USAID為何弊端重重?一文拆解「美國援助產業鏈」:80%援助款項進了誰的口袋?
USAID為何弊端重重?一文拆解「美國援助產業鏈」:80%援助款項進了誰的口袋?

最近一項重大新聞,是以 Elon Musk 為首的 DOGE 欲將美國負責外援的 USAID(國際開發署) 凍結,並且併入國務院,算是目前 DOGE 向聯邦政府動的最大一刀,引起熱議。

對於一個標榜為「助人」的單位,Elon Musk 卻稱之為「犯罪組織」,我想許多人或許會有點困惑。

這一篇其實去年寫過,但現在這方面的討論正在延燒,老波多做補充。

前一陣子,老波在網路上看到有人說類似這樣一句話: 「不是所有在公共服務產業的人都是好人。」

我看到深有同感。老波接觸過的產業,有醫藥、外援、還有國防,這些碰巧都跟公共利益十分相關。就我的觀察,這裡面肯定有許多人是真心想要幫助社會大眾;但不可否認的是,在產業生態系裡面,也有許多純粹是在從中套利的。

老波今天來與網友分享一下所謂的「援助產業鏈」。Sometimes it pays to keep the problems going.

什麼是援助產業鏈?弊端如何產生?

在進入正題之前,老波先高層面地講解一下整個援助體系的關係,我全篇會以我相對熟悉的美國做為實例。

從價值鏈來看,整個體系可分為 捐款者 (donors)、承約商 (contractors)、還有受援者 (recipients)。 粗淺地解釋,就是捐款者拿錢出來,將案子外包給承約商去執行援助計畫,最後讓受援者受惠,這是最基本的架構。

捐款者大致可分為幾種:

  1. 政府 :通常是國際援助的主要來源,包括雙邊援助(直接從一個國家到另一個國家)和多邊援助(通過國際組織分發)。政府運用納稅人的稅金,並分配這些資源以支持國際發展、人道主義和海外的戰略利益。
  2. 國際組織 :像是聯合國、世界銀行等,這些組織匯集成員國所貢獻的資金,並將它們分配給有需要的計畫項目和國家。也就是說,他們拿捐款者(成員國)的錢,變成大捐款者。
  3. 慈善基金會 :這些是私人團體,透過資助、投資和合作夥伴關係來提供援助,它們從基金、私人捐款或創辦人的財富中生成資金。

以上這些捐款者 (或實體) 都十分有錢,但缺乏的是自身的人力、特別領域知識、以及受援國的在地化經驗。 簡單來說,一國的政府不可能因為需要援助受暴婦女、或是東非飢荒,而去聘用更多的公務員來處理這些案子。 所以大部分的情況下,這些捐款者會將援助的計畫項目發包,請承約商 (contractor) 去執行,故他們又被稱為是「執行夥伴 (implementing partners)」。

這些承約商有可能是大型的國際非政府組織 (NGO) 、顧問公司、到地方團體。他們通過動員資源、專業知識和人脈網路來執行項目,而項目的範圍也可以從災難救援到社會永續發展。它們扮演著與捐款者、當地社區、政府及其他利益相關者的合作夥伴,確保援助有效地達到需要的人手中,並且項目與更廣泛的發展目標保持一致。

當然,就跟很多產業一般,這種大型的國際項目,通常不會只發包一次,畢竟金額龐大又十分複雜。

通常有一個主承約商 (prime contractor,簡稱 prime),藉由與政府關係良好,來贏得最重要的大案子。而他們接下來則會一轉兩轉三四五六七八轉,將這些案子分批發包,給次承約商 (subcontractor,簡稱sub)。這些sub或許是提供更專業的服務,像是專業知識、專案管理、監督與評估,又或者是提供本土化、社區化的連結。

這個承包模式的好處,是免去各國政府自己無效率的經營援助計畫,讓市場機制和專業來主導整個事情的推動。 但反過來說,創造了「市場」就是創造了「獲利空間」,而有了獲利空間,自然就會出現一些令人不忍直視的弊端。

大部分資金進了誰的口袋?

之前有提到,要能夠成為標到高金額的主承約商,勢必要有與美國政府良好的政商關係。 根據美國國際開發署在 2022 年的報告指出,大約 88% 的合約是由美國自己的公司取得標的,只有剩餘的 12% 是經由「當地直接資助 Direct Local Funding」和「地區直接資助 Direct Local Funding」 ,發包給當地的團體。

而在這些標給美國公司的金額中,大約有一半以上是給前幾名常客,而他們都是總部設在華府、或是有衛星分公司在華府的圈內人,我們俗稱為 「Inside the Beltway (首都高速公路圈內)」。這些公司包括 Deloitte、Chenomics、 John Snow、FHI 360、ICF、RTI International、DAI Global、Abt Associates,通常都是以顧問公司的名義,提供所謂的研究與技術指導 (research and technical assistance)。

就像之前所講的,這些主承約商會將案子分包給眾多的次承約商。在一個理想的情況下,主承約商由於熟悉跟政府和捐款者打交道,他們會將這些後端的事務打點好,然後提供大部分的資源來協助實際執行計畫的次承約商。

但實際的情況則是,主承約商由於大部分是駐點在美國的美國公司,這些顧問的人事成本極高。根據推算,這些主承約商自己可能就吃下了80%的合約金額,其餘兩成才拿出了分給下家去執行。

也就是說,有許多的援助款項,實則虛耗在華府、波士頓、或紐約高樓辦公室的經常開支 (overhead)、以及在美國的薪水和福利。 在這些援助產業的顧問公司,到中高階的薪水大約是 10 ~ 15 萬美金,以華府的薪水中位數 $75000 來說也算是不錯了。

而這些能夠下包到次承約商的金額,大概只有四分之一是包給受援國當地的團體,其餘的則是給美國和歐洲的次承包商。

老波「美國援助產業鏈」.jpg
在美國援助產業鏈的運作模式下,實際發錢或是買物資給受援者的預算比例,其實可能只有20%。
圖/ 老波 the No-Filter Generalist老

註:為防止讀者誤解,「援助」並不是最後一定要發錢或是買物資給受援者,許多時候是需要人力和知識來建立新的系統,所以老波不覺得花在顧問費是有什麼錯,只是比例和得標者的問題 。

為什麼獨厚美國廠商?

網友或許會想,為什麼政府獨厚這些特定的承包商,是否圖利?這事情老波沒證據不好說,雖然沒有任何不法事證,但是政府的旋轉門還有遊說機制,或許真的在發包的時候有些影響。

然而,老波覺得原因比重最大的,其實是官僚化制度的本身。

對於美國政府來說,要花錢援助那些落後國家的項目,是一件風險極高的投資,這不僅指的是財務上的風險,也有美國政府聲譽上的風險。倘若由美國政府親自操刀來管理這些項目,要是執行不善,則是人財兩失。

為了降低這種投資風險,找個中間的執行夥伴(承約商)算是最合理的商業手法。政府要找廠商來當緩衝墊,就得付某種形式的「保險費」,讓廠商能夠在高風險的環境下,仍能夠有周轉資金來面對不確定的因素。

而這種「保險費」,就是反映在這些承包商的 overhead costs(經常開支)裡頭。當然,政府也不會讓廠商予取予求,廠商不能夠隨便亂喊他們的經常開支的金額。廠商需要跟政府進行一段很長期的談判,來談妥政府願意承認並支付的經常開支,這就是所謂的 「 NICRA(Negotiated Indirect Cost Rate 協商間接成本率) 」。

這些 NICRA 費率是根據廠商實際營運成本談判確定的,允許回收行政支援和設施維護等與聯邦資助項目相關的間接開銷。NICRA 提供了雙方一種標準化的方法來衡量間接開銷。

常跟政府做生意的廠商都會有 NICRA。如前面提到,這個談判過程要準備的資料和手續很冗長,倘若你不是早已熟悉政府運作的廠商,通常不會有這個資源和門路在這邊虛耗,要取得優惠的 NICRA 是難上加難。

以政府的角度來看,是要跟已經有 NICRA 且已經被政府認定為低風險的廠商合作;還是要跟沒有任何經驗,無法「幫美國政府降低投資風險」的新廠商合作?

我想這個答案在官僚制度下應該很明確。

合約結構讓「贏者全拿」

總結上面幾段來說,這些大量的承約商的「孵育」,依靠的是與政府維持的常態業務關係,讓它們繼續從事援助工作,而缺乏讓他們變得更加有效率的動機,更甭討論什麼「受援者所有權」。

在現行的常規浪費的官僚體制下,對這些組織的存續反而是有利的。例如,有許多顧問的大部分時間是在寫例行報告。縱使很多時候沒有任何新的進展值得著墨,他們也得生出一份10頁的季度報告,並看起來完成了很多事情。畢竟負責閱讀和建檔這些報告的官員,也得保住這份工作才行。

除了大量的文檔儀式外,另一個鞏固現有承約商生態系的機制,則是政府所運用的 IDIQ 合約 ,即「無限交付/無限數量(Indefinite Delivery/Indefinite Quantity)」。

一般的商業合約,通常會明定需要交付的物品和數量,譬如乙方須完成五個市場調查報告,還有兩個競爭力分析…等等。

但在 IDIQ 合約下,無需在合約授予時指定確切數量。政府在固定時間內 (通常是五年為期) 可以要求承約商在這個計畫項目下做許多相關事務。IDIQ合約在範圍和數量上提供了靈活性,承約商在此期間無需重新投標後續工作,從而簡化美國政府採購工程或維護服務的過程。

簡單來說,就是五年內,美國政府可以把承約商當成是自己人來用 (而且不須給福利),在項目的範疇下,叫他們做多少事都可以。

這種長期共生的型態,將雙方都鞏固在互相依賴的合約裡,更加強了現有體制的惰性,遂而形成了所謂的「援助產業鏈」:

有源源不絕的政府預算、有影響議員決策的遊說公司和智庫、有專門的顧問公司和常態設置的 NGO、有培養援助人才的碩士學程。當然,還有永遠無法根除的「問題」。

DOGE向USAID動刀,合理嗎?

回到最初的問題,老波認為目前這些「公共服務」的系統肯定有利有弊,而裡面的人也絕對是有好有壞。

公共服務有時並不是單純的慈善。如果從產業生態系的角度出發,我們會看到它有商業模式和利害關係人。有誘因解決問題,也有誘因不解決問題。政府的「惰性」和「沒效率」,並不一定等同犯罪,很多時候反而是因為「防弊重於興利」的本質而造成。認清這錯綜複雜關係的本質,將會是改善的第一步。

老波本身對於這次 USAID 的風波,我是感到五味雜陳。當我還在那個生態系時,總統大選支持共和黨建制派的 Mitt Romney (更上一屆我支持 McCain)。我對這種援助體系的弊病十分反感,同時也認為這些受援國十有八九都是扶不起的阿斗。

然而從美國的國際影響力來看,又不忍看到美國退出這一賽局,造成真空。我們以前有個不成文的觀念,就是國際組織(像是 UN, WHO)基本上沒任何效力。國際組織不如區域組織,而區域組織不如一個強國的政府單位(如美國的 USAID 和 CDC)。而全世界的強國中,只有美國有資源、有正義擔當世界秩序的維護者。

以前在國務院考試的時候,美國會特別強調美國對外政策的三本柱(3D 模式),乃為國防 defense、外交 diplomacy、援助開發 development,分別由國防部、國務院、USAID 負責。這些是總統和美國政府的工具,要用多用少可視情況調整。作為美國的戰略工具,它們的宗旨是協助美國達成戰略目標,目的不是當慈善機構。

對於改革聯邦政府,老波是樂觀其成。全世界從政府到公司,早已進入要樽節的週期,現在刪減不必要的開銷是必然的趨勢,政府依戰略需求調整援助的地位,也算是合乎情理。

至於 USAID 要撤銷而併入國務院,我並不認為這是什麼不可接受的事。以歷史的長遠周期來看,政府組織調整實屬正常,就像台灣的國科會變科技部又變回國科會。

回顧「美援台灣」的三大階段

Anyway,文章的最後,在 USAID 這個部門很有可能被裁撤的這個當下,老波與台灣網友再回顧一些台灣的歷史。從 1949 年到 1979年「中」美斷交,中華民國所接受的經濟美援 (排除軍援),大約是 130 億美元,以 2019 的幣值估算。而其中83% ,也就是 107 億美元是來自於 USAID (以及其前身機構)。

這些援助可分三個階段:

  1. 1951~1955年 :穩定物價和通貨膨脹。
  2. 1956~1960年 :投資基礎建設、利用土改所釋出的人力,投入輕工業,作進口替代之效。
  3. 1961~1965年 :獎勵儲蓄、建立央行體制、運用民間投資、鼓勵出口外銷。

在那個風雨飄搖的年代,台灣的經濟基本上是美援/USAID/美方顧問所建立起來的,並非以前課本跟你說的國民黨陳誠、尹仲容。

台灣變成成熟經濟體後,在 2000 之後一直到 2019 年,也陸陸續續接受 USAID 將近一千多萬美元的款項用以賑災。同時,USAID 也時常協助台灣的國合會 ICDF (台版的 USAID) 在友邦推動計畫,共同拓展美國與台灣在當地的戰略地位。

USAID 未來雖然可能消失,但我相信美國與台灣基於共同價值觀所建立的情誼,仍會以不同形式永續

如果各位有興趣,我接下來可以分享為何聯合國的援助很浪費錢。

本文授權轉載自:老波 the No-Filter Generalist 臉書粉專

延伸閱讀:川普延攬入閣!馬斯克一句話解釋「政府效率部」宗旨:刪除沒益處的繁瑣規章

責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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