住宅價格之空間次市場分析－以台南縣市交界地區為例

An Analysis of Spatial Submarkets of Housing Prices—The Case Study of Tainan City and Country Border Areas

林宜萱(Yi-Hsuan Lin)

指導教授 ： 謝博明

長榮大學/管理學院/土地管理與開發學系(所)/碩士(2010年)

https://doi.org/10.6833/CJCU.2010.00168

摘要

本文以台南縣市交界地區之台南市東區、南區、北區及台南縣之永康市、仁德鄉為研究範圍，進行住宅價格之空間次市場分析。主要之研究目的為探討住宅價格空間次市場之界定方式，因住宅價格空間次市場之界定多以行政區界定，但如以住宅替代性高低來定義次市場，則應有比傳統以行政區界定空間次市場更合理之界定方式。因此，本文透過不同之研究方法，以集群分析、空間自我相關分析及傳統以行政區作為空間次市場之界定方法，研究探討出最適當或最合理的區分或定義住宅價格空間次市場之方式。
首先以集群分析界定住宅價格空間次市場，台南縣市交界地區之住宅市場可分為三個群落，群落一主要分布於台南市北區與南區；群落二主要分布台南市東區與仁德鄉與東區交界處及永康市北邊；群落三主要分布於永康市與台南市東區。可依此三個群落區分為三個住宅價格空間次市場，其突破了一般行政區域之界定方法，證明台南縣市間有部分行政區間住宅市場應為同一性質。
其次，是以空間自我相關分析之地區型之空間自我相關測試，探討台南縣市交界地區住宅交易價格於空間分布上是否呈現聚集之情形，以及其聚集之區域，以此作為住宅價格空間次市場界定方法之一。由空間自我相關測試結果顯示，高價位住宅聚集之地區主要位於台南市東區與仁德鄉北邊與東區交界附近，而低價位住宅聚集之地區主要位於永康市與台南市南區位置較偏遠之地區，以其高低價位聚集分布之情形，作為區分住宅價格空間次市場之方式。
經由本文之三種區分空間次市場方式所建立之住宅價格空間次市場模型，透過特徵價格模型比較何種住宅價格空間次市場價格模型，其模型配適度較佳。實證結果發現，以空間自我相關分析方法作為住宅價格空間次市場之界定方法，其模型之配適度最佳。對於住宅交易價格的估計結果確有明顯的提升，應是最適當或最合理的區分或定義住宅價格空間次市場之方式。

關鍵字

住宅價格 ； 住宅價格空間次市場 ； 集群分析 ； 空間自我

並列摘要

This study is based on the board areas of Tainan City and Tainan County, such as East District, Southern District, Northern District of Tainan City and Yung Kang City and Ren De Township of Tainan County to analyzes spatial submarkets of housing prices. Because spatial submarkets of housing prices are usually divided into the districts, this study aims to explore the definition of spatial submarkets of housing prices, and it should be more reasonable method than the traditional method for using the districts. Therefore, this study uses different schemes, the cluster analysis, spatial autocorrelation analysis and traditional method for using the districts to define the spatial submarkets of housing prices.
First, using cluster analysis to define spatial submarkets of housing prices, so the housing submarkets between Tainan City and Tainan County’s boundary can be divided into three clusters. Cluster 1 mainly located in Northern and Southern District, cluster 2 major distributed in the East District of Tainan City, Ren De Township and Northern of Yung Kang City, and cluster 3 most part located in Yung Kang City and East district of Tainan City. Depend on the three clusters it can be divided into three spatial submarkets of housing prices, it breaks the general districts’ demarcation, and proves that housing markets of partial districts of Tainan City and Tainan County is homogeneity.
Secondary, using the Local indicator of spatial association to analyzes the housing transaction price present states of aggregation and the gathering fields. The spatial autocorrelation test shows the higher housing prices were concentrated around the East District of Tainan City and board areas of Southern of Ren De Township. Besides, the lower housing prices were concentrated around Yung Kang City and the remote districts of Southern Districts of Tainan City.
The results show that Spatial autocorrelation analysis as spatial submarkets of housing prices definition, the estimation accuracy is the best method. The empirical results demonstrate that the housing transaction prices for improving the prediction accuracy. It should be considered as the most suitable or reasonable model.

並列關鍵字

House price ； Spatial submarkets of housing prices ； Cluster analysis ； Spatial autocorrelation analysis ； Hedonic price model

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