住宅是一特殊財貨，同時具備住宅消費的敵對性及排化性之私有財特質，在市場機制下理論上可以有效率的分配住宅。但是住戶對住宅存在不同的偏好及消費能力，而且在不完全競爭市場的條件下，市場交易即在買方及賣方競價下達成均衡。效率與公平一直是政府住宅政策及住宅市場機制績效衡量的指標，政府的政策一直以來常被詬病缺乏效率、甚至缺乏公平原則：市場機制下價格扮演無形的手分配買賣雙方，消費能力高者享受高的住宅服務、經濟能力低者只得消費低的住宅服務，這種住宅資源充分使用的結果造成住宅褔利最高，但是卻未必是一公平的資源分配，如何關注此一問題呢？因此，本文之目的為從實際案例中建立一住宅市場分配的績效程度的實證模式，並且檢驗市場分配的效率化與公平性。本文從市場機制的觀點出發，建構住宅分配模式，並且抽樣選擇部分社區實證分析住宅市場分配的效率性及公平性。住宅分配模式考量三層面：（1）買方最高願付價格（ceiling price）；（2）賣方最低願售價格（floor price）；（3）住戶偏好；理論上，住宅分配的結果是買競價並且在賣方價格及住戶偏好的限制下完成的。本文建立一衡量住宅分配效率化與公平性的實證模式，模式內容乃依供需雙方的競價機制形成的住宅分配，用以測度市場分配機制的績效，藉以比較政府政策與市場機制的分配差異，甚至作為政府介入市場的參考依據。本文實證結果顯示住宅市場分配的效率化較高於公平性指標，顯有市場機制的效率化優於公平性，必需藉由政府的介入以確保符合公平的住宅分配。

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社區環境的安全性多著重私密性空間之安全防護，隨著都市發展與居位型態的改變，導致社區規模擴大、開放空間增加、居住人口複雜化現象，促使社區安全從單純的住家安全防護，擴大到加強整體社區環境的安全規劃。本文結合安全環境在近來研究中經常考量之犯罪、災害與衛生領域，透過分析層級程序法（A.H.P）建立社區安全環境評估體系，並以實證社區進行操作，探討並比較各社區安全環境之達成程度。採用專家決策之分析層級程序法，目的在於比較出各項評估準則的相對權重，據以獲得專業檢視下的社區安全品質結果。

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在傳統的零售據點選擇策略中，常會考慮到同行競爭的問題，故大多儘量會避免商圈的重疊，以確保商店單店的基本市場佔有率。但在大都市的市中心，常會發現同類型商店多家相鄰設立的情況，本研究稱此現象為「聚集」。在眾多商店聚集的情況下，各商店的商卷必然彼此相互重疊，此顯示出傳統的商圈理論並未能適用於中心商業區。因此，有必要探討商店聚集的現象，以及商店聚集所產生的聚集效益，以說明商店聚集的原因。本研究以台南市中心商業區為例，對中心商業區內之主要商店街進行業種掃街調查。首先，利用業種調查之結果，分析主要商店街之業種結構與特性。接著，針對中心商業區主要業種（家數比率佔前幾名者），透過商店分佈為隨機率分配的假設，來探求各主要業種是否在中心商業區有聚集之現象。其次，本研究將探討地價與業種類型之關係，以分析地價高低對業種分布之影響。最後，以婚紗、書局、電腦資訊等三個業種為例，利用判別分析，進一步探求經營績效與聚集強度之間的關係。

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在實際的設計過程中，設計者常以案例的學習來獲得設計的知識，藉著案例所累積的經驗，從而對相關的設計問題提出全部份部份的解決方案。這樣的能力被認為是在過去案例的經驗中，所學習到的一種設計知識。而類神經網路是模仿生物的神經系統及學習認知行為所發展出來的模型，可以根據過去的案例經驗學習來解決問題，系統經由案例的學習，直接自動地擷取出新的知識，存於網路之中。本研究是應用類神經網路的技術建構案例學習的「類神經式自動設計系統」，再以台北地區公寓式住宅平面為例，以檢證此方法的有效性。其程序為先探討相關電腦輔助設計的理論系統與設計學習的發展，再探討類神經網路的理論方法，以作為本研究案例學習系統推導的核心，推導出類神經式自動設計的模型系統，來進行案例學習的操作，最後針對學的成果做檢覈。

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過去台灣都市發展的經驗中，公園的重要性經常被忽略，尤其對市公園投資興建的不足，是造成都市環境品質不良的因素之一。然而，隨著經濟發展與國民所得的提高，居民不再只是重視道路、商業設施等的建設；相對地，對公園、綠地與都市開放空間等的要求也逐漸受到重視；於是決定不動產價格之因素，除建物本身之構造與維護狀況外，尚須有良好的里鄰環境。因此，本研究藉由對鄰接公園地區的建築型態與土地價格進行實質環境調查，分析都市公園對鄰近不動產所產生的外部效果，以了解公園個體環境因素對鄰近地區不動產在建築型態與土地價格上所產生的影響。

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