外籍勞工雇用對廠商生產力及薪資之影響—台灣製造業之實證研究

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國立臺灣大學社會科學院經濟所碩士論文

Department or Graduate Institute of Economics College of Social Sciences

National Taiwan University Master Thesis

外籍勞工雇用對廠商生產力及薪資之影響

—台灣製造業之實證研究

The Effect of Foreign Workers on Plant Productivity and Wage — Evidence from Taiwan Manufacturing Industry

盧其宏

Lu, Chyi-Horng

指導教授：劉錦添博士 Advisor：Liu, Jin-Tan Doctor

中華民國九十八年六月

June, 2009

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I

謝辭

在台大一晃眼已經七年，這篇論文的出現將我自己指向一個渾沌的未來。回首過往，發生過的事情似乎無法完全容納在我小小的腦袋，但我在那不知不覺的過往當中，被許多的幫助、陪伴、砥礪、磨練帶領我到現在。對於上帝、老爸、老媽、老二、老三、劉錦添老師、

景福學長、樂生院的阿伯阿姆、社區學校、祈禱會的夥伴、大新社的夥伴及學長、運動過程中一起出生入死度過無數焦慮令人精神耗弱的夜晚的戰友們，還有這六年來一路陪伴我、激勵我、鞭笞我、崇拜我的女朋友兼夥伴--耀婷，我只有一句話可以跟大家報告：

非常、非常、非常地謝謝大家！

盧其宏 2009.6

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II

摘要

自 1989 年引進以來，外勞的爭議已久。本文期待藉實證釐清外勞的經濟效果，並找到同時利於產業、本勞、外勞的政策方向。有別於直接論證外勞與本勞為替代或互補關係，本文以1998~2003 年台灣製造業、電子業工廠的 Matched Employee-Employer Data 為實證基礎，從「生產力分析」來觀察外勞對於工廠附加價值、平均勞動附加價值、Levinsohn-Petrin 生產力、及本勞工資的影響。

控制來自工廠、員工的各個變數之後，實證結果顯示，外勞雇用在附加價值上呈現強烈邊際效益遞減的狀況，製造業、電子業雇用外勞對於附加價值分別有13.0%、13.6%的貢獻，

但隨雇用每增加 1%僅貢獻 0.0735%、0.0327%；生產力部分，外勞雇用皆會使生產力上升 20~30%左右，然而隨著雇用的外勞比例上升將造成其貢獻越趨下降；工資方面，有雇用外勞廠商其薪資較高，可能反映了工資較高因而雇用外勞的內生性，然而隨著雇用比例越高，

本勞薪資明顯隨之下降，亦證實了外勞比例越高將壓低本勞工資的假設。

以「缺工」邏輯來看，實證結果代表雇用外勞可有效填補「缺工」提升生產力，但當外勞比例不斷升高，降低廠商對於本勞的勞動需求，使得本勞被取代的幅度隨之上升，促使本勞薪資下滑、工廠生產力降低。藉由控制「缺工」變數發現，「超越缺工」之工廠其附加價值、

AVL、Levinsohn-Petrin 生產力、工資的確皆具有下降趨勢，然而不全然顯著；產業雇用外勞效果上發現，資訊電子業引進外勞對於生產力貢獻最大，本勞薪資被壓抑的幅度較小。

由本文可看出，外勞雖對生產力有所貢獻，但隨著外勞比例越高將降低工廠生產力及本勞工資，故本文建議政策上可朝向以「真實缺工人數」作為開放標準，並提升在台外勞的勞動權益，以降低雇主以外勞取代本勞的誘因，避免因外勞比例上升而導致產業生產力、本勞工資雙雙下降的狀況。

關鍵字：外勞、生產力、薪資、缺工、製造業、電子業、合併資料

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III

Abstract

Foreign workers have caused a lot of controversy in Taiwan since 1989 when employment of foreign workers formally took effect. This paper aims to clarify the economic effects brought by foreign workers through empirical practices, and thereby locate corresponding policy inferences. Instead of proving the relationship between foreign and local workers to be complementary or substitutional, this paper uses the Matched Employee-Employer Data of Taiwan manufacturing and electronics industry from 1998 to 2003 to analyze the productivity of foreign workers while outlining the influence of their productivity on the added value of the plants, the average added value of the labor, Levinsohn-Petrin productivity and the wages of local workers.

When all the variables induced by plants and workers are effectively controlled, the empirical results indicate that the marginal effect of the added value brought by the employment of foreign workers diminishes quickly. When foreign workers are employed in manufacturing or electronics industries, the added value will rise 13.0% and 13.6% respectively.

With an increase of 1% of the foreign workers employed, however, the added value will only rise 0.0735% and 0.0327% respectively. On the part of productivity, the employment of foreign workers will elevate the productivity by 20-30% generally. With the rising of the percentage of foreign workers employed, however, their contribution to the productivity decreases accordingly. As for the wages, local workers’ average wage in plants with foreign workers employed is higher, but it may reflect the simultaneous causality that higher wages cause the employment of foreign workers. However, when the employment rate of foreign workers gets higher, the average wage of local workers becomes significantly lower, proving the hypothesis that foreign workers can bring negative impact on local workers.

From the perspective of “shortage of labors,” the empirical results prove that the employment of foreign workers can effectively solve this problem and thereby raise the productivity. With the employment rate of foreign workers getting higher and higher, however, the demand of labor provided by local workers will be getting lower and lower, and the percentage of local workers replaced by foreign worker will rise, causing the lowering of wages of local workers and the decline of productivity at plants. When the variable “shortage of labors” is controlled, the added value, AVL, Levinsohn-Petrin productivity, and the average wages of local workers of those plants that are "beyond the shortage of labors" all demonstrate

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IV

a downward trend, but not entirely obvious. On the other hand, we can see that, when compared to other industries, employment of foreign workers in the information & electronics industry induces highest productivity growth and brings the least impact on the wages of local workers.

In conclusion, in spite of the contribution to productivity, higher proportion of foreign workers would reduce both the plant productivity and the wages of local workers. Therefore, the inference of the result is that when opening up the vacancies to foreign workers, our government should base on the "real number of the shortage of labors," while improving the labor rights of foreign workers in Taiwan at the same time. As a result, the incentives for employers to employ foreign workers to replace local ones will be reduced, and the decline in the plant productivity and wages of local workers propelled by increased proportion of foreign workers can thus be avoided.

Key Words：foreign worker, productivity, wage, shortage of labors, manufacturing industry,

electronics industry, Matched Employee-Employer Data

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V

圖次

圖 5-1 ln(附加價值)與 ln(外勞人數)...33

圖 5-2 ln(平均勞動附加價值)與 ln(外勞佔本勞比例)...34

圖 5-3 ln(平均本勞工資)與 ln(外勞佔本勞比例)...34

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VII

表次

表 1-1 1991 至 2008 年外勞雇用表...2

表 3-1 1991 至 2003 年製造業重要外勞政策...19

表 5-1 各變數分配一覽...31

表 5-2 各中行業「缺工」狀態...36

表 5-3 歷年缺工人數1998 至 2008 年...37

表 5-4 外勞變數相對於被解釋變數...39

表 5-5 是否雇用外勞的工廠、員工特性...39

表 5-6 各中行業之變數平均值與標準差...42

表 5-7 各年份之變數平均值與標準差...43

表 5-8 電子業各變數分配一覽...45

表 5-9 電子業—外勞變數相對於被解釋變數平均值與標準差...47

表 5-10 電子業—各年份之變數平均值與標準差...47

表 6-1 各解釋變數符號預期...50

表 6-2 製造業廠商附加價值之估計結果(含未控制產業與年份模型)...53

表 6-3 製造業廠商附加價值之估計結果(僅未控制產業與年份之模型)...54

表 6-4 製造業廠商附加價值之估計結果(僅控制產業與年份之模型)...55

表 6-5 製造業廠商勞動生產力之估計結果(以平均勞動附加價值, AVL 表示)...58

表 6-6 製造業廠商勞動生產力之估計結果(僅含控制產業與年份之模型)...59

表 6-7 製造業廠商Levinsohn-Petrin 生產力之估計結果...63

表 6-8 製造業廠商Levinsohn-Petrin 生產力之估計結果(僅含控制產業與年份之模型)...64

表 6-9 製造業廠商平均本勞工資a (以外勞比例作解釋變數)...67

表 6-10 製造業廠商平均本勞工資a (僅含控制產業與年份之模型)...68

表 6-11 製造業廠商平均本勞工資b (以外勞比例規模作解釋變數)...69

表 6-12 製造業各模型加入cluster 中行業之效果...71

表 6-13 電子業廠商附加價值之估計結果...75

表 6-14 電子業廠商勞動生產力之估計結果(以平均勞動附加價值, AVL 為代表)...76

表 6-15 電子業廠商Levinsohn-Petrin 生產力之估計結果...77

表 6-16 電子業廠商Levinsohn-Petrin 生產力之估計結果 (變更外勞比例規模基準)...78

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VIII

表 6-17 電子業廠商平均本勞工資之估計結果a (以外勞比例作解釋變數)...79

表 6-18 電子業廠商平均本勞工資之估計結果b (以外勞比例規模作解釋變數)...80

表 6-19 製造業與電子業係數結果一覽...81

表 6-20 製造業不同樣本數量估計結果一覽...85

表 6-21 無雇用外勞之樣本設定不同外勞人數之估計結果一覽...86

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第一章前言

『原來「我們」都曾經是懷抱夢想的移工，是歷史洪流的一支，在盤根錯節的結構壓迫下閃躲求生。看似「他們」的異鄉人，映照著我們島嶼的人們；在同一塊土地上的勞動與掙扎，「他們」就是「我們」。』

龔尤倩(2008)¹

1.1 研究動機

「外勞」有一個另一個名字叫做「移工」，有著移動到非原鄉從事勞動的意義，類似一個動態的名詞；「外勞」則在移動過後的某一時空之下，區分誰是本地人誰不是本地人。

就移動的意義而言，你我或已成為移工或將成為移工，「我們」是沒有差別的；然而，就現在時空而言，誰是外勞誰不是外勞一目了然 ---「他們」，就不是「我們」。外勞引進台灣至今20 年，社會上往往認為外勞搶走了「我們」的工作、壓低了「我們」的勞動條件、

延緩「我們」產業升級，這樣的區別使得外勞變作眾矢之的，成為資方不斷壓低本勞勞動條件的代罪羔羊；而因著「他們」對「我們」的傷害，資方壓低「他們」的勞動條件似乎亦理所當然。就在這樣對外勞的不諒解之下，內部矛盾降低兩邊共同提升勞動條件的空間，也因為這樣，移工運動者開始疾呼「他們」就是「我們」。然而，以「移工」來代替「外勞」並不足以消弭外勞帶來的經濟效果，自然也無法模糊彼此之間的界線，惟有回到「外勞」身上看看「他們」到底對於「我們」有什麼影響，如何在異中取同找到共同利益，才是「他們」成為「我們」的途徑。因此，了解外勞對於「我們」的影響是本文的重點，進而提出具體的政策意涵。而之所以將「我們」鎖定在製造業，乃因製造業普遍引進外勞，且目前仍為台灣代表性產業，關乎約239 萬名從業人員²。

1.2 外勞現狀

1989 年行政院訂頒「十四項重要建設工程人力需求因應措施方案」，政府首度開放重大公共工程及500 戶以上國民住宅得標業者，可申請引進外籍勞工；1991 年並以「因應當前人力短缺暫行措施」及「受理 6 行業之 15 種職業專案申請聘僱海外補充勞工程

1 該段文字摘錄自顧玉玲所著「我們」之推薦序。

2 239 萬為 1998~2003 年每年平均總就業人數，資料來自勞委會「職業別薪資調查報告」，調查期間為每年七月。

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序」開放製造業廠商引進外籍勞工。時至今日，外勞在台合法工作已達20 年，2008 年底在台人數高達365,060 人，為勞動力的 3.36%³。其中，製造業僱用外勞達185,624 人，

約占當月外勞雇用的 50.8%，且為當月製造業僱用本勞的 6.4%⁴。若從歷年製造業雇用的外勞數量來看，由表1-1 可見 1996 年以來，製造業外勞雇用量維持在 15~19 萬之間，

且平均年增率是2.88%，代表外勞已經穩定地成為國內製造業中一項生產要素。

表1-1：1991 至 2008 年外勞雇用表

3 365,060/10,853,000=3.36%，外勞人數來自職訓局

http://stat.evta.gov.tw/statis/stmain.jsp?sys=100&kind=10&type=1&funid=qrymenu2&cparm1=q14&rdm=AVlIc 7Hi、勞動力人數來自主計處 http://www.dgbas.gov.tw/ct.asp?xItem=17144&ctNode=3246

4 185,624/2,886,000=6.4%，資料來源與上述同。

總計農漁業製造業營造業服務業

人數人數比例人數比例成長率人數比例人數比例

1991 年底 2999 －－－－－ 2999 －－－

1992 年底 15924 70 0.44% 8722 54.77% － 6463 40.59% 669 4.20%

1993 年底 97565 426 0.44% 72327 74.13% 829.25% 17287 17.72% 7525 7.71%

1994 年底 151989 1044 0.69% 109170 71.83% 150.94% 28317 18.63% 13458 8.85%

1995 年底 189051 1454 0.77% 132636 70.16% 121.49% 37554 19.86% 17407 9.21%

1996 年底 236555 1384 0.59% 162482 68.69% 122.50% 42434 17.94% 30255 12.79%

1997 年底 248396 1144 0.46% 165534 66.64% 101.88% 42606 17.15% 39112 15.75%

1998 年底 270620 1109 0.41% 168197 62.15% 101.61% 47946 17.72% 53368 19.72%

1999 年底 294967 993 0.34% 173735 58.90% 103.29% 45446 15.41% 74793 25.36%

2000 年底 326515 1185 0.36% 181998 55.74% 104.76% 37001 11.33% 106331 32.57%

2001 年底 304605 1249 0.41% 157055 51.56% 86.29% 33367 10.95% 112934 37.08%

2002 年底 303684 2935 0.97% 156697 51.60% 99.77% 23341 7.69% 120711 39.75%

2003 年底 300150 3396 1.13% 162039 53.99% 103.41% 14117 4.70% 120598 40.18%

2004 年底 314034 3089 0.98% 167694 53.40% 103.49% 12184 3.88% 131067 41.74%

2005 年底 327396 3147 0.96% 166928 50.99% 99.54% 13306 4.06% 144015 43.99%

2006 年底 338755 3322 0.98% 169903 50.16% 101.78% 11745 3.47% 153785 45.40%

2007 年底 357937 3786 1.06% 183329 51.22% 107.90% 8594 2.40% 162228 45.32%

2008 年底 373276 4865 1.30% 185624 49.73% 101.25% 6144 1.65% 168427 45.12%

來源：職訓局網頁http://stat.evta.gov.tw/statis/stmain.jsp?sys=100&kind=10&type=1&funid=qrymenu2&cparm1=q14&rdm=AVlIc7Hi

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隨著外勞政策開放，國內廠商可藉由外籍勞工補足勞動力不足、降低生產成本，但同時帶來爭議如林忠訓(2006)所整理：雇用外籍勞工將降低勞動條件、提高勞資對立、

迫使弱勢就業人口失業、延緩產業升級降低國家競爭力、治安敗壞、提高公共設施及社會成本負擔、限業引進外勞造成不公平競爭、低廉生產成本引起貿易對手國施加壓力迫使新台幣升值、易因外籍勞工管理造成國際糾紛、外勞人數眾多形成利益團體衝擊政治安定等。其中多半是經濟層面問題，可歸類於對本國勞工及產業的影響，然而學界對於外勞的研究往往各異，有謂外勞與本勞部分替代部分互補者，且與資本雇用互補者，如徐美,陳明郎與吳孟道(1997)；亦有謂外勞與其他各種生產要素相互替代，損及本勞權益、產業發展者如單驥(1996)。跟現實一樣，要素之間替代或互補的研究亦出現分歧，

平添外勞雇用的爭議色彩。

1.3 研究方法及結果

有別於直接論證外勞與本勞為替代或互補關係，本文將外勞研究改往「生產力分析」

來觀察廠商雇用外勞對於產出表現、及生產力的影響，並佐以工資模型來看外勞雇用對本國勞工的影響。因外勞雇用可能與廠商許多內在因子有關，為了觀察外勞雇用與相關因素之互動關係，以及避免遺漏變數造成偏誤，本文承繼 1990 年代以 Matched Employee-Employer Data 分析的趨勢，以劉錦添教授於 2006 年經建會計畫中以經濟部「工廠校正資料」、勞工保險資料、勞委會外勞雇用資料、內政部戶籍檔資料合併出的資料為基礎，整理出1998 至 2003 年 29,486 家工廠總共 147,430 筆資料。資料中包括產出、

要素雇用、工廠特性、員工特性等變數。在控制工廠、員工個變數之下，本文將外勞視作生產投入要素，先以生產函數觀察外勞投入的幫助，再藉由平均勞動附加價值(Average Value added of Labor)作為勞動生產力指標，來觀察外勞佔本勞比例對生產力的影響。其後，為避免生產函數中殘差與要素雇用內生相關的問題，本文再依Levinsohn and Petrin (2003a)設定「Levinsohn-Petrin 生產力」代表工廠生產力，以觀察外勞雇用效果。

除了純外勞雇用效果之外，本文考量台灣以「缺工」為引進外勞之重要訴求，且在經濟意義上，「超越缺工」代表了廠商不雇用外勞也可以在既定薪資下雇用到本勞，隱含了外勞可能對本勞造成的替代性。故再以工廠隸屬之中行業該年總共增加的外勞雇用量是否超過該年其缺工人數的變動量來作為「缺工」指標，以觀察當工廠雇用外勞「超過缺工」時是否會對於工廠表現及員工薪資產生負面影響。除此之外，各產業生產型態不同，且政府歷年開放政策往往以產業為依歸，故再加入「產業」指標區分四大行業，資

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訊電子工業、民生工業、金屬機械工業、化學工業⁵，觀察不同行業雇用外勞是否會有不一樣的效果。最後，除了區別四大行業以外，本文再單獨以電子相關產業進行分析，觀察外勞對其影響。

本文實證結果顯示，廠齡越高、工廠規模越大、廠內員工工資分散度越低、員工年

齡層越低、男性比例越高、人力資本越低的工廠，越有可能雇用外勞；然而，在雇用外勞工廠中，廠齡越高、工廠規模越低、工資分散度越大、年齡層越高、男性比越低、人力資本越低的工廠其雇用較高比例的外勞。在產出部分，外勞雇用在附加價值上呈現強烈邊際效益遞減的狀況，製造業、電子業雇用外勞對於附加價值分別有 13.0%、13.6%

的貢獻，但隨雇用每增加 1%僅貢獻 0.0735%、0.0327%。在生產力部分，外勞雇用皆會使生產力上升 20~30%左右，然而隨著雇用的外勞比例上升將造成其貢獻日趨下降。

若以「缺工」邏輯來看，代表雇用外勞可有效填補「缺工」提升生產力，但當外勞越多，

促使廠商對本勞的需求下降，高技術本勞越可能被低技術外勞取代，導致工廠生產力下降。在國內勞工工資方面，外勞雇用工廠的本勞薪資雖較高，但隨外勞雇用比例越高，

本勞的工資越低，反映了隨外勞比例越高，本勞工資越被壓抑的狀況，然而，電子業不具有顯著性。

另外，其餘外勞相關的虛擬變數，如「缺工」指標實證結果顯示，工廠「超越缺工」

將促使附加價值、AVL 、 Levinsohn-Petrin 生產力、工資有益加惡化趨勢，然而 Levinsohn-Petrin 生產力、工資分析時不具顯著性，可能因為「缺工」指標僅停留於中行業的限制。在產業雇用外勞的效果上，對於附加價值的幫助，民生與化學工業無顯著差異，金屬機械次之，資訊電子最差；對於 AVL、Levinsohn-Petrin 生產力的幫助，則依序為資訊電子、民生、化學、金屬機械工業；而對於工資的效果，依序為資訊電子、

金屬機械、化學、民生工業。

由實證可知，外勞對於產出、生產力皆有貢獻，但越多越無益，故政府應設定雇用限制，故建議嚴守「缺工」，且消除外勞與本勞之間的勞動條件差異，以降低廠商雇用外勞替代本勞誘因；而在產業上，以資訊電子工業引進外勞效果較好。

5 本文仿效經濟部分類，資訊電子工業：「電腦、通信及視聽電子產品製造業」、「電子零組件製造業」、「電力機械器材及設備製造修配業」、「精密、光學、醫療器材及鐘錶製造業；民生工業：「食品及飲料製造業」、「紡織業」、

「成衣、服飾品及其他紡織製品製造業」、「木竹製品製造業」、「家具及裝設品製造業」、「非金屬礦物製品製造業」、「其他工業製品製造業」；金屬機械工業：「金屬基本工業」、「金屬製品製造業」、「機械設備製造修配業」、

「運輸工具製造修配業」；化學工業：「皮革、毛皮及其製品製造業」、「紙漿、紙及紙製品製造業」、「印刷及其輔助業」、「化學材料製造業」、「化學製品製造業」、「石油及煤製品製造業」、「橡膠製品製造業」、「塑膠製品製造業」

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以下為本文結構的介紹：第二章為文獻回顧，包括國內外勞的供給需求、外勞所造成的經濟效果的相關研究，以及國內外雇主與勞工的合併資料、生產力分析之相關文獻；

第三章簡介1998-2003 年國內的經濟背景及外勞政策；第四章簡介研究資料來源；第五章則勾勒出以勞雇合併資料為基礎來衡量生產函數、生產力、工資的實證模型，以及對於資料的敘述；第六章整理出實證的結果，並加以說明；最後，第七章則整理出簡單的結論、研究限制及未來方向。

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第二章文獻回顧

行政院勞委會職業訓練局將外籍勞工區分為「外國專業人員(白領)」及「外籍勞工(藍領)」，其中「外籍勞工」包括：海洋漁撈工作、製造工作、營造工作、機構看護工作、

家庭看護工作、家庭幫傭工作、家庭幫傭工作、雙語翻譯工作、廚師及其相關工作、其他因工作性質特殊，國內缺乏該項人才，在業務上確有聘僱外國人從事工作之必要，經中央主管機關專案核定者。⁶ 本文所稱之外籍勞工為職訓局「外籍勞工」分類中的製造工作勞工。

本文由廠商生產力、與本國勞工的工資分析切入外勞議題，並佐以勞雇雙方合併資料實證，同時具有以合併資料的生產力、工資分析拓展外勞議題，以及以外勞要素豐富生產力、工資分析兩個面向。故文獻上分別回顧外勞研究以及合併資料研究兩大區塊。

2.1 外勞形成

外籍勞工的形成，牽涉到輸出國的勞工有誘因移往他國工作、輸入國的勞動市場有對於他國勞動力的需求，並且促使該國開放相關外勞政策。一般而言，輸出國可能處於勞動力剩餘的狀態，或是相對於輸入國而言工資具有一定差距，如 Hanson (1999)即以 1976-1995 美國及墨西哥的資料，發現當墨西哥實質薪資下降 10%時，美墨邊境被逮捕的非法越界人數上升7.5%-8.8%，可見隨著相對薪資差距越大，跨界工作的誘因也越大。

除了輸出國勞工具有誘因之外，輸出國政府也可藉由輸出勞工賺取外匯，因此，一般而言，輸出國不僅不限制勞力輸出，甚至積極保障、推動勞力出口⁷。相較於輸出國，輸入國的狀況就較為複雜，國外文獻如Carraro and Soubeyran (2005) 指出，移工(migrant labor)引進對於輸入國有兩個優點：其一，廠商可藉由聘僱薪資低廉的移工，降低其生產成本，並提高其在商品市場的競爭力；其二，當廠商可輕易地解雇移工時，移工可作為輸入國對抗蕭條的緩衝器。同時他們也指出移工可能創造的威脅，如移工一旦替代掉本勞，國內失業將導致政治及經濟上的損失，以及，隨著移工引進，不論生產場域或社會整體都增加了適應的成本。因著移工對於輸入國具有威脅性，相關的政策制訂時往往必須先保障本勞的權益，或是提出一套可雙贏的說法，如Ethier (1985)認為「外勞只從事本勞不需要的工作」之類的論述，是促成輸入國開放外勞政策的重要推手。

6 勞委會職業訓練局網站，http://www.evta.gov.tw/topicsite/foreign.asp

7 如菲律賓塑造該國移工形象為「國家英雄(national hero)」。

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7

國內的狀況亦與國外相似，外勞的引進關鍵不在於輸出國的供給面，而在於需求面如何處理外勞的爭議。雖然如陳宗韓(1999)指出，台灣外勞出現的原因，部分可歸咎於亞洲國家如菲律賓，為獲取外匯、舒緩國內失業問題，極力對台爭取勞力輸出機會。然而，相較於國際外交壓力，政府更須面對國內的正反呼聲。自 1991 年政府引進外勞以來，政府與其說是開放外勞，不如說是限制性的核准。如薛承泰與林昭禎(2004)指出，

政府在引進外勞上採取「限業、限量」、「徵收就業安定費」、「先以合理勞動條件在國內辦理招募」等措施，以確保外勞供給在「不妨礙本勞就業機會」下符合國內需要。政府一方面開放外勞引進符合國內廠商勞動需求，另一方面又以「不妨礙本勞就業」的政策方針降低外勞爭議。姑且不論政府是否達到「不妨礙本勞就業」的效果，但可以確定的是，政府為了平衡國內需求和爭議，必須要塑造外勞「補充性」的形象，並以產業「超出本勞供給」的需求----「缺工」來操作外勞政策。「缺工」到底是不是一種具經濟意義的現象，仍具有爭議，然而許多的文獻皆由「缺工」切入。

吳惠林與張清溪(1991) 指出：「隨著工業部門中勞動密集產業的蓬勃發展，不但農工兩部門間競用勞力，工業部門中各個中分類行業也爭搶勞動，勞力短缺的局面逐漸形成，由局部、結構性短缺，逐漸演變成較普遍性的勞力短缺」。而所謂的「勞力短缺」，

吳惠林與張清溪(1991)定義為「在現行的市場薪資率或工作條件下，勞動需求大於勞動供給的數量」。當時，勞力短缺成為業者籲請政府開放外籍勞工的理由，以至於最終成為政策指標，如林宗訓(2006)提到，「產業缺工在整個外籍勞工政策位置上扮演相當重要的角色，其輸入到政策決策系統中的力道很強，不管其是利用產業界本身的力量遊說或施壓，或是透過代理人進行遊說……外籍勞工政策受產業缺工的影響頗大」。同時，又在「政府開放外勞的立場」中提到：「 1991 年 4 月行政院長郝柏村指出，經濟發展是政府重要施政重點，引進外籍勞工可以填補工業發展所產生的勞力不足問題，政府對外籍勞工處理政策，應以產業升級、經濟發展等兩大目標著手，解決勞力不足問題，以避免產業外移。1991 年 10 月開放 6 行業中 15 種職業 4 引進外籍勞工，此為我國第一次針對製造業開放外籍勞工」。至今，產業缺工仍作為外勞申請的必備條件，就業服務法第47 條即指出：「雇主聘僱外國人從事前條第一項第八款至第十一款規定之工作(藍領外勞)，應先以合理勞動條件在國內辦理招募，經招募無法滿足其需要時，始得就該不足人數提出申請……」由以上可知，在 1990 年代初期，「缺工」從產業當時面臨的處境，逐漸演變成政府開放外勞、制定政策的根據。

然而，「缺工」並不見得是廠商聘僱外勞的真相。經濟學中最簡單的模型告訴我們，

(17)

8

超額需求可以透過價格提升達到市場均衡，勞動市場中，工資無法提升才是「缺工」的真相。如Tsay(1994)指出，起初隨著經濟發展，台灣中小企業產生大量的勞動需求，然而，隨著勞動成本逐漸上升，使得中小企業不得不轉而雇用廉價但技術較低的外勞，以面對來自大陸、東南亞的競爭。或許Tsay 可以告訴我們的弦外之音是，當既存工資下產生超額勞動需求時，工資本應要水漲船高，廠商極可能為了要維持原來低廉的勞動成本及國際競爭力，將目前的超額需求以「缺工」的名義去雇用外勞，以壓低國內工資上漲的空間。類似的論點如劉梅君(2000)指出，台灣「缺工」的真相在於，業者願意負擔的薪資低於本地勞工願意接受的報酬，卻以「缺工」作為合理化引進外勞的理由。

趙守博(1992)認為，部分業者貪圖外勞工資低廉、工時較可配合，因而擴大了國內外勞需求。1992 年時值「缺工」鼎盛之際⁸，然而，趙守博的看法似乎可以推論成，在當時工資之下，不見得每家廠商都面對了勞動供給不足的現象，然而，卻面臨外籍勞工低廉量大的勞動供給，使廠商有誘因佯稱「缺工」名義雇用外勞，以替代原本高工資、

配合度低的本勞。這樣的「缺工」自然存在欺騙的嫌疑，然而某方面來講也沒錯，只是由「缺本勞作工」變成「缺外勞作工」。綜合以上分析，在加入對於勞動市場的推論之下，

模仿吳惠林與張清溪(1991)對「缺工」的定義，嘗試定義「缺本勞作工」及「缺外勞作工」：「缺本勞作工」為「在廠商抑制現行的市場薪資率或工作條件調升之下，廠商勞動需求大於本勞勞動供給的數量」；「缺外勞作工」則為「在現行的市場薪資率或工作條件下，廠商勞動需求小於本外勞加總的勞動供給，使得工資有下降趨勢，廠商遂佯稱「缺工」以引進外勞」。此時廠商佯稱的「缺工」數量並非真實缺少本勞的數量，而是希望引進外勞的數量。

當政府一再宣稱外勞是補充本國勞動力不足，而非排擠本勞就業機會之際，外勞的數量卻可能遠超過真實的「缺工」人數。辛炳隆(1999)所述：「政府除了要求雇主申請聘雇外籍勞工前必須辦理國內招募之外，並規定引進外勞的廠商必須逐步完全自動化，以減少對外勞的長期依賴。惟缺乏有效監督，這兩項規定並未落實，使得部分業者以壓低工資或勞動條件方式，造成缺工，再依此向政府申請核准引進外勞。」政策的力量看來難以阻止廠商的牟利行為，但即便如此，政府仍舊構築了一個充滿限制的外勞市場，如同政策上可能同時存在著政府的限制和廠商的投機，外勞也可能同時以補充缺工或是排擠本勞的姿態出現在目前的勞動市場，成為並存的兩種狀態。

8 如徐美,陳明郎與吳孟道(1997)指出，勞力短缺的現象一直持續到 1994、1995 年方才疏解。

(18)

9

2.2 外勞引進所造成之經濟效果

將外勞效果區分為對於產業的影響，以及對於本國勞工的影響兩個部分，如下述：

2.2.1 對產業影響

外勞引進常與廠商苟延殘喘、延緩產業升級連在一塊，許世雄(1991)提出，經濟發展過程中，勞動力不足自然引起薪資上升，進而淘汰產業並促使自動化生產，達成產業升級。若是引進外勞勉力維持生產體系，勢必將延緩產業升級。然而，張清溪(1987)即認為產業升級並非是必然產生的現象，他指出當非技術工不足時，企業家可能的反應是

「不投資」、「多投資」、「到國外投資」，主要決定於產品的獲利能力，不必然會出現「多投資」的現象。張清溪進一步質疑，產業升級為何只侷限於有形資本，若考慮人力資本，

藉著外勞引進降低非技術工工資，將使高低工資拉開促進人力資本發展。又如吳惠林與張清溪(1991)指出，即便夕陽工業因為引進外勞存留下來，也不必然會排擠技術投資的資源，甚至與高技術產業產生互補。

實證上，著眼於觀察外勞雇用與資本、技術之間具有替代或是互補關係，進而指出對於產業轉型成技術密集、資本密集的影響。如單驥(1996)以行政院主計處的「80 年工商業普查製造業抽樣調查原始檔」，和主計處所做的民國 81 年 10 月的外籍勞工調查統計資料，合併成民國80 年的單一年度資料，估計出生產要素之間的 Allen 偏替代彈性。

他發現外勞的雇用與其他要素僱用皆具有穩定的替代關係，隨著外勞在台灣製造業的大幅使用，將替代台灣本地技術人員、技工、資本、管理及佐理人員等各種生產要素的投入，而極可能造成台灣產業升級的阻礙。然而，如徐美,陳明郎與吳孟道(1997)利用 translog 生產函數模型及生產要素分額函數之設立，推導出外籍勞工與體力工、主管監督佐理人員、專門技術人員、事務性工作人員、技術工、及資本間的Hicks 偏互補彈性之估計值。

該文以民國80 年製造業工商普查、受雇員工動向調查，及民國 81 年事業人力雇用狀況的資料實證，結果發現若將製造業分作三個產業、三個規模⁹，則只有民生工業不顯著，

其他產業、規模皆顯示外勞與資本具有互補關係。

由前面的研究發現，利用同一年的橫斷面分析，卻得到兩種不一樣的結果，導致目前對於產業升級的影響仍無定論。若依張清溪(1987)所述，將人力資本算作投資的一部分，則影響產業升級的標準應以外勞—資本的互補彈性，還是外勞—高階人力的互補彈

9 產業區分作民生工業、金屬機械業、電子資訊業；規模以 100 人、300 人區分。

(19)

10

性為衡量標準呢？如此看來，這樣的衡量方式來檢定外勞對於「產業升級」的影響不見得合宜。國外文獻在研究產業或廠商的生產效率時，往往以生產力作為檢驗的標準，然而，國內文獻仍無以較嚴謹計量方法探討外籍勞工對廠商生產力的影響。

類似的文章如張徽南(1999)藉由問卷，訪問橡膠業 106 位管理人員對於外勞引進的看法，並給予本勞、外勞勞動生產力的評價。張徽南以勞動績效作為勞動生產力的代表，

可粗分為勞動績效、勞動態度。結果顯示企業引進外勞四成是因為「外籍勞工薪資較低廉」，相對的「招募不到員工」只佔了三成多；而本勞在勞動績效上如「具備工作所需技能」、「工作速度能準時完成」都顯著優於外勞。外勞則在勞動態度上如「願意從事繁雜瑣碎的工作」、「願意接受主管之指導」顯著優於本勞¹⁰。這樣的調查結果意謂著，外勞本身的勞動生產力不如本勞，但因著外勞低廉、願意配合，導致廠商仍有誘因雇用外勞，

且可能超過「招募不到員工」的數量。然而，問卷研究宥於數量、問卷擬定、生產力定義、抽樣等問題，其結果仍需要計量支持；且該研究仍無法看出外勞雇用對於廠商生產力的影響，故此領域需要進一步探討。

2.2.2 對本勞雇用及薪資影響

針對就業及薪資效果，國內的研究發現亦各有紛歧，主要可分為下列三種：1. 外勞雇用與本國勞動部分替代，部分互補。2. 外勞雇用與本國技術及非技術工皆具替代關係。3. 從勞動供給來看，外勞雇用比例上升使得本勞失業機率上升，且高低技術工資皆下降。

2.2.2.1 與本勞部分替代、部分互補

吳惠林與張清溪(1991)依理論指出，外籍低技術工進入台灣，通常會使台灣低技術工的就業減少，並且使其工資率下降；另一方面，高技術工的薪資與就業，以及資本主的報酬都將提高，此將造成不利於基層的重分配現象。實證上，蔡青龍與林季平(2000) 則以離散選擇模型，探討1992 至 1997 年員工行業內及跨行業工作異動的狀況，結果指出，外勞僱用對本土專業人員有互補功能，卻對本土年長及基層勞工有替代性，此替代性在營造業中特別顯著。藍科正(2001)以畢氏曲線(Beverage Curve)的概念來探討引進外勞是否產生替代效果。其依據「薪資與生產力統計月報」及「人力資源統計月報」的調

10 張徽南(1999)在每一個問題都設定五個等級，依次是「非常同意」、「同意」、「無意見」、「不同意」、「非常不同意」，分別給予分數 5、4、3、2、1，並觀察本勞、外勞的平均分數是否具有統計上的顯著差異。

(20)

11

查資料發現，1994 至 1999 年外勞引進有促進本勞失業增加的傾向。藍科正再比較 1998 與 1991 年的職類別薪資資料，發現各行業中本勞的非技術工受雇下降，而主管、監督人員、專技人員多為增加，他認為這樣的狀況隱含了外勞與基層勞工具有替代性，而與技術工卻有互補的效果。張信儀(1995)根據陳彥煌與周添城(1994)的模型，以向量自我迴規模型(VAR)探討 1987 年 1 月至 1994 年 11 月，外籍勞工引進對於製造業、營造業工資之長短期效果。結果發現，短期雖不顯著，但長期來講，外勞引進對非技術工的實質工資具有顯著的平抑效果。

考量在不同產業、規模下，可能會出現不同的要素關係，徐美,陳明郎與吳孟道(1997) 以民國80 年的製造業資料實證後發現，除在民生工業裡外勞與體力工、主管監督佐理人員、專門技術人員、事務性工作人員、及技術工具有替代關係但不顯著之外，金屬機械業、電子資訊業裡外勞與各樣勞動多具有互補關係。如以規模來看，除300 人以上的廠商不具有顯著互補關係外，100 人以下，100-300 人的廠商其外勞雇用與各樣的勞動大抵具有顯著互補性，且規模越小越明顯。因此，徐美,陳明郎與吳孟道(1997)推論資本密集度越高、規模越小的生產單位，其外勞與各類勞動的互補關係越強。

2.2.2.2 與技術及非技術工皆具替代關係

單驥(1996) 以民國 80 年的單一年度資料，估計生產要素之間的替代彈性。結果顯示，外勞與本國各類勞工如管理及佐理人員、技術人員、技術工之間均為替代關係。換句話說，當外勞工資率提升時，隨著外勞雇用量的下降，廠商會增加其他生產要素的使用量。單驥接著區分廠商資本使用密度及廠商規模，發現隨著廠商的資本密集度越大，

外勞替代本國各種勞工的可能性越低；廠商受雇員工人數越多，其價格替代彈性相對越大。這樣的結果與徐美,陳明郎與吳孟道(1997)一樣。

2.2.2.3 外勞比例上升使本勞失業機率上升、工資下降

江豐富(2006)根據 Lee(1983)的一般化兩階段估計法，建立 Mincer 人力資本型態的職業參與機率式及工資式，採用1996 至 2002 主計處之「人力運用調查」的個體合併資料。其結果顯示：外勞使用密集度越大，本勞遭逢失業機率越大，但參與低技術職業機率越低，參與高技術或服務性職位機率較高。另外，外勞使用密集度對大多數職業的工資產生負面影響，但只有少數技術性質類具統計顯著性。黃崇銘(2007)試著建立 Mincer 人力資本型態的工資估計方程式，並加入個別製造業外勞佔其勞動需求人數比率作為解

(21)

12

釋變數，採用1997 至 2005 年主計處「人力運用調查報告」資料。結果發現，外勞使用密集度對於低技術工薪資顯著有負面影響，對於高技術工雖亦有負面影響，但不顯著。

2.3 合併資料與生產力分析

1980 年代，許多的勞動經濟文獻強調勞工、雇主雙方對於勞動市場的影響，但在實證上，往往只具有勞方或雇主單方的資料，導致無法準確分析勞動市場的運作。Rosen (1986)指出，80 年代的數據不足以了解勞雇之間對勞動市場的影響，而實證發展的最大潛力即在於找到對應員工、公司的合併資料；Willis(1986) 指出員工特性與雇主特性的合併資料在分析如工資、員工流動、制度上，將扮演非常關鍵的角色。1990 年代，使用勞雇雙方合併資料進行實證成為一個趨勢，如Abowd and Kramarz (1999)所述，在 Rosen 和 Willis 發表對於合併資料的看法之後，使用合併資料(matched employer-employee data，之後簡稱作合併資料)的實證分析如雨後春筍，且大量集中在 90 年代後期。該文回顧了來自15 個不同國家、38 個合併資料庫、大約 100 篇的研究。由於資料庫的組成方式各異，依該文歸納，可用兩點來區分合併資料：1. cross-section 資料或是含有時間序列資料；2.資料本身偏重員工或是雇主資料。Abowd and Kramarz 並將當時的合併資料區分為六大類¹¹。該文中，有許多國家有不只一個合併資料庫可進行實證，單單美國所有的就達 10 個之多，但值得注意的是，Abowd 撰文之前亞洲地區僅只有日本具有兩個合併資料庫。

2.3.1 合併資料的優點及問題

隨著合併資料庫的使用越普遍，相關的論述也越完整。其中，如 Troske (1998) 指出「員工-企業特性資料庫(Worker-Establishment Characteristic Database)¹²」(WECD)作為當時全美最大的勞雇雙方合併資料，可成為勞動經濟實證上，釐清員工—雇主雙方關係、交互影響的基礎，並可分析如：廠商規模與工資的關係、工資與生產力關係、科技使用與工資變動關係等實證議題；又如Hamermesh (1999) 認為合併資料不僅可以分析

11 分別是：「Representative cross-sections of firms with representative data on workers」、「Representative

cross-sections of firms with non-representative data on workers」、「Representative cross-sections of workers matched with longitudinal data on firms」、「Representative matched worker-firm panels (administrative origin)」、

「Representative matched worker-firm panels (statistical surveys)」、「Non-Representative cross-sections and panels of workers and firms」。

12 WECD 資料主要來自兩筆，一筆為 Sample Detail File (SDF)，其中包括 1990 年代美國的人口調查；另一筆為 1990 年代美國 Standard Statistical Establishment List (SSEL)，其中包含 90 年代所有在運作的公司資料。

(22)

13

多種勞動政策上的經濟結果，且許多研究須透過連結資料方可進行探討。他認為使用合併資料的基礎在於勞動市場結果受雇主、員工雙方互動影響，他強調：「了解員工和廠商的交互關係，是勞動經濟學的王道」¹³，在勞動經濟的分析上，若只具有一端的資料，

雖可藉由複雜的方式進行估計，但無異於「不可能的經濟學，透過最複雜的方式解決簡單的問題。」¹⁴ 他進一步舉例，若想要協助低工資者脫離經濟困境，必需獲得勞動市場兩端的資訊，方可判斷是優先補助勞工發展人力資本、或是優先補助勞動需求面。相對的，單方面的廠商資料往往缺乏了勞工流動的資訊，就像是一所大學將10 名社會學家換為10 名經濟學家，其性質完全不同，但惟有合併員工資料方能看出差異。

合併資料的優點不只於此，除了有助於觀察員工-廠商資訊、檢視勞雇雙方對於勞動市場的交互影響之外，Barron, Berger and Black (1999)指出，許多實證資料的解釋變數如教育程度、工作經驗、訓練等，往往隱含了估計誤差(measurement error)。一般為了避免估計誤差，會設定與變數質有關但與估計誤差無關的工具變數(IV)，然而，工具變數並不容易取得。Barron, Berger and Black 指出，透過合併資料可以輕易地藉由廠商或員工的資料，作為另一方變數的工具變數，減低估計誤差的威脅。

然而，使用合併資料進行分析也並非完全沒有問題，如同 Hildreth and Pudney (1999) 指出，合併資料有兩個主要的問題：1. 可能缺少重要的變數。一般來講可能是與個人生產力有關的變數，如教育程度或是訓練。若發生這狀況，可能可將已合併的員工—雇主資料與家計資料合併。例如英國的「新所得調查(New Earnings Survey, NES)」的員工樣本資料，概念上可藉由保險號碼與「家庭支出調查(Family Expenditure Survey, FES)」合併，但作者也指出這樣方法不切實際，因此，缺少變數仍是重要的問題。2. 不標準的抽樣方式將造成估計誤差。即便是政府的抽樣調查看似具有強制力、符合隨機抽樣框架，

仍可能出現受訪者不回覆調查的狀況，此將導致樣本選擇誤差(sample selection bias)，產生不一致的估計結果。

針對第 2 點潛在問題，Hildreth and Pudney 進一步以英國 NES、「失業率及職位空缺系統 (The Joint Unemployment and Vacancies Operating System, JUVOS)」、「年度企業調查 (The Annual Business Inquiry, ABI)」的 cross-section 合併資料(NES-JUVOS-ABI)為例，並建立所得與廠商給付及工人特性的估計式。其中，ABI 的抽樣與就業有關，結果發現，以就業衡量的廠商規模變數作為內生變數時，ABI 的不均勻抽樣將導致樣本選擇

13 原文作” Understanding interactions of workers and firms is the Holy Grail of labor economics.”

14 原文作‘Mission Impossible Economics: find the most complex way of solving a simple problem, and proceed accordingly’.

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14

誤差(sample selection bias)。而 Mairesse and Greenan (1999) 亦強調隨機抽樣較抽樣多寡更為重要，即便在廠商內取得的員工資料很少，但只要是隨機取出的樣本，就足以有效地藉由員工特性豐富關於廠商的實證研究。

2.3.2 合併資料的模型運用

Abowd and Kramarz (1998)嘗試勾勒出以合併資料分析的計量模型，該文考量的是具時間向度的員工—雇主資料，該文界定最簡單的線性模型為：

y

it代表當個人為i = 1,...,N，所處的時間 t = ni1,..., niTi 以個人有觀察值的時間為準，ni1即為第i 人觀察到的第 1 期，而 niTi即為i 人觀察到的最大期，若樣本中每人的觀察期皆相同，則應該t =1,...,T。Xit代表不同時間、個人特性帶來的外生變數；θi代表純個人效果；

Ψ

J(i , t) 代表 t 期第 i 人所在的廠商的純效果；

μ

y代表

y

it的平均值；

μ

x代表Xit的平均值；

ε

it 為殘差項。其意涵為個人的特性及個人所處廠商的特性皆會影響勞動市場結果 (outcome)，進一步區分：

；；

α

i為無法觀察到的個人特質；

u

i為不隨時間變動的個人特質向量；

η

i即為個人特質向量對結果影響的係數。

Φ

j是j 廠無法觀察的特性；

q

j為不隨時間變動的廠商特性；

ρ

為對應廠商特性的係數。在考量隨時間變動的個人、廠商特性之下，改寫

q

jt為隨時間變動的廠商特性，

s

jit為合併後隨時間變動的特性，

γ

j為對應的係數。簡言之，對於勞動市場結果的影響，先可簡單區分為：無法觀察到的個人及廠商的特性效果(

α

i ,

Φ

j)；不隨時間變動的個人特性效果(

q

j)；隨時間變動的個人特性效果( Xit )；隨個人、時間變動，導致廠商隨時間變動的特性效果(

q

jt )；不同個人、時間、廠商的合併效果(

s

jit)。

除了個別廠商或是個人的特性效果之外，還可以區分為「廠內平均個人效果」

(Firm-Average Person Effect) 及「人均廠商效果」 (Person-Average Firm Effect) 。 Firm-Average Person Effect 為：

,

關注的是 J 廠中員工的平均效果，衡量相對於其他所有員工，J 廠商所有員工平均的效果，相較於

Ψ

^{J(i , t)}衡量的是J 廠特性相對於其他廠商的效果。與 Firm-Average Person

(24)

15

Effect 相對概念的是 Person-Average Firm Effect：

衡量第i 人在不同時間下的平均效果，考量不同時間下，第 i 人可能會到不同的廠商，即如同第 i 人在各廠商下所獲得的平均效果。相較於 θi代表第 i 人相對於其他員工特性差異的效果，該重點在觀察就業對於第i 人的影響。

以此模型為基礎，Abowd et al. (1999a)以

Ψ

J(i , t) 及代表廠商效果，觀察不同廠商狀態對於廠商生產力、獲利能力、要素使用的影響；幾年後，Abowd et al. (2001) 再以美、法兩國不同的廠商特性，及廠內平均勞動特性

Ψ

J, 代表廠商效果，並分析該效果對於生產力的影響。雖然分析的對象皆是生產力，但Abowd et al.放入的解釋變數卻有些許差異。由此可見，隨著不同的分析需求、或是條件的限制，實證模型可依實際的需要而有所調整。

2.3.3 廠商與員工特性對廠商生產力與工資之影響

概略來講，隨著合併資料的使用，相關的實證更為全面。在工資方面，過往宥於資料限制，只檢視廠商特質或是政策對於員工工資的影響，然而，如Abowd, Kramarz and Margolis (1999a)採用合併資料檢視工資的決定過程時發現，員工特性的解釋力大幅超過公司的影響。另外，隨著合併資料給予了雇主與員工的實證基礎，廠商生產力與員工特質的相關研究也得以快速擴展。以下依各種不同的廠商、員工因素回顧過去的文獻，並舉例合併資料實證的結果。

許多文獻指出，廠商的工資、生產力受到廠商—員工雙方面特性，如廠商規模、廠齡、工資分散度、人力資本、性別比、年齡組成等因素的影響。其中，廠商規模對工資的影響是個歷久不衰的議題，1991 年，Moore 觀察到”廠商規模越大其工資給付越高”，

此後引發許多的討論。如Kremer, Michael and Maskin (1996)指出，規模大小隱含了工人的技術程度，一旦雇用高技術的工人需要負擔更高的固定成本時，大規模廠商較容易雇用更高比例的技術工。Idson and Oi (1999)則認為規模大小隱含了可見與不可見的因素，

可見因素如：大廠商可以用低成本買進資本/技術，使得資本/技術勞動比較高、規模較大廠商也較會選擇高生產力員工；不可見的因素如：大廠商具有較好的管理制度、藉由業務繁忙迫使員工提升生產力等。他們認為這些因素導致大規模廠商的生產力較高，進而提升了工資。Bayard et al. (1999)考量了 Kremer, Michael and Maskin 及 Idson and Oi

(25)

16

的假設，分別設立了員工平均工作經驗、廠內專科比例、大學比例變數代表技術工的比例，同時設廠商勞動生產力[(銷售額-薪資)/所有工作時數]代表該廠的勞動生產力。

Bayard et al. 以結合 1990 年代員工、雇主的 NWECD 資料¹⁵實證後發現，不論製造業、

零售業或是服務業，員工經驗、教育程度、勞動生產力皆對工資有顯著正向影響，但即便考慮了這些因素，製造業的廠商規模仍顯著地造成工資溢價，代表規模本身仍隱含了影響工資的因素。其他雇主面的因素，如廠齡，Power (1998)以美國 1972 至 1988 年約 14,000 家製造業廠商的資料，實證廠商特性對於勞動生產力的影響，發現隨著廠齡越高其生產力顯著提升，Power 認為這代表著廠商的學習或選擇效果決定了生產力的多寡。

除了規模、廠齡對於生產力有所影響外，1981 年，Lazear and Rosen 提出比賽模型 (tournament model)，認為雇主依照相對生產力設定工資時，可以創造員工努力的誘因。

因此，隨著廠內工資的分散度越大，廠商的生產力應該隨之上升。支持tournament 的文獻如Heyman (2005)，特別以瑞典的合併資料來觀察工資分散程度與生產力的關係。結果發現，即便與美國的工資制定、工資分配不同，瑞典的資料仍支持了tournament 的假設。然而，tournament 的假設並非全無爭議，Akerlof and Yellen (1990)即指出員工努力與否受到公平和實質工資影響，工資分配不公平會降低員工的努力程度。又如 Levine (1991) 建立了工資會影響員工團隊感的模型，指出當廠商的工資分散度越高，團隊感越難凝聚。而隨著團隊感的崩解會提升額外的成本，導致廠商生產力下降。

員工特性對於生產力也扮演了重要角色。其中，人力資本是員工特性中最重要的指標之一，其對於生產力的影響將決定廠商在人力資源上的投資行為。Black and Lynch (1996)指出，雖然在他們之前有許多文獻實證員工教育程度以及雇主提供的訓練對於生產力的影響，然而，實證上都出現了一些問題。像是Barron et al. (1987)及 Bishop(1994) 以員工主觀的生產力作為指標¹⁶，導致無法跟廠商進行比較；或是如 Bartel (1989)使用工廠生產力與企業人力資源連結的資料，發生該資料中企業與工廠資料多無法對稱，導致分析上產出和引進要素無法一致的狀況。雖然類似的分析有許多瑕疵，但其結果皆看出人力資本對於生產力有明顯的正向關係。Black and Lynch (1996)則以美國國家勞動力教育品質中心(National Center on the Educational Quality of Workforce, EQW) 的國家雇主調查(National Employers’ Survey)的 1993 年廠商資料，分析廠內人力資本對廠商的銷售額(sales)的影響，發現不論製造業或非製造業，當廠內平均的教育程度越高時，該廠

15 NWECD 的組成方式與 WECD(Worker Establishment Characteristics Database)相像，是由 1990 美國員工資料 Sample Detail File (SDF)及廠商調查 Standard Statistical Establishment List (SSEL)合併而成。

16 該生產力指標來自調查中訪問員工認為過去一年自己的生產力變動為 1-4 級中哪一個等級。

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的銷售額皆顯著較高。這樣的結果也與之前的實證一致。

性別、族群、年齡也是重要的變數，一般認為男性的生產力較女性為高、白人較黑人高、壯年較老年高，然而，如Leonard (1984)以美國 1966 至 1977 的州資料分析，發現在控制地區、產業、資本變動、產業中藍領比例之下，各產業女性員工比例的改變對於產業的生產力並沒有顯著影響，亦即性別對於生產的影響不見得有所差異。Conrad (1995)利用 1984 至 1988 年 57 個產業資料分析，發現女性、黑人對於產業生產力並沒有顯著影響。除了觀察這些變數對於生產力的影響之外，文獻通常進而觀察勞動市場是否出現歧視的狀態。Becker (1971)定義「歧視」為，雇主雇用員工時考量族群、性別而非能力，具體顯示在雇主給予能力不見得較好的員工較多的工資。Barrington et al. (2001) 即認為，若勞動市場對於某社群的人們存在歧視，則增加勞動力的多樣性，多增加雇用該社群的人反而會增進生產效率。

在使用合併資料後，實證上可輕易地同時考量廠商及員工各種面向的變數。如 Haltiwanger et al. (1999) 以銷售/雇用人數 (sales/employment) 代表廠商的勞動生產力，並以五項資料組成橫跨 1990 至 1994 的合併資料庫，藉以分析勞動力組成對於廠商勞動生產力的影響。實證發現：規模越小、廠齡越高其勞動生產力越大；員工特性部分，男性比例越高、教育程度越高、外國出生員工比例越低、年老員工比例越低，對於廠商勞動生產力有正向影響。Barrington et al. (2001)以 NWECD 資料，檢視 1990 年廠商內勞動多樣性(diversity) 對平均每人附加價值、平均每人銷售額 (value-added per worker、sales per worker)的影響，結果發現：勞動多樣性提升對於勞動生產力不會產生負面的影響，如薪資的分散度越大其勞動生產力越高；職位的分散度對於勞動生產力雖不全然顯著，但皆估計出正向關係；其他變數的估計也符合一般直覺，如大學畢業比例越高生產力越高、高齡員工比例越高其生產力越低。又如Iranzo et al. (2005)以義大利的合併資料分析技術分散與職位分散(生產及非生產員工)對於生產力的影響，發現技術分散對生產力並無顯著影響，但職位分散則顯著提升生產力。至於生產力與工資的關係，

Finer (1997)以合併資料實證勞動生產力(銷售額/雇用人數)與工資補償的關係，發現生產力與補償高度相關，代表對於生產力有貢獻的因素，對於工資也將有所助益。

除了各別估計廠商—員工特性對於生產力及工資的影響之外，藉著比較生產力及工資估計的差距，也可看出是否存在工資溢價或是歧視¹⁷的現象。如Hellerstein et al. (1999) 使用WECD 的資料直接估計廠商的生產函數，觀察員工特性如性別、種族、婚姻狀態、

17 依照 Arrow (1973) 對於歧視(discrimination)的定義，歧視出現在一群人受到的薪資給付較其邊際生產力為低。

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教育程度、年紀的邊際生產力，同時架構出工資方程式，比較員工特性對於工資的貢獻。

他們發現，中(35-54)高(55-64)齡員工相對於年輕員工而言，薪資的差距遠超過生產力的差距，中齡員工生產力跟年輕員工差不多，但薪資卻較高；高齡員工所獲得的超額薪資又超過中齡員工；男性也獲得相對於生產力而言較高的薪資；已婚較未婚的薪資為高，

但其生產力亦對稱。Hellerstein et al. (2004)再以 DEED 的資料檢驗，發現女性生產力雖較男性低，但明顯薪資更加低於生產力的差距；大學學歷的薪資較高，但低於生產力的貢獻；中年的生產力最高，高齡的生產力最低，但兩者薪資皆較青年為高，且都超過生產力的貢獻。Hægeland and Klette (1999)使用挪威的合併資料估計生產力及工資模型，

發現：教育程度對於工資的影響與生產力的提升相符；工作經驗帶來的工資效益超過對於生產力的幫助；而與Hellerstein et al. (1999)不同的是，女性工資較低與其生產力較低相符。Galindo-Rueda and Jonathan (2005)以英國合併資料，估計 2000 年員工特性對於公司生產力(以產出及附加價值衡量)、工資的影響，結果發現：教育程度越高、男性比例越高、全職員工比例越高，其生產力較高；比較生產力和工資之後發現，非全職員工其生產力貢獻雖較全職員工為低，但其薪資比生產力少得更多。

Liu, Tsou and Wang(2009)首度使用台灣的合併資料實證廠商生產力、工資與勞雇特性的關係，並以平均勞動產出、Solow Residual 與 Levinsohn-Petrin 生產力，作為生產力指標。該文皆具一致性的結果包括：大規模廠商、高男性比例、中壯年(30-55 歲)員工比例、較高人力資本，將使生產力及工資提高，且對於生產力的貢獻高於對工資的貢獻。

另外，廠齡越高、工資分散程度越低將顯著使工資提升，然而，在生產力方面的估計上，

廠齡的結果並不一致，工資分散程度雖然都具有正向影響，但對於 Levinsohn-Petrin 生產力並不顯著。

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第三章製造業外勞背景

理解外勞市場是否是自由市場，需要從外勞政策的發展來觀察。1989 年，政府開放重大工程、5 百戶以上國民住宅之民間得標業者可申請引進外籍勞工，首度開啟外勞引進。隨之，1991 年 10 月，政府以「受理 6 行業之 15 種職業專案申請聘僱海外補充勞工程序」開放製造業引進外勞15,000 人，而一開始核准的包括紡織業、金屬基本工業、

金屬製品製造業、機械設備製造修配業、電力及電子機械器材製造修配業、營造業中的 15 項特定職業的工作。1991 年之後，政府陸續為製造業各行業開放配額，至 90 年代中後期開始採取緊縮政策，以下依年份列舉重要變革：

表3-1：1991 至 2003 年製造業重要外勞政策

年份製造業外勞引進事件說明

1991 「受理6 行業之 15 種職業專案申請聘僱海外補

充勞工程序」開放製造業引進外勞15,000 人製造業首度開放。

1992

開放68 行業共 32,375 人

若以當時製造業22 個中行業來看，幾

乎所有中行業都有可以申請外勞的小行業，僅「菸草製造業」、「家具及裝設品製造業」、「化學材料製造業」、「化

學製品製造業」、及「石油及煤製品製

造業」之下無行業可申請外勞。

1993

開放73 行業 35,000 人

除68 行業外再增列「船舶及其零件製

造修配業」、「化學製品製造業」、「製傘業」、「食品加工業」、「化學材料製業」等5 個行業

開放陶瓷6 行業 30,000 人包括陶瓷、水泥、染整、石材、棉紗、

及鋼鐵沖剪等6 種行業

開放73 行業新設廠或擴充設備三千萬元之行業

申請外勞以鼓勵企業投資。簡稱「新擴廠行業」

1994 開放3K 行業 10,000 人 3K 行業指辛苦、骯髒、危險之行業

開放經濟部加工出口區及科學園區專案引進外

籍勞工5,000 人簡稱「經加專案」