積、地區別、交易年度、交通條件與其他設施影響等. 學. Sunderman and Birch(2002). 1. 土地價值貢獻變數：. y. 文獻作者. er. 表 2-1. 臺北市之 1999 年至 2004 年的房地. 土地面積、素地與否、地區發展別、距公共設施距離、臨路與否等. 1. 土地價值貢獻變數： Ö zdilek(2012). 複迴歸模型分析. 加拿大蒙特婁市之 2003 年房地交易資料. 距市中心距離、收入、地區別、土地面積、距公共設施距離等 2. 建物價值貢獻變數：建物面積、屋齡、建物類型、地下室、車庫與泳池面積等. 20.

(33) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 文獻作者. 房地價格方法. 研究地區與使用資料. 模型自變數使用與分類. 荷蘭之 2003 年至 2008 年住宅市場非線性迴歸模型分析. Burnett-Isaacs(2015). 交易資料/加拿大渥太華地區之 2005 年至 2009 年房地產市場. 立. 日本東京之 2000 年至 2015 年住宅區分所有建物交易案例. ‧ 國. 2. 建物價值貢獻變數：. 1. 土地價值貢獻變數：. 荷蘭之 2000 年至 2012 年住宅市場. Rambaldi et al.(2015). 2. 建物價值貢獻變數：. sit. 建物面積、建築成本指數、屋齡與建物維修程度、建築年期等. al. 1. 土地價值貢獻變數：. 澳洲布里斯本/昆士蘭之 1970 年至. Ch 2010 年住宅交易資料. engchi. 美國邁阿密、聖地牙哥、波士頓與夏 Kuminoff and Pope(2013) Larson(2015). 追蹤資料模型分析. 土地面積、交易年度、地區別、建築類型等. y. 交易資料. n. 狀態空間模型分析. 數、建物總單位、座落方向、距火車站距離與旅程時間等. ‧. 非線性迴歸模型分析. 行政區域別、留設空地面積別、土地移轉面積、移轉建物樓層別、建物總樓層. 建物面積、屋齡、建物結構、房間數量、建物重建成本指數等. io. Rambaldi et al.(2011). 建物面積、建築成本指數、推估之淨折舊率、屋齡、(房間數) 等治政 1. 大土地價值貢獻變數：. Nat. Francke and Minne(2016). 非線性迴歸模型分析. 2. 建物價值貢獻變數：. 學. Diewert and Shimizu(2016). 土地面積、地區別等. er. Diewert et al.(2011, 2015). 1. 土地價值貢獻變數：. 洛特之 1998 年至 2009 年住宅交易資料／美國各州之 2000 年至 2009 年都市與鄉村房地交易案例. 21. iv n 2.U 建物價值貢獻變數：. 土地面積、距公共設施(學校、公車與火車站)距離等. 屋齡、建物面積、房間數、衛浴數、車位數、建物等級等 1. 土地價值貢獻變數：鄰里空間距離、土地面積、土地長寬等級、水災深度等級等 2. 建物價值貢獻變數：建築年期、建物面積、房間數、衛浴數等.

(34) 第二章文獻回顧. 第二節. 影響房地價格之相關研究. 根據上節房地價格分離相關研究，其中使用特徵價格模型分析方法者，多透過將模型設定變數，如不動產特徵或總體因素，明確劃分為土地與建物價值貢獻變數，以區分已開發土地價值與建物價值。然而，不同研究對不同變數的劃分標準不一，對房地價格之影響評估也不同。本研究整理蒐集國內外相關研究，分析何者為主要影響不動產價格之因素，進一步探討影響因素與對房地價格間之關係，並作為建立房地價格模型之基礎。除少數研究利用總體因素，如市場景氣、人口密度、家戶量、國民可支配所. 政治大面對市場衝擊等，以研究房地價格漲幅，以及住宅土地價格與開發之影響(Davis 立. 得、銀行放款利率、不動產市場變遷(如空屋率、房屋存量與市地重劃等)與政策. and Heathcote, 2007; Davis and Palumbo, 2008; Kuminoff and Pope, 2013; Oikarinen. ‧ 國. 學. and Engblom, 2016; 吳孟璇，2015；曾菁敏，2008)。因總體資料性質，故多透過時間序列模型或追蹤資料模型(Panel Data Model)，檢視長短期房地價格動態變化. ‧. 或區域性差異之分析。如 Larson(2015)證明除建物特性影響已開發土地價值外，. sit. y. Nat. 人口密度與其價值呈現正向顯著關係。然而，本研究欲分離房地價格，因總體因素產生之房價波動多無法精準掌握，且隨時間年度與區域間變動，較難以明確區. io. n. al. er. 分係土地與或建物貢獻，且相關研究多以設定時間虛擬變數呈現之。是以，本節. i n U. v. 文獻回顧以個體因素作為影響房地價格之主要原因探討，參考 Sirmans et al.(2005). Ch. engchi. 與杜宇璇、宋豐荃、曾禹瑄、葛仲寧、陳奉瑤(2013)整理之特徵價格模型研究用自變數統計，以及上節房地價格分離相關研究中特徵價格模型之使用分類，將其不動產個別因素分類為土地特徵因素價格影響與建物特徵因素價格影響，分析各不動產個別特徵與價格間關係。. 一、土地特徵因素價格影響 (一) 土地面積影響土地個別特徵，如土地面積、區位環境與相關設施距離影響等，多直接影響房地價格。如土地面積與不動產價格間，多數研究皆認為呈正向顯著影響，而部分文獻指出兩者間應為非線性關係，其處理多透過將土地面積變數取自然對數處 22.

(35) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 理，或經市場價格調查或建立相關標準，依不同價格區間劃分不同面積區間處理，且隨不同區域間訂定之標準而有所不同(Colwell and Sirmans, 1978; Burnett-Isaacs, 2015; Diewert et al., 2011 ,2015; Francke and Minne, 2016; Lin and Evans, 2000；黃美娟，2007)。 (二) 區域環境影響此外，不動產因具有異質性與區域上之差異，故在進行研究分析時，多依不同特性加以劃分次市場或同質區，藉以掌握區域環境對房地價格之影響，如過去研究以行政區實際界線、建築類型、地理區域發展程度、交易型態與人口種族差異等類別進行劃分(Basu and Thibodeau, 1998; Bourassa et al., 2003; Goodman and. 政治大. Thibodeau, 1998; 陳心怡、陳彥仲，2002)，其中又以設定行政區變數方式最為常見。然而，另有研究指出不動產因具空間相依性問題(Spatial Dependence)，透過. 立. 上述不動產實體交易特徵或專業人員主觀判定劃分之方式，無法有效解決價格之. ‧ 國. 學. 空間自我相關問題(Spatial Autocorrelation)，故以空間統計方式劃分次市場或同質區較為精準，如謝博明(2015)以台南市透天住宅交易為研究對象，利用行政區實. ‧. 際地理界線、集群分析與地域型空間自相關分析 (Local Indicators of Spatial Association, LISA)等方式，分別劃分其住宅次市場，其結果指出，以地域型空間. y. Nat. io. sit. 自相關分析方法劃分住宅次市場，較為精準且能有效解釋價格之空間聚集程度。. n. al. er. 除了使用空間自相關分析方法外，梁仁旭、廖彬傑、陳奉瑤、葉惠中(2015). i n U. v. 則利用克利金法(Kriging Method)，估算高雄市三民區透天住宅交易案例之土地. Ch. engchi. 空間變異結構與區域價格，亦指透過已知研究樣本推估資料未及之處，能有效處理空間自相關分析當樣本分布不連續或不及於整個空間範圍，便無法有效劃設同質區之問題，且研究指出將其劃分之同質區納入迴歸模型中，將能提高其模型整體配適度。綜上所述，代表區域環境影響之次市場或同質區，其劃分方法應依其研究需要予以決定，而採用空間統計方式劃分者，相對較能夠排除人為主觀判斷或資料偏誤產生之問題。 (三) 鄰里空間設施距離影響相關設施對房地價格之影響，相關文獻研究指出除不動產本身特質外，周遭區域環境品質與公共設施服務水準也將影響消費者需求，進而影響房地價格(林祖嘉、林素菁，1993)。相關設施影響房地價格之研究如下所示。洪得洋與林祖嘉 23.

(36) 第二章文獻回顧. (1999)提出在捷運站影響範圍內房地價格較高，而距離捷運站愈遠者，則房地價格愈低，並透過捷運站距離平方變數，驗證隨距離增加，捷運站對房地價格影響程度逐步遞減；林素菁(2004)指出，因優良學區之增值性與我國家長教育重視程度較高之影響下，位於明星國中小學區之房地價格較高，顯示了學區與房地價格間之正向顯著關係。另外，有關迎毗設施與鄰避設施對住宅價格的研究，楊宗憲與蘇倖慧(2011) 分析不同設施對房地價格之影響程度，進一步指出不同類型的迎毗設施與鄰避設施，對房地價格之影響程度不一，如學校、公園、百貨公司與捷運站等迎毗設施中，學校對房地價格之正面效益最大，另一方面，殯儀館、汙水處理廠、寺廟與變電塔等鄰避設施中，則是以殯儀館對房地價格之負面影響最大，並針對不同設. 政治大房地價格之影響並非單純正面相關或負面相關，而是隨距離與服務範圍改變其影立. 施距離對房地價格之影響差異，提出其價格反轉之距離與範圍，證明以上設施對. ‧ 國. 學. 響程度。然而，當地公共設施服務水準與區域發展，除直接影響土地價值外，也會影響區域之開發建設利用，如土地利用強度，故建物價值除建物個別特徵外，. ‧. 也將受行政區別與當地發展水準影響(Kuminoff and Pope, 2013; Plassmann and Tideman, 2003)。. y. Nat. er. io. al. sit. 二、建物特徵因素價格影響. n. (一) 建物面積、建物類型與結構影響. Ch. engchi. i n U. v. 建物個別特徵，如建物面積、建物類型、建物結構、移轉樓層、總樓層數與屋齡等，也將直接影響房地價格。建物面積影響與土地面積類似，多為正向顯著，但受到建物最適規模之影響，建物面積邊際效益不會無限制地遞增(杜宇璇等， 2013)，故建物面積與房地價格間並非呈現完全線性關係，在變數使用上與土地面積變數相似，多透過取自然對數處理。建物類型上，多分類為套房、透天厝、公寓、華廈與電梯大樓等，其中又多以無電梯設施低樓層數之公寓類型與有電梯設施高樓層之電梯大樓類型，為研究對象，一般而言，後者之邊際效用與建築成本高於前者，故電梯大樓建築類型之房地價格較高(張金鶚、楊宗憲、洪御仁，2008)；然而，李泓見、張金鶚、花敬群(2006)研究住宅類型與其單價之關係，進而分析不同建物類型下面積與單價之關係，發現非典型住宅(套房、透天)平均單價多高於典型住宅(電梯大樓)，並指出 24.

(37) 房地價格分離與已開發土地價值分析之研究-以台北市為例. 不動產價格與面積間多呈正向顯著外，建物類型將影響其房地單價變化。建物結構如加強磚造、鋼筋混凝土、鋼骨與鋼骨鋼筋混凝土等，則多以其成本價值衡量，投入成本愈高者，其價值愈高，將直接反應於房地價格；然而，建物樓層變數研究中，林左裕、陳慧潔與蔡康利(2010)透過所在樓層和與公共設施距離變數，分析影響新建住宅大樓樓層價格的因素，其結果顯示建物若一樓為店面經營、具車位移轉與面臨適當寬度道路者，其樓層價格較高，進而估算樓層別效用比，發現樓層效用比於四樓時最低，並隨樓層逐漸增加而提高，且與樓層價格呈正向關係。故建物低樓層之可及性與高樓層之景觀與寧適性，顯著影響房地價格。. 政治大建物管理維護對房地價格影響之相關研究，可概分為管理維護之成效與品質立. (二) 建物管理維護影響. 兩部分進行探討：如林肇炫(2007)透過建立特徵價格模型，發現公寓大廈管理維. ‧ 國. 學. 護成效與房地交易價格間應呈現正向顯著關係，亦指若管理維護成效愈好，其居住品質愈高，而房地價格因此提高；而有關建物管理維護品質與其服務滿意度之. ‧. 影響分析中，陳淑美、陳怡瑞、林佩萱(2010)研究指出，建物管理維護品質愈高，. sit. y. Nat. 其成交價格愈高，但其管理維護服務之滿意度對價格則是呈現不顯著，表示管理. io. er. 維護之服務滿意度應偏屬主觀判斷，故無法有效反映在房地成交價格上。. al. 另一方面，Francke and Minne(2016)除認為建物管理維護程度將直接影響建. n. v i n Ch 物價值外，也將影響建物物理性折舊減價之評估，並透過各屋齡分層管理維護程 engchi U 度變數進行分析，其結果顯示研究樣本之維護管理程度愈高，建物隨屋齡增加而價值減損的程度愈低。換言之，建物管理維護能有效降低建物物理性折舊影響，增加其經濟使用年限，以減緩整體建物價值減損速度，進而影響房地價格。 (三) 建物屋齡影響屋齡對房地價格之影響，過去文獻中多認為因折舊而為負面影響，折舊係指「不動產估價上建築改良物價值與其重建成本或重置成本間之差額」(梁仁旭、陳奉瑤，2014：136)，以及折舊係因屋齡影響，使資產價值降低之主要原因 (Malpezzi et al., 1987) 。學理上將折舊分為以下數種：物理性退化 (Physical deterioration) 、功能性退化 (Functional obsolescence) 與外部性退化 (Externalobsolescence)。針對屋齡與房地價格間之關係，研究顯示多為負面影響， 25.