交通部運輸研究所Institute of Transportation, MOTC

      在宅經濟與疫情時代的環境下，外送產業迅速擴張，許多人選擇加入外送員的行列，提供運送美食的服務。然而外送服務的大幅增加也導致此產業對環境以及交通的負擔上升，外送機車產生的空氣污染、噪音污染、佔據道路容量、車流壅塞、肇事風險提升等問題容易被忽略，且由所有用路人共同在承擔。因此，本研究量化外送產業外部成本並且研擬相關政策。
       政府欲追求外部成本最小，而外送企業欲追求利潤最大，本研究假設政府透過課稅以牽制企業的外部成本排放，企業再評估是否對外送機車數量進行管制，雙方所追求的目標不同但又會因彼此的決策而相互影響自身決策，因此本研究參考經濟學中的Stackelberg（領導者與跟隨者）博弈理論，利用雙層數學規劃的概念來建構兩方自主且衝突的決策者關係。上層以政府為優先決策者，對外部成本問題進行價值量化並計算稅值，下層以外送平台為次要決策者，在政府課稅的行為下管制外送車輛數進而實現利潤最大化。參考過去文獻使用基因演算法能同時考慮多個變數指標，有利於搜尋大範圍的可行解空間以避免落入局部最佳解，且能在短時間內求得近似解，符合本研究需求，因此採用基因演算法求解。
       上層結果指出2020年疫情爆發後每多出一輛外送車輛相較於2019年額外產生191.23元的外部成本，與2006年使用機車的研究相比增加顯著，除了因10餘年的通膨及時間價值落差影響外，也與使用外送行為的差異有關，因此本研究針對疫情後實際狀況對外送企業所制定的課稅金額為96.66元。其中擁擠成本與2015年研究成長1.06倍，肇事成本與2015年研究成長1.28倍，可見外送機車肇事率是較為嚴重的議題。下層結果模擬政府允許外送企業外部成本年成長10%的狀況下，企業應將外送車輛管制在25,000輛，以達成企業利潤最大化。
本研究建立一套可供政府量化其外部成本的模型，透過稅收方式將其外部成本內部化，以減少外送車輛對社會產生之外部成本，有利政府及企業審視在疫情後外送狀況對社會造成的影響以及提供初步的解決方案。