迴歸結果

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檢定量為 0.00，表示無法拒絕適用混合迴歸模型的虛無假設，顯示資訊電子工 業資料之截距項不具隨機變數之特性。最後，Hausman 檢定的卡方統計量為 8.47，表示在 99%的信心水準下，拒絕適用隨機效果模型較佳的虛無假設，亦 即式(4.4)最適合資訊電子工業資料的迴歸模型為固定效果模型。

至此，模型選用的檢定告一段落，為求方便閱讀，將適合各產業資料用於 迴歸分析之計量模型整理至表 5.7 中。

表 5.7 各資料適用之模型整理

式(4.3) 式(4.4)

整體製造業 隨機效果模型 隨機效果模型

民生工業 隨機效果模型 隨機效果模型

化學工業 隨機效果模型 隨機效果模型

資訊電子工業 固定效果模型 固定效果模型

資料來源：作者自行整理

第四節 迴歸結果

依照前一節之檢定結果選擇使用固定效果模型以及隨機效果模型進行迴歸 分析。我們以薪資收入吉尼係數為被解釋變數，教育年數吉尼係數、潛在工作 年數吉尼係數、調整後的工作經驗吉尼係數以及台灣的貿易開放程度等作為解 釋變數，探討製造業之薪資不均與人力資本不均之間的關聯，其結果分別列於 表 5.8 與表 5.9 中。

表 5.8 為式(4.3)的迴歸結果。表中顯示，以整體製造業而言，在 90%的信 心水準下，薪資不均度受到教育年數不均度的正向影響；潛在工作年數不均度 及貿易開放程度則在 99%的信心水準下，對薪資不均度有顯著正向影響。然 而，誠如在第四章中提及，製造業的次產業間有著不一樣的特性，為此將分析 樣本依照不同的特性切割成更小的樣本單位進行估計，或可能有不同的結果。

為了驗證這個猜想，接著將製造業資料再細分為民生工業、化學工業以及電子 資訊工業進行分析。這些迴歸結果同樣列於表 5.8 內。

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表 5.8 中顯示，民生工業的薪資不均度在 99%的信心水準下，受到潛在工 作年數不均度的正向影響，但卻沒有足夠的證據支持教育年數不均度以及貿易 開放程度對薪資不均度有影響性。化學工業的迴歸分析結果則顯示，薪資不均 度在 90%的信心水準下，受到教育年數不均度的正向影響，貿易開放程度則在 99%的信心水準下，對薪資不均度有正向影響；但是沒有足夠證據支持潛在工作 年數不均度對薪資不均度有影響性。資訊電子工業的薪資不均度則在 99%的信 心水準下，受到潛在工作年數不均度的正向影響，但是卻沒有足夠的證據支持 教育年數不均度及貿易開放程度對薪資不均度有影響性。這樣的結果顯示了將 即便同樣被歸類在製造業內，不同產業間在降低薪資收入不均度時，需要關注 的變數仍存在差異。

表 5.9 為式(4.4)的迴歸結果。由表中可以看到，以整體製造業而言，在 95%的信心水準下，薪資不均度受到教育年數不均度以及調整後的工作經驗不均 度的正向影響；而貿易開放程度則在 99%的信心水準下，對薪資不均度有顯著 正向的影響。

如同我們對式(4.3)的解釋，為了驗證將製造業細分成幾個不同的子產業 後，可能得到與全體製造業不同的結果，我們同樣將製造業分成民生工業、化 學工業以及資訊電子工業，並以式(4.4)進行迴歸分析。這些迴歸結果也呈現於 表 5.9 之中。

民生工業的薪資不均度在 95%的信心水準下，受到調整後的工作經驗不均 度的正向影響，而貿易開放程度則在 90%的信心水準下，對薪資不均度有正向 的影響；但卻沒有足夠的證據支持教育年數不均度對薪資不均度有影響性。化 學工業的迴歸分析結果顯示，化學工業的薪資不均度在 90%的信心水準下，受 到教育年數不均度的正向影響，而貿易開放程度則在 99%的信心水準下，對薪 資不均度有正向的影響；但是沒有足夠的證據支持調整後的工作經驗不均度對 薪資不均度有影響性。資訊電子工業的薪資不均度則在 95%的信心水準下，受 到調整後的工作經驗不均度的正向影響，但是卻沒有足夠的證據支持教育年數

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不均度及貿易開放程度對薪資不均度有影響性。

在諸多探討人力資本與薪資水準的文獻當中，大部分都支持教育年數與潛 在工作年數的累積將會增加勞工的薪資水準，因此，教育年數不均度、潛在工 作年數不均度以及調整後工作經驗不均度的下降理應導致薪資收入不均度的降 低。然而，在本節的迴歸結果中我們發現，教育年數吉尼係數、潛在工作年數 吉尼係數以及調整後的工作經驗吉尼係數等解釋變數對薪資收入吉尼係數的影 響力並不總是顯著的。

關於迴歸結果中教育年數不均度無法顯著影響薪資收入不均度的原因，文 獻上有三種討論。第一種觀點認為，無用的教學將使教育年數與人力資本的累 積兩者之間的關係脫鉤，造成表面上教育年數的提升無法影響薪資水準的現象 (Ramirez and Boli, 1987；Pritchett, 1996；Heyneman, 2003)；第二種討論 則由 Foldvari and Leeuwen (2011)提出，該文獻以數學推導的方式證明在以 吉尼係數進行迴歸分析的時候，該迴歸結果將很難達到統計上的顯著，除此之 外，即便迴歸結果達到顯著，亦很容易得出一個很小的估計係數，且沒有太大 的經濟意義；第三種觀點由 Castello-Climent and Domenech (2014)所提出，

認為如果教育對於人力資本的累積為一邊際報酬遞增函數的話，則教育擴張的 現象即使能有效提升最底層勞工的薪資收入，也無法改善薪資收入不均的現 象。因為只要少部分原本就擁有比較多資源的人接受更高等的教育就能累積更 多的人力資本存量，與教育擴張而提升薪資的大量底層勞工迅速拉開距離。

以台灣的情況來說，第三種觀點較有可能解釋為甚麼製造業中大部分的產 業，在 95%的信心水準下，沒有足夠的證據支持薪資收入不均度受到教育年數 不均度影響的原因。根據 Chaung and Lai (2017)的研究，台灣的教育報酬率 確實呈現邊際報酬遞增的情形。該研究將教育程度分為大學、專科以及高中等 不同學歷的族群，透過迴歸分析得出各教育程度的報酬率，由高至低排列分別 為大學、專科以及高中，證明了台灣的教育年數對人力資本累積為一邊際報酬 遞增的函數，符合 Castello-Climent and Domenech (2014)中提出教育年數不

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均度對薪資收入不均度影響不顯著的前提假設。因此，台灣製造業之所以無法 藉由教育年數不均度的下降改善其產業內之薪資收入不均，是因為教育擴張雖 然提高大部分勞工的收入水準並降低了薪資收入不均的程度，但同時也使少數 的勞工接受更高等教育並領取更高的薪資，抵銷了教育擴張所造成的薪資收入 不均下降效果。而這樣的結果也與鄭保志 (2004)認為台灣教育不均度的下降無 助於改善薪資收入不均的看法相同。

至於潛在工作年數不均度無法顯著的影響薪資收入不均度的原因，則很有 可能代表該產業大部分勞工的工作性質較為接近日常性庶務。由於日常工作上 需要學習的新知不多，導致該產業內人力資本隨著工作後的邊做邊學提升的成 長曲線較為平坦，連帶使薪資收入水準的提升與潛在工作年數的累積脫鉤，因 此，潛在工作年數不均度的降低便無法使薪資收入不均度一起下降。

根據 108 年人力運用調查資料顯示，化學工業從業人員中，生產機械設備 操作人員占 36.6%、商業及行政助理專業人員占 10.9%、手工藝及印刷工作人員 占 6.2%、一般及文書事務人員占 5.1%、會計、生產、運輸及有關事務人員占 4.6%，上述職位總計共占 63.4%。也就是說，化學工業中有超過一半的勞工從 事的是薪資成長性較低的工作，潛在工作年數的累積自然不容易轉換為人力資 本的累積。除此之外，化學工業中，科學及工程專業人員以及科學及工程專業 助理人員合計共占 15.7%，顯示出該產業發展性較好的職缺占比不大。化學工 業中的職業分布與上述的推論結果吻合，解釋了化學工業在迴歸結果中潛在工 作年數吉尼係數與薪資收入吉尼係數之間的關係不顯著的可能原因。

相較於化學工業，資訊電子工業中，生產機械設備操作人員、商業及行政 助理專業人員、手工藝及印刷工作人員、一般及文書事務人員、會計、生產、

運輸及有關事務人員等職位占比約 42.5%，且其科學及工程專業人員以及科學 及工程專業助理人員等職位占整體產業 34.66%，因庶務性質工作的比例較低且 具發展性的職位占比較高，解釋了資訊電子工業的迴歸結果中，潛在工作年數 吉尼係數對薪資收入吉尼係數有顯著的正向關係的可能原因。

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最後是有關於調整後的工作經驗吉尼係數的討論。調整後的工作經驗吉尼 係數其實本質上還是用來探討潛在工作年數對於薪資收入的影響，只是此變數 同時考慮了不同產業間工作強度的差異對於工作後的邊做邊學的效果的影響。

該變數解決了兩個不同工作強度的產業，在擁有相同的勞工潛在工作年數分配 時，將擁有相同的潛在工作年數吉尼係數的困擾。因為多考慮了固定資產支出 的累計值，因此兩個產業即便有相同的勞工潛在工作年數分配，仍可以看出工 作強度較強的產業，擁有較高的調整後工作經驗吉尼係數。這樣的設計是為了

該變數解決了兩個不同工作強度的產業，在擁有相同的勞工潛在工作年數分配 時，將擁有相同的潛在工作年數吉尼係數的困擾。因為多考慮了固定資產支出 的累計值，因此兩個產業即便有相同的勞工潛在工作年數分配，仍可以看出工 作強度較強的產業，擁有較高的調整後工作經驗吉尼係數。這樣的設計是為了