三、房地产研究与香港的公共房屋
2005年香港住宅市场数据显示，大部分香港的置业人士在比较某些有公共房屋和私人住宅相当接近的地区和其他没有此情况的地区时，相对之下都会因为某地区毗邻资助房屋而觉得私人住宅物业的价值有负面因素。但这负面影响似乎在区内同一私人屋苑里就没有了。换句话说，在其他条件相同的情况下，毗邻资助房屋的私人屋苑会相对地比没有资助房屋在附近的私人屋苑便宜一点。可是在毗邻资助房屋的同一私人屋苑内，较近公共房屋的大楼和离得较远的大楼在价钱上没有受这个影响。换句话说，同一毗邻公共房屋的屋苑里，较远离公共房屋的单位并不比较近的拥有更多溢价，反之亦然。负面因素似乎是出于心理多于实质。
我们的分析模型选定了8个香港热门的私人住宅发展，其中位于九龙和新界的各占4个。当中有一半直接毗邻公共屋邨/居屋，而其他的则没有直接毗邻。我们强调“直接毗邻”，是因为香港那么小，基本上除了湾仔区以外，每一个地区都有公屋/居屋的存在。没有直接毗邻公共房屋/居屋的4个屋苑将作为对照以供比较。选定的住宅物业的房屋交易数据包含由2000年11月1日至2010年10月31日这10年的交易。限制时间的主要原因有三：其一，这段时间里，私人住屋市场经历了巨大的增长和快速的贬值，这令我们的分析模型能够更准确地调查其中关系。
选定上述时间段的另一个原因是这段时间相对靠近现在，更重要的是近年来香港的私人住宅物业市场已经从1997年金融风暴和2003年非典型肺炎爆发中恢复过来。到今天，很多房屋价格数字和各种物业价格指数都显示物业价格已达高峰，即使在偏远地区，物业价格仍令普罗市民难以负担。蓬勃的物业市场最后令社会抗议，成功令政府采取措施抑制异常炽热的炒风。2010年11月9日，财政司司长宣布修订印花税条例，在既有的从价物业转让印花税之上，针对住宅买卖而引入特别印花税（Special Stamp Duty）。在此新政策下，所有在2010年11月20日后取得的住宅物业，不论以个人或任何一地的公司名义持有，该物业在24个月内转卖都要缴付不同程度的特别印花税。因此，我们选择的时间排除了2010年10月之后的房屋事务历史记录，藉以排除特别印花税对私人住宅物业市场的影响，令回归分析模型更为准确。
模型里加入了一个显示邻居属性和附近是否存在公共屋邨的虚拟变量（所谓的Dummy Variable），用以调查福利房屋可能的拖累影响在统计学上有何显示。
我们的分析选定了有一共8个受欢迎的私人住宅发展作研究对象，其中4个在九龙半岛，当中一半附近毗邻公共屋邨，另外一半则没有，后者用做比较对照。另外4个在新界区，也是当中一半附近毗邻公共屋邨，另外一半则没有。而“附近”则定义为在针对的私人住宅项目方圆40米的区域。
传统上，由于土地供应有限和地段优越，在港岛区的住宅价值会较位于九龙和新界而外貌、结构和地区都相似的住宅为高。因此，我们这次研究将不会针对港岛区的住宅发展，以此来消除因价值不同的“天赋”因素，从而增强分析模型的解释能力。
有为数不少的文献都指出屋苑和最近地铁站的距离对该屋苑的价格有重要影响。因此我们的分析只选与地铁站步程相近的物业。以人的正常步速每5分钟走400米计，所有针对的屋苑都位处任意一个地铁站出口方圆300米范围内。
我们把研究的时间划定在2000年至2010年，在2000年后通车的地铁线将不被研究。因此只有4条地铁线——观塘线、荃湾线、东涌线和东铁线——在我们的研究范围内（见图2-1）。换言之，被选定的私人屋苑都位处这4条地铁线的地铁站5分钟步程范围内。选定的私人住屋的大小、设施、邻近环境和与地铁站的距离都相似，从而去除其他影响物业价值的外在因素。
图2-1 2000年前香港4条线路
选定的私人屋苑有在荃湾的绿杨新邨、蓝田的汇景花园、九龙湾的淘大花园、沙田的银禧花园、粉岭的粉岭中心、九龙塘的又一居、青衣的灏景湾和大角咀的维港湾（见图2-2）。选择这些屋苑一方面是因为在设定的时间范围里有可观的事务历史记录可供研究，另一方面是因为这些全面的私人住宅发展都有着类似的特质，例如座向、可达程度、设计布局和休闲娱乐设施。这能减少影响价格的外在因素，是理想的比较对象。
图2-2 香港地铁4条线路和本研究8个住宅小区的地理分布图
表2-1和表2-2整理了各屋苑的基本资料。
表2-1 4个位于九龙的私人屋苑的详细资料
表2-2 4个位于新界的私人屋苑的详细资料
我们为每个私人屋苑整合了过去10年的17297宗成交。自2000年11月1日至2010年10月31日在土地注册处登记的住用处所事务历史记录和供参考的建筑物数据都用做测试模型的数据输入。这些住屋交易数据取自一家私人的地产库，这个数据库是公认拥有全面记录的数据库。
我们通过统计学的回归分析（regression analysis）得出以下几个主要影响香港楼价因素的结果。
1．建筑物年龄（Age）
建筑物年龄由建筑物的落成日期和成交日期相减而得，这能为某一成交单位推断出一个较为准确的物业年龄。物业年龄作为其中一个重要的“结构”特质能反映大厦的外在和结构状况。若其他条件不变，大厦越老则结构状况越差。无可否认逻辑上大厦的年岁和价格有反比关系。一如所料建筑物年龄的系数为-18.7。
负值的系数证实了私人住屋的单位价格和物业的年龄成反比。从系数值-18.7我们可知住宅年龄对其价值的影响相当大。
2．楼层（Floor）
在多元回归分析模型中，单位所在楼层的系数为15.2。这表示楼层对香港公寓住宅的定价结构影响甚大。在狭小而发展密度高的香港，人们喜欢住在较高楼层以享受较阔的视野和较佳的隐私亦不无道理。
3．海景（Seaview）
一如所料，海景因素在我们的数据群里，在定价结构上扮演重要角色。海景的系数为161，这巨大的数值表示，相比其他结构特征，人们更愿意为良好的海景付出可观的溢价。
4．公共出租房屋
在回归方程式里的众多解释变量中，公共租住房屋（公屋）仍是最为重要的一个。这是一个用以显示某私人住宅项目是否与公屋为邻的虚拟变量。分析所得系数为负值，证实公屋的确对私人房屋价格造成负面影响。
公屋的系数为-2524，从统计学上考虑这个绝对值，它的变数实为巨大。这说明公屋对私人住宅的价格影响颇大。