| dc.contributor.advisor | 黃智聰 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Jr-Tsung Huang | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 陳德芳 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Chen, Te-Fang | en_US |
| dc.creator (作者) | 陳德芳 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chen, Te-Fang | en_US |
| dc.date (日期) | 2023 | en_US |
| dc.date.accessioned | 1-Sep-2023 14:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 1-Sep-2023 14:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 1-Sep-2023 14:45:50 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0110921071 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/146851 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 行政管理碩士學程 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 110921071 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究聚焦於2020年第10屆立法委員選舉與2022年第14屆臺北市議員選舉中，候選人個人學經歷等背景變項，對於其得票率之影響。本研究藉由選舉公報來蒐集候選人相關背景資訊，並透過檢定確認候選人選區具備空間相關性，再透過空間杜賓模型（Spatial Durbin Model, SDM）進行分析，以瞭解候選人個人學歷背景等變項對於當選率之重要程度，此模型主要優點為具有空間加權矩陣，可分析解釋變數如何透過空間關係影響到被解釋變數。候選人背景變數分成以下8類：1.學歷、2.政治經驗、3.社團經驗、4.媒體經驗、5.性別、6.年齡、7.是否現任、8.兩大黨政黨提名，分別探討其與得票率之關聯性。 實證模型結果得知，兩個候選人模型在選區空間競爭關係中為顯著的負相關，符合候選人選票競合之特性。解釋變數部分，在臺北市立法委員研究結果中，顯著正相關的變數有「海外博士」學歷、「媒體經驗」、「國民黨候選人」、「民進黨候選人」；顯著的負相關變數有「國內非臺大學士」學歷、「海外學士」學歷、「政治經驗」、「社團經驗」。在臺北市議員研究結果中，顯著的正相關變數有「社團經驗」、「媒體經驗」等2項，而顯著的負相關變數為「海外博士」學歷。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | This study focuses on the impact of candidate personal background variables, such as educational and professional experience, on their vote share in the 10th Legislative election in 2020 and the 14th Taipei City Council election in 2022. The study collects relevant candidate background information through election bulletins and confirms the spatial correlation of candidate districts through tests. The analysis is then conducted using the Spatial Durbin Model（SDM）to understand the importance of variables like candidates’ educational background in relation to their chances of being elected. The main advantage of this model is its inclusion of spatial weighting matrices, which can analyze how explanatory variables influence the dependent variable through spatial relationships. The candidate background variables are divided into the following eight categories: 1. Education, 2. Political experience, 3. Clubs experience, 4. Media experience, 5. Gender, 6. Age, 7. Incumbency, and 8. Nomination by the two major political parties（KMT、DPP）. The study explores the associations between these variables and the vote share. The empirical model results indicate a significant negative correlation in the spatial competition relationship in the candidate districts, which aligns with the characteristics of candidate vote competition. In terms of explanatory variables, the research findings at the Legislative Yuan level in Taipei City show significant positive correlations with variables such as "overseas doctoral" education, "media experience," "Kuomintang candidate," and "Democratic Progressive Party candidate." Significant negative correlations are observed with variables such as "domestic non-National Taiwan University bachelor’s" education, "overseas bachelor`s" education, "political experience," and "organizational experience." In the study results at the Taipei City Council level, significant variables include "organizational experience," "media experience," showing positive correlations, and "overseas doctoral" education showing a negative correlation. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 4第三節 研究流程 6第二章 文獻探討 8第一節 選民投票行為理論 8第二節 候選人取向與當選因素的相關研究 13第三章 現況分析 20第一節 本國中央與地方民意代表選舉制度 20第二節 2020年第10屆臺北市區域立法委員候選人之現況分析 23第三節 2022年第14屆臺北市議員候選人現況分析 27第四章 研究方法 31第一節 空間相關性檢定 31第二節 空間計量模型 33第三節 變數說明 36第五章 實證分析 41第一節 空間計量相關檢定結果 41第二節 實證模型估計結果 43第三節 實證模型估計結果變數分析 46第六章 結論與建議 50第一節 研究結論 50第二節 研究建議 54第三節 研究限制 56參考文獻 57附錄一 2020年第10屆臺北市區域立法委員候選人名冊 61附錄二 2022年第14屆臺北市議員候選人名冊 62 | zh_TW |
| dc.format.extent | 3210692 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110921071 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 候選人 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 學歷 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 得票率 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 立法委員 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 市議員 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Candidates | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Academic | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Vote Share | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | City Councilor | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Legislator | en_US |
| dc.title (題名) | 候選人學歷背景對其得票率的影響—以臺北市議員與立法委員選舉為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | The Impact of Candidates’ Education Degree on Their Vote Share—Evidence from Elections of City Councilor and Legislator in Taipei | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 一、中文部分艾兆蕾（2005），影響住宅區地價因素之空間分析─以鄉鎮與縣市為例。臺北市：世新大學管理學院經濟學系未發表碩士學位論文。吳宜侃（2005），立法委員連任預測模型分析－以第四屆立法委員為例。選舉研究，12（1），頁173-210。何金銘（1998），第十三屆縣市長選舉候選人勝選因素分析。行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，計畫編號：NSC 87-2414-H-110-004林南（2007），社會資本理論與研究簡介。社會科學論叢，1（1），頁1-32。林瓊珠（2008），議題、候選人評價、黨派意識－2006年台北市長選舉投票行為研究。台灣民主季刊，5（2），頁59-87。胡佛、游盈隆，（1983），選民的投票取向：結構與類型的分析。政治學報，11，頁223-279。金溥聰（1997），報紙的形象設定效果研究：以民國八十三年台北市市長選舉為例。新聞學研究，55，頁203-223。楊孟麗（2003），投票意願與經濟不景氣：臺灣的情形，選舉研究，10（2），頁159-191。陳世敏（1992），候選人形象與選民投票。新聞學研究，46，頁149-168。陳恒佑（2018），個人素質與在地連結：臺灣六都市議員候選人背景與選舉表現之相關性。臺北市：國立政治大學國家發展研究所未發表碩士論文。陳義彥（1986），我國投票行為研究的回顧與展望。思與言，23（6），頁557-585。陳韻如（2015），候選人形象與勝選因素：以2014年澎湖縣長選舉為例。高雄市：國立中山大學公共事務管理研究所碩士在職專班未發表碩士論文。張世熒（2005），選舉研究-制度與行為途徑。台北：新文京開發。雷飛龍（1984），民國七十二年台灣地區增額立委選舉之人文區位研究。政治學報，12，頁73-127。盛杏湲（2014），選制變革前後立委提案的持續與變遷：一個探索性的研究。台灣政治學刊，18（2），頁61-120。盛治仁（2008），縣市長連任關鍵何在？影響縣市長選舉因素探討。選舉研究，15（1），頁1-18。傅明穎（1998），北市選民的候選人評價與投票決定，台灣政治學刊，3，頁195-243。黃紀（2020），民國一百零九年總統與立法委員選舉調查面訪案。行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告。黃坤山（2011），選舉制度、地方派系與政黨政治關係之研究，嘉南學報（人文類），37，頁638-651。黃秀端（1996），決定勝負的關鍵：候選人特質與能力在總統選舉中的重要性。選舉研究，3（1），頁47-85。楊婉瑩（2007），政治參與的性別差異，政治科學論叢。選舉研究，14（2），頁53-94。鄧志松、吳親恩、柯一榮，(2010)，選票空間分布與席次偏差：第六、七屆立委選舉的考察。選舉研究，17（1），頁21-53。鄭夙芬（2014），候選人因素與投票抉擇－以2012年台灣總統選舉為例。台灣民主季刊，11（1），頁103-151。劉義周（1992），國民黨責任區輔選活動之參選觀察研究。政大學報，64，頁209-233。蕭怡靖、黃紀（2010），2008年立委選舉候選人票之分析：選民個體與選區總體的多層模型。台灣政治學刊，14（1），頁3-53。二、英文文獻Brody, R. A. & B. Page (1973), “Indifference, Alienation and Rational Decisions: The Effects of Candidate Evaluations on Turnout and the Vote.” Public Choice, 15, 1-17.Campbell, A., G. Gurin, & W. E. Miller (1954), The Voter Decides. Evanston, IL: Row, Peterson & Company.Campbell, A., P. E. Converser, W. E. Miller, & D. E. Stokes (1960), The American Voter. New York: John Wiley.Elhorst, J. P. (2010), “Matlab Software for Spatial Panels.” International Regional Science Review, 37(3), 389-405.LeSage, J. & R. K. Pace (2009), Introduction to spatial econometric. Boca Raton, FL: CRC Press.Miller, W. E. & J. M. Shanks (1996), The New American Voter. Cambridge, Mass:Harvard University Press.Miller, A. H., M. P. Wattenberg, & O. Malanchuk (1986), “Schematic Assessments of Presidential Candidates.” The American Political Science Review, 80(2), 521-540.Mobley, L. R., H. Frech, & L. Anselin (2009), “Spatial Interaction, Hospital Pricing and Hospital Antitrust.” International Journal of the Economics of Business, 16(1), 1-17.Nimmo, D. & R. L. Savage (1976), Candidate and Their Images: Concepts, Methods, and Findings. California: Goodyear Publishing Company, Inc.Sigel, R. S. (1964), “Effect of Partisanship on The Perception of Political Candidates.” Public Opinion Quarterly, 28, 483-496.Patterson, T. E. (1989), “The Press and Candidate Images.” International Journal of Public Opinion Research, 1(2), 123-135.Tobler, W. R. (1970), “A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region.” Economic Geography, 46, 234-240.Krasno, J. S. & D. P. Green (1988), “Preempting Quality Challengers in House Elections.” The Journal of Politics, 50(4), 920-936.三、參考網站中央選舉委員會選舉資料庫網站，https://web.cec.gov.tw，最後瀏覽日期：2023年5月18日。 | zh_TW |
