國立宜蘭大學應用經濟學系碩士論文

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國立宜蘭大學應用經濟學系碩士論文

Department of Applied Economics National Ilan University

Master Thesis

台灣之國家競爭力的定位與相關分析

—以IMD資料為基礎

National Competition Position and Correlation Analysis of Taiwan -- Using the IMD Data

指導教授：林豐政博士

Advisor : Lin, Feng-Jenq Ph. D.

研究生：陳宛瑩撰

Graduate Student : Chen, Wan-Ying

中華民國九十七年六月

June 2008

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謝誌

彷彿昨日才剛成為碩士新鮮人，而今已要踏入就業市場；在這說長不長、說短不短的兩年當中，受到許多人的幫助，心中有說不盡的感謝。

首先，最感謝的人是我的指導教授林豐政老師，在我撰寫論文的期間，

老師即使自身有做不完的工作與教學研究，仍為我騰出許多時間，給予諸多指導與啟發，不厭其煩的逐字逐頁地潤飾與修正我不成熟的文筆；而在論文口試過程中，承蒙兩位口試委員溫博仕老師及吳中峻老師的細心指導，給予許多寶貴的意見與建議，使得本論文將更臻於嚴謹與完善，在此衷心感謝三位老師。另外，感謝經建會經濟研究部的凌玉真小姐，在百忙之中抽空提供本研究所需之資料，若沒有凌玉真小姐的幫忙，本研究將難以繼續進行深入研究。

感謝一同陪我走過這兩年求學生活的同窗好友綺貞、玉玲、可欣、佳芳與相墏，讓我有繽紛璀璨的碩士生活，若沒有他們我的生活將缺少最重要的顏色；同時感謝學弟妹孟萱、郁琳、維貞、愫伶、文政、志華、瑋澍的貼心關懷與幫忙，在他們的扶持與激勵下讓我渡過充實、快樂與美好的碩士生活，這將是我人生中最美妙的回憶之一。

最後，我更感謝我的家人，若沒有他們的大力支持與悉心栽培，如今我不會有如此精采的成就與經歷，因此我想將這份論文獻給我最深愛的家人，與我分享這份喜悅與榮耀。

陳宛瑩謹誌國立宜蘭大學應用經濟學系碩士班中華民國九十七年六月

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論文摘要

根據IMD 於 2007 年 5 月 10 日正式發布的世界競爭力排名顯示，55 個受評比的國家和地區中台灣排名第18 名，要較去年滑落 1 名。據此，為深入探討台灣的競爭力在IMD 四大指標（經濟表現、政府效能、企業效率、

基礎建設）表現情況，且找出最具競爭力的對手？競爭的成功關鍵因素？

本研究根據 IMD 歷年所發布的資料，針對 11 個亞洲國家或地區，應用國家總體競爭分數與四大競爭指標分數，以不同的統計方法進行分析工作，

期能對台灣於未來緊繃的競爭環境中，提供具體有效的建議。

研究結果顯示：亞洲國家或地區中，與台灣互為競爭對手者為日本、中國大陸、印度、泰國、韓國和馬來西亞。同時由定位圖可初步窺得，台灣以「企業效率」、日本以「基礎建設」、中國大陸以「經濟表現」與「政府效能」為其優勢指標。其次，研究亦發現：「企業效率」指標對總體分數的影響程度相對較大，「基礎建設」次之。同時，在影響四大競爭指標的次指標方面：(1)「經濟表現」中的「就業」指標對其影響程度相對較大。(2)「政府效能」中的「商業法規」指標對其影響程度相對較大。(3)「企業效率」

中的「態度與價值」指標對其影響程度相對較大。(4)「基礎建設」中的「健康及環境」指標對其影響程度相對較大。最後，在進一步探討台灣與競爭對手間的優劣勢關係中，可歸納出：(1)「經濟表現」上中國大陸明顯優於其他 6 個國家或地區，而馬來西亞、印度及泰國明顯優於韓國。(2)「政府效能」上中國大陸明顯優於韓國。(3)「企業效率」上台灣明顯優於中國大陸和韓國。(4)「基礎建設」上日本明顯優於其他 6 個國家，台灣明顯優於其他4 個國家。

關鍵詞：洛桑管理學院、國家競爭力、橫斷面與時間序列混合迴歸模式、

多元尺度、結構方程模式

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Abstract

The latest world competition ability of IMD announced formally on May 10, 2007 that Taiwan was ranked the 18^th among the evaluated 55 countries or regions in this annual report, sliding down 1 compared to last year. According to this report, for the purpose of finding out what is the competition ability of the four major indices: including economic performance, government efficiency, business efficiency and infrastructure, the authors employed different statistic methods associated with the most competitive opponent in 11 Asia countries or regions and the key factors of significant difference among competitors to enhance the competitive strength and improve the relative weakness for Taiwan.

All of these based on the announced IMD data year by year were discussed and analyzed in this paper.

From the verifications and analyses of IMD data of this paper showed the following conclusions: (1) concerning position maps in Asia countries or regions, the important competitors of Taiwan are Japanese, China, India, Thailand, South Korea and Malaysia. And the business efficiency of Taiwan, the infrastructure of Japan, economic performance and government efficiency of China are advantaged indices for each of 3 countries; (2) concerning parameters of pooling regression model, business efficiency and infrastructure are more important influences to overall verdict in four major indices; (3) concerning the further analysis for each major index, employment minor index is the most important in economic performance, laws and regulations minor index is the most important in government efficiency, globalization ability minor index is the most important in business efficiency, health and environment minor index is the most important in infrastructure; (4) concerning the ANOVA, China surpasses significantly the other countries, Malaysia, India and Thailand also surpass significantly South Korea in economic performance; China surpasses significantly South Korea in government efficiency; Taiwan surpasses significantly China and South Korea in

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business efficiency; Japan surpasses significantly to the other countries in infrastructure.

Keywords ： International Institute for Management Development, National Competitiveness Ability, Time-Series/Cross-Section Pooling Regression, Multi-Dimensional Scaling, Structural Equation Modeling.

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目錄

第壹章緒論...1

第一節研究動機與目的 ...1

第二節研究範圍與限制 ...3

第三節研究流程 ...3

第貳章文獻探討與資料說明...5

第一節國家競爭力的內容與定義 ...5

第二節國家競爭力的模型 ...9

第三節國家競爭力指標 ...12

第四節 IMD國家競爭力評估方法 ...15

第參章研究方法...16

第一節研究架構 ...16

第二節相關的研究假說 ...17

第三節資料分析方法 ...19

第肆章實證分析與結果...30

第一節亞洲國家競爭群定位分析 ...30

第二節競爭群間的指標差異性分析 ...40

第三節台灣所在競爭群的相對優勢指標分析 ...41

第四節台灣與競爭對手之指標分析 ...46

第五節全球競爭指標間的關聯性分析 ...48

第六節台灣競爭力在第二競爭群之細項指標分析 ...58

第伍章結論與建議...65

第一節結論 ...65

第二節建議 ...67

參考文獻...70

中文部份...70

外文部份...72

網路資訊...73

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表目錄

表2- 1 國家競爭力的內容與定義 ... 7

表2- 2 各學者解讀瑞士洛桑管理學院(IMD)之「國家競爭力」的定義... 8

表3- 1 整體模式適配度指標彙整表 ... 29

表4- 1 本研究所使用之IMD四大指標平均分數的常態性檢定結果 ... 31

表4- 2 集群分析區隔成 2 至 4 群的相關訊息 ... 31

表4- 3 四項國家競爭力指標於 2005 年至 2007 年平均分數之距離矩陣34 表4- 4 四項國家競爭力指標於 2006 年至 2007 年平均分數之距離矩陣35 表4- 5 四項國家競爭力指標於 2007 年分數之距離矩陣 ... 36

表4- 6 三年平均分數下競爭國家與四大指標的構面值 ... 37

表4- 7 二年平均分數下競爭國家與四大指標的構面值 ... 38

表4- 8 一年分數下競爭國家與四大指標的構面值 ... 39

表4- 9 三個競爭群間在四項國家競爭力指標上的變異數分析 ... 41

表4- 10 隨機效果模式之檢定統計量(P值) ... 42

表4- 11 本研究所使用之IMD四大指標三年分數的常態性檢定結果 ... 43

表4- 12 第二競爭群國家間之四項國家競爭力指標的單因子變異數分析48 表4- 13 變項之定義說明表 ... 49

表4- 14 IMD的四大指標下之五項次指標之觀察變項偏態與峰度 ... 51

表4- 15 模式誤差變異估計參數表 ... 53

表4- 16 20 個次指標的複相關平方 ... 53

表4- 17 整體適配評鑑表 ... 54

表4- 18 經濟表現下 5 個次指標的估計係數、標準誤及t值 ... 56

表4- 19 「經濟表現」下台灣較具相對優、劣勢的細項指標 ... 59

表4- 20 「政府效能」下台灣較具相對優、劣勢的細項指標 ... 60

表4- 21 「企業效率」下台灣較具相對優、劣勢的細項指標 ... 62

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圖目錄

圖1- 1 本研究之研究流程 ... 4

圖2- 1 國家鑽石理論... 10

圖2- 2 IMD國家競爭力評比架構... 14

圖3- 1 本研究架構圖... 17

圖3- 2 SEM分析步驟之路徑圖 ... 24

圖4- 1 四大指標於 2005 年至 2007 年(三年)平均分數的競爭群定位圖 .. 37

圖4- 2 四大指標於 2006 年至 2007 年(二年)平均分數的競爭群定位圖 .. 38

圖4- 3 四大指標於 2007 年分數的競爭群定位圖 ... 39

圖4- 4 IMD競爭力指標關聯模型之路徑架構圖 ... 49

圖4- 5 IMD競爭力指標關聯模型之路徑估計圖 ... 57

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第壹章緒論

第一節研究動機與目的

自從1989 年瑞士洛桑管理學院(Institute for Management Development, IMD)與世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)首度評估並公布世界競爭力排名指標以來，「國家競爭力」已成為國內外各界關注的焦點話題，我國政府甚至將此指標做為強化施政績效管理的一項標準。而根據洛桑管理學院於2007 年 5 月 10 日正式發布的最新世界競爭力排名，在 55 個受評比的國家或地區中，我國排名第18 名，要較前年的第 17 名，滑落了 1 名。

2007 年的資料顯示，美國持續排名第 1，新加坡和香港則分別位居第 2 和第 3 名；而在東亞國家方面，日本較 2006 年滑落到第 24 名，中國大陸的名次則上升至第15 名，而這也是第一次中國大陸的排名領先過台灣；另外，韓國亦小升至第 29 名。此外，在 IMD 發布的新聞稿中，特別提及新興國家的競爭力正在快速成長當中，像是東南亞國家、印度、中國大陸、

俄羅斯和波斯灣等國家的企業，正在全球各地大量收購的工業資產、資源，

而在這新崛起的勢力當中，以亞洲國家居多，尤其又以中國大陸對我國的影響最大，且此次競爭力排名的超越，對台灣而言將是項重要的警訊（全球台商服務網，2007）。

瑞士洛桑管理學院世界競爭力研究中心副主任羅斯萊特-麥考利女士曾經表示：促使中國大陸競爭力上升的最重要因素，是近年來中國大陸經濟持續的高速增長，充滿活力，對外貿易也不斷擴大。此亦即中國大陸的經濟不斷地發展，帶動了整個國家各方面的發展與進步。同時，羅斯萊特-麥考利女士預言，依照目前的情況推測，中國大陸競爭力的上升走勢估計將會持續下去，但上升幅度今後將會變小（中國經濟網，2007）。

又因 2003 年中國大陸和香港簽訂了CEPA《內地與香港關於建立更緊

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受到中國大陸的影響，正在脫離景氣低迷的現象。2007 年初日本經濟研究中心¹(JCER)發表《世界五十國潛在力調查》，前三名依序是香港、新加坡和美國，台灣與南韓則是並列於第十九。整體來看這份評比可以明顯窺知，

全球經濟板塊的移動，已從美國手中逐漸由亞洲接棒。自 1980 年至 2004 年，美國長久以來一直是國家競爭力的榜首；但從2005 年開始，一舉被香港與新加坡超越，且連續兩年淪為第三名，同時，韓國也正急起直追，1980 年時，韓國排名還落後於台灣，但到了2004 年則正式超越了台灣。由該項潛在力調查的結果可突顯出，新崛起的亞洲各國活力正旺，已開始銜接美國的棒子，成為全球經濟新動能（張漢宜，2007）。可想而知，台灣將會在未來面臨更緊繃的競爭環境。

基於前述的背景，引發本研究的研究動機，期望以IMD 最近三年所發布的資料為基礎，針對台灣所在之亞洲國家或地區為對象，達到下列之研究目的：

一、瞭解亞洲國家或地區在IMD 的四大競爭力指標中之競爭群定位。

二、瞭解不同競爭群間在 IMD 的四大競爭力指標間之相對重要性。

三、瞭解台灣所在之競爭群中，四大競爭力指標對整體分數的影響程度。

四、瞭解台灣之競爭對手間的關鍵指標為何，其間是否具明顯的差異性。

五、根據研究分析結果，提出具體建議與參考策略，以期提供政府相關部門擬定政策之參考。

為能達到此五項之研究目的，本研究於文中分別以集群分析法(Cluster Analysis)、多元尺度分析法(Multi-Dimensional Scaling Analysis, MDS)、變異

1日本經濟研究中心成立於1963 年，屬於非營利研究機構，由日本前經濟財政大臣竹中平藏擔任特別顧問一職。《世界五十國潛在力調查》是這個中心的重要研究，從1980 開始，至今已累積27 年的統計，以國際化、企業、教育、金融、政府、科學、基礎建設、IT 資訊環境八項指標，評量全球 GDP 最高的前 50 個經濟體，包括歐美國家（例如美國、瑞士、比利時、荷蘭）以及亞洲主要經濟體（中、港、台、星、馬）。日本經濟研究中心表示，所謂「潛在競爭力」，不是經濟成長的結果統計，而是目前的條件對未

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數分析法(Analysis of Variance, ANOVA)、橫斷面與時間序列混合迴歸模式 (Time-Series/Cross-Section Pooling Regression)、結構方程模式 (Structural Equation Modeling)、信賴區間(Confidence Interval)估計法等統計工具，進行縱向與横向的整合分析工作，以期能透過分析後的有效資訊，對台灣在未來嚴苛的競爭環境中，提供具體有效的建議，而達知己知彼，增強原有的競爭優勢，改善較弱的競爭劣勢。

第二節研究範圍與限制

一、研究中使用的資料是以2005 年到 2007 年間 IMD 所發表的世界競爭力四大指標排名報告之數據為基礎，並未用到2005 年之前的數據，其原因係在此之前的歷年IMD 評估資料之績效結果排序標準不一。因此，

為求得資料一致性，僅採用最近三年的資料進行評估與分析工作。

二、在IMD 的世界競爭力評比指標中，每年涵蓋約三百多項評比細項，其最終目的是希望能全面性衡量各個國家或地區的國家競爭力。而本研究礙於時間與資料蒐集的限制，研究中將只採行世界競爭力中的總體分數、四大指標評比分數、四大指標下的次指標排名與細項指標排名做為實證分析的資料來源。

三、在採用次指標資料作實證分析時，由於資料來源並非原始分數，因而將採用的排名順序轉化成分數（2005 年與 2006 年轉成 1 分至 51 分，

2007 年為 1 分至 55 分），之後再依照研究所需，進行平均處理工作。

第三節研究流程

本研究將採行下列的研究程序逐步進行，茲將各個步驟的章節及研究內容說明於下：

第壹章為緒論。內容說明研究動機、目的，並界定研究範圍與限制以及研究流程。

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估方法等相關理論及研究做進一步的探討，並以其做為本研究架構之基礎。

第參章為研究方法。內容針對研究架構、衡量變項與所採行的資料分析方法加以說明。

第肆章為實證分析與結果。內容著重於資料數據的整理與分析工作，

並進行實證的推估與檢定，同時亦建立本研究的關係模式。

第伍章為結論與建議。內容將根據本研究所發現之結果，提出結論及具體之建議，供政府相關部門擬定政策之參考。而本研究的研究流程如圖 1-1 中所示。

研究動機與目的研究架構文獻探討

圖1- 1 本研究之研究流程資料來源：本研究整理國家競爭力

的定義

國家競爭力理論指標

IMD 國家競爭力評估方法

資料蒐集與處理實證分析

多元尺度分析

變異數分析橫斷面與時間序

列混合迴歸模式國家競爭力

的模型

結論與建議集群

分析

結構方程模式

信賴區間估計法

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第貳章

第一節

文獻探討與資料說明

「國家競爭力」目前已是學術界、企業界和國家政府間最熱門的話題 (Cho, 1998)之一。最早開始研究「國家競爭力」是在 1940 年，最具典型的研究趨勢是「貿易關係理論」，而該理論是根據古典學派李嘉圖所提之比較利益法則。法則中係提及一個國家所擁有的基本財產要較其他國家或多或少，將是決定該國家競爭力大小的重要依據之概念，而所謂基本財產指的就是勞工、資本和低廉的自然資源。也因此，「國家競爭力」最常被討論在成熟的先進國家間，諸如美國與日本，而何以現在會這麼重視國家競爭力呢？理由有二：其一是日本經濟在 1970 年到 1980 年代間急速成長，當中曾被視為不看好的產業，如汽車業、重型機械業和半導體業等，結果現在皆成為日本的主要產業之一；因此，美國和一些歐洲國家開始想要瞭解並尋求日本企業成功的關鍵因素。其二是現階段的激烈競爭情況，主要源自於已開發國家必需面臨開放國內市場給予工業化國家的企業，其國內廠商隨之所將面臨極大的競爭壓力問題；為了因應並解決這樣的問題，世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)的概念隨即衍生出來。然而，不管這些有關國家競爭力的討論如何，至今仍還沒有一個很淸楚、完整而成熟的國家競爭力定義和模型。據此，本研究針對目前已發表之國家競爭力的定義和模型進行一些回顧與討論。

國家競爭力的內容與定義

就國家觀點而言，根據波特教授( Michael E. Porter )所建立的「國家鑽石理論」，可發現國家競爭力是政府、產業與企業等層次競爭力的綜合表現 (劉漢榆、江怡伶，2006)，其最重要的觀念是在於全面性及均衡性的政策配合(洪嫦闈，2006)；而 Cho(1998)於其國家競爭力評估模型中，考量的影響因素包括自然、人為與外來機會等三個因素。由此可知，國家競爭力亦可

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表現於一國的經濟基礎、自然稟賦、對國外資金的吸引力與人才和科技技術的能力與水準，其主要是在創造並維持國家的大環境，以加速企業創造附加價值的能力，並增進人民的繁榮(行政院經建會，2007)。若進一步詳細討論其內容，則可說明國家競爭力為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 (Yoffie and Benjamin, 1994)。其次，一個國家的國民實質情況，亦能顯示出一個國家的經濟情況及其競爭能力；在世界經濟論壇(WEF)中，就將國家競爭力定義為「一個國家能快速而持續地改善國民的生活水準，以獲得高經濟成長之能力，使一個國家能夠達到持續高經濟成長率的能力」。此外，也有學者認為，國家競爭力是指一個國家在國際市場上能創造出國民平均財富的能力，競爭力愈強，創造財富的能力也愈高(高希均、石滋宜，1997)。

就全球性觀點而言，一個國家若具備創新與增加價值的能力，則可增進其國家的吸引力、積極性與全球性(承立平，1996)，則此即為國家競爭力。據此，若結合前述之國家、企業與全球性觀點等因素，則國家競爭力也可說是「國家與企業實力結合，共同創造優勢發展系絡，並向外延伸以達到全球化」(詹中原，2001)。

其次，各方對於瑞士洛桑管理學院(IMD)所解讀的「國家競爭力」也不盡相同。朱鎮明、朱景鵬(2006)於「政府效能對國家競爭力影響評析」中指出，IMD的國家競爭力為：「國家與企業如何管理整體能力以獲利或是增加國家財富」。江啟臣、黃富娟(2006)於「全球化下城市競爭力指標之探討」

中指出，IMD的國家競爭力為：「一國在其經濟與社會結構中，透過操控原有稟賦與附加價值的程序、對內吸引力與對外開拓力，以及國際化形塑國內型經濟，來增加附加價值，進而增加國家財富的能力」。洪嫦闈(2006)於

「從IMD國家競爭力排名探討公共工程投資與產業趨勢--開創新局（營建業面臨轉型）」中提及，IMD的國家競爭力並不代表國家財富、權力與經濟成

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認

就，而是著重於國家發展的過程效率及成長能力。劉漢榆、江怡伶(2006) 於「從國家競爭力探討我國的競爭力驅動因素」中提到，IMD的國家競爭力為一個國家在全球市場上能將資產化為競爭力，並能創造附加價值的能力，最終表現在該國財富的創造及累積財富的能力。宋筱珮(2005)於「租稅與國家競爭力關聯性之研究」中指出，IMD的國家競爭力是國家能創造附加價值的一種能力，亦即國家藉由經營原有的資產，透過製程、吸引度並積極性的整合關係，形成自有的經濟、社會模式，以增加國家財富的能力。

鍾京佑(2002)於「國家競爭力與策略管理之探討」中指出，IMD的國家競爭力為：「一個國家在全球市場上較其他競爭對手獲得更多財富的能力」以及

「創造高附加價值以增進國家財富的能力」。林秀英(2001)於「解讀國家競爭力指標」中指出，IMD 為國家競爭力為「一國在其特有的經濟與社會結構裡，透過下列多面向的網絡關係：一、倚靠自然資源稟賦或創造附加價值的過程，著重在國內環境條件以吸引國外投資或鼓勵企業對外投資，

傾向發展國內內部型經濟或發展國際型經濟，二、以創造附加價值並增加國家財富的能力。」其著重在國家原有的資產稟賦與資產轉變為經濟活動的過程、效率。

基於前面各家學者們的定義、解讀，本研究將其彙整歸納於表2-1 與表 2-2 中，同時再根據所欲實證分析的內容，而將「國家競爭力」定義為：「一個國家除了需具備基本國家競爭能力指標外，尚需有超越其他國家的特殊競爭條件，或是在各方面皆能達到最佳，領先群雄的能力。」

表2- 1 國家競爭力的內容與定義

論述者內容

Yoffie and Benjamin (1994)

為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。

Cho (1998)

國家競爭力評估模型的影響因素為自然、人為與外來機會等三個因素。

洪嫦闈

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論述者定義承立平

(1996)

一個國家若具備創新與增加價值的能力，則可增進其國家的吸引力、積極性與全球性。

高希均、石滋宜 (1997)

一個國家在國際市場上能創造出國民平均財富的能力，競爭力愈強，創造財富的能力也愈高。

詹中原 (2001)

國家與企業實力結合，共同創造優勢發展系絡，並向外延伸以達到全球化。

劉漢榆、江怡伶

(2006) 國家競爭力是政府、產業與企業等層次競爭力的綜合表現。

世界經濟論壇 (2007)

一個國家能快速而持續地改善國民的生活水準，以獲得高經濟成長之能力，使一個國家能夠達到持續高經濟成長率的能力。

行政院經建會 (2007)

表現於一國的經濟基礎、自然稟賦、對國外資金的吸引力與人才和科技技術的能力與水準，其主要是在創造並維持國家的大環境，以加速企業創造附加價值的能力，並增進人民的繁榮。

資料來源：本研究整理

表2- 2 各學者解讀瑞士洛桑管理學院(IMD)之「國家競爭力」的定義

論述者定義

林秀英 (2001)

一國在其特有的經濟與社會結構裡，透過下列多面向的網絡關係：一、倚靠自然資源稟賦或創造附加價值的過程，著重在國內環境條件以吸引國外投資或鼓勵企業對外投資，傾向發展國內內部型經濟或發展國際型經濟，二、以創造附加價值並增加國家財富的能力」，其著重在國家原有的資產稟賦與資產轉變為經濟活動的過程、效率。

鍾京佑 (2002)

一個國家在全球市場上較其他競爭對手獲得更多財富的能力以及創造高附加價值以增進國家財富的能力。

宋筱珮 (2005)

國家能創造附加價值的一種能力，亦即國家藉由經營原有的資產，透過製程、吸引度並積極性的整合關係，形成自有的經濟、社會模式，以增加國家財富的能力。

朱鎮明、朱景鵬

(2006) 國家與企業如何管理整體能力以獲利或是增加國家財富。

洪嫦闈 (2006)

國家競爭力並不代表國家財富、權力與經濟成就，而是著重於國家發展的過程效率及成長能力。

江啟臣、黃富娟 (2006)

一國在其經濟與社會結構中，透過操控原有稟賦與附加價值的程序、對內吸引力與對外開拓力，以及國際化形塑國內型經濟，來增加附加價值，進而增加國家財富的能力。

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論述者定義劉漢榆、江怡伶

(2006)

一個國家在全球市場上能將資產化為競爭力，並能創造附加價值的能力，最終表現在該國財富的創造及累積財富的能力。

第二節國家競爭力的模型

一、 Porter 國家競爭力鑽石模型

提到「國家競爭力」，就不能不提到波特教授所撰寫之「The Competitive Advantage of Nations」(國家競爭優勢)一書中著名的「國家鑽石理論」（圖 2-1）(Porter, 1990)。書中說明到：因為一個國家的經濟是由許多不同種的產業所構成，產業不同，所需之條件或環境也會有差異，也就是說，一國的條件或環境未必適合所有產業。因此「國家鑽石理論」是針對某一特定產業和以在某一特定國家擁有其競爭優勢，而提出的具有普遍解釋能力的理論架構。該模式是波特教授於1985 年根據價值鏈模式的價值強化活動概念，提出以國家產業為探討基準之國家競爭力模式（陳正男、譚大純，

1997）。波特教授認為，影響一個國家競爭力的因素可分為四大基本因素和兩個外生因素：

(一) 在基本因素方面

1. 因素條件(Factor Condition)

係指一個國家在特定產業競爭中有關生產因素的表現，包括一國的人力資源、自然資源、基礎建設等。而這些生產要素不但可以是自然生成的，

亦可以是人力創造出來的。

2. 需求條件(Demand Condition)

係指國內市場對該項產業所提供產品或服務的需求為何。

3. 相關產業和支援產業(Related and Supporting Industries)

係指這項產業的相關產業和上、下游產業是否具有國家競爭力。

(21)

4. 企業策略、結構和競爭對手(Firm Strategy, Structure and Rivalry)

係指企業在一個國家的基礎、組織和管理型態，以及國內市場競爭對手的表現。

(二) 在外生因素方面 1. 政府(Government)

此項因素係對上述之四個因素皆具決定性的影響。因政府可透過國與國的協商、政策性的鼓勵或打壓，而影響一國的產業發展。

2. 機會(Chance)

機會是一種可遇而不可求的事，但是對一國的競爭力有不容忽視的影響力。而這六個因素會對各國特定產業的優勢形成「聚群」(Clusters)，聚群愈強、愈鞏固，則其競爭力就愈大。

圖 2- 1 國家鑽石理論資料來源：Porter(1990)

政府相關產業和支援產業

機會

需求條件企業策略、結構

和競爭對手

因素條件

(22)

二、 Cho 國家競爭力模型

有關競爭力的研究，以往大多數都是圍繞著三大主體在進行分析：(一) 企業(Firm)、(二) 產業(Industry)、(三) 國家(Nation)；但在最近的研究當中，

許多學者也加入了「競爭聯盟」(Bloc Competitiveness)因素，其亦即最近受到眾所矚目的國家經濟結合體，像是歐洲聯盟(European Union, EU)、北美自由貿易協定(North American Free Trade Agreement, NAFTA)、亞太經濟合作會議(Asia Pacific Economic Cooperation, APEC) 和東南亞國家聯盟 (Association of South-East Asian Nations, ASEAN)等相關組織。由此可知，競爭力模型由三大主體增加為四大主體；不過，在這麼努力不懈地增加自我競爭力的背後，實際上最終的目標就是希望能夠達到「全球競爭力」(Global Competitiveness)的水準，因而也將「全球」這項因素考慮進競爭力模型中。

使得最終完整的競爭模型是由上述的五大主體與四種企業績效評估因素來分析與決定競爭力的大小；五大主體指的是企業(Firm)、產業(Industry)、國家(Nation)、聯盟(Bloc)與全球(Globe)，而企業績效評估的因素指的是主體 (Subject, S)、環境(Environment, E)、資源(Resource, R)及結構(Mechanism, M) 等四項，整體來說可簡稱為「SER-M」。

據此，Cho(1998)認為評估一個國家的競爭力，應可從三方面的觀點來討論：（一）實體因素(Physical Factors)，其內容包括：自然資源(Endowed Resources)、企業環境(Business Environment)、相關和支援企業(Related and Supporting Industries)、國內需求(Domestic Demand)。（二）人為因素(Human Factors)，其內容包括：勞工(Workers)、政治家和官僚體系(Politicians and Bureaucrats)、企業家 (Entrepreneurs)、專業管理者和工程師 (Professional Managers and Engineers)。（三）外來因素(External Factors)，其內容包括：

機會事件(Chance Events)。而該模式試圖證明競爭力的測量標準可適用於任何實體，不管是生產者、廠商、工業化國家或國家聯盟(Bloc)等。

(23)

第三節國家競爭力指標

瑞士洛桑管理學院從 1989 年起就開始出版《世界競爭力年報》(World Competitiveness Yearbook)，分析的國家或地區個數即逐年地增加，大致都包括 OECD 國家以及新興工業化國家，其評估模式係「藉由專業的經濟觀點，透過實際數值及法令規章，評估一國用來創造並維持一個可提升企業利潤及人民福利的環境之能力」。而在年報中係採用多構面分析法，將影響國家競爭力的變數歸納為四大類，亦即本研究所稱的四大指標，以2007 年為例，分析主要內容包括（如圖2-2）：

一、經濟表現(Economic Performance)

此項指標係針對各個國家或地區內的總體經濟進行評估。主要分為五個面向探討，分別為：(一)國內經濟(Domestic Economy)（包含規模、成長、

財富、預測）、(二)國際貿易(International Trade)、(三)國際投資(International Investment)（包含投資、金融）、(四)就業(Employment)、(五)價格(Prices)，

總計共有79 個細項指標。

二、政府效能(Government Efficiency)

此項指標係指政府政策有利於競爭力的程度。主要分為五個面向探討，分別為：(一)公共財政(Public Finance)、(二)會計政策(Fiscal Policy)、(三) 制度體系(Institutional Framework)（包含央行、政府效率）、(四)商業法規 (Business Legislation)（包含開放性、競爭法規、勞動法規）、(五)社會架構 (Societal Framework)，總計共有 72 個細項指標。

三、企業效率(Business Efficiency)

此項指標係指企業經營表現在創新、營利、責任方式的程度。主要分為五個面向探討，分別為：(一)生產效率(Productivity and Efficiency)、(二) 勞動市場(Labor Market)（包含成本、勞資關係、技術勞工取得）、(三)金融 (Finance)（包含銀行效率、股市效率、金融管理）、(四)管理實踐(Management

(24)

Practices)、(五)態度與價值(Attitudes and Values)，總計共有 71 個細項指標。

四、基礎建設(Infrastructure)

此項指標係指基本建設、技術、科學及人力資源在企業中被需求的程度。主要分為五個面向探討，分別為：(一)基本建設(Basic Infrastructure)、(二) 科技建設 (Technological Infrastructure) 、 ( 三 ) 科學建設 (Scientific Infrastructure) 、 ( 四 ) 健康及環境 (Health and Environment) 、 ( 五 ) 教育 (Education)，總計共有 101 個細項指標。

在這些指標結構上，每個面向皆各包含5 個次指標，共計 20 個次指標，

其每項次指標的權重皆佔5%的權重（合計權重共為 100%）。

其次，關於IMD 在《世界競爭力年報》中取得的資料內容，可區分為兩個部份：一為硬性資料(Hard Data)，其約佔原始資料的三分之二，係採客觀量化數據分析，來源為國際性組織所提供的統計報告或是官方所出版的刊物；一為軟性資料(Survey Data)，其約佔原始資料的三分之一，係採主觀調查結果分析，來源為對各國企業主管進行評價本國企業競爭力之問卷調查所得。

而在IMD 的歷年調查中，主面向與次指標的變動情況並不常見，但是在次指標下的細項指標就會經常調整；若以2000 年與 2001 年為例，在 2000 年時，對國家競爭力的指標主要分為八大項及224 細項；但到 2001 年時，

則將八大項改為四大項，224 細項改為 286 細項；之後，就一直維持相同的四大項

。

在最新的2007 年《世界競爭力年報》中，則為四大項及 323 細項，

總計評比55 個國家與經濟體。

經由上述方法取得的資料，若將其分門別類後再給予相同比例的權重數，則可求得各個國家或地區在四大類的加權分數與排名。而在分數加總後再採行相對分數法（如：若以美國為 100 分，台灣分數為 76.05 分），並依據總分排名，此即《世界競爭力年報》中各個國家或地區的排名。

(25)

5.態度與價值 4.管理實踐 3.金融 2.勞動市場 1.

圖2- 2 IMD 國家競爭力評比架構資料來源：本研究整理

（共 71 項細項指標）（共 101 項細項指標）

（共 72 項細項指標）

（共 79 項細項指標）

5.教育 4.健康及環境 3.科學建設 2.科技建設 1.基本建設生產效率5.社會架構

4.商業法規 3.制度體系 2.會計政策 1.公共財政

IMD 國家競爭力評比

基礎建設企業效率

政府效能

5.價格 4.就業 3.國際投資 2.國際貿易

國內經濟

經濟表現

1.

(26)

第四節

三、求出每項指標的標準化值後，再將每一個國家或地區的每一細項的標準化值加權，然後按照加權後標準差值的大小進行排序，如此即可得出國家的排名。

IMD國家競爭力評估方法

IMD 針對每一個細項指標下各個國家或地區的原始評比值，以標準差法(Standard Deviation Method)除去不同單位不能比較或加總的障礙（劉之怡，2004）

：

一、先求每項指標的標準差(Standard Deviation)，而標準差值(S)依下列公式計算而得：

二、再計算每一個國家或地區的標準化值(Standardized Values)：

式中N 表接受評比的國家數，X 表該國在某細項指標下的原始評比值，

X為該細項指標的平均值。

S =

標準化值=

N ) X (X ²

∑

⁻

S X X−

(27)

第參章

第一節

研究方法

在確定研究目的與進行相關文獻回顧之後，本章第一節將首先詳細說明本研究的整體分析架構，第二節則是根據第一節中所需驗證的部份而列出本研究相關的研究假說，至於第三節則將介紹本研究所使用的資料分析方法與工具。

研究架構

如前所述，本研究所使用的分析架構，根據研究目的，彙整和建構如圖3-1 所示。首先，將分別採行多變量方法中的集群分析法與多元尺度分析法，進行亞洲各個國家或地區的競爭群定位工作。其次，透過多變量與單變量變異數分析以及雪費(Scheffé)事後多重比較法，探討定位後各個競爭群於國家競爭力的四大指標上之差異性；接著，應用台灣所在之第二競爭群的四大指標數據與次指標數據，經由Da Silva(1975)的移動平均誤差法來估計橫斷面與時間序列混合迴歸模式的參數（Pindyck and Rubinfeld, 1997），

以期瞭解四大指標中影響國家競爭力總體分數的相對重要程度，以及次指標中影響四大指標的相對重要程度；同時，進一步運用線性結構方程模式，

以 IMD 年報中重複出現三年的全球 51 個評比國家或地區之次指標的三年平均分數，找出四大指標與其之次指標間的關聯性與影響程度；最後，再以細項指標資料，應用信賴區間估計法，以期找出台灣所在之競爭群中的優勢或劣勢細項指標。

而為能順利完成上述的分析工作，本研究所採行的統計軟體為SAS 8.2 版與LISREL 8.52 版統計套裝軟體。

(28)

第二節

研究架構

圖 3- 1 本研究架構圖資料來源：本研究整理

第三節

(次指標包括基本建設、科技建設、科學建設、健康及環境、教育) 四、四大指標與其各自之次指標的路徑分析

為了試圖探究51 個評比國家或地區的四大指標與其各自之次指標間的關聯性與相對影響程度，本研究提出下列的驗證假設（對立假設）：

H4：次指標對經濟表現具明顯的影響力。

(次指標包括國內經濟、國際貿易、國際投資、就業、價格) H5：次指標對政府效能具明顯的影響力。

(次指標包括公共財政、會計政策、制度體系、商業法規、社會架構) H6：次指標對企業效率具明顯的影響力。

(次指標包括生產效率、勞動市場、金融、管理實踐、態度與價值) H7：次指標對基礎建設具明顯的影響力。

(次指標包括基本建設、科技建設、科學建設、健康及環境、教育)

資料分析方法

如前所述，本研究所使用的統計方法，將根據研究目的需要而分別採行集群分析法、多元尺度分析法、變異數分析、雪費(Scheffé)事後多重比較法、橫斷面與時間序列混合迴歸模式、結構方程模式與信賴區間估計法等。

同時，為能順利完成上述的分析工作，本研究所採用SAS 8.2 版與 LISREL 8.52 版套裝軟體進行分析。而所應用的分析方法則分別說明於下：

一、集群分析

集群分析(Cluster Analysis)係指根據一組準則變數，將樣本集成數個群體的統計方法。經由集群分析後，可以將各個樣本單位區隔為少數個子群，

且具有群內樣本同質、群間樣本異質的特性。而在分群完成之後，可分別依據所掌握之各個子群的特質而將其命名，進而分析其母體的分佈狀況，

以便後續的資料分析與結論、建議。

(31)

數據，而將亞洲11 個國家或地區依其擁有之優勢競爭情況分成若干個競爭群。因此，研究中係將各個國家或地區於IMD 的四大指標之三年平均分數 (2005 年至 2007 年)、二年平均分數(2006 年至 2007 年)和一年分數(2007 年) 等三組資料，以華德法(Ward's Method)分別進行集群分析工作，並藉由解釋能力(R-Square)和半淨複相關係數(Semi-Partial R-Square，SPRSQ)找出最適當的集群個數。其中，將以集群個數之解釋能力(R-Square)和半淨複相關係數(SPRSQ)降幅最大者為本研究的最適當競爭群數。之後，再將這 11 個國家或地區分別歸於不同的競爭群之中。

二、多元尺度分析

多元尺度分析(Multi-Dimensional Scaling Analysis, MDS)係指 N 個主體 (Subjects)根據 P 個準則(Criterions)評估 M 個客體(Objects)的統計方法。而本研究係將 11 個亞洲國家或地區（客體），根據競爭力四大指標（準則）進行國家或地區競爭群的定位工作，以期能與集群分析法的最後結果相互呼應和驗證。多元尺度法又分為計量的多元尺度法(Metric Multi-Dimensional Scaling)和非計量的多元尺度法(Nonmetric Multi-Dimensional Scaling)，而本研究將採後者，係以順序尺度的資料為投入資料（顏逸楓，2007）。

多元尺度法是一種非屬性基礎的方法，它要求受測者指出其對各個事物間相似程度的知覺以及對這些事物的偏好。因之，多元尺度法不需要先找尋出相關的屬性，而能「推論」(Infer)出知覺的構面，此即是該方法的一大特點和優勢。此外，多元尺度法在資料類型和變數間的關係型態方面，

並沒有任何拘束性的假設，此亦為其之特色。

據此，在本研究中，將11 個亞洲國家或地區及其四大指標資料投入多元尺度分析之後，將可以產生一張競爭定位圖，藉以探討國家或地區（客體）間差異的依據。而該定位圖常見的型式是由兩個參照軸所構成之平面座標圖，其中的訊息包括 11 個亞洲國家或地區（客體）、應建構的數個競

(32)

爭群（主體）、四大指標（準則軸）等（可參照圖4.1 到圖 4.3）。

而多元尺度法在實務上處理步驟如下所示：

決定競爭定位

Æ

構建競爭群

Æ

決定準則軸方向

Æ

計算方向餘弦

Æ

配適準則軸

Æ

計算座標矩陣

Æ

構建雙重中心化距離矩陣

Æ

構建中心化距離矩陣

Æ

構建距離平方矩陣

Æ

構建標準化均值矩陣

Æ

構建加權均值矩陣

三、變異數分析與事後多重比較分析三、變異數分析與事後多重比較分析

變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA)係用來檢定來自不同母群體平均數是否相等的方法，以瞭解各群間平均數是否具差異性。而在進行變異數分析時，必須滿足下列三項假設條件：

(一) 母體常態性：每一個群體皆服從於常態分配。

(二) 樣本獨立性：所有樣本皆為隨機抽取而得，且彼此獨立。

(三) 變異同質性：每一個群體的變異數皆應相等。

而當以變異數分析檢定多個群體的平均數具顯著性時，亦即表示所有群體的平均數並不完全相等時，則需應用事後多重比較法來進一步分析，

以期進行兩兩比較工作；而本研究所採行的是雪費(Scheffé)事後多重比較法，亦即假設在k 個比較群體中，{( ) | 1 i<j k}≦ ≦ 為{

μ -μ |1 i<j k}

≦ ≦ 的

100(1- )%

聯合信賴區間，其中

而當以變異數分析檢定多個群體的平均數具顯著性時，亦即表示所有群體的平均數並不完全相等時，則需應用事後多重比較法來進一步分析，

以期進行兩兩比較工作；而本研究所採行的是雪費(Scheffé)事後多重比較法，亦即假設在k 個比較群體中，{( ) | 1 i<j k}≦ ≦ 為{

- |1 i<j k}

≦ ≦ 的

100(1- )%

聯合信賴區間，其中

L ,ij_ij

L ,RR_ij_ij

μ

_ii

μ

_jj αα

( )

₍ ₎

j i k

n , 1 k , α j.

i.

ij

n

1 n MSE 1 F

1 k )

x x (

L = − − −

₋ ₋

+

( )

₍ ₎

j i k

n , 1 k , α j.

i.

ij

n

1 n MSE 1 F

1 k )

x x (

R = − + −

₋ ₋

+

(33)

費(Scheffé)事後多重比較法，藉以探討亞洲 11 國家或地區的競爭群定位後，其在國家競爭力的四大指標上是否具明顯的差異性（方世榮，2001）。

四、橫斷面與時間序列混合迴歸模式

橫斷面與時間序列混合迴歸模式(Time-Series / Cross-Section Pooling Regression)係用以分析橫斷面與時間序列的混合資料(Panel Data)，亦即表示混合模式的資料為N 個橫斷面中每一個橫斷面皆具 T 期個時間序列資料。

其採行混合迴歸模式的理由，一為研究中各個國家或地區的時間序列資料僅三年，而使用橫斷面與時間序列混合資料將可增加樣本數，並提高迴歸模式的自由度；一為避免誤差項變異數因自由度太低而變大，造成模型的不顯著現象。其次，混合迴歸模式的參數估計方法，係採用一般最小平方法(Generalized Least Square, GLS)取代傳統的普通最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)，其理由是為了解決以普通最小平方法估計迴歸係數時，橫斷面資料可能發生殘差項的變異數異質性(Heterogeneity)與縱斷面資料可能具有自我相關(Autocorrelation)的問題。據此，本研究在經由檢定後採行隨機效果模式(Random Effect Model)下，以考慮誤差項中加入移動平均之結構的Da Silva(1975)法來估計混合迴歸模式的參數，藉以瞭解競爭力四大指標中，影響國家競爭力總體分數的相對重要性程度。

而隨機效果模式係將模式的截距項視為特定隨機變數，亦即考慮橫斷面部門和時間序列資料的誤差項具相關的模式，而將模式中的截距項視為橫斷面部門和時間序列的兩個隨機變數。因此其加入一些假設條件，即假設橫斷面部門和時間序列的變數之平均效果皆含括在截距項中，同時假定其為常態分配：

y =it β +₁ β₂ x_it+ ε_it ε = + +it

u

_i

v

_t

w

_it

其中橫斷面部門誤差項為u_i~N(0,σ²_u)，時間序列誤差項為 ~N(0,v_t σ²_v)，而合

(34)

併誤差項為w_it~N(0,σ²_w)。

現若假定模式中的各個誤差項間不具相關性，則誤差項的變異數將為 Var( )=Var(ε_it u +_i v +_t w_it)=σ²_u+σ²_v+σ²_w

若隨機效果模式係如前所提假定模式誤差項可分解成三個部份時，則可稱為變異成分模式(Variance-Components Model)或稱 Fuller-Battese 模式。又若在Fuller-Battese 模式的誤差項中加入移動平均的結構，亦即

εit=

u

_i+

v

_t+

w

_it

wit=θ₀ w_t+θ₁ w_t_-₁+…+θ_q w_t_-_q

則此時稱為混和變異成分移動平均模式(Mix Variance-Component Moving Average Error Model)或稱 Da Silva 模式。

五、結構方程模式

線性結構關係(Linear Structure Relation, LISREL)模式是結構方程模式 (Structural Equation Modeling, SEM)的一種，近年來大量地應用於社會及行為科學的領域中，其是在探討變項間的線性關係，包含觀察變項(Observed Variable)（可觀測變項）間的線性關係，以及潛在變項(Latent Variable)（不可觀測變項）與觀察變項間的線性關係，其可用來檢定觀察變項與潛在變項之間假設關係的一種統計方法。所謂的觀察變項是指研究者實際測量得到的資料，而潛在變項則是由研究者所推估出來的變項。而若依據變項間的關係又可區分為內生變項(Endogenous Variable)與外生變項(Exogenous Variable)。內生變項是指模式當中會受到任何一個其他變項影響的變項，而外生變項則是指模式當中不受任何其他變項影響，但會影響他人的變項。

而線性結構關係即是綜合兩種型態的模式，其包括測量模式（觀察變項與潛在變項間的關係）與結構模式（潛在變項間的關係）。因此，線性結構關係模式除了探討變項間的線性關係外，同時亦可對觀察變項與潛在變項之因果關係（即結構或架構）進行假設之檢定。亦即其基本概念可區分為兩

(35)

大部份：一是經由驗證性因素分析模式反應觀察變項(Observed Variable，即可觀測變項)連結到潛在變項(Latent Variable，即不可觀測變項)的關係，又稱「測量模式(Measurement Model)」；一是經由結構方程模式去確認潛在變項間的因果關係，又稱為「結構模式(Structural Model)」。因此，LISREL 包括了驗證性因素分析和結構方程模式這兩大部份，其允許變項存在測量誤差，也允許結構方程模式中存在著誤差並可估計潛在變項間的因果關係（游凱甯，2007；戴秀芳，2007；劉玉柳，2007）。而其執行的步驟如圖 3-2 中所示。

理論

模式界定

模式識別

選擇觀察變項及蒐集資料

模式估計

圖 3- 2 SEM 分析步驟之路徑圖資料來源：黃芳銘(2007) (一) 測量模式與結構模式

由前面之描述，可知 LISREL 模式包括兩部份：一為測量模式 (Measurement Model)，一為結構模式(Structural Model)，分別說明於下：

1. 測量模式

測量模式係研究者對每一個潛在變項以一個或多個觀察變項進行適配度評鑑 ^{未達可接受程度} 模式修正

達可接受程度解釋

(36)

量測。其又分成兩個部份：一為內生變項的測量，一為外生變項的測量；

內生變項的測量係說明內生潛在變項與內生觀察變項之間的關係；而外生變項的測量則說明外生潛在變項與外生觀察變項之間的關係。

(1) 內生變項的測量模式：

y = λ_yη + ε

其中，y 是 q 個觀察變項所組成的(q×1)向量；λy是(q×m)矩陣，

它的元素是 y 在 m 個潛在變項 η 的因素負荷（路徑係數），而 ε 是 q 個 y 測量誤差所組成的(q×1)向量。

(2) 外生變項的測量模式：

x = λ_xξ +δ

其中，x 是 p 個觀察變項所組成的(p×1)向量；λ_x是(p×n)矩陣，

它的元素是x 在 n 個潛在變項 ξ 的因素負荷（路徑係數），δ 是 p 個 x 測量誤差所組成的(p×1)向量。

2. 結構模式

結構模式是因果的「路徑」，它是將自變數（因）連接到應變數（果），也就是對外生潛在變項與內生潛在變項間提出一假設性的因果關係式。有關外生潛在變項與內生潛在變項之間的結構方程式為

Bη=Γξ+ζ

其中，η 是內生潛在變項所組成的(m×1)向量，B 是內生潛在變項對內生潛在變項的(m×m)路徑係數矩陣，Γ 是外生潛在變項對內生潛在變項的(m×n)路徑係數矩陣，ζ 是結構模式的(m×1)殘差向量（m 為內生潛在變項的個數，n 為外生潛在變項的個數）（王怡如，2007）。

(二) 模式鑑定

在估計路徑係數過程中，必須注意到模式中自由的參數個數是否與方程式個數相等，而LISREL 模式中必屬「剛好鑑定」、「過度鑑定」或

(37)

1. 剛好鑑定(Just Identified)

模式中自由參數的個數若剛好等於方程式個數時，則通常每一參數可得唯一解，所以此模式可能是「剛好鑑定」，表示每一個參數都可被鑑定而且沒有參數是過度鑑定。

2. 過度鑑定(Over Identified)

模式中自由參數個數若少於方程式個數時，則此模式屬於「過度鑑定」的，表示模式中的每一參數都是可被鑑定而且至少有一參數是過度鑑定的。

3. 不足鑑定(Under Identified)

模式中自由參數個數若多於方程式個數時，則在此種情況下，模式必定不能被鑑定，表示模式給定的自由參數太多，以致有些參數估計值的解非唯一。

(三) 參數估計

LISREL 模式的參數估計常用的有三種方式，其分別為廣義最小平方法(Generalized Least Square, GLS)、普通最小平方法(Ordinary Least Square, OLS)和最大概似法(Maximum Likelihood, ML)；其中又以最大概似估計法為LISREL 模式最常使用的參數估計方法（王怡如，2007）。

1. 整體模式適配度指標

整體模式適配度指標係用來衡量模式整體與觀察值之適配程度，

Hair 等人(1998)將其區分為三類，其分別為絕對適配量測(Absolute Fit Measures)、增值適配量測(Incremental Fit Measures)，以及簡效適配量測 (Parsimonious Fit Measures)。

(1) 絕對適配量測：

絕對適配量測係用以決定理論的整體模式能夠預測觀察共變數或相關矩陣的程度；也就是說，評鑑一個事前的模式能夠再製樣

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本資料的程度。而常用以評鑑整體適配度的絕對適配量測者為：概似比卡方考驗值(Likelihood-Ratio, χ²) 、均方根殘差 (Root Mean Square Residual, RMR)、近似誤差均方根(Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA)、良性適配指標(Goodness of Fit Index,GFI)。

其中，概似比卡方考驗值(χ²)代表觀察模式與理論模式之間不適配的程度；當 χ²相對應的 P 值大於等於 0.05 時，表示模式具有良好的適配。均方根殘差(RMR)的值愈小時表示模式適配越好，當模式獲得完美的適配時，其值為 0。而近似誤差均方根(RMSEA)代表理論模式接近適配的指標（邱皓政，2006；黃芳銘，2007）。藉由此指標值可以得知模式適配的情況，共分以下四種情況：

準則模式適配情況

RMSEA 0.05≦ 良好 0.05<RMSEA 0.08≦ 不錯 0.08<RMSEA 0.10≦ 普通 RMSEA>0.10 不良

若良性適配指標(GFI)值的範圍介於 0 到 1 之間，其中 0 表示不良的適配，1 表示完美的適配，其相當類似於迴歸分析當中的可解釋變異量(R²)。當 GFI 值大於 0.9 時，表示模式適配度良好。

(2) 增值適配量測：

增值適配量測的目的係用一個比較嚴格的模式和理論模式相比較，測量其適配改進比率的程度。常用以評鑑整體模式適配度之增值適配量測者為：規範適配指標(Normed Fit Index, NFI)、非規範適配指標(Non-Normed Fit Index, NNFI)、比較適配指標(Comparative Fit Index, CFI)、增值適配指標(Incremental Fit Index, IFI)。

其中，規範適配指標(NFI)值的範圍介於 0 到 1 之間，其值愈接近 1，表示理論模式對基線模式的改進愈大，一般共同的推薦值為

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整，目的是期望降低樣本數大小對NFI 的影響，其值範圍介於 0 到 1 之間，其值愈大表示模式適配愈好；當 NNFI 值大於 0.9 時，表示模式相當適配。另外，比較適配指標(CFI)值的範圍介於 0 到 1 之間，

其值愈大表示模式適配愈佳；當 CFI 值大於 0.9 時，表示模式相當適配。最後，增值適配指標(IFI)值的範圍介於 0 到 1 之間，其值愈大表示模式適配愈好，要判斷模式是否可以接受時，IFI 值通常需大於0.9。

(3) 簡效適配測量：

簡效適配量測的主要目的在於更正模式的任何有過度適配的情況。常用以評鑑整體模式適配度之簡效適配量測者為：簡效規範適配指標(Parsimonious Normed Fit Index, PNFI)、簡效良性適配指標 (Parsimonious Goodness-of-Fit Index, PGFI) 與規範卡方 (Normed Chi-Square)。

簡效規範適配指標(PNFI)的簡效定義為每一個自由度所能達成的較高適配程度，因此，其值愈高愈好；其主要是使用在比較不同自由度的模式，但若不做模式比較時，可採用其值是否大於 0.5 為模式通過與否之門檻標準。而簡效良性適配指標(PGFI)的值介於 0 到1 之間，值愈大表示模式愈簡效；但若作為模式是否接受的標準時，一般皆採取其值大於0.5 作為門檻標準。最後，規範卡方(Normed Chi-Square)為一種用以評鑑各種模式之適配指標，其乃是將卡方值以自由度來加以調整，所以其值的計算方式為卡方值除以自由度，

一般皆採取要小於5 作為門檻標準。

在表 3-1 中，則是將前述之各個適配度指標在統計上的意義作一整理

（周子敬，2006；邱皓政，2006；黃芳銘，2007）。據此，在本研究中為探討IMD 的四大指標與各其下之次指標間的關聯性與影響程度，故本研究欲

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藉此測量模型來驗證研究變項間之關聯性與影響性。

表 3- 1 整體模式適配度指標彙整表

適配度指標接受水準

χ² P 0.05≧

RMR 越小越好

RMSEA 0.05~0.08 絕對適配量測

GFI 0~1，愈大愈好

NFI 0.90≧

NNFI 0.90≧

CFI 0.90≧

增值適配量測

IFI 0.90≧

PNFI ＞0.50，愈大愈好 PGFI ＞0.50，愈大愈好簡效適配量測

Normed Chi-Square < 5.0 資料來源：本研究整理

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第肆章實證分析與結果

如前所述，本研究所使用的資料是以 2005 年到 2007 年間，IMD 所發表的世界競爭力排名報告之四大指標、次指標與細項指標數據為基礎。因此，研究中首先將各個國家或地區於IMD 的四大指標分數，分別取得三年平均(2005 年至 2007 年)、二年平均(2006 年至 2007 年)和一年(2007 年)分數等三組資料，而後方才進行相關的分析工作。其次，在次指標部份，則分兩部份探討之：一為針對台灣所在競爭群中亞洲國家或地區之次指標的相對重要性進行研究，另一則探討年報中所列之51 個國家或地區的次指標之相對重要性。兩者皆以排名順序轉化成1 到 51 的分數表示之，同時在取得 2005 至 2007 三年分數之後，再與四大指標資料結合，進行相關的研究分析。

此外，本研究亦根據台灣的相對重要次指標，進一步應用其之細項指標排名進行細部分析工作，期能全盤掌握台灣在競爭力上的優勢與劣勢項目。

第一節亞洲國家競爭群定位分析

首先為瞭解所使用的IMD 平均資料是否符合常態性假設，本研究使用 Shapiro-Wilk 統計量分別針對 11 個亞洲國家或地區之四大指標的三年平均 (2005 年至 2007 年)、二年平均(2006 年至 2007 年)和一年分數(2007 年)等三組資料進行檢定工作，其結果如表4-1 中所示。由表中可知，三年平均、二年平均和一年分數的 Shapiro-Wilk 統計量之 P 值皆呈現不顯著，表示本研究所使用之IMD 四大指標的平均分數皆能符合常態性。

而為取得亞洲11 個國家或地區間的競爭群定位，本研究首先分別應用前述之各個國家或地區於IMD的四大指標之三組平均分數，以華德法 (Ward's Method)進行集群分析工作，其區隔成 2 至 4 群的相關訊息如表 4-2 中所示。由表中結果發現：三組資料皆是當集群個數由 3 群減至 2 群時，

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其解釋能力²(R-Square)和半淨複相關係數³(Semi-Partial R-Square，SPRSQ) 降幅最大；據此，可判定亞洲11 個國家或地區間的集群數應以區隔為三群最為適當。此時，三個競爭群所包含的國家或地區分別為：第一競爭群中的香港和新加坡；第二競爭群中的台灣、日本、中國大陸、印度、泰國、

韓國和馬來西亞；第三競爭群中的菲律賓和印尼。

表4- 1 本研究所使用之 IMD 四大指標平均分數的常態性檢定結果三年平均分數二年平均分數一年分數指標統計量 P 值統計量 P 值統計量 P 值經濟表現 0.9592 0.7621 0.9702 0.8882 0.9686 0.8725 政府效能 0.9254 0.3662 0.9226 0.3405 0.9034 0.2034 企業效率 0.9746 0.9290 0.9835 0.9823 0.9555 0.7144 基礎建設 0.9342 0.4546 0.9308 0.4194 0.9231 0.3450 註：*表在顯著水準 0.05 下具顯著差異

表 4- 2 集群分析區隔成 2 至 4 群的相關訊息項目集群

個數 SPRSQ R-Square 4 0.046 0.830 3 0.119 0.711 三年

平均 2 0.264 0.447

4 0.060 0.814 3 0.105 0.709 二年

平均 2 0.266 0.444

4 0.071 0.798 3 0.090 0.708 一年

資料 2 0.211 0.497

註：*表在顯著水準 0.05 下具顯著差異資料來源：本研究整理

其次，本研究再應用多元尺度分析法驗證集群分析法的分群結果，並藉以呈現這些亞洲國家或地區在IMD 資料中的經濟表現、政府效能、企業效率與基礎建設等四大指標間的競爭態勢，以期瞭解並繪製各個國家或地

2 RSQ 值增加越多，集群間可被解釋的變異量百分比減少程度越低。

3

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區間的競爭定位情況，取得各競爭群的優勢指標。

在經由以亞洲國家或地區之三組四項國家競爭力指標的平均分數為基礎，本研究依歐幾里得距離(Euclidean Distance)公式，求算出各個國家或地區間的距離矩陣值；其中當距離愈短時，表示此兩個國家或地區間的相似程度愈高，如表4-3 至表 4-5 中所示。其次，再根據距離矩陣的結果，應用非計量型的多元尺度分析法來縮減構面，以進一步找出各個國家或地區彼此之間的競爭態勢，以及其所對應之關鍵成功競爭力指標，如表 4-6 至表 4-8 中所示。而在經由將構面縮減為二個維度時，則亞洲 11 個國家或地區及其四大指標在平面座標上的定位點如圖4-1 至圖 4-3 中所示，其中座標軸本身並不具任何意義。而在所建立的三個競爭群定位圖中，亞洲各個國家或地區對於四項國家競爭力指標軸線的垂直投影點，即為其在四大指標上的競爭優勢情況，其中垂直投影點的位置若愈接近軸線箭頭所指的方向時，即表示該國家或地區在此項競爭力指標上愈具有優勢；反之則愈不具優勢。其次，國家與國家間若在特定指標軸線上之投影點的位置愈接近時，

則表示這些國家或地區在該項競爭力指標上的相似程度愈高，極可能在該項競爭力指標上互為競爭對手。

由圖4-1 至圖 4-3 可知，各個國家或地區在分別以 2005 年至 2007 年的三年平均分數、2006 年與 2007 年的二年平均分數以及 2007 年的評分資料等三組數據所建立之三個定位圖中的定位情況皆極為相似，同時亦與集群分析的結果完全相同。由圖中亦可發現，第一競爭群中之香港和新加坡的座標點位置較為接近，且四大競爭力指標的投影點位置皆最接近軸線箭頭，因此可判定兩者在國家競爭力上可能互為競爭對手，且領先於亞洲其他國家或地區，屬於全能型的國家。而第二競爭群中的台灣、日本、中國大陸、馬來西亞、印度、泰國和韓國的座標點位置較為接近，因此可判定此 7 個國家在國家競爭力上彼此可能互為競爭對手；而若依準則軸投影點

國立宜蘭大學應用經濟學系 碩士論文