國家發展計畫110至113年的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

我國大學社會責任之政策與成效研究—系統動力學觀點

為了解決國家發展計畫110至113年的問題，作者李安曜 這樣論述：

我國推動「大學社會責任實踐(USR)計畫」的政策，試圖建構以創新、永續發展為方向的社會新生態，經由高等教育的機制與組織，連結大學與地方，以促進社會文明與國家發展、回應社會承諾，並積極應對所面臨的人口少子女化、就業、教育、貧富差距、城鄉發展等問題。由於社會系統動態複雜性的現象與特徵，具有非線性的樣貌，故適合以系統思考觀點進行研究與觀察。系統思考的因果邏輯思維，採關聯性的互動模式來縱觀全局，察覺子系統間的複雜關係，經過時間的動態變化，隨各因素的改變和交互影響後，系統行為也隨之改變，若以簡單的線性或反應式的思考，難以找到問題的根本。系統思考是以正負反饋效應和心智圖像，來掌握系統運作的脈絡，如同華人

世界以陰陽學理，追求系統目標平衡的智慧。本研究概念建構於政府政策給定條件下的系統動態作用範疇，以系統動力學觀點探討與辨識政策系統範疇內的互動元素及效果之基本特徵，系統內將大專校院與地方政府視為個別的整體，觀察USR與地方政府、地方創生等系統生態中的互動行為。並依據利害關係人與資源依賴的結構，按政策機制所引導的社會責任實踐，運用系統動力學思考邏輯與模型建構，針對政策與高等教育機構間、社會與學校、學校財務與資源等場域之影響進行動態分析。本研究採用獲得廣泛使用於系統思考分析模擬的VENSIM軟體，藉心智建模程序，理清政策系統中的因果關係，掌握其中關係迴路的反饋過程，測試各項關鍵因素，使用不同模擬參數

，及其導致何種情形的產生，來檢視焦點議題與系統特性行為，觀察系統運作可能的發展與影響。本研究完成我國大學社會責任之政策與成效研究之質性與量化模型的建構，透過動態模擬識別出政策所延伸的系統行為特性，就政策推行所擬達成的目標，進行模擬檢測。研究得出若欲達成「地方創生」願景，面對人口滑降的趨勢，將有限資源進行合理的配置更顯重要，應就問題本質及政策擬達成之效益，消弭或縮短輸入端即產生的現實差距。政府以「永續發展」結合「地方創生」的觀點進行整體的政策規劃，應更明確就不同地區發展與人口結構趨勢，提供地方檢討真實的需求。以研究模擬的結果，比對各縣市人口、扶養比率、學校財務等因素展現的現象，表明不同縣市面臨的

在地困境與優勢及劣勢，既有基礎各不相同，加上城鄉的資源差異，更加速人口的移動。故對「地方創生」政策所擬達成的願景，從事高等教育的大學機構，在本於職責且積極推動大學社會責任的情形下，或可參與在地發展事務協助問題改善，然推動地方均衡、引導青年回流返鄉等工作，恐力有未逮。若僅採取短效的手段，短暫期程內或能改變或被動遵從，然當無持續的驅動因素或機制時，最終還是會回復到變革前的狀態。本研究根據系統的基本特性「結構影響行為」，對於期望的行為與目標，最根本的方式是設計相應的結構，本研究亦據以提出更根本且長期的改善建議，做為後續政策制定及未來研究之參考。

我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響

為了解決國家發展計畫110至113年的問題，作者張簡健利 這樣論述：

為因應2050年淨零排放目標，臺灣已於2022年3月正式公告國家淨零轉型路徑圖，推動能源、產業、生活及社會四大轉型策略，並提出十二項關鍵策略，其中第七項即為運具電動化及無碳化，然而電動汽車之減排效果在國內尚未獲致完整的論述，因此本研究將依據油井到車輪 (Well-to-Wheel, WTW) 理論，針對以電動汽車取代燃油車並進行生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA) 之探討。雖然 LCA 是常用的環境衝擊評估工具，但時間因素一直是其發展的挑戰與限制，而系統動力學 (System Dynamics, SD) 能用來模擬具時間變化且複雜性的問題，因此本研究將結合S

D與LCA，以動態生命週期評估法來推估以電動汽車取代燃油車至2050年之減排潛力及降低之環境衝擊。本研究以能源局公告之能源平衡熱值表 (2020) 及溫室氣體排放係數管理表 (6.0.4版) ，計算出臺灣各發電廠之排放係數，以非核家園政策及國家淨零排放路徑據以推估2050年前我國之能源結構變化，並推估出各年度之電力排放係數，進行電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之計算。在數據蒐集與預測部分是使用系統動力學軟體STELLA來建構系統動力學模型，以推估未來用電量及用油量之變化，配合前述本研究推估之電力排放係數，以及環保署碳足跡資料平台之燃料係數及SimaPro之環境衝擊係數，計算電動汽車之減排潛力及

環境衝擊，並使用openLCA進行蒙地卡羅分析，對其結果進行不確定性分析。此外，本研究亦比較不同再生能源，以及碳捕獲儲存及再利用(CCUS)技術發展情境與結構，探討各情境之減排潛力及環境衝擊。本研究結果顯示，依據我國淨零排放路徑圖之規劃以及本研究能源結構改變之推估，電力排放係數至2050年會下降至0.139 kg CO2e/kWh，較目前0.504 kg CO2e/kWh，顯著下降72%。推動電動汽車有助於臺灣減少碳排放，自2039年後電動汽車的GHG排放量將會隨電力排放係數之降低而逐年降低，總自小客車(含燃油車及電動車)GHG排放將逐年下降，由2020年的1.45×107 tCO2e降至20

50的1.97×106 tCO2e，下降約86%。經本研究生命週期衝擊評估計算得知，電力環境衝擊係數會從2020年的20.2 mPt/kWh降至2050年的5.67 mPt/kWh，減少約72%，但因電動車數量增加而使電力使用量增加之電力環境衝擊會從2020年的1.67×107 Pt提高至2050的2.6×107 Pt，提高約55%。根據不確定性分析結果，在95%信賴區間內，2050年時電動汽車的GHG排放量介於6.359×105 ~ 1.068×106 tCO2e，燃油汽車的GHG排放量介於1.441×106 ~ 3.36×106 tCO2e，電動汽車之減排潛力則介於1.925×106 ~

8.433×106 tCO2e。在本研究以再生能源 (30%~70%) 及CCUS (5%~25%)比例為主要變數之能源情境假設中發現，對環境衝擊最大之情境為再生能源30%且CCUS 5%。當再生能源70%且 CCUS 在25%時電力排放係數最低，所計算出之電動汽車GHG排放亦為最低，減排潛力最大。在總環境衝擊部分，最佳情境為再生能源60%且CCUS 25%。本研究針對電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之研究結果，可提供國內政府機關、電動車業者及利害關係人，未來制定相關政策、商業決策及研究方向等之參考。