第五章 實證模型
第二節 模型架構設定
本研究共有三組模型之建構，分別為(1)親代同住傾向二項羅吉特模型 (Parent Coresidence Preference Binary Logit Model, PL)、(2)子代同住傾向二項 羅吉特模型(Children Coresidence Preference Binary Logit Model, CL)及(3)家族 居住安排巢式羅吉特模型(Family Living Arrangement Nested Logit Model, NL)，其替選方案及變數設定說明如下：
壹、同住傾向二項羅吉特模型
同住傾向二項模型依決策者不同可區分為親代模型及子代模型，其替選 方案設定方式相似，皆以是否傾向同住作為模型依變數，故將替選方案設定 一併討論；兩模型之決策者不同，其解釋變數將因不同對象設定，故後續區 分為親代與子代角度說明。
一、同住傾向替選方案設定
以世代角度出發(包括親代或子代)，本研究界定決策者之替選方案為「傾 向同住」與「傾向不同住」，並採用二項羅吉特模型分析30，方案說明如下：
CO_T_1, CO_T_2 = {1，代表傾向同住(𝐶𝑂) 0，代表傾向不同住(𝑁𝐶𝑂)
其中，CO_T_1 代表子代是否傾向與親代同住之依變數；CO_T_2 代表親 代是否傾向與子代同住之依變數；因決策角度不同，後續將以上述概念為方 案架構各別建立二項羅吉特模型。
30 該決策結構可參考圖 3。
不同世代同住傾向、孝道觀念對親子同住之影響
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二、親代模型變數設定
親代同住傾向模型設定之影響變數有：性別、年齡、教育程度、親代無 偶、子女數量、兒子數量、工作或行動障礙、自評健康、有無工作、工作性 質是否為家族企業、與兒子關係、與女兒關係、每人享有居住面積及住宅型 態，其機率模型可表示如下：
𝑃(𝐶𝑂) = 𝑓(𝑆𝑒𝑥_2, 𝐴𝑔𝑒_2, 𝐸𝑑𝑢_2, 𝑀𝑎𝑟_𝑃_2, 𝑁𝐾_2, 𝑁𝑆_2, 𝐷𝑃_2,
𝑆𝑒𝐵𝐻_2, 𝐽𝑜𝑏_2, 𝑊𝐻_2, 𝑅𝑆_2, 𝑅𝐷_2, 𝐴𝐴_2, 𝐻𝑡𝑦𝑝𝑒_2) ··· (5-1)
於校估過程中，本研究先以個人屬性建構模型一，爾後逐次納入不同構 面之變數以觀察解釋變數之顯著性，最後剃除前述不顯著之變數以避免干 擾，故於模型五中僅保留達顯著性之變數，以呈現最佳結果，其校估參數可 呈現如下(見表 9)：
𝑙𝑛
𝑃𝑐𝑜𝑃𝑛𝑐𝑜
= −0.876 − 0.341 ∗ 性別 + 0.062 ∗ 教育程度 + 0.129 ∗ 兒子數量 + 0.568 ∗ 與兒子關係 + 0.011 ∗ 每人享有面積 ··· (5-2)
三、子代模型變數設定
子代同住傾向模型設定之影響變數有：性別、教育程度、子代初婚、孝 道觀念、是否為長子、未婚手足數量、親代是否協助照顧小孩、親代是否協 助作家事、與父親關係、與母親關係、是否接受親代金錢支援、是否提供親 代金錢支援、是否有兄弟照顧親代、是否有姊妹照顧親代、有無工作、工作 性質是否為家族企業、居住面積、住宅權屬及住宅型態，其機率模型可表示 如下：
不同世代同住傾向、孝道觀念對親子同住之影響
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𝑃(𝐶𝑂) = 𝑓(𝑆𝑒𝑥_1, 𝐸𝑑𝑢_1, 𝑀𝑎𝑟_1, 𝐹𝑆_1, 𝐹𝑖𝑟𝑆_1, 𝑁𝑀𝑆𝑖𝑏_1, 𝑃𝐻𝐾_1, 𝑃𝐻𝐻
1, 𝑅𝐹
1, 𝑅𝑀
1, 𝑃𝐹
1, 𝐶𝐹
1, 𝐵𝐻𝐸
1, 𝑆𝐻𝐸
1, 𝐽𝑜𝑏
1,
𝑊𝐻_1, 𝐴𝑟𝑒𝑎_1, 𝐻𝑅_1, 𝐻𝑡𝑦𝑝𝑒_1) ··· (5-3)
其校估過程類似親代模型，於模型一納入個人屬性建構，並於模型五中 呈現最佳結果，其校估參數可呈現如下(見表 10)：
𝑙𝑛
𝑃𝑐𝑜𝑃𝑛𝑐𝑜
= −8.816 − 3.092 ∗ 性別 + 0.317 ∗ 孝道觀念 − 0.231 ∗
未婚手足數 + 0.661 ∗ 與母親關係 + 0.005 ∗ 居住面積 ··· (5-4)
貳、家族居住安排巢式羅吉特模型
家族居住安排巢式羅吉特模型之決策者係以家族為觀點建構，其目的在 於整合親代與子代角色，以相對宏觀的觀點檢視兩世代組成的居住安排方 案；由於親代與子代間係為一對多的對應關係，因此居住安排現象於單一世 代觀點下其意義可能不同。例如，對於親代而言，與任一子代同住即代表親 子同住的發生(可能為子代 1 或子代 2)，表示對於同住子代並未有對象特性之 設定；另一方面，對於子代 1 而言，其與親代形成之居住安排則可能為「與 親代同住」、「親代與其他子代同住」與「親代不與子代同住」等(見圖 6)。以 上述任一世代觀點出發討論其居住安排現象，都可能過於簡化居住安排型 態，而忽略了同住對象屬性的考量，並造成模型解釋上的盲點；本研究試圖 同時納入兩代的屬性於同一模型內，以家族為決策者的觀點出發，假設家族 目前呈現的居住安排現象係滿足其最大效用(亦即，對於親代及子代之間為最 佳結果)的概念下，建構巢式羅吉特以分析居住安排現象。受限於實證資料之 侷限，本研究僅能同時取得某一子代(即為圖 6 之子代 1)與其親代之受訪資
不同世代同住傾向、孝道觀念對親子同住之影響
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料，未能同時納入所有子代(亦即，訪問所有子代)一同考量；後續巢式羅吉特 模型之建構過程將對於上巢層及下巢層之決策架構意義解釋，其替選方案及 模型架構說明如後。
圖 6、家庭居住安排方案整合示意圖
不同世代同住傾向、孝道觀念對親子同住之影響
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一、家庭居住安排替選方案設定
圖 7、巢式羅吉特替選方案架構圖
整合兩代居住安排方案，並以家族為決策者出發，其替選方案之巢式結 構可呈現如圖 7。檢視家族內於上巢層之決策，可以「受訪親代是否與子代同 住」區分為「親代與子代同住」及「親代不與子代同住」，其方案可說明如 下：
1.親代與子代同住(PCO)：與子代 1 同住、與子代 2 同住…等等。
2.親代不與子代同住(PNCO)：獨居、僅與配偶同住、與他人同住等。
𝑦𝑖𝑡 = {1，親代與子代同住(𝑃𝐶𝑂) 0，親代不與子代同住(𝑃𝑁𝐶𝑂)
上巢層結構係分析家族中親代是否與子代同住之決策，但於「親代與子 代同住」方案下可能形成(1)與子代 1 同住(2)與子代 2 同住…等等，即為對同 住對象屬性的考量，故在配合本研究資料的彙整下將「親代與子代同住」再 區分為「親代與受訪子代同住」及「親代與其他子代同住」等，其方案可說 明如下：
不同世代同住傾向、孝道觀念對親子同住之影響
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1.親代與子代同住(PCO)：
(1)親代與受訪子代同住(CR) (2)親代與其他子代同住(CO) 2.親代不與子代同住(PNCO)：
(1)其他居住型態(PO)，包括獨居、僅與配偶同住、與他人同住等。
𝑦𝑖𝑡 = {1，居住安排現況(𝐶𝑅, 𝐶𝑂, 𝑃𝑂) 0，其他
此巢層結構的校估過程，於上巢層將納入親代屬性分析「家族內親代為 何與子代形成同住或不同住」，於下巢層則納入子代屬性分析「何種子代較可 能與親代形成同住」；藉由此巢式模型之建構，於考量兩世代是否發生同住上 將可得到較合理之家族內互動關係。
二、家族居住安排變數設定
巢式羅吉特模型之變數設定，於上巢層係以親代居住安排狀況區分為
「親代與子代同住」及「親代不與子代同住」，故將納入親代屬性資料包括：
性別、年齡、教育程度、親代無偶、自評健康、有無工作、工作性質是否為 家族企業、同住傾向、兒子數量、女兒數量、與兒子關係、與女兒關係及住 宅型態，其變數皆指定為「親代不與子代同住」方案(i=PNCO)之方案特定變 數。
下巢層將子代居住安排區分為「親代與受訪子代同住」及「親代與其他 子代同住」，並納入受訪子代屬性資料包括：性別、教育程度、子代初婚、有 無工作、工作性質是否為家族企業、孝道觀念、同住傾向、是否為長子、未 婚手足數量、與親代關係、親代是否協助照顧小孩、親代是否協助作家事、
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是否接受親代金錢支援、是否提供親代金錢支援、住宅權屬、房屋貸款及住 宅型態，其變數皆指定為「親代與受訪子代同住」方案(i=CR)之方案特定變 數。
此外，親代及子代之每人享有居住面積(AA_1 與 AA_2)，因居住安排方 案的不同將有所差異，故設定此類變數為共生變數以指定於下巢層之參數校 估中，其效用函數設定如下：
𝑉
𝑐𝑟,𝑡= 𝛼
1∗ 𝐴𝐴_1 + 𝛼
2∗ 𝐴𝐴_2 + 𝛽
1∗ 𝑆𝑒𝑥_1 + 𝛽
2∗ 𝐸𝑑𝑢_1 + 𝛽
3∗ 𝑀𝑎𝑟_1 + 𝛽
4∗ 𝐽𝑜𝑏_1 + 𝛽
5∗ 𝑊𝐻_1 + 𝛽
6∗ 𝐹𝑆_1 + 𝛽
7∗ 𝐶𝑂_𝑇_1 + 𝛽
8∗ 𝐹𝑖𝑟𝑆_1 + 𝛽
9∗ 𝑁𝑀𝑆𝑖𝑏_1 + 𝛽
10∗ 𝑅𝑃_1 + 𝛽
11∗ 𝑃𝐻𝐾_1 + 𝛽
12∗ 𝑃𝐻𝐻_1 + 𝛽
13∗ 𝑃𝐹_1 + 𝛽
14∗ 𝐶𝐹_1 + 𝛽
15∗ 𝐻𝑅_1 + 𝛽
16∗ 𝐻𝑀_1 + 𝛽
17∗ 𝐻𝑡𝑦𝑝𝑒_1 ··· (5-5) 𝑉
𝑝𝑛𝑐𝑜,𝑡= 𝛾
1∗ 𝑆𝑒𝑥_2 + 𝛾
2∗ 𝐴𝑔𝑒_2 + 𝛾
3∗ 𝐸𝑑𝑢_2 + 𝛾
4∗ 𝑀𝑎𝑟_𝑃_2 + 𝛾
5∗ 𝑆𝑒𝐵𝐻_2 + 𝛾
6∗ 𝐽𝑜𝑏_2 + 𝛾
7∗ 𝑊𝐻_2 + 𝛾
8∗ 𝐶𝑂_𝑇_2 + 𝛾
9∗ 𝑁𝑆_2 + 𝛾
10∗ 𝑁𝐷_2 + 𝛾
11∗ 𝑅𝑆_2 + 𝛾
12∗ 𝑅𝑆_2 + 𝛾
13∗ 𝐻𝑡𝑦𝑝𝑒_2 ··· (5-6) 𝑉
𝑝𝑜,𝑡= 𝛼
1∗ 𝐴𝐴_1 + 𝛼
2∗ 𝐴𝐴_2 ··· (5-7) 𝑉
𝑐𝑜,𝑡= 𝛼
1∗ 𝐴𝐴_1 + 𝛼
2∗ 𝐴𝐴_2 ··· (5-8)
本研究以 Limdep 套裝軟體為估計工具，該套裝軟體於巢式羅吉特模型之 校估上提供兩種方法校估，其一為完全資訊最大概似法(Full Information Maximum Likelihood, FIML)，係指將上下巢層及包容值一同納入校估；其二 為有限資訊最大概似法(Limited Information Maximum Likelihood, LIML)，該 校估方式係先針對下巢層變數估計預測參數後預測其包容值，再代入上巢層 估計上巢層參數；本研究以 FIML 進行校估。此外，對應本研究設定之巢層 架構，於「親代不與子代同住(i=PNCO)」方案下僅包含「其他居住型態
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