第二章 文獻回顧
第四節 小結
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第四節 小結
本章透過國內外文獻的蒐集與整理得知，由於全球暖化以及氣候變遷的威脅，
都市規劃已成為落實永續發展與節能減碳的重要手段。
能源消耗與交通運輸、產業發展、家戶行為之溫室氣體排放密切相關。在能 源使用類型上，石化燃料為目前全世界普遍使用之能源，而與此最有直接關係又 屬交通運輸，因此過去討論都市發展與能源消耗之間的影響，大多關注於交通運 輸能源的消耗。過去都市規劃以緊密都市為原則，其希望透過提高密度或增加土 地使用的多樣性，使人類活動限縮在一定建成範圍內，以抑制都市蔓延以及減少 私人運具使用，進而達到節省交通能源的目標。然而從低碳都市理念對於能源消 耗的實際措施來探討，都市發展特性與能源消耗的影響主要可分為交通運輸、產 業發展與家戶行為三方面。因此若單就交通因素來分析都市能源消耗，在分析角 度上較不宏觀，往往會忽略掉其他可能影響的重要因素。
有鑑於此，本文將整合過去研究都市發展與能源消耗文獻中之相關變數，探 討都市發展與交通運輸、產業發展、家戶行為的耗能關係。
此外，由於區域的固定特質而導致能源消耗差異的情況，將以追蹤資料模型 來探討各縣市能源消耗的差異因素為何。並透過時間效果來探討近十年台灣能源 消耗變動趨勢。
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一、追蹤資料模型(Panel Data Model)
7追蹤資料模型結合橫斷面與時間序列資料，其主要優點為提供較多樣本數並
追蹤資料模型可以依據樣本資料特性分為固定效果模型(Fixed Effect Model) 與隨機效果模型(Random Effects Model)。固定效果模型假設母體內差異性大，故 直接以全部母體資料觀察所有橫斷面差異，其差異被包含在截距項，研究只針對 所擁有的資料個體作推論；隨機效果模型則將資料視為取自大母體的隨機樣本，
假設母體內橫斷面差異小，其截距項為隨機變數。此外，模型中若僅考量橫斷面
7 參考 R. Carter Hill、William E. Grffiths、Guay C.Lin，黃智聰、梁儀盈譯，2013，『計量經濟 學』一版，台北:雙葉書廊。
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的區域個別特性，則為一元固定效果模型(One-Way FEM)或一元隨機效果模型 (One-Way REM)，若同時考量區域個別效果及時間效果，則稱為二元固定效果模 型(Two-way FEM)或二元隨機效果模型(Two-way REM)。
固定效果模型及隨機效果模型各有優缺點，前者使用虛擬變數作為估計參數，
將造成自由度降低的問題，然而固定效果模型其優點可透過區域個別效果及時間 效果係數值來觀察不同區域差異對應變數的影響，以及不同時間點對應變數的影 響；相對的，隨機效果模型不會有喪失自由度的問題，但其假設建立在個別效果 與解釋變數無關的情況，無法藉由個別效果了解各區域的差異。
本研究除了欲探討都市發展特性影響能源消耗的因素外，還希望能更進一步 觀察縣市個別差異及時間趨勢與能源消耗的關聯性。因此，本研究依據二元固定 效果模型來設定模型，探討土地使用密集度、土地混合使用程度、交通屬性、產 業屬性、家戶屬性、環境屬性對於能源消耗的影響，最終模型設定如下:
LN(ENERGY)𝑖𝑡 = 𝛼0+ 𝐷𝑖+ 𝛾𝑡+ ∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘,𝑖𝑡
𝑘
𝑘=1
+ 𝜀𝑖𝑡 LN(ENERGY)𝑖𝑡：第𝑖縣市第𝑡年之人均能源消耗取自然對數8 𝑖：台灣改制後 19 個縣市，𝑖 = 1~19
𝑡：年期，𝑡 = 2004~2013 𝛼0：共同截距項
𝐷𝑖：第𝑖縣市之區域固定效果 𝛾𝑡：第𝑡年之時間固定效果 𝛽𝑘：第𝑘項自變數之係數值
𝑋𝑘,𝑖𝑡： 第𝑖縣市第𝑡年第𝑘項影響因素 𝜀𝑖𝑡：誤差項
8 因取對數值可直接衡量變動百分比外，亦可降低變異數不齊一問題，且在本文經測試之後，
發現能源消耗變數取對數之半對數模型實證結果較佳，故本研究使用人均能源消耗取對數之
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1.相關係數矩陣(Correlation Matrix)
檢定自變數間一對一之線性相關，估計方式如下:
γ𝑥𝑦 = ∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑘,𝑖𝑡− 𝑋̅)(𝑌𝑘,𝑖𝑡− 𝑌̅)
√∑𝑛𝑖=1(𝑋𝑘,𝑖𝑡− 𝑋̅)2√∑𝑛𝑖=1(𝑌𝑘,𝑖𝑡− 𝑌̅)2
其中𝑋𝑘,𝑖𝑡與𝑌𝑘,𝑖𝑡為第 i 個縣市在第 t 期所對應之第 k 個自變數，𝑋̅與𝑌̅則為自變數 之平均值，γ𝑥𝑦為兩個自變數之相關係數。
2.變異數膨脹因子(Variance inflation factors；VIF)
其與相關係數矩陣之差別在於，相關係數矩陣僅觀察自變數間彼此一對一線
9 參考 R. Carter Hill、William E. Grffiths、Guay C.Lin，黃智聰、梁儀盈譯，2013，『計量經濟 學』一版，台北:雙葉書廊。
邱皓政，2012，『量化分析與統計分析:SPSS(PASW)資料分析範例解析』五版，台北:五南圖書
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F = (𝑅𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙2 − 𝑅𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑2 )/(𝑛 − 1) (1 − 𝑅𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙2 )/(∑𝑛𝑖=1𝑇𝑖 − 𝑛 − 𝑘)
𝑅𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙2 為使用追蹤資料模型的判定係數；𝑅𝑝𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑2 為使用普通最小平方法的判定係
數；𝑛為縣市數；𝑇𝑖為年別；𝑘為自變數個數。
(三)LM 檢定(Lagrange Multiplier Test )
LM 檢定可以用來判斷資料型態較適合用普通最小平方法或是長期追蹤資 料模型(FEM/REM)，虛無假設為不隨時間改變之截距項為同質變異(𝐻0: 𝜎𝑍2 = 0)。
若檢定結果拒絕虛無假設，則代表資料中存在個別效果，較適合使用長期追蹤資 料模型，反之，則使用普通最小平方法。
其檢定統計量如下:
LM = 𝑛𝑇
2(𝑇 − 1)[∑𝑛𝑖=1(𝑇𝑒̅)𝑖 2
∑𝑛𝑖=1∑𝑇𝑡=1𝑒𝑖𝑡2 − 1]
其中𝑛代表縣市個數，𝑇為年數，𝑒𝑖𝑡2為最小平方殘差值，𝑒̅為縣市 i 最小平方𝑖 殘差之平均值。然而須注意拒絕虛無假設時，無論是固定效果模型或隨機效果模 型，皆會呈現拒絕虛無假設的結果，因此 LM 檢定僅用來判定資料型態能應用於 最小平方法或追蹤資料模型，尚須經過 Hausman 檢定來判定應應用固定效果模 型或隨機效果模型。
(四)Hausman 檢定
對於固定效果模型與隨機效果模型的選擇，必須對殘差與解釋變數間的相關 性進行檢定，當殘差項中存在的個別效果與變數間相關時，採固定效果模型，將 個別效果視為遺漏變數的結果，利用虛擬變數將固定效果視為迴歸模型中不同縣 市各自的截距項，個別效果可捕捉到無法被自變數解釋的差異；若殘差為一個隨 機干擾項與解釋變數不相關，各縣市間存在不同的隨機干擾，則採隨機效果模型。
Hausman 檢定公式如下
w = (𝛽̂ − 𝛽𝐹𝐸 ̂ )[𝑣̂𝛽𝑅𝐸 ̂ − 𝑣̂𝛽𝐹𝐸 ̂ ]𝑅𝐸 −1(𝛽̂ − 𝛽𝐹𝐸 ̂ ) 𝑅𝐸
其中，𝛽̂ 為固定效果模型的估計值，𝛽𝐹𝐸 ̂ 為隨機效果模型的估計值，𝑣̂為共變異𝑅𝐸 數矩陣估計值。
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第二節 變數選取與資料來源說明
本節首先透過文獻回顧的方式，彙整過去相關都市能源消耗研究中所使用的 變數，再以具有代表性、資料可取得、可量化處理等原則篩選，並根據台灣發展 特性將變數適度修正。
一、變數選取
本研究依據過去文獻研究成果，將影響能源消耗的都市發展特性分為土地使 用密度、土地混合使用程度、交通屬性、產業屬性、家戶屬性、環境屬性。若預 期影響方向為正，表示隨著自變數的值越大，能源消耗越多；若預期影響方向為 負，表示隨著自變數的值越大，能源消耗越少。
(一)能源變數
本研究在都市能源消耗主要探討對象為交通運輸、產業發展、家戶行為三方 面的能源消耗情形，故分別以平均每人年耗油量、平均每廠商年耗電量、平均每 家戶年耗電量進行分析，此外亦將三者以熱值單位合併為平均每人每年能源消耗，
以下分別說明之:
1.平均每人年油耗量(林彥光，2006；卓宥瑄，2012)
根據交通部交通統計資料，交通運輸能源消耗主要來自對於石油產品以及電 力、天然氣的需求，其中又以石油產品為最大宗，而能源統計資料大多以全國總 消耗為主，而缺乏縣市別資料。故本研究僅以各縣市加油站全年汽柴油總銷售量 用以代表交通耗能。平均每人燃油消耗用以衡量每人在交通運輸行為所消耗的能 源。其值越大，代表交通能源消耗越多。
平均每人年油耗量 = 全年總汽柴油銷售量
居住人口數 (單位： 公秉 人⁄ ) 2.平均每廠商年耗電量(Steemers,2003；Morikawa,2011；王國權，2003)
根據經濟部能源局工業及商業部門的能源平衡表可發現，產業所使用的能源 種類十分多元，但以電力消耗為最大宗。受限於資料取得，能源統計資料多以全 國總消耗為主，故僅以都市及區域發展統計彙編中的電力資料代表產業耗能。平 均每產業年耗電量用以衡量每家廠商在生產行為所消耗的能源，主要以電力消耗 為代表。其值越大，代表產業能源消耗越多。
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平均每廠商耗電量 = 全年產業用電銷售量
工商業登記家數 (單位： 度 家⁄ ) 3.平均每家戶耗電量(郭柏巖等人，2004；Ewing,2008；Wilson,2012)
根據家庭收支調查的家庭費用得知，家戶在居住時所消耗的能源主要有電力、
天然氣，其中電力為主要能源使用項目，故以家戶電力使用代表家戶耗能情況。
平均家戶電力消耗用以衡量家戶在居住行為的能源消耗。其值越大，代表住宅能 源消耗越多。
平均家戶年耗電量 = 全年住宅用電銷售量
總家戶數 (單位： 度 戶⁄ ) 4.平均每人年能源消耗(林彥光，2006)
平均每人年能源消耗系將都市總能源消耗，包含交通、產業、家戶所耗費的 汽柴油以及電力進行加總10，為了能加總各項能源的消耗單位，並將能源消費量 全換算成熱值單位兆焦耳。平均每人能源消耗用以衡量都市活動人均能源消耗。
其值越大，代表人均能源消耗越多。
平均每人年能源消耗 = 全年能源總消耗量
居住人口數 (單位： 兆焦耳 人⁄ ) (二)土地使用密集度
1.人口密度(楊恩捷，2006；卓宥瑄，2012；Ewing,2008；Ko,2013)
人口密度最普遍用來衡量緊密都市特性，用以衡量地區人口活動分布的密集 程度。其值越大，代表人口活動程度越高。人口密度高的地區，通常會提供較密 集的都市設施，也常會吸引較多樣的活動，所以人口密度的提升可能會增加建成 環境設計在各項設施的提供，因緊密都市理論認為，緊密都市能夠縮短旅次距離，
減少能源基礎建設與運輸，故預期對能源的影響為負向，此外，Steemer(2003)指 出，越緊密發展的都市所消耗的能源，遠較分散式發展的都市少，尤其是在交通 部門耗能最為明顯。
10 由於電力消費的單位為度，汽柴油銷售量單位為公秉，因此將兩者單位皆轉換成同是能量單
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(四)交通屬性
1.人均道路面積(Boarnet and Crane,2001；Norman et al.,2006)
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
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