在說明本研究應用旅遊成本法(TCM)來估計宜蘭縣休閒農業場所之處 理過程、抽樣設計、樣本資料與變數說明後，本節進一步探討運用各種計數 模型估計宜蘭縣休閒農業場所旅遊需求模型之實證結果，並依據遊憩效益的 評價公式估算平均每位遊客的消費者剩餘(即遊憩效益)。
本研究主要想藉由計數模型之 TPOIS、TNB 與 On-site Poisson 模型選 取出最適的模型進行估計，並且以工資率的1/4 為計算時間的機會成本，以 此作為本研究估算遊客前往宜蘭縣休閒農業場所的旅遊成本之參考依據。在 變數的選取過程中，除考量受訪遊客的社經背景變數外，亦將遊客到訪休閒 農業場所的主要吸引理由是否為休閒農業資源、體驗活動及整體滿意度之旅 遊行為，列為重要的解釋變數納入本研究實證模型加以考量。由於波松分配 的平均數與變異數是相等的，但在遊憩旅遊資料的變異數通常會大於平均 數，也就是低估標準差，會有過度擴散(over-dispersion)的問題；隨後 Hausman, Hall 與 Griliches (1984)提出以負二項分配來修正估計的誤差與忽略解釋變數 的異質性所引起的過度擴散等問題，Cameron 與 Trivedi (1986)及 Greene (1997)相繼提出以 TNB 模型進行修正，可改善過度擴散的現象。
依據計數模型的特性可得知 TPOIS 模型是在沒有過度擴散的情況下使 用，即表示平均數與變異數相等的情況下使用；TNB 模型是在有過度擴散 的情況下使用，即表示平均數與變異數為不相等時使用。然而，面對遊憩旅 遊資料我們無法於事前得知其平均數與變異數是否相等，透過檢定之過程後 得知 T 值為 0.56，並無法拒絕α =0的虛無假設，顯示本研究所蒐集到的受 訪遊客旅遊次數之變異數並無過度擴散的問題，因此TPOIS 與 TNB 兩模型 之選擇將採用 TPOIS 模型。然而，以 TPOIS 模型雖可作為估計宜蘭縣休閒 農業場所的旅遊需求模型，但因並未解決現場樣本所產生的內生分層之問 題，因此，若以此模型估計仍會產生偏誤。
此時若以 On-site Poisson 模型進行估計，其實證結果顯示在 5%的顯著 水準下，拒絕所有係數為 0 的假設，表示模型通過配適度檢定，因此以此模 型來推估宜蘭縣休閒農業場所的旅遊需求函數，應具有較佳的解釋能力。
On-site Poisson 模型中顯著影響旅遊需求的變數，在顯著水準 1%下，包括 停留時間(STAY)與旅遊支出(PAYMENT)，其中 STAY 係數值為負，顯示受 訪遊客的停留時間與旅遊次數呈現反向關係，說明受訪遊客可能因停留時間 較長，而減少到此休閒農業場所。PAYMENT 的係數值亦為負，顯示受訪遊 客的旅遊成本與旅遊次數呈現反向關係，說明遊客前往宜蘭縣休閒農業場所 的旅遊成本愈高時，會減少遊客的旅遊次數。在 5%的顯著水準下顯著影響 旅遊需求的變數則增加所得(INCOME)一項，其係數值為正，顯示所得愈高 者，越重視旅遊需求，因此有較高的旅遊次數。在10%的顯著水準下顯著影 響 旅 遊 需 求 變 數 再 增 加 體 驗 活 動 吸 引 力(EXPERIENCE) 及 滿 意 度 (SATISFACTION)，其中 EXPERIENCE 的係數值為正，顯示若休閒農業場 所 提 供 的 體 驗 活 動 是 吸 引 遊 客 的 主 要 理 由 ， 則 遊 客 到 訪 次 數 較 高 。 SATISFACTION 的係數值亦為正，顯示前往宜蘭縣休閒農業場所的遊客滿 意度與旅遊次數呈現正向關係，受訪遊客的滿意度愈高，其前往的旅遊次數 越多，在此隱含了業者所提供的項目能符合遊客的要求與預期。以上結果詳 如表5-21。
相較於TPOIS 與 TNB 模型而言，On-site Poisson 模型能同時解決受訪 樣本截斷與內生分層的問題，具有較佳的整體解釋能力與模型配適度，因此 較適合用於推估宜蘭縣休閒農業場所之遊憩效益。
表 5-21 宜蘭縣休閒農業場所旅遊需求之估計結果
TPOIS On-site
1.1842*** 0.6567
INTERCEPT
(2.69) (1.15) 0.0693 0.0809
RESOURCE
(1.21) (1.10) 0.1123* 0.1376*
EXPERIENCE
(1.93) (1.83)
0.0859* 0.1064*
SATISFACTION
(1.94) (1.88) -0.0752*** -0.0906***
STAY
(-2.74) (-2.62) -0.2268*** -0.2822***
旅遊行為
ln(PAYMENT)
(-6.49) (-6.07) 0.0042 0.0053 SEX (0.07) (0.07)
-0.0003 -0.0022 AGE1
(-0.02) (-0.10) 0.0001 0.0001 AGE^2
(0.24) (0.29) 0.0979** 0.1281**
社經背景
ln(INCOME)
(2.44) (2.47) LR chi(13) 94.31 77.64 Prob>chi2 0.0000 0.0000
α 0.2148
註：括弧內為t 值。*表示在 10%的顯著水準下顯著，**表示在 5%的顯著水準下顯著，
*** 表示在 1%的顯著水準下顯著。
資料來源：本研究。
第六節 宜蘭縣休閒農業場所之遊憩效益評估
以 下 進 一 步 依 據 前 一 節 之 估 計 結 果配 合 遊 憩 效 益 評 價 模 式 ， 推 估 TPOIS、TNB 及 On-site Poisson 模型計算受訪遊客的遊憩效益。依據遊憩效 益評價模式(Bockstael and Strand, 1987)，第 i 個受訪遊客的遊憩效益可表為 下式：
每位受訪遊客的遊憩效益之推估結果可由表5-22 得知。On-site Poisson 模型的估計結果顯示，受訪遊客的遊憩效益為 6,276 元/年/人，95%的信賴 區間介於6,124 元/年/人及 6,372 元/年/人之間。TPOIS 模型的估計結果為受 訪遊客的遊憩效益為 11,567 元/年/人，95%的信賴區間介於 11,301 元/年/人 及11,733 元/年/人之間。由以上結果可知，On-site Poisson 模型所估計出來
內生分層所產生的誤差，其遊憩效益值的有效性高於僅能修正樣本截斷所產 生偏誤的TPOIS 之計數模型。
從前面的宜蘭縣休閒農業場所旅遊需求模型發現，不論以哪一種模型推 估，除年齡(AGE1)與年齡的平方(AGE^2)外，其模型變數的符號大致符合預 期。由於On-site Poisson 模型具有能同時修正截斷與自動分層偏誤之優點，
相較於On-site Poisson 模型，TPOIS 模型僅能解決受訪樣本截斷的問題。因 此，以 On-site Poisson 模型推估宜蘭縣休閒農業場所之旅遊需求與遊憩效 益，具有良好的配適度與較佳的解釋能力。
表 5-22 宜蘭縣休閒農業場所的遊憩效益估計 估計模型
評估指標(單位)
On-site Poisson TPOIS
消費者剩餘(CS)
中位數(元/年/人) 6,276 11,567
消費者剩餘(CS)
信賴區間(1-α=95%) ($6,124, $6,372) ($11,301,$11,733) 資料來源：本研究。