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第六章 結論與建議 第一節 結論與建議
本研究利用 1999 年至 2005 年間華人家庭動態資料庫之樣本資料，分別以 OLS 以及 Probit 模型來探討影響家庭教育投資的因素。在物質面向的教育支出方 面，最主要的影響因素為父親年齡、父親教育程度以及家中子女人數，這些因素 都與教育支出成正比，顯示了父親年齡愈高、教育程度愈高以及家中子女人數愈 多，皆會使該家戶單位投入較高的經費於子女教育方面。家庭所得雖然也會影響 其教育支出，但其影響程度遠不及上述三項，與一般社會大眾的印象有所出入。
而這部分值得關注的是，具有原住民血統的家庭，其教育支出明顯低於其他族群，
且金額相差了三萬多元，顯示了原住民族群在教育方面的確處於弱勢地位，政府 相關單位也應關注這個問題並改善其教育環境。
而在非物質面向的教育投資決策方面，主要的影響因素與教育支出相似，有：
父親年齡、父母親教育程度以及子女性別比三項，且皆與教育投資決策成正向關 係，其中子女性別比的影響程度最大，與上述影響教育支出結果相比較，可看出 在教育支出方面，父母對於子女雖然沒有性別差異，但在非物質面向之教育投資 決策方面，例如陪伴子女念書的時間、因子女教育問題而遷移戶籍等決策時，則 明顯有性別差異的現象，顯示了雖然男女平等的觀念已逐漸普及，但台灣傳統社 會之重男輕女的現象仍舊存在於現今社會。
本研究除了加入非物質面向的教育投資決策外，也在解釋變數中加入了其他 文獻鮮少考慮的原住民血統、家長補習經驗以及家長中斷就學經驗等變數。我們 發現原住民血統主要影響在於「教育支出金額」的部分，具有原住民血統的家庭，
其教育支出明顯低於其他族群。而家長補習經驗的影響主要則是在「教育支出為 其他費用中最高者」這部分，研究結果出乎意料之外，家長曾經有補習經驗的家 庭，其教育支出反而比較不容易成為其他費用中最高的。最後家長中斷就學經驗 這個變數，則在「教育支出為其他費用中最高者」、「教育支出占總消費支出之
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比例」以及「是否為了安排子女上更好的學校而遷移戶籍」等方面皆會產生影響，
家長曾經具有中斷就學經驗的家庭，其家庭的教育支出較容易成為其他費用中最 高的項目，教育支出占總消費支出的比例也會相對較高，在非物質投資決策部分，
父母也比較願意為了安排子女上更好的學校而遷移戶籍。
而在放寬限制為每位就讀大專院校之子女皆可享有 25,000 元租稅減免的教 育扣除額新制實施下，本研究為探討其租稅歸宿究竟為何，利用華人家庭動態資 料庫，以所得五分位法以及仿照報稅之方式，模擬該制度實施後之租稅歸宿等兩 種方式來分析。結果發現在所得五分位法之下，不論是在新制或是舊制的教育扣 除額制度，受惠最多的階層皆是所得最低的階層–第一個所得五分位組，顯示教 育扣除額制度的確對於所得弱勢族群有些助益，且受惠金額也隨著舊制更改為新 制而增加。然而，因此制度而受惠次之的族群，竟是所得最高的階層–第五個所 得五分位組，顯示教育扣除額雖然對於最低所得者有許多優惠，但對於高所得者 卻也提供了相當高額的租稅優惠，因此教育扣除額的公平性仍有待評估。
而在仿照報稅方式的模擬分析結果，則發現教育扣除額新制下，綜合所得稅 適用稅率為30%者享有最高減稅利益，且民眾所享有之減稅利益也依稅率減少而 同步下降，使得所得階層最低的適用稅率為6%的族群，享有之減稅利益反而是 最少的！由此可看出實施新制之教育扣除額政策，造福的不是政府原先想照顧的 經濟弱勢族群，而是經濟狀況無虞的富人階級，其產生之累退效果也讓該政策之 合理性與公平性須重新檢視。另外值得關注的是，因實施此教育扣除額新制而產 生的財政收入損失將超過33 億元，與醫藥及生育費列舉扣除額的 30 億元以及保 險費列舉扣除額(全民健保部分)的 26 億元相當。此鉅額的稅收損失，也值得政 府相關單位高度關注。
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第二節 未來研究方向
本研究採用華人家庭動態資料庫之問卷作為研究資料，並仿照綜合所得稅報 稅之各細項來估算綜合所得總額與各項扣除額，但由於此資料庫對於收入與支出 部分的資料較少，本研究之所得部分僅能以薪資所得替代，造成家庭總所得普遍 低估的現象，在扣除各項免稅額與扣除額後，過多筆的資料呈現所得淨額為零的 情況，在刪除這些所得淨額為零之樣本後，所剩之樣本大幅減少，也連帶影響其 精確性。而在扣除額部分，也由於缺乏相關支出資料，使得扣除額部分僅考慮了
「人身保險費」、「醫療費」以及「薪資所得特別扣除額」與「教育學費特別扣除 額」等四項，其餘像捐贈、儲蓄投資特別扣除額等皆無法計算，也使得本研究在 估算減稅利益時有些不足。因此未來研究若能取得所得來源與支出項目較為充足 且詳細之資料，對於估算其租稅歸宿必定能有更精確的結果。
而在樣本取得方面，因華人動態資料庫之成立時間較短、樣本數較小，且其 樣本有連帶關係，若作為代表性樣本稍嫌不足，也會使得研究結果與現實較為偏 離，例如本研究中，適用稅率為40%階層的家庭中，僅有一戶有就讀大專院校之 子女，且該子女人數只有一位，也使得我們無法比較在教育扣除額新制與舊制下 的差別。未來研究在樣本方面，若能以代表性樣本來分析，將能讓研究結果更貼 近事實，模擬情況也將更準確。
另外，本研究雖採用1999 年至 2005 年之華人家庭動態資料庫，但因其資料 受限的因素，僅能將各年之不同族群合併，整合為類似單一年度的橫斷面分析，
未來研究若能取得長時間之相關資料，以歷年資料呈現縱斷面的分析，便能讓其 影響趨勢更加清晰。
在分析家庭教育支出之影響因素時，本文採用家庭教育支出作為被解釋變數，
透過此方式，雖可了解各家戶的背景與特性，卻無法清楚的得知平均每個小孩所 分配的資源有多少。因此未來的研究若能在被解釋變數部分，多增設「平均每小 孩可用資源」，應可讓分析更加完善。
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