廣告行銷文字對不動產價格之影響 - 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. 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 學. ‧ 國. 政治大 The Advertisement 立 Effect of Marketing Text on Real Estate Price. ‧ er. io. sit. y. Nat. n. al. C h ：吳欣怡U n i 研究生 engchi. v. 陳奉瑤. 博士. 梁仁旭. 博士. 指導教授：. 中. 華. 民. 國. 一. ○. 九. 年. 六. 月. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(3) 謝誌兩年過去了，寫論文的過程中，慶幸身邊有著許多貴人，如果沒有他們就不會有現在的我。從為我解答最多程式問題的詹進發老師，在我這個對程式一竅不通的學生面前也是極具耐心的為我解釋、示範；期初期末報告的評論人坤龍學長，不只給了我很多建議也同時擔當我的心靈導師，讓我在寫論文之餘也能因為他的幽默開懷大笑；從一開始到最後都不畏麻煩一直對我有問必答的畇錙學姊、家興學長。畇錙雖然人在國外，但每次都能在我最需要的時候給予非常多的幫助，是個非常非常棒的學姊。家興就是個在當兵前夕仍為我解答非常多程式上疑慮，很. 政治大. 負責任而且感人的學長；同在老師研究室的學弟妹—雅喬、雋修，在我最炸的期. 立. 初、期末報告跟口試都隨身在側，任我差遣任勞任怨，幫我減少許多焦慮感，是. ‧ 國. 學. 很凱瑞的學弟妹；不辭辛勞來幫我口試的三位老師—梁老師、秋綿老師、穎慧老師，在口試上都給了我非常多寶貴的意見；還有，感謝我的爸媽雖然一開始不同. ‧. 意我讀研究所，但還是默默支持我完成了。. y. Nat. er. io. sit. 最後就是兩位指導老師—奉瑤老師跟梁老師。老師可以說是我論文過程的照明燈，每當迷失方向時，是老師重新幫我找回目標，照亮前方晦暗不明的道路。. n. al. Ch. i Un. v. 謝謝奉瑤老師在一開始的時候願意收留我這個不知道哪來的草，願意在出國後仍. engchi. 花了非常多的心力照應我，直到最後口試前不斷與我來回修改論文；謝謝梁老師在這個爆炸忙碌的學期，仍然花了許多耐心在教導我這個難以控制的學生許多學術研究上的態度，在論文口試前後為我擔心操勞。真的很謝謝兩位老師這三年來的照顧，謝謝。. 吳欣怡謹誌於國立政治大學地政學系中華民國一○九年七月十二日. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(4) 摘要廣告有助於資訊的傳遞並改變人們對產品的認知、態度，進而影響其購買行為；而在眾多研究方法中，特徵價格法專以研究不動產各特質與其價格間關聯為核心概念，故而常作為建立不動產價格模型之理論基礎，不過觀察過往不動產價格研究使用之變數以數值型態居多。那麼，同樣來自不動產特徵之房屋仲介公司網站的廣告行銷文字，是否亦為影響不動產價格之重要變數？. 本研究整理過往文字分析之研究方法，利用斷詞系統將房屋仲介公司網站上的行銷文字轉換成有效變數，藉由特徵價格模型進行價格影響之分析，實證結果. 政治大. 顯示，行銷文字確實會對不動產價格產生影響，增減幅度 2.3%～4.9%不等，且. 立. 多為正向影響，而每種行銷文字各自有其影響範圍及強度；另外，同一個特徵於. ‧ 國. 學. 不同分區或建物類型等之關係亦不盡相同，為了探討行銷文字對價格之影響差異，. ‧. 將使用交乘項之方式納入實證，結果顯示住宅區相較於商業區更容易受到行銷文字影響，而對建物類型之影響差異則取決於行銷文字是否為該建物類型之建築特. y. Nat. n. er. io. al. sit. 色或者為不同價格水準之不動產所著重的需求。. Ch. engchi. i Un. v. 關鍵字：廣告行銷文字、中文斷詞、特徵價格理論、分量迴歸模型. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(5) Abstract Advertisement aims at spreading product information and changing people's perceptions toward products, which in turn affects their purchasing behavior. In many research methods, the Hedonic Price Method is designed to study the relationship between property features and its price, which is often used as the theoretical basis for the establishment of real estate price model. It is observed that the model variables used in the past are mostly numerical. The product descriptions on housing agency websites can be regarded as one of the property features. Are these descriptions used as important variables in the real estate price model? This study analyzes how marketing texts (product descriptions) of advertisement affect the real estate price by cutting them with the Chinese text segmentation system. These. 治政 marketing texts are converted into effective variables in 大 the real estate price model. The 立 empirical results show that different marketing texts have various affecting scopes and ‧. ‧ 國. 學. intensity on real estate price, ranging approximately from 2.3% to 4.9%, and most of them are positive effects. In addition, by using cross multiplication and quantile regression, the study also finds that residential zone are more sensitive to marketing texts compared to commercial zone. The effect of marketing texts also vary with. n. al. er. io. sit. y. Nat. building types caused by different building characteristic and demand in different price standard.. Ch. engchi. i Un. v. Keyword: Advertising Marketing Text, Chinese Text Segmentation, Hedonic Price Theory, Quantile Regression Model. DOI:10.6814/NCCU202000849.


(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 ------------------------------------------ 5 第三節研究架構與流程 ------------------------------------------ 8 第二章文獻回顧 --------------------------------------------------------- 11 第一節影響不動產價格之因素 -------------------------------- 11 第二節廣告對價格之影響效果 --------------------------------16 第三節文字分析方法之探討 -----------------------------------19 第三章研究設計 ---------------------------------------------------------23 第一節模型設計 --------------------------------------------------23 第二節資料處理與變數篩選 -----------------------------------29. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 第四章實證分析 ---------------------------------------------------------45 第一節行銷文字對不動產價格之影響 -----------------------45 第二節不同分區行銷文字影響不動產價格之差異 --------57 第三節不同建物型態行銷文字影響不動產價格之差異 --61 第四節小結 --------------------------------------------------------65. y. Nat. n. er. io. sit. 第五章結論與建議 ------------------------------------------------------69 第一節結論 --------------------------------------------------------69 al 第二節建議 -------------------------------------------------------72 iv. n U engchi 參考文獻 --------------------------------------------------------------------75. Ch. 附錄一斷詞系統斷詞結果表 ------------------------------------------79 附表一中央研究院 CKIP 中文斷詞系統結果表 --------------79 附表二 jieba 結巴斷詞程式結果表 -------------------------------82 附錄二交乘項 OLS 及分量迴歸結果表 -----------------------------87 附表一行銷文字影響不同使用分區不動產價格之實證結果87 附表二行銷文字影響不同使用分區之各層級不動產價格實證結果 -------------------------------------------------------89 附表三行銷文字影響不同建物類型不動產價格之實證結果91 附表四行銷文字影響不同建物類型之各層級不動產價格實證結果 -------------------------------------------------------93 I. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(8) 圖目錄圖 1-3-1 研究流程圖 ------------------------------------------------------ 9 圖 3-2-1 房屋仲介公司網站資料案例一 -----------------------------30 圖 3-2-2 房屋仲介公司網站資料案例二 -----------------------------31 圖 3-2-3 房屋仲介公司網站資料案例三 -----------------------------32. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. II. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(9) 表目錄表 3-2-1 房屋仲介公司物件資料表 -----------------------------------29 表 3-2-2 不動產領域詞庫表 --------------------------------------------37 表 3-2-3 斷詞表 -----------------------------------------------------------37 表 3-2-4 廣告行銷文字變數表 -----------------------------------------38 表 3-2-5 模型預期符號表 -----------------------------------------------39 表 3-2-6 實證樣本連續變數敘述統計表 -----------------------------42 表 3-2-7 實證樣本虛擬變數敘述統計表 -----------------------------44. 政治大. 表 4-1-1 行銷文字變數對整體不動產價格之實證結果 -----------48. 立. 表 4-1-2 行銷文字變數對各層級不動產價格之實證結果 --------53. ‧ 國. 學. 表 4-1-3 行銷文字變數 OLS 及各分量實證結果之比較表 -------56. ‧. 表 4-2-1 行銷文字影響不同使用分區不動產價格之實證結果（部分） -59. sit. y. Nat. 表 4-2-2 行銷文字影響不同使用分區之各層級不動產價格實證結果（部分）60 表 4-3-1 行銷文字影響不同建物類型不動產價格之實證結果（部分） -63. er. io. n. 表 4-3-2 行銷文字影響不a同建物類型之各層級不動產價格v實證結果（部分）64 表 4-4-1. i l C n U h e n g----------------------------------行銷文字實證結果整理表 67 chi. III. DOI:10.6814/NCCU202000849.


(11) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 緒論第一節一、. 研究動機與目的. 研究動機. 「近捷運」、「視野佳」、「生活機能好」等廣告行銷文字，房屋仲介業者在銷售不動產時，於廣告中時常利用、強調，甚至是微誇大該待售物件優點的方式吸引潛在買方之注意。這些被提出的物件特色基本上源自於不動產，屬於其本身的特徵。Rosen（1974）曾經提出不動產價格是各特徵邊際貢獻之總和的觀點，過往不動產價格研究所使用之變數多屬於數值型態，例如指數、面積、屋齡等；同. 政治大. 樣源自不動產特徵的房屋仲介公司廣告行銷文字，是否亦為影響不動產價格之重. 立. 要變數，引發本研究之動機。. ‧ 國. 學. Sirmans, Macpherson and Zietz （2005）曾經整理美國特徵價格法研究不動產. ‧. 價格之學術期刊，並羅列出 20 個1最常使用之變數並將之歸納成 8 個2類別；杜. y. Nat. 宇璇、宋豐荃、曾禹瑄、葛仲寧與陳奉瑤（2013）亦歸納整理出臺灣地區研究者. er. io. sit. 最常使用的 10 個3變數並同樣歸納成 3 個類別4。除此之外，觀察臺灣民國 101 年至今研究不動產價格論文5所使用之資料，多以內政部的實價登錄網站資訊為主，. al. n. iv n 6 C 使用之變數亦整理自實價登錄欄位 h e。綜上所述，整理國內外使用特徵價格法研 ngchi U 究不動產價格時使用之變數，可分為大環境因素（例如：臺灣社會、經濟、政策. Lot Size, Ln Lot Size, Square Feet, Ln Square Feet, Brick ,Age, Stories, Bathrooms, Rooms, Bedrooms, Full Baths, Fireplace, Air-Conditioning, Basement, Garage Spaces, Deck, Pool, Distance, Time On Market, Time Trend. 2 構造、格局、設施、自然景觀、區位、鄰近公共設施、房屋市場情況、財務相關。 3 屋齡、建物面積、行政區、住宅建物類型、建物總樓層數、建物所在樓層、是否一樓、成交日期、衛浴數、結構。 4 建物個別特徵因子、外部環境因子、總體因子。 5 資料來源：國立政治大學博碩士論文全文影像系統，資料區間為截至民國 108 年 11 月 02 日，以論文題目中含有「不動產價格」之論文為篩選條件。 6 鄉鎮市區、土地/建物區段位置門牌、土地移轉總面積、使用分區或編定、非都市土地使用分區、非都市土地使用地、交易年月、交易筆棟數、移轉層次、總樓層數、建物型態、主要用途、主要建材、建築完成年月、建物移轉總面積、建物現況格局-房、建物現況格局-廳、建物現況格局-衛、建物現況格局-隔間、有無管理組織、總價、單價、車位類別、車位移轉總面積、車位總價、有無備註欄。 1 1. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(12) 第一章緒論之變動）、區域環境（例如：公共設施）、建物本身情況（例如：區位、格局、屋齡等）。不過，在此亦較無發現針對文字的部分進行研究。另外，過往利用特徵價格法研究不動產價格時所使用之變數，多以政府提供之資料或是該研究自行產製之數值為主，而缺乏對於文字型態資料的探討。不過，如上所述，影響不動產價格因素來自於物件本身之特徵，而表示特徵的方式也不會只侷限在數值型態，例如：屋齡、面積等。是故，本研究提出，有些特徵同樣可能是重要影響因素，但被隱藏在文字敘述裡，導致長期被忽略之問題意識。廣告有助於資訊的傳遞並改變人們對產品的認知、態度，進而影響其購買行. 政治大. 為。李尚華（2014）整理國外不動產廣告效果之文獻，得出不動產廣告具有改變. 立. 消費者態度以及影響房價之效果，且創造廣告的人可以透過內容之設計去引導閱. ‧ 國. 學. 聽人而改變其認知，進而促成房價上漲。由上推論，影響房價和消費者態度的改變有關聯，價格的決定是依循經濟學中供需原則—供需曲線的交點，其中，消費. ‧. 者對產品抱持的態度直接影響了產生需求與否，又需求影響價格。顯見，廣告不. Nat. sit. y. 只透過改變消費者認知影響其購屋行為，更間接改變了不動產價格。李尚華（2014）. n. al. er. io. 以此為理論基礎進行廣告與預售屋價格之關係探討，只是使用的研究資料為廣告費用（廣告量）而非廣告內容本身。. Ch. engchi. i Un. v. 隨著數位科技的發展，不管是查詢訊息7或釋出訊息8，使用網路達成兩者目的的比率及數量正逐年攀升，而各大房屋仲介公司亦紛紛建置屬於自己的房屋買賣網站傳達待售物件訊息，試圖吸引更多的消費者關注。以目前物件量最大的房屋仲介公司—信義房屋網站內容為例，除了羅列出物件基本資料外，亦針對物件特色作描述，例如：屋況佳可直接入住、空間方整好設計、邊間採光佳等廣告行. 資料來源：創市際市場研究顧問股份有限公司所統計 2004 年至 2018 年之臺灣上網率。目標族群：10 歲以上臺灣地區人口（各年度內政部公布之人口資料）；調查說明：上網率定義為過去一個月內曾上網，2004-2013 年上網率只計算透過桌上型電腦或筆記型電腦上網者，2014 年始加入行動及其他裝置觀察。 8 資料來源：臺灣數位媒體應用暨行銷協會統計之臺灣數位廣告總量統計與成長率。 2 7. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(13) 廣告行銷文字對不動產價格之影響銷文字。比較過往研究所採用的房地產交易價格簡訊或實價登錄等研究資料之欄位，發現網站中之基本資料大致與實價登錄提供的欄位相去不遠，不過多了「物件特色」進行文字性的介紹。根據 Halseth, Hall and Müller（2004）提出之觀點，廣告的確會對不動產價格造成影響，而身為廣告一部分之行銷文字長年被過往的研究所忽略，本研究將以此作為出發點望補足過往文獻之缺漏。綜上所述，影響不動產價格之因素不勝枚舉，回顧臺灣過往研究多就現有之資訊，即房地產交易價格簡訊和實價登錄等當作研究資料，較少針對文字型態的資料進行探討。期間雖然曾經有學者提出廣告行銷文字可能對價格具有影響力，. 政治大複耗時費工，導致此項因素礙於現實而成為可能的研究缺漏。如今，隨著數位媒立不過當時多以書面資料如報紙、雜誌、電視廣告及廣播為主，蒐集資料的過程繁. ‧ 國. 學. 體的發展，廣告行銷逐漸轉變成網際網路的方式進行，而消費者之網站使用率亦逐年提升，相較於以往需要花更多時間蒐集散落在各處的廣告資料，網際網路之. ‧. 發展將降低資訊集中而降低了蒐集廣告之時間成本，使得此項可能影響價格卻無. sit. y. Nat. 法被探討之因素有被研究的機會，進而讓不動產價格之分析更進一步。. n. al. er. io. 研究影響不動產價格因素，除了單獨探討某一因素對價格之影響外，若是該. i Un. v. 因素屬於類別形式，亦會進行該類別內各子因素間之比較。過往研究發現，類別. Ch. engchi. 中子因素間確實會有價格上之差異，例如不同「行政區」間之價格水準不同、「樓層別」之各樓層間價格之差異、「土地使用分區」中之各分區間價格高低、不同「建物類型」間亦存在價格差異等。是故，本研究除了針對單一因素進行對價格影響之分析外，亦會針對類別的部分進行比較探討。本研究擬透過蒐集某房屋仲介公司於網路上的網站資訊，將廣告中之行銷文字轉換成有效變數，與基本資料中的不動產特徵共同列為應變數，透過模型設計，分析不動產基本特徵以及本研究之重點變數—行銷文字，其可能對不動產價格造成之影響，以歸納未來研究可能新增之變數；除此之外，亦選擇土地使用分區以及建物類型兩大類別，進行類別內各子因素間之比較，以更深入了解行銷文字變 3. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(14) 第一章緒論數在不同分區或是建物類型之影響程度差異。. 二、. 研究目的. 本研究試圖將行銷文字轉變成可納入實證研究的有效變數，並透過複迴歸分析不動產價格與行銷文字之關聯；除此之外，為了增加研究之全面性，將從不同角度進行分析，以使用分區角度及建物類型角度兩大方向進行探討。使用分區將聚焦於臺北市兩大分區—商業區、住宅區，而建物類型則為公寓、電梯大樓（華廈及住宅大樓），以分析行銷文字對價格之影響力是否因不同分區或建物類型而有差異。綜上所述，歸納之研究目的如下：. 政治大. (一) 探討廣告行銷文字是否為影響不動產價格之因素。. 立. (二) 分析廣告行銷文字與不動產價格之關聯程度。. ‧ 國. 學. (三) 觀察行銷文字變數在不同使用分區、建物類型下影響力之異同。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 4. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(15) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 第二節. 研究方法與範圍. 為了達成前述目的之探討，本研究將透過歸納法及特徵價格法作為實證研究分析之依據。以歸納法歸納過往研究不動產價格、廣告效用以及文字分析方法等文獻，產製出本研究基本變數，以及建立初步行銷文字變數建置概念及方法；以特徵價格法建置不動產價格與其特徵間的模型，分析基本特徵以及行銷文字對不動產價格之關聯及影響程度，歸納出未來研究可能可以新增的新變數；除此之外，模型亦就廣告行銷文字變數是否因不同分區、不同建物類型，在不同價格水準下，對不動產價格產生不同影響力進行研究。. 一、. 研究方法. 立. (一) 歸納法. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究透過整理過往關於不動產價格之相關文獻，觀察其特徵變數進行釐清. ‧. 並歸納出影響不動產價格之基本因素，作為本研究建構價格模型變數之參考；再. sit. y. Nat. 藉由蒐集探討廣告效用以及文字分析方法等文獻，了解廣告與價格間可能關聯並. (二) 特徵價格法. al. n. 概念。. er. io. 整理以往文字分析之研究方法，以此建立本研究轉變行銷文字為變數方法之初步. Ch. engchi. i Un. v. 特徵價格法為研究不動產特徵與其價格間關係之方法，本研究所欲探討的即行銷文字與價格是否相關。透過上述歸納法將基本面變數以及行銷文字變數產製而成後，藉由特徵價格法建立模型，探討除了基本面特徵外，是否行銷文字對價格亦有一定之影響力及各行銷文字變數的影響程度，以歸納出未來研究可用之行銷文字變數。除此之外，分別建立使用分區—住宅區、商業區以及建物類型—公寓、電梯大樓，與各行銷文字變數之交乘項，比較分析行銷文字變數是否因不同分區、建物類型而對價格有不同程度之影響。 5. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(16) 第一章緒論. 二、. 研究範圍. (一) 時間範圍本研究使用的資料為蒐集房屋仲介網站之待售物件，由於不像過往研究客體為成交標的有考量時間點的問題，是故，本研究之時間範圍將視蒐集資料日而定，主要使用某房屋仲介公司網站上之資料，搜尋 109 年 01 月 19 日以前之待售物件資料。 (二) 空間範圍有鑑於臺北市不動產的同質性較高、代售物件較多且資訊較為豐富；因此，. 政治大. 本研究選擇臺北市為實證研究之地區。此外，不動產依建物用途可大致歸類為住. 立. 宅用、辦公用等兩大類，於房屋仲介之待售物件中多為居住使用、且廣告行銷文. ‧ 國. 學. 字相對豐富；故本研究以住宅使用不動產為研究對象。住宅使用不動產於台北市. ‧. 除位於都市計畫使用分區之住宅區外，於商業區中數量也頗多；因此，一併納入研究之範圍中。另就建物類型而言，為避免透天、套房等特殊建物類型的影響，. y. Nat. er. io. sit. 僅就公寓、華廈及住宅大樓等待售物件進行分析。是以，本研究以臺北市住宅區、商業區中公寓、華廈及住宅大樓為住宅使用之待售不動產為研究對象。. n. al. 三、. 研究限制. Ch. engchi. i Un. v. 本研究主要探討行銷文字對不動產價格之影響，過程中將有兩個面向的研究限制，分別為資料上以及技術上之限制。 (一) 資料限制本研究之資料為來自某房屋仲介公司網站上之資訊， 1. 行銷文字主觀判定行銷文字是由房屋仲介公司利用其主觀判斷進行描述，是故並非每一間房屋的特色都會被完整無漏的敘述在行銷文字裡。 6. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(17) 廣告行銷文字對不動產價格之影響 2. 擬售價格過往研究多以成交價格作為研究之應變數，除了與實價登錄政策施行有關外，成交價格亦隱含供給及需求，而能代表「不動產價格」。本研究之研究對象為廣告行銷文字，礙於廣告行銷文字之資料來源為房屋仲介公司於網站上刊登之資訊，其價格為擬售價格而非交易價格。 3. 車位由於含有車位之不動產價格相較於不含者，價格之評定標準不同，而過往研究處理方式多為，於土地面積、建物面積及總價、單價部分進行車. 政治大進行揭露。是故，本研究將排除含有車位之待售物件。立. 位面積、價格之扣除。不過，房屋仲介公司網站上之資訊並無對車位部分. ‧ 國. 學. (二) 技術限制. 本研究之核心為利用廣告行銷文字進行新變數的產製，且將重點置於過往研. ‧. 究較少關注的文字轉換部分。隨著大數據之興起，利用機器學習或是各種程式語. Nat. sit. y. 言解決問題將成為未來之趨勢，就過往關於文字分析的相關文獻，將文字進行分. n. al. er. io. 割可謂首要之務更是往後研究結果的基礎。不過，由於技術上的困難，本研究於. i Un. v. 分割過程及結果將有兩點限制，一者為詞庫非不動產專業領域，二者為斷詞程式. Ch. engchi. 無法納入上下文之判斷使得斷詞結果精確度有待提升。. 7. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(18) 第一章緒論. 第三節一、. 研究架構與流程. 研究架構. 本研究內容架構如下：第一章緒論，說明研究廣告行銷文字對於不動產價格影響之動機、目的以及範圍。第二章文獻回顧，主要分成影響不動產價格之基本因素以及將廣告納入研究範圍之方法，透過上述文獻先行建立影響不動產價格之基本影響變數，再思考並整理將行銷文字轉換成變數之方法，以供本研究作為實證變數。第三章研究設計，除了說明利用特徵價格法建立不動產價格模型流程外，針對資料處理以及基本變數和行銷文字變數之歸納產製方式加以闡述。第四章實. 政治大與不動產價格間之關係，以及不同使用分區、建物類型於不同價格水準下，行銷立證分析，將上述所整理出的變數納入模型進行分析，並著重探討各行銷文字變數. ‧ 國. 學. 文字影響異同，以加深對行銷文字影響不動產價格的理解。第五章結論與建議，針對過去相關文獻與本研究之結果進行歸納分析，以此為基礎提出相關建議，並. ‧. 對本研究受限之處提出後續研究建議。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 8. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(19) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 二、. 研究流程. 本研究之研究流程如圖 1-3-1 所示。研究動機. 研究目的建立模型探討行銷文字是否影響價格。分析行銷文字影響價格程度。觀察不同使用分區、建物類型中廣告行銷文字影響差異。. 立. 政治大文獻回顧. ‧ 國. 學廣告對價格之影響效果. io. sit. y. Nat. 特徵價格模型建構. al. n. 行銷文字對價格之影響. 文字分析方法之探討. ‧. 影響不動產價格之因素. Ch. engchi. 實證分析. er. 1. 2. 3.. i Un. 行銷文字對住宅區、商業區價格之影響差異. v. 行銷文字對公寓、電梯大樓價格之影響差異. 結論與建議. 圖 1-3-1 研究流程圖 9. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(20) 第一章緒論. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 10. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(21) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 文獻回顧本研究欲探討廣告中之行銷文字是否亦為影響不動產價格因素以及兩者之相關性，首先於第一節，透過過往研究不動產價格之文獻了解可能的影響因素以及影響程度、結果等，先建立不動產價格可能組成之基本觀念，藉此將重要影響變數確立；其次，在確立基本變數之觀念後，第二節將焦點集中於以往研究廣告對價格影響之相關文獻，了解廣告對於價格影響的可能性；並於第三節研究過往對於文字分析的過程，以知悉廣告文字的可能研究方式，藉此協助本研究思索廣告中行銷文字變數之建置方式。. 立. 政治大. 第一節. 影響不動產價格之因素. ‧ 國. 學. 在眾多影響不動產價格因素中，由影響範圍大至小一般可以分成一般因素、. ‧. 區域因素、個別因素（梁仁旭與陳奉瑤，2018）。一般因素為全面性的影響，通. sit. y. Nat. 常指自然、社會、政治、經濟等條件，國外文獻較多考量自然環境、市場條件或. n. al. er. io. 是金融環境等（Sirmans et al., 2005），在臺灣則以房貸種類、人口類型、市場條. i Un. v. 件等為主（杜宇璇等人，2013）。由此可見，由於不動產投入資金高，故凸顯市. Ch. engchi. 場條件及金融環境（含房貸種類）的重要性；區域因素多指區域特性而有一定之影響範圍，例如：交通條件、公共設施、天災公害、生活機能等，國外重視鄰里區位與公共設施，此方面與臺灣常納入研究的交通、公園、鄰避設施等頗雷同，代表區域因素所考量的條件於跨國間之差異較小；個別因素將範圍聚焦在不動產本身，包含外部特徵、內部特徵以及結構特徵。以臺灣而言，土地與建物面積、屋齡、建材、建物類型、樓層等均為重要不動產特徵，且往往為買方最直接可得知之資訊，故相較於一般以及區域因素，對價格影響之感受程度又更高，而成為大多數研究者最常納為變數之特徵因子（杜宇璇等人，2013）。一般因素之影響較屬全面性，若要呈現影響價格之程度，研究方向多會設定 11. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(22) 第二章文獻回顧以時間序列的方式進行，經長時間的觀察凸顯價格變化；區域因素相較於一般因素，其著重在研究範圍而非時間軸，利用各特定空間擁有的獨特性差異，進行影響價格之研究；個別因素則是透過不動產間之條件差異，研究對於價格之影響。本研究之重點研究對象為行銷文字，其本身即是不動產特徵的延伸，故以強調價格是由「不動產特徵」的貢獻所組成的特徵價格法作為研究方法，透過不動產間「差異」觀察不動產價格的變化；房屋仲介公司於網站上所提供之資訊亦多以不動產個別條件為主，輔以區域因素內容。綜上所述，基於研究對象及研究方法的設定，設置變數將以個別因素為重，區域因素輔之，以下蒐集過往使用特徵. 政治大. 價格法進行研究的文獻，針對三個因素進行變數整理及說明。. 立. 一般因素. 學. ‧ 國. 一、. 於眾多研究關於影響不動產價格之一般因素中，市場條件與金融環境等經濟. ‧. 相關議題相較於自然、政治、社會面向，較常被予以討論，推論可能原因為對供. sit. y. Nat. 給及需求有較直接的影響甚至是衝擊。. n. al. er. io. 依據經濟學原則，價格是供給及需求交點決定，是故能造成供給及需求改變. i Un. v. 者就是變向地促成價格的改變。吳森田（1994）提出，就不動產市場中的供給及. Ch. engchi. 需求而言，供給方決定供給量除了觀察市場情形外，最主要的就是建築成本；需求方購買不動產之意願則受到了價格、所得、金融∕貨幣因素、物價、人口等因素之影響。彭建文與張金鶚（2000）亦針對影響不動產景氣因素得出空屋率、核發建照面積與不動產景氣呈現負相關，而貨幣供給量則是呈現正相關的研究結果。另外，針對貨幣供給量，蔡怡純與陳明吉（2004）亦提出不動產價格泡沫化的原因為貨幣供給量的增加造成之住宅價格偏離均衡水準所致。由上可知，探討影響不動產市場之供給及需求因素，多從市場條件及金融環境著手。就需求而言，不動產昂貴性的特質使得買方之負擔相較於一般財貨沉重，故直接影響其負擔能力之因素便成為決定需求的關鍵，例如價格下跌的市場條件 12. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(23) 廣告行銷文字對不動產價格之影響或者貨幣供給量增加的金融環境均成為需求上升之推手；供給方面，雖然建築成本隱含眾多項目，不過最終仍決定於貨幣供給量多寡所形成之貨幣價值（貨幣價值高表示交換能力強，自然可用較少的貨幣（成本較低）換得等量的物，進而影響供給及不動產價格）。. 二、. 區域因素. 區域因素考量對象為區域特性，過往文獻中常見的有行政區、使用分區等而較特別的為對環境品質、公共設施（迎毗設施與鄰避設施）之分析。林祖嘉與林素菁（1993）利用主計處關於環境品質之問卷調查並設置虛擬變. 政治大. 數進行探討，例如有無噪音、空汙、淹水紀錄；整理公共設施常見種類有臺鐵、. 立. 客運、捷運、公車站、百貨公司、活動中心、展覽館、公園、國小、國中、高中. ‧ 國. 學. 職、大專院校、醫院、便利商店、行政機關、警消機構、污染性設施、監獄等（中. ‧. 華民國土地估價學會，2018），公共設施可以依照對鄰近區域造成影響的好壞區分成附有外部效益（正效益）的迎毗設施以及外部成本（負效益）的鄰避設施。. y. Nat. er. io. sit. 不過也會出現同一種公共設施於過往文獻實證結果有正有負的情況，推測為因不同區域環境或者研究對象對於其重視程度不同而產生的差異，例如國小，距離學. n. al. Ch. i Un. v. 校越近對於有學齡孩童的家庭是一種優勢；相對地，亦會造成鄰近區域的寧適性. engchi. 問題，而不利於退休族群。另外，公共設施的研究方式多以距離資料進行，例如林祖嘉等人（1993）、楊宗憲與蘇倖慧（2011）。不過，亦有以非距離變數進行研究，李春長、游淑滿與張維倫（2012）使用內政部住宅狀況調查表中之 Likert 五等尺度量表，以設置虛擬變數之方式衡量公共設施。隨著網際網路科技發達，新型態資料的出現亦促使對新潛在影響因素的研究產生，呂哲遠、江穎慧與張金鶚（2019）針對政府於 2016 年開始公布的土壤液化潛勢區，探討公布前後對於不動產價格之影響。由此可知，區域因素的型態多樣，不過由於資料取得之難易度或者是直觀上 13. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(24) 第二章文獻回顧對於不動產價格之影響程度，使得許多研究在探討區域因素時是以較易取得的行政區、使用分區以及公共設施相關數據為主要研究對象。. 三、. 個別因素. 杜宇璇等人（2013）指出，就影響不動產之因素—總體因子、外部環境因子、建物個別特徵因子中，屬建物個別特徵因子最常被研究者納入變數；林祖嘉等人（1993）將環境品質與公共設施等區域因素與屬於個別因素的住宅特性同時放入迴歸，發現雖然此三種族群因素均對價格有顯著的影響，不過住宅特性佔了 90% 以上。由此可知，個別因素對於探討影響不動產價格因素之重要性。. 政治大. 研究建物個別特徵中，基本特徵如土地建物面積（建蔽率、容積率、總樓地. 立. 板面積）、屋齡、建物類型、所在樓層（含是否為一樓、頂樓）、建物總樓層、建. ‧ 國. 學. 物結構（建材）、用途、格局（房廳衛數）等。研究結果為面積與不動產價格關. ‧. 聯多呈現正相關、屋齡為負相關，與一般大眾認知相符，且該結果不易因區域不同而改變（蔡仲苓，2008；毛麗琴，2009；廖銘祥，2016）。其中，建物面積、屋. y. Nat. io. sit. 齡與不動產價格間非呈現線性關係（Hulten and Wykoff，1981；Malpezzi, Ozanne. n. al. er. and Thibodeau，1987；林子欽與林子雅，2004），是故以取自然對數之方式進行. Ch. i Un. v. 研究；建物類型依照實價登錄之分類共有 12 類—公寓（5 樓含以下無電梯）、透. engchi. 天厝、店面（店舖）、辦公商業大樓、住宅大樓（11 層含以上有電梯）、華廈（10 層含以下有電梯）、套房（1 房（1 廳）1 衛）、工廠、廠辦、農舍、倉庫、其他等型態。其中，公寓、透天厝、住宅大樓、華廈、套房主要以居住使用居多，而其他則分別為商、工、農，建物的本質為提供人類「居住」使用，而該用途建物發展不只歷史悠久，相較於其他使用的建物亦較多元而為過往文獻主要的研究對象。不過，透天厝情況較為特殊，有別於其他建物類型多屬區分所有建物，故單獨研究較為妥適。將其他類型一同納入研究時，常選擇公寓為基礎項，起因於華廈、住宅大樓預期價格高於公寓。另外，李泓見、張金鶚與花敬群（2006）曾研究不同建物類型與不動產價格之關係發現，單價由高至低分別為套房、透天、電梯大 14. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(25) 廣告行銷文字對不動產價格之影響廈；其他建物特徵如樓層或是建材，樓層相關變數包含所在樓層、是否為一樓或頂樓移轉、建物總樓層數等。由於東方文化對於四樓之諧音有所忌諱，故價格趨勢通常以四樓為分界，往上（下）樓層，價格隨之增加。其中，林祖嘉與馬毓駿（2007）指出，對於高於 6 樓者，樓層呈現正相關，推測原因為電梯提高易達性，加上高樓層具備的視野或是寧適等可能的正效益；建材部分，住宅使用之建物，年代較早者以加強磚造為主，而現存者以鋼筋混凝土造為大宗，新建者則加入了鋼骨造及鋼骨鋼筋混凝土造。由此可見，建材之使用亦反映著建物興建年代而與屋齡有異曲同工之處，隨著科技的進步，結構安全危機意識亦越加提升。. 政治大一般因素影響面向為整體，於市場條件或是金融環境多使用指數、利率等較全面立. 綜上所述，影響不動產價格之三大因素於過往研究各自有其較常使用之變數。. ‧ 國. 學. 的統計數值，不過如上所述此因素非本研究所欲納入之變數。本研究之研究方法是以特徵價格法探討不動產間特色差異對價格之影響，以上述文獻整理出之個別. ‧. 因素變數為（土地、建物）面積、屋齡、建物類型（公寓、華廈、住宅大樓）、樓. sit. y. Nat. 層（所在樓層、總樓層、一樓移轉、頂樓移轉）、建物結構（建材）、用途、格局. al. er. io. （房廳衛數）；區域因素為行政區、使用分區，以及區域內所擁有之公共設施，. v. n. 例如屬交通設施、娛樂設施、教育設施、生活設施等迎毗設施或鄰避設施，以上. Ch. engchi. 述變數作為設置本研究實證變數之基礎。. i Un. 除此之外，不管文獻探討的是哪一個面向的變數均可觀察到一個共同點，即其資料型態均屬於數值型，又或者是由類別變數轉變而成的虛擬變數。本研究欲探討廣告行銷文字對於不動產價格之影響，設置變數時除了參考過去研究中較常使用者外，最大之突破點為，將屬於文字型態的廣告行銷文字轉化為有效變數，改變了過往之變數限制，增加被忽略變數加入研究之可能。. 15. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(26) 第二章文獻回顧. 第二節. 廣告對價格之影響效果. 資本社會促使金錢對於人們的不可或缺，並形成市場成為金錢交流的集中地。產品在市場因由這個社會對其供給及需求，藉由金錢而不斷的流動，其價值由供需決定並由金錢表示，而廣告在之中則扮演著提高消費者購買商品意願的角色。. 觀察廣告之組成是由語言型元素以及非語言型元素構成，所謂語言型元素顧名思義為使用語言文字作為傳遞訊息的媒介，而非語言型元素最具代表性的即圖像呈現。柳武妹、馬增光與葉富榮（2020）在研究營銷領域之包裝元素對消費者影響及其內在作用機制時曾提出，非語言型包裝元素與語言型包裝元素各自影響. 政治大. 消費者之不同面向，前者影響感知與情感偏好，後者更多影響行為傾向及結果。. 立. ‧ 國. 學. 不同種類的訊息透過感官刺激傳達到大腦的認知系統，經過解碼後再表現到人類行為，其之所以會有上述不同之影響結果主要與此過程有關。人類大腦分為. ‧. 左右半腦，右半腦掌管想像力、音樂鑑賞、空間感、顏色辨識以及圖像認知等偏. y. Nat. sit. 向感性認知表現；而左半腦則主要負責邏輯思維、判斷分析、文字能力以及數學. n. al. er. io. 應用等較屬於理性判斷部分。由此可知，當訊息以圖像形式於感官接收後將自動. i Un. v. 分配到右腦進行解碼，其結果影響感性認知，也就是感知與情感；反之，以文字. Ch. engchi. 的形式進入左腦，大腦偏向邏輯性解碼分析出結果，以此作為人類行為表現之依據，也就是影響人類行為傾向。. MacKenzie, Lutz and Belch（1986）將廣告定位為在於特定公開場合，使人對於廣告中之特定刺激物產生反應，目的就是為了說服並引導消費者之購買意願以及行為。往後，Halseth et al.（2004）也提出不動產廣告具有改變消費者態度並影響房價之效果。以加拿大湖濱別墅為例，透過將鄉村景觀小木屋塑造成菁英專屬的產品，改變外界對於鄉村景觀小木屋購買者之認知，吸引較高收入族群之注意同時技巧性地透過廣告修辭之設計促進需求，故而造成房價上漲之結果。可見， 16. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(27) 廣告行銷文字對不動產價格之影響廣告之所以可以影響消費者行為，主因是透過技巧性設計廣告用語改變其對產品之認知及需求，以達到吸引不同族群購買欲望的目的。廣告中的圖像以及文字即是所謂的刺激物，一個成功的廣告可以透過刺激物引導消費者的思維，達到讓消費者思我所思、想我所想的境界，以此無形的將廣告者所欲傳達的訊息灌輸給閱聽者。Lawson（2013）透過研究飛機上提供之不動產廣告內容中使用之修辭法，以設計問卷之方式觀察受試者測驗結果以分析其理解的內容與受影響程度，發現廣告中使用文字之方式是可以達到誘導接受者，並且使其與廣告者抱有相同思維的效果；除此之外，Aune（2012）在研究不動產廣. 政治大質的重要性並提供潛在消費者在擁有產品後之想像空間及可能，具備同時反應消立. 告中提及能源可能對市場上之影響力程度時，就表示廣告透過圖像及文字強調品. ‧ 國. 學. 費者之需求以及建立同樣需求的能力。是故，就廣告效能而言，達到廣告目的就是將消費者之思維透過語言技巧性的設計，將其引導至與廣告者相通之思維。. ‧. 尤其，不動產昂貴性的性質，消費者決定購入的過程不似一般財務容易，如. Nat. sit. y. 何增加消費者購買的意願成為不動產廣告之核心問題，例如：Pryce and Oates. n. al. er. io. （2008）曾表示不動產需求象徵著人們對於生活的抱負以及方式。雖然不動產所. i Un. v. 需資金高，但逆向思考之下將不動產廣告朝向建立成展現人們社會地位或者是榮. Ch. engchi. 耀的意象，透過強調人類內心對於自我實現的需求，提高其購買意願，例如：Eyles （1987）提出，身份地位在世界是被推崇的，而如何展現身分的象徵，則通常透過消費展現，消費能力的高低將影響身份地位的起落。臺灣亦有針對廣告進行不動產價格影響之研究，不過礙於技術限制，此方面的研究量較為稀少。李尚華（2004）曾就不動產廣告策略進行其與預售屋價格關係之探討，不過研究較偏向是探討不同景氣循環下，廣告預算量的變化與價格之關係。是故，運用之方法為利用廣告量作為變數，而非針對廣告內容本身進行分析納入實證。. 17. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(28) 第二章文獻回顧綜上所述，市場是由供給及需求所組成，論廣告效用可以從此二面向進行總結。就消費者角度而言，廣告中之文字設計依文獻所述是可以改變其認知行為，尤其是透過廣告修辭之設計轉移注意力，例如從投入資金高的顧忌轉變成是身份地位的展現，達到自我實現的面向，以此改變消費者對於購置房地產之認知並提高其意願，發揮廣告效用提高需求，不動產價格亦會受到影響甚至提高；以供給者角度而言，價格的形成主要以該不動產之效能為主要判斷依據，例如位處精華地段或不動產本身條件優所以價格較高，此些訊息的傳遞主要仍然以語言型的方式進行，而非語言型的圖像所能傳遞之訊息有限，加上就研究指出其亦非主要直接影響消費者行為之因素。除此之外，相較於國外研究，臺灣在文字型態資料例. 政治大. 如不動產廣告行銷文字，對於不動產價格影響之相關研究較少。是故，本研究將. 立. 研究對象設定在廣告中的語言型元素，重點置於研究廣告行銷文字與不動產價格. ‧ 國. 學. 間之影響關係，以望補足過去研究之缺漏。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 18. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(29) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 第三節. 文字分析方法之探討. 雖然廣告是由語言型及非語言型要素構成，但語言型的行銷文字是相較於非語言型的圖片，較可直接影響消費者行為或者價格形成者，因此將於本節介紹國內外文獻針對研究資料為文字型態時是如何轉換文字進行分析。探討廣告內容對不同人事物之影響，就過往文獻使用之方法有問卷以及直接分析廣告文字等方式，問卷之方式較常用在研究該廣告對於人之影響，例如 MacKenzie et al.（1986）利用問卷設計觀察受訪者對廣告之情感反應，探討廣告作為一個傳遞媒介之角色，意即廣告影響的過程。這個過程隱含著幾個要素—廣. 政治大. 告認知、品牌認知、對廣告之態度、對品牌之態度、購買該品牌之意圖等，此些. 立. 要素彼此影響組合出不同的過程進而決定了廣告的角色；Lawson（2013）以飛機. ‧ 國. 學. 上不動產廣告（通常為最即時之消息且閱聽對象擴及全球可能的投資者）使用之文字為基底並利用五角星元素（Burke）之方式設計問卷，觀察受訪者之回答探. Nat. sit. y. ‧. 討不動產廣告中可能展現中國城市之轉變。. io. er. 直接分析廣告文字方法於各方面均可探討，分析方式仰賴文本中之關鍵字分析廣告趨勢，例如 Collins and Kearn（2008）欲從海濱房屋的不動產廣告內容去. al. n. iv n C 觀察紐西蘭之海岸發展、Levitt and hSyverson（2005）同樣從不動產廣告之資訊去 engchi U. 探討代銷業者在廣告中之資訊揭露程度是否會造成市場價格的扭曲、Aune（2012）則是探討不動產廣告中能源之提及率是否對市場產生影響等；近年來，臺灣關於文字之研究於各領域亦逐漸增加，不過由於文字研究主要仰賴程式設計等專業技術，運用文字作為研究方法之領域較易侷限在本身具有程式背景的資工或者是商管領域。例如陳俊傑（2017）利用文字探勘技術為基礎，進行社群媒體發布之文章及推文內容的探勘，並使用詞頻分析整理出積淹水災情的關鍵詞，欲以此建構災情通報預警之研究，又或者葉鴻青與戴天時（2016）先利用中文文字分詞工具分析財務新聞內容找出關鍵詞，再將詞頻量化為權重，以上述資訊為基礎建構可 19. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(30) 第二章文獻回顧以預測股市走向的模型。上述文獻使用之研究資料均為文字型態，不管是不動產廣告中的文字敘述、社群媒體發布之文章推文，又或者財務新聞。透過自然語言處理中的文字探勘、分詞工具等針對文本內容進行關鍵詞的分詞（類），並經由計算出之詞頻或者不同分類之比例分析文字內容之趨勢，進而闡述研究結果。本研究欲利用不動產廣告中之行銷文字探討不動產價格，研究對象屬非人者，故排除問卷調查之方式。文獻中對於分析文字之方式眾多，但分割文字並計算詞頻（Taddy, 2010）之方式較為人所用，例如：Pryce et al.（2008）曾針對不動產市場中行銷語言所使用之修辭進行研究，過程中除了介紹修辭學中之說服技巧所使. 政治大詞庫，計算文本中該詞語類型下四種子類型之詞頻，以此作為變數；Taddy（2010）立. 用之詞語類型外，在分析文字時使用 Stata 軟體編寫程式，就“pathos” 詞語類型. ‧ 國. 學. 主要研究文字分析的多項式逆迴歸模型，過程中舉立委發言以及餐廳評論進行文字分析之例，利用將一大段文字分解成許多“token” 並計算其頻率之方式進行，. ‧. 而一個 token 可能是詞或是片語，分割的依據是依照執行者制定的詞庫而定，最. sit. y. Nat. 後篩選出頻率最高的前五名以分析作為分析說明立委發言以及餐廳評論結果，過. io. er. 程中使用 R 程式語言進行；Nowak and Smith（2017）曾針對不動產廣告進行文. al. iv n C hengchi U 是少數使用不同之方式進行文字分析者，其採用機器學習之方式將每個不動產廣 n. 字分析，其中亦是使用“token approach” 進行文字分割。另外，Shen（2018）則. 告中所擁有的特徵們表示成一條向量，透過計算向量間的距離，得知各個不動產間的差異，不過此方法雖同樣是藉由文字分析不動產，卻無法明確分析出價格差異是源自何種不動產特徵。由上可知，凡利用文字進行分析，就目前主流而言，不管是使用 R、Stata、Python 等何種程式語言或是不同領域之詞庫，首要之務均為文字的分割（分詞）以及計算詞頻。綜上所述，依照不同研究對象可將研究廣告影響之方法大致分為問卷調查、直接進行文字分析。兩種方法各有其不同之操作，問卷調查著重在問卷設計，且主要研究人的行為；隨著大數據時代的興起，利用程式設計協助文字進行分析研 20. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(31) 廣告行銷文字對不動產價格之影響究才逐漸為時勢所趨，其中以文字分割及計算詞頻為主。針對本研究之研究對象，使用文字分析法將較問卷調查妥適，且透過分詞後的結果，才能明確分析出是何不動產特徵造成不動產價格的改變。是故，本研究將採用文字分析中之斷詞及計算詞頻之技術進行往後廣告行銷文字與不動產價格間關聯之分析。不過如研究限制所述，由於詞庫非不動產專業領域，是故在分割的過程可能無法針對不動產領域較常出現的不動產特徵進行特別區隔；以及程式本身無法在斷詞過程中考量上下文，是故可能造成同為上文、下文卻被分割成不同詞彙或是是上下文卻被分成同一詞彙等潛在問題，此些均會造成斷詞結果無法被直接使用。. 政治大效的廣告行銷文字變數進行本研究外，同時也為後續相關研究整理出不動產領域立為了解決此種問題，往後將針對斷詞結果進行人工辨識，去蕪存菁，以望產製有. ‧. ‧ 國. 學. 詞庫，裨益文字型態之不動產廣告與價格間研究之進行。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 21. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(32) 第二章文獻回顧. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 22. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(33) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 研究設計依據本研究目的，為進行廣告行銷文字對不動產價格影響之實證分析，本研究先依相關文獻整理出以往不動產價格研究中常用之影響因素，以為本研究基本變數之參考。俟後將蒐集之不動產廣告行銷文字，轉化成可供實證分析之有效變數，並綜合彙整研究資料、確認實證變數後，依照分析方式建構本研究之實證模型。本章第一節先行說明本研究中實證模型之設計，並於第二節中詳述資料處理過程以及變數產製原則。. 治政模型設計大. 第一節. 立. 影響不動產價格之因素主要來自於不動產本身，特徵價格理論主張將不動. ‧ 國. 學. 產分解成許多特徵，逐一分析每一單位變動所帶來價格改變，藉此探討不動產價格之影響因素。是故，本研究將以特徵價格理論為基礎，依據欲探討之因素. ‧. 建立實證模型，並運用分量迴歸分析不同價格水準下，不同分區及建物類型間. y. Nat. er. al. n. 模型建構. io. 一、. sit. 行銷文字影響差異。. Ch. engchi. i Un. v. 本研究依據特徵價格理論建置實證模型，思考歷程主要分成三階段：研究對象之特性、模型變數之決定、模型建置之方法。 (一) 研究對象特性選擇以何種方法製作模型前，了解研究對象本身之特性為首要之務。本研究之研究客體—不動產，不似完全競爭市場上的商品具備同質性高的特質，相對地，是由眾多特徵集合而成，造就不動產的異質性(heteroscedasticity)。Rosen（1974）結合了效用理論、競價理論（Alonso, 1964）、新消費者理論（Lancaster, 1966），提出特徵價格模型（Hedonic Price Model），認為不動產價格的決定是各屬性邊際 23. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(34) 第三章研究設計貢獻計算後之總和；易言之，將模型環境設定成只有一個變動屬性，其他均固定不變，則此時不動產價格之變動便可推論來自該變動屬性，藉此分析兩者間關係。本研究欲分析源自不動產特徵的廣告行銷文字與價格間之關係，故使用特徵價格理論為建立模型之基礎。 (二) 模型變數決定實證模型是由不同變數組成，特徵價格模型的變數即為不動產屬性，Sirmans et al.（2005）整理過去 125 篇運用特徵價格理論探討影響不動產因素之美國重要文獻，歸納出 20 種最常見的特徵，並將之分類成 8 大類—構造、格局、設施、. 政治大. 自然景觀、區位、鄰近公共設施、房屋市場情況、財務相關。不過，由於美國住. 立. 宅形式與臺灣差異甚大，變數並不完全適用臺灣；杜宇璇等人（2013）曾針對臺. ‧ 國. 學. 灣過去利用特徵價格模型研究不動產價格之文章進行變數整理歸納，將臺灣常見之不動產特徵分成建物個別特徵因子（土地面積、建物面積、屋齡、結構、建物. ‧. 類型、樓層、現況使用等）、外部環境因子（交通、公園、鄰避設施等）、總體因. Nat. sit. y. 子（銀行貸款利率、人口類型、市場條件等）。本研究參考上述使用之變數並依. n. al. er. io. 據不同研究條件進行調整，俟後依照各特徵性質將其分類為連續特徵變數及虛擬特徵變數，納入模型進行實證分析。. Ch. engchi. i Un. v. (三) 模型建置之方法研究不動產價格實證模型之方法有三種，線性（Linear）、半對數（Semilogarithmic）、對數（logarithmic）。過往研究多採用線性及半對數之方式（Sirmans et al., 2005），其中，採半對數模型之實證結果較符合實際情形（Söderberg, 2002）且表現較佳（Stephanie, 2005）；除此之外，Follain and Malpezzi（1980）提出半對數模型內，各屬性之邊際價格可以基於價格變化而改變、係數之解釋方式較好理解（某屬性每增加一單位，價格增加多少百分比）、取自然對數可以降低變異數不齊一等優勢。是故，本研究選擇使用半對數模型進行行銷文字對價格之分析。 24. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(35) 廣告行銷文字對不動產價格之影響綜上所述，基於不動產異質性而採用特徵價格理論建立實證模型，參考過往整理國內外特徵價格法之常用變數，比較不同形式模型之優劣而決定選擇半對數方法。本研究之基礎模型如式(1)： 𝑙 LN(𝑃𝑖 ) = 𝛼0 + ∑𝑚 𝑛=1 𝛽𝑛 𝑋𝑛𝑖 + ∑𝑡=1 𝛾𝑡 𝑌𝑡𝑖 + 𝜀𝑖 ……(1). 其中，LN(𝑃𝑖 ) 為第 i 個樣本之擬售單價取自然對數 𝛼0 ：截距項 𝑋𝑛𝑖 ：第 i 個樣本之第 n 個連續特徵 𝛽𝑛 ：第 n 個連續特徵的係數值. 政治大. 𝑌𝑡𝑖 ：第 i 個樣本之第 t 個虛擬特徵. 立. 𝛾𝑡 ：第 t 個虛擬特徵的係數值. ‧ 國. 模型運用. ‧. 二、. 學. 𝜀𝑖 ：第 i 個樣本之殘差. y. Nat. sit. 建立基礎模型後，針對本研究之重點變數—廣告行銷文字及研究目的，透過. n. al. er. io. 基礎模型之延伸變化，分別設計廣告行銷文字影響因子模型、使用分區及建物類. i Un. v. 型差異分析模型、分量迴歸模型，進行其與價格關係之研究。. Ch. engchi. (一) 廣告行銷文字影響因子模型不動產廣告內含許多資訊，其中最基本的為不動產基本資料，例如擬售價格、屋齡、座落位置、格局、使用用途以及特色介紹等。特色介紹即是廣告行銷文字，房屋仲介業者多利用列點的方式展現，例如通風採光、近學區、格局方正。以下利用設計變數、分析變數兩部分說明如何建立「廣告行銷文字影響因子模型」。 1.. 設計變數特徵價格模型之變數類型基本上以變數值是否可連續作為判別分. 25. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(36) 第三章研究設計為兩種—連續變數、虛擬變數。由於數值本身就是可連續，故在不動產相關資訊裡，若該變數之內容為數字型，通常都會以連續變數進行分析例如建物面積、屋齡等；反之，若是該變數內容屬文字表示，例如建物類型、使用分區、管理與否等，就會利用設置虛擬變數的方式將其納入分析。除此之外，連續變數亦得轉換成虛擬變數，例如利用原本為連續變數的屋齡區別新成屋或是中古屋後，設定虛擬變數（例如新成屋設為 1、中古屋設為 0），透過連續性資料分類方式將其轉變成不連續的類別資. 政治大分類轉變成不連續性資料，但不連續性資料似乎無法透過「去類別化」立料；虛擬變數轉變成連續變數可能性較低，原因為連續性資料可以透過. ‧ 國. 學. 達到轉換的效果。有鑑於此，本研究欲探討之行銷文字屬不連續性資料，故採用設置虛擬變數的方式納入實證變數。. ‧. 2.. 分析變數. y. Nat. er. io. sit. 採用虛擬變數的設計前提下，分析不動產價格與行銷文字之關係時，係數之解釋將遵循以下步驟。首先，利用顯著與否判斷該行銷文字變數. n. al. Ch. i Un. v. 是否對不動產價格有影響，若是有，進而再透過係數正負及大小分析兩. engchi. 者關係，例如係數為正則代表，當廣告中提及該行銷文字特色會對價格產生正向影響；反之，則為負向影響。係數大小的判斷採用，同一迴歸模型下不同行銷文字變數係數絕對值相互比較，以了解其對價格影響之程度。綜上所述，為研究行銷文字與不動產價格關係，必須先將行銷文字轉換成變數才能納入模型進行研究，而本研究將以虛擬變數之樣態設計行銷文字變數；再者，針對實證結果說明本研究將就行銷文字之顯著性、係數之正負及絕對值大小闡述其對不動產價格之影響。廣告行銷文字影響因子模型如式(2)： 26. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(37) 廣告行銷文字對不動產價格之影響 𝑞 𝑙 LN(𝑃𝑖 ) = 𝛼0 + ∑𝑚 𝑛=1 𝛽𝑛 𝑋𝑛𝑖 + ∑𝑡=1 𝛾𝑡 𝑌𝑡𝑖 + ∑𝑟=1 𝜁𝑟 𝑍𝑟𝑖 + 𝜀𝑖 ……(2). 其中，LN(𝑃𝑖 ) 為第 i 個樣本之擬售單價取自然對數 𝛼0 ：截距項 𝑋𝑛𝑖 ：第 i 個樣本之第 n 個連續特徵 𝛽𝑛 ：第 n 個連續特徵的係數值 𝑌𝑡𝑖 ：第 i 個樣本之第 t 個虛擬特徵 𝛾𝑡 ：第 t 個虛擬特徵的係數值 𝑍𝑟𝑖 ：第 i 個樣本之第 r 個廣告行銷文字虛擬特徵. 政治大：第 i 個樣本之殘差立. 𝜁𝑟 ：第 r 個廣告行銷文字虛擬特徵的係數值. 學. ‧ 國. 𝜀𝑖. (二) 使用分區與建物類型差異分析模型. ‧. 由以上廣告行銷文字影響因子模型分析各行銷文字變數與不動產價格間是. sit. y. Nat. 否相關以及影響程度後，將研究方向轉至臺北市最常見之住宅區、商業區以及公. n. al. er. io. 寓、電梯大樓等建築類型。. i Un. v. 此模型之目的為再深入分析行銷文字是否會因為使用分區或者建物類型不. Ch. engchi. 同產生價格影響差異，故將廣告行銷文字變數分別與使用分區、建物類型交乘，加入式(2)之實證模型，如式(3)： 𝑞 𝑙 ℎ LN(𝑃𝑖 ) = 𝛼0 + ∑𝑚 𝑛=1 𝛽𝑛 𝑋𝑛𝑖 + ∑𝑡=1 𝛾𝑡 𝑌𝑡𝑖 + ∑𝑟=1 𝜁𝑟 𝑍𝑟𝑖 + ∑𝑔=1 𝛿𝑔 Res/Buil × 𝐴𝑑𝑔𝑖 + 𝜀𝑖 ……(3). 其中，LN(𝑃𝑖 ) 為第 i 個樣本之擬售單價取自然對數 𝛼0 ：截距項 𝑋𝑛𝑖 ：第 i 個樣本之第 n 個連續特徵 𝛽𝑛 ：第 n 個連續特徵的係數值 𝑌𝑡𝑖 ：第 i 個樣本之第 t 個虛擬特徵 27. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(38) 第三章研究設計 𝛾𝑡 ：第 t 個虛擬特徵的係數值 𝑍𝑟𝑖 ：第 i 個樣本之第 r 個廣告行銷文字虛擬特徵 𝜁𝑟 ：第 r 個廣告行銷文字虛擬特徵的係數值 𝛿𝑔 ：第 g 個行銷文字變數與使用分區虛擬特徵交乘之係數 Res：第 i 個樣本之使用分區虛擬特徵 Buil：第 i 個樣本之建物類型虛擬特徵 𝐴𝑑𝑔𝑖 ：第 i 個樣本之第 g 個行銷文字虛擬特徵 𝜀𝑖 ：第 i 個樣本之殘差 (三) 分量迴歸模型. 立. 政治大. 為了更深入了解廣告行銷文字於不同價格水準間影響差異，除了藉由上述. ‧ 國. 學. 特徵價格法建立模型進行探討外，利用分量迴歸模型分析自變數（本研究重點為行銷文字變數）於應變數之不同百分比（不同價格水準）間影響效果，藉此. ‧. 確認是否有僅具特定影響力的廣告行銷文字被忽略，以及更深入的了解行銷文. Nat. io. sit. y. 字影響情形及緣由，分量迴歸之估計式如式（4）：. er. 𝑙 LN(𝑃𝑖 ) = ∑𝑚 𝑛=1 𝜁𝜃 𝑋𝑛𝑖 + ∑𝑡=1 𝜂𝜃 𝑌𝑡𝑖 + 𝜀𝑖 ……(4). al. n. iv n C hengchi U 為第 i 個樣本之擬售單價取自然對數. 其中，LN(𝑃𝑖 ). 𝑋𝑛𝑖 ：第 i 個樣本之第 n 個連續特徵 𝑌𝑡𝑖 ：第 i 個樣本之第 t 個虛擬特徵 θ：分量（0<θ<1） 𝜁𝜃 /𝜂𝜃 ：係數值 𝜀𝑖 ：第 i 個樣本之殘差. 28. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(39) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 第二節一、. 資料處理與變數篩選. 資料處理. 研究結果的好壞及準確性，除了模型配適度的問題外，研究資料的合適性亦為不可遺漏的考慮因素。尤其是尚未經過任何處理的一手資料，為了避免「垃圾進，垃圾出」 (Garbage in, Garbage out)，在審視資料後依據不同情況（資料內容）決定資料清理過程實屬必要。本研究資料蒐集某房屋仲介公司刊登於網站上之待售物件訊息，就資料處理以及變數篩選過程進行詳述。房屋仲介公司網站上之資料主要可以大致歸類為幾個部分，基本資料、物件. 政治大. 詳情、代表物件特色的行銷文字等，如表 3-2-1 及圖 3-2-1、圖 3-2-2、圖 3-2-3，. 立. 建物結構. 大樓朝向. 樓層. 格局. 落地窗朝向. y. 管理費. 屋齡. al. 車位. er. 屋頂突出物邊間/暗房加蓋格局警衛管理大門朝向. iv n C h 物件詳情 i U 使用分區外牆建材每層戶數 e n g c h謄本用途 n. 地下室. 陽台. 類型. sit. 主建物. io. 主+陽. 基本資料. Nat. 地坪. 表 3-2-1 房屋仲介公司物件資料表. ‧. 建坪. 學. ‧ 國. 相關之處理過程將於下一部分之變數處理過程說明。. 29. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(40) 第三章研究設計. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 資料來源：信義房屋網站. 圖 3-2-1 房屋仲介公司網站資料案例一 30. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(41) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 資料來源：永慶房屋網站. 圖 3-2-2 房屋仲介公司網站資料案例二 31. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(42) 第三章研究設計. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i Un. v. 資料來源：有巢氏房屋網站. 圖 3-2-3 房屋仲介公司網站資料案例三. engchi. 32. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(43) 廣告行銷文字對不動產價格之影響經初步資料審視，某房屋仲介公司網站之一手資料，條項分明、簡單明確，且由於內容統一由房屋仲介公司撰寫刊登，故較無以往研究所使用的實價登錄資料缺漏問題9，於此並不需要對資料內容進行更正補充。不過，為了使研究資料對本研究更具合適性，將透過以下兩大步驟進行進一步的樣本篩選。 (一) 研究樣本篩選 1.. 用途本研究之研究對象設定為臺北市住宅使用之標的，整理蒐集一手資料. 中「謄本用途」欄位，保留住家用、集合住宅、多戶住宅、國民住宅等住. 政治大. 宅使用，刪除其他使用例如商業用、工業用、一般事務所、店鋪、農舍等。. 立. 建物類型. ‧ 國. 學. 2.. 選取住宅使用的標的後，再經由資料中「類型」欄位，篩選出公寓、. ‧. 電梯大樓。經檢視，發現電梯大樓其實包含住宅大樓以及華廈，為了使研. y. Nat. sit. 究更精準，將依照現行政府對於建物類型之定義，使用總樓層區別電梯大. n. al. er. io. 樓中之華廈（10 層含以下有電梯）與住宅大樓（11 層含以上有電梯）；除. i Un. v. 此之外，由於車位價格之計價方式異於建物，若是將含有車位之標的納入. Ch. engchi. 樣本進行迴歸分析，將導致價格模型的扭曲，故本研究將排除單獨車位買賣以及含有車位之標的。 3.. 使用分區由於住宅使用的建物並非全然落於本研究之研究範圍—商業區、住宅. 區，故再利用資料中「使用分區」欄位將住商混合區（同時有住宅區及商業區）、工商混合區、保護區、娛樂區、風景區、農業區等其他分區刪除。. 9. 進行實價登錄之對象多元，包含不動產經紀人、地政士、一般民眾、地政機關等。 33. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(44) 第三章研究設計 4.. 其他依照上述將本研究之研究對象「臺北市住宅區或商業區且住宅使用之. 公寓、套房、華廈、住宅大樓」篩選出來後，亦針對連續樓層以及屋齡進行處理。由於使用效益上，連續樓層相較於單樓層不只使用面積更廣，在規劃用途時亦因更具彈性而有價值加乘效果，故於價格上並非純粹的一加一等於二的關係，而可能造成模型對價格預期的偏誤，故刪除之；屋齡部分，由於其為影響價格之重要因素又預售屋的價格往往較高，故將刪除無屋齡以及預售屋者。 (二) 異常點處理—DIFFITS. 立. 政治大. 與常態分佈之資料離異者即屬異常點，而模型配適度好壞除了模型設計妥. ‧ 國. 學. 適與否外，資料本身的質量也是核心影響因素，意即資料整體常態分配的程度，. ‧. 直接影響了模型結果的呈現，而對於離群值的診斷，一般是以 DIFFITS 值的計. er. io. sit. Nat. 凡落於該範圍以外者均視為異常點而予以刪除。. y. 算為準則（林秋瑾，1996；張晏瑞，2017），異常點臨界值之計算公式如式(4)，. n. a l |𝐷𝐼𝐹𝐹𝐼𝑇𝑆𝑖 | > 2√𝑛𝑝 ……(4)i v n Ch U engchi. 其中，p 為實證模型中之變數個數；n 為實證模型中之樣本數；𝑖表示第𝑖筆樣本之 DIFFITS 值。. 34. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(45) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 二、. 變數篩選. (一) 應變數—LN 待售不動產單價本研究擬探討行銷文字對不動產價格之影響而建立特徵價格模型，其中應變數部分為不動產價格單價；又依據過往研究顯示，半對數模型對於實證結果有較好之效果，故此處將對單價取自然對數。 (二) 自變數由某房屋仲介公司網站取得之待售物件訊息，參照過往特徵價格法研究中最. 政治大. 常使用的變數，提取出本研究之實證變數，並依照本研究特徵價格模型結構，將. 立. 變數分為連續變數、虛擬變數。就不動產估價而言，影響不動產價格之因素由影. ‧ 國. 學. 響範圍廣至狹為一般、區域、個別因素，對建物最直接之特徵描述屬個別因素，因此本研究使用特徵價格法下採用之變數將以個別因素為主，區域因素為輔。一. ‧. 般因素影響之範圍通常為全臺灣，而本研究主要是利用樣本間之特徵差異分析其. y. Nat. er. io. sit. 對不動產價格之影響，加上研究方法的不同，故而一般因素變數在此先不予考量。連續變數取建物移轉面積、屋齡、移轉樓層、與公共設施之距離，而虛擬變. n. al. Ch. i Un. v. 數取行政分區、建物類型、使用分區、行銷文字。以三大影響價格之因素區分，. engchi. 行政分區、使用分區較偏向區域因素，而建物類型、建物移轉面積、屋齡、移轉樓層、公共設施之距離等則屬於個別因素。另外，行銷文字變數同時包含區域及個別因素，例如機能、學區、離塵不離城屬於區域因素，其他如邊間通風、格局等則屬於個別因素。對於上述變數之處理，建物面積、屋齡與不動產價格為非線性關係，故將其以取自然對數的方式作調整；除此之外，與公共設施距離則是將網站上提供待售物件 google map 位置之座標，利用地理資訊系統（Geographic Information System, GIS）與政府資料開放平台上蒐集之各個公共設施座標點，進行點對點的距離計 35. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(46) 第三章研究設計算得之。其中，由於區域型公共設施之服務範圍較廣，例如：百貨公司、大專院校，大部分之不動產與其有一定距離而開車需一段時間或者較不會用走路的方式前往，是故以直線距離作計算；反之，鄰里型公共設施之服務範圍較小，例如：捷運站、公園、公車站、國小、國中、高中職，通常可以以走路之方式抵達或者開車不需要太長時間，是故以路線距離作計算。由於公共設施之影響範圍非毫無邊界，納入實證研究之「與公共設施距離變數」將以反距代替直路距之方式進行，意即設定公共設施之影響範圍後，用該影響範圍減去範圍內之不動產與公共設施. 政治大範圍沒有一定的數值，故此處在設定範圍時是遵從以下幾個邏輯：立. 之直距或路距，以此計算結果作為實證研究中與公共設施距離之變數。由於影響. ‧ 國. 學. 1. 與學校之理想距離由近而遠分別為國小、國中、高中職、大專院校。 2. 交通部分，通常公車站較捷運站近。. ‧. 3. 其他，例如公園之距離差不多與國小相近，而百貨公司之距離則大概介於. sit. y. Nat. 高中職至大專院校之間，以此產製與公共設施距離之反距變數。. al. n. 將詳述如下：. er. io. 本研究之重點變數—廣告行銷文字相較於上述變數之處理較為複雜，其過程. Ch. engchi. i Un. v. 首先，由於行銷文字主要是透過文字在描述待售物件的特色，不像連續變數是數值形式可直接進行分析或如類別資料可直接依照其分好的類別將資料轉換成 0、1 的虛擬變數。為了方便分析文字性的敘述組成，本研究先藉由中央研究院詞庫小組之 CKIP 中文斷詞系統以及 jieba 結巴中文分詞程式等兩套系統將某房屋仲介公司網站對所有待售物件之行銷文字進行初步斷詞以及詞頻分析，意即將一段文字分割成詞，再計算出每個詞的出現頻率。參考兩套系統之結果（如附錄一之附表一、二），透過人工識讀，將程式無法判斷上下文所造成的斷詞缺漏進行整理，並產製出不動產領域之詞庫，為後續研究踏出補足不動產專業領域詞庫之第一步，如表 3-2-2。 36. DOI:10.6814/NCCU202000849.

(47) 廣告行銷文字對不動產價格之影響. 採光. 表 3-2-2 高樓. 格局. 公寓. 百貨. 交流道. 保全. 機能. 外觀. 公車. 隔局. 公車站. 捷運. 戶數. 制震. 隱密性. 地段. 交通. 坪數. 山景. 獨戶. 基地. 邊間. 雙併. 小家庭. 隱私性. 小學. 屋況. 建商. 結構. 露臺. 停車. 學區. 素質. 窗. 崗石. 坐北朝南. 住戶. 大樓. 高樓層. 屋齡. 共構. 景觀. 華廈. 名宅. 梯廳. 中小學. 裝潢. 泳池. 套房. 警衛. 小坪數. 管理. 豪宅. 視野. 綠意. 棟距. 物業. 鄰居. 落地窗. 交流道. 陽台. 鋼骨. 素質. 方正. 國中. 巷. 綠蔭. 公園. 圖書館. 衛浴. 隱私. 商圈. 大坪數. 綠地. 建材. 公設. ‧ 國. 樓層. 治樹景政戶數綠景大管理費. 中學夜市. 大學. Nat. y. ‧. 品質. 學校. 學. 電梯. 立. 不動產領域詞庫表美景河景. io. sit. 其次，由於詞頻比例過低者（樣本數過少）之影響效果不易顯現，為了避免. n. al. er. 加入過多無效變數，將選擇一定詞頻比例以上者進行廣告行銷文字之變數歸納，篩選出 35 個詞，如表 3-2-3。. Ch. engchi. 格局. 巷. 表 3-2-3 斷詞表警衛. 機能. 採光. 邊間. i Un. v. 高樓層. 戶數. 鋼骨. 視野. 隱私. 屋況. 制震. 美景. 隱密. 棟距. 山景. 耐震. 景觀. 捷運. 泳池. 管理. 結構. 素質. 交通. 塵. 飯店式. 通風. 鄰居. 學區. 挑高. 物業. 開窗. 住戶. 公園. 37. DOI:10.6814/NCCU202000849.