臺灣能源期刊發行
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臺灣能源期刊論文全文
臺灣能源期刊第6卷第1期內容
出刊日期：March, 2019
- 題目
- 運用多元線性迴歸模型分析能源政策之社會意向研究
- Title
- A Study on Social Intentions toward Energy Policies by Using Multiple Linear Regression Models
- 作者
- 張耀仁、黃孔良、葛復光
- Authors
- Yao-Jen Chang, Kong-Liang Huang, Fu-Kuang Ko
- 摘要
- 我國目前正積極推動能源轉型，為辨識影響能源轉型推動的關鍵族群與因素，有必要將相關政策進行廣泛的社會意向調查，網路問卷因成本低與回收速度快，相當適用於大規模的能源政策意向調查。本研究運用網路問卷對我國網路民眾進行能源轉型相關議題的支持程度調查，該問卷調查共回收有效問卷1,234份。本研究選用問卷中50%-30%-20% (50%燃氣、30%燃煤及20%再生能源)、非核家園、擴大再生能源及推動減碳的支持程度問項，分別作為探索我國網路民眾對能源轉型意向的評估因變數，運用逐步多元線性迴歸模型辨識影響能源政策支持與認知程度的關鍵族群，以及分析能源認知程度對於能源政策支持程度之影響性。自變數選擇性別、年齡、月收入、教育程度、生活階段、家庭成員等基本資料變項。實證分析顯示：若欲透過溝通手段提升我國網路民眾對政府能源政策的支持程度時，男性、年長、教育程度較低或尚未成家的網路族群可列為優先溝通的對象。若要透過教育宣傳增進網路民眾對能源認知程度時，對提升再生能源與推動減碳的支持程度有正面的幫助，但對提升50%-30%-20%與非核家園政策的支持程度卻呈現負面的影響。顯示網路民眾越了解能源相關資訊後，對能源轉型中的各項能源議題可能會產生不同的支持傾向。
- 關鍵字
- 能源轉型，社會意向，網路問卷，網路民眾，多元線性迴歸模型
- Abatract
- The energy transition has been promoting in Taiwan. The survey of social intentions toward various policies associated with energy transition is necessary. It can clarify key factors and populations influencing the energy transition. This study aims at inquiring the attitudes of Taiwan’s internet users toward various energy policies associated with energy transition by using online survey panel. A total of 1,234 valid questionnaires were recovered. The stepwise multiple linear regression models were used to analyze key populations influencing support of energy policies and energy understanding, and analyze influences of the energy understanding to public support of the energy policies. The 50%-30%-20% (50% gas-fired, 30% coal-fired and 20% renewable energy), nuclear-free homeland, renewable energy and decarbonization policies were chosen as dependent variables to establish the multiple linear regression models. Empirical analysis shows that male, aged, low education, or single can be classified as prior populations for communication to increase public support of the energy transition. Enhancing public energy understanding by means of education and promotion will increase public support for both renewable and decarbonization policies but rather reduce public support for both 50%-30%-20% and nuclear-free homeland policies. The respondents may have different perceptions for different policies of the energy transition if they realize more energy information.
- Keywords
- energy transition, social intentions, online survey, internet users, multiple linear regression model.