因應數位經濟時代來臨，各國莫不積極推動創新創業政策作為刺激或維持經濟成長之策略。我國政府為因應此經濟趨勢，亦整合產官學研等各界專家調查研究全球各國新創企業快速崛起之重點要素，作為國內創新產業發展之借鑑。在各界持續的努力下，台灣在創新創業的成果包括大家耳熟能詳的Gogoro Taiwan Limited（睿能創意）、Armorize（阿瑪科技）、Gogolook（走著瞧）。

對比IMP於2018年公布之全球各國人均GDP（國內生產毛額）數據，台灣人均GDP約156.4萬元台幣。《數位時代》2018新創大調查的27家新創企業，人均產值超過420萬新台幣，的確可看出推動創新創業有機會刺激或維持GDP成長。然而，政府在新創產業尚需推動的面向甚多，以經濟學的角度，在政府有限的資源下，所有投資者（泛指資源、技術、甚或財務／業務／法務等服務提供者）皆必須面臨「選擇」的議題。本篇論文蒐集以技術為導向之國內外新創公司之成功與失敗案例共計50筆作為本文探討之對象，並藉由以數據為導向之研究方式進一步探討篩選出具成功潛力新創企業的主要關鍵因素。

作者將研調機構所做的深入訪談質化資料轉為量化資訊，利用統計與計量之理論基礎進一步探討。並針對研究資料中最常發生且最容易影響分析結果的缺失值問題，透過插補法來處理。實證分析則依據解釋變數之類別變數屬性，採用logistic regressions與exact logistic regressions等兩種統計分析方法。為求研究之可靠度，本文將樣本選取偏誤之可能性亦考量進來，利用重複抽樣的bootstrap技巧以修正本研究資料中新創企業存活率偏高的樣本選擇偏誤。最後，希望研究分析結果能提供欲投入資源者更快速精準地判斷與選擇出較具潛力的新創公司。

For the new era of digital economy, all governments around the world aggressively develop the strategies for innovation and entrepreneurship to accelerate economic growth. In order to learn from the experience of all successful and failed startups, Taiwan government invites the experts from industry, officials, universities and institutes to explore the crucial success factors. Based on their endeavors, successful cases continue growth, including Gogoro Taiwan Limited, Armorize, Gogolook, etc. in Taiwan.

According to data published by the International Monetary Fund　(IMF), a GDP of Taiwan is about $NT156,400. Compare to the research by BUSINESS NEXT in 2018, the average of a GDP from 27 startups in Taiwan is over $NT420,000.It seems that promoting innovation and entrepreneurship strategies effectively might stimulate or maintain economic growth. However, all of us including Taiwan government need to face a crucial issue of 〝options for allocating limited resources. 〞This study collects 50 external / internal tech-based startups that would either succeed or fail to find out the crucial success factors through data-based analysis.

First of all, we organize and summarize the text of the entire articles from the research institute into quantitative data. Secondly, the correlation between crucial success factors and startups is studied. Thirdly, to solve missing value problem that has a great influence on the results of a regression analysis, we deal it with various imputations. Fourthly, we try to do statistical analysis with logistic regressions and exact logistic regressions. Besides, considering the existence of sample selection bias, we use bootstrap method which is a resampling technique used to estimate statistics on a population by sampling a dataset with replacement to correct the bias. Then the statistic results can be an important reference for us not only to determine and predict the potential startups more precisely but also to optimize on the allocation of supporting resources.

中文摘要 I
英文摘要 II
目 錄 VI
圖目錄 VII
表目錄 VII
第一章 緒論 1
第二章 敘述統計 7
第三章 實證分析結果 10
3.1 缺失值處理 10
3.2 實證分析 12
第四章 修正樣本選擇偏誤 17
4.1 貝氏Bootstrap重複抽樣 18
4.2 Bootstrap總合分析 19
4.3 對新創企業成功機率之預測 21
第五章 結論與建議 23
5.1 結論 23
5.2 建議 24
5.3 未來研究方向 26
第六章 參考文獻 27

一、中文文獻
[1]林峻宇（2004）。公民營科技創新育成中心經營關鍵成功因素之研究（碩士論文）。中原大學，桃園。
[2]林詠慈（2008）。創業管理之個案研究－以一新創軟體公司為例（碩士論文）。國立政治大學，台北。
[3]施麗麗（2011）。新創事業獎個案創業與發展關鍵成功要素—以N公司為例（碩士論文）。國立臺灣師範大學，台北。
[4]莊皓宇（2005）。影響新創事業績效因素之探討-以台灣中小企業為例（碩士論文）。朝陽科技大學，台中。
[5]陳怡方（2018）。東台灣創新創業之研究—以工研院產服中心OMEGA ZONE 五家新創團隊為例（網路未公開之碩士論文）。國立東華大學，花蓮。
[6]傅春炳（2010）。新創網路公司的關鍵成功因素（碩士論文）。國立高雄第一科技大學，高雄。
[7]湯凱莉（2015）。新創事業吸引外來資金關鍵成功因素研究（網路未公開之碩士論文）。國立中正大學，嘉義。
[8]黃淑慧（2017）。由創投業者與新創團隊視角剖析創業失敗與成功要素（碩士論文）。國立臺灣大學，台北。
[9]劉正山、莊文忠（2013）。臺灣選舉與民主化調查（TEDS）方法論之回顧與前瞻。台北：五南。
[10]謝爾庭（2017）。創業救台灣：台灣創新創業文化體制的變遷（碩士論文）。國立清華大學，新竹。
 
二、英文文獻
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[2]Dear, R. E. (1959). A Principal Component Missing Data Method for Multiple Regression Models. System Development Corporation, Technical report SP-86.
[3]Fikri Ismail,（2018）. A success story of a fintech startup: A case of Go-Pay to be the fastest growing digital wallet in Indonesia（Masters thesis）. National Yang-Ming Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan.
[4]Mehta, C. R., and Patel, N. R. (1995). Exact Logistic Regression: Theory and Examples. Statistics in Medicine, Vol. 14, pp. 2143-2160.
[5]Rubin, D. B. (1981). The Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, Vol. 9, pp. 130-134.