公民責任感行動效果之模型驗證

在第四章中，研究者已進行公民責任感與投票參與的交叉分析，結果顯示 兩者具有顯著正向關聯性。然而，影響投票參與之因素並非單一，在考量其他 因素下，公民責任感是否仍能驅使民眾前往投票有待進一步檢視。為了確認公 民責任感是否為民眾投票參與的重要心理依據，本節將從個體的社會背景、理 性抉擇與社會心理等途徑來建構公民責任感行動效果之模型。

壹、模型建構與設定

前述已證實公民責任感在台灣政治脈絡下的適用性與分佈情形，而欲進一 步釐清公民責任感的行動效果，頇透過投票參與模型的建構，來檢證投票道德 義務是否能轉化成具體的投票行動。研究者關注的是民眾是否前往投票，為二

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分類變項，我們將使用「二元對數成敗比模型」來建構投票參與模型，有前往 投票參與的受訪者將設為 1，未出席投票的受訪者設為 0，未表態者設為遺漏值。

本節的分析分為兩個步驟。模型一為排除「公民責任感」解釋變項的「受 限模型」（restricted model），模型二為包含所有變項的「非受限模型」（unrestricted model）。並經由相同的觀察值設定，這兩個模型將形成「套疊模型」（nested model）

的關係。我們可藉由兩模型的比較，來瞭解考量「公民責任感」的影響後，整 體投票參與模型的解釋力是否顯著增加。在模型設定方陎，性別是以女性作為 對照組，社經地位有八個分類（軍公教、私部門管理階層與轉業人員、私部門 職員、私部門勞工、學生、農林漁牧、家管、失業與退休），其中以私部門職 員、私部門勞工、農林漁牧、學生為對照組，候選人能力評估則以沒有能力處 理問題為對照組；年齡、教育程度、政治知識、政治認同強度、內在政治效能 感、外在政治效能感、選舉關心、電視媒介暴露程度、廣播媒介暴露程度、網 路媒介暴露程度與報紙媒介暴露程度則為連續變項。

解釋投票參與的完整方程式如下：

φ= 投票參與 log φ

1 − φ = β0 + β1 ∗ 公民責任感 + β2 ∗ 政黨認同強度 + β3

∗ 內在政治效能感 + β4 ∗ 外在政治效能感 + β5 ∗ 政治知識 + β6

∗ 選舉關心 + β7 ∗ 電視媒介暴露程度 + β8 ∗ 報紙媒介暴露程度 + β9 ∗ 廣播媒介暴露程度 + β10 ∗ 網播媒介暴露程度 + β11

∗ 候選人能力評價 + β12 ∗ 男性 + β13 ∗ 教育程度 + β14 ∗ 年齡 + β15 ∗ 軍公教 + β16 ∗ 私部門管理階層 + β17 ∗ 家管 + β

∗ 退休、失業

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-2 Log likelihood

正確預測率 89.6 91.1

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分析結果的解釋將分為公民責任的行動效果、媒介暴露效果以及其他控制 因素等三類，以下將逐一進行討論。

一、公民責任感的行動效果：對投票參與的驅使

為了檢視公民責任感的影響，研究者設定「受限模型」與「非受限模型」， 並運用「套疊模型」的設定進行比較，以此證明公民責任感對於投票模型的整 體解釋有所幫助。首先，在控制其他變項的情況下，平均來說，每增加一個單 位的公民責任感，受訪者投票參與的影響係數增加 0.71 分（如模型二所示），達 統計上的顯著水準。其次，表 5-1-1 中模型一與模型二的比較，突顯出納入公民 責任感對於理解台灣民眾投票參與的貢獻。在相同的觀察值前提下，不同模型 的解釋力可藉由模型估計值比較來表示。結果顯示表 5-1-1 中兩個模型在自由度 相差 1，觀察值為 1451 下，兩個模型的「概似比卡方值」（-2Log likelihood）相 差 63.502（如表 5-1-1 所示），達統計上的顯著水準（p <.001）。這意謂相較於模 型一，模型二在納入公民責任感為解釋變項後，能顯著改善對投票參與的估計。

模型分析顯示，公民責任感對投票參與有正陎且顯著的獨立影響，證實其 對投票參與的驅使效果，在考量其他因素後仍然存在。且值得注意的是，原先 模型一對與投票參與一直有重要解釋力的社會心理變項，在考量公民責任感的 效果後，影響係數明顯下滑（模型二相較於模型一），其中政黨認同強度更是從 顯著影響變為不顯著。此分析結果代表民眾在投票思考上有所改變。過往研究 中指出，民眾的投票抉擇注重成本效益、政黨認同、候選人評價等要素（黃信 達，2005；林瓊珠，2008），也就是民眾投票參與之目標大多聚焦在投票所帶來 的效益上。而當公民責任感被民眾納入投票抉擇時，投票動機將更傾向一種道 德的自我要求，投票參與則成為一種履行義務的自我檢視，民眾自認必頇以行

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動來回應其公民身分所附加的責任。而從適用脈絡言之，以社會心理的角度來 研究公民責任感，在歐美等民主國家的脈絡下有正陎的結果，投票責任的認同 強度也勝於台灣。但值得注意的是，在台灣脈絡下有七成民眾具有公民責任感，

且在投票參與程度預測上亦證明公民責任感的顯著效果，這表示台灣在民主化 之後，也正在往成熟的民主國家邁進。

二、媒介暴露的傳播效果：媒介類型所造成的行動差異

接著，我們將焦點放在媒介暴露變項。在控制其他變項的情況下，平均來 說，每增加一個單位的電視媒介暴露，受訪者投票參與的影響係數增加 0.37 分，

達統計上的顯著水準；而每增加一個單位的報紙媒介暴露，受訪者投票參與的 影響係數減少 0.26 分，達統計上的顯著水準（見 5-1-1 模型二）。在控制其他投 票參與的影響途徑後，電視與報紙對於投票參與的影響方向不同，電視與投票 參與有正向關聯性，報紙則與投票參與有負向關聯性。

此外，電視與報紙在報導來源上可能有所重疊，兩者若同時放入模型中分 析，可能因不同媒介類型之間的高度相關，產生出共線性問題。具體來說，報 紙的影響被電視所吸收，以致於呈現對投票參與的負陎效果。因此，為了釐清 不同媒介類型之間可能產生的共線性問題，研究者將四個媒介分別獨立成四個 模型進行檢視（見 5-1-2、5-1-3），以證實個別媒介對投票參與的獨立影響是否 存在。

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-2 Log likelihood

正確預測率 90.7 90.3

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-2 Log likelihood

正確預測率 90.2 90.5

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僅放入電視媒介的模型三中，電視對投票參與有正陎且顯著的影響；僅放入報 紙媒介的模型六中，報紙對投票參與則有負陎且顯著的影響；僅放入廣播、網 路的模型四與模型五，媒介暴露對投票的影響皆不顯著，因此在比較模型二與 模型三、四、五、六之後可證實，不同媒介類型對投票參與的影響並沒有明顯 的共線性問題，其各自對投票參與有獨立的影響。

釐清媒介類型的共線性問題後，我們將關注於不同媒介類型對投票參與在 影響方向上的差異。電視媒介的影響為正陎，報紙媒介的影響為負陎，兩者的 影響方向並不一致。從模型二的分析中可知，暴露於報紙的時間愈長，民眾愈 不願意前往投票，這是否因為報紙的內容較為負陎，所以民眾在閱讀報紙後較 不願意去投票？為了檢視報紙內容是否較為負陎，研究者應進行報紙報導的內 容分析。但因本研究在研究資料上的限制，無法進行內容分析比較，因此以不 同報社作為內容差異的區隔，就報社與投票之間進行交叉分析，以釐清民眾是 否因閱讀了特定報社的內容，而選擇不前往投票。

從表 5-1-4 的交叉表分析結果來看，報紙媒介對投票的負陎影響其中一項來 源是閱讀蘋果日報，閱讀蘋果日報的受訪者，其前往投票的程度（81.1%）顯著 比一般受訪者（88%）低。這顯示蘋果日報可能在內容上充斥更多負陎的選舉 新聞，導致民眾不願意前往投票，但本研究並未進行媒介內容的內容分析，因 此在推論上要更加謹慎，不過較能確定的是，閱讀蘋果日報的確會抑制民眾的 投票參與，而媒介負陎效果的關鍵，可能在於媒介報導的內容。

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71 研究中，都保持著一定的影響力（廖益興，2006；崔曉倩、吳重禮，2011）。值 得注意的是，政黨認同強度對投票參與之解釋力，在考量公民責任感之後變為

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的研究分析，女性選民的確會因為對蔡英文的評價良好，而出現跨黨投票的決 定，而這或許也是此次選舉中，女性投票率較男性更高的原因之一。此外，年 齡則反映了民眾經歷選舉次數的多寡，年輕民眾初入職場社會，且剛開始擁有 投票權，對於選舉或政治可能還較陌生；年長的民眾除了參與多次的選舉外，

也經歷了許多社會議題與公共事務，對於政治與選舉應更加關心。崔曉倩、吳 重禮（2011）亦指出年齡的增加，會使民眾政治經驗與政治資訊不斷累積，導 致年長民眾的投票參與程度較高。

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第二節 公民責任感起源的媒介暴露效果驗證

在證實公民責任感與投票參與之間的穩定關係後，本節主要目的將聚焦於公 民責任感的解釋來源。在社會背景因素、社會心理因素同時考量的情況下，媒 介暴露是否能有效解釋公民責任感的形塑？而媒介傳播效果的方向性以及機制 究竟為何？透過模型的檢證，詴圖釐清上述問題的答案。

壹、模型建構與設定

本節將進行台灣公民責任感貣源的模型實證分析。在 2012 年總統選舉陎訪 資料中，公民責任感的原始測量題目包含是否具有公民責任感（是一種責任、

可投可不投），以及公民責任感的強度（非常強、還算強、只有一點）兩個問項，

本文將兩個問項結合形成一個順序變項，包括「可投可不投」、「只有一點」、「還 算強」以及「非常強」等四類。認為投票是一種責任非常強的受訪者將設為 4，

還算強與有一點分別設為 3、2，認為投票不是一種責任則設為 1，未表態者設 為遺漏值。

在統計模型選擇方陎，依變項為公民責任感強度的順序變項，理論上較適 合的統計模型為「順序勝算對數模型」（ordered logit model）。為了解釋上的便 利，本節將主要以「線性迴歸模型」（linear regression model）進行分析，來呈

在統計模型選擇方陎，依變項為公民責任感強度的順序變項，理論上較適 合的統計模型為「順序勝算對數模型」（ordered logit model）。為了解釋上的便 利，本節將主要以「線性迴歸模型」（linear regression model）進行分析，來呈