第五章 模式建構與校估
5.1 污染排放之聯立迴歸模式
5.1.1 汽車污染排放模式
汽車之 HC 與 CO 污染排放聯立迴歸模式如表 5.1 所示。
表5.1 汽車污染排放聯立迴歸模式
HC(ppm) CO(%) 變數 係數 t-value VIF 變數 係數 t-value VIF
常數 30.21 12.74*** 0 常數 -0.31 -14.99*** 0 CO(%) 84.44 236.3*** 1.12 HC(ppm) 0.01 236.3*** 1.14 其他廠牌 -10.88 -13.28*** 1.24 其他廠牌 0.06 8.98*** 1.24
HONDA -3.08 -1.84* 1.06 HONDA 0.02 1.10 1.06 MAZDA -9.41 -4.56*** 1.04 MAZDA 0.09 5.21*** 1.04 NISSAN -10.36 -15.59*** 1.59 NISSAN 0.04 6.87*** 1.60 TOYOTA 16.69 26.88*** 1.48 TOYOTA -0.12 -21.45*** 1.49 MITSUBISHI 0.87 1.45 1.66 MITSUBISHI 0.02 3.23*** 1.66 車齡(年) 1.61 19.42*** 1.23 車齡(年) 0.02 23.52*** 1.22 排氣量(cc.) -0.0001 -0.07 3.56 排氣量(cc.) -0.0001 -13.87*** 3.55 汽缸數(個) 2.26 4.19*** 1.47 汽缸數(個) -0.01 -1.24 1.47
車重(噸) -18.31 -10.57*** 3.24 車重(噸) 0.26 17.25*** 3.22 行駛里程(萬公里) 0.38 11.46*** 1.06 行駛里程(萬公里) -0.002 -5.65*** 1.06
R2 0.29 R2 0.27
R2adj 0.29 R2adj 0.27
註：標記「*」為 α=0.1 下為顯著者；標記「**」為 α=0.05 下為顯著者；標記「***」
為α=0.01 下為顯著者。
由表5.1 可以發現，在 HC 模式中，僅有 MITSUBISHI 與排氣量變數不顯著，
CO 模式中則為 HONDA 與汽缸數不顯著；而各變數之共線性指標(Variance Inflation, VIF)均落在合理範圍內(小於 10)，代表模式中未存在嚴重的共線性問題 而導致分析結果之偏差。此外，進一步觀察各變數與污染排放之正、負向關係可 以發現，車重與HC 排放為負相關，行駛里程與 CO 排放則亦為負相關；此與先 驗知識及車輛污染相關文獻之分析結果不相符。因此，後續便以單一迴歸來分析 HC 與 CO 排放之關鍵影響因子；即針對模式進行稍微修改，如 5.2 式。
HC = α + γXn + ε1 (5.2) CO = λ + νUn + ε2
根據 5.2 式，分別進行 HC 與 CO 模式之參數校估，結果如表 5.2。
表5.2 汽車之 HC 與 CO 污染排放模式
變數 HC(ppm) CO(%)
係數 t-value 係數 t-value VIF
常數 9.13 3.47*** -0.25 -10.96*** 0 其他廠牌 -11.82 -12.99*** -0.01 -1.40 1.24
HONDA -3.73 -2.01* -0.01 -0.48 1.06 MAZDA -3.33 -1.45 0.07 3.63*** 1.04 NISSAN -15.06 -20.42*** -0.06 -8.72*** 1.59 TOYOTA 14.87 21.58*** -0.02 -3.60*** 1.48 MITSUBISHI 4.90 7.39*** 0.05 8.31*** 1.65 車齡(年) 6.51 73.07*** 0.06 75.25*** 1.14 排氣量(cc.) -0.02 -19.79*** -0.0003 -26.99*** 3.53 汽缸數(個) 3.79 6.34*** 0.02 3.51*** 1.47 車重(噸) 7.48 3.90*** 0.31 18.39*** 3.22 行駛里程(萬公里) 0.53 14.18*** 0.002 5.27*** 1.06
R2 0.12 0.11 -
R2adj 0.12 0.11 -
註：標記「*」為 α=0.1 下為顯著者；標記「**」為 α=0.05 下為顯著者；標記「***」
為α=0.01 下為顯著者。
在表 5.2 中，廠牌為虛擬變數，也就是其他廠牌、HONDA、MAZDA、
NISSAN、TOYOTA 與 MITSUBISHI 變數，若為該廠牌之車輛則變數值為 1，反 之則為0。針對各解釋變數之詮釋如後：
1. 廠牌
根據臺北市監理處之車輛定檢資料之分析結果指出，在HC 排放濃度上，唯 有 MAZDA 廠牌之車輛未顯著(t<1.96)；而 CO 方面亦僅部份呈現顯著(即 MAZDA、NISSAN、TOYOTA 與 MITSUBISHI)。由於比較基礎為「FORD」廠 牌，故各廠牌迴歸係數之正負號即代表較「FORD」廠牌車輛排放污染濃度之高 低。其中，以HC 而言，以 TOYOTA 最高，其次為 MITSUBISHI；其他廠牌、
HONDA 與 NISSAN 之 HC 排放濃度均較 FORD 低。以 CO 而言，則以 MAZDA 最高，其次亦為 MITSUBISHI；相較於 FORD，NISSAN 與 TOYOTA 廠牌車輛 之CO 排放濃度亦較低。
2. 車齡
在 HC 與 CO 兩模式中，車齡均為最顯著之變數(t=73.07 與 75.25)；整體來 說，平均隨著車齡增加一年，其所排放之HC 與 CO 排放濃度分別會增加 6.51ppm 與0.06%，其具有正相關的關係。而這也符合 Bin (2003)、Beydoun and Guldmann (2006)、Washburn et al. (2001)與 Anilovich and Hakkert (1996)等人之分析結果。
3. 排氣量
排氣量之顯著性(t= -19.79 與-26.99)僅次於車齡，HC 之係數為-0.02，CO 則 為-0.0003，與移動污染源之排放濃度具有負相關的關係，代表排氣量每增加 1cc.
會減少碳氫化合物 0.02ppm 與一氧化碳 0.0003%之排放濃度。此一結果亦與車輛 污染相關文獻之研究結果一致(Bin, 2003; Beydoun and Guldmann, 2006)。
4. 汽缸數
此變數在HC 與 CO 模式中亦均顯著(t=6.34 與 3.51)，且與污染排放濃度呈 正相關，這也意味著隨著汽缸數增大，移動污染源排放濃度(HC 與 CO)也會隨著 增加3.79ppm 與 0.02%；此與 Bin (2003)、Beydoun and Guldmann (2006)之研究 結果一致。
5. 車重
車重與移動污染源排放亦具有顯著正相關，即隨著車重增加，污染排放濃度 亦愈高。
6. 行駛里程
行駛里程數之變數為顯著變數，對於HC 與 CO 排放濃度呈正向關係；隨著
行駛里程增加1 萬公里，HC 與 CO 排放濃度分別會提高 0.53ppm 與 0.002%。此 結果符合先驗知識與相關文獻之分析結果。
為了避免各解釋變數間存在共線性問題，因此本研究亦計算VIF 指標來診斷 兩模式。一般來說，VIF 需小於 10，才不會使分析結果呈現偏差。由表 5.2 可以 發現，所有解釋變數相關性之診斷指標均在合理的範圍內。
最後，兩模式之解釋能力均偏低，HC 模式之 R2adj為0.12，CO 模式之 R2adj
則為0.11。本模式雖預測能力上仍有進一步改善之空間，但在分析上則因重要解 釋變數均呈顯著，且正負符號亦與相關文獻結果相同，故在找出影響污染排放之 關鍵因素上，分析能力仍可信。