第四章 實證分析
第二節 追蹤資料模型實證結果
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第二節 追蹤資料模型實證結果
本文以全國 19 個縣市的能源消耗為依變數，並以人口密度、建築密度、住 業均衡、人均零售服務樓地板面積、熵值、人均道路面積、搭乘交通設施費用、
工商業樓地板面積、製造業員工人數、年經常性所得、汽車擁有率、人均居住面 積、冷氣機擁有率、人均公園綠地為自變數。除此之外，為了解各縣市的能源消 耗差異因素以及時間趨勢因素，以二元固定效果模型分析，再者，再將總能源消 耗區分為交通、產業、家戶的能源消耗，以更深入了解變數對於能源消耗的影響。
一、以人均總能源消耗為依變數的二元固定效果模型
根據表(4-6)所顯示的估計結果，自變數之人口密度、住業均衡、熵值、搭乘 交通設施費用、製造業員工人數、汽車擁有率均達 1%顯著水準；人均零售服務 樓地板面積、冷暖氣機擁有率達 5%顯著水準；人均居住面積達 10%顯著水準；
建築密度、人均道路面積、工商業樓地板面積、年經常性所得不顯著。
人口密度、住業均衡、人均零售服務樓地板面積、熵值、搭乘交通設施費用 對人均能源消耗呈負向影響；製造業員工人數、汽車擁有率、人均居住面積、冷 暖氣機擁有率對人均能源消耗呈正向影響。
透過 LM 檢定，表示於 1%顯著水準下拒絕截距項相等且為同質變異之虛無 假設，應採取追蹤資料模型；另依 Hausman 檢定結果顯示在 1%顯著水準下，個 別效果與解釋變數相關，應採固定效果模型。最後，判斷是否應加入時間效果，
F 檢定與概似比檢定14(Likelihood Ratio Test)結果顯示在 1%的顯著水準下，加入 時間效果之二元固定效果模型較佳。
14 概似比(Likelihood Ratio Test)用以判斷模型是否得加入時間效果變數，其虛無假設為無時間效
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R-square/Adj R-square 0.97545/0.9507 F 檢定(prob) F(28,148)=202.292(0.0000) LM 檢定(prob) 227.55(0.0000) Hausman 檢定(porb) 119.88(0.0000)
樣本數 190
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F 檢定與概似比檢定(Likelihood Ratio Test)結果顯示在 1%的顯著水準下，加入時 間效果之二元固定效果模型較佳。 R-square/Adj R-square 0.9441/0.9414
F 檢定(prob) F(28,153)=81.56(0.0000) LM 檢定(prob) 233.04(0.0000) Hausman 檢定(prob) 196.45(0.0000)
樣本數 190
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(一)土地使用密集程度
人口密度與建築密度皆對於人均交通能源有顯著負向影響，顯示緊密都市理 論認為人口與建物密集發展除了能提升土地使用效率，亦能減少旅次距離或旅次 發生以及運具選擇的改變，以步行、搭乘大眾運輸的意願提高，進而減少交通耗 能(游信一，2014)。但須注意的是，高密度的人口或建築型態並不一定減少交通 耗能，亦須提供良好的大眾運輸系統，方能促使運具選擇從汽車轉為大眾運輸使 用(Eidlin,2005)。除此之外，亦有研究加入了擁擠成本的概念來探討交通耗能，而 得出高密度會促使行車速度下降、旅次時間增長，反而增加交通耗能(王琪斐，
2011)。此外，楊恩捷(2006)從交通運輸管理的角度出發，研究發現高密度會增加 旅次發生、減少私人運具使用，故對於交通耗能影響並不能確定，由此也可得知，
人口密度僅能粗略估計緊密程度對交通耗能的影響，若再考量密度對於其他因素 的間接交通耗能影響，其結果可能會有所不同。
(二)土地混合使用程度 1.住業均衡
住業均衡對人均交通能源消耗有顯著負向影響。代表居住與就業能夠在一定 範圍滿足時，能減少通勤旅次發生及距離，能夠有效減少能源消耗。
2.每及業人口擁有零售服務業樓地板面積
每及業人口擁有零售服務業樓地板面積對人均交通能源消耗有顯著負向影 響。代表零售及服務業的服務能夠滿足及業人口在休息時間的活動需求而降低交 通旅次行為。固然適當的零售服務業能夠滿足當地及業人口需求能降低交通旅次，
但蕭博正(2003)有不同的研究發現，其認為國內土地混合使用特質亦吸引到其他 休閒、購物人潮，故須思考零售服務業的混合種類及強度，以避免吸引其他旅次 行為，反而增加能源消耗。
3.熵值
熵值對於人均交通能源消耗呈現顯著負向影響，故土地混合使用強度在實現 緊密化過程，能顯著降低私人運具使用比例、提高大眾運輸或共乘方式通勤，降 低汽車對於道路負荷，Cervero(2010)因此提出土地混合使用與交通運輸層面的相 互輔助策略，以減少交通能源消耗。
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(三)交通屬性 1.人均道路面積
人均道路面積對於人均交通能源消耗為顯著正向影響，代表都市發展過程中，
為了都市擴張需求，道路的提供會增加運輸的可及性，對於汽車而言，有助於增 加其便利性而助長其使用。然而，道路增加亦代表路口數量多以及交通壅塞情況 較可能發生，交通擁擠成本提高，反而增加能源消耗(王琪斐，2011)。
2.搭乘交通設施費用
搭乘交通設施費用對於人均交通能源消耗為顯著負向影響。本研究以搭乘交 通設施費用作為使用大眾運輸的強度，故由此推論當搭乘交通設施費用越多時，
代表大眾運輸使用程度高，其人均交通能源消耗能夠減少。Steemer(2003)亦指出，
與大眾運輸相比，私人運具的平均能源消耗為火車的兩倍、公車的四倍以上，可 得知大眾運輸的提供有助於減少交通耗能。
(四)家戶屬性 1.汽車擁有率
汽車擁有率對於人均交通能源消耗呈現顯著正向影響，且透過標準化係數可 得知，汽車擁有率為影響交通耗能最主要的因素。顯示汽車使用、燃油效率對於 交通能源消耗佔重要因素(Newman,；Kenworthy, 2006)。
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果模型。最後，判斷是否應加入時間效果，F 檢定與概似比檢定(Likelihood Ratio Test)結果顯示在 1%的顯著水準下，加入時間效果之二元固定效果模型較佳。 R-square/Adj R-square 0.9638/0.9420F 檢定(prob) F(28,157)=504.948(0.0000) LM 檢定(prob) 804.07(0.0000) Hausman 檢定(prob) 28.05 (0.0000)
樣本數 190
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2.建築密度
建築密度對於產業能源消耗呈顯著正向影響，代表工商服務業行為活動越密 集，產業耗能越多。
(四)產業屬性
1.工商業樓地板面積
工商業樓地板面積對產業能源呈現顯著正向影響，顯示工商業樓地板面積越 多，代表工商業活動越強，且使用較多照明、空調、機電設備，將消耗更多能源。
2.製造業員工人數
製造業員工人數對於產業能源消耗呈現顯著正向影響。本研究使用製造業員 工人數衡量工業部門的耗能情形，由於製造業為工業部門中耗電最多的行業，且 透過標準化係數結果亦證實製造業員工人數為影響產業能源相對重要的因素，當 製造業員工人數越多，產業能源消耗越多(張翊峰等人，2011)。
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四、以每家戶能源消耗為依變數的二元固定效果模型
表(4-9)為以每家戶能源消耗作為依變數的模型估計結果。透過 LM 檢定結果 顯示，在 1%的顯著水準下拒絕截距項相等且為同質變異之虛無假設，顯示應使 用追蹤資料模型。進一步以 Hausman 檢定結果顯示在 1%的顯著水準下，解釋變 數與殘差項存在相關性，應採固定效果模型較為配適。最後，判斷是否應加入時 間效果，F 檢定與概似比檢定(Likelihood Ratio Test)結果顯示在 1%的顯著水準下，
加入時間效果之二元固定效果模型較佳。
表 4-9 每家戶能源消耗模型估計結果
解釋變數 係數值 t 統計量 標準化係數值 人口密度 0.0023*** 2.39 0.0350 建築密度 -0.5214*** -7.26 -0.1793 熵值(Entropy) -0.1279 0.44 -0.0076 年經常性所得 0.0001* 1.67 0.0173 人均居住面積 0.0039* 1.85 0.0063 冷氣機擁有率 0.0009** 2.09 0.0249 人均公園綠地 -0.0047*** -2.46 -0.0084
截距項 8.9446*** 51.86 R-square/Adj R-square 0.9011/0.8794
F 檢定(prob) F(28,155)=24.282(0.000) LM 檢定(prob) 227.28(0.000) Hausman 檢定(prob) 49.32(0.000)
樣本數 190
註: ***、**、*分別代表在 1%、5%、與 10%顯著水準下，該係數顯著異於零。
觀察各解釋變數，人口密度、建築密度、人均公園綠地之係數值皆達 1%的 顯著水準，冷暖氣機擁有率達 5%的顯著水準，年經常性所得、人均居住面積則 達 10%的顯著水準。另可發現建築密度、人均公園綠地對家戶能源消耗有負向影 響，人口密度、年經常性所得、人均居住面積、冷暖氣機擁有率對家戶能源消耗 有正向影響。以下就各變數的影響作進一步的討論與說明：
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(一)土地使用密集程度 1.人口密度
人口密度對於家戶耗能呈顯著正向影響，可見得高密度的都市發展特性不 見得會達成節能目標，原因在於人口密度高的地區，通常綠地水體與開放空間 皆較少，都市熱島效應產生，影響都市氣候而增加空調使用，故會增加耗能。
林彥光(2006)亦指出若密度過高於一定門檻值的地區，反而增加了家戶耗能。
除此之外，以標準化係數而言，人口密度為影響家戶能源消耗的最主要因素。
2.建築密度
建築密度對於家戶能源消耗為顯著負向關係，代表建築型態較為緊密的地 區，能夠共享機電設施以及電力供應機組，故平均家戶耗能較少(Ko,2013)。但 須注意有不同的實證結果發現，都市建築密度與家戶耗能呈現非線性關係，當 建築過高或過於密集，反而導致耗能增加(卓宥瑄，2012；胡崴智，2013)，此 外，受到不同研究空間尺度的研究成果亦有差別。
(二)家戶屬性 1.平均每戶年所得
平均每戶年所得對家戶能源消耗呈現顯著正向影響，顯示家戶在能源消耗方 面，增添家電設備以及對於生活水準的要求，對電力的依賴性較高。故平均每戶 年所得對於能源消耗為正向影響(梁子珉，2014)。
2.人均居住面積
人均居住面積對於家戶能源消耗呈顯著正向影響，表示居住面積與家戶能源 消耗相關，當居住面積越大時，需要更多家電設備的電力使用，Ko(2013)亦證實 住宅型態與住宅面積相關，位於郊區的獨棟住宅耗電通常大於市區多戶住宅。另 以標準化係數得知，對於家戶能源消耗的影響程度，其較人口密度、建築密度、
冷氣機擁有率的影響小。
3.冷暖氣機擁有率
冷暖氣機擁有率對家戶能源消耗呈現顯著正向影響。表示冷暖氣機擁有率越 高，將導致家戶消耗更多能源。郭柏巖等人(2004)其研究結果亦顯示在全年耗電
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結構方面，以家電設備的耗電量占全戶耗電的 50.7%為最高，而其中冷暖氣機為 最主要的耗能家電設備；同時老舊效率差的家電設備也是導致住宅耗電偏高之一。
結構方面，以家電設備的耗電量占全戶耗電的 50.7%為最高，而其中冷暖氣機為 最主要的耗能家電設備；同時老舊效率差的家電設備也是導致住宅耗電偏高之一。