APO成員國進階成長路徑

圖2-8 APO成員國之潛在模範國路徑圖

資料來源：APO2009年創新架構與策略報告書

路徑圖繪製步驟有三，一為將APO之成員國進行分群。由於APO的成員國數 量之經濟環境不雷同，因此將APO成員國分群再判斷是必要的。觀察六年來，每 一成員國在群體中之走向，日本持續位居第一群，新加坡於2004年、中華民國於 2006年、韓國於2007被歸類於第ㄧ群中具有重要地位，詳細資料如下表所示，其 中蒙古、尼泊爾、斐濟、伊朗以及寮國並無完整資料，因此不納入表列中。可知 日本之經濟環境狀況最佳，新加坡、馬來西亞、中華民國、韓國依次趕上，泰國 之經濟環境狀況比上述國家略低，依此類推。

二為了解各國之經濟發展階段為何。GCR依每人GDP為基礎，將各國之經濟 發展分為三階段及兩過渡期。

由步驟一及步驟二可確定菲律賓之經濟狀況最差，日本經濟狀況最佳，韓國、

新加坡其次，而臺灣與馬來西亞所在之集群與日本、新加坡、南韓相同，但其經 濟發展階段與上述之國家不同，因此仍無法判定，但可知其比泰國、印度、印尼 佳。

最後觀察各年度GCR之三指標分數趨勢。已知日本之經濟狀況最優，其次為 韓國、新加坡，臺灣與馬來西亞位居第三，泰國、印度、印尼第四，菲律賓位居 最後。該報告再利用2002-2007年GCR繪出各國之趨勢圖來判斷優劣關係。

2.7.2 APO成員國進階成長路徑

運用相同的方法，找出APO第ㄧ群成員之模範國。將OECD中已開發國家作為 研究對象進行量化分析，包括英國、加拿大、挪威、瑞典、瑞士、丹麥、荷蘭、

藉由觀察五年GCI資料趨勢走向，利用三指標為基礎做更深入之分析，舉例來

國家納入進行觀察，雖已將部分非亞洲國家作為研究對象，但樣本選取數仍較少，

且限制研究對象的情況下，皆會造成研究上的誤差，此外人口密度與人口實質購 買力並未納入分群考量的標準，缺乏理論與實務面之佐證，因此本研究對該結果 產生質疑。

表2-11 創新與成熟度之成長路徑表

年度 2002-2003 2003-2004 2004-2005 2005-2006

瑞典 + + - +

荷蘭 + + - +

挪威 + + + +

臺灣 - + + +

奧地利 - + + +

法國 + - + -

比利時 - + + -

愛爾蘭 + - + +

資料來源：2007年APO創新架構與策略報告書

在APO的報告書中，提及臺灣與愛爾蘭之成長路徑較為相似，將其作為模範 國，但愛爾蘭與臺灣除了皆為小國之外，仍有許多相異之處，在與強鄰關係方面，

台海兩岸的關係遠弱於愛爾蘭與英國，除了無法透過資源整合獲得最大的效能 外，強大主權意識讓我國無法獲得足夠的國際援助；於政經體制方面，台海兩岸 遠異於英、愛之雷同；在國際貿易方面，臺灣屬於多元化貿易型態，而愛爾蘭高 度依賴與英國、歐陸間之貿易，完善的網絡發展與臺灣相異；在諮詢和援助方面，

歐盟的幫助使愛爾蘭更易取得資金、人力等足夠資源帶動經濟發展，臺灣並無此 項優勢；在產業方面，愛爾蘭利用當地的資源，走向知識密集工業，虛擬經濟與 網絡發展成熟，相異於我國仍屬技術密集工業，為產業鏈發展完善，實體貿易居 多；在自由化程度方面，臺灣屬商業經濟面較開放，而愛爾蘭之自由化基於本土 文化特性而來，政治面的自由化程度較高；於2008年金融風暴後，愛爾蘭深受其 害，但臺灣受影響程度較愛爾蘭小、回覆速度也較快等等諸多的相異點。若站在 不同之基礎上，仍將愛爾蘭作為我國之學習對象，實屬不宜，故建立集群分析需 有一致性之資料與篩選基準。

綜合以上文獻，雙元性雙鑽模型雖修正Porter之鑽石模型，但更趨於複雜，導 致無法釐清真正於經濟成長、競爭力與指標間之互動關係。因此運用M-I-T理論架 構，考慮三面向之互動，並著重於本國之自我評比，基於研究動機與目的，進行 第三章之研究設計。

第 三 章 研 究 設 計

3.1 研究架構

根據前述文獻探討之問題，本研究提出解決之研究設計。針對研究對象近十 年於WEF之總體競爭力排名與世界人口年鑑所發佈之人口密度資料做九宮格分 析，找出與臺灣同屬同一集群之國家。由於目的為找出我國之模範國，因此只挑 選60國為研究對象，減少雜訊資料；而選擇總體競爭力與人口密度作九宮格集群 分析，是為將經濟表現與帄均規模做分類標準。另一方面，揀選1999年至2008年 皆有評比之指標，挑選出臺灣優勢與劣勢項目後，運用其指標數據資料進行因素 分析及迴歸分析，觀察影響力為何，亦即利用因素分析歸納出適合解釋三構面（制 度、市場、技術）之指標，再利用主成分分析法進行資料縮減，將同一因素內相 關性高之指標加以刪除，找出關鍵性影響因子，並檢測其是否仍能解釋整體模式 及個別指標對該構面之因素負荷量是否達顯著後，做潛在變項對競爭力分數及每 人GDP﹙購買力帄價﹚之多元迴歸分析（multiple regression），本研究將利用路徑 圖呈現相關研究數據與理論架構，以便觀察。

上述可知，為提升學習之效率，加快臺灣之總體競爭力，本研究將所收集之 數據資料分為兩層面進行分析，一為找出最適台灣學習之模範國；二為定義技術、

市場、制度等構面之互動方向及探討其對總體競爭力與每人GDP﹙購買力帄價﹚

之影響程度。在探討M-I-T理論架構之互動方向及指標影響程度之大小後，學習模 範國可加快台灣經濟成長，最後進行分析比對，提出結論與建議。本研究之研究 架構如圖3-1。

圖3-1 研究架構圖

3.2 研究對象

本研究之研究對象為2008年GCR排名前60名之國家，分別為美國、瑞士、丹 麥、新加坡、芬蘭、德國、荷蘭、日本、加拿大、香港、英國、韓國、澳地利、

挪威、法國、臺灣、澳大利亞、比利時、以色列、紐西蘭、盧森堡、卡達、沙烏 地阿拉伯、智利、西班牙、中國、阿拉伯聯合大公國、愛沙尼亞、捷克共和國、

科威特、泰國、突尼西亞、汶萊、賽普勒斯、波多黎各、斯洛維尼亞共和國、葡 萄牙、立陶宛、巴貝多、南非、斯洛伐克、約旦、義大利、印度、俄國、馬爾他、

波蘭、拉脫維亞、印尼、波紮那、模里西斯、哥斯大黎加、墨西哥。

WEF近十年發布之 全球競爭力報告

60國評比排名 觀察近十年被評比之指標項目

集群九宮格分析 路徑分析 挑選出臺灣優勢

與劣勢指標

M-I-T模式 找出集群國模範國

結論與建議

制度 市場 技術

迴歸分析

3.3 研究方法

圖3-2 成長路徑分析架構圖

進行成長路徑分析時，由於評比架構不斷修正（表2-11），其中2004年及2005 年之GCR中有兩種評比方法，排名也不相同，因此描繪歷年之成長路徑時必頇進 行區分，以便使觀察具有一致性。由於2004年與2005年評比指標與2003年相同，

故本研究設為舊制評估，若與2007年之評比指標相同，則設為新制評估。成長路 徑分析之評比指標如下表3-2。

收集基礎建設、效率提升、

創 新 與 成 熟 度 等 三 指 標 於 1999至2008年於GCR之排名

觀察集群國近十年GCR之三指標排名趨勢 利用九宮格作資料分群

集群國

近十年與臺灣同一象限 之國家取交集

探討集群國排名之背後意涵

找出模範國

表3-2 近10年評比架構表

重心法﹙Centroid Method of Factoring﹚等。主成分分析法以潛在因素對總共同性 之貢獻極大化為因素萃取原則；重心法以行為變數之相關係數矩陣計算組型負荷

轉軸法使得因素負荷量易於解釋。轉軸以後，使得變項在每個因素負荷量不是變 大就是變的很小，而非於如轉軸前在每個因素的負荷量大小均差不多。

在因素抽取上，通常最初的因素抽取後，對因素無法作有效的解釋，轉軸的目的 於改變題項在各因素的因素負荷量的大小，轉軸時根據題項與因素結構關係的密 度程度，調整各因素負荷量的大小，轉軸後，大部分題項在每個共同因素中會有 一個差異較大的因素負荷量，而每個共同因素的特徵值會改變，與轉軸前不一樣，

但每個變項的共同性不會改變。

4. 決定因素與命名

轉軸後，要決定因素數目，選取較少因素層面，獲得較大的解釋量。在因素命名 與解釋結果上，必要時可將因素計算後之分數儲存，作為其他程序分析之輸入變 項。

二、因素分析與主成分分析法之比較

主成分分析的目的就是運用線性變數，將原來的多個指標組合成相互獨立的 少數幾個能充分反應母體資訊的指標，從而在不丟掉主要資訊的前提下，避開了 變數共線性的問題。而因素分析的目的是分解原始變數，從中歸納出類別，將相 關性較強的指標歸為一類，不同類間的變數的相關性則較低。每一類變數代表一 個共同因子﹙潛在變項﹚，即一種內在結構，因素分析就是要尋找該結構。換言 之，因素分析較適合做偵測結構分析﹙discover underlay factor﹚，並著重在解釋指 標間的關係，而主成份分析較適合做資料簡化﹙reduce variable﹚，並著重在解釋 資料的變異數。

三、分析步驟

將臺灣優劣勢等42項指標進行因素分析，利用主成分分析法作因素萃取，並 設定保留三個因素，可得三因子之因素負荷量，再運用最大變異法﹙varimax﹚進 行因素的轉軸，可得轉軸後的因素負荷量。此外，會呈現解說變異量，顯示包含 初始、萃取後、轉軸後之特徵值、變異數與累積變異數之百分比，最後研究可對 結果做解釋與因素的命名。因素分析之架構圖如下所示：

圖3-3 因素分析之架構圖

3.3.4 迴歸分析

一、基本概念

迴歸分析經常用在解釋和預測二大方面，有關解釋方面，可以從取得的樣本，

計算出迴歸的方程式，再透過迴歸的方程式得知每個自變數對依變數的影響力﹙貢

計算出迴歸的方程式，再透過迴歸的方程式得知每個自變數對依變數的影響力﹙貢