第五章 研究發現與討論
第四節、 研究限制與後續研究建議
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第四節、 研究限制與後續研究建議
本研究利用 TEDS2013 年面訪調查資料庫分析流動性預期以及流動性經歷 如何影響重分配政策偏好，然而受限於二手資料，主要有下列幾點研究上之限 制，列為後續相關研究之建議：
一、自變數方面
在主要自變數「流動性預期」與「流動性經歷」上，本研究採用的變數是個 人預期家裡未來一年經濟情形以及臺灣未來一年的經濟情形，以及個人評價整個 臺灣和自己家裡現在的經濟情形與過去一年相比的樂觀程度；這樣的變數有幾個 缺失：首先該題組只有三個選項（覺得比較好、覺得比較不好與覺得差不多）而 使得本研究沒有辦法將之視為連續變數 (continuous variable)，而必須操作為虛擬 變數 (dummy variable)；此外在 POUM 理論中，我們希望確切知道受訪者「目前」
以及「未來」之社經地位的變化，這個變化包含了方向的變化以及程度的變化；
然而在 TEDS 的問卷中本研究只能探究他們對過去以及未來的「方向」（譬如說 變好或不好），而無法得知「程度」（變得多好或變得多差）。譬如說同樣都是擁 有向上流動預期的人，其中一個目前的社經地位為 7，預計將來會向上變成 8，
另一位目前的社經地位同樣為 7，但預期將來自己會向上變為 10，就理論來看向 上流動的預期削弱對重分配支持之程度後者會大於前者；又 POUM 理論強調「跨 層級」的重要性：不論是樂觀還是悲觀，若是這股預期的強度不足以改變人們的 層級，則不會對他們的重分配政策偏好產生影響。我們假設社會上某人目前是屬 於窮人階級，即便他對未來有好的預期，但他認為這並不足以好到使他跨過中位 數到富有階級，則這個向上流動的預期缺少了跨層級的動力，則他依然是屬於重 分配政策的受益者，因此仍會支持重分配政策，反之富人即便預期將來會過得不 好，但只要他仍然是富有階級而不會落入貧窮階級，則他依然不會支持重分配政 策；只不過受限於二手資料，本研究無法檢視這樣的假設是否成立，只能檢視「比
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較好」以及「差不多」兩種程度的變化差異，因此本研究的精確程度將不如 Cojocaru (2014)所使用之 LiTS 的「社會階層階梯」。
此外，Dabalen 等人(2015)的研究指出流動性經歷的時間性也是影響個體對 重分配政策偏好的重要因素，例如越密集、頻繁且時間越接近的負項流動性經歷 會更大幅度的增加他們對重分配政策的偏好，然而 TEDS 同樣沒有相關的題目，
是以本研究無法對流動性經歷的時間因素進行實證分析。
另外，在測量 POUM 理論中個體的風險趨避程度是一個重要考量因子 (Checch & Filippin, 2004)，有些研究作為控制變項 (Checchi & Filippin, 2004)，有 些則作為區分組別的標的 (Cojocaru, 2014)。然而由於 TEDS 並沒有相關之風險 偏好的題目，是以本研究只能採用是否持有股票債券、不動產與存款等代理變數 來做為「風險承受度」的測量，是以可能在控制的效果上並不如完整的風險趨避 來的周延。
最後，本研究的自變數對依變數的整體影響力 (Pseudo Rsquare)均偏低，大 概都只有.15 上下，表示模型中包含的自變數對依變數的解釋力其實並不周延；
除了模型中缺少某些測試流動性認知的變數，譬如何志祥（2011）利用社會變遷 調查資料的研究中即包含了「努力、命運與環境認知」這個 Piketty(1995)指出可 能會因為個體過去流動性經歷而間接改變他們重分配政策偏好的變數之外，由於 影響重分配政策偏好的因素很多，本研究僅從特定的流動性認知觀點切入並納入 部分的控制變項而非全面性的分析哪些因素會影響民眾的重分配政策偏好，因才 會有 Pseudo Rsquare 偏低的情形。
二、依變數方面
在 TEDS 問卷中，有一部分問題具體詢問受訪者關於「老人年金」、「失業救 濟」以及「社會福利」等 (Meier, 2007)政府預算等重分配政策偏好程度的題目，
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然而由於 TEDS 團隊在試著利用這些具體的政策偏好來做為依變項分析財富重 分配議題時發現這幾個題目由於「再測信度偏低 (test-retest reliability)」與「一 致性信度」也差強人意等缺失，因此作為測量工具並不是那麼的適合（黃紀等，
2013），因此本研究沒有辦法具體的使用這三個題目作為依變數來分析擁有何種 流動性認知的人會去贊成或是反對政府的「老人年金」、「失業救濟」以及「社會 福利」政策，只能轉而採取較為抽象的題目作為重分配政策的偏好變數。
綜合來說，本研究作為一個驗證 POUM 理論的研究，由於受限於二手資料 的侷限性，目前綜觀臺灣的相關大型資料庫，除了 TEDS 外並沒有其他更適合的 資料庫能符合 Checchi 與 Filippin (2004)認為所需的要素來檢視民眾流動性認知 與重分配政策偏好之間之關係，而這可能也是導致相較於國外，目前臺灣並還沒 有檢視 POUM 理論在臺灣的相關文獻的主因；事實上，國外文獻在操作相關概 念時的指標十分豐富，同樣的一個架構的題目往往會因為屈就二手資料而操作成 不同概念，代理變數 (proxy variable)的使用情形也十分常見，舉例來說：在 Rehm (2005)的研究中個體的失業經驗被作為風險趨避因子的代理變數，然而在 Alesina 與 Giuliano (2009)的研究中卻將過去五年內的失業經驗當作負面流動性經歷；同
樣的，
Rainer 與 Siedler (2008)的研究中將未來與其個人評估被減薪的機率視為負
向的流動性預期，但 Rehm (2009)則是將個人擔心被減薪的心理作為風險因子─
而上述兩組研究最後在統計分析上均有達到實證結果，只是研究者最後在解釋切 入的面向不同而已。
綜合上述的例子，本研究建議後續相關 POUM 研究在選擇所需的變數上不 一定要侷限在非常嚴格的操作型概念，若是不侷限在非常直接且狹隘的概念，國 內相關大型的資料庫或許也是會有類似的題目可以用來檢驗 POUM 理論在臺灣 的解釋性，即便 Alesina (2005)在嘗試利用多種變項分析流動性認知與重分配政 策偏好的關係後指出並不是所有同樣概念下的操作化結果都會有效，但這樣同樣 回到二手資料侷限性之妥協以及檢驗理論周延性的取捨，因此在分析過相關國外
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文獻的權宜作法以及相關理論的相對起步性，本研究建議後續的研究者不妨試著 利用其他概念上未必完全相同，但卻相似的變數（舉例來說，目前的就業情形以 及生體健康程度也許可以當作風險因子的代理變數）來進行分析，或許可以突破 理論的侷限性，讓更多人檢視 POUM 理論在臺灣的應用性。
最後，本研究並沒有辦法驗證關於流動性認知的「前導變項」問題，也就是 說是什麼樣的因素促使民眾有較好或較不好的流動性預期，又民眾負向的流動性 經歷如何影響他們的風險趨避程度，又間接的影響到他們的重分配政策偏好 Piketty (1995)？相關的問題在方法上可以採用結構方程式 (structural equation mode, SEM)來檢驗之中的中介效果以及路徑分析，並將多個同樣架構下的變項 利用驗證性因素分析來了解相關的效度；然而除了文獻上的相對缺乏外，本研究 受限於許多題目性質而需要操作成虛擬變數，在方法上並不適合利用 SEM (Hair, 2006)，後續研究若可以採用較多的等距 (interval variable)或是比例尺度 (ratio variable)的題目，則利用 SEM 會是一個較佳的選擇。
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