住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究—以高雄市為例

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(1)國立屏東商業技術學院不動產經營系（所）碩士論文. 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究—以高雄市為例 Strategy research on the best attribute positioning and house distribution rate for the residential building ─ take Kaohsiung City as an example. 指導教授：黃名義研究生：鄭秋雪. 中華民國. 九十七. 年. 七. 月.

(2) Strategy research on the best attribute positioning and house distribution rate for the residential building ─ take Kaohsiung City as an example. Advisor： Dr. Ming-Yi Huang By： Cheng ,Chiu-Hsueh. A Thesis Submitted to the Graduate Program of Real Estate Management In Partial Fulfillment of the Requirements For the Degree of Master of Business Administration National Pingtung Institute of Commerce. Pingtung, Taiwan, R.O.C. July , 2008.

(3) 國立屏東商業技術學院不動產經營系（所）碩士論文. 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究—以高雄市為例 Strategy research on the best attribute positioning and house distribution rate for the residential building ─ take Kaohsiung City as an example. 指導教授：黃名義研究生：鄭秋雪. 中華民國. 九十七. 年. 七. 月.

(4) Strategy research on the best attribute positioning and house distribution rate for the residential building ─ take Kaohsiung City as an example. Advisor： Dr. Ming-Yi Huang By： Cheng ,Chiu-Hsueh. A Thesis Submitted to the Graduate Program of Real Estate Management In Partial Fulfillment of the Requirements For the Degree of Master of Business Administration National Pingtung Institute of Commerce. Pingtung, Taiwan, R.O.C. July , 2008.

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(7) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 摘要產品定位(position)是行銷策略中重要的一環，準確的產品定位能使產品在最短的時間內去化，但在過去住宅產品定位分析研究中，對於產品銷售去化時間、不同次市場之產品組合與房數配比如何決定？鮮少被加以詳細討論，而實務上建商常以經驗法則採取追隨策略來進行產品定位，缺乏嚴謹之科學論證。是以針對不同地區、條件之開發案，其主力房數應如何決定？房數配比應是多少？便成為本文研究之重點。本研究以民國 90 至 95 年高雄市新推案住宅大樓為研究對象，共計有 192 個案；本文以多元迴歸模型、卡方檢定與集群分析探討產品去化時間與實質屬性組合間的因果關係，以及找出產品目標市場之典型房數配比及運用建議。研究發現當區位愈佳、主力面積適中、總戶數(規模)愈少、公設比愈低、車位配比愈高時，產品去化時間愈快；另外在運用推案房數配比定位策略上，當區位屬性優良、戶數少及建商體質穩健之下，以換屋族為主力之四房房數配比策略為佳；當面積小，總戶數少時則以頂客族二房房數配比策略為宜；而一般性保守之主流策略則是以首購族三房房數配比之典型住宅為最佳之策略。. 關鍵字：產品定位、實質屬性、住宅、房數配比. -I-.

(8) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. Abstract Product positioning is one of the important sales marketing strategies. An accurate product positioning can sell products well in a short time. But, in the past analysis research of residential product positioning, it was seldom discussed in details on products’ selling time and on how to decide product combination for different secondary markets and house distribution ratio. Practically, the constructers follow their experience principle to do the product positioning, which lacks of science proof. Therefore, it is the main focus of this research to find out how to decide the house main force and house distribution ratio for those developing projects for different locations and conditions. This research has taken 192 cases of residential buildings in Kaohsiung between 2001 and 2006 as an investigating object. This research is using Multiple regression model, Chi-squared and Cluster analysis to probe the cause and effect between the product selling time and the substantial attribution combination, and to find out the best house distribution ratio for product positioning planning. This research has found that the products’ selling time becomes much shorter when the location is better, the main area is proper, the total houses (scope) is less, the public area is less and the parking lot ratio is higher. Additionally, according to constructers’ positioning strategy of house distribution ratio, if the location is good, area is big, houses are not many and constructer is steady, it is the best strategy to focus on 4-room house distribution ratio for second house people. If area is not big and total houses are not many, it is a proper strategy to focus on 2-room house distribution ratio for DINK. For a general conservative strategy, it is better to focus on typical 3-room house distribution ratio for first-purchasing people.. Key words: product positioning 、 substantial attribution 、 residence 、 house distribution rate. -II-.

(9) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 謝. 誌. 人生有許多轉折，幸運的是我的轉折處總是貴人處處、暖意滿滿，失業不再是挫折，而是調整工作方向的契機，生命中雖然失去一些也得到一些，進入研究所就讀是我所得到的、令人雀躍的欣喜之一。這二年對身兼數職的我而言，身體是勞累的、但精神是愉悅的，因為在課堂中可以領會教授的傳承、可以放肆地提出幼稚想法與教授們論辯，可以與同學們一起準備考試與報告，生活充實緊湊卻十分有趣。有幸地在埋首苦讀估價師專技高考之際，認識我的指導教授黃名義老師，他在不動產投資與市場分析領域非常熟稔，因為他的指導我幸運地取得該科高分成績，並通過估價師證照考試。黃老師為人謙沖溫和但治學嚴謹，邏輯力超強、學識豐富的他，在指導我論文編寫過程中，常要從我不同的方向發想，要兼顧理論與實務又要掌握文章承轉的合理性，在論文完成之際對他真是充滿感謝，此外朱南玉老師、楊宗憲老師多次的建議與指正，尤其楊老師在關於不動產市場與產品規劃上的不吝指導，對我幫助很大，衷心地感謝你們。所內教授們個個菁英，因為機緣具足，有幸得聞鄭主任博文老師、白金安老師、賴碧瑩老師、李春長老師、呂宗潁老師課堂上精闢的講解、前瞻的專業引領，終於得以窺其堂奧，讓我對不動產有更多面向的了解，謝謝你們。研究所二年的磨鍊，因為有永彩在課業上不時的提醒與幫助，小馬、文憲及靜尹在多變量上的指導，文郁、怡惠、作君、治勳、雅婷、惠瑜及小董的陪伴，日子過的充實又快樂，永遠難忘同窗共讀一起吃麵吃冰的回憶。論文的完成還要感謝江廈廣告陳董事長合佳先生、聯捷建設鄭總經理勝文先. -III-.

(10) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 生，龍登廣告吳經理旺昇先生，謝謝你們資料的提供及產品定位與市場專業實務上的協助，感謝高雄市府地政處資訊中心陳主任及淑貞、地價科長官們及五所的地價同仁們，感謝你們友情的支持讓我能順利地完成資料的蒐集，這些資料是我完成論文實證很重要的一部份。學院建設李董事長孟賢先生與夫人是我一路跌跌撞撞、走出無知的青澀歲月中最大的貴人，李董的智慧睿言常讓我有醍醐灌頂的醒悟；我的知己好友白蓉在自身忙的不可開交的業務之外，偶爾還要幫我加油打氣、充當我的垃圾桶，讓我即使處在低落的情緒中也從未感受到孤獨無助，你們是我一生的好友。我的寶貝湘婷與暐傑，在媽媽就學期間充份發揮獨立自主的精神，一同分擔家務幫了我很大的忙，感謝老公、媽媽及家翁的支持，所有家人的鼓勵，過去這混亂卻難忘的二年裡接受了太多人的幫忙，除了感謝也衷心地祝福大家身體健康，喜樂常在。. 鄭秋雪謹致於國立屏東商業技術學院不動產經營所碩士班中華民國九十七年七月. -IV-.

(11) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 目錄摘要............................................................................................................I. Abstract................................................................................................... II 謝誌......................................................................................................... Ⅲ 目錄......................................................................................................... Ⅴ 圖目錄..................................................................................................... Ⅶ 表目錄..................................................................................................... Ⅷ 第一章. 緒論........................................................................................... 1. 第一節研究背景與動機 ........................................................................ 1 第二節研究目的 .................................................................................... 5 第三節研究範圍與限制 ........................................................................ 7 第四節研究流程 .................................................................................... 8. 第二章. 理論基礎、文獻回顧與研究假設 ............................................9. 第一節產品屬性理論 ............................................................................ 9 第二節市場區隔與細分文獻 .............................................................. 13 第三節產品定位與典型住宅相關文獻 .............................................. 19 -V-.

(12) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第四節研究假設 .................................................................................. 25. 第三章. 研究方法 ................................................................................ 28. 第一節研究架構 .................................................................................. 28 第二節集群分析 .................................................................................. 30 第三節卡方檢驗 .................................................................................. 33 第四節多元迴歸分析 .......................................................................... 38. 第四章. 實證結果分析 ........................................................................ 51. 第一節描述性統計資料 ...................................................................... 51 第二節市場區隔與典型房數配比分群 .............................................. 53 第三節房數配比策略運用分析 .......................................................... 56 第四節實質屬性組合與銷售去化時間 .............................................. 66. 第五章. 結論與建議 ............................................................................ 70. 第一節結論 .......................................................................................... 70 第二節建議 .......................................................................................... 72. 參考文獻................................................................................................. 73. -VI-.

(13) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 圖目錄圖 1-4-1 研究流程圖............................................................................... 8. 圖 2-3-1 建設公司產品定位決策流程圖 ............................................ 20. 圖 3-3-1 研究架構圖............................................................................. 29. -VII-.

(14) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 表目錄表 3-4-1 變數符號表............................................................................. 50 表 4-1-1 樣本描述性資料統計表 ........................................................ 51 表 4-2-1 房數配比分群觀察表 ............................................................ 54 表 4-2-2 房數配比分群表 .................................................................... 55 表 4-2-3 典型主力價位表 .................................................................... 55 表 4-3-1 基地位於南、北高雄與房數配比策略運用之卡方檢定 .... 57 表 4-3-2 基地位置優劣與房數配比策略運用之卡方檢定 ................ 58 表 4-3-3 價位分組與房數配比策略運用之卡方檢定 ........................ 59 表 4-3-4 戶數規模分組與房數配比策略運用之卡方檢定 ................ 59 表 4-3-5 景氣分組與房數配比策略運用之卡方檢定 ........................ 60 表 4-3-6 所得分組與房數配比策略運用之卡方檢定 ........................ 61 表 4-3-7 基地位置都會發展程度與房數配比策略運用之卡方檢定 62 表 4-3-8 可能購屋年齡人口量與房數配比策略運用之卡方檢定 .... 63 表 4-3-9 建商類型與房數配比策略運用之卡方檢定 ........................ 63 表 4-3-10 次市場房數配比策略運用表 ................................................ 65 表 4-4-1 多元迴歸分析表 .................................................................... 67. -VIII-.

(15) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第一章緒論第一節研究背景與動機產品定位(position)是行銷策略中重要的一環，準確的產品定位能使產品在最短的時間內去化，以避免形成空屋、餘屋問題，根據行政院主計處（2000）統計，截至民國 90 年台閩地區無人居住的空屋有 123 萬戶1，又住展雜誌發布在民國 97 年 1 月的餘屋量調查，95 至 96 年底，北台灣五大區塊的餘屋量累計有 76,478 戶，累計未賣出的餘屋金額有 7,415 億元。依此類推，民國 97 年全年的餘屋量將破 10 萬戶、1 兆元大關2。空、餘屋所累積的資本造成社會及國家在經濟發展上極大的威脅。過去文獻研究就該問題提出許多建議解決之道，例如補貼房價、低利貸款及調整供給量等方式。亦有學者認為從新成屋流量市場面向探究該問題，即在於餘屋量太多，而餘屋過多則起因於建商產品本身不符合消費者需求、產品訂價過高、推案量多、超出區域胃納量、推案地點不佳所致（林秋謹，2000），是故精確地鎖定目標消費者市場以進行有效正確的產品定位規劃，是減少市場餘屋量的根本作法。在過去國內住宅產品分析的相關研究中，陳彥仲等（2004）利用住宅屬性探求不動產市場家戶之住宅選擇模型與住宅之家戶競爭模型、高文津（1999）利用住宅屬性探求不動產價格、林韋宏等(2003)則利用住宅屬性分析台北市空屋形成機率影響之研究等，但住宅屬性運用在研究產品銷售時間去化上的文獻則較為缺乏，而且大多的文獻在提及住宅屬性定位需求之時，其所運用的方法大多以問卷 1. 2. 空屋 123 萬戶引用自財團法人台灣國土規劃及不動產資訊網站（http://www.ippi.org.tw/）市場資訊之空屋資訊資料。資料來源為住展雜誌房市新聞。 (http://www.myhousing.com.tw/News/news-d-1.aspx?Page=2&Page2=1) -1-.

(16) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 調查方式進行，因而在調查數量上是否具有母體代表性，恐有極大之偏誤。由於不動產開發、規劃、建築所需投入的時間長、資金龐大，一旦決定興建，若住宅屬性未能符合市場需求，無論是形成餘屋滯銷，或改規劃後重新改建，對建商或社會而言必定造成資金積壓、資源浪費等問題，因此如何能在規劃之初就避免形成這個問題？尤其在本國房屋自有率已高達 80%以上，如何有效地進行市場區分，以掌握該個案的正確住宅屬性定位？使個案能夠在快速的時間內去化？引發了本研究的動機，本文以建商新成屋住宅大樓個案為對象，住宅產品屬性等為影響因素，進行個案去化時間的研究及市場細分、產品定位策略分析。本研究主要從供給面探討業者在實體市場上所推出的新成屋住宅大樓產品定位、市場細分方式進行歸納分析，與過去探討產品定位文獻研究大多從需求面以消費者抽樣方式進行分析不同。在市場區隔的方法上，戚靜玟（1997）就消費者需求屬性加以研究，將台北市購屋者區隔為「經濟型購屋群」、「環境品質型購屋群」「規劃型購屋群」等三個市場族群，林冠勳（1997）則以高雄市三民,新興,苓雅與前金四個行政區為研究地區將購屋者區隔成五個購屋利益尋求型態，即(一)功能服務型、(二)環境區位型、(三)理念機能型、(四)務實追求型以及(五)景觀格調型等。而陳心怡（2002）則從供給面角度將住宅實質屬性中的房間數、樓地板（土地）面積、住宅型態等變數對台北都會區住宅次市場界定出 4 個區域次市場，朱國明（2001）以模糊集群分析法就個案銷售訴求強調中庭、格局、公設比等 10 個變數區隔出強調環境景觀、強調高附加價值、強調低價位高銀貸、強調頂級客戶等 4 個產品區隔。雖然過去文獻區隔及市場細分的方法從供給角度及需求角度出發者皆有之，但在有效地細分市場、鎖定目標市場之後、如何落實到產品定位的規劃卻很少提及，本. -2-.

(17) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 研究認為可就消費者對空間規模需求的特性，以實質屬性中的主力房數來決定目標市場；由於除了極少數套房個案外，大多數個案很少以單一房數作為產品規劃，因此如何決定個案中 2 房以下3、3 房、 4 房以上之等不同房間數之戶量搭配？有無市場典型的房數配比做基礎以供個案進行房數定位參考呢？這是本研究的課題之一。在產品規劃研究方面，康佑寧（1989）以住宅屬性分為：住宅實質屬性、環境屬性、購買行為屬性以進行產品定位分析。林韋宏、彭建文、林子欽（2003）的空屋研究則將住宅屬性區分為消費者層面的『住宅家戶屬性』─包含性別、年齡、教育程度、職業、人口數、家戶型態、持屋動機，以及建築物本體面向的『住宅本身屬性』─住宅價格、區位、建築構造、總樓層數、樓層別、住宅空間配置、屋齡以及面積等進行建築產品規劃討論，但是上述文獻均未就產品規劃前如何選定目標市場進行研討，本研究認為產品規劃前須先掌握目標市場，尤其今日房地產市場競爭非常激烈，建商要在眾多競品中脫穎而出，快速出清產品，對於自身產品規劃定位、個案目標市場特色不能不識，因此建商如何依個案不同區位、價格、商譽及其空間背景下的景氣、購買人口、經濟能力、都會發展及推案規模等條件決定目標市場呢？以房間數配比所劃分的三個目標次市場如何決定呢？這是本研究的課題之二。其次，住宅產品屬性若不能迎合市場需求，風險便大大提高，尤其是資金投入龐大的住宅大樓產品，如何能在預期時間內去化、回收資本是建商進行產品定位的重要的課題，吳玲嬋(2001)指出消費者對高涉入產品的購買決策較為謹慎，. 3. 1 房及 5 房以上為殊性的房數空間需求產品，通常很少為個案主力房數，就資料數據顯示每年 1 房、5 房佔市場平均推案戶量各約 3%、5%以下，本文研究主要就一般性房數進行分析，因此分別將 1 房及 5 房納入相近房數中計算。 -3-.

(18) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 而且其價值觀較不易改變，此乃是所謂的「持久涉入」4（enduring involvement ）行為。此持久性的關係會受到消費者個人的主觀價值體系、自我觀念、個性、目標與需求等影響，因此其購買行為較不會因情境而產生重大的改變（林靈宏， 1994）。因為房屋具有高價位、耐久性、地域性、投資及消費性、社會地位表徵等多重特性，所以消費者在購買決策程序的每一個階段，都會投入極大的時間與精力比較抉擇，屬高涉入度的消費行為(江啟正 2002)，是故建商一方面要在競爭比較中面對消費者的長期考慮，一方面又要達到快速去化的目的，因而從實務上，在住宅的實質屬性組合中演化了一套經驗法則，而這套產品規劃定位的經驗法則，無論是以一窩蜂地推出同類典型產品方式呈現，或是以產品區隔的定位方式呈現，最終成敗結果還是在於市場的接受度如何，因此本研究的課題之三，乃在於探討建商規劃住宅大樓個案時所決定的住宅屬性條件與個案完成去化時間的關係。. 4. 高涉入產品：所謂低涉入（ involvement ）係以較低的消費品為研究標的，例如Reynolds& Gutman （ 1988 ）與 Valette-Florence & Rapacchi（1991）以淡酒為例；Claeys, Swinnen , & Abeele （1995）以殺蟲劑為例；林勤豐、陳志賢（1998）以牙膏為例；及李梅菲（2002）以行動電話為例。然而，這種研究結果的價值可能持久性較為不高，反之則為高涉入產品。 -4-.

(19) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第二節研究目的建商的推案有成功有失敗，成功者順利銷售，被市場接受；失敗意即定位了不被市場接受的產品也就是餘屋 5 。市場分析最重要的目的即在於提昇銷售速度、降低成為餘屋的機率，然而由於住宅的異質性，空間次市場的區隔性所造成住宅產品在價格、區位空間、戶量上複雜的關係，使得大多數市場分析工作僅能就總體經濟面的角度去觀察銷售率及去化時間或餘屋等問題，但對市場分析而言，如果能從個體的角度去探討何種市場情境下，住宅產品本身定位定價之間的關係，進一步歸納出可供參考的市場準則，對建商在進行市場分析及產品定位決策將有具體幫助。本研究首先透過市場上建商所推新住宅大樓的個案房數配比整理，除將該房間數配比異同歸納出所訴求的目標市場外，並找出各不同次市場下的典型房數配比比例；其次，從個體面的角度就建商在規劃住宅大樓個案時所決定的個案住宅屬性異同，與銷售去化時間關係上進行研討；最後，再就不同個案的產品屬性特性如區位、價格、建商類型等及其空間背景下的景氣、購買人口、經濟能力、都會發展及推案規模等不同條件，就該差異對房數配比定位策略的影響加以交叉分析，以提供建商進行個案擬定市場細分策略、產品定位規劃時之參考。故本文之研究目的如下：一、探討不同次市場的不同典型房間數配比，以作為建商進行市場細分與產品定位規劃時之基本參考值。二、因應基地區位條件特色、住宅單價、建商類型、經濟、人口等背景環境變數 5. 餘屋：泛指滯銷的房屋，餘屋有兩類定義（張金鶚 2000）一是指已興建完成取得使用執照，可使用但尚未售出之房屋。另一類指建商公開銷售後但未出售之房屋，包含未興建之預售屋、興建中或已興建完成之新成屋，餘屋為空屋的一種，但空屋未必是餘屋。 -5-.

(20) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 的不同，探討以房間數配比策略變數劃分下的不同次市場應如何運用。三、產品定位時個案的區位、面積、單價、總戶數(或總樓層數)、建商類型、住宅空間配置(房間數)、公共設施配比及停車位配比等住宅屬性對個案平均完成去化時間差異的探討。. -6-.

(21) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第三節研究範圍與限制壹、研究範圍本研究以高雄市民國 90 年至 95 年間6所新推出住宅大樓個案為主，但排除一樓店舖類型戶數後，以住宅大樓 2 樓以上的個案為研究對象，共計 192 個案。. 貳、研究限制一、本研究所探討之地區僅限於高雄市地區，有地區上的限制，因此研究結果未必能有效地進而類比推估其他地區或全國地區。二、因本研究使用資料僅為民國 90 年至 95 年間新推個案，有時間的限制，因此研究結果未必能有效地進而類比推估其他時間。三、因本研究僅以住宅大樓為研究個案，有房屋類型屬性上限制，因此研究結果無法能有效地進而類比推估其他如透天、廠辦等類型商品。四、本研究係以新成屋大樓個案為研究對象，各項住宅屬性於使用執照取得後已完全確立，與銷售時間關連具一致性，關於個案平均完成銷售時間係指完成新建物第一次登記日起計算，該變數平均值不包含預售期間。五、本研究係自供應面角度觀察個案產品規劃，關於消費者購屋能力負擔為需求面探究領域，因此研究結果無法全面性涵概產品規劃變數。. 6. 依據內政部建築研究所公布不動產景氣綜合指標所示，自低點民國 90 年第一季起至 92 年第四季高點，94、95 年回復持平現象止，涵蓋一波景氣循環周期，故本研究時間範圍為 90 年至 95 年間。 -7-.

(22) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第四節研究流程本研究流程如圖 1-4-1 所示：. 研究背景與動機. 研究目的. 理論基礎與相關文獻探討. 產品屬性理論與相關文獻. 多元迴歸分析. 市場區隔與產品定位相關文獻. 集群分析. 實證結果分析. 結論與建議. 圖 1-4-1 研究流程圖. -8-. 典型住宅相關文獻. 交叉分析及卡方檢驗.

(23) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第二章理論基礎、文獻回顧與研究假設本章主要回顧行銷學上產品屬性理論與文獻、市場區隔、細分文獻與產品定位，典型住宅相關文獻，並提出有關於住宅大樓因為住宅屬性的不同對建商產品完成銷售時間上的影響、如何以房間數配比變數區分市場的分析與假說，及探討目標市場下房間數配比策略的對應選擇。. 第一節產品屬性理論. (product attributes). 一般產品屬性的分類方式很多，就產品表現方式、形態、滿足消費者的需求層次的分類標準不同而有多種區分。江啟明(1988)依產品表現的方式來區分屬性時將其劃分(1)原生屬性(Fundamental attribute)：該屬性所指的是產品與生俱來的屬性，為產品最基本的功能，包括物理、化學、機械等各項功能。具體而言，即為實際使用該產品時，該產品所提供、發揮之各種基本性能，而廣為顧客所察覺、瞭解、接受者。(2)形式屬性(Formal attribute)：該屬性所指的是為了滿足顧客的要求，產品必須以一種實體的形式出現，可以看見、觸摸、購買、使用、感覺。產品的形式屬性是產品顯之於外的一些特質。(3)知覺屬性(Perceived attribute)：該屬性所指的是指顧客對產品的態度和本身的認知，以及真正需要的內容，並不以實質的形式彰顯於外，而是隱藏於產品之內，可能是一種理念、一種期待或是一種問題的解決。一般而言，著重於顧客的心理層面，偏向顧客和產品之間的互動關係。基本上，知覺屬性乃產品最大的價值來源。(4)衍生屬性(Augmented attribute)：產品的周邊屬性，通常為服務性質，凡是與產品有關的服務、活動、特性皆屬之，包括售前服務、售中服務、售後服務等均稱之。蕭鏡堂(1999)依產品形態來區分時，則將產品屬性區分為有形屬性(Tangible -9-.

(24) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. attribute)，係指產品所具備之物理或化學面上的功能稱為有形屬性，它是提供實質產品所具備之物理或化學面上的功能稱為有形屬性，它提供產品實質上的運作功能，這是任何產品或服務所應必備的基本功能，凡是相同產品，其有形屬性並不會因為形態不同而有差異，它提供任何消費者共同追求的基本效益。例如：透天式的住宅產品與公寓大廈式的住宅產品雖然形態上不同，但都同樣提供居住的功能。另外一項為無形屬性(Intangible attribute)，為產品實質以外的附加功能，與有形屬性相比，產品的無形屬性變化性可以很大。對消費者而言，不同的消費者對相同產品之無形屬性，其要求也不盡相同，廠商會以此作為產品差異化，及強化產競爭能力不可或缺的工具。例如：行銷時產品的包裝、強調品牌商譽、保固服務、付款條件、品質優良等等。依滿足消費者的需求層次來區分時，羅文坤(1986)則將產品屬性劃分為基本功能屬性(Basic function attribute)，該屬性又稱「硬的屬性」(Hard attribute)或「第一屬性」(Primary attribute)；是指用來滿足消費者基本層次需求的屬性，亦即用以解決生理需要或生理問題的基本功能。例如：房屋用有遮風敝雨的構造功能、機車是用來代步工具；便利功能屬性(Convenience function attribute)又稱「第二屬性」 (Second attribute)。是指用來滿足消費者知覺層次的需求，使消費者在使用產品時感覺更方便，或能同時解決消費者兩種以上之生活問題的功能。例如：房屋除了提供居住之外還有休養生息、溫暖及避難的功能；心理滿足屬性(Psychological satisfaction attribute)，該屬性又稱「附加價值屬性」 (Extra value attribute)、「軟的屬性」(Soft attribute)、社經地位表徵屬性」(SES symbol attribute)或「炫耀屬性」 (Show-off attribute)等。為滿足消費者心理層次的需求或情緒上的需求，是指產品的某些特徵(尤指價格、外型)，使消費者用來襯托、顯耀其所代表的某種身份地. -10-.

(25) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 位。例如：豪宅對有錢人而言，除了財富的象徵外，也代表著上流社會的身份地位。當產品依外顯與內隱程度來區分 Richardson(1994) 則區分為外顯屬性 (Extrinsic attribute)，係指指消費者在購買產品時，可明確比較出不同產品間有所差異的屬性。例如：房屋區位、面積大小；其次為內隱屬性(Intrinsic attribute)，是指在購買產品時或使用產品後，可得到的滿足感。例如：豪宅優越感、強調異國氛圍住宅的度假輕鬆感等。住宅的屬性與一般行銷學提及的產品屬性相同，有表現於外的原生及形式屬性、提供消費者感官滿足的知覺及衍生屬性，從 Rider-Henning（1967）就已開始視住宅為一種多面性的商品（multifaceted commodities），他認為各種住宅屬性之組合是住宅選擇之重要影響因素；Rosen （1974）視多種住宅屬性是影響住戶追求最大效用之因素，住宅屬性亦隱含由生產部門與需求部門所共同決定，根據過去研究顯示，住宅屬性大約可劃分為 2 大類，其中一類是屬於精神性層面的，例如豪華尊貴的優越感，輕鬆愜意的度假風等，另一類則為住宅的實質屬性。是故住宅產品屬性 (product attributes)是消費者對住宅產品的綜合看法，一般而言，消費者會將每一項產品視為多組相關屬性的組合，因此除了產品實質上功能屬性外，其他如產品外觀、風格、管理、售後服務等均是產品屬性組合的一部份。產品本身的特性，大多是根據其性質、構面及衡量性等加以描述，一般將屬性分成具體性及抽象性兩種，前者為住宅的實體，如區位、面積、屋齡等，稱為住宅的實質屬性(2002 陳心怡、陳彥仲)，後者如住宅的品質、品牌口碑、保固服務等，為抽象性的屬性。林韋宏、彭建文、林子欽（2003）則將住宅屬性區分為『住宅家戶屬性』包含性別、年齡、教育程度、職業、人口數、家戶型態、持屋 -11-.

(26) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 動機，『住宅本身屬性』包含住宅價格、區位、建築構造、總樓層數、樓層別、住宅空間配置、屋齡以及面積等。吳玲嬋（2001）認為社區管理、社區環境、公共設施、設計、大環境、地段、房屋新舊、價格、停車位、生活機能、可用空間、貸款條件、建材、樓層別、賣方信譽、售後服務等共 31 個屬性均為影響消費者選擇住宅時之決定變數。綜上文獻所述，住宅屬性大約可區分為實體上的屬性與抽象上的屬性，實體上的屬性包含住宅價格、區位、建築構造、總樓層數、樓層別、住宅空間配置、屋齡以及面積、公共設施、房屋新舊、價格建材、樓層別、賣方信譽及停車位等，抽象上的屬性則為住宅的品質、社區管理、保固服務、設計等。而本研究認為抽象上的屬性如社區管理、售後服務等若未能符合消費者期待，較容易修正調整，但如區位、面積、單價、總戶數(或總樓層數)、住宅空間配置、公共設施比例及停車位數等實質屬性變數及推案當時景氣時機、建商自身商譽等背景條件，若不能符合消費者要求，無法在短時間内調整，一旦決定規劃及建築後，改變規劃則須另外增加成本，因此在產品定位規畫之初就必須特別謹慎精準，以迎合消費者需求。因此本研究認為透過這些新推案住宅屬性的定位變化與個案完成銷售去化時間的互動關係，可以具體地提出數據供建商進行產品定位時參考。. -12-.

(27) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第二節市場區隔、細分文獻市場係由消費者所組成，而消費者間彼此具有不同特質，廠商想要網羅所有的消費群並不容易，因此針對特定族群提供合適的產品，才能創造廠商之最大利益，而將一個市場區分成幾個性質較相近的市場，這個過程就叫做「市場區隔 (Marketing segmentation)」。 Wind(1978)將市場區隔模式，分為傳統的事前區隔模式、集群區隔模式與較新的彈性區隔模式及成份區隔模式四種區隔模式，另外還有一種混合區隔模式是綜合集群與事前兩區隔模式而成，其內容如下：一、事前區隔模式(Prior segmentation model) 此模式在選定區隔變數後，可以立即得到區隔的數目、型態及每一個區隔的人數，區隔的基礎通常為購買型態品牌忠誠及人口變數。. 二、集群區隔模式(Clustering-based segmentation model) 此模式的使用與事前區隔模式最大的不同，在於集群區隔模式的區隔數目、型態以及區隔內的人數並不是事前已知的，它是依據受測者在區隔變數上的相似程度加以區隔，經由特定研究分析後，才能得知，常用的區隔變數為態度、生活型態等。三、彈性區隔模式(Flexible segmentation) 彈性區隔模式是經由聯合分析法與顧客選擇行為的電腦模擬而形成的區隔市場，每一個區隔中分別包含一些對產品特性組合有相似反應的顧客，可針對不同區隔內的顧客偏好，決定行銷策略，做出最佳的產品定位。. -13-.

(28) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 四、成份區隔模式(Componential segmentation) 成份區隔模式是以聯合分析法與直交排列而得，同時包含產品特性與人格質，具有市場區隔與預測的雙重效果，強調預測何種型態的人，會對何種型態的產品發生積極的反應。. 有關住宅市場區隔的研究，文獻亦有相當多的見解，Singer（1967）對於市場分析的方法為事先建立市場範圍，然後透過市場區隔（Market Segmentation）將需求者偏好、所得與權屬分類，以預測住宅需求量。Wiley（1977）認為市場分析乃是以過去市場趨勢為依據，來預測未來市場狀況之過程與方法，而且市場分析之基礎乃建立於機率論方式（Probabilistic Approach），而不在於決定性論方式（Deterministic Approach）。Bailey 等人（1977）認為住宅市場分析步驟應包含 (1)建立市場範圍，(2)住宅需求分析，(3)住宅供給分析，(4)基地實質環境分析， (5)行銷建議等。因此市場範圍的界定，可說是市場分析首要工作，但定義市場範圍是個困難的工作，其劃分方式有時是依據自然或行政區界線，有時則為人口數量、經濟資訊、主要競爭對象及資料來源的配合，也都可以作為範圍劃分的依據。一般而言，住宅次市場的分別有空間向度及非空間向度兩種。空間向度界定的標準包括(1)已存在的地理、行政疆界；(2)以社會經濟或環境屬性劃分；(3)資料限制或搜尋成本劃分。非空間向度則多以住宅實質屬性劃分：包括(1)房間數、樓地板（土地）面積；(2)住宅型態(Bourassa, et. al.，2001）。. 此外住宅次市場劃分之概念可分為供給面及需求面兩種觀點：一、住宅市場需求面的區隔以需求面來看，住宅市場需求面的區隔與一般行銷學中的「市場區隔」. -14-.

(29) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. （market segementtation）觀念類似，市場區隔是以市場需求面為發展基礎，將某一種產品市場劃分為若干同質性的消費群體，再針對各群體提供特定的產品與行銷組合，以滿足消費者之需求（鄭其正，1992）。在住宅市場中，基於住宅產品屬性的多元性質，亦將有不同偏好的消費群體，形成若干的需求次市場。例如高所得與低所得家戶住宅次市場。二、住宅市場供給面的細分住宅市場的界定，除了以消費者之特性加以區隔的次市場外，尚有以產品特性為界定對象的市場細分的觀念和作法即市場細分，所謂市場細分即由於住宅為非同質性產品，依產品之特性將市場區分成較小較同質的供給次市場（鄭其正， 1992）。在市場運作過程中，將因產品若干屬性的不同而有不同的需求對象，因此為了更確切地掌握住宅產品在市場上的供應狀況，有必要依產品屬性加以界定成不同次市場。例如住宅型態的界定劃分為透天、大樓；或依實質空間需求劃分 2 房、3 房、4 房等不同房間數的次市場。. 而參考過去的相關文獻，住宅次市場界定方法可整理為以下三種方式（陳心怡、陳彥仲，2002）. 一、以先驗（a priori）知識界定住宅次市場傳統上以先驗知識界定為主，界定基礎以住宅型態地理區域的社會經濟特性、行政區域或由房地產估價人員所認定的市場範圍，用來界定次市場之資訊，由我們過去認定的重要因素所事先決定。以先驗知識為界定方式之研究通常是基於某種特定的研究目的或為資料取得之方便，故此法並不是綜合客觀之界定方式，住宅次市場之相關研究來自於自有或租賃市場皆有。. -15-.

(30) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. Goodman（1981）界定次市場為都會區內地方政府行政區域，他使用特徵價格來說明美國康乃迪克紐哈芬市，分為數個次市場所得到資訊，該研究認為特徵價格於各次市場或不同時間之間是不穩定的。Goodman and. Thibodeau （1998）. 研究中除了地理因素之外另加入學校設施因素，此研究結論提出 Dallas 都會區的次市場依公共教育品質具市場區隔結構，同時也認為住宅階層模型對於住宅次市場提供了一個有用的架構。即便是租屋市場 Allen. et. al.（1995）亦以住宅型態（apartments condominiums single-family）來界定南卡羅萊納州的住宅租賃市場並對每個次市場建立特徵價格函數，最後結論亦顯示有超過一半的次市場，其特徵價格顯著不同，這也告訴我們即使是住宅租賃市場亦有次市場的存在。. 二、統計方法另一種方法則是以資料自行決定次市場的結構，由前所提及的相關研究可知有許多的變數，可以用來描述個別住宅或小區域，這些變數皆可以用來界定住宅次市場，但我們確無法確知哪個變數是較好的方式，而眾多變數也產生了如何減少變數的問題，在市場及行為科學研究中常以主成份分析來解決這個問題， Dale-Johnson（1982）首先以此為相關研究，他使用住宅交易市場的資料來檢驗市場區隔面向，因子分析的結果將 13 個變數分為 5 個因子並將市場分為 10 個次市場、建立各次市場的特徵價格函數，以 F 檢定檢視其次市場的相似程度，但以這個因子分析（factor analysis）作為次市場分群時，則會造成因子資訊遺漏的問題，較好的方式則可改以集群分析作為分群的方法（Bourassa，1999a）。集群分析方法主要應用於生物及生態科學，於住宅方面的運用則較少，（Bourassa，1999a、1999b、2001）對於住宅次市場的界定所進行一連串研究，這些研究皆以主成份分析及集群分析來界定紐西蘭的住宅次市場，以特徵價格函 -16-.

(31) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 數的建立並檢視集群統計方法界定之次市場與先驗知識界定之次市場其在加權均方差（Weight mean squared error）的差別，最後結論以統計方法界定之次市場優於先驗知識界定之次市場，且統計方法所界定之次市場同質性會較高。Bourassa 的研究證明了以集群分析方式界定之次市場優於先驗知識界定之次市場，因此本研究據此以集群分析作為次市場界定之方法。. 三、其他界定的方法除了先驗知識等統計方法外，尚有其他研究將較為特殊概念引入作為次市場界定方式 Anas,Amott（1997）的研究探討住宅政策對於不同住宅次市場的交互影響，此研究將住宅視為具階層性的財貨並以 CPHMM（Chiago Prototype of Housing Model）作為政策影響的模擬，此住宅研究的分類主要是延伸自 Sweeney（1974）所提出的理論，他認為住宅提供給不同所得之家戶，故在品質上具有階層性，而各品質階層間則因住宅下濾7過程而有存量的流動，故 Ans,Amott（1997）的研究將住宅次市場界定為品質及尺寸（size-quality）階層的市場，除了 Sweney 所提出的三個品質階層，另加入房間數為因素相同方式的研究尚有 Braid（1986）的研究，這也是延伸自 Sweeney（1974）所提出的理論。此外國內尚有相關研究所採用的是 NBER（National Beaura of the Economics Research）模型，鄭其正（1992）對於台北市住宅需求的研究即使用 NBER 模型，此模型同時考慮供給面（住宅類型）與需求面（人口變數）區隔對住宅市場影響，但由於此模型係以就業區位、遷移理論為主要概念故僅適合該特定主題研究。. 7. 下濾為有關住宅單位逐漸衰退，而被低收入組群所承續直到不可居而被放棄或改建的一種住宅市場現象。因此，高價位住宅存量的增加將導致高收入家庭移向更能滿足他們所希望的新住宅，而空出的住宅則可供下一層收入組群使用。如此，每一收入組群將可遷移到適合他們的住宅階譜，而空出來最低階住宅將形成空屋面臨被拆毀重建的命運。資料來源：內政部營建署。 http://www.cpami.gov.tw/kch/kch4/k3.htm。 -17-.

(32) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 綜合上述，本研究先從供給面的角度，以個案戶數配比差異細分出不同的次市場，再找出其該市場典型房數配比，提供建商進行個案產品定位前，個案不同房間數間戶量搭配參考之用，是故本研究作法是以實質屬性中的主力房間數搭配其他房間數的個案房數配比型態作為市場區別劃分之變數，並採取集群分析模型，以供給面（個案房間數配比）的角度來區別出 3 個更細的供給次市場及該市場下典型的房間數配比比例。. -18-.

(33) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第三節產品定位與典型住宅相關文獻壹、產品定位從建商的推案流程（圖 2-3-1）來看，產品定位是建商進行規劃時重要的關鍵決策點（2004 楊宗憲），產品定位決定目標市場需求對象及產品在各種屬性上的組合，不當的產品定位影響產品本身的競爭力、未來的獲利空間，林秋謹（2002）認為餘屋是產品本身不符消費者需求、產品定價較高、推案量相對較高、超出區域之胃納量、佔區域推案比例太高、推案地點不當等所導致。但從市場分析角度來看，總體因素也是影響餘屋形成因素之一，在該研究並未提出，不過就個別建商而言總體因素不是影響餘屋形成的唯一因素，景氣不好是全面性的，即使景氣不好還是有建商推案，只是應該推出何種產品定位策略才能獲得消費者認同在最短時間銷售完畢，不致產生餘屋；One., Cheng. Boon and Sing（2003）指出在市場健康上揚時，對存貨有利，會使建商嘗試不同的產品定位策略，以區隔出產品的獨特性，又市場低迷時，對存貨不利，建商則會運用相同的策略，此一推論隱含著市場景氣較佳時，建商運用多元的定位策略以獲取最大利潤，但市場不景氣的階段，存貨會造成資金壓力，為求盡速出清存貨，在產品定位策略上較偏向典型住宅。楊宗憲（2004）認為餘屋影響因素應該縮小到區域因素、個體經濟因素、個案因素，因此其以住戶單戶屬性、主力面積、主力價格三方面進行實證，建構產品定位與餘屋的關係，不過該研究對於區域因素並未具體深入探究，洪啟文（2005）認為區域發展是帶動人口流動的主因，而都市計劃則是區域發展的重要推手，建商對於人口流動與都市區域發展的掌握程度愈高，產品定位就愈能貼近. -19-.

(34) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 需求，所以對於市場定位而言僅考量前述三項個案變數實嫌不足，本研究認為產品定位考量除了單戶屬性、主力面積、主力價格之外，對於與總體經濟因素有關的推案時機、年所得，與區域因素有關的區位、都會區域發展情形、人口量，均影響目標市場選擇與產品定位的正確與否，是決定產品是否成為餘屋的關鍵要素，因此本研究認為均應將上述屬性納入實證範圍。. 地價成本. 個案戶量住宅面積（房間數）. 產品定位規劃起點個案區位確定. 市場調查分析. 住宅單價. 住宅總價. 競爭策略調整. 供給面. 競爭個案. 競爭環境分析. 成屋差異分析住宅存量市場接受之產品定位/中古. 需求面. 家戶空間需求. 需求調查. 住宅面積房數購屋負擔能力住宅總價. 圖 2-3-1 建設公司產品定位決策流程圖資料來源：楊宗憲（2004）. -20-.

(35) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 貳、典型住宅 Haurin(1988)提出了以典型住宅與非典型住宅(A typically of Housing)偏離的程度來衡量賣方的保留價格與銷售速度，他從投資理論的角度運用流動性觀點分析中古屋流動性問題。Judy and Frew (1990)與 Sternberg(1994)也提出住宅出租空置期間的長度與是否為典型住宅有密切關係，也就是住宅的流動性高低決定了出租的速度。林韋宏等(2003)則應用典型住宅觀點實證空屋發生機率與非典型住宅存有高度相關，從上述文獻中隱然可知典型住宅是銷售率及銷售流動速度的保證，然而對於典型住宅的屬性描述，上述文獻並未多所墨。 Haurin (1988)將典型住宅定義為各種住宅屬性的平均值所組成的住宅，任何住宅屬性偏離典型住宅者，皆成為非典型住宅，而其非典型的程度可以用偏離度的大小來加以衡量。細言之典型住宅若從主力房間數角度而言，指的是該地區普遍的、主流的、大量的房數定位，例如新成屋市場中的 3 房為主流，其推出的戶數量最大，因其潛在需求相對較高，故流動性亦高，而引申到建商所採取策略行為就是所謂的跟隨者策略。將 Haurin 的方法再引申到建商推案的市場行為時，理論上假如建商可掌握該地區之典型住宅，並以典型住宅來推案，即可藉由典型住宅之高流動性提高產品銷售的速度，且彭建文（1994）也利用住宅屬性與家戶屬性進行實證，結果顯示當住宅屬性與一般住宅差異程度愈大，形成空屋的機率愈高，因此理論上建商應該全都規劃 3 房產品，捨棄 2、4 房產品，但實務市場上並非如此，因為流動速度並非建商的唯一考量。異質的住宅屬性在過去研究空屋形成的文獻中已經證實，會使得其形成空屋的機率提升，Haurin (1988) 和 Judy and Frew (1990)提出一個重要的觀點「住宅單位的異質性影響空屋率水準」所謂的異質性，Haurin (1988)以平房式住宅為 -21-.

(36) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 例，利用房間數分佈作為分組標準，把實證資料分為三組，分別為擁有最多典型住宅的第一組（三房住宅單位 73.8%)、相較具異質性(Heterogeneity)的第二組(三房住宅單位僅佔 51.1%)與第三組 (三房住宅單位僅佔 45.2%)，實證結果顯示異質性最高的第三組具有最長的銷售期間與最高的空屋率。Judy and Frew (1990)則將條件與一般住宅差異較大的住宅單位視為非典型 (A typicality)住宅，並持與 Haurin(1988)相同之論點，但上述兩者均未對住宅的異質性做出明確的定義。然而 Glower, Haurin and Hendershott(1998)提到 Haurin(1988)雖然將住宅視為異質，卻不認同其對賣方(sellers)視為同質的做法，並認為賣方在出售住宅的做法上應存在不同的行為。建商幾乎皆為法人組織，其投資應多屬理性，當建商透過市場調查規劃出異於典型住宅的產品時，即表示異質性產品確實有其市場潛在需求。同類型或競爭個案的產品定位及現存量市場特色，是建商考慮滿足主要目標市場的參考，也是典型住宅主要成因，但次要市場的供需間隙，也是建商的機會點，為何從過去文獻實證顯示，非典型住宅的流動性較低、形成空屋機率高，卻仍有此種產品規劃呢？主要原因是具異質性的非典型住宅產品雖然風險性較高，基於風險報酬同向原則，大多數的建商在採取低風險低報酬的典型住宅規劃時，加入少量非典型住宅的規劃，可以提高既定利潤。在不考慮其他屬性，僅從 Haurin (1988)個案房間數空間規模配置實證觀察，即可看出建商在考量市場差異後所決定的策略，其結果發現 3 房是量大的、主流的典型住宅，以 2 房或 4 房為主力的產品通常為非典型住宅，實務上基於目標市場差異、風險性、法定容積限制考量，建商會在鎖定目標市場後同中求異巧妙少量搭配不同房數，使個案中同時呈現典型及非典型房數。但無論以大範圍市場或細分後的市場逐一檢視，依中央極限定理(central limit theorem)假設建商間對市場 -22-.

(37) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 判斷能力的差異應該會符合常態分配下，當實證樣本屬於大樣本時，探討建商產品定位行為可以忽略建商間在市場判斷能力的差異(楊宗憲 2004)時，大量被規劃產生的典型住宅確實應該受到重視。建商在產品定位及市場區隔策略上常採取跟隨策略(2004楊宗憲)，亦即在策略上幾乎是相同的，而且同一策略群組(strategic group)中的競爭，取決於所推出的競爭產品，但其常常是具有相似性品質(comparable quality)的相似性產品。當然不同公司的品牌下雖然產品相似，卻不會完全相同，尤其是表現在其中的幾項屬性上，會有屬性強弱的區別，但有時也會採取非典型策略，直接訴求小眾市場，但是以個案條件屬性強弱來進行定位策略，建商究竟應該如何決定，在何種情況下採取跟隨策略，何種情況下採取區隔策略，這部份的研究在過去文獻中較少專文討論，因此本研究將就建商在房數配比策略運用時，除就其相關屬性強弱進行產品定位策略加以實證外，對於典型住宅屬性與市場流動速度間的關係亦將進行研討。從價格屬性來看，由於典型住宅數量的普及度有助於供需雙方之間的定價行為，因此需求者的出價容易落入供給者的定價範圍內，成交機率較高、供需雙方磨合成交時間自然降低，相反的，非典型住宅在市場上為相對少數，供需雙方定價不易，需求者的出價也不易落入供給者的定價範圍內，成交機率較低、供需雙方磨合成交時間則將較拉長。在區位屬性方面，一般住宅要求交通方便、生活機能一應俱全，相反的地處偏僻、民生不便利的地區將難以吸引住戶進駐，故當區位條件低於一般水準，越具異質性，供需雙方磨合成交時間則愈高；就面積而言，目前住宅市場內住宅空間配置，以房間數做區分大致可分為套房、兩房、三房、四房或五房，但由於國內以多核心家庭或三代同堂的居住型態為多，雖然目前社 -23-.

(38) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 會漸漸呈現M型化態勢，但從空間需求審視，以擁有三房配置的建物比較普及，三房仍為市場主流需求，因此供需雙方磨合成交時間較短。此外因為台灣地區地狹人稠，大面積住宅單位在都市地區價值昂貴，導致此類住宅的需求族群通常是社會上少數的富有階級，異質性較高、替代性較其他面積住宅為弱，故其成交時間亦較長。典型住宅從數量與流動性的角度來看，因為典型的產品有較多的需求量及供給量，因此其流動速度應該高於非典型住宅。從銷售的角度來看，實務上建商常採取的幾項較強的實質屬性如主力價格、主力面積、主力房間數等作為產品定位及市場範圍區別的規劃，所謂主力就是個案中主要的規劃坪數、房間數等產品，在市場分析上不同房間數代表需求者對空間的潛在需求，因此不同的房間數也存在著不同的需求，雖然典型房數有較大的需求及流動性，但若供給量若過大時，其發生餘屋的機率並不亞於非典型住宅，因而建商通常並不會以單一主力房間數規劃產品，而是選擇出典型主力房間數後，搭配其他非典型房間數，在適當的比例分配下進行產品規劃。房間數配比與產品定位、市場區隔的關係對建商的決策有極大參考價值，在競爭環境下，建商的產品定位趨向理性，所以，在建商依循其經驗法則決定產品定位時，關於市場的供需、競爭個案的優劣必定已經全盤考量，因此本研究認為可以從過去建商推出個案房數配比結果，進行典型及非典型房間數分析，及其目標市場主力房間數與其他房間數比例的策略決定，從基地區位、建商類型、推案規模、住宅單價及經濟背景環境上的關係上加以研究歸納，預期這結論將有助於我們更進一步瞭解如何運用現有資訊去規劃典型或非典型的住宅大樓產品定位及策略，減少發生餘屋的機會，幫助建商有效地快速去化產品。 -24-.

(39) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第四節研究假設綜合前述文獻回顧及說明提出本文的研究假設整理如下：一、為了降低成本，集合住宅大樓相似性較高以便達到成本最小化，但建商為了因應不同消費者之購買能力及偏好，必須在同中求異，是故在規劃之初必須決定個案各種房間數的數量，實務市場上常以購置 3 房的首購族群為大宗，因此建商若鎖定首購族則主力房數為三房，則個案 3 房的數量一定最大、比例最高，若是鎖定換屋族群時，通常其本人、子女年齡已稍長，經濟能力較好基本上 4 房以上為其首選，因此建商在該種房數上配置較多戶數，另外離巢期的銀髮族、單身或已婚不育的族群因為所須房間數不多通常為 2 房以下，建商若鎖定該類頂客族，則主力房間數應以 2 房為主，故預期三種不同的族群市場配比反映在主力房間數上的比例將高於其他二種房間數。對建商而言，鎖定目標市場後，決定該次市場的典型住宅房間數（或主力房數）戶量是產品定位的必要步驟。本研究將個案中戶量較大的房間數定義為主力房數，因目標次市場、基地條件差異所決定的主力房間數戶量及其他房間數戶量與個案總戶量比例稱為個案房間數配比，該次市場下所有個案的房間數配比的平均值則定義為典型房間數配比，此外最普及的 3 房大樓住宅產品，其房間數屬性的數量在首購族住宅市場上佔有相對的多數，但 2 房以下、4 房以上數量則佔相對少數故稱為首購族群，而換屋族群市場中，4 房以上房間數戶量佔有相對多數，在頂客族群市場中，2 房以下房間數戶量亦佔有相對多數，故以個案房間數戶量比例不同劃分實務上常見的首購族群、換屋族群及頂客(DINK8)族群三種族群市場，並以該次市場資料中心值為典型房間數配比。 8. 頂客族：DINK（double income no kid）指雙薪但無子女的族群。 -25-.

(40) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. H1：預期房數配比與不同購屋族群和個案產品主力房間數之間會有顯著性差異。. 二、目標市場決定後才能進行產品定位，建商因應基地區位位置、基地條件、住宅單價及規模、建商類型、基地的區域人口量、年所得及推案當時之景氣等經濟環境等變數的不同，預期會有不同的典型或非典型產品定位策略，而房間數配比策略是產品規劃定位的方法之一，依上述所劃分三個市場而言，鎖定首購族市場之房數配比是典型的產品定位策略，頂客族與換屋族市場之房數配比則為非典型產品定位策略，房數配比策略的決定即為目標市場的決定。從個案基地所在位置差異選擇產品定位策略時，應該考慮政府的都市發展策，近年來高雄市府積極發展北高雄，引動年輕的首購族群往北高雄移動，因此預期北高雄及都會發展積極區域在產品房數配比策略上將以首購族群為主，南高雄為早期住宅商業聚集地區所以建地少、交通區位優良但地價高而且居民平均所得高，為控制總價因此建商產品房數配比策略上大多以頂客族群為主，但在個案主力單價上若建商採取高單價訴求時雖有較大的機率採取保守的首購族策略，但採取區隔的換屋族策略比例亦高；在個案推出景氣時機差異上，市場不景氣至復甦階段建商多採用保守的典型首購族房數配比策略，從個案可能購屋人口量及該基地所在行政區平均年所得差異上決定時，由於社會上仍以需求三房的中產階級數量最多，大多數的情況下，建商最常採用的策略應該是符合主流市場需求的首購族房數配比策略，又建商類型差異上預期一般建商或一案及口碑不佳建商會採取保守的首購族房數配比策略，穩健建商則較有機會採取利潤較高的換屋族房數配比策略；當建商採取首購族房數配比策略時，在戶數規模決定上可以在 100-200 戶之間，但若建商採取頂客族或換屋族房數配比策略時，戶數規模則以 100 戶以下為宜。 -26-.

(41) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. H2：預期建商因基地區位位置、基地條件、住宅單價及規模、建商類型、基地的區域人口量、年所得及推案當時之景氣等經濟環境等變數的不同，會有不同的典型或非典型產品定位策略，南高雄，區位優地區，建商的產品適合以頂客族房數配比定位，高單價及穩健型建商的產品適合以換屋族房數配比定位，市場不景氣至復甦階段以及大多數情況下，建商採用保守的典型首購族房數配比策略，是符合主流市場需求的房數配比策略。. 三、建商進行產品定位時，大至總體經濟面的景氣時機，小至個體經濟實體屬性中的區位、面積、單價、總戶數、建商類型、住宅空間配置(房間數)、公共設施配比及停車位配比等均是規劃考量的項目，過去關於特徵價格理論研究中常被引用來分析合理價格的變數，這些變數同樣地也會影響個案被接受程度及去化的時間，一般而言，消費者接受程度高個案去化時間就快，因此理性的消費者對於住宅屬性的接受程度影響建商規劃產品屬性的方向、就區位而言，區位愈優良去化愈快、主力面積大需求少則去化慢、主力單價及個案房數配比趨向典型訴求，個案愈偏離典型主流市場去化愈慢，總戶數（規模）愈多去化時間愈慢、建商穩健商譽佳，可以幫住產品去化、高公設比使消費者額外負擔加重不利去化時間及個案高車位配比有利於消費者停車方便性，對產品去化時間速度有正向影響，至於推案景氣時機點上，當景氣回復後呈持平狀態時，個案常因採取產品區隔定位策略，再加上建商信心回復，推出個案數量多因此競爭大且價位亦高於景氣復甦初期，因此預期其去化速度慢。 H3：預期個案優良區位、面積適中、主力單價及個案房數配比趨向典型中心值、低總戶數、穩健建商、低公設比及高車位配比等屬性、適當推案景氣時機下，將有助於縮短產品去化時間。 -27-.

(42) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第三章研究方法第一節研究架構本研究主要是以高雄市新推出住宅大樓為研究範圍，根據高雄市房屋市場調查協會自民國 90 年起至 95 年止共 6 年，計有 192 個新推住宅大樓個案，依照所歸納的屬性特徵進行個案屬性整理，另外在市場接受度檢驗上(平均完成銷售時間)則以該個案各戶自 90 年起至 96 年 9 月止辦理產權過戶的時間，資料係由高雄市地政處所提供該 192 案共 21520 戶所有權次序第 1 次、第 2 次變更時間，經本研究整理後，計算出個案平均銷售時間，來代表市場對該個案屬性組合接受程度高低，及以個案的房間數配比比例來分析建商的目標市場定位策略。本研究運用 SPSS 套裝軟體進行實證分析，首先以集群分析 K 平均法決定典型房間數配比比例及分群，典型住宅單價及分群，接著使用交叉分析及卡方檢驗法，以突顯不同的變數條件下選擇適合的次市場房間數配比策略，最後討論線性迴歸下自變數區位、單價價位、主力面積、房數配比、個案總戶數、建商類型、車位配比及公設比等實質屬性、景氣時機，與依變數平均銷售時間之間的關係模型，研究架構詳見圖 3-1-1。. -28-.

(43) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 集群分析. 個案主力單價. 次市場典型價格. 個案房數配比. 個案主力價格與典型價格距離. 次市場典型房數配比. 個案房數配比與典型房數配比距離. 次市場特性命名. 交叉分析及卡方檢驗個案基地所在行政區位置、都會發展程度、年所得、可能購買人口量. 首購族市場房數配比換屋族市場房數配比. 景氣時機、建商類型. 頂客族市場房數配比. 實質屬性變數：區位、面積、總戶數、公設比、車位配比個案房數配比與典型房數配比距離. 迴歸分析個案平均完成銷售時間. 個案主力價格與典型價格距離. 圖 3-1-1 研究架構圖. -29-.

(44) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第二節集群分析(cluster analysis) 建商在住宅大樓規劃時，就個案所決定的房間數異同、價格決定，可以分為數個有意義的分組，分組的方法為集群分析，所謂集群分析是將不同的觀察體加以分類，使集群內觀察體的相似度愈高愈好，集群外觀察體的相異度愈高愈好，一般可分為階層式(hierarchical method)及非階層式(nonhierarchical method)兩大類，前者常用的方法有中位數法(median method)、華德法(Ward’s method)等，後者最常用的是 K 平均法(k-means method)，由於在本研究中係以個案主力房間數及其他房間數佔總戶數比例為觀察體，變項較為單純，不須考慮以何種變項為分類依據，故以 K 平均法就房數配比型態進行集群分組(價位分群時亦然)，不過集群分析較少應用統計上的推論，如果為了確定分析的效度，可以採用交叉驗證的方法，將觀察體隨機分為兩半，先取其中一部份進行集群分析，確定集群數目，然後再取另外一半檢驗集群分析結果是否一致，若其結果大致相符，如此則確定集群分析的可信度。 K 平均法運用分析，其步驟如下（Sharman，1996）步驟一：依預定的集群個數 k，設定 k 個種子點（seed）。歩驟二：計算每個觀察體到各集群形心的距離，並將其分派到最近的一組。歩驟三：重新分派每個觀察體到適當的集群，直到達到事前訂定的停止標準為止。歩驟四：重覆步驟二、三，直到無法重新分派為止。而種子點的選擇關係著分類結果，如果種子點的選擇不適當，分類的結果就可能不甚理想，常用的方法有下列六種（Sharman，1996）：一、選擇前 k 個沒有缺失值的觀察體。二、先選擇第 1 個觀察體當第一集群的種子，其次選擇與第 1 個種子的距離超過 -30-.

(45) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 既定標準的下一個觀察體當第二集群的種子，接著選擇與第 1、2 個種子的距離超過既定標準的下一個觀察體當第三集群的種子。依此類推，直到選出 k 個集群的種子為止。三、隨機選擇出 k 個觀察體當種子。四、先選擇出 k 種子，然後依照某種既定標準（如彼此距離是否夠遠），加以置換種子。五、依照某種既定標準（如彼此距離是否夠遠），加以置換種子。六、由研究者自訂 K 個種子。各集群初始的種子點選擇後，接下來就要將 n-k 個觀察體分派到距離最近的種子點，常用的方法有三（Sharman，1996）：一、計算每個集群的形心，將每個觀察體分派到距離最近的集群中，在分派每個觀察體的過程中，形心並不更新，而是直到所有觀察體都分派後，才重新計算集群的形心，如果後一次與前一次形心距離的改變超過某種聚斂標準，就重新計算每個觀察體與集群形心距離，然後再分派到距離最近的集群，一直到形心的改變沒有超過既定的標準為止。二、計算每個集群形心，將每一個觀察體分派到距離最近的集群中，在分派觀察體的過程中，將會計算觀察體加入或退出的集群形心，直到達到某種聚斂標準為止。三、重新分派每個觀察體，直到使用某種統計量達到最小為止，這種方法稱為爬山法（hill-climbing method），一般常用的統計有： (一)組內矩陣的跡（trace）為最小。 (二)組內矩陣的行列式值（determinant）為最小。. -31-.

(46) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. (三) W −1 B 矩陣的跡最小，其中 W 及 B 是分別代表組內與組間的矩陣。 (四) W −1 B 矩陣的特徵值最大。本研究主要以個案主力單價、個案房間數配比兩變數，利用集群分析 K 平均法分別進行分群工作，在價格方面主要是利用該法找出典型價格，觀察個案主力單價偏離典型價格差距對銷售時間之影響，在房間數配比上則以同法找出典型房數配比，以及個案房數配偏離典型房數配比對銷售時間之影響，此外並以個案房間數配比為市場區隔變數，以其分群後的次市場特色，命名為實務上常見的三個分類，分別為頂客族、首購族及換屋族三個次市場族群。在信度方面則以 ANOVA 檢測分組的顯著性，以及將資料劃分為前半部觀察體與後半部觀察體分別檢測其分群的結果與中心點數值的正確性，以瞭解其分析的可信程度。. -32-.

(47) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 第三節卡方檢定壹、卡方檢定（Chi-Square Test）主要用於類別資料 (categorical data) 的分析，其主要形式包含多項式母體比例檢定、列聯表檢定、及適合度檢定。但無論是哪一種形式的檢定，其基本概念都是相同的，亦即比較「樣本結果」與「當虛無假設為真時所期望的結果」，如果兩者相差很大，即所謂達到顯著水準，有充分證據可拒絕 H0，反之則表示「樣本結果」與「期望結果」 (H0為真)很接近，沒有理由拒絕 H0。因此，在進行卡方檢定時，必須充分了解兩項重點：一、各種檢定的虛無假設之意義與形式；二、「樣、本結果」與「期望結果」間差異程度的衡量。、. 貳、變數選取說明依照過去文獻所提及，常見的市場區隔及細分的變數不外乎地理、所得、人口或本身屬性等，本研究以個案主力房間數搭配其他房間數比例所細分出3個次市場之後，再依照上述提及之相關變數條件 9 來歸納市場房數配比策略運用時機，所採用的方法為交叉分析法，並以卡方檢定（Chi-Square Test）來檢測其顯著程度。. 參、分組變數說明一、房數配比策略與基地位於南、北高雄間差異從地理位置考量市場差異，是鎖定目標市場常用的方法，本研究依照高雄市地理位置的特性，以高雄火車站為中心點，劃分為南北高雄兩個區塊，高雄火車. 9. 因為主力面積及主力房間數同為空間需求，模型相關性過高，故選取變數時排除個案主力面積。 -33-.

(48) 住宅大樓之最佳屬性定位與房數配比策略研究-以高雄市為例. 站以南稱南高雄（舊稱前驛），高雄火車站以北稱北高雄（舊稱後驛），運用交叉分析來說明因為目標區域市場不同，在產品定位規劃時所決定的房間數配比策略運用上的不同，預期南高雄為早期開發區，地價及人口密度高，建地少因此建商將傾向採取頂客族房數配比策略，反之北高雄則將傾向採取首購族房數配比策略。. 二、房數配比策略與基地區位優劣間的關係基地區位優劣等級分類如多元迴歸模型之操作定義，劃分為區位劣、區位普通、區位稍優及區位優共 4 級，區位優劣除影響消費者意願亦隱涵著地價高低，建商在消費能力、銷售總價的考量下，對於區位優者將偏向採用低房數的頂客族房數配比策略，其餘區位則將傾向採取首購族房數配比策略。. 三、房數配比策略與個案單價分組的關係個案主力單價分類有異於多元迴歸模型之操作定義，劃分為低單價、中單價、高單價共 3 級，主要是因為資料中豪宅價格個案數不多，其採用房數配比策略在考慮條件上與高價位組相同，因此本研究將其併入高價位中分析其目標市場決定策略之運用，若採區隔策略時預期高價位較有機會傾向採取換屋族房數配比策略。. 四、房間數配比策略與戶數規模分組的關係戶數規模並不會影響房間數配比策略，反而是因為房數配比策略的不同，在基地法定容積的限制下，會有不同的總戶數規模，因此當建商採取不同的房數配比策略時，如何控制戶數規模呢？本研究將總戶數規模劃分為在100戶內、 100-200戶間、200戶以上三種分組，以分析其與房間數配比策略之間的關係，預期換屋族、頂客族市場小，因此採用該房數配比策略時其戶數規模不宜過大。 -34-.