華人社會中有土斯有財的社會觀念仍存在於臺灣，房地產不僅作為居住空間更被視為投資商品，透過價值的高低可直觀反映出房屋條件、周邊生活環境之優劣。臺北市經濟自由度高、工商業發達且商旅往來頻繁，近年更受到國際資金寵愛吸引不少投金流入，連帶區域內商用不動產需求提升。臺灣民眾儘管處於經濟市場穩健強勁的社會中，卻因為高房價與低所得的現況須背負不合理的房貸壓力。房地產價值與民生習習相關更是各方長期關注的焦點，其價值是透過特徵組合堆疊，好的特徵越多越能獲得良好的房價表現。
據此本研究將透過地理加權迴歸模型分析房地產價值之影響變因，變項要素涵蓋綠地、教育及交通等因素，並針對臺北市地區進行分析。此外，本研究利用地理加權迴歸對局部係數的反應佳，進行區域間的探討並透過鄰里單元之概念將行政區轉換為尺度較小的網格區域。最後將運用地理加權迴歸模型可視化的優點，將數據轉化為圖資進行判讀，並透過聚集與離散的結果進行分析。

In Taiwanese society, "land is a source of wealth" still exists prominently. Real estate is seen not only as residential space but also as an investment commodity. The value of the property intuitively reflects the quality of housing conditions and the surrounding living environment. Taipei City, known for its high degree of economic freedom, well-developed industry and commerce, and frequent business, has recently attracted substantial international capital inflows, boosting demand for commercial real estate in the region.
Despite the robust and stable economic market in Taiwan, its people face significant mortgage pressures due to high housing prices and relatively low incomes. The relationship between real estate value and people's livelihoods is a longstanding focus of attention from various quarters. Property values are determined by a combination of characteristics; the more favorable the features are, the better the property tends to show in pricing.
Based on the above statements, this study adopts a geographically weighted regression model to analyze the influencing factors on real estate values. Variables considered include factors such as green infrastructures, education, and transportation, focusing specifically on Taipei City. Additionally, the study utilizes geographically weighted regression for its superior responsiveness in local coefficient analysis, exploring differences among the regions and transforming administrative districts into smaller-scale grid areas through the concept of neighborhood units.
Finally, leveraging the visualization advantages of geographically weighted regression models, the study translates data into cartographic information for interpretation. It analyzes results through clustering and dispersion to provide comprehensive insights.

摘要 i
Abstract ii
謝辭 iii
目錄 iv
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 5
第三節 研究架構 9
第二章 文獻回顧 11
第一節 不動產市場與交易標的 11
第二節 住宅價格形成因素 14
第三章 研究設計 33
第一節 研究設計 33
第二節 研究模型 35
第三節 研究資料與變因說明 39
第四節 資料處理流程 50
第四章 實證分析 58
第一節 實證區域 58
第二節 房價變動趨勢探討 61
第五章 結論與建議 93
第六章 參考文獻 96

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