學位論文

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    天氣預測對捷運搭乘者影響之研究
    (2020) 李文勳; Li, Wen-Hsun
    隨著臺灣都市化程度提升，都市計畫轉變為「大眾運輸導向發展」，透過大眾運輸系統串聯起都市內的交通。而臺北都會區的捷運系統最為密集、使用人次最高，因此探討影響臺北捷運的使用因素最為重要。在過去，有關天氣對捷運旅運量的影響研究中，大多使用官方的觀測資料進行分析，較少針對民眾的「主觀決策」進行調查。 因此，本研究除使用天氣的「觀測資料」分析外，主要目的為探討「天氣預測資訊」對民眾造成的影響，為調查民眾在接收到天氣預測資訊後的運具選擇行為，本研究以問卷作為工具，採量化方法進行分析，隨機發放問卷給新北市三重區、蘆洲區的民眾，共蒐集412 份有效樣本。 研究結果顯示，在「觀測資料」中：「雨日」比「非雨日」有更高的進站人次；「氣溫」與「捷運進站人次」呈現負相關；而「空氣品質指標」無顯著相關。在「主觀決策」中：受訪者認為當天氣預測資訊為「下大雨」時改變運具的比例最高，依序為「高溫炎熱」、「低溫寒流」，而「空氣品質不佳」比例最低。
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    捷運站所在區位及距離影響自用住宅租金之探討
    (2019) 曾尉豪; Tseng, Wei-Hao
    根據內政部營建署的統計，臺北市以及新北市的房價所得比分別為15倍以及12.7倍(內政部營建署，2018)。於是當沒有屬於自己的房屋時，一般人往往會選擇租屋作為暫時的選擇。但是租屋市場與不動產市場兩者會互相影響，根據內政部資料顯示租金指數已連續37個月上漲。(內政部，2018)而且受到近年買轉租的盛行，房東也會將原本用於抑制不動產市場所推行的高稅負，例如房地合一稅等成本轉嫁給消費者，因此這也使得租屋族所要付出的成本愈來愈高。然後過去的研究往往只關注在不動產的交易市場上，反而忽略了租賃市場，因此本研究打算利用內政部的開放資料來進行不動產租金的空間分析，過去的研究大多利用最小平方法與特徵價格法來分析不動產市場，而不動產的租金資料往往具有空間自相關的現象，因此如果空間依賴性的檢定呈現顯著的話，就必須改以空間迴歸模型取代最小平方法模型。 本研究使用空間迴歸模型分析臺北大眾捷運系統周邊的不動產租金樣本，實證結果顯示，在不動產租賃市場中確實存在空間自相關的現象，於是改以空間迴歸模型取代原本的最小平方法模型。不動產租金的影響因素，本研究以三大構面進行分析，在建物結構變數方面，「租賃價格」會與「建物面積」、「房間數」、「衛浴數」、「有無管理費」、「有無附家具」、「有無附車位」、與「屋齡」等變數有顯著負相關；鄰里變數方面，與「是否鄰近銀行或郵局」以及「是否鄰近大專院校」等有顯著正相關；距離變數方面，研究中以樣本距離捷運站的直線距離作為依據，發現如果在其他變數條件不變的情況下，不動產每距離捷運站遠1000公尺時，其租金的邊際價格會減少約4560元。