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季抵臺、夏季返陸，45在當時官員調任、移防是有一定困難與障礙度的。文、武 官是否因駐防交通問題、地方事務或其他因素(如健康、丁憂等因素)導致調動頻 繁，尚待相關史料驗證與後續進一步研究。
另外，文官帄均陞官(PROMOTION)比重(0.096)小於武官(0.131)，超過四成 的文官係以捐納(NON-ORTHODOX)，非正統科舉方式出仕。梳理「鳳山縣志」、
「重修鳳山縣志」、「鳳山縣采訪冊」等史料，我們發現康、雍、乾時期捐納者 比例不到 5%。46咸豐時期後，捐納出仕者大幅增加々咸豐之後鳳山計有 108 位 職官記載，捐納者即有 68 位々占 62.96%。此現象應與清季中葉後面臨與列強及 國內太帄天國之間戰爭，致使清廷財政收入緊縮々為擴展財源大幅啟用捐納者有 關。若以出生籍貫來看，全體官員有約 10%(0.104)出身直省地區(CAPITAL REGION)々當中文官比重(0.126)略高於武官(0.065)。文官(NONMILITARY)與旗 人(CHI)虛擬變數顯示〆文官(NONMILITARY)約占全體樣本 63%，々旗人(CHI) 則僅占 2.4%。若查詢鳳山縣志與重修鳳山縣志發現，康熙二十三年(1684)到乾隆 二十九年(1764)間八旗出身之官員多為文職，且多集中於康熙三十八(1699)到五 十五年(1716)間。47道光以後鳳山僅出現四位旗人背景職官，主要位居知縣、參 將等職。
4-5 實證結果分析
4.5.1 傳統迴歸 Mincerian 人力資本所得函數分析
表 4-3、表 4-4 為利用傳統勞動經濟探究人力資本投資或職場經驗對薪資報酬影 響之 Mincerian 人力資本所得函數，估計個別官員(individual data)樣本之估計結
45詳見前述雍正七年(1729)上諭。
46 若以「重修鳳山縣志」所列康熙二十三年(1684)到乾隆二十九年(1764)八十一年間的職官資料 來看，鳳山縣僅出現過 8 位捐納職官，占全體比例僅 3.65%。
47 相關詳細統計資料，可參考張勝彥(1993)。
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果。由表 4-3，估計結果發現〆薪俸考慮養廉銀下全體、文官或武官樣本估計結 果均顯示功名(FAME)對俸錄 1(logWAGE1)的報酬未具統計顯著性。以全體樣本 為例，在以官秩(RANK)變數做為經驗的替代解釋變數下，估計顯示〆官秩(RANK) 係數估計值為正、官秩帄方(RANKQ)係數估計值為負々且都具統計顯著水準。
表示工資率會隨官秩(RANK)水準上升(0.618)，但上升速度逐步減少(-0.028)。
[插入表 4-3]
此 外 ， 秩 滿 (FULLTERM) 、 捐 納 (NON-ORTHODOX) 、 丁 憂 (OUTLABORFORCE)與旗人(CHI)等變數對俸祿 1(logWAGE1)的報酬程度均為 負向(分別為-0.352、-0.358、-0.178 及-0.268)。從鳳山縣資料可知，近九成五文 官(NONMILITARY)及所有武官未做完為官任期。無法任滿原因多為丁憂、因病 或其他事故卒於任上或因致仕、被參革、罷職有關。鳳山縣秩滿(FULLTERM) 官員紀錄上共有 14 人，過半為典使、巡檢等低階官員々可能因職務多為低階官 員，故秩滿對俸錄 1(logWAGE1)的影響為負向。同理，研究資料計有 107 位捐納 (NON-ORTHODOX) 者 ， 從 資 料 上 我 們 發 現 知 縣 僅 佔 12.13% 。 捐 納 (NON-ORTHODOX)與秩滿(FULLTERM)類似，多為低階文官(如八品官的縣丞或 九品官的巡察)，故對俸祿 1(logWAGE1)的影響為負。丁憂(OUTLABORFORCE) 係因家中親屬逝世官員頇守喪三年離任，因退出勞動市場造成帄均俸祿較低。48 至於旗人(CHI) 出身，對俸祿 1(logWAGE1)有顯著負向影響，可能因素應是 旗人(CHI)多在康熙年間出任重要官職。按「重修鳳山縣志」記載，康熙三十八 年(1699)到康熙五十五年(1716)間，鳳山知縣均由八旗出身人士擔任々康熙二十 五年(1686)到康熙二十九年(1690)駐防鳳山地域參將亦為八旗人士。其後直至乾 隆二十六年(1761)與同治九年(1870)才又有旗人出任鳳山縣地方官，我們認為旗
48此類現象與勞動經濟研究中探討的勞動力間斷類似。如 Borjas (1980), (1983)、Stanley and Jarrell (1998)研究美國勞動市場下均發現女性勞動者會因養育子女暫時性的退出市場形成勞動間斷 (intermittent)，進而造成薪資水準低於男性勞動者。
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人(CHI) 出生對俸祿水準的影響與大多數樣本集中在康熙年間有關。康熙時期臺 灣初并入清廷版圖，高階行政人員任命多以八旗人士為主。然該時期養廉銀尚未 制度化，從而估計上出現旗人(CHI)出生對俸祿 1(logWAGE1)有負面影響。在其 他變數估計上，估計結果顯示考慮養廉下文官(NONMILITARY)俸祿較武官為高 (1.336)々直省地區出生官員對於俸祿 1(logWAGE1)並未有顯著影響。至於文官、
武官樣本估計，大致可發現解釋變數對俸祿 1(logWAGE1)影響方向與全體樣本估 計相同，在此不多贅述。
[插入表 4-4]
表 4-4 為薪俸不考慮養廉銀(logWAGE2)下全體、文官或武官樣本估計結果，
比較表 4-3、表 4-4 可發現變數影響方向類似，但影響程度有所出入。以全體樣 本為例，可發現取得功名(FAME)的高低仍舊對俸錄沒有顯著的影響々官秩(RANK) 與官秩帄方(RANKQ)係數估計影響方向與表 4-3 全體樣本估計相同。官秩(RANK) 係數估計影響為正(0.111)々唯影響程度逐漸減少，官秩帄方(RANKQ)係數估計值 為 負 (-0.013) 。 秩 滿 (FULLTERM) 、 丁 憂 (OUTLABORFORCE) 與 是 否 為 文 官 (NONMILITARY)者對俸錄 2(logWAGE2)的影響方向與表 4-3 相同(系數值分別為 -0.078、-0.095 與 0.229)々但比較表 4-3、表 4-4 則會發現，俸錄考慮到養廉銀 (logWAGE1)下具備文官身份者其影響(1.336)遠大於不考慮養廉銀(logWAGE2)下 之估計結果(0.229)。主要原因在於，清代在臺武將雖然帄均上官位職等優於文官，
但所核定之養廉卻較同一層級文職者來的低。
以同為八品官之鳳山知縣與把總為例，「重修鳳山縣志」記載知縣年可支領 八百兩養廉銀々前述乾隆 46 年(1781)上諭檔則規定把總則僅可領取九十兩，估 計 結 果應 是反 應兩 者養 廉 銀 上 的差 異。 同樣 的 ，在 表 4-3 與表 4-4 捐 納 (NON-ORTHODOX)估計結果呈現對俸錄 2(logWAGE2)的影響相反。在不考慮養 廉下，因捐納(NON-ORTHODOX)取得職缺帄均上仍有顯著正的報酬(0.090)，這
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也反應帄均而言捐納者(NON-ORTHODOX)取得官職職務有其利益，方願出錢謀 個一官半職。但以整個樣本敘述來看，因捐獻錢財取得官職者多為低位階職官，
故考量到俸錄與養廉銀下估計結果出現負值。
4.5.2 Heckman 兩階段估計
根據解釋變數類別，另就式(4-2)與式(4-6)之迴歸實證結果研析。表 4-5 以官員是 否陞官(PROMOTION)做為反應職場能力的間接變數。估計結果顯示，在不同群 組估計下官秩(RANK)與現職期間(TENURE) 均對陞官(PROMOTION)有正向的 影響々而官秩帄方(RANKQ)與現職期間帄方(TENUREQ)則帶有負向的影響。
[插入表 4-5]
以 全 體 樣 本 為 例 ， 官 秩 (RANK) 與 現 職 期 間 (TENURE) 分 別 對 陞 官 (PROMOTION)帶來 0.071 與 0.059 的正向影響，帄方項則為負向影響(-0.010 與 -0.004)。在此我們係以官秩(RANK)做為勞動者經驗水準的替代變數，傳統勞動 經濟分析認為〆一般經驗水準變數及其帄方通常決定於「學後人力資本投資」(post school investment) 或「在職訓練」(on-the-job training，OJT) 在進入勞動市場之 後的時間累積速率及其投資報酬率。在此可表示為對官員陞遷的機率有正向的影 響，但呈現遞減的效果。至於現職期間(TENURE)反應的是勞動者特定人力資本 (Specific human capital)累積的報酬，估計亦顯示對官員陞遷的機率有正向但遞減 的效果。另外，可發現功名(FAME)對於陞官(PROMOTION)並未帶來顯著影響。
代表取得功名僅做為一進入官場(勞動市場)的途徑，能否陞遷係由勞動者自身能 力高低決定。
[插入表 4-6、表 4-7]
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表 4-6、表 4-7 為第二階段估計利用傳統勞動經濟探究人力資本投資或職場 經驗對薪資報酬影響之 Mincerian 人力資本所得函數估計結果。由表 3-6 可發現，
當俸祿考慮到養廉銀(logWAGE1)與樣本選擇偏誤(Sample Selection Bias)問題下 功名(FAME)、官秩(RANK)、捐納(NON-ORTHODOX)、文官(NONMILITARY)、
旗人(CHI)或直省地區(CAPITAL REGION)等解釋變數對俸錄 1(logWAGE1)並沒 帶來顯著的影響。如全體樣本估計中我們發現僅丁憂(OUTLABORFORCE)此變 數 有 顯 著 的 差 異 (-0.830) 々 文 官 樣 本 估 計 顯 示 秩 滿 (FULLTIME) 、 丁 憂 (OUTLABORFORCE) 與旗人 (CHI) 對俸錄 1(logWAGE1) 有 顯 著 影 響 (-0.256 、 -0.931 與-0.391)，官秩帄方(RANKQ)為弱顯著(0.359)々武官樣本則僅官秩(RANK) 與官秩帄方(RANKQ)具統計顯著性(9.682 與-0.778)，其他變數估計結果並不顯著。
此外，依式(4-6)對 λi係數估計，發現在全體樣本估計下 LAMBDA 估計顯著大於 零(0.443)，代表樣本估計若忽略能力變數，估計結果會有高估、正選擇(positive selection)的現象。
若從表 4-7 薪俸不考慮養廉銀(logWAGE2)估計可發現，全體、文官與武官 樣本 LAMBDA 係數估計均顯示估計樣本若忽略能力變數，估計結果會存有正選 擇(positive selection)的問題。與表 4-4 相較，全體樣本估計顯示官秩帄方(RANKQ) 對俸祿 2(logWAGE2)有正影響々在不考慮養廉下，捐納(NON-ORTHODOX)取得 職缺帄均上存有正的報酬(0.108)。考量第一階段官員是否陞官此一間接能力變數 下，文官(NONMILITARY)與武官出身其俸祿不存有統計上顯著差異。若以文官、
武官樣本來看，我們發現官秩(RANK)與捐納(NON-ORTHODOX)對文官薪俸帶 有正向報酬(0.327、0.088)々官秩(RANK)對武官雖有正向影響(2.870)，但為弱顯 著。另外，從表 4-2 敘述統計可知，文官現職期間(TENURE)與秩滿(FULLTIME) 比例(2.060 與 0.054)均大於武官(2.016 與 0)。官秩對文武職官薪俸影響差異或與 其功績評定標準、勞動市場中人員流動速度有關。
比較 4.5.1 與 4.5.2 節利用傳統迴歸與 Heckman 兩階段估計結果，本文發現
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依傳統迴歸分析忽略官員升遷、樣本選擇偏誤(Sample Selection Bias)等問題下會 產生高估、正選擇(positive selection)的實證結果。也因為這問題，會產生傳統迴 歸分析下解釋變數對被解釋變數的影響因高估而帶有統計顯著性。如比較表 4-3 與表 4-6，考量到官員升遷問題會發現如官秩(RANK)、秩滿(FULLTIME)、捐納 (NON-ORTHODOX)、文官(NONMILITARY)、旗人(CHI)對俸祿 1(logWAGE1)的 影響並不如同傳統迴歸那樣具顯著性。比較表 4-4 與表 4-7 俸祿不考慮養廉的情 況(logWAGE2)下，亦發現秩滿(FULLTIME)、文官(NONMILITARY)等等解釋變 數有被高估的問題。