中華大學博士論文

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中華大學博士論文

題目：國家創新系統觀點下之二階段研發效率評比與系統實證

Two-stage R&D Efficiency Evaluation and System Empiricism from the Perspective of National Innovation System

系所別：科技管理研究所學號姓名：D09203018 楊和利指導教授：林錦煌博士

中華民國九十七年一月

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國家創新系統觀點下之二階段研發效率評比與系統實證

學生：楊和利指導教授：林錦煌博士

摘要

隨著知識經濟的來臨，世界各國對於科技創新的重視與日俱增，尤其在全球經貿環境萬變之際，科技實力影響國家競爭力甚鉅，因此，無論科技政策的制定、研發經費與人力的投入…等，均與國家整體目標達成密不可分，

對於國家競爭力的提升更有關鍵性的影響。有鑒於目前雖有洛桑管理學說 (IMD)以及世界經濟論壇(WEF)的國際大規模國際競爭力評比，然其評比係全面性的評比，並非針對研發，世界各國應該需要一個有系統的架構以觀察國家科技研發活動的趨勢，以及與他國比較的研發效率評比模式，藉以瞭解目前自己國家的研發績效以及在國際上的競爭地位，同時發展出適於自己國家的國家創新系統之路徑與架構，各國應了解自身研發活動對科技目標的因果關係以做為科技政策施政的參考依據。本研究屬於一個探索性的研究，主要在於結合競爭力指標與國家創新系統建立一個二階段的研發效率評比模型。

本研究收集來自洛桑管理學院（IMD）公佈之「世界競爭力年鑑」、OECD 所出版之最新出版品(Main Science and Technology Indicators，MSTI)、美國商標專利局公佈之統計數據以及美國 ISI 公司發行的「各國科學指標」光碟版的資料，利用二階段資料包絡分析法（DEA）分析 15 國的研發效率並加以排序評比；接著利用結構方程模式（SEM）進行國家創新系統簡化模型的實證，

最後利用縱橫資料回歸分析了解影響研發目標的因素。研究發現二階段 DEA 模型所使用的 13 個投入與產出變數，仍有待檢驗或補充，然吾人深信此一研究的基本出發點應無疑義。接著，本研究所使用的國家創新系統結構方程簡化模型，更是一個具有啟發性的探索。最後的 Panel data 迴歸分析的結果亦可待適用一國的 NIS 確定後再繼續確認各國研發活動對於科技目標達成的影響。

關鍵詞：國家創新系統、研發效率、資料包絡分析法、結構方程模式

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Two-stage R&D Efficiency Evaluation and System Empiricism from the Perspective of National

Innovation System

Student : Ho-Li Yang Advisor : Dr. Chin-Huang Lin

Abstract

Following the approaching of knowledge economy, countries worldwide pay increasing attention on technology innovation; especially at the time of a changing global economical and trade environment, technology has great influence on national competitiveness. Hence, regardless of the establishment of technological policy, the investment of R&D funds and manpower, they are all closely connected to national overall objectives, which have crucial impact on the promotion of national competitiveness. In light of the fact that although there are internationally large-scale international competitiveness evaluation from International Institute for Management Development, Lausanne, Switzerland (IMD) and World Economic Forum (WEF) they are comprehensive evaluations instead of focusing on research and development, the world needs a systematic framework to observe the trend of national technological R&D activities and an evaluation model to compare R&D efficiency among countries. Therefore, the purpose is to understand R&D performance of the country itself and international competitiveness, at the same time, to develop its own route of national innovation system and framework. Every country should understand the causal relationship between its own R&D activity and the technological objectives as a future reference of technological policy.

This research is an exploratory study, mainly combining competitiveness index and NIS to establish a two-stage R&D efficiency evaluation model. We gathered the information from World Competitiveness Yearbook made public by IMD, Main Science and Technology Indicators (MSTI) from OECD, statistical data from US Patents and Trademark Office (USPTO), CD-ROM data of National Science Indicators (NSI) published by International Statistical Institute (ISI) and used two-stage data envelopment analysis (DEA) to analyze 15 countries’ R&D

ii

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efficiency and its ranking in evaluation. It is followed by structural equation modeling (SEM) to proceed with the empirical study of national innovation system simplified model and then, finally, panel data regression analysis is used to understand the factors influencing R&D objectives. The research found the 13 input and output variables used in the two-stage DEA model need to be examined or supplemented; however, the study trust the research assumption should be valid.

Then, the structural equation simplified model of the national innovation system used in this study is, moreover, an inspirational exploration. The final result of panel data analysis is ready to confirm the effect of R&D activity in every country on technological objectives after applicable NIS determined.

keywords: DEA, national innovation system, R&D efficiency, SEM.

iii

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誌謝

本論文的完成，由衷地感謝指導教授林錦煌老師悉心的指導，並提供許多寶貴意見，深摯謝忱。尤其是林老師做學問的態度及為人處事誠懇認真踏實的風範，是學生在寫這篇論文當中覺得收穫最大的地方。

論文口試時，承蒙簡宣博校長、張紹勳教授、謝玲芬教授及田效文教授給予細心的指導，無論在架構、語意上或研究方法上均提供寶貴的意見，使學生受益匪淺，感銘至深。

最為感到遺憾的是愧對我的父親，由於我的母親早逝，他必須一肩扛起教養六個孩子，這種辛苦我無以回報，正當我企圖以努力讀書獲得學位讓他高興之餘，父親驟然往生，徒留許多的愧對與遺憾。

最後，筆者學植未深，對本論文雖戮力以赴，惟誤漏之處在所難免，尚祈先進碩彥不吝指正是幸。

楊和利謹識於中華科管所中華民國 96 年 12 月 27 日

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目錄

摘要... i

Abstract ... ii

誌謝... iv

目錄... v

圖目錄... vii

表目錄... viii

第一章緒論... 1

1.1 研究背景與動機 ... 1

1.2 研究目的 ... 3

1.3 研究方法 ... 3

1.3.1 資料包絡分析法（Development Envelopment Data，DEA）... 3

1.3.1.1 Farrell 效率衡量模型 ... 3

1.3.1.2 CCR 模式... 4

1.3.1.3 BCC模式... 6

1.3.1.4 A&P模型... 8

1.3.1.5 Malmquist 生產力指數模式 ... 9

1.3.2 結構方程模式(Structural Equation Modeling；SEM)...11

1.3.3 Panel Data Regression法 ... 12

1.4 研究架構 ... 14

第二章文獻探討... 16

2.1 國家創新系統 ... 16

2.1.1 國家創新系統的意義 ... 16

2.1.2 國家創新系統的架構 ... 19

2.1.3 國家創新系統的相關研究 ... 23

2.2 國家競爭力 ... 25

2.2.1 國家競爭力的意義 ... 25

2.2.2 國家競爭力的架構 ... 28

v

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2.2.3 國家競爭力的評比 ... 33

2.2.4 國家競爭力的相關研究 ... 35

2.3 國家創新系統與國家競爭力 ... 36

2.4 科技政策與國家創新系統 ... 39

2.4.1 科技的政策面向 ... 39

2.4.2 從國家層級評估產業政策 ... 40

2.4.3 創新與競爭優勢的國家系統 ... 40

第三章國家創新系統下的DEA評比模型與創新系統實證模型 ... 42

3.1 二階段DEA模型的建立 ... 42

3.2DEA投入產出變項的選取 ... 46

3.3 國家創新系統結構方程實證模型的建立 ... 49

3.4PANEL DATA 迴歸模型的建立 ... 51

第四章實證結果與分析... 54

4.1 橫斷面研發效率評比分析 ... 54

4.2 縱斷面研發效率評比 ... 71

4.3 結構方程模型分析 ... 81

4.4PANEL DATA模式分析 ... 83

第五章結論與建議... 88

5.1 結論與建議 ... 88

5.2 研究限制 ... 90

5.3 本研究貢獻與管理意涵 ... 90

參考文獻... 92

vi

(8)

圖目錄

圖 1.1 技術效率、純技術效率與規模效率之間的關係圖... 7

圖 1.2 A&P效率前緣示意圖 ... 9

圖 1.3 本研究架構圖... 15

圖 2.1 OECD之ＮＩＳ架構圖... 20

圖 2.2 ＮＩＳ架構... 21

圖 2.3 國家創新系統模型... 21

圖 2.4 C-I-P-O之ＮＩＳ架構圖... 22

圖 2.5 國家創新系統研究模型... 23

圖 2.6 Porter之鑽石體系 ... 28

圖 2.7 Cho 國家競爭力模型 ... 29

圖 2.8 行政院提升國家競爭力工作重點... 30

圖 2.9 國際競爭力之 3P架構 ... 31

圖 2.10 IMD國家競爭力形成的架構 ... 32

圖 2.11 提升國家競爭力的哈佛政策(SWOT)模式... 32

圖 2.12 全球化、國家創新系統與經濟成長... 37

圖 2.13 國家創新系統之構面... 38

圖 3.1 二階段研發效率架構圖... 46

圖 3.2 國家創新系統結構方程簡化模型... 51

圖 3.3 NIS之Panel Data 迴歸模型架構... 53

圖 4.1 2000-2003 年樣本國家第一階段各項研發效率趨勢圖 ... 75

圖 4.1 2000-2003 年樣本國家第一階段各項研發效率趨勢圖(續)... 76

圖 4.2 2000-2003 年樣本國家第二階段各項研發效率趨勢圖 ... 77

圖 4.3 2000-2003 年樣本國家合併兩階段各項研發效率趨勢圖 ... 79

圖 4.3 2000-2003 年樣本國家合併兩階段各項研發效率趨勢圖(續)... 80

圖 4.4 全體樣本國家NIS架構下之SEM簡化模型 ... 82

圖 4.5 屬G8 樣本國家NIS架構下之SEM簡化模型 ... 82

圖 4.6 非G8 樣本國家NIS架構下之SEM簡化模型 ... 83

vii

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表目錄

表 2.1 國家創新系統相關文獻之一些定義與論點... 18

表 2.2 國家競爭力定義... 25

表 2.3 IMD與WEF之國家競爭力評比指標比較 ... 33

表 2.3 IMD與WEF之國家競爭力評比指標比較(續)... 34

表 4.1 本研究所使用變數之敘述統計... 54

表 4.1 本研究所使用變數之敘述統計(續) ... 55

表 4.2 第一階段投入產出相關係數表... 56

表 4.2 第一階段投入產出相關係數表(續) ... 57

表 4.3 1999 年各國第一階段研發效率表... 58

表 4.4 2000 年各國第一階段研發效率表(續) ... 59

表 4.8 第二階段投入產出相關係數... 61

表 4.8 第二階段投入產出相關係數(續) ... 62

表 4.9 1999 年各國第二階段研發效率表... 62

表 4.14 1999 年各國研發綜合效率表... 67

表 4.15 2000 年各國研發綜合效率表... 68

表 4.16 2001 年各國研發綜合效率表... 69

表 4.17 2002 年各國研發綜合效率表... 70

表 4.18 2003 年各國研發綜合效率表... 71

表 4.19 1999~2003 樣本國家第一階段Malmquist各項指數 ... 73

表 4.20 1999~2003 樣本國家第二階段Malmquist各項指數 ... 73

表 4.21 1999~2003 樣本國家合併二階段Malmquist各項指數 ... 74

表 4.22 Panel data迴歸模型檢定表(全體樣本)... 84

viii

(10)

ix

表 4.23 Panel data迴歸模型檢定表(屬八大工業國家) ... 84

表 4.24 Panel data迴歸模型檢定表(非屬八大工業國家) ... 84

表 4.25 全體樣本國家之Panel data迴歸分析 ... 85

表 4.26 屬八大工業國之樣本國家Panel data迴歸結果 ... 86

表 4.27 非屬八大工業國之樣本國家Panel data迴歸結果 ... 87

(11)

第一章緒論

1.1 研究背景與動機

國際市場中競爭的優勝劣敗對一國的經濟發展乃至整體國力影響十分深遠，國際競爭力近年來成為各國關注的焦點，國家競爭力相關議題一直為產、

官、學界所熱烈討論，瑞士的洛桑國際管理學院（International Institute of Management Development, IMD）與世界經濟論壇（The World Economic Forum,WEF）每年公佈的世界各國競爭力排名，不但深受國際重視，甚至是許多國家政府施政重要的指引方向。向來最重視自由經濟的美國，也成立了產業競爭力委員會（Commission on Industrial Competitiveness），由企業家、

勞工領袖、學者與政府官員等共同組成，以檢驗美國產業的競爭力，並擬定相關政策的推動方向。各國政府亦積極擬定相關的目標與作法，提昇國家競爭力已成為各國政府最重要的施政目標之一。

而科技是促進國家建設之重要因素，科技發展能力是國家經濟競爭力的重要構成因素，尤其在全球化浪潮之下，各國無論在政治、經濟、社會等各層面皆受其衝擊，故莫不以科技發展為政府施政重點。如美國柯林頓政府自 1993 年執政期間起，即認為「對科學技術的投資，即是對美國未來的投資。」；而日本雖已進入經濟零成長時期，然鑒於對科學技術之期待及要求，於 1996 年的「科學技術白皮書」中揭櫫「（日本）以成為研究活動之世界領先者為目標」之雄心。就台灣身為西太平洋蕞爾島國而言，向以加工出口為導向的經濟結構，在勞動成本上升及環保意識抬頭之環境下，為求永續發展，唯有追隨各先進國家，將科技發展列為首要之施政項目，使科技成為帶動國家建設之火車頭，落實「以科技發展帶動經濟」、「以科技引領國家現代化」，

進而提昇國家整體競爭力，以達到「綠色矽島」之目標，故發展高科技已成為各國躋身先進國家之利器之一。

而且隨著知識經濟的來臨，世界各國對於科技創新的重視與日俱增，尤其在全球經貿環境萬變之際，科技實力影響國家競爭力甚鉅，因此，無論科技政策的制定、研發經費與人力的投入…等均與國家整體目標的達成密不可分，對於國家競爭力的提升更有關鍵性的影響【96】。吳榮義【27】更指出科技創新是提升專業國際競爭力與驅動國家經濟成長成長的關鍵因素，特別是

1

(12)

全球化與知識深化的今日，各國企業莫不積極投入科技研發與創新，政府也將追求科技與創新的競爭優勢列為施政的首要目標之一。

對於研發投資與經濟層面的互動已經有不少的研究，都認為研發會產生較好的生產技術、提升產業及公司的生產力與投資報酬率。Terleckyj 【221】、 Griliches 【146、147】、Mansfield【173、174】、Goto 與 Suzuki【145】、Hartmann

【154】、Meliciani【178】、Timmer【223】、及 Gonzalez 與 Gascon【143】都曾針對不同國家、不同產業提出理論架構與進行實證，已證實研發對生產力與投資報酬率而言，其結果大致也都是正向的。其他與研發相關的議題，如專利申請、專利品質以及 Penin【202】探討專利的經濟面影響，King【163】

探討專利品質與審查過程，Blind 與 Thumm【112】則是探討專利保護與產品標準化策略的關係。也有越來越多大學學術研發的議題，如 Feller【135】

討論大學研究商業化的經濟影響，Stephan【219】以各種方式討論科學之經濟學並考慮了效率問題，Geuna【141】調查大學研究的經濟角色。Adams 與 Griliches【100】則強調大學中基礎研究對生產力的重要性。

在目前國家層次競爭力的研究中，當以 Porter 提出的國家競爭力鑽石模型（ Porter’s Diamond ）以及 IMD 、WEF 公佈的世界競爭力評比（ World Competitiveness Report）最為人所熟知，前者提出了概念性的理論模型，後者則每年針對各國的國家競爭力進行評估，但兩者在應用上皆有其限制，亦受到相當多的質疑。而且無論是 IMD 或 WEF 的世界競爭力評比，其研究目的僅止於探討國家層次競爭力的議題，無法直接了解所衡量的各種可能的構面間的關係，若欲據以作為施政目標更可能會出現見樹不見林的情況，也降低了其參考價值。此外，由進一步的競爭力分析可以發現，國際競爭力的發展應該是一個動態的過程。而國家創新系統(National System of Innovation)，

可視為分析經濟發展與經濟成長之工具，其將影響科技進步之各項主要因素加以結合，避免了決定經濟成長與經濟發展的因素互為獨立無關之情況。

有鑒於目前雖有洛桑管理學說(IMD)以及世界經濟論壇(WEF)的國際大規模國際競爭力的評比，然其評比係全面性的評比，並非針對研發，世界各國應該需要一個有系統的架構觀察國家科技研發活動的趨勢，以及與他國比較的研發效率評比模式，藉以瞭解目前自己國家的研發績效以及在國際上的競爭地位，同時發展出適於自己國家的國家創新系統之路徑與架構，各國應了解自身研發活動對科技目標的因果關係以做為科技政策施政的參考依據。

2

(13)

1.2 研究目的

本研究試圖以國家創新系統的基礎結合國際競爭力指標，發展出一套新的二階段研發效率評比模式，並且希望達成以下目的：

一、建構二階段研發效率評比模型二、針對樣本國家進行評比

三、針對一個簡化的國家創新系統進行實證，了解一個國家的創新路徑。

四、驗證研發活動對科技目標的影響程度。

1.3 研究方法

1.3.1 資料包絡分析法（Development Envelopment Data，DEA）

資料包絡分析法（data envelopement analysis，DEA）的理論發展對經濟學者的助益最大【134】，但後來被作業研究專家運用之後，也成為實證的研究方法【117】。資料包絡分析技術用於線性程式中，可將多變項的投入與產出，轉換成為相對效率的單一指標；不同的資料包絡分析修正模型運用於分析技術與規模上效率不佳的問題【109】，或是找出規模經濟的效益【190】、

分析投入高於產出的問題所在【103、222】、技術變化情形【217】，以及可能的績效【218】。資料包絡分析法還被運用於分析一國內或跨國性的產業與區域競爭力分析【122、176、235】。

本研究使用之效率衡量方法為 DEA 法之 CCR 模式、BCC 模式以及 A&P 模式，並考慮生產技術進步的 Malmquist 生產力指數分析。

1.3.1.1 Farrell 效率衡量模型

Farrell【134】提出以多項投入與產出之組合來探討生產前緣與效率衡量。其理論乃基於三個假設：(1)生產前緣(Production frontier)是由最有效率的單位所組成，較無效率的單位則位於前緣之下方；(2)固定規模報酬(Constant Return to Scale，CRS)之假設；(3)生產前緣是凸向原點(Convex)，且其斜率為負。Farrell 以等產量曲線衡量生產效率，並將生產效率區分為技術效率

3

(14)

(Technical Efficiency，TE)及配置效率(Allocative Efficiency，AE)或稱為價格效率(Price Efficiency，PE)，而總效率則為(AE)與(TE)之乘積。

1.3.1.2 CCR 模式

Charnes, et al.【117】則根據 Farrell【134】之效率衡量理論，拓展為多元投入、多元產出的狀況，並採線性規劃模式，評估某一決策單位 (decision-making unit, DMU)之相對效率，此簡稱為 CCR 模式。若假設有 s 個 DMUk，其中 DMUk 有 n 種投入，用以生產 m 種產出，則每一個 DMU 之相對效率可由下列模式求得：

_{Max R}

_k =

∑

=

= n

j

j j m

i

x v

^k

i

y

ik

u

1

s.t.

1

≤

∑

=

x v

y

k n

j m

i k

j i j

j

u

^(1.1)

,

其中

代表相對效率值；

代表第 k 個 DMU 之第 j 項投入值；

代表第 i 項產出項之權數；

i m k s

v

u

j

,

j

≥ ε ; =

1

,..., ; =

1

,..., ^; ^j

= 1,...,

n

R

^k

x

^jk

y

_jk

u

ⁱ

4

(15)

v

^j代表第 j 項投入項之權數；

ε

代表阿基米得係數(

ε > 0

)。

由於上式之分數規劃模式不易求解，因此將其轉化為線性規劃模式，如下：

Max

_R

X=

∑ u y

ik m

1

i i

=

s.t.

u y

ik_

m 1

i i

∑

= ^m

v x

^ik

1

i j

∑

=

≤

0 (1.2)

u

ⁱ

, v ε ; v x

k

1 ; ; k 1 ,..., s ; i 1 ,..., m ; j 1 ,..., n

1

j ^j

m

j = = = =

≥ ∑

₌

i

再將上式調整為極小化之線性規劃模式，如下：

s s

ε θ R

Mim

n

1 j

m

1 j i

k k jk

-

- ⎟⎟

⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛

∑ + ∑

=

+

=

(1.3)

, ,

, ^s

^_

^s

_jk

⁰ ; ^k ¹ ,..., ^s ; ⁱ ¹ ,..., ^m ; ^j ¹ ,...,

ⁿ

k, jk ⁺ ≥ = = =

λ

y 0

X j

s

^_

s

1

k k jk

-

k

-

jk=

∑

= λ

s 0

X θX

s.t. ^s _j ^_

1

k k jk

-

k

+

jk

=

∑

=

λ

在上式中，為各個 DMU 與最佳配置 DMU 結合之線性方

程式的權術，

λ

k

,

, , ^s s

jk _jk

_ ⁺

θ 為一實際效率值，不卻限制可為正或負而表示投入與產出的差額變數，用以了解投入與產出之改善空間。當

s

k

_ j jk

,

⁺

5

(16)

6

1

,

θ

，表示該 DMU 相對有效率。

1】放寬 CCR 模式將固定規模報酬的假設改變為變動規效評估的內容，且讓績效評估更加規模效率而兩者之乘積則為總技術

= s

^_jk

= s

⁺jk

=

₀

模報酬的假設。即為更深入的分析經營績準確，又將技術效率分成純粹技術效率與效率，其模式如下:

K =

1.3.1.3 BCC 模式 Banker et al.【11

R

Max

∑

=

= n

j j j i

x v

y u u

k i ik

m

1

-

k

s.t. 1

1

≤

∑

=

x v

u

k n

j j m

i

j jk

y

ik

(1.4)

u

i,

v ε ; v x

k

1 ; ; k 1 ,..., s ; i 1 ,..., m ; j 1 ,..., n

1

j ^j

m

j

= = = =

≥ ∑

₌

i

轉換成線性規劃模式，如下所示:

Max R

=

s.t

k

u y u

_k

i i ik

m 1

-

∑

=

u

i

y

_ik

m

i

∑

=1

- ^∑

= n

j j j

x v

k

1

- u

^k

^≤ ⁰

(1.5) 圖 1.2 說明技術效率、純粹技術效率與規模效率之間的關係。以投入面而言，A 點生產 M 單位產出需要投入，相對而言，B 點只需要投入，因此 A 點之純粹技術效率為 MB/MA。E 點所代表的是整體效率，即同時具有技術效率與規模效率，且 N 點的平均生產力與 E 點相同，因此 A 點之總效

X^A X^B

(17)

7

率，

(Non-Increasing Returns to Scale, NIRS)條件，解出每一家廠商非遞增規模報酬之技術效率後，再與該廠商在變動規模報酬的假設下(BCC 模式) 斷

一、若 NIRS 下之技術效率=純粹技術效率，則為遞減規模報酬(DRS)。

二、若 NIRS 下之技術效率≠純粹技術效率，則為遞增規模報酬(IRS)。

三、若下之技術效率=純粹技術效率，則為固定規模報酬(CRS)。

圖 1.1 技術效率、純技術效率與規模效率之間的關係圖

在以 N 點為參考點下，其值為 MN/MA，此即 CCR 模式所衡量之技術效率。故規模效率=技術效率/純粹技術效率，求得 A 點之規模效率為 MN/MB。

至於如何判斷生產階段的規模報酬型態，Fare et al.【132】加入了非遞增規模報酬

所求出之純粹技術效率作比較，即可得知該廠商處於何種規模報酬。其判法則為:

CRS

M B

N

E

A

x

^A

x

^E

x

^B

x

^N

產出 y

投入 x 生產可能集合

x X

y

⁼

^y

^E

E

(18)

1.3.1.4 A&P 模型

本 A&P 模型係根據 BCC 模型而來，其數學模型表示如下：

(1.6)

其中，

：表相對效率值；

0

z Y

z E

s.t

s

e' E

Min

k n

j k

1 k j

n

j k

1 k j j j

≥

− Υ

=

+ Χ

= Χ

′

+

≠=

+

∑

－

S

S S s

e

k k k

δ δ

, S , z _k

EJ

z ：第 k 個單位權重；

k

e′：1×n 矩陣；

δ ：代表極微正數。

BCC 1 1

別，或加以排序。Andersen 與 Petersen 【104】發展出能區別排序的方法，

由於模型最佳效率值為，在效率值同為的情況下無法真正區

針對位於效率前緣有效率的單位做一類似的敏感度分析方式處理，此法對無效率 DMU 不會產生影響，但對有效率的 DMU 之效率值在重新求算後會大於 1，如此將可對有效率的 DMU 再加以排序。以下圖例說明：

8

(19)

E

C D

A

B C’

Input2

Input1

圖 1.2 A&P 效率前緣示意圖

圖 1.3 有 5 個 DMUs 分別為 A、B、C、D、E，其中 A、B、C、D 位於效率前緣上，A&P 模型之觀念是將有效率之單位依序忽略不計，而無效率之單位則維持不變，舉例來說，上圖 C 點原為有效率之單位，忽略後 A-B-C’-D 成為前緣，而 C’點為 C 點之延伸點，此時效率值為 OC’/OC 將會大於 1，依此類推分別忽略 A、B、D 等點，如此，可再進一步區分出有效率單位(Efficient Units)，並加以排序，不再侷限於效率最大值為 1 之情形。

1.3.1.5 Malmquist 生產力指數模式

資料包絡法主要是在單一期間下，針對各個受評估單位間效率之比較，

若將「時間」的因素考慮進去，則可透過 Malmquist 生產力指數來衡量多期之生產力指數情形，進一步瞭解受評估單位在跨期下，技術變動(亦即生產邊界移動)及總要素生產力(Total Factor Productivity)的關係。Fare,Grosskopf, Lindgren 與 Ross【133】運用距離函數(Distant Function)來求算出 Malmquist 生產力指數(Malmquist Productivity Index, MPI)，並將生產力指數細分為效率變動(Efficiency Change)及技術變動(Technical Change)兩部份來探討各個受評估單位之生產力指數情形。根據 Fare, Grosskoph,Lindgren 與 Ross【133】所提出之總要素生產力指數，其模型假設為固定規模下，計算 t 至 t+1 期之總要素生產力動變動(Tfpch)，若 Tfpch 大於 1，表示受評估之 DMU 生產力有改善，若 Tfpch 小於 1 則反之，其模型如下所示：

9

(20)

10

( ) ( )

( )

2 1

1 1

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

∗

=

= ₊ ⁺ ⁺

+ +

+

+ +

CRS ,Y X D

CRS Y X D CRS ,Y X

CRS Y CRS X

X Y Y Tfpch X

t t t 0

1 t , 1 t t 0 t

t t 0

1 t , 1 t t 0 t

, t , 1 t

,

D

1

t (1.7)

又總要素生產力尚可分解為整體技術效率變動及技術變動兩乘積

【129】，其模型如下所示：

)

(1.8)

(1.9)

上列公式可用來衡量技術效率變動程度，當 Effch 大於 1，表效率改善，

亦表示受評估之 DMU 在生產技術維持不變下，其生產效率是改善的；若 Effch＜1，則反之。

( )

( ) ( )

( )

2 1

1 1

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

∗

= ₊ ⁺ ⁺

+ +

+

CRS ,Y X D

CRS Y

X D CRS ,Y X D

CRS Y

X D

t t t 0

1 t , 1 t t 0 t

t t 0

1 t , 1 t t

hch) 0

技術效率變動(Tec (1.10)

上列公式可用來衡量技術變動程度，當 Techch 大於 1，表技術進步，即表示當技術效率維持不變下，其生產技術是進步；若 Techch 小於 1 則反之。

MPI 假設以固定規模報酬來衡量，但若假設前提為變動的情況下，則效率變動則可分解為純粹效率變動及規模效率變動之乘積，其模型公式如下所示：

(1.11)

(1.12)

( )

( ) (

( )

_⎥^⎥^⎥_⎦^⎤ ^∗

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

∗

= ⁺ ⁺ ₊

2 1

1

, CRS D

Y CRS X D CRS

,Y X D

Y CRS X

Tfpch D

Y X^t ^t

t 0

t , t t 0 t

t t 0

1 t , 1 t t

0

( )

(

X ,Y CRS

)

CRS Y X

t t t 0

1 t , 1 t t 0

D D

1 1

+ + + +

( )

( ) ( )

( )

) 1

1

1 1 1 1

CRS ,Y X

CRS Y

X CRS

,Y X D

CRS Y

X D

t t t 0

1 t , 1 t t 0

t t t 0

1 t , 1 t t 0

D D

+

+ + +

∗

= (Effch 整體技術效率變動

) )

( )

( ) (

(

V

)

1 ⎥

⎢⎢ ∗

∗ ⁺

, RS X D ,Y

X D

t 1 0 t

, t

1

效率變動 0 V

V V

1 1

1

⎥

⎦

⎤

⎡

=

+ +

+ + +

+ +

Y

CRS Y

X D CRS

RS Y X D Y RS

X ,

RS Y

X D

t

1 , t t t

t t 0 t

, 1 t t

D

⁰ ^t ^t ⎢⎣ ⁰ ^t ^t ⁰ ^t⁺1 ^t

) ( (

C

)

pec C

1 1 1

RS ,Y

X

RS Y

X

t t 0

1 t , 1 t t

D + +

+ + +

=

)

純粹效率變動( h D

t 0

(21)

上列公式可用來衡量純粹效率變動程度，當 Pech 大於 1，表效率改善；

若 Pech 小於 1，則反之。

( )

( ) ( )

(

V

)

^(1.13)

V

1 1 1 1

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

∗

=

+ + +

RS ,Y

X D

CRS Y

X D CRS ,Y X D

RS Y X D

t t t 0

1 t , 1 t t 0

t t t 0

t t, t

h) 0

規模效率變動(Sec

上列公式可用來衡量規模效率變動程度，當 Sech 大於 1，表效率改善，

即表示受評估之 DMU 當生產規模維持不變下，其生產效率是改善的；若 Sech 小於 1，則反之。

本研究使用 DEA-Solver 軟體與 EXCEL 來執行 CCR 模式、BCC 模式以及 A&P 模式的運算結果，使用 DEAP 2.0 軟體來執行 Malmquist 生產力指數分析。

1.3.2 結構方程模式(Structural Equation Modeling；SEM)

結構方程模式(Structural Equation Modeling；SEM)係為一項驗證性技術，用以檢定存在於現象界之多變項結構式理論【75】。SEM 是用來度量及檢驗變數之間的因果關係，其結合了多元迴歸與因素分析，可以同時分析多個互為關連之依變項間的關係【151】。而線性結構關係 (Linear Structural Relations；LISREL) 是由 Jöreskog 和 Sörbom 於 1969 年發展出的一種 SEM 測量模式，常用於改善社會與行為科學上常用之路徑分析的缺點【78】。其乃探討變數間的線性關係，對可觀測的(顯性)變數與不可觀測(潛在)變數之因果模式做假設檢定【62】。線性結構關係模式綜合了迴歸模式與因素分析，

說明可觀察變數與潛在變數間的關係，及潛在變數間的關係。它也提供研究者由探索分析轉成驗證分析，近年來廣為一般社會及行為科學研究所使用。

此方法除了能解決一般統計問題，如徑路分析（Path Analysis ）、因素分析

（Factor Analysis）等，對於雙項因果關係，或某些研究中變項同為自變項和依變項等情形亦能處理【57】。驗證性因素分析(Certification Factory analysis, CFA)屬於結構方程式的一種次模型，其所檢驗的是測量變項與潛在的假設關係，是結構方程模式中最基礎的測量部份，也可說是進行整合性結構方程模

11

(22)

式分析的一個前置步驟或基礎架構，亦可獨立進行。邱皓政【35】指出探索性因素分析與驗證性因素分析最大的不同，在於測量的理論架構(因素結構) 在分析過程中所扮演的角色與檢驗時機，理論架構的出現在探索性因素分析是一個事後的概念，而理論架構對於 CFA 的影響是於分析之前發生的。

所以 LISREL 主要用於探討多變數項或單變數之間的因果關係，亦即可同時檢定可觀測變數間之關係，並對可觀察或間接推論得知的可觀測變數與不可觀察或測得之潛在變數間的關係及潛在變數間因果關係模式進行檢定，

進而驗證整個因果模式配適性的資料分析方法【1】。

LISREL 模式可分為測量模型 (Measurement Model) 與結構模型 (Structural Model)兩種。測量模型是指有關可觀測變數間關係、可觀測變數與潛在變數間關係，而結構模型是指有關不可觀測之潛在變數間關係，又可稱為潛在變數模式或線性結構關係，主要是對潛在自變數與潛在依變數間的一個假設性因果關係式。LISREL 模式可對資料分析與理論架構提供完整的一套方法，讓研究者能同時完成評估系統的測量問題與因果(結構)關係式，因此該模式最大之優點在於能同時處理一系列依變數的關係，特別是當某一個依變數在研究程序上變成自變數時；故有別於傳統所使用之一次僅能處理一組自變數與依變數間關係之多變量分析方法。

LISREL 模型配適度分析之測量指標有許多，主要包括卡方自由度比、

RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation) 、GFI(Goodness-of-Fit) 、 CFI(ComparativeFit Index)等；RMSEA 值能介於 0.5~0.08 為可接受範圍，而 GFI、NNFI、CFI 則以能大於 0.90 為佳。於是本研究使用 Amos 5.0 軟體來執行 SEM 的各項結果。

1.3.3 Panel Data Regression 法

回顧以往相關研究，根據研究的主題不同，一般可將分析模型分為橫斷面分析與時間序列分析兩種，然而，在僅對於橫斷面資料進行分析時，將可能因個體間存在的特性差異而產生異質變異的情形，若僅採用時間序列分析，則常會因為僅考慮到相關變數的時間序列資料而產生序列相關的現象，

這些情形都將導致模型估計與統計推論上的偏誤。由於本研究資料收集包含 15 國從 1999 年至 2003 年間的資料，為了避免上述偏誤產生，本研究採用結

12

(23)

合橫斷面與時間序列資料所構成的 Panel Data 進行研究。

Panel Data 是一個同時包含橫斷面資料與時間序列資料的資料組合方式，因此在資料型態上除具有豐富性和多變性之特性外，尚有自由度高、效率性佳的優點，此外，運用 Panel Data 模型亦可控制，橫斷面上個體異質性與變數在時間序列的自我相關性問題，對於實證研究與模型的衡量效果上相對較佳。另外，對於一些較複雜或屬於個體層次的資料，可利用 Panel Data 模型來建構樣本資料，並進行動態調整分析，以獲取最佳的研究結果【59】。

也因為對於橫斷面上的每一抽樣單位皆取其數個年度的時間序列資料加以研究，所以在處理 Panel Data 時，需將每個橫斷面研究單位依時間序列資料方式排列後，再堆疊每個橫斷面樣本，如此可對於同時參雜橫斷面資料與時間序列資料的研究模型做一有效分析。使用 Panel Data 的優點如下：（1）

可控制個體的異質性。（2）經由更多訊息的提供，降低變數間的共線性。（3）

能衡量橫斷面模型與時間序列所無法單獨檢定的效果。（4）可減少因個體加總所產生的錯誤。（5）可建立與檢定更複雜的研究模型，增加估計的有效性

【2】。

在 Panel Data 的分析過程中，假設迴歸參數不隨時間與橫斷面樣本不同而改變，且假設橫斷面樣本函數的殘差變異數同質性，橫斷面樣本函數的殘差項在時間上假設彼此無關。然而若要符合假設上的要求將會與現實環境有所出入，為使研究結果更符合實際情形，通常會放寬上述假設，允許模型中的常數項或斜率可隨時間與樣本別不同而改變，但若放寬斜率可依據橫斷面不同而改變，將會使得模型變得非常複雜，因此一般 Panel 迴歸僅放寬常數項可隨橫斷面樣本別不同的假設，而斜率仍維持固定的假設則維持不變。假設我們允許橫斷面的截距項α可隨著不同橫斷面單位別而有所差異，此時 Panel 迴歸即成為一固定效果（Panel Fixed-Effect）模式，若假設截距項是隨機變數，但不會隨時間改變，則此時 Panel 迴歸即成為一隨機效果（Panel Random-Effect）模式。固定效果與隨機效果模式在模型設定方面的不同在於固定效果模式將個體與時間的影響效果以截距項來表示，也就是賦予每個抽樣個體以及每個時期特定的截距項，由於其給予的截距項是特定的，因此其估計出的結果只能推論至抽樣樣本中的個體，無法套用到抽樣樣本以外的個體；另外，由於固定效果模式對於每一個特定個體效果取一虛擬變數，因此其檢定的自由度將降低許多，然而卻可避免殘差項與被解釋變數間可能存在

13

(24)

非獨立現象所造成估計上不一致的情形。隨機效果模式則將抽樣個體及時間效果設為隨機的殘差項加以估計，亦即是每個抽樣個體以及期間的影響是以隨機變數加以衡量，因此經由隨機效果模式所推論出的結論可擴大套用至抽樣樣本以外的個體，且隨機效果模式其所消耗的自由度較少並能提供殘差分析。不過隨機效果模式需滿足殘差項與被解釋變數間獨立的假設，也就是若殘差項與被解釋變數間具有相關性時，採用隨機效果模式將使估計結果產生偏誤。

在使用 Panel Data 進行研究時，研究者均需面對選擇使用普通最小平方模式、固定效果模式或隨機效果模式的問題。所以利用 Panel data 進行迴歸分析時，必須採用適當的檢定方式以選擇所適用的模式，以利實證分析。其中，F-test、LM（Lagrange Multiplier）檢定及 Hausman【155】檢定都是常用的方法。F-test 是檢定最小平方模式與固定效果模式何者較適用的模式、LM 檢定是檢定最小平方模式與隨機效果模式何者較適用的模式，而 Hausman 是檢定固定效果模式與隨機效果模式何者較適用的模式，Hausman 檢定法的主要概念在於當殘差項與解釋變數無關時普通最小平方法（Ordinary Least Square, OLS）與一般化最小平方法（Generalized Least Squares, GLS）均會具一致性，但 OLS 則較不具效率性【2】。當殘差項與解釋變數具相關性時，僅有 OLS 具有一致性，而 GLS 則不具一致性。根據 Hausman 的效率估計式與其較無效率估計式差之共同變異數應為 0 的推導可知，若檢定結果為接受殘差項與解釋變數無關時（接受 H0），表示模型適用隨機效果模式，若殘差項與解釋變數具相關性時（拒絕 H0），則應採用固定效果模式。換言之，若 P 小於 0.05 則進行固定效果；反之則採用普通最小平方模式。若 P 小於 0.05 則進行隨機效果；反之則採用普通最小平方模式。若 P 小於 0.05 則進行固定效果；反之則採用隨機效果模式。本研究使用 LIMDEP 軟體來執行 Panel data 迴歸分析。

1.4 研究架構

本研究在確認研究動機與研究目的後，形成了研究的主題與核心觀念架構，之後並透過文獻探討，建立本文的研究架構，然後再根據文獻探討的結果嘗試選取適當的國家競爭力衡量指標合併於國家創新系統中。完成以上工作後，再進一步蒐集所需資料；並將資料加以分析整理，以計算出所需之各項數據；之後利用統計方法，對歷年各國研發效率進行評比。再驗證所設計

14

(25)

15

的國家創新系統簡化模型，最後再進行迴歸分析。茲將本研究架構整理如圖 1.3。

科技目標與研發活動實證

國家競爭力國家創新系統國家創新系統實證

跨期比較

二階段國家研發效率評比

圖 1.3 本研究架構圖

(26)

第二章文獻探討

2.1 國家創新系統 2.1.1 國家創新系統的意義

自從 Freemen 於 1982 以國家創新系統(National Innovation System,以下簡稱 NIS)概念解釋日本為何成為戰後經濟最成功國家的論點後，各界隨即興起一股探索 NIS 對國家經濟發展影響的風潮。在此同時，經濟合作暨發展組織 (Organization for Economic Cooperation and Development,簡稱 OECD)也開始搜集各國 NIS 的發展概況【73】。關於 NIS 理論的探討最早可以追溯到 19 世紀德國經濟學者 List【167】在其「政治經濟學家的國家體系」著作中提出的國家體系概念。之後，隨著時間的演化，NIS 與技術創新理論產生了極為密切的互動。只是，List 並未提出一套完整的 NIS 理論架構。而是一直等到 Freeman【138】詳細描述 NIS 的理論架構與內涵之後，NIS 的理論雛形方獲得初步的確認【60、73】。

早期的”系統”概念為投入與產出間之分析的概念，但近二十年來，學者亦將系統的概念用來解釋國家或區域之經濟、技術發展，而出現創新系統 (Innovation Systems)的理論脈絡。創新系統中可以用不同的方式加以區分，

如國家創新系統、區域創新系統(Regional Innovation Systems, RIS)、部門或產品技術創新系統(Sectoral or Technological Innovation Systems, SIS)【6】。

國家創新系統是針對一國的創新活動進行全面性、周延性、系統性的調查研究，他的宏觀理論基礎是建立在:1.新成長理論(New Growth Theory): 強調知識為驅動經濟成長的主要力量；2.新制度學派(New Institutionalism): 強調財產權的重要性與制度如何影響創新機制的運作； 3. 演化學派 (Evolutionary): 強調技術進步在經濟體系中所扮演的角色與演化過程；而它的微觀論點基礎則來自於一般的產業組織理論(Industrial Organization)有關廠商本身與廠商之間行為探討。4.產業組織理論：有越來越多的廠商從事共同研發活動，願意與其他廠商、研究機構合作，與外界互動交流，以快速獲取其所需的知識，或是藉由合作活動以有效降低研究經費、縮短開發時程、分擔創新風險、並共享研發資源。

16

(27)

整體而言，NIS 的理論可以概分為兩大主軸：一是英國學者 Freeman【137】

與美國學者 Nelson【188】為代表。這派學者認為 NIS 是一種制度，制度架構取決於創新系統的效率；另一派則是以丹麥學者 Lundvall【169】與 Alaborg 大學的研究人員為代表。這學派學者認為，生產者與使用者的互動是技術創新的激勵因子，也是 NIS 的基礎行為者【73】。更有學者認為國家創新系統理論基礎就是源自知識型態之互動關係【32】。

在了解國家創新系統的同時，也必須認知創新(innovation)的活動並非僅限制在研究與發展(Research& Development, R&D)活動之上。雖然大部分的研究焦點都集中在有關經濟表現的創新能力或顯著影響國家科技能力的組織與政策之上，但 NIS 所關切的是要展現制度性的安排(institutional arrangement)，

而這種從制度論觀點(Institutionalism)的論述正是 NIS 的精神所在【90】。國家創造能力的建立要基於一組制度，而在制度之下，研發活動的進行是經由制度行為者之間的互動而來【90】。國家創新系統的概念是強調經由不同的制度與組織間的連結，促成一個國家的系統性創新發展【38】。創新系統是彼此相互作用之參與者(廠商、組織及政府機構)所構成的一個系統【60、99】，對於 NIS 的定義，本研究整理如表 2.1。

17

(28)

表 2.1 國家創新系統相關文獻之一些定義與論點

作者定義/論點

Freeman【138】

經濟發展並非單純只緣自於技術創新，還深受許多制度、組織的創新所影響。強調國家創新系統的基本涵義是由公、私部門中各種機構的活動與相互關係的影響，促進了新技術的開發、改良與擴散。

Porter【208】

以生產因素、需求條件、相關產業和支援產業的表現，及企業的策略、結構和競爭對手等四項環境因素，討論一個國家如何能在某種產業於國際競爭中取得優勢，此四項關鍵要素形成一系統內雙向強化的鑽石體系。

Carlsson and Stankiewics【115】

技術系統包括影響技術的產生、散播與利用的代理者網路關係與制度結構。系統是分散與動態的，在每一個國家有很多技術系統，

系統隨著時間的經過演化，亦即之間的行為者、制度與關係隨著時間的經過而不同。

Lundvall【169】

強調普用性之國家創新系統觀念。此系統之組成包括場商之內部組織、場商間關係、公共部門、財務部門與研發組織。

Nelson【188】

注重在制度的概念，焦點放在生產系統與創新過程之間互動，並強調制度行為者影響創新績效與支援技術創新的績效，與企業與制度環境之間的關係。

Nelson 與 Rosenberg【188】

國家之組織或制度，其功能在於加速技術發展與擴散，其構面包括政府政策工具、科技系統與國家環境等三部份【46】。

Patel 與 Pavitt【200】與 Freeman【135】類似

Metcalfe【180】

「國家創新系統」是由一群不同機構透過共同合作的機制，互相交流知識與研發經驗，進而開發的與擴張的創新技術【31】。所謂「國家創新系統」主要是在研究知識的流動(flow of knowledge)，掌握知識與資訊的應用、生產與分配，作為改善知識基礎經濟體系之創新績效的基礎【32】。

Patel and Pavitt【197】

技術改變不只是發展，還包含組織、行為、

系統中相互之不同代理人的方法等改變，因此了解創新應從系統的觀點來看。而國家創新系統是決定於一個國家內，技術學習方向和速度的國家制度、獎勵結構與競爭力。

Metcalfe【180】

國家創新系統就是以一個國家為單位的創新系統，由一群在新興科技的發展上互相有關聯的研發主題(機構)所組成，從事有關知識的創造、儲存、應用與移轉【41】。

OECD【194】國家創新系統是由有關知識及技術創新的主體所構成的網路系統。

資料來源：本研究及【38】

18

(29)

至於 NIS 的重要性，張維邦、蔡昕翰【80】認為 NIS 是知識經濟下決定國家產業競爭力的重要機制，進行 NIS 的建立與改革才可面對全球市場的開放競爭， NIS 所帶來的長期經濟成長會將國家帶入領先的行列之中。NIS 可以縮小知識差距，可以為經濟成長注入源源不斷的活力【60】。Popper 與 Wagner【207】更指出，美國新經濟蓬勃發展的主要原因之一，即得益於美國國家創新系統的有效建構與運作【61】。

2.1.2 國家創新系統的架構

學者 Daniele Archibugi 和 Jonathan Michie 彙整 Chris Freeman【139】，

Bengt-Åke Lundvall【169】及 Richard Nelson【188】等學者之研究成果後，

認為國家創新系統在界定及解釋國家行為方面，應包含下列各構面【50】:

一、教育與訓練二、科學與技術能力三、產業結構

四、科學與技術的長處與弱點五、創新系統間的互動

六、海外技術能力之吸收及合作

李廉水與傅家驥【20】認為國家創新系統可以分為四個子系統四個層次，

第一是引導和調控系統宏觀—宏觀層次，行政是主體，第二是知識創新系統和技術創新系統—微觀層次，企業、大學和科研機構是主體，第三是傳播和反饋系統—中介層次，咨詢機構、中介服務機構、金融機構是主體，第四個是經濟環境系統—環境層次，行政主管部門是主體。

至於 NIS 的架構圖，根據 OECD【195】的研究認為國家創新系統是以國內創新活動為一個大的系統，構成要素包括：(1)創新活動行為主體(企業、大學、研究機構、中介機構及政府部門)；(2)創新活動行動主體的內部機制；(3) 創新活動行動主體間的連繫與互動；(4)創新政策，指影響創新的各類政策與法規；(5)市場環境，包括產品及要素市場的配置功能。故認為創新系統的基

19

(30)

20

本結構，如圖 2.1【61】

圖 2.1 OECD 之ＮＩＳ架構圖資料來源：【60、205】

之後， Mytelka 【182】綜合 Nelson【188】與 Lundvall【170】兩派的意見，提出一套更完整 NIS 架構如圖 2.2。這個架構顯示企業與系統內其他機構如何藉由相互間的互動產生創新的過程【73】。接著 Erik Arnold 與 Stefan Kuhlman【106】也提出了類似的架構圖如圖 2.3。

總體經濟與管制面

教育與訓練體系通訊基礎設施

全球創新網路廠商能力區與網路

域產

其它研科學業

新

系統物系

支援機構

產品市場條件要素市場條件

國家創新能力

(31)

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圖 2.2 ＮＩＳ架構資料來源:【182】

圖 2.3 國家創新系統模型資料來源:【106】

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在台灣，對於 NIS 有提出具體架構圖的有兩位學者，如曾建榮【82】學者認為國家創新系統可視為彼此相互作用的參與者(廠商、組織及政府機構) 所構成的一個系統，其中包括知識基礎建設、制度建構、生產結構、消費者

需求結構及政府政策，為一個

C-I-P-O(Competitiveness-Input-Process/Linkage-Output) 動態運作的機制過程 (如圖 2.4)。又如徐作聖【49】及徐作聖等【50】的 NIS 架構圖，如圖 2.4 及圖 2.5。

圖 2.4 C-I-P-O 之ＮＩＳ架構圖資料來源:【82】

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圖 2.5 國家創新系統研究模型資料來源:【49】

2.1.3 國家創新系統的相關研究

台灣學者對於 NIS 的研究大致可分為三類，第一類是整體 NIS 的介紹或重要性陳述的研究，這方面以徐作聖【49】的巨著「科技政策與國家創新系統」為代表，另外，又如陳畊麗利用 OECD【193】之國家創新系統及世界銀行經濟學家 Dahlman【124】和 OECD 與世界銀行【196】之國家知識評估矩陣，結合國內發展現況，探討國家創新系統對台灣發展知識經濟的重要性。

方亮淵等【6】觀察韓國國家創新系統及科技政策的演進，並提出依些具體的政策性建議。

第二類是探討 NIS 對某特定產業的關係或影響，如陳怡夫【58】以國家創新系統的架構檢視美國、日本、以及我國白光 LED 技術創新的發展概況，

並以 Poter 所提出的基礎建設、產業群集的創新環境及基礎建設與產業群集研發部門間的連結機制三個面向來衡量該國的創新能力【58】。又如孫智麗

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【42】研究生技之國家創新系統與產業發展的關係。徐作聖等【46、50】結合 Porter 所發展「國家競爭優勢-鑽石理論」模式、Carlsson 等人所提出之「技術系統」概念及 Nelson 與 Lundvall 等人所提出之「國家創新系統」概念，

並配合 Rothwell 和 Zegveld 等人所歸納之政策工具分類方式，以探討政府政策工具在特定產業創新系統中之影響情形及成效。以國家為研究主題，針對國家創新系統中的政府政策(Government Policy)、研發系統(R&D Systems)、

生產製造系統(Manufacturing Systems)、與組織架構(Institutional Setup)等四個變數，探討其對高科技產業(航空工業)在三個新興工業化國家(巴西、以色列及中華民國)中發展之差異，作為建立新興工業化國家航空科技工業技術移轉之模式【91】。第三類則是研究使 NIS 運作更佳的方法，如應以創意管理模式作為國家創新體系的基礎以提昇研發能源與科技實力【95】。黃仁宏等【72】

透過專家訪談的方式建立國家體系的策略架構，並透過層級次序分析法(AHP) 對國家創新體系架構運作進行權重分配。

比較特別的是傅兆章【84】該研究依循 OECD 的 NIS 架構但著重知識流

（knowledge flow）及創新公司與各機構的連結，以質性研究的方式進行研究，並提出公司策略與政府政策基於競爭優勢上的意涵。而 OECD【191】更採用了國家創新系統的概念，進行更大範圍的跨國間比較，以瞭解國家環境與產業新之間的關係。Lin【166】與 Lee【165】對於 NIS 觀念的發展也有一些研究。Spencer【220】針對全球創新系統(GIS)進行研究，他發現有結合 GIS 與知識分享的公司有較高的創新績效。Lundvall【171】利用國家創新體系的概念，分析政府部門的角色，並透過互動學習、消費者與生產者互動與創新的分析，以強調推廣創造力和擴散知識是創新的主要來源。邱奕嘉【34】提供一套分析的國家創新系統模型，以台灣 IC/SOC 與生物晶片產業為例，利用相關的定性與定量方法，分析國家創新系統對產業發展的影響。探討開發中國家的國家產業組合、產業組合、產業創新系統、產業競爭策略群組，利用其互動，以分析瞭解企業競爭力的來源與經濟成長之動力。而黃裕翔【74】

則研究知識密集服務業在國家創新系統中所扮演的角色，認為知識的創造及累積即為創新的過程，成為了經濟發展努力的方向，而以國家為單位衍生出的「國家創新系統」概念也和知識經濟連結在一起。

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2.2 國家競爭力 2.2.1 國家競爭力的意義

競爭力可分為企業、產業與國家競爭力等三個層次【89、137、187】。早在亞當史密斯(Adam Smith)的「國富論」中就提出比較利益的概念，強調在國際間，一個國家的出口要有競爭力，就必須有相對較低的生產成本；而李嘉圖(Ricardo)也強化了比較利益的概念，其著名的比較利益理論(comparative advantage theory)事實上即在於嘗試瞭解國家間如何競爭【94】。事實上，有三種不同的經濟力量決定著國家力量之強弱。這三種力量，依歷史階段來分，

分別為勞動力、生產力、與競爭力。目前在高度全球化的世界裡，每個國家都企望透過國家競爭力的提昇，以增加國家創造財富的能力。一個國家唯有透過建立競爭優勢(Competitive advantage) ，才能建立國家在國際上的影響力。而目前競爭力的提昇，大致上而言是要依靠技術/資訊豐富的基礎 (Technology/information-rich foundation) 而非資本 / 資源豐富的基礎 (Capital/resource rich foundation)【90】。

表 2.2 國家競爭力定義

論述意涵

WTO【233】一個國家表現在自然稟賦、經濟實力與吸引國際資本、人才技術的能力與水準。

Yoffie【230】一個國家對外的競爭能力，包括技術勞動力、研發導向產業、自然資源產業、內部需求、產品生命週期與貿易。

Porter【208】國家層次的一種生產力，是國家刺激產業改善與創新的能力，效果在強化、加速產業的競爭優勢。

WEF【231】一個國家能快速而持續地改善國民的生活水準，以獲得高經濟成長的能力。

IMD【160】一個國家在全球市場上將資產化為競爭力的能力，最終表現在該國財富的累積與創造。

行政院【12】一個國家創造財富的能力，係營造一個可以投資、生活、發展的大環境，

超越了經濟的生產力，是指國力的全面提升。

承立平【36】一個國家創新與增加價值的能力，以增進吸引力、積極性與全球性。

蕭峰雄【94】國家競爭力簡單的說就是一個國家在國際競賽中的實力。

Tyson【224】 Tyson【214】廣泛定義是該國不但能在全球市場上有效率的競爭，也能同時提高實質的全國收入等等。【67】

高希均【53】高希均【53】指國家競爭力是一國在世界市場上能創造出每人平均財富的能力。【67】

詹中原【86】國家競爭力是指涉及「國家與企業實力結合，共同創造優勢發展系統」，而其內涵有三要素：國家資產、企業外張性及全球性。

吳惠林、謝宗林

【24】

把一是指涉及某個整體的生存發展，好比一個人的身心發展。

資料來源:本研究及【89】

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