二、專題分析：臺灣勞動市場預測指標之建置與初編 結果分析
2. 有關勞動市場指數之編製
2 由於政府組織再造，於 2014 年成立國發會，其前身包括「行政院經濟建設委員會」、「行政 院研究發展考核委員會」、「行政院主計總處電子處理資料中心」、以及「行政院公共工程委 員會」的工程管考單位等。
有關勞動市場指數之編製，常見者包括如國際勞工組織（ILO）之勞動 市場關鍵指標（Key Indicators of the Labour Market，KILM）、美國聯準會（Fed）
之勞動市場情況指標（LMCI）、中國大陸人力資源和社會保障部編製之失 業預警模型（2002）等。
就ILO之KILM指標言，是ILO開發用來反映全球以及觀測會員國勞動 市場訊息的多功能研究與指標評比工具。其可視為ILO勞動相關資料庫之加 值應用。首版發布於1999年，可評估及監測全球就業狀態，同時也是衡量 達成千禧發展目標（MDGs）實現生產性就業及提供有質量之工作給予婦女 及青少年等取得數據的主要來源。
最新版本之KILM勞動市場關鍵指標第8版於2013年頒布，是由18個主 要勞動力指標的國別級資料所組成的綜合資料庫(有關指標詳如表20所示)，
其提供70個已開發國家與新興經濟體失業與創造就業之動態資訊。該指標 已經成為國際勞工組織的旗艦產品，並為世界各地關注勞動市場的研究人 員和政策制定者關注的指標。資料長度由1980年迄今。隨著軟體之開發運 用，KILM之呈現方式，除點選資料表格，客製化相關數據外，並透過地圖 以及相關軟體運用，以視覺化呈現全球、區域以及各國之勞動相關趨勢數 據與分析。
表 20 ILO 之 KILM（勞動市場關鍵指標）彙整
衡量構面 指標統計內涵
1.勞動力參與率 分為性別:男、女；以及年齡層:15 歲及其以上，15-64 歲，15-24 歲，
25-54 歲，55-64 歲，65 歲及其以上。
2.就業佔總人口比率 分為性別:男、女；以及年輕以及成年族群
3.就業狀態 以 性 別 、 分 為 受 僱 者 、 自 營 作 業 者 、 生 產 合 作 社 員 producers’
cooperative、家庭勞動 contributing family workers
4.部門別就業 以 ISIC 第 4 版之一位碼行業分類區分部門別與性別統計 5.職業別就業 包括性別分類之職業類別 ISCO-08、ISCO-88、ISCO-68 統計
6.臨時/兼職工 分為性別以及年齡層
7.工時 以性別與工時分類，包括 25 小時以下、25-34 小時、35-39 小時、40-48 小時、49-59 小時，以及 40、50、60 小時以上者；以及年工作時間
8.非正式經濟就業 以性別分類
9.失業 以性別分類之 ILO 估計以及國家統計
10.青年失業 以性別分類之 ILO 估計以及國家統計，另有 NEET 之統計
11.長期失業 以性別、年齡層分類統計，令包括失業持續時間
12.季節性失業 以性別、年輕以及成年族群占總就業人口比重
13.不活動力（inactivity） 分為性別:男、女；以及年齡層:15 歲及其以上，15-64 歲，15-24 歲，
25-54 歲，55-64 歲，65 歲及其以上，意指未工作也沒有再接受教育 者。
14.教育程度和文盲 分為性別:男、女；以及年齡層之各學歷（不識字、國小（primary）、
國高中（secondary）以及大專學歷（tertiary）勞動力 15. 職 能 不 相 配 （ Skills
mismatch）
分為性別；以及年齡層（年輕與成年人族群）
16.薪資和津貼 每月名目與實質薪資（以各國當地貨幣計價）、間接給付薪資（total hourly indirect pay）、福利（benefit）
17.勞動生產力 勞動生產力（以 PPP、美元、美元指數計價之每一工作產出（GDP））
18.貧窮，所得分配，經濟 階級就業和工作貧窮
以年輕人、成年人族群計算之貧窮線下人口比重（分為極端貧窮（低 於 1.25 美元，以 PPP 計價，以下計價方式同）、中等貧窮（1.25~2 美元）、近乎貧窮（2~4 美元）、發展中中產階級（4-13 美元）、中產 階級（13 美元以上））
資料來源:ILO，KILM系統，http://www.ilo.org/kilm。
就Fed之LMCI，主要是用以評估美國勞動市場景況。由於美國重視各 類特定族群以及議題之統計與調查，每週、月、季等，各指標可能反應混 雜或相互牴觸的訊息。為了更準確掌握勞動市場的動態，聯準會（Kansas 分行），從中攫取重要24個勞動市場變數，構建兩個勞動市場狀況的衡量指 標，分別是勞動力市場的活躍程度指標以及改善速度指標。
圖17為美國LMCI（勞動市場情況指標）趨勢圖，表21為美國LMCI（勞 動市場情況指標）包含的變數彙整。透過圖示可清楚掌握美國勞動情勢之 變化，作為相關決策之參考依據。指標活躍程度指標，反映勞動市場情況 與歷史平均水準的差異，指標包含衡量失業的不同變數。改善速度（變動 率）指標，主要衡量勞動市場情況改善的速度如何。包含的變數包括：私 部門就業成長率，總工作時間和平均小時收入等以及相關調查數據。
圖 17 LMCI（勞動市場情況指標）趨勢圖 表 21 美國 LMCI（勞動市場情況指標）變數彙整
1.失業率 13.私部門總僱用率
2. U-6 失業率 14. ISM 製造業就業指數
3.經濟因素臨時/兼職工作 15.失去工作人數
4.失業保險給付 16.離職人數
5.超過 27 週以上失業 17.私部門總離職率
6.就業占總人口比率 18. Challenger-Gray-Christmas 公布之工作削減
7 藍籌預測之失業 19. NFIB 之計畫增加就業百分比
8.私部門非農就業 20. NFIB 之並未立即刊登職缺廠商百分比
9.暫時性協助服務就業 21. Thomson-Reuters/UM 公布之預期可提供工作 10.生產及非管理型就業總工時 22. Conference Board 公布目前可提供工作現狀 11.生產及非管理型就業平均週薪 23. Conference Board 公布之預期可提供工作
12.非就業至就業之工作流動 24.勞動力參與率
說明: 藍籌預測之失業，意指績優公司之失業預測。
資料來源:https://research.stlouisfed.org/fred2/series/FRBLMCI。
(三)研究方法概述 1. 方法概述
編製預測指標主要植基於統計學與經濟學基礎，於統計理論與經濟理 論之間抉擇的系統操作選擇。就計量模型言，主要在要求對基準變數蒐集 可量化的預測指標，同時希望由預測的指標中在篩選具有預測意義的對應 指標。至於指標的篩選準則，則透過統計與經濟理論，針對變數時間數列 處理模式，確定基準數列與預測指標關係。
有關綜合指標的編製說明，在此參考國發會有關景氣對策信號編製，
美國NBER、Conference Board以及OECD編製方法，包括：
(1) 構成項目資料處理:主要為季節調整、去除成長趨勢、平滑化處理
（smoothing）、標準化過程等；
(2)綜合指標之合成:包括構成項目加權平均、振幅調整（Amplitude Adjustment）與趨勢還原（Trend Restored）等。
2. 落點與訊號說明
指標經處理後，可將相關數列以及綜和指標等，區分為數個判斷區間，
透過臨界點(又稱「檢查值」（check points）)判斷各指標落點。有關操作敘 述如下:
(1)落點區域劃分：透過落點指標區域劃分對應相關意涵，可清楚掌握 勞動市場情勢。在此將落點區域將每個數列訂出四個檢查值值（臨界值）， 可將其依照循環之谷底與高峰情況區分為「過熱」、「擴張」、「穩定」、「收 縮」和「衰退」五個區域。當個別數列之變動率超過某一分界點時即給予 某種燈號，並配合綜合指標各層面指標之趨勢作一致性調整；最後，合計 訊號所包括數列之分數，即可確定勞動市場的預測情勢。
(2)訊號或燈號對應:透過指標之落點區域，可將其設定相關對應訊號。
在此將落點區域「過熱」、「擴張」、「穩定」、「收縮」和「衰退」五個區域，
分別對應「紅燈」、「黃紅燈」、「綠燈」、「黃藍燈」、藍燈」。其中，「綠燈」
區居中，代表平穩區，「紅燈」表示指標狀態屬於熱絡情勢；「藍燈」表示 指標落於收縮、低迷局面；「黃紅燈」表示指標情勢轉佳、狀態好轉;「黃藍 燈」表示指標逐漸走向疲軟。。
(3)狀態區間機率設定：由於「綠燈」居中，屬於常態區域，落點機率 根據文獻約在40%－60%之間，在此選定為40%；「紅燈」區和「藍燈」區 屬於極端區域，經濟含義為「過熱」和「過冷」，一般將此區區域之機率定 為10%左右。本文定「紅燈」區和「藍燈」區的區域落點機率各為10%；「黃 紅燈」區和「黃藍燈」區為轉折區間，表示就業市場將由平穩趨向熱絡，
或由平穩轉向蕭條，在此設定此區落點機率為20%。
(四)編製結果分析 1. 候選變數篩選
有關勞動市場指標之選用，國內已有若干研究，如徐美等（2012）曾 就就業、失業、就業服務與訓練、經濟面、人口結構等層面，嘗試建構勞 動力發展及就業市場決策資訊指標系統3。為能觀察勞動市場之情勢變化，
並以量化指標建構指標系統，是而必須兼顧短期變化以及量化操作需要。
在此將由國內勞動市場現行狀況出發，並滿足以下兩個要求：1.以勞動經濟 學理論為基礎，主要包括勞動力市場供給與需求理論，人力資源開發與管 理理論等。2.考慮指標之領先與預測意義。
(1) 變數選樣概述
有關勞動市場預測指標之編製，首要者為選定基準數列。依據OECD 定 義，基準數列為判定景氣循環轉折點（高峰及谷底）之依據，基準循環數 列可為單一數列或為綜合指數，由於綜合指數雖可避免單一數列之波動而 失真，不過其建製過程繁複，選用指標可能於預測指標重複，是而在勞動 市場預測指標初創時期傾向以單一數列為基準數列，一如景氣對策信號於 21世紀之前，也都以實質GDP為基準數列。
3 徐美等（2012）選定的指標構面，較適於作為中、長期勞動市場情勢觀察。主因一：關注指標 以勞動市場發展等層面為主，包括如人口、年齡結構等構面，變遷相對和緩，通常以年頻率描 繪其變遷，較缺乏領先涵義; 再者，雖然就業市場指標，也多隨著市場供需而有動態調整，但 是相對於金融、貨幣或是商品市場等，就業市場之調整與變化週期，通常需要有較長時間之發 酵與時間落遲因素（time lag），尤其在人口、教育等層面更是需要相對較長時間的演化，是而 在此未予採用。
由於失業率為反向指標，與國內多數統計指標呈現逆向表示方式，是 而在與候選指標配適處理時，本研究將分別嘗試以正常取對數之數列資料 以及取倒數後乘上100%再取對數處理。惟在實證過程之估計與配適過程中，
有關估計係數，或與理論預期不符，或不具顯著性等。4因此，本研究同時 以就業率為基準數列。
至於建構臺灣勞動市場預測指標建構系統，約有85個候選變數。經由 季節調整、HP慮波、平滑化、標準化以及相關分析等處理，篩選得出之指 標如表22所示。有關候選指標系統的挑選，除參照許秀珊（2008）舉列之 經濟重要性、循環對應性、統計充足性、資料及時性、時間一致性、曲線 平滑性等為初步挑選外，並利用轉折點分析、相關性分析等挑選適當數列，
為勞動市場預測指標構成項目。
(2) 篩選結果說明
表22為篩選後之臺灣勞動市場預測指標之組成，指標選擇首重其對基 準數列（就業率）之領先與預測功能，亦即指標必須具有至少2-3個月以上 之領先變化於臺灣就業率之走勢。篩選後之指標主要包括:日本景氣綜合指 數–領先指標（JLEADJAP）、美國景氣綜合指數-領先指標（JLEADUS）、
臺灣景氣動向指標–同時指標綜合指數（JCOIN）、臺灣景氣動向指標–領 先指標綜合指數（JLEAD）、躉售物價指數（WPI）、股票市場股價指數
（STOCKPRICE）與各類貨品外銷訂單指數（JEXORDER）、海關商品進口 總值（MC）等八個指標。5
前述指標約可出分為兩大類，一為臺灣、美國、日本之景氣領先指標 與同時指標，主因美、日大國左右全球經濟走勢6，在世界經濟日益全球化 的情況下，對臺灣經濟以及勞動市場之影響，有日益加深的影響。至於臺 灣之領先指標與同時指標，主要反映臺灣經濟走勢，隨著經濟轉佳或反轉，
4 失業率配適結果不佳，主要原因配合相關文獻彙整如下:(1)失業率在景氣轉折初期，因廠商對 景氣之趨勢如有不確定因素，因此可能採取其他因應措施，而勞動力也可能預期景氣趨勢透過 預期心理而加入或退出勞動市場，以致使失業率與景氣趨勢之間的連結關係與理論預期不符。
如景氣由谷底逐漸復甦之時，原本非屬於勞動力者可能因找尋工作較為容易等，而再進入職場，
造成失業率反而隨景氣轉佳而上升，或是在景氣趨疲時，因尋找工作不易，而使失業者退出職 場不再計入勞動力，而使失業率呈現下降;(2)政策因素干擾，使得失業率與其他總體經濟變數 有共移或相互牽制抵銷情形，如因景氣蕭條，致使失業率走高，而有擴大就業政策與措施；(3) 失業率與多數指標間為逆向變化指標，並且因時間落遲、勞動市場僵固效果等，而使失業率之 變化軌跡與其他總體變數背離，且勞動市場因有工資僵固性（如基本工資制度限制工資向下調 整），以致失業率未能隨市場反應迅速調整。
5 由於勞動市場之變化向來為景氣變化之落後指標，是而在篩選勞動市場領先指標過程中，有關 勞動市場之相關指標，多因不具時間領先，或因不具相關與解釋能力而未能獲選。
6 雖然中國大陸經濟崛起，逐漸於全球經濟扮演重要角色；歐元區自 1999 年合併後對全球經濟之 影響力加深，不過因目前有關中國大陸之領先指標發布資料時間較晚；而歐元區占臺灣之貿易 比重仍低，對臺灣之影響不如美、日等國，故而略去未採用。