台灣在2005年通過修憲，將過去立委選舉所採用的「複數選區單記非讓渡投票制」改為「單一選區兩票並立制」，並於2008年第七屆立委選舉首度實施。有關民眾對新選制的知識以及選制知識如何影響其投票參與行為遂逐漸引起學界的關注。然而過去國內相關研究對於民眾選制知識的測量都只聚焦於新選制的制度成分（事實性選制知識），並沒有進一步探索民眾對這些制度成分可能帶來的政治影響的瞭解程度（概念性選制知識）。基於這樣的認識，本文嘗試延續現有為數不多的選制知識文獻，進一步延伸討論民眾對於不同類型選制知識的認知情形，一方面除了釐清事實性與概念性選制知識兩者之間的相關性以及各自的影響因素之外，另一方面則試圖探討不同類型的選制知識與選民分裂投票的關聯性。 　　 　　在經驗資料的研究結果上我們發現，事實性與概念性選制知識之間的關係為低度的正相關；民眾的教育程度、性別、年齡、對2012年選舉的關注程度、政治新聞接觸的頻率等，皆是同時影響民眾事實性與概念性選制知識的相同變數；此外，2008年立委選舉有沒有去投票此變數只與民眾的事實性選制知識達到統計上顯著的正相關，而政黨認同強度也只會影響民眾概念性選制知識的高低。在分裂投票的研究結果方面，事實性而非概念性選制知識才是影響因素。 　　 　　本文以初探性的角度出發，期許透過本文的發現，使得相關研究學者能注意到概念性（選制）知識的重要性，往後不僅只是注意事實性（選制）知識的內涵，未來更要深入瞭解概念性知識在激發、引導及合理化民眾政治評價及政治行為的可能性。同時在檢討與建議部分，本文也討論了概念性知識測量的困難，可能造成分析上的不足，這也是未來研究民眾選制知識，或是一般政治知識時所必須克服的挑戰。

近幾年來，在國際場合或在我國政治運作中，「族群融和」議題常被提出做為討論。觀察世界各國族群分化的狀況，我們發現社會存在族群分化問題會造成資源使用的不效率、經濟成長緩慢、政府政策效能低落等。其中，就公共政策來看，主要問題為公共財提供的數量及型態，會產生扭曲的現象。Bridgman（2004）利用租稅制度的選擇，解釋在族群互動下，公共財總量提供的問題。該文提出，只要允許族群有政策工具的選擇空間，則優勢族群必會剝奪其他族群資源以追求自身利益最大，導致公共財提供的扭曲與不效率，造成社會分化與公共財之間的問題。 本文以Bridgman（2004）文章為基礎，將「不同族群對公共財有不同的偏好反應」的因子，納入基本模型中。利用「公共財型態選擇機制」顯示不同族群面對相同公共財數量時，主觀的偏好反應在公共財效用差異上，使模型更臻完整。本文利用兩階段賽局方式，分別求取公共財型態均衡解與公共財數量及租稅政策的均衡解。透過均衡解的分析可發現，當族群對公共財型態有偏好差異時，公共財數量受到社會分化程度的衝擊愈大，亦即數量減少幅度較Bridgman（2004）模型結果更大，族群支付租稅的意願更低。而且，透過均衡解也可發現，當族群對公共財型態存在偏好差異，會更進一步的使公共財數量下降。此乃因族群偏好的差異透過族群間不公平的制度對待，加深了社會分化程度，更進一步減少公共財提供與資源使用效率。故政府制定相關政策時，應將族群問題納入考量，以期有更完善、公平的族群融和、社會穩定的發展。

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・論文博士 / 博士(工学) / 乙第12741号 / 論工博第4092号 / 新制||工||1575(附属図書館) / 30554 / (主査)教授 義家 敏正, 教授 白井 泰治, 教授 福永 俊晴 / 学位規則第4条第2項該当

本篇論文的研究目的在探討美國選民的分裂投票行為, 以一九九二年的選舉為研究對象. 資料來源是1992年ＮＥＳ的資料. 本文所指的--分裂投票, 是指選民在該年的總統與眾議員選舉中, 分別投給不同政黨的候選人. 茲分成以下章節一一探討. 第一章包含研究動機, 文獻檢閱, 與研究方法. 在本章中, 我們將美國有關分 裂投票的研究, 做了全面性的探討, 並配合一九九二年特殊的選舉環境, 建構屬於本文的假設. 第二章是在探討分裂投票選民的特質. 第三章則是探討政黨認同對選民分裂投票行為的影響. 當選民的政黨認同越弱時, 選民越傾向分裂投票,合乎我們的假設. 在政黨認同的方向上, 在一九九二年民主黨的認同者比較傾向一致 投票. 第四章在探討候選人因素對分裂投票的影響. 在1980年代的文獻中,相當強調候選人因素的影響, 特別是國會的現任者, 常常是造成選民分裂投票的誘因. 但是在1992年的選舉中, 無論是總統或眾議員候選人都不強. 因此我們認為1992年選民分裂投票的誘因, 應該是議題因素. 在第五章中,我們藉由經濟性投票模式及政策中和模式, 來解釋1992年選民的分裂投票行為.

本研究旨在探討「健康、性格、習慣量表(HPH)」的臨床效度。HPH最初是由柯永河教授(民84)編製，後來廣泛使用在國內臨床場域中。發展至今已有中上程度的信效度支持，但過去較缺乏臨床上區辨與構念效度的研究，因此本研究旨在探討HPH區辨不同疾患的能力，以及以臨床疾患為受試時量尺之構念效度。 本研究回顧國內外類似測驗─MMPI、KMHQ、MCMI─的發展軌跡，並參照前人作法來進行HPH的臨床區辨效度研究。初步以臨床場域中常見的精神分裂症、重鬱症、低落型情感疾患、焦慮疾患，共257名患者為受試。先以共變數分析(ANCOVA)探討控制人口與臨床變項後，不同疾患組別在HPH的A、B、D類量尺的影響。再進一步使用羅吉斯迴歸(logistic regression)探討哪些量尺及其組合可以區辨兩兩疾患間的差異。最後，本研究也進行HPH的探索性因素分析(exploratory factor analysis)，以檢驗其臨床上的因素結構。 本研究發現，精神分裂症(A1)、躁症傾向(A2)、憂鬱自殺類(A3、B4、A4)、心理功能與健康(D1、D3、D4、D5、D6)量尺在共變數分析上的差異情形與假設大致相符，後續討論分析也支持強迫症(B5)量尺效度。羅吉斯迴歸中，A1、A3、B4、B5能在兩兩疾患間區辨有顯著預測力。其中A1能在精神分裂症與其他三組疾患的兩兩區辨中預測，A3能在重鬱症與另外兩組(精神分裂症、焦慮症)的兩兩區辨中預測，B4能在低落型情感與精神分裂症的兩兩區辨中預測，B5能在強迫症與其他疾患間的兩兩區辨中預測。但是在重鬱症與低落型情感疾患間，以及低落型情感與焦慮疾患間，沒有量尺能在兩者的區辨中有顯著預測力。而各兩兩疾患間整體區辨效果有中至高度的關聯性，分類正確率也多有七成以上，顯示HPH量表在臨床上的區辨效度獲得支持。 構念效度部分，A、D類量尺因素結構與當初編製的每個量尺構念相近，B類量尺構念雖與原量尺略有不同，但仍不違背原量尺編製架構，因此構念效度亦獲得支持。不過各量尺仍有值得編修之處，討論一節中針對結果提出HPH後續編修之建議。 最後，本研究也將此結果之臨床實務應用於討論一節中詳述，以供後續研究與實務者參考。 / The purpose of this study is to examine the clinical validity of the Health, Personality, and Habit Test (HPH). The HPH was developed by Dr. Yung-Ho Ko in 1995, and has been widely used in clinical settings. The HPH has demonstrated appropriate reliability and validity, but little research has been done on its differential and construct validity in the clinical settings. Therefore, the aim of this study is to explore the HPH’s ability to differentiate between disorders and its construct validity in clinical context. This research reviewed the developments of similar tests, such as MMPI, KMHQ, and MCMI, and examined validity of the HPH with the same methods. Subjects were 257 patients who suffered from common disorders in clinical settings, including schizophrenia, major depression, dysthymia, and anxiety disorders. ANCOVA was first used to explore whether different disorders have an effect on category A, B, and D scales after controlling demographic and clinical variables. Next, logistic regression was used to clarify which scales and combinations can differentiate between two of four disorders. Finally, exploratory factor analysis was conducted to examine the structure of HPH in clinical setting. The results of ANCOVA showed that the differences of schizophrenia scale (A1), manic scale (A2), depression/suicide scales (A3, B4, & A4), obsessive-compulsive disorder (OCD) scale (B5), and psychological function and health scales (D1, D3, D4, D5, D6) were partly consistent with assumptions, supporting the differential validity of HPH. The results of logistic regression analysis also supported the validity of A1, A3, B4, and B5 scales. More specifically, A1 was able to differentiate schizophrenia from any other three disorders, A3 was able to differentiate MDD from schizophrenia and anxiety disorders, B4 was able to differentiate dysthymia from schizophrenia, and B5 was able to differentiate OCD from other disorders. However, none of the scales was able to differentiate MDD from dysthymia, nor were they able to differentiate dysthymia from anxiety disorders. Moreover, each of the logistic regression functions showed moderate to high correlations, and most of them achieved high overall hit rates (above 70%), providing support for the clinical differential validity of the HPH. As for construct validity, these factors in category A and D scales were essentially similar to original scales. Similarly, factors in category B scales were compatible to original scales though difference was found. In sum, these results lent support to the construct validity of the HPH in the clinical settings. However, refining of the scales is needed and suggestions are discussed. Finally, the practical uses of the findings were also discussed.