本研究之主要目的在探討臺灣地區婦女之教育、就業、生育及人口流動與 離婚率的關係，並預測未來五年之離婚率。 本研究以臺灣地區廿三縣 市為樣本，資料來源為「中華民國統計年鑑」及「中華民國臺閩地區人口 統計」。以皮爾遜積差相關係數、單因子變異數分析及多元迴歸探討婦女 教育、就業、生育及人口流動與離婚率之關係；並以自我迴歸整合移動平 均模式來分析預測未來五年之離婚率。本研究的主要發現為：１．在婦女 教育方面：高中及大學教育女性比例愈高的縣市，其離婚率也愈高；而國 中畢女性比例、小學畢女性比例及婦女識字率，則與離婚率無關。２．在 婦女就業方面：婦女整體就業率與離婚率無關。但若從行業別而言，從事 第三類行業的婦女愈多，離婚率愈高。若就職業而言，從事監督、佐理工 作之婦女愈多，離婚率愈高；而從事農、林、漁、牧、狩獵工作之婦女愈 多，離婚率則愈低。３．在生育率方面：一般生育率愈高，離婚率愈低； 並且，大專以上畢業婦女生育率也與離婚率成反比。４．在人口流動方面 ：人口總移動率與離婚率成反比。５．在迴歸分析方面：大學畢女性比例 、高中畢女性比例、監督佐理人員女性比例、農林漁牧工作人員女性比例 、一般生育率、大專畢業育齡婦女生育率、及人口總移動率等七個指標均 對離婚率有顯著影響。６．未來五年之離婚率，呈逐年上升趨勢。

人口流動具有各種型態。其中包含了遷移、移動、以及通勤人口。在宏觀模型框架下，空間互動模型(簡稱SIM)對於測量人口流動扮演了重要的角色。距離遞減效應為空間互動模型中重要的因子。該效應描述了人口流動的頻率會隨著移動距離而逐漸下降。然而，從實證上，本研究發現人口流動與移動距離的函數，並非在距離上保有恆定的關係。 在本文中，我們提出了對此非恆定的距離遞減效應之修正方法。本修正法運用了轉折點模型的特點，套入了空間互動模型的距離函數上。本文首先運用了電腦模擬驗證了此方法的穩定性與有效性。接下來，研究將此方法應用在兩個人口流動資料。第一個是從台灣健保資料庫觀察出的民眾就醫地變化。健保資料庫包含了總人口的5%抽樣資料。由於在抽樣上瑕疵不大，因此健保抽樣資料具有了一定的代表性。第二個資料則是英國統計局所提供的人口遷移普查資料。在這兩個資料上，我們發現本研究所提修正法，相較於傳統的空間互動模型具有更好的模型配適表現。此改善程度在非都市地區尤其更為明顯。 / Population movement encompasses various forms, such as migration, mobility, and commuting. Spatial Interaction Model (SIM) serves as an important tool to calibrate these movements in the sense of macro modelling. One of the important features of this model is that the number of migrants often decays with the distance. However, we found that this is not always the case in practice and the decay pattern may change with distance. In this study, we propose a distanced-based modification to the SIM, via applying the techniques of change-point problem to construct distance functional form. Computer simulation is illustrated to validate the method and the empirical analysis of flow data from Taiwan’s National Health Insurance Research Database (NHIRD), and also England & Wales internal migration data also provides sound evidences to support the proposed approach. Note that the flow data from the NHIRD consists of a sample of about one million people and can be treated as a fine sample representative of Taiwan’s whole population (about 23 million people). Our results show that the modified approach is more adequate than the traditional SIM, especially for describing the movements of suburban areas in Taiwan.