運用多元線性迴歸模型分析能源政策之社會意向研究

1. 前　　言

我國目前正積極推動2025年能源轉型，

有鑑於社會大眾的支持與否，常成為政府政策 能否順利推動的關鍵因素，綜觀過去政府諸多 政策常因遭遇民眾反對而失敗收場，關鍵為這 些政策常缺乏嚴謹的政策研析與可行性評估，

因而無法釐清政策推動的助力與阻力在哪?導 致無法掌握政策真正需要溝通的對象是誰，而 評估民意對政策的支持與否，最直接的方式即 透過問卷調查。我國學界與政府單位曾針對我 國的能源社會意向進行過調查，其主要都是偏

向能源的認知度或態度調查。經濟部能源局於 2014年曾對我國18歲以上民眾進行能源認知程 度與資訊獲取來源的調查，調查結果顯示我國 民眾對於能源的認知程度普遍是不足的，以及 對能源資訊來源信任度也都相對偏低(能源局，

2014)。而諸多國內學界研究也運用問卷調查學 校的學生或教師對於能源的認知度或態度(楊接 信，2001；陳建州，2001；游光照，2004；涂 重敬，2002；賀冠豪與洪志誠，2010)。

國際上針對能源相關議題的社會意向研 究，大多著重探討影響消費者節能產品購買、

再生能源使用或對節能減碳態度的關鍵影響因

Volume 6, No. 1, March 2019, pp. 23-43

運用多元線性迴歸模型分析能源政策之社會意向研究

張耀仁

　黃孔良

　葛復光

摘　要

我國目前正積極推動能源轉型，為辨識影響能源轉型推動的關鍵族群與因素，有必要將相關政 策進行廣泛的社會意向調查，網路問卷因成本低與回收速度快，相當適用於大規模的能源政策意向 調查。本研究運用網路問卷對我國網路民眾進行能源轉型相關議題的支持程度調查，該問卷調查共 回收有效問卷1,234份。本研究選用問卷中50%-30%-20% (50%燃氣、30%燃煤及20%再生能源)、非 核家園、擴大再生能源及推動減碳的支持程度問項，分別作為探索我國網路民眾對能源轉型意向的 評估因變數，運用逐步多元線性迴歸模型辨識影響能源政策支持與認知程度的關鍵族群，以及分析 能源認知程度對於能源政策支持程度之影響性。自變數選擇性別、年齡、月收入、教育程度、生活 階段、家庭成員等基本資料變項。實證分析顯示：若欲透過溝通手段提升我國網路民眾對政府能源 政策的支持程度時，男性、年長、教育程度較低或尚未成家的網路族群可列為優先溝通的對象。若 要透過教育宣傳增進網路民眾對能源認知程度時，對提升再生能源與推動減碳的支持程度有正面的 幫助，但對提升50%-30%-20%與非核家園政策的支持程度卻呈現負面的影響。顯示網路民眾越了解 能源相關資訊後，對能源轉型中的各項能源議題可能會產生不同的支持傾向。

關鍵詞：能源轉型，社會意向，網路問卷，網路民眾，多元線性迴歸模型

收到日期: 2018年07月13日 修正日期: 2018年11月02日 接受日期: 2018年11月08日

1 核能研究所能源經濟及策略研究中心 副工程師

2 核研所能源經濟及策略研究中心 薦任技術員

3 核研所能源經濟及策略研究中心 研究員兼主任

*通訊作者電話: 03-4711400#2719, E-mail: [email protected]

素(Wang et al., 2013; Park and Ohm, 2014; Korcaj et al., 2015; Chen, 2016)，以研究民眾或消費者 對能源消費行為與態度為主，鮮少有能源政策 議題的社會意向研究。推測可能因能源政策議 題的參考時效性較短，政策也常因國家執政者 改變而隨即改變。再者，且各國能源政策有其 獨特性，研究結果也較缺乏比較的基礎。國內 核研所從2015年起，每年向我國網路使用民眾 調查對能源政策的意向，並定時透過學術發表 或記者會發布我國最新的能源社會意向脈動及 國人的電力願付價格(胡瑋元等，2016a；胡瑋 元等，2016b)。我國對特定能源政策議題的支 持度調查大多由新聞媒體進行與發布，但皆以 敘述性統計方式呈現調查結果，此可作為媒體 或政論節目的討論題材，但若要作為研析政策 或訂定因應策略時，參考價值是不足的，且媒 體對於問卷調查常有政治操作的成分或機構效 應，調查結果之公正性本就常受到質疑，調查 結果恐更難以服眾。

能源政策的社會意向研究必須更加深化，

若能更深入分析影響政策支持與否的關鍵因素 或族群，以及民眾能源認知或態度是否會影響 能源政策的支持態度，相關單位便可根據分析 結果，進行目標對象的溝通或研擬適當的教育 宣傳策略。我國正處於能源轉型道路上，規劃 2025年達成非核家園及50%燃氣30%燃煤及20%

再生能源(50%-30%-20%)之電力(能源)配比，此 時此刻，針對相關政策項目支持度進行大規模 的調查與分析是必要的，有助政府釐清推動能 源轉型的助力與阻力為何？政府可透過那些手 段提升民眾對能源政策的支持，同時提供民眾 對能源政策表達意見的管道。

問卷調查是探索民眾對於特定事物看法 或態度的最直接工具，由於網路問卷調查逐漸 興起，很多研究或市場調查漸漸以網路問卷代 替傳統問卷調查。而網路問卷常受到質疑其代 表性不足或抽樣誤差大等問題，因而有學者專 家認為網路問卷雖可運用於民意調查，但結果 的推論須受到限制(李政忠，2003；李政忠，

2004)。另有學者研究顯示，網路問卷與傳統問 卷所得調查結果的心理計量特性是相同的，因 此認為網路問卷是可做為傳統問卷的替代方案 (游森期與余民寧，2006)。因時空背景變化，

近來傳統問卷遭遇到不少調查上的困難，例 如：面訪問卷成本增加、郵寄問卷回收率低、

電話訪問拒訪率高等。而網路問卷因成本低、

問卷資訊含量較高、回收快速且可與受訪者進 行更多的互動，已漸漸受到各界採納。而不可 否認的事實，網路問卷目前雖無法完全取代傳 統面訪問卷的調查方式，但應是可取代郵寄與 電話訪問的問卷調查方式。

網路問卷調查常被質疑能否代表一般民 眾？若先不論網路問卷是否具樣本代表性或分 析結果能否推論至全國母體，網路用戶群體的 調查也是公眾意見表達的管道，綜觀國內幾次 重大政策爭議都是由網路延燒而起，影響力不 可小覷。根據民間市調公司調查顯示，我國 2017年整體上網率已達83.7%(創市際市場調查 公司，2017)，顯示我國上網人口相對全國人 口已有相當高比例的覆蓋率。若從研究資源的 角度來看，若該項民意調查有其必要性，但受 限於經費或人力不足的情況下，而無法進行大 規模的面訪問卷調查時，網路問卷調查確實是 很好的替代方案。基於以上論點，本研究認為 網路問卷適合用於進行大規模的能源政策社會 意向調查，而透過網路問卷調查也可與受訪者 進行更多的互動，或揭露更多能源相關的資訊 給受訪者，並達到能源教育的效果。根據核研 所過去研究顯示，若能在問卷填答過程中與受 訪者進行互動，並適時進行資訊(發電技術碳 排放、發電成本、供電穩定等)揭露，可提升 受訪民眾的電力願付價格填答值(胡瑋元等，

2016b)。此種互動式調查方式，除了透過網路 問卷外，傳統的問卷調查方式難有此種效果。

本研究希望透過此次的問卷調查與分析，

協助政府相關單位釐清影響能源政策支持程度 的關鍵因素為何？進而辨識能源轉型政策的溝 通與教育宣傳對象是誰？有別於媒體民調常用

的敘述性統計分析方式，只能對問卷調查結果 進行表面性的分析。由於網路問卷的使用已日 漸成熟，本研究將運用網路問卷探詢我國網路 使用群眾對於我國能源相關議題的態度，實際 問卷調查委由民間市調公司設計問卷平台，並 透過其經營的大型樣本資料庫進行抽樣，因此 每位受訪者皆有明確的個人基本資料，而非將 問卷放置網頁上供任何上網者皆可填寫的問卷 調查方式。問卷設計上採用情境詢問方式，共 設計兩項能源發展情境詢問受訪者之態度，再 從中挑選與我國能源轉型相關之政策議題，包 括：50%-30%-20%、擴大再生能源、非核家園 及減碳政策，進行能源政策的意向分析，此外 也對受訪者進行能源認知程調查與分析。問卷 回收後會先進行問卷信度檢定、樣本適合度(代

表性)檢定及民眾能源認知評分，再以多元線性 迴歸之逐步迴歸法，分析影響能源政策議題支 持程度與認知程度的關鍵因素與族群，進一步 再分析受訪者能源認知程度對能源政策議題的 影響性，建構提升民眾能源認知與政策支持的 教育宣傳與溝通路徑，研究架構如圖1所示。

2. 文獻回顧

問卷調查已廣泛應用於各種議題或產品的 民眾意向探索，問卷調查可透過面訪、電話訪 問、郵寄問卷、網路問卷等方式進行。每種問 卷調查有各自的優缺點，面訪的優點為回收率 較高、可掌握受訪者狀況等；缺點則是成本較 高、容易受到訪員的影響。電話訪問優點為速

圖1　研究架構說明(本研究設計繪製)

度快、成本適中等；缺點則是受訪者容易拒答 敏感議題、訪問過程容易中斷等。郵寄問卷的 優點同樣是成本較低、不易受到訪員影響、填 答時間充裕；缺點則是回收率低、無法確定是 指定受訪者本人填寫等。網路問卷優點則是樣 本回收速度快、可蒐集大樣本、問卷較有彈性 等，缺點則是常被質疑缺乏樣本代表性(徐志 明，2013)。

過去有部分研究針對傳統問卷與網路問 卷之優劣進行比較研究，並針對網路問卷的分 析結果提出推論至母體的限制。李政忠(2003) 以相同問卷分別採網路問卷及電話訪問同步進 行人口及使用模式相關資料蒐集，比較網路與 電訪樣本的異同處，探討網路問卷做為調查工 具的可行性，該研究結論為如果調查著重於網 路使用行為模式時，網路問卷具有低成本的優 勢，因此可考量納入問卷調查時運用。李政忠 (2004)再透過抽樣程序、樣本特質代表性及外 部效度等相關概念，評估網路問卷作為調查工 具的可行性，研究結果認為網路問卷的研究對 象應僅限於網路使用者，而非一般大眾，研究 也必須與網路使用相關的議題。但也有研究則 提出不一樣的結論，游森期與余民寧(2006)比 較網路問卷與傳統問卷進行資料蒐集時，是否 具有均等的心理計量特性。該研究使用流行病 學中心的憂鬱量表作為研究問卷，以臺灣地區 中小學教師為研究對象，透過分層隨機抽樣，

從全國學校中抽取2,400位教師為樣本，並隨機 分派1,200份透過傳統郵寄問卷進行調查；另 1,200份則透過網路問卷進行調查。研究結果顯 示：網路問卷與傳統問卷所得調查結果具有相 同的心理計量特性，認為網路問卷是可以取代 傳統問卷的。

傳統問卷調查仍有其優點，對於某些較嚴 謹的議題，例如：流行病學、臨床醫學或公共 衛生的議題，仍須採用傳統問卷調查方式較為 適宜。但對於政策或產品等需要大規模市場調 查的議題，則可採用網路問卷較為便利且節省 成本。運用網路問卷進行調查工作常受到挑戰

為網路使用人口不具母體代表性、缺乏抽樣架 構及自願性樣本，並產生涵蓋、隨機抽樣及非 回應誤差(李政忠，2004)。涵蓋誤差指的是因 網路使用人口具教育水準較高與年齡層較低的 屬性，以及過去網路連線設備普及率較低，能 進行填答問卷的人並無法代表一般大眾。但國 人近來人手一支智慧型手機，上網普及率已大 幅提升，隨時隨地上網已成為生活常態，因此 網路問卷的滲透性已大幅提升。隨機抽樣誤差 產生則是因為缺乏有效的抽樣架構，很多網路 問卷的樣本非來自資料庫，因此難以提供完整 電子郵件或地址作為抽樣架構，所以無法評估 樣本與母體的差異。近來電子商務發展蓬勃，

各種線上或實體通路商皆有建置龐大的會員資 料庫，若可透過這些大型會員資料庫進行網 路問卷抽樣，將可改善網路問卷抽樣誤差的問 題。非回應誤差主要來自問卷的拒答率高，會 使分析結果推論至母體會產生誤差，但拒答不 是只在網路問卷才會遇到的問題，近來因詐騙 事件層出不窮，傳統問卷調查也面臨拒訪或拒 答率逐年升高的窘境，反而網路問卷可透過集 點換取獎勵的方式提升問卷填答意願。

國內學界的能源意向研究大多偏向探討學 校的學生或教師對於能源的認知度或態度，而 這些研究的範疇較屬於學術性質，對於協助政 策推動較無實質助益(楊接信，2001；陳建州，

2001；游光照，2004；涂重敬，2002；賀冠豪 與洪志誠，2010)。國內也有些研究單位針對特 定能源政策或議題進行全國性的問卷調查。核 能研究所從2015年開始，針對我國民眾電力願 付價格意向進行調查與研究，以網路問卷針對 全國民眾進行抽樣調查，並分別以「再生能源 極大化」、「非核家園」或「民眾自選」情境 向網路用戶的進行電力願付價格探詢。其中，

非核家園2015年民眾的平均願付電價為3.25元 /度；而2016年再進行調查非核家園的願付電 價為3.91元/度(胡瑋元等，2016a；胡瑋元等，

2016b)，顯示我國民眾對於非核家園政策的願 付電價有上升的趨勢。臺灣永續能源研究基金

會2018年以電話訪問的方式針對我國民眾進行 能源轉型、氣候變遷、能源認知等議題進行意 向調查，調查分析結果顯示：我國民眾普遍重 視氣候變遷，且女性較男性關切該議題，民眾 也支持我國發展再生能源，但我國民眾對於能 源認知度仍不足(財團法人臺灣永續能源研究基 金會，2018)。

工研院綠能所2016年運用面訪的方式進行 我國家庭用電消費調查，調查結果顯示：我國 家庭除傳統照明需求外，空調與通訊需求已主 導家庭的能源需求。該調查同時運用「資料包 絡分析」辨識各族群的家庭用電效率差異，不 論從氣候區、家庭型態、所得收入或住宅類別 變項分析來看，皆顯示我國家庭用電效率仍有 改善的空間，而南部氣候區、低所得、小家庭 及連棟透天之族群因用電效率表現差異較大，

因此可列為未來節能輔導與診斷的優先對象 (廖文華等，2016)。臺灣大學風險政策研究中 心2015年運用電話訪問調查我國民眾對於能源 轉型及氣候變遷相關議題之意向，能源轉型方 面，高達78.7%的受訪者認為替代性能源可以 減少溫室氣體排放，同時高達66.3%的受訪者 支持改用天然氣發電。在願付代價方面，高達 85.1%的受訪者願意為了安全支付較高的電費 來發展再生能源，同時高達68.8%的受訪者願 意付更多的稅金來保護環境(臺灣大學風險社會 與政策研究中心，2015)。該研究顯示：我國民 眾相當支持能源轉型與減緩氣候變遷，並願意 為此付出更多的代價。

國際期刊對於能源意向調查研究則相當多 元，Wang et al. (2013)運用網路問卷與傳統問 卷針對中國6個一線城市進行新能源車購買意 願調查，透過實證的方法分析顯示：影響民眾 購買新能源車的主要因素為產品內在本質、政 府政策刺激、成本、參照群體及產品象徵性，

尤其產品內在本質與成本是最重要的影響因 素。Park and Ohm (2014)運用問卷調查南韓民 眾於福島核災前後對於再生能源的使用意向，

該研究運用實證模型，分析受訪者能源信任與

知識變項個別對於感知利益與感知風險變項的 關係；然後再分析感知利益與感知風險變項對 於公眾態度變項的關係；最後再分析公眾態度 與感知成本變項與受訪者使用再生能源間的關 係，最後建立各個變項間的影響路徑與路徑係 數。實證結果顯示：南韓民眾對於再生能源的 看法在福島核災前後產生有很大的差異，福島 核災前影響南韓民眾對於使用再生能源的主要 因素為成本，但福島核災後的主要影響因素是 公眾態度。

Korcaj et al. (2015)以網路問卷調查200位德 國網路用戶對於安裝太陽光電設備的意願，並 運用迴歸模型分析影響受訪者安裝太陽光電意 願的主要因素。首先，該研究以環境、經濟、

社會地位、電力能否自給自足、金融效益、成 本考量為自變數及公眾態度變項為因變數進行 迴歸分析；再以社會地位變項為自變數及主觀 態度變項為因變數進行迴歸分析；最後以公眾 態度、主觀態度及行為控制變項為自變數及購 買意願為因變數進行迴歸分析，建構影響受訪 者安裝太陽光電意願的影響路徑圖。該研究結 果顯示：影響屋主願意裝設太陽光電的主要因 素為公眾態度變項；而影響公眾態度變項的主 要因素為社會地位、電力能否自給自足及財務 收益。Chen (2016)運用問卷調查臺灣民眾對於 節能與減碳行為的意向，並運用計畫行為理論 模型分析臺灣民眾參與節能減碳的關鍵影響因 素。實證結果顯示：道德義務是影響臺灣民眾 支持節能減碳的關鍵因素。

回顧國內外能源意向的研究顯示：國內大 多數研究都著重分析受訪者的對能源的認知與 態度，國外則有部分研究從事再生能源裝置意 願的實證研究，並分析影響受訪者裝置意願的 關鍵因素。本研究將參考Park and Ohm (2014) 與Korcaj et al. (2015)的研究架構，但分析的標 的將由再生能源裝置意願改成能源政策支持程 度，運用迴歸模型辨識影響政策支持的關鍵族 群，進而建置政策的溝通對話與教育宣傳路 徑，本研究將運用受訪者基本資料變項為自變

數，分析影響能源政策支持程度與認知程度的 關鍵因素(族群)；並進一步探討能源認知程度 對於能源政策的影響性，有別文獻之分析標 的。

3. 研究方法

本研究將採用網路問卷蒐集我國網路使用 群眾對能源政策議題的支持程度及能源認知程 度，透過專業網路問卷平台進行抽樣調查，研 究架構如圖1所示。完成問卷回收後，先進行問 卷信度與樣本適合度(代表性)檢定，然後以能 源供應現況、能源政策及能源技術特性三構面 之填答結果進行受訪者能源認知程度評分。運 用多元線性迴歸之逐步迴歸法，分析影響能源 政策議題支持度與能源認知程度的關鍵因素或 族群，以及分析民眾能源認知程度對能源政策 支持程度的影響，建構提升我國能源政策支持 程度的溝通與教育宣傳路徑。各項統計分析方 法論說明如下：

3.1 問卷設計與調查

本研究問卷題目設計完成後(如附件1)，委 由資策會產業情報研究所與思多葛市場研究股 份有限公司，共同進行網路問卷平台設計與執 行網路問卷的調查工作。思多葛公司為專業市 場調查公司，本研究問卷正式發放之前，已先 請該公司協助修正及問卷試訪，盡可能提升問 卷的信效度。樣本來源為思多葛公司經營之大 型線上樣本群，篩選條件為20歲以上網路使用 人口，並符合我國網路使用人口結構，所有受 訪者皆有明確的基本資料，而非放置網頁上供 任何上網者皆可填寫的問卷，問卷也不會有被 重複填寫的問題。

3.2 問卷信度檢定

信度指的是一份量表所測得分數的一致性 (consistency)與穩定性(stability)，社會科學常 用的量測方法為Cronbach α係數法，此法主要

分析相同構面之不同問題的填答是否一致來評 定問卷之信度，每一個構面必須至少有兩題以 上方能進行問卷信度的計算，Cronbach α係數 若大於0.60便可是可接受的信度，若小於0.35 則須拒絕問卷的信度(林震岩，2007)。本研究 將只檢定問卷的信度而無檢定問卷的效度，效 度是表示一份量表能正確地衡量到該量表所要 衡量的能力或功能之程度，因此問卷有效度一 定有信度，但有信度不一定有效度(林震岩，

2007)。由於目前統計軟體尚無有共識的量化 方法衡量問卷的效度，而本研究問卷設計完 成後，已委請專業市調公司進行問卷審查及修 正，盡量強化問卷之效度。實際分析則運用PS IMAGO 5.0 (IBM SPSS Statistics 25)之信度分析 程序(IBM, 2018)。

3.3 樣本適合度檢定(IBM, 2018)

樣本適合度檢定(good-of-fit test)為卡方 (Chi-Square)檢定之應用，卡方檢定所檢測的是 樣本觀察次數(或百分比)與理論或母群體次數 (或百分比)的差異。適合度檢定是利用樣本資 料檢定母體分配是否為某一特定分配或理論分 配的統計方法(林震岩，2007)。其假設如下：

H0：母體服從某種分配與理論 H1：母體不服從某種分配或理論

卡方統計量(χ² )計算如式(1)所示：

(1) 其中，Oi 為第i組樣本觀察次數；Ei 為第i組期 望次數(或理論次數)；k為組數；i為樣本數；m 為估計之參數個數。

若觀察值與期望值之間有很大的差異，則 卡方計算值(χ² )會很大，即χ² >χ²_{k-1-m, α} (α為顯著 水準)，拒絕H0，代表母體不服從某種分配。

若觀察值與期望值之間差異小，則卡方計算值 (χ² )會很小，即χ² < χ²k-1-m, α，接受H0，代表母體 服從某種分配(林震岩，2007)。

3.4 能源認知程度評分

2= (O_i E_i)² E_i

k

i = 1 ~ ²_{k l m}

能源認知程度的評分以每題填答正確得1 分，其餘非正確得0分進行計算。每一個構面得 分總和即為該構面認知之得分。本研究進行能 源認知程度探詢前，不會給予受訪者任何能源 相關的資訊曝露，目的為衡量受訪者最原始的 能源認知程度，用以判別提升那些族群的能源 認知程度時，可同時改變對能源政策的支持程 度。能源認知程度計算如下：

電力供應現況(構面)的認知程度 = 最大電 力供應認知得分 + 燃煤供應占比認知得分 + 核 能供應占比認知得分 + 再生能源供應占比認知 得分

政府能源政策(構面)的認知程度 = 2025年 核能供應占比認知得分 + 2025年再生能源供應 占比認知得分 + 2025年燃煤供應占比認知得分 + 2025年燃氣供應占比認知得分

發電技術特性(構面)的認知程度 = 發電成 本最低技術認知得分 + 發電成本最高技術認知 得分 + 發電技術碳排最高認知得分 + 發電技術 不排碳認知得分

3.5 多元線性迴歸分析

多元線性迴歸(Multiple Linear Regression) 為迴歸模型中同時包含兩個以上的自變數X與 一個因變數Y，表示如下：

Y = β0 + β1 X1+ β2 X2 +...+ βk Xk (2) 其中，Y為因(相依)變數；X₁,…,Xk 為自(獨立) 變數； β1 ,..., βk 為迴歸係數。

迴歸分析目的是藉由所得之樣本資料計算 該樣本的迴歸模型，用於預測預知變數(因變 數)。線性迴歸可以透過樣本找出一組因變數與 自變數的線性關係，並呈現此種關係的強度及 以自變數預測因變數的能力，並檢定其關係是 否具顯著意義，同時可比較那些自變數用於解

釋或預測因變數時的影響性相對較高。最小平 方法(ordinary least squares)為目前最常用於計算 迴歸係數之方法，其概念誤差平方和最小化(林 震岩，2007)。

迴歸模型之未標準化的迴歸係數(B係數)，

代表迴歸模型X值(自變數)變動時，Y所變動的 原始量。標準化的迴歸係數(β係數)，則是去除 自變數間單位的影響，數值界於-1與1之間，

而數值越大表示解釋因變數的能力或影響性越 強，正負則分別代表正相關與負相關。β迴歸 係數需透過獨立T檢定判斷個別迴歸係數是否 顯著不等於零。R²係數代表自變數預測因變數 時的解釋能力，或因變數可被自變數解釋的比 例。R²係數需透過F檢定來判斷其顯著水準。

Adj-R²為調整後的R²係數，可減輕自變數個數 增加所造成的R²係數膨脹的情況，當迴歸模型 自變數個數較多時，應以調整後的R²係數來評 估模型的解釋能力(林震岩，2007)。

迴歸模型若自變數間呈現高度相關，將可 能產生多元共線性的問題，亦即迴歸模型的R² 很高且顯著，但迴歸係數(β)很小且不顯著。逐 步迴歸法(Stepwise)可解決多元共線性問題，該 法會依自變數對因變數貢獻大小，挑選貢獻最 大的先進入模型中，而若新增變數會使模型失 去統計意義，則必須將它去除，以此類推，重 複計算各自變數對於因變數的貢獻，並依貢獻 大小逐步納入或去除變數，直到模型中的變數 皆符合篩選標準為止(林震岩，2007)。

綜合上述，多元線性迴歸之逐步迴歸法 相當適合用於分析影響某變數的關鍵變數，以 及這些變數影響的方向性(正相關或負相關)與 程度大小。因此，本研究將採用多元線性迴歸 之逐步回歸法分析影響能源政策議題支持程度 與能源認知程度的關鍵因素或族群，並分析能 源認知程度是否會影響能源支持程度。實際分 析則運用商用軟體PS IMAGO 5.0 (IBM SPSS Statistics 25)迴歸(線性)程序之逐步迴歸法進行 資料數據的分析。

4. 樣本檢定與認知程度評分

本次問卷針對我國20歲以上之網路使用 人口進行調查，問卷調查執行期間為2017年10 月12日至2017年11月14日，回收的有效問卷為 1,234份，在95%信心水準下，抽樣誤差為正負 2.83百分點。本研究將問卷調查資料數據進行 預先處理或變數轉換後，選擇適當的因變數與 自變數進行後續的統計檢定與分析。

4.1 信度檢定

本研究運用問卷中減碳(附件1之題3.3.1、

題3.3.2及題3.3.3)與非核家園支持程度(附件1 之題3.1.3與題3.2.3)兩個構面進行問卷信度的 衡量，因兩構面所包含題目的詢問方向是相似 的，適合用於衡量問卷填答是否具一致性，採 用之構面、題目與分析結果如表1所示。信度分 析結果顯示：兩構面之標準化前與標準化後的 α值皆遠大於0.6，因此推論該問卷結果具有相

當高的一致性與穩定性。

4.2 適合度檢定

本研究運用性別、年齡、教育程度及居住 地四個變項進行樣本的代表性檢定，本研究樣 本抽樣原已符合我國網路使用人口結構，此檢 定主要是想要再檢測樣本資料是否也符合全國 資料的分布，全國資料分布採用行政院主計總 處2017年全國的性別、年齡、教育程度及居住 地之統計資料。檢定用之樣本與全國資料分布 如附表2所示。從性別與居住地變項的檢定結 果顯示，卡方統計量皆顯著小於卡方分配臨界 值，代表樣本與全國資料的分配無差異。但從 年齡與教育變項的檢定結果顯示，卡方統計量 皆顯著大於卡方分配臨界值，代表樣本與全國 資料的分配差異相當大。本研究問卷因是透過 網路抽樣，網路使用者基本上有年齡偏低與教 育程度偏高的現象，造成本研究問卷抽樣無法 符合我國年齡與教育程度的理論(期望值)次數

表1　問卷信度採用之題目與分析結果(本研究整理)

衡量構面 題目 Cronbach α係數

減碳 支持程度

1. 當2020年來到時，您是否願意每度電多付0.03元(2.70*→2.73**

元/度)用於減少10%(13.5百萬公噸/年)的電力碳排放?

2. 當2025年來到時，您是否願意每度電多付0.22元(2.83*→3.05**

元/度)用於減少26%(38百萬公噸/年)的電力碳排放?

3. 當2030年來到時，您是否願意每度電多付0.46元(2.79*→3.25**

元/度)用於減少34%(50百萬公噸/年)的電力碳排放?

0.905 (標準化前) 0.906 (標準化後)

非核家園 支持程度

1. 請問在電費較便宜的情境下，相對2015年，2020-2030年核能發 電配比將逐步歸零，請問您的支持程度為?

2. 請問在對環境較友善的情境下，相對2015年，2020-2030年核能 發電配比將逐步歸零，請問您的支持程度為?

0.826 (標準化前) 0.826 (標準化後)

*：電價較便宜的電力市場發展情境當年電價；**：環境較友善的電力市場發展情境當年電價

表2　樣本適合度檢定(卡方檢定)表(本研究整理)

檢定變項 卡方檢定統計量 自由度 顯著水準 卡方分配臨界值

(χ² ) (k-1-m) (α) (χ²k-1-m, α )

性別 0.0003 1 0.05 3.8415

年齡 369.7198 4 0.05 9.4877

教育 976.0399 4 0.05 9.4877

居住地 19.3162 21 0.05 32.6706

分配。因此，本研究問卷分析結果目前只能推 論至我國網路使用群體。

4.3 能源認知程度評分

受訪者電力供應現況、政府能源政策認知 及發電技術特性認知程度計算如圖2所示，顯 示受訪者對於電力供應現況與政府能源政策認 知程度偏低，尤其超過半數受訪者對於政府能 源政策認知程度完全不清楚(得分等於零)，只 有發電技術特性認知程度評分較高且較偏向常 態分布。突顯我國能源教育仍有待努力，能源 教育對於能源高度倚靠進口的我國其實相當重 要。本研究以此三項能源認知程度評分為自變 數，分析對能源政策議題支持程度之影響，以 及分析那些族群是影響能源認知程度評分的關 鍵因素。

5. 變數選擇

本研究運用逐步多元線性迴歸模型分析影 響國內重大能源政策議題支持程度與受訪者能 源認知程度之關鍵因素與族群，並探討受訪者 能源認知程度是否會影響能源政策議題的支持 程度。因此，模型因變數將挑選與能源轉型相 關政策題目填答結果，並包含受訪者對於各能 源認知構面之得分。各項變數選擇說明如下：

為協助政府能源轉型進行民意探索，政 策議題變項(因變數)挑選「50%-30%-20%支持 程度」、「非核家園支持程度」、「擴大再生

能源支持程度」及「減碳支持程度」四項國內 目前較受關注的能源議題，對照問卷題目如 附件1，50%-30%-20%支持程度的資料來源為 題號2.13；非核家園支持程度的資料來源為題 號3.2.3；擴大再生能源支持程度的資料來源 為題號3.2.4；減碳支持程度的資料來源為題號 3.3.1。除了50%-30%-20%支持程度是直接詢問 民眾對於該議題的支持程度，其餘三政策議題 的支持程度是透過情境方式，間接詢問受訪者 對於三項議題的支持程度，變數相關資訊如表3 所示。

民眾本身能源知識含量可能影響其對某些 特定能源議題的支持傾向，為了解民眾能源認 知對能源政策議題的影響，本研究選用「電力 供應現況認知程度」、「政府能源政策認知程 度」及「發電技術特性認知程度」三項作為衡 量受訪者能源認知程度的構面，如表3所示。對 照問卷題目如附件1，電力供應現況認知程度為 題組編號2.1~2.4得分之總和；政府能源政策認 知程度為題組題號2.5~2.8之得分總和；發電技 術特性認知程度為題組題號2.9~2.12之得分總 和。能源認知程度在本研究同時是自變數與因 變數，以自變數探討受訪者能源認知程度是否 會影響能源支持程度。當作因變數時，則用於 分析影響受訪者能源認知程度的關鍵因素或族 群有那些？

模型的自變數則挑選性別、年齡、月收 入、教育程度、生活階段、家庭成員等基本資 料變項，如表3所示。逐步線性迴歸模型可辨識

圖2　受訪者能源認知程度分析(本研究繪製)

那些族群是影響能源政策支持與否的關鍵，以 及族群間能源認知程度的比較。對照問卷題目 如附件1，性別為題號1.1；年齡為題號1.3；月 收入為題號4.1；教育程度為題號4.3；生活階段 為題號4.4；家庭成員為題號4.5。

6. 結果與討論

6.1 能源政策支持程度之關鍵影響 族群

本研究運用多元線性迴歸分析之逐步迴歸 表3　自變數與因變數之定義、平均數及標準差(本研究整理)

變數 平均數 標準差 定義及內涵

因變數 50%30%20%支持程度(題

號2.13) 3.0948 1.0556 非常不支持=1、不支持=2、 普通=3、支持=4、非常 支持=5

非核家園支持程度(題號

3.2.3) 3.2650 1.1590 非常不支持=1、不支持=2、 普通=3、支持=4、非常 支持=5

擴大再生能源支持程度

(題號3.2.4) 3.8071 0.8695 非常不支持=1、不支持=2、 普通=3、支持=4、非常 支持=5

減碳支持程度(題號3.3.1) 3.9724 0.9518 非常不支持=1、不支持=2、 普通=3、支持=4、非常 支持=5

自變數/因變數 電力供應現況認知程度

(題號2.1~2.4) 1.5186 1.4085 認知評分，0~4分 政府能源政策認知程度

(題號2.5~2.8) 0.7998 1.0470 認知評分，0~4分 發電技術特性認知程度

(題號2.9~2.12) 2.7974 1.4169 認知評分，0~5分 自變數

性別(題號1.1) 1.5113 0.5001 男生=1、女生=2

年齡(題號1.3) 3.3136 1.2716 20-29歲=1、30-39歲=2、40-49歲=3、50-59歲=4、60 歲以上=5

月收入 (題號4.1) 4.5162 4.5441

沒有收入=1、$1-20,000=2、$20,001-30,000=3、

$30,001-40,000=4、$40,001-50,000=5、$50,001- 60,000=6、$60,001-70,000=7、$70,001-80,000=8、

$80,001-90,000=9、$90,001-100,000=10、$100,001- 110,000=11、$110,001-120,000=12、$120,001- 130,000=13、$130,001-140,000=14、$140,001- 150,000=15、$150,001-160,000=16、$160,001- 170,000=17、$170,001-180,000=18、$180,001-

190,000=19、$190,001-200,000=20、$200,001以上=21 教育程度 (題號4.3) 3.7877 0.9438 國中以下=1、高中(職)=2、專科=3、大學=4、碩士及

以上=5

生活階段 (題號4.4) 3.2010 1.6925

學生族=1、單身族=2、新婚族/頂客族(已婚無子 女)=3、育幼族(最年長小孩6歲以下)=4、育學族(最年 長小孩7歲以上18歲以下)=5、年長族(最年長小孩已 經成年)=6

家庭成員 (題號4.5) 3.4287 1.4749 自己住=1、2人=2、3人=3、4人=4、5人=5、6人(含) 以上= 6

法探討性別、年齡、月收入、教育程度、生活 階段及家庭成員變項對於能源議題之影響，逐 步迴歸法會保留使模型解釋能力相對最佳的自 變數組合，因此每組模型被保留下來解釋因變 數的自變數皆不同，分析結果如表4所示。實 證分析顯示：顯著影響「50%-30%-20%支持程 度」與「非核家園支持程度」的關鍵因素為性 別，而且呈現女性受訪者較男性受訪者顯著支 持政府的50%-30%-20%與非核家園。顯著影 響「擴大再生能源支持程度」的關鍵因素為年 齡，而且呈現年輕受訪者較年長受訪者支持擴 大再生能源政策。顯著影響「減碳支持程度」

的關鍵因素為年齡、教育程度及生活階段三因 素，而且呈現年輕、學歷較高或已成家的受訪 者分別較年長、學歷較低或單身的受訪者支持 減碳政策。

6.2 能源認知程度對能源政策支持 程度之影響

此節探討「電力供應現況認知程度」、

「政府能源政策認知程度」及「發電技術特性

認知程度」三自變數對於能源政策議題之影響 性分析，如表5所示。實證分析顯示：政府能 源政策認知程度與發電技術特性認知程度為

「50%-30%-20%支持程度」與「非核家園支持 程度」的關鍵影響因素，呈現政府能源政策認 知程度與發電技術特性認知程度越高的受訪者 顯著較不支持50%-30%-20%與較不支持非核 家園政策。發電技術特性認知程度則為「擴大 再生能源支持程度」與「減碳支持程度」的關 鍵影響因素，呈現發電技術特性認知程度越高 的受訪者，顯著較支持擴大再生能源與減碳政 策。

6.3 能源認知程度之關鍵影響因素

此節探討性別、年齡、月收入、教育程 度、生活階段及家庭成員變項對於能源認知程 度之影響性，如表6所示。實證分析顯示：顯 著影響「電力供應現況認知程度」的關鍵因素 為性別、年齡及教育程度變項，且呈現男性、

年輕或教育程度較高者對於電力供應現況認知 程度分別顯著高於女性、年長或教育程度較低 表4　受訪者基本資料變項對能源政策議題支持程度之影響係數(本研究整理)

自變數/因變數 50%-30%-20%

支持程度

非核家園 支持程度

擴大再生能源 支持程度

減碳 支持程度

性別 迴歸係數 0.131 0.141 - -

t 值 4.633*** 5.000*** - -

年齡 迴歸係數 - - -0.134 -0.184

t 值 - - -4.738*** -4.342***

月收入 迴歸係數 - - - -

t 值 - - - -

教育程度 迴歸係數 - - - 0.100

t 值 - - - 3.33***

生活階段 迴歸係數 - - - 0.086

t 值 - - - 2.056***

家庭成員 迴歸係數 - - - -

t 值 - - - -

R² 0.017 0.020 0.018 0.035 調整後R² 0.016 0.019 0.017 0.033

F值 21.465*** 25.003*** 22.449** 14.986***

**：P < 0.05 ***：P < 0.005

者。顯著影響「政府能源政策認知程度」的關 鍵因素為性別及教育程度變項，而生活階段變 項的迴歸係數值太小，可認定對政府能源政策 認知程度變項無顯著影響。顯著影響「發電技 術特性認知程度」的關鍵因素為性別、年齡及 教育程度變項，而家庭成員變項的迴歸係數太 小，同樣可認定對發電技術特性認知程度無顯 著影響性。

6.4 溝通與教育宣導路徑

本研究根據實證分析結果，挑選對政策議 題支持程度影響較顯著的族群，研擬各項政策 議題的溝通對象，而所指溝通對象為對政策較 不支持的族群，如圖3所示。性別是顯著影響 50%-30%-20%與非核家園政策支持程度的關鍵 因素，而男性族群為此兩項政策的關鍵溝通對 表5　能源認知程度對政策或議題支持程度之影響係數(本研究整理)

自變數/因變數 50%-30%-20%

支持程度

非核家園 支持程度

擴大再生能源 支持程度

減碳 支持程度 電力供應現況

認知程度

迴歸係數 - - - -

t 值 - - - -

政府能源政策 認知程度

迴歸係數 -0.089 -0.117 - -

t 值 -0.003*** -3.893*** - - 發電技術特性

認知程度

迴歸係數 -0.206 -0.321 0.116 0.265 t 值 -6.966*** -4.396*** 4.089*** 9.657***

R² 0.064 0.042 0.013 0.070 調整後R² 0.062 0.040 0.013 0.070

F值 41.797*** 26.966*** 16.723*** 93.257***

**：P < 0.05 ***：P < 0.005

表6　受訪者基本資料變項對能源認知程度之影響係數(本研究整理) 自變數/因變數 電力供應現況

認知程度

政府能源政策 認知程度

發電技術特性 認知程度

性別 迴歸係數 -0.187 -0.163 -0.227

t 值 -6.775*** -5.837*** -8.290***

年齡 迴歸係數 -0.111 - -0.104

t 值 -3.790*** - -3.568***

月收入 迴歸係數 - - -

t 值 - - -

教育程度 迴歸係數 0.158 0.156 0.166

t 值 5.411*** 5.333*** 5.722***

生活階段 迴歸係數 - 0.063 -

t 值 - 2.166*** -

家庭成員 迴歸係數 - - -0.063

t 值 - - -2.321**

R² 0.092 0.053 0.106

調整後R² 0.089 0.050 0.103

F值 31.012*** 22.767*** 36.353***

**：P < 0.05 ***：P < 0.005

象。年齡是顯著影響擴大再生能源與減碳政策 支持程度的關鍵因素，而年長者為此兩政策的 關鍵溝通對象。教育程度與生活階段兩因素則 是顯著影響減碳政策支持程度的關鍵因素，而 教育程度較低或尚未成家者為該政策的關鍵溝 通對象。整體而言，若欲透過溝通手段來提升 我國民眾對政府能源政策的支持程度時，可將 男性、年長、教育程度較低或尚未成家的族群 列為優先溝通的對象。

假設透過教育宣傳手法可提升民眾的能源 認知程度，進而改變民眾對於能源政策的支持 傾向，需要教育宣導的對象為能源認知程度相 對較低的族群。本研究挑選顯著影響能源政策 支持程度的關鍵能源認知變項與顯著影響能源 認知變項的關鍵族群，進行教育宣傳路徑的建 構，如圖3所示。顯著影響政府能源政策認知 程度的變項為性別與教育程度，須被進行教育 宣傳的對象為女性或教育程度較低的族群。顯 著影響發電技術認知程度的變項為性別、年齡 及教育程度，須進行教育宣傳的對象為女性、

年紀較長或教育程度較低的族群。政府能源政 策認知程度與發電技術特性認知程度越高的族 群，顯著較不支持50%-30%-20%與非核家園政 策議題，但顯著較支持擴大再生能源與減碳的 能源政策。因此，當透過教育宣傳手段提升民

眾能源認知度時，對於提升再生能源與減碳政 策支持是正面的影響，但對於提升50%-30%- 20%與非核家園政策支持卻是負面的影響。

7. 結論與建議

本研究透過實證程序辨識顯著影響能源轉 型相關議題支持程度與能源認知程度之關鍵族 群，並釐清能源認知程度對於能源政策支持傾 向的影響性，進而建構提升能源政策支持程度 的溝通與教育宣傳路徑。本研究透過專業網路 問卷平台進行抽樣，問卷回收有效樣本為1,234 份，抽樣誤差為正負2.83百分點。樣本適合度 (代表性)檢定結果顯示，相關分析結果暫只能 推論至網路使用族群，無法完全推論至全國母 體，此為本研究結果應用上的限制。抽樣問卷 通過信度檢定，顯示該問卷調查結果具一致 性。我國網路使用群眾對於能源認知程度尚不 足，與經濟部能源局過去的調查趨勢相近，凸 顯我國能源的教育仍有待改進，對於高度依賴 能源進口的我國是相當重要的教育課題。

女性族群顯著比男性族群更支持50%-30%- 20%與非核家園政策；年紀較輕的族群顯著比 年紀較長的族群支持再生能源政策；年紀較 輕、教育程度較高或已成家的族群分別顯著比

圖3　能源政策支持程度提升路徑分析(本研究繪製)

年紀較長、教育程度較低或未成家的族群更支 持推動減碳政策。政府能源政策與發電技術特 性認知程度越高的族群顯著越不支持50%-30%- 20%與非核家園政策；發電技術特性認知程度 越高的族群顯著越支持再生能源與推動減碳政 策。男性族群的電力供應現況、政府能源政 策及發電技術特性認知程度顯著高於女性的族 群；年紀較輕族群的電力供應現況與發電技術 特性認知程度顯著高於年紀較長的族群；教育 程度較高族群的電力供應現況、政府能源政策 及發電技術特性認知程度顯著高於教育程度較 低的族群。

依上述結論建構提升民眾能源支持程度 的溝通與教育宣傳路徑，若欲透過溝通手段來 提升現今民眾對政府能源政策的支持程度時，

可將男性、年長、教育程度較低或尚未成家的 族群列為優先溝通的對象。若透過教育宣傳手 段提升民眾能源認知度後，對於提升再生能源 與推動減碳的支持是正面的影響，但對於提升 50%-30%-20%與非核家園政策支持卻是負面的 影響。因此，教育宣傳的手段對某些族群的政 策支持影響可能是雙面刃，就是越讓民眾理解 能源的真實狀況後，對於不同的能源政策將產 生不同的支持傾向。本研究問卷因透過網路進 行抽樣，網路使用者基本上有年齡偏低與教育 程度偏高的現象，而當樣本可合理的納入更多 較高齡者與教育程度較低族群時，將可能產生 有不同結果，因此未來若有再進行相關問卷調 查時，可深入探討樣本特性對於能源政策議題 支持程度的影響性。

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附件1、問卷設計

為調查我國民眾對於能源政策之認同與認知度，進而用於評估我國各種能源發展情境可能面臨 的社會風險，特運用此份問卷針對我國網路使用民眾進行意向調查，調查結果也可供能源政策主管 機關參考。(註：以下為問卷題目，但實際問卷調查過程中，會透過圖形化網頁與受訪者進行互動 與傳達能源資訊，因此受訪者填寫問卷過程中，也可同時進行能源相關資訊的學習，但受限於文章 篇幅，無法將實際圖形化互動網頁列於文中。另外，問卷題目眾多且資訊含量大，因此本研究只能 透過網路問卷方式進行調查，目前面訪或電話訪問的方式尚無法達到此種效果。)

1. 基本資料

1.1. 請問您的性別是? (單選)

□ 男性 □ 女性

1.2. 請問您目前居住地是? (單選)

□臺北市 □基隆市 □新北市(原臺中縣) □宜蘭縣

□桃園市 □新竹市 □新竹縣 □苗栗縣

□臺中市(原臺中市) □臺中市(原臺中縣) □彰化縣 □南投縣

□嘉義市 □嘉義縣 □雲林縣 □臺南市(原臺南市)

□臺南市(原臺南縣) □高雄市(原高雄市) □高雄市(原高雄縣) □屏東縣

□臺東縣 □澎湖縣 □金門縣 □連江縣

1.3. 請問您的年齡是? (單選)

□未滿20歲(結束調查) □ 20-29歲 □ 30-39歲

□ 40-49歲 □ 50-59歲 □ 60歲以上

2. 電力小學堂(能源認知程度調查)

此階段問題用於探尋受訪者對於電力知識及議題之了解程度，請以個人認知填答，無需擔心答 案對錯問題。填答問題如下：

(電力供應現況)

2.1. 您知道我國目前最大比例的電力供應來源為何?

□ 再生能源 □ 核能發電 □ 燃煤發電 □ 燃氣發電 □ 燃油發電

□ 不知道/不清楚

2.2. 您知道目前燃煤發電占我國電力供應的比例約多少?

□ 5% □ 12% □ 20% □ 32% □ 45%

□ 不知道/不清楚

2.3. 您知道目前核能發電占我國電力供應的比例約多少?

□ 5% □ 12% □ 20% □ 32% □ 45%

□ 不知道/不清楚

2.4. 您知道目前再生能源占我國電力供應的比例約多少?

□ 5% □ 12% □ 20% □ 32% □ 45%

□ 不知道/不清楚 (政府能源政策)

2.5. 您知道目前政府規劃2025年我國核能發電比例是多少?

□ 0% □ 20% □ 30% □ 40% □ 50%

□ 不知道/不清楚

2.6. 您知道目前政府規劃2025年我國再生能源發電比例是多少?

□ 0% □ 20% □ 30% □ 40% □ 50%

□ 不知道/不清楚

2.7. 您知道目前政府規劃2025年我國燃煤發電比例是多少?

□ 0% □ 20% □ 30% □ 40% □ 50%

□ 不知道/不清楚

2.8. 您知道目前政府規劃2025年我國天然氣發電比例是多少?

□ 0% □ 20% □ 30% □ 40% □ 50%

□ 不知道/不清楚 (發電技術特性)

2.9. 您覺得目前我國平均發電成本最低的發電技術是?

□ 再生能源 □ 核能發電 □ 燃煤發電 □ 燃氣發電

□ 不知道/不清楚

2.10. 您覺得目前我國平均發電成本最高的發電技術是?

□ 再生能源 □ 核能發電 □ 燃煤發電 □ 燃氣發電

□ 不知道/不清楚

2.11. 您覺得目前我國何種發電技術碳排放最高?

□ 再生能源 □ 核能發電 □ 燃煤發電 □ 燃氣發電

□ 不知道/不清楚

2.12. 您覺得目前我國何種發電技術發電過程不排碳?（複選）

□ 再生能源 □ 核能發電 □ 燃煤發電 □ 燃氣發電

□ 不知道/不清楚 (政府能源政策支持)

2.13. 根據目前政府規劃2025年我國將進入非核家園，屆時我國將全面不使用核能發電。政府規劃 2025年再生能源、燃煤發電及燃氣發電的占比目標分別為20%、30%及50% (如下圖)。為確保 離島與外島供電穩定，可能需保留部分燃油發電，但占全國總發電量將微乎其微。您是否支 持政府訂定的2025年電力配比目標?

□ 非常不支持 □ 不支持 □ 普通 □ 支持 □ 非常支持

3. 電力發展情境認知調查

此次問卷共設計兩種電力發展情境作為我國未來電力市場發展探詢之依據，各位受訪者閱讀 完情境說明後方可進行填答，此部分將提供兩情境目標年(2020年、2025年及2030年)各階段之電力 配比與參考電價，而受訪者只需根據自身對情境的認知填答您對兩情境電力配比趨勢的支持程度即 可，以下為兩情境的簡要說明：

情境1： 電價較便宜的電力市場發展情境

情境說明： 此情境假設政府干預電力市場發展力度小，溫室氣體減量及空氣污染排放較不受到重 視，為維持電價相對低廉，未來台電公司需持續以成本較低的發電技術進行電力供應。

情境2： 環境較友善的電力市場發展情境

情境說明： 此情境假設溫室氣體減量較受重視，為維持較低的電力碳排放，未來台電公司需大量以 低碳發電技術及再生能源進行電力供應，發電成本較高。

3.1. 電價較便宜情境

3.1.1. 請問在電費較便宜的情境下，2020-2030年燃煤發電仍為我國主要發電來源，相對2015年，

2030年燃煤發電配比將成長至4成，請問您的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.1.2. 請問在電費較便宜的情境下，2020-2030年燃氣發電將逐步成為我國主要發電來源，相對2015 年，2030年燃氣發電配比將成長至4成，請問您的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.1.3. 請問在電費較便宜的情境下，相對2015年，2020-2030年核能發電配比將逐步歸零，請問您的 支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.1.4. 請問在電費較便宜的情境下，2020-2030年再生能源發電配比成長至5%，請問您的支持程度 為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.1.5. 請問在電費較便宜的情境下，您每度電願意支付的電價為?

3.2. 對環境較友善情境

3.2.1. 請問在對環境較友善的情境下，相對2015年，2020-2030年燃煤發電將逐漸減少至2成以下，

請問您的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.2.2. 請問在對環境較友善的情境下，相對2015年，2020-2030年燃氣發電將逐步成為我國主要發電 來源（近6成），請問您的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.2.3. 請問在對環境較友善的情境下，相對2015年，2020-2030年核能發電配比將逐步歸零，請問您 的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.2.4. 請問在對環境較友善的情境下，相對2015年，2020-2030年再生能源發電配比將逐步增加至2 成以上，請問您的支持程度為?

□非常不支持 □不支持 □普通 □支持 □非常支持

3.2.5. 請問在對環境較友善的情境下，您每度電願意支付的電價為?

3.3. 氣候變遷已成為全球必須面對的挑戰，碳排放是造成全球氣候變遷的主要兇手，在此想請問您 是否願意多付點電費用於減少我國的碳排放，對減緩全球氣候變遷盡點心力。

3.3.1. 當2020年來到時，您是否願意每度電多付0.03元（2.70 →2.73元/度）用於減少10%的碳排放?

□非常不願意 □不願意 □普通 □願意 □非常願意

3.3.2. 當2025年來到時，您是否願意每度電多付0.22元（2.83 →3.05元/度）用於減少26%的碳排放?

□非常不願意 □不願意 □普通 □願意 □非常願意

3.3.3. 當2025年來到時，您是否願意每度電多付0.46元（2.79 →3.25元/度）用於減少34%的碳排放?

□非常不願意 □不願意 □普通 □願意 □非常願意

4. 基本資料(二)

為深入探尋與剖析受訪民眾對於能源政策認同與認知度之差異，此調查將針對各位受訪者進行 基本資料調查，填答問題如下：

4.1. 請問您每月個人收入的金額大約多少錢? (單選)

□$1-20,000 □$20,001-30,000 □$30,001-40,000 □$40,001-50,000

□$50,001-60,000 □$60,001-70,000 □$70,001-80,000 □$80,001-90,000

□$90,001-100,000 □$100,001-110,000 □$110,001-120,000 □$120,001-130,000

□$130,001-140,000 □$140,001-150,000 □$150,001-160,000 □$160,001-170,000

□$170,001-180,000 □$180,001-190,000 □$190,001-200,000 □$200,001以上

□沒有收入

4.2. 請問您的職業是? (單選)

□自營商/老闆

□公司的管理階級

□一般白領上班族

□藍領工作者

□專業人士(如醫生、律師、教授、建築師、工程師、會計師等)

□服務人員(如服務生、店員)

□學生

□家庭主婦

□待業中

□退休

□其他，請說明_______

4.3. 請問您的教育程度是? (單選)

□國中以下 □高中/高職 □專科 □大學或學院

□碩士及以上

4.4. 請問您目前的生活階段是? (單選)

□學生族

□單身族

□新婚族/頂客族(已婚無子女)

□育幼族(最年長小孩6歲以下)

□育學族(最年長小孩7歲以上18歲以下)

□年長族(最年長小孩已經成年)

4.5. 請問您目前住所的成員有幾人? (單選)

□自己住 □2人 □3人 □4人

□5人 □6人(含)以上

附表1　樣本與全國資料分布情形

性別 樣本 (n = 1,234) 全國 (N = 23,571,990)*

樣本數 百分比 期望值** 百分比

男 613 49.7% 613.3 49.7%

女 621 50.3% 620.7 50.3%

年齡 樣本(n = 1,234) 全國 (N = 19,121,282)*

樣本數 百分比 期望值** 百分比

20-29歲 278 22.5% 208.0 16.9%

30-39歲 383 31.0% 240.9 19.5%

40-49歲 327 26.5% 237.5 19.2%

50-59歲 197 16.0% 234.6 19.0%

60歲以上 49 4.0% 313.0 25.4%

教育 樣本(n = 1,234) 全國 (N = 20,231,709)*

樣本數 百分比 期望值** 百分比

國中以下 13 1.1% 295.8 24.0%

高中 (職) 155 12.6% 381.7 30.9%

專科 215 17.4% 140.2 11.4%

大學 601 48.7% 329.5 26.7%

碩(含)以上 250 20.3% 86.7 7.0%

居住地 樣本(n = 1,234) 全國 (N = 23,571,990)*

樣本數 百分比 期望值** 百分比

臺北市 157 12.7% 140.3 11.4%

基隆市 22 1.8% 19.4 1.6%

新北市 233 18.9% 208.7 16.9%

宜蘭縣 27 2.2% 23.9 1.9%

桃園市 121 9.8% 115.0 9.3%

新竹市 25 2.0% 23.2 1.9%

新竹縣 31 2.5% 28.9 2.3%

苗栗縣 23 1.9% 28.9 2.3%

臺中市 115 9.3% 146.2 11.8%

彰化縣 53 4.3% 67.0 5.4%

南投縣 22 1.8% 26.2 2.1%

嘉義市 14 1.1% 14.1 1.1%

嘉義縣 30 2.4% 26.7 2.2%

雲林縣 30 2.4% 36.1 2.9%

臺南市 100 8.1% 98.7 8.0%

高雄市 146 11.8% 145.3 11.8%

屏東縣 44 3.6% 43.4 3.5%

花蓮縣 17 1.4% 17.2 1.4%

臺東縣 11 0.9% 11.5 0.9%

澎湖縣 5 0.4% 5.4 0.4%

金門縣 7 0.6% 7.2 0.6%

連江縣 1 0.1% 0.7 0.1%

*：中華民國統計資訊網(2017年資料)。

**：期望值=全國的百分比×樣本數(n = 1,234)

A Study on Social Intentions toward Energy Policies by Using Multiple Linear Regression Models

Yao-Jen Chang

Kong-Liang Huang

Fu-Kuang Ko

ABSTRACT

The energy transition has been promoting in Taiwan. The survey of social intentions toward various policies associated with energy transition is necessary. It can clarify key factors and populations influencing the energy transition. This study aims at inquiring the attitudes of Taiwan’s internet users toward various energy policies associated with energy transition by using online survey panel. A total of 1,234 valid questionnaires were recovered. The stepwise multiple linear regression models were used to analyze key populations influencing support of energy policies and energy understanding, and analyze influences of the energy understanding to public support of the energy policies. The 50%-30%-20% (50% gas-fired, 30% coal-fired and 20% renewable energy), nuclear-free homeland, renewable energy and decarbonization policies were chosen as dependent variables to establish the multiple linear regression models. Empirical analysis shows that male, aged, low education, or single can be classified as prior populations for communication to increase public support of the energy transition. Enhancing public energy understanding by means of education and promotion will increase public support for both renewable and decarbonization policies but rather reduce public support for both 50%-30%-20% and nuclear-free homeland policies. The respondents may have different perceptions for different policies of the energy transition if they realize more energy information.

Keywords:

Received Date: July 13, 2018 Revised Date: November 2, 2018 Accepted Date: November 8, 2018

1 Associate Engineer, Center of Energy Economics and Strategy Research, Institute of Nuclear Energy Research.

2 Associate Technical Specialist, Center of Energy Economics and Strategy Research, INER.

3 Researcher and Director, Center of Energy Economics and Strategy Research, INER.

*Corresponding Author, Phone: +886-3-4711400#2719, E-mail: [email protected]