homework

Author

Huang Yu-Hsin

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，因為提倡環保工法製作的環保產品，通常價格會較普通產品高。因此，筆者想探究究竟事實是否如此？難道社會基層較低的民眾的環保意識就毫無作為嗎？

本研究採取的獨立變數（社會階層）包含了：教育程度、個人工作收入、家庭收入等變數。在應變數（環保意識）上採取環境態度等變數來作為測量標準。並將性別、政黨偏好等變數設定為控制變數。在本文的環保意識中，我們將其涵括在「請問您願不願意為了保護環境而支付高出很多的物價」及「願不願意為了保護環境而支付高出很多的稅」，將兩者視為環境意識概念下的題組。

文獻回顧

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。

在杜瑞澤、高彩鳳、杜宜展（2017）的研究中發現消費者的背景會影響綠色消費價值，但僅有針對性別為主要研究，沒有針對社會階層做深刻的探討。根據天下雜誌（2010）及康健雜誌（2023）的調查中，發現有將近八成的民眾願意為了環境多支付商品的費用，但仍然僅有敘述統計的數值而已，沒有再進行更進一層的分析。

假設

我們先假設 H0：環保意識會隨著社會階級越高而越高。 H1：環保意識不會隨著社會積極越高而越高。

資料來源

資料讀取:

#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...

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)
Install package "strengejacke" from GitHub (`devtools::install_github("strengejacke/strengejacke")`) to load all sj-packages at once!
sjPlot::set_theme(theme.font="PingFang TC") 

#清理無效值
homework <- set_na(homework , na=c(94:99, "NA"))
#1.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

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" 
)
plot_frq(homework$a13)

#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

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)

#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?")

plot_frq(homework$b11a)

#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

首先，我們做教育程度與願不願意為了環境支付較高的物價的相關性分析。用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

再來，個人月收入與願不願意為了環境支付較高的物價。使用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

最後，家庭月收入與願不願意為了環境支付較高的物價。因此再使用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?")
plot_frq(homework$b11b)

#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

教育程度與願不願意為環境支付較高的稅額，用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，我們用卡方檢定檢定個人收入與願不願意為環境支付更高的稅的相關性。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)

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 ~ as.factor(hincome), family = binomial, data = homework))

Call:
glm(formula = price ~ as.factor(hincome), family = binomial, 
    data = homework)

Coefficients:
                    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)         -2.58669    0.27714  -9.334   <2e-16 ***
as.factor(hincome)2  0.02688    0.38552   0.070   0.9444    
as.factor(hincome)3  0.81174    0.36780   2.207   0.0273 *  
as.factor(hincome)4  0.38946    0.59547   0.654   0.5131    
as.factor(hincome)5  2.58669    1.44111   1.795   0.0727 .  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 360.95  on 588  degrees of freedom
Residual deviance: 352.37  on 584  degrees of freedom
  (1250 observations deleted due to missingness)
AIC: 362.37

Number of Fisher Scoring iterations: 5
summary(glm(price ~ as.factor(edu), family = binomial, data = homework))

Call:
glm(formula = price ~ as.factor(edu), family = binomial, data = homework)

Coefficients:
                  Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)     -1.857e+01  2.306e+03  -0.008    0.994
as.factor(edu)2 -5.890e-09  5.157e+03   0.000    1.000
as.factor(edu)3  1.583e+01  2.306e+03   0.007    0.995
as.factor(edu)4  1.570e+01  2.306e+03   0.007    0.995

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 62.465  on 149  degrees of freedom
Residual deviance: 61.301  on 146  degrees of freedom
  (1689 observations deleted due to missingness)
AIC: 69.301

Number of Fisher Scoring iterations: 17
summary(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，將個人月收入、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，只有家庭月收入編碼3（家庭月收入在1020萬的中產階級）與個人月收入編碼3的族群（個人月收入在1020萬的中產階級），對將願不願意為環境支付更高物價有顯著影響。

再來，我們也發現到家庭月收入在編碼5（家庭月收入在100萬以上）的金字塔族群，也是影響願不願意為環境支付更高物價的原因之一，但顯著性沒有中產階級來的顯著。

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 ~ as.factor(hincome), family = binomial, data = homework))

Call:
glm(formula = tax ~ as.factor(hincome), family = binomial, data = homework)

Coefficients:
                     Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)          -2.87437    0.38849  -7.399 1.37e-13 ***
as.factor(hincome)2   0.01535    0.51808   0.030    0.976    
as.factor(hincome)3   0.78457    0.49453   1.586    0.113    
as.factor(hincome)4   0.50725    0.71799   0.706    0.480    
as.factor(hincome)5 -11.69170  882.74346  -0.013    0.989    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 224.53  on 441  degrees of freedom
Residual deviance: 220.66  on 437  degrees of freedom
  (1397 observations deleted due to missingness)
AIC: 230.66

Number of Fisher Scoring iterations: 13
summary(glm(tax ~ as.factor(edu), family = binomial, data = homework))

Call:
glm(formula = tax ~ as.factor(edu), family = binomial, data = homework)

Coefficients:
                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)       -17.57    2284.10  -0.008    0.994
as.factor(edu)3    15.03    2284.10   0.007    0.995
as.factor(edu)4    13.51    2284.10   0.006    0.995

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 33.830  on 102  degrees of freedom
Residual deviance: 31.603  on 100  degrees of freedom
  (1736 observations deleted due to missingness)
AIC: 37.603

Number of Fisher Scoring iterations: 16
summary(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，教育程度、個人月收入及設為自變數，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

本研究使用卡方檢定及二元勝算模型分析，初步得知高學歷、中上收入的族群，會影響願不願意為環境支付較高物價、稅額。推翻我們原本假設的「環保意識會隨著社會階級越高而越高。」因為在低社會階層和金字塔族群（高社會階層）及教育背景中，雖然在卡方檢定中可以看見兩者之間的相關性，但在二元勝算模型中仍然沒有顯著的影響。

而希望以這份研究作為開端，以期待未來有更深刻的研究提供給政府做」綠色物價」及「環保稅」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。

杜瑞澤、高彩鳳、杜宜展，2017。「綠色消費態度與價值研究-以馬來西亞與台灣為例 」，《設計學刊》。2卷，2期，頁20-35。

蕭富元，2010。「八成民眾願多付錢買環保商品 — 台灣綠色消費大調查 」，《天下雜誌》。450期。

林慧淳，2023。「2023《康健》信賴品牌大調查結果公布｜綠色消費融入生活　8成人願為環境永續多花錢」，《康健雜誌》。2023/04/01。