專題報導
2023.09.13

住宅買賣與租賃市場影響因素差異之探討

文/江穎慧

 

  隨著就業機會和人口漸趨集中於都市,居住需求也開始逐漸擴大,購屋與租屋族群日益增加,根據筆者與徐慶萱(2021)研究以臺北市地政局針對房價與租金分布統計(註1)及內政部實價登錄及591租屋平台之資料分析(圖一),將台北市房屋買賣成交案例及已出租案例依建物類型分類,分別對公寓及電梯大樓之價格分布進行觀察,發現買賣市場呈現離散分布,而租賃市場呈現集中分布,且相同行政區之買賣與租賃案件其價格分布趨勢未符合高房價即高租金之預期效果;不經讓人思考購屋族群與租屋族群在選擇居住地點時,其所考量的條件是否有所不同,因而造成價格分布趨勢上呈現相異的情況。

圖 1 台北市買賣與租賃價格分布圖

  根據2019年內政部住宅需求動向調查,針對6都無自有住宅受訪者與包租代管媒合成功戶進行訪問,及網路租屋平台統計(註2),租屋族 挑選住處最在意的條件依序為「環境品質」、 「交通便利性」、「生活機能」及「近工作地點」。而在購屋方面,經房仲業者調查(註3)

  民眾對居住條件最在意前四名依序為「生活機能」、「交通機能」、「鄰居素質」及「公園綠地」。Cui et al.(2018)研究發現購屋者偏 好選擇鄰里環境較好之地區(在意附近有無公 園、不受噪音干擾等),而租屋者更在意與就 業中心的距離及比自住者擁有更方便的交通。 綜合租買族群選擇居住地點重視之條件,發現 周圍的鄰里環境與公共設分布皆為其重點考量 因素,然而對於兩者之排序卻略有不同,故推測反應在房價與租金上,其影響程度也應有所差異。

  回顧過往對於房價與租金影響因素之相關研究,發現鄰里環境與公共設施皆為重點考量因素,故嘗試納入鄰里環境與公共設施兩大因 素,回答影響房價與租金的鄰里環境因素相同嗎?研究設計架構如圖二所示。

圖 2 研究設計架構圖

  以2019年房價與租金成交案例計算各里平 均交易單價,將台北市各里之平均房價與平均租金以等量分配法(quantile)各劃分為四個級 距。平均房價由低到高分別為H1、H2、H3、 H4(H1、H2屬於低房價區間,H3、H4屬於高房價區間),平均租金由低到高分別為R1、 R2、R3、R4 (R1、R2屬於低租金區間,R3、 R4屬於高租金區間),選擇平均房價與平均租金級距相差2組級距以上之鄰里作為後續實證分析對象。

  發現房價與租金之空間分布有異,惟信義區價格空間分布一致(圖3)。參考圖4可發現高房價低租金鄰里主要分布於臺北市北投區、士林區、萬華區、中正區、大安區、松山區、內湖區、南港區內之22個里,平均房價最高者為內湖區明湖里(89.46萬元/坪),平均房價最低者為北投區奇岩里(64.28萬元/坪)。平均租金最高者為大安區龍門里(1,354元/坪),平均租金最低者為北投區奇岩里(976元/坪)。低房價高租金鄰里主要分布於士林區、大同區、中山區、萬華區、文山區、內湖區、南港區內之26個里。平均房價最高者為中山區行康樂里(63.59萬元/坪),平均房價最低者為萬華區福音里(42.62萬元/坪);平均租金最高者為大同區民權里(1,868元/坪),平均租金最低者為萬華區青山里(1,366元/坪)。值得注意的是,在信義區各里之平均房價與租金價格空間分布一致,即高(低)房價地區皆為高(低)租金地區,其價格分布趨勢呈現連動現象。

圖3 臺北市各里平均房價與租金級距空間分布圖

圖4 臺北市高房價低租金與低房價高租金鄰里分布圖

 

  地理加權迴歸的局部估計係數可以顯示房屋單價與租金單價在各個特徵影響因素之間的關係,其對價格的影響會隨著地理位置的不同而產生變化。為了解各項特徵在不同鄰里對房價與租金影響之差異,因此本研究使用地理加權迴歸模型,將各里同一變數之估計係數平均值,作為該變數對價格影響之代表,再針對鄰里環境特徵及公共設施特徵對價格影響之差異及其空間分布作討論。

  透過歸納對價格影響有差異之鄰里環境特徵及公共設施特徵,發現影響房價及租金高低之特徵在不同鄰里間有差異。參考表1可觀察高房價低租金鄰里,以所得、住宅竊盜案件數、空氣品質指標、與大學距離,共4項特徵最常對價格影響產生差異;在低房價高租金鄰里,以住宅竊盜案件數、噪音、空氣品質指標、與捷運站距離、與醫院距離、與公園距離,共6項特徵最常對價格影響產生差異。值得注意的是,不論前者或後者分組之鄰里,住宅竊盜案件數及空氣品質指標此兩項特徵皆會造成分組過後之價格產生影響差異。

表1 高房價低租金鄰里–鄰里環境與公共設施特徵對價格影響表

 

  高房價低租金特性之各里,其分布於8個行政區,且鄰里環境特徵與公共設施特徵對8個行政區皆有影響。若將最常造成價格產生差異之鄰里環境特徵與公共設施特徵數量近比較,會發現在北投區與士林區內有較多的鄰里環境特徵會影響價格,在北投區與大安區有較多的公共設施特徵會影響價格。換言之,我們可以說鄰里環境特徵對士林區之影響較多,而公共設施特徵對大安區影響較多;另在北投區,由於兩類特徵個數相當,因此皆為造成價格影響產生差異之重要因素。而低房價高租金特性各里,其分布於7個行政區,鄰里環境特徵對7個行政區皆有影響,公共設施特徵僅對其中5個行政區有影響。若將最常造成價格差異之鄰里環境特徵與公共設施特徵之數量進行比較,會發現在士林區及文山區內有較多的鄰里環境特徵會影響價格,而在大同區內則無公共設施特徵影響價格。

  綜合上述,可以發現台北市的房價與租金空間分布有異,高(低)房價地區不一定都能對應到高(低)租金地區。這樣的研究結果也與Cui et al.(2018)及Zhang et al.(2019)的相似,即在城市地區房價與租金之空間分佈不完全相同,且高租金地區多位於商業中心周圍,如本研究發現高租金鄰里主要分布於大同區、中山區,正好皆為台北市商業中心附近。另外,不論在高房價低租金鄰里或是低房價高租金鄰里,鄰里環境特徵皆為造成房價與租金影響產生差異之重要因素。

  此分析結果未來可提供投資型購屋者與租屋者選擇地區之參考。在低房價高租金鄰里,投資型購屋者較有機會尋找到房價便宜又能收取高租金之物件,以提高投資報酬率。而在高房價低租金鄰里,租屋者則較有機會尋找到高品質之居住環境,並以較便宜的租金獲得高房價地區之居住品質。

 

註1:參見2021年2月8日,「台北市政府地政局」,鄭益昌,新春同樂戲桌遊買租資訊果真牛2020臺北市熱門路段房價&租金索驥上市,https:// land.gov.taipei/News_Content.aspx?n=0ABE9F8A3E5B75C2&sms=72544237BBE4C5F6&s=872F94EABAF9102E。

註2:參見2020年11月20日,「EToday房產雲」,黃靖惠,並非離公司越近越好,近八成房客最重視需求是...,https://house.ettoday.net/ news/1400717。

註3參見2020年12月3日,「經濟日報」,陳美玲,民眾購屋最在意條件:擠下公園綠地,鄰居素質排第三,https://house.udn.com/house/ story/5887/4319204。


參考文獻

  1. Cui,N.,Gu,H.,1,Shen,T.&Feng.C.,2018,“TheImpactofMicro-LevelInfluencingFactorsonHomeValue:AHousingPrice- RentComparison" ,Sustainability,10(12) ,1-23.
  2. Zhang, S.; Wang, L.; & Lu, F., 2019, “Exploring Housing Rent by Mixed Geographically Weighted Regression : A Case Study in Nanjing" ,InternationalJournalofGeo-Information,8(10) ,431.
  3. 徐慶萱(2021),鄰里環境與公共設施對房價與租金之影響 - 以臺北市為例,國立政治大學地政學系碩士論文