祖修的亂聊記錄（FB取消的Blog功能）

  在凱因斯學派的理論中，大興土木是一種刺激國家經濟的方法，而台灣過去五十年就對於這一直充滿著迷思，所以很習慣用大興土木作為振興經濟的手段，而地方的政治人物也很習慣用我幫大家爭取到XXX建設來騙選票，而且這到現在屢試不爽。 台灣軌道建設從清末開始到近期高鐵和大臺北、高雄捷運，中間歷經了縱貫鐵路的發展、各種產業鐵道，特別是林鐵和糖鐵的發展，曾經有一段不短的時間島上主要交通除了牛車、步行和單車外，就是靠這些軌道在發展交通，而隨著機動車輛的發展，大量的機車、汽車的普及，這些軌道慢慢的消失在我們的生活中，甚至為了行車舒適度、安全性（機車若與軌道平行容易造成機車側滑），把這些軌道趕出了生活。再加上台灣目前連糖蜜（製糖從甘蔗到糖粒的中間產物）都是進口，因此除了少數沒因為開發而被保留下來的糖鐵，多數已經拆除或被深埋於柏油路下（台灣有時為了快速施工，就直接鋪上柏油），雖說是產業用的軌道，但有趣的是這些經過的路線，往往也看起來保留一定的大眾運輸能量，只是目前僅能從舊地圖、老照片中去追憶。 看到這邊或許會問那跟政府要推動的軌道建設有何關係？首先我們先來看看下面兩張圖片或許就能看出端倪。 早期糖鐵是沿著縱貫鐵路和糖廠以及蔗田作為主要連接基調，然後外加上補充鄉鎮間的聯繫，建構出在機動車輛大肆發展前的地方交通，不否認這些軌道當初營運時速度都不快，但現在各縣市爭取的輕軌不也是不是以高速為主的大眾運具？唯一差別是幾乎家家戶戶，甚至人人都有機動運具，大概除了行動不便的老人和沒有駕照的沒辦法使用機動運具，此外過去交通不方便的原因，主要是缺乏可靠穩定的大眾運具，公車一天四班、甚至一天一班這種，那為何不好好強化這部分呢？甚至配合綠能發展，改用電動公車等方向去推動，軌道除了興建要錢、添購設備要錢，後續的維運成本更遠比電動車輛高出非常多，更何況軌道運具的路權是和其他運具有一定程度的互斥，除了興建期會影響交通，未來維運期也會與交通發生干擾。 目前政府編列的八千八百億，倘若改成電動公車的大眾運具，可以運作個至少30年，而且幾乎明年規劃完路線就可以直接上線運作，但不見這作為各項選項和主要推動策略，反倒皆直接以工程去蓋軌道為優先考量，這不只未來會債留子孫，甚至後續維運可能比在地會被投資的費用還高，那台灣就會出現新的世界奇觀，就是蚊子列車！！！ 另外寫的延伸 重大建設≠擴大內需

  經濟學家約翰·梅納德·凱因斯在《就業、利息與貨幣的一般理論》一書中認為經濟總支出的下跌導致收入、就業大規模降低，跌至平均值以下。在這種情況下，經濟活動到達了相對較低的平衡點，失業率則到達了相對較高的平衡點上。凱因斯的辦法很簡單：由於私營部門不能提供足夠的投資，將生產維持在正常水平，為了讓人們都得到工作，政府必須在此時舉赤字運行。凱因斯主義者呼籲政府在危機時刻必須增加支出，或大幅減稅。 以上是凱因斯學派主張的擴大內需，而仔細觀察在1930年代或許管用，甚至在很多現代化不足、民生設施、公共建設不足的國家都還適用；但從1970年代台灣開始進入以凱因斯主義為主的政策推動概念，從10大建設、14大、六年國建等，坦白說每隔幾年的這種擴大內需，如果真的都完成，那台灣應該重覆建設了三遍，大家的生活品質、生活科技不要說超英趕美，甚至都應該可以上太空了。 那為何我們的經濟還是不見起色？多數人還是在為了三餐奔波？主計總處公布的平均薪資卻要不吃不喝20年才可能買的起房子？首先我並沒有要批判凱因斯，而是這20年來我們的政府擴大內需時，是否有評估本國勞工的就業市場跟所謂的擴大內需有沒有重疊，一般我們國家的擴大內需不外乎是，大興土木，拼命推動公共建設，不否認這是對未來的一種投資，特別如果是人口正成長的時候，但現況是目前我們的人口負成長、多數人就業屬於服務業、製造業，而營造業鮮少成為本國勞工的就業選項，不信？大家可以去看看自己的親朋好友有多少人是從事營造業，原則上平均比例不會超過50％可是這些重大建設都完工了？是的！這是大量引入外籍移工成果，所以物料產業、物料供應商會獲利、營造業主會獲利，但員工和就業人口卻沒被改變，也因此擴大內需開始建設，但消費市場依舊衰弱。 未來我們的政府正努力推動新一波內需，金額都是幾兆幾兆台幣在舉債計算，但內容依舊是土木建設，可以預見的未來台灣的蚊子出門可以搭捷運、火車，可以住在豪華的會展中心，然後我們依舊質疑主計總處的平均薪資到底是誰在領！ ＃擴大內需 ＃亂花錢 ＃蚊子館

地理資訊系統發展至今，多數的資料都是從實際測量、測繪或是直接由資料中抽取具有空間、位置的資訊，例如：坐標、地址等，當然測繪資料透過簡單或制式的處理，要變成可應用或大家現在在網路上直接看到的電子地圖，是較為單純的，而具有空間資訊內容的資料，近年透過一些地理編碼（ Geocode ）的工具，例如： Google Maps Geocoding API 、 TGOS 全國門牌地址定位服務，已經可以把這些顯著的資料進一步的應用，雖然通常是展繪在電子地圖系統上，呈現空間分布，但除了前面敘述的資料，事實上只要資料內容具有空間、範圍的敘述，在現在的資訊技術或資料處理上都可以某種程度的賦予它空間資訊性質。 在討論大數據方興未艾，越來越多的資料開始討論如何分析，不可否認很多的分析是為了統計和找出相關脈絡及模式，而傳統上多數的分析就是將資料拆解，然後透過統計方式交叉運用，對於很多模式設計、分析人員來說，就僅是從這些資訊中找出蛛絲馬跡，當然有些許會納入外部資訊作為分析因素，但這些往往是整體去執行，而較難產生個別影響；然在地理資訊系統中，透過空間資訊的拆解、結構化，甚至於叢集整合，各種的資料分析，透過地理資訊系統又加入了空間及位置上的因子，實際上對於原本的資料分析又自動的考量了各種可能性。甚至在透過大數據整理資料的階段，可以依照各種不同的資料品質，而開始處理不同空間精度的資料分析程度，進一步讓更多的資料應用可以發揮，而不僅侷限於過去僅透過完整或近乎完美的資料本體品質方可運用的條件，當然這些在小尺度或許意義或效益不大，但若空間尺度相當於一個國家、一個省，而又十分龐大的數據時，相關的應用效益就會隨之呈現了。