台企的理性選擇可確保台灣安全
中時新聞網.2024年9月12日 04:10

 日前根據媒體報導,美國智庫戰略與國際研究中心(CSIS)針對600多家台灣企業進行正式調查,發現台灣企業現在對中美爆發衝突的預期相較於2022年下降了超過10%;這項由美國智庫對台灣企業進行名為「多元化而非脫鉤—台灣產業應對地緣戰略風險」的廣泛調查後,發現儘管對在中國開展業務的風險的擔憂仍然很高,但台灣企業正在採取各種多元化戰略,而不是與中國脫鉤策略。然而,對於中美開戰的疑慮,和2022年相比已有所消退,足見衝突的風險降低這當然與台獨比例下降有關。

 美智庫這項民調對台灣現況的分析與反映現況相當重要且及時,既非認知作戰,同時加深對台灣安全及企業理性的堅信,更對兩岸和平和理性決策加深信心,美國智庫如此大規模對台企進行調查的結果,展現科學求真求實的態度,說明台灣主流民意期待兩岸和平發展的意願,同時,美國智庫也充分扮演理想智庫鞏固和平和反映真實情況,提供建議的想法;值得嘉許,更可作為其他國家地區和台灣各智庫參考的經驗。

 一般來說,企業在評估投資環境時,通常會考慮經濟環境,這包括經濟增長、通膨率、貨幣政策;政治環境,通常包括政治穩定性,也就是美智庫主要調查的重點,畢竟政治不穩可能影響經濟環境和企業的投資安全。同時政策支持與否的態度,也就是政府對某些行業或企業的扶持政策和優惠措施。還有法律和法規的配套及完整性,包括公司法、勞工法、環境法等,這些法規會影響企業的運營和合規成本等。政治環境就是這次美國智庫主要調查後所帶給我們最大的啟示。

 此外,稅收政策,包括稅率和稅收政策對企業利潤和投資回報有直接影響。而市場環境,包括消費者市場需求的趨勢和市場容量以及主要競爭對手和市場競爭程度;基礎設施包括交通運輸,物流和配送的便利程度以及通信設施:資訊科技基礎設施的完善程度、勞動力市場、教育和培訓也是企業考量的因素;財務環境包括融資的可得性和成本,例如銀行貸款、風險投資等;投資回報率及文化差異、企業的社會責任和品牌形象在當地的影響、環境和可持續發展等;綜合考慮這些因素,可以幫助企業做出明智的投資決策,降低風險,並提高投資利潤。

 從這項民調顯示:第一、台企不願全面自中國市場撤出是出自現實情況考量,若要全面撤出不切實際,難度大且替代方案不易實施。第二、報告指出:「最顯著的變化是預計未來5年中美將發生軍事衝突的比例下降了10個百分點以上,從38.7%降至28.2%」,這更說明企業渴望政治安定,所有企業當然不樂見中美發生軍事衝突,這是人性也是理性;第三、民調顯示認為台灣半導體產業讓中國不敢入侵的比率也從50.5%下降至45.6%,同樣認為美國不會放棄半導體產業而援助台灣的比例也有所下降,種種民調所透露的訊息都是可以預期,且合乎理性的。

 總之,美國智庫對台610家台企調查的結果;一是中美衝突機率降低,這當然和第二個結果有密切的關係,就是台獨的比例降低;筆者期盼我們能夠讀懂台灣多數企業所釋放的訊息,台灣政府應當協助企業共同致力打造和平穩定的發展環境;從美國智庫所顯示的情況可以看出,不只台灣企業,外商外資也都希望一個和平穩定的投資及發展環境;雖然兩岸風險不是單一方面就能處理,但只要努力,企業都會感受的到;建構一個安全穩定的環境,自然台企的理性選擇可確保台灣安全。(作者為中國文化大學政治系暨國發大陸所副教授)

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司