臺灣博碩士論文加值系統

自2002年以來，政府不斷推出新的土地稅收政策以改善地方赤字問題，而總體經濟又是影響房地景氣的重要因素，因此政府若能找到確切影響房地市場的總體經濟因子，便能將之視為調節稅收的指標；過去文獻僅針對全國探討經濟成長、房價和土地增值稅的關係，而本研究除了增加總體經濟變數外，更深入考量各地區的差異性，透過單根檢定、共整合檢定、向量誤差修正模型、因果關係檢定和預測誤差變異數分解，探討六都、非直轄市和全國土地增值稅與總體經濟因子的關聯性。研究結果顯示貨幣供給額和失業率為多數地區土地增值稅之領先指標，且過去的貨幣供給額及失業率對當期的土地增值稅多為正向影響，表示當政府預測未來總體景氣漸入佳境時，儘管都市地區的失業率尚未完全降低，但是可以透過增加市場上的貨幣流通量來活絡房地交易，進而提升各個地方政府的土地增值稅，減少財政赤字的問題。

From 2002, the government has launched many policies of Land Tax to improve the fiscal deficits of local government. Macroeconomics plays an important role in real estate cycle so if the government finds out the macroeconomic factors which influence a lot, they will be indicators of tax adjusting. Due to there are some studies just talks about the relationship among GDP, Housing Price and Land Value Increment Tax, this one not only includes more factors but some differences between varied regions. The relationship among the Land Value Increment Tax of six special municipalities, counties, nation and macroeconomic factors is analyzed by Unit Root test, Cointegration test, VECM, Granger Causality test and Forecast Error Variance Decomposition. The data shows that M1B and Unemployment Rate are leading indicators for the tax of many regions and they can promote taxation. As the result, if the government forecasts that macroeconomic business is going well, it can stimulate the housing market by increasing the quantity of M1B, and there are more taxation and less fiscal deficits even though Unemployment Rate is still high in some regions.

目錄
中文摘要 I
Abstract III
圖目錄 VI
表目錄 VII
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 8
第三節 研究架構與流程 9
第貳章 文獻探討 11
第一節 房地產與總體經濟變數之文獻 11
第二節 土地增值稅起源與沿革 19
第三節 土地增值稅相關文獻 24
第參章 研究方法 31
第一節 單根檢定(Unit Root Test) 32
第二節 共整合檢定(Cointegration Test) 36
第三節 向量誤差修正模型 (VECM) 39
第四節 Granger因果關係檢定(Granger Causality Test) 41
第五節 預測誤差變異分解(Forecast Error Variance Decomposition) 43
第肆章 實證結果分析 45
第一節 資料來源與處理說明 45
第二節 單根檢定結果分析 54
第三節 共整合檢定結果分析 60
第四節 向量誤差修正模型檢定結果 68
第五節 Granger 因果關係檢定結果 75
第六節 預測誤差變異數分解 83
第伍章 結論與建議 95
第一節 結論 95
第二節 研究建議 101
參考文獻 103

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