汽車動態使用模式

本節就所蒐集而得二期縱橫面資料，進行汽車動態使用模式之校估。欲探討之課題 有二：其一為觀察汽機車之使用是否存在狀態相依性，若存在則代表汽機車之使用較不 會因其他因素改變而即時產生變動，亦即已存在使用習慣；其二為考量個體差異性之因 素是否更能捕捉駕駛者對於汽機車之使用情形。針對前者特性所採用之代表方式為納入 前期汽車使用量變數作為外生變數進行探討，而本研究因無調查 95 年駕駛者之汽車使 用量資料，故不能看出該年對於96 年使用情形之影響程度，遂除了 96 年之汽車使用量 資料外，其他資料均予以刪除，將刪除後之樣本以最小平方法進行使用量之迴歸模式估 計。

針對第二項研究課題，為瞭解個體差異性對於模式之影響，需納入所有縱橫面資 料，因此將採用不考慮前期使用量變數以進行模式估計，至於採用何種模式為佳，本研 究利用第三章所述各項檢定方法以進行最小平方法迴歸模式、固定效果模型與隨機效果

模型之選定。

1.考慮狀態相依性

刪去 96 年期資料進行模式估計，得其校估結果如表 5-9 所示，可看出各變數係數 均於顯著水準為0.05 或 0.1 下呈顯著性並符合預期符號，而各變數之允差值(VIF 值)均 小於10，顯示變數間並無顯著共線性存在。由 LM 檢定得知參數無呈顯著性，顯示誤差 項之自我相關性不甚顯著。此外，納入前期汽車年平均行駛里程取自然對數型式變數對 於模式具有正向顯著性，表示駕駛者於當期之汽車使用量將受前期影響，且前期使用量 愈大，將使當期亦持續較高之使用量，亦顯示駕駛者對於汽車之使用量隨時間之變動性 較小，且具有較為穩定之特性。就整體解釋能力而言，該模式之判定係數值為0.644，

表示具有不錯的解釋能力。以下針對其他顯著之變數進行說明：

(1)主要駕駛者特性

就主要駕駛者性別而言，男性對於汽車之使用量於模式呈正向顯著性，表示男性對 於汽車之依賴程度較高，可能原因為男性駕駛者普遍對於汽車較為重視；而本研究嘗試 多種年齡類別設定，最後發現 65 歲以上之主要駕駛者對於汽車使用量均呈負向顯著 性，顯示老年駕駛者可能因身體因素或旅次需求較低，故傾向減少使用汽車；至於所得 變數取自然對數型式對於汽車使用量呈正向顯著，表示所得愈高者其對於汽車之使用依 賴程度較高，可能原因為高所得者可能較可負擔汽車使用所需之成本，且因汽車方便性 較高，故高所得者較傾向以使用汽車為主。而駕駛者上班學通勤時間愈長，則使用量愈 高，表示其時間愈長，其對於汽車需求愈高，行駛距離應當愈長，故呈正向影響性。

(2)通勤與旅遊使用天數

通勤使用天數表示平均一周內駕駛者上班學使用該輛汽車之頻率，由模式之校估結 果可得知該變數對於汽車之行駛里程均有正向影響性，表示旅次需求愈高，則汽車使用 量則愈高。

(3)車齡

該變數係數呈顯著之負值，顯示當車齡愈高時，汽車使用量將下降，此結果之原因 可能為隨車齡愈高，其性能較不如新車，且維修成本較高，因此將可能減少對於該汽車 之使用。

(4)汽車排氣量

汽車之排氣量變數於模式中呈正向顯著性，顯示若汽車排氣量愈高，該車之性能普 遍較佳，因此對於該車之依賴程度亦增加，故使汽車使用量較高。

(5)(家戶持有汽機車數)²

因個別汽車之使用可能受家戶內其他車輛之影響，因此以家戶持有汽機車數代表戶 內車輛替代關係對於單一汽車之影響程度，由校估結果得知，此變數於四模式中均為負 向性，表示當家戶持有汽機車數愈多，則戶內汽機車之使用因其替代關係較大而促使個 別汽車使用量降低。

(6)汽車使用成本

汽車使用成本變數包括單位行駛公里燃油成本、單位行駛公里停車費用以及單位行 駛公里維修成本之校估結果得知均具負向性，顯示上述成本對於汽車使用具有抑制之效

果，亦即駕駛者可能因使用成本增加而減少汽車之使用。

表5-9 汽車動態使用模式校估結果(考慮狀態相依性)

解釋變數 模式1

係數 t值 VIF值

常數項 7.465 49.400 *** 0.000 ln (前期汽車年平均行駛里程) 0.181 12.626 *** 1.015 主要駕駛者性別(男) 0.019 1.860 * 1.032 主要駕駛者年齡(65歲以上) -0.059 -2.145 ** 1.017

ln(主要駕駛者月所得) 0.029 2.801 *** 1.129 主要駕駛者上班(學)通勤時間 0.003 8.661 *** 1.387

通勤使用天數 0.076 13.860 *** 1.037 旅遊使用天數 0.031 1.701 * 1.022

車齡 -0.008 -3.917 *** 1.047 汽車排氣量 0.233 8.031 *** 1.072 (家戶持有機車數)² -0.003 -1.819 * 1.069 (家戶持有汽車數)² -0.007 -1.926 * 1.266 ln (單位行駛公里燃油成本) -0.615 -37.428 *** 1.243

ln(單位行駛公里停車費用) -0.073 -6.400 *** 1.238 ln (單位行駛公里維修成本) -0.013 17.447 *** 1.335

LM檢定統計量 0.063 1.587 --

判定係數R² 0.644

樣本數 1,676

註：

1.「*」為α=0.1 下為顯著者。「**」為α=0.05 下為顯著者。「***」為α=0.01 下為顯著者。

2. 應變數：ln(平均每輛汽車年行駛里程)。

2.考慮個體差異性

關於最小平方法迴歸模式、固定效果模型與隨機效果模型之選定，本研究所進行各 項檢定結果如表5-10所示，由檢定結果顯示駕駛者之汽車使用量具有個體差異，且其不 可解釋之個體誤差與解釋變數間具有相關性，採用隨機效果模型較不適宜，因此本模式 採用固定效果模型進行模式校估。

表5-10 選定固定效果模型與隨機效果模型之檢定結果

檢定方法 檢定統計量 檢定結果

F 檢定 F(1725,1663)=4.44 P 值=0.000

拒絕 H0：採用固定效果模型較最 小平方法為佳

LM 檢定 LM=

χ

不拒絕 H0：採用最小平方法較隨 機效果模型為佳

基於上述檢定結果，本研究適用固定效果模型來進行汽車動態使用模式之校估，利 用所得之3,352筆有效樣本進行參數估計，經由反覆校估後，依據估計參數之符號、顯著 程度與整體解釋能力，得模式之最佳估計結果。將傳統最小平方法與固定效果模型之校 估結果列如表5-11所示，其中模式2係以固定效果所估計之最佳模式為基礎，而以最小 平方法所校估之模式；模式3則係以固定效果模型所估計而得，可看出各變數係數均於 顯著水準為0.05或0.1下呈顯著性並符合預期符號。

就整體解釋能力而言，可看出模式 2 之判定係數為 0.643，與考慮狀態相依性之模 式之解釋能力相當，其中，可看出其常數項之t 值極為顯著，可能為個體差異性所導致；

而由固定效果模型所估計之模式3，其解釋能力則為 0.822，高於模式 2 許多，顯示模式 3 之解釋效力的確高於模式 2，因此選定模式 3 為所校估之最佳模式。關於模式 3 之顯 著變數與模式1 略有不同，在於模式 3 並無納入前期汽車使用量變數，且模式 3 增加兩 顯著變數，分別為單位行駛公里通行費用與每人享有大眾運輸延車公里變數，均為負 值，顯示兩變數對於汽車使用量有抑制作用。至於其他解釋變數則與模式1 相同，且均 符合預期符號，便不再贅述其校估結果。

表5-11 汽車動態使用模式校估結果(考慮個體差異性) 解釋變數

模式2 (傳統最小平方法)

模式3 (固定效果模式) 係數 t 值 係數 t 值 常數項 9.150 192.048 *** -- -- 主要駕駛者性別(男) 0.060 2.689 *** 0.283 3.704 ***

主要駕駛者年齡

(65 歲以上) -0.111 -2.894 *** -0.453 -3.538 ***

ln(主要駕駛者月所得) 0.051 2.684 *** 0.209 6.089 ***

主要駕駛者上班(學)通勤時

間 0.012 5.661 *** 0.008 3.683 ***

通勤使用天數 0.072 19.490 *** 0.074 14.517 ***

旅遊使用天數 0.021 1.744 * 0.018 1.689 * 車齡 -0.046 -7.925 *** -0.045 -4.862 ***

排氣量 0.207 10.689 *** 0.218 7.963 ***

(家戶持有機車數)² -0.001 -1.897 * -0.009 -1.886 * (家戶持有汽車數)² -0.004 -1.700 * -0.034 -2.669 ***

ln (單位行駛公里燃油成本) -0.595 -59.246 *** -0.571 -39.461 ***

ln (單位行駛公里停車成本) -0.057 -7.873 *** -0.066 -6.506 ***

ln (單位行駛公里通行費用) -0.074 -8.524 *** -0.073 -6.034 ***

表5-11 汽車動態使用模式校估結果(考慮個體差異性)(續) 解釋變數

模式2 (傳統最小平方法)

模式3 (固定效果模式) 係數 t 值 係數 t 值 ln (單位行駛公里維修成本) -0.034 -2.933 *** -0.027 -2.560 **

每人享有大眾運輸延車公

里 -0.001 -2.121 ** -0.001 -2.239 **

判定係數R² 0.643 0.822

樣本數 3,352 3,352

註：

1.「*」為α=0.1 下為顯著者。「**」為α=0.05 下為顯著者。「***」為α=0.01 下為顯著者。

2. 應變數：ln(平均每輛汽車年行駛里程)。

3. 固定效果模式之常數項因參數數量過多，共 1,676 項，故在此僅標記「--」。

本研究所使用資料庫來源與蔡世勛(民 97)相同，但該研究僅納入民國 96 年之橫斷 面資料來進行模式建立，本研究則藉由縱橫面資料進一步考量狀態相依性(模式 1)與個 體差異性(模式 3)兩種特性。就校估結果作一比較，可看出兩模式呈現顯著之變數不盡 相同，且解釋能力亦有所差異，可看出本研究顯著解釋變數較該研究為多，可且由模式 1 與模式 3 之判定係數為 0.644 與 0.822，相較於該研究之 0.610，明顯改善整體解釋能 力，因此，運用本模式對於日後進行之管理策略模擬將更為準確。為求較多可反應策略 之成本變數與模擬之準確性，本研究選定模式3 為進行後續策略模擬之最佳模式。