一、緣起
自86年起,為使國有土地出售價格更趨於合理,本局已揚棄以往以「區段加成」方式計估產價,改以逐筆實地訪查市價、專案提估方式辦理,以期提高估價準確度;然此法雖較能反應土地真實價格,卻也使得估價相關作業程序變得益形複雜,增加估價人員工作負擔。另一方面,自SARS風暴過後以來,國內房地產景氣強勁復甦,本局辦理國有非公用不動產估價及出售的業務量也隨之大增,因此亟需簡化(電腦化)既有的不動產估價作業程序及改進派員前往實地逐筆訪價的估價方式,以因應人力不足之窘境,並促進業務之推展。
在國有土地地理資訊系統(以下簡稱國有GIS)建置完成前,本局原仍持續推動發展「國有土地估價地理資訊系統」,惟在該系統於93年間委外開發設計之招標案經流標後,即未再提續辦計畫。直至國有GIS系統建置完成後,經重新檢討,認為當初為了輔助國有土地估價業務之推展,所提建置估價地理資訊系統之系統需求,僅有圖形位置查詢、圖籍資料轉檔建置、圖層套疊顯示、產籍屬性資料查詢、勘清查成果查詢、設定條件查詢、報表查詢及列印等功能,而新的國有GIS系統已容納了其大部分功能,故為避免重複建置、浪費資源,即以緩議建置新的估價作業系統,並責由估價人員充分利用已開發之系統功能,協助處理土地估價業務,視需要再研提新增、修功能。惟現行估價人員多僅將其作為資料查詢或儲存使用,始有研議探討應用該系統開發自動化輔助估價功能之構想。


二、電腦輔助估價
黃瓊瑩、蔡佳明(2004)於「電腦輔助大量估價技術-國外經驗介紹」一文提及,國際不動產估價協會(International Association of Assessing Office, IAAO)在1978年對大量估價提出定義:在給定的日期,利用標準化程序與統計檢定對一群不動產進行系統性的估價。因此,電腦輔助大量估價(Computer Assisted Mass Assessment, CAMA)即是利用電腦來輔助提供一標準化程序,以進行大量的不動產估價。亦即非僅是藉電腦作資料處理,更可以統計方法建構標準化程序。從1960年代開始國外即有推展實施電腦輔助大量估價之經驗,特徵價格法是最多國家使用的方法,例如美國、澳洲、加拿大英屬哥倫比亞、瑞典、新英格蘭島、荷蘭等國;而澳洲塔斯梅尼亞島應用比率模式,其為迴歸模型中的混合回饋模式;馬來西亞與北愛爾蘭則分別有專家系統與類神經網絡的應用實驗。此外,近年來GIS也成為電腦輔助大量估價、提高價格分析能力重要的工具之一,如瑞典、加拿大英屬哥倫比亞、澳洲等國家的大量估價系統均使用了GIS系統,非常值得國內借鏡使用。而本局建置之國有GIS本身已結合了豐富的地理資料庫,僅需善用其內建的空間分析功能研發自動化模組,將必要的土地特徵值等相關資料予以萃取及量化,即可進行地價模組的建立及供後續地價評估,具有相當高的實用性及可靠性,應用於土地估價確實可行。且以國有GIS結合迴歸分析方法(類似比較法)辦理查估地價之方式,亦相當契合本局現行地價查估之精神。


三、複迴歸分析法
複迴歸(Multiple Regression)分析推估法(詳本雙月刊第41期本處賴曙匡股長之文獻探討)是目前公認最具歷史的土地價格推估方式(Dubin , Pace and Thibodeau ,1999),並且為美國估價師協會及我國不動產估價技術規則明訂之估價方法。內政部於95年6月新修訂的「不動產估價技術規則」對於採用複迴歸分析法(原明訂迴歸分析法為案例比較法之一支,但因迴歸方式即有多種評估的數學模式,且近來陸續發展出應用類神經網絡、專家系統、模糊理論及灰色系統理論等計量的估價方法,因此彙整專家意見後修改,統以「計量模型法」取代「迴歸分析法」稱之。)辦理估價作業,訂有下列三項規範準則。
1.須蒐集應用計量模型分析關係式自變數個數5倍以上之比較標的。
2.計量模型分析採迴歸分析者,其調整後判定係數不得低於0.7。
3.截距項以外其他各主要影響價格因素之係數估計值同時為零之顯著機率不得大於5%。


四、研究方法
(一) 研究範圍
樣本資料來源為本處94年間辦理高雄市國有土地出售之資料,並選取當時每平方公里平均樣本數最多的鹽埕區進行地價模組實作分析。而本實驗估價模組之頻寬(bandwidth)以該行政區域劃定之理由,除樣本數量之考量外,尚因該區土地座落於高雄市中南部、左倚壽山、右環愛河、南臨高雄港、地勢平坦呈三角形,此一特殊地理位置造就出典型的「同一供需圈」,且其雖為高雄市11個行政區中面積最小的一區,卻是高雄市最早開發地區,其房地產商品成熟穩定,地價波動不大,故應可提高模型配適性。
(二) 研究步驟
1.本研究樣本大多為公開標售案例(少數為租用地出售案例),應可視為自由競爭市場價格,但部分樣本情形特殊,仍需予加工處理或剔除。(例如,不同時間標脫之同一街廓範圍內整體使用的2筆土地,此類土地除面積外,其餘個別條件及區位條件一致且時間相近,又多賣給同一人或建商,故除非預估標的是位在該等土地街廓附近,否則恐致使樣本缺少隨機性,造成估計結果產生偏差,為免整個地價模型解釋的空間特性偏於該點區域,宜予以合併面積為同一宗樣本,以使樣本空間分布更平均;另如有償撥用或畸零地讓售等特殊案例,因屬不完全競爭之交易行為,應予剔除。)
2.樣本經過初步篩選後,即可進行量化處理,在操作國有GIS處理量化資料的過程,除宗地面積、使用分區及公告現值為自國有GIS內ORACLE資料庫包含之地籍資料(其地政登記資料由地政電子閘門資料庫轉入)擷取外,其餘為取自系統資料庫內加值建置之屬性檔(如建物樓層數由地形圖圖層擷取產製,重要地標主要由電子地圖各類圖層選取加值產製,部分為使用者於圖面上自訂地標產製)。即量化數據主要以執行國有GIS之區位指標分析所得結果加以釐整,需校正或不足部分輔以國有GIS提供之量距工具,直接量測圖面上最短通行距離。
應用國有GIS擷取之預測變數資料整理表
屬性類別 預測變數名稱 代碼 變數單位 預期係數符號 資料擷取來源
個別因素(A) 宗地面積 A1 平方公尺 + 國有GIS轉入之地籍資料
使用分區 A2 虛擬變數 +
容積率 A3 % +
臨街路寬 A4 公尺 + 除公告現值擷取自上述之地籍資料庫外,餘皆取自國有GIS加值建置之圖形資料庫
路角地 A5 虛擬變數 +
區域因 素(B) 公告現值 B1 萬元 +
平均樓層數 B2 層 +
最近主要道路寬度 B3 公尺 +
至高雄火車站距離 B4 公尺 ─
至最近捷運站距離 B5 公尺 ─
至最近學校、公園距離 B6 公尺 ─
至最近市場、銀行距離 B7 公尺 ─

3.量化完成後代入預設的理論模型,採套裝統計軟體SPSS應用最廣的「逐步迴歸法」,經由電腦上設定檢定條件(一般設定預測變數的偏F統計量之棄置機率為0.05Entry,0.1Removal),交予電腦自動化判釋及計算最佳(Optimun)模型,再就所得的最佳模型進行分析及對照比較,並根據不動產估價技術規則所訂規範標準,判釋是否為適當的地價模型。經過迴歸分析驗證及剔除不適當的因子後,即可完成地價模型的建立。

分析處理流程圖


(三)研究結果
經統計計算結果所得最佳地價模型,對於地價(Y)具有影響力之預測變數,依影響力高低分別為公告現值(B1)、臨街路寬(A4)、距最近之捷運站距離(B5)、街角地(A5),以方程式表示為:
Y=10140.483+795.354 A4+5131.891 A5+0.904 B1-11.244 B5

最佳化地價模型估計值一覽表
自變數名稱 常數項 公告現值(B1) 臨街路寬(A4) 捷運(B5) 街角地(A5)
係數估計值(t 值) 10140**(2.571) 0.904***(13.756) 795.352***(4.270) -11.244**(-2.49) 5131**(2.288)
VIF值 2.411 1.941 1.708 1.065
F Value值=182*** Adj R-Sq=0.973 D.W.值=1.957

註:1.***、**分別代表在 1%與5%之顯著水準下,該變數顯著異於零。
2.當 VIF值>10 時,表示共線性存在。
3.當D.W值相當接近於0或4時,表示殘差間有很強的相關性。

上式之調整型判定係數 為0.973,顯示模型之配適度非常高。以F檢定,F值為182.448,檢定機率p值為0.000,小於0.05之顯著水準,拒絕了所有變數係數皆為 0 的假設;以t檢定,各係數的t值均符合0.05顯著水準條件;以殘差分析,DW值為1.957相當接近2,顯示殘差間無相關,另由標準化殘差P-P機率圖所示,觀測的累積比率與期望的常態機率分配之累積比率成對之點散佈集中在對角線上,顯示誤差項為近似常態分配。故該模型符合所有假設檢定,應為合適之地價模型。
五、結論與建議
(一)本文採國有GIS輔助國有土地估價,係配合SPSS迴歸分析處理,惟因迴歸分析法為經常被使用在找尋一些只憑經驗就認定其關係的一種開發方式,所以必須事先以科學方法控制實驗,才能確認其相關。本文原嘗試將原始樣本資料全部代入進行分析,結果發現模型配適度差,故最後僅選取屬標售及出租地讓售的售價資料,剔除屬特殊價格之不適當樣本(即異常點),經過資料挑選後,進行分析結果顯示模型配適度相當高,且符合上述新修訂的「不動產估價技術規則」規定,證明該模型確實適用於國有土地標售、讓售價格之預測推估,也說明地價模型建置前,模型所採計的樣本仍應事先查證是否確屬實際市場交易價格,並慎選與估價目的相符的樣本進行比較,才能估算出接近市價的預測值(即有正確的資料來源,才能得到正確的分析結果),所求得的土地估價模型配適度也會提高。
(二)國有GIS原設定的系統目標只作為策略分析使用,故未特別強調圖層套疊精度,惟本研究發現以國有GIS圖層套疊結果有偏移誤差情形產生,致其環域分析功能及區位指標分析模組所計算的數值與實際均有所出入,又土地估價時常需使用到對於物件「可及性」的量測,故將來該系統倘欲提高對於土地估價應用之支援度,建議應提高該系統套圖的精度,及加入GIS路網系統(包括省道、縣道以及鄉街道路等資料)並配合路網分析技術(如ArcView軟體之Network Analyst 模組),以尋找最短路徑方法求得可及性的影響力,應可比量取直線距離或主觀的在地圖上尋找一條可能的最短路徑,更能提高量測精度,俾符合估價所需。
(三)國有GIS為客製化軟體,本局無法自行增修及外掛軟體進行自動化估價模組之測試及建立,但因其本身已整合了強大的空間資料庫,應可應業務需要提出系統需求,要求廠商擴充建置,以最小的建置成本創造更大的使用價值。故該系統近來加入之「地價資料管理子系統」,將來雖可豐富土地估價基本資料,強化估價功能,但本文建議未來應尚可進一步建置「估價作業子系統」,即善用該系統內建的空間分析功能,將分析、量化工作予以模組化作業,結合統計軟體一貫作業,即能建構出適當的電腦自動化輔助估價模組,整合為地價自動化決策功能模式。且只需給定估價基本條件,估價過程無須加入估價人員主觀的意見,對於簡化估價作業程序、提升估價時效及品質,應有相當的助益。
(四)另外,可靠樣本數不足,是估價模組準確度差的最主要原因,故建議未來國有土地估價管理子系統之資料庫,除國有土地外應多收納各地區其他可靠案例以強化系統估價能力,即該系統應儘量收集可靠樣本(高雄市部分建議可納入高雄市政府億年旺網站上標售資訊公開之樣本,另倘不違不動產估價師法之規範,建議納入民間案例探討,或可開發出更成熟的市價查估系統,以促進國內不動產交易市場之交易價格能更公開及透明化,應有助於健全國內不動產交易市場,穩定市場交易秩序及價格。)納入及擴充案例資料庫。另土地特徵價格的選取及估價模組的頻寬認定,對於地價模組的建立及準確度影響亦相當大,故倘要將國有GIS提升為具有專業估價能力之系統,建議宜於該系統內新建置「影響地價因子資料庫」,平時即由估價人員調查或經由專家、學者提供各地區重要的影響因子(影響地價的一般因素、區域因素及個別因素)加入該資料庫欄位,並得隨時補充或刪除,俾供操作者憑經驗設定條件選用,以組合產生最佳化的地價模型及預測地價。至於估價模組的頻寬設定,建議由估價人員自行憑經驗劃定,或以行政區域劃分,或為反映地價影響因子的空間特性,建議亦可嘗試以地政機關劃定的地價區段劃分(倘經研究確屬可行,建議將來可再連結內政部發展的「區段地價估價作業系統」資料庫,並取用其地價區段數值圖以輔助估價)。

研議簡化國有土地估價作業流程對照圖
參考資料
1.黃瓊瑩等2人,2004,「電腦輔助大量估價技術-國外經驗介紹」,財團法人國土規劃及不動產資訊中心
2.賴曙匡,2007,「建立國有土地價格概估模型之研究」,國有財產雙月刊,第41期

機關: 財政部國有財產局 

單位: 南區辦事處 

作者: 蔡奇宏 

資料整理:顏光儀 估價師

 

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