空屋對不同區位住宅市場投資性影響分析之研究 -以雙北市為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學地政學系碩士在職專班論文. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 空屋對不同區位住宅市場投資性影響分析之研究 -以雙北市為例. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生 : 高美惠指導教授 :林秋瑾博士. 中. 華. 民. 國. 一. Ｏ. 二. 年. 一. 月.

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

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

(4) 謝誌能夠完成這篇論文，首先，要感謝的是待我如嚴父慈母般的指導教授－林秋瑾博士，恩師嚴謹的治學態度及有條理的分析能力深深影響著我，在她的帶領下讓我能站在學術巨人的肩膀上看世界。感謝博士班沈育生學長專業的評析與建議，讓論文內容的呈現更加豐富而完整。感謝口試委員花敬群教授、楊宗憲教授細心的審閱本篇論文，給予許多指正與寶貴的建議，提供我更深層的思考方向。感謝班導師賴宗裕教授與協助 GIS 分析的江穎慧教授，以及所有曾經教導過我的老師，讓我在課業的學習上與論文的寫作上都受益良多。感謝同家族的. 政治大孤單。感謝工作上職務代理人正浩的協助與同事們的支持，讓我得以立順利兼顧學業。. 同學與學長姊、學弟妹們的加油打氣，讓我在追求學問的路途上不感. ‧ 國. 學. 此外，我還要感謝我的家人，感謝外子鴻齊的陪伴與包容，讓我實現了人生的夢想。感謝台中的公婆與小姑照顧我那可愛的兒子叡. ‧. 平，讓在台北奮鬥的我能無後顧之憂。感謝娘家父親與淑美媽媽的支. y. Nat. 持，以及姊姊、弟弟們的鼓勵，讓我有堅持下去的動力。需要感謝的. a. er. io. 與鼓勵我的人。. sit. 人太多，總怕疏漏萬一，在此以最誠摯的心感謝這段期間曾經幫助我. n. 回想起這段研究所求學的日子，連自己都不知道怎麼熬過來的， iv l. n U engchi 同時兼顧工作、家庭及研究所的課業並沒有想像中的輕鬆，論文準備. Ch. 與寫作期間適逢懷孕、生子與申請調職等多項變化，還好有恩師如慈母般的關懷及督促，讓我能順利於 3 年半內完成這不可能的任務，對於恩師無私地犧牲休假期間指導學生撰寫論文至深夜的恩情，與維護學生立場堅定的神情都會一輩子銘記在心。最後，以此論文遙祭在天之靈我最思念的母親，淑華媽媽我畢業了，還記得當年老是頑皮地讓您牽掛不已的小女兒終於拿到碩士學位了，很遺憾地您不能一同分享我的喜悅，但相信您在天上一定也會為我感到光榮。. 高美惠謹誌中華民國 102 年 01 月 31 日 III.

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

(6) 摘要. 在2000年住宅普查時臺灣地區空屋數約為123萬戶，空屋率為 17.6％，而根據2010年人口及住宅普查結果顯示，臺灣地區空屋數高達156萬戶，空屋率達19.3％，雙雙創下歷史新高，由市場經濟供需法則來看，房價應該會由於空屋的釋出得以調整，空屋率不應繼續上升，惟目前台灣的住宅市場部分區域出現「高空屋率」與「高房價」同時並存的矛盾現象。. 政治大. 國內定期空屋資訊發布雖有每 10 年一次的住宅普查，惟發布. 立. 間隔期間過長，加以該資料中僅有住宅空屋數量與建築類型兩項，. ‧ 國. 學. 故本研究採用臺電公司提供的低度使用住宅用電資料為空屋資訊的界定，除了針對空屋資訊變遷與市場現況進行整理分析外，再透. ‧. 過模型建立與實證分析雙北市短、長期空屋持有與房價、租金關. y. Nat. io. sit. 係，實證發現雙北市中之新北市在短期空屋持有與房價的關係及長. er. 期空屋持有與租金的關係，皆符合投資性空屋，如此便可說明為何. n. a. v. l C 台灣的住宅市場部分區域出現「高空屋率」與「高房價」同時並存 ni 的矛盾現象。. hengchi U. 關鍵詞：投資性、短期空屋率、長期空屋率、房價、租金. V.

(7) The Study on the Relationship among Housing Price, Rent and the Investment of Vancant House---The case study on Taipei Area. ABSTRACT The movement of housing prices is a crucial issue in the housing market whether in the macro or micro level. The previous research was focued on econometric model analysis of housing prices in. aggregation level, consequently it contributed a little. help to the application or dynamic regional housing prices analysis. Besides, the change of regional housing cost to the labor market is especially significant. This. 治政 rents and investment of vacant house of Taiwan. The 大 major objective of this paper is 立observation to analyze the following issues : by means of the results of the paper observes dynamic relationship of the regional dynamic among housing prices,. ‧ 國. 學. (1) Is there existence of dynamic relationship among housing prices, rents and investment of vacant house ?. (2) Are there segmentation of housing prices within regions of the northern. ‧. territory?. y. Nat. Being restricted by the difficulty of data collection; this paper is based on. sit. quarterly basic housing price index to check investment of vacant house in the. al. er. io. northern prices relationship between rents and Short/Long-Holding of vacant house.. v. n. Our analysis facilitated statistical analysis to view the present status of the northern. Ch. i n U. housing prices, and applied new econometric testing technology for analysis. We also. engchi. look into the diffusion effect of housing prices movement of Taipei area which are interested by majority.. Keywords：Investment of Vacant House, Housing Prices, Housing Rent, Long-Holding Vacant House, Short-Holding Vacant House.. VI.

(8) 目錄授權頁口試委員簽名表----------------------------------------I 謝誌------------------------------------------III 中文摘要---------------------------------------------V 英文摘要--------------------------------------------VI 目錄------------------------------------------------ VII 圖目錄---------------------------------------------IX 表目錄----------------------------------------------- XI. 第一章. 緒論. 第一節第二節第三節第四節. 政治大. 立文獻回顧與整理. 第二章. 空屋定義之界定與影響因素---------------7 不動產投資行為-------------------------14 房價、租金與空屋資訊相關文獻-----------18 小結-----------------------------------24. ‧. ‧ 國. 學. 第一節第二節第三節第四節. 空屋資訊說明與研究設計. n. a. 第四章. l C 資料與實證結果分析. 第五章. 結論與建議. er. sit. 空屋資訊定義與界定---------------------25 空屋資訊變遷分析與市場現況分析---------30 研究設計---假說設計與研究預期----------54. io. 第一節第二節第三節. y. Nat. 第三章. 研究動機與問題--------------------------1 研究目的與方法--------------------------3 研究範圍與限制--------------------------4 研究架構與流程-------------------------5. i n U. v. hengchi 第一節資料分析-------------------------------57 第二節實證模型之建立-------------------------68 第三節實證結果分析---------------------------76 第四節小結-----------------------------------82 第一節第二節. 結論-----------------------------------85 建議-----------------------------------87. 參考文獻一、中文參考文獻 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 8 9 二、英文參考文獻 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 9 2 三、網頁參考文獻 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 9 3. 附錄一、台北市與新北市低度使用住宅各類屬性一覽表------95 二、論文口試問題與回應表--------------------------129 VII.

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

(10) 圖目錄圖 1-1 研究流程圖 --------------------------------------5 圖 2-1 投資者對風險的三種態度圖 -------------------------15 圖 3-1 住宅與空屋關係架構 ------------------------------25 圖 3-2 低度使用住宅分析統計方式結構圖 --------------------26 圖 3-3 台灣地區住宅名稱現況關係示意圖 --------------------28 圖 3-4 民國 69-89 年四次住宅普查空屋統計圖 ----------------31 圖 3-5 全國 98 至 100 年低度使用住宅一覽 ------------------32 圖 3-6 台北市 98 至 100 年各行政區低度使用住宅一覽------------35. 治政圖 3-8 全國 98 至 100 年長期低度使用住宅一覽大 ---------------40 圖 3-9 台北市 98 至立 100 年各行政區長期低度使用住宅一覽 -------42 圖 3 - 7 新北市 1 0 0 年各行政區低度使用住宅一覽 - -- ---- -- --- 39. ‧ 國. 學. 圖 3-10 新北市 98 至 100 年各行政區長期低度使用住宅一覽 -------46 圖 3-11 全國 98 至 100 年短期低度使用住宅一覽 -------------47 圖 3-12 台北市 98 至 100 年各行政區短期低度使用住宅一覽 -----49. ‧. 圖 3 -13 新北市 100 年各行政區短期低度使用住宅一覽 ---------53 區域低度使用住宅與建築構造屬性資料交叉分析（建築構造） -59. 圖 4-2. 區域低度使用住宅與建築構造屬性資料交叉分析（樓層）-- - -- 60. 圖 4-3. 區域低度使用住宅與建築構造屬性資料交叉分析（總面積）-----61. io. sit. y. Nat. 圖 4-1. er. 圖 4-4 區域低度使用住宅與建築構造屬性資料交叉分析（屋齡） -----63. al. n. v i n Ch 年房價與空屋率分布情形 i U e n g c h ---------------------64. 圖 4-5 台北市 98 年房價與空屋率分布情形 ---------------------64 圖 4-6 台北市 99. 圖 4-7 台北市 100 年房價與空屋量分布情形 --------------------65 圖 4-8 新北市 98 年房價與空屋率分布情形 ---------------------66 圖 4-9 新北市 99 年房價與空屋率分布情形 ---------------------66 圖 4-10 新北市 100 年房價與空屋率分布情形--------------------67 圖 4-11 台北市、新北市及全國空屋率對房價趨勢圖 ---------------71 圖 4-12 台北市、新北市及全國空屋率對房價波動趨勢圖 -----------72 圖 4-13 台北市、新北市及全國空屋率對房租趨勢圖 --------------73 圖 4-14 台北市、新北市及全國空屋率對房租波動趨勢圖 -----------74 圖 4-15 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析 ---全國模型 1 / 模型 3 -----------------------------78 圖 4-16 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析 ---台北市模型 1 / 模型 3 ---------------------------79 圖 4-17 空屋率對房價(房租)衝擊反應影響因素自我相關分析 ---新北市模型 1/模型 3 -----------------------------79 IX.

(11) 圖 4-18 空屋率對房價(房租) 波動衝擊反應影響因素自我相關分析 ---全國模型 2 /模型 4 ------------------------------80 圖 4-19 空屋率對房價(房租)波動衝擊反應影響因素自我相關分析 ---台北市模型 2 /模型 4 ----------------------------80 圖 4-20 空屋率對房價(房租) 波動衝擊反應影響因素自我相關分析 ---新北市模型 2/模型 4 -----------------------------81. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. X. i n U. v.

(12) 表目錄表 2-1 空屋定義之界定 ------------------------------------8 表 2-2 影響空屋率因素 ------------------------------------11 表 2-3 投資與投機比較一覽表 -------------------------------17 表 2-4 過去文獻所使用影響因素一覽 --------------------------19 表 2-5 房價、租金與空屋資訊相關文獻一覽表 -------------------22 表 3-1 普查空屋及本案低度使用住宅差異對照表 -----------------27 表 3-2 空屋資訊類型 --------------------------------------29 表 3-3 民國 69-99 年四次住宅普查空屋統計表--------------------31 表 3-4 全國 98 至 100 年低度使用住宅一覽 -------------------32 表 3-5 台北市 98 年各行政區低度使用住宅一覽 ----------------33. 政治大 ---------------34 表 3-7 台北市 100 年各行政區低度使用住宅一覽立表 3-6 台北市 99 年各行政區低度使用住宅一覽 ----------------34 表 3-8 新北市 98 年各行政區低度使用住宅一覽 ----------------36. ‧ 國. 學. 表 3-9 新北市 99 年各行政區低度使用住宅一覽 ----------------37 表 3-10 新北市 100 年各行政區低度使用住宅一覽 --------------38. ‧. 表 3-11 全國 98 至 100 年長期低度使用住宅一覽-------------------40 表 3-12 台北市 98 年各行政區長期低度使用住宅一覽----------------41. y. Nat. 表 3-13 台北市 99 年各行政區長期低度使用住宅一覽---------------41. sit. 表 3-14 台北市 100 年各行政區長期低度使用住宅一覽---------------42. er. io. 表 3-15 新北市 98 年各行政區長期低度使用住宅一覽----------------43. al. v i n Ch 表 3-17 新北市 100 年各行政區長期低度使用住宅一覽 ----------------45 U i e h n gc 表 3-18 全國 98 至 100 年短期低度使用住宅一覽 ----------------46 n. 表 3-16 新北市 99 年各行政區長期低度使用住宅一覽----------------44. 表 3-19 台北市 98 年各行政區短期低度使用住宅一覽 -------------48 表 3-20 台北市 99 年各行政區短期低度使用住宅一覽--------------48 表 3-21 台北市 100 年各行政區短期低度使用住宅一覽--------------49 表 3-22 新北市 98 年各行政區短期低度使用住宅一覽---------------50 表 3-23 新北市 99 年各行政區短期低度使用住宅一覽---------------51 表 3-24 新北市 100 年各行政區短期低度使用住宅一覽-------------52 表 3-25 預期空屋特性與租金、房價相關性------------------------55 表 3-26 預期空屋資訊類型之空屋特性---------------------------56 表 4-1 台北市不同行政區空屋資訊與住宅價格相關分析---------------57 表 4-2 新北市不同行政區空屋資訊與住宅價格相關分析---------------58 表 4-3 全國、台北市與新北市季度資料相關係數分析---------------58 表 4-4 區域低度使用住宅與建築構造屬性資料交叉分析--------------59 表 4-5 區域低度使用住宅與總樓層屬性資料交叉分析---------------60 XI.

(13) 表 4-6 區域低度使用住宅與總面積屬性資料交叉分析---------------61 表 4-7 區域低度使用住宅與屋齡屬性資料交叉分析 ---------------62 表 4-8. 本研究影響因素項目資料內容及來源 -------------------68. 表 4-9. 互動影響因素項目代號一覽表 -------------------------68. 表 4-10 單根檢定 -----------------------------------------70 表 4-11. VAR 與因果關係檢定模型分組-------------------------75. 表 4-12. 分組因素 VAR 模型之 Granger 因果關係檢定結果-----------76. 表 4-13. 分組互動影響因素為領先、同步及落後關係---------------77. 表 4-14 空屋率對房價(房租)動衝擊反應影響-----------------------81 附錄表 1-1 台北市低度使用住宅建築構造屬性一覽 ----------------95 附錄表 1-2 新北市低度使用住宅建築構造屬性一覽------------------97 附錄表 1-3 台北市低度使用住宅總樓層屬性一覽--------------------102 附錄表 1-4 新北市低度使用住宅總樓層屬性一覽-------------------104. 政治大附錄表 1-6 新北市低度使用住宅總面積屬性一覽-------------------112 立附錄表 1-7 台北市低度使用住宅屋齡屬性一覽---------------------118 附錄表 1-5 台北市低度使用住宅總面積屬性一覽-------------------109. ‧. ‧ 國. 學. 附錄表 1-8 新北市低度使用住宅屋齡屬性一覽---------------------121. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. XII. i n U. v.

(14) 第一章第一節. 緒論. 研究動機與問題. 一、研究動機行政院主計處近期發布 2010 年人口及住宅普查結果，台閩地區空閑住宅 1（以下稱為空閒住宅）計 156 萬戶，空閒住宅率 2達 19.3％，雙雙創下歷史新高。相較於 2000 年公布的 123.2 萬戶與 17.6％，10 年間上升 32.8 萬戶，增加 1.7％。以一般已開發國家住宅市場 5％ 3的合理空屋率來看，國內在住宅普查時的空屋水準已明顯偏高，然而此段期間高空屋率並未造成房地產市場的不景氣，房價並未因為高空屋. 治政大不減反增。在空屋過多的情況下，政府還決定在空屋最多的新北市與房價最貴的台立北市興建大量合宜住宅與出租住宅，不僅未有效引導空屋釋出，反引發民眾對住宅率而有明顯下降趨勢，甚至房價飆漲的縣市（如台北市、新北市），在此期間空屋率. ‧ 國. 學. 資源浪費的疑慮，與政府住宅政策失當的批評。. ‧. 由市場經濟供需法則來看，房價應該會由於空屋的釋出得以調整，空屋率不應繼續上升，惟目前台灣的住宅市場部分區域出現「高空屋率」與「高房價」同時並. sit. y. Nat. 存的矛盾現象。在高空屋率下，房價下跌幅度有限且緩慢，可能是因為國人的所得提高，對於生活品質的要求也提升，故有相當數量的空屋做為第二屋使用或暫時閒. io. n. al. er. 置不用，並未在市場參與運作有關，亦即真正參與市場運作的空屋並未如預期的多. i n U. v. （彭建文，1995）。另外台灣房價有大漲小回之趨勢，當房價上漲幅度大時，除了會. Ch. engchi. 引起一般人消費購屋及保值需求外，更容易引起住宅投機行為之發生，為利短期轉手，並避免租賃糾紛，此類住宅通常不加以利用（彭建文、張金鶚，1995），然而住宅所有者持有空屋的行為是否會受投資決策行為的影響？引發本研究的第一個動機。由於不動產具有「消費財」與「資本財」的雙重性，加以稀少性與異質性的特性，使得不動產容易成為投資炒作的工具。另外，因為不動產金額龐大不易尋覓買者，且須辦理產權移轉登記手續，費時甚久，因此不動產流動性偏低，不像變現性. 1. 主計處所稱空閑住宅係指該住宅無人經常居住，並且未供其他用途使用，包括待租、待售、已售或已租，尚無人經常居住住宅、有第 2 棟以上未經常居住住宅、因工作等原因居住他處而無人經常居住住宅等。空閒住宅率係指空閒住宅占住宅數比率。. 2. 3參閱彭建文（2005）。 1.

(15) 高的股票市場除了可短期間買賣外，甚至可以當日買入隨即賣出，故不動產持有期間必須很謹慎的詳加考慮。因此，投資不動產若從持有期間長短區分，有分為短期與長期投資計畫，不同的期間代表所需承受的風險不同，短期投資主要是以購買後短期間內出售賺取價差為目的，長期投資則多規劃為出租使用以獲得租賃利益與增值利益為目的，不同類型的投資方式使得不動產有短（或長）期空屋持有現象產生，惟不同地區投資人屬性與比重差異甚大，短期空屋持有是否受預期資本利得的多寡影響，亦即預期資本利得愈多短期空屋持有愈高；同時長期空屋持有是否受租金的高低影響，也就是說是否租金愈高長期空屋持有愈低？引發本研究的第二個動機。有關住宅價格、租金與空屋三者關係之文獻，由林祖嘉等人（1994）的空屋率影響因素模型實證結果發現，當期房價越高，空屋成本也將跟著增加，住宅單位所. 政治大價上漲，會使空屋形成機率上升。此外，彭建文（1994）以台灣地區平均房價漲幅立為資料，實證發現預期資本利得的確對空屋率有正面的影響。林韋宏、彭建文、林有人會盡量加以利用，使空屋形成機率降低。但若是由強烈的投資需求所引起的房. ‧ 國. 學. 子欽(2003)曾以投資性觀點探討住宅屬性對空屋形成機率的可能影響，結果顯示愈受投資者偏好的住宅，其空屋形成的機率愈高。惟綜觀上述這些文獻並未進一步實. y. Nat. 二、研究問題. io. sit. 三個動機。. ‧. 證分析不同區位之短、長期投資性空屋持有與房價、租金關聯性，引發本研究的第. n. al. er. 基於前述研究動機，本文研究問題如下：（一）住宅持有者的投資決策行為是否會影響住宅市場空屋持有的高低？（二）預期資本利得與租金的多寡是否會影響住宅市場中的短、長期空屋持有？（三）不同區位與住宅空屋持有、房價與租金之關聯性為何？. Ch. engchi. 2. i n U. v.

(16) 第二節. 研究目的與方法. 一、研究目的基於前述研究動機，本文研究目的如下：（一）探討投資性與住宅空屋持有的關係，以了解住宅空屋持有高低是否會受人為不當炒作與預期投機因素影響。（二）透過實証分析短、長期住宅空屋持有與房價、租金關係，並研提可運用哪些策略有效利用空屋與減少社會資源浪費，提供政府及相關單位參考。（三）探討不同區位之投資性住宅空屋持有與房地產景氣、投資客比重三者之關聯性，以作為市場推案、交易、投資等各項行為決策的重要參考資訊，並促進市場健全發展。. 研究方法. 立. 學. ‧ 國. 二、. 政治大. （一）文獻回顧. 回顧國內外有關討論空屋定義之界定、影響空屋率的因素、不動產投資行為與. ‧. 房價、租金與空屋資訊相關文獻，並加以整理歸納以找出適合作為本論文的研究基礎及研究方法。. sit. y. Nat. （二）實證分析. er. io. 1. 界定空屋資訊：因為行政院主計處進行的戶口及住宅普查（以下稱為普查）每 10年才進行一次，空屋資料較為有限，且間隔期間較長無法窺探每年空屋資訊. n. al. Ch. i n U. v. 的變化，因此，探討本研究主題前需對於空屋資訊之界定。. engchi. 2. 次數百分比與交叉分析：針對住宅空屋資訊之屬性資料進行次數百分比與交叉分析。 3. 相關性分析：針對空屋與租金、房價進行初步之相關性分析。 4. 地理資訊系統（GIS）空間分布分析：透過地理資訊系統（GIS）針對歷年來空屋率所在區位分布情形與該區房價進行空間分布分析。. 5.向量自我迴歸模式（Vector AutoRegression, VAR）與因果關係檢定（Granger Causality，GC）模型建立：為了解房價、租金等對空屋率的影響，利用時. 間數列分析方法之向量自我迴歸模式 (VAR) 進行實證，以自我相關分析、單根檢定、因果關係檢定及衝擊反應函數(Impulse Response Function，IRF) 分析，以便客觀的獲得這些變數其中的落後期數及了解變數間是否為領. 先、同步、落後情形，其影響程度大小狀況，以釐清各變數之間的互動關係。 3.

(17) 第三節. 研究範圍與限制. 本節分別針對研究之範圍及限制說明研究資料內容，以為後續實證模型選擇參考。. 一、研究範圍（一）研究對象：由於本文係研究空屋對住宅市場投資性影響分析，故以臺電公司所提供住宅「臺電用電資料」中，平均每月用電度數低於一定用電標準的低度使用住宅做為空屋判斷依據，以進行空屋資訊之界定。（二）時間範圍：本文時間範圍係以年度資料為自民國 98 年至民國 100 年臺電用電低度使用住宅屬性資料，以季資料是以民國 91 年第 1 季至 100 年第 4 季臺電. 政治大（三）地區範圍：本文之地理範圍為臺北市 12 個行政區（南港區、內湖區、大安區、立松山區、信義區、文山區、中正區、萬華區、士林區、北投區、中山區、大用電低度使用住宅戶數，與該期間內之房價、租金、利率等為研究範圍。. ‧ 國. 學. 同區）與新北市 29 個行政區（板橋區、三重區、中和區、新莊區、永和區、新店區、土城區、蘆洲區、樹林區、汐止區、三峽區、淡水區、鶯歌區、五. ‧. 股區、泰山區、林口區、瑞芳區、深坑區、石碇區、坪林區、三芝區、石門區、八里區、平溪區、雙溪區、貢寮區、金山區、萬里區、烏來區）為研究. sit. n. al. er. io 二、研究限制. y. Nat. 範圍。. Ch. engchi. i n U. v. （一）定義限制：相較於目前國內的住宅空屋資訊僅有每 10 年一次的住宅普查，不僅因為 10 年來住宅市場、家戶結構與居住需求已有結構性的改變而有時間落差性，且在普查報告中，有關空屋資訊只有住宅空屋數量與建築類型兩項，故本文係以臺電用電低度使用住宅戶所數推估的歷年空屋率資料為對象，有關空屋資訊則有建築構造、屋齡、坪數、樓層四項屬性資料分析。（二）地區限制：由於本文以空屋對「不同區位」住宅市場投資性影響分析之研究，故係針對臺北市與新北市為限制範圍。. 4.

(18) 第四節. 研究架構與流程. 研究架構. 一、. 本研究共分為五章，第一章為緒論，說明本研究的研究動機與問題、研究目的與方法、研究範圍與限制、研究架構與流程。第二章文獻回顧與整理，本章將針對影響空屋率的因素、房地產投機行為及房價、租金與空屋率關聯性相關文獻進行回顧整理，以作為本論文的研究基礎。第三章空屋資訊說明與研究設計，針對空屋資料與市場現況分析，進行本研究設計與說明。第四章為資料與實證結果分析，依研究設計所作之計量分析結果。第五章為結論與建議，依據本研究的結果作出結論，並對政府部門或私人單位提出建議。. 二、研究流程. 學. ‧ 國. 立. 政治大研究動機與問題研究目的與方法. ‧. 研究架構與流程. n. al. er. io. sit. y. Nat. 文獻回顧與整理. 空屋定義之界定與. Ch. engchi. i n U. 不動產投資行為. 影響因素. 實證模型之建立. 實證分析. 結論與建議資料來源：本研究整理圖 1-1：研究流程圖 5. v. 房價、租金與空屋資訊相關文獻.

(19) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i n U. v.

(20) 第二章. 文獻回顧與整理. 本章分為四節，第一節針對空屋定義之界定與影響因素進行分析，第二節針對不動產投資行為進行概論，第三節針對房價、租金與空屋資訊相關文獻作探討，第四節綜合本章內容作一小結，以為本文後續章節進行實證分析之基礎。. 第一節. 空屋定義之界定與影響因素. 本文研究的課題為空屋對不同區位住宅市場投資性的影響分析，首先針對空屋的相關定義作界定，另由於「投資動機」是否屬於影響空屋因素之一，則透過後續. 政治大. 文獻回顧瞭解兩者的相關性，以下就空屋定義之界定及影響因素的相關文獻進行整理。. 立. ‧ 國. 學. 一、空屋定義之界定. 國內外有許多學者致力於空屋率之研究，由 Blank and Winnick（1953）首先. ‧. 將勞工市場中工資會受就業率影響的觀念應用於出租市場中，提出自然空屋率的觀念，認為空屋率會影響租金變動，且不同類型的租賃不動產亦有不同的調整關係。. sit. y. Nat. Alchian and Allen（1964）則提出自然空屋率的觀點，認為自然空屋是提供換屋需求與購屋搜尋的必要空屋，屬於一種摩擦性需求(frictional demand) 。. io. er. Smith(1974) 則將自然空屋率定義為屋主考慮空屋持有成本、搜尋成本、需求變動. al. n. v i n Ch U Smith(1983)以自然失業率觀超額需求存在，而租金處於長期均衡狀態。Rosen e n g c h i and 及換約成本後，無調整租金之誘因下之空屋率，此時出租住宅市場沒有超額供給或點更清楚說明自然空屋率的理論意義，認為自然空屋率除了反應摩擦性需求之外，亦表示「為了期待更好的交易價格而對房屋空置（惜售）的數量比例，其所造成房屋上漲的力量，等於房屋閒置的供給量增加所造成價格下跌的力量。」Struyk(1988) 則認為自然空屋率是在市場資訊不完全的情況下，為維持住宅市場的正常運作，減少人們因住宅需求改變而遷徙時所必須支出之搜尋與換屋等交易成本，此種為因應住宅市場「交易」與「遷徙」等摩擦性需求(frictional demand)所準備的空屋比例。林祖嘉等(1994) 認為空屋率為住宅市場中為因應遷徙、交易搜尋所需的市場摩擦性空屋水準。張金鶚等(1997) 認為空屋為住宅存量中，可提供居住使用但卻未使用或低度使用之住宅單位。彭建文(2005) 認為由於住宅具有異質性與不可移動性，加以住宅資訊的不充足，導致交易雙方均必須花費相當的時間與成本方能尋得適當的住宅，故住宅市場中有相當數量的空屋存在可說是維持住宅市場正常與有效率運作所必須，一般稱之為自然空屋率（natural vacancy rate）。此外，他提出均衡空 7.

(21) 屋率為屋主在權衡本身對住宅的消費或投資需求、空屋持有成本、以及房價波動性後，暫時不會直接影響房價變動的空屋比例。另外，在該文中彭建文於回顧國外文獻後，又進一步提出在自然空屋率理論中，將住宅的超額供給或超額需求定義為自然空屋率與實質空屋率之差額，此差額又稱為空屋隙（vacancy gap）。當實質空屋率等於自然空屋率，此時實際租金變動等於零，若出租住宅市場有超額需求存在時，會使得實質空屋率低於自然空屋率，此時屋主會調高租金水準。反之，當出租住宅市場有超額供給存在時，實質空屋率會高於自然空屋率，此時屋主將調降租金水準。花敬群（2001）也提出空屋率對房屋價格的影響是以「是否超過自然空屋率」為基準，亦即，如果空屋率的上升伴隨著自然空屋率的提高，那麼將不會對房價造成負面影響。內政部營建署於 2009 年「建立長期推估空屋資訊暨查核機制」委託資訊服務案總結報告書曾提及，有許多國家包括美國、德國政府，都採取電力公司用電度. 政治大空屋的相關定義除了上述學者提及外，國內有關空屋界定的統計運用資料，有立行政院主計處每 10 年進行一次的戶口及住宅普查，藉此調查空閑住宅率。而所稱空數推估空屋數量與空屋率方式來做空屋率的調查使用。. ‧ 國. 學. 閑住宅係指該住宅無人經常居住，並且未供其他用途使用，包括待租、待售、已售或已租，尚無人經常居住住宅、有第 2 棟以上未經常居住住宅、因工作等原因居住. ‧. 他處而無人經常居住住宅等，而空閑住宅率係指空閑住宅占住宅數比率。另外，臺電公司所提供的臺電用電不足底度或低度使用資料推估空屋數量，則. Nat. sit. y. 屬於目前推估空屋數量方法中，最具規模且有系統的資料。也就是臺電用電資料中，以平均每月用電度數低於一定用電標準的低度使用住宅做為空屋判斷依據，並推估. io. n. al. er. 低度使用住宅分析的統計方式。將前述空屋定義之界定整理如下：. Ch. engchi. i n U. v. 表 2-1 空屋定義之界定（續）作者或調查單位. 定義. Blank and Winnick 空屋率會影響租金變動，不同類型的租賃不動產亦有不同的調整關係。（1953） Alchian and Allen 自然空屋是提供換屋需求與購屋搜尋的必要空屋，屬於一種（1964）摩擦性需求(frictional demand)。. Smith(1974). 將自然空屋率定義為屋主考慮空屋持有成本、搜尋成本、需求變動及換約成本後，無調整租金之誘因下之空屋率，此時出租住宅市場沒有超額供給或超額需求存在，而租金處於長期均衡狀態。. 8.

(22) 表 2-1 空屋定義之界定（續完）定義. 作者或調查單位 Rosen and Smith(1983). 自然空屋率除了反應摩擦性需求之外，亦表示「為了期待更好的交易價格而對房屋空置（惜售）的數量比例，其所造成房屋上漲的力量，等於房屋閒置的供給量增加所造成價格下跌的力量。」. Struyk(1988). 自然空屋率為在市場資訊不完全的情況下，為維持住宅市場的正常運作，減少人們因住宅需求改變而遷徙時所必須支出之搜尋與換屋等交易成本，此種為因應住宅市場「交易」與「遷徙」等摩擦性需求所準備的空屋比例。. 林祖嘉等(1994). 空屋率為住宅市場中為因應遷徙、交易搜尋所需的市場摩擦性空屋水準。. 治政大以平均每月用電度數低於一定用電標準的低度使用住宅做立為空屋判斷依據（即臺電用電不足底度或低度使用資料），. 彭建文等(1995). ‧ 國. 學. 並推估低度使用住宅分析的統計方式。. 空屋為住宅存量中，可提供居住使用但卻未使用或低度使用之住宅單位。. 彭建文(2005). 由於住宅具有異質性與不可移動性，加以住宅資訊的不充足，導致交易雙方均須花費相當的時間與成本方能尋得適當的住宅，故住宅市場中有相當數量的空屋存在可說是維持住宅市場正常與有效率運作所必須，一般稱之為自然空屋率。. ‧. 張金鶚等(1997). er. io. sit. y. Nat. al. v. 有許多國家包括美國、德國政府，都採取電力公司用電度數推估空屋數量與空屋率方式來做空屋率的調查使用。. 行政院主計處. 空閑住宅率係指空閑住宅占住宅數比率。所稱空閑住宅係指該住宅無人經常居住，並且未供其他用途使用，包括待租、待售、已售或已租，尚無人經常居住住宅、有第 2 棟以上未經常居住住宅、因工作等原因居住他處而無人經常居住住宅等。. n. 內政部營建署 (2009). Ch. engchi. i n U. 資料來源：本研究整理. 由上述文獻整理可初步了解，空屋率的研究係由住宅出租市場的價格調整衍生而來之理論，自然空屋率會影響租金變動，而自然空屋率也會隨著不同類型的租賃住宅而有所不同。自然空屋率的高低往往反映出搜尋成本與持有成本的高低、遷移難易度、住宅市場的供需結構…等，惟影響空屋的因素仍有許多，以下就影響空屋率的因素做進一步的分析與說明。另外，由國內外的文獻回顧也可看出部分空屋資訊是以平均每月用電度數低於一定用電標準的低度使用住宅做為空屋判斷依據。 9.

(23) 二、影響空屋率的因素由前一節中瞭解國內外學者對於空屋率的定義，接下來進一步探討影響空屋率的因素。其中 Alchian and Allen（1964）認為搜尋成本與遷移率會提高市場的自然空屋率。 Rosen and Smith(1983)認為空屋之所以存在，主要在應付市場摩擦所需，如高交易及搜尋成本、住宅供給面反應過慢、信用市場不健全、現存長期租約妨礙租金之調整速度以及市場資訊之不健全。Struyk(1988)曾對同樣面臨高空屋率問題的約旦，利用空屋抽樣調查來探討造成高空屋的原因，發現造成約旦高空屋率的原因並不單純，除投機因素外，尚包括空屋定義以及不當的住宅政策等因素，但該文中亦缺乏嚴謹的實證分析。Voith and Crone（1988）認為辦公室的自然空屋率除受不同. 治政大快速之地區其自然空屋率也較高，發展較緩慢之地區其自然空屋率則較低，但實質立空屋率與自然空屋率之間並沒有明顯的關係存在。Haurin（1988）以搜索理論為基時間的影響外，亦應將總體經濟變數變動所產生之衝擊加以考量，實證發現發展較. ‧ 國. 學. 礎，實證結果發現異質性越高的住宅，需求者出價範圍將較廣，供給者也不易訂定售價範圍，使得住宅較不易成交而銷售期間拉長。Jud and Frew（1990）利用自然. ‧. 空屋率理論，並參考 Haurin（1988）的理論假設，認為不同類型住宅可能會有不同的空屋率型態，實證結果發現非典型住宅比例較高的市場，其自然空屋率也較高。. sit. y. Nat. Wheaton（1990）特別強調市場資訊的不完全，由於住宅資訊的不健全，不論是出售住宅或是出租住宅，交易雙方均必須花費時間及成本以獲取市場資訊。Gabriel and. io. n. al. er. Nothaft(2001)認為必須考量空屋發生頻率與空屋期間對於租金的影響，該文使用. i n U. v. 1987~1996 年美國主要都會區之組成資料，實證發現租金變動率會受到實質空屋發. Ch. engchi. 生頻率與其均衡水準之差額以及實質空屋期間與其均衡水準之差額的影響，空屋期間會因不同都會區之居住成本與住宅存量之異質性而有所不同，空屋發生頻率會隨都會區間人口遷移率、國宅多寡、以及人口成長率之不同而有差異。彭建文（1994）利用住宅屬性與家戶屬性資料進行進實證，結果顯示當住宅屬性與一般住宅差異程度越高，或是所有權人的持有動機非屬於正常換屋需求，則空屋率將越高。林祖嘉（1994）透過聯立方程式進行實證空屋率與房價間關係，其發現空屋率受到房價、遷徙率、房價分散程度及前期空屋率等因素影響。彭建文、張金鶚（1995）將空屋率設定為房價、租金、遷徙率、房價分散程度、預期資本利得、預期都市發展潛力、房價負擔能力、建築管制與否、以及前期空屋率的函數，實證發現除房價差異程度未達顯著水準外，其他變數對於空屋率的影響均相當顯著。花敬群（2001）認為從 Alchian and Allen（1964）與 Rosen and Smith(1983)所提出的自然空屋率的觀點凸顯兩個重要訊息，一是自然空屋率受到住宅市場的供需結構與特質所影響，如果住宅交易的搜尋成本高，則會產生較高的自然空屋率；其次， 10.

(24) 空屋率對房屋價格的影響是以「是否超過自然空屋率」為基準，亦即，如果空屋率的上升伴隨著自然空屋率的提高，那麼將不會對房價造成負面影響。另外，他進一步的指出自有率的提高將使得整體市場供給者為搜尋理想買方所需閒置的住宅數量擴大，且搜尋時間會延長。在此情況下，住宅自有率的提高將引起自然空屋率的增加，並且減緩空屋數量增加對住宅價格下跌的力量。在此觀點下，住宅自有率不再只是市場運作的結果，而是影響市場空屋率與價格波動的重要變數。林韋宏、彭建文、林子欽（2003）提出以異質性、遷移性、投資性三觀點，探討不同地區間住宅屬性對空屋形成機率的可能影響，並以 2000 年戶口與住宅普查資料作為實證，實證結果顯示住宅屬性愈異於一般典型住宅、使用者容易遷移、以及受投資者偏好的住宅，其空屋形成機率將較高。彭建文（2004）修正彭建文、張金鶚（1995）所建立的空屋影響模型，並參考林祖嘉（1994）改以房價與空屋率聯立模型方式探討影響. 政治大負。影響因素除房價外，尚有空屋率、房價、租金、遷徙率、所得、家戶數、住宅立異質性、住宅存量、預期景氣。空屋率因素的變化發現房價是影響空屋率最重要的變數，但其對於空屋率的影響為. ‧ 國. 影響空屋率因素. y. 搜尋成本與遷移率會提高市場的自. sit. 搜尋成本、遷移率. 空屋之所以存在，主要在應付市場摩. n. al. Ch. er. 然空屋率。. io. Allen（1964）. 影響空屋率因素簡述. Nat. Alchian and. 表 2-2 影響空屋率因素（續）. ‧. 作者. 學. 將前述影響空屋率因素整理如下：. v i交易及搜尋成本、住宅供 n U 給面反應、信用市場健全. 擦所需，如高交易及搜尋成本、住宅 Rosen（1983）. engchi. 供給面反應過慢、信用市場不健全、現存長期租約妨礙租金之調整速度以及市場資訊之不健全。. 造成約旦高空屋率的原因並不單 Struyk（1988）. 純，除投機因素外，尚包括空屋定義以及不當的住宅政策等因素。. 11. 度、現存長期租約妨礙租金之調整速度、市場資訊健全度. 投機因素、空屋定義、住宅政策.

(25) 表 2-2 影響空屋率因素（續）作者. 影響空屋率因素簡述. 影響空屋率因素. 將總體經濟變數變動所產生之衝擊 Voith and Crone 加以考量，發現發展較快速之地區其（1988）. 都市發展速度. 自然空屋率也較高，發展較緩慢之地區其自然空屋率則較低。異質性越高的住宅，需求者出價範圍將較廣，供給者也不易訂定售價範. Haurin（1988）. 圍，使得住宅較不易成交而銷售期間住宅異質性拉長。. 立. 政治大. 不同類型住宅可能會有不同的空屋. ‧ 國. 例較高的市場，其自然空屋率也較住宅類型. 花費時間及成本以獲取市場資訊。. al. 市場資訊透明度. v i n Ch 空屋期間會因不同都會區之居住成 engchi U 本與住宅存量之異質性而有所不居住成本、住宅異質性、 n. Gabriel and Nothaft(2001). sit. 住宅或是出租住宅，交易雙方均必須. io. Wheaton（1990）. Nat. 由於住宅資訊的不健全，不論是出售. y. ‧. 高。. er. （1990）. 率型態，實證結果發現非典型住宅比. 學. Jud and Frew. 同，空屋發生頻率會隨都會區間人口人口遷移率、國宅多寡、遷移率、國宅多寡、以及人口成長率人口成長率之不同而有差異。. 彭建文（1994）. 當住宅屬性與一般住宅差異程度越住宅屬性、所有權人的持高，或是所有權人的持有動機非屬於有動機正常換屋需求，則空屋率將越高。. 林祖嘉（1994）. 空屋率受到房價、遷徙率、房價分散房價、遷徙率、房價分散程度及前期空屋率等因素影響。程度及前期空屋率. 12.

(26) 表 2-2 影響空屋率因素（續完）作者. 影響空屋率因素簡述. 彭建文、張金鶚（1995）. 影響空屋率因素. 將空屋率設定為房價、租金、遷徙率、房價分散程度、預期資本利得、房價、租金、遷徙率、房預期都市發展潛力、房價負擔能力、價分散程度、預期資本利建築管制與否、以及前期空屋率的函得、預期都市發展潛力、數，實證發現除房價差異程度未達顯房價負擔能力、建築管著水準外，其他變數對於空屋率的影制、前期空屋率響均相當顯著。 1. 自然空屋率受到住宅市場的供需結構與特質所影響，如果住宅交易的搜尋成本高，則會產生較高市場的供需結構與特質. 政治大的自然空屋。（如：搜尋成本）、住宅立. 花敬群（2001）. ‧ 國. 學. 2. 住宅自有率的提高將引起自然空自有率屋率的增加，並且減緩空屋數量增加對住宅價格下跌的力量。. ‧. 住宅屬性愈異於一般典型住宅、使用林韋宏、彭建文、者容易遷移、以及受投資者偏好的住異質性、遷移性、投資性林子欽（2003）宅，其空屋形成機率將較高。. sit. y. Nat. n. al. er. io. 房價是影響空屋率最重要的變數，但房價、空屋率、租金、遷其對於空屋率的影響為負。影響因素徙率、所得、家戶數、住除房價外，尚有空屋率、租金、遷徙宅異質性、住宅存量、預率、所得、家戶數、住宅異質性、住期景氣宅存量、預期景氣. 彭建文（2004）. Ch. engchi. i n U. v. 資料來源：本研究整理. 由上述文獻整理可知，影響空屋率的成因除了總體經濟因素外，住宅異質性、所有權人的持有動機、投機因素、預期資本利得、預期都市發展潛力等亦會影響，而此等因素與顯示部分空屋率的形成與房地產投資行為有關，接下來再就不動產投資行為做進一步的探討與說明。. 13.

(27) 第二節. 不動產投資行為. 由於不動產可實際供人居住，使得不動產除了可自用外，尚可出租收取租金報酬。另外，由於其稀少性與異質性的特性，加以房地產市場交易資訊的不透明化，使得不動產容易淪為投資炒作的工具，在這兩種情形下衍生出不動產投資與投機行為，以先就不動產投資意義進行探討，另再就不動產投資與投機行為進行比較。. 一、不動產投資意義之探討投資的定義是：為獲得未來可能的價值而犧牲當前既有的價值。投資基本上涉及風險、利潤與時間三個變數，一般投資工具乃建立在這三種變數之組合關係上。. 治政大當投資風險性愈大，平均預期利潤也就愈高；當投資風險性愈小，平均預期利潤也立就越低。因此任何投資工具或類型的選擇，完全看個人對風險的偏好程度而定。. 當投資環境在趨向競爭或效率的情況下，投資風險與預期利潤將一起變動，換言之，. ‧ 國. （Risk Averter）、「風險中立者」（Risk （一）. Ｎeutral），及「風險愛好者」（Risk Lover）. ‧. 三種。. 學. 投資者依其對風險偏好程度的大小，有三種不同的態度，分別為「風險趨避者」. 風險趨避者：一般人或是保守者皆寧可在低風險或無風險情況下進. sit. y. Nat. 行投資，賺取小額利潤，除非有高額報酬，才會願意在高度風險下進行投資。如圖2-1所示，Ｃ曲線即代表趨避風險者之效用曲線，其. io. n. al. er. 斜率為遞減，表示隨著風險的等量增加，可獲得相對報酬遞減，所以保守者寧可在低風險時作決策。（二）. Ch. engchi. i n U. v. 風險愛好者：對於賭客會投機者而言，為要獲取較大利潤，自然願意承擔較大風險。如圖2-1所示，Ａ曲線即代表偏好風險者之效用曲線，因為隨風險增加，其可獲得報酬隨之遞增，換言之，投資者為獲取較高利潤機會，寧可甘冒更大的風險來作投資決策。. （三）. 風險中立者：介於保守者或投機者之間，另外有一種投資者，係屬風險中立態度，如圖2-1B曲線所示。預期風險的增加，其報酬依相同比例增加，故其投資對風險高低無特殊偏好。. 14.

(28) Ａ風險愛好者. 投資效用. Ｕ（ｘ）. Ｂ風險中立者Ｃ風險趨避者. 政治大圖2-1投資者對風險的三種態度圖. 投資額度（ｘ）. 二、不動產投資與投機. 學. ‧ 國. 立. 針對投資與投機在時間、風險、利潤上的區別進行比較。. ‧. 經過前一節對投資論述後，接下來探討另一個與投資相對應的概念－投機，並. y. Nat. 一般對投機之研究多為經濟學上的觀點，如Keyner,J. M.指出：「投機行為乃是. sit. 比較現在更能洞悉將來市場可能發生的事象，並藉此達到獲利之目的。」 4 。. al. er. io. Lancaster,K 5認為「在一般人的想像中，『投機』這個名詞是指較不誠實的市場操作. n. v i n Ch 是表示對應可預期但隨時間變動的不確定市場的利潤動機。」，而高叔康認為「投機 engchi U. 者求取巨大利潤或應付財務上的困難所作出的行為。而對經濟學家來說，『投機』只是指在市場競爭過程中，以價格變動為對象，冒著風險而獲得差額利潤之謂。」，「投機是對將來經濟事象變化的一種預想。」。投機的觀念用於土地或房地產中，除了投機本身的特質外，另外加入房地產異於其他財貨的特性，使土地投機的定義較一般投機之定義顯得特殊化與專業化。 Adams,J.E.與Lindeman,B（1979）6指出「土地投機指購買土地者並不具有使用土地之意念，而只是等待將來再出售，以賺取利潤的情形。」，而Grey,A,L指出「土地投機是把持土地，使其不作當前最有效使用，以便等待高價出售，或日後能獲取較高報酬之其他使用。」7。內政部地政司曾於全國土地會議討論定義「凡購買房屋土地行為，不以自行使用或出租（借）供他人使用為目的，而以等待下次出售賺取買賣 4 5 6 7. 參閱曾秋木（1975）參閱吳惠林、劉鶯釧同譯(1979) ;Lancaster,K 著。參閱 Adams,J.E., Lindeman B.（1979）參閱花敬群、張金鶚（1993） 15.

(29) 價差之利益為目的是謂投機。」，主要強調的是「不合理使用（或不使用）」與「轉售圖利」，其中「不合理使用」一項乃土地投機異於股票、期貨投機的現象，而「轉售圖利」則為投機的共通特性。通常投資、投機兩者有時很難分別，但通常兩者在內涵上有下列的區別：投資較重視長期的時間介入，且強調理性的分析與評估，背後隱含合理的風險與利潤。投機較看重短期的時間介入，缺乏理性的分析與評估，憑著直覺或非正式資訊管道，背後隱含不正常的利潤與風險。由此可之，投資與投機是種相對關係，亦可說投機是一種較特殊的投資行為，他傾向高風險、高期望報酬、較短期且於時機良好時較易出現。投機與投資從經濟學角度來說並沒有太大差別，其主要的差別在於投資具有「再. 政治大一步以「風險」、「利潤」與「時間」三個指標分析不動產投機與投資之異同。立從風險與利潤來看，不動產投機與投資的差異點在利潤面，投機者的期望利潤生產」（Reproduction）的功能，而投機則為資產在市場上不同時間的轉手行為。進. ‧ 國. 學. 與需求利潤大於投資者，而真實利潤則可認為與平均利潤相似，但較高的利潤或較強烈的損失多屬投機的結果。在風險面，投機在財務風險與經營風險的承擔上均大. ‧. 於投資者，故可認為較高風險的投資行為屬於投機。. 就利潤而言，不動產投資的利潤來源主要有經營收益（如租金）、資產增值與節. Nat. sit. y. 稅等。雖然在合理的經濟環境中，經營收益應為投資房地產的主要收益，但在臺灣的情形，不動產本身的增值才是投資者所關注的。. io. n. al. er. 時間因素一般認為投機是較短期的，而投資則較長期，但在房地產市場中大規. i n U. v. 模的投機行為常配合土地開發，但以其存續期間亦屬於長期，這點亦是一般投機行. Ch. engchi. 為的經濟分析模型無法有效分析房地產投機的主因之一。但基本上，短期的轉售圖利行為仍是不動產市場中的主要投機行為，將前述投資與投機兩者比較整理如下表 2-3。而總括來說，風險、利潤與時間三要素對投機與投資的關係，可歸納為五種投機傾向較高的投資行為： 1. 短期低風險高利潤之投資：如景氣好時房地產買進賣出的轉售行為。. 2. 短期高風險低利潤之投資：類似賭博的投機型為，於房地產市場中較無此類行為。. 3. 短期高風險高利潤之投資：如購買預售屋轉售的行為。 4. 長期高風險高利潤之投資：如購買土地囤積，期待變更地目的投資行為。 5. 長期低風險高利潤之投資：如財團運用強大的獨占力進行價格影響的行為。歸納起來，投資與投機是種相對關係，亦可說投機是一種較特殊的投資行為，他傾向高風險、高期望報酬、較短期且於時機良好時較易出現。（花敬群、張金 16.

(30) 鶚，1993）表2-3 投資與投機比較一覽表投資. 投機. 較重視長期的時間介入，且強調理較看重短期的時間介入，缺乏理性的區別性的分析與評估，背後隱含合理的分析與評估，憑著直覺或非正式資訊風險與利潤。管道，背後隱含不正常的利潤與風險。時間. 較長. 較短. 風險. 較小. 較大. 利潤. 較小. 較大. 理性. 有. 立. 資料來源：本研究整理. 政治大. 缺乏. ‧ 國. 學. 由上述文獻整理可知，投機與投資兩者在持有動機、投入時間、承受風險、期望利潤等均有明顯的不同，投機與購買後短期間內出售賺取價差（價格）為目的「不. ‧. 動產短期投資」性質相類似，投資則與多規劃為出租以獲得租賃利益（租金）的「不動產長期投資」性質相類似，在尚未尋覓合適買方與承租方前便有短、長期空屋持. y. Nat. sit. 有現象產生，惟空屋投資性與住宅價格、租金三者是否有關聯性，接下來再就這三. n. al. er. io. 者的相關文獻做進一步的探討與說明。. Ch. engchi. 17. i n U. v.

(31) 第三節. 房價、租金與空屋資訊相關文獻. 在透過第一節空屋影響因素相關論述後，了解房價、租金與預期資本利得為眾多空屋影響因子之一，由於空屋率亦為房價、租金影響因子之一，接下來先針對房價與租金影響因素進行探討，最後再就空屋與房價、租金的關聯性分析所採用的方法與實證結果進行整理分析。. 一、房價與租金影響因素由於房價是住宅供給與住宅需求交互作用的結果，房價同時會受到住宅供給與住宅需求因素影響，過去研究影響房價因素很多，陳明吉（1989）以迴歸模式分析. 政治大建築費用指數、通貨膨脹率及經常性收入變動率。立薛立敏（1990）以住宅價格變動率為因變數進行實證分析，結果顯示前一年及住宅價格影響因素，實證結果長期模式之變數依顯著性大小依序為股價指數、房屋. ‧ 國. 學. 前二年之貨幣供給額增加率、所得、房屋貸款利率及戶數增加率為影響住宅價格的重要解釋變數。. ‧. 傅舒妙（1990）利用民國 62 年至 77 年台北都會區之預售屋價格資料建立實證模型，得到影響住宅價格變動的重要總體經濟因素為所得及物價。. Nat. sit. y. 李建裕（1991）探討大高雄地區民國 75 年 1 月份至 79 年 5 月份之預售屋價格. io. 價格，且住宅價格與股價二者相互影響。. n. al. er. 的變動情形，並建立聯立之計量模式，實證結果發現貨幣供給額及利率會影響住宅. i n U. v. 曾建基（1993）探討環境因素與住宅價格之關係，顯示國民所得、人口總數、. Ch. engchi. 股價指數以及家庭結構等因素會影響住宅價格。. 林祖嘉、張金鶚、彭建文（1994）透過聯立方程式進行實證空屋率與房價間關係，其發現房價會受到當期空屋率、家戶數、家庭可支配所得、以及前期空屋率影響。林秋瑾、黃佩玲（1995）利用總體經濟變數包含工資、物價、所得、貨幣供給額、股價、匯率及利率等，以 VAR 模型進行住宅價格與總體經濟變數關係研究，發現住宅價格自身的解釋程度僅佔三分之一，另三分之二倍其他的總體經濟變數所解釋，顯示住宅價格受總體經濟變數的影響相當大。林秋瑾（1997）利用似無相關迴歸分析估計法（SURE , Seemingly Unrelated Regression Estimate）來分析縱合估計時間序列與橫斷面資料的線性（Time Series Cross Section Regression）經濟模型，認為影響房價因素有租金、都市土地價格、利率、新建數量、預期資本利得、建築成本。彭建文、黃心儀、賴鳴美、林欣柔(2003) 依據國內住宅市場供需結構重新建構 18.

(32) 房價與租金的調整模型，認為在房價影響因素中，依其重要性分別為所得、租金、結構改變、預期景氣、以及空屋率。關於影響租金因素，林秋瑾（1997）認為租金影響因素為家戶所得、家戶數、非住宅財貨價格、房價、利率、預期資本利得。彭建文、黃心儀、賴鳴美、林欣柔(2003) 依據國內住宅市場供需結構重新建構房價與租金的調整模型，認為在租金影響因素中，租金影響因素則依序為家戶數、房價、住宅存量、以及預期景氣。林秋瑾，黃瓊瑩(2004)，認為影響不動產投資之風險因素為預售屋平均房價、貨幣供給額、通貨膨脹率、台北市房屋租金價格指數、營建股股價指數及利率。. 由過去的相關文獻整理之後，歸納出影響房價與租金相關因素內容如下：. 影響因素項目總體經濟變數. 政治大. 表 2-4 過去文獻所使用影響因素一覽內容加權股價指數、五大行庫平均房貸利率、貨幣供給額年增率 (M1b)、貨幣供給額年增率(M2)、購置住宅貸款餘額、建築融資貸款餘額、失業率、經濟成長率、消費者物價指數、貨幣供給額、匯率、國內生產毛額國民所得、及通貨膨脹率、家庭可支配所得、預期資本利得、預期景氣。房價、空屋率、租金、建造執照面積、房屋建築人數、使用執照面積、住宅存量。土地及建築成本、容積率、優惠房貸政策、稅賦政策、人口總數、家戶數、家庭結構、房屋建築費用指數。. 立. n. al. er. io. sit. y. Nat. 其他相關影響變數. ‧. ‧ 國. 學. 住宅與金融市場變數. 資料來源：本研究整理. Ch. engchi. i n U. v. 二、房價、租金與空屋資訊相關文獻由前一節中瞭解影響房價與租金因素後，接下來進一步探討有關房價、租金與空屋關聯性分析之文獻。李瑞麟、陳蓓如（1993）分析空屋的成因，其中與房價、租金與投資性有關者，有下列數端：（1）房屋持有成本低，而短期預期利潤高，但只要價格合理，屋主仍會出售或出租。（2）我國股票市場不健全，波動大、風險大，投機多於投資。因此，一般人投資機會小，就轉向最穩賺不賠的房地產市場。（3）房地產短期預期利潤高，房地產投機客炒作房地產，造成短期投資的房屋不能作其他利用。該文透過分析空屋的成因，找出與房價、租金與投資性有關者，但未對空屋投資性與房價、房租之關聯性，進一步實證分析。彭建文、張金鶚（1995）將空屋率設定為預期資本利得、人口遷徙率、房價水準、房價差異程度、房價負擔能力、預期都市發展潛力、租金、實施區域計畫建築 19.

(33) 管制與否、前期空屋率的函數，實證發現除房價差異程度未達顯著水準外，其他變數對於空屋率的影響均相當顯著。其中預期資本利得、人口遷徙率、預期都市發展潛力、實施區域計畫建築管制等變數，對空屋率的迴歸係數均呈正號，表示預期資本利得愈高，對住宅投資、保值的需求愈多，空屋率將愈高，遷徙率愈高，則住宅市場中為因應遷徙搜尋所需的必要空屋水準也會愈高，都市預期發展潛力與建築管制兩變數主要反映住宅供給面急速增加，將造成空屋率的提高。而房價水準、房價（租金）負擔能力等變數與空屋率則呈現負相關。房價水準與租金最主要反映的是空屋的持有成本與機會成本，此成本愈高一般人會儘量對空屋加以利用，因而空屋率將愈低，房價負擔能力與空屋率呈反向相關，代表房價負擔能力愈低，空屋率將愈高。綜而言之，由實證結果可知，價格愈高空屋率將愈低，但在預期資本利得偏高，而租金、房價能力偏低的情況下，加上龐大的前期空屋存量，所以空屋率仍居. 政治大花敬群(2001)從住宅自有率的觀點針對自然空屋率理論進行檢討，並建構房立價、空屋數、以及住宅自有率的聯立方程式，發現持續上升的住宅自有率可能是造高不下。. ‧ 國. 學. 成國內高空屋率與高房價的原因，而政府的住宅補貼政策則是使住宅自有率不斷上升的助力。從其實證分析的結果得知，住宅自有率對房價的正向影響程度超過空屋. ‧. 數量對房價的抑制程度，因此鼓勵購屋的補貼政策確實可以產生穩定房價的效果，但是將會使得空屋問題持續擴大或延續，因此購屋補貼政策確實有其值得商榷之. Nat. sit. y. 處，而租賃住宅市場的健全，應該才是更理想的住宅政策方向。林韋宏、彭建文、林子欽(2003) 以異質性、遷移性、以及投資性三個觀點. io. n. al. er. ，探討不同地區間住宅屬性對空屋形成機率的可能影響，並以 2000 年戶口與住宅普. i n U. v. 查資料作為實證。實證結果顯示愈受歡迎的住宅不動產投資標的，可能愈容易引起. Ch. engchi. 空屋的形成。住宅屬性中最具投資性的小面積住宅即印證此假設。其也認為由於國內租賃住宅市場規模相對狹小，租金水準亦不高，投資者害怕租賃糾紛，多將投資標的等待增值，就算投資者將其出租收取租金，由於租賃住宅的住戶遷徙率高於自有住宅，若住宅容易成為投資的標的，其空屋形成的機率也會升高。另外，投資性的增加則會使得實際空屋率提高，因其會使得閒置以等待資本利得的空屋增加。林祖嘉、彭建文（2003）重新修正林祖嘉等（1994）所建立的房價與空屋率聯立調整模型，並推算 1980 年至 2002 年台灣地區各縣市的自然空屋率，結果發現房價與空屋率之間具有顯著的反向關係。彭建文、黃心儀、賴鳴美、林欣柔(2003) 依據國內住宅市場供需結構重新建構房價與租金的調整模型。實證結果發現，同時考量結構改變與物價調整的模型較能正確反映房價與租金相關變數的調整關係。此外，房價影響因素依其重要性分別為所得、租金、結構改變、預期景氣、以及空屋率，而租金影響因素則依序為家戶數、房價、住宅存量、以及預期景氣。整體來看，房價對於租金的影響係數明顯高於租 20.

(34) 金對於房價的影響，預期增值對於房價與租金的影響大致相當，但影響方向相反，而住宅存量與空屋率分別對於租金與房價產生負向影響，但住宅存量對於租金的負向影響明顯大於空屋率對於房價的負向影響，上述三點差異可能是造成國內房價與租金波動趨勢不一致的重要原因，認為空屋率對於房價的影響力未如預期般大，可能是因為許多空屋的持有人將其空屋求租或閒置，並未直接將其在自有住宅市場求售所造成。彭建文（2004）以三次普查資料為台灣地區空屋狀況變遷與原因分析，其認為整體來看，都市化程度較高的縣市不論在空屋率水準或是空屋率波動幅度上普遍較都市化程度低的縣市為高，實證分析的結果推測 1991~2001 年間國內住宅市場空屋率大幅上升的現象，並非由於自然空屋率上升所造成，家戶所得的增加使得家戶更有能力負擔住宅閒置成本或購置第二屋，以及因為政府宣告實施容積管制引發建商. 政治大彭建文（2005）以自然空屋率理論來探討自有住宅市場中房價與空屋率的關係，立並透過台北市與台北縣1980-2001年的資料估算使房價變動為零的均衡空屋率。實證. 搶建，造成住宅供給充裕度明顯上升，此兩者可能才是造成空屋率大幅上升的主因。. ‧ 國. 學. 結果發現，空屋率與房價的變動有顯著的反向關係，但就台北市而言，以當期空屋率對實質住宅單價變動率影響的模型較佳，而台北縣則以前期空屋率對名目住宅總. ‧. 價變動率的影響模型較佳，顯示出台北市與台北縣住宅市場在運作上有明顯的差異。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 前述文獻乃以住宅價格、租金與空屋投資性關聯性分析，惟並未對地區性、時間性之空屋投資性進一步實證分析其關聯性。將前述房價、租金與空屋投資關聯性分析之文獻整理如下：. Ch. engchi. 21. i n U. v.

(35) 表 2-5 房價、租金與空屋資訊相關文獻一覽表（續）作者. 研究題目. 研究方法. 林祖嘉、張金鶚、彭建文（1994）. 台灣地區空屋率與房價調整之均衡分析. 實證結果. 採用 2SLS 及實證結果發現空屋率受到房價、遷徙 3SLS 方法進率、房價分散程度及前期空屋率等因素行聯立體系影響。的迴歸估計. 彭建文、臺灣地區空迴歸分析張金鶚屋現象與原（1995）因分析. 實證結果發現預期資本利得、人口遷徙率、預期都市發展潛力、實施區域計畫建築管制等變數，對空屋率的迴歸係數均呈正號。而房價水準、房價（租金）負擔能力等變數與空屋率則呈現負相關。. 政治大. 花敬群自有率、空屋兩階段 2SLS 實證結果發現持續上升的住宅自有率（2001）數量與住宅迴歸分析可能是造成國內高空屋率與高房價的市場調整原因。. 立. n. 彭建文、黃心儀、賴鳴美、林欣柔 (2003). Ch. y. sit. er. io. al. 以異質性、遷移性、以及投資性三個觀點，探討不同地區間住宅屬性對空屋形成機率的可能影響，並以 2000 年戶口與住宅普查資料作為實證。實證結果顯示愈受歡迎的住宅不動產投資標的，可能愈容易引起空屋的形成。. ‧. ‧ 國. 學. 住宅屬性對羅吉斯模型空屋形成機（Logistic）率影響之研究 — 以台北市為例. Nat. 林韋宏、彭建文、林子欽 (2003). iv n U在房價影響因素中，依其重要. e n g甲、 hi c性分別為所得、租金、結構改變、預. 住宅租買選聯立模型擇與自有住宅市場調整均衡房價租金比與均衡住宅自有率之探討. 期景氣以及空屋率，除空屋率外，所有變數對於房價的影響均為正向。乙、在租金影響因素中，家戶數是最重要的變數，其次依序為房價、住宅存量、以及預期景氣。家戶數與房價對於租金有正向的影響，預期景氣與住宅存量則對於租金有不小的負向影響。丙、住宅存量與空屋率分別對於租金與房價產生負向影響，但住宅存量對於租金的負向影響明顯大於空屋率對於房價的負向影響。. 22.

(36) 表 2-5 房價、租金與空屋資訊相關文獻一覽表（續完）作者. 研究題目. 研究方法. 實證結果. 林祖嘉、臺灣地區自採用 2SLS 及實證發現房價與空屋率之間具有顯著的彭建文然空屋率之 3SLS 方法進反向關係。（2003）再估計行聯立體系的迴歸估計彭建文臺灣地區空採用 2SLS 及（2004）屋狀況變遷 3SLS 方法進與原因分析行聯立體系的迴歸估計. 立. 政治大. ‧ 國. n. al. er. io. sit. y. ‧. Nat. 實證結果發現，空屋率與房價的變動有顯著的反向關係，但就台北市而言，以當期空屋率對實質住宅單價變動率影響的模型較佳，而台北縣則以前期空屋率對名目住宅總價變動率的影響模型較佳，顯示出台北市與台北縣住宅市場在運作上有明顯的差異。. 學. 彭建文自有住宅市迴歸分析（2005）場均衡空屋率分析－以台北縣市為例. 資料來源：本研究整理. 實證分析的結果推測 1991~2001 年間國內住宅市場空屋率大幅上升的現象，並非由於自然空屋率上升所造成，家戶所得的增加使得家戶更有能力負擔住宅閒置成本或購置第二屋，以及因政府宣告實施容積管制引發建商搶建，造成住宅供給充裕度明顯上升，此兩者才是造成空屋率大幅上升的主因。. Ch. i n U. v. 由上述文獻的實證分析可得知，房價水準與租金最主要反映的是空屋的持有成. engchi. 本與機會成本，此成本愈高一般人會盡量對空屋加以利用，因而空屋率將愈低，故房價與租金對於空屋率呈現負相關（即房價愈高空屋率愈低，租金愈高空屋率愈低）。除此之外透過實證結果可得知預期資本利得愈高，對住宅投資、保值的需求愈多，空屋率將愈高，故預期資本利得對空屋率有正面的影響。惟綜觀這些文獻並未對不同區位之長、短期時間性之投資性空屋持有與房價、租金關聯性進一步實證分析，希望透過本研究探討短期空屋持有與預期資本利得、長期空屋持有與租金之關係。另外，透過本節的文獻回顧有關房價、租金與空屋關聯性分析多採用 2SLS 及 3SLS 方法進行聯立體系的迴歸估計、羅吉斯模型、迴歸分析、聯立模型研究方法，但對不同空間並具有時間性的資料似採用向量自我迴歸模式（VAR）與因果關係檢定（VAR Granger Causality）時間數列分析，較為適合，而此模型建立之過程將於第四章進一步說明。 23.

(37) 第四節. 小結. 藉由本章第一節與第二節的文獻中了解空屋率除受總體的經濟因素影響外，住宅異質性、所有權人的持有動機、投機因素、預期資本利得、預期都市發展潛力等亦會影響，而此等因素與顯示部分空屋率的形成與投資行為有關，於文獻中也進一步的提出實證說明愈受歡迎的住宅不動產投資標的，可能愈容易引起空屋的形成，惟仍無法看出研究問題一所提及「住宅持有者的投資決策行為是否會影響住宅市場空屋持有的高低？」。另外，在第三節文獻中可得知房價對於空屋率為負向影響，於文獻中也進一步的提出預期資本利得與空屋率對於空屋率成正向影響，租金對於空屋率為負向影. 治政大問題二所提及「預期資本利得與租金的多寡是否會影響住宅市場中的短、長期空屋立持有？」。此外，在第三節的文獻中僅有探討出房價、租金與空屋率的關係，卻對不響，顯示預期資本利得與租金確實會影響住宅市場中空屋持有，惟仍無法看出研究. ‧ 國. 學. 同區位的空屋率與房價、租金的關係進行探討，因而無法看出研究問題三「不同區位與住宅空屋持有、房價與租金之關聯性為何？」. ‧. 基於自由市場經濟的供需法則下，理論上房價應該會由於空屋的釋出而得以調整修正，空屋率不應繼續上升，惟此空屋率應係以實際空屋率是否超過自然空屋率. sit. y. Nat. 為基準，倘空屋率的上升是伴隨著自然空屋率的提高（如住宅自有率的提高），那麼將房價將不會調整。而觀察現階段國內住宅市場房價飆漲的城市往往也是空屋率居. io. n. al. er. 高不下的城市，此背後的原因除了是近年來國人的所得提高，生活品質的要求也提. i n U. v. 升，有相當數量的空屋做為第二屋使用或暫時閒置，未在市場運作外，是否是因為. Ch. engchi. 在房價高漲的地區住宅市場投資客增加，投資客於購買後將房屋閒置，短期等待最佳出售的時機以賺取價差，使得此時期空屋持有上升？或者是在租金高漲的地區，在租金提高有利可圖下誘使房屋所有者將閒置空屋出租，使得此時期空屋持有下降？這些將留待後續實證分析進一步的驗證。. 24.

(38) 第三章空屋資訊說明與研究設計本章共分為三小節，本文分別以第一節進行空屋資訊界定與定義，以第二節介紹空屋資訊變遷與市場現況分析，第三節進行研究的初步假說設計與研究預期建立。. 第一節. 空屋資訊界定與定義. 一、空屋資訊的界定目前住宅與空屋之關係架構如圖 3-1，針對居住與否、屋齡、持有人以及使用狀況進行分類。其中空屋目前有兩大主要方式推估，第一個方式為行政院主計處每 10 年進行一次的戶口及住宅普查，調查空屋率。主計處是以現場探訪的方式來進行調查統計，將探訪當時無人使用之住宅定義為空閒家宅，也就是一般人常說的空屋；第二個方式為利用臺電用電度數來判斷各住宅的使用頻率，即本研究使用之方式，每月用電度數低於標準的家戶即表示家戶使用頻率偏低，其推估之低度使用住宅分析統計方式見圖 3-2。. 學. ‧ 國. 立. 政治大新屋. ‧. 上市. 上市公司. y. Nat. 建商擁有. 非建商擁有. n. al. 其他建商. er. io. sit. 空屋. Ch. e n g 成屋 chi. i n U. v. 廢屋. 住宅. 非上市非廢屋. 有人居住. 保留自用儲物他用. 資料來源：林秋瑾等， 2011，「99 年度建立長期推估空屋資訊暨查核機制」委託案研究報告書. 圖 3-1 住宅與空屋關係架構. 25.

(39) 依總樓層區分屬性分析. 依面積區分與房屋屬性相關之全國與依屋齡區分. 各縣市，甚至各鄉鎮之低度使用住宅比例，均可透. 屋齡與結構跟據屋齡低度使用. 與結構區. 住宅. 分有效與無效性. 過臺電資料與房屋稅籍檔. 交叉分析分析. 案勾稽後的低度使用住宅無效：依結構與屋齡. 數量及住宅比例進行統. 分析，已不適合居住. 計。. 有效：依結構與屋齡分析，仍適合居住. 政治大. 無市場性：廢屋、待改建. 立. 根據使用. ‧ 國. 狀況區分. 二屋、長期外出、整修中有市場性. 學. 市場性. 待租或待售. ‧. 新屋(餘屋)：分為建商持有或非建商持有. 合理使用住宅. Nat. 中古. y. 住宅. 不待租售但有市場性：第. sit. 資料來源：林秋瑾等， 2011，「99 年度建立長期推估空屋資訊暨查核機制」委託案研究報告書. er. io. 圖 3-2 低度使用住宅分析統計方式結構圖. al. n. v i n Ch 因為普查每十年才進行一次，其所調查之空屋住宅定義，因其是以現地探查訪 engchi U 問的方式來得知該房屋是否為空屋，現地探查則需視訪查對象及其回答情形而定，需耗費大量人力經費資源，若要以普查作為空屋資訊則資料較為有限。而臺電用電資料是目前推估空屋數量方法中，最具規模且有系統的資料。再加上各家戶用電資料每兩個月就會紀錄一次，且臺電用電普及率超過 99%，代表性與全面性普查相當。另外，從住宅實際使用情形而言，電冰箱、電視或其他不斷電電器普及率亦相當高，即使處於待機狀態，亦有基本用電度數發生，因此依據現在多數人使用電器之生活習慣，只要有居行為應該就會有超過基本用電度數發生，因此我們將低於基本用電度數的住宅視為低度使用住宅，當作是空屋的替代資訊。因此，為考量空屋資訊的需求與代表性，本次研究擬以臺電公司所提供住宅「臺電用電資料」中，平均每月用電度數低於一定用電標準(為 60 度/月)的低度使用住宅做為空屋判斷依據。雖然兩者均代表某一類型之空屋，惟這兩種調查方式的差別，可能因調查方式與定義不同，在數據上應會有所不同。比較常見之差異原因是受訪時人不在家，但 26.