連鎖型服飾業(yè)店址區(qū)位選擇之研究(編輯修改稿)
2025-07-20 20:20 本頁面
【文章內容簡介】 計本文從服飾業(yè)之商業(yè)活動特性與相關文獻中選取競合關系、基地性質...等八種因素，并將區(qū)位因素量化成可衡量之區(qū)位變量以為問卷中之問項。以下即針對問卷設計，問卷之調查對象、范圍、方式、時間，與回歸分析法所能達到的效果予以說明。一、問卷設計問卷的主要內容包括連鎖服飾店之競合關系、基地性質、可及性、交通動線、固定成本、人口特質、可見性、經營管理因素等八種區(qū)位因素現況，每一個區(qū)位因素以數個變量加以衡量，茲將衡量區(qū)位因素之區(qū)位變量敘述如表3，而區(qū)位變量再轉化成問卷中之問項進行調查。表3 連鎖服飾店區(qū)位因素之量化表區(qū)位因素量化之區(qū)位變量競合關系 基地性質 、卸貨可及性 、客運、火車站之距離 （三角窗）之距離交通動線 固定成本 總銷售額（因變量）人口特質 可見性 經營管理因素 二、調查對象、范圍、方式與時間本文之調查對象為零售業(yè)中之服飾業(yè)，且由于多點式店面連鎖經營為未來零售市場發(fā)展趨勢，在企業(yè)經營管理者的配合意愿下，選擇連鎖經營的佐丹奴服飾公司作為個案研究的對象。本文之研究范圍是以臺灣地區(qū)之佐丹奴（GIORDANO）服飾公司設店地區(qū)，調查方式利用問卷調查法進行普查，由佐丹奴總公司發(fā)放至各分店，由各分店填寫后，利用傳真或郵寄的方式送至總公司，調查時間為民國84年7月至85年2月。三、資料分析方法本文之目的在于了解銷售額與區(qū)位因素之關系，故利用回歸模式了解表4所列25個區(qū)位變量對連鎖服飾店銷售額之關系，將通過回歸檢定之區(qū)位變量作為連鎖服飾店區(qū)位選擇之評估指針，本文選擇回歸模式進行分析之目的在于達到五項效果：，用以說明區(qū)位變量與銷售額之關系。，了解此種銷售額與區(qū)位變量之間的強度有多大。，可了解那些區(qū)位變量最為重要。，以達到預測之目的。故本文采用回歸分析作為資料分析方法，并利用回歸分析中的需求分析，將欲進行實證之基地區(qū)位條件帶入所建構之回歸式，求得基地之預期銷售額，作為未來設店評選之參考。肆、區(qū)位因素分析一、區(qū)位評估指針本文所欲建構的回歸式可分為因變量與自變量兩部份，以銷售額為因變量，表3所列之25個區(qū)位變量為自變量，所建構之回歸式可簡化如下：銷售額=F（商圈內同性質之服飾商店、商圈內同性質且為競爭對手之服飾商店、商圈內大型商業(yè)設施家數、營業(yè)面積、營業(yè)時間）依所建構的回歸式進行分析，并從自變量中萃取適合服飾業(yè)之區(qū)位變量。進行回歸分析時需進行模式之配置，并通過回歸假設檢定才可稱為一可用之模式，茲將模式配置、假設檢定之過程敘述如下：(一)殘差分析配置模式回歸分析之前先進行殘差分析，以配造最佳之回歸模式，由殘差圖可知需剔除一些變量，故將25個變量先進行相關分析，剔除相關性過高的因素，本文共剔除「店址與公車、客運、火車站之距離」、「店內購物動線」及「人口總數」三個區(qū)位變量，故本文以通過殘差分析之22個區(qū)位變量為自變量，銷售額為因變量進行回歸模式之配置，以進行分析。(二)回歸之假設檢定本文進
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