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題名:製造業用地需求量推估與空間分派方法之比較研究—以中部區域為例
作者:岳裕智
作者(外文):Yuh-Jyh Yueh
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:建築與城鄉研究所
指導教授:林建元
學位類別:博士
出版日期:2002
主題關鍵詞:需求推估產業用地情境分析趨勢推估空間分派空間決策分析中部區域Demand EstimationIndustrial LandScenario AnalysisTrend ForecastingSpatial AllocationSpatial Decision Support SystemCentral Region of Taiwan
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中文摘要
隨著產業全球化競爭的到來,各級政府莫不亟思創建吸引廠商投資的生產環境,產業用地規劃就是相當重要的一環;而國內高地價、難開發與多抗爭的用地環境,讓許多廠商出走海外,使得國內產業結構發生質變與空洞化之危機。面對這種質、量需求都發生改變的產業用地需求,與高度不確定的內外部產業競爭環境,傳統規劃以趨勢方法預測地區用地需求,以比例分派用地的作法,俱已失去理論假設基礎,規劃成果合理性受到挑戰。因此如何建立符合不確定性環境的用地需求推估與競爭導向的空間分派方法,已成為空間規劃實務上的迫切課題。
基此,本研究由方法比較分析著手,構建以需求總量推估與用地空間分派二階段程序:在產業用地需求推估階段,引進具前瞻性的策略分析程序的專家情境分析方法,以參與式規劃理念結合專家、決策者與執行者之認知,以階層分析法(AHP)整合專家討論共識-未來可能發展的情境,建構出對應的產業用地需求總量推估理論模式。提供多元的產業用地需求推估決策輔助資訊,以因應不斷變動產業市場環境。並就方法的合理性與適用性,與傳統的趨勢分析方法分析比較。
用地空間分派階段,則結合地理資訊分析技術(Geographic Information Technology)與數量分析方法,打破行政界線,依空間特性分割空間分析單元;並建立以地區產業競爭優勢條件為基礎之產業用地空間分派理論模型,以更精確、更接近真實世界的技術,處理空間單元間之拓樸關係。
同時為驗證所研提之理論程序方法,具有實際應用能力。本研究以近年社經環境變動最為劇烈的中部區域製造業用地作為個案研究對象,推目標(2011)年之地區製造業用地需求。實證個案推估與分派成果中,發現由傳統時間趨勢方法,推估得中部區域未來將以每年平均近7%的製造業用地需求成長,此與已開發國家經濟發展經驗認知有所差距。反觀情境分析所建構之三種情境推估與分派成果,提供空間規劃者完整細緻的決策支援資訊。
本研究在方法運用上,囿於資料與時間限制,仍有部分改善空間,可資後續研究參考,諸如:透過專家或經驗資料,以推理學習基礎的類神經網絡方法,比較其實證應用的可行性。以土地使用管制變動資料與地址定位資料,改良空間分派實證模式。
ABSTRACT
Facing to the economic globalization, all local governments are making hard efforts to improve their investment environments for industrial development. Given the natures of changing demand for industrial land quality and quantity, traditional projection methods with linear trend or ratio sharing are no more appropriate to forecast the local demand of industrial land. Therefore, how to develop an appropriate forecasting model for the estimation and allocation of industrial land demand is an urgent planning task at the regional level.
In view of high uncertainties in local industrial development, a two-stage planning process is proposed for the demand forecasting and spatial allocation of manufacturing land as theoretical models. The major content in this research includes the comparison of planning methodologies, articles review of industrial development, models building, and empirical study of manufacturing land in the Central Region of Taiwan.
In the first stage, this research uses scenario analysis as the key to project the total regional demand. In the second stage, spatial allocation of industrial development is processed by means of Geographic Information System, where functional areas are better analyzed than traditional administration units. With the newly developed process, industrial land demand could be projected more accurately and more convincing.
In summary, major contributions of this research are the development of a practicable process with scenario analysis model for the demand forecasting under highly uncertain environment, and the improvement of methodology for spatial allocation by use of geographic analysis techniques. Finally, an empirical study based on the Central Region of Taiwan is conducted. In the future, artificial neural network (ANN) could be applied to further improve the forecasting capability. In addition, land-use control data and address matching data can also be helpful to improve the effectiveness of spatial allocation.
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