第三章 研究設計
第二節 便利商店聚集之衡量
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第二節 便利商店聚集之衡量
便利商店之競租能力取決於營業額多寡，現今加入電子商務及網路購物取貨 服務後，造成門市營業額增加，隱含對店面競租能力提高，將使未來在店面選址 上有更佳的付租能力及更多的區位選擇機會（石昌國、張金鶚、彭建文,2002）。 實證符合 Alonso（1964）競租理論，較高獲利業種可設立在較高地價的區段，
當便利商店的競租能力相當時，其業種聚集情況明顯，且都市優良區位供給有限，
競租的結果也會產生聚集。
一、 便利商店聚集之界定
（一）商圈距離
依據李仰哲（1991）、林哲宏（1998）及高泉哲、黎驥文(2013）等文 獻進行便利商店商圈範圍之實證結果設定範圍圈，以半徑 500 公尺範圍為 便利商店的影響範圍圈，當範圍圈內有兩家及兩家以上的便利商店，判斷 該不動產交易樣本鄰近便利商店聚集程度高於影響範圍圈內零家或一家 便利商店（圖 3-2 所示）。
（一）近鄰距離
黃幹忠、葉光毅（2000）利用業種分佈機率為常態分配之假設，求出 各業種的最近距離，並求出各業種的聚集狀況；其提出最近鄰距離指標能 有效評估特定業種聚集與否；假設某業種的商店分佈為隨機分佈時，令商 店間的最近鄰距離的機率分佈函數為 F（d），且表示如（7）。
F（d）=1-exp（-πλd２） …（7）
λ為商店的平均密度，ｄ表示商店之間的最近距離；（7）的意義表示 隨著距離的擴大，面積會更急速擴大，導致商店的聚急密度遞減加快；若 將此一分佈狀態在顯著水準為α時，令 F（d）=α，則 （7）式可導出商
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店間的最近鄰距離，以α=0.056帶入，可求出 dα （兩商店最近鄰距離），
由圖 3-1 更能了解利用最近鄰距離 d 衡量商店是否產生聚集的意義。令便 利商店的最近鄰距離的機率分佈函數為 F（d），將α以 0.05 之顯著水準 代入，即可求出便利商店之間的最近距離 d，則 d 如（8）。
d = √[−ln(1 − 𝛼)/𝜋𝜆 …（8）
資料來源：黃幹忠、葉光毅（2000：236）
圖 3-1 商店聚集說明圖
6 黃幹忠與葉光毅(2000)之研究中，其中α分別設定為 0.01 及 0.05，結果顯示α=0.01 時之最近 鄰距離很小，會造成大多業種很少聚集，透過掃街調查，各類型業種商店之最近鄰距離會較接近 α=0.05 之情況，故本研究以α=0.05 以反應現實。
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圖 3-2 便利商店聚集示意圖
A 便利商店 B 便利商店
標的
影響圈內無便利商店
道路
標的
便利商店影響範圍
A 便利商店 B 便利商店
影響圈內有 1 家便利商店
標的
A 便利商店 B 便利商店
影響圈內有 2 家便利商店
道路 道路 道路
A 便利商店 B 便利商店 標的
C 便利商店
影響圈內有多家便利商店
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表 3-2 桃園市便利商店之近鄰距離 行政區 面積平方公尺 便利商
店家數 分佈密度λ 近鄰距離 d 公尺
便利商店影 響範圍圈 半徑 N 公尺 中壢區 76,520,000 255 3.33E-06 70 35 平鎮區 47,753,200 107 2.24E-06 85 43 龍潭區 75,234,100 68 9.04E-07 134 67 楊梅區 89,122,900 81 9.09E-07 134 67 新屋區 85,016,600 21 2.47E-07 257 129 觀音區 87,980,700 35 3.98E-07 203 102 桃園區 34,804,600 228 6.55E-06 50 25 龜山區 72,017,700 125 1.74E-06 97 49 八德區 33,711,100 94 2.79E-06 77 39 大溪區 105,120,600 46 4.38E-07 193 97 大園區 87,392,500 62 7.09E-07 152 76 蘆竹區 75,502,500 102 1.35E-06 110 55 合計 870,176,500 1,224 1.41E-06 130 65
桃園區之分佈密度最高，便利商店間的近鄰距離只有 50 公尺，而新屋區之 分散最遠，近鄰距離為 257 公尺，以研究範圍之區域觀察，桃園市有 1224 家便 利商店分佈其間，便利商店間的平均近鄰距離為 130 公尺。
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圖 3-3 交易樣本分佈圖
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圖 3-4 便利商店分佈圖