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題名 家庭儲蓄率對房價的影響-以臺灣縣市為例
The Impact of Household Savings Rate on House Prices—Evidence from Taiwan作者 梁美玲
Liang, Mei-Ling貢獻者 黃智聰
Jr-Tsung Huang
梁美玲
Liang, Mei-Ling關鍵詞 房價
儲蓄率
空間計量模型
House Price
Saving Rate
Spatial Econometric Model日期 2023 上傳時間 2-Aug-2023 14:17:57 (UTC+8) 摘要 臺灣大部分民眾偏好儲蓄，閒置資金流向房市，是否會推升房價﹖本研究係考量縣市房價是否會受到鄰近縣市的影響，存在空間相關性，以空間計量模型探討家庭儲蓄率對臺灣縣市2011至2021年房價的影響。本研究經Moran’s I檢定，顯示自身縣市的房價被相同屬性的其他縣市所包圍，具有顯著空間正相關的特性。Moran’s I散佈圖，顯示房價具有群聚屬性。以空間杜賓模型固定效果實證，顯示鄰近縣市房價對自身縣市房價的影響的確存在空間相依性。前一年家庭儲蓄率、失業率會顯著負向影響房價，人口密度、粗出生率、前一年平均每人每年可支配所得會顯著正向影響房價。建議將儲蓄的資金引導至消費及實質投資，增加房地產的持有成本，以抑制房地產炒作；促進城鄉發展，降低都會區的人口密度；推動提高出生率、經濟成長及促進就業的政策，以提高出生率、提升所得及降低失業率。
Most people in Taiwan prefer to save, and idle funds flow to the housing market. Will it push up housing prices? This study considers whether housing prices in counties and cities will be affected by neighboring counties and cities, and there is spatial correlation. The spatial econometric model is used to explore the impact of household savings rate on housing prices in Taiwan`s counties and cities from 2011 to 2021.This study has been tested by Moran’s I, which shows that the house price of its own county is surrounded by other counties and cities with the same attributes, which has the characteristics of significant spatial positive correlation. The Moran’s I scatter diagram shows that housing prices have clustering properties.Based on the empirical evidence of the fixed effects of the spatial Durbin model, it shows that the impact of the housing prices of neighboring counties and cities on the housing prices of their own counties and cities does have spatial dependence. Household savings rate and unemployment rate will significantly negatively affect housing prices, while population density, crude birth rate, and average per capita annual disposable income will significantly and positively affect housing prices. It is recommended to guide savings funds to consumption and real investment, increase the cost of real estate holdings to curb real estate speculation; promote urban and rural development, reduce the population density of metropolitan areas; promote policies to increase birth rate, economic growth and employment promotion to increase birth rate , increase income and reduce unemployment.參考文獻 一、中文部分王先柱、吳義東（2017），人口老齡化、出生率與房價-基於房地產市場的區域特徵。華東師範大學學報（哲學社會科學版），3。https://xbzs.ecnu.edu.cn/EN/abstract/abstract11132.shtml吳庭毅（2016），台北市房價泡沫的成因-以投資面與需求面的角度探討。臺中市：東海大學經濟系未發表碩士論文。林俐君（2020），人口結構、勞動市場及犯罪率與房價之研究–以臺灣地區六都為例。臺北市：東吳大學經濟學系未發表碩士論文。林書儀（2012），美國都會區房價分析。臺北市：國立臺灣科技大學企業管理系未發表碩士論文。洪淑娟、雷立芬（2010），中古屋、預售屋∕新成屋房價與總體經濟變數互動關係之研究。臺灣銀行季刊，61（1），155-167。張金鶚、賴碧瑩、洪慧燕、羅人仙、陳荔芬（1989），房地產景氣指標之研究（NSC75-0301-H004-09）。行政院國家科學委員會補助 國立政治大學地政學系。臺北，臺灣：行政院國家科學委員會。張金鶚、花敬群、彭建文、楊宗憲（2013），房地產市場分析理論與實務（初版）。台北市：華泰文化。黃佳惠（2011），區域性住宅房價需求面影響因素之實證分析。臺中市：東海大學經濟系未發表碩士論文。彭建文、蔡怡純（2017），人口結構變遷對房價影響分析。經濟論文叢刊，45（1），163-192。https://doi.org/10.6277/TER.2017.451.4劉士福（2012），台灣房價與總體經濟因素之關係：共整合分析之應用。輔仁大學金融與國際企業學系金融碩士班碩士論文。二、英文部分Amelin, L. (1995), “Local Indicators of Spatial Association-LISA.” Geographical Analysis, 27 (2), 93-115. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.xBaltagi, B. H. (2005), Econometric analysis of panel data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd.Levin, A., C. F. Lin, & C. S. J. Chu (2002), “Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties.” Journal of Econometrics, 108, 1-24.LeSage, J. P. & R. K. Pace (2009), Introduction to Spatial Econometrics. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group. ISBN‑13:978‑1‑4200‑6424‑7.Lu, C., Y. P. Shen, & C. L. Shih (2018), “Does Population Aging Affect Real Housing Prices? Evidence from Eight Asian Economies.” Journal of Housing Studies, 27(1), 1-21. https://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=16660040-201806-201807240013-201807240013-1-21Malmberg, B. 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DOI:10.1080/14445921.2017.1299495. https://www.researchgate.net/profile/Heeho-Kim/publication/314483189_The_dynamic_effect_of_population_ageing_on_house_prices_evidence_from_Korea/links/5b5674f60f7e9b240f013278/The-dynamic-effect-of-population-ageing-on-house-prices-evidence-from-Korea.pdfQian, X., S. Qiu, & G. Zhang (2021), “The impact of COVID-19 on housing price: Evidence from China.” Finance Research Letters, 43, 101944. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8011656/Zeng, S., X. Zhang, X. Wang, & G. Zeng (2019), “Population Aging, Household Savings and Asset Prices: A Study Based on Urban Commercial Housing Prices.” Sustainability, 11(11), 3194. doi:10.3390/su11113194. https://www.mdpi.com/2071-1050/11/11/3194.三、參考網站張金鶚（2022），台北不再幸福？高房價成民怨之首！，112年1月9日，取自網址：https://gvlf.gvm.com.tw/article/88344。風生活綜合報導（2022），台灣世界倒數第一！生育率最低前5名都在亞洲，網揭2共同點嘆：誰敢生，112年1月9日，取自網址：https://www.storm.mg/lifestyle/4552439。中華民國內政部戶政司全球資訊網，112年4月1日，取自網址：https://www.ris.gov.tw/info-popudata/app/awFastDownload/toMain_panel。王皓宇（2022），養蚊子？台空房率世界第一 網：買房注定工作到65歲，112年1月9日，取自網址：https://news.tvbs.com.tw/money/1833821。內政部不動產資訊平台，112年4月1日，取自網址：https://pip.moi.gov.tw/V3/E/SCRE0201.aspx。中央社（2021），台灣「高房價、低薪」形成失落的40年？央行總裁：儲蓄率高於投資率的惡性循環，112年1月9日，取自網址：https://www.bnext.com.tw/article/62479/national-bank-investing-rate-real-estate-price。中華日報（2021），〈社論〉閒置資金越堆越多，台灣經濟大隱憂！，112年1月9日，取自網址：https://www.cdns.com.tw/articles/390241。謝君蔚（2010），胡勝正：堵熱錢不能解決高房價，112年1月9日，取自網址：https://tw.news.yahoo.com/%E8%83%A1%E5%8B%9D%E6%AD%A3-%E5%A0%B5%E7%86%B1%E9%8C%A2%E4%B8%8D%E8%83%BD%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E9%AB%98%E6%88%BF%E5%83%B9.html。中華民國國家發展委員會（2023），112年度2月份重要統計資料手冊，112年4月1日，取自網址：https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=507E4787819DDCE6。中華民國統計資訊網，112年4月1日，取自網址：https://winsta.dgbas.gov.tw/DgbasWeb/ZWeb/StateFile_ZWeb.aspx?Type=table&Area=。 描述 碩士
國立政治大學
行政管理碩士學程
110921005資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110921005 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 黃智聰 zh_TW dc.contributor.advisor Jr-Tsung Huang en_US dc.contributor.author (Authors) 梁美玲 zh_TW dc.contributor.author (Authors) Liang, Mei-Ling en_US dc.creator (作者) 梁美玲 zh_TW dc.creator (作者) Liang, Mei-Ling en_US dc.date (日期) 2023 en_US dc.date.accessioned 2-Aug-2023 14:17:57 (UTC+8) - dc.date.available 2-Aug-2023 14:17:57 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 2-Aug-2023 14:17:57 (UTC+8) - dc.identifier (Other Identifiers) G0110921005 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/146633 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 行政管理碩士學程 zh_TW dc.description (描述) 110921005 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 臺灣大部分民眾偏好儲蓄，閒置資金流向房市，是否會推升房價﹖本研究係考量縣市房價是否會受到鄰近縣市的影響，存在空間相關性，以空間計量模型探討家庭儲蓄率對臺灣縣市2011至2021年房價的影響。本研究經Moran’s I檢定，顯示自身縣市的房價被相同屬性的其他縣市所包圍，具有顯著空間正相關的特性。Moran’s I散佈圖，顯示房價具有群聚屬性。以空間杜賓模型固定效果實證，顯示鄰近縣市房價對自身縣市房價的影響的確存在空間相依性。前一年家庭儲蓄率、失業率會顯著負向影響房價，人口密度、粗出生率、前一年平均每人每年可支配所得會顯著正向影響房價。建議將儲蓄的資金引導至消費及實質投資，增加房地產的持有成本，以抑制房地產炒作；促進城鄉發展，降低都會區的人口密度；推動提高出生率、經濟成長及促進就業的政策，以提高出生率、提升所得及降低失業率。 zh_TW dc.description.abstract (摘要) Most people in Taiwan prefer to save, and idle funds flow to the housing market. Will it push up housing prices? This study considers whether housing prices in counties and cities will be affected by neighboring counties and cities, and there is spatial correlation. The spatial econometric model is used to explore the impact of household savings rate on housing prices in Taiwan`s counties and cities from 2011 to 2021.This study has been tested by Moran’s I, which shows that the house price of its own county is surrounded by other counties and cities with the same attributes, which has the characteristics of significant spatial positive correlation. The Moran’s I scatter diagram shows that housing prices have clustering properties.Based on the empirical evidence of the fixed effects of the spatial Durbin model, it shows that the impact of the housing prices of neighboring counties and cities on the housing prices of their own counties and cities does have spatial dependence. Household savings rate and unemployment rate will significantly negatively affect housing prices, while population density, crude birth rate, and average per capita annual disposable income will significantly and positively affect housing prices. It is recommended to guide savings funds to consumption and real investment, increase the cost of real estate holdings to curb real estate speculation; promote urban and rural development, reduce the population density of metropolitan areas; promote policies to increase birth rate, economic growth and employment promotion to increase birth rate , increase income and reduce unemployment. en_US dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1第一節 研究背景與目的 1第二節 研究架構及流程 4第二章 文獻探討 6第一節 儲蓄率對房價影響相關文獻 6第二節 其他因素對房價影響相關文獻 9第三節 小結 19第三章 臺灣房價與家庭儲蓄率現況分析 20第一節 臺灣房價現況分析 20第二節 臺灣家庭儲蓄率現況分析 27第四章 研究設計 30第一節 共線性檢定 31第二節 空間相關性檢定 32第三節 空間計量模型 34第四節 變數資料來源與設定 40第五節 實證模型設定 48第五章 實證結果分析 49第一節 共線性檢定結果 49第二節 空間相關性檢定結果 52第三節 實證模型估計分析 56第四節 研究限制 63第六章 結論與建議 64第一節 結論 64第二節 政策建議 66參考文獻 69 zh_TW dc.format.extent 3632429 bytes - dc.format.mimetype application/pdf - dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110921005 en_US dc.subject (關鍵詞) 房價 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 儲蓄率 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 空間計量模型 zh_TW dc.subject (關鍵詞) House Price en_US dc.subject (關鍵詞) Saving Rate en_US dc.subject (關鍵詞) Spatial Econometric Model en_US dc.title (題名) 家庭儲蓄率對房價的影響-以臺灣縣市為例 zh_TW dc.title (題名) The Impact of Household Savings Rate on House Prices—Evidence from Taiwan en_US dc.type (資料類型) thesis en_US dc.relation.reference (參考文獻) 一、中文部分王先柱、吳義東（2017），人口老齡化、出生率與房價-基於房地產市場的區域特徵。華東師範大學學報（哲學社會科學版），3。https://xbzs.ecnu.edu.cn/EN/abstract/abstract11132.shtml吳庭毅（2016），台北市房價泡沫的成因-以投資面與需求面的角度探討。臺中市：東海大學經濟系未發表碩士論文。林俐君（2020），人口結構、勞動市場及犯罪率與房價之研究–以臺灣地區六都為例。臺北市：東吳大學經濟學系未發表碩士論文。林書儀（2012），美國都會區房價分析。臺北市：國立臺灣科技大學企業管理系未發表碩士論文。洪淑娟、雷立芬（2010），中古屋、預售屋∕新成屋房價與總體經濟變數互動關係之研究。臺灣銀行季刊，61（1），155-167。張金鶚、賴碧瑩、洪慧燕、羅人仙、陳荔芬（1989），房地產景氣指標之研究（NSC75-0301-H004-09）。行政院國家科學委員會補助 國立政治大學地政學系。臺北，臺灣：行政院國家科學委員會。張金鶚、花敬群、彭建文、楊宗憲（2013），房地產市場分析理論與實務（初版）。台北市：華泰文化。黃佳惠（2011），區域性住宅房價需求面影響因素之實證分析。臺中市：東海大學經濟系未發表碩士論文。彭建文、蔡怡純（2017），人口結構變遷對房價影響分析。經濟論文叢刊，45（1），163-192。https://doi.org/10.6277/TER.2017.451.4劉士福（2012），台灣房價與總體經濟因素之關係：共整合分析之應用。輔仁大學金融與國際企業學系金融碩士班碩士論文。二、英文部分Amelin, L. (1995), “Local Indicators of Spatial Association-LISA.” Geographical Analysis, 27 (2), 93-115. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.xBaltagi, B. H. (2005), Econometric analysis of panel data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd.Levin, A., C. F. Lin, & C. S. J. Chu (2002), “Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties.” Journal of Econometrics, 108, 1-24.LeSage, J. P. & R. K. Pace (2009), Introduction to Spatial Econometrics. Chapman & Hall/CRC Taylor & Francis Group. ISBN‑13:978‑1‑4200‑6424‑7.Lu, C., Y. P. Shen, & C. L. Shih (2018), “Does Population Aging Affect Real Housing Prices? Evidence from Eight Asian Economies.” Journal of Housing Studies, 27(1), 1-21. https://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?DocID=16660040-201806-201807240013-201807240013-1-21Malmberg, B. (2010), “Low Fertility and the Housing Market: Evidence from Swedish Regional Data.” European Journal of Population/ Revue européenne de Démographie, 26(2), 229-244. https://doi.org/10.1007/s10680-009-9205-yMoran, P. A. P. (1950), “Notes on Continuous Stochastic Phenomena.” Biometrika, 37(1/2), 17-23. https://www.jstor.org/stable/2332142Miles, D. (2012), “Demographics, House Prices and Mortgage Design.” Bank of England, Discussion Paper No.35. https://www.econstor.eu/bitstream/10419/84699/1/715712799.pdfNi, J. S., S. S. Huang, & Y. Wen (2011), “Interest rate, Unemployment rate,and House Market in US.” In the 2011 International Conference on Social Science and Humanity IPEDR, 5. http://ipedr.com/vol5/no1/88-H00179.pdfPark, S., S. W. Park, H. Kim, & S. Lee (2017), “The Dynamic Effect of Population Ageing on House Prices: Evidence from Korea.” Pacific Rim Property Research Journal, 23(2), 195-212. 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