第四章 個體層次分析
第二節 二元勝算對數模型分析
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第二節 二元勝算對數模型分析
從上述初步交叉分析大致可以看出不同省籍和不同區域的政黨認同差異，而 在控制了省籍後的交叉分析也發現，相同省籍的選民在不同區域有著不同的政黨 認同傾向，而本節欲進一步探討的是，在控制其他可能影響政黨認同的變數後，
省籍和區域這兩個變數是否仍會影響到選民的政黨認同？其次要探討的是，相同 省籍的政黨認同是否有區域的差異？不同區域對於相同省籍人士政黨認同的影 響是「同質化」還是「異質化」？在本節將以實證的迴歸模型來檢視上述的問題。
在分析上由於依變數政黨認同分為三類(認同泛藍政黨、認同泛綠政黨、中立及 無傾向)，原應以多元勝算對數模型(Multinomial Logit Model)或多元機率單元模 型(Multinomial Probit Model)來分析，但由於在使用這兩個模型的前提是必須通 過 IIA(Independent Irrelevant Assumption) 之 檢 定 (Long and Freese 1997, 243-246)，但分析結果並未通過 IIA 之檢定，而其替代方式又侷限在資料的缺乏 而不可行(如 ASM Probit Model)，因此本文改以二元勝算對數模型來進行分析，
在大模型中根據依變數的不同分成三個小模型，分別設定依變數為是否認同泛藍 政黨、是否認同泛綠政黨，及扣除中立無傾向選民後認同泛藍政黨相較於認同泛 綠政黨，並輔以上節表4-5 的交叉分析結果來說明，希望能以此方式來解決無法 使用多元勝算對數模型及多元機率單元模型檢證之缺失，呈現本文的研究成果。
在分析上首先檢視在控制其他可能影響政黨認同的變數後，省籍和區域是否仍會 影響到民眾的政黨認同，及影響的方向；其次，相同省籍的民眾在不同區域是否 有著不同的政黨認同偏向？區域的影響力是「同質化」還是「異質化」？這些都 是以下欲分析檢證的問題。
一、省籍、區域與政黨認同
在檢視不同省籍政黨認同的區域差異之前，必須先確立省籍和居住區域對於 政黨認同的影響及影響方向，才能進一步的分析不同區域對於相同省籍政黨認同 的影響，表4-7 的模型中除了放入省籍和區域這兩個本研究的主要解釋變數外，
也放入了其他可能影響政黨認同的因素。首先從模型1-1 來看，此放入的依變數 是二分類的是否認同泛藍政黨，不認同泛藍政黨的包含了認同泛綠政黨及中立無 傾向的受訪者。在控制了其他可能影響政黨認同的變數後，省籍變數的本省閩南
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人和大陸各省市人兩類達到統計上的顯著，而區域只有南部這個變數達到顯著。
在省籍方面，於其他條件不變下，本省閩南人相較於本省客家人較不認同泛藍政 黨，大陸各省市人相較於本省客家人較認同泛藍政黨。由上述分析看來，不同省 籍間相較之下，大陸各省市人最認同泛藍政黨，本省閩南人最不認同泛藍政黨，
而本省客家人介於兩者之間。在區域方面，於其他條件不變下，南部選民相較於 中部選民，較不認同泛藍政黨。雖然北部和東部這兩個變數未達到統計上的顯 著，但還是能從係數值看出一些趨勢，由於相較於中部選民，北部和南部的係數 值都為負，而東部的係數值則為正，因此在控制其他變數後，東部選民最認同泛 藍政黨，南部選民最不認同泛藍政黨，而中部選民和北部選民認同泛藍政黨的程 度則居於兩者之間。此外在控制變數方面，統獨立場、台灣人/中國人認同的變 數均達到統計上的顯著，職業和年度變數方面則有高中階白領、中低階白領、2000 年及2004 年達到統計上的顯著。
模型1-2 是以認同泛綠政黨與否作為依變數，不認同泛綠政黨者包含認同泛 藍政黨者及中立無傾向者。由分析結果發現，在控制其他可能的影響變數後，省 籍和區域的變數均達到統計上的顯著。在省籍方面，本省閩南人和大陸各省市人 這兩個變數均達到統計上的顯著，於其他條件不變下，本省閩南人相較於本省客 家人較認同泛綠政黨，大陸各省市人相較於本省客家人較不認同泛綠政黨。由此 結果可知，不同省籍相較之下，本省閩南人最認同泛綠政黨，大陸各省市人最不 認同泛綠政黨，而本省客家人介於兩者之間。在區域方面，北部、南部和東部這 三個變數都達到統計上的顯著。在其他條件不變下，北部、南部及東部選民相較 於中部選民均較認同泛綠政黨，且比較不同區域間認同泛綠政黨與否的係數值可 以發現，南部選民相較於其他區域選民最認同泛綠政黨，中部選民相較於其他區 域選民最不認同泛綠政黨，而北部和東部選民認同於泛綠政黨的程度則居於兩者 之間。此外在控制變數方面，統獨立場、台灣人/中國人認同的變數均達到統計 上的顯著，職業和年度變數方面則有高中階白領、其他職業、2000 年及 2004 年 達到統計上的顯著。
上述兩個模型各自以認同泛藍政黨與否及認同泛綠政黨與否當作依變數檢 證，對照類別包含了中立無傾向的選民加上泛綠政黨(或泛藍政黨)的選民，在第 三個模型中在依變數在處理上則將中立無傾向的選民設為遺漏值，直觀的以認同
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泛藍政黨相對於認同泛綠政黨作比較，分析結果如模型1-3 所示。由模型 1-3 中 可以發現，在控制其他可能的影響變數後，省籍變數對政黨認同的影響達到統計 上的顯著，而區域變數只有東部未達顯著。在省籍方面，於其他條件不變下，本 省閩南人相較於本省客家人較認同泛綠政黨，大陸各省市人相較於本省客家人較 認同泛藍政黨。此分析結果顯示，省籍為本省閩南籍的選民較認同泛綠政黨，大 陸各省市籍選民較認同泛藍政黨，本省客家籍的選民則介於兩者之間。在區域方 面，於其他條件不變下，北部選民和南部選民相較中部選民較認同泛綠政黨。由 此分析結果及表中係數值可以發現，雖然北部和南部兩個顯著變數的係數值及東 部這個未顯著變數的係數值都是負數(代表與中部相較之下均較認同泛綠政 黨)，但由於在詮釋上是一種比較的關係，因此表中的分析結果代表的是區域間 相較之下，中部選民最偏向泛藍政黨，南部選民偏向泛綠政黨，而北部和東部則 居於兩者之間。此外在控制變數方面，統獨立場、台灣人/中國人認同的變數均 達到統計上的顯著，職業和年度變數方面則有高中階白領、中低階白領、其他職 業、2000 年及 2004 年達到統計上的顯著。
表4-7 的三個模型雖然可以看出不同省籍和不同區域對於選民政黨認同的影 響，但由於是以比較的方式來解釋，因此並無法看出特定省籍和特定區域相較於 整體而言較偏向泛藍或泛綠政黨。為了比較特定省籍和特定區域的選民相較於整 體而言在政黨認同上的差異，因此本研究欲使用估計機率(predict value)的方式來 說明，利用統計軟體 Stata 即可算出將其他變數控制在平均值，並控制特定自變 數的數值時，依變數發生與不發生的機率13，分析結果如表 4-8 所示。表 4-8 中 使用的估計模型是表 4-7 中的模型 1-3，即直接比較選民認同泛藍政黨或泛綠政 黨。表中的「平均」代表如將所有自變數都控制在平均數時，認同泛藍和認同泛 綠政黨的機率，意味著全體選民平均而言認同泛藍或認同泛綠政黨的機率，此外 在省籍及區域變數上則依據自變數值的設定算出政黨認同的估計機率，如省籍為 本省閩南人即設定為本省閩南人=1 及大陸各省市人=0，其他變數則設為平均 值，以此類推。由表4-8 的分析結果可以發現，雖然估計出來的機率都是認同泛 藍政黨機率大於認同泛綠政黨機率，但如果比較控制特定自變數下算出的機率和 全體平均的機率，即可看出其中的差異。在省籍方面，大陸各省市人認同泛藍政
13 詳細的指令操作方式請參閱 Long and Freese(1997, 170-177)。
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黨的機率最高，本省閩南人認同泛綠政黨的機率最高，而本省客家人則居於兩者 之間。各省籍與全體平均選民比較可以發現，客家及外省籍選民認同泛藍政黨的 機率均高於全體選民認同泛藍政黨的機率，而閩南籍選民認同泛綠政黨的機率則 高於全體選民認同泛綠政黨的機率。由此結果看來，本省客家人和大陸各省市人 相較於全體選民較偏向泛藍政黨，且大陸各省市人認同泛藍政黨的機率高於本省 客家人；而本省閩南人相較於全體選民則較偏向泛綠政黨。在區域方面，區域間 相比較之下，居住在中部的選民認同泛藍政黨的機率最高，居住在南部的選民認 同泛綠政黨的機率最高，而居住在東部和北部的選民則介於兩者之間。而比較各 區域與整體平均選民在估計機率上的差異可以發現，居住在北部、中部和東部的 選民認同泛藍政黨的機率均高於全體選民認同泛藍政黨的機率，而南部選民認同 泛綠政黨的機率則高於全體選民認同泛綠政黨的機率。也就是說，相較於全體選 民，北部、中部和東部的選民較偏向泛藍政黨，根據估計機率也可以看出其排序，
中部選民最偏向泛藍政黨，東部選民次之，最後是北部選民；而南部選民相較於 全體選民則較偏向泛綠政黨。
結合上述的分析結果可知，省籍和區域確實是影響選民政黨認同的顯著因
結合上述的分析結果可知，省籍和區域確實是影響選民政黨認同的顯著因