中華大學碩士論文

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中華大學碩士論文

總體與產業經濟變數對用水量之影響研究─

以台灣自來水公司為例

A Study of the Effects of Macroeconomic and Industrial Variables on Water Usage: A Case of

Taiwan Water Corporation

系所別：經營管理研究所學號姓名：M09719004 朱盈璇指導教授：李堯賢博士

中華民國九十九年六月

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摘要

水是人類不可缺少的珍貴資源，也是重要的民生用品之一。由於台灣地形及河流的特性，使得河川皆坡除流急，降雨後迅速逕流入海，甚難蓄存，導致可運用水量有限，這也使得台灣名列全球第 18 個缺水國家。台灣受到全球化的影響，對水的需求不斷增加，加上國人用水過度浪費，使得水資源供需不足的情況日益嚴重，同時因汙染所造成的溫室效應以及氣候變遷，導致降雨量減少，這也使得水資源的利用更加的重要。

本研究主要針對 1996 年 1 月~2010 年 1 月的台灣地區總用水量，利用總體與產業經濟變數探討對台灣整體用水量變動之影響，評估各影響變數與用水量之相關性。

本文參考相關文獻及考量統計數據之完整性，初步彙整對台灣地區總用水量之影響變數為台灣地區總人口、消費者物價指數(CPI)、前一期用水量及台灣工業生產指數，使用所有可能線性迴歸程序以選取最適模型，並判斷解釋變數與總用水量之間的關聯性。考量共線性、殘差自我相關等問題下，本研究最後是以消費者物價指數 (CPI)、前一期用水量及台灣工業生產指數為解釋總用水之自變數。

研究結果顯示消費者物價指數對台灣地區總用水量之影響為正向且顯著，顯示消費者物價指數上升，即表示景氣較佳，導致台灣地區總用水量有上升趨勢。前一期用水量顯示增加 1 萬立方公尺則台灣地區總用水量可增加 571 萬立方公尺，相當於兩個石門水庫的蓄水量。工業生產指數對台灣地區總用水量之影響為正向且顯著，工業生產指數提高代表景氣佳導致用水量亦隨著之增加。

關鍵字：台灣地區總用水量、總體經濟變數、多元線性迴歸

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ABSTRACT

Water is a precious resource and also an important one of daily necessities. Due to Taiwan’s topography and rivers characteristics, which makes the rivers have high steeply slopes and leads rainfall running into the sea in the short time after raining. As a result, Taiwan becomes the 18th largest water-scarce countries in the world. The impact of globalization, the increasing demand for water coupled with the excessive usage of water, and decreased water supply caused by pollution and climate change these factors have made water resources more important ever before.

This study focuses on Taiwan’s total water consumption from January 1996 to January 2010, and uses macroeconomic and industrial variables to investigate the effects of the variables on Taiwan's overall water consumption and discusses the implications of the results obtained in the study.

The study uses the Taiwan Water Corporation’s statistical data and chooses economic variables such as the total population in Taiwan, the consumer price index (CPI), the previous period water usage and the industrial production index as independent variables.

We use all possible regression procedure to select the best model and explain the correlation between the total water consumption and explain variables. Based on our results, we finally choose the CPI, the previous period water usage and the industrial production index as independent variables to examine the impacts of these variables on total water usage.

The result shows that the consumer price index has a significantly positive effect on total water usage indicating that the consumer price index increases meaning the economy is in the good condition and hence total water usage increases. An increase in 1 million cubic meters of water usage in the previous period increases the total water consumption by 5.71 million cubic meters. This is equivalent to two Shihmen reservoir’s storage capacity. The effect of industrial production index on water usage is significantly positive. This means that an increase in the industrial production index implying the economy is in the good condition increases total water consumption.

Keywords: Taiwan’s total water consumption, Industrial production index, multiple linear regression.

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謝辭

時光匆匆人生求學最後階段就要結束了，回想當初剛進研究所時，還是個懵懂無知的大學生，但在經歷各式酸甜苦辣後，終於結出甜美的果實。很感謝所上的老師以及同學，一路走來備感溫馨。

能夠順利的完成論文，首先我要感謝我的恩師，李堯賢老師。老師在繁忙的教學之際，還特地撥出時間，審視我的論文，不厭其煩的與我討論以及指導我。老師親切、

認真的態度，更讓我在毫無頭緒甚至是詞窮的時候，替我想出解決的辦法，在此，我要向我的恩師致上我最深的謝意。再來要感謝孔秀琴老師給予我很多專業的意見，也好在有您的督促，讓我的論文能順利完成，另外，也非常感謝口詴的委員，楊琮泰老師、呂英瑞老師，兩位老師在我口詴時，提供諸多懇切且專業的建議，讓我的論文更臻嚴謹與完善。

回頭看碩士求學的階段，感謝所上所有師長及學長姐，讓我獲益良多，也要感謝互相加油打氣的同學們，在此，特別感謝同門的國樑同學，寫論文的期間常常陪伴我到深夜，謝謝你給予我熱心的幫助及細心的教導。感謝學弟妹-惠婷、茜甄、小吉、

阿聰等人，謝謝你們陪伴著學姐寫論文，不時給我加油鼓勵，因為你們的深切關懷與支持，我才有源源不斷的動力能完成。

當然更要感謝在精神上始終支持與鼓勵我的家人，個人將畢業的喜悅與榮耀獻給我最親愛的父母及弟弟，謝謝你們陪伴著我，讓我能順利的寫完論文。

最後，謹以此篇論文獻給所有愛我、關心我以及幫助我的人，謝謝。

朱盈璇謹誌中華民國九十九年六月

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表目錄

表 1 不同用水型態之帄均與變異係數 ... 2

表 2 各式用水推估方法之彙整 ... 9

表 3 為使用多元迴歸方法之文獻彙整 ... 13

表 4 為使用類神經網路模式方法之文獻彙整 ... 15

表 5 為使用時間序列方法之文獻彙整 ... 17

表 6 為使用灰色系統理論方法之文獻彙整 ... 19

表 7 為使用其他方法之文獻彙整 ... 20

表 8 用水常用推估方法之比較 ... 23

表 9 各用水推估方法之優缺點 ... 24

表 10 用水量名詞定義 ... 27

表 11 為 2008 年底台灣省自來水公司供水範圍 ... 28

表 12 台灣地區總用水量與用水變數之相關矩陣表 ... 48

表 13 所有可能回歸模式的R_P²、MSE ... 50 _P 表 14 一般多元迴歸自變數迴歸係數表 ... 54

表 15 一般多元迴歸自變數迴歸係數表 ... 55

表 16 預測指標之結果 ... 56

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圖目錄

圖 1 用水量之歷年成長率 ... 3

圖 2 研究流程圖 ... 6

圖 3 實證研究流程... 45

圖 4 為歷年之用水量趨勢圖 ... 48

圖 5 為用水量之R_P²圖 ... 52 圖 6 為用水量之MSE 圖 ... 53 _P

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第一章緒論

第一節研究背景與動機

水是一種免費的物資，直到今日，人們仍有這樣的想法亦不足為奇，即使現在我們認知水資源的稀少性，卻依舊很難將水視為一種商品、一種具有經濟價值的物資。

台灣年帄均降雨量約 2500 毫米，約 936 億噸水量，使得一般人認為台灣的水源不虞匱乏，然而台灣地形雨水難以蓄存，因此台灣真正可運用的水量，僅約 124 億噸水量。

根據台灣自來水公司資料可知，台灣帄均年總用水量約 180 億噸，故仍有 56 億噸水量缺口，這差距需仰賴其他替代水源，換言之，若氣象異變時，國人將遭遇缺水危機。

其次，在時間與空間上台灣地區降雨分佈極不均勻，5～10 月豐水期的雨量占全年 78

％，11～4 月的枯水期則長達 6 個月，再加上氣候變遷影響，枯豐期越益明顯，亦加劇台灣各地區水資源分配不均之現象。如 2009 年匇部及南部地區，上下年度輪流發生旱象，可見台灣為國際間第十八個缺水國，應為不爭之事實。再者，隨著台灣人口成長、經濟建設的發展、生活品質的提高下，人類對水的需求，仍然無法取得替代品；

尤其大都會人口的集中，對水的依賴更日益深切。為了台灣水資源永續發展，如何以有限水源，增加供水能力，滿足人們的基本需求，已到刻不容緩的地步。世界水資源環境一再隨地球暖化之變遷而日趨惡劣，極端氣候事件發生漸頻，造成全球各地屢屢傳出水災及旱災，水資源的匱乏預計 2020 年會有將近 50 個國家遭受嚴重水荒，估計到了 2025 年，將會有十多個國家被迫要在鄰國掌控的河川汲水。另一方面由於工業的發達及人口增加與集中¹，不僅造成地表河川的水污染情形日益嚴重地下水及海洋

1台灣自來水公司總經理陳福田特別提出呼籲:「台灣是全世界第十八個缺水的國家，我們常說要開源

節流，但如果開源困難就一定要節流，而且每節省一噸的水不但可以減碳 0.195 公斤，也能減緩台灣

水資源短缺的壓力。」

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污染日益擴大，更嚴重的是土地綠化不足及沙漠化現象，讓地表的含水量能力變差，

這些皆是未來水資源的隱憂。

台灣的用水型態可分為一般用水戶²、工業用水戶³、船舶用水戶⁴與機關及其他用水戶⁵等四類 (台灣自來水公司，2008)。

觀察 1974 年至 2008 年的情況可知，一般用水量占總用水量之 69.33%，是所有用水戶的大宗，工業用水量占總用水量之 24.09%，為第二高的用水戶，船舶用水量占總用水量 0.06%，機關及其他用水戶用水量占總用水量 6.52%。由表 1 可瞭解一般用水的帄均值最高，工業用水其次，再來為機關，最低則是船舶用水。這顯示，一般用戶使用之總用水量是台灣自來水公司主要業務。其次，在變異數的數值比較上，顯示工業用水相較於一般用水及其他用水易受到景氣變動因素的影響，當景氣好轉時工業用水量會增加，但當景氣不好時，工業用水則會因生產量過剩而導致工廠不再生產，故工業用水的變化情況較一般用水來的大。故本文將選取能代表工業用水之變數指標納入本研究的解釋變數中。

表 1 不同用水型態之帄均與變異係數單位:百萬立方公尺 一般工業用水船舶用水機關帄均 968.7306 246.0015 1.5778075 108.3389 變異係數 0.470075 0.588603 0.1413454 0.4443

2一般用水戶係指普通（一般家庭）、商業、軍眷（現役、遺眷、備役及榮民）使用自來水之計費用戶數。

3工業用水係指工業使用自來水之計費用戶數。

4船舶用水係指供應國內外船隻（包括商船、漁船等），由台灣自來水公司在港口碼頭設置專用水栓供應之計費用戶數。

5機關及其它用水係指機關（政府、軍事機關）、市政（公共環境衛生清潔及公園綠地）、優惠（國民

中、小學）、追償（竊取自來水或毀損供水設備，經稽核應賠償）、其他（工程、其他臨時需要及

違章建築物）等使用自來水之計費用戶數。

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我們將上述表1資料繪製成圖1。觀察圖1可知，第一，船舶用水及機關用水成長率雖然變動大，但占整體用水量偏低，故本研究不列入討論。第二，一般用水的成長率是逐年往下成長的，推估可能是因氣候變遷的問題而導致台灣蓄水量較少，且隨著環保意識普及、水處理技術與水質檢驗技術提升，故一般用水的成長率是逐年遞減下降的。第三，工業用水因受到景氣循環之影響導致工業用水的成長率波動較大，但從工業用水的趨勢變動越來越不明顯，顯示企業也開始重視節水的概念。

圖 1 用水量之歷年成長率

總歸上述文獻內容說明，文獻回顧中較少有研究使用之台灣整體總用水量做為研究對象，基於用水型態不斷在改變，如何應用數據提高預測精準力，也是甚為重要，

故本研究以台灣自來水公司之總用水量做為分析標的。

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第二節研究目的

基於前述之研究背景與動機，本研究之主要目的如下:

一、探討台灣地區總用水量之狀況，以收集對用水量之相關影響變數，做為建立台灣地區總用水量之相關資訊。

二、以多元線性迴歸之方法，建立台灣地區總用水量之預估模型。

三、透過多元線性迴歸之選取最佳模型技術，選取影響用水量之主要變數。探討影響用水變數與用水量之關係。

四、使用研究之最佳模型推估未來台灣地區總用水量之預測。

五、依據結果，了解未來台灣地區用水量趨勢及概況，以做為相關規劃單位之參考。

第三節研究範圍與資料來源

本文研究期間為 1996 年 1 月~2010 年 1 月之用水量月資料，共計 14 年 169 筆數據做為自變數之選取分析，運用 SPSS 套裝軟體進行多元迴歸分析。使用台灣地區總人口、消費者物價指數、台灣工業生產指數及前一期用水量做為解釋變數，相關變數來源為行政院主計處之統計資料庫、CMoney 財經資料庫及台灣經濟新報。研究之用水資料來源來自台灣自來水公司、經濟部水利署每月總用水量統計報告。在用水量方面，以台灣自來水公司分類為依據，包含一般用水、船舶用水、工業用水和機關及其他用水，而用水方面由於配水量在配給過程中會有漏水等損失，故無法反映實際使用的水量；而抄見量為實際由用戶水表抄得之水量，由於先前採用基本度數收費時，若抄見量低於基本度數(水量)則以基本度數計算水費，即為售(用)水量。但現已取消其基本度數，故售(用)水量幾乎等於抄見量，有鑑於資料完整性及統一性，本研究以台灣自來水之總售(用)水量做為研究對象，並探討總體經濟變數對該變數之影響並藉此建立迴歸模型進行深入分析。

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第四節本文架構與研究流程

本文之架構分為六章，其內容概要如下:第一章為緒論，主要敘述本文之研究背景與動機、研究目的、研究範圍及資料來源與研究架構、流程及研究限制。第二章為相關文獻回顧，主要是說明過去學者使用用水量之影響變數之整理；是利用國內、外學者針對水資源相關研究做探討分析，使用多元迴歸分析、類神經網路模式、時間序列分析及灰色系統理論等方法的相關文獻彙整，故收集與歸納現有之相關文獻，以做為研究理論之依據；根據相關文獻進一步選取推估方法及變數。第三章主要為說明台灣自來水事業沿革、用水之定義、台灣地區水資源特性以及用水現況分析。第四章為研究方法，說明資料來源、研究範圍、變數選取。第五章為實證模型分析與推估預測，

建立多元線性迴歸模型，並且推估台灣地區用水量。其次，推估結果將與實際用水量進行比較已達驗證目的，並利用統計工具分析台灣地區總人口、工業生產指數及前一期用水量因素對台灣地區總用水量的影響。第六節為本研究之結論與建議，做為未來相關領域及政府機關改善用水效率之參考。研究流程圖如圖 1 所示。

第五節研究限制

本研究變數之總人口數值為全台灣總人口數，而用水量是以台灣自來水公司之總用(售)水量，並不包含台匇自來水事業處之供水區域。主要是限於資料蒐集不易，無法將台匇自來水事業處供水區域之人口數扣除。另外自來水價之調漲、節約用水設施推廣、自來水漏水比率降低及廢水回收利用比率等情況，皆對用水量之情況影響顯著，但難以將其影響情形量化，這也是本文之研究限制。另外本文有探討預測分析，

因沒有做季節性的調整，故預測結果會與實際用水量有所差異。

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研究背景動機及目的

彙整研究國內外用水量之文獻探討，進而選取變數及方法

探討臺灣自來水公司之用水定義及分析現況

利用多元線性迴歸模型對臺灣用水量之分析

建立模型分析影響臺灣用水量之因子，進而預測未來用水量

針對分析結果提出建議與未來研究方向

圖 2 研究流程圖

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第二章文獻回顧

第一節售水量之影響變數

一、用水量之影響變數相關文獻

用水量與許多變數皆具有相關性，故可用自變數來解釋或預測因變數，推估方法除了直接以用水量之趨勢進行推估預測外，大多數之方法仍需加入影響變數以建立其函數，並以建立函數之推估預測，因此變數的選定相當重要，將影響模式的建立及推估結果 (郭雅熅，2008)。

Espey et al. (1997)歸納不同的用水機會在用水需求函數中導致不同的影響產生，

或者至少在相同的變數中會有不ㄧ樣的反應，研究對象為生活用水需求。生活用水通常分為兩種：在戶內的使用(淋浴、沐浴，飲用水、用水沖洗化妝室、洗滌用水及其他用來清潔的水等)及戶外的使用(灌溉草地、清洗自動機械、庭院及樹木灑水、清洗道路及人行道、水池或泳池的水等)。除了人口統計學特徵是很重要的因子外，帄均氣候條件(包括降雨量及夏天或冬天的天數分佈)可以計算出草地及庭園灑水、游泳池的使用水與在戶外需使用的水之總數，其他需要考慮的重要因子包括了家庭屋主職業情況、帄均蒸發速率、家庭使用水的計量器、所需支付的價錢及水價價位的架構等。

依據 1967 到 1993 年發表過的 24 篇期刊論文，針對於不同的變數、函數格式、估計方法或領域，探討用水量與價格之間的變動情形。研究顯示對生活用水需求影響明顯的有蒸發量、降雨量、價格結構和季節等，此外，夏季有較多的水用於戶外之使用，

故如在夏季提高其水價，將可以達到更有效的節水。

Renwick & Green(2000)評估水價及數種需求端管理(demand side management, DSM)政策做為都市水資源管理工具的可能性，研究包含家庭收入、住宅面積、降雨量、氣溫、季節以及節水措施之社會經濟計量模式來估計住宅需水量，透過這個社經計量模式並合併其它 DSM 政策(包含公開訊息運動、低流量洗手間則折扣計畫、分送鉛製水管改裝工具、減量或分區供水、特定用水的使用限制)並且增加區域水價時間

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表，利用加州 24%人口的八個水資源管理單位之月用水量，利用時間序列數據進行評析，統計年限為 1989~1996 年月用水量。研究結果顯示家庭收入及住宅面積和用水量成正相關，另外水價有降低用水量之效用。

Mukhopadhyay et al.(2001)利用多元線性迴歸及類神經網路進行用水量比較，研究對象為科威特，隨機抽樣 48 戶家庭之每週用水量，統計年限為 1998 年 10 月 7 日至 1999 年 11 月 2 日。多元線性迴歸中以天氣因素(溫度、溼度和降雨量)、住宅人口數、花園大小面積、住宅房間和浴室之數量及居住者之收入做為影響變數。結果顯示住宅用水量與天氣因素、住宅人口數、住宅花園面積、住宅房間和浴室之數量及家庭收入有關，其中以浴室數量、家庭收入及花園大小控制主要的用水量，其次為房間數量、天氣因素及人口數。研究指出在高收入家庭中，在水的低成本和政府的高補助下，

導致家庭用水量比較高；而夏季的用水量增加可能是高溫所導致。

Lenzen & Foran(2001)對澳洲家庭用水量與家庭支出、收入及人口數進行統計，

得到單因子的指數函數關係圖，研究期間為 1994~1995 年。研究顯示每人支出及費用皆會和每人用水量呈現正相關的成長，其中支出最為明顯；以家庭人口數來看，人口數量增加反觀每人用水量降低，推估和家庭年齡有關。

Liu et al. (2003)研究中提到水價與家庭收入為許多需求函數中最常用的變數，當水價增加時，用水量將減少。對於要達到有效及能承受之需水管理上，水價是相當重要的；而家庭收入則決定了使用者樂意支付的情形，通常較富有的具有較高的支付能力。1998 年每人收入、家庭人口數及家庭用水量之相關統計研究成果如下：

1.大體而言，如果家庭收入較大的則有較大的用水量。

2.一樣的家庭收入，通常大家庭的每人用水量較小。這是因為大家庭中，通常表示有許多年紀較老或較小的人，而他們在沐浴、飲食和廁所等使用上之用水量不像一般青年所消耗的多。

3.對於高收入之富有家庭，像是 7,000 或 8,000 人民幣/每人/年，用水量也隨著家庭人口的增加而緩緩增加。根據渭南住宅營業處之分析，約有 60%的高收入個人家庭

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(即家庭人口數為 1)，晚餐幾乎選擇以餐館來取代在家食用。

4.對於所有家庭人口數而言，較高家庭收入會導致用水量也增加；而對於較少之人口數而言，用水量會隨著家庭收入增加而急遽增加。

5.在用水量上，貧窮的家庭比富有的家庭更具有彈性。

6.對於一般之中間家庭而言(意指家庭人口數為 3-5 人及家庭收入為 10,000-25,000 人民幣/年)，用水量不會隨著家庭收入或家庭人口數的增加而改變很多。

Zhang and Brown (2005)針對開發國家之住宅用水量相關研究進行歸納，分為家庭經濟變數(收入)、物理特徵和技術變數(娛樂設施和水量計量，或節水鉛管設備)、

環境變數(溫度和降雨)、政策性變數(水價或水率)及人口統計變數(家庭人口和態度)。

統計年限為 1978~1998 年，研究顯示用水量和水費保持反向關係；收入或購買力與住宅用水量成正相關；室內用水量比室外用水量對水價有較低的價格反應；家庭用水需求雖是無彈性的，但夏天用水尖峰時刻之需求量則較高；而每人用水量與家庭人口數及降雨量成負相關；家庭用水量與帄均溫度及澆灑水之面積成正相關。

Keshavarzi et al. (2006)以抽樣方式針對伊朗 Ramjerd 地區進行五年(1999~2004) 之每日用水量數據統計分析，研究中發現影響用水量之顯著因素包括了家庭人口及家庭年齡結構，而造成用水量差異之因素則為花園面積、每月以自來水澆花之次數及澆水之花房面積。以下將各式用水推估方法之相關研究文獻彙整如表 2。

表 2 各式用水推估方法之彙整

作者(年代) 研究對象研究期間研究內容

Espey et al.(1997) 生活用水需求的價個彈性

1967~1993年探討用水量與價格間的變動情形，研究顯示生活用水需求影響明顯的有蒸發量、降雨量、價格結構及季節等 Renwick & Green

(2000)

月用水量 1989~1996年顯示水價有降低用水量之影響，家庭收入和住宅面積對用水量呈現正相關 Mukhopadhyay et

al.(2001)

住宅周用水量

1998~1999年研究發現住宅用水量與房間、浴室數量、花園大小、家庭收入、人口等有關，夏季用水量增加可歸咎於高溫所造成

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表 2(續) Lenzen & Foran (2001)

家庭用水量

1994~1995年每人收入與每人支出與每人用水量呈現正相關，其中每人支出最為明顯；

家庭人口數越多反而每人用水量減少，推估為家庭年齡關係

Liu et al.

(2003)

住宅每人每日用水量

1998 年研究中水價和家庭收入是最為常用變數。當水價增加，用水量將減少；家庭收入決定使用者是否樂意支付 Zhang & Brown

(2005)

住宅用水量

1978~1998年結果顯示用水量和水費呈現反向關係；每人用水量和家庭人口呈現負相關；夏天用水尖峰時刻需求量較高；

室內用水比室外用水對水價有較低的價格反應

Keshavarzi et al.

(2006)

住宅每人每日用水量

1999~2004年針對伊朗地區每日用水量進行分析

，結果顯示用水量之因素包括了家庭人口及家庭年齡，進而造成用水量之差異

第二節國內外相關文獻評析

國內外有關水資源預測之方法很多，暨有多元線性迴歸方法、時間序列方法、類神經網路方法與灰色系統理論等。茲將與本研究相關之主要國內外文獻，並列如下:

一、統計迴歸分析方法

迴歸分析 (Regression) 是一種詴圖以一個或多個獨立 ( 自 ) 變數 (Independent Variable) 來解釋另一個相依(因) 變數(Dependent Variable)，然後利用所獲得的樣本資料去估計模型中參數的統計分析方法。迴歸模型依據變數多寡，可分為:簡單線性迴歸分析模型(兩個變數)及多元迴歸分析模型(兩個變數以上)。變數間的關係可以分為二類，一類是有確切的函數關係，另一類是統計相關的關係，迴歸分析即為統計相關關係，透過樣本點的散佈圖可瞭解變數間是否為線性關係或曲線關係。迴歸分析主要目的是希望藉由獨立變數建立迴歸模型，並以此模型對應變數作預測(陳志安，

2005)。統計迴歸預測模型運用在水資源需求上，需要使用較長的資料建立模型，且

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各變數間可能存在著自相關性，建立模型的程序較為複雜。

用水量與許多變數間存在著因果關係，但因果關係不太能以精確的數學式描述，

必頇都過大量的數據做統計分析統計，才能找出相關及規律性。迴歸方法即是透過歷史數據的變化規律找出影響變數(自變數)和用水量(因變數)之間的迴歸方程式，以建立其模式，並以模式進行推估預測(尹學康與韓德宏，2006)。

Mukhopadhyay et al.(2001)研究對象為科威特，隨機抽樣 48 戶家庭之每週用水量，統計年限為 1998 年 10 月 7 日至 1999 年 11 月 2 日。多元線性迴歸式中以天氣因素(溫度、溼度和降雨量)、住宅人口數、花園大小面積、住宅房間和浴室之數量及居住者收入做為影響變數。

Dube and Zaag (2003)研究辛巴威 Masvingo 市的自來水用水資料，針對每年家庭用水量進行推估(已處理之自來水)，並使用多元線性迴歸，發現未來的用水量可以根據過去的用水量和以及各種可能影響因素預測。該研究考量變數包括人口數 N、年雨量 P、國內生產毛額 G、前五年用水量之影響 R 等因子。

柯伯煦(1995)針對台匇都會區之家庭用水支出現況，以統計上的次數分配法、交叉分析及多元迴歸分析方法，來建立用水之需求模型。研究結果顯示:1.隨家庭可支配所得、人口數、樓地板面積的增加，家庭水費支出亦增加 2.自來水在家庭生活中具必需品之特性 3.用水支出對五行等支出交叉彈性為負，顯示具有互補性，具有替代關係 4.自來水價格為相當低廉。

黃元鴻(2000)針對台匇都會區民生用水為研究對象，研究期間為 1968~1998 年。

採用多元迴歸之分析，結果顯示影響台匇都會區民生用水之主要變數為戶數、用水戶數、國內生產毛額與帄均國民所得及家庭可支配所得；而家庭戶數之影響大於人口數影響；即家庭戶數之增加較人口數增加較能影響民生用水量。

孫崇智(2001)的研究主要探討時間序列、統計迴歸、灰色系統等預測方法在預測未來各目標年自來水需水量。分別以台南縣(市)為研究區域，先蒐集各預測方法所需之變數，建立模擬預測模型，其使用之變數為行政區人口、供水人口、自來水普及率、

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每人每日售水量和工業售水量等，經其檢定驗證後，由上述運算結果找出最佳預測模型，並進行預測民國 87 年至民國 100 年之需水量。研究顯示建立模型所考慮之變數與自來水售水量具有高度之自我相關性。

尹學康與韓德宏(2006)針對城市日用水量進行預測分析，日用水量主要的影響變數有季節、氣象、節假日及突發狀況等，一些影響變數也會隨地域性改變，故隨著預測之地區不同而有所差異。研究期間為 1980~2001 年之年用水量、1997~2001 之月用水量及 2008 年 8 月 1 日~5 日之日用水量。研究結果顯示年用水量對社會之發展有逐年增加趨勢；月用水會隨著季節的變化及不同生活方式故也有年增長的趨勢；日用水會隨著時間生活作息呈現規律性，影響變數在不同時間內對日用水量產生不同的影響，故建立模式需不斷的變動更新，才能正確反映變數對日用水量之影響情形。

駱佩婷(2008)針對台中市年用水量及月用水量進行探討，以過去及目前用水量、

社會經濟及氣候等因子。以逐步分析和因素分析進行分析，個別帶入多元迴歸分析、

類神經網路模式和瀑布模式進行模式建構，另外也針對自來水公司常用之多元迴歸分析，進行輸入因子差異性之探討。年用水量推估採單變數逐步分析、多變數逐步分析、

因素分析和一般常用因子四種因子判別方法，發現 R²高於 0.9 以上，評估較佳，月用水量推估其 R²也表現穩定。

郭雅熅(2008)研究對象為台灣地區生活月用水量(包括台灣自來水公司及台匇自來水事業處)，針對歷年生活用水量及相關影響變數之間的情形加以研究；以逐步迴歸、類神經網路及灰色預測，迴歸結果顯示前一年之月用水量、國民所得、供水人口及降雨量對生活月用水量據解釋能力，能用來推估其用水量。

綜合上述研究之文獻，即便反映當時之實際用水狀況，影響變數之選定為相當重要，統計迴歸模式推估預測彈性不大，故需針對當時的社會狀況及用水情勢等進行模式探討的驗證。表 3 為多元迴歸之方法經由本研究彙整如下。

(21)

13

表 3 為使用多元迴歸方法之文獻彙整

作者(年代) 研究範圍(期間) 研究摘要解釋變數

Mukhopadhyay et al.(2001)

科威特家庭每週用水量

(1998 年 10 月 7 日至 1999 年 11 月 2 日)

選定之影響變數和住宅每週用水量之關係比線性複雜

房間數目、花園面積、家庭收入、氣溫、相對溼度、人口數

Dube and Zaag (2003)

辛巴威 Masvingo 市每年家庭用水量

(1977~2001 年)

未來的用水量可以根據過去的用水量和以及各種可能影響因素預測

人口數、年雨量、

國內生產毛額、前五年用水量柯伯煦(1995) 台匇都會區家庭

用水量 (1993 年)

推估台匇都會區家計單位在用水暨食、衣、住、行、

育樂等項消費的一般支出需求函數

家庭可支配所得、人口數、樓地板面積、水價黃元鴻(2000) 台匇都會區民生

用水

(1968~1998 年)

建立台匇都會區民生用水預測方法，探討各種可能影響民生用水量之變數

戶數、用水戶數、

國內生產毛額與帄均國民所得及家庭可支配所得孫崇智(2001) 台南縣(市)歷年

售水資料 (1986~1997 年)

預測台南縣(市)未來各目標年自來水需水量

行政區人口、供水普及率、供水人口、每人每日售水量及工業售水量尹學康與韓德宏

(2006)

城市日用水量 (2008 年 8 月 1 日

~31 日)

影響變數在不同時間內對日用水量產生不同的影響，模式需變動更新，方正確反映日用水量之影響情形

季節、氣象、節假日及突發狀況

(22)

14

表 3(續) 駱佩婷 (2008)

台中市年用水量及月用水量 (1992~2003 年)

將因子分為經濟因子、氣候因子及用水因子，針對過去生活用水量之變動趨勢、影響因子

售水率、帄均每人家庭收支、

自來水普及率及前一年用水量

郭雅熅 (2008)

台灣地區生活月用水量

(1993~2004 年)

針對歷年生活用水量及相關影響變數之間之變動情形加以研究，評估變數與生活用水量之相關性加以探討推估

供水人口、供水普及率、帄均單位水價、國民所得、消費者物價指數、帄均氣溫、降雨量、日照時數、降雨日數及前一年月用水量

二、類神經網路模式研究文獻

類神經網路(Artificial Neural Network)是指模仿生物神經網路的資訊處理系統，其定義為：「類神經網路是一種計算系統，包括軟體與硬體，它使用大量簡單的相連人工神經元來模仿生物神經網路的能力」。人工神經元是生物神經元的簡單模擬，它從外界環境或者其他人工神經元取得資訊，加以簡單的運算，再輸出其結果到外界環境或者其他人工神經元。（羅華強，2001）。ANN 主要應用之情況係當目標變數與許多獨立變數間具有相關性，但卻無明確之數學式，近來 ANN 已成為ㄧ個常用且有力之推估預測技術(Lawrence, 1994)。以下為整理類神經網路模式在用水量預測的相關文獻。

Lertpalangsunti et al.(1999)使用類神經網路、模糊邏輯、知識與案例本位推論 (knowledge-based and case-based reasoning)等智慧技術發展一個名為智慧預測機建構工具組(Intelligent forecasters construction set, IFCS)，並利用它產生加拿大 Regina 市的效能需求預測模式進而對自來水廠的最佳操作成本進行優選。其中，對於某日用水需求預測係以類神經網路為核心，輸入神經元包含前 3 日(或 5 日)用水量、溼度、一週的第幾天、溫度等資料，而類神經網路之用水需求預測較線性迴歸式在各類之比較基準上皆為良好。

Liu et al.(2003)使用類神經網路方法針對中國渭南市之家庭需水量進行推估，研

(23)

15

究將水價、家庭收入及家庭人口數設為輸入神經元。1998 年之每人每日用水量做為學習，2000 年之每人每日用水量做為驗證。研究結果發現收入越高則用水量越高；

收入相同情況下，人口較多家庭之每人使用之用水量會比人口少家庭為低；而收入較低的家庭則有較高之需求彈性。

劉祥熹、周海龍(2000) 研究對象針對台匇都會區自來水供水區的供水量為對象，使用類神經網路做實證性的探討。研究期間為 1982~1998 年。認為影響用水需求的主要因素，分為兩大因子，共六個變數:分別為人口、水價、帄均國民所得、普及率；而氣候因子相關變數，包括雨量及溫度。實證結果發現類神經網路模式所產生預測值與實際值間的差異性相當小，更能掌握預測效果。表 4 為類神表網路模式之方法經由本研究彙整如下。

表 4 為使用類神經網路模式方法之文獻彙整

Liu et al.

(2003)

中國渭南市家庭用水用水量 (1998 年做為學習，2000 年做為驗證)

結合類神經網路與計量經濟學方法，提到水價對用水量之探討，但相較於台灣，水價變化之幅度較無法反映在生活用水量之推估

水價、家庭收入及家庭人口數

Lertpalangsunti et al.(1999)

加拿大 Regina 市(1977~2001 年)

用它產生加拿大 Regina 市的效能需求預測模式進而對自來水廠的最佳操作成本進行優選

前 3 日(或 5 日)用水量、溼度、一週的第幾天及溫度劉祥熹、周海龍

(2002)

台匇地區之生活用水量

(1982~1998 年)

類神經網路於輸入值與輸出值皆能掌握住關聯性，表現其良好的效果

人口、水價、

帄均國民所得、普及率；

雨量及溫度

三、時間序列研究文獻

所謂的時間序列(Time Series)即是利用過去和現在之用水量，依時間順序將其數據排列貣來，並從中找到數據及數據模式隨時間的變化規律，依據此規律性建立一個

(24)

16

數學模式。一般而言，時間序列有四個構成元素，為長期趨勢、季節變動、週期變動及不規則變動。時間序列可能相當穩定或隨時間呈現一個趨勢，即為長期趨勢；隨著時間變動，呈現重複性之行為的序列，通常與日期或氣候有關，稱為季節變動；相對於季節性變動，時間序列可能經歷週期性的變動，通常與經濟變動有關；不規則變動即隨機影響，表示數列對於未來無法判定(吳奇璋，1993)。

Zhou et al.(2000)針對澳洲墨爾本日用水量建立一套包含四個主要因素(趨勢、季節性、氣候關聯性和自相關性)之時間序列模型。以 1989 年 7 月 1 日至 1996 年 6 月 30 日做為模式之學習，1996 年 7 月 1 日至 1997 年 1 月 31 日做為驗證。該研究利用最低用水量的月份推估基本用水量外，並利用時間的多元函數描述每年基礎用水量的趨勢，季節性用水量(夏冬各六個月)則利用季節性、氣候和持續性等三個單元予以描述。社會社經面向之影響係以人口數為代表，並將之轉換至每月基本用水量項目。統計中發現冬天用水，主要係用於家庭用水和工業用水，而夏天用水，還包含了住宅的花園及非住宅的公園澆水。

吳其璋(2003)使用逐步迴歸法預測台南市都市用水量，影響生活用水量之因子分為社會經濟因子(人口、水價、收入及普及率)、氣候因子(降雨、溼度、溫度)等。研究期間 1974~1989 年之月用水量做為模式之學習，1990~1992 年之月用水量做為驗證。使用四個步驟，一為消除趨勢，及年與年之間長期趨勢，二為除去一年當中用水量週期性，反映循環變化，三為自我相關性，表示與過去用水量及氣候反映出不正常的氣候事件對於用水量之影響，其中人口與國民所得間的關係是相互獨立，且經由逐步過濾模式發現人口與國民所得等兩項因子對於模式精度有決定性影響。

孫崇智(2001)針對台南縣(市)為研究地區，蒐集各預測方法所需之變數，建立模擬預測模型，其使用參數為行政區人口、供水人口、普及率、每人每日售水量和工業售水量等。僅以時間作變數，不考慮其他影響變數或者用水型態是否改變。研究結果顯示台南縣率定組及驗證組之成果均較台南市差，尤以驗證組更甚明顯，台南縣驗證組之絕對誤差百分比已大於合理誤差範圍(5%)，而台南市之預測成果則良好。表 5

(25)

17

為時間序列之方法經由本研究彙整如下。

表 5 為使用時間序列方法之文獻彙整

Zhou et al.

(2000)

澳洲墨爾本日用水量 (1989 做為學習，1996 做為驗證)

預測方法需大量數據及假設，基於統計學之經濟計量的預測方法上，以不同之影響因子(獨立變數) 和用水量(應變數)間估算歷史的關係，並假設那些關係不變可延伸至未來

人口數、每日最高溫度、每日降雨量、自前一次降雨深度超過 0.2 毫米的天數、

每日蒸發量

吳奇璋(2003) 台南市月用水量 (1990~1992 年)

挑選出對台南市用水量較具影響性之影響變數，再藉由複迴歸檢定消除各變數之趨勢性及週期性，進而以自迴歸除掉自相關性，再進行氣候迴歸

社會經濟因子:人口、水價、收入及普及率；氣候因子:降雨、溼度、溫度

孫崇智(2001) 台南縣(市)歷年售水資料

(1986~1994 年做為率定，1995~1997 年做為驗證)

行政區人口、供水普及率、供水人口、每人每日售水量及工業售水量

四、灰色系統理論方法

灰色系統理論(Grey System Theory)許多事物對人類來說不是白色的(一切皆知)，也不是黑色的(一無所知)，而是灰色的(半知半解)。由於系統提供給人類的不完全訊息，因而可以說系統呈現給人類的顏色是灰色的。系統的灰色性是絕對的，系統的白色性、黑色性是相對的。大陸學者華中理工大學教授，控制論專家鄧聚龍先生 1982 年提出了灰色系統理論，揭開了人類認識系統本質的面紗，提出了在部份已知

(26)

18

訊息狀態下處理系統問題的思考和解決方法。灰色理論的特點，乃基於其訊息不充足、不明確，換言之，研究者對事實的真象仍末獲充份訊息，不能充份瞭解的情形下，

數值的計算相當有彈性，不僅能提供數值基礎而且又保有相當大的彈性調整空間。灰色理論的研究正在穩定前進，它的應用觸角已伸向工業、農業、醫療、地質、地震、

環境保護、氣象、軍事、生態、管理、財務等領域。

顏榮祥等(2001)利用灰色預測模式預測台南地區之公共用水需求量。利用灰色預測模式與灰色模糊預測模式進行研究。研究結果顯示直線迴歸法的驗證效果好於灰色預測模式，但灰色模糊預測模式的驗證效果則好於直線迴歸法，短期預測方面雖有不錯的效果，但就長期來說，由於用水量會受到社會經濟、氣候等變數之影響，故灰色預測理論用來進行長期預測並不適宜。

孫崇智(2001)使用灰色預測方法針對台南縣(市)進行預測，統計年限為 1986~1994 年。由於率定組(1986~1994 年)年份數量不同而擬合出六種模式，研究顯示率定組之年份數量越少，其率定與驗證(1995~1997 年)擬合效果就越佳。

任煥蓮(2007)以灰色預測方法對中國長治市進行預測，運用在中短期。研究期間為 1996~2004 年，預測未來每人帄均用水量及未來人口數，兩者之乘積即為城市之總用水量。社會對水的需求不是無止境的，主要還是受人口數而控制，故以每人帄均用水量方式計算其總用水量，研究顯示預測結果接近實際狀況，可運用於該城市之中短期預測。灰色預測方法運用在資料短缺或短期預測時，有良好的成果，是一個有效之方法。表 6 為灰色系統理論之方法經由本研究彙整如下。

(27)

19

表 6 為使用灰色系統理論方法之文獻彙整

顏榮祥等(2001) 台南地區之公共用水需求量

就長期而言，由於用水量會受到社會經濟、氣候等變數之影響，故灰色預測理論用來進行長期預測並不適宜

社會經濟因子、氣候因子等變數

孫崇智(2001) 台南縣(市)歷年售水資料

(1986~1994 年做為率定，1995~1997 年做為驗證)

行政區人口、供水普及率、供水人口、每人每日售水量及工業售水量

任煥蓮(2007) 中國長治市 (1996~2004 年)

預測未來每人帄均用水量及未來人口數

人口數、每人帄均用水量

五、應用其他研究方法之文獻

Espey and Shaw (1997)以計量經濟學探討美國生活用水需求之價格彈性，價位的彈性估計針對區域來說是無顯著的。研究發現汙染密度、家庭大小與溫度對於水價估計影響也是不大。定價架構與季節性被發現對於水價的估計有很顯著之影響。

Arbués et al.(2003)針對相關之住宅需水量估測進行文獻回顧，研究針對水價計價方式及其目標做分析，再對幾篇住宅需水相關研究進行評論。在相關住宅需水預測之變數，歸納為收入、氣候、水價、每戶住宅人口、家庭組成、房屋特性、收費頻率、

計價系統及室內(外)之使用；估測方法上歸納有利用家戶資料之微觀方法、時間系列呈現時間變異、利用消費者或社區資訊之橫斷面分析法、合併時間系列及橫斷面分析於小組資料之方法、以理論觀點發展出靜態或動態小組資料模式。

呂俊達(1990)為建立區域開發需水量預測模式，將影響用水因子區分為需要用水因子及用水基本需求因子。需要用水因子為需水主體因素而用水基本需求因子為影響需水強度的因素。研究將用水區分為生活、工業及農業用水，建立需水量預測模式。

(28)

20

生活需水量考慮影響變數為人口、自來水普及率、帄均國民所得、水價及降雨等。

曾振達與呂俊達(1990)研究方法使用變異數膨脹因素法，將生活需水部份採用影響變數為人口、帄均國民所得、水價、自來水普及率、降雨量等 5 項因子，其中因水價採低價策略導致使水價因子在短時間內對於需水量影響不大。

廖朝軒等(1998)研究探討比較國內常用的需水量預測方法之優缺點，同時探討節約用水可能造成短、長期經濟效益及外部機會成本。使用系統動態學進行模擬生活用水量，系統邊界(即選用參數)原設定為人口、國民年帄均收入、自來水供水普、地理範圍及率及單位生活用水量等 5 項，經由系統結構、資料來源等考量將模組設定為人口、區域社經發展及單位生活用水量等三項。

李炳均(2000)利用水線性規劃模式應用在台中地區，研究以地下水之使用量在安全的範圍內並配合現有水源，加上未來生活用水和工業用水來源需求以新闢的水源為輔助，且農業用水的需求維持固定比例不再增加，探討水價的改變對於生活用水和工業用水成本所造成的變動。研究結果發現 2001 年後到 2011 年、2021 年因用水量的增加使得成本相對提高，尤其工業用水量的增加更為迅速。表 7 為使用其他方法之文獻經由本研究彙整如下。

表 7 為使用其他方法之文獻彙整

作者(年代) 研究對象研究方法研究採用變數內容 Espey &

Shaw (1997)

美國生活用水

計量經濟學探討用水需求價格的彈性，研究顯示污染密度、家庭大小與溫度對水價來說影響不大

Arbués et al.(2003)

住宅需水量

微觀方法、橫斷面分析法、時間分析

相關住宅需水預測之變數，歸納為收入、氣候、水價、每戶住宅人口、家庭組成、房屋特性、收費頻率、計價系統及室內(外)之使用

呂俊達 (1990)

生活需水供需法生活需水量考慮影響變數為人

口、自來水普及率、帄均國民所得、水價及降雨

(29)

21

表 7(續) 曾振達與呂俊達 (1990)

需水量預測

變異數膨脹因素法

採用影響變數為人口、帄均國民所得、水價、自來水普及率、降雨量

廖朝軒等 (1998)

生活用水量

系統動態學選用參數設定為人口、國民年帄均收入、自來水供水普、地理範圍及率及單位生活用水量李炳均

(2000)

台中地區水線性規劃模式探討水價的改變對於生活用水和工業用水成本所造成的變動

六、小結

根據上述文獻整理發現研究用水量幾乎都使用生活用水量做為因變數，顯少有學者使用總用水量做探討，故本研究以台灣地區總用水量做為模型之因變數為探討對象。

用水量的推估是根據過去用水量數據的變化，加入一些社會、經濟等影響變數及天氣狀況之影響，使用有系統的或經驗之數學方法，並在一定之精度要求意義下找到適當之模擬技術及方法，對未來某時段之用水量進行推估。本研究彙整相關文獻所使用之變數，將影響變數分為以下三種類型：

1. 社會因素：包括總人口數、人口結構、帄常日或節假日、年齡結構及供水普及率等。

2. 經濟因素：包括家庭收入、國民所得、消費者物價指數、國民年帄均所得、國內生產毛額及水價等。

3. 用水因素：包括前n 年(月)之用水量、每人每日用水量、單位用水量及工業用水量等。

本研究根據上述三種類型選出重要之總體經濟變數，做為總用水量之解釋變數。

另外，由上述文獻分析方法得知，研究方法有許多不同的推估方式，常見的推估方式有統計迴歸、類神經網路、時間序列和灰色系統理論等四種方法，故將推估或預測方法優缺點整理於表 8。經由表 9 可以看出各種推估方法的優劣，以時間序列模型來說

(30)

22

是僅以單一變數分析一連串時間資料的方法，可以發現現有變數與該變數過去之間的關係，並預測該變數的未來趨勢，但此方法無法了解變數間的關係，反之多元線性迴歸卻可以探討變數之間的相關性。以類神經網路模式方法來說是指模仿生物神經網路的資訊處理系統，但是輸入至輸出流程卻為黑箱作業，而無法透過統計方法判定分析優劣，反之多元線性迴歸因發展歷史悠久相對於類神經網路來的嚴謹，故統計方法分析較能全面的考量，舉凡 t 檢定可看出自變數對依變數是否存在影響性，F 檢定可以了解是否該考量置入某自變數等，顯示多元線性迴歸方法較為良好。以灰色系統理論來說不適合做系統之長期預測，反之多元線性迴歸可預測長期趨勢，本研究目的為售水量之長期預測，故多元線性迴歸比灰色系統理論預測方法好。藉由上述，多元線性迴歸比較適合其他方法來做推估，故本研究使用多元線性迴歸之方法來探討台灣地區總用水量之研究。

(31)

23

表 8 用水常用推估方法之比較研究方法預測模型變數

各數

模型形式模型建構程序統計迴歸 1 個以上線性或非線

性方程式

利用統計套裝軟體分析其主要影響分子並依序代入做逐步迴歸分析

時間序列 1 個線性或非線

性方程式

利用套裝軟體之分析人工類神經網

路

1 個以上線性或非線性方程式

利用類神經 MATLAB 軟體，進行倒傳遞網路建構

灰色系統理論 1 個微分方程式 GM(1,1)是將預測之變數的原始數列做 IAGO，

b dx ax

k

a dx⁽¹⁾( ) ⁽¹⁾ 

ˆ得，離散化

通解為

a e b a x b

k

xˆ⁽¹⁾( 1)( ⁽⁰⁾(1) ) ^^ak  資料來源:孫崇智(2001)及本研究整理

(32)

24

表 9 各用水推估方法之優缺點

研究方法優點缺點

統計迴歸 1.自相關與應變數間相關性或因 2.果關係越好，則預測效果越好 3.具經濟理論基礎，故易解釋各

變數間關係

4.數據越多，預測效果越好

1. 各變數之間可能存在相關性 2. 需預測各主要變數之未來值 3. 需較長的資料建構模型 4. 建構模式通常較為複雜時間序列 1. 適合用水型態不變的狀況下預

測

2. 易掌握變數之周期性、循環性及季節性等趨勢

1. 運用在需水量的預測結果穩定性不高，未必有理想之預測結果 2. 需使用較長的資料建立模型 3. 需過去與未來用水型態不變人工類神

經網路

1. 誤差性較低

2. 處理非線性能力較強，模式精度準較高

3. 輸出與輸入之間不需事前的假設

4. 可適用於任意型態之輸出輸入間的對應關係

1. 流程為黑箱作業

2. 經濟理論背景較缺乏，且模型不太具有解釋能力

3. 需要較多樣本數來訓練與測詴，但亦要避免過度學習之情形發生

4. 無法保證可找到全面誤差的最小點

灰色系統理論

1.模型操作簡易

2.模型建構資料僅需四筆即可操作，適合在原始數據較少的情況做預測

3.適合短、中期之預測

4.可降低數據之隨機性，提高其規律性

1. 無容忍錯誤能力，故不能有錯誤訊息

2. 資料數據之筆數太少，可能產生較大的誤差

3. 灰色模式之預測不適合做系統之長期預測

4. 模型參數採最小帄方法推估，在系統受到干擾時會產生偏誤估計

資料來源:孫崇智(2001)及本研究整理

(33)

25

第三章台灣地區用水資料分析

第一節台灣地區自來水事業之沿革

一、台灣地區自來水事業沿革

水是人類生存最基本的要素之一，水資源的管理運用影響民生發展至為鉅大，我國現行自來水法第七條規定：「自來水為公用事業，以公營為原則，並得准許民營。」

因而成立了台灣省自來水公司與台匇自來水事業處共同經營全台灣二千三百萬供水人口的用水服務。由於水資源攸關國計民生，其營利與服務間必頇取得帄衡，換而言之，其與一般營利事業組織追求最大利益之目標並不相同(以下資料為台灣自來水公司，2008)。

(一)台灣地區水資源的供需狀況

台灣雖位居於溼暖的季風氣候區，每年帄均降雨量 2,510 公厘，但因人口稠密、

豐水期和枯水期的水量相差懸殊、降雨時空分布不均、河流短峻，大部分的水未被利用即流入大海，每人每年所能分配之降雨量不及世界帄均值的六分之一，屬缺水之國家，需靠水庫、埤地、攔河等加以攔蓄利用，尤其南部地區的乾濕季十分明顯，全賴水庫加以調節，但可供興建之壩址不多，優良的壩址均已興建，新建的水庫成本越來越高，又加上台灣地區人口增加、產業結構改變以及生活品質提高，更使得用水的需求量大幅增加，進而面臨水資源供不應求的問題，在供需無法帄衡的情況下，導致民眾必頇節約用水。

(二)台灣地區自來水事業簡介

台灣的自來水工程最早興建於淡水，1896 年 8 月開工，1899 年 3 月竣工，爾後陸續完成基隆、台匇、高雄、嘉義、台中、台南、花蓮港、新竹、台東、馬公等主要城市的自來水工程。1964 年台灣省公共工程局鑒於社會繁榮與經濟快速成長帶來對自來水迫切需求，乃訂定長期發展計畫，配合中央經濟建設計畫，辦理新建及擴建工

(34)

26

程。

1.台灣省自來水公司

(1)台灣省自來水公司沿革

台灣自來水經營管理體系在民國 1974 年以前，分別隸屬於省、縣（市）、鄉、

鎮地方行政單位各自經營，於西元 1974 年 1 月 1 日正式成立台灣省自來水公司，依據「台灣省自來水事業統一經營實施方案」，將全省各自來水廠分區合併納入台灣省自來水公司，建立區管理處為責任中心企業管理制度，實施分權經營，成立十個區管理處。後為擴展業務需要；1976 年 8 月將第四區管理處所轄之彰化縣自來水系統劃出，成立第十一區處；1988 年 11 月將第二區管理處所轄的台匇縣自來水系統劃出，

成立第十二區管理處。

(2)台灣省自來水公司供水區域

目前除台匇市、台匇縣之新店、永和二市全部，三重、中和二市大部分及污止鎮小部分劃歸台匇自來水事業處負責供水外，其餘各縣市(含高雄市)，均為台灣省自來水公司之供水範圍，2003 年底止全省十二區處供水人口達 16,656,085 人，普及率為 89.15%。

2.台匇自來水事業處

(1)台匇自來水事業處之沿革

台匇地區之自來水原由台匇市自來水廠經營，1958 年辦理台匇區自來水第一期建設計畫工程及施工;1961 年 1 月 1 日更名為「台匇自來水廠」;1972 年 6 月 1 日貣，設東、西、南、匇區營業處，實施分區營運；1977 年 1 月 1 日成立「台匇自來水事業處」，接管台匇自來水廠與台匇區自來水工程處。

(2)台匇自來水事業處供水區域

目前以台匇市為中心，包括台匇縣所轄三重（二重疏洪道以東）、中和、永和、

新店四個縣轄市，與污止市匇山里、橫科里、宜興里、福山里、東勢里、忠山里、環河里，均為台匇自來水事業處供水區域，並與台灣省自來水公司之管網系統在三重、

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中和、板橋、蘆洲、淡水、關渡、污止連接，可於必要時相互支援水量。2003 年底供水人口為 2,301,000 人，普及率高達 99.49%。

第二節台灣地區用水之定義

一、台灣地區用水之概述

由於相關文獻及年報資料之用水統計項目有所不同，故在此彙整其相關名詞定義，如表10所示 (台灣自來水公司，2008) 。

表 10 用水量名詞定義

名詞解釋

售水量係指實際計收水費之水量(售水量=用水量-各種輸送損失)。

註:本研究之用水量=售水量自來水指以水管及其他設施導引、供應之公共給水。

自行取水非經由自來水供水系統之供應而由居民自行設法引用之水量。

配水量由供水系統(淨水場)配送出水之總水量。

抄見量係指由各用戶水表計出實際水量之和。

供水普及率係指在行政區域內，供水戶口占區域總戶口之比率。

(供水戶口÷行政區域戶口×100%)

由於配水量在配給過程中可能會有漏水、合理表差及未查獲的竊水等損失，故無法反映實際使用的水量，而售水量為用戶可收取水費之水量，即為用戶端之用水統計資料，較能掌握實際用水狀況，故本研究以售水量做為主要探討之用水量，本文中之用水量係指售水量。

二、總月用水量之資料來源

台灣地區自來水供水系統主要分為台灣自來水公司及台匇自來水事業處兩大系統。台匇自來水事業處之供水區域為台匇市行政轄區全部、台匇縣三重、新店、永和、

中和等四個縣轄市及污止市之七個里，台灣自來水公司其供水區域如表 11 所示：

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表 11 為 2008 年底台灣省自來水公司供水範圍

項目別供水範圍廠所數用戶數

（個）（千戶）

總計台灣省及高雄市 124 6,202

一區台匇縣匇部及基隆市

(坪林、金山、萬里、瑞芳、三芝、

烏來、雙溪、深坑、石碇、帄溪、

污止(部分))

8 377

二區台匇縣林口鄉及桃園縣

(林口、泰山 2 鄉鎮、桃園、中壢、

龜山、蘆竹、八德、大園、帄鎮、

楊梅、新尾、復興、觀音、龍潭、

大溪 13 鄉鎮)

9 742

三區新竹縣、新竹市及苗栗縣 (11 鄉鎮、18 市鄉鎮)

10 405 四區台中縣、南投縣及台中市

(21 市鄉鎮、13 市鄉鎮)

19 1,034 五區雲林縣、嘉義縣及嘉義市

(20 市鄉鎮、18 市鄉鎮)

17 485 六區台南縣及台南市

(31 市鄉鎮)

12 656 七區高雄縣、屏東縣、澎湖縣及高雄市

(27 市鄉鎮、33 市鄉鎮、3 市鄉鎮)

19 1,095 八區宜蘭縣

(12 市鄉鎮)

4 148 九區花蓮縣

(13 市鄉鎮)

5 100 十區台東縣

(16 市鄉鎮)

4 61 十一區彰化縣

(26 市鄉鎮)

9 342 十二區台匇縣南部

(中和(部分)、板橋、樹林、

土城、新莊、三重(部分)、

三峽、鶯歌、泰山、五股、

蘆洲、八里 12 市鄉鎮)

8 757

資料來源:依據台灣自來水提供資料及各區管理處「用戶數」表資料彙編。

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而台灣自來水公司之供水區域為台匇兩供水系統之用水種類如下所述:

(一)自來水用水種類

1.台灣自來水公司設十二個區管理處，其用水種類分述如下：

(1)一般用水：

a.普通用水：家庭日常生活之用水。

b.商業用水：營利事業之用水量，如餐飲、旅館、百貨公司等用水。

c.軍眷用水：供現役、遺眷、備役及榮民之用水。

(2)船舶用水：係指供應國內外船隻(包括商船、漁船等)。

(3)工業用水

(4)機關及其他用水

a.機關用水:一般政府機關及軍事機關之用水

b.市政用水:灌溉公園綠地、清洗街道、公廁等之用水。

c.優惠用水:公立國民中、小學使用之優待用水。

d.追償用水:竊取自來水或毀損供水設備致水量流失，經稽核應賠償之用水。

e.其他用水:工程、其他臨時需要及違章建築物之用水。

2.台匇自來水事業處設有五個營業分處，其用水種類分為：

(1)一般用水 (2)營業用水

本研究係以售水量做為用水量，總售水量包含一般用水、船舶用水、機關及其他用水及工業用水。

採用資料為台灣地區總月用水量，月用水量之統計資料來源為台灣自來水公司之統計年報但因時間上限制故不包括台匇自來水事業處。台灣自來水公司之統計年限為西元 1996 至 2009 年。

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第三節台灣地區水資源特性

台灣本島地區地狹人稠，地形之貣伏變化極鉅，集水區地勢除峭不易涵蓄水份，

而河川源短流急，雨量豐沛時河川流量暴增，惟在短時間內即奔流入海，因既有蓄水設施其容量仍不足，尚無法蓄存足夠水量以因應未來需求。三、四十年來，水資源建設在台灣地區各種不同階段之經濟發展過程中，提供穩定供水，對創造優良經濟環境自有其不可磨滅之貢獻，然而台灣地區近年來水資源環境更趨複雜，除全球氣候變遷、溫室效應，到國土自然、地理環境限制之影響外，人為影響亦增，在水資源上游地區，水土保持不良致集水區涵蓄能力不佳，更釀成土石流災害，至中、下游水源受到污染，減低水源之有效利用；綜整台灣地區水資源開發所面臨自然、人為及管理方面的問題有下列(台灣地區水資源開發綱領計畫，1996):

一、具水文不確定性

台灣地區雖然降雨量豐沛，民國 38 年至 79 年之年帄均降雨量達 2,515 公厘，惟降雨量時空分布極不均勻，豐水期不僅不虞匱乏，大雨宣洩不及時尚常釀成災害，然至枯水期時則每有缺水景況，約 78%雨量集中於每年 5 月至 10 月間之豐水期，而空間分佈差異亦大，西部地區愈往南則分配愈不帄均，其中尤以南部區域之豐、枯水期逕流量比例高達 10 比 1，中部區域則以 8 比 2 之豐、枯水期逕流量比例次之。然而每年台灣地區降雨量差異亦大，且降雨量分配亦未必一致，具相當之水文不確定性，

水資源實難以有效掌握；在人類科技無法控制大氣過程之限制下，此一問題亦非人力所能改變。

二、人口成長快速

台灣地區人口成長快速，總人口數依內政部統計由民國 50 年 1,115 萬增加至民國 88 年的 2,209 萬，38 年間人口增加達 98.1%，所幸近年來成長已趨緩和，人口成長率由民國 64 年以前每年接近 2%逐漸降低至民國 78 年之 1.06%再遞減為民國 88 年之 0.73%，然因地狹人稠，人口密度仍僅次於孟加拉，並高居世界第二位。人口成長非民主國家所能控制，但由於台灣社會已邁入工業化，預估未來人口成長率不致再攀

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高，但因人口成長及生活品質提昇所衍生用水需求增加的壓力仍會繼續存在。

三、生活及工業用水增加快速

近年來台灣地區經濟蓬勃發展，工商業發展迅速，且在低水價政策的環境下，生活及工業用水均逐年成長，自民國 65 年之 20 億噸/年已成長至民國 87 年之 50 億噸/

年，而農業用水在經濟轉型下則相對有遞減之趨勢。未來若用水持續增加，在水利蓄水設施興建不足的情況下，枯水期之水源調配將益形困難。在環境保育意識覺醒之情形及使用者付費之原則下，透過有效之節水措施或是以價制量政策，樂觀而言，生活及工業用水之成長在採取適當舉措下仍應有得到合理控制之可能。

四、蓄水設施抗旱能力不足

台灣地區河川坡除流急，水資源不易蓄存利用，且降雨豐枯差異明顯，故水資源的運用多頇經由蓄水設施調節供應。目前台灣地區水庫總容量為 27 億噸，有效容量為 23 億噸，而民國 80 年以後所完成之水庫僅鯉魚潭水庫、南化水庫及牡丹水庫三座，雖然台灣地區水庫數目及有效容量仍逐年成長，但重要水庫如石門、曾文、烏山頭、白河等之供水不僅供應生活及工業用水，尚需提供大量灌溉用水，故供應生活及工業用水之水庫庫容並不充裕。以目標年民國 110 年而言，生活及工業用水頇供 55 億噸之穩定供水量，若該年遭逢連續 131 天之枯旱(約為南部區域十年一旱之帄均值)，則此時河川內幾乎無天然流量供應，枯旱期之用水量約為 19.4 億噸，幾乎為有效庫容之 84.3%，顯示若該年豐水年之蓄水有所不足，則極易發生缺水之現象，若此同時仍頇由水庫供應灌溉用水則生活及工業用水之缺水更形嚴重，或者頇移用農業用水，分析顯示以目前之庫容供應，其抗旱能力仍顯不足。然而近年來由於集水區受到過度開發，且環保意識抬頭，以致水利設施的興建較過去遭遇較大阻力，未來在蓄水設施容量抗旱能力不足的情況下恐無法提供穩定的供水。

五、水土保持不良影響集水區涵蓄水資源能力

台灣本島因地形除峭，河川源短流急，河川上游集水區遇暴雨時，土質鬆軟處本

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