第六章 研究結果
第四節 交通生活方式與邏輯迴歸之小結
(0.000) 0.002***
(0.000) 0.001***
(0.216) 1.345***
(0.362) 1.140*
(0.530)
N
7285Pseudo R2 0.076
Log Likelihood -8024.1355
註:*p<.05 **p<.01 ***p<.001。 使用 Multinomial Logistic Regression。資料來源：交通部
上述的結果都是在對比到主要騎機車的前提下，可說是從另一個角度驗
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體有更高的機率是「年紀較大」、「收入較高」、「教育程度較高」，無論是 二元邏輯迴歸還是多元無序邏輯迴歸，都指向類似的結果。
根據前述的模型結果，性別、收入、教育程度、居住地這些社會條件，
的確會顯著影響個人如何選擇自身的主要交通工具。台灣人主要交通方式是機 車與汽車為主的情況下，機車無論在安全性（事故率、死亡率）、移動能力、
舒適度都遠低於汽車，但主要騎機車的群體卻又更可能「收入較低」、「教育 程度較低」，他們本來在社會上就是相對不利的一群人，這群人的劣勢可能因 為主要交通工具的差異更加雪上加霜。於此，社會不平等的另一個面向由此展 現出來。
下一節將透過華人動態家庭資料庫，確認主要交通方式對個人的影響，
能夠從個人的快樂感、主觀生活滿意度上觀察到，並且根據不同的主要交通方 式，特別是機車與汽車，會有顯著的正向與負向影響，以此回答研究問題之 一、三與研究假設之二、三。
第五節 通勤時間、主要交通方式對於主觀福祉之影 響（華人家庭動態資料庫）
表 7 與表 8 是快樂與生活滿意度為依變項的 OLS，分別放入「主要騎機 車與非主要騎機車」的虛擬變項，加上「主要開汽車與非主要開汽車」的虛擬 變項。模型結果顯示，在控制其他變項之後，通勤時間在所有模型中皆是負向 顯著，雖說係數較小，但依然可看出通勤時間會對於個人的快樂與生活滿意度 皆有輕微的負向影響，能夠呼應到本文前半關於「通勤時間對於個人的負面影 響」的論述，研究假設之三獲得支持。性別變項則與過去台灣相關快樂研究結 果相同，女性相對男性，顯著的會比較快樂、生活滿意度比較高。月收入對數 則是正向顯著，與文獻回顧的結果一致，在貫時性資料中，收入對於快樂、生 活滿意度的影響總是正向顯著。年齡來講，並不受主要交通工具影響，係數在 每個模型中都相當穩定，呈現負向顯著，也就是個人年齡愈大會愈不快樂、生 活滿意度愈低，不過各模型的年齡平方項也同樣顯著，因此年齡與快樂、生活 滿意度的關係更接近是「正Ｕ字型」，意即平均來說個人在年輕時較快樂、生
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活滿意度較高，但隨著年齡提高而逐漸下滑，直到中年以後觸底反彈，緩緩隨 著年齡回升。主觀健康、家庭滿意度皆是正向顯著影響個人的快樂與生活滿意 度，且迴歸係數頗高，是模型中最高的兩個自變項，也與多數文獻結果相同。
第(3)、第(4)個模型則是嘗試將主要交通方式與通勤時間兩個變項做成交 互作用項，希望看出兩者之間有無互動關係的可能。模型結果顯示，無論是主 要交通方式是機車還是汽車、依變項是快樂還是生活滿意度，這組交互作用項 皆不顯著，並且加入之後幾乎沒有改善模型的配適度，顯然這組交互作用項並 不適合放在此模型，主要交通方式與通勤時間並不存在互動關係。
至於與交通的社會排除理論最相關的自變項主要交通方式，則會因為依 變項是「快樂」還是「生活滿意度」而產生不同結果。如果依變項是「生活滿 意度」，相對於非主要騎機車的人，主要騎機車會顯著負面影響個人的生活滿 意度，主要開汽車則會顯著正面影響個人的生活滿意度。此結果也呼應了本文 前面強調的生活滿意度與快樂應該區別，至少在交通變項上，兩者就有不同結 果。
上一節透過邏輯迴歸驗證主要騎機車的群體更可能是相對弱勢，這裡的 OLS 驗證了主要騎機車會使個人的生活滿意度顯著變低，印證了「交通的社會 排除」對個人所帶來的負面結果，就是以機車為主要交通工具的個人，會評估 自己的日常生活過得比較不好。另一方面，如果依變項是「快樂」，則主要交 通方式將會變得完全不顯著，由此可以得知，主要交通工具影響到的主要是個 人自我評估生活的部分，對於個人的情緒部分較無影響，研究假設之二有半數 獲得支持。
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(0.041) 0.122**
(0.041) 0.123**
(0.041) 0.122**
(0.000)
年齡 -0.05*
(0.02) -0.051*
(0.003) -0.050*
(0.020) -0.052*
(0.003) 年齡平方項 0.0005*
(0.0002) 0.0005**
(0.0002) 0.0005*
(0.0002) 0.0005**
(0.0002) 主觀健康程度 0.400***
(0.027) 0.400***
(0.027) 0.400***
(0.027) 0.400***
(0.028)
(0.140) 0.084
(0.140) 0.080
(0.140) 0.083
(0.140)
高中職 -0.021
(0.128) -0.020
(0.128) -0.021
(0.128) -0.019
(0.128)
大專 -0.012
(0.130) -0.009
(0.130) -0.012
(0.130) -0.008
(0.130)
研究所以上 0.017
(0.143) 0.024
(0.143) 0.017
(0.143) 0.024
(0.143)
大眾交通工具較發達地區（對照組：剩餘其他縣市）
台北、新北、基隆 -0.074
(0.045) -0.063
(0.046) -0.074
(0.000) -0.001***
(0.000) -0.001*
(0.001) -0.001*
(0.000) 主要交通方式機車 -0.044
(0.044) -0.042
(0.071)
(0.553) 1.325***
(0.554) 1.120***
(0.238)
N
2772 2772 2772 2772R2 0.197 0.197 0.197 0.197
Adjusted R2 0.193 0.193 0.193 0.194 註:*p<.05 **p<.01
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(0.039) 0.192***
(0.039) 0.199***
(0.000) 0.191***
(0.000)
年齡 -0.084***
(0.019) -0.088***
(0.002) -0.084***
(0.019) -0.088***
(0.019) 年齡平方項 0.0008***
(0.000) 0.0009***
(0.000) 0.0008***
(0.000) 0.0009***
(0.000) 主觀健康程度 0.391***
(0.026) 0.391***
(0.028) 0.391***
(0.026) 0.391***
(0.026)
(0.132) -0.047
(0.133) -0.041
(0.132)
高中職 -0.005
(0.121) -0.003
(0.121) -0.003
(0.121) -0.003
(0.121)
大專 0.088
(0.123) 0.092
(0.123) 0.090
(0.123) 0.092
(0.123)
研究所以上 0.078
(0.136) 0.091
(0.135) 0.079
(0.136) 0.091
(0.135)
大眾交通工具較發達地區（對照組：剩餘其他縣市）
台北、新北、基隆 -0.012
(0.043) 0.019
(0.044) -0.012
(0.000) -0.001**
(0.000) -0.002**
(0.001) -0.001*
(0.000) 主要交通方式機車 -0.103*
(0.042) -0.154*
(0.067)
主要交通方式汽車 0.141**
(0.046) 0.135
(0.077)
(0.523) 1.455**
(0.525) 1.495**
(0.523)
N
2772 2772 2772 2772R2 0.219 0.220 0.219 0.220
Adjusted R2 0.215 0.216 0.215 0.216