無潛在變數之選擇模式

無潛在變數之選擇模式一樣分成事前模式與事後模式兩種，由模式分析的結 果了解由計次收費轉計程收費後，用路人選擇高速公路或替代道路的影響因素變 動情形，並透過時間價值的計算，了解用路人於計程收費實施前後的旅行時間價 值。

事前與事後模式中的解釋變數相同，在模式中的設定方式依其性質可以分為 三類，各變數類型如表 5.2-1 所示。說明如下：

1. 方案特定常數（Alternative Specific Constants）

此項變數為常數項，功用在於吸收並表達其他變數無法完全表達出替選 方案間之差異。對於模式中無法解釋之因素，即效用指定時所造成的誤差，

皆歸納於方案特定常數中。此變數對該替選方案而言其值為 1，其餘為 0。

若有 n 個替選方案可供選擇，則至多可設定 n-1 個方案特定常數。

本研究的替選方案有兩種，一為留駛高速公路，二為移轉至替代道路。

將「留駛高速公路」作為基礎方案，故「移轉至替代道路」為方案特定常數。

設定留駛高速公路的選擇為 0，移轉至替代道路的選擇為 1。

2. 共生變數（Generic Variables）

共生變數設定於所有替選方案的效用函數中，並假設此變數在不同替選 方案間具有相同的重要程度，即此變數對所有替選方案將產生相同的效果

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（邊際效用相同），故同一共生變數在不同替選方案中之係數值皆相同。

本研究之共生變數有「旅行時間」和「旅行成本」，資料形式皆為連續 型資料。旅行時間是用路人由出發地到目的地的總旅行時間；旅行成本為該 旅次之總成本，包含通行費和油耗成本。

3. 方案特定虛擬變數（Dummy Variables）

虛擬變數數值僅有 0 與 1 兩種情況，僅存在於留駛高速公路的效用函數 中，在另一替選方案（即移轉至替代道路）中之係數值為零。由於個體特性 的差異會影響選擇，因此將個體的特性指定於留駛高速公路方案，選取的變 數屬性包含旅次特性變數和社經特性變數，分述如下：

(1)通勤：旅次目的為通勤其值為 1，否則為 0。

(2)非通勤：旅次目的為非通勤其值為 1，否則為 0。

(3)所得－8 萬以下：受訪者家戶月收入為 8 萬以下其值為 1，否則為 0。

(4)所得－8 萬至 16 萬：受訪者家戶月收入為 8 至 16 萬其值為 1，否則為 0。

(5)男性：受訪者為男性其值為 1，否則為 0。

表 5.2-1 事前與事後無潛在變數選擇模式之變數類型說明表 因變數 方案特定常數 共生變數 方案特定虛擬變數 留駛高速公路／

移轉至替代道路

移轉至替代道路 旅行時間 旅行成本

通勤 非通勤 所得－8 萬以下 所得－8 萬至 16 萬

男性

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事前與事後無潛在變數之選擇模式校估結果如表 5.2-2 所示，所有解釋變數 皆達顯著水準，且同一變數於事前模式和事後模式中的正負值皆相同。模式校估 結果說明如下：

(1)方案特定變數方面，「移轉至替代道路」為負號，顯示無論是在計次收費 或計程收費的制度下，對短程高速公路用路人而言移轉至替代道路都會 降低效用。而「移轉至替代道路」於事後模式中的係數值之負值變大，

顯示計程收費實施後用路人較不願意移轉至替代道路。

(2)共生變數方面，「旅行時間」和「旅行成本」皆為負號，表示於兩種收費 制度下，旅行時間和旅行成本增加都會減少各方案的效用，用路人會選 擇旅行時間愈短、旅行成本愈少的道路行駛。且由兩變數的係數值可得 知，旅行時間對效用的負影響較大，也就是說用路人比起成本更在乎時 間。事後模式中，「旅行時間」和「旅行成本」的負係數值皆變大，顯示 現在旅行時間和旅行成本的增加對用路人的效用比起過去有較大的負影 響。而事後模式的「旅行時間」之係數值比「旅行成本」有較大的變動，

顯示用路人現在相對更看重旅行時間，旅行時間增加對效用的負影響現 在相對更大。

(3)虛擬變數方面，各解釋變數皆為正號，顯示無論過去或現在，各變數特 性對使用高速公路的效用均為正影響。旅次目的為通勤和非通勤的用路 人使用高速公路都會增加其效用，且以通勤為目的者使用高速公路的效 用較高。而家戶月所得越高者，使用高速公路的效用也越高。對男性而 言，使用高速公路會增加效用。比較事前與事後模式的虛擬係數數值可 得知，計程收費實施後，不論何種旅次目的，用路人都更願意選擇留駛 高速公路；家戶月所得在 8 萬以下以及 8 萬至 16 萬的所得族群於計程收 費後更願意選擇使用高速公路；而男性於計程收費後選擇使用高速公路 的意願降低。

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(4)時間價值方面，相關公式詳如式（3-22）與（3-23），由用路人對旅行時 間與旅行成本的邊際評價比值，獲得旅行時間價值。高速公路短程旅次 用路人於計次收費時之時間價值約為 331 元/小時；計程收費後之時間價 值約為 340 元/小時。

表 5.2-2 事前與事後無潛在變數之二元羅吉特模式校估結果表 模式種類

解釋變數

事前模式 事後模式

係數值 t 值 (p-value) 係數值 t 值 (p-value) 方案特定常數

移轉至替代道路 -1.8340 -2.8374 (0.005) -2.1937 -2.8682 (0.004) 共生變數

旅行時間 -0.0331 -2.8690 (0.038) -0.0357 -2.1108 (0.035) 旅行成本 -0.0060 -1.9951 (0.046) -0.0063 -1.9298 (0.054) 虛擬變數

通勤 3.0369 4.1020 (0.000) 3.1346 4.1786 (0.000) 非通勤 2.7060 1.8562 (0.063) 2.7453 1.8699 (0.061) 所得-8 萬以下 2.6255 3.4445 (0.000) 2.8127 3.5278 (0.000) 所得-8 萬至 16 萬 2.6566 3.6793 (0.000) 2.9061 3.5883 (0.000) 男性 1.9961 3.7556 (0.000) 1.8907 3.3875 (0.000) LL(β) -94.3342 -94.5524

LL(m) -138.629 -138.629

𝜌̂² 0.3195 0.3179

樣本數 200

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