中華大學碩士論文

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中華大學碩士論文

題目：新竹市計程車司機路線選擇行為之研究

系所別：運輸科技與物流管理學系碩士班學號姓名：M 0 9 5 1 4 0 0 5 徐潔馨

指導教授：張靖博士

中華民國九十七年七月

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新竹市計程車司機路線選擇行為之研究

學生：徐潔馨指導教授：張靖博士

摘要

本研究經由「路線選擇」方面相關文獻中得知，過去研究多是用問卷調查及模擬實驗的方法來進行研究，本研究結合問卷調查及資料庫來進行探討，利用軌跡資料庫的實際行為來交叉比對以及驗證。本研究首先透過記名問卷調查，針對新竹市A計程車公司的司機路線選擇行為進行探討，主要目的為蒐集計程車司機路線選擇特性及可能影響的因素。取得有效樣本數為76份，並進行因素分析及集群分析。另蒐集的計程車公司每天GPS車輛軌跡資料庫，利用「載客」時的行駛路線，進行驗證實際行為，鎖定每位司機的起迄點，以相同的起迄點路線做比較，可探討同一位司機或不同群的司機其路線選擇的實際行為是否與問卷調查結果ㄧ致。

本研究進行此計程車公司的76位司機行駛之多組起迄點分析，根據司機的實際選路行為，結合問卷集群分析的結果，利用課題探討的方式來進行討論，

於沒有行車方向管制的道路，發現平均有33.01%的司機其每次行駛路線都是相同的；另外，本研究以路線命名的方式來歸納路線特徵，可說明在不同時段下司機會傾向行駛具有不同特徵的道路；以及在相同起迄點、不同方向且沒有道路方向限制的情況之下，發現大部分的司機(89.62%)路線選擇是相同的；故本研究推論在探討路線選擇相關議題時必須視起迄點特性不同而進行調查，否則將會造成問卷所校估出來的因素會與實際行為不一致的情況發生；最後本研究利用行為面的方式將司機分群進行獨立樣本T檢定，發現在解釋路線選擇議題上的影響因素可信度較高。故本研究之研究結果可提供給使用問卷調查的方式來研究此議題的研究做參考。

關鍵詞︰路線選擇、計程車、地理資訊系統

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誌謝

兩年的研究所日子在此刻即將劃上休止符！首先要感謝恩師張靖博士的照顧與愛護，不論在課業上、在生活處事上以及思想觀點上給予許多指導與教誨；回首剛踏入研究所生涯的那個暑假開始，感激老師辛苦地引導笨拙的我走入研究領域，老師不論在計畫案、論文期間始終不放棄學生，給予毫無經驗的我學習的機會、持續教導、給予啟發、鼓勵和信心。讓學生在研究所期間獲益良多，得以順利完成論文，還有老師常常關心我們生活上的狀況，常常中午找我們出去吃飯聊天，因為老師幽默的態度所以我們有時候的對話也變的輕鬆無比，您對學生這兩年來的照顧，學生都會謹記在心，在此致上無限的感謝，老師，謝謝您。

其次，感謝交通大學王晉元博士與蘇昭銘博士在學生口試時撥冗審閱，並給予建議及指導，使論文得以更加完備。並感謝琮平與志鴻學長在技術上的支持，以及珍瑋學妹的支援，使論文能夠順利完成。在此向您們致上諴摯的感謝。

除此之外，感謝在受業期間所上所有老師在專業上的指導與論文進度報告期間不吝指教。

研究所生涯雖短，但這些日子感謝靜芬學姊、子駿學長與歐學長在精神上的鼓勵及慰藉，以及青春漂亮的美玲姐在行政事務上幫助我非常多，另外也要感謝計程車公司的戴總，協助我發完問卷，讓我論文順利完成。在研一到研二這七百多天的日子，感謝班上同學在課業上的輔助及切磋，有同家族互相勉勵的好姐妹玫君、棒棒糖阿偉、以前很易怒現在很溫和的首領阿德、黃金單身漢嘉峻、憨憨ㄧ族以及真的是好人但不想被發卡的阿隱與秋秋、超聰明的MOMO、

溫柔嫻淑的阿玫、海派豪邁的阿彪、什麼都能聊以及常常跟我合購的妮妮、老實又認真的阿信、做事能力很強的小春、因為老人案我們變成無話不談的思余、

每次到了大節日最疼我們班女生的哲丞、超有禮貌的可愛卡妹、很熱心助人的阿良、看似文靜其實是女車手的玉琳、外表冷艷其實內心相當活潑的俞寧，從 MB20小小冬熱夏冷的研究室一起挑燈夜戰、一起趕報告、一起籌辦ITS研討會及運輸年會、每次生日的砸派及整人大戰、一起去南投玩、一起去澎湖玩被困在機場然後急著回來考數規的畫面…好多好多我們的回憶，不論在生活上、學業上我們總是互相鼓勵和加油打氣，有了你們，我的研究所生活充滿歡笑與回憶，我也相信畢業之後我們依舊會跟以前一樣，彼此為我們自己的未來加油打氣，將來大家還要常聚在一起喔。還有也要感謝我這一輩子最好的衛理姐妹們 (電視圈未來明星阿賴、法務界的未來天后小朱、企業界的明日之星李面、「OPEN 將」吸金的始作庸者王水、越來越年輕的英文小魔女老卓、人小志氣高的小不點、美食界的採訪記者謝GABU及遠在美國的老吳及小冷)對我的支持、鼓勵及包容我的缺點，還有之前在工作聯邦銀行的好朋友們(M9巨頭孟育及思吟、股市烏鴉嘴綻騏、對朋友超有義氣的佳伶、溫柔又體貼僑旻、很man的CD4…等)，

對我的不斷鼓勵，我們要ㄧ起在工作上努力及實現自己的夢想！還要感謝研一

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學弟嚕嚕、阿民、浩然以及阿毛，在論文期間帶給我們許多歡笑讓我們能在苦中作樂，也祝福你們未來ㄧ年論文順利。

最後，謹以本論文獻給我最愛的父母與親愛的家人，從小提供良好讀書環境，讓我今日能順利完成碩士的學業，在我的求學期間，精神上給予很大的鼓勵和支持，因為你們讓我在每一個熬夜的夜晚多一份支持下去的理由，謝謝你們，今後我也會好好努力的；另外，也感謝我的男朋友聖文，在求學期間我們兩個互相砥礪，你不斷鼓勵和安慰我，在我論文缺乏想法時能抽時間陪我討論給我新的想法，以及體諒我在論文期間陰晴不定的壞脾氣及任性，當我生病時細心的照顧，謝謝你！也期待你未來在工作上可以有好的成就和發展。

兩年的研究生活很快地要結束了，真心感謝這段日子每一個幫助、陪伴過我的人。如未能一一列名感謝者，在此也一併致謝，僅以此論文獻給我最愛的每個人和每一個曾經支持、照顧和幫忙的師長和朋友們。

徐潔馨謹誌中華民國97年7月

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圖目錄

圖 1.1 研究流程... 3

圖 2.1 駕駛人路線選擇之ㄧ般型態... 8

圖 2.2 駕駛人路線選擇因素形成過程示意圖... 9

圖 3.1 因素陡坡圖... 24

圖 3.2 兩集群在四個因素構面下的平均值... 28

圖 4.1 資料庫擷取圖... 30

圖 4.2 火車站往民生路-A1-A2 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 36

圖 4.5 火車站往民生路-A1-A2-A3 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 37

圖 4.6 清華大學往民生路-B1-B2 路線的行駛次數百分比分布圖... 41

圖 4.7 國軍醫院往中華路二段-C1-C2 路線行駛次數百分比分布圖... 45

圖 4.10 清華大學往火車站-D1-D2 路線行駛次數百分比分布圖 ... 50

圖 4.13 清華大學往火車站-D1-D2-D3 路線行駛次數百分比分布圖 ... 51

圖 4.14 迎曦門往民生路-E1-E2 路線行駛次數百分比分布圖 ... 55

圖 4.17 迎曦門往民生路-E1-E2-E3 路線行駛次數百分比分布圖 ... 56

圖 4.18 中華大學往火車站-F1-F2 路線行駛次數百分比分布圖... 60

圖 4.19 中華大學往火車站-F1-F3 路線行駛次數百分比分布圖... 60

圖 4.20 民生路往火車站- A1-A2 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 64

圖 4.21 民生路往火車站-A1-A3 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 64

圖 4.22 民生路往火車站-A2-A3 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 65

圖 4.23 民生路往火車站-A1-A2-A3 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 65

圖 4.24 中華路二段往國軍醫院-C1-C2 路線行駛次數百分比分布圖... 68

圖 4.27 中華路二段往國軍醫院-C1-C2-C3 路線行駛次數百分比分布圖... 70

圖 4.28 火車站往清華大學-D1-D2 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 73

圖 4.29 民生路往迎曦門-E1-E2 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 76

圖 4.32 民生路往迎曦門-E1-E2-E3 路線的行駛次數百分比分布圖 ... 78

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圖 4.33 火車站往中華大學-F1-F2 路線的行駛次數百分比分布圖... 81

圖 5.1 火車站民生路司機分布圖... 86

圖 5.2 民生路火車站司機分布圖... 87

圖 5.3 民生路清華大學司機分布圖... 87

圖 5.4 國軍醫院中華路二段司機分布圖... 88

圖 5.5 中華路二段國軍醫院司機分布圖... 88

圖 5.6 清大火車站司機分布圖... 89

圖 5.7 火車站清大司機分布圖... 89

圖 5.8 迎曦門民生路司機分布圖... 90

圖 5.9 民生路迎曦門司機分布圖... 90

圖 5.10 中華大學火車站司機分布圖... 91

圖 5.11 火車站中華大學司機分布圖 ... 91

圖 5.12 兩集群在兩個因素構面下的平均值-綜合討論 ... 98

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表目錄

表 1.1 動態路徑旅運行為之方法... 4

表 1.2 方法比較表... 5

表 2.1 影響路線選擇行為之因素屬性... 9

表 2.2 行前資訊影響下駕駛者行為相關文獻彙整表... 11

表 2.3 採用模擬器探討資訊影響下駕駛者行為之相關研究彙整表... 14

表 2.4 實驗設計相關研究彙整... 17

表 3.1 影響路線選擇之考慮因素... 20

表 3.2 行車路線選擇影響因素之描述性統計量... 23

表 3.3 駕駛者經驗、熟悉度資料分佈表... 23

表 3.4 社經資料分佈比例表... 24

表 3.5 KMO 值與 Bartlett 檢定 ... 24

表 3.6 轉軸後的因素矩陣... 25

表 3.7 因子縮減及信度分析數值匯整... 26

表 3.8 集群分析結果... 27

表 3.9 不同司機群對路線選擇因素構面之差異性分析... 27

表 4.1 車輛監控歷史資料庫格式(TAXI_HISTORY)... 29

表 4.2 探討 OD 暨路線整理表... 31

表 4.3 總行駛次數統計表... 32

表 4.4 資料庫分析時段說明表... 32

表 4.5 路線命名規則... 33

表 4.7 火車站往民生路行駛軌跡之敘述性分析表... 35

表 4.8 火車站往民生路-特定時間路線選擇分析表 ... 38

表 4.9 火車站往民生路-路線屬性分析 ... 39

表 4.10 清華大學往民生路路線分布圖... 39

表 4.11 清華大學往民生路行駛軌跡之敘述性分析表... 40

表 4.12 清華大學往民生路-特定時間路線選擇分析表 ... 41

表 4.13 清華大學往民生路-路線屬性分析 ... 42

表 4.14 國軍醫院往中華路二段路線分布圖... 43

表 4.15 國軍醫院往中華路二段行駛軌跡之敘述性分析表... 44

表 4.16 國軍醫院往中華路二段-特定時間路線選擇分析表 ... 46

表 4.17 國軍醫院往中華路二段-路線屬性分析 ... 47

表 4.18 清華大學往火車站路線分布圖... 48

表 4.19 清華大學往火車站行駛軌跡之敘述性分析表... 49

表 4.20 清華大學往火車站-特定時間路線選擇分析表 ... 52

表 4.21 清華大學往火車站-路線屬性分析 ... 52

表 4.22 迎曦門往民生路路線分布圖... 53

表 4.23 迎曦門往民生路行駛軌跡之敘述性分析表... 54

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表 4.24 迎曦門往民生路-特定時間路線選擇分析表 ... 57

表 4.25 迎曦門往民生路-路線屬性分析 ... 57

表 4.26 中華大學往火車站路線分布圖... 58

表 4.27 中華大學往火車站行駛軌跡之敘述性分析表... 59

表 4.28 中華大學往火車站-特定時間路線選擇分析表 ... 61

表 4.29 中華大學往火車站-路線屬性分析 ... 61

表 4.30 民生路往火車站行駛軌跡之敘述性分析表... 63

表 4.31 火車站往民生路-特定時間路線選擇分析表 ... 65

表 4.32 火車站民生路-特定時間路線選擇分析表... 66

表 4.33 國軍醫院往中華路二段行駛軌跡之敘述性分析表... 67

表 4.34 中華路二段往國軍醫院-特定時間路線選擇分析表 ... 70

表 4.35 中華路二段國軍醫院-特定時間路線選擇分析表... 70

表 4.36 火車站往清華大學行駛軌跡之敘述性分析表... 72

表 4.37 火車站往清華大學-特定時間路線選擇分析表 ... 74

表 4.38 火車站清華大學-特定時間路線選擇分析表... 74

表 4.38 民生路往迎曦門行駛軌跡之敘述性分析表... 75

表 4.39 民生路往迎曦門-特定時間路線選擇分析表 ... 78

表 4.40 民生路迎曦門-特定時間路線選擇分析表... 78

表 4.41 火車站往中華大學行駛軌跡之敘述性分析表... 80

表 4.42 火車站往中華大學-特定時間路線選擇分析表 ... 81

表 4.43 中華大學火車站-特定時間路線選擇分析表... 82

表 4.44 有道路方向限制的 OD 課題一探討結果彙整表... 82

表 4.46 命名後各時段的路線選擇情況... 83

表 4.47 有方向限制的 OD 其 Ri 與 Rj 選擇路線組合司機相同的比例 ... 84

表 4.48 沒有方向限制的 OD 其 Ri與 Rj選擇路線組合司機相同的比例... 85

表 4.49 課題 2-1 結果整理表 ... 85

表 5.1 問卷分群獨立樣本 T 檢定表 ... 92

表 5.2 行為面分群結果... 94

表 5.3 資料庫分群獨立樣本 T 檢定表 ... 95

表 5.4 KMO 值與 Bartlett 檢定-綜合討論 ... 96

表 5.5 轉軸後的因素矩陣-綜合討論 ... 96

表 5.6 因子縮減及信度分析數值匯整-綜合討論 ... 97

表 5.7 集群分析結果-綜合討論 ... 97

表 5.8 不同司機群對路線選擇因素構面之差異性分析-綜合討論 ... 98

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第一章緒論

本章共包含五節，首先主要闡明研究背景與動機、研究目的，進而決定研究對象與範圍，最後說明整個研究流程及研究方法。

1.1 研究背景與動機

在日常生活中，當人們從事旅運活動時，起迄點間經常存在著一條以上的可行路線，因而產生路線選擇問題，然而由於都市內路網複雜，可行之替代路線大多不完全獨立，加上受限於旅運者個人習慣、對空間分布之內在認知能力、

旅行經驗及旅次目的(如工作旅次)所帶來的時間壓力等，使得路線選擇問題變得較為複雜；再者，Bovy and Stern【20】提出每位旅運者面對運輸情境或環境壓力之感受不同，亦造成旅運者之路線選擇行為難以捉摸，猶如一個看不見的黑箱，確實難以觀察得知，而使分析或解釋路線選擇行為之相關研究困難許多。

當我們平時遇到路線選擇問題，如我們開車從一個地方出發到另一個地方去，存在許多不同的路線，一般來說，當交通路網中車輛較少、不存在擁塞時，

車輛可以自由行駛，我們只需要選擇最短旅行路徑，這是屬於靜態的路徑選擇問題。但是現實中由於交通需求的不斷增加，都市交通路網的供給相對不足，

都市交通就出現了車多路少的供需不平衡的情況，於是，產生了交通擁擠，而擁擠形成的原因不同，又可分為重複性(如上下班交尖峰的出現)和非重複性擁擠 (如偶發的交通事故)，這就決定了路徑上隨機的車輛旅行時間，交通車流的分布具有動態、隨機和時變性，決定了每對起迄點(Origin and Destination，簡稱OD) 間在某時段當中只存在動態、隨機的最短路徑，故都是在不確定的交通環境中選擇路徑。

「旅行時間最小」之路線選擇(Route Choice)準則已被學術界與實務界廣泛使用達數十年之久。然而，許多實證研究指出用路者不只根據單一準則來做路線選擇決策。且隨著車輛之行進，用路者的路線選擇準則亦可能隨之變動，故迄今路線選擇準則仍為一具爭議性之課題。就全球趨勢來看，智慧型運輸系統 (Intelligent Transportation System, ITS)在硬體技術層面之發展已臻健全，但在軟體管理規劃層面，仍有許多待改進空間。隨著先進旅行者資訊系統(Advanced Traveler Information System, ATIS)的蓬勃發展，用路者之路線選擇及轉移行為亦引起廣泛的討論。

於過去研究當中，主要探討有先進旅行者資訊系統(Advanced Traveler Information System, ATIS)在出發前及途中提供了即時的交通訊息下，駕駛人的路線選擇行為模式，而ATIS的成功關鍵在於駕駛人對這個系統的反應以及其所提供的資訊駕駛人是否信任，ATIS的導航系統是否符合現實中人們的選路行為？駕駛者又是如何選擇都市交通路網中的路線呢？因此駕駛人到底如何選擇行駛路線是值得研究的。而相關研究中對於駕駛人路線選擇模型，國內外都已經有很豐富的研究，研究方法大致分為兩類：ㄧ類是以效用函數為基礎的離散選擇模型，例如多項式Logit模型、巢狀Logit模型以及他們的改進模型等。另外

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ㄧ類為控制實驗法，主要使用駕駛模擬器，進行模擬路線選擇的過程。

計程車為一種介於私人與大眾運輸之間的輔助性運輸工具，具有付費使用之運輸性質，更提供私人運具所具有的方便、迅速、舒適、服務到家與免停車困擾之服務。在我國ITS之系統規劃中，係將計程車納入商用運輸系統智慧化範疇，在高科技發展下，全球定位系統、地理資訊系統、通訊系統等技術已日益成熟，交通部運研所於92年「智慧型計程車營運安全管理與派遣系統核心模組之規劃與開發暨示範應用」的計畫中將國內商用車輛導入商用運輸系統並開發智慧型計程車安全管理與派遣系統核心模組【1】，而本研究所探討的新竹市A 無線電計程車公司即為當初計畫的實施對象，故其為具有相關通訊系統的計程車業者。

基於以上所述，由於本研究獲得A公司之車輛監控歷史資料庫，加上司機具有對道路熟悉及行駛經驗高的特性，故期望藉由問卷及兩年的司機行駛行為的資料庫，找出影響路線選擇行為之因素。故本研究針對A無線電計程車公司的司機進行記名問卷調查，以先了解會影響其路線選擇行為的因素，再藉由新竹市路網下之GPS軌跡資料，交互比對及驗證司機的路線選擇行為。而透過問卷所調查的因素，針對多對OD，將問卷中的因素利用資料庫的實際行為提出探討課題，期望能提出更符合駕駛人的選路邏輯。

1.2 研究目的

基於前述之研究背景與動機以及相關文獻探討，本研究著重於探討計程車司機路線選擇因素之探討。因此，主要的研究目的歸納如下：

一、結合軌跡資料庫分析及問卷調查，分析及探討影響計程車司機於「載客時」

路線選擇行為之因素。

二、藉由課題探討，討論司機在相同 OD 之下的行駛行為以及在相同 OD 但不同方向的路線選擇行為。

三、司機的選路概念是否與其實際行駛行為ㄧ致。

1.3 研究對象與限制

1.3.1 研究對象

本研究以新竹市 A 無線電計程車司機為對象，由於該公司為新竹市唯一一間具有 GPS 裝備且中心有監控系統的計程車車隊，而本研究得到 2005/08-2007/04 的每日每位司機行駛的 GPS 的軌跡，並在 2007/06 對新竹市 A 無線電計程車公司發放問卷，進行「記名普查」問卷，以期能跟資料庫的員工編號比對，以利進行後續分析。

1.3.2 研究限制

一、礙於資料庫限制，故只分析探討「載客行為」下路線選擇行為。。

二、由於本研究的資料庫是在 2005/08-2007/04 的行駛軌跡，這段期間新竹市有許多道路施工，此情況則不在本研究限制範圍之內。

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三、假設不考慮客人會影響司機的路線選擇行為。

四、由於資料庫範圍擴及全新竹縣市，故本研究僅探討特定起迄點下駕駛者的行為。

1.4 研究流程

本研究之進行步驟如圖 1.1 之研究流程所示，首先確定研究主題，其次依據研究動機與目的，進行相關文獻之回顧與評析，以建立問卷架構，並同時進行資料庫資料整理，之後根據回收之資料進行整理、統計分析及鎖定特定 OD 進行分析路線選擇行為，然後結合問卷及資料庫提出探討課題，最後進行結果分析與討論，並針對研究結果提出結論與建議。

圖 1.1 研究流程

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1.5 研究方法

本節之目的主要是在進行本研究方法之說明，首先1.5.1介紹文獻中動態路徑旅運行為的方法，其次1.5.2說明本研究之研究方法及架構。

1.5.1 動態路徑旅運行為的方法

近年來，探討路徑旅運行為對駕駛者之路徑選擇方法相當多種，依照 Mahmassani 與 Herman【32】彙整之資料顯示，主要分成五大種類如下表所示：

表 1.1 動態路徑旅運行為之方法

層次方法類型意涵

1

理想狀況下之分析模式 (Analytic Models of

Idealized Situation)

即用於簡化系統下之純理論及數學化公式推導等，對行為有強烈假設。

2 模擬模式

(Simulation Model)

以較近於真實駕駛特性之模式參數與交通狀況，

及較完整之模擬架構進行分析，可針對不同參數之行為模式與交通狀況做模擬，但設定參數仍須符合相當之限制。

3

控制實驗 (Controlled Experiment)

以實際駕駛者之資料為基礎，配合模擬的交通環境，對整體系統結構下之各因素作彈性控制，避開其他條件因素干擾，以實際觀察駕駛人在模擬系統(電腦)中之互動行為，並取得相關決策資料。

4 實地調查

(Field Survey)

實地觀測真實生活中駕駛人行為及其每日所面對交通狀況之互動關係。

5 實地實驗

(Field Experiment)

將所有可能交通狀況建立於現有交通系統下，故意有系統地改變交通系統狀況，以觀察駕駛者真實反應行為。

資料來源：【32】

如上表1.1，依上述研究方法之層次，隨著層次越高，其蒐集資料的真實性及可信度亦越高，蒐集資料所需的時間及經費亦隨著提高，且研究者對於系統中各項變數的掌控，亦隨研究方法層次的提高而越困難。

以上五種方法，以「實地實驗」較能反映真實世界，但真實世界裡存在太多干擾因子，且無法僅單純具備符合研究設定之交通情況以及完善的實體設備，因此在本研究無法採用實車實地進行實驗，為了使研究之真實性、可靠性和研究資源達成平衡下，於是實地調查則成為一個可達成研究目的之較佳方法，本研究所蒐集到的是車輛監控歷史軌跡資料庫，本研究將根據GPS的所追蹤的經緯度資料，利用GIS軟體Arc View 3.2實現其實際的行駛軌跡並藉由以上軟體加以分析行駛行為，而藉由問卷來輔助資料庫無法直接觀察到的潛在駕駛人個人偏好因素，故本研究的研究方法層次屬於「實地調查」。相對來說，一般

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利用駕駛模擬器來動態模擬路線選擇行為則是屬於「控制實驗」。 1.5.2 研究方法說明

本研究經由文獻探討發現，發現在進行路線選擇議題時，通常使用駕駛模擬器進行動態模擬或進行問卷調查以收集數據進行分析研究，本研究針對文獻的方法進行評論並加入本研究所使用資料庫的方式進行比較，彙整如下表 1.2：

表 1.2 方法比較表方法

優缺點優點缺點

問卷調查

1. 社經資料 2. 駕駛經驗

3. 影響因素之程度大小

1. 實際駕駛行為無法得知

駕駛模擬器

1. 可針對特定因素進行操控，可確切了解其影響路線選擇之影響程度。

1. 使用簡化後的真實路網或虛擬路網進行模擬。

2. 失去真實在道路上會產生的干擾因素。

資料庫

1. 實際旅行時間。

2. 在不同時間點的實際選擇路線行為。

1. 無法看到實際影響駕駛人的路線選擇因素。

2. 駕駛的社經資料、道路駕駛經驗及熟悉度無法得知。

綜合以上比較，若能結合資料庫及問卷調查，不但可以避免模擬實驗所產生的誤差，而且能達到兩種方法所結合的的綜效。藉由問卷調查，以了解到駕駛人在路線選擇時會考慮的因素、社經特性、熟悉度及經驗；再結合資料庫所萃取出來的實際行駛軌跡加以交叉分析，必能更深入並確切的暸解駕駛人的行為。

(16)

第二章文獻探討

本研究旨在探討影響計程車司機路線選擇的相關因素，以下首先 2.1 智慧型計程車的定義與內容，其次 2.2 描述路線選擇問題概述，後續 2.3 及 2.4 則針對過去學者在進行路線選擇相關研究時的研究方法做分類，2.3 是探討以效用函數為基礎的離散選擇模型，2.4 則是探討使用控制實驗進行路線選擇問題之研究，

在該方法中各獲得那些影響因素，將在 2.3 及 2.4 做討論，最後在 2.5 進而提出文獻小結。

2.1 智慧型計程車定義與內容

一般將使用先進技術與設備(如全球衛星定位系統)，作為輔助營運之計程車稱為「智慧型計程車」或「衛星派遣計程車」，本研究統稱為智慧型計程車。

智慧型計程車為商用車運輸系統 (Commercial Vehicle Operations，CVO)範疇之一，目前文獻中並無明確之定義，莊子駿【6】依據其特性將其定義為：「利用先進定位與通訊技術及設備，結合地理資訊系統與資訊系統，構建一派遣與營運系統，用於輔助計程車營運，提升計程車安全性與營運效率，降低空車率與道路擁擠」。智慧型計程車透過自動車輛定位，可獲取計程車即時之定位資訊，

用於車輛監控與派遣上，並提供中心人員進行車隊的監控，確保乘客與駕駛安全，及有效執行車輛調度作業等。與無線電計程車相較，衛星派遣輔助營運模式具有較高之安全性、舒適之乘車環境與營運效率。

智慧型計程車所使用的技術及功能分別說明如下：

一、車輛自動定位系統（Automatic Vehicle Location, AVL）：

即提供駕駛人或第三者得知車輛目前所在位置，可作為車輛導航或監控之用。

二、地理資訊系統：

在智慧型運輸系統上被廣為使用，一般用來作為車輛監控與空間定位之用。

三、無線通訊系統：

目前一般智慧型計程車採用之通訊方式均為廣域無線通訊智慧型計程車可透過無線通訊系統使車機與中心進行資料傳遞及訊息發佈功能，並透過無線通訊系統可即時將車輛即時資訊回傳至中心，以利中心監控及調度作業，使得無線通訊系統為智慧型運輸系統中扮演極為重要的角色。

智慧型計程車可透過無線通訊系統使車機與中心進行資料傳遞及訊息發佈功能，並透過無線通訊系統可即時將車輛即時資訊回傳至中心，以利中心監控及調度作業，使得無線通訊系統為智慧型運輸系統中扮演極為重要的角色。由於A無線電計程車公司具有車輛自動定位系統，故本研究利用其GPS的軌跡座標進行路線選擇問題之研究。

(17)

2.2 路線選擇問題概述

此節分成兩部分說明，分別為路線選擇行為問題描述以及路線選擇行為理論。

2.2.1 路線選擇行為問題

交通網路是由節點透過有限長度的道路連接而成的，是複雜、開放及具有突發改變特徵的系統，而車輛在道路上的旅行時間是不確定的，如某條道路擁擠，並不等於該路徑所包括的所有道路都是擁擠的，只會有一個路段或一個點擁擠。而且綜觀來說，不同駕駛者對時間、費用的敏感程度不同，對道路擁擠的預測能力、熟悉度及資訊獲得能力也不同，故因此會有不同的路徑選擇行為。

即使是同一位駕駛者，由於其旅次目的、時間限制、道路熟悉程度與旅行時間的波動程度等，在不同的旅次情況下，也會做出不同的路線選擇。

複雜交通環境中的不確定性分為兩類：一是網絡自身在客觀上存在的隨機性，如天氣的隨機變化、交通車流的隨機分布、交通事故的隨機發生；二是駕駛者對路網主觀意識上存在著模糊性，對道路擁塞能力的模糊性，如他們的預測能力、辨別能力、資訊獲得能力、個人行駛經驗以及道路熟悉狀況等都會影響其路線選擇行為。

Wardrop【35】所提出的用戶均衡理論(User EquiliRrium,UE)城市交通網絡中，同一對OD間存在著多條路徑，駕駛人首先選擇其中一條最短路徑(Shortest Route,SR)，當選擇最短路的車輛越來越多時，道路就會變的逐漸擁擠而使該路徑上的車輛旅行速度變慢，於是，其他車輛便會選擇次短路，依此類推，經過大量的個體最優決策和長時間的行為調整後，車輛會在同一OD上，會有不同路徑上的合理分配，所有車輛都會選擇擁擠最小的路徑，最擁擠的路線不被使用。

而UE理論作為司機路徑選擇行為的理論，已經被廣泛的使用，而UE理論假設所有司機都會選擇最小旅行成本路徑，而且假設路徑的旅行成本是車流量的增函數。因此推論司機選擇路線的行為會受到其他駕駛者行為的影響。

自Wardrop【35】提出最小旅行時間的路徑選擇標準以來，旅行時間被認為是影響駕駛者路徑選擇最重要的價值標準。以行為判斷和實際觀察發現，駕駛人不會總是選擇期望旅行時間最小的路徑，旅行時間的可靠性也會影響選擇。

Pursula et.al【34】提出總費用(包括時間及費用)最小化的選路標準。Khattak et.al

【27】等人摘述影響駕駛人改變習慣路線意願的因素，包括：(1) 擁擠的特性，

如擁擠的時間和原因；(2) 延滯資訊的來源，如廣播交通報導或個人觀察到的擁擠；(3) 所接收延滯資訊的特性，如精確性和可靠性；(4) 習慣路線和替代路線的特性，如旅行時間和安全性；(5) 通勤者的特性，如社會經濟特徵和個性；(6) 旅次特性，如旅次起點與迄點；(7) 條件因素，如時間壓力、時段 (即白天或晚上) 和氣候條件等。Mohamed【11】等人校估路線改變頻率的負二項模式，並找出重要的影響因素：包括交通資訊精確度的認知、交通狀況的變化、旅行時間和旅行距離。

(18)

Bansall et.al【17】及Khattak et.al【27】發現，人們在熟悉的地區裡有規律的外出時，並不是選擇最小費用或最大效用的路徑，而是會選擇最熟悉的路線。

Carlson【22】而對於經常行駛的OD，駕駛人最初按照某ㄧ規則(最小費用或最大效用或其他標準)進行路徑選擇，經過一段時間之後形成旅行經驗，這種經驗又加強了人們在熟悉路上旅行時的舒適感。Bansall and Parry【17】、Caplice and Mahmassani【17】、Alder et. al【15】三位學者更指出如果沒有特殊情況發生，

駕駛員的路徑選擇行為會保持固定，但是對於其不常行駛的路線，則一般來說會按照其行駛的經驗選擇，但有時路線在此時也會發生改變。

目前的車輛路徑選擇(Vehicle Routing Choice, VRC)理論研究包括路徑選擇 (Route Choice, RC)、出發時間選擇(Departure Time Choice, DTC)或兩者同時選擇 (Simultanous Route and Departure Time Choice,SRD)。而本研究即是VRC下「路徑選擇」的部分，著重在探討影響司機選路的因素。

2.2.2 路線選擇行為理論

關於路線選擇行為 Bovy and Stern【20】主要內容包括路線選擇的基本概念、理論、影響選擇路線之因素、觀測方法…等，以下簡單敘述：

該作者認為駕駛人路線選擇的結果是依據其旅運經驗與對運輸路網特性的認知，而其過程乃唯一看不見之黑箱。如圖 2.1 所示。ㄧ般來說，駕駛人的行為大多是理性的，往往以某特定的、並非皆可直接衡量的屬性以作為路線選擇之依據；這些特定的屬性便是該駕駛人的選擇因素(choice factors)，了解駕駛人對其選擇因素之主觀認知價值，有助於對路線選擇行為之認識與研究。

圖 2.1 駕駛人路線選擇之ㄧ般型態一、路線選擇行為的要件：

路線選擇行為要件主要包括對路網空間理解的認知與學習能力、路線選擇情境、路線選擇因素、對路線屬性的主觀認知、路線與選擇決策的評估、動態行為等等。而駕駛人之路線選擇因素的形成過程可以以下圖 2.2 表示。

主要與主觀認知有關，通常個體旅運者對客觀的路線屬性經由內在認知行為而形成對該屬性的主觀看法，便可依此主觀看法選擇路線；而當該駕駛人實際行駛於所選擇的路線時，對路線屬性的感受又回饋給駕駛人，

再透過主觀認知之內在行為產生對路線屬性新的看法，在重新選擇路線，

(19)

這整個過程變形成了動態行為的特性，由此亦可知旅行經驗的累積對路線選擇行為的修正有極大的幫助。文中以專門章節說明針對所有影響路線選擇的因素做探討，其中整理了影響因素的屬性及分類架構如下表 2.1 所示：

圖 2.2 駕駛人路線選擇因素形成過程示意圖表 2.1 影響路線選擇行為之因素屬性

來源ㄧ般屬性

效率相關舒適相關其他

駕駛人

年齡、性別、生命週期、

所得、家庭結構、種族、

職業、居留時間、車內駕駛人數、家中擁有駕照數及車輛數。

道路

道路型態、寬度、長度、

車道數、轉角數、交叉口、橋樑、坡度

旅行時間旅行成本

道路舖面等候時間

速限執法效力

交通

交通組成、交通密度、同向車流、反向車流、穿越車流、行駛速度

擁擠、車道轉換、轉彎數目、停止號誌數、燈號數目、行人

噪音干擾

、照明

、路標

、停車場

、目的地

通行費

、路邊停車

、安全與肇事率

、旅行時間的變異路

線

環境

美觀、建築型態、建築密度、沿路土地使用、景色

交叉路口數搭載便利性

安全、人潮、隱私旅次

旅次目的、時限壓力、旅次時間、旅運人數、運具選擇

環境

氣候狀況、晝夜差別、路線意外、緊急事件、道路交通資訊

(20)

二、路線選擇行為的觀察方法

觀察個體路線選擇行為方法可以分為敘述性偏好法以及顯示性偏好法。資料收集的方式亦可分為面對面訪談法、自我詢問填答法與車牌追蹤法。其中自我詢問填答法與熟悉之回郵法十分相似，其做法是再某一特定調查地點發放問卷給小汽車駕駛人或其他運具使用者，要求在地圖上描述到達起迄點所走的路線，再寄回給研究者。但此方法所蒐集的資料不太可靠，原因在於駕駛人通常無法在旅行過程中當場填答並記錄其所使用之路線而事後之回憶又十分模糊，無形中造成資料偏差。而車牌追蹤法則是要求調查員以跟車的方式記錄其行徑之路線與當時之交通狀況【20】。

2.3 以效用函數為基礎的離散選擇模型

由於路線選擇行為模式涉及每一個人的決策判斷，一般可以由樣本中每一個人的顯示性偏好資料來推估，但為避免每一個人的所產生的變異量，因此多採取敘述性偏好調查，以重複的假設情境來調查駕駛人之偏好。

Bovy and Bradley【19】亦應用敘述性偏好法於路線選擇分析，該研究認為構建路線選擇模式所使用之實際觀測數據往往受到處理路網資料的花費過高、

評估替選路線的困難及個體旅運者所考慮且接受之路線屬性有所差別的阻撓，

而使模式構建不易，因此利用敘述性偏好法的調查與分析技術，以明確的運輸情境定義替選路線，蒐集 Delft 地區腳踏車通勤旅運者之路線選擇相關敘述性數據，並以函數衡量方法估計四種路線屬性：時間、交通量水準、道路設備型態與路面品質，且各屬性皆具高、中、低三個水準值之相對重要關係。

呂錦隆【3】以台南地區一般小汽車駕駛及無線電計程車駕駛人為對象，進行個體旅行路線選擇與轉移傾向行為之相關研究。該研究亦針對靜態的路線選擇問題進行探討，目的乃在於觀察影響汽車旅運者路線選擇與轉移傾向行為的重要變數，以及探討路線資訊來源之有無對於汽車駕駛人的影響差異。研究中分別利用實際選擇路線與可能替選路線之相關數據，並以實際路線與替選路線的機率或次數以「羅吉特(Logit)模式理論」及「卜松(Poisson)迴歸模式理論」建立路線選擇模式；而由「敘述偏好法」得到之兩類轉移傾向可能性數據分別以二項羅吉特模式理論、卜松迴歸模式與依序常機(Ordered probit)模式理論模式建立路線轉移傾向模式。此兩類模式依不同旅次目的與不同市場區隔旅運者的特性分別建立之，最後透過相關統計檢定數值進行模式內與模式間之比較分析，

多數駕駛人皆有選擇最佳路線為其實際行駛路線之認知，其中無線電計程車駕駛人多以旅行路線長度做為其衡量最佳路線的指標；而一般小汽車駕駛人，尤其是工作旅次者，則多以旅行時間為衡量最佳路線之指標。而在路線轉移傾向模式中，羅吉特模式之校估結果較無法一致地反應路線屬性變數對汽車駕駛人的影響關係，構建之路線選擇模式乃是應用羅吉特模式理論與 Poisson 迴歸模式理論，尤其校估結果來看，效果均十分良好，顯示無論以羅吉特模式理論或 Poisson 迴歸模式理論汽車旅運者分析路線選擇行為均可獲致良好結論，然而

(21)

Poisson 迴歸模式有遺漏重要變數之可能；而構建路線轉移傾向模式則應用羅吉特模式理論與依序常機模式理論，雖然由校估結果之以依序常機模式校估得之結果與數據之配合能力並不佳，但相對地該模式卻能掌握重要解釋變數之影響效果並較能解釋說明汽車旅運者轉移傾向之實際偏好態度，故應用依序常機模式理論於分析汽車駕駛人路線轉移傾向行為有其價值。

在行前資訊方面，因為提供的時機係於旅次尚未發生前，因此可能對駕駛者的出發時間、路線選擇和運具選擇造成影響，如表 2.2。Mohamed【11、12、

13】利用敘述性偏好方法分別對通勤者路徑選擇行為及駕駛者在面對非重現性交通壅塞狀況下的路徑選擇行為進行探討。結果指出旅行時間、旅行時間資訊的正確性、交通安全和道路特性對於駕駛者路徑選擇行為有重大的影響，其中以旅行時間為影響路徑選擇的最重要因素。此外期望的旅行時間、旅行時間的變化量與旅行時間可靠度亦會對路徑選擇行為造成影響。在面對非重現性交通壅塞狀況時，路網熟悉度不會影響在這種狀況下的路徑決策行為。

Hato【25】探討駕駛者如何利用交通資訊和路徑選擇行為之間的關係，研究結果發現交通資訊中的費率是駕駛者決定是否要在辦公室或是回家途中使用資訊的最重要因素，而若駕駛者意識到壅塞狀況將變嚴重時，其使用交通資訊的意願將會增加。Koo【27】透過實地調查及電話訪問的方式，探討駕駛者獲得交通資訊的方式及在一條路線上發生壅塞時，如何影響駕駛者的行為，結果顯示出旅行者不會受到個別造成壅塞的事件所影響。 Dia 【 24 】通過對 Brisbane,Austrilia 上下班的人們調查發現，即時交通資訊影響人們的出發行為 (行駛路徑、時間及運具)，當獲得交通擁塞訊息時，年輕人以及會工作計畫可變的人們會有較高改變路徑的傾向。而女性在獲得同樣訊息時則會選擇保持原來的路徑，而不會改變。

表 2.2 行前資訊影響下駕駛者行為相關文獻彙整表

作者研究目的研究方法研究範圍變因

Mohamed (1995)

探討影響路徑選擇行為的重要因素，及 ATIS 對路徑選擇行為的影響。

1. GIS

2. 敘述性偏好 3. 顯示性偏好

行前資訊

1. 旅行時間 2. 旅行距離 3. 交通安全 4. 號誌化路口數

Mohamed (1997)

探討交通資訊對通勤者路徑選擇之影響。

1.敘述性偏好 2.電話調查 3.郵寄問卷

行前資訊

1. 旅行時間的變異程度

2. 旅行距離 3. 性別 4. 年齡

(22)

表 2.2 行前資訊影響下駕駛者行為相關文獻彙整表(續)

作者研究目的研究方法研究範圍變因

Mohamed (1998)

探討駕駛者在面對非重現性交通壅塞狀況時的路徑決策行為。

1.敘述性偏好

2.電話調查行前資訊

1. 交通資訊的獲得 2. 個人所得

3. 是否共乘

4. 鄰近區域安全性 5. 平常的旅行時間 6. 旅行距離

Hato (1998)

探討駕駛者對於交通資訊的利用和路徑選擇行為之間的關係。

1.敘述性偏好 2. 網際網路問

卷調查

行前資訊車內資訊

1. 個人屬性 2. 交通狀況屬性 3. 交通資訊屬性

Koo (1998)

探討駕駛者獲得交通資訊的方式及在一條路線上發生壅塞時，

如何影響駕駛者的行為。

1.實地研究 2.電話調查

行前資訊車內資訊

1. 交通資訊的獲得 2. 事故相關屬性 3. 反應行為 4. 個人屬性資料來源：【10、11、12、13、25、27】

2.4 控制實驗

控制實驗主要目的在於利用能掌握之實驗，在控制實驗環境下控制實驗，

然而在本研究中，去除已知或可控制變數變異，以降低進行控制實驗中可能造成誤差因素，因此執行實驗的前置規劃，即實驗設計，以排除實驗過程之變異，

確保所獲得資料之正確性。本節將針對相關文獻在路線選擇議題上控制實驗使用工具的模擬器、執行實驗設計之相關研究進行文獻整理比較。

2.4.1 駕駛模擬器

近年來許多探討資訊提供下旅運者行為之相關研究，大多以模擬器紀錄駕駛者所作之決策，以進一步研究資訊與駕駛者間之互動。本研究將針對國內外相關文獻進行回顧比較，並依作者、研究目的、實驗路網、動態研究及實驗設計等進行分類彙整，詳細內容如表 2.3 所示。

Bonsall【18】發展一互動式的路徑導引模擬器，利用此互動式路徑選擇模 擬器探討駕駛者對路徑導引系統的順從程度，根據所得資料進行迴歸分析，結果顯示建議路線的接受程度主要賴於資訊可信度，而可信度則受過去經驗與心理因素等的影響。

Adler及Mcnally【15】進行一駕駛者使用ADIS的路徑選擇行為先期研究，

其乃是為了探討及了解使用模擬器進行路徑決策資料蒐集的可行性。其研究建構一模擬器（FASTCARS），並採一虛擬路網進行實驗，模擬實驗中模擬器會提供定位資訊、最短旅行時間路徑導引、箭頭式導引、交通狀況、預測旅行時間、

及離目的地之距離給駕駛者做為路徑選擇之依據。Adler【14】研究路徑導引 (route guidance) 和交通建議 (traffic advisory) 對駕駛人路途中路線選擇行為的影響，路徑導引主要是提供指示性的資訊，導引駕駛人遵循指定的路徑；交通

(23)

建議則提供描述性的資訊，告知駕駛人主要的交通狀況。以實驗室法將受試樣本分為四群：第一群僅有交通路網的基本地圖，第二群僅使用路徑導引的資訊，

第三群使用交通建議訊息，第四群則同時使用路徑導引和交通建議資訊。實驗結果顯示，提供車內路徑選擇及導引資訊給不熟悉路況的駕駛人，有明顯地短期效益，旅行時間降低，惟當駕駛人越來越熟悉旅運路網後，這些路徑導引的效益便降低，至於交通建議資訊則較路徑導引資訊更能有效地協助駕駛人獲得空間性的訊息。

Chen 及 Mahmassani【23】發展與模擬器（Dynasmart）結合的互動式路線導引資訊系統，允許同時多個駕駛者於系統上進行模擬實驗，而各實驗者之決策出象則會彼此交互作用，進而對系統績效產生影響，並利用此模擬器探討在提供即時交通資訊下，通勤者逐日出發時間、路徑選擇及旅途中的決策過程。

Liu【31】承襲 Chen 及 Mahmassani【23】所發展之互動式路線導引資訊系統模擬器，以動態的觀點探討在 ATIS 系統提供即時資訊下，駕駛者逐日出發時間及路徑選擇行為；並利用所蒐集資料構建旅運者動態行為模式。此外，其對逐點動態亦有所探討。

Lotan【33】利用駕駛者模擬器探討在資訊提供下，對路網及資訊系統熟悉程度不同情形下之路徑選擇行為。研究結果指出不熟悉路網的駕駛者，其路徑變換及轉向行為具有較高的同質性。路網不熟悉者展現出較均一的選擇分佈，

而路網熟悉者則在替選方案間有其明顯的偏好。路網不熟悉者偏向於逐日改變其路徑，但路網熟悉者則否。此驗證路網熟悉者在途中有固定的轉換行為，而路網不熟悉者則較為保守。最後作者指出近似推論模式（ART）比隨機效用模式（RUM）於此研究課題更具解釋力。

C. Y. David Yang【36】由人類資訊處理過程的觀點來探討 ATIS 的設計，並探討在不同熟悉度的路網下，駕駛者較偏好的資訊型式以及傳送資訊的方式；

研究中以模擬器作為資料蒐集的工具。研究結果指出在熟悉的路網中，駕駛者較期望接收到聲音化的交通資訊，若發生事故，則只需要給予簡單的訊息，如事故地點、方向；資訊量過多未必是好的。在不熟悉的路網中較適合提供圖形化加聲音化的資訊。此外，並沒有一種資訊型式及顯示方式是完美的，而一個良好的 ATIS 系統應當能讓使用者選擇其所需要的資訊型式及顯示的方式。

陳士邦【7】以控制實驗法進行逐點動態資料的蒐集以及利用模擬之交通狀況及實驗者之反應紀錄，分析在交通資訊提供下影響駕駛者行為之因素並藉此構建逐點動態駕駛者路徑決策模式。實證結果證明通勤者途中確實存有逐點動態行為。張貴貞【4】則利用陳士邦所構建之逐點動態駕駛者路徑決策模式，進一步探討駕駛者在不同路網型態下，其路徑選擇行為是否相同。研究結果顯示駕駛者在不同路網型態下之路徑選擇行為的確具有差異性。張碧琴【4】、趙凌佑【8】、蘇秋如【10】延續逐點動態路徑決策行為模式，利用模擬器分別對高低認路能力、空間能力及差異性的個人化資訊之駕駛者進行駕駛行為反應資料擷取，探討其路徑行為反應是否存在差異性。

(24)

表 2.3 採用模擬器探討資訊影響下駕駛者行為之相關研究彙整表

作者研究目的實驗路網動態

研究實驗設計

Bonsall (1991)

利用互動式路徑選擇模擬器探討駕駛者對路徑導引系統的順從程度。

虛擬路網無對模擬器品質及路網熟悉度進行設計

Adler (1994)

1.駕駛者使用 ADIS 的路徑選擇行為之先期研究。

2. 探討使用模擬器蒐集路徑決策資料的可行性。

虛擬路網無

1. 考慮路網熟悉度，配合車內資訊系統進行控制實驗

2. 事故發生狀況以隨機出現，考慮發生區域對決策的影響

Chen (1995)

探討在提供即時交通資訊下，通勤者逐日出發時間、

路徑選擇及旅途中的決策過程。

虛擬路網逐日

1. 對出發地點、配備導引器的比率、決策的時間限制及資訊更新間距進行設計 2. 資訊提供分為決策

點提供、隨時提供及要求時才提供三種

Lotan (1997)

探討在提供交通資訊下，路網熟悉者與不熟悉者的路徑選擇行為。

真實路網逐日

1. 對路網熟悉度、旅行時間、事故的出現進行設計

2. 旅行時間模糊型式出現

Yang (1998)

由駕駛者的觀點來探討 ATIS 的設計，並探討資訊形式及顯示方式對年齡及路網熟悉度的影響。

真實路網無

1. 對資訊包含的內容、資訊的型式及資訊的顯示型式進行設計

2. 對路網熟悉度進行探討

Liu (1999)

探討通勤者在 ATIS 提供交通資訊下，出發時間選擇與路徑變換之行為

簡化真實路網

逐日逐點

僅對出發時間進行限定，並允許有五分鐘的遲到

Adler (2001)

探討路徑導引與交通諮詢對途中路徑選擇行為之影響及檢驗路徑導引或交通諮詢是否可有效地輔助不熟悉路網駕駛人之假設。

虛擬路網無

針對資訊類型與特定 OD 的旅次等兩個變數進行兩因子重複測量設計

陳士邦 (2000)

構建逐點動態駕駛者路徑

決策模式。真實路網逐點

1. 以拉丁方格對資訊的顯示型式進行設計

2. 以敘述性偏好法對特殊交通條件進行實驗設計

(25)

表2.3 採用模擬器探討資訊影響下駕駛者行為之相關研究彙整表(續)

作者研究目的實驗路網動態

研究實驗設計

張貴貞 (2003)

了解駕駛者對路網特性之描述及路網特性對駕駛者路徑選擇行為之影響。

簡化真實

路網逐點

針對路網特性之幾何與輔助等兩變數進行兩因子重複測量設計趙凌佑

(2004)

以駕駛者空間能力探討駕

駛者路徑選擇行為之影響。真實路網逐點

以拉丁方格對空間能力高低與路網型態進行設計。

張碧琴 (2004)

以用路者認路行為探討駕

駛者路徑選擇行為之影響。真實路網逐點

以拉丁方格對認路能力高低與路網型態進行設計

蘇秋如 (2006)

探討駕駛者在個人化資訊之提供下其路徑選擇行為之影響。

真實路網逐點

以隨機化完全集區設計對個人化資訊與路網型態進行設計。

資料來源：【4、5、7、8、10、14、15、18、23、31、33、36】

2.4.2 實驗設計

Lotan【33】主要在探討ATIS 資訊提供下，熟悉度對駕駛者路徑選擇行為之影響。在實驗前，Lotan 選擇一真實路網為模擬器中之實驗路網，且其將受試者依路網熟悉度分為兩群；而模擬情境則是依交通壅塞程度、交通資訊與事故等三個因子交叉設計後的20種組合，故進行實驗時每位受試者皆必須作22次實驗(其中2 次為練習)。

Alder【14】之主要研究目的有三，即分別為(1)探討路徑導引與交通諮詢系統(FASTCARS)對途中路徑選擇行為之影響；(2) 檢驗路徑導引或交通諮詢是否可有效地輔助不熟悉路網駕駛人之假設；(3) 探討有無ATIS 時，不熟悉路網駕駛人的學習結果。為達成以上研究目的，其採實驗室實驗法並且亦以模擬器 (FASTCARS)蒐集資料。研究中Alder 使用兩因子重複測量設計對資訊種類及旅次等兩因子作交叉設計成4 種組合，故每位受試者皆必須完成完成4 次實驗。

張貴貞【4】為研究駕駛者在車內導引系統資訊提供下，其途中路徑選擇行為是否會受不同路網型態而有所差異，其設計兩個簡化之真實路網為實驗路網，並以兩因子重複測量設計對幾何路網特性及輔助路網特性旅次等兩因子作交叉設計後獲得4 種組合，所以每位受試者在實驗時皆必須作4 次實驗。

趙凌佑【8】探討駕駛者空間能力高低與車內導航系統使用行為模式，主要在探討「路網規則屬性」對駕駛者路徑選擇行為之影響，以駕駛者因子與地區熟悉度因子為干擾因素，以 2×2 之拉丁方格為實驗情境配置，以一個主因子(控制因子)與兩個外在環境因子(干擾因子)，將兩個外在環境因子當作集區，利用增加重覆(Replication)實驗數，將 18 位受試者分成 9 組，每組 2 位受試者，分別指派到不同方格內，僅對「地區熟悉度」重複使用拉丁方格設計。

蘇秋如【10】應用動態路徑選擇行為模式預測駕駛者之轉換行為，進而進

(26)

一步探討其個人化資訊對於動態路徑選擇行為之影響，以「駕駛者」因子與「地區熟悉度」因子為干擾因子，而以「導引資訊方式」因子為控制因子，以隨機化完全區集設計為實驗情境配置，共分為兩個區集(熟悉地區駕駛者、不熟悉地區駕駛者)，每一區集內隨機接受兩種實驗(逐點速配度顯示導引資訊方式、自動判別導引資訊方式)進行測試，將50 位受測者分別分配兩個區集進行實驗。

以下將針對上述文獻之作者所使用之研究方法、實驗路網(含類型、個數、

範圍)以及實驗設計(含設計類型、重複次數、實驗條件與過程)等項目作一彙整，

詳細內如表2.4所示。

(27)

17

表 2.4 實驗設計相關研究彙整

資料來源：【4、8、10、14、36】

實驗設計

作者路網

類型設計類型因子重複次數實驗條件與過程

Yang (1998)

真實路網

分割設計 (Spilt-plot design)與重複測量

區集：熟悉與不熟悉路網因子一：資訊種類(4 水準) 因子二：傳送方式(3 水準)

1. 共 20 個受測者 2. 每個受測者實驗 4 次

當受測者做完模擬實驗後，會被要求分別針對 4 種資訊類型與 3 種傳送方式作偏好之排序

Alder (2001)

虛擬路網 (方格狀)

2 因子重複測量設計

因子一：資訊種類(4 水準) 因子二：特定 OD 的旅次

1. 共 80 個受測者 2. 分 4 群，每群 20 人 3. 每個受測者共實驗

15 次

1. 實驗條件

所有駕駛者皆無使用過資訊系統的經驗，並以簡單路網作教學示範

2. 實驗過程

每次旅次皆包括行前規劃與途中導航兩個部分。

張貴貞

（2003）

簡化真實路網

因子一：幾何特性(2 水準) 因子二：輔助特性(2 水準)

所有駕駛者皆無使用過資訊系統的經驗，並以簡單路網作教學示範。

趙凌佑 (2004)

真實路網

控制因子：路網型態

干擾因子：駕駛者因子、地區因子

每個實驗者必須填第一階段問卷，藉由問卷先進行高低空間能力之分類。

蘇秋如 (2006)

真實路網

控制因子：導引資訊方式干擾因子：駕駛者因子、地區因子

每個實驗者必須填寫第一階段問卷，藉由問卷計算出個體在面臨決策點時轉換機率高低。

(28)

2.5 小結

敘述性偏好(Stated Preference,SP)法的最大優點便是對於路線選擇情境能良好的加以控制，且降低對樣本數目的要求，以往將此法應用於市場行銷都有相當良好的結果，但是對於應用於類似路線選擇等運輸問題，由Mohamed【11、

12、13】的驗證及分析發現經過適度設計之後，便可獲得所需的資料，且與顯示性偏好法比較起來要優良許多，為一研究運輸課題時蒐集資料之好方法。而本研究認為隨機效用模型有兩個缺點：首先是，隨機效用模型將所有可行路徑都做為駕駛人會選的路徑，沒有考慮駕駛人的可感知路徑僅僅是全體可行路徑的一部份；其次是隨機效用模型假設駕駛員總是按照最大效用來選擇路徑，而實際上駕駛員並不可能總是遵循效用最大化原則。

在駕駛模擬實驗設計方面，發現大部分就在學術經費、實驗之控制及資訊量之考量下，多採20-25位受測者進行實驗(可參考表2.4)，並且皆以重複測量之方式增加樣本數，以降低實驗中所造成的變異。另外，各研究在進行實驗設計時，皆是將所有變數同時進行實驗，實驗設計內容則各異。而蘇秋如【10】則是分層進行篩選變數之後，再進一步著手設計實驗，以求實驗之精簡與確實。

關於利用模擬器探討資訊影響下駕駛者行為相關研究各文獻，皆僅以虛擬路網或簡化的真實路網作為實驗環境，與實際在道路駕駛的行為會有誤差。而部份探討動態行為之文獻幾乎僅止於逐日動態探討；關於逐點動態行為僅【4、7、

8、10、14】對此議題進行探討。雖然路線選擇的研究在模型及算法方面有許多成果，但是由於該問題涉及的因素較多，故本研究針對以上文獻尚未探討的地方進行說明如下：

一、實際上引起不確定的因素很多且交叉影響，而目前的研究及主要集中在由單一不確定因素所引起的路線選擇問題，並未綜合考慮車輛、旅行者、路況等各種不確定性，與廣泛的實際應用尚有差距。

二、路線選擇問題是人們在不確定城市交通環境中的決策問題，因此，在做此研究時的行為假設應該考慮人們在不確定問題時的決策心理。然而，已有的研究均沒有考慮這些系統偏差。

三、有些路線選擇問題的研究大多假設人們會選擇最小旅行成本(旅行時間及旅行距離)，對人們在現實交通中選擇不確定路徑時的行為缺乏實證研究，

也缺乏理論上的探討。而路線選擇是由人參與的決策，已有研究沒有充分考慮人在決策過程中的主觀作用，也沒有考慮人的個體偏好對決策的影響。

在以往針對路線選擇的文獻探討上面，都是使用問卷調查進行靜態分析及使用駕駛模擬器作動態模擬來做分析探討。本研究認為如果單獨只有作問卷調查及駕駛模擬器很難反應出駕駛人實際行為，可能會發生問卷填答結果與實際行為有不ㄧ致的情況發生。本研究為了彌補中間的差距，採用問卷調查彌補資料庫無法找到的潛在因素及利用兩年來實際行為資料庫的交互比對分析，以期能觀察出駕駛人選擇路線行為時會考慮的因素。

(29)

第三章問卷調查與分析

本章結構說明如下，3.1 首先說明問卷調查目的，接著 3.2 進行說明問卷設計的方式以及問卷調查回收的結果，3.3 節詳述本研究所採用的分析方法說明，

3.4 說明資料分析的結果，其中包含敘述性統計分析、因素分析、集群分析、區別分析。

3.1 問卷調查目的

一、調查重點說明：

問卷調查主要目的在於了解A無線電計程車司機的社經特性、駕駛習慣特性、行車時的路線選擇因素以及司機的個人行駛經驗及熟悉度。故本研究的調查重點如下：

(一) 初步瞭解計程車駕駛人的社經特性樣本分布。

(二) 藉由調查可找出駕駛者潛在路線選擇的影響因素以輔助觀察資料庫所萃取的實際行駛軌跡資料，是否跟問卷調查所分析出來的結果一致。

二、調查目標：

藉由問卷調查每位司機的社經特性、駕駛習慣、行車路線選擇影響程度之大小、每位司機開計程車的經驗、熟悉度。藉由問卷的方式找出可能影響的路線選擇的原因及了解每位駕駛人在選擇路線上的考慮因素的影響程度分佈。

3.2 問卷設計與調查

此節包含問卷設計、問卷調查、問卷回收與整理三部份，分別詳述如下。

3.2.1 問卷設計

本研究之問卷主要依據研究目的與架構，並參考過去學者之研究與歸納，

進行問項設計，以問卷調查法蒐集計程車司機對於影響其路線選擇行為的因素。問卷內容包含「行車路線選擇影響因素」、「司機本身的開計程車經驗」「對新竹市路網之熟悉度」以及「司機個人的基本資料」，分別詳述如下。

一、司機個人的社經特性

此部份問題主要是想瞭解受測公司與填答者的背景資料以利分析，共有 6 題問項，分別為：

(一)性別：男性及女性。

(二)員工編號：因為本研究的須結合資料庫結果做驗證，故必須請司機填下員工編號，才能在資料庫中利用員工編號找到該司機的行駛軌跡。

(三)年齡：詢問司機的年齡，分為多個數值區間以利勾選。

(四)教育程度：分為國小、國中、高中、大學及研究所多個區間以利勾選。

二、行車路線選擇影響因素：

此部份問項主要是想瞭解會影響計程車司機在真實路網行駛時，該因素對其路線選擇影響程度之大小。本研究參考黃燦煌【9】及 Bovy and Stern

(30)

【20】等發展出 18 題問項以衡量會影響路線選擇的因素，問項衡量採用 Likert 七點的衡量尺度，1 和 7 各代表完全無影響和極有影響，詳細的問項請參見附錄一。

表 3.1 影響路線選擇之考慮因素

編號因素名稱

1 同方向車道數 2 快速道路

3 路線直接或彎繞 4 交通速限的高低 5 沿路交通管制情況 6 號誌數目及等候時間 7 路邊停車干擾

8 公車行駛干擾 9 交通擁塞干擾 10 車禍發生頻率 11 沿路照明設備 12 沿路治安狀況 13 道路視野寬窄 14 車輛種類複雜程度 15 沿路人潮多寡

16 沿路商家、商業區多 17 天氣狀況

18 尖離峰時間三、司機本身的開計程車經驗

此問題主要是想瞭解本研究所調查之 A 無線電計程車公司的司機其開計程車的經驗，過去許多研究有說明行駛經驗的不同會影響其路線選擇的結果，經驗問項則是分成多個數值區間以利勾選(1=三個月以下、2=三個月以上到一年、3=ㄧ年以上到三年、4=三年以上到五年、5=超過五年)，而熟悉度問項衡量採用 Likert 七點的衡量尺度，1 和 7 各代表極不熟悉和極為熟悉，詳細的問項請參見附錄一。

四、對新竹市路網之熟悉度

此問題主要是想瞭解本研究所調查之 A 無線電計程車公司的司機其對新竹市路網的熟悉度，過去許多研究有說明行駛經驗的不同會影響其路線選擇的結果，問項衡量採用 Likert 七點的衡量尺度，1 和 7 各代表極為熟悉和極為不熟悉，詳細的問項請參見附錄一。

3.2.2 問卷調查與整理

本研究之調查對象主要為新竹市 A 無線電計程車公司的司機，採用「記名普查」的方式調查 A 公司的全部司機，調查的方法為直接請 A 公司發放，以電話詢問進度的方式，以確保合理的問卷回收率。本研究依據所收集的該公司的 GPS 軌跡資料庫，得知公司員工共 100 人，之後到該公司進行發放，因為司機

(31)

很少進入計程車行，故發放需要比較長的時間才能讓所有司機填完本問卷，故本研究發放期間為 2007 年 6 月 1 日到 2007 年 9 月 10 日，為期三個月，前後共執行三次催收，總計回收 78 份問卷，因為有 24 位司機已經離開該車行，所剩下的 76 位司機也都全數調查，故本研究回收率為 100%；有效問卷為 76 份，問卷有效率為 100%。

3.3 資料分析與方法

問卷分析的內容包含有效樣本的統計、樣本基本資料的敘述統計計算，如樣本數的背景資料統計、各研究因素衡量指標的平均數與變異數。此外，問卷的信度與效度分析也是進行因素分析的首要步驟，本研究採用 SPSS 10.05C 版套裝軟體進行資料分析，統計方法分別詳述如下【2】。

一、敘述性統計分析

敘述性統計分析包含有效樣本的司機行車路線選擇影響因素、司機本身的開計程車經驗、對新竹市的熟悉度以及司機個人的基本資料衡量指標的平均數、變異數與相關係數等，以檢核各變數的次數分配、百分比與描述性統計量。

二、信度分析

信度(reliability)是指測量的可靠程度(trustworthiness)。本研究為進一步瞭解問卷的一致性(consistency)與穩定性(stability)，採用在 Likert 量表法中常用的「Cronbach’s α」係數以進行信度考驗，常見的信度係數值多半介於 0 到 1 之間，當信度係數值愈接近 1，表示量表或測驗的信度愈高；當信度係數值愈接近 0，表示信度愈低。根據學者 Gay(1992)的觀點，信度係數如果在 0.9 以上，表示量表的信度甚佳。在社會科學領域中，可接受的最小信度係數值有些差異，根據學者 Gay(1992)的觀點，信度係數如果在 0.9 以上，

表示量表的信度甚佳。在社會科學領域中，可接受的最小信度係數值有些差異，如 Gay(1992)訂在 0.8 以上，而 DeVellis(1991)則認為在 0.7 以上，如在 0.6 以下，應以重新修訂研究工具或重新編製較為適宜。

只有Guieford（1965）提出的Cronbach α係數取捨標準，認為α係數大於0.7，則表示高信度；α係數若介於0.35~0.7之間，則表示信度尚可。α係數若小於0.35，表示低信度。

本研究認為針對議題的不同，應該信度也會有不同的標準，故採用 Guieford（1965）提出的Cronbach α係數取捨標準，因為其信度的值範圍較大，較適合各種議題。

三、因素分析(factor analysis)

主要是在簡化一群龐雜的測量，找出可能存在於觀察變項背後的因素結構，使測量題目更為明確。透過數學關係的轉換，簡化成幾個特定的同質類別。本研究採用主成份分析法（Principle Component）來進行，使用最大變異法（Varimax）來進行因素分析。

中 華 大 學 碩 士 論 文