並不只是世代差異（２）

在＜並不只是世代差異＞一文出來後，有熱心網友開始提供更多數據，海豹總算不用靠著破爛的兩張圖做破爛的統計，在這邊先謝過這些網友。

以下使用兩個資料。首先是中選會有公布每個行政區的公投票數（見這裡）：

理論上這個有公布到各行政區，但由於目前還沒有提供excel檔我只能手動key-in，全部都弄我會手斷掉，加上我的第二個資料目前只有縣市等級，所以請容我就只先用縣市等級的資料處理。

第二筆資料則是中選會提供的各縣市選舉人數，這個有切到各年齡區間（見這裡）：

這樣一來，我們就能夠算出每個年齡層在該縣市佔總選舉人數的比例，進而觀察每個縣市的同意票數跟年齡比例之間的關係。順道說明，請不要傻傻一個一個key，這世界是有pdf to excel這種網站的 :)

我用R的stepAIC函數，直接幫我們抓最優的線性模型。跟第一集一樣，我們用第十案來分析。結果如下：

在這邊，迴歸的應變數是該縣市的有效同意票佔全體選舉人的比例，自變數則是各年齡層選舉人佔該縣市全體選舉人的比例，其中r_19是19歲的比例，r_20_29則是20歲到29歲的比例，依此類推。

對於不知道迴歸的朋友們別緊張，這看起來很嚇人，但其實你大致只需要先管兩件事：

• 首先是Estimate那一行，那行代表的是某個年齡區度的比例上升1%時，平均而言同意票比例會上升幾%。舉例來說，r_19的係數表示，19歲的比例上升1%時，平均而言同意票比例會下降24.8576%。
• 再來是後面的*數，講簡單一點，*數越多，你對前面那個上升%數的推論就越有把握。

看過去你首先會發現，對同意票數影響最大的，似乎是70-79歲這個年齡區間，平均上升1%，同意票數會上升8.33%。三顆*，所以滿有把握的。

但是第二高的是20-29歲區間啊！平均上升1%，同意票數會上升7.4816%，同時也是兩顆*的把握唷！

如果今天真的是純粹的世代差異，那我們這邊應該要看到r_20_29的係數，會跟r_19一樣是負的。但今天沒有，還正很多。

這意味著，高年齡層跟低年齡層的差異，可能沒有大家想像中的大。

當然，這是個很粗很粗的統計，有一拖拉庫的東西沒有考慮進去。但無論如何，就一個最最最粗步的統計結果來看，真的，並不只是世代差異。

最後，中選會應該之後會在這裡公布更詳細的資料，屆時如果有空我會再進一步研究看看。

並不只是世代差異

好，選舉結果出來了。老實說，最令人灰心的，是對於性平各案反映的，台灣社會對此的不理解甚或惡意。但如果只是把這件事情歸類給世代差異，那真的是把事情想得太單純化了。

我們先來看看這次的年齡組成，大致如上。如大家所知的，我們有個人口倒金字塔的問題，讓我們算一個累積人數就好：

18到39歲：748萬

然後，我們再來看看公投的結果。

就拿第10案分析，此案同意票765萬，反對票290萬，投票率55.8%。網路上有看到一些講法說這是反應高低年齡層世代差異，等世代輪替問題就解決了。

但各位：

39歲以下人口748萬，就算等比例用投票率55.8%下去算，都還是有417萬，比不同意票高了127萬喔！這可是佔748萬裡的17%唷！

這表示什麼？如果排除其他選舉程序上的問題：

• 如果你的前提假設是這件事情反應世代差異，那這個世代鴻溝，不論你是指概念上的差異或是資訊上的差異，這個gap，比39歲還低，恐怕還低不少。
• 如果你覺得39歲這個gap太低了，那相對反應的就是有很多低年齡層的人對於公投這個權力行使沒有什麼概念，或著覺得這些議題不重要所以沒去投，而且投票率還比平均（55.8%）還低。
• 再不然就是，在我們同年齡層的人中，持相反意見的人，比我們想像的還多。

無論以上哪一種，都表示一件事情：單純地把這個化約一個世代差異，只是期待著等世代交替、人口交替後，問題自然解決，是件非常危險的事情。因為現實是，對於性平議題與公民權利的概念，每個年齡層內部都有存在資訊落差，相對規模大小有差，但都不小。

所以千萬不要只是單純的覺得這是某個特定族群的問題或是特定年齡層的問題，千萬不要覺得啊這是人口金字塔結構下的必然結果。不，並不只是人口金字塔而已。

需要做的，需要進步的事情，還很多很多。

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無論如何，公投結果出來了。我想我現在只能懇請我身邊的朋友，無論政府怎麼回應，我們整個社會，必須往一個更包容的方向前進。

如果你身邊有和你不同光譜的人，請務必讓他知道，不論他身處什麼樣的光譜，他都是值得被愛的，也應該要被公平對待。

如果你是教育現場的，請務必讓孩子們知道，去尊重光譜上的每個人；就算公投結果拔去同志教育，也不代表你從此可以歧視他們，更不代表往後，你們不能為你的朋友們，繼續爭取權利。

過去已經太多的傷了；我們容不得回頭路，必須向前。