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黃紀,中正大學政治學系教授。
投票穩定與變遷之分析方法:定群類別資料之馬可夫鍊模型 文章下載
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選民在歷屆的選舉中,究竟是傾向於把票投給同一政黨的候選人,還是把票投給不同政黨的候選人,不僅攸關個別政黨與候選人的選舉成敗,而且還影響到政黨之間勢力的起伏消長,甚至會牽動政黨體系的整體變遷,其重要性,不言而諭。也正因如此,政治學者亟思理出歷屆選舉各黨勢力消長的軌 跡,描述並說明選民投票的穩定與變遷(electoral stability and change)。儘管有關選民投票變動的研究已經卷帙浩繁,然而其方向與幅度究竟應如何估算、分析,在學界卻仍無定見。

本文的目的,是將方法學中研究「常與變」的一般原則應用到「投票穩定與變遷」這個重要的主題,釐清總變量(gross change)與淨變量(net change)的差異,整理出文獻中使用的幾種資料形態與分析方法、比較其優缺點。由於定群追蹤的個體資料(panel data)可兼顧總變量與淨變量之估計,是很理想的數據資料型態,而為了彰顯此一特色,在分析方法上則又以「間斷時間暨間斷空間之馬可夫鍊模型」 (discrete-time discrete-space Markov chain models)最適合,因為其「移轉機率」(transition probabilities)的參數和「固票、挖票、跑票」等耳熟能詳的選舉策略語彙、以及「選票穩定度、選票流入或流失之變遷率」等學理概念相當契合, 既能捕捉類別變數隨著間隔的時間點前後相依、與時推移的變化軌跡,又能進而同時估計總變量與淨變量的多寡,更能進一步以母群的異質性說明其動態演變模式。本文最後以日本選舉研究的三波定群追蹤民調為基礎,舉例說明如何應用馬可夫鍊模型分析自民黨在1993、1996、2000年三次眾院選舉中選票之穩定與變遷。