犯罪對房價的影響：以台北市為例

The Effect of Crime on Housing Prices：Evidence from Taipei, Taiwan

歐陽志昇(Zhi-Sheng Ou-Yang)

指導教授 ： 林明仁

共同指導教授 ： 朱建達(Jian-Da Zhu)

國立臺灣大學/社會科學院/經濟學研究所/碩士(2020年)

https://doi.org/10.6342/NTU202002713

摘要

本文使用內政部不動產實價登錄資料，與台北市住宅竊盜、汽車竊盜、機車竊盜、自行車竊盜、強盜、搶奪這6項犯罪的犯罪發生地點資訊，探討房價是否如預期的在犯罪集中度高的地方較低、在犯罪集中度低的地方較高。本文採用傳統的特徵價格法，加入空間自我回歸的概念後進行分析。實證結果顯示，當我們同時控制這6項犯罪變數後，除了自行車竊盜以外，其他類型的犯罪均會使房價顯著下降。

關鍵字

房價 ； 實價登錄 ； 犯罪 ； 特徵價格法 ； 空間自我回歸模型

並列摘要

This paper uses data from Registration of Real Estate Actual Transaction Prices, and position data of housing theft, motor vehicle theft, motorcycle theft, bike theft, robbery, and forceful taking in Taipei to investigate whether housing prices are lower in the regions with high crime concentrations, and higher in the regions with low crime concentrations as expectation. We use the traditional hedonic pricing method with the concept of the spatial autoregressive model to analyze. The empirical result shows that when we control the six criminal variables simultaneously, these types of crime will lower housing prices significantly except bike theft.

並列關鍵字

housing prices ； Registration of Real Estate Actual Transaction Prices ； crime ； hedonic pricing method ； spatial autoregressive model

參考文獻

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