影響選民投票穩定與變遷類型的因素

第一節探討了影響選民藍綠黨派投票的因素，本節則進一步探究另一個本文 所關切的問題：影響選民在兩次投票中穩定與變遷投票的因素。針對定群追蹤資 料中，受訪者在選制變革前後兩次立委選舉的藍綠黨派投票，⁴⁹可將其歸併成為

「藍藍穩定」、「藍綠變遷」、「綠藍變遷」、與「綠綠穩定」等四種投票類型模式，

其在定群資料中的次數分配如表 5-3 所示。從表 5-3 的結果可看出，藍綠與綠藍 兩種變遷類型合計僅佔了約 10%~15%的比例，其中尤以藍綠變遷投票更屬少 數，僅佔四種投票類型中不到 5%的比例。本節便以選民穩定與變遷投票類型為 依變數，此依變數為無序多分的四分類依變數，因此建立兩個「多項勝算對數模 型」（multinomial logit model，簡稱 MNL）來進行分析，探究哪些因素可能影響 選民投票穩定或變遷的類型。

【表5-3】第六、七屆立委選舉選民投票穩定與變遷的類型 2004SNTV vs. 2008SMD 2004SNTV vs. 2008PR

次數 百分比 次數 百分比 投票類型

藍藍穩定投票 343 51.9 331 51.1

藍綠變遷投票 27 4.1 24 3.7

綠藍變遷投票 69 10.4 44 6.8

綠綠穩定投票 222 33.6 249 38.4

總計 661 100.0 648 100.0

至於解釋選民投票穩定與變遷的自變數方面，上一節中所使用的解釋變數，

在學理上同樣可適合在本節的分析中。不同的是，選民在兩次選舉中的穩定與變 遷投票，邏輯上是一種不同時間點動態的行為變化，因此除了性別、教育程度、

省籍、地區等不會隨著時間改變的變數可放入模型中作為控制變數之外，其餘選 民心理態度變數如政黨認同、統獨立場、族群認同、政治信任感、對扁政府施政

49 在本節的分析中，為提高分析的有效樣本數，因此放寬「無黨團結聯盟」藍綠屬性的認定，

將 2004 年 SNTV 選舉中五筆投票給無黨聯盟之樣本亦歸類為泛藍陣營。這五筆樣本分別是投給 彰化陳進丁、高市一選區梅再興（2 筆）、高市二選區蔡媽福、屏東蔡豪，這幾位候選人在加入 無黨聯盟之前皆屬國民黨籍的政治人物或與國民黨關係密切，因此本節將其歸類為泛藍陣營亦應 屬合理。此與前一節之分析採嚴格認定，將 2004 年投給無盟之樣本視為遺漏值略有不同。

與立法院的評價等，都是會隨著時間而有所改變的變數，⁵⁰因此較適當的作法，

是計算上述這些變數在兩次 TEDS 調查中的改變，亦即以自變數在兩個時間點的 變化來解釋依變數的差異。然而，由於政治信任感、對扁政府施政評價、對立法 院表現評價三個變數，在 TEDS2004L 面訪調查中，僅 B 卷有針對這三者進行測 量，導致定群樣本中若是屬於 2004 年調查中的 A 卷樣本，在此三個變數上皆為 遺漏值，因而無法計算兩個年度的自變數變化。據此，這三個變數將排除在本節 統計模型的分析，僅放入藍綠政黨偏好、統獨立場、以及族群認同三個可能隨時 間改變的變數，以下則具體說明計算其兩個時間點變化的方式。

1. 藍綠政黨偏好之變化：

選民對個別特定政黨的偏好，可依其藍綠屬性區分為泛藍、泛綠、與無 政黨偏好三類，因此在兩個時間點，選民在藍綠政黨偏好部分可能的類 別就有九類，本文則進一步整併為四類，包括「穩定泛藍偏好」、「穩定 泛綠偏好」、「穩定無政黨偏好」，其餘六類皆歸入選民在此變數上有改 變的類別，意即「藍綠政黨偏好變遷者」。

2. 統獨立場之變化：

選民統獨立場可分為偏向統一、偏向獨立、及維持現狀。同樣地，選民 在兩個時間點可能的統獨立場類型就有九種類別，為便於模型分析，將 其歸併為「穩定偏向統一」、「穩定偏向獨立」、「穩定偏向維持現狀」，

以及六種屬於變遷類型的「統獨立場變遷者」。 3. 族群認同之變化：

原始的族群認同變數亦是分成三類，包括台灣人、都是、中國人。其中 因「中國人」類別在兩個年度調查中，皆僅佔樣本比例約 5%左右，因 此將其與「都是」合併。此變數在兩個年度就形成 2×2 的四個類別，分 別是「穩定台灣人認同」、「由台灣人轉變為『中國人或都是』」、「由『中 國人或都是』轉變為台灣人」、以及「穩定『中國人或都是』」。

50 邏輯上，受訪者的教育程度亦會隨著時間改變，然而考量 TEDS 調查中，皆為 20 歲以上具有 投票權的公民，一般而言在此年齡以上的受訪者多數都已結束求學階段，教育程度有所變動的比 例應屬少數，因此為簡化分析，在此將教育程度視為不隨時間改變，以 TEDS2008L 調查的教育 程度為準。年齡部分則是以選民 2008 年的年紀為準，視為連續變數代入模型。

檢定多項勝算對數模型「選項間彼此相互獨立（IIA）」的假定

本節的依變數為投票穩定與變遷的四種類型，故以多項勝算對數模型進行分 析 。 惟 MNL 模型之所以精簡，乃是因其建立在「選項間彼此相互獨立」

（independence of irrelevant alternatives, IIA）⁵¹的假定上（Train, 2003: 49-51）。若 研究中有若干重要解釋變數未能觀察到或有所疏漏，抑或研究對象因個別差異而 對相同的變數反應不一，都可能導致選項之間並不獨立（黃紀，2008b：140-141）， 因此在以 MNL 模型進行分析時也必須針對 IIA 的假定進行檢定。若研究者知道 依變數的多類選項中，哪些選項之間具有相關，且各組相關的選項之間 IIA 仍然 成立，便可將相關的選項分組歸類之後，採用「群組式勝算對數」（nested logit，

簡稱 NL）（黃紀，2008b：141）。本節後續針對多項勝算對數模型的分析，亦將 運用此一方式來對模型中的 IIA 假定進行檢定。⁵²

針對多項勝算對數模型的 IIA 檢定，目前學界最常使用的檢定方法是 Hausman-McFadden test（1984）與 Small-Hsiao test（1985）。由於使用 Small-Hsiao test 是將總樣本隨機地（randomly）分成兩個次樣本來進行檢定，因此其缺點在 於同樣的一組樣本及變數，每一次進行 IIA 檢定所得出的數值可能會有所差異

（Long and Freese, 2006: 245）。因此本文以 Hausman-McFadden test（以下簡稱 Hausman test）來進行檢定，以「綠綠穩定」投票類型為參照組，將兩個 MNL 模型（亦即 2004SNTV vs. 2008SMD 與 2004SNTV vs. 2008PR）進行 Hausman test 檢定。從表 5-3 可看出「藍綠」與「綠藍」兩類變遷投票類型的樣本數並不多，

因此，本文先分別將「藍綠變遷」與「綠藍變遷」類型排除，再與完整模型進行 Hausman test，其結果如表 5-4 所示。除了在 2004SNTV vs. 2008PR 的模型中，

若排除藍綠變遷類型之後檢定結果的卡方值出現負值之外，⁵³此一檢定的結果顯 示，若排除這兩個變遷類型，與完整模型的結果相比，並無顯著差異，意味著這

51 本文將 independence of irrelevant alternatives（IIA）翻譯為「選項間彼此相互獨立」，係參考黃 紀（2008b: 140）對此名詞的中文翻譯。

52 MNL 模型的 IIA 假定，在實際的分析中往往無法成立，因此學界為解決此一問題，亦發展出 其他可完全放寬 IIA 假定的分析模型，例如「多項機率單元模型」（multinomial probit model，簡 稱 MNP）與「混合勝算對數模型」（mixed logit model）（Glasgow, 2001）等。關於選民投票行為 研究，國內已陸續有採用這兩種模型來進行方法探討或實證分析的學術著作，可參閱黃紀

（2008b）、黃紀、王德育（2009）、蕭怡靖（2009a）。但這兩個模型對各選項的樣本數要求甚高，

而本研究的變遷投票類型樣本數都不大，因此分析後其遞迴估計都無法聚合（fail to converge）。

53 根據 Hausman 與 McFadden 的說明（Hausman and McFadden, 1984: 1226），Hausman test 略去 某一選項後的檢定卡方值若呈現負值，則表示不違反 IIA 的假定。以 Hausman test 進行 IIA 檢定，

卡方值出現負值在實際分析中亦不罕見（Long and Freese, 2006: 244-245）。

兩個選項與其他選項間相互獨立。

【表5-4】MNL 完整模型與排除選項模型的 Hausman test 2004SNTV vs. 2008SMD 2004SNTV vs. 2008PR

X²

p-value

X²

p-value

排除選項

「藍綠」變遷 3.55 0.8296 -0.69 ---

「綠藍」變遷 0.7 1.0000 4.48 0.8772

由於上述之 Hausman test 仍有部分不確定性，本文接著將 MNL 的 IIA 假定 稍加放寬，建立一個更廣的「群組式勝算對數」（NL）模型，也就是進一步將「藍 藍穩定」與「綠綠穩定」兩個投票類型歸入「投票穩定」的群組（如圖 5-1 所示）。

此一 NL 模型允許同群組內的選項間可以有相關，其相關度以（1-τ ）測量之，

也就是說，τ（稱為相異係數 dissimilarity parameter）越接近 1.0，選項間的相關 度越低，若等於 1.0，則選項間無相關。NL 模型在估計出τ 之後，可以或然比ˆ

（likelihood ratio, LR）來檢定群組內選項間的 IIA 假定，其虛無假設為

H

₀:τ =1.0

（即選項之間乃是相互獨立）。模型檢定的結果，2004SNTV vs. 2008SMD 與 2004SNTV vs. 2008PR 兩個模型，其 LR test 的

P 值分別為 0.2688 與 0.3165，未

能拒斥（reject）

H

₀:τ =1.0的虛無假設。換言之，藍藍穩定與綠綠穩定之間，

檢定結果顯示為彼此相互獨立，表示本節分析之 MNL 模型，並不違反 IIA 的假 定。以下便針對模型分析的結果進行說明與詮釋。

【圖5-1】群組式勝算對數模型

模型分析結果

表 5-5 與表 5-6 即為分別以 2004 年 SNTV 與 2008 年新選制下 SMD 及 PR 兩票所進行的多項勝算對數模型。就 SNTV 與 SMD 兩票的穩定與變遷投票類型 而言，從表 5-5 的分析發現，選民的藍綠政黨偏好變化是解釋其傾向屬於何種穩 定或變遷投票非常重要的因素。尤其屬於穩定泛藍政黨偏好的選民，相對於藍綠 偏好上有所改變的選民，皆有顯著偏高的相對機率在兩次選舉中選擇藍藍穩定以 及綠藍變遷投票，而非綠綠穩定投票模式，換言之，具有穩定泛藍偏好的選民在 兩次選舉皆投票給泛綠政黨的機會非常低。反之，藍綠政黨偏好上屬於穩定泛綠 偏好的選民，相較於藍綠偏好有所改變的選民，則有顯著較高的機會在兩次選舉 中採取綠綠穩定投票。至於在兩次調查中皆回答無特定藍綠政黨偏好的受訪者，

相對於藍綠偏好有所改變者，在不同穩定與變遷投票類型上則沒有顯著的差異。

上述結果顯示選民是否屬於穩定的藍綠認同者，對其是否穩定支持屬意陣營具有 顯著的影響。

上述結果顯示選民是否屬於穩定的藍綠認同者，對其是否穩定支持屬意陣營具有 顯著的影響。

在文檔中 立委選制變遷對選民投票行為之影響---投票穩定與變遷的分析 (頁 107-121)