走在汽車革命的路上論文書籍站
國立臺北大學 都市計劃研究所 蔡智發所指導 陳品瑜的 擁擠收費再分配—考慮空間公平性 （2021），提出新 北市 政府交通局 三重關鍵因素是什麼，來自於擁擠收費再分配、空間公平性、基尼係數。
而第二篇論文國立政治大學 地政學系 白仁德、甯方璽所指導 王駿業的 應用 Space-L 複雜網路模型分析雙北公共運輸供需評估及影響模型之研究 （2021），提出因為有 都市公共運輸、Space-L複雜網路模型、供需評估的重點而找出了 新 北市 政府交通局 三重的解答。
新 北市 政府交通局 三重進入發燒排行的影片
前幾日 #侯Sir 來到 #新北三重 #重新橋 計程車司機服務中心 關心司機朋友們的防疫整備情形，除了車輛確實消毒外，也提醒大家務必做好自我保護防疫措施。其實在過年期間，我在 #新北板橋 #板橋車站 就已特別針對 #計程車 運將們進行防疫視察，確保司機們戴上 #口罩，並備好 #酒精 以便隨時消毒。感謝大家都有做到位，像是行車時保持通風，若乘客沒戴口罩，就盡量避免接觸與交談，接觸過後也要用酒精消毒。在 #第一線 服務市民的服務業者一定加倍注意，保護自己也保護他人，將感染的機率降至最低。
#新北市 有將近2萬多名計程車司機，目前中央配額再加上 #新北市政府 提供的口罩，是足以供轄內司機使用的。業者有向我們反映酒精供貨不足的問題，侯Sir 也要求市府交通局和衛生局團隊努力去協調，盡力滿足業者需求，希望讓司機安心工作、乘客放心搭乘。
#新北市超前部署 #新北好貼心 #安居樂業 #行動治理 #侯友宜
擁擠收費再分配—考慮空間公平性
為了解決新 北市 政府交通局 三重 的問題，作者陳品瑜 這樣論述：
本研究主要探討在考慮空間公平性的情況下，擁擠稅再分配後公平性的改善情形。選擇三重往臺北市中心的運輸走廊作為研究地區，並以汽車與捷運的旅次作為研究對象。依據居住的不同地點產生空間公平性差異的概念，因居住距離捷運站較遠者往往要花更多的時間成本方能到達捷運站，因此，研究將課徵得到的擁擠稅補貼給距離捷運站較遠且搭乘捷運的旅次，以降低其搭乘捷運的成本，並分析在未課徵擁擠稅、課徵擁擠稅與課徵擁擠稅再分配的三種情境中，汽車旅次、捷運旅次與基尼係數的變化情形。研究結果顯示，在三種情境中，台北橋、民權西路到台北車站的汽車旅次在課徵擁擠稅再分配的情境中是最低而未課稅的情境中最高；但是，三重到台北車站在未課稅的情
境中的汽車旅次最低，課徵擁擠稅的汽車旅次最高，此乃因這些旅次共用道路而互相影響的關係。在捷運三重站往捷運台北車站的捷運旅次中，受到汽車旅次的影響，課徵擁擠稅的捷運旅次最低，未課徵擁擠稅的捷運旅次最高，而其餘的捷運旅次則皆是在課徵擁擠稅再分配的情境中捷運旅次最高，未課稅的情境中最低，且距離捷運站超過500公尺的捷運旅次在課徵擁擠稅再分配的情境中，因為獲得補貼而大幅增加的捷運旅次。在基尼係數上，未課徵擁擠稅時基尼係數為0.1472，而在課徵擁擠稅基尼係數上升至0.1668，課徵擁擠稅再分配為0.0982，顯示擁擠稅再分配的情境中最能縮小捷運旅次間的淨效益差距，改善空間不公平性的問題，但也是三種情境
中總淨效益最低的，顯示公平性的問題的改善往往需要淨效益的犧牲為代價。
應用 Space-L 複雜網路模型分析雙北公共運輸供需評估及影響模型之研究
為了解決新 北市 政府交通局 三重 的問題，作者王駿業 這樣論述：
公共運輸作為現代都市中的重要交通工具，對於民眾出行與都會區的經濟發展有著重要作用。本研究依據雙北地區現有公車、捷運和輕軌三種公共運具的站點與路線建立Space-L複雜網路模型，運用複雜網路的視角來看待雙北地區公共運輸的發展狀況，並結合實際的客運量進行加權分析，得到符合實際出行特性的加權複雜網路模型，並探討雙北地區公共運輸站點與周邊土地使用之關聯，為地方政府實施公共運輸開發與改善提供參考。雙北地區的公共運輸站點多集中於台北市區中心及新北市各行政區市中心位置，本研究透過建立Space-L複雜網路模型得到雙北地區公車、捷運和輕軌各運具的複雜網絡模型，發現捷運為雙北地區最為便利之公共運具，但公車仍為
雙北地區的重要公共運具，覆蓋的範圍最廣。依照同名、相近位置站點進行合併，結合各運具客運量與班次，建立多運具加權Space-L複雜網路模型，分析得到台北車站、西門站、公館站、板橋站和南京敦化路口站為雙北地區公共運輸站點最為便利且客運量最大之前五個站點。雙北地區雖多為供過於求站點，但仍存在淡水站、紅樹林站、北投站、士林站、劍潭站、台北車站、市政府站等公共運輸需求量較大之站點，多為轉乘站點與重要交通樞紐站點。在土地使用方面，人口多區域、高房價區域、女性多區域、使用公共運輸高比例族群人數多之區域、住宅區面積大、商業區面積大之區域、學校用地面積大之區域，皆對公共運輸產生正向影響，地方政府或公共運輸主管機
關可改善此類區域的公共運輸環境來提升民眾使用公共運輸的意願度。