第五章 立委對立委評鑑的態度與回應：量化層次的分析
第四節 什麼樣的立委評鑑成績愈好
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附表詳細資訊可以發現首位提案數與總提案數間的相關係數，兩屆之間差異並 不大，第六屆是 0.62，第七屆則是 0.60。由此可知本身積極提案的立委，也習 慣去簽署其他立委的法案列為共同提案人，兩屆立委在提案行為上並沒有顯著 上的差異。儘管兩屆立委的首提案數與總提案數之間的相關係數沒有太大差異，
但是變異係數卻相差很大。就首位提案數的變異係數來看，第六屆的變異係數 值高達 129.06，但第七屆變異係數值較小，僅 92.06。這意謂著第七屆大多數 的立委相當注重法案上的提案，然而第六屆的立委，有些立委相當重視提案，
但有些則不然；另一方面，從總提案數的變異係數來看，第六屆的變異係數為 108.10，第七屆僅有 87.88，同樣地，多數第七屆立委在總提案數的提案數量相 對於第六屆立委要來得積極許多。綜合言之，儘管兩屆立委在首提案數與總提 案數之相關係數相差不大，然而相較第六屆的立委，多數的第七屆立委看似首 提案數多，實則簽署其他立委提案順道搭便車的立委不在少數，這或許是受到 公督盟評鑑的影響。
第四節 什麼樣的立委評鑑成績愈好
從第四章的訪談可以知道，國民黨立委與民進黨立委對於公督盟的態度南遠 北轍，國民黨立委多質疑公督盟背後有政黨色彩且政治動機並不單純，但是民進 黨立委對公督盟多持肯定態度，認為公督盟對於立委的認真態度有促進的作用，
儘管也有抱怨。也是因為國民黨受訪者多指控公督盟背後有政黨色彩，所以評鑑 機制一定對國民黨是不公平的。這引起作者好奇，公督盟有因「黨」設事嗎？作 者將立委評鑑成績表現作為依變數，以分析哪些特質的立委評鑑成績較好。
表 16 為影響立委評鑑成績表現優劣的線性迴歸模型。表 16 共分成兩個模型，
模型一同前文各模型之變數，但模型二另外增加立委平均會期提供資料次數，且 兩個模型均通過 VIF 檢定。由表 16 模型一可以發現，由於前文分析指出民進黨 立委普遍比國民黨立委更關心公督盟的立委評鑑，也較積極配合公督盟的評鑑需 求提供評鑑資料，因此民進黨立委的確比國民黨立委獲得較好的評鑑成績，不過
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統計顯著差異並不高（p-value<0.05）。然而，模型二納入平均屆期提供資料數 後卻大幅影響政黨因素的解釋力，立委如果每會期均有提供資料給公督盟，其獲 得較佳評鑑成績的機率較高，換句話說，願意提供資料給公督盟的國民黨立委也 有機會獲得較佳的評鑑。因此基本上，公督盟的並沒有對政黨有所偏袒或用不同 的評鑑標準，只要立委配合公督盟評要求，都有機會獲得較好的評鑑成績。不過 這也顯示關心立委評鑑的立委愈有機會獲得較佳的評鑑，公督盟未來在進行評鑑 對此應該要更加慎重。
表 16 影響立委評鑑成績表現優劣之線性迴歸模型
變數名稱 模型一 模型二
β S.E. β S.E.
立委代表屬性（對照組：全國不分區立委）
區域立委 0.27 0.18 0.17 0.16 政黨（對照組：國民黨）
民進黨 0.43 0.17 * -0.02 0.18 無黨籍 -0.19 0.52 -0.09 0.46 立委問政型態（對照組：重視選區服務）
重視立法問政 0.30 0.20 0.15 0.18 新科立委（對照組：連任立委） 0.03 0.18 0.03 0.16 教育程度（對照組：大學以下）
博士 -0.09 0.25 -0.19 0.22 碩士 0.09 0.19 0.02 0.17 女性（對照組：男性） 0.28 0.18 0.09 0.16 立委平均提供資料會期數 1.32 0.29 ***
常數項 0.73 0.25 ** 0.49 0.23 * 模型資訊
N
81.00 81.00𝐹(𝜒𝜒2 ) 2.07 4.59
𝑅2 0.19 0.37
Adjusted
𝑅2 0.10 0.29Mean VIF
1.24 1.36資料來源：評鑑成績取自公民監督國會聯盟網站。
註 1：$<0.1；*<0.05；**<0.01；***<0.001。
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第五節 小結
綜合前面所述，本研究假設大致符合理論預期。首先，就問卷資料調查所得 的立委心理態度層次的問題－「立委關心評鑑的關心程度」來看，區域立委相較 不分區立委更關心立委評鑑；民進黨立委比國民黨立委也更加關心立委評鑑；具 有博士及碩士教育程度的立委也比大學教育程度以下的立委更關心立委評鑑；重 視立法問政的立委也比重視選區服務的立委更加關心立委評鑑；最後女性立委比 男性立委也更加關心立委評鑑。此外，從立委實際行動層次來看，民進黨立委平 均而言比國民黨立委傾向提供較多次的評鑑資料給公督盟，這也使得民進黨立委 的評鑑成績相對優於國民黨立委的表現，不過願意配合公督盟的國民黨立委也是 有機會獲得較佳的評鑑成績。另一方面，就立委對評鑑的公正程度評價，民進黨 立委比國民黨立委覺得公督盟的立委評鑑是公正的，不同政黨的立委對於評鑑的 公正程度評價有統計顯著上的差異。總而言之，一開始政黨對公督盟的歧見，不 僅影響立委對公督盟評鑑的關心程度，也進而影響對立委評鑑公正程度的評價，
甚至也影響立委評鑑成績的表現。
談到立委評鑑成績的表現，作者將立委的評鑑成績表現分成四組（從第一型 至第四型）。或許有讀者質疑為什麼本文不將立委評鑑成績表現的分組作為變數 放入統計模型進行分析。這是因為以下幾個原因：首先，是立委的評鑑關心程度 影響力委的評鑑成績，抑或是立委的評鑑成績表現影響其關心程度，兩者孰是因 孰是果有所爭論。在此，作者在此需要進一步澄清的是，由於本文研究成果訪問 的樣本數僅有 86 立委，在受到樣本數不多的限制下，本文將立委的評鑑成績表 現分組分成四類且作為依變數，無法以多元勝算對數模型（multinomial logit model）（Long 1997；Long and Freese 2006）進行分析，因為各組的樣本數更少 造成係數值呈現奇怪的數值，是故本文將立委評鑑成績表現以連續變數進行分析
（如同前文表 16 所示）。不過，作者曾將立委的關心程度分成四個類別變數放入 統計模型中，實際上立委的關心程度對立委的評鑑成績表現沒有解釋力，是故本
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文未將立委的關心程度放入模型進行分析；反倒有趣的是，本文以立委的關心評 鑑的程度視作有序多分的依變數，放入四個立委評鑑成績表現分組作為自變數，
不同分組對於立委對評鑑的關心程度有統計上的顯著差異，評鑑成績愈好組別的 立委的確也愈關心立委評鑑，不過該變數卻造成有序多分勝算對數模型無法通過 平行迴歸假設檢定（𝜒𝜒2(19)=36.07, p-value=0.010），這顯示立委評鑑成績表現的 分組與評鑑關心程度具有高度相關，不宜放入統計模型進行分析，即便改使用「推 廣型有序多分勝算對數模型」（generalized ordered logit model, GOLM，或稱 stereotype logistic regression）（Long 1997；Long and Freese 2006；Williams 2005），
但同樣受到樣本數過少的原因仍無法進行分析。116
儘管如此，本文仍可以交叉表進行分析。如表 17 所示，各不同立委評鑑表 現小組對於立委評鑑的關心程度之間存在顯著的非獨立性，這表示評鑑成績愈好 的立委愈關心立委評鑑的比例愈高，第一型立委 100%關心立委評鑑，但是第二 型立委到第四型立委其對於立委評鑑的關心程度比例逐漸降低，不如第一型立委 關心程度來得要高，符合本文預期。不過，基本上，儘管是第四型的立委，其關
116 依照學理，如果無法以「有序多分勝算對數模型」進行分析，必須使用「推廣型有序多分勝 算對數模型」進行分析，GOLM 使得我們能在 J-1 個分類比較中進行不同係數值（β）的解讀（詳 參見 Long and Freese 2006, 220-221, 277-279；Williams 2005）。也就是四分類依變數以其中一類 為比較基礎，因此報表僅會有三個分組（panel），假設本文以「非常不關心」為對照組，「非 常不關心」這一組不會出現在統計報表上。而 GOLM 的解讀方式相當類似二元對數勝算模型
（binary logit model）的解讀方式。但是有個不同的地方是，我們舉例來說，假如有一依變數為 有序的四分類選項，分別為「非常不同意」（SD）、「不同意」（D）、「同意」（A），以及
「非常同意」（SA）四類。假如在 A 與 SA 對比中，某一自變數 k 其係數值（βk）是增加的，
且與 A 與 SA 對比的勝算對數有正向關係，那我們可以預期，βk值的增加也將在 D 與 SA 對比下 的勝算對數的增加以及 SD 與 SA 對比中下的勝算對數的增加具有正相關，也就是說，我們可以
預期βk,A|SA、βk,D|SA以及βk,SD|SA的值都是同一方向，正值或是負值。此外，我們可以預期 SD 與
SA 相比下的係數值（βk,SD|SA）會比 A 與 SA 對比下的係數值（βk,A|SA）還要來的高，因為 A 與 SA 是兩個接近的值，它們對比下的係數值如果是正值，那麼理論上 SD 與 SA 對比下的係數值
（βk,SD|SA）不僅也是正值，且遠大於 A 與 SA 對比下的係數值，因此，我們可以知道理論上，
SD 那一分組的各自變數係數值應該當比其他 D 及 A 兩個分組的各自變數係數值要來得大或高。
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心立委評鑑的比例也有五成以上。因此，不管評鑑成績為何，多數立委還是關心 立委評鑑，只是關心程度上有統計上的顯著差異。
表 17 立委評鑑表現分組立委與關心立委評鑑程度之交叉表分析
立委評鑑表現分組 非常不關心 不太關心 有點關心 非常關心 總和 第一型立委 個數 0.00 0.00 6.00 9.00 15.00
百分比(%) 0.00 0.00 40.00 60.00 100.00 第二型立委 個數 1.00 7.00 7.00 7.00 22.00 百分比(%) 4.55 31.82 31.82 31.82 100.00 第三型立委 個數 0.00 6.00 14.00 6.00 26.00 百分比(%) 0.00 23.08 53.85 23.08 100.00 第四型立委 個數 1.00 9.00 11.00 0.00 21.00 百分比(%) 4.76 42.86 52.38 0.00 100.00 總和 個數 2.00 22.00 38.00 22.00 84.00 百分比(%) 2.38 26.19 45.24 26.19 100.00
資料來源：立委對於評鑑的關心程度資料取自盛杏湲（2011），各分組為作者自行分類。
說明：𝜒𝜒2= 22.47 , df= 9, p-value= 0.008。
另外，表 18 顯示儘管多數立委認為公督盟的評鑑是不公正的，且各不同立 委評鑑表現小組對於立委評鑑的公正程度評價之間存在顯著的非獨立性。但是第 一型立委及第二型立委皆有五成左右以上的立委認為評鑑的公正的，只是程度上
另外，表 18 顯示儘管多數立委認為公督盟的評鑑是不公正的，且各不同立 委評鑑表現小組對於立委評鑑的公正程度評價之間存在顯著的非獨立性。但是第 一型立委及第二型立委皆有五成左右以上的立委認為評鑑的公正的，只是程度上