個體旅運行為模式

經由經濟學之消費理論與心理學之選擇行為理論作為基礎，亦可用於解釋個體選擇 模式之理論，為其效用函數之最大化。假定消費者具有理性的選擇行為，在考量不同限 制條件之下，進行消費決策行為時會依照個人偏好加以排序，最終將會選擇最能滿足自 身最大效用的方案。一般對於旅運行為模式的研究，多會採用具有行為解釋能力之個體 選擇模式，透過受訪者對於方案的選擇行為，可以分析出影響其行為意向之重要方案決 策變數。

本研究主要在探討三大都會區實施進城擁擠收費後的旅運行為影響，希望藉由不同 之通行費率及受訪者社經等變數考量，分析私人機動車輛使用者旅運行為的改變情形，

以構建個體旅運行為選擇模式，藉由客觀分析並參考國外實施案例，對未來交通政策研 擬及實施時提出相關參考意見。個體選擇模式之理論中，羅吉特模式的相關應用情形在 國內已經相當普遍，本研究亦將利用個體選擇模式做為研究方法之理論，以構建都會區 擁擠收費之汽、機車方案選擇模式。

3.2.1 替選方案之訂定

目前台灣地區道路並未針對私人機動車輛實施徵收進城擁擠費，許多都會區在尖離 峰之旅運需求量差異甚大，特別是在平常日的上、下午尖峰時段，湧現大量的汽機車輛 造成市區道路以及聯外橋樑嚴重的擁塞。然而在運輸供給面如道路面積幾已無法繼續增 加的前提下，私人運具的數量仍持續不斷地增加。有鑑於前述因素與條件限制，故本研 究將以抑制運輸的需求面來著手，即以時間差別定價之交通管理管制措施，針對上午尖

峰時段進入市區的私人運具收取擁擠費，探討用路人依其時間價值與效用之旅運行為模 式。

本研究將依照時間差別定價理論，並參考相關文獻及實施案例，分別就汽車與機車 訂定出數種不同的通行費率，並以上午尖峰時段7:00至9:00實施收費作為情境假設，同 時透過問卷瞭解前述時段具有進城需求的私人運具持有家戶，在面對政府實施擁擠收費 時，針對其旅運行為的影響進行探討與分析。運用敘述性偏好設計的各個假設情境中，

受訪家戶均有四項替選方案可供選擇，分別為「付費進入市區」、「不進入市區或改於離 峰時段再開車進入市區」、「改搭其他交通工具--大眾運輸」及「改搭其他交通工具--其 他替選私人運具」。

此外，對於受訪家戶不使用其私人運具時，在每種假設情境中，亦將設計問項以調 查其主要改用之運具，希望藉此瞭解在實施擁擠收費後，受訪者較可能移轉至其他運具 的選擇情形，而在選項集合設計包含有大眾運輸之「捷運」、「台鐵或高鐵」、「公車」及

「計程車」等四種，與私人運具之「步行」、「自行車」及「機車(就汽車受訪者而言)或 汽車(就機車受訪者而言)」等三種，以及「其他」的選項。

3.2.2 多項羅吉特模式

經濟學消費理論假設當個別的決策者在面對多種替選方案時，會選擇滿足自己效用 最大的方案。多項羅吉特之個體選擇模式是依據隨機效用理論，在個別的決策者n在多 項替選方案下，將會選擇對其有最大效用的方案i。由於效用是每個人內心的一種感受與 價值，所以在選擇模式中並無法準確無誤地預測每個人的選擇行為，故以隨機效用的觀 念將替選方案的效用視為隨機。假設在可衡量的效用函數Vin之外，尚有無法衡量之誤差 項部分Ԑin，各方案的效用函數可以下式(3-1)表示：

ࢁ࢏࢔ = ࢂ࢏࢔ + ࢿ࢏࢔ (3-1)

Uin：決策者n 選擇方案 i 的總效用 Vin：決策者n 選擇方案 i 的可衡量效用

Ԑin：決策者n 選擇方案 i 的不可衡量隨機誤差項

由於敘述性偏好法選擇的方案為間斷型分配，故本研究分別就汽、機車各構建出四 個替選方案的效用函數，而各方案的效用分為可衡量的效用Vin與不可衡量的隨機誤差 項Ԑin。在本研究中，可觀測部分的效用共有四個，而Ԑin之機率分配為岡伯分配(Gumbel distribution)，羅吉特模式基本假設是個體以效用最大化與隨機效用理論的原則進行選擇，

在根據效用最大化的假設下，則決策者n 選擇某方案 i 之機率為該方案所產生效用最大 之機率，其效用函數及機率選擇模式如下(3-2)式所示：

ࡼ࢏࢔ = ࡼ൫ࢁ࢏࢔ ≥ ࢁ࢐࢔, ∀࢐∈ ࡯࢔, ࢐≠ ࢏൯ (3-2)

= ࡼ൫ࢂ࢏࢔+ ࢿ࢏࢔≥ ࢂ࢐࢔+ ࢿ࢐࢔, ∀࢐∈ ࡯࢔, ࢐≠ ࢏൯

= ࡼ൫ࢿ࢐࢔ ≤ ࢂ࢏࢔− ࢂ࢐࢔+ ࢿ࢏࢔, ∀࢐∈ ࡯࢔, ࢐≠ ࢏൯

Pin：決策者n 選擇方案 i 的機率，i＝1~4，0≦Pin≦1 Cn：可供選擇之替選方案數

本研究係探討都會區未來若實施上午尖峰時段，針對私人運具持有家戶徵收進城擁 擠費，並以不同費率為模擬情境並且進行問卷調查，再將回收整理之樣本區分為台北、

台中及高雄三大都會區，而後進行模式構建及校估。多項羅吉特模式在概念上較淺顯易 懂，同時模式校估亦較為容易，因此被廣泛應用於許多領域來研究個體選擇行為。前述 提及本研究運用敘述性偏好法模擬不同的情境，而每種情境均有四個替選方案，其架構 可表示如下圖3-1：

圖3-1 多項羅吉特模式結構圖

依照誤差項分配的不同，同時也可以推導出不同的間斷型選擇模式。本研究運用多 項羅吉特模式構建敘述性偏好選擇模式，依照上述數學式我們可以再進一步求得出通勤 者n 選擇方案 i 的機率如下(3-3)式所示：

ࡼ

=

࢐∈࡯࢔ (3-3)

3.2.3 最大概似法

本研究係以Gauss 6.0 套裝軟體進行模式構建與校估，並運用最大概似法(Maximum Likelihood Method)來進行多項羅吉特模式之參數校估，其對數概似函數(Log-likelihood Function)可以下式(3-4)表示：

ࡸࡸ = ∑

∑

࢟

ൣࢼ

ࢄ − ࢒࢔ ∑

ࢋ

൧

yin：虛擬變數，當決策者n 選擇方案 i 則 yin=1，其他 yin=0

最大概似法是對所有可供選擇集合中的元素加以組合，並將每種組合視為替選方案，

然後找出對數概似函數值為極大之參數值，能使各個觀測數值有較大的發生機率，且對 於所校估之參數具有一致性、充分性與有效性的優點，雖然不一定具有不偏誤性，但其 偏誤會隨樣本數的增加而減少，故最大概似法為目前為應用最廣的參數校估方式。

以最大概似法校估的模式參數結果均需加以檢定，首先需確認參數的正負符號是否 付費進入市區 不進入市區或

改於離峰時段 再進入市區

改搭其他交通 工具-大眾運輸

改搭其他交通 工具-其他替選

私人運具

合乎於先驗知識，並檢定在特定信賴水準下是否拒絕參數為0 之 t 檢定。其次則需對模 式結構進行配適度檢定(Goodness-of –fit Measures)，其中，等佔有率模式的概似比指標 如式(3-5)：

࣋

= ૚ −

ܮܮ(0)：參數為 0 之對數概似值 ܮܮ൫β෠൯：收斂之對數概似值 市場佔有率的概似比指標如式(3-6)：

࣋

= ૚ −

ܮܮ(c)：市場佔有率模式之對數概似值

以上二項指標，若數值愈大則均表示模式的解釋能力愈佳。

3.2.4 市場區隔法與時間價值

為改善及提昇模式之精確性與獲取更富價值的實證資訊，本研究依據偏好整合模式 之實證成果，及配合模式解釋特性發展應用課題，來探討因應異質處理的方式，藉以瞭 解在不同區隔族群對時間價值的差異，並以旅行成本屬性與社經背景及旅次的交互變數 作為探討市場區隔的方法。

傅強(民 97)彙整相關文獻指出，市場區隔法分為外生市場與內生市場二種，前者係 假設整體市場存在一個固定、有限數目且互斥的條件之下，意即每一個體均可以歸類於 某特定的區隔市場內，而在任一區隔市場內的全部個體假設其行為及偏好皆相同，故其 亦均有相同的效用函數。市場區隔方式可能決定於樣本的社經變數或行為特性，常見的 有精密效用函數指定法及集群分析法。精密效用函數指定法，其主要目的在考慮存在於 變數彼此間之交互作用，此方法又可以再區分為全部維度及限制維度(事前區隔法)。全 部維度係對於樣本直接以精密效用函數指定，而限制維度則是選擇一區隔變數對樣本直 接進行分群。而集群分析則是利用樣本各別特性與相異性，將相似者歸於同一群體內以 提高其同質性，故不同群體間的異質性較高。

本研究係探討三大都會區汽、機車主要使用者，對於實施進城擁擠費時的方案選擇 行為，具有地域區隔不同族群之特性，故可將外生市場區隔法應用於此，並且進行全維 度的區隔，其優點為僅需於偏好整合基礎模式中，對研究所關注的時間及成本屬性進行 區隔並分別校估，此法除了簡單且便於操作，同時亦能考量模式內各變數之間的關係。

本研究區隔標準為研究進行前所劃定之總旅行成本與總旅行時間。

3.2.5 總計預測

目前現行運輸政策之規劃與分析多以總計的需求來估計，故本研究將根據前述方法 所構建的模式結果，即總旅行成本與總旅行時間等政策變數，來計算個體的直接彈性與 交叉彈性，以及對不同方案運具的市佔率進行情境模擬，藉以評估政府實施進城擁擠收 費制度後，對於私人運具的使用行為影響進行分析。

藉由多項羅吉特模式的函數特性，若效用函數中某個屬性產生變化之後，可以透過 彈性分析來瞭解其對消費者選擇機率的影響程度。同時，個體彈性可有效地探討影響駕 駛人對方案選擇的機率變化情形，並可用於衡量個體需求對某政策變數屬性值變化百分 之一時，通勤者對方案選擇機率變化的百分比，亦可求得其市佔率。個體直接彈性公式 如下式(3-7)：

ࡱ

=

࢏࢑

∙

࢏

= (૚ − ࡼ

)ࢄ

ࢼ

ܺ௜௞：方案݅之效用函數中第݇個屬性的變數值，݇ = 1~4

ܺ௜௞：方案݅之效用函數中第݇個屬性的變數值，݇ = 1~4