第六章 結論與建議
第二節 建議
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第二節 建議
一、政策建議
（一）加強民眾都市更新認知程度
加強都市更新地區民眾認知，以培養民眾對於合作關係中利益與風險評估之 能力。除原有公聽會等例行程序，可藉由實施者與政府之外的第三方角色宣導都 市更新政策目標、法令規範及操作內容等，建議尌地於更新地區建立諮詢及宣導 之平台，除擔任宣導解惑角色，瞭解在地社會網絡關係，提供實施者適地適性之 規劃方針，也是重要任務之一。
（二）利用當地社會網絡傳遞訊息、加強都市更新認知程度
由於社會網絡扮演訊息傳遞之重要關鍵因素，當社會網絡間結構凝聚力高，
則可使訊息快速在網絡內流通，進一步透過弱聯繫的橋接，在不同社會網絡中也 可達到資訊交流、協調行動等效果；建議都市更新資訊宣導可從現有鄰里關係著 手，以現有社會網絡建立當地都市更新資訊流通平台，加強訊息傳遞功能，並避 免以訛傳訛導致錯誤認知之可能。尤其居住於更新地區時間越長之民眾，其社區 網絡關係越活絡，將扮演都市更新過程中重要行動者角色。
（三）實施者合作關係透明化以提昇值得信賴感
實施者為都市更新中重要協商角色，在都市更新事業整合推動實施過程中，
居民為主要更新權利參與者，可獲取更新利益，與實施者建立委託實施關係，而 實施者扮演更新整合執行者，獲取投資效益；對於地主而言，實施者的專業能力 固然重要，然實施者的正直與利益合理分配，仍將為影響居民對於合作關係是否 值得信賴的關鍵因素。建議建立透明合理的權利分配機制，提昇居民對於都市更 新中合作關係之值得信賴感。
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二、後續研究建議
瞭解都市更新參與整合意願之影響因素，以及影響居民信任之關鍵因子，是 提高都市更新整合效率之重要課題，建議後續相關研究可參考以下思考方向：
（一）不同區位特性之案例地區比較
本研究採單一案例地區驗證假設模型，建議後續研究可採用多樣本地區進行 模型之複核效化，除了驗證模型具有普遍性的驗證力外，並可比較不同區位或地 區特性之案例地區，其更新認知、社會網絡與值得信賴感間的路徑影響效果是否 有其差異。
（二）研究方法之加強
本研究以更新地區居民問卷之設計，以結構方程模式實證更新地區居民更新 認知程度與參與更新意願影響之路徑關係，建議後續研究可加強更新地區社會網 絡之深入探討，考量居民社區鄰里互動網絡及都市更新互動網絡，由行動者中心 性、橋接性等社會網絡分析方法剖析都市更新地區主要訊息流通方向，以及各行 動者在網絡中扮演之角色。
而本研究主要以量化模型驗證理論架構，建議加入居民之深度訪談，以質化 資料佐證，補充量化研究之不足，並且有助於問卷設計與量表之建立。
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電子郵件：97257008@nccu.edu.twSophia.hyh@gmail.com
聯絡電話：(02)29393091#50609
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附錄二 反映像相關矩陣表
know1 know2 know3 know4 know5 know6 know7 know8 know9 net1 net2 net3 net4 net5 tw1 tw2 tw3 tw4 tw5 trust1 trust2 trust3 trust4 trust2 coo1 coo2 coo3 know1 .876(a) -0.47 0.086 -0.14 -0.25 -0.1 0.153 -0.05 0.047 0.071 0.055 -0.18 0.184 -0.13 0.116 -0.06 0.092 -0.03 -0.14 -0.16 0.044 0.073 0.016 0.15 -0.01 -0.12 -0.04 know2 -0.47 .899(a) -0.24 -0.06 -0 0.025 -0.3 0.112 -0.16 -0.07 0.002 0.074 -0.09 0.048 -0 -0.02 -0.04 -0 0.093 0.16 -0.14 -0.04 -0.1 0.01 0.103 -0 0.012 know3 0.086 -0.24 .923(a) -0.23 0.062 -0.39 0.059 0.035 -0.05 -0.01 -0.04 0.025 0.013 0.092 -0.01 0.028 0.034 -0.09 -0.04 -0.13 0.087 0.016 -0.04 0.014 0.1 0.013 -0.04 know4 -0.14 -0.06 -0.23 .941(a) -0.45 -0.05 -0.04 -0.03 -0.08 -0.01 0.027 -0.07 -0.03 -0.02 -0.07 0.086 -0.03 -0.03 -0.01 0.033 0.064 -0.01 0.039 -0.01 -0.03 0.011 -0 know5 -0.25 -0 0.062 -0.45 .920(a) -0.06 -0.14 -0.21 0.018 0.056 -0.06 0.129 -0.04 0.058 -0.07 -0.13 0.019 0.14 0.032 0.132 -0.11 -0.02 0.008 -0.04 -0.05 0.01 0.001 know6 -0.1 0.025 -0.39 -0.05 -0.06 .923(a) -0.21 -0.29 -0.04 0.06 -0.09 0.16 0.053 -0.04 -0 0.045 0.07 0.093 -0.1 -0.03 0.07 -0.09 -0.11 0.034 0.056 -0.08 0.07 know7 0.153 -0.3 0.059 -0.04 -0.14 -0.21 .923(a) -0.27 -0.09 -0.1 0.063 0.034 0.038 -0.12 -0.11 0.028 -0.06 0.144 0.041 -0.13 -0.08 0.005 0.045 0.123 -0.14 0.093 0.027 know8 -0.05 0.112 0.035 -0.03 -0.21 -0.29 -0.27 .903(a) -0.46 -0.02 -0.04 -0.1 0.009 0.068 0.08 0.091 -0.06 -0.23 0.078 0.003 0.137 -0.01 0.152 -0.2 0.035 0.059 -0.04 know9 0.047 -0.16 -0.05 -0.08 0.018 -0.04 -0.09 -0.46 .951(a) 0.039 0.073 -0.06 -0.06 -0.06 0.116 -0.08 -0.02 -0.06 0.002 -0.01 -0.03 0.02 -0.01 -0.03 -0.01 -0.03 -0.01 net1 0.071 -0.07 -0.01 -0.01 0.056 0.06 -0.1 -0.02 0.039 .849(a) -0.41 0.039 -0.2 -0.31 -0.02 -0.13 0.067 0.075 0.026 -0.05 0.055 -0.03 -0.08 -0.01 0.065 -0.09 0.052 net2 0.055 0.002 -0.04 0.027 -0.06 -0.09 0.063 -0.04 0.073 -0.41 .851(a) -0.39 -0.07 -0.16 0.113 -0.06 -0.03 0.003 -0.07 -0.1 0.009 0.056 -0.03 0.055 -0.01 0.045 -0.02 net3 -0.18 0.074 0.025 -0.07 0.129 0.16 0.034 -0.1 -0.06 0.039 -0.39 .826(a) -0.32 -0.1 -0.04 0.046 -0.14 0.129 0.046 0.02 -0.12 0.003 0.043 -0 -0.07 0.039 -0.02 net4 0.184 -0.09 0.013 -0.03 -0.04 0.053 0.038 0.009 -0.06 -0.2 -0.07 -0.32 .855(a) -0.27 0.031 0.017 0.124 -0.02 -0.16 0.006 0.039 -0 0.057 0.081 -0.05 -0.02 -0.04 net5 -0.13 0.048 0.092 -0.02 0.058 -0.04 -0.12 0.068 -0.06 -0.31 -0.16 -0.1 -0.27 .866(a) -0.1 0.093 -0.06 -0.07 0.119 0.108 -0.01 -0.12 -0.01 -0.07 0.196 -0.11 -0.01 tw1 0.116 -0 -0.01 -0.07 -0.07 -0 -0.11 0.08 0.116 -0.02 0.113 -0.04 0.031 -0.1 .937(a) -0.41 -0.07 -0.08 -0.2 -0.04 -0.12 0.046 0.147 -0.22 0.029 -0.06 0.045 tw2 -0.06 -0.02 0.028 0.086 -0.13 0.045 0.028 0.091 -0.08 -0.13 -0.06 0.046 0.017 0.093 -0.41 .908(a) -0.43 -0.14 0.116 -0.11 0.139 -0.14 0.079 -0.01 -0.02 -0.05 0.047 tw3 0.092 -0.04 0.034 -0.03 0.019 0.07 -0.06 -0.06 -0.02 0.067 -0.03 -0.14 0.124 -0.06 -0.07 -0.43 .936(a) -0.17 -0.09 0.061 -0.02 -0.06 -0.1 0.093 0.11 -0.02 -0.05 tw4 -0.03 -0 -0.09 -0.03 0.14 0.093 0.144 -0.23 -0.06 0.075 0.003 0.129 -0.02 -0.07 -0.08 -0.14 -0.17 .898(a) -0.63 0.044 -0.26 0.148 -0.09 -0.01 -0 -0.05 0.073 tw5 -0.14 0.093 -0.04 -0.01 0.032 -0.1 0.041 0.078 0.002 0.026 -0.07 0.046 -0.16 0.119 -0.2 0.116 -0.09 -0.63 .912(a) -0.08 0.054 -0.06 -0.06 0.046 -0.08 0.031 -0.05 trust1 -0.16 0.16 -0.13 0.033 0.132 -0.03 -0.13 0.003 -0.01 -0.05 -0.1 0.02 0.006 0.108 -0.04 -0.11 0.061 0.044 -0.08 .937(a) -0.43 -0.02 0.059 -0.14 -0.19 0.129 -0.1 trust2 0.044 -0.14 0.087 0.064 -0.11 0.07 -0.08 0.137 -0.03 0.055 0.009 -0.12 0.039 -0.01 -0.12 0.139 -0.02 -0.26 0.054 -0.43 .927(a) -0.26 -0.01 -0.22 -0.06 0.009 0.114 trust3 0.073 -0.04 0.016 -0.01 -0.02 -0.09 0.005 -0.01 0.02 -0.03 0.056 0.003 -0 -0.12 0.046 -0.14 -0.06 0.148 -0.06 -0.02 -0.26 .946(a) -0.37 -0.18 -0.14 0.145 -0.13 trust4 0.016 -0.1 -0.04 0.039 0.008 -0.11 0.045 0.152 -0.01 -0.08 -0.03 0.043 0.057 -0.01 0.147 0.079 -0.1 -0.09 -0.06 0.059 -0.01 -0.37 .929(a) -0.37 0.046 -0.07 0.04
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第一行值為非標準化λ 參數估計值，第二行括弧內數值為標準誤（stantard error），
第三行為 t 值。若 t 值的絕對值大於 1.96 時，表示此估計參數達到 0.05 的顯著
‧
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二、結構模式（ Structural Equations）
更新意願 = 0.71*信任程度, Errorvar.= 0.49 , R2= 0.51