Transcript השפעת הנוף על שוויין של דירות מגורים

‫השפעת הנוף על שוויין של‬
‫דירות מגורים‬
‫יעקב אודיש‬
‫לריסה פליישמן‬
‫מח' המחקר‬
‫אגף שומת מקרקעין‬
‫משרד המשפטים‬
‫מאי ‪2006‬‬
‫מטרת המחקר‪:‬‬
‫• להעריך השפעתו של נוף הנשקף מדירות מגורים על‬
‫מחיריהן‬
‫• כתוצאה מכך‪ ,‬לאמוד את הערך הכספי של סוגי נוף‬
‫שונים‬
‫המטרה מתייחסת‪:‬‬
‫‪ ‬לבנייה רוויה בשכונות וותיקות‬
‫‪‬לסוגי נוף שונים‪ :‬נוף לים‪ ,‬נוף לשטחים פתוחים ירוקים‪ ,‬נוף‬
‫מדברי ונוף עירוני‬
‫שווי הנכס הוא פונקציה של‪:‬‬
‫• מאפיינים פיזיים של הנכס (שטח‪ ,‬גיל הבניין‬
‫וכד')‬
‫• מאפייני מיקום (מאפיינים שכונתיים כגון‬
‫רמה חברתית‪-‬כלכלית)‬
‫• מאפיינים סביבתיים (נוף‪ ,‬קרבת שטחים‬
‫פתוחים‪ ,‬רעש וכד')‬
‫• תנאי השוק‬
‫קשיים בהערכת שווים של "מוצרים‬
‫ציבוריים" (כגון נוף)‬
‫• שיטת נתוני השוק (שיטת ההשוואה)‬
‫ השיטה אינה מתייחסת לכימות תועלות ציבוריות‬‫ השוק החופשי אינו קיים‬‫• שיטת היוון הכנסות‬
‫ נוף אינו מייצר הכנסות‬‫יש צורך לנקוט בשיטות אלטרנטיביות להערכת הנכסים‬
‫"ללא מחיר"‬
‫שיטת המחקר‪ :‬מודלים של מחירים הידוניים‬
‫)‪(Hedonic Price Model - HPM‬‬
‫הנחות יסוד של השיטה‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫שווי הנכס (דירת מגורים) נגזר ממאפייניו השונים‬
‫ערכיהן של תועלות סביבתיות (נוף‪ ,‬נופש וכד') משתקפים‬
‫במחירי שוק הדיור‬
‫השיטה מבוססת על עסקאות שנעשו בפועל בשוק דיור‬
‫שיטה אובייקטיבית לאמידת ההשפעה השולית של‬
‫מאפייני הנכסים הציבוריים (כגון‪ ,‬נוף) על מחירי דירות‬
‫אוכלוסיית המחקר‪ :‬עסקאות המכירה שנעשו בשוק‬
‫הדיור בתקופה שבין ‪ 1997‬ל‪2004 -‬‬
‫המדגמים‪:‬‬
‫‪ 2811‬עסקאות ב‪ 11 -‬ערים‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫נהרייה‬
‫צפת‬
‫כרמיאל‬
‫חיפה‬
‫נתניה‬
‫תל אביב‬
‫בת ים‬
‫אשדוד‬
‫ירושלים‬
‫מעלה‪-‬אדומים‬
‫באר‪-‬שבע‬
‫‪ 215‬עסקאות במגדלי יוקרה בתל אביב‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫מגדל האופרה‬
‫מגדלי פנקס‬
‫בית יואב‬
‫בית אבנר‬
‫מגדל גן העיר‬
‫ישרוטל טאואר‬
‫בית חנה‬
‫תהליך איסוף הנתונים‬
‫‪ ‬נבנה מאגר נתונים ממס שבח‪:‬‬
‫• מחירי דירות‬
‫• מאפיינים פיזיים‪ ,‬כגון‪ :‬שטח הדירה‪ ,‬מס' חדרים‪,‬‬
‫קומה ותאריך עסקה;‬
‫‪ ‬בדיקות בשטח‪:‬‬
‫• מאפיינים פיזיים‪ :‬מרפסת‪ ,‬מעלית‪ ,‬חנייה ואופי‬
‫הבנייה;‬
‫• הערכת הנוף הנשקף מדידות המגורים וכן מיקום‬
‫אובייקט הנוף (ים‪ ,‬שטח פתוח‪ ,‬מדבר)‬
‫"‬
‫הדירה ביחס ל‬
‫"‬
‫ירושלים‪ ,‬רח' שמעוני‬
‫כרמיאל‬
‫אשדוד‪ ,‬נוף מלא לים‬
‫מלא לים‬
‫בת‪-‬ים‪ ,‬רח' בן‪-‬גוריון‪ ,‬נוף‬
‫אשדוד‪ ,‬נוף חלקי לים‬
‫בת‪-‬ים‪ ,‬נוף מלא לים‬
‫בת‪-‬ים‪ ,‬נוף חלקי לים‬
‫מעלה‪-‬אדומים‪ ,‬רח' כלי שיר‬
‫ממצאי המחקר‬
‫•‬
‫•‬
‫סטטיסטיקה תיאורית‬
‫מודלים רב‪-‬משתנים‬
‫‪ -‬עבור כל אחת מ‪ 11 -‬ערים שנבדקו‬
‫ מודל מאוחד עבור "ערי ים" הבינוניות בגודלן (נהרייה‪,‬‬‫נתניה‪ ,‬בת‪-‬ים‪ ,‬אשדוד)‬
‫ מודלים פרטניים עבור שכונות שונות בשלוש הערים‬‫הגדולות‪ :‬חיפה‪ ,‬ירושלים‪ ,‬תל אביב‬
‫‪ -‬מודל עבור העסקאות במגדלי היוקרה‬
‫מדגמי דירות מגורים בתל אביב‪:‬‬
‫‪ )1‬במרכז ‪ -‬רצועת מגורים לאורך החוף בין רחובות הירקון‬
‫במערב‪ ,‬בן‪-‬יהודה במזרח‪ ,‬פרישמן בדרום ויורדי הסירה בצפון;‬
‫‪ )2‬מעבר לירקון בצפון העיר‪ :‬השכונות כוכב הצפון‪ ,‬תוכנית ל'‪,‬‬
‫רמת אביב החדשה‪ ,‬ורמת אביב ג'‪.‬‬
‫רמת אביב החדשה‬
‫רח' רופין‬
‫מרכז תל אביב‬
‫משתנה מסביר‬
‫אחוז שינוי טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫במחיר‬
‫מינימום‬
‫מקסימום‬
‫‪0.35‬‬
‫‪0.72‬‬
‫‪0.54‬‬
‫‪12.35‬‬
‫‪27.31‬‬
‫‪19.59‬‬
‫שטח הדירה‬
‫מספר חדרים‬
‫דירות עם נוף מלא לים לעומת נוף‬
‫חלקי או ללא נוף‬
‫קיום מגרש חנייה צמוד לבניין‬
‫מגורים‬
‫מרפסת‬
‫חשיפת הדירה לכביש 'שקט' לעומת‬
‫כביש 'סואן'‬
‫רמה סוציו‪-‬כלכלית (‪ 17‬לעומת ‪)15‬‬
‫‪13.53‬‬
‫‪20.54‬‬
‫‪6.93‬‬
‫‪6.52‬‬
‫‪11.91‬‬
‫‪1.39‬‬
‫‪5.93‬‬
‫‪11.24‬‬
‫‪0.87‬‬
‫‪8.40‬‬
‫‪14.91‬‬
‫‪2.27‬‬
‫‪8.21‬‬
‫‪13.50‬‬
‫‪3.17‬‬
‫‪R2 = 0.77 N = 132 pv < 0.05‬‬
‫צפון תל אביב‬
‫אחוז שינוי‬
‫במחיר‬
‫משתנה מסביר )‪(x‬‬
‫טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫מינימום‬
‫מקסימום‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.70‬‬
‫‪1.14‬‬
‫‪6.42‬‬
‫‪0.41‬‬
‫‪0.78‬‬
‫‪1.70‬‬
‫‪12.39‬‬
‫‪0.64‬‬
‫‪0.62‬‬
‫‪0.58‬‬
‫‪0.76‬‬
‫‪0.17‬‬
‫שנת עסקה‬
‫‪-2.27‬‬
‫‪-1.70‬‬
‫‪-2.83‬‬
‫נוף לים ללא נוף למטרדים‬
‫לעומת נוף הן לים והן לאחד‬
‫המטרדים הסביבתיים או דירות‬
‫ללא נוף כלל‬
‫*‪2.87‬‬
‫קומה‬
‫מרפסת‬
‫שנת בנייה‬
‫‪5.55‬‬
‫‪R2 = 0.73 N = 389 pv< 0.05‬‬
‫‪0.26‬‬
‫מגדלי יוקרה (תל אביב)‬
‫משתנה מסביר‬
‫אחוז שינוי‬
‫במחיר‬
‫טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.38‬‬
‫‪0.42‬‬
‫‪0.33‬‬
‫שנת עסקה‬
‫מספר קומות במגדל‬
‫‪2.40‬‬
‫‪1.26‬‬
‫‪3.62‬‬
‫‪2.31‬‬
‫‪1.18‬‬
‫‪0.21‬‬
‫דירות המשקיפות לים באופן חלקי‬
‫בלבד ו‪/‬או דירות עם נוף עירוני‪ ,‬חלקי‬
‫או מלא‪ ,‬לעומת דירות ללא נוף כלל‬
‫‪17.66‬‬
‫דירות עם נוף מלא לים ונוף עירוני‪,‬‬
‫מלא או חלקי‪ ,‬לעומת דירות‬
‫המשקיפות לים באופן חלקי בלבד ו‪/‬או‬
‫דירות עם נוף עירוני‪ ,‬חלקי או מלא‬
‫‪29.97‬‬
‫‪R2 = 0.75 N = 215 pv< 0.05‬‬
‫‪23.02‬‬
‫‪41.37‬‬
‫‪4.55‬‬
‫‪19.50‬‬
‫חיפה‬
‫מדגמי בדיקה‪:‬‬
‫• דירות מגורים המצויות בשלוש שכונות הממוקמות ברכס הכרמל‪:‬‬
‫כרמליה‪ ,‬סביוני כרמל ורמת התשבי‬
‫• דירות מגורים הממוקמות בשתי שכונות המצויות למרגלות הכרמל –‬
‫שער העלייה ובת גלים‬
‫בכל השכונות נבדקו דירות מגורים בבנייה רוויה בלבד‬
‫•‬
‫עיקר ההבדלים בין אזורי הבדיקה‪:‬‬
‫ טופוגרפיה (גובה על פני הים)‬‫ מידת חשיפה לנוף הים‬‫ מיקום ביחס לים‪ ,‬נגישות אליו‬‫ תנאים סביבתיים (לרבות‪ ,‬תנאי אקלים)‪ ,‬תכנוניים‬‫וחברתיים‬
‫‪ -‬איכות הבנייה‬
‫חיפה (כרמל)‬
‫משתנה מסביר‬
‫אחוז שינוי‬
‫במחיר‬
‫טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.88‬‬
‫‪1.01‬‬
‫‪0.74‬‬
‫דירה עם גינה פרטית‬
‫‪16.84‬‬
‫‪26.21‬‬
‫‪8.16‬‬
‫קומה‬
‫‪-1.17‬‬
‫‪-0.14‬‬
‫‪-2.19‬‬
‫מצב פיזי של הבניין‬
‫‪11.15‬‬
‫‪18.99‬‬
‫‪3.83‬‬
‫דירות המשקיפות לים לעומת‬
‫דירות ללא נוף או עם נוף לים‬
‫חלקי‬
‫‪5.64‬‬
‫‪11.03‬‬
‫‪R2 = 0.69 N = 250 pv< 0.05‬‬
‫‪0.51‬‬
‫חיפה (מרגלות הכרמל)‬
‫משתנה מסביר‬
‫אחוז שינוי‬
‫במחיר‬
‫שטח הדירה‬
‫מספר חדרים‬
‫דירה בבניין שמצבו הפיזי דומה‬
‫לבניינים אחרים בשכונה לעומת‬
‫דירה בבניין שמצבו הפיזי גרוע‬
‫יותר‬
‫שנת עסקה‬
‫דירות הממוקמות בשורות‬
‫הבתים הראשונה או השנייה‬
‫ביחס לים‬
‫טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫‪0.26‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.03‬‬
‫‪16.99‬‬
‫‪25.73‬‬
‫‪8.86‬‬
‫‪17.88‬‬
‫‪27.37‬‬
‫‪9.10‬‬
‫‪-5.66‬‬
‫‪-3.98‬‬
‫‪-7.31‬‬
‫‪10.54‬‬
‫‪20.74‬‬
‫‪1.20‬‬
‫‪R2 = 0.68 N = 97 pv< 0.05‬‬
‫ירושלים (שכונות‪ :‬ארנונה‪ ,‬ניות‪ ,‬רסקו ובית‪-‬וגן)‬
‫משתנה מסביר‬
‫אחוז שינוי‬
‫במחיר‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.16‬‬
‫מספר חדרים‬
‫‪26.26‬‬
‫קומה‬
‫‪-2.60‬‬
‫דירה עם מרפסת‬
‫‪5.87‬‬
‫דירה עם גינה פרטית‬
‫‪14.22‬‬
‫בניין עם מעלית‬
‫‪6.41‬‬
‫רמה סוציו‪-‬כלכלית גבוהה ביותר (‪)20‬‬
‫לעומת רמה בינונית גבוהה (‪)15‬‬
‫וגבוהה (‪)17‬‬
‫דירה עם נוף עירוני‬
‫שנת עסקה‬
‫טווח הביטחון של מקדמי‬
‫שינוי (‪)%‬‬
‫מינימום‬
‫מקסימום‬
‫‪0.01‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪21.13‬‬
‫‪31.60‬‬
‫‪-3.97‬‬
‫‪-1.21‬‬
‫‪0.73‬‬
‫‪11.27‬‬
‫‪0.08‬‬
‫‪30.37‬‬
‫‪0.72‬‬
‫‪12.43‬‬
‫‪12.27‬‬
‫‪20.31‬‬
‫‪4.77‬‬
‫‪6.44‬‬
‫‪10.50‬‬
‫‪2.52‬‬
‫‪-1.12‬‬
‫‪-0.33‬‬
‫‪-1.90‬‬
‫‪R2 = 0.63 N = 224 pv <0.05‬‬
‫המסקנות העיקריות‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫לסוגי נוף שונים בארץ ישנו ערך כספי הבא לידי ביטוי‬
‫בתוספת למחיר דירת מגורים בגין נוף הנשקף ממנה‬
‫סוג הנוף הדומיננטי מבחינת השפעתו על שוויין של דירות‬
‫מגורים הוא נוף לים‬
‫צנועים יותר מדעה‬
‫"‬
‫היקפי התוספת למחירי הדיור בשל הנוף‪",‬‬
‫"ן לפיה"נוטים להעלות את שווי הדירות‬
‫הרווחת בענף הנדל‬
‫""‪...‬הנוף מהווה לוקסוס לגבי רוב הקונים‪ ,‬במיוחד‬
‫עקב הנוף‪.‬‬
‫""(הארץ‪,‬‬
‫בתקופת מיתון‪ ,‬למעט כשמדובר בנכסים יוקרתיים‬
‫נדל"ן‪)9.09.2005 ,‬‬
‫"‬
‫מיקום הנכס ביחס לים או לשטחים הפתוחים למיניהם‪ ,‬חשוב‬
‫גם הוא‪ ,‬בפרט שילובו עם הנוף‬
‫גורמים המשפיעים על ה"עוצמה" ועל כיוון‬
‫השפעתו של הנוף‬
‫•‬
‫סוג הנוף שהשפעתו באים להעריך (יופיו האסטטי‪ ,‬השפעתו‬
‫הפסיכולוגי – "נוף מרגיע")‬
‫מאפייניו השונים של סוג נוף מסוים (נוף מדברי)‬
‫•‬
‫מידת הנדירות של סוג נוף מסוים בקנה מידה מרחבי (ארצי‪,‬‬
‫אזורי‪ ,‬מקומי)‬
‫•‬
‫היחס בין היצע לביקוש המגורים בעלי נוף מסוים בקנה‬
‫מידה עירוני ושכונתי (גודל וסטאטוס של העיר‪ ,‬המבנה‬
‫•‬
‫•‬
‫הטופוגראפי של האזור‪ ,‬צורתה ומידת השתרעותה של עיר בכיוון‬
‫צפון‪-‬דרום‪ ,‬היחס בין הבנייה למגורים לבנייה מסוגים אחרים‬
‫לאורך החוף)‬
‫מאפיינים ייחודיים של כל אחד מאזורים גיאוגרפיים (ערים)‬
‫לממצאי המחקר משמעות ממספר בחינות‪:‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫מבחינת בסיס הנתונים‪ :‬משתנה תלוי במודלים (מחיר הדירה)‬
‫מבוסס על נתוני העסקאות שנעשו בפועל בשוק הדיור;‬
‫מבחינת סוגי נוף שונים שהשפעתם נבדקה במחקר‪ :‬נוף‬
‫לים‪ ,‬נוף לשטחים הפתוחים‪ ,‬נוף מדברי ונוף עירוני;‬
‫מבחינת הפריסה המרחבית של אזורים גיאוגרפיים בהן‬
‫בוצעה הבדיקה‪ :‬נבדקו ‪ 11‬ערים הממוקמות באזורים‬
‫גיאוגרפיים שונים בארץ;‬
‫מבחינת רמות מרחביות שונות בהן בוצעה הבדיקה‪ :‬הן‬
‫ברמת המיקרו (שכונתי) והן ברמת המאקרו (עירוני – אזורי);‬
‫•‬
‫‬‫‪-‬‬
‫מבחינה מתודולוגית‪:‬‬
‫בנוסף למודלים ‪( OLS‬רגרסיה לוג‪-‬ליניארית 'רגילה')‪,‬‬
‫נאמדו גם מודלים מסוג‪ :‬מודל חצי‪-‬לוגריתמי אוטורגרסיבי מסדר ראשון‬
‫)‪ .]ARMA (1,1)] (Autoregressive Moving Average‬זאת על מנת‬
‫להתמודד עם בעיית אוטו‪-‬קורלציה‪ :‬מתאם עצמי בין התצפיות במודל‬
‫(קשרי גומלין בין מחירי דירות "שכנות")‬
‫שימוש בשיטה זו התאפשר‪:‬‬
‫‪ )1‬מתוקף מסגרת האילוצים‬
‫‪ )2‬עקב מבנה מסוים של בסיס הנתונים‬
‫באמצעות שיטה זו ניתן היה לבטא את ההשפעה של מחיר הדירה של השכן‬
‫"הקרוב" על מחיר הדירה שבנדון‬
‫ בנוסף לכך‪ ,‬לשם השוואת התוצאות‪ ,‬עבור התצפיות בעיר תל אביב נאמד‬‫גם מודל מרחבי ‪.Space- Stat‬‬
‫באופן תיאורטי יש חשיבות להשפעה הדדית של מחירי דירות שכנות‪,‬‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫•‬
‫באופן מעשי‪ ,‬לא התגלו הבדלים דרמטיים בין המודלים‬
‫המרחביים לבין מודלים ‪ OLS‬ו‪;ARMA -‬‬
‫טיב המודל שנאמד לפי שיטת ‪ ARMA‬גבוה יותר (מקדם‬
‫ההסבר);‬
‫שיטת ‪ ARMA‬מאפשרת בדיקה מרחבית 'ברזולוציה גבוהה‬
‫יותר' בהשוואה לשיטת המודלים מסוג ‪;SLM‬‬
‫בניגוד למודל מרחבי‪ ,‬אמידת המודלים מסוג ‪ARMA‬‬
‫מאפשרת חישובי ההשפעה המרחבית (‪ %‬השינוי במחיר‬
‫כפונקציה של השפעה הדדית של מחירי דירות שכנות);‬
‫באמצעות שיטה זו ניתן היה להתמודד לא רק עם בעיית‬
‫האוטו‪-‬קורלציה‪ ,‬אלא גם לשפר תוצאות הבדיקה של הנחות‬
‫אחרות (שיוון שונויות והתפלגות נורמאלית של השאריות)‬
‫•‬
‫• מבחנה יישומית‪ :‬אחוזי שינוי בשוויין של דירות‬
‫מבחינה תכנונית‪ :‬נוף הוא חלק משיקולי תכנון‬
‫מגורים הנובעים מהשפעתם של סוגי נוף שונים‪,‬‬
‫עשויים לשמש בסיס יישומי אמין וכלי עזר מהותי‬
‫להערכת התוספות (או הפחתות) בשוויין של דירות‬
‫מגורים באזורים שונים בארץ‪ ,‬תוך מתן משקל‬
‫למאפיינים השונים של אזורי המגורים וביצוע התאמות‬
‫נדרשות הכרחיות‪.‬‬
‫תודה רבה‬
‫השוואת ממצאי המודלים ‪ OLS‬ו‪( SLM -‬מרכז תל אביב)‬
‫משתנה‬
‫מודל ‪OLS‬‬
‫מובהקות‬
‫אומדן‬
‫מודל ‪SLM‬‬
‫מובהקות‬
‫אומדן‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.0053‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.0055‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫מספר חדרים‬
‫‪0.1789‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.1614‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫מרפסת‬
‫דירות עם נוף מלא לים‬
‫‪0.0576‬‬
‫‪0.1269‬‬
‫‪0.0226‬‬
‫‪0.0001‬‬
‫‪0.0568‬‬
‫‪0.0920‬‬
‫‪0.0132‬‬
‫‪0.0003‬‬
‫קיום מגרש חנייה צמוד‬
‫לבניין מגורים‬
‫חשיפת הדירה לכביש פנימי‬
‫"שקט" לעומת כביש סואן‬
‫רמה סוציו‪-‬כלכלית‬
‫‪0.0632‬‬
‫‪0.0134‬‬
‫‪0.0653‬‬
‫‪0.0030‬‬
‫‪0.0807‬‬
‫‪0.0076‬‬
‫‪0.0845‬‬
‫‪0.0016‬‬
‫‪0.0789‬‬
‫‪0.0015‬‬
‫‪0.0470‬‬
‫‪0.0633‬‬
‫מקדם ההסבר‬
‫‪0.77‬‬
‫‪0.74‬‬
‫השוואת ממצאי המודלים ‪ ARMA‬ו‪( SLM -‬צפון תל אביב)‬
‫משתנה‬
‫מודל ‪ARMA‬‬
‫מובהקות‬
‫אומדן‬
‫מודל ‪SLM‬‬
‫מובהקות‬
‫אומדן‬
‫שטח הדירה‬
‫‪0.0070‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.0070‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫קומה‬
‫‪0.0113‬‬
‫‪0.0622‬‬
‫‪0.0041‬‬
‫‪0.0001‬‬
‫‪0.0263‬‬
‫‪0.0006‬‬
‫‪0.0232‬‬
‫‪0.0697‬‬
‫‪0.0039‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.0022‬‬
‫‪0.0001‬‬
‫‪-0.0230‬‬
‫‪0.0283‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.0705‬‬
‫‪-0.0264‬‬
‫‪0.0050‬‬
‫‪<.0001‬‬
‫‪0.747‬‬
‫מרפסת‬
‫שנת בנייה‬
‫שנת עסקה‬
‫נוף לים ללא נוף למטרדים‬
‫לעומת נוף לים וגם לאחד‬
‫המטרדים הסביבתיים או‬
‫דירות ללא נוף כלל‬
‫מקדם ההסבר‬
‫‪0.73‬‬
‫‪0.70‬‬
‫היקפי ההשפעה המרחבית (חיפה)‬
‫שינוי במחיר של הדירה‬
‫השכנה (‪)%‬‬
‫‪ %‬השינוי במחיר הדירה נשואת המחקר‬
‫כתוצאה משינוי במחיר הדירה השכנה‬
‫כרמל‬
‫מרגלות הכרמל‬
‫‪-10‬‬
‫‪-1.92‬‬
‫‪-1.40‬‬
‫‪-5‬‬
‫‪-0.94‬‬
‫‪-0.68‬‬
‫‪-1‬‬
‫‪-0.185‬‬
‫‪-0.134‬‬
‫‪1‬‬
‫‪0.183‬‬
‫‪0.133‬‬
‫‪5‬‬
‫‪0.90‬‬
‫‪0.65‬‬
‫‪10‬‬
‫‪1.77‬‬
‫‪1.28‬‬