個體選擇模式

2.4.1 個體選擇模式之基礎理論

選擇模式依分析單元之不同，可概分為總體與個體兩大類模式，其中個體選擇 模式（Disaggregate Choice Model）為近年來研究之主流，其理論基礎主要源於經 濟學之消費理論與心裡學之選擇行為理論。個體選擇模式乃是以決策者的效用函 數為出發點，假設消費者皆為理性消費的決策者，以此分析決策者從各種可能的 替選方案中選擇效用最大的方案，即帶給決策者最大滿足感的方案。因為決策者 無法同時選擇許多方案，且每個方案對決策者而言僅有選與不選兩種情況，為一 種間斷型的情形，因此個體選擇模式又稱為離散選擇模式。

當個體 n 在面對 jⁿ種替選方案時，將選擇替選方案 i，若且唯若，

jn

in U

U ≥

, ∀j∈Cⁿ, j≠i (1) 其中U : 替選方案 i 所能帶給個體 n 之效用 ⁱⁿ

C : (1,2,3..,n j )為個體 n 所能選擇的替選方案之集合 ⁿ

而效用函數U 又可用兩種變數來表示，如（2）式: ⁱⁿ

U = in U(Z_in +S_n) (2) 其中 Z ：替選方案 i 對個體 n 之屬性向量 ⁱⁿ

S ：個體 n 之基本特性向量 n

方案之效用函數由觀測得知的可衡量部份和無法由觀測得知的隨機效用部份 所組成。因此效用函數可表示為（3）式。

U = in U(Z_in +S_n) (3)

= V_in(Z_in,S_n)+ε_in(Z_in,S_n)

in

若假設 ε 為獨立且相同之岡勃分配（Gumbel Distribution），則可導出多項羅吉 特模式（Multinomial Logit Model）。

若假設 ε 為多變量極端值分配，則可導出一般化極值模式（Generalized Extreme Value Model）。

若假設 ε 為多變量常態分配，則可導出多項普洛比模式（Multinomial Probit Model）。

其中P ：個體 n 選擇替選方案 i 之機率； ⁱⁿ eVin：替選方案 i 所能帶給個體 n 之效用；

C ：（1,2,…,n j ）為個體 n 所能選擇的替選方案之集合。 ⁿ

而二元羅吉特模式即為多項羅吉特模式之特例。

2.4.2 個體選擇模式之參數設定與校估 一般應用個體選擇模式的分析步驟如下：

1.變數選擇：研究者依據研究對象的特性，選擇影響選擇行為的重要變數。

2.模式選擇：研究者依據需求選擇適用的效用函數與適用的模式，如多項羅吉特 模式或巢式羅吉特模式。

3.資料蒐集：依據所建構的模式，挑選適合的調查對象進行資料蒐集。

羅吉特效用函數的變數選擇有以下三種：

1.共生變數(Generic Variable)

當某個變數對所有不同的替選方案具有相同的重要程度時，則該變數將對所有 的替選方案之效用函數中產生相同的效果，此時所有替選方案的效用函數中，均 具有該變數，且其係數值均應相同。

2.替選方案特定變數(Alternative Specific Variable)

當某變數對所有的替選方案具有不同的重要程度時，則該變數將對所有替選方 案之效用函數產生不同的效果，此時，該變數雖存在於所有的替選方案的效用函 數中，但其參數值應不同。

3.替選方案特定常數(Alternative Specific Constant)

該參數主要的目的在吸收所有效用函數指定時所造成的誤差，對於模式中無法 解釋的因素，及效用隨機項，皆歸納於特定常數內。

4.社會經濟變數

即與個體有關之屬性，由於同一個使用者在不同的替選方案中的社會經濟特性 均相同，因此若將社會經濟變數指定為共生變數，則無法顯示該變數對替選方案 選擇之影響，因此通常指定為替選方案之特定變數。

一般個體選擇模式常以多項羅吉特或巢式羅吉特模式來構建選擇行為模式。多 項羅吉特模式為封閉型具有簡單且易於校估的優點，但主要缺點在於模式假設方 案間的誤差項彼此獨立，即具有替選方案間皆為獨立的特性(Independence of Irrelevant Alternatives, IIA) 。 而 最 常 用 來 克 服 此 一 缺 點 的 是 巢 式 羅 吉 特 模 式 (McFadden, 1978; Ben-Akiva and Lerman,1985)。此種允許巢內的替選方案具有相似 度的模式，逐漸取代多項羅吉特模式，廣泛應用在運輸與其他領域。本研究因為 選擇只有兩種，因此採用多項羅吉特模式中的二項羅吉特模式。

羅吉特模式參數之校估有許多方法，如線性最小平方法、非線性最小平方法、

最大概似法等，其中以最大概似法應用最廣，因為其所估計出的參數值具有許多 特性，如一致性(consistency)、有效性(efficiency)、充分性(sufficiency)等，均能找 到最佳之估計值，因此本研究將採最大概似法來校估參數。

2.4.3 個體選擇模式之相關研究

Warner 於 1962 年將個體選擇模式應用在運具選擇上，他使用芝加哥運輸研究

（CATS）的調查資料，建立芝加哥工作旅次與非工作旅次運具選擇的二項 Logit 模 型。McGillivary（1967）以消費者效用理論建立二項 Logit 的運具選擇。Rassam

（1974）將二項 Logit 模式擴展到多項 Logit 模式。Ben Akiva(1974)依個體程序性 模式之架構，結合旅次數目、目的地與運選擇等使用使其能同時決定，建立了個 體聯合選擇模式。Koppelman (1975)應用個體需求模型來預測總體的運輸行為。此 時，個體運具選擇模式在理論應用與模式已十分完備（王慶瑞，1978）。

在國內有關個體選擇模式之研究過程與國外大致相似，詹達穎（1978）曾完整 介紹個體選擇模式之理論，並以二元羅吉特模式作都會區運具選擇之實證研究。

陳朝輝（1970）、楊正行（1986）應用多項 Logit 建立都會區之選擇模式，並作總 計預測，其研究奠定多項羅吉特在國內之實證研究。段良雄（1984）、林佐鼎

（1986）、許昭琮（1974）等則使用巢式羅吉特分析運具之選擇。鄭聯芳（2005）

應用多項羅吉特模式分析台灣地區貨櫃航商港埠選擇模式。王維瑩（2008）以多 項羅吉特模式建構替代能源汽車之選擇模式，並以佳羅吉特模式為基礎，再以巢 式羅吉特模式校估各車型方案間是否具有相似性。