本次研究，旨在探討住宅大樓房價決定因素在新冠肺炎期間的影響。新冠肺炎，在2020年初迅速擴散至全球各地，進而影響全球民生與經濟。臺灣在2021、2022年期間各行各業也受到新冠肺炎疫情的影響，其中房地產業也在其中。而房地產最重要關鍵因素為房價，而影響房價卻有各項不同的變數，在過去的文獻指出影響房價有許多不同的變數，其中有關住宅房價的研究結果，因消費者的偏好，影響房價的因素分為個別條件以及區域條件等二大項變數。而在疫情期間，因政府的防疫政策及民眾自發性的防範，對於影響房價的各項決定因素，可能會受疫情的關係，產生不同程度的影響或差異。
因此本次研究，係以臺灣高雄市，新興區、前金區、苓雅區等南高雄地區，於2018年至2022年實價登錄交易資料為研究樣本進行迴歸分析，探討疫情下對房價決定因素影響。經實證結果得知，因為疫情關係，民眾為了降低人與人接觸的機率與住家環境的提升以及降低購屋負擔，而對房價決定因素中的總樓層、面積、屋齡、公園距離、捷運站距離、變電所距離等變數，產生不同程度的影響。

This study aims to explore the impact of factors determining the housing price during the COVID-19 period. COVID-19 quickly spread worldwide at the beginning of 2020, subsequently affecting global livelihoods and economies. Taiwan was also affected by the COVID-19 pandemic in 2021 and 2022, including the real estate industry. The most important factor in the real estate industry is housing prices, which are influenced by various variables. Previous studies have identified many different variables that affect housing prices, including individual conditions and regional conditions based on consumer preferences. During the pandemic, the government's epidemic prevention policies and the voluntary prevention efforts of the public may result in varying degrees of impact or differences in the various determining factors that affect housing prices.
Therefore, this study is based on the southern areas of Kaohsiung City, Taiwan, such as Xinxing District, Qianjin District, and Lingya District. Regression analysis was conducted using the real estate transaction data from 2018 to 2022 to explore the impact of the epidemic on the determinants of housing prices. According to the empirical result, it is found that due to the epidemic situation, people are mainly concerned with reducing the probability of contact between individuals, improving the living environment at home, and reducing the burden of housing purchase. These factors have different degrees of impact on the determinants of housing prices, such as total number of floors, area, age of the house, distance to parks, distance to subway stations, and distance to power substations.

王怡文(2019)，「住宅虛坪計價、實坪計價與分離計價之研究」，國立政治大學地政學系私立中國地政研究所碩士論文。
吳峻安(2010)，「大眾運輸系統的可及性對房地產價格之影響-以新北市板橋都會區與高雄左營、鼓山都會區為例」，國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
呂沛晨(2015)，「總體經濟及房價政策對台灣主要都會區房價影響之研究」，中原大學國際經營與貿易研究所碩士論文。
呂思辰(2009)，「不動產特徵屬性價格分析-以台北縣為例」，中華大學建築與都市計畫學系碩士論文。
宋豐荃(2013)，「鄰近公園有助提升房價嗎？-大小公園對高低房價影響程度之研究」，國立政治大學地政研究所碩士論文。
李月華(1999)，「台北市住宅價格模型之研究」，淡江大學管理科學學系博士論文。
林雅瑩(2010)，「大廈住宅樓層效用比之估算-兼論屋齡對於樓層別效用比之影響」，國立臺北大學不動產與城鄉環境研究所碩士論文。
林秋瑾、楊宗憲與張金鶚 (1996) ，住宅價格指數之研究--以臺北市為例，住宅學報，4卷，頁1-30。
林左裕、陳慧潔、蔡永利(2010)，影響住宅大樓價格因素之探討，評價學報，第3期，頁13-23。
林英彥（1982）「高樓地區地價查估作業之研究」臺北市政府研究發展考核委員會。
林雋修(2021)，「房價與停車位價格之綜效分析-以臺北市」，為例國立政治大學地政學系私立中國地政研究所碩士論文。
林晏竹(2023)，「新冠肺炎重大事件對台灣被動元件產業財務績效之影響」，國立雲林科大財務金融研究所碩士論文。
洪得洋與林祖嘉 (1999)，臺北市捷運系統與道路寬度對房屋價格影響之研究，住宅學報，8卷，頁47-67。
范垂爐(1991)，「房地產真實交易價格之研究」，國立中興大學都市計畫研究所碩士論文。
許文昌(1982)，「區分所有建物設定地價持分可行性之研究」，國立政治大學地政研究所碩士論文。
陳蔓文(2017)，「學區國中特徵與鄰避設施及迎毗設施對房屋單價的影響：以新北市板橋區為例」，世新大學管理學院經濟學系碩士論文
陳央玫(2022)，「COVID-19 疫情對股價報酬率的影響-以台灣海運類股為例」，國立中正大學國際經濟學碩士論文。
曾智偉(2006)，「不同交通建設對房價影響之比較－台北捷運南港線與市民大道之實證研究」，國立臺北大學都市計劃研究所碩士論文。
黃啟福(1982)，「需求之研究-以松山、大安、古亭為例」，國立中興大學建築與都市計畫研究所碩士論文。
黃雋智(2010)，「公園綠地對住宅價格的影響-以台中市南區為例」，國立中興大學應用經濟所碩士論文。
蔡添壁等(1994)，「台北都會區建築物各樓層效用比率之調查研究」，中華民國都市計畫學會。
謝憲琪(2021)，「集合式住宅交易價格的三個議題：車位、公設與樓層效用比」，逢甲大學土木水利工程與建設規劃博士論文。
蘇京皓(2003)，「特徵價格法與地理資訊系統之應用－以輸變電設施對住宅價格影響為例」，國立臺北大學地政學系碩士論文。
顧美芬(2019)，「小學學區學校特徵對房價的影響：以新北市高價區為例」，世新大學-經濟學研究所(含碩專班)碩士論文。
Bokhari, S. and Geltner, D. (2014), “Characteristics of Depreciation in Commercial and Multifamily Property: An Investment Perspective,” manuscript, MIT Center for Real Estate.
Brown, J. N. and Rosen, H. S. (1982), “On the Estimation of Structural HedonicPrice Models,” Econometrica, 50(3), pp. 765-768.
Conroy, S., Narwold, A., and Sandy, J. (2013), “The Value of a Floor: Valuing Floor Level in High-rise Condominiums in San Diego,” International Journal of Housing Markets and Analysis, 6(2), pp. 197-208.
Cheung, K.S., Yiu, E., and Xiong, C. (2021), “Housing Market in the Time of Pandemic: A Price Gradient Analysis from the COVID-19 Epicentre in China,” Journal of Risk and Financial Management, 14(3), 108 https://doi.org/10.3390/jrfm14030108.
D'Lima, W., Lopez, L. A., and Pradhan, A. (2020), “COVID-19 and Housing Market Effects: Evidence from U.S. Shutdown Orders. ,”Forthcoming at Real Estate Economics, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3647252
Goodman, A. C. and Thibodeau, T. G. (2003), “Housing Market Segmentation and Hedonic Prediction Accuracy,” Journal of Housing Economics, 12(3), pp.181-201.
Gamber, W., Graham, J., and Yadav, A. (2021), “Stuck at Home: Housing Demand during the COVID-19 Pandemic,” CAMA Working Paper No. 97/2021, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3975126
Huang, N., Pang, J., and Yang, Y. (2021), “COVID-19 and the Urban Housing Market in China ,”Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3642444
Liu, S. and Su, Y. (2020), “The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Demand for Density: Evidence from the U.S. Housing Market,” Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3661052
Mahan, B. L., Polasky, S., and Adams, R. M. (2000), “Valuing Urban Wetlands: A Property Price Approach,” Land Economics, 76(1), pp. 100-113.
Rush, R. and Bruggink, T. H. (2000), “The Value of Ocean Proximity on Barrier Island Houses,” The Appraisal Journal, 68(2), pp. 142-150.
Sherwin, R. (1974), “Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,” Journal of Political Economy ,82(1), pp34-55.
Sirmans, S. G., Macpherson, D. A., and Zietz, E. N. (2005), “The Composition of Hedonic Pricing Models,” Journal of Real Estate Literature, 13(1), pp.1-44.
Vanderford, S. E., Mimura, Y., and Sweaney, A. L. (2005), “A Hedonic Price Comparison of Manufactured and Site-built Homes in the Non-MSA U.S.,” Journal of Real Estate Research, 27(1), pp.83-104.