Regular Issue

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第 12 卷・第 1 期
發行於 六月, 2008

自從二十世紀晚期許多政權相繼民主化之後,如何處理前朝政府系統性虐待人權等罪行的加害者與受害者,一直是這些國家的嚴峻挑戰,而「轉型正義」一詞乃泛指這些新興民主國家面對該挑戰時所採取的各種措施。今日,有關轉型正義的文獻已汗牛充棟,然而,絕大多數的學者卻都採取經驗實証路徑來進行研究,規避該議題的規範性層面,所以至今仍然缺乏一個宏觀的連貫論述,告訴我們轉型正義所欲矯正的歷史不義究竟錯在哪裡,同時指出我們今日應該如何妥善處理這種歷史遺緒。
本文試圖從以賽亞‧柏林的價值多元論推導出一個轉型正義的規範性理論雛型。該理論建立在柏林所倡導的悲劇性政治觀點之上,一方面將轉型正義所涉及的歷史不義理解為悲劇性的價值衝突,另一方面指出今日的挑戰也是一種價值衝突,必須同時正視加害者與受害者雙方的真實經驗,才能避免類似的歷史悲劇重演。本文也希望藉由此一理論雛型,嘗試證明政治哲學對公共事務的可能貢獻。

葉浩

台灣從八零年代中開始進行一場政治民主化與經濟自由化的大轉型,但是這兩者的連結,尤其是經濟自由化的政治後果,尚未被有系統的檢視。本文的主要論證是,經濟自由化並不是一個中立的過程,而是高度充滿政治性的。在台灣的威權時代,國民黨透過黨國資本主義掌握了高度經濟資源,做為威權統治之物質基礎。當執政黨在九零年代開始推動經濟自由化時,其政治邏輯基本上是一種政商聯盟再建構的策略性思考,其具有兩個特色:一方面是具有政治實力的新舊財團成為經濟自由化的主要受益者,這些主要受益者會以政治支持來交換經濟利益,因而形成一種新政商聯盟;另一方面,與其他轉型國家不同的是,執政黨的黨營事業在經濟自由化中成為更大的贏家,威權時期的黨國資本主義因而在這個過程中轉型重生,並讓執政黨仍然能在新政商聯盟佔有上風。

張鐵志

為什麼貪腐在亞洲某些社會中橫行,卻在另一些社會中得到了有效的控制?本文提出了一個研究政治貪腐的制度主義觀點,我們收集了亞洲十一國的縱列數據(Panel data)與國際透明組織 (Transparency International, TI)的貪腐印象指數(Corruption Perception Index, CPI);並且引進Systematic GMM模型,希望對導致政治貪腐的因素提出亞洲的經驗證據。統計結果顯示,亞洲各國的經驗與全球的比較研究之間並沒有衝突,首先,我們發現威權主義與貧富差距將導致亞洲各國的政治貪腐程度顯著惡化。其次,相對於非民主體制,民主體制似乎更容易因不平等而導致政治貪腐。最後,我們發現以亞洲各國大專以上教育入學率來衡量的人力資本存量,似乎有助於提升公民社會對抗國家貪腐的能力。

林宗弘, 韓佳

公民身份(citizenship)的概念在晚近的科技與環境爭論中逐漸受到重視。本文旨在介紹科技公民身份的理論並探討台北縣新店安坑一般事業廢棄物與灰渣掩埋場設置爭議個案,藉以對照呈現我國具科技爭議的環境決策運作問題。個案凸顯現有專家政治與科學理性的霸權,以及公民身份的實踐受到壓抑的問題;環境影響評估與決策過程缺乏對總污染量的全面考量以及對在地知識與經驗的肯認(recognition);地方行動者挑戰了既有權力結構與決策的正當性,並捍衛科技公民的權利與其所追求的美好生活。本文主張授能(empower)公民檢視和質疑技術官僚與專家所主導的決策過程與框架,公民在地知識和經驗受到肯認,以及利害關係人之間真實的對話機制,將有助於改善風險治理並促進公民身份的實踐。

范玫芳

在調查研究中常會面臨項目無反應的問題,亦即某些受訪者雖然接受了訪問,但卻在部份問題上沒有提供研究者有效的分析答案,而回答不知道、無意見、很難說或甚至拒答。然而,僅以有反應的樣本來推估母體參數,可能會造成母體參數估計的偏誤。本研究藉助選樣偏誤模型,試著解答究竟無反應問題在甚麼樣的情況下會造成估計的偏誤,以及如何校正估計的偏誤。本研究以「台灣選舉與民主化2004年總統選舉」的調查資料為分析的基礎,以投票對象、政治功效意識與統獨立場三個研究主題說明無反應的問題與選樣偏誤模型的應用。研究發現顯示:在投票對象的模型中,由於泛藍認同者有較多偏向無反應,且政黨認同又決定性地影響投票對象,因此,無反應問題導致的估計偏誤相當嚴重。同時,在政治功效意識的模型中,泛綠認同者有較多偏向無反應,且他們又傾向有比較高的政治功效意識,因此無反應問題也會造成估計值的偏誤。但是在統獨立場的模型中,影響受訪者反應與否的因素並沒有同時影響受訪者的偏統或偏獨,因此並沒有造成估計值的偏誤。此一研究結論說明:無反應問題是否造成估計偏誤,與無反應受訪者的比例多寡無關,而是決定於影響受訪者無反應的因素,是否同時影響受訪者在研究主題的答案方向;如果是,則將會造成估計的偏誤,此時,以選樣偏誤模型來校正估計值的偏誤可以發揮相當不錯的效果。

盛杏湲, 周應龍