快樂與房屋的關聯性 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學財政學研究所碩士論文. 快樂與房的關聯性政屋治. 立. 大. The Relationship between Happiness and Housing. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n 指導教C 授h： e n吳 h i傑U 博士 g c文研究生：陳聖勳. 撰. 中華民國一○六年七月.

(2) 謝辭時光飛逝，轉眼間研究所的生涯已步入尾聲，準備邁入人生新的階段，感謝吳文傑老師這段時間的指導，讓我在論文研究上能自由發揮，而每當我碰到困難時，老師總能細心地為我解惑，從中指引我一個明確的方向，讓我有所精進與成長。此外，亦非常感謝林子欽老師和楊子霆老師兩位口委寶貴的建議，使本篇論文能更加完善。. 政治大. 在研究所這段旅程中，感謝所有政大財政所的老師、助教與同學，因為有他. 立. 們的教導、協助和陪伴，我的生活才顯得充實與多彩。特別感謝連賢明老師所教. ‧ 國. 學. 授的 STATA 指令，讓我論文的資料處理上能事半功倍。感謝帥氣且慷慨的文峰，. ‧. 提供我考試所需的資料以及經驗分享，讓我離目標更進一步。感謝幽默且健談的. Nat. io. sit. y. 儀欣，時常關心我和峰哥，並帶我們四處尋找美食。感謝和藹且聰慧的育祥學長，. al. er. 時常與我們分享職場上的點點滴滴，並給予我們未來職涯發展的建議。感謝同門. n. v i n Ch 的凱文，在口試前互相練習與指正，讓我們能順利通過考試。 engchi U. 最後，感謝我最愛的家人，謝謝你們從小對我的栽培與鼓勵，讓我擁有良好的環境學習與成長，因為有你們的支持與照顧，我才能更專注於學業，在此將我畢業的喜悅和榮耀獻給你們。陳聖勳謹誌國立政治大學財政學研究所中華民國一○六年七月.

(3) 快樂與房屋的關聯性. 摘要本研究利用中央研究院人文社會科學研究中心華人家庭研究第十五年計畫 (RR2014)的資料，實證模型採用 Ordered Probit Model，檢驗全體樣本中個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數對快樂程度的影響。. 政治大. 全體樣本實證結果顯示，在個人特性變數中，所受教育年數愈長、有伴侶、. 立. 自認健康狀況良好、對目前生活感到滿意，對快樂程度有顯著正向的影響，而男. ‧ 國. 學. 性、有從事道教活動者對快樂程度有顯著負向的影響。而在房屋類型變數中，居. ‧. 住別墅、透天或居住大樓者相對於居住公寓者在快樂程度上有顯著正向的影響。. Nat. io. sit. y. 在房屋特性變數中，花在家具和耐久財設備的金額越多、每人平均坪數越大、住. n. al. er. 宅有做工廠的用途，對快樂程度有顯著正向的影響，而住宅有做商店用途者對快樂程度有顯著負向的影響。. Ch. engchi. 關鍵詞：快樂、房屋類型、房屋用途. i n U. v.

(4) The Relationship between Happiness and Housing. Abstract This paper empirically investigates the effect of housing on happiness. Using the data of Panel Study of Family Dynamics (PFSD) based on RR2014, our estimation results obtained from Ordered Probit Model show that personal characteristics,. 政治大. housing type, and housing characteristics are significantly associated with happiness.. 立. Among these variables, Education, marriage, health status, life satisfaction, residing. ‧ 國. 學. in villa, residing in townhouse, residing in building, consumption of durables, the. ‧. average square footage per person, and the house with factory use have positive. Nat. use have negative impact on happiness.. n. al. Ch. engchi. er. io. sit. y. impact on happiness. On the other hand, gender, religious, and the house with store. i n U. Keywords: Happiness, housing type, housing purposes. v.

(5) 目錄第一章緒論.................................................................................................................. 1 第一節研究動機與目的...................................................................................... 1 第二節研究架構及流程...................................................................................... 5 第二章文獻回顧.......................................................................................................... 7 第一節什麼是快樂.............................................................................................. 7 第二節影響快樂的因素...................................................................................... 8 第三節本章小節................................................................................................ 13. 政治大. 第三章研究方法........................................................................................................ 14. 立. 第一節實證模型設定........................................................................................ 14. ‧ 國. 學. 第二節資料來源及處理.................................................................................... 17. ‧. 第三節變數設定及敘述統計............................................................................ 19 第四節變數影響方向........................................................................................ 28. y. Nat. io. sit. 第四章實證分析........................................................................................................ 36. n. al. er. 第一節相關係數矩陣........................................................................................ 36. Ch. i n U. v. 第二節迴歸結果分析........................................................................................ 38. engchi. 第三節邊際效果分析........................................................................................ 42 第五章結論與建議.................................................................................................... 45 參考文獻...................................................................................................................... 47. I.

(6) 圖目錄. 圖一：2016 國民幸福指數標準化分數....................................................... 4 圖二：歷年房價所得比................................................................................ 4 圖三：研究流程............................................................................................ 6 圖四：快樂程度的分布.............................................................................. 20. 立. 政治大表目錄. ‧ 國. 學 ‧. 表一：2016 國民幸福指數排名................................................................... 3. y. Nat. 表二：將教育程度轉換成教育年數.......................................................... 21. er. io. sit. 表三：敘述統計量...................................................................................... 26 表四：變數影響方向預測.......................................................................... 35. al. n. v i n 表五：相關係數矩陣.................................................................................. 37 Ch engchi U 表六：全體樣本實證結果表...................................................................... 40 表七：快樂程度之邊際效果...................................................................... 43. II.

(7) 第一章緒論第一節研究動機與目的快樂，是一種主觀感受到滿足的幸福感。人們對於不同面向的刺激，所表達出來的情緒反應都不同，而多數文獻以性別、年齡、教育、社經地位、健康等個人特性變數為切入點，探討個人特性變數對快樂程度的影響，其中 Xiang (2016)、 Zhou (2013)均隱含健康是影響快樂程度的重要變數，而健康除了跟飲食習慣和生. 政治大. 活作息有關，也會受到居住環境的影響。. 立. ‧ 國. 學. Evans (2003)提到人們一生有超過 90%的時間待在室內，顯見室內環境的重要性，而在人類活動的室內環境中，住家又是我們身心得以放鬆戒備的場所，它. ‧. 不僅是我們人生的避風港，也提供我們安全與休憩的保障，因此文獻中 Husaini et. sit. y. Nat. io. n. al. er. al. (1991)、Evans (2003)、Wu et al. (2016)均探討住宅環境對健康的影響。Husaini. i n U. v. et al. (1991)發現非洲裔的美國老人住在高的樓層會感到孤獨和沮喪。Evans (2003). Ch. engchi. 發現住宅品質差 (例如：房屋結構的毀損、溫度及濕度高)、居住在高樓層、住宅有複數個所有權人對心理健康有負面的影響。Wu et al. (2016)發現童年居住在高樓層會比較憂鬱，而小時候居住在壅擠的房屋，因為會與他人共用房間，促使他們有比較好的社交能力，因此身心較為健康。從上述的文獻可以得知住宅環境與心理健康存在一定的關連性，我們可以從中進一步延伸，心理不健康、感到孤獨、寂寞和憂鬱者，勢必不快樂，加上東方社會的思想中秉持著有土斯有財的觀念，可見房屋的重要性不言而喻，不論房屋 1.

(8) 的取得來源是租屋還是購屋，目前居住的房屋類型與特色應該會對快樂程度有所影響，因此，本研究將探討快樂與房屋的關聯性。 2016 年台灣行政院主計總處參考同年 OECD 所編製的美好生活指數 (Your Better Life Index)，完成我國國民幸福指數，並以物質生活條件和生活品質作為評比基礎。從表一及圖一可得知，將各指標標準化分數 (0 到 10 分)做加權計算後，與 OECD 35 個會員國加上 3 個夥伴國相比，台灣綜合幸福排名第 16，位居. 政治大. 中等水準，而其中居住條件 1排名第 9，即將步入前段班的行列，但從圖二可得. 立. 知，台灣歷年來整體房價所得比逐年攀升，而內政部民國 105 年下半年住宅需求. ‧ 國. 學. 動向報告指出，台灣長期住宅需求結構相對穩定，購屋動機以首購自住、換屋自. ‧. 住者占比達八成以上，可見大部分民眾視住宅為一種居住需求，而非投機性商品。. Nat. io. sit. y. 然而，台灣的房產結構中 2：六成的家庭只有一間房子，兩成的家庭擁有兩間以. al. er. 上的房子，剩餘兩成是租屋者。面對薪資成長遲緩，房價高漲下，造成無殼蝸牛. n. v i n Ch 走上街頭要求政府捍衛他們的居住正義，而蔡英文總統也喊出未來要建二十萬戶 engchi U 的社會住宅，但究竟政府要推行何種房屋？或是鼓勵建商推出何種住宅？而這些住宅又有哪些特色？才能符合「住者適其屋」的美好境界，是本研究關心的議題。當人人「住者適其屋」，主觀的快樂程度應有所改變。若每個人都因此更加快樂，除了減少情緒低落可能導致的產能下降、憂鬱症患者的減少等負面衝擊，整體社會的不安定性也會降低，那麼對一國的經濟與社會都會有正面的效益。. 1 2. 評比依據為平均每人房廳數、居住消費支出占家庭可支配所得比率、無基本衛生設備比率。張金鶚，天下雜誌 2016/09/09 打房與居住正義有什麼差別 2.

(9) 表一：2016 國民幸福指數排名面向. 領域. 排名. 綜合指數. 16. 物質居住條件. 9. 生活所得與財富. 2. 條件就業與收入. 13. 社會聯繫. 13. 教育與技能. 21. 燈號. 政治大 35. 環境品質. 立. 20. 品質健康狀況. 11. 主觀幸福感. 22. 人身安全. 6. ‧. Nat. 22. y. ‧ 國. 學. 生活公民參與及政府治理. sit. 工作與生活平衡. io. er. 資料來源：行政院主計總處. 註：燈號依據 OECD「How's Life? 2013」報告，排名分為前 20%、中間. n. al. 60%及後 20%三種。. Ch. engchi. 代. 表標準化分數居前 20% (1-8 名). 代. 表標準化分數居中間 60% (9-31 名). 代. 表標準化分數居後 20% (32-39 名). 3. i n U. v.

(10) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖一：2016 國民幸福指數標準化分數. 圖二：歷年房價所得比. 4.

(11) 第二節研究架構及流程本研究將回顧各文獻中影響快樂程度的因素，並參考文獻回顧中所採用的變數，再納入本研究所關心的房屋相關變數進行分析。而本研究利用中央研究院人文社會科學研究中心華人家庭研究第十五年計畫 (RR2014)的資料，實證模型採用 Ordered Probit Model，檢驗全體樣本中個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數對快樂程度的影響。. 立. 政治大. 全文共分五章，分述如下。第一章為緒論，其中第一節為研究動機與目的，. ‧ 國. 學. 第二節為研究架構及流程。第二章為文獻回顧，其中第一節為什麼是快樂，第二. ‧. 節為影響快樂的因素，第三節為本章小節。第三章為研究方法，其中第一節為實. Nat. io. sit. y. 證模型設定，第二節為資料來源及處理，第三節為變數設定及敘述統計，第四節. er. 為變數影響方向。第四章為實證分析，其中第一節為相關係數矩陣，第二節為迴. al. n. v i n Ch 歸結果分析，第三節為邊際效果分析。第五章為結論與建議。 engchi U 由以下之圖三可以得知本研究之進行流程。. 5.

(12) 研究動機與目的. 文獻回顧. 快樂是什麼. 立. 影響快樂的因素. 政治大. ‧ 國. 學實證模型設定. ‧. n. Ch. engchi. 結論與建議. 圖三：研究流程. 6. er. io. 實證分析. sit. y. Nat. al. i n U. v.

(13) 第二章文獻回顧第一節什麼是快樂快樂在文獻上並沒有一致的定義，Veenhoven (1997)定義快樂是一個人正向地認同自身整體目前的生活品質，也就是表達出多喜歡目前過的生活，而快樂和生活滿意度 (life satisfaction)常被相互替代，但生活滿意度主要是針對個別生活情況的價值感受，例如：工作生活感到滿足，但家庭生活可能不盡理想，綜合所. 政治大. 有生活情況的感受，最終導致不快樂，因此，快樂是對目前整體生活的評估，是. 立. ‧ 國. 學. 一種主觀上對整體生活的衡量方式。Easterlin (2003)用效用、生活滿意度來衡量快樂。Norrish and Vella-Brodick (2008)指出快樂不單只有對整體生活的評價，還. ‧. 跟心理層面中正向的情緒增加和負面情緒減少有關。Diener et al. (1999)指出心理. sit. y. Nat. io. n. al. er. 學家一般將快樂定義為主觀的幸福感 (Subjective Well Being)，當人們對整體生. i n U. v. 活感到滿意、擁有較多正面的情緒和身心健康時，便能得到快樂。Duncan (2010). Ch. engchi. 隱含不論在經濟學還是心理學，極大化快樂是人們追求主觀幸福感的目標。 Sumner (1996)認為主觀的幸福感可以用來衡量個人對自己整體生活的評估。然而，陸洛 (1997)將幸福感定義為對生活品質的沉思評鑑，是一種包含高昂的正向情緒及對整體生活滿意的主觀感受，而快樂只著重在正向的情緒層面，屬於比較低層次的心理建構，不過在構築「中國人幸福感量表」時發現幸福感和快樂有中度正相關，顯見愈快樂的人愈幸褔，在理論上與幸福感具有一定程度的替代性。. 7.

(14) 第二節影響快樂的因素 Zhou (2013)提到快樂的理論文獻中主要分為快樂程度無法改變的定點理論 (set-point theory) ，以及快樂程度能被改變的客觀清單理論 (objective list theory)、影響理論 (affective theory)、比較理論 (comparison theory)：第一類理論認為快樂是一種相當穩定的狀態，人們可以快速適應及調整，使快樂程度不會出現顯著性. 政治大. 的變動。Veenhoven (2009)認為人們的快樂程度事先就被個人特質所決定，並不. 立. 會出現變動。Lykken and Tellegen (1996)透過實證分析發現社經地位、教育和所. ‧ 國. 學. 得對快樂無顯著性影響。Easterlin (1974, 2003)和 Kenny (1999)隱含當人們生活水. ‧. 準達到一個境界時，所得的增加不再使快樂程度有所變動。然而，在第一類理論. Nat. io. sit. y. 中隱含人們採取任何行動改善快樂程度都是無用的，因此在學術上頗具爭議性。. er. 反觀第二類理論認為人們生活中存在影響快樂的因子，那些因子與快樂程度. al. n. v i n Ch 具有關聯性，亦即快樂程度是可以被改變的。客觀清單理論中，Veenhoven engchi U. and. Ehrhardt (1995)指出所得、教育和健康等客觀的社會因子會影響快樂。影響理論中，Seligman and Royzman (2003)指出個人對整體生活的主觀感受對快樂程度有強烈的影響。比較理論認為個人的快樂程度會依據自身的生活經驗、價值觀、與他人或自己設定的目標做比較，進行主觀的判定，當個人目標能被達成就更快樂 (Smith et al. 1989)。. 8.

(15) 本研究後續的文獻回顧著重在快樂能被改變，並將文獻中影響快樂的變數區分為個人特性變數、房屋相關變數進行討論。一、個人特性變數對快樂程度的影響 Xiang (2016)透過因子分析整理出四種因子來衡量南昌市居民的幸福感，其中包括自然環境因子 (空氣、水質滿意度等)、社會環境因子 (醫療、教育、社會福利滿意度等)、名利狀況因子 (物價、收入滿意度等)、身心健康因子 (身心健. 政治大. 康、親情關係滿意度等)，而又以身心健康因子最具影響力。. 立. Deleire and Kalil (2010)探討美國年長者的消費支出與快樂的關聯性，認為只. ‧ 國. 學. 有休閒財 (渡假、運動、看電影等)的消費對快樂程度才有正的顯著影響，其他. ‧. 像房屋特性的支出 (房租、水電費、房屋修繕費等)、耐久財的支出 (冰箱、洗衣. Nat. io. sit. y. 機、電視、電腦等)、汽機車的支出，對快樂程度無顯著的影響。. er. Zhou (2013)利用 2008 年中國綜合社會調查 (Chinese General Social Survey). al. n. v i n Ch 的資料，試圖建構一個更全面影響快樂程度的模型，並探討快樂程度是否會受到 engchi U 擁有資源的多寡、主觀上對生活事件 (life events)的評價、社會差異性的影響。其中擁有資源的多寡之變數包含性別、年齡、種族、居住在郊區或城市、教育年數、戶口、是否有宗教信仰、是否為中國共產黨黨員、個人所得、房屋所有權、為誰工作、婚姻狀況、小孩數、家庭成員數。主觀上對生活事件之評價的變數包含自我評估的健康狀況、評估自身社會階層、家庭經濟狀況、人際關係的連結。社會差異性包含當下與十年前的社會地位差別多大、認為自己跟別人是否過得一 9.

(16) 樣好。實證結果發現：女性、年齡越大、身為漢族、教育年數高、不是農夫、有結婚、自我評估健康狀況良好、評估自身社會階層越高、人際關係的連結越緊密、比十年前的社會地位高、認為自己比別人過得更好，對快樂程度在統計上都有正向顯著的影響，顯示出擁有資源的多寡、主觀上對生活事件的評價、社會差異性會影響快樂程度，而又以自我評估生活事件的變數對快樂程度影響最大。其他文獻像 Appleton and Song (2008)、Dolan et al. (2008)和 Alesina and. 政治大. MacCulloch (2004)發現女性比男性快樂。Blanchflower and Oswald (2004)和. 立. Ferrer-i-Carbonell and Growdy (2007)認為年齡與快樂程度呈負相關，而年齡的平. ‧ 國. 學. 方與快樂程度呈正相關。Lelkes (2006)發現沒工作會使快樂程度下降 15%。Clark. ‧. and Lelkes (2005)認為規律地參加宗教活動，例如：至少一周一次到教堂，會比. Nat. io. sit. y. 較快樂，而 Rehdanz and Maddison (2005)發現各國平均的快樂程度不會因為宗教. er. 信仰的不同而受到影響。Dolan et al. (2008)和 Oreopoulos and Salvanes (2011)認為. al. n. v i n C hHadler (2006)發現即使控制所得和對財務狀況的教育程度越高越快樂。Haller and engchi U. 滿意度，小孩對快樂程度影響為正但不顯著。二、房屋相關變數對快樂程度的影響文獻上一般都是探討居住滿意度與房屋相關變數之間的關係，比較少用整體的快樂程度當應變數來討論房屋相關變數的影響性，直到近幾年在房屋相關變數和快樂程度的關聯性上， Zhang (2015)提到快樂和健康是人類生存的基本要素，並以在北美居住至少 16 年以上的華人住居進行調查，探討住宅對快樂和健康的 10.

(17) 影響，研究結果顯示：有七成的受訪者喜歡公共庭院，認為住宅設計必須包含這塊，因為這塑造一個良好的環境供孩子玩耍及與鄰居進行社交活動的場所，使住戶身心更加健康和快樂。 Cattaneo et al. (2009)探討墨西哥政府實施 Piso Frime (將住家未鋪地板的泥地鋪以水泥地板)對小孩的健康、母親的快樂有何影響，研究發現住宅環境的改善在統計上有助於小孩智力的發展和減少寄生蟲的感染，而母親也更加快樂。. 政治大. Hu (2013)利用 2006 年中國綜合社會調查的資料探討房屋所有權、個人特性. 立. 變數、家戶特性變數 (household characteristics)、房屋相關變數對快樂程度的影. ‧ 國. 學. 響，其中房屋所有權表示房屋是否為自有房屋並以租屋者為對照組，而個人特性. ‧. 變數包含性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、健康狀況、是否有工作。家戶特性. Nat. io. sit. y. 變數包含房子大小、家庭所得。房屋相關變數包含房間數、是否有客廳、是否有. al. v i n Ch (affordable housing)為對照組。實證結果發現：擁有自有房屋使用權、女性、 engchi U n. 房4. er. 衛浴、住宅型態為商品房 3 (commercial housing)或其他住宅型態，並以經濟適用. 已婚、教育程度越高、身體越健康、有工作、房子越大、家庭所得越多、房間數越多在統計上對快樂程度有顯著正向的影響，而住宅有衛浴、住宅類型屬於其他類別相較於居住經濟適用房者，在統計上對快樂程度有顯著負向的影響。其他文獻像 Cheng et al. (2013)用中國的資料將房屋所有權劃分為擁有全部. 3. 依據 MBA 智庫百科的定義：在市場經濟條件下，具有經營資格的房地產開發公司 (包括外商投資企業)通過出讓方式取得土地使用權後經營的住宅，按市場價出售。 4 依據 MBA 智庫百科的定義：指已經列入國家計劃，由城市政府組織房地產開發企業或者集資建房單位建造，以低於市價向城鎮中低收入家庭出售的住房。 11.

(18) 所有權 (在房地產市場取得，擁有核可的財產證明)、部分所有權 (房屋購買時有受到企業或政府補貼，不具核可的財產證明，綁定一段時間才可變賣)、非法取得之所有權 (財產權限制更多)，實證結果顯示擁有全部所有權和部分所有權者較快樂，而非法取得之所有權者較不快樂。Ruprah (2010)採用 18 國拉丁美洲的資料發現擁有自己的房屋比沒有還來的快樂。Ratcliffe (2010)發現房價上升對快樂程度有顯著正向的影響，而 Syed (2016)利用 2009 到 2013 年加拿大的資料，. 政治大. 發現房價與快樂程度有顯著正相關，而且在面對房價的上升下，有房屋所有權比. 立. 沒房屋所有權者更快樂。. ‧ 國. 學. 從上述文獻可知，不管是個人特性變數還是房屋相關變數與快樂程度都有一. ‧. 定的相關性，但針對房屋類型、房屋用途的部分，就我們的認知中，並無相關文. Nat. io. sit. y. 獻進行探討，因此，本研究擬針對台灣民眾的居住類型、居住用途，再結合部分. n. al. er. 文獻中所採用的個人特性變數、房屋相關變數，探討快樂與房屋的關聯性。. Ch. engchi. 12. i n U. v.

(19) 第三節本章小節本章首先介紹各文獻中對快樂並沒有統一的衡量方法，而常被用來替代快樂的變數包括效用、生活滿意度、主觀的幸福感，但在心理學和經濟學中常用主觀的幸福感來衡量快樂。接著指出快樂是對整體生活的主觀評價，然而，在快樂的理論中一類認為快樂程度相當穩定，不會受到外在因子的干擾而有顯著性的變動，. 政治大. 因為人們能快速適應並作調整，另一類認為生活中存在客觀的社會因子及主觀感. 立. 受的因子會影響快樂，使快樂程度出現顯著性變動，而本研究依據快樂程度能被. ‧ 國. 學. 改變的觀點出發，回顧與本研究主題相關的文獻，並將影響快樂程度的文獻分為. ‧. 個人特性變數及房屋相關變數兩類。. Nat. io. sit. y. 在個人特性變數中，性別、健康、教育程度、年齡、婚姻狀況、休閒財的消. er. 費、社經地位、宗教信仰、與別人或和過去自身比較的差異，對快樂程度有顯著. al. n. v i n Ch 性的影響。在房屋相關變數中，有公共庭院、住宅環境的改善、房屋所有權、房 engchi U 屋大小、房間數、住宅有衛浴、住宅類型、房價，對快樂程度有顯著性的影響。. 本研究後續的實證研究之變數選取，將參考各文獻中個人特性變數、房屋相關變數，但受限於樣本資料庫的內容，無法將文獻中所有變數納入，僅能作適當的篩選並加入本研究所關心的住宅類型及住宅用途，而詳細的變數內容將於下一章做更進一步的討論。. 13.

(20) 第三章研究方法第一節實證模型設定本研究之被解釋變數為快樂程度，由於華人動態資料庫中針對快樂的變數從 1 分 (很不快樂)到 7 分 (很快樂)供受訪者填寫，但我們觀察不到快樂程度間的真實差距，屬於順序尺度的資料型態，因此採用 Ordered Probit Model 序列選擇模型進行分析，並從問卷中篩選出影響快樂程度的解釋變數，將其區分為個人特性. 政治大. 變數、房屋類型變數、房屋特性變數進入迴歸模型。. 立. ‧ 國. 學. 然而在初步迴歸結果中，七種快樂程度會有六個分界點 (cut point)，但第一個與第二個分界點在統計上並不顯著，表示統計上很難區分快樂程度屬於 1、2、. ‧. 3 分選項之間的差異，因此本研究將快樂程度屬於 1 到 3 分者歸為第一類，後面. sit. y. Nat. io. a l 𝜀𝜀𝑖𝑖 ~N(0,1) v i n Ch engchi U. n. 𝑦𝑦𝑖𝑖 *=β𝑥𝑥𝑖𝑖 + 𝜀𝜀𝑖𝑖. er. 依照各個分數分為一類，共計五種快樂程度，模型設定如下：. 𝑦𝑦𝑖𝑖 *：觀察不到的潛在變數，表示第 i 位受訪者所填真實的快樂程度 β：待估計參數. 𝑥𝑥𝑖𝑖 ：影響快樂程度的解釋變數，分為個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數共三類。. (一) 個人特性變數= (性別、年齡、教育年數、是否有工作、去年工作總收入、是否有伴侶、目前的健康狀況、對目前生活的滿意度、有幾個小孩、是否從事道教活動) 14.

(21) (二) 房屋類型變數= (別墅、透天、五樓以下公寓、六樓以上大樓、傳統農村) (三) 房屋特性變數= (去年花在家具和耐久財設備金額、每人平均坪數、庭院坪數、平均每間房間使用人數、平均每個客廳使用人數、平均每間衛浴使用人數、房屋所有權屬、房屋是否有其他用途) 𝜀𝜀𝑖𝑖 ：隨機誤差項，服從標準常態分配. 由於我們觀察不到真實的𝑦𝑦𝑖𝑖 *，必須透過可觀察到的𝑦𝑦𝑖𝑖 來估算𝑦𝑦𝑖𝑖 *發生的機率，. 政治大 − β𝑥𝑥 ) + � �𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇 − β𝑥𝑥 ) − 𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇. 因此用最大概似法估計β值及各選項快樂程度的分界點𝜇𝜇𝑖𝑖 ，其函數形式如下：. 立. ‧ 國. 𝑦𝑦𝑖𝑖 =1. 𝑖𝑖. 𝑦𝑦𝑖𝑖 =2. 2. 𝑖𝑖. 學. max 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 = � 𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇1. + � �𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇3 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) − 𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇2 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 )� + ⋯ 𝑦𝑦𝑖𝑖 =3. ‧. + � �1 − 𝑙𝑙𝑙𝑙Ф(𝜇𝜇4 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 )�. Nat. 𝑦𝑦𝑖𝑖 =5. sit. n. al. er. io. prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 1) = Ф(𝜇𝜇1 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ). y. 故個別選項快樂程度所對應的累積分配函數為：. Ch. prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 2) = Ф(𝜇𝜇2 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) − Ф(𝜇𝜇1 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ). engchi. prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 3) = Ф(𝜇𝜇3 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) − Ф(𝜇𝜇2 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 4) = Ф(𝜇𝜇3 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) − Ф(𝜇𝜇2 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 5) = 1 − Ф(𝜇𝜇4 − β𝑥𝑥𝑖𝑖 ) Ф為累積分配函數. 𝑦𝑦𝑖𝑖 = 1 表示快樂程度為很不快樂. 𝑦𝑦𝑖𝑖 = 2 表示快樂程度為不快樂. 15. i n U. v. 1. − β𝑥𝑥𝑖𝑖 )�. (3.1.1).

(22) 𝑦𝑦𝑖𝑖 = 3 表示快樂程度為普通 𝑦𝑦𝑖𝑖 = 4 表示快樂程度為快樂. 𝑦𝑦𝑖𝑖 = 5 表示快樂程度為很快樂. 從最大概似法我們可以求得估計參數β�及各選項快樂程度的分界點𝜇𝜇�𝚤𝚤 ，然而. Ordered Probit Model 為非線性的機率模型，單看β�無法得知解釋變數變動一單位. 對快樂程度的邊際效果，因此必須由 (3.1.2) 求得：. 政治大. 𝜕𝜕prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 1) ⎧ = −𝜙𝜙�𝜇𝜇 �1 − β�𝑥𝑥𝑖𝑖 �β� 𝜕𝜕𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ⎪ ⎪ 𝜕𝜕prob(𝑦𝑦𝑖𝑖 = 2) = 𝜙𝜙�𝜇𝜇 �1 − β�𝑥𝑥𝑖𝑖 �β� − 𝜙𝜙�𝜇𝜇 �2 − β�𝑥𝑥𝑖𝑖 �β� 𝜕𝜕𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ⎨ ⋮ ⎪ 𝜕𝜕prob(𝑦𝑦 = 5) 𝑖𝑖 ⎪ = 𝜙𝜙�𝜇𝜇 �4 − β�𝑥𝑥𝑖𝑖 �β� 𝜕𝜕𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 ⎩. 立. ‧. ‧ 國. 學. (3.1.2). 其中𝜙𝜙(·)為機率密度函數，透過邊際效果可了解當解釋變數變動一單位時，. sit. y. Nat. io. n. al. 程度中察看哪種解釋變數的影響性比較大。. Ch. engchi. 16. er. 帶動各類別快樂程度往下一個類別的快樂程度的機率，也可以從不同類別的快樂. i n U. v.

(23) 第二節資料來源及處理本研究採用「華人家庭動態資料庫」(PSFD)的樣本作為分析對象。該資料庫自 1999 年開始針對在台灣出生年次為 1953-1964、1935-1954、1964-1976 進行三階段的抽樣調查。1999 年的主樣本是出生年次在 1953-1964 的受訪者，問卷代號定為 RI-1999，I 表示第一次進行訪談。2000 年又加入出生年次在 1935-1954 的. 政治大. 受訪者進入主樣本群，問卷代號定為 RI-2000。2003 年再加入出生年次在. 立. 1964-1976 的受訪者進入主樣本群，問卷代號定為 RI-2003，在日後定期追蹤受. ‧ 國. 學. 訪者。2004 年時，考量到子女成年後有較為獨立的經濟決策、人際關係，能成. ‧. 為主樣本的一環，因此以 25 歲為分界點，在 2004 年時針對 RI-2000 問卷中的子. Nat. io. sit. y. 女已有部分滿 25 歲者 (1979 年次)，隔年將加入主樣本群，而為了區別新形成的. er. 主樣本與舊的主樣本，給這些滿 25 歲隔年將過入主樣本的受訪者一個問卷代號. al. n. v i n Ch 為 RCI-2004。2005 年時由於主樣本群的子女已滿 25 歲，亦採用與主樣本相同的 engchi U 問卷進行訪問，使樣本不再只包含最一開始三群出生年次的主樣本，因此主樣本問卷代號始更動為 RR-2005 定期追蹤。 PFSD 抽樣調查以家戶為單位，主樣本的問卷內容涵蓋生活與工作狀況、居. 住安排、家庭決策與收支、子女生育與教養這四個面向進行訪談，而本研究關心快樂與房屋的關聯性，因此必須取得房屋相關的資訊，但 PFSD 問卷有關房屋相關的資訊必須繼上次訪談後兩年內有經過搬遷者才有資料，無在兩年內更換居住 17.

(24) 處者在資料型態上為不適用，因此必須往前追蹤取得受訪者最新的房屋相關資訊。有關房屋相關資訊的問卷代碼為包含 1953-1964、1935-1954、1964-1976、 1977-1983 年出生的主樣本群的“RR”以及 1953-1964、1935-1954、1964-1976 年出生的主樣本群“R”和主樣本群中有滿 25 歲子女的“RC”。本研究則以 PFSD 第十五年計畫 (RR-2014)當主資料，往前追蹤到 RI-1999 及 RCI-2014 到. 政治大. RCI-2004，共計 22 份問卷，補足 RR-2014 中有關房屋類型、房屋所有權屬、房. 立. 屋坪數、庭院坪數、房間數、客廳數、衛浴數、住宅是否有其他用途的相關資訊，. ‧ 國. 學. 總樣本 4,593 筆。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 18. i n U. v.

(25) 第三節變數設定及敘述統計本研究之實證模型探討個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數對快樂程度的影響，從表三可以得知各個解釋變數之敘述統計量。被解釋變數：本研究之被解釋變數為快樂程度，問卷內容為「整個來說，您最近這陣子的. 政治大. 生活過得快樂嗎？」數字由 1 到 7 供受訪者填寫，數值越大越快樂，在初步迴歸. 立. 結果中，七種快樂程度會有六個分界點 (cut point)，但第一個與第二個分界點在. ‧ 國. 學. 統計上並不顯著，表示統計上很難區分快樂程度屬於 1、2、3 分選項之間的差異，. ‧. 因此本研究將原始快樂程度屬於 1 到 3 分者歸為第一類 (很不快樂)，原始快樂. Nat. io. sit. y. 程度 4 分者歸為第二類 (不快樂) ，原始快樂程度 5 分者歸為第三類 (普通)，原. n. al. er. 始快樂程度 6 分者歸為第四類 (快樂)，原始快樂程度 7 分者歸為第五類 (很快樂)。. Ch. engchi. i n U. v. 快樂程度的部分，很不快樂者有 425 位 (11.8%)。不快樂者有 815 位 (22.62%)。普通者有 1,230 位 (34.14%)。快樂者有 714 位 (19.82%)。很快樂者有 419 位 (11.63%)。快樂程度的分布如圖四所示。. 19.

(26) 人數 1500 1230. 1000 815 714. 500. 425. 0. 419. 立. 不快樂. 普通. 快樂程度 5. 快樂. 圖四：快樂程度的分布. 很快樂. 學 ‧. 解釋變數：. ‧ 國. 1 很不快樂. 政治大 4 3 2. y. Nat. n. al. er. io. 數。. sit. 本研究的解釋變數分為三大類：個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變. 一、個人特性變數. Ch. engchi. i n U. v. 1. 性別實證模型上設虛擬變數，男性為 1，女性為 0，若實證結果顯示為正，表示男生相對女生還要快樂。資料中男性有 1,886 人 (52.35%) 女性有 1,717 人 (47.65%)。 2. 年齡實證模型上以民國 103 年減原始資料的出生年分，得到受訪者填問卷那年的 20.

(27) 歲數。資料中最小年紀 28 歲，最大年紀 79 歲，平均 45.095 歲。 3. 教育年數實證模型上將原始資料中最高學歷轉換成教育年數，如表二所示。資料中無 /不識字或自修/識字者有 146 位 (4.05%)。小學畢業者有 429 位 (11.91%)。國中或初職者有 286 位 (7.94%)。高中普通科、高中職業科、高職者有 895 位 (24.84%)。五專或二專者有 454 位 (12.6%)。三專者有 28 位 (0.78%)。科技大學或技術學院、. 政治大. 大學或獨立學院者有 980 位 (27.2%)。碩士者有 348 位 (9.66%)。博士者有 37. 立. 位 (1.03%)。平均教育年數 12.621 年。. ‧ 國. 學. io. al. 小學. 國中初職. n. 自修/識字. 9. 12. 14. 高中普通科. 五專. sit. 無/不識字. 6. er. Nat. 教育程度. 0. ‧. 教育年數. y. 表二：將教育程度轉換成教育年數. Ch. n U engchi. iv. 高中職業科. 二專. 高職. 15. 16. 18. 23. 三專. 科技大學或技術學院. 碩士. 博士. 大學或獨立學院. 4. 是否有工作原始資料中目前是否有工作：1 (有，從事有收入的工作，包括臨時或固定工 21.

(28) 作)、2 (有，從事無酬家屬工作，而且每週工作 15 小時以上，或每天工作 3 小時以上)、3 (沒有)，實證模型將選項 1 和 2 視為有工作，選項 3 視為沒工作，並設虛擬變數，有工作者為 1，沒有工作者為 0，若實證結果顯示為正，表示有工作比沒工作還要快樂。資料中有工作者 2,637 位 (73.19%)，無工作者 966 位 (26.81%)。 5. 去年工作總收入. 政治大. 由於原始資料中大部分受訪者不願意透露目前的工作收入，因此本研究以去. 立. 年工作總收入代替，實證模型上將原始資料轉換成以一百萬為單位帶入，去除不. ‧ 國. 學. 知道、跳答、不合理的極端值，包含正常收入、加班費、分紅、佣金、三節獎金、. ‧. 年終獎金及兼差收入。資料中去年工作總收入在百萬元以下者占 92.89%，有達. Nat. sit er. io. 6. 是否有伴侶. y. 百萬者占 7.11%，平均為 421,000 元。. al. n. v i n Ch 實證模型上將原始資料分為兩類：已婚或同居者視為有伴侶，單身或離婚或 engchi U. 喪偶或分居者視為無伴侶，並設虛擬變數，有伴侶者為 1，沒有伴侶者為 0，若實證結果為正，表示有伴侶比無伴侶還要快樂。資料中有伴侶者 2,324 人 (64.5%)，無伴侶者 1,279 人 (35.5%)。 7. 目前的健康狀況原始資料中自己認為的健康狀況：1 (很好)、2 (好)、3 (普通)、4 (不好)、5 (很不好)，實證模型上將 1 到 3 分歸類為目前健康狀況良好，4 到 5 分為目前健康狀 22.

(29) 況不好，並設虛擬變數，目前健康狀況良好為 1，目前健康狀況不好為 0，若實證結果為正，表示自己認為健康狀況良好比不好還要快樂。資料中認為自己目前健康狀況良好者有 3,200 位 (88.81%)，認為自己目前健康狀況不好者有 403 位 (11.19%)。 8. 對目前生活的滿意度問卷內容為「您對目前的家庭生活滿意嗎？」：1 (很滿意)、2 (還算滿意)、3. 政治大. (不太滿意)、4 (很不滿意)，實證模型上將 1 和 2 歸類為滿意，3 和 4 歸類為不滿. 立. 意並設虛擬變數，對目前生活滿意為 1，不滿意為 0，若實證結果為正，表示對. ‧ 國. 學. 目前生活滿意相較不滿意者還要快樂。資料中對目前生活滿意有 3,389 位. io. sit. y. Nat. 9. 有幾個小孩. ‧. (94.06%)，對目前生活不滿意有 214 位 (5.94%)。. n. al. er. 實證模型上以原始資料帶入，資料中最小值為 0 最大值為 9，平均 1.563。 10. 是否從事道教活動. Ch. engchi. i n U. v. 實證模型上設虛擬變數，將原始資料中有從事點光明燈、配戴護身符、有安太歲，這三項任一活動者歸類為 1，無從事任何一種道教活動者為 0，若實證結果為正，表示有從事道教活動相對無從事道教活動者還要快樂。資料中有從事道教活動者 2,164 位 (60.06%)，無從事道教活動者 1,439 位 (39.94%)。二、房屋類型變數實證模型上針對居住別墅、透天、五樓以下公寓、六樓以上大樓、傳統農村 23.

(30) 設虛擬變數，並以居住公寓者為對照組。資料中居住別墅者 287 位 (7.97%) ，居住透天者 1,496 位 (41.52%)，居住五樓以下公寓者 866 位 (24.04%)，居住六樓以上大樓者 788 位 (21.87%)，居住傳統農村者 166 位 (4.61%)。三、房屋特性變數 1. 去年花在家具和耐久財設備金額實證模型上將原始資料轉成單位十萬元帶入，扣除不知道、跳答、不合理的. 政治大. 極端值。資料中去年花在家具和耐久財設備金額低於十萬元者占 93.01%，達十. 立. 萬元以上者占 6.99%，平均 41,000 元。. ‧ 國. 學. 2. 每人平均坪數. Nat. er. io. 3. 庭院坪數. sit. 的總人數。資料中每人平均坪數的平均值為 13.091 坪。. y. ‧. 實證模型上將房屋坪數扣除不知道、跳答、不合理的極端值再除以住宅裡面. al. n. v i n Ch 實證模型上將原始資料帶入，將不知道、跳答、不合理的極端值扣除。資料 engchi U. 中有庭院者占 74.91%，無庭院者占 25.09%，平均庭院坪數為 5.616 坪。 4. 平均每間房間使用人數實證模型上將原始資料中居住總人數除以房間數。資料中平均每間房間使用人數的平均值為 1.268。 5. 平均每個客廳使用人數實證模型上將原始資料中居住總人數除以客廳數。資料中平均每個客廳使用 24.

(31) 人數的平均值為 2.63。 6. 平均每間衛浴使用人數實證模型上將原始資料中居住總人數除以衛浴數。資料中平均每間衛浴使用人數的平均值為 2.235。 7. 房屋所有權屬實證模型上將原始資料中分四類：第一類為自己或配偶所有，第二類為租用. 政治大. 或借用或配住，第三類為父母或配偶父母所有，第四類為子女或子女配偶所有，. 立. 並設虛擬變數，以自己或配偶所有為對照組。資料中第一類有 1,643 筆 (45.6%)，. ‧ 國. 學. 第二類有 657 筆 (18.23%)，第三類有 1,249 筆 (34.67%)，第四類有 54 筆 (1.5%)。. ‧. 8. 房屋是否有其他用途. Nat. io. sit. y. 實證模型上捨棄原始資料中房屋具有娛樂場所的用途，因為在其他解釋變數. er. 刪除不知道、跳答、不合理的極端值時已被扣除，因此只保留五類：第一類為商. al. n. v i n Ch 店，第二類為工廠，第三類為辦公室，第四類為餐飲店，第五類為無其他用途， engchi U 並設虛擬變數，以無其他用途為對照組。第一類有 164 筆 (4.55%)，第二類有 49 筆 (1.36%)，第三類有 79 筆 (2.19%)，第四類有 17 筆 (0.47%)，第五類有 3,294 筆 (91.42%)。. 25.

(32) 表三：敘述統計量變數. 樣本數 N=3,603. 平均值標準誤最小值最大值. 個人特性變數 0. 1. 年齡. 45.095. 14.807. 28. 79. 教育年數. 12.621. 4.474. 0. 23. 政治0.732大0.443. 0. 1. 0. 13. 0. 1 1. 0.421. 0.517. 0.645. 0.479. 0.888. 0.315. 0. 0.941. 0.236. 0. 1. 1.563. 1.445. 0. 9. n 0.490 U engchi. 0. 1. 目前的健康狀況. Nat. 對目前生活的滿意度. io. 有幾個小孩. n. al. 是否從事道教活動. Ch. 學. 是否有伴侶. 立. ‧ 國. 去年工作總收入(百萬元). sit. 是否有工作. y. 0.5. er. 0.523. ‧. 性別. iv. 0.601. 房屋類型變數別墅. 0.080. 0.271. 0. 1. 透天. 0.415. 0.493. 0. 1. 六樓以上大樓. 0.219. 0.413. 0. 1. 傳統農村. 0.046. 0.210. 0. 1. (公寓為對照組) 26.

(33) 房屋特性變數去年花在家具和耐久財設備金額(十萬元). 0.410. 2.336. 0. 70. 每人平均坪數. 13.091. 11.220. 0.375. 200. 庭院坪數. 5.616. 27.024. 0. 800. 平均每間房間使用人數. 1.268. 0.827. 0.083. 9. 平均每個客廳使用人數. 2.630. 1.856. 0. 15. 0. 12. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 1. 平均每間衛浴使用人數. 立. 租用或借用或配住. 政治2.235大1.489. 父母或配偶父母所有. 0.347. 0.476. 子女或子女配偶所有. 0.015. 0.122. 0.046. 0.208. Nat. sit. n. al. 房屋有做工廠用途. er. io. 房屋有做商店用途. y. (自己或配偶所有為對照組). ‧. ‧ 國. 0.386. 學. 0.182. v i n Ch i U 0.116 e n g c h0.014. 房屋有做辦公室用途. 0.022. 0.146. 0. 1. 房屋有做餐飲店用途. 0.005. 0.069. 0. 1. (房屋無其他用途為對照組). 27.

(34) 第四節變數影響方向一、個人特性變數 1. 性別在東方社會中，老一輩的長輩在「重男輕女」的薰陶下，普遍認為男人應該有擔當並負起家庭的經濟重任，期待男人擁有很好的成就，加上現今男女論及婚. 政治大. 嫁，女方通常會評估男方是否有車有房等象徵其財務狀況的證明，所以男人較容. 立. 易處於家庭及社會的高度期待，而文獻中 Appleton and Song (2008)、Dolan et al.. ‧ 國. 學. (2008)和 Alesina and MacCulloch (2004)發現女性比男性快樂，因此本研究預測男. io. sit. y. Nat. 2. 年齡. ‧. 性相較女性對快樂程度有負向的影響。. er. 西方文獻像 Blanchflower and Oswald (2004)和 Ferrer-i-Carbonell and Growdy. al. n. v i n C hU 型關係，即年齡與快樂程度呈負相關，而年齡 (2007)認為年齡與快樂程度呈現 engchi U 的平方與快樂程度呈正相關，但在台灣，父母為了增加小孩的競爭力，從小可能. 被迫學習各種才藝、參加補習班，長大後又面臨職場上的壓力，直到中年後社經地位趨於穩定，對生活方式才有較多的選擇，而 Zhou (2013)用中國的資料發現年齡與快樂程度呈正相關，因此本研究預測年齡對快樂程度有正向的影響。 3. 教育年數教育程度越高，人力資本的投入越多，使人們擁有較廣闊的視野及想法來面 28.

(35) 對生活中存在的各種事件，而文獻中 Zhou (2013)、Hu (2013)、Dolan et al. (2008)、 Oreopoulos and Salvanes (2011)發現教育程度越高越快樂，因此本研究預測教育年數對快樂程度有正向的影響。 4. 是否有工作有工作則經濟上又多了一份報酬，能從事的交易項目更廣泛，金錢上的運用更有彈性，而文獻中 Lelkes (2006)用歐洲的資料發現沒有工作會使快樂程度下降. 政治大. 15%，Hu (2013)用中國的資料發現有工作比沒工作快樂，因此本研究預測有工作. 立. 相較沒工作者對快樂程度有正向的影響。. ‧ 國. 學. 5. 去年工作總收入. ‧. 收入越高在經濟活動中是個保障，能從事的交易項目更廣泛，而文獻中 Hu. Nat. io. sit. y. (2013)發現家庭所得越高越快樂，Easterlin (1974, 2003)和 Kenny (1999)隱含生活. n. al. er. 水準未達到一個境界時，所得增加還是會提升快樂程度，因此本研究預測去年工. Ch. 作總收入對快樂程度有正向的影響。. engchi. i n U. v. 6. 是否有伴侶伴侶是一個與自身相互傾吐生活事件的親密存在，彼此間不管在心靈還是身體上相互扶持與關心，而文獻中 Hu (2013)、Zhou (2013)、Dolan et al. (2008)認為有伴侶相較單身還要快樂，因此本研究預測有伴侶相較無伴侶對快樂程度有正向的影響。. 29.

(36) 7. 目前的健康狀況有良好的健康狀況才能更享受人生，不會因為身體上的病痛而阻礙自身生活的節奏，而文獻中 Xiang (2016)、Hu (2013)、Zhou (2013)、Dolan et al. (2008)認為健康狀況良好與快樂程度呈正相關，因此本研究預測目前的健康狀況對快樂程度有正向的影響。 8. 對目前生活的滿意度. 政治大. 快樂除了對整體生活的評價還隱含對未來的預期，而部分文獻如：Easterlin. 立. 對目前生活感到滿意對快樂程度有正向的影響。. ‧. 9. 有幾個小孩. 學. ‧ 國. (2003)用生活滿意度來代替快樂，顯見兩者間有部分替代性，因此本研究預測，. Nat. io. sit. y. 小孩是夫妻間血脈的傳承，在台灣若父母擁有的小孩越多，大部分有較高的. er. 社經地位，足以因應家庭的開銷，亦即小孩越多隱含所得越高，而文獻中 Lelkes. al. n. v i n Ch (2006)、Haller and Hadler (2006)發現小孩與快樂呈正相關，因此本研究預測小孩 engchi U 數對快樂程度有正向的影響。 10. 是否從事道教活動. Clark and Lelkes (2005)提到當人們有很堅定的宗教信仰時，能確保人們因為失業或所得減少等負面衝擊，相較於沒有宗教信仰者對快樂程度的影響來的小，而 Rehdanz and Maddison (2005)提到平均快樂程度不會受到宗教信仰而不同，隱含人們不論信奉道教、基督教或回教，不會使他們之間的快樂程度有顯著性差異， 30.

(37) 因此綜合來看本研究預測有從事道教活動對快樂程度有正向的影響。二、房屋類型變數 (以公寓為對照組) 1. 別墅居住別墅者象徵其有一定的社經地位，且相較居住公寓者擁有較大的居住空間以及前後庭院，房價也比公寓還高，在文獻中 Zhang (2015)提到有庭院會比較快樂，Ratcliffe (2010)指出房價與快樂呈正相關，Hu (2013)認為房屋坪數越大越. 政治大. 快樂，因此本研究預測住別墅相較住公寓者對快樂程度有正向的影響。. 立. 2. 透天. ‧ 國. 學. 透天與別墅性質相近，兩者皆僅有單一所有權人、獨棟、坪數大，且居住環. Nat. er. io. 3. 六樓以上大樓. sit. 究預測住透天相較住公寓者對快樂程度有正向的影響。. y. ‧. 境較單純，不像公寓同一層樓還有其他住戶，使得居住空間較為狹窄，因此本研. al. n. v i n Ch 大樓與公寓都有複數個所有權人，均屬於集合式住宅，只是大樓相較公寓樓 engchi U. 層還要高，依法必須設置電梯，讓住戶出入更方便，再者，公寓相較大樓多半屋齡較為老舊、地段差，使房價一般比大樓低，因此本研究預測住六樓以上大樓相較住公寓者對快樂程度有正向的影響。 4. 傳統農村傳統農村擁有別墅親近大自然的特色，人們生活樸實，日出而作日落而息，生活型態要比都市夜晚的喧囂還要寧靜、規律，而且居住坪數一般也比公寓要大， 31.

(38) 因此本研究預測住傳統農村相較住公寓者對快樂程度有正向的影響。三、房屋特性變數 1. 去年花在家具和耐久財設備金額花在家具和耐久財的支出能改善居住環境，提升居住品質，在文獻中 Deleire and Kalil (2010)指出只有休閒財貨的消費才能顯著增加快樂程度，但耐久財的支出即使統計上不顯著，仍與快樂呈現正相關，Cattaneo et al. (2009)隱含住宅環境. 政治大. 的改善有助於身心健康和快樂，因此本研究預測，去年花在家具和耐久財設備金. 立. 額對快樂程度有正向的影響。. ‧ 國. 學. 2. 每人平均坪數. ‧. 每人平均坪數越大，在住宅中比較不會顯得壅擠，居住品質較佳，能有較多. Nat. sit. n. al. er. io. 的影響。. y. 的空間儲藏生活中所需的物件，因此本研究預測每人平均坪數對快樂程度有正向. 3. 庭院坪數. Ch. engchi. i n U. v. 不論是公共庭院還是私人庭院，庭院坪數越大能容納的人數越多，也能有多餘的空間進行美化、造景、舉辦活動，使室外的活動不會顯得壅擠，在文獻中 Zhang (2015)提到華人喜歡住宅有庭院，因此本研究預測庭院坪數對快樂程度有正向的影響。 4. 平均每間房間使用人數房間是個人擺放私人物品及就寢的地方，若平均每間房間使用人數越低，表 32.

(39) 示在住宅中有越多的空間可以擺放私人物品，就寢空間也顯得舒適而不會感到壅擠，在文獻中 Hu (2013)發現房間數越多，表示房子越大，與快樂呈正相關，因此本研究預測平均每間房間使用人數對快樂程度有負向的影響。 5. 平均每個客廳使用人數 Hu (2013)發現有客廳與快樂呈正相關，然而，客廳通常是擺放電視、沙發的地方，若共用人數過多，除了感到壅擠也會影響自身娛樂和休息，因此本研究. 政治大. 預測平均每個客廳使用人數對快樂程度有負向的影響。. 立. 6. 平均每間衛浴使用人數. ‧ 國. 學. Hu (2013)發現有衛浴與快樂呈負相關，隱含住戶不希望家中劃定一塊區域. ‧. 作衛浴用途，進而壓縮其他居住空間，再者，從風水的角度來看，衛浴是產生穢. Nat. n. al. Ch. 7. 房屋所有權 (自己或配偶所有為對照組). engchi. er. io. 間衛浴使用人數對快樂程度有負向的影響。. sit. y. 氣的地方，若共用人數越多，勢必在清潔上要多加注意，因此本研究預測平均每. i n U. v. 在文獻中 Syed (2016)、Hu (2013)、Ruprah (2010)指出擁有自己的房子比較快樂，而房屋所有權為租用或借用或配住、父母或配偶父母所有相較於自己或配偶所有，通常隱含該類居住者無能力買房，經濟上相較於自己或配偶所有者弱勢，因此本研究預測均對快樂程度有負向的影響，反觀房屋所有權為子女或子女配偶所有，表示子女或其配偶具有一定經濟能力且願意與父母同住，則老人家的生活比與子女分居者較容易得到關心、親情的互動，也不像自己或配偶所有需要負擔 33.

(40) 房貸，因此本研究預測房屋所有權為子女或子女配偶所有，對快樂程度有正向的影響。 8. 房屋是否有其他用途 (以房屋無其他用途為對照組) 房屋有做商店、辦公室、餐飲店用途者，通常在都市計畫法中有關土地使用分區為商業區，而一般商業區是提供住宅區日常生活所需的零售業、服務業等有關商業活動之使用而劃定，但由於商業區一般位於市中心，周邊涵蓋商場、飯店、. 政治大. 影城，較為住宅區嘈雜，加上建物可進行出租，使得進出人口比較複雜，影響居. 立. 住品質，因此本研究預測房屋有做商店、辦公室、餐飲店用途者相較於純居住用. ‧ 國. 學. 途者對快樂程度有負向的影響。而房屋有做工廠用途者，其地目屬於工業用地，. ‧. 按照都市計畫法應興建工廠、廠房、宿舍為原則，不能直接做住家使用，而且申. Nat. io. sit. y. 請房貸時所獲得的條件比一般住宅差，再者，因為是做工廠用途，必須忍受噪音. n. al. er. 的干擾以至於影響居住品質，因此本研究預測房屋有做工廠用途者相較於純居住. Ch. 用途者對快樂程度有負向的影響。. engchi. 34. i n U. v.

(41) 表四：變數影響方向預測變數. 預測方向. 個人特性變數性別年齡教育年數是否有工作去年工作總收入(百萬元) 是否有伴侶目前的健康狀況對目前生活的滿意度有幾個小孩是否從事道教活動. n. al. Ch. engchi. 35. y. er. io. 每人平均坪數庭院坪數平均每間房間使用人數平均每個客廳使用人數平均每間衛浴使用人數租用或借用或配住父母或配偶父母所有子女或子女配偶所有 (自己或配偶所有為對照組) 房屋有做商店用途房屋有做工廠用途房屋有做辦公室用途房屋有做餐飲店用途 (房屋無其他用途為對照組). ‧. Nat. 透天六樓以上大樓傳統農村 (公寓為對照組) 房屋特性變數去年花在家具和耐久財設備金額(十萬元). + + + +. 學. ‧ 國. 政治大. i n U. + + + − − − − − +. sit. 立. 房屋類型變數別墅. − + + + + + + + + +. v. − − − −.

(42) 第四章實證分析第一節相關係數矩陣在進入實證分析前，本研究先列出解釋變數間的相關係數矩陣，察看變數間是否存在高度相關，接著再進入迴歸模型探討個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數對快樂的影響。為確保迴歸模型不存在明顯的共線性關係，本文檢視兩兩變數間的相關係數，. 政治大. 在實務上通常用 0.8 當作標準，若相關係數大於 0.8，那麼變數間存在高度共線. 立. ‧ 國. 學. 性關係。由表五可得知，並未有兩兩解釋變數的相關係數達 0.8 以上，因此本研究的迴歸結果不必擔心會有高度共線性的問題。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 36. i n U. v.

(43) 表五：相關係數矩陣快樂. 性別. 教育年數. 程度. 是否有. 目前的健. 對目前生活. 是否從事道. 伴侶. 康狀況. 的滿意度. 教活動. 別墅. 透天. 六樓以上. 去年花在家具和. 每人平. 房屋有做. 房屋有做. 大樓. 耐久財設備金額. 均坪數. 商店用途. 工廠用途. -0.04. 1.00. 教育年數. 0.08. 0.14. 1.00. 是否有伴侶. 0.10. -0.01. -0.07. 1.00. 目前的健康狀況. 0.21. 0.04. 0.32. 0.02. 1.00. 對目前生活的滿意. 0.24. 0.03. 0.10. 0.07. 0.21. 是否從事道教活動. -0.01. -0.13. -0.07. 0.09. 別墅. 0.03. 0.02. -0.09. 0.03. 透天. -0.01. 0.02. -0.17. 0.05. 六樓以上大樓. 0.06. -0.03. 0.23. 0.00. 立. 1.00. -0.01. 1.00. 0.00. 0.00. 0.00. 1.00. -0.04. -0.01. 0.06. -0.25. 1.00. 0.06. 0.04. -0.03. -0.16. -0.45. 0.01. 0.01. ‧. -0.01. n. 去年花在家具和耐. Ch. 0.00. iv n -0.01 U. 0.04. 0.01. 0.08. 0.06. 0.03. 每人平均坪數. 0.03. 0.03. 0.01. -0.11. 0.01. 0.01. 0.00. 0.08. 房屋有做商店用途. -0.05. 0.03. -0.02. 0.01. -0.02. 0.00. 0.01. 房屋有做工廠用途. 0.04. 0.01. 0.00. 0.02. 0.03. 0.01. 0.03. 久財設備金額(十. sit. io. al. 1.00. er. 度. 政治大. y. 性別. 學. 1.00. Nat. 快樂程度. ‧ 國. (十萬元). 0.05. 1.00. 0.15. -0.07. 0.04. 1.00. 0.01. 0.12. -0.08. 0.03. 0.05. 1.00. 0.06. 0.03. -0.06. 0.02. 0.06. -0.03. engchi. 萬元). 37. 1.00.

(44) 第二節迴歸結果分析全體樣本實證結果如表六所示，有效樣本為 3,603 筆。在個人特性變數中，所受教育年數愈長、有伴侶、自認健康狀況良好、對目前生活感到滿意，對快樂程度有顯著正向的影響，而男性、有從事道教活動者對快樂程度有顯著負向的影響。而在房屋類型變數中，居住別墅、透天或居住大樓者相對於居住公寓者在快樂程度上有顯著正向的影響。. 政治大工廠的用途，對快樂程度有顯著正向的影響，而住宅有做商店用途者對快樂程度有顯著立在房屋特性變數中，花在家具和耐久財設備的金額越高、每人平均坪數越大、住宅有做. ‧ 國. 學. 負向的影響。. 實證結果大致符合一開始對於解釋變數的預期方向，但在個人特性變數中：有工作. ‧. 比沒工作還要不快樂，本研究推測可能是因為所獲得的報酬與付出不成正比，在薪資低. y. Nat. io. sit. 迷下還要承受職場上存在的風險與壓力，導致預期與結果相異。有從事道教活動比沒從. er. 事道教活動者不快樂，本研究推測在台灣點光明燈、安太歲、戴護身符的人，可能在生. al. n. v i n Ch 活中已經碰到不順遂的事情，希望藉由從事這項行為來排除內心的不安，祈求去除厄運 engchi U 來迎接好運的降臨，因此他們在生活中可能屬於不快樂的一群人。而在房屋特性變數中：平均每間房間使用人數、平均每間衛浴使用人數與快樂呈正相關，本研究推測可能是東方社會相較西方社會注重群體互動的概念，不管是房間還是衛浴，對受訪者來說不僅僅是就寢和如廁的場所，還隱含受訪者心理希望有伴能分享其隱私，並藉由與他人共用這些空間來提升自己的安全感。在房屋所有權中，租用或借用或配住相較於自己或配偶所有，與快樂程度呈正相關，本研究推測因為租用或借用或配住者不須面對房貸上的壓力，資金運用較為靈活，能更享受生活。在住宅用途中，住宅有做工廠用途者較純住宅用途 38.

(45) 者，與快樂程度呈正相關，本研究推測由於工業住宅占總樣本比例極低，僅有 49 筆樣本，使得該項變數的迴歸結果可能出現偏誤，再者，即使工業住宅通常較一般住宅便宜兩成，持有成本較低，但依都市計畫法規定不能違法當純住家使用，僅可將此類住宅做宿舍用途，加上僅供工廠的員工使用，故一般理性的社會大眾在資訊充分的條件下，不太可能願意違法持有工業住宅，因此，我們推斷樣本中的受訪者或許是工廠老闆，而能開工廠的人通常具有一定的社經地位，才會出現有做工廠用途者較純住宅用途者快樂的情形。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 39. i n U. v.

(46) 表六：全體樣本實證結果表實證模型：Ordered Probit Model 被解釋變數：快樂程度. 樣本數 N=3,603. 解釋變數：. 估計係數. 標準誤. 性別. -0.115***. 0.038. 年齡. 0.003. 0.002. 個人特性變數. 立. 0.007. -0.052. 0.056. 學. 去年工作總收入(百萬元). 0.050. 是否有伴侶. 0.163***. 是否從事道教活動. sit. al. 0.050 0.045 0.071 0.090. er. 1.033***. n. 有幾個小孩. io. 對目前生活的滿意度. 0.657***. Nat. 目前的健康狀況. ‧. ‧ 國. 是否有工作. 政治 0.013** 大. y. 教育年數. Ch. i n U. 0.012. v. e n g c h i -0.063*. 0.022 0.036. 房屋類型變數別墅. 0.147*. 0.076. 透天. 0.092*. 0.049. 六樓以上大樓. 0.130**. 0.052. 傳統農村. 0.022. 0.103. (公寓為對照組). 40.

(47) 房屋特性變數去年花在家具和耐久財設備金額(十萬元). 0.011*. 0.007. 每人平均坪數. 0.004**. 0.002. 庭院坪數. 0.001. 0.001. 平均每間房間使用人數. 0.016. 0.031. 平均每個客廳使用人數. -0.005. 0.012. 平均每間衛浴使用人數. 0.015. 0.018. 租用或借用或配住. 立. 0.058. -0.046. 0.051. 子女或子女配偶所有. 學. ‧ 國. 0.248. al. 房屋有做餐飲店用途. sit. er. 0.289*. n. 房屋有做辦公室用途. io. 房屋有做工廠用途. -0.270***. Nat. 房屋有做商店用途. 0.174. ‧. (自己或配偶所有為對照組). y. 父母或配偶父母所有. 政治 0.009 大. Ch. i n U. -0.078. v. e n g c h i -0.157. 0.092 0.170 0.115 0.274. (房屋無其他用途為對照組) Mu(1). 0.751***. 0.211. Mu(2). 1.617***. 0.213. Mu(3). 2.555***. 0.215. Mu(4). 3.289***. 0.217. 註：*表示在顯著水準 10％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 **表示在顯著水準 5％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 ***表示在顯著水準 1％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. 41.

(48) 第三節邊際效果分析從迴歸結果的係數無法得知解釋變數變動一單位對快樂程度的影響，因此必須從邊際效果來察看，表七為各個解釋變數對快樂程度的邊際效果。從表七可得知在個人特性變數中，以對目前生活的滿意度、目前的健康狀況對快樂程度最具影響力，目前健康狀況良好、對目前生活感到滿意，會增加快樂程度為很快樂. 政治大具影響力，其分別會增加快樂程度為很快樂那群人 2.78%和 2.42%。在房屋特性變數中，立那群人 12.4%和 19.5%。而房屋類型變數中，以居住別墅、六樓以上大樓對快樂程度最. ‧ 國. 學. 以房屋有做工廠用途、房屋有做商店用途、房屋所有權為子女或子女配偶所有最具影響力，其分別會增加快樂程度為很快樂那群人 5.47%、流失 5.06%、增加 4.7%。. ‧. 綜合所有變數來看，以對目前生活的滿意度、目前的健康狀況對快樂程度最具影響. y. Nat. io. sit. 力，符合 Xiang (2016)認為身心健康因子最具影響力，以及 Zhou (2013)認為自我評估生. er. 活事件的變數對快樂程度影響最大。從房屋相關變數來看，去年花在家具和耐久財設備. al. n. v i n Ch 金額、每人平均坪數、庭院坪數、平均每間房間使用人數、平均每個客廳使用人數、平 engchi U. 均每間衛浴使用人數、房屋所有權對快樂程度的影響微乎其微，但房屋所有權中子女或子女配偶所有對快樂程度影響性頗大，可見子女的成就及經濟狀況提升，使父母對未來預期帶來正面的效應，因此對快樂程度影響性大。. 42.

(49) 表七：快樂程度之邊際效果 y=1. y=2. y=3. y=4. y=5. 很不快樂. 不快樂. 普通. 快樂. 很快樂. 變數. 個人特性變數性別. 2.02%***. 1.9%***. -0.060%. -1.7%***. -2.17%***. 年齡. -0.052%. -0.049%. 0.002%. 0.044%. 0.056%. 教育年數. -0.236%**. -0.223%**. 0.007%. 0.199%**. 0.254%**. 是否有工作. 0.911%. -0.765%. -0.978%. 去年工作總收入. -0.875%. -0.825%. 0.026%. 0.735%. 0.939%. -2.87%***. -2.7%***. 0.085%. 2.41%***. 3.08%***. -11.6%***. -10.9%***. 0.341%. 9.73%***. 12.4%***. -18.2%***. -17.2%***. 0.537%. -0.192%. i n U. y. n. -0.203%. 是否從事道教活動. 1.11%*. Ch. e1.04%* ngchi. sit. io. al. 有幾個小孩. 15.3%***. 19.5%***. 0.006%. 0.171%. 0.218%. -0.033%. -0.93%*. -1.19%*. er. ‧ 國. 對目前生活的滿意度. Nat. 目前的健康狀況. ‧. 是否有伴侶. 立. 學. (百萬元). 政0.859%治 -0.027% 大. v. 房屋類型變數別墅. -2.59%*. -2.44%*. 0.076%. 2.18%*. 2.78%*. 透天. -1.61%*. -1.52%*. 0.048%. 1.36%*. 1.73%*. 六樓以上大樓. -2.26%**. -2.13%**. 0.067%. 1.9%**. 2.42%**. 傳統農村. -0.396%. -0.373%. 0.012%. 0.332%. 0.425%. (公寓為對照組). 43.

(50) 房屋特性變數去年花在家具和耐久財. -0.197%*. -0.186%*. 0.006%. 0.166%*. 0.212%*. 每人平均坪數. -0.069%**. -0.065%**. 0.002%. 0.058%**. 0.074%**. 庭院坪數. -0.011%. -0.011%. 0.000%. 0.009%. 0.012%. 平均每間房間使用人數. -0.276%. -0.260%. 0.008%. 0.232%. 0.296%. 平均每個客廳使用人數. 0.082%. 0.078%. -0.002%. -0.069%. -0.088%. 平均每間衛浴使用人數. -0.270%. 0.227%. 0.290%. 租用或借用或配住. -0.163%. -0.154%. 0.005%. 0.137%. 0.175%. 父母或配偶父母所有. 0.803%. 0.757%. -0.024%. -0.675%. -0.862%. 子女或子女配偶所有. -4.380%. -4.130%. 0.129%. 3.680%. 4.700%. 4.44%***. i n U. 設備金額(十萬元). n. al. 房屋有做商店用途. 4.71%***. 房屋有做工廠用途. -5.1%*. 房屋有做辦公室用途. 1.370%. 房屋有做餐飲店用途. 2.770%. Ch. er. sit. y. ‧. io. 為對照組). Nat. (自己或配偶所有. 學. ‧ 國. 立. 政-0.255%治 0.008% 大. v. -0.139%. -3.96%***. -5.06%***. 0.150%. 4.28%*. 5.47%*. 1.290%. -0.040%. -1.150%. -1.470%. 2.610%. -0.082%. -2.330%. -2.970%. e-4.81%* ngchi. (房屋無其他用途為對照組) 註：*表示在顯著水準 10％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 **表示在顯著水準 5％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響 ***表示在顯著水準 1％之下，該變數對被解釋變數有顯著影響. 44.

(51) 第五章結論與建議本研究利用中央研究院人文社會科學研究中心華人家庭研究第十五年計畫 (RR2014)的資料，實證模型採用 Ordered Probit Model，檢驗全體樣本中個人特性變數、房屋類型變數、房屋特性變數對快樂程度的影響，有效樣本為 3,603 筆。在個人特性變數中，所受教育年數愈長、有伴侶、自認健康狀況良好、對目前生活感到滿意，對快樂程度有顯著正向的影響，而男性、有從事道教活動者對快樂程度有顯著負向的影響。而. 政治大著正向的影響。在房屋特性變數中，花在家具和耐久財設備的金額越高、每人平均坪數立在房屋類型變數中，居住別墅、透天或居住大樓者相對於居住公寓者在快樂程度上有顯. ‧ 國. 學. 越大、住宅有做工廠的用途者，對快樂程度有顯著正向的影響，而住宅有做商店用途者對快樂程度有顯著負向的影響。. ‧. 從迴歸結果來看，雖然房屋所有權對快樂程度無顯著性影響，但住宅為父母或配偶. y. Nat. io. sit. 父母所有與快樂呈負相關，可見台灣家庭還是傾向自己租屋或買房或是由子女提供。而. er. 從快樂程度之邊際效果分析來看，考量極大化多數民眾的快樂程度，以及能滿足多數民. al. n. v i n Ch 眾的居住需求，政府建造住宅或是建商提供住宅應以大樓為主。在房屋是否有其他用途 engchi U 的部分，排除住宅有做工廠用途者可能產生偏誤的情況下，房屋有做商店用途者對快樂程度的負面影響性大，顯見台灣民眾偏好房屋為單純的居住用途。然而，本研究認為除了從需求面上了解民眾的居住偏好，在供給面上，政府也必須透過租稅、補貼等懲罰與優惠的方式試圖建構一個更健全的房地產市場，鼓勵擁有多房者出租或拋售，以活化空屋的使用率，並輔導建商提供符合民眾所期望的房屋類型與特色，而針對弱勢族群者，政府在推動社會住宅時除了訂定合理的出租價格，也要維護建造的品質，才能使民眾住得快樂與安心。 45.

(52) 最後，受限於 RR2014 的問卷內容，我們無法得知更詳細的居住情況以區分別墅、透天、大樓、公寓和傳統農村之間的差異，例如：家中有幾扇窗戶、室內採光是否良好、是否有前後陽台、公設比率、與鄰居間的互動、住宅位於大馬路還是街尾巷弄、社區辦理活動之頻率等，或許台灣民眾除了基於每人平均坪數大小的考量，還會因為住宅類型具備某些獨有的特色，使他們因為住在該類型的住宅而感到快樂，再者，受訪者絕大部分不願意回答問卷中有關目前住居的每坪價值，使得本研究無法驗證台灣民眾是否如 Ratcliffe (2010)所述，房價上升對快樂程度有顯著正向的影響，因此，如果未來華人家. 政治大. 庭動態資料庫釋出更加詳細的居住資訊，可以考量更多的房屋特性變數，對快樂與房屋. 立. 的關聯性進行更深入的研究。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 46. i n U. v.

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