第四章 資料分析
第三節 本質估計量
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第三節 本質估計量
由於在進行 MAPC 子模型的配適之前，我們得先決定子模型，因此本節
將參考Yang(2008)的方法，藉由男女各別的本質估計量來觀察男女在三個效應
的差異以決定 MAPC 子模型的選取。以本質估計量的方式分別對男女資料配適 模型，配適後的值如表 4-5，表 4-6。表 4-5 是針對女性資料用本質估計量所配 適出來的參數估計值，表 4-6 則是針對男性資料所得出來的結果。依據表 4-5 及 4-6 的數據，我們可以分別對三個效應來繪圖。圖 4-1 是針對年齡效應繪製的 圖，圖 4-2 是針對年代效應，而圖 4-3 是針對世代效應，圖中黑色實線代表女 性，綠色實線為男性。
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表4-5 女性自殺死亡率 - IE 之參數估計值
常數項 年齡 效應 年代 效應 世代 效應
-9.1431
10-14 歲 -2.3754 1959-1963 0.6005 1875-1883 0.0312
15-19 歲 -0.2116 1964-1968 0.4921 1880-1888 0.0512
20-24 歲 0.0928 1969-1973 0.0814 1885-1893 0.2142
25-29 歲 -0.0590 1974-1978 -0.1459 1890-1898 0.1999
30-34 歲 -0.1421 1979-1983 0.0072 1895-1903 0.2400
35-39 歲 -0.2716 1984-1988 -0.1154 1900-1908 0.3275
40-44 歲 -0.2299 1989-1993 -0.5609 1905-1913 0.3535
45-49 歲 -0.2080 1994-1998 -0.4440 1910-1918 0.4558
50-54 歲 -0.1136 1999-2003 -0.1239 1915-1923 0.3028
55-59 歲 -0.0065 2004-2008 0.2087 1920-1927 0.1337
60-64 歲 0.2723 1925-1993 0.0875
65-69 歲 0.4877 1930-1938 0.1363
70-74 歲 0.8287 1935-1943 0.2929
75-79 歲 0.9599 1940-1948 0.3474
80+ 歲 0.9763 1945-1953 0.2340
1950-1958 0.2347 1955-1963 0.1862 1960-1968 0.1341 1965-1973 -0.0518 1970-1978 -0.2139 1975-1983 -0.3790 1980-1988 -0.8621 1985-1993 -1.3729 1990-1998 -1.0835
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表4-6 男性自殺死亡率 - IE 之參數估計值
常數項 年齡 效應 年代 效應 世代 效應
-8.6431
10-14 歲 -2.5858 1959-1963 0.5253 1875-1883 -0.0070
15-19 歲 -0.4670 1964-1968 0.4337 1880-1888 0.1705
20-24 歲 0.0026 1969-1973 0.0564 1885-1893 0.2175
25-29 歲 -0.0618 1974-1978 -0.2173 1890-1898 0.2634
30-34 歲 -0.1158 1979-1983 -0.0716 1895-1903 0.3265
35-39 歲 -0.1760 1984-1988 -0.1575 1900-1908 0.3734
40-44 歲 -0.1064 1989-1993 -0.5528 1905-1913 0.3937
45-49 歲 -0.0718 1994-1998 -0.3738 1910-1918 0.4615
50-54 歲 0.0334 1999-2003 -0.0060 1915-1923 0.3421
55-59 歲 0.1402 2004-2008 0.3636 1920-1927 0.1626
60-64 歲 0.3465 1925-1993 0.0963
65-69 歲 0.5313 1930-1938 0.0834
70-74 歲 0.7549 1935-1943 0.2351
75-79 歲 0.8645 1940-1948 0.2751
80+ 歲 0.9112 1945-1953 0.1504
1950-1958 0.1414 1955-1963 0.1022 1960-1968 0.1321 1965-1973 0.0531 1970-1978 -0.1172 1975-1983 -0.3493 1980-1988 -0.8401 1985-1993 -1.3417 1990-1998 -1.3248
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-3 -2 -1 0 1
10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80+
Age Effect
Age
Effect
Female Male
圖 4-1 男女之年齡效應圖
-3 -2 -1 0 1
1959-1963 1964-1968 1969-1973 1974-1978 1979-1983 1984-1988 1989-1993 1994-1998 1999-2003 2004-2008
Period Effect
Period
Effect
Female Male
圖 4-2 男女之年代效應圖
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-3 -2 -1 0 1
1875-1883 1880-1888 1885-1893 1890-1898 1895-1903 1900-1908 1905-1913 1910-1918 1915-1923 1920-1927 1925-1993 1930-1938 1935-1943 1940-1948 1945-1953 1950-1958 1955-1963 1960-1968 1965-1973 1970-1978 1975-1983 1980-1988 1985-1993 1990-1998
Cohort Effect
Effect
Female Male
圖 4-3 男女之世代效應圖 我們先分別對三個效應的整體趨勢做初步解釋。
一、年齡效應：整體而言，年齡效應方面無論男女都有隨著年齡增加的趨勢，
自 10 歲到 24 歲之間快速上升，25 歲到 39 歲開始略微下降，40 歲之後則 又隨著年齡而增加 （見圖 4-1） 。
林佳瑩與蔡毓智（2005）也有提出自殺死亡率隨著年齡增加而上升的看 法，並認為中年人口自殺率開始攀升的原因可能是身體的健康因素，家 庭，財務等壓力的增加，使中年人口產生調適的問題，進而提高自殺死亡 率。老年人口的高自殺率追究原因可能是長期的慢性疾病，生存意義的缺 乏感，失去配偶，社會孤立，缺乏生活上的控制，甚至因無能力影響自己 死亡所產生的恐懼感等。
在男女的差異上，女性在 25 歲到 39 歲的下降趨勢比男性下降的快，60 歲 之後的女性的上升趨勢則比男性快。
二、年代效應：在年代效應方面，我們發現無論男女其趨勢都呈現出 W 曲線 狀，在 1974-78 及 1989-93 年代之效應較低，特別在 1989-93 的年代效應達 最低點,而自 1989-93 年代之後效應有增加之趨勢 (見圖 4-2) 。
吳若寧與鄭雅文（2008）亦發現這樣的趨勢，認為原因可能是 1950 到 60
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年代,二次大戰結束，中國大量人口短時間湧入台灣，導致人口結構轉變，
移入的人又多經過高度影響心理問題的中日戰爭以及國共內鬥。且 1950
年代發生的社會及經濟變動改變了家庭結構，價值(values)以及生活方式。
之後從 1960 到 1970 年代的下降趨勢可能是因為國家加速工業化導致經濟 戲劇化的進步。另外，1980 年代初出現第二個高點，而後又下降的改變與 失業率的變化一致。1980 年代初有許多勞動力密集的工廠外移至鄰近國 家，導致失業率明顯上升，之後下降，1990 年代後又開始上升。而 1990 年代中自殺率攀升的原因與失業率上升及經濟不景氣密切相關。亞洲其他 國家，包含日本及南韓，也有報告說明從 1990 年代後自殺率攀升的現象 與經濟不景氣有關。社會方面影響家庭整合的變數,像離婚率，女人投身勞 動市場都被指出是影響台灣早期自殺率的原因。
男女的差異上，女性在 1984-1988 年之後下降趨勢比男性下降的快，1989-1993 年之後的上升趨勢，男性則比女性上升的快。
三、世代效應：在世代效應方面，出生於 1875 年到 1913 年之間的世代，其世 代效應呈上升趨勢，其中又以 1910-18 及 1940-48 這兩個世代之世代效應 較高，而出生於 1960 之後的世代，其世代效應則隨著世代而有明顯下降 的趨勢，雖然在 1990-97 這個世代下降速度突然趨於緩慢 (見圖 4-3) ，不過 這一世代的資料量較少，因此代表性可能不足。
男女的差異上，男性在 1880-88 這個世代有高點出現，女性則無;女性自 1960-68 這一世代之後開始明顯下降，男性則從 1965-1973 這個世代才開始 明顯下降;在最後一個世代 1990-97，女生突然上升，與男性在最後一個世 代持續下降的現象有所不同，不過一如前述，這一世代的代表性不足，因 此這個現象不須過於在意。
三個效應在男女的差別上， 從圖形的觀察與參數估計值的相差，似乎顯示 出年代或世代效應的差異可能較年齡效應小，但是其實還是無法非常明確判斷 出三個效應裡是否存在一個效應不具有男女性別上的差異，因此後續分析中我 們將就Apc，aPc，apC 三種模型進行配適。