變數獨立性檢定

自行車持有模式之分析以本研究問卷第一部份的家戶社會經濟特性以及第 二部分的家戶住宅特性進行探討，而為檢測家戶自行車的持有水準與家戶各基本 特性是否有關，本研究進行獨立性檢定，由上述家戶基本社經資料與家戶住宅特 性對自行車持有數進行檢定結果。經由檢定結果發現在 α=0.05 之顯著水準下，

家戶持有自行車數與家戶總人口數、家戶未滿 18 歲人口數、家戶 65 歲以上人 口數、家戶中家管/退休者、家戶每月總所得、家戶汽車持有數、家戶機車持有 數、家戶汽車駕照數、機車駕照數以及家戶平均每周使用大眾運輸的頻率，皆為 拒絕虛無假設，即各家戶特性變數與家戶持有自行車數量不為互相獨立之兩變 數，具有相關性。而家戶自行車持有數與家戶工作人口數、家戶平均每周使用小 汽車的頻率以及家戶平均每周使用機車的頻率檢定結果為接受虛無假設，即由此 資訊無法得知與其家戶自行車持數量是否有關，檢定結果如表 5.1 所示。

表 5.1 家戶自行車持有數與家戶基本特性獨立性檢定結果

家戶基本特性 檢定結果(P-value) 是否有關

家戶總人口數 0.00 有關

家戶工作人口數 0.41 無關

家戶中未滿 18 歲之人口數 0.00 有關 家戶中 65 歲以上之人口數 0.00 有關

家戶中家管/退休者 0.00 有關

家戶每月總所得 0.00 有關

家戶持有汽車數 0.00 有關

家戶持有機車數 0.00 有關

家戶平均每周使用小汽車的頻率 0.04 有關 家戶平均每周使用機車的頻率 0.08 無關 家戶平均每周使用大眾運輸的頻率 0.00 有關

並針對家戶自行車的持有與家戶住宅特性進行探討，檢測家戶自行車的持有 水準與家戶住宅特性是否有關。經由獨立性檢定結果發現在 α=0.05 之顯著水準 下，家戶持有自行車數與住家步行至大眾運輸場站距離、最近的大眾運輸場站、

降雨頻率、生活機能之便利性、治安環境、住宅環境是否適合使用自行車以及住 宅附近的相關設施，皆為拒絕虛無假設，即各家戶特性變數與家戶持有自行車數 量不為互相獨立之兩變數，具有相關性。而家戶自行車持有數與住宅環境是否為 住宅區檢定結果為接受虛無假設，即由此資訊無法得知與其家戶自行車持數量是 否有關，檢定結果如表 5.2 所示。

表 5.2 家戶自行車持有數與家戶住宅特性獨立性檢定結果

家戶住宅特性 檢定結果(P-value) 是否有關 住家步行到大眾場站約需分鐘數 0.00 有關 住家距離最近的大眾運輸場站 0.00 有關

住宅環境是否為住宅區 0.09 無關

住宅區平均每年降雨的頻率 0.00 有關 住宅環境生活機能的便利性 0.00 有關

住宅環境治安是否良好 0.00 有關

住宅環境方圓 1 公里之內的環境

是否適合使用自行車 0.00 有關

住家(1 公里)距離內有自行車道 0.00 有關 住家(1 公里)距離內有人行道 0.00 有關 住家(1 公里)距離內有公園綠地 0.00 有關 住家(1 公里)距離內有之 大眾運輸場站(公車站、捷運或鐵路車站) 0.00 有關 住家(1 公里)距離內有河濱公園 0.00 有關 5.1.3 解釋變數說明

在個體選擇模式中，替選方案之效用函數由各種屬性變數組成，依各變數在 模式中指定的方式主要可分為以下兩種，並將自行車持有模式所考慮變數列表如 表 5.3 所示：

1. 方案特定常數

此常數項之目的在於反應其他變數型態所無法完全表達出來之方案差異。應 用上當使用者選擇某種自行車持有數方案時，則對該方案之常數項設定值為 1，其餘替選方案為 0。但若中有 n 個持有數方案可選擇，則至多僅能指定

n-1 個方案特定常數。於本研究中自行車持有模式 3 個方案數，故模式設定 2 個方案特定常數。

2. 方案特定變數

方案特定變數指僅存在於某特定替選方案之效用函數中，且於不同方案之參 數值也不一致，其假設此變數於不同方案之邊際效用不同，並於其他替選方 案中均為 0。本研究所選取的方案特定變數主要包括家戶社經特性與住宅特 性，家戶自行車持有水準可能會受到家戶本身之社經特性影響外，亦可能會 受到家戶住宅特性所影響，其中家戶住宅特性包括了住處至大眾運輸場站之 距離、住處生活機能以及住家附近之相關設施之差異情況，這些因素都會使 得各家戶自行車持有數有顯著的影響，以下將先針對模式構建預期考慮之重 要影響變數的符號及合理性進行說明。

(1)家戶總人口數

此變數可反映出家戶的旅次需求，當家戶人口數越多時旅次需求也越高，

但在家戶所得預算的限制下，家戶持有汽、機車之數量有一定的範圍內，

故本研究推論此變數對於家戶持有自行車數量具有正向的關係。

(2)家戶中工作人口數

此變數為家戶目前之工作人口數，當家戶工作人口數越多時，家戶之旅次 需求量亦會增加，且在家戶每月總所得之限制下，所需之交通工具容易增 加，故可能會影響家戶自行車持有選擇。

(3)家戶中未滿 18 歲之人口

依據 Rietveld(2004)研究中以迴歸分析找出各影響變數與自行車使用率的 關係，分析結果提出年輕人的比例以及學校數量與使用率成正相關的現 象。且未達考駕照之法定年齡，故通常以家人接送或是使用其他運具如大 眾運輸或是自行車，因此本研究預期此變數與家戶自行車持有數具有正相

關之影響。

(4)家戶中 65 歲以上之人口

當家戶中 65 歲以上之人口越多，可能會增家家戶整體之旅運需求，且大 多數家戶中 65 歲以上之人口可能無固定收入，加上敏銳靈活度可能會隨 著年齡增加而反應變慢，故較有可能以大眾運輸或是自行車完成短程旅 次，故本研究預期家戶 65 歲以上之人口對於自行車持有之效用函數可能 為正向或負向之影響。

(5)家戶持有車輛數

家戶汽、機車之持有數方面，考量到家庭工作者平日可能以汽、機車作為 主要運具，但在日常生活中短距離之旅次亦有可能使用自行車；但也有可 能主要使用汽、機車作為運具而不需持有自行車。故本研究推論此變數與 自行車持有效用函數有可能為正相關或是負相關。

(6)家戶平均每周使用汽、機車/大眾運輸之頻率

自行車之使用亦會受到其他運具之影響，故也有可能與汽、機車之使用頻 率有關，此變數與自行車持有效用函數有可能為正或負之影響。而台北市 具有較完善之大眾運輸服務，但大眾運輸場站至住家或目的地亦有可能有 一定之距離，故可能會使用自行車轉乘大眾運輸之族群，本研究預期此變 數具與自行車持有效用函數有正相關之影響。

(7)住家步行至大眾運輸場站的距離

楊淯筑(2011)探討自行車轉乘因素研究提出有近八成五的受訪者願意使用 自行車轉乘之距離約為 1600 公尺。當住家距離大眾運輸場站稍有一段距 離時，亦有可能導致受訪者願意使用自行車轉乘，本研究預期此變數對於 自行車持有效用函數可能為正或負向影響。

(8)住家附近具有捷運站

劉皓寧(2002)以住宅類型之捷運站進行自行車轉乘捷運使用需求之探 討，研究中提出未來要推廣自行車應由捷運系統穩定且數量龐大、路線單 純、明確的條件下發展自行車，且土地使用規畫也是影響自行車發展之關 鍵因素。因大部分捷運站附近都有規畫自行車停車位，故本研究預期住家 附近具有捷運場站與自行車持有效用函數為正相關。

(9)住家方圓 1km 之內擁有之相關設施

Hopkinson(1996)研究結果指出自行車騎士在選擇路徑時安全價值遠大於 時間價值，由此可知安全且便利的自行車環境是主要影響民眾使用自行車 的因素。許多研究都指出建成環境之差異亦會導致使用運具之異同，故本 研究推論當住家 1km 擁有自行車道、公園綠地、大眾運輸場站以及河濱 公園等相關設施時，家戶越有可能持有較多自行車，故本研究預期相關設 施與自行車持有函數為正相關。

以下針對上述解釋變數之定義與說明進行彙整，如表 5.3 所示。

表 5.3 自行車持有模式變數說明

5.1.4 家戶自行車持有多項羅吉特模式

本小節先進行家戶自行車持有多項羅吉特模式之校估，經過上述問卷調查分 析家戶自行車持有情況，為分析探討自行車零持有、持有以及持有多輛自行車之 家戶差異，此模式最終利用以進行分析之自行車持有數選擇方案為下列所示：

方案一：零持有；

方案二：持有 1 輛；

方案三：持有 2 輛以上；

本研究於自行車持有模式部分以方案 2 家戶持有 1 輛自行車為基準方案進行 模式校估，並利用多項羅吉特模式建構自行車持有數量之選擇行為模式，並分析 其選擇行為探討自行車持有之差異。首先將各方案依據本研究問卷第一部分之家 戶社會經濟特性以及第二部分家戶住宅特性各解釋變數進行個別檢定，以篩選出 本研究欲討論之解釋變數。為尋求一最佳多項羅吉特基本模式，本研究將以第一 階段個別檢定篩選出之重要解釋變數為基礎逐步將持有數替選方案之效用函數 置入不同變數組合，反覆校估模式，在所得各組校估結果，根據估計參數之符號、

顯著性、對數概似函數值與概似比指標，選擇最佳多項羅吉特模式，探討家戶自 行車持有之差異，圖 5.3 為家戶自行車持有之多項羅吉特模式架構圖。

顯著性、對數概似函數值與概似比指標，選擇最佳多項羅吉特模式，探討家戶自 行車持有之差異，圖 5.3 為家戶自行車持有之多項羅吉特模式架構圖。