第三章 研究設計
第四節 實證資料來源與變數選取
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資料雷同的有「薪資及生產力統計」分類細項「受僱員工人數與薪資」之「製造 業受僱員工數」，而「受僱員工數」之定義為「依支領薪資原則，計算月底現有 受僱員工人數；包括所有本國或外國籍之職員及工員、專任及兼任、全勤及部分 時間參加作業之常僱員工、臨時員工、契約員工、建教合作工讀生（全月不參加 工作者除外）、學徒及養成工等…但不包括：參加作業而不支領薪資之雇主、自 營作業者及無酬家屬工作者；僅支車馬費未實際參加作業之董、監事、顧問；應 征召服常備兵役保留底缺或支領部分薪資與留職停薪、全月未參加作業者；不在 廠地工作之計件工作者」。與「就業者」相比較，「受僱員工數」並未包含不支領 薪資之雇主、自營作業者及無酬家屬工作者等等，然而上述該類就業者與「受僱 員工數」同樣會受到「經濟發展因素」、「全球化因素」與「景氣循環因素」之影 響，而有移轉至服務業之可能，因此有必要涵蓋在本文之研究範文內，因此本文 所選用的被解釋變數，為「製造業就業者人數」而非「製造業受僱員工數」。
製造業進出口相關資料皆以中華民國財政部出版之「中華民國統計年報」所 公告資料為依據。製造業對外投資與外國人、華僑對台投資之相關金額，皆採用 經由中華民國經濟部投資審查委員會登記而出版的「中華民國華僑及外國人投資、
技術合作、對外投資、對外技術合作統計月報」所公告資料為依據。其次，本文 將對外投資與對外貿易的項目再分為製造業對外投資淨額與出口淨額，中國大陸 對外投資淨額與出口淨額，並皆以該項目佔GDP比例表示之。製造業出口能力 與其勞動需求息息相關，至於對外投資淨額則可分為兩方面，若對外投資超過對 台投資，代表台灣製造業為資金淨流出，也意味就業機會的淨減少，反之亦然。
另外一種可能是台灣製造業對外投資能有效帶動出口，則台灣製造業的勞動需求 便會增加，但若無法有效帶動出口，則對外投資代表產業的連根拔起，對台灣的 製造業勞動需求有害無益。本文特別將台灣對中國大陸之投資與貿易，和台灣對 香港之投資與貿易合併計算，此乃因香港長期扮演台灣與大陸之經貿媒介，許多 台灣對香港之投資或貿易，實則為台灣對大陸之投資或貿易，因此合併計算將更
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有效觀察台灣與大陸之經貿關係。
此外，本文為探討台灣製造業在「去工業化」上是否存在部門間的不同發展，
以及對外投資與貿易對於製造業就業的影響是否存在部門間的差異性，因此將製 造業分為傳統產業、基礎產業、技術密集產業等三類別。
依照行政院主計處對製造業類別之定義，傳統產業係指： (1) 食品製造業，
(2) 飲料及菸草製造業， (3) 紡織業， (4) 成衣及服飾品製造業， (5) 皮革、毛 皮及其製品製造業， (6) 木竹製品製造業、 (7) 紙漿、紙及紙製品製造業， (8) 印刷及資料儲存媒體複製業， (9) 非金屬礦物製品製造業， (10) 家具製造業，
(11) 其他製造業。
基礎產業則包含： (1) 石油及煤製品製造業， (2) 化學材料製造業， (3) 化 學製品製造業， (4) 橡膠製品製造業， (5) 塑膠製品製造業， (6) 基本金屬製
造業， (7) 金屬製品製造業。
技術密集產業包含： (1) 藥品製造業， (2) 電子零組件製造業， (3) 電腦、
電子產品及光學製品製造業， (4) 電力設備製造業， (5) 機械設備製造業， (6) 汽車及其零件製造業， (7) 其他運輸工具製造業， (8) 未分類其他運輸工具及 零件製造業。
本文在第五章以計量模型分析台灣「去工業化」發生與結束的原因，所引用 的模型為第四節所述之「Rowthorn模型」，但所採用的變數與原先模型有所不同。
原本「Rowthorn模型」的被解釋變數為製造業就業比例，但本文為延續第四章
對於製造業的設定，並同時簡化模型，將製造業分為傳統產業以及非傳統產業(即 基礎產業與技術密集產業)，探討不同產業類別的「去工業化」是受到哪些因素 的影響。
其次為解釋變數之選取與定義。「Rowthorn模型」認為「去工業化」的發生 主要來自於三大因素如下： (1) 經濟發展因素：Ln (每人平均GDP) 、Ln (每人
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平均GDP) 的平方項、Ln (製造業相對服務業產品價格)； (2) 景氣循環因素：
失業率； (3) 全球化因素：製造業出口淨額、對開發中國家出口淨額 。
Rowthorn採用Ln (每人平均GDP) 的一次項與二次項，乃因其假設該變數
對於製造業就業比例有先正後負的影響，在「工業化」時期為正，在「去工業化」
時期為負。依照經濟學「恩格爾法則 (Engel’s Law) 」，在工業化過程中，當每 人平均GDP超過一定水準後，消費者對食物等農業產品的需求將相對降低，而 對製造業產品的需求將相對升高，而依據「貝爾法則 (Bell’s Law) 」，當每人平 均GDP再度提高到特定水準後，消費者對於製造業產品的需求將逐漸轉為對服 務業產品的需求。因此由每人平均GDP的成長將帶動消費者需求的轉變，並影 響不同產業的收入，因而最後影響不同產業的勞動僱用。「Rowthorn模型」的觀 察期間包含「工業化」時期以及「去工業化」時期，因此Ln (每人平均GDP)對 於製造業就業比例的影響為曲線關係而非線性關係，然而本文計量模型的觀察期 間為1991年第一季至2010年第二季，而台灣在1987年即已從「工業化」轉為
「去工業化」，研究範圍並未涵蓋「工業化」的階段，因此本文僅使用Ln (每人 平均GDP)的一次項作為解釋變數。
根據Rowthorn and Ramaswamy (1999) 說法，造成製造業產品需求的相對萎
縮之因，除了消費者需求型態改變外，另外一個重要的因素是製造業產品相對服 務業產品的價格大幅下滑，而此現象則來自於製造業勞動生產力相對於服務業快 速提升，因此相對價格是相對勞動生產力的減函數，而勞動就業是相對價格的增 函數。然而本文在相關資料的蒐集上卻受到限制，製造業以及服務業價格平減指 數的數據不齊全，也未公告最新幾季的資料。在其他相同採用「Rowthorn模型」
研究台灣去工業化的文獻中，周玉珊使用「躉售物價指數/GDP Deflator」，作為 製造業相對服務業之產品價格的估計值，但本文認為此估計方法亦不夠精確。
Rowthorn and Ramaswamy既然認為相對價格是相對勞動生產力的函數，而製造
業就業比例又是相對價格的函數，因此製造業就業比例必然是相對勞動力的函數。
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本文因而以Ln (製造力相對勞動生產力) 取代Ln (製造業相對價格)，做為影響製 造業就業比例的解釋變數。製造業勞動生產力的定義為「製造業產值除以製造業 總勞動人口」，服務業勞動生產力的定義為「服務業產值除以服務業勞動人口」， 兩者相除後即為製造業相對勞動生產力。
製造業勞動市場的發展，會受到長期因素，即經濟發展因素與全球化因素的 影響，也同時會受到短期因素，亦即景氣循環因素的影響。為區隔出短期因素的
影響，Rowthorn and Wells (1987) 將失業率做為代表景氣循環的解釋變數。由於
景氣循環、經濟成長率與失業率具有高度負相關性，而失業率又與產業勞動僱用 關係密切，因此本文亦以失業率做為代表景氣循環的解釋變數。依照主計處公告 之「就業、失業統計」，失業率的定義為「失業者占勞動力之比率」，而失業者的 定義為「在資料標準週內年滿15歲同時具有下列條件者： (1) 無工作； (2) 隨 時可以工作； (3) 正在尋找工作或已找工作在等待結果。此外，尚包括等待恢 復工作者及找到職業而未開始工作亦無報酬者」，就業者之定義則為「指在資料 標準週內年滿15歲從事有酬工作者，或從事15小時以上之無酬家屬工作者」。
歸類為「全球化因素」之解數變數當中，「Rowthorn模型」採用的變數為製 造業出口淨額、對開發中國家出口淨額，並未討論對外投資對於「去工業化」的 影響，只討論貿易因素；但Alderson (1997) 認為對外投資與「去工業化」影響 甚鉅，與台灣擔心資金外移造成就業市場萎縮的疑慮相仿，因此本文亦將對外投 資淨額納入計量模型中做為解釋變數。進出口與對外投資的相關資料與第四章所 採用的資料來源相同，在此不加以贅述。