本研究重點則是在於探討鄰避情結對房地產的影響，住宅附近的「鄰避設施」對於住宅價格影響的程度有多大為本研究之重心，與過去之文獻之不同點在於「鄰避設施」部分，本研究結合不同的函數型態進行測度，而非直接設定其為直線或對數之型態，本研究希望能找出在大型鄰避設施在不同範圍內，每接近一段距離，對於住宅價格產生不同程度之邊際效果。
模式建構過程主要分為三個步驟，在研究開始時，對於資料作相關整理並用ArcGIS系統建構住宅樣本點與變數點以作測量直線距離，接著本研究利用曲線估計之設定，一步一步建立出該公共設施適合的函數型態，再建行迴歸式的建立，再從迴歸係數之結果判斷出該設施對於住宅價格之影響程度。
研究結果指出，每接近變電所1公里，房屋帄均成交總價下降分別為48.5萬元，且隨著離變電所之距離增加，總價之邊際效果越強；工業區部分，土城與五股工業區之總價之邊際效果隨著離工業區距離增加效果遞減，在距離土城工業區3.38公里後，影響力微弱，五股工業區則是2.58公里後，因此估計其土城與五股工業區之影響範圍分別為3.38公里與2.58公里；若建物300米內有加油站，房屋帄均成交總價下降234.7萬元；建物在300米內有大型綜合醫院，房屋帄均成交總價下降分別為199.16萬元；與最近垃圾焚化爐距離每接受1公里，房屋帄均成交總價下降31.7萬元；若建物在機場500公尺內每接近機場100公尺，房屋帄均成交總價下降分別為188.79萬元。
本研究之樣本是從房仲業者所提拱之網站上所得到，在住宅基本屬性部分，只提供部分變數，若能提供更完整的基本屬性，其研究結果相信會有所不同。本研究在較小型鄰避設施，如：加油站、變電所、大型綜合醫院，將其設定為同質性的設施，但是在現實上，由於每個設施之規模，或多或少會有所不同，由於本研究一開始考量是以設施對於住宅樣本之影響範圍程度，所以用直線距離做為測量，但是之前相關研究，「可及性變數」部分是以道路至設施之距離所構成，結果勢必產生一定程度上的相異性。

The purpose of the study is to examine the effect of NIMBY to house price. Unlike most of the previous studies, this study integrated different function to examine the model. In this endeavor, the study could identify the relation between the distances and NIMBY. Initially, the researcher adopted ArcGIS system to structure house samples and variables to measure the distance. Then, the study use curve estimation to develop the fit function type and regression model. At last the researcher identified the effect of NIMBY on house price on the base of the regression results.
The analysis results indicated that house price decrease 4850 thousands by 1 kilometer approaching power station; the marginal effect of house is decreasing by being distant from industry area; the house price decrease 23470 thousands if the building approach gas station within 300 meters; the house price decrease 199160 thousands if the building approach big hospital within 300 meters; the house price decrease 3170 thousands by approaching incineration 1 kilometer; the house price decrease 188790 thousands by approaching airport 100 meters.
The sampling of the study was acquired from the website of real estate industry. On the basis of data restriction, the study only deals with limited variables. Moreover, the study defined small NIMBY (e.g. , gas station, power station, and big hospital) as the same facilities. However, each facility has different extent effect on house price in reality. The study initially considers the effect of facility on the houses, and uses straight line distance as measurement basis. Previous relative studies adopted the distance from the road to the facility as accessibility variables. Therefore, the results inevitably reveal some extent difference.

一、中文部分
(一) 中文書籍與季報
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23、 魏村瑞，2003，「工業區環境風險認知與住宅價格分析─特徵價格法之應用」，中華大學建築與都市計畫學系碩士論文。
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