第三章 區段徵收配地之現況分析
第三節 問卷設計與調查
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第三節 問卷設計與調查
經由上節研究分析後，為能進行實證研究，將透過郵寄方式進行問卷調查，
以了解地主面臨抵價地分配選擇分配街廓的影響因素及個人的社經背景。
一、 問卷調查計畫
本研究規劃問卷調查工作將以高速鐵路新竹車站區段徵收區為研究 區，研究對象的界定為透過上節研究之母體，經由計算後求得樣本數 432 筆之抵價地，其次為問卷設計及問卷調查計畫。
二、 問卷內容設計
問卷內容設計係依據本研究既定探討之課題來設計，為瞭解地主的背 景，其選配土地的影響原因，以及對於整體分配作業的瞭解程度及看法，
有關選配土地的影響原因對受訪地主的影響，運用李克特尺度分數法
（Likert scale,LS），從影響很大、有影響、普通、稍有影響、毫無影響，
依序給予五分、四分、三分、二分及一分，問卷內容設計共分為四個部份，
如下說明：
(一) 選配抵價地之影響因素：調查地主對於抵價地分配時各項影響原因，及 其影響程度的大小。
(二) 抵價地分配相關資訊之了解：經由調查了解地主對於區段徵收區相關資 訊的了解程度，包括都市計畫的整體規劃構想、土地使用分區管制相關 規定及區段徵收抵價地分配作業規定及限制。
(三) 區段徵收抵價地分配作業程序之看法：調查地主對於區段徵收配地以先 抽籤後選配街廓的方式，以及影響配地的程度大小及因素。
(四) 基本資料：調查地主的性別、年齢、婚姻狀況、學歷、所得水準及居住 地。
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3：40-49 歲、4：50-59 歲、5：60 歲以上 婚姻狀況 Y24 1：已婚、2：未婚
1：200 萬以下、2：200 萬-500 萬、3：500 萬-1000 萬、4：1000 萬-5000 萬、5：5000 萬以上
資料來源：本計畫整理
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用分區類別57.69%、面前街道寬度 58.08%、鄰近嫌惡設施程度 77.69%、坵塊形狀 68.08%、街廓評議地價高低 55.38%，為五成受訪地主以上認為
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表 3-18 使用分區管制規定不了解原因之統計表
原因 次數 比例(%)
政府提供資訊管道不足或宣傳不周 32 34.04%
分區管制規定過於煩瑣及複雜 28 29.79%
分區管制規定未符合期望或現地需求 17 18.09%
全不懂分區管制規定用途及重要性為何 17 18.09%
其他 0 0.00%
合計 94 100.00%
資料來源：本計畫整理
表 3-19 抵價地分配作業規定不了解原因之統計表
原因 次數 比例(%)
政府提供資訊管道不足或宣傳不周 25 28.74%
抵價地分配作業規定過於煩瑣及複雜 18 20.69%
抵價地分配作業規定未符合期望或現地需求 22 25.29%
完全不懂抵價地分配作業規定用途及重要性為何 22 25.28%
其他 0 0.00%
合計 87 100.00%
資料來源：本計畫整理
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(四) 區段徵收抵價地分配作業程序之看法
目前區段徵收抵價地分配作業原則，以公開抽籤再由地主自行選擇分 配街廓為原則，除有特殊情形或其他因素考量，擬以不公開抽籤方式辦理 時，要將配地方式報請機關首長核准32。故，目前區段徵收抵價地分配作業 仍多採以公開抽籤再由地主自行選擇分配街廓為主，經由問卷調查後得 知，受訪地主 41.54%對於先抽籤再自行選配街廓作業方式還算滿意，而仍 有 31.16%不太滿意此種抵價地配地作業方式，由表 3-21 得知，其原因有 主要為因籤號先後導致無法選配期望街廓佔 53.09%，而有 20.99%的地主 不滿原因為因籤號先後造成權利價值較小者無法選配街廓，而需再與他人 合併分配，顯示該部份地主期望產權單純而非持分共有型態。
表 3-20 抵價地分配作業規定先抽籤再自行選配街廓之滿意程度 項目 非常滿意 還算滿意 普通 不太滿意 非常不滿意 合計 次數 13 95 71 71 10 260 比例(%) 5.00% 36.54% 27.31% 27.31% 3.85% 100.00%
資料來源：本計畫整理
表 3-21 抵價地分配作業規定先抽籤再自行選配街廓之不滿意原因
原因 次數 比例(%)
因籤號先後導致無法選配原區段徵收前之土地
座落位置 9 11.11%
因籤號先後導致無法選配期望街廓 43 53.09%
因籤號先後造成權利價值較小者無法選配街
廓，而需再與他人合併分配 17 20.99%
因籤號先後導致無法選配街角地 12 14.81%
過去參加其他區段徵收案分配方式較適宜 0 0.00%
其他 0 0.00%
合計 81 100.00%
資料來源：本計畫整理
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第四節 小結
抵價地分配攸關地主權益甚深，如何獲知地主著重之影響分配因子，對於 政府日後推行區段徵收作業有極重要的影響，區段徵收是一種財務自償的開發方 式，減少地主抗爭必能縮短作業時程，加速政府取得土地進行處分。
經由高鐵新竹車站都市計畫規定、都市設計規定及抵價地作業要點進行了 解後，將參與分配地主抵價地選配結構結果，經由群落分析得到二種群組形式，
再此二種群組形式中又細分為二種方案型態，分別為群組 A-之方案 A-1（居住機 能型）、方案 A-2（基地大規模開發型）、群組 B 之方案 B-1(土地發展潛力型)、
方案 B-2(住商機能兼具型)。
在進行問卷調查後分析得知，針對整體配地計畫來看，有三成左右地主認 為政府對於政府提供資訊管道不足或宣傳不周，多數地主對於先抽籤再選配街廓 進行分配表示認同，但仍有少部份地主因為無法得期望街廓而不滿意此種制度。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實證分析
為了解區段徵收地主選配抵價地的主要因素，本研究將以高鐵新竹車站區段 徵收區為主，透過問卷受訪者之選配宗地之方案型態進行分析，以了解兩者間的 關連性，希望經由此類分析，找出各選擇方案型態的因子，以建立後續羅吉特模 型使用。
第一節 資料處理與分析
根據第三章第三節抵價地配地結構與問卷調查結果分析後，本節更進 一步討各類方案型態的地主選擇行為，本研究於前列章節經由群落分析將地 主選配抵價地的配地結構分為群組 A 之方案 A-1（居住機能型）、方案 A-2
（基地大規模開發型）、群組 B 之方案 B-1(土地發展潛力型)、方案 B-2(住 商機能兼具型)。
一、配地結構群組 A
(一) 地主基本屬性資料
針對群組 A 之方案 A-1（居住機能型）、方案 A-2（基地大規模開 發型）之地主基本屬性資料進行說明，由下表可知，不論是性別、年 齡、婚姻狀況、學歷等等，方案 A-1 及方案 A-2 都顯示差異不大之結 果，不論方案 A-1 或方案 A-2 性別均以男性為大部份；而以年齡而言，
方案 A-1 集中於 40-49 歲及 50-59 歲之受訪地主，方案 A-2 則集中於 40-49 歲為主，婚姻狀均以已緍為主，學歷都集中於高中職程度，家庭 年平均收入都以 50-80 萬及 80-120 萬為主要，而且均以住在高鐵新竹 車站區段徵收區內為大部份。
表 4-1 配地結構群組 A 地主基本屬性資料統計表
人數 比例
項目
A-1 A-2 合計 A-1 A-2 合計
備註
男 110 81 191 42.31% 31.15% 73.46%
女 37 32 69 14.23% 12.31% 26.54%
性別
合計 147 113 260 56.54% 43.46% 100.00%
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第二節 選配抵價地影響因素之因子分析
因子分析(Facetor Analysis Method)在多變量分析領域中，相當重要的 一種方法，能夠將眾多的變數萃取成個數較少的幾個變數，而萃取之後的變 數即稱為因子(factor)，本節將經由因子分析把影響抵價地選配因素縮減，
以利後續模式建構之用。
一、資料適用性分析
本研究將有效問卷資料建檔後，針對分析的資料是否適用於因子分 析，將進行適合度檢定，採用 Kaiser-Meyer-Oklin 的抽樣正確量（簡稱 KMO33），由偏相關係數來檢定，經由 KMO 檢定其值為 0.6 大於 0.4 表示為 可接受。
二、因子分析結果
因子分析之功用就是想以萃取出來的少數的潛在因子(latent facetor) 來代表這眾多的變數。而其基本理論是假設樣本在變數上可分為兩個部分，
一個是各變數共有的成份，即稱為共同因子(common factor），另一個是各 變數所獨有的成份，則稱為獨特因子(Specific factor)。共同因子個數的多寡 原則上是越少越好， 且所抽取之共同因子所能解釋的變數之變異數越大越 好。
一般而言是以特徵值(Eigenvalue)＞1 為萃取共同因子數目多寡的準 則，由眾多的變數所萃取出來的共同因子，即為因子分析最終的目的。為方 便因子的解釋，需利用因子轉軸，轉軸一般分成直交轉軸與斜交轉軸二種，
採用直交轉軸則因子間不相關；採用斜交轉軸，因子間可能相關。直交轉軸 之優點，在於使變數在各個因子中的因子負荷量(Factor Loading）的差距變 大，進而使各個因子的意義更為清晰、明顯及具有較大的獨立性，以方便為 因子命名，故本研究將透過直交轉軸之最大變異法（varimax）及未轉軸之 因子分別說明。
以 Spss 軟體進行因子分析，其數值處理過程中在程度中之差異屬於次 序尺度，以便於各選配抵價地影響因子間作篩選，此步驟是為避免各項目因 子間相關性過高。經由因子分析(Facetor Analysis Method)進行分析後，依
33 KMO 值接近1，表示這些變數有共同因子存在，可使用因子分析；KMO 值低於0.4 是不可
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據 Kaiser 常態化的 Varimax 法，來決定共同因子之數目，即以特徵值大於 1 者為選取標準，特徵值若小於 1 者則不予選取。共有 15 個特徵值大於 1 的主要因素成份，這 15 個主要因素，共可解釋總變異量的 72.394%，其特 徵值與變異數如表 4-5 所示。
表4-5 影響因子分析主要因子特徵值與變異數表
項目 平方和負荷量
因子 特徵值 變異數(%) 累積變異數(%)
1 4.760 10.817 10.817
2 3.798 8.631 19.448
3 3.185 7.239 26.687
4 2.825 6.421 33.108
5 2.492 5.664 38.773
6 2.228 5.065 43.837
7 1.954 4.440 48.278
8 1.743 3.962 52.240
9 1.633 3.711 55.950
10 1.387 3.151 59.102
11 1.298 2.949 62.051
12 1.210 2.749 64.800
13 1.153 2.621 67.421
14 1.111 2.526 69.947
15 1.077 2.447 72.394
資料來源：本計畫整理
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一般而言要保留的主成份個數，主要依照陡坡圖考驗法（Scree Test）
以及 Kaiser 準則進行判斷，前面依 Kaiser 準則判斷挑選出 15 個主成份項 目，而本研究再透過陡坡圖考驗法34（Scree Test）將各成份編號及其相對 應之特徵值繪製因素陡坡圖，再進行陡坡圖考驗法分析，經由圖 4-1 顯示因 子構數目為 1~9 時，可獲得較為適當之因子數目。
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
成份編號
0 1 2 3 4 5
特 徵 圖
資料來源：本研究整理 圖 4-1 因素陡坡圖
34 陡坡圖考驗法(Scree Test)：主要是依照陡坡圖（Scree Plot）的繪製來進行判斷。scree plot 是以變項的 correlation matrix 所得之特徵值（eigenvalue）來繪製的。它的判斷基準為找出
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三、因子命名
在經過因子分析後挑選出項目間具有相關性的因子，將因子成份間屬 性較為相關者列為同一成份，通常以因子負荷之絕對值大於 0.3 就被認 為顯著的，大於 0.5 則非常顯著，本研究將因子轉軸前、後分別說明之，
其轉軸前以因子負荷量之大於絕對值 0.3 認定，並取其負荷量最高值予以命
其轉軸前以因子負荷量之大於絕對值 0.3 認定，並取其負荷量最高值予以命