臺灣博碩士論文加值系統

根據以往研究顯示，都市旅運者一日內所產生之活動數目有日漸增加之趨勢，因此，個體為了使其旅程效益最佳化，傾向以旅次鏈結方式排定旅程內容。都市旅運者之一日旅運決策，受到個人因素、角色因素、資源因素與環境因素所影響，進而產生多種可能的鏈結旅程組合，旅運者繼而從中挑選對自身效用最大之方案執行。對通勤者而言，由於居住點與工作點固定不變，受限於此時空限制下，傾向將非工作活動排置於通勤旅途中，以方便活動鏈結，減少因重複旅運所帶來之負效用。
本研究根據活動理論，利用2001年美國家戶旅運調查資料(NHTS)，，利用多元迴歸分析(Multiple Regression analysis)方法，嘗試找出不同運具使用者其社經特性與活動相關變數對非工作活動鏈結產生之影響。以往之旅次鏈研究中，通常將運具使用作為一外生變數設定方式帶入模式中，對於因運具特性與其他因素交互影響所產生之旅運差異較無深入之探討。因此本研究以旅運者之實際運具使用做為分群依據，並假設社經特性、家戶互動因子等變數對活動鏈結產生之影響因所使用之運具而不同，應用多元迴歸分析的虛擬變數法以探討不同運具使用對非工作活動鏈結之影響。結果顯示迴歸模式足以區分不同運具使用與鏈結表現的交互影響，透過本研究分析結果，對於都會通勤者之旅運行為能有更深一層的瞭解，並有助於相關運輸政策之擬定。

Studies in the past showed the daily activities of urban travelers were increasing, and travelers revealed tendency to chain trips during journeys to optimize their travel utilities. Due to the effects of personal characteristics, individual role, household resources and environment factors, urban travelers would generate various multiple arrangements of trip chaining, and select an optimal one for desired activity participation. Conditioned to fixed locations of residency and workplace, commuters tend to arrange non-work activities on the way to or form work to reduce the impact on repeated travel.
This study, based on the NHTS travel data collected in year 2001, tried to explore the influences of socio-economic factors and non-work activities on chaining by using multiple regression analysis. The mode use in the previous studies of trip chaining was usually functioned as one factor of travel chaining. However, the differences of chaining decisions influenced by mode attributies interacting with other factors were rarely reported, and therefore examined in this study. Dummy-variable approach was adopted in the multiple regression analysis for comparison. The results showed that the regression models able to differentiafe various mode use interacting with chaining performance.

目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
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 研究範圍與資料來源 3
1.4 研究內容 5
1.5 研究假說 6
第二章　文獻回顧 7
2.1 活動基礎理論 7
2.2 旅次鏈之研究 10
2.3 運具使用與旅運行為之研究 12
2.4 運具特性 14
2.5 分析方法 15
第三章　研究方法 18
3.1 多元線性迴歸分析 18
3.2 虛擬變數於迴歸分析之應用 19
3.2.1 截距虛擬變數 19
3.2.2 斜率及截距虛擬變數 21
3.2.3 虛擬變數間的交互影響 22
第四章　都市活動旅程特性分析 24
4.1 資料處理與分類 24
4.1.1 資料整理 24
4.1.2 旅次及旅次鏈之基本分類 24
4.2 旅運行為特性分析 26
4.2.1 個人社會經濟變數與個體旅運行為間之影響分析 26
4.2.2 家戶社會經濟變數與個體旅運行為之影響分析 30
4.2.3 家戶成員互動變數與個體旅運行為間之影響分析 34
4.2.4 工作相關因子與個體旅運行為間之影響分析 37
4.2.5 運具使用與個體旅運行為間之影響分析 38
4.3 小結 40
第五章　模式建構結果與分析 42
5.1 模式基本假設 42
5.2 基本模式建構 43
5.3 變數選取與定義 44
5.3.1 模式依變數之選取 44
5.3.2 模式自變數之選取 44
5.4 基本迴歸結果與分析 50
5.4.1 通勤家旅程中鏈結活動數模式 50
5.4.2 通勤家旅程之總距離模式 53
5.5 虛擬變數應用 58
5.5.1 運具虛擬變數 58
5.5.2 不同社經特性旅運者鏈結表現分析 70
5.6 小結 76
第六章　研究結果與建議 80
6.1 研究結論 80
6.2 相關研究建議 82
參考文獻 84


圖目錄
圖3 – 1 虛擬變數(僅對截距影響)示意圖-(Β2顯著) 20
圖3 – 2 虛擬變數(僅對截距影響)示意圖-(Β2不顯著) 20
圖3 – 3 虛擬變數(對截距及斜率影響)示意圖-(Β3顯著) 21
圖3 – 4 虛擬變數(對截距及斜率影響)示意圖-(Β3不顯著) 22
圖4 – 1 旅次與旅次鏈示意圖 25
圖4 – 2 性別與非工作活動參與之分佈關係 28
圖4 – 3 家戶位置與非工作活動參與之分佈關係 32
圖4 – 4 家戶型態與非工作活動參與之分佈關係 36
圖4 – 5 運具使用與非工作活動參與之分佈關係 39


表目錄
表4 – 1 旅程型態 25
表4 – 2 家旅程型態 26
表4 – 3 性別與運具選擇分佈表 27
表4 – 4 性別與有無駕照分佈表 27
表4 – 5 性別與個體旅運行為表現 28
表4 – 6 性別與活動參與之分佈 28
表4 – 7 性別與通勤旅程型態分佈 29
表4 – 8 性別與通勤家旅程型態分佈 29
表4 – 9 性別與通勤旅程鏈結表現 30
表4 – 10 性別與通勤家旅程鏈結表現 30
表4 – 11 家戶位置與家戶收入型態之分佈 31
表4 – 12 家戶位置與家戶擁有車輛數之分佈 31
表4 – 13 家戶位置與個體旅運行為分析表 31
表4 – 14 家戶位置與活動參與之分佈 32
表4 – 15 家戶位置與通勤程型態分佈 33
表4 – 16 家戶位置與通勤家旅程型態分佈 33
表4 – 17 家戶位置與通勤旅程鏈結表現 34
表4 – 18 家戶位置與通勤家旅程鏈結表現 34
表4 – 19 家戶型態與活動參與之分佈 35
表4 – 20 家戶型態與通勤旅程鏈結表現 36
表4 – 21家戶型態與通勤家旅程鏈結表現 36
表4 – 22旅程發生時段與個體旅運鏈結表現 37
表4 – 23 運具使用與個體鏈結表現分析表 40
表5 – 1 運具特性表 48
表5 – 2 因變數與通勤家旅程中鏈結活動數目(Y1)關係先驗知識表 49
表5 – 3 因變數與通勤家旅程之總距離(Y2)關係先驗知識表 50
表5 – 4 通勤家旅程中鏈結活動數目(Y1)模式之迴歸結果 51
表5 – 5 通勤家旅程中鏈結活動數(Y1)模式之預測驗證表 52
表5 – 6 通勤家旅程之總距離(Y2)模式之迴歸結果 53
表5 – 6 通勤家旅程之總距離(Y2)模式之迴歸結果-(續) 54
表5 – 7 通勤家旅程之總距離(Y2)模式之預測驗證表 54
表5 – 8 通勤家旅程中鏈結活動數目(Y1)模式之修正後迴歸結果 56
表5 – 9 通勤家旅程之總距離(Y2)模式之修正後迴歸結果 57
表5 – 10 各運具通勤家旅程中鏈結活動數目(Y1)模式之迴歸結果 58
表5 – 10 各運具通勤家旅程中鏈結活動數目(Y1)模式之迴歸結果-(續) 59
表5 – 11 各運具通勤家旅程之總距離(Y2)模式之迴歸結果 59
表5 – 12 通勤家旅程中鏈結活動數(Y1)模式之迴歸結果-(以性別分群) 71
表5 – 13 通勤家旅程總距離(Y2)模式之迴歸結果-(以性別分群) 72
表5 – 14 通勤家旅程中鏈結活動數(Y1)模式迴歸結果-(以D2、D3分群) 74
表5 – 15 通勤家旅程總距離(Y2)模式之迴歸結果-(以D2、D3分群) 75

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