微電車新法三重點：掛牌、納保、限齡 — 隨處可見俗稱「外勞電動車」的「電動自行車」滿街跑，尤其是工業區鄰近的地區，已經是台灣習以為常的風景之一。 2022年11月30日，交通部最新的政策，決定要求「電動自行車」必須比照汽機車掛牌，以利納入政府與交通管理體系管理。 為什麼要求掛牌納管？有什麼重點須知？最重要的是，是否會對機車產業帶來什麼樣的衝擊或影響？ 關於微型電動二輪車的篇幅，將分成上下兩篇闡述。本篇（上）將簡要說明「微型電動二輪車」的概況；下篇簡單分享，個人認為「微型電動二輪車」掛牌納管，將對機車產業帶來怎樣的影響與變化。 廢話不多說，就直接進入微電車簡介的內容吧。 為什麼要掛牌納管？更名「微型電動二輪車」 生活常見的「外勞電動車」，在交通局上有一個正式名稱叫作「電動自行車」，在經歷這次立法後，將更名為「微型電動二輪車」，簡稱「微電車」。 為什麼要掛牌納管？因為在原先沒有牌照的情況下，當發生交通事故時，倘若當事人肇事逃逸，即便事後調監視器發現該車輛，或是有行車紀錄器當依據，只要在「無牌照」的情況下，沒車牌表示很難找到車主負責。

環保署解決新車掛牌數無法區分新購與汰舊換新的困擾；電車需要「現象級」車款，以及解決使用時的「關鍵痛點」 — 在先前文章《台灣近八年機車車齡分布變化》提到一個題：每年機車總數的增減，減的部分與老車報廢有關，增的部分則與當年度新掛牌的數量有關，而新車的族群，又能分成新購（首購、或入手第二台以上）與汰舊換新兩種。 其中汰舊換新的數量必須去除，因為汰一台舊車、換一台新車，一加一減之間對總掛牌數的影響為零，所以汰舊換新的新車掛牌數並不會反應在總掛牌數上。 由於之前苦無沒有新購、老車報廢、汰舊換新上述三者任一數據，因此該如何進一步分析新車掛牌數的組成，以及推導市場輪廓，面臨瓶頸。 睽違兩年，終於找到環保署低污染車輛補助資訊網累積兩年的「汰舊換新」數據，可以來做初步的檢討。 汰舊換新台數與占比 低污染車輛補助資訊網的補助成果中，共分成汰舊、換新以及汰舊換新。其中汰舊（少了109–110年資料）與換新（只到108年）的數據都不完整，因此本篇只採用「汰舊換新」109–110年（108年沒有油車資料）的數據做應用。

台灣機車產業發展趨勢：普通重型為主、電動機車醞釀中、九縣市佔八成市場、油電龍頭各占山頭、普通輕型汰油換電轉型中 — 先前文章《數據維度何其多：台灣機車產業該持續關注的幾項關鍵數據指標》總結與機車產業數據相關維度的17篇文章後，將總掛牌數、新掛牌數、間接數據該關注的維度進行優先排序，以及數據變化後，未來該注意的要點說明。 數據維度何其多，掌握關鍵少數即可。 本篇文章根據《數據維度何其多：台灣機車產業該持續關注的幾項關鍵數據指標》結論，來檢討2022年度關鍵數據指標的變化，以及是否有任何趨勢將在2023年發生。 接下來的篇幅，就將根據重要性排行： 新掛牌數 間接數據 總掛牌數 照順序逐一檢視三大維度的各項主要數據。 新車掛牌數 對汽機車產業來說，每月、每年的新掛牌數就代表著當下的銷售業績。不論是自家公司的行銷、通路布局的成效，或是政策影響還是消費趨勢，都將從新掛牌數見真章。 機車新掛牌數 最基本的，了解當年／當月的機車市場總體銷量：

在台灣領著勝過七成勞工的薪資水準，在紐西蘭只是最低的薪資標準 — 隨著各國重新開放國門，打工度假也重新回到許多年輕人的選項中。尤其是澳洲打工度假，社群上相關的討論熱鬧了起來，與這兩年疫情造成的冷清相比差異甚大。 同樣位於南半球的紐西蘭，在這一波出國熱潮中，也是許多人考慮的選項之一。 「一周賺多少才夠？」 「錢沒有在嫌多的，當然是越多越好！能周周破千是最好啦！」 那如果賺不到那麼多錢，那一周「至少」要賺多少才夠？ 每當有 …

粗略預估落在15萬至28萬輛的台數區間 — 疫情改變了人們的生活方式，重塑整個社會運作的樣貌。外送員在疫情期間幫助許多人減少接觸染疫的風險，這些外送平台也吸收部分失業或無薪假的人口。 大環境因素導致生活型態改變，一直有讀者敲碗想知道台灣機車外送員人數，那麼究竟台灣機車外送員約莫有多少人呢？根據審計部指出：公路總局提供國內6家食品外送服務貨運業者，至111年1月底登錄的15萬5986名外送員身分證字號及外送車輛車牌號碼。 除了透過政府提供的新聞稿略知一二外，中華民國交通部的《109年機車使用狀況調查報告》，在表10《機車是否兼做外送服務使用》也有提供各縣市與年齡層機車外送使用的百分比，供大家參考機車兼用外送服務的概況。 接下來本文將透過該數據，估算一版外送使用的機車數量。

2022年預測值與實際值差異檢討、參數調整與預測優化 — 又到了一年一度的年度開獎（2022年）與年初預測（2023年）。檢討自己根據去年邏輯推論出來的預測值與實際值差異，是否有哪些參數需要再調整，最終重新校正至2023年的預測值。 廢話不多說，就直接進入正題。 2022預測方式與數據回顧 詳細的推導邏輯可參考去年預測的文章《年初預測：台灣機車市場2022年新車掛牌數量》，這邊僅放當時預測的推導過程與結論： 新掛牌數量是根據當年度人口、考照人口比重推導到總掛牌數，最後根據： 考照/新掛牌佔比 考照/新掛牌*持車佔比 最高月份 上述三種方式，得出三個不同的普通重型新掛牌數量計算方式，當作參考區間範圍（紅字為預測掛牌數）：

透過《109年機車使用狀況調查報告》區分2C與2B掛牌數 — 先前的文章《各縣市機車掛牌數與持照人口間的相互關係》探討各縣市持照人數與機車總掛牌數時，發現部分縣市有發生掛牌數＞持照人數的情形，像是台南市、高雄市、屏東縣、台東縣、澎湖縣、金門縣以及連江縣。 當時百思不得其解，個人推測背後「可能」的原因：是否可能為有其他的商業用途，像是機車出租店或共享機車，所導致掛牌數較高的緣故？ 直到同業分享給我中華民國交通部的《109年機車使用狀況調查報告》，在閱讀資料的時候，不經意看到其中一張表格的數據解開了我的疑惑，也「部分」證實我推論是沒錯的。 礙於當時已經2022年中旬，想說那就等看看最新一年的調查報告，搭配最新的掛牌數，再來分享自己的看法。所以原本預計在10月底會發布最新的調查報告，時間過了才知道「機車使用狀況調查報告」並不是每年都有！ 因此，最後仍採用《109年機車使用狀況調查報告》當作本次探討的數據來源。

人口動態數據於產業應用範例 — 先前的文章《台灣重北輕南的趨勢不變：我從109年人口普查與電信信令所得出的結論》提到人口動態數據的應用，不僅解決「人戶分離」的問題，比起戶籍人口的統計數據，也更能貼近人口實際的活動與居住情形。 以調酒的角度來說，人口數據堪稱是基底（基酒），是後續進行其它與「人」相關連的數據分析源頭。 除了實體通路、線下行銷活動的選址外，其實人口動態數據還有許多用途，是各行各業都需要參考、也是最重要的基礎背景資料（尤其是越靠近終端市場的產業）。社會是由人的各種活動所構成，所有的商業活動也都離不開人，因此人口動態的數據能應用的地方還有很多。 這邊就以機車於各縣市的總掛牌數分布為題，透過「動態人口數據」來參考「實際可能」的分布情形，並與交通部公路總局 統計查詢網以「戶籍人口」來統計各縣市總掛牌數的分布做比較，來看是否有異同之處。 假如你戶籍在台東，但人實際上卻是在新北工作與生活，你在新北買了一台機車， 機車的掛牌數並不會在新北的統計中+1，而是跟著車主的戶籍走，也就是台東+1。 因此在統計上，與靜態人口數據一樣，公路局統計掛牌數的方式， 會有無法反應人民真實活動與生活的情形。

從人口動態數據看戶籍人口與實際人口分布差異 — 許多次在與業界討論人口與機車分布的關聯性，最常被挑戰的就是「戶籍人口」是屬於「靜態」的人口數據，它只能反應部分在當地生活的人口數，那些離開當地，跑去外縣市發展的黑數無法反應在數據上。 舉例來說，一個戶籍在屏東的民眾，北漂到桃園租屋、工作五年，但可能因為房東或其他因素導致戶籍無法遷至桃園，這種人在統計上雖然在「戶籍人口」隸屬於「屏東縣」，但在「常住人口」上卻屬於「桃園市」。 簡單講，戶籍人口無法反應「人戶分離」的情形，也就是無法「真實」反應各縣市生活的人口分布。 一直想做靜態人口數據以及動態人口數據的差異，這個想法一直卡在我心中悶著許久，直到2022年縣市長選舉後的隔天，每十年一次的人口普查調查才在主計處公開完成版的分析報告。 因此這邊將用 109年人口及住宅普查（以下簡稱人口普查）－常住人口與活動人口。 109年電信信令人口統計 （以下簡稱電信信令）－活動人口與停留人口。