大眾捷運交通系統對住宅區房地產價格的影響
            ——以臺北市大眾捷運系統為例

黃龑

doi:10.6342/NTU201701245

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大众捷运交通系统对住宅区房地产价格的影响 ——以台北市大众捷运系统为例

The Effect of Mass Rapid Transit on Residential Area Property Value: Evidence from Taipei

黄龑 , 硕士　　导师：吴佩瑛　　

繁体中文 DOI： 10.6342/NTU201701245

特徵价格法；空间回归； Box-Cox转换；主成分分析；聚类分析；大众捷运交通系统；房地产价格； Hedonic Price Method ； Spatial Regression ； Box-Cox ； Principle Component Analysis, Cluster Analysis ； Mass Rapid Transit ； Property Value

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摘要 │ 参考文献 (88) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

大众捷运交通系统不仅节省了捷运利用者的出行时间和经济成本，而且也能够减少道路交通的拥挤程度，极大方便居民出行。捷运的修建促进了社会经济繁荣与发展，带来了周边显着的房地产增值。过去的研究大多运用传统特徵价格法分析大众捷运交通系统对房地产价格的影响，由於房屋价格资料含有空间性和房价异质性，若检定结果显着，则应以空间回归模型取代最小平方法模型。另外，过去的研究缺乏在特徵价格法上建立充分的处理和分析。因此，为建立一个更准确的回归模型估计模式和流程，本文加入Box-Cox变数转换选择函数形式；模型中应用主成分分析，建立主成分回归，用主成分代替原始解释变数，分析与特徵价格法应用的一致性；以及运用聚类分析，来进行市场细分，以确定合适的细分市场数目，依细分市场使用空间特徵价格法建立模型。
有鉴於此，本文使用了空间回归模型评估台北市大众捷运交通系统对住宅区房地产价格的影响。从实证结果可知，整体而言，捷运对周边房地产价值的影响范围为0~1,500公尺，随着距离的增加，对於房地产的增值效应逐渐减少。Box-Cox变数转换验证了对数线性模型函数形式在本文使用的有效性。主成分分析选择两个主成分，第一主成分代表房地产邻里区位的影响因素；第二主成分代表房地产本身建筑结构的影响因素。主成分回归模型为达到变数完全独立不存在资讯交叉的优点，在模型的解释能力上并没有丧失太多。在本文中，应用主成分分析有效。聚类分析发现，台北市房地产存在两个细分市场，一群表示捷运沿线，在相同邻里区位下，受房屋类型的影响房价显着不同，这可能因为该地区不同房屋类型代表不同年代建成的建物类型或者建物类型的功能带给居民的效用享受差别较大，表示该地区居民对不同房屋类型的偏好不同，也因此愿意为不同类型的房屋愿意支付显着不同的房价；另一群表示捷运沿线，在相同邻里区位下，不受房屋类型的影响，这可能因为该地区不同建屋类型带给居民的功能效用比较一致，表示该地区居民对不同房屋类型的偏好基本相同，也因此只愿意为不同类型的房屋愿意支付差不多的的房价。整体市场使用特徵价格法结合空间落迟模型模型来进行估算的金额介於聚类分析中细分市场Cluster0估算金额和聚类分析中细分市场Cluster1估算金额之间；聚类分析中细分市场Cluster0估算金额相对高估，聚类分析中细分市场Cluster1估算金额相对低估。距离最近捷运站1,350公尺的房价总金额介於NT$20,208,307万~ NT$21,443,887万。若政府根据大众捷运系统建设及周边土地开发计划申请与审查作业要点，将捷运周边住宅区房地产创设回馈金额（距离最近捷运站1,350公尺），外部效益予以内部化为捷运建设经费，则可减轻政府财政补贴负担。若课1个百分点的税收，则可以得到NT$202,083万~ NT$214,439万的税收收入用於支持捷运建设或相关都市公共建设。

并列摘要〈TOP〉

Mass Rapid Transit (MRT) helps commuters save time and cost and reduces traffic jams, benefiting citizens. Constructing MRT promotes social and economic prosperity and development and brings property appreciation in the regions nearby. Previous researchers mainly used hedonic price method (HPM) to analyze the impact of MRT to the housing price quantitatively. Due to the two features of housing price, spatial autocorrelation and spatial heterogeneity, using traditional HPM to estimate will lead to bias. In addition, previous studies put little emphasis on analyzing and choosing models. This study (1) uses Box-Cox to find and valid the best functional form of HPM; (2) applies principle component analysis (PCA) to establish regression and then tests the effectiveness of using PCA in modifying the HPM model; (3) uses cluster analysis to optimize the segmentation of the property market and builds HPM models accordingly. The purpose is to improve the accuracy of regression models and recommend a analysis pattern.
This study uses the spatial regression model to estimate the effect of MRT in Taipei on property values and conducts an empirical analysis on how to modify models. The results show that (1) generally, MRT brings property appreciation in the proximity ranging from 0 to 1500 meters. The further the region is, the less appreciation impact MRT brings;(2) Linear-log functional form is the best functional form; (3) Two principal components are selected in the regression. The First Principal Component represents he niche advantage of neighborhoods and the Second Principal Component represents the architectural structure. The impact of dummy variable is showcased in the First Principal Component. The Principal Component Analysis shows its strength on keeping variables independent and is still able to be used to explain the effect; (4) According to the results of cluster analysis, there are two market segments in Taipei. In the one segment, the housing price is significantly influenced by the property type, while in the other segment, the property type inserts little impact on the housing price.
(5) The property value estimated in the overall market through HPM is between the estimated value of the cluster 0 segment market and that of the cluster 1 segment market; On top of that, the value of the cluster 0 segment market is overestimated, while that of the cluster 1 segment market is underestimated. The total value of the property within 1,350 meters of MRT stations is between NT$ 202,083,070,000 to NT$ 214,438,880,000. If the government establishes a foundation by imposing tax on the surrounding residential real estate (within 1,350 meters of MRT stations), subsidies provided by the government to the MRT can be reduced significantly. By taxing 1 percent, NT$ 2,020,830,700 to NT$ 2,144,388,800 of tax revenue will be generated to support the construction and management of MRT or other infrastructure.

参考文献 ( 88 ) 〈TOP〉

洪得洋，1998。「捷运系统与道路宽度对房屋价格之影响」，国立政治大学硕士论文。
连结：
Adair, Alastair, Stanley McGreal, Austin Smith, James Cooper, and Tim Ryley, 2000. “House Prices and Accessibility: The Testing of Relationships within the Belfast Urban Area,” Housing Studies. 15(5): 699-716.
连结：
Adair, Alastair, Berry N. Jim, and Stanley McGreal, 1996. “Hedonic Modelling, Housing Submarkets and Residential Valuation,” Journal of Property Research. 13(1): 67-83.
连结：
Bajic, Vladimir, 1983. “The Effects of a New Subway Line on Housing Prices in Metropolitan Toronto,” Urban Studies. 20(2): 147-158.
连结：
Baldassare, Mark, Robert Knight, and Sherrill Swan, 1979. “Urban Service and Environmental Stressor The Impact of the Bay Area Rapid Transit System (BART) on Residential Mobility,” Environment and Behavior. 11(4): 435-450.
连结：

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