本研究結合高雄市房屋實際成交資料與高雄市之各公共建設地理區位位址資料，建立出一住宅價格估計模型，同時將住宅的內部屬性及外部屬性對房價的影響納入考量。高雄市房屋成交資料來源來自「政府實價登錄」所公布之公開資料，而住宅與其他公共建設之地理空間關係資料是以地理資訊系統（GIS）獲得。本文以2016~2018年與2019~2021年高雄市住宅交易資料結合公共建設的影響建立價格估計，並輔以差異中之差異法（DID），探討高雄市政府公布大寮區鳳林路段區域第81期都更計畫後，對於都更區附近住宅之價格變化情形。
研究結果發現：
1) 半對數迴歸模型對於此區域住宅價格具有71.6%的解釋能力。
2) 住宅的屬性當中，建坪、房間數、廳堂數、衛浴數、總樓高、屋齡、車位、國小、國中、大學、停車場、公園、超商、公車站、垃圾掩埋場及墓園為影響房價之重要因素。
3) 差異中之差異法分析結果顯示出對於都更政策發佈後與位於都更範圍方圓1.5公里內兩虛擬變數對住宅價格之影響，分別呈現出正向顯著關係；且兩者的交叉項亦呈現出正向顯著關係。

This study combines the actual housing transaction data in Kaohsiung City and the data of various public construction locations to establish a housing price estimation model, which also takes into account the impact of the internal and external properties on housing prices. The source of housing transaction data in Kaohsiung City is from the public information published by the “Government Net Price Registration”, and the geospatial data between housing and other public constructions is obtained from the geographic information system （GIS）. This study establishes price estimates based on residential transaction data in Kaohsiung City from 2016 to 2018 and 2019 to 2021 combined with the impact of public construction. With the difference-in-difference （DID） method, we discuss the changes in the prices of houses near the urban renewal area after the Kaohsiung City Government announced the 81st phase of the urban renewal plan in the Fenglin section of Daliao District. The results of the study show that:
1) The semi-log regression model has 71.6% explanatory power for residential prices in this area.
2) Building floor, number of rooms, number of halls, number of bathrooms, total building height, age of house, parking space, elementary school, junior high school, university, parking lot, park, supermarket, bus station, landfill and cemetery are the important factors affecting house prices among the properties of the residence.
3) The analysis results of the difference-in-difference method show that there is a positive and significant relationship between the impact of the announced urban renewal policy and the impact on residential prices within 1.5 kilometers of the urban renewal range; and the intersection of the two also shows a positive to a significant relationship.

論文審定書 i
謝誌 ii
摘要 iii
Abstract iv
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 4
第三節 研究方法與研究流程圖 5
第二章 文獻回顧 7
第一節 房地產價值估計 7
第二節 地理資訊系統之空間分析 10
第三節 差異中之差異法 12
第四節 都市更新 14
第三章 理論基礎 15
第四章 都市更新對房地產市場的時空影響效應研究：以住宅市場為例 25
第一節 研究假說 25
第二節 資料說明 25
第三節 變數選擇 30
第四節 變數定義與分析 31
第五節 描述性統計 36
第五章 實證結果 38
第一節 特徵價格模型選定 38
第二節 實證模型建立 38
第三節 實證結果分析 42
第六章 總論 49
第一節 結論 49
第二節 後續研究建議 51
參考文獻 52
附錄 55

參考文獻
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