National Chengchi University
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間接徵收之研究-論台灣法制上間接徵收法理之適用可能性
No full text「間接徵收」係源於地主國政府行使固有管制權而與保障外國投資者財產權間發生衝突，所發展出來之國際投資法上一重要且具爭議性的法律概念。國際社會為調和此二種價值，歷經美國「管制性徵收」（regulatory taking）理論發展，逐步於雙邊投資協定（BITs）、自由貿易協定（FTAs）及投資仲裁判例中，建構出間接徵收之法律適用標準與範圍。雖臺灣現行法制並無明文規範間接徵收概念，惟實際簽署之多項BITs與FTAs已納入相關條款與ISDS機制，使得臺灣潛在面臨國際投資爭端風險。
本研究旨在探討臺灣法制如何回應間接徵收所引發之法律挑戰，並試圖透過行政損害救濟體系與間接徵收理論之整合，提出具體制度建議。本文認為，現行憲法與法律對於損失補償雖有初步規範，惟未能建立清晰且一致之判斷標準，難以有效支撐ISDS案件中之國際法律主張。爰建議應：1、透過憲法修正或解釋建立憲法基礎，即憲法應明確規範間接徵收的適用範圍與補償原則，並透過憲法解釋或修訂，確立間接徵收與行政損害填補體系的整合性，以確保政府管制措施與財產權保障之間的平衡。2、修訂或新增現行法律：針對國內法體系中的相關法律，如土地徵收條例、行政訴訟法及財產權保障相關法規，進行修訂或新增條文，明確規範政府管制行為可能構成間接徵收的標準，並建立合理的補償與救濟機制，以降低法律適用上的不確定性。3、應建立事前管制法規影響評估制度：在政府推動新法規或政策時，事先進行影響評估，分析其是否可能對投資者財產權造成重大影響，以確保政策合憲性與合理性。此外，應透過跨部門合作，建立透明的政策制定程序，以減少投資爭端風險）。4、在政府組織內設立專責應對ISDS的部門：為有效應對國際投資爭端（ISDS），臺灣政府應設立專責機構，負責國際投資協定談判、投資爭端解決及相關法律政策研究。該部門可作為政府與國內外投資者間的溝通橋樑，確保政策符合國際標準並提升臺灣投資環境的穩定性）。以及5、強化間接徵收制度之實施與風險管理機制：透過政府機關、司法機構與投資者的協作，提升對間接徵收制度的理解與執行能力。政府應提供專業培訓、建立跨部門合作機制，並加強資訊透明度，以減少潛在投資爭端。此外，應積極參與國際仲裁與投資爭端解決機制，提升臺灣在國際投資領域的競爭力與法律適用的穩定性。
總結而言，唯有透過法律體系的系統性調整與行政實踐的制度化強化，方能在保障公共利益與維護投資者權益間取得平衡，進而強化臺灣在國際投資法領域之競爭力與法律韌性
數位醫療裝置的市場應用與商業模式探討：以 M 醫學科技公司為例
No full text隨著全球人口老齡化與慢性病增加，加上COVID-19疫情推動遠距醫療與個人化健康管理的需求，數位醫療裝置市場呈現高速成長趨勢。然而，醫療器材產品逐漸商品化，導致市場競爭加劇，業者面臨產品差異性降低、毛利壓縮的壓力。如何透過科技創新與數位能力提升產品附加價值與客戶忠誠度，已成為醫療科技產業的重要課題。
本研究以全球知名的M醫學科技公司為研究對象，透過PESTEL模型、波特五力分析、SWOT與TOWS矩陣、安索夫矩陣及商業模式九宮格等策略分析工具，深入探討其數位醫療裝置市場應用情境與商業模式。
研究發現，M公司憑藉強大的研發創新能力、全面的臨床驗證與全球化布局，已在血壓監測與體溫量測等領域建立了卓越品牌形象與競爭優勢。該公司積極透過與臨床研究機構(CRO)、社區藥局等多元通路合作，並持續進行產品創新與數位化轉型，滿足市場對高品質與智慧化健康管理需求。
然而，M公司亦面臨新興技術競爭者快速崛起、國際貿易政策不確定性、數位數據安全議題等挑戰。針對未來發展，本研究建議M公司應積極布局穿戴式裝置與AI數據分析平台，深化專業級產品線布局，持續強化品牌價值與臨床實證基礎，並透過製造外包與彈性供應鏈策略，有效分散經營風險。
透過深入的分析與策略建議，本研究期望能提供數位醫療裝置產業具體實務參考，並協助業界廠商掌握市場變動機會，維持長期競爭力
生成式人工智慧 (GenAI) 的發展趨勢對台灣高科技產業之影響
No full text本研究深入探討生成式人工智慧 (GenAI) 技術對台灣高科技產業的深遠影響，並分析台灣在全球GenAI生態系中的角色與策略定位。隨著GenAI技術的迅猛發展，台灣的高科技產業，尤其是在半導體、電子製造及AI硬體設計領域，正處於技術與市場的轉型期。生成式人工智慧在推動全球產業創新的同時，也引領台灣企業在高效能運算、AI晶片及先進製程領域的持續競爭優勢。
在半導體產業方面，台灣的企業，特別是台積電，憑藉其在先進製程技術上的卓越表現，成為全球AI晶片需求增長的核心支柱。台積電在3奈米及更先進製程領域的技術突破，進一步加強了其在高效能運算與AI伺服器晶片市場中的主導地位。與此同時，華碩與台達電等企業也積極將GenAI技術應用於產品開發、智慧製造及數位化轉型中，藉此提升自身在全球市場中的競爭力與影響力。
在全球競爭環境日益激烈的背景下，台灣需進一步加強對技術創新的投入，推動跨領域合作與整合，並提升數位基礎設施建設以支援未來GenAI技術的商業化應用。隨著資料隱私與安全問題日益嚴峻，台灣企業須建立健全的資料治理機制，確保技術應用的合規性與透明度，以維護企業的市場信任及競爭優勢。
綜上所述，台灣高科技產業必須把握生成式AI技術的發展脈絡，強化自主創新能力，並透過與國際企業的協同合作，進一步拓展在全球GenAI生態系中的影響
基於上下文輔助的大型多模態模型在圖文檢索增強生成之探索
No full text大型語言模型（Large Language Models, LLMs）雖在自然語言處理（Natural Language Processing, NLP） 任務中表現出色， 卻仍面臨資訊過時與內容幻覺等挑戰。檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）技術雖能整合外部知識以提升準確性，但現有方法多半僅限於處理純文字資料，對於企業內部文件中常見的圖像（如：程式碼截圖、系統架構圖、UI 介面）則難以有效利用。這些圖像承載了關鍵的視覺資訊，卻因現有技術瓶頸而無法被充分檢索與理解。
為了解決此問題，本研究提出一套「基於上下文輔助的大型多模態模型之圖文檢索增強生成框架」。此框架的核心方法是利用圖像在文件中的前後文資訊，輔助視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs）生成更精確、更符合語境的圖像描述，藉此克服模型在理解專業領域圖像時的限制。接著，本研究建構了一套結合文本嵌入、圖像-文本嵌入及關鍵字檢索（BM25）的三重索引混合檢索架構，以全面提升圖文資料的檢索效能。
本研究分為兩階段進行驗證。首先， 在公開基準測試資料集 MIRACL-VISION 上的實驗結果顯示，本研究所提出的框架在多項指標上均有良好表現，驗證了此方法的普遍有效性。接著，本研究將此框架實際部署於一家金融軟體公司的內部環境進行實證。結果表明，此系統不僅符合企業高資安、需於內網隔絕網際網路運作、且運算資源有限的嚴苛要求，更在員工實際使用後獲得正面回饋。使用者反應，系統提供的圖文整合檢索結果，特別是增加圖像預覽功能後，提升了資訊查找的效率與便利性。
本研究的貢獻體現於理論與實務兩個層面。在理論上，本研究證實了「上下文輔助」機制能有效提升視覺語言模型對圖像的理解深度與準確性，並為多模態檢索領域提供了穩健的混合檢索方法。在實務上，本研究成功開發出一套可實際應用於企業環境的多模態文件檢索解決方案，不僅提升了知識管理效率，也為未來企業導入大型多模態模型提供了具體的實作經驗與設計指引
運用網絡理論分析數位銀行之價值創造
No full text傳統的網絡效應理論（Network Effects Theory）長期以來多以規模效應作為價值創造的主要來源，但隨著台灣數位銀行市場逐漸邁向成熟且競爭趨於激烈，僅憑用戶規模的快速擴張已難以確保平台長期的競爭優勢。近年來，包括Afuah（2013）在內的相關研究者，逐漸提出並強調新的網絡效應觀點，認為平台競爭優勢的建立與維繫，不僅依賴使用者規模，更取決於平台內部的網絡結構特性、參與者之互動行為與有效的治理機制設計。
本研究整合網絡效應相關理論，提出「綜合網絡價值分析架構（CNVAF）」之研究架構，系統性地探討台灣數位銀行（包含傳統銀行的數位品牌與純網路銀行）如何透過平台內網絡結構調整、跨產業資源整合與制度化治理機制的建立，逐步深化與延續其數位轉型過程中的價值創造能力。本研究經過詳盡分析後，歸納出以下三點核心結論：
首先，傳統銀行於數位轉型過程中，若採取漸進式的網絡結構調整策略，並策略性地運用強弱連結模式，將可有效降低轉型過程中的風險與成本，逐步累積穩固的競爭基礎。透過初期弱連結的迅速用戶累積，及後期強連結的互動深化，可精準回應市場環境的變化與用戶需求的差異，從而持續維持與強化其競爭優勢。
其次，數位銀行藉由跨產業資源的異質性整合、角色多重性以及交易便利性的協同設計，能有效強化平台內參與者之間的互動深度，進一步提高使用者的黏著度與忠誠度。這種協同策略不僅使資源利用效率提高，亦可創造出更豐富且多元的價值互動模式，進一步擴大平台整體的價值創造能力。
最後，制度化的平台治理機制結合資訊透明化與交易安全管制，可有效管理平台內參與者的互動行為，顯著提高使用者與合作夥伴對平台的信任感，進而確保平台長期穩定的價值創造能力與競爭優勢之延續性。
綜上所述，本研究透過理論整合與實務驗證，提出了一個兼具規模效應、結構特性與治理機制三者之協同考量的綜合網絡價值分析架構（CNVAF），作為後續數位銀行或其他數位平台轉型及價值創造策略研究的重要理論基礎，並進一步提供實務界在發展數位金融生態系統上的策略性指引與參考依據
威權國家的貿易政策與政變風險（1988–2022）
No full text儘管全球貿易自由化的趨勢推動各國逐步降低平均關稅稅率，並促使貿易模式由產業間貿易轉為產業內貿易為主，然而，即使在同一產業內，關稅結構仍呈現顯著差異，顯示出貿易保護政策的選擇性與高度細緻化。近年來，美中貿易摩擦、以及歐洲對中國特定產業的保護措施，凸顯各國仍然依賴關稅作為戰略工具，以應對國際競爭壓力。為何部分國家依然高度依賴關稅？領導者又如何運用關稅政策來應對國內政治壓力？本研究認為，關稅是國家用來保護關鍵支持聯盟並換取政治支持的重要手段。透過分析國家關稅表的設計，本研究採用1988年至2022年間涵蓋超過1000種產業的跨國關稅數據進行量化分析，發現威權政體的關稅制定實際上反映國內多元支持聯盟的利益分配，進而降低領導者遭遇政變的風險。此外，透過馬來西亞與迦納的案例分析，本研究不僅比較不同區域間的貿易政策差異，亦進一步揭示產業政策的關稅如何反映菁英集團的利益。透過檢視關稅政策與政治穩定之間的關係，本研究試圖深化對威權治理模式的理解，並強調貿易政策在國內及國際政治經濟中的關鍵作用
寵物科技平台創新應用商業計畫書
No full text在全球高齡化、少子化與家庭結構轉變的背景下，寵物已逐漸取代傳統家庭 成員角色，成為現代人精神與情感的重要依附。根據農業部等單位發佈資料，台 灣截至 2023 年寵物登記數量已突破 279 萬隻，市場消費規模高達 500 億元，然 寵物保險投保率卻僅約 2.17%，顯示極大的市場潛力與數位斷鏈問題。本人提出 以「PETZZO 寵物科技平台」為核心的創新商業計畫，透過結合 AI 寵物辨識、 區塊鏈驗證與 API 串接，打造一個串連飼主、獸醫院與保險金融機構的大數據平 台，從解決目前寵物險的資訊孤島問題延伸至寵物醫療健康的數位服務。
本創業計畫的商業模式設計採多邊平台策略，並結合九宮格(Business Model Canvas)進行設計，希望在短期內完成小規模實證場域測試，中期擴大與更多寵 物照護產業的多方異業合作，長期希望有機會拓展至台灣以外的市場，成為亞洲 知名的寵物科技健康生態平台。
計畫書內容不僅深入剖析當前台灣寵物醫療與保險市場的結構性痛點，亦從 技術創新、商業策略與產業生態系角度提出可行方案，展現寵物經濟數位化升級 的藍圖與未來價值鏈，在寵物經濟的大市場中，打造具發展潛力的創新創業模式
探究高職生的語言素養與身份發展：以身份認同資源理論為本的英文寫作課程為例
No full text語言教學中的學習者投資（learner investment）研究顯示，語言學習與身份認同發展密切相關。然而，目前仍少有研究探討如何透過肯定學習者身份認同的教學設計來促進學習投資。本文以身份認同資源（Funds of Identity, FoI）方法為基礎，探究四位台灣高職學生在一門以身份認同資源導向的英語寫作課程（FWC）中的語言素養與身份認同發展以及其對英語的學習投資。本研究於課後非正式情境中進行，共14堂課，總計28小時。它涵蓋七個生活主題，結合身份認同物件創作與人工智慧機器翻譯作為中介工具，協助學生書寫雙語身份認同文本與探索身份認同。資料蒐集方式包括非正式與半結構式訪談、課堂觀察、物件作品與課堂回饋。研究發現，四位參與者展現其各自獨特的學習投資歷程。Sam因喪父透過書寫表達情感並與研究者分享生活挑戰，強調重要他人陪伴對其學習的意義，進而從被動學習者轉變為主動英語使用者。Alice長期放棄英語，透過專注於發音與流利度，逐步成為有自信的學習者。Vicky渴望進步但受限於考試導向教學方式。透過專注於語言準確性，發展為自立的學習者。Eric長年補習英語，卻缺乏興趣，僅在考試前學習英語。在課程中，他成為具策略的考試導向學習者。透過主題式分析法，本研究揭示參與者的語言素養與身份認同發展及其投資歷程模式，發展出多樣貌的個人化學習者身份認同資源，包含陪伴導向、流利度導向、準確性導向與考試導向，其形成與語言意識形態的變化與學習資源取得密切相關。本研究亦提出一個身份認同資源模型，說明身份認同資源的探索和表達如何與文本、物件和數位工具相關聯。最後提出研究侷限及教學實務建議，以供未來研究與課程設計參考
條件變分自編碼器於分佈學習和報童模型
No full text本研究聚焦於營運決策中的兩階段報童問題，提出一套統一式條件生成模型，以建構精確的未來需求分布並支援補貨決策。為因應不同補貨時點所面臨的變長需求序列問題，本文設計結合條件變分自編碼器（Conditional Variational Autoencoder, CVAE）與長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）之深度生成架構，能根據任意觀測歷史資訊生成滿足條件分布的需求樣本。研究首先於單階段訂價報童問題中驗證 CVAE 於需求重建上的可行性，作為模型基礎能力之驗證，進一步延伸至二階段補貨情境中。實驗採用模擬資料，並與隨機森林模型比較，透過 Wasserstein 距離與 Kolmogorov– Smirnov 統計量評估分布準確性，並分析補貨決策的平均利潤表現。結果顯示所提方法於樣本準確性與決策效益皆具顯著優勢，展現其於需求不確定性建模與營運分析整合應用之潛力
台灣各縣市員警執行訪查率對犯罪率之影響
No full text本論文以「台灣各縣市員警執行訪查率對犯罪率之影響」為題，旨在探討2017年至2023年間，台灣20個縣市警勤區員警執行各類訪查（如治安顧慮人口、集合式住宅、諮詢對象），對地方犯罪率變動之實質影響。本研究回應當前台灣社會人口結構急遽變化、都市化日益加劇、家庭型態趨於多元等背景因素，運用空間計量模型結合固定效果與多元控制項，剖析縣市層級間犯罪率的形成機制及相關政策施行成效。
在文獻回顧部分，本文首先梳理台灣警勤區訪查制度的歷史演變，從早年戒嚴時期的戶口查察、家戶訪查到當代以「社區警政」與「警勤區彈性查訪」為核心的現代警政模式，闡述台灣在治安防制、警政資源配置及社區互信打造等面向歷經的重要變革。理論基礎則結合現代犯罪學之社會解組理論、社會控制理論與制度治理觀點，並參酌國內外研究成果，開展解釋犯罪率變動的多元實證假設。
在研究方法設計方面，本論文採用2017-2023年縣市層級「固定效果空間自迴歸模型」（Spatial Autoregressive Model, SAR）進行計量分析，解釋變數涵蓋警勤區各類訪查執行情形、家庭結構（如離婚率）、經濟（如低收入戶比率、平均可支配所得）、社會人口（如人口密度、老年人口依賴比）及教育結構等多元面向，並將2023年「社區警政再出發」及「清源3.0專案」等政策納入，以掌握新制推動下地方治安改變的幅度及性質