以IMD 國家競爭力年報評估台灣基礎建設發展

國

立

交

通

大

學

土木工程學系

碩士論文

以 IMD 國家競爭力年報評估台灣基礎建設發展

Assessment of Taiwan Infrastructure development based on IMD

The World Competitiveness Yearbook

研 究 生：游竣鴻

指導教授：曾仁杰 博士

以 IMD 國家競爭力年報評估台灣基礎建設發展

Assessment of Taiwan Infrastructure development based on IMD

The World Competitiveness Yearbook

研 究 生：游竣鴻 Student：Chin-Hong You

指導教授：曾仁杰 Advisor：Ren-Jye Dzeng

國 立 交 通 大 學

土木工程學系

碩 士 論 文

A Thesis

Submitted to Department of Civil Engineering College of Engineering

National Chiao Tung University in partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master

In

Civil Engineering June 2008

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

中華民國九十七年七月

以 IMD 國家競爭力年報評估台灣基礎建設發展

研 究 生：游竣鴻 指導教授：曾仁杰 博士

國立交通大學土木工程學系（研究所）碩士班

摘要

基礎設施量的充足與否，以及質的良窳，攸關一個國家經濟發展的優劣；質優量足 的基礎建設，不僅提供產業優質發展環境，提高社會總生產力，降低生產成本，帶動經 濟持續成長，亦可促進區域均衡發展，縮小貧富差距，提升國民生活品質，並達成生態 環境永續發展。本研究旨在建立國家基礎建設參考模式，並作為未來國家審議建設計畫 之研議基礎，使國家基礎建設計畫之擬定更為客觀、公平。

本研究進一步將 IMD (International Institute for Management Development)國家競爭 力年報(World Competitive Yearbook, WCY)資料為基礎，建立資料庫分析系統，一方面 用以與他國當年度基礎建設資料做比較，以利參考其它先進國家發展策略，以決定國家 基礎建設投資分配；另一方面可比較歷年各指標變化趨勢，瞭解國家各基礎建設發展走 勢。 研究流程分為以下兩個主軸進行並互相比較： 1. 建置國家競爭力提升排名系統： 參照政府歷年基礎建設支出並利用基因演算法，在進步名次最大下搜尋出投資指標 與投資金額最佳配置，並做敏感度分析以瞭解總投資金額與進步名次間關係。 2. 建置國家競爭力借鏡它國系統： 依照國家各基本特徵條件分析與最劣勢指標相似分析，找出與台灣相近之借鏡國 家，進一步藉由其指標差間距，做為台灣基礎建設進步之參考。 關鍵字：基礎建設、國家競爭力、基因演算法

Assessment of Taiwan Infrastructure development based on IMD

The World Competitiveness Yearbook

Student：Chin-Hong You Advisor：Ren-Jye Dzeng

Department of Civil Engineering

National Chiao Tung University

Abstract

The degree of the country’s economic growth is based on the country’s infrastructure. Sufficient infrastructure not only provides high-grade environment of enterprise development , but also improves balanced development of region.

This research establishes a decision-support system that helps determining the best budget allocation from the perspective of national competiveness based on the World Competitive Yearbook data published by Institute for Management Development.

This research procedure is consisted of two steps:

1. Establish a decision-support system for infrastructure investment to improve competitiveness ranking

A genetic algorithm is used to find the near-optimal allocation and a greedy algorithm is used to evaluate total investment by sensitivity analysis , which can then be used as a

reference for a government to plan its infrastructure development plan.

2. Establish a decision-support system for infrastructure investment strategy of other nations to learn

Based on basic characteristic and weakness criteria simulated analysis,we can find out appropriate nations to learn.

誌 謝

人生的列車又即將通過一個中繼站(研究所站)，雖然只停了短短兩年，對我而言卻 是滿滿的兩年，以下對著在這段期間幫助過我、陪我一起度過的大家說聲感謝。 首先，先感謝指導老師 曾仁杰老師，老師平常為人幽默風趣、對於研究嚴謹的態 度，在老師身教、言教下讓學生收益良多。感謝口試委員 潘南飛老師、楊亦東老師、 謝東儒老師的提點，讓本論文內容能更臻完備 其次，感謝一直支持我繼續唸書的父親，這幾十年來您辛苦了；感謝先母在天之靈 的庇佑。 最後，感謝世旭學長對於論文研究方向與範圍之幫助、育群學長 GA 程式碼的參考、 94 級明修、小白、小倫、國賓等學長姐，與我共同生活二年的同窗好友 95 級的 16 位戰 友，你們平常的照顧與體諒，及可愛的 96 級學弟妹們，加油了明年看你們了。 對於你們的感謝，我只能不斷的用感謝兩字表達，希望你們身體健康、心想事成。 PS 感謝某位浪味仙，這段期間我成長很多，祝福 順心如意。

目錄

摘要 ... I Abstract ...II 誌 謝 ... III 目錄 ... IV 圖目錄 ...VII 表目錄 ... IX 第一章 緒論 ...1 1.1 研究動機 ... 1 1.2 研究目的 ... 2 1.3 研究範圍與限制 ... 2 1.4 研究流程 ... 3 1.5 研究架構 ... 5 第二章 文獻回顧與背景介紹 ...6 2.1 基礎建設相關研究 ... 6 2.2 基礎建設定義 ... 7 2.3 國家總預算歲出 ... 9 2.4 國家競爭力理論及相關研究 ... 13 2.5 國家競爭力年報比較 ... 15 2.6 IMD國家競爭力年報 ... 17 2.6.1 IMD 國家競爭力評估指標... 17 2.6.2 IMD 國家競爭力年報評估對象... 18 2.6.3 IMD 國家競爭力之計算方式... 18 2.6.4 IMD 國家競爭力之排名方式... 21 2.6.5 IMD 全球競爭力評估模式之演進... 23 2.7 IMD 國家競爭力之區別矩陣 ... 23 2.7.1 最劣勢指標 ... 25 2.8 小結 ... 28 第三章 研究相關理論 ...29 3.1 演算法 ... 29

3.1.1 演算法起源 ... 29 3.1.2 演算法的特徵 ... 29 3.1.3 演算法的複雜度 ... 30 3.2 貪婪演算法 ... 30 3.3 基因演算法 ... 31 3.3.1 染色體 ... 31 3.3.2 染色體編碼 ... 31 3.3.3 初始母體 ... 32 3.3.4 適存值函數 ... 32 3.3.5 演算機制 ... 32 3.3.6 基因演算法運作流程 ... 35 3.4 資料庫管理系統 ... 36 3.4.1 資料庫架構 ... 36 3.4.2 資料庫類型 ... 37 3.4.3 SQL ... 39 3.4.4 安全控管模式 ... 40 3.5 小結 ... 41 第四章 系統開發 ...42 4.1 國家競爭力提升排名與借鏡它國系統介紹 ... 42 4.2 國家競爭力提升排名與借鏡它國系統建構流程 ... 42 4.3 政府總預算支出 ... 43 4.4 提升排名系統建構流程 ... 44 4.4.1 投資項目單位成本 ... 44 4.4.2 投資項目進步幅度 ... 44 4.4.3 應用基因演算法求解 ... 45 4.4.4 總投資金額敏感度分析 ... 53 4.5 借鏡它國系統建構流程 ... 53 4.5.1 國家分析比較 ... 53 4.5.2 參考年度選取 ... 54 4.5.3 指標分析比較 ... 54 4.6 小結 ... 54 第五章 系統應用與比較 ...55 5.1 提升排名系統 ... 55 5.1.1 區別矩陣 ... 55

5.1.2 總預算支出 ... 55 5.1.3 排名最佳化 ... 56 5.1.4 指標漣漪效應 ... 62 5.1.5 敏感度分析 ... 63 5.2 借鏡它國系統 ... 64 5.2.1 國家基本特性分析 ... 64 5.2.2 指標相似分析 ... 66 5.3 綜合比較 ... 69 5.3.1 指標比較 ... 69 5.3.2 國家比較 ... 71 5.4 小結 ... 72 第六章 結論與建議 ...74 6.1 結論 ... 74 6.2 建議 ... 74 參考文獻 ...76 附錄A 外審意見回覆表 ...80 附錄B 系統程式碼 ...84

圖目錄

圖 1-1 研究流程圖... 4 圖 2-1 基礎建設相關經濟指標架構... 10 圖 2-1 歲出政事別預算圖... 12 圖 2-2 鑽石模型演進... 14 圖 2-3 IMD 國家競爭力評估指標架構 ... 18 圖 2-4 IMD國家競爭力計算流程 ... 19 圖 2-5 4.1.02 可耕地面積... 22 圖 2-6 基礎建設各國排名... 22 圖 2-7 指標區別矩陣... 25 圖 3-1 貪婪法示意圖... 30 圖 3-2 二位元編碼示意圖... 31 圖 3-3 實數編碼示意圖... 32 圖 3-4 單點交配示意圖... 33 圖 3-5 雙點交配示意圖... 33 圖 3-6 均一交配示意圖... 33 圖 3-7 單點突變示意圖... 34 圖 3-8 雙點突變示意圖... 34 圖 3-9 均一突變示意圖... 34 圖 3-10 基因演算法運作流程... 35 圖 3-11 資料庫架構... 36 圖 3-12 資料庫進化史... 37 圖 3-13 網路式資料庫示意圖... 38 圖 3-14 階層式資料庫示意圖... 38 圖 3-15 關聯式資料庫示意圖... 39 圖 3-16 物件式資料庫示意圖... 39 圖 4-1 軟體系統開發生命週期... 42 圖 4-2 系統流程圖... 43 圖 4-3 4.1.21 項各國家STD分佈圖 ... 45 圖 4-4 本研究基因演算法運算流程... 52 圖 4-5 貪婪法運用於敏感度分析... 53 圖 5-1 區別矩陣... 55 圖 5-2 總預算支出... 56 圖 5-3 代數搜尋與適存值圖... 57 圖 5-4 各交配率與世代數圖... 59 圖 5-5 各突變率與世代數圖... 60 圖 5-6 GA參數組合... 61

圖 5-7 總投資最佳化(不與它國做比較) ... 62 圖 5-8 敏感度分析... 64 圖 5-9 國家分析(1) ... 65 圖 5-10 國家分析(2) ... 66 圖 5-11 指標分析比較... 67 圖 5-12 新加坡同台灣最劣勢指標項目 ... 69 圖 5-13 最劣勢指標與它國歷年分佈比較 ... 70 圖 5-14 4.1.21 項台灣與各國比較... 71 圖 5-15 總投資最佳化(與它國做比較) ... 72

表目錄

表 2-1 基礎建設比較定義... 8 表 2-2 經濟指標說明... 10 表 2.3 國家競爭力評比單位及指標比較 ... 16 表 2.4 台灣(2004)10 項最劣勢指標(IMD與本研究比較) ... 23 表 2-5 台灣十大劣勢指標... 26 表 4-1 政府支出按政事別分配概況... 43 表 4-2 俄羅斯輪盤法... 49 表 4-3 各國依總標準差值排名... 50 表 5-1 族群數大小與世代差異表... 57 表 5-2 族群數大小比較表... 58 表 5-3 同台灣劣勢指標次數統計... 67

第一章

緒論

本章將說明本研究之動機、目的與範圍，從而定義本研究之內容與研究架構，最後 說明研究進行之流程。

1.1 研究動機

基礎建設一直是政府施政的重點，從過去的十項建設、十四項建設、六年國建計畫 以及十二項建設，到現在的挑戰 2008：國家發展重點計畫及新十大計畫，政府致力於公 共工程及各項基礎建設的推動，促進了社會經濟的快速發展。由於以往基礎建設之成 果，國民所得大幅提高，社會價值觀念提升，注重環境及生態保護，同時對文化及休憩 的需求也增加，為此政府建設工作範圍及層面也不斷擴大，以符合民眾的需求。 隨著國家進步的程度，目前我國進行中的重要建設，其內容涵蓋農業、住宅、下水 道、都市開發、公路、軌道運輸、航空、港埠、通信資訊、觀光、水利、工商設施、油 氣、電力、教育、文化、體育、垃圾處理、汙染防治、國家公園、衛生醫療及社會福利 等，其規模愈來愈大，相對地投入的人力、物力及財力也大幅度增加，如何從眾多國家 基礎建設中，選擇適當投資之重點項目，是極困難之決策(Mandele et al.2006)。在政府 資源有限情況下，如何妥適分配各次類別基礎建設之比重，發揮基礎建設計畫之預算效 益，並達成經濟成長目標，成為一個重要議題，也與國家整體資源的充分利用與調配息 息相關。 目前各審議機關對於公共工程計畫之審查，仍以合議方式為主，即邀請產、官、學 界之專家，針對審議之工程進行討論及審查，因缺乏審查依據，審議委員之主觀想法則 為影響公共工程計畫通過與否之關鍵，審議結果無法確保對國家發展之有效性，且亦造 成會審機關(立法院)之疑慮，影響國家基礎建設之發展與推動。

根據 Short and Kopp(2005)回顧法國、德國、英國及荷蘭等國之國家發展計畫，發現 決策缺乏透明化及決策評估方法不符合國家實際情況為普遍決策缺點，造成上述問題之 主因，目前缺乏客觀決定國家基礎建設項目之評估方法，政府單位不知應如何有效應用 國家相關統計資料客觀選擇國家重點投資項目，因此相關決策仍以決策者之主觀態度為 基礎，造成政策結果可能不符合國家發展需要，此外因決策過程缺乏客觀之分析基礎， 無法公開決策過程，造成非透明化之決策。 過去有關國家重點基礎建設投資項目之研究，通常採用效益或成本分析(如 William and Donald 1987, Clark 1989)、會議或問卷調查(如 Gòmez-Limòn and Atance 2004,

Väntänen and Marttunen 2005)及政策回顧(如 Dixhoorn 1984, Glrigg 1984, Onera and Saritas 2005)等 3 種分析方式，效益或成本分析通常僅針對特定之基礎建設項目進行分 析，例如電信基礎建設、港口、下水道等，很少對於國家全部基礎建設進行分析，分析 結果無法瞭解不同類型基礎建設之相對重要性，較不適用於分析國家重點基礎建設項

目；問卷調查之研究，因研究結果受問卷項目、調查樣本及問卷時間之影響較大，因此 分析結果較易受到質疑；政策回顧方式，通常是全面分析國家基礎建設項目，因每個國 家發展歷史及策略不同，決策者較難複製過去其他國家之發展策略，造成應用上之困難。 決定國家重點基礎建設項目具兩種可能觀點，第一種觀點即根據需求決定投資項 目，此需求可能是民生或經濟發展之需求，例如公路過於擁塞，則興建高速公路或高速 鐵路；另外需求也有可能政治上的需求考量，例如執政政黨為求選舉時能有政績，執政 時可能較偏好短期能即見績效之建設。第二種觀點為國家為獲得更好的生活品質，參考 其他先進國家基礎建設之發展經驗及環境，主動規劃未來基礎建設需求，後者為本研究 之重點。 本研究以國家競爭力觀點，建立國家重點基礎建設之分析、投資系統並參考先進國 家基礎建設發展供政府部門主辦單位擬訂基礎建設先期規劃之輔助參考。本研究進一步 將 IMD (International Institute for Management Development)國家競爭力年報(World Competitive Yearbook, WCY)資料為基礎，建立資料庫分析系統，一方面用以與他國當 年度基礎建設資料做比較，以利參考其它先進國家發展策略，以決定國家基礎建設投資 分配；另一方面可比較歷年各指標變化趨勢，瞭解國家各基礎建設發展走勢。

1.2 研究目的

本研究主要目的是從國家競爭力提升排名之角度，建立基礎建設發展項目之決策支 援系統，除提供基礎建設項目之投資優先順序外，也供決策者檢視比較本國與其它先進 國家基礎建設投資之異同。 承上，本研究之目的整理如下： 1. 建置國家競爭力提升排名系統：根據政府歷年基礎建設支出並利用基因演算法，在 進步名次最大下搜尋出各劣勢指標投資金額最佳配置決定基礎建設發展重點與需 投資金額，以供政府推動中、長期計畫之參考。 2. 建置國家競爭力借鏡它國系統：依照國家各基本特徵分析與最劣勢指標相似分析， 找出與台灣相近之借鏡國家，做為台灣學習之模範，以供政府檢視現有基礎建設規 劃。

1.3 研究範圍與限制

一、研究範圍

由於國際間發表國家競爭排名統計之機構、單位眾多如 IMD (International Institute for Management Development)、WEF(World Economic Forum)、UNCTAD(United Nations Conference on Trade and Development)、EIU(Economist Information Unit)等。受限於經費， 本研究乃以具公信力、為一般媒廣為引用之瑞士洛桑管理學院(The Institute for

Management Development, IMD)每年發表之國家競爭力年報(World Competitive Yearbook, WCY)為主要分析資料，資料搜集年間為從 1993 年至 2006 年。 二、研究限制 1. 國家競爭力評估單位為因應國際環境變化，每年採用之競爭力評估指標具部分 差異，因此無法滿足時間序列分析技術(縱斷面)之樣本數需求，較適用於多變 量統計技術(橫斷面)。 2. 國家競爭力指標並非各國皆有資料，若某國家缺乏該項資料，該項指標空白不 列於排名。 3. 國家競爭力評比結果代表該國前一年之競爭力表現，例如 2004 年之國家競爭 力年報代表 2003 年國家競爭力。但因各國統計資料非每年皆有更新，若無當 年資料，便以最接近年份作為指標資料。

1.4 研究流程

本研究進行流程如圖 1.1 所示，首先，確立研究動機與目的，再根據所蒐集之國內、 外相關文獻，對基礎建設投資範圍定義與國家競爭力原則進行瞭解後，同時針對系統建 構相關理論進行瞭解，進一步界定欲進行研究之範圍。

本研究內容在建立研究模式時，利用 MicroSoft Visual Basic 6.0 與 MicroSoft Office Access 軟體，建構提升排名、借鏡它國參考系統，將分為二個研究主軸進行，最後兩者 互相比較與驗證。 1. 依據 IMD WCY 所提供之各指標數據，建構一套歷年之資料庫。 2. 將當年度 WCY 各指標數據依區別矩陣限制下，經由系統判讀將指標分為優勢、觀 察、加強及劣勢等四類，並以最劣勢指標作為投資標的。 3. 參照政府歷年基礎建設支出並利用基因演算法，在進步名次最大下搜尋出各劣勢指 標投資金額最佳配置，並利用貪婪演算法做金額敏感度分析，以瞭解投資金額與進 步名次間關係。 4. 依照國家各基本特徵分析與最劣勢指標相似分析，找出與台灣相近之借鏡國家，進 一步藉由其指標差間距，做為台灣進步之參考。 5. 開發一電腦應用程式，輔助使用者進行上述流程。

建立IMD WCY

投資與參考系統

綜合比較

擬定研究流程與研究方法

公共建設與投資

國家競爭力

建立研究理論與架構

結論與建議

建立研究動機與目的

圖 1-1 研究流程圖

1.5 研究架構

本研究架構分為六章，概述如下： 第一章 緒論 本章敘述本研究之研究動機、研究目的、研究範圍與限制、研究流程、研究架構。 第二章 文獻回顧與背景介紹 本章根據本研究目的，針對研究需要之相關基本條件進行分析及定義，包括國家基 礎建設範圍定義、國家總預算及國家競爭力年報選擇。 第三章 研究相關理論 本章根據本研究所需要用到理論，介紹本研究系統建構之相關理論概念及技術，包 含有演算法、資料庫。 第四章 系統開發 本章根據上述之研究理論，再依本研究需求做進一步解釋、定義進行研究模式的建 構。 第五章 系統應用說明與比較 本章以國家競爭力提升排名系統所得之結論與借鏡它國系統所得之結論做一綜合 比較。 第六章 結論與建議 本章提出本研究之結論，並對後續研究之學者提出建議。

第二章

文獻回顧與背景介紹

本研究主題在於如何提升基礎建設，首先需瞭解何謂基礎建設，其定義又為何，再 回顧國家基礎建設相關文獻，並蒐集國際間具公信力評估國際競爭力組織(如 IMD、WEF 等)，對於其評估方法瞭解後，選擇適合之國家競爭力評估模式，作為後續研究之參照。

2.1 基礎建設相關研究

目前許多相關理論及實證研究已證明，適當之基礎建設投資，有利國家經濟發展， 如 World Bank (1994)之研究報告指出，國家基礎建設應足以提供經濟體系正常成長之需 求，基礎設施之存量擴張應與經濟成長維持等比例之關係；Aschauer (1989)分析總生產 函數中之公部門投資發現，公部門投資對私部門生產力具顯著影響(Garcia-Mila & McGuire 1992, Eberts 1990)；目前已有實證研究發現基礎建設投資不足，不佳之基礎建 設投資規劃，將造成國家經濟成長之限制，如巴基斯坦(Faiz 1992,Robert 1997)。 過去對於國家基礎建設投資之研究，主要可分為基礎建設投資對私部門、與基礎建 設投資適當額度等 2 類，唯近年來相關學者多採用 Cobb-Douglas 生產函數進行實證分 析，分析公共資本與產出間之關係，茲說明過去相關研究如下： 1. 基礎建設對私部門之影響 Aschauer(1989)利用 Cobb-Douglas 生產函數及總要素生產力，以美國 1952 年至 1986 年的資料，以一般化的在固定規模報酬與規模報酬遞增假設下，研究基礎投資對 生產力及經濟成長之影響，研究結果顯示基礎建設資本對私部門產出具正面影響，且以 基礎建設資本影響最大，Aschauer 認為研究結果可解釋 1970 年代美國經濟遲滯之原 因。Alicia (1992)發現每增加 1%的基礎資本投資，可增加民間產出 0.34%。Otto and Voss(1996)利用不同限制下條件下之 Cobb-Douglas 生產函數，研究澳洲 1959 年第三季 至 1992 年第二季等年間，公共資本對民間產出的影響，結果顯示並無證據證明民間產 出影響公共資本存量，發現私人資本與公共資本具高度互補性。 Rattso(1999)研究 1946 年至 1990 年挪威地方基礎投資與國內產出的情形，研究顯 示在結構化投資需求模型中，只有無預期的 GDP 改變與失業人口變動為短期之重要因 素，且儘管地方收入持續穩定地成長，地方的公共投資還是會受到總體經濟狀況影響。 Argimon et al. (1997) 利用聯立方程組法以經濟合作發展組織 OECD(Organisation For Economic Co-Operation And Development)中十四個國家 1979 年至 1988 年的橫斷面資 料，研究公共支出的排擠效應，結果顯示透過公共建設投資對私人投資的生產力有正面 影響。而政府的消費則對私人投資有排擠效果(crowdout)，但藉減少公共投資降低政府 赤字會衝擊私人資本累積及其成長。

王品心(1999)以 translog 超越生產函數法，研究「公共資本存量」對製造業生產之 影響，結果顯示不論是否限制規模報酬固定，公共資本對製造業產出皆有顯著的影響，

並檢定出我國的製造業存在規模報酬遞增之特性。馮智捷(2000)以 Aschauer 的實證模型 分析公共資本對民間勞動生產力的影響，研究結果顯示基礎建設支出能顯著提升勞動生 產力。

2. 基礎建設投資適當額度

Barro and Martin(1995)，假設私人企業的生產函數包含勞動力、私人資本與公共資 本等變數，透過 Cobb-Douglas 生產函數，認為最適的公共資本應使產出及公共資本比 值為 1，即消費者消費成長率等於產出成長率，私人資本成長率亦等於公共資本成長率。 蔡蕙如(2002)，利用純粹公共財模型下之 Cobb-Douglas 生產函數，研究歷年我國公共工 程資本存量對民間產出影響，並分析我國最適公共工程資本存量佔民間產出之比例，研 究結果顯示，我國政府最適公共工程資本存量佔民間產出之比例 31.5%~41.4%，我國政 府公共工程資本存量佔民間產出之比例，自 2000 年已達 51%，已超過最適公共工程資 本存量比率。 經由上述之文獻回顧結果可知，過去對於基礎建設投資之相關研究，多經濟學研究 領域多著重「產出比例」觀點，其利用政府投資及產業產出比率，分析最適額度之基礎 建設投資，因其僅分析投資總額佔 GDP 之比率，並未探討在此額度下，各項基礎建設 項目應如何進行分配，讓政府單位無法據此編列基礎建設投資分配之相關預算，亦無法 瞭解各項基礎建設項目投資對於國家發展之效果。

2.2 基礎建設定義

本研究蒐集國內外相關單位，對於基礎建設投資範圍之定義，作為本研究選擇符合 國家競爭力分析觀點之基礎建設投資範圍。在促進民間參與基礎建設法第二條規定，基 礎建設包含下列各項設施之興建與維護： 一、交通建設及共同管道。 二、環境污染防治設施。 三、污水下水道、自來水及水利設施。 四、衛生醫療設施。 五、社會及勞工福利設施。 六、文教設施。 七、觀光遊憩重大設施。 八、電業設施及公用氣體燃料設施。 九、運動設施。 十、公園綠地設施。

十一、重大工業、商業及科技設施。 十二、新市鎮開發。 十三、農業設施。 經建會對「公共建設」預算編制範圍定義為配合經濟發展、增強國力、改善民生及 區域均衡等，由中央政府各級機關編列預算推動之各項實質硬體建設計畫，並供公共使 用。包括：建築、土木、水利、環境、交通、機械、電氣、化工等地面上下營建工程， 土地改良及附屬設施，可涵蓋於農業建設、都市建設、交通建設、水利建設、工商設施、 能源開發、文教設施、環境保護及衛生福利設施等九大部門、二十四次類別範圍(莊奕 琦、王雅楓，1999)。 國際組織對基礎建設之屬性進行分類，例如世界銀行定義(http://www.worldbank.org/) 基礎建設包含公用事業(Public Utilities)、基礎設施(Public Works)及其他運輸部門(Other Transport Sectors)等三種；IMD (2004)將基礎建設分為基礎類、技術類、科學類、健康及 環境類、教育類等基礎建設。整理各單位對基礎建設之範圍定義，如表 2-1 所示。 表 2-1 基礎建設比較定義 分析項目 定義 分析範圍 經建會 配合經濟發展、增強國力、改善民生及區域均衡 等，由中央政府各級機關編列預算推動之各項實 質硬體建設計畫，並供公共使用。包括：建築、 土木、水利、環境、交通、機械、電氣、化工等 地面上下營建工程，土地改良及附屬設施，可涵 蓋於農業建設、都市建設、交通建設、水利建設、 工商設施、能源開發、文教設施、環境保護及衛 生福利設施等九大部門、二十四次類別範圍(莊奕 琦、王雅楓 1999)。 傳統基礎 建設定義 主計處 為期中央政府各類公共建設計畫，配合國家發展 需要，並注重長期、整體之規劃，公共建設計畫， 係各機關所推動之各項實質建設計畫，即計畫總 經 費 中 屬 經 常 門 者 不 得 超 過 資 本 門 之 二 分 之 一，並以附件所列部門別及次類別之項目為範圍 (政府公共建設計畫先期作業實施要點 1999)。 含資本門

分析項目 定義 分析範圍 電信、自來水、衛生下水道、垃圾處理；公共設 施(Public Works)：含道路、水庫、灌溉渠道及雨 水 下 水 道 ； 其 他 運 輸 部 門 (Other Transport Sectors)：含都市和都市間鐵路、都市運輸、港埠 及引水道及機場等三種。 定義 IMD IMD (2004)將基礎建設分為基礎類：如道路、空 運、鐵路；科技類：如電腦數量、電話數量；科 學類：研究費用支出、電子通訊滿意度；健康及 環境類：醫院數量；教育類：教師人數等基礎。 國家整體基本 條件 綜合分析 經建會、主計處及世界銀行對基礎建設範圍之定 義較小，與傳統認為之基礎建設範圍相似，IMD 所列之基礎建設範圍極廣，包含涵蓋一國整體之 基礎條件，如傳統之基礎建設項目(如道路、鐵 路)，以及一般基礎設施(如人員素質、教育水準) 等。 由表 2-1 可知，經建會、主計處及世界銀行對基礎建設範圍之定義較小，與傳統認 為之基礎建設範圍相似；IMD 所列之基礎建設範圍極廣，包含涵蓋一國整體之基礎條 件，如傳統之基礎建設項目(如道路、鐵路)，以及一般基礎設施(如人員素質、教育水準) 等。綜合上述分析可知，目前各單位對基礎建設範圍認定不同，且不同之政府單位亦有 相異之定義。本研究以國家競爭力觀點分析基礎建設投資策略，採用 IMD 之基礎建設 項目為研究範圍。

2.3 國家總預算歲出

由王世旭(2007) 以主計處各級政府財政支出淨額統計(1960~2004)，配合 Aremos 統 計資料庫、世界銀行各國統計資料庫(World Development Indicators)，作為分析我國基礎 建設投資之資料來源。 由圖 2-1 可知，以基礎建設投資觀點，政府年度總支出可分為基礎建設投資及非基 礎建設投資兩類；其中基礎建設支出部分，亦可分為經常門及資本門兩類。資本門對應 之經濟指標「政府固定資本形成毛額」為分析指標，亦即為政府編列基礎建設預算之依 循指標；經過廣泛蒐集相關統計資料庫發現，目前大多數國家並無完整之政府固定資本 形成毛額統計資料，造成分析各國基礎建設投資趨勢之困難。

政府最終消費 圖 2-1 基礎建設相關經濟指標架構 傳統經濟學者分析國家投資概況時，主要以該國之固定資本形成毛額衡量，依擁有 者可區分為民間企業、公營事業、政府等三個主要部分。對政府固定資本形成毛額作為 基礎建設投資依據，可能無法涵蓋 IMD 定義之基礎建設範圍(如表 2-2)，因此本研究採 用 IMD (2003)之基礎建設為範圍，需具有可相對應之政府支出資料，搜尋國內政府相關 財政資料後，發現以行政院主計處統計之歲出政事別預算總表較符合 IMD 定義之基礎 建設範圍。 表 2-2 經濟指標說明 指標名稱 說明 固定資本形成毛額 為國內「產業」、「政府服務生產者」及 「對家庭服務之民間非營利機構」等持有 之商品，並新增成為其固定資產之一部分 者，均為國內新生產及進口之商品，惟編 算上述部門別時須包含二手貨品，俾陳示 各部門資本形成之增減，因各部門二手貨 品有增有減，互相抵銷，總計數仍僅為新 生產及進口之商品。按資本財之型態可分 為：營建工程，包括住宅、非住宅用房屋(如 廠房、校舍)、其他營建工程(如道路、機 場)；運輸工具；機器及設備；土地改良、 耕地及果園之開發；種畜、役畜及乳牛等 (主計處 2002)。 民間固定資本形成毛額 民間增購之固定資產。 政府總支出 政府基礎建 設支出 政府非基礎 建設支出 經常門 資本門 基礎建設競爭力 僅有我國資料 固定資本形成毛額 政府固定資 本形成毛額 民間固定資 本形成毛額 各國資料皆有 各國資料皆無

指標名稱 說明 政府固定資本形成毛額 政府增購之固定資產。 依照預算法第三十一條規定訂定中央政府總預算編制，中央政府總預算機關單位之 分級，區分為主管機關、單位預算及單位預算之分預算三級。總預算稱歲入、歲出者， 係指本年度之一切收入及支出，但不包括債務之舉借、以前年度歲計賸餘之移用及債務 之償還。 政府預算支出依類別可劃分成，依照政府層級可以劃分成中央與地方；依照政事別 科目分類則為國防支出、教科文支出、社會福利支出以及經濟發展支出等項目，亦有針 對機關用途別進行預算的分配支出。 政府支出依款項又可區分為資本支出與經常支出。經常支出是指政府當期消費性支 出（購買勞務支出，債務利息支出）。資本支出包括公共投資與建設支出，耐久性消費 購置及債務還本支出。 在預算的體系中，除了上述每一會計年度經常編列之中央政府總預算及附屬單位預 算外，尚有一種為因應緊急重大情事，於總預算外提出之預算，稱為特別預算。依照預 算法八十三條的規定，有下列情事之一時，行政院得提出特別預算： 1. 國防緊急設施或戰爭。 2. 國家經濟重大變故。 3. 重大災變。 4. 不定期或數年一次之重大政事。 以行政院主計處 2004 年歲出政事別預算總表，將政府總預算支出依政事別為圖 2-1 所示。再根據 IMD 對基礎建設廣泛定義，可把國家總預算支出中除一般政務、國防、 退休撫卹支出外，皆可視為基礎建設總投資預算來源。

2.4 國家競爭力理論及相關研究

Porter(1990)認為國家競爭力分析之基本問題「為何有些國家成功，然有些國家失 敗」，Porter 分析當時財富情況相似之 10 個貿易國家，Porter 認為此類國家成功係因 產業或部分產業之成功所造成，透過鑽石模型可表示此類國家成功之原因。鑽石模型由 四類因素組成：(1)生產因素：由國內幾種特殊產業提供。(2)需求條件：包含規模、成 長率及國內科技業需求與產量。此因素產生之優勢，將受經濟尺度(如作業成本)及新技 術影響。(3)相關與支援產業：可用於壓制競爭對手，其來源包括提供產業未來發展需要 之新技術。(4)企業策略、企業結構及同業競爭：特定產業可因此種因素獲得競爭優勢。 鑽石模型之執行流程(Keith & Lance 1997)：(1)首先決定國家之重要產業群集(Porter 僅 將重要產業設定為工業)；(2)決定主要貿易國家；(3)決定國家競爭力指標；(4)導入鑽石 模型分析模式。 Porter 之鑽石模式係依據分析丹麥、德國、義大利、日本、、瑞典、瑞士、英國、 美國(以上為先進國家)、南韓、新加坡(以上為新興工業國家)10 大工業國家，建立之國 家競爭力分析模式；然後續相關實證研究證明，Porter 鑽石模型(Home-Diamond)並不適 合小型及貧窮國家之競爭力分析。因此後續有學者根據 Porter 模型為基礎，建立一般雙 鑽石模型(Generalizability of theDouble-Diamond)及雙鑽石模型(Double-Diamond) (鑽石 模型演進如圖 2-2)。

Porter 最先使用鑽石模型分析加拿大及紐西蘭之國家競爭力(Crocombe, Enright & Porter, 1991)，分析加拿大之國家競爭力，並無適當考慮跨國活動影響(Rugman,1991)； 分析紐西蘭之國家競爭力，未解釋其進出口成功因素及資源基礎產業(Cartwright,1993)。 Porter 當時未考慮跨國企業對競爭力影響之原因，係其認為國外直接投資(Foreign Direct Investment, FDI)，不應列為國家競爭優勢項目，回流國內之 FDI 對國家競爭優勢不一定 有利。Dunning(1992)分析跨國企業活動力之實證研究發現，全球 75%之貿易量，皆由跨 國企業提供，建議應於 Porter 鑽石模型中，加入跨國企業為第七個構面。Cartwright (1993) 認為基本鑽石模型應增加 5 個 off-shore 變數，用於判斷由其他國家所獲得之效益， Rugman & D'Cniz,(1993)亦有相似研究建議。

圖 2-2 鑽石模型演進

此外 Narula (1993)批評 Porter 對技術之認定，認為關鍵技術存在特殊業主、特殊產 業及特殊地區，需透過時間持續累積，方可提供國家競爭優勢；且技術對鑽石模型各構

面皆具影響。Daly (1993)批評 Porter 對勞動成本及匯率之看法，認為勞動成本低之國 家，將刮分全球市場中勞動成本高國家之產業市場；Porter 忽略或降低勞動成本之競爭 力差異，此外匯率市場變動亦可能造成全球市場改變，最後建議小型國家具高額進出口 貿易額，可能產生較大型國家更大幅度之匯率波動，獲得競爭優勢。Rugman and Verbeke (1993)實證發現 Unilever and Philips 跨國公司可同時增加多國之競爭優勢，若僅依傳統 鑽石模型分析，則無法有效分析其提供效果。

對於基本鑽石模型對小型國家之分析缺失，直至 Keith and Lance(1997)及 Moon etal. (1998)年針對歐洲及亞洲之小型國家競爭力研究獲得證實，其中 Moon et al. (1998)針對 新加坡及韓國之國家競爭力分析發現，Porter(1990) 認為對於韓國未來 10 年發展抱持 極樂觀之態度，對新加坡之未來發展則較不樂觀。其認為新加坡未來將屬於生產要素驅 動階段(Factor-Driven)，依據 1998 年資料顯示，新加坡之經濟成就遠超過韓國，顯示基 本鑽石模型在判斷小型國家競爭優勢之缺失。基本鑽石模型分析僅著重國內經濟內需市 場情況，忽略國際化環境之全球市場，低估新加坡之經濟實力。Porter(1990)認為新加坡 主要競爭優勢來源為國家位置、高素質之勞動力，這些因素對於國際競爭優勢較不具重 要性。Moon & Rugman(1998)認為新加坡主要經濟來源為產業代工，吸引外資具體之原 因包括較低廉之成本(Relatively Low-cost)、高素質人力(Well-Educated Workforce)、有效 率之基礎建設(Efficient Infrastructure)，如道路、港口、機場及電信等因素，吸引外資投 入，帶來國外資產及技術，新加坡則提供低廉勞力及自然資源，促成國內及國際性之資 源整合，創造新加坡多項產業穩固之競爭優勢。

Rugman & D'Cruz (1993)針對基本鑽石模型進行修改，提出雙鑽石模型，整合為北 美鑽石模型(包含加拿大及美國)(如圖 2.2)雙鑽石模型將鄰近國家納入鑽石分析中，以分 辨國家由貿易伙伴所得之效益。Rugman &D'Cruz(1993)之鑽石模型分析架構，也許適合 加拿大及紐西蘭，但此種分析模型對他小型國家競爭力分析並不適用。因此 Rugman & Verbeke(1995)針對小型國家定義一般雙鑽石模型。雙鑽石模型可清楚定義特定產業提供 之國家競爭優勢，並分析各國在國際競爭環境下之優劣，鑽石模型及雙鑽石模型分析之 理論差異如下： (1)雙鑽石模型中加入國內及國外提供之貢獻分析架構，基本鑽石模型中未包含外國 企業活動，其模式著重區分地理範圍及地理位置之競爭優勢(Porter &Armstrong, 1992)。 (2)Porter(1990)提出最有效之全球化策略，應係集中多種活動於 1 個國家，利用國 家基礎資源提供全球服務。Porter 全球化策略僅著重輸出國家，未考慮真實全球化環境 中，許多國家實際之運作情況(Moon, 1994)。因此雙鑽石模型較適用一般小型及貧窮國 家使用，可藉以瞭解目前國家特性、地區優勢及國家間之合作關係。

2.5 國家競爭力年報比較

1989~1996 年之瑞士 IMD 全球競爭力報告，係由瑞士洛桑管理學院(IMD)及日內

瓦世界經濟論壇(WEF)，共同出版的年度全方位競爭力報告，因兩個組織對於國家競爭 力評估觀念有所差異；在 1996 年之後各自出版「全球競爭力報告」。IMD (1996)認為 國家競爭力為相對其他國家，本國可創造及累積財富之能力，其評量重點著重目前國家 競爭力整體狀況；WEF (1996)則認為國家競爭力為本國可持續維持高經濟成長率之模 式，評估重點著重國家或地區未來之經濟成長力。在此觀念下，IMD 及 WEF 採用國家 競爭力評估指標之主要差異，在於國家經濟力(如 GDP、經濟成長率)是否納入評比，IMD 較強調國家資源及特質，WEF 則著重法規及制度面因素。國家競爭力評比單位及指標 之綜合比較結果如表 2-3 所示。 表 2.3 國家競爭力評比單位及指標比較 比較條件 洛桑國際管理學院

(International Institute for Management evelopment，IMD)

瑞士世界經濟論壇

(World Economic Forum，WEF)

客觀性 IMD 指標較客觀。 IMD 的評比指標中以量化指標為主(佔 66.4%)，問卷調查指標為輔(佔 33.6%)。 較不客觀。 指標以現代經濟成長理論及實 證文獻為基礎。 主觀調查指標達 69.8%，量化 指標僅佔 30.2%。 週延性 IMD 選取的指標總數(259 個)較多，國 家競爭力的內涵較為完整。 指標性間互斥性(如消費成長率與儲蓄 率、貿易餘額及其佔 GDP 比率等)較高。 未公布八大競爭力要項及中分類的權 重。 要項的權重設定較嚴謹。 設定八大競爭力投入要素對經 濟成長的貢獻度(權重)，計算 綜合分數。 前瞻性 強調過去 1 年經濟表現的各項短期性 量化指標。 強調一國未來 5 至 10 年經濟 成長潛力。 對未來經濟成長潛力的評估力 較佳。 改進建議 非量化指標亦應根據各國現行法規制度的明文規定、行政命令及政策措 施，避免對特定人員的訪查，以消除誤導的主觀認定。惟接受問卷之企 業高級經理人員或因資訊不足、或因政府宣導不週，主觀感受或誤認政 府對貿易與投資設限仍多。 國家競爭力指創造及累積國富之能力，故競爭力的評比指標除衡量一國 創造國富能力之外，並應反映未來中長期創造國富潛力，作為政府研擬 前瞻性施政之依據。 資料來源：行政院經建會，專題研究特刊第 2 號，1999 年。 由表 2-3 分析結果發現，IMD 因著重當年度各國 1 年內之經濟表現，且 2/3 之指

標採用客觀之經濟相關量化數據分析，評估結果較為客觀；WEF 則因著重國家未來發 展之影響因素，所以評選指標項目中，僅有 1/3 採客觀量化指標，2/3 採主觀指標，因 此評比結果公信力較低。我國及世界許多國家普遍皆採用 IMD 指標作為國家競爭力之 參考，且經建會(1999)認為採用洛桑國際管理學院 IMD 之競爭力指標，較可代表國家 競爭力；此外，IMD 指標著重分析該年度之國家整體狀況表現，較符合本研究為建立 選擇國家重點基礎建設模式之需求；故以 IMD 之國家競爭力指標作為本研究之分析指 標。以下本研究概述 IMD 國家競爭力之評估模式、國家及使用指標，作為本研究選擇 指標之參考。

2.6 IMD 國家競爭力年報

IMD 自 1989 年起，每年度定期評估全球重要經濟體系之競爭力，並發表全球競爭 力年報(The World Competitiveness Yearbook)，目前共計發表 19 本 IMD 全球競爭力年 報(1989~2007)，IMD 分析全球競爭力之首要目標，希望瞭解全球關鍵經濟體過去一個 年度之績效表現。IMD 認為國家競爭力不僅可由國家生產(如 GDP,Gross Domestic Product)指標判斷，且受到企業整體績效表現、國家基礎建設環境影響，以造就高競爭 力國家。自 2003 年開始，IMD 評估對象涵蓋地區經濟體(例如中國浙江省)，其納入評 估主因為 IMD 認為部分地區之經濟實力已超過部分小型國家。 瑞士國際洛桑管理學院(http://www02.imd.ch/)，提供國家競爭力年報之線上下載服 務，每本競爭力年報需收費CHF 900 瑞士法郎(約為台幣 26,550 元)。本研究礙於經費限 制僅蒐集 14 本(1993~2006)資料。

2.6.1 IMD 國家競爭力評估指標

IMD 因國際環境變化，每年採用之競爭力因素及指標並不一致，唯競爭力得分及 排名之計算方法相同。本研究以 2004 年 IMD 國家競爭力年報為基礎，說明國家競爭 力評估模式。 經過 20 年的持續修訂，IMD 將國家競爭力分為四個主要競爭力因素(factor)：經濟 績效、政府效率、商業效率及基礎建設。依此四個主要因素亦可下分為五個子項因素 (sub-factor)。WCY 國家競爭力指標評估架構如圖 2-3。 IMD 國家競爭力評估指標超過 320 個，由於指標範圍廣泛，因此資料來源包括經 濟文獻、國際組織、商業協會、地區統計資料、政府單位及學術機構。IMD 競爭力評 估指標之選擇，係根據相關學術理論、各機構研究資料、全球經濟發展變化為基礎。 國家競爭力評估之 20 個子項因素(sub-factor)中，共計包含 323 項指標，各子項因 素中的評估指標數目不同，每個子項因素包含各自獨立的指標，且每個子項因素在最後 計算競爭力排名時，皆具有相同的權重(20 個 sub-factor，因此每個 sub-factor 的權重為 5%)。

2004 年 IMD 將 323 項指標分為 129 個統計資料(Hard data)指標，以及 82 個背景 資料(background information)，背景資料指標只做為參考並不納入國家競爭力計算範 圍，剩餘 112 指標為調查資料(Survey Data)指標，透過問卷方式獲得，問卷調查對象為 IMD 受評估經濟體系之跨國企業中、高階主管(2004 年共計回收 4,166 份問卷)，問卷 調查採用 1-6 及 0-10 兩類尺度，問卷調查結果，可顯示該國企業目前實際之運作情況， 反應更深層之產業環境知識，WCY 對統計資料指標與調查資料指標給於不同權重，統 計資料(Hard data)指標權重約為 1，調查資料(Survey Data)指標約為 0.5。

圖 2-3 IMD 國家競爭力評估指標架構

2.6.2 IMD 國家競爭力年報評估對象

IMD 國家競爭力評估之對象主要可分為兩類國家，第一類國家為經濟合作暨發展 組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)之會員國；第二類 國家為新興工業化國家及新經濟市場。IMD 選擇對全球貿易影響力高且可提供國際性 統計資料之國家或地區，但每年度 IMD 會因國際環境之變化，選擇不同之評估國家或 地區。

2.6.3 IMD 國家競爭力之計算方式

IMD 國家競爭力計算包含(1)指標標準化、(2)合計複合指標、(3)合計子項因素、(4) 合計因素、(5)計算總體國家競爭力等 5 個步驟。其計算流程及步驟如圖 2-4 所示。

圖 2-4 IMD 國家競爭力計算流程 STEP1 指標標準化

因各項指標尺度不一致，故 IMD 使用 SDM (Standard Deviation Method)模式數值轉 換各項指標原始數值為標準差(STD, standardized values)。 計算各國各指標之 SDM： N X X S 2 ) ( − ∑ = ………(1) S：該項指標之標準差。 X：該國該項指標之數值。 X ：該項指標之各國總平均。 N：該年度 IMD 之調查國家數量。 計算各國各指標之 STD： X X STD S − = ………..(2) S：該項指標之標準差。

X：該國該項指標之數值。 X ：該項指標之各國總平均。 首先，IMD 針對每個指標，利用式(1)，計算全部評估國家或地區之標準差，再代 入式(2)，計算標準值(STD)。標準值可解釋為該國特定指標距離全部國家平均值之標準 差倍數，在一般情況下，指標之標準值越高代表越好(如空運品質、能源基礎建設)，有 些指標正好相反(如行動電話成本、二氧化碳排放量)，越低標準值越具競爭力。WCY 依 據標準值計算結果，依據指標定義進行排名。在競爭力數值之計算模式方面，IMD 採 用標準差計算模式(Standard Deviation Method, SDM)，以解決競爭力調查指標單位不同 之問題。 STEP2 合計複合指標 因 IMD 採用計算國家競爭力排名之指標中，部分指標係由 2 項資料組成，如教育 評估指標(educational assessment)是由數學(Mathematics)及科學(Sciences)兩項資料組 成，因此 IMD 對給予資料不同之權重。複合指標計算公式如式(3)： 1 ij ij ij C =

∑

w s +

∑

w₂s ……….(3) ij C ：第 i 項指標第 j 個國家複合指標之標準值 w_{：代表該項數據資料之權重} ij s ：第 i 項資料第 j 個國家之標準值 STEP3 合計子項因素 IMD 共包含 20 個子項因素(sub-factor)，每個子項因素內含不同數量之競爭力指 標，且競爭力指標又可分為統計資料與調查資料 2 類，加總時之權重並不一致，子項因 素計算公式如式(4)： ( ) 1/ 2( kj ij ij ij ij i H i H i S i S ) y S C S C ∈ ∈ ∈ ∈ =

∑

+

∑

+

∑

+

∑

……(4) kj y ：第 K 個子項因素第 j 個國家之標準值 H：代表該項指標屬於統計資料 S：代表該項指標屬於問卷調查 ij S ：代表單一指標 ij C ：代表複合指標 統計資料指標(佔總指標數之 2/3)在計算總排名時的權重約為 1，調查資料指標(佔總 指標數之 1/3)權重約為 0.5，當遺漏特定國家或地區之某項指標資料情況時，IMD 將在 統計表上加註說明，並以 0 作為標準值。 STEP4 合計因素 IMD 每項因素具有 5 個子項因素，每個子項因素在加總計算競爭力排名時，皆具

有相同的權重(每個子項因素權重為 5%)，因素計算公式如式(5)： Ej kj k E Z y ∈ =

∑

……….(5) Ej Z ：第 E 個因素第 j 個國家之因素標準值 IMD 固定各個子項因素之權重，不考慮子項因素所包含之指標數量，係因為 IMD 相信此種方式可確保評估結果之一致性，此外統計資料有時會發生錯誤或遺漏情況，固 定各子項因素之權重，防止因為資料不對稱(disproportionate)造成之問題，影響評估結果 之信度。 STEP5 計算總體國家競爭力 第五個步驟為計算總體國家競爭力，總體國家競爭力包含 4 個競爭力因素，每個因 素權重皆為 25%(即 5 個子項因素權重之總和)，加權合計各項因素之標準差，即可獲得 總體國家競爭力。總體國家競爭力計算公式如式(6)： j Ej f =

∑

Z ………..(6) j f ：第 j 個國家之總體國家競爭力 Ej Z ：第 E 個因素第 j 個國家之因素標準值 計算國家或地區之總體競爭力得分後，IMD 轉換所有國家之競爭力得分至 0~100 分之間。利用比例方式計算各國家之競爭力得分及排名。在排名結果之呈現上，WCY 提 供不同觀點之排名比較方式，包括依據人口規模排名(人口超過 2000 萬或小於 2000 萬)、人均 GDP 排名(平均每人 GDP 超過或小於$10,000)及依地理區域(中歐及東非、亞 洲太平洋地區、美洲)等方式。

2.6.4 IMD 國家競爭力之排名方式

如圖 2-3 中，每個競爭力指標(criteria)由各國家所提供原始數值，依數值高低作一 排名。如圖 2-5 4.1.02 可耕地面積為例，依各國所提供之耕地面積原始數值作一排名， 得到在這一指標之各國名次。 IMD 國家競爭力計算包含(1)指標標準化、(2)合計複合指標、(3)合計子項因素、(4) 合計因素、(5)計算總體國家競爭力等 5 個步驟(如圖 2-4)。 經由(1)指標標準化、(2)合計複合指標、(3)合計子項因素，便能計算出競爭力因素 (Factor) STD 總和，再把 STD 值高低視為各國得分(Score)，再依得分分數投影於 0～100 之間，作為各因素排名依據(如圖 2-6)。 經由(4)合計因素，便能計算出各國總體競爭力(Overall Competitiveness)得分 (Scoree)，再依得分分數投影於 0～100 之間，作為國家排名依據。

2.6.5 IMD 全球競爭力評估模式之演進

本研究以 IMD 對國家競爭力之觀點，將 IMD 之評估模式發展分為國家競爭力組 成(1993~1996 年)、國家競爭優勢型態(1997~2000 年)及國家競爭效率(2001~2004 年) 等 3 階段。 在國家競爭力組成階段(1993~1996 年)，IMD 認為國家競爭力係由 8 個競爭力構 面控制，因此分析著重各國競爭力因素之績效，僅利用趨勢分析判斷各國各項指標 5 年 內之波動趨勢；在國家競爭優勢型態階段(1997~2000 年)，IMD 利用 8 個競爭力構面， 探討各國創造國家競爭優勢之型態，例如：德國、日本及韓國利用強勢之輸出與高額國 外投資，以類似侵略方式達成國家繁榮；愛爾蘭、泰國及英國創造投資環境，吸引外資 投入，達成國家競爭優勢；在國家競爭效率階段(2001~2004 年)剔除管理、科學技術、 人員、國際化及金融性等因素，保留國內經濟實力、政府及基礎建設等構面指標，並增 加商業效率評估因素，顯示 2000 年後 IMD 指標著重分析該國是否具效率之經濟及社 會環境，此時國家競爭優勢是由最具效率之國家獲得。因此，以 IMD 對國家競爭力之 定義，在目前之全球競爭環境中，生產及貿易等商業活動之效率，對國家競爭優勢具顯 著影響，此階段之基礎建設包含基礎類、科技類、商業類、健康類及教育類等基礎建設， 皆為評估國家發展環境是否符合企業需求。瞭解 IMD 之國家競爭力評估模式之發展趨 勢後，本研究探討 IMD 評估國家(地區)及指標使用之趨勢，作為選擇學習國家及評估 指標之依據。

2.7 IMD 國家競爭力之區別矩陣

IMD 各指標排名依標準差高低，挑選一個國家 10 項排名最低的指標為劣勢指標； 10 項排名最高的指標為優勢指標(表 2-4)，此種方式容易忽略排名略高但競爭力得分更 低之指標，造成 IMD 建議之劣勢指標可能無法提升最大程度之國家競爭力，且目前國 家競爭力年報僅公佈指標之數值及排名，並未清楚呈現所有評估指標之優劣勢狀態，使 用者很難由統計資料中，瞭解那些指標可能未來成為優勢指標或劣勢指標，進而決定適 當策略。 表 2.4 台灣(2004)10 項最劣勢指標(IMD 與本研究比較) 編號 指標名稱 IMD 排名 IMD ED 值 本研究 4.1.21 GDP 與能源消費 59 W-1 3.5 W-1 4.1.02 可耕地面積 52 W-2 0.7 W-3 4.2.03 國際電話固定成本 46 W-3 0.55 W-8 4.4.01 醫療衛生支出佔 GDP 百分比 45 W-4 0.69 W-4 4.1.18 總本國能源生產 45 W-5 0.6 W-5 4.4.11 污水處理廠數百分比 44 W-6 2.3 W-2

編號 指標名稱 IMD 排名 IMD ED 值 本研究 4.2.01 電信投資佔 GDP 百分比 43 W-7 0.59 W-6 4.5.03 中等教育教師比率 38 W-8 0.35 4.4.17 生活品質 37 W-9 0.41 4.5.01 教育總支出 33 W-10 0.52 W-9 4.1.09 鐵路 29 0.52 W-10 4.3.16 諾貝爾得獎數/百萬人口 24 0.57 W-7 王世旭(2007)利用群集分析、關聯性分析、變異數同質性檢定等技術，改良傳統群 集分析技術之不足，定義一個國家之全部競爭力指標狀態，配合各國該項競爭力指標得 分，建立競爭力指標區別矩陣，包含群集指數及標準值 2 個軸向，標準值代表 X 軸， 群集指數為 Y 軸，完整呈現國家競爭力指標優劣勢狀態(如圖 2-7)，並利用依競爭力指 標在優劣勢矩陣中，該項指標與象限起點之歐幾里得距離(Euclidean Distance, ED) (Tabachnick and Fidell 2001)決定優先，綜合考量群集指數及標準差選擇劣勢指標，其計 算(如式 2-1)： 2 0 ( _i ) ( _i WS= G −G + S −S₀)2 ……….式 2-1 Gi：第 i 項指標之群集指數 G0：象限中群集指數之最小值 Si：第 i 項指標之 STD 值 S0：象限中 STD 值之最小值 依式 2-1 計算方式可知，在第 I 象限時 WS 值距離象限起點越遠表示越具優勢，越 短則表示越為劣勢，在第 IV 象限則剛好相反，WS 值距離象限起點越遠表示越具劣勢， 越短則表示越為優勢，依據 WS 值可決定指標之重要性排序，並挑選經濟體系最劣勢之 關鍵投資指標(如表 2.3)。 圖 2-7 中 Gclassify 代表群集指數之區別值，Smin 代表所有指標最小之標準差， Smax 代表所有指標最大之標準差。根據競爭力指標優劣勢群集矩陣，可分為 4 個象限： 座落於第 I 象限之指標代表該項指標處領先群集，且標準值超過總平均，此類指標 為該國重要競爭力資產。 座落於第 II 象限之指標代表該項指標處落後群集，標準值高於總平均，代表此指 標具有領先國家極少，落後國家極多之特性，雖該國處於落後群集，但競爭力接近領先 群集國家，故僅需觀察此項競爭力指標即可。 座落於第 III 象限之指標代表該項指標處領先群集，標準值低於總平均，此種指標 具有領先國家極多，落後國家極少之特性，該國雖處於領先群集，但競爭力接近落後群

集國家，因此應加強此類競爭力指標投資，避免此類指標變為劣勢指標。 座落於第 IV 象限之指標代表該項指標處落後群集，且標準值低於總平均，此類指 標為該國主要之競爭力劣勢，該國應採用必要之相關措施，儘速提升此類指標之競爭力。 圖 2-7 指標區別矩陣

2.7.1 最劣勢指標

由區別矩陣圖分析得知台灣各強、劣勢指標，再由劣勢指標中，挑選十個表現最差 指標(Taiwan Top-10 Weakness Indices)做為台灣當先需投資改進目標(表 2-5)。

表 2-5 台灣十大劣勢指標

指標代號 4.1.21 4.4.01

英文名稱 GDP AND ENERGY CONSUMPTION TOTAL HEALTH EXPENDITURE

中文名稱 GDP 與能源消費 醫療衛生支出佔 GDP 百分比

解釋 Real GDP growth minus energy consumption growth Percentage of GDP

單位 % %

指標代號 4.3.16 4.1.09

英文名稱 NOBEL RIZES PER CAPITA RAILROADS

中文名稱 百萬人中之諾貝爾得獎數 鐵路

解釋

Awarded in physics, chemistry, physiology or medicine and economics since 1950 per million

people

Density of the network 單位 per million km per square km

指標代號 4.4.11 4.1.18

英文名稱 WASTE WATER TREATMENT PLANTS TOTAL INDIGENOUS ENERGY RODUCTION

中文名稱 污水處理廠數百分比 總本國能源生產

解釋 Percentage of population served

Percentage of total requirements in tons of oil equivalent

單位 % %

英文名稱

INTERNATIONAL FIXED TELEPHONE COSTS ARABLE AREA

中文名稱 國際電話固定成本 可耕地面積

解釋

US$ per 3 minutes in peak hours to USA (for USA

to Europe) Square meters per capita

單位 US$ square km

指標代號 4.2.01 4.5.01

英文名稱

INVESTMENT IN TELECOMMUNICATIONS TOTAL PUBLIC EXPENDITURE ON EDUCATION

中文名稱 電信投資佔 GDP 百分比 教育總支出

解釋 Percentage of GDP Percentage of GDP

2.8 小結

過去有關基礎建設投資之相關研究，皆著重投資總額之分析，例如基礎建設支出應 佔 GDP 多少比率，或國家基礎建設投資對特定產業造成多少之產出，甚少涉及國家基 礎建設投資分配之問題，本研究利用國家競爭力評估指標及結果，建立一分析系統供國 家發展策略之各項基礎建設分配及投資規劃基礎建設整合，有別以往類似研究採用問卷 或座談方式，可建立更客觀之國家基礎建設投資分配模型，此為在基礎建設研究領域之 創新。

第三章

研究相關理論

3.1 演算法

在求解數學規劃問題中為獲得最佳的答案，傳統數學規劃針對不同問題設計有許多 不同的解法，例如，求解線性規劃問題(Linear Programming)的單形法(Simplex Method)、 求解整數規劃問題(Integer Programming)的分支界限法(Branch and bound method)、求解 混合整數規劃問題(Mixed Integer programming)的 Bender composition 等。但由於當問題 以為數學規劃的方式描述時，若該問題屬於 NP-hard 或 NP-complete 時，一般的求解方 式可能面臨無法有效的處理。傳統作業的啟發式解大多利用貪婪解法(Greedy Approach) 在短時間內先獲得一個近似解，再利用鄰域交換法(Neighborhood Exchange)或局部搜尋 法(Local Search)進行該近似解之改善。但由於此類方法的演算邏輯為確定性，且並無跳 出局部最佳解的機制，故在搜尋的過程中很容易收斂於局部最佳解(Local Optimum)而結 束搜尋過程，如此一來不僅無法找到最佳解，甚至可能與最佳解的差距甚大。 近數十年來逐漸有學者利用人工智慧(Artificial Intelligence)設計更具彈性之啟發式 解法，使搜尋過程避免收斂於局部最佳解，此種以人工智慧為基礎設計的啟發式解法又 稱為巨集演算法(Metaheuristic Alogorithm)。底下將就本研究所利用到之演算法做一詳 述。

3.1.1 演算法起源

演算法的中文名稱出自周髀算經；而英文名稱 Algorithm 來自於9 世紀波斯數學家 比阿勒·霍瓦里松(al-Khwarizmi)，因為比阿勒·霍瓦里松在數學上提出了演算法這個概 念。演算法原為algorism，意思是阿拉伯數字的演算法則，在18 世紀演變algorithm。第 一個編寫程序是Ada Byron於1842 年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程式設計師。在19 世紀和20 世紀早期的數學家、 邏輯學家在定義演算法上出現了困難，20 世紀的英國數學家艾倫·麥席森·圖靈（Alan Mathison Turing）提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的電腦的抽象模型，這個模 型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展 起了重要的作用。

3.1.2 演算法的特徵

演算法以程式描述後在電腦上執行，繁複龐雜料輸入至程式後，經過程式對資料的 運算整理，最後產生解答。演算法是一有系統、步驟程序的解決問題，具有下列特性： 1. 輸入資料：一個演算法必須有零個或多個輸入量。 2. 輸出資料：一個演算法應有一個或多個輸出量，輸出量是演算法計算的結果。 3. 確定性：演算法的描述必須無歧義，以保證演算法的執行結果是確定的。

4. 有限性：演算法必須在有限步驟內實現，不同於數學概念的有限，天文數字般 的有限對於實際問題並無意義。 5. 有效性：又稱可行性。能夠實現，演算法中描述的操作都是可以通過已經實現 的基本運算執行有限次來實現。

3.1.3 演算法的複雜度

演算法複雜度包括時間複雜度與空間複雜度，如下： 1. 演算法的時間複雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，電腦演算法 是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間複雜度也因此記做 因此，問題的規模 n 越大，演算法執行的時間的增長率與 f(n) 的增長率正相關， 稱作漸進時間複雜度（Asymptotic Time Complexity）。

2. 演算法的空間複雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時 間複雜度類似，一般都用複雜度的漸近性來表示。同時間複雜度相比，空間複 雜度的分析要簡單得多。 在選擇演算法運算時，要考慮 1.)輸出資料的正確性 2.)運算效率。

3.2 貪婪演算法

一個問題的解答可看成一連串選擇的組合，不同的選擇組合即形成不同之解答，其 演算步驟為選擇、可行性檢查、解答檢查，由空集合開始，循序加入新解來得到最後答 案。在選擇局部最好的策略，每一次都是目前最好的選擇，進而得到符合某種目標之最 佳解，但不一定為全域最佳解(如圖 3-1)。 3 6 7 1 2 4 2 3 1 3 圖 3-1 貪婪法示意圖 紅色線走法是依貪婪法得知線路，但實際最佳線路為藍色線走法。

3.3 基因演算法

基因演算法(Genetic Algorithms, GA)是 Holland 於 1975 年所發表，Holland 由自然 界生物基因中 DNA 編碼與繁殖的原理中得到靈感，提出了基因演算的方法，用以模擬 自然環境與人造環境中的一些現象。基因演算法基本理論是受達爾文的「進化論」所啟 發，達爾文的「進化論」中，在多變的生存環境下，適應性強的物種往往比適應性差的 物種更容易生存下來，而逐漸形成適者生存、不適者淘汰的選擇過程，各種生物為了存 活，會因而調整其基因以適應生存環境。因此，生物經歷演化過程的結果往往是適應能 力強的物種較能生存下來，依循相同的原理，基因演算法在求解目標的最佳化問題時， 亦應用此「最適者生存」的原理來尋求最佳的解。 基因演算法在求解的過程中，必須針對問題所設定目標環境轉換成對應的適存函 數，以染色體來表示可能存在的解答組合形式，藉由亂數產生初始母體，再經過選擇、 複製、交配與突變等演化機制，經過世代演化之過程，最終收斂至最佳解。因此，求解 的過程主要可分為五個構成要素，分述如下。

3.3.1 染色體

基因演算法中，問題的解通常以一序列的數值來模擬，這一個數值序列，我們通常 稱之為「染色體(Chromosome)」，一個染色體代表一個解答。染色體的序列數，則以字 串長度稱之，其代表問題求解的因子個數。

3.3.2 染色體編碼

基因演算法的解答空間必須為可行解的基因字串。因此，基因演算流程的第一步， 即是針對解答空間進行編碼，透過編碼的程序，將問題的決策變數轉換成基因字串，而 在計算適存值時，再將基因字串解碼為實際的決策變數。主因是基因演算法利用基因字 串作選擇、複製、交配與突變等演化機制，而非決策變數。

常見之編碼形式有二位元編碼(Binary coding)與實數編碼(Real number coding) (Michalewicz 1996)。 1. 二位元編碼：利用二進位值“0”或“1”表示染色體之基因，常應用在數值型的問 題。如圖 3-2 所示 圖 3-2 二位元編碼示意圖 2. 實數編碼：利用數字或符號表示染色體之基因，常應用在排列型的問題。如圖 3-3 所示。

圖 3-3 實數編碼示意圖

3.3.3 初始母體

初始母體(Initial population)為由眾多染色體組成之集合，初始母體的產生方式，一 般多為亂數隨機產生。初始母體的好壞，將影響演算世代的收斂速率，因為若初始解越 好，將越容易找到最佳解。再就母體的大小，若其數量越大，則每經一個演化世代之耗 費時間越長，但也越有可能找到真正的最佳解；反之，若母體數量過小，每經一個演化 世代之耗費時間雖較短，也越有可能過早收斂，造成局部最佳解(Local optimum)的情形。

3.3.4 適存值函數

適存值函數(Fitness function)，它在基因演算法裡扮演環境變數的角色，也是基因演 算法最重要的一環，基因演算法的成效很大的因素是取決於對適存值函數的設計。每一 個染色體經由適存值函數的計算後會產生一個適存值，它是一個代表染色體適應環境能 力的指標。依照適者生存、不適者淘汰的選擇過程，一個適存值高的染色體比起一個適 存值低的染色體存活機率會來得較大，母體會存在愈來愈多適應性良好的染色體。而在 基因演算法的過程中，並不處理限制條件，因此若遇到不符合限制條件的染色體，通常 給予一懲罰函數(Penalty function)，在運算過程中，自然地慢慢將不適合的染色體淘汰掉。

3.3.5 演算機制

基因演算法之演算機制，包含有：(1)選擇、(2)交配、(3)突變。而演化機制將因求 解問題的目標條件不同，而有不同的運算模式。以下針對此三種演算機制，分述如下： 1. 選擇(Selection)：選擇機制是依據母體中各染色體的適存值所決定，當染色體有較 佳的適存值，則其將有較高的存活機率被複製並保留至下一世代；而若染色體之適 存值較差時，其被淘汰的機率也越高。常見的選擇機制有輪盤式選擇(Roulette selection)與菁英式選擇(Elitist selection)兩種。 2. 交配(Crossover)：經過選擇過程後，隨即將進行交配過程。交配是藉由兩組染色體 相互交換部份基因，用以增加母體內染色體的多樣性，進而使適存值更好的染色體 出現。交配的型式主要有以下三種(Gen and Cheng 1997)

(1) 單點交配(One-Point Crossover)：由母體中隨機選取二組染色體為母代(Parent)， 再隨機選取交配點(Crossover Point)，互相交換此二組染色體中位於交配點之後 的基因，交換完則產生兩個子代(Offspring)，如圖 3-4 所示。

圖 3-4 單點交配示意圖 (2) 雙點交配(Two-Point Crossover)：由母體中隨機選取二組染色體為母代，再隨機 選取二個交配點，互相交換此二組染色體中位於二個交配點之間的基因，交換 完則產生兩個子代，如圖 3-5 所示。 圖 3-5 雙點交配示意圖 (3) 均一交配(Uniform Crossover)：由母體中隨機選取二組染色體為母代，藉由字罩 (Mask)隨機產生之交配點，此兩組染色體將根據對應之交配點進行基因之交 換，交換完則產生兩個子代，如圖 3-6 所示。 圖 3-6 均一交配示意圖 3. 突變(Mutation)：自然界中，生物為適應環境變化而發生突變，突變有可能破壞 優良性之遺傳，但亦有可能造成物種之進化。基因演算法中，利用這種隨機的變 動性質，可能會激發染色體的基因潛在特性，引入更多的變化性到母體，進而降

低求解過程落入局部最佳解的可能性。突變機制進行的方式為由母體中隨機選取 染色體，透過突變機率，隨機選取突變點，進行改變基因數值。突變的型式主要 有以下三種(Gen and Cheng 1997)：

(1) 單點突變(One-Point Mutation)：由母體中隨機選取一組染色體為母代，再隨機選 取突變點，然後對此突變點之基因進行隨機改變而產生子代，如圖 3-7 所示。 圖 3-7 單點突變示意圖 (2) 雙點突變(Two-Point Mutation)：由母體中隨機選取一組染色體為母代，再隨機 選取兩個突變點，然後對此兩個突變位置間的所有基因進行隨機改變而產生子 代，如圖 3-8 所示。 圖 3-8 雙點突變示意圖 (3) 均一突變(Uniform Mutation)：由母體中隨機選取一組染色體為母代，再由字罩 中隨機選取突變點，然後對應於字罩之相對位置的基因進行隨機改變而產生子 代，如圖 3-9 所示。 圖 3-9 均一突變示意圖

3.3.6 基因演算法運作流程

運用基因演算法來求解最佳化的問題時，其運作步驟如下，而流程如圖 3-10 所示： 1 首先將要搜尋的可能解，編碼成為染色體。 2 依據求解之目標，設定適存值函數。 3 依據求解之限制條件，設定懲罰函數(Penalty function)；並設定收歛條件。 4 隨機產生初始母體。 5 根據適存值函數，計算各染色體之適存值。 6 根據演算機制進行選擇與複製過程。 7 根據演算機制進行交配與突變，完成一個世代(Generation)的基因演算法則運作。 8 判斷是否達結束條件，如已達到收歛條件或代數要求，則終止運算並解碼得到最佳 解，如未達到收斂條件則重覆演算步驟，直到求得最佳解為止。 圖 3-10 基因演算法運作流程