在全球資本市場逐漸趨於整合，直接金融工具不斷推陳出新的金融環境裡，如何從資本市場籌措資金，以滿足企業在投資、營運與理財活動上的需求，並作為企業策略上的競爭武器，已是國內企業必須面臨的一項重大課題。本研究主要之目的包括： (1)以國內企業發行新直接金融工具之個案為樣本，探討產業類型、金融工具與融資金額間的相互關係。 (2)以四家個案公司為例，探討企業界在融資實務上的作法是否吻合財務管理理論，若有差異其中可能的因素為何? (3)探討企業發行新直接金融工具的決策模式，並比較不同類型公司融資政策的異同點。 (4)透過對企業、銀行、主管機關之訪談，探討企業發行金額、幣別、時機、上市地點、選擇主辦銀行等實務，以提供企業發行決策之參考。 本研究首先根據所蒐集的次級資料，利用二因子變異數分析的方法，探討新直接金融工具、企業特性與發行金額之間的關係。其次遴選曾多次發行新直接金融工具的上市公司，與承辦經驗較豐富的投資銀行進行實地深入訪談，探討企業界在融資實務上的作法是否吻合財務管理理論，若有差異其中可能的因素為何?研究結果顯示： (1)發行新直接金融工具企業的資本額平均數顯著大於全體上市公司資本額平均數。 (2)發行新直接金融工具企業的營業成長率平均數與全國前一千大製造業營業成長率平均數並無顯著不同。 (3)大型企業與中型企業發行金額之間有顯著差異。 (4)成長型企業與成熟型業發行金額之間並無顯著差異。 (5)融資工具特性（權益相關或純負債）與發行金額之間無顯著差異。 (6)海外直接金融工具籌資每筆發行金額顯著高於國內直接金融工具每筆發行金額。 (7)四家個案公司的目標資本結構，融資政策與投資政策配合、外幣融資政策、發行時機、投資銀行之選擇等實務大體上與財務管理理論相吻合。

投票有著不同於其他參與行為的獨特性，但投票參與對政府做為之影響有著那麼多的不確定性，那麼選民為什麼要投票呢？而選民投票的動機又是什麼？是情感層面的感性認同，或且是理性層面的利益計算？根據考量的不同推演出若干可驗證之假設，並使用三次不同層級的選舉加以檢驗。本文發現投票參與的意義不是單一的，情感的表達與理性的計算對多數的選民來說是混雜在一起的。

第一章為導論，分為四節，敘述本研究之動機與目的；研究之理論與架構；研究方法 與研究範圍；以及研究限制。第二章共分為三節，敘述鑽石工具之種類、用途、及其 製造方法。第三章分析台灣鑽石工具業之現況，分為五節，分別分析現行台灣鑽石工 具業之規模、組織型態及投資結構、生產現況、研究發展、以及行銷活動。第四章分 析鑽石工具在台灣的市場潛能，共分為三節，對台灣需求鑽石工具最大的大理石加工 業、玻璃業，以及碳化鎢製造業分析其對鑽石工具的未來需求。第五章為結論與建議 ，共分為二節，對本文的研究做一摘要性的結論，並對業者及有關方面提出建言。

一、研究範圍：研究旅客對台灣西部走廊長途客運服務之知覺與偏好。全文共一冊， 分五章十九節。 二、研究目的：由於客運服務需求具有即時性，且旅客對客運服務的評估或有不同。 本研究希望能對不同的旅客群的知覺與偏好分析中，找出一些重要訊息，以提供長途 客運業者，做為改進與加強其服務或進行市場區隔之參考。 三、研究方法：非計量多元尺度法。 經由蒐集旅客對長途客運不同車種之相似性判斷與偏好性資料，按使用者分為三群（ 鐵路、台汽、遊覽車）。以非計量多元尺度法分別就旅客群進行知覺與偏好分析。並 就群內、群間一致性假定進行驗證，以及比較特殊情境下旅客之偏好情形。

基因資訊可能使得個人與外界間的互動產生風險與不確定的情形，也就是擁有這樣資訊的個人若得知自己身上帶著有缺陷的基因，或是可能有某種疾病的家族性遺傳時，個人往往基於保護自己的前提下而不願意去公開或是刻意隱瞞這樣的資訊，這也就是基因資訊不對稱的情形。基因資訊所引發的問題可以概括為兩種：(1)基因資訊隱私：個人本身為基因資訊的唯一擁有者，雇主因為掌握不到基因資訊，在人力資源管理上可能會使得雇主雇用到不適任的員工；另外，保險公司若沒有基因資訊，則它將在原本須承擔的風險之外再承受更多額外的風險成本。(2)基因資訊公開：若個人的基因資訊得以公開或是被他人所取得，則一旦這樣的資訊被不當使用，在工作職場上，雇主可能會將患有某種疾病或潛藏某種疾病基因的人排除在職場之外；另外一種情形是發生在保險，身上帶有某種基因缺陷的個人，往往是保險公司所不願提供保險的對象 。 準此，因著基因資訊所致之基因隱私與基因歧視情形的發生以及對於個人在工作權以及財產權(保險)上的不利益，或是因為基因資訊不對稱，造成雇主或是保險公司的相對弱勢，擬於本論文研究探討的問題敘述如下： (1) 基因資訊運用管制的目的？基因資訊運用的類型為何？基因資訊運用可能引發的議題有哪些？ (2) 隨著基因科技的進展，透過基因測試的進行，可以幫助人類瞭解自己的基因組成。但這樣的基因資訊如運用在侵害個人隱私或是因此而遭到差別對待時，又該如何確保基因隱私權以及避免基因歧視？ (3) 為確保基因隱私權以及避免基因歧視，政府或管制機關該如何設計與選擇管制基因資訊運用的有效政策工具？

就我國而言，國家早期在紡織產業政策中扮演了相當重要的角色，違背自由市場經濟的原則，且以著強硬的手段介入產業發展的過程，使紡織產業能取得競爭優勢，進而蓬勃發展。但在二十一世紀中，全球化的呼聲貫徹雲霄。全球化下我國整體經濟環境有了很大的轉變。國家在全球化的趨勢下是否依然能有效地掌握產業政策，執行其政策工具呢？ 本文對論及國家角色的兩個重要理論：經濟自由主義與國家論作一說明，並藉由討論國家介入產業發展之理論，說明國家介入產業政策之理由與必要性。國家一旦選擇介入產業發展，就必須動用特定政策工具以達成政策目的，因此本文對政策工具之分類多所著墨，以瞭解國家有哪些政策工具可以運用。 本文的研究問題是：國家在紡織產業政策中所扮演之角色及其使用之政策工具為何？又全球化對產業政策產生何種影響與衝擊？面對全球化的國際競爭，台灣產業的優勢、劣勢、機會與威脅又為何？國家已制定哪些政策與工具以因應之，國家未來應該如何修正紡織產業政策以因應全球化趨勢的挑戰？ 本研究採用歷史結構分析途徑，政治經濟學途徑，並採用文獻分析方法。針對台灣五十多年來的紡織產業政策作一說明，將之分為五個時期，並嘗試釐清每個時期中所使用的政策工具。 本研究所得之結論為： 1.台灣的紡織產業政策由萌芽期逐漸邁入轉型期。 2.紡織產業不同階段所著重之政策工具不盡相同。 3.我國國家早期所扮演的干預角色，有助紡織業發展。 4.全球化使台灣紡織業出現各國競爭、供需失調、區域貿易保護與加入世貿之問題。 5.以SWOT分析說明紡織產業政策應加強之處：鼓勵行銷、電子化與兩岸分工。 6.全球化下政策工具轉為健全產業環境，國家角色轉為輔導產業發展。

工具機不僅在機械產業占有一席之地，在製造業更是扮演舉足輕重的 角色，生活周遭所使用的物品，許多都是由工具機所製造。工具機產業的 核心技術，仰賴資深員工的經驗傳承，因此教育訓練是工具機廠商營運的 流程中重要的一環。傳統DEA 要求所有的投入、產出資料必須為量化的數 據，然而現實生活中有很多重要的變數難以量化，Likert 量表發明後，學 者們大量使用Likert 量表量化這些變數，但是Likert 量表尺度的公平性 是許多學者質疑的重點。模糊DEA 透過模糊理論，改善Likert 量表尺度 公平性的問題，因此本研究使用模糊DEA 進行工具機廠商教育訓練績效的 分析，並比較Likert 量表尺度下的DEA 與模糊DEA 實證結果的不同，研 究對象為民國96 年的台灣地區85 間工具機廠商。 幾項重要的實證分析結果如下： 1. 整體技術效率差者，多為訓練積極的廠商。 2. 部分規模效率差的廠商，純技術效率表現尚在中等水平，表示這些廠商 只是因為訓練較為積極，使得投入在生產規模遞減的水準。 3. 工具機產業的教育訓練普遍有浪費的現象，顯示只要投入少許資源即可 達到相當的成效，若要突破某個瓶頸，就要增加相當多的資源。 4. 整體而言使用Likert 量表尺度或是模糊DEA 的結果沒有顯著差異，但 是對於效率較佳的廠商來說，模糊DEA 具有較高的鑑別力。 / The machine tool plays an important role in not only machinery industry but also the whole manufacturing industry. Most of goods around us are made by the machine tool. The core technologies hold by experienced employees depends on training to pass down. Therefore, training is an essential process in machine tool factories. In traditional DEA, all inputs and outputs need to be numeric data. But in reality, there are many key variables are hard to be measured in numeric. After Likert scale being invented, the scholars widely use the scale to evaluate these key variables. However, there is criticism of the equity in Likert scale. Fuzzy DEA corrects this disadvantage of Likert scale with fuzzy theory. As a result, this study evaluates the training efficiency of 85 Taiwanese machine tool manufacturers in 2007 with fuzzy DEA and comparers the result between fuzzy DEA and the method of Likert scale. Some important conclusions are shown as follow: 1. Most of the inefficient DMUs are active about training. 2. Although some DMUs are bad in scale efficiency, they are fair in pure technical efficiency. It explains that these DMUs just input at decrease return to scale (DRTS) level. 3. Generally, there is waste of training in this industry. The empirical result tells us they can obtain certain effects with little input. If they want to break through some bottle neck of training effects, they have to input tremendous resources. 4. As a whole, there is no difference between the result of fuzzy DEA and the method of Likert scale. However, there is better discrimination of efficient DMUs in fuzzy DEA.

國內金屬製品製造產業在製造的領域上，其品質已是具有一定的水準，然而在競爭者的成本及價格的經營策略的攻勢下，迫使國內金屬製品的企業將過去製造的優勢延伸至設計及服務管理方面之上，藉由獲利模式的轉移或經營模式的改革，提高企業的經營成效。 因此，為能深入瞭解在金屬手工具製品製造業之產業發展的影響，本文透過國內金屬手工具製品之生產值、銷售值、存貨值等數據資料，以及金屬製品製造業之營業狀況等營業額資料，進一步實施資料的整理與分析，且將研究發現整理如下： 一、 金屬製品之整體的生產值與銷售值是呈現成長的趨勢； 二、 整體的經濟環境會影響金屬手工具製品的產業發展； 三、 金屬手工具製品生產值與金屬製品總生產值的平均占比為8.86%； 四、 去年(民國103年)金屬手工具製品銷售值與金屬製品總銷售值的占比較十年前為低； 五、 權重設定在0.9之金屬手工具製品生產值的預測模型之效果較佳。

工具變數為處理非隨機試驗所面臨問題的方法之一，近來廣泛應用於計量經濟及流行病學領域；其主要目的在於控制不可觀測的干擾因素，使資料經過調整後「近似」於隨機試驗所得的資料，進而求出處理效果的一致估計值。由於先前研究大多探討連續型變數的情形，本篇論文將透過模擬與實證分析，針對二元之工具變數、反應變數及處理變數，比較一階段廣義線性估計量，two-stage predictor substitution (2SPS)，two-stage residual inclusion (2SRI)，及two-stage residual inclusion-Taylor expansion (2SRI-T) 這四種估計方法。 模擬結果顯示，當偏誤為主要考量時，2SPS與2SRI有較好的表現；然而，同時考慮偏誤及變異的情況下，2SRI-T則為較適合的估計方法。值得注意的是，模擬試驗所得出的結果與Terza等(2008)不同，2SRI並未優於2SPS。另外，將此四種方法套用至探討有小孩與否對生活的滿意度的影響之實際資料，其表現結果與模擬試驗結果一致。 / Instrumental variable (IV) analysis, one of the techniques to solve problems generated from non-random experiments, has been increasingly applied in many fields such as econometrics and epidemiology. Its utility stems from the belief that IV, if correctly selected, can potentially mimic randomization by adjusting for unmeasured confounders. However, because of less concern about IV analysis on categorical data, we center our discussion on binary outcome, treatment, and IV in this study. Four methods are compared: the one-stage generalized linear model (GLM), two-stage predictor substitution (2SPS), two-stage residual inclusion (2SRI), and two-stage residual inclusion considering Taylor expansion (2SRI-T). We conduct both the simulation and the empirical study to evaluate the performances of these four estimators. The simulation results indicate that, while 2SPS and 2SRI have better performances than the other two estimators with respect to the bias, they suffer from larger variability. On the other hand, 2SRI-T generally has smaller standard error than 2SPS and 2SRI, and hence might be preferred if MSE is the main concern. Noticeably, it also suggests that 2SRI does not outperform 2SPS which was inversely shown in Terza et al. (2008). The same conclusion is also found when implementing these methods on a real dataset to investigate whether having children has significant effect on one’s life satisfaction.

壹、機械工業為未來經濟發展之重鎮，為促使機械產品在品質達相當水準時順利外銷 ，以技術較領先、發展情形較健全的工具機生產廠家為研究對象，研究其當前採行的 促銷策略。 貳、挑選機械工業、運輸工具工業、金屬制品業廠家為工具機使用廠家之代表，研究 其對生產廠家促銷組合之態度反應及實際購買行為，並比較其差異。 參、蒐集整理有助於促銷實務的各種文獻，並修正消費品的促銷策略決策模式，使之 適用於工業產品。 肆、本研究可瞭解我國工具機生產廠家之促銷策略施行現狀，並根據使用廠家的意見 ，參考理智性的決策模式，能對業界有實質幫助，加速工具機工業的升段與發展。