從憲政獨裁與民主治理之觀點探索我國罷免制度下選舉策略的抉擇

Author

藍亞鑫

從憲政獨裁與民主治理之觀點探索我國罷免制度下選舉策略的抉擇

藍亞鑫

摘要

我國於西元2025年發生大規模的罷免在野黨立委的罷免浪潮，其發生的原因有論者認為是一連串的事件的爆發(Taiwan insight，2025)，涉及此事的事件包含青鳥運動、護國大繞境、以及最後的罷免選舉的結果，然而最終的結果令全國人民驚訝，最後無立委被罷免成功，本文從台灣民主價值與治理的民調提供初步分析的結果以及探討在選舉氣氛隨著最後的投票截止的到來逐漸被逆轉的情況，執政黨如何調整選舉的策略，初步分析的結果顯示在制度認同方面結果一:分立政府的情況下，民眾越傾向於使用罷免制度進行制衡，而一致政府的情況下則相反、結果二:國族認同中越傾向於認為自己是台灣人認同者越傾向於使用罷免制度來進行制衡，但分析的結果卻進一步造成一個問題，那就是我國目前屬於分立政府的情況，在民調的顯示中台灣人認同的比例逐年升高，兩個脈絡相結合下為何最終罷免投票的結果卻無立委在罷免浪潮中因此下台呢?筆者擬從民主治理(democracy governance,陳敦源，2021))與憲政獨裁(楊日旭，1987)所提供的角度進行初步的分析，並結合政黨記者會、重要評論期刊的說法重現政黨布局選舉的策略如何進行轉變，並嘗試描繪選戰的輪廓，最後推論的結果顯示，也是本文主要貢獻，結論一:高度的民主制度的認同感不必然導致罷免制度的頻繁運用，選民會依據當時的時空背景進行判斷、結論二:這是第一次在地方層級的選戰中，選民首度考量兩岸關係為重要出發點的罷免選舉，結論三:罷免選舉的本身是一場沉默螺旋的選舉，中間選民對於兩岸意向的態度對於罷免制度的啟動起了關鍵作用，另一方面選舉策略由於一剛開始就限縮在極為台灣獨立的意識形態下進行罷免提案、聯署，在統計模型上當泛綠的選民受到兩岸關係定位的調節時支持罷免的比例略降，此時罷免方想要將統獨意識形態往納許均衡點靠攏之時，時間上的準備不夠同時又受到外部事件的干擾(柯文哲深陷京華城岸、青鳥團體的極端行為)，無法使得中間選民的轉向，故在最後的投票上，含恨而終但這樣的選舉策略對於筆者而言，大罷免投票尚未開始其實選舉就已經結束。

關鍵詞:民主治理、憲政獨裁、罷免制度、選舉策略、兩岸關係、沉默螺旋、中間選民。

Exploring Electoral Strategy Choices under Taiwan’s Recall System from the Perspectives of Constitutional Dictatorship and Democratic Governance

Lan, Ya-Hsin

Abstract

In 2025, Taiwan experienced a large-scale wave of recall campaigns targeting opposition legislators. Some scholars have argued that this phenomenon was triggered by a series of consecutive events (Taiwan Insight, 2025), including the Bluebird Movement, the “Protect the Nation” Grand Pilgrimage, and ultimately the recall elections themselves. However, the final outcome surprised the public nationwide: no legislator was successfully recalled.

This article provides a preliminary analysis based on public opinion surveys concerning Taiwan’s democratic values and governance, and examines how the electoral atmosphere was gradually reversed as voting day approached, as well as how the ruling party adjusted its electoral strategies accordingly. The initial findings suggest two key results regarding institutional and identity factors. First, under conditions of divided government, citizens are more inclined to use the recall mechanism as a tool of political checks and balances, whereas the opposite tendency appears under unified government. Second, in terms of national identity, individuals who identify more strongly as Taiwanese are more likely to support the use of recall institutions as a balancing mechanism.

Yet these findings raise a further puzzle. Taiwan is currently under divided government, and survey data show that the proportion of citizens identifying as Taiwanese has increased year by year. Why, then, did the final recall vote result in no legislators being removed from office during this recall wave? To address this question, this study draws on the perspectives of democratic governance (Chen, 2021) and constitutional dictatorship (Yang, 1987) to conduct a preliminary analysis. It also incorporates party press conferences and interpretations from major political commentary journals to reconstruct how party-level electoral strategies evolved over time, thereby outlining the broader contours of the recall campaign.

The main conclusions—also the primary contributions of this article—are as follows. First, a high level of support for democratic institutions does not necessarily lead to the frequent use of recall mechanisms; voters make contextual judgments based on specific temporal and political circumstances. Second, this was the first local-level electoral contest in which voters explicitly considered cross–Strait relations as a central factor in recall voting decisions. Third, recall elections constitute a form of spiral of silence contestation, in which the attitudes of swing voters toward cross–Strait relations play a decisive role in triggering or suppressing recall mobilization.

Moreover, because the recall initiative was initially framed within a narrowly defined pro–Taiwan independence ideological position during the proposal and signature-collection stages, statistical models indicate that when pan-Green voters were moderated by considerations of cross–Strait positioning, their support for recall slightly declined. At the point when recall proponents attempted to shift the unification–independence discourse toward a Nash equilibrium to appeal to centrist voters, they faced insufficient preparation time and interference from external events—such as Ko Wen-je’s involvement in the Jinghua City controversy and the radical actions of certain Bluebird activist groups. As a result, they failed to induce a decisive shift among middle voters. Consequently, the recall effort ended in defeat at the ballot box.

From the author’s perspective, however, the recall election had effectively concluded before voting day arrived; once the large-scale recall was set in motion under these strategic constraints, the outcome was already determined.

Keywords: democratic governance, constitutional dictatorship, recall system, electoral strategy, cross–Strait relations, spiral of silence, swing voters.

一、前言:

西元2024年中華民國第十六任正副元首以及第十一屆立法委員選舉最終結果於元月十三日出爐，由民主進步黨的賴清德與蕭美琴擔任我國正副元首，然而國會席次的分布上卻由時任國民黨主席朱立倫奪下國會第一大黨，隨後正副院長的選拔中，國民黨以人數的優勢取得立院龍頭的寶座，當時政治評論人員與學者對此現象議論紛紛，有論者指出國民黨與民眾黨能以其在人數的優勢上取得組閣的權利(陳宏銘，2025)，抑或者進一步平衡半總統制體制下所帶來的行政院長角色上的轉變，轉變其政治性的考量或是各派系聲音的權衡利弊得失能更加均衡發展 (張峻豪，2016)，但亦有論者認為府會形態下的分立政府最終將迎來一次持久的交鋒 ，尤其參考過去陳水扁時期的經驗(盛杏湲，2003、黃秀端，2003)，隨著時間的發展，立法院的政治生態轉向藍白之間合作來對抗民進黨，嘗試以人數上的優勢取得對於議案合法化權力的重要基礎，高強度的碰撞下兩者在國會職權行使法修法的現場中爆發強烈的肢體衝突，當時國會內正在進行投票最終表決嘗試三讀法案，院外大量的學生與公民團體在外面進行青鳥運動(知名的NGO組織經濟民主聯合將其稱為冬季青鳥在台北)，儘管爆發大規模的抗議，然而法案還是完成合法化的過程送交總統府，當時三方的立法委員皆參加頻道邀請前往廣播節目論述該黨派的說法試圖說服大眾信任其立場以此來進行議題上的攻防與博弈(黃國昌總召有<國會修法程序、法條、定義都有問題?變得是太陽花還是黃國昌找別人直接問清楚>、沈柏洋立委有<以前在野喊擴權，執政後改喊濫權，民進黨到底想不想推改革?>，而其中學術界的聲音有<倉促修法比不修還遭?改革五法通過立院管太寬-蘇彥圖>，但是下一個問題卻接踵而來，公職人員選舉罷免法、憲法訴訟法，其中財政收支劃分法根據時任民進黨黨鞭的說法，藍白黨團罔顧地方首長的反對，強堆修法的舉措將自食惡果，根據相關新聞的回顧在財劃法的爭議期間，民間社會的公民團體已經在醞釀罷免的聯署書，山雨欲來風滿樓，罷免行動在公民社會各界的努力下展開，在西元2024年10月份當時針對國民黨基隆市長謝國樑市長普遍被外界視為罷免的前哨戰(許詩愷，2024)，過年年後一階段的提議十九組公民團體向中選會送出提議包括十九個藍營立委與高虹安市長等二十個罷免提議成功，在一周後罷免團體再提出罷免藍營立委十五位的提議至此罷免浪潮拉開序幕，於第二階段的聯署中，執政黨民進黨發起人民是頭家來進行罷免聯署的宣傳手法(民進黨，新聞中心，2025)，但是後續發現依此進行選舉效率明顯過低(曾盈瑜，2025)因此後續以宣傳車方式進入街角巷弄來進行拉票，2025年六月底公民團體將其中34案送交選舉委員會，七月上旬，選舉委員會宣布其中33案宣布成立並且宣布投票的時程是在七月二十六日、八月二十三日為投票日，最後國會議員無立委因此被罷免，然而筆者對於我國罷免制度的觀察進一步的指出可能有一些思考與問題並據此提出我的觀察。

首先讓我們將眼光放在一個特殊個案，於新北市第七選舉區葉元之立法委員，在立法委員葉元之的選舉區域中，其下轄數個里，爾後，筆者觀察這一場選舉的特別之處，首先在所有面臨罷免３２案當中，同意罷免與不同意罷免兩者票數最接近，就是葉元之的選舉區域，再者，在七月二十六日發生罷免選舉前，甚至有罷免方的領銜人直接與葉委員元之叫囂，惹得有許多當地選民不悅並表示會對於此舉投下不同意的選票，相關新聞的有資料參見，「葉元之挺過罷免的女貴人竟是她」、中天新聞的訪問「高級酸新聞台＃１２１ｕ，葉元之會被罷免嗎？街頭民調變台獨v.s.獨裁論戰?透過中央選舉委員會所提供資料來說，筆者亦發現一些特別之處，其中新北市第七選舉區擁有61個里，根據資料顯示再加上筆者的計算，當中同意罷免選票比不同意罷免還要多的里，在61個里中有29個，如果再以分布區域觀之，第三分區(新北市板橋區第三分區南部23里、及第四、第五2個分區，接著我們來看，這在區域上所呈現的效果，筆者發現一個有趣的現象，讓筆者引用下一個觀點選舉地理學的角度來觀之(徐永明，2011、2013)當中第三分區幾乎全部淪陷，於第三分區中同意罷免比不同意罷免票數還要多的區域有(振興里、光復里、埔墘里、長壽里、居仁里、九如里、正泰里，振義里、玉光里、光仁里、雙玉里、香丘里、西安里、東丘里、民生里 、東安里)，二十三個里當中即佔了十六個，能夠可以說幾乎全面淪陷，但是在第四分區有21個里卻呈現相反的趨勢，僅有四個里(四個里分別是:民族里、福德里、廣福里、華貴里)，來到第五分區有17個里，其中有九個里(九個里分別代表是:浮洲里、華中里、僑中里、大觀里、歡園里、聚安里、龍安里、溪洲里、唐春里)，以數量來說剛好能夠說是一半，如果筆者在運用疊圖分析(GIS，地理資訊系統，謝儲鍵，2021)，能發現一個更有趣的事情，這一場大罷免幾乎讓藍營撿到一個很好的機會，如果將2024年第11屆國會議員選舉與這次的2025年大罷免選舉進行疊圖，我們發現經過大罷免後，原本屬於葉元之的強勢選區變得更強勢、其基本盤更加穩固，但是屬於葉委員的弱勢選區卻加強了選票的基礎，換句話說，在某一程度上來說，新北市第七選舉區變成國民黨的優勢選區，因其仇恨度迅速地往下降。據此筆者產生一個重大的疑點，一個針對在野黨進行罷免的行動，但最後卻使得國民黨的選票基礎獲得鞏固，這個問題的背後，政黨與公民行動再進行何種考量呢?

第二個疑點是罷免制度與民主體制的連結，讓筆者進行簡單運思如果選民認為民主制度須包含罷免制度，那麼罷免熱潮為何會失敗，另一方面如果民主制度不包含罷免制度的話，那麼政黨與公民團體為何能依此掀起選戰，並且最後還能獲得選票上的支持呢(儘管最後沒有通過，但票數不可說是非常懸殊)? 從後續的結果來進行推論，筆者能發現我國的制度認同不管是民主體制還是罷免制度在我國來說皆具有高度的認同，但是兩者在回歸模型的角度上來說不具有顯著的影響，顯見國民的心中對於罷免工具是不一定需要的，那就會回到本文的核心叩問，在高度的制度認同之下為何罷免投票全盤皆輸呢?據此我提出本次罷免浪潮的第二個疑點。

第三個疑點是從公共選擇經濟學的中間選民定理(Down,1957)的角度上來說，我國的總統層級的選舉通常符合中間選民定理也就是說想要通過選舉選上中華民國總統的候選者，其在統獨的意識形態不能過度的極端否則此消彼漲的情況之下很容易將自己的選票範圍變小進而落選，筆者將前後任中華民國總統(蔡英文、賴清德)的民調進行比對，就以台灣目前的指標性民調來說，分別是台灣民意基金會與媒體TVBS所做的調查提供觀察的基準，從執政百日的時間序來說兩家所提供的民調分別是52.3%以及39%，同一時期的賴清德的民調顯示42%與37%，整體來說在泛藍的民調上賴略低於蔡的民調，但在泛綠的民調上賴明顯低於蔡10個百分點，再將眼光放置在我國憲政秩序最為緊張的大罷免的選舉階段來說，也就是蔡政府執政一周年的時期，當時蔡政府進行許多重大議題的改革「一例一休」、「年金改革」、「前瞻基礎建設」，而賴政府面臨在野黨的重大杯葛，筆者發現當年的蔡政府的民調為TVBS的21%以及台灣民意的39.4%，而賴政府則呈現T台的28%以及台灣民意的33.3%，此時轉變能發現前後任政府於執政一周年時皆發生嚴重的執政危機，但是賴政府由於在泛藍的民調從一開始而言就比較低因此衰退的效果就變得有限，然而在泛綠的民調上來說前後任的差距極大，顯見因府會衝突的關係進一步的影響到民調的關聯性應當是存在的(台灣民意基金會，賴清德執政一周年回顧、蔡英文執政一周年回顧、TVBS賴政府執政一周年回顧、蔡政府執政一周年回顧)，然而在罷免選舉的過程中，由民進黨中央所領導的人民是頭家的宣講中我國內政部長劉世芳提出台灣國的願景(祝潤霖，2025)多位政府官員亦表示台灣獨立的願景使得國內社會當時發生許多的指責公民為共匪的行為，所以筆者推論兩岸關係為本次罷免投票的重要考量，因此筆者將分析兩岸關係與罷免制度之間的關聯性，據此提出罷免投票的第三個疑點是納許均衡點的移轉偏移的速度過快，蔡政府時期的執政民調的波動受到改革未果的影響，然而賴政府的民調執政民調的波動受到府會衝突、罷免制度與兩岸關係的影響，這個轉變是特別的透過前後任的比較即能窺知一二。

第四個疑點，民調上的馬太效應與在敵軍裡作戰，仔細分析32席國民黨立委，都是在國民黨為地方首長的狀態下進行罷免行動，這與過去學者的分析明顯相左，於林繼文研究員於西元2014年於<Resource Allocation and the Performance of Taiwan’s Democratic Progressive Party in Mixed-Member Majoritarian Elections>一文中表示，在民進黨中央政府執政時期，透過連結民進黨地方縣市首長的力量進行資源挹注與選舉動員，然而在罷免選舉中執政當局是難以複製這樣的選舉模式並進一步取得選戰的勝利，再者，隨著選戰投票日選舉的到來，選舉氣氛明顯不利於賴政府，在這樣的情況之下，既無法逆轉國會中朝小野大的政治格局，而且選舉的最後結果很有可能揭示現今民調存在瑕疵的可能性(民調受限於中央極限定裡)，進一步導致沉默多數透過真實選舉而被證實，使得接下來的民調不容易有起色，據此筆者提出第四個疑點，最終結果難以達成的情況下進行罷免選舉的意義對於賴政府來說是什麼?進一步的疑點是想要扭轉在這些縣市的不利局面，在沒有地方首長的幫助下，中央層級必須要有極大的改變才有機會在這些地區取得罷免成功乃至於補選成功的可能性，但上述分析賴政府的民調發現這是不可能的，那民進黨在這一選戰中究竟想要得到甚麼呢?

第五個疑點關於民進黨內派系平衡問題，民進黨內派系更迭鬥爭嚴重，有論者指出當時西元2018年時蔡賴之爭時，兩者所爭奪的核心點即是台灣獨立的程度問題，相較於蔡英文時期的中華民國台灣的論述，賴清德時期的兩岸互不隸屬的論述更凸顯出兩岸之間主權相互不干預的事實基礎，再加上其團結十講內容，充分彰顯台灣主權的論述精神，因此民進黨內派系透過對於台灣獨立的強度與地方資源分配進行劃分，從最為強調獨立精神的正國會、新潮流、湧言會(海派)、蔡英文的英系、蘇貞昌的蘇系、到後來由卓榮泰、林飛帆後續所成立的民主活水(通常被視為去派系化的話語)，通常考驗一個執政當局表現的是好還是壞通常是期中選舉(九合一大選)，其中有學者透過連動的方式，來看九合一與總統大選之間的連動關係來進行選舉預測，而這次筆者認為期中考試提前一整年的時間提早到來，試想一下透過上述邏輯進行推導，如果有民進黨籍的立委亟欲爭取縣市首長的大位，其勢必要與透過罷免程序後還取得補選成功資格的立委進行競爭，而此刻該立委很可能被認為是明日之星的角色，原本想與其競爭的立委不容易競爭的過這一位，所以民進黨內派系的平衡勢必要透過地方動員的方式將罷免行動阻止下來，那大罷免就會被自己人所抵擋下來，據此作者提出第五個疑點即是，黨內派系平衡的聲音再起，使得催動罷免制度的執行更添幾分難度，因此筆者認為如果黨政想要透過罷免制度的方式，從converse的角度進行思考(Converse，1964)，就必須先分析究竟罷免制度與那些因素相關，再藉由各派系的政要進行宣傳，因次綜上疑點筆者進一步質疑此次大罷免的行動之可行性究竟為何?

研究問題:

一、罷免制度受到那些制度認同的影響(民主信任、半總統制的府會關係)?

二、兩岸關係與政黨認同如何影響罷免制度下政黨的選舉策略?

研究假設:

假設一: 民眾的高民主制度的認同感與半總統制的府會關係會影響罷免制度中同意罷免的可能。

假設二: 當民眾的族群認同(亦即台灣人認同)加入兩岸關係的考量後會降低罷免制度中同意罷免的可能，兩岸關係具有調節作用。

假設三: 民眾的政黨認同當考量到兩岸關係時，泛綠選民對於罷免制度催動的可能性往下降，但中間選民的影響度略增(兩岸關係亦具有調節作用)。

資料描述:

筆者使用「台灣民主價值與治理」的資料來完成此次對於罷免制度的探索，這份資料是由台灣民主基金會委託國立政治大學合作的民意調查，計畫主持人為陳陸輝教授，協同主持人有蔡佳泓,蕭怡靖,黃韋豪等人，並以設籍在臺灣地區且年滿二十歲以上的成年人為本次調查的訪問對象，以市內電話及手機訪問之方式進行獨立樣本訪問；訪問期間自 2025 年 6 月 24 日至 6 月 29 日於政治大學選舉研究中心執行。本次調查經實際訪問，市話、手機各完成 812 個、406 個有效樣本，以 95%之信心水準估計，最大可能隨機抽樣誤差為：±2.81%。

二、文獻分析:

1.憲政獨裁、民主治理與罷免制度的關聯性:

憲政獨裁是學者楊日旭於西元1987年其分析的焦點聚焦於民主國家如何透過合法的手段使得體制逐步地向威權體制的方向過度，提出平常的複雜的政府體制運作起來過於龐雜如果國家屬於暫時性的危險狀態的時候極有可能先繞過這一複雜的體制，先使用簡單的執行方式，來進行過度，此時權限過度高漲的行政權狀態會力壓其他的權力據此美國學者Clinton L. Rossiter提出1.除非為維護國家生存之絕對必要，任何一般性或特殊性之憲政獨裁制度即不應採行。2.是否採行憲政獨裁的決策絕不應交給作為獨裁者自身決定。3.任何政府非經制定有關其終止其線之條款，即不得建立憲政獨裁。4.所以緊急權力之應用，以及政府組織之調整當依照憲法及法律之規定辦理。5.獨裁制度的採行、民權之侵犯、常規程序之修改均不應超過為克服某一特定危機之絕對需要。6.執行憲政獨裁時所採行的措施不使其在性質上 或效果上成為永久化。7.憲政獨裁應由能代表所有熱心保衛既存憲政秩序之各界公正之人士負責 執行，此一標準亦即是要求危機政府應該成為聯合政府之主要動力。8.在憲政獨裁制度下所採取 的每一行動措施，獨裁者都應該負最後的責任。9.是否結束憲政獨裁之決定權不應交由擔任獨裁 者來決定。10.憲政獨裁的期間不得超過原來所規定之結束時限。11.危機結束後，必須儘可能回復到憲政獨裁尚未開始以前所存在的政治及政府的常態。參見 Clinton L. Rossiter 著，楊日旭等譯，《憲政獨裁》，初版，台北：黎明，1987 年，頁 349-358。筆者為何會說大罷免的當下會符合憲政獨裁的概念，要符合憲政獨裁的特徵要有三個特徵，第一是有憲法或法律依據，罷免依照的是<公職人員選舉罷免法>所以法律層面來說其實是合法的手段，第二是保護憲政，不論是現任元首、人民是頭家的宣講中、現任總統賴情德也多次強調罷免選舉是為保護憲政秩序受到藍白多數國會的毀憲亂政進而影響到目前的憲政秩序，第三是暫時性、非常性，多位民進黨的政要多次向媒體表示我國國會被親中勢力所侵擾，罷免藍營共匪的口號在罷免選區瀰漫開來，顯見國家的狀態非常危急，透過罷免手段的運用，其門檻只有25%，該門檻明顯低於該被罷免人當選時所獲得的選票，所以的罷免是個例外但是透過一次性地提出大規模的罷免浪潮，明顯是將「例外變成常態」，透過上述對於<憲政獨裁:近代民主政府如何度過危機>筆者整理了兩個重要變項來進行考量分別是民主制度認同感、半總統制府會一致/不一致這兩個自變項。

本文所引用的第二個重要概念，是由政治大學陳敦源教授於西元2019年所出版的<民主治理:公共行政與民主政治的制度性調和>，書中對於民主治理一詞，作者提出以下的界定「當代民主制度在多元（去中心）化統治以及有效性環境之中， 從公共課責機制建立的角度切入，找尋價值衝突制度性調和的一種過程，其目的是試圖藉此獲致良好的治理績效｣，但綜觀台灣民主基金會所提供的問卷來看，筆者難以有效分析是否是治理國家的成效影響罷免制度的選擇，不少民眾於影音平台的街訪中表示對於當今執政黨的失望才是最大的主因，但是陳教授於書中引用理性選擇理論來說明台灣民眾如何選擇政治人物，而這涉及到族群認同、兩岸關係與政黨認同之間的連結，並於文末提出「制度是行動者之間策略均衡的狀態」，如果透過罷免制度進一步解釋，我國民眾在罷免制度的選擇其實相當不確定(從民意調查的角度來說其意見相當分歧)，所以筆者認為委託人—代理人理論隱含某種黑暗面（Knott & Miller, 2008: 391）—民選官員未嘗不會因自肥而有傷害公共利益，這一點的觀察其實與憲政獨裁(Clinton Rossiter)不謀而合，因此筆者在此基礎上框限兩岸關係、族群(台灣人認同)、政黨認同、罷免門檻制度的視角分析其與罷免制度的關聯性。

另一方面，罷免制度的相關文獻透過台灣碩博士論文加值系統進行搜尋，目前國內的文獻約由21篇，其中部分論文所分析的對象過於久遠，於今天的制度與環境概況相去甚遠，而其中大部分的論文做踭對於罷免制度接抱持著較為正面的態度，例如陳威劭於其論文中表示罷免制度落實直接民主，代議士與民意時常脫節不應由他們形成公共意志，保留最後的決定權給人民對於我國五權分立憲法糾錯的權責，但徐佑昇卻於論文中表示罷免制度最後會演變成政黨為自身的政黨利益而進行鬥爭(相關論文可參見陳淑芳，2020、許治明，2006、陳威劭，2016、徐佑昇，2017)，但是細究學者們的觀點會發現其未仔細分辨民選行政首長與民選官員之間的差異，但前者掌握高度行政資源、後者所代表的卻是尚未完整權力基礎的國會立法權，而門檻的高低其實也相當重要不少學者表示尚未修法之前門檻過高，然而修改之後，不少學者投書媒體表示門檻的設計「實屬恰當」，但筆者近一步提出問題認為不同的選舉體制所選出的代議士卻使用相同的門檻制度其實問題相當嚴重，我國議員選舉採複數選區相對多數決制，少數的選民即可選舉出一席議員的情況下，此時要動員25%的選民進行罷免，實則不容易，在今年的罷免熱潮中南投縣議員陳玉鈴的罷免案能窺知一二，學者馮天宗於論文<我國立法委員罷免制度之研究>提出對於制度的修改建議，一、需提高門檻，以避免發生少數欺凌多數的狀況，二、由人民解散國會，實現直接民權，三、立委、縣市長、縣市議員應有不同的制度設計，尤其是門檻制度的設計必須審慎檢討。最後於西元2025年<我國現行罷免投票-被罷免方策略與罷免投票結果分析(陳右錚，2025)>作者提出，被罷免方如果採熱處理策略的話，罷免都不會成功(文中試舉例黃國昌、陳柏惟)而採取冷策略的話罷免極容易通過，但是陳委員柏維的案例其實是有通過的，但作者提出其同意罷免與不同意罷免的比例差距符合理論上的預期，據此筆者再提出罷免門檻為自變項探詢其與罷免制度的關聯性。

2.統獨立場、選舉策略與投票行為之間的關聯性:

統獨立場是台灣社會中最顯著的社會分歧，甚至其對於選戰結果最具有高度影響力(俞振華、林啟耀，2013、盛杏湲，2002)，但是值得注意的是，選民的統獨意識形態漸趨中立保守，面對相關問卷與調查的時候往往選擇維持現狀，此現象揭示當選民基於政策立場評估候選人的主張時進而影響到自身利益時，該行為視為理性計算，若議題內化為選民的身分認同時，台灣人之族群認同為統獨議題的決定關鍵，而統獨偏好進一步影響我國政黨競爭的重要基礎。

先前就曾多次引述中間選民定理，然而蔡佳泓、徐永明與黃琇庭提出對於政黨的議題立場選擇與民意分布的型態具有關聯，若民調的結構呈現單峰的狀態時政黨傾向中間立場，但是結構如果呈現雙峰的分布時，此時政黨則可能會站在議題光譜的兩端而非站在中間(蔡佳泓、徐永明、黃琇庭，2007)，從台灣民主基金會所提供的民意資料來看，問卷的第14題主要詢問民眾對於罷免制度的看法，其意見相當的分歧，根據學者所提供的觀點來說此時政黨可能會單押一邊的策略來進行選舉，因此筆者能觀察到在大罷免的選舉初期，執政黨多位政府官員的國家意識形態過於向台灣獨立的方向靠近，然而根據政治大學選舉研究中心所提供的資料來說台灣約有四成的選民維持中立立場，對於主動發起罷免行動的民主進步黨來說要如何爭取這群選民的支持，尤其是當選舉的氛圍明顯朝民進黨不利的方向發展的情況之下，在此情況之下選民投票行為如何解釋，學者提出四大解釋分別是，一、社會心理學途徑(吳重禮、許文賓，2003):強調受政黨認同為深層的心理歸屬感，對選民行為產生長遠影響，二、經濟學途徑(Down，1957):透過理性選擇理論，選民會根據自身利益的最大化，三、生態學途徑(王業立，2017):強調不同區域的選民行為可能會受到地方社會、文化結構、經濟發展，而產生區域性的選舉結果，四、社會學途徑(張佑宗，2006):社會關係與人際網絡在選舉決策的作用，當時有論者指出(晏明強，2025)，其實選民想教訓的是賴清德總統，顯見選民對於選舉結果不一定是產生策略性投票而做出選擇，許多選民透過個人價值觀、政策立場與認同做出決策(王宏恩、王業立，2020)，張順全的研究指出當選民情感認同高過理性的計算，策略性投票將會被削弱，誠實投票的效果會更加凸顯，於譚伊倫的論文(「藍白合」沒成，選票怎麼分?2024年總統大選三角督之策略性投票分析)一文中提出策略性投票於西元2024年的總統大選沒有產生策略性投票。選民投票行為通常在學者的分類中將其分類成策略性投票(strategic voting)、誠實投票(Sincere voting)、與不投票(Abstention)(Alvarez，2018)。

第一步: 讀入資料

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  [1] "ID"          "NAME"        "TEL_A"       "TEL"         "TEL_NAME"   
  [6] "DATE"        "BTIME"       "ETIME"       "RESULT"      "CALLER"     
 [11] "GENDER"      "LEVEL"       "HOURS"       "VERSION"     "HOME_A"     
 [16] "HOME_M"      "HOME_O"      "SAMPLE"      "DATE_1"      "BTIME_1"    
 [21] "ETIME_1"     "RESULT_1"    "DATE_2"      "BTIME_2"     "ETIME_2"    
 [26] "RESULT_2"    "DATE_3"      "BTIME_3"     "ETIME_3"     "RESULT_3"   
 [31] "DATE_4"      "BTIME_4"     "ETIME_4"     "RESULT_4"    "DATE_5"     
 [36] "BTIME_5"     "ETIME_5"     "RESULT_5"    "DATE_6"      "BTIME_6"    
 [41] "ETIME_6"     "RESULT_6"    "DATE_7"      "BTIME_7"     "ETIME_7"    
 [46] "RESULT_7"    "Q1"          "Q2"          "Q3"          "Q4"         
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 [56] "Q10"         "Q11"         "Q12"         "Q13"         "Q14"        
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 [66] "Q20"         "Q21"         "Q22"         "Q23"         "Q24"        
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 [76] "Q30"         "Q31"         "Q32"         "Q33"         "Q34"        
 [81] "Q35"         "Q36"         "Q37"         "Q38"         "Q39"        
 [86] "Q40"         "Q41"         "Q42"         "Q43"         "Q44"        
 [91] "Q45"         "Q46"         "Q47"         "Q48"         "Q49"        
 [96] "Q50"         "Q51"         "Q52"         "Q53"         "Q54"        
[101] "Q55"         "NQ1"         "NQ2"         "NQ3"         "NQ4"        
[106] "NQ5"         "NQ6"         "NQ7"         "NQ8"         "NQ9"        
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[116] "NQ15"        "NQ16"        "NQ17"        "NQ18"        "NQ19"       
[121] "NQ20"        "TYPE"        "SEX"         "AGE"         "EDU"        
[126] "SENGI"       "SENGI7"      "MASENGI"     "MASENGI7"    "TONDU"      
[131] "PARTYID"     "PARTY"       "PARTYID2"    "T_Cidentity" "CAREER"     
[136] "CAREER8"     "TOWNID"      "AAA"         "AREAR"       "W"          
str(pp259762)   
tibble [1,218 × 140] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ ID         : num [1:1218] 390023 390056 390062 390085 390090 ...
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 $ NAME       : chr [1:1218] "唯一合格男" "唯一合格女" "最年輕的女" "唯一合格男" ...
  ..- attr(*, "label")= chr "受訪者姓名"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "A10"
  ..- attr(*, "display_width")= int 12
 $ TEL_A      : num [1:1218] 6 5 7 8 2 42 2 4 7 2 ...
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 $ TEL        : num [1:1218] 1e+07 1e+07 1e+07 1e+07 1e+07 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "電話號碼"
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  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ TEL_NAME   : chr [1:1218] "05" "05" "05" "05" ...
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 $ RESULT     : dbl+lbl [1:1218] 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,...
   ..@ label      : chr "訪問結果"
   ..@ format.spss: chr "F3.0"
   ..@ labels     : Named num [1:38] 0 10 20 30 40 50 60 70 80 81 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:38] "訪問成功" "受訪者暫時不在 或 不便接聽 (非當日約訪者)" "受訪者因臨時有事而中途拒訪 (非當日約訪者)" "受訪者暫時不在 或 不便接聽 (可當日約訪者)" ...
 $ CALLER     : num [1:1218] 1.00e+05 1.14e+08 1.00e+05 1.00e+05 1.00e+05 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪員編號"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F10.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 12
 $ GENDER     : dbl+lbl [1:1218] 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1,...
   ..@ label      : chr "訪員性別"
   ..@ format.spss: chr "F1.0"
   ..@ labels     : Named num [1:2] 1 2
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "男" "女"
 $ LEVEL      : dbl+lbl [1:1218] 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1,...
   ..@ label        : chr "訪員級數"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 7
   ..@ labels       : Named num [1:3] 1 2 3
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "第一級" "第二級" "第三級"
 $ HOURS      : num [1:1218] 24 72 260 1032 520 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "累計時數"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F7.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ VERSION    : num [1:1218] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "版本"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ HOME_A     : num [1:1218] 2 3 3 2 1 2 1 2 1 3 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "戶中全部合格人數"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
 $ HOME_M     : num [1:1218] 1 2 0 1 1 1 1 1 1 2 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "戶中合格男性人數"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
 $ HOME_O     : num [1:1218] 1 1 3 1 1 1 1 1 1 3 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "戶中排行"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F2.0"
 $ SAMPLE     : dbl+lbl [1:1218] 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1,...
   ..@ label      : chr "受訪樣本"
   ..@ format.spss: chr "F1.0"
   ..@ labels     : Named num [1:2] 1 2
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "正取樣本" "替代樣本"
 $ DATE_1     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_1"
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  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_1    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_1"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_1   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_1"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_2     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_2"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_2    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_2"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_2    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_2"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_2   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_2"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_3     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_3"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_3    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_3"
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 $ ETIME_3    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_3"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_3   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_3"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_4     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_4"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_4    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_4"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_4    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_4"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_4   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_4"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_5     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_5"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_5    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_5"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_5    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_5"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_5   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_5"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_6     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_6"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_6    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_6"
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  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_6    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_6"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_6   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_6"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ DATE_7     : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問日期_7"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
 $ BTIME_7    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "開始時間_7"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ ETIME_7    : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "結束時間_7"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F6.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 9
 $ RESULT_7   : num [1:1218] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "label")= chr "訪問結果_7"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F3.0"
  ..- attr(*, "display_width")= int 10
 $ Q1         : dbl+lbl [1:1218]  2,  3,  2,  2,  2,  2,  3,  2,  2,  2,  3,  2,  3,  ...
   ..@ label        : chr "整體來說，請問您對政治的事情，感不感興趣？是非常有興趣、還算有興趣、不太有興趣，還是完全沒興趣？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常有興趣" "還算有興趣" "不太有興趣" "完全沒興趣" ...
 $ Q2         : dbl+lbl [1:1218]  3,  3,  3,  3,  3,  3, 96,  3,  3,  3, 98,  3,  2,  ...
   ..@ label        : chr "請問您認為假消息與資訊操弄會不會危害臺灣民主政治的發展？是幾乎不會、有一點會、還是危害很大？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:7] 1 2 3 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "幾乎不會" "有一點會" "危害很大" "拒答" ...
 $ Q3         : dbl+lbl [1:1218]  2,  2,  1,  4,  3,  1, 98,  1,  1,  1, 98,  1,  3,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「假消息與資訊操弄也是言論自由所允許的」，請問您同不同意這種說法？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不同意" "不同意" "同意" "非常同意" ...
 $ Q4         : dbl+lbl [1:1218]  3, 98,  1,  4,  2,  1,  3,  1,  3,  1, 98,  1,  2,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「大多數的假消息與資訊操弄是從中國來的」，請問您同不同意這種說法？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不同意" "不同意" "同意" "非常同意" ...
 $ Q5         : dbl+lbl [1:1218]  2,  3,  4,  4,  3,  3,  4,  4,  4,  3, 98,  4,  4,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「民主也許會有問題，但還是一個最好的制度」，請問您同不同意這種說法？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不同意" "不同意" "同意" "非常同意" ...
 $ Q6         : dbl+lbl [1:1218]  3,  2,  1,  4,  1,  1,  3,  2,  4,  1, 98,  1,  3,  ...
   ..@ label        : chr "整體而言，請問您對於目前臺灣民主政治實行的情形滿不滿意？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不滿意" "不滿意" "滿意" "非常滿意" ...
 $ Q7         : dbl+lbl [1:1218]  3,  2,  1,  4,  2,  1,  4,  3,  3,  1, 98,  1,  3,  ...
   ..@ label        : chr "請問您對臺灣民主政治未來的發展是悲觀還是樂觀？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常悲觀" "悲觀" "樂觀" "非常樂觀" ...
 $ Q8         : dbl+lbl [1:1218]  3,  2,  1,  4,  1,  1,  3,  2,  4,  1,  3,  2,  1,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「政府所做的事大多數是正確的」，請問您同不同意這種說法？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不同意" "不同意" "同意" "非常同意" ...
 $ Q9         : dbl+lbl [1:1218]  2,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  2,  1, 98,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「對於公眾的事務，我們都應該主動來參與」；也有人說：「公眾的事務交給政府處理就好，我們少管為妙」，請問"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 4
   ..@ labels       : Named num [1:6] 1 2 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "對於公眾的事務，我們都應該主動來參與" "公眾的事務交給政府處理就好，我們少管為妙" "拒答" "看情形" ...
 $ Q10        : dbl+lbl [1:1218]  2,  3,  4,  1,  4,  4,  1,  3,  1,  4, 98,  3,  4,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「政府常浪費納稅人繳的稅金」，請問您同不同意這種說法？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不同意" "不同意" "同意" "非常同意" ...
 $ Q11        : dbl+lbl [1:1218]  3,  2,  1,  4,  1,  1,  4,  3,  3,  1, 98,  1,  1, 9...
   ..@ label        : chr "請問您相不相信政府官員說的話？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不相信" "不相信" "相信" "非常相信" ...
 $ Q12        : dbl+lbl [1:1218]  2,  1,  1,  2, 97,  1, 96,  1,  2,  1, 98,  1, 95,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡，但也有人說：「總統與立法院的多數立委最好是同一政"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:6] 1 2 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡" "總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策" "拒答" "很難說" ...
 $ Q13        : dbl+lbl [1:1218]  1,  2,  2,  1, 98,  2, 96,  2,  1,  2, 98,  2, 95,  ...
   ..@ label        : chr "如果總統跟立法院的多數立委是不同政黨，且政治立場差異很大。請問您認為國家的重大政策應該由總統來決定，還是由立法院來決定？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:6] 1 2 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "總統" "立法院" "拒答" "看情形" ...
 $ Q14        : dbl+lbl [1:1218]  2,  2,  2,  1,  1, 96,  1,  1,  1,  2, 98,  2,  1,  ...
   ..@ label        : chr "有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:6] 1 2 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他" "罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用" "拒答" "很難說" ...
 $ Q15        : dbl+lbl [1:1218]  1,  4,  4,  2,  3,  5,  1,  4,  1,  5, 98,  4,  2,  ...
   ..@ label        : chr "請問您認為，罷免對我們國家的民主發展，是有好的影響，還是有壞的影響？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:9] 1 2 3 4 5 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "都是好的影響" "好的影響比較多" "一半一半" "壞的影響比較多" ...
 $ Q16        : dbl+lbl [1:1218]  2, 98, 96,  3,  2,  2, 98,  3,  3,  2, 98,  2,  2,  ...
   ..@ label        : chr "目前罷免區域立委的規定是四分之一以上的選民出席投票，且同意票多於不同意票即通過罷免。請問您認為這樣的門檻是太高"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:7] 1 2 3 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "太高" "太低" "剛剛好" "拒答" ...
 $ Q17        : dbl+lbl [1:1218]  0,  5,  6,  5,  5,  9,  3,  6,  4,  8, 98,  7,  5,  ...
   ..@ label        : chr "我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟中國大陸互動，如果用0來表示臺灣跟跟中國大陸的互動應該愈疏遠愈好，用10表示應該"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:4] 0 10 95 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "臺灣跟中國大陸的互動應該愈疏遠愈好" "臺灣跟中國大陸的互動應該愈密切愈好" "拒答" "不知道"
 $ Q18        : dbl+lbl [1:1218] 10,  5,  6,  9,  5,  7,  7,  7, 10,  3, 98,  4,  5,  ...
   ..@ label        : chr "我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟美國互動，如果用0來表示臺灣跟美國的互動應該愈疏遠愈好，用10表示應該愈密切愈好"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:4] 0 10 95 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:4] "臺灣跟美國的互動應該愈疏遠愈好" "臺灣跟美國的互動應該愈密切愈好" "拒答" "不知道"
 $ Q19        : dbl+lbl [1:1218]  4,  3,  2,  4,  3,  1,  4,  3,  4,  1, 98,  1,  4,  ...
   ..@ label        : chr "如果因為臺灣宣布獨立導致中國大陸武力攻打臺灣，請問您願不願意為保衛臺灣而戰？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不願意" "不願意" "願意" "非常願意" ...
 $ Q20        : dbl+lbl [1:1218]  3,  3,  1,  4,  3,  1,  4,  3,  4,  1, 98,  1,  4,  ...
   ..@ label        : chr "如果中國大陸為了統一對臺灣使用武力，請問您願不願意為保衛臺灣而戰？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "非常不願意" "不願意" "願意" "非常願意" ...
 $ Q21        : dbl+lbl [1:1218]  5,  5,  5,  5,  6,  6,  2,  5,  4,  5, 98,  3, 95,  ...
   ..@ label        : chr "關於臺灣和中國大陸的關係，有下面幾種不同的看法："
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:12] 1 2 3 4 5 6 7 8 95 96 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:12] "儘快統一" "儘快宣佈獨立" "維持現狀，以後走向統一" "維持現狀，以後走向獨立" ...
 $ Q22        : dbl+lbl [1:1218]  2, 96,  1,  6, 38, 38,  2,  1,  2,  1,  7,  1,  7,  ...
   ..@ label        : chr "在目前國內的政黨中，請問您認為您比較支持哪一個政黨？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:28] 1 2 3 4 5 6 7 8 16 17 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:28] "國民黨" "民進黨" "新黨" "親民黨" ...
 $ Q23        : dbl+lbl [1:1218]  1, 99,  1, 99,  1,  1,  1,  2,  1,  1, 99,  2, 99,  ...
   ..@ label        : chr "請問您支持〔受訪者回答的政黨〕的程度是非常支持、還是普普通通？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:3] 1 2 99
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "非常支持" "普普通通" "跳題"
 $ Q24        : dbl+lbl [1:1218] 99,  3, 99,  8, 99, 99, 99, 99, 99, 99,  8, 99,  8, 9...
   ..@ label        : chr "那請問您有沒有比較偏向哪一個政黨？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:26] 3 4 5 6 7 8 17 18 19 20 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:26] "偏國民黨" "偏民進黨" "偏新黨" "偏親民黨" ...
 $ Q25        : dbl+lbl [1:1218]  1,  1,  2,  1,  1,  2,  1,  1,  1,  2, 98,  2,  2,  ...
   ..@ label        : chr "在我們社會上，有人說自己是「臺灣人」，也有人說自己是「中國人」，也有人說都是。請問您認為您自己是「臺灣人」、「"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:7] 1 2 3 95 96 97 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "臺灣人" "都是" "中國人" "拒答" ...
 $ Q26        : dbl+lbl [1:1218] 43, 57, 44, 26, 65, 64, 47, 70, 47, 54, 36, 50, 69, 3...
   ..@ label        : chr "請問您是民國哪一年出生的？"
   ..@ format.spss  : chr "F3.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num 995
   .. ..- attr(*, "names")= chr "拒答"
 $ Q27        : dbl+lbl [1:1218]  5,  3,  7,  4,  5,  5,  4,  6,  6,  3,  2,  4,  4,  ...
   ..@ label        : chr "請問您的最高學歷是什麼？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:8] 1 2 3 4 5 6 7 95
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "不識字及未入學" "小學" "國、初中" "高中、職" ...
 $ Q28        : dbl+lbl [1:1218] 2, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 1, 2, 3, 2, 2,...
   ..@ label        : chr "請問您的父親是本省客家人、本省閩南人、大陸各省市人、原住民，還是新住民？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:9] 1 2 3 4 5 6 7 95 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "本省客家人" "本省閩南人" "大陸各省市人" "原住民" ...
 $ Q29        : dbl+lbl [1:1218] 2, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 3, 2, 2,...
   ..@ label        : chr "請問您的母親是本省客家人、本省閩南人、大陸各省市人、原住民，還是新住民？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:9] 1 2 3 4 5 6 7 95 98
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "本省客家人" "本省閩南人" "大陸各省市人" "原住民" ...
 $ Q30        : dbl+lbl [1:1218] 906, 602, 106, 501, 401, 901, 906, 206, 501, 905, 906...
   ..@ label        : chr "請問您的職業是什麼？"
   ..@ format.spss  : chr "F3.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:39] 101 102 103 104 105 106 201 202 203 204 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:39] "民意代表" "政府行政主管" "公營事業主管" "民營事業主管" ...
 $ Q31        : dbl+lbl [1:1218] 999, 999, 999, 999, 999, 104, 999, 999, 999, 999, 999...
   ..@ label        : chr "請問您先生（或太太）的職業是什麼？"
   ..@ format.spss  : chr "F3.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:36] 101 102 103 104 105 106 201 202 203 204 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:36] "民代" "政府行政主管" "公營事業主管" "民營事業主管" ...
 $ Q32        : dbl+lbl [1:1218] 801, 999, 999, 999, 999, 999, 104, 999, 999, 602, 602...
   ..@ label        : chr "請問您以前（或退休前）的職業是什麼？"
   ..@ format.spss  : chr "F3.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:33] 101 102 103 104 105 106 201 202 203 204 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:33] "民代" "政府行政主管" "公營事業主管" "民營事業主管" ...
 $ Q33        : dbl+lbl [1:1218] 67, 20, 64, 13, 65, 66, 17,  7, 64, 65, 18, 67, 67, 6...
   ..@ label        : chr "請問您戶籍是在哪一個縣市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:24] 2 4 5 7 8 9 10 13 14 15 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:24] "宜蘭縣" "新竹縣" "苗栗縣" "彰化縣" ...
 $ Q34        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在宜蘭縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:15] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:15] "宜蘭市" "羅東鎮" "蘇澳鎮" "頭城鎮" ...
 $ Q35        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在新竹縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:16] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "竹北市" "竹東鎮" "新埔鎮" "關西鎮" ...
 $ Q36        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在苗栗縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:21] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:21] "苗栗市" "苑裡鎮" "通霄鎮" "竹南鎮" ...
 $ Q37        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 19, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在彰化縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:29] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:29] "彰化市" "鹿港鎮" "和美鎮" "線西鄉" ...
 $ Q38        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在南投縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:16] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "南投市" "埔里鎮" "草屯鎮" "竹山鎮" ...
 $ Q39        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在雲林縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:23] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:23] "斗六市" "斗南鎮" "虎尾鎮" "西螺鎮" ...
 $ Q40        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在嘉義縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:21] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:21] "太保市" "朴子市" "布袋鎮" "大林鎮" ...
 $ Q41        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 13, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在屏東縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:36] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:36] "屏東市" "潮洲鎮" "東港鎮" "恆春鎮" ...
 $ Q42        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在臺東縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:19] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:19] "臺東市" "成功鎮" "關山鎮" "卑南鄉" ...
 $ Q43        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在花蓮縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:16] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "花蓮市" "鳳林鎮" "玉里鎮" "新城鄉" ...
 $ Q44        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在澎湖縣哪一個鄉鎮市？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:9] 1 2 3 4 5 6 95 98 99
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "馬公市" "湖西鄉" "白沙鄉" "西嶼鄉" ...
 $ Q45        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 95, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在基隆市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 95 98 99
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:10] "中正區" "七堵區" "暖暖區" "仁愛區" ...
 $ Q46        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,  1, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在新竹市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:6] 1 2 3 95 98 99
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:6] "東區" "北區" "香山區" "拒答" ...
 $ Q47        : dbl+lbl [1:1218] 99,  2, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在嘉義市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:5] 1 2 95 98 99
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "東區" "西區" "拒答" "不知道" ...
 $ Q48        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在臺北市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:15] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:15] "松山區" "信義區" "大安區" "中山區" ...
 $ Q49        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 12, 99, 99, 99, 99, 99, 15, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在高雄市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:41] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:41] "鹽埕區" "鼓山區" "左營區" "楠梓區" ...
 $ Q50        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99,  5, 99, 99, 99, 99,  5, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在新北市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:32] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:32] "板橋區" "三重區" "中和區" "永和區" ...
 $ Q51        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 28, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 9...
   ..@ label        : chr "請問在臺中市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:32] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:32] "中區" "東區" "南區" "西區" ...
 $ Q52        : dbl+lbl [1:1218] 36, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 14,  2, 9...
   ..@ label        : chr "請問在臺南市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:40] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:40] "新營區" "鹽水區" "白河區" "柳營區" ...
 $ Q53        : dbl+lbl [1:1218] 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 1...
   ..@ label        : chr "請問在桃園市哪一個區？"
   ..@ format.spss  : chr "F2.0"
   ..@ display_width: int 5
   ..@ labels       : Named num [1:16] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:16] "桃園區" "中壢區" "大溪區" "楊梅區" ...
  [list output truncated]
#批次清理無效值
library(sjmisc)
pp259762 <- set_na(pp259762, na=c(93:99, "NA")) 

#變數編碼:
library(sjmisc) #編碼用
library(sjPlot) #製圖用

第二步:自變數編碼與資料描述

題目編碼:

1.自變數(一、民主制度的認同):此題是出自題組中的第五題，測量的是人們對於民主制度的認同程度是如何?

#有人說：「民主也許（臺：加減）會有問題，但還是一個最好的制度」，請問您同不同意（臺：咁有同意）這種說法？【訪員請追問強弱程度】

#(01)非常不同意 (02)不同意 (03)同意 (04)非常同意 (05)其他
table(pp259762$Q5)

  1   2   3   4 
 39 117 551 421 
pp259762$Q5r<-rec(pp259762$Q5,rec = "1=1[非常不同意];2=2[不同意];3=3[同意];4=4[非常同意]", as.num = F)
frq(pp259762$Q5r) 
有人說：「民主也許會有問題，但還是一個最好的制度」，請問您同不同意這種說法？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=1128 mean=3.20 sd=0.76

Value |      Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
    1 | 非常不同意 |  39 |  3.20 |    3.46 |   3.46
    2 |     不同意 | 117 |  9.61 |   10.37 |  13.83
    3 |       同意 | 551 | 45.24 |   48.85 |  62.68
    4 |   非常同意 | 421 | 34.56 |   37.32 | 100.00
 <NA> |       <NA> |  90 |  7.39 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:選擇同意、非常同意的比例高達85%，顯見我國民眾對於民主制度有極高的認同。

2.自變數(二、府會型態):此題是出自題組中的第12題，主要測量人們對於半總統制的府會關係的看法:

#有人說：「總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡（臺：牽制）」，但也有人說：「總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策」。請問您比較同意哪一種說法？【兩種說法隨機出現】
#(01)總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡（臺：牽制）(02)總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策   (03)其他

table(pp259762$Q12)

  1   2 
725 327 
pp259762$Q12r<-rec(pp259762$Q12,rec = "1=1[總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡];2=2[總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策]", as.num=F)
frq(pp259762$Q12r)
有人說：「總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡，但也有人說：「總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策」。請問您比較同意哪一種說法？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=1052 mean=1.31 sd=0.46

Value |                                                Label |   N | Raw %
--------------------------------------------------------------------------
    1 |   總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡 | 725 | 59.52
    2 | 總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策 | 327 | 26.85
 <NA> |                                                 <NA> | 166 | 13.63

Value | Valid % | Cum. %
------------------------
    1 |   68.92 |  68.92
    2 |   31.08 | 100.00
 <NA> |    <NA> |   <NA>
#資料描述:半總統制的府會不一致才能相互制衡約佔六成的比例，顯見府會相互牽制是當前民意多數。

3.自變數(三、兩岸關係): 此題是出自題組中的第21題，主要測量人們對於兩岸關係的看法

#關於臺灣和中國大陸的關係，有下面幾種不同的看法:
#(01)儘快統一 (02) 盡快宣布獨立 (03) 維持現狀，以後走向統一  (04)維持現狀，以後走向獨立 (05) 維持現狀，看情形再決定獨立或統一 (06)永遠維持現狀 (07)其他
table(pp259762$Q21)

  1   2   3   4   5   6   7 
  9  47  97 245 349 406   9 
pp259762$Q21r<-rec(pp259762$Q21,rec = "1=1[儘快統一];2=2[盡快宣布獨立];3=3[維持現狀，以後走向統一];4=4[維持現狀，以後走向獨立];5=5[維持現狀，看情形再決定獨立或統一];6=6[永遠維持現狀];7=7[其他]",as.num = F)

frq(pp259762$Q21)
關於臺灣和中國大陸的關係，有下面幾種不同的看法： (x) <numeric> 
# total N=1218 valid N=1162 mean=4.83 sd=1.18

Value |                            Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
-------------------------------------------------------------------------
    1 |                         儘快統一 |   9 |  0.74 |    0.77 |   0.77
    2 |                     儘快宣佈獨立 |  47 |  3.86 |    4.04 |   4.82
    3 |           維持現狀，以後走向統一 |  97 |  7.96 |    8.35 |  13.17
    4 |           維持現狀，以後走向獨立 | 245 | 20.11 |   21.08 |  34.25
    5 | 維持現狀，看情形再決定獨立或統一 | 349 | 28.65 |   30.03 |  64.29
    6 |                     永遠維持現狀 | 406 | 33.33 |   34.94 |  99.23
    7 |               已經是個獨立的國家 |   9 |  0.74 |    0.77 | 100.00
    8 |               已經是個統一的國家 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
 <NA> |                             <NA> |  56 |  4.60 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:永遠維持現狀是當前民意的多數，一直以來都是此次也不例外。

4.自變數(四、兩岸外交距離):此題是出自於題組中的第十七題與十八題，主要測量美中台三方關係的外交距離。

#我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟中國大陸互動（臺：交往），如果用0來表示臺灣跟中國大陸的互動（臺：交往）應該愈疏遠愈好，用10表示應該愈密切愈好，請問0～10您會給多少？ 
plot_frq(pp259762$Q17, type = "hist")

5.自變數(五、台美外交距離):

#第18題
#我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟美國互動（臺：交往），如果用0來表示臺灣跟美國的互動（臺：交往）應該愈疏遠愈好，用10表示應該愈密切愈好，請問0～10您會給多少？
plot_frq(pp259762$Q18, type = "hist")

#資料描述:從外交關係來說，不管是兩岸關係與台美關係，其實差距都不是很大，顯見我國民眾對於台灣與美國抑或是台灣與中國其實並沒有明顯偏好，而是將其當成一般的外交關係。

6.自變數(六、族群認同):此題是出自題組中的第23題，主要測量族群認同亦即是中國人還是台灣人認同。

#在我們社會上，有人說自己是「臺灣人」，也有人說自己是「中國人」，也有人說都是。請問您認為您自己是「臺灣人」、「中國人」，或者都是？(01)台灣人 (02)都是 (03)中國人(04)其他

table(pp259762$Q25)

  1   2   3 
704 430  34 
pp259762$Q25r<-rec(pp259762$Q25,rec = "1=1[台灣人];2=2[都是];3=3[中國人];4=4[其他]",as.num=F)

frq(pp259762$Q25r)
在我們社會上，有人說自己是「臺灣人」，也有人說自己是「中國人」，也有人說都是。請問您認為您自己是「臺灣人」、「中國人」，或者都是？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=1168 mean=1.43 sd=0.55

Value |  Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
    1 | 台灣人 | 704 | 57.80 |   60.27 |  60.27
    2 |   都是 | 430 | 35.30 |   36.82 |  97.09
    3 | 中國人 |  34 |  2.79 |    2.91 | 100.00
    4 |   其他 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
 <NA> |   <NA> |  50 |  4.11 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:台灣人認同約佔57.8%，但是能發現選擇都是(既是中國人也是台灣人的比例也佔有35%)

7.自變數(七、政黨認同):

#此題是第22題，測量人們的政黨認同
#在目前國內的政黨中，請問您認為您比較支持哪一個政黨？(01)國民黨(02)民進黨(03)新黨(04)親民黨(05)台聯(06)綠黨(07)時代力量(08)社民黨(09)台灣激進(10)台灣民眾黨
table(pp259762$Q22)

  1   2   6   7  16  17  19  20  21  23  38  42  45  52 
222 359  68 268   2   1  40   1   4   2  99   1   1   1 
pp259762$Q22r<-rec(pp259762$Q22,rec = "1=1[國民黨];2=2[民進黨];3=3[新黨];4=4[親民黨];5=5[台聯];6=6[綠黨];7=7[時代力量];8=8[社民黨];9=9[台灣激進];10=10[台灣民眾黨]", as.num=F)
frq(pp259762$Q22r)
在目前國內的政黨中，請問您認為您比較支持哪一個政黨？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=917 mean=3.52 sd=2.54

Value |      Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
    1 |     國民黨 | 222 | 18.23 |   24.21 |  24.21
    2 |     民進黨 | 359 | 29.47 |   39.15 |  63.36
    3 |       新黨 |   0 |  0.00 |    0.00 |  63.36
    4 |     親民黨 |   0 |  0.00 |    0.00 |  63.36
    5 |       台聯 |   0 |  0.00 |    0.00 |  63.36
    6 |       綠黨 |  68 |  5.58 |    7.42 |  70.77
    7 |   時代力量 | 268 | 22.00 |   29.23 | 100.00
    8 |     社民黨 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
    9 |   台灣激進 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
   10 | 台灣民眾黨 |   0 |  0.00 |    0.00 |  24.21
 <NA> |       <NA> | 301 | 24.71 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:從民調中能發現民進黨在大罷免選舉的過程中，支持率其實非常高約有四成選民的支持，對比其他政黨(國民黨、時代力量、台灣民眾黨)來說這個比例非常高。

8.自變數(八、罷免門檻):

#此題是出自題組中的第16題，測量人們對於罷免門檻的看法
#目前罷免區域立委的規定是四分之一以上的選民出席投票，且同意票多於不同意票即通過罷免。請問您認為這樣的門檻是太高、太低還是剛剛好？(01)太高(02)太低(03)剛剛好(04)其他
table(pp259762$Q16)

  1   2   3 
 63 441 467 
pp259762$Q16r<-rec(pp259762$Q16,rec = "1=1[太高];2=2[太低];3=3[剛剛好];4=4[其他]" ,as.num=F)
frq(pp259762$Q16r)
目前罷免區域立委的規定是四分之一以上的選民出席投票，且同意票多於不同意票即通過罷免。請問您認為這樣的門檻是太高、太低還是剛剛好？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=971 mean=2.42 sd=0.61

Value |  Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------
    1 |   太高 |  63 |  5.17 |    6.49 |   6.49
    2 |   太低 | 441 | 36.21 |   45.42 |  51.91
    3 | 剛剛好 | 467 | 38.34 |   48.09 | 100.00
    4 |   其他 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
 <NA> |   <NA> | 247 | 20.28 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:約有38%的民眾覺得罷免區域立委的門檻剛剛好，同時也約有36%覺得門檻太低，僅有約5%的民眾覺得太高。

依變數編碼:罷免制度

#此題是出自題組中的第14題，測量人們對於罷免制度的看法
#有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他」，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？(01)民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他(02)容易成為政治報復的工具，應該儘量少用(03)其他
table(pp259762$Q14)

  1   2 
608 493 
pp259762$Q14r<-rec(pp259762$Q14,rec="1=1[民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他];2=2[容易成為政治報復的工具，應該儘量少用];3=3[其他]", as.num = F)
frq(pp259762$Q14r)
有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ (x) <categorical> 
# total N=1218 valid N=1101 mean=1.45 sd=0.50

Value |                                Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------------------------------
    1 |   民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 | 608 | 49.92 |   55.22 |  55.22
    2 | 容易成為政治報復的工具，應該儘量少用 | 493 | 40.48 |   44.78 | 100.00
    3 |                                 其他 |   0 |  0.00 |    0.00 | 100.00
 <NA> |                                 <NA> | 117 |  9.61 |    <NA> |   <NA>
#資料描述:本題測量民眾對於罷免制度的看法，同意罷免的比例略高於不同意罷免的比例，但是兩者的差距非常接近，顯見台灣社會容易因為罷免制度而陷入相互之間的爭奪之中。

第三步:自變數與依變數之間的相關性檢證:

1.制度認同:民主制度與半總統制的制度認同，與罷免制度之間的卡方相關。

#卡方相關:
#H0:民主制度與罷免制度無關
#H1:民主制度與罷免制度有關
library(sjmisc)
pp259762$DE<-rec(pp259762$Q5,rec = "1=1[非常不同意];2=2[不同意];3=3[同意];4=4[非常同意];else=NA",as.num=F)
frq(pp259762$Q5)
有人說：「民主也許會有問題，但還是一個最好的制度」，請問您同不同意這種說法？ (x) <numeric> 
# total N=1218 valid N=1128 mean=3.20 sd=0.76

Value |      Label |   N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
    1 | 非常不同意 |  39 |  3.20 |    3.46 |   3.46
    2 |     不同意 | 117 |  9.61 |   10.37 |  13.83
    3 |       同意 | 551 | 45.24 |   48.85 |  62.68
    4 |   非常同意 | 421 | 34.56 |   37.32 | 100.00
 <NA> |       <NA> |  90 |  7.39 |    <NA> |   <NA>
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$DE,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
有人說：「民主也許會有問題，但還是一個最好的制度」，請問您同不同意這種說法？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
非常不同意 10 26 36
不同意 50 62 112
同意 250 248 498
非常同意 270 131 401
Total 580 467 1047
χ2=44.914 · df=3 · Cramer's V=0.207 · p=0.000 
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show.exp=FALSE
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tdcol.col="blue"
tdcol.row="green"
#卡方相關:
#HO:半總統制的府會關係與罷免制度無關
#H1:半總統制的府會關係與罷免制度有關
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q12,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
有人說：「總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡，但也有人說：「總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策」。請問您比較同意哪一種說法？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
總統與立法院的多數立委最好是不同政黨，才能互相制衡 273 404 677
總統與立法院的多數立委最好是同一政黨，才可以貫徹政策 256 54 310
Total 529 458 987
χ2=150.963 · df=1 · &phi=0.393 · p=0.000 
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show.exp = FALSE
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tdcol.col = "blue"
tdcol.row = "green"

卡方相關檢定結果:制度認同(包含民主制度、半總統制的府會關係)，與罷免制度之間具有相關性，拒絕虛無假設。

2.台灣外交關係與罷免制度的相關性檢證:

#卡方相關:
#H0:兩岸外交與罷免制度無關
#H1:兩岸外交與罷免制度有關
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q17,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟中國大陸互動，如果用0來表示臺灣跟跟中國大陸的互動應該愈疏遠愈好，用10表示應該愈密切愈好，請問0?10您會給多少？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
臺灣跟中國大陸的互動應該愈疏遠愈好 59 19 78
1 27 2 29
2 33 6 39
3 70 18 88
4 48 13 61
5 191 183 374
6 67 64 131
7 41 53 94
8 20 57 77
9 1 12 13
臺灣跟中國大陸的互動應該愈密切愈好 17 38 55
Total 574 465 1039
χ2=138.533 · df=10 · Cramer's V=0.365 · p=0.000 
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tdcol.row = "green"
#卡方相關:
#H0:台美外交與罷免制度無關
#H1:台美外交與罷免制度有關
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q18,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
我們社會上常常有人討論臺灣要如何跟美國互動，如果用0來表示臺灣跟美國的互動應該愈疏遠愈好，用10表示應該愈密切愈好，請問0?10您會給多少？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
臺灣跟美國的互動應該愈疏遠愈好 5 17 22
1 1 9 10
2 4 9 13
3 6 25 31
4 9 21 30
5 146 193 339
6 85 52 137
7 108 54 162
8 109 51 160
9 25 4 29
臺灣跟美國的互動應該愈密切愈好 85 26 111
Total 583 461 1044
χ2=118.736 · df=10 · Cramer's V=0.337 · Fisher's p=0.000 
show.row.prc = TRUE
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show.na = FALSE
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tdcol.col = "blue"
tdcol.row = "green"

卡方相關檢定結果:台灣外交關係(兩岸關係、台美關係)與罷免制度之間具有相關性，拒絕虛無假設。

3.兩岸關係與罷免制度的相關性檢證:

#卡方相關
#H0:兩岸關係與罷免制度無關
#H1:兩岸關係與罷免制度有關

library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q21,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
關於臺灣和中國大陸的關係，有下面幾種不同的看法： 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
儘快統一 4 5 9
儘快宣佈獨立 40 5 45
維持現狀，以後走向統一 30 62 92
維持現狀，以後走向獨立 188 46 234
維持現狀，看情形再決定獨立或統一 156 162 318
永遠維持現狀 164 202 366
已經是個獨立的國家 7 1 8
Total 589 483 1072
χ2=123.924 · df=6 · Cramer's V=0.340 · Fisher's p=0.000 
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show.na = FALSE
show.legend = FALSE 
show.exp = FALSE
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tdcol.col = "blue"
tdcol.row = "green"

卡方相關檢定結果:兩岸關係與罷免制度之間具有相關性，拒絕虛無假設。

4.族群認同與罷免制度的相關性檢證:

#卡方相關:
#H0:族群認同與罷免制度無關
#H1:族群認同與罷免制度有關
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q25,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
在我們社會上，有人說自己是「臺灣人」，也有人說自己是「中國人」，也有人說都是。請問您認為您自己是「臺灣人」、「中國人」，或者都是？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
臺灣人 466 184 650
都是 119 269 388
中國人 6 23 29
Total 591 476 1067
χ2=179.996 · df=2 · Cramer's V=0.411 · p=0.000 
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show.legend = FALSE 
show.exp = FALSE
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tdcol.col = "blue"
tdcol.row = "green"

卡方相關檢定結果:族群認同與罷免制度之間具有相關性，拒絕虛無假設。

5.罷免門檻與罷免制度的相關性檢證:

#卡方相關:
#H0:罷免門檻與罷免投票無關
#H1:罷免門檻與罷免投票有關
library(sjPlot)
tab_xtab(pp259762$Q16,pp259762$Q14,encoding = "utf8")
目前罷免區域立委的規定是四分之一以上的選民出席投票，且同意票多於不同意票即通過罷免。請問您認為這樣的門檻是太高、太低還是剛剛好？ 有人說：「民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他，但也有人說：「罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用」。請問您比較同意哪一種說法？ Total
民意代表和民選官員是由人民選出，民眾只要認為他沒做好，就可以罷免他 罷免民意代表和民選官員容易成為政治報復的工具，所以應該儘量少用
太高 36 25 61
太低 132 283 415
剛剛好 356 93 449
Total 524 401 925
χ2=198.125 · df=2 · Cramer's V=0.463 · p=0.000 
show.row.prc
[1] TRUE
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tdcol.col = "blue"
tdcol.row = "green"

卡方相關檢定結果:罷免門檻與罷免制度之間具有相關性，拒絕虛無假設。

第四步:假設檢證

#H0:民主制度與半總統制的府會關係對於支持罷免制度沒有影響
#H1:民主制度與半總統制的府會關係對於支持罷免制度有影響

here::here()
[1] "C:/Users/alan2/Desktop/民主基金會2025調查_臺灣民主價值與治理/台灣民主價值與治理-民意的變與不變_files"
load("pp259762.rda")

names(pp259762)
  [1] "ID"          "NAME"        "TEL_A"       "TEL"         "TEL_NAME"   
  [6] "DATE"        "BTIME"       "ETIME"       "RESULT"      "CALLER"     
 [11] "GENDER"      "LEVEL"       "HOURS"       "VERSION"     "HOME_A"     
 [16] "HOME_M"      "HOME_O"      "SAMPLE"      "DATE_1"      "BTIME_1"    
 [21] "ETIME_1"     "RESULT_1"    "DATE_2"      "BTIME_2"     "ETIME_2"    
 [26] "RESULT_2"    "DATE_3"      "BTIME_3"     "ETIME_3"     "RESULT_3"   
 [31] "DATE_4"      "BTIME_4"     "ETIME_4"     "RESULT_4"    "DATE_5"     
 [36] "BTIME_5"     "ETIME_5"     "RESULT_5"    "DATE_6"      "BTIME_6"    
 [41] "ETIME_6"     "RESULT_6"    "DATE_7"      "BTIME_7"     "ETIME_7"    
 [46] "RESULT_7"    "Q1"          "Q2"          "Q3"          "Q4"         
 [51] "Q5"          "Q6"          "Q7"          "Q8"          "Q9"         
 [56] "Q10"         "Q11"         "Q12"         "Q13"         "Q14"        
 [61] "Q15"         "Q16"         "Q17"         "Q18"         "Q19"        
 [66] "Q20"         "Q21"         "Q22"         "Q23"         "Q24"        
 [71] "Q25"         "Q26"         "Q27"         "Q28"         "Q29"        
 [76] "Q30"         "Q31"         "Q32"         "Q33"         "Q34"        
 [81] "Q35"         "Q36"         "Q37"         "Q38"         "Q39"        
 [86] "Q40"         "Q41"         "Q42"         "Q43"         "Q44"        
 [91] "Q45"         "Q46"         "Q47"         "Q48"         "Q49"        
 [96] "Q50"         "Q51"         "Q52"         "Q53"         "Q54"        
[101] "Q55"         "NQ1"         "NQ2"         "NQ3"         "NQ4"        
[106] "NQ5"         "NQ6"         "NQ7"         "NQ8"         "NQ9"        
[111] "NQ10"        "NQ11"        "NQ12"        "NQ13"        "NQ14"       
[116] "NQ15"        "NQ16"        "NQ17"        "NQ18"        "NQ19"       
[121] "NQ20"        "TYPE"        "SEX"         "AGE"         "EDU"        
[126] "SENGI"       "SENGI7"      "MASENGI"     "MASENGI7"    "TONDU"      
[131] "PARTYID"     "PARTY"       "PARTYID2"    "T_Cidentity" "CAREER"     
[136] "CAREER8"     "TOWNID"      "AAA"         "AREAR"       "W"          
pp259762$recall_att <- NA

pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 1] <- 1  # 支持罷免
pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 2] <- 0  # 反對罷免
table(pp259762$recall_att, useNA = "ifany")

   0    1 <NA> 
 493  608  117 
mod.1 <- glm(recall_att ~ Q5 + Q12,
             data = pp259762,
             family = binomial,
             na.action = na.omit)

summary(mod.1)

Call:
glm(formula = recall_att ~ Q5 + Q12, family = binomial, data = pp259762, 
    na.action = na.omit)

Coefficients:
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  0.143249   0.068239   2.099 0.035797 *  
Q5          -0.001777   0.003017  -0.589 0.555909    
Q12          0.007577   0.002256   3.359 0.000784 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1514.3  on 1100  degrees of freedom
Residual deviance: 1502.2  on 1098  degrees of freedom
  (因為不存在，117 個觀察量被刪除了)
AIC: 1508.2

Number of Fisher Scoring iterations: 4
#H0:兩岸關係對於支持罷免制度沒有影響。
#H1:兩岸關係對於支持罷免制度有影響。
pp259762$nat_pos <- NA

# 偏統
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(1,3)] <- -1

# 維持現狀
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(5,6)] <- 0

# 偏獨
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(2,4)] <- 1
pp259762$Q12_c <- scale(pp259762$Q12,
                        center = TRUE,
                        scale = FALSE)

pp259762$Q12_bin <- NA

pp259762$recall_att <- NA

pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 1] <- 1  # 支持罷免
pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 2] <- 0  # 反對罷免
table(pp259762$recall_att, useNA = "ifany")

   0    1 <NA> 
 493  608  117 
mod.1 <- glm(recall_att ~ Q21,
             data = pp259762,
             family = binomial,
             na.action = na.omit)

summary(mod.1)

Call:
glm(formula = recall_att ~ Q21, family = binomial, data = pp259762, 
    na.action = na.omit)

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept) 0.187623   0.067582   2.776   0.0055 **
Q21         0.003070   0.004197   0.732   0.4644   
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1514.3  on 1100  degrees of freedom
Residual deviance: 1513.7  on 1099  degrees of freedom
  (因為不存在，117 個觀察量被刪除了)
AIC: 1517.7

Number of Fisher Scoring iterations: 3
pp259762$nat_pos <- NA

# 偏統
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(1,3)] <- -1

# 維持現狀
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(5,6)] <- 0

# 偏獨
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(2,4)] <- 1
pp259762$Q12_c <- scale(pp259762$Q12,
                        center = TRUE,
                        scale = FALSE)

pp259762$Q12_bin <- NA

pp259762$recall_att <- NA
pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 1] <- 1  # 支持罷免
pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 2] <- 0  # 反對罷免
table(pp259762$recall_att, useNA = "ifany")

   0    1 <NA> 
 493  608  117 
mod.1 <- glm(recall_att ~ Q12_c*Q21,
             data = pp259762,
             family = binomial,
             na.action = na.omit)

summary(mod.1)

Call:
glm(formula = recall_att ~ Q12_c * Q21, family = binomial, data = pp259762, 
    na.action = na.omit)

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)  2.240e-01  6.942e-02   3.227  0.00125 **
Q12_c        7.986e-03  2.504e-03   3.189  0.00143 **
Q21          2.315e-03  4.454e-03   0.520  0.60328   
Q12_c:Q21   -5.745e-05  9.846e-05  -0.584  0.55955   
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1514.3  on 1100  degrees of freedom
Residual deviance: 1502.0  on 1097  degrees of freedom
  (因為不存在，117 個觀察量被刪除了)
AIC: 1510

Number of Fisher Scoring iterations: 4
pp259762$recall_att <- NA

pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 1] <- 1  # 支持罷免
pp259762$recall_att[pp259762$Q14 == 2] <- 0  # 反對罷免
table(pp259762$recall_att, useNA = "ifany")

   0    1 <NA> 
 493  608  117 
pp259762$nat_pos <- NA

# 偏統
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(1,3)] <- -1

# 維持現狀
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(5,6)] <- 0

# 偏獨
pp259762$nat_pos[pp259762$Q21 %in% c(2,4)] <- 1
pp259762$Q12_c <- scale(pp259762$Q12,
                        center = TRUE,
                        scale = FALSE)

pp259762$Q12_bin <- NA

# 不同政黨 = 1（支持制衡）
pp259762$Q12_bin[pp259762$Q12 == 1] <- 1

# 同一政黨 = 0（偏向貫徹）
pp259762$Q12_bin[pp259762$Q12 == 2] <- 0

# 非實質回答保持 NA
pp259762$Q12_bin[pp259762$Q12 %in% c(95,96,97,98)] <- NA


mod.1 <- glm(recall_att ~ Q23 * Q21,
             data = pp259762,
             family = binomial,
             na.action = na.omit)

summary(mod.1)

Call:
glm(formula = recall_att ~ Q23 * Q21, family = binomial, data = pp259762, 
    na.action = na.omit)

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept)  4.503e-01  9.301e-02   4.841 1.29e-06 ***
Q23         -6.079e-03  1.436e-03  -4.234 2.29e-05 ***
Q21         -8.377e-03  7.873e-03  -1.064   0.2873    
Q23:Q21      1.913e-04  9.639e-05   1.984   0.0472 *  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1514.3  on 1100  degrees of freedom
Residual deviance: 1495.6  on 1097  degrees of freedom
  (因為不存在，117 個觀察量被刪除了)
AIC: 1503.6

Number of Fisher Scoring iterations: 4
names(pp259762)
  [1] "ID"          "NAME"        "TEL_A"       "TEL"         "TEL_NAME"   
  [6] "DATE"        "BTIME"       "ETIME"       "RESULT"      "CALLER"     
 [11] "GENDER"      "LEVEL"       "HOURS"       "VERSION"     "HOME_A"     
 [16] "HOME_M"      "HOME_O"      "SAMPLE"      "DATE_1"      "BTIME_1"    
 [21] "ETIME_1"     "RESULT_1"    "DATE_2"      "BTIME_2"     "ETIME_2"    
 [26] "RESULT_2"    "DATE_3"      "BTIME_3"     "ETIME_3"     "RESULT_3"   
 [31] "DATE_4"      "BTIME_4"     "ETIME_4"     "RESULT_4"    "DATE_5"     
 [36] "BTIME_5"     "ETIME_5"     "RESULT_5"    "DATE_6"      "BTIME_6"    
 [41] "ETIME_6"     "RESULT_6"    "DATE_7"      "BTIME_7"     "ETIME_7"    
 [46] "RESULT_7"    "Q1"          "Q2"          "Q3"          "Q4"         
 [51] "Q5"          "Q6"          "Q7"          "Q8"          "Q9"         
 [56] "Q10"         "Q11"         "Q12"         "Q13"         "Q14"        
 [61] "Q15"         "Q16"         "Q17"         "Q18"         "Q19"        
 [66] "Q20"         "Q21"         "Q22"         "Q23"         "Q24"        
 [71] "Q25"         "Q26"         "Q27"         "Q28"         "Q29"        
 [76] "Q30"         "Q31"         "Q32"         "Q33"         "Q34"        
 [81] "Q35"         "Q36"         "Q37"         "Q38"         "Q39"        
 [86] "Q40"         "Q41"         "Q42"         "Q43"         "Q44"        
 [91] "Q45"         "Q46"         "Q47"         "Q48"         "Q49"        
 [96] "Q50"         "Q51"         "Q52"         "Q53"         "Q54"        
[101] "Q55"         "NQ1"         "NQ2"         "NQ3"         "NQ4"        
[106] "NQ5"         "NQ6"         "NQ7"         "NQ8"         "NQ9"        
[111] "NQ10"        "NQ11"        "NQ12"        "NQ13"        "NQ14"       
[116] "NQ15"        "NQ16"        "NQ17"        "NQ18"        "NQ19"       
[121] "NQ20"        "TYPE"        "SEX"         "AGE"         "EDU"        
[126] "SENGI"       "SENGI7"      "MASENGI"     "MASENGI7"    "TONDU"      
[131] "PARTYID"     "PARTY"       "PARTYID2"    "T_Cidentity" "CAREER"     
[136] "CAREER8"     "TOWNID"      "AAA"         "AREAR"       "W"          
[141] "recall_att"  "nat_pos"     "Q12_c"       "Q12_bin"    
nrow(pp259762)
[1] 1218
length(pp259762$Q22_factor2)
Warning: Unknown or uninitialised column: `Q22_factor2`.
[1] 0
library(dplyr)

載入套件：'dplyr'
下列物件被遮斷自 'package:sjlabelled':

    as_label
下列物件被遮斷自 'package:stats':

    filter, lag
下列物件被遮斷自 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union
library(haven)

# 確保 Q22 是 labelled
pp259762$Q22 <- as_factor(pp259762$Q22)

# 建立 Q22_factor2
pp259762$Q22_factor2 <- pp259762$Q22

# 檢查
table(pp259762$Q22_factor2, useNA = "ifany")

            國民黨             民進黨               新黨             親民黨 
               222                359                  0                  0 
              臺聯             都支持           都不支持     國民黨加民進黨 
                 0                 68                268                  0 
              泛藍               泛綠             在野黨         選人不選黨 
                 2                  1                  0                 40 
              綠黨           時代力量             社民黨     中華統一促進黨 
                 1                  4                  2                  0 
          台灣基進         台灣民眾黨             台澎黨     臺灣動物保護黨 
                 0                 99                  1                  1 
小民參政歐巴桑聯盟         麻將最大黨             勞動黨         人民最大黨 
                 0                  0                  0                  1 
              拒答             看情形             無意見             不知道 
                25                 47                 46                 31 
# 建立新變數 Q22_new
pp259762$Q22_new <- as.character(pp259762$Q22_factor2)

# 泛藍政黨
blue_parties <- c("國民黨", "泛藍")  

# 泛綠政黨（排除台灣民眾黨）
green_parties <- c("民進黨")  

# 重新分類
pp259762$Q22_new[pp259762$Q22_new %in% blue_parties] <- "泛藍"
pp259762$Q22_new[pp259762$Q22_new %in% green_parties] <- "泛綠"

# 其他政黨 / 台灣民眾黨 / 小黨 / 拒答 / 不確定 → 其他
pp259762$Q22_new[!(pp259762$Q22_new %in% c("泛藍","泛綠"))] <- "其他"

# 轉回 factor
pp259762$Q22_new <- factor(pp259762$Q22_new, levels = c("泛藍","泛綠","其他"))

# 檢查結果
table(pp259762$Q22_new)

泛藍 泛綠 其他 
 224  360  634 
mod_Q22_new <- glm(recall_att ~ Q22_new * Q21,
                   family = binomial,
                   data = pp259762,
                   na.action = na.omit)

summary(mod_Q22_new)

Call:
glm(formula = recall_att ~ Q22_new * Q21, family = binomial, 
    data = pp259762, na.action = na.omit)

Coefficients:
                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)     -0.13884    0.57031  -0.243  0.80766   
Q22_new泛綠      1.94655    0.60404   3.223  0.00127 **
Q22_new其他     -0.06696    0.57832  -0.116  0.90783   
Q21             -0.21721    0.12022  -1.807  0.07080 . 
Q22_new泛綠:Q21  0.22626    0.12280   1.842  0.06540 . 
Q22_new其他:Q21  0.22888    0.12033   1.902  0.05716 . 
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 1514.3  on 1100  degrees of freedom
Residual deviance: 1247.5  on 1095  degrees of freedom
  (因為不存在，117 個觀察量被刪除了)
AIC: 1259.5

Number of Fisher Scoring iterations: 7

第五步:分析與討論

首先筆者先回顧本研究的研究假設分別有三項假設一:民眾的高民主制度的認同感與半總統制的府會關係會影響罷免制度中同意罷免的可能。

假設二:當民眾的國族認同/族群認同(亦即台灣人認同)加入兩岸關係的考量後會降低罷免制度中同意罷免的可能，兩岸關係具有調節作用。

假設三:民眾的政黨認同當考量到兩岸關係時，泛綠選民對於罷免制度催動的可能性往下降，但中間選民的影響度略增(量岸關係亦具有調節作用)。

其中迴歸模型1回答了第一項假設，並揭示了另一深層的意涵，其中結果顯示民主制度的認同不會導致對於罷免制度中同意罷免的可能，但是對於半總統制府會關係民眾如果較傾向於認為府會應同黨則會增加他們使用罷免制度中同意罷免的可能，因此高民主制度不會增加罷免的可能性，顯見我國究竟是否是一個民粹國家這點值得近一步的商榷，而Q12在統計上高度顯著，則可呼應前述的委託人-代理人理論中的公共課責邏輯，顯見民眾若認為府會關係一致，才可以通過貫徹政策，會增加同意罷免的比例，因此民進黨與其公民團體很有可能透過這項可能的鏈結形成選戰的策略，也就是訴求立法效率與課責的方式形成選戰的核心策略，綜上所述，假設一獲得部分支持，並形成民眾若認為府會關係一致，才可以通過貫徹政策，會增加同意罷免的比例這一思考脈絡。

假設二的部分回歸模型提供解答，其中族群認同越傾向台灣人認同者，越傾向於使用使用罷免制度，這一點獲得統計上的支持，但是模型進一步加入兩岸關係來進行調節的時候，雖然交互作用的力道相對薄弱，但是依然獲得統計上的支持，顯示假設二:當民眾的國族/族群認同加入兩岸關係的時候確實會降低支持罷免的可能性，兩岸關係的態度在此次罷免的選舉中具有調節作用，在過往的選舉研究中鮮少學者提及這一點，因為大部分學者認為總統層級的選舉過程才會涉及台灣認同的爭奪(相關的論文參見:小笠原欣幸，2024、J.F.Cooper，2008、2000、L.Chen，1998、W.Tsai，1994、陳陸輝、陳映男，2012、游清鑫、蕭怡靖，2024、蕭怡靖，2023、蕭怡靖、鄭夙芬，2014)。

假設三，回歸模型提供解答，其中泛綠的政黨認同越傾向於使用罷免制度這一點獲得統計上的支持，但是模型進一步加入兩岸關係進行調節後有趣的事情就發生，泛綠的選民從統計上的角度來說，偏綠的選民中支持罷免的比例略降，數據上達到邊際顯著，然而進一步來看其他政黨，確實也呈現邊緣顯著的狀況，整體的趨勢上越傾向獨立的選民，支持罷免的比例也略降，同時間我們來看一下這整份民調明顯與台灣整體狀況不同，選擇台灣民眾黨的選民幾乎為零，雖然有論者指出台灣民眾黨受到柯文哲京華城案的影響，而民調比較低，但是恐不致於只有99人(僅占整體的比例8%)，在這份民調中對於藍綠之外的政黨支持度的預估難推於台灣真實政黨支持結構的母題分布，據此筆者認為，在這樣的比例之下能產生這樣的統計效果，如果是真實的分布其產生的效果勢必更加的顯著，然而這筆資料的效果呈現邊緣顯著，據此筆者認為假設三僅獲得部份的支持，但是論述的假設是可行的，據此筆者認為沉默螺旋才是影響整體選戰的假設是成立的。