第五章 結論與建議
第四部 份：定住區位決策之屬性
第一部份：購屋動機
以下是您當初購買房屋時的主要動 機，您是否同意，請在適當的答案打 ˇ。
非常同意 同 意
尚
可
不
同 意
非常不同意
為了擁有自己的房屋 □ □ □ □ □
原有房屋老舊 □ □ □ □ □
更換較佳環境 □ □ □ □ □
使子女有較好學區 □ □ □ □ □
工作需要方便 □ □ □ □ □
投資保值 □ □ □ □ □
出租賺錢 □ □ □ □ □
給自己「安全感」 □ □ □ □ □
第二部分：外部鄰近性
【購屋資訊來源】
搜尋 與否
搜尋 以下是您當初購買房屋時的 程度
住宅相關資訊取得管道，您 是否同意，請在適當的答案
打ˇ。 有 無 極高度搜尋 高度搜尋 中度搜尋 低度搜尋 極低度搜尋
專業雜誌 □ □ □ □ □ □ □
專業網站 □ □ □ □ □ □ □
報紙廣告 □ □ □ □ □ □ □
父母家人 □ □ □ □ □ □ □
親戚朋友 □ □ □ □ □ □ □
園區工作的伙伴 □ □ □ □ □ □ □
建設公司 □ □ □ □ □ □ □
【購屋資訊來源選擇之影響因素】
以下是您當初購買房屋時，所考慮的住 宅資訊形式，您是否同意，請在適當的 答案打ˇ。
非常同意 同 意
尚
可
不
同 意
非常不同意
節省搜尋房屋資訊的時間 □ □ □ □ □
房屋資訊來源與你有互動產生 □ □ □ □ □ 資訊來源提供親切、舒適感，讓你願意
前往
□ □ □ □ □
資訊來源提供詳細的房屋訊息，使你不 用再到其他地方蒐集資訊
□ □ □ □ □
房屋資訊來源位於工作場所附近 □ □ □ □ □
可以提供最新的房屋資訊 □ □ □ □ □
可以提供決定性的房屋資訊 □ □ □ □ □
可以提供正確的房屋資訊 □ □ □ □ □
資訊來源是別處所沒有的 □ □ □ □ □
資訊來源是值得相信的 □ □ □ □ □
第三部分：內部鄰近性
以下是您當初購買房屋時，所考慮的過 去居住經驗，您是否同意，請在適當的 答案打ˇ。
非常重視 重 視
尚
可
不
重 視
非常不重視
我重視美式郊區的住宅形式 □ □ □ □ □
我重視美式郊區的居住環境 □ □ □ □ □
我對居住地區的環境有著濃厚的感情 □ □ □ □ □ 住在這裡賦予我較高的社會地位 □ □ □ □ □ 我喜歡與科學園區的人住在一起 □ □ □ □ □ 美式郊區家園和社區意象讓我很有安
全感
□ □ □ □ □
我會盡量住在類似家鄉的地方 □ □ □ □ □ 我希望到外地（非新竹地區）工作 □ □ □ □ □ 新竹的商業機能能滿足我的購物需求 □ □ □ □ □ 新竹科學園區的就業環境無法滿足我 □ □ □ □ □
第四部分：定住區位決策之屬性 以下是您當初購買房屋時，所考慮的住 宅機能、社區環境品質與區位可及性，
您是否同意，請在適當的答案打ˇ。
非常重視 重 視
尚
可
不
重 視
非常不重視
住宅靠近工作地點 □ □ □ □ □
住宅靠近商業區 □ □ □ □ □
住宅靠近購物中心 □ □ □ □ □
住宅靠近研究機構 □ □ □ □ □
住宅靠近轉運停靠站（公車） □ □ □ □ □
住宅靠近交通動線 □ □ □ □ □
住宅所在的社區治安保全 □ □ □ □ □
住宅在低密度社區 □ □ □ □ □
住宅附近的視野景觀 □ □ □ □ □
住宅附近的公共設施 □ □ □ □ □
住宅附近的鄰居素質 □ □ □ □ □
住宅周遭的環境整潔 □ □ □ □ □
住宅型態 □ □ □ □ □
住宅屋齡 □ □ □ □ □
住宅價格 □ □ □ □ □
住宅坪數 □ □ □ □ □
採光及通風 □ □ □ □ □
私人庭院 □ □ □ □ □
住宅是否有雙停車位 □ □ □ □ □
第五部分：基本資料 1. 性別：
□ 男 □ 女 2. 年齡：
□ 25歲以下 □ 26-30歲 □ 31-35歲 □ 36-40歲 □ 41-45歲 □ 46-50歲 □ 51歲以上
3. 婚姻：
□ 已婚 □未婚 4. 教育程度：
□ 高中（職） □ 大學（專）□ 碩士 □ 博士
5. 服務公司類別：
□ 積體電路 □ 電腦及周邊 □ 通訊 □ 光電 □ 精密機械 □ 生物技術 6. 部門類別：
□ 管理部門 □ 行政部門 □ 研發技術部門 □ 操作部門 7. 年收入：
□ 50 萬以下 □ 51-90 萬 □ 91-130 萬 □ 131-170 萬 □ 171-210 萬 □ 210 萬以上
8. 家庭型態：
□ 單身 □ 夫婦 □ 夫婦及小孩 □ 夫婦及父母 □ 三代同堂 □ 其他 9. 居住房子權屬：
□ 租賃 □ 自有 10.居住房子的購買價格
□ 400 萬以下 □ 401-800 萬 □ 801-1200 萬 □ 1201 萬以上 11. 目前居住地區
□ 新竹市東區 □ 新竹市北區 □ 新竹市香山區 □ 竹北市 □ 竹東鎮 □ 湖口鄉 □ 新豐鄉 □寶山鄉 □ 竹南鎮 □ 頭份鎮 □ 其他 12.之前的居住地區
□ 新竹市東區 □ 新竹市北區 □ 新竹市香山區 □ 竹北市 □ 竹東鎮 □ 湖口鄉 □ 新豐鄉 □寶山鄉 □ 竹南鎮 □ 頭份鎮 □ 其他 13.請問您平時有無注意住宅相關資訊
□ 非常注意 □ 時常注意 □ 偶爾注意 □ 沒什麼注意 14.請問您是否有曾經有在國外居住或工作的經驗
□ 有 □ 沒有
問卷到此結束，請您檢查有無漏填之問項，再次感謝您的協助
附錄三 問卷信度分析
所有的測量都有誤差，當然本問卷調查也不例外，為了確認本研究所收集的 資料是否具有效性及可信任性，因而進行信度與效度分析。信度係指該測量工具 所衡量的結果是否具有穩定性或一致性；效度係指測量結果的真確性。其兩者關 係為有效度一定有信度，但有信度不一定有效度。倘若資料的信度與效度未達可 接受的範圍，則接續的研究就沒意義。本研究採用 Cronbach α 值以驗證信度，
Cronbach α 係數介於 0.7～0.98 之間，屬於高信度值；達到 0.6 便可接受；若低於 0.35 則應拒絕使用（Nunnally, 1979）。而本研究 Cronbach α 值均大於 0.6，表示 信度良好，附表1 為各變數信度值。
附表1 科技社群購買住宅選擇意向問卷各構念之信度分析
構面 問項題目數 Cronbach α 係數
購屋動機 8 0.6068
購屋資訊來源 7 0.7755
外部鄰近性 10 0.7195
內部鄰近性 12 0.7130
定住區位偏好 21 0.8182
資料來源：本研究分析整理
附錄四 科技社群相關購屋構面因素分析
科技社群定住區位決策因素的組成由購屋動機、購屋資訊來源、資訊搜尋策 略，以及定住區位屬性三者構成，根據上述四構面發展出之問項作為度量的準則，
以下將針對科技社群之定住區位決策因素調查結果做分析之描述，同時根據分析 結果篩選適當的問項以及針對問項做因素分析將問項更加以細分以作為架構概念 的依據。
一、因素檢測
本研究以 Bartlett 球型檢定來檢測各量表是否值得去做因素分析。其中 KMO 係數是抽樣適切性的一項指標。在附表 2 顯示出科技社群購屋動機、鄰近性與定 住區位屬性，其KMO 係數大於 0.7 達到高水準且 Bartlett 球形檢定 P 值皆達顯著 性。故此四量表適合做因素分析。
附表2 KMO與Bartlett球形檢定
購屋動機 購屋資
訊來源 鄰近性 居住區 位屬性
KMO取樣適切性量數 0.749 0.897 0.898 0.905 Bartlett球形檢定 0.004 0.000 0.000 0.005 資料來源：本研究分析整理
二、因素萃取
以下就以「購屋動機」、「購屋資訊來源」、「內外部鄰近性」與「定住 區位屬性」進行因素分析。
（一）購屋動機
在購屋動機量表上，初步以主成分分析的直接斜交轉軸作為因素萃取的方 法，但由於其萃取出來之構面因素其相關性不顯著，因此，本研究在購物動機 量表則採取主成分分析的最大變異數來轉軸，作為因素萃取的方法。過程中其 值皆符合標準，其標準為構面數採取準則為特徵值＞1，經過一連串分析得出
在購屋動機構面之命名上，由附表3 可知，因素一包含、為了擁有自己的 房屋工作需要方便、給自己「安全感」，因此本研究命名為「擁有房屋」。因 素二則包含更換較佳環境、使子女有較好學區與原有房屋老舊，因此命名為「提 升住宅品質」。
附表3 購屋動機因素分析表
因素負荷量 問項內容
擁有房屋 提升住宅品質 共同性 為了擁有自己的房屋 0.737 0.267 0.736
工作需要方便 0.715 0.341 0.535
給自己「安全感」 0.691 0.115 0.678 使子女有較好學區 0.169 0.589 0.724
更換較佳環境 0.101 0.732 0.600
原有房屋老舊 0.256 0.679 0.583
出租賺錢 0.169 0.008 0.697
投資保值 0.364 0.197 0.641
特徵值 3.707 1.487 5.194
解釋變異量 46.8％ 11.7％ 58.5％
信度Cronbach α 0.74 0.69 － 資料來源：本研究分析整理
（二）購屋資訊來源因素分析
為了進一步瞭解影響各定住區位變遷集群在購屋資訊上的差異，本研究10 個資訊來源問項經過因素分析後，再與科技社群人口統計變數作單因子變異數 分析。在因素分析上以最大變異數法（Varimax）來進行轉軸，萃取出特徵值 大於1 以上的因素，並以因素負荷量大於 0.7 之變項為該因素來命名，共得到 三個因素構面。這三個因素共可解釋樣本在此量表總變異量的72.2％。而因素 的名稱、特徵值、解釋變異量、共同性、所包含之問項內容、各問項之因素負 荷量列於附表 4。第一個因素命名為「既有經驗」，此因素佔總變異量的 41.9
％。本因素含有較高因素負荷量的問項共有四個，分別是「以前的居住經驗」、
「園區工作的伙伴」、「親戚朋友」與「父母家人」，科技社群透過人的經驗 中，取得定住區位相關資料。
第二個因素命名為「主動搜尋」，此因素佔總變異量的18.6％。本因素含
有較高因素負荷量的問項共有四個，分別是「建設公司的諮詢」、「專業網站」、
「專業雜誌」與「報紙廣告」，科技社群需自行從平日接觸使用的資源中，主 動搜尋所需整建相關資料。因此，若科技社群在本因素上得分越高，表示其越 傾向主動從平日所接觸使用的各資源中，找出定住區位之相關資料。
附表4 科技社群購屋資訊來源因素分析表 因素負荷量 問項內容
既有經驗 主動搜尋 被動接觸 共同性
以前的居住經驗 0.821 0.414 0.265 0.553 園區工作的伙伴 0.833 0.174 0.337 0.662 親戚朋友 0.725 0.415 0.129 0.532 父母家人 0.777 0.124 0.187 0.774 建設公司的諮詢 0.138 0.724 0.361 0.688 專業網站 0.382 0.854 0.433 0.535 專業雜誌 0.422 0.596 0.253 0.691 報紙廣告 0.645 0.733 0.141 0.726 路上看板牆廣告 0.173 0.341 0.628 0.581 工程車上之廣告 0.287 0.159 0.776 0.546 特徵值 3.368 1.756 1.164 6.288 解釋變異量 41.9％ 18.6％ 11.7％ 72.2％
信度Cronbach α 0.77 0.83 0.73 － 萃取方法：主成分分析
轉軸方式：Varimax with Kaiser Normalization 資料來源：本研究分析整理
第三個因素命名為「被動接觸」，此因素佔總變異量的11.7％。本因素 含有較高因素負荷量的問項共有二個，分別是「路上看板牆廣告」與「工程 車上之廣告」，即科技社群不需藉由個人主動尋找，便可隨時受到這些資訊 管道刺激，不經意地被傳達資料意象至腦部之暫存記憶中。因此，若住戶在 本因素上得分越高，表示其越願意接受身旁隨時可取得的資料。
這部分在探討何種資訊來源的內容與形式較可能吸引科技社群想與其洽詢與 接觸，並透過因素分析萃取科技社群個體鄰近性之主要因素構面。
1. 外部鄰近性因素分析
本研究10 個外部資訊的內容形式問項經過因素分析後，共得到三個因 素構面。這三個因素共可解釋樣本在此量表總變異量的67.5％。而這三個因 素的名稱、特徵值、解釋變異量、共同性、所包含之問項內容、各問項之因 素負荷量列於附表5。
附表5 外部鄰近因素分析表
因素負荷量 問項內容
具有可及性 具有品質 具有互動性 共同性 可以節省搜尋房屋
資訊的時間 0.649 0.136 0.145 0.669 可以提供最新的房
屋資訊 0.526 0.139 0.012 0.774 可以提供正確的房
屋資訊 0.713 0.146 0.008 0.674 房屋資訊來源位於
工作場所附近 0.758 0.153 0.280 0.717 可以提供符合需要
的房屋資訊 0.409 0.719 0.150 0.739 可以提供詳細的房
屋訊息，不用再到其 他地方蒐集資訊
0.373 0.500 0.251 0.492 資訊來源是值得相
信的 0.246 0.774 0.316 0.546 資訊來源是別處所
沒有的 0.001 0.777 0.133 0.615 房屋資訊來源與你
有互動產生 0.111 0.058 0.614 0.652 資 訊 來 源 提 供 親
切、舒適感 0.161 0.070 0.660 0.680
特徵值 3.282 1.930 1.346 6.558
解釋變異量 39.9％ 17.8％ 9.8％ 67.5％
信度Cronbach α 0.87 0.76 0.74 － 資料來源：本研究分析整理
第一個因素命名為「具有可及性訴求」，此因素佔總變異量的39.9％。
本因素含有較高因素負荷量的問項共有四個，其內容與強調資訊來源能提供 科技社群快速、便利以及最新的定住區位資訊。
第二個因素命名為「具有品質訴求」，此因素佔總變異量的17.8％。本