第三章 研究架構與設計
第二節 一致與分裂投票的模式
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年 度 計 畫 ， 計 畫 主 持 人 為 朱 雲 漢 教 授 ； 詳 細 資 料 請 參 閱 TEDS 網 頁 ： http://www.tedsnet.org。作者感謝上述機構及人員提供資料協助，惟本文之內容概 由作者自行負責。
TEDS 2012 的抽樣架構將全國劃分為「北基宜」、「桃竹苗」、「中彰投」、「雲 嘉南」、「高屏澎湖」與「花東與外島」等六大地理區，以「抽取率與抽出單位大 小成比例」（probability proportional to size, 簡稱 PPS）原則，於地理區下抽出選 區，再於選區中抽出村里後，才抽出受訪者。獨立樣本的執行期間自選後的一月 中旬至三月上旬，總共完成 1,826 份成功問卷。最後依「性別」、「年齡」、「教育 程度」與「地理區域」等資料，進行「多變數反覆加權法」（ranking）的檢定與 加權後，以期樣本結構與母體相同。
第二節 一致與分裂投票的模式
關於分裂投票的研究，Feigert（1979：470-488）整理出分裂投票研究者應遵 循的規則：首先，選民在同一天選舉中，針對兩種以上公職皆投下選票，才屬於 一致與分裂投票的討論範圍。其次，在民意調查個體資料中，比較同一選民是否 將選票投給不同政黨的候選人。再者，測量投票抉擇的問卷題目，應針對各項公 職分題詢問受訪者的投票狀況，而不應直接問選民是否採取分裂投票（黃紀，
2001：543-544）。關於個體數據的分析方法，黃紀（2001：548-549）建議，研究 目的在分析選民針對兩種同時選舉之公職的投票行為，且有 N 個政黨推派候選 人角逐這兩項公職，則根據受訪者對兩題均表態回答的投票抉擇，可建立 N×N 的二維正方型交叉分析表。舉例來說，兩黨制下選民的一致與分裂投票，得使用 2×2 列聯表進行概念分類與操作化；惟樣本數過少的問題，可能導致估計值的偏 誤。因此，本文擬先初探政治矛盾對「一致投票」與「分裂投票」的影響，然後 再作進一步的分析。
分裂投票的各種理論，大抵發源自美國的兩黨制脈絡發展之下。雖然台灣的 政黨體系在現行總統和立法委員選舉制度與政治環境的相互影響下，逐漸形成藍
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廣義定義的差別，請見表 3-1。
誠如表 3-2 所示，狹義的總統與區域立委的一致與投票四分類只會損失約 7.47%的有效樣本，但如果在總統與不分區立委的部分也採狹義的定義，將失去 15.01%的寶貴資料。然而，倘若依據廣義的定義，單純將總統與政黨票投給不同 黨的選民視為分裂投票，則又與總統與單一選區模式遭遇的困難相似；一種方法 是改用「否定邏輯」（logical negation）的分類法則。舉例而言，總統投馬英九、
吳敦義，政黨票投國民黨以外的政黨之選民，稱為「國非國分裂」（K!K）；總統 投蔡英文、蘇嘉全，政黨票投民進黨以外的政黨之選民，歸屬「民非民分裂」
（D!D）；加上兩類一致投票分成四類。此種分類法的優點是簡化成 2×2 列聯表 的架構，並分析表 3-2 總統與政黨票的全部有效樣本。缺點是在兩個分裂投票的 類型中，難以認定不分區立委的各個政黨皆為同質。申言之，狹義的分裂投票固
出的候選人李順涼，若依政黨標籤投票，支持國民黨的選民投給顏清標的可能 性遠大於投給對立陣營的李順良；故權宜之計是將這些選民劃歸支持國民黨的 類別。
表 3-1 總統與區域立委選舉的一致與分裂投票模式
區域立法委員選舉 狹義的一致與分裂投票
國民黨 民進黨
總統選舉
國民黨 國國一致投票（KK） 國民分裂投票（KD）
民進黨 民國分裂投票（DK） 民民一致投票（DD）
廣義的一致與分裂投票
國民黨 民進黨 親民黨 無黨盟 無黨籍
國民黨 KK KD KP KN KI
民進黨 DK DD DP DN DI
親民黨 PK PD PP PN PI
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然適用於總統與單一選區立委選舉的研究，運用於比例代表制的分析時，應當考 量兩者的選制與實際情形的差異，不宜冒然用之。
不分區立委選舉的性質與區域立委選舉有幾點不同。首先，在台灣的政治環 境中，固然不利小黨在較高層級的選舉推出候選人，選舉制度亦使其難與兩大黨 競爭區域立委。唯有在不分區立委選舉，小黨的認同者才得以選擇其真正支持的 政黨。其次，只要該政黨有推出不分區立委名單，即為全國選民投票的選項之一。
再者，相較於區域立委的相對多數獲勝，不分區立委政黨名單僅需通過得票率 5%
的制度門檻，即可按所有超過 5%政黨的總票數之得票比率分得席次。本次選舉 有相當數量的選民將政黨票投給了小黨，特別是親民黨與台聯獲得了 5.86%和 9.57%的得票比率，分別取得 2 席與 3 席不分區立委；小黨的樣本必須妥善地納 入分析。綜觀台灣的政治氛圍，國民黨與親民黨一向在立法院結盟對抗民進黨與 台聯，故以「藍綠」的政黨聯盟著手分類，似乎是較為適切的方法。
表 3-2 選民的總統與立委投票選擇的交叉分佈
區域立法委員選舉國民黨 民進黨 親民黨
馬英九 660 77 48
吳敦義 （49.25%） （5.75%） （3.58%）
蔡英文 85 418 21
蘇嘉全 （6.34%） （31.19%） （1.57%）
宋楚瑜 15 14 2
林瑞雄 （1.12%） （1.05%） （0.15%）
不分區立法委員選舉
國民黨 民進黨 親民黨 新黨 台聯 其他
馬英九 627 48 49 24 12 28
吳敦義 （46.83%） （3.58%） （3.66%） （1.79%） （0.90%） （2.09%）
蔡英文 23 352 16 3 108 17
蘇嘉全 （1.72%） （26.29%） （1.19%） （0.22%） （8.07%） （1.27%）
宋楚瑜 6 4 13 0 3 6
林瑞雄 （0.45%） （0.30%） （0.97%） （0.00%） （0.22%） （0.45%）
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在目前的「泛藍」、「泛綠」結盟下，國民黨、親民黨與新黨屬於泛藍，民進 黨與台聯則歸為泛綠；各有其相近的政治理念與政策主張。因此，泛藍陣營的選 民投給馬英九、吳敦義，泛綠陣營的選民投給蔡英文、蘇嘉全，仍不失「一致」
的基礎；反之，不分區立委投泛綠的選民投給馬英九、吳敦義，政黨票投泛藍的 選民投給蔡英文、蘇嘉全，則可謂實質的「分裂」。按照政黨聯盟的脈絡，總統 與不分區立委選舉的一致與分裂投票模式可分為：「藍藍一致投票」（簡稱藍藍；
BB）、「綠綠一致投票」（簡稱綠綠；GG）、「藍綠分裂投票」（簡稱藍綠；BG）與
「綠藍分裂投票」（簡稱綠藍；GB）四分類。總統與不分區立委一致分裂投票的 幾種模式，請見表 3-3。
表 3-3 總統與不分區立委選舉的一致與分裂投票模式
不分區立法委員選舉 狹義的一致與分裂投票
國民黨 民進黨 親民黨
總統選舉
國民黨 KK KD KP
民進黨 DK DD DP
親民黨 PK PD PP
廣義的一致與分裂投票
國民黨 其他政黨 民進黨
國民黨 KK K!K
民進黨 D!D DD
政黨聯盟的一致與分裂投票
國民黨 新黨 親民黨 台聯 民進黨 國民黨 藍藍一致（BB） 藍綠分裂（BG）
民進黨 綠藍分裂（GB） 綠綠一致（GG）
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但不可諱言地，縱使親民黨在總統選舉並未缺席，可能有相當數目的親民黨 支持者為了避免選票的浪費，策略性地投給兩大黨的總統候選人。16若依據政黨 聯盟的同質性，總統投國民黨、不分區立委投親民黨的選民，應視為泛藍的一致 投票者。唯在此邏輯下，前述狀況和總統與政黨票皆投親民黨的選民，原本係親 民黨的「分裂」與「一致」投票；概念上顯有衝突。權衡馬、吳之於泛藍的意義 與實際的投票狀況，以及資料中分裂投票樣本數的多寡，本文除將總統投親民黨 的選民排除於總統與不分區立委選舉的分析之外，也刪去支持宋楚瑜、林瑞雄，
卻策略投給國民黨總統候選人的樣本。17此外，綠黨與其他政黨難以藍綠歸類、
得票過低且未過政黨票門檻，亦不納入研究之範疇。
即便討論至此，仍有數項爭點令人無法忽視。首先，分裂投票的選民相對稀 少，倘若再區分成多種類型，不但有樣本代表性的問題，統計模型的解讀結果亦 可能有所偏誤。雖然分裂投票的 N×N 的二維正方型列聯表頗有理論上的高見，
表 3-2 的總統與區域立法委員投票選擇的交叉分佈卻揭露出實證分析上次類型 本數過少的問題。其次，大多數分裂投票理論並未細緻到能夠解釋不同種類的分 裂投票類型，統計上的顯著結果自然無法以理論妥當地詮釋。筆者以選民的制衡 觀舉例，希望產生分立政府的選民，邏輯上會傾向採取分裂投票。假設總統選甲 黨，國會議員選乙黨的選民為「甲乙分裂投票」，另一方面，總統投給乙黨，國 會議員投給甲黨的則是「乙甲分裂投票」。在上述的例子中，認知麥迪遜主義並 未告訴我們甲乙分裂投票與乙甲分裂投票的差別，有何理論上的根據。同樣地，
16 國民黨在總統選舉與區域立委分別得到 6,891,139 和 6,228,671 票，僅在不分 區立委得到 5,863,279 票；民進黨在總統選舉與區域立委分別得到 6,093,578 和 5,753,242 票，也只在不分區立委得到 4,556,424 票。相較之下，親民黨在總統得 到 369,588 票，卻在不分區立委得到 722,089 票。
17 TEDS 2012 的 H1c 題首先問道：「請問他是不是您原本最想投的（總統）候選 人？」接著，H1d 題對回答「不是」的受訪者再問：「這三組候選人中，您本來 最想投的人是誰？」刪去回答「宋楚瑜、林瑞雄」且投給「馬英九、吳敦義」的 樣本後，相較於原本的分佈，「國國」失去 34 個樣本；「國民」則減少 2 個樣 本。
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議題立場的關係在此至為關鍵。譬如 Jacobson（1990, 119）與 Petrocik（1991, 35）的研究就指出美國共和黨傳統上以經濟與國防政策著稱，而民主黨則給人較為重
Pearson Chi-square = 657.9764***; df = 1 Cramer's V = .7284; Odds Ratio = 42.1513
不分區立法委員選舉
Pearson Chi-square = 849.6013***; df = 1 Cramer's V = .8325; Odds Ratio = 125.7635 說明：*p<.05; **p<.01; ***p<.001
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說明：*p<.05; **p<.01; ***p<.001.
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為複雜，使得分析與推論更為困難。為聚焦在政治矛盾對分裂投票的影響，本文 不討論之。