本研究分析架構與研究假設

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第二節、本研究分析架構與研究假設

無論是2014 或 2018 的分析資料，本研究的核心依變數都是「有沒有去投 票」。雖然過去的選舉主題的調查研究文獻指出，調查中回答「有投票」的比例 往往比實際投票率偏高）Burden, 2000; Karp and Brockington, 2005; Ansolabehere and Hersh, 2012），但因調查結果相對分布仍與實際投票率變動方向一致，故本 調查結果仍具一定參考分析價值。茲列舉本研究對象實際投票率與調查回答有 投票的比例如表5：

表5、2014、2018 年市長選舉的實際投票率與調查結果 2014 九合一大選 2018 九合一大選 開票結果 TEDS 開票結果 TEDS 台北市 70.46% 87.39% 65.95% 82.05%

台中市 71.93% 86.59% 67.46% 74.82%

高雄市 66.44% 84.49% 73.54% 83.81%

資料來源：中選會選舉資料庫、TEDS。

參考文獻分析整理，本研究的研究設計與分析架構，如下圖所示，並依此 架構由調查資料當中尋找合適的測量。其中，個人資源變數、動員變數、社會 變數、理性選擇變數、心理變數做為控制變數，本研究擬探討的代表性模型，

則使用預期式代表、承諾式代表、陀螺儀代表來分別進行理論檢驗，研究架構 如下圖2 所示：

圖2、本研究分析架構圖

個人投票參與 個人資源變數

(性別、年齡、教育、社經 地位等)

動員變數

(是否被拉票、媒體接觸等) 社會變數

(政治討論、是否已婚等) 理性選擇變數

(前次投票、經濟評估等) 心理變數

(有無政黨傾向、政治效能 等)

政治代表性變數

(預期式、承諾式、陀螺式)

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各控制變數研究假設與對立假設方向分別說明如下：

個人資源控制變數對立假設：

H1：男性相對於女性，投票參與行為較高 H2：年紀越長，則投票參與行為越高 H3：教育程度越高，則投票參與行為越高 H4：社會經濟地位越高，則投票參與行為越高 動員控制變數對立假設：

H5：有被政治動員的民眾相對未被政治動員的民眾，投票參與行為較高 H6：有媒體接觸訊息的民眾相對無媒體接觸的民眾，投票參與行為較高 社會網絡控制變數對立假設：

H7：有做政治討論的民眾相對未做政治討論的民眾，投票參與行為較高 H8：已婚民眾相對未婚民眾，投票參與行為較高

社會心理控制變數對立假設：

H9：有政黨傾向的民眾相對無政黨傾向的民眾，投票參與行為較高 H10：有政治興趣的民眾相對無政治興趣的民眾，投票參與行為較高 H11：政治效能感越高的民眾，投票參與行為越高

H12：政治信任度越高的民眾，投票參與行為越高 理性選擇控制變數對立假設：

H13：前次選舉有投票的民眾相對未投票的民眾，投票參與行為較高 H14：公民責任感高的民眾相對公民責任感低的民眾，投票參與行為較高 H15a：預期臺灣未來經濟變好的民眾相對差不多民眾，投票參與行為較高 H15b：預期臺灣未來經濟變差的民眾相對差不多民眾，投票參與行為較低 H16a：預期家庭未來經濟變好的民眾相對差不多民眾，投票參與行為較高 H16b：預期家庭未來經濟變差的民眾相對差不多民眾，投票參與行為較低 除了以上控制變數之外，本研究所關心的政治代表性變數共包含三項研究 對立假設與方向，列舉如下：

H17a：認為候選人在選舉期間的重要議題立場與其越一致）有回應重要議 題）的民眾相對於認為重要議題立場不一致）無回應重要議題）的民眾，投票 參與行為較高）承諾式代表）

H17b：無重要議題的民眾相對於認為候選人重要議題立場與其不一致）無 回應重要議題）的民眾，投票參與行為較高）承諾式代表）

H18：選民預期候選人當選後的表現能符合選民的利益）瞭解民眾的需求）

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相較於預期候選人當選後的表現不能符合選民的利益）不瞭解民眾的需求），則 投票參與行為較高）預期式代表）

H19：選民越認為候選人）價值相關）議題立場與其越一致，則投票參與行 為越高）陀螺儀代表）。

下一節將分別說明各變數與本研究模型操作型定義。

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以本研究各假設為基礎，並以TEDS2014 年、2018 年選舉調查資料變數為 例，逐一於下表中說明進行各項假設檢定時所欲使用的變數及其對應的問項與