107 地方特考三等 交通行政 交通政策 考古題詳解

核心觀念

本題評量考生對「永續交通」與「綠運輸（Green Transportation）」理論架構、政策內涵及台灣本土施政實務的掌握程度。

1. 綠運輸定義與金字塔位階： 綠運輸係指對環境友善、資源耗用低、具高能源效率且兼顧社會公平之運輸系統與運具模式。其核心理念體現於「綠運輸金字塔（Green Transportation Pyramid）」，優先順序由高至低為： $\text{步行（Pedestrian）} \succ \text{自行車（Bicycle）} \succ \text{大眾軌道運具（Rail Transit）} \succ \text{市區公車／客運（Bus）} \succ \text{高乘載／共享運具（Shared Mobility）} \succ \text{低碳私人汽機車} \succ \text{傳統燃油單人汽機車}$
2. 核心政策分析架構（ASI 模式）： 推動綠運輸策略之核心架構為 ASI 模式：

• 避免／減少（Avoid）：透過國土與都市土地使用規劃（如大眾運輸導向發展 TOD）、通訊替代，減少不必要的機動車輛旅行需求。
• 移轉／維持（Shift）：利用推拉策略（Push-Pull Strategies），將私人機動運具旅次移轉至大眾運輸、公共自行車與步行。
• 改善（Improve）：引進綠色科技與智慧交通（ITS），提升運具能效、車隊全面電動化與使用潔淨能源。

3. 法規與政策政策綱領（以命題當年民國 107 年為準）：

• 法源依據：《公路法》、《發展大眾運輸條例》。
• 指標計畫與白皮書：交通部《運輸政策白皮書》、行政院「空氣污染防制行動方案」（民國 106 年底核定，明訂 2030 年市區公車全面電動化目標）、「前瞻基礎建設—軌道建設」。
• （法規與政策後續修正提示：雙北 1280 定期票於民國 112 年進一步擴大整合成全國性「TPASS 行政院通勤月票」；國家發展委員會亦於民國 111 年公布「臺灣 2050 淨零排放路徑及策略」，將運具電動化列為關鍵戰略。）

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解題方法

本題為標準之「學理說明＋本土實例」申論題型，答題結構應採「總—分—總」三段式論述：

1. 破題界定（綠運輸之意涵）： 從「生態環境維護」、「能源使用效率」、「社會公平包容」與「人本交通」四大維度給予完整定義，並帶出綠運輸金字塔與 ASI 策略框架，奠定學理高度。
2. 實例開展（三項具體案例與推動策略）： 舉例切忌局限於單一運具，應依運具層級（第一／最後一哩路、主幹公共運輸票證整合、車輛技術潔淨化）挑選三個互補性高且具政策代表性的具體案例：

• 案例一（非機動／微型運具）：公共自行車租賃系統（YouBike）整合與專用路網建置（對應 Shift 策略與最後一哩銜接）。
• 案例二（大眾運輸整合／定價機制）：跨運具整合定期票推動（如民國 107 年雙北推出之「1280 公共運輸定期票」，對應 Pull 策略與運具移轉）。
• 案例三（技術與車隊轉型）：市區公車全面電動化行動方案（對應 Improve 策略與低碳運具科技）。

3. 歸納總結： 總結綠運輸推動應結合「硬體建設」、「票價誘因」與「管理手段（推力策略）」，以達成永續交通發展目標。

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選項分析

本題為申論題，無選擇題選項。答題重點與配分構面分析如下：

1. 意涵闡述部分（配分約佔 $40\%$）：

• 僅回答「節能減碳的交通」屬於答題不足，難以取得高分；必須精確指出包含「非機動運具」、「大眾運輸」、「低污染與零排放運具」等層次，並扣合「人本、綠能、永續」三大精神。

2. 案例與策略部分（配分約佔 $60\%$）：

• 每一個案例必須清楚拆解為「推動背景／問題」、「所採行之具體策略（法令、財務、工程或管理層面）」與「實施成效」。
• 三個案例應具備系統完整性（涵蓋慢行交通、大眾運輸、運具科技），避免三例皆重複陳述捷運興建，導致篇幅窄化。

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解題技巧

1. 架構化圖表思維：在論述意涵時，直接點出「綠運輸金字塔」之層級排序，閱卷委員可瞬間判斷考生具備科班學理素養。
2. 結合政策時空脈絡：答題時提及命題當年（民國 107 年）政府重要施政方針（如雙北定期票實施、前瞻軌道建設、行政院 2030 市區公車電動化目標），使論述具備真實政策感而非泛泛空談。

核心觀念

本題的核心命題主軸為「大眾運輸之公益性與基本民行（Basic Mobility Rights）」在空運政策上的實踐，主要涉及以下理論與法規架構（相關法規以命題當年民國 107 年之規範為準；現行法規架構與補貼審查作業要點雖有行政微調，但原則相同）：

1. 基本民行與公共服務義務（Public Service Obligation, PSO）：在市場規模過小、商業誘因不足但具高度不可替代性之偏遠離島地區，政府基於「運輸正義」與「社會公平」，必須介入干預市場，以維持最基本的聯外交通服務。
2. 薄市場（Thin Market）與市場失靈：蘭嶼、綠島、七美、望安航線因人口少、運量規模不足，加上地理天候及跑道硬體限制，導致自然獨占與經營嚴重虧損，市場機制完全失靈。
3. 相關法源依據：

• 《離島建設條例》第 15 條：離島居民空運票價之直接補貼（使用者補貼）。
• 《民用航空法》第 55 條、《發展大眾運輸條例》第 10 條：偏遠航線營運虧損補貼（供給端補貼）。
• 航權分配與時間帶管理機制：以「熱門航線搭售偏遠離島航線」或評選加分，引導業者承擔社會責任。

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解題方法

本題為典型的「問題—策略」對稱型申論題，作答時切忌零碎列舉。解題架構應採取「供給端、需求端、環境基礎建設端」三維度剖析困境，並對應提出「財務補貼、航線監理、硬體升級、多元備援」之具體政策策略：

1. 問題剖析維度：

• 自然環境與場站限制：跑道長度極短、天候惡劣（側風、海霧、東北季風），起降標準嚴格。
• 營運與機隊調度困境：19 人座小型機市場萎縮、維修保養成本高昂、單一業者寡占、機隊調度脆弱。
• 市場結構與財務失衡：淡旺季客源懸殊（旺季觀光客擠壓居民、淡季載客率低迷）、票價受限導致業者長期仰賴補貼。

2. 策略因應維度：

• 改善補貼效率：檢討營運虧損補貼公式與利潤率，保障業者經營穩定性，避免服務中斷。
• 航線管理與評選配對：維持「國際/兩岸黃金航線配搭偏遠航線」的交叉誘因機制。
• 基礎設施與航安升級：評估延長跑道或引進新世代適航機型，改善助導航設施以降低取消率。
• 多元運具整合與緊急疏運：建立海空聯運及天候不佳滯留時的 SOP 應變包機/船舶疏運機制。

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選項分析

本題為非選擇題（公職三等考試申論題），無選項。答題重點在於論點條理分明、層次井然，並精確運用交通政策專有名詞（如「基本民行」、「公共服務義務」、「營運虧損補貼」、「交叉補貼與航線搭售」）。

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解題技巧

1. 切忌脫離現實：考卷上切勿寫出「引進大型噴射客機」或「無限制擴建跑道」，蘭嶼、綠島、七美、望安機場跑道長度均在 1,000 公尺左右甚至更短，受地形限制極難大幅擴建，僅能起降 19 人座（如 DHC-6-400）或小型渦輪螺旋槳客機。
2. 對稱呼應法則：問題列舉幾點，策略就要精準對應解決該項問題，使整體論述具備嚴密的邏輯閉環。

核心觀念

本題評量考生對於新興科技治理（Emerging Technology Governance）與「智慧運輸系統」（ITS）政策規劃的掌握度。核心在於探討政府如何於「鼓勵創新」與「公共安全」之間取得平衡。

1. 自動駕駛分級與特性：國際自動機工程師學會（SAE J3016）將自駕程度分為 Level 0 至 Level 5，政策制定須依不同自動化等級（特別是駕駛權由人轉移至系統的 Level 3 以上）採取差異化監理。
2. 法規沙盒（Regulatory Sandbox）機制：新興科技常面臨法規滯後問題，政府須透過暫時排除現行法規限制之機制，提供安全可控的封閉或開放場域進行創新實驗。
3. 相關法源基準：

• 本題以命題當年（民國 107 年）法規為準：立法院於民國 107 年 11 月三讀通過《無人載具科技創新實驗條例》（總統於 107 年 12 月公布施行），建構陸、海、空無人載具研發測試之法規沙盒機制；在一般車輛管理上，則依據命題當年的《道路交通管理處罰條例》與《道路交通安全規則》。
• （現行法補充說明：現行法已歷經多次子法發布及道路測試安全指引修訂，逐步邁向商業化驗證與指定場域自駕營運之法規調適。）

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解題方法

交通政策申論題切忌「僅談科技技術、不談行政治理」。解題應立足於國家交通主管機關的高度，採用「政策系統性架構」由法制、基礎設施、示範驗證至社會衝擊進行全方位布局。

答題結構建議採「五大政策支柱」開展：

1. 法規調適與責任保險：解決「上路合法性」與「肇事責任歸屬」。
2. 基礎設施與車路聯網：解決「外在環境支援」（V2X、高精地圖、通訊）。
3. 場域驗證與示範運行：解決「研發至落地」的過渡歷程（先封閉、後半開放、再全面開放）。
4. 營運整合與公共利益：結合大眾運輸導向（MaaS、偏鄉接駁），避免自駕私有車引發交通壅塞。
5. 資通安全與倫理衝擊：防範駭客威脅、制定演算法道德準則並輔導產業從業人員轉型。

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選項分析（申論題各構面論述要點剖析）

本題為申論題型，考生在組織答案時，須對各政策面向的關鍵要點逐一精確分析，避免論點單一化：

1. 法規監理構面（合法性與事故歸責）：

• 正確切入：強調「安全創新實驗先導」與「民刑事責任重塑」。自駕車系統接管駕駛任務後，責任主體涉及車輛所有人、系統軟體商及車廠，政策必須配合修法釐清責任邊界並設立強制責任險。
• 常見缺漏：僅提到修法，卻未指出具體對應工具（如無人載具實驗條例、沙盒審查、責任保險配套）。

2. 實體與數位基礎建設構面（車聯網與高精地圖）：

• 正確切入：自駕車無法單靠車載感測器運作，政策必須布局車路協同系統（V2X, Vehicle-to-Everything）、高精地圖（HD Maps）的測繪與更新標準，以及 5G 智慧路側設施（RSU）。
• 常見缺漏：誤將無人車視為完全獨立載具，忽略公部門主導數位路網圖資與通訊標準的必要性。

3. 運輸營運與公共服務構面（大眾運輸整合）：

• 正確切入：無人車政策的核心目標應是提升公共運輸效益與社會平權，優先推動「第一哩／最後一哩接駁」與「偏鄉自駕需求反應式運輸（DRTS）」，避免私人自駕車引發更多旅次導致都會區交通惡化。
• 常見缺漏：偏向私人運具思維，未站在公共交通政策之社會外部效益角度立論。

4. 資安、倫理與勞動就業構面（社會衝擊管理）：

• 正確切入：涵蓋車聯網防駭資安規範、事故發生時之演算法倫理（如電車難題判斷指引），以及對職業駕駛（計程車、公車司機）轉型之輔導就業配套。
• 常見缺漏：缺乏對外部性衝擊（資安、失業）的因應策略，使答題缺乏政策宏觀深度。

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解題技巧

1. 掌握政策邏輯脈絡：答題時依「研發測試 $\to$ 法制鬆綁 $\to$ 示範落地 $\to$ 商業運轉 $\to$ 衝擊因應」的時間推進邏輯或「法制－設施－營運－社會」的空間結構條列，閱卷老師能迅速抓到骨架。

核心觀念

本題評量考生對於​「智慧型運輸系統（ITS）」、「大數據分析（Big Data Analytics）」​與​「公共運輸規劃與政策」​之整合應用能力。

1. 無縫公共運輸（Seamless Transit）的核心維度： 包含空間無縫（路網銜接與轉乘距離極小化）、時間無縫（班表銜接與等候時間極小化）、資訊無縫（即時旅運資訊對稱）及服務／票證無縫（單一票證、里程費率整合）。掌握使用者旅運需求是落實上述四維度的先決條件。
2. 傳統預測方法之瓶頸： 傳統四階段運輸需求預測模式仰賴抽樣調查（如家訪調查 HIS、路邊抽查），存在成本高昂、調查週期長（常達5～10年）、樣本率低（常低於 $1\%\sim 3\%$）、回憶偏差（Recall Bias）及靜態斷面觀察等限制，難以捕捉非尖峰或突發性的動態行為。
3. 巨量資料（Big Data）的核心特徵與價值： 具備大量（Volume）、時效（Velocity）、多樣（Variety）、真實（Veracity）等特性，多屬營運或通訊過程中被動蒐集之「全樣或近全樣」連續時間序列資料，能精準描繪個人化、微觀與動態之旅運時空軌跡。

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解題方法

本題為經典的公共運輸政策應用型申論題，作答切入點應把握以下原則：

1. 資料選取的代表性與互補性： 切忌舉出性質重複的資料（例如同時寫悠遊卡與一卡通，兩者皆屬電子票證）。理想的三種資料應涵蓋：

• 微觀載具端／既有使用者：電子票證資料（Smart Card Data）。
• 車輛營運端／服務供給面：車輛自動定位資料（Automatic Vehicle Location, AVL / GPS）。
• 宏觀全域端／潛在需求面：電信信令資料（Cellular Signaling Data）。

2. 架構論述模式： 每種資料皆依​「資料特性與內涵」 $\to$ 「分析處理技術」 $\to$ 「公共運輸規劃之潛在應用價值」​三層次推展，論述其如何改善既有規劃流程並支撐無縫政策。

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解題技巧

1. 對比傳統與現代：在說明應用價值時，適度對比「傳統做法之侷限」與「大數據導入後之突破」，更能突顯政策價值（例如：傳統 OD 調查耗時數年，信令資料可週週更新全日 OD）。
2. 緊扣「無縫」與「規劃」：論述潛在價值時，避免流於一般資訊系統介紹，須落實到公車路線重整、班表優化、轉乘接駁設計、票價訂定等實務規劃層面。
3. 專業術語加分亮點：精確引用專有名詞，如「旅次起迄（OD）推估」、「轉乘阻抗（Transfer Penalty）」、「靠站延滯（Dwell Time）」、「旅行時間可靠度（Travel Time Reliability）」、「MaaS（行動即服務）」等。

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【答案】

一、 前言：大數據驅動之公共運輸規劃轉型

建構無縫公共運輸環境之核心在於「以人為本」的旅運鏈整合。傳統運輸規劃仰賴家訪調查與傳統四階段模式，受限於抽樣誤差、時空靜態性與高昂調查成本，難以動態反應真實多樣之使用者行為。導入巨量資料（Big Data）具備被動蒐集、高頻率、全樣性及連續追蹤等優勢，能有效彌補傳統調查盲點，為公共運輸之供給配置與服務優化提供科學化決策支援。

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二、 三種應用於公共運輸規劃之巨量資料及其潛在應用價值

（一） 電子票證資料（Smart Card Data）

1. 資料內涵： 乘客使用電子票證（如悠遊卡、一卡通）搭乘捷運、公車、鐵路時所產生之刷卡交易交易紀錄（Transaction Logs），包含卡片匿蹤代碼、卡種（