大数据应用助1200月票成行

（图／本报系资料照）

最近交通部依照「中央促进公共运输使用方案」，将规画推出1200元北北基桃生活圈月票，目标订在7月实施。这个政策可行吗？为什么过去无法，而近日就可以？最重要的就是大数据的应用。

过去没有这种跨运具的月票。2020年4月由台北市政府交通局请台北捷运公司会同经营台北市联营公车路线、新北市市区公车路线、淡海轻轨、台北市及新北市 YouBike等公共运输业者，规画发行30天1280元的公共运输定期票。推出后广受欢迎。因此在去年底的地方选举中被两党候选人都纳为政见，也闹得沸沸扬扬，现在选完，终于要付诸实行了。

该定期票从1280元减为1200元，且服务地区范围比1280元的票更广，运具也纳入台铁、国道客运，但不包含机捷。该月票30天内可无限次搭乘生活圈内公车、客运、捷运、台铁及公共自行车等运具。对居住在较远的民众来说是很大的福音。

过去乘客使用大众运输都只有粗略的纪录，而计价基本上都是按里程计费。现在所有乘客上车、下车，时间地点，因为刷卡都得以存留在纪录中，用到哪些交通运具、属于哪个运输业者的范围都一清二楚。而提供服务的业者实际收了多少钱，由储值的悠游卡、一卡通的扣款也是滴水不漏。大数据让所有的成本、效益都可清楚计算。

当然，天下没有白吃的午餐，这样的优惠价格，业者一定入不敷出，需要政府补贴。检视公共行政财政补贴的一些原则：目的明确性、公平性、公正性、效率性、透明性、可监督性，因为资料正确、可追踪，上面的所有原则都可落实。对业者而言，除了乘客的使用运具可得到的份额收入，最后还能拿到政府该有的补贴，所以业者可以不亏本，也都乐意加入

众所周知，多使用公共交通有很多正面利益。透过提高公共运输的使用率，可减少私人车辆的使用，进而减少交通壅堵；另外也可减少排碳，减少对环境造成的污染，具有正面的外部性，让财政补贴更具有正当性。

对于有经济能力每天开车上下班的人来说，他们不能享受这项补贴，但他们是不会反感的。因为交通工具是他们选择的结果，没什么好怨言。当然也有人会因此而改变决策，这也正是政策所乐见的。而对于某些经济能力更好的人，搭乘大众交通工具永远不是他们的选项。除了有自己舒适的小轿车，更可能是他们希望保有隐私权，而且他们负担得起，所以这类朋友与搭乘公共运输的人是有明显市场区隔的。因此1200元的补贴政策真的是补贴到需要的人身上。

再者，时间就是金钱，少有人经常坐大众运输乱逛。而大众运输除非是上下班尖峰时间，平常时间多个乘客，边际成本几乎是零，因此也没有浪费的问题。

类似的大数据运用也可进而增加补贴的效率。据悉，交通部运研所运用路线乘载热区分析帮丰原客运公司减少每月1万车公里的运能浪费，也让台中市政府减少每月10万元的亏损补贴金额。而高公局这几年也靠着分析全台331个ETC感应门架高达200亿笔的车辆交通资料，来了解车流壅塞情况，进而控制各路段入口匝道的开启及秒数，成为解决高速公路塞车的关键。

因此大数据的运用真是当前政府最重要的工作。政府的决策要有新思维，让数据带头说话，不能像过去光靠感觉制定政策。善用大数据的分析与预测，拟定更好的政策，真正做好为人民服务的工作。（作者为中信金控首席经济学家、国立台湾大学经济系名誉教授）