第五章 實證結果分析
第二節 實證結果分析:大型企業與中小企業樣本
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進行第二階段實證模型前，須針對解釋變數間共線性的問題先行探討。
沿襲前述八項變數，大型企業相關係數表整理如表 5-6，從相關係數矩陣表 可知，解釋變數間相關係數均未超過 0.5，其中較高者依然為「資本勞動比 率(CAPI)」及「技術密集度(RD)」兩項解釋變數。進行完整實證模型 4 後，
分別刪除上述兩項變數，依序建立模型5 及 6，並將實證結果整理如表 5-8。
表 5-6 製造業各解釋變數間相關係數分析表(大型企業)
LOCAT REVE TIME SPEC STATE CAPI RD EXPO
LOCAT 1.000
REVE 0.023 1.000 TIME 0.011 0.165 1.000 SPEC 0.038 -0.064 -0.108 1.000
STATE 0.025 0.025 -0.157 0.006 1.000
CAPI 0.161 0.105 -0.110 0.015 0.156 1.000
RD 0.288 0.019 -0.122 0.002 0.187 0.486 1.000 EXPO -0.116 -0.004 0.115 -0.060 -0.098 -0.243 -0.158 1.000 資料來源：本研究整理。
中小企業相關係數表整理如表 5-7，相關係數皆落於 0.4 以下，較高者 仍為「資本勞動比率(CAPI)」及「技術密集度(RD)」。在建立中小企業完整 實證模型7 後，刪除上述兩項變數，依序建立實證模型 8 及模型 9。
表 5-7 製造業各解釋變數間相關係數分析表(中小企業)
LOCAT REVE TIME SPEC STATE CAPI RD EXPO
LOCAT 1.000
REVE -0.078 1.000 TIME -0.030 0.038 1.000 SPEC 0.012 -0.062 -0.065 1.000 STATE 0.129 0.014 -0.145 0.019 1.000
CAPI 0.090 0.037 -0.151 -0.036 0.096 1.000
RD 0.265 -0.013 -0.144 -0.077 0.197 0.370 1.000 EXPO -0.096 -0.001 0.162 0.028 -0.156 -0.112 -0.118 1.000 資料來源：本研究整理。
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考量製造業投資廠商，其樣本組成中，規模與行業性質等屬性殊異，以 企業規模為例，中小企業經營特性與大型企業大相逕庭，中小企業著重於彈 性、靈活，能快速反應環境需要，但普遍經營規模小，且以加工及代工為主，
容易受到外部因素的干擾，對於提升勞動生產力的決定因素是否會有不同的 著重與影響? 將是本章節討論重點。
一、模型4 之實證結果
模型4 為針對大型企業建立的完整估計模型。由表 5-7 實證結果顯示，
完整實證模型的解釋能力達到38.53%。相較於模型 1，在勞動素質的提升層 面中，「投資區位選擇」參數估計值維持正向，顯著效果未通過統計檢定，
表示沒有足夠證據支持該因素對於大型企業勞動生產力提升有正面影響。而
「盈餘運用方式」對於勞動生產力的估計係數為負向，此結果與先前全體樣 本模型有所差異，代表保留盈餘及增資等運用方式越高，對於大型企業勞動 生產力提升傾向不利，但因未通過統計顯著檢定，與模型1 同為非影響勞動 生產力的決定因素。「對外投資經驗」參數估計值則是由負面傾向轉向正面 傾向，顯示對外投資經驗對於提升勞動生產力有正面效應，但因未達顯著水 準，並非重要決定因素，維持與模型1 同樣結果。
在資本深化影響及總要素生產力的解釋變數中，「分工作業型態」其參 數估計值轉為負向，因未通過顯著水準檢定，並非重要決定因素。「廠商產 業型態」與「資本勞動比率」維持與模型1 同樣結果，說明每單位勞動所擁 有資本比率越大，對於大型企業勞動生產力的提升，有其顯著性的正面影 響。「技術密集度」及「出口密集度」與模型 1 結果並無二致。而出口傾向 程度愈高對於大型企業勞動生產力越不利，呼應Hsu and Chen（2000）針對 台灣製造業勞動生產力的分析，當出口貿易量越大，將侵蝕大型企業勞動生 產力的結論相符合。
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二、模型5 之實證結果
從表5-7 的模型 5 與模型 4 比較，僅有「盈餘運用方式」參數估計值影 響傾向轉正，代表當廠商海外投資事業往年盈餘採取不分配方式時，對於廠 商勞動生產力的影響傾向有利，但實證結果顯示上述變數與勞動生產力間沒 有顯著相關，因此並非影響勞動生產力的決定因素。
觀察模型五與模型 2 的實證結果，「投資區位選擇」以及「盈餘運用方 式」參數估計值均為正向，但實證結果則是未通過統計顯著性檢定。說明在 排除「資本勞動比率」後，上述兩解釋變數不再是影響大型企業勞動生產力 的決定因素。「對外投資經驗」參數估計值轉正，符合預期，但未呈現統計 上的顯著效果。由上述比較可知，原模型5 中六項重要決定因素，僅餘「廠 商產業型態」、「技術密集度」及「出口密集度」等三項變數為影響大型企業 勞動生產力決定因素。
三、模型6 之實證結果
刪除「技術密集度」變數，由表5-7 模型 6 比較模型 4 及模型 5，可觀 察到「投資區位選擇」統計值再度呈現顯著相關效果。其餘結果則與模型4 同。將實證結果與模型 3 比較，「盈餘運用方式」、「分工作業型態」參數估 計值轉為負向，「對外投資經驗」參數估計值則是轉為正向，但與勞動生產 力間並未呈現顯著關係，仍以「投資區位選擇」、「廠商產業型態」、「技術密 集度」及「出口密集度」對於對外投資廠商勞動生產力有較佳的解釋能力。
四、模型7 之實證結果
實證模型 7 為中小企業勞動生產力完整實證估計模型，實證結果如表 5-8。從勞動素質提升層面與模型 1 比較中，「盈餘運用方式」參數估計值仍 為正向，但數據上呈現統計顯著效果，表示對於中小企業，保留盈餘越高或 可運用資本越多，對於勞動生產力的提升有顯著正面影響。「投資區位選擇」
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變數無論在整體製造業或中小企業，均為正面且顯著的影響。
在資本深化影響層面中，「廠商產業型態」變數統計效果則是轉為不顯 著，顯示該因素對於中小企業勞動生產力提升上沒有顯著影響。總要素生產 力層面則是出現「出口密集度」參數估計值轉正，雖未通過顯著水準檢定，
但其方向仍符合當初的預期，與Hsu and Chen（2000）針對台灣製造業勞動 生產力的研究結論相符。其餘變數的實證結果，則是與模型1 相同。
五、模型8 之實證結果
從表 5-8 模型 8 將「資本勞動比率」刪除與模型 7 比較，可以發現「對 外投資經驗」數據上呈現統計的顯著性，其他解釋變數的實證結果，皆與模 型7 相同。
若與模型 2 比較，則是出現「廠商產業型態」統計值由統計上顯著效果 轉為非顯著，表示對於中小企業而論，廠商本身產業屬性為勞力密集或資本 密集並非影響勞動生產力的決定因素。「出口密集度」參數估計值由負轉正，
但未通過顯著性檢定。其餘變數統計值與顯著水準與模型2 並無明顯差異。
六、模型9 之實證結果
將模型7「技術密集度」變數刪除後，建立實證模型 9，與模型 7 及模 型8 的比較顯示，「對外投資經驗」與「廠商產業型態」兩變數與中小企業 勞動生產力之間呈現顯著的相關性，亦即影響勞動生產力決定因素增加上述 兩項。
與模型3 的比較，「盈餘運用方式」參數估計值皆為正向，與最先預期 盈餘運用對於勞動生產力的提升有其助益的方向相同，但針對中小企業則是 呈現統計顯著性，說明該變數對於中小企業勞動生產力有其顯著影響的重要 性。而「出口密集度」則同前述模型之間的比較。其他解釋變數的參數估計 值方向與數據顯著水準，皆與模型3 相同。