第五章 影響台灣民眾統獨立場的因素
第二節 麵包效應削弱愛情關係
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第二節 麵包效應削弱愛情關係49
一、主要研究問題
在本章第一節中，我們透過統計模型驗證了，當 ECFA 所造成的經濟效應或 衝擊可以在事前事後進行評估，其對於統獨立場的效果就未必只是反映根深蒂固 的情感認同；在控制其他變數不變的情況下，選民兩個年度 ECFA 經濟效益評估 之變化，對於其統獨的態度仍具有獨立性的影響效果。事實上，近年來中國已經 超越美國和日本，成為台灣最大的出口市場，台灣對中國的貿易依存度又不斷攀 升。平心而論，台灣的經貿條件似乎已離不開中國大陸的影響範疇。當時空環境 丕變，台灣的經濟發展必須仰賴中國大陸時，多數民眾很可能就會面臨既愛台灣 但又支持開放兩岸經濟政策的兩難。在 2012 年總統選舉時，已有一些文章觀察 到政黨認同中立或淺綠的選民，傾向因為維持經濟發展的因素，投票給國民黨的 總統候選人（童振源 2013；湯晏甄 2013；魏玫娟、洪耀南、童振源 2012）。換 句話說，從 2008 年到 2012 年，隨著兩岸經濟整合的正式啟動，相對於「長期認 同」，屬於「短期利益」考量的麵包效應有逐漸擴大的趨勢。然而，這對台灣民 眾的統獨立場是否會產生影響？更具體地說，對於那些具有特定情感認同且態度 穩定不變的選民而言，當他們對於 ECFA 的經濟評估明顯變好時，其統獨立場是 否可能會受到影響而有所流動？呈現一種「愛情關係」被「麵包效應」抵消的現 象？此為本節關心的主要問題。
在過去的相關研究中，學者大多認為當物質利益和情感認同緊密相連時，這 兩個元素是相互輔助的，並推動個人的統獨立場往相同的方向移動。此種理性和
49 本文參考吳乃德（2005），將感性的族群文化認同比擬為「愛情關係」，然後把來自中國的經 濟利益誘因形容為「麵包效應」。與他的研究不同，本文認為隨著兩岸經濟進一步整合，影響台 灣民眾統獨立場的麵包效應正在逐漸擴大。
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感性因素都重要的觀點，充分反映了「當民族主義的意識型態反映了他的群體利 益、或至少接近其利益的時候，民族主義的意識型態動員是最有效的」的說法
（Hroch1985, 12）。然而，這樣的妥協戰略未必永遠奏效，它忽略了民眾在面臨 短期利益和長期認同之間選擇的難題。特別是當台灣的經濟發展必須借助中國的 生產資源和市場時，50 情感認同和經濟利益相互衝突的情況就愈可能產生。在 學理上，由於從 08 年到 12 年，民眾歷經政府在兩岸政策上的重大轉變，得以切 身感受兩岸經濟、文化、人員交流所產生的利弊得失，使得理性自利的考量有更 多實際的參考依據。此外，在社會心理學的相關分析中，現實和期待之間的差距 往往對於人的態度和行為具有更深刻的效果。在這個情況下，本文認為民眾對於 兩岸簽署 ECFA 前後，預期和現實經濟效應之間的對比和反差，對於情感認同穩 定者的統獨偏好也可能會產生一定程度的影響。
因此，關於經濟利益和情感認同一致或牴觸時，選民統獨態度變化的理論推 測如下表 5-3 所示。首先，若台灣人認同者覺得兩岸簽署 ECFA 會使台灣或個人 經濟變差時，此時理性和感性因素彼此互相強化，推動這類選民的統獨立場往儘 快獨立的方向移動；相似的「強化效果」，也同樣作用在中國人認同且對 ECFA 持正面評價者的身上，使其統獨態度往儘快統一的方向位移。然而，若短期利益 和長期認同衝突時，我們則預期對於情感認同為台灣人的選民而言，若兩個年度 的 ECFA 經濟效益評價從預期悲觀轉為樂觀，將會使其統獨立場往維持現狀或統 一的方向修正。同樣地，這個「弱化效果」也發生在都是或中國人認同者身上，
意即當他們的 ECFA 經濟評估變得不這麼樂觀，可能會導致其統獨立場朝現狀或 獨立的方向修正。
50 針對台灣經濟的政策走向，2012 年民進黨總統候選人蔡英文主張「從世界走向中國」。這種台 灣經濟要全球化不要中國化的觀點也確實引起諸多論戰。但根據童振源（2014, 41）針對台灣企 業和外商的問卷調查指出，各類企業建議台灣要簽訂經濟整合協定的優先對象是中國，藉此才能 利用中國的市場和生產資源，提升台灣經濟的全球競爭力。
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【表 5-3】理性和感性交錯對統獨態度預期的影響效果 經濟評價
情感認同
ECFA 負面 ECFA 正面
台灣人認同 [強化效果]儘快獨立
[弱化效果]
往統一偏移 都是/中國人認同 [弱化效果]
往獨立偏移
[強化效果]
儘快統一 資料來源：作者自行彙整。
縱使過去已有不少論文在探討選民在理性利益和感性認同兩難下的選擇（吳 乃德 2005；陳陸輝等 2009；陳陸輝、耿曙、王德育 2009），但是礙於資料和方 法上的限制，鮮少有研究能夠確切回答，兩岸經貿所產生的經濟利益或損害究竟 對那些堅定的情感認同者產生多少作用的問題。換句話說，到底 ECFA 的經濟效 應或衝擊要大到什麼程度，才有可能降低情感認同對於統獨態度的影響效果？又 或者是說，ECFA 經濟效應對於民眾統獨立場的影響力，是否在不同的認同者身 上具有明顯的差異？從方法的角度來看，上述問題涉及條件假設（conditional hypothesis）和交互變項模型（interactive model）的處理，而這也是本研究嘗試 弭補過去研究略為不足的地方。事實上，在本文第四章的初探分析中發現，即便 是兩個年度台灣人認同和泛綠政黨認同穩定的選民，當他們對於 ECFA 經濟效應 的評估從悲觀轉為樂觀，其統獨立場也可能會連帶受到影響朝現狀或統一的方向 傾斜。但是，這樣的觀察並未經過統計模型之檢驗，因此以下我們進一步試著將 感性認同和經濟利益評估之間的交互作用項納入統計模型之中，並藉由這樣的模 型設定，試著回答感性認同的「愛情關係」是否在兩岸經濟整合加速的過程中逐 漸被「麵包效應」沖淡或抵消？
二、二層隨機係數與交互變項模型的設定
承上，本節的觀察重點是情感認同和經濟利益評估的交互作用效果。在統計
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模型設定的程序上，首先，我們以上一節的組間組內效果模型為基礎，進一步將 ECFA 經濟評估組內效果的係數設為隨機，構成一個二層隨機係數模型（two level random coefficient model）。這意味著兩年度 ECFA 經濟評估變化對於統獨的影響 效果（斜率項）並非固定值，而是呈現一個隨機分佈；簡言之，其經驗意義為兩 年度 ECFA 經濟評估變化對於統獨立場的影響，在某些選民身上的效果較強，但 在某些人身上較弱。51 接著，由於我們預期造成該效果產生變異的原因和選民 的情感認同相關，因此再進一步針對該係數分別加入台灣人認同組間效果、政黨 認同組間效果的解釋變數，形成具有跨層次交互變項的隨機係數模型，藉此觀察 影響統獨立場的感性認同因素有無可能被理性的經濟利害關係削弱，又或者說，
物質利益評估對於統獨態度的影響是否在不同認同者身上具有差異。建立此跨層 次交互變項隨機係數模型的步驟如下：
Level 1: 𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗 + 𝛽1(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗) + ⋯ + 𝛽4(𝑋4𝑖𝑗− 𝑋̅4𝑗) + 𝑒𝑖𝑗 ,
𝑒𝑖𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑒2)
上式中，𝑌𝑖𝑗同樣是民眾兩個年度 0~10 的統獨立場，0 表示儘快獨立，10 表 示儘快統一。假設變數 X1ij代表 ECFA 經濟效應評估，X4ij代表台灣人認同。接 著，我們分別將𝛽0𝑗和𝛽1設為隨機，並納入相關的解釋變數：
𝛽0𝑗 = 𝛾00+ 𝛾01𝑍1𝑗+ ⋯ + 𝛾08𝑍8𝑗 + 𝛾09𝑋̅1𝑗+ ⋯ + 𝛾12𝑋̅4𝑗 + 𝑢0𝑗 ,
51 一般而言，在進入複雜的跨層次交互變項模型之前，會先設定不加入任何解釋變項的隨機係 數模型，並針對該模型估計的隨機係數誤差項進行檢定，若拒絕虛無假設，表示該迴歸係數在不 同的個體之間存在顯著的差異。唯有在此條件下，跨層次交互變項模型才可能解釋更多的變異，
否則回到原本的隨機截距模型即可。而檢定的方式是針對隨機係數模型和隨機效果模型進行 LR test，並將其檢定結果的 p 值除以 2（Rabe-Hesketh and Skrondal 2008, 159）。本研究參照這樣的 做法，將 ECFA 經濟評估組內效果的係數設為隨機，並和隨機係數模型相比，LR test 的結果顯 示 X2為 3.76，在自由度為 1 的條件下，p 值等於.052，除以 2 後，拒絕隨機斜率誤差項等於 0 的虛無假設。換句話說，ECFA 經濟評估組內效果的迴歸係數並非固定值，其對於統獨立場的效 果在不同的個體之間有程度不等的明顯變異，詳細的統計模型與檢定請參閱附錄五。
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𝑢0𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑢02 )
上式中的𝑍1𝑗~𝑍8𝑗為一系列不隨時間變動的變數，𝑋̅1𝑗~𝑋̅4𝑗則是隨時間變動變 數的組平均數，代表變數的組間效果。接著，我們將(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗)（ECFA 經濟評 估組內效果）的係數𝛽1設為隨機，並加入𝑋̅4𝑗（台灣人認同組間效果）這個變數。
換言之，我們假定 ECFA 組內效果這個變數的斜率項𝛽1，為一個呈常態分配的機 率分佈，平均而言，它對於民眾統獨態度的影響效果取決於𝑋̅4𝑗。
𝛽1 = 𝑤00+ 𝑤01𝑋̅4𝑗+ 𝑢1𝑗 , 𝑢1𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑢12 )
將上述方程式予以合併，便可得到一個具有跨層次交互變項的二層隨機係數 模型，可寫成：
𝑌𝑖𝑗 = [𝛾00+ 𝛾01𝑍1𝑗+ ⋯ + 𝛾08𝑍8𝑗 + 𝛾09𝑋̅1𝑗+ ⋯ + 𝛾12𝑋̅4𝑗 + 𝑢0𝑗]
+ [(𝑤00+ 𝑤01𝑋̅4𝑗+ 𝑢1𝑗) ∗ (𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗)] + 𝛽2(𝑋2𝑖𝑗− 𝑋̅2𝑗) + ⋯ + 𝛽4(𝑋4𝑖𝑗− 𝑋̅4𝑗) + 𝑒𝑖𝑗
將上式相乘的部分帶入展開後：
𝑌𝑖𝑗 = [𝛾00+ 𝛾01𝑍1𝑗+ ⋯ + 𝛾08𝑍8𝑗+ 𝛾09𝑋̅1𝑗 + ⋯ + 𝛾12𝑋̅4𝑗 + 𝑢0𝑗] + 𝑤00(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗) + 𝑤01𝑋̅4𝑗(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗)
+ 𝛽2(𝑋2𝑖𝑗− 𝑋̅2𝑗) + ⋯ + 𝛽4(𝑋4𝑖𝑗− 𝑋̅4𝑗) + 𝑢1𝑗(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗) + 𝑢0𝑗 + 𝑒𝑖𝑗
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𝑢0𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑢02 ); 𝑒𝑖𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑒2); 𝑢1𝑗 ~ 𝑁(0, 𝜎𝑢12 );
上式中，𝑤00為 ECFA 經濟評估組內效果的估計係數，而台灣人認同與 ECFA 經濟評估的交互變項為𝑋̅4𝑗(𝑋1𝑖𝑗− 𝑋̅1𝑗)，以 𝑤01表示該交互項的估計係數。而隨 機截距和隨機係數誤差項的共變數矩陣為：
𝐶𝑜𝑣 (𝑢0𝑗
𝑢1𝑗) = ( 𝜎𝑢02 𝜎𝑢0𝑢1 𝜎𝑢1𝑢0 𝜎𝑢12 )
在一般簡化的隨機係數模型中，通常會假定隨機截距和隨機係數的兩個誤差 項彼此獨立，意即𝜎𝑢0𝑢1 = 𝜎𝑢1𝑢0 = 0，但實際上這樣的假定未必可以成立。因此，
本節也針對這樣的假定進行檢驗，其作法是運用 LR test 比較兩者獨立與兩者非 互相獨立的模型（Rabe-Hesketh and Skrondal 2008, 155-56）。結果顯示放寬共變
本節也針對這樣的假定進行檢驗，其作法是運用 LR test 比較兩者獨立與兩者非 互相獨立的模型（Rabe-Hesketh and Skrondal 2008, 155-56）。結果顯示放寬共變