運具選擇對連續能源之團長響遍吉特輯式之廳用

運其選擇對運輸能源之影響

邏吉特模式之應用

95

曾國拉長

陳君杰

摘要

本論文強調以敏感度個體羅吉特( logit )運具選擇行為模式，作為運輸能源節

約策略之評估。並在台北都會區以家庭訪問調查方式，分層比例隨機抽取500 個住戶

，調查各家庭成員中平常日的旅運行為資料，以進行羅吉特敏感度分析，並計算出計

程車費率調盤，實施公車專用道與汽油價格調整之三項政策。研究結果顯示在紐期內

該三項政策之影響下旅客運具選擇行為改變對運輸能源節約的影響並不顯著。因此，

在短期應變策略裡建議探用其他較強硬之策略，如減少旅次產生、縮種旅次長度、提

高車輛燃油敷率與乘載率等，以達節約能源之目的。

一、緒告。­

E冊

近年來我國經濟持續成長，客貨運輸與各型車輛大幅增加，民國七十四年國內最

終能源消費量中有12.87 %用於運輸部門，而在運輸部門的能源消費中有97.9%為石

油產品，在石油輸入依存度高達99.3%的情況下，另一次石油危機或石油價格渡動均

將對國內造成重大影響，因此不僅長期的能源規劃不容忽視，起期的能源或運輸政策

影響分析亦有其重要性。尤其若干能源政策(如油價調整)或運輸政策(如大眾運轍

工具費率之調整)的擬訂過程中，更宜重說運輸能源所受之影響衝擊。然而，過去國

內對運輸能源的相關研究是多利用整體性資料進行長期需求預測(2'3'4'5'

6 J '或討論運輸能源的緊急應變與節約策略 (7'8'91 的個體行為研究，政

策對於運輸能源的影響則較少丈獻論及( 10 '.11 1 '因而此一方面之研究仍待加強。

*，1國立畫.師範大學地理研究所兼任教授(閱立交通大學能認研究小組暨交通運輸研究所專任教授) c

..台北市政府研考會企副師。

敢學與研究第十期

96運輸依其運送對象可分貨物運輸與旅客運輸，對旅客運輸而言，其需求決定於旅

客的旅運行為，另一方面，各型運輸工具的運行能源敷率( operation energy eff i­

ciency)亦不同，因此旅客蝶用何種運具不僅影響其個人的能源消費，同時也影響到

整體的能源消費。若能針對旅客的旅運行為進行分析，找出影響其運具選擇行為的要

因，此不僅可以衡量政策對運輸能源、之影響，更可以積極地針對要因擬訂故策，透過

旅客選擇行為的改變使整體之運量移轉至較省能源之運具上，而達到節省能源之目的。

本文乃構思以旅客個人對運具之選擇為方向，嘗試建立個體行為(disaggregate

behavior)羅吉特( Logit )運具選擇模式，據以分析在能源、或運輸政策影響下運轍

能源消費的變化，並以台北都會區旅客的運具選擇行為為例，藉以分析政策影響下，

因旅客運具選擇改變對運輸能源消費的影響。

本文選用可供旅客選擇之運具為宇集合(Universal set ) ，包括公車、火車、

機車、自用車、計程車、腳踏車與步行七項，此在台北都會區內的重要運具皆巳包括

，至於旅客的運具選擇集合( Choice set) 則因人而異，但集合中的運具含於宇集合

中。而本研究所討論之「故策」係指鐘期內足以改變運具選擇行為之政策，對足以改

變旅客運具選擇集合者則不予考慮。

本研究的基本構想可以下式表之:

6Q=1;E L '" £1 * 1;6TR IJ

1=1; '" £1 * (1;TR J '" 6P Ij)

I LFI*EFI J

=1; .. £1 * (l;TR J '" f(孔I) )I LHI*EHI J

( 1 - 1 )

式中 6Q :能源消費變化量(干卡)

£ I :. i 運具之平均運距(公里)

LF I: i 運具之平均承載率(人/車)

EF I : i 運具之平均燃油敷率(車公里/干卡)

E I I: i 運具之能源密集度( energy intensi ty) (于卡/人﹒公里)

運具還擇對連續能聽之影響還吉特輯式之應用 97

.6T此 J: j 旅吹目的中 i 運具之移轉運量(人)。

TR J : j 旅吹目的中對運具有多重選擇的旅吹數(人)。

.6 P Ij : j 旅吹目的中 t 運具之運量移轉率。

P" : t 個人選擇 t 運具之機率。

由( 1 - 1 )式可知影響能源消費的因素有運具之燃油敷率、承載率、平均運距

與運量等，而其中之運量又與旅客之運具選擇行為有關;倘能建立運具選擇模式，針

對影響運具選擇的要因，擬訂適當政策，改變旅客的選擇，不僅可使運量移轉至較省

能源運具上，達到節省能源之目的，亦可分析不同政策下能源消費量的變化，供決策

者立參考。

二、羅吉特模式之理論

2.1 個體選擇棲衷的理論基礎

個體選擇模式的理論基礎主要來自經濟學的消費者行為理論與心理學的隨機敷用

( rahdo m ut il i ty )觀念。簡而言之，我們假設一個人面對各種可能替選方案時，

其所選方案係基於該方案能帶給其最大敷用，即採取消費者行為最大敷用之原則(the

principle of utility maximizati∞)。但是一個個體選擇模式，事實上無法完全正

確的預測每個人的選擇，因為敷用為一種感受，無法百分之百測得，因此文操納心理

學上隨機敷用的觀念，將方案的真正敷用說為隨機性，它除了可衝量的教用外，還包

括了一個無法測知的誤差項，因此一個方案被選的機率就定義為該方案，在可能方案

中具有最大教用的機車。若以數學式說明時，首先定義以下將用到的數學符號:

A金 : t 個人的替選方案集合(alternative sets) 。

J d:AIrt 中的方宴數。

U I': i 方案帶給 t 個人的敷用。

Zit: i 方案對 t 個人的屬性向量。

s ; : t 個人的社會經濟屬性向量。

V" : U， i 中之可衡量敷用。

ε it : U，-;中之不可衡量敷用，亦即誤差項。

敢學自研究第十期

98

Xu : t 個人與 i 方案的解釋變數向量。

fl :待估計的參數向量。

Pit: t 個人選擇 i 方案之機率。

當個人 t 在其替選方案集合At 中選擇 i 方察時，若且唯若

UIt這 Ult

亦即

i , j EAt i =sr j ( 2 - 1 )

Pit = P ( U It這 U μ; Yi =sr jEAt ) ( 2 - 2 )

而教用 VIt為 Z" 與 St 的函數，且它除了可衡量 (measureable )敷用 V II 外，還

包括不可衡量敷用 E"~ 。

故

因此

U" = V ( Z " ' S t ) +ε( Z" , S; ) = V" +ε"

=X“ β+ε It

(一般均偎設敷用為參數的線性式)

pμ=P(V，， +ε " >VU + ε JI ， Yi =sr jEAt)

( 2 - 3 )

(2 - 4 )

( 2 - 5 )

( 2 - 6 )

由於 ε 為隨機性，當對其做不同的位設時將導致不同的模式，當假設其為常態分配時

推得 Probit 模式，至於 Logit 模式則是假設誤差項互相獨立，而且具有相同的 Gumble

分配所得到的。

2.2 攝吉特模式的推導

欲推導Logit 模式必須對Gumble 分配的一些性質有所了解，以于是它的一告說明。

假設 ε 星Gumble 分配，則其累積機率密度函數為

F(ε )=e •-,.( E 一可〉， μ>0

將其對 ε 徵分則可得到其機率密度函數為

f (ε)=μe-μf ε- 可 )Xe→-，.( E-可〉 ( 2 - 7 )

前二式中之可為一區位參數( loea tion parameter ) ， μ 為一正的尺度參數

( Scale Paramater )。

運具連揮對運輸能諒之影響遍吉特模式之應用 99

上述的分配具有如下的一些性質。

1.這個分配的眾數( mode) 為 η 。

2.平均數為 η+r/戶，其中 r 為 Euler 常數，其值為 0.577 。

3.變異數為計/6戶。

4如果 ε 為由 (η' 戶)兩參數所成的Gu mble 分配，並﹒且 V和α(α>0 )為

常數，那麼 αε+V 為由 (αη +V ， μ/α) 兩參數所成的 Gumble 分配。亦

即Gumble 分配具有線性變換( Linear tr個sformation )的性質。

E如果缸， ε2 分別為(叭，μ) , (叭， μ) 的Gumble 分配，且互相獨立，

則♂= £1 -h 的累積密度函數為

F(ε*)= (2-8)l+e 戶(可14守 2-1 *)

也如果£ 1 'ε2 ， -H.H.-. ， dz 為(叭， μ) , (恥， μ) ,..., (叭， μ) 的

Gumble分配，且互相獨立，則Max (缸， ε2' ... ，訂)為星如下之 Gamble

分配: l -J(-in ~ e戶，7/ ，戶)。

p. , /=1

知曉上述性質後Logit 模式將很容易地推導出來，由(2-5 )式可知:

P “ =P(V" +ε“這V,,+r J' ; V i ~ j fA , )。假設 i = 1 (方案之順序調整即可) ，則

P 且 i = P (Vu+ε且，這Vμ+凹， , j= 2 ' 3 •• .., J , )

( 2-9 )式右側之丸，+εμ可以用其中具有最大敷用者代之一

因此 恥，i = P (VI' +εII這 Max (VjI+ ε jI )

若定義

U,*= Max (VjI + EJ')/=2 ,3... 1,

由特質 6 可知U戶為星

(j化的，μ)

( 2-9 )

(2-10 )

( 2-11 y,

1∞敢學與研究第十期

的 Gumble 分阻，由性質 4 我們可以將 Ut* 改寫為V， *+ε 戶，

其中 1 i'V戶=-，e，. I ePVl1

U 1=1:

且 E ，推為星( 0 '戶)的Gamble 分配。

因為

P ll =P(YII+缸，這耽戶+r ，· )

由性質}5 可知

P" = P ( (Y,*+ ε ， *)一 ( Yll+ εII ) 三三 0)

P"μ~冉一V"，)

l+e

μYlt

e

μY，，~e

μv“ f.L Y'*e +e'

e "Vil

= ..

e -ViI"PY., ，e，.主

e 可- e 1=2eμVII

..μZF

為了簡化，通常令μ= 1 ，故可將 (2-14) 式改為更普遍的一咱陸形式。

Pi，一

eVil

/Il: e YjJ

此即為一般所稱之標準羅吉特模式。

( 2-15 )式若骰設敷用函數為線性時，即變為一般常見的形式，

X' I'βeP" = ..

2eXFJ

若方案數僅為兩個時即為二項Logit 模式( Binary Logit M耐I )。

2.3 羅吉特模式參數之推估

( 2-12)

( 2-13)

( 2-14 )

( 2-15 )

(2-16 )

運具·律對蓮..能軍之影響遍吉特模式之廳用 101

Logit 模式參數的推估通常將用最大概法似 (Maxi !!lum Likelihood Method )

，因為最大概似法的推估值具有一致性，充分性與有教性的優點，而且其雖然不一定

具有不偏誤性，不過其偏誤將隨標本數的增加而迅速減少。

個體樣本的概似函數可以表示為

T \ v'L = n: IT ，Ph 且 '1 I

'=1 ,.EA , (2-17)

上式中T 為觀測檬本數， y" 為一虛擬變數( Dummy Variable) ，當 t 個人選

擇 t 方案時其值為 1 '否則為o ，其餘變數之意義與前節相同。

最大概似法乃在求出(2-17) 式中概似函數L 為極大時之參數值，由於對數函數為

遞增函數，使L為極大的參數值亦能使對數概似函數in L 為極大，因此可將(2 -17 )

式改為 (2-18) 式以便利計算。

inL= 'f l: Y"xin(P ,,)'=1 ,EA, (2-18)

(2-18)式為一非線性函數，但已被McFadden證明其為一個凸數，因此其局部

極大解( Local Maximnn)即為全部極大解(Global MaXimum) ，但是此一對數概

似函數據用數值方法方能解出，一般常用的方法為Newt∞-Raphson法。

非線性函數有極大值的必要條件為其一階導數為零，對一有n 個變數的函數，即

af (X)EZ7一= 0 , j =1 ' 2 ' ...., n (2-1 型)

Newton- Raphson法欲解 (2-19)式係先設定-X1t之值，然後將該式利用Taylor

級數展開，可得(2-20)式

aI (XK) . ~

一一一+l:ax J '=1

j=I'2'···'n

all(xK)

(X,, -X') = 0ox , oXJ

(2-20)

以矩陣表示即為

vI (M ) +v l I (Xf) (X-XK) =0(2-21)

其中 VICx) 為函數f的梯度 (Gradient ) 'V I f(X) 為f的 Hessian矩陣，

10~敢學與研究第十期

若 V 2f(x) 的逆短陣存在，則 (2-21 )式可以表為

X K+l =XK- (V2f (r)) -IVf(XK) (2-22)

將起始點代入 (2-22)式，在經反覆求解後，即可使(2-22) 式收斂。由 (2-18)

式可推得對數概似函數的梯度與Hessian短陣分別為

iJ fnL !一一一= ~ ~ - (Y ，~一 Pi ， ) x X"iJ{j , =1 , fA ,

(2-23)

iJ 2fnL T

，iJβθβ ， '=1~. (X" -Xl f P" (X i, -x')

,fA ,(2-24)

很顯然的Hessian矩陣為負定則(·negative I. definite) ，其逆矩陣存在。故將

(2-23 )式與 (2-24 )式代入 (2-22)式，利用反覆解法，J:!DRJ求得Logit 模式的參

數值。

2.4 攝吉特攝式致用函數變數的指定

羅吉特模式敷用函數中的變數可分共生變數( genericvariable )與方案特定

變數 (alternative specific variable ) 當研究者假設旅客對不同方冀的某一屬性

(如成本或旅行時間)有相同的評價，則可將其指定成共生變數，此時各方案敷用函

數的此一變數將其有相同的參數。當研究者假設旅客對該屬性有不同的評價時，可將

其指定為方案特定變數，此時該變數只存在於該方案中，其他方葉中均為零。以兩個

方冀的運具選擇為例，倘晚旅行成本指定為共生變數，則按用函數為

E ( 1 ) = (3 1 *. COS T 1 +β'Xu

E(2)= {3 1 *COsT2+β'X 2t

倘均指定為方案，特定變數，則按用函數為

E (1) =戶 1 * COS T 1 +β'X 1 t

E ( 2 ) = {3 2 * cos T 2 +β'X 2t

方葉特定變數的特例為方案特定虛擬變數( alternative specific dummy var-

iable ) ，某一方案若有方案特定虛擬變數，對該方案而言其值為 1 ，其他方葉為零

，其參數類似一般函數中的常數項，但在N個方案可供選擇時，最多只能指定 N-l

運具還揮對連串會能源之影響遍吉特模式之應用10-3

個方案特定的虛擬變數。所有可指定為方案之特定虛擬變數的模式稱為飽和模式，此

一模式具有預測市場佔有率與觀測市場佔有率之相同特性，因為由 (2-23 )式可知，

對任一參數仇。

a.e n L一一一一=l;l; (Y“一 P “) XII.af3 t I

令上式為零，並令 X川為方案特定虛擬變數，可發現

l; Yμ= l; P “

(2-25)

(2-26)

此即證興飽和模式具右設特性。

其吹，社會經濟變數並無法以共生變數的形式進入敷用函數中，此點可由(2-6)

式看出，因為

PII=P(V，，+叭，全Vj， + ε J' ' V i =sr jEA ,)

=P(X SS'β+εII 這Xt' ， β+ε II ' Vi 有:jEA ， )

=P (l; X/'I Xβ.+丸，三~l; X/I.:X戶 .+ε II , Vi=sr j EA , ) (2-27)

若社會經濟變數以共生變數指定時，不等號兩端均有其值，結果未對選擇機率有

任何影響。

因個人的社會經濟變數事實上將影響其選擇行為，欲解決上述之問題，其方法有

二。第一是將其指定為方案特定變數，使其存在於(2-27 )式不等號之一端，例如若

假設高所得者易揉自用車為交通工具，則可將所得指定為自用車的方案特定變數。第

二個方法是將社會經濟屬性與方案之屬性變數結合，例如可將旅行成本除以個人所得

，如此即可指定為共生變數或方案特定變數。

2.5 種吉特模衷的統計特性

Logit 模式敷用函數中變數指定為共生變數或方案時定變數是基於研究者的假設

，但是此種假設是否合理?是否有顯著定義?所建立的模式預測能力是否良好?需要

一些統計量被定之，以下為 Logit 模式的一些統計特性。

10~數學與研究第十期

1.概似比指標 (Likelihood-ratio Index)

概似比指標的概念與迴歸分析中的判定係數(determination coefficent) 非常

類似。由於比較基礎的不同，概似比指標有兩個，一個為等佔有率概似比指標， pI 男

一個為市場佔有率概似比指標ρz肘，其定義分別為

.e nL(戶)戶 =1 一

.e nL (0)

.enL (戶)ρ2MS = 1 一

.e nL (MS )

其中 .enL (戶)為所測定模式的對數概似函數值。

.enL(O) 為等佔有率模式的對數概似函數值。

.enL(MS)為市場佔有率模式的對數概似函數值。

由於市場佔有率概似比指標是以市場佔有率模式的對數概似函數值為比較基礎，

故所測定的模式應為飽和模式。男一方面，市場佔有率模式較等佔有率模式提供較多

的資訊，因此paMS較 PI 小，而且較具意義。Mcfadden所作研究指出。 ρzMS 在臥2

以上，表示所測定的模式預測能力高。

對於樣本具有不同選擇集合的情況，等市場佔有率模式的對數概位函數值應以下

式求之:

(2-28)

(2-29)

h-wnngb×N

IZqIZ=

一一

Lnnι (2-30)

上式中， I 為不同選擇集合的數目。

J 為某一選擇集合中的方案數。

Ni 為具有第 i 選擇集合的樣本數。

N Ii 為 t 選擇集合中選擇j 方案的樣本數。

2.漸近 t 檢定( asymptotic t test )

此一被定與迴歸分析中的 t 檢定類似，其係針對模式中的各個參數值進行被定，

以確定其是否具有顯著性。一般而言，參數之 t 值大於 1.96 (顯著水準 0.05 )即為

顯著(當自由度相當大時)。

運具還擇對運織能源之影響置吉特模式之廳用 105

通常 Logit 模式的建立係依循下列過程:

(1)定義目標母體與選擇集合。

(2)指定敷用函數。

(3)收集資料。

(4)模式推估( CalibraHan )。

(5)模式肯定( Validation) 。

在模式肯定階段，首先被查參數之正負號，以肯定其邏輯正確，參數正負號的判

定應符合吾人的先驗知識(Priori knowledge) 。其次檢查參數是否顯著，以肯定該

變數確實有意義。最後機查ρ· M8 是否大於0.2 '以肯定該模式的預測能力。

2.6 .吉特續式之彈性

個體選擇模式的一個很有用的性質即是彈性( elasticity) ，它可以使我們進行

彈性分析，以便了解模式中某個屬性變化時對於個體或融體的選擇機率的變化。在定

義個體選擇模式的彈性時，必須區別其個體彈性或融體彈性。

羅吉特模式的個體直接彈性( d ireet -e las ticity )定義為某一方案敷用函數中

的某一變數變化百分之一時，該方案被選機車的變化百分比謂之，以下為筆者之導證。

oP .,

P It P" ap" x".E = ×

X/It ax~，. ax ,,. P"

-x ,,.

e x eJP

a

oP "L. e x ,,'f3 nv

吼叫

e×nυ'

×eu.xe

且V

XeZI

×nnpxe×

‘俯

身尸

ax '0 oX II. (~eX/'~)1

= fit P" - {3... P " I

={3 ...P" (l-P ,,)

數學與研究第十期106

X:吋

) X訢于Et =APte(1-Ptt

所以

(2-31)) {3 t x., 11=(l-P iI

羅吉特模式的個體交叉彈性(Cross elas t ici ty )定義為某一方案敷用函數中的

某一變數變化百分之一時，男一方案被選機率的變化百分比謂之。亦即

x一p

×仇一仇

-xp

一/'

,r-ast-xw-aP"E_:· -

Xi' lI

X;I {3 v t:J ..../ ~X'jl{3Xi九 Xe

ex'HP

a 一一一

"i.eX;,{3

= - {3tPilPj,-a

、

J

<nrrxez'

，'‘、

αXjlll

ap it

ax川

E~.“ =-APHPIt ×L竺=-{3tPυXjltAilt P iI

所以

由個體交叉彈性可知Logit 模式具有一個特殊的性質，即均勻交艾彈性(uniform

cross elasticity) :當某一方案妓用函數中的某一變數變化時，其他方案選擇機率

的變化百分比將會相同。這點主要是因Logit模式誤差項假設為互相獨立且為相同

Gumble 分配的影響。

羅吉特模式的總體彈性定義為某一方案敷用函數中的某一變數變化百分之一時，

該方案或其他方案的總體機率變化百分比謂之。倘若假設每個人該變數的變化比例均

相同時，可以推得如下的總體彈性。

令 Pi 為 i 方案被總數T個人選取的平均機率，因此

"i. P ;,

Tp ,=

運具選擇對運誰能濃重之影響邏吉特模式之應用 107

假設每個人的變數變化百分比均相同，亦即

oX ili oX Jj

Xiii X it

其中 T

r X ilt

Xi矗立

T

定義FX

E aP,/P lOPi X Jj

=一一一-x=γ­

aXjk /XikθXJt P f

T

aI: p"T

O· I:e X ,, 'p

I: e Xj ,' {J=xt

肉。

×1

一T

一一

-恥-x

冉d

一冉d

1=一×

T

:1 =1

o Xit

nn.,xeT

θz

1 X ilt=一×一一-x

T Xω

t=1z e XI' ,P

aX/it

1 X itt T

=一×一一一 x I:T XJt 1=1

-exss'9 ×戶 t X e Xi ,' {J

(z dEIJP)2

1 X ilt T

=一×一 × z (-!3tP" P II)T X it 1 =1

所以x. 1 必XiII _~ 1

K~i =一一 x C ~ ( - !3 t P" p./1 }) X﹒一-')(一xPi Tit. Xjt. 1 =1

起字T， Pit J

P" XE,=1 Xilt

一 一T

z Pit1=1

(2-33)

敬學與研究第十期

108

由上式可知此一總體彈性是以每個人選取該方案之機率為權數 (Weight) 的個體

彈性平均值。

由 (2-16 )式可知，個人選擇方案之機率與該人選擇集合內各方案的教用有關。

當某人選擇集合內僅有一方案時(即固定選擇之狀況) ，該方案的選擇機率將為 1 '

並且每一個方案的屬性均不影響其選擇機率，因此對具有固定選擇的人，其個體直接

彈性為零，交叉彈性亦為零，在彈性分析時應只針對有多重選擇的人口。也因此Logit

模式比較適合鐘期的故策彈性分析，因為若以長期考慮時，每個人的選擇集合常會改

變，除非開瞭未來的資料結構，否則極難預測。因此，本文之張析為假設對於長妞期

、旅客對其運具的選擇集合為不變 p

三、運具選摟模式之建立

3.1 基本統計輔查分析

本研究為瞭解台北都會區旅客的運具選擇行為，特進行「運具選擇行為之研究」

的調盔，以牧集個體旅運資料供分析之用。

問卷設計完成即進行抽樣工作，本調查踩取「分層比例隨機抽樣 J '以行政院主

計處勞動力調查之樣本為母體，先依層別隨機抽出研究區內之里為第一段 llh樣單位，

再由抽出之里中隨機抽出之戶為第二段抽樣單位，共抽出 500 戶進行調查。

本調查由於項目繁多，因此全部採家庭訪問調查法，先對調查員進行調查講習，

同時寄發通知單子受調戶，而後進行實地調查，以提高調查的正確性並減少調查困難

。調查工作民國七十五年十二月廿六日至七十六年一月十五日間的平常日(週一至週

五，且不含例假日)實施，以獲得旅運行為的實際狀況。

回故之間卷先行過錄( Coding) 及檢誤，剔除廢卷，並以安大台北校區王安 vs

80 電腦建立順序檔( Consecut ive File ) ，設計程式進行部分統計分析工作。其次

將資料轍入交大 CYBER 720 電腦系統，以 TROMP 套裝程式進行連具選擇模式自鍵

立工作。

本調查一共調查 500 戶，回收 437 戶，回收率為 87 % '調查得 951 位旅客所產生

運其過揮對運，會能揮之影響邏吉特模式之應用 109

的 2 ， 081 個旅次資料，平均每戶產生 4.76 個旅吹。由齡不同旅吹目的所產生的旅坎

特性不同，本研究將旅吹依工作，就學與其他(包括購物等其他旅吹目的)等目的劃

分為三群。並以此三群分別進行統計分析與運具選擇模式之建立。

回收的 437 戶中僅 270 戶產生工作旅次，因此有部份受調戶為住商混合，其產生

之旅次多為購物與商務。有 2的戶產生就學旅次，顯示有半數家庭其成員沒有學生，

此可能受調戶部分係小家庭所致。依旅吹目的分類的受調戶數、人數、依次數詳見表

3.1 。

表 3.1 受調戶、人數與旅次數統計表

旅吹目的 戶 數 人 數 旅次數 各目的旅次數佔總旅次百分比

工 作 270 399 772 37.10

就 學 203 328 651 31.28

其 他 215 302 658 31.62

正口』 計 437 951 2081 100.00

台北都會區內每戶之平均就業人口為2.16人，經濟人口數為5.1 人，平均每戶持

有一部機車，每兩戶持有一部自用車，平均家庭所得約為四萬元。其次可發現機車駕

照持有數為機車持有數的1.43 倍，汽車駕照持有數為自用車持有數的2.32 倍，顯示不

少人考駕照是有備而不用，使用機車與自用車者所得投l霄，在所得持續增加的情況下

，如不踩抑止措施，自用車的使用增加將是一股趨勢。如表3.2 。

運具選擇集合之分佈依工作脹次，就業旅吹及其他旅次分，其結果如下:

1.工作旅吹

工作旅次中旅客運具選擇集合之分佈以「公車、機車J ' r公車、自用車J ' r公

車，計程車 J ' r機車、自用車 J ' r 自用車、計程車」等五額為主，佔工作旅次之

63% '其中除「公車、自用車J ' r機車、自用車」兩頭外，由實際選擇之現象顯示

具有偏向使用其中的一種。

在運量的分配上，選擇公車與機車為運具之比率相近，二者約佔工作依次的三分

之二，顯示二者為王作旅吹的主要運具。自用車比率亦不低，有 23%採用此運具，其

110敬學與研究第十期

他運具所佔比率均不高。在曾經選擇方面，主要為公車、機車、自用車與計程車。值

得注意的是，雖然選擇計程車者不多，曾選擇者卻為其十二倍，計程車應為多數人的

替代運具。

表 3.2 旅吹目的別家庭基本資料統計表

項 目已 旅吹目的

工 作 就 風--r- 其 他 整 體

平均就業人口數*(人) 2.29 1. 97 1. 99 2.16

平均經濟人口數** (人) 5'.04 5.42 5.04 5.10

平均機車持有數(輛) 0.97 0.95 0·.94 0.94

平均自用車持有數(輛) 0.47 0.47 0.47 0.47

平均機踏車持有數(輛) 0.65 0.89 0.66 0.66

平均機車駕照持有數(張) 1.41 1. 29 1. 33 1.34

平均汽車駕照持有數(張) 1. 07 0.96 1. 16 1. 07

平均家庭每月所得(千元) 42.33 38.90 39.77 40.46‘

.就業人口係定義為工作且有所得者，因此工作放次產生者均為個人所得。

"經濟人口係定義為與家庭有金錢相互資助者，故與實住人口或戶籍人口略有差異。

在曾選擇運具的數目上，以兩種選擇者最多，其吹為三種選擇者。固定使用一種

運具者亦不低，約 10%' 多為使用公車或機車者。

2.就學旅吹

就學旅次多數有固定選擇之傾向， r公車j 、「步行」、「公車，機車」、「公

車，計程車」、「公車，開踏車」、「公車，步行」、「機車，步行」、「卿踏車，

步行」等八類選擇集合的旅吹就佔了 75 %'且多數傾向選擇公車和步行兩種。

在運量的分配-C.'公車、步行與開踏車的比率最大，分別佔 55 . 3 % ' 28 1 % '

7.839石。曾使用機車，自用車與計程車者均為選擇使用者數倍以上，顯示此三者多為

替代用具，此外學生擁有汽機車駕照者不多(可由表 3.3 知) ，使用者多為由他人搭

載。

運具選擇對運論能源之影響邏吉特模式之應用 111

曾選擇運具的數目上，同樣以兩種可選擇者居多，須注意的是固定選擇的高達

22.43 %'不過多是踩用公車與步行者，儘管短期政策無法改變其選擇，從節約能源

觀點觀之，亦不須改變其選擇。

3.其他旅次

其他目的之旅次中，並未調查到使用火車為運具者，雖無法排除其可能，然可知

其比例甚傲。其他旅次運具選擇集合為「公車」、「機車」、「公車，機車」、「公

車，自用車」、「公車，計程車」、「公車，步行」、「機車，自用車」、「機車，

步行」、「腳踏車，步行」等，佔其他旅次的 69% 。

在運量的分配上，其比例由大至小依次為公車、機車、步行、自用車、計程車與

腳踏車、計程車所佔比率較前二種依改為高。在曾選擇的數目上，兩種選擇者仍然、最

多，固定選擇亦高達 20.21 % '如表 3.3 '表 3.4 '表 3.5 。

表 3.3 旅次目的別樣本可選運具數目之分佈

工 作 旅 吹 就睡旅 改 其 他 旅 次

運具實際選 會選 實際選 會選 實際選 會選

擇此運百分比

擇此運 擇此運百分比

擇此運 擇此運百分比

揮此運

具樣 具樣 具樣 具樣 具樣 具樣

本 數 本 數 本 數 本 數 本 數 本 數

叭A 車 241 I 31.22 498 360 55.30 434 207 31.46 312

火 車 8 1.04 18 14 2.15 21 O O O

機 車 2自 33.03 398 25 3.84 145 146 22.19 247

自用車 177 22.93 267 10 1.54 93 102 15.50 178

計程車 21 2.72 248 8 1. 23 133 36 5.47 179

腳踏車 29 3.77 45 51 7.83 119 35 5.32 92

步 行 41 5.31 81 183 28.11 286 132 20.06 217

AEIL 772 100.00 1555 651 100.00 1231 658 100.00 1225

112 教學與研究第十期

表 3.4 旅吹目的別樣本可選運具數目之分佈

會選運具之數目 工作旅吹 就學旅坎 其他旅吹

(種)樣本數 百分比 樣本數 樣本數 百分比百分比

1 76 9.84 145 22.28 133 20.21

2 612 79.82 443 68.05 486 73.86

3 73 9.46 52 7.99 31 4.71

4 11 1.42 11 1.68 8 1.22

三口』 計 772 100.00 自 1 100.00 658 100.00

表 3.5 運量分配比率

封建空 ~、- 車 火 車 機 車 自用車 計程車 腳踏車 步行 三口』 計

工 定固選揮 1. 30 o 1.25 0.48 0.10 0.10 0.43 3.65作

(27) (0) (26) (1 0) (2) (2) (9) (76)

旅多選 10·28 0.38 11. 00 8.02 0.91 1.30 1. 54 33.45

吹 重擇 (214) (8) (229) (167) (19) (27) (32) (696)

就 固選 3.84 0.20 o 0.24 o 0.10 2.59 6.97

學定擇 (80) (4) (0) (5) (0) (2) (54) (145)

旅

多重選擇 13.46 0.48 1.20 0.24 0.38 2.35 6.20 24.32次 (280) (H)) (25) (5) (8) (49) (血的 (3.(;絡)

ι

其區體 2.16 o 1.87 1.20 。.34 0.14 0.67 6.39

他過宰 (45) (0) (39) (25) (7) (3) (14) (133)

旅 多選 7.78 。 5.1,,( 3.1'() 1. 33 1.M 5.~7 25.23次 重宰 (62) (0) (107) (77)、 (29) (32) (118) (525)

合計38.83 1. 06 20.47 13·89 3.12 5.53 17.11 100.00(808) 包2) (426) (289) (65) (115) (356) (2081)

註:括號內為調查之旅次數。

運具選擇對運輸能聽之影響邏吉特模式之應用

3.2 羅吉特運具選擇模式之建立

113

羅吉特模式的建立，華本言之為一種試誤( trial and error) 法:先行設立一

些骰設，一擬訂敷用函數後以TROMP套裝程式推估其參數值，檢查其是否符合邏輯

與各項統計梭定，如不符則重覆上述的程序。雖然前節的統計資料提供了部份資訊，

對於每個旅客具有不同運具選擇的本研究而言，模式的建立是比較復雜而困難的。

在本研究裡就旅次使用運具之目的分為工作旅次、就學旅次與其他旅次三類別，

針對不同的行為假設分別建立其運具選擇之行為模式。

除其他旅次外，本研究定義可供全體旅客選擇之運具的宇集合(universal set)

包括了公車、火車、機車、自用車、計程車、腳踏車、與步行等七種運具(其他旅吹

不包括火車) ，至於旅客個人的選擇集合(choice set) 則因人而異，但其應包含於

全集合中。為此，在定義教用函數時將利用一個虛擬變數oit ， 用以判定 t 方案是否

屬於其運具集合。學例言之:令Et (i)為 i 方案對 t 個人的敷用函數，它為 t 個人與

t 方案對數向數Xit 與參數向量戶的乘積，此時敷用函數將為:

Et (i) = (Xit'戶) X oit 一 (l-oit) XM (3-1)

式中的M為一夠大的正整數，本研究定為15 '此外當 i 方察屬於 t 個人的選擇集合時

, () it 等於 1 '否則為 o 。由 (3 - 1) 式可知 oit = 1 時，按用函數為一般常見的

Et( i) =X'it (j

但當 δit=o 時

Et.(i) =- 15

而 e- 15 非常小(約 3.05 X 1。一7) ，如此 i 方案的敷用即不對選擇機率造成影響，也

就達成 t 方案不屬於選擇集合的敷果了。

3.2.1 工作旅次運具選擇模式

為了測試不同的假設，本研究將工作旅吹中有兩種以上選擇的696 個旅吹資料依

不同的函數指定，在CYBER 720上以TROMP套裝程式推估其參數。由於短期政策

最足以影響之變數為各連具之旅行時間(含車內時間、車外時間、總旅行時崗)與旅

行費用，本研究曾分別將其指定為特定變數或共生變數，唯除車內時間與計程車旅行

114

表 3.6

敢學與研究第十期

工作旅次運具選擇模式

益-.------主主 一 一一 四 五

-ι-

一 一/、

方案特定虛擬變數 ‘(、 1)、E -2.2 雪2 -0. 些17 -2.276 -2.267(-生 .2 1) ( -1.12 (-3.67) ~(-弘02 (-ι.26) (-3.91

方案特定虛擬變數 (2) -1.72? -1. 雪88 -1.80些

(-3.i (-0.19 (-2.8些) (-3.0ι (-3.16)

方案特定虛擬變數 (3) -3.3668) -1. 些899) ll(--3.196o) -3. 每730) -3. 每756) -3. 每2雪些](-5.3 1(-3.1 些 .8 (-6.2 (-5.3 (白雪 .1

方葉特定虛擬變數 (4) 月3.01 司、) 自1. 1益言 -2.9 步9 -2.999 -2.9673(-4.67 (-2.叮 (-些.雪7 (-5.55 (-4.69) (司每.言。

方案特定虛擬變數 (5) -3. 每 16 -1. 雪些9 -3.328 -些.129) -些 .889 -3.932(-ι.22) (-2.31 (-ι.36) (-雪 .53 (-6.18) (-5.01)

方案特定虛擬變數 (6) 1.690 -0.3雪6 -0.191(-0.32 (每 .60) (-0.57) (-0.39 (-0.33) (-0.32

車 內 時 間 (I-6) -0.02些 -0.021 -0.024 -0.02月t 四0.02月t -0.02月主

(-1:8些) (-1.60) (-1.9些) (-1. 90) (-1.9 1) (-1. 8雪)

機車數/機車駕照數 (3) 2.231 2.200 2.0雪些 2.312 2.331 2.306(雪 .65) ( 5.32) (每.85) ( 5.63) (弘 17) ( 5.44)

自用車數/汽車駕照數 (4) 1.68 些 1.678 1.602 1.6些2 1.633( 3.57) ( 3.61) ( 3. 叮) ( 3. 每7) ( 3.70 ( 3.59

共乘人數 (5) 0.85 些 0.858 0.818 0.89雪 0.91些 0.88月正

( 2.62) ( 2.57) ( 2.49) ( 2.38 ( 2.94) ( 3.07)

轉車吹數 f﹒、 ‘，自'、，‘' -0.871 -0.920 -0.76步 -0.852 -0.77些 -0.838(-2.26) (-2.42 ) (-~.06 (-2.19) (-2.09) (-2.21)

職 業 商 (4) 1.1 些6 1.13:;! 1.159、) 1. 11 呵~ 1.叫 1.128、)( 3.48 ( 3. 叮) ( 3. 每9 ( 3.30 ( 3.好 ( 3.37

未持有汽機車駕照 (1) 1.121 1.176 1.162 1.1些9

(包 .79 ) (每 .87) (每 .83) (每 .9 雪 (每 .82)

未持有汽機車 (‘1)、1 0.5國可2ozJ、I( 1.81

總旅行時間 (7) -0.105 -0.112 -0.10些6) -0.1806)(-2.63 (-2.90 ) (-3.7 (-2.76 (-2. 雪

旅次長度三三 1 公里 (7)

旅行費用/個人所得 (5) -0.521 0.5同 19、) -0.6931(-ι.叮) (-ι.59 (-4. 些)

旅行費用/家庭所得 (5) -0.678(-2.雪6)

旅行費有戶向楊樣人口所得(5) -0.R每53 雪)

旅行費用/平均每人所得 (5) -3.92些

(-2.95)

fnL (戶) -322.87 -326.51 -331.每 1 -326.60 -329.07 -32些 .20

ρZMS 0.119 0.109 0.096 0.109 0.102 0.11雪

註: fnL (MS) =- 366.44 ;括號內為t 值。(1)表公車，(2)表火車， (3)表機車

, (4)表自用車， (5)表計程車， (6)表腳踏車， (7)表步行。

運具選擇對運輸能源之影響邏吉特模式之應用 115

費用外，餘均不合邏輯或不顯著，在納入旅客的個人或家庭社會經濟屬性變數與運具

之其他屬性變數指定為特定變數後，得到如表 3.6 的各模式。

模式一係指定前六種運具之車內時間為共生變數，並指定未持有汽機車駕照的虛

擬變數，公車轉車吹數為公車之特定變數，機車持有數/機車駕照持有數為機車之特

定變數，自用車持有數/汽車駕照持有數與職業為商的虛擬變數為自用車之特定變數

，計程車共乘人數與旅行費用/個人每月所得為計程車之特定變數，步行總旅行時間

為步行之特定變數等所建立的，由結果可知其參數符號正確，符合邏輯，參數 t 值亦

甚大，顯示參數顯薯，變數確具意義。

模式二是以模式一為基礎，以旅次長度小於 1 公里的虛擬變數取代步行總旅行時

間為步行之方案特定變數，此變數主要在於測試短程旅吹是否偏向選擇步行。由結果

可知其參數符號為正，亦甚顯著，與所預期者符合，但模式之 p2MS 值為 0.109 '較模

式一略差。

模式三是以家庭未持有汽機車的虛擬變數取代模式一中未持有汽機車駕照的虛擬

變數而為公車之方案特定變數，此主要在比較家庭車輛持有狀況與個人駕照持有狀況

何者較具解釋能力。結果顯示該變數不僅較不顯薯，整個模式的解釋能力亦較差，因

此個人駕照持有狀況較家庭車輛持有狀況更具解釋能力。

模式四、五、六是以模式一為基礎，在計程車方案之特定變數裡，模式一是以旅

行費用/每月個人所得為變數，模式四、五、六分別是以旅行費用/每月家庭所得，

旅行費用/每月家庭平均就業人口所得，旅行費用/每月家庭每人所得等為變數替代之

，以測試何種所得較具意義。由結果可知模式一之旅行費用/每月個人所得為最具意

義，其他依次為模式六之旅行費用/每月家庭每人所得，模式四之旅行費用/每月家

庭所得，模式五之旅行費用/每月家庭平均就業人口所得，此顯示工作旅吹產生者因

均有個人所得，較能支配其所得 o

由前述工作旅次運具選擇模式可得下列結論:

1.旅客對前六種運具的車內時間有相同的評價，而總旅行時間則對步行有特別的

影響。

2.家庭汽機車持有與個人汽機車駕照持有狀況對運具選擇行為確有影響，家庭未

116 敢學與研究第十期

表 3.7 就學旅吹運具選擇模式

變數模式

a~ 四

方賽特定虛擬變數 (‘'、 1)、，‘' -(-些 .7525 ) 0.399 -(-些 .7些07) -(些 .7572)6.3 1-. 5~) 6.8 -5.8

方集特定虛擬變數 (2) (‘、, .J圖片 • 4i QU O7 、J (‘'、 同i Jmh-n7. -"Jh、~~旬-去，包，、I (1.7HO0.7 L(1)

方案特定虛擬變數 (3) -tr-同iny.月3.8月~~‘，‘. -41,'-月30r-n7. 哩~~ 、) 71 m同， • 月3UQ66 、J 71E同i 、i.電JAU 4i.『1i bf 、'‘s8.9

方案特定虛擬變數 (4) .-28.212 -10.221(-3.49) (-1.71) (-5

方賽特定虛擬變數 (5) -(8.9, 00到 -(-雪 .6步O1 ) -(-9.332 0) -(-8.9些10)9.7 言'.2 10.3 10.2

方案特定虛擬變數 (6) 3!.6 步。缸 {、I 也nv nu- 4i. 『月2i 用電J/ ‘,‘' TZ662 一自( 且τJfo- or. 嘻Jτjt嘻仇4J、'‘，(:6.06) 6. 句)

車外時間 (1-6) -01.0.3626 E(-U6.100 -0.06329 -0.0363生(-1. b6 ) .35) (四1.(9) (四1.(4)

未持有汽機車駕照 (‘'、 1)、'‘自 (1.11H可 (O 些801) I、， 1!099內-y，、J (1.1189 )2.3 1. 0 2.3 1.9

機車數/機車駕照數 (3) (2. 雪823) ( 2 •30雪雪 ) (2.6166) (2. 可821)步 .0 些 .9 ι.5 雪 .1

共乘人數(5) (1.2692) (1.弓'298) (1.32些7) (1.268坐 )

些 .7 3.9 些 .7 些 .1壘

總旅行時間 (7) -(0.2763) -(0.2766) -(-09.2.8760)-8.7 -9.7卿踏車持有數 .(6) I、'nu - 電J tLUQUQ 、J (O 2821壘 ) 0.3些§) 0.3些68.}

1. 5 1.3 ( 1:6 ( 1:5

車內 時間 (2) ~0.3 步3 ~0.277 -0.2 雪9 -0.2 雪9(-1-.28) (-3. i2 ) (四 1.16) (-2.73)

車內 時間 (3) -(0.06 生2) -(0-.065ι) -("02.0.62些3) ~0.067-2. 雪 2.5 (-2.69)

車內時間 (4) :16?;2) 守tk -nv4i-AU- Or且ELttLL 、，、I -rk nu- -4A nu- tL4A OfJR 、，‘I 7、, nu- 4i-nu. Jn-uzLODJR- 、，‘'

車內 時間 (6) ~0.083 -0.0861) ~0.083 用。 .08 1壘

(-3.73) (-4. 雪 (-3.58) (-ι.1些)

年齡三三 12 且自用車數這 1 (4) 22. 雪61些) 7.867 8. 雪135( 2.7 ("1. 37) ( 3.6 (ι:93)

旅吹長度三三 1 公里 (7) (‘、(1 t.此~τJ﹒ OrJRUA4i ‘,、I

旅行費用/家庭所得 (2) -(-20.O.8191 ) -(-1. 多 121 )2.2

旅行費用/家庭所得 (5) -0.323 -0.38坐9)(-1~雪2) (-1.5

樹苛費用/帶領莊業人口所得 (2) -(-00.o.a325)

旅行費用/平均就業人口所得 (5) 71 mnu 4i- 丹品﹒ 9月品 呵電J， 、，‘.

旅行費用/平均每人所得(2) -00.6.967

(-0.67)

旅行費用/平均每人所得(5) -(-12.7.7188)

fnL ([3) -171. 32 -188. 雪2 -172.66 月 171.86

ρz M s 0.168 0.081壘 0.161 0.165

註:“L( MS) =一 205.83 ;括號內為 t 值。 (1法公車，(2)表火車， (3)表機車，

(4)表自用車， (5)表計程車， (6)妻肺踏車，(7)表步行。

連具選擇對運輸能輯之影響邏吉特攘式之應用 117

持有汽機車或個人未持有汽機車駕照者偏向使用公車，而汽機車使用機會較高者分偏

向使用自用車與機車。

1計程車之共乘人數為選擇計程車與否的重要因素，而計程車之旅行費用佔各種

所得之比例亦對計程車之選擇造成影響，並且計程車之旅行費用為各運具之旅行費用

唯一對運具選擇有影響者﹒

4公車轉車次數對於公車之選擇有特別的影響。

5.職業對運具選擇確有影響，職業為商者選擇自用車之機率較高。

6.題程旅吹選擇步行之機率較高。

1計程車旅行費用/每月個人所得，為計程車旅行費用佔各類所得比例中對運具

選擇行為最具解釋能力者。

3.2.2 就學旅吹運具選擇模式

就學旅次中具有兩種以上選擇的旅吹數共用506 個，在經函數指定、參數推佑，

模式肯定等過程後，得到各模式如表3.17 所示。

模式一係指定前六種連具之車外時間為共生變數，並分別指定未持有汽機車駕照

的虛擬變數為公車之特定變數，火車之旅宿費用/每月家庭所得與車內時間為火車之

特定變數，機車持有數/機車駕照持有數與車內時間為機車之特定變數，自用車之車

內時間與旅次產生者年齡的虛擬變數為自用車特定變數，計程車共乘人數與旅行費用

/每月家庭所得為計程車特定變數，開踏車持有數與車內時間為腳踏車特定變數，步

行之總旅行時間為步行之特定變數。由結果可知其參數符號均正確，亦甚顯薯，顯示

h 各變數均具意義，模式之ρ2M;值亦達 0.168 '為一相當可說明就學旅次運具選擇行為

的模式。由模式一可得下列結論:

1.旅客對前六種運具之車外時間有相同的評價，對於火車、機車、自用車與腳踏

車的車內時間的評價則不相同。

主運具之旅行費用中只有火車與計程車的旅行費用對運具選擇造成影響。

3腳踏車持有數對選擇腳踏車有特別的影響。

4.年齡對於運具選擇確有影響，年齡較小且家中持有自用車者選擇自用車機率較

高。

118 敬學與研究第十期

表 3.8 其他旅次運具選擇模式

變 數模 式

I‘，、 ，且1)、、，目 -1.268 -0.021.1 -0.0 雪2方案特定虛擬變數 (-3.1 雪) (-0.10) (-0.22)

(2) -1.193 -0.9936雪) -1.0雪2

方案特定虛擬變數 (-2.32) (-1. (目2.2屯)

方案特定虛擬變數-1.些步多 -0.9206屯 -1.076

(3) (-3.12) (-2.0~) (-2.37)-0.916 -0.926 -0. 雪967

方案特定虛擬變數 (4) (-2.~6) (-2.78) (-1. 屯)

-0.737 -0.702 -0.72雪方案特定虛擬變數 (5) (-1.6 步) (-1.雪 8) (-1.6 步)

1.619 o. 雪36 o. 雪些3未持有汽機車駕照 (、 1)、、，目

(包 .3~) ( 1.18) ( 1. 20)

機車數/機車駕照數 (2)0.898 0.979 1.01雪

( 1.98) ( 2. 屯7) ( 2.6屯)

自用車數/汽車駕照數 (3) 1.631 1. 雪60 1. 步步。( 3.0些) ( 3-.0些) ( 2.93)0.386 o. 些22 o. 屯21

腳踏車持用數 (5) ( 1. 雪 7) ( 1. 73) ( 1.73)

(6)o. 些.1 9 0.620 o. 雪88

旅次長度〈 1 公里 ( i.2S) ( 1.90 ) ( 1.7步)

旅行費用/家庭所得 (2)-0. 屯89 /(-0.9雪)

旅行費用/家庭所得 (3)-0.196(-1. 01)

旅行費用/家庭所得 (4)-0. 雪20

(-3. 叮)

旅行費用/平均就業人口所得 (2) -(-00. 每.8678 )

-0.88 月壘

旅行費用/平均就業人口所得 (3) (-1. 62)

旅行費用/平均就業人口所得 (4)-0.~91

(-2.83)

旅行費用/平均每人所得 (2)-0.2雪 1

(-0.1的

-1.118旅行費用/平均每人所得 (3) (-0.97)

旅行費用/平均每人所得 (4)-2. 雪 15

(-f.50)

in L(戶) -28雪 .11 -296.73 -29雪.屯8

p2 MS 0.077 0.039 0.0咕

註 :inL(MS)=一 308.84 ;括號內為t 值。(1)表公車，(2)表機車， (3)表自用

車， (4)表計程車， (5)表開踏車，(6)表步行。

運具選擇對連串會能E京之影響邏吉特膜式之應用 119

5.未持有汽機車駕照，機車持有數/機車駕照持有數，計程車共乘人數，計程車

旅行費用/每月家庭所得與步行之總旅行時間等變數均對就學旅次之運具選擇行為造

成影響，此點與工作旅吹連具選擇行為類似，顯示了這些變數的普遍性影響。

本研究曾將前六種運具的車內時間指定為共生變數，以測試旅客對其是否有相同

的評價，但其結果符號不對，此點與工作旅次運具選擇模式的結果截然不同。

模式二、三、四係為分別測試旅次長度與比較何種所得較具意義而建立的。由結

果可知其參數符號正確且顯著，顯示煜程旅次仍偏向選擇步行，而家庭所得較其他兩

類所得更具解釋能力，但其差異不大。就整體而言，模式二、三、四無論在變數顯著

性與整體預測能力上均鞍模式一為差。

3.2.3 其他旅次運具選擇模式

由於其他旅吹包括了購物、公務、商務、社交娛樂等各種旅次目的，復雜程度大

為提高，本研究會嘗試將其細分為各種旅吹目的再建立模式，但其結果並未較佳，且

樣本太少，較不足以代表整體，故本研究仍將各種旅次目的混合而建立模式，其結果

如表 3.18 。

模式一並未指定共生變數，而分別指定未持有汽機車駕照的虛擬/每月家庭所得

為機車特定變數，自用車持有數/汽車駕照持有數與自用車旅行費用/每月家庭所得

為自用車特定變數，計程車旅行費用/每月家庭所得為計程車特定變數，開踏車持有

數為開踏車特定變數，旅吹長度小於1 公里的虛擬變數為步行特定變數。其結果顯示

參數符號正確， t 值亦達 0.95以上，尚稱顯薯，模式之ρZMS 值為 0.077 '模式預測

能力並未很好。

模式二、三分別為測試何種所得較具解釋能力，由結果可知，無論是顯著性或模

式整體預測能力旅行費用/每月家庭每人所得與旅行費用/每月家庭每人所得均鞍旅

行費用/每月家庭所得為差，顯示每月家庭所得最具解釋能力。

前述其他旅次運具選擇模式中均未發現旅行時間對運具選擇行為造成影響，而在

細分各種旅吹目的嘗試建立模式的過程中，亦發現車內時間，一車外時間或總旅行時

間等無論指定為共生變數或各運具之特定變數其結果若非符號不對即t 值甚小。尤其

絕大部份為符號不對，此似乎顯示對於非規律產生的其他旅故而言，時間因素並不對

120敬學與研究第十 j的

運具選擇造成影響。因其結果不對，故此處並未予列出。

因在建立上述三額運具選擇模式的過程中，所有對某類旅次目的合理的模式均曾

被用來測試男外兩類旅次目的之運具選擇模式，而其結果顯示模式間有所差異，尤其

屬於運具之屬性變數對選擇行為的影響全然不同，因此這三類依次目的的選擇行為確

實有所不同。

由三額模式亦可發現未持有汽機車、機車持有數/機車駕照持有數，計程車旅行

費用佔各顯所得比例、旅次長度等變數均出現在三額模式中，顯示這些變數具有普遍

的影響。此外亦可發現旅客個人社會經濟屬性變數的參數值數十倍於運具屬性變數參

數值，雖然在計算敷用時領乘上運具屬性變數值，仍可初步判斷運具屬性變數對運具

選擇雖有影響，但其影響程度應較旅客之社會經濟屬性變數為小。

四、運具選擇對運輸能源之影響

4.1 運具之平均運B臣、總油妓車、東載率興能獨密集度

運輸工具的能源消費可分為運行能跟( operati ∞ energy) ，載運能源( line ­

haul energy )與運式能源(modal energy)白白。而本研究在探討運具選擇對運輸

能源之影響時，係以運行能源為對象。運行能源之消耗與運轍工具行駛之里程與敷率

有關。因此在探討運行能源消費時，必須先瞭解各種運具之平均運距與能源使用辦事。

1.平均運距

運距為各種車輛平均每次之行駛里程，以機車、自用車與計程車而言是以每車次

旅次長度為指標，公車、火車、腳踏車與步行則是以旅客的平均旅次長度為指標。本

研究分別以民國七十四年經濟部能源委員會委託交通大學能源研究小組所進行:r台

，灣地區運輸部門能源消費調查」之原始資料與本研究所進行之調查，求出各型連具的

平均運距如表4.1 。

表 4.1 平均運距表 單位:公里

運 具 公車 火 車 機 車 自用車 計程車 腳踏車 步行

平均運距 6.45 7.39 7.79 13.47 6.93 2.03 1.4&

運具還摺對運輸能聽之影響邏吉特模式之應用 121

主燃油敷率、乘載率與能源密集度

運具之能源使用教率一般以能源密集度 (energy intensity) 表示，其係指運轍

每人公里所需消費的能源數量，其單位為千卡/人公里，此一指標不僅與運具之機峽

敷率(即燃油敷率)有關，亦與運轍工具之使用率有關(對客車而言即乘載率) ，相

同的燃油敷率下乘載率愈高，能源使用敷率亦愈高，能源密集度愈低，其關係如下式:

F(4-1)

式中，

EI I = i 運具之能源密集度(干卡/人公里)。

F :單位換算因子，汽油為 7'8∞干卡/公升，柴油為 8'800 干卡/公升。

EF i : i 運具之燃油敷率(車公里/公升)。

LF; : i 運具之乘載率(人/車)。

EM' : i 運具之空車車。

表 4.2 各種運具之乘載寧、燃油教率與能源密集度

~三三~主共 1品、、~ 車 火 車 機 車 自用車 計程車

乘載率 32.59 • 一 1. 22 1. 76 1.84

燃油敷率(公里/公升) 2.83 一 33.58 9.91 11. 10

能源密集度(于卡/人公里) 95.41 70.46 190.39 447.21 l(378119..9202)

*根據民國七十四年交通部運轍研究所編即「運輸資料分析J (12) 之資料，台

北都會區十家公民營公車公司每班吹之平均載客人數為 40 人，每班次之平均

行駛里程為 7.91 公里，而公車旅客之平均旅吹長度為 6.45公里，故推得公車

之乘載率為 32.59 人/車。

• .括號內之值為計程車未考慮空車率時之能源密度集。

本研究根據交大能源研究小組所進行七十四年「台灣地區運轍部門能源消費調查

J (l的之原始資料，與七十五年運轍用能源需求預測之研究， (2日之資料，整理

結果列如衰 4.2 ,p

122 教學與研究第十期

4.2 彈性分析與政策試揖

為探討鐘期之運輸或能源政策對運轍能源之影響，本小節將針對運具選擇模式中

最具政策分析意義的旅行時間與旅行費用等變數進行輯:性分析，以為政策研擬之參考

。本研究分別對三類運具選擇模式求出車外時間、車內時間與旅行費用之總體彈性係

數值列如表 4.3 。

表 4.3 總體彈性係數表

藍卡海空 公車 火車 機車 自用車 計程車 腳踏車 步行

工 車 外時間 一 一 一 一 一 -0.665

作 車內 時 間 -0.220* -0.185 -0.117 -0.164 -0.3偈 - 0.067 一

旅旅行費用

一 -1.124* ，~

一一

次 個人每月所得

就車 外時 間 -0.058 -0.082 -0.054 -0.037 -0.155 - 0.034 -0.834

圓圓r-車內 時間

一 -0.934 -0.386 -0.244 -0.379

旅 旅行費用 -0.374 一 -0.400 呻 一 一

改 家庭每月所得

其 車外時 間一 一 一 一 一

他 車內 時間一 一 一

旅

旅行費用一 一 -0.034* -0.031* -0.650 司 一 一

次 家庭每月所得

由表 4.3 可知，除工作旅次之計程車每單位每月個人所得之旅行費用的彈性係數

大於 1 外，餘均甚小，此結果顯示歡透過起期政策調整上述之屬性而使運量轉移將較

為困難，除非揉取變化較為激烈的政策，此與初步判斷助合。從政策擬訂之觀點觀之

，良好的政策應為易於實施且確能達成政策目的者，因此本研究在選擇解釋變數以試

擬政策時是基於下列二原則進行:

1.變數的變化對能源消費的影響較大者一一(1)總體彈性係數較大者，因其運量之

運兵還擇對連串Qt血脈之影響邏吉特模式之應用 123

移轉較為敏感。 (2)總體彈性係數雖不夠大，但該運具之原始運量較大者，因其計算穆

轉運量之基礎大，可預期有較大的運量移轉。 (3)該運具之能聽密集度較大者，雖僅較

少的運量移轉，亦使能源消費量變化甚大。

2.可擬訂合理政策而影響該變數者。

基於上述二原則，本研究擬訂以下三項政策:

政策一:調整計程車費率，致使選擇計程車者旅行費用成等量的增滅。

政策二:實施公車專用道，減少公車之車內時間。

政策三:油價調整，致使選擇機車或自用車者旅行費用成等比例的增滅。

4.3 政黨分析之結果

根據內政部戶政司資料，民國七十五年十二月底研究區內之總戶數為 1 ， 206 ， 133

戶，據此可推得研究區，每日約產生 5 ，743.6 X 10 3 個旅次，依此可得各運具與旅次

目的之運量分配。本研究依以下公式推得研究區內每日之運行能頓消費為8847.5 X 108

干卡(約折合把3.1 公秉油當量)。

Q= l: EI , * d· *TR ,

式中 Q: 能源消費量〈干卡)

EI , : i 運具之能源密集度(干卡/人公里)

d' : i 運具之平均運距(公里)

TRi: i 運具所負擔之運量(l人)。

〔政策一) :調整計程車費率之影響。

現行市內計程車之計費方式為行駛里程未滿1 公里者一律收費二十元，滿1 公里

者，每 500 公尺加收6 元。因此調整費率至少有三種方式:其一為調整行駛里程未滿

1 公里時之起跳價格，其二為調整行駛里程滿一公里後的加1&部份，其三為二者均予

調整。但是最近三吹計程車計費方式的調整均採第一種方式，因此本研究亦據第一種

方式試算，探討計程車之起跳價格自16 元至 26 元每調整 2 元之影響，其結果如表

4.4 。

由該結果可知，計程車起跳價格為16元時，每日將參消費3 公秉油當量之能源。

124 教學與研究第十期

此主要由於公車、機車、與自用車之運量移轉至計程車。而起跳價格為 26 珀時每日可

減少 4.16 公秉油當量，此則因計程車之運量移轉至公車、機車與自用車所致。大致而

言，計程車起跳價格每調整 1 元，將造成每日約 0.75 主秉油當量的能源消費變化，此

值僅佔研究區能源消費量的 0.76 %0 '其變化可謂甚小。而其間運量的移轉無論幅度或

移轉量均以公車為最大，機車與自用車次之，火車、腳踏車與步行幾乎沒有移轉。

表 4.4 計程車起跳價格調整對運行能源消費之影響

起 跳 價格 能源消費變化量 變 化 率

(元) (公秉油當暈/日) (%0 )

16 + 3. ∞ + 3.06

18 + 1.48 + L51

22 一 1.43F

-1.45、

24 一 2.82 一 2.86

26 一 4.16 一 4.23

〔政策二") :實施公車專用道之影響

公車專用道主要在提高公車使用道路的優先權，使其得以提高速度縮起公車車內

時間，吸引旅客之使用，其敷果於尖宰時段最為顯著。公車專用道一般而言可分為專

用道路與專用車道兩種方式。專用道路乃使公車行駛於獨立路權之道路，任何時間其

他車輛一律禁止進入，使公車之行駛減少其他交通干擾，其設置方式可分地面、高架

與地干化等，唯地下化因受經濟性與工程的考慮較不常踩用。專用車道係在高速公路

或都市幹道上，劃定部份車道，供公車於全天候或某特定時間專用行駛。專用車道之

設置較專用道路簡單經濟，但其敷果則較不顯著。但根據交大陳武正先生所做研究 ω

'經適當規劃的公車專用道可使公車行車時間減少約 40% 。因此本研究在探討公車

專用道之影響時，保守地估計，實施此項政策，公車車內時間所能減少的幅度為 30

%'並本研究分別分析減少幅度為 30% 、 20% 、 10%時對能源消費之影響。

因公車車內時間僅對工作旅次之運具選擇造成影響，分析時只針對工作旅吹進行

運具選擇對運輸能諒之影響還吉特模式之廳用

分析，其結果如表 4.5 。

表 4.5 實施公車專用道對運行能源消費之影響

車內時間減少幅度 能源消費變化量 變 化 率

( % ) (公秉油當量/日) ( %0 )

一 30 一 11.56' 一 1 1. 75

一 20 一 7.68 一 7.81

一 10 一 3.82 一 3.89

125

由結果可知，若因公車專用道普遍而良好的規劃，使公車車內時間減少 30%時，

每日可減少 1 1. 759石的能源消費(折合每日 1 1. 56 公秉油當量)。而其間運量的移轉

主要是由較耗能源的機車、自用車與計程車移轉至公車上，總移轉量達 41.7 X 103 個

旅吹，佔公車原來運量的 7.05% '移轉運量可謂不小，不過由於同時也吸引了部份不

耗能源的腳踏車、步行運量與更省能源的火車運量，故抵消了一部份的節省敷果。

〔政第三") :油價調整之影響

油價調整如增加課徵車輛燃料之社會成本，對於公車、機車、自用車與計程車的

行駛成本有較大的影響，火車由於多使用電力做為動力，所受影響不大，不過公車、

火車輿計程車之費車受政府管制，並不一定立即反應在旅客的旅行費用上，只有屬於

私人運輸工具的機車輿自用車的使用者立即感受旅行費用的增滅。此外，除少部份小

客車使用柴油做為聽袖，機車與自用車都使用汽油?因而此處所討論之油價調整係以

汽油價格之調整為主，並假設調整幅度等比例地反應在機車與自用車的旅行費用上，

自民國六十四年至今，國內油價已歷經十四吹的調整，在此一期間汽油的最高售價為

每公升 28 元，最低則為每公升 14 元，現行售價為 19 元(七十六年五月) ，因此本研

究在分析時亦以汽油價格介於每公升 14.....28 元間為對象，其對機車與自用車旅行費

用的影響幅度約在+47%.....一 26%之間。由於機車與自用車之旅行費用僅影響其他

旅吹的運具選擇，分析時亦僅及於其他旅次，其結果如表 4.6 。

k

126教學與研究第十期

表 4.6 油價調整對運行能源消費之影響

汽 油價格

能源消費變化量 變 化 率

- (兀) (公秉油當量/日) ( 960 )

14 + 0.85 + 0.86

16 + 0.50 + 0.51

22 一 0.48 一 0.49

24 一 0..80 一 0.81

26 一 1.10 一 1.12 .

28 一1. 40 一1. 42

由結果可知，當汽油價格為每公升 14 元時，每日約增加 0.85 公秉油當量的能源

消費，汽油價格調整為每公升 28 元時，每日可減少1. 4 公秉的油當量，在調整幅度高

達 47%下，能源消費只改變了 1.42 960 '彈性可謂極小。其原因除了機車與自用車旅行

費用的總體彈性原就甚小外，選擇進合的分佈使得機車與自用車所移轉之運量部份移

轉至更耗能源的計程車上，抵消了因前二者運量移轉所節省之能源。

由政策分析之結果，可以發現經由改變運轍工具旅行時間與旅行費用之政策確能

達到節省能源之敷果﹒唯除非劇烈改變，影響之教果將不顯著。其中文以油價調整之

政策為然，即令汽油價格由現行每公升 19元調至 28 元，漲幅達 47% '僅能對台北都

會區之運行能源消費造成 1.42960的變化，每日只減少 0.81 公秉抽當量之能源。從節

省能源觀點，吾人似更應由其他方面著手，例如改良車輛機蛾設備，加強燃油敷率管

制以提高車輛之燃油敷率，鼓勵合車共乘或合租共乘提高車輛乘載率，普行揉用無線

電話系統方式，以減少計程車之空車現象;提昇電信通訊晶質與服務 y 以減少旅次的

產生，或由都市計劃的良好規劃縮但運輸工具之運距等。以提高車輛之燃油教率為例

，倘能使用自用車之燃油敷率由每公升 11.0 車公里，則可使台北都會區每日減少 52.91

公秉油當量的運行能源，此值為台北都會區運行能聽消費的 53.8 % '其教果連甚於前

述所討論的三項政策。自民國七十七年一月一日起經濟部能聽委員會巴著手推動執行車

運具選擇對運輸能聽之影響還吉特模式之應用

輛燃油敷率管制，對今後車輛之能源節約將有極大的助益。

五、結論與連續

1前

5.1 結論

本文主要在透過羅吉特模式探討短期政策影響下，台北都會區之旅客因運具選擇

行為改變對運行能源消費之影響。綜合本文之研究可歸納結果如下:

-I.台北都會區每日約產生 5743.6 X 103 個區內旅吹(由調查樣本估算全台北市)

，其中工作旅吹佔 37.1%' 就學旅吹佔 31. 28 % '購物、公務、商務等其他旅次創古

31.62 %。各型運具負擔之運量以公車最多，佔38.83 % '其他依次為機車、步行、

自用車、開踏車、計程車與火車，其中之腳踏車與步行負擔大部份的組程旅吹。

2，由各顯旅吹運具選擇集合之分佈可知多數旅客具有兩種運具可供選擇，而且有

偏向使用其中一種之傾向。一直使用一種連具者高達 17%' 不過多為使用公車與步行

者，雖然其不安紐期政策影響而改變其運具選擇，就節省能源之觀點，亦不須改變其

選擇。

3旅客對運具服務水準的主觀評價顯示旅客在舒適性、安全性、方便性、可靠性

與私密性五種運具特性中最重視者為安全性、其他依次為方便、可靠、舒適與私密。

屬於大眾運轍工具的公車與火車在安全性方面獲得極高的評價，但舒適性與私密性則

極差，尚待改善。

4.影響工作旅次運具選擇之因素包括旅客個人與家庭的汽機車持有興駕照持有狀

況、職業，公車轉車次數、計程車之共乘人數與旅行費用、步行的總旅行時間與前六

種運具的車內時間，而旅客對於前六種運具的車內時間具有相同的評價。此外旅吹長

度為旅客選擇步行與否有特別的影響，旅次長度小於 1 公里者，偏向選擇步行。在各，

頓所得中，個人所得較家庭所得、平均就業人口所得、每人平均所得更具解釋意義。

至於前六種運具的車外時間、總旅行時間與旅行費用(計程車除外)均不具意義。

5.影響就學旅.次運具選擇之因素有運具的車外時間、車內時間、旅行費用、旅客

之年齡、家庭之車輛、駕照持有狀況與計程車之美乘人數等。在時間方面，旅客對前

六種運具的車外時間具有相同的評價，對火車、機車、自用車與腳踏車等運具車內時

128 教學與研究第十期

間的評價並不相同，而公車與計程車的車內時間則無影響。在旅行費用方面，僅火車

與計程車之旅行費用對運具選擇造成影響，公車、機車與自用車之旅行費用並無影響

。在各類所得中以家庭所得較平均就業人口所得、平均每人所得更具解釋能力。

6.影響其他旅次運具選擇之因素除旅客的社會經濟屬性外，屬於運具之特性者只

有機車、自用車與計程車之旅行費用。運具之車內時間、車外時間與總旅行時間等均

不造成影響。

7. 由運兵之車內時間，車外時間與旅行費用佔每月所得比率之總體彈性係數顯示

，除工作旅次的計程車旅行費用佔個人所得比率之彈性較大外，餘均甚小。欲透過短

期政策調整上述屬性而使運共所負擔之運量移轉將較為困難。

8.基於變數的變化對能源消費的影響較大與可擬訂合理政策而影響該變數的兩項

原則，本研究所嘗試擬訂的三項政策中以調整計程車起跳價格與實施公車專用道對節

省能源具有較佳的敷果，但變化幅度仍然不大。當計程車起跳價格自20 元調至 26 元

時，每日可節省 4.16 公秉油當量的能源消費，約佔台北都會區每日運行能源消費的

4.23960 '若實施公車專用道減少公車車內時間達 30%時，每日可減少 1 1. 56 公秉的

能源消費，約佔台北都會區每日運行能聽消費的 1 1. 75960 。

油價之調整雖可使汽機車之運量移轉，達到節省能源之敷果，唯因其運量一部份

移轉至更耗能源的計程車上，致使節約能源之教果不顯著，為三項政策中敷果最差者

。汽油價格自 19 元調高至 28 元時，每日僅可節省 1.4 公秉油當量的能聽消費，佔台

北都會區每日運行能源消費的 1. 42960 。

9‘經本文之研究可知透過羅吉特運具選擇模式確可分析題期運輸或能源政黨對運

輸能聽之影響。唯在台北都會區的實證研究發現上述政策對運輸能源之影響極小，其

原因主要在於旅客對運具之選擇受其社會經濟屬性之影響遠大於運具之屬性，故對鐘

期政策較不敏感，而且由於運具選擇集合的分佈，使得連具間運量的移轉對能源的節

省造成抵消的教果。

5.2 建鶴

1.經由本文之研究可知在台北都禽區欲透過政策影響旅客之運具選擇而達到能源

之節省，除非採取變化較劇烈的政策，否則鍾期內節省之敷果將不顯著。因此本文建

運具選揮對運輸能海軍之影響還吉特模式之應用 129

議在能源鐘缺時的緊急策略應採較為強制的手段，在平時則應從提高車輛之燃油敷率

與乘載率、縮短運距與減少旅次的產生方面著手，以避免事倍功半。

2.羅吉特模式的優點之一在其能分析政策之影響，且其參數之推估較其他個體模

式簡單。但其因在資料收集時除須調查觀測當時之相關資料外，亦須獲得過去其他選

擇的相關資料，故增加調查的困難性。國內過去在進行運轍規劃時，對於運輸需求之

預測多採程序性整合需求模式( Aggr曙ate Sequential Demand Model ) ，多只調

查觀測當時之相關資料，故無法作為建立個體模式之用。日後再進行大規模運轍規劃

調查時，倘亦能調查過去之相關資料，並建立資料檔供研究者使用，不僅無損於旺定

目的，亦能擴大研究及於政策影響分析，對於政策之擬訂將大有助益。

3.雖然羅吉特模式的男一個優點是因其以個體選擇行為為基礎，故具有可移轉性

(Transferability ) ，可在空間或時間上移轉。但因地區之特性不同，旅客之選擇

集合與其對教用的感受亦有所不同，對於政策的敏感性自然也不同，本研究之若干結

論並無法全然適用於其他地區。倘若第二項之建議得以實現，則不僅可以驗證模式之

可移轉性，亦能分析其他地區旅客之運具選擇行為對運輸〈能源之影響，此為日後應努

力的方向。

參考文獻

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