5 美貌影響力的政黨與地區差異

到此為止, 除了上一節發現美貌影響力並無性別差異之外,關於美貌影響 力的討論, 都是針對全體候選人,尚未討論到美貌影響力在其他面向上的 差異。 由前面的分析^,我們發現主要政黨在選舉中具有不容忽視的重要性^, 美貌的影響力在不同政黨之間的差異性, 自然是重要的課題。 此外, 美貌 的影響力可能存在的地區差異,也值得我們進一步觀察。

5.1 政黨差異

圖1畫出所有候選人的相貌水準與得票率之間的關係。 雖然各選區的參選

34感謝評審之一對於使用ordered probit模型的建議。

-10 -8 -6 -4 -2 0

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圖1: 相貌水準與得票率

人數差異很大^,使得不同選區候選人得票率的規模也大不相同^, 因此得票 率的比較應該在個別選區中進行比較適當,圖1將所有選區的候選人一起 呈現,其實已經某種程度弱化了相貌水準與得票率的關係。 但是即使如此, 我們還是可以由圖¹看出相貌水準和得票率同向變動的趨勢。

圖1基本上視覺化了我們在前一節中, 由全體候選人的角度得到的結 果。 為了觀察相貌水準對得票率的影響在不同政黨之間的差異^,我們將圖 1中各點依候選人所屬政黨區分,深色點代表4個主要政黨的候選人,淺色 點則代表無黨籍及其他政黨的候選人。 如同表⁹中依所屬政黨區分的相貌 水準^{, 4}個主要政黨候選人都比無黨籍及其他政黨來的高^,以及表¹²迴歸 分析中, 4個主要政黨候選人的得票率比無黨籍及其他政黨候選人高的發 現^, 我們也可以看到圖¹代表主要政黨候選人的深色點^, 比較集中在相貌 水準較高和得票率較高的右上方, 而代表無黨籍及其他政黨的淺色點, 比 較集中在相貌水準較低和得票率較低的左下方。 為了更清楚看到政黨的差 異^,圖²和圖³分別畫出⁴個主要政黨和無黨籍及其他政黨候選人^,其相貌 水準和得票率之間的關係。

圖²呈現⁴個主要政黨的候選人其相貌水準與得票率的關係。 圖中各

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圖^2:相貌水準與得票率^{— 4}個主要政黨

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圖3: 相貌水準與得票率—無黨籍及其他政黨

點幾乎以水平形式分布在偏高的位置。 對照圖¹觀察^, 我們還可以發現圖 1右半部各點^, 有三分之二以上同時出現於圖²中。 所以^{, 4}個主要政黨的

候選人有較高平均得票率^, 平均而言相貌水準也較高^,但其美貌程度與得 票率間的相關性較低。 相反地,觀察圖3所呈現,無黨籍及其他政黨候選人 的相貌水準與得票率的關係, 我們發現到比圖2明顯許多的正相關,但其 分佈相較於圖2稍往左半邊集中。 這表示, 雖然無黨籍及其他政黨的候選 人平均相貌水準和得票率均較低,但其相貌水準與得票率之間存在正向的 關係。 至此^,我們可以知道圖¹各點的正斜率分佈^,幾乎都是無黨籍及其他 政黨的候選人所貢獻的。

為了進一步考量美貌影響力的政黨差異^,我們接續表¹²欄⁽⁵⁾的模型 設定^, 並在迴歸式中加入相貌水準與政黨的交乘項^, 以觀察候選人的相貌 水準是否會隨其所屬政黨不同而對得票率發生不同的影響, 表13是迴歸 分析的結果。

首先,必須說明的是,表中各迴歸式都還控制了選區固定效果,候選人 性別、 年齡和教育程度等變數。 表13欄(1)先使用所有386位候選人的樣 本,並以相貌水準和所屬政黨的交乘項,考慮相貌水準對得票率的影響在 政黨之間的差異。 由於我們以無黨籍及其他政黨的候選人為對照組,相貌 水準本身的係數所代表的^,即為相貌水準在無黨籍及其他政黨候選人中對 得票率的影響^,其係數值為相當顯著的^0.957,比先前表¹²欄⁽⁵⁾不分政黨 時,相貌水準係數的0.402,大了2倍有餘。 此外,所屬政黨和相貌水準的交 乘項顯示, 在4個主要政黨中, 相貌水準的影響力都顯著地比對照組來的 低,除了與中國國民黨的交乘項,其負向的程度低於0.957之外,相貌水準 和台灣團結聯盟、 民主進步黨和親民黨交乘項,其負向的程度都已經超過

0.957,美貌的正向影響力在這些政黨中幾乎都消失了。 換言之^,欄⁽¹⁾初

步驗證了圖²和圖³中^{, 4}個主要政黨候選人的相貌水準和得票率的關係並 不顯著,而相貌水準和得票率的關係在無黨籍和其他政黨候選人之中比較 明顯的觀察。

在其他解釋變數方面,選區同屬性候選人人數和現任者的影響,則幾乎 和表12欄(5)的結果完全相同,同屬性候選人人數會降低得票率,現任者 的得票率則較高。 另外,表中沒有列出的性別、 年齡和教育程度也和表12 欄(5)類似,控制了其他變數之後,男性和年齡對得票率沒有影響,教育程 度則只有博士在^5%的水準之下是顯著的。

表13: 相貌水準與政黨對得票率的影響¹

無黨籍及 全部樣本 4個主要政黨 其他政黨

(1) (2) (3) (4)

相貌水準 0.957 −0.023 0.108 0.998

(3.013)^∗∗ (0.406) (1.225) (2.761)^∗∗

(2.053)^∗ (0.239) (0.709) (0.966)

現任 0.360 −0.006 −0.010 2.585

(2.289)^∗ (0.114) (0.193) (6.115)^∗∗

常數項 −7.809 −2.484 −2.785 −8.626

(8.230)^∗∗ (6.282)^∗∗ (6.982)^∗∗ (5.881)^∗∗

接下來^,我們將樣本依所屬政黨分為兩組^,分別探討相貌水準對得票率 的影響,直接比較美貌影響力在政黨間的差異。 表13欄(2)和欄(3)使用 的樣本是4個主要政黨的候選人,欄(4)則為無黨籍和其他政黨的候選人。

表13欄(2)顯示,控制了選區固定效果以及候選人性別、 年齡和教育 程度之後^,只有所屬政黨的變數是顯著的。 相較於對照組台灣團結聯盟^,中 國國民黨、 民主進步黨和親民黨等³個政黨都有較高的得票率^, 其中又以 中國國民黨對得票率的影響最大,民主進步黨次之, 親民黨再次之。 此時, 相貌水準的係數反而是負的,但不顯著。 換言之,相貌水準並無法解釋4個 主要政黨內, 候選人得票率的差異。 此外, 同屬性候選人人數和現任者對 得票率都沒有影響。

雖然欄⁽²⁾的結果表示主要政黨候選人相貌水準的差異^, 並無法解釋 彼此得票率的差異, 但這不一定表示相貌對主要政黨的政治人物不重要, 可能是因為主要政黨內的篩選機制,在政治人物通過黨內競爭以及初選的 過程中, 相貌水準已經起了淘汰的作用, 而導致樣本選擇偏誤(sample se-lection bias)的問題。³⁵換言之^,設想一個被解釋變數為政治成就的迴歸式^, 母體為該黨的所有政治人物,相貌水準為政治成就的解釋變數之一, 假設 相貌水準的影響為正向, 而相貌水準與誤差項是無關的。 不過, 通過黨內 初選或其他黨內競爭機制的政治人物所組成篩選過後的候選人中,相貌水 準較高者者^,其誤差項即使較低也可以通過黨內篩選^,即誤差項與個人相 貌水準成負相關^, 造成以主要政黨候選人為對象的迴歸分析中^, 解釋變數 (相貌水準)會與誤差項負相關,會有估計係數向下偏誤的問題,使得相貌 水準的係數不顯著。 主要政黨在美貌上的篩選效果,可以由主要政黨的候 選人^,其平均相貌水準^2.61分^,明顯地比無黨籍及其他政黨候選人平均相 貌水準的^2.38分高看出來。

不過^, 如同前面關於表¹²的討論所述^, 我們的資料並無法完全解決遺 漏變數的問題。 換言之,「四個主要政黨候選人」 和 「無黨籍及其他政黨候 選人」 的相貌差異, 反映的可能只是選舉資源的差異, 選舉資源的差異則 造成了得票率的差異。 由於我們並無法衡量各個候選人的選舉資源^,本文

35感謝評審之一提醒可以直接使用樣本選擇(sample selection)的架構來看待這個問題。

不過^,黨內競爭的篩選過程導致迴歸係數的不顯著^,是一仍待進一步檢驗的假說。

的分析仍然可能存在遺漏變數的問題。³⁶

另一個可能影響主要政黨候選人得票率的因素是,政黨為了極大化當 選席次而採取的配票策略。 理論上來說,配票將使得選民更將候選人視為 政黨的代理人,使得同選區同黨候選人之間得票率的差異縮小, 削弱美貌 對得票率的正面影響。 因此,我們在欄(3)加入所屬政黨於該選區採取配 票策略的虛擬變數,以及配票和相貌水準的交乘項。³⁷結果顯示,所屬政黨 未在該選區配票候選人,相貌水準的係數由原先欄(1)中負的0.023,變為

正的^0.108, 但仍未達到統計上的顯著性。 而所屬政黨於選區配票的係數

為^0.759,且具^5%的顯著水準^,乍看之下似乎表示候選人所屬的政黨若在

其選區中採取配票策略^,平均而言能為候選人帶來更多選票。 不過^,如果配 票只是讓選票在同一政黨候選人之間重新分配^,而不會為政黨開拓新的新 的選票,那麼候選人的平均得票率應該不會增加。³⁸事實上,瞭解配票對得 票率的全部影響,除了要觀察 「配票」 的係數0.759之外,還需加上配票與 相貌係數的交乘項−0.229。 以主要政黨候選人相貌水準的平均值2.64計 算,配票的平均影響應為⁰.759 − 0.229 ∗ 2.64 = 0.154,而不是0.759。 事 實上,如果我們改只以 「配票」、 相貌水準和模型中的其他變數, 而不以配 票與相貌水準的交乘項作為解釋變數,「配票」 的係數為0.175, t值為1.64,

p值為0.104,在10%的顯著水準之下並不顯著。 另外,配票對美貌影響力

的作用^,則可以由配票與相貌水準交乘項看出來^,其係數為−0.229,在^5%

的水準下是顯著的^, 表示當政黨採取配票策略的時候^, 候選人更成為政黨 的代理人^,相貌水準的作用就顯著地變小了。

此外,加入2個與配票有關的變數後,欄(3)中3個政黨的虛擬變數,相 較於欄(2)的影響都下降了,其中中國國民黨下降的幅度又較民主進步黨 為大。 這或許是因為,中國國民黨或民主進步黨提名對候選人得票率的助 益,有一部份是來自於配票的策略, 而中國國民黨變數的係數值下降幅度

此外,加入2個與配票有關的變數後,欄(3)中3個政黨的虛擬變數,相 較於欄(2)的影響都下降了,其中中國國民黨下降的幅度又較民主進步黨 為大。 這或許是因為,中國國民黨或民主進步黨提名對候選人得票率的助 益,有一部份是來自於配票的策略, 而中國國民黨變數的係數值下降幅度