Graduate Institute of National Development
National Taiwan University Master Thesis
Does the Pan-blue Party Always Win?
A Spatial Analysis of the Political Geography of Keelung
I-Chun Lin
Advisor: Chih-Sung Teng, Ph.D.
101 1
January, 2012
i
致謝
很高興自己終於把論論文寫完了了！撰寫論論文的過程相當枯燥乏味並且孤獨，也 一再遇到挫折和考驗，然而所有麻煩與辛苦在論論文完成的同時全都都轉變為成就感 與喜悅，這種努力力耕耘後再收割的美妙滋味，只有實際做過一回之後才能體會。
一篇論論文的產出需要許多人的協助與幫忙，首先要感謝的就是我的指導教授鄧 志松老老師，自碩一進入國發所修習鄧老老師所開的課程開始，我就跟空間分析方法 結下了了不不解之緣，從一開始無法理理解內容且不不會操作軟體的冏境，到後來來漸漸看 懂文本並產生興趣，進而擔任鄧老老師通識識課程 TA 讓大學部同學提問，最後甚至寫 出一篇以空間分析為主題的論論文，這樣的進步除了了靠自己的努力力，更更要感謝鄧老老 師一再的教學與引導，如果沒有他的指引與包容，我絕對沒有辦法完成這篇論論文。
要感謝的當然還有我親愛的家人，感謝我的爸媽讓我無旁騖地念念完研究所，親友 們的鼓勵勵永遠是我寫作的一大動力力。進入國發所後能夠認識識這麼多學長姐、同學 還有學弟妹是一種難得且珍貴的緣分，非常高興能夠和你們交朋友，跟你們相處 的一點一滴都都是我研究所生涯最美好的回憶。台大政治系還有基女女的好友們，感 謝你們的陪伴與打氣，每次和你們見見面都都讓我放鬆心情笑開懷，同時也激勵勵我繼 續衝刺刺，希望我們能繼續相互扶持，一起朝各自目標前進。最後要感謝我的口試 委員張佑宗老老師還有吳親恩老老師，您們親切切的態度度化解了了我兩兩次口試的緊張與不不 安，而您們的意見見更更幫助了了我改善這篇論論文，實在非常感謝。
雖然花了了比預計還要長的時間才念念完研究所，但在這長達三年年半的時間內，
我不不僅學到了了知識識，也學到了了很多做人處事的道理理，感謝台大國發所讓我的人生 愈加豐富，也感謝我生命中的所有人事物！
ii
摘要
本研究認為基隆隆市的政治版圖有其特殊性，因此針對 1995 年年到 2009 年年期間內 舉行行總計 13 次的總統、立立委、市長以及議員選舉進行行分析，分析單位則是基隆隆市 內 157 個里里，透過傳統以及空間分析方法找尋影響基隆隆市政治版圖分布的要素。
在比較過基隆隆市各里里藍藍營得票率率率的差異異以及空間分布型態，本研究認為選舉 制度度、地區屬性、空間自相關以及空間異異質會造成藍藍營得票率率率的變動。透過傳統 以及空間迴歸模型的幫助，就能更更精精確的了了解影響政治版圖的原因。
最後研究結果發現基隆隆市藍藍營高得票率率率的背後是充滿了了特例例與分歧，同時藍藍營 得票率率率也會隨著選舉類類型不不同而呈現差異異，能夠解釋總統、立立委、市長選舉和議 員選舉結果的自變數數不不盡相同，地區特色的影響力力只出現在總統、立立委、市長選 舉，對議員選舉較無影響，而鄰近效應和空間異異質則同時對總統、立立委、市長選 舉和議員選舉得票率率率具有影響力力。
關鍵字：基隆隆、選舉、政治版圖、空間分析、空間自相關。
iii
Abstract
Because of the particularity of the political geography in Keelung City, this research is to determine the spatial distribution of it. By using the traditional and the spatial analysis, this study tries to find the factors that affect the spatial distribution of the percentage of vote. The percentage of vote comes from 13 elections are the
presidential elections, legislator elections, mayor elections and city councilor elections during the period 1995 – 2009, and the data is collected from 157 villages in Keelung.
After comparing the differences of the percentage of vote between pan-blue and pan- green parties, this thesis suggests electoral system, local attribute, spatial
autocorrelation and heterogeneity of region influence the reason why the percentage of vote changes. Thanks for the help of the traditional and spatial regression model, this research can analyze why and how political geography of Keelung changes more precisely.
This research found that behind the high percentage of vote in pan-blue party, there are many exceptional cases and differences; meanwhile, the percentage of vote in pan-blue party changes from different electoral systems. The significant independent variables are different between the presidential elections, legislator elections, mayor elections and local election model, and the inference of local characteristic doesn’t work in the city councilor elections model. Last but not least, the neighboring and
heterogeneity of region both have an effect on the presidential elections, legislator elections, mayor elections model and city councilor elections model.
Key word: Keelung, election, political geography, spatial analysis, spatial autocorrelation.
iv
目錄錄
致謝 ... i
摘要 ... ii
Abstract ... iii
第一章 緒論論 ... 1
第一節 研究動機... 1
第二節 研究目的... 4
第三節 研究範圍... 6
一、 時間範圍 ... 6
二、 空間範圍 ... 6
第四節 文獻回顧... 10
一、 政治版圖之探討 ... 10
二、 政治版圖與傳統選舉研究 ... 12
三、 研究選舉之空間文獻 ... 13
第五節 分析架構... 17
第六六節 資料料與變數數 ... 20
一、 研究資料料與來來源 ... 20
二、 研究變數數 ... 22
第七節 研究假設... 27
第八節 研究限制... 28
第九節 章節安排... 29
第二章 空間分析方法... 30
第一節 空間分析的意義與目的 ... 30
第二節 空間資料料探索索方法 ... 32
一、 空間自相關 ... 32
二、 空間異異質性 ... 36
第三節 空間迴歸建模 ... 37
一、 傳統迴歸模型 ... 37
二、 空間落落遲模型 ... 37
三、 空間誤差模型 ... 38
第三章 空間資料料探索索... 39
第一節 依變數數的空間資料料探索索 ... 39
一、 不不同類類型選舉藍藍綠綠陣營空間分布之差異異 ... 39
二、 歷歷年年選舉藍藍綠綠陣營獲票趨勢 ... 43
三、 各區域得票趨勢分類類 ... 47
四、 小結... 49
v
第二節 自變數數的空間資料料探索索 ... 51
第四章 空間迴歸分析... 58
第一節 傳統迴歸... 58
第二節 空間迴歸模型 ... 65
第五章 結論論 ... 70
參參考書目 ... 75
中文部分 ... 75
英文部分 ... 77
附錄錄 眷村分布位置... 79
vi
圖目錄錄
圖 一-1 基隆隆市 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營平均得票率率率主題圖 ... 2
圖 一-2 基隆隆市 1995 至 2009 年年各選舉藍藍營總平均得票率率率(%)長條圖 .. 3
圖 一-3 基隆隆市行行政區分布圖 ... 7
圖 一-4 中正區各里里地圖 ... 8
圖 一-5 中山區各里里地圖 ... 8
圖 一-6 仁愛區各里里地圖 ... 8
圖 一-7 七堵區各里里地圖 ... 8
圖 一-8 安樂樂樂樂區各里里地圖 ... 9
圖 一-9 暖暖區各里里地圖 ... 9
圖 一-10 信義區各里里地圖 ... 9
圖 一-11 研究架構圖 ... 17
圖 二-1 基隆隆市 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營平均得票率率率卡通圖 .. 32
圖 二-2 Rook 鄰居定義 圖 二-3 Queen 鄰居定義 .... 33
圖 二-4 基隆隆市各里里鄰居個數數直方圖 ... 33
圖 二-5 藍藍營歷歷屆選舉得票率率率總平均 Moran’＇s I 圖 ... 35
圖 二-6 藍藍營歷歷屆選舉得票率率率總平均 LISA 區塊 ... 36
圖 三-1 基隆隆市各類類選舉藍藍營平均得票率率率 PCP 圖 ... 41
圖 三-2 基隆隆市各類類選舉藍藍營平均得票率率率標準差圖 ... 42
圖 三-3 基隆隆市各類類選舉藍藍營平均得票率率率直方圖 ... 43
圖 三-4 基隆隆市藍藍營歷歷年年選舉平均得票率率率折線圖 ... 44
圖 三-5 基隆隆市歷歷屆總統選舉藍藍營得票率率率主題圖 ... 45
圖 三-6 基隆隆市歷歷屆立立委選舉藍藍營得票率率率主題圖 ... 46
圖 三-7 基隆隆市歷歷屆市長選舉藍藍營得票率率率主題圖 ... 46
圖 三-8 基隆隆市歷歷屆議員選舉藍藍營得票率率率主題圖 ... 47
圖 三-9 基隆隆市得票趨勢示意圖 ... 49
圖 三-10 基隆隆市藍藍營得票率率率與各自變數數空間分布標準差圖 ... 54
圖 三-11 基隆隆市藍藍營得票率率率與地區特色虛擬變數數分布主題圖 ... 55
圖 四-1 OLS 模型殘差標準差圖 ... 64
圖 四-2 OLS 模型殘差 LISA 圖 ... 64
圖 四-3SLM 和 SEM 模型殘差標準差圖 ... 68
圖 四-4SLM 和 SEM 殘差 LISA 圖 ... 69
vii
表目錄錄
表 一-1 本研究使用之選舉變數數 ... 6
表 一-2 里里變化數數量量統計表 ... 22
表 一-3 變數數定義總表 ... 26
表 三-1 基隆隆市各類類選舉藍藍營平均得票率率率相關矩陣 ... 41
表 三-2 自變數數基本統計量量表 ... 52
表 三-3 各自變數數與藍藍營標準化後平均得票率率率之相關矩陣 . 57
表 四-1 傳統迴歸模型 ... 63
表 四-2 迴歸模型結果對照表 ... 63
表 四-3 空間迴歸模型 ... 67
表 四-4 空間迴歸模型結果對照表 ... 67
1
第一章緒論論
第一節研究動機
筆者居於基隆隆，每當有選舉，報章媒體選前的情勢分析總認為基隆隆市是藍藍營重 鎮1，甚至民間會有傳言耳語說說說：「泛藍藍陣營就算派出個西瓜也能夠勝選。」如此獨 斷的說說說法引發了了筆者的興趣，究竟泛藍藍（國民黨2）勢力力在基隆隆是否真的具有壓倒 性的實力力？一般選舉研究大多單從得票率率率等數數據方面去著手並討論論此問題，但本 研究想要加入空間的概念念，試圖分析基隆隆市的藍藍綠綠勢力力之分布是否有空間上的特 性，希望能透過空間分析方法找出數數據所無法提供的訊息。
圖 一-1 是 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營平均得票率率率分布主題圖，區間有十個 等級，得票率率率越高則顏色越深，我們可以發現圖中深色比例例頗高，代表藍藍營具有 得票之優勢。不不過光看圖片可能不不夠精精確，究竟藍藍營得票比例例有多高，則需要統 計圖來來說說說明。圖 一-2 是 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營總平均得票率率率長條圖，藍藍營 在基隆隆市七個區的立立委、總統、市長、議員以及總平均得票率率率均超過五成3，最高 甚至有接近七成的得票率率率，得票率率率相當穩定，也顯示藍藍營在基隆隆確實有一定的政 治版圖，本文所想要探討的現象的確存在。
一般選舉研究所關注的焦點通常是選民的投票行行為(voting behavior)，從選 民個人的角度度出發，研究選民社會背景、心理理因素以及成本考量量對投票對象的影
1「基隆隆市則一向屬藍藍軍重鎮，並有在基隆隆長期執政的優勢，基本盤穩固。」(聯聯合報，2008 年年 2 月 24 日，A4)；「由於基隆隆市的政黨支持光譜，藍藍軍占優勢，藍藍、綠綠約六六比四到七比三之間。
民進黨在兩兩年年多前的市長補選，得票掉到只有二成三左右，突顯藍藍綠綠差距加大。」(聯聯合報，2009 年年 10 月 06 日，B1)；「基隆隆市政治板塊向來來藍藍大於綠綠，在單一選區制度度下，藍藍綠綠對決，現任立立委謝 國樑順利利連連任，結果並不不意外，國民黨算是開出基本盤，民進黨則是較歷歷次選舉差，若若以立立委選戰 是總統大選前哨戰觀之，對民進黨是重大警訊。」(自由時報，2008 年年 1 月 13 日，B2)
2在 2004 年年連連宋配之後，國民黨逐漸整合泛藍藍勢力力，因此本研究以國民黨、親民黨與新黨得票 率率率代表藍藍色勢力力，民進黨與台灣團結聯聯盟得票率率率代表綠綠色勢力力。
3 台灣選舉採取相對多數數制，只要選票多於對手即能勝選，若若得票率率率超過五成就一定能夠當選，
因此本研究對於政治版圖之判斷是得票率率率超過五成。
2
響，這是從選民之個體行行為去看選舉結果之總體表現。不不過本研究想要把觀察對 象放大至各個選區，除了了觀察各選區選舉結果，更更想要釐清究竟是區域特性影響 選民的決定，抑或是有共識識的選民會集結在一個區域並主導此區選舉結果。
由於本文使用空間分析方法來來研究選舉，與傳統選舉研究略略有不不同，在分析工 具的選擇上面自然也有所區別，一般統計軟體如 SPSS 在處理理空間上的問題精精細度度 不不足，因此本文將借重地理理資訊系統(geographic information system4)來來進行行研 究，希望能夠清楚呈現不不同時間、類類型與地區的選舉結果，進而找出有無空間上 的差異異，並且解釋政黨得票率率率高低變動的原因。
圖 一-1 基隆隆市 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營平均得票率率率主題圖 (資料料來來源：整理理自中選會)
4簡稱 GIS，是運用電腦科技，以地理理為單位並結合與其相關數數據資料料，進行行資料料整理理與分析 的系統，本文將在第二章空間分析方法中做更更深入的介紹。
3
圖 一-2 基隆隆市 1995 至 2009 年年各選舉藍藍營總平均得票率率率(%)長條圖(資料料來來源：整理理自中選會)
長條圖
0 10 20 30 40 50 60 70 80
中正 七堵 暖暖 仁愛 中山 安樂樂樂樂 信義
l_blue%
p_blue%
m_blue%
c_blue%
total_b
4
第二節研究目的
政治版圖是政黨參參與選舉過後成果集結之呈現，具有一定的指標性，學術界對 於藍藍綠綠陣營政治版圖之研究者眾，但研究範圍大多遍及全台灣，少有選定單一地 區進行行深入研究，若若有針對單一地區的研究，則著重於歷歷史文本分析或地方派系 等質化之方向，因此本研究選定基隆隆市藍藍綠綠陣營的政治版圖變遷作為研究標的，
試圖與傳統選舉研究有所區隔，在學術上有其特殊性。
本研究目的之一是透過歸納不不同時期各個類類型選舉，觀察選舉結果之分布有無 相似或特殊的現象，也就是找出選舉結果本身是否具有穩定性與趨勢。藉由蒐集 歷歷次且不不同層級的選舉結果，將全國性的總統、立立委至地區首長與議員選舉納入 研究範圍，針對藍藍綠綠陣營在歷歷次選舉中的得票率率率進行行空間資料料探索索，接續再以得 票率率率為依變數數進行行傳統迴歸分析與空間迴歸分析。本文之所以整理理政黨得票率率率並 關心其高低變化，是想要找出基隆隆是否有如美國紅、藍藍州或搖擺州的現象，如果 能夠找出基隆隆有哪個區或是哪個里里對於單一政黨有特定偏好，或者會週期性地改 變對政黨的支持，都都將能夠作為一種指標，提供選舉預測的參參考，並讓基隆隆政黨 版圖之描繪更更加清楚。
本文另一研究目的則是找出村里里地區屬性以及地理理環境對政黨得票率率率的影響，
透過整體空間資料料去探討政黨在不不同里里之中得票率率率的變化，以及其背後影響得票 率率率的原因，最後再檢驗政黨獲票率率率與各里里人口經社背景條件5等屬性有無相關，此 部分的重點就是要對得票率率率進行行傳統迴歸以及空間迴歸，利利用不不同模型去解釋空 間分布的現象，希望能夠找出影響選舉結果的主要原因。
綜觀以上，本文想要回答的問題為：
1. 基隆隆市藍藍綠綠陣營是否會因為選舉類類型不不同而有不不同之表現？例例如全 國性選舉與地區性選舉結果之差異異。
5 例例如人口密度度、年年齡、性別比、生育率率率及教育程度度等。
5
2. 基隆隆市藍藍綠綠陣營是否會因為選舉年年度度不不同而有不不同的表現？例例如同 類類型但不不同年年度度選舉結果之差異異。
3. 基隆隆市藍藍綠綠陣營之政治版圖分布狀狀況，各地域間是否有差異異？是否有 空間聚集6現象。
4. 影響基隆隆市藍藍綠綠陣營得票率率率的因素為何？各里里的屬性差異異，對獲票率率率 會造成怎樣的影響？經由多變量量迴歸分析去解釋空間之間的差異異，並 且判斷藍藍綠綠陣營得票率率率是否有變化趨勢或者穩定性。
總而言之，本研究將兼顧視覺化呈現、空間探索索分析、空間迴歸建模三個層面，
除了了移植國外對於空間分析方法之應用，更更要配合基隆隆市獨特的地理理環境與經社 背景建立立適合的迴歸模型，加入時間與空間因素之考量量，描繪出基隆隆市政治版塊 轉移並做出完善的解釋。
6 所謂空間聚集就是一地區之某指標高，鄰近地區亦高，或者是自己低鄰近地區也低的現象，
空間聚集現象是本研究重點之一，將於下列列章節利利用較多篇幅詳細介紹，在此暫不不贅言。
6
第三節研究範圍
本章節之目的在於議題的範圍界定，透過清楚畫出時間與空間的範圍，讓讀讀者 對於本研究的問題意識識能有更更明確的認識識。
一、時間範圍
本研究要分析基隆隆市藍藍綠綠陣營在全國性的總統選舉、立立法委員以及地方性的 市長與議員選舉得票率率率之變化，此四類類型之選舉時間起於 1995 年年迄於 2009 年年，
總共 13 次的選舉。本研究將直接整理理出藍藍綠綠陣營在各選舉總計 13 次的得票率率率，
除了了以得票率率率超過半數數(50%)作為判斷政治版圖的依據，也將把藍藍綠綠陣營得票率率率及 其總平均作為迴歸分析的依變數數。各類類型選舉舉辦年年份詳述於下列列表 一-1。
選舉種類類 年年份及屆期 總計
立立法委員 1995 年年 第三屆
1998 年年 第四屆
2001 年年 第五屆
2004 年年 第六六屆
2008 年年 第七屆
5 次
總統 1996 年年 第九屆
2000 年年 第十屆
2004 年年 第十一屆
2008 年年 第十二屆
4 次
市長 2005 年年 第十五屆
2009 年年 第十六六屆
2 次
議員 2005 年年 第十六六屆
2009 年年 第十七屆
2 次
表 一-1 本研究使用之選舉變數數 (資料料來來源：整理理自中選會)
二、空間範圍
本文針對基隆隆市的選舉結果進行行研究，因此空間範圍相當明確，即是以基隆隆市 七個區內的 157 個里里7為分析基本單位，至於各區內里里之新增里里空缺資料料彙整處理理 方式將於第六六節的地圖資料料中詳細說說說明。在行行政區域劃分方面，基隆隆市共分為七 個區，即中正區、信義區、仁愛區、中山區、安樂樂樂樂區、暖暖區與七堵區，其中七
7近年年來來基隆隆市的里里行行政單位因應人口增加而里里之數數目有所變動，就筆者手邊地政資料料顯示：
1998-2000 年年有七區 144 個里里；2001-2002 年年有七區 149 個里里；2003-2006 年年有七區 154 個里里；
2007-2009 年年有七區 157 個里里，本研究則採取 2009 年年之地圖最新資料料作為基準。
7
堵區面積最大，占有全市面積 42.38%，最小區為仁愛區。此外基隆隆市有七個附屬 島嶼，即和平島、中山仔嶼、桶盤嶼、基隆隆嶼、彭佳嶼、棉花嶼及花瓶嶼，皆規 劃於中正區，不不過基於比例例及繪圖之考量量，本研究之地圖僅出現中正里里之離離島，
其餘小島不不一一繪製。為了了讓讀讀者對於基隆隆的地理理相對位置有清楚認知，下列列圖 片是基隆隆行行政區地理理位置圖，提供讀讀者對照。
圖 一-3 基隆隆市行行政區分布圖8
8 圖 一-3 至圖 一-10 地圖繪製的基準年年度度為 98 年年。
8
圖 一-4 中正區各里里地圖 圖 一-5 中山區各里里地圖
圖 一-6 仁愛區各里里地圖 圖 一-7 七堵區各里里地圖
9
圖 一-8 安樂樂樂樂區各里里地圖 圖 一-9 暖暖區各里里地圖
圖 一-10 信義區各里里地圖
10
第四節文獻回顧
本章節將先從政治版圖之探討開始，找尋對於政治版圖的相關理理論論，爾後分辨 傳統選舉研究與本研究之差異異，最後透過空間文獻來來找尋與本研究的異異同，冀望 能經由文獻回顧與探索索找出與本研究有關理理論論基礎以及可利利用的變數數，替本研究 扎下穩固的基礎。
一、政治版圖之探討
所謂政治版圖是政黨參參與選舉活動後成果的表現，可以用來來衡量量一個政黨在某 個地區內的政治影響力力。政治版圖的大小隨著選民投票結果而有所變動，當民眾 透過選票表達對於政府、政黨的看法及偏好，政黨的政治版圖也因其表現而擴大 或縮減。在對於政治版圖進行行研究之前，我們有必要先了了解選民的投票行行為，才 能對於政治版圖之內涵與變動原因有更更深刻的體會。
投票行行為的主要研究途徑有四種，分別是生態學研究途徑(Ecological
Approach)、社會學研究途徑(Sociological Approach)、社會心理理學途徑(Social Psychological Approach)以及理理性選擇途徑(Rational Choice Model)。生態學 研究途徑又稱人文區位研究途徑，是將總體投票行行為與單一地區的一般特徵進行行 連連結，認為區位結構與當地政黨體系有直接的連連結，進而分析其與選舉結果的關 係。社會學研究途徑則是強調選民的社會背景以及加入性別、學歷歷、年年齡等人口 學變項，用來來說說說明選民的政治偏好是受到社會特徵的影響。社會心理理學途徑認為 除了了選民外在的社會背景，更更重要的是選民心理理之影響，心理理影響變數數則有：政 黨認同、議題及候選人特徵三大面向。至於理理性選擇途徑則採用經濟學成本效益益 之觀念念，Downs(1957)認為人依照理理性去投票，如果投票結果比成本重要，他會投 票，反之亦然，也就是說說說選民會理理性分析選舉政黨及候選人的客觀條件，做出最 有利利的選擇。
上述四種研究途徑從不不同角度度切切入並分析投票行行為，各自都都能對選民的行行為作
11
出一番解釋，但同時也都都有理理論論上的缺陷，並沒有單一研究途徑能夠完美解釋投 票行行為，在進行行研究的時候應各取其長，針對不不同狀狀況採取不不同研究途徑來來解決 問題。由於本文把重點放在基隆隆市單一地區的選舉結果分析，對於研究途徑僅在 此作簡略略介紹，將不不會對相關學理理進行行更更深入的研究。
在了了解投票行行為背後的複雜性之後，我們更更能夠體會在選舉頻繁的民主社會中 政治版圖的變動是一種常態，透過政治版圖之研究，能夠幫助我們評估選舉情勢，
並對於政黨勢力力的合作與對立立有更更深入的認識識。台灣學界對政治版圖研究在洪永 泰(1994)文章後，才開始對於政治版圖有比較明確的定義，其文之依據為某地區 長期以來來是否有一政黨獲得穩定的得票率率率，若若該地區肯定被某一政黨長期獲得穩 定的得票率率率，可劃分為該政黨的政治版圖，也就是因為該政黨獲得此區選民穩定 的支持，所以歸納該地區有一群選民長時間以來來是此政黨的選民，如此才會產生 該政黨於該地區穩定的得票率率率。本研究認同並延續這樣的概念念，本文認為基隆隆市 的選民有一定的政黨認同，在選舉的時候會對於特定政黨有所偏好，因而政黨版 圖的確有明確的劃分。
靳菱菱菱菱(2004)也是以單一行行政區作為分析對象，認為族群文化特性、政黨提名 策略略及族群或政黨認同是三大影響台東縣政黨版圖的原因，其分析方法是以投票 率率率的變化來來歸納，而非採取統計模型。王業立立(2002)直接以縣市長藍藍綠綠陣營得票 率率率來來解釋台灣政治版圖的現象，分析單一選區兩兩票制對選舉結果的影響並得到台 灣北北藍藍南綠綠的結論論。這兩兩篇文章同樣是在討論論台灣政黨的政治版圖，無論論範圍是 全台灣抑或是單一行行政區，他們都都單純從政黨得票率率率的數數字進行行分析，分析方法 與本研究有較大的落落差。
徐永明(2001)認為政治版圖是一種測量量的概念念，藉由得票率率率作為政治版圖的劃 分標準，來來評估選舉過後的政黨重組，其假設選民可能會受內生性也就是群體中 的趨向影響，也會因個人特質決定團體性質，進而發展出類類似行行為模式的相關性 影響，並以政黨忠誠度度之高低分不不同群集選區，利利用迴歸模型來來分析立立委、縣市
12
長及總統選舉。而徐永明在 2008 年年與林林昌平合作的文章當中則延續 2001 年年其文 章的架構，並加入時間序列列總體資料料進行行分析政治版圖之變遷，發現時間序列列模 型比傳統 differences in differences 模型更更能解釋新加入的時間變項，最後區 分地區效果與時間效果，並依照特性以不不同模型加以控制，讓整體模型之估計更更 加完善。針對政治版圖的研究，以上幾篇文章提出了了幾個有可能會影響政黨政治 版圖的原因，例例如：族群特性、族群認同、政黨提名政策、政黨認同程度度、選舉 制度度、選舉類類型甚至是時間的變化等等，這些因素在不不同模型的驗證現的確呈現 了了影響力力，值得本文參參考。此外，學界除了了質化分析，大多數數是從量量化研究著手，
找出若若干統計方法進行行政治版圖的分析，此出發點與本研究較為接近，只是本文 除了了注重統計方法，也很重視空間的影響，將使用空間分析方法讓政治版圖之變 化有更更具體的呈現。
二、政治版圖與傳統選舉研究
高永光(2003)與本研究同樣關注基隆隆市的政治版圖變化，與本文不不同的是，高 文著重在基隆隆市歷歷史背景及地方派系的研究，佐以若若干基隆隆政治人物訪談資料料，
量量化方面僅比較各黨派得票率率率，進行行派系與得票率率率的相關分析，最後整理理並總結 前人研究的數數據結果，證明基隆隆市內的確有蘇張派、謝派和陳林林派等地方派系存 在，只是此文並未針對研究建立立模型，無法利利用數數據說說說明影響派系勢力力變動的因 素為何，也就無法提供能放入本研究模型的自變數數。
吳偉立立與洪永泰(2005)則針對台聯聯候選人在立立委選舉中得票分布進行行分析，分 析方法則是利利用候選人在各村里里的得票離離散程度度指標、累累積部分村里里得票數數百分 比以及跨年年度度得票率率率穩定程度度三種衡量量工具，文中使用折線圖等來來分析台聯聯候選 人的得票率率率，進而使用 Gini 係數數來來描繪候選人得票的離離散情形，最後證明台聯聯候 選人得票率率率有集中的趨勢。本研究同樣繪製折線圖等以關注政黨得票率率率是否有集 中的現象，但與前文有所不不同之處是本研究特別處理理候選人得票的離離散情形，並 將選舉數數據地圖化，盼能更更一目了了然地呈現得票率率率集中現象。Nathan Batto (2001)
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從選舉地盤的角度度去分析候選人票源凝聚的程度度，作者利利用 1989 至 1998 年年台灣 地區立立委選舉之結果，想要檢驗候選人選票的穩定度度以及何類類型候選人比較能獲 得穩定的支持，透過計算候選人高得票率率率之核心地區的大小以及密度度，將這些數數 據列列表後進行行比較，並透過地圖呈現票源集中之現象，最後發現候選人的出身地 以及附近區域傾向支持該候選人，因此若若候選人出身地人口眾多對候選人相當有 利利，如果候選人出身地人口較少，可以考慮將出身地範圍擴大至其他人口眾多之 地區以追求勝選，另外作者也認為這時期的台灣立立委選舉重視候選人出身大於選 舉議題的特色。
盛治仁(2008) 透過洛洛基迴歸分析 2005 年年縣市長選舉結果，認為縣市長連連任的 關鍵在於主要政黨提名、現任優勢、省省議員和立立法委員資歷歷以及其上一屆當選時，
得票率率率有無過半，結論論認為政治版圖因素在縣市長選戰中具相當重要性。吳重禮禮、
譚寅寅與李李世宏在 2003 年年的文章中使用賦權理理論論來來探討環境效應對選民投票行行為 的影響程度度，藉由「雙變數數交叉分析」與「多項勝算對數數模型」進行行驗證，此文 加入政黨執政次數數之環境效應變數數，試圖與一般研究政治版圖之研究有所區隔，
而結論論顯示此理理論論的確有其獨特之處。這兩兩篇文章說說說明了了選舉研究模型之選擇有 相當大的彈性，只要能對問題意識識有所回應，研究者不不必拘泥泥於前人研究的慣用 模型。
上述文獻大多遵循傳統選舉研究方法，我們可以從以上文獻得知政治版圖之大 小與地方派系、政黨執政次數數與候選人出身地、資歷歷、受政黨提名與否等個人條 件有關，縱然上述文獻模型選擇各有不不同，實則皆直接利利用選舉資料料以及選民結 構等資料料進行行分析，在本質上與本文仍相當接近，而本文除了了使用地區主題圖來來 凸顯標的現象，更更會在迴歸模型中加入空間因素，希望透過地理理環境與地區屬性 能對於選舉結果做出更更深入的解釋。
三、研究選舉之空間文獻
空間分析研究在國外已行行之有年年，因而有許多文獻在處理理各種不不同議題，而我
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國採用空間分析觀點的文章數數量量卻不不算多，代表國內空間分析研究還有相當大的 發展空間。Gimpel, J.G., &Schuknecht, J.E. (2003)基於美國華盛頓特區 2000 年年的總統選舉結果，認為投票所的易易接近性（accessibility）會對投票率率率高低造 成影響，作者選擇人口密度度、職業婦女女人口比例例等經社背景變數數與鄰近效應，設 立立迴歸模型並且解釋這些變數數對投票率率率的影響。Vilalta, C.J. & Perdomo, Y.
(2004)發現墨西哥多黨的競爭狀狀況背後有特殊地方背景因素，多黨競爭多半發生 在大城市地區，而 PAN、PRI 及 PRD 三黨之間的確受到空間變數數的影響並出現空間 擴散的現象。以上兩兩篇文章是針對投票率率率與政黨競爭進行行分析，我們可以發現地 方政治背景、社經地位以及地理理鄰近效應和投票行行為有著密不不可分的關係，如果 想要釐清並解釋這些問題，空間分析方法不不僅藉由地圖讓空間資料料清楚展示，更更 能夠給予區域特性全面性的解釋。
Shin, M.E. & Agnew, J. (2002)在處理理義大利利政黨替代議題時，發現 1987 年年 到 1996 年年間有兩兩大黨政治勢逐漸消退而小黨勢力力崛起並取代的趨勢，這種政治版 圖的變化加入地理理框架後，經由 Moran’＇s I 之計算與空間自相關之圖表來來解釋更更 能夠清楚表達此現象。Darmofal, D. (2006)繪製美國各年年度度選舉結果之地圖，透 過地圖與文字說說說明來來呈現美國歷歷年年政治之群聚地理理現象，並使用 Local Moran’＇s I 的概念念來來解釋群聚趨勢。本研究也很注重政治勢力力版圖之變化，因此會參參考這兩兩 篇文章對於 Moran’＇s I 以及 Local Moran’＇s I 概念念的解釋與運用，並套用至基 隆隆市，只是本文除了了空間資料料探索索，還會深入探討鄰近效應的影響，並建立立若若干 模型與進行行空間迴歸分析。
Kim, J., Elliott, E. & Wang, D.M. (2003)研究 1988 到 2000 年年的美國總統 選舉，透過 Moran’＇s I 以及 local Moran’＇s 的計算，發現有明顯的空間聚集與 自相關現象，共和黨的主要勢力力分布於西部，而民主黨則在東部；至於收入成長 與失業率率率對選民的影響，作者則利利用貝氏分析建立立模型並進行行迴歸，最後證明收 入與失業率率率確實對民主黨及共和黨之得票有所影響。
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至於國內學者鄧志松(2006)藉由空間分析方法來來研究台灣三次總統選舉所呈 現的空間因素，其研究發現選舉之空間分布大致呈現穩定的結構，作者更更進一步 對民進黨總統選票增加率率率進行行分析，得到年年齡越大、教育水準高、所得低、工業 人口多以及福福佬人口多的鄉鎮民進黨獲票率率率有增多傾向之結論論。王鈺婷(2008)也 是以空間分析方法來來研究藍藍綠綠版圖的空間分布與變遷，經由 Moran’＇s I 的檢驗，
證實了了藍藍綠綠陣營的獲票率率率、以及獲票率率率之變化呈現空間聚集的現象，而空間異異質 的問題則透過空間迴歸模型解決，得到空間相依的結論論。
另外，柯一榮(2010)認為廢票率率率之空間分布有其一定之模式，並非空間隨機，
透過整合與追蹤歷歷年年廢票率率率，發現選舉受重視程度度、制度度、經社背景變數數及選舉 年年度度等變數數對於廢票率率率變異異是有解釋能力力的，最後利利用空間迴歸模型證明廢票率率率 有空間自相關之現象。黃國虹(2011)運用傳統迴歸與空間分析方法找尋影響台灣 第三勢力力空間分布之因素，透過分析與比較找出第三勢力力空間分布型態，並檢驗 經社背景因素以及鄰近效應是否對第三勢力力造成影響，最後發現第三勢力力具有空 間自相關，而選戰策略略、選舉制度度、地區異異質與鄰近效應對於臺灣的第三勢力力則 有較大的影響力力。Lay, J.G, Yap, K.H. & Chen, Y.W. (2008)同樣透過空間分析 方法，對台灣 1994 年年到 2004 年年間的總統及立立委選舉進行行分析，他們認為選民的 族群認同與其支持的政黨具有相關性，最後透過迴歸分析得到藍藍營在東台灣以及 部分北北台灣地區獲得選民強力力的支持，而綠綠營勢力力較為分散，但在南部、中部地 區有逐漸成長的趨勢。
以上六六篇國內外的文章都都對於一個國家在某時間內的選舉進行行分析，利利用空間 分析的方法探討特定時間與空間中可能影響選舉結果的空間因素，這也是本研究 的主要方向。這些研究大多選擇人口密度度、性別、年年齡、教育、就業、族群等經 濟社會因素，或者是選制、選舉受重視程度度及選舉年年度度等選舉本身作為自變數數，
而選舉結果也可能因地區不不同而出現不不同的趨勢。由於本研究想要將重點置於基 隆隆市，範圍明顯限縮至國家之下的單一行行政區，與前述研究範圍大不不相同。全台
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各地皆有其特殊區域特性，若若研究範圍如前述般遍及全國，自然無法兼顧各地不不 同之風土民情，必須忽略略各地特色，不不過當研究範圍縮小時就能考慮到當地特殊 屬性，並且採納適合當地的變數數。因此在本研究與上述文章之研究設計上將有所 區別，排除對個別候選人一一檢視的地方派系與政治實力力、政黨的選戰操作以及 選民對族群、政黨的認同與判斷等需要進行行個體研究的自變數數，僅吸收經社背景、
選舉類類型、選舉時間以及空間變數數如空間自相關和空間異異質等變數數，希望在大範 圍如全台灣具有解釋能力力的變數數同樣也能在基隆隆市的小範圍展現影響力力，幫助本 研究對基隆隆市政治版圖的分布進行行分析。
本文將依據研究標的―─基隆隆市各行行政區之地理理特性與歷歷史發展脈絡，除了了挑 選常用的經社背景變數數之外，更更會找尋適用基隆隆的變數數進行行空間迴歸分析。基隆隆 的背景與變數數選擇原因將詳述如下：
基隆隆擁有天然良良港與煤礦資源，早從十五世紀開始發展，在煤礦資源漸減後，
便便依賴港埠維持城市運作，第一級產業以漁業為主，第二級產業則多為工業、製 造業，除公營事業的中船、台肥等公司規模龐大，與船舶修造有關的機械電子工 業更更佔工業產值很大一部分，第三級產業除了了一般金金融、保險等服務業，基隆隆也 因為是商港而有頻繁的國內外貨物出入，因而發展出具有特色的港口街市，港口 附近商業繁盛，以仁愛區、中正區最為密集，需要較大腹地的倉儲行行及貨櫃集散 站則多位於七堵和暖暖區。根據基隆隆市社區環境特色調查手冊(2001)顯示，中山、
中正區的沿海地帶已衰退中的漁村社區為主，仁愛區是以商業及住宅宅為大宗，信 義區多文教機構及住宅宅，安樂樂樂樂區為集體住宅宅區，至於暖暖區和七堵區則住商混合，
其兩兩岸的丘陵陵山地則為沒落落礦村、萎縮農業及新興集體住宅宅。我們可以說說說基隆隆港 影響了了基隆隆市的產業分布與人口空間配置，形成了了基隆隆特有的地區屬性，再加上 社會學研究途徑強調選民的投票行行為是受到社會特徵的影響，因此本研究選擇從 外在環境、都都市化程度度、人口組成以及地區特色等四大面向之變數數去觀察這些變 數數對於基隆隆政黨政治版圖造成之影響，並透過迴歸模型去檢驗。
17 地區屬性
都都市化程度度 人口組成 地區特色 人口密度度 高等教育人口比 聚落落屬性 淨遷徙率率率 平均收入 眷村 自有住宅宅 產業人口比 住宅宅社區 在籍工作比 扶養比 港口
政府機構
扶養比
在籍工作比 空間自相關 鄰近效應
藍藍營得票率率率高低
空間異異質 地區異異質 選舉制度度 選舉層級
第五節分析架構
本文的重點是藍藍綠綠陣營的政治版圖分布與變遷，經過前一章節的文獻回顧之歸 納，本研究認為得票率率率的高低是受到外在環境、地區屬性、空間自相關以及空間 異異質所影響，這四部分皆為造成藍藍營得票率率率變動之因素，因而繪製出圖 一-11 之 研究架構圖。
本研究整理理前述文獻之理理論論及政府提供的人口普查資料料後，發現影響政黨得票 率率率的因素可能有四大類類：外在環境、都都市化程度度、人口組成以及地區特色。外在 環境這裡裡指的是選舉層級，本研究所採用的選舉有分為全國性的總統選舉和立立委 選舉，同時也有地方性的首長選舉和議員選舉，若若干研究如柯一榮(2010)、黃國 虹(2011) 顯示選舉層級不不同可能造成選舉受重視程度度(例例如政黨動員程度度)與選
圖 一-11 研究架構圖 (作者自行行整理理)
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戰策略略不不同，對得票率率率自然會造成影響，因此本研究相當重視並認為選舉層級不不 同會造成選舉結果不不同的影響。
前述文獻中提到都都市化程度度的高低對於選民投票的意向有相當程度度的影響，但 是都都市化程度度並沒有一個直接的指標可以參參考，所以本文借助於居住情形來來幫助 我們判斷都都市化程度度，因為居住情形能呈現出一地人口的流流動與集中情況，而都都 市化程度度的高低就是由人口的流流向來來判斷。最後作者選擇了了人口密度度、淨遷徙率率率、
自有住宅宅比以及在籍工作比來來呈現一地的居住情形。至於人口組成的概念念是基於 不不同的人口特性與素質對政黨的喜好程度度不不盡相同，因此人口經社資料料絕對會影 響政黨的得票率率率，值得我們深入探討，本研究採用了了高等教育人口比、收入、產 業人口比以及扶養比來來呈現人口組成。
另外還有聚落落種類類的地區特色是除了了人口資料料與社會經濟背景之外不不容忽視 的一環，在考量量基隆隆市的歷歷史背景與都都市發展過程後，本研究認為基隆隆市內為數數 眾多的眷村以及社區住宅宅代表了了不不同類類型的聚落落屬性，居民多為外省省族群的眷村 可以說說說是藍藍營鐵票區，而新興社區住宅宅可能較多外來來人口，代表傳統政治勢力力可 能受到挑戰。另外基隆隆市內政府機構以及學校所在的文教區附近多有公教人員眷 屬宿舍，一般而言該地區會比較支持長久以來來的執政黨，對於藍藍營的支持度度自然 較高；至於沿海地區多漁業以及海運產業，在地方經營許久的藍藍營政治人物自然 也會加入相關工會，希望能拉拉攏選票並增加得票率率率。因此地區特色如聚落落種類類，
本研究也希望能夠納入迴歸模型一起討論論。
一般的選舉研究著重在個人的經社背景條件與政治傾向等，假設個人是不不會受 到空間關係所影響，並把不不同地區相同選擇的個人視為同性質之觀察體，這與本 研究有相當大的落落差，本研究認為個人會受到空間關係的影響，也就是說說說除了了個 人經社背景條件與政治偏好之外，選民所在之標的村里里有可能會受到鄰近村里里的 影響，透過居民社區間資訊交流流、政黨動員、造勢活動之舉辦等社會網絡互動，
讓個人的選擇受到影響，使得一個空間內出現許多相似的投票行行為，也就是鄰近
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效應。另外，一地區內的投票行行為可能有一定的模式，自變數數與依變數數之間存在 著可觀察到且普遍的趨勢，但在普遍的趨勢之外是否有例例外的情形發生，值得觀 察與注意，這些與整體趨勢不不同的例例外就是空間異異質。由於本研究相當重視空間 對於選民投票行行為的影響，因此空間自相關的鄰近關係，以及空間異異質性的空間 異異質問題，也將是本研究所要關心的兩兩大重點。
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第六六節資料料與變數數
一、研究資料料與來來源
本研究使用 GeoDa 以及 ArcView 等空間分析軟體來來分析數數據並產生圖表，為了了 兼顧時間與空間兩兩個向度度並進行行迴歸分析，需要跨年年度度的多種選舉數數據做為依變 數數，加上若若干地區屬性為自變數數，當然也需要地圖資料料搭配以上資料料才能有繪製 地圖把研究現象視覺化呈現。
(一)選舉資料料
本研究想要探討 1995 年年至 2009 年年間基隆隆市藍藍綠綠陣營政治版圖之變化，而藍藍綠綠 陣營的得票率率率9是判斷政治版圖的最主要依據，因此中選會網站所提供的各項選舉 數數據就是本研究選舉資料料之來來源，雖然在里里長等級的選舉中選會亦有提供，但由 於里里長選舉偏候選人服務表現的檢驗，比較沒有政黨對決的意味，也看不不出藍藍綠綠 政營政治版圖的變化，因此本文只選擇總統、立立委、市長以及議員選舉進行行研究。
經過整理理，下列列四種類類型共十三次之選舉將是本研究分析的對象：
1. 4 屆的總統選舉：第 9 至第 12 屆總統選舉。
2. 5 屆的立立法委員選舉：第 2 至第 7 屆立立委選舉。雖然第 7 屆立立委選舉選制改為 單一選區兩兩票制，分別選出區域立立委與政黨立立委，對於政黨得票率率率之計算卻 絲毫沒有影響。
3. 2 屆的市長選舉：第 15 至第 16 屆市長選舉。
4. 2 屆的議員選舉：第 16 至第 17 屆立立委選舉。
(二)地區屬性資料料
地區屬性資料料的來來源基於公信力力及準確度度之需求，必須以政府機關所提供者為
9得票率率率為藍藍綠綠陣營得票數數除以總投票數數，單位為百分比。
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主，由於政府主計機關會定期對於人口基本資料料、經社背景資料料及財稅等指標進 行行調查，提供本研究相當多資料料進行行分析。本研究之人口基本資料料是由內政部戶 政司所提供，台灣的戶政體系完善，每年年每月都都會更更新戶政資料料，因此本研究能 蒐集到 2000 年年至 2009 年年基隆隆村里里鄰之人口統計資料料，作為研究之參參考。而區位 經社背景資料料來來自主計處 2000 年年之人口普查資料料，由於尚未取得最新之人口普查 資料料結果，加上基隆隆市各里里之社經背景差異異變動照常理理說說說並不不會劇烈烈改變，因此 選定 2000 年年之人口普查資料料作為地區屬性資料料之來來源。至於財稅資料料則有從財政 部網站下載的 1999 年年至 2008 年年財稅資料料，提供綜合所得稅總額等數數據。
(三)地圖資料料
本研究分析單位是基隆隆市內 157 個里里，由於基隆隆市只有七個區，作為分析單位 數數量量太少，若若以里里之下一層級鄰為分析單位，不不僅數數量量過多，在資料料蒐集方面更更 有其難度度，因此本研究選定里里為分析單位，不不僅能滿足樣本數數量量之需求，也能有 充沛的選舉及經社資料料作為輔助。地圖資料料除了了有各里里之全名、行行政編碼(ADMI) 及面積等基本資料料，還有 XY 座標來來幫助定位。除了了基隆隆市基本地圖之外，本研究 也使用向地圖公司所購買顯示商店、住宅宅、政府機構及交通設施等資料料的點資料料 庫內之圖資。
另外本研究採用 2009 年年的基隆隆市地圖資料料，歷歷經 2001 年年新增中正區新豐里里、
暖暖區碇祥祥里里、安樂樂樂樂區武崙崙里里、長樂樂樂樂里里與信義區孝賢里里五個里里，2003 年年新增中正 區新富里里、中山區和慶里里、安樂樂樂樂區興寮寮里里、鶯安里里與信義區孝德里里共五個里里，2007 年年新增七堵區長安里里、安樂樂樂樂區壯觀里里與信義區孝忠里里共三個里里，總共新增了了 13 個 里里才達到目前 2009 年年的 157 個里里，而表 一-2 是里里變化數數量量統計表。由於地圖基 準年年度度 2009 年年村里里數數目與之前年年度度略略有不不同，在處理理村里里數數目不不同之選舉年年度度時，
本研究會將新設的村里里也加入之前的年年度度，而這些新社村里里所缺乏的數數據則填入 現有資料料之平均值，例例如中正區新豐里里是 2001 年年新增，1995 與 1998 年年自然沒有 該里里之數數據，但為了了能將這兩兩次的立立委選舉套入 98 年年的地圖，便便對中正區新豐里里
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2001 年年、2004 年年與 2008 年年三次選舉進行行平均，所得數數據則做為該里里未設立立之前 年年度度之數數據，如此一來來就能解決村里里數數目變動之問題。
里里/時間 1998 年年 2001 年年 2003 年年 2007 年年 中正區 24 個里里 25 個里里 26 個里里 26 個里里 七堵區 19 個里里 19 個里里 19 個里里 20 個里里 中山區 12 個里里 13 個里里 13 個里里 13 個里里 仁愛區 29 個里里 29 個里里 29 個里里 29 個里里 中山區 23 個里里 23 個里里 24 個里里 24 個里里 安樂樂樂樂區 20 個里里 22 個里里 24 個里里 25 個里里 信義區 17 個里里 18 個里里 19 個里里 20 個里里 總計數數量量 144 個里里 149 個里里 154 個里里 157 個里里
表 一-2 里里變化數數量量統計表
二、研究變數數
本研究以藍藍綠綠政營之得票率率率為依變數數，經社背景變數數與空間變數數則是自變數數，
其定義將詳述如下。
(一)依變數數
本研究中所提到的藍藍綠綠陣營得票率率率是各次將藍藍綠綠陣營得票數數除以總投票數數，單 位為百分比，最後再將各次數數據加起來來除以選舉次數數，得到總平均得票率率率。
(二)自變數數
自變數數之類類型可分為兩兩大類類，一為地區屬性變數數，包含居住情形、人口組成、
對外交通以及聚落落種類類所涵攝的變數數，另一種變數數則是空間變數數，分為鄰近效應 與空間異異質，變數數之定義與整理理表 一-3 皆如以下所示。
1.地區屬性變數數：
包含居住情形、人口組成以及聚落落種類類，衡量量居住情形的變數數有人口密度度、淨 遷徙率率率、自有住宅宅比以及在籍工作比；衡量量人口組成的變數數有高等教育人口比、
平均收入、扶養比以及產業人口比；衡量量聚落落種類類的是眷村有無、社區住宅宅有無、
政府機構與學校有無以及是否為沿海港口區域。
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(1)人口密度度：該地區總人口數數除以每平方公里里。
人口密度度高代表都都市化程度度高，由於藍藍營執政10優勢，再加上國民黨地方派系 深耕多年年11等因素，因此假設人口密度度高的地區開發程度度高，藍藍營經營時間亦久，
得票率率率自然較高，影響方向為正
(2)淨遷徙率率率：移入人口減遷出人口再除以總人口數數。
淨遷徙率率率越高，表示有越多外來來人口流流入，也代表都都市化程度度越高，一般而言 外來來人口比較不不清楚在地政治勢力力，政治人物樁腳也不不會輕易易與外來來人口有所互 動，因此假設藍藍營地方勢力力對遷入人口較無影響力力，造成得票率率率較低，影響方向 為負。
(3)自有住宅宅比：自有住宅宅人數數佔總人口之比率率率。
都都市化程度度越高的地方越有吸納人口的能力力，因此自有住宅宅比例例越高也代表都都 市化的程度度越高，本研究認為購買住宅宅的民眾對於居住地有認同感，會想要落落地 生根並融入當地，同時也肯定政治環境的表現，傾向選擇長期執政的藍藍營，影響 方向為正。
(4)在籍工作比：在現居鄉鎮市區工作者除以總工作人數數之比率率率。
都都市化程度度越高，越不不會被周圍城市吸納勞勞動人口，在籍工作比例例應該也會越 高。所以本研究假設在籍工作者比例例越高的地方對居住地滿意程度度較高，投票時 偏向保守，藍藍營容易易維持優勢，影響方向為正。
(5)高等教育人口比：即該地區大學學歷歷以上佔總人口之比例例。
高等教育人口比反應了了當地人口組成的教育程度度，本研究假設接受過高等教育 之民眾比較不不容易易被傳統地方勢力力之樁腳所影響，可能會投給藍藍營之外的綠綠營甚
10 根據中選會資料料，自民國 40 年年開放地方選舉以來來，基隆隆市第一至十二屆市長皆為國民黨黨 籍，執政時間長達 46 年年，直到民國 86 年年因國民黨候選人分裂裂才由民進黨李李進勇當選第十三屆市長，
出現首次政黨輪輪替。
11 高永光(2003)文章內提到最早出現的謝派其創始人曾任基隆隆市第一至三屆的市長，蘇張派 則承襲日治時期文化協會的勢力力，派內勢力力曾任多年年省省議員，也當選過第五、六六屆的市長，陳林林派 則受國民黨扶植，為了了與其他兩兩派抗衡而成立立。
24 至是獨立立候選人，影響方向為負。
(6)平均收入：綜合所得稅總額除以納稅單位。
平均收入反應了了當地人口組成的經濟狀狀況，通常收入越高者越滿意現狀狀，並且 不不希望生活環境有太大的變動，因此選擇長久以來來的執政黨，也就是投票給藍藍營 的候選人，影響方向為正。
(7)扶養比：0-14 歲人口加上 65 歲以上人口除以 15-64 歲人口。
扶養比顯示了了當地勞勞動人口的比例例，扶養比越高代表無勞勞動力力的老老年年人與青少 年年以下人口越多，在非勞勞動人口中握有投票權的是 65 歲以上老老年年人，老老一輩基隆隆 居民歷歷經國民黨執政多年年，對國民黨接受度度較高，因此假設 65 歲以上之老老人在政 治傾向上是偏向藍藍營的，故扶養比越高處藍藍營得票率率率越高，影響方向為正。
(8)第一級產業人口比：第一級產業從業人口除以總行行業人數數之比率率率。
產業人口比顯示了了當地的人口產業結構，基隆隆恰巧是台灣北北部最大的漁業基地，
漁業人口眾多，而與漁民關係重大的漁會組織一直以來來由藍藍營所把持，因此假設 從事漁業的人口會被漁會體系所影響，習慣性地支持藍藍營，影響方向為正。
(9)眷村之有無。
眷村有無影響的是聚落落種類類，基隆隆有許多社區市眷村或眷村改建，本研究假設 住在這些社區內的軍眷等居民政治傾向接近，對於藍藍營好感度度高，喜歡把票投給 藍藍營的候選人，若若有則影響方向為正。由於眷村位置等資訊軍方並沒有公開，又 歷歷經眷村改建等計畫，資料料記載之戶數數以及目前居住人口會有所出入，導致資料料 蒐集有一定難度度，也無法做出正確的大小判斷，僅能分辨出該里里有無眷村，無法 進行行居住人口多少、眷村範圍大小等判斷，在參參考民國 74 年年國防部總政治作戰部 眷服部統計的國軍列列管眷村資料料名單後，由筆者翻閱地圖自行行判斷並且統計歸納，
各眷村位置詳細說說說明請參參考附錄錄。
(10)住宅宅社區之有無。
新興住宅宅社區有無影響的是聚落落種類類，若若有住宅宅區或商業區等聚落落，有住宅宅區
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則影響方向為正，商業區的影響則為負，住宅宅區的人組成較為單純且穩定，商業 區聚集大量量人潮往來來，造成資訊傳播越便便利利，當一地與外地聯聯絡程度度愈為頻繁，
該地生活環境愈為開放，本研究假設環境越開放，藍藍營樁腳等政治勢力力發展空間 較小，藍藍營得票率率率也就不不會太高，反之環境越封閉則藍藍營得票率率率會越高。由於資 料料蒐集的限制，本研究僅歸納社區住宅宅之有無與數數量量，以手邊地圖資料料庫的分類類 資料料為主要依據，若若有社區住宅宅則判斷為住宅宅區，至於商業部分由於統計分類類較 為不不易易，則無法設成自變數數加入迴歸之中。
(11)政府機構與學校之有無。
政府機構與學校所在之處公教人員比例例會比較高，而公教人員為追求穩定的 工作環境，較不不希望政黨輪輪替產生政局變動，因此會傾向支持在基隆隆執政已久的 藍藍營，影響方向為正。
(12)是否為沿岸港口區域。
沿岸港口區域除了了漁業人口之外，也有依賴港口貨運維生的運輸倉儲業者，由 於基隆隆港發展已久，藍藍營政治人物自然也會經營並服務相關產業的選民，藍藍營得 票率率率應該也會比較高，影響方向為正。
2.空間變數數：
空間變數數所要探討的有兩兩部分，分別是鄰近效應與空間異異質性。鄰近效應是要 釐清鄰近地區（即鄰居）對自己所產生之影響，計算時使用鄰居依變數數值之平均，
也就是鄰居藍藍陣營得票率率率的平均。至於空間異異質則是要找出與整體趨勢不不同之空 間特性，因為標的地區內之差異異造成變數數間關係的改變，因而出現空間異異質的現 象，面對空間異異質現象我們能使用虛擬變數數與交互作用來來找尋空間異異質，也能用 空間加權迴歸找出遺漏漏的自變數數，進而追求提升迴歸模型的解釋力力。
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變數數名稱 變數數定義 單位 影響方向 資料料來來源
依變數數
藍藍綠綠陣營得票率率率 藍藍綠綠陣營得票數數/投票數數（共 13 次） ％ 無 作者自行行整理理 自變數數
都都市化程度度
人口密度度 地區總人口/土地面積（km2）
人/
正 內政部戶政司人
口統計資料料
淨遷徙率率率 (移入人口-遷出人口)/總人口數數 ％ 負 內政部戶政司人
口統計資料料
自有住宅宅比 自有住宅宅人數數/總人口 ％ 正 行行政院主計處人
口普查
在籍工作比 在現居鄉鎮市區工作者/總工作人數數 ％ 正 行行政院主計處人
口普查 人口組成
高等教育人口比 大學學歷歷以上人數數/總人口 ％ 負 行行政院主計處人
口普查
平均收入 綜合所得稅總額/納稅單位 元 正 財政部財稅資料料
中心 扶養比 （0-14 歲人口＋65 歲以上之老老年年人口）/
該地區 15-64 歲人口數數
％ 正 行行政院主計處人
口普查 第一級產業人口
比
第一級產業從業人口/總行行業人數數 ％ 正 行行政院主計處人
口普查 聚落落種類類
眷村 有為 1，無為 0。 無 正 作者自行行整理理12
社區住宅宅 有為 1，無為 0。 無 正 作者自行行整理理
政府機構與學校 有為 1，無為 0。 無 正 作者自行行整理理
沿岸港口 有為 1，無為 0。 無 正 作者自行行整理理
表 一-3 變數數定義總表 (資料料來來源：作者自行行整理理)
12 根據從竹籬笆到高樓樓大廈的故事：國軍眷村發展史與竹籬笆內的春天―─海光一村與影劇新 城的眷村史等二書，眷村總數數早年年因機密考量量，並未精精確統計，加上眷村遷移、合併、散居等情形 發生，以及民國 68 年年第一次眷村改建，許多眷村合併或消失，造成統計之困難。目前有民國 74 年年國防部總政治作戰部眷服部統計的國軍列列管眷村資料料名單以及民國 90 年年中華民國國軍眷村協進 會將以有自治組織的為標準的統計名單兩兩種，然而兩兩者數數目有出入，一般是以民國 74 年年之名單為 主，民國 90 年年的名單為輔，統計全國共有 886 村，基隆隆市的眷村數數量量則占了了 27 個。
km 2
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第七節研究假設
在提出研究概念念、流流程與架構，並且選擇自變數數之後，為了了連連結變數數及研究概 念念，此小節將對本研究探討到政治版圖有關類類型、時間以及空間三個面向進行行假 設，也會預設自變數數可能影響方向，設定如下：
1. 選舉種類類不不同將會對選舉結果造成不不同的影響。
2. 選舉時間不不同將會對選舉結果造成不不同的影響。
3. 各地區間政治版圖之分布有所差異異。
4. 人口密度度越高，藍藍營得票率率率越高。
5. 淨遷徙率率率越高，藍藍營得票率率率越低。
6. 自有住宅宅比越高，藍藍營得票率率率越高。
7. 高等教育人口比越高，藍藍營得票率率率越低。
8. 平均收入越高，藍藍營得票率率率越高。
9. 老老年年人口比例例越高，藍藍營得票率率率越高。
10. 第一級產業行行業人口比越高，藍藍營得票率率率越高。
11. 在籍工作比越高，藍藍營得票率率率越高。
12. 若若有眷村，藍藍營得票率率率越高。
13. 若若有社區住宅宅，藍藍營得票率率率越高。
14. 若若有政府機構與學校，藍藍營得票率率率越高。
15. 為沿岸港口區域，藍藍營得票率率率越高。
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第八節研究限制
囿於資源有限，本研究有若若干無法處理理的問題，因而出現必須的假定或迴避的 因素，研究限制如下：
1. 本研究為集體研究，並非個體分析，因此將不不進行行任何個體之推論論。
2. 本研究以國民黨、親民黨與新黨得票率率率代表藍藍色勢力力，民進黨與台灣團結聯聯 盟得票率率率代表綠綠色勢力力，藍藍營綠綠營的界定是為了了方便便統計與計算，在分類類上 或許較為武斷，同時也因研究方向不不同，無法深入描述並研究候選人背景、
地方派系及樁腳等問題，導致描述地方政治環境脈絡時較為薄弱，此點為研 究上之限制。
3. 雖然選舉候選人之素質與政治實力力強弱會影響選舉結果，但本研究無法進行行 控制與處理理，僅能列列出該候選人所代表的政黨，並依此判斷其為藍藍或綠綠陣營。
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第九節章節安排
本論論文預計分成五章來來探討，為如下所述。
第一章緒論論
第一節研究動機與目的 第二節文獻探討
第三節分析架構 第四節資料料與變數數 第五節研究假設 第六六節章節安排 第二章空間分析方法
第一節空間分析之意義 第二節空間計量量分析 第三節空間迴歸模型 第三章空間資料料探索索
第一節依變數數探索索 第二節自變數數探索索 第四章迴歸分析
第一節傳統迴歸分析 第二節空間迴歸分析 第五章結論論與建議
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第二章空間分析方法
本章節將針對空間分析做出介紹，說說說明何謂空間分析以及其利利用之資料料、工具 與方法，讓讀讀者對空間分析方法能夠有初步且全面的認識識，方便便讀讀者能更更快掌握 之後章節的內容。
第一節空間分析的意義與目的
在電腦科技發展之前，人們只能用紙筆去繪製地圖，面臨臨數數字運算問題也只能 靠人腦進行行計算，但是在電腦發明之後，無論論是繪圖還是計算都都能交給電腦一次 解決並且同時進行行，因此空間分析也因應而生。
隨著科技的進步，電腦所能處理理的問題也越來來越多，從一開始簡單處理理標的物 之間的地理理關係，例例如計算點與點之間的距離離或簡單的地圖繪製，到後來來結合傳 統計量量方法，將計算結果表現在地圖上，並利利用數數據去證明空間與現象的確有所 關連連。有學者認為空間分析方法將技術運用在地理理學及區域科學，是良良好的假說說說 探索索的工具；一旦當分析資料料的位置產生變化，則結果也會隨之改變，所以在分 析過程就要將空間要素納入考量量，並提供空間分析所需的資料料屬性與空間資訊(胡 立立諄、賴進貴，2006)。
空間分析方法經常被社會科學學者拿來來運用，並且習慣上會分成兩兩個部分進行行 討論論，分別是「空間計量量分析」以及「空間迴歸分析」，前者就是所謂的空間探索索，
透過觀察標的物的主題圖對於現象加以解釋，主要目的是空間性質的確立立，後者 則著重於建立立迴歸模型。
在進行行空間分析方法之前，還要將借重地理理資訊系統的內容才能進行行研究，所 謂地理理資訊系統的本質就是資料料庫，蒐集並放入大量量包含地理理位置的地理理屬性資 訊，最後讓研究者可以利利用資料料庫裡裡的資料料來來進行行研究。市面上也有販售建置詳 細且內容完善的資料料庫，不不過本研究基於經費限制，加上研究目的且範圍相當明
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確等因素，是由研究者歸納整理理相關資料料後，再自行行建立立專屬的空間資料料庫，有 了了符合本研究要求的空間資料料庫之後，才能利利用裡裡面的素材並採用 GeoDa13軟體進 行行空間分析。
13 GeoDa 軟體是由學者 Luc Anselin 所組成的團隊(Spatial Analysis Laboratory)研發而成，
該軟體之基本介紹與下載等請參參考其官方網站。http://geodacenter.asu.edu/
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第二節空間資料料探索索方法
最直接的空間探索索是繪製各種地圖，我們可以繪製主題圖、直方圖、盒狀狀圖、
PCP 圖和卡通圖等，並透過觀察這些地圖找出空間性質分布的趨勢，例例如圖 二-1 是藍藍營各項選舉平均得票率率率的卡通圖，圓圈越大代表得票率率率越高，紅色是最大值，
藍藍色則是最小值，分別出現在暖暖區碇和里里及中正區八斗里里，另外圓圈大小差距 不不明顯，表示藍藍營各地得票率率率差異異不不大，具有一定的穩定度度。但是如果要更更深入 的分析這些空間性質，就必須加入空間自相關與空間異異質性，兩兩者之分別與特性 將詳述如下。
圖 二-1 基隆隆市 1995 至 2009 年年各項選舉藍藍營平均得票率率率卡通圖 (資料料來來源：整理理自中選會)
一、空間自相關
空間自相關(spatial autocorrelation)是一種統計並分析變數數結果聚集與傾 向的方法，其針對地理理現象潛在的空間相依性予以定量量，描述現象所在和其他相 鄰地區現象的類類似程度度以鑑別空間聚集的情形(Goodchild, 1986；Kitron, and Kazmierczak, 1997)。既然是處理理現象與鄰居的關係，所以我們必須先界定清楚 所謂鄰居的定義，而空間鄰近關係度度量量的標準通常有三種，分別是以地理理位置定
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義鄰居的 Rook 法和 Queen 法以及以距離離為量量度度標準這三種方法。
Rook 是規則地區的鄰近關係，如圖 二-2 所示，中心點紫色格子的上下左右，
即藍藍色格子是其鄰居。Queen 則和 Rook 一樣，是一種規則地區的鄰近關係，不不同 於 Rook 的鄰居僅止於上下左右，Queen 的鄰居是與紫色中心點相接觸的位置，如 圖 二-3 所示之藍藍色格子皆為其鄰居，至於本文所採用的鄰居即是用 Queen 作定義，
就是 Queen 定義下的基隆隆市鄰居個數數直方圖。至於以距離離為量量度度的方法，則是先 規定若若干數數字例例如十公里里，那麼在十公里里內的就是鄰居，超過十公里里的地區則被 排除。
圖 二-2Rook 鄰居定義 圖 二-3 Queen 鄰居定義
圖 二-4 基隆隆市各里里鄰居個數數直方圖 (資料料來來源：整理理自中選會)
在了了解鄰居的定義後，我們可以說說說空間自相關是來來衡量量「自己」與「鄰居」之 相關程度度，也就是當與鄰居的關係愈相似，那麼空間自相關程度度愈高；反之，則
