第四章 研究方法與變數說明
第一節 研究方法說明與模型介紹
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立 政 治 大 學
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第四章 研究方法與變數說明
第一節 研究方法說明與模型介紹
如前所述，本文主要之研究目的，在於研究台灣地區各縣市老人安養機 構設立之影響因素。本研究將焦點置於1998 年 5 月行政院核定「加強老人安 養服務方案」之隔年1999 年，至 2008 年，共計 10 年的期間。
本文使用之研究方法如下：
一、文獻分析法
由於影響各縣市老人安養機構設立之因素所涉及之層面甚廣，綜觀國內 外之論文期刊等相關著作，探討本議題者並不少。故研究生除先回顧國內老 人福利及長期照顧、安養等福利政策立法及現況，了解國內外老人安養機構 設立因素之差異，並於國家圖書館、政大圖書館，及於各網站查閱相關文獻，
以蒐集所需資料，加以分類統整。
二、實證模型分析
本研究將採用長期追蹤資料（Panel Data）方法來分析資料，同時考慮橫 斷面資料（cross section）與時間序列資料（time series）。橫斷面資料即同一 時間上不同區域之數據，時間序列資料則是同一區域不同時間點之資料。以 Panel Data 分析能夠控制經濟個體之差異，透過不同橫截面單元，不同時間觀 察值的結合，提供更多訊息、更少共線性、更多自由度、更多的變化性與更 高的效率，以幫助研究經濟行為變化的動態性，有助於釐清某因素之動態影 響，並能有效偵測橫斷面分布上看似相對穩定卻隱藏的變化。
根據Balestra and Nerlove（1996）與Greene（2003），雙因子效果模型有 兩種：雙因子固定效果模型（two-factor fixed effects model）及雙因子隨機效
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果模型（two-factor random effects model）20。使用Panel Data分析時，會遇到 要選取何者為最適模型之問題，應先判斷該使用固定效果模型或是隨機效果 模型，模型設定錯誤會導致偏誤的估計結果。而固定效果模型和隨機效果模 型的選擇標準，目前為止看法迥異，最簡單的方法是以「樣本有無透過抽樣 過程」來分辨，若樣本為母體或無透過抽樣過程，則採用固定效果模型較佳。
在計量方法上，則通常透過Hausman（1978）提出的Hausman test方法檢定。
由於固定效果模型和隨機效果模型最大的差異，在於隨機效果模型中的 與i 解釋變數Xitk間是否具有統計相關。若模型中的 與i Xitk具有統計相關時，則 固定效果模型之估計將具一致性和有效性，而隨機效果模型之估計將不具一 致性，故採用固定效果模型；反之，若模型中的 與i Xitk不具有統計相關時，
則應採用隨機效果模型。Hausman test檢定方式如下：
令虛無假設H0：
i,itk
0，即 與解釋變數間不具相關性； i‧
性的計量經濟問題（endogeneity problem）的產生，本文在所有解釋變數的數 值皆使用落後一期的數據資料，以避免被解釋變數與解釋變數之間在同一時‧ 國
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式（4.3）中 αi 與 θt 分別代表第i 個縣市地區的個別特質效果，以及第 t 期的時間特質效果。其中i = 1, 2, 3, …, 23 等，表示台灣地區除金門、連江縣 以外之23 個縣市；t 代表時間，t-1 代表前一期，εi,t為殘差項。本研究的被解 釋變數，以各縣市老人安養機構之總床位數為衡量指標。LTCFi,t 代表第 i 個 縣市地區第 t 期的老人安養機構之總床位數。RWi,(t-1)、OLDAi,(t-1)、PDi,(t-1)、 EDUi,(t-1)、Ui,(t-1)、FLPRi,(t-1)、Mi,(t-1)、CBRi,(t-1)、FCSi,(t-1)、FWi,(t-1)、HCi,(t-1)分別 代表第i 個縣市地區第 t-1 期的實質薪資、各縣市老年人口數、各縣市人口密 度、各縣市教育程度為大專及以上人口之比率、各縣市失業率、各縣市女性 勞動參與率、各縣市15 歲以上人口婚姻狀況有偶人數比率、各縣市出生率、
各縣市外籍與大陸配偶人數、各縣市社福外籍勞工人數以及各縣市每萬老人 接受居家服務人次。而老人安養機構之總床位數由於希望能夠更加了解其趨 勢，所以用取對數的方式處理。
以前述模型為基礎，蒐集台灣各縣市地區相關資料，利用統計方法進行 實證研究。為了預防此研究遺漏重要變數、選擇了錯誤的函數形式或甚至違 背假設，並將對本研究之模型進行RESET 檢定。這個由 Ramsey（1969）所 提出的迴歸設定誤差檢定（Regression Specification Error Test, RESET）將有 助於發現遺漏變數，並了解是否已考量重要的變數，而針對函數形式也能有 效辨別是否錯誤。