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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉映妤
研究生(外文):LIU, YING-YU
論文名稱:影響各類傳播媒體需求之決定性因素分析─迴歸與差異中之差異法
論文名稱(外文):Assessing Factors Influencing Media Demands: Regression and Difference-in-Differences Methods
指導教授:陳世能陳世能引用關係
指導教授(外文):CHEN, SHIH-NENG
口試委員:林巧涵林玫吟
口試日期:2022-06-29
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:經濟學研究所(含碩專班)
學門:社會及行為科學學門
學類:經濟學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:95
中文關鍵詞:媒體需求媒體評價順序邏輯分析分量迴歸差異中之差異法
外文關鍵詞:Media DemandMedia valuationOrdered-Logit AnalysisQuantile RegressionDifference-in-Differences Method
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2019年終發生Covid-19新冠肺炎疫情衝擊與改變全球的各項生態,其中,由於人們因害怕面對面之接觸而開啟了大量線上的生活形態。本研究植基於此現象趨勢,乃利用2013至2020年台灣傳播調查資料庫,分析長期(2013至2020年)、中期(2015至2020年)、短期(2018與2020年)影響各類傳播媒體需求之決定性因素。並以迴歸分析與差異中之差異法,探討新冠疫情對媒體需求與媒體評價的衝擊效果。
研究結果發現,在2013至2020年長期間之分析中,決定各類媒體需求面向(生活、財金、新聞時事、休閒娛樂、家庭醫療體育、知識教育、藝術文化)之因素為年齡、性別、教育程度、婚姻狀況、所得、股價指數、經濟成長率等。於2015至2020年中期間分析顯示,顯著影響因素為年齡、性別、教育程度、婚姻狀況、所得、媒體評價、快樂程度、股價指數、經濟成長率等。復於2018與2020年疫情前後結果發現,疫情對生活、新聞時事、休閒娛樂、藝術文化有負面影響,但於財務金融有正向效果。高低所得層級與高低媒體評價,在疫情前後之差異(DID效果)相對顯著。另外,於中期間對於媒體評價之OLS與分量迴歸發現,年齡於Q75位置負向顯著,女性於OLS與Q75正向顯著,教育程度於Q75與Q90負向顯著,快樂程度OLS與Q75正向顯著,地區別Q75負向影響。股價指數負向效果而經濟成長率正向影響。所得高低與藍白領階級,在疫情前後之差異(DID效果)亦多數相對顯著。
本文研究結論,除可作為個人與家庭於未來與病毒共存的日子中,對各類媒體生活多面向需求之參考外,亦可提供企業與政府相關單位,成為企業潛在商機探索及政府媒體發展策略的配套政策依據。

2019 Covid-19 pandemic changes life patterns in many aspects around the world. Among them, due to the threat of face to face in physical contacts, on-line life patterns has brought into our daily lives. This paper uses 2013 to 2020 Taiwan Media Usage Pattern Survey Data to analyze determining factors influencing demands for media. In particular, the negative impacts of covid-19 on media demands and media valuations are empirically assessed using regression and difference-in-differences methods.
Results found that, in 2013 to 2020 long-run analysis, influencing factors of media demands (life, finance, news, leisure, medical, knowledge, culture) are age, gender, education, marital status, income, stock index, and economic growth rate. In 2015 to 2020 medium-run analysis, important factors include age, gender, education, marital status, income, media valuation, happiness, stock index, and economic growth rate. Using 2018 and 2020 data, covid-19 pandemic has negative impacts of media demands on life, news, leisure and culture, but has a positive effect on finance. The differences between high and low-income levels and high and low-media valuations show significant changes before and after the outbreak of covid-19 pandemic. Moreover, Factors influencing media valuations in OLS and various QR locations are age, gender, education, happiness, region, stock index, and economic growth rate. High and low-income levels, and blue and white-collars also reveal different effects before and after the outbreak of covid-19 pandemic.
Results from this study can be used not only for individuals and for families for considering media demands but also for businesses to explore potential business opportunities and for government to plan proper media development strategies.
目次
第壹章
緒論 1
第一節
研究背景 1
第二節
研究動機與目的 3
第三節
研究方法與步驟 5
第貳章
文獻回顧 7
第一節
傳播媒體發展 7
第二節
傳播媒體媒介的影響 8
第參章
研究資料 11
第一節
資料背景 11
第二節
資料處理過程 11
第三節
敘述統計 16
第肆章
研究方法與實證模型 26
第一節
使用媒體獲得資訊需求 26
第二節
媒體評價影響因素 28
第伍章
研究結果 31
第一節
圖形分析 31
第二節
迴歸分析結果 41
第陸章
結論與建議 68
第一節
研究結果 68
第二節
建議 69
第三節
研究限制與未來方向 72
參考文獻 74
附錄 77

表目錄
表一、電視、電台、雜誌及網路五大媒體總接觸率 2
表二、各年度 18歲以上民眾調查主題、期間及樣本數 12
表三、變數設定 13
表四、長期間(2013~2018,2020)敘述統計表 17
表五、中期間(2015~2018,2020)敘述統計表 20
表六、短期間(2018,2020)敘述統計表 24
表七、DIFFERENCE-IN-DIFFERENCES 法樣本分組表 27
表八、2013~2018,2020年各類傳播媒體需求之影響因素分析 43
表九、2015~2018,2020年各類傳播媒體需求之影響因素分析 47
表十、2018,2020年疫情前後針對民眾所得高低、媒體評價、行業類別分析各類傳播媒體需求之影響因素 52
表十一、2018,2020年疫情前後針對民眾的所得、媒體評價及行業來去使用媒體媒介對各類資訊需求的影響 56
表十二、 2015~2018,2020年 分析媒體評價整體 分配之影響因素 58
表十三、2018,2020年疫情前後針對民眾的媒體評價來去使用媒體媒介對各類資訊需求的影響 63
表十四、2018,2020年疫情前後針對民眾的媒體評價來去使用媒體媒介對各類資訊需求的影響 67

圖目錄
圖一、電視、電台、雜誌及網路五大媒體總接觸率 2
圖二、台灣2020 年生活購物類需求成長趨勢 3
圖三、台灣2020 年娛樂、影音、新聞類需求變化 4
圖四、研究流程圖 6
圖五、分量與條件示意圖 29
圖六、年齡組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 32
圖七、性別組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 34
圖八、教育程度組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 35
圖九、婚姻狀況組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 36
圖十、出生地區組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 38
圖十一、所得組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 39
圖十二、職業組別對各類媒體資訊需求之圖形分析 40


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