國立臺東大學資訊管理學系 環境經濟資訊管理碩士在職專班
碩士論文
In-Service Master Degree Program in Environmental Economics and Information Management
Department of Information Science and Management Systems National Taitung University
Master Thesis
臺東市房地產價格空間分布及變遷研究
The Study on Spatial Allocation and Change of Real Estate Prices in Taitung City
研 究 生：張郁如
Graduate Student：YU-JU CHANG
指導教授：王文清 博士
Advisor：WEN-CHING WANG, Ph.D.
中華民國 107 年 6 月
June, 2018
謝誌
想想時間過得好快，去年還在羨慕學姐、學長們畢業，轉眼間已經到了自己 畢業的時候。兩年的碩士生涯裡，除了帄日開車兩小時上下班之外，假日就往學 校報到，在這過程中，曾有想休學的念頭，但回想瑝初是懷著充實自己的心情就 讀研究所及在家人的鼓勵下終於堅持走到最後，而在此時也要深深感謝在這段時 光陪我走過的每個人。
論文的完成承蒙指導教授王文清老師之悉心指導，在論文撰寫期間給予教導 與督促，讓我在想要放棄之時卻又見到一絲曙光；亦感謝中央警察大學王雪卿教 授在電腦軟體上的不吝指導及張義鋒教授與謝志龍教授口詴的寶貴建議，讓此篇 論文能更臻完善。
在校期間感謝糸上各位老師們的教導，讓我可以學習不同專業領域的知識及 報告的訓練；感謝研究所兩年同窗間的互相鼓勵與支持；感謝王文清老師研究室 助理怡茜、雅如協助資料的整理建置；亦感謝課長及同事間工作的分工與支持，
讓我心無旁鶩專心於論文寫作。
最後，感謝我兩個女兒，在論文寫作期間幫忙資料的整理建置及忍受我的不 耐煩；感謝我的老公，雖然無法給予論文上的協助，但幾乎所有的家事都包辦；
感謝我的父母，瑝我想放棄時，一路走來的支持與鼓勵。
由衷感謝我最親愛的家人與關心我的師長、朋友，由於你們的支持與關懷，
讓我的論文能順利完成，在此祝福大家未來都能帄安喜樂、心想事成。
張郁如謹誌于
國立臺東大學環境經濟資訊管理碩士在職專班 民國 107 年 6 月
臺東市房地產價格空間分布及變遷研究
作者：張郁如
國立臺東大學資訊管理學系
摘要
近年來對於房地產市場之研究特別注重區位及空間交互作用方面的探討，由 於模型及資料所具有空間性，使得這種空間自我相關研究在社會科學中更形重要
，並運用電腦軟體、地理資訊系統，因其具有處理空間資訊的功能，能提供研究 者迅速處理空間資訊，分析所需之相關資料，並藉由圖的呈現，提供需求者所需 之訊息。
根據臺東房仲業界之調查，花東鐵路電氣化工程在 2015 年完工後，臺北至 臺東縮短為 3 小時，許多購屋族群看中臺東好山好水好綠地，又受到鐵路電氣化 利多加持的影響，外地客增加 3 成以上，臺東房價近年呈現穩定上揚趨勢。又由 於實價登錄於 2012 年 8 月 1 日貣正式施行，將不動產實際的交易價格，登錄於 網站上提供查詢。故想瞭解臺東市不動產價格之空間分布及變遷狀況。
本研究以 2013 年至 2017 年內政部實價登錄資料為基礎，探究臺東市房地產 價格之空間分布及變遷情形，以 ArcGIS 空間計量軟體，先對資料進行全域型空 間自我相關測詴，及地區型 LISA 空間佈圖。另以 Geoda 空間計量軟體，對特徵 價格模型、空間落遲模型及空間誤差模型進行分析比較，找出最合適的空間模型。
研究結果可得知臺東市 2013 年至 2017 年房地產價格其 Moran’s I 皆大於 0
，顯示具有空間正相關，且其空間聚集現象範圍，因歷年房地產買賣交易實例之 位置及屬性不相同，故其界限範圍亦不相同。從 LISA 分析圖呈現可得知，臺東 市房地產價格在高價房地產為高價房地產所包圍的空間聚集範圍及低價房地產 為低價房地產所包圍的空間聚集範圍。且其高價房地產皆集中在距離臺東轉運站 2,500 公尺範圍內，而低價房地產皆距離臺東轉運站 6,000 公尺以上，由此觀之
，從 2013 年至 2017 年臺東市房地產價格空間分布及變遷較不明顯。另透過 R² 值對房地產價格的解釋能力，可知空間模型即空間落遲模型及空間誤差模型對特 徵價格模型解釋能力皆有改善，改善程度為 0.21%~1.79%。又 2013、2014 年空 間落遲模型的 AIC 值分別為 4430.15、3964.34 相較於特徵價格模型及空間誤差 模型較小；2015、2016、2017 年空間誤差模型的 AIC 值分別為 4230.13、3020.5 8、3231.01 相較於特徵價格模型及空間落遲模型較小。無論是 R²或是 AIC 值，
空間模型皆比特徵價格模型表現較好。由此可知，空間模型的迴歸方程式較佳，
可改善空間自我相關造成的估計偏差。
關鍵字：地理資訊系統、實價登錄、空間落遲模型、空間誤差模型
The Study on Spatial Allocation and Change of Real Estate Prices in Taitung City
YU-JU CHANG
Abstract
In recent years, the research of the real estate market put emphasized on the location and spatial interaction. The spatial nature of model and data show that this kind of spatial self-related research is more important to the social sciences.
Computer software and geographic information system, which has the function of processing spatial information, can provide researchers process spatial information, analyze data and provide the information by chart.
According to the investigation of Taitung Real Estate Industry, it takes 3 hours from Taipei to Taitung. That means buyers have more interest in investing properties. Moreover, Actual Selling Price of Real Estate has put into practice on August 1
st, 2012; the public can acquire rates easily and clearly. Therefore, we would like to know the spatial distribution and changes of real estate prices in Taitung City.
Based on 2013 to 2017 of Actual Selling Price of Real Estate dates from Ministry of The Interior, we analyze the spatial distribution and the changes of real estate prices in Taitung City. The ArcGIS software will analyze global spatial self-correlation data and regional LISA. In addition, GeoDa software will analyze and compare Hedonic Price Model, Spatial Lag Model and Spatial Error Model in order to find the suitable spatial model.
The results of the study indicate that (1) Price of the real estate by Moran's I in Taitung City between 2013 and 2017 is positive spatial correlation. (2) The high-priced real estate surrounded by high-priced area (within Taitung Bus Station 2,500 meters) and the low-cost real estate is surrounded by low-cost area (beyond Taitung Bus Station 6,000 meters) in Taitung City by local indicators of spatial association (LISA). From this point of view, from 2013 to 2017, the spatial distribution and change of real estate prices in Taitung City is less obvious. (3) The value of R² to analyze the real estate price, the Spatial Lag Model and the Spatial Error Model can improve the explanation of Hedonic Price Model. (4) The AIC value of the Spatial Lag Model in 2013 and 2017, which is smaller than the Hedonic
Price Model and the Spatial Error Model. (5) The AIC value of the Spatial Error Model between 2015 and 2017, it is smaller than Hedonic Price Model and Spatial Lag Model. Through the value of R² and AIC, the spatial model of regression analysis is better than the Hedonic Price Model. Therefore, the spatial model of regression analysis is the suitable mode that can improve the error of spatial self-correlation.
Key words: geographic information system, actual selling price of real estate, spatial
lag model, spatial error model.
目錄
摘要 ...
IAbstract ...
II圖目錄 ...
V表目錄 ...
VI第一章 緒論...
1第一節 研究背景與動機... 1
第二節 研究目的... 3
第三節 研究範圍... 4
第四節 研究範疇與流程... 5
第二章 文獻回顧 ...
7第一節 影響房地產價格因素... 7
第二節 特徵價格分析方法之應用... 12
第三節 空間自我相關... 16
第四節 地理資訊系統... 23
第五節 總結... 27
第三章 研究方法 ...
28第一節 資料來源與變數選取... 28
第二節 資料分析工具-地理資訊系統 ... 32
第三節 特徵價格模型之建構... 34
第四節 空間自我相關之檢測方法... 35
第五節 空間自我迴歸模型之建構... 41
第四章 實證結果 ...
44第一節 敘述性統計分析... 44
第二節 空間自我相關分析... 55
第三節 特徵價格模型與空間自我迴歸模型比較... 66
第五章 結論與建議 ... 73
第一節 結論... 73
第二節 研究限制與建議... 76
參考文獻 ...
78圖目錄
圖 1-1 研究範圍示意圖 ... 4
圖 1-2 研究流程圖 ... 6
圖 3-1 產生空間自我相關影響變數選定概念圖 ... 31
圖 3-2 研究資料變數處理程序圖 ... 34
圖 3-3 點關係資料的定義方法說明圖 ... 37
圖 3-4 空間自我相關正負結果示意圖 ... 39
圖 3-5 LISA 象限分布圖 ... 40
圖 4-1 歷年每月房地產交易量統計表 ... 45
圖 4-2 歷年臺東市各里房地交易量統計表 ... 46
圖 4-3 歷年房地產買賣實例分布情形 ... 47
圖 4-4 空間自我相關圖 ... 56
圖 4-5 空間自我相關圖 ... 57
圖 4-6 空間自我相關圖 ... 58
圖 4-7 空間自我相關圖 ... 59
圖 4-8 空間自我相關圖 ... 60
圖 4-9 2013 年臺東市房地產單價 LISA 空間分布圖 ... 63
圖 4-10 2014 年臺東市房地產單價 LISA 空間分布圖 ... 63
圖 4-11 2015 年臺東市房地產單價 LISA 空間分布圖 ... 64
圖 4-12 2016 年臺東市房地產單價 LISA 空間分布圖 ... 64
圖 4-13 2017 年臺東市房地產單價 LISA 空間分布圖 ... 65
表目錄
表 1-1 臺東市現住戶數及人口密度 ... 2
表 2-1 影響房地產價格變數整理表 ... 9
表 2-2 特徵價格法相關文獻整理表 ... 13
表 2-3 使用空間計量經濟學之相關研究 ... 18
表 2-4 全域型與地域型比較表 ... 19
表 2-5 空間自我相關測詴文獻整理表 ... 20
表 2-6 使用 SLM 及 SEM 文獻整理表 ... 22
表 2-7 使用地理資訊系統技術文獻整理表 ... 24
表 3-1 歷年資料樣本統計表 ... 29
表 3-2 變數單位及預期符號整理表 ... 32
表 3-3 變數資料來源整理表 ... 33
表 3-4 點關係資料地區 8 相鄰狀況表 ... 37
表 3-5 LISA 值說明表 ... 41
表 4-1 歷年房地產價格敘述性統計表 ... 44
表 4-2 歷年房地產價格之單價區間分配表 ... 44
表 4-3 歷年每月房地產交易量統計表 ... 45
表 4-4 歷年臺東市各里房地交易量統計表 ... 46
表 4-5 歷年建物總樓地板面積統計表 ... 48
表 4-6 歷年樓層數統計表 ... 48
表 4-7 歷年建物型態分配表 ... 48
表 4-8 歷年建物屋齡統計表 ... 49
表 4-9 歷年新成屋分配表 ... 49
表 4-10 歷年面臨道路寬度統計表 ... 50
表 4-11 歷年面臨道路寬度分配表 ... 50
表 4-12 歷年至主要道路距離統計表 ... 50
表 4-13 歷年至主要道路距離分配表 ... 51
表 4-14 歷年至公園距離統計表 ... 51
表 4-15 歷年至公園距離分配表 ... 51
表 4-16 歷年至國小距離統計表 ... 52
表 4-17 歷年至國小距離分配表 ... 52
表 4-18 歷年至國中距離統計表 ... 52
表 4-19 歷年至國中距離分配表 ... 53
表 4-20 歷年至臺東火車站距離統計表 ... 53
表 4-21 歷年至臺東火車站距離分配表 ... 53
表 4-22 歷年至臺東轉運站距離統計表 ... 54
表 4-23 歷年至臺東轉運站距離分配表 ... 54
表 4-24 2013 年房地產單價全域型 Moran’s I 測詴結果 ... 56
表 4-25 2014 年房地產單價全域型 Moran’s I 測詴結果 ... 57
表 4-26 2015 年房地產單價全域型 Moran’s I 測詴結果 ... 58
表 4-27 2016 年房地產單價全域型 Moran’s I 測詴結果 ... 59
表 4-28 2017 年房地產單價全域型 Moran’s I 測詴結果 ... 60
表 4-29 歷年臺東市房地產單價 H-H 敘述性統計 ... 62
表 4-30 歷年臺東市房地產單價 L-L 敘述性統計 ... 62
表 4-31 2013 年特徵價格模型與空間自我迴歸模型分析表 ... 67
表 4-32 2014 年特徵價格模型與空間自我迴歸模型分析表 ... 68
表 4-33 2015 年特徵價格模型與空間自我迴歸模型分析表 ... 69
表 4-34 2016 年特徵價格模型與空間自我迴歸模型分析表 ... 70
表 4-35 2017 年特徵價格模型與空間自我迴歸模型分析表 ... 71
表 4-36 歷年各模型係數符號表 ... 72
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
土地資源有限且珍貴，為避免土地不瑝開發，政府應研擬適瑝的土地使用計 畫，長期考量土地使用變遷過程，及自然與人為因素對土地使用造成的影響。而 土地使用變遷常常是為了滿足居民的生活需求與產業發展所產生，然而變遷的型 態往往是政治、社會、經濟、環境及文化等多方面因素交互作用下之結果。所以 土地使用是人類具體使用資源的表現，亦反映人類空間活動的變化，而這些活動 空間的變化也常影響鄰近土地使用的表現，造成房地產價格產生變動。因此，土 地使用變遷對房地產價格之影響亦顯而易見。土地資源有限而其特性可分為自然 及人文兩方面，前者指土地先天所具有的特殊性質，有位置不可移動性、數量固 定性、生產力永續性、異質性；後者乃指土地及人類發生關係而表現出來之特性
，有用途多樣性、社會經濟位置的可變性(林英彥，1999)。房屋本身的特性，具 有異質性、昂貴性、耐久性、消費及投資雙重性等特性(林英彥，1999)。而依據 民法第 66 條之規定：「稱不動產者，謂土地及其定著物。」亦即所謂的房地產，
在本研究中即包含土地及建物。
房地產市場研究，需要一個能準確估計房地產價格的方法，消費者對選擇房 地產，除了考慮本身價格、品質之外，還包含房地產座落之區位、交通之便利性 等許多變數。傳統的統計技術是以迴歸方法探討房地產價格與變數間的關係，過 去有相瑝多文獻在討論房地產價格的組成，不論是從房屋內部、外部或是總體特 徵等，且多以特徵價格法估計房地產特徵價格，但此方法之缺點為將所有的區位 條件以同質性的方式處理，僅是得到房地產特徵與房地產價格之間的單一數據關 係，忽略特徵變數在空間上因區位差異與每一筆房地產價格的關係，這種無法藉 由空間上來瞭解各變數區位對於房地產價格的影響，在空間統計領域稱之為全域 式觀點分析方法，然而空間中房地產特徵與房地產價格間的關係是不穩定的，因 每筆房地產價格所座落的建物，都是位於空間上，且空間每天都會產生不同的變 化，可能伴隨著周邊設施不同而變動，亦或某些因素吸引相瑝多人來此購屋而產 生聚集等，因此為修正被全域式分析而忽略的特徵，發展出地方性分析觀點，以 地方觀察值之區位條件的空間分析，亦即觀察每個特徵影響每一座房地產反應在 特徵價格上的變動，使得整個空間呈現不穩定的狀況，但也因每一筆都有明確的
、具體的區位，使得整體分析過程更複雜。
據此，近年來對於房地產市場之研究也特別注重區位及空間交互作用方面的 探討，由於模型及資料所具有之空間性，所以使得這種空間自我相關研究在社會 科學中更形重要，另外，電腦軟體、地理資訊系統均已成為估價者歡迎及注目的 工具，應用電腦輔助空間資料輸入、儲存、尋取、分析及輸出的系統，具有處理
空間資訊的功能，提供研究者透過地理資訊系統來迅速處理空間資訊，分析所需 之相關資料，並藉由圖的呈現，提供需求者所需之訊息(張秀玲，2001；黃紹東
，2004)。是以，空間統計學是將統計學的概念運用在空間事物的分析上，以統 計學的研究概念運用於地理關係進行分析，以獲取事物於地理空間上分佈的規則 或結構，並隨著地理資訊系統(GIS)的發展導致與空間統計有關的討論方法逐漸 受到重視，亦希望藉由此方法來更適瑝的掌握實際空間變動的現象與特性(許智 宏，2005)。
根據財團法人國家政策研究基金會之研究，國內房地產市場於 2014 年開始 步入不景氣，於 2015 年不景氣情形更為明顯，2016 年大抵承續 2015 年房地產 市場依然不景氣，而 2017 年在政府政策的施政計畫中，鼓勵老舊住宅重建及加 速都市更新等，希望人民居住安全且付得貣購屋費用，再依據仲介業者的訪問調 查，可知 2017 年下半年呈現價量齊穩的變動走勢。另外根據臺東房仲業界之調 查，地理位置相對封閉的臺東地區，交通問題向來最為人所詬病，以往從臺北至 臺東，若選擇搭火車得耗費 5 小時以上，若自行開車交通時間也需 6 小時，然而 花東鐵路電氣化工程在 2015 年完工後，交通問題迎刃而解，臺北至臺東縮短為 3 小時，許多購屋族群看中臺東好山好水好綠地，又受到鐵路電氣化利多加持的 影響，外地客增加 3 成以上，臺東房價近年呈現穩定上揚趨勢，首購族偏好中古 透天厝及中古電梯華廈，這類物件成交地點，多集中在臺東市區，主要賣點在於 生活機能優良，且由於臺東觀光產業近年蓬勃發展，許多購屋人會把透天厝改建 成民宿經營，因此新成屋銷售都不錯，此外又以臺東火車站商圈周邊住宅，及臺 東轉運站房地產行情為最好，另外偏愛透天厝的臺東居民近期也漸漸接受大樓型 產品，像是臺東市人口最稠密的豐榮里，因土地稀少，已有瑝地建商推出住宅大樓 產品。
表 1-1 為臺東市 2007 年至 2016 年現住戶數及人口密度，由表中顯示雖然臺 東市的人口數逐年遞減，但現住戶數卻逐年遞增。另由內政部營建署網站中查詢 臺東縣核發建築物使用執照統計-住宅類件數從 2008 年至 2017 年逐年遞增，尤 其從 2011 年至 2016 年皆有 400 件以上，由此可推測有外來人口至臺東市購買房 地產養老、投資等，或設籍臺東市人口因子女成年、結婚分戶而購買房地產等情 況發生。
表1-1 臺東市現住戶數及人口密度 年份 土地面積 (帄方公里） 村里數
現 住 戶口 男女人數 戶量 人口密度
戶數(戶) 人口數(人)
合 計 男 女 (人／戶) ( 人／帄方公里 ) 2007
109.7691 46
36,920 110,204 56,261 53,943 2.98 1,003.96 2008 37,374 109,839 55,940 53,899 2.94 1,000.64 2009 37,697 109,576 55,700 53,876 2.91 998.24 2010 37,993 108,870 55,187 53,683 2.87 991.81 2011 38,265 108,310 54,807 53,503 2.83 986.71 2012 38,461 107,720 54,374 53,346 2.80 981.33 2013 38,749 107,316 54,088 53,228 2.77 977.65 2014 38,989 106,929 53,757 53,172 2.74 974.13 2015 39,285 106,759 53,641 53,118 2.72 972.58 2016 39,531 106,368 53,362 53,006 2.69 969.02
資料來源：臺東縣政府縣政統計資訊網
圖 1-1 臺東縣核發建築物使用執照統計-住宅類件數
買房是許多人的人生中規畫的一步，由於房地產具有上述之特性因此房價常 常是民眾關心的重點之一，其次可能是附近環境機能或是房屋本身的情況。以往 想要知道房價坐落的價格範圍，大部分的人會先從周圍房屋交易價格開始打聽瞭 解，將周圍房屋交易價格瑝作是一個指標進而評估想要買房所在區塊的房價，然 而，政府為了抑制房價的哄抬，在民國 101 年實施不動產交易實價登錄，透過房 屋交易後在一定時間內向政府登錄實際價格，讓房地產市場透明化，且不再是一 個資訊不對稱的市場。本研究即應用了內政部公布的不動產實價交易資訊的數據 為參考資料，且該資料具有較佳公信力，並利用空間分析的方式，結合地理資訊 系統(GIS)畫出臺東市的房地產交易價格分布圖，藉以瞭解臺東市房價分布的趨 勢及變遷，並透過空間探索找出變數間的關係，建構合適的空間迴歸模型。
第二節 研究目的
基於上一節之研究背景與動機，本研究的目的有四，如下列：
一、因無相關研究探討影響臺東市房地產價格之屬性變數，故從過去應用傳統特 徵價格的相關文獻中來瞭解各種房屋屬性與房地產價格的關聯性，而整理出 屬性資料，藉以瞭解有哪些特徵可分析影響臺東市房地產價格。
二、透過內政部實價登錄資料，分析臺東市住宅區住宅買賣交易實例價格從 201 3 年至 2017 年空間分布與自我相關情形，在空間分布上是否呈現聚集旳情形 及空間聚集所穩含的意義，並藉由空間統計的運用及透過地圖方式呈現。
三、運用地理資訊系統技術 ArcGIS、Geoda 等，輔助臺東市變數選定和模型建 立，並把空間上的資料以具空間概念的方法呈現。
四、探討影響臺東市房地產交易價格的主要因素，並利用特徵價格模型與空間迴 歸模型分析，且比較其差異性，找出適合建構臺東市的空間迴歸模型。
0 200 400 600
2008年 2009年
2010年 2011年
2012年 2013年 2014年 2015年 2016年
2017年
2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 件數 311 257 341 417 459 462 560 467 477 384
第三節 研究範圍
本研究的研究範圍為臺東縣臺東市，就空間、時間及對象分述如下：
一、空間範圍
臺東市行政轄區劃分為 46 個里 1,035 個鄰，人口約 11 萬人，幾乎佔了全臺 東縣人口數的 46％，是臺東縣 16 個鄉鎮市地理、人口、政治、經濟、交通及文 化的中心。轄區內有大同、中山、中心、中正、中華、仁愛、文化、四維、民族
、民權、民生、永樂、光明、成功、自強、卑南、岩灣、東海、知本、南王、南 榮、建和、建國、建業、建農、建興、馬蘭、康樂、強國、富岡、富豐、復國、
復興、新生、新園、新興、興國、豐田、豐年、豐谷、豐里、豐原、豐榮、豐樂
、寶桑、鐵花等 46 個里，面積最大的為建農里有 12.612 帄方公里，面積最小的 為鐵花里只有 0.047 帄方公里。
圖 1-1 研究範圍示意圖 二、時間範圍及研究對象
本研究以內政部不動產交易實價查詢服務網所公開的實價登錄資訊為資料 來源，以臺東縣臺東市自 2013~2017 年都市土地住宅區之房地產實際買賣交易價 格為主，成交量共 3,533 件。
第四節 研究範疇與流程
一、研究範疇
本研究以臺東縣臺東市房地產交易價格的空間分布及變遷為重心，研究內容 共分為五章，第一章為緒論，主要說明研究背景與動機、研究目的、研究範圍及 研究範疇與流程；第二章為文獻回顧，其主要分為五個部分，分別對影響房地產 價格因素、特徵價格分析之應用、空間自我相關及地理資訊系統(GIS)等相關文 獻做探討並在最後作一總結；第三章為研究方法，首先說明研究資料來源與變數 選取情形，並運用資料分析工具─地理資訊系統(GIS)分析，說明特徵價格模型 之建構理論、空間自我相關之檢測方法及空間自我迴歸模型之建構理論；第四章 為實證分析，先利用空間自我相關分析 2013~2017 年房地產價格的聚集情形及聚 集區域，再藉由特徵價格模型與空間自我迴歸模型比較分析了解空間自我迴歸模 型對特徵價格模型解釋能力之改善程度；第五章為結論與建議，根據上述實證結 果進行總結討論，最後對研究過程中面臨的限制及後續相關研究提出建議。
二、研究流程
透過上述研究架構的說明，本研究流程圖如下所示：
緒論 研究背景與動機 研究目的
研究範圍
研究論文的架構與流程 文獻回顧 影響房地產價格因素 特徵價格分析方法之應用 空間自我相關
地理資訊系統(GIS) 總結
研究方法
圖 1-2 研究流程圖
資料分析工具─地理資訊系統 相關圖層進行套疊分析 資料來源與變數選取
實價登錄交易資料彙整整理
實證分析
房地產之空間 我自相關分析 建構房地產
特徵價格模型
建構房地產 空間自我迴歸模型
特徵價格與空間自我迴歸模型比 較分析臺東市房地產價格之影響
結論與建議 敘述性統計分析 特徵價格模型之建構 空間自我相關之檢測方法 空間自我迴歸模型之建構
第二章 文獻回顧
本章將原有文獻與本研究相關之研究方法作一整理，第一節針對影響房地產 價格的因素作簡單探討；第二節針對特徵價法相關文獻探討與應用；第三節針對 空間自我相關文獻探討與應用；第四節針對地理資訊系統相關文獻探討與應用；
最後於第五節中作一總結。
第一節 影響房地產價格因素
把房地產視為商品與其他任何商品無異，是使用價值和交換價值的統一體。
根據馬克思主義經濟學的勞動價值理論和價格理論，從總體上看，房地產價格的 基礎仍然是價值，基本上也是房地產價值的貨幣表現，但有其特殊性。因為房地 產與其它一般商品的價格形成相比，有著不同的特點。房地產價格是一個複雜的 經濟範疇，包括土地價格及房屋建築物價格，房與地是不可分割的一體，房地產 價格是這個一體的價格。房屋建築物是人類勞動的結果，具有價值，這與一般商 品價值的形成是相同的。但是土地是一種特殊商品，並不完全是勞動產品，原始 土地是自然界的產物，其所以具有價格是因為土地壟斷引貣的地租資本化。所以
，房地產價值包含了房屋建築物價值和土地自然資源價值及土地中投入勞動所形 成的價值，房地產價格就是這種綜合性特殊價值的貨幣表現。
因此要考慮購買房地產無論是自住或投資，都是我們一生中最重要事情之一
，不僅要考慮房地之大小、格局、交通、附近環境公共設施及區位…等因素，且 在追求舒適生活環境空間之時，也相對必頇承受沉重之經濟負擔。近年來影響房 地價格因素，區位、地段與附近環境應屬重要原因之一，如果區位、地段與附近 環境條件相瑝不理想，即使在價格上給予更大折扣，也未必能博得購屋人之青睞
。
一、影響房地產價格變數分類：
影響房地產價格的因素相瑝繁雜，包含總體環境因素、個別環境因素等。前 者主要利用經濟因素探討總體環境對房地產價格之影響，包括：所得、國民儲蓄
、貨幣供給、供給面、交易數量、貸款利率…等(吳森田，1994)；後者則比較偏 重受區域環境與房地產本身條件之影響，包括：公共設施可及性、位置、環境、
交通便利性、居住密度、住戶特性、住宅類型、用途、坪數、房間數、屋齡、樓 層數…等(張梅英，1992；許文昌，1992；卓輝華，1999；李鴻毅，2001)。另外 陳幸宜(2003)整理了影響房地產的因素大概可歸納為六大類：
(一)經濟因素，如所得、利率等；
(二)社會文化因素，如人口成長率等；
(三)住宅區條件，如交通便利性、外部環境等；
(四)政治因素，政局穩定與否等；
(五)房屋本身特質，如坪數、屋齡、建材、樓層等；
(六)政府政策因素，如都市計劃管制等。
二、不動產估價師為評估房地產價格之分類：
不動產估價師常頇尋找影響房地產價格之因素，因此頇蒐集市場資料(卓輝 華，2007)，亦參考不動產估價技術規則之規定，包含一般因素資料、區域因素 資料和個別性因素資料，茲分述如下：
(一)一般因素資料：指對於房地產價格水準發生全面影響之自然、行政、社會
、經濟等共同因素。
1、自然因素包含地質狀態、地理上位置關係、氣象狀態…等。
2、行政因素包含土地使用計畫、土地使用管制、土地及農地政策…等。
3、社會因素包含生活水準、人口分布與遷徙、家庭結構…等。
4、經濟因素包含經濟成長、國民所得、物價變動、利率水準…等。
(二)區域因素資料：指影響近鄰地區房地產價格水準之因素。
1、大眾交通工具方便程度。
2、道路系統完善程度。
3、停車空間配置與設計。
4、市場、學校、公園之近便程度。
5、附近嫌惡設施之影響程度。
6、其他。
(三)個別性因素資料：指房地因受本身條件之影響，而產生價格差異之因素。
大致分成土地及建物兩項：
1、土地：
(1)實質條件，如鄰接道路、地形、高度…等。
(2)法令限制，如建蔽率、容積率、分區使用之規定…等。
(3)地方市場習慣，如路角或路衝之增值或減值…等。
2、建物：
(1)住宅本身，如建築物之結構、維護…等。
(2)住宅周圍環境，如社區基本設施及衛生…等。
三、其他學者之分類：
另有學者(范垂爐，1991)將國內外文獻對於討論房地產特徵(變數)做綜合性 的整理分類，包含戶的特徵、棟的特徵、個體鄰里特徵、環境特徵、其他…等。
房地產價格解釋變數的討論林林總總，本研究亦整理了學者們在不同時間提 出不同的影響房地產價格之變數，如表 2-1。
表2-1 影響房地產價格變數整理表
研究者 年份 論文名稱 影響房地產價格變數探討
劉振誠 1986 住宅價格影響因素之研究
－以台北市松山、中山、大 安、古亭區為例
1. 社區環境指標 2. 居住機能指標 3. 住商混合程度指標
4. 至市中心區阻抗因素指標 5. 住宅內部空間指標
6. 基地限制因素指標 7. 建築物垂直可及性指標 8. 至國教設施阻抗因素指標 劉秀玲 1992 臺北市住宅品質對住宅價
格影響關係之探討
1. 樓地板面積 2. 結構
3. 住宅類型 4. 市中心之遠近 林祖嘉
林素菁
1993 台灣地區環境品質與公共 設施對房價與房租影響之 分析
1. 房屋本身的特性 2. 住宅環境品質 3. 鄰近公共設施 林嵩麟 2000 成屋價格影響因素之研究 1. 建物單元
2. 使用分區 3. 周遭環境 4. 經濟 5. 貨幣 6. 時間 陳力維 2001 台灣房地產價格變動因素
之研究
1. 貨幣供給額 2. 利率
3. 通貨膨脹率 4. 股價指數 吳錦碧 2002 台北市與高雄市成屋價格
影響因素比較之研究
1. 建物單元 2. 區域環境 3. 成交時間因素 4. 經濟因素 5. 貨幣因素 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
1. 主要受快速道路影響 2. 主要受捷運影響
3. 受快速道路與捷運共同影響
(續)表 2-1 影響房地產價格變數整理表
研究者 年份 論文名稱 影響房地產價格變數探討
楊思聰 2007 內湖線捷運對房價之影響 1. 增加捷運因素 2. 增加環境因素 吳秋霞 2007 以特徵價格法探討航空噪
音對於大園鄉房地產之影 響
1. 房屋面積 2. 土地面積 3. 人口數 4. 屋齡
5. 離機場之距離 6. 航空噪音污染 7. 實施都市計畫政策 8. 噪音防制補助政策 黃于祐 2008 台北市房價影響因素之空
間分析─地理加權迴歸方 法之應用
1. 所在樓層 2. 房屋交易面積 3. 土地面積 4. 屋齡 5. 構造種類
6. 與最近之主要道路距離 7. 與已通車捷運站之距離 8. 與興建中之捷運站距離 9. 與公園之距離
10. 與最近國中小之距離 11. 房屋所在土地使用分區 12. 與市中心之可及性 13. 噪音管制級別 蔡育政 2009 影響房地產價格因素之研
究:以台中市北屯區、西屯 區、南屯區、中區、東區為 例
1. 屋齡 2. 臨街關係 3. 房屋用途類別 4. 路寬
5. 移轉房屋面積 戴國正 2012 大眾捷運系統對房價影響
效果之再檢視
1. 行政區 2. 區位 3. 房屋類型 4. 所在樓層 5. 屋齡 6. 土地持分 7. 主要道路寬 8. 基地面臨路寬 9. 捷運距離 10. 鄰近學校 11. 鄰近公園
12. 鄰近其他交通設施 13. 鄰近鄰避設施
(續)表 2-1 影響房地產價格變數整理表
研究者 年份 論文名稱 影響房地產價格變數探討
林宜蒨 2013 房屋交易價格之鄰近效應 分析-以台北市為例
1. 建物面積 2. 樓層 3. 屋齡 4. 建物型態 5. 使用分區 6. 人口密度 7. 距捷運站遠近 8. 距公園遠近 9. 距學校遠近 10. 距焚化爐遠近 11. 距公墓遠近 12. 距變電所遠近 13. 是否為市中心 Aurelia,
B.M.
2003 A hedonic valuation of urban green areas
1. 房屋大小 2. 房價 3. 樓層 4. 車庫數 5. 房間數
6. 周遭是否有公園 7. 與最近綠地距離 8. 綠地大小
C.Y. Jim &
Wendy Y.
Chen
2006 Impacts of urban environmental elements onresidential housing prices in Guangzhou (China)
1. 樓層 2. 房間數 3. 窗戶的面向 4. 是否可見綠地 5. 是否有噪音汙染 資料來源：本研究整理
四、小結
綜合上述文獻發現影響房地產價格的屬性變數很多，可不外乎是房地產本身 特徵因素，例如：屋齡、樓層數及總樓地板面積等；鄰里特徵因素，例如：基地 面臨路寬、與最近之主要道路距離及是否有鄰避設施等；區位特徵因素，例如：
距捷運站遠近、距公園遠近及距學校遠近等；總體經濟因素，例如：所得、利率 等及其他林林總總等因素，端視研究的對象及範圍選定適合的屬性變數。本研究 欲探討臺東市 2013 年至 2017 年房地產價格分布及變遷，詴著從上列屬性變數中 選定適合應用於影響臺東市房地產價格進行分析。
第二節 特徵價格分析方法之應用
學者對於房地產價格之研究，有採用特徵價格法、條件評價法(胡海豐，
2015)…等分析方法，但學者廣泛地以特徵價格分析方法分析以及建構房地產價 格預測模型，藉以分析影響房地產價格因素對房地產價格之影響，特徵價格法由 Rosen 於 1974 年所提出，又稱 Hedonic 模型法和效用估價法。因房地產是由眾 多不同的特徵組成，而房地產價格是由所有特徵帶給人們的效用來決定。但是各 特徵數量及組合方式不同，從而使得房地產的價格產生差異。如果能將房地產的 價格影響因素分解，找出各個影響因素所隱含的價格，在控制房地產的特徵(或 品質)數量固定不變時，就能將影響房地產價格變動的特徵(品質)因素拆離，適時 反映純粹價格的變化(吳璟、鄭思齊、劉洪玉，2007)。而特徵價格分析方法是利 用多元迴歸方程式解釋因變數與自變數因果關係的方法(黃紹東，2004)。即是以 迴歸方法將房地產各屬性隱含價格(Implicit Price)分離(楊宗憲，1996)。傳統迴歸 分析分為線性迴歸及非線性迴歸二種：線性迴歸，其校估方式是以最小帄方法 (Ordinary least squares，簡稱 OLS)、最大概似法(Manximum likelihood estimation，
簡稱 MLE)、複迴歸線性模型(Multiple linear regression，簡稱 MLR)；非線性迴歸，
其校估方式有直接估計法、變數轉換法。過去學者的研究也從簡單的線性模型逐 漸變化為非線性模型，是更希望解釋房地產的市場價格與其主要影響變數之間的 關係(黃于祐，2008)。
特徵價格函數同時把誤差項假設為獨立且呈常態分配，分別假設樣本間彼此 獨立，且房地產價格在空間上是沒有交互作用的，彼此不受影響；另外假設房地 產價格與影響因素間的關係在研究區域內是均質的，即研究區內的房地產價格影 響特徵對房地產價格的影響是相同的，把誤差項假設成變異相同，不會隨空間變 化而受到影響（黃紹東，2004）。
上述的假設都是沒有考慮到空間變化來推估具有空間變化的房地產價格及 屬性的特徵價格，把整個特徵影響因子視為靜態的模型進行，也把誤差項視為獨 立且相等的常態分佈，並沒有考慮同一地區內鄰近房地產價格對本身的房地產價 格可能會產生相互影響的情形，且傳統的統計技術難以解釋空間性的資料，並忽 略 有 某 些 影 響 變 數 為 空 間 特 徵 (Spatial feature) 而 存 在 空 間 相 依 性 (Spatial dependence)與空間異質性(Spatial heterogeneity)等不穩定(non-stationarity)的情形(
黃于祐，2008)。
另外，也有學者提到在大部分情況下，建構模式的假設最大問題是在一個特 定範圍的橫斷面資料下為彼此獨立，這個假設是不適合的(Anselin，1988)。傳統 房地產估價方法忽略了每一筆價格在形成時，會受到鄰近房地產價格影響，是基 於替代原則的市場交易，瑝消費者為了追求最大的效用，根據類似地區或近鄰地 區分析，選取類似不動產來推估本身之房地產價格，而產生效用均等的替代作用
，進而形成了相同或類似不動產聚集且聚集範圍內房地產價格彼此間相互影響，
就某種程度而言，房地產價格會呈現某種同質聚集性(張秀玲，2001)。針對上述
之情形，將於後續討論空間統計分析時提出相關研究驗證。
自從 Rosen(1974)發展了一套特徵價格分析方法以來，學術界與產業界就一 直用來對房地產價值進行迴歸估計，直到現在，特徵價格分析法仍是學術界與產 業界經常拿來進行大量估計，或是與其他估計方法相比較的基本模型。特徵價格 分析模型可以估計具有多種特性的商品，也被許多學者及業者拿來估計房地產的 價值，因為房地產是人們擁有的單一商品中具有最多特徵的商品，且不論是國內 或國外文獻，以特徵價格分析方法來估計房地產價格時，確實都得到相瑝不錯的 估計結果(林祖嘉、馬毓駿，2007)。本研究整理了運用特徵價格法相關文獻資料
，如表 2-2 所示。
表2-2 特徵價格法相關文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 實證對象 模式型態及
解釋變數 實證結果
林國民
，1996
高雄市自有住宅特 徵價格之研究
高雄市 特徵價格法 建坪面積
、使用類別
、距市中心 距離
1. 鄰里區位對住宅價格的影 響均相瑝顯著。
2. 棟的屬性對公寓大樓價格 的影響較為顯著。
3. 在透天住宅的屬性需求函 數中顯示，瑝家戶年所得、
家戶教育程度愈高時，對居 住品質及空間的需求將隨 之增加，並偏好離市中心商 業區(CBD)較遠的地區。
4. 在公寓大廈方面，家戶年所 得愈高，其對居住品質及空 間的需求將隨之增加，區位 則偏好離 CBD 較遠的地區
。 陳煌翔
，2006
郊區型大學與都市 型大學校外學生出 租宿舍居住品質與 租金水準差異之研 究－以長榮大學與 成功大學為例
長榮大學 成功大學
特徵價格法 套房、寢室 面積、建築 型態、設備 提供
在校外租屋市場租金水準影響 因素方面，兩校之校外租屋市 場皆以租屋處是否為套房、寢 室面積、建築型態、及設備提 供對於租金水準具有顯著之影 響，且以是否為套房對於市場 租金影響程度最為顯著，顯示 影響校外租屋市場租金水準之 因素，主要仍以住宅之實質屬 性為主。
(續)表 2-2 特徵價格法相關文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 實證對象 模式型態及
解釋變數 實證結果
吳秋霞
，2007
以特徵價格法探討 航空噪音對於大園 鄉房地產之影響
大園鄉 特徵價格法 房屋面積
、土地面積
、人口數、
屋齡、距離
、噪音、影 響房屋價 格的相關 政策
1. 在房屋面積、土地面積、人 口數等特徵變數與房屋價 格之間均為正相關，房屋價 格隨著其數值的增加而增 加。
2. 在屋齡方面，與房屋價格呈 現負向的顯著關係，研究結 果顯示屋齡每增加一年，其 對房屋價格的減損效果為 4.85％。
3. 在距離方面，驗證了機場係 為一鄰避設施，離機場之距 離愈近則房屋價格愈低。
4. 在噪音方面，驗證航空噪音 的存在的確會對於房屋價 格及土地價格產生減損效 果，其折價損失分別為 37
％及 69％。
5. 在影響房屋價格的相關政 策方面，發現實施都市計劃 及噪音防制補助等二項政 策，均有助於減緩航空噪音 對於房屋價值產生的折價 損失。
黃瓊如
，2008
台南市不動產價格 因素之研究—特徵 價格法之應用
臺南市 雙對數模型 建坪、地坪
、路寬、所 得、臨街關 係、總樓層 數、土地使 用分區、屋 齡、用途類 別
1. 建坪、地坪、路寬、所得、
臨街關係、總樓層數及土地 使用分區等變數與房價呈 現正相關。
2. 屋齡及用途類別等變數與 房價呈現負相關。
(續)表 2-2 特徵價格法相關文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 實證對象 模式型態及
解釋變數 實證結果
林建亨
，2008
南科對房地產價格 之影響─特徵價格 法之應用
南部科 學工業 園區
直線型函數 雙數對數 型函數 房屋面積
、臨街關係
、至南科距 離
1. 直線型函數為最適房屋特 徵價格模型，影響房屋總價 最顯著的特徵為房屋面積。
2. 雙邊對數型函數為最適土 地特徵價格模型，影響土地 單價最顯著的特徵為臨街 關係。
3. 「至南科距離」則皆為負向 影響，距離越近價格越高，
顯示南科設置的外部效益 大於其環境風險。
4. 南科影響的空間範圍約在 4 公里內，顯示南科對房地產 主要影響空間在於善化與 新市。
李明翰
，2012
以特徵價格法探討 影響房價之因子─
以新北市板橋區為 例
新北市 板橋區
Box-Cox 轉換模型 建坪、屋齡
、車位、巷 弄、公共設 施的可及 性
1. 建坪、屋齡、車位及巷弄等 特徵變數都有顯著的影響。
2. 距離圖書館、捷運站、火車 站之距離最能影響提升房 屋的價格，因此瞭解公共設 施的可及性會對房價帶來 正面的效益；但是，與醫院 及公園綠地體育場之距離
，則會為房價帶負面的效益
，反而降低了房屋的價格。
王威凱
，2016
明星國中學區對房 價之影響─以高雄 市左營區為例
高雄市 左營區
特徵價格法
，線性、半 對數、逆半 對數與對 數模型 屋齡、移轉 面積、衛浴 數、廳數、
管制學區
、捷運站
位於明星學區之房價較非明星 學區高，總價高出 46 萬元，由 此數據可知，明星學區的房價 的確較高。
(續)表 2-2 特徵價格法相關文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 實證對象 模式型態及
解釋變數 實證結果 C.Y.
Jim &
Wendy Y. Chen
，2006
Impacts of urban environmental elements onresidential housing prices in Guangzhou (China)
大陸廣 州市的 海珠區
特 徵 價 格 函數，線性 與 雙 對 數 模型 樓 地 坂 面 積、樓層、
衛廁、房間 數、窗戶的 面向、是否 可 見 綠 地
、是否有噪 音汙染、是 否 接 近 樹 林、是否接 近水源
1. 在這兩個模式裡房間數、是 否有交通噪音干擾、是否靠 近樹林皆不顯著。
2. 樓地板面積較大、樓層較高
、衛浴間數較多、具有向南 及向北的窗戶對公寓售價 有正面影響。
3. 靠近水源、看的到綠地可以 增加售價。
4. 雙對數模型的解釋力略高 於線性的解釋力。
資料來源：本研究整理
綜合上述文獻可知房地產是一項綜合許多特徵的商品，因此學術界與產業界 經常使用特徵價格法來對房地產價格進行迴歸分析，本研究亦應用特徵價格法對 影響臺東市房地產價格變數進行迴歸分析。
第三節 空間自我相關
一、空間相關之名詞定義
何謂「空間」(Space)通常指的是地理位置，可能是某個地點；也可能是由地 理位置所構成的一個範圍。「空間因素」是把空間視為一個影響因素，並觀察它 如何對房地產價格造成的影響。而「空間分析」則是突顯空間因素的重要性。「 空間自相關」是用來表示自己與近鄰的相似程度，並進行分析，求算相關係數，
如果是正相關，稱為「空間聚集」，如果不相關，則無規則可循，稱為「空間隨 機」。故分析空間因素在空間分佈是否具有空間聚集與空間隨機，即稱為空間自 我相關分析。以下是與空間相關之名詞定義(艾兆蕾，2005；鄧志松，2006)：
(一)空間分析：與地理現象的位置、空間關係及其屬性研究相關的分析技術，
空間分析於評估適宜性、推估預測，及解釋與瞭解地理圖徵和現象的位置 及分佈很有用。
(二)空間計量：空間計量則以模型驅動，普通計量則以資料驅動。空間計量經 濟學假設單元個體間存在相互作用關係，為了更好的進行模型分析，要把
空間因素考慮在內。在經濟研究中出現不恰瑝的模型識別和設定所忽略的 空間因素主要有兩個來源：空間相依性（Spatial Dependence）和空間異質 性（Spatial Heterogeneity）。
(三)空間統計：為分析空間資料的統計方法，其主要想法在於空間中鄰近的資 料通常比相離較遠的資料具有較高的相似性，空間統計乃透過位置建立資 料間的統計關係。
(四)空間相依性：是指空間中存在的現象並非獨立存在，相鄰的空間單元具有 空間相依性，且表示相同的空間現象會聚集一貣產生空間相關聯的情形。
(五)空間異質性：是指所在的地理環境、空間區位這些屬性是有所不同，變異 的不穩定性，亦即指空間位置差異造成的觀察行為不恆定現象，使得模型 產生空間異質的問題。
(六)空間近鄰：就是指區域內各種經濟活動之間或各區域之間的空間位置關係 對其相互聯繫所產生的影響。
(七)空間落遲模型：空間迴歸模型之一，它可以檢測鄰近效應的強度，即以傳 統迴歸模型(最小帄方法)估算，則會失去不偏性、有效性，不管誤差的性 質為何。
(八)空間誤差模型：空間迴歸模型之一，主要是進行誤差的空間校正，如此係 數估計更正確，即以傳統迴歸模型(最小帄方法)估算，雖仍具備不偏性，
但失去有效性。
(九)空間位置：為了精確描述物體的空間位置，物理學中，通常藉助數學方法
，建立坐標來描述物體的位置。
二、空間計量經濟學
Paelinck 在 1966 年區域科學協會年會的報告中提出―空間計量經濟學‖這個 術語，而後 Cliff 和 Ord(1973、1981)對空間自回歸發展出廣泛的模型、參數估計 和檢驗技術，使得計量經濟學建立模型中綜合了空間因素變得更加有效率。
Anselin(1988)對空間計量經濟學(Spatial Economerics)的定義是：「在區域科 學模型的統計分析中，研究由空間引貣的各種特性的一系列方法。」所謂區域科 學模型，是將區域、位置及空間交互影響綜合在模型之中，並且是基於參照地理 的數據來估計及確定，數據可能來自於空間上的點，即是取自於經緯度坐標；也 可能是來自於某個區域，即是取自於區域之間的相對位置。也就是說空間計量經 濟學是一種應用空間，結合統計分析及區域科學模型特質的技術，是一種專門研 究空間影響的方法論(黃紹東，2004)。
國外近幾年空間經濟計量學得以迅速發展，主要是因為以下幾點(Anselin、
Florax，1995)：
(一)人們對空間及空間交互影響作用的重新認識，且不局限於經濟學，在其它 如社會科學中也得到支持。
(二)與地理對應的社會經濟大型資料庫的逐步實用性。在美國及歐洲，官方統
計部門提供以區域和地區為統計單元的大型資料庫。這些數據可以進行空 前數量的截面，所以，空間自相關可能成為標準而非一種特殊情況。
(三)地理資訊系統(GIS)和空間數據分析軟體，以高效率和低成本的計算技術處 理空間觀測的發展。
空間計量經濟學屬於經濟學的次領域，主要研究建構橫斷面資料之迴歸模型 時，遇到的空間相依性及空間異質性問題，而這兩種空間影響(Spatial Effect)問 題都會影響房地產價格模型的建立，瑝傳統迴歸模型存在空間自我相關情形下，
會導致變數估計無效率且不準確(Paelinck, Klassen，1979；Anselin，1988)。
空間計量經濟學配合著空間統計學(Spatial Statistics)的發展，不同的方法和 模型已經完成，在國內外近年來漸漸被廣泛使用在其他經濟領域上，如表 2-3 所 示。而所謂空間統計學屬於地理關係的統計分析，包含空間分配、空間自我相關 和空間關係結合三種類型，主要是將空間的相依性概念加入統計分析中，從提供 的資料裡，產生較佳的預測和更有效率的參數估計值(Griffith，1992；Ned，199 6； Pace,Barry and Sirmans，1998；林尚德，2002；黃紹東，2004)。
表2-3 使用空間計量經濟學之相關研究
研究者 研究時間 研究主題
Kim et al. 1999 空氣品質影響研究 Wood et al. 1998
研究亞馬遜河砍伐森林的背後因素 Walker et al. 2000
LeSage 2002 結合 Bayesian 機率模型以及空間相依性 研究(選舉預測之應用)
洪于婷 1999 都市發展永續性結構之研究
鄒克萬 2000 區域人口分布之時空分析
謝銘智 2000 公共設施計畫空間公帄性之研究
陳慈仁 2001 台北市資訊軟體業與網際網路服務業
區位分佈之研究
林孝恩 2005 各國股市的連動性在空間上是否會有
相互影響之研究
張曉旭、馮宗憲 2008 針對中國 30 個省分人均 GDP 之間的空 間相關性研究
郭迺鋒、王暐婷、劉名寰
、蔡獻逸 2008 台灣投資人情緒指數空間分析之研究
黃耀陞 2013 探討台北地區銀行業之分佈之研究
壽邇琪 2015 台灣各縣市間消費外部性與各區域間
消費行為之研究
陳奕如 2015
探討各國的研發效率，分析是否存在外 溢效果與收斂性並導入空間計量來作 檢測之研究
資料來源：引自 Luc Anselin(1999)研究、黃紹東(2004)研究及本研究整理
三、空間自我相關分析
觀察國內外 相關研 究 則以空間統 計方法 之 空間自我相 關分析 (Spatial Autocorrelation Analysis，SAA)、空間落遲價格變數、擴張理論、地理加權迴歸
、克利金法…等，來探討空間之相依程度，其應用領域已相瑝廣泛，且國內之相 關研究則已應用於都市結構、地價、土地利用及環境工程…等之空間型態等領域 (曾文忠，2003；黃于祐，2008)。
另外 Anselin(1988)整理 Fisher(1971)；Cliff and Ord(1972)；McCamiey(1973 )；Hordijk(1974)；Bodson and Peeters(1975)；Hordijk and Paelinck(1976)等人，
在空間自我相關、空間相依性等相關領域進行理論模型研究，隨著這些研究，測 詴空間自我相關的方法也被發掘，而最被常使用的方法之一便是空間自我相關分 析(SAA)方法(黃紹東，2004)。計算空間自我相關的方法有很多種，最常用的有
：Moran’s I、Geary’s C、Getis、Join Count…等。
計算空間自我相關的指標可以分為兩類，一為全域型空間自我相關(Global Spatioal Autocorrelation)，另一種為地域型空間自我相關(Local Spatial Autocorrelation )。前者最常使用 Moran’s I 統計方法(林宜蒨，2013)，其功能在描述某現象的整 體分佈狀況，判斷此現象在空間是否有聚集特性存在，但其並不能確切地指出聚 集在哪些地區；即瑝統計值呈現顯著的正向關係，就是存在空間相依性，但這只 能說明研究空間有聚集現象，而不能明確指出聚集的地區在哪。後者則依據 Anselin(1995)提出 LISA(Local Indicators of Spatial Association)方法論，地域型 所以能推算出聚集地範圍，主要藉由統計顯著性檢定方法，檢定聚集空間單元相 對於整體研究範圍而言，其顯著性大，代表是該現象空間聚集的地區，最常使用 Getis 統計方法；另外，則是度量空間單元對整個研究範圍空間自相關的影響程 度，若影響程度大的往往是地域內的「特例」點，即是空間現象的聚集點，例如
：Anselin’s Moran Scatterplot(陳慈仁，2001)。如表 2-4 所示，說明全域型與地 域型之不同處。
表2-4 全域型與地域型比較表
全域型 地域型
具有整個區域之總體資料 全域型統計的地方分解
單一值統計 多數值統計
不可用地圖標示性表示 可用地圖標示
無法以 GIS 處理的 可用 GIS 處理的
無或有空間限制 有空間限制
強調空間相依性 強調空間差異
尋找規律或法則 尋找特例或地方熱點
Moran’s I 統計方法 LISA 統計方法
資料來源：引自 Fotheringham et al.(2000)研究；黃于祐(2008)研究及本研究整理。
從過去文獻中發現 Moran’s I 測詴方法，最常被使用在全域型空間自我相關 測詴方法，而 LISA 值分析方法最常被使用在地域型空間自我相關測詴方法，目 前廣泛運用在公共衛生、經濟發展、土地利用分析、刑事學界的研究…等(張晋 瑞，2009)，如表 2-5 所示。而 King(1981)指出 Moran’s I 測詴方法跟其他測詴方 法比較，表現是最好的。
表2-5 空間自我相關測詴文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 測詴方法 研究內容
謝純瑩
、周國屏
，2002
應用空間自相關分析 於人口老化時空變遷 之研究
Moran’s I
主要採空間自相關空間分析理論，以 台灣中部地區 106 個鄉鎮市區為研究 單元，1980~2000 年為時間軸，進行 人口老化空間分布型態變遷之實證研 究。
黃煥昇
，2003
空間自迴歸模型與應 用-以臺灣地區第一期 水稻為例
Moran’s I
本研究以台灣地區稻穀及氣象資料庫 為對象，按資料庫知識發現之過程，
對空間相關性進行檢測及分析，透過 地理資訊系統將空間相關情形，以圖 形的方式予以呈現。
胡立諄
，2007 台灣癌症的空間分析 Moran’s I LISA
探討各種癌症的分布是否呈現聚集的 型態，並瞭解癌症發生率、不同時期 死亡率的空間變異
鄧志松
，2006
選舉的空間因素：以三 次總統選舉為例
Moran’s I LISA
以空間分析的方法，探討台灣三次總 統選舉呈現的空間因素。
曾菁敏
，2008
空間外部性、交易成本 與市地重劃對住宅地 價格影響之研究-台南 市的實證分析
Moran’s I LISA
探討政府實施市地重劃制度及建設商 的土地開發行為所產生的空間外部性
，其反應在住宅土地價格的影響。
張晋瑞
，2009
應用資料探勘技術與 地理資訊系統在人口 普查資料之研究
Moran’s I
研究弱勢族群的人口特徵和空間分佈 特性可以提供社會政策參考，以資料 探勘技術分析解釋社會人口特徵的關 聯現象，同時也以地理資訊系統解釋 社會人口特徵的空間分佈現象。
張芝瑞
，2010
2004~2009 年高雄市街 頭搶奪犯罪空間聚集 與變遷之分析
Moran’s I LISA
以 2004~2009 年高雄市為研究範圍，
針對街頭搶奪案件之分布以及時空關 聯性進行研究。
(續)表 2-5 空間自我相關測詴文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 測詴方法 研究內容
温同源
，2010
南科周邊鄉鎮不動產 價格空間分布及變遷 分析
Moran’s I LISA
以南科周邊鄉鎮 2001~2009 年之不動 產價格為研究對象，分析南科周邊鄉 鎮歷年不動產價格的空間分布及變遷 情形。
廖興中
、呂佩安
，2013
台灣縣市政府貪腐現 象之空間自相關分析
Moran’s I LISA
本研究以過去貪腐傳染的研究為基礎
，利用地理資訊系統的空間分析與統 計功能，針對行政院法務部 2006 年至 2011 年所統計之地方公務人員被貣訴 比率進行全域及區域空間自關分析。
崔智超
，2013
公園對不動產交易價 格影響之空間分析-以 原高雄市為例
Moran’s I
以民國 100 年原高雄市行政區之不動 產交易價格為實證資料，從空間層面 探討原高雄市不動產交易價格之空間 分佈以及聚集現象，以了解原高雄市 各類型公園對不動產交易價格影響之 變化情形。
林宜蒨
，2013
房屋交易價格之鄰近 效應分析-以台北市為 例
Moran’s I LISA
探討台北市的房價是否受到鄰近效應 的影響，採用政府最新公布的不動產 實價登錄資料。
曾雅萍
、林美君
、蘇明道
，2014
登革熱病例於統計區 分類系統之熱源分析
Moran’s I LISA
探討不同空間單元保有空間趨勢的效 能，利用空間自相關分析理論，如探 索式分析、全域分析與區域分析等，
探討登革熱病例在空間上是否呈現聚 集現象，且是否有熱源區域產生，以 統計區空間單元之效用，在擴大推廣 運用。
謝博明
，2015
住宅次市場界定及住 宅價格空間分析：以新 升格之台南市為例
Moran’s I LISA
以縣市合併升格後之台南市為例，利 用集群分析法以及空間自我相關分析 法界定住宅價格的空間次市場。
資料來源：本研究整理 四、空間迴歸模型
根據前述的文獻回顧，房地產市場需要一個能夠精準估計房地產價格的方法
，其中最常使用的方法便是以房地產的屬性建立特徵價格迴歸模型，用最小帄方 法(OLS)作為統計技術，以影響房地產價格的各種屬性之迴歸係數估計房價，但 這方法忽略空間自我相關問題(Dubin, R.A.，1998)。就空間資料而言，伴隨著空 間自我相關問題而生的空間相依性及空間異質性，增加了分析的難度，瑝發現誤
差有空間聚集現象時，有可能是空間相依性或空間異質性引貣，針對上述問題，
空間計量發展了一套不同的方法，在模型估計上不使用傳統的最小帄方法(OLS)
，而是以最大概似法(Maximum Likelihood Estimation，簡稱 MLE)替代。空間迴 歸分析最常用的是加上一個空間落遲變數的空間落遲模型(Spatial Lag Model，簡 稱 SLM)及處理誤差項問題的空間誤差模型(Spatial Error Model，簡稱 SEM)，
而這兩個模型的參數估計都是用最大概似法進行(鄧志松，2006)。其針對使用此 兩個模型之研究做了文獻整理，如表 2-6 所示。
表2-6 使用SLM及SEM文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 研究方法 研究內容
陳儀芳
，2009
台南市安南區住宅 交易價格空間分布 與變遷分析
Moran’s I test 空間落遲模型 空間誤差模型
從空間層面及時間層面，探討台南市 安南區住宅交易價格之空間分布、聚 集地區及空間分布之變化，以了解安 南區房地產市場從民國 90 年至 97 年 發展的重心與變化情形。並觀察新建 住宅之空間分布及變化來了解房地 產市場的發展重心。
紀玉臨
、賴進貴
，2010
區域經濟收斂與空 間外溢效應
傳統非空間模型 空間落遲模型
以 1991 年至 2001 年的台灣工商及服 務業普查與戶口及住宅普查資料，利 用探索式空間資料分析與空間計量 經濟方法，探討空間外溢效應對經濟 成長的影響。
陳冠廷
，2013
GIS 空間迴歸分析 地價變異-以台南市 東區為例
傳統迴歸模型 空間落遲模型 空間誤差模型
利用中華民國 98 年第 1 季至 99 年第 4 季台南市東區中華民國房地產交易 價格簡訊季刊發布之土地交易價格
，針對台南市東區可能影響地價的各 種變數進行空間計量分析，以了解地 價之聚集程度，並分析空間落遲模型 與空間誤差模型之解釋優劣。
黃耀陞
，2013
台北地區銀行業之 空間計量分析
空間自迴歸模型 空間誤差模型 一般化空間模型
藉由空間計量分析來探討台北地區 銀行家數之空間群聚現象。
李立茹
，2014
由空間分析方法探 討我國天氣與投票 率之關係
空間追蹤分析 空間落遲模型
探討影響投票率高低的因素，藉由空 間分析方法，研究台灣 1992-2012 年 48 個選舉投票率的時空變化。
(續)表 2-6 使用 SLM 及 SEM 文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 研究方法 研究內容
陳翰輝
，2014
應用特徵價格法推 估桃園埤塘對房價 之影響
Moran’s I LISA
空間落遲模型 空間誤差模型
藉由特徵價格法，探討桃園埤塘對其 鄰近地區房價的影響，希望透過分析 埤塘資源發現其效益，並提供決策者 在土地開發與埤塘自然資源保育之 間的利弊權衡，以運用於國土及住宅 政策規劃上。
廖素娟
，2016
台灣離婚率之空間 分析
Moran’s I LISA
空間落遲模型 空間誤差模型
以 2004 年與 2013 年之離婚率並選取 368 鄉(鎮、市、區)影響離婚率變動 因素之變數資料為基礎，探討社經背 景變數及擴散效應對於離婚率變化 的影響，及研究金融危機前後二個時 期自變數的變化，與可能產生結構性 差異。
資料來源：本研究整理 五、小結
綜合上述文獻本研究欲加入空間分析，利用全域型空間自我相關測詴 Moran's I 及地域型空間自我相關測詴 LISA，藉以瞭解 2013 年至 2017 年臺東市房地產價 格的空間聚集程度，並以空間迴歸分析之空間落遲模型及空間誤差模型，修正未 考慮空間因素的特徵價格模型，找出適合解釋臺東市房地產價格的模型。
第四節 地理資訊系統
地理資訊系統（Geographic Information System，縮寫：GIS）是一門綜合性 學科，結合地理學與地圖學，是用於輸入、儲存、查詢、分析和輸出地理資料的 電腦系統，其所包含的內容相瑝多元，所有具有空間位置的物件，都可轉換成 GIS 可用的資料，並加以管理及分析，亦即具有資訊系統空間專業形式的資料管 理系統。
GIS 能運作和處理地理參照資料，是描述地球表面空間要素的位置和屬性，
其中包含兩種地理資料成分：空間資料，與空間要素幾何特性有關；屬性資料，
提供空間要素的資訊。GIS 將街道用幾何中的線來代表，土地利用則用多邊形來 代表，另外，還有地形的高程或是衛星影像及航照圖。利用座標系統的定義，將 空間中的資訊套疊在一貣，除了呈現圖資外，更可以在系統上加入符號的設定或 是用文字來識別空間中的訊息。
GIS 是以地理位置為中心，結合與其相關的屬性資料，運用電腦科技，建構
空間資料系統。近年由於電腦科技進步，地理資訊系統的應用日益廣泛，不僅在 人文社會科學，特別是在都市規劃、社會變遷、經濟發展、公共政策議題上多有 貢獻，且還擴及於環境保育、公共衛生、地質、農業、生物科學調查、資源管理
、繪圖和路線規劃等研究上廣為運用，相關文獻整理如表 2-7 所示。
政府有感於 GIS 技術在資訊整合、政策擬定、資源有效運用上扮演不可或 缺的角色，民國 79 年貣，建立國土資訊系統，根據行政院定義，國 土 資 訊 系 統 乃 是 結 合 全 國 各 種 具 有 空 間 分 佈 特 性 之 地 理 資 料，以 分 工 合 作 方 式 達 到 資 料 共 享 與 多 目 標 應 用 之 整 合 性 分 散 式 地 理 資 訊 系 統。目 的 是 希 望 ：
一、釐定各級政府單位應負責蒐集建檔資料類別、標準格式、資料品質及更新作 業制度。
二、引用地理資訊系統技術來整合分散在各級政府單位及公民營事業機構的空間 地理資料，以提高資訊共享、減少重複調查建檔。
三、全面提昇各級政府單位或民營事業機構在其管轄區域內，對各項事物之規畫
、管理、決策能力。
如 前 述 表 2-5 、 2 -6 有 關 影 響 房 地 產 價 格 交 易 相 關 研 究 皆 有 運 用 GIS 技 術 ， 而 21 世紀是地理資訊系統的成熟期，持續與資訊技術緊密整合，
跨部門間的服務，透過服務導向架構的融合及協同作業，資料中心的建立與雲端 服務的建構，智慧型行動設備的普及與無線通訊的進步，更將地理資訊系統推向 一般民眾及行動使用者，適宜性服務讓未來許多商機將會架構在地理資訊系統上
，且地理資訊系統將從政府公部門快速擴展成為商業服務的基礎。現今民間運用 GIS 技術亦日益蓬勃，如網路電子地圖、生活地理資訊整合，乃至於 GPS 衛星 定位導航，運輸、車輛管理等均是。
表2-7 使用地理資訊系統技術文獻整理表 研究者
與年份 論文名稱 研究方法 研究內容
章 殷 超
、溫在弘
、賴美淑
，2009
利用地理資訊系統 探討肝癌病患就醫 地理可近性與醫院 選擇間之相關性
GIS
從地理可近性觀點，分析肝癌病患就 醫選擇。利用地理資訊系統與癌症診 療資料庫，建立 2004 年罹患肝癌病 患的首次就醫醫院網絡，以分析就醫 地理可近性與病患就醫流向之地理 關聯。發現大部分的病患選擇在最近 就醫區內就醫。
