三十多年來，台灣經濟快速成長，由開發中國家擠身新興工業國家之列，但是經濟區域卻未能兼顧整體之均衡發展。而產業轉型時期的人力供需及失業率問題，一直為社會學者所關切。另一方面亦產生了都市化的問題，造成南北大都會區(台北市、高雄市)的人口密度激增，且勞動力亦往此少數地區移轉。 時空數列模型描述地區本身及地區與地區之間的時空動態關係。基在區域經濟及環境科學上應用極為廣泛。本文即以失業率代表勞動市場供需變數的指標，考慮台北市、高雄市與台灣省的地緣關係，應用時空數列的方法，分析台灣地區勞動市場的變動情況，最後並預測未來幾期失業率的變動趨勢。

摘要 近年來，大眾對環境保護的覺醒，以致於開始關心周遭的環境問題。而空氣的品質是最直接最重要的問題之一。我們知道空氣是人類及其他生物生命令的一項重要資源，所以空氣品質問題，值得大家關切，也是刻不容是需要解決的且作。 綜觀統計資料顯示，文台北都會區空氣污染問題已很是重;為了關懷一位居我國之五商、文化等領導重鎮、世界交通重地及企圖重心的所在地。因此，本文乃欲藉助「時空數列的自我連歸移動平均模式J (space-time autoregression moving averagemodels 簡寫為STARMA 模式) ，對大台北地區(包括板橋，三重，永和等三交通監測站)的空氣污染指標值(Pollutant Standards Index 簡寫成PSI) ，來建構一個時空數列接式，並且利用此模式來預測未來大台北都會區空氣的品質。 是後，希望藉此預測所得的資料，能夠喚醒國人及相關人士的警覺，以達到防患於未然之效果。

蔬菜的供給彈性非常小，收成之後，不僅產量會決定售價的高低，同類蔬 菜之間的替代效果，對於價格變化也有很大的影響力。因此若能事先預測 同類蔬菜未來的價格變化，即可計劃各類蔬菜的生產量。在本篇論文中， 我們試著將時空數列應用在非空間系統的經濟領域上。以臺灣地區三種常 見的蔬菜為例，分別以時空數列的 STARMA 模式與單變量 ARIMA 時間數 列，利用蔬菜批發價格建立模式，並比較其短期預測效果。最後，就價格 變動與產銷策略之關係進行討論。 / The supply elasticity of vegetables is so small. Once the production has been known, it would reflect on the price as soon as possible. And at the same time, the substitute effect between the vegetables has also great influence on the change of the price. However, if we could forecast the variation of the vegetables price,then the production-marketing strategy would be planned in advance. In this paper, we apply the spatial time series analysis on the field of economic, which is included in the non-spatial system. An investigate about the price variation for three kinds of vegetables in Taiwan.And the comparison of short-term forecasting performance for the STARMA model and traditional ARIMA model are also made. Finally, we discuss in detail about the relationship between the change of vegetable price and production-marketing strategy.