第五章、 資料蒐集與分析
6.2 模式估計
6.2.2 全國層級汽機車持有與使用模式
. . GNP (8)
根據上述之機車持有長期預測模式進行機車成長預測，預測結果顯示我 國機車持有率將在平均國民所得三萬美元時達到飽和。成長預測如圖 6.2-2 所示。
圖 6.2-3、機車持有成長預測圖
6.2.2 全國層級汽機車持有與使用模式
構建全國層級汽機車持有與使用模式之目的於確認影響汽機車持有與使用 之重要變數，並研究汽機車之替代關係以及持有與使用間之聯立關係。為達到此 一目的，在模式估計之前先進行變數相關分析，以確保模式估計結果之正確性，
亦可驗證變數對於被解釋變數之影響是否符合先驗知識，是否有其他解釋可能性。
以下即進行變數相關分析。此外為加強汽機車間差異以利於了解其替代關係，在 汽機車持有與使用模式中將額外放入高速公路比例、高速公路密度此兩變數。
變數相關分析
由於取得之資料仍有缺漏嚴重之緣故，故先剔除部份缺漏嚴重之國家再進行 變數相關分析，變數相關分析結果如表6.2-5，其中汽車持有率與平均國民所得、
公路密度呈顯著正相關，與汽油價格呈顯著負相關。機車持有率與高速公路比例 呈顯著負相關，與道路交通負荷呈正相關。汽車使用與國土面積、公路密度呈正 相關，與道路交通負荷量呈負相關。機車使用與軌道運輸比例、道路交通負荷量、
小客車燃料價格、汽車使用呈正相關，與人口密度呈負相關。
0 100 200 300 400 500 600 700 800
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000
機車持有率單位：每千人持有數
國民所得 單位：美元 / 人
機車成長預測
歷史成長 成長預測
然而由於資料缺漏嚴重，各變數缺漏值如表6.2-6 所示，其中汽車取得成本、
汽車持有成本、汽車使用成本、機車使用及汽車使用等變數缺漏最多。為克服此 一狀況，本研究分別採用資料填補法與單一國家採計多年分資料來放大樣本數。
資料填補法是利用現有無缺漏之資料針對需要填補之變數建立迴歸式填補遺漏 值。但汽機車持有與汽機車使用為模式之被解釋變數故不進行迴歸填補。而單一 國家採計多年資料放大樣本法乃是針對全部變數皆未遺漏之國家，包含：奧地利、
法國、荷蘭、挪威、西班牙、瑞士、美國等國，各採計五年度資料。然而國家之 總體資料年度變動幅度不大，故單一國家採計五年資料中，連續兩筆資料間隔五 年，即從25 年資料中每隔五年採計一筆資料作為樣本，以擴大變數變動幅度。
我國之資料受限於早期並無汽機車使用量相關統計資料，交通部統計處歷數 年之研究與推動，協調各公路監理單位建立汽機車定檢里程登錄制度，並建立台 灣地區汽機車延車公里統計推估作業方法，終於93 年版交通統計要覽開始刊載 台灣地區汽車延車公里。而機車延車公里亦於95 年版交通統計要覽開始刊載。
故我國之汽機車資料僅採計三年度資料。而本研究在測試過兩種不同放大樣本之 方法後，單一國家五年度資料放大樣本法資料較為可靠與正確，故採用此方法放 大樣本數。
表 6.2-5、全國層級變數相關分析表 國土面積 人口密度 平均國民所
得 公路密度 軌道運輸比 例
公車行駛里 程 汽車持有率 -0.052 -0.109
0.767*** 0.420***
-0.254 -0.202樣本數 76 76 76 76 44 62
機車持有率 -0.059 0.016 0.102 0.068 0.158 0.013
樣本數 73 73 73 73 44 60
汽車使用
0.173***
0.136 0.1250.022***
0.026 0.241樣本數 68 68 68 68 42 62
機車使用 0.139
-0.116***
-0.301 -0.0890.658***
-0.101樣本數 35 35 35 35 24 35
高速公路比 例
高速公路密 度
道路交通負
荷 汽油價格 汽車取得成 本
汽車持有成 本 汽車持有率 0.289 0.118 0.1
-0.528***
0.22 -0.158樣本數 70 48 67 74 35 37
機車持有率
-0.304***
0.0750.391***
0.037 0.212 0.448樣本數 69 48 65 71 34 36
汽車使用 0.161 0.187
-0.283***
-0.082 0.034 0.103樣本數 63 44 68 67 27 31
機車使用 0.146 0.03
0.16*** 0.048***
0.05 0.052樣本數 32 28 35 35 14 18
汽車使用成
本 汽車持有率 機車持有率 汽車使用 機車使用
汽車持有率 0.191 1 0.125 -0.038 -0.3
樣本數 38 76 72 67 35
機車持有率 0.08 0.125 1 0.058 -0.093
樣本數 37 72 73 65 35
汽車使用
-0.077***
-0.038 0.058 10.43***
樣本數 31 67 65 68 35
機車使用 0.49 -0.3 -0.093
0.43***
1樣本數 16 35 35 35 35
表 6.2-6、全國層級變數缺漏表
國土面積 人口密度 平均國民所得 公路密度 軌道運輸比例 公車行駛里程 高速公路比例 高速公路密度 道路交通負荷 汽油價格 汽車取得成本 汽車持有成本 汽車使用成本 汽車持有率 機車持有率 汽車使用 機車使用
樣本數 188 188 173 188 52 65 115 58 69 163 38 40 43 150 111 68 35 缺漏數 0 0 15 0 136 123 73 130 119 25 150 148 145 38 77 120 153
模式估計
由於運具持有率高隱含有私人運具取得容易，有利於增加車輛使用量，而車 輛使用量較高亦有利提高車輛持有率，顯示車輛持有與使用互為因果關係：而汽 車與機車亦為替代運具，故在估計模式時宜採用聯立迴歸模式。然而克服變數間 共線性之問題與了解各應變數對因變數之直接效果，本研究先分別對四因變數使 用逐步迴歸法估計迴歸模式並進行共線性檢定。模式結果顯示汽車持有率與平均 國民所得、公路密度、人口密度有關。汽車使用與機車使用、公路密度、汽車使 用成本、汽車取得成本、汽油價格、公車行駛里程有關。汽車使用與汽車使用、
人口密度、道路交通負荷、使用成本有關。機車持有率無顯著有效之模式。因此，
本研究針對汽車持有率、汽車使用、機車使用等三項因變數以上述之解釋變數為 變數進行近似無相關聯立迴歸模式（SUR）估計模式係數。然而估計聯立模式係 數時需先檢測模型階和級之認定條件。即：
m：某一特定方程式內生變數之數目。
K：模型中外生變數之數目。
k：某一特定方程式外生變數之數目。
若（K－k）≧（m－1），稱該方程式為適足認定。
本模型有三個內生變數，八個外生變數，由以上認定條件可知，本模型之三個方 程式均屬適足認定。
由估計之模式發現，僅汽車使用與機車使用聯立關係顯著，故另針對汽車持 有率、機車持有率獨立估計其各自迴歸模式，但機車持有率模式並無顯著有效之 模式可供參考。汽車持有率模式估計結果如下式（9），其模式調整後解釋能力為 0.713。汽車使用與機車使用聯立模式估計結果如下式（10）（11）所示，其模式 調整後解釋能力分別為汽車使用之0.791，機車使用之 0.863。
汽車持有率 72.16 78.067 平均國民所得 56.789 公路密度
0.056 人口密度 (9) 汽車使用 7.553 2.343 機車使用 1.203 公路密度
0.120 汽車使用成本 (10) 機車使用 2.042 0.301 汽車使用 0.006 人口密度 + 0.019*道路交通負荷+ 0.036*汽車使用成本 (11)
結果顯示，汽車持有率與平均國民所得、公路密度呈正相關，與人口密度呈 負相關。當平均國民民所得增加一萬美元，每千人汽車持有率增加78.067。公路 密度每平方公里上升一公里時，汽車持有率上升56.789。當然人口密度每平方公 里增加一人，汽車持有率下降 0.056。汽車使用機車使用、公路密度呈正相關，
與使用成本呈負相關。當機車使用每上升一千公里時，汽車使用上升2.343 公里。
公路密度每平方公里上升一公里時，汽車使用上升1203 公里。汽車使用成本每 增加100 SDR 時，汽車使用減少 120 公里。機車使用與汽車使用、道路交通負 荷、使用成本呈正相關，與人口密度呈負相關。當汽車使用增加一千公里時，機 車使用增加301 公里，道路交通負荷每公里增加一千延車公里時，機車使用增加 19 公里。汽車使用成本增加 100 SDR 時，機車使用增加 36 公里。人口密度增加 每平方公里增加一人，機車使用減少6 公里。