#民意與政治行為第一次作業
library(sjlabelled)
homework<- read_spss("tscs202.sav")Converting atomic to factors. Please wait...homework1
社會階層與環保意識之關聯分析
在全球暖化、氣候變遷逐漸擴大的時代，環保意識逐漸抬頭，這不僅攸關著我們現在所處的生活環境，也是防止後代子孫免於受到環境威脅的議題。在這種情況下，政府也制定許多環保政策防止環境持續遭到破壞的法案及制度。一般我們會認為「環保」是有錢人的專利，只有他們才做得到，但筆者想探究究竟事實是否如此？難道社會基層較低的民眾對環保議題就毫無概念和作為嗎？
本研究採取的獨立變數（社會階層）包含了：性別、教育程度、工作收入及政黨偏好等變項。在應變數（環保意識）上採取環境態度、環境行為等變數來作為測量標準。
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資料讀取:
報表輸出：
#民意與政治行為第一次作業
library(sjlabelled)
homework<- read_spss("tscs202.sav")Converting atomic to factors. Please wait...# 取出變數名稱當作變數標籤
varlabels <- colnames(homework)
# 為變數名稱裝上標籤
sjlabelled::set_label(homework) <- varlabels
library(sjmisc)
library(sjPlot)Learn more about sjPlot with 'browseVignettes("sjPlot")'.sjPlot::set_theme(theme.font="PingFang TC")
#清理無效值
homework <- set_na(homework , na=c(94:99, "NA"))##社會階層
#1.性別
#性別:□(01)男 □(02)女
table(homework$a1, exclude=NULL)
1 2
781 1058 library(gmodels)
CrossTable(homework$a1)
Cell Contents
|-------------------------|
| N |
| N / Table Total |
|-------------------------|
Total Observations in Table: 1839
| 1 | 2 |
|-----------|-----------|
| 781 | 1058 |
| 0.425 | 0.575 |
|-----------|-----------|
sjPlot::set_theme(theme.font="PingFang TC")
sjmisc::frq(homework$a1)a1 (x) <categorical>
# total N=1839 valid N=1839 mean=1.58 sd=0.49
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 男 | 781 | 42.47 | 42.47 | 42.47
2 | 女 | 1058 | 57.53 | 57.53 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>homework$a1 <- rec(homework$a1, rec="rev",
var.label="性別"
)#2.教育程度
#A13. 請問您的教育程度是: (提示卡 4)
#□(01)無/不識字 □(04)國(初)中 □(07)高中職業科 □(10)五專 □(13)軍警校專修班 □(16)空中大學 □(19)大學 □(22)其他，請說明
#□(02)自修/識字/私塾(跳答 A16) □(05)初職
#□(03)小學 □(06)高中普通科 □(09)士官學校 □(12)三專 □(15)空中行專/商專 □(18)技術學院、科大 □(21)博士
#□(08)高職
#□(11)二專
#□(14)軍警校專科班 □(17)軍警官校/軍警官大學 □(20)碩士
table(homework$a13)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
64 5 261 213 1 67 106 306 2 56 106 18 2 1 4 4 1 195 290 115
21 22
18 1 sjmisc::frq(homework$a13)a13 (x) <categorical>
# total N=1839 valid N=1836 mean=10.44 sd=6.57
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------------------------
1 | 無/不識字(跳答A16) | 64 | 3.48 | 3.49 | 3.49
2 | 自修/識字/私塾(跳答A16) | 5 | 0.27 | 0.27 | 3.76
3 | 小學 | 261 | 14.19 | 14.22 | 17.97
4 | 國(初 )中 | 213 | 11.58 | 11.60 | 29.58
5 | 初職 | 1 | 0.05 | 0.05 | 29.63
6 | 高中普通科 | 67 | 3.64 | 3.65 | 33.28
7 | 高中職業科 | 106 | 5.76 | 5.77 | 39.05
8 | 高職 | 306 | 16.64 | 16.67 | 55.72
9 | 士官學校 | 2 | 0.11 | 0.11 | 55.83
10 | 五專 | 56 | 3.05 | 3.05 | 58.88
11 | 二專 | 106 | 5.76 | 5.77 | 64.65
12 | 三專 | 18 | 0.98 | 0.98 | 65.63
13 | 軍警校專修班 | 2 | 0.11 | 0.11 | 65.74
14 | 軍警校專科班 | 1 | 0.05 | 0.05 | 65.80
15 | 空中行專/商專 | 4 | 0.22 | 0.22 | 66.01
16 | 空中大學 | 4 | 0.22 | 0.22 | 66.23
17 | 軍警官校/軍警官大學 | 1 | 0.05 | 0.05 | 66.29
18 | 技術學院、科大 | 195 | 10.60 | 10.62 | 76.91
19 | 大學 | 290 | 15.77 | 15.80 | 92.70
20 | 碩士 | 115 | 6.25 | 6.26 | 98.97
21 | 博士 | 18 | 0.98 | 0.98 | 99.95
22 | 其他，請說明 | 1 | 0.05 | 0.05 | 100.00
<NA> | <NA> | 3 | 0.16 | <NA> | <NA>homework$a13 <- rec(homework$a13, rec="1,2,3=1[國小以下]; 4,5,6,7,8=2[國高中]; 9,10,12,13,14,15,11,16,17,18,19,20,21=4[大學（專）以上]; else=5[其他]",
as.num = F, var.label="教育程度"
)#工作與收入
#個人每月收入
#□(01)無收入(例如:為家庭事業工作，但沒有領薪水) □(02)1 萬元以下
#□(03)1-2 萬元以下 □(04)2-3 萬元以下□(05)3-4 萬元以下 □(06)4-5 萬元以下 □(07)5-6 萬元以下
#□(08)6-7 萬元以下□(09)7-8 萬元以下□(10)8-9 萬元以下 □(11)9-10 萬元以下
#□(12)10-11 萬元以下 □(13)11-12 萬元以下□(14)12-13 萬元以下 □(15)13-14 萬元以下 □(16)14-15 萬元以下
#□ (17)15-16 萬元以下 □(18)16-17 萬元以下 □(19)17-18 萬元以下□ (20)18-19 萬元以下 □(21)19-20 萬元以下
#□(22)20-30 萬元以下23)30 萬元以上
frq(homework$h18)h18 (x) <categorical>
# total N=1839 valid N=1685 mean=4.55 sd=3.19
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------------------------------------
1 | 無收入(例如：為家庭事業工作，但沒有領薪水) | 219 | 11.91 | 13.00 | 13.00
2 | 1萬元以下 | 240 | 13.05 | 14.24 | 27.24
3 | 1-2萬元以下 | 206 | 11.20 | 12.23 | 39.47
4 | 2-3萬元以下 | 301 | 16.37 | 17.86 | 57.33
5 | 3-4萬元以下 | 248 | 13.49 | 14.72 | 72.05
6 | 4-5萬元以下 | 169 | 9.19 | 10.03 | 82.08
7 | 5-6萬元以下 | 112 | 6.09 | 6.65 | 88.72
8 | 6-7萬元以下 | 63 | 3.43 | 3.74 | 92.46
9 | 7-8萬元以下 | 30 | 1.63 | 1.78 | 94.24
10 | 8-9萬元以下 | 18 | 0.98 | 1.07 | 95.31
11 | 9-10萬元以下 | 17 | 0.92 | 1.01 | 96.32
12 | 10-11萬元以下 | 17 | 0.92 | 1.01 | 97.33
13 | 11-12萬元以下 | 9 | 0.49 | 0.53 | 97.86
14 | 12-13萬元以下 | 3 | 0.16 | 0.18 | 98.04
15 | 13-14萬元以下 | 6 | 0.33 | 0.36 | 98.40
16 | 14-15萬元以下 | 4 | 0.22 | 0.24 | 98.64
17 | 15-16萬元以下 | 6 | 0.33 | 0.36 | 98.99
18 | 16-17萬元以下 | 2 | 0.11 | 0.12 | 99.11
19 | 17-18萬元以下 | 1 | 0.05 | 0.06 | 99.17
20 | 18-19萬元以下 | 4 | 0.22 | 0.24 | 99.41
21 | 19-20萬元以下 | 3 | 0.16 | 0.18 | 99.58
22 | 20-30萬元以下 | 3 | 0.16 | 0.18 | 99.76
23 | 30萬元以上 | 4 | 0.22 | 0.24 | 100.00
<NA> | <NA> | 154 | 8.37 | <NA> | <NA>homework$h18 <- rec(homework$h18, rec="1,2,3,4,5,6=1[5萬元以下]; 7,8,9,10,11=2[5~10萬];
12,13,14,15,16,17,18,19,20,21=3[10~20萬]; 22,23=4[20萬以上]", as.num = F,
var.label="工作與收入" )
plot_frq(homework$h18)
#全家每月收入
#□(01)無收入(例如:為家庭事業工作，但沒有領薪水)□(02)1 萬元以下
#□(03)1-2 萬元以下 □(04)2-3 萬元以下 □(05)3-4 萬元以下
#□(06)4-5 萬元以下 □(07)5-6 萬元以下 □(08)6-7 萬元以下
#□(09)7-8 萬元以下 □(10)8-9 萬元以下 □(11)9-10 萬元以下
#□(12)10-11 萬元以下 □(13)11-12 萬元以下 □(14)12-13 萬元以下
#□(15)13-14 萬元以下 □(16)14-15 萬元以下 □(17)15-16 萬元以下
#□(18)16-17 萬元以下 □(19)17-18 萬元以下 □(20)18-19 萬元以下
#□(21)19-20 萬元以下 □(22)20-30 萬元以下 □(23)30 萬元以上
homework$h19 <- rec(homework$h19, rec="1,2,3,4,5,6=1[5萬元以下]; 7,8,9,10,11=2[5~10萬];
12,13,14,15,16,17,18,19,20,21=3[10~20萬]; 22,23,24,25=4[20~100萬]; 26=5[100萬以上]", as.num = F,
var.label="全家每月收入" )
plot_frq(homework$h19)
#政黨偏好
#□(01)國民黨 □(02)民進黨 □(03)新黨
#□(04)親民黨 □(05)台聯 □(06)時代力量
#□(07)台灣民眾黨 □(08)綠黨 □(09)台灣基進
#□(10)無黨籍 □(11)其他，請說明 □(12)泛藍
#□(13)泛綠 □(14)有支持政黨，但不回答
frq(homework$h16)h16 (x) <categorical>
# total N=1839 valid N=1682 mean=8.00 sd=4.51
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-------------------------------------------------------------
1 | 國民黨 | 233 | 12.67 | 13.85 | 13.85
2 | 民進黨 | 282 | 15.33 | 16.77 | 94.77
3 | 新黨 | 3 | 0.16 | 0.18 | 94.95
4 | 親民黨 | 6 | 0.33 | 0.36 | 95.30
5 | 台聯 | 0 | 0.00 | 0.00 | 95.30
6 | 時代力量 | 24 | 1.31 | 1.43 | 96.73
7 | 台灣民眾黨 | 36 | 1.96 | 2.14 | 98.87
8 | 綠黨 | 7 | 0.38 | 0.42 | 99.29
9 | 台灣基進 | 12 | 0.65 | 0.71 | 100.00
10 | 無黨籍 | 234 | 12.72 | 13.91 | 27.76
11 | 其他，請說明 | 674 | 36.65 | 40.07 | 67.84
12 | 泛藍 | 24 | 1.31 | 1.43 | 69.26
13 | 泛綠 | 33 | 1.79 | 1.96 | 71.22
14 | 有支持政黨，但不回答 | 114 | 6.20 | 6.78 | 78.00
<NA> | <NA> | 157 | 8.54 | <NA> | <NA>homework$h16 <- rec(homework$h16, rec= "1,3,4,12=1[泛藍]; 2,5,9,13=2[泛綠]; 7,6,10=3[中間]; else=4[其他]", as.num= F,
var.label="政黨偏好" )
frq(homework$h16)政黨偏好 (x) <categorical>
# total N=1839 valid N=1682 mean=2.96 sd=1.14
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------
1 | 泛藍 | 266 | 14.46 | 15.81 | 15.81
2 | 泛綠 | 327 | 17.78 | 19.44 | 35.26
3 | 中間 | 294 | 15.99 | 17.48 | 52.73
4 | 其他 | 795 | 43.23 | 47.27 | 100.00
<NA> | <NA> | 157 | 8.54 | <NA> | <NA>#B11
##a. 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價?
##□(01)很願意 □(02)還算願意 □(03)無所謂願不願意 □(04)不太願意 □(05)很不願意
homework$b11a<- rec(homework$b11a, rec="1,2=1[願意]; 4,5=2[不願意]; 3=3[無所謂]", as.num = F,
var.label="請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價?")
frq(homework$b11ar)NULL#教育程度與願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11a, homework$a13, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價? | 教育程度 | Total | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 國小以下 | 國高中 | 大學（專）以上 | 其他 | ||
| 願意 | 76 9.2 % 24.6 % |
284 34.4 % 41.6 % |
466 56.4 % 57.5 % |
0 0 % 0 % |
826 100 % 45.8 % |
| 不願意 | 206 24.4 % 66.7 % |
344 40.7 % 50.4 % |
294 34.8 % 36.3 % |
1 0.1 % 100 % |
845 100 % 46.9 % |
| 無所謂 | 27 20.6 % 8.7 % |
54 41.2 % 7.9 % |
50 38.2 % 6.2 % |
0 0 % 0 % |
131 100 % 7.3 % |
| Total | 309 17.1 % 100 % |
682 37.8 % 100 % |
810 45 % 100 % |
1 0.1 % 100 % |
1802 100 % 100 % |
| χ2=107.973 · df=6 · Cramer's V=0.173 · Fisher's p=0.000 | |||||
從先前的MCA分析中我們發現到較高的教育程度會願意為了環境支付較高的物價。因此，做進一步的卡方檢定確認兩者之間的相關性，卡方值為107.973，自由度為6，顯著性為0.000，為高度顯著相關。
在圖表中我們可以發現學歷在國小以下的民眾中有高達66.7％是不願意為了環境支付較高物價，比例明顯高於願意的24.6％。另一方面，擁有大學（專）以上教育程度的民眾中有57.5％願意為了環境支付較高物價，明顯高於不願意的36.3％。
#個人收入與願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11a, homework$h18, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價? | 工作與收入 | Total | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 5萬元以下 | 5~10萬 | 10~20萬 | 20萬以上 | ||
| 願意 | 592 76.9 % 43.8 % |
131 17 % 54.6 % |
42 5.5 % 76.4 % |
5 0.6 % 71.4 % |
770 100 % 46.5 % |
| 不願意 | 656 85.8 % 48.5 % |
94 12.3 % 39.2 % |
13 1.7 % 23.6 % |
2 0.3 % 28.6 % |
765 100 % 46.2 % |
| 無所謂 | 105 87.5 % 7.8 % |
15 12.5 % 6.2 % |
0 0 % 0 % |
0 0 % 0 % |
120 100 % 7.3 % |
| Total | 1353 81.8 % 100 % |
240 14.5 % 100 % |
55 3.3 % 100 % |
7 0.4 % 100 % |
1655 100 % 100 % |
| χ2=32.977 · df=6 · Cramer's V=0.100 · Fisher's p=0.000 | |||||
在MCA分析中我們也發現到較高的高的個人月收入會更願意為了環境支付較高的物價。因此，做進一步的卡方檢定確認兩者之間的相關性，卡方值為32.977，自由度為6，顯著性為0.000，為高度顯著相關。
在圖表中我們可以發現個人月收入在10~20萬，以及20萬元以上的民眾，有高達七成以上願意為了環境支付較高的物價，相較於月收入5萬元以下的民眾只有43.8％願意，明顯高許多。
#家庭收入與願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11a, homework$h19, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價? | 全家每月收入 | Total | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 5萬元以下 | 5~10萬 | 10~20萬 | 20~100萬 | 100萬以上 | ||
| 願意 | 200 34 % 38.3 % |
209 35.5 % 53.7 % |
138 23.4 % 59.5 % |
40 6.8 % 81.6 % |
2 0.3 % 50 % |
589 100 % 49.2 % |
| 不願意 | 291 53.7 % 55.7 % |
162 29.9 % 41.6 % |
78 14.4 % 33.6 % |
9 1.7 % 18.4 % |
2 0.4 % 50 % |
542 100 % 45.3 % |
| 無所謂 | 31 47.7 % 5.9 % |
18 27.7 % 4.6 % |
16 24.6 % 6.9 % |
0 0 % 0 % |
0 0 % 0 % |
65 100 % 5.4 % |
| Total | 522 43.6 % 100 % |
389 32.5 % 100 % |
232 19.4 % 100 % |
49 4.1 % 100 % |
4 0.3 % 100 % |
1196 100 % 100 % |
| χ2=62.694 · df=8 · Cramer's V=0.162 · Fisher's p=0.000 | ||||||
在MCA分析中我們也發現到較高的高的家庭月收入會更願意為了環境支付較高的物價。因此，做進一步的卡方檢定確認兩者之間的相關性，卡方值為62.694，自由度為8，顯著性為0.000，為高度顯著相關。
在圖表中我們可以發現家庭月收入在20100萬，以及1020萬元以上的民眾，有高達81.6％及59.5％願意為了環境支付較高的物價，相較於月收入5萬元以下的民眾只有38.3％願意，55.7％不願意明顯高許多。
##b. 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅?
##□(01)很願意 □(02)還算願意 □(03)無所謂願不願意 □(04)不太願意 □(05)很不願意
homework$b11b<- rec(homework$b11b, rec="1,2=1[願意]; 4,5=2[不願意]; 3=3[無所謂]", as.num = F,
var.label="請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅?")#教育程度與願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11b, homework$a13, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅? | 教育程度 | Total | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 國小以下 | 國高中 | 大學（專）以上 | 其他 | ||
| 願意 | 44 7.1 % 14.2 % |
216 34.7 % 31.6 % |
362 58.2 % 44.7 % |
0 0 % 0 % |
622 100 % 34.5 % |
| 不願意 | 241 23.2 % 77.7 % |
414 39.8 % 60.5 % |
383 36.9 % 47.3 % |
1 0.1 % 100 % |
1039 100 % 57.6 % |
| 無所謂 | 25 17.5 % 8.1 % |
54 37.8 % 7.9 % |
64 44.8 % 7.9 % |
0 0 % 0 % |
143 100 % 7.9 % |
| Total | 310 17.2 % 100 % |
684 37.9 % 100 % |
809 44.8 % 100 % |
1 0.1 % 100 % |
1804 100 % 100 % |
| χ2=101.780 · df=6 · Cramer's V=0.168 · Fisher's p=0.000 | |||||
接下來我們使用與上一個題目相關的「為了保護環境而支付高出很多的稅？」在MCA的分析中，顯示了較低教育程度會不願意為環境支付較高的稅額，所以、用以卡方檢定確認兩者之間的相關性。卡方值為101.780，自由度為6，顯著性為0.000，為高度顯著相關。
在圖表中我們可以明顯看到，學歷在國小以下以及國高中的民眾，不願意為環境支付較高的稅金，比例高達77.7％及60.5％。但在這張圖表中看不出來大學（專）以上學歷的民眾對於為環境支付較高的稅金，沒有明顯的差異。
#個人收入與願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11b, homework$h18, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅? | 工作與收入 | Total | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 5萬元以下 | 5~10萬 | 10~20萬 | 20萬以上 | ||
| 願意 | 429 74.5 % 31.6 % |
105 18.2 % 43.9 % |
39 6.8 % 70.9 % |
3 0.5 % 42.9 % |
576 100 % 34.8 % |
| 不願意 | 815 85.6 % 60.1 % |
117 12.3 % 49 % |
16 1.7 % 29.1 % |
4 0.4 % 57.1 % |
952 100 % 57.5 % |
| 無所謂 | 112 86.8 % 8.3 % |
17 13.2 % 7.1 % |
0 0 % 0 % |
0 0 % 0 % |
129 100 % 7.8 % |
| Total | 1356 81.8 % 100 % |
239 14.4 % 100 % |
55 3.3 % 100 % |
7 0.4 % 100 % |
1657 100 % 100 % |
| χ2=48.118 · df=6 · Cramer's V=0.120 · Fisher's p=0.000 | |||||
接下來，在MCA的分析中，顯示了個人月收入中上（10~20萬）的族群，也就是社會上的中產階級會願意為環境支付較高的稅額，所以我們再用卡方檢定更進一步檢定其相關性。卡方值為48.118，自由度為6，顯著性為0.000，為高度顯著相關。
結果顯示個人月收入在10~20萬的中產階級族群中，有高達70.9％的比例願意為環境支付較高的稅額。在個人月收入5萬元以下的族群中，則是高達60.1％的比例不願意。
#家庭收入與願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅卡方檢定
library(sjPlot)
tab_xtab(homework$b11b, homework$h19, encoding="utf8",
show.row.prc = TRUE, # 顯示列百分比
show.col.prc = TRUE, # 顯示欄百分比
show.na = FALSE, # 不顯示無效值（預設）
show.legend = FALSE, # 不顯示圖示（預設）
show.exp = FALSE, # 不顯示期望值 （預設）
show.cell.prc = FALSE, # 不顯示細格的百分比 （預設）
tdcol.col = "gray", # 將欄百分比顏色改為灰色 （預設為綠色）
tdcol.row = "brown" # 將列百分比顏色改為褐色 （預設為藍色）
)| 請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅? | 全家每月收入 | Total | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 5萬元以下 | 5~10萬 | 10~20萬 | 20~100萬 | 100萬以上 | ||
| 願意 | 131 29.6 % 25.1 % |
166 37.6 % 42.6 % |
109 24.7 % 47 % |
35 7.9 % 71.4 % |
1 0.2 % 25 % |
442 100 % 36.9 % |
| 不願意 | 348 52.1 % 66.7 % |
194 29 % 49.7 % |
109 16.3 % 47 % |
14 2.1 % 28.6 % |
3 0.4 % 75 % |
668 100 % 55.8 % |
| 無所謂 | 43 49.4 % 8.2 % |
30 34.5 % 7.7 % |
14 16.1 % 6 % |
0 0 % 0 % |
0 0 % 0 % |
87 100 % 7.3 % |
| Total | 522 43.6 % 100 % |
390 32.6 % 100 % |
232 19.4 % 100 % |
49 4.1 % 100 % |
4 0.3 % 100 % |
1197 100 % 100 % |
| χ2=74.171 · df=8 · Cramer's V=0.176 · Fisher's p=0.000 | ||||||
在家庭月收入中進行卡方檢定也是出現相似的情況。卡方值為74.171，自由度為8，顯著性為0.000，為高度顯著。
在家庭月收入中上（20~100萬）的中產階級中，有高達71.4％的比例願意為了環境支付較高的稅額。相較於家庭月收入最低的5萬元以下族群及100萬以上族群，分別是高達66.7％及75％的不願意比例，顯現出與中產階級的極大差異。
load("tscs202r.rda")
library(sjmisc)
homework <- set_na(homework , na=c(90:100, "NA"))
homework <- sjmisc::set_na(homework, na="NA")
attach(homework)
gender<- NA
gender[a1==1]<- 1
gender[a1==2]<- 0
pincome<- NA
pincome[h18==1]<- 1
pincome[h18==2]<- 2
pincome[h18==3]<- 3
pincome[h18==4]<- 4
hincome<- NA
hincome[h19==1]<- 1
hincome[h19==2]<- 2
hincome[h19==3]<- 3
hincome[h19==4]<- 4
hincome[h19==5]<- 5
edu<- NA
edu[a13==1]<- 1
edu[a13==2]<- 2
edu[a13==3]<- 3
edu[a13==4]<- 4
price<- NA
price[b11a==1]<- 1
price[b11a==2]<- 0
tax<- NA
tax[b11b==1]<- 1
tax[b11b==2]<- 0我們將變數都設成虛擬變數，性別a1設為gender，1為男性，0為女性。
個人月收入h18設為pincome，1為月收入5萬元以下，2為月收入510萬，3為月收入1020萬，4為月收入20萬以上。
家庭月收入h19設為hincome，1為月收入5萬元以下，2為月收入510萬，3為月收入1020萬，4為月收入20萬~100萬，5為月收入100萬以上。
教育程度a13設為edu，1為國小以下，2為國高中，4為大學（專）以上。
願不願意為環境支付更高物價b11a設為price，1為願意，2為不願意。
願不願意為環境支付更高稅額b11b設為tax，1為願意，2為不願意。
summary(glm(price ~ gender+as.factor(hincome)+as.factor(edu), family = binomial, data = homework))
Call:
glm(formula = price ~ gender + as.factor(hincome) + as.factor(edu),
family = binomial, data = homework)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -17.676 6208.832 -0.003 0.998
gender -1.890 1.167 -1.619 0.105
as.factor(hincome)2 -17.018 2188.286 -0.008 0.994
as.factor(hincome)3 1.026 1.305 0.787 0.432
as.factor(edu)3 15.771 6208.832 0.003 0.998
as.factor(edu)4 15.776 6208.832 0.003 0.998
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 39.068 on 93 degrees of freedom
Residual deviance: 31.543 on 88 degrees of freedom
(1745 observations deleted due to missingness)
AIC: 43.543
Number of Fisher Scoring iterations: 18summary(glm(price ~ as.factor(pincome), family = binomial, data = homework))
Call:
glm(formula = price ~ as.factor(pincome), family = binomial,
data = homework)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.4978 0.1551 -16.106 <2e-16 ***
as.factor(pincome)2 0.3747 0.3225 1.162 0.2454
as.factor(pincome)3 1.0509 0.4224 2.488 0.0129 *
as.factor(pincome)4 -13.0683 650.8736 -0.020 0.9840
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 455.18 on 769 degrees of freedom
Residual deviance: 448.37 on 766 degrees of freedom
(1069 observations deleted due to missingness)
AIC: 456.37
Number of Fisher Scoring iterations: 14我們將願不願意為環境支付更高物價（price）設為應變數，性別、個人月收入、家庭月收入及教育程度設為自變數，進行二元勝算模型後發現，只有個人月收入編碼3的族群（也就是月收入在10~20萬的中產階級），對將願不願意為環境支付更高物價有顯著影響。
也就是說中產階級會更願意為環境支付更高物價，勝於個人月收入階級的其他族群，也與其他自變數相比更是影響願不願意為環境支付更高物價的原因。
summary(glm(tax ~ gender+as.factor(hincome)+as.factor(edu), family = binomial, data = homework))Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
Call:
glm(formula = tax ~ gender + as.factor(hincome) + as.factor(edu),
family = binomial, data = homework)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -40.311 48689.866 -0.001 0.999
gender 17.745 6916.280 0.003 0.998
as.factor(hincome)2 -17.783 9180.688 -0.002 0.998
as.factor(hincome)3 -1.397 20918.446 0.000 1.000
as.factor(edu)3 20.001 48196.142 0.000 1.000
as.factor(edu)4 1.430 48666.497 0.000 1.000
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 10.4536 on 68 degrees of freedom
Residual deviance: 7.2049 on 63 degrees of freedom
(1770 observations deleted due to missingness)
AIC: 19.205
Number of Fisher Scoring iterations: 21summary(glm(tax ~ as.factor(pincome), family = binomial, data = homework))
Call:
glm(formula = tax ~ as.factor(pincome), family = binomial, data = homework)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.7408 0.2023 -13.545 < 2e-16 ***
as.factor(pincome)2 0.2456 0.4198 0.585 0.55859
as.factor(pincome)3 1.2210 0.4637 2.633 0.00846 **
as.factor(pincome)4 -12.8252 840.2742 -0.015 0.98782
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 295.70 on 575 degrees of freedom
Residual deviance: 289.44 on 572 degrees of freedom
(1263 observations deleted due to missingness)
AIC: 297.44
Number of Fisher Scoring iterations: 14接下來，我們將願不願意為環境支付更高稅額（tax）設為應變數，性別、個人月收入、家庭月收入及教育程度設為自變數，進行二元勝算模型後發現，只有個人月收入編碼3的族群（也就是月收入在10~20萬的中產階級），對將願不願意為環境支付更高稅額有顯著影響。
也就是說中產階級會更願意為環境支付更高稅額，勝於個人月收入階級的其他族群，也與其他自變數相比更是影響願不願意為環境支付更高物價的原因。而顯著性與願不願意為環境支付更高物價相比來得更高。
結論
在臺灣目前對於環境相關的稅制徵收的相關研究中，大多只是初步地探討若課徵環境稅對總體經濟和產業的影響（陳汶津，2021；劉哲良，2022），卻沒有更深的分析是「誰」會支持這樣的政策及法案。
本研究MCA、卡方檢定及二元勝算模型分析，初步得知為環境支付較高物價、願意為環境支付更高稅額的族群為高學歷、中上收入的族群。以期待未來有更深刻的研究提供給政府做相關施政的衡量基準。
參考文獻
陳汶津，2021。「對臺灣環境稅立法的幾點建議」，《中正財經法學 》。24期，頁165-226。
劉哲良，2022。「碳環境稅費的設計探討」，《經濟前瞻》。199期，頁119-125。