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高等教育人口比例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JohnFreeman寫的 謊言美國：急遽惡化的經濟、種族主義與歧視，與錯誤的政策，如何撕裂美國?甚至，讓「美國夢」淪為謊言? 和FedericoMarcon的 博物日本：本草學與江戶日本的自然觀都 可以從中找到所需的評價。
另外網站我國與主要國家高等教育概況也說明：本文爰透過相關教育指標，以了解我國與主要國家高等教育質與. 量之發展概況。 貳、我國與主要國家現況. 一、高等教育程度人口比率. 25-64 歲人口具高等教育程度比率為 ...
這兩本書分別來自好優文化 和衛城出版所出版 。
淡江大學 會計學系碩士在職專班 單珮玲所指導 靜宇文的 臺灣各縣市所得分配不均因素之探討 （2016），提出高等教育人口比例關鍵因素是什麼，來自於吉尼係數、所得分配、平均稅率、有效稅率、政府移轉支出。
而第二篇論文國立臺灣大學 經濟學研究所 李顯峰所指導 李霖昇的 房屋價格決定因素之探討：空間與多層次分析之應用 （2013），提出因為有 房價、空間聚集、多層次分析、脈絡效果的重點而找出了 高等教育人口比例的解答。
最後網站群聚效應：教育城鄉差距的根源、變遷與軌跡 - Academia.edu則補充：研究結果顯示，在1978－2007年高教擴張的過程中，城鄉之間上大學的機率差距並沒有擴增趨勢，而是持續穩定地鞏固，不論個人過去居住在人口密度或高教人口比例較高之 ...
謊言美國：急遽惡化的經濟、種族主義與歧視，與錯誤的政策，如何撕裂美國?甚至，讓「美國夢」淪為謊言?
為了解決高等教育人口比例 的問題，作者JohnFreeman 這樣論述：
36個作家、36個故事， 告訴你美國如何撕裂自己的國家， 再把全世界都拖下水。 族群融合、互助互利、民主自由、人權保障 曾經的「美國夢」，為什麼如今淪為謊言？ 謊言一：當「人人有機會」，變成無可挽回的貧富差距 美國最富有的十%的人，所賺取的收入相當於底層九○%的人的九倍 科技公司創造了百萬富翁與億萬富翁，八三%的加州房屋和一○○%的舊金山房屋卻貴到讓普通老師的薪水負擔不起。也造成了更多人被逐出現有房屋，成為無家可歸的遊民。 謊言二：當「種族大熔爐」，變成毫不掩飾的歧視 住在大都市的白種人認為，在鄰近地區步行、開車、閒蕩與居住的有色人種，都像是「犯罪嫌疑人」，引
發了無數警察執法過當的悲劇。 菁英的學校接受了種族、經濟上的多元背景學生，但這些學生卻被告知，在根本上，他們並不屬於那個圈圈。 保守派的白人表達對失去工作的憤怒；但這會是新鮮事嗎？一樣的困境，長久以來都是黑人、拉丁美洲裔人、同性戀者、雙性戀者甚至跨性別傾向者的噩夢。而即便保守派白人被拉扯下來，也不代表原先就陷在這個困境裡的人們得以脫身。 謊言三：「美國夢」代表是你可以實現自己的夢想──如果你還有夢想 大多數的中產階級都很脆弱。在美國，社會安全網幾乎不存在，要掉到更糟糕的境地是太容易的事；而只要掉下去，就幾乎等於無法回到原先的階級。 而「掉下去」，是多麼容易的事呢？一個意
外事件、一次家庭緊急事故、一季不佳的業績，或是就只是一個月沒薪水可以領而已。 「他們」的困境被認為無關緊要。 所以不會被解決，或者，不會被看見。 ◎本書為《真實的美國》（9789869625883）之二版。
高等教育人口比例進入發燒排行的影片
歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。
（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！
先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。
（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。
（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。
（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。
可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫
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臺灣各縣市所得分配不均因素之探討
為了解決高等教育人口比例 的問題，作者靜宇文 這樣論述：
我國早期的所得分配隨著經濟成長而呈現平均化的現象，自1981年以後，經濟雖持續成長，但所得分配不均度亦開始上升，若未正視所得分配不均議題，可能威脅經濟成長甚至危及社會安定。本文利用臺灣各縣市自2001年至2014年的追蹤資料，並採固定效果模型分析影響臺灣各縣市所得分配不均的因素。 本研究以吉尼係數為衡量指標，實證結果發現，在政府移轉收入（租稅）方面，我國綜合所得稅制度除了有重課勞動所得情形外，尚有租稅優惠多為高所得者享用的現象，導致所得稅的課徵未能有效達成所得重分配的目標。在政府移轉支出方面，社會保險及社會福利政策功能雖不同，二者目的均係使國民能獲得基本的生活照顧，對於所得重分配具有正面的
影響。在經濟發展變數方面，平均每戶可支配所得對吉尼係數的影響具正向相關，當每戶可支配所得增加時，反使所得分配更加惡化。在人力資本變數方面，受高等教育人口比例顯著影響所得不均度，教育均度未能降低所得分配不均的情況。是以，本文提出有效改善所得分配之政策建議，包括：建立符合所得重分配功能的公平稅制；檢討現行租稅減免及扣除額等政策；以及政府移轉支出政策允宜與租稅制度相互整合。
博物日本：本草學與江戶日本的自然觀
為了解決高等教育人口比例 的問題，作者FedericoMarcon 這樣論述：
走入江戶本草學者的世界 認識近世日本探索未知，建構自然知識的歷程 啟蒙運動、科學革命只發生在西方？ 德川幕府時代，日本也曾嘗試有系統地整理自然知識 江戶時代累積的研究成果，明治維新後融入近代科學，也影響了臺灣 重新認識在亞洲近代化過程中，被遺忘的一頁知識史 ★普林斯頓東亞研究專家費德里柯．馬孔顛覆認知、開創視野之作 ★深入江戶日本的社會文化，看本草學者如何掌握時勢，盤點自然，開創新知！ ★跳脫東西文化大分流的刻板印象，看見從江戶日本到近代科學的連續發展 ★科學史、環境史、博物學領域學者共同推薦
在古代日本，未開發的自然被認為是神聖的空間，人類不能輕易跨入。但這樣的自然觀，到了江戶時代卻發生重大轉變。有一群本草學者，開始有系統地研究自然、認識自然。幕府時代的後期，也曾發展出與近代歐洲相近的開發自然、富國思想。明治維新之後，江戶時代累積的本草學研究成果，被吸納進西式的學科分類中，對臺灣也曾產生深遠的影響。 過往史家認為，科學革命、啟蒙運動都發生在西方。本書顛覆了這種刻板印象，指出在德川時期（一六○○—一八六八）曾經發生近似的知識革命。 十六世紀末，李時珍的《本草綱目》從中國傳入日本。日本的學者雖然深受影響，卻也很快發現：來自中國的自然知識在日
本無法完全實用。時值戰國時代結束，德川政權穩固，社會經濟開始發展，新知識得到發展的空間。漸漸地，本地學者開始研究日本本草，發展出與中國不同的本草學。 日本第一部原創藥物學百科全書——貝原益軒的《大和本草》，即是在這樣背景下問世。貝原益軒曾表示，他的研究目是提供本國人民具體幫助。到了德川幕府第八代將軍德川吉宗在位時，更是對日本動植物物種發動了全面性的調查，由本草學者主導，各藩國配合提交「產物帳」。德川吉宗更參考普查所獲得的新知，進行農業改革，並建立國家贊助的藥園。 本書帶領我們進入江戶時代蓬勃發展的本草學，一探其中豐富奇妙的知識史問題： ◆日本為何
能發展出與中國截然不同的本草學？——從以中國的《本草綱目》為典範，到注重觀察本地自然、發展本地知識。 ◆幕府、藩國怎樣贊助、培養新一代學者？ ◆貝原益軒、丹羽正伯等學者如何整理本地自然知識？ ◆日本學者為何在十八世紀進行全國的物種普查？ ◆幕府將軍，各地如何搜集資訊編纂「產物帳」？ ◆本草學問如何影響經濟改革？十九世紀的「薩摩經濟奇蹟」，背後有本草學者運籌帷幄？ ◆日本近世自然觀的轉變，與西方近代自然觀有何異同？ ◆明治維新之後，本草學與西方科學的關係，是斷裂還是融合？ 這是在亞洲近代化過程中，被忽略的一段知識史。馬孔帶著
我們，跳脫西方科學發展史的視角，深入日本近代的一場知識革命。除了讓我們更加認識知識生產、典範創造的過程，打開「何謂科學？何謂知識？」的想像，也帶給我們一個重新認識亞洲，認識亞洲近現代化歷程的寬闊視野。 本書特色 1. 本書收錄日本生物物種、花草圖鑑等黑白圖片超過五十張，讓讀者閱讀本書的同時，感受江戶本草學在兩百多年間的發展中，歷代日本繪師、標本製作專家觀察細膩、畫工與作工精緻的展現。 2. 本書乃英語世界東亞研究領域中，第一本詳細談論日本江戶時代科學史的著作，可謂日本科學史與自然環境史研究的先聲，更是國內第一本相關領域的譯作。 3. 本
書為國內少見的東亞科學史相關作品，可以作為國內讀者認識科學與社會史、博物學、醫學與藥學史等相關領域的第一塊入門磚。 4. 臺灣讀者雖然已相當熟悉日本文化，但是卻很少人瞭解到，大家喜愛的所謂「日式」、「和風」風格，像是浮世繪、花鳥畫，其背後都是受到江戶本草學發展的直接影響，特別是有關於圖鑑與標本製作上所影響的日本美學風格。 專文導讀 張哲嘉 中央研究院近代史研究所副研究員 洪廣冀 臺灣大學地理資源環境系副教授 自然史專業聯合推薦（依姓氏筆劃順序排列） 林益仁 生態學家、臺北醫學大學醫學人文研究所所副教授 黃貞祥 清
華大學生命科學系助理教授、科普專欄GENE思書軒主筆 蔡思薇 自然史學者、政治大學臺灣史研究所博士 專家推薦 ★閱讀江戶日本的本草學史，對我們來說並不只是閒情偶寄的異域趣味而已，更重要的是，這也是瞭解傳統知識生產與實踐，以及如何過渡到今日的重要鎖鑰。——中央研究院近代史研究所副研究員／張哲嘉 ★日本是個盛產博物學家的國度，數位天皇與皇族皆在自然史研究上有頗高的學術造詣。然而，和西方自然史源自於自然神學、欲彰顯神的榮耀之基督教傳統有別，日本自然史傳統係源自於研究山川草木、蟲魚鳥獸的本草學。這本好書以非歐洲中心主義的視角，耙梳大量中、日兩國的關鍵史
料，讓我們能夠清楚掌握日本自然史的早期發展脈絡，並且省思如何在保有自身文化傳統的情況下，擁抱現代科學來豐富我們對自然和環境的理解與認識。——清華大學生命科學系助理教授、科普部落客／Gene黃貞祥 ★臺灣人飲食日常充滿「藥食同源」，因此「本草學」之於我們，並不是艱澀的字詞。而貫穿本書的正是「本草學」，不論是幕府本草學如何轉變為現代自然史，還是各種地方組織與人物所編織起的各式內涵，從地瓜到鳥獸，將軍到平民都為此著迷。作者將近代日本本草學，放入社會脈動、資本主義、物質社會、日本政治情勢及對外關係變化密切，生動地編織起一張玲瓏的歷史之網。關心東亞歷史與社會、環境史、自然史，抑或是熱愛本
草學在亞洲發展流變，都不能錯過本書。——自然史研究者、政治大學臺灣史研究所博士／蔡思薇 ★馬孔大膽挑戰「唯獨西方發展科學除魅」的過時觀點。日本的本草學學者，就像近代歐洲的科學家一樣，以系統化的方式把自然原先整體的生態系統，改造成可以被分析、操縱、控制的獨立個體。這項引人振奮的研究，將日本獨特的科學發展軌跡，置於商品文化的增長和學者專業化這兩大脈絡之下。——費正清獎得主、聖母大學歷史系教授／茱莉亞．艾德妮．湯瑪絲（Julia Adeney Thomas） ★對於日本與自然環境之間相處的歷史，本書開啟了一個有趣的視角……本書不僅止於討論日本對自然界中事物的研究，同時
也討論自然學者階級的興起與自我認同、相關專業領域的定位、市民大眾熱衷於自然史研究的風潮，以及對自然世界的陳列與鑑賞……這本書無論從近世科學史、自然史，抑或是德川日本文化的角度來看，都是一本必讀佳作。——匹茲堡大學歷史系梅隆講座教授（Andrew W. Mellon Chair）／那葭（Carla Nappi） ★書市充斥著太多包含許多偉大思想家的書籍，但卻很少有書可以像本一樣包含著那麼多有價值的思想。這本書是一個既偉大，又博學、細膩的研究；它同時也是一個有關日本近世時期發人深省的工作成果。——哈佛大學日本史教授／大衛．豪威爾（David L. Howell） ★
這是一本既豐富又充滿細節討論的書，它同時也深度討論本草學的方方面面。這本書將會吸引跨學科的眾多讀者，包含日本與東亞史家、科學史家、環境史家等等……它代表著學術新浪潮的一部分，讓我們對東亞科學有更深刻的認識。這本優秀的書也意味著將引發讀者閱讀的興趣，以及作為一本任何東亞科學史課程書單上必讀的書。——香港城市大學語言與翻譯系教授／孟瀚良（Florin-Stefan Morar） ★本書是英文世界裡第一本關於近世日本時期「自然研究」的專書，企圖在自然的現代性議題上，挑戰傳統的歐洲中心主義觀點。——《加拿大歷史學報》（Canadian Journal of History）
★義大利的日本史專家費德里柯．馬孔以聰穎的分析與犀利的筆鋒，向西方的讀者首次引進日本近世史時期的自然史研究成果。一六三七年首次在日本出版的《本草綱目》，引發了自然研究的首波革命浪潮，同時也鼓舞了當時的自然學者們去開拓自然史並深化日本科學的發展。這些自然學者是誰？他們如何產生並融入日本社會？他們又做出什麼貢獻？這些問題都巧妙地被羅織並解答在馬孔的敘事當中。——《自然史檔案》（Archives of Natural History） ★本書對東亞科學史提出了創新的觀點，並以比較的視角重新評估與近代歐洲科學之間的差異。——《伊西斯》期刊（Isis） ★費德里柯．
馬孔所講述的本草學歷史極其豐富，這段故事也幫助我們填補日本近世時期的研究成果。在本草學的科學發展和知識論轉移上，本書同時聚焦於自然知識的演進以及對自然考察的詳細研究上……這是一本有趣又不失嚴謹的著作，本書必將持續成為日本近世時期思想研究的指標讀物。——《美國歷史評論》（American Historical Review） ★這本書最主要的貢獻在於，它翔實地考察了在社會和階級脈絡下，德川日本時期如何製造並使用自然知識；而普遍認為日本科學的發展是西化過程的結果，本書對此也提出深刻的反思。本書考察的範圍不僅僅是科學史，還包含環境研究、經濟史、圖鑑的出版史，以及藝術史，這種豐富程度可
以最大可能地服務廣泛的讀者群。——《日本研究學報》（Journal of Japanese Studies）
房屋價格決定因素之探討：空間與多層次分析之應用
為了解決高等教育人口比例 的問題，作者李霖昇 這樣論述：
房屋價格近十年來呈現長期上升之趨勢，且不同都會區之間房價差距也逐漸擴大。針對房價之區域分布議題，過去研究受限於房屋實際價格之取得困難，而無法進行完整之估計，我國內政部因而實施「不動產交易實價登錄」，揭露真實房價並減少房屋交易中的資訊不對等。 本研究以內政部「不動產成交案件實際資訊資料供應系統」所提供之房屋交易資料進行分析，資料期間為2012年1月至2014年4月，共納入388,301筆交易於台灣本島333個鄉鎮市區內之交易資料。研究方法分為兩部分：空間分析與多層次分析。空間分析以Moran’s I指標研究房價的空間自相關現象，並以Anselin’s LISA指標分析房價空間聚集現象之熱
區與冷區。再以多層次分析，納入房屋個體因素「有停車位」、「有管理單位」、「土地移轉面積」、「是否為住宅區」、「建物移轉面積」、「屋齡」與「隔間多寡」，以及鄉鎮市區的「高等教育人口比例」、「人口密度」及「地區平均所得」，研究區域因素與房價個體因素，對房價解釋力之脈絡效果。 結果顯示房價具有空間聚集之現象，且其熱區與冷區之分布，與區域因素之熱區與冷區分布有類似。多層次分析更指出，區域因素與個體因素，對房價之解釋力具有脈絡效果。