第六章 結論與建議
第二節 建議
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第二節 建議
本節分為兩部分，首先，根據研究成果提出相關政策建議，再依本研究的不 足之處或研究限制提出後續研究之改進與建議方向。
一、政策建議
根據本研究實證分析得出之結果，提出政策建議作為相關都市與產業政策之 參考，說明如下：
（一）發展地方特色產業以擴大地方就業市場及提升產業競爭力
本研究結果發現，產業結構如工業及服務業就業百分比對失業率有顯著正向 影響。雖然本研究未細分產業類別，但依本文第五章第三節推測由於景氣循環的 影響，以及傳統工業或非技能性產業所釋放的大量勞動力無法有效被勞動市場吸 收，亦即失業者之技能不足以配合現今主要產業發展所需，造成勞力密集產業結 構轉換之問題，可能產生失業率上升的情形（如 Mizuno et al., 2006）。鑒於台灣 各地區自然資源、地理環境等經濟基礎條件的不同，因此，針對不同地區之當地 資源條件與特性，建議政府發展地方特色產業，結合當地原物料的供給、人文歷 史因素、自然資源等不同條件而發展出本身的生存之道，開創自有特色，擴大地 方就業市場，改善地區失業問題，並減緩地方產業發展受景氣衝擊的影響程度。
是以，由政府做政策整合，與地方密切合作，即一方面由中央政策引導與支援，
另一方面需地方的推展與實施，透過中央及地方夥伴關係的建立，有效推動地方 產業永續發展機制。即欲藉由政府支援與協助地方特色產業的發展，促進地方性 就業，增進地區吸引力與競爭力。
（二）增加公共建設投資及經濟發展支出，以創造就業機會，並規劃配套措施 如同本研究結果所示，政府經濟發展支出百分比與失業率之間有負向關係，
也就是政府經濟發展支出愈多，愈有可能降低失業率。而經濟發展支出包含對產 業發展、交通等經濟發展項目的支出。因此，當地區失業問題加劇時，政府頇妥 善分配與規劃其財政資源，可考慮增加經濟發展支出以增加就業機會，進而改善 失業狀況。但頇注意的是，以增加經濟發展支出例如增加公共建設投資之手段，
創造更多就業機會欲吸納多餘勞動人口，雖可以降低短期的失業率，但對於長期 之失業問題非治本之道，況且政府財政支出有其規模與限度。是故，以長期觀點
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而言，政府可以增加失業勞工之就業訓練與轉業輔導，並加強專業人才之培訓，
改善失業人口因其技能不足以配合產業結構變動所需而造成之失業現象。
（三）中央政府相關政策宜考量空間相關性及地方政府考慮區域整合之可能 由於失業具有某程度之空間相關性，因此政府於政策規劃時，宜將空間鄰近 關係納入考慮，例如中央政府之補助或投資，此因某一縣市之發展可能對鄰近縣 市產生正面或負面的影響。是以，中央政府針對特定縣市實行某項政策措施時，
若可同時將鄰近地區之規劃一併納入決策思考，則使得空間上互相影響地區較具 整體性的發展與規劃，可能解決相鄰縣市之共同發展課題及失業困境。例如，補 助某發展項目或投資交通建設，若可跳脫以單一縣市為規劃單元，打破行政界線 隔閡，使相鄰地區之建設發展得以同步進行，進而增進整體的就業與繁榮，及改 善共同之公共政策問題。
此外，由區域固定效果發現交通建設可能對失業率有所影響，然而，過去中 央建設長期以北部為主，造成北部地區如台北縣、桃園縣的失業率較低，再加上 空間相關性之影響，因此中央政府不僅頇考量其於空間上的整體規劃，如何整合 地方資源與建設亦為重要課題。各地方政府亦可考慮區域合作之方式，促進相鄰 縣市之合作與資源整合，建立都會圈內各縣市互利共生之關係，讓區域內各縣市 與中心都市同享進步繁榮，增加就業機會。例如合作進行整體建設規劃，並結合 財政資源，以有效推動都會基礎建設，避免重複投資浪費，減輕地方財政壓力，
使得有更充足的經費用於地方產業、公共建設等促進經濟發展之支出。
二、後續研究建議
（一）資料蒐集之改善
本研究之資料蒐集過程，因某些變數之統計資料不足或資料分類情況較不詳 盡，因此未能納入所有影響失業率之相關變數，以及僅能以較大分類代表某些變 數。以工業區面積為例，工業區用地供給系統分為許多類別，但無法蒐集到各類 別完整之各年度資料，例如因經濟部工業局之「工業區開發管理年報」係由 1996 年開始發行，無法以此取得 21 年完整之工業區面積資料，況且各資料來源之計 算標準與方式皆不同，因此本文以各縣市之都市與非都市工業區面積加總，進而 計算各縣市工業區面積百分比。此外，政府公共建設投資之變數由於政府統計資 料中並未有此完整細項資料，因而以經濟發展支出代替，代表關於縣市之農業、
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工業、交通及其他經濟服務等支出。再者，許多統計資料有早期與晚期之名稱或 分類不一致的情況，造成蒐集資料之困難。建議政府關於統計資料之統整可更加 細分化、完整化與數位化，以利後續研究取得較正確的統計資料。
（二）以其他空間單位進行研究
本研究之空間單位以縣市別區分，對於空間相依性之檢測結果並非完全顯著，
可能由於樣本數不足之問題，後續研究可另以其他空間層級單位加以分析，例如 以鄉鎮市區或以不同標準劃分之都會區或生活圈等，結果可能造成不同空間單元 之實證分析結果有所差異。因此，以不同的區域標準研究失業之空間相關性，用 以補充本研究結果。
（三）研究方法之改善
由於本研究採用長期追蹤資料迴歸模型進行失業率與相關影響變數間的實 證分析，結合橫斷面與時間序列資料之方法，結果可得知各變數效果、區域固定 效果及時間固定效果之影響，但缺乏空間效果之考量。因此，本研究另以空間自 相關分析探討不同年度之失業率空間聚集現象，但受限於軟體功能，未能綜合觀 察空間因素與追蹤資料之結果，故後續研究可以空間追蹤資料（Spatial Panel Data）
分析失業相關課題，以改善傳統追蹤資料模型沒有考慮橫斷面資料可能出現之空 間相關性問題。
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