國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第 三 章 研 究 設 計
本章區分三節，第一 節概 述本 篇整體 研 究架構與 研究進 行 的 步驟。第二節 為 模 糊 德 爾菲 法與模糊層 級 分析法 等 研 究方法 的 理論說明，以凝聚 專家群 體共識，
進 行 指 標篩 選及權重賦 予 程序。第 三節說 明 問卷填答 方式、探訪 對象、調查期程 及 問 卷 回收 情形，以作 為 建立本 土 化評估 架 構的跨 領域意見來 源 。
第一節 研究架構
本研究蒐整國內、外有關 TOD 發展與應用、包容性詮釋與案例、都市發展、
都市設計、空間通用設計及智慧城市等文獻作為理論基礎，探討適合台灣本土的 包 容 式 TOD 評估指標應該具備下列「營造民眾自力移動的良善環境」等 6 項構 面，並擬定每項構面的評估指標計有「 安 全且不 受干擾的人 行道 」等 24 項，以 形 塑 具 和 諧 包 容與 永 續發 展的 本土 TOD 城市。
為 判 別評 估 指標 的 適切 性及 相 互間 重 要程度 ， 以採 用 多準 則 評估 方式 來 達 成 獲 取 最佳 策略之目的（劉禹 廷 等人，2018：80）；首先運用模糊德爾菲法（Fuzzy Delphi Method, FDM），透過產業、公部門及學界等領域的專家評估 24 項指標
（ 如 圖 3-1）的本土化群體意見，篩選適合我國城市的評估指標，來建立更完善 的評估架構；接續再以模糊層級分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP）
系 統 化 合宜 之指標，藉由群 體 專家的 評 估，賦予各項 指標相 對的權重，建立 一套 階 層 式 的 TOD 評估準則；最後自台北捷運具發展潛力的 33 座捷運站中，選定 第一、二級場站各 1 座，運用本研究建立之包容式 TOD 本土化評估指標，調查 其 周 邊 500 公尺範圍 TOD 的發展現況，並瞭解指標內容的適用性，研究進行步 驟如 圖 3-2。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖3-2：研究進行步驟
資料來源：自行繪製
文獻回顧
蒐整 TOD 發展應用、包容性案例及 包容性城市發展…等文獻，研擬評估 指標，作為調查層級架構
模 糊 德 爾菲法 （ FDM）
篩選適合台灣各城市之包容性 TOD 本土化評估指標
模糊層 級 分析法 （ FAHP）
系統化評估指標並賦予權重
實 證分 析
選取樣本場站，運用指標評估包容式 TOD 發展現況，並瞭解指標之適用性
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 研究方法
都 市民 眾日常 生 活的各 項 社會活 動，時常 都 是以模糊 不確定 的形式存在 著，
且 各 種 都市 設計的產出 兼 具有形 的 數據成 果 及無形 的知性感受，例如：「 民眾對 人 行 步 道及 自行車道的 滿 意狀況 」、「 廣告招 牌 等街景的 可讀性 」及「交 通運輸系 統的便利性」等，均無法以單一的數值及單方面的論述，來表達民眾的喜好程度，
這 樣 無 法僅 以單一具體 方 式來陳 述 的情形，可 稱 之為模 糊現象（張家瑞，2018：
20）。因此， 本研究運用模 糊德爾菲法及 模糊層級 分析法來篩選 指標的合適性 ， 並 判 定 相互 間的權重， 以 廣納每 位 專家的 不 同意見 。
壹、模糊德爾菲法：
一 、德 爾菲法 的概念 意涵 ：
德爾菲法（Delphi Method）為進行結構式團體溝通過程，將設定的議 題 以匿名 及書 面的方 式，獲 取學 者專家 的意 見，並 藉由 多次問 答及提 供每 一 回調查 結果 給受訪 者，藉 以引 導學者 專家 以其專 業知 能建立 一致性 的共 識，達成獲得群體專業意見的目的（李敏慈，2017：73）。但是 Delphi 法 需 向 多位專 家進 行多次 洽詢， 經常 因為受 訪者 專業背 景及 認知程 度等方 面的 落 差，使 得群 體意見 不容易 聚集 ，必需 藉由 反覆施 測來 促進受 訪者相 互間 的 瞭解， 以消 彌分歧 的意見 ，而 這往往 也耗 費相當 程度 的調查 研究成 本與 時 間 （張 煜權 ，2014：3）。
德爾菲 法自提出以來，被 廣泛應用在公共政策等 研究領域，而為改善 此 一研究 方法 的限制 ，學者 仍不 斷精進 德爾 菲法的 操作 方式， 期使在 預測 與 決策的 過程 中，能 更有效 率且 更可靠 ，而 模糊德 爾菲 法即是 為解決 受訪 專家語意模糊，並增進群體意見共識度（葉晉嘉，20017：33~36），其特點 與 德 爾菲 法比 較情 形如 表 3-1。
‧
德爾菲法（FDM）的兩種計算方式，分別為累積次數分配法（ Max-Min）及 模 糊 積分 法（Fuzzy Integration），所求得的值與 Delphi 法 的結果相近，並 且 改 善極 端值 的出 現，提 升了 評選的 效 果與降 低施測的時 間（羅 健文等 人，2015：92、顏彬峰，2016：83）。一般常見 FDM 除前述兩種外，還有本研 究 所採用 的雙 三角模 糊數德 爾菲 法，執 行程 序為， 建立 評估指 標→蒐 整專 家 共識意 見→ 建立雙 三角模 糊數 →灰色 地帶 檢定→ 計算 共識值 →篩選 指標 項 目 （吳 仁瑜 ，2017：24），本研究實施步驟說明如下：
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
（一）建立評估指標：整體評估架構區分為主準則及次準則等兩階層，第 一階層為「營造民眾自力移動的良善環境」等6項構面，每個構面再衍 生第二階層計有「 安 全 且不 受 干擾的 人 行道 」等24項評估指標，作為 問卷 的評 估因 子。
（二 ）蒐整專 家 共識意 見：網羅相 關 領域專 家組成適當 的專家 群體，採用 問卷 的 方式 洽 詢每位 專 家，以 評 定每個 包容式TOD評估指標，適合台 灣本 土風 情程 度「 影響 程度之 最 高值」 與「影響程 度之最 低值」。
（三）建立三角模糊數：將專家群體對單一指標（Xa）所提供評估區間值，
分別 區分 為對 最高 影響 程度（Ña）及最低影響程度（ña），Ñ的最小值 為La、 最大 值Ua，ñ的最小值為 la、最 大值ua， 建立 每 一個指標最 大影 響程 度的 三角 模糊 數Ña及 最 小 影響程 度的三角模 糊數ña。
（四 ）灰 色地 帶檢 定： 瞭解 團 體 內的專 家 意見是 否呈現收斂 。
1.當 ua≦ La時 ，即 代表 無 灰 色地帶 的 產生， 團體內的專 家對該 項指標 意見趨於 一 致性（ 如 圖 3-3），不會在最低影響程度的共識區段裡，
有 任 何 一位 專 家 的評 定 值， 大 於最 高 影響程 度 共 識區 段 裡 的任 意 評 定值。專家群體共識重要程度值（ Ga）為「最低影響程度評估的幾何 平均值（ ma）」與「最高影響程度評估的幾何平均值（ Ma）」的算術 平均值， 即 Ga=(ma+ Ma) 2⁄ （高嘉仁、楊宗璟， 2019：35）。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖3-3：雙三角模糊數圖—專家群體意見收斂
資料來源：參考自吳仁瑜（2017：27）
2.如圖 3-4 所 示； 定義 模 糊 關係的 灰 色地帶 Za=ua－ La、 「最低影響 程 度 評 估的 幾何 平 均值 （ ma） 」與 「 最高 影響 程 度評 估的 幾 何平 均 值
（ Ma）」的區間範圍 M= Ma－ ma； 當 ua＞ La時，即代 表兩個 三角形 重疊，產 生 模糊關 係 的灰色 地 帶 Za，但因 Za＜ M，表示團體內的專 家 對 該 項 指 標 意 見 仍 有 共 識 ， 專 家 群 體 共 識 重 要 程 度 值 Ga= (ua‧ Ma−ma·La)
(Ma−ma） ＋ （ ua−La)（ 張 家瑞， 2018：26）。
3.承上， 當 產生模 糊 關係的 灰 色地帶 且 Za＞ M 時，表示團體內的專家 對該項指 標 意見分 歧，未 趨 於一致，此 時再接續進 行次回 合的問卷調 查，並提供各專家本次該項指標評定值及幾何平均值 ma、Ma，以參 考 修 正 本次 的 意 見， 直 到調 查 的評 定 值收斂 求 出 專家 共 識 重要 程 度 值（ Ga） 為 止（高 嘉 仁、楊 宗 璟， 2019： 36）。
隸屬值 y
模糊數 x la ma ua La Ma Ua
Ñ：影響程度最高值 之三角模糊數 ñ：影響程度最低值
之三角模糊數
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖3-4：雙三角模糊數圖
資料來源：參考張紹勳（2012：361）
（五）篩選指標項目：為讓指標篩選的結果更趨於專家群體共識，需將各 項指標的共識值（Ga），以設定一個門檻值來做進一步的評選；而求取 門 檻 值 的 方 式係 為 研 究者 的 主 觀判 定 條 件， 通 常 設 定 為6（張 煜 權 ， 2016：6、顏彬峰， 2016： 125）。本研究採陡坡法（ scree test），將各 項指 標的 共識 值排 序後 以二維 線 形圖方 式來呈現，觀察線形 圖斜率 暴 增點，作為專家共識門檻值（吳仁瑜，2017：84、劉力瑋，2018：84）， 來判 定最 終適 合台 灣本 土風情 的TOD評估指標。
貳、模糊層級分析法
一 、層 級分析 法的概 念意 涵：
層級分析法（Analytic Hierarchy Process , AHP）適用於將眾多複雜的 決 策問題 ，建 構成一 個階層 式架 構的形 態， 以提供 需考 慮多項 評估準 則的 問題之解答，因為理論簡單且富有實用性，自 1971 年發展以來，已廣為被 運 用 於各 領域 之中（鄧 振 源，2012：57~58）。一般量表設計技術為「李克特
隸屬值 y
模糊數 x la ma La ua Ma Ua
模糊關係之灰色地帶 Ña：影響程度最高值
之三角模糊數 ña：影響程度最低
值之三角模糊數
Za
M=Ma－ma
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
（semantic differential scale）」、「谷特曼量表（ Guttman scale）」及「配對比 較 量 表（scale of paired comparison scale）」等五大類， AHP 法的核心概念 即 為配對 比較 量表， 其運用 各個 準則指 標相 互間的 成對 比較矩 陣，計 算特 徵向量（Eigenvector）來求得相對權重及價值，並且做一致性的檢定確保效 度 （ 簡禎 富，2019：199），其優、缺點如表 3-2。
使用 AHP 法進行分析時可概分為「完整應用」及「部分應用」等二種 類 型，整 體層 級架構 如包含 建立 評估準 則及 求取各 準則 的權重 ，以及 最終 的可行方案，係為完整 AHP 法的應用；另外，如僅在建立評估準則及求取 各準則的權重，則屬部分 AHP 法的應用（鄧振源，2012：118~119），執行 步 驟為， 問題 描述→ 建立評 估層 級架構 →計 算同一 層級 各要素 的權重 →一 致 性 檢定 →計 算整 體層 級各 要 素 的權重 （ 張紹勳，2012：412~419）。
AHP 與 FAHP 各有其應用的領域，在面對問題較明確的決策程序時可 優 先 採用 AHP，可降低計算的負擔縮短決策期程，但如觸及較複雜的問題 時 ， 則應 採用 FAHP 才能在調查的過程中，將每位受訪者所產生的思維誤 差 納入考 量， 且隨著 電腦科 技的 提升， 矩陣 的四則 運算 已經可 以輕易 獲得 計 算結果 ，再 加上都 市發展 工作 涵蓋層 面相 當廣泛 ，勢 必需透 過模糊 數的 概 念 ， 才 能 充 分 考 量 與 呈 現 受 訪 群 體 意 見 中 ， 每 位 專 家 的 個 別 語 意
（Özdağoğlu, A. and Özdağoğlu, G., 2007:79~81）。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表3-2：層級分析法（AHP）之優缺點
優點 缺點
調 查 方法簡單具 系統性，且 無 運用艱 澀 理 論 ， 可 獲 取 眾 多 專 家 之 一 件 共 識，已廣泛運用在各領域的決策實務 工 作 。
可 用 來分析精 確且固 定的問題，但對 於不精準的問題，評估結果將與實際 狀 況 產生差異 。
可 將 各 種 影 響 因 素 納 入 整 體 分 析 架 構中，並能明確臚列出各評估要項的 優 先 順 序 ， 使 得 分 析 結 果 更 具 可 行 性 。
以 主 觀 的 方 式 來 判 定 各 評 估 要 項 相 互間之的重要性，易受主觀意識影響 而 不 夠客觀。
各 評 估 要 項 係 由 專 家 學 者 評 定 並 經 數學方法運算後，以求得相互間之權 重 數 值，以具體 顯示優 先 順序。
對 於 層級數過 多的決 策問題，無法精
對 於 層級數過 多的決 策問題，無法精