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研究生:李士杰
研究生(外文):SHIH-JIE LI
論文名稱:台灣地區鄉鎮市地價影響因素之探討-空間計量之應用
論文名稱(外文):A Study on the Determinants of Land Prices for Taiwan's Local Jurisdictions-An Application of Spatial Econometrics
指導教授:陳菁瑤陳菁瑤引用關係
指導教授(外文):Jing-Yau Chen Cheng
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:經濟學研究所(含碩專班)
學門:社會及行為科學學門
學類:經濟學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:84
中文關鍵詞:住宅區地價空間自我相關空間追蹤資料
外文關鍵詞:Residential Land PriceSpatial AutocorrelationSpatial Panel Data
相關次數:
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根據研究地價的文獻,可以發現影響地價之因素眾多,研究方法主要是以Rosen(1974)提出的特徵價格法建構地價估計式,而這類方式忽略了區域間可能產生的空間自我相關。本研究主要透過空間計量之應用,探討台灣地區2002年~2006年鄉鎮市的住宅區地價影響因素;首先,進行橫斷面資料之分析,包含傳統迴歸、空間落遲與空間誤差模型的設定與比較,並透過全域型空間相依性檢定、地域型LISA分佈圖,了解影響地價之因素;其次為空間追蹤資料分析的空間落遲、空間誤差模型設定與比較,希望能捕捉到橫斷面模型無法獲得之訊息,並比較橫斷面分析與追蹤資料分析可能存在的差異。
從實證結果可知,2002年~2006年各年台灣鄉鎮市地價與其影響地價之變數Moran’s I值均大於0,說明變數間具有正向之空間相關性,亦即台灣地區鄉鎮市之間存在著正的空間相依性,鄰近地區的住宅區地價會影響當地的住宅價格。而在橫斷面各模型的比較中,根據LM法則與模型配適度比較,空間迴歸模型分析優於一般傳統迴歸模型,而在空間迴歸模型中,空間落遲模型優於空間誤差模型。
在動態空間追蹤資料分析方面,本研究利用Elhorst(2003b)所研發之Manlab軟體模組,透過空間落遲、空間誤差追蹤資料模型的最大概似法進行估計,兩個模型中各有四種不同的固定效果模型。實證結果顯示,空間落遲模型為較適之估計模型,與橫斷面資料分析結果一致,而空間落遲模型中的區域特定固定效果為最顯著,這說明了探討影響地價之因素時,區域的特性為重要之考量;另外,結果也顯示,區域空間相依性為負的外溢效果,表示該鄉鎮市若地價上漲,將造成鄰近鄉鎮市的地價下跌,這與橫斷面的空間落遲模型的結果不同,可充分說明使用追蹤資料與動態空間模型分析,將產生不同的估計結果。
According to the literature of land price research, we find that many factors affect land price, which is mostly estimated by the hedonic price method proposed by Rosen (1974). However, a potential problem might exist in this line of land price research, which is a spatial autocorrelation among regions ignored. This study applies spatial econometrics to explore the influential factors of land price of residential area of township and city districts in Taiwan, from the year of 2002 to 2006. Firstly, the cross-sectional analysis is examined including ordinary least squares (OLS), spatial lag model (SLM) and spatial error model (SEM). Then, both global spatial dependency test and local indicators of spatial association (LISA) are used to investigate the influential factors of land price. Secondly, a spital panel data also includes SLM and SEM applied trying to catch the unmeasured influential in cross-sectional analysis. Moreover, the differences between the outcomes of cross-sectional analysis and those of panel data analysis are compared.
From the empirical evidence, we find that the Moran's I of land price and influential factors of land price are greater than 0 for Taiwan’s township and city districts from 2002 to 2006 respectively. This implies that a positive spatial autocorrelation among districts, which means that the residential land price of a district affected by its neighbors positively. Additionally, in the cross-sectional models comparison, according to the LM principle, the SLM is more appropriate than SEM and superior to OLS.
In the spatial panel data, we use the Manlab procedure developed by Elhorst (2003b), and unconditional likelihood function estimated thru fixed-effect spatial lag model and fixed-effect spatial error model. Each of these two models has four different fixed-effects specifications. According to the LIK principle, the empirical results show that fixed-effect SLM is also the more appropriate model, which is consistent with the cross-sectional analysis, and the region-specific effect of fixed-effect SLM is the most significant model. This implies that it is important to consider regional specific effect for studying land price. Moreover, the negative regional spatial coefficient represents the negative spillover effects among districts, explaining the residential land price of Taiwan's township and city districts increases, the residential land prices of neighbors reduces. This different result compared with the outcome of cross-sectional analysis showing that when the dynamic model for spatial panel is used for estimation, the different estimates will be produced sufficiently.
目録
第1章 緒論
1.1 研究動機
1.2 研究目的
1.3 研究範圍
1.4 研究方法
1.5 研究流程
第2章 文獻回顧與相關理論
2.1 影響地價因素之文獻回顧
2.1.1 土地利用與規劃因素
2.1.2 區域性與個別性之影響
2.1.3 財政外部性之影響
2.2 空間相關文獻回顧:橫斷面分析
2.2.1 空間相關理論介紹
2.2.2 空間自我相關分析文獻
2.3空間相關文獻回顧:空間追蹤資料(Spatial Panel Data)分析
第3章 資料整理與敘述統計
3.1 變數定義與資料來源
3.2 樣本敘述統計
3.3 空間計量之敘述統計
第4章 研究設計
4.1 空間自我相關檢定
4.1.1 全域型Moran’s I檢定
4.1.2 地域型空間自我相關檢定
4.2 橫斷面模型設定:一般迴歸模型與空間迴歸模型設定
4.2.1 傳統迴歸模型分析
4.2.2 空間落遲迴歸模型
4.2.3 空間誤差迴歸模型
4.2.4 橫斷面迴歸模型比較方法
4.3 空間追蹤計量模型
4.3.1 追蹤資料模型介紹
4.3.2 Panel Data單根檢定
4.3.3 隨機效果模型與固定效果模型之選擇:Hausman檢定
4.3.4 空間追蹤資料模型(Spatial Panel Data Model)
4.4 研究假說
第5章 實證結果
5.1 空間自我相關分析檢定結果
5.1.1 全域型Moran’s I檢定
5.1.2 地域型空間自我相關檢定(LISA)
5.2 橫斷面分析:一般迴歸與空間迴歸估計結果之比較
5.3 空間追蹤資料估計結果分析
5.4 橫斷面與空間追蹤資料分析差異比較
第6章 結論與建議
6.1 研究結論
6.2 研究建議
6.2.1 研究資料完整性
6.2.2 研究方法改進
參考文獻
國內文獻
吳彩珠(1996),都市土地使用分區管制與地價相互關係之研究,國立政治大學地政研究所博士論文。
吳名秋(2002),台灣地區賦稅競爭與規定地價問題之研究,中國文化大學建築及都市計畫研究所碩士論文。
吳宗青(1997),台南市主要交通主軸地價分佈及變動影響因素之研究,國立成功大學都市計劃學研究所碩士論文。
吳玉鳴、徐建華(2004),中國區域經濟增長集聚的空間統計分析,地理科學第24卷第6期,654-659。
吳玉鳴(2007),“中國區域研發、知識溢出與創新的空間計量經濟研究”,北京:人民出版社。
杜德斌、徐建剛(1997),影響上海市地價空間分布的區位因子分析,地理學報第52卷第5期,404~411。
李純瑩(2004),國內股票型基金績效之影響因素研究,世新大學經濟學研究所碩士論文。
李盈勳(2000),台北市分區規則的實質環境管制對地價之影響,國立成功大學都市計劃學研究所碩士論文。
艾兆蕾(2005),影響住宅區地價因素之空間分析-以鄉鎮與縣市為例,世新大學經濟學研究所碩士論文。
林尚德(2002),以反應空間不穩定為基礎之土地估價動態模型建立,國立成功大學都市計劃研究所碩士論文。
沈滿洪、何靈巧(2002),外部性的分類及外部性理論的演化,浙江大學學報学(人文社會科學版) 第32卷第01期,153~160。
林英彥(1998),“不動產估價”,台北:文笙書局。
殷章甫(2004),“土地經濟學”,台北:五南出版社。
洪得洋、林祖嘉(1999),台北市捷運系統與道路寬度對房屋價格影響之研究,中華民國住宅學會第八屆年會論文集,43~66。
洪志明、陳菁瑤(2005),台灣鄉鎮市轄區租稅競爭之探討,台灣經濟學會與北美華人經濟學會2005年聯合年會,國科會社科中心、中研院經濟所、政治大學商學院、台灣經濟學會,台北市。
高源平(1983),台北縣非都市土地使用編定管制對地價變動之影響,國立政治大學地政研究所碩士論文。
張慈佳、胡海豐(2001),地方政府財政赤字對公共服務水準與地價之影響,台灣土地研究第5期,1~18。
張宇麟(2008),中國省級財政支出外溢效應研究,中國人民大學財政金融學院,公共經濟評論第2、3期,21~31。
張亦文(2006),匯率轉嫁與國內外市場訂價:台灣的panel實證,逢甲大學經濟學系碩士班碩士論文。
黃淑惠(2000),地價指數編制方法及應用結果之研究,台中技術學院學報1,261-280。
黃雅燕(2006),中國大陸地級城市經濟成長收斂性假說驗證-空間Panel計量的應用,世新大學財務金融學研究所碩士論文。
黃紹東(2004),台南市東區住宅價格之空間自我迴歸分析,國立成功大學都市計劃學研究所碩士論文。
董尚義(1980),台北地價空間結構與影響因子分析,國立中興大學都市計劃學研究所碩士論文。
陳春貴(1980),土地使用分區管制與房地產市場之研究,國立台灣大學土木工程研究所碩士論文。
陳旭昇(2007),“時間序列分析-總體經濟與財務金融之應用”,台北:東華書局。
鄒克萬(2000),區域人口分布之時空分析,台灣土地科學學報創刊號,33~50。
鄒克萬、張秀玲、張曜麟(2002),整合空間統計技術之土地大量估價方法之研究,都市與計劃29(3)(TSSCI),355-380。
蕭展正(1985),台北市人口與地價空間分佈變遷之研究:1976~1984,國立政治大學地政研究所碩士論文。
邊泰明(1991),地價變動對土地利用強度影響之研究,國立政治大學地政研究所博士論文。

國外文獻
Anselin, L. (1995), “Local Indicators of Spatial Association: LISA,” Geographical Analysis, 27, 93-115.
Anselin, L. (1988a), “Spatial Econometrics: Methods and Models,” Dordrecht: Kluwer Academic.
Anselin, L. (1988b), “GIS Research Infrastructure for Spatial Analysis of Real Estate Markets,” Journal of Housing Research, Vol. 9, 113-133.
Anselin, L. and Florax R. J. G. M.(1995) New Directions in Spatial Econometrics, Springer, Berlin.
Anselin, L. (1999), “Spatial Econometrics,” Bruton Center School of Social Sciences, University of Texas at Dallas, Richardson.
Anselin, L. (1999), “Spatial Econometrics,” Bruton Center School of Social Sciences, University of Texas at Dallas, Richardson.
Arbia, Giuseppe and Gianfranco Piras (2005), “Convergence in Per-Capita GDP Across European Regions Using Panel Data Models Extended to Spatial Autocorrelation Effects,” ISAE Working Paper No.51.
Basu, S. and G. Thomas (1998), “Analysis of Spatial Autocorrelation in House Price,” Journal of Real Estate Finance and Economics, 17.
Benser, C. (2002), “A Spatial Autoregressive Specification with a Comparable Sales Weighting,” JRER, Vol.24, 193-210.
Besley, Timothy J. and Harvey S. Rosen (1998), “Vertical externalities in tax setting: evidence from gasoline and cigarettes,”Journal of Public Economics, 70(3), 383-398.
Can, A. (1990), “The Measurement of Neighborhood Dynamics in Urban House Prices,” Economic Geography.
Can, A. (1992), “Specification and Estimation of Hedonic Housing Prices Models,” Regional Science and Urban Economics, Vol. 22, 453-477.
Can, A. (1998), “GIS and Spatial Analysis of Housing and Mortgage Markets,” Journal of Housing Research, Vol.9, 61-84.
Cliff, A.and J. Ord. (1981), “Spatial Processes: Models and Applications,” Pion, London.
Dubin, R. A. (1998), “Predicting House Prices Using Multiple Listings Data,” Journal of Real Estate Finance and Economics, 17, 35–48.
Elhorst, J. P. (2003a), “Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models,” International Regional Science Review, 26, 244–68.
Elhorst, J. P. (2003b), “Unconditional Maximum Likelihood Estimation of Dynamic Models for Spatial Panels,” Research Report O3C27.
Griffith, D. A. (1992), “Simplifying the normalizing factor in spatial autoregressions for irregular lattices,” Regional Science, 71–86.
Levin, A., C. F. Lin, and C. Chu (2002),“Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic
and Finite-Sample Properties,” Journal of Econometrics, 108, 1-24.
Rosen, S. (1974), “Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,” Journal of Political Economy, 82(1).
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