文／李堅明（國立臺北大學自然資源與環境管理研究所副教授兼所長）
一、前言
聯合國跨政府間專門委員會(Intergovernmental Penal on Climate Change, IPCC, 2014) 第五版科學報告指出，為控制溫升20C，本世紀末 (2100年) 前，人類要達到淨零碳排放 (net zero emission)。基於此，推動綠色成長 (green growth)，邁向綠色經濟 (green economy)，已成為全球最佳減緩(mitigation)與調適(adaptation) 策略 (UNEP, 2011, 2012)。經濟合作曁與發展組織 (Organization for Economic Cooperation and Development, OECD, 2011) 提出一套「綠色成長監測指標系統」，提供世人檢視綠色成長績效之參考。依據OECD (2011) 的定義，綠色成長係指促進經濟成長與發展的同時，能夠兼顧自然資源的質與量，致能夠提供維持人類生活福祉的環境品質。註1易言之，為實踐綠色成長，經濟體系必須促進投資與創新，厚實國家競爭力與持續成長能量 (capacity)，以及開創新的經濟機會。由此可知，衡量綠色成長，不僅關心與維護自然資源與環境品質，而且更重視所衍生的新成長機會。爰此，OECD (2011) 建構的綠色成長監測指標系統，包括環境與資源生產力 (Environmental and Resource Productivity)、自然資源存量 (Natural Resource Stock)、生活環境品質 (Environmental Quality of Life) 及政策回應與經濟機會 (Policy Response & Economic Opportunity) 等四個構面，這是目前全球最完整的綠色成長監測指標系統 (詳見圖1)。圖1顯示，以正面思考環境與資源管理問題，例如以二氧化碳生產力 (productivity) 取代二氧化碳密集度(intensity)，作為衡量生產過程中，二氧化碳的使用效率。註2此外，該指標架構也強調舒適、健康與安全的生活環境品質問題。當然，最值得一提的是，綠色成長指標監測系統更重視政府政策之引導經濟發展機會，亦即應審慎評估政府政策是否可以驅動新的經濟成長機會，即成為綠色成長指標異於傳統思維的重要特色。
綜合上述，本文擬應用OECD(2011)建構之綠色成長監測指標系統，檢視臺灣邁向綠色成長潛力與限制，進而，提出推動綠色成長策略建議，提供政府施政之參考。
圖1 OECD (2011) 綠色成長指標架構
資料來源：OECD (2011), Towards Green Growth -Monitoring Progress: OECD Indicators.
二、臺灣綠色成長監測指標與檢視
(一)、臺灣綠色成長監測指標
本文參考圖1架構及我國國情特色，建構臺灣綠色成長監測指標系統，如圖2所示，合計20項指標，包括環境生產力構面包括6項細指標；自然資源存量構面，包括6項細指標；生活環境品質構面，包括3項細指標；及政策回應與經濟機會構面，包括3項細指標。此外，20項指標中，有11項是依據我國國情所建置的替代性指標，易言之，台灣綠色成長監測指標系統，已大幅修正OECD (2011) 指標系統，而成為具有高度國情特色的本土化指標系統。
圖2 臺灣綠色成長指標架構圖
(二)、臺灣綠色成長檢視
本文以2002年為基準年，註3計算臺灣四大構面之綠色成長指數，顯示近十年(2002-2011)來，臺灣綠色成長趨勢如下：
1.環境與資源生產力面向：所有指標均朝向綠色成長，其中，再生能源發電占比的成長快速，綠色成長趨勢最顯著。
2.自然資源存量面向：僅有森林面積與非金屬礦產兩項指標，朝向綠色成長，其餘四向指標均悖離綠色成長，特別是開發用地面積與 能源礦產兩向指標，持續惡化情況最嚴重。
3.生活環境品質面向：所有指標均朝向綠色成長，其中，污水處理率績效最卓著。
4.政策回應與經濟機會面向：大部分指標均朝向綠色成長，特別是環保標章核可使用產品數及政府研發支出占GDP比例，快速邁向綠色成長。然而，政府環保支出占GDP比例則持續下降，悖離綠色成長。此外，平均電價指數雖然微幅成長，但不顯著。
本文進一步以主成份分析法 (Principal Components Analysis, PCA)，註4及層級分析法 (Analytic Hierarchy Processes, AHP) 計算權重 (weight)，分別獲得PCA與AHP權重計算之綠色成長綜合指數，如表1及圖3所示。觀察PCA與AHP之綜合指數雖然有差異，然而，變化趨勢一致，亦即均朝向綠色成長路徑，顯示本文建構的綠色成長指標架構，具有相當穩定性，不會受到不同權重方法的影響，而產生太大的變異。此外，PCA方法之綜合指數的增長幅度較大，也反映PCA方法特性，亦即PCA方法會篩選變異較大的變數，並給予較大的權重，易言之，表1與圖3的結果符合先驗與理論結果。
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