國立交通大學
交通運輸研究所
碩士論文
通勤運具選擇行為異質性之研析：混合羅吉
特模式之應用
Modeling the Mode Choice Behaviors of Commuters：
Using the Mixed Logit Model
研 究 生： 陳韋穎
指導教授： 邱裕鈞 博士
通勤運具選擇行為異質性之研析：混合羅吉特模式之應用
Modeling the Mode Choice Behaviors of Commuters：Using the
Mixed Logit Model
研 究 生：陳韋穎 Student：Wei-Ying Chen
指導教授：邱裕鈞 Advisor：Yu-Chiun Chiou
國 立 交 通 大 學
交 通 運 輸 研 究 所
碩 士 論 文
A Thesis
Submitted to Institute of Traffic and Transportation
College of Management
National Chiao Tung University
In Partial Fulfillment of the Requirements
For the Degree of
Master
in
Traffic and Transportation
June 2012
Taipei, Taiwan, Republic of China
i
通勤運具選擇行為異質性之研析：混合羅吉特模式之應用
研究生:陳韋穎 指導教授：邱裕鈞 博士
中文摘要國立交通大學交通運輸研究所碩士班
摘要
由於台灣地區之旅運者相當依賴使用私人運具，不僅使得旅運者在有限的道路容量 下會產生交通擁塞以及能源消耗的問題，運具的排放亦會造成環境汙染，特別是在都會 地區。促進旅運者使用公共運輸無疑是最有效的改善對策之一，因其能夠降低使用私人 運具之交通需求，並且使旅運者更有效地使用道路系統。然而，在不了解旅運者對於運 具選擇之偏好時，無法提出對公共運輸有效的之市場行銷及改善政策。此外，本研究認 為公共運輸服務水準以及使用私人運具的便利程度會因旅運者於不同地區而有所差異， 而差異會存在於旅運者對運具選擇的偏好及決定。因此，本研究在分析旅運者之運具選擇 行為時會考慮具有異質性之運具選擇偏好。 我們都了解人口密度為解釋提供公共運輸的關鍵因素之一。有鑑於此，本研究旨在 透過旅運者於不同人口密度之地區分別建立運具選擇模式，並進一步使用混合羅吉特模 式，表現出在同一地區之旅運者對運具之選擇亦存在個體異質性。在模式推估部分，本 研究透過郵寄方式寄發全國性之問卷，最終回收有效問卷為5769份。根據人口密度將旅 運者居住於台灣348個鄉鎮市區分為五群：高偏遠地區、低偏遠地區、郊區、都會區及 市中心。此外，由於高偏遠地區、低偏遠地區及郊區樣本回收數不足較不適合單獨建模， 故將此三群進一步合併並且定義為偏遠地區。最後，在建立傳統多項羅吉特模式(MNL) 及混合羅吉特模式(MXL)是分為對偏遠地區、都會區及市中心三群進行比較及推估。中文摘要
推估結果並利用概似比檢定顯示三群所建立的混合羅吉特模式皆明顯優於多項羅 吉特模式，表示運具選擇行為皆存在個體異質性。此外，四項共生變數包含步行時間、 等待時間、車內時間及旅行成本，及潛在服務變數均為影響旅運者運具選擇的關鍵因素。 特別的是，在偏遠地區此四項共生變數均具有顯著異質性，在都市區有三項共生變數(等 待時間、車內時間及旅行成本)具有異質性，而在市中心僅有兩項共生變數(步行時間及 等待時間)具有顯著異質性。此結果顯示在低人口密度之偏遠地區具有較顯著之個體異ii
質性。因此，不同類型之公共運輸如需求反應運輸(DRTS)應可導入至這些地區以吸引不 同旅運者之喜好。最後，本研究進行彈性分析及市場占有率預測，確立影響公共運輸之 關鍵成功因素，並提出對應之市場行銷及改善公共運輸之政策。
iii
Modeling the Mode Choice Behaviors of Commuters：Using the Mixed
Logit Model
Student：Wei-Ying Chen Advisor：Yu-Chiun Chiou
英文摘要
Institute of Traffic and Transportation National Chiao Tung University
Abstract
Due to the high dependency on private vehicles of travellers in Taiwan, the traffic conditions in many surface roadway systems are rather congested and the problems of energy consumption and emissions are serious, especially in urban areas. To promote the usage of public transportation is undoubtedly the one of the most effective countermeasures, which can largely curtail the traffic demand of private vehicles and more effectively use the roadway systems. However, without knowing the preferences of travellers in choosing transport modes, it is impossible to propose effective marketing and improvement strategies for public transportation. Additionally, to acknowledge the remarkably different service levels of public transportation and different convenient levels in using private vehicles in different districts/townships where the traveller live, significant differences must exist in their mode choice preferences and decisions. Thus, the heterogeneity of mode choice preferences should be considered while analyzing their mode choice behaviours.
As we know, population density is one of key factors explain the provision of public transportation. Based on this, this study aims to separately develop the mode choice models for those travellers living in the districts/townships with different levels of population density and further to use of the mixed logit model to acknowledge the heterogeneity of respondents even living in the areas with same level of population density. For model estimation, a nationwide post-mailed questionnaire survey on commuters was conducted with a total of 5769 valid questionnaires returned. According to the population density, respondents living in the 348 districts/townships of Taiwan inland are classified into five groups: high-rural area, low-rural area, suburban, urban, and central business centre. In addition, due to the small number of valid questionnaires, the first three groups are further combined and defined as the rural area. Traditional multinomial logit models (MNL) and mixed logit models (MXL) for rural, urban and CBD areas are separately compared and estimated.
The estimation results show that MXL models for three groups perform significantly better than MNL models in terms of likelihood ratio tests, suggesting the existence of heterogeneity in mode choice behaviours. In addition, four generic variables of walking time,
iv
waiting time, in-vehicle time and travel cost and two generic latent variables of comfort and convenience are the key factors affecting mode choices of commuters. Especially, the heterogeneity in these four factors are all significantly tested for rural areas, while only three factors (waiting time, in-vehicle time, and travel cost) for urban areas and only two factors (walking time and waiting time) for CBD areas are significant, suggesting the heterogeneity is more significant in the remote areas with low population density. Thus, different types of public transportation, such as demand responsive transit system (DRTS) should be introduced into these areas so as to attract the commuters with rather diverse preferences. Finally, elasticity analysis and marketing share prediction are conducted to identify the key successful factors for public transportation. Corresponding marketing and improvement strategies for public transportation are then proposed accordingly.
v
誌謝
兩年充滿歡笑與淚水的研究所生活，非常感謝在這段期間能遇到的各種事情，使我 變得比以前茁壯且成熟。首先，我最要感謝的是指導教授邱裕鈞老師，每個禮拜總能撥 冗時間對我論文給予寶貴的建議及協助，並不斷的鼓勵我，讓我對自己有信心才能順利 完成論文；感謝口試委員陳勁甫老師及周榮昌老師在百忙之中能給我最寶貴的建議，使 我的論文內容更加完善；另外，感謝同為口試委員也是大學指導教授的溫傑華老師，謝 謝您從大學對我訓練寫文章的能力，並讓我知道寫論文不是應付，而是研究喜歡的課題 所以才會做出我的論文。感謝所上的馮正民老師及汪進財老師給予我許多觀念上的指正， 對我在論文寫作時都有莫大的幫助。謝謝大學導師陳世晃老師在論文過程中給我很多鼓 勵及教會我面對人生的課題；謝謝傅強學長在我寫論文遭遇困難時能幫助我解決問題， 並給我很多指導及意見，真的很謝謝；謝謝阿肥學長及螃蟹學長在計畫案期間給予許多 包容及指導，我以身為交大逢甲幫的一份子為榮；也謝謝所辦最親切的柳姐及何姐在平 常我處理大小事的幫助。 非常感謝研究所生活陪著我的大家，謝謝怡潔不管對任何事情總跟我站在同一陣線； 謝謝視如己弟的陳重光總能在我遇到各種困難時，能帶我解決並給我許多歡笑；謝謝計 畫案一起同甘共苦兩三個月的貝宇和辰瀅，在崩潰邊緣時能互相打氣及幫忙；感謝邱家 一起奮鬥的彎彎、小楊及阿盲；謝謝李昶律在我人生最低潮時拉我一把，讓我能回到正 軌將論文完成；謝謝大摳呆熊在我半夜睡不著時陪我談心，還有一起去教會的那段日子； 謝謝哲綾、亞慢、vivi 小萱及金剛平常的照顧以及關心，哪怕只是一個擁抱；謝謝北交 三劍客查理、歐弟及仙女，能聽到你們說高級笑話及開啟互嗆模式，在乏味寫論文時是 最好的解藥；謝謝德坤不管我心情好壞總愛捉弄我，讓我知道要開心的過每一天；謝謝 正妹 Iris、Daisy、佳芸及秀潤偶爾出現在研究室，讓我知道自己並不是孤軍奮戰。謝謝 最親愛的小毛無怨無悔地陪著我；謝謝好姊妹詩妹、姿吟、姿馨、晨芳、育馨、雅盈及 雅如三不五時關心我的論文進度；謝謝大學好友咩咩及恰恰，在我疲憊且無助時給予最 適時地回應；謝謝閎文在論文初期與我討論研究架構及方向，讓我的地基打得很穩；謝 謝鍾媽媽及小阿姨一直很關心我，我永遠會把您們當作我的家人一樣對待。 最後，要感謝愛我的家人對我的包容及付出，沒有您們在背後支持就沒有今天的我， 將這份喜悅與您們分享，也希望將來您們能以我為榮。 陳韋穎 謹誌於 國立交通大學交通運輸研究所 中華民國一 0 一年六月vi
目錄
中文摘要 ... i 英文摘要 ... iii 誌謝 ... v 目錄 ... vi 表目錄 ... viii 圖目錄 ... x 第一章 緒論 ... 1 1.1 研究背景與動機 ... 1 1.2 研究目的與範圍 ... 2 1.3 研究內容與流程 ... 3 第二章 文獻回顧 ... 5 2.1 通勤運具選擇行為之研究 ... 5 2.1.1 國外文獻 ... 5 2.1.2 國內文獻 ... 6 2.2 運具選擇行為之考慮變數 ... 8 2.2.1 外顯變數 ... 8 2.2.2 潛在變數 ... 10 2.3 小結 ... 11 第三章 研究方法 ... 12 3.1 基礎模式理論 ... 12 3.2 整合顯示性偏好及敘述性偏好法理論 ... 13 3.3 異質性模式之理論 ... 14 第四章 問卷調查分析 ... 15 4.1 問卷設計 ... 15 4.1.1 顯示性偏好設計 ... 15 4.1.2 敘述性偏好設計 ... 21 4.2 調查計畫 ... 25 4.3 問卷統計分析 ... 26 4.3.1 社經特性之基本分析 ... 26 4.3.2 運具使用之基本分析 ... 28 4.3.3 旅次特性之基本分析 ... 29 4.4 問卷資料處理 ... 30 第五章 多項羅吉特模式推估結果 ... 33 5.1 考慮顯示性偏好之多項羅吉特模式 ... 33 5.2 考慮顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式 ... 43 第六章 混合羅吉特模式推估結果 ... 53 6.1 考慮顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式 ... 53vii 6.2 綜合討論 ... 61 6.3 總體彈性分析 ... 62 6.4 總計市場占有率預估 ... 64 6.5 政策應用 ... 70 第七章 結論與建議 ... 71 7.1 結論 ... 71 7.2 建議 ... 73 參考文獻 ... 74 附錄一：問卷內容 ... 76 附錄二：全國各鄉鎮市區分類 ... 80
viii
表目錄
表 2.1 個體選擇模式應用於運輸領域之文獻整理彙整 ... 7 表 2.2 國內外運具選擇行為研究之旅運者社經特性變數 ... 9 表 2.3 國內外運具選擇行為研究之旅運者旅次特性變數 ... 9 表 2.4 國內外運具選擇行為研究與運具相關之服務水準變數 ... 10 表 2.5 國內外運具選擇行為研究之潛在變數 ... 11 表 4.1 模式解釋變數及問項設計 ... 17 表 4.2 模式解釋變數及問項設計(續) ... 18 表 4.3 模式解釋變數及問項設計(續) ... 19 表 4.4 模式解釋變數及問項設計(續) ... 20 表 4.5 DRT-計程車與 DRT-小巴士之型態比較 ... 21 表 4.6 DRT 兩方案敘述性偏好實驗設計 ... 24 表 4.7 DRT 兩方案所有情境組合表 ... 24 表 4.8 依人口密度分類之各區隔市場族群回收樣本數 ... 26 表 4.9 各區隔市場族群之社經特性之基本分析 ... 27 表 4.10 各區隔市場族群之私人運具與公共運輸使用人數及比例 ... 28 表 4.11 各區隔市場族群之運輸工具使用人數與比例 ... 28 表 4.12 各區隔市場族群之旅次特性基本分析 ... 29 表 4.13 整合顯示性偏好之共生變數推估原則 ... 31 表 4.14 整合顯示性偏好及敘述性偏好之共生變數推估原則 ... 32 表 5.1 通勤旅次運具選擇方案集合之界定 ... 33 表 5.2 偏遠地區群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 35 表 5.3 偏遠地區群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 36 表 5.4 都會區群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 38 表 5.5 都會區群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 39 表 5.6 市中心群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 41 表 5.7 市中心群顯示性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 42 表 5.8 偏遠地區群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 44 表 5.9 偏遠地區群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 45 表 5.10 都會區群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 47 表 5.11 都會區群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 48 表 5.12 市中心群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果 ... 50 表 5.13 市中心群顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式推估結果(續) ... 51 表 5.14 顯示性偏好模式時間價值之比較 ... 52 表 5.15 顯示性偏好及敘述性偏好模式時間價值之比較 ... 52 表 6.1 偏遠地區群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果 ... 55 表 6.2 偏遠地區群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果(續) ... 56 表 6.3 都會區群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果 ... 57ix 表 6.4 都會區群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果(續) ... 58 表 6.5 市中心群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果 ... 59 表 6.6 市中心群顯示性偏好及敘述性偏好之混合羅吉特模式推估結果(續) ... 60 表 6.7 運具選擇模式之概似比檢定結果 ... 61 表 6.8 多項羅吉特模式及混合羅吉特模式之旅運者旅次特性 ... 62 表 6.9 偏遠地區群各共生變數之彈性計算結果 ... 63 表 6.10 都會區群各共生變數之彈性計算結果 ... 63 表 6.11 市中心群各共生變數之彈性計算結果 ... 63 表 6.12 偏遠地區群之公共運輸舒適性改變後市占率變化結果 ... 65 表 6.13 偏遠地區群之臺鐵車內時間改變後市占率變化結果 ... 66 表 6.14 偏遠地區群之臺鐵方便性改變後市占率變化結果 ... 66 表 6.15 都會區群之 DRT-計程車旅行成本改變後市占率變化結果 ... 66 表 6.16 都會區群之捷運與臺鐵車內時間改變後市占率變化結果 ... 67 表 6.17 都會區群之捷運旅行成本改變後市占率變化結果 ... 67 表 6.18 市中心群之公共運輸方便性改變後市占率變化結果 ... 68 表 6.19 市中心群之公共運輸方便性改變後市占率變化結果(續) ... 69 表 6.20 市中心群之臺鐵車內時間改變後市占率變化結果 ... 69 表 6.21 市中心群之計程車安全性改變後市占率變化結果 ... 70
x
圖目錄
圖 1.1 研究流程圖 ... 4 圖 3.1 模式推估程序圖 ... 14
1
第一章 緒論
1.1 研究背景與動機
近年來，亞洲國家的旅運者相當偏好使用私人運具(ADB,2009)，在都市內部擁有汽 機車高持有率，不僅使得旅運者在有限的道路容量下會產生交通擁塞的問題，對於環境 也會造成汙染。而在公共運輸服務水準較低的亞洲都市，再加上缺乏有效率的管理，使 得旅運者使用私人運具的比例更加普遍。為了改變旅運者的旅運結構，政府可提出抑制 使用私人運具的政策，或是改善目前公共運輸環境兩大方向。 根據交通部自民國100年1月截至8月底針對機動車輛持有數的統計資料顯示，目前 臺灣汽車（包含大客車、大貨車、小客車及小貨車）的車輛登記數為22,068,440輛，機 器腳踏車（包含重型及輕型）的車輛登記數為15,077,394輛，而目前台灣家戶人口數為 8,022,520戶，平均每戶擁有2.8輛汽車及1.9輛機車，與美國2011年統計資料平均每戶1.9 輛汽車相較之下，台灣每戶所擁有的私人運具較美國多。而在臺灣地區地狹人稠之環境， 交通運輸亦造成問題，近年來政府對交通運輸環境相當重視，如雪山隧道、國道6號之 建設及高速鐵路的發展，對臺灣的運輸環境都是一大進步，但每逢假期運輸環境總是受 到挑戰，各地區除交通擁擠外，高密度的交通環境更容易造成交通事故，不管舒適、效 率及安全都備受挑戰，針對此問題應加以控管私人運具的使用，才能有效改善交通環 境。 為了解決交通擁擠之問題，交通部於民國99年-101年實施150億公路公共運輸發展 計畫，由人本及永續發展之基礎推行，目的為改變目前公共運輸環境，提升旅運者搭乘 公共運輸之意願，減少私人運具的使用，以降低交通擁擠及事故機會發生。本研究將提 供改善之公共運輸政策來觀察旅運者對運具之選擇是否會有改變，並利用問卷調查方式， 分析臺灣各地區運具選擇行為。由於此方式係評估公路公共運輸發展政策最直接且有效 衡量的方式，因此將全國旅運者之運具選擇模式作為本研究之重點。 過去分析運具選擇之研究僅針對一般旅運特性及個人社經特性，容易使得模式解釋 能力不足，故本研究將加入潛在變數，可顯示旅運者對運具主觀認知的感受（如方便性、 可靠性、安全性及舒適性等），以真實反應旅運者在運具選擇中之行為。對於運具選擇 之研究以往較常使用多項羅吉特模式進行分析，然而多項羅吉特模式是假設個體皆為同 質，這項假設較不符合實際情況。因此近年來發展混合羅吉特模式可判斷旅運者本身偏 好之異質性，本研究亦利用混合羅吉特模式運用於運具選擇上，並比較與傳統多項羅吉 特模式之間的差異，反映出旅運者真實之運具選擇行為。最後選定最適模式建立國人之 通勤運具選擇情況，藉以衡量公共運輸發展實質效益，並提出相關改善建議。此外，本2
研究所建構之運具選擇模式除探討目前之公共運輸狀況，亦將對未來公共運輸政策（如 需求反應運輸(Demand Responsive Transit Service, DRTS)）進行評估。
1.2 研究目的與範圍
有效地公共運輸發展政策將可改變旅運者的運具選擇行為，故從旅運者改變運具的 行為便可評估公共運輸發展的現況，進而降低私人運具之使用量。本研究利用個體選擇 模式之效用函數進行模化，分析旅運者運具選擇之習慣。 本研究希望建立完整國人運具選擇模式，對未來公共運輸發展政策提供參考，然而 為使模式具可信度，故研究範圍界定為全國之問卷調查。鑑於本研究之模式須有效、可 靠、具代表性，在問卷調查進行時勢必將花費大量時間、人力及經費等資源，故本問卷 設計格外重要，並期望能提供政府未來有效之政策。據此，本研究之主要目的有三： 1. 納入模式中之運具選擇變數包含旅運者社經及旅運特性之變數及無法直接衡量之潛 在變數，以量化不同公路公共運輸政策變數對民眾之感受。 2. 本研究所建構之通勤運具選擇模式，除探討原公路公共運輸外，亦將未來擬導入之公 路公共運輸系統（如DRTS）進行假設性之問項，進而對不同之公共運輸系統評估， 建立最適公共運輸發展之政策。 3. 為更符合現實情況，本研究擬透過可探討個體異質性之混合羅吉特模式，建構各地區 具代表性之通勤運具選擇模式，據以提供決策者評估及未來之政策方針。3
1.3 研究內容與流程
本研究主要目的是將國人運具選擇模化，推估出可接近真實全國旅運者之運具選擇 行為，本研究各章節與內容如下： (1) 緒論 研擬研究背景與動機，並由背景及動機中界定研究目的與範圍。 (2) 文獻回顧 進行運具選擇行為研究之文獻蒐集及回顧，主要分為兩部分，一為通勤運具選擇行 為之研究，對各國之研究進行分析及評估；另一為整理考量運具選擇行為之變數， 最後回顧之文獻均會作為本研究使用模式及變數之決定依據。 (3) 建構模式 說明多項羅吉特模式及混合羅吉特模式之模式理論，並將此部分作為本研究發展之 基礎。 (4) 問卷設計及調查 本研究處理全國性之問卷，決定各項變數後，進行問卷設計及調查。此部分主要說 明問卷資料內容及對問項之處理，最後將資料加以彙整並分析。 (5) 模式推估與比較 將問卷所調查之結果進行運具選擇行為模式之推估，並比較多項羅吉特模式及混合 羅吉特模式之差異。 (6) 彈性及市占率分析 利用推估之模式進一步進行彈性分析及市占率分析，了解各地區旅運者之不同運輸 特性，進而提供更有效且能夠改善之運輸政策。 (7) 結論與建議 導出最適之通勤運具選擇行為模式，並與我國目前公共運輸系統之現況評估歸納出 結論，最後提出相關未來公共運輸系統之發展政策及後續研究發展之參考。4 下圖 1.1 為本研究之流程圖。 研擬背景與動機 確立研究目的及範圍 文獻回顧 通勤運具選擇行為 運具選擇行為變數 建構模式 多項羅吉特模式 混合羅吉特模式 問卷設計及調查 模式推估與比較 彈性及市占率分析 結論與建議 圖 1.1 研究流程圖
5
第二章 文獻回顧
本章進行文獻回顧，其重點放在「通勤運具選擇行為之研究」及「運具選擇行為考 量之變數」兩部分，作為後續研究需參照或修正之方向。2.1 通勤運具選擇行為之研究
近年來，個體選擇模式之普及發展，使得許多文獻皆透過該模式進行通勤運具選擇 行為之研究，主要係了解旅運者在選擇使用運具時所會影響之重要因素，進而可對現況 不佳之處進行改善，以下就國內外有關通勤運具選擇行為之研究進行回顧。 2.1.1 國外文獻 (1) 歐美國家 Yanez et al. (2010) 使用混合羅吉特模式研究智利聖地牙哥之新運具進入後對當地 居民運具選擇的影響。資料在2010年透過聖地牙哥委員會蒐集，問卷中設計敘述性偏好 問卷，並將情境分成四類，包含第一類是在聖地牙哥新運具Transantiago實施前之組合， 以及後三類是在聖地牙哥Transantiago實施後之組合。結果顯示，納入潛在變數會是影響 旅運者運具轉移之關鍵變數。 Diana (2010) 對法國國家運輸研究院工作者進行運具選擇之問卷調查，除了調查選 擇旅次特性外，亦詢問旅運者有關感受之問項及受訪者對該旅次之看法。旅運者除填答 實際情況之問題外，並需回答敘述性偏好之問項。結果顯示有關感受之問項與受訪者是 否產生運具轉移會有正向之關係。 Cervero (2002)針對美國馬里蘭州蒙哥馬利市(Montgomery)之運具選擇進行研究，選 擇在馬里蘭蒙哥馬利市做為案例是因該地區有相當完整之土地使用特性數據。結果顯示 混合之土地使用會顯著影響單獨開車、共乘汽車、火車或公車旅運者決定要使用之運 具。 Niemeier (1994) 對於美國當地和特定區域之運具可及性進行比較，分析白天工作旅 次之旅運者是否會使用汽車或大眾運輸到達目的地。結果顯示以西雅圖中心商業區為目 的地之旅運者使用汽車的比例大約為使用大眾運輸的六倍。 (2) 澳洲國家 O’Fallon et al. (2004) 研究澳洲紐西蘭三大都市(奧克蘭、惠靈頓及基督城)之汽車駕 駛者在早上尖峰期旅次時有限制是否會影響旅運者之運具選擇。資料透過面訪方式蒐集， 研究中之敘述性實驗設計提出11項運輸政策，主要分為不鼓勵使用汽車和鼓勵轉換使用 其他運具兩類。最後結果顯示，不鼓勵使用汽車的影響力會較大。6
Hensher and Reyes (2000) 研究澳洲雪梨大都會區，包含Sydney, Newcastle, Blue Mountains and Wollongong areas等區域，研究旅運者受到旅次鏈影響而產生運具轉移之 可能性。該研究蒐集交通數據中心(TDC)針對1991-1992年雪梨家戶旅次調查之數據，受 訪者被要求要完成24小時之旅次紀錄，最後結果顯示，旅次鏈能夠創造潛在障礙，吸引 汽車使用者改用大眾運輸工具。 (3) 亞洲國家 Li et al. (2010) 利用混合羅吉特模式對中國大陸北京每日通勤之居民旅運行為進行 研究，通勤者之通勤選擇包含步行、自行車和公車三種，其中納入的屬性亦包含潛在變 數如舒適性，結果亦顯示潛在變數的確會影響旅運者之運具選擇。 Shen(2009)使用敘述性偏好資料針對日本埼玉縣和東大阪地區之旅運者於2005年進 行運具選擇調查，運具選擇集合包含單軌鐵路、汽車及公車。在琦玉縣蒐集467份問卷， 在東大阪地區蒐集453份問卷，由於每位受訪者需回答八種選擇情境，故最終資料分別 共蒐集3736筆及3624筆。 Lee et al. (2003) 針對日本廣島西北住宅區之居民進行研究，分析在提供汽車駕駛者 延遲時間之交通資訊下，受訪者是否會轉移使用新的運輸系統(NTS)。資料透過問卷調 查蒐集，受訪者根據個人主觀態度和對運具的感受來填答對各運具之滿意度。其中敘述 性偏好調查是詢問汽車駕駛者在接收到延遲時間的交通資訊後選擇NTS的機率，實驗設 計利用延遲時間資訊來建立四種情境。結果顯示，在提供延遲時間之交通資訊模式下， 混合羅吉特模式之旅行時間將有顯著異質性，概似比指標亦優於多項羅吉特模式。 2.1.2 國內文獻 魏嘉儀 (民100)對三鶯之偏遠地區居民之運具選擇進行研究，在運具選擇方案中， 除了有當地現有之運具外，另加入需求反應運輸(DRTS)，並以敘述性偏好實驗設計來看 新運具在當地之影響。在變數部分更納入潛在影響變數進行模式推估，使結果能更貼近 實際情況。 賴文泰與呂錦隆 (民97)應用涉入理論對運具選擇進行研究，利用問卷方式針對大眾 運具、小客車及機車等運具方案進行調查。結果顯示，不同涉入程度旅運者之運具選擇 行為會有差異，模擬結果亦顯示票價優惠對於高涉入族群的效果明顯高於低涉入族群。 為了幫助後續研究的進行，本研究進一步將回顧的國內外有關運具選擇行為的文獻， 依據運具種類及使用模式加以彙整，分別如表2.1所示。
7 表 2.1 個體選擇模式應用於運輸領域之文獻整理彙整 作者（年代） 模式 運具選項 機 車 汽 車 自 行 車 公 車 捷 運 鐵 路 免 費 公 車 計 程 車 其 他 Yanez et al. (2010) 混合羅吉特 結構方程式 Diana (2010) 結構方程式 Cervero (2002) 二項羅吉特 多項羅吉特 Niemeier (1994) 多項羅吉特 O’Fallon et al. (2004) 多項羅吉特 巢式羅吉特
Hensher and Reyes (2000)
多項羅吉特 巢式羅吉特 混合羅吉特 Li et al. (2010) 混合羅吉特 Shen (2009) 多項羅吉特 混合羅吉特 Lee et al. (2003) 多項羅吉特 混合羅吉特 潛在類別模式 魏嘉儀 (民 100) 多項羅吉特 巢式羅吉特 賴文泰、呂錦隆 (民 97) 混合羅吉特 結構方程式
8
2.2 運具選擇行為之考慮變數
回顧許多國內外有關運具選擇行為之文獻，發現會影響旅運者選擇運具之變數不勝 枚舉，主要包含可直接衡量及不可直接衡量的變數，亦即外顯變數和潛在變數，故以下 就兩類變數利用表格方式整理出重要之變數。 2.2.1 外顯變數 在可直接衡量的變數中，可將其係分為旅運者之社經特性、旅次特性以及與運具相 關之服務水準變數三類，整理如表2.2、表2.3及表2.4所示，其分述如下： (1) 社經特性 就社經特性，如性別(Yanez，2010；Li，2010； O’Fallon，2004；Cervero,，2002； 溫傑華等，民98；魏嘉儀，民100)、年齡及所得(Dissanayake，2010；Yanez，2010；O’Fallon， 2004；Hensher，2000；魏嘉儀，民100)，涉及旅運者個人特性之變數皆為重要變數，其 中，所得又分為個人所得及家戶所得。另外，關於汽機車持有數(O’Fallon，2004；Cervero， 2002；Hensher，2000；溫傑華等，民98)亦為一重要變數。而特別之處在於有許多文獻 認為家中是否有要上學之小孩(Dissanayake，2010；O’Fallon，2004；Hensher，2000)亦 會影響旅運者之運具選擇。 (2) 旅次特性 旅次特性常見之變數有旅次目的(Li，2010；溫傑華等，民98)、車次頻率(Dissanayake， 2010；O’Fallon，2004；Lee，2003)、同行人數(Shen，2009；魏嘉儀，民100)及旅次長 度(Dissanayake，2010；O’Fallon，2004，溫傑華等，民98)。另外有文獻因探討不同類 型之旅次而加入其他變數，包含運具速度、共乘時間之決定(Dissanayake，2010)，以及 土地使用變數(Cervero，2002)等。 (3) 與運具相關之服務水準變數 最常見會納入運具選擇模式中之變數包含車內時間、車外時間及旅行成本(Diana， 2010；Dissanayake，2010；Yanez，2010；Niemeier，1994；Lee，2003；Cervero，2002； 魏嘉儀，民 100)。9 表 2.2 國內外運具選擇行為研究之旅運者社經特性變數 性別 年齡 所得 (個人/家戶) 教育 程度 職業 駕照 持有 汽機 車數 其他 Dissanayake and Morikawa (2010) (家戶) Yanez et al. (2010) Li et al. (2010) O’Fallon et al. (2004) (家戶) Cervero (2002) Hensher and Reyes (2000) (家戶) 溫傑華等 (民 98) (個人) 魏嘉儀 (民 100) (個人) 表 2.3 國內外運具選擇行為研究之旅運者旅次特性變數 旅次 目的 車次 頻率 同行 人數 轉乘 起訖點 時間 旅次 長度 其他 Diana (2010)
Dissanayake and Morikawa (2010)
Yanez et al. (2010)
Li et al. (2010)
Shen (2009)
Niemeier (1994)
O’Fallon et al. (2004)
Lee et al.(2003)
Cervero (2002)
溫傑華等 (民 98)
魏嘉儀 (民 100)
10
表 2.4 國內外運具選擇行為研究與運具相關之服務水準變數
車內時間 車外時間 旅行成本
Diana (2010)
Dissanayake and Morikawa (2010)
Yanez et al. (2010)
Li et al. (2010)
Shen (2009)
Niemeier (1994)
O’Fallon et al. (2004)
Lee et al.(2003)
Cervero (2002)
溫傑華等 (民 98)
魏嘉儀 (民 100)
2.2.2 潛在變數 絕大部分探討運具選擇之相關文獻均會納入上節所述之可衡量變數，事實上有關心 理之知覺、態度及環境等無法直接衡量的變數亦會影響旅運者對運具之選擇(Parkany， 2004；Ashok，2002；Yanez，2010)。因此，納入潛在變數將可更準確地反映出旅運者 真實的運具選擇行為。 近年來，越來越多研究把潛在變數視為運具選擇的重要影響變數，以下有關運具選 擇行為之研究探討到潛在之在變數包含舒適性、安全性、方便性、可靠性、彈性及環境 等，如表2.5所示，其詳細說明如下： 舒適性是指車內座椅舒適度或空調舒適程度等(Diana，2010；Dissanayake，2010； Yanez，2010；Li，2010；魏嘉儀，民100)；安全性包含車輛的安全滿意度、司機的駕駛 安全滿意度等(Arunotayanun，2011；Dissanayake，2010；Yanez，2010；魏嘉儀，民100)； 方便性指的是運具選擇的多寡、車輛班次密集度等(Dissanayake，2010；Yanez，2010； Lee，2003；魏嘉儀，民100)；可靠性是指發車及到達時間的準確度、資訊顯示的準確 度等(Arunotayanun，2011；Diana，2010；Dissanayake，2010；Yanez，2010；Lee，2003； 魏嘉儀，民100)；彈性包含服務的靈活性、改變旅次的可能性等(Arunotayanun，2011； Diana，2010)；環境則是指場站周遭環境或天氣狀況等(Lee，2003)。11 表 2.5 國內外運具選擇行為研究之潛在變數 舒適性 安全性 方便性 可靠性 彈性 環境 其他 Arunotayanun and Polak (2011)
Diana (2010)
Dissanayake and Morikawa (2010)
Yanez et al. (2010)
Li et al. (2010)
Lee et al.(2003)
魏嘉儀 (民 100)
2.3 小結
透過以上有關運具選擇行為之文獻回顧後發現，最基本會使用之模式為多項羅吉特 模式，其主要目的是要尋找顯著影響旅運者運具選擇之變數。本研究在變數之選定除了 旅運者社經特性、旅次特性以及與運具相關之服務水準變數外，亦納入近年來許多學者 皆認為重要之潛在服務屬性變數，以提升模式之解釋能力。 而在進行個體選擇模式之研究最主要欲了解不同旅運者之運具選擇行為，透過模式 找出顯著影響旅運者行為之變數後，方可對不同特性旅運者執行差異性之政策。因此， 本研究最終利用可處理個體偏好異質性之混合羅吉特模式進行分析，使模式結果能夠更 貼近旅運者對運具選擇之真實情況。12
第三章 研究方法
透過前述兩章之介紹，瞭解本研究之研究動機、目的、流程以及文獻回顧後，本章 節將介紹探討全國通勤旅次旅運者運具選擇行為所使用之方法，分為「基礎模式理論」 及「整合顯示性偏好及敘述性偏好法理論」及「異質性模式之理論」三部分。3.1 基礎模式理論
個體選擇模式是應用消費者效用理論作為基礎，一般認為消費者在選擇時會比較各 方案，並且選擇一個效用最大之方案，亦即效用理論是假設決策者會選擇對自己最大化 之效用。決策者可選方案構成選擇集合(choice set)，而決策者僅能在有限方案中選擇一 個最佳方案。其效用可分成可衡量部分(Vin)與不可衡量之誤差項部分(εin)，一般函數形 式如(3.1.1)： (3.1.1) 其中，可將可衡量部分假設成可加之函數，公式如(3.1.2)： = (3.1.2) ：方案 i 之常數 ：決策者對方案之屬性向量 ：待校估之參數向量 個體選擇模式假設決策者選擇效用最大化之方案，其決策者n選擇方案i之機率介於 0~1之間，可定義如(3.1.3)： ( ) = (3.1.3) 再者，針對誤差項εin做不同分配假設，可推導出不同型態之個體選擇模式。個體選擇模式中基礎之模式為多項羅吉特模式(Multinomial Logit Models, MNL)，該模式假設方 案誤差項為分配相同且互相獨立(independent and identical distribution, IID)之Gumbel分 配，其機率形式如(3.1.4)： ∑ = ∑ (3.1.4) 多 項 羅 吉 特 模 式 假 設 各 方 案 具 有 獨 立 且 互 不 相 關 之 特 性 (independence from irrelevant alternatives, IIA)，使得當決策者面對兩方案之機率比值只與此兩方案之效用差 有關，而與其他替選方案無關。雖然多項羅吉特模式之機率計算較簡單且容易校估，然 而，當各替選方案具有相關性或欲處理參數異質性之情形時，則不適合使用多項羅吉特 模式。
13
3.2 整合顯示性偏好及敘述性偏好法理論
本研究之資料型態除了決策者實際經驗之顯示性偏好(RP)資料外，亦蒐集敘述性偏 好(SP)資料。雖然敘述性偏好法被廣泛的應用於對新方案之預測，但由於資料並非決策 者對實際方案之決定，而是透過情境假設方式選擇。因此，為了避免與母體市場產生不 符之情況，結合顯示性偏好及敘述性偏好的資料可有助於提升模式預測之有效性(溫傑 華，民98)。顯示性偏好與敘述性偏好之方案選擇效用函數如公式(3.2.1)及(3.2.2)： = (3.2.1) = + (3.2.2) UinRP與UjnSP分別為顯示性偏好方案i與敘述性偏好方案j效用函數；VinRP與VjnSP分別為顯 示性偏好及敘述性偏好之可衡量效用；εinRP與εjnSP分別為顯示性偏好及敘述性偏好之不可 衡量效用；βRP與βSP分別為顯示性偏好及敘述性偏好之待校估之參數向量；X in RP與X jn SP分 別為決策者對顯示性偏好及敘述性偏好方案之屬性向量。 然而，由於兩種資料之型態不同，反應之變異程度會有差異，主要是在假設誤差項 變異數之部分(Ben-Akiva and Morikawa, 1990)。透過尺度參數可將兩誤差項變異程度進 行調整，其公式如(3.2.3)：Var( )/ Var( ) = (3.2.3)
θRP與θSP分別為顯示性偏好及敘述性偏好之尺度參數，其誤差項變異數會與尺度參
數呈反比。然因無法同時校估尺度，通常令θRP為1，當θSP小於1，表示敘述性偏好資料
14
3.3 異質性模式之理論
混合羅吉特模式(Mixed Logit Models, MXL)是為了處理每位決策者偏好非均質之情 形(McFadden and Train, 2000)，亦即考慮個體異質性，允許效用函數中之屬性參數可呈 現某種機率分配。其效用可寫如公式(3.3.1)：
∑ (3.3.1)
βnk參數主要係處理異質 之部分，然因βnk納入效用函數中會使其成為開放型
(Open-form) 之 數 學 式 ， 必 須 採 用 最 大 模 擬 概 似 估 計 法 (Maximizing Simulated log-likelihood function,SLL)計算參數向量。混合羅吉特模式假設邊際效用會服從某種分 配形式，如常態、三角、對數常態及均等分配等連續分配。因此，其機率之公式如(3.3.2)。 ∫ 𝑳 𝒇 𝒅 =∫ 𝑳 𝒇 | 𝒅 (3.3.2) 其中，機率密度函數f(β|θ)，其中θ為各參數向量之平均值與變異數。公式可寫成如 (3.3.3)： (3.3.3) 由於必須視模式校估結果來決定適合之分配方式，進行變數嘗試時應先從常態分配 診斷偏好之變異，若一開始就使用其他分配方式會增加計算的複雜度並且降低數值收斂 的速度(Arunotayanun and Polak, 2011)。
本研究在後續模式建立時會依照圖3.1所示，依序建立顯示性偏好之多項羅吉特模式、 整合顯示性偏好及敘述性偏好之多項羅吉特模式以及整合顯示性偏好及敘述性偏好之 混合羅吉特模式。 圖 3.1 模式推估程序圖 RP 多項羅吉特模式 RP+SP 多項羅吉特模式 RP+SP 混合羅吉特模式 建立通勤運具選擇模式之程序
15
第四章 問卷調查分析
第四章主要針對問卷設計及調查方式進行說明，並將蒐集到全國通勤旅運者運具選 擇行為之資料進行初步整理及基本統計分析。因此，本章分為「問卷設計」、「調查計畫」 及「問卷統計分析」及「問卷資料處理」四部分，其分述如下。4.1 問卷設計
本研究主要是透過問卷調查的方式了解全國通勤旅次旅運者之運具選擇行為，首先 需蒐集國人對於運具選擇行為之相關資料，進而可在往後模式推估時利用問卷中變數進 行分析。 本問卷內容共分為四大部分，第一部分為旅次特性；第二部分為運具使用特性，包 含旅運者主要使用之運具以及對可使用運具之滿意程度，其中滿意程度是受訪者對運具 之主觀感受，透過李克特五尺度量表來進行評分，此部分會作為後續服務變數之用；第 三部分為敘述性偏好，用以設計情境問題，並透過變動之屬性水準值來獲得受訪者對方 案之偏好；第四部份則為社經特性。由此可知，本研究之問卷設計將顯示性偏好及敘述 性偏好一併納入，而此兩種設計方式在後續的資料處理及假設皆有所不同，以下就兩種 資料分類，分別進行說明。 4.1.1 顯示性偏好設計 在問卷中顯示性偏好之詳細設計內容如表4.1至表4.4所示，本研究將相關解釋影響 通勤旅運者之變數與各無縫維度(時間無縫、價格無縫、空間無縫、資訊無縫及服務無 縫)加以對應，並設計相關問項。由表中可知，時間、價格、空間及資訊無縫維度對應 的解釋變數主要為可觀測變數；對於服務維度的解釋變數則屬不可觀測之變數。此外， 有關旅運者之社經特性及旅次特性亦會影響通勤旅運者之運具選擇行為。 (1) 旅次特性 蒐集旅次特性為了解受訪者之旅次目的、發生頻率、同行人數、起迄點、出發 時間及回程時間等資料。 (2) 運具使用特性 運具特性主要目的是要了解受訪者在區內通勤旅次之步行時間、等待時間、車 內時間、票價、停車費、油資及車輛座位數等。 另外，為了解旅運者之心理因素及主觀認知對運具選擇之影響，本研究亦讓受 訪者填答可使用運具之滿意程度，以 1-5 分來進行衡量，5 分為非常滿意，1 分為 非常不滿意，分數愈高表示受訪者對該問項之認同程度愈高。評分之滿意程度項目16 分為舒適性、方便性、可靠性及安全性四大項，此四個構面又分為 11 個衡量問項。 (3) 社經特性 社經特性為受訪者基本資料，包含受訪者性別、年齡、職業、學歷、同住家人 人數、同住家人中排行、個人平均月所得、家戶平均月所得、汽機車持有數、汽機 車駕照持有及距鄰近市中心距離等問項。
17 表 4.1 模式解釋變數及問項設計 分 類 維度 運具 變數 定義 問項 運 具 使 用 特 性 時 間 無 縫 不分運具 車內時間 無論公共運輸或私人運具旅次 中於車內所花費的時間 上車(或開始走路)到目的地或轉車處最快要花多少時間？ 上車(或開始走路)到目的地或轉車處最慢要花多少時間？ 2分鐘以內 3~5分鐘 6~10分鐘 11~15分鐘 16~20分鐘 21分鐘以上，請填____分鐘。 步行及等 待時間 (車外時間) 無論公共運輸或私人運具旅次 中於車外所花費的時間 要花多少時間步行至停車處取車？ 平均要花多少時間步行至候車站牌(或約定地點)? 平均花多少時間等車？ 5分鐘以內 6~10分鐘 11~15分鐘 16~25分鐘 26分鐘以上，請填____分鐘。 公共運輸 預約時間 須提前多久時間預約（彈性公車 或需求反應公車） 是否需要透過電話或網路預先預約？ 是，平均需要花費：5 分鐘以內 6~10 分鐘 11~20 分鐘 21~40 分鐘 41 分鐘以上，請填 分鐘。 否。 價 格 無 縫 公共運輸 票價 搭乘公共運輸旅次中購票所花 費之成本 到達目的地或轉車處單程車票多少錢？ （僅考慮去程，不考慮回程） 不用自己花錢 20元以內 21~50元 51~80元 81~120元 121元~200元 201元以上，請填 元 私人運具 停車費 私人運具旅次中使用私人運具 停車時所花之費用 每次大約要花多少停車費？ 不需自己花錢 10元以內 11~30元 31~50元 51~70元 71~90元 91元以上，請填 元。 油資 私人運具旅次中所花費之油料 成本 一趟（僅考慮去程，不考慮回程）大約要花多少油錢？ 不需自己花錢 10 元以內 11~30 元 31~50 元 51~70 元 71~90 元 91 元以上，請填 元。
18 表 4.2 模式解釋變數及問項設計(續) 空 間 無 縫 公共運輸 步行時間 旅次起端點步行至公共運輸場 站等車之時間(或距離) 平均要花多少時間步行至候車站牌（或約定地點）? 2分鐘以內 3~5分鐘 6~10分鐘 11~15分鐘 16~20分鐘 21~25分鐘 26分鐘以上，請填 分鐘。 資 訊 無 縫 私人運具 車位、路徑 搜尋時間 旅運者對於行中找尋車位或路 徑所花費之時間 到達目的地或轉車處時，最快要花多少時間找車位？ 到達目的地或轉車處時，最久要花多少時間找車位？ 無須尋找 2分鐘以內 3~5分鐘 6~10分鐘 11~15 分鐘 16~20分鐘 21分鐘以上，請填 分鐘。 服 務 無 縫 不分運具 舒適性 座位寬敞舒適滿意程度 空調溫度舒適滿意程度 車內及場站環境滿意程度 非常滿意滿意普通不滿意非常不滿意。 安全性 司機駕駛行為安全滿意度 對車輛或運輸工具的安全滿 意度 上下車安全性 非常滿意滿意普通不滿意非常不滿意。 方便性 直接到達旅程目的地方便性 可隨時出發搭乘 攜帶物品搭乘方便性 非常滿意滿意普通不滿意非常不滿意。 可靠性 預定時間出發與抵達目的地 故障率低 非常滿意滿意普通不滿意非常不滿意。
19 表 4.3 模式解釋變數及問項設計(續) 社 經 特 性 不分運具 性別 男性女性 年齡 14歲以下 15~24歲 25~34歲 35~44歲 45~54歲 55~64歲 65歲以上。 個人所得 平均月收入 未滿1萬 1萬~未滿2萬 2萬~未滿4萬 4萬~未滿6萬 6萬~未滿8萬 8萬~未滿10萬 10萬以上。 家戶所得 家戶收入 未滿3萬 3萬~未滿5萬 6萬~未滿7萬 7萬~未滿10萬 10萬~未滿15萬 15萬~未滿20萬 20萬以上。 教育程度 受訪者之最高學歷 國中(含)以下 高中職 大學專科 碩士 博士。 職業 受訪者現任之職業 學生 軍公教 科技業 金融業 工商服務 一般 服務業 家管 退休 服役 農林漁牧業 其他＿＿＿ 汽機車數 受訪者家戶擁有汽機車數 家中擁有自用小汽車數：＿＿＿＿＿輛；機車數：＿＿＿＿ ＿輛；腳踏車數：＿＿＿＿＿輛。 同住家人 人數 家戶人口數 總人口數：＿＿＿__人；工作人口數：＿____人； 未滿18歲之人口數：＿＿人；年滿65歲以上之人口數： ＿_人 同住家人 中排名 家戶中受訪者的年紀排行 第1 第2 第3 第4 第5 第6以上， 第 。 駕照持有 區分汽機車駕照 無 有。 與市中心 距離 距離市中心之區位 臨近住家最繁榮（人口最密集、商業活動最多、或是地方行 政中心）市中心為： 【縣/市】 【鄉/鎮/ 市/區】，若開車或乘坐大眾運輸工具至該市中心，單趟車程 約________小時_______分鐘；單趟路程約________公里。
20 表 4.4 模式解釋變數及問項設計(續) 旅 次 特 性 不分運具 旅次目的 此次旅次之目的 您這次旅次之目的為：返鄉休閒旅遊訪友上學上 班醫療商務洽公購物其它＿＿＿。 旅次頻率 受訪者產生旅次之頻率 您最常行駛高速公路的頻率：每天1次(兩、三天1次(一星 期1次(兩星期1次(一個月1次(兩、三個月1次(半年1次(很少。 同行人數 此次旅次的隨行人數 同行人數有 ________ 人【無人同行則填0】 起迄點 此次旅次之起點與終點 請問該通勤旅次的起點及迄點： 起點： 【縣/市】 【鄉/鎮/市/區】 迄點： 【縣/市】 【鄉/鎮/市/區】 出發時間 旅運者選擇出發至目的地之時 間 出發時間：(1)早上(6:00~9:59) (2)中午(10:00~13:59) (3)下午(14:00~17:59) (4)晚上(18:00~21:59) (5)深夜(22:00~01:59) (6)清晨(2:00~5:59)。 回程時間 旅運者選擇原目的地至原出發 地之時間 回程時間：(1)早上(6:00~9:59) (2)中午(10:00~13:59) (3)下午(14:00~17:59) (4)晚上(18:00~21:59) (5)深夜(22:00~01:59) (6)清晨(2:00~5:59)。
21 4.1.2 敘述性偏好設計 本研究亦進行敘述性偏好之實驗設計，主要係了解若提倡DRTS對於全國旅運者運 具選擇偏好的影響。DRT是一種創新的公共運輸服務，可依據旅運者之旅次起迄點或出 發時間等需求，進行機動性之安排。但是必須事先預約，並同時搭載其他乘客，介於沒 有固定路線及班次之計程車服務及固定路線及班次之公車服務之間的一種公共運輸服 務。本研究針對DRT營運模式研擬DRT-計程車與DRT-小巴士兩種，其形態之比較如表 4.5所示。 在票價方面，DRT-計程車因共乘人數較DRT-小巴士少，故設定之票價較高；步行 至站時間因小汽車機動性較高，故步行至站時間相對較低；在預約時間，因DRT-計程車 乘載人數相對較DRT-小巴士少，故前置時間相對較短；在車內時間部分，DRT-計程車 所花時間亦較短，而DRT-小巴士因行駛路線具有彈性，使車內時間較傳統公車更具競爭 力；最後在共乘人數方面，受限於車型大小，DRT-計程車所能共乘之人數有限，較DRT-小巴士人數來得少。 表 4.5 DRT-計程車與 DRT-小巴士之型態比較 DRT-計程車 DRT-小巴士 票價 較高，仍低於一般計程車 較低，仍高於傳統公車 步行至站時間 較短，無異於一般計程車 較長，仍低於傳統公車 預約時間 較短 較長 車內時間 較短，無異於一般計程車 較長 與他人共乘之座位數 較少 較多 敘述性偏好為獲取受訪者對於不同替選方案之偏好，需進行實驗設計，而對於DRT-計程車及DRT-小巴士兩者之水準值推估原則說明如下： (一) DRT-計程車 1. 票價 由於DRT-計程車之經營模式採預約方式，費用大致介於一般計程車與自用小客 車之間，故三個屬性水準值假設為自用小客車與一般計程車之平均價格，即55、125 及205元。為求受訪者填答具有差異性，將估計值經微調後採用80、150及180元三 個水準值。 2. 步行至約定上車地點的時間
22 若以每分鐘可步行80公尺之方式計算出步行1公里需花費12.5分鐘，又因DRT-計程車機動性較高，故所需花費之旅行時間相對較短。假設旅運者步行距離為0、 100及200公尺，則可推算出步行時間約為0、1.25及2.5分鐘，最後為求受訪者能具 有差異性而將其估計值調整為0、1及3分鐘三水準值。 3. 預約時間 參考魏嘉儀(民100)之屬性水準值設計，其研究訂為60分鐘(1小時)、360分鐘(6 小時)、720分鐘(12小時)之水準值。本研究認為DRT-計程車與他人共乘數至多為3 人，加上前置作業規劃路線與配對共乘對象較為簡單，無需太長時間即可完成，故 修正為60分鐘(1小時)及240分鐘(4小時)兩水準值。 4. 車內時間 若以計程車於市區行駛速率每小時50公里計算，可推算出2、7及12公里平均值 之旅行時間約為2.4、8.4及14.4分鐘。為求符合現實情況仍須微調旅行時間，故最後 修正為12、16及18分鐘之三個水準值。 5. 共乘人數 DRT-計程車為小型車，共乘人數最多4人。排除與他人共乘人數0人，與他人共 乘人數訂定為1及2人兩個水準值。 (二) DTY-小巴士 1. 票價 台灣有一半以上地區之市區公車計費方式皆以站數(段票)計費為主，而全國公 車票種大致可分為優待票、學生票和全票等。因此，本研究參考全國市區公車票價， 其屬性水準值之基準假設為行駛一段票之站數距離範圍內，可得15元之票價。但考 慮到DRT小巴士營運模式較為複雜，經營成本相對於傳統公車服務較高，且服務品 質也優於傳統公車，故將其推估計算所得之估計值調整，最後可得25、40及50元三 個水準值。 2. 步行至約定上車地點的時間 若以每分鐘可步行80公尺之方式計算出步行1公里需花費12.5分鐘，又因DRT-小巴士機動性較低，故所需花費之旅行時間相對較長。假設旅運者步行距離為400 及600公尺，可推估計算出步行時間約為5及7.5分鐘，為求受訪者填答能具有差異性 而將估計值調整，最後得到5及8分鐘之兩個水準值。
23 3. 預約時間 參考魏嘉儀(民100)之屬性水準值設計，其研究為180分鐘(3小時)、600分鐘(10 小時)及1440分鐘(24小時)水準值設計，但本研究認為DRT-小巴士與他人共乘數至多 為12人，且前置作業規劃路線與配對共乘對象較為複雜，須較長時間才可完成，但 營運模式採預約規劃，應不需至1440分鐘(24小時)的事前預約時間，故修正簡化為 300分鐘(5小時)、480分鐘(8小時)、960分鐘(16小時)三個水準值。 4. 車內時間 公車於市區行駛速率以每小時40公里計算，以此作為基準可推算出2、7及12公 里平均值之旅行時間約為3、10.5及18分鐘。另外考慮DRT-小巴士乘載人數為5-12 人，共乘人數較多且行駛路線較DRT-計程車與公車複雜，為求符合現實情況故仍須 調整旅行時間，修正後得25、28及30分鐘之三水準值。 5. 共乘人數 依據魏嘉儀(民100) 之屬性水準值設計，本研究將其修正為5及10人。 最後得到之情境組合如表4.6所示，設定其相關之屬性水準值後產生其相應的直交表， 藉此縮減情境組合，從原先27種情境刪去具有絕對優勢及劣勢之方案後，留下12種情境 組合，並透過隨機亂數分配於3種問卷，故每份問卷僅需提供4種情境組合供受訪者作答， 如表4.7所示。
24 表 4.6 DRT 兩方案敘述性偏好實驗設計 方案 屬性 (1) (2) DRT-計程車 DRT-小巴士 油資/票價（新台幣：元） 80、150、180 25、40、50 車 外 時 間 步行至約定上車地點的 時間（分鐘） 0、1、3 5、8 網路/電話 預約時間（小時） 1、4 5、8、16 車 內 時 間 車輛行駛與等待 12、16、18 25、28、30 本次共乘人數 (座位數) 1、2 5、10 表 4.7 DRT 兩方案所有情境組合表 屬 性 情 境 DRT-計程車 DRT-小巴士 問卷 種類 (題號) 油 資 步行 至站 網路 預約 停等/正常 行駛 與人 共乘 油 資 步行 至站 網路 預約 停等/正常 行駛 與人 共乘 1 180 1 1 12 1 25 5 5 25 10 A(1) 2 150 3 1 16 1 40 5 5 28 5 A(2) 3 180 0 1 18 2 25 8 8 28 5 A(3) 4 80 3 1 18 1 25 5 8 28 5 A(4) 5 180 3 1 12 1 50 8 16 28 10 B(1) 6 150 3 1 18 1 50 5 5 30 10 B(2) 7 80 1 1 18 1 40 5 16 25 5 B(3) 8 150 0 4 16 1 25 5 16 30 5 B(4) 9 180 1 4 16 1 40 8 5 28 5 C(1) 10 150 0 1 12 2 50 5 16 28 5 C(2) 11 80 0 1 16 2 40 5 5 28 10 C(3) 12 80 1 4 12 1 50 5 16 28 5 C(4)
25
4.2 調查計畫
本研究問卷主要針對通勤旅次（為滿足日常生活所需的運輸需求，如通勤、購物、 就醫等其他生活所需）進行問卷調查，是以全國汽機車車主家戶作為調查母體，調查之 範圍包含臺灣地區25縣市（或合併後之22縣市）之所有機動車輛持有家戶，為同時了解 車主及非車主（未持有機動車輛者）之選具選擇行為差異，本研究將依各縣市人口數、 車型及車齡之比例，進行分層隨機抽樣。每一抽樣車主將同時發放兩份問卷（車主問卷 及非車主問卷）。由於魏嘉儀（民100）的研究中已先針對三峽、鶯歌地區進行小規模調 查，並順利完成模式建構及應用分析，因此本研究直接發放正式問卷進行調查。 正式問卷於民國100年9月14日寄發，於100年9月26日第一次回收截止。並配合催收 問卷之寄發及回收，於民國100年9月28日寄送催收問卷，於100年10月20日催收問卷回 收截止。車主及非車主問卷各發放50,000份，總計發出100,000份。由於考慮敘述性偏好 設計之部分，問卷又分為A、B及C三種，並等比例的進行發放，最後共回收6,233份問 卷，有效問卷為5769份，有效率為92.6%。 然而，根據旅運者會因區域（都市發展條件）及地方運具偏好價值（公共運輸使用 率及人口密度的組合）而有差異，建立單一代表全國地區之旅運者選擇行為模式較不合 適，故在全國性之調查可利用建構運具選擇模式時，預先劃定分析區域，決定選用合適 的地理區隔，以更符合真實之情況。 因此，本研究利用「人口密度」將回收樣本依起點之各鄉鎮市區進行分類，在此之 鄉鎮市區是依照五都未合併前之資料為準，由各鄉鎮市區之人口密度小至大排序後五等 分切割，最後分為a、b、c、d及e五類市場族群，亦即高偏遠地區、低偏遠地區、郊區、 都市區及市中心。其五群之詳細回收樣本數如表4.8所示。26 表 4.8 依人口密度分類之各區隔市場族群回收樣本數 類別 回收樣本數 問卷A 問卷B 問卷C 總計 高偏遠地區(a群) 18 24 23 65 低偏遠地區(b群) 78 91 86 255 郊區(c群) 179 158 214 551 都市區(d群) 508 487 443 1438 市中心(e群) 1215 1172 1073 3460 1998 1932 1839 5769
4.3 問卷統計分析
本研究將蒐集之樣本進行敘述性之統計分析，在樣本特性分析中又可分為社經特性、 選擇運具及旅運者旅次特性分析，其詳細說明如下。在此，本研究利用前述依人口密度 分成五類區隔市場族群之樣本分為進行分析，目的係了解不同分群中旅運者之樣本特性 是否會具有差異。 4.3.1 社經特性之基本分析 透過表4.9分析五群樣本之社經特性結果可知，在性別方面，高偏遠地區及低偏遠地 區之女性比例較高，分為為58.5%及56.1%，其餘三群的比例則大約各占一半；五群樣本 之年齡分布皆以25-44歲及45-64歲之比例為居多；五群樣本之職業皆以工商、服務業的 比例為最多，其中科技業在人口密度最高之市中心比例最高(10.9%)、高偏遠地區之比例 為最低(0%)，農林漁牧業則是在高偏遠地區之比例為最高(12.3%)，市中心之比例為最低 (0.6%)；五群樣本之學歷皆以高中職及大學專科之比例居多，其中人口密度愈密集之市 中心，研究所以上之比例會愈高(11%)；個人月所得在五群樣本中大部分皆分布於2萬-未滿6萬，而超過6萬之比例在市中心會較高(15.3%)；最後，在駕照持有方面，持有汽車 駕照之受訪者在五群樣本中皆超過70%，持有機車駕照之受訪者更超過80%。27 表 4.9 各區隔市場族群之社經特性之基本分析 分群名稱 社經特性 高偏遠地區 低偏遠地區 郊區 都市區 市中心 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 性別 男 27(41.5%) 112(43.9%) 287(52.1%) 722(50.2%) 1787(51.6%) 女 38(58.5%) 143(56.1%) 264(47.9%) 716(49.8%) 1673(48.4%) 年齡 24 歲以下 3(4.6%) 44(17.3%) 97(17.6%) 236(16.4%) 532(15.4%) 25-44 歲 27(41.6%) 101(39.6%) 239(43.4%) 640(44.5%) 1714(49.5%) 45-64 歲 27(41.6%) 94(36.9%) 174(31.6%) 506(35.2%) 1080(31.2%) 65 歲以上 8(12.2%) 16(6.2%) 41(7.4%) 56(3.9%) 134(3.9%) 職業 學生 3(4.6%) 35(13.7%) 89(16.2%) 227(15.8%) 512(14.8%) 軍公教 12(18.5%) 30(11.8%) 70(12.7%) 158(11%) 418(12.1%) 科技業 0(0%) 18(7.1%) 44(8%) 150(10.4%) 376(10.9%) 工商、服務 26(40%) 88(34.5%) 199(36.2%) 578(40.2%) 1370(39.6%) 家管、退休 13(20%) 50(19.6%) 116(21%) 256(17.8%) 574(16.6%) 農林漁牧業 8(12.3%) 25(9.8%) 20(3.6%) 29(2%) 21(0.6%) 其他 3(4.6%) 9(3.5%) 13(2.3%) 40(2.8%) 189(5.4%) 學歷 國中(含)以下 9(13.8%) 50(19.6%) 111(20.1%) 236(16.4%) 397(11.5%) 高中職 22(33.8%) 109(42.7%) 189(34.3%) 469(32.6%) 935(27%) 大學專科 33(50.8%) 85(33.4%) 211(38.3%) 629(43.7%) 1746(50.5%) 研究所以上 1(1.6%) 11(4.3%) 40(7.3%) 104(7.2%) 382(11%) 個人 月所得 未滿 2 萬 19(29.3%) 113(44.3%) 242(43.8%) 534(37.1%) 1154(33.3%) 2 萬-未滿 6 萬 39(60%) 122(47.8%) 268(48.7%) 757(52.7%) 1779(51.4%) 6 萬-未滿 10 萬 7(10.8%) 14(5.5%) 30(5.5%) 116(8.1%) 418(12.1%) 10 萬以上 0(0%) 6(2.4%) 11(2%) 31(2.2%) 109(3.2%) 汽車駕照 有 54(83.1%) 207(81.2%) 406(73.7%) 1126(78.3%) 2654(76.7%) 無 11(16.9%) 48(18.8%) 145(26.3%) 312(21.7%) 806(23.3%) 機車駕照 有 59(90.8%) 216(84.7%) 464(84.2%) 1215(84.5%) 2958(85.5%) 無 6(9.2%) 39(15.3%) 87(15.8%) 223(15.5%) 502(14.5%)
28 4.3.2 運具使用之基本分析 表4.10為旅運者對私人運具及公共運輸之使用人數及比例，結果顯示在五群中使用 私人運具之比例皆較高，其中又以高偏遠地區使用之比例為最高(81.5%)，而公共運輸的 使用比例則在市中心及都市區之比例較高(23.7%及21.8%)。 表 4.10 各區隔市場族群之私人運具與公共運輸使用人數及比例 高偏遠地區 低偏遠地區 郊區 都市區 市中心 樣本數(比例) 樣本數(比例) 樣本數(比例) 樣本數(比例) 樣本數(比例) 私人運具 53(81.5%) 205(80.4%) 445(80.8%) 1124(78.2%) 2639(76.3%) 公共運輸 12(18.5%) 50(19.6%) 106(19.2%) 314(21.8%) 821(23.7%) 總計 65 255 551 1438 3460 了解私人運具及公共運輸使用人數及比例後，本研究更進一步分析各運輸工具之使 用次數及比例，其詳細結果如表4.11所示。在高偏遠地區以選擇汽車(自行開車)之比例 為最多(47.7%)，其餘四群皆以選擇機車(自行騎乘)之比例為最多。在公共運輸方面，由 於分類於高偏遠地區、低偏遠地區及郊區之地區非為台北市、新北市及高雄市，故並無 捷運可供旅運者選擇。而使用公共運輸的比例皆以使用公車之比例為最高。 表 4.11 各區隔市場族群之運輸工具使用人數與比例 高偏遠地區 低偏遠地區 郊區 都市區 市中心 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 私人運具 機車(自行騎乘) 18(27.7%) 95(37.3%) 228(41.4%) 593(41.2%) 1480(42.8%) 機車(親友接送) 4(6.2%) 4(1.6%) 19(3.4%) 29(2%) 118(3.4%) 汽車(自行開車) 31(47.7%) 88(34.5%) 148(26.9%) 416(28.9%) 845(24.4%) 汽車(親友接送) 0(0%) 12(4.7%) 33(6%) 60(4.2%) 142(4.1%) 自行車 0(0%) 6(2.4%) 17(3.1%) 26(1.8%) 54(1.6%) 公共運輸 公車 10(15.4%) 28(11%) 76(13.8%) 204(14.2%) 502(14.5%) 捷運 0(0%) 0(0%) 0(0%) 38(2.6%) 210(6.1%) 臺鐵 1(1.5%) 16(6.3%) 19(3.4%) 43(3%) 56(1.6%) 免費公車(交通車) 1(1.5%) 4(1.6%) 7(1.3%) 21(1.5%) 32(0.9%) 計程車 0(0%) 1(0.4%) 2(0.4%) 7(0.5%) 21(0.6%) 其他 0(0%) 1(0.4%) 2(0.4%) 1(0.1%) 0(0%)
29 4.3.3 旅次特性之基本分析 各區隔市場族群之旅次特性分析如表4.12所示，在旅次目的方面，五群樣本皆以上 班為目的比例為最高，皆超過五成；旅次頻率皆以每週5次及每週6次之比例為居多；同 行人數皆以單獨旅次之比例為最高，其中有一人同行在高偏遠地區及低偏遠地區的比例 亦很高，分別為40%及34.5%；在五群樣本中出發時間皆是早上的比例約占七成為最多， 回程時間則是以下午及晚上的比例為居多。 表 4.12 各區隔市場族群之旅次特性基本分析 高偏遠地區 低偏遠地區 郊區 都市區 市中心 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 次數(比例) 旅次目的 上班 40(61.6%) 128(50.2%) 297(53.9%) 827(57.5%) 2043(59%) 上學 7(10.8%) 31(12.2%) 81(14.7%) 201(14%) 436(12.7%) 探訪親友 3(4.6%) 20(7.8%) 56(10.2%) 121(8.4%) 267(7.7%) 逛街購物 6(9.2%) 41(16.1%) 80(14.5%) 168(11.7%) 426(12.3%) 其他 9(13.8%) 35(13.7%) 37(6.7%) 121(8.4%) 288(8.3%) 旅次頻率 每週 7 次以上 5(7.7%) 17(6.7%) 31(5.6%) 54(3.5%) 125(3.6%) 每週 6 次 19(29.2%) 88(34.5%) 142(25.8%) 426(29.6%) 1138(32.9%) 每週 5 次 24(36.9%) 101(39.6%) 249(45.2%) 669(46.5%) 1528(44.2%) 每週 4 次 2(3.1%) 13(5.1%) 32(5.8%) 48(3.3%) 189(5.5%) 每週 3 次 7(10.8%) 17(6.7%) 34(6.2%) 106(7.4%) 243(7%) 每週 2 次以下 8(12.3%) 19(7.4%) 63(11.4%) 135(9.7%) 237(6.8%) 同行人數 0 人 26(40%) 109(42.7%) 288(52.3%) 762(53%) 1989(57.5%) 1 人 26(40%) 88(34.5%) 163(29.6%) 384(26.6%) 932(26.9%) 2-3 人 13(20%) 52(20.4%) 89(16.1%) 247(17.1%) 474(13.7%) 4 人以上 0(0%) 6(2.4%) 11(2%) 45(3.2%) 65(1.9%) 出發時間 早上 45(69.2%) 186(72.9%) 412(74.8%) 1049(72.9%) 2490(72%) 中午 10(15.4%) 31(12.2%) 57(10.3%) 186(12.9%) 456(13.2%) 下午 5(7.7%) 23(9%) 45(8.2%) 126(8.8%) 343(9.9%) 晚上 5(7.7%) 15(5.9%) 35(6.4%) 66(4.6%) 150(4.3%) 深夜 0(0%) 0(0%) 2(0.4%) 10(0.7%) 16(0.5%) 清晨 0(0%) 0(0%) 0(0%) 1(0.1%) 5(0.1%) 回程時間 早上 4(6.2%) 20(7.8%) 36(6.5%) 98(6.8%) 163(4.7%) 中午 4(6.2%) 38(14.9%) 46(8.3%) 122(8.5%) 224(6.5%) 下午 25(38.5%) 92(36.1%) 213(38.7%) 522(36.3%) 1088(31.4%) 晚上 31(47.7%) 92(36.1%) 223(40.5%) 633(44%) 1782(51.5%) 深夜 1(1.5%) 13(5.1%) 33(6%) 62(4.3%) 202(5.8%) 清晨 0(0%) 0(0%) 0(0%) 1(0.1%) 1(0.1%)
30
4.4 問卷資料處理
本節將使用在模式中之問卷資料處理方式加以解釋及說明，其分述如下。 (1) 顯示性偏好變數之資料處理 先將問卷資料中之旅行成本、步行時間、車內時間及等待時間作為共生變數，之後 利用受訪者實際填答最常使用運具之資料加以推估其他運具資料，其推估原則如表4.13 所示。 在私人運具部分，旅行成本之推估原則皆相同，相異之處僅在於親友接送之計算方 式，機車親友接送之旅行成本設定為兩人平分，即旅行成本會是原本價格之一半；在汽 車親友接送的部分則是除以同行人數再加一，即為每一人所需支付之旅行成本。在步行 時間是假設自行車與機車之步行時間相等，而為汽車步行時間的一半。私人運具之等待 時間設定為零，因旅運者使用其運具可隨時出發。 在公共運輸部分，旅行成本是以該地區樣本中搭乘該公共運輸工具之平均票價計算， 而計程車則依照其里程計費方式推估。步行時間及等待時間皆是以該地區樣本中搭乘該 公共運輸工具之平均步行時間及等待時間來計算。 (2) 整合顯示性偏好及敘述性偏好變數之資料處理 敘述性偏好之調查方式主要是在情境中假設DRT-計程車及DRT-小巴士兩運具供受 訪者選擇，此外受訪者更可選擇仍維持原來選擇之運輸工具，因此使得實驗設計實際上 是將敘述性偏好及顯示性偏好進行整合。 整合顯示性偏好及敘述性偏好之共生變數包含票價、步行至約定上車地點時間、必 須多久以前預約、車內時間及共乘人數，並以受訪者選擇最喜好之運輸工具為基準，將 其他運具資料加以推估，其推估原則如表4.14所示。 在此部分之票價、步行時間及車內時間皆與上述顯示性偏好之推估原則相同，不同 之處在於增加預約時間及共乘人數兩變數。預約時間主要設定給DRT-計程車及DRT-小 巴士用，因此在其他運具之預約時間皆設定為零。共乘人數主要會依同行人數推估，而 在公共運輸部分由於難以掌握實際人數，故本研究在公車及免費公車設定為25人，捷運 及臺鐵則設定為60人。31 表 4.13 整合顯示性偏好之共生變數推估原則 旅行成本 (元) 步行時間 (分) 車內時間 (分) 等待時間 私 人 運 具 機車 (自行騎乘) (距離/1 公升公里數) ×油價+停車費 該地區樣本之搭 乘該運具之平均 步行時間計算 (機車步行至站時 間=自行車步行至 站時間=1/2 汽車步 行至站時間) 以距離估算 0 汽車 (自行開車) 以距離估算 0 機車 (親友接送) 1 2× (距離 1 公升公里數⁄ ) × 油價 停車費 以距離估算 0 汽車 (親友接送) 1 同行人數 1× (距離 1 公升公里數⁄ ) × 油價 停車費 以距離估算 0 自行車 0 以距離估算 0 公 共 運 輸 公車 該地區樣本之公車搭乘者之平均票價計算 該地區樣本之搭 乘該運具之平均 步行時間計算 以距離估算 該地區樣本 之搭乘該運 具之平均等 待時間計算 免費公車 0 以距離估算 捷運 該地區樣本之捷運搭乘者之平均票價計算 以距離估算 臺鐵 該地區樣本之臺鐵搭乘者之平均票價計算 以距離估算 計程車 距離=旅行時間/平均速率，再依照計程車里程計費方式 推估 以距離估算
