本研究利用試誤法進行參數測度所得最佳距離指數參數組合為α 值 0.0018，
λ 值 0.0001，將兩數值做比較分析，明顯可知 α 值大於 λ 值，此結果與人類現 實活動狀況產生悖論；其原因在於，旅運阻抗係數中，α 值代表意義為就業者於 選擇居住地時，所考量之距離阻抗因素程度， λ 值則說明居住者對於前往接受非 基礎產業活動地區服務，考量之距離阻抗因素程度；因此，由本研究實證所求得 旅運阻抗係數組合中，α 值（0.0018）大於 λ 值（0.0001），顯示高雄都會區內 就業者於選擇居住地所考量之距離阻抗因素較居住者對於前往接受非基礎產業 活動地區服務所考量之距離阻抗因素為大，說明在高雄都會區內之人類活動型態 可能呈現出民眾就近工作，卻前往較遠地區產生日常生活消費行為，此現象似乎 與一般情形不符。一般來說，人類通常會選擇就近解決日常生活需求、消費活動，
故工作地點與居住地區之距離遠近考量即顯得相對降低。
上述現象推論係由於高雄都會區內運輸網絡發達，經濟發展較為均質，各地 區內消費活動熱絡與購物便利性高，在居住地周邊即可滿足民生消費需求，例如 在臺灣都市中，住商混合情形非常普及，住家附近已有各式各樣商店提供服務，
因此造成此範圍內各地區民眾對於前往接受非基礎產業活動地區服務之距離阻 抗因素並無絕對偏重，故本研究後續仍將旅運阻抗係數α 值設定為 0.0018， λ 值 設定為0.0001 進行情境模擬分析。
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四、小結
以參數測度後所得最佳距離指數參數組合α 值為 0.0018、 λ 值為 0.0001，
與人口乘數3.315、非基礎產業服務比例 0.25 再次進行 Garin－Lowry 模型實證 運算。結果發現於非基礎產業及業人口方面，估計面與實際面各地區分佈比例完 全相同，總誤差平方和為25046311；居住人口方面之估計面則呈現與各地區分 佈比例實際面更為接近，總誤差平方和為880405221，顯示經由參數測度後所 得結果與實際情形吻合度高。
同樣以地區別分析分佈狀況，居住人口方面則包含鹽埕區（＋0.11%）、三 民區（＋0.43%）、新興區（＋0.19%）、前金區（＋0.09%）、苓雅區（＋0.44%）、
前鎮區（＋0.23%）、旗津區（＋0.04%）、林園區（＋0.08%）、大寮區（＋0.07%）、
橋頭區（＋0.02%）、梓官區（＋0.06%）等十一個地區屬於高估現象，其餘鼓山 區、楠梓區等九個地區則呈現低估現象。非基礎產業及業人口方面則是呈現估計 分佈比例與實際分佈比例完全相同。
經過參數測度後所修正之居住活動吸引矩陣與非基礎產業活動服務吸引矩 陣請參閱附錄。
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SSE 880405221 25046311
註：α 值=0.0018； λ 值=0.0001
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總規模 2,373,036 586,868 2,420,237 605,059 2,420,237 605,059 SSE － 45048757556 3241514289 880405221 25046311
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