為使環境汙染成本內部化，我國行政院環境保護署(簡稱環保署)於1997年推動資源回收計畫，並建立資源基金制度，委由資源回收基金管理委員會(以下簡稱基管會)進行基金管理。基管會對於公告應回收廢棄物之製造及輸入業者依核定費率收取回收清除處理費用後，再扣除行政、稽核等相關成本，其餘基金則補貼給回收處理業者，以獎勵回收工作並期望降低環境污染。
    目前基管會每年的可用基金額度約有20億元新台幣。然而自制度實施以來，各項費率之多寡始終為各方利益關係人爭議的焦點，尤其又需考慮回收效率與公平性原則，因此本研究嘗試以兩階層分散式規劃(Bi-level decentralized programming, BLDP)用於差別補貼費率訂定之研究以期解決爭議，並以廢資訊物品中的廢印表機為對象進行探討。其中，上階為基管會，經分析其目標有四：補貼費用極小化、回收率極大化、徵收費用極小化以及行政成本極小化；下階則為回收處理廠，其目標為利潤最大化。由於兩者目標不一，透過上下兩階層衝突互動後期望能得到最適分配。此外，由於模型無法直接求解，本研究使用模糊趨近法(Fuzzy approach)以及直覺模糊趨近法(Intuitionistic fuzzy sets)求取妥協之最適解。除了費率問題外，由於印表機廢棄物總量不變，目前單一費率制度方式易造成處理技術及能力停滯不前，因此本研究導入回收處理廠分級概念，以差別補貼方式激勵回收處理廠升級，期增加資源化價值與降低環境污染。目前補貼費率由基管會統一訂定，當市場存在單一費率時，隱含供給與回收處理廠獲得之效益並無差異。故現行單一缺乏變化之費率制度無法凸顯廢資訊物品市場回收處理能力對資源再利用的影響，因此面對不同處理量之回收處理廠本研究嘗試在可用資金範圍內訂定差別補貼費率，將改善目前單一費率所造成的不合理現象，且符合經濟效益。
　　本研究結果顯示如欲提升回收率，目前回收清除處理補貼費率以及回收獎勵金皆有調整空間。而本研究所使用之模糊趨近法以及直覺模糊趨近法解值較能符合基管會以及回收處理廠之期望，也較符合目前現況。回收率雖然與目前回收率相差不大，但卻能達到鼓勵回收處理廠升級之目的，不僅基管會資金流動效率更好，回收處理廠亦可提升其處理能力。因此，本研究結果可提供基管會做為未來修改費率時之參考。

To internalize environmental pollution cost, the Environmental Protection Administration (EPA), Executive Yuan, R.O.C, promoted the resource recycling program in 1997, and established the resource funding system, of which funding was to be managed by the Recycling Fund Management Board (RFMB). After collecting recycling and treatment fees according to regulated rates from manufacturers and importers of wastes announced to be recycled, RFMB deducts administration and auditing costs and then subsidizes the remaining fund to recycling firms as incentive for their work and in hope of reducing environmental pollution. The annual fund quota available to RFMB is currently around two billion NTdollars. However, since the enforcement of this system, the amount of various rates has been an issue disputed by stakeholders, especially as recycling efficiency and social fairness are considered. Thus, this study uses Bi-level decentralized programming (BLDP) to investigate differential subsidy rates in an attempt to solve the dispute; waste printers are used as subject for discussion.
    To increase the waste printer recycling rate and the capabilities of recycling and treatment plants in Taiwan, this study uses BLDP to determine the optimal subsidy rate. The high level is RFMB which has three goals: minimize subsidy fees, minimize and maximize recycling rate, and minimize the administration cost. The low level is the recycling and treatment firms, of which the goal is to maximize profits. As the two levels have different goals, it is anticipated that an optimal allocation may be achieved after conflicting interactions. This study uses fuzzy approach and intuitionistic fuzzy sets  to determine an optimal solution. In addition to the rates problem, the single rate system currently applied tends to cause stagnancy in treatment technique and ability because the total amount of printer wastes does not change. Thus, this study induced the concept of recycling and treatment firms grading and used differential subsidy to stimulate these firms to upgrade in hope to increase resource recovery rate and reduce recycling treatment wastes. The subsidy rates in this study was established by RFMB, so when single rate exists in the market, there is no difference between the benefits acquired by recycling and treatment firms and the implicit supply. Therefore, the single rate system currently adopted, which lacks change, is unable to highlight the impact of information waste market's recycling and treatment abilities on reusable resource. For recycling and treatment firms with different treatment quantities, this study attempted to stipulate a differential subsidy rate within available fund. This will improve the unreasonable phenomenon caused by the single rate system and conform to economic benefits.
The results of this study indicate that the subsidy rate for recycling, disposal and treatment and the recycling incentive may be adjusted to increase recycling rate. The results obtained by intuitive fuzzy approach conform better to not only the expectations of RFMB and recycling and treatment firms but also current situation. Although the recycling rate will be similar to the current rate, the goal of encouraging upgrading of recycling firms may be fully achieved. This will not only allow better efficiency of RFMB's fund flow, but also the profits of recycling firms will increase much more than current rates. Further, though this study allows all recycling firms to be capable of upgrading, it is suggested that the subsidy rate of recycling, disposal and treatment be slightly decreased if differential subsidy is desired to achieve the competing objective of recycling firms. The results of this study can provide a direction for RFMB resetting subsidy in the future.

目錄	I
表目錄	III
圖目錄	V
第1章 緒論	1
1.1	研究背景與動機	1
1.2	研究目的	2
1.3	研究範圍	2
1.4 研究方法與限制	3
1.5 研究內容與流程架構	3
第2章 文獻探討	5
2.1	逆物流系統探討	5
2.1.1	逆物流系統定義	5
2.1.2	逆物流系統運作模式	7
2.2	台灣資源回收發展及基金制度	8
2.2.1	廢資訊物品回收處理現況	10
2.2.2	基管會現行費率	11
2.3	兩階層規劃模型	12
2.3.1兩階層規劃問題求解方法	13
2.3.2兩階層規劃應用	16
2.4	模糊數學規劃	17
2.4.1模糊趨近求解方法	20
2.4.2直覺模糊趨近求解方法	23
2.5	小結	26
第3章 具差別費率之模型建構	27
3.1	問題描述	27
3.2	提升廢印表機處理能力	28
3.3	廢印表機差別費率模型建構	28
3.3.1上階目標函數－基金管理委員會	31
3.3.2 下階目標函數－回收處理廠	33
3.3.3 模型限制式	34
3.3.4 建立模型	36
3.3.5 廢印表機差別補貼費率兩階層分散式規劃模型	43
3.4	直覺模糊趨近法模型之建立	46
3.4.1	模糊趨近法模型之建立	46
3.4.2	直覺模糊趨近法模型之建立	53
3.5	小結	61
第4章 模型求解之分析比較	62
4.1	模型求解	62
4.1.1 與現行費率之比較	62
4.2 參數分析	63
4.2.1 資源化價值參數分析	64
4.2.2增購設備成本參數分析	65
4.2.3 Ca參數分析	65
4.2.4 Cr參數分析	67
4.2.5 Cf2參數分析	69
4.3 小結	71
第5章 結論與建議	72
5.1	結論	72
5.2	建議	72
參考文獻	74
中文部分	74
英文部分	77
網站資料	81
附錄A　點矩陣式印表機預測營業量	82
附錄B　噴墨式印表機預測營業量	87
附錄C　雷射式印表機預測營業量	92
附錄D    羅吉斯迴歸報表	97
附錄E     模糊趨近法程式LINGO碼	98
附錄F    直覺模糊趨近法程式LINGO碼	103

表目錄
表2-1應回收廢棄物項目表	10
表2-2 廢電子電器及廢資訊物品回收清除處理補貼費率	11
表2-3 模糊數學規劃模式整理	19
表3-1 環保署公告費率值	33
表3-2 上階個別目標最佳值	33
表3-3  90~100年度各類型印表機申報營業量統計表	37
表3-4 渦電流分選設備額外資源化價格	40
表3-5非營業基金使用情形	41
表3-6  97年回收處理廠處理量比例	42
表3-7 增購設備後處理印表機每年額外增加成本	43
表3-8 本模型使用參數值表	45
表3-9 上下階最佳解與最劣解數值表	46
表4-1結果求解結果整理表	62
表4-2 模糊趨近法資源化價值敏感度分析表	64
表4-3 直覺模糊趨近法塑膠資源價值敏感度分析表	64
表4-4 模糊趨近法換增購設備成本敏感度分析表	65
表4-5直覺模糊趨近法增購設備成本敏感度分析表	65
表4-6模糊趨近法Ca參數分析表	66
表4-7直覺模糊趨近法Ca參數分析表	67
表4-8 模糊趨近法Cr參數分析表	68
表4-9直覺模糊趨近法Cr參數分析表	69
表4-10 模糊趨近法Cf2參數分析表	70
表4-11直覺模糊趨近法Cf2參數分析表	70
表A-1 移動平均法預測表	82
表A-2 指數平滑法預測表	84
表A-3 迴歸分析預測表	86
表A-4 迴歸分析殘差表	86
表B-1 移動平均法預測表	87
表B-2 指數平滑法預測表	89
表B-3 迴歸分析預測表	91
表B-4 迴歸分析殘差表	91
表C-1 移動平均法預測表	92
表C-2 指數平滑法預測表	94
表C-3 迴歸分析預測表	96
表C-4 迴歸分析殘差表	96
表D-1 羅吉斯迴歸報表	97

圖目錄
圖1-1 研究架構流程	4
圖2-1 逆物流流程圖	5
圖2-2 逆物流系統基本架構圖	6
圖2-3 逆物流機制概念圖	7
圖2-4 基管會四合一架構圖	8
圖2-5 國內現行資源回收管理體系運作方式	9
圖2-6多階層規劃問題求解方法之分類	15
圖2-7模糊隸屬函數圖形	18
圖2-8 x1模糊隸屬函數圖形	21
圖2-9 f1模糊隸屬函數圖形	21
圖2-10直覺模糊之模糊隸屬函數與非隸屬函數圖	23
圖3-1 上下階目標關係圖	29
圖3-2  α模糊隸屬函數圖形	48
圖3-3  f21模糊隸屬函數圖形	48
圖3-4  Ca模糊隸屬函數圖形	49
圖3-5  r模糊隸屬函數圖形	49
圖3-6  Cf1模糊隸屬函數圖形	50
圖3-7  Cf2模糊隸屬函數圖形	50
圖3-8  Cf3模糊隸屬函數圖形	50
圖3-9  α隸屬函數與非隸屬函數圖形	54
圖3-10 f21隸屬函數與非隸屬函數圖形	54
圖3-11 Ca隸屬函數與非隸屬函數圖形	56
圖3-12 r隸屬函數與非隸屬函數圖形	56
圖3-13 Cf1隸屬函數與非隸屬函數圖形	57
圖3-14 Cf2隸屬函數與非隸屬函數圖形	57
圖3-15 Cf3隸屬函數與非隸屬函數圖形	58
圖4-1 模糊趨近法之Ca參數分析圖	66
圖4-2直覺模糊趨近法之Ca參數分析圖	67
圖4-3模糊趨近法之Cr參數分析圖	68
圖4-4直覺模糊趨近法之Cr參數分析圖	69
圖4-5 模糊趨近法之Cf2參數分析圖	70
圖4-6直覺模糊趨近法之Cf2參數分析圖	71
圖A-1移動平均法趨勢線(3日)	83
圖A-2移動平均法趨勢線(5日)	83
圖A-3 指數平滑法趨勢線(α=0.1)	84
圖A-4 指數平滑法趨勢線(α=0.25)	85
圖A-5 指數平滑法趨勢線(α=0.5)	85
圖B-1移動平均法趨勢線(3日)	88
圖B-2移動平均法趨勢線(5日)	88
圖B-3 指數平滑法趨勢線(α=0.1)	89
圖B-4 指數平滑法趨勢線(α=0.25)	90
圖B-5 指數平滑法趨勢線(α=0.5)	90
圖C-1移動平均法趨勢線(3日)	93
圖C-2移動平均法趨勢線(5日)	93
圖C-3 指數平滑法趨勢線(α=0.1)	94
圖C-4 指數平滑法趨勢線(α=0.25)	95
圖C-5 指數平滑法趨勢線(α=0.5)	95

中文部分
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