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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/137033
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| Title: | 應用地理資訊系統及空間自相關於花蓮縣房屋稅與地價稅外業清查作業之研究
Application of Geographic Information System and Spatial Autocorrelation to the Field Survey of House tax and Land value tax in Hualien County |
| Authors: | 李郭賢甄
Li Kuo, Hsien-Chen |
| Contributors: | 詹進發
Jan, Jihn-Fa
李郭賢甄
Li Kuo, Hsien-Chen |
| Keywords: | 地理資訊系統
地理標記照片
全域型空間自相關
區域型空間自相關
Geographic information Systems
Geotagged photographs
Global Spatial Autocorrelation
Local Spatial Autocorrelation |
| Date: | 2021 |
| Issue Date: | 2021-09-02 17:29:33 (UTC+8) |
| Abstract: | 花蓮縣的地理形狀屬狹長型，在資源分配有限的情況下，房屋稅與地價稅外業清查作業上確實具有高難度，本研究運用地理資訊系統及空間分析等資訊科技工具來達到事半功倍之效果，並以花蓮縣作為範例代表，藉以向財政部展示成果，進而提供給其他縣市地方稅務局作為借鏡參考。
本研究利用免費GPS地圖相機APP，及手機內建相機APP(須開啟紀錄GPS位置資訊)等做為工具，蒐集具有地理標記的照片，由自行開發的程式批次匯出照片之EXIF資訊，再以Google Earth標示出所搜集地理標記照片之經緯度坐標，藉由Google Earth之虛擬地球儀可瞭解房屋及土地的使用現況及地理位置。
其次，運用「TGOS地理資訊圖資雲服務平台」、「地籍圖資網路便民服務系統」、「花蓮縣地理資訊整合應用平台」等網站資源取得100年至109年房屋稅及地價稅清查補徵稅額案件坐標檔，以地理資訊系統軟體(ArcMap及QGIS)及國土測繪中心提供之免費圖資進行空間分布的疊圖分析，用以瞭解各年度房屋稅及地價稅清查補徵稅額案件點位及面量分布圖，作為初步判斷集中位置區域，結果顯示主要集中區域為花蓮市、吉安鄉及沿著花東縱谷道路週邊範圍。
最後，以空間自相關分析群聚現象存在與否及熱區、高低區等區域的分布位置，作為清查作業之重點區域範圍。利用村里區之房屋稅清查補徵稅額案件進行分析。結果顯示花蓮市及鄰近鄉鎮(新城鄉、吉安鄉、壽豐鄉等)為主要範圍，群聚現象之年度均呈現1熱區範圍。接著以分群方式分為村里區-總局及村里區-分局等二個區域分別再進行空間自相關分析，用以找出村里區-分局的熱區範圍，以解決因受清查原因之使用情形變更影響而在市中心有群聚集中的現象。而地價稅清查補徵稅額案件則以部分花蓮市及吉安鄉連接區域為主要範圍，且有向外圍擴張現象，群聚現象之年度有部分年度會呈現2熱區範圍以上，再以分群方式分為村里區-總局及村里區-分局等二個區域分別進行空間自相關分析，用以找出村里區-分局的熱區範圍，清查方式會以面積大的土地進行清查，可以有較高的補徵稅額，所以會陸續向市中心外圍區域進行清查，而有向外圍擴張現象。
The geographical shape of Hualien County is long and narrow. Due to limited resources, field inventory of property and land for taxation is indeed a very difficult task. This study used information technology tools such as geographic information system and spatial analysis to achieve both effectiveness and efficiency. Using Hualien County as a representative model to show the research results to the Ministry of Finance, we hope to provide reference to local tax bureaus of other counties.
This research used free GPS mapping APP and built-in camera APP of mobile phone (GPS location information recording must be turned on) as tools to collect geo-tagged photos. Then we developed software to export the EXIF information of these photos and used Google Earth to show the geotagged photos on the virtual earth globe. With the virtual earth globe of Google Earth, we can understand the current situation and geographic location of houses and land.
Secondly, we used "TGOS Geographic Information Cloud Service Platform", "Web-based Cadastral Map System", "Hualien County Geographic Information Integrated Application Platform", and other website resources to obtain coordinates information of taxation objects of houses and lands from 2011 to 2020. Then we used geographic information system software (ArcMap and QGIS) and free maps provided by the National Land Surveying and Mapping Center to analyze the spatial distribution of these taxation objects in each year, so as to identify the areas of concentration. The results show that the main concentrated areas are Hualien City, Ji`an Township, and the surrounding areas of roads along the Huadong Rift Valley.
Finally, to find the more important areas for inventory operation, spatial autocorrelation analysis was applied to verify the existence of clustering phenomena and the distribution of hot areas, high and low areas. Using the taxation cases of house tax in village district for analysis, the results show that Hualien City and its neighboring townships (Xincheng Township, Ji`an Township, Shoufeng Township, etc.) are the main areas, and the clustering phenomenon depicts 1 hot zone annually. Then spatial autocorrelation analysis was applied on two groups, which were “village area—headquarter” and “village area—sub-bureau”, to find out the hot zones of the “village area—sub-bureau”, so as to solve the problem that change of useage caused clustering phenomenon in the city center. With the land value taxation cases, the main region includes part of Hualien City and adjacent area of Ji’an Township, which shows a phenomenon of outward expansion, and for some years the clustering phenomenon shows 2 or more hot zones. Furthermore, we performed spatial autocorrelation analysis on the groups of “village area—headquarter” and “village area—sub-bureau” to find out the hot zones of the group of “village area—sub-bureau”. The field inventory will start with lands having large area so that more taxes can be collected. Then it gradually expand outward to inventory the peripheral areas of the city center. |
| Reference: | 一、中文參考文獻
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| Description: | 碩士
國立政治大學
地政學系碩士在職專班
107923012 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107923012 |
| Data Type: | thesis |
| DOI: | 10.6814/NCCU202101202 |
| Appears in Collections: | [地政學系] 學位論文
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