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陸、 結論
關於我國薪資成長停滯，從總體資料可以看出投資與薪資存在著一定的關聯 性，但缺乏個體資料的佐證。而目前文獻上也多從總體資料出發，主要解釋我國 薪資成長停滯的論述包括經濟全球化、產業結構調整、教育政策失靈以及制度面 的影響等，究其背後原因，其實也都與投資決策息息相關。因此本研究採用 TEJ 資料庫中公司的追蹤資料企業個體資料，驗證投資對於勞動生產力以及薪資水準 的影響，為目前主要解釋薪資停滯理由提供個體理論基礎。
在實證模型中，除了選用 OLS 模型以及一般追蹤資料估計時常採用的隨機 效果模型以及固定效果模型外，為了控制投資與生產力及薪資可能有的內生性問 題，進一步使用 GMM 模型進行估計。變數選擇方面，解釋變數為勞動生產力以 及薪資水準 (包括薪資所得以及勞動總所得)，被解釋變數則為固定資產投資以 及研究發展投資，另外也加入員工年齡、年資以及流動率做為控制員工特性之控 制變數。
實證結果發現，在忽略內生性問題的情況下，在勞動生產力的估計中，不論 是 OLS 模型、隨機效果模型或是固定效果模型，也不論是否控制員工特性以及 產業別，固定資產投資以及研究發展投資對於勞動生產力的影響都正向且顯著。
但相較於固定資產投資，研究發展投資對勞動生產力的彈性較大，大約為固定資 產投資的對於勞動生產力的彈性的四倍。而薪資水準的估計中，不論採用薪資所 得或是勞動總所得，同樣可以發現即使採用不同的估計方式，固定資產投資以及 研究發展投資對於薪資水準的影響都顯著為正。此外，相較於固定資產投資，研 究發展投資對薪資的彈性，是固定資產投資對於薪資水準的彈性的十倍以上。
將薪資所得估計式與勞動生產力估計式結果相比較，可以發現固定資產投資 對於薪資的影響約為對勞動生產力的三到五成，薪資與勞動生產力間存在著一定 的落差，薪資並未能完全反映勞動生產力。而研究發展投資對於薪資及勞動生產
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力的影響同樣存在差距，但差距較小，研究發展投資對於薪資的影響力約為對勞 動生產力的八到九成。
考慮了內生性問題的 GMM 模型估計出來的彈性則較低，顯示在未控制內生 性問題前，不論是隨機效果或固定效果模型都會高估了固定資產投資對於勞動生 產力以及薪資水準的彈性。但是即使控制了內生性問題，從 GMM 迴歸結果仍可 以得出與未控制內生性問題相似的結論，不論是固定資產投資或是研究發展投資，
都對於勞動生產力以及薪資生產力有正向顯著的影響。比較投資對於勞動生產力 以及薪資水準的影響，固定資產投資對於勞動生產力的彈性比其對於薪資水準的 彈性更大，薪資水準與勞動生產力間存在著一定的落差。而在 GMM 模型中因為 投資研究發展所提升的勞動生產力則能完全反映於員工的薪資水準，甚至會有些 微外溢效果。
此外，控制變數中，與預期不同的是員工流動率估計出正向的係數。推測原 因為企業不偏好自己訓練員工，而是選擇向外雇用擁有更高人力資本的員工；而 勞工為了取得更好的工作會自行進行投資，以提升自己的人力資本，兩者互動結 果使得員工流動率越高的公司薪資水準也越高。
本研究為目前主要解釋薪資成長停滯的解釋提供個體理論基礎。前人研究並 未採用個體資料，也未直接驗證投資與薪資水準之關聯，本研究使用了公司別資 料驗證了投資與勞動生產力以及薪資水準的關聯。
本研究主要限制來自於資料之取得。本研究在未考慮控制內生性問題前，迴 歸式的解釋能力 (R2) 都偏低，即使在控制產業別及員工特性後，最高的 R2也僅 0.423。推測其原因為有其他影響勞動生產力及薪資水準的變數並未納入。影響 勞動生產力及薪資水準的因素包括勞動力的品質以及其可以使用的資本品質與 數量。TEJ 資料庫中僅能得到資本相關變數，勞動相關變數僅能得到較間接的員 工平均年齡、年資以及流動率的資料，無法直接抓出對員工本身的投資。如能進 一步取得對於員工投資的資料，估計式將更具有解釋能力。此外，生產力與薪資
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的落差可能來自於勞工議價能力，但本研究未能取得相關變數，如該公司是否工 會，以及工會談判能力的強弱。未來延伸研究方向包括研究人力資本投資對於我 國企業的勞動生產力以及薪資水準的影響，並考慮生產力與薪資的落差因素。此 外，2009 年為產創條例落日，後人可進一步分析此條例的影響，例如將資料分 開跑迴歸 (2002-2009；2009-2014)，以分析政策效果。