探討人力資本不均與薪資收入不均關聯之相關文獻

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著等等。然而，本模型還是受到以下三個批評：第一，有學者認為𝑠_,和𝑠_,之間 應存在內生性關係；第二，本模型未考慮其他因素諸如該國家之經濟情況或在 地化的企業型態；最後，本模型未考慮其他非金錢因素帶來的外部性，例如工 作品質、勞工健康水準或該地區的犯罪率。

最後一種常見的人力資本衡量方式為教育法，該法以所受教育的指標作為 主要衡量人力資本累積的變數，將原本只在乎教育年數的人力資本累積研究延 伸到同時在意教育年數與教育品質的全新境界。其中較具代表性的研究有 Barro and Lee (1996)、Hanushek (1996)以及 Wossmann (2003)。

在衡量教育品質方面，較常見的變數有師生比、每名學生所面對的教育金 費金額、政府教育預算佔 GDP 比例、教學設施數量與品質等等，除此之外，也 有研究在考慮上述變數外，額外考慮影響不同個體在接受相同資源後之效果的 變數，像是居住地、年齡、種族、性別等等(Jorgenson, 1995; OECD, 1998)。

此法所受到的常見批評如下：第一，該法忽略了沒有正式授予證書之課程 或公司培訓所帶來之效果；第二，在此方法下，每年的在學年數享有相同的報 酬率，與實證研究之邊際報酬遞減的現象有所不同；第三，也是最常見的批 判，就是在不同社會環境脈絡下，接受相同教育投資的回報也將不同。例如，

對貧窮的地區而言，初級教育是最為重要的；但對富有地區而言，高等教育的 回報較高。然而此法卻無法顯示出其中差異。

為了改善上述的批判，有學者提倡應該使用問卷調查的形式來得到勞工實 際工作能力的資料，但因為此種方法成本過於昂貴，僅少數 OECD 國家有建立較 為完善的資料庫供研究使用。

第二節 探討人力資本不均與薪資收入不均關聯之相關文獻

在探討人力資本不均與薪資收入不均的實證研究中，主要有以下三大特 徵。首先，多數文獻在衡量個體的人力資本時，以教育年數作為其替代變數，

並未考量工作後的邊做邊學等人力資本的累積方式（Shahpari and Davoudi,

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2013；Chani et al. , 2012），其原因可能與工作後之邊做邊學的資料蒐集不 易有關；第二，在探討人力資本與薪資水準之關聯時，並未考慮各產業別之產 業特性差異，而是直接以整體國家的資料進行分析；最後，雖然大部分的文獻 支持人力資本不均與收入不均之間呈正向相關且達到統計上的顯著，但仍然有 研究認為此兩者之間的關聯並不顯著。支持人力資本不均與收入不均之間有關 的文獻如下：

Shahpari and Davoudi (2013)利用伊朗 1969 到 2007 年的資料，以教育年 數來做為人力資本的替代變數進行分析，發現提升教育水準可以有效降低伊朗 的收入不均情形。

Mahmood and Noor (2014)利用全球 55 個開發中國家從 1970 到 2010 年的 資料檢驗人力資本不均與收入不均之間的關聯，發現兩者之間呈現正向關係且 達到統計上的顯著。除此之外，該篇文獻建議，若開發中國家的政府想要減緩 國內的貧富差距，那麼便應該致力於減緩國內的人力資本不均問題。

Hartog and Gerritsen (2016)利用荷蘭 1962 到 2012 年的資料，來檢驗 Mincer 方程式中的教育程度對於薪資水準的影響，發現教育對薪資的回報隨著 時間的經過呈現 U 字形，也就是說一開始教育的回報很高，隨後慢慢降低，最 後再慢慢回升。作者認為這個 U 字形的關係應該適用於世界各國。該結果支持 了教育年數與薪資之間應該呈正向關係的觀點。

Lee and Lee (2018)透過檢驗 1980 到 2015 年的跨國資料，發現公平的教 育成就分配將導致較為公平的收入分配，且兩者之間的關係達到統計上的顯 著。除此之外，這篇研究還發現公立教育的擴張是減緩教育不均與收入不均的 主要因素，而貿易開放與技術快速進步則會造成收入不均的程度惡化。

Serawat and Singh (2019)利用印度 1970 到 2016 年的資料，發現教育擴 張導致國內更高的平均教育年數，並大幅降低國內收入不均的情形；不過，高 速的經濟成長、通貨膨脹以及貿易自由度的提升則會使收入不均的程度惡化。

最後，作者建議印度政府可以將教育擴張當作減緩國內貧富差距的有效政策工

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具使用。

上面介紹的研究包含了開發中國家、已開發國家或甚至是跨國資料的分 析，且個別研究時間跨度亦長達數十年之久，得出之結論應可證明人力資本不 均與收入不均之間的正向關聯。然而，還是有少數文獻持相反意見：

Foldvari and Leeuwen (2011)透過兩階段最小平方法檢驗產出與人力資本 之間的關係以及教育程度與人力資本水準之間之關係，發現教育年數不均對收 入不均的影響很小，且兩者之間的關係並未達到統計上的顯著。除此之外，該 篇研究亦表明，目前沒有任何證據能夠證明一個更公平的教育年數分配能夠換 來一個收入更為公平的世界。

Chani et al. (2012)利用巴基斯坦 1973 到 2009 年的時間序列資料，檢驗 人力資本不均與薪資收入不均之間之關聯，得到兩者之間為正相關的結論。除 此之外，本篇文獻還透過格蘭傑因果檢定(Granger causality test)檢驗兩者 之間之因果關係，發現收入不均將會導致人力資本不均，但是人力資本不均卻 不會導致收入不均。

Castello-Climent and Domenech (2014)利用全球 146 個國家從 1950 年到 2010 年的資料進行分析，發現儘管在全球的範圍內，教育不均的程度已大大降 低，但是對於收入不均的程度卻無多大影響，許多地區 2005 年的收入吉尼係數 與 1950 年代並無多大差異。這個結果顯示了雖然教育程度的提升大大增長了人 們的生活水準，但是卻對降低貧富差距沒有太大的幫助。該研究指出造成這個 結果的原因可能並非教育程度的普及無法影響收入不均，而是因為近幾年來全 球化以及技術進步所造成的收入不均惡化抵銷了教育程度普及所造成的影響。

綜上所述，雖然大部分文獻支持人力資本不均與收入不均之間的正向關 係，但仍有證據顯示出相反的觀點，除了顯示目前在此一領域的研究上各方觀 點仍多有爭論，尚未達成共識外，可能也反映出在研究人力資本累積的相關議 題時，以國家為單位進行分析可能過於巨大，無法有效顯現不同國家或是是同 一個國家內的產業差異，因此才會得出分歧之結果。

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國內文獻依照國內之情況進行分析，試圖找出人力資本與薪資水準之間之 關聯，並探討造成薪資收入不均的原因。值得注意的是，不同於外國之文獻在 探討此議題時，多數使用勞工的個體資料進行分析，國內文獻在此議題的探討 上多使用家戶資料進行分析。

鄭保志 (2004)將主計處 1978 到 2001 年的人力運用調查整理為追蹤資料進 行分析，發現儘管教育不均度因教育擴張政策而在越晚出生的世代中越低，但 工資不均度卻無顯著的差異。該篇文獻認為造成此結果的原因可能為年輕世代 所面對的教育報酬率較高，抵銷了教育不均度下降的效果。

黃芳玟 (2011)探討台灣 22 歲到 64 歲間不同技術水平之全職工作者，在 1978 到 2008 年間之薪資變動與勞動力的質與量變動之間的關聯。該篇文獻發 現，學校教育所累積之人力資本存量對於薪資成長有顯著的正向影響，且該影 響對專科以上學歷的勞工影響更為明顯；而由工作年數所累積而成的人力資本 存量則對於高中(職)以下學歷之勞工的實質薪資成長有較為顯著的影響。

陳建良 (2014)運用台灣 1980 到 2010 年的家庭收支資料，使用擬真分析的 方式分解台灣過往 30 年間薪資收入不均度惡化的原因。該文獻發現，戶長的年 齡老化改變了家戶生命週期的所得輪廓，是造成所得分配不均惡化的主要原 因。其他原因諸如戶長教育程度、戶長性別、家戶規模等等，雖然對家戶的薪 資所得亦造成影響，只是影響程度不如戶長年齡老化來的大。

徐美、莊奕琦與陳晏羚 (2015)發現，台灣存在家戶所得不均擴大以及個人 薪資停滯性成長兩種現象並存的矛盾情形，因此採用主計處公布的家戶收支調 查進行分析試圖找出原因所在。該篇文獻發現產業結構性的變動、女性逐漸投 入職場、人口快速高齡化以及失業率的提高是造成家戶所得不均擴大的主要因 素。除此之外，由於產業在台灣的分布具有區域性的性質，因此產業結構的改 變同時也是造成台灣不同區域之收入不均的主要原因。

Chuang and Lai (2017)透過 1978 到 2003 年台灣人力運用調查的資料檢驗 這 25 年來教育報酬率與潛在工作年數報酬率的變化趨勢，來探討人力資本不均

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與薪資收入不均之間的關聯。該篇文獻發現，隨著時間的演進，教育的報酬率 越來越高，但是經驗的報酬率卻越來越低，推測其原因為在產業結構快速改變 與經濟環境日漸自由的情況下，知識基礎對於學習新知有決定性的作用，而經 驗的累積相對來說重要性已不如以往。除此之外，該文還發現，當教育對工資 的回報率較高時，收入不均的程度將會擴大；而當經驗對工資的回報率較高 時，收入不均的程度將會縮小。

陳建良、曹添旺與林佑龍 (2019)使用 1990 到 2014 年的個人年度勞動所得 資料，探討勞工的教育年數、潛在工作年數、性別、婚姻狀態、公私部門與產 業別等等變數，對於薪資差異的影響。值得注意的是，該篇文獻強調使用個人 所得資料進行分析的結果會比用家戶所得資料來的好，原因為個人所得不均乃

陳建良、曹添旺與林佑龍 (2019)使用 1990 到 2014 年的個人年度勞動所得 資料，探討勞工的教育年數、潛在工作年數、性別、婚姻狀態、公私部門與產 業別等等變數，對於薪資差異的影響。值得注意的是，該篇文獻強調使用個人 所得資料進行分析的結果會比用家戶所得資料來的好，原因為個人所得不均乃