民宿業者價格意願模式之研究

國立臺東大學資訊管理學系環境經濟資訊管 理碩士在職專班

指導教授：謝昆霖 教授

民宿業者價格意願模式之研究

研 究 生： 劉泰峰 撰

中 華 民 國 一 ０ 一 年 六 月 廿 三 日

國立臺東大學資訊管理學系環境經濟資訊管 理碩士在職專班

民宿業者價格意願模式之研究

研  究 生：劉泰峰 撰

指導教授：謝昆霖 教授 

誌謝辭

人 生 不 能 時 時 靠 運 氣，而 且 不 是 每 個 人 都 有 好 運 氣 而 不 知 努 力，但 是 只 要 我 們 有 足 夠 的 堅 強 意 志 與 信 念，勇 敢 面 對 問 題 接 受 挑 戰，以 及 承 受 一 切 艱 困 及 挫 折，我 們 的 努 力 就 不 會 白 費，

就 可 以 盡 己 所 能 無 限 成 長，而 成 功 就 不 會 是 遙 不 可 及 的 夢 想 。 本 論 文 的 完 成，最 要 感 謝 的 是 指 導 教 授 謝 昆 霖 博 士，從 大 學 畢 業 後，老 師 不 斷 鼓 勵 我 持 續 進 修，因 此 考 上 了 台 東 大 學 環 資 所，而 在 求 學 過 程 中，當 我 對 論 文 徬 徨 之 際，總 是 能 細 心 教 導，讓 我 在 學 習 的 過 程 中 發 現 研 究 的 真 諦。其 次 要 感 謝 是 口 試 委 員 趙 家 明 博 士 及 施 能 木 博 士 的 指 導 與 寶 貴 意 見，使 本 論 文 內 容 更 完 備 與 充 實 。

另 外 要 謝 謝 在 這 兩 年 共 同 相 互 學 習 的 同 學 們，以 及 最 重 要 感 謝 本 班 班 代 振 源 默 默 地 協 助 班 上 所 有 的 同 學，終 於 能 完 成 學 業，外 加 也 要 感 謝 妻 子 秀 蓉 從 旁 給 予 鼓 勵 與 支 持，讓 我 能 夠 突 破 困 境，勇 往 直 前 將 論 文 完 成。在 論 文 完 成 之 際，與 內 人 分 享 我 的 喜 悅 與 成 就 。

最 後，感 謝 一 路 教 導 與 協 助 我 的 老 師、同 學、朋 友 們，向 你 們 致 上 最 崇 高 的 敬 意 。

人 生 有 夢 築 夢 踏 實

希 望 每 個 人 都 能 達 成 自 己 的 目 標

劉 泰 峰 謹誌於

國立臺東大學資訊管理學系 環境經濟資訊管理研究所

中華民國一０一年六月

民宿業者價格意願模式之研究 

劉泰峰

國立臺東大學環境經濟資訊管理研究所

摘要

近幾年來政府積極推動觀光發展政策，以及兩岸開放觀光旅遊後，

觀光客人數不斷倍增，在面臨現有飯店與旅館已無法滿足觀光客下，

民宿業蓬勃發展，因此業者投入大量的資金，將民宿結合當地特色，

提供在地化服務，希望能創造利潤，因此為了讓民宿業者確實瞭解影

響消費者住宿意願的因素，故價格與意願的議題就變得相當值得研究。

本研究對象為臺東地區的民宿業者及消費者，經由問卷調查發現，影

響民宿業者與消費者的共同關鍵變項有 11 個具有顯著性。再將這 11

個變項對消費者做意願模式的問卷調查，結果發現運用類神經網路較

傳統迴歸分析來得有效用，且在預測能力的模式上也較為精準。故本

研究希望能提供一種價格意願分析模式給民宿業者，瞭解消費者之實

際需求，進而提供合理價格。

關鍵字：民宿、定價、付費意願、迴歸分析、類神經網路

A Study of Price Readiness Model for B&B Operators

Liu, Tai-Feng

Environmental and Economical Information Management, National Taitung University

Abstract

In recent years, our government has been active in promoting tourism. With the lift of restriction on visits of tourists from Mainland China, the number of visitors to Taiwan has grown exponentially, causing the demand for hotel accommodation greater than the supply. Many bed and breakfast (B&B) operators have therefore invested a large amount of money to integrate local features into their services and provide localized services in hope of creating more profits. It is important for B&B operators to know which factors would affect consumers’ paying readiness. Therefore, issues about price and readiness should be investigated. The subjects of this study were B&B operators and consumers in Taitung. Through a survey, this study found 11 common factors that would significantly affect B&B operators and consumers.

Based on these factors, a survey of consumer readiness was conducted.

Results showed that artificial neural network was more effective than regression analysis and could achieve higher prediction accuracy. This study attempted to provide B&B operators with a price readiness analysis model that could help them understand consumers’ needs and offer reasonable pricing to consumers.

Keywords: bed and breakfast (B&B), pricing, paying readiness,

regression analysis, artificial neural network

目次

中文摘要 ... I  英文摘要 ... II 

第壹章  緒論 ... 1 

第一節  研究背景與動機 ... 1 

第二節  研究目的 ... 2 

第三節  研究流程 ... 3 

第四節  研究限制範圍 ... 5 

第五節  名詞解譯 ... 5 

第貳章  文獻探討 ... 7 

第一節  民宿的發展現況與特色 ... 7 

第二節  訂價策略 ... 9 

第三節  付費意願 ... 10 

第四節  相關文獻研究 ... 10 

第參章  研究方法 ... 12 

第一節  模式建構程序 ... 12 

第二節  方法程序 ... 13 

第三節  問卷設計 ... 15 

第四節  調查方法 ... 19 

第肆章  研究結果與分析 ... 20 

第一節  模式分析程序 ... 20 

第二節  預測模式建構 ... 26 

第伍章  結論與建議 ... 31 

第一節  研究結論 ... 31 

第二節  研究建議 ... 32 

參考文獻 ... 33 

表目次

表 1 民宿業者問卷問項 ... 17 

表 2 消費者問卷問項 ... 19 

表 3 住宿意願的考量項目 ... 22 

表 4 比較表 ... 24 

表 5 變異數分析 ... 26 

表 6 多元迴歸分析 ... 27 

表 7 迴歸分析預測結果 ... 28 

表 8 類神經網路預測結果 ... 29 

表 9 相關係數分析 ... 30 

圖目次

圖  1 研究流程圖 ... 4 

圖  2 系統定義圖示 ... 12 

圖  3 邏輯概念思維圖 ... 14 

圖  4 倒傳遞網路模型 ... 21 

圖  5 最佳網路結構的選擇判斷圖 ... 24 

圖 6 本研究所獲得之價格意願模式 ... 25 

第壹章 緒論

第一節 研究背景與動機

我國政府自 2001 年 12 月 12 日發佈民宿管理辦法，將民宿管理納入制度層 中，其中第五條規定民宿核准設置之地有九大類：一、風景特定區；二、觀光地 區；三、國家公園區；四、原住民地區；五、偏遠地區；六、離島地區；七、經 農業主管機關核發經營許可登記證之休閒農場或經農業主管機關劃定之休閒農 業區、八、金門特定區計畫自然村；九、非都市土地等。（交通部觀光局，2012）。 另外，依據我國觀光發展條例及 2003 年頒佈的民宿管理辦法中指中：「民宿之定 義為利用自用住宅空間房間，結合當地人文、自然景觀、生態、環境資源及農林 漁牧生產活動，以家庭副業方式經營，提供旅客鄉野生活之住宿處所。」由於不 同的區域性，遊客的類型、民宿經營者理念等因素，每家民宿皆具有不同的特色，

除了基本住宿的功能外，其他提供的服務項迥然不同，價格更是具有極大差異。

（王宗珍，2008）

全台灣合法民宿中，據觀光局統計資料指出，2003 年 3 月台灣民宿家數為 601 家（民宿經營管理辦法 2001 年頒佈），到了 2012 年 2 月的的 3,284 家（交通 部觀光局，2012），這 9 年間成長了五倍之多，顯示民宿產業仍然持續發展，另 外，隨著政府於 2009 年 7 月正式開放陸客來台觀光旅遊，以及陸客來台自由行 政策，更帶動了新一波的觀光人潮。

因此國內民宿業者要成功的經營，並且吸引觀光人潮，適必要善用獨特的環 境資源與特色、策劃不同於競爭者的區隔與定位，創造無可仿效的產品及體驗活 動，並以有效的通路與促銷活動來推廣民宿（陳照郎、張東友，2002）。根據國 內學者吳碧玉（2003）研究中提到民宿業者多以副業方式經營民宿，常因眼前的 利潤，而欠缺長期的眼光，對民宿的經營走向、內部資源、行銷規畫，少了深入

的了解。李宗珏（2004）研究中提到，現在民宿如雨後春筍般的出現，再加上經 由媒體、報章、雜誌的報導，及觀光景點週遭常有過多的民宿設立，導致經營環 境競爭激烈。在這個過程中，民宿業者為了爭取客源，及顯示本身和其它民宿的 差異性，無不積極造特色民宿維持其獨特性，並以此成為民宿能否永續經營的關 鍵。

對民宿而言，價格是決定民宿是否賺錢的重要因素也是行銷工具，就價格本 身而言也是消費者購買時的重要的考量因素。當民宿業者愈能以價格做為行銷的 工具，相對的也就是愈認同財務的細節和管理，也能使所經營的民宿更加成功（李 宗珏，2004）。價格訂定的合理性是攸關民宿是否獲利的重要因素，所以能夠用 最適當的訂價策略訂出合理的價格才能提高住房率，更提升民宿的業績（徐清穎，

2007）。

邱湧忠（2002）研究中曾提到為強化民宿本身的競爭優勢，滿足旅客的基本 需求，民宿必須具備提供服務旅客的基本條件。而所謂的基本服務亦包含了民宿 業在旅客心中的產品項目。要滿足遊客的需求，就必須瞭解影響消費者付費的意 願，而影響遊客付費的因素相當多，從外部環境因素到內部個人因素，都會影響 到遊客付費行為。因此本研究主要是探討民宿業者訂價與消費者意願的共同關鍵 因素，提供一種價格意願分析模式給民宿業者，用以瞭解消費者之需求，進而提 供合理價格。

第二節 研究目的

關於旅館訂價均有相當多的研究去探討，然而在民宿的價格訂定上，卻未有 衡量的標準，因此民宿業者在訂定價格時，必須先瞭解影響消費者住宿意願的關 鍵因素，因此本研究目的有下列幾點：

一、 採用問卷調查方式來解析民宿業者對此議題的觀點與消費者對此觀點的議 題，進而獲得影響民訂價的關鍵因素。

二、 運用類神經網路法以及迴歸方法來進行民宿業者價格意願模式之建構研 究。

三、 研究結果希望能提供民宿業者，預測消費者需求，進而達到合理訂價之能 力。

第三節 研究流程

本研究主要是先確立研究民宿的重要性以及瞭解影響民宿業者訂價及民眾 對民宿價格意願的重要性並更進一步的確定研究的目的。在第貳章相關文獻探討 的部份，本研究所搜集及探討的包括民宿的發展現況、定價策略、付費意願、類 神經網路、倒傳遞網路等部份。由上述回顧的文獻中以作為建構研究架構及問卷 的依據。在第參章研究方法，主要根據文獻來建立模式建構程序，之後進行問卷 調查。接下來第肆章資料的統計與分析，將問卷調查的結果運用迴歸分析、類神 經網路加以分析，並且進一步的瞭解其顯著性水準，以及預測模式的準確性。最 後在第伍章結論及建議的部份，本研究將整理研究的結果做一完整性的結論，並 且提出具體的決策模式給予民宿業者。研究流程如圖 1。

圖 1 研究流程圖 資料來源：本研究整理

確 立 研 究 主 題

文 獻 探 討 與 資 料 蒐 集

模 式 建 構 程 序

資 料 綜 整

資 料 分 析

問 卷 調 查 問 卷 調 查

結 論 與 建 議

類 神 經 網 路 分 析 迴 歸 分 析

第四節 研究限制範圍

由於本研究之資料蒐集不易，以致於產生諸多無法考量之因素，在研究對象 方面僅就台東地區民宿業者做抽樣、調查及分析，未對其他地區之民宿做探討，

在研究模型上的解釋能力較不足。 

一、 本研究調查對象的民宿業者均為合法民宿，在非法民宿的價格競爭下，往往 造成削價競爭，使消費者無法獲得正確資訊。 

二、 民宿業者經營能力不足，對於自己民宿所提供的價值和優勢並不重視，無法 呈現出正確的觀點。 

第五節 名詞解譯

迴歸分析：是建構經驗模式(empirical model)的主要工具，是用來分析一個或一個 以上自變數與依變數間的數量關係，了解當自變數為某一水準或數量 時，依變數反應的數量或水準（吳明隆、涂金堂，2006）。

類神經網路：類神經網路（artificial neural network）類似人類神經結構的一個平行 計算模式，是「一種基於腦與神經系統研究，所啟發的資訊處理技 術」，通常也被稱為平行分散式處理模（parallel distributed processing model）或連結模式（connectionist model）。類神經網路它可以利用 一組範例，即系統輸入或輸出所組成的資料，建立系統模型（輸入 與輸出間的關係）。這樣的系統模型便用於推估、預測、決策、診 斷，因此類神經網路也可以視為一種特殊形式的統計技術（謝昆霖、

鄭秀慧，2006）。

倒傳遞網路：倒傳遞網路（back propagation）理論是類神經網路學習模式中用途 最廣、使用範例最多的一種網路模式。由於倒傳遞理論是一種監督 式學習網路（supervised learning network），亦即有一組訓練組（有 輸入、輸出變數），使網路在訓練充分學習後，瞭解輸入與輸出變

數之對應特性，並能運用於新的情況。目前診斷、預測的問題上普 遍採用此種網路，其區別分析能力較傳統方法佳。（謝清佳、吳琮 璠，2004）

第貳章 文獻探討

第一節 民宿的發展現況與特色

台灣民宿的現況經營，多以私人經營為主，從地區及特色來區分，共有七個 不同類型：農園休閒民宿、海濱休閒民宿、溫泉休閒民宿、運動休閒民宿、傳統 建築民宿、料理休閒民宿、歐風休閒民宿。旅客可選擇的民宿類型非常多，提供 旅客在住宿之餘，也可體會不同風情的休閒活動（簡廷倫，2009）。

目前在台灣鄉間著名風景區附近已有不少人將空置之房舍改建，於旅遊旺季 時充當臨時旅館。以目前透過休閒農業及休閒漁業輔導專案為例，已有不少改建 之民宿，這些民宿或將原本空置之四合院農舍或漁舍加以整修，或將新建之樓房 出租充當民宿。另外還尚有集結在著名休閒飯店附近之民宿，如溪頭、墾丁、日 月潭等地，還有東部也有許多的民宿供遊客住宿，台東縣是熱門景點，民宿多分 布於鹿野鄉的高台茶區，茶園推出茶餐吸引遊客，關山有環鎮自行車道。（陳墀 吉、楊永盛，2005）

而民宿類型愈來愈多，也代表消費需求愈來愈多元化，民宿業者積極的創造 自身特色，目的就是要突顯出本身特色與其它業者的不同，使經營民宿更需要具 備當地風土民情、自然景觀、生態、環境資訊及農林漁牧生產活動等特色；而民 宿業者也充份的使用地方資源及努力塑造民宿特色以吸引遊客前來參觀。今日民 宿業者已從以往的附屬地方設施、提供遊客住宿的場所及餐食，到現在成為旅遊 的主要目標，週邊的自然資源，不再是主角，民宿本身的特色及附帶的住宿體驗，

成為主要吸引遊客前往的動機。（宋貞宜，2008）

嚴如鈺（2003）認為民宿的特色包括：

（一）提供另一種的住宿體驗。

（二）認識當地的特色與文化。

（三）維持人文與大自然環境。

（四）提供服務與休閒活動。

（五）品嚐當地特產與美食。

（六）親切的對待。

（七）價格與經濟實惠。

簡玲玲（2005）認為民宿與一般旅館最大不同的特色，是在於民宿較強調大 眾化合理收費與自助性的服務，不強調設備豪華與服務精緻，但富鄉土味、家庭 味與濃厚人情味，更重要的是，民宿利用天然的資源，配合當地的人文特色，讓 旅客體會當地風土民情，除此之外，民宿還可配合提供運動、休閒、娛樂等功能，

使遊客充分享受到休閒的樂趣。

徐清穎（2007）認為民宿的特色具有下列特性：

（一）提供平價且合理的收費。

（二）民宿建築風格和料理都獨具特色。

（三）遊客能體驗當地的風土民情。

（四）民宿主人具有一定程度上的交流。

（五）居住民宿有如在家的感覺。

民宿除了提供住宿的基本功能外，還包括能否與民宿所在地之自然、人文或 產業等資源加以結合，此外，還必須能提供體驗活動、特色餐飲，加上主人親切 熱忱的接待等。前述皆為民宿有別於旅館等其他住宿方式之特有屬性，而這些屬 性皆應會影響民宿的房間價格。王宗珍（2008）

王正賢（2007）提出民宿業者未來在民宿產業發展面，經營上所面臨的實質 面問題有：較沒有競爭力、人力不足財物經濟不健全、服務品質良莠不齊、專業 知識與技能不足、沒有特定的利基與訴求、沒有組織、行銷推廣力不足。而提出 建議在經營管理方面不斷的創新改進，以及突顯民宿獨特的賣點與特性，不要一 陳不變，企劃出較有特色的住宿體驗與套裝行程，也會影響到民宿經營的穩定性、

收益性以及消費的回客率。民宿業者經營受到季節性的影響非常顯著，淡季旺季 的業績差異很大，如何透過良好的行銷及企劃能力來調適淡季旺季之間的成本效

益就相當重要。

因此，歸納上述學者提出的探討，可以得知民宿業者必須充份運用現有資源，

並且提供適當的服務，用以呈現出民宿的特色，這樣才能創造出民宿的價值，吸 引遊客前來入住並且帶來收入。

第二節 訂價策略

訂價策略為一系列的計畫，並且訂價時需考量公司本身的成本、顧客認知以 及競爭者的反應等因素，徐清穎（2007）認為民宿的訂價策略為，民宿經營者執 行一系列的訂價計劃，並且考量民宿本身的成本因素，遊客的認知價值以及相關 行業的競爭情勢來訂定出合理且滿足遊客的價格。方世榮（2003）訂價策略是先 透過定價程序決定出一個合理的價格範圍，然後再依據所需考慮的因素，以及配 合適當的定價方法來決定一個較精確的價格水準。陳墀吉、楊永盛（2005）認為 民宿雖為副業經營性質，但從住家改變為客房及餐飲服務，在客房備品、內部設 施及週邊休憩設施，均須投入改善經費成本，而在客房銷售仍未可預測情形下，

對財務成本控制、帳務作業、現金與庫存管理及稅務處理與資金運用，均應量力 而為，審慎評估控管才能永續經營。

王宗珍（2008）於民宿房間價格影響因素探討研究中，發現民宿在市場上存 在各種極具差異化的民宿產品，而民宿房間價格也因此有很大的差異性。而目前 政府對民宿的訂價未有制訂價格調整比例，相較於旅館，顯得彈性非常大。在交 通部觀光局委託國立東華大學的東部地區一般旅館業與民宿經營現況調查報告 中發現民宿經營者會在淡、旺季時間調整價格，以吸引顧客。故本研究將訂價策 略作為影響意願的重要指標，探討二者間的對應關係。

第三節 付費意願

意願（intertion）被定義為是個人執行某些特定行為的計畫，在消費者行為 的理論中，意願是指購買或使用某項產品的計畫（游恆山譯，1996）。而消費者 對產品與服務所認定之價直，並以貨幣表示願意支付的價格即為付費意願（莊慶 達、趙聚誠，2000）。徐清穎（2007）認為付費意願即是消費者對產品與服務所 認定的價值，並且願意以財貨來換取使用的權利。因此民宿的付費意願為民宿遊 客在特定的情況下，認定民宿產品及服務的價值，並且以貨幣表示願意支付的價 格，以換取其使用商品的權利。

林淑芬（2010）在綠色民之願付價格的研究中，發現消費者在民宿價格方面 仍較為在意，認為當金錢超乎消費之預期，將無法接受，故民宿業者必須考量消 費者所接受之金額進行販售。吳菊（2009）遊客選擇民宿關鍵因素之探討研究中，

發現大部分遊客選擇民宿時，價錢合理是最重要的考量因素。嚴如鈺（2003）在 民宿使用者消費型態之研究中，發現價格是消費者決定是否消費的優先考量項 目 ，因此價的多寡直接影響到消費者從事消費的意願，由於目前的消費者對民 宿的認定仍停留在設備簡單、價格便宜的階段，故民宿的價格不宜訂的過高，否 則容易引起消費者的負面感受。故本研究將付費意願作為影響價格的重要指標，

探討二者間的對應關係。

第四節 相關文獻研究

在整理探討民宿業者訂價與遊客消費行為的研究中發現，楊孟潭（2008）在 以體驗經濟觀點探討民宿特徵消費之研究－以南投日月潭地區為例中，以 OLS 線性迴歸分析結果顯示，住宿者對民宿各項特徵的偏好有顯著的差異，進而影響 到對各項特徵的隱含價格，其結果發現，住宿者的旅遊相關屬性與房價顯著相關；

蔡佳燕（2007）在影響民宿遊客行為意向因素之探討中，以層級迴歸分析探討住 宿體驗、服務知覺價值、與行為意向之差異性，進而反應再消費的意願；蔡侑霓

（2008）在南投縣國姓鄉民宿旅客投宿動機與滿意度之研究中，以迴歸分析方法 分析旅客特性、投宿動機與滿意度之現況中，發現民宿旅客在參與民宿活動前的 期望與投宿後得到的感受，對滿意度有正向影響；王昇柔（2006）馬祖民宿及海 釣活動旅遊意願及願付價格之評估研究中，以 Probit 模型預測遊客是否會再選擇 住宿馬祖漁村民宿之樣本預測準確率達 99.33%，而遊客是否會再選擇海釣活動 之樣本預測準確率達 82.67%，顯示模型預測效果極佳，可作為馬祖漁村民宿及 海釣活動產業擬定經營方針之參考。因此運用迴歸分析應用於民宿業者價格意願 的研究分析可行的。

另外在應用類神經網路探討消費行為及影響購買意願的因素的文獻中，施雅 月（1997）在區別分析與類神經網路在 WWW 上之購買意願預測比較--以 17 吋電 腦螢幕為例的研究結果中，最後篩選出的較佳預測模式為具有二層隱藏層（各隱 藏層含 11 及 8 個處理單元）轉換函數 TanH、學習法則 Extend-Delta-Bar-Delta

（EDBD）、學習速率 0.8 及慣性因子 0 之參數組合且未經因素分析的倒傳遞網路 架構，經由 T 檢定分析後顯示確實優於傳統統計方法；另外蔡富凱（2008）於應 用類神經網路於票價之訂定－以台灣高鐵為例的研究中，透過倒傳遞類神經網路 求解列車站間訂價折扣問題，以起迄站差別折扣為研究方向，追求營運收益最大 化。另外，在溫國忠、王冠翔、郭中人（2004）在應用類神經網路探討華岡社區 租賃空間結構的研究中，運用類神經網路分析探稱租金價格的決定因素與其合理 性得知。因此將類神經網路應用於民宿業者訂價策略及消費者購買意願的研究分 析是可行的。

綜合上述的相關實證得知，採用迴歸分析、類神經網路的分析方法能夠了解 民宿業者訂價與消費者意願的相關性，因此本研究也將進一步探討。

第參章 研究方法

第一節 模式建構程序

系統模型建構（system modeling）是一般傳統製造業在進行結構性的分析或 製程解析時最常使用的方法（Su & Hsieh，1998；Tong & Hsieh，2000），主要觀點 就是將所考量的對象視為一個如圖 2 的系統，再將各個與系統有關的資訊，依據 其特有的相關性來進行系統模型建構（詹秋貴，2002）。通常系統的輸入資訊可 以分成兩大類型：一種是可以加以控制的、另一種則是無法加以控制的（或可稱 為干擾項），在系統模型建構時理想化系統通常是不考量干擾項的影響，如此將 可讓系統模型在建構過程與模型解析上更為簡易，但相對來說，它和實際的系統 結構的差異也就越大。對於那種不確定資訊較多的系統，透過模型建構並不是企 求能完全掌握實際系統的所有資訊，而是希望可以透過模型建構來探詢實際系統 的合理性概觀，這種合理性概觀訊息對於決策者在進行決策判斷時將會是一項有 價值的參考資訊（謝昆霖、鄭秀慧，2006）。而採用系統建模可以幫助業者瞭解 民宿特色取向，以及用來和顧客進行溝通。

圖  2 系統定義圖示 輸入  系統 

可控制項  輸出 

干擾項  不可控制項 

第二節 方法程序

傳統的系統模型建構方式不外乎兩種類型：一種就是利用理論函數公式來定 義，另一種就是透過統計的迴歸分析來建構，這兩種方式在應用上都會存有一些 可能的限制，應用理論公式法受限必須先對系統從本質搭配學理機制來掌握其應 有個理論公式結構，這對於動態的系統問題來說相對地存有高度的應用限制；至 於利用統計迴歸方法論來建構系統模型，雖然不需先對系統的理論公式有必然性 的瞭解便可推導出系統適切的模型，但是這種透過數理解析的程序在使用時會受 到一些前提假設的限制，例如：建模的數據資料必須合乎常態性、獨立性等，此 外在模式建構出來後，該模式的適切性也必須經過檢定的程序，而一般來說，採 用統計方法在模式的結構上也會有相當程度的限制，例如：非線性的模式，在分 析時可能會面臨到合理架構的選定問題。這些限制與不便性，使得另一個新穎的 建模技術再近幾年受到產官學研的重視，並且在許多的應用領域中獲得不錯的成 效，這個建模技術就是人工智慧中的類神經網路法（Hsieh，2005；Hsieh & Tong，

2001）。

而採用類神經網路法也可利問卷蒐集的數據資料來達成系統建模之研究，可 以提供合理的佐證。因此，本研究提出一個應用類神經網路法來建構民宿業者價 格意願模式之程序，為了瞭解影響民宿業者訂價與民眾住宿意願的關係，針對這 個模式進行詳細步驟說明，其主要的邏輯概念思維如圖 3 所示：

價格影響意願模型

圖 3 邏輯概念思維圖

步驟一、選定用來建模的民宿屬性項目和民宿購買意願項目：首先對於民宿購買 屬性部分，將透過問卷調查的方式對民宿業者進行民宿屬性重要性的評 價調查、同時也針對消費者進行消費者認知的民宿屬性重要性評價調查，

經兩個調查資料進行交叉比對後，從中篩選關鍵性的民宿屬性作為第二 階段民宿購買評價的關鍵民宿屬性指標，而這些可能的建模的系統相關 資訊，包含房間的大小、床的大小、是否提供私人浴室、是否提供電視 等客房設備、是否提供停車空間、是否提供廚房和烤肉等炊事設備、是 否提供緊急照明設備、是否提供消防安全設施、是否提供早餐服務、是 否提供午晚餐、是否提供推薦餐廳的服務、是否提供鄰近景點介紹或諮 詢服務、是否提供交通接駁服務、是否提供當地特殊活動安排、主人服 務親切、房間清爽乾淨、溫馨舒適的裝潢及擺設、環境清潔衛生程度、.

整體環境氣氛營造、有如在家的感覺、房間的採光照明、庭院環境景觀、

週遭環境的視野風景、建築外觀、週遭景點的易達性、距離市區的遠近 等 26 項。

步驟二、蒐集建模數據資料：在確認完建模的民宿屬性項目和民宿購買意願項目，

考量的價格項目 對應的意願項目 

用業者與民眾最在意的項目。

步驟三、類神經網路模型建構：這個步驟主要是在透過相關的建模數據來建置網 路結構，也就是透過試誤法來找到一個適切的網路模型，其中本模式的 輸入訊號選為價格項目、而輸出訊號則選定為意願項目，藉由數據資料 來訓練一個價格對意願的關係模型，其重點參數包含了：（1）類神經網 路的輸入層、隱藏層、輸出層對應的處理單元個數；（2）網路結構中採 用的轉換函數；（3）學習速率、學習次數等網路參數。（謝昆霖、鄭秀 慧，2006）對於這種模型建構的應用，用來做為網路結構評定的指標，

一般是採用模型預測的誤差的均方根，當這項指標值小於一個給定的門 檻值或是該值達收歛狀態或是設定一定的跌代次數後，再以當時的誤差 均方根來做判斷指標。有鑑於類神經網路具有學習和容錯的特性，所以 在網路模型建構時，數據資料將分成訓練資料集和測試資料集，兩者的 選定比率在一般的實際應用上通常是設定 4:1（Hsieh，2005；葉怡成，

2002），然後搭配誤差均方根值來進行比較，如此將可以找到系統模型 建構的最適架構。因為必須要同時檢測訓練資料的誤差均方根和測試資 料的誤差均方根，經驗上的判斷法則是繪製兩者在不同的網路架構下的 趨勢比較圖，再從圖上做判斷，判斷準據是兩者同時越小越好。

第三節 問卷設計

在問卷設計的部份，本研究主要是從民宿業者與消費者兩方面來進行調查，

故問卷設計上區分為民宿業者與消費者的問卷兩個部份。因本研究探討民宿業者 與消費者在需求層面所重視因素的差異，故在需求層面上運用相同的問項。

在民宿業者問卷的部份，主要區分為二部份：

（一）民宿基本資料：此部份主要測量民宿的經營特性，其中包括民宿經營 年份、民宿房間數、民宿的員工數、民宿室內平面面積、民宿戶外平

面面積等 5 個部份。此部份的題項綜合了王盈凱（2002）、李宗珏（2004）、 徐清穎（2007）王宗珍（2008）等人的文獻。

1、 民宿經營年份：主要是在測量民宿經營年份，其項目為未滿 2 年、2 年以上未滿 3 年、3 年以上未滿 4 年、4 年以上未滿 5 年、5 年以上 未滿 6 年、6 年以上未滿 7 年、7 年以上未滿 8 年及 8 年以上。

2、 民宿房間數：主要是在測量民宿房間數，其項目為 1～5 間、6～10 間、11～15 間、16～20 間及 21 間以上。

3、 民宿的員工數：主要是在測量民宿的員工人數，其項目為 1～3 位、

4～6 位、7～9 位、10～12 位、13～15 位及 16 位以上。

4、 民宿室內平面面積：主要是在測量民宿室內平面面積。

5、 民宿戶外平面面積：主要是在測量民宿戶外平面面積。

（二）影響民宿訂價考量項目：主要是在測量民宿業者訂價時所考量需求層 面的因素，包括了房間的大小、床的大小、是否提供私人浴室、是否 提供電視等客房設備、是否提供停車空間、是否提供廚房和烤肉等炊 事設備、是否提供緊急照明設備、是否提供消防安全設施、是否提供 早餐服務、是否提供午晚餐、是否提供推薦餐廳的服務、是否提供鄰 近景點介紹或諮詢服務、是否提供交通接駁服務、是否提供當地特殊 活動安排、主人服務親切、房間清爽乾淨、溫馨舒適的裝潢及擺設、

環境清潔衛生程度、整體環境氣氛營造、有如在家的感覺、房間的採 光照明、庭院環境景觀、週遭環境的視野風景、建築外觀、週遭景點 的易達性、距離市區的遠近等 26 項，最後加上一個其它的題項，供 業者自行填寫，此部份主要參考宋貞宜（2008）、王盈凱（2002）、李 宗珏（2004）、徐清穎（2007）等人的文獻。在依據受試者態度之強 烈程度依李克特量表的特徵表達出來，其衡量尺度依序為 1~5，分別 為「非常不重要」、「不重要」「普通」「重要」「非常重要」等五項，

如表 1。

表 1 民宿業者問卷問項

民宿經營特性 

1.民宿經營年份 2.民宿房間數  3.民宿的員工數  4.民宿室內平面面積  5.民宿戶外平面面積 

民宿訂價的考量項目 

1.房間的大小 2.床的大小 

3.是否提供私人浴室  4.是否提供電視等客房設備  5.是否提供停車空間 

6.是否提供廚房和烤肉等炊事設備  7.是否提供緊急照明設備 

8.是否提供消防安全設施  9.是否提供早餐服務  10.是否提供午晚餐 

11.是否提供推薦餐廳的服務 

12.是否提供鄰近景點介紹或諮詢服務  13.是否提供交通接駁服務 

14.是否提供當地特殊活動安排  15.主人服務親切 

16.房間清爽乾淨 

17.溫馨舒適的裝潢及擺設  18.環境清潔衛生程度  19.整體環境氣氛營造  20.有如在家的感覺  21.房間的採光照明  22.庭院環境景觀  23.週遭環境的視野風景  24.建築外觀 

25.週遭景點的易達性  26.距離市區的遠近 

在消業者問卷的部份，主要區分為二部份：

（一）消費者社經特性：此部份主要測量消費者基本的社經特性，其中包括 了性別、年齡、教育程度、職業、居住地、婚姻狀況及月收入等 6 項。

此部份綜合了陳秋玲（2004）、徐韻淑（2004）、徐清穎（2007）等人 的文獻。

1、 性別：主要分為男、女兩個項目。

2、 年齡：主要題在測量受訪者的年齡，分為 18～24 歲、25～34 歲、35

～44 歲、25～34 歲及 45 歲以上。 

3、 教育程度：主要是在測量受訪者的教育程度，其項目為國小以下、

國中、高中職、大學（專）及研究所以上。 

4、 職業：主要是在測量受訪者的職業，其項目為工業、農林漁牧業、

醫療保健業、服務業、商業、資訊科技業、文學藝術類、軍工教、

法律政治業、學生以及其它。 

5、 居住地：主要是在測量受訪者的居住地區，其變項分為北、中、南、

東部地區及離島地區。 

6、 婚姻狀況：主要是在測量受訪者的婚姻狀況，其項目為未婚、已婚、

無小孩、已婚子女未成年及已婚子女已成年。 

7、 月收入：主要是在測量受訪者的個人平均月收入，其項目為 20,000 元以下、20,000～30,000 元、30,001～40,000 元、40,001～50,000 元、

50,001～60,000 元及 60,001 元以上。 

（二）影響住宿意願考量項目：主要是在測量影響消費者住宿意願所考量需 求層面的因素，將需求層面分為設施、服務、情境氣氛、環境景觀因 素，並且加上一個其它項目，供消費者自行填寫，共有 27 題。此部 份主要參考楊永盛（2003）、陳秋玲（2004）、徐清穎（2007）等人的 文獻。在依據受試者態度之強烈程度依李克特量表的特徵表達出來，

其衡量尺度依序為 1~5，分別為「非常不重要」、「不重要」「普通」「重 要」「非常重要」等五項，如表 2。 

表 2 消費者問卷問項

消費者社經特性 

1.性別 2.年齡  3.教育程度  4..職業  5.居住地  6.婚姻狀況  7.月收入 

住宿意願的考量項目 

1.房間的大小 2.床的大小 

3.是否提供私人浴室  4.是否提供電視等客房設備  5.是否提供停車空間 

6.是否提供廚房和烤肉等炊事設備  7.是否提供緊急照明設備 

8.是否提供消防安全設施  9.是否提供早餐服務  10.是否提供午晚餐 

11.是否提供推薦餐廳的服務 

12.是否提供鄰近景點介紹或諮詢服務  13.是否提供交通接駁服務 

14.是否提供當地特殊活動安排  15.主人服務親切 

16.房間清爽乾淨 

17.溫馨舒適的裝潢及擺設  18.環境清潔衛生程度  19.整體環境氣氛營造  20.有如在家的感覺  21.房間的採光照明  22.庭院環境景觀  23.週遭環境的視野風景  24.建築外觀 

25.週遭景點的易達性  26.距離市區的遠近 

第四節 調查方法

本研究主要是討探影響民宿業者訂價的因素，以及影響消費者住宿意願的因 素，故在研究對象的選擇上，一是民宿的經營者也就是民宿業者，二是有居住過 民宿的消費者，作為本研究的研究對象。 

在民宿業者抽樣地點選定方面以臺東地區作為測量的範圍，另根據交通部觀 光局網站的調查指出目前臺東地區合法民宿業者共有 398 家，故本研究將選出 100 家做調查；在消費者對象選定方面，主要是以居住過民宿的消費者為主，因 此本研究對消費者樣本數初估計發放 200 份。 

經由上述，本研究以臺東地區做為問卷發放的地點，調查時間為 101 年 3

月份至 5 月份進行問卷之發放。   

第肆章 研究結果與分析

第一節 模式分析程序

倒傳遞類神經（back-propagation neural network, BPNN）架構包含輸入層、隱 藏層、輸出層。 輸入層與輸出層的 PE 數目依問題而定，而隱藏層的層數與其處 理單元（processing elements, PEs）個數則沒有一定的法則可循，通常以試誤法（trial and error）決定適當的數目；一般而言，一至二層隱藏層已足夠解決大部份的問 題。連接至隱藏層的連結使用的是非線性轉換函數，倒傳遞類神經網路的計算過 程分為向前（forward）與向後（backward）兩階段。首先，輸入層 PEs 接收到輸 入樣本資料，然後直接將資料傳送給隱藏層，隱藏層中的神經元會將輸入層資料 加權過後之總和，利用轉換函數轉換成激發值（activation value）輸出至輸出層。

輸出層的 PsE 再以隱藏層輸出之激發值，同樣的計算其加權過後之總和，並利用 轉換函數轉換成激發值輸出，最後比較網路輸出值與標準值的差異，視情形進行 連接權重的調整。輸出層的第 k 個 PEs 其權重調整公式如下：

∆

ƞ

其中，∆ 神經元 j 與神經元 k 間權重改變量；

ƞ ＝學習速率； ＝神經元

∆

ƞ

其中，∆ 神經元 i 與神經元 j 間權重改變量；

ƞ ＝學習速率；

回想速度快，可處理複雜的樣本辨識問題與高度非線性的函數適配（fitting）（邱 志洲、謝邦昌，2000；葉怡成，2002；謝昆霖、鄭秀慧，2006）。圖 4 所顯示的是 四個輸入與一個輸出的倒傳遞網路模型。

  圖  4 倒傳遞網路模型 

依照上述模式，本研究調查民宿業者及消費者所提供之數據來進行建模研究，

應用類神經網路法來達成民宿業者價格意願模式的建構程序，說明如何應用所提 之研究程序來進行建議： 

步驟一、選定項目：以民宿業者與消費者為調查對象，區分為二類問卷，共調查 臺東地區計 100 家民宿業者及消費者 200 位。 

步驟二、蒐集數據：按照前述方式實施第 1 次問卷調查，共獲得有效問卷 264 筆數據（民宿業者 68 份、消費者 196 份），資料經綜整後，進行各屬性 項目的加總評分（非常重要為 5 分、重要為 4 分、普通為 3 分、不重要 2 分、非常不重要為 1 分），用以分析民宿業者與消費者最在意的項目，

加總完畢後，排序出最高分的前 11 項屬性再加入購買意願評價項目，

合計 12 項考量項目（如表 3），對消費者進行第 2 次問卷，而在第 2 次 問卷中共獲得有效問卷 120 筆資料可供建模使用。 

輸入層  隱藏層  輸出層

表 3 住宿意願的考量項目 

住宿意願的考量項目 1.房間清爽乾淨

2.環境清潔衛生程度 3.主人服務親切 4.是否提供私人浴室 5.整體環境氣氛營造 6.溫馨舒適的裝潢及擺設 7.是否提供消防安全設施 8.是否提供緊急照明設備 9.房間的採光照明

10.庭院環境的視野風景 11.週遭環境的視野風景

12.在前述的民宿屬性重要性評價後，您的購買意願評價為何？

步驟三、類神經網路模式的建構：因為採用的是倒傳遞網路，所以下列有幾個參 數是需要考量的，第一個部份是網路結構的處理單元個數、第二個部份 是網路的相關參數的設定，例如學習速率、學習次數、轉換函數等。（謝 昆霖、鄭秀慧，2006）

1、 網路層數：從相關研究建議中（Su & Hsieh，1998；Tong & Hsieh，

2000；Hsieh，2005；葉怡成，2002；邱志洲、謝邦昌，2000）指出 一層隱藏層已經可以讓建構的模型具有非線性的結構，所以在建模 的過程中，建議先以一層的隱藏層來進行解析，視建構結果來考量 是否需要採用兩個隱藏層的結構。

2、 輸入層運算元：本研究以民宿業者與消費者的問卷調查資料中，篩 選出自變數，以房間清爽乾淨、是否提供消防安全設施、環境清潔 衛生程度、是否提供緊急照明設備、主人服務親切、房間的採光照 明、是否提供私人浴室、庭院環境的視野風景、整體環境氣氛營造、

週遭環境的視野風景、溫馨舒適的裝潢及擺設等為輸入層運算元。

3、 輸出層運算元：本研究係以分析住宿意願評價，故以單一項目為輸

出層為運算元。

4、 隱藏層運算元：隱藏層的運算單位數並無標準方法，通常以試測方 式決定最佳數目，本研究分別以 6-14 個（間距 2，共 5 種選擇）。 5、 學習速率：在參考相關的研究建議（葉怡成，2002）設定研究範圍

為 0.05-0.3（間距為 0.05），經初步測試選定為 0.02。。

6、 學習循環： 採用 Delta rule 學習法（詳細法則請參考邱志洲、謝邦 昌，2000；葉怡成，2002 及 sigmoid 轉換函數（詳細函數請參考葉怡 成，2002），判斷準據設定為跌代次數 50000 次後進行訓練集和測試 集的誤差均方根值比較。

7、 慣性動量：為加速網路收斂及誤整體最小，參考相關的研究建議（藍 受麟，2010），依經驗設定為 0.85。

而考量應用的便利性，網路設計直接使用一些統計分析軟體中附加類神經網 路軟體，本研究選擇 Qnet2000 軟體作為模式建構的工具（林澄政、丁毓齡、林 雅茜，2009）。

Qnet2000 建立網路之基本步驟如下：

1、 資料輸入：將數據資料匯入軟體中。

2、 建立網路：利用軟體介面設定各種形式網路。

3、 設定網路 IO：設定輸入與輸出。

4、 網路自動訓練：由網路學習，並調整網路連結，找出最適網路。

5、 網路測試：用以將測試案例交由網路測試，以探討其準確度。

網路建立完成後，從 120 筆數據中隨機篩選 20 筆作為驗證資料，再將剩下 的 100 筆數據帶入 Qnet2000，隨機選取其中 20 筆當作測試樣本集、其餘 80 筆作 為訓練樣本集，兩者比率約為 1:4，模式建構的判斷圖如圖 5 所示、判斷數據結 果比較表如表 4 所示（僅列出最佳學習速率 0.02 的判斷表）。

圖 5 最佳網路結構的選擇判斷圖

表 4 比較表 

隱藏層處理單元 誤差均方根

訓練樣本 測試樣本 11-6-1 0.053 0.273 11-8-1 0.086 0.199 11-10-1* 0.082 0.177 11-12-1 0.068 0.235 11-14-1 0.086 0.206

*代表最佳的網路選擇

從圖 5 可以發現到最佳的隱藏層處理單元數應該是 10，由此可以確認模型 架構為 11-10-1、網路學習速率為 0.02、採用 TanH 轉換函數的倒傳遞網路，其在 跌代 50000 次後的訓練誤差均方根值為 0.082、測試的誤差均方根值為 0.177，透 過類神經網路所獲得的效益，其價格意願模式如圖 6 所示。

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

0 1 2 3 4 5 6

11-6-1

訓練樣本 測試樣本

11-8-1 11-10-1 11-12-1 11-14-1 誤差均方根比較表

圖 6 本研究所獲得之價格意願模式

輸入層  隱藏層  輸出層 

房間清爽乾淨 

購買意願  環境清潔衛生程度 

主人服務親切 

週遭環境的視野風景  庭院環境的視野風景 

是否提供私人浴室 

整體環境氣氛營造 

溫馨舒適的裝潢及擺設 

是否提供消防安全設施 

是否提供緊急照明設備 

房間的採光照明 

第二節 預測模式建構

本研究主要變數以對消費房間清爽乾淨、環境清潔衛生程度、主人服務親切、

是否提供私人浴室、整體環境氣氛營造、溫馨舒適的裝潢及擺設、是否提供消防 安全設施、是否提供緊急照明設備、房間的採光照明、庭院環境的視野風景、週 遭環境的視野風景等 11 個自變數，以及購買意願的應變數。

為了解自變數與應變數的關係及影響方向與程度；以及利用自變數與估計的 迴歸方程式對應變數做預測，採用 SPSS 的迴歸分析，以變異數分析檢定判斷應 變數與自變數是否有迴歸關係中（如表 5 所示），經檢定後其顯著性

0.005<α=0.05。

表 5 變異數分析

變異數分析 Anova^b

模式 平方和 自由度 平均平方和 F 檢定 顯著性

1 迴歸 9.174 11 .834 2.661 .005^a

殘差 27.586 88 .313

總數 36.760 99

表 6 多元迴歸分析

係數^a

模式

未標準化係數 標準化係數

t 顯著性

B 之估計值 標準誤差 Beta 分配

1 (常數) 1.553 .591 ^{2.629 .010}

房間清爽乾淨 .035 .169 .032 .205 .838 環境清潔衛生程度 ^{.233 .182 .192 1.283 .203} 主人服務親切 -.062 .131 -.069 -.470 .639 是否提供私人浴室 ^{.069 .153 .085 .451 .653} 整體環境氣氛營造 -.007 .115 -.008 -.064 .949 溫馨舒適的裝潢及擺設 ^{.052 .263 .056 .198 .843} 是否提供消防安全設施 .183 .145 .242 1.269 .208 是否提供緊急照明設備 .065 .293 .068 .222 .825 房間的採光照明 .024 .165 .025 .147 .884 庭院環境的視野風景 -.101 .141 -.126 -.720 .474 週遭環境的視野風景 .043 .138 .052 .312 .756

另外，在多元迴歸分析中，常數項等於 1.553，其顯著性 0.010 <α=0.05。而 根據表 6 的結果其多元迴歸模型應為：

週遭環境的視野風景) (

0.043

＋ )＋ 環境清潔衛生程度 (

0.233 )＋ 房間清爽乾淨 (

0.035 + 1.553 意願=





 

接著將驗證用的 20 筆資料依序輸入所獲得的迴歸模型中，其預測的結果（如表

7）所示，再利用平均絕對偏差統計量（

資料量 實際值



 n 

i 1 ）來求算整體的

差異值為 0.5352。

表 7 迴歸分析預測結果

變數

筆數 房間 清爽 乾淨

環境 清潔 衛生 程度

主人 服務 親切

是否 提供 私人 浴室

整體 環境 氣氛 營造

溫馨 舒適 的裝 潢及 擺設

是否 提供 消防 安全 設施

是否 提供 緊急 照明 設備

房間 的採 光照 明

庭院 環境 的視 野風 景

週遭 環境 的視 野風 景

實際 結果

迴歸分析

預測結果 兩者的差值

1 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4.099641991 0.099641991 2 5 5 4 4 4 5 4 5 4 4 3 3 4.032629395 1.032629395 3 4 5 4 3 4 4 4 4 3 3 4 5 3.931787886 1.068212114 4 5 5 4 3 4 5 4 5 4 4 4 4 4.006581439 0.006581439 5 5 5 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 4.160093897 0.839906103 6 4 5 3 3 4 5 4 4 3 3 3 5 4.002678726 0.997321274 7 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 3.920999709 0.079000291 8 5 4 4 4 3 5 3 4 4 3 3 3 3.659386652 0.659386652 9 5 5 5 3 5 5 3 5 5 4 3 4 3.735194868 0.264805132 10 5 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 3 3.941405086 0.941405086 11 3 4 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3 3.499058971 0.499058971 12 5 5 4 3 4 5 4 4 3 2 2 4 4.033741785 0.033741785 13 5 5 5 4 3 5 5 5 3 5 3 3 4.036264151 1.036264151 14 5 5 5 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3.752073043 0.247926957 15 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 4 4.208060867 0.208060867 16 5 4 5 5 4 4 4 5 4 4 4 4 3.797306147 0.202693853 17 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4.258812791 0.258812791 18 4 4 3 4 4 5 3 5 4 3 3 4 3.744048343 0.255951657 19 5 5 3 5 3 3 4 3 3 3 3 5 4.013737196 0.986262804 20 5 5 3 5 3 3 4 3 3 3 3 5 4.013737196 0.986262804 MAD 0.535196306

為了瞭解迴歸分析與類神經網路在預測能力的部份，將驗證的資料集 20 筆 資料輸入到預測模式中，應用類神經網路法所得到的預測結果如表 8，其平均絕 對偏差值為 0.2821，明顯的類神經法所得的結果優於多元迴歸分析法。

表 8 類神經網路預測結果

實際結果 類神經網路

預測結果 兩者的差值 類神經網路 判定結果

4 4.000331 0.000331 4

3 3.000353 0.000353 3

5 4.619806 0.380194 5

4 4.001045 0.001045 4

5 4.000513 0.999487 4

5 5.000493 0.000493 5

4 5.000413 1.000413 5

3 3.000305 0.000305 3

4 4.000299 0.000299 4

3 4.000982 1.000982 4

3 3.000301 0.000301 3

4 4.000772 0.000772 4

3 2.787869 0.212131 3

4 4.000489 0.000489 4

4 5.000491 1.000491 5

4 4.001183 0.001183 4

4 4.334103 0.334103 4

4 4.000326 0.000326 4

5 4.646327 0.353673 5

5 4.646327 0.353673 5

MAD 0.282052

接著我們也利用相關係數指標來驗證類神經網路法的預測效果，從表 9 Pearson 相關係數為 0.762，屬於中高程度的相關，且達顯著水準，代表著類神經 網路法的預測結果非常貼近實際結果，而這也展現了應用類神經網路來進行購買 模式相較於應用傳統的統計模式來得有效用。

表 9 相關係數分析

相關

實際值 預測值 實際值 Pearson 相關 1 .762^**

顯著性 (雙尾) .000

個數 20 20

預測值 Pearson 相關 .762^** 1 顯著性 (雙尾) .000

個數 20 20

**代表有顯著水準

本研究在獲得民宿價格意願模式後，就民宿業者可以在初期投資成本中進行 導入，同時很便利地考量多個不同的導入方案成效比較，例如：根據消費者的意 願來預測可能獲得效益建議，根據預期獲致的效益成果來做為訂價時的考量，讓 民宿業者在同業競爭環境下可獲得訂價時參考的資訊。同時，也因為這個分析模 式是基於消費者的觀點所建構，其更能適切地反應出符合消費者期待，而不會因 不清楚消費者需求而無法吸引入住。因此後續的應用上，民宿業者可以將各種新 獲得的數據資料再納入分析程序中，重新建構以滿足消費者的期待，必定能贏得 他們的青睞，這對於業者維持其競爭優勢及永續發展將會有正面的助益。

第伍章 結論與建議

本研究的目的在發展出一個民宿價格與消費者意願模式之研究。主要在綜整 影響民宿業者訂價與消費者購買意願的角度去訂出共通的關鍵評估因素，在將這 些因素使用倒傳遞網路建模，從樣本中學習其行為模式，導出價格意願模式，提 供民宿業者對消費者需求有明確的認知，進而訂定出合理的價格，吸引消費者的 再入住的意願。本章根據分析結果作一總結，並據此說明本研究之結論與分析，

其次，說明研究中所遭遇之限制，最後提出對未來建議的方向，以供進一步研究 之參考。

第一節 研究結論

一、 本研究導入類神經網路理論探討民宿業者價格意願模式之研究，這樣一個模 式的建構程序，可以適切地將建模所考量的變項納入分析模式中，讓民宿業 者在進行相關措施、活動專案或是淡旺季時促銷策略的引入，可以先初期對 其進行參考性的評估，可快速地獲得相關措施、活動專案或是淡旺季時促銷 策略的引入後可能的預期結果，亦或在其所預期達成的效益程度下初步瞭解 可能需要考量消費者意願的要項，這對於日漸增多的民宿競爭者來說，著實 可以提供有用的參考訊息。

二、 經由業者以及消費者的角度去訂出共通性的關鍵評估因素，有助於瞭解其差 異性，這在訂價時的合理性與可行性中，對於無實際經驗的業者而言，提供 了具體參考指標。

三、 現階段並無這方面的模式可供民宿業者參考選用，這樣的分析模式有助於了 解消費者的實際需求。

四、 方法的程序具有動態學習的特質，民宿業者可以重啟這個分析程序，並且根 據最新的資料去建構類神經網路模式，也就是重新學習最新的消費評選趨勢，

以面臨瞬息變化的大環境，隨時為自己的民宿增加競爭力，以達到符合消費 者意願的成功經營管理之道。

第二節 研究建議

一、 建議問卷調查內容中增加對消費者的問項，讓民宿業者可以針對各個變數加 以研究，訂出更符合需求的建模資訊。 

二、 這樣的分析程序是可以改成一個線上分析平台，讓民宿業者可以透過線上平 台去蒐集消費者的資訊，並且在後端部分隨時進行類神經模式的更新，以期 能預測消費者需求，進而達到合理訂價之能力。 

三、 藉由本研究預測模式，業者可以對特定的消費者，提供必要的服務，以滿足 其需求，進而掌握特定的消費群。 

參考文獻

一、中文部份

1. 方世榮（2003）。行銷學。臺北市：三民。

2. 林建煌（2002）。消費者行為。臺北市：智勝文化。

3. 交通部觀光局（2005）。觀光法規。摘自 03/23/2012，摘自：

http://admin.taiwan.net.tw/law/law.aspx?no=130。

4. 交通部觀光局（2006）。旅館業及民宿管理系統。摘自 03/23/2012，摘自：

http://hotelhomestay.tbroc.gov.tw/admin_taiwan.jsp。

5. 王宗珍（2008）。民宿房間價格影響因素探討-以台灣中部地區民宿為例。未 出版碩士論文，亞洲大學，臺中市。

6. 王盈凱（2002），民營遊樂區門票價格與其影響因子之研究。未出版碩士論 文，逢甲大學，臺中。

7. 王昇柔（2006），馬祖民宿及海釣活動旅遊意願及願付價格之評估。。未出 版碩士論文，國立臺灣海洋大學，基隆。

8. 李宗珏（2004），台灣民宿業者餐旅行銷組合與關鍵成功因素之研究。未出 版碩士論文，銘傳大學，臺北。

9. 宋貞宜（2008）。民宿遊客住宿動機及滿意度之研究－以苗栗縣南庄鄉為例。

未出版碩士論文。。國立台東大學，台東市。

10. 吳菊（2009）。遊客選擇民宿關鍵之探討。未出版碩士論文，國立澎湖科技 大學，澎湖。

11. 邱志洲、謝邦昌（2000）。類神經網路分析。臺北市：曉原出版社。

12. 邱湧忠（2002），「休閒農業經營學」，宜蘭，茂昌。

13. 林淑芬（2009）。省多付少─綠色民宿之願付價格。未出版碩士論文，國立 臺灣師範大學，臺北市。

14. 徐達光、嚴如鈺(2003)，民宿消費行為之研究—以生活型態區隔為例，中華 家政學刊，34，139-154。

15. 徐清穎（2007）。民宿業者訂價與遊客付費意願影響因素之比較研究（未出 版碩士論文）。銘傳大學，台北市。

16. 游恆山譯 (1996)，消費者行為心理學，初版，台北：五南，譯自 Mullen, Brian

& Craig Johnson, The Psychology Consumer Behavior , Lawrence Erlbaum Associates Inc .

17. 莊慶達、趙聚誠，2000。『經濟名詞釋典』。台北市：華泰。

18. 溫國忠、王冠翔、郭中人（2004）。應用類神經網路探討華岡社區租賃空間 結構。未出版碩士論文，中國文化大學，臺北。

19. 簡玲玲 (2005)。民宿評鑑指標之研究。未出版之碩士論文，朝陽科技大學休 閒事業管理系。

20. 簡廷倫（2009）。從商業倫理探討台灣民宿旅遊業之研究。未出版碩士論文，

國立中央大學，桃園。

21. 葉怡成（2002）。應用類神經網路。臺北市，儒林。

22. 陳墀吉、楊永盛（2005）。休閒農業民宿。臺北市：威仕曼。

23. 謝昆霖、鄭秀慧（2006）。應用類神經網路建構成本效益決策支援模式。中 華管理評論國際學報第 9 卷 4 期。

24. 詹秋貴（2002）。我國主要器系統發展的政策探討。科技管理學刊，第七卷，

第二期，頁 1-30。

25. 嚴如鈺（2003）。民宿使用者消費型態之研究。未出版碩士論文，輔仁大學，

新北市。

26. 謝清佳、吳琮璠（2004）。資訊管理理論與實務。臺北市，智勝文化。

27. 藍受麟（2011）。從內部控制觀點建構國軍財務單位預警模式之研究。未出 版碩士論文，臺東大學，臺東市。

28. 林澄政、丁毓齡、林雅茜（2009）。以類神經網路建構颱風影響下零售業補 貨策略之研究。未出版成果報告，開南大學，桃園縣。

29. 蔡富凱（2008）。於應用類神經網路於票價之訂定－以台灣高鐵為例。未出

版碩士論文，朝陽科技大學，台中縣。

30. 吳明隆、涂金堂(2006) SPSS 與統計應用分析。臺北市，五南圖書出版公司。

31. 楊孟潭（2008）。以體驗經濟觀點探討民宿特徵消費之研究－以南投日月潭 地區為例。未出版碩士論文，東海大學，臺中市。

32. 蔡佳燕（2007）。影響民宿遊客行為意向因素之探討。未出版碩士論文，南 台科技大學，臺南市。

33. 蔡侑霓（2008）。南投縣國姓鄉民宿旅客投宿動機與滿意度之研究。未出版 碩士論文，朝陽科技大學，台中縣。

34. 施雅月（1998）。區別分析與類神經網路在 WWW 上之購買意願預測比較－

以 17 吋電腦螢幕為例。未出版碩士論文，國立雲林科技大學，雲林縣。

35. 楊永盛（2003），遊客對宜蘭地區民宿評價之研究。未出版碩士論文，世新 大學，臺北。

36. 陳秋玲（2004）。民宿旅客消費行為之研究-以宜蘭民宿地區為例。未出版研 士論文， 南華大學，嘉義。

37. 陳照郎、張東友（2002）。台灣農村民宿之類型及行銷策略。農業經營管理 會訊，33（4），16-20。

二、英文部份

1. Su, C. T., & Hsieh, K. L. (1998). Applying neural network to achieve robust design for dynamic quality characteristics. International Journal of Quality &

Reliability Management, 15(5), 509-519.

2. Tong, L. I. & Hsieh, K. L. (2000). A novel means of applying neural networks to optimize the multi-response problem. Quality Engineering,16(2), 312-320.

3. Hsieh, K. L. (2005). Parameter optimization of a multi-response process for lead frame manufacturing by employing artificial neural networks.

International Journal of Advanced Manufacturing Technology.

4. Hsieh, K. L. & Tong, L. I. (2001). Applying artificial neural networks to optimize the multiple quality responses mixing qualitative and quantitative characteristic. Computers in Industry, 46(1), 1-12.