影響北市村里地價因子研討

承「北市村里地價之臨近效應」一文，可知北市村里地價有空間聚集及鄰近效應，因而本文欲探討何種因子影響北市村里之地價。根據地政法規之「影響地價區域因素評價基準」第2點提及影響地價區域因素主要項目，計有土地使用管制、交通運輸、自然條件、土地改良、公共建設、特殊設施、工商活動、房屋建築現況、發展趨勢及其他影響因素等。上述涉及因子極為廣泛，相關資料收集費時、建置成本高，其中土地使用管制部分更涉及法規法條、特殊設施及房屋建築現況彙整不易收集，欲全面且細部探討上述地價影響，需要大量人力及成本建置，於此現階段本文則針對交通運輸、工商活動、人口密度、公共建設等部分進行研討。

首先進行相關分析，變數說明如下，分析人口密度、交通運輸、工商活動、公共建設（分為單位面積之學校數量及單位面積之診所數量）等是否對地價有顯著之相關，相關報表如表1，此表說明上述自變數皆對地價有顯著之關係。


變數代碼/ 變數說明 /物理意義
Y ：地價
X1 ：人口密度- 每個村里之人口數/村里面積
X2： 交通運輸- 單位面積之路網長度
X3：工商活動- 村里內之工商密度（工商家數/村里面積）
X4 ：公共設施1 -單位面積之學校數量
X5 ：公共設施2- 單位面積之診所數量

表1、變數之相關係數表

利用OLS進行迴歸分析，從中探討自變數與依變數之關係，變數與依變數關係，設定三個模型進行分析，模型1：探討人口密度與交通運輸對地價影響；模型2：探討人口密度、交通運輸、工商活動對地價影響；模型3：探討人口密度、交通運輸、工商活動、公共設施對地價影響；迴歸報表如表2表4。彙整迴歸分析結果如表5，該表說明隨著自變數增加，模型解釋力隨之提高，於模型1說明人口密度與交通運輸皆為呈現正相關影響；模型2說明交通與工商活動皆為呈現正相關影響，但人口密度之影響不顯著；模型3說明交通、工商活動、診所密度皆為呈現正相關影響，但人口與學校密度之影響不顯著。

表2、模型1之OLS分析報表

表3、模型2之OLS分析報表


表4、模型3之OLS分析報表

表5、迴歸分析彙整報表
模型1~模型3經由OLS分析後，該殘差之空間分布圖如1所示，圖1(a)為模型1之OLS空間殘差圖、依此類推圖1(b)為模型2之OLS空間殘差圖、圖1(c)為模型3之OLS空間殘差圖，藉由Moran’s I分析指出模型1~模型3之OLS殘差仍具有空間聚集現象(如圖2)，模型殘差的Moran’s I 依序為0.55、0.42、0.41。

圖1、各模型之OLS殘差空間分布圖


圖2、OLS殘差之Moran's I分析結果

因而進行Spatial lag model (SLM)，冀以處理殘差在空間呈現聚集之現象，解決鄰近效應對地價之影響，分析報表(如表6)細部說明，依序為紅字部分說明，三個模型之鄰近效應皆呈現正向影響，Akaike info criterion值則是由10840.5降至10676，表示模型越來越佳趨勢，三個模型異質性均無差異，空間鄰近效應皆有所影響。

表6、SLM分析報表

最後討論各模型中變數對地價影響，經由報表中獲知模型1的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著；模型2的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著，只有工商活動(X3)顯著；模型3的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著，只有工商活動(X3)、公共設施1（X4，指單位面積之學校數量) 、公共設施2（X5，指單位面積之診所數量)具有顯著影響；最後比較進行各模型於SLM的殘差空間分布，研討是否仍具有空間聚集現象，檢視SLM後之殘差空間分布圖(如圖3)及Moran’I分析結果(如圖4)，證明在經由SLM 分析後，殘差並無呈現空間聚集現象。

圖3、SLM殘差之空間分布圖

圖4、SLM殘差之Moran'I分析結果

在OLS與SLM分析中，最大差別在於是否有考慮鄰近的效應。模型1(OLS)考慮的人口與交通具有顯著影響，但於SLM中反而無法達到統計上顯著的影響；模型2(OLS)考慮的交通與工商具有顯著影響，但於SLM中交通因子無達到統計上顯著的影響；模型3(OLS)考慮的交通、工商、單位面積學校數量、指單位面積之診所數量具有顯著影響，但於SLM中交通因子無達到統計上顯著的影響；由此可知一旦加入鄰近效應考量，不一定能夠與OLS得到相同結果，究竟應信賴哪種統計方式，則需視實際狀況考量。

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投稿者：林美君 F90622002