便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學地政學系碩士論文. 私立中國地政研究所. 政治大便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 立. ‧. ‧ 國. 學. The impact of quantity and service quality of convenience stores on housing prices. er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n Ch engchi U 指導教授：張金鶚江穎慧博士研究生：黃子彤撰. 中. 華. 民. 國. 一. 零. 八. 年. 六. 月. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(3) 摘要便利商店作為零售業的重要通路，在近年以大數據為依託，將線上服務、線下體驗以及現代物流相融合的「新零售」浪潮下，其直面顧客的一手地位愈發顯現。隨著行業差異化發展的不斷加深，不同便利商店所經營之品類及提供之服務差異亦不斷凸顯。而在以往針對便利商店對住宅價格影響的相關研究中，大多偏向於討論整體便利商店區位分布對城市住宅價格的影響，較少討論因便利商店的差異化經營所導致的服務品質差異對住宅價格的影響。故而本文針對上海地區內便利商店，運用特徵價格模型、分位數回歸模型及空間自相關. 政治大. 模型，分別探討便利商店「數量分布」與「服務品質」對住宅價格的影響程. 立. 度。在實證結果顯著的情況下，本研究發現上海地區住宅周邊300公尺範圍為便. ‧ 國. 學. 利商店可及性的延伸範圍。且在便利商店對住宅價格的影響上，本研究亦證明，對於住宅而言，周邊便利商店的數量問題並不是一個關鍵問題。住宅周邊. ‧. 便利商店所提供的服務品質才是便利商店對住宅價格影響的關鍵所在。. n. er. io. sit. y. Nat. al. i n U. v. 關鍵詞：便利商店、住宅價格、分位數迴歸、空間自相關. Ch. engchi. I. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(4) 目錄摘要................................................................................................................................ I 目錄............................................................................................................................... II 表目錄......................................................................................................................... III 圖目錄......................................................................................................................... IV 第一章緒論 ................................................................................................................. 1 第一節研究動機與目的...................................................................................... 1 第二節研究內容與範圍...................................................................................... 3 第三節研究架構.................................................................................................. 6 第二章文獻回顧 ......................................................................................................... 8 第一節特徵價格理論相關研究.......................................................................... 8 第二節分位數回歸理論相關研究...................................................................... 8 第三節空間自相關理論相關研究.................................................................... 10. 政治大第四節零售業態與住宅價格相關研究............................................................ 10 立第五節零售業態服務品質相關研究................................................................ 11 ‧. ‧ 國. 學. 第六節便利商店相關研究................................................................................ 12 第三章研究方法與研究設計 ................................................................................... 14 第一節研究設計 ............................................................................................... 14 第二節資料說明與變數選取 ........................................................................... 16 第四章實證結果分析 ............................................................................................... 21. y. Nat. sit. n. al. er. io. 第一節上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響........................ 21 第二節上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響........................ 27 第五章結論 ............................................................................................................... 32 參考文獻...................................................................................................................... 34. Ch. engchi. i n U. v. II. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(5) 表目錄表 1-1 住宅交易資料與連鎖便利商店在上海市內的環線分布 ..................................... 4 表 1-2 台北與上海兩地便利商店服務項目比較 ................................................................. 4 表 3-1 上海地區變數基本統計 .............................................................................................. 20 表 4-1 便利商店數量分布下的空間自相關檢定 ............................................................... 22 表 4-2 便利商店數量分布下的一般線性回歸與空間誤差模型 ................................... 23 表 4-3 便利商店數量分布下的分位數回歸模型之一...................................................... 25 表 4-4 便利商店數量分布下的分位數回歸模型之二...................................................... 26 表 4-5 便利商店服務品質下的空間自相關檢定 ............................................................... 27 表 4-5 便利商店服務品質下的一般線性回歸與空間誤差模型 ................................... 28 表 4-5 便利商店服務品質下的分位數回歸模型之一...................................................... 30 表 4-5 便利商店服務品質下的分位數回歸模型之二...................................................... 31. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. III. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(6) 圖目錄圖 1-1 上海市住宅交易資料位置分布 ................................................................................... 3 圖 1-2 上海市外資連鎖便利商店位置分布 .......................................................................... 3 圖 1-3 上海市本土連鎖便利商店位置分布 .......................................................................... 3 圖 1-4 研究流程圖 ....................................................................................................................... 7 圖 4-1 便利商店數量分布下的分位數回歸模型 ............................................................... 24 圖 4-2 便利商店服務品質下的分位數回歸模型 ............................................................... 29. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. IV. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(7) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 第一章緒論第一節研究動機與目的一、研究動機隨著零售行業整合的不斷加劇，近年以大數據為依託，將線上服務、線下體驗以及現代物流相融合的「新零售」浪潮愈演愈烈。便利商店作為零售業的重要通路，其直面顧客的一手地位愈發顯現。現代便利商店普遍追求多角化經營，在經營一般性的副食品外，還提供多種類的鮮食因應顧客的需求。而除去飲食大宗，. 政治大. 便利商店也提供水、電、燃氣、通訊等居民日常繳費的代收服務。便利商店的服. 立. 務品質狀況及其行業內部差異化的經營皆影響著其周邊居住者的生活便利性。. ‧ 國. 學. 過去的研究中，通常以便利商店在某一空間範圍內數量的分布狀況對便利商店的可及性進行研究。誠然，各地便利商店數量分布狀況的不同，使得其對住宅價格. ‧. 的影響有了討論的必要。但除去數量分布外，便利商店的服務品質對住宅價格的. sit. y. Nat. 影響亦同樣重要。. al. er. io. 華人社會中，台北地區的便利商店文化深入人心，該地以 5.42 家/km²的便利. v. n. 商店密度遙遙領先於其他城市，Chiang, Peng & Chang(2015)即曾依據便利商店的. Ch. engchi. i n U. 數量分布狀況討論過該地便利商店可及性對住宅價格的影響。然而，便利商店行業在台北深耕多年，近年來該地「四大超商」（7-11、全家、OK Mart 與萊爾富）服務品質已趨於同質，若要探討便利商店服務品質對住宅價格的影響實屬不易。而較諸華人社會中的其他城市，上海在生活及人文等方面有著諸多與台北相似的特點，但地區經濟發展、品牌便利商店進入城市的時間以及便利商店本土化的進程又有不同，故而本研究以上海地區諸多品牌便利商店為依託，在討論便利商店數量分布狀況對住宅價格有何影響的同時，探討便利商店服務品質對住宅價格的影響。上海地區品牌便利商店興起的時間較台北地區稍晚，但如今亦達到 0.74 家 1. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(8) 第一章緒論. /km²的便利商店密度。但在上海地區內，品牌便利商店存在其行業內部的服務品質區別。經營單一副食品的傳統便利商店與多角化經營的現代便利商店同時存在於上海這一便利商店行業新興發展的地區。以上海地區存有的主要連鎖便利商店為例，全家、羅森、7-11、喜士多等外資連鎖便利商店品牌與好德、快客、光明、好又多、易捷、良友等本土連鎖便利商店品牌在是否經營鮮食、是否經營進口副食品、是否經營文娛類商品等經營品類上與是否提供代收代繳等居民生活便利性的服務上有著較大的區別。是故，於上海這座城市內，本研究在討論便利商店數量分布狀況對住宅價格影響的基礎上，針對外資與本土兩類品牌連鎖便利商店因服務品類區別而產生的服務品質差異，探討外資與本土連鎖便利商店的服務. 政治大品質狀況對周邊住宅價格造成的影響，是本研究希望探討的議題。立. ‧ 國. 學. 二、研究目的. 因此本研究採用特徵價格模型、分位數回歸模型及空間自相關模型，以. ‧. 2017 年 1 月至 2018 年 3 月上海地區 12776 筆住宅成交案件作為資料，分析：. sit. y. Nat. （1）上海地區內便利商店數量分布狀況對周邊住宅價格的影響；. er. al. n. 響；. io. （2）上海地區內外資與本土便利商店服務品質狀況對周邊住宅價格的影. Ch. engchi. i n U. v. （3）進而比較上海地區內便利商店數量與服務品質對周邊住宅價格影響的差異，以此區別說明服務品質對品牌便利商店的重要程度。. 2. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(9) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 第二節研究內容與範圍一、研究方法本研究中上海地區的住宅價格資料採用上海鏈家網的成交房源資料1，資料期間為 2017 年 1 月 1 日至 2018 年 2 月 12 日，總計 12776 筆。該資料空間分布於上海市各行政區，包含有面積、有無電梯、所在樓層、樓層總數、樓齡等多項資料類別。本研究中上海地區的便利商店資料採用高德地圖2中上海市內所有總計. 政治大 1557 家，本土連鎖便利商店立3131 家。其中外資連鎖便利商店品牌包含全家、羅 25057 家便利商店、雜貨店、超市資料進行整理，選取外資連鎖便利商店共計. ‧. ‧ 國. 捷、良友。. 學. 森、7-11、喜士多；本土連鎖便利店品牌包含好德、快客、光明、好又多、易. n. er. io. sit. y. Nat. al. 圖 1-1 上海市住宅交易資料位置分布. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1-2 上海市外資連鎖便利商店位置分布圖 1-3 上海市本土連鎖便利商店位置分布. 而在住宅交易資料與連鎖便利商店的具體位置分布上，本研究亦統計了各資料在上海市不同環線內的數量與比例，具體統計如下表 1-1 所示。. 1. 上海鏈家網成交房源資料，https://sh.lianjia.com/chengjiao/. 2. 高德地圖，https://www.amap.com/ 3. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(10) 第一章緒論. 表 1-1 住宅交易資料與連鎖便利商店在上海市內的環線分布內環內本土便利商 459 店（家） 14.66% 外資便利商 376 店（家） 24.15% 住宅交易資 1881 料（筆） 14.72%. 內環到中環 646 20.63% 348. 中環到外環 687 21.94% 323. 外環外 1339 42.77% 510. 總計 3131 100.00% 1557. 22.35% 2566. 20.75% 3183. 32.76% 5146. 100.00% 12776. 20.08%. 24.91%. 40.28%. 100.00%. 進一步地，本研究結合各品牌便利商店官網所羅列之服務項目及實地考察，歸納了台北與上海兩地便利商店所提供的服務品類的不同，具體內容如下表 1-2 所示。亦如表 1-2 所示，台北地區的「四大超商」在服務項目上大致趨同，較難. 治政大比較服務品質差異對住宅價格的影響，故而選用上海地區外資與內資的便利商店立作為本研究分析便利商店服務品質對住宅價格影響的樣本。. ‧ 國. 學上海. Ch. engchi. sit. y. n. al. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √. er. 冷凍食品冷藏食品糧油調味品方便食品進口方便食品沖調食品進口沖調食品休閒食品進口休閒食品煙酒進口煙酒飲料進口飲料保健品寵物食品. io. 食品. 台北與上海兩地便利商店服務項目比較服務項目台北小類四大超商. Nat. 大類. ‧. 表 1-2 台北與上海兩地便利商店服務項目比較. i n U. v. 外資. 內資. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ × √ √ √ ×. × √ √ √ √ × √ × √ × √ × √ × √ ×. 4. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(11) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. √. √. 計生用品紙製品清潔用品文具紙製出版物音像出版物熟食水果麵包現做飲品. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √. √ √ √ √ × × × × × ×. 微波加熱包裹收寄演藝售票日常繳費列印影印 ATM 資源回收計程車代叫 WiFi 提供點數兌換衛生間. √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √. √ × × √ × × √ × × √ ×. × × × × × × × × × × ×. 座位區 24 小時營業. √ √. √ √. × ×. io. n. 二、研究範圍. Ch. engchi. ‧. Nat. al. 學. ‧ 國. 立. 政治大. y. 服務. √. sit. 生鮮. 洗護用品. er. 日用品. i n U. v. 本研究欲分析（1）上海地區內便利商店數量分布狀況對周邊住宅價格的影響，（2）上海地區內外資與本土便利商店服務品質狀況對周邊住宅價格的影響。故而本文的研究範圍主要分為時間範圍與空間範圍。時間範圍下，上海部分本研究選取 2017 年 1 月至 2018 年 3 月為研究期間；空間範圍則以上海市為實證範圍。. 5. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(12) 第一章緒論. 第三節研究架構本研究共分為五個章節。第一章緒論，說明研究便利商店之動機與目的，以及研究內容與範圍。第二章文獻回顧，首先說明特徵價格模型理論、分位數回歸模型理論與空間自相關模型理論的相關研究，接著回顧過去針對零售業態對住宅價格影響的相關研究，進一步地針對零售業態中有關服務品質與便利商店的研究進行說明，建構過去文獻中的理論基礎與缺口。第三章研究方法與研究設計，將說明本研究所使用之特徵價格模型、分位數迴歸模型與空間誤差模型，並根據文獻整理適合採用之變數及意涵。第四章實證分析，以上述研究方法與變數進行實. 政治大證，呈現本研究實證結果。第五章結論與建議，說明本研究研究結論。立 ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 6. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(13) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 研究動機與目的研究內容與範圍文獻回顧. 零售業態對住宅價格的影響. 特徵價格理論分位數回歸理論. 零售業態服務品質相關研究便利商店相關研究. 空間自相關理論研究方法與研究設計. 立. 政治大實證分析. ‧ 國. 學上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響. ‧. 上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響. n. Ch. engchi. er. io. al. sit. y. Nat. 比較上海地區內便利商店數量與服務品質對周邊住宅價格影響的差異. i n U. v. 結論. 圖 1-4 研究流程圖. 7. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(14) 第二章文獻回顧. 第二章文獻回顧本章的第一部分首先回顧特徵價格理論的相關研究；第二部回顧分位數回歸理論的相關研究；第三部分回顧空間自相關理論的相關研究；第四部分回顧各地零售業態與住宅價格相關的文獻；第五部分則著重探討零售業態下有關便利商店的文獻及其對住宅價格的影響實證。. 第一節特徵價格理論相關研究特徵價格理論(Rosen, 1974)將影響住宅價格的因素單一羅列進行討論，其模型. 政治大. 被廣泛運用於探討區域性公共設施對住宅價格影響的相關文獻中。各類公共設施. 立. 對住宅價格的影響有正向亦有負向，在正向的迎毗設施中，過去已有針對學校(林. ‧ 國. 學. 祖嘉、林素菁, 1993; Haurin & Brasington, 1996)、公園(Hoshino & Kuriyama, 2010)、教堂(Do, Wilbur & Short, 1994; Carroll, Clauretie, & Jensen, 1996)等設施進行討論。. ‧. 在負向的鄰避設施中，過去亦針對焚化爐(Kiel & McClain, 1995)、污水處理設施. Nat. sit. y. (Kohlhase, 1991; Groothuis & Miller, 1994) 、垃圾掩埋場所 (Nelson, Genereux &. er. io. Genereux, 1992)等設施進行討論。. al. n. v i n Ch 第二節分位數回歸理論相關研究 engchi U 分位元數回歸模型(Quantile Regression)，其旨在不對母體作出任何假設的情況下，由原始樣本的分佈情況而決定估計參數的內容(Koenker & Bassett, 1978)。透過分位數回歸的模擬，實驗者可估計自變數對應變數在某個特定百分比下的邊際效果，從而得出因變數在此百分比下的特性。即，分位元數回歸模型不單以平均數的概念來估計雙尾可能存在的不對稱情況，假若模型中存在異質變異性或具有肥尾等非常態分佈時，分位數回歸能夠較為準確地為實驗者提供估計模型下的邊際效果。普通最小平方法(Ordinary least square, OLS)建立了在給定自變數下，因變數 8. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(15) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 的條件均值與自變數關係的線性模型。而分位數回歸則利用自變數和因變數的條件分位元數進行建模。與普通的均值回歸相比，分位數回歸能充分反映自變數對於因變數的分布的位置、刻度和形狀的影響(陳建寶、丁軍軍，2008)。魏下海、李樹培(2009)通過對 1993-2006 年中國 29 個省區的人力資本和人力資本結構等相關指標進行測算，運用分位數回歸方法考察二者對區域經濟增長的影響大小及變動情況。其結果表明，在中國，人力資本對經濟增長具有顯著的促進作用，且在條件分佈的不同位置，這種促進作用存在明顯差異。楊亞平 (2009)利用分位數回歸方法，考察了 FDI 通過水準溢出和垂直溢出途徑對廣東省製造業的技術溢出情況。其研究結果發現，內資企業的生產率處於高位水準. 政治大時，FDI 通過水準溢出途徑的技術溢出表現正向顯著作用；生產率較低時易受立. 到擠出效應的負面影響。黃怡潔、江穎慧、張金鶚(2017)應用特徵價格理論傳統. ‧ 國. 學. 迴歸模型、空間迴歸模型及分量迴歸模型，研究整建住宅、出售國宅、出租國. ‧. 宅、公營出租住宅等四類不同時期公共住宅，於 100~300 公尺不同影響範圍. io. sit. 圍房價造成正面影響，即公共住宅外部性具有正向效果。. y. Nat. 下，分別對周圍住宅價格的影響效果。其結果顯示新推出的公營出租住宅對周. n. al. er. 本研究亦通過分位數回歸的方法，討論在住宅價格的不同區間內便利商店服. Ch. 務品質對住宅價格的影響是否會有區別。. engchi. i n U. v. 9. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(16) 第二章文獻回顧. 第三節空間自相關理論相關研究 Cliff & Ord(1973)對於空間自相關的解釋提及，若某區域的特點與其周遭區域的特點更加相似或更不相似，則該區域存在空間自相關的現象。故而，空間自相關應分為兩種情況討論：（1）假若某區域的特點與其周遭區域的差異較小，與非周遭區域的差異較大，則呈現正向空間自相關；（2）假若某區域的特點與其周遭區域的差異較大，與其非周遭區域的差異較小，則呈現負向自相關。劉擇昌、鄧煌發、黃明昭、張智雄、游柏輝(2012)以臺北市大安區住宅竊盜. 政治大犯罪案件為研究範圍，透過地理資訊系統製圖與集合性空間資料分析方法，針立對「派出所轄區」、「裡區域」、「自行制訂虛擬網格區域」等不同空間層次. ‧ 國. 學. 中犯罪空間分佈狀況與集群態樣差之異加以分析比較作為警方犯罪熱區分析之. ‧. 參考。汪佳莉、季民河、鄧中偉(2016)建立以特徵價格法為基礎的空間自相關模. y. Nat. 型，探索影響上海住宅租金空間分佈的驅動因素。其結果表明，市中心輻射對. io. sit. 上海住宅租金的影響呈現「東強西弱」的格局，地鐵網站對城市中心的租金影. er. 響較弱，對近郊的租金影響較大，而內環內租金對就業可達性最為敏感。. al. n. v i n 而此前討論便利商店與住宅價格的相關研究中，較為欠缺空間自相關問題 Ch engchi U. 的討論，本研究加入該理論的討論將有助於辨別便利商店服務品質對住宅價格的影響。. 第四節零售業態與住宅價格相關研究在過去探討零售業的相關文獻中，既有探討便利商店與線上零售商對零售業的壟斷(Aoyama, 2001;)，亦有探討便利商店的最適選址問題(Sakashita, 2000; Wood & Browne, 2007) 。而針對零售業態對住宅價格的討論， Yan Song & Jungyul Sohn(2007)的研究针对美国俄勒冈希尔斯伯勒(Hillsboro)地区探讨了零售業態空. 10. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(17) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 間可及性對獨戶(Single Family)住宅市場的影響，其運用可及性指數(Accessibility Index)的概念衡量零售業態對住宅價格影響的距離衰減效果 (Distance Decay Effect)，其研究結果指出零售業態對住宅價格的影響隨著距離的增加而減小，但其同時也表示可及性指數的局限性在於只能針對總體零售業態而非細分零售業態進行討論，同時亦無法針對鄰里型及區域型零售業態進行規模大小的討論。 Devin G.Pope & Jaren C.Pope(2015)的研究探討了沃爾瑪的開業對美國住宅成交價格的影響，有別於傳統觀念中沃爾瑪會對周圍住宅價格造成負面的邊際貢獻，其結果顯示沃爾瑪的開業對周邊 0.5 英里範圍內的住宅成交價格提供了 2%至 3%的邊際貢獻，對週邊 0.5 英里至 1 英里範圍內的住宅成交價格提供了 1%至 2%的邊. 政治大際貢獻。Myungjun Jang & Chang-Deok Kang(2015)的研究則針對首爾地區各種細分立零售業態與各住宅次級市場之間的相關性展開討論，其研究指出在不同住宅次級. ‧ 國. 學. 市場中各細分零售業態對住宅價格呈現非線性的影響，在不同住宅次級市場中零. ‧. 售業態的組合應有所區隔，其中相對於新興城市核心區與城市一二級住宅市場的. y. Nat. 負面影響，便利商店對傳統城市核心區以及住宅工業混合區的住宅價格呈現正面. io. sit. 影響。而 Chang-Deok Kang(2018)的研究比較了首爾地區同一半徑範圍內各類零售. er. 業態可及性與集中度對住宅價格的影響，其中一項結果表明，由於鄰適性大於鄰. al. n. v i n 避性，多數便利商店在社區行人步行範圍內（250 米至 750 米）能夠為住宅價格 Ch engchi U 創造相對多的溢價，居民樂於在此步行範圍內出入便利商店購買日常用品。. 第五節服務品質相關研究在零售行業中，服務品質一直是一個重要的議題。但在早期的研究中人們對這個議題甚少關注，主要仍是聚焦在零售業態數量的可及性上，但實際上，數量與服務品質應擺在一起，形成一個整體上的便利性結構(Berry, Seiders & Grewal, 2002)。一項針對連鎖速食便利商店一線服務人員為研究對象的文獻(Hurley, 1998)認. 11. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(18) 第二章文獻回顧. 為，服務人員自身的服務取向是影響速食便利商店銷售業績的一個方面。該文獻認為，優質的服務提供者其所提供的服務特徵具有一致性，其在性格上的外向表現力與親和力較一般的服務提供者更高，這使得優秀的服務人員能夠創造更高的銷售業績。同時也有文獻關注到，由於當前時代資訊和通信技術的進步，消費者對娛樂和互動零售環境越來越感興趣(Pantano &Laria, 2007)。零售行業被迫追求創新，以維持現有的消費者並吸引新的消費者。技術化的服務手段提高了零售業態的服務品質水準，其目的是藉由提升消費者的消費體驗達到促進零售業績提升的目的。. 政治大而在零售行業中，優質商品的提供也是服務品質的一種體現。隨著中國消立. 費者收入的提高與飲食習慣的改變，高質量食品的需求也正在逐步擴大。隨著. ‧ 國. 學. 中國消費者收入的增長，食品支出金額的增長速度逐漸高於食品消費數量的增. ‧. 長速度，這體現了收入較高的消費者更傾向於購買昂貴的食品。中國的食品市. y. Nat. 場正變得越來越細分，高收入家庭對品質的追求推動了價高質優類食品的銷售. io. sit. 增長(Gale & Huang, 2007)。. er. 故而，提供優質服務手段與商品已然當下零售行業不可阻擋的趨勢。在此. al. n. v i n 基礎上討論便利商店數量可及性與服務品質可及性之間的差別，能夠釐清數量 Ch engchi U 或品質對於便利商店行業的加成效果。. 第六節便利商店相關研究在近年，亦有文獻探討便利商店對住宅價格的影響(Chiang, Peng & Chang, 2015)，其運用分位數回歸(Koenker & Bassett, 1978)針對台北市的房價資料分析了住宅周邊便利商店空間分布狀況下的便利性對房價的影響。其結果發現便利商店的便利性對住宅價格處於相對低位的住宅是有影響的，但對住宅價格處於相對高位的住宅幾乎沒有影響。也就是說，在住宅價格處於相對低位的鄰里環境. 12. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(19) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 中，其對便利商店分布的疏密程度是更有偏好的，因為便利商店的便利性可以幫助居住在此類鄰里環境中的居民解決更多的問題。然而在住宅價格處於相對高位的鄰里環境中居住的人因為擁有更好的城市機動性去獲得便利商店便利性的替代品，所以便利商店分布的疏密程度對此類鄰里環境便相對沒有影響。但應要指出的是，該文獻僅通過便利商店的空間分布狀況討論便利商店可及性對住宅價格的影響，並未能夠有效釐清便利商店服務品質對住宅價格的影響。且因為成文較早，該文獻亦並未有效處理變數中所存在的空間自相關問題。故而，本研究在此基礎上運用特徵價格模型、分位數回歸模型、空間自相關模型，探討上海地區便利商店在住宅周邊不同範圍空間分布狀況下的服務品. 政治大質差異，進而探討何種範圍是分析上海地區便利商店服務品質的較適範圍，從立. 而討論上海地區便利商店對住宅價格影響力。進一步地，本研究利用得出的較. ‧ 國. 學. 適範圍探討上海地區外資與本土便利商店對住宅價格的影響差異，從而解釋便. ‧. 利商店服務品質的差異狀況對住宅價格的影響力。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 13. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(20) 第四章實證結果分析. 第三章研究方法與研究設計第一節研究設計（一）特徵價格模型本研究探討台北與上海地區內便利商店對住宅價格的影響差異以及上海地區外資與本土連鎖便利商店對住宅價格的影響差異。Sirmans et al.(2005)提到半對數模型可透過特徵係數值說明每一單位特徵的改變、百分比之變動，並可以最小化異質變異的問題。因此本研究以住宅成交總價為因變數的半對數模型進行測試，. 政治大篩選之便利商店在住宅周邊不同範圍空間分布狀況的虛擬變數作為自變數。建置立. 自變數方面考量一般住宅建物特徵、區位特徵，並加入地理資訊系統軟體(ArcGIS). 模型一如（1）式:. （1）. ‧. ‧ 國. 學. InYi = α0 + ∑ βi Xi + ∑ β′ i X ′ i + μi. y. Nat. er. io. sit. 其中Yi 為第 i 筆資料的住宅成交總價，α0 為常數項，βi Xi 為第 i 筆資料住宅連續變數的特徵屬性，β′ i X ′ i 為第 i 筆資料住宅虛擬變數的特徵屬性， μi為 i 筆資料. n. al. 的殘差項。. （2）分位數回歸模型. Ch. engchi. i n U. v. 與一般線性回歸不同，分位數回歸提供了自變數與因變數在不同分位數下的局部關係。分位數回歸能夠最大程度地減少加權狀態下的絕對殘差之和，其描繪了自變數與因變數在不同分位數下的的分布。其模型如（2）式： InYi = α0 + Xi βθ + μθi , 𝑄𝑢𝑎𝑛t θ (μθi |Xi ) = 0 （2）. 其中Yi 為第 i 筆資料的住宅成交總價，α0 為常數項，Xi βθ 為第θ分位數下住宅連續變數的特徵屬性，θ為分位數(0<θ<1)，βθ 為分位數的回歸係數，μθi為第 14. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(21) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. i 筆資料在第θ分位數下的殘差項。. （3）空間誤差模型當空間自相關問題由因變數的遺漏而產生時，其函數模型之誤差項是產生自相關問題的根源。空間自相關模型經由在函數模型中加入空間加權矩陣對某地區內所存在的空間自相關現象進行判別。假若空間誤差係數呈現顯著水準，則該地確實存在空間自相關現象，且應用空間誤差模型進行修正。其模型如（3）式： InYi = α0 + βi Xi + γi Wi + μi. （3）. 政治大其中Y 為第 i 筆資料的住宅成交總價，α 為常數項，β X 為第 i 筆資料住宅立 i. 0. i i. ‧. ‧ 國. io. sit. y. Nat. n. al. er. 殘差項。. 學. 連續變數的特徵屬性，γi 為空間誤差係數，Wi 為空間加權矩陣，μi 為 i 筆資料的. Ch. engchi. i n U. v. 15. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(22) 第四章實證結果分析. 第二節資料說明與變數選取（一）上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響的變數說明 i.. 因變數針對探討海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響，價格有總價與單價之分，然而特徵價格模型強調住宅的價格是由其所有的特徵價格所形成，且一般成交價格亦以總價方式呈現，故而本研究以住宅總價取自然對數為實證模型的因變數。自變數. 立. A. 面積：面積越大會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. 學. ‧ 國. B. 電梯：擁有電梯會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. ‧. C. 所在樓層：因資料局限性，僅有高樓層、中樓層、低樓層之區別，. y. 的總價越高，預期符號為正。. io. sit. Nat. 故將其設置為虛擬變數，並以低樓層為基準。樓層越高會使得住宅. D. 樓層總數：建築越高通常代表建築投入更多的建材成本與技術，因. er. ii.. 政治大. al. n. v i n 此總樓層數越高對不動產價格應有正面的影響(李月華，1997)。故 Ch engchi U 總樓層數越高會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. E. 屋齡：不動產建物會隨著產生折舊現象，因此屋齡越高對房間應有負面影響(林祖嘉、林素菁，1994；張金鶚，1995)。屋齡越高會使得住宅的總價越低，預期符號為負。 F. 環線區位：環線區位越核心，會使得相同面積的住宅的總價越高 (武占雲、王遠飛，2010)，故將其設置為虛擬變數，以內環內、內環到中環、中環到外環、外環外進行區分，同時以外環外為基準，預期符號為正。. 16. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(23) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. G. 有無銀行：銀行網點分布的多寡對不動產區位的鄰適性有所影響。距離銀行越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 200 公尺(王群猛、陳奉瑤，2015)內有無銀行設置虛擬變數，預期符號為正。 H. 有無醫院：住宅附近若存在醫院可提升居民之就醫便利性，距離醫院越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 1000 公尺(斯子文、石憶邵，2013；張志峰，2016)內有無醫院設置虛擬變數，預期符號為正。 I.. 有無捷運：住宅附近若有捷運可提升居民之交通便利性，距離捷運越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺(楊宗憲、蘇. 有無學校：區域內學校分布的多寡對不動產區位的鄰適性有所影. 學. ‧ 國. J.. 政治大倖慧，2011)內有無捷運設置虛擬變數，預期符號為正。立. 響。距離學校越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺. y. Nat. 正。. ‧. (楊宗憲、蘇倖慧，2011)內有無學校設置虛擬變數，預期符號為. io. sit. K. 有無公園：公園綠地的存在能夠提升住宅周遭之環境品質，距離公. n. al. er. 園越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺內有無公園. Ch. 設置虛擬變數，預期符號為正。. engchi. i n U. v. L. 住宅成交資料範圍內有無便利店：本研究參照前人研究(Chiang, Peng & Chang, 2015)設置範圍內有兩家及以上家數便利商店、範圍內有一家便利商店、範圍內沒有便利商店作為虛擬變數，並以沒有便利商店作為基準。同時本研究設置 100 公尺、200 公尺、300 公尺三種範圍對模型進行測試。範圍內便利商店家數越多代表使用設施的便利性越高，預期符號為正。. 17. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(24) 第四章實證結果分析. （二）上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響的變數說明 iii.. 因變數針對探討上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響，價格有總價與單價之分，然而特徵價格模型強調住宅的價格是由其所有的特徵價格所形成，且一般成交價格亦以總價方式呈現，故而本研究以住宅總價取自然對數為實證模型的因變數。自變數. 政治大. M. 面積：面積越大會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. 立. N. 電梯：擁有電梯會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. 學. ‧ 國. O. 所在樓層：因資料局限性，僅有高樓層、中樓層、低樓層之區別，故將其設置為虛擬變數，並以低樓層為基準。樓層越高會使得住宅. ‧. 的總價越高，預期符號為正。. Nat. sit. y. P. 樓層總數：建築越高通常代表建築投入更多的建材成本與技術，因. io. 此總樓層數越高對不動產價格應有正面的影響(李月華，1997)。故. n. al. er. iv.. i n U. v. 總樓層數越高會使得住宅的總價越高，預期符號為正。. Ch. engchi. Q. 屋齡：不動產建物會隨著產生折舊現象，因此屋齡越高對房間應有負面影響(林祖嘉、林素菁，1994；張金鶚，1995)。屋齡越高會使得住宅的總價越低，預期符號為負。 R. 環線區位：環線區位越核心，會使得相同面積的住宅的總價越高 (武占雲、王遠飛，2010)，故將其設置為虛擬變數，以內環內、內環到中環、中環到外環、外環外進行區分，同時以外環外為基準，預期符號為正。 S.. 有無銀行：銀行網點分布的多寡對不動產區位的鄰適性有所影響。距離銀行越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 200 公尺(王 18. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(25) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 群猛、陳奉瑤，2015)內有無銀行設置虛擬變數，預期符號為正。 T. 有無醫院：住宅附近若存在醫院可提升居民之就醫便利性，距離醫院越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 1000 公尺(斯子文、石憶邵，2013；張志峰，2016)內有無醫院設置虛擬變數，預期符號為正。 U. 有無捷運：住宅附近若有捷運可提升居民之交通便利性，距離捷運越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺(楊宗憲、蘇倖慧，2011)內有無捷運設置虛擬變數，預期符號為正。 V. 有無學校：區域內學校分布的多寡對不動產區位的鄰適性有所影. 政治大響。距離學校越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺立 (楊宗憲、蘇倖慧，2011)內有無學校設置虛擬變數，預期符號為. ‧ 國. 學. 正。. ‧. W. 有無公園：公園綠地的存在能夠提升住宅周遭之環境品質，距離公. y. 設置虛擬變數，預期符號為正。. io. sit. Nat. 園越近代表使用設施的便利性越高，本研究以 500 公尺內有無公園. er. X. 住宅成交資料範圍內有無本土或外資便利店：距離便利商店越近代. al. n. v i n 表使用設施的便利性越高，在實證結果部分依據上述 L 項對該變數 Ch engchi U 範圍進行選取。範圍內擁有本土或外資便利商店則代表周邊住宅居民擁有使用該設施的便利性，本研究以範圍內有無本土與外資便利商店作為虛擬變數，並以沒有便利商店作為基準，預期符號為正。. 19. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(26) 第四章實證結果分析. （三）上海地區變數敘述性統計表 3-1 上海地區變數基本統計單位. 平均值. 標準差. 最小值最大值. 總價. 元(人民幣). 4030495. 3367706. 17000. 1.08E+08. 面積. 平方公尺. 74.8836. 42.99719. 16.1. 806.17. 電梯. 34%. 0.474. 以虛擬變數處理. 高樓層. 34%. 0.475. 以虛擬變數處理. 中樓層. 38%. 0.485. 以虛擬變數處理. 樓層總數. 層. 9.7. 6.99. 1. 60. 屋齡. 年. 20.83. 10.986. 1. 60. 15%. 0.354. 以虛擬變數處理. 20%. 0.401. 以虛擬變數處理. 內環內內環到中環中環到外環. 0.496. 以虛擬變數處理. 44%. 0.496. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有無捷運. 10%. 0.298. 300 公尺內有無學校. 62%. 0.485. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有無公園. 10%. 0.3. 以虛擬變數處理. 100 公尺內有兩家及以上便利商店. 3%. 0.178. 100 公尺內有一家便利商店. 11%. 0.308. 以虛擬變數處理. y. 100 公尺內有便利商店. 14%. 0.346. 5%. 0.223. 19%. 0.389. Nat. io. 100 公尺內有外資連鎖便利商店. n. al. 200 公尺內有兩家及以上便利商店 200 公尺內有一家便利商店. Ch. 200 公尺內有便利商店. e n21%g c h i. 以虛擬變數處理. 以虛擬變數處理以虛擬變數處理以虛擬變數處理. er. ‧ 國. 300 公尺內有無醫院. 學. 43%. sit. 以虛擬變數處理. ‧. 立. 300 公尺內有無銀行. 政 25% 治 0.433 大. i n U 0.408. v. 以虛擬變數處理以虛擬變數處理. 40%. 0.489. 以虛擬變數處理. 200 公尺內有外資連鎖便利商店. 18%. 0.385. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有兩家及以上便利商店. 40%. 0.489. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有一家便利商店. 22%. 0.411. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有無便利商店. 61%. 0.487. 以虛擬變數處理. 300 公尺內有外資連鎖便利商店. 33%. 0.469. 以虛擬變數處理. 20. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(27) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 第四章實證結果分析本章節主要在探討上海地區內便利商店數量分布狀況與服務品質對住宅價格的影響。故而在第一節中，本章節首先討論上海地區內便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響，通過比較一般線性回歸模型與空間誤差模型的兩種結果排除空間自相關對實證結果的影響。其次通過分位數回歸模型，討論在不同的住宅價格區間內上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響。在第二節中，本章節進一步地討論上海地區外資與本土兩種服務品質的便. 政治大誤差模型的兩種結果排除空間自相關對實證結果的影響後，通過分位數回歸模立利商店對住宅價格影響，沿用第一節中的步驟，比較一般線性回歸模型與空間. ‧. ‧ 國. 響。. 學. 型，討論在不同的住宅價格區間內上海地區便利商店服務品質對住宅價格的影. Nat. y. 第一節上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格. er. io. al. sit. 的影響. v. n. 由表 4-1 的空間自相關檢定結果可得知，Robust LM test (Error)達到 1%以內. Ch. engchi. i n U. 的顯著，而 Robust LM test (Lag)並未達到顯著水準。故而在討論便利商店數量分布時，本研究使用空間誤差模型與一般線性回歸進行比較。且由表 4-2 的實證結果可得知，空間誤差模型的 Adjust-R²為 0.860，一般線性回歸的 Adjust-R²為 0.751，空間誤差模型的模型適配度優於一般線性回歸。且空間誤差係數γ(LAMBDA)亦達到 1%以內的顯著水準，顯示該模型確實存在空間自相關現象，理應進行修正。故而本研究著重使用空間誤差模型下的實證結果對「上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響」進行說明。在控制變數方面，絕大部分自變數皆達到 1%以內的顯著水準。在重點變數方面，空間誤差模型下「300 公尺內有兩家及以上便利商店」 21. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(28) 第四章實證結果分析. 與「300 公尺內有一家便利商店」的係數值分別達到 0.035 與 0.034，皆達到 1% 以內的顯著水準，故而在此模型下，300 公尺內有兩家及以上便利商店會使住宅的平均總價上升 3.5%，300 公尺內有一家便利商店會使住宅的平均總價上升 3.4%。雖然後者大於前者，符合預期，但在空間誤差模型下「300 公尺內有兩家及以上便利商店」與「300 公尺內有一家便利商店」對住宅價格的影響並無太大區別，顯示住宅 300 公尺範圍內存有便利商店會對住宅價格有所影響，但 300 公尺內便利商店數量分布的多寡對於住宅價格影響甚微。. 表 4-1 便利商店數量分布下的空間自相關檢定. 政治大一般線性回歸. 立. 空間延遲係數. 0.620***. 學. LM test (Lag). 空間誤差模型. 0.002***. ‧ 國. 空間誤差係數. 空間延遲模型. 26.501*** 3.117. LM test (Error). 7160.170***. Robust LM test (Error). ‧. Robust LM test (Lag). 7136.787***. n. al. er. io. sit. y. Nat. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. Ch. engchi. i n U. v. 22. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(29) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 表 4-2 便利商店數量分布下的一般線性回歸與空間誤差模型變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 一般線性回歸. 空間誤差模型. (截距項). 14.151. 1208.74. 14.254. 974.05. 面積. 0.008. 129.91***. 0.007. 126.26***. 電梯. 0.107. 12.21***. 0.054. 6.16***. 高樓層. -0.010. -1.57. -0.007. -1.66*. 中樓層. 0.018. 2.92***. 0.020. 4.45***. 樓層總數. 0.005. 8.67***. 0.004. 6.78***. 屋齡. -0.009. -28.11***. -0.012. -27.79***. 內環內. 0.599. 61.93***. 0.630. 47.68***. 內環到中環. 0.471. 64.62***. 0.507. 46.43***. 政治大. 中環到外環. 45.43***. 0.329. 32.02***. -0.017. -2.61***. 0.008. 0.90. 0.025. 4.45***. 0.027. 3.20***. 0.070. 11.2***. 0.065. 7.10***. 500 公尺內有無學校. 0.098. 13.2***. 500 公尺內有無公園. 0.010. 300 公尺內有兩家及以上便利商店 300 公尺內有一家便利商店. 立. Adjust-R². io. 樣本數. 7.34***. 1.63. 0.007. 0.82. 0.022. 3.29***. 0.035. 3.57***. 0.016. 2.38**. 0.034. 3.35***. 0.620. 95.48***. y. Nat. LAMBDA. 0.085. ‧. ‧ 國. 500 公尺內有無捷運. sit. 1000 公尺內有無醫院. 0.751. n. al. 12776. 0.860 12776. er. 200 公尺內有無銀行. 學. 0.294. i n U. v. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. Ch. engchi. 23. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(30) 第四章實證結果分析. 進一步地，本研究運用分位數回歸的方法對「上海地區便利商店數量分布狀況對住宅價格的影響」進行討論。由表 4-3、表 4-4 與圖 4-1 的結果可知，在 10%至 30%的住宅價格區間內，重點變數「300 公尺內有兩家及以上便利商店」呈現良好的正向顯著，在 10%的住宅區間內，重點變數「300 公尺內有一家便利商店」呈現良好的正向顯著。該結果顯示，便利商店對位於價格區間相對低位的住宅而言存在良好的正向邊際貢獻。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 4-1 便利商店數量分布下的分位數回歸模型. ‧. n. al. er. io. sit. Nat. 右：「300 公尺內有一家便利商店」. y. 左：「300 公尺內有兩家及以上便利商店」. Ch. engchi. i n U. v. 24. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(31) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 表 4-3 便利商店數量分布下的分位數回歸模型之一變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. 一般線性回歸. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 住宅價格 10%區間內. 住宅價格 20%區間內. 住宅價格 30%區間內. 住宅價格 40%區間內. (截距項). 14.151. 1208.74. 13.772. 490.34. 13.922. 910.1. 13.961. 1075.5. 14.001. 1120.08. 面積. 0.008. 129.91***. 0.008. 52.61***. 0.009. 108.47***. 0.010. 138.75***. 0.010. 152.65***. 電梯. 0.107. 12.21***. 0.121. 5.78***. 0.112. 9.83***. 0.098. 10.08***. 0.078. 8.32***. 高樓層. -0.010. -1.57. -0.62. -0.017. -2.09**. -0.021. -3.11***. -0.025. -3.78***. 中樓層. 0.018. 2.92***. 0.010. 0.67. 0.017. 2.15**. 0.017. 2.59***. 0.020. 3.07***. 樓層總數. 0.005. 8.67***. 0.006. 4.36***. 0.005. 6.5***. 0.004. 6.61***. 0.004. 6.03***. 屋齡. -0.009. -28.11***. -0.007. -9.38***. -0.008. -20.15***. -0.008. -22.71***. -0.008. -23.6***. 內環內. 0.599. 61.93***. 0.598. 25.79***. 0.605. 47.86***. 0.601. 56.07***. 0.597. 57.8***. 內環到中環. 0.471. 64.62***. 0.528. 30.23***. 0.513. 53.9***. 0.494. 61.21***. 0.472. 60.74***. 中環到外環. 0.294. 45.43***. 23.95***. 0.328. 38.78***. 0.314. 43.71***. 0.299. 43.19***. 200 公尺內有無銀行. -0.017. Nat. 0.372. -2.61***. -0.027. -1.73*. -0.029. -3.41***. -0.022. -3.06***. -0.013. -1.92*. 1000 公尺內有無醫院. 0.025. 4.45***. 0.029. 2.1**. 0.024. 3.25***. 0.024. 3.82***. 0.024. 3.91***. 500 公尺內有無捷運. 0.070. 11.2***. 0.042. 2.8***. 0.066. 8.12***. 0.070. 10.09***. 0.066. 9.9***. 500 公尺內有無學校. 0.098. 13.2***. 9.62***. 0.083. 10.01***. 0.085. 10.69***. 500 公尺內有無公園. 0.010. 1.63. -0.001. 300 公尺內有兩家及以上便利商店. 0.022. 3.29***. 300 公尺內有一家便利商店. 0.016. 2.38**. n. Ch. 0.115. engchi U. sit. y. ‧. io. al. 學. ‧ 國. -0.009. er. 立. 政治大. v ni. 6.44***. 0.094. -0.09. -0.001. -0.11. -0.005. -0.75. -0.006. -0.93. 0.048. 2.99***. 0.019. 2.2**. 0.014. 1.91*. 0.007. 1.03. 0.055. 3.38***. 0.002. 0.27. -0.005. -0.63. -0.001. -0.15. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. 25. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(32) 第四章實證結果分析. 表 4-4 便利商店數量分布下的分位數回歸模型之二變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 住宅價格 50%區間內. 住宅價格 60%區間內. 住宅價格 70%區間內. 住宅價格 80%區間內. 住宅價格 90%區間內. (截距項). 14.049. 1276.02. 14.084. 1311.04. 14.116. 1389.29. 14.150. 1221.56. 14.210. 1014.38. 面積. 0.010. 179.51***. 0.011. 188.64***. 0.011. 204.22***. 0.011. 184.5***. 0.012. 158.39***. 電梯. 0.063. 7.62***. 0.058. 7.26***. 0.060. 7.87***. 0.061. 7.01***. 0.071. 6.81***. 高樓層. -0.021. -3.68***. -3.06***. -0.016. -2.98***. -0.013. -2.14**. -0.012. -1.65*. 中樓層. 0.018. 3.15***. 0.020. 3.56***. 0.017. 3.33***. 0.022. 3.64***. 0.016. 2.17**. 樓層總數. 0.004. 6.37***. 0.003. 6.35***. 0.003. 6.41***. 0.003. 4.46***. 0.002. 2.3**. 屋齡. -0.008. -26.43***. -0.008. -25.95***. -0.007. -25.87***. -0.007. -22.42***. -0.007. -17.28***. 內環內. 0.585. 64.38***. 0.591. 66.57***. 0.590. 70.34***. 0.611. 63.87***. 0.619. 53.48***. 內環到中環. 0.448. 65.32***. 0.436. 65.18***. 0.423. 66.84***. 0.427. 59.18***. 0.421. 48.28***. 中環到外環. 0.279. 45.73***. 44.92***. 0.250. 44.55***. 0.241. 37.64***. 0.212. 27.41***. 200 公尺內有無銀行. -0.003. Nat. 0.267. -0.51. -0.004. -0.63. 0.003. 0.57. -0.002. -0.35. -0.007. -0.85. 1000 公尺內有無醫院. 0.023. 4.28***. 0.020. 3.84***. 0.022. 4.52***. 0.021. 3.8***. 0.024. 3.58***. 500 公尺內有無捷運. 0.067. 11.39***. 0.065. 11.42***. 0.074. 13.68***. 0.069. 11.18***. 0.054. 7.2***. 500 公尺內有無學校. 0.076. 10.79***. 9.5***. 0.062. 8.46***. 0.066. 7.43***. 500 公尺內有無公園. 0.001. 0.12. 0.009. 300 公尺內有兩家及以上便利商店. 0.007. 1.14. 300 公尺內有一家便利商店. 0.002. 0.27. n. Ch. 0.066. engchi U. sit. y. ‧. io. al. 學. ‧ 國. -0.017. er. 立. 政治大. v ni. 9.71***. 0.061. 1.67*. 0.021. 4.03***. 0.034. 5.7***. 0.047. 6.52***. 0.010. 1.55. 0.002. 0.3. 0.001. 0.2. -0.014. -1.8. 0.001. 0.18. -0.005. -0.9. -0.014. -2.06**. -0.025. -3.05***. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零. 26. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(33) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 第二節上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響由表 4-5 的空間自相關檢定結果可得知，Robust LM test (Error)達到 1%以內的顯著，而 Robust LM test (Lag)並未達到顯著水準。故而在討論便利商店服務品質時，本研究同樣使用空間誤差模型與一般線性回歸進行比較。且由表 4-6 的實證結果可得知，空間誤差模型的 Adjust-R²為 0.860，一般線性回歸的 Adjust-R²為 0.752，空間誤差模型的模型適配度優於一般線性回歸。且空間誤差係數γ(LAMBDA)亦達到 1%以內的顯著水準，顯示該模型確實存在空. 政治大. 間自相關現象，理應進行修正。故而本研究著重使用空間誤差模型下的實證結. 立. 果對「上海地區便利商店服務品質狀況對住宅價格的影響」進行說明。. ‧ 國. 學. 在控制變數方面，絕大部分自變數皆達到 1%以內的顯著水準。在重點變數方面，空間誤差模型下「300 公尺內有本土便利商店」與「300. ‧. 公尺內有外資便利商店」的係數值分別為 -0.001 與 0.041，但僅有「300 公尺內. Nat. sit. y. 有外資便利商店」達到 1%以內的顯著水準，故而在此模型下，300 公尺內有本. n. al. er. io. 土便利商店對住宅的平均總價不存在顯著影響，300 公尺內有外資便利商店會. i n U. v. 使住宅的平均總價上升 4.1%。外資便利商店存在顯著影響，符合預期，顯示上. Ch. engchi. 海地區內便利商店對住宅價格的影響主要來自於服務品質較好的外資連鎖便利商店。表 4-5 便利商店服務品質下的空間自相關檢定一般線性回歸空間延遲係數. 空間延遲模型. 空間誤差模型. 0.002***. 空間誤差係數. 0.619***. LM test (Lag). 26.165***. Robust LM test (Lag). 3.052. LM test (Error). 7122.618***. Robust LM test (Error). 7099.506***. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. 27. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(34) 第四章實證結果分析. 表 4-6 便利商店服務品質下的一般線性回歸與空間誤差模型變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 一般線性回歸. 空間誤差模型. (截距項). 14.152. 1214.7. 14.256. 978.73. 面積. 0.008. 129.88***. 0.007. 126.12***. 電梯. 0.106. 12.12***. 0.053. 6.15***. 高樓層. -0.009. -1.51. -0.007. -1.61. 中樓層. 0.018. 2.94***. 0.020. 4.45***. 樓層總數. 0.005. 8.83***. 0.004. 6.82***. 屋齡. -0.009. -28.09***. -0.012. -27.79***. 內環內. 0.594. 61.39***. 0.628. 47.55***. 內環到中環. 0.469. 64.58***. 0.508. 46.67***. 中環到外環. 政治大. 45.72***. 0.331. 32.35***. -0.020. -3.07***. 0.006. 0.62. 0.025. 4.41***. 0.029. 3.37***. 0.067. 10.8***. 0.064. 7.04***. 500 公尺內有無學校. 0.102. 13.73***. 500 公尺內有無公園. 0.008. 300 公尺內有本土便利商店 300 公尺內有外資便利商店. 立. Adjust-R². io. 樣本數. 7.95***. 1.36. 0.006. 0.69. -0.007. -1.19. -0.001. -0.11. 0.042. 7.19***. 0.041. 4.78***. 0.619. 94.99***. y. Nat. LAMBDA. 0.091. ‧. ‧ 國. 500 公尺內有無捷運. sit. 1000 公尺內有無醫院. 0.752. n. al. 12776. 0.860 12776. er. 200 公尺內有無銀行. 學. 0.296. i n U. v. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. Ch. engchi. 28. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(35) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 進一步地，本研究運用分位數回歸的方法對「上海地區便利商店服務質量狀況對住宅價格的影響」進行討論。由表 4-7、表 4-8 與圖 4-2 的結果可知，在 20%至 90%的住宅價格區間內，重點變數「300 公尺內有外資便利商店」呈現良好的正向顯著，反映外資連鎖便利商店對絕大部分的住宅呈現良好的正向邊際貢獻，且此邊際貢獻在整體上因住宅價格的上升而下降，與 Chiang, Peng & Chang(2015)文獻中住宅價格處於相對高位的鄰里環境中居住的人因為擁有更好的城市機動性去獲得便利商店便利性的替代品的理論相似，符合預期。反觀重點變數「300 公尺內有本土便利商店」在絕大多數的住宅價格區間內呈現負向顯著，此一結果更加印證了前述提. 政治大及之「上海地區內便利商店對住宅價格的影響主要來自於服務品質較好的外資立連鎖便利商店」的說法。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-2 便利商店服務品質下的分位數回歸模型左：「300 公尺內有本土便利商店」右：「300 公尺內有外資便利商店」. 29. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(36) 第四章實證結果分析. 表 4-7 便利商店服務品質下的分位數回歸模型之一變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. 一般線性回歸. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 住宅價格 10%區間內. 住宅價格 20%區間內. 住宅價格 30%區間內. 住宅價格 40%區間內. (截距項). 14.152. 1214.7. 13.773. 476.53. 13.919. 883.8. 13.963. 1098.77. 14.004. 1087.47. 面積. 0.008. 129.88***. 0.008. 51.03***. 0.009. 104.44***. 0.010. 141.04***. 0.010. 146.78***. 電梯. 0.106. 12.12***. 0.134. 6.21***. 0.108. 9.15***. 0.095. 9.95***. 0.080. 8.28***. 高樓層. -0.009. -1.51. -0.009. -0.6. -0.017. -2.03**. -0.021. -3.14***. -0.023. -3.43***. 中樓層. 0.018. 2.94***. 0.010. 0.7. 0.016. 2.01**. 0.017. 2.65***. 0.019. 2.86***. 樓層總數. 0.005. 8.83***. 0.006. 3.87***. 0.005. 6.93***. 0.004. 6.88***. 0.004. 5.58***. 屋齡. -0.009. -28.09***. -0.007. -9.13***. -0.008. -18.97***. -0.008. -23.39***. -0.008. -22.79***. 內環內. 0.594. 61.39***. 0.592. 24.65***. 0.601. 45.99***. 0.597. 56.57***. 0.590. 55.2***. 內環到中環. 0.469. 64.58***. 0.525. 29.12***. 0.508. 51.75***. 0.493. 62.15***. 0.472. 58.73***. 中環到外環. 0.296. 45.72***. 0.373. 23.23***. 0.331. 37.9***. 0.315. 44.59***. 0.299. 41.81***. 200 公尺內有無銀行. -0.020. -3.07***. -0.029. -1.81*. -0.028. -3.28***. -0.023. -3.35***. -0.016. -2.27**. 1000 公尺內有無醫院. 0.025. 4.41***. 0.029. 2.06**. 0.029. 3.76***. 0.024. 3.88***. 0.026. 4.12***. 500 公尺內有無捷運. 0.067. 10.8***. 3.07***. 0.061. 7.3***. 0.068. 10.04***. 0.064. 9.3***. 500 公尺內有無學校. 0.102. 13.73***. 0.131. 9.75***. 0.087. 10.77***. 0.088. 10.77***. 500 公尺內有無公園. 0.008. 1.36. -0.003. 300 公尺內有本土便利商店. -0.007. -1.19. 300 公尺內有外資便利商店. 0.042. 7.19***. n. engchi U. y. sit. er. io. Ch. ‧. Nat. al. 0.047. 學. ‧ 國. 立. 政治大. v ni. 7.17***. 0.098. -0.2. -0.007. -0.91. -0.008. -1.24. -0.009. -1.32. 0.023. 1.68*. -0.013. -1.74*. -0.016. -2.59***. -0.016. -2.57**. 0.021. 1.47. 0.036. 4.59***. 0.040. 6.32***. 0.030. 4.61***. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零。. 30. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(37) 便利商店數量與服務品質對住宅價格的影響. 表 4-8 便利商店服務品質下的分位數回歸模型之二變數名稱. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 估計係數. T值. 住宅價格 50%區間內. 住宅價格 60%區間內. 住宅價格 70%區間內. 住宅價格 80%區間內. 住宅價格 90%區間內. (截距項). 14.050. 1278.44. 14.080. 1342.48. 14.107. 1402.55. 14.146. 1261.86. 14.208. 998.44. 面積. 0.010. 179.09***. 0.011. 192.97***. 0.011. 206.47***. 0.011. 189.9***. 0.012. 154.76***. 電梯. 0.065. 7.91***. 0.056. 7.18***. 0.059. 7.91***. 0.063. 7.46***. 0.071. 6.69***. 高樓層. -0.022. -3.77***. -0.016. -2.84***. -0.013. -2.49**. -0.015. -2.57**. -0.013. -1.72*. 中樓層. 0.018. 3.1***. 0.021. 3.79***. 0.020. 3.89***. 0.019. 3.27***. 0.017. 2.37***. 樓層總數. 0.003. 6.07***. 0.004. 6.69***. 0.003. 6.41***. 0.003. 4.78***. 0.002. 2.43***. 屋齡. -0.008. -25.74***. -0.008. -26.7***. -0.007. -25.52***. -0.007. -22.37***. -0.006. -16.83***. 內環內. 0.581. 63.61***. 0.583. 66.9***. 0.584. 69.96***. 0.606. 65.11***. 0.610. 51.64***. 內環到中環. 0.447. 65.15***. 0.435. 66.41***. 0.422. 67.2***. 0.426. 60.9***. 0.418. 47.04***. 中環到外環. 0.277. 45.49***. 0.268. 46.06***. 0.254. 45.45***. 0.240. 38.6***. 0.213. 27***. 200 公尺內有無銀行. -0.006. -1.06. -0.004. -0.66. 0.002. 0.44. -0.004. -0.63. -0.010. -1.26. 1000 公尺內有無醫院. 0.022. 4.09***. 0.019. 3.77***. 0.022. 4.44***. 0.021. 3.9***. 0.021. 3.04***. 500 公尺內有無捷運. 0.064. 10.96***. n. 11.82***. 0.073. 13.49***. 0.068. 11.26***. 0.051. 6.69***. 500 公尺內有無學校. 0.076. 10.87***. 0.070. 9.62***. 0.062. 8.77***. 0.069. 7.64***. 500 公尺內有無公園. -0.002. -0.29. 0.009. 300 公尺內有本土便利商店. -0.012. -2.23**. 300 公尺內有外資便利商店. 0.031. 5.63***. engchi U. y. sit. er. io. Ch. ‧. Nat. al. 0.066. 學. ‧ 國. 立. 政治大. v ni. 10.47***. 0.061. 1.65**. 0.020. 3.9***. 0.036. 6.13***. 0.046. 6.22***. -0.011. -2.22**. -0.017. -3.5***. -0.018. -3.29***. -0.022. -3.27***. 0.032. 6.19***. 0.024. 4.89***. 0.024. 4.22***. 0.018. 2.52**. 註：***、**、*分別代表在 1%、5%與 10%的顯著水準下，該變數顯著異於零. 31. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(38) 第五章結論上海作為中國大陸經濟最為發達的城市之一，其在零售行業內所扮演的引領角色不容忽視。而在愈演愈烈的「新零售」浪潮下，便利商店作為鄰里間的重要零售通路愈發受到經營者與消費者的重視。探討上海地區便利商店服務品質對住宅價格的影響，有利於釐清便利商店經年迭代後，其服務品質的演變在當下存在的真實意義。而針對外資與本土兩種連鎖便利商店的討論，則又區分了不同經營品類下便利商店服務品質的重要程度。. 政治大. 根據實證結果發現在上海地區住宅周邊 300 公尺範圍為便利商店可及性的延伸範圍。. 立. ‧ 國. 學. 從便利商店數量分布狀況的角度而言，上海地區住宅周邊 300 公尺範圍內，存在便利商店會對住宅的平均總價提供良好的正向邊際貢獻。但住宅周邊. ‧. 300 公尺範圍內，存在一家便利商店與存在兩家及兩家以上便利商店對住宅平. sit. y. Nat. 均總價的提升並沒有顯著區別。該結果顯示，住宅周邊便利商店數量的多寡，. io. 相對低位的住宅而言存在良好的正向邊際貢獻。. al. er. 並不直接影響住宅價格。且從數量分布的角度而言，便利商店對位於價格區間. n. v i n Ch 從便利商店服務品質狀況的角度而言，上海地區住宅周邊 300 公尺範圍 engchi U. 內，存在外資便利商店會對住宅的平均總價提供良好的正向邊際貢獻。但住宅周邊 300 公尺範圍內，存在本土便利商店對住宅平均總價提升並沒有幫助。該結果顯示，外資便利商店對住宅價格的影響顯著優於本土便利商店，顯現服務品質對於品牌便利商店的重要性。且從服務品質的角度而言，外資便利商店對絕大多數住宅的平均價格皆提供良好的正向邊際貢獻，顯現不論在何等的住宅價格區間裡，服務品質好的便利商店皆有其存在的理由。由此可見，在便利商店對住宅價格的影響上，數量問題並不是一個關鍵問題。住宅周邊便利商店所提供的服務品質才是便利商店對住宅價格影響的關鍵 32. DOI:10.6814/NCCU201901208.

(39) 所在。因此，本研究在實證的基礎上，倡導連鎖便利商店品牌在現有基礎上進行服務品類與品質的迭代創新，在拓展自身業務深度的同時，為周邊社區居民提供更加多樣化的零售與服務。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 33. DOI:10.6814/NCCU201901208.

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(41) 二、英文參考文獻 Chiang, Y.H., Peng, T, C., & Chang, C. O., 2015. The nonlinear effect of convenience stores on residential property prices: A case study of Taipei, Taiwan. Habitat International, 46, 82-90. Rosen, S., 1974. Hedonic prices and implicit markets: product differentiation in pure competition. The Journal of Political Economy, 82(1), 34-55. DR Haurin & D Brasington, 1996. School Quality and Real House Prices: Inter- and Intrametropolitan Effects. Journal of Housing economics, Volume 5, Issue 4, 351368. Hoshino, T., & Kuriyama, K., 2010. Measuring the benefits of neighbourhood park amenities: application and comparison of spatial hedonic approaches. Environmental and Resource Economics, 45(3), 429-444. Do, A. Q., Wilbur, R. W., & Short, J. L., 1994. An empirical examination of the. 政治大 externalities of neighborhood 立 churches on housing values. The Journal of Real ‧. ‧ 國. 學. Estate Finance and Economics, 9(2), 127-136. Carroll, T. M., Clauretie, T. M., & Jensen, J., 1996. Living next to godliness: residential property values and churches. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 12(3), 319-330. Kiel, K., & McClain, K., 1995. Property prices during siting decision stages: the case of an incinerator from rumor through operation. Journal of Environmental. y. Nat. sit. n. al. er. io. Economics and Management, 28(2), 241-255. Kohlhase, J. E., 1991. The impact of toxic waste sites on housing values. Journal of Urban Economics, 30(1), 1-26. Groothuis, P. A., & Miller, G., 1994. Locating hazardous waste facilities: the influence of NIMBY beliefs. American Journal of Economics and Sociology, 53(3), 335-346. Nelson, A., Genereux, J., & Genereux, M., 1992. Price effects of landfills on house values. Land Economics, 359-365. Aoyama, Y., 2001. Structural foundations for e-commerce adoption: a comparative organization of retail trade between Japan and the United States. Urban Geography, 22(2), 130-153. Sakashita, N., 2000. An economic analysis of convenience-store location. Urban Studies,. Ch. engchi. i n U. v. 37(3), 471-479. Devin G. Pope & Jaren C. Pope,2015. When Walmart comes to town: Always low housing prices? Always? Journal of Urban Economics, Volume 87, 1-13. Koenker, R., & Bassett, G., 1978. Regression quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. Stacy Sirmans, David Macpherson, and Emily Zietz, 2005. The Composition of Hedonic Pricing Models. Journal of Real Estate Literature: 2005, Vol. 13, No. 1, pp. 1-44. 35. DOI:10.6814/NCCU201901208.

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