醫療保健支出對台灣縣市失業率影響之實證研究 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學財政研究所碩士論文. 指導教授：徐偉初博士. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 研究生：簡庭芳. i n U. 撰. 中華民國一百年七月. v.

(2) 謝. 辭. 論文寫作的過程，如同孩兒學步般，步步艱苦但成果甘甜。一路走來，時而見山是山，時而見山不是山，回首過往，對於自己付出的時間和心血，沒有後悔，只怕不足。承蒙恩師徐偉初教授的鼓勵與耐心的指導，嚴謹的治學態度，圓容的學者風範，讓我學習到寬容待人、謙虛自處。縱使老師極其忙碌，仍不厭其煩的一字一句幫我修改文章，深切感受到老師對學生投注的心力是如此的不遺餘力，師恩浩瀚，永銘於心。. 政治大. 謝謝文傑老師、金標老師，亦師亦友，真心的關懷，時時給予鼓勵，. 立. 特地撥允口式審閱，提供寶貴意見，使本文更臻於完備，由衷感謝。謝謝. ‧ 國. 學. 光達老師，細心且耐心的教導我，不論是計量程式或是政府統計資料庫，甚至生活上，皆給我許多關懷和幫忙。. ‧. 兩年財政所求學時光，承蒙同窗好友姿妤、欣欣及孔明真誠的關懷. Nat. sit. y. 與大力的幫助，使我在遭遇困難與挫折時能夠有勇氣面對。思潔的善良和. er. io. 純真，時時刻刻提醒我莫忘初衷，不論求學或是求職的過程一直都是我的. n. a 好夥伴。亦感謝子揚、大大和子菁，利用零碎時間陪我到處透氣，這幾個 v i l C n hengchi U 月的放鬆時光，亦是促成此論文能順利完成的良藥之一。感謝可愛的同門涵絜、懿芳及柏堯，與你們一貣找老師、口頭報告、爬七星山甚至是跑軟體，都是論文中最歡樂的時光。謝謝羅妹妹助教，感謝你長期教務上的耐心與幫助。我真是幸福，可以有你們在身邊！最後，將此成果獻給我摯愛的雙親，何其有幸可以成為你們的孩子，讓我無憂無慮的環境下幸福的成長。簡庭芳. 謹識. 民國一百年八月.

(3) 論文摘要. 論文名稱：醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究學校所別：國立政治大學財政研究所指導教授：徐偉初博士研究生：簡庭芳關鍵詞：醫療保健支出、失業率、台灣各縣市、固定效果模型. 立. 政治大. 本研究之主要研究目的為探討當一縣市的醫療保健支出較相鄰縣市. ‧ 國. 學. 完善時，是否會提升該縣市之就業率。國外已有文獻探討醫療保健支出對失業率的影響，但是，針對台灣各縣市醫療保健支出對失業率的效果，目. ‧. sit. Nat. 追蹤資料（panel data）研究此一課題。. y. 前尚無學者加以論述。本研究利用台灣各縣市政府 2000 年至 2010 年的. er. io. 除地方政府醫療保健支出外，本文並納入其他可能影響失業率的因. n. a 素，進行實證。而衡量失業率時，除針對地方整體失業率外，並依性別、 iv l C hengchi Un 教育程度及年齡細分各個不同群組的失業率，以進一步瞭解這些因素對不同性別、不同教育程度及不同年齡層失業率的影響是否一致。實證方程式分為 A、B 兩組，以固定效果模型估計，總共十八種迴歸方程式，以捕捉台灣各縣市醫療保健支出對失業率的影響效果之全貌。本文之主要的研究發現為台灣各縣市的醫療保健支出會影響失業率，且為負向影響，地方政府醫療保健支出增加可降低該地區失業率，亦即台灣各縣市實證結果符合本研究之假設。並且，在 A 組中，男性的邊際效果較女性大，表示醫療保健支出對男性的失業率影響較大。而 B 組只有女性失業率受到醫療保健支出占歲出比率之效果為顯著，男性不顯. i.

(4) 著。在年齡組失業率中，A、B 兩組醫療保健支出對青少年、中壯年和中高年失業率之影響皆為顯著。其中，對青少年失業率之影響又較中壯年和中高年顯著，而且影響的邊際效果也比較大。在教育程度失業率中，A、B 兩組皆只有對大專及以上程度者失業率的影響顯著，對國中及以下者和高中（職）者失業率皆不顯著。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. ii. i n U. v.

(5) 目次第一章緒論 ........................................................................... 1 第一節. 研究動機及目的 ................................................................................ 1. 第二節. 研究架構與進行流程 ........................................................................ 9. 第二章相關文獻回顧 ......................................................... 12 第一節. 醫療保健支出與失業率之關聯....................................................... 12. 第二節. 失業現象之相關影響因素 .............................................................. 16. 第三章台灣醫療保健支出與失業現況政治 .............................. 22. 大. 立. 台灣醫療保健支出介紹 .................................................................. 22. 第二節. 台灣各縣市醫療保健支出與失業現況分析 ................................... 25. ‧ 國. 學. 第一節. ‧. 第四章研究設計 ................................................................. 30 研究方法說明.................................................................................. 30. 第二節. 實證模型設定與資料來源 .............................................................. 34. 第三節. 實證變數假設.................................................................................. 37. er. io. sit. y. Nat. 第一節. al. n. v i n Ch 實證結果與模型檢定 44 e n g............................................. chi U. 第五章第一節. 實證結果 ......................................................................................... 44. 第二節. 模型正確性之相關檢定 .................................................................. 57. 第六章結論與建議 ............................................................. 59 第一節. 結論 ................................................................................................. 59. 第二節. 政策建議 ......................................................................................... 63. 參考文獻 ................................................................................. 64 附錄. ..................................................................................... 68 iii.

(6) 表次表 1.1. 國際醫療保健支出統計－帄均每人每年醫療支出 ......................... 4. 表 1.2. 國際醫療保健支出統計－占 GDP 比例 ........................................... 5. 表 1.3. 我國國民醫療保健支出資金來源表 ................................................ 6. 表 1.4. 我國國民醫療保健支出經費應用單位............................................. 7. 表 3.1 .... 帄均每人每年醫療保健支出及占 GDP 比率：2000 年到 2009 年 .............................................................................................................. 26. 政治大及 2009 年三年度........................................................................................ 28 立. 表 3.2 各縣市醫療保健支出占政府支出比率及失業率：2000 年、2005 年. B 組實證變數之基本統計量 .......................................................... 43. 表 5.1. A 組固定效果模型估計結果：模型一至模型三 ........................... 45. 表 5.2. A 組固定效果模型估計結果：模型四至模型六 ........................... 46. 表 5.3. A 組固定效果模型估計結果：模型七至模型九 ........................... 47. 表 5.4. B 組固定效果模型估計結果：模型十至模型十二 ........................ 48 a. ‧ 國. ‧. er. io. sit. y. Nat. iv l C n hengchi U B 組固定效果模型估計結果：模型十三至模型十五 .................... 49 n. 表 5.5. 學. 表 4.2. 表 5.6. B 組固定效果模型估計結果：模型十六至模型十八 .................... 50. 表 5.7. 模型一（A 組）與模型十（B 組）之比較 ................................... 56. 表 5.8. 各解釋變數之相關係數 .................................................................. 58. 附表 1.1. A 組固定效果模型估計結果：模型一至模型三 .................... 68. 附表 1.2. A 組固定效果模型估計結果：模型四至模型六 .................... 69. 附表 1.3. A 組固定效果模型估計結果：模型七至模型九 .................... 70. 附表 1.4. B 組固定效果模型估計結果：模型十至模型十二 ................ 71 iv.

(7) 附表 1.5. B 組固定效果模型估計結果：模型十三至模型十五............. 72. 附表 1.6. B 組固定效果模型估計結果：模型十六至模型十八............. 73. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. v. i n U. v.

(8) 圖次圖 1.1. 國際醫療保健支出統計－帄均每人每年醫療支出 ......................... 4. 圖 1.2. 國際醫療保健支出統計－占 GDP 比例 ........................................... 5. 圖 1.3. 研究進行流程圖 ............................................................................. 11. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. vi. i n U. v.

(9) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第一章. 緒論. 第一節研究動機及目的一、研究動機近年來隨著經濟發展，國人家庭所得提昇，民眾對醫療服務的需求標準日益提昇，導致近十年來國人醫療保健支出呈現持續增加趨勢。在 2000 年時，帄均每人每年醫療保健支出為新台幣 25,384 元，到 2009 年時，增加為 37,224 元，從 2000 年到 2009 年足足增加 1.47 倍，顯示國民對醫療保健需求之提升。. 政治大不僅我國如此，由於經濟成長，各國醫療保健支出幾乎皆呈現上升趨立. 勢，如表1.1所呈現，美國在 2000 年時，帄均每人每年醫療保健支出為. ‧ 國. 學. 4,703 美元，到 2008 年時，增加為 7,538 美元，8 年間增加 1.6 倍；南. ‧. 韓在 2000 年時，帄均每人每年醫療保健支出為 543 美元，到 2008 年時，增加為 1,245 美元，8 年間增加 2.3 倍之多。不過，經濟發展程度. y. Nat. sit. 相近的國家，其醫療支出仍有很大的差異，但各國醫療保健支出皆有不斷. er. io. 上升的趨勢。在表 1.2 中，可看出各國醫療保健支出占 GDP 比重皆明顯. n. al 到 2008 年（16％），增加，美國從 2000 年（13.4％） i v醫療保健支出占 GDP 比重成長了. n U engchi 19.4％，同一時期，我國醫療保健支出占. Ch. GDP 比重，由 5.5. ％到 6.4％，醫療保健支出占GDP比重成長了 16.4％，呈現一致上升的趨勢。表 1.3 為我國國民醫療保健支出資金來源表，1在 2009 年我國國民醫療保健支出共 8,591 億元，如依資金來源別分時，2來自家庭部門占 52.3. 我國自民國 87 年貣，即參考國際相關醫療保健支出統計作業規範與我國國民所得統計制度，持續發展適合我國國情之國民醫療保健支出（National Health Expenditure，簡稱 NHE）統計，並將主要資料追溯至 80 年。 1. 2. 「國民醫療保健支出統計」之編製，係行政院衛生署統計室經常性統計業務，統計室援引各級政府之預決算書、國民所得統計、家庭收支調查統計、全民健保統計等資料彙整編纂而成。其中，國民醫療保健支出係由政府部門、民間部門、保險部門三方資料所 1.

(10) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. ％最多；其次為政府部門占 24.1％，而企業部門占 12.6％，非營利團體占 6.4％，商業保險行政管理費占 0.7％，健保餘絀數占 3.8％。與上年度相較，國民醫療保健支出共增加 404 億元，其中以來自政府部門增加 123 億元占全部國民醫療保健支出增加之 30.3 ％，為增加最多；家庭部門增加 88 億元占 21.8％次之；其餘依序為非營利團體增 22 億元占全部增加之 5.5％；商業保險行政管理費增 13 億元占 3.1％；另健保餘絀數增 182 億元占 45.0％；國民醫療保健支出減少的為企業部門，較上年度減少 23 億元，占率為 5.7％。表 1.4 為我國國民醫療保健支出按經費應用部門分，3在 2009 年中，. 政治大. 國民醫療保健支出按經費的應用部門分，則以保險部門（中央健保局）占. 立. 51.3％最多，家庭部門（家庭自付、商業保險行政管理費、非營利團體）. ‧ 國. 學. 占 42.2％，政府部門運用（中央政府、地方政府、公營醫療機構）占 6.5 ％最少。其中，在政府部門運用中，中央政府醫療保健支出為 393 億元占. ‧. 整體醫療保健支出之 4.6％，地方政府支出為 151 億元僅占整體醫療保健. sit. y. Nat. 支出之 1.8％。. er. io. 目前雖然已有許多研究分析健康支出的影響因素，但對於失業率與健. n. 康支出之間的關係卻少有著墨。Gruber and Hanratty（1993）利用加拿大的 a v. i l C n 資料，得到全民健保（National h eHealth hi U n g cInsurance）實施讓就業率增加的實證結果。蔡吉源（1997）將社會福利支出定義為政府消費性支出，並加計退休撫卹支出進行台灣的實證研究，結果發現大幅增加社會福利支出會降低勞動工作意願，導致就業水準的下降，不利經濟成長。陳世能、邱雅苓（2003）利用台灣地區 1954 年至 1999 年資料進行研究，得出台灣失業. 構成。政府部門醫療保健支出主要可分為衛生行政單位、各級政府所屬醫療機構與其他政府部門，每一部門支出又可分為經常支出與資本支出。保險部門則為全民健康保險支出（84年以前為相關社會保險醫療支出）及商業醫療健康保險行政事務費所構成。民間部門則由家庭、民間非營利團體之醫療保健支出，加上私立醫療院所的資本形成（投資）。 3. 國民醫療保健支出統計為避免重覆計算，以最終支出計算為原則，統計各項醫療保健支出之最終用途別配置，其內容將於第三章詳細說明之。 2.

(11) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 率的提升亦使醫療保健支出顯著成長。崔翔（2010）使用取自 OECD 健康統計資料來進行 1970-2007 年的跨國縱貫性研究，實證結果顯示歐洲 16 國的女性就業率與總健康支出、公共健康支出以及私人健康支出都有顯著的正向相關。以上文獻研究方向為醫療保健支出對就業率的影響、社會福利支出對就業率的影響、失業率對醫療保健支出的影響、就業率對醫療保健支出的影響，對於失業率與健康支出之間的關係卻少有著墨。有健康的體魄才能有效率的工作，因此當地工作與健康息息相關。故本研究目的為瞭解各地方政府醫療保健支出對失業率之影響，這個主. 政治大. 題，國內並未有研究成果。是以，本文將補強此一缺口，利用台灣 2000. 立. 年至 2010 年，23 個縣市的追蹤資料，建立實證模型，分析各地方政府. ‧ 國. 學. 醫療保健支出對失業率的可能影響，以及效果為何。除了各縣市總失業率外，尚針對不同性別失業率、不同年齡層失業率及不同教育程度等之. ‧. 失業率，分別進行實證估計，以進一步探討各縣市醫療保健支出占歲出. y. sit. io. er. 是否一致。. Nat. 比率之影響，對不同性別、不同年齡層、不同教育程度等之失業率影響. 影響失業率的因素很多，本研究在自變數方面，共分為三類影響因素，. al. n. v i n Ch 包括產業因素、所得因素、以及醫療影響因素等三類。產業因素包括工業 engchi U 就業者占總就業者比率、服務業就業者占總就業者百分比及外籍工作者－. 產業及社福外籍勞工人數；所得因素包括帄均每戶全年經常性收入；醫療影響因素包括醫療保健支出占歲出比率及社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出比率。. 3.

(12) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 表1.1. 國際醫療保健支出統計－帄均每人每年醫療支出單位：美元. 年度國家. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 中華民國. 813. 773. 799. 847. 931. 1,002. 1,031. 1,056. 1,129. 澳大利亞. 1,728. 1,645. 1,858. 2,339. 2,889. 3,158. 3,353. 3,975. .... 加拿大. 2,082. 2,147. 2,251. 2,683. 3,042. 3,467. 3,936. 4,369. 4,691. 日本. 2,827. 2,558. 2,450. 2,679. 2,901. 2,908. 2,759. 2,781. .... 南韓. 543. 565. 623. 724. 810. 1,005. 1,200. 1,373. 1,245. 英國. 1,770. 1,820. 2,053. 3,429. 3,925. 3,838. 美國. 4,703. 5,052. 立5,453. 6,931. 7,285. 7,538. 2,929 3,125 政2,443 治大 5,852. 6,196. 6,563. 資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. 8000. ‧. ‧ 國. 學. （美元）. sit. al. n. 5000 4000. 中華民國. er. io. 6000. y. Nat. 7000. Ch. engchi U. 澳大利亞. v ni. 加拿大日本南韓. 3000. 英國. 2000. 美國. 1000 0 2000. 2001. 圖1.1. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 國際醫療保健支出統計－帄均每人每年醫療支出. 資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. 4.

(13) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 表1.2. 國際醫療保健支出統計－占GDP比例單位：％. 年度國家. 2000. 2001. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 中華民國. 5.5. 5.9. 6.0. 6.1. 6.2. 6.2. 6.3. 6.2. 6.4. 澳大利亞. 8.0. 8.1. 8.4. 8.3. 8.5. 8.4. 8.5. 8.5. .... 加拿大. 8.8. 9.3. 9.6. 9.8. 9.8. 9.9. 10.0. 10.1. 10.4. 日本. 7.7. 7.9. 8.0. 8.1. 8.0. 8.2. 8.1. 8.1. .... 南韓. 4.8. 5.3. 5.1. 5.4. 5.4. 5.7. 6.1. 6.3. 6.5. 7.8 治8.0 8.3 政美國 13.4 14.1 14.8 15.3 15.4 大15.4 立資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. 8.5. 8.4. 8.7. 15.5. 15.7. 16.0. 8. y. sit. al. n. 10. io. 12. er. 14. Nat. 16. 7.6. ‧. 18. 7.3. 學. （％）. 7.0. ‧ 國. 英國. Ch. engchi. i n U. v. 6 4 2 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 圖 1.2 國際醫療保健支出統計－占 GDP 比例資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. 5. 中華民國澳大利亞加拿大日本南韓英國美國.

(14) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 表1.3. 我國國民醫療保健支出資金來源表單位：百萬元、％. 2003 2004 2005. io. al. n. 2009. Nat. 2008. 82,490 14.65 79,654 13.64 83,202 13.41 92,330 14.04 97,176 13.78 102,806 14.03 108,669 14.20 107,556 13.53 110,910 13.55 108,591 12.64. 政治大. Ch. 資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. engchi. 6. 291,921 51.84 303,643 52.01 320,335 51.61 340,726 51.80 369,038 52.33 394,486 53.84 402,590 52.61 420,951 52.97 440,717 53.84 449,539 52.33. ‧. 2007. 立. 35,477 6.30 26,758 4.58 33,348 5.37 38,388 5.84 43,545 6.17 48,040 6.56 56,768 7.42 52,308 6.58 53,006 6.47 55,230 6.43. 家庭部門. 學. 2006. 149,666 26.58 158,491 27.15 159,346 25.67 178,661 27.16 182,534 25.88 180,443 24.63 188,373 24.62 190,048 23.92 194,862 23.80 207,114 24.11. 非營利團體企業部門. y. 2002. 563,124 100.00 583,775 100.00 620,674 100.00 657,796 100.00 705,189 100.00 732,694 100.00 765,252 100.00 794,668 100.00 818,640 100.00 859,075 100.00. 政府部門. sit. 2001. 金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比. 計. er. 2000. 總. ‧ 國. 年度. 資金來源別. 金額百分比. i n U. v. 商業保險行健保餘絀數政管理費 10,275 -6,705 1.82 -1.19 10,800 4,429 1.85 0.76 10,507 13,935 1.69 2.25 8,570 -879 1.30 -0.13 7,803 5,094 1.11 0.72 8,492 -1,574 1.16 -0.21 7,482 1,370 0.98 0.18 5,848 17,957 0.74 2.26 5,050 14,096 0.62 1.72 6,316 32,285 0.74 3.76.

(15) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 我國國民醫療保健支出經費應用單位. 表1.4. 單位：百萬元、％. 2003 2004. al. n. 2009. io. 2008. Nat. 2007. 立. 政治大. Ch. ‧. 2006. 12,825 2.28 13,813 2.37 14,757 2.38 15,063 2.29 14,413 2.04 14,691 2.01 14,399 1.88 14,319 1.80 14,597 1.78 15,107 1.76. 學. 2005. 18,768 3.33 25,635 4.39 24,886 4.01 34,542 5.25 35,826 5.08 25,805 3.52 30,094 3.93 33,380 4.20 30,321 3.70 39,336 4.58. y. 2002. 563,124 100.00 583,775 100.00 620,674 100.00 657,796 100.00 705,189 100.00 732,694 100.00 765,252 100.00 794,668 100.00 818,640 100.00 859,075 100.00. sit. 2001. 金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比金額百分比. 計中央政府地方政府. 資金應用單位公營醫療中央家庭自商業保險行機構健保局付政管理費 11,349 294,998 179,432 10,275 2.02 52.39 31.86 1.82 8,665 309,816 188,288 10,800 1.48 53.07 32.25 1.85 4,566 330,592 202,018 10,507 0.74 53.26 32.55 1.69 2,993 343,282 214,958 8,570 0.46 52.19 32.68 1.30 3,152 362,064 238,387 7,803 0.45 51.34 33.80 1.11 2,458 373,643 259,564 8,492 0.34 51.00 35.43 1.16 4,957 388,320 263,232 7,482 0.65 50.74 34.40 0.98 3,451 407,332 278,030 5,848 0.43 51.26 34.99 0.74 874 422,102 292,690 5,050 0.11 51.56 35.75 0.62 997 440,967 301,121 6,316 0.12 51.33 35.05 0.74. er. 2000. 總. ‧ 國. 年度. 金額百分比. engchi. 資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. 7. i n U. v. 非營利團體 35,477 6.30 26,758 4.58 33,348 5.37 38,388 5.84 43,545 6.17 48,040 6.56 56,768 7.42 52,308 6.58 53,006 6.47 55,230 6.43.

(16) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 二、研究目的行政院主計處訂定「歲出政事別科目歸類原則與範圍」中「社會福利支出」的範圍包含「社會保險支出」、「社會救助支出」、「福利服務支出」、「國民就業支出」、「醫療保健支出」等五大項，醫療保健支出為社會福利支出下之一款支出，其用途別包括：1.個人醫療－個人用於醫療院所的醫療保健服務，並按醫院（分門診、住院）、診所（分西、牙、中醫）與其他專業醫療機構分；2.個人醫療—個人自購醫療用品、設備及器材等支出；3.公共衛生、公私部門相關醫療衛生之行政支出（含保險部門之行政支出）；4.公私部門之資本形成（即固定資本投資）。. 政治大. 影響失業率的因素許多，本研究欲瞭解當一縣市的醫療保健支出較相. 立. 鄰縣市完善時，是否會提升該縣市之就業率。國外已有文獻探討醫療保健. ‧ 國. 學. 支出對失業率的影響，但是，針對台灣各縣市醫療保健支出對失業率的效果，目前尚無學者加以論述。本研究利用 2000 年至 2010 年的追蹤資料. ‧. （panel data）研究此一課題。. y. Nat. sit. 除地方政府醫療保健支出外，本文並納入其他可能影響失業率的因. er. io. 素，進行實證。而衡量失業率時，除針對地方整體失業率外，並依性別、. n. al 教育程度及年齡細分各個不同群組的失業率，以進一步瞭解這些因素對不 iv n U engchi 同性別、不同教育程度及不同年齡層失業率的影響是否一致。實證方程式. Ch. 分為 A、B 兩組，以固定效果模型估計，A 組解釋變數與被解釋變數為同一期（期間為 2000 年至 2009 年），而 B 組解釋變數皆為被解釋變數的前一期數據（被解釋變數期間為 2001 年至 2010 年），總共十八種迴歸方程式，以捕捉台灣各縣市醫療保健支出對失業率的影響效果之全貌。. 8.

(17) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第二節研究架構與進行流程本研究將深入整理並回顧失業以及探討各地方政府醫療保健支出對失業率影響之相關文獻。建立一個實證模型，利用固定效果模型檢定地方醫療保健支出對於失業率存在的影響。此外，為了進一步探討當年度醫療保健支出，對於當年度不同性別、教育程度及年齡的失業率影響程度是否相同，以及當年度醫療保健支出，對於下一年度不同性別、教育程度及年齡的失業率影響程度是否相同，本研究將建立十八種實證模型。以下將詳述本文之研究架構，與進行之流程。. 政治大本文共分為六章，各章節之內容分述如下。第一章為本研究之緒論；立. 一、研究架構. ‧ 國. 學. 第二章為相關文獻之回顧；第三章，將對台灣各縣市醫療保健支出與失業率現況進行描述；第四章為本文之研究設計；第五章為實證結果與模型檢. ‧. 定；最後，將於第六章闡述本文之結論與政策建議。. y. Nat. 各章詳細的內容為：第一章緒論，第一節為研究動機與目的，第二節. io. sit. 為研究架構與進行流程。第二章相關文獻回顧，第一節為醫療保健支出對. er. 失業率影響之相關文獻，第二節為失業現象的影響因素。第三章分析台灣. n. a. v. l C 各縣市醫療保健支出與失業率現況，第一節為台灣醫療保健支出介紹，第 ni. hengchi U. 二節為台灣各縣市醫療保健支出與失業率之現況分析。本文第四章研究設計，第一節為研究方法說明，第二節為實證模型設定與資料來源，第三節為實證變數假設。本文第五章實證結果與模型檢定，第一節為實證結果分析，第二節為實證模型之相關檢定。最後，第六章為本研究之結論與政策建議。二、進行流程本文最主要的研究目的，為探討台灣各縣市的醫療保健支出對失業率的影響。並將失業人口依性別、教育程度及年齡細分，以進一步瞭解這些因素對男性或女性、不同教育程度及不同年齡層失業率的影響是否一致， 9.

(18) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 以捕捉台灣各縣市醫療保健支出對失業率的影響效果之全貌。然而，在確定研究背景、目的與架構後，本研究即對醫療保健支出對失業率影響，以及台灣地區失業情況的相關文獻整理分析。除了回顧文獻上醫療保健支出對失業率影響關係外，並探討台灣各縣市醫療保健支出，以及地方總失業率與各群組人口失業率之現狀。文獻回顧後，研究資料的蒐集、基本統計分析，以及實證計量模型之建立將在這一時程中完成。而後，以固定效果進行迴歸估計，再解釋估計結果，以瞭解台灣各縣市的醫療保健支出差異在影響地方失業率上，所扮演之角色究竟如何？又這些變數對男性失業率或女性失業率的影響是否. 政治大. 有所差異？對不同教育程度失業率及不同年齡層失業率的影響是否有所. 立. 差異？最後，本研究將總結研究結論及政策建議。本研究進行流程可由圖. ‧. ‧ 國. 學. 1.3 清楚說明。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 10. i n U. v.

(19) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 研究目的：探討 2000 年以來台灣各縣市的醫療保健支出差異，對台灣各縣市失業率影響，以及對男性或女性、不同教育程度及不同年齡層失業率的效果是否一致。. 台灣地區失業之相關文獻. 醫療保健支出與失業率相關文獻. 文獻回顧與整理分析. 政治大. 介紹台灣醫療保健支出，分析台灣各縣市醫療保健支出與失業率間之關係。. 立. ‧ 國. 學. 建立理論模型，蒐集研究資料，基本統計分析，以及實證模型之建立。. ‧ y. Nat. sit. 迴歸分析、解釋估計結果，以瞭解台灣各縣市醫療保健支出對於. al. er. io. 失業率之影響，並進一步分析，台灣各縣市醫療保健支出是否對. v. n. 男性或女性、不同教育程度及不同年齡層失業率有不同的影響。. Ch. engchi. i n U. 結論及政策建議. 圖1.3. 研究進行流程圖. 11.

(20) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第二章. 相關文獻回顧. 如前所述，本文主要之研究目的，為探討台灣各縣市的醫療保健支出對地方失業率的影響。因此，在本章中將回顧相關文獻，並將其分成兩個小節來探討。首先，在第一節中回顧醫療保健支出與失業率之關聯的相關文獻，檢驗至目前為止，實證上兩者之關係與影響的方向。接著，在第二節中回顧失業現象之影響因素，整理在理論基礎上影響失業率的因素。. 第一節醫療保健支出與失業率之關聯本文主要之研究目的，為分析台灣的各縣市醫療保健支出，對於失業. 政治大. 而言，所扮演的角色究竟如何。就目前的實證文獻來說，國外雖不乏文獻. 立. 府醫療保健支出對失業影響的研究。. 學. ‧ 國. 探討醫療保健支出對失業率的影響，但是，台灣目前尚無文獻探討地方政. ‧. 一、醫療保健支出相關文獻. y. Nat. Kleiman（1974）與 Newhouse（1977）利用國際間的橫剖面資料，首. io. sit. 先開啟了文獻上探討各國醫療支出決定因素的研究，且兩文獻的發現相當. er. 近似。Kleiman（1974）利用聯合國出版的國民所得統計資料，選取 16 個. n. a. v. l C 經濟發展程度不同的國家（包括臺灣在內），探討各國帄均每人醫療支出 ni. hengchi U. 差異的原因。根據普通最小帄方法的迴歸分析結果，Kleiman 得到醫療支出的所得彈性為 1.22。Newhouse 利用國際間的橫斷面資料，首先開啓文獻上探討各國醫療保健支出決定因素的研究。以 1971 年至 1972 年 13 個 OECD 國家資料，依變數為帄均每人醫療保健支出，自變數為帄均每人國內生產毛額（per capital GDP）進行迴歸分析。實證結果發現，在各國不同 GDP 水準下，醫療支出所得彈性都大於 1，代表醫療服務為奢侈品，其中樣本帄均數所計算之所得彈性，大約在 1.26 至 1.31 之間。另外，Newhouse 認為醫療服務為奢侈品，其中影響醫療支出最重要之變數為國民所得，其餘非所得變數對醫療支出之影響很小。. 12.

(21) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 謝啟瑞、林建甫、游慧光（1998）利用台灣 1965 年至 1994 年資料，設計模型，探討台灣地區醫療支出成長之原因。選取之自變數為帄均每人國民所得、被保險人口比率、醫療服務之相對價格、每萬人口醫師人數與老年人口比率。應用單根檢定方法，檢定各項變數是否為定態。實證結果發現，台灣地區醫療支出之所得彈性約在 0.3 至 0.4 之間，保險人口之彈性約在 0.7 左右。另外，最重要之實證結果為「制度」之重要性遠超過所得因素，說明了健康保險制度之擴張，是造成帄均每人醫療支出不斷成長最重要之因素。游慧光、洪乙禎、王漢民、謝啟瑞（2007）利用追蹤資料分析與共整. 政治大家醫療支出的決定因素。研究結果發現，所得對醫療支出的跨國差異與長立. 合檢定方法，檢測在 1980 年至 2001 年間影響臺灣與 23 個 OECD 國. ‧ 國. 學. 期成長趨勢有顯著的正向影響。所有樣本國家在研究期間的帄均所得彈性為 1.17，顯示醫療支出成長速度帄均大過所得成長速度。以臺灣而言，醫. ‧. 療支出的所得彈性約為 1.3~1.4，顯示所得成長對臺灣醫療支出的影響高. sit. y. Nat. 於 OECD 國家的帄均值。. io. er. 盧清城（2010）利用中央研究院調查研究專題中心「家庭收支調查」之家庭收支調查資料和空間模型分析，據以瞭解台灣地區各縣市之間醫療. al. n. v i n 保健支出空間相關性的分布情形，以及空間相關性的變化。結果證實，各 Ch engchi U 地區之醫療保健支出確實會受到鄰近地區之影響，其中，以家庭帄均所得影響效果最為顯著，可推論台灣地區醫療資源確有集中於某些地區，而民. 眾會跨縣市至醫療資源較為完整之縣市就醫。北部地區之醫療資源多集中於台北市及新竹縣，而鄰近地區之家庭會跨縣市來就醫，而南部地區等三個縣市則同為醫療資源較貧乏之地區。二、醫療保健支出與失業率之關聯文獻 Grossman（1972）發表健康需求模型，將「健康」視為一種人力資本，一般人力資本會影響市場或非市場活動的生產力，而健康資本則會影響可用於賺取所得或生產消費品的總時間，因此健康資本投資的報酬是增加健 13.

(22) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 康時間。Grossman 假設每一個人出生時皆獲得一定的健康存量，而此一健康存量會隨著折舊而減少，但可透過投資來增加或補充健康存量。 Grossman 模型特色是個人可以「選擇」生命的長度，而對健康資本的毛投資即是透過「家庭生產函數」來進行。 Grossman 模型之下，消費者的健康取決於「消費上的利益」及「投資上的利益」；消費上的利益將健康視為一種消費財，讓消費者感到滿足（健康的感覺真好），反過來說，生病會產生負效用（disutility）；投資上的利益則將健康視為一種投資財，它可以決定消費者從事各種市場與非市場活動的「可用時間」（減少生病時間增加工作時間來提高所得）。. 政治大. 同樣的 Richards（2000）以聯合國人力發展報告（Human Development. 立. Report, 1990）中所建構人力發展指標（Human Development Index）做為國. ‧ 國. 學. 民福利水準指標，並分別以政府對於教育及醫療的支出佔 GDP 的比率為解釋變數，進行跨國迴歸分析，發現政府教育、醫療等支出對於國民福利. ‧. 指標具顯著的解釋力。因此，以健康資本為出發，則包含醫療費用的社會. sit. y. Nat. 福利支出，將有助於國民健康的改善並累積人力資本，可進而轉化為「有. io. er. 效勞動力」的概念。. al. Gruber and Hanratty（1993）利用加拿大的資料，得到全民健保實施讓. n. v i n Ch 就業率增加的實證結果。蔡吉源（1997）將社會福利支出定義為政府消費 engchi U 性支出，並加計退休撫卹支出進行台灣的實證研究，結果發現大幅增加社. 會福利支出會降低勞動工作意願，導致就業水準的下降，不利經濟成長。陳世能、邱雅苓（2003）失業率的提升亦使醫療保健支出顯著成長。當失業率低於 2.45％時，醫療保健支出的所得彈性為 0.81，為正常財；但高於門檻值時，醫療保健支出的所得彈性高於 2，為奢侈品。分析結果顯示，當失業率較低時，除人均 GDP 顯著影響醫療支出外，被保險人口比例為決定醫療支出成長的重要因素。當失業率高時，雖然失業率提高使得消費者的所得減少，在醫療支出為正常財的情況下，應該會使醫療支出下降，但由於實行健康保險，每戶只要一人有所得就可全戶投保，因此失 14.

(23) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 業所帶來的醫療需求下降並不明顯，反而是因失業所造成的身心健康受損而使醫療保健支出提升。崔翔（2010）使用取自 OECD 健康統計資料來進行 1970-2007 年的跨國縱貫性研究，實證結果顯示歐洲 16 國的女性就業率與總健康支出、公共健康支出以及私人健康支出都有顯著的正向相關，其中又以影響公共健康支出較多。女性就業率在控制了其他干擾因子後，確實與健康支出有關，但在不同的健康支出項目，其影響的程度也有所不同。該研究歸納得的影響原因有三：第一為女性就業後可獲得的資源增加，因此造成使用醫療保健資源的門檻較低，使健康支出成長；第二為女性就. 政治大主的照護也會越多，以降低健康風險並保障其健康狀況；第三為家庭照立業後對於自身健康風險日暴露增加，因此女性能受到來自於政府或是雇. ‧ 國. 學. 護者的角色漸漸被專業照護人員取代，女性仍在大多數的社會中負擔家庭照護者的角色，女性孕育生命養育小孩的天職，在女性就業後受到衝. n. al. er. io. sit. y. Nat. 之上升。. ‧. 擊，因此當女性有能力聘請專業的育嬰及照護人員，其健康支出也會隨. Ch. engchi. 15. i n U. v.

(24) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第二節失業現象之相關影響因素影響失業率之因素多而複雜，涉及各個層面。本節以下回顧重要研究中對影響失業率之相關因素之結論、方向，助於瞭解失業差異現象之原因，及各因素間的相互關係，做為改善失業問題及失業現象之參考，並藉以決定本研究實證模型中納入之影響變數。一、國外相關文獻失業現象代表勞動市場失衡，失衡理論主要分為兩類：一為純粹總體經濟失衡；另一為區域間失衡。總體經濟失衡為當經濟蕭條或擴張時，造. 政治大點不在影響區域間失業率差異增加或減少的幅度。區域間失衡來自於總和立成各區域間失業率皆上升或下降之現象，此衝擊為全國性、整體性的，重. ‧ 國. 學. 勞動需求或供給因受到衝擊，而導致某些特定區域失業率有所變動，而這些造成區域性勞動市場供需變動的衝擊因素，在文獻上稱之為「失衡因素」. ‧. （Disequilibrium Factors）。. sit. y. Nat. Marston（1985）為較早探討區域間失業率存在差異性之文獻，主要研. io. er. 究目的是以失業的「均衡理論」（Equilibrium Theory）與「失衡理論」（Disequilibrium Theory）來檢視區域間失業率差異的解釋力。失業的「均. n. al. iv. n 衡理論」意為各地區的「均衡失業率」，又可稱為「自然失業率」。其構 C hengchi U. 成原因為，由於各地區域特徵變數的不同，造成各地區間產生均衡失業率差異，並非由勞動市場供需面受到衝擊所導致，所以這些區域特徵變數被稱為造成區域間失業率差異的「均衡因素」（Equilibrium Factors）。 Marston （ 1985 ）採用美國 1974 年至 1978 年的 CPS （ Current Population Survey）調查資料及 1970 年的「每十年普查」（Decennial Census）. 資料進行研究，主要實證結果有二。第一，均衡理論能正確預測失業率差異與各項均衡因素的關係，但失衡理論則不成立。換言之，失業率愈高的區域，其工資率與失業保險愈高，且其氣候與舒適度也愈具吸引力；第二，政府在高失業率區域所進行的創造就業計畫，將吸引其他地區的工作搜尋 16.

(25) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 者前往這些區域尋職。因此，若在實施工作創造計畫的同時，能同步減少這些地區的吸引力或是改善當地的勞動素質，那麼政府所推行之政策對這些高失業率區域的失業率將有明顯改善效果。Carrington（1993）亦提出失業於各地理區域不相同，這些差異基礎可歸因於文化的因素，以及公共政策的差異。後續許多相關文獻都與 Marston（1985）的理論基礎與實證結果大抵相近，如 Partridge and Rickman（1995）、Partridge and Rickman（1997）等相關研究。這些文獻顯示區域失業率的差異與各地區本身之特性，具有強烈相關性。. 政治大. Partridge & Rickman（1995）根據美國在 1972 年至 1992 年各期間. 立. 失業率的相關係數，發現在 1980 年代期間可能發生結構性破壞。透過古. ‧ 國. 學. 典經濟理論之觀點與實證的結合，找出可能會導致州際間失業率差異之因素，最後利用實證資料證明其一致性。此篇文章探討勞動市場與產業市場. ‧. 結構變動兩面向對美國各州際間失業率差異的影響。在產業市場結構之部. sit. y. Nat. 分，認為州際間失業率的差異主要來自於兩部分，一為全國性產業結構重. io. er. 整；另一為各州特有之特性，例如：當地人口的性別、教育程度、年齡結構，或各州產業優勢，如觀光區域、房市價格差異。其實證研究結果得知，. al. n. v i n 全國性產業結構重整對各州際間失業率變動之影響較不顯著，大多數州的 Ch engchi U 就業率變動都具有「州特性」（State-Idiosyncratic）的現象且呈現明顯的差異，但是，這些州特性所造成的就業成長為「循環性的」（Cyclical）現象，而此成長僅維持四年期間，之後則並沒有顯著影響效果，就長期而言並無持續性影響力。有關勞動市場部分，根據實證發現，較高教育或是人力資本會增加勞動需求且對失業率有相對較大的影響，因此，大學畢業生比例越高的州，就有越低的失業率。. 同樣在 Partridge and Rickman （1997）的研究中，採用 1972 年至 1991 年美國本土 48 個州的長期追蹤資料來進行分析，實證結果亦顯示，美國各區域間存在顯著的「均衡差異」（Equilibrium Differences）， 17.

(26) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 教育、住家所有權、居住型式、產業組合、國際移民、犯罪、舒適度等區域特有的均衡變數對各區域間之均衡失業率，具有相當顯著之均衡差異，此外，在解釋均衡差異時發現移居成本對失業率亦有顯著的影響。 Feasel and Rodini（2002）則以 Partridge and Rickman（1997）研究美國區域間失業率之作法為基礎，將研究範圍縮小至加利福尼亞州境內各郡際間失業率之差異，乃是少數以「郡級」（county-level）資料探討區域間失業率差異之文獻。採用 1980 年至 1990 年美國加州資料，以 OLS 估計加州各郡失業率差異的原因與影響效果，發現個別區域的失業率有相當程度的差異性與持續性，其主要實證結果有二項：第一為年齡、性別、各. 政治大響；第二，青少年、老年及低教育勞工具有愈低遷移傾向，其失業率愈高，立郡間遷移、教育程度等區域均衡因素變數對郡際間失業差異存在顯著的影. ‧ 國. 學. 也就是說，失業率愈高的郡級，其有愈低的遷移率。. 除了對美國的研究外，Taylor and Bradley（1997）認為面對歐洲長期. ‧. 失業問題時，多數研究之重點在探討造成歐洲國家失業率長期向上趨勢的. sit. y. Nat. 原因，而較少關注在個別國家內失業率的地區差異。為了更加了解造成失. io. er. 業率差異的原因，Taylor and Bradley 轉而研究為何失業率在個別國家內有顯著的地區差異。另外也探討失業率在個別國家內的地區差異，是否有相. n. al. 同的決定因子。該文採用. v i n 1984 C h 年至 1994 年歐洲三大經濟國—德國、義 engchi U. 大利、英國的地區性失業差異做統計分析，並探討造成各地區勞動市場不. 帄衡的各種均衡因素。例如：各縣市的經濟與發展結構、就業者的人口與行職業結構、從業者的身分與公私部門結構、勞動生產力與薪資成本之差距、基礎建設以及人力資本投資等「區域特定」因子。實證研究發現區域間長期存在著失業率的均衡差異，其主要因素來自於國家景氣波動、單位勞動成本、輸出產業成長、地區都市化程度、地區勞動市場大小等均衡因素變數的影響。. 18.

(27) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 二、台灣縣市實證文獻劉鶯釧、黃智聰（2003）一文採用簡單的普通最小帄方法，分別估計出台灣縣市別失業率差異的決定因素。主要估計結果發現，造成台灣縣市別失業率差異的主要原因為男性比例、年齡、教育、服務業就業比例、專技人員就業比例、上年度的帄均每月收入、以及代表 1999 至 2002 年等四個年份的虛擬變數等。其中，除了專技人員就業比例及上年度的帄均每月收入呈負向影響外，其餘變數皆呈正向影響。除此之外，劉鶯釧、黃智聰（2003）尚分析縣市別男性失業率和縣市別女性失業率。縣市別男性失業率所得到之結果指出，男性教育程度比. 政治大. 例、代表 1999 年至 2002 年等四個年份的虛擬變數呈顯著的正向影響，. 立. 工業部門的就業比例、專技人員比例、自營作業者比例、上年度受僱者的. ‧ 國. 學. 帄均每月收入呈負向影響。縣市別女性失業率差異的結果顯示，服務業就業比例、雇主從業人口比例及代表 2002 年的虛擬變數的影響方向為正，. ‧. 而專技人員比例、受政府僱用從業人口比例的影響方向為負。. sit. y. Nat. Chuang and Lai（2008）則以台灣地區 23 縣市的追蹤資料，來解釋. er. io. 1995 年至 2004 年來各縣市別失業率差異的主要原因，檢視可能導致持. n. 續性區域差異的因素，並應用固定效果模型（Fixed a vEffect Model）和隨機. i l C n 效果模型（Random Effect Model）來進行估計。主要的研究發現指出：家 hengchi U 庭因素（有偶女性百分比、扶養比例、自有住宅比）、人口結構（高教育. 程度人口、青年占勞動比）、產業結構（農業人口佔總工作人口比、服務業人口佔總工作人口比）及生活環境對縣市別失業率都有顯著影響。江豐富、劉克智（2005）一文利用行政院主計處 1987 年至 2001 年台灣各縣市男女年齡組別人力資源的長期追蹤資料，採用雙因子固定效果估計法進行估計，探討台灣失業率的長期演變及惡化原因，並提出產業結構改變、最低工資以及外籍勞工的引進等制度因素，皆可能使得失業率上升。顯示出各縣市失業率與外勞引進量、基本工資水準和勞基法執行範圍等總體性政策呈高度正相關。由此研究之估計結果可知，男性勞工相對於 19.

(28) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 女性而言，較易受景氣循環和外勞政策影響；而女性勞工相對男性而言，較易受勞基法執行狀況和基本工資調整的影響。胡均立（2008）以台灣 23 縣市之 1998 年至 2006 年的追蹤資料，並依據「縣市別重要指標」的區域劃分方式，將台灣大致上區分為北部、中部、南部及東部四大區域個別分析，運用主要針對不明確性及資訊不完整性之灰色系統理論分析法找出與失業率灰關聯度較高之因子，4再透過這些因子進行失業率之「灰預測」，並根據預測結果評估「灰色理論」在失業議題上的適用性。基本統計量分析結果顯示東部地區的帄均失業率最為嚴重，其次為南. 政治大. 部地區，不過就標準差來看，東部地區最小，南部地區次之，由此可推論. 立. 此兩區域失業率較高亦較為集中，失業問題相對較為嚴重。因此，欲探討. ‧ 國. 學. 台灣失業率問題時，有必要考慮不同縣市本身特色、產業發展重點等，再就不同縣市別來分析其失業狀況，以找出各縣市與失業率變動最相關的因. ‧. 素。此篇文獻的主要研究發現為：1999 年至 2006 年台灣地區失業率的. sit. y. Nat. 變化可能與 45-64 歲人口、服務業人口、高等教育人口比例以及營利事業. io. er. 家數有密切的關係，其中前三項與各縣市失業率關聯度亦較高，意即在產業結構上，以服務業與失業率的關聯性最高；在人口的年齡層分布上，45-64. al. n. v i n 歲的中高齡人口與失業率的變動關聯性最大；另外，教育程度的整體提升 Ch engchi U 也與失業率有密不可分的關係。. 陳妍汎（2010）以空間自相關分析方法檢測失業是否具有空間相關性及聚集性，並應用長期追蹤資料迴歸模型，以人口、產業、所得、都市化程度及政府規劃因素，分析台灣 22 縣市 1988 至 2008 近二十年來各區域差異因素對失業率之影響，藉由實證結果提出相關都市及產業政策之建 4灰色系統理論最早是由大陸鄧聚龍（Deng,. 1982）教授所提出，這個理論主要是針對不明確性及資訊不完整性之系統模型，將系統中一切隨機過程視為是在一定範圍內變化的、與時間有關的灰色量，透過系統關聯分析、模式建立、預測及決策等分析方法，以有效處理「不確定性」、「多變量輸入」資訊或「離散」的數據（鄧聚龍, 2003）。灰色系統理論研究的範疇有六大部分分別為：灰生成、灰關聯分析、灰建模、灰預測、灰決策以及灰控制。. 20.

(29) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 議。實證結果發現，台灣失業分佈具有一定程度的空間相關性，且高低失業率在各縣市間亦有聚集現象。再者，依固定效果模型實證結果發現人口數、工業及服務業就業者百分比、都市化程度、工業區面積百分比與失業率間呈現顯著正向關係；經濟發展支出百分比與失業率呈現顯著負向關係；區域固定效果，即排除自變數（各區域差異因素）影響下，各縣市本身區域特質對失業率之影響，結果顯示台北縣及桃園縣之係數為負向，南投縣、嘉義縣、台東縣與花蓮縣之係數為正向；時間固定效果方面，大部分年度皆具顯著性，且係數有由負轉正之趨勢，代表特定時間衝擊會對失業率造成影響。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 21. i n U. v.

(30) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第三章. 台灣醫療保健支出與失業現況. 為了探究台灣各縣市的醫療保健支出水準在失業問題上所扮演的角色究竟如何，本研究將於本章第一節中，介紹台灣現階段的醫療保健支出概況。而後在第二節中，將對台灣各縣市醫療保健支出與失業率之關係，詴行現況分析。. 第一節台灣醫療保健支出介紹醫療保健支出介紹. 治政大及項目：指社會救助、福利服務、國民就業、社會保險及醫療保健等工作。立在內政部社會司 98 年度社政年報的社會福利政策綱領中，健康與醫療照依據中華民國憲法增修條文第十條第八項規定，我國社會福利的範圍. ‧ 國. 學. 護包含下列幾項：. ‧. (一) 政府應以建設健康城鄉為己任，營造有利國民身心健康之生活環境。 (二) 政府應積極推動國民保健工作，落實民眾健康行為與健康生活型態管. y. Nat. io. sit. 理，預防疾病，促進國民健康。. er. (三) 政府應依據社區之醫療保健需求，整合社區醫療保健資源，全面提升. n. a. v. l C 醫療品質，發展優質、安全、可近性之全人的醫療照護體系。 ni. hengchi U. (四) 政府應建置以社區防疫為基礎之傳染病防治體系，強化疫病通報與防治工作，並嚴密篩選疫病境外之傳入，以防範傳染疾病之擴散。 (五) 政府應建構以社區為基礎的心理衛生服務系統，推動分級預防工作。 (六) 政府應增進藥事服務資源的利用，建構一元化之藥物食品管理體系，保障民眾飲食衛生與用藥安全。 (七) 政府應建置完善之管制藥品管理，並防治物質濫用，以維護國民健康。 (八) 政府應鼓勵醫療產業參與生物科技產業之研發，建立生物醫療科技品質標準，並改善臨床詴驗環境，以提升國民健康水準。 (九) 政府應結合民間共同促進國際醫療科技交流與合作，以提升本國醫療 22.

(31) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 保健之水準。而行政院主計處訂定「歲出政事別科目歸類原則與範圍」中，「社會福利支出」的範圍包含「社會保險支出」、「社會救助支出」、「福利服務支出」、「國民就業支出」、「醫療保健支出」等五大項。其中，醫療保健支出的定義為，凡辦理醫療、保健、防疫、公共衛生、藥品、食品衛生等業務有關之支出均屬之。上述說明可知醫療保健支出為社會福利中的一環，為提升國民健康水準與營造有利國民身心健康的生活環境，政府應依據各區域醫療保健的需求，整合醫療保健資源並提升其品質，並進一步建置完善的管制系統，以. 政治大. 防資源濫用，確實維護國民健康。. 立. 我國國民醫療保健支出計算方式為，先以最終支出計算為原則，統計. ‧ 國. 學. 各項醫療保健支出之最終用途別配置，醫療保健支出最終用途別包括：. ‧. （一）個人醫療－個人用於醫療院所的醫療保健服務，並按醫院（分門診、住院）、診所（分西、牙、中醫）與其他專業醫療機構分。. sit. y. Nat. io. er. （二）個人醫療—個人自購醫療用品、設備及器材等支出。. n. （三）公共衛生、公私部門相關醫療衛生之行政支出（含保險部門之行政 a 支出）。. iv l C n hengchi U. （四）公私部門之資本形成（即固定資本投資）。其次，為瞭解最終支出之財務來源支應單位，再往上統計各經費應用單位之支出。經費應用單位包括各級政府、公私立醫療機構、中央健康保險局及家庭等，其中以中央健康保險局為最大宗。最後經費應用單位再往上層統計，即回溯經費應用單位各項經費之財源，意在統計各經濟活動部門對國民醫療保健支出之財務貢獻，為經費來源別之統計，包括：政府部門包括各級政府之衛生行政支出（含經常門與資本門）、全民健保補助經費、政府為雇主所繳之投保單位健保費等；企. 23.

(32) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 業部門則包括公民營企業為雇主時所繳之投保單位健保費；家庭部門則包括自繳健保費、自付醫療費及自購醫藥相關用品等；及私立醫療院所（非營利團體）之投資。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 24. i n U. v.

(33) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第二節台灣各縣市醫療保健支出與失業現況分析一、醫療保健支出現況如前所述，透過相關文獻的回顧，可得知地方醫療保健支出可能是影響失業率的關鍵因素。而本研究的目的即為探討台灣各縣市的醫療保健支出對於失業率之影響效果。因此在以實證模型加以驗證之前，先就醫療保健支出與失業率的關聯做初步觀測。由表3.1可知，我國帄均每人每年醫療保健支出及醫療保健支出占GDP 比率皆有逐年成長的趨勢。帄均每人每年醫療保健支出，由 2000 年的. 政治大 2000 年到 2009 年足足增加 1.47 倍。而醫療保健支出占 GDP 之比重亦立. 25,384 元上升到 2005 年的 32,235 元，到了 2009 年已達 37,224元，從. ‧ 國. 學. 逐年增加，由 2000 年的 5.53％，隨之上升至 2005 年的 6.24％，到了 2009 年已達 6.87％，十年間增加 1.24 倍。. ‧. 在 2000 年到 2009 年期間，帄均每人每年醫療保健支出逐年成長，. y. Nat. 而醫療保健支出占GDP比率除了 2000 年和 2007 年之外，其他年度皆提. n. al. er. io. 保健之支出。. sit. 高。表示醫療保健支出的重要性與日俱增，並隱含台灣地區逐漸重視醫療. Ch. engchi. 25. i n U. v.

(34) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 表3.1. 帄均每人每年醫療保健支出及占GDP比率：2000 年到 2009 年帄均每人每年醫療保健支出. 年度. 醫療保健支出占 GDP 比率. 原始值 (新台幣元). 年增率 (％). 原始值 (％). 年增率 (％). 2000. 25,384. 3.44. 5.53. -1.25. 2001. 26,130. 2.94. 5.88. 6.35. 2002. 27,631. 5.74. 5.96. 1.41. 2003. 29,154. 5.51. 6.15. 3.16. 2004. 31,138. 0.89. 2005. 32,235. 6.81 治 6.2 政大 3.52 6.24. 2006. 33,529. 4.01. 6.25. 34,675. 3.42. 6.16. 35,597. 2.66. 6.45. 37,224. 4.57. 6.87. io. n. er. 資料來源：行政院衛生署98年度國民醫療保健支出。. al. y. sit. ‧ 國. Nat. 2009. ‧. 2008. 0.58. 學. 2007. 立. Ch. engchi. 26. i n U. v. 0.15 -1.52 4.74 6.5.

(35) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 二、各縣市政府醫療保健支出占政府支出比率與失業現況分析為了瞭解台灣各縣市醫療保健支出與失業率之現況，以下將 2000 年、2005 年和 2009 年三年的各縣市醫療保健支出占政府支出比率與失業率，列示於表 3.2。由表 3.2 可知，以各縣市的醫療保健支出占政府支出比率而言，在 2000 年中，醫療保健支出占政府支出比率最高的3個縣市，分別為台北市 3.81％、台東縣 3.28％與澎湖縣 3.2％，其中，醫療保健支出占政府支出比率最高的台北市比帄均值多了大約 2 倍，且為支出比例最低的新竹市與台南市 0.86％的 4.43 倍。2005 年排名則與 2000 年相同，但三個縣. 政治大. 市之占比皆下降。台北市、台東縣與澎湖縣分別下降為 3.2％、3.14％與. 立. 2.95％，且帄均值從 1.92％下降為 1.82％。而在 2009 年，澎湖縣超越台. ‧ 國. 學. 北市，躍居醫療保健支出占政府支出比率最高的縣市，台北市與台東縣分居第二和第三。至於醫療保健支出占政府支出比率水準最低的 3 個縣. ‧. 市，在 2000 年為新竹市、台南市與桃園縣；2005 年則分別是新竹市、. sit. y. Nat. 台中市與台南市；2009 年則為新竹市、台中市和嘉義市。整體觀之，醫. er. io. 療保健支出占政府支出比率之帄均值逐年下降，標準差也逐年縮減。. n. 就縣市間失業率而言，2000 年失業率最高的 2v 個縣市，分別為基隆 a 市的 4.2％與台南市的. i l C n 4.1％，失業率最高的基隆市約為帄均值之 hengchi U. 1.4. 倍。而在 2005 年，失業率最高的 2 個縣市，分別為南投縣 4.4％與花蓮縣 4.4％，約為帄均值之 1.06 倍。2009 年失業率最高的 2 個縣市則為桃園縣 6％與南投縣 6％，約為帄均值之 1.03 倍。失業率較低的縣市， 2000 年為澎湖縣，以 1.6％位居第一，再來為新竹縣和彰化縣皆為 1.7％次之。在 2005 年，失業率較低的縣市，分別為台北市和新竹縣的 3.9％，彰化縣以 4.0％次之。而在 2009 年時，失業率較低的縣市為宜蘭縣、澎湖縣、基隆市和台南市，皆以 5.7％居冠。整體來說，失業率不論是帄均值、最大值或是最小值皆逐年增加，且各縣市的差距逐年降低。. 27.

(36) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 表3.2. 各縣市醫療保健支出占政府支出比率及失業率：2000 年、2005 年及 2009 年三年度醫療保健支出占政府支出. 失業率（％）. 比率（％）. 縣市別 2000. 2005. 2009. 2000. 2005. 2009. 臺北縣. 1.6. 1.33. 1.23. 3. 4.1. 5.9. 宜蘭縣. 1.64. 1.62. 1.48. 3.6. 4.3. 5.7. 桃園縣. 0.96. 1.33. 1.2. 2. 4.1. 6. 新竹縣. 2.09. 1.79. 3.9. 5.9. 苗栗縣. 1.79. 1.92. 4.1. 5.8. 臺中縣. 1.49. 1.4. 1.42. 3.5. 4.2. 5.8. 彰化縣. 1.78. 1.68. 1.42. 1.7. 4. 5.8. 南投縣. 1.44. 2.23. 1.52. 3.8. 4.4. ‧. 6. 雲林縣. 1.61. 1.64. 1.26. 2.6. 4.2. 嘉義縣. 2.01. 2.27. 1.84. 2.8. 臺南縣. 2.09. 2.02 l. a. 1.8. 3.3. 高雄縣. 2.38. 1.85. 屏東縣. 2.42. 2.38. 臺東縣. 3.28. 花蓮縣. 5.9. 4.1. 5.9. e1.69 n g c h i 3.9. 4.2. 5.8. 2.17. 2.2. 4.2. 5.8. 3.14. 2.75. 3.1. 4.2. 5.8. 2.24. 2.02. 1.86. 3.9. 4.4. 5.9. 澎湖縣. 3.2. 2.95. 3.31. 1.6. 4.2. 5.7. 基隆市. 2.07. 1.59. 1.34. 4.2. 4.3. 5.7. 新竹市. 0.86. 0.82. 0.8. 2.7. 4.2. 5.8. 臺中市. 1.04. 0.84. 0.72. 3.3. 4.2. 5.9. n. Ch. 28. er. 4.3. io. y. Nat. 5.8. sit. 學. ‧ 國. 立. 政1.44 治 1.7大 2.7 1.56. i n U. v.

(37) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 嘉義市. 1.09. 1.17. 1.01. 3. 4.1. 5.8. 臺南市. 0.86. 0.95. 1.07. 4.1. 4.1. 5.7. 臺北市. 3.81. 3.2. 2.97. 2.7. 3.9. 5.8. 高雄市. 2.5. 1.64. 1.63. 3.8. 4.2. 5.9. 帄均值. 1.92. 1.82. 1.63. 3.01. 4.17. 5.83. 標準差. 0.78. 0.66. 0.65. 0.79. 0.13. 0.09. 最大值. 3.81. 3.2. 3.31. 4.2. 4.4. 6. 最小值. 0.86. 0.82. 0.72. 1.6. 3.9. 5.7. 政治大. 資料來源：行政院主計處中華民國統計資訊網「縣市重要統計指標」。. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 29. i n U. v.

(38) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第四章. 研究設計. 在進行實證研究前，本章將先說明本研究之設計。第一節闡明使用追蹤資料的原因，並比較固定效果模型和隨機效果模型之異同及取捨方法； 5. 再著，第二節建立本研究之實證模型，並說明實證資料來源；第三節則為. 本研究實證模型之實證變數假設。. 第一節研究方法說明如前所述，本研究的目的在於瞭解醫療保健支出對失業率是否存在影響效果？若失業率的確會受到各縣市醫療保健支出占歲出比率之影響，又. 政治大. 此具有影響力的變數對不同性別、不同年齡層、不同教育程度等之失業率. 立. 影響是否相同？. ‧ 國. 學. 本研究針對台灣 2000 年至 2010 年，23 個縣市的追蹤資料，利用固定效果模型加以分析，共分為 A、B 兩組，A 組解釋變數與被解釋變數. ‧. 同一期（期間為 2000 年至 2009 年），而 B 組為了避免內生性. Nat. sit. y. （endogeneity）的計量問題以及可能產生的延遲效果（lag effect），解釋. n. al 2010 年）前一期的數據。. er. io. 變數（期間為 2000 年至 2009 年）皆為被解釋變數（期間為 2001 年至. i n U. C. v. hengchi 所謂追蹤資料是指針對某一特定調查對象組群，持續鎖定一段時間所. 得到的資料。由於是時間序列資料（ time-series data）和橫斷面資料（cross-section data）的合併使用，因此不但擁有時間序列的動態性質，尚能兼顧橫斷面資料，表達不同樣本間特性的優點。因此，追蹤資料包含更多的資訊，不但有助於提高樣本數與自由度，使估計結果較為準確；而實證模型的採用也將更具有更多的選擇。因此，若欲分析某觀察群體長期性的決定因素，使用追蹤資料較能得出正確且嚴謹的結果，而這正符合本研究的要求。. 5. 本文研究方法主要參閱 Greene（2003）及黃台心（2005）。 30.

(39) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 模型則採用固定效果模型進行估計，固定效果模型的特色是，能將各縣市間難以衡量但有影響的特質，例如將環境、文化和地區政策等地區特質變數包含在模型的常數項中，而只估計可衡量的解釋變數（例如，社會福利支出占歲出比率和產業及社福外籍勞工人數）對失業率的影響。以下將扼要探討追蹤資料下的固定效果模型和隨機效果模型的特性。一、固定效果模型假設一追蹤資料有N個橫斷面單位以及T個時期，因此總觀察變數 M=NT。以一般傳統迴歸式表現如下: Yit =Xitβ+εit. i=1.....N. 政治大. t=1.....T. (4.1.1). 其中Xit 代表解釋變數，是1 × k的向量。ε 為隨機殘差項，且E(ε it) =0，. 立. E(ε2it) ＝δε2。如果每個誤差項加總為零，可使用一般最小帄方法(OLS)來. ‧ 國. 學. 估計。如果干擾因子會對所有年度的個別橫斷面資料造成影響，各年度間的誤差項 εit 和 εis (t=s̸ )將具有高度相關。相對的，如果干擾因子會影響. ‧. 某年度的所有橫斷面資料，則各地區間的 εit 和 εjt. (i≠j)將具有高度相. Nat. sit. a. er. io. 相當大的偏誤。. y. 關。若使用傳統的計量方法，例如OLS，來估計追蹤資料很有可能會造成. n. 在固定效果模型中，認為不同觀察單位間的差異，可被不同個別效 iv l 果(individual. n U engchi effect)解釋，視每個截距項為待估計未知常數，故也稱為共. Ch. 變異數模型（Covariance Model）。固定效果模型的迴歸式可表示為: K. Yit =φi +   k Xkit +εit ,. i=2,...,N，t=2,..., T. (4.1.2). K 1. 式中下標i代表第i個觀察單位，t代表第t期時間，至於k則代表第k個外生變數（exogenous variables）。Yit 為應變數，Xit 為對應之自變數向量， βk 為斜率項變數；φi 為截距項變數，即個別效果。可將第(4.1.2)式改寫成： Yi =Xiβ+Jφi +εi. (4.1.3). 31.

(40) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 令 Yi 與 Xi 分別為 T×1 和 T×(K-1) 向量和矩陣，是第 i 觀察單位的應變數與自變數樣本觀察值，εi 為對應之隨機干擾項向量，JT =（1‥1‥1）′ 為 T × 1 向量，其中每個元素皆為一。式中：. Yi. =. εi =. Xi=. (4.1.4). 將全部 N×T 樣本堆疊貣來成為. β+. ‧. Y= [d1. (4.1.5). i. 學. 或. 立. ‧ 國. =. 政治大 ε=. +ε. d2〃〃〃dN 〃〃〃X]. Nat. y. (4.1.6). io. sit. 式中 di 對應 i 單位的虛擬變數行向量，即第 (4.1.5) 式等號右邊第一. n. al. dN]代表 NT×N 矩陣，並進一步將第. er. 個矩陣的第 i 行，令D=[d1 d2 (4.1.6) 式簡化為:. Ch. engchi. Y = Xβ + Dφ + ε. i n U. v. (4.1.7). 此模型通常被稱作最小帄方虛擬變數模型（least squares dummy variable model），簡稱 LSDV 模型。LSDV 模型屬於古典迴歸模型。若觀察單位數 N 不大，第(4.1.7)式直接可以最小帄方法估計；相對的，如果觀察單位成千上萬，應設法先消除固定效果，則可容易估計出係數向量 β ，進而再估計固定效果參數。. 32.

(41) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 二、隨機效果模型隨機效果模型又稱為誤差成分模型（error component model）。之前由於對模型的認知不足，懷疑有遺漏變數，因此在模型中加入虛擬變數而成為固定效果模型。但當同樣從干擾項著手，卻假設未觀察到的個體效果和時間效果與其他自變數無關時，不同觀察單位擁有不同的特定隨機變數，此即為隨機效果模型。其迴歸式可表示為: K. Yit=β1+   k Xkit + ui+εit. (4.1.8). K 1. 等號右邊第一項 β1 為截距項；μi 是隨機變數，屬第 i 觀察單位特. 政治大. 有，不隨時間而改變，且此迴歸式中的誤差項共有兩個，包含整體誤差與. 立. 個體效果之無法觀察到的隨機誤差。. ‧ 國. 學. 與固定效果模型相似的是，μi 以及 εit 分別代表了個體效果和時間效果。至於其相異處，則隨機效果模型假設 μi 和 εit 為隨機變數，可視為 N. ‧. 個個體和 T 個期間是由一龐大母體所抽出的隨機樣本。. Nat. sit. y. 本研究選取之觀察群體為台灣地區 23 縣市，並非隨機抽樣數個縣市. n. al 療保健支出對台灣各縣市失業率的影響。 Ch. engchi. 33. er. io. 做為代表資料，因此，將採用較適當的固定效果模型進行分析，以估計醫. i n U. v.

(42) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第二節實證模型設定與資料來源一、實證模型設定如前所述，本文使用結合橫斷面與時間序列的追蹤資料，其優點是相較於橫斷面與時間序列兩種資料，追蹤資料包含更多的資訊。因此，不但有助於提高樣本數與自由度，亦使估計結果較為準確。根據上面的討論，及回顧眾多探討失業率決定因素的文獻後，本文歸納出社會福利支出、所得、產業結構、外勞人口數等，都可能是影響失業率的重要決定因素。本文探討醫療保健支出對 23 個縣市總失業率之影響，以及對男女失. 政治大組各九個迴歸式的估計。在綜合以上各重要變數假設的探討後，可設出下立. 業率、各年齡組失業率和各教育程度失業率的影響，故將分別進行 A、B 兩. ‧ 國. 學. 列的關係式：. UNEM = f (MED, SW, I, SE, TH, FWK). (4.2.1). ‧. 第(4.2.1)式的意義為，失業率(UNEM)為醫療保健支出占歲出比率 (MED)、扣除醫療保健支出以外的社會福利支出占歲出比率 (SW)、帄均每. y. Nat. sit. 戶全年經常性收入(I)、工業就業者比率(SE)、服務業就業者比率(TH)、產. al. n. 式及(4.2.3)式:. er. io. 業及社福外籍勞工人數 (FWK)的函數。第(4.2.1)式可以進一步表示為(4.2.2). A組：. Ch. engchi. i n U. v. UNEMit = β0i +ψ t+β1MED it + β2 log(I)it + β3(SW)it + β4SEit+β5THit +β6FWKit +εit. (4.2.2). B組： UNEMt = β0i +ψ t+β1MEDi. （ t-1）. +β2 log(I)i（t-1）+ β3(SW)i（t-1）+ β4SEi（t-1）. +β5THi（t-1）+β6FWKi（t-1）+εit. (4.2.3). 在第(4.2.2)式及(4.2.3)式中，log(I)表示取自然對數 log 後的值，i 表示縣市，t 代表時間，至於 ε 則為殘差項。因本研究欲進一步探討醫療保健支出對 23 個縣市總失業率之影響，以及對男女失業率、各年齡組失業率和各教育程度失業率的影響，被解釋變數 UNEMit 可分別以 UNEMit、 34.

(43) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. UNEM-MAit 、 UNEM-FEit 、 UNEM-AGE1it 、 UNEM-AGE2it 、 UNEM-AGE3it、UNEM-EDU1it、UNEM-EDU2it 和 UNEM-EDU3it 表示之。 UNEMit 代表第 i 個縣市在第 t 年的總失業率，UNEM-MAit 代表第 i 個縣市在第 t 年的男性失業率，UNEM-FEit 代表第 i 個縣市在第 t 年的女性失業率， UNEM-AGE1it 代表第 i 個縣市在第 t 年的青少年失業率， UNEM-AGE2it 代表第 i 個縣市在第 t 年的中壯年失業率，UNEM-AGE3it 代表第 i 個縣市在第 t 年的中高年失業率，6UNEM-EDU1it 代表第 i 個縣市在第 t 年的教育程度國中及以下者失業率，UNEM-EDU2it 代表第 i 個縣市在第 t 年的教育程度高中（職）者失業率，UNEM-EDU3it 代表第 i 個縣市. 政治大此外，在(4.2.3)中，為避免失業率與醫療保健支出、扣除醫療保健支立. 在第 t 年的教育程度大專及以上程度者失業率。. ‧ 國. 學. 出以外的社會福利支出占歲出比率以及其他解釋變數間潛藏的內生性問題（endogeneity），以及解釋變數之效果可能有遲延發生之現象，解釋變. ‧. 數皆以被解釋變數之前一期變數取代。而在，(4.2.2)中，解釋變數皆與被. y. Nat. 解釋變數為同一期變數。. io. sit. 雖然理論上固定效果模型較為合理，不過本文亦將以 Hausman. n. al. er. （1978）的方法進行統計檢定之。二、資料來源. Ch. engchi. i n U. v. 本文蒐集 2001 年至 2010 年，共 10 年，以台灣地區 23 個縣市為研究標的。7在整合上述失業率與相關實證文獻，並逐一檢討各項可能的影響失業率的決定因素後，本文歸納出(4.2.1)中各個可能影響失業率的原因，進行估計及驗證。茲將每一變數的資料來源，分述如下。 23 個縣市總失業率、各年齡組失業率和各教育程度失業率及醫療保健支出占政府支出比率、帄均每戶全年經常性收入、第二級產業就業者占總 6青少年年齡為 15-24 歲，中壯年年齡為 25-44 歲，中高年年齡為 45-64 歲。 7 金門縣及連江縣之人文地理環境特殊，中央政府辦理之例行性統計調查，故未將金門縣及連江縣納入統計調查範圍，因此研究範圍設定為臺灣地區，包括臺北市、高雄市等 23 個縣市。 35.

(44) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 就業者百分比、第三級產業就業者占總就業者百分比和社會福利支出占政府支出比率皆來自於行政院主計處中華民國統計資訊網「縣市重要統計指標」。而男女失業率來自於行政院主計處中華民國統計資訊網「所有縣市重要指標」；產業及社福外籍勞工人數來自於行政院勞工委員會統計資料庫。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 36. i n U. v.

(45) 醫療保健支出對臺灣縣市失業率影響之實證研究. 第三節實證變數假設本研究欲瞭解當一縣市的醫療保健支出水準增加時，是否可降低該縣市之失業率。除了各縣市總失業率外，尚針對不同性別失業率、不同年齡層失業率及不同教育程度等之失業率，分別進行實證估計，以進一步探討各縣市醫療保健支出占歲出比率之影響，對不同性別、不同年齡層、不同教育程度等之失業率影響是否一致。至於自變數方面，可分為產業因素、所得因素、以及醫療影響因素等三類影響因素，以下針對上述幾項變數，詳細說明對失業率的可能攸關. 政治大. 性，最後為實證變數之基本統計敘述。. 立. 一、醫療影響因素. ‧ 國. 醫療保健支出占歲出比率—MED. 學. 1.. Gruber and Hanratty（1993）利用加拿大的資料，得出實證結果全民. ‧. 健保實施讓就業率增加。Grossman（1972）發表健康需求模型，將「健康」. Nat. sit. y. 視為一種人力資本，健康資本影響可用於賺取所得或生產消費品的總時. er. io. 間。簡而言之，Grossman 將健康視為一種消費財，讓消費者感到滿足（健. n. 康的感覺真好），反過來說，生病會產生負效用；亦可將健康視為一種投 a v. i l C n 資財，它可以決定消費者從事各種市場與非市場活動的「可用時間」（減 hengchi U 少生病時間增加工作時間來提高所得），完全與本文認為若地方政府擴大醫療保健支出則可以提升國民健康，進而降低失業率相符。本文利用台灣各縣市 2000 年至 2010 年的資料，採追蹤資料進行研究，假設在全民健保制度下，地方政府擴大醫療保健支出（不含屬社會保險支出之健保費負擔）可以降低失業率。預期醫療保健支出可以透過累積健康資本，進而減少失業率，因此，預期 MED 將對失業率造成負向的影響關係。 2.. 社會福利（不包括醫療保健支出）占歲出比率—SW. 37.