Page 8 - MFB22JudyOK

數的增加與下一季度 67,220 間房屋的額外銷售量相關；在國內部

分，朱芳妮等 (2020) 編制了不同的房地產市場情緒指標，包括使用

直接法 (透過問卷調查) 編制了目前與未來的情緒指標，另外選取會

影響房地產市場的基本因素來編制兩種間接情緒指標，發現情緒對房

地產市場具有統計上顯著的影響，不僅是在價格與議價空間上，對交

易量與流動性之影響也相當顯著。而 Marcelle et al. (2016) 則是利用

Google 搜索字詞查詢構成新的抵押貸款違約風險指數，並依此指數

與其他房地產和經濟變數的關係以衡量抵押貸款市場的違約風險。

由上述文獻可知，有許多因子會影響房地產相關變數，並且以市

場情緒與政策討論為多，但主要著重於其對房價、報酬率、交易量或

違約率的影響。此外，目前國內房地產相關的文獻，主要就市場情緒

與政府政策分別與房地產做討論，尚無將其二者合併一起列入研

究，且情緒指標之編制僅考量群眾主觀意見，很可能導致在資料的篩

選上不夠明確，不一定可以代表市場當期對於房地產市場的看法 (詳

見 3.1 節表 4 說明)。因此本文主要目的為建立一同時涵蓋上述二種

因子之指標，以擷取出更明確的文字訊息，探討該指標與上述房地產

變數及經濟變數間之關聯性，並增加探討是否對生產面變數如建築貸

款新增核貸筆數及建案開工數有影響以補充過去文獻不足之處。

3.研究方法

3.1 資料

在網路輿論資料部分，本文透過網路爬蟲抓取 Mobile01 論壇中

房屋討論版的文章與留言，將上述討論版中所有文章及回覆等作為文

字資料之範本，並參考內政部不動產資訊平台中整理出歷年之房地產

政策、內政部實價登錄及 591 租屋網房屋種類自行整理出與房地產

1
政策、房地產相關之關鍵字。 而情緒相關關鍵字，係透過結巴斷詞

1 歷年房地產政策內容、房地產與房地產政策關鍵字整理於附錄表 16、表 17 及表 18。
6