第五章 模式構建與校估
5.5 綜合比較與分析
5.5.1 共生變數
本研究在前面的章節已經就各汽、機車模式構建出最佳之多項羅吉特模式,本節則 就各模式之共生變數與方案特定常數進行歸納整理與比較分析。表5-8 為三大都會區共 生變數係數值與t 值的比較表,就擁擠費而言,台北都會區汽車(M_TPE_C3)、機車 (M_TPE_M3)模式與高雄都會區的機車(M_KS_M3)模式,其 t 值均於 α=0.01 以下為顯著;
台中都會區機車(M_TAI_M3)模式之 t 值則於 α=0.05 以下為顯著。
擁擠費 係數 -0.1024 -0.0696 -0.0663 t 值 -3.087*** -1.596 -1.321 總旅行成本 係數 -0.0744 -0.0783 -0.0584
t 值 -2.440** -2.636*** -1.569 總旅行時間 係數 -0.3122 -0.3859 -0.2793
t 值 -3.181*** -2.788*** -2.412**
擁擠費 係數 -0.3121 -0.1763 -0.3071 t 值 -4.933*** -2.059** -3.088***
總旅行成本 係數 -0.1245 -0.2868 -0.3604 t 值 -2.202** -1.389 -2.371**
總旅行時間 係數 -0.2839 -0.7927 -0.9113 t 值 -2.431** -4.138*** -4.226***
時 間 價 值 $2.28 元/分 $2.76 元/分 $2.52 元/分
附註:「*」:表α=0.1 下為顯著 / 「**」:表α=0.05 下為顯著 / 「***」:表α=0.01 下為顯著。
綜上所述,藉由三大都會區各模式之共生變數之係數及t 值,可得知在各都會區間 反映出不同之差異性,但就同一都會區內之汽、機車模式來說,台北都會區之汽、機車 模式其同質性則較為接近。另外,對於台中汽車(M_TAI_C3)模式及高雄汽車(M_KS_C3) 模式之「擁擠費」,台中機車(M_TAI_M3)模式及高雄汽車(M_KS_C3)模式之「總旅行成 本」等係數並不顯著,可能的原因為顯示資料設定的變異性不足,或是其存在有共線性 (Multicolinearity)的問題。
由上表5-8 各模式之時間價值可知,其高低依序為台中、高雄與台北都會區,而各 都會區之汽車模式亦均大於機車模式。由上述實證結果顯示,在台北都會區由於各種運 輸方式均十分便利,同時所需成本亦相對便宜。其次,台北都會區由於涵蓋之範圍較大,
一般通勤時間均遠高於其他二都會區所致。此外,若進一步比較汽、機車使用者,則可 發現三大都會區之汽車使用者之時間價值均約高於機車使用者2 元/分(或 120 元/小時)。
5.5.2 方案特定變數
下表5-9 為三大都會區各模式方案特定變數之比較表,由表中可知,各都會區汽、
機車模式共同具有解釋能力的方案特定變數之個數,以台北都會區的六項為最高,依序 為:每週通勤上班(學)天數、家中距離大眾運輸場站最近之步行距離、年齡【51 歲以上】、
性別、教育程度與所得;其次為高雄都會區的四項,依序為:主要駕駛人性別、主要駕 駛人所得、主要駕駛人職業別【軍公教】與主要駕駛人職業別【工】;再來則為台中都 會區的三項,依序為:主要駕駛人年齡【51 歲以上】、主要駕駛人性別與主要駕駛人職 業別【工】。
此外,各模式個別具有解釋能力之方案特定變數,其中,台北都會區之汽、機車模 式個數分別為四項及三項,台中都會區之汽、機車模式則分別為五項及四項,高雄都會 區之汽、機車模式則分別為五項及一項,相關資料亦彙整於下表中。
由表5-9中可以得知,三大都會區各模式之概似比指標,台北都會區汽、機車模式 分別為0.093及0.096,高雄都會區汽、機車模式則分別為0.217及0.219,顯示前述二都會 區之汽、機車使用者特性並無明顯差異。而就台中都會區汽、機車模式而言,其概似比 指標分別為0.229及0.256,顯示其差異較台北及高雄都會區略高,但整體而言,其仍具 相當之可信度。
綜上所述,由各模式方案特定變數的差異可知,影響不同都會區機動車輛使用者對 於進城費感受程度差異甚大,此應與三大都會的交通條件有關,特別是大眾運輸的完善 程度。換句話說,大眾運輸服務水準愈差的都會區,由於可供選擇的替代運具不多,導 致在徵收進城費時,民眾仍然被迫選擇私人運具並付費進入市區,而無法發揮需求改變 或運具改變之效果。基此,若在此一都會區實施進城收費,其效果只有進城費收入增加 之移轉效果,未能發揮道路擁塞降低之效果。由此可知,實施徵收進城費的首要條件,
即是需先提供一便利之大眾運輸服務,而若以台北、台中及高雄此三大都會區而言,應 以台北優於高雄及台中。
表5-9 三大都會區各模式方案特定變數比較表
(M_KS_M3) 1.每週騎車上班(學)天數 1 0.219