台湾地区特徵性房价函数估计系数不一致性问题之探讨
林素菁 *
摘 要
在台湾地区,传统上多以特徵性函数方式(hedonic price method)估计房价函数,并固定住宅品质(constant quality),但却忽略了不同地区与时间之特徵性不一定相同的情况.也就是说,各地区的房价可能会随著区域的特性与时间的发展而影响房价函数的估计参数.Hsiao(1986)亦曾证实,不同地区固定品质的特徵性价格指数,会因固定系数的假设而造成偏误.因此,本研究的主要目的,便是利用行政院主计处「住宅状况调查」资料,找出在影响房价的变数中,何者之估计系数会随著时间或地区的不同而有所变化,继而修正房价函数.
本研究资料期间为民国60年至82年之房价,在计量方法上,主要以随机系数的方法(random coefficient method),估计考虑区域与时间影响效果下的特徵性房价函数.实证结果显示,若以23县市别区分,坪数、住宅类型、卫浴设备数目、与对住宅满意度之系数会随时间或区域之改变而变化:若以北、中、南、东四区来看,受地区与时间影响系数会改变的变数包括住宅结构、住宅类型、卫浴设备数目、与对住宅满意度等.
关键词:住宅价格,特徵性函数,随机系数
一、绪论
台湾地区自民国76年房价飙涨至今,已经过了十余个年头,历经了921大地震,住的问题俨然又成为炙手可热的课题.不论是购屋市场或是租屋市场,究竟是何因素造成房价与房租的大幅波动,一直都是许多人想要深入了解的问题.
住宅为一异质性(heteroscadasticity)商品,每栋房屋都具有其特质,在消费任何一栋房屋时,这些特质亦必需是同时被消费,因此房屋也是一种不可分割的(indivisible)商品.而由於住宅的异质性,因此在探讨住宅价格或房价指数时,品质控制将是相当重要的一环.
在Mills and Simenaner(1996)文献上已证实,若住宅品质未被控制(quality variation),所估计出的住宅价格将是有偏误的.故在探讨住宅品质控制(constant quality)的问题上,通常是以重复交易法(repeat sales method)与特徵性价格法(hedonic price method)二种方式处理.
重复交易法是由Bailey, Muth and Nourse(1963)所提出,利用同栋住宅重复交易的案例,在品质不变的假设下,观察不同时间住宅价格的变化,但其缺点是对没有重复交易的住宅之状况无法得知,而且无横断面资料(cross-section data).由於国内缺乏重复交易的案例资料,因此,大多数的学者在估计房价与房租函数时,均采取特徵性价格法.
特徵性价格法则以Lancaster(1966)与Rosen(1974)二人为代表,在先定义典型房屋(a typical house)之后,再根据其房屋的特质估计该栋房屋之价值,但以此方式估计时,却衍生出估计结果的不一致性.造成估计结果众说纷纭的原因,不外乎是不同函数形式的选择(different functional forms),特徵性变数的选择(demographic variables selection),不同资料库样本选择的误差(sample selection bias),是否考虑不同次市场(如租或买的住宅市场),以及随时间的不同,房价函数的估计系数不一致性(instability of housing characteristic coefficients over time)等等.
国内外以特徵性函数来估计房租与房价之文献相当多,例如Rosen(1974),Belsley, Huh, and Welsch(1980),Daneil and Jarier(1984),Graves, Murdoch, Thayer and Waldman(1988),Lin(1993),Black, Wolverton, Warde, and Pittman(1997),辜炳珍、刘瑞文(1979),林元兴(1979, 1988),陈明吉(1990),林祖嘉(1990, 1992, 1994),张梅英(1992),张金鹗、范垂炉(1993),林祖嘉、林素菁(1993, 1994, 1995),吴森田(1994),张丽姬(1994),林秋瑾、杨宗宪、张金鹗(1996)等等.
在特徵性变数选取上,不外乎包含了户的特徵(如住宅本身价格、坪数、所在楼层别等)、栋的特徵(如建材住宅类别、屋龄、楼层别等)、个体邻里特徵(如区位、公共设施的可及性等)、以及总体环境特质(如通货膨胀率、其他财货相对价格、货币供给成长率、利率水准、贷款条件等)与其他人口变数(如家庭所得或储蓄、户长年龄、性别、婚姻状况、家庭人口数、学经历等)等等.

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