第四章 研究設計
第三節 實證變數假設
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第三節 實證變數假設
本研究欲瞭解當一縣市的醫療保健支出水準增加時，是否可降低該 縣市之失業率。除了各縣市總失業率外，尚針對不同性別失業率、不同 年齡層失業率及不同教育程度等之失業率，分別進行實證估計，以進一 步探討各縣市醫療保健支出占歲出比率之影響，對不同性別、不同年齡 層、不同教育程度等之失業率影響是否一致。
至於自變數方面，可分為產業因素、所得因素、以及醫療影響因素等 三類影響因素，以下針對上述幾項變數，詳細說明對失業率的可能攸關 性，最後為實證變數之基本統計敘述。
一、醫療影響因素
1. 醫療保健支出占歲出比率—MED
Gruber and Hanratty（1993）利用加拿大的資料，得出實證結果全民 健保實施讓就業率增加。Grossman（1972）發表健康需求模型，將「健康」
視為一種人力資本，健康資本影響可用於賺取所得或生產消費品的總時 間。簡而言之，Grossman 將健康視為一種消費財，讓消費者感到滿足（健 康的感覺真好），反過來說，生病會產生負效用；亦可將健康視為一種投 資財，它可以決定消費者從事各種市場與非市場活動的「可用時間」（減 少生病時間增加工作時間來提高所得），完全與本文認為若地方政府擴大 醫療保健支出則可以提升國民健康，進而降低失業率相符。
本文利用台灣各縣市 2000 年至 2010 年的資料，採追蹤資料進行研 究，假設在全民健保制度下，地方政府擴大醫療保健支出（不含屬社會保 險支出之健保費負擔）可以降低失業率。預期醫療保健支出可以透過累積 健康資本，進而減少失業率，因此，預期 MED 將對失業率造成負向的影 響關係。
2. 社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出比率—SW
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Lars Brännström and Sten-Å ke Stenberg（2007） 利用瑞典 1991 年至 2004 年期間的資料，得出實證結果為社會福利對失業率相互影響的關 係，但透過受協助人數目無法預測失業率的變化，也就是說受協助人數目 不增加失業人數。蔡吉源（1997）將社會福利支出定義為政府消費性支出，
並加計退休撫卹支出進行台灣的實證研究，結果發現大幅增加社會福利支 出會降低勞動工作意願，導致就業水準的下降，不利經濟成長。
預期醫療保健支出可以透過累積健康資本，進而減少失業率，但社會 福利支出有降低勞動工作意願，增加失業率的可能，無法準確估計此兩者 力量強弱，但預期社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出比率將對失業 率造成的影響關係為正向，亦即社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出 比率增加會造成失業率增加。
二、所得因素
3. 帄均每戶全年經常性收入—INCOME
所得越高的地區，就業機會越多（Kim et al. , 2003），表示高所得地 區就業率越高。故本研究選取帄均每戶全年經常性收入作為變數探討其與 失業率之關係，並預期存在負向的影響關係。
三、產業因素
4. 工業就業者占總就業者比率—SECOND
依照主計處行業標準分類（第九次修訂）工業就業者行業結構定義為 從事包括「礦業及土石採取業」、「製造業」、「電力及燃氣供應業」「用 水供應及污染整治業」、「營造業」。Mollick（2008）提出就業者之產業 結構可解釋當地的失業情形。此外，Mizuno et al.（2006）更指出製造業和 營造業比例較高的地區，失業率較低。製造業因具垂直相關產業，可用較 多失業者；而營造業較不需要技能性勞動者，許多公共建設對營造業勞動 者需求較高，可創造就業機會，吸引失業人口。因此製造業和營造業比例 較高的地區，有較低失業率。但是製造業對技能勞動者的需求，可能會增
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加結構性失業率，而營造業對於非技能勞動者的需求較高，則可能會增加 循環性失業率。由前所述發現不同二級產業類別對失業率有不同的影響，
而且同一產業類別對失業率亦可能同時產生正、負面影響。故本研究預期 工業就業者占總就業者比率對失業率影響存在正向或負向的影響關係。
5. 服務業就業者占總就業者百分比—THIRD
依照主計處行業標準分類（第九次修訂）服務業就業者行業結構定義 為從事包括「批發及零售業」、「運輸及倉儲業」、「住宿及餐飲業」、
「資訊及通訊傳播業」、「金融及保險業」、「不動產業」、「專業、科 學及技術服務業」、「支援服務業」、「公共行政及國防；強制性社會安 全」、「教育服務業」、「醫療保健及社會工作服務業」、「藝術、娛樂 及休閒服務業」、「其他服務業」。廖德琦（2004）提出發展服務業，促 進其投資與發展，可將經濟成長率轉化為實質的就業機會。可見服務業比 率愈高的地區，可能降低其失業率。但 Mizuno et al.（2006）指出運輸和 通訊產業可能會增加失業率。因為通訊業需要有技能的勞動者，如電腦、
電子和資訊技術之知識，可能導致結構性失業增加；而運輸業有較多非技 能勞動者，亦不像製造業有垂直相關產業，因此可能增加結構性失業。由 前所述發現不同三級產業類別對失業率有不同的影響，而且同一產業類別 對失業率亦可能同時產生正、負面影響。故本研究預期服務業就業者占總 就業者比率對失業率影響存在正向或負向的影響關係。
6. 外籍工作者－產業及社福外籍勞工人數-FWK
依照行政院勞工委員會外籍工作者－產業及社福外籍勞工依開放項目 分包括產業外籍勞工、政府重大公共工程、船員、重大投資製造業、重大 投資營造業、製造業兩年期滿重整、傳統製造業、非傳統製造業、特殊時 程產業、看護工、家庭幫傭等。我國外勞政策的主管機關為中央的勞工委 員會，而外勞之引進採許可制，其主管機關也是以勞委會（製造業及加工 出口區會經濟部、科學園區會國科會、看護工會內政部）為主。
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雖然當初政府開放外勞的目的是在提供補充性外勞，而非替代性外 勞，但江豐富（2005）研究結果顯示，台灣近年來的外勞引進已逐漸由補 充性外勞轉變為替代性外勞，從而威脅到對國內基層勞工的就業。廉價的 外籍勞力正快速「替代」本國有願意從事這類工作之勞工。基於上述之分 析，本研究預期外籍工作者－產業及社福外籍勞工人數將對失業率產生正 向影響。
四、實證變數之基本統計敘述
由於本研究採用台灣 23 個縣市，A、B 兩組各十年之時間範圍（A 組 被解釋變數時間為 2000 年至 2009 年，B 組被解釋變數時間為 2001 年 至 2010 年），表 4.1 及表 4.2 分別為 A、B 兩組之基本統計量。
從最大值與最小值的差距來觀察各縣市之間的差異性，可以突顯彼此 之間的最大差異現象，但此方式可能受到少數極端之縣市所影響，有可能 多數縣市在支出比例上具有相當的一致性。為減弱少數極端個體的影響而 來觀察整體內部的差異情況，則可利用標準差。標準差主要是用來分析團 體內之個體性質的分散情形，標準差愈大，表示該團體在該一特質方面愈 不整齊。
以標準差來觀察我國各縣市政府彼此之間在失業率上的差異，在 A 組中，全體失業率的標準差為 0.81，B 組為 0.65，可知 B 組之全體失業 率較 A 組整齊。不僅如此，就失業率而言，不論全體、性別、教育程度 或是年齡失業率，B 組之標準差皆較 A 組小，可知各縣市之間，彼此失 業率的差異呈現逐年遞減的發展趨勢。而 A、B 兩組最大值相同，表示 2010 年各縣市失業率並無再超越以往最高失業率，而最小值的部份，B 組 失業率皆較 A 組大，故可知，2000 年各縣市失業率為十年之間最小的一 年。就帄均值而言，B 組失業率帄均值皆較 A 組大，整體來說，各縣市 失業率逐年增加且差異逐年遞減。
醫療保健支出占歲出比率最高為 6.56％是 2001 年的澎湖縣，最低為 0.72％是 2002 年的新竹市、2006 年和 2009 年的台中市，最高與最低相
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差 9.1 倍之多。帄均值為 1.84％，其為最大值的 0.28 倍，最小值的 2.56 倍。
社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出比率最高為 46.45％是 2001 年的南投市，最低為 3.68％是 2002 年的台南市，最高與最低相差 12.62 倍。帄均值為 9.35％，其為最大值的 0.20 倍，最小值的 2.54 倍。其標 準差為 3.92％是醫療保健支出占歲出比率標準差 0.78％的 5.03 倍，表示 相較之下，各縣市的社會福利支出（不包括醫療保健支出）較醫療保健支 出為不整齊，差異較大。
帄均每戶全年經常性收入最高為 1,652,624 元是 2007 年的台北市，
最低為 728.240元是 2007 年的台東縣，最高與最低相差 2.27倍。帄均值 為 1,038,164元，其為最大值的 0.63 倍，最小值的 1.43 倍。
工業就業者占總就業者比率最高為 53.08％是 2000 年的新竹縣，最 低為 14.55％是 2002 年的澎湖縣，最高與最低相差 3.65 倍之多。帄均 值為 34.47％，其為最大值的 0.65 倍，最小值的 2.37 倍。
服務業就業者占總就業者比率最高為 80.98％是 2008 年的台北市，
最低為 37.89％是 2000 年的嘉義縣，最高與最低相差 2.14 倍之多。帄 均值為 56.71％，其為最大值的 0.70 倍，最小值的 1.50 倍。其標準差為 11.52％，是工業就業者占總就業者比率標準差 9.51％的 1.21 倍，相較之 下，各縣市的服務業就業者占總就業者比率較工業就業者占總就業者比率 為不整齊，差異較大。
外籍工作者－產業及社福外籍勞工人數最高為 72,169 人是 2007 年 的桃園縣，最低為 213 人是 2001 年的澎湖縣，最高與最低相差 338.82 倍。帄均值為 15,369 元，其為最大值的 0.21 倍，最小值的 72.15 倍，
標準差為 15,892。
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