交通可及性指標選取

經由 3.2 節的交通可及性指標建立及 4.1 節的資料蒐集分析後，可得出民國 94 年及 民國 96 年的絕對可及性指標，如表 4-14 及表 4-15 所示。由於四個指標所選用的變數不 盡相同，且變數之間的關係及可及性衡量方式也皆有差異，故四個指標所推估出之交通 可及性值會有很大的不同。但總體而言，民國 96 年的交通可及性值應該要比民國 94 年 的交通可及性值要來的高，因為在高速鐵路加入城際運輸市場之後，勢必對整體的交通 可及性有所提升。從表 4-15 的兩年差值看來，指標 B 及指標 D 是有退步的趨勢，初步 研判，這兩個指標可能不適合於本研究中使用。

表 4-14 民國 94 年交通可及性指標計算結果 民國 94 年

分區 指標 A 指標 B 指標 C 指標 D

基隆 38.91693 2233.616 8159.106 6424906 北臺北 264.6561 4148.871 48471.43 18585837 南臺北 462.3348 3340.16 76855.88 42914542 桃園 174.8953 5217.565 36278.55 1.33E+08 新竹 74.3649 2830.306 17603.81 12019222 苗栗 37.50507 1648.675 11297.89 3124791 臺中 200.094 2904.402 48959.85 1.78E+08 彰化 92.21587 1438.032 27021.31 3015069 南投 31.35107 1059.574 11360.9 33879946 雲林 52.65546 1142.285 15661.82 4402842 嘉義 59.56477 800.9726 17350.88 24924876 臺南 113.3541 1987.442 40016.56 1.48E+08 高雄 148.4405 1837.998 56252.8 9289728 屏東 43.39967 672.8734 18575.41 79575490 宜蘭 27.83404 214.0249 9797.242 53253968 花蓮 12.37976 62.76754 7345.664 8916268 臺東 6.530499 34.78475 5148.762 9205802 總和 1840.493 31574.35 456157.9 768533287

資料來源：本研究歸納整理

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表 4-15 民國 96 年交通可及性指標計算結果 民國 96 年

分區 指標 A 指標 B 指標 C 指標 D

基隆 40.50839 2675.63 10916.62 4353376 北臺北 278.5641 4299.644 62073.7 20042340 南臺北 506.4457 3533.28 104978.8 46192448 桃園 196.8572 4956.253 51395.92 17355698 新竹 81.25075 2381.723 24558.43 6658727 苗栗 36.31489 1351.344 16198.55 4778430 臺中 211.4217 2613.301 66901.88 15436575 彰化 96.75534 1295.945 37947.85 3333250 南投 33.1433 1020.003 15974.24 21399377 雲林 55.01236 969.2657 21676.3 4269588 嘉義 63.08001 552.8699 23656.6 6177437 臺南 124.8213 1912.991 54970.4 25911540 高雄 158.1696 2144.395 75326.47 8160002 屏東 45.04074 782.6521 25634.39 16116673 宜蘭 25.25008 301.4528 13701.59 10551586 花蓮 12.12339 68.23705 9918.45 1916114 臺東 6.770296 34.5601 7041.898 2169889 總和 1971.529 30893.55 622872.1 214823050 94 與 96 年的

差值 131.0363 -680.803 166714.2 -553710237

資料來源：本研究歸納整理

由於城際運輸屬於巨觀尺度的分析，分析單元為區域、生活圈或縣市，適合以簡捷 又能反映重要影響關係與變數的方法來建立模式。欲簡捷地處理互為因果的內生變數結 構，適合以聯立方程式模式來進行分析，根據運研所（民 100）提出社經發展模組分派 模式架構如圖 4-12 所示。分派模式界定為四個部門，分別為人口、產業、運輸及土地 使用與公共設施部門，各部門選取關鍵變數來建立分派模式。模式中各部門影響關係可 分為同一時間點影響的不具時間延遲性，以及影響作用具時間落差的時間延遲性兩類，

例如前期居住人口數對當期居住人口數的影響為時間延遲性的影響，而當期二級人口產 業及業人口數對當期居住人口的影響，則屬不具時間延遲的影響。

根據經濟基礎理論，產業人口會經由扶養關係而在同時期帶來居住人口，此為正向 的吸引效果；但也會有負向的替代效果，例如土地的競爭，以及環境活動的相斥；因此 及業人口對居住人口的影響無法在事前確認正負關係，若吸引效果較強，則可能為正向 影響；若替代效果較強，則可能為負向影響。影響產業人口因素包括：(1)過去的趨勢，

即前一期各級產業及業人口，代表具及經濟之效應，兩者之關係為正向關係。(2)交通可 及性，即交通可及性指標，當地的交通條件若較好，表示該地交通便利程度較佳，則會 吸引下一期的產業移入。(3)商業區或工業區劃設面積，若當地之商業區或工業區面積越 大，則在下一期可吸引更多三級或二級產業移入。(4)居住人口，人口越多表示勞動力供 給與產品市場需求越多，故人口對即業人口有正向影響的吸引效果；但是，地區之空間 容量有限，或因居住與產業活動兼因環境不同而相斥，致居住人口與即業人口間也會產

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生空間替代的負效應，故人口對產業影響關係為何在事前並無法確定。

資料來源：運研所（民 100）

圖 4-12 社經發展模組分派模式架構圖 二級產業及業人口

佔全體比例 總量預測模式

運輸需求模組

居住人口佔全體 比例

三級產業及業人 口佔全體比例 公路旅行時間

傳統鐵路旅行時間 高速鐵路旅行時間

航空旅行時間

運具選擇 分派

加權平均旅行時間 交通可及性

工業區實際面積占 全體比例

住宅區實際面積占 全體比例

公共設施實際面積 占全體比例

商業區實際面積占 全體比例 運

輸 供 給 模 組

:影響不具時間延遲性 :影響具時間延遲性

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表 4-16 絕對交通可及性指標與社會經濟變數之相關係數 可及性

指標 應變數 相關係數 說明

指標 A

居住人口 0.871

與其他各項社會經濟變數皆有 高度相關，但略低於指標 C。

二級產業及業人口 0.899 三級產業及業人口 0.961

指標 B

居住人口 0.716

與其他各項社會經濟變數有中 度相關。

二級產業及業人口 0.591 三級產業及業人口 0.617

指標 C

居住人口 0.871

與其他各項社會經濟變數皆有 高度相關。

二級產業及業人口 0.943 三級產業及業人口 0.967

指標 D

居住人口 -0.084

與其他各項社會經濟變數無相 二級產業及業人口 0.104 關性。

三級產業及業人口 -0.072

資料來源：本研究歸納整理

根據表 3-2，本研究定義出 4 組交通可及性指標提供模式進行測試，並根據 4 組可 及性指標測試結果，比較其優缺點，選定 1 組最佳之可及性指標供後續研究進行。可及 性指標測試結果如表 4-16 所示，判對是否為最佳可及性指標可從變數正負符號是否符 合先驗知識、各項係數是否顯著及配適度來進行篩選，可及性指標篩選過程如下說明：

1. 相關係數大於 0.7 之間表示此適配度可接受，因此指標 A 及指標 C 的適配結果皆在 可接受範圍之內，甚至更好，故以此兩組指標模式做優先考量。

2. 相關係數高則表示此關聯程度高，反之相關係數低者，則表示關聯程度低。

3. 綜合以上分析，本研究以指標 C 做為後續研究的可及性指標。

接著，再以民國 99 年的旅次起迄分布計算指標 C 的結果，並與居住人口、二級產 業人口、三級產業人口進行相關係數分析，如表 4-17 所示。可以發現以 99 年所建立之 交通可及性指標與其他三者的相關系數皆較前述兩年(94、96 年)來的好，且幾乎為正相 關，可由此結果判定選擇指標 C 作為本研究之交通可及性指標是具有相當的可信度。

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表 4-17 民國 99 年交通可及性指標與社會經濟變數之相關係數

指標 C

居住人口 0.997 二級產業及業人口 0.948 三級產業及業人口 0.968

資料來源：本研究歸納整理