計次收費階段

本模式係依第二階段問卷調查計次收費階段的資料所建立，在經過許多不 同函數型式的嘗試後，選出六個較適當的模式加以說明分析，各模式的參數校 估結果列於表5.3。

(1)模式一

本模式僅放入購買OBU 方案特定常數、安全性、通過收費站可節省時間、

購置費用、產品保固年限四個共生變數。模式中的安全性、通過收費站可節省 時間、產品保固年限等變數之參數值符號均為正，表示安全性愈高、通過收費 站可節省時間愈多或產品保固年限愈長，其正效用愈大，則用路人選擇該方案 的機率也愈高。而購置費用變數參數值為負，表示購置費用愈高，則用路人愈 不會購買OBU。本模式各解釋變數之係數值在 5%水準下，各解釋變數均顯著。

此時模式之ρ =0.3049，² ρ =0.3037，顯示本模式之解釋能力尚佳。 _c²

(2)模式二

本模式除四個共生變數之外，再加入使用高速公路頻率此一旅次特性變 數，發現其參數值符號為正，顯著性也高，表示用路人使用高速公路頻率愈高，

則選擇購買 OBU 的機率也愈高。此時模式的ρ 和² ρ 分別提高至 0.3140 和_c² 0.3128。而各解釋變數之係數值在 5%水準下，均呈現顯著。

(3)模式三

由於每月平均所得亦會影響用路人選擇行為，因此模式三亦將每月平均所 得變數放入，經校估後發現其參數值為正，在5%之顯著水準下，顯著異於零。

顯示所得愈高之用路人，購買OBU 之機率愈高。此時模式的ρ 和² ρ 分別提高_c²

至0.3171 和 0.3159，顯示本模式之解釋能力尚佳。而各解釋變數之係數值在 5%

之水準下均顯著。

(4)模式四

本模式加入教育程度此一社經變數。經校估後發現無論高教育程度或中教 育程度變數之參數值符號均為負。在5%之顯著水準下，高教育程度變數顯著異 於零，但中教育程度變數與零無顯著差異。顯示教育程度愈高者，愈不會購買 OBU，可能原因為教育程度愈高者，愈重視個人資料之安全性。此時模式的ρ² 和ρ 分別提高至 0.3244 和 0.3232，顯示本模式之解釋能力頗佳。而各解釋變_c² 數之係數值在5%之水準下，除中教育程度變數不顯著外，其餘變數均呈現顯著。

(5)模式五

本模式加入年齡變數，惟其係數值在5%水準下不顯著。此時模式之ρ 和² ρ_c² 分別僅提高0.3252 和 0.3240，顯示加入年齡變數後對提升模式之解釋能力影響 相當有限。而各解釋變數之係數值在5%水準下，除產品保固年限、中教育程度、

年齡變數不顯著外，其餘變數均顯著。

(6)模式六

本模式加入性別變數，經模式校估後發現在5%水準下，產品保固年限、中 教育程度、年齡、性別變數不顯著，其餘變數均顯著。此時模式的ρ 和² ρ 分別_c² 僅提高0.3260 和 0.3248，顯示加入性別變數後對提升模式之解釋能力影響不大。

另外本研究亦曾嘗試將「購置費用」和「產品可使用年限」合併成「購置 費用／產品可使用年限」變數，經校估後發現模式之解釋能力均比「購置費用」

和「產品可使用年限」為低，故不加以探討。

羅吉特模式之解釋能力是否良好常以概似比指標為依據。由表 5.3 可知各 模式之配適度皆表現不錯。此外，透過概似比檢定，結果顯示：模式二可以顯 著拒絕模式一（概似比統計量= −2^⎡⎣LL(β^ˆ_R)−LL(β^ˆ_U)^⎤⎦=15.79>χ_0.05(1)² =3.84）；模式 三 可 以 顯 著 拒 絕 模 式 二 （ 概 似 比 統 計 量

2 0.05(1)

ˆ ˆ

2^⎡LL(β_R) LL(β_U)^⎤ 5.32 χ 3.84

= − ⎣ − ⎦= > = ）；模式四可以顯著拒絕模式三（概似 比統計量= −2^⎡⎣LL(β^ˆ_R)−LL(β^ˆ_U)^⎤⎦=12.61>χ_0.05(2)² =5.99）；但模式五不能顯著拒絕模 式四（概似比統計量= −2^⎡⎣LL(β^ˆ_R)−LL(β^ˆ_U)^⎤⎦=1.40<χ_0.05(1)² =3.84）；模式六不能顯 著拒絕模式五（概似比統計量= −2^⎡⎣LL(β^ˆ_R)−LL(β^ˆ_U)^⎤⎦=1.40<χ_0.05(1)² =3.84）。

因此，由計次收費階段之模式參數校估結果可得知模式五與模式六的ρ 和²

2

ρ 最高，但透過概似比檢定發現模式五和模式六在 5%顯著水準下，與模式四c

無顯著差異。故本研究在計次收費階段選用模式四做為後續分析與應用之模式。

表5.3 計次收費階段之模式參數校估結果

LL(0) -865.0477 -865.0477 -865.0477 -865.0477 -865.0477 -865.0477

LL c( ) -863.5070 -863.5070 -863.5070 -863.5070 -863.5070 -863.5070

β

LL( ) -601.2891 -593.3941 -590.7330 -584.4272 -583.7256 -583.0255

ρ2 0.3049 0.3140 0.3171 0.3244 0.3252 0.3260