隨著全球都市化的加速，越來越多人口聚集至都市地區，Nations（2018）預測，到2050年，全球約68%的人口將居住於都市地區。在此背景下，準確預測都市地區的人口分布對於都市規劃和政策制定至關重要。Garin-Lowry 模型（Garin, 1966）基於空間互動模型，以數學矩陣形式推估未來居住人口與服務業人口的分布狀態。該模型長期以來已廣泛應用於都市計畫實務，但其在計算居住分派時僅能考慮單一居住吸引因素與交通阻力因素，難以充分反映及業人口的實際居住區位選擇決策過程。因此，本研究提出結合多項Logit模型與Garin-Lowry模型的吸引力空間機率分派模型，透過將Garin-Lowry模型中的分派（allocate）函數修正為多項Logit函數形式，以建立居住吸引機率矩陣（H’），此方法不僅增強傳統模型對居住區位選擇行為的解釋能力，同時保持 Garin-Lowry 模型的簡單結構，以改善其既有缺點。
實證分析部分，本研究以台南市16個行政區為研究範圍，並劃分為府城、科工、永康、新豐及南科等五個生活圈進行探討，研究範圍涵蓋台南科學園區、舊台南市中心及周邊科技工業區，並以製造業作為基礎產業。研究結果顯示，相較於傳統模型，吸引力空間機率分派模型在製造業人口基數較大的地區（如科工、永康、新豐生活圈）對於居住及服務業人口的估計準確度更高。多項Logit模型的結果顯示，顯著影響居住選擇的變數包括家戶規模、每人可居住樓地板面積、房價年增長率及每萬人生活服務設施數。本研究進一步進行政策情境分析，探討不同就業與居住政策下的人口分布變化，研究結果顯示，南科生活圈的製造業擴張明顯促進區域內的居住人口與服務業人口成長，並進一步對周邊生活圈產生正向溢出效應。此外，府城生活圈的居住環境改善推升房價上漲，進一步提升區域吸引力，吸引更多居民遷入府城生活圈。本研究的貢獻在於構建一種操作簡便且適用性強的模型方法，可應用於台灣都市規劃實務中的人口分派。

With accelerating urbanization, predicting population distribution is crucial for urban planning. The Garin-Lowry model, widely used in urban planning, estimates residential and service sector populations but is limited by its reliance on a single attractiveness factor and transportation resistance.
This study integrates the multinomial logit model with the Garin-Lowry framework, proposing an Attractiveness-Based Spatial Probability Allocation Model. By replacing the allocation function with a multinomial logit function, the model better captures residential choice behavior while maintaining computational simplicity.
Empirical analysis of 16 districts in Tainan, grouped into five lifestyle circles, shows that the proposed model improves accuracy in areas with a large manufacturing workforce. Key residential choice factors include household size, floor area per person, housing price growth rate, and living service facilities.Policy simulations reveal that manufacturing expansion in Nanke drives local and spillover population growth, while residential improvements in Fucheng increase housing demand and attractiveness. This study offers a practical and adaptable model for urban population allocation, aiding planning decisions.

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