中 華 大 學 碩 士 論 文
雪山隧道對宜蘭房地產影響之分析
A study on the influences of snow mountain tunnel on the priec of real estate in Ilan
系 所 別：建築與都市計畫學系碩士班 學號姓名： M09605020 黃祥銨 指導教授：胡志平 教授
中 華 民 國 九十九 年 八 月
摘要
在諸多房價變異性之研究中發現，交通的便利有其有一定的影響力，許多地 方建設也因此興建。在雪山隧道通車前，因對外交通不便，使得宜蘭地區房價發 展較為緩慢。而通車後使得宜蘭與台北因距離縮短的情況下帶動前者的房價發 展。
本研究以國道五號高速公路與宜蘭地區作為研究對象，探討雪山隧道通車前 後對宜蘭地方所產生的影響之差異性。將使用房地產實際成交價格及時間為研究 的主軸，加以探討與控制變數間之相互關係。最後運用迴歸分析實證，此建設對 宜蘭房地產價格是否具有顯著的影響。
據實證結果後雪山隧道的通車，對於宜蘭地區房地產價格具有影響力。且交 易資料的分佈趨勢，有明顯向市郊範圍外及高速公路與交流道方向發展。
關鍵字：特徵價格法、房地產價格、迴歸分析、雪山隧道。
Abstract
From the many studies of variability of house prices that found convenience in transportation has had a certain influence, many local constructions resulted. Before the opening of snow mountain tunnel, due to the inconvenience of external traffic, the development of house prices in Ilan area slowed down. And after the opening, the shortening of the distance between Ilan and Taipei drove the development of house prices of the former.
Taking National No.5 Highway and Ilan area as objects of research, this study explores the variability of the impact of on Ilan area before and after the opening of snow mountain tunnel by using the actual real estate transaction price and time as the study axis to investigate and control the relationships between variables. Finally, empirical regression analysis is used to find out whether the construction has had a significant impact on the Ilan real estate prices or not.
Empirical results confirmed that the opening of snow mountain tunnel has an impact on price of real estate in Ilan area. And the distribution trends of transaction data are obviously developed toward outside the scope of the suburbs and the
direction of highway and interchanges.
Keywords : Hedonic Price Method, the real estate prices, regression analysis, snow mountain tunnel.
致謝
終於可以寫致謝部份，在這段期間要感謝的人太多，若沒有他們的支持自己也 無法去克服這些難題，因為有他們我才能順利的完成論文的撰寫。
首先要感謝我的指導教授胡志平老師，在論文撰寫過程中不厭其煩的指導我在 方向上的疑惑，讓我能順利的完成論文。再來我要感謝胡太山老師、陳天佑老師、
楊賀雯老師、閻克勤老師在口試時候給我的諸多建議。
感謝在研究所兩年，和我一同合作當助教的同學彭傳耀。感謝在學習上遇到困 難時給予我支持與鼓勵的研究所同學，呂銘烈、朱億親、秦嘉珮、郭天宇、葉貞 儀、程欣弘、廖秀惠、羅際翔。再來我要感謝當我遇到問題時與我討論以及熱心的 幫忙的學弟妹，呂振瑜、陳文得、黃麗倫。
感謝與我認識十一年的高中同學李昱錡，經常在我感到無力時候能給我適度的 充電。以及感謝在忙碌之餘依然陪伴著我的好友林宏偉、吳政樺、黃建智、黃庭 奕、葛祝緯。再來我要感謝與我認識八年多的好友小洛，在我每在疑惑時都能給我 意見及答案。感謝我在智康房屋工作期間，除對我照顧外，也時常關心我論文進度 的大哥大姐們，以及當我在工作與課業徬徨時給我方向的陳柏宇大哥。
最後我要感謝家裡的爸爸媽媽及我的弟弟，我在這段期間大家都很忙但是他們 一直在背後支持我，鼓勵我不管如何都要完成眼前最重要的事情。感謝你們因為平 時有你們給我的支持與鼓勵，在我生活中才能精彩及得到成長，所以能完成這論文 要感謝支持我的你們。
章節目錄
第一章 緒論
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍01 第一節 研究動機與目的﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍01 第二節 研究範疇﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍03 第三節 研究範圍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍05 第四節 研究方法與流程﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍07第二章 文獻回顧
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍10 第一節 交通對於房地產影響﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍10 第二節 房地產價格因素﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍12 第三節 綜合評析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13第三章 研究設計
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍18 第一節 研究議題假設﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍18 第二節 變數資料設定﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 第三節 距離量測﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍24第四章 樣本資料實證分析
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍25 第一節 迴歸分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍25 第二節 卡方檢定﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍30 第三節 變數分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍34 第四節 綜合評估﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍50第五章 結論與展望
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍52 第一節 結論﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍52 第二節 展望﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍52參考文獻
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍53附錄
﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍54圖目錄
圖1-1 台北 － 宜蘭重要連絡道路示意圖。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍03 圖1-2 宜蘭地區交流道位置示意圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍04 圖1-3 研究空間範圍示意圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍05 圖1-4 研究資料樣本時間範圍示意圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍06 圖1-5 研究架構流程圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍09 圖2-1 概念回饋圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍10 圖3-1 期望線前後資料樣本時間範圍示意圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 圖3-2 透天別墅在期望線前後各年度資料比例。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 圖3-3 公寓華廈在期望線前後各年度資料比例。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍19 圖3-4 影響房價特徵變數圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍21 圖3-5 距離量測示意圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍24 圖4-1 時間與車站距離資料分佈圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍36 圖4-2 時間與鐵路距離資料分佈圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍37 圖4-3 時間與台九線距離資料分佈圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍38 圖4-4 時間與交流道距離資料分佈圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍39 圖4-5 時間與高速公路距離資料分佈圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍40 圖4-6 車站距離資料關係圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍43 圖4-7 台九線距離資料關係圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍45 圖4-8 交流道距離資料關係圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍47 圖4-9 高速公路距離資料關係圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍49 圖附1-1 宜蘭縣人口走向圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍54 圖附1-2 台北縣人口走向圖。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍54
表目錄
表2-1 變數屬性分類表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍14 表2-2 相關文獻整理表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍15 表3-1 特徵變數資料詳表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍20 表3-2 距離變數量測方式解說。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍24 表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍25 表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍28 表4-3 卡方檢定結果彙整表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍30 表4-4 時間與車站距離關係表（一）。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍34 表4-5 時間與車站距離關係表（二）。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍35 表4-6 時間與鐵路距離關係表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍37 表4-7 時間與台九線距離關係表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍38 表4-8 時間與交流道距離關係表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍39 表4-9 時間與高速公路距離關係表。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍40 表4-10 車站距離與金額關係表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍42 表4-11 台九線距離與金額關係表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍44 表4-12 交流道距離與金額關係表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍46 表4-13 高速公路離與金額關係表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍48 表4-14 各變數間關係格統計表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍51 表附1-1 宜蘭縣與台北縣人口統計表(民國91至98年)。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍55 表附2-1 卡方分配表。 ﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍57
第一章 緒論
本研究以國道五號通車前後的時間作為研究主軸，以宜蘭地區房地產實際交易 價格來作為實證研究對象，探討國道五號通車是否對宜蘭地區房地產價格變動有所 影響。本章節將以研究動機目的、範圍範疇、方法與流程等先做說明，因而了解本 研究方向及整體架構。
第一節 研究動機與目的
現今社會進步人們要互相聯繫可以透過電信及網路作為聯繫之媒介，但虛擬始 終無法完全取代現實生活，所以交通也扮演著不可或缺重要角色。除此之外交通的 便利對於日常生活都具有直接的影響性，如生活便利、民生所需及物資運送等都受 到其影響。公路建設對於地區發展的影響甚鉅，並且此議題長久以來一直受到運輸 界 的 關 注 ， 其 主 要 的 原 因 在 於 兩 者 間 存 在 著 交 互 影 響 的 互 動 關 係 （ 黃 怡 雅 ， 2008）。公路的開發對於交通便利相對提高，也相對縮短城鄉間的差距，因此地區 發展程度與交通發展有著密切關係。
以往人們在選擇居住地點，都以生活便利及生活機能等作為考量。造成都市人 口的高密度，房地產價格居高不下等情況。然而近年來台灣地區土地的大量開發，
導致生活空間的狹隘，人們若想要有個活動的空間都要驅車至郊區，十分不便，容 易造成生活緊張、精神憂鬱，更形成了現代人的文明病—憂鬱症、躁鬱症（彭宴玲 2005）。所以國道五號高速公路的通車，得居住於大台北地區的民眾，想前往市郊 舒解緊張的生活壓力更能將宜蘭列入去處之一。
宜蘭在雪山隧道通車之前，長久以來受到特殊地形之限制對外交通較為不便 利。使宜蘭地區整體建設，經濟成長都較為緩慢。雖台北與宜蘭僅隔著中央山脈卻 因交通上的不便，使得兩個地區在環境、人口密度、產業型態、土地利用等各個層 面上形成強烈的對比。近年隨著國道五號的通車，縮短了宜蘭至台北的旅行時間，
從原本的90分鐘降低為50分鐘（李元拓，2008）。距離及時間上的縮短對於宜蘭地 區未來的發展及帶來的便利性，將帶來許多未知性的改變及發展空間。因此本研究
目的所要探討為，宜蘭是否也因雪山隧道通車事件而受到其影響。將以上述之列出 以下本研究之目的：
1.雪山隧道的通車對於宜蘭地區房地產是否產生影響。
2.除房地產價格外，對於宜蘭居住的結構是否會造成影響。
3.高速公路與交流道設置地點是否會影響房價。
第二節 研究範疇
雖台北與宜蘭以直線來看距離不遠，卻因山脈阻隔使得在經濟及地方發展受到 地理環境的限制。雪山隧道通車前台北與宜蘭兩地的往返，以及物資運送只能仰賴 台鐵縱貫線北段－宜蘭線1、台二線2及台九線3；鐵路建設因仰賴著地形環境順勢而 建，因此距離也較遠搭乘也需花費將近兩個半小時；台二線沿著台北縣東北角海岸 至宜蘭縣海岸，沿線因海岸線彎曲狹長所以行車花費時間將近兩個半小時左右，且 因為產業道路所以沿線沙石車、貨車居多對於旅客行車安全較無保障。台九線行車 距離時間雖較台二線來的短及省時，但行車時間也需花費兩個小時左右。沿線隨著 雪山山脈地形而建，地勢較為陡峭且沿線彎道居多，對於行車安全上及乘客乘坐上 比較不舒適。國道五號通車改善了以往再行車上諸多不便，也縮短兩地之間的交通 距離如圖1-1 所示。
圖1-1 台北 － 宜蘭重要連絡道路示意圖。
1 為台灣鐵路東部幹線其中兩線，縱貫線北段由樹林至八堵、宜蘭線由八堵至蘇澳
。
2 又稱為省道二號或北濱公路，由關渡至蘇澳，全長169.743公里。
3 又稱為省道九號，由台北至屏東，全長475.538公里。為目前台灣公路系統里程最長的一條公路，宜 蘭以北往台北路段稱北宜公路，以南往花蓮路段稱蘇花公路。
以前述在雪山隧道通車前，交通較為不便的情況下。導致經濟在距離及時間等 各層面上的消耗，相對地方發展也因此較為緩慢。政府於民國71年為了縮短東西部 區域的經濟發展落差使均衡地方發展，因而產的第一條連結東西部地區的高速公 路。於民國95年通車的國道五號高速公路全長為54.3公里，為現今連結東西部最主要 的道路，起點由台北市南港區國道三號南港系統作為連結與宜蘭之間設置石碇及坪 林交流道；宜蘭地區由北端頭城鎮至南端的蘇澳鎮依序設置頭城、宜蘭、羅東及蘇 澳等四個交流道。如圖1-2所示各交流道位置。
圖1-2 宜蘭地區交流道位置示意圖。
第三節 研究範圍
探討地區因公共建設所影響程度為何，除了能從產業結構、經濟改變及人口變 化等層面作為判斷以外，均反映在地區房地產價格上。本研究為能了解雪山隧道對 宜蘭之影響，將使用宜蘭地區房地產實際交易資料作為在研究後續上的資料樣本，
來分析此雪山隧道通車事件所造成對地方之影響。
研究空間範圍
為能確切分析國道五號通車對宜蘭縣地方之影響，將以宜蘭縣各鄉鎮市做為研 究樣本對象。 本研究將研究範圍鎖定在宜蘭縣6鄉3鎮1市一共10個鄉鎮市做為研究 的對象，範圍由北至南：頭城鎮、礁溪鄉、壯圍鄉、宜蘭市、員山鄉、五結鄉、羅 東鎮、三星鄉、冬山鄉、蘇澳鎮等10個鄉鎮市。因地理環境上的因素及交易資料樣 本過少，本研究未將大同鄉及南澳鄉2個鄉列入研究範圍，如下圖1-3 所示。
圖1-3 研究空間範圍示意圖。
資料來源與時間範圍
將使用各知名房屋仲介網及內政部地政司全球資訊網所公佈之交易參考數據，
作為本研究交易資料的來源。本研究將以雪山隧道通車時間西元2006年6月前後的交 易資料，以前6.5年以2000年1月至通車後3.5年為2009年12月。一共十年的資料來作為 研究的樣本。本研究資料樣本的時間範圍如圖1-4所示。
2000年1月 2006年6月 2009年12 3.5年
6.5年
圖1-4 研究資料樣本時間範圍示意圖。
第四節 研究方法與流程
此章節在敘述本研究經由研究動機目的、研究內容範圍，界定出所要研究探討 之內容。經由文獻回顧整理選出適合本研究使用的研究方法及變數，作為在資料的 收集及資料篩選上的依據。經由文獻探討後本研究將藉由特徵價格法，作為探討影 響房地產價格影響因素實證分析之方法。整理篩選出通車前後實際房屋交易資料作 為數據，以國內知名房屋仲介網及內政部地政司全球資訊網所公佈之交易參考數據 作為本研究數據來源。將研究所顯示結果作近一步的分析探討，探討國道五號通車 是否對於宜蘭地區產生影響。
（一）研究動機目的及文獻回顧
研究動機與目的
透過此步驟是在確立所要探討之主題及研究的方向，由擬定題目及研究方向縮 小至研究範圍。以便作為後續在研究架構方向上，的參考依據及研究後緒工作上之 計畫安排。
研究範疇
決定本研究之對象及內容，並鎖定研究對象及內容作為本研究範圍。因本研究 以宜蘭地區及國道五號為研究對象，設定所要研究的時間及空間範圍。將使用通車 前後一共十年的房地產實際交易資料，來作為研究所使用之樣本。並以宜蘭地區所 在的6鄉3鎮1市作為本研究探討之對象。
相關文獻回顧
本研究因探討主題為雪山隧道通車對於宜蘭房地產之影響，多數探討房地產價 格之論文多以特徵價格法作為研究分析的方法。本研究文獻回顧將針對於國道五 號、特徵價格法及影響房地產價格等理論之文獻回顧，作為本研究在實證分析操作 的理論基礎。對於本研究在後續理論探討、資料收集及變數資料應用等有實質上的 幫助。
（二）研究方法設計集資料收集
研究假設
依據先前所參考之相關文獻，做出以國道五號高速公路及宜蘭地區關聯之假設 性議題，做進一步的實證分析。
資料收集篩選
以宜蘭地區實際房地產交易資料為主要對象，將所來源所提供資料參數做進一 步的篩選。資料篩選是為了使研究後續上在變數應用及誤差降至最低，作為實證分 析前重要之前置動作。依文獻所使用之房地產距離因素（如：離交流道距離），將 運用地理資訊系統進行測量，其目的是為能使研究對象之特徵更為顯著。
（三）實證分析結果與結論建議
實證分析
將本研究整合研究數據以線性迴歸作為主要實證的方法，呈現結果將與相關之 變數以關係分布圖加以說明，其相互影響主要關係。探討雪山隧道的通車，是否對 於宜蘭地區有一定的影響。
結論與展望
依據本研究所探討得到之結果，提出影響宜蘭地區房地產價格的因素之結論及 方向上的建議，供後續在進行相關研究之參考。
研究流程圖
本研究將流程分為研究動機目的及文獻回顧、研究方法設計集資料收集及實證 分析結果與結論建議等三個項目，本研究架構流程如下圖1-5所示。
圖1-5 研究架構流程圖。
建立變數資料庫 宜蘭房地產交易資料收集 資料距離量測
特徵價格理論 影響房地產價格因素 交通對於房地產影響
研究動機與目的
研究範疇
研究方法流程
相關文獻回顧
變數資料的收集整合 研究設計
資料分析結果 特徵價格法之設定及應用
研究之結論 資料篩選
研 究 動 機 目 的 及 文 獻 回 顧
研 究 方 法 設 計 及 資 料 收 集
實 證 分 析 結 果 與 結 論 建 議
第二章 文獻回顧
本研究在文獻探討部份以交通對於房地產影響、 房屋特徵屋齡、特徵價格法相 關文獻等三個章節進行 相關文獻之搜集與整理。作為本研究後續在進行研究設計上 之參考依據。
第一節 交通對於房地產影響
交通為地區之間互相聯繫之重要的媒介，交通建設發達地區能使人群的聚集更 能帶動商業的發展，地區發展的與否交通建設為主要原因之一。在黃怡雅（2008）
因公路建設投入，會改善該地區的交通可及性，因此促成空間型態的改變。所產生 的空間優劣勢會引起人口、產業、所得及土地使用等地區經濟結構的改變。在地區 發展情況改變後，藉由旅次發生、旅次分佈及運具選擇與路網指派之特性變化，使 得運輸需求型態改變，進而要求運輸系統的改善，圖此相互影響而成為一個循環。
該論文中提到Wegener and Fürst（1999）所提出的「土地使用與交通運輸回饋圈」
圖如圖2-1 概念回饋圖所示。表示出運輸系統、可及性、土地使用、活動四者關係形 成一個回饋圈，交通發展與地區發展形成一個互惠互助並且形成一個循環。
圖2-1 概念回饋圖。
資料來源：Wegener and Fürst（1999）
劉志威（2001）該研究根據Alonso(1964)及Anas(1979)為基礎理論，通勤成本的 節省等於不動產價格的增加量。提出的推估方法除了可以預估捷運系統對都會區不 動產價格之影響，進而可推估捷運場站服務範圍、捷運系統服務人口數、捷運場站 服務範圍家庭社經屬性、以及捷運場站設施規模。其研究以高雄都會區捷運系統為
實證研究對象，透過住宅問卷調查建立房租競租函數。實證結果所使用變數中，距 市中心距離及總交通時間兩變數最為顯著。利用這兩項變數的屬性價格作為推導之 捷運影響範圍的基礎。經由實證分析推估出三個選取之捷運場站影響範圍，研究結 果顯示捷運場站運靠近郊區之影響範圍越大，亦即該場站之服務範圍越大。
李元拓（2009）以時間面向來探討國道五號對宜蘭地區房地產價格之影響與差 異，並且運用不同時期之樣本資料。以特徵價格法將各類特徵變數分為「房屋屬 性」、「鄰里環境屬性」、「可及性屬性」，並將時間序列型態之資料分類為國道 五號施工初期、通車前四年、通車前兩年及通車後兩年，依序建立交通建設各時期 之模式，探討國道五號與房地產價格的關係。所使用控制變數包含土地面積、樓地 板面積、屋齡、土地使用分區、房地產使用類別、鄰街關係、鄰街路寬、住宅私有 溫泉、至最近公園距離、鄉鎮市教育程度等；再以套裝GIS軟體進行測量，觀察至台 北市中心距離、宜蘭市中心距離、羅東鎮中心距離與鄉鎮中心距離等四種不同可及 性之關係變化。研究結果發現時間序列第一期模式以羅東可及性最高、宜蘭其次、
鄉鎮市第三；而第二期模式顯示除羅東以外其餘可及性變數均不顯著，顯示房地產 市場之偏好的轉變及變遷之過程，房地產價格受台北市中心、宜蘭及鄉鎮市中心可 及性結構之轉變，推測羅東因距離台北市中心較遠，且為原有宜蘭地區可及性變數 中影響最高者，因此模式校估時較不易受國道五號對宜蘭地區可及性改變之衝擊，
而暫時削弱而呈現不顯著。第三期之國道五號影響，開始呈現顯著且為負向相關。
第四期為國道五號通車後，同樣驗證第三期之趨勢，此時宜蘭之可及性影響則回升 至第三，鄉鎮市可及性第四。因此以時間面向之觀點，國道五號對宜蘭地區房地產 市場產生顯著之影響為通車前兩年。
曾智偉（2006） 以台北地區作為研究對象，使用都為相同區域及走向。的捷運 南港線與市民大道兩個交通作為對象，來探討交通與房價之相互關係影響。將以樣 本分成施工前、施工期間及正式營運時期等三個時期來探討。所使用到的變數為：
所面臨道路寬、房屋屋齡、面積、最近公園距離、最近學校距離、捷運場站距離、
與匝道距離、所在樓層位置、土地使用分區及國民生產毛額等影響變數。最後以前 述的不同時期來實證，是否因時間不同存在顯著的差異。實證結果發現兩項交通之 間的區域以捷運所造成的影響較為明顯；市民大道對房價所產生的影響較為負面；
而兩項交通建設在在三個不同時期有明顯的差異性，在施工期間房價較容易產生
「負外部性效果」；兩項交通建設的類型不同將影響不同的屬性價格。
洪得洋、林祖嘉（1999） 此研究以房屋至捷運站的實際距離及道路的實際寬 度，對房屋價格的影響程度進行探討。所使用主要樣本資料為太平洋房屋所提供 1994年到1997年，台北地區不動產之實際交易價格作為應用變數。使用變數型態包 含戶本身之特徵屬性如：房廳衛數、所在樓層、主建物比率；棟之特徵方面：房屋 使用型態、屋齡、內外牆材料與面臨道路寬度等；鄰里環境特徵方面：距捷運站之 直線距離與行政分區；整體環境特徵方面，以交易年月為變數。研究結果顯示所面 臨道路寬度對房屋價格有正面且顯著之影響；在捷運車站影響範圍內房屋至捷運車 站之實際距離，對價格之影響則為顯著之負相關，且隨著距離增加其負向影響會有 趨緩之現象。房屋至捷運站的實際距離對價格負面影響來說，商業使用會較住宅使 用大。同時該研究亦題出，捷運車站對房屋價格有正面影響，但鄰接捷運線沿線，
平面或高架之捷運線路段，因地域之阻隔、噪音或景觀之因素，可能會有負面之影 響。
第二節 房地產價格因素
曾建穎等（2005）以台北地區作為研究對象，以聯立方程式來作為實證房價之 函數。探討時間與空間，對於住宅租金及房價間的所存在的關聯性，使用的參數有 坪數、所在樓層、屋齡、所在區位、租金及景氣等來實證兩者之間所產生的影響。
據實證結果顯示，租金、坪數、所在樓層及景氣對於房價的影響呈現正向影響；屋 齡則是產生負向影響；對房價所產生最大的為坪數，其次為區位變數、租金、所在 樓層再來是景氣；且租金與房價彼此影響無時間上的因果關係，房價變動對租金的 影響明顯大於租金變動對房價的影響。
張金鶚與范垂爐（1993）探討房地產真實交易之價格及其影響之因素，由於房 地產市場之價格資訊不易取得，該研究商得房屋公司之同意，提供三年整之真實交 易價格資料，借以對比國內房地產現況。其中分析國內影響房地產價格之重要因 素，以購買者立場來看，由內而外可將之歸納為戶的特徵、棟的特徵、個體鄰里特 徵及總體環境特徵等方面討論。戶的特徵乃指住戶的內部情況而言，一般可從各戶
的公共設施比率、所在樓層、面積、方位、管理費用、衛浴數、房間數、作分析。
棟的特徵係指建築基地上，整棟建築物所表現之狀況、如使用型態、屋齡及地上樓 層等方面探討。個體鄰里特徵表現於房地產之區位特性上，而區位同時分為大環境 與小環境兩種。所謂大環境係指建築物所在地之行政區，因各行政區至市中心之距 離、居住品質、居民水準等特性不同，因此各區相對有不同之差異，而小環境係指 建築物對鄰里性公共設施之方便性而言，如臨街狀況、距車站、學校、公園、市場 之距離，同為表現該房地產之可及性之重要屬性。總體環境中，各種要素均可反映 到「時機」的問題上，其反應時機因素又以房地產景氣狀況最為重要。
第三節 綜合評析
由諸多文獻得知多研究交通都以高速公路、高速鐵路及捷運線等作為探討之對 象，交通的建設對於地區性的房地產價格有明顯影響，因交通型態不同影響結果也 不為相同。研究結果顯示交通建設對於地區整體而言，呈現為正面之影響；越接近 捷運站、高速鐵路車站呈現為正面影響；對於交通經過之沿線區域則顯現，越近捷 運線、高速鐵路、高速公路旁等交通設施沿線則呈現負面影響。探討房地產價格之 影響是由生活機能點向外以半徑方式延伸，如果為點所影響之半徑內則為影響圈。
如車站、捷運站、行政區、鄉鎮市公所、醫院、學校、公園、體育場、市場及便利 商店等。經由文獻顯示都將房屋特徵屬性加以分類，做由內而外方式加以探討。
多數文獻在應變數的使用都以交易價格單價或者總價來使用；而在自變數的使 用上大多以房屋面積、土地面積、屋齡、面臨路寬、所在樓層、房屋高度、衛浴套 數、房間總數、客餐廳總數、 房屋使用類別及臨街關係，因所探討題目不同會有不 同的變數所產生，如人口、國民生產毛額、是否有鄰避設施等、與樣本之最近距離
（如最近停車場、醫院、學校、公園、運動場、最近車站距離、最近捷運站場距 離）、公共設施地面積（如公園、公共設施、學校面積）。而變數的區分都以由內 而外影響作屬性的區分。 在范垂爐（1991）、吳錫政（1995）、彭宴玲（2005）、
李元拓（2009）等都將房地產屬性加以分類探討。藉由變數屬性分類的動作，更能 明確瞭解各變數的相互關係，可避免在變數分析上出現變數重疊的情況發生。將文 獻所分類屬性由內而外以表2-2加以說明。
表2-1 變數屬性分類表 表2-1 變數屬性分類表
作者 屬性分類
范垂爐（1991） 戶的特徵、棟的特徵、個體鄰里特徵、總體環境特徵、其它 張勝翔（2008） 房屋基本屬性、地區公共建設屬性、整體外部環境屬性 彭宴玲（2005） 內部特徵、環境特徵、外部特徵
王潔敏（2009） 房屋基本屬性、社經屬性、交通可及性、鄰里環境屬性 李元拓（2009） 房地產屬性、鄰里環境屬性、可及性屬性
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
作者與
研究年 研究課題 研究變數 結論
洪得洋
、 林祖嘉
(1999)
台北市捷 運系統與 道路寬度 對房屋價 格影響之 研究
房廳衛數、所在樓層、主建物比 率、捷運車站距離、離捷運線距 離、使用型態、屋齡、內外牆材料 與面臨道路寬度
1.房屋所面臨之道路寬對房屋價格確 有正面且顯著之影響，其次房屋所 面臨道路寬度對於商業使用之房屋 而言，其重要性大於住宅使用。
2.在捷運車站影響範圍內房屋至捷運 車站之實際距離，對價格之影響則 為顯著之負相關，且隨著距離增加 其負向影響會有趨緩之現象。
3.捷運車站對房屋價格有正面影響，
若鄰接捷運線沿線，平面或高架之 捷運線路段，因地域之阻隔、噪音 或景觀之因素，可能會有負面之影 響。
林素菁 (2004)
臺北市父 母對明星 學區之願 付價估計
建坪、屋齡、住宅結構與型態、樓 層數及學區是否為明星學區
1.不論是國中或者國小，明星學區的 房價的確筆較貴，而且（高門檻）
的現象的確存在其中。
2.若與普通學區相較，同時擁有國中 小明星學區邊際價格值為73.98萬元
（每坪2.24萬元），僅擁有明星國中 學區的邊際價值為60.54萬元（每坪 1.83萬元），僅擁有明星小學區的邊 際價值則為26.10萬元（每坪0.79萬 元）
3.若該家戶在已擁有明星國小或明星 國中的情況下，考慮增加購買明星 國中學區或明星國小學區的邊際價 值分別為47.88萬與13.44萬元（每坪 1.45萬元與每坪0.41萬元）。
李怡婷 (2005)
大眾運輸 導向發展 策略對捷 運站區房 地產價格 之影響分 析
房屋面積、屋齡、臨街路寬、至最 近以通車捷運站、最近已核定且興 建中捷運站、最近火車站、最近一 般公園、最近特定公園、最近國中 小、最近特定大學、最近購物中 心、至台北火車站、置信義計畫區 距離、公車經過路線數、計畫人口 密度、居住密度、可發展產業用地 比、商住混合比、至最近已營運通 車捷運站之最短路徑的人行環境改 善比例
1.T.O.D.屬性變數確實對房價產生預 期的提升影響。
2.T.O.D.策略間亦具有加成效果。
3.T.O.D.策略在捷運戰區500m內/外對 於房價的影響確實具有顯著差異。
4.捷運戰區500m內 T.O.D.特徵屬性的 邊際願付價格與彈性估算結果顯 示：提高計畫人口密度或居住密度 時，市場型場站對於房價的變動程 度並不筆地區型場站來的顯著。
5.提高可發展產業用地比、住商混合 比與至最近捷運站最短路徑的人行 環境改善比例時，市區型場站影響 房價的變動再三種類型中為最大。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
作者與
研究年 研究課題 研究變數 結論
彭宴玲 (2005)
台北市綠 地效益之 坪價-特徵 價格法之 應用
坪數、成交價格、衛浴室數、距台 北火車站距離、距松山火車站距 離、距最近捷運站距離、距最近垃 圾場距離、距最近變電所距離、是 否為商業用途、五百公尺綠覆總 和、綠覆率、是否為中心外圍、綠 覆率平方項、距最近醫院距離、距 最近鄰里公園距離
1.房價屬性來看，坪數、衛浴設備、
房屋使用型態等變數都有顯著的影 響；
2.坪數而言，房屋樓地板面積的增加 會使房屋價格相對的提升；
3.房屋之衛浴間數越多者其價格越 高；
4.樣本戶房屋之使用型態為商業性質 及坐落在屬於台北市中心行政區時 對房價也會有增加之趨勢；
5.交通能提升房屋的價格，因此可以 瞭解公共設施的可及性相會對房價 帶來正面的效益；
6.若是屬於鄰避設施則會未房價帶來 負面的效益，反而降低了房屋的價 格。
曾智偉 (2006)
不同交通 建設對房 價影響之 比較-台北 捷運南港 線與市民 大道之實 證研究
面積、屋齡、面臨路寬、距場站或 匝道距離、最近之學校距離、最近 之公園距離、國民生產毛額成長 率、樓層位置、土地使用分區
1.快速道路對房屋價格產生較為多的 負面影響。
2.在兩者共同影響範圍以捷運所造成 影響較為明顯。
3.兩者在不同交通建設時期之間存有 顯著差異。
4.在交通建設施工期間容易造成對房 價產生負外部性效果。
5.不同的交通建設特性影響不同屬性 的價格。
陳慧潔 (2007)
住宅大樓 價格因素 之探討-以 高雄市美 術館園區 及農十六 特區新蓋 住宅大樓 為例
每坪單價、所在樓層、面臨路寬、
至捷運站之直線距離、至學校之直 線距離、至公園之直線距離、所在 頭層之二次項變數、面臨路寬之二 次項變數、至捷運站之直線距離之 二次項變數、一樓是否經營店面、
是否具有停車未、所在樓層是否於 頂樓、所在樓層是否位於四樓、所 在樓層是否位於一樓
所在樓層、臨路寬度、住宅大樓與 學校之直線距離、住宅大樓與公園 之直線距離、所在樓層之二次項、
面臨路寬之二次項、是否為四樓、
是否為第一樓為影響住宅大樓價格 之顯著影響要素。
楊思聰 (2007)
內湖線捷 運對房價 之影響
住宅面積、建物特性、透天別墅、
小套房、宣布興建捷運前/後、捷 運施工前/後、距捷運站距離、捷 運施工與距離交叉項、貨幣供應 額、大直、南港區
1.經由實證來驗證捷運影響房價，在 宣布時期及施工後結果為
宣布興建捷運對房價為負向，且宣 布興建捷運後反而使得房屋單價下 跌。
2.每增加一家廠商將使房屋單價上 漲。
3.影響南港區房價最重要因素為內湖 科技園區廠商的家數。
4.另外影響房價之因素還包含建物特 性、透天及工前後。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
表2-2 相關文獻整理表。
作者與
研究年 研究課題 研究變數 結論
黃怡雅 (2008)
高速公路 建設對地 區發展之 影響-以國 道5號與 宜蘭地區 為例
人口（居住人口佔全縣居住人口比 例）、
產業（二級產業及業人口佔全縣二 級產業及業人口比例、三級產業及 業人口佔全縣三級產業及業人口比 例）
土地使用（住宅使用土地面積佔全 縣住宅使用土地面積比例、商業使 用土地面積佔全縣商業使用土地面 積比例、工業使用土地面積佔全縣 工業使用土地面積比例、公共設施 土地面積佔全縣公共設施土地面積 比例）
可及性（i區至j區使用鐵路旅行時 間、 i區至j區使用高速公路旅行時 間、 i區至j區使用公路旅行時間）
其他發展因素（有(=1)無(=0)觀光 風景區、有(=1)無(=0)工商業中 心）
1.根據研究校估結果發現，在居住人 口項目中，除工共設施使用面積會 對其產生負向影響外，其餘變數皆 為正向影響
2.在二級與三級產業的項目中，進行 修正與校估完成後的模式變數皆會 對其產生正向的影響
在居住人口的改變上，單考慮國道5 號的通車及其連絡道路的通車，原 居住人口最多且有交流道經過之宜 蘭市與羅東鎮會因高速公路的開通 對未來的居住人口比例出現下滑的 現象，但在蘇澳鎮、頭城鎮、員山 鄉與五結鄉的比例都有出現提高的 現象，表示由可及性的改變，渴望 協助地區的人口分佈情形能夠更為 平均。
3.透過分析情境進行比較後發現，原 本比例較高的中心都市透過高速公 路的通車可使整個地區的比例出現 重新分配，且考量其它政策的綜合 投入以及單純指考量高速公路的興 建間，確實出現了不同的比例分佈 情況。
李元拓 (2009)
以時間面 向探討新 建交通建 設對房地 產價格之 影響-以國 道五號及 宜蘭地區 為例
土地面積、樓地板面積、屋齡、土 地使用分區、房地產使用類別、鄰 街關係、鄰街路寬、住宅私有溫 泉、至最近公園距離、鄉鎮市教育 程度
1.對於房地產價格，具有種要顯著性 且為正相關之變數包括：土地使用 面積、樓地板面積、土地使用分區
（是否位於商業區或住宅區）、房 地產使用類別（是否為店鋪或者透 天住宅）、臨街關係（是否為角地 或臨街地）、臨街路寬及住宅有溫 泉。
2.具有顯著性且顯示為負相關之變數 包括屋齡及是否為農舍
Brasing ton and
Hite (2005)
有中央空調的房屋比、有壁爐的房 屋百分比、有室外屋的比例、基地 大小、屋齡、住宅面積、有無車庫 比例、有無完整衛浴設備之房屋比 例、有部份衛浴設備之房屋比例、
有玄關之房屋比例、有天井之房屋 比例、有露天平台之房屋比例、有 游泳池之房屋比例、白人比例、低 收入戶比例、稅率、學校品質、至 中心商業區距離、之最近之環境災 害區的區域、學區內人口成長率、
收入、碩士之程度的比例
1.在這六個區域裡面利用概似比檢定 可以得知，期接受空間數的影響，
具有空間相依的性質。
2具有車庫、大面積的房屋與積地、
露天平台皆可以提升價格。
3.環境品質與學校品質會在購屋的時 候同時被考量，環境品質和居住面 積是可以相互替代的，環境品質合 住宅基地大小是沒有相關的。
資料來源：部份摘自黃于祐(2008)、王潔敏(2009)。
資料來源：部份摘自黃于祐(2008)、王潔敏(2009)。
資料來源：部份摘自黃于祐(2008)、王潔敏(2009)。
資料來源：部份摘自黃于祐(2008)、王潔敏(2009)。
第三章 研究設計
此章節首先將針對本研究題目方向，在第一節提出對國道五號與宜蘭兩者相關 性的假設性議題，來作為探討。第二節將對於所要探討的資料與變數，做進一步的 定義及說明。第三節部份簡略說明距離變數的量測。
第一節 研究議題假設
雪山隧道通車前以往宜蘭地區對外交通較為不方便，通往台北地區及西部地區 選擇路線較遠時間較長。因雪山隧道通車事件縮短台北、宜蘭兩地的行車距離，使 兩地方在各方面的流通更為方便快速。交通的便利帶來地區性的方便及經濟效益，
在各層面都縮短的情況下對於宜蘭地區將帶來一定的影響力。因此將列出以下假 設：
假設一：購屋消費者對於雪山隧道此交通建設的未來有所期望。
說 明：雪山隧道此交通建設對宜蘭地區，未來的發展將可能造成重大改變。因此 產生購屋消費者對通車後在各層面有所期望，以通車前推算一年作為購屋 期望線。
假設二：高速公路流道及兩側沿線地帶，會因為通車而對房地產有所影響力。
說 明：交流道為高速公路重要的出入口，為往返各地區必經要道。而沿線在部份 地區，有設置與其平行之高速公路側車道。兩者都扮演著促使交通便利的 重要角色，所以對於房地產將帶來一定的影響力。
假設三：宜蘭地區交通結構的改變，對於房地產價格將會造成變化。
說 明：雪山隧道通車為地方帶來了便利性，而促使宜蘭地區在各層面的變化。也 會影響整體經濟上的改變，因此對於房地產價格勢必會造成波動。
第二節 變數資料設定
本節先將研究資料的時間範圍部份稍作解釋，接著再對各影響屬性變數及研究 變數作詳細之敘述。
（一）資料樣本時間
在重大交通正式啟用前都會造成一波房地產購買熱潮，因消費者對於未來房價 及便利有所期待，在此將交易資料設定為通車前一年來作為分界之期望線。雪山隧 道通車時間為2006年6月所設置期望線時間點為2005年6月。期望線前後研究資料樣 時間點及各年度資料所佔比例，如圖3-1、圖3-2與圖3-3所示。
通車時間
2009年12月 2005年6月
2000年1月
圖3-1 期望線前後資料樣本時間範圍示意圖。
2005 2006 2007 2008 2009 15.93 17.04
15.60 14.70
5.05
0 ％ 5 ％ 10 ％ 15 ％ 20 ％ 25 ％
2000 2001 2002 2003 2004 2005 11.40 3.60 5.72
5.61 3.94 1.41
期望線後 期望線前
圖3-2 透天別墅在期望線前後各年度資料比例。
圖3-3 公寓華廈在期望線前後各年度資料比例。
2005 2006 2007 2008 2009 17.03 20.50
17.98 17.67
2.52 0 ％
5 ％ 10 ％ 15 ％ 20 ％ 25 ％
2000 2001 2002 2003 2004 2005 4.10 7.89
4.42 2.52 4.10
1.26
期望線後 期望線前
（二）研究變數
本節為能探討前述所提出，國道五號通車對宜蘭所產生影響之假設。將使用特 徵價格為研究之方法，以國內知名房屋仲介網與內政部地政司全球資訊網所公佈交 易資料。加以整理作為研究變數之樣本，以資料交易價格單價與總價為研究分析的 應變數（Dependent Variables）；為能更深入探討上述事件產生之影響，將加入以地 理資訊系統對鐵路、車站、台九線、交流道及高速公路等資料距離變數。與公佈交 易資料之總樓地板面積、房屋總樓層數、所在樓層位置、屋齡與面臨道路寬度等基 本變數，來作為資料分析的自變數（Independent Variables）。在將各類影響變數歸 類為內部影響、外部環境影響與便利性影響，等三種屬性影響以表3-1及文字加以說 明：
表3-1 特徵變數資料詳表 表3-1 特徵變數資料詳表 變數分類 變數名稱
變數分類 變數名稱
表3-1 特徵變數資料詳表 表3-1 特徵變數資料詳表 表3-1 特徵變數資料詳表 表3-1 特徵變數資料詳表 表3-1 特徵變數資料詳表
單位 變數代號變數代號 預期符號 資料來原 單位
總價 單價
預期符號 資料來原
房地產交
易價格 透天別墅 房地產交
易價格 公寓華廈 內部影響
屬性變數 總樓地板面積 內部影響
屬性變數
房屋總樓層數 內部影響
屬性變數
所在樓層位置 外部環境
影響屬性 變數
屋齡 外部環境
影響屬性
變數 面臨道路寬度 外部環境
影響屬性 變數
鐵路距離 便利性影
響屬性變 數
車站距離 便利性影
響屬性變
數 台九線距離 便利性影
響屬性變 數
交流道距離 便利性影
響屬性變 數
高速公路距離
萬元 P1 國內知名房
屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
萬元/坪 P2
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 坪 FP1 FP2 ＋ 網
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
樓 BH ＋
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
層 HP ＋
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
年 BA1 BA2 －
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
公尺 RW1 RW2 ＋
國內知名房 屋仲介網與 內政部地政 司全球資訊 網
公里 SD1 SD6 ＋ 使用Google Earth軟體 公里 SD2 SD7 － 進行測量
使用Google Earth軟體 進行測量 公里 SD3 SD8 －
使用Google Earth軟體 進行測量
公里 SD4 SD9 ＋
使用Google Earth軟體 進行測量
公里 SD5 SD10 ＋
使用Google Earth軟體 進行測量
應變數（Dependent Variables）
本研究採用2000至2009年12月，宜蘭地區房地產實際成交價格作為實證分析之 應變數。因樣本所屬種類有所不同，將以歸類為總價及單價兩種計算方式。詳細說 明如下：
1. 交易金額總價
定義解釋：所屬類型為透天或別墅，指該房地產所有權除建築物本身總樓地板 面積外。可能含有私人庭院、停車位及其他空間等因素，所以使用 總價來計算之。
計算單位：萬元。
2. 交易金額單價
定義解釋：所屬類型為公寓或華廈，指該房地產之土地所有權與同棟住戶共同 持有。除室內本身可使用空間及私人停車位外，其餘皆為與他人共 有之公共空間，所使用的計算方式為單價計算。
計算單位：萬元/坪。
自變數（Independent Variables）
依上述資料來源所提供交易變數，經本研究篩選後採用以下十項。來作為分析 探討之自變數。再將房屋特徵，由內而外依序分為內部影響、外部影響及環境影響 等三種屬性特徵影響。如圖3-4 所示，及各自變數解釋如下：
圖3-4 影響房價特徵變數圖。
（一）內部影響
1. 總樓地板面積
指該筆房地產在建築物本身，所持有的建築面積。為購屋消費者在空間使用上 確切能使用之面積大小，面積越大使用空間相對變大，因此變數預期為正向關係。
計算單位：坪。
2. 房屋總樓層數
在土地面積不變之情況下，樓層數增加相對所能夠使用樓地板面積也隨之增 加。因此使用空間較大能提升房地產本身的價值，因此變數預期符號為正向關係。
計算單位：樓。
3. 所在樓層位置
是指房地產在該棟建築物所位於樓層位置，在文獻中所探討到之結果所在樓層 位置越高價錢越貴。此變數所預期符號為正向關係， 計算單位： 層。
（二）外部環境影響
1. 屋齡
由房屋建築完成日期至房屋交易日期相差之年數，因此反映出房屋本身的折 舊。為購屋消費者在購買時會考慮的因素之一，且屋齡越久價格會因此而降低，因 此所預期符號為負向關係。計算單位： 年。
2. 面臨道路寬度
為房屋主要出入口所面臨之道路寬度，所面臨道路寬度大其在使用上較寬度小 之道路來的便利。該房地產若作為商業使用，其發展淺力也會較為大。因此此變數 所預期符號為正向關係，計算單位： 公尺。
3. 鐵路距離
鐵路週邊地區因火車的經過所產生噪音影響生活的品質，所以鄰近鐵路周遭將 影響居住者的生活品質。所以距離鐵路越近生活品質較為降低，相對距離鐵路越遠 生活品質較為高，對於房地產交易價格也會受到相同的影響。本變數以資料距鐵路 最近距離來計算，此變數預期符號為正向關係，單位為：公里。
（三）便利性影響
1. 車站距離
車站為一個地區的門面也是地區商圈聚集的地方，一直以來距離越近房地產價 格都較為偏高。本變數以資料距火車站最近距離來計算，此變數預期符號為負向關 係，單位為：公里。
2. 台九線距離
台九線為宜蘭地區對外重要聯繫道路，貫穿宜蘭南北向之交通連結到宜蘭許多 鄉鎮的主要道路。沿線經過地區房屋都為商家店面來使用，所以越靠近台九線價格 也越高。本變數以資料距台九線最近距離計算，此變數預期符號為負向關係，單位 為：公里。
3. 交流道距離
交流道是連結高速公路與平面道路的出入口，鄰近交流道對於連接其他地區更 為快速。但交流道設置點都較鄉鎮市中心遠，房地產再價格上都較為偏低。本變數 以資料距交流道捘近距離計算，此變數預期符號為正向關係，單位為：公里。
4. 高速公路距離
房地產位於高速公路旁若無帶來交通之便利性，對房地產價值則會產生負面影 響。雖國道五號沿線某些特定地區有設至平行的側車道，但距鄉鎮市區較遠。本變 數以資料距高速公路距離計算，此變數預期符號為正向關係，單位為：公里。
第三節 距離量測
由前述第二節所提到距離之量測，與居住密集區域相的互關係。所以在此解釋 使用樣本資料作為距車站、鐵路、台九線、交流道及高速公路等距離，以Google Earth軟體作為變數量測的應用軟體。使用方式是以資料點對研究變數點或線，以最 近的直線距離作為距離變數之量測方式。距離單位以公里計算，取到小數點後兩 位。距離量測方式及量測變數解說以圖3-5與表3-2加以詳述：
SD1
SD4 SD5 SD3 SD2
資料樣本點 樣本距離 圖3-5 距離量測示意圖。
表3-2 距離變數量測方式解說。
表3-2 距離變數量測方式解說。
表3-2 距離變數量測方式解說。
變數名稱 單位 量測方式解說
鐵路距離
公里
以資料點與鐵路最近點或垂直距離來計算。
車站距離
公里
以資料點距最近火車站來計算。
台九線距離 公里 以資料點與台九線最近點或垂直距離來計算。
交流道距離
公里
以資料點距最近交流道來計算。
高速公路距離
公里
以資料點與高速公路最近點或垂直距離來計算。
第四章 樣本資料實證分析
本文主要在探討房地產影響之分析，其對象為雪山隧道與宜蘭地區。本章節將 採用2000至2009年12月，內政部地政司全球資訊網公告資料。以房價、樓高、屋 齡、面積、路寬、車站距離、鐵路距離、台九線距離、交流道距離與高速公路距離 做為十個資料變數。首先使用迴歸分析來證明這十個變數之有效性。於第二節利用 卡方檢定將各變數的資料以期望線為界，將時間區分開來。第三節將資料變數繪製 趨勢分佈圖，提出各變數之交互影響關係。最後，第四節為綜合評估。
第一節 迴歸分析
為確定本文所採用之數據，彼此之間具有一定的關聯性，將利用迴歸分析加以 實行。首先擬訂價格為應變數，並對應十個自變數包含總樓地板面積、房屋總樓層 數、所在樓層、屋齡、面臨道路寬度、車站距離、鐵路距離、台九線距離、交流道 距離及高速公路距離，並且以期望線做為時間的區隔。實證方式採用Excel的迴歸來 進行分析，以樣本個數及實證結果之係數、顯著P值、調整R2等數值彙整成表4-1與 表4-2加以說明：
（一）透天、別墅
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
應變數
應變數 透天、別墅- P1透天、別墅- P1透天、別墅- P1透天、別墅- P1 屬性分類
自變數 期望線前期望線前 期望線後期望線後 屬性分類
自變數 係數 P-值 係數 P-值
屬性分類
截距 47.614 0.434 154.652*** 0.000 內部影響屬
性變數 總樓地板面積- FP1 10.256*** 0.000 10.76*** 0.000 內部影響屬
性變數 房屋總樓層數- BH -23.295* 0.196 -59.845*** 0.000 外部環境屬
性變數 屋齡- BA1 1.127 0.281 -0.217 0.743 外部環境屬
性變數 面臨道路寬度- RW1 1.936* 0.175 2.632*** 0.001 外部環境屬
性變數
鐵路距離- SD1 36.585*** 0.000 27.345*** 0.000 便利性屬性
變數 車站距離- SD2 -47.281*** 0.000 -44.059*** 0.000
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
表4-1 期望線前後透天、別墅住宅價格表。
便利性屬性
變數 台九線距離- SD3 -30.662*** 0.000 -23.712*** 0.000 便利性屬性
變數
交流道距離- SD4 -20.923* 0.175 9.111 0.214 便利性屬性
變數
高速公路距離- SD5 42.968*** 0.003 5.290 0.468 R2
R2 0.4110.411 0.3790.379 樣本個數
樣本個數 682682 20112011
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
表4-1所示，為類別透天、別墅之迴歸分析結果，以期望線為界把時間效應區分 開來。觀察期望線以前，表中「P-值列」數值小於0.05，則代表達顯著水準並對應
「係數列」數值後有三個米字者。達到顯著水準有：總樓地板面積（FP1）、鐵路 距離（SD1）、車站距離（SD2）、台九線距離（SD3）、高速公路距離（SD5）共 五個自變數。而觀察期望線以後，達到顯著水準「P-值列」小於0.05。分別為：總樓 地板面積（FP1）、房屋總樓層數（BH）、面臨道路寬度（RW1）、鐵路距離
（SD1）、車站距離（SD2）等六個自變數。將上述期望線前後所產生結果加以說明 如下：
1. 總樓地板面積
變數（FP1）以期望線前在係數顯示為+10.256萬元，代表總樓地板面積每增加 一坪價格將會增加10.256萬元；在期望線後的係數來看呈現為+10.76萬元，較前述多 了0.504萬元，為每增加一坪價格增加10.76萬元。前後兩者結果與預期的正向關係相 符合。
2. 房屋總樓層數
變數（BH）為期望線之後，以係數來看呈現為–59.845萬元。表示在房屋總樓 層數每增加一層樓，價格將減少59.845萬元。與預期正向關係不相符合。
3. 面臨道路寬
變數（RW1）為期望線之後，從係數來看顯示為+0.217萬元，此結果代表所面 臨道路寬度每增加一公尺，價格將會增加0.217萬元。此結果與預期關係正向相符 合。
4. 鐵路距離
變數（SD1）以期望線前係數所顯示為+36.585萬元，此結果代表與鐵路距離每 增加一公里價格將增加36.585萬元；在來看期望線後的係數則呈現為+27.345萬元，
表示在距離每增加一公里價格將會增加27.345萬元。前後兩者都與預期的正向關係相 符合。
5. 車站距離
變數（SD2）先看期望線之前的係數呈現為–47.281萬元，這結果表示與車站距 離每增加一公里價格將減少47.281萬元；在期望線以後的係數來看則顯示為–44.059 萬元，代表距離每增加一公里價格減少44.059萬元。較之前結果多了3.222萬元，由 此看出價格有增加的趨勢。在預期負向關係來看前後兩者都相為符合。
6. 台九線距離
變數（SD3）以期望線前的係數來看呈現為–30.662萬元，代表與台九線的距離 每增加一公里價格將減少30.662萬元；在來看期望線後的係數則顯示為–23.712萬 元，表示距離每增加一公里價格減少23.712萬元。較期望線前增加了6.95萬元，由此 明顯表示出價格方面有增加。前後都與預期符號為負相符合。
7. 高速公路距離
變數（SD5）在期望線後係數值顯示為42.968萬元，則表示每增加距離一公里價 格增加42.968萬元。與預期符號為正相符和。
（二）公寓、華廈
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
表4-2 期望線前後公寓、華廈住宅價格表。
應變數
應變數 公寓、華廈- P2公寓、華廈- P2公寓、華廈- P2公寓、華廈- P2 屬性分類
自變數 期望線前期望線前 期望線後期望線後 屬性分類
自變數 係數 P-值 係數 P-值
屬性分類
截距 22.341*** 0.000 19.417*** 0.000 內部影響屬
性變數 總樓地板面積- FP2 -0.021* 0.136 0.025*** 0.029 內部影響屬
性變數 所在樓層位置- HP -0.551*** 0.003 -1.098*** 0.000 外部環境屬
性變數 屋齡- BA2 -0.209*** 0.000 -0.26*** 0.000 外部環境屬
性變數 面臨道路寬度- RW2 0.017 0.685 0.072*** 0.047 外部環境屬
性變數
鐵路距離- SD6 0.335 0.626 0.514*** 0.039 便利性屬性
變數 車站距離- SD7 -0.732*** 0.012 -0.715*** 0.017 便利性屬性
變數 台九線距離- SD8 -0.571 0.247 -0.673*** 0.031 便利性屬性
變數
交流道距離- SD9 0.234 0.943 0.194 0.207 便利性屬性
變數
高速公路距離- SD10 -1.068** 0.052 0.482 0.375 R2
R2 0.4690.469 0.3610.361 樣本個數
樣本個數 7777 240240
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
***表示達α＝0.05顯著水準；**表示達α＝0.1顯著水準；*表示達α＝0.2顯著水準。
表4-2 所示，為類別公寓、華廈之迴歸分析結果。期望線以前「P-值列」達到小 於0.05之顯著水準分別為：所在樓層（HP）、 屋齡（BA2）、 車站距離（SD7）等 三個自變數。而在觀察期望線以後「P-值列」達到小於0.05之顯著水準，為總樓地板 面積（FP2）、 所在樓層（HP） 、屋齡（BA2）、 面臨道路寬度（RW2）、 鐵路 距離（SD6）、 車站距離（SD7）、 台九線距離（SD8）等共七個自變數。將上述 達到顯著水準的變數的結果加以說明如下：
1. 總樓地板面積
變數（FP2）在期望線之後的顯示係數為+0.025萬元，結果顯示為總樓地板面積 每增加一坪價格將會增加0.025萬元。與預期正向關係相符合。
2. 所在樓層位置
變數（HP）在期望線前顯示的係數為–0.551萬元，此結果為所在樓層位置每增 加一層高度價格將減少0.551萬元；而期望線後呈現的係數為–1.098萬元，由此表示 為所在樓層每增加一層將會減少1.098萬元。兩者皆與預期正向關係不相符合。
3. 面臨道路寬度
變數（RW2）以期望線前的係數顯示為+0.072萬元，此結果是指方屋所面臨道 路寬度每增加一公尺價格將增加0.072萬元。與預期的正向關係相為符合。
4. 屋齡
變數（BA2）在期望線前所顯示的係數為–0.209萬元，此結果代表屋齡每增加 一年價格將減少0.209萬元；以期望線後來看係數呈現為–0.26萬元，表示相同情況 下屋齡每增加一年價格將會減少0.26萬元。較之前增加了0.051萬元，顯示折舊率較 期望線前來的高。與預期的負向關係相為符合。
5. 鐵路距離
變數（SD6）在期望線之後顯示的係數為+0.514萬元，此結果表示與鐵路距離每 增加一公里價格將會增加0.514萬元。和預期的正向關係相符合。
6. 車站距離
變數（SD7）來看先以期望線前所顯示的係數為–0.732萬元，結果顯示和車站 的距離每增加一公里價格將減少0.732萬元；在看期望線之後的係數則顯示為–0.715 萬元，表示距離每增加一公里價格減少0.715萬元，較之前增加了0.017萬元。與預期 的負向關係相為符合。
7. 台九線距離
變數（SD8）在期望線後顯示係數為–0.637，結果顯示與台九線的距離每增加 一公里價格將會減少0.637萬元。和預期的負向關係相為符合。
第二節 卡方檢定分析
本節使用卡方檢定分析資料樣本，在各變數相互間的關係以虛無假設H0所期望 的結果。與卡方檢定分配表，如表附1-1 所示。以所在α＝0.05值行與關係行列式df 橫列進行對照。所顯示x2α,df 值，是否為x2≧x2α,df 。若為否即樣本結果與期望結果 很接近，沒有理由拒絕H0的假設。則為H0：期望線前後並無差異；相對若，為是則 顯示前後兩者相差很大則達到顯著水準。充分證據拒絕H0即為H1：期望線前後有所 差異。
所要檢定資料樣本的變數有車站、鐵路、台九線、交流道及高速公路等。都以1 公里作為一個區間，將分成0~1公里、1~2公里、2~3公里、3~4公里、4~5公里、
5~6公里、6~7公里、7~8公里、8~9公里、9~10公里及10公里以上等十一種區間。相 互對應的有時間由2000年至2009年。金額部份因分成總價與單價，所以計算方式分 別為100 nd、100~300、300~500、500~700、700~900、900~1100、1100~1300、
1300~1500、1500~1700、1700~1900、1900~2100及2100 up；5 dn、5~10、10~15、
15~20、20~25及25 up等區間。來作為檢定資料樣本在距離、時間及價格是否受到雪 山隧道通車事件期望線而有所差異。將其行列式之df及檢定結果P值、x2與x2α,df 整 理表彙整成表4-3 及以下文字加以說明：
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
表4-3 卡方檢定結果彙整表。
透天、別墅 透天、別墅 透天、別墅
透天、別墅 公寓、華廈公寓、華廈公寓、華廈公寓、華廈
變數 df P x2 x2α,df df P x2 x2α,df
時間與車站距離 90 0.000 296.666* 113.145 36 0.002 77.481* 50.998
時間與鐵路距離 90 0.000 259.501* 113.145 36 0.25 50.992 50.998
時間與台九線距離 90 0.000 232.011* 113.145 36 0.414 46.417 50.998
時間與交流道距離 90 0.000 254.045* 113.145 45 0.242 51.262 61.656
時間與高速公路距離 90 0.000 254.045* 113.145 45 0.446 45.616 61.656
時間與金額 99 0.241 108.541 123.225 45 0.05 61.713* 61.656
車站距離與金額 110 0.000 207.557* 135.480 20 0.442 20.251 31.410
鐵路距離與金額 110 0.052 135.193 135.480 15 0.905 8.43 24.996
台九線距離與金額 110 0.000 183.277* 135.480 15 0.479 14.623 24.996
