治水工程對選舉結果的影響：
以高雄為例 ＊
佘健源**
國立中山大學企業管理學系助理教授
本文分析易淹水地區水患治理計畫對高雄地區選舉結果的影響，以討論臺 灣是否有回顧型投票的現象。筆者先由個體的選擇行為建立村里的得票率模 型，再整合高雄地區各村里歷屆選舉、治水工程投入、水患災情以及所得的長
期追蹤資料，檢視高雄地區縣市首長執政期間各村里治水計畫的變動，和2005
年到2014 年間縣市長選舉各村里得票率變動的關聯。本研究發現，政府在各
村里所投入的治水資源，在統計上能顯著地拉開現任地方首長和一般候選人的 選情；然而，筆者卻沒有足夠的證據能主張，治水資源的投入也能為代表中央 執政陣營的候選人帶來選舉利益。
關鍵字：回顧型投票、災害管理、易淹水地區水患治理計畫、巢狀 勝算對數模型、追蹤資料
✽ 作者感謝蘇晨與張尹先生在本研究中對資料的初步搜集與整理，亦對高雄市水利局慷慨提 供資料協助，與科技部對本研究之支持（MOST 103–2410–H–110–008–MY2）深表致謝。
本文初稿曾於2015 年 11 月 14 日在臺灣政治學會所舉辦之「2015 年臺灣政治學會年會」
國際學術研討會中宣讀，作者感謝評論人陳立剛老師、在場參與討論之其他學術界同仁 的意見。作者亦感謝三位匿名評審的建設性意見。惟本文之內容概由作者自行負責。
✽✽Email: [email protected]
收稿日期：106 年 11 月 29 日；接受刊登日期：107 年 7 月 26 日
壹、前言
2017 年春，有鑑於國內政府與公營事業投資不足，蔡政府推出「前瞻基 礎建設計畫」，預計在未來由中央政府以特別預算方式，在各地投入約8,800 億元於各式基礎建設上（行政院，2017）。不過，計畫一提出，便遭到多方 反對。反對者認為，此計畫的目的不在促進發展，而在鞏固民進黨的政權；
國民黨尤其強調，由該計畫多落腳於民進黨執政縣市可見，執政者的動機不 純（鄭鴻達，2017）。
類似的場景，多年前在「振興經濟擴大公共建設投資計畫」提出與執行 之時，亦曾發生過；唯獨不同的是，振興經濟計畫是由國民黨所提出，民進 黨反對。而在兩次的朝野爭論中，「執政黨以建設來綁樁」，一直是在野方用 來反對的理由之一。不過，若我國民眾符合古典民主理論對公民的想像，那 這樣的反對理由恐站不住腳；申言之，當建設對整體社會來說是弊大於利 時，則其完工後自將難以贏得民眾的支持，而能獲得選舉利益的建設，當是 利大於弊，那在野黨的反對便不具正當性。這個反對理由會一再被拿出來當 相罵本，意味著國、民兩黨都不認為我國選民符合古典民主理論的想像；換 言之，這些從業人員認為，在臺灣，只要地方有建設，不論其對整體社會的 利弊為何，該地民眾就會投票支持執政者。若由回顧型投票（retrospective voting）的理論角度來看，這個看法暗示了，在臺灣，各地是否有公共建設，
是該地選民回顧現任者施政表現的重要依據。然而，從過去的經驗來看，吾 人是否可如此想像臺灣民眾？這是本研究所將驗證的主要問題。
此外，若上述問題的回答為「是」，那下一個可以繼續探索的問題便是：
過去中央政府在各地所推動的基礎建設，其完工後究竟是分配資源的中央執 政黨，還是執行政策的地方執政者，較易因這些建設而收割選舉利益（尤其 是當中央與地方分屬不同執政黨時）？由我國過去多次的選戰經驗觀之，政 治從業人員顯多對此課題感興趣。因此，本研究也將一併討論此問題。
筆者將以高雄地區的治水經驗為例，透過檢視水災與「八年八百億」治 水計畫（正式名稱為「易淹水地區水患治理計畫」）對2010 和 2014 年兩次
高雄市長選舉的影響，來討論上述兩個問題。討論此案例的理由有三：一是 近來學界有越來越多的研究以災害管理來討論回顧型投票。這除了和回顧型 投票本身的理論發展有關外，也是因全球氣候變遷，在選舉年間遭遇極端氣 候事件的機會大增，以致災害管理正逐漸成為各國選戰的主要議題之一（譬 如2012 年的美國總統大選）。討論水患以及治水議題如何影響這兩次高雄市 長的選舉，除可和他國的研究對話外，也有助吾人初探氣候變遷將如何影響 民主國家的政治局勢。
二是在2010 年高雄市長選舉期間，高屏地區確實也因極端氣候事件造成 災情（凡那比颱風），導致治水成為選戰的重大議題（王淑芬，2010；新唐 人，2010）；而在 2014 年的選戰期間，因高雄氣爆事件後的連日大雨在市區 造成嚴重積水，同樣又使治水成為選戰的議題之一（郭瓊莉，2014；楊小敏，
2014）。在這兩次選舉中，因中央與高雄市的執政黨不同，關於水患的發生 應歸責中央還是地方，治水的功勞又屬何人，都引發各候選人間大噴口水，
此更使民眾在選前近距離地歷經治水議題的討論。觀察這兩次選舉的結果，
應能追索出民眾最終是如何以選票來回顧中央或地方執政者的治水表現。
三是當前朝野爭論中的前瞻計畫，其水環境建設的治水工程，本是八年 八百億治水計畫的延伸；而10 年前執政者在提出此治水構想時，也同受在 野黨選舉綁樁的批評（管中維，2005；楊倩慧等，2005）。鑑往知來，前瞻 計畫中的治水工程最終會否讓執政者贏得選民的支持，過去八年八百億治水 的經驗應是不錯的參考點；討論此經驗，可使研究與當前正在進行的現實議 題有所交集。
在本研究中，筆者採用Dubin and Kalsow（1996）的作法，以巢狀勝算 對數模型（nested logit model）為基礎，由個體的選擇行為建立起總體的得 票率模型，並以此檢視高雄地區縣市首長執政期間各村里治水計畫（經費與 工程項目數）的變動，和2005 年到 2014 年間縣市長選舉各村里得票率變動 的關聯。將各地兩期間的得票率變動對各地治水工程變動做迴歸，是一種以 一階差分法（first differencing method）運用追蹤資料（panel data）的設計，
可減去各村里原有政黨傾向、各族群比例、年齡結構等等特性（亦即各村里 的固定效果）對分析的干擾（Wooldridge, 2002: 247–297）。而模型建立在個
體的選擇行為之上，也較易追索出所估計之係數背後的意涵。
筆者的分析結果發現，治水工程（不論是基於工程項目或是經費）增加 選民投給候選人的意願，會因候選人是否為地方首長而有顯著地不同；換言 之，政府於各地所投入的治水資源，能在資源投入地區，在統計上顯著地拉 開地方現任者跟一般候選人的得票差距。這就意味著我國政治人物在第一線 的觀察大抵上來說是正確的：只要有建設，地方首長就能獲得選民的支持。1
下一節，筆者將先介紹回顧型投票的理論，討論學界過去對於施政成績 能否影響選票的相關思考。第參節則將簡介八年八百億的來龍去脈。第肆節 將簡單討論資料蒐集以及計量分析的方法；第伍節是分析結果，第陸節則是 針對分析結果作一討論。
貳、文獻回顧：施政成績能否影響選舉結果？
一、回顧型投票：觀點與證據
「選民會考慮執政黨過去的施政成績，並在選票上予其支持或懲罰。」
這個假設（或理想）在政治學界被稱為回顧型投票。而回顧型投票的想法之 所以會被提出，是為了回答一個基本的問題：「選民在投票時是否會仔細權 衡自身或所屬社群的利益，獲取充分的資訊，做出審慎考慮後，才投下神聖 的一票？」對多數支持民主體制的公民來說，或許會希望此問題能有一個正 面的答案；然而，不少政治學的研究，包括以傳統民主國家選民為對象的實 證研究，卻都指出，選民在投票時往往不會做出審慎考慮，他們對政策、候 選人與政治局勢的理解遠比研究者原先所期待的還要低（Converse, 1970;
2000）。不少學者更進一步認為，選民的無知乃是理性行為的必然結果：因 個別選民的一票通常無法改變選舉結果，故審慎投票的效益極低，無必要為 此耗費精力獲取資訊（Tullock, 1967）。2而若選民多對自身所處的社會不甚
1 當年在『水患治理特別條例』的審議時，即使是反對方的某在野黨立委（條例審議期間亦 同時參選縣長），最終還是承認，如果不能為選區爭取到治水預算，「下屆不用選了！」（蘋 果日報，2006）。
2 Caplan（2007）認為，理性無知構成了主流公共選擇（Public Choice）學派的基礎。
理解，隨便投下自己的一票，那我們還可以認為透過投票制所產生的公眾決 策結果會比較好嗎？對大型社群來說，因投票制是目前最可行的集體決策模 式，若大眾總是無知的，那我們還可以認為集體決策總是優於寡頭或甚至是 獨裁決策嗎？
針對選民無知是否對民主體制造成戕害，Key（1966），Kramer（1971）
與Fiorina（1981）提出了回顧型投票的看法做為回應。誠然，理性選民不會 為了微不足道的影響去深入理解各式政策的後果，或各候選人的素質，但現 實中總存在著各種低成本的認知捷徑（cognitive shortcuts），能幫選民快速認 識選擇的好壞，並依此做出決定。譬如，一般選民毋須了解執政當局複雜的 經濟政策，只要審視自己福利水準所受的影響，3即可評估現任者執政成績的 好壞，判斷其執政能力與政策，再決定是否投票支持。而因依此法所決定出 之結果大抵上來說也算是「公正的」，故回顧型投票的觀點認為投票制是民眾 向執政者追究政治責任的重要機制，能約束其努力工作，採行最適決策。
回顧型投票目前最主要的證據來自經濟投票，此指選民的投票行為會反 映經濟情勢的變動。Kramer（1971）檢視 1896 年到 1964 年歷屆美國眾院 選舉的得票後發現，在這68 年間，平均而言，每人實質所得衰退 10% 會導 致執政黨下屆的眾院選票減少約4%～5%；而經濟波動大約能解釋眾院選票 一半的變化。此外，其他西歐民主國家也發現有經濟投票的現象，譬如德國
（Kirchgässner, 1985）或法國（Lafay, 1985）等等。而在發展中國家也有類似情 形；Molina（2001）發現，拉丁美洲及加勒比海的民主國家，其政黨輪替的現 象亦深受經濟情勢的變化所影響。Lewis-Beck and Paldam（2000）指出，過去 超過200 篇分析經濟投票的相關論文與學術書籍大致確認了經濟情勢的變遷 能夠部分解釋得票率以及執政黨民調支持度的變化。不過，研究者也多同意，
選民僅針對失業率、經濟成長、或通貨膨脹等少數幾個經濟變數有反應。4 除了分析總體得票率或民調支持度的變化外，許多經濟投票的研究也採
3 執政成績還可以是國家的經濟成長率或失業率、通貨膨脹率、戰爭或是和平等等指標。
4 此外，既然多數人都認為經濟情勢會影響政治支持，吾人也可合理推斷執政黨必於選前投 機性地創造經濟榮景（Nordhaus, 1975）；此稱政治景氣循環理論（political business cycle theory）。此推斷已受到許多實證研究的支持。
用調查資料做為分析對象。由於調查資料能提供更多訊息，此類研究得以進 行較細緻且深入的分析。不過，除非使用橫跨多期的調查資料，只有一期的 調查資料一般難以分析總體經濟變數對受訪者政治行為的影響，5因此這些 研究主要分析個人對經濟情勢的認知對其投票行為或政治支持的影響。此 外，由於分析的是個人對經濟情勢的認知和其政治支持的關係，難免會遇到 內生性（endogeneity）的問題；易言之，選民對經濟情勢的看法往往會受到 他們的政黨偏好所左右，故可能高估選民的經濟情勢認知對其投票行為的影 響（Anderson et al., 2004）。
然而，儘管經濟投票的現象確實存在，此現象能否意味著「選民理性回 顧執政者的成績並做出決定」，卻受到Achen and Bartels（2016: 116–135）的 質疑：選民有可能只是盲目地洩憤。該研究以天災為例，強調即使天災可能 和政府無關，但人民在日子不好過時，還是會希望執政者為此付出代價；而 此在過去的人類社會中，便不斷以不同的形式出現過，譬如埃及法老王要為 尼羅河氾濫失常負起責任，美國總統威爾遜（Woodrow Wilson）要為 1916 年 發生在紐澤西（New Jersey）的鯊魚攻擊事件丟失選票。執政黨為經濟情勢 欠佳下臺，或許只是這現象的一種現代形式，關鍵在於國內經濟情勢的變動 和現任者執政的因果關係並不易釐清，往往還受許多其他因素的影響，譬如 國際經濟情勢的變化。
話說回來，Achen and Bartels（2016: 116–135）的論證隱含了「天災對社 會所造成的損失和執政者無涉」的立場，但許多人或不認同此意見；事實上，
災害管理常被認為是政府的責任（Federal Emergency Management Agency, 2011）。印度人民黨（Bharatiya Janata Party）的領袖 Jagdish Shettigar 便強 調，天災並不會影響選戰的命運，但對災害的管理便必定會影響到選戰的結 局（Cole et al., 2012）。而也因國內經濟情勢的變化或許不是現任者施政良莠 的良好指標，近年來開始有研究以災害管理來討論回顧型投票。
Cole et al.（2012）分析 1977 年到 1999 年印度各邦共 21,532 次選舉後發 現，雖水旱災會影響農業收成，也會以同樣的方式影響執政黨的選票，不過，
5 因為只有一期的調查樣本，樣本間的總體經濟變數沒有變異。
成功的災後救濟卻能減緩災害對執政黨得票的影響。Healy and Malhotra（2009）
則分析1988 年到 2004 年美國歷屆的選舉結果，討論其與美國各縣的天災損 失、聯邦政府災後救濟與災前防治預算的關係；該研究發現，增加災後救濟 的預算將顯著地增加執政黨的得票率，但增加災前防治的預算則無此效果。
Healy and Malhotra（2009）強調，因選民只獎勵災後救濟，聯邦政府也就無 意做太多災前防治。
此外，近來也開始有學者討論，選民如何看待災害管理的優劣，究竟應 屬中央抑或地方政府的責任。Lay（2009）討論卡崔娜（Hurricane Katrina）
風災數月後紐奧良（New Orleans）市長的改選。該文認為因災難的發生和 潰堤有很大的關係，而這些堤防一向由聯邦政府負責興建與維護，故時任市 長的Ray Nagin 贏得連任便意味著，當地選民能確實究責，認為聯邦政府應 為災難負較多責任。
二、 臺灣民眾能否理性回顧現任者的政績，並在選票上給予 獎懲？
目前關於我國是否有回顧型投票現象的研究，其結果並不一致。黃德福 和黃靖麟（2008）針對 2005 年北高縣長選舉的研究發現，在臺灣，回顧型 投票似乎並不顯著。Hsieh et al.（1998）以 1996 年總統大選為對象的分析也 發現，對過去經濟表現的評價，和選民的抉擇並沒有顯著地關聯。不過，俞 振華（2012）與蔡佳泓（2012）針對 2009 年縣市長選舉的研究則都發現，
中央政府的表現（譬如對整體經濟情況的評估）對選民在地方選舉中的投票 行為有顯著的影響。然而，上述研究均使用調查資料，僅橫跨一期選舉；如 前所述，在此情況下，真正探討的關係比較偏向個人對經濟情勢的認知或施 政評價對其投票行為的影響。
以實際選舉結果所做的分析則發現，國內選民有經濟投票的行為。黃智 聰與程小綾（2005）分析 1989 至 2001 年 4 屆縣市長選舉後發現，當全國的 失業率惡化時，選民會懲罰與總統同一執政黨的縣市首長；此外，該分析也 指出，地方失業率於選前惡化並不會影響縣市長選舉的結果，真正的關鍵是 全國失業率的惡化。Stein（1990）認為，以美國為例，選民並不會將地方經
濟情勢惡化的責任算在地方首長的頭上，因那是全國執政黨該負責的事項。
在臺灣，過去縣市首長對地方經濟的改善其實也沒有太多置喙的空間，由黃 智聰與程小綾（2005）的研究結果觀之，選民似乎也明白這個道理。
不過，由於經濟情勢的變化和執政黨是否用功的關聯不易追究，這些經 濟投票的觀察也可能只意味著選民盲目懲罰執政黨。緣此，游清鑫等人（2017）
也開始嘗試以災害管理來討論政府施政的良莠如何影響選民的投票行為；該 研究討論2014 年的高雄氣爆事件如何影響當年底的高雄市長選舉。他們發 現，即使在控制政黨認同以及對執政者整體的施政評價後，對該事件災後處 理的滿意程度，仍然會顯著影響受訪者的投票行為；因此，該研究指出，高 市府當時對氣爆事件的處理方式，確實有助於時任市長的陳菊贏得連任。
我國政府一般將災害管理的工作分做減災、整備、應變與災後復原等四 個階段（陳亮全等，2006），相較於游清鑫等人（2017）討論災時的應變工作 對投票行為的影響，本研究則將以災前的減災工作來探討我國是否有回顧型 投票的現象。而由於水災的發生除了受減災工程所影響外，同樣也受到許多 非現任者所能掌控的因素影響，所以筆者將主要討論治水資源的投入，檢視 臺灣選民是否會回顧治水資源的投入，會否如美國選民般，對災前防治的投 入無感。同樣地，筆者也將一併觀察，臺灣選民會如何將災前防治的投入，
歸責到中央還是地方政府。
參、易淹水地區水患治理計畫簡介
水患，一直是臺灣最常見的一種天災。自戰後以來，我國災情最慘重的 天災除九二一地震外，就屬1959 年的八七水災以及2009 年的莫拉克風災（戴 寶村，2001；消防署，2009）。除災情嚴重外，近年來我國暴雨或颱風的發 生也相當頻繁。根據中央氣象局（2015）高雄氣象站的報告，在高雄地區，
自2005 年至 2014 年間，光大豪雨（原因包括颱風侵襲或鋒面滯留）的記錄 便有14 次之多；6除2012 年外，每年至少都有 1 次以上的大豪雨紀錄。
6 根據中央氣象局（2015）之定義，大豪雨（torrential rain）之界定為 24 小時累積雨量超過
然而，儘管水災頻仍、災情嚴重，過去我國政府對水患的治理卻不重視。
在很長的一段時間中，治水專責機構主要為臺灣省政府水利局；此為省屬三 級機構。到了1997 年，省府為提升治水工作的重要性，方成立省政府水利 處，改為省屬一級機構。2000 年以前，省府每年大約編列 40 億至 60 億經費 從事治水。然而，2001 年後因精省故，除臺北縣市的基隆河治理計畫外，7 又有幾年期間治水工作屬無人聞問的狀態；精省後依『地方制度法』，治水工 作由各縣市政府以統籌分配款處理，然因各地政府對水利建設並不重視，致 治水經費常年不足（水利署，2015）。雖然 2002 年至 2005 年間，經濟部水利 署每年額外編列10 億元補助地方政府從事水利建設，但此仍屬杯水車薪。
有鑑於此，經濟部水利署遂於2005 年提出俗稱「八年八百億」的治水構 想，希望分8 年編列 800 億元的經費，比照基隆河治理模式，系統性地治理 全國各地河川、區域排水與事業性海堤，經費則依『水患治理特別條例』（以 下簡稱治理條例）以特別預算支應，計畫分3 階段來執行（水利署，2015）。
不過，當治理條例草案與預算於當年送交立院時，卻廣受在野黨與民間團體 選舉綁樁的批評（管中維，2005）。儘管如此，歷經半年多的朝野協商後，
2006 年初，治理條例仍在民間團體綁樁與利益分贓的抗議聲中獲得通過（蘋 果日報，2006）；8不過，原訂編列800 億元的治水構想，就因此成為加入雨 水下水道（60 億）、農田排水（55 億）、上游坡地水土保持（85 億）以及原 住民地區治山防洪（160 億）等工作，預算上限為 1,160 億的「易淹水地區 水患治理計畫」。
易淹水地區水患治理計畫第1 階段的實際執行期程為 2006 年到 2008 年 6 月，共計匡列 309.65 億元的經費，主要用於治理工程（共計約 254 億），
其次則用於應急工程（約27 億），疏浚清淤（15 億）以及規劃（約 14 億）；
200 毫米以上；若 24 小時累積雨量超過 350 毫米，則稱之為超大豪雨（extremely torrential rain）。
7 基隆河治理計畫自 1998 年起奉行政院核定後，開始實施；而其計畫所需經費主要以特別預 算支應。以第2 階段之「基隆河整體治理計畫（前期計畫）」為例，三年總經費為 316 億 元，辦理期程則自2002 年起至 2005 年止（水利署，2009）。
8 2006 年 1 月，跟著治理條例通過的，還有在野黨所主導的『石門水庫及其集水區整治特別 條例』，預計編列250 億元確保石門水庫營運功能（蘋果日報，2006）。
309.65 億元的經費中，由水利署主管者共計有約 221 億（原八年八百億治水 構想所涵蓋者），其他則為內政部及農委會所主管之雨水下水道、農田排水、
水保與治山防洪經費（水利署，2007）。
第2 階段計畫原訂期程為 2008 年至 2010 年，後因卡玫基颱風與莫拉克 風災故，增加計畫範圍，並延長執行期程至2011 年 6 月。第 2 階段經修正後 總計編列445 億元經費，其中以水利署主管為主（約 279 億），其次則為農 委會所主管的水保與治山防洪工程（約97 億）（水利署，2012）。第 3 階段 計畫經修正後，執行期間為2011 年到 2013 年，共計編列 404.55 億元經費，
其中同樣以水利署主管為主（約300 億）；截至 2014 年 11 月底為止，所有 工程皆已完工（水利署，2015）。而治理條例也於 2014 年 1 月因施行期間屆 滿而廢止。
水利署（2012；2015）的報告主張，水患治理計畫有效降低了因歷次暴 雨或颱風所造成的淹水面積。譬如，在2008 年卡玫基颱風期間（水患治理計 畫剛開始實施），高雄地區24 小時雨量達 520 毫米（竹子腳雨量站紀錄），淹 水面積亦達4,591 公頃，但到了 2013 年的康芮颱風來襲期間（水患治理計畫 已近完成），雖此區24 小時雨量亦達 373 毫米（阿蓮雨量站紀錄），但淹水 面積卻僅有139 公頃；兩相比較之下，可見水患治理計畫的效能（水利署，
2015）。那麼，民眾又是如何以選票來評價這些治水工程？以下筆者便試圖 來回答此一問題。
肆、研究方法
一、 資料來源：各地災情、歷年得票率與水患治理計畫之工 程分佈
本研究計畫使用村里層級的資料進行分析；主要需三類資料，一是各村 里各陣營的歷年得票率，二是水患治理計畫於各地的工程項目與經費，三則 是控制變數，包括各村里歷年的水患災情以及各村里歷年所得中位數。
筆者主要關心的是2010 年與 2014 年兩次地方首長選舉的得票情形（水 患治理計畫實施後的兩次選舉），但由於分析的對象是各村里得票率的變動，
因此也同時需要2005 年縣長選舉以及 2006 年直轄市長選舉的得票資料。歷 次選舉各村里的得票率主要取自中央選舉委員會（2015），其資料可追溯到 各投票所的得票率，筆者再根據各村里歷年整併情形，9將此資料彙整至村 里層級。
關於水患治理計畫各階段在高雄地區的工程項目與經費資料，筆者主要 以高雄市政府水利局所提供的資料為主。10取得工程項目後，本研究或直接 依據各項目的名稱（譬如，「後勁溪排水系統：仁武鄉中欄橋改建工程」），或 透過高雄市水利局（2017）針對主要排水系統及其工程項目的說明，或甚至 實地訪查，瞭解各工程項目所在的村里位置。由此，我們便可整理出，政府 在不同村里間，透過3 個階段的水患治理計畫，所投入的治水資源的多寡。
此外，本文大致上以完工時點來認定工程資源的投入；以完工來做認定是因 從一般民眾的角度來看，工程施作過程通常較容易引起各種抱怨與抗議，唯 有完工後民眾才會較為注意到工程的作用與優點。11
至於高雄市各村里歷年來發生水患災情的次數，筆者亦以高雄市水利局 所提供的資料為主，該資料所涵蓋的區間自2001 年起直至 2014 年底，同時 註明導致各村里各次水患的風災或豪雨名稱（譬如納莉風災或940612 豪雨）。
需要強調的是，這些年來，或許因國內媒體偏好報導災難新聞，一旦各地有 災情傳出，各級政府通常會盡快投入救災資源，因此，各村里歷年水患發生
9 各村里整併資料過去可於行政院主計總處（2015）取得，惟自 2017 年 2 月 1 日後，其已 不再提供詳細資料。
10 雖水利署（2012；2015）的報告中亦提供水患治理計畫在各縣市執行的工程項目與經費資 料，但僅有第3 階段的部分較為詳細，第 2 階段工程之資料便較為粗略（僅有欲改善之排 水系統的大項，沒有細項工程），而第1 階段的資料則闕如。相對來說，高雄市水利局所提 供的資料便包括3 個階段，且有同樣的詳細程度；因本研究主要討論不同期之間不同變數 變動的關聯，資料的前後一致相當重要，故本研究最終採用水利局所提供的資料。此外，
水利局資料中其所執行的工程項目亦和水利署（2012；2015）的報告有所不同，尤其是第 2 階段的部分，經與高雄市水利局同仁討論後，咸認為應以水利局資料為主；此方為最正 確的資料。在此筆者再次感謝高雄市水利局同仁慷慨提供資料與熱心說明、比對資料。
11 雖然八年八百億的構想以及治理條例是於 2006 年初通過，但執行則是分年進行。大抵上 來說，第1、2 階段的多數工程分別完工於 2008 年中與 2010 年底，完工時地方的執政者 依工程所在地，原高雄縣境內工程為楊秋興，而原高雄市境內工程則是陳菊；第3 階段工 程則多完工於2013 年，完工時地方的執政者是陳菊，中央則是國民黨。
的紀錄，同時也是救災資源（譬如抽水機設置或消防艇出動等）在各地歷年 的投入情形。然而，因救災資料目前的狀態並不理想，吾人不易以救災資料 將救災與水患的效果分離。是故，以下的迴歸分析中，讀者在解讀控制變數 水患頻率的結果時，需注意此為災損加上救災資源投入的效果。
而為了避免後處理偏誤（post-treatment bias），12筆者將只控制各階段工 程完工前的水患災情。在高雄地區，大多第3 階段工程在 2013 年 8 月中旬
（康芮風災）前已完工或接近完工；而另一方面，在2011 年到 2014 年間，高 雄地區總計發生3 次單日累積雨量超過 200 毫米以上的大豪雨事件（中央氣 象局，2015），其中在 2013 年 8 月前所發生的僅南瑪督颱風一次。不過，因 該颱風並未在高雄地區造成淹水災情，故在2011 年到 2014 年間（2014 年市 長選舉，現任者的任期），各村里於第3 階段工程完工前的水患紀錄均為零。
同理，在2010 年秋，高雄地區多數第 1、2 階段的工程皆已完工或接近 完工，故筆者將2010 年凡那比颱風（2010 年 9 月）在各地所引起的水患計為 完工後所發生的災情，而莫拉克颱風及其之前的水患則計為完工前的災情。
對於2005 或 2006 年選舉前的水患，則均計為水患治理計畫實施前所發生的 災情。此外，筆者將以淹水次數除以暴雨次數來控制水患的影響；譬如，在 2006 年（上屆高雄縣長選舉為 2005 年底）到 2010 年間，高雄縣於第 1、2 階段工程完工前總共有8 次暴雨，若某地在此期間有 1 次淹水紀錄，此值即 為1/8。
最後要補充的是，由於原住民地區與山麓地帶因豪雨所產生的災情主要 是土石流，而本研究所取得的水患資料主要紀錄的是淹水次數，因此此資料 可能低估山區的受災情形。再者，因水利局所提供的治理計畫資料，並不包 括上游坡地水土保持與原住民區治山防洪的項目，因此，也可能低估山區地 帶資源投入的情形。是故，在之後的分析中，我們將排除那瑪夏區、桃源
12 所謂後處理偏誤，指得是當討論 X 對 Y 的因果關係時，若 X 對 Y 的影響有部分亦透過 Z 來達成（即X 影響 Z，Z 再影響 Y），則於迴歸分析中，在一條已確認 X 和 Y 沒有嚴重內 生性問題的迴歸式中，一般不建議於該式右側再加入Z；此因若 X 對 Z 的影響為非隨機，
則加入Z 於分析中，將使原先迴歸式中，X 外生性的狀態遭到破壞。有興趣的讀者可進 一步參看Gelman and Hill（2007）在頁 188–192 中的討論。
區、茂林區、甲仙區、六龜區以及杉林區的觀察值。13
關於各村里歷年所得中位數資料，筆者則是取自財政部財政資訊中心所 公布的「綜合所得稅所得總額各縣市鄉鎮村里統計分析表」。本研究再依此 計算出各村里於選舉年（相對於選舉前一年）的所得中位數成長率，再放入 迴歸式中以控制經濟投票。
二、計量分析方法
本研究基本上將以各村里各陣營的得票率變動，對各村里前後治水工程 完工數（或經費）之變動，以及其他控制變數的變動作迴歸分析；此主要在 隔絕各村里各陣營基本盤（諸如政黨傾向、各族群比例、年齡結構等等變數）
對迴歸分析結果的干擾。而為了使迴歸式有更明確的意涵，筆者採用Dubin and Kalsow（1996）的作法，試著以巢狀勝算對數模型（nested logit model）
為基礎，14由個體的選擇行為出發來建立起村里得票率的迴歸模型。故以下 先簡單說明巢狀勝算對數模型。
㈠ 個人的選擇行為：巢狀勝算對數模型
以2010 年的高雄市長選舉為例，對某一住在A 里的典型選民 i 而言，
本研究假設在投票日當天，他先決定要投藍營、綠營或是棄權，而若是決定 要投藍營，則可再選擇楊秋興或黃昭順兩人，15如圖1 所示，此稱為選項的 分類結構（nesting structure）。筆者亦可假設其他種分類結構，16不過，經以 實際資料測試後，發現圖1 的分類方式尚屬合理。
13 不過，在之後的分析中，若加入此 6 區的資料，因此 6 區的村里數稀少，並不會對我們的 主要結果造成太大影響。
14 過去國內運用調查資料所作的選舉研究，亦有不少研究使用巢狀勝算對數模型來進行分析
（譬如，王鼎銘，2008）。
15 根據黃紀等人（2013）的研究，在 2010 年的高雄市長選舉中，楊秋興取代黃昭順，確實 成為與民進黨陳菊競爭的主要候選人，許多票源來自泛藍陣營。
16 譬如，吾人可假設選民先決定投票或棄權；若決定要投票，便直接由陳菊、楊秋興或黃昭 順之中做一選擇。不過，各種分類結構皆為研究者所做的假設，實際上選民是否真做如是 想，尚屬未知，皆需經過檢定。
楊秋興 藍營
黃昭順 綠營：陳菊
棄權
圖1：個別選民之可能選擇項目（Two-Level Nested Logit Model）
因此，依圖1 對選項的分類方式，根據 Wooldridge（2002: 453–516）或 Berry（1994）中所介紹的巢狀勝算對數模型，筆者可將A 里典型選民 i 於 2010 年投票日當天，投給藍營楊秋興的機率φA,Y描述為如下：
φA,Y=Pr (Yang|Blue) Pr (Blue)=exp VA,blue+VA,Y
Dbθb
（1）
θb
Db 1+Dg+Dbθb Db=exp VA,blue+VA,Y +exp VA,blue+VA,H
θb θb
Dg=exp (VA,green+VA,c)
其中，Pr (Blue) 為投給藍營的機率，Pr (Yang|Blue) 則為給定投給藍營的條件 下，投給楊秋興的條件機率。VA,blue+VA,Y（或VA,blue+VA,H）為A 里典型選民 i 投給藍營楊秋興（或藍營黃昭順）所能得到的效用；VA,blue為i 投給藍營所能 獲得的效用，此項主要捕捉藍營在A 里基本盤的影響，而 VA,Y則主要捕捉楊 秋興在本屆任期以及競選期間於A 里所做努力的影響。同樣地，VA,green+VA,C
為A 里選民 i 若投給綠營陳菊所能得到的效用。此外，θb表示在藍營這一選 項群組中，楊秋興或黃昭順兩個選項的相似程度；若選項的分類方式合理，
θb的估計結果應介於0 和 1 之間（Koppelman and Bhat, 2006: 157–200）。
因此，在2010 年投票日當天，筆者亦可將A 里選民 i 投給綠營陳菊的 機率φA,C，抑或棄權的機率φA,abs分別描述為如下：
φA,C=Pr (Chen)=Pr (Green)=1+DDgg+Dbθb （2）
φA,abs=Pr (abstention)=1+D1g+Dbθb （3）
㈡ 由個人的選擇行為到村里的得票率
Dubin and Kalsow（1996）認為，吾人對加州各縣投票率的觀察，也是 對各縣所有公民在不同選項間（棄權、投票或不在籍投票）做選擇的頻率的 觀察，而各縣的投票率亦可視為各縣典型選民反覆做決定的結果；故，各縣 投票率即為其典型選民在不同選項間做選擇的機率。同理，A 里典型選民 i 在不同選項間做選擇的機率即為不同候選人在該里應有的得票率；17亦即，
若令SA,Y為楊秋興於A 里的實際得票率，則 SA,Y=φA,Y。同理，令SA,abs為A 里的實際棄權比例，則 SA,abs=φA,abs。
由此，吾人可進一步將第 （1） 式除以第 （3） 式後，再於等號兩邊同取自然 對數得
ln SA,Y−ln SA,abs= VA,blueθb + VθA,Yb +(θb−1) ln Db （4）
接著，令SA,Y為藍營在A 里的實際得票率，可得
SA,blue=Pr (Blue)= Dbθb
1+Dg+Dbθb
同樣將此式與第 （3） 式相除後，取自然對數，可得 ln SA,blue−ln SA,abs=θb ln Db
再將此式代入第 （4） 式後便可得
ln SA,Y−ln SA,abs= VA,blueθb + VθA,Yb − 1−θθb bln SA,blue+ 1−θθb bln SA,abs
最後於等號兩邊同加上 1 − θθb bln SA,Y，並重新整理各項後，即可得出
17 Berry（1994）亦發展出類似的估計方法，將離散選擇模型（discrete choice model）中各選 項的選擇機率與個別市場產品的實際市佔率相連，並進行估計。該研究證明，觀察到的產 品市場佔有率（或是候選人得票率）將可唯一決定出該產品所能帶給消費者的平均效用值
（或候選人所能帶給典型選民的效用值）；而透過不同村里不同候選人所能帶給典型選民的 效用值，吾人便可由此推估出我們所要找出的係數估計值。
ln SA,Y−ln SA,abs=VA,blue+VA,Y+ (1−θb)ln SSA,blueA,Y （5）
同理，吾人亦可將2010 年市長選舉時，陳菊在A 里的實際得票率 (SA,C) 寫 為如下迴歸式：
ln SA,C−ln SA,abs=VA,green+VA,C （6）
由於本研究將討論執政陣營的候選人，在選前4 到 5 年的這段執政期間 內，所施作的治水工程對選民投票行為的影響，因此，吾人可於VA,Y項中再 細分出以下各項
VA,Y=β0+β1IYloc+β2IYcent+β3CA+β4IYlocCA+β5IYcentCA+γTXA+ωA,Y=αTZA,Y+ωA,Y （7）
其中，IYcent標示楊秋興所屬陣營（藍營）在本次選舉是否屬中央執政者，而IYloc
則標示楊在選舉中是否屬地方執政者。以2010 年選舉為例，藍營為中央執政 者，且楊在原高雄縣所屬村里亦是地方執政者，但楊在原高雄市所屬里則非 地方執政者；而在2014 年選舉中，藍營仍為中央執政者，但楊已非地方執政 者。CA表示本次執政者於任期中，在A 里所施作的工程項目數或投入經費；
如第參節所述，在2010 年到 2014 年間，主要施作的是水患治理計畫第 3 階段 的工程，而在2005 年（或 2006 年）到 2010 年間，主要施作的是第 1、2 階段 的工程。18 XA則為一包含其他控制變數（譬如淹水紀錄）的向量。此外，吾 人亦可將所有可觀察到的變數整理至ZA,Y的向量，α 則為對應這些變數的係 數的向量，而ωA,Y是其他研究者所觀察不到的影響。本研究的目標是估計β4
與β5值，此係數估計值表示的是，當楊秋興代表中央（或地方）的執政者時，
執政者於任期內在A 里所投入的治水工程，會否額外增加選民投給楊的意願。
然而，將第（7）式代回第（4）、（5）式後，仍有一問題待解決，即各村里的
VA,green與VA,blue仍屬未知。若此項與治水工程的相關變數無關，則此項無法
觀察並不會影響主要的估計結果。然而，執政者在各地投入治水工程時，有 可能不只考慮各地原有的受災情況，也可能考慮該陣營在該區的基本盤規
18 而在 2001 年到 2005 年間，承第參節所述，各地治水經費嚴重不足，各地投入的工程數與 經費可視為零。
模：資源可能給長期的支持者，或是搖擺地區。因此，若無法處理VA,green與
VA,blue項（此項亦可理解為各里的固定效果），可能會使估計產生偏誤。
解決辦法是，筆者採用追蹤資料，並以一階差分法，將VA,green與VA,blue
項消去後再進行分析。以陳菊為例，筆者將第（6）式的 2014 年版本減去該式 2010 年的版本後可得
ln SA,C2014−ln SA,C2010=VA,C2014 −VA,C2010=αT(ZA,C2014−ZA,C2010)+(ω2014A,C −ω2010A,C ) （8）
SA,abs2014 SA,abs2010
同理，吾人亦可得楊秋興在2014 年與 2010 年間，兩次選舉得票率變動和解 釋變數間變動的關係
ln SA,Y2014−ln SA,Y2010=αT(ZA,Y2014−ZA,Y2010)+(1−θb) 0−ln SA,Y2010 +(ωA,Y2014−ωA,Y2010) （9）
SA,abs2014 SA,abs2010 SA,blue2010
其中，因藍營於2014 年亦僅派出楊秋興一人參選，故 lnSA,Y2014
/
SA,blue2014 項為零。在第（8）式中，(ωA,C2014−ωA,C2010) 項為兩次選舉間，A 里「陳菊得票率除以棄 權比例」的變動由其他因素所解釋的部分，吾人可將此再進一步拆解為，
Constant+εA,C。Constant 為兩次選舉間，各陣營於各里得票率除以棄權比例的 平均變動；此項主要解釋兩次選舉間，整體投票率的變化。對於殘差項εA,C， 本研究設定其與楊秋興在A 里的 εA,Y相關；根據Dubin and Kalsow（1996）
的模型，本研究也不設定εA,C的變異數在各里之間皆為常數。除此之外，本研 究假設εA,C不和治水工程的相關變數有關。第（8）式與第（9）式便為下節的分析 中，本研究所將採取的估計式；在之後的分析中，筆者將同時對第（8）、（9）式 進行迴歸分析（Berry, 1994）。
伍、實證分析結果
一、敘述統計
筆者首先根據高雄市政府水利局所提供的資料，找出各村里境內水患治 理計畫不同階段的工程項目。依據該資料，在高雄地區，第1 階段總計投入
60 項工程，第 2 階段則有 100 個項目，第 3 階段則投入 61 項。部分工程規 模較大，涵蓋兩個以上的村里；牽涉到此工程項目的村里，其境內的工程項 目數皆加計1，該里境內的工程經費則以該工程之核定總經費加計。在排除 那瑪夏、桃源、茂林、甲仙、六龜與杉林等六個區的資料後，各里境內的工 程項目數和經費的敘述統計資料請見表1。
此外，表1 另有不同屆高雄縣市長任期間，各村里於第1、2 階段工程（或 第3 階段工程）完工前的水患災情的敘述統計；筆者以淹水次數除以暴雨次 數來討論水患災情。本研究其他解釋變數的說明與敘述統計資料亦請見表1。
接著，筆者自各投票所的得票資料，彙整出歷次選舉各候選人在各村里 的絕對得票率。依第肆節模型，本研究在計算絕對得票率時，將排除獨立候 選人的票數；以2014 年選舉綠營陳菊在A 里的絕對得票率為例，其計算方 式如下：
SA,C2014= 陳菊 A 里得票
陳菊A 里得票 +楊秋興 A 里得票 +A 里棄權數
筆者再以此絕對得票率為基礎，計算2010 年與 2014 年兩次選舉中，藍、綠兩 陣營三位主要候選人在各里的絕對得票率的變動；以2014 年陳菊在A 里的得 票為例，其計算公式為：lnSA,C2014
/
SA,C2010。19此變動率的敘述統計資料請見表2。在表2 中，針對 2014 年的選舉，筆者再另外依據「各里內有無水患治理 計畫第3 階段工程」區分成兩組，並進行計算；而針對 2010 年的選舉，筆者 亦另外檢視原高雄縣境內各里，同樣依「各里內有無第1、2 階段工程」分成
19 需注意的是，筆者此處在計算 2010 年選舉藍營楊秋興在各里的得票率變動時，分母是 2005 年或 2006 年選舉時，藍營在該里的得票率。而關於楊秋興在 2010 年選舉時是否可 合理地被視為是藍營的議題，筆者除了是依據黃紀等人（2013）的研究成果外，也另外以 資料進行兩種檢測，一是前文提到的，在選項的分類結構中，將楊秋興與黃昭順分為藍營 一組，並以資料驗證此分類結構是否合理；下文將提到，分析結果是，此兩選項對選民來 說確實是類似的。二是將2010 年選舉時，楊秋興在各里的得票率（尤其是其在原高雄縣 各村里的得票率），分別對前次選舉藍營或綠營在各村里的得票率做迴歸分析。分析結果 是，楊秋興在2010 年於各里的得票率，和綠營在前次選舉的得票有顯著的負相關，不過 卻和前次選舉中藍營的得票有顯著的正面關聯；這意味著楊秋興在2010 年時確實未能掌 握到前次選舉的綠營基本盤。
兩組進行計算。由表2 中吾人可看到，在 2014 年的選舉中，對陳菊（2014 年 地方首長）來說，有工程項目的里，其得票成長會較無工程項目的里為多；
相反地，對楊秋興（代表中央執政的國民黨參選）來說，在有工程項目的里 表1：本研究使用之解釋變數及其敘述統計
變數名稱 說 明 樣本數a 平均數 標準差
工程數12 各里境內水患治理計畫第1、2 階段完成工程之項目數 851 0.492 1.521 工程費12 各里境內水患治理計畫第1、2 階段完成工程之總經費
（千元）
851 9987 47522
Ln 工程費12 對各里之第1、2 階段完成工程總經費加 1 再取自然對數 — — — 工程數3 各里境內水患治理計畫第3 階段完成工程之項目數 851 0.155 0.628 工程費3 各里境內水患治理計畫第3 階段完成工程之總經費
（千元）
851 5943 33381
Ln 工程費3 對各里之第3 階段完成工程總經費加 1 再取自然對數 — — — 水患2014 2011～2014 年間，於水患治理計畫第 3 階段工程完工
前，各里淹水次數除以暴雨次數
827 0 0
水患2010 2006～2010 年間（原高雄市轄區）或 2005～2010 年間
（原高雄縣轄區），於第1、2 階段工程完工前，各村里 淹水次數除以暴雨次數
824 0.015 0.048
水患pre 2003～2006 年間（原高雄市轄區）或 2002～2005 年間
（原高雄縣轄區），各村里淹水次數除以暴雨次數
824 0.015 0.119
所得2014 2014 年各里所得中位數成長率 850 1.030 0.040
所得2010 2010 年各里所得中位數成長率 850 1.016 0.040
所得pre 2006 年（原高雄市轄區）或 2005 年（原高雄縣轄區），
各村里所得中位數成長率
846 1.007 0.046
地方2014
（地方2010）
候選人在2014 年（或 2010 年）選舉時為該地之地方 首長
— — —
地方pre 該陣營在2006 年（原高雄市轄區）或 2005 年（原高雄 縣轄區）選舉時，為該地之地方執政者
— — —
中央2014
（中央2010）
候選人在2014 年（或 2010 年）選舉時代表中央執政者 — — —
中央pre 該陣營在2006 年（原高雄市轄區）或 2005 年（原高雄 縣轄區）選舉時為中央執政者
— — —
資料來源：本研究整理。
附註：本表計算皆排除那瑪夏、桃源、茂林、甲仙、六龜及杉林等6 區 40 個里的資料。
表2：兩次高雄市長選舉各主要候選人在各里之絕對得票率的變動a
候選人 涵 蓋 樣 本b 樣本數 平均數 標準差
2014 年高雄市長選舉
陳菊 高雄市32 區中所有里 851 0.172 0.133
高雄市32 區內有涉及第 3 階段工程項目的里 75 0.211 0.115
高雄市32 區內無第 3 階段工程項目的里 776 0.168 0.134
楊秋興 高雄市32 區中所有里 851 0.074 0.283
高雄市32 區內有涉及第 3 階段工程項目的里 75 −0.173 0.187
高雄市32 區內無第 3 階段工程項目的里 776 0.098 0.279
2010 年高雄市長選舉
陳菊 高雄市32 區中所有里 850 0.076 0.194
原高雄縣轄21 區境內有第 1、2 階段工程項目的里c 129 −0.018 0.258 原高雄縣轄21 區境內無第 1、2 階段工程項目的里 268 0.015 0.196
楊秋興 高雄市32 區中所有里 850 −0.459 0.386
原高雄縣轄21 區境內有第 1、2 階段工程項目的里c 129 −0.109 0.284 原高雄縣轄21 區境內無第 1、2 階段工程項目的里 268 −0.159 0.310
黃昭順 高雄市32 區中所有里 850 −0.718 0.172
原高雄縣轄21 區境內有第 1、2 階段工程項目的里c 129 −0.742 0.247 原高雄縣轄21 區境內無第 1、2 階段工程項目的里 268 −0.674 0.177 資料來源：本研究整理。
附註：a. 此處各里之絕對得票率的變動，以 2014 年選舉陳菊在A 里的得票為例，其計算公式 為：ln 2014年綠營陳菊在A里的絕對得票率
2010年綠營陳菊在A里的絕對得票率
b. 本表計算皆排除那瑪夏、桃源、茂林、甲仙、六龜及杉林等 6 區 40 個里的資料。
c. 因 2006 年到 2010 年間，僅少數第 1、2 階段之工程項目落腳於原高雄市轄內各里，
故此處僅討論原高雄縣轄區內有無工程項目之各里其候選人得票的差別。
中，其得票平均來說則是衰退的，而在無工程的地區，得票反有些微上揚。
在2010 年的選舉中，因藍營有兩位相似的候選人分票，故楊秋興與黃昭順的 得票皆較上屆藍營得票大幅衰退。不過，對楊秋興（2010 年原高雄縣長）來 說，在原高雄縣轄區內，有工程項目的里，其得票衰退的幅度會較無工程項 目的里為小。而不論對陳菊或是黃昭順來說，在原高雄縣轄區內，有工程項 目的里，其得票表現皆較無工程項目的里為差。由此觀之，時任地方首長在
選舉時，在有工程項目的地區，似乎有較多的優勢；不過，事實是否如此，
還需透過較嚴格的實證分析確認。
二、完整分析結果
㈠ 水患治理計畫對 2014 年與 2010 年兩屆高雄市長選舉的影響 筆者接著以第（8）、（9）式為基礎，分析各里各陣營在 2014 與 2010 年間兩 屆市長選舉得票的變動，與各里兩屆市長任期內治水工程項目數之變動的關 係。分析結果請見表3。
表3：水患治理計畫（工程項目）對 2014 年與 2010 年兩屆高雄市長選舉之影響
應變數：各里藍綠陣營得票率（相對於棄權比例）在兩次選舉間的變動
解 釋 變 數a
模型A 模型B
係數 標準誤b 係數 標準誤b
地方2014−地方2010 0.227 (0.008)** −0.345 (0.176)*
工程數3−工程數12 0.021 (0.011)* 0.017 (0.011)
工程數3×地方2014−工程數12×地方2010 0.013 (0.004)** 0.012 (0.004)**
工程數3×中央2014−工程數12×中央2010 0.012 (0.006) 0.011 (0.007)
水患2014−水患2010 — — 0.361 (0.221)
水患2014×地方2014−水患2010×地方2010 — — −0.035 (0.138)
所得2014−所得2010 — — −0.554 (0.289)
所得2014×地方2014−所得2010×地方2010 — — 0.560 (0.173)**
所得2014×中央2014−所得2010×中央2010 — — −0.056 (0.190)
1−θb 0.343 (0.025)** 0.358 (0.026)**
常數項 −0.183 (0.012)** −0.178 (0.013)**
R2 0.213 0.217
觀察值c 1700 1646
資料來源：本研究整理。
附註：a. 因兩次選舉間，藍營與綠營中央執政的狀態沒有改變，故經前後期相減後，變數值 為零，分析時此變數被略去。另，「水患2014×中央2014−水患2010×中央2010」亦因與其 他相關變數完全線性重合，故分析時此變數亦被略去。
b. *p<.05; **p<.01。
c. 本表分析排除那瑪夏、桃源、茂林、甲仙、六龜及杉林等 6 區 40 個里的資料。以下 各表皆同。
筆者首先確認選項的分類結構是否合理。由表中吾人可以看到，針對 (1−θb) 的估計值為 0.343（或 0.358）；換言之，θb之值為0.657（或 0.642），
介於0 和 1 之間。這意味著由選民的角度來看，在 2010 年選舉中，楊秋興 與黃昭順兩個選項確實可被歸為同組，這亦印證了黃紀、林長志與王宏忠
（2013）的研究。
接著我們來討論本研究所關心的主要變數。由表3 中吾人可看到，有關 工程數與地方首長相乘項的變數，不論在模型A 或 B，其係數估計值皆在統 計上顯著為正；相較於此，有關工程數與中央執政者相乘項的變數，雖其值 亦皆為正，但在統計上卻不顯著。對照第（7）、（8）、（9）式，表 3 模型 B 的結果 表示第（7）式中 β3、β4與β5的估計值分別為0.017（不顯著）、0.012（顯著）
與0.011（不顯著）。此意味著，在這兩次選舉中，平均來說，雖工程數較多 的里，選民投給一般候選人的意願（非地方或中央現任者）也較高，但在統 計上並不顯著。不過，若候選人能取得現任地方首長的身分，確實會跟沒有 身分時有顯著地不同；工程數增加選民投給候選人的意願，會因候選人是否 為地方首長而有顯著地不同。換言之，在原高雄縣轄區有工程的村里中，陳 菊2014 年的選舉表現相較於其在 2010 年的表現有顯著地改善。同樣的解讀 方式，吾人也可看到，工程數增加選民投給候選人的意願，有無中央執政者 身分雖亦有所不同，但在統計上卻不顯著。
本研究接下來再以各里境內工程之總經費取代治水工程項目數；筆者先 對各里工程費加1 並取自然對數後，再放入迴歸式中。分析結果請見表 4。
由表中吾人亦可看到類似於表3 的結果：工程費用增加選民投給候選人的意 願，會因候選人是否為地方首長而有顯著地不同；同樣地，工程費用提升選 民投給候選人的意願，有無中央執政者身分雖亦有所不同，但在統計上卻不 顯著。
㈡ 水患治理計畫對 2010 年與 2006（2005）年兩屆高雄市長（縣 長）選舉的影響
在本小節中，筆者同樣以第（8）、（9）式為基礎，討論各村里各陣營在 2010 年的市長選舉中，相對於上屆高雄市長（或高雄縣長）選舉得票率的變動，
表4：水患治理計畫 （工程經費）對 2014 年與 2010 年兩屆高雄市長選舉之影響
應變數：各里藍綠陣營得票率（相對於棄權比例）在兩次選舉間的變動
解 釋 變 數a
模型A 模型B
係數 標準誤b 係數 標準誤b
地方2014−地方2010 0.231 (0.009)** −0.376 (0.179)*
Ln 工程費3−Ln 工程費12 0.002 (0.003) 0.003 (0.003) Ln 工程費3×地方2014−Ln 工程費12×地方2010 0.004 (0.001)** 0.004 (0.001)**
Ln 工程費3×中央2014−Ln 工程費12×中央2010 0.002 (0.002) 0.001 (0.002)
水患2014−水患2010 — — 0.064 (0.026)*
水患2014×地方2014−水患2010×地方2010 — — 0.005 (0.018)
所得2014−所得2010 — — −0.567 (0.290)
所得2014×地方2014−所得2010×地方2010 — — 0.593 (0.176)**
所得2014×中央2014−所得2010×中央2010 — — −0.064 (0.193)
1−θb 0.355 (0.025)** 0.367 (0.027)**
常數項 −0.194 (0.012)** −0.184 (0.013)**
R2 0.200 0.207
觀察值 1700 1646
資料來源：本研究整理。
附註：a. 因兩次選舉間，藍營與綠營中央執政的狀態沒有改變，故經前後期相減後，變數值 為零，分析時此變數被略去。另，「水患2014×中央2014−水患2010×中央2010」亦因與其 他相關變數完全線性重合，故分析時此變數亦被略去。
b. *p<.05; **p<.01。
與各村里水患治理計畫第1、2 階段工程投入分布的關係（2006 年之前，因 治水經費嚴重不足，各地相關投入可視為零）。分析結果請見表5。
在表5 中，因 2010 年選舉有 3 位主要候選人，故觀察值較表 3 多出約 1/2 倍；且因有2 位候選人隸屬於同一組，故 R2值也有所不同。由表5 中吾人也 可看到，當同時討論2010 年的 3 位候選人，與其在 2010 年和 2006（2005）
年兩屆選舉的得票變化時，楊秋興與黃昭順兩個選項確實可被歸為是同組
（θb之值約為0.2 上下，介於 0 和 1 之間）。
同樣地，關於工程項目對選民投票意願的影響，表5 的分析結果也與表 3 類似。選民會因里內第 1、2 階段的工程項目，增加投給一般候選人的意願
（非地方或中央現任者），但此關連在統計上並不顯著；不過，選民因工程而
