第四章、 實證研究
4.6 討論
4.6.1 可及性增益
由迴歸分析的結果發現，交通可及性指標 C 對居住人口及產業人口具有高度的解釋 能力，故本研究即以指標 C 作為本研究的交通可及性指標。由於本研究的可及性分區是 以臺灣本島縣市為主劃分為 17 個分區，分別計算民國 94 年及 96 年的可及性指標值，
在本研究中的樣本資料可分為兩年各有 17 個樣本點，並不適用於一般大樣本（樣本數 須大於 30 筆以上）的假設檢定做為交通可及性增益的顯著檢定。故本研究是利用無母 數檢定來做為交通可及性增益是否顯著的檢定方法，因為無母數檢定對母體的假設較少，
且適合於小樣本的推論，可以分析分類資料或是順序資料。無母數統計在檢定時，是以 資料排序後的等級座為主要統計量，在計算上會比一般有參數統計方便。
本研究利用符號等級檢定（Sign Rank Test），此種方法不但考慮符號也考慮數值的 大小，可避免單以符號檢定問題時，只考慮正負個數，不討論資料本身數值的大小，導 致損失資訊缺失的遺憾。
本研究會個別針對決對交通可及性及相對可及性增益做檢定，首先將絕對交通可及 性整理如表 4-18 所示，其中 i 為各分區，ACi,94為民國 94 年各分區 i 的絕對交通可及性 值，ACi,96為民國 96 年各分區 i 的絕對交通可及性值，di為兩年各分區的絕對交通可及 性值的差（di=ACi,96 － ACi,94）zi為 di的絕對值。
表 4-18 絕對交通可及性之符號等級檢定
i ACi,94 ACi,96 di zi 符號 等級 基隆 8159.106 10916.62 2757.52 2757.52 + 3 北臺北 48471.43 62073.7 13602.28 13602.28 + 12 南臺北 76855.88 104978.8 28122.94 28122.94 + 17 桃園 36278.55 51395.92 15117.36 15117.36 + 14 新竹 17603.81 24558.43 6954.62 6954.62 + 9 苗栗 11297.89 16198.55 4900.66 4900.66 + 6 臺中 48959.85 66901.88 17942.03 17942.03 + 15 彰化 27021.31 37947.85 10926.54 10926.54 + 11 南投 11360.9 15974.24 4613.34 4613.34 + 5 雲林 15661.82 21676.3 6305.72 6305.72 + 7.5 嘉義 17350.88 23656.6 14953.83 14953.83 + 13 臺南 40016.56 54970.4 19073.67 19073.67 + 16 高雄 56252.8 75326.47 7058.98 7058.98 + 10 屏東 18575.41 25634.39 3904.35 3904.35 + 4 宜蘭 9797.242 13701.59 2572.79 2572.79 + 2 花蓮 7345.664 9918.45 1893.14 1893.14 + 1 臺東 5148.762 7041.898 6305.72 6305.72 + 7.5
資料來源：本研究歸納整
在樣本資料中並沒有等於 0 的資料點，所以 n’=17，且由式(3-13)及式(3-14)可得 T+=153， =0，也就是說由絕對交通可及性來看，各分區在民國 96 年的可及性值都大
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於 94 年的可及性值，也就是說各分區的絕對交通可及性都有增加。在此部分所要討論 的是，就整體而言絕對交通可及性是否有顯著的增益，故在此為一右尾檢定的問題，假 設：
0： 0
1： 式(4-6)
其中，M 為母體資料的中位數。查符號等級檢定表可得在不同的信賴水準下 α，可得出 棄卻域的臨界點值 Wn,α，因此問題是一右尾檢定問題，故當 <Wn,α時便拒絕 H0，符號 等級檢定表查表結果如表 4-19 所示。
表 4-19 符號等級檢定表
單尾檢定 α=0.05 α=0.025 α=0.01 α=0.005 樣本數
n’=17 41 35 28 23
資料來源：陳順宇（2004）
檢定結果可得出 =0＜ =23，也就是說在信賴水準 0.001 下，H0是顯著的，
即有證據說臺灣本島的絕對交通可及性在民國 94 年到民國 96 年是有顯著的差異，且為 正向的成長。
再將民國 94 年及民國 96 年的交通可及性相互比較，如表 4-20 所示。其中交通可 及性增益百分比為將 96 年與 94 年的交通可及性差值再除以 94 年的交通可及性值，如 此一來，可以看出各地區在 94 年與 96 年的交通可及性的增長情形。由表 4-18 可看出 苗栗、桃園、南投分別為交通可及性增益的前三名分區，反觀北臺北地區卻是交通可及 性增益最差的分區，推論可能是因為苗栗、桃園、南投等地區對鄰近的核心都市依賴性 較高，像是苗栗-臺中、南投-臺中、桃園-臺北等，較易產生大量的城際旅次，所以這些 較依賴核心都市的分區的交通可及性增益較明顯。
從表 4-20 可以知道各分區的交通可及性增益不盡相同，若是由整體平均來看，94 年的交通可及性值為 26832.82，96 年為 36639.54，增益百分比為 37.43%，而各分區的 增益百分比值約落在 28%~42%之間，藉由平均增益來看，兩年之間的交通可及性增益 是有達到 37.43%，本節利用無母數檢定的方法來檢測各分區的交通可及性增益究竟達 到多少。在進行檢定前分別設了三個門檻值(35%、36%、37%)，目的是為了利用各分區 的可及性增益值進行符號等級檢定，透過檢定的方法得知整體而言可以說臺灣本島的交 通可及性增益約達到什麼程度。而門檻值的設定則為以各分區的交通可及性增益平均值 當作最高門檻，依序遞減 1%，直到完全顯著為止。
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表 4-20 交通可及性增益
分區 民國 94 年 民國 96 年 增益百分比 增益排序 基隆 8159.106 10916.62 33.80% 16 北臺北 48471.43 62073.7 28.06% 17 南臺北 76855.88 104978.8 36.59% 12 桃園 36278.55 51395.92 41.67% 2 新竹 17603.81 24558.43 39.51% 6 苗栗 11297.89 16198.55 43.38% 1 臺中 48959.85 66901.88 36.65% 11 彰化 27021.31 37947.85 40.44% 4 南投 11360.9 15974.24 40.61% 3 雲林 15661.82 21676.3 38.40% 7 嘉義 17350.88 23656.6 36.34% 13 臺南 40016.56 54970.4 37.37% 9 高雄 56252.8 75326.47 33.91% 15 屏東 18575.41 25634.39 38.00% 8 宜蘭 9797.242 13701.59 39.85% 5 花蓮 7345.664 9918.45 35.02% 14 臺東 5148.762 7041.898 36.77% 10 平均 26832.82 36639.54 37.43% -
資料來源：本研究歸納整
利用無母數檢定來檢測可及性增益的原因為避免單獨從交通可及性的平均增益值 此單一個統計量來估測整體的可及性增益，利用統計檢定的方法較具有可信度及說服力。
符號等級檢定的方法與上一節雷同，結果如表 4-21 所示。在門檻值為 37%時，並不顯 著，也就是說無證據顯示兩年之間的交通可及性增益有達到 37%。門檻值為 36%時，當 信賴水準為 0.05 時，檢定的結果是顯著的，而門檻值為 35%時，當信賴水準為 0.005 時，
檢定的結果也是顯著的，根據以上符號等級檢定的結果可以說，在民國 94 年到民國 96 年間，兩年的交通可及性增益約在 35%~36%之間，跟整體平均增益相比約差 1%~2%。
進一步從交通可及性增益分析來看，在門檻值為 37%時，約有 8 個分區低於門檻值，
這是因為此門檻值的訂定與平均可及性增益接近，低於門檻值的分區大多是主要的核心 都市，像是北臺北、南臺北、臺中、高雄等，也就是說這些都市的可及性增益是不及那 些非都會區的城市。推測可能是因為交通便利程度的提高，造成城市間的互動更加頻繁，
而本來核心都市的交通可及性就高，進入核心都市本來就很方便，所以交通可及性的增 益有限。但是相對地，附屬於核心都市周邊的城市增加了前往都市活動的機會，導致交 通可及性的增益提高更加明顯，並不能從可及性增益的觀點來說高速鐵路相較於核心都 市而言，是對周邊的衛星城市較有幫助。應該說，高速鐵路的加入縮短了城市之間往來 的時間，也提高了城市間往返的旅次，但就核心都市相對衛星城市而言，原本進入的旅 次量就多，縱使吸引了更多的旅次量進入，也很難看出有明顯的增長。但衛星城市的交 通可及性增益卻是非常明顯的，因為原本這些城市的旅次量並不如核心都市的旅次量高，
因為高速鐵路提高了城市間的活動機會量，導致這些城市受到的影響遠比核心都市要來 的高，所以在交通可及性的增益方面來說會比那些核心都市的變化來的較為明顯。
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表 4-21 交通可及性增益分析 分區 增益百
分比
門檻值=37% 門檻值=36% 門檻值=35%
di 等級 di 等級 di 等級 基隆 33.80% -0.0320 12 -0.0220 9 -0.0120 3 北臺北 28.06% -0.0894 17 -0.0794 17 -0.0694 16 南臺北 36.59% -0.0041 4 0.0059 2 0.0159 5
桃園 41.67% 0.0467 15 0.0567 15 0.0667 15 新竹 39.51% 0.0251 9 0.0351 11 0.0451 11 苗栗 43.38% 0.0638 16 0.0738 16 0.0838 17 臺中 36.65% -0.0035 2 0.0065 3 0.0165 6 彰化 40.44% 0.0344 13 0.0444 13 0.0544 13 南投 40.61% 0.0361 14 0.0461 14 0.0561 14 雲林 38.40% 0.0140 7 0.0240 10 0.0340 10 嘉義 36.34% -0.0066 5 0.0034 1 0.0134 4 臺南 37.37% 0.0037 3 0.0137 6 0.0237 8 高雄 33.91% -0.0309 11 -0.0209 8 -0.0109 2 屏東 38.00% 0.0100 6 0.0200 7 0.0300 9 宜蘭 39.85% 0.0285 10 0.0385 12 0.0485 12 花蓮 35.02% -0.0198 8 -0.0098 5 0.0002 1 臺東 36.77% -0.0023 1 0.0077 4 0.0177 7 檢定結果 T+：93 T-：60 T+：114 T-：39 T+：132 T-：21
T->W17,0.05 T-<W17,0.05 T-<W17,0.005 資料來源：本研究歸納整