調查迴歸分析

本迴歸分析是比較六輕對農業經濟影響評估之調查，與性別、教育、距 離、專業、面積二者間之關係，根據這些因素檢定是否可以推估影響農業經 濟的函數，若函數式成立並在線性的假設下，設定：affect，compensation，

satisfy，uncompensation，method五個結果為被解釋變數，而性別、教育、距 離、專業、面積為解釋變數，比較二者是否相關進行實證，並研擬補償之合 理機制。

實證研究的迴歸模型假設如下：

Yi=α+β⁰sex+β¹edu¹+β²edu²+β³dist¹+β⁴dist²+β⁵prof+β⁶square+

β7other+ε

Yi：是表示不同的被解釋變數 α：常數項

sex：表示性別

edu1：表示教育程度(低) edu2：表示教育程度(高) dist1：表示毗鄰

dist2：表示附近地區(5公里內) prof：專業與否

square：面積大小

other：其他影響因素 ε：誤差項

一、Affect，六輕工業污染對農業經濟是否有影響調查統計的迴歸分析：

將問卷的data配合probit regression推估出影響(affect)結果如下：

Probit regression Number of obs = 264

4.由表5-1可知，95.8%的人認為六輕工業污染對農業經營是有影響的，因此不 論受訪者的特質為何，皆對此議題有相同的看法，因此在此處進行迴歸分 析時，各解釋變數之效果大多呈現不顯著的現象。

二、compensation，平時六輕工業污染是否贊成補償之統計的迴歸分析：

將問卷的data配合probit regression推估出贊成補償(compensation)的結果如下：

Probit regression Number of obs = 264

2.edu1、edu2的變數項對 compensation 的影響為負向關係，顯示教育程度不論為國、

高中(職)及專科或大學，其相對於國小程度的受訪者而言，皆較不贊成補償，但 此效果並不顯著。

3.prof 的變數項與 compensation 關係為負向，表示專業農及以農牧為主之兼業農相 對於以兼業為主之兼業農而言，較不贊成補償，但此效果不顯著。

4.square 的變數項與 compensation 的關係為負向，表示農地面積大於 10 分地的受 訪者相對於農地面積小於 10 分地者，較不贊成補償，但此效果不顯著。

5.dist1 與 dist2 的變數項與 compensation 關係為正向，表示毗鄰或距離六輕 5 公 里內之受訪者相較於距離 10 公里內的受訪者較贊成補償，然此效果並不顯著。

6.由表 5-2 可知，高達 97.7%的受訪者贊成六輕工業污染需補償，故如同第一個迴 歸分析結果所述，此可能是造成各變數結果大多呈現不顯著的原因。

三、satisfy，2010 年 7 月六輕工安事件補償滿意度調查的迴歸分析：

將問卷的 data 以滿意(Y=0)為基準組(base outcome)配合 Multinomial logistic regression 推估不滿意(Y=1)和沒意見(Y=2)的結果如下：

Multinomial logistic regression Number of obs = 264

迴歸分析：

1.本迴歸分析以滿意六輕工安事件補償為基準組，探討不滿意六輕工安事件的補 償，受到那些變數的影響？

2.由表上可以看出距離 dist2，專業農或兼業農及面積等變數與被解釋變數的關係 是正向的，表示附近地區的居民，無論專業或兼業，經營面積的大小，均不滿 意六輕工安事件的補償，但效果不顯著。

3.在女性，國中、高中及大學以上教育程度，毗鄰六輕的居民等變數與被解釋變數 呈負向的關係，表示六輕毗鄰居民受到上述變數的影響，持反對的意見，即滿意 六輕工安事件的補償方案，但效果均不顯著。

4.整體而言與統計的結果是一致的，但所有變數的效果，均不顯著。

5.至於沒意見的組合裡，由於統計量偏低所以迴歸分析的結果，並無太大的意義，

不加以探討。

四、uncompensation，2010 年 7 月六輕工安事件附近 6 個鄉鎮沒有補償之調查的 統計迴歸分析：

將問卷的 data 以贊成不補償(Y=0)為基準組(base outcome)配合 Multinomial logistic regression 推估出反對(Y=1)和沒意見(Y=2)的結果如下：

Multinomial logistic regression Number of obs = 264

迴歸分析：

1.以贊成附近地區不補償為基準組，探討反對附近地區不補償受那些變數的影響？

2.在教育程度為大專以上程度的受訪者，相較於其他教育程度者，認為附近地區不 補償呈負向關係，即贊成附近地區不補償，但效果不顯著。

3.在毗鄰六輕的居民相較於附近地區，與贊成附近地區不補償有負向的關係，即毗 鄰六輕居民贊成其他地區不補償的效果很顯著。

4.女性，教育程度國中、高中(edu1)、距離 5 公里內(dist2)、專業農或兼業農、面積 等變數與反對附近地區不補償有正向的關係，即反對附近地區不補償但效果不顯 著。

5.由於沒有意見的受訪意見的樣本太少，其迴歸分析不代表任何意義，所以不加以 探討。

五、method，六輕污染損害補償之方式意見統計量問卷調查的迴歸分析：

將問卷的 data 以協調補償(Y=0)為基準組，配合 Multinomial logistic regression 推 估政府直接給付(Y=1)或六輕遷廠(Y=2)的結果如下：

迴歸分析： 到的結果，再透過 Probit regression 與 Multinomial logistic regression，利用最大概 似法推估其檢定值，與統計量的結果完全吻合。因所有工業污染對農業經濟的影 響其意見是非常一致的，本研究選擇的 7 個解釋變數，效果是不顯著的，但檢定 值與統計的結果完全一致，問卷的結果足以信賴。

由於檢定結果大部分變數皆呈現不顯著之效果，為避免此結果是因線性重合 所造成，故利用 Stata 程式來計算各變數間之相關係數，進而檢視各變數間是否有

高度相關，以致有線性重合的問題存在。各變數間的相關係數值如下表所示，各 變數間之相關係數大多偏低，僅 dist₁與 dist₂間的相關係數為-0.5481，以及 edu₁與 edu2間的相關係數為-0.4162，此兩組的相關係數值偏高，故推論本論文的變數設 定並無線性重合的問題。

表 5-6 各變數間之相關係數表

sex edu_1 edu_2 dist_1 dist_2 prof square sex 1.0000

edu_1 -0.1198 1.0000 edu_2 0.0478 -0.4162 1.0000 dist_1 -0.0164 0.0811 -0.0809 1.0000 dist_2 0.0117 -0.0462 -0.0350 -0.5481 1.0000 prof -0.0817 -0.0165 -0.1460 -0.0512 0.0298 1.0000

square -0.0681 -0.0443 -0.0162 -0.0543 0.1372 0.1928 1.0000

此外，本研究亦曾利用 ANOVA 來進行分析各變數在不同群組下對被解釋變 數的影響效果，而其統計結果所得到之結論與迴歸分析結果大致相同，大多呈現 不顯著之狀況。

第六章 結論與建議