111 專技高考高等考試 都市計畫技師 都市交通計畫 考古題詳解

核心觀念

本題旨在測驗考生對於「偏鄉公共運輸政策」、「需求反應式運輸服務（DRTS）」與「交通平權」理論之掌握程度，涵蓋都市與區域交通規劃中針對低密度、分散型旅次之規劃實務與政策落實。

1. DRTS（Demand Responsive Transit Service，需求反應式運輸服務）： 屬於「輔助大眾運輸」（Paratransit）之一種，其特性為無固定路線、無固定班次或採彈性路線與彈性時刻表，依據使用者事前提出之預約需求（起迄點、乘車時間、乘車人數），透過調度派車系統進行車輛路徑規劃與共乘媒合。在偏鄉地區主要具體化為「幸福巴士」與「幸福小黃」。
2. 交通可及性（Accessibility）與交通平權（Transport Equity）： 可及性指居民自某地出發到達經濟、醫療、就學等活動地點之難易程度。偏鄉因地處偏遠、人口外移與高齡化，傳統固定路線班車班次稀疏或停駛，DRTS 旨在落實基本民行權利，確保弱勢群體之移動機會。
3. 相關政策計畫與法規依據（以命題當年民國 111 年為準）：

• 政策架構：交通部「公路公共運輸服務升級計畫（110－113年）」將偏鄉交通平權列為核心，推動原民鄉與偏遠地區公共運輸涵蓋率達 85% 以上之目標。
• 法源基礎：交通部依《公路法》與民國 109 年底修正之《汽車運輸業管理規則》第 44 條之 1，放寬市區汽車客運業之營運限制，建立偏鄉特殊路線經營機制，允許非營利組織或個人於偏鄉客運無業者經營時，投入自用車輛輔導成立合法公共運輸服務。

解題方法

本題為典型之「政策成效與困境剖析」申論題型，切入點應採「公共運輸規劃與營運管理」架構進行系統性申論，避免流於空泛的心得陳述：

1. 破題界定內涵：以簡明文字定義偏鄉推動 DRTS 之背景與核心理念（以供需彈性媒合取代固定線網，解決偏鄉大客車空車率高、維運成本高的困境）。
2. 成效面向結構化：將「成效」拆解為三大具體維度論述：

• 服務品質與可及性提升（班次涵蓋率、就醫就學便利性）；
• 營運成本與資源配置效率（車型縮小、依需派車降低空跑成本）；
• 在地公私協力與社群活化（納入在地車隊、計程車、在地團體自主服務）。

3. 困難與挑戰面向層次化：將「困難與挑戰」由宏觀到微觀分為四個層次論述：

• 財政與永續層次（票收極低、自償率不足、長照與公共預算斷炊風險）；
• 供給與人力層次（偏鄉在地駕駛與車輛維運資源缺乏）；
• 需求與數位落差層次（高齡長者對科技預約障礙、習慣改變困難）；
• 體制與跨部會整合層次（長照接送、通學專車與公車體系之「各自為政」資源壁壘）。

4. 論述邏輯：採用「成效對比現狀、挑戰點出深層原因」的辯證方式，展現都市交通規劃師之分析深度。

選項分析

本題為專門職業及技術人員高等考試（都市計畫技師）專業科目「都市交通計畫」之申論題，非選擇題，故無個別選項。作答時不可採取單一流水帳式陳述，應以清晰之層次標題（一、（一）、1.）展開答題架構，力求內容嚴謹、論述完整。

解題技巧

1. 專業術語精確化：行文中務必帶出「可及性（Accessibility）」、「運具彈性調度」、「供需動態媒合」、「自償率」、「交通平權」、「最後一哩路（Last Mile）」、「數位落差」等學術與實務核心名詞。
2. 結合政策專案名稱：直接點出交通部在偏鄉推動之具體成果形式，如「幸福小黃」（偏鄉計程車彈性運輸）與「幸福巴士」（九人座或中巴彈性路線），能有效展示考生對當前交通施政實務之掌握度。
3. 避免單面向歸咎：論述挑戰時，勿僅寫「政府沒錢」或「老人家不會用手機」，必須從法制、市場供給、需求慣性、跨部會資源配置（衛福部長照、教育部學生專車、交通部公共運輸）等多面向切入，才能取得高分。

【答案】

核心觀念

本題為都市交通計畫中「智慧型運輸系統（ITS）」與「綠運輸整合策略」的指標性考題，核心在於檢驗考生對 交通行動服務（Mobility as a Service, MaaS） 概念本質、推動實務及系統整合瓶頸之掌握度。

1. MaaS 之核心定義： 依據國際公共運輸協會（UITP）及歐洲 MaaS Alliance 之界定，MaaS 係以使用者需求為中心（User-Centric），透過整合性數位平台，將公車、捷運、鐵路、公共自行車、共享機車／汽車、計程車及需求反應式運輸服務（DRTS）等多元運具無縫鏈結，提供「旅程規劃（Planning）」、「預約訂位（Booking）」、「電子票證與支付（Payment & Ticketing）」之一站式整合服務。
2. MaaS 整合階層（Sochor 等人架構）：

• Level 0（無整合）：各運具獨立運作。
• Level 1（資訊整合）：跨運具之旅行資訊與路徑規劃整合。
• Level 2（預訂與支付整合）：單一旅程之跨運具購票與單一支付。
• Level 3（服務套票整合）：結合月票、套票或訂閱制（如吃到飽、點數制）。
• Level 4（政策目標整合）：融入都市減碳、社會平權、土地使用與永續發展政策。

3. 政策與法規依據： 以命題當年（民國 111 年）為準，交通部係依據「智慧運輸系統發展建設計畫（106-109 年、110-113 年）」積極推動 MaaS。主要示範案例包括交通部運輸研究所指導之高雄市「Men-Go 交通行動服務」，以及交通部推動之「UMAJI（遊買集）」跨區示範計畫。（註：現行已後續推動「TPASS 行政院通勤月票」，但純粹 MaaS 強調的是跨公私運具、共享運具之單一數位平台深度整合，而非僅限於公共運輸票價補貼）。

解題方法

本題屬於「政策成效評估與系統障礙診斷」之申論題型，答題應採取「系統化構面分析法」，嚴禁空泛口號，應結合理論架構與本土推動實例：

1. 破題：精準定義 MaaS 並點出「整合公共運輸與第一哩／最後一哩（First/Last Mile）運具」的政策目標。
2. 成效面剖析：由技術面、服務面、行為面切入，援引代表性實例（如高雄 Men-Go、偏鄉與觀光 MaaS），具體列出運具納入範圍與量化／質化成果。
3. 挑戰面剖析：採用「管銷財技（PESTEL / 系統架構）」構面，分項深入探討「商業模式與財務永續」、「跨運具資料孤島」、「金流清分結算」、「市場結構與汽機車使用成本」、「法制與跨機關治理」等五大實質困境。

選項分析

本題為專技高考之申論題，非選擇題，故無個別選項；答題評分焦點在於審題構面是否完備：

• 子題一（推動成效）評分關鍵：能否明確指出台灣本土 MaaS（如 Men-Go）所實質達成的運具跨界整合成果，並點出「資訊整合」與「套票制度」之進展，而非僅含糊帶過「民眾搭車變方便」。
• 子題二（困難與挑戰）評分關鍵：能否直指 MaaS 的致命痛點——「缺乏可自主運作的商業獲利模式（過度仰賴補貼）」與「公私運具間的商業利益／數據壁壘」，展現都市計畫與交通治理的專業深度。

解題技巧

1. 專業術語加分亮點：作答時務必帶出專業術語，如「第一哩與最後一哩路（First/Last Mile）」、「運具移轉（Modal Shift）」、「清分結算機制（Clearing and Settlement）」、「開放應用程式介面（Open API）」、「商業模式可自償性（Self-sustainability）」、「資料孤島（Data Silos）」。
2. 避開常見陷阱：

• 陷阱一：誤將「悠遊卡／一卡通等電子票證」直接等同於 MaaS。電子票證僅為支付媒介，MaaS 核心在於「動態路徑規劃、跨運具套票包裝、預約訂位與客製化服務整合」。
• 陷阱二：只寫公車與捷運。

核心觀念

本題為都市交通計畫與智慧型運輸系統（ITS）之跨領域申論題，評估自動駕駛車輛（Autonomous Vehicles, AVs / Connected and Autonomous Vehicles, CAVs）達到 SAE Level 4 至 Level 5 普及情境下對交通系統之全方位衝擊。核心觀念涵蓋：

1. 車流理論與道路容量公式： 依據車流理論，單一車道理想容量（Capacity, $C$，單位：$\text{pcphpl}$）由平均車頭時距（Time Headway, $h_t$，單位：秒）決定： $C = \frac{3600}{h_t}$ 自動駕駛之車隊行駛（Platooning）與協同主動車距控制（CACC）大幅壓縮 $h_t$，使容量顯著提升。
2. 道路幾何設計與視距原理： 依據《公路路線設計規範》與《市區道路工程技術標準》（以命題當年民國 111 年法規為準），停車視距（Stopping Sight Distance, SSD）公式為： $S = 0.278 V \cdot t + \frac{V^2}{254(f \pm G)}$ 其中 $V$ 為設計速率（$\text{km/h}$）、$t$ 為駕駛人之感知反應時間（Perception-Reaction Time, PRT，傳統人駕一般採 $2.5\text{ s}$）、$f$ 為縱向摩擦係數、$G$ 為道路坡度（$\%$）。機器感測與演算法可將 $t$ 縮減至 $0.5\text{ s}$ 以下，連帶影響平曲線偏倚量、豎曲線 $K$ 值及車道寬度配置。
3. 道路服務水準（LOS）與反彈效應（Jevons Paradox）： 服務水準依據《台灣公路容量手冊》評估延滯（Delay）、密度（Density）與行車速率。然而，自駕車降低旅行時間成本負用效，恐誘發潛在旅次（Induced Travel Demand）與無人空車巡弋（Zero-Occupancy Vehicle Miles Traveled, ZOVMT），抵消部分容量紅利。
4. 法規架構： 涉及我國自駕車實證法源《無人載具科技創新實驗條例》（以命題當年民國 111 年法規為準）。

解題方法

本題採「工程定量基礎與系統政策定性分析」並重之架構作答，共分兩大主軸：

1. 衝擊評估：嚴格依題目指定的四個構面（道路安全、幾何設計、道路容量、服務水準）循序開展，帶入交通工程學之參數變化（如 PRT 縮短、車頭時距縮短、軌跡精確化），推導對空間重分配與交通流特性的質變與量變。
2. 實務困境分析：自「技術盲點」、「過渡期混合車流」、「基礎設施配合度」與「法制倫理責任」四大層次切入，直指自動駕駛落地於台灣高密度混合交通環境（如大量機車、路側併排停車）面臨的現實門檻。

選項分析

本題為「申論申論題」，並無選擇題選項。在閱卷評分點分配上，各子題的作答權重與審查重點如下：

• 道路安全評估構面：考生須點出「消除 90% 以上人為失誤」，但不可忽視「演算法盲點與系統資安攻擊」之新興風險。
• 幾何設計評估構面：須明確指出視距縮短（SSD 縮小）、車道寬度減縮、橫斷面路側空間重配置（專用下客空間）之因果關係。
• 道路容量評估構面：須以車頭時距（$h_t$）縮小及車隊行駛（Platooning）說明通過量翻倍之物理機制。
• 服務水準評估構面：須採取正反兩面並陳（效率提高 vs. 空車巡弋與衍生需求反彈）。
• 實務困境分析構面：須針對「過渡期混合車流（Mixed Traffic）」與「台灣高機車混流型態」提出精確痛點。

解題技巧

1. 參數連結技巧：回答幾何設計與容量時，切勿僅寫抽象口號，務必帶出關鍵參數（感知反應時間 $t$ 由 $2.5\text{ s} \to 0.5\text{ s}$、車頭時距 $h_t$ 由 $1.5\sim 2.0\text{ s} \to 0.5\sim 0.8\text{ s}$），展現都市計畫技師對交通工程規範的扎實底子。
2. 空間規劃視角：除了交通工程，需兼顧「都市計畫」的核心精神——車道寬度縮減後省下的路權，轉為人行道、綠帶、自行車道及路側裝卸／上下客接送區（Pick-up and Drop-off, PUDO），扣合空間正義與以人為本規劃。
3. 兩面刃辯證：在「服務水準」項下，點出「反彈效應（Jevons Paradox）」或「衍生交通量（Induced Demand）」，是拉開與一般考生成績差距的高分關鍵。

【答案】

一、未來自動駕駛普及後之交通系統衝擊評估

(一) 道路安全（Traffic Safety）方面之衝擊

1. 根本消除人為失誤肇因： 統計顯示 90% 以上交通事故導因於駕駛人過失（酒駕、疲勞駕駛、分心、超速）。普及 SAE Level 4/5 自駕後，AI 控制系統具備標準化判斷邏輯與反應機制，可徹底消除不當超車、未保持安全距離等危險駕駛行為。

核心觀念

本題評量運輸規劃理論中「總計需求模式（Aggregate Demand Model）」與「個體需求模式（Disaggregate Demand Model / Discrete Choice Model）」的核心方法論差異。

1. 總計需求模式：以地理空間劃分之「交通分析分區（Traffic Analysis Zone, TAZ）」或行政區為基本分析單元，假設分區內部旅行者之行為具同質性。其理論多建立於巨觀經驗觀察（如傳統四階段規劃之重力模式、線性迴歸運具分配等），探討分區平均社會經濟特性與總旅次量之關係。
2. 個體需求模式：奠基於微觀經濟學之「隨機效用理論（Random Utility Theory）」，以「個人」或「家戶」為基本決策單元。假設決策者 $n$ 面對互斥且窮舉之備選運具集合 $C_n$ 時，會選擇可使個人總效用 $U_{in}$ 最大之方案： $U_{in} = V_{in} + \varepsilon_{in}$ 其中 $V_{in}$ 為確定效用（系統效用），$\varepsilon_{in}$ 為未觀察到之隨機誤差項。當誤差項服從獨立且同分配之 Gumbel 分配時，即形成多項羅吉特模式（Multinomial Logit Model, MNL）： $P_{in} = \frac{\exp(V_{in})}{\sum_{j \in C_n} \exp(V_{jn})}$
3. 重要指標計算基礎：

• 時間價值（Value of Travel Time Savings, VOT）：基於邊際替代率（Marginal Rate of Substitution），定義為旅次時間與旅次費用對效用影響之比值： $\text{VOT} = \frac{\partial V_{in} / \partial \text{Time}_{in}}{\partial V_{in} / \partial \text{Cost}_{in}} = \frac{\beta_{\text{Time}}}{\beta_{\text{Cost}}}$
• 需求彈性（Demand Elasticity）：衡量服務水準變動引起選擇機率或總需求量之百分比變動。

解題方法

本題題型為申論比較題，評分關鍵在於能否結構化對比「總計」與「個體」在科學哲學、統計基礎及實務應用上的根本差異。解題切入點應分為系統對照架構與四大指定構面之深度剖析：

1. 先確立兩者之本質定義（巨觀分區 vs. 微觀個人決策）。
2. 緊扣題目規範之四大主題：資料蒐集、模式校估、預測能力、計算重要指標（需求彈性、時間價值），逐一進行並列對照，並輔以數理推導證明。

選項分析

本題為專技高考之申論題型，無選項設計。針對題目要求比較的四大構面，進行逐項解析：

一、 資料蒐集（Data Collection）之差異

二、 模式校估（Model Calibration / Estimation）之差異

三、 預測能力（Predictive Capability）之差異