第三章 研究設計
第一節 研究方法
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第三章 研究設計
本章依序說明本研究採用的研究方法，跨國比較與個案研究的資料蒐集方法 與來源，總體與個體變數的建構與測量方式。
第一節 研究方法
在分析選舉制度對選民投票參與的影響前，必須先了解如何探討選舉制度的 政治效應。從杜瓦傑假設、杜瓦傑定律、M+1 法則等研究成果我們不難發現，
學者們從宏觀(macro)與總體資料分析選舉規則與選區規模所產生的政治影響，
成果相當豐碩(Cox 1997; Duverger 1955; Lijphart 1994; Rae 1967; Shugart 1985;
Taagepera and Shugart 1989)。在上述總體資料分析研究成果的基礎下，雖然有學 者認為選舉制度研究已經相當成熟(Shugart 2005)，但是也有學者提醒選舉制度研 究並非毫無盲點，尤其是杜瓦傑所解釋的機械因素與心理因素都必須從選民的投 票行為去體現，而這部份則必須藉由微觀角度觀察分析（黃紀 2008a）。運用總 體資料進行多案例的跨國比較最大的優點在於增加研究的廣度，並且能夠驗證通 則(generalizations)，但是這種方法卻較難兼顧研究的深度與內涵(intension)。結合 個案研究方法，就可以詳述觀察現象的脈絡，透過觀察單位的思維、行為與互動，
以追尋過程的方式發掘背後的機制，增加研究的深度。上述多案例與個案研究的 優缺點，也是學者所強調的「研究取向間的抵換關係(tradeoffs)」（黃紀 2012）。
本研究認為在探討選舉制度對選民投票參與的影響時，也應該兼顧宏觀與微 觀角度的觀察與分析。在宏觀的層次，評估各種選舉制度模式對各國投票率的效 應，建構理論與通則。在微觀的層次，選定一個選舉制度發生改變的國家作為重 要案例，針對該國比較選舉制度變遷前後選民投票參與情形，釐清選舉制度的影 響，並且驗證宏觀層次所建立的通則（黃紀 2008a）。透過上述的研究方法，本 文希望可以建立投票參與研究中微觀與宏觀間的聯繫(micro-macro linkage)，也增 進學界對選舉制度整體影響力的瞭解。以下將針對跨國比較與個案研究的研究設
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計做詳細說明。
一、 跨國比較之研究設計
King, Keohane and Verba(1994)認為在進行跨國研究時，樣本數越大越有效度。
在跨國研究的部分，本研究選定二戰之後所有民主國家的國會選舉為研究對象，
時間點為 1946 年至 2013 年。選定民主國家的意義有以下幾點：第一，在非民主 政體，選民的政治選擇並不自由；第二，在非民主政體，官方所提供的投票率等 資料並不一定可信(Stockemer 2013)。界定何謂「民主國家」，不同的學者採用的 標準也不盡相同，學界最常見的標準有三種：第一，自由之家(Freedom House，
簡稱 FH 分數)的政治權利(political rights)指標分數為 1 與 2 的國家；第二，政體 特徵與變遷指數(POLITY)的民主測量指標獲得 6 分及以上國家；第三，由 Alvarez 等學者提出的民主與獨裁指標(Democracy and Dictatorship，簡稱 DD) (Alvarez et al. 1996)13。雖然 FH 和 POLITY 對於選舉民主國家的界定較為簡單，也較常被使 用，但是這兩項界定民主的標準卻也受到一些批評(Cheibub, Gandhi and Vreeland 2010)。Cheibub 等三位學者認為 DD 比 FH 和 POLITY 的測量更準確在於 DD 是 明訂標準，然後再以客觀事實來判斷是否符合標準。但是 FH 和 POLITY 對於一 個國家民主與否的測量則是由專家們來打分數，不僅專家們的測量間可能有問題，
每一年浮動的標準也讓 FH 和 POLITY 兩項指標用來評量一個國家長時間的民主 程度也可能有問題。因此，本研究將採用 DD 測量為判斷一個國家民主與否的標 準。在上述標準的界定下，本研究將蒐集全世界 133 個國家約 1198 次國會選舉 的資訊進行分析。由於各國選舉的選舉次數不同，因此每個國家的觀察值也不同，
所蒐集資料屬於非平衡式資料(unbalanced data)。
二、個案研究之研究設計
在個案研究的部分，本研究選定台灣為研究對象，分別從總體與個體資料分 析選制變遷對台灣選民在立法委員選舉中投票參與的影響。
13 Alvarez 等學者認為一個國家必須符合四個標準才能算是民主國家：第一，行政首長必須民選 或者選出行政首長的機關必須民選；第二，立法機關必須是民選；第三，選舉中必須超過一個政 黨參與；第四，執政的政權可以因選舉落敗而被輪替。
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（一）準實驗設計
為了能夠觀察台灣立委選舉的投票率在選制變遷前後的變化，並且評估選制 變遷所帶來的效應，必須要有一適當的方法。如果單純從 2004 年立委選舉投票 率(59.16%)與 2008 年立委選舉投票率(58.5%)之間的差(59.16%-58.5%=0.66%)來 看，選制改革的效應看似不大而且不難估計。不過，如果 2008 年立委選舉沒有 採 用 新 選 制 的 話 ， 那 投 票 率 又 會 是 多 少 呢 ？ 這 就 是 個 典 型 的 「 反 事 實 」 (counterfactual)問題，因為實際上 2008 年立委選舉採用了新選制，我們也無法回 到過去並且讓該年立委選舉以舊選制再舉行一次並觀察其投票率，這就是所謂的
「因果推論的根本問題」(the fundamental problem of causal inference)(Holland 1986; 黃紀 2010)。也就是說，2008 年立委選舉的投票率 58.5%是選制改革後的 結果，如果選制沒有改革，這個投票率可能會更低，但也可能比 58.5%高。本研 究即希望採用因果推論的方式，來估計新選制對於台灣立委選舉投票率所產生的 效應。
以 非 實 驗 性 質 的 觀 察 研 究 (observational studies) 進 行 因 果 推 論 (causal inference)則必須謹慎，因此本研究採用準實驗設計(quasi-experiment design)中的
「中斷時間序列」(interrupted time-series，簡稱 ITS)來進行因果推論(Campbell and Stanley 1963; Shadish, Cook and Campbell 2002)。ITS 是一種適用於評估政策與事 件效應的準實驗設計(Huang, Kuo and Stockton 2016.; 黃紀與林長志 2013)，其方 法是針對實驗組(treatment group)蒐集事件發生前後數個時間點的依變數觀察值，
比較事件前後的趨勢，來判斷事件的干預(intervention)所造成的效應（見圖 3-1，
頁 34）。單一時間序列因無法排除同時間內其他事件發生的干擾，因果推論的內 部效度可能會受到質疑。
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圖 3-1「中斷時間序列」之準實驗設計
資料來源：作者自繪
說明：O 代表該時間點之依變數觀察值，X 代表事件之干預。
為了克服上述的內部效度問題，本研究將比較政治學領域中的「最似案例設 計」(most similar systems design，簡稱 MSSD)邏輯(Przeworski and Teune 1970)，
套用到 ITS 設計，操作成「具比較組的中斷時間序列」(interrupted time-series with nonequivalent no treatment control group)之準實驗設計(Campbell and Stanley 1963;
Shadish, Cook and Campbell 2002)14（見圖 3-2）。加入比較組之後，同時段內其他 事件發生的干擾也會反映在比較組的觀察值中，因此分析實驗組的前後趨勢時，
比較組的觀察值變化就視同實驗組的反事實，因而克服內部效度的問題。
圖 3-2 「有比較組的中斷時間序列」之準實驗設計
資料來源：作者自繪
說明：O 代表該時間點之依變數觀察值，X 代表事件之干預，實驗組與比較組間之虛線代表實驗 組與比較組皆非隨機選組。
在本研究中，實驗組即台灣的歷屆立法委員選舉，而比較組則必須按照 MSSD 原則選擇一項與立委舊選制類似且未改制的選舉。在台灣的公職選舉中，
採用 SNTV 的選舉除了 2008 年之前的立委選舉外，還有縣市議員選舉與鄉鎮市 民代表選舉。因此本研究將考慮縣市議員選舉與鄉鎮市民代表選舉，並從中選出 合適的比較組：
14 在 Campbell and Stanley(1963)的書中是以 multiple time series 來命名這種研究設計，其背後邏 輯也是結合 time series(design 7)與 non-equivalent control group(design 10)的實驗方式。
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1. 縣市議員選舉：如圖 3-3（頁 36）的台灣各項公職選舉期程圖所示，直 轄市議員選舉一向來都與市長選舉合併進行，在 1998 年甚至與立委選舉 合併進行。圖 3-3 也顯示，縣市議員選舉在 2005 年之前都是單獨舉行，
從 2005 年開始與縣市長選舉合併。這種原採單獨舉行，2005 年之後又 與其他選舉合併進行的選舉期程，造成我們在觀察其投票率變化時，難 以區隔合併選舉及其他未知因素(confounding factors)之影響（黃紀與林 長志 2013），故不適合做為比較組。
2. 鄉鎮市民代表選舉：雖然鄉鎮市民代表選舉長期與村里長選舉合併進行，
但是相較於縣市議員選舉偶有併選偶無併選的選舉時程，而村里長併選 卻是鄉鎮市民代表選舉時程中的常數，加上村里長選舉並無縣市長選舉 般之拉抬效應，我們在觀察其投票率之變化時，反而不用擔心併選這個 常數所造成的影響。
因此，本研究將選擇鄉鎮市民代表選舉作為比較組。鄉鎮市民代表選舉的外 在政治環境生態雖與立法委員選舉雖不完全相同，但至少類似。而且這兩項公職 選舉在 2007 年前都採用 SNTV 制度，唯一的不同就是立委選舉在 2008 年改採 MMM 制度，但鄉鎮市民代選舉則仍維持 SNTV 制度。值得注意的是，台灣有部 分地區不會舉行鄉鎮市民代選舉，包括了直轄市（台北市、高雄市、2009 年後 的原台南縣、原高雄縣、台北縣）與省轄市（原台中市、原台南市、基隆市、新 竹市、嘉義市），因此因果推論的結果將會有推論效度的問題。為了讓兩項選舉 有共同的比較單位，本研究將以縣市為分析單位。在觀察時間點的選擇上，實驗 組的立委選舉將以 1992 年的第二屆至 2008 年的第七屆選舉為觀察對象，比較組 的鄉鎮市民代則以 1990 年的第十四屆至 2010 年的第十九屆為觀察對象。具體的 準實驗設計圖顯示如圖 3-4（頁 37）。如果以桃園縣為例，圖 3-4 中虛線以上為 實驗組，即桃園縣從 1992 年至 2008 年的立委選舉，虛線以下則是比較組，即桃 園縣自 1990 年至 2010 年的鄉鎮市民代表選舉。
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總統選舉 立委選舉
直轄市長選舉 直轄市議員選舉
縣（市）長選舉 縣（市）議員選舉 中央層級
{
直轄市層級
{
縣市層級
{
年度 鄉鎮市層級
{
鄉鎮市民代表選舉鄉鎮市長選舉圖 3-3 中央、直轄市、縣市層級與鄉鎮市層級選舉期程之演變 資料來源：黃紀、林長志(2013)，作者補充鄉鎮市層級部分。
說明：橢圓形係圈示同日投票且選區至少有部分重疊之併選選舉。
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圖 3-4 本研究之準實驗設計圖
資料來源：作者自繪
說明：O 代表該時間點之依變數觀察值，X 代表選舉制度變遷（從 SNTV 變為 MMM）。
說明：O 代表該時間點之依變數觀察值，X 代表選舉制度變遷（從 SNTV 變為 MMM）。