摘要
臺灣不動產仲介業面對一個看似矛盾的長期結構：建物買賣移轉量較二十年前縮小，營業家數與受僱從業人員卻大幅增加。本文以2006–2025年全國建物買賣移轉棟數、不動產經紀業營業家數與受僱經紀人員統計為核心，另串接2016–2025年建造執照、開工、使用執照及建物所有權第一次登記，建立市場容量、機會密度、政策事件與住宅供給管線的描述性實證架構。分析使用端點比較、年變動率、對數線性趨勢與HC3穩健標準誤、探索性分段趨勢、預先指定政策斷點檢定、相關分析、供給管線落後相關及三條2026–2030年透明情境路徑。
結果顯示，2006至2025年建物買賣移轉由450,167棟降至261,308棟（−42.0%），經紀業營業家數由3,516家增至9,215家（+162.1%），受僱經紀人員由21,171人增至77,331人（+265.3%）。以全國移轉棟數除以業者或人員所得的「市場機會密度」分別下降77.9%與84.1%。完整樣本的對數趨勢亦指向交易量每年約−1.82%、營業家數+4.78%、人員+6.44%，而每家與每人機會密度每年約−6.30%與−7.76%。2024至2025年移轉量下降25.5%，但營業家數僅減少0.1%，從業人員仍增加2.4%，顯示短期市場需求與從業供給調整速度不對稱。
本文不把「移轉棟數／家數或人數」解讀為個別仲介實際成交量、勞動生產力或合理產業規模，因為移轉統計包含非仲介交易，而仲介亦處理租賃、預售與其他服務。政策事件與市場同時受到利率、所得、信貸、人口與預期影響，斷點結果不構成因果辨識。住宅供給統計單位也不完全相同，因此僅進行指數與共變比較。情境模型顯示，若以2017–2025年交易年增率分布設定−3.50%、0%與+6.62%三條路徑，2030年移轉量分別為約21.9萬、26.1萬與36.0萬棟；這些是壓力測試，不是預測。研究含意是：仲介業的核心問題不只是景氣循環，而是既有從業容量如何在低交易密度下轉向買方代理、租賃管理、售後服務、資料治理與專業風險管理。
Abstract
Taiwan's real-estate brokerage market exhibits a long-run divergence: registered building transfers have fallen relative to two decades ago, while brokerage businesses and employed personnel have expanded sharply. This paper combines annual national data for buy–sale building transfers, operating brokerage businesses, and employed brokerage personnel from 2006 to 2025 with housing-pipeline indicators—building permits, starts, use permits, and first building registrations—from 2016 to 2025. It applies endpoint comparisons, annual growth rates, log-linear trends with HC3 robust standard errors, exploratory segmented trends, pre-specified break tests, correlations, pipeline lag correlations, and transparent scenarios for 2026–2030.
Buy–sale transfers fell from 450,167 in 2006 to 261,308 in 2025 (−42.0%), while operating brokerage businesses increased from 3,516 to 9,215 (+162.1%) and employed personnel from 21,171 to 77,331 (+265.3%). Market-opportunity-density proxies—transfers divided by businesses or personnel—fell by 77.9% and 84.1%, respectively. Full-sample log trends indicate approximately −1.82% per year for transfers, +4.78% for businesses, +6.44% for personnel, −6.30% for transfers per business, and −7.76% for transfers per person. Between 2024 and 2025, transfers fell by 25.5%, while businesses declined by only 0.1% and personnel rose by 2.4%, suggesting asymmetric adjustment speeds between market demand and brokerage capacity.
These ratios are market-capacity proxies, not firm-level closings, worker productivity, or estimates of an optimal industry size: building-transfer counts include transactions without brokers, while brokerages also handle rentals, presales, and ancillary services. Policy-event timing is descriptive rather than causal, and housing-pipeline variables use non-identical statistical units. Three scenarios based on the empirical distribution of 2017–2025 transfer growth produce approximately 219,000, 261,000, and 360,000 transfers in 2030; they are stress paths, not forecasts. The findings imply that structural adaptation may require a shift from transaction intermediation alone toward buyer representation, rental management, post-transaction services, data governance, and professional risk management.
關鍵詞：不動產仲介、建物買賣移轉、產業結構、案件稀釋、住宅供給、政策轉折、情境分析、臺灣房地產
研究資料一覽
1. 研究問題與貢獻
「市場交易變少，仲介卻變多」不能只用一句競爭激烈帶過。交易市場的產能具有進入容易、退出遞延與景氣預期等特性：從業者可能在景氣高點進入，在低點等待復甦；門市與人員也可能轉向租賃、預售、代銷、物業或其他服務。因此，觀察到的家數與人數不會與當年買賣移轉量同步調整。
本文回答四個問題：
- 2006–2025年建物買賣移轉、營業家數與受僱人員的方向、速度及相對差距為何？
- 以移轉量除以產業容量後，市場機會密度如何變化？該指標可以與不可以代表什麼？
- 重大制度時點附近是否出現統計上的趨勢變化？這些變化為何仍不能直接歸因於單一政策？
- 建照、開工、使照與第一次登記所構成的住宅供給管線，與買賣移轉週期呈現何種共變；2026–2030年可用哪些透明情境管理風險？
本文的貢獻不在宣稱找到一個單一政策效果，而在把演講簡報中的端點百分比改造成可重現的完整年度序列；把「每家成交」改寫為較不誤導的市場機會密度；將供給管線與交易市場分開建模；並公開所有衍生表、程式、圖表與限制。
2. 理論背景與可檢驗命題
2.1 代理、資訊與經紀服務
不動產交易具有高金額、低頻率、品質異質與資訊不對稱。經紀人可降低搜尋、議價、文件與協調成本，但代理人與委託人的誘因未必完全一致。Levitt與Syverson的經典研究顯示，代理問題會反映在資訊與銷售決策上；這不表示所有仲介行為相同，而是提示研究應區分服務價值、費用結構與代理誘因。
2.2 容量黏著與市場機會稀釋
若交易需求下降快於店家與人員退出，平均可分配的市場機會便下降。本文將 建物買賣移轉棟數 ÷ 營業家數 與 建物買賣移轉棟數 ÷ 受僱人員 稱為市場機會密度。它是全國總量的容量壓力計，不是個別從業者實際成交、收入或效率。由此提出可檢驗命題P1：長期交易量趨勢弱於營業家數與人員趨勢；P2：市場機會密度呈下降趨勢；P3：市場下行時從業供給的調整小於交易需求調整。
2.3 政策、信用與住宅供給管線
房地合一稅、實價登錄、預售屋規範、青年購屋貸款與選擇性信用管制可能改變持有成本、資訊透明、融資條件與交易時點，但政策並非隨機實驗，通常也是對市場狀態的反應。本文因此僅問「政策時點附近的趨勢是否改變」，不問「政策造成多少變化」。建照、開工、使照與第一次登記呈現不同生產階段；供給落後不固定、資料單位也不同，適合做管線壓力與方向判讀，不適合把數量直接相減當成餘屋。
3. 資料、定義與研究誠信
3.1 資料來源
| 資料 | 期間 | 單位與用途 | 主要來源 |
|---|---|---|---|
| 建物買賣移轉 | 2006–2025 | 棟數；市場交易活動 | 內政部統計、全聯會不動產智庫整理 |
| 經紀業營業家數 | 2006–2025 | 家；登記營業容量 | 內政部統計、全聯會不動產智庫整理 |
| 受僱經紀人員 | 2006–2025 | 人；經紀人與營業員合計 | 內政部統計、全聯會不動產智庫整理 |
| 建照、開工、使照 | 2016–2025 | 宅；住宅供給管線 | 內政部建築管理統計 |
| 建物第一次登記 | 2016–2025 | 棟（建號）；新建物登記 | 內政部地政統計 |
| 政策事件 | 2016–2024 | 制度日期與內容 | 財政部、內政部、中央銀行、財政部國產署 |
公開資料包不重新散布政府或全聯會PDF全文，只保留必要的手工轉錄數值、來源網址、擷取日期、原創程式、衍生表與圖表。每筆來源都在 source-log.csv 中標示授權或使用條款核對狀態。
3.2 指標與模型
各序列以2006年或2016年為100建立指數。長期趨勢以 log(Y_t)=α+β·year_t+ε_t 估計，年趨勢換算為 100×(exp(β)−1)，標準誤採HC3。探索性變點會在樣本內搜尋使兩段對數趨勢平方誤差最小的年份；它只產生候選斷點。另於2016、2021及2024等制度時點做預先指定Chow檢定，但2024之後僅兩年，無足夠自由度，因此不報檢定值。
供給管線以年增率做0至3年的落後相關，降低共同上升趨勢造成的假相關；小樣本不做顯著性宣稱。2026–2030年情境以2017–2025年買賣移轉年增率的第25百分位數（−3.50%）、0%與中位數（+6.62%）作為年度路徑。這是條件式算術壓力測試，不是機率預測。
3.3 研究範圍聲明
本研究僅描述指定來源於標示擷取日期可觀察之公開資訊。「未觀察到」或「未揭露」不表示相關個人、企業或機構實際未提供該能力、未遵守法令、服務品質較差或存在違法情形。本文不構成企業排名、法令遵循判定、投資、醫療、法律或交易建議。
4. 結果一：交易與從業容量的長期分岔
以2006年為100，2025年移轉量指數為58.0，營業家數為262.1，受僱人員為365.3。端點差異不是單一年度異常：完整樣本的穩健對數趨勢顯示，交易量每年約下降1.82%，營業家數與人員分別每年增加4.78%與6.44%。
| 指標 | 2006 | 2025 | 端點變動 | 年化對數趨勢 |
|---|---|---|---|---|
| 建物買賣移轉棟數 | 450,167 | 261,308 | −42.0% | −1.82% |
| 經紀業營業家數 | 3,516 | 9,215 | +162.1% | +4.78% |
| 受僱經紀人員 | 21,171 | 77,331 | +265.3% | +6.44% |
| 每家市場機會密度 | 128.03 | 28.36 | −77.9% | −6.30% |
| 每人市場機會密度 | 21.26 | 3.38 | −84.1% | −7.76% |
機會密度的下降支持P1與P2，但不能被轉譯為「平均每家只成交28件」或「平均每人只成交3.38件」。分母包含可能處理租賃、代銷或管理服務的人員；分子也包含未透過仲介完成的移轉。這兩個比率只能衡量全國買賣市場相對於登記容量的稀釋程度。
2024至2025年是調整速度差異最清楚的一年：交易量由350,759棟降至261,308棟（−25.5%），營業家數由9,227家降至9,215家（−0.1%），從業人員由75,513人增至77,331人（+2.4%）。此結果支持P3的描述性版本，但還不足以判定退出障礙、預期或其他機制各自的因果權重。
5. 結果二：政策時點與市場轉折
探索性兩段趨勢在交易量序列選出2019年為最低殘差候選點，營業家數與人員則選出2016年。預先指定檢定中，交易量在2016與2021時點的趨勢差異達傳統統計門檻；營業家數在2016時點亦有差異。然而這些日期同時跨越低利率、稅制、疫情、資金回流、房價預期與信用政策，且政策本身會因市場狀態而推出，不能把統計斷點等同政策因果效果。
| 時點 | 制度或市場背景 | 本文可說 | 本文不可說 |
|---|---|---|---|
| 2016 | 房地合一稅上路 | 序列在此附近有趨勢差異 | 稅制單獨造成差異 |
| 2021 | 房地合一2.0、實價登錄2.0與信用措施 | 多項制度同年疊加 | 任一制度的淨效果 |
| 2023 | 平均地權條例修法、新青安 | 改變規則與融資環境 | 直接造成次年交易方向 |
| 2024 | 第七波選擇性信用管制 | 2025交易量明顯下滑 | 2024斷點可被可靠估計 |
本文採取的正確結論是：政策轉折提供分段描述的制度座標，但需要縣市或貸款成數差異、受影響族群與反事實設計，才能識別因果效果。
6. 結果三：住宅供給管線與交易週期
2016至2025年建物第一次登記由122,307棟增至176,690棟（+44.5%）。同一期間，供給管線各階段並未與交易量同步。2024至2025年第一次登記仍增加8.4%，買賣移轉卻下降25.5%。這說明新供給完成與交易市場可以短期背離，但不能推論所有新建物都是待售餘屋，也不能把第一次登記與移轉量直接相減。
落後相關沒有呈現一條穩定、單調的管線關係。使照年增率與第一次登記年增率在當期為正相關0.623，在三年落後為0.776，但三年落後僅六組有效觀察；建照與開工在多數落後期反而為負。這可能反映工期變動、基期、案量集中、登記時點與小樣本，而非可直接使用的預測係數。對實務而言，管線資料較適合當作待追蹤儀表板，而不是單一領先指標。
7. 2026–2030年情境展望
三條路徑固定從2025年的261,308棟出發：
| 情境 | 每年假設 | 2030年移轉量 | 合理用途 |
|---|---|---|---|
| 結構收縮 | −3.50% | 218,683 | 壓力測試固定成本、現金流與人力彈性 |
| 低位穩定 | 0% | 261,308 | 檢驗不依賴市場成長的商業模式 |
| 交易正常化 | +6.62% | 359,958 | 規劃需求回升時的服務容量 |
正常化路徑到2030年仍低於2006年的450,167棟。這不是對房市多空的判斷，而是提醒產業不應把回到歷史高交易密度當成唯一生存條件。
若2025年交易量不變，純算術上要回到2019年的市場機會密度，營業家數約相當於5,842家、受僱人員約42,369人；實際登記量分別為9,215家與77,331人。這項反事實只量化容量差距，不是裁員、退場或「最適規模」建議。真正的調整可透過擴大服務範圍、提高每案價值、跨店共享後台、發展租賃與物業管理、或降低固定門市成本完成。
8. 討論：從案件競逐轉向專業服務組合
第一，當交易密度下降，依賴陌生開發與一次性佣金的模型更脆弱。業者可把能力移往需求診斷、買方代理、產權與文件流程、交屋後管理、租賃、修繕協調與長期客戶關係，但必須清楚揭露服務範圍、費用與利益衝突。
第二，數位工具應降低重複行政與資訊落差，而不是把風險判斷交給不透明自動化。AI可協助物件資料清理、法規文件檢核、客戶需求摘要與售後追蹤；高風險估價、權利判讀、廣告表述與個資處理仍需要專業覆核與可追溯紀錄。
第三，門市數與人數不等於有效競爭。當案源集中於平台與大型品牌，小型業者可以用區域知識、買方忠實義務、服務透明度與長期管理形成差異化；大型體系則可用教育訓練、合規、資料標準與風險控管創造規模經濟。本文沒有企業層級資料，不能比較具名品牌優劣。
第四，政策評估需要更細資料。未來研究應串接縣市移轉、交易總價、物件類型、房貸條件、經紀業進退場、門市存續與租賃服務，並使用差異中的差異、事件研究或合成控制法；若涉及個人客戶與從業人員，須先完成倫理審查、告知同意與去識別化。
9. 限制
- 2006與2025分別位於不同市場位置，端點比較可能放大差異；本文因此同時報告完整樣本趨勢與年度路徑。
- 建物買賣移轉不是仲介成交件數，經紀業家數與受僱人員也不等同全職有效產能。
- 全國年資料只有20期，政策斷點檢定的檢定力有限且存在多重檢定；2024時點更無足夠後期樣本。
- 建照、開工、使照以住宅宅數呈現，第一次登記與買賣移轉以建號或棟數呈現，統計定義不可互換。
- 落後相關樣本僅6至9組，方向不穩定，不應用來做精確預測。
- 情境路徑未納入利率、人口、所得、房價、信用額度與區域差異，也不附主觀機率。
10. 結論
2006–2025年的核心事實不是單純「房市衰退」，而是買賣交易需求、登記業者與從業人員走出不同速度的長期路徑。即使交易循環回升，產業仍須面對市場機會密度遠低於二十年前的結構。最穩健的策略不是押注單一政策或景氣反轉，而是把固定的交易中介容量改造成可伸縮、可稽核、能管理資訊與法律風險的服務組合。
參考文獻與公開來源
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- 內政部統計處（2023）。《111年內政統計年報》。官方PDF 查看來源
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- 內政部（2021）。〈實價登錄2.0新制〉。官方PDF 查看來源
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- 中央銀行。〈本行對金融機構辦理不動產抵押貸款業務規定〉。官方制度總覽 查看來源
- 中央銀行（2024）。〈第七波選擇性信用管制措施〉。官方說明 查看來源
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- Lin, Y.-J., & Tsai, I.-C. (2018). The impact of macroprudential policies on housing markets in Taiwan. *International Review of Economics & Finance*. DOI 查看來源
- Stanton, C., & Wallace, N. (2026). Mortgage lock-in and housing market mobility. NBER Working Paper 35237. DOI 查看來源
下載研究資料
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