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第六章、結論與討論
壹、研究發現
一、總體資料分析
短期的氣象變化－天氣變化，確實影響到人類的政治行為－投票，總體資料 中的天氣因素對投票率及得票率影響分析中，日照時數、氣溫，以及降雨做為自 然實驗中的無法「操弄」（manipulation）「施測」（treatment），藉由跨時資料的分 析（1993-2012），所有分析單位（縣市）皆被觀察超過 1 個時間點（t > 1）。因 此，將天氣因素放入包含同一個觀察單位多個觀察時間點模型中，相當程度上可 以比較不同天氣因素之下投票率或是特定政黨得票率的變化；天氣變數由於採相 對的測量方式，排除不同地區對於相同天氣感受不同的問題，其分布隨機性也免 除傳統社會科學以「人」為中心難以避免的內因選組（endogenous selection）問 題，增加因果推論的信心。
在尚未控制其他變數的情況下，僅就天氣及投開票資料進行相關性分析，發 現：
首先在投票率的部分，好天氣（投票日氣溫及日照時數均較前一日增加）有 助於投票率的提升，這可能是溫暖及陽光普照的投票日天氣對選民來說是普遍降 低出門投票成本，因此投票的人數增加。研究假設一得到驗證（相反地，天氣越 差，投票率越低）。
雖然國外的研究中，Gomez、Hansford，以及 Krause（2007）動輒以降雪量 來當成影響投票率的因素，相比之下台灣在投票季節的天氣較為宜人且不極端，
投票所也十分密集，看似沒有無法出門投票的理由，亦有學者認為投票成本較難 以發揮作用（吳俊德與陳永福 2005），但好天氣與較高投票率的相關性，卻顯
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著不為 0，原因除了以投票成本作為解釋之外，似乎找不到更好的理由解釋。
其次，在天氣與政黨得票率的部分，天氣變差確實對不同政黨間得票率存在 著不一致性的影響，因此研究假設 2 得到驗證。
好天氣伴隨總體投票率的增加，但對於國民黨得票率卻有顯著的負相關性，
而對民進黨得票率有顯著正向相關性。在溫暖及陽光普照的投票日中，民進黨、
以及其他政黨或無黨籍候選人的得票率都會增加，而國民黨的得票率減少，因此 好天氣對國民黨的選情並不利，且有利於民進黨的選情。惟這樣的結果卻與過去 政治人物及媒體所報導的方向完全相反。
使用 DeNardo（1980, 407）的公式，並加以延伸，我們可以更容易思考當投 票率增減時，國、民兩黨得票率不同的變動關係：
T = 𝜃 𝑘𝑚𝑡 𝐵 𝑘𝑚𝑡 + 𝜃 𝑑𝑑𝑝 𝐵 𝑑𝑑𝑝 + 𝜃 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟 𝐵 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟
T 代表整體投票人數，𝜃𝑘𝑚𝑡、𝜃𝑑𝑑𝑝，以及𝜃𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟為國民黨、民進黨，以及其 他政黨或無黨籍候選人支持者的實際投票率，𝐵𝑘𝑚𝑡、𝐵𝑑𝑑𝑝，與𝐵𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟代表國民黨、
民進黨，以及其他政黨或無黨籍候選人的支持者人數。
在影響 T 的其他條件不變之下，當投票日溫暖及陽光普照，𝜃𝑑𝑑𝑝以及𝜃𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟增 加，是造成 T 上升的原因，因為同時𝜃𝑘𝑚𝑡是下降的，換句話說，當壞天氣（天氣 寒冷的陰天）使 T 降低時，T 的降低主要來自於𝜃𝑑𝑑𝑝以及𝜃𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟的降低，而同時𝜃𝑘𝑚𝑡 卻是上升的。
考量到影響投票率及政黨得票率的高低，並非只有天氣因素，因此，將若干 選區政治變數、人口變數，以及時間因素加以控制之後，以投票率及政黨得票率 做為依變數進行 OLS 複迴歸分析，結果如下：
投票率的部分，完整模型中，三種天氣因素再納入其他控變數過後其影響力 就變得不顯著，但在以政黨得票率做為依變數的模型中，仍然本文支持天氣因素
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會影響政黨得票率的假設，但與社會觀念相反，壞天氣（低溫）有利於國民黨的 選情，當氣溫越低，國民黨的得票率卻越高，而民進黨得票率在好天氣（天氣溫 暖且沒有降雨）會上升。民進黨選民的投票的行為並非一如預期的「風雨無阻」， 因為天氣越差，該黨得票率約低；而國民黨的選民投票的行為亦非「堅定不移」， 雖然不會受到天氣差降低該黨得票率，但天氣越好，得票率約低。
總體資料分析的文末嘗試計算出改變選舉結果的天氣，發現，當投票日相對 前一日是個較為溫暖的晴天時（當氣溫高於前一日 2.46 度，以及日照時數多於 前一日 3.82 小時），民進黨將會獲得較高得票率，超過國民黨並贏得該次選舉，
以過去的天氣及投開票資料驗證，發現正確率約七成，但這樣的天氣出現的機率 亦不高，只有約一成左右，代表天氣會影響選舉結果，但這樣的天氣卻是「可遇 不可求」。
由於上述複迴歸模型皆屬中、高度解釋力，相當程度可以描繪出造成台灣投 票率及政黨得票率高低原因的輪廓，也得以證實即便是在投票環境較為友善的台 灣，天氣好壞仍會在選民決定是否出門投票時扮演相當程度的角色，值得注意的 是，天氣的好壞，取決於選民在投票日當天所經歷到相較於前一天的變化而非只 是投票日當天的天氣狀況。
二、個體資料分析
在上述總體資料的分析中，天氣的好壞確實會影響投票，總體投票率的變化，
的確是源自於個體層次所有選民決定投票與否的結果，貿然以總體的人口變項來 描繪個體層次中選民投票的特質，並不恰當。因此藉由電話訪問來蒐集個體資料，
觀察天氣對選民的投票意願的影響，試圖描繪出哪些特質的選民較容易受到天氣 的影響而降低投票意願。而具備這些特質的選民，是最很有可能是在歷次及未來 的選舉之中，受到天氣影響而改變其投票意願者。
在次數分配表中，我們初步的得知有一定比率的選民會受到兩種假設性的天
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氣因素影響而降低投票意願。若投票日天氣很冷會降低約一成七選民的投票意願
，雨下很大則會降低約三成五選民的投票意願。降雨似乎相較於低溫更直接地增 加選民的投票成本，更容易造成投票意願的降低。
個體資料分析中，分別以政治態度等心理因素以及過去投票頻率來與其投票 意願是否會降低進行交叉分析，發現相當有趣的結果。
在政治態度部分，若選民是投票為一種義務而非可投可不投，更不容易受到 兩種假設性的天氣因素影響而降低投票意願，認為投票為義務者，其不會被影響 的機率較高，而天氣因素對選民投票意願的影響力，幾乎都發生在不認為投票是 一種義務的選民身上。
在政黨認同的部分，無政黨認同者最容易受到兩種天氣因素影響、其次是國 民黨認同者，而民進黨認同者去投票的意願最為堅定。若取有政黨認同者相比，
低溫的天氣條件使得國民黨認同者投票意願降低的比率更勝於民進黨。但兩者的 差異並非在於那些認為投票是義務的認同者中，而是在於認為投票是可投可不投 的選民中，民進黨的支持者投票意願又比國民黨支持者堅定許多所造成。
考慮到選民是否被天氣影響而降低投票意願的的因素可能有很多，因此以是 否受到兩種天氣條件影響而降低投票意願當成二元依變數，以二元勝算對數模型 進行分析，並控制其他變數，發現：
當考慮到其他因素之後，在其他條件不變之下，政黨認同的差異並非決定選 民是否會受到天氣因素影響而降低投票意願的決定性因素，政治知識越高、政黨 支持程度越高、投票頻率越高，以及認為投票是義務者，這些人不容易受到兩種 天氣因素所影響；而教育程度越高，越容易因為低溫而降低投票意願；高齡選民 或是女性選民，越容易受到降雨的影響而降低投票意願。
考慮到投票意願的降低並不必然導致投票行為的改變，即便是投票意願降低
，選民仍有可能去投票（比如說被動員），因此，如同許多學者使用民意調查中 的選民的實際投票與否與總體的天氣資料進行分析（Cohen 2011；Knack 1992；
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游雅嵐 2006），本文亦嘗試以民意調查中 2012 年選民投票與否配合選民所在 地之天氣資料進行分析，但由於存在如蔡奇霖 （2010）所述，過度回報及過度 代表的問題，訪問中投票率被高估許多，並不適合做為分析之用，故移出正文範 圍，將分析結果置於附錄一。
三、總體與個體的綜合分析討論－天氣對投票的影響
在總體與個體的分析之中，其結果並非一致，首先在總體的分析當中，溫暖 及陽光普照的好天氣有助於投票率增加，並會增加民進黨得票率，減低國民黨得 票率；但在個體層次的分析之中，國民黨的選民較民進黨選民更容易受到壞天氣 影響而降低投票意願，假定意願的降低會影響到實際投票與否的機率，且獨立選 民並非壓倒性偏向特定政黨下，天氣越好，國民黨得票率應該是越高，而民進黨 選情會較為不利（較不受天氣影響而降低投票意願），這點與總體資料的影響方 向完全相反。
總體與個體的分析不一致時，仍應採信總體資料，因其為實際的投開票資料 及天氣變化，但兩者的不一致性，本文仍以過去討論投票參與的理論為基礎，嘗 試提出以下討論，如下：
（一）社經地位差異
確實在投票意願上，民進黨的選民態度確實較為「堅定不移」，而國民 黨的選民較容易受到天氣影響而降低投票意願，但實際投票上，基於社會經 濟地位的不同，產生投票率的差異，例如一般而言，國民黨的選民社經地位 較高，且在本文第四章分析中，家戶所得越高的地區，國民黨得票率越高。
如果以家戶所得的高低來當作社經地位的評量標準，國民黨選民相較於民進 黨選民可能擁有較多的時間、金錢，以及公民技巧去進行政治參與，其中包
如果以家戶所得的高低來當作社經地位的評量標準，國民黨選民相較於民進 黨選民可能擁有較多的時間、金錢，以及公民技巧去進行政治參與，其中包