2SLS 估計結果

IV1 或 IV2，在不同模型設定下，其 F 值皆高於 Staiger and Stock（1997）所建議 的 10，顯示本研究所使用之 IV 皆不為弱工具變數。此外，由前述式（3）與式

加入固定效果後，由欄（2）、（3）、（5）、（6）、（8）、（9）可知，日高溫於 20 度 過往文獻所述結果相同（Basagaña et al.，2015；Bergel-Hayat et al.，2013；Lio et al.，2019；Wu et al.，2018；Yannis and Karlaftis，2011）。此外，雖事故數量與日 高溫呈正向關係，然可由各區間之係數發現其影響程度並非一昧增加，意即 20 響，且Sager（2019）與 Wan et al.（2020）之研究結果亦表明空氣汙染物濃度愈 高，事故數量也會隨之增加。綜言之，本研究所得之負顯著相關結果，與 Sager

（2019）及 Wan et al.（2020）所得結果恰巧相反。

針對上述𝑃𝑀_2.5係數相關結果之歧異，本研究推測其可能原因或為較高之口 罩配戴率。衛生福利部（2017）提及一般手術用口罩對於𝑃𝑀_2.5約有70 至 80%之 過濾及吸附效果，而勞動部勞動及職業安全衛生研究所（2016）亦表示一般醫用

口罩能阻擋約 90%的𝑃𝑀_2.5。臺灣截至目前並無針對配戴口罩習慣之正式統計數

𝑃𝑀_2.5濃度與事故數量之間的關係，可能仍與Sager（2019）及 Wan et al.（2020）

同呈正向關係，然因存在是否配戴口罩等與駕駛人相關之因素，而使𝑃𝑀_2.5對事 stwrite/Detail/47394.aspx#.YEZUT50zZPY（瀏覽日期：2021 年 3 月 3 日）

37該網路調查為健康大賞調查，亦因無法取得問卷內容遂僅據相關報導予以陳述，https://news.ca mpaign.yahoo.com.tw/lung-health/arti.php?id=8732e9bf-3e40-3036-b8d6-6c173b709265（瀏覽日期：

2021 年 3 月 3 日）

38此處所述基礎認知係指「空氣汙染對人體健康具有負面影響」，然是否深入了解其具體影響則 不屬此處定義範圍。

呈負顯著相關，而平方項係數則呈正顯著相關，然因平方項係數僅1.57 × 10⁻⁷， 故於絕大多數降雨情況下，事故數量與降雨量之間係存在負關聯性，此結果與 Bergel-Hayat et al.（2013）及 Karlaftis and Yannis（2011）之研究結果相同。儘管 大量研究咸認降雨量與事故數量之間為正關聯性（Black and Villarini，2019；Malin et al.，2019；Omranian，2018），然本研究認為此負向關聯性與臺灣道路結構有 關，蓋因臺灣市區道路（包括大道、路、街、巷、弄等）密集，故駕駛人於雨天 時可能會提高警戒，以避免因路面濕滑、視線不清等因素而導致發生交通事故。

至於風速估計結果的部分，僅與其一次項呈負顯著相關，與Zhao et al.（2018）

及Gao et al.（2016）所得結論一致；本研究認為當風速提高時，駕駛人基於安全 考量，通常會採取降低車速或停於路邊等待風速降低等方式，因而降低交通事故 發生機率。

表5 事故數量之 2SLS 迴歸結果

不使用 IV IV1 IV2

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五

日高溫(<20) 0.0069 0.0008 0.0004 0.0039 0.0016 0.0006 0.0147* 0.0015 0.0007 (0.0090) (0.0018) (0.0019) (0.0091) (0.0018) (0.0020) (0.0075) (0.0018) (0.0020) 日高溫(20-25) -0.0097** 0.0042*** 0.0039*** -0.0133*** 0.0061*** 0.0058*** -0.0002 0.0060*** 0.0067***

(0.0045) (0.0015) (0.0015) (0.0050) (0.0016) (0.0016) (0.0047) (0.0017) (0.0017) 日高溫(25-30) -0.0044 0.0082*** 0.0060*** 0.0020 0.0085*** 0.0056*** -0.0210* 0.0085*** 0.0055***

(0.0058) (0.0013) (0.0014) (0.0104) (0.0014) (0.0014) (0.0114) (0.0013) (0.0015) 日高溫(>=30) 0.0323*** 0.0211*** 0.0134*** 0.0393*** 0.0218*** 0.0123*** 0.0140 0.0218*** 0.0118***

(0.0086) (0.0022) (0.0019) (0.0102) (0.0022) (0.0020) (0.0103) (0.0022) (0.0020) 𝑃𝑀_2.5 0.0016 -0.0005*** -0.0010*** 0.0061 -0.0022*** -0.0032*** -0.0102* -0.0021*** -0.0043***

(0.0014) (0.0001) (0.0001) (0.0051) (0.0005) (0.0006) (0.0059) (0.0006) (0.0009)

雨量 -0.0006*** -0.0006*** -0.0006***

(0.0002) (0.0002) (0.0002)

雨量(平方) 0.0000*** 0.0000*** 0.0000***

(0.0000) (0.0000) (0.0000)

風速 -0.0028 -0.0129*** -0.0178***

(0.0030) (0.0041) (0.0055)

風速(平方) -0.0003 0.0002 0.0004

(0.0002) (0.0002) (0.0003)

不使用 IV IV1 IV2

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五

相對濕度 0.0094 0.2007 0.2940

(0.2639) (0.2802) (0.2917)

相對濕度(平方) -0.1451 -0.3224* -0.4088**

(0.1797) (0.1924) (0.2025)

地區固定效果 Y Y Y Y Y Y

時間固定效果 Y Y Y Y Y Y

其他氣象變數 Y Y Y

樣本數 671951 671951 670629 671951 671951 670629 671951 671951 670629 資料來源：本研究估計。

註：***、**、*分別代表顯著水準 1%、5%、10%。第一行至第三行即為表 2 中模型三至模型五的結果。各迴歸係數下方括號內數字 為該係數之標準差。

二、交通事故牽涉車輛數量

之增加幅度。上述現象亦隱含牽涉車輛數量之增加，其因不僅來自於事故數量增 加所致牽涉數量增加，尚可能來自於單一交通事故中牽涉車輛數量的增加。

表6 牽涉車輛數量之 2SLS 迴歸結果

不使用 IV IV1 IV2

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五 模型三 模型四 模型五

日高溫(<20) 0.0102 0.0025 0.0019 0.0065 0.0034 0.0021 0.0204** 0.0033 0.0022 (0.0116) (0.0021) (0.0023) (0.0118) (0.0022) (0.0024) (0.0097) (0.0022) (0.0025) 日高溫(20-25) -0.0126** 0.0066*** 0.0062*** -0.0172*** 0.0088*** 0.0084*** -0.0001 0.0087*** 0.0096***

(0.0058) (0.0019) (0.0018) (0.0064) (0.0021) (0.0020) (0.0060) (0.0021) (0.0021) 日高溫(25-30) -0.0058 0.0111*** 0.0079*** 0.0022 0.0116*** 0.0075*** -0.0278** 0.0115*** 0.0073***

(0.0072) (0.0017) (0.0017) (0.0131) (0.0017) (0.0018) (0.0141) (0.0017) (0.0019) 日高溫(>=30) 0.0421*** 0.0289*** 0.0177*** 0.0509*** 0.0297*** 0.0165*** 0.0179 0.0297*** 0.0158***

(0.0108) (0.0028) (0.0024) (0.0130) (0.0029) (0.0025) (0.0131) (0.0029) (0.0025) 𝑃𝑀_2.5 0.0021 -0.0006*** -0.0013*** 0.0077 -0.0025*** -0.0039*** -0.0136* -0.0024*** -0.0054***

(0.0018) (0.0002) (0.0002) (0.0065) (0.0007) (0.0008) (0.0074) (0.0008) (0.0012)

地區固定效果 Y Y Y Y Y Y

時間固定效果 Y Y Y Y Y Y

其他氣象變數 Y Y Y

樣本數 671951 671951 670629 671951 671951 670629 671951 671951 670629 資料來源：本研究估計。

註：***、**、*分別代表顯著水準 1%、5%、10%。第一行至第三行即為表 3 中模型三至模型五的結果。各迴歸係數下方括號內數字 為該係數之標準差。

除探討日高溫及𝑃𝑀_2.5濃度對牽涉車輛數量之影響外，本研究亦進一步將牽

染之影響，而汽車駕駛人則可能傾向以關閉窗戶方式以避免自身直接暴露於該環

境中；相較於汽車駕駛人而言，機車騎士應具有較高之環境暴露量程度⁴⁰

（environmental exposure level），故於相同汙染程度下，𝑃𝑀_2.5所造成之對機車類 型車輛所致牽涉數量之降低程度應較小。此外，汽車與機車類型車輛牽涉數量以 其他空氣汙染物之估計結果請參閱附錄九與附錄十。

40據「國家教育研究院雙語詞彙」及「學術名詞暨辭書資訊網」所述定義，環境暴露量程度為個 體或人群接觸有害環境因子之程度。

表7 不同車輛類型之 2SLS 迴歸結果

汽車類型 機車類型

不使用 IV IV1 IV2 不使用 IV IV1 IV2

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

日高溫(<20) -0.0025 -0.0024 -0.0022 0.0025 0.0027 0.0027 (0.0016) (0.0016) (0.0018) (0.0023) (0.0024) (0.0024) 日高溫(20-25) 0.0014 0.0032** 0.0047*** 0.0052*** 0.0071*** 0.0076***

(0.0013) (0.0014) (0.0016) (0.0017) (0.0018) (0.0019) 日高溫(25-30) 0.0040*** 0.0037*** 0.0034** 0.0069*** 0.0065*** 0.0064***

(0.0013) (0.0013) (0.0014) (0.0015) (0.0015) (0.0016) 日高溫(>=30) 0.0109*** 0.0099*** 0.0090*** 0.0144*** 0.0133*** 0.0130***

(0.0017) (0.0017) (0.0018) (0.0021) (0.0022) (0.0022) 𝑃𝑀_2.5 -0.0011*** -0.0033*** -0.0051*** -0.0009*** -0.0032*** -0.0038***

(0.0001) (0.0006) (0.0009) (0.0002) (0.0007) (0.0010)

地區固定效果 Y Y Y Y Y Y

時間固定效果 Y Y Y Y Y Y

其他氣象變數 Y Y Y Y Y Y

樣本數 670629 670629 670629 670629 670629 670629

資料來源：本研究估計。

註：***、**、*分別代表顯著水準 1%、5%、10%。各迴歸係數下方括號內數字為該係數之標準差。