第二章、 研究設計
第四節 分析方法與資料來源
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的非正式款項──國內貸款──與各省城鎮人均可支配收入，以及各省二級產業總產值 呈現正向強相關，而各省的人口數亦與二級產業總產值有正向強相關，其 Pierson R 分別皆高達 0.7 以上，不宜同時作為解釋模型的自變數。因此作者將各項資金援助及 表現──二級產業總產值、能源及產業總產值、國家預算內資金以及國內貸款──皆以 各省該年度的 GDP 作為母數，取各變數在單位 GDP 上的比例做為解釋模型的自變 數，此能更正確地解釋各項變數對依變數的影響關係。確定解釋變數的獨立性後，即 以之來估計 GDP 增長率以及節能政績的模型。
第四節 分析方法與資料來源
一、兩個案選用的統計模型
本研究的個案 A 為 GDP 增長率的解釋模型，其依變數為連續變數，因此適用於 以最小平方法函數來對多個自變數與依變數的關係進行建模的「多元線性迴歸型」
（Multiple Linear Regression Model）。此模型是以單純的線性關係來預測函數，因此 解釋方式較為容易，可直接以自變數的預測平均係數值，來推估其增減對依變數變化 的影響。
而本研究個案 B──十一五節能指標考核──的分析模型則採用「有序勝算對數模 型」（Ordered Logit）。因節能考核指標屬於有序多分類的依變數，該類變數的值並非 連續變數而是類別變數，然而相比於只有兩個值的虛擬變數，有序多分類的依變數則 具有兩個以上的類別，雖類別之間的距離無法測量，但卻有大小或高低等級可以依序 排列，且該變數類別的間距不必然是定距的，其機率分布也非常態分佈，因此違反了 線性迴歸模型的基本設定，不能直接使用線性迴歸模型來進行統計分析，而須以有序 勝算對數來分析。30該模型的係數值，可觀察解釋變數對依變數的影響方向為何以及 是否顯著，如當係數值為正值時，若解釋變數 x 越高則依變數落入越高序類的可能性 越高。但仍需換算為勝算比（odds ratio）或機率（probability）才能明確地解釋依變數 的變化。
30 一般而言，對有序多分類變數的分析除了有序勝算對數外，亦可運用「有序多機率單元模型」
（Ordered Probit），兩者的分析結果相同，差別是有序勝算對數模型的係數較大，大約是有序機率單 元模型係數的 1.81 倍。本研究將採用有序勝算對數模型作為實證分析的模型，又稱為「累積勝算對 數模型」（cumulative logit model）。詳請參見 Alan Agresti, Analysis of Ordinal Categorical Data (Hoboken, NJ: Wiley, 2010), pp. 46-47.
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須特別說明的是，有序勝算對數模型中有一強烈的假定──同一個解釋變數 x 的 迴歸係數β不論在哪一個式子中都等值──亦即解釋變數 x 對依變數的影響，不論是在 依變數哪兩類程度的比較，其影響程度是一致的，此即「平行迴歸假定」（parallel regression assumption）。31若有序多分類勝算對數模型無法通過平行迴歸假定的檢驗，
則拒絕解釋變數 x 在每一類程度相比的影響性是一致的，須改以「廣義有序勝算對 數」（generalized ordered logit model）估計之。然而，本研究一大限制在於節能考核指 標的官方評比僅有公布三個年份，即使有 30 個省份（扣除西藏）的 3 年資料，其觀 察值仍不夠足以進行平行回歸假定的檢驗。若另外以統計年鑑中的數據自行計算 2006 以及 2010 年的節能指標作為依變數，則可能會有無法解決的誤差產生，因我們 無法得知官方的評分方式確切為何，且 2006 年一票否決的方案尚未公布，效力無法 溯及既往，因此非正式關係對其的影響也將有所不同。侷限於此，本研究暫時接受該 模型平行迴歸的假定成立，先觀看解釋變數在整體程度模型中的影響為何。然而，此 亦將增加本研究的限制與風險，若該模型事實上未能通過平行迴歸的假定，可能有重 要的解釋變數、或變數間交互作用將被忽略。為降低此侷限之風險，作者著力以理論 之探查、交互作用之嘗試以及質性研究的討論等，作為彌補。
二、檢證論點的模型設定
本研究的主要論點，除了提出有無非正式關係對幹部政績有顯著影響外，亦認為 屬於不同關係派別的幹部，其政績表現會有顯著的差異，且此差異將在不符合幹部經 濟利益的政策上更為明顯。然而，因在省級領導有無非正式關係的變數中為無關係類 別的領導，在非正式派別變數中的類別亦皆為無關係，此二變數的 Pierson R 相關性 高達 0.8 以上，不宜同時放入解釋模型，因此，在本研究兩個案中，皆將以有無非正 式關係與非正式關係派別兩變數估計兩組不同的模型，以觀看其效果的差異。作者將 統計模型圖繪於下圖 2-1。此外，省委書記及省長的職務差別有不同的政績考核項目，
因此極其追求晉升的政治動機可能會展現在不同的政策上。為確定究竟是哪一個職位 身分在本研究所選取的兩個政策上有強烈的政治動機，本研究亦將在兩個案中，分別 建構省長與省委書記的個人特徵對於該省政績表現的影響。
三、資料來源
31 黃紀、王德育，質變數與受限依變數的迴歸分析，（台北：五南出版社，2012），頁 153、156-158。
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本研究解釋變數中關於省份年度數據，以及個案 A 的依變數──GDP 增長率──
的資料來源，皆取自中華人民共和國國家統計局每年度所頒布的中國統計年鑑，加以 計算編碼而成；而個案 B 中的依變數──十一五節能考核表現程度──則是取自中華人 民共和國國家發展和改革委員之年度公告。32而本研究關於領導個人特徵的變數中，
年齡、教育程度、族群、性別等資訊主要收集整理新華網的幹部簡歷，非正式關係則 是整理簡歷中各省級領導與中央政治局常委在同事、同學、同鄉、親戚等關係，再輔 以媒體新聞（排除與官方政治立場鮮明對立的大紀元、新唐人等媒體）及學術文章等 作為分類的檢驗。
圖 2-1 統計模型圖
32 「2007 年各省自治區直轄市節能目標完成情況」，中華人民共和國國家發展和改革委員會，2008 年 7 月 30 日，http://hzs.ndrc.gov.cn/newjn/200807/t20080730_228454.html；「發改委公告 2008 年各省 自治區直轄市節能目標完成情況」，騰訊網，2008 年 7 月 30 日，
http://news.qq.com/a/20091026/000035.htm；「2009 年各省自治區直轄市節能目標完成情況」，中國 網，2008 年 7 月 30 日，http://www.china.com.cn/policy/txt/2010-06/25/content_20345239.htm。
兩種自變數設定 兩個案依變數設定
「有無」非正式關係
（有或沒有，虛擬變數）
非正式關係「派別」
（胡溫、江系、其他、無關係，類別變數）
個案 A：
年度 GDP 成長率（連續變數）
個案 B：
年度節能指標考核程度（順序變數）
個案 A
年齡優勢、教育程度、少數民族、女性、單位 GDP 二級產 業總產值、單位 GDP 國內預算資金、單位 GDP 國內貸款、
城鎮人均可支配所得、人口數、直轄市與否、三大區域
個案 B
年齡優勢、教育程度、少數民族、女性、單位 GDP 能源密集 產業資產投資額、單位 GDP 國內預算資金、單位 GDP 國內 貸款、城鎮人均可支配所得、人口數、碳消費量、三大區域 控制變數
資料來源：作者繪製。
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