第四章 影響立法委員質詢與 Facebook 經營行為之要素分析
第二節 影響立法委員粉絲專頁數因素之分析
立法委員「擁有的粉絲專頁數量」為本研究對 Facebook 經營行為 分析的指標之一，是為連續變數，適用於迴歸分析；此部分的分析單 元，為筆者計算立法委員在兩個會期分別於 Facebook 擁有的官方粉絲 專頁數量後，將其分別計算，而在資料編排上得有效分析個數為 226 個；於預測變數中的「選區特性」與「前次選舉與主要對手之選票差 距」乃針對區域立委，而需排除原住民與不分區立委，最終得有效分 析個數為 146 個。
貳、統計驗證與說明
在此先說明立法委員擁有的官方粉絲專頁數量概況，就整個研究 範圍的兩個會期而言，若包含未啟用的立法委員官方粉絲專頁數量，
共計有 138 個立法委員官方 Facebook 粉絲專頁；而排除未啟用的粉絲
專頁後，則計有 100 個 Facebook 立法委員官方粉絲專頁；進一步排除 於研究範圍兩個會期內皆未發文的粉絲專頁，則有 89 個活動中的 Facebook 立法委員官方粉絲專頁。然而也存在立法委員至第二會期才 擁有 Facebook 粉絲專頁的情形，已經依 Facebook 提供之粉絲專頁創立 時間考量入研究中。
一、立法委員官方粉絲專頁數量因素統計分析（包含未啟用）
表 4-7 呈現第八屆全體立法委員擁有官方 Facebook 粉絲專頁的狀 況中，包含未啟用的粉絲專頁下的影響因子分析結果。
在「所屬政黨」方面，於民主進步黨對照中國國民黨時出現了極顯著 的分析結果，在次數上民主進步黨每單位少中國國民黨約 0.7 個粉絲專 頁；而無黨團結聯盟與無黨籍對照中國國民黨出現很顯著的結果，數 據上，無黨團結聯盟每單位少中國國民黨約 0.96 個粉絲專頁；親民黨 對照中國國民黨未呈顯著，但認為有關聯的可能性，每單位少中國國 民黨約 0.42 個粉絲專頁。
在「教育程度」方面，在以最高畢業學歷在高中以下的立法委員 作為對照組時，立法委員擁有包含未啟用的官方粉絲專頁數量對於教 育程度為「大專畢業」組達顯著，而對「碩士畢業」與「博士畢業」
組皆達非常顯著。大專學歷組顯示每單位少約 0.64 個粉絲專頁，碩士 學歷組則每單位少約 0.83 個，博士學歷組則顯示每單位少約 1 個粉絲 專頁，而呈現一個梯隊般的現象，而就此情況來推估，對於包含未啟 用的官方粉絲專頁，學歷越高者擁有的粉絲專頁越少。
「代表屬性」的不分區與僑居立委組，對照區域立委，每單位少 約 0.23 個粉絲專頁，且分析結果顯示很顯著，也就是在包含未啟用的 官方粉絲專頁情況下，在擁有的情況而言，區域立委顯現其高於不分 區與僑居立委。
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表 4-7 影響立法委員官方粉絲專頁數量（包含未啟用）之迴歸模型分析（不含區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
所屬政黨（以中國國民黨為對照組）
民主進步黨 -.696 ( .080)***
親民黨 -.416 ( .228)+
臺灣團結聯盟 -.373 ( .232)
無黨團結聯盟與無黨籍 -.956 ( .307)**
會期（以第一會期為對照組）
第二會期 .032 ( .069)
擔任委員會召集委員（以擔任為對照組）
未擔任 .189 ( .096)+
代表屬性（以區域立委為對照組）
原住民立委（包含山地與平地） .271 ( .173)
不分區與僑居立委 -.230 ( .087)**
教育程度（以高中畢業以下為對照組）
大專畢業 -.640 ( .232)**
碩士畢業 -.831 ( .224)***
博士畢業 -1.003 ( .231)***
性別（以男性為對照組）
女性 .035 ( .080)
資深程度 -.007 ( .020)
年齡 -.012 ( .005)*
樣本數 226
調整後 R 平方 .352
S.E.E .517
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
「年齡」方面，分析結果顯示隨著年齡每單位的增加，擁有包含 未啟用的 Facebook 粉絲專頁的數量減少約 0.1，且達顯著，也就代表 年齡越高者，擁有包含未啟用的 Facebook 粉絲專頁數量就越少，反之 可以說明為越年輕的立法委員擁有包含未啟用 Facebook 粉絲專頁的數 量就越多。
而「是否擔任委員會召集委員」的因素，雖未達顯著，但有其可 能性，數據上顯示若以之解釋，則擔任召集委員者對照擔任者每單位 多約 0.19 個頁面。也就是召集委員在擁有包含未啟用的 Facebook 粉絲 專頁的情況上，較未擔任者少。
「會期」、「資深程度」、「性別」皆未達顯著，而在此認為與立法 委員擁有包含未啟用的 Facebook 粉絲專頁數量無關。
表 4-8 呈現針對區域因素於包含未啟用的 Facebook 粉絲專頁數量 的統計分析。在「選區特性」上，地區的高等教育人口比例呈現非常 顯著的狀況，而每單位減少約 12.13 個頁面，也就是高等教育人口越多 的區域，此區域立委擁有包含未啟用的 Facebook 粉絲專頁越少，與研 究分析項目的理論建構相衝突。而個人上網率呈現很顯著，每單位增 加 9.092 個頁面，也就是區域中上網的人口比例越高，區域立委擁有包 含未啟用的 Facebook 粉絲專頁越多。
而「前次選舉與主要對手之選票差距」則無顯著性，代表其與立 法委員擁有包含未啟用 Facebook 粉絲專頁的數量無關。
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表 4-8 影響立法委員官方粉絲專頁數量（包含未啟用）之迴歸模型分析（區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
選區特性
農林漁牧業人口比例 -1.640 (2.067)
高等教育人口比例 -12.127 (3.109)***
個人上網率 9.092 (2.646)**
老年人口比例 10.091 (5.150)+
前次選舉與主要對手之選票差距 -.450 ( .472)
樣本數 146
調整後 R 平方 .107
S.E.E .611
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
二、立法委員官方粉絲專頁數量因素統計分析（排除未啟用）
表 4-9 為第八屆全體立法委員排除未啟用的粉絲專頁後，官方粉絲 專頁數量的影響因素分析結果。其中「代表屬性」以區域立委為對照 組時，不分區與僑居立委達非常顯著。
而在「教育程度」顯現以高中畢業以下學歷為對照組時，各組皆 達非常顯著，每單位減少約 0.32 個頁面，也就是不分區與僑居立委在 此擁有粉絲專頁的情形少於區域立委。
「教育程度」變項方面，以最高學歷為高中畢業以下為對照組時，
各組皆達非常顯著，大專畢業組每單位少約 0.79 個頁面；碩士畢業組 每單位少約 0.92 個頁面；博士畢業組每單位約少 1 個頁面，也如同分 析立法委員擁有包含未啟用的官方粉絲專頁數量時一樣，呈現一個梯 隊的減少，而且也是學歷越高者擁有粉絲專頁越少的情形。
「年齡」在此呈現為一個非常顯著的預測變數，每單位減少約 0.02
表 4-9 影響立法委員官方粉絲專頁數量（排除未啟用）之迴歸模型分析（不含區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
所屬政黨（以中國國民黨為對照組）
民主進步黨 -.116 ( .073)
親民黨 .318 ( .210)
臺灣團結聯盟 .199 ( .213)
無黨團結聯盟與無黨籍 -.407 ( .282)
會期（以第一會期為對照組）
第二會期 .035 ( .063)
擔任委員會召集委員（以擔任為對照組）
未擔任 .017 ( .088)
代表屬性（以區域立委為對照組）
原住民立委（包含山地與平地） .198 ( .159)
不分區與僑居立委 -.321 ( .080)***
教育程度（以高中畢業以下為對照組）
大專畢業 -.790 ( .213)***
碩士畢業 -.915 ( .206)***
博士畢業 -1.002 ( .212)***
性別（以男性為對照組）
女性 .177 ( .074)*
資深程度 -.011 ( .018)
年齡 -.016 ( .004)***
樣本數 226
調整後 R 平方 .255
S.E.E .475
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
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個粉絲專頁，年齡越高者擁有越少粉絲專頁，而反面解釋為越年輕的 委員擁有的粉絲專頁就越多。
「性別」在以男性為對照組時，女性每單位約增加 0.18 個頁面，且達 顯著，也就是總體來說，女性立法委員在本段前提下比男性立法委員 擁有較多粉絲專頁。
而「所屬政黨」、「會期」、「資深程度」與「是否擔任委員會召集 委員」方面則未達顯著。
針對區域因素的統計分析，呈現排除未啟用頁面後，影響區域立 委官方粉絲專頁數量的可能因素中，無論「選區特性」下設各項，或 是「前次選舉與主要對手之選票差距」，皆呈現未顯著而不相關的情形，
詳見表 4-10。
表 4-10 影響立法委員官方粉絲專頁數量（排除未啟用）之迴歸模型分析（區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
選區特性
農林漁牧業人口比例 1.191 (1.833)
高等教育人口比例 -3.005 (2.756)
個人上網率 1.454 (2.346)
老年人口比例 .982 (4.566)
前次選舉與主要對手之選票差距 -.575 (.418)
樣本數 146
調整後 R 平方 .044
S.E.E .541
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
三、立法委員官方粉絲專頁數量因素統計分析（排除未發文）
表 4-11 為第八屆全體立法委員排除未啟用的粉絲專頁後，並排除
於研究範圍之兩會期從未發文者，累計而得的官方粉絲專頁數量之影 響因素分析結果。「資深程度」方面出現了非常顯著的情形，而資深程 度每增加一單位則減少約 0.06 個頁面，顯現在本段分析前提下，越資 深者擁有越少頁面。
「代表屬性」以區域立委為對照組時，不分區與僑居立委顯現非 常顯著的情形，而每單位減少約 0.28 個頁面，代表在本段分析前提下 不分區與僑居立委較區域立委擁有比較少的頁面。
「所屬政黨」在以中國國民黨為對照組時，無黨團結聯盟與無黨 籍立法委員組呈現很顯著，而每單位增加約 0.75 個粉絲專頁，而顯現 其在擁有粉絲專頁數量上較中國國民黨立法委員為多，此與包含未啟 用時之立法委員官方粉絲專頁數量因素統計分析結果相反。
「性別」變項在以男性為對照組時，女性組呈很顯著，而每單位 增加約 0.19 個擁有頁面，顯現女性立法委員在本段分析前提下較男性 立法委員在 Facebook 擁有較多官方粉絲專頁。
「年齡」變項呈現很顯著，年齡單位增加時頁面數減少約 0.14，
顯見在本段分析前提下，年齡較長者擁有的 Facebook 頁面較少。
「會期」、「是否擔任委員會召集委員」與「教育程度」則未見顯 著，而與分析之依變項無關。值得注意的是，「教育程度」在還沒排除 未啟用與未發文之前，都是一個極顯著的變項，但卻在是否有發文行 為的差異下顯著度有極大變化，可見是否擁有在分析範圍兩會期內有 發文的官方粉絲專頁，與立法委員的教育程度有其連動性。
「會期」、「是否擔任委員會召集委員」與「教育程度」則未見顯 著，而與分析之依變項無關。值得注意的是，「教育程度」在還沒排除 未啟用與未發文之前，都是一個極顯著的變項，但卻在是否有發文行 為的差異下顯著度有極大變化，可見是否擁有在分析範圍兩會期內有 發文的官方粉絲專頁，與立法委員的教育程度有其連動性。