(三)影響公民使用行為的資訊資源變數

平均數的

標準誤 F 檢定 沒有 7307 4.04 .013

電腦使用歷史

有 870 4.47 .028

F=120.308 p＜0.001***

沒有 7237 3.47 .013 網路使用歷史

有 863 4.04 .032

F=.59.491 p＜0.001***

沒有 7256 4.67 .027 個人資訊素養

有 868 6.03 .077

F=.071 p=.790 沒有 6933 1.67 .012

家中電腦數

有 846 1.92 .039

F=2.761 p=.097 經過上述的雙變數分析之後，本研究發現不論個人屬性中的教育程度、年齡、性別，以及自變數中的電腦使用歷史、網路使用歷史、

個人資訊素養以及家中電腦數，對於是否產生電子化政府的公民使用行為，都有相當顯著的差異，只是這些關係在放入模型後是否仍能以整體模型解釋的方式產生影響，是單以雙變數分析或單變量分析無法顯示的，因此，本研究接下來將以迴歸模型處理整體模型架構。

在模型分析中，由於本研究當中的依變數皆為可分成二分型 (binary)，因此本文後續的迴歸分析將以成長曲線迴歸(logit)來處理。

1. 影響線上查詢行為之因素

從表 11 中來看，包含電腦使用歷史、網路使用歷史、個人資訊素養、資訊訓練、家戶成員電腦使用比例、年齡、教育程度、以及居住地區，對於是否產生線上查詢使用行為，都有相當顯著的解釋力。

首先在電腦使用歷史方面，使用歷史每增加一個等級（使用較久），使用查詢行為的勝算（odds ratio）就會增加 22.2%，而網路使用歷史每增加一個單位，使用查詢行為的勝算就會增加14%。另外，

在個人資訊素養方面，資訊素養每增加一個單位，會使用線上查詢行為的勝算就會增加 8%；家戶電腦比例每增加一個單位，會使用線上查詢行為的勝算就會增加33.9%；年齡每增加一個等級，會使用線上

查詢行為的勝算就會增加21%；教育程度每增加一個等級，會使用線上查詢行為的勝算就會增加34%；高偏遠地區相對於非偏遠地區的居民，會使用線上查詢行為的勝算增加了37.6%，而低偏遠地區相對於非偏遠地區的居民，會使用線上查詢行為的勝算增加了31.3%。

整合上述結果，如同過去數位落差文獻所預期的，個人之資訊資源面向（包含資訊素養與資訊能力）確實對於電子化政府的查詢行為都有正向的影響，換言之，資訊富者相對於資訊貧者，公民使用行為的機會也就會愈高。另外，比較特別的發現是，偏遠地區的資訊使用民眾的電子化政府查詢行為高於非偏遠地區，而對於此現象的一個合理解釋是，偏遠地區因為資訊的相對缺乏，當獲得資訊近用能力之後

（本研究所有的樣本都是有資訊近用能力者），其所展現出來的資訊查詢需求也會較高。

表 11 影響線上查詢行為因素之成長曲線迴歸自變數 β S.E. Wald Exp(β) p 電腦使用歷史 .201 *** .035 33.020 1.222 .000 網路使用歷史 .131 *** .033 15.542 1.140 .000 個人資訊素養 .080 *** .014 32.992 1.083 .000 個人資訊訓練 .569 *** .068 69.665 1.767 .000 家戶電腦數量 .001 .027 .002 1.001 .967 參照組：寬頻連線

無網路連線 -.107 .107 1.008 .898 .315 窄頻連線 .046 .067 .476 1.047 .490 家戶成員電腦使

用比例 .292 ** .103 8.076 1.339 .004 性別 -.079 .053 2.228 .924 .136 年齡 .192 *** .022 73.398 1.211 .000 教育程度 .293 *** .026 122.478 1.341 .000 參照組：非偏遠

地區

高偏遠地區 .319 *** .085 14.247 1.376 .000 低偏遠地區 .272 *** .080 11.646 1.313 .001 常數 -4.107 .156 693.936 .016 .000

N=7102 LR Test

(df=13)=1049 P＜0.001 Pseudo R²= 0.1067

* p＜0.05

** p＜0.01

***＜0.001

2. 影響線上申請行為之因素

在線上申請行為的解釋模型方面，所有自變數中只有網路使用歷史、家戶連線方式、家戶成員電腦使用比例、以及居住地區無達到顯著影響水準，而其他有達到顯著影響的變數中，電腦使用歷史每增加一個單位，會有線上申請行為的勝算增加了29.5%；個人資訊素養每增加一個單位，會有線上申請行為的勝算增加了14.7%；有資訊訓練經驗者，相對於沒有資訊訓練者，會有線上申請行為的勝算增加了 40.5%；家戶中電腦數量每增加一台，會有線上申請行為的勝算增加了12.2%；年齡與教育程度每增加一個等級，會有線上申請行為的勝算分別增加了30.5%與 40.5%；最後，男性會有線上申請行為的勝算，

只有女性的84.5%，雖然此現象與一般社會環境中男性比較容易從事公共事務的印象相反，但其實若針對網路環境，過去對於男性與女性在網路行為上的研究，大多只是上網比例的差異（男性上網比例高於女性），很少有研究針對已上網之男性與女性民眾之公民使用行為進行比較，因此，此現象或許可做為未來進一步針對不同性別的網路表現進行研究，如果傳統較不善討論或參與公共事務的女性，可以藉由網路空間參與公共事務，不也是一個提升公民精神的途徑。

總之，由此模型的結果來看，數位資訊素養與能力對於申請行為的影響如同上個模型，大致上也是正向的，資訊富者有更高的機會利用線上申請來取得公共服務，而此現象對於社會的影響，如果政府相關機關不盡快縮短數位差距，很難避免將來「富者越富、貧者越貧」

的發生。

表 12 影響線上申請行為因素之成長曲線迴歸自變數 β S.E. Wald Exp (β) p 電腦使用歷史 .259 *** .046 31.054 1.295 .000 網路使用歷史 .075 .039 3.589 1.078 .058 個人資訊素養 .137 *** .016 71.631 1.147 .000 個人資訊訓練 .340 *** .073 21.403 1.405 .000 家戶電腦數量 .115 *** .029 16.089 1.122 .000 參照組：寬頻連線

無網路連線 -.075 .137 .298 .928 .585

N=7102 LR Test

(df=13)=1049 P＜0.001 Pseudo R²=

0.1067

自變數 β S.E. Wald Exp (β) p 窄頻連線 -.034 .080 .178 .967 .673 家戶成員電腦使

用比例 .074 .122 .372 1.077 .542 性別 -.169 ** .064 6.967 .845 .008 年齡 .266 *** .027 93.887 1.305 .000 教育程度 .340 *** .032 116.535 1.405 .000 參照組:非偏遠地區

高偏遠地區 .156 .102 2.344 1.169 .126 低偏遠地區 .104 .097 1.140 1.110 .286 常數 -6.226 .214 847.646 .002 .000

* p＜0.05

** p＜0.01

***＜0.001

3. 影響線上意見反應行為之因素

最後，在影響線上意見反應行為的因素上，表 13 顯示，網路使用歷史每增加一個單位，產生線上意見反應行為的勝算就會增加 23%；個人資訊素養每增加一個單位，會有線上意見反應行為的勝算就會增加15.6%；至於曾經接受過資訊訓練者，會有線上意見反應的勝算，為從未接受資訊訓練者的 1.59 倍；而在網路連線方式上，家中無網路連線者，會有線上意見反應行為的勝算，僅為家中具有寬頻連線者的 56.1%；男性會有線上意見反應行為的勝算是女性的 1.219 倍；教育程度每高一個單位，會有意見反應的勝算增加23.2%；最後，

高偏遠地區民眾，會有意見反應行為的勝算，是非偏遠地區居住者的 1.58 倍。

此模型的結果，結合前述兩個模型結果，共同說明數位資訊能力與素養對於公民使用行為的正向影響。尤其是高偏遠地區的居住者，

長期以來因為資訊的相對落後，資訊及網路提供對其的重要性更高於其他非偏遠地區，一旦取得資訊近用之後，其使用率立即展現出來。

因此，在政府期待建構一個公平社會的同時，對於數位落差現象的重視與解決，實為一個不可忽視的課題。

表 13 影響線上意見反應行為因素之成長曲線迴歸自變數 β S.E. Wald p Exp (β) 電腦使用歷史 .058 .065 .799 .371 1.059 網路使用歷史 .207 *** .056 13.577 .000 1.230 個人資訊素養 .145 *** .020 50.180 .000 1.156 個人資訊訓練 .470 *** .089 27.624 .000 1.599 家戶電腦數量 .048 .036 1.767 .184 1.049 參照組：寬頻連線

無網路連線 -.578 ** .216 7.181 .007 .561 窄頻連線 -.175 .108 2.619 .106 .840 家戶成員電腦使

用比例 .116 .157 .544 .461 1.123 性別 .198 * .083 5.744 .017 1.219 年齡 -.002 .036 .003 .953 .998 教育程度 .209 *** .040 27.013 .000 1.232 參照組:非偏遠地區

高偏遠地區 .459 *** .119 14.929 .000 1.582 低偏遠地區 .162 .123 1.745 .186 1.176 常數 -5.304 .252 443.178 .000 .005

N=7105 LR Test

(df=13)=396.52 P＜0.001 Pseudo R²=

0.0802

* p＜0.05

** p＜0.01

*** ＜0.001

在文檔中電子化政府的公民使用行為：數位資訊能力與資訊素養之影響分析 (頁 24-28)