全國與城市層級汽機車總體持有與使用模式之建構

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(1)國立交通大學交通運輸研究所碩士論文全國與城市層級汽機車總體持有與使用模式之建構 Modeling Aggregate Car/Motorcycle Ownership and Usage at National and City levels. 研究生：林振達指導教授：邱裕鈞博士. 中華民國九十八年六月 .

(2) 全國與城市層級汽機車總體持有與使用模式之建構 Modeling Aggregate Car/Motorcycle Ownership and Usage at National and City levels 研究生：林振達. Student: Chen-Ta Lin. 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 Department of Traffic and Transportation College of Management National Chiao Tung University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering in Taffic and Transportation June 2009 Taipen, Taiwan, Republic of China. 中華民國九十八年六月 i .

(3) . 全國與城市層級汽機車總體持有與使用模式之建構研究生：林振達. 指導教授：邱裕鈞. 博士. 國立交通大學交通運輸研究所碩士班. 摘要近數十年來，經濟的快速發展與高速公路持續興建導致汽機車持有率與使用量的持續攀升。此一趨勢不僅造成都市與城際交通嚴重壅塞，亦造成污染廢氣之過度排放與大量之能源消耗。為達永續運輸之目的，提出有效降低汽機車持有率與使用量對策即成為重要之課題。然而策劃有效之私人運具管理策略仍需仰賴對於影響汽機車持有與使用之重要因素的了解。基於上述原因，本研究自數個資料庫中蒐集汽機車持有與使用之相關解釋變數資料。全國層級資料主要來自於國際道路組織整理之世界道路統計彙編，該資料庫包含全球 188 個國家自 1963 年至 2008 年之資料。而城市層級資料主要來自於世界大眾運輸協會整理之千禧年城市永續運輸資料庫，該資料庫蒐集 2001 年度全球 100 個城市之相關資料。根據上述之資料，將分別針對全國層級與城市層級各建構兩種模式，其一為汽機車持有長期預測模式，其二為汽機車聯立模式。汽機車持有長期預測模式主要目的在於透過估計之羅吉斯非線性迴歸模式分別預測全國與台北都會區之汽機車持有長期趨勢。其中，羅吉斯非線性迴歸模式之汽機車飽和率，將透過判別函數設定高、中、低三個水準之飽和率值。而汽機車聯立模式將汽車持有、汽車使用、機車持有、機車使用等高度相關且相互影響之變數視為系統之內生變數進行模式估計。汽機車持有長期預測模式結果顯示，全國之汽機車飽和率分別為每千人 472 輛汽車和 760 輛機車；台北都會區汽機車飽和率分別為每千人 364 輛汽車和 760 輛機車。根據模式結果，全國與台北都會區之汽車持有率將分別在平均國民所得三萬三千美元與三萬八千美元時達到飽和；全國與台北都會區之機車持有率將分別在平均國民所得三萬美元與三萬五千美元時達到飽和。根據全國層級汽機車聯立模式估計結果，汽車持有率與平均國民所得、公路密度呈正向變動；與人口密度呈負向變動。汽車使用與機車使用、公路密度呈正向變動；與汽車使用成本呈負向變動。機車使用與汽車使用、道路交通負荷、汽車使用成本呈正向變動；與人口密度呈負向變動。另一方面，根據城市層級汽機車聯立模式估計結果，汽車持有率與汽車使用、平均國民所得、高速公路密度（每千人長度）、平均每人每日旅次數、平均旅次長度呈正向變動；與機車持有率、職業密度、大眾運輸路網保守密度（每千人長度）、平均每公里油價呈負向變動。機車持有率與職業密度呈正向變動；與機車使用、大眾運輸服務水準（每公頃延車公里）呈負向變動。汽車使用與汽車持有率、高速公路密度、平均每人每日旅 ii .

(4) . 次數、平均旅次長度、大眾運輸使用成本比例呈正向變動；與機車持有率、大眾運輸路網保守密度（每千人長度）、平均私人運輸成本呈負向變動。機車使用與汽車持有率、機車持有率、平均國民所得、平均私人運輸成本呈負向變動。並基於以上結果，提出相關對策之建議。關鍵字：汽機車、持有、使用、羅吉斯非線性迴歸、聯立方程式. iii .

(5) . Modeling Aggregate Car/Motorcycle Ownership and Usage at National and City levels Student：Chen-Ta Lin. Advisor:Yu-Chiun Chiou. Institute of Traffic and Transportation National Chiao Tung University. Abstract In recent decades, the rapid economic growth and continuous construction of highways has inevitably led to greater ownership and usage of private motor vehicles. This trend has not only created severe congestion on urban roadways and intercity highways, but also excessive emissions and energy consumption. Towards sustainable transportation, it is crucial to propose countermeasures capable of effectively curtailing ownership and usage of private vehicles. However, to devise management strategies which can effectively relieve dependency on private vehicles depends on the thoroughly understanding of the key factors affecting private vehicles ownership and usage. Based on this, this study collects data of car/motorcycle ownership and usage along with their related explanatory variables from several databases. The national-level data mainly come from the database of “World Road Statistics Compilation” prepared by International Road Federation, including related information of a total of 188 countries ranging from 1963 to 2008. While the city-level data are adopted from the database of “Millennium Cities Database for Sustainable Transport” compiled by International Association of Public Transport, which includes related information of a total of 100 cities in 2001. Based on such datasets, two types of models are respectively developed for both national- and city-levels. The first model is a car/motorcycle ownership growth model aiming to forecast the long-term growth of the number of private vehicles in Taiwan and Taipei by employing logistic-curve nonlinear regression model. To determine the saturation level of car and motorcycle ownership for facilitating the model building, discrimination functions of high, medium and low saturation levels are derived from the abovementioned datasets. The second model is a simultaneous equations model to take ownership and usage of cars and motorcycles as four endogenous variables from a whole system point of view due to the strong correlational relationship among them. The results of first type of models show that the saturation levels of car and motorcycle ownership of Taiwan are 472 and 760 vehicles per thousand people respectively, and those of Taipei are 364 and 760 vehicles per thousand people respectively. The ownership of cars in Taiwan and Taipei will reach their saturation iv .

(6) . level at 33 and 38 thousands US dollars, respectively; while the motorcycle ownership will attain their saturation level at 30 and 35 thousands US dollars, respectively. As to the estimation results of the national-level simultaneous equation model, income, road density and population density are identified as the key variables affecting car ownership. Motorcycle usage, road density and car usage cost are the key variables for car usage. Car usage, road traffic load, car usage cost and population density are the key variables for motorcycle usage. These findings confirm the existence of close relationship among car/motorcycle ownership and usage. A biased result will be obtained if these endogenous variables are separately estimated. On the other hand, according to estimation results of the city-level simultaneous equation model, car usage, income, freeway density, average number of daily trips, average trip length, motorcycle ownership, occupation density, network density of public transportation and fuel price are the key variables affecting car ownership. Occupation density, motorcycle usage and level of service of public transportation are the key variables for motorcycle ownership. Car ownership, freeway density, average number of daily trips, average trip length, the ratio of usage cost of public to private transportation, motorcycle ownership, network density of public transportation and average private transportation cost are the key variables for car usage. Car ownership, motorcycle ownership, income and average private transportation cost are the key variables for motorcycle usage. Based on the results, corresponding countermeasures are then suggested. Keywords：car/motorcycle, ownership, usage, logistic-curve nonlinear regression model, simultaneous equations model.. v .

(7) . 誌謝看完「征服北極」一片後，喜歡上「我 26 歲，我的夢想才剛開始。」這句話，與我此時此刻的心情相同。然而時間讓過去的點點滴滴都化為最美好的回憶，閉上眼睛的同時，過去兩年的美好畫面如同電影般在我小小腦袋中不斷播放。論文得以順利完成，首先要感謝恩師－邱裕鈞老師。感謝老師總是不厭其煩一再與我討論，縱使再忙碌，老師都會以超強的耐心與親切的笑容回答我所有問題。當我遭遇生活中之挫折時，老師便化身為最值得信賴的朋友與我分享他的人生經驗，成為我兩年求學生涯中的意外收穫。此外，要感謝口試委員胡均立所長與賈凱傑老師細心指教方能完成論文，在此振達獻上萬方感謝。在北交求學的這兩年，和大家一起寫論文、討論作業、聊八卦、玩小遊戲、夜衝、出遊、吃麻辣鍋、幫律友不斷擴建新家都成為重要的回憶。感謝蘇菲一直以來對我的熱心付出；感謝 PK、宗翰、妹妹、思慧、筱婷、子婷、mini、一姐、小王子、欣萍和小銘陪伴我度過大部份的時間，並在我需要幫助的時候適時伸出援手，而與律友、詮勳一起跳的愛情森巴舞更是我這輩子難忘的回憶。此外，也感謝小辣椒、薏如、世寧、辛巴克爸媽、文晟、沛志、孟達、凱創、書玫和俊儀為我帶來一次又一次的感動與歡笑。另外，我也要感謝 u 舟、ㄏㄅ、喇叭哥、低估、熊、D 哥、師爺在我無聊之時陪伴我聊天、逛街、玩耍、代辦新竹事務和管理不受控制的 Sam。此外，思緯，有你這個朋友是我這輩子最幸福的事。謝謝你們為我留下那麼多美好的回憶。最後，我要感謝我的家人，感謝爸爸、媽媽對我的栽培，給我充分的自由選擇自己的道路，感謝洪爸、洪媽一直把我視為己出的無私奉獻。感謝哥哥總是在我需要歡笑的時候帶給我歡笑，感謝梓恒幫我 Update 所有最新資訊。因為有你們的鼓勵與支持，讓我能夠沒有後顧之憂做自己想做的事。親愛的老師及親朋好友們，我尚有許多對你們的感謝埋藏在心裡已久。但由於想說的話太多，一時間卻不知該如何向你們傳達，請容我僅以此簡潔之誌謝表達我內心的無限感激。感謝大家對我的照顧，謝謝你們！！！林振達謹誌中華民國九十八年六月于交通運輸研究所碩二 LAB. vi .

(8) . 目錄中文摘要 ........................................................................................................................ ii 英文摘要 ....................................................................................................................... iv 誌謝 ............................................................................................................................... vi 目錄 .............................................................................................................................. vii 圖目錄 ........................................................................................................................... ix 表目錄 ............................................................................................................................ x 第一章、緒論 .............................................................................................................. 1 1.1 研究背景與動機 ........................................................................................ 1 1.2 研究目的 .................................................................................................... 2 1.3 研究範圍與限制 ........................................................................................ 3 1.4 研究流程與內容 ........................................................................................ 3 第二章、國內外汽機車現況分析 .............................................................................. 6 2.1 國內車輛持有 ............................................................................................ 6 2.2 國內車輛使用 ............................................................................................ 8 2.3 國外車輛持有與使用 ................................................................................ 9 第三章、文獻回顧 .................................................................................................... 11 3.1 國外汽機車持有與使用模式 .................................................................. 11 3.2 國內汽機車持有與使用模式 .................................................................. 21 3.3 小結 .......................................................................................................... 23 第四章、研究方法 .................................................................................................... 27 4.1 聯立迴歸分析（simultaneous regression analysis） ............................. 27 4.2 判別分析(discrimination analysis) .......................................................... 28 4.3 羅吉斯迴歸分析( Logistic Regression） ............................................... 29 第五章、資料蒐集與分析 ........................................................................................ 30 5.1 資料來源 .................................................................................................. 30 5.1.1 全國層級 ............................................................................................ 30 5.1.2 城市層級 ............................................................................................ 30 5.2 基本統計分析 .......................................................................................... 30 5.2.1 全國層級 ............................................................................................ 30 5.2.2 城市層級 ............................................................................................ 33 第六章、全國層級模式構建與估計 ........................................................................ 42 6.1 變數說明 .................................................................................................. 42 6.2 模式估計 .................................................................................................. 46 6.2.1 全國層級汽機車持有長期預測模式 .......................................... 46 6.2.2 全國層級汽機車持有與使用模式 .............................................. 55 6.3 政策意涵 .................................................................................................. 59 vii .

(9) . 第七章、城市層級模式構建與估計 ........................................................................ 61 7.1 變數說明 .................................................................................................. 61 7.2 模式估計 .................................................................................................. 67 7.2.1 城市層級汽機車持有長期預測模式 .......................................... 67 7.2.2 城市層級汽機車持有與使用模式 .............................................. 73 7.3 政策意涵 .................................................................................................. 80 第八章、結論與建議 ................................................................................................ 82 8.1 結論 .......................................................................................................... 82 8.2 建議 .......................................................................................................... 85 參考文獻 ...................................................................................................................... 87 附錄 .............................................................................................................................. 90 . viii .

(10) . 圖目錄圖 1.4-1、研究流程圖 .................................................................................................. 4 圖 2.1-1、我國人口、所得及機動車輛成長狀況 ...................................................... 7 圖 2.3‐1、其他國家之車輛持有散佈圖 ...................................................................... 9 圖 2.3‐2、其他國家之車輛使用散佈圖 .................................................................... 10 圖 5.2-1、平均國民所得與汽車持有率散佈圖 ........................................................ 31 圖 5.2-2、平均國民所得與機車持有率散佈圖 ........................................................ 32 圖 5.2-3、平均國民所得與汽車使用散佈圖 ............................................................ 32 圖 5.2-4、平均國民所得與機車使用散佈圖 ............................................................ 33 圖 5.2-5、城市平均國民所得與汽車持有率散佈圖 ................................................ 40 圖 5.2-6、城市平均國民所得與機車持有率散佈圖 ................................................ 40 圖 5.2-7、城市平均國民所得與汽車使用散佈圖 .................................................... 41 圖 5.2-8、城市平均國民所得與機車使用散佈圖 .................................................... 41 圖 6.2-1、飽和率設定流程圖 .................................................................................... 46 圖 6.2-2、汽車持有成長預測圖 ................................................................................ 54 圖 6.2-3、機車持有成長預測圖 ................................................................................ 55 圖 7.2-1、台北都會區汽車持有長期預測圖 ............................................................ 72 圖 7.2-2、台北都會區機車持有長期預測圖 ............................................................ 73 . ix .

(11) . 表目錄表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表表. 2.1-1、臺灣地區歷年人口及汽車持有數 .............................................................. 6 2.1-2、我國家戶機動車輛持有狀況 ...................................................................... 7 2.2-1、我國汽機車各使用用途之全年行駛里程 .................................................. 8 3.1-1、國外文獻彙整表 ........................................................................................ 17 3.3-1、全國與城市層級文獻整理表 .................................................................... 24 3.3-2、文獻顯著變數整理表 ................................................................................ 26 5.2-1、各國基本統計表 ........................................................................................ 31 5.2-2、城市指標基本統計分析表 ........................................................................ 36 6.1-1、全國層級指標變數定義表 ........................................................................ 45 6.2-1、先進國家篩選結果 .................................................................................... 47 6.2-2、各國指標變數與基本統計量 .................................................................... 50 6.2-3、各飽和率之國家 ........................................................................................ 53 6.2-4、全國層級汽車其預測模式判別函數 ........................................................ 53 6.2-5、全國層級變數相關分析表 ........................................................................ 57 6.2-6、全國層級變數缺漏表 ................................................................................ 58 7.1-1、城市層級指標變數定義表 ........................................................................ 65 7.2-1、飽和城市篩選結果 .................................................................................... 67 7.2-2、各飽和率之城市 ........................................................................................ 68 7.2-3、全國層級汽車其預測模式判別函數 ........................................................ 69 7.2-4、各飽和率平均數差異檢定表 .................................................................... 70 7.2-5、城市層級變數相關分析表 ........................................................................ 75 7.2-6、城市層級變數相關分析表（續） ............................................................ 76 7.2-7、城市層級變數相關分析表（續） ............................................................ 77 . x .

(12) . 第一章、緒論 1.1. 研究背景與動機. 我國為島嶼型國家，國家土地面積約三萬六千平方公里；而我國人口總數截至民國 97 年三月底為止約為兩千兩百九十七萬人。人口密度約為每平方公里 640 人，由此可見我國之地狹人稠的地理特性。而我國之土地面積中百分之七十四為高山、丘陵與台地地形，絕大多數人口集中於百分之二十六之平地地區，更使得平地都會區人口密度較全國平均密度高出許多。而隨著經濟發展我國汽機車持有與使用均呈現相當快速之成長，至民國 96 年 12 月底為止，我國汽車登記數量已超過 669 萬輛，機車總數更達 1,352 萬輛，每千人持有汽車數達 295 輛，機車數則高達 593 輛。依我國人口地理分佈特性，可知都會地區汽機車集中，產生相當程度之交通擁擠問題，近年來我國雖提倡大眾運輸，但汽機車車輛持有數仍不段隨國民所得增加而攀升，而這些機動車輛所使用之能源絕大部份需仰賴石油產品，導致我國運輸部門之石油能源消耗量僅次於工業部門，且呈現逐年快速成長之趨勢。我國能源消耗倚賴國外進口之原油，隨國際油價履創新高，對我國產生莫大經濟壓力。此外，使用石化原料造成之空氣污染亦隨著能源消耗增加而日趨嚴重。然而有關私人運具相關管理策略之相關研究，大多係以參酌國內外學術理論或實施經驗，再配合國內特性與需求加以研訂而成，較缺乏客觀量化之效果可供佐證。因此，有效的汽機車持有與使用模式將有助於了解汽機車持有與使用之影響因素，利於管理我國之汽機車持有與使用狀況。汽機車持有與使用的預測在運輸研究中佔據相當重要的角色，正確的需求預測不僅可以提供運輸基礎設施的設計規劃之參考，使得運輸設施能提供適當的服務水準；更能進一步針對未來可能的車輛成長狀態進行預先的管理策略研擬，避免隨車輛持有與使用迅速成長而造成嚴重之交通壅塞問題。此外，汽機車使用量將影響道路使用年限與維護作業的進行，準確的預測可以提供道路管理單位作為參考依據，而進行適當之維護作業以維持道路之服務水準。在汽機車持有與使用方面，國內外均已有相當多的研究。大致可分為個體與總體兩大類。個體模式係以家戶或個人之角度出發，透過問卷調查了解其偏好與選擇行為，進而加以構建模式。此類模式可因應不同管理政策，預測不同特性家戶或個人可能產生之選擇行為。雖然個體角度可分析及預測不同管理策略下，家戶或個人汽機車持有與使用行為之變化，進而推估污染及油耗之增減效果，但若以個體角度建立模式，再依抽樣技術予以比例放大，易出現總量低估之現象。而總體模式則以城市或國家總體為樣本進行模式估計，可作為長期趨勢之預測（例 1 .

(13) . 如，藍武王和邱裕鈞，民 84、民 85、交通部運輸研究所，民 91）。雖然國內外對於汽車持有與使用之研究相當豐富，然而受限於西方國家機車使用習慣不同，造成機車持有率遠不如我國，機車持有與使用之相關研究寥寥可數。此外，在前人的研究中，大多針對單一運具之持有或使用進行研究，缺乏同時考慮持有與使用之聯立關係，與汽機車間可能產生之替代關係。而缺乏該替代關係，在進行政策研擬時就無法了解運輸需求轉移之現象，導致政策分析不完整。因此，將汽機車聯立關係、持有與使用聯立關係納入考量，構建正確之總體汽機車持有與使用聯立模式將是非常值得進行之研究。. 1.2. 研究目的. 本研究期望透過蒐集各國與各城市相關之汽機車持有與使用資料，再配合我國歷史資料，構建汽機車持有與使用之總體模式。模式包含兩大部份，第一部份為全國層級模式，第二部份則為城市層級模式。在全國模式中，將透過羅吉斯非線性迴歸估計我國汽機車持有長期預測模式。並建立我國汽機車持有與使用之聯立迴歸模式。城市層級部份亦會針對台北都會區建立汽機車持有長期預測模式與汽機車持有與使用聯立模式。此外，亦將探討導致各國汽機車飽和率差異之原因，並進行政策意涵之分析。基於上述，本研究之目的詳述如下： 1.. 回顧國內外汽車、機車持有與使用模式之相關文獻，了解前人研究使用之變數、資料取得來源、應用範圍及各研究結論等。並建立我國汽機車持有長期預測模式，以了解我國汽機車成長趨勢。同時，依據我國之歷史資料構建我國汽機車持有與使用之聯立模式，以了解我國汽機車間之替代關係以及持有與使用間之聯立關係。. 2.. 以城市層級為單位，比較全球各大城市汽機車持有與使用狀況，建立台北都會區之汽機車持有長期預測模式，預測台北都會區汽機車成長趨勢。同時亦將以全球各城市為樣本，進行汽機車持有與使用模式的估計，以了解影響汽機車持有與使用的重要變數。. 3.. 由於汽機車持有長期預測模式之需要，本研究將推估我國及台北都會區汽機車持有飽和率。. 2 .

(14) . 1.3. 研究範圍與限制. 1.. 本研究分為全國層級與城市層級。全國層級研究對象為我國全國之自用小客車及機車；城市層級研究對象為台北都會區之自用小客車與機車。. 2.. 由於商用車輛之持有與使用特性主要受到經濟活動所影響，與一般自用小客車及機車之持有與使用特性不同，因此商用車輛不在本研究範圍之內。本研究僅包含自用小客車與機車，以下自用小客車簡稱汽車。. 3.. 由於各地區人口總數、車輛總數不同，使用總量指標如：車輛總持有數、總行駛里程等無法正確了解、比較各地區持有狀況與使用量。故車輛持有研究單位以平均每千人持有之車輛數為計算單位。車輛使用研究單位為平均每年每車行駛里程。. 1.4. 研究流程與內容本研究之研究流程圖如圖 1.4-1 所示。流程中各階段之細節詳述如後。. 3 .

(15) . 圖 1.4-1、研究流程圖 4 .

(16) . 1.確立研究目的與研究範圍之界定依據研究之背景與動機，了解目前實務所需及先前學術研究不足之部分，確立研究目的及界定研究的範圍。 2.文獻回顧與確認重要影響變數回顧車輛持有與使用總體模式之相關文獻，彙整各文獻重要影響變數，作為模式設定、挑選解釋變數，及管理策略分析時之參考。 3.資料蒐集與基本特性分析針對所需使用之變數進行資料蒐集作業，並針對該資料進行初步之特性分析，比較我國與其他國家之車輛持有與使用現況之差異，以做為我國與他國比較之背景基礎。 4.建立全國層級與城市層級模式本研究將針對全國層級與城市層級分別估計汽機車持有長期預測模式、汽機車持有與使用模式。其中汽機車持有長期預測模式將使用羅吉斯非線性迴歸進行模式建構。汽機車持有與使用模式則考慮各種不同聯立關係進行模式估計。 6.模式構建與確立最佳模式透過汽機車持有與使用模式，分析各解釋變數對汽車持有、汽車使用、機車持有、機車使用之影響，並根據估計結果挑選出最佳模式。 7.設定飽和率與長期車輛持有預測由於汽機車持有長期預測模式使用之羅吉斯非線性迴歸需預先設定一飽和率，因此將透過判別分析預判我國、台北都會區之汽車持有飽和率，並根據汽機車持有長期預測模式進行持有趨勢預測。 8.探討導致各國不同飽和率之影響因素與汽機車管理策略分析根據先前蒐集之資料，分析導致各國不同飽和率之影響因素。再透過確認之影響因素分析汽機車管理策略之可行性。 9.政策意涵根據所建立之全國層級汽機車持有與使用模式、城市層級汽機車持有與使用模式提出相關政策意涵。 10.結論與建議根據研究結果進行歸納分析，總結本研究之結論，並依據研究過程之所得研提後續研究發展建議。 5 .

(17) . 第二章、國內外汽機車現況分析 2.1. 國內車輛持有. 近年來國內機動車輛數目逐年快速成長，民國 80 年至 95 年之汽機車數量及每千人持有數（擁車率）彙整如表 2.1 所示，成長趨勢則如圖 2.1-1 所示。由表 2.1-1 知，至 95 年底汽車車輛總數約為 669 萬輛，達 80 年底總數（320 萬輛）的 2 倍，而 95 年底的機車更達 1,352 萬輛（占機動車輛總數的 66.9%），也幾為 80 年底 741 萬輛之 2 倍，明顯高於人口數之成長倍數（1.1 倍），但與國內生產毛額之成長倍數（2 倍）相當，顯示汽機車成長與國民所得提高具有相當程度之關聯。就汽車持有數量而言，由民國 80 年之每千人 156 輛，成長至 95 年之每千人 295 輛，擁車率幾達 3 成。而機車持有數量更從 80 年之每千人 360 輛，至 95 年之 593 輛，擁車率幾達 6 成。若扣除未達考照年齡之幼童及青少年（約占 25%）及 65 歲以上年長者（約占人口數 10%），合計平均每人之機車持有數量已接近 1 輛，若再加上汽車持有數量，則國內機動車輛持有數已遠超過每人 1 輛。未來國民所得持續成長，民眾購買力增強，可預見的是國內機動車輛之數量仍會隨之成長，足見國民所得為機動車輛持有率之重要解釋變數。表 2.1-1、臺灣地區歷年人口及汽車持有數. 民國 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95. GDP （百萬元） 20,455,000 4,942,042 20,654,668 5,502,802 20,848,250 6,094,146 21,034,899 6,673,939 21,214,987 7,252,757 21,387,815 7,944,595 21,577,382 8,610,139 21,777,096 9,238,472 21,952,486 9,640,893 22,125,102 10,032,004 22,277,933 9,862,183 22,396,420 10,194,278 22,493,921 10,318,610 22,575,034 10,770,434 22,652,541 11,146,783 22,790,250 11,889,823 人口數. 機動車輛數每千人持有數汽車機車汽車機車 3,201,862 7,409,175 156 360 3,618,942 7,649,311 174 369 3,989,134 7,867,394 190 376 4,342,575 8,034,509 206 380 4,684,447 8,517,024 208 400 4,989,551 9,283,914 235 432 5,283,466 10,027,471 244 462 5,418,278 10,503,877 248 480 5,346,525 10,932,150 243 496 5,586,269 11,395,621 251 513 5,718,488 11,704,003 256 524 5,908,485 11,952,876 263 532 6,117,997 12,334,830 271 547 6,372,007 12,760,727 281 564 6,466,705 13,160,350 285 580 6,694,058 13,520,764 295 593. 資料來源：交通部運輸研究所（民 96）「運輸研究統計資料彙編」。 6 .

(18) . 萬人. 百億元. 0.00012 0.0001 0.00008 0.00006 0.00004 0.00002 0 Belize. Belgium. Belarus. Barbados. Bangladesh. Bahrain. Bahamas, The. Azerbaijan. Austria. Australia. Armenia. Argentina. Antigua and Barbuda. Anguilla. Angola. Algeria. 0. 年度. 圖 2.1-1、我國人口、所得及機動車輛成長狀況若以家戶角度（個體角度）觀之，我國家戶持有汽機車之狀況如表 2.1-3 所示。由該表可知民國 94 年之家戶持有汽車比例達百分之七十七，略高於民國 92 年之家戶汽車持有比例百分之六十六。機車部份，民國 94 年之家戶機車持有比例高達百分之九十九，也略高於民國 92 年之家戶機車持有比例百分之九十五。其中全國家戶中，又以持有 2 輛機車之家戶最多，約佔總家戶之百分之三十二，其次為持有 3 輛機車之家戶，約佔百分之二十七。即使是持有 4 輛及 4 輛以上機車之家戶也有百分之十九，顯示國人對於機車之依賴程度相當高，機車為我國最為普及之交通運輸工具。表 2.1-2、我國家戶機動車輛持有狀況. 機動車輛數 1輛 2輛 3輛 4 輛及以上合計. 92 年汽車 44.75% 15.62% 5.83% 66.20%. 94 年機車 21.35% 32.97% 24.40% 16.68% 95.40%. 汽車 49.10% 20.44% 8.16% 77.70%. 機車 18.71% 32.87% 27.82% 19.60% 99.00%. 資料來源：交通部統計處（民 95）「機車使用狀況調查報告」。. 7 .

(19) . 2.2. 國內車輛使用. 相對於車輛持有統計資料之完整性，車輛使用狀況之統計資料則較為缺乏。針對國內小客車之使用狀況，交通部統計處每兩年會針對國內汽車使用狀況、機車使用狀況、計程車營運狀況、小客車租賃業營運狀況、遊覽車營運狀況等分別進行調查，並出版報告。此五份報告為目前國內有關車輛使用狀況之最完整之統計報告。其中，就民國 95 年度汽車使用狀況（調查期間：96 年 3 月 15 日至 96 年 5 月 15 日）報告而言，係依據交通部公路總局、臺北市監理處及高雄市監理處等單位提供之汽車母體資料（監理資料庫），自民國 95 年 12 月之汽車總數計 553 萬 9,834 輛中，利用分層隨機抽樣法，以 23 個縣市及四個出廠年份（1997 年及以前、1998～2000 年、2001～2003 年、2004～2006 年）為分層變數，採比例分配之系統抽樣法共抽取 2 萬輛（抽出率為 0.36%），回收有效樣本數達 9,040 輛。以國內汽車及機車之全年行駛公里數而言，依其主要使用用途區分彙整如表 2.2-1 所示。由該表可知我國汽車主要使用用途為洽公或業務使用之車輛使用最多，每車每年行駛里程達 11,311 公里。主要用途為上下班（學）之車輛次之，達 10,585 公里，其他用途最短，僅 6,810 公里，各種用途之平均則為 9,193 公里。我國機車每年行駛里程則以主要用途為上下班（學）最長，全年約達 5,112 公里，洽公或業務使用用途者次之，約達 4,171 公里，其他最短，僅 1,389 公里，各種用途之平均為 3,854 公里，約為汽車平均行駛里程之四成。表 2.2-1、我國汽機車各使用用途之全年行駛里程. 主要使用用途上下班（學）探親或接送親人洽公或業務使用休閒、購物其他平均. 汽車 10,585 7,231 11,311 6,854 6,810 9,193. 單位：公里機車 5,112 2,659 4,171 2,024 1,389 3,854. 資料來源：交通部統計處（民 95）「自用小客車使用狀況調查」及交通部統計處（民 95）「機車使用狀況調查」。. 8 .

(20) . 2.3. 國外車輛持有與使用. 本研究挑選車輛持有率較高之國家以及中國為對象，繪製其車輛持有率與所得關係圖。車輛持有相關資料來源為 IRF(International Road Federation)之彙整販售資料庫，資料年份從 1963 年至 2005 年。而各國之國民生產毛額資料則整理自世界銀行之線上查尋資料庫。在汽車持有部份，本研究透過目前汽車持有率進行初步分析對象之挑選，挑選出澳大利亞、加拿大、中國、法國、德國、義大利、日本、美國、英國等國。圖 2.3-1 為上述各國自 1963 年至 2005 年之汽車持有率與平均每人國民生產毛額之關係圖。由圖 2.3-1 可知各國之汽車持有率隨所得增加而上升，然而隨汽車持有率的增加，持有增加率卻逐漸下降，由此可知汽車持有率卻有其飽和率存在。根據 IRF 之資料顯示，2005 年底澳大利亞之車輛持有率約為每 1000 人持有 542 輛車、加拿大 561 輛車、中國 15 輛車、法國 494 輛車、德國 550 輛車、義大利 595 輛車、日本 343 輛車、美國 461 輛車、英國 457 輛車。依目前各國之狀況可推測合理之汽車飽和率應介於每千人持有 300 至 600 輛車之間。. 圖 2.3-1、其他國家之車輛持有散佈圖. 9 .

(21) . 汽車使用部分，由圖 2.3-2 可知隨平均國民生產毛額的增加，大多數國家之汽車使用也會隨之成長或是持平。根據 IRF 資料顯示至 2005 年底澳大利亞之車輛年使用里程約為每輛車行駛 14776 公里、加拿大 20184 公里、法國 14066 公里、德國 12743 公里、義大利 5904 公里、日本 9990 公里、美國 18635 公里、英國 16809 公里，中國礙於資料無法取得因此不納入比較。. 圖 2.3-2、其他國家之車輛使用散佈圖. 10 .

(22) . 第三章、文獻回顧國內外有關汽機車持有與使用之相關模式，大致可分為總體模式（以國家或區域為樣本）及個體模式（以家戶或個人為樣本）兩大類。一般而言，總體模式較適合用於整體總量及長期趨勢之預測，以及跨國之比較分析，但無法反映個別家戶或個人之行為變化。個體模式則較適合用於家戶或個人行為變化與偏好之預測，但較難進行國家整體總量變化之長期趨勢預測。本研究之目的在於汽機車持有長期預測與汽機車持有、使用模式估計，總體模式較能符合本研究之需要，故僅回顧相關之國內汽機車總體持有與使用文獻，分述如下：. 3.1. 國外汽機車持有與使用模式. Tanner(1958)提出了最早的 S 形函數模式為羅吉斯非線性模式，其模式必須先預設一飽和率，而其解釋變數只考慮時間趨勢，因此只使用年份作為解釋變數。而後在 1974 年(Tanner，1974)進一步針對模式進行修正，將模式的解釋變數加入個人所得與車輛成本，其中車輛成本包含購車成本與使用成本。然而作者對修正過的模式仍不感到滿意，在 1977(Tanner，1977)年提出了 Logistic power growth 模式，該模式相較原本的羅吉斯模式擁有更大的曲度，改善了羅吉斯模式在機動車輛數成長過於迅速的缺點，增加一額外的係數來控制整體 S 曲線的曲度。當增加之額外係數趨近於無限大時，則 Logistic power growth 模式近似於羅吉斯模式。 Kain 和 Beesley (1965)曾以美國為例進行研究，使用線性模式來進行模式的建立。其參數估計方式是利用最小平方法，而考慮之變數則包含人口密度與家戶所得。並以 Tanner(1962)學者對英國進行之研究進行預測比較，結果發現兩者之預測模式都顯示車輛持有率將快速攀升。最後進行敏感度分析並以每十年為單位預測 2010 年之車輛持有狀況。 Button 等人(1993)針對低所得國家進行車輛持有與使用的研究，認為準確的車輛持有率預測將有助於發展中國家經濟規劃與建設。此外車輛數的增加也將對道路維護以及道路管理造成負擔，若要維持一定的道路服務水準須進行適當的管理。而交通基礎設施的規劃也必須考量車輛持有之趨勢以免造成資源的浪費。雖然前人的研究中使用了各種不同的模式設定，但在實證資料的影響下作者認為車輛持有率應隨經濟成長而上升，但在車輛持有率上升後將使得成長率遞減而形成一 S 形曲線。而燃料價格與個人所得至少在短期內是影響車輛持有與使用的重要因素。在國家挑選上鎖定低所得國家，作者將標準值設在 1986 年該國國民之個人所得低於 3000 美元，但由於部分國家之資料無法取得，故將這些國家排除在外。此外部份國家在特殊的地理環境，如：小島型國家等影響下，會有非常特別 11 .

(23) . 的車輛持有與使用行為，故此類國家也不在研究範圍內。使用之資料為個別國家的時間序列資料，資料年份可回溯到 1967 年，大約 20 多年之資料。然而作者認為雖然研究之國家皆為低所得的國家，但在車輛持有與所得狀況的差異下，研究之國家車輛持有模型仍會有差異存在，故將研究國家依其車輛持有現況與經濟狀況分為 A~E 五個群組。A 和 B 群為最低所得與最低車輛持有之國家，此類國家大多沒有經歷過車輛持有快速增加的階段，還停留在低持有率狀態下。C、D、E 群則相較於 A 和 B 群擁有較高的所得與一定的車輛持有率，此類國家大多經歷過車輛持有迅速增加的過程，其車輛持有率正處於快速攀升的階段。在模型方面，作者使用類羅吉斯模型(quasi-Logistic)及羅吉斯模型加入其他相關解釋變數之延伸。模式之飽和率則在考慮英國交通與道路研究所之建議 0.4 到 0.7 與其他國家之狀況後，將低所得國家之飽和率設定 0.3 至 0.45。而作者更認為飽和率的設定可以當作一種改善最終預測品質的技術性工具。同時為了測試飽和率設定對模式造成的影響，也建立一系列不需要設定飽和率的對數線性迴歸模式進行比較。而參數估計的結果顯示，不同群組間的參數存在差異，顯示這些解釋變數對車輛持有率的影響並非一固定常數，其影響力會隨該國的車輛持有與個人所得改變而變化，因此額外增加時間趨勢變數來描述車輛持有率的變化。除了個人所得、時間趨勢變數外，也將國家特定變數以虛擬變數的方式放入模式，並加入燃料價格、都市化程度、工業化程度等解釋變數。而類羅吉斯模式與對數線性模式的估計結果有一定程度上的相似，作者認為這說明了採用之飽和率設定並沒有支配整個類羅吉斯模式。模式估計結果也顯示當車輛持有率與所得狀況上升時，車輛持有的價格彈性會隨之上升。此結論與學者 Tanner(1983)的結論不一致，作者解釋此一現象的形成是由於該研究所研究之低所得國家與 Tanner 所研究之工業化國家位於 S 曲線的不同位置所致。而影響車輛使用的主要因素為車輛持有率，除此之外個人所得、燃料價格、都市化程度、路網建置程度也相當重要。在車輛使用模式方面作者採用 Tanner 學者於 1983 年提出非線性模式，其模式估計結果擁有相當高的解釋能力。作者也針對商用車輛持有與使用分別建立模式。商用車輛包含貨運車輛與公車，但由於公車受當地狀況、公眾運輸政策與規範的影響程度過大，因此該研究將公車排除在外。貨運車輛的持有特性依照地域的不同而不同，如亞洲國家大多使用小型貨運車輛，因此對車輛數有較大的彈性。該研究按照地域分成三類：非洲南部、亞洲、拉丁美洲分別估計其持有模式。而商用車輛使用模式同樣按照車輛使用模式進行估計，估計結果大多符合預期，唯有道路長度之參數與預期結果不符呈現負號，顯示當道路長度增加時，將導致車輛的使用減少與先驗知識不符，其造成的原因可能來自於資料的品質。. 12 .

(24) . Prevedouros 和 An (1998)針對亞洲 8 個國家進行車輛持有的研究，將亞洲國家劃分為開發中國家與已開發國家；開發中國家包含：中國、印度、馬來西亞、泰國等四國，已開發國家則包含：香港、日本、新加坡與南韓等四國。研究目的在於辨別亞洲之開發中國家與已開發國家之車輛持有模式之異同，此外為了進一步了解區域差異，額外加入西方已開發國家美國、加拿大、荷蘭與英國進行比較。由於先前的研究中大多數是以個別國家為研究對象，對於亞洲國家的研究少之又少，因此該研究將重心放在亞洲國家。研究考慮之變數包含：人口數、國民生產毛額、失業率、車價、油價、鐵路延人英哩、公路哩程數等。其中車價、油價與國民生產毛額有高度共線性問題，因此不適合同時放入模式中。該研究使用之資料為 1963 年到 1990 年將近 30 年的資料，但礙於部分國家資料的缺乏，中國及香港僅使用 12 年的歷史資料進行模式估計。由於使用之資料為時間序列資料故使用時間序列迴歸模式進行參數估計，針對單一國家分別進行曲線配適法、加權最小平方法、兩階段最小平方法及時間序列迴歸法的估計。而估計出來之模式透過以下準則進行比較找出最適當的方法，(1)係數正負號與先驗知識是否相同。(2)顯著解釋變數之係數。(3)自我相關程度。(4)標準誤。比較結果發現時間序列迴歸模式，此外發現開發程度相近的國家其模式估計結果較為相近。該研究最後提出以下五點結論： 1、無論任何國家小汽車持有量都呈正向發展。 2、國民所得是一個很重要的變數。 3、在沒有政策干擾的國家比較容易預測小汽車的持有與使用。 4、預測模式主要受到經濟和交通政策影響。 5、發展中國家的汽車成長率較已發展國家來的高。. Dargay 和 Gately (1999) 曾針對包含 OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development)國家及數個開發中國家如：中國、印度、巴基斯坦等，透過估計之計量模式進行車輛持有成長趨勢的預測。其模是使用之資料為 26 國的年統計資料，資料年份則是 1960 到 1992 年，超過三十年份的資料。此外，這也是第一次有研究之研究國家包含各種不同所得層級，從所得較低的中國、印度、巴基斯坦到高所得國家如：美國、日本、歐洲國家等。作者認為總體模式有利於進行國與國之間的比較，但礙於各國學者使用的變數與模式之設定不一致，因此無法在同樣的基礎上進行比較，其結果仍有相當大的討論空間。而該研究之優點在於針對大量國家應用單一的計量經濟模式設定與一致性的資料來進行比較。再變數方面，作者認為車輛成本(車價、油價)、地理因素等之重要性不如個人所得顯著，因此在模式中僅使用個人所得變數，並沒有將其他變數放入模式中。在模式方面，該研究認為車輛持有(車輛數/人口數)與個人所得的長期關係呈現 S 形的函數關係。一個國家的發展過程隨個人所得的上升，其所得彈性從低所得層級的所得彈性小於 1.0 上升至中所得層級的 2.0 以上，在 13 .

(25) . 逐漸下降至 0(達到飽和狀態)的高所得層級。S 形的函數設定也有相當多種，如： Logistic、logarithmic Logistic、cumulative normal、Gompertz 等。作者再測試多種模式之後，認為 Gompertz 較 Logistic 模式再曲度上擁有更大的彈性，故選擇以 Gompertz 函數型態建立模型。最後並針對此 26 個國家進行車輛持有數的預測，預測時間為 20 年。 Romilly 等人(2001)分別使用五個共整合方法估計車輛持有與使用和變數的共整合關係，分別是 Engle-Granger 兩階段法(EG2S)、Phillips-Hansen 兩階段法 (PHFM)、Wickens-Breusch 一階段法(WB1S)、自我迴歸分配模式(ARDL)、和 Johansen 最大概似法(JML)。以上述五個方法估計車輛持有與使用的錯誤修正模式，並比較短期、長期車輛持有與使用之需求彈性。使用之資料為 1953 年至 1996 年長達 44 年的觀測資料，觀測國家為英國。分別對車輛持有與車輛使用建立模式，模式考慮之參數包含時間趨勢、家戶可支配所得、車輛成本、公車費率指標、年齡分布、道路擁擠指標、家戶總數、總道路長度、利率、失業率等。結果顯示時間趨勢、家戶可支配所得、公車費率指標、駕駛成本指標較顯著性。而該研究試著解釋時間趨勢對車輛持有與使用的影響。雖然車輛持有與使用呈現正向增加，但增加量卻與時間趨勢成反向運動。作者認為造成以上的原因是因為道路的擁擠指標(總道路長度/車輛使用)從 1953 年的 100(以該年度指數為基礎)下降至 1996 年的 11.3，且時間趨勢與對數之道路擁擠指數呈高度負相關。最後以單根檢定(root unit test)、F 檢定、Wu-Hausman 外生性檢定和聯合最大概似外生性檢定，再以檢驗預測的結果和英國國家道路交通預測所發展的模式預測車輛持有與使用作比較。在預測 2031 年的車輛持有與使用上，以平均絕對預測誤差、平方和預測誤差、均方根預測誤差、Chow predictive failure test 評估 EG2S、 PHFM、WB1S、ARDL、ARIMA 五個方法的優劣。結果顯示 EG2S 和 ARDL 預測結果最佳。此外該研究也針對公車費率指標作敏感度分析，結果發現政府政策對車輛持有與使用有重要的影響，尤其是對車輛使用的影響較大。 Medlock Iii 和 Soligo (2002)認為車輛為一項商品，其被購買與否受到相當多相關因素的影響，相關研究包含(Hess 1977; Deaton 1980; Tishler 1982)。當消費者決定是否購買購買車輛的同時，也必須同時決定要購買車輛的燃油效率、車輛大小、舒適程度、地位象徵、安全性等。當燃料價格上升時，消費者必須付出的使用成本上升，成本的增加將抑制消費者購買商品的行為；然而此時車廠為了迎合消費者的偏好，將會推出燃油效率較高的車種刺激消費者購車欲望。類似的因素可以透過改變車輛商品的組合來達到銷售目的，然而在總體研究中，改變商品的組合而帶來的影響非研究重點，故再進行總體模式推導之前重要的前提假設為：假設車輛據有同質性。作者根據所取得之資料繪製個人所得與車輛持有數圖，由圖中明顯發現車輛持有數與個人所得呈現 S 形曲線關係。並由圖中之曲線確認飽 14 .

(26) . 和點的存在，所得彈性會隨著個人所得的上升而下降，所得彈性並非一固定常數。為了改善預測的準確度，各國學者使用不同模式來描述車輛持有數與個人所得關係，如：Dargay 和 Gately (1999)使用 Gompertz 模式、Mogridge(1989)學者使用 Logistic power growth 模式、Button 等人(1993)使用 quasi-Logistic 模式；然而作者認為以上模式皆缺乏明確的模式試驗，且這些模式必須預先設定適當的飽和率，飽和率可以任意強加設定，可能會導致預測時的顯著錯誤。作者在考慮以上議題後，將機動車輛視為一項實體資產，並與燃料、時間、其他物品一起當成投入項放入生產函數中產出運輸服務，進行生產效用最大化的求解。其效用定義為運輸服務的生產量，亦即為車輛的使用量，而車輛之使用量在假設條件：車輛具有同質性的前提下，將可透過燃料使用量取代，並在限制式：各項費用總合小於所得與資產利率的條件下，利用拉氏乘數法求解。透求解之車輛持有數模式可推導出所得彈性，當所得彈性為零時即為飽和點。當個人所得高於飽和點後，車輛的持有數將不受個人所得的變化而改變，僅受使用成本影響。 Ogut (2004)將總體車輛持有模式分成線性模式與 S 形模式兩類。線性模式是將各種可能影響車輛持有的變數放入線性迴規模式中，透過各種不同的迴歸技巧與設定進行模式係數的估計，然而此類型線性迴規模式有著以下兩項缺點：(1) 大部分的解釋變數會受到時間趨勢的影響，因此解釋變數間的內部相關性很高將導致模式估計結果不具解釋能力。(2)迴規模式中不包含飽和率的設定。少了飽和率設定，模式中的車輛持有率將不受限制的成長，當模式應用在高所得國家車輛持有預測或長期車輛持有預測時將產生嚴重的錯誤，預測結果將被高估。而 S 形模式主要可分為 Tanner 提出的 Logistic 模式、Power 模式與 Gompertz 模式。由於 S 形模式改善了迴規模式的不足，因此作者將分別針對 S 形的三個模式進行估計並進行比較。在變數方面除了考慮個人所得以外，也將車輛成本與燃料價格納入考慮，但由於此兩變數之係數估計結果與先驗知識不符，故沒有將此兩變數納入模式中。其飽和率在考慮土耳其的家庭結構與年齡分布後設為 0.5(車輛數 /人口數)。作者為了比較三個模式的好壞，使用誤差平方總合作為評量基準，結果顯示 Power 模式與 Gompertz 模式結果相近且與真實狀況差異不大，而 Logistic 模式則高估車輛持有率。 Dargay 等人(2007)在 Dargay 和 Gately (1999)的基礎上針對包含：OECD、中國、印度、巴基斯坦、台灣、韓國、以色列、…等共 45 國進行車輛持有成長趨勢的預測。使用之資料年份從 1960 年到 2002 年共 45 國之統計資料建立各國車輛持有模式。研究之國家範圍較 1999 年之研究更為廣泛，涵蓋國家之所得層級包含高、中、低等各層級國家。模式方面則將 Gompertz 模式的飽和率加以放寬，將飽和率設定以美國之飽和率 0.852 為基準。使用之解釋變數仍為個人所得單一解釋變數。. 15 .

(27) . Ogut (2006)認為影響車輛持有的主要原因為經濟狀況、社會因子與人口統計因子，因此車輛持有應使用多元變數模式。為了解釋這些變數對車輛持有的影響，該研究使用模糊多元迴歸模式來作預測。作者認為在傳統迴歸分析中，殘差項被視為隨機誤差的結果，然而殘差項也可能來自於系統架構的不完整定義與不準確的觀察值，在此狀況下迴規模式中的不確定性應為模糊而非隨機。而使用模糊多元迴歸模式作預測可以克服因時間趨勢而造成解釋變數間之共線性關係。其模式估計結果並非是一個明確值，而是包含上下界的範圍值。在變數方面包含：每人國民生產毛額、車價、油價、總人口數、都市化比例(都市人口數/總人口數)、平均家戶人口數及道路總長度。該研究在模式架構設定上先針對各個解釋變數繪製解釋變數與車輛持有數散布圖，透過散布圖來檢視兩變數之關係為線性關係或是非線性關係。若為非線性關係，則再以線性、指數、冪次、對數、二項式分別計算各變數的相關系數，找出最合適之模式設定建立各個解釋變數模糊迴歸式。最後利用逐步迴歸的技巧逐一放入解釋變數，而逐步迴歸的技巧也可觀察到逐次加入解釋變數的同時，上下界有逐漸逼近觀測值之現象。 Sillaparcharn (2007)曾以泰國為案例進行車輛持有模式的研究。作者認為根據研究資料的取得與模式的需要應用 Khan 和 Willumsen (1986)學者提出的對數線性模式較為恰當。該研究的車輛持有模式分別針對汽車、機車、卡車和重型貨車、公車等四種車輛進行研究。資料方面，使用 1998 年到 2002 年間 76 個行政區域的資料。模式中考慮之解釋變數包含個人所得、人口密度、都市化程度等。其中人口密度變數由於並不顯著因此將其刪除，而都市化程度則以各區域與泰國首都曼谷的直線距離表示。由於採用之對數線性模式並沒有設定飽和率，長期來看其模式之所得彈性為一常數並不合理；因此作者將飽和率放入模式中做出修正，而飽和率設定則是根據歷史成長路徑之配適度決定。此外模式估計上遭遇到同質性問題，作者提出使用加權最小平方法來改善模式估計的準確性。研究發現，汽車的飽和率大約是每人 0.62 輛；機車大約是每人 0.35 輛。此外機車持有與公車使用會受到汽車持有量之影響。最後模式預測 2006、2011、2016、2021、2026 年在低、中、高三種不同收入水準下的車輛持有成長，發現卡車和重型貨車會隨經濟成長而增加；機車會先增加但當收入達到一定水準後減少；公車也和機車呈現相同之趨勢。以上相關文獻所使用之模式各有不同，對於模式之飽和率設定也不盡相同，各文獻考慮之解釋變數與變數之顯著狀況也有差異，為方便比較本研究將上述文獻彙整於下表 3.1-1。. 16 .

(28) . 表 3.1-1、國外文獻彙整表文 Kain (1965). 和. 獻. 研究國家與資料年份. Beesley 研究國家：美國. 模式設定. 飽和率設定. 最小平方迴歸法. 考慮之解釋變數. 顯著之解釋變數. 無須設定. 人口密度(都市地區每人口密度 (-)、平方英里人口數)、家戶家戶所得 (+) 所得. 0.3 ~ 0.45. 個人所得、時間趨勢、個人所得 (+)、燃料價格、都市化程時間趨勢 (+)、度、工業化程度、國家特定變數、路網建置程度. 資料年份： Button 等人(1993). 1957- 1959 研究國家： quasi-logistic 模式低所得國家(1986 年年個人所得低於 3000 美金之國家) 資料年份：. 1967 - 1986 Prevedouros 和 An 研究國家：中國、印度、泰國、 (1998) 馬來西亞、日本、新加坡、韓國、香港、美國、加拿大、荷蘭、英國等 12 國資料年份：. 曲線配適法、無須設定加權最小平方法、兩階段最小平方法、時間序列迴歸法、. 1963 - 1990. 17 . 人口數、個人所得、失個人所得 (+)、業率、車價、油價、總鐵路延人英哩 (-)、道路長度、鐵路延人英總道路長度 (+) 哩.

(29) . 文 Dargay 和 (1999). 獻. 研究國家與資料年份. 模式設定. 飽和率設定. Gately 研究國家： Gompertz 模式 OECD 共 20 國、中國、印度、巴基斯坦、台灣、韓國、以色列. 0.62~0.85. 考慮之解釋變數. 顯著之解釋變數. 個人所得個人所得 (+) (探討所得對車輛持有之影響). 資料年份： 1970 – 1992 Romilly 等人(2001). 研究國家：英國資料年份： 1953 - 1996. Engle-Granger 兩階無須設定段法 (EG2S) 、 Phillips-Hansen 兩階段法 (PHFM) 、 Wickens-Breusch 一階段法(WB1S)、自我迴歸分配模式 (ARDL) 、和 Johansen 最大概似法(JML). 18 . 時間趨勢、可支配所得、車輛成本指標、公車費率指標、年齡、道路壅塞指標、家戶數、道路長度、利率、失業率. 車輛持有：時間趨勢 (-)、可支配所得 (+)、車輛成本指標 (-)、公車費率指標 (+) 車輛使用：時間趨勢 (-)、可支配所得 (+)、車輛成本指標 (-)、公車費率指標 (+).

(30) . 文. 獻. Medlock. Iii. Soligo (2002). 研究國家與資料年份. 模式設定. 飽和率設定. 和研究國家：自行推導效用最大無須設定英國、美國、法國、模式日本、中國、土耳其、韓國、印度、…、等 28 國家. 考慮之解釋變數. 顯著之解釋變數. 個人所得指標、使用成個人所得 (+)、本指標(車價、折舊、保個人所得平方項 (-)、險費、停車費、牌照燃料價格 (-)、稅、燃料稅、維修費)、燃料價格. 資料年份： 1978 – 1995 Ogut (2006). 研究國家：. 模糊多元迴歸. 無須設定. 土耳其資料年份： 1970 - 2002. 19 . 每人國民生產毛額、平均車輛價格、燃油價格、人口數、都市人口、都市化程度、平均家戶規模、道路總長度. 平均家戶規模 (-)、平均家戶規模平方項 (+)、都市人口 (-)、都市人口平方項(+)、每人國民生產毛額(+)、每人國民生產毛額平方項(-)、道路總長度 (+)、道路總長度平方項(-).

(31) . 文. 獻. Ogut (2004). 研究國家與資料年份研究國家：土耳其資料年份： 1970 - 2002. Dargay 等人(2006). 模式設定. 飽和率設定. Logistic 模式 Gompertz 模式 Power growth 模式該研究認為 Gompertz 模式與 Power growth 模式較佳。. 研究國家：修正之 Gompertz OECD、中國、印度、模式巴基斯坦、台灣、韓 (放寬飽和率設定) 國、以色列、…等. 考慮之解釋變數. 顯著之解釋變數. 每人國民生產毛額、平每人國民生產毛額(+) 0.5 ( 依土耳其家均購車成本、燃油價格庭結構與年齡分佈研究推估). 個人所得 0.852 以美國車輛持率之飽和值為飽和率。. 個人所得 (+). 資料年份： Sillaparcharn (2007). 1960 - 2002 研究國家：泰國資料年份： 1998 - 2002. 對數線性模式加入汽車：0.62 飽和率設定機車：0.35 (1)汽車 (2)機車 (3)卡車和重型貨車 (4)公車. 註：括號內正負符號為顯著變數對模式的影響情形。 20 . 汽車：個人所得、人口密度、都市化程度(與曼谷直線距離) 機車：個人所得、人口密度、都市化程度、汽車持有. 汽車：個人所得 (+)、都市化程度 (-) 機車：個人所得 (+)、都市化程度 (-) 汽車持有 (+).

(32) . 3.2. 國內汽機車持有與使用模式. 國內相關文獻主要應用個體模選擇模式為分析方法，討論家戶車輛持有與使用特性。總體車輛持有與使用模式在國內之研究則相對較少，相關文獻分述如下：交通部統計處（民 84）曾以計畫經濟方法及數學規劃模式建立臺灣地區小客車成長預測模式。其中，以計量經濟方法構建之模式又分為無條件限制下之預測模式（聯立迴歸模式）及有條件限制之推估模式（包括小客車持有率之飽和率限制、道路服務水準類比推估法、道路服務水準等級推估法、停車空間容量限制及空氣污染管制限制等）。另以數學規劃模式考量空氣污染管制、停車空間、各種運具之供給與需求、各種運具基本服務水準及各種運具數量組成比率等限制條件下，求解使小客車、機車及大眾運輸持有及使用成本最低之小客車持有數量。當然，此一模式僅提供我國小客車持有率最適水準之設定，作為研擬管制策略之參考，無法據以預測。 (藍武王和邱裕鈞民國 85 年)蒐集瑞士、日本、美國、法國…等 29 個國家之小客車持有與使用資料，先利用逐步迴歸分析，選擇重要解釋變數及構建模式如下： Y=176.942 + 0.143 A + 10.387 GNP – 3.4931 PR (3.517) (2.447) (4.902) (-3.760) R-square = 0.722 其中 Y 為小客車持有率（輛/千人）。A 為全國面積（萬平方公里）。GNP 為平均國民所得（千美元/人）。PR 為大眾運輸比例（%）。顯示，各國小客車持有率與國家面積及國民所得成正比，但與大眾運輸比例成反比。進而將這些國家 alysis）方法，依據面積、人口密度、平均國民所得、家戶人口數以及公路密度等變數，分成四群。再進一步利用判別分析（discrimination analysis）建立判別函數，用以判斷我國之歸屬群組。此外，(藍武王, 邱裕鈞等人民國 84 年; 藍武王和邱裕鈞民國 85 年)及 (藍武王民國 85 年)進一步利用羅吉斯迴歸模式（Logistic regression）建構我國小客車持有率之成長趨勢。唯因羅吉斯迴歸模式，必須先設定小客車持有之飽和率，方能加以估計。因此，該研究依據各國小客車持有率之分佈情形，訂出高飽和率值（每千人 520 輛，如義大利、德國、瑞士等國家）、中飽和率值（每千人 450 輛，如法國、奧地利、比利時等國家），以及低飽和率（每千人 380 輛，如英國、西班牙、日本等國），估計結果如表 8 所示。該研究指出我國小客車持有率將於平均國民所得達 3 萬美元時達到飽和值，但屆時將達到高、中或低飽和率，則需視我國大眾運輸發展狀況及政府實施之相關管理策略而定。目前，我國平均國民所得約為 1 萬 6 千美元，雖離 3 萬美元仍有相當差距，但目前每千人小客車持有數量已達 285 輛，未來勢必隨著國民所得提昇而持續成長。如欲維持我國小客車持有率維持在低飽和率水準，實有必要針對國人機動車輛持有行為，研議更有效之管理策略，以達永續運輸之目標。 21 .

(33) . 交通部運輸研究所（民 91）針對運輸部門能源需求之預測，建構持有率模式之建立與預測。研究指出自用車輛之持有率多寡係反映國民生活水準高低的指標之一，亦即每人國民所得逐年提高，自用車輛之持有率可能隨之成長，最後將趨於飽和極限。因此，該研究採每人國民所得作為說明變數，以進行自用車輛之持有率預測分析。其中預測模型將以修正指數曲線之迴歸分析模式為主，模式建立如下： 1.機車 ln(747－YVRit)＝6.36－3.65×10-6(APIt) YVRit＝747－576（0.999996353）APIt. (1) (2). 2.自用小客車 ln(450－YVRit)＝6.29－2.6×10-6(APIt) YVRit＝450－541（0.999997309）APIt. (3) (4). 3.營業小客車 ln(7－YVRit)＝0.542573－5.164110×10-6(APIt) YVRit＝7－1.72（0.999994836）APIt. (5) (6). 其中 YVRi,t：第 i 型車第 t 年之車輛持有率（輛／千人），15 歲以上之人口指標。 APIt：第 t 年平均每人國民生產毛額 GNP。APt：第 t 年國民生產毛額。而機車、自用小客車，以及營業小客車之飽和率分別設定在 747、450 及 7。 (孫珮珊民國 93 年)以台灣地區各縣市之資料進行持有模式的估計。其考慮之變數包含個人機車及小客車持有數量、個人所得、家戶機車及小汽車持有數量、家戶所得等變數。資料以民國 63 年至 91 年間之時間序列資料進行模式估計而以民國 87 年至 91 年之資料進行模式優劣之評選。在模式方面，該研究分別以類神經網路、灰預測、Gompertz 模式與對數線性模式(包含：線性、雙對數、semi-log、 loginverse)進行比較與分析。該研究發現長期之小客車持有模式以 Gompertz 模式最佳，而長期之個人機車持有模式則以對數線性模式擁有最佳效果。在短期方面，個人小客車與機車持有模式則以倒傳遞類神經網路效果最佳。而在家戶方面，長期小客車與機車持有模式分別以對數線性模式之雙對數模式、倒傳遞類神經網路與為最佳。短期之小客車持有模式除台東縣外以 Gompertz 模式結果最佳外，皆以倒傳遞類神經網路最佳。短期機車持有模式則以對數線性模式之 semi-log 與 loginverse 模式較佳。. 22 .

(34) . 3.3. 小結. 由表 3.3-1 可得知，全國層級汽車持有之相關研究較為豐富，國內外均有相關研究，其中研究使用之方法主要為線性與非線性迴歸模式為主，而非線性迴歸模式又以美國道路與交通實驗室建議之 Logistic 模式及 Gompertz 模式為主。針對單一國家之相關研究包含：美國（Kain 和 Beesley，1965）、英國（Romilly 等人，2001）、土耳其（Ogut，2004、2006）、台灣（交通運輸研究所，1995）、台灣（藍武王和邱裕鈞，1996）。亦有針對多個國家之研究如：Button（1993）、 Prevedouros 和 An（1998）、Dargay 和 Gately（1999）、Medlock Iii 和 Soligo （2002）和 Dargay 等人（2006）。相較於全國層級汽車持有豐富之文獻，全國層級汽車使用之文獻僅有 Romilly 等人針對英國以 Engle-Granger 兩階段法、自我迴歸分配法估計模式。全國層級機車研究，受限於先進國家機車持有與使用狀況並不如汽車普及，相關研究非常有限，持有部份僅有 Sillaparcharn（2007）以線性對數模式建立泰國機車持有模式。國內則有張新立、吳宗修等人（2002）在進行汽機車持有與使用個體研究前，曾以總體資料做特性分析。在城市層級方面狀況與全國層級類似，汽車持有包含 Ogut（2006）針對土耳其以模糊多元迴歸建立模式、Sillaparcharn（2007）以泰國為研就對象建立對數線性模式。Zhang 等人（2004）以日本為研究對象，透過時間序列迴歸法、兩階段最小平方法建立模式。台灣方面孫珮珊（2004）曾以類神經網路、灰預測、 Gompertz 模式、對數線性模式以台灣各縣市為樣本建立模式。汽車使用不妢則僅有 Zhang 等人（2004）之研究。機車持有部份則包含 Sillaparcharn（2007）、孫珮珊（2004）和張新立、吳宗修等人（2002）。文獻顯著解釋變數如表 3.3-2 所示，個人所得為相當重要之解釋變數，個人隨得的增加，人民富裕程度上升，將導致汽機車需求增加，與汽機車持有與使用成正向變動。而人口密度低的國家地廣人稀，相較於人口密度高之國家較不利於發展大眾運輸，與汽機車持有成負向變動。而 Button 等人（1993）和 Romilly 等人（2001）研究中指出汽車持有與時間趨勢成正向變動。此外汽機車持有與使用與大眾運輸之鐵路延人英哩成負向變動、與公車費率指標成正向變動。亦與私人運具之道路長度成正向變動，與車輛成本指標、燃料價格成負向變動。本研究整理上述文獻顯示個人所得、人口密度、軌道運輸里程、公車費率指標、車輛成本指標、道路密度指標、燃料價格皆為影響汽機車持有使用之顯著變數。然而，運具需求主要受到旅次產生與運具選擇行為影響；其中旅次產生受到經濟活動與勞動人員之特性所影響，包含：人口特性（人口密度、職業密度、都市化程度等變數）、個人所得、旅次特性（平均每人每日旅次數、平均旅次長度、旅次目的等變數）。而運具選擇則受到道路供給（道路密度、高速公路密度）、道路負荷（每公里道路汽車延車公里、每公里道路機車延車公里）、私人運輸成本（取得成本、持有成本、使用成本、燃油價格、停車費）、大眾運輸供給（大眾運輸路網密度、大眾運輸服務水準）、大眾運輸特性（大眾運輸平均速率、大眾運輸擁擠程度）、大眾運輸成本（平均大眾運輸成本、大眾運輸成本與私人運輸成本比例）等影響。本研究為了解汽機車持有與使用影響變數，將在資料可取得範圍內蒐集上述變數進行模式之估計。 23 .

(35) . 表 3.3-1、全國與城市層級文獻整理表層級. 類別. 文獻作者. 年份. 方法. Kain 和 Beesley. 1965. 最小平方迴歸法. 美國. Button 等人. 1993. quasi-logistic 模式. 低所得國家，共 52 國. 曲線配適法、 Prevedouros 和 An. 加權最小平方法. 1998. 時間序列迴歸法兩階段最小平方法. Dargay 和 Gately. 全國層級. 汽車持有. Romilly 等人. Medlock Iii 和 Soligo Ogut. Gompertz 模式. 1999. 2001. 2002. Engle-Granger 兩階段法(EG2S) 自我迴歸分配模式 (ARDL) Johansen 最大概似法 (JML) 自行推導效用最大模式. 2006. 模糊多元迴歸. 國家. 中國、印度、泰國、馬來西亞、日本、新加坡、韓國、香港、美國、加拿大、荷蘭、英國等 12 國 OECD 共 20 國、中國、印度、巴基斯坦、台灣、韓國、以色列. 英國. 英國、美國、法國、日本、中國、土耳其、韓國、印度、…、等 28 國家土耳其. Logistic 模式 Ogut. Gompertz 模式. 2004. 土耳其. Power growth 模式. 汽車使用. 修正之 Gompertz 模. 2006. 交通部統計處. 1995. 聯立迴歸模式. 台灣. 藍武王、邱裕鈞. 1996. 羅吉斯迴歸模式. 台灣. 2001. Engle-Granger 兩階段法(EG2S) 自我迴歸分配模式 (ARDL) Johansen 最大概似法 (JML). 英國. Romilly 等人. 式. 24 . OECD、中國、印度、巴基斯坦、台灣、韓國、以色列、…等. Dargay 等人.

(36) . 表 3.3-1、全國與城市層級文獻整理表（續）層級. 全國層級. 類別機車持有機車使用. 汽車持有. 文獻作者. 年份. 方法. 國家. Sillaparcharn. 2007. 對數線性模式. 泰國. 張新立等. 2002. 持有特性分析. 台灣. 缺乏相關研究. Ogut. 2006. 模糊多元迴歸. 土耳其. Sillaparcharn. 2007. 對數線性模式. 泰國. Zhang 等. 2004. 時間序列迴歸法兩階段最小平方法. 日本. 類神經網路灰預測孫珮珊. 2004. Gompertz 模式. 台灣各縣市. 對數線性模式城市層級. 汽車使用. 機車持有. 時間序列迴歸法 Zhang 等. 2004. Sillaparcharn. 2007. 對數線性模式. 孫珮珊. 灰預測. 2004. Gompertz 模式. 泰國. 台灣各縣市. 對數線性模式 2002. 持有特性分析. 缺乏相關研究. 25 . 日本. 類神經網路. 張新立等機車使用. 兩階段最小平方法. 台灣.