梁仁旭，中國文化大學 土地資源學系，臺灣 臺北 11114

房價、地價與建物價值之折舊效果分析

梁仁旭，中國文化大學 土地資源學系，臺灣 臺北 11114

近年來臺灣受都市更新熱潮影響，房價于建物經(jīng)濟壽命后期呈現(xiàn)隨屋齡增加而價格增加的逆折舊現(xiàn)象。理論上房價由土地與建筑物價值組成，因此，本文運用復回歸分析模型，以高雄市之房地產(chǎn)交易價格數(shù)據(jù)，分別探討房價、土地與建物之屋齡效果。實證結果顯示，房價與地價隨屋齡增加呈現(xiàn)先降后升；而建物價值則呈現(xiàn)凸向原點的遞減現(xiàn)象，而且隨著發(fā)展程度的不同而異。此結果說明了價值反轉現(xiàn)象主要來自土地再開發(fā)的可能性。

特征價格模型； 不動產(chǎn)； 經(jīng)濟折舊； 高雄市

一、前言

資產(chǎn)因時間經(jīng)過以致價值下降，此折舊現(xiàn)象使得不動產(chǎn)市場中普遍認知新屋價格高于中古屋價格；惟近年來，臺灣受都市更新熱潮影響，舊房子價格屢創(chuàng)新高，此種價值變化情形與一般對房子越舊價值越低的認知有所差距。本文將就臺灣擁有土地私有權的制度下進行討論，或許未來可作為土地國有制度下討論的基礎。

有關房價的實證研究，多以特征價格理論為基礎，應用回歸分析進行相關探討。于特征價格模型中，常以屋齡為折舊之代理變量，藉不同屋齡之價格差異，分析房價的時間變化。近年來，許多實證研究為處理屋齡效果的非線性，于模型中納入屋齡及其平方項，致房價可能于耐用年限內(nèi)出現(xiàn)隨時間經(jīng)過而先減后增之逆折舊現(xiàn)象(Malpezzi et al.,1987；Goodman and Thibodeau,1995,1997；Lee et al.,2005；Clapp and Salavei, 2010)[1][2][3][4][5]。對此現(xiàn)象的解讀，Lee et al.(2005)[4]、Clapp and Salavei(2010)[5]、梁仁旭(2012a)[6]71-89的研究指出其為不動產(chǎn)再開發(fā)價值的影響。

然而，不動產(chǎn)由土地及建物組成，建筑物價值受實體損壞、功能性退化與外部經(jīng)濟條件改變等因素影響，基本上應呈現(xiàn)隨屋齡增加而價值下降的現(xiàn)象；至于土地價值，一般認為不發(fā)生折舊(Malpezzi et al.,1987；Smith, 2004；Fisher et al. 2005)[1][7][8]。于不動產(chǎn)只有建物會發(fā)生折舊之觀點下，土地、建物組合之房價應以較建物低的比率折舊，本不應發(fā)生隨屋齡增加而增加的逆折舊現(xiàn)象。究竟房價逆折舊現(xiàn)象是否普遍存在？是否與再開發(fā)價值有關？不動產(chǎn)組成中土地的價值是否不折舊？引起筆者分析逆折舊現(xiàn)象于不動產(chǎn)內(nèi)部結構之興趣。

本文擬就房價、土地價值、建物價值分別探討其屋齡效果，并就其間變動之差異加以分析，以厘清再開發(fā)價值對房價的影響。此外，不動產(chǎn)之再開發(fā)受外部環(huán)境影響而具地區(qū)性差異，因此，本文擬進一步藉由不同發(fā)展地區(qū)的分析，驗證逆折舊現(xiàn)象存在是否具普遍性。全文除前言外，第二部分為文獻回顧，第三部分為實證模型與數(shù)據(jù)，第四部分為實證結果分析，最后為結論。

二、文獻回顧

研究中對于折舊估計的討論，多以建物為對象，因此于價格實證模型中應以建物價格為應變量。惟建物價格數(shù)據(jù)取得不易，探討屋齡與價格關系之研究中，往往于土地不折舊(Malpezzi et al.,1987；Smith, 2004；Fisher et al. 2005)[1][7][8]的觀點下，以房價為應變量進行分析，因而有低估折舊情形，例如Fisher et al.(2005)[8]以土地占整體不動產(chǎn)價值比例，將多戶住宅投資性不動產(chǎn)的折舊率由每年2.7%調(diào)整為3.25%。后續(xù)Lin and Jhen (2009)[9]與林子欽、李汪穎、陳國華(2011)[10]31-46等，亦采以土地價值占不動產(chǎn)總價之比例求取建物折舊率，然而在土地價值不隨屋齡經(jīng)過而遞減，但建物會隨時間而改變，土地與建物的價值構成比似乎應隨屋齡變動而有所不同。因此以房價一定比例求取折舊率的做法，是否有高估建物折舊的可能？

Hulten and Wykoff(1981)[11]依實證結果，提出屋齡變動的折舊形態(tài)非線性而接近幾何形態(tài)后，許多以住宅為主的研究中采取了非線性折舊的分析方式，有凸向原點及凹向原點等不同形態(tài)。Malpezzi et al.(1987)[1]運用半對數(shù)模型進行實證，排除前述問題以聚焦于折舊的空間差異，其結果顯示自用住宅的平均折舊率自第一年的0.9%至第20年的0.28%呈減速遞減現(xiàn)象。Wolverton(1998)[12]依屋齡分成6組進行分析，獲得凸向原點的實證結果，建議初期采加速折舊、后期較緩的折舊形態(tài)；惟Cannaday and Sunderman(1986)[13]由美國伊利諾伊州單戶住宅的實證發(fā)現(xiàn)，建物折舊呈現(xiàn)逆年數(shù)合計法的形態(tài)，比較類似償還基金法的凹型折舊，年折舊會比定額法少一些；Taubman and Rasche(1969)[14]與Jones et al.(1981)[15]于辦公用不動產(chǎn)的研究，亦有相同的結論。

為避免限制折舊的估計并了解屋齡的非線性形態(tài)，Malpezzi et al.(1987)[1]、Goodman and Thibodeau(1995,1997)[2][3]、Smith(2004)[7]、Wilhelmsson (2008)[16]等建議使用屋齡平方或屋齡立方變量，使房價的變化隨屋齡增加而遞減，多了隨屋齡增加而發(fā)生遞增的可能，即房價的屋齡效果可能出現(xiàn)逆折舊的現(xiàn)象。Randolph(1988)[17]認為此現(xiàn)象與住宅單元之建造年份所展現(xiàn)的年份效果(vintage effect)有關，Rubin(1993)[18]、Clapp and Giaccoto(1998)[19]則分別以消費者偏好、理性預期的觀點加以說明，而Lee et al.(2005)[4]則認為隨著建物屋齡的增加，不動產(chǎn)雖然產(chǎn)生折舊，但同時亦使更新的可能性提高；如果再開發(fā)存在經(jīng)濟利益，則更新預期之凈利藉由資本化將對不動產(chǎn)價格產(chǎn)生正面影響。其后，Clapp and Salavei(2010)[5]亦基于相似的觀點，而于理論上建立房價包含使用價值與再開發(fā)選擇權的模型，作為實證分析的基礎。

在房價隨建物屋齡增加而提高更新可能性的情形下，特征價格模型中屋齡系數(shù)隱含了兩個效果：價值隨屋齡增加而減少的折舊負效果，以及隨屋齡增加而增加的再開發(fā)正效果。Malpezzi et al.(1987)[1]、Smith(2004)[7]與Fisher et al.(2005)[8]等皆曾提及土地不發(fā)生折舊，而建物受實體損壞、功能性退化等影響，基本上其價值應隨屋齡增加而下降，因此內(nèi)含土地價格的特征價格模型，將呈現(xiàn)較低的折舊率。Malpezzi et al.(1987)[1]與Smith(2004)[7]于美國之實證研究中亦指出，價格模型之應變量是否包含土地價格，應呈現(xiàn)出不同的折舊率，但其并未指出其間差距。本文將觀察房價、土地價值、建物價值格之屋齡變化差異，除驗證房價是否具逆折舊現(xiàn)象外，并實證探討土地、建物是否具有相似的屋齡效果。

此外，前述現(xiàn)象于各地區(qū)的情況可能不盡相同，Malpezzi et al.(1987)[1]在數(shù)據(jù)及模型一致性的情況下，實證發(fā)現(xiàn)美國 59 個都會區(qū)之折舊速度存在地區(qū)差異；Smith(2004)[7]以排除土地價值之單戶住宅建物價值進行分析，發(fā)現(xiàn)折舊率為0.5%到7%不等，此與區(qū)位變化有相當程度的關系；Willelmson(2008)[16]以區(qū)位與屋齡之交乘項為變量，其測試結果亦認同存在地區(qū)差異之觀點。至于造成地區(qū)差異性的成因，Salway (1986)[20]以為土地價值越低、折舊越高，由于土地價值不受物理性折舊影響，租金中土地組成部分越大，折舊越低，由于可及性越高土地價值也越高，因此，折舊于區(qū)域間有所不同。Dunse and Jones(2005)[21]依循前述論點，認為中心都市地區(qū)同時為租金最高、可及性最大和供給限制最大的地點，因此其折舊率應較小。其以英國蘇格蘭Glasgow等五個都市的工業(yè)不動產(chǎn)為對象，結果證實折舊率存在空間變異，地區(qū)發(fā)展程度越高之處折舊越高；但高土地價值未必會減緩折舊，此與前述之論點并不一致；以Glasgow而言，地區(qū)發(fā)展程度的影響大于土地價值的影響。Fraser (1993)[22]則提出高的供給彈性將引起較高的折舊率。林子欽、李汪穎、陳國華(2011)[10]31-46利用區(qū)位價值反映趨勢面代表區(qū)位條件，以臺北市1994至2003年10 596筆公寓住宅之實證發(fā)現(xiàn)，因地區(qū)間建物外部性退化的速度不同，以致區(qū)位較佳地區(qū)之建物折舊較為緩慢；梁仁旭(2012)[23]94-112的實證亦指出建物價值之殘價率亦存在區(qū)域差異性。

上述文獻多主張存在地區(qū)差異，然是否區(qū)位較好的地區(qū)折舊相對較少？若房價逆折舊的發(fā)生可能源自于土地再開發(fā)價值的提升，再開發(fā)潛力越強、開發(fā)變更可行性越高之地區(qū)，逆折舊現(xiàn)象應更明顯。本文將分析房價之逆折舊現(xiàn)象，并驗證該逆折舊現(xiàn)象源自于土地價值，最后以分析逆折舊的地區(qū)性差異。

三 、研究設計

(一)實證模型之建立

特征價格模型被廣泛運用于不動產(chǎn)研究中，該模型假設不動產(chǎn)價格為其各部分特征價格之總合，為分析折舊現(xiàn)象，本文選擇住宅不動產(chǎn)交易案例，依循特征價格模型進行實證分析。在特征價格回歸模型的建立上，價格取對數(shù)后的分布較為常態(tài)(Sirmans et al.,2005)[24]，并可以降低異質變異的問題(Allison,1999)[25]，半對數(shù)模型結果與實際狀況較為吻合且相對穩(wěn)定(Soderberg, 2002)[26]。Vanderford et al.(2005)[27]亦指出多數(shù)實證結果都傾向半對數(shù)模型表現(xiàn)較佳，許多研究亦以半對數(shù)模型進行分析(Smith, 2004；Fisher et al.,2005；陳奉瑤、楊依蓁, 2007；Wilhelmsson, 2008；林子欽、李汪穎、陳國華, 2011)[7][8][28]67-83[16][10]31-46?；吮疚牟砂雽?shù)特征價格模型為實證模型，如下式：

(1)

式中，Ln(Pi)為第i個樣本價格的自然對數(shù)；α0為截距項；Xij為第i個樣本第j個連續(xù)性特征屬性；Dji為第i個樣本第j個虛擬特征屬性；βj為第j個特征之系數(shù)值；εi為第i個樣本之常態(tài)分配誤差項。

本文之價格回歸模型分別以房價、土地價值及建物價值的自然對數(shù)為應變數(shù)；自變量部分主要參考先驗研究而得，包括建物面積、土地面積、容積率、臨街路寬、各項公共設施距離等連續(xù)變量，以及建筑結構、臨街條件、年期等虛擬變量(Smith, 2004；Sirmans et al., 2005；Lin and Jhen, 2009；林子欽等, 2011；杜宇璇等, 2013；蘇偉強等, 2013)[7][24][9][10][29]44-57[30]55-68。由于本文目的在于分析折舊之變化效果，因此將以屋齡為主要變量，為觀察價值的逆折舊變化，參考先驗研究，于價格模型中加入屋齡平方項變量；惟由于屋齡與屋齡平方項于回歸分析中可能產(chǎn)生共線性問題，故采用位移方式處理，以各樣本之屋齡扣減所有實證樣本屋齡平均數(shù)所得之值為替代屋齡之新變數(shù)(屋齡離差)值，并以其平方值為替代屋齡平方項之新變數(shù)(屋齡離差平方)值。至于建物折舊部分，本文以屋齡、ln屋齡以及屋齡與屋齡平方作為自變量加以測試，結果以屋齡之配適度最好，因此回歸建物使用越久價值越低之經(jīng)濟意涵，直接以「屋齡」進行觀察。各自變量之說明與預期價格影響方向，如表1所示。

表1 自變量說明表

(二)資料來源

為避免預期心理與地價波動的影響，以地價相對穩(wěn)定而交易量充足之高雄市為空間范圍。本文實證分析資料主要取自2006年至2009年高雄市房地產(chǎn)交易價格簡訊之透天住宅案例，經(jīng)刪除信息不完整、異常點后，以實證期間之5 876筆交易案例為分析樣本。為分析不同發(fā)展程度之折舊差異，本文參考臺灣地區(qū)房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)年鑒(2009)，以縱貫線火車道范圍內(nèi)之地區(qū)代表高雄市發(fā)展較早之中心地區(qū)，火車道以外地區(qū)則屬外圍地區(qū)。交易案例于中心地區(qū)3 454筆(58.75%)、外圍地區(qū)2 422筆(41.25%)。

表2 樣本連續(xù)變量之敘述統(tǒng)計

表3 虛擬變量之敘述統(tǒng)計

四、實證結果分析

(一)不動產(chǎn)價格內(nèi)部結構之折舊分析

以高雄市數(shù)據(jù)進行房價、土地及建物價值之回歸分析結果，如附表1所示。如第一大欄所示，其于1995年至1998年間之價格整體呈現(xiàn)上漲趨勢?；靥匦灾校媲暗缆吩綄?、容積率越高之不動產(chǎn)，總體價值越高；而位于路角者價格高于一般臨街地，更高于未臨街地，符合預期。建筑物的建材屬鋼筋、鋼骨造者，對不動產(chǎn)與建物價值具正面效益，但對土地價值具負面效益，似乎隱含鋼筋鋼骨造不動產(chǎn)之再開發(fā)難度較高。其次，土地面積、建物面積對價值的影響，無論是不動產(chǎn)、建物或土地均具正面效益。至于一般性公共設施，除國中小對建物價值影響不顯著外，原則上距高鐵站、捷運站、購物中心越近，價格越高；距離高速道路、污水站、變電所等嫌惡設施越近，價格越低。

高雄市房價及土地、建物價值模型之調(diào)整后判定系數(shù)，均在74%以上，房價模型與建物價值模型更接近90%，具有高解釋力，尤其用以分析折舊效果之屋齡與屋齡平方等相關變量，除建物價值之屋齡平方變量不顯著外，其他于1%之顯著水平下與價格呈現(xiàn)顯著關系；且房價與土地價值之屋齡系數(shù)均為負、屋齡平方系數(shù)值則為正，符合預期，呈現(xiàn)對價值先減后增的影響；建物價值之屋齡系數(shù)則為負，響應了建物使用越久價值越低之經(jīng)濟意涵。

為分析折舊效果，本文藉由前述模型所獲取屋齡相關變量之系數(shù)值，進一步進行模擬分析而Dixon et al.(1999)[31]曾指出，若僅評估單一時點的折舊，將無法觀察不同時間點的折舊變化，因此為觀察折舊的時間變化且便于不同發(fā)展地區(qū)之比較，本文在其他變量不變情況下，分別將代表屋齡效果之屋齡與屋齡平方之系數(shù)值代入價格模型，并以相對概念，將各屋齡當期之價值除以其于0時點之價值(以下稱為價值比例，PVR)作為比較基礎。其中房價與土地價值，在其他條件不變下，以Exp(屋齡系數(shù)×屋齡)計算各屋齡當期之建物價值；不動產(chǎn)與土地價值，則以Exp(屋齡離差系數(shù)×屋齡離差值+屋齡離差平方系數(shù)×屋齡離差值平方)計算；仿真結果如表4，如圖1所示。

圖1 高雄市透天住宅之屋齡與價值比例變化

首先，觀察房價模型的價值比例，高雄市于屋齡41年時達價格最低點(約為原始價值的56.75%)，而后開始微幅反轉(圖1的Y曲線)。其次，觀察土地價值模型之價值比例(圖1之曲線X)，如同房價曲線，亦出現(xiàn)隨屋齡增加而先遞減后遞增的現(xiàn)象，不過逆折舊現(xiàn)象更為明顯。過去雖有研究指出土地價值不折，但筆者發(fā)現(xiàn)，土地與建物結合后，將產(chǎn)生折舊；表4顯示，土地價值比例于第26年出現(xiàn)最低點，約為原始價值的71.7%，其出現(xiàn)最低價值比例時間較房價來得早、且占原始價值之百分比相對較高。

至于建物之折舊形態(tài)，由圖1之點虛線(曲線Z)可知，在其他條件不變下，建物價值比隨屋齡增加而呈現(xiàn)一路下滑；再者，其屋齡系數(shù)為-2.576%，由Hulten and Wykoff(1981)[11]所估計之零售、廠房建物折舊率為2.02%、3.61%觀之，本文推估之住宅折舊率應屬合理；由于應變量為ln建物價值，因此若將屋齡系數(shù)以指數(shù)加以還原，則屋齡與價格的關系，亦將如Hulten and Wykoff(1981)[11]的實證結果，呈現(xiàn)凸向原點的曲線形態(tài)。就建物價值比例分析，建物價值于經(jīng)濟耐用年限內(nèi)，隨著屋齡增加、價值比例持續(xù)下降，與一般對建物折舊的認知相同，符合理論預期。建物折舊至50年時，剩余價值率約為原始價值之27.58%。

表4 屋齡與價值比例變化表

綜合前述，建物價值比隨屋齡增加而遞減，而房價與土地價值曲線則呈現(xiàn)價值反轉現(xiàn)象，且土地價值比隨屋齡增加反轉得更加陡峭，顯見房價之逆折舊現(xiàn)象系源自于土地而非建物。此外，建物價值比例明顯低于房價及土地之價值比例，顯然建物之折舊高于房價之折舊，若直接以房價之固定比例推估建物之折舊，將有明顯低估現(xiàn)象。因此，F(xiàn)isher et al.(2005)[8]、Lin and Jhen (2009)[9]依土地占整體房價比反推建物折舊率之方式，值得斟酌。

(二)折舊效應之地區(qū)性差異分析

誠如前述，都市土地再開發(fā)的可能會影響房價、土地價值及建物價值，為比較折舊于不同發(fā)展程度地區(qū)的影響效果是否具有一般性，逆折舊之發(fā)生來源是否存在差異，以下分別以高雄市之中心地區(qū)及外圍地區(qū)高外圍地區(qū)為目標進行比較分析。依Dunse and Jones(2005)[21]之推論，中心都市區(qū)位因同時為最高租金、可及性和供給限制最大的地點，而Rosenthal(2008)[32]等指出位于高地價地區(qū)者有較高的再開發(fā)可能?；?，筆者認為中心地區(qū)之逆折舊現(xiàn)象應更為明顯。

圖2 高雄市不同發(fā)展地區(qū)之屋齡與價值比例變化

綜合比對圖2之線型與表4可發(fā)現(xiàn)，中心地區(qū)與外圍地區(qū)之房價模型亦出現(xiàn)逆折舊現(xiàn)象，但不明顯；中心地區(qū)與外圍地區(qū)于經(jīng)濟耐用年數(shù)50年之價值比例分別為62.19%與50.33%，中心地區(qū)之剩余價值率較高。建物價值折舊之屋齡效果于中心、外圍地區(qū)，皆呈現(xiàn)逐年價值遞減的現(xiàn)象(曲線E與F)，其于50年經(jīng)濟耐用年數(shù)期滿時之殘價率分別為27.67%與26.45%，差異甚微，建物折舊亦較不具地區(qū)差異。至于土地價值，中心地區(qū)與外圍地區(qū)亦出現(xiàn)逆折舊現(xiàn)象，中心地區(qū)之價值比例(曲線A)相對外圍地區(qū)(曲線B)高，前者皆在84.36%以上，經(jīng)濟耐用年數(shù)50年之價值比例為98.5%，土地價值比例之變化相對較少；后者變化則較大，最低價值比例至第28年僅51.77%，而后反轉比較陡峭，經(jīng)濟耐用年數(shù)50年之價值比例75.23%，此與Dunse and Jones(2005)[21]、Rosenthal(2008)[32]等之推論有所差異，推估是受火車道外圍地區(qū)近年發(fā)展熱絡有關。換言之，土地再開發(fā)的可能性是影響價值反轉的主因。

綜言之，不動產(chǎn)中土地、建物價值的構成比隨建物經(jīng)歷時間而改變，在無法有效掌握建物占房價百分比之時間變動情況下，若直接以房價折舊率推估建物折舊率，恐有失實之慮，而且于中心地區(qū)的誤差將會更大。

五、結 論

房價的屋齡效果，一般解釋為隨著建物屋齡的增加、不動產(chǎn)發(fā)生折舊而效用價值遞減。本文依據(jù)高雄市不動產(chǎn)交易價格簡訊數(shù)據(jù)，實證結果顯示，房價隨建物時間經(jīng)過而呈現(xiàn)先減后增的逆折舊現(xiàn)象；建物價值則隨屋齡增加而持續(xù)折舊，雖呈現(xiàn)凸向原點的曲線但價值不致反轉；而土地價值則與房價相同，出現(xiàn)隨時間經(jīng)過而先降后升的逆折舊現(xiàn)象，相較房價之曲線變化幅度更大，顯見房價的逆折舊系源自土地的價值反轉，而與建物無關。此實證結果于高雄市及其中心地區(qū)與外圍地區(qū)皆獲得驗證，顯示此現(xiàn)象具普遍性，且有再開發(fā)可能的地區(qū)將相對明顯。

前述現(xiàn)象于臺灣土地私有情況下成立，而大陸地區(qū)土地屬于國有或集體所有，房價是否亦可能產(chǎn)生價值反轉？其成因是否也來自于土地再開發(fā)價值？若能進一步研究，那么價值反轉的貢獻歸屬將涉及增值收益分配的課題，值得后續(xù)繼續(xù)研究。

附表1 各價格模型之回歸分析結果

[1]Malpezzi S., L. Ozanne and T. G. Thibodeau, 1987. “Microeconomic Estimates of Housing Depreciation”, Land Economics, 63(4), pp.372-385.

[2]Goodman A.C. and T.G. Thibodeau, 1995. “Age-related heteroskedasticity in hedonic price equations”, Journal of Housing Research, 6(1), pp.25-42.

[3]Goodman A.C. and T.G. Thibodeau, 1997. “Age-related heteroskedasticity in hedonic price equations: An Extension” , Journal of Housing Research, 8(2), pp.299-317.

[4]Lee B. S., E. C. Chung, and Y. H. Kim, 2005. “Dwelling Age, Redevelopment, and Housing Prices: The Case of Apartment Complexes in Seoul” , The Journal of Real Estate Finance and Economics, 30(1), pp.55-80.

[5]Clapp J.M. and K. Salavei, 2010. “Hedonic Pricingwith Redevelopment Options: a New Approach to Estimating Depreciation Effects”,Journal of Urban Economics, 67 (3), pp.362-377.

[6]梁仁旭：《房價逆折舊之探討》，載《住宅學報》(2012a)第21卷第2期。

[7]Smith B. C., 2004. “Economic Depreciation of Residential Real Estate: Microlevel Space and Time Analysis”, Real Estate Economics, 32(1), pp.161-180.

[8]Fisher J. D., B. C. Smith, J. J. Stern, and R. B. Webb, 2005. “Analysis of Economic Depreciation for Multi-Family Property”, Journal of Real Estate Research, 27 (4), pp.355-369.

[9]Lin T. C. and M. H.Jhen, 2009. “Inequity of land valuation in the highly developed city of Taipei”, Taiwan, Land Use Policy, 26(3), pp.662-668.

[10]林子欽、李汪穎、陳國華：《公寓建物之折舊估算與房屋稅負》，載《都市與計劃》2011年第38卷第1期。

[11]Hulten C. R. and F. C. Wykoff, 1981. “The Estimation of Economic Depreciation Using Vintage Asset Prices: An Application of the Box-Cox Power Transformation”, Journal of Econometrics,15(3), pp.367-396.

[12]Wolverton M. L., 1998. “Empirical Analysis of the Breakdown Method of Estimating Physical Depreciation”, The Appraisal Journal, 66(2), pp.163-171.

[13]Cannaday R. E. and M. A. Sunderman, 1986. “Estimation of Depreciation of Single-Family Appraisals”, AREUEA Journal, 14(2), pp.255-273.

[14]Taubman P. and R. H. Rasche, 1969. “ Economic and Tax Depreciation of Office Building”, National Tax Journal, 22(3), pp.334-346.

[15]Jones W. H., M. G. Ferri and L. R. McGee, 1981. “A Competitive Testing Approach to Models of Depreciation in Housing”, Journal of Economics and Business, 33(3), pp.202-211.

[16]Wilhelmsson M., 2008. “House Price Depreciation Rates and Level of Maintenance”, Journal of Housing Economics, 17(2), pp.88-101.

[17]Randolph W. C., 1988. “Estimation of Housing Depreciation: Short-Term Quality Change and Long-Term Vintage Effects”, Journal of Urban Economics, 23(2), pp.162-178.

[18]Rubin G. M., 1993. “Is housing age a commodity? Hedonic price estimates of unit age”, Journal of Housing Research,4(1), pp.165-184.

[19]Clapp J. M. and C. Giaccotto, 1998. “Residential hedonic models: a rationalexpectations approach to age effect”, Journal of Urban Economics,44(3), pp.415-437.

[20]Salway F., 1986. “Depreciation of Commercial Property”, Calus Research Report, College of EstateManagement, Reading.

[21]Dunse N., and C. Jones, 2005. “Rental Depreciation, Obsolescence and Location: The Case of Industrial Properties”, Journal of Property Research, 22 (2-3), pp.205-223.

[22]Fraser W., 1993.PrinciplesofPropertyInvestmentandPricing(SecondEdition), Macmillan: London.

[23]梁仁旭：《建物價值減損之屋齡效果》，載《土地經(jīng)濟年刊》(2012b)第23卷。

[24]Sirmans G.S., D.A. “Macpherson and E.N. Zietz, 2005. The Composition of Hedonic Pricing Models”, Journal of Real Estate Literature,13(1), pp.3-43.

[25]Allison P. D., 1999.MultipleRegression:APrimer, Thousand Oaks: Pine Forge Press.

[26]Soderberg B., 2002. “A Note on the Hedonic Model Specification for Income Properties”, in Wang, K. and M. L. Wolverton, ed.,RealEstateValuationTheory, Boston: Kluwer,pp.157-180.

[27]Vanderford S. E., Y. Mimura and A. L. Sweancy,2005. “A Hedonic Price Comparison of Manufacture and Site-built Homes in the Non-MSA USA”, Journal of Real Estate Research, 27(1), pp.83-104.

[28]陳奉瑤、楊依蓁：《個別估價與大量估價之準確性分析》，載《住宅學報》2007年第16卷第2期。

[29]杜宇璇、宋豐荃、曾禹瑄、葛仲寧、陳奉瑤：《臺灣特征價格模型之回顧分析》，載《土地問題研究季刊》2013年第12卷第2期。

[30]蘇偉強、劉庭如、黃斐、陳奉瑤：《特征價格法應用的差異分析》，載《土地問題研究季刊》2013年第12卷第3期。

[31]Dixon T., Crosby N. and Law V., 1999. “A critical review of methodologies for measuringrental depreciation applied to UK commercial real estate”, Journal of Property Research,16(2), pp.153-180.

[32]Rosenthal S.S., 2008. “ Old Homes, Externalities and Poor Neighborhoods: a Model of Urban Decline and Renewal“,Journal of Urban Economics, 63(3), pp.816-840.

責任編輯 胡章成

Depreciation on Housing, Land and Improvement

LIANG Jen-Hsu

(DepartmentofNaturalResources,ChineseCultureUniversity,Taipei11114,China)

Depreciation declines the value of an asset over time. However, that housing value first decreases but then increases within its residual economic life, which is called inverse depreciation, is different from the general depreciation paradigm in Taiwan. We use multi-regression analysis to address the depreciation of land, improvement and housing value in Kaohsiung. The results show an inverse depreciation of housing and land values, with greater structure age leading to greater land value and housing value but lower improvement value.

hedonic price model; housing; depreciation; Kaohsiung

梁仁旭，法學博士，中國文化大學土地資源學系副教授，研究方向為不動產(chǎn)估價、不動產(chǎn)經(jīng)濟分析。

2014-10-17

F293.3

A

1671-7023(2015)01-0118-08