第五章 模式構建與校估
5.1 變數說明
個體選擇模式中，各替選方案之效用函數由各種屬性變數組成，變數之種類 可分為以下四種：
1. 方案特定常數（Alternative Specific Constants）：此常數項目的在於吸收其他變 數無法完全表達出來之方案差異。應用上若使用者選擇某種運具，則對該運具 之常數項設定值為1，其餘替選運具為 0，但若有 n 種運具可選擇，則至多僅 能指定n-1 個方案特定常數。
2. 共生變數（Generic Variable）：共生變數存在於所有替選方案效用函數中，且 在不同方案之參數值皆一致，其假設此變數在不同方案之邊際效用完全相同。
3. 方案特定變數（Alternative Specific Variable）：方案特定變數僅存在於某特定之 替選方案效用函數中，且在不同方案之參數值不一致，其假設此變數在不同方 案之邊際效用有所不同。
4. 社經特定變數：由於同一使用者在不同運具替選方案下之社經特性均相同，若 將社經變數指定為共生變數，則無法顯示社經變數對於運具選擇差異之影響，
因此應將其指定為方案特定變數。
本研究考慮運具服務水準（旅行時間、旅行成本）及使用者社經特性兩類變 數，變數說明如下：
1. 旅行時間：旅行時間為車內旅行時間與車外旅行時間之總和，車內旅行時間為 受訪者使用或搭乘運具時所花費的旅行時間，並包含受訪者搜尋停車位置所花 費的時間；車外旅行時間包括受訪者候車時間、轉乘時間及離開運具後步行至 目的地所花費的旅行時間。旅行時間單位為分鐘，設為所有方案的共生變數。
2. 旅行成本：定義為受訪者完成該旅次所需花費之貨幣成本，包含運具使用成 本與停車費用，單位為新台幣元，亦設定為所有方案的共生變數。
3. 使用者社經變數：個人每月所得或零用金（千元）、家戶擁有汽車駕照數（張）
及持有汽機車數量（輛），設定為方案特定變數。
5.2 多項羅吉特模式
本研究多項羅吉特模式之結構如圖5.1 所示。
小汽車 機車 公車 計程車 以步行搭乘捷運 以公車轉搭捷運 以其他運具轉乘捷運
圖5.1 運具選擇之多項羅吉特模式架構圖
為尋求一最適合之多項羅吉特基本模式，本研究將逐步為運具替選方案之效 用函數置入不同變數組合。首先納入方案特定常數與旅行時間、旅行成本之共生 變數，設為模式一，其結果如表5.1 所示。共生變數均為顯著（p＜0.05、| t-value
|＞1.96）且為負號，顯示當旅行時間與旅行成本之值增加時，對使用者產生負效 用，亦即降低使用者選擇該運具之機率，與一般先驗知識相符。而其對數概似函 數（Log-likelihood function）值
LL ( )
βˆ 為-804.4718，對數概似函數值均為負值，愈 接近原點表示該模式解釋能力愈高，相較於等占有率模式LL( )
0 與僅考慮方案特定常數項之市場占有率模式LL
( )
c ，LL ( )
βˆ 皆更接近原點，表示模式同時納入方案特表5.2 多項羅吉特模式（二）校估結果
解釋變數 參數值 t-value 市場占有率模式之對數概似函數值LL
( )
c -903.6970收斂之對數概似函數值
LL ( )
βˆ -714.5854概似比指標ρ2 0.3423
模式三為剔除模式二基本統計不顯著之方案特定變數後，重新進行校估之多 項羅吉特模式，結果如表5.3 所示，共生變數（旅行時間、旅行成本）與小汽車 及計程車之方案特定變數（個人每月所得）參數校估結果顯著且正負號與一般先 驗知識相符，
LL ( )
βˆ 與ρ2值表現與模式二接近，且對數概似統計量χ2為720.6124，通過 α 等於 5%之卡方檢定（如式 5-1），具有相當程度之解釋能力，係 最佳多項羅吉特模式。本研究後續將以最佳多項羅吉特模式校估結果為基準，建 構巢式羅吉特模式。
( ) ( )
[
0 ˆ]
720.6124( )
10 18.30702 02.05
2 =− − β = >χ =
χ LL LL (5-1)
表5.3 多項羅吉特模式（三）校估結果
圖5.2.1 NL1 模式架構圖
圖5.2.2 NL2 模式架構圖
圖5.2.3 NL3 模式架構圖
圖5.2.4 NL4 模式架構圖
圖5.2.5 NL5 模式架構圖
圖5.2.6 NL6 模式架構圖
圖5.2.7 NL7 模式架構圖
圖5.2.8 NL8 模式架構圖
圖5.2.9 NL9 模式架構圖
圖5.2.10 NL10 模式架構圖
模式校估結果，NL2、NL3、NL4、NL5 及 NL10，包容值（Logsum）大於 1 予以剔除，其餘模式包容值雖小於1，但 t-value 檢定結果與 1 沒有顯著差異。本 研究進一步分析NL1 至 NL10 包容值表現，發現兩巢以上之巢式結構，部份存在 小於0 且顯著不為 1 之包容值，如 NL9 之公車與步行搭乘捷運同巢，包容值 0.5997
（t-value 2.362），NL6 與 NL7 之大眾運具同巢，包容值（t-value）分別為 0.6720
（2.591）與 0.6748（2.571）。排除包容值大於1 或與 1 無顯著差異之巢式結構後，
本研究新建公車與步行搭乘捷運同巢之NL11 與大眾運具同巢之 NL12（如圖 5.3），再次進行模式參數校估，並與前一節所得之最佳多項羅吉特模式進行比較，
模式校估結果列於表5.4。
圖5.3.1 NL11 模式架構圖
圖5.3.2 NL12 模式架構圖
表5.4 巢式羅吉特模式之校估結果
LL
-726.2218 -725.1278 -724.5923 概似比指標ρ2 0.3316 0.3326 0.3331NL12 推導所得之各運具使用比例為：小汽車 17.80%、機車 18.75%、公車 19.56%、計程車 1.12%、步行搭乘捷運 37.79%、以其他運具轉搭捷運 2.64%、及 以公車轉乘捷運者2.34%，如表 5.5 所示。