機動車輛持有與使用總體模式

國內外有關機動車輛持有與使用之相關模式，大致可分為總體模式

（以國家或區域為樣本）及個體模式（以家戶或個人為樣本）兩大類。一 般而言，總體模式較適合用於整體總量及長期趨勢之預測，以及跨國之比 較分析，但無法反映個別家戶或個人之行為變化。個體模式則較適合用於 家戶或個人行為變化與偏好之預測，但較難進行國家整體總量變化之長期 趨勢預測，也較難進行跨國比較（除非也調查其他國家用路人之行為與偏 好）。兩者互有優缺點，恰為互補。國內外有關此兩類之汽機車持有與使 用模式之相關研究，分述如下：

交通部統計處（民84）曾以計畫經濟方法及數學規劃模式建立臺灣地 區小客車成長預測模式。其中，以計量經濟方法構建之模式又分為無條件 限制下之預測模式（聯立迴歸模式）及有條件限制之推估模式（包括小客 車持有率之飽和率限制、道路服務水準類比推估法、道路服務水準等級推 估法、停車空間容量限制及空氣污染管制限制等）。另以數學規劃模式考 量空氣污染管制、停車空間、各種運具之供給與需求、各種運具基本服務 水準及各種運具數量組成比率等限制條件下，求解使小客車、機車及大眾 運輸持有及使用成本最低之小客車持有數量。當然，此一模式僅提供我國 小客車持有率最適水準之設定，作為研擬管制策略之參考，無法據以預測。

藍武王和邱裕鈞（民 84、民 85）蒐集瑞士、日本、美國、法國…等 29 個國家之小客車持有與使用資料，先利用逐步迴歸分析，選擇重要解釋 變數及構建模式如下：

Y=176.942 + 0.143 A + 10.387 GNP – 3.4931 PR (3.517) (2.447) (4.902) (-3.760) R-square = 0.722

其中，Y 為小客車持有率（輛/千人）。A 為全國面積（萬平方公里）。

GNP 為平均國民所得（千美元/人）。PR 為公共運輸比例（%）。顯示，各 國小客車持有率與國家面積及國民所得成正比，但與公共運輸比例成反

比。進而將這些國家，依據面積、人口密度、平均國民所得、家戶人口數 以及公路密度等變數，分成四群。再進一步利用判別分析（discrimination analysis）建立判別函數，用以判斷我國之歸屬群組。

此外，藍武王和邱裕鈞（民 84，民 85）及藍武王（民 85）進一步利 用羅吉斯迴歸模式（Logistic regression）建構我國小客車持有率之成長趨 勢。惟因羅吉斯迴歸模式，必須先設定小客車持有之飽和率，方能加以校 估。因此，該研究依據各國小客車持有率之分佈情形，訂出高飽和率值（每 千人 520 輛，如義大利、德國、瑞士等國家）、中飽和率值（每千人 450 輛，如法國、奧地利、比利時等國家），以及低飽和率（每千人 380 輛，

如英國、西班牙、日本等國），校估結果如表3.1 所示。該研究指出我國小 客車持有率將於平均國民所得達 3 萬美元時達到飽和值，但屆時將達到 高、中或低飽和率，則需視我國公共運輸發展狀況及政府實施之相關管理 策略而定。目前，我國平均國民所得約為1 萬 6 千美元，雖離 3 萬美元仍 有相當差距，但目前每千人小客車持有數量已達285 輛，未來勢必隨著國 民所得提昇而持續成長。如欲維持我國小客車持有率維持在低飽和率水 準，實有必要針對國人機動車輛持有行為，研議更有效之管理策略，以達 永續運輸之目標。

表3.1 我國小客車成長之長期預測模式（藍武王和邱裕鈞，民 85）

變數名稱 情境一：

高飽和率

情境二：

中飽和率

情境三：

低飽和率 常數項 3.181

(63.054) 3.051

(59.471) 2.905 (54.680) 平均國民所得 -22.389

(-31.753)

-23.119 (-32.249)

-24.216 (-32.619)

R-square 0.9921 0.9924 0.9926

藍武王（民 85）也蒐集 31 個國家之小客車使用程度及其相關重要影 響變數（例如，都市社經變數、車輛使用變數、公車運輸變數，以及軌道 運輸變數等四類計 13 項），利用聯立迴歸模式（線型及雙對數型），建立 其關聯模式，並依其校估結果，研提有效之小客車使用管理策略。

交通部運輸研究所（民91）針對運輸部門能源需求之預測，建構持有 率模式之建立與預測。研究指出自用車輛之持有率多寡係反映國民生活水 準高低的指標之一，亦即每人國民所得逐年提高，自用車輛之持有率可能 隨之成長，最後將趨於飽和極限。因此，該研究採每人國民所得作為說明 變數，以進行自用車輛之持有率預測分析。其中預測模型將以修正指數曲 線之迴歸分析模式為主，模式建立如下：

1.機車

ln(747－YVRit)＝6.36－3.65×10-6(APIt) (1) YVRit＝747－576（0.999996353）^APIt (2) 2.自用小客車

ln(450－YVRit)＝6.29－2.6×10-6(APIt) (3) YVRit＝450－541（0.999997309）^APIt (4) 3.營業小客車

ln(7－YVRit)＝0.542573－5.164110×10-6(APIt) (5) YVRit＝7－1.72（0.999994836）^APIt (6) 其中，YVRi,t：第i 型車第 t 年之車輛持有率（輛／千人），15 歲以上 之人口指標。APIt：第t 年平均每人國民生產毛額 GNP。APt：第t 年國民 生產毛額。其中，747、450 及 7 分別為機車、自用小客車，以及營業小客 車之飽和率設定值。

Hunt and Brownlee (2005)在加拿大 Edmonton 的運輸系統規劃和分析 時建立汽車持有預測模式，旨在分析各分區內 16 歲以上居民的車輛平均 持有數。分別以線性、指數、羅吉特三種模式校估744 個分區之模式參數。

此模式使用變數包含：分區內每個家戶居民平均每年稅前所得、分區內就 學居民人數、分區內 65 歲以上居民人數、分區內在工作時需要使用自用 車輛從事工作的居民人數、是否只能以汽車方便從家到其他地點、是否只 能以大眾運輸系統從家到其他地點、是否只能以步行從家到其他地點、有 無大眾運輸等。校估結果中以羅吉特模式偏差較小、P 值較小，因此羅吉 特模式為最佳解釋模式。

Whelan (2007)以離散選擇模式預測 2031 年英國家戶車輛持有選擇行 為，以市場飽和、駕照持有、家戶所得和結構、家戶就業、持有公司車、

購買和使用車輛成本構建家戶選擇模式。預測家戶持有 0、1、2、3 或 3 台以上之車輛，再以 2001 年的普查資料校估模式。模式使用變數包含：

家戶所得、家戶結構、持有成本、需要/可及性、家戶是否擁有公司車、時 間趨勢/駕照持有。作者先以二元羅吉特建構車輛持有模式，首先估計家戶 選擇1 台車輛的機率，再估計家戶持有 1 台或 1 台以上車輛時，選擇擁有 2 台或 2 台以上車輛之機率，最後估計家戶擁有 2 台或 2 台以上車輛時，

選擇擁有3 台或 3 台以上車輛之機率。再以樣本窮舉法建立預測全國 1,203 個分區的車輛持有模式。

Peter et al.(2001)則分別比較五個共整合方法校估車輛持有與使用和變 數間的共整合關係，分別是利用 Engle-Granger 兩階段法、Phillips-Hansen 兩階段法、Wickens-Breusch 一階段法、自我迴歸分配落後模式、和 Johansen 最大概似法。以此5 個方法校估車輛持有與使用的錯誤修正模式，並比較 短期與長期車輛持有與使用之需求彈性。以1953 年到 1996 年的資料校估 模式之參數。其中，動態最小平方法校估之結果顯示家戶可支配所得、公 車 費 率 指 數 、 駕 駛 成 本 指 數 較 具 顯 著 性 。 另 以 單 根 檢 定 、F 檢定、

Wu-Hausman 外生性檢定和聯合最大概似外生性檢定，檢驗該模式和英國 國家道路交通預測所發展的模式，用於預測 2031 年車輛持有與使用之結 果差異。作者使用變數除了家戶可支配所得、公車費率指數、駕駛成本指 數外，還包括交通擁擠指數。最後再以1954 年到 1990 年的歷史資料，預 測2031 年的車輛持有與使用。並以平均絕對預測誤差、平方和預測誤差、

均方根預測誤差、Chow predictive failure test 評估此五種方法之優劣。結果 顯示Engle-Granger 兩階段法和自我迴歸分配落後模式預測結果最佳。此外 本研究也針對公車費率指數作敏感度分析，結果發現政府政策對車輛持有 與使用有重要的影響，尤其是對車輛使用的影響較大。

Kemal et al. (2006)認為車輛持有主要受到經濟、社會與人口統計因子 影響，因此車輛持有應該屬於多元變數模式。為了解釋這些變數在車輛持 有上的影響，作者使用模糊多元迴歸模式來作預測，以1970 年到 2000 年 的資料校估模式。此外，使用模糊多元迴歸模式作預測可以克服因為時間 趨勢而造成獨立變數之間的共線性關係。模糊多元迴歸式提供的結果不只 是一個明確值，還包含一個上下範圍值。作者使用變數包含：平均家戶規 模、都市人口、每人國民生產毛額、道路總長度。作者先利用皮爾森相關 系數分析剔除不合理的參數，再以線性、指數、冪次、對數、二項式分別 計算各參數的相關係數，找出最合適的二項式建立模糊迴歸式。以逐步迴 歸方式加入自變數，在最小化組內變異下建構模式。此外，利用逐步模糊 迴歸技巧，可以看出逐次加入自變數的上下界有逐漸逼近觀測值的現象。

Prevedouros and Am (1998)針對亞洲國家建立車輛持有模式。作者將亞 洲國家分為已發展國家和發展中國家。發展中國家以中國、印尼、馬來西 亞為例；已發展國家以香港、日本、新加坡和南韓為例。同時和西方已發 展國家（加拿大、荷蘭、英國和美國）作比較，比較已發展國家和發展中 國家所建構的車輛持有模式之差異。作者認為以往所發展的車輛持有模式 大多針對已發展國家或非亞洲國家，適合發展中國家和亞洲國家的模式十 分缺乏。使用變數包含：消費物價指數百分比、國民生產毛額、失業率、

鐵路延人英哩、公路哩程數、公路哩程數等，並利用1963 年到 1990 年資 料校估模式，預測 2005 年之車輛持有量。其中，作者認為車輛持有模式

具有時間相關，因此以時間序列迴歸模式建立模型，並應用 SPSS 軟體中 的自我迴歸模式作參數的校估。最後提出幾點重要結論：所有國家之小汽 車持有數量均呈成長趨勢、GDP 為重要之變數、沒有政策干擾的國家較容 易預測小汽車的持有與使用、預測模式主要受到經濟和交通政策影響，以

具有時間相關，因此以時間序列迴歸模式建立模型，並應用 SPSS 軟體中 的自我迴歸模式作參數的校估。最後提出幾點重要結論：所有國家之小汽 車持有數量均呈成長趨勢、GDP 為重要之變數、沒有政策干擾的國家較容 易預測小汽車的持有與使用、預測模式主要受到經濟和交通政策影響，以