ID253-陈相甫,张金鹗,江颖慧-住宅品质变化对房价影响之研究

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住宅品質變化對房價影響之研究-以台北都會區新推個案為例陳相甫*、張金鶚**、江穎慧***摘要:過往住宅研究較著重於價格的變化而較少探討住宅品質,惟住宅仍是以居住消費為主要目的,投資為次要目的,住宅的品質與人類生活息息相關,政府不應以高房價做為經濟榮景的指標,而應同時致力於都市住宅品質的提升。本研究探討台北市與台北縣於2000年至2009年間,新推個案市場在房價上漲時,整體住宅品質是否相對提升,透過特徵價格模型,編製住宅數量指數的實證結果發現,台北市住宅品質平均每年下降0.34%;台北縣住宅品質則平均每年提升0.37%。另外,利用彙總資料的特徵價格模型,探討典型住宅中,各住宅特徵發生變化時對房價的影響情形。實證結果發現,台北市與台北縣的新推個案出現郊區化的情形,「區位條件」的變化皆對房價有負面影響,而「產品品質」雖對房價有正面影響,但在台北市的影響程度卻很低,房價的高漲主要是來自市場因素;台北縣的「產品品質」相較於台北市,對房價的影響較大。關鍵詞:特徵價格法、住宅品質、住宅數量指數                                                       * 政治大學地政學系碩士生,台灣台北,Email:98257017@nccu.edu.tw**政治大學地政學系教授,台灣台北,Email:jachang@nccu.edu.tw***政治大學地政學系助理教授,台灣台北,Email:yinghui@nccu.edu.tw 11.前言在通常情況下,一般認為影響財貨價格上漲的眾多因素中,包含部分由品質提升所致(Adelman&Griliches,1961),許多研究也建立在消費者付出更多的錢購買更高品質財貨的假設之上(Bils&Klenow,2001)。從價格-品質知覺(Price-QualityPerceptions)的觀點,則認為當消費者未掌握完全資訊時,會認為高價格產品的品質亦比較高,即價格與品質之間存在正向的關係(Lichtenstein&Burton,1989)。近年台北都會區房價飆漲,根據國泰建設與政治大學台灣房地產研究中心每季共同研究發布的國泰房地產指數顯示,台北市預售屋與新成屋價格,於2000年至2009年間,房價漲幅高達51.67%,平均年上漲率為4.74%,台北縣10年之間價格則上漲34.55%,平均年上漲率為3.35%。在家戶所得並未相對提升、房價所得比屢創新高的狀況下,高房價現象成為當前熱門的民生、經濟與社會議題。而住宅品質是否隨著房價上漲而提升是本研究的問題核心。過去的文獻當中,相對於價格面的探討,住宅品質的討論則較稀少,品質如何影響價格的研究更是相當缺乏,多只能從政府的普查資料中窺知一二,惟住宅普查係對市場上的存量住宅做全面性的調查,若老舊住宅未被拆除,則將納入每個普查年度1的樣本之中,住宅品質是否隨時間改善將難以評估衡量。在流量住宅的部分,根據內政部營建署與財團法人國土規劃及不動產資訊中心共同研究發布的住宅動向需求調查顯示,台北市與台北縣購屋民眾中,約有三成到五成的比例選擇購買預售屋與新成屋,其在市場上被消費的比例並不亞於中古屋市場,且若能觀察新推個案市場中住宅特徵隨時間的變化,則能掌握住宅品質是否提升與其如何影響價格。另外,一般在編製房價指數(HousingPriceIndex)時,若不考量樣本間的異質性與住宅品質可能隨時間的變化,則無法得知價格指數變化,是由於價格的變化亦或是住宅品質的提升所致,因此,建構房價指數前,必須先將住宅的異質性標準化,建立具有空間、時間與類型代表性的標準住宅,達到控制品質的目的(張金鶚,1995),目前國內發布的房價指數,多以此種方式為之2,即拉氏(Lasperyres)房價指數。但消費者在投資、購買住宅的決策過程中,除了考量價格水準高低外,亦關心住宅品質,例如區位是否靠近市區、面積大小是否合適等等,而拉氏房價指數由於具有不反應住宅品質隨時間變化的特性,即觀察相同特徵屬性的住宅,在不同時間的價格變化,故不符合個體層面的決策需求(Zabel,1999)。綜上所述,本文的核心有兩項,台北市和台北縣的房價上漲時,住宅品質是否隨之上漲,即類似「一分錢一分貨」的概念,亦或高房價時代的背後,卻是讓                                                       1 歷次普查年度為1956年、1966年、1970年、1975年、1980年與1990年。 2例如國泰房地產指數。  2都市居民住在「富貴中的貧窮」?另外,在傳統房價指數係假設住宅品質不變的情況下,亦探討住宅品質的變化對房價的影響為何,並了解在住宅品質中,不同的住宅特徵影響價格的情形,試圖讓個體消費者對房價有更進一步的認知。本研究以國泰建設與政治大學房地產研究中心,針對全國預售屋、新成屋個案市場所做之調查,做為實證資料,空間範圍分為台北市和台北縣兩地區,時間範圍則自2000年至2009年間共10年。除了前言外,第二部分為文獻回顧;第三部分為資料與實證模型;第四部分為實證結果及分析,昀後則為結論,共五個部份。2.文獻回顧1.特徵價格法(HedonicPriceMethod)特徵價格理論是在探討財貨價格與其特徵間的關係,與傳統消費者需求理論昀大的差異,即是其並不假設商品為同質性且效用由財貨本身提供,而是認為即便是相同的財貨,由於彼此間屬性特徵上的差異,會給予消費者不同程度的效用,進而使不同的屬性特徵產生不同的價格(Becker,1965;Lancaster,1966)。Rosen(1974)發展特徵價格理論並以房價為對象,建立均衡模型,利用複迴歸分析(MultipleRegressionAnalysis)方式校估出住宅各種特徵的隱含價格(ImplicitPrice),或邊際價格(MarginalPrice)。此後特徵價格法被大量應用在具有成套組合(Package)特性的商品,包括住宅、汽車、電子產品等。國內則有張金鶚(1995)、林秋瑾(2004)等,利用特徵價格模型建立房價指數的研究。另外,不少研究在編製過去時間的價格指數時,使用彙總資料(PoolingData)建立特徵價格模型,例如Triplett(1969)、Zabel(1999)等,其做法為在自變數中加入時間虛擬變數(TimeDummyVariable),其校估所得之係數間的相對關係,即為價格指數(張金鶚,1995)。故用彙總資料模型的優點是方便運算、改善總樣本數較少時所造成的偏誤。2.房價指數(HousingPriceIndex)與住宅數量指數(HousingQuantityIndex)物價指數(PriceIndex)係依據一般商品價格或勞務價格計算並編製出來的一個代表性價格指標(林惠玲&陳正倉,2009)。在房價指數的種類當中,其編製方式包括算術平均法(MeanPriceMethod)、中位數價格法(MedianPriceMethod)、重複銷售法(RepeatSaleMethod)與特徵價格法等較為常見。其中,平均數容易受到極端值(Outlier)的影響,較少被應用在編製房價指數;中位數價格房價指數由於具有時效性(Timeliness)的優點而被廣泛地應用3,但在                                                       3例如NationalAssociationofRealtors公布中位數價格;TheCanadianRealEstateAssociation公布平均價格;RealEstateInstituteofAustralia則公布不同分位價格。  3實證研究上,其未控制住宅的異質性將會導致嚴重偏誤(Bourassa,Hoesli,&Sun,2006)。重複銷售法與特徵價格法透過迴歸模型建立房價指數通常被認為是較佳的方式,前者的缺點則是資料較難取得。後者則必須與典型住宅(TypicalHouse)4結合,才能透過指數公式表現。常用的指數公式為拉氏(Laspeyres)指數與裴氏(Paasche)指數,其差異為前者使用基期的住宅特徵加權,後者則使用計算期住宅特徵加權,如式(1)、式(2)。拉氏指數iioiiqpqpLPI001(1)裴氏指數iiiiqpqpPPI1011(2)其中,ip1為計算期第i個特徵的價格;iq1為計算期第i個特徵的數量;ip0為基期第i個特徵的價格;iq0為基期第i個特徵的數量。因價格指數公式中必須選擇使用計算期或基期數量,故當考量到市場上會發生消費替代行為時,指數將會產生偏誤而有高估或低估的情形,即「替代性偏誤(SubstitutionBias)」(Wallace,1996)。數量指數(QuantityIndex)則是用來衡量經濟或商業活動中不同時期、地點的物品數量變動的情形(林惠玲&陳正倉,2009)。在住宅數量指數的部分,過往研究較少探討,惟Thibodeau(1995)指出,若以拉式公式與裴式公式編製房價指數,其指數間的差異即是代表住宅品質的變化,此變化可由住宅數量指數衡量。其指數公式如式(3)(Crone,Nakamura,&Voith,2009;Thibodeau,1995)。住宅數量指數iiliiqpqpHQI000(3)其中,ip0為基期第i個特徵的價格;iq0為基期第i個特徵的數量;iq1為計算期第i個特徵的數量。                                                       4標準住宅是指在某特定時間、地區、類型,在住宅市場成交的住宅中,能普遍代表這些住宅的住宅屬性組合。其中屬質的屬性以眾數表示(實證上以平均數);屬量的屬性,以中位數表示之(張金鶚,1995)。  43.住宅品質(HousingQuality)與住宅價格(HousingPrice)一般認為財貨品質難以量化,而在特徵價格理論中,由於價格係由每個不同的特徵所組成,故若將每個特徵給與數字上的指標,則能比較特徵間品質的差異,例如食品當中營養含量多寡、保存期限天數等(Adelman&Griliches,1961)。過去研究當中,曾善霞&張金鶚(1991)曾利用層級分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)建立住宅品質指標,惟由於AHP須透過專家學者做問卷給予每個住宅特徵權重,因此存在個人主觀意識所產生偏誤。另外,財貨品質與價格間的關係為何,有學者認為在完全競爭市場當中,財貨品質的提升並不會使價格上漲,僅會增加消費者剩餘(Gavett,1967),惟住宅市場一般認為並非完全競爭市場,且住宅具有高度異質性,每個住宅特徵具有不同的價格。若由價格-品質知覺的面向討論,消費者在無法獲得完全資訊時,會認為價格與品質之間存在正向關係(Lichtenstein&Burton,1989);Goetzmann&Spiegel(1997)則認為,房價上漲率中,可簡單分為國家因素、市場因素、鄰里環境與建物特徵等四項,其中後兩者即代表住宅品質,顯示住宅品質若提升,則對房價有正面的影響。在國內的實證研究中,劉秀玲&張金鶚(1993)應用張金鶚(1992)所建立的住宅品質指標,以特徵價格法探討住宅品質對房價的影響情形,卻發現台北市於1981年至1989年間,房價提升的因素中,非住宅品質因素占了相當重要的地位;黃嘉興(1999)則利用不同房價指數間的上漲率差異,探討住宅品質變化,實證發現台北市與台北縣於1983年至1993年間,房價雖然上漲,但住宅品質是變差的。而過去皆以市場上的住宅存量為實證範圍,實證資料則為政府的住宅普查資料或是抽樣調查資料,而新推個案市場的住宅品質是否下降或提升,或是品質的變化能否以客觀的貨幣化表示,則較少有研究做探討。3.資料與實證模型1.資料來源過去採用政府統計資料對住宅存量品質的研究,由於不論是老舊或是新建住宅,若非被拆除,則皆會納入樣本計算,因此較難觀察住宅品質的變化趨勢,為了突破此種限制,本研究以預售屋和新成屋所代表的住宅流量市場做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