The operation of a political regime or a business entity involves the principal-agent problem. Checks and balances are the theme in the political arena, while management and controlling are the routine in the business world. To ensure that the ministers or the executive officers perform the desired functions, a monitoring scheme may be helpful. The crux of the issue is the lack of trust and information on those employed. Various effective monitoring networks, occidental or oriental, ancient or modern, military or civilian, have been deployed by numerous regimes and organizations to overcome the difficulties. The monitoring proceedings start from recruiting to remunerating and evaluating the workforce. To be sure, carrot and stick must be applied to achieve desirable results, besides enhancing the probability of detecting frauds. The merits of those networks seem to lie in commensurate rewarding and punishing of the personnel. Analyzing how those monitoring networks solved the controlling issue may give us insights into the critical incentive structures embodied. Moreover, the evolutionary path of institutions and organizations could be delineated via discerning the changes of those incentives, and vice versa.
Regular Issue
第 10 卷・第 1 期
發行於 六月, 2006
關於臺灣地方派系研究有兩大重要面向：一是地方派系和國民黨之間的經濟、政治資源交換關係；另一則是地方派系在民主化之後和政黨結盟關係，由一黨化轉變為多黨化。本研究將探討一個過去地方政治研究較為疏忽的面向：司法。司法對於國民黨的侍從主義有兩個意義。一是，作為控制地方派系的工具；另一則是保護侍從主義菁英所引起的貪污腐敗。在民主化之後，台灣的侍從主義發生激烈變化。本論文將探討司法在侍從體系崩潰過程中所扮演的角色。本研究將首先探討台灣司法獨立改革的歷史過程，此部分將分為法院體系和檢察體系，案件分配（事務分配）和人事升遷問題將是討論的重點。司法獨立對於國民黨的侍從體系帶來三個政治效應：國民黨無法用司法來作為處罰地方派系的工具、國民黨無法用司法來保護地方派系的貪污和買票、地方政治人物被起訴和判刑造成國民黨地方菁英的中斷。
過去台灣學術性的民意調查研究主要關注的焦點在於推論全國性民意或全國性投票取向。受到樣本數的限制，研究者很難利用此類型的全國性民調資料推估地方民意（例如：以縣、市或鄉、鎮為單位的選民投票意向）。本研究透過多層次的貝式定理估計模型（Bayesian Multilevel Model），並以人口普查資料進行事後分層加權的方式（Post-stratification），發展出一套利用全國民調推估地方民意的模式。此模式主要包含以下兩個步驟:首先將全國人口依據基本特徵如性別、年齡、及教育程度等分成各個類型（Cell），並利用少數的全國性個體樣本輔以各區域（或稱次層級）總體特徵模擬出各區域中每一種人口類型的態度或意向。其次，配合人口普查資料我們可以得知各區域內其人口類型的總和分佈（Joint Distribution），並據以推估各區域獲次層級的總體態度與意向。為驗證此模式的實用性，本研究進一步利用 2004 年總統大選前四週內約二千二百個民調樣本（其中僅有不及一千五百個樣本明白表明支持人選）及 2000 年台灣人口普查資料，成功地推估台灣本島地區二十三個縣市總統候選人的得票率。與各縣市實際的總統大選得票率相比，推估值和實際值的平均差距不到二個百分點。換言之，儘管各縣市在全國性民調資料中的平均樣本數不到一百個，利用本研究所發展的模式仍可準確地推估各縣市的總體民意。
運用「時間序列」（time series）資料進行分析時,經常面臨的難題在於，不同時間的數據所呈現的「波動性」（volatility），可能來自於抽樣誤差。鑑此，本文旨在引介美國政治學界所發展出的 Samplemiser 統計方法，藉以區分抽樣誤差與實際波動。首先，本文援引初步範例，說明 Samplemiser 的適用性與重要性。其次，Samplemiser 運用 Kalman filtering 和 smoothing 的估計方式，對於時間序列資料進行分析與預測，本文針對其統計邏輯進行說明。再者，本文依據 TVBS 民調資料，以 2004 年總統大選陳水扁與連戰的支持度進行實證分析。經過 Samplemiser 處理後的民調資料顯示，兩組候選人支持度的平均變動，皆比處理前改善許多；這表示資料中因抽樣誤差所導致的變化已被排除，更能反應出實質的民意趨勢。資料亦證實，「自我迴歸參數」（autoregressive parameter）——表示前後兩期實際支持率之關係——的設定，會影響分析結果。儘管 Samplemiser 仍有若干限制，由於 Samplemiser 4.0 線上網路統計軟體已經相當便利，操作甚為簡易，值得引薦。
本文主要討論民主行政與網絡治理的關係，以及以分析單位為基礎比較美國、英國、德國與荷蘭等四國，有關網絡治理在內涵與理論層次上的差異。本文認為網絡治理的概念可以媒合公共行政長久以來追求的兩大不甚相容之目標—民主與效率，兼籌並顧。
公共行政官僚、市場、非營利組織與社區公民團體等皆是治理的一環，沒有任何一種制度機制可以完全適用與操控公共治理的領域。市場失靈與官僚失靈突顯網絡平等、協商、資源依賴、信任與自我管理的特質，以及一套問題解決的機制，象徵著政府與公民社會組織的分權與協同治理。