國立中山大學政治所碩士班一年級 陳明暉
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引言
本研究希望藉由分析我國民眾在區域立委選舉中，是否會依據候選人政見的品質，將票投給提出較為優質政見的候選人，來檢視我國民主發展的公民水平的現況。
在現有研究指出政黨在區域立委選舉扮演舉足輕重的角色(游清鑫(Ching-Hsin Yu) & 范惕維(Ti-Wei Fan), 2014)，以及政治效能感對於投票的影響(陳陸輝(Lu-Huei Chen) & 耿曙(Shu Keng), 2008)，是否能延伸至本研究所預期探討的候選人政見品質，將是本研究的分析重點。
本研究之所以選擇分析候選人的政見品質與選民的投票選擇，是希望透過本研究的成果，來應用到交通改善的推動。我國目前在交通改善的面向上，例如政府主管權責單位的觀念部分、相關法規的缺乏、地方設施的改進等，都需要加以面對處理，因此候選人是否能將交通改善列入政見獲得選票，在當選後完成選前政見，藉此作為政績爭取連任，來維持長期的持續改善，而非短期的熱度，更顯得重要。
以上過程代表我國的選舉課責的落實，尤其在第七屆立委選舉改制後，區域立委的選制更加深化藍綠兩大黨的競爭，從選民課責的角度來看，課責的對象比起過去相對限縮明確，不過在民眾以政黨偏好投票後，可能導致真正的課責對象從候選人變成政黨，當執政黨表現不佳時，連帶同黨籍的立委也會受到影響，這是有機會發生的情況之一。
資料描述-台灣民主化調查TEDS2024
本調查由政治大學選舉研究中心研究員陳陸輝主導，為國內數個知名選舉研究之一，其最大的價值在於本身為面訪資料，在各類民調方式中為最耗費時間、金錢，但是資料效力極為有力。本資料完成獨立成功樣本：1,206份；追蹤成功樣本：1,972份。本次追蹤訪問對象為曾於2021年接受過訪問過的受訪者，且特點在於問卷中有加入受訪者因情感因素，而對特定候選人產生正面或負面的影響。
本民調資料有針對受訪者對於政治效能感的相關題型，包含對於區域立委該不該服務選區等等，而問卷後段有對於受訪者的投票行為調查，藉由以上資料可以與候選人的政見、對權威的信任度等相關問題結果結合，對於特定政見的擬定策略制定有所幫助，並且可以在參考民眾的政治知識程度分佈後進行應用。
文獻回顧
民主選舉的一大主軸在於選民將選票投給支持的候選人，期望當選者能夠兌現選前的承諾，實施選民所要的政策，在我國民眾多數具備選舉課責的觀念下(蕭怡靖(Yi-Ching Hsiao), 2013)，若是候選人的政見跳票過多，將會導致下一屆選舉難以爭取選民認同達成連任。而現今社群平臺早已成為各方候選人的宣傳戰場，候選人透過塑造自身的數位形象，與自身所有條件結合打造個人品牌，傳達參選理念給選民，並強化與選民的互動及縮短距離(陳芃安(PENG-AN CHEN), 2023)。但是對於一般民眾而言，要在投票前以最短的時間內瞭解所有參選的候選人，最快的方法還是透過選舉公報上刊載的候選人政見。
我國的選舉研究中，候選人政見較少被視為影響選民投票的直接因素，過去有研究以多標籤文件分類法 (multi-label classification approach)，將候選人的公報政見進行人工分類，比對第六屆與第七屆從SNTV(單記非讓渡投票)改制為 SMP(並立制)的立委候選人前後表現(廖達琪(Da-Chi Liao)等, 2012)。過去建構的台灣候選人政見資料庫，主要著重在（一）候選人的公報政見類型、（二）候選人當選與否與公報政見的關聯、（三）候選人當選後的政見兌現，以上幾個面向，後續也有研究將地方的縣市議員政見作為研究對象，探討為何地方議員在面對黨內競爭時會提出全國性政見(黃奕鈞, 2021)，但是對於候選人的政見品質好壞，與選民投票的關係，目前國內並沒有相關的研究。而菲律賓的研究則指出，即使在具有高度侍從主義的選舉風氣下，選民仍可以使用相關資訊，來對現任者過去的選舉承諾與行政表現進行比較後，做出對應的投票選擇(Cruz et al., 2024)。
對於政治效能感與投票選擇的相關研究，則是認為選民會將地方與中央的政治效能感因應不同的對象而有區別，中央的執政黨與地方政府是否為同一政黨也會造成差異。政黨認同也會透過政治效能感影響投票行為(陳陸輝(Lu-Huei Chen) & 耿曙(Shu Keng), 2008)。本研究探討的對象為地區立委所提出的政見，因此測量效能感的題型選用應以中央政府的效能感為主，因此選用資料庫中的變數D4(對政府的認同感)。
控制變數則依照我國過去從SNTV改為SMD選制後，在區域立委選舉的層級，政黨取代過去的個人成為更明確投票依據以及課責對象(游清鑫(Ching-Hsin Yu) & 范惕維(Ti-Wei Fan), 2014)，故選用民眾的政黨偏好(變數P1c)；另外也有研究證實世代差異與公民意識有關連性(王光旭(Guang-Xu Wang) & 蔡子弘(Tzu-Hung Tsai), 2022)，考慮研究目的為民眾是否會因為候選人的政見優劣進行投票，這與公民意識涉及的概念接近，故選用年齡變數Q1。
研究設計
本研究預計以I3(投票結果)作為DV，並以此資料對應候選人的政見，結合下列的標準評分後的分數(policy_scores)，IV為D3(對政治看法)、D4(對政府所做的事認同與否)、D7(投票時是否考慮政見)、D8(重視過去完成承諾或未來政見)、D9(對政見的瞭解程度)、D10(認為候選人政見是否有差別)、D11b(對行政部門信任度)、D11d(對科學家信任度)、D11e(對政黨信任度)、H2a(政治知識)以及K1(立委選區服務評價)，並將P1c(政黨傾向)、Q1(年齡)作為CV，進行分析。
本民調收集的選舉類型為我國立委以及總統選舉，因此本研究將範圍限制在區域立委的投票結果，本研究採取卡方分析法，將選用的自變數兩兩比較相關性後，以此建立二元勝算對數迴歸分析模型模擬現實投票時，所選用的自變數對依變數的影響。
原問卷並不存在候選人政見及其評分，因此本研究將以自製可量化的方式對候選人的政見評分，政見的變數來自於受訪者回覆的2024年立委投票對象(題號I3)於選舉公報上所提之政見，以李克特五分量表為單一向度的分數區別，分為四個向度:具體性、可行性、創新性、回應民意性，對應未來分析交通政見時參照的向度，具體性及可行性對應政見兌現的基本面，若是欠缺其中一項可能將難以執行；創新性則是因為我國目前為止對於交通改善的討論都還是相對傳統政見較新的項目；最後民意回應性也是基於候選人是否能提出接近民眾關注的議題，最終加總各項目得分得出的總分即是候選人政見得分，分析時則依照比例均分三分之一，分為高、中、低三組，其個別評分標準如下:
具體性(Specificity):
1:非常模糊僅有口號、無任何政策內容，例如:要讓台灣更好！
2:模糊提及方向但無具體措施或對象，例如:關心青年就業。
3:一般具體有政策主題，但未界定立法或監督角色，例如:推動地方產業發展。
4:具體明確說明立法行動或政策機制，例如:提案修法提高勞保給付上限。
5:非常具體有條文層級構想或具體配套，例如:修《勞基法》第24條，將基本工資調整納入自動檢討機制。
可行性（Feasibility):
1:不可行明顯超出立委權限或不符憲制結構，例如:我要成立新的教育部。
2:低可行性需大幅修法或跨部會協調，缺乏支持基礎，例如:全面廢除所得稅。
3:中可行有潛力，但依賴政黨協商或跨黨支持，例如:推動居住正義立法。
4:高可行性符合法制與程序，技術上可行，例如:增訂議員選舉透明度條款。
5:非常可行明確可執行，具現實操作路徑與政治支持基礎，例如:修法要求政治獻金即時公開，當選後將連署提案。
創新性（Innovation）:
1:無創意與既有政策或法案內容相同，例如:延續現行長照政策。
2:稍有創意政見微調現行措施，例如:增加長照床位。
3:中創新對現行政策有新方向或新工具，例如:推動長照數位化登錄平台。
4:高創新明確提出新制度、新法案構想，例如:制定《長照人力發展專法》。
5:非常創新結合跨領域或技術創新，具系統性改革構想，例如:推動AI長照監測系統並納入衛福部法規架構。
回應民意性（Responsiveness）:
1:無關民意 完全未涉及當前重要社會議題 ，例如:建立世界級的雕像公園。
2:弱回應 涉及議題但非社會焦點 ，例如:提升城市美觀度。
3:中等回應 涉及民眾關心議題但未具體說明 ，例如:解決青年就業問題。
4:高回應 明確針對民意焦點提出方案 ，例如:推動青年租屋補貼，改善低薪問題。
5:非常高回應 對社會重大議題有具體且貼切的回應，例如:立即調整勞保年金財務結構，確保勞工退休安全。
並將候選人政見總得分劃分為低、中、高三組以利後續卡方分析。
根據下列自變數，可形成以下假設進行卡方檢定:
Ｄ３．有人說：「政治有時候（台：有時陣）太複雜了，所以我們一般民眾實在搞不懂（台：舞袂清楚）。」01.非常同意02.同 意03.不 同 意 04.非常不同意 96.看 情 形97.無 意 見 98.不 知 道 95.拒 答
H0:民眾是否認為政治太難，與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H1-1:民眾是否認為政治太難，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｄ４．有人說：「政府所做的事（台：代誌）大多數是正確的。」
01.非常同意02.同 意 03.不 同 意04.非常不同意 96.看 情 形 97.無 意 98.不 知 道 95.拒 答
H0:政府認同感與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H1-2:政府認同感與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｄ７．在投票時每個人考慮的因素不太相同，請問您在投票時會不會考慮候選人的政見？是經常會、有時會、不太會，還是絕對不會？
01.經常會考慮02.有時會考慮03.不太會考慮04.絕對不會考慮96.看 情 形 97.無 意 見 98.不 知 道 95.拒 答
H0:民眾考慮政見的程度與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H2-1:民眾考慮政見的程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｄ８．在選舉時，有些民眾比較重視「候選人過去完成的承諾」，有些民眾比較重視「候選人未來要完成的政見」。請問您認為自己比較重視哪一個？
01.候選人過去完成的承諾 02.候選人未來要完成的政見 03.都重視 04.都不重視 96.看情形 97.無意見 98.不知道 95.拒 答
H0:民眾在意未來政見是否會被實現的程度，與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H2-2:民眾在意未來政見是否會被實現的程度，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｄ９．在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用１表示您完全不瞭解，５表示您非常瞭解，請問您有多瞭解候選人的政見？
96.看情形97.無意見98.不知道 95.拒 答
H0:民眾對政見了解程度與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H2-3: 民眾對政見了解程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｄ１０．在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用１表示候選人的政見沒有差別，５表示候選人的政見差別很大，請問您認為各個候選人的政見有沒有差別？
96.看情形97.無意見98.不知道95.拒 答
H0:民眾是否認為候選人間政見有差別，與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H2-4:民眾是否認為候選人間政見有差別，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
Ｋ１．請問您選區這一屆（2020年選出或2022、2023年補選）的立法委員整體表現，您要給他（她）多少？
98.不 知 道95.拒 答
H0:民眾對現任立委的滿意度，與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H3:民眾對現任立委的滿意度，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
01.陳建仁/卓榮泰 02.錯 誤03.知道，但忘記名字04.陳建仁（5/20後回答者） 98.不知道95.拒 答
H0:民眾的政治知識程度與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H4:民眾的政治知識程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
研究限制:使用自訂標準評分，無法連結至現有理論，評分方式可能缺乏完全客觀，並且選民對投給特定候選人所注重的面向可能有所不同，依現有資料難以全面涵蓋。
自變數選用與卡方檢定
D3、D4為驗證受訪者政治效能感高低的變數:
D3作為民眾對政治的積極度檢視，同意者可能不傾向花費過多心力在了解政治事務上，轉而以過去的投票習慣進行投票；D4作為後面民眾對於D11b、d、e政府、權威的信任度檢視，兩者間應有相關性，同時對政府認同感越高者，是否投給提出優質政見的候選人，因為他們可能對於政見兌現的期待較高，但是越不信任者，則不受政見好壞影響投票。
有人說: 「政治有時候太複雜了，所以我們一般民眾實在搞不懂。」 (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1169 mean=1.65 sd=0.94
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 同意 | 791 | 65.59 | 67.66 | 67.66
3 | 不同意 | 378 | 31.34 | 32.34 | 100.00
<NA> | <NA> | 37 | 3.07 | <NA> | <NA>
有人說:
「政治有時候太複雜了，所以我們一般民眾實在搞不懂。」 |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 同意 |
249
40.5 %
70.5 % |
164
26.7 %
61.2 % |
202
32.8 %
67.1 % |
615
100 %
66.7 % |
| 不同意 |
104
33.9 %
29.5 % |
104
33.9 %
38.8 % |
99
32.2 %
32.9 % |
307
100 %
33.3 % |
| Total |
353
38.3 %
100 % |
268
29.1 %
100 % |
301
32.6 %
100 % |
922
100 %
100 % |
| χ2=6.022 · df=2 · Cramer's V=0.081 · p=0.049 |
H0:民眾是否認為政治太難，與投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H1-1:民眾是否認為政治太難，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
本題呈現出顯著(p值<0.05)，可以支持在民眾認同政治太難以搞懂時，他們的投票傾向與提出優質政見與否的候選人間存在關聯(政見評分相對較低)。
當民眾對於政治的看法處於較為負面，如本題認為太複雜搞不懂時，他們的投票選擇越可能朝向我國區域立委過去常見的投票習慣依照支持的政黨投票，可以觀察到同意的受訪者中有40.5%投給了低分組的候選人；不同意者的投票分佈則接近平均分佈，都落在33%(低中高依序為33.9%、33.9%、32.2%)上下。
在候選人政見評分的表格中，有特定政黨長期連任區域立委的地區，其候選人所提出的政見評分也相對較低，政見的好壞對民眾來說並非他們關注的重點，進而呈現同意此題的受訪者在候選人政見好壞的分佈，低分組的支持者會多於高分組。
有人說: 「政府所做的事大多數是正確的。」 (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1131 mean=2.47 sd=0.88
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 同意 | 298 | 24.71 | 26.35 | 26.35
3 | 不同意 | 833 | 69.07 | 73.65 | 100.00
<NA> | <NA> | 75 | 6.22 | <NA> | <NA>
有人說:
「政府所做的事大多數是正確的。」 |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 同意 |
63
25.7 %
18.6 % |
90
36.7 %
34.6 % |
92
37.6 %
31 % |
245
100 %
27.4 % |
| 不同意 |
275
42.3 %
81.4 % |
170
26.2 %
65.4 % |
205
31.5 %
69 % |
650
100 %
72.6 % |
| Total |
338
37.8 %
100 % |
260
29.1 %
100 % |
297
33.2 %
100 % |
895
100 %
100 % |
| χ2=21.768 · df=2 · Cramer's V=0.156 · p=0.000 |
H0:政府認同感與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人並無關聯。
H1-2:政府認同感與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
卡方檢定的結果呈現顯著(p<0.001)，可以支持:政府信任度與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯，當民眾同意政府做的事大多為正確時，他們基於信任，對於提出評分越高的政見的候選人較為支持(投給中高分組共37.6%+36.7%=74.3%)，因為他們對於政見兌現的可能性有者較高的期待與信任，反之不同意政府做的事大多為正確的受訪者只有57.7%的人投給中高分組(26.2+31.5%)。 在此前提下，將進一步檢視認同政府做的事大多為正確者對於政治部門、科學家以及政黨的信任度是否有著相關性，以及是否個別對於本研究所討論的投票選擇有著相關性:
D11b、d、e為民眾對特定類型權威的看法:
希望檢視認同政府做的事大多為正確者對於政治部門、科學家以及政黨的信任度是否有著相關性，並個別檢視是否信任度較高者，與投給提出優質政見的候選人間有著相關性。
那您對行政部門呢? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1109 mean=1.83 sd=0.99
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 信任 | 646 | 53.57 | 58.25 | 58.25
3 | 不信任 | 463 | 38.39 | 41.75 | 100.00
<NA> | <NA> | 97 | 8.04 | <NA> | <NA>
有人說:
「政府所做的事大多數是正確的。」 |
那您對行政部門呢? |
Total |
| 信任 |
不信任 |
| 同意 |
249
88 %
39.8 % |
34
12 %
7.6 % |
283
100 %
26.4 % |
| 不同意 |
377
47.8 %
60.2 % |
412
52.2 %
92.4 % |
789
100 %
73.6 % |
| Total |
626
58.4 %
100 % |
446
41.6 %
100 % |
1072
100 %
100 % |
| χ2=136.925 · df=1 · &phi=0.360 · p=0.000 |
| 那您對行政部門呢? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 信任 |
172
32.8 %
52.4 % |
324
61.7 %
63.8 % |
29
5.5 %
65.9 % |
525
100 %
59.7 % |
| 不信任 |
156
43.9 %
47.6 % |
184
51.8 %
36.2 % |
15
4.2 %
34.1 % |
355
100 %
40.3 % |
| Total |
328
37.3 %
100 % |
508
57.7 %
100 % |
44
5 %
100 % |
880
100 %
100 % |
| χ2=11.402 · df=2 · Cramer's V=0.114 · p=0.003 |
當檢視本題(對行政部門信任D11bR)與D4R間是否呈現相關性時，兩者間呈現高度相關(p值<0.001)，可以推定民眾在同意政府做的事大多為正確時，其對於行政部門的信任度也有著關聯，同意者對行政部門有著88%的信任，相對不同意者則是接近均分(47.8%信任、52.2%不信任)。
進一步呈現對於投票的關聯時，也呈現關聯(p值<0.03)，可以支持當民眾對行政部門有信任時，與投給提出優質政見的候選人有著相關，但是這裡的分佈則出現趨中化分佈，雖然信任者中投給政見得分中高組的總和為67.2%，但高分組卻僅有5.5%；相似的分佈情形也出現在不信任者(中分組51.8%+高分組4.2%)，若是直接比較中高分組的信任者與不信任者分佈，依然是信任者為多數(中分組信任者佔63.8%；高分組信任者佔65.9%)，接下來將以相同的方式檢定民眾對科學家以及政黨是否也具有類似的相關性結果。
那您對科學家呢? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1069 mean=1.40 sd=0.80
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 信任 | 854 | 70.81 | 79.89 | 79.89
3 | 不信任 | 215 | 17.83 | 20.11 | 100.00
<NA> | <NA> | 137 | 11.36 | <NA> | <NA>
有人說:
「政府所做的事大多數是正確的。」 |
那您對科學家呢? |
Total |
| 信任 |
不信任 |
| 同意 |
236
89.1 %
28.6 % |
29
10.9 %
13.9 % |
265
100 %
25.7 % |
| 不同意 |
589
76.7 %
71.4 % |
179
23.3 %
86.1 % |
768
100 %
74.3 % |
| Total |
825
79.9 %
100 % |
208
20.1 %
100 % |
1033
100 %
100 % |
| χ2=17.967 · df=1 · &phi=0.135 · p=0.000 |
| 那您對科學家呢? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 信任 |
257
37.3 %
80.3 % |
196
28.4 %
79.7 % |
236
34.3 %
84.6 % |
689
100 %
81.5 % |
| 不信任 |
63
40.4 %
19.7 % |
50
32.1 %
20.3 % |
43
27.6 %
15.4 % |
156
100 %
18.5 % |
| Total |
320
37.9 %
100 % |
246
29.1 %
100 % |
279
33 %
100 % |
845
100 %
100 % |
| χ2=2.611 · df=2 · Cramer's V=0.056 · p=0.271 |
當檢視本題(對科學家信任D11b)與D4R間是否呈現相關性時，兩者間呈現高度相關(p值<0.001)，可以推定民眾在同意政府做的事大多為正確時，其對於科學家的信任度也有著相關，進一步呈現對於投票的關聯時，卻出現不顯著(p值=0.271)，可見雖然民眾對於政府做的事大多為正確時也同樣出現在對科學家的信任，但是對科學家的信任卻無法轉換到投票結果上，可以推測民眾對於科學以及選舉間是分開看待，不會因為信任科學改變原本的投票傾向。
那您對政黨呢? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1104 mean=2.28 sd=0.96
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 信任 | 398 | 33.00 | 36.05 | 36.05
3 | 不信任 | 706 | 58.54 | 63.95 | 100.00
<NA> | <NA> | 102 | 8.46 | <NA> | <NA>
有人說:
「政府所做的事大多數是正確的。」 |
那您對政黨呢? |
Total |
| 信任 |
不信任 |
| 同意 |
154
56.6 %
40.6 % |
118
43.4 %
17.3 % |
272
100 %
25.6 % |
| 不同意 |
225
28.4 %
59.4 % |
566
71.6 %
82.7 % |
791
100 %
74.4 % |
| Total |
379
35.7 %
100 % |
684
64.3 %
100 % |
1063
100 %
100 % |
| χ2=68.800 · df=1 · &phi=0.257 · p=0.000 |
| 那您對政黨呢? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 信任 |
108
32.8 %
33 % |
104
31.6 %
40.5 % |
117
35.6 %
40.3 % |
329
100 %
37.6 % |
| 不信任 |
219
40.2 %
67 % |
153
28.1 %
59.5 % |
173
31.7 %
59.7 % |
545
100 %
62.4 % |
| Total |
327
37.4 %
100 % |
257
29.4 %
100 % |
290
33.2 %
100 % |
874
100 %
100 % |
| χ2=4.743 · df=2 · Cramer's V=0.074 · p=0.093 |
當檢視本題(對政黨信任D11b)與D4R間是否呈現相關性時，兩者間呈現高度相關(p值<0.001)，可以推定民眾在同意政府做的事大多為正確時，其對於政黨的信任度也有著關聯，進一步呈現對於投票的關聯時，卻與前一題(科學家)同樣出現不顯著(p值=0.093)，這是一個相當有趣的結果，代表我國民眾的信任向度並非信任政府時，就會在選舉時同步轉移到對科學家以及政黨的信任度上，雖然民眾認同這個政府，但是不等於選舉時就一定會投給這個政黨，或者說當一個政黨成為執政黨(政府)的角色時，民眾會將對政府的信任與政黨分開來看，進而出現一種矛盾的結果:不信任政黨，卻依然傾向投給政黨推出的候選人。
D7~D10為受訪者是否會重視候選人政見的變數:
D7作為受訪者是否會去關注政見的第一階段，可見民眾在不希望花費過多心力關注政治的前提下，是否會去考慮候選人提出的政見。
D8則是民眾對於候選人提出政見類型期待差異，重視未來完成的政見者，是否與投給提出較優質政見的候選人有關聯。
D9則扮演確認研究假設的關鍵變數，對政見了解程度越高者是否與投給提出較優質政見的候選人有相關。
D10作為確認民眾對候選人提出的政見看法，檢視認為存在差別者，與投給政見較優質的候選人間的相關性。
在投票時每個人考慮的因素不太相同，請問您在投票時會不會考慮候選人的政見?是經常會、有時會、不太會，還是絕對不會? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1187 mean=1.37 sd=0.77
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 會考慮 | 970 | 80.43 | 81.72 | 81.72
3 | 不考慮 | 217 | 17.99 | 18.28 | 100.00
<NA> | <NA> | 19 | 1.58 | <NA> | <NA>
| 在投票時每個人考慮的因素不太相同，請問您在投票時會不會考慮候選人的政見?是經常會、有時會、不太會，還是絕對不會? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 會考慮 |
299
38 %
84 % |
226
28.7 %
83.4 % |
262
33.3 %
85.3 % |
787
100 %
84.3 % |
| 不考慮 |
57
38.8 %
16 % |
45
30.6 %
16.6 % |
45
30.6 %
14.7 % |
147
100 %
15.7 % |
| Total |
356
38.1 %
100 % |
271
29 %
100 % |
307
32.9 %
100 % |
934
100 %
100 % |
| χ2=0.444 · df=2 · Cramer's V=0.022 · p=0.801 |
H0:民眾考慮政見的程度與是否投給較優質政見的候選人並無關聯。
H2-1:民眾考慮政見的程度與是否投給較優質政見的候選人存在關聯。
卡方檢定為不顯著(p=0.801)，表示民眾對於政見考慮與否與是否投給該名候選人並無關聯，無法推翻H0，表示在立委層級的選舉中，民眾雖然會考慮政見，但是與最終的投票結果相背離，表示可能會呈現雖然認同某位候選人的政見，但是不代表會投票給他的情形；或是反過來，不認同某位候選人的政見，卻投給該名候選人，接下來的變數將會驗證是否有這個情形存在。
在選舉時，有些民眾比較重視「候選人過去完成的承諾」，有些民眾比較重視「候選人未來要完成的政見」。請問您認為自己比較重視哪一個? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1170 mean=1.47 sd=0.50
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 重視完成承諾 | 624 | 51.74 | 53.33 | 53.33
2 | 重視政見 | 546 | 45.27 | 46.67 | 100.00
<NA> | <NA> | 36 | 2.99 | <NA> | <NA>
| 在選舉時，有些民眾比較重視「候選人過去完成的承諾」，有些民眾比較重視「候選人未來要完成的政見」。請問您認為自己比較重視哪一個? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 重視完成承諾 |
180
37.5 %
51.1 % |
128
26.7 %
47.4 % |
172
35.8 %
56.6 % |
480
100 %
51.8 % |
| 重視政見 |
172
38.6 %
48.9 % |
142
31.8 %
52.6 % |
132
29.6 %
43.4 % |
446
100 %
48.2 % |
| Total |
352
38 %
100 % |
270
29.2 %
100 % |
304
32.8 %
100 % |
926
100 %
100 % |
| χ2=4.929 · df=2 · Cramer's V=0.073 · p=0.085 |
H0:民眾在意未來政見是否會被實現的程度，與其是否投給較優質政見的候選人並無關聯。
H2-2:民眾在意未來政見是否會被實現的程度，與其是否投給較優質政見的候選人存在關聯。
本題的卡方結果同樣呈現不顯著(P=0.085)，依然無法拒絕虛無假設，表示民眾在重視完成承諾(重視過去的承諾)以及重視政見(重視未來的政見)上，與是否投票給提出優質政見的候選人並無關聯，有待觀察後續題型是否呈現相同情形。
1 2 3 4 5
171 245 487 201 77
在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用1表示您完全不瞭解，5表示您非常瞭解，請問您有多瞭解候選人的政見? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1181 mean=2.77 sd=1.52
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 不瞭解 | 416 | 34.49 | 35.22 | 35.22
3 | 普通 | 487 | 40.38 | 41.24 | 76.46
5 | 瞭解 | 278 | 23.05 | 23.54 | 100.00
<NA> | <NA> | 25 | 2.07 | <NA> | <NA>
| 在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用1表示您完全不瞭解，5表示您非常瞭解，請問您有多瞭解候選人的政見? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 不瞭解 |
102
35.7 %
28.9 % |
93
32.5 %
34.3 % |
91
31.8 %
29.7 % |
286
100 %
30.8 % |
| 普通 |
159
38.9 %
45 % |
108
26.4 %
39.9 % |
142
34.7 %
46.4 % |
409
100 %
44 % |
| 瞭解 |
92
39.1 %
26.1 % |
70
29.8 %
25.8 % |
73
31.1 %
23.9 % |
235
100 %
25.3 % |
| Total |
353
38 %
100 % |
271
29.1 %
100 % |
306
32.9 %
100 % |
930
100 %
100 % |
| χ2=3.531 · df=4 · Cramer's V=0.044 · p=0.473 |
H0:民眾對政見了解程度與其是否投給較具建設性政見的候選人並無關聯。
H2-3: 民眾對政見了解程度與其是否投給較具建設性政見的候選人存在關聯。
本題也與前面的題型同樣呈現不顯著(p=0.473)，原題型為連續變數(1-5分)，本研究將其分為瞭解(4、5分)、普通(3分)、以及不瞭解(1、2)以進行卡方分析，而結果呈現不顯著，也表示不論是對候選人政見瞭解、普通或是不瞭解的民眾，都與其投票結果無關聯，因此本研究將進一步探討，是否因為民眾對於政見的差別看法導致政見因素無法與投票呈現關聯?
1 2 3 4 5
113 122 398 271 224
在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用1表示候選人的政見沒有差別，5表示候選人的政見差別很大，請問您認為各個候選人的政見有沒有差別? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1128 mean=3.46 sd=1.54
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
1 | 沒差別 | 235 | 19.49 | 20.83 | 20.83
3 | 普通 | 398 | 33.00 | 35.28 | 56.12
5 | 有差別 | 495 | 41.04 | 43.88 | 100.00
<NA> | <NA> | 78 | 6.47 | <NA> | <NA>
| 在這次選舉中，候選人提出很多政見，如果用1表示候選人的政見沒有差別，5表示候選人的政見差別很大，請問您認為各個候選人的政見有沒有差別? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 沒差別 |
67
38.7 %
19.6 % |
48
27.7 %
18.3 % |
58
33.5 %
19.7 % |
173
100 %
19.3 % |
| 普通 |
125
40.3 %
36.7 % |
78
25.2 %
29.8 % |
107
34.5 %
36.4 % |
310
100 %
34.6 % |
| 有差別 |
149
36 %
43.7 % |
136
32.9 %
51.9 % |
129
31.2 %
43.9 % |
414
100 %
46.2 % |
| Total |
341
38 %
100 % |
262
29.2 %
100 % |
294
32.8 %
100 % |
897
100 %
100 % |
| χ2=5.295 · df=4 · Cramer's V=0.054 · p=0.258 |
H0:民眾是否認為候選人間政見有差別，與其是否投給政見較優質的候選人並無關聯。
H2-4:民眾是否認為候選人間政見有差別，與其是否投給政見較優質的候選人存在關聯。
本題的卡方檢定結果依然呈現不顯著(p=0.258)，表示政見的差別存在與否，與民眾投給特定候選人間無關聯，而進一步佐證立委層級的選舉，政見可能並非左右民眾投票給特定候選人的因素，結合前面題型的驗證結果，政見要素不論是在民眾考慮與否、是否重視未來的政見、對政見的瞭解以及認為政見有無差別都無法與投票結果有所關聯，為求謹慎，本研究將與民眾對選區立委的滿意度以及對國內政治知識加入分析與投票結果之關聯性。
K1為受訪者對選區立委的好感度:
代表受訪者是否會延續前次投票選擇的變數，檢視受訪者的滿意度，與投給提出優質政見的候選人的關聯，分為0-5分、5-10分兩組進行分析。
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
62 16 40 86 78 321 143 128 118 31 68
Warning in FUN(X[[i]], ...): NAs introduced by coercion
接著，我們想請您用0到10來表示您對於2020年選出的立法委員過去四年表現的看法，0表示您認為他(她)表現非常不好，10表示您認為他(她)表現非常好。請問您選區這一屆(2020年選出或2022、2023年補? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=1091 mean=1.45 sd=0.50
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-------------------------------------------------------
1 | 不滿意（0–5分 | 603 | 50.00 | 55.27 | 55.27
2 | 滿意（6–10分） | 488 | 40.46 | 44.73 | 100.00
<NA> | <NA> | 115 | 9.54 | <NA> | <NA>
| 接著，我們想請您用0到10來表示您對於2020年選出的立法委員過去四年表現的看法，0表示您認為他(她)表現非常不好，10表示您認為他(她)表現非常好。請問您選區這一屆(2020年選出或2022、2023年補? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 不滿意（0–5分 |
181
40.1 %
54.7 % |
253
56.1 %
50.6 % |
17
3.8 %
37.8 % |
451
100 %
51.5 % |
| 滿意（6–10分） |
150
35.3 %
45.3 % |
247
58.1 %
49.4 % |
28
6.6 %
62.2 % |
425
100 %
48.5 % |
| 無效 |
0
0 %
0 % |
0
0 %
0 % |
0
0 %
0 % |
0
100 %
0 % |
| Total |
331
37.8 %
100 % |
500
57.1 %
100 % |
45
5.1 %
100 % |
876
100 %
100 % |
| χ2=4.897 · df=2 · Cramer's V=0.075 · p=0.086 |
H0:民眾對現任立委的滿意度，與其是否在投票時忽略政見好壞並無關聯。
H3:民眾對現任立委的滿意度，與其是否在投票時忽略政見好壞存在關聯。
本題為了利於卡方分析，將滿意度0-5的劃分為不滿意；6-10劃分至滿意，而卡方結果為不顯著(p=0.086)，顯示無法推翻虛無假設，表示民眾對現任立委的滿意度，無法與投票時忽略政見好壞有關聯，而資料分佈的情形顯示，對於選區立委滿意度不論高或低的民眾，皆集中投給政見評分為中的候選人，其原因可能為不論滿不滿意，民眾皆會採取保守投票的情形，但無法於本研究中驗證是否為此原因。
H2a為檢視具有一定政治關注的受訪者，與投給提出優質政見候選人間的關聯。
請問您: 我國現任的行政院長是誰? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=949 mean=1.47 sd=0.50
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
------------------------------------------------------
1 | 陳建仁/卓榮泰 | 507 | 42.04 | 53.42 | 53.42
2 | 無法回答 | 442 | 36.65 | 46.58 | 100.00
<NA> | <NA> | 257 | 21.31 | <NA> | <NA>
| 請問您: 我國現任的行政院長是誰? |
PolicyGroup |
Total |
| 低 |
中 |
高 |
| 陳建仁/卓榮泰 |
178
41.1 %
60.5 % |
129
29.8 %
55.4 % |
126
29.1 %
51.9 % |
433
100 %
56.2 % |
| 無法回答 |
116
34.4 %
39.5 % |
104
30.9 %
44.6 % |
117
34.7 %
48.1 % |
337
100 %
43.8 % |
| Total |
294
38.2 %
100 % |
233
30.3 %
100 % |
243
31.6 %
100 % |
770
100 %
100 % |
| χ2=4.187 · df=2 · Cramer's V=0.074 · p=0.123 |
H0:民眾的政治知識程度與其是否將政見好壞納入投票考量並無關聯。
H4:民眾的政治知識程度與其是否將政見好壞納入投票考量存在關聯。
卡方結果顯示為不顯著，表示民眾的國內政治知識瞭解程度差異，與投票給提出政見好壞的候選人間並無關聯，民眾是否知道行政院長是誰與因此投給提出較優質政見的候選人兩者並不相關聯。
根據卡方檢定的結果可以得出下列結果:
民眾的政治效能感彼此之間(認同政府做的事大多為正確與對政府部門、科學家、政黨)是存在關聯性的，但是其關聯性與投票結果是要分開來看的，例如對政府部門信任，進而支持提出較優質政見的候選人的結果，無法同時轉換到對科學家、政黨信任，進而支持提出較優質政見的候選人這樣的情形。
民眾雖然會在投票時考慮政見，但是其投票結果與考慮與否並無關聯，加上接下來的幾個變數也呈現相同的情形，是否因為有更強的要素，例如政黨、候選人形象等，導致政見在立委層級的選舉無法成為關鍵因素，考慮到我國區域立委選舉制度(單一選區相對多數決)本就會加強政黨影響力，都是有可能導致政見無法構成關聯性的原因。
依變數選用與再編碼
配合本研究的政見評分，因此將I3中的受訪者回答出現的所有候選人對應編碼，先附上姓名標籤，以利後續於選舉資料庫中比對、查找選舉公報中的候選人政見，並以五等分量表計算候選人的政見品質。
20101 20102 20104 20105 20106 40102 40104 40105 50201 50202 70101
8 1 5 1 4 14 1 9 17 12 11
70103 70401 70402 70403 80201 80202 80203 90101 90103 90105 100101
15 1 10 10 1 10 11 2 7 18 3
100102 100201 100203 100205 130102 130103 130104 130106 130202 130203 130204
14 1 9 14 6 1 1 14 1 15 6
140101 140103 140104 140105 140106 150102 150103 150104 170104 170105 170106
4 1 1 3 3 5 9 1 2 8 9
180101 180103 180105 180106 180107 630101 630102 630104 630301 630303 630305
3 8 4 6 6 24 3 3 1 9 18
630602 630603 630604 630605 630702 630704 630705 630802 630803 630806 640201
9 1 16 1 7 1 15 10 3 1 8
640202 640303 640304 640702 640703 640704 640801 640802 640803 650101 650102
15 15 11 1 7 18 1 9 15 1 6
650104 650301 650303 650701 650702 650703 651003 651004 651101 651106 660101
8 13 9 11 13 2 19 6 14 9 13
660104 660201 660202 660501 660502 660503 660504 660507 660601 660604 660605
13 14 7 1 3 1 14 7 16 6 1
660701 660702 660703 670201 670202 670203 670301 670302 670401 670402 670403
7 14 2 6 17 1 9 18 1 12 10
680201 680202 680204 680302 680303 680304 680305 680602 680603 680604 690101
10 1 14 3 17 1 6 5 5 17 1
690104 690107 690109 700103 700108 700110
1 1 1 1 2 1
x <categorical>
# total N=1206 valid N=939 mean=460974.81 sd=266127.37
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------------------------------------
20101 | 陳俊宇(民進黨) | 8 | 0.66 | 0.85 | 0.85
20102 | 林錦坤(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 0.96
20104 | 陳琬惠(台灣民眾黨) | 5 | 0.41 | 0.53 | 1.49
20105 | 林意評(台灣基進) | 1 | 0.08 | 0.11 | 1.60
20106 | 黃琤婷(國民黨) | 4 | 0.33 | 0.43 | 2.02
40102 | 徐欣瑩(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 3.51
40104 | 余筱菁(台灣綠黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 3.62
40105 | 詹紀緹(民進黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 4.58
50201 | 王婉諭(時代力量) | 17 | 1.41 | 1.81 | 6.39
50202 | 曾玟學(無黨籍) | 12 | 1.00 | 1.28 | 7.67
70101 | 陳秀寳(民進黨) | 11 | 0.91 | 1.17 | 8.84
70103 | 阮厚爵(國民黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 10.44
70401 | 鄭錫懋(臺灣雙語無法黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 10.54
70402 | 鄭俊雄(國民黨) | 10 | 0.83 | 1.06 | 11.61
70403 | 陳素月(民進黨) | 10 | 0.83 | 1.06 | 12.67
80201 | 馬文君(國民黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 12.78
80202 | 蔡培慧(民進黨) | 10 | 0.83 | 1.06 | 13.84
80203 | 游顥(國民黨) | 11 | 0.91 | 1.17 | 15.02
90101 | 郭炳宏(中華統一促進黨) | 2 | 0.17 | 0.21 | 15.23
90103 | 蘇治芬(民進黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 15.97
90105 | 丁學忠(國民黨) | 18 | 1.49 | 1.92 | 17.89
100101 | 詹琬蓁(國民黨) | 3 | 0.25 | 0.32 | 18.21
100102 | 蔡易餘(民進黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 19.70
100201 | 廖昱婧(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 19.81
100203 | 林國慶(無黨籍) | 9 | 0.75 | 0.96 | 20.77
100205 | 陳冠廷(民進黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 22.26
130102 | 鍾佳濱(民進黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 22.90
130103 | 蔣月惠(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 23.00
130104 | 張庭源(台灣維新) | 1 | 0.08 | 0.11 | 23.11
130106 | 黃明賢(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 24.60
130202 | 何秋葺(人民最大黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 24.71
130203 | 徐富癸(民進黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 26.30
130204 | 蘇孟淳(無黨籍) | 6 | 0.50 | 0.64 | 26.94
140101 | 賴坤成(民進黨) | 4 | 0.33 | 0.43 | 27.37
140103 | 許瑞貴(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 27.48
140104 | 陳長宏(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 27.58
140105 | 黃建賓(國民黨) | 3 | 0.25 | 0.32 | 27.90
140106 | 劉櫂豪(無黨籍) | 3 | 0.25 | 0.32 | 28.22
150102 | 張美慧(民進黨) | 5 | 0.41 | 0.53 | 28.75
150103 | 傅崐萁(國民黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 29.71
150104 | 周玉梅(制度救世島) | 1 | 0.08 | 0.11 | 29.82
170104 | 王醒之(無黨籍) | 2 | 0.17 | 0.21 | 30.03
170105 | 林沛祥(國民黨) | 8 | 0.66 | 0.85 | 30.88
170106 | 鄭文婷(民進黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 31.84
180101 | 趙福龍(制度救世島) | 3 | 0.25 | 0.32 | 32.16
180103 | 柯美蘭(無黨籍) | 8 | 0.66 | 0.85 | 33.01
180105 | 林志潔(民進黨) | 4 | 0.33 | 0.43 | 33.44
180106 | 邱顯智(時代力量) | 6 | 0.50 | 0.64 | 34.08
180107 | 鄭正鈐(國民黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 34.72
630101 | 吳思瑤(民進黨) | 24 | 1.99 | 2.56 | 37.27
630102 | 張斯綱(國民黨) | 3 | 0.25 | 0.32 | 37.59
630104 | 侯漢廷(無黨籍) | 3 | 0.25 | 0.32 | 37.91
630301 | 余新造(人民最大黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 38.02
630303 | 謝佩芬(民進黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 38.98
630305 | 王鴻薇(國民黨) | 18 | 1.49 | 1.92 | 40.89
630602 | 苗博雅(社會民主黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 41.85
630603 | 崔建章(臺灣雙語無法黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 41.96
630604 | 羅智強(國民黨) | 16 | 1.33 | 1.70 | 43.66
630605 | 朱翊銘(台灣維新) | 1 | 0.08 | 0.11 | 43.77
630702 | 徐巧芯(國民黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 44.52
630704 | 陳韋安(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 44.62
630705 | 許淑華(民進黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 46.22
630802 | 賴士葆(國民黨) | 10 | 0.83 | 1.06 | 47.28
630803 | 王閔生(民進黨) | 3 | 0.25 | 0.32 | 47.60
630806 | 張其祿(台灣民眾黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 47.71
640201 | 曹桓榮(國民黨) | 8 | 0.66 | 0.85 | 48.56
640202 | 邱志偉(民進黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 50.16
640303 | 李眉蓁(國民黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 51.76
640304 | 李柏毅(民進黨) | 11 | 0.91 | 1.17 | 52.93
640702 | 王和平統一(司法改革黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 53.04
640703 | 鍾易仲(國民黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 53.78
640704 | 許智傑(民進黨) | 18 | 1.49 | 1.92 | 55.70
640801 | 李政憲(司法改革黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 55.80
640802 | 李明璇(國民黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 56.76
640803 | 賴瑞隆(民進黨) | 15 | 1.24 | 1.60 | 58.36
650101 | 徐百弟(台灣維新) | 1 | 0.08 | 0.11 | 58.47
650102 | 何博文(民進黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 59.11
650104 | 洪孟楷(國民黨) | 8 | 0.66 | 0.85 | 59.96
650301 | 蔡明堂(國民黨) | 13 | 1.08 | 1.38 | 61.34
650303 | 李坤城(民進黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 62.30
650701 | 葉元之(國民黨) | 11 | 0.91 | 1.17 | 63.47
650702 | 羅致政(民進黨) | 13 | 1.08 | 1.38 | 64.86
650703 | 劉書婷(小民參政歐巴桑聯盟) | 2 | 0.17 | 0.21 | 65.07
651003 | 吳琪銘(民進黨) | 19 | 1.58 | 2.02 | 67.09
651004 | 林金結(國民黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 67.73
651101 | 羅明才(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 69.22
651106 | 曾柏瑜(民進黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 70.18
660101 | 蔡壁如(台灣民眾黨) | 13 | 1.08 | 1.38 | 71.57
660104 | 蔡其昌(民進黨) | 13 | 1.08 | 1.38 | 72.95
660201 | 顏寬恒(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 74.44
660202 | 林靜儀(民進黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 75.19
660501 | 彭振芳(司法改革黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 75.29
660502 | 蔡善雯(小民參政歐巴桑聯盟) | 3 | 0.25 | 0.32 | 75.61
660503 | 陳維新(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 75.72
660504 | 黃健豪(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 77.21
660507 | 莊競程(民進黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 77.96
660601 | 羅廷瑋(國民黨) | 16 | 1.33 | 1.70 | 79.66
660604 | 江肇國(民進黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 80.30
660605 | 黃千庭(中華統一促進黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 80.40
660701 | 林家興(國民黨) | 7 | 0.58 | 0.75 | 81.15
660702 | 何欣純(民進黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 82.64
660703 | 林振東(司法改革黨) | 2 | 0.17 | 0.21 | 82.85
670201 | 陳昆和(無黨籍) | 6 | 0.50 | 0.64 | 83.49
670202 | 郭國文(民進黨) | 17 | 1.41 | 1.81 | 85.30
670203 | 詹秋嫻(人民最大黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 85.41
670301 | 姚正玉(國民黨) | 9 | 0.75 | 0.96 | 86.37
670302 | 陳亭妃(民進黨) | 18 | 1.49 | 1.92 | 88.29
670401 | 劉清田(司法改革黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 88.39
670402 | 林宜瑾(民進黨) | 12 | 1.00 | 1.28 | 89.67
670403 | 李全教(無黨籍) | 10 | 0.83 | 1.06 | 90.73
680201 | 黃世杰(民進黨) | 10 | 0.83 | 1.06 | 91.80
680202 | 陳志豪(中華統一促進黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 91.91
680204 | 涂權吉(國民黨) | 14 | 1.16 | 1.49 | 93.40
680302 | 游智彬(新黨) | 3 | 0.25 | 0.32 | 93.72
680303 | 魯明哲(國民黨) | 17 | 1.41 | 1.81 | 95.53
680304 | 徐鶯慈(小民參政歐巴桑聯盟) | 1 | 0.08 | 0.11 | 95.63
680305 | 彭俊豪(民進黨) | 6 | 0.50 | 0.64 | 96.27
680602 | 趙正宇(無黨籍) | 5 | 0.41 | 0.53 | 96.81
680603 | 李慕妍(台灣民眾黨) | 5 | 0.41 | 0.53 | 97.34
680604 | 邱若華(國民黨) | 17 | 1.41 | 1.81 | 99.15
690101 | 高美珠(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 99.25
690104 | 陳政宗(無黨籍) | 1 | 0.08 | 0.11 | 99.36
690107 | 黃仁(國民黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 99.47
690109 | 鄭天財 Sra‧Kacaw(國民黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 99.57
700103 | 盧縣一(國民黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 99.68
700108 | 高金素梅(無黨籍) | 2 | 0.17 | 0.21 | 99.89
700110 | 伍麗華 Saidhai．Tahovecahe(民進黨) | 1 | 0.08 | 0.11 | 100.00
<NA> | <NA> | 267 | 22.14 | <NA> | <NA>
控制變數選用與清理
政黨偏好
配合本研究使用的二元勝算對數迴歸分析模型，因此將受訪者回覆的政黨偏好(P1c)，依照我國的政黨意識形態分為泛藍(對照組)、泛綠、時代力量以及台灣民眾黨。
請問是哪一個政黨? (x) <categorical>
# total N=1206 valid N=892 mean=2.03 sd=1.07
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-------------------------------------------------------------------------------------
1 | 泛藍(國民黨、親民黨、泛藍) | 325 | 26.95 | 36.43 | 36.43
2 | 泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進) | 387 | 32.09 | 43.39 | 79.82
3 | 時代力量 | 7 | 0.58 | 0.78 | 80.61
4 | 台灣民眾黨 | 172 | 14.26 | 19.28 | 99.89
5 | 其他政黨(小民參政歐巴桑聯盟) | 1 | 0.08 | 0.11 | 100.00
<NA> | <NA> | 314 | 26.04 | <NA> | <NA>
世代
因應公民意識與世代有關連(王光旭(Guang-Xu Wang) & 蔡子弘(Tzu-Hung Tsai), 2022)，因此將受訪者的出生年月(Q1)以接受訪問的年度計算，由最年長者為第一世代，分為八個世代，每個世代跨幅十年。
1 2 3 4 5 6 7 8 <NA>
33 113 244 207 219 198 142 13 37
1 2 3 4 5 6 7 8 <NA>
2.74 9.37 20.23 17.16 18.16 16.42 11.77 1.08 3.07
generation count pct
1 1 33 2.74
2 2 113 9.37
3 3 244 20.23
4 4 207 17.16
5 5 219 18.16
6 6 198 16.42
7 7 142 11.77
8 8 13 1.08
9 <NA> 37 3.07
MCA分析
繪製陡坡圖（screeplot）
在陡坡圖中，第一維度與第二維度間有一小段落差，而第二維度與第三維度差距不大，因此將第三維度列入輔助分析，找看看是否有關聯變數的存在。
Warning in geom_bar(stat = "identity", fill = barfill, color = barcolor, :
Ignoring empty aesthetic: `width`.
變數（variables）的關聯分佈圖
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_point()`).
Warning: Removed 2 rows containing missing values or values outside the scale range
(`geom_text_repel()`).
Warning: ggrepel: 14 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
increasing max.overlaps
變數類別（categories）關係圖(一、二維度)
X軸:
以位於X軸兩端的D11eR命名:受訪者對政治的好感度
D11eR3不信任政黨(右邊)
D11eR1信任政黨(左邊)
略缺乏說服力的變數:
K1R1不滿意立委服務(右邊)
K1R2滿意立委服務(左邊)
Y軸:
找尋有對應或相對位置的變數進行命名:受訪者對政治的了解程度
上方:
D9R1(不瞭解政見)
D10R1(候選人政見沒差別)
下方:
D9R3(對政見了解普通)
D10R3(對政見差別感覺普通)
接著分成四個象限進行描述
第一象限(對政治有較強的負面瞭解)
D9R1(不瞭解政見)
D10R1(候選人政見沒差別)
D7R3(不考慮政見)
D11dR3(不信任科學家)
第二象限(對政治有較強並積極的正面感受)
D4R1(同意政府做的事大多正確)
D11bR1(信任政府)
D9R5(瞭解政見)
第三象限(對政治事物較無特別認知)
選用變數中無重要變數
第四象限(對政治事物偏向有消極的認知)
D4R3(不同意政府做的事大多正確)
D11bR3(不信任政府)
可以統整出以下可能性:
在第一象限，受訪者呈現對政治較明顯為負面且不信任權威的趨勢；第二象限，受訪者呈現對政治較為正面並有著較高信任度以及興趣；第四象限，受訪者呈現較消極、不在意政治的傾向。
將接近的有效變數兩兩分析:
1.D11bR1(信任政府)
D9R5(瞭解政見)
在圖中呈現的距離是最接近的一組，可以得知對政府帶有較高信任度的受訪者(D11bR1:信任政府)，同時也具有關注候選人政見(D9R5:瞭解政見)的特質，在此前提下，存在一種可能性，當政府的各項表現足以讓民眾相信時，對於提升選舉水平以及公民素養是有幫助的，例如民眾相信候選人當選後會兌現政見，會瞭解候選人政見後再做出選擇。同時周圍還有一個解釋力較弱的變數D3R3(不同意政治複雜，一般民眾不懂)，也可輔助解釋這些受訪者可能對政治理解度較高。
2.D9R1(不瞭解政見)
D10R1(候選人政見沒差別)
這兩題題序連續，因此當受訪者帶有較明確的負面回應時，連帶下一題也會呈現同樣的趨勢，回到內容，當受訪者表示不瞭解政見(D9R1:不瞭解政見)的同時也認為候選人政見沒差別(D10R1:候選人政見沒差別)，便能思考其因果關係的先後性，或是有交互的可能性存在。
3.D9R3(對政見了解普通)
D10R3(對政見差別感覺普通)
這兩個變數選項也與前者類似，當前一題(D9R3:對政見了解普通)的了解回答普通時，後一題(D10R3:對政見差別感覺普通)也可能連帶回答普通，皆是受訪者沒有明確偏向時會有的答案。
解釋力較弱(具一定解釋力但未達重要變數水平)的變數組合:
4.D10R5(候選人政見有差別)
K1R2(滿意立委服務)
當受訪者對過去的選區立委服務滿意(K1R2:滿意立委服務)時，他會對候選人提出的政見感受到差別(D10R5:候選人政見有差別)，可能是基於過去立委服務好，進而提高受訪者認為政見的差別是服務好的原因，雖然解釋力不足，但是是一個無法直接聯想到的變數關係。
5.K1R1(不滿意立委服務)
D11eR3(不信任政黨)
這兩個變數皆落在接近X軸線的位置，代表著受訪者的負面感受，由於我國立委層級高度綁定政黨，因此不滿意立委服務(K1R1:不滿意立委服務)時，對於政黨的連帶感受(D11eR3:不信任政黨)也容易出現不信任。
一三維度的變數分佈較為分散，代表有解釋力的變數較多，但是也因為較為分散，變數之間的關聯性可能較弱，因此第一維度維持原先的解釋(受訪者對政治的好感度)，第三維度則是依照分布趨勢以D3R3(不同意政治對一般人複雜) 、D3R1(同意政治對一般人複雜)、D9R5(瞭解政見)、D9R1(不瞭解政見)、D10R5(候選人政見有差別)、D10R3(對政見差別感覺普通)為上下對立，再從重要變數中找出距離較近的組合，則以D3R3(不同意政治對一般人複雜) 、D9R5(瞭解政見)為可以說是較接近且有解釋力的，兩者間的關聯也較好想像，受訪者認為政治是一般人可以懂的，以及對政見的瞭解程度高，兩者間可以說是因為懂了所以瞭解程度高。
二元勝算對數迴歸分析模型
為了將本研究依變數的候選人政見分數轉換成二元變數，也就是優質與非優質政見，基於本研究有四個向度(具體性、可行性、創新性、回應民意性)的5分量表衡量候選人的政見品質，將候選人的政見得分結果欄位(total)，利用excel的敘述統計功能分析得出(平均數13.8976378、標準誤0.245910089、中間值15、眾數15、標準差2.771265958、變異數7.679915011、最小值4、最大值20、個數127)，綜合考量後選取中間數15作為優質政見的門檻(本資料符合15分門檻的候選人政見中，得分情形有至少三項得到4分，剩餘向度得到3分；或是至少有一項得到5分，剩餘向度分配為4分、4分、2分，共有以上兩種得分情形)
模型一為根據所選擇的自變數D3R所形成，我們希望驗證民眾對於政治複雜度的看法差異，是否影響民眾選出提出優質政見的候選人: 對應卡方檢定中假設H1-1民眾是否認為政治太難，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。 我們預期當民眾認為政治不複雜，一般民眾可以搞懂時，會將候選人的政見列入投票考量，因此形成假設:
H1:民眾對政治的潛在看法，影響投票時投給提出優質政見的候選人。
當我們將自變數D3R放入二元勝算對數模型時，原先該自變數於卡方檢定中呈現顯著(p值=0.049)，在轉換到模型後變為不顯著(p=0.0519)，這可能是原先的政見評分的分組為高、中、低三組，經過轉換成優質與否兩組後，導致原先在中的組別的受訪者被拆分到其他組別導致的前後數值落差，因此我們無法將模型所得出的結果作為支持假設H1成立。 與此同時，我們也一併檢視所選用的幾組控制變數的效力:
政黨傾向:
可以看到在第一組政黨傾向以泛藍作為對照組的控制變數中，只有泛綠呈現顯著，另外兩組包含時代力量以及民眾黨都未呈現顯著，說明在區域立委層級的選舉中，泛綠支持者較傾向投給提出較優質政見候選人，但其原因為何?本研究尚無可推論的完整依據。
世代:
世代因素也是呈現顯著的控制變因之一，在模型一中，每增加一個世代便增加19.8%的機率投給提出優質政見的候選人，而世代變數設定的世代編排由年齡最長開始排到年齡最小，也說明年紀較小的受訪者比起年長者呈現較傾向投給提出優質政見的候選人。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.609 * |
0.148 |
0.378 – 0.979 |
| 「政治有時候太複雜了，所以我們一般民眾實在搞不懂。」: 不同意 |
1.095 |
0.184 |
0.788 – 1.524 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.709 *** |
0.486 |
1.910 – 3.860 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.760 |
0.637 |
0.135 – 4.255 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.223 |
0.288 |
0.771 – 1.945 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.122 * |
0.061 |
1.009 – 1.248 |
| Observations |
735 |
| R2 Tjur |
0.060 |
| AIC |
944.313 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型二為對應自變數D4R(對政府所做的事的看法)，在卡方檢定中呈現顯著(P<0.001)，說明假設H1-2:政府信任度與民眾是否會投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯得到支持，預期當民眾對政府具有認同感，便會投給提出優質政見的候選人，因此形成假設:
H2:對政府的認同感將會影響民眾投給提出優質政見的候選人。
在模型二中將D4R與依變數(提出優質政見與否的候選人)直接帶入二元勝算對數模型，兩者間具有顯著關係(p<0.001)，進一步加入控制變數檢驗，同樣出現顯著(p<0.05)，可以支持假設H2:政府認同感將會影響民眾投給提出優質政見的候選人。
在模型二中，不同意政府做的事大多為正確者比起認同政府者，投給提出優質政見的候選人顯著較低(佔同意者55%)，表示民眾對政府的認同感將會影響到候選人提出優質政見爭取選票的效果，這可能會對選戰策略的制定產生變化，尤其是當候選人主打專業化形象時，可能會因此流失潛在選票(不認同政府的民眾較不投給提出優質政見的候選人)。
而模型二中的控制變數也與模型一接近，只有泛綠支持者與世代出現顯著，其餘控制變數如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
模型二（未控制） |
模型二（控制政黨與世代） |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
2.889 *** |
0.422 |
2.183 – 3.875 |
0.913 |
0.275 |
0.506 – 1.648 |
| 政府認同度：不認同 |
0.472 *** |
0.079 |
0.339 – 0.651 |
0.621 * |
0.129 |
0.411 – 0.930 |
| 政黨傾向：泛綠(對照組：泛藍) |
|
|
|
2.307 *** |
0.459 |
1.566 – 3.416 |
| 政黨傾向：時代力量(對照組：泛藍) |
|
|
|
0.732 |
0.614 |
0.130 – 4.108 |
| 政黨傾向：台灣民眾黨(對照組：泛藍) |
|
|
|
1.141 |
0.272 |
0.715 – 1.824 |
| 世代（由老至少） |
|
|
|
1.139 * |
0.063 |
1.022 – 1.271 |
| Observations |
895 |
716 |
| R2 Tjur |
0.023 |
0.069 |
| AIC |
1168.969 |
911.872 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型三為自變數D7R(投票時是否考慮政見)，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.801)，表示不支持假設H2-1:民眾考慮政見的程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯，此模型為再次檢驗，當D7R放入二元勝算模型後，是否可以驗證基於投票考慮政見與否與投給提出優質政見的候選人形成的假設:
H3:民眾考慮政見與否會影響是否投給提出優質政見的候選人。
將變數放入模型三後，可以得知不論是放入只有依變數(提出優質政見與否的候選人)的模型，或是加入控制變數後的模型，都為不顯著，無法支持假設H3成立，結合資料的結果可以得知雖然民眾在受訪時表示會將政見列入投票考慮，但是呈現的結果卻無法支持假設，也就是民眾做出最終的投票選擇時，政見並不是影響民眾投給提出優質政見的候選人因素。
而模型中的第一組收入出現顯著，可能原因為選用此變數時，重新分配解釋力所出現的結果，其餘控制變數同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.576 * |
0.143 |
0.354 – 0.935 |
| 投票時會不會考慮候選人的政見?:不考慮 |
1.170 |
0.267 |
0.752 – 1.841 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.859 *** |
0.506 |
2.027 – 4.055 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.812 |
0.679 |
0.145 – 4.533 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.264 |
0.297 |
0.799 – 2.007 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.131 * |
0.061 |
1.018 – 1.258 |
| Observations |
741 |
| R2 Tjur |
0.064 |
| AIC |
949.751 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型四為自變數D8R(投票時是考慮過去的承諾還是未來的政見)，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.085)，表示不支持假設H2-2:民眾在意未來政見是否會被實現的程度，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。 此模型同樣為再次檢驗，當D8R放入二元勝算模型後，是否可以驗證基於投票時考慮過去完成的承諾或是未來的政見與投給提出優質政見的候選人形成的假設:
H4:民眾考慮未來要完成的政見與否，會影響是否投給提出優質政見的候選人。
將變數D8R放入模型四後，可以得知不論是與單一的依變數(提出優質政見與否的候選人)進行的模型四，或是加入控制變數後的模型，都為不顯著，無法支持假設H4成立，從表格四可以得知重視過去的承諾，與未來完成的政見間的數量落差接近(重視未來政見佔完成承諾的85%)，呈現的結果無法支持假設，也就是民眾再做出最終的投票選擇時，重視已完成的承諾或未來的政見並不是影響民眾投給提出優質政見的候選人因素。
控制變數部分同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，其餘控制變數如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.626 |
0.156 |
0.383 – 1.017 |
| 比較重視「過去完成的承諾」及重視「未來要完成的政見」。認為自己比較重視哪一個?:未來要完成的政見 |
0.891 |
0.141 |
0.654 – 1.214 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.778 *** |
0.492 |
1.968 – 3.941 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.756 |
0.632 |
0.135 – 4.219 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.208 |
0.285 |
0.761 – 1.923 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.136 * |
0.062 |
1.021 – 1.265 |
| Observations |
739 |
| R2 Tjur |
0.063 |
| AIC |
946.630 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型五是以自變數D9R(對候選人的政見瞭解程度)，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.473)，表示不支持假設H2-3:民眾對政見了解程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。 此模型同樣為再次檢驗，當民眾對候選人的政見瞭解時，代表他會基於對政治較高的瞭解程度，而提升投給提出優質政見的候選人的可能性，將D9R放入二元勝算模型後，是否可以驗證假設:
H5:民眾瞭解政見與否，會影響投給提出優質政見的候選人。
而本變數(D9R)的二元勝算模型的兩個選項(普通與瞭解)都無法呈現顯著，無法支持H5假設成立，表示民眾在瞭解候選人政見後，依然會以原先的投票習慣進行投票。
控制變數部分同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，其餘控制變數如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.775 |
0.213 |
0.451 – 1.330 |
| 請問您有多瞭解候選人的政見?:普通 |
0.715 |
0.141 |
0.485 – 1.050 |
| 請問您有多瞭解候選人的政見?:瞭解 |
0.736 |
0.159 |
0.481 – 1.123 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.796 *** |
0.496 |
1.979 – 3.970 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.850 |
0.714 |
0.151 – 4.772 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.281 |
0.303 |
0.806 – 2.042 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.126 * |
0.061 |
1.013 – 1.254 |
| Observations |
738 |
| R2 Tjur |
0.065 |
| AIC |
945.040 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型六為變數D10R(認為政見有無差別)，是民眾對候選人政見的看法相關變數中的最後一個，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.258)，表示不支持假設H24:民眾是否認為候選人間政見有差別，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
此模型同樣為再次檢驗，當D10R放入二元勝算模型後，是否可以驗證民眾認為政見有差別時，是否會將此差別轉為投票給提出優質政見的候選人的根據，形成假設:
H6:當民眾認為政見有差別時，他能投給當中提出優質政見的候選人。
進行二元勝算模型後，結果為不顯著，無法支持假設H6，認為候選人政見差別普通以及有差別者兩項與認為無差別這的勝算差分別只有0.917與0.972，表示民眾在即使知道政見有差別的條件下，依然不會影響他自身的投票習慣。
控制變數部分同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，其餘控制變數如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.720 |
0.217 |
0.399 – 1.300 |
| 請問您認為各個候選人的政見有沒有差別?:普通 |
0.782 |
0.183 |
0.493 – 1.233 |
| 請問您認為各個候選人的政見有沒有差別?:有差別 |
0.769 |
0.174 |
0.491 – 1.194 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.893 *** |
0.527 |
2.030 – 4.147 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.812 |
0.680 |
0.145 – 4.541 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.279 |
0.302 |
0.806 – 2.036 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.129 * |
0.063 |
1.013 – 1.261 |
| Observations |
721 |
| R2 Tjur |
0.064 |
| AIC |
926.787 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型七是基於變數K1R(對選區立委的滿意度)，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.086)，表示不支持假設H3:民眾對現任立委的滿意度，與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
本模型為再次檢驗，根據民眾對選區立委的滿意程度，是否影響他投給提出優質政見的候選人，當民眾對於選區立委的服務感到滿意時，對於候選人提出政見的接受程度相對不滿意者應有不同，形成假設:
H7:民眾對選區立委的滿意度，會影響是否投給提出優質政見的候選人。
在二元勝算模型中，呈現不顯著，表示不支持假設H7成立，而依據受訪者資料分佈來看，滿意及不滿意投給提出優質政見的候選人的勝率極為接近(滿意者只比不滿意者多出7.6%)，代表本變數無法出現顯著差異。
控制變數部分同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，其餘控制變數如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.557 * |
0.148 |
0.330 – 0.937 |
| 對於2020年選出的立法委員過去四年表現的看法:滿意（6–10分） |
1.138 |
0.188 |
0.823 – 1.572 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.788 *** |
0.512 |
1.950 – 4.007 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.745 |
0.624 |
0.133 – 4.173 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.116 |
0.272 |
0.693 – 1.802 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.137 * |
0.064 |
1.019 – 1.271 |
| Observations |
703 |
| R2 Tjur |
0.067 |
| AIC |
897.944 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
模型八為變數H2aR(是否知道我國的行政院長)，本變數在卡方檢定為不顯著(p=0.086)，表示不支持假設H4:民眾的政治知識程度與投給提出優質與否的政見的候選人存在關聯。
此模型同樣為再次檢驗，作為測量民眾對國內政治的關注程度，關注程度較高者對於優質政見的接受程度應較低關注者高，本研究希望檢驗以下假設:
H8:對於國內政治的瞭解差異，會影響民眾是否投給提出優質政見的候選人。
模型八未出現顯著，無法支持假設H8成立，表示民眾對於國內政治的了解程度差異，不影響其投票選擇，不過模型八與前幾個模型的有一項差異在控制變數中的第一組收入，與模型三一樣都出現顯著，可能原因也同樣是選用不同的變數，導致模型的解釋力差異所出現的不同，其餘控制變數同樣只有泛綠支持者與世代出現顯著，如時代力量支持者、民眾黨支持者皆未出現顯著。
| |
policyquality |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
0.602 |
0.159 |
0.357 – 1.007 |
| 請問您: 我國現任的行政院長是誰?: 錯誤 |
1.216 |
0.210 |
0.869 – 1.708 |
| 政黨傾向:泛綠(民進黨、台灣綠黨、社會民主黨、台灣基進)(對照組:泛藍) |
2.354 *** |
0.439 |
1.636 – 3.402 |
| 政黨傾向:時代力量(對照組:泛藍) |
0.727 |
0.611 |
0.129 – 4.088 |
| 政黨傾向:台灣民眾黨(對照組:泛藍) |
1.132 |
0.293 |
0.681 – 1.887 |
| 世代(第一世代:1931~1940出生者) |
1.132 * |
0.068 |
1.006 – 1.274 |
| Observations |
634 |
| R2 Tjur |
0.049 |
| AIC |
825.643 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
將全部自變數加入模型模擬現實投票情形
最後，為了加以檢視個別的自變數在接近現實的投票情形，因此本研究將 所有自變數放入相同的模型，來比較加入政黨偏好與世代控制前後的差異。
此處將著重分析與前面個別檢視的結果出現差異的變數:D9R3、D9R5(政見瞭解程度:普通與瞭解)，該變數原先在個別檢視是否影響依變數時，並未呈現顯著，但是在放入全體變數構成的模型後，對政見瞭解普通出現了顯著，接著在控制了政黨與世代後，連同對政見瞭解也出現顯著。
導致這情形最可能的原因，可能為抑制效應（Suppression Effect）。在加入所有變數後，讓原先單獨檢視時，對政見瞭解的分佈與世代或政黨偏好有高度重疊，導致模型無法分辨貢獻度，因此未出現顯著，但因為加入全體變數進行分析，讓抑制效應解除，該變數的解釋力進而被釋放出來，同時前後模型的R平方從0.046 提升到0.079，代表模型的變異提高，可以解釋更多情況。
進一步檢視這兩項的勝負比，都與投給提出優質政見的候選人呈現負相關，雖驗證本研究的H5假設:民眾瞭解政見與否，會影響投給提出優質政見的候選人，但是與本研究預期的結果不同，本研究預期對政見瞭解程度較高者，會傾向提出優質政見的候選人，但是勝負比說明瞭解政見者投給提出優質政見的候選人為負相關，表示瞭解政見的受訪者反而不傾向投給投給提出優質政見的候選人，其可能性有:受訪者基於自身政黨偏好的進一步強化理念、基於瞭解政見而對於政見兌現的不信任、該題呈現的為受訪者主觀意識，因此出現認知與行為的落差等。
| |
總模型（未控制） |
總模型（控制政黨與世代） |
| 解釋變數 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
Odds Ratios |
標準誤 (S.E.) |
信賴區間 |
| (截距) |
3.788 *** |
1.253 |
1.996 – 7.312 |
2.075 |
1.009 |
0.804 – 5.427 |
| 「政治有時候太複雜了，所以我們一般民眾實在搞不懂。」: 不同意 |
1.238 |
0.221 |
0.874 – 1.760 |
1.102 |
0.221 |
0.745 – 1.634 |
| 政府認同度：不認同 |
0.438 *** |
0.087 |
0.295 – 0.642 |
0.523 ** |
0.127 |
0.323 – 0.837 |
| 投票時會不會考慮候選人的政見?:不考慮 |
1.018 |
0.275 |
0.603 – 1.746 |
0.977 |
0.293 |
0.545 – 1.776 |
| 比較重視「過去完成的承諾」及重視「未來要完成的政見」。認為自己比較重視哪一個?:未來要完成的政見 |
0.801 |
0.132 |
0.579 – 1.107 |
0.698 |
0.129 |
0.486 – 1.002 |
| 請問您有多瞭解候選人的政見?:普通 |
0.640 |
0.148 |
0.404 – 1.003 |
0.586 * |
0.159 |
0.342 – 0.989 |
| 請問您有多瞭解候選人的政見?:瞭解 |
0.507 ** |
0.131 |
0.304 – 0.836 |
0.524 * |
0.156 |
0.290 – 0.931 |
| 請問您認為各個候選人的政見有沒有差別?:普通 |
1.029 |
0.252 |
0.635 – 1.662 |
0.904 |
0.252 |
0.521 – 1.556 |
| 請問您認為各個候選人的政見有沒有差別?:有差別 |
1.179 |
0.284 |
0.734 – 1.888 |
0.901 |
0.249 |
0.521 – 1.545 |
| 對於2020年選出的立法委員過去四年表現的看法:滿意（6–10分） |
1.180 |
0.197 |
0.851 – 1.638 |
1.248 |
0.236 |
0.861 – 1.810 |
| 請問您: 我國現任的行政院長是誰?: 錯誤 |
1.212 |
0.204 |
0.872 – 1.690 |
1.021 |
0.194 |
0.704 – 1.483 |
| 政黨傾向：泛綠(對照組：泛藍) |
|
|
|
1.678 * |
0.397 |
1.056 – 2.674 |
| 政黨傾向：時代力量(對照組：泛藍) |
|
|
|
0.632 |
0.544 |
0.108 – 3.680 |
| 政黨傾向：台灣民眾黨(對照組：泛藍) |
|
|
|
0.909 |
0.260 |
0.519 – 1.594 |
| 世代（由老至少） |
|
|
|
1.151 * |
0.079 |
1.006 – 1.318 |
| Observations |
663 |
555 |
| R2 Tjur |
0.046 |
0.079 |
| AIC |
865.169 |
720.980 |
| * p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001 |
結論
根據本研究選取的自變數以及依變數、控制變數，以及建立的各個二元勝算對數模型的檢驗結果，在單一自變數對依變數的模型中，最後僅有模型二的結果支持假設，說明對政府的認同感將會影響民眾投給提出優質政見的候選人。對於模型分析不支持預期的研究假設的部分，其原因可能有:自訂評分標準、選舉制度強化政黨因素導致政見效果不明顯、民眾對政治的信任、二元勝算對數模型的標準轉換導致資料屬性改變等。而當所有自變數加入總模型後，除了原先的D4R(對政府認同感)外，D9R3(政見瞭解普通)、D9R5(瞭解政見)也出現顯著
以上因素中，選舉制度佔了最大一部分，基於我國從第七屆立委選舉開始改為並立制，區域立委選舉為單一選區相對多數決制，長期下來區域立委的選舉結果幾乎被兩大黨壟斷，這樣的選舉生態造成民眾往往先以自身的政黨偏好為優先，同時也出現一種情形:民眾雖然認為政治過於複雜，對一般人難以理解，但民眾依然會去看候選人的競選政見，但也只是看過，同樣的情形也出現在投票時是否考慮政見，多數受訪者(8成)皆表示會考慮政見，但是無法反映在投票結果上。瞭解候選人提出的政見被視為是最基礎的投票參與，但是對於民眾是否會因為優質的政見而更改自身的政黨偏好去投給該名候選人，其答案可能是否定的。加入總模型的對政見瞭解變數進行分析，選民有可能是執政黨的反對者（與政府認同感低可能為相同群體），他們會因為越瞭解執政黨的政見而越不認同或越想找出破綻，進而選擇投給對手（政見分數較低者），使得總模型出現負相關的情形。
類似的結果也出現在我國民眾制衡觀的研究中(林啟耀(Kah-yew Lim), 2018)，該研究發現我國民眾的制衡觀會因為政黨偏好而出現改變，當執政黨與在野黨的角色互換時，原先執政黨的支持者會從反對制衡改為支持制衡反之亦然，並因此影響投票行為，民眾對制衡觀的認知並非其背後的民主意義，而是對政黨有利與否，並且與本研究相同，主要出現在民進黨(泛綠)支持者上。該研究指出過去支持制衡觀的民眾比例都相對反對者較多，但是投票結果卻未出現分立政府，代表民眾的內在想法無法完全轉換到實際投票行為。
另一種可能性在於民眾對於政治與政黨的不信任，導致看似制定理想的政見被認定是開芭樂票，民眾對政見兌現的期待較低，候選人自然也不會因此得到選票，這在國外對於候選人承諾效果的實驗性研究中也有提出，選民對候選人開出的選舉承諾反應呈現倒U型(中間高於兩側)，也就是當候選人開出超過一定數量的承諾後，選民買單的比例反而會迅速下降(Born et al., 2018)，而本研究通過驗證的模型二，則是代表當民眾對政府具有一定程度的認同感時，此時候選人提出的承諾品質才具有影響力;在總模型中呈現顯著的對政見瞭解度與投票與否也是相同的概念，因為瞭解政見，因此高分的政見反而無法說服選民有兌現的可能，相較之下不瞭解政見的人可能因為簡單的口號就投給提出優質政見的候選人。
而不同的政黨支持者之間的政見效果也有不小的差異，在二元勝算對數模型中，只有泛綠支持者以及世代這兩個變數穩定具有顯著，而國民黨以及民眾黨支持者則不具有顯著效果，這也讓研究假設幾乎只對泛綠支持者生效，但是其根本原因是泛綠支持者具有議題投票的性質?還是泛綠的候選人本身便普遍提出優質政見?或是有其他可能的因素，例如極化的政治環境(本次大選結果產生分立政府)，導致政見在民眾心中已被個人的政黨偏好加以過濾，藉此強化自身以政黨偏好投票的正當性?受限於本研究的資料範圍無法對此深入分析。
以上所有的研究結果都僅限我國的區域立委層級選舉，對於地方議員層級選舉而言，由於當選門檻遠低於單一選區相對多數決制，可能有更適合提出優質政見的候選人發揮的空間存在。
參考文獻
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