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第五章 政府部門專業才能單一性或多元性之觀察

5.1 實驗結果說明

5.1.1 操作職等 12-15 實驗結果說明

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群群組數、事件門檻值 k 及職務共同異動天數三個參數設定為固定值,其值分別為 3、

20%及 30 天。

5.1.1 操作職等 12-15 實驗結果說明

我們選擇操作職等 12-15 的官員,利用職務共同異動紀錄,建立職務共同異動網路;

動態社會網路分析,時間區間的選擇是很重要的,不同的時間區間單位檢視相同資料,

會得到不同的結果,因而造成政治權力群組觀察的落差,因此實驗的第一階段,我們先 利用不同的時間區間,觀察各部門的實驗結果,用以評估選擇合理的時間區間,時間區 間為 1 年、2 年、4 年、6 年、依總統任期和依行政院長任期。我們選擇一般人認定部門 專業才能單一性高的部門法務部和原能會做為政治群組事件圖的觀察對象。

(1) 法務部

實驗結果如圖 5.1,時間區間 1 年,共 20 個時期,每個時期群組數在 1-3 個,群組 事件在 S4-S5、S9-S11,S12-S18 沒有 Positive 事件產生,因此政治群組事件圖並不連續;

時間區間 2 年,共 10 個時期,每個時期有 1-2 個群組,且各時期的群組都有延續;時 間區間 4 年,共 5 個時期,在 S1 時期有二個群組,在 S2 時 Merge 成一個群組,在 S3-S5 都只有一個群組;時間區間 6 年,共 4 個時期,除了在 S2 和 S4 時期有二個群組,其餘 時期都是一個群組;時間區間依總統任期,共 5 個時期,其結果和時間區間類似,在 S2 和 S5 時期有二個群組,其餘時期都是一個群組;時間區間依行政院長任期,共 12 個時期,每個時期有 1-2 個群組,在 S4-S6、S11-S12 群組事件是不延續的。我們發現除 了時間區間為 1 年,群組延續性較差外,其餘時間區間都顯示法務部的群組較為穩定且 延續性較高,且各時期之群組數不多。

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法務部(操作職等 12-15) 1 年

2 年

4 年

6 年

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法務部(操作職等 12-15) 依總統任期

依行政院長任期

圖 5.1 法務部政治群組事件圖(操作職等 12-15)

(2) 原能會

實驗結果如圖 5.2,時間區間 1 年時,各時期的群組數在 1-3 個之間,只 S10-S11 和 S17-S19,有 Positive 的事件,其餘時期群組形成後立即消失;時間區間 2 年,各時 期的群組數在 2-3 個之間,事件延續只發生在 S5-S10 時期,S1-S5 時期群組形成後立即 消失;時間區間 4 年,各時期的群組數在 1-4 個之間,事件延續只發生在 S2-S5 時期;

時間區間 6 年,各時期的群組數介於 1-3 之間,各時期的群組都有延續;時間區間依總 統任期,各時期的群組數介於 2-4,事件延續只發生在 S2-S5 時期;時間區間依行政院 長任期,各時期的群組數介於 1-3 事件延續只發生在 S4-S5、S9-S10 時期。我們發現,

原能會的實驗結果隨著時間區間增加,其群組的延續性越高,在時間區間為 6 年時最佳。

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原能會(操作職等 12-15) 1 年

2 年

4 年

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原能會(操作職等 12-15) 6 年

依總統任期

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原能會(操作職等 12-15) 依行政院長任期

圖 5.2:原能會政治群組事件圖(操作職等 12-15)

各部會之 CCI 和 CSI 指標及排名如表 5.1,法務部,除了時間區間為 6 年之外,CSI 排名第 1 名,CCI 排名為第 9 名,即 CSI 在 9 個部門中最低,CC 最高,表政治群組相 對較穩定且核心人物延續率高;其餘部門隨時間區間的不同,CCI 和 CSI 則有不同的結 果,例如原能會只有當時間區間為 6 年時,CSI 很低(0.08),其餘時間區間 CSI 都偏高,

而 CCI 不論時間區間為何都在為中等,交通部在各時間區間的 CSI 和 CCI 排名也為中 等;外交部除了時間區間為為 1 年時,CSI 最小之外,其餘時間區間 CSI 都為中等,而 CCI 在時間區間為 4 年時,分數較高。

整體而言,CCI 和 CSI 剛好成反比,例如 CCI 排名越高(如第 1 名),則 CSI 排名則 越低(如第 9 名),但也可能發生 CCI 和 CSI 都很小,例如財政部時間區間為 4 年時,CSI 為 0.27(第 6 名),CCI 為 0.25(第 7 名),CSI 和 CCI 都很小,主要原因為事件 Event Ratio 剛好跨過門檻值 k 時;CSI 依時間區間差異較大,時間區間 1 年時,CSI 大,CCI 小,

即群組形成-消失的比例偏高,且就算群組有延續,延續的官員比例也不多,表示在政 府人事異動資料中,前後二個時期同樣的官員出現的比例並不高,因此若門檻值設定過 高,事件不易找到。