不動產價格一直以來為眾人所關切的議題，然而市場上僅予消費者呈現總價，無從掌握價格所形成的因素，又不動產市場有一句名言道破最重要的因素為區位，由此可知地價作為一種空間數據，且同時會受到毗鄰不動產價格與周遭環境的影響而備受重視。在過去地價相關研究當中，特徵價格模型(Hedonic Pricing Model)為普遍應用於評估及建立影響不動產價格因素之理論與模型，模型基於普通最小平方法(ordinary least squares, OLS)估計，其殘差項假設為獨立且呈現常態分配，又稱全域型模型，這忽略了地價具有空間因素特性，以及其因素具有空間自相關與空間異質性的問題，而導致模式估計產生誤差。爾後，隨著空間計量與統計學領域的發展，衍生出以地域的觀點加入空間座標而生成的地理加權迴歸（Geographically Weighted Regression, GWR）方法，可展現各個特徵在不同區位上對地價的影響，顯示影響因素之空間有效影響範圍，更能展現空間變動並視覺化呈現。
本研究以高雄市捷運紅線為研究區域，採用不動產實價登錄地價資料，旨在為探討地價影響因素之捷運紅線各站地域性的特徵展現，針對地價的特性藉由空間自我相關分析方法中的全域型空間自我相關Moran’s I值檢測捷運紅線各場站之地價是否有聚集現象，結果印證過去研究其地價確實存在空間自我相關的現象，同時藉由場站的空間延滯變化予以歸納為8類，驗證捷運場站具有不同特性，而後透過地域型空間自我相關LISA值，得知高地價(H-H)存有聚集於場站周邊的現象，且觀察地價的高低聚集同時與土地使用、都市計畫及坐落區位有關。各捷運場站地價於空間而非單一聚集，顯示不同空間的環境特徵與分布特性具有不同的空間效應存在，獲知越集中於捷運線中間段之場站地價相對較高，越靠近端點站之地價相對較低，捷運對不同區位之地價帶來差異。爾後運用地理加權迴歸模型得出地價確實呈現空間不穩定性的情況，突顯出各場站區位對都市地價漲幅影響效應與效益的異同，藉由距離係數圖直觀的得出受場站影響的空間尺度，其影響呈多核心的變化，無規律性地變化體現出場站影響因素具有地域性的特徵。同時GWR模型進行局部係數估計的效果優於OLS模型，能有效填補空間缺值的資料特性，且對地價的解釋力大大提升，使地價的組成與實際空間更加匹配。

The research aims at the factors contributing to the factors and diffusion of the land price around stations on the Kaohsiung Mass Rapid Transit (KMRT) red line.
The research assumes that the function and the size of the MRT station have an impact on the land price. However, whether the mentioned factors contribute to the same degree of influence in the land price is worth exploring. To exam the relationships between the characteristics of the region and the land price, the research uses the twenty-four stations on the MRT red line as samples. Further analysis of the land price cluster and distribution will be conducted with the spatial autocorrelation from the spatial analysis framework and Geographically Weighted Regression Model (GWR). Then, a run chart of spatial lag observed in the target stations will be presented with Global Moran's I and Local Indicators of Spatial Association (LISA). Finally, the research presumes that the possible influential factors are at a local level with the GWR model.
The research concludes that the influence on the land price is indeed at a local level. Also, the function of the station will impact the land price and the range of impacted regions is diverse according to the forms of effects. The result is expected to minimize the gap between the current land price and real estate appraisal, as well as to facilitate the implementation of floor area ratio bonus from the government.

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