工廠自動化與經濟效益關係之研究-台灣製造業之實證研究

行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

工廠自動化與經濟效益關係之研究－台灣製造業之實證研究

Factory Automation and Economic Performance- Empirical Study of

Taiwan Manufacturing Industry

計畫編號：NSC 87-2415-H-002-007 執行期限：86 年 8 月 1 日 至 87 年 7 月 31 日 主持人：林惠玲教授 執行單位：國立台灣大學經濟學系 一、中文摘要 本文利用 84 年製造業自動化廠商的資 料去分析自動化設備的生產彈性，並比較 自動化設備、非自動化生產設備、其他固 定資產設備、R&D 資本的生產彈性是否有 所不同，同時我們分析不同產業與不同自 動化設備的生產彈性的異同，實證結果發 現： •就全體製造業而言，自動化生產設備的 生產彈性最大，可見得廠商採取自動化生 產，相對其他資本而言，較能提高生產力， 因此目前採用自動化設施，將是廠商提高 生產力、競爭力的一個有效的方法。 ‚單一採用自動化設備的廠商，其自動化 生產彈性為 0.12，相較於採用二種、三種 或四種自動化設備的生產彈性為小。採用 多種自動化設備的廠商，具有顯著的規模 報酬遞增的現象，此結果顯示自動化設備 具有規模經濟利益，且亦有助於提高勞動 的生產彈性。 ƒ自動化密度較高的產業，相對其他產業 的生產彈性均較高，顯示自動化深度愈 大，其生產力愈大。 „實證結果亦指出食品業、紡織業、化學 材料業、塑膠製品業、金屬基本工業、機 械設備業、電力及電子業等產業，自動化 的生產彈性均大於非自動化的生產彈性、 其他固定生產設備以及 R&D 資本的生產 彈性，顯示這些產業的廠商為提高生產 力，進行自動化將是有效的方法。 關鍵詞：自動化技術，生產力，經濟效益， 生產函數。 Abstr act

The purpose of the study is to investigate the effect of investment on different levels of automation or different types of automation technology on economic benefit and to measure the effect of automation depth on economic benefit, which can be used to evaluate the result of automation and the degree of technological changes.

The data will mainly come from eighth (1995) automation surveys conducted by statistic department of the ministry of Economic Affair. According to the empirical results we have following conclusions:

1. The production elasticity of automation capital is larger than any other capital. This fact shows that the adoption of automation is the useful method to increase productivity.

2. The production elasticity of multiple automation is larger than single automation. Moreover, the use of automation has economic scale, which leads to increase returns to scale.

3. The effects of automation on productivity are determinated by automation depth. In other words, the more depth of automation produces the more productivity. 4. In those industries: food, Textile, Chemical material, plastic manufacturing, Metal industry, Mechanic equipment, and electric and electronic industry have larger productivity when the firms adopt automation production.

Keywords: Automation, Productivity, Economic performance, Production function.

二、緣由與目的 生產自動化技術的發展由來已久，然 而，由於過去台灣地區勞動力豐富，產業 多屬勞動力密集產業，因而對生產自動化 技術的採用並不普遍。近幾年來由於國際 及國內經濟情況及環境的急劇變化如新台 幣升值，勞力不足工資上漲，環保意識提 昇，中國大陸及東南國家的興起，致使我 國許多產業及產品在國際市場上逐漸喪失 原有的競爭優勢，尤其是勞動力密集的產 業所面臨的衝擊最大。這些勞動力密集產 業的廠商於是乃紛紛採取自動化技術，降 低成本提高其競爭力以解決其困境。因 此，台灣製造業廠商生產自動化技術的採 用與台灣製造業未來的生產力與競爭力有 密切關係，而成為一個值得重視的問題。 自動化技術的生產力（經濟效益）為 廠商是否採用自動化技術的重要因素之 一，若能了解各種自動化技術的經濟效 益，必有助於了解台灣產業在技術升級， 競爭力的提高程度，亦可提出輔導廠商加 速採用自動化之建議，以提高生產力。 國內外研究探討自動化技術的採用或 擴散的文獻相當多（請參考自動化技術之 採用與擴散－台灣製造業之實證研究，國 科會報告），但研究自動化與經濟效益的文 獻尚不多。Carlsson，Taymaz，Tryggestrad "Factory Automation and Economice Performance : A Micro-to-Macro Analysis" 曾指出瑞典為全世界 FMS 自動化密度最高 的 國 家 ， 其 他 自 動 化 技 術 如 industrial robert，CNC 僅次於日本，CAD 僅次於美 國。該文並探討瑞典製造業自動化的經濟 效益，該經濟效益除從個別廠商的問卷結 果可得知外，作者還設立了一個 Micro-Macro Model 利用因素分析法去探討自動 化在減少成本、增加產量、增加投資報酬、 技術進步、品質等方面的影響，結果發現 自動化在 GNP、投資報酬率的貢獻程度相 當大。國內學者在該方面的探討尚不多， 不過國內探討研究發展對生產力的影響相 當多，研發的資本與自動化的資本均是促 進技術進步的重要因素，因此本文將參考 研發的資本對生產力影響的文獻（包括研 究方法），來探討自動化對生產力的影響。 本文研究目的包括： 1.實證研究不同層次自動化技術（如高 層次與低層次或不同種類自動化技術如 CAD/CAM 或 FMC/FMS 等）對生產力（經 濟效益）的影響程度。 2.實證衡量自動化深度對生產力（經濟 效益）的影響程度。 3.實證衡量在不同產業中自動化對生 產力的影響是否不同。 4.比較 R&D 資本，自動化資本對生產 力的影響是否有差異。

三、84 年自動化調查分析 自動化技術在不同產業，不同廠商將 有不同的地位，也發揮不同的功效，主要 的功效為提高生產力，降低單位成本，改 善品質，新產品技術的改善，減少勞工依 賴，改善作業環境，減少工作危險性，克 服人力上的限制如替代笨重工作、無聊的 工作，以及提高精密度等。根據經濟部自 動化調查資料可知民國 80~84 年廠商採用 自動化的比率，自動化軟硬體生產設備總 值佔營業收入的比率以及自動化設備密集 度（平均每位直接員工所使用的自動化軟 硬體生產設備之金額）分別如下表： 表 1 年 使用自動化比率 自動化軟硬體設 備佔營業收入比 率 自動化設備密集 度（萬元） 80 56.07 22.98 121.81(81) 82 58.30 22.45 131.92(82) 84 61.24 25.30 162.41(83) 177.99(84) 由表 1 可知自 80 至 84 年間是增加的 趨勢，若以最近的 84 年觀察自動化設備密 集度，以化學材料業（665 萬元）、金屬製 造業（411 萬元）、石油及煤製品製造業（320 萬元）最多。而以成衣服飾業（8.81 萬元）、 皮革、毛皮及其製品製造業（12.88 萬元） 最少。有關自動化之效益根據調查資料得 其效果如下： 表2 自動化之效益 單位：% 年 節省人力 產能增加 降低不良率 80 - 42.20 15.43 82 10.86 45.12 19.16 84 10.99 27.33 12.30 （669.7萬元） （3127.4萬元） （536.8萬元） 由表 2 可知自動化的經濟效益主要為 提高生產力，由於缺乏自動化投資金額以 及其收益之金額，不易比較自動化設備的 投資報酬率的情形和變化。 本文以分析 84 年自動化調查資料為 主，再與工廠校正資料串聯，以獲取較完 整的廠商營運資料。我們的樣本共有 2732 家，其中有自動化的廠商為 2520 家，再剔 除有問題的資料1_{，共計 2362 家，該樣本的} 初步統計分析如表 3 與表 5。 表 3 為 84 年製造業及各產業的特性資 料，其中研發資本、購買技術資本均是利 用 81~84 年的經費支出資料經過折舊調整 而加總的“資本”（請參見下節－變數的 衡量）。此外，表中均以千元為單位，並以 民國 85 年為基期平減而得。觀察該表可知 附加價值低的產業如成衣服飾業、木竹製 品業、家具裝設品業、印刷業、橡膠製品 業、塑膠製品業多屬勞力密集，每人固定 資產設備、自動化設備密度均相對較小， 我們計算了表 3 中（除廠商家數與員工人 數外）各變數的相關係數，如表 4。 由表 4 可知每人附加價值與自動化設 備密集度或每人固定資產額有較高的相 關，但與利潤率相關不高，這是因為生產 的增加與成本的降低，不一定代表利潤提 高，影響利潤的因素除了生產面外，還有 需求面、市場面的因素等。 表四 每人附 加價值 每人研 發資本 每人固 定資產 自動化 設備密 集度 利潤率 每人附加價值 1 每人研發資本 0.1324 1 每人固定資產 0.7264 0.6107 1 自動化設備密 集度 0.3857 0.2639 0.6014 1 利潤率 0.7364 -0.3186 0.1435 0.0119 1 表 5 為自動化設備效益的調查結果， 1 _{全部軟硬體設備減自動化軟硬體設備為負，附加} 價值為負，銷售額為 0，員工人數為 0，…等。

在節省人力方面，菸草業、皮革業、電子 業較高，產能方面則以菸草業、家具業較 高，而降低不良率方面則以機械設備業、 金屬製品業、金屬基本工業較高。總效益 而言，全體製造業平均每家廠商可增加 1500 萬元的生產價值，該生產價值相對收 益，平均比率達 7%，亦即若廠商將生產的 產品均銷售出去，每 1 元的銷售可增加獲 利 0.07 元，若就各產業來看，自動化的效 益以塑膠製品業（0.22）、印刷業（0.13） 最高，若就每元自動化生產設備的效益， 則高達 0.75，且以橡膠製品業、金屬基本 工業以及電力及電子業最高，均超過 1。 四、模型設定 自動化設備的經濟效益主要是提高生產 量，節省成本，改善不良率等，因此將影 響廠商的生產力。為了了解自動化對生產 力的影響效果，我們利用 Cobb-Douglas 生 產函數來估計自動化軟硬體生產設備對生 產力的影響。Cobb-Douglas 生產函數中考 慮了五個生產因素：•自動化軟硬體生產 設備；‚非自動化軟硬體生產設備；ƒ其他 固定資產設備；„員工人數；…R&D 資本； †外在產業的 R&D 資本。 Cobb-Douglas 生產函數設定如下： i i i i i i i i i AK K K L R S Y α1 α2 α3 α4 α5 α6ε 3 2 1 = 上式取對數可得： i i i i i i i i a k k k l r s e y = +α1 1 +α2 2 +α3 3 +α4 +α5 +α6 + 其中yi =logYi，k1i =logK1i，其餘類推。 有關各變數衡量方法說明如下： (1)Y ：代表 i 廠商產出，我們以附加i 價值衡量之，而附加價值＝營業收入－耗 用原材、物、燃料－生產用電力費用。 (2)K1i：截至 84 年底自動化軟硬體生 產設備總值。 (3)K2i：截至 84 年底非自動化軟硬體 生產設備總值。 (4)K3i：截至 84 年底全部固定資產 i i K K1 − 2 − 。 (5)L ：84 年底員工人數。i (6)R ：R&D 資本。在開發中國家 R&Di 資本除包括 R&D 資本支出外，亦包括國內 外購買的技術額。然而 R&D 資本一般考慮 其遞延性及其累積性（Katrak（1989）及 Raut（1985））。因此我們將 R&D 資本定義 為： τ τ τ δ ₋ = ∑ = it i RDEXP R 3 0 其中RDEXP 代表第τ 期的 R&D 支出，δit 代表 rate of obsolete，一般文獻以 15%衡 量，且是幾何遞減。Griliches（1978）曾利 用不同的δ 值，結果發現實證結果對δ 的 選擇並不敏感，因此目前大部份在此方面 的實證研究均採此比率，我們亦以δ =15% 利用 4 年（遞延 3 年）的 R&D 支出及國外 技術購買額，躉售物價指數調整為 85 年的 價格水準去計算 R&D 資本。 (7)外在產業的 R&D 資本代表 R&D 資本的 外溢效果，則以下列公式衡量：

∑

∑

= − = i N i it RDEXP 1 3 0 τ τ τ δ 其中N 代表產業的廠商家數，而產業是以i 二位數字產業分類。同樣地，加總RDEXPit 時亦是經過躉售物價指數平減。 五、實證研究結果與分析 為了比較自動化資本與 R&D 資本的 生產彈性，進行實證研究時，我們將四年 （81~84 年）均未有 R&D 支出的廠商剔 除，因此共得製造業 1349 家廠商，該 1349 家廠商我們的實證結果為： 截距 1 lnK lnK2 lnK3 lnL RD ln lnSRD R2 F I 4.8421 0.1346 0.1054 0.0350 0.8080 0.0387 0.8176 1209.0

9 (46.03) (10.24) (8.35) (9.00) (32.97) (5.54) II 4.4922 0.1373 0.1067 0.0355 0.8038 0.0363 0.0224 0.8178 1009.6 4 (19.90) (10.38) (8.45) (9.12) (32.67) (5.09) (1.75) 由上述結果可知自動化設備的生產彈 性為 0.1373，相較非自動化設備 0.1067， 及其他固定資產設備（0.0355）均較高。此 外，由上表亦可知 R&D 資本的生產彈性為 0.0363，R&D 的外溢效果為 0.0121。總運 用資產的生產彈性合計為 0.2795，勞動的 生產彈性為 0.8757，與 Griliches1984 年研 究美國製造業的結果相比較，美國的資本 的生產彈性、勞動的生產彈性均較小，但 在 R&D 資本與其外溢效果方面則大很多 （分別為 0.11~0.16 及 0.39~0.50）。若與 Hall & Mairesse 研究法國製造業生產函數，其 資本的生產彈性為 0.18~0.19 間，而 R&D 資本彈性為 0.17~0.25 間，亦與台灣的資本 彈性與 R&D 資本彈性有相當的不同。由我 們的實證結果可知，台灣的 R&D 資本生產 彈性不大。 為了比較不同產業與不同種類自動化 設備的生產彈性，我們分別估計了一些重 要產業的生產函數，由於各產業內廠商接 受 R&D 的外溢效果是相同，因此，在比較 各產業時，將代表 R&D 外溢效果的產業 R&D 資本去掉。表 6 為全體產業以及一些 重要產業的生產函數的實證結果。表 6 中 的前五列迴歸模型中各變數的平均數可看 出大部份產業的自動化設備均較非自動化 的生產設備為多，僅非金屬礦物製品業、 運輸工具業的自動化設備較少。就自動化 資本的生產彈性而言，由表 6 可發現以金 屬基本工業最高，達 0.2889，這是因金屬 基本工業的設備主要是自動化設備與其他 固定資產，另外，機械設備業、塑膠製品 業的自動化資本生產彈性約達 0.18，可能 是因其產品標準化，適合自動化大量生 產，或屬勞力不易進行等。此外，我們亦 由表 6 可知製造業的總生產彈性大於 1，是 屬規模報酬遞增（但就個別產業而言，食 品業、紙漿業、電力及電子業、運輸工具 業屬規模報酬遞增），其他產業則為固定規 模報酬不變。由於自動化設備主要分為 5 種：一般自動化機器設備、CAD/CAM、 NC/CNC、工業機器人、FMC/FMS 等，大 部份廠商均先採用一般自動化機器設備， 再採用較高級的自動化設備，因此我們分 析了使用自動化設備種類的生產彈性，表 7 中的第二欄‘一種自動化設備’是指廠商 有一般自動化設備，接著的二、三、四種 自 動 化 設 備 則 是 指 廠 商 具 有 其 他 CAD/CAM 、 NC/CNC 、 工 業 機 器 人 、 FMC/FMS 等一種、二種、三種的自動化設 備，a 及1 a 則代表至少擁有一般自動化設2 備與 CAD/CAM，a 、1 a 及2 a 則代表至少3 有一般自動化設備、CAD/CAM 與 NC/CNC 三種自動化設備。 觀察表 7 可知擁有二種自動化設備的 自動化設備生產彈性最大，達 0.1935，三 種自動化設備，或至少有a 、1 a 二種自動2 化設備的生產彈性則略小，約為 0.18，四 種或至少有a 、1 a 、2 a 三種的生產彈性則3 約為 0.15，雖然如此，自動化設備愈多種 的其勞動的生產彈性愈大，如二種自動化 設備時為 0.7215，而三種為 0.7543，至少 二種為 0.7489，四種為 0.9692，至少三種 為 0.8760，且自動化設備愈多的廠商其總 生產彈性愈大，如四種自動化設備的總生 產彈性為 1.2250。 六、結論 本文利用 84 年製造業自動化廠商的資 料去分析自動化設備的生產彈性，並比較 自動化設備、非自動化生產設備、其他固 定資產設備、R&D 資本的生產彈性是否有 所不同，同時我們分析不同產業與不同自

動化設備的生產彈性的異同，我們發現： •就全體製造業而言，自動化生產設 備的生產彈性為 0.1373，均較非自動化生 產 設 備 （ 0.1067 ）、 其 他 固 定 生 產 設 備 （0.0355）以及 R&D 資本（0.0363）、R&D 外溢的生產彈性（0.0224）為大，可見得廠 商採取自動化生產，相對其他資本而言， 較能提高生產力，因此目前採用自動化設 施，將是廠商提高生產力、競爭力的一個 有效的方法。 ‚單一採用自動化設備的廠商，其自 動化生產彈性為 0.12，相較於採用二種、 三種或四種自動化設備的生產彈性為小。 採用二種自動化設備時，生產彈性最大（為 0.1935），然而採用二種以上自動化設備 時，生產彈性卻下降。因此自動化設備的 採用在促進生產力時，有其限制性。然而 採用多種自動化設備的廠商，具有顯著的 規模報酬遞增的現象，此結果顯示自動化 設備具有規模經濟利益，且亦有助於提高 勞動的生產彈性。 ƒ若以每直接員工的自動化設備來衡 量自動化的深度，結果發現化學材料業的 自動化深度最高，約為 7000 千元，其次為 金屬製品業（2818 千元），及非金屬礦物製 品業（2316.4 千元），這些自動化密度較高 的 產 業 ， 其 生 產 彈 性 分 別 為 0.2681 、 0.2889、以及 0.1545，相對其他產業的生產 彈性均較高，顯示自動化深度愈大，其生 產力愈大。 „實證結果亦指出食品業、紡織業、 化學材料業、塑膠製品業、金屬基本工業、 機械設備業、電力及電子業等產業，自動 化的生產彈性均大於非自動化的生產彈 性、其他固定生產設備以及 R&D 資本的生 產彈性，顯示這些產業的廠商為提高生產 力，進行自動化將是有效的方法。 七、參考文獻 (一)中文部分： 林英輝，「我國自動化層次、程度與產業製 程關係」，國立中央大學產業經濟研究所 論文，民國七十八年。 陳忠榮、龔鳴盛、及沈國基，如何促進國 內自動化產業升級及發展以有效支援產 業自動化之研究，民國八十三年。 鄭文農，「臺灣高層次自動化機器設備採用 之探討－以存活時間模型分析」，國立中 央大學產業經濟研究所碩士論文，民國 八十四年六月。 經濟部統計處，中華民國臺灣地區第六次 生產自動化調查報告，民國八十二年六 月。 經濟部統計處，中華民國臺灣地區第七次 製造業自動化調查報告，民國八十四年 六月。 經濟部統計處，中華民國臺灣地區第八次 製造業自動化調查報告，民國八十六年 六月。 (二)英文部分：

Abdullah, Maison bt, 1991, Capital labor substitutability in Malaysian manufacturing, Developing Economies of Third World, New York: Garland Pub.. Cainarca, G.C. and Colombo, M.G. and

Mariotti, S., 1989, “ An Evolutionary Pattern of Innovation Diffusion: The Case of Flexible Automation ” , Research Policy 18, 59-86.

Carlsson, Bo, Erol Taymaz, and Kjell Tryggestad, 1994, “ Factory Automation and Economic Performance: A Micro-to-Macro Analysis ” , Economics of Technology, O. Granstrand, 37-63.

Chorafas, Dimitris N., c1982, Office automation, the productivity challenge,

Prentice-Hall series in data processing management, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall.

Cuneo, Philippe and Jacques Mairesse, 1984, “Productivity and R&D at the firm level in French manufacturing ” , in: Z. Griliches, ed., ‘ R&D, patents, and productivity ’ (University of Chicago Press, Chicago, IL), 393-416.

Dwivedi, Suren N., Alok K. Verma, and John E. Sneckenberger, c1991-, CAD/CAM, robotics, and factories of the future '90: 5th International Conference on CAD/CAM, Robotics, and Factories of the Future (CARS and FOF'90) proceedings, Berlin; New York: Springer-Verlag.

Fried, Harold O., C.A. Knox Lovell, and Shelton S. Schmidt, 1993, The measurement of productive efficiency: techniques and applications, New York: Oxford University Press.

Granstrand, Ove, ed., 1994, Economics of Technology.

Griliches, Zvi, , 1986,“Productivity, R&D, and basic research at the firm level in the 1970s”, American Economic Review 76,

141-154.

Griliches, Zvi and J.A. Hausman, 1986, “ Errors in variables in panel data ” ,

Journal of Econometrics 31, 93-118.

Griliches, Zvi and Jacques Mairesse, 1983, “ Comparing productivity growth: An exploration of French and US industrial and firm data ” , European Economic Review 21, 89-119.

Hall, Bronwyn, H., Jacques Maireese, 1995, “ Exploring the relationship between R&D and productivity in French

manufacturing firms ” , Journal of Econometrics 65, 263-293.

Hirschhorn, Larry, Mokray, Joan, 1992, “ Automation and Competency Requirement in Manufacturing: A Case Study”, Technology and The Future of Work. Oxford, 15-45.

Kalecki, Michal, Szworkski, Adam, “ Economic Problems of Production Automation in Capitalist Countries ” , Collected works of Michal Kalecki, Vol. 2, Capitalism: Economic dynamics.

Mairesse, Jacques, 1990,“Times-series and cross-sectional estimates on panel data: Why are they different and why should they be equal?”, in: J. Hartog, G. Ridder, and J. Theeuwes, eds., Panel data and labor market studies (North-Holland, Amsterdam) , 81-95.

Mairesse, Jacques and Zvi Griliches, 1990, “Heterogeneity in panel data: Are there stable production functions? ” , in P. Champsaur et al., eds., Essays in honor of Edmund Malinvaud (MIT Press, Cambrige, MA).

Mairesse, J. and M. Sassenou, 1991b,“R&D and productivity: A survey of econometric studies at the firm level ” , Science-Technology-Industry Review 8 (OECD,

Paris), 317-348.

Radhaeamanan, R., c1988, ‘ Robotics and factories of the future: proceedings of the second International Conference, San Diego, California, USA, July 28-31, 1987 ’ , Berlin; New York: Springer-Verlag.

Raut, Lakehmi K., 1995,“R&D spillover and productivity growth: Evidence from

Indian private firms ” , Journal of Development Economics 48, 1-23.

Tay, Richard, Yun, Chang Zeph, 1991, “ Industrial Policy for Promoting Automation: An Econometric Analysis of Major Industries in Singapore”, Journal

of Economic Development 16(2),

December, p25-43.

Young, Jan B., c1991, Modern inventory operations: methods for accuracy and productivity, Automation in manufacturing, New York: Van Nostrand Reinhold.

表3 產業別 廠商家數 員工人數 每人附加價值 （千元） 自動化設備密集度 （千元） 每人研發資本 （千元） 每人購買技術資本 （千元） 每人產業內研發資本 （千元） 每人固定資產 （千元） 全部產業 2362 170.31 1418.09 1382.87 43.00 2.15 159078.38 2323.99 (329.85) (1938.65) (3570.86) (410.35) (13.49) (417970.85) (3303.12) 11 食品業 161 190.16 2017.29 1446.20 19.03 0 26691.85 3287.85 (250.75) (1729.01) (1966.57) (35.19) (0) (35099.56) (3511.48) 12 菸草業 4 310 12248.78 2018.21 13.02 0 64.68 9753.24 (153.69) (3743.45) (2133.88) (17.90) (0) (36.45) (5762.12) 13 紡織業 180 220.30 1037.19 1598.48 20.18 0.01 44415.62 2593.99 (459.21) (874.85) (2656.74) (70.29) (0.04) (62024.48) (2501.68) 14 成衣及服飾品業 27 224.15 593.34 147.57 2.33 0.17 4544.62 838.33 (247.84) (252.75) (179.18) (3.99) (0.51) (5765.43) (992.20) 15 皮革、毛皮及其製品業 23 214.04 1299.72 237.38 62.36 0 8463.28 1909.49 (349.83) (600.67) (312.37) (237.10) (0) (6081.06) (1950.63) 16 木竹製品業 15 80.80 941.44 440.06 3.25 0 1435.58 1207.95 (55.15) (577.18) (403.38) (7.82) (0) (1615.29) (1106.30) 17 家具及裝設品業 36 120.03 759.04 523.39 21.56 0 12303.36 1187.15 (193.58) (431.73) (447.55) (62.26) (0) (12888.78) (994.30) 18 紙漿、紙及紙製品業 76 137.28 1299.94 1154.44 13.50 0 10832.12 2670.36 (152.51) (996.84) (1342.83) (29.87) (0) (13113.42) (2459.51) 19 印刷及有關事業 43 89.12 731.81 1095.74 10.30 0.01 5230.04 1388.76 (92.92) (366.31) (1207.43) (32.72) (0.03) (5896.13) (1695.45) 21 化學材料業 99 246.46 3727.07 6997.70 67.56 0 38811.58 7513.29 (309.98) (6035.27) (12492.15) (84.40) (0) (56531.85) (7960.33) 22 化學製品業 116 111.72 1597.41 1054.57 78.99 0 61331.58 2155.81 (104.14) (1345.01) (1360.36) (128.49) (0) (134930.15) (1929.61) 23 石油及煤製品業 8 989.88 4051.30 2570.12 200.94 0 91650.72 14048.14 (1443.29) (2886.52) (3406.82) (546.80) (0) (215105.95) (12647.64) 24 橡膠製品業 44 215.16 920.89 678.10 25.16 0.84 11553.52 1461.25 (342.24) (676.11) (1017.87) (33.61) (2.64) (16486.32) (1598.85)

產業別 廠商家數 員工人數 每人附加價值 （千元） 自動化設備密集度 （千元） 每人研發資本 （千元） 每人購買技術資本 （千元） 每人產業內研發資本 （千元） 每人固定資產 （千元） 25 塑膠製品業 222 108.03 941.62 780.14 17.61 1.01 67630.72 1573.87 (180.69) (633.54) (1133.37) (47.12) (7.55) (87218.73) (1768.23) 26 非金屬礦物製品業 125 111.34 1354.82 2316.35 12.26 0.17 25441.37 2913.68 (102.89) (1252.05) (5250.17) (25.98) (9.54) (37209.87) (3383.14) 27 金屬基本工業 165 24.54 2500.96 2817.99 24.54 0.01 38484.42 3691.01 (179.97) (2777.16) (4045.74) (104.16) (0.03) (41479.18) (4171.93) 28 金屬製品業 238 80.13 1033.53 907.45 14.64 2.64 83717.99 1734.53 (95.82) (843.15) (1321.12) (36.16) (16.89) (93082.21) (2127.53) 29 機械設備業 121 112.28 970.97 663.67 35.06 0.02 125153.35 1509.16 (157.73) (736.29) (784.92) (87.25) (0.10) (162461.61) (1908.72) 31 電力及電子業 388 276.74 1317.88 807.92 120.75 4.41 669409.16 1447.71 (524.45) (1331.07) (1639.55) (993.30) (19.37) (835992.63) (1704.80) 32 運輸工具業 176 189.11 1085.19 703.85 35.55 6.21 152531.12 1805.47 (398.14) (861.96) (1051.73) (73.73) (20.11) (192052.12) (2114.87) 33 精密器械業 33 94.27 687.21 447.00 29.10 0.19 40383.19 1088.54 87.09 (286.43) (620.69) (61.86) (0.43) (50283.49) (967.73) 39 雜項工業 62 122.85 1043.53 425.56 18.98 0.08 30616.39 967.81 (143.08) (1255.60) (436.44) (27.68) (0.34) (40953.58) (831.02) 註：表3中每產業有二列數值，第一列為平均值，第二列為標準差。

表5 產業別 節省人力 百分比 產能增加 百分比 降低不良 率百分比 節省人力 金額 • 產能增加 金額 ‚ 降低不良率 金額 ƒ (•+‚+ƒ)/SALE 總效益 •+‚+ƒ 總效益佔自動 化設備比率 每人效益 全部產業 5.18 13.28 4.76 2471.82 11058.88 1531.22 0.07 15061.93 0.75 144.93 (2362 家) (21.92) (21.80) (10.11) (18715.64) (44810.74) (12013.45) (0.85) (55558.14) (7.17) (594.73) 11 食品業 4.52 11.11 2.73 1835.89 10894.44 753.74 0.03 13484.07 0.47 101.46 (161 家) (7.57) (16.96) (6.33) (4715.09) (51299.74) (3278.02) (0.08) (53167.01) (2.58) (289.63) 12 菸草業 14.00 46.25 2.00 850.00 8750.00 3250.00 0.003 12850.00 0.06 57.97 (4 家) (6.32) (69.69) (0.82) (1121.01) (6344.29) (2500.00) (0.004) (8954.99) (0.10) (58.93) 13 紡織業 6.01 11.63 4.37 2851.03 8249.01 1087.67 0.04 12187.72 0.17 96.36 (180 家) (13.14) (18.19) (7.68) (12234.65) (38600.78) (4224.03) (0.14) (46998.25) (0.57) (339.44) 14 成衣及服飾品業 1.81 9.74 2.37 832.96 2449.81 321.48 0.04 3604.26 0.40 48.52 (27 家) (4.31) (15.48) (6.42) (2104.97) (6549.32) (862.93) (0.12) (7139.70) (0.68) (136.67) 15 皮革、毛皮及其製品業 12.91 7.74 2.35 1976.96 7358.57 984.78 0.02 10320.30 0.37 71.80 (23 家) (30.68) (12.77) (4.68) (3630.54) (16548.78) (4166.41) (0.06) (19325.93) (0.72) (144.79) 16 木竹製品業 5.13 8.67 2.53 366.67 1953.33 183.33 0.02 2503.33 0.10 41.36 (15 家) (7.93) (16.84) (7.72) (797.91) (6232.73) (644.11) (0.07) (7612.03) (0.23) (122.97) 17 家具及裝設品業 3.61 18.22 6.83 1131.83 5401.56 615.42 0.03 7148.81 0.26 61.64 (36 家) (7.32) (50.35) (16.60) (2418.76) (13861.49) (1866.46) (0.06) (17523.56) (0.44) (108.28) 18 紙漿、紙及紙製品業 3.84 12.63 3.29 5470.29 9126.13 384.51 0.03 14980.93 0.57 130.54 (76 家) (5.53) (19.52) (7.76) (34727.70) (36657.73) (985.28) (0.11) (69990.62) (2.59) (581.99) 19 印刷及有關事業 3.93 17.91 4.07 1113.09 4964.47 1103.60 0.13 7181.16 0.44 163.04 (43 家) (6.88) (22.03) (7.80) (2499.44) (11205.71) (3068.56) (0.53) (14533.26) (1.48) (652.85) 21 化學材料業 3.10 8.92 2.50 1530.03 8775.66 884.70 0.03 11190.38 0.20 107.56 (99 家) (6.98) (17.04) (5.55) (4479.31) (28993.51) (3226.29) (0.15) (30207.50) (0.75) (436.63) 22 化學製品業 2.91 15.73 4.69 1207.24 16992.96 1664.50 0.06 19864.70 0.43 244.15 (116 家) (4.34) (22.02) (9.80) (2426.62) (57355.66) (6672.89) (0.16) (60962.09) (0.93) (776.70) 23 石油及煤製品業 0.88 3.13 1.38 555.00 250.00 75.00 0.001 880.00 0.006 2.77 (8 家) (2.47) (7.04) (3.50) (1569.78) (707.11) (175.25) (0.002) (2293.67) (0.02) (5.29) 24 橡膠製品業 4.59 13.34 5.73 1403.91 5449.68 691.73 0.04 7545.32 1.85 54.66

產業別 節省人力 百分比 產能增加 百分比 降低不良 率百分比 節省人力 金額 • 產能增加 金額 ‚ 降低不良率 金額 ƒ (•+‚+ƒ)/SALE 總效益 •+‚+ƒ 總效益佔自動 化設備比率 每人效益 (44 家) (7.67) (21.29) (14.36) (3756.17) (18942.51) (2560.02) (0.08) (24902.40) (11.44) (108.62) 25 塑膠製品業 3.83 10.41 4.38 1184.44 6318.63 1056.97 0.22 8560.04 0.45 136.66 (222 家) (8.06) (16.27) (10.83) (4125.59) (28723.68) (5015.60) (2.69) (34312.07) (1.99) (680.88) 26 非金屬礦物製品業 4.32 14.27 4.74 4302.13 11369.59 2296.19 0.07 17967.91 0.56 216.54 (125 家) (8.02) (22.66) (7.93) (32236.74) (29836.86) (6944.45) (0.17) (47489.78) (2.21) (692.62) 27 金屬基本工業 5.12 15.16 6.14 3971.20 22896.12 3468.36 0.04 30335.68 0.41 338.53 (165 家) (9.62) (21.29) (13.00) (14661.07) (74445.13) (14495.13) (0.09) (86177.95) (1.19) (1306.69) 28 金屬製品業 3.43 13.66 6.15 1748.72 5174.86 953.44 0.08 7877.02 1.43 142.60 (238 家) (5.80) (18.40) (12.87) (11355.14) (16485.78) (6748.63) (0.34) (23448.73) (17.36) (569.48) 29 機械設備業 3.44 15.64 6.91 1515.82 10254.56 911.45 0.07 12681.83 0.42 156.90 (121 家) (8.90) (25.79) (14.50) (6273.70) (47840.54) (3867.74) (0.19) (53212.09) (1.06) (539.83) 31 電力及電子業 9.49 15.60 4.96 4237.99 18973.35 3243.79 0.08 26455.12 1.63 152.88 (388 家) (49.62) (27.36) (9.15) (35207.85) (64304.69) (26224.34) (0.31) (85089.27) (9.88) (482.14) 32 運輸工具業 5.56 11.66 5.02 1823.59 9315.37 497.66 0.04 11636.62 0.66 74.16 (176 家) (13.31) (16.99) (9.43) (9113.41) (35532.65) (1322.50) (0.11) (41684.90) (3.14) (222.89) 33 精密器械業 3.45 12.18 6.00 961.94 3212.73 638.27 0.05 4812.94 0.84 75.85 (33 家) (6.12) (16.73) (10.51) (2087.58) (10891.59) (1696.45) (0.14) (13063.61) (2.77) (231.72) 39 雜項工業 4.06 12.42 3.74 615.27 3514.48 703.31 0.03 4833.06 0.32 52.00 (62 家) (7.51) (19.58) (6.70) (1284.00) (12073.66) (3012.58) (0.09) (15058.17) (0.66) (161.71)

表 6 變數 全體產業 11 食品業 13 紡織業 18 紙漿、紙及 紙製品業 21 化學材料業 22 化學製品業 25 塑膠製品業 附加價值（千元） 473477 613617 485838 354039 832625 189960 188137 員工人數 L 237 223 342 206 240 113 164 自動化設備 K₁ 250654 200409 406014 259922 941195 76842 104321 非自動化設備K2 182386 174369 437050 234929 778833 48903 73521 其他固定資產K3 470859 444159 506729 470413 567225 161937 145507 R&D 資本K4 18004 62802 11963 6983 19702 10013 4904 截距 4.8421 5.0433 5.1606 5.2190 4.5840 6.3486 5.065 (46.027) (11.21) (9.44) (6.551) (6.96) (10.85) (16.99) 1 lnK 0.1346 0.0920 0.1268 -0.0533 0.2689 0.0121 0.1876 (10.24) (1.714) (2.24) (-0.52) (3.43) (0.2) (4.272) 2 lnK 0.1054 0.0729 0.1237 -0.0588 0.1293 0.1001 0.0628 (8.35) (1.70) (2.07) (-0.75) (1.88) (1.78) (1.83) 3 lnK 0.0349 0.0357 0.0244 0.0214 0.0362 0.0020 0.0278 (9.00) (2.522) (1.43) (0.74) (1.63) (0.083) (2.68) L ln 0.8080 1.0251 0.6734 1.6886 0.4971 0.7814 0.6919 (32.97) (10.38) (5.73) (5.97) (2.84) (6.85) (11.07) 4 lnK 0.0387 0.0200 0.0375 -0.0854 0.0632 0.0853 0.0527 (5.538) (0.751) (0.97) (-1.65) (1.09) (2.147) (2.78) 2 R 0.8178 0.8014 0.7362 0.7727 0.7046 0.6452 0.8813 d.f. 1343 107 83 25 62 90 103 ∑ = 5 1 i i α 1.1216 1.2455 0.9721 1.4725 0.9770 0.9928 0.9717 (7.569) (3.82) (0.116) (2.881) (0.20) (0.083) (0.74) 檢定∑ = 5 1 i i

表 6（續） 變數 26 非金屬礦物 製品業 27 金屬基本工 業 28 金屬製品業 29 機械設備業 31 電力及電子 業 32 運輸工具業 33 精密器械業 附加價值（千元） 329210 514462 149281 206990 74454 407120 62149 員工人數 L 159 197 118 173 354 264 96 自動化設備 K₁ 168164 687513 81814 76449 242231 121562 20280 非自動化設備K2 300587 133481 54754 51197 132398 145347 17286 其他固定資產K3 320837 589395 165390 254046 530328 309627 39222 R&D 資本K4 4692 8060 3492 13038 47340 19198 3581 截距 3.9073 4.7867 5.0108 5.1766 5.0569 5.0732 5.7489 (6.91) (11.27) (11.24) (12.86) (24.45) (15.21) (7.18) 1 lnK 0.1545 0.2889 0.1013 0.1876 0.1109 0.0334 0.0069 (2.54) (5.81) (1.69) (3.61) (3.82) (0.860) (0.061) 2 lnK 0.2324 0.0589 0.1135 0.0248 0.0734 0.1130 0.0354 (4.11) (1.068) (2.70) (0.59) (3.82) (3.18) (0.485) 3 lnK 0.0443 0.0372 0.0525 0.0205 0.0303 0.0149 0.0197 (2.73) (2.85) (3.03) (1.49) (3.67) (1.40) (0.762) L ln 0.6809 0.6751 0.7323 0.7913 0.8844 1.0312 0.9903 (4.86) (5.71) (7.39) (7.50) (17.29) (13.99) (8.58) 4 lnK 0.0065 -0.0262 0.0606 0.0467 0.0480 0.0002 0.0295 (0.20) (-1.11) (2.56) (1.78) (3.15) (0.010) (0.86) 2 R 0.8187 0.8326 0.7936 0.8580 0.8721 0.8488 0.8672 d.f. 45 78 94 60 268 104 18 ∑ = 5 1 i i α 1.1020 1.0464 1.0598 1.0722 1.1469 1.2054 1.0858 (1.06) (0.61) (0.90) (1.10) (5.034) (4.101) (0.85) 檢定∑ = 5 1 i i α =1 _Accept 0

H Accept H₀ Accept H₀ Accept H₀ Reject Reject _Accept

0

表 7 使用自動化設備情形 變數 一種自動化設備(480 家) 二種自動化設備(294 家) 三種自動化設備(144 家) 四種自動化設備(71 家) 有a1、a2 (312 家) 有a1、a2、a3(110 家) 附加價值（千元） 336764 392386 661495 1017706 662012 803193 員工人數 L 180 216 320 485 342 446 自動化設備 K1 182186 217514 338017 549754 323502 345455 非自動化設備K2 211748 119943 197687 268881 175500 218918 其他固定資產K₃ 255313 429065 511772 538037 523270 704042 R&D 資本K4 11675 10677 26089 69006 35736 52959 截距 48817 4.5025 5.2372 4.1425 4.7379 4.8147 (28.78) (18.46) (11.59) (9.09) (18.76) (12.31) 1 lnK 0.1219 0.1935 0.1806 0.1542 0.1857 0.1534 (5.78) (6.53) (3.08) (2.87) (5.89) (3.09) 2 lnK 0.1148 0.1128 0.0641 0.0675 0.0928 0.0817 (5.65) (3.98) (1.18) (1.23) (2.90) (1.67) 3 lnK 0.0420 0.0449 0.0273 0.0289 0.0409 0.0286 (6.87) (4.96) (1.95) (1.98) (4.92) (2.23) L ln 0.8038 0.7215 0.7543 0.9692 0.7489 0.8760 (20.99) (13.71) (6.54) (9.50) (13.32) (10.26) 4 lnK 0.0354 0.0261 0.0509 0.0350 0.0241 0.0069 (3.43) (1.67) (1.70) (1.025) (1.38) (0.26) 2 R 0.8235 0.7970 0.7013 0.8980 0.8039 0.8576 d.f. 475 288 138 65 307 104 ∑ = 5 1 i i α 1.1180 1.0988 1.0774 1.2550 1.0923 1.1466 (4.49) (2.767) (0.48) (4.51) (2.70) (2.97) 檢定∑ = 5 1 i i α =1 規模報酬大於 1 規模報酬大於 1 規模報酬大於 1 規模報酬大於 1 規模報酬大於 1 規模報酬大於 1