卓躍++張穎

在價值鏈參與及就業(yè)創(chuàng)造方面，目前全球每五位勞動者中就有一位從事與價值鏈相關(guān)就業(yè)，而臺灣50%以上的就業(yè)人口從事價值鏈相關(guān)工作。2009年臺灣貿(mào)易創(chuàng)造的島內(nèi)、外就業(yè)機會比值0.52，約為韓國的2倍，且遠(yuǎn)高于美國（0.10）及日本（0.17）；而貿(mào)易創(chuàng)造就業(yè)效果中，中間財貿(mào)易就業(yè)創(chuàng)造占臺灣整體貿(mào)易就業(yè)創(chuàng)造比重達(dá)24%，高于韓國（19%）及日本（11%）。值得關(guān)注的是，隨著數(shù)字科技快速發(fā)展及發(fā)達(dá)經(jīng)濟體積極推動再工業(yè)化策略，將部分生產(chǎn)線移回母國，此將影響價值鏈的發(fā)展進程。因此，臺灣應(yīng)加速朝價值鏈上游移動，避免在價值鏈重組過程中被取代或被迫向低附值的方向發(fā)展，影響臺灣投資活動與經(jīng)濟增長能量。

自動化對臺灣經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的影響

研究顯示，自動化會經(jīng)由資本深化及總要素生產(chǎn)力兩種方式，帶動經(jīng)濟增長。盡管目前自動化已成為推動創(chuàng)新、生產(chǎn)力與經(jīng)濟增長的重要引擎，但其衍生的“就業(yè)與薪資兩極化現(xiàn)象”也會擴大或加深社會的不平等。如何平衡這一新興技術(shù)的報酬與風(fēng)險，系當(dāng)今各國和地區(qū)面臨的重要挑戰(zhàn)。

自動化的變動趨勢與特點

目前，自動化的范疇與定義在國際間仍未有共識，現(xiàn)有相關(guān)研究文獻多以ICT（信息與通訊技術(shù)）資本服務(wù)或工業(yè)機器人存量（或工業(yè)機器人密度）作為衡量各國和地區(qū)自動化水平的主要基準(zhǔn)。臺灣學(xué)者根據(jù)世界大型企業(yè)聯(lián)合會及國際機器人聯(lián)合會（IFR）數(shù)據(jù)說明臺灣自動化變動趨勢如下：

依據(jù)世界大型企業(yè)聯(lián)合會估算，臺灣ICT資本服務(wù)增長率由1990年的7.75%倍增至2000年的15.41%高峰后，受網(wǎng)絡(luò)科技泡沫影響，反轉(zhuǎn)降至2007年的6.20%之后，再回升至2014年的11.19%。1990—2014年臺灣ICT資本服務(wù)增長率平均達(dá)9.50%，高于同期間之經(jīng)濟增長率平均5%，顯示臺灣ICT資本支出增長快速。值得重視的是，自1997年后，臺灣ICT資本服務(wù)增長率均高于非ICT資本服務(wù)增長率，顯示以ICT資本服務(wù)衡量的自動化在臺灣經(jīng)濟增長中發(fā)揮重要作用。

此外，據(jù)國際機器人聯(lián)合會統(tǒng)計，2014年臺灣工業(yè)機器人存量為42，600臺，是2003年的4.9倍。根據(jù)國際比較觀點，臺灣工業(yè)機器人存量規(guī)模高于法國、英國，但低于日本及韓國。臺灣工業(yè)機器人密度由2002年的30臺/萬人增至2014年的142臺/萬人，雖仍低于日本的311臺/萬人，但與日本相對比值由2002年的0.10增至2014年的0.4，顯示臺灣以工業(yè)機器人衡量的自動化程度大幅提升。

自動化與臺灣經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

研究顯示，自動化對勞動生產(chǎn)力短期及長期均呈正向的影響效應(yīng)；對就業(yè)短期呈負(fù)向影響，長期影響不大。在就業(yè)結(jié)構(gòu)方面，自動化相對不利于低、中技能工作者?；旧?，臺灣自動化、勞動生產(chǎn)力與就業(yè)的互動關(guān)聯(lián)與國際經(jīng)驗相類似，但情況未如發(fā)達(dá)國家明顯。

2007—2014年，臺灣工業(yè)機器人密度與制造業(yè)勞動生產(chǎn)力的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.9，反映自動化程度上升，有利于促進制造業(yè)勞動生產(chǎn)力。另2014年制造業(yè)勞動密集度（每百萬元GDP所需的勞動人數(shù)）由2007年的0.88人/百萬元降為0.65人/百萬元，降幅約為同期間服務(wù)業(yè)的4.9倍。顯示在全球化及自動化發(fā)展趨勢下，產(chǎn)業(yè)的勞動吸納能力減弱。

在工業(yè)機器人與經(jīng)濟增長方面，根據(jù)2003—2014年11個主要國家和地區(qū)工業(yè)機器人存量的數(shù)據(jù)，回歸推估顯示，工業(yè)機器人密度對勞動生產(chǎn)力的影響系數(shù)為0.336，意味自動化對勞動生產(chǎn)力提升具有正向效應(yīng)。另外，投入面生產(chǎn)函數(shù)回歸顯示，工業(yè)機器人密度對GDP規(guī)模的影響系數(shù)為0.035且顯著，另外引入工業(yè)機器人密度變量，會提高總要素生產(chǎn)力及就業(yè)的影響度，意味自動化程度增加有助推升GDP規(guī)模，且對技術(shù)進步與總體就業(yè)具有正向作用。

在工業(yè)機器人與勞動報酬份額方面，依一般最小平方法回歸推估，在固定效果條件下，總要素生產(chǎn)力及工業(yè)機器人密度對勞動報酬份額的影響系數(shù)分別為-0.020及-0.006，后者顯示自動化程度增加對勞動報酬份額有負(fù)向作用。另根據(jù)臺當(dāng)局行政部門主計總處資料計算，2014年臺灣中間技能例行性工作占總就業(yè)比重75.4%，較1994—2000年平均的81.7%下降6.3個百分點。

研究同時顯示，ICT對經(jīng)濟增長的影響可分為替代效應(yīng)與外溢效應(yīng)。前者指由技術(shù)進步帶來ICT價格下降，促使以ICT資本替代非ICT資本；后者指ICT在各部門的應(yīng)用與擴散，提高總要素生產(chǎn)力（TFP）。依據(jù)世界大型企業(yè)聯(lián)合會估算，1990—2014年資本累積對臺灣經(jīng)濟增長的貢獻率達(dá)49.38%，其中ICT資本服務(wù)的貢獻率為11.69%，非ICT資本服務(wù)的貢獻率為37.69%。值得關(guān)注的是，ICT資本服務(wù)與非ICT資本服務(wù)的相對貢獻比值，由1990—1999年的0.28增為2000—2014年的0.36，顯示ICT資本積累對經(jīng)濟增長的相對貢獻上升。

老齡化對臺灣經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的影響

過去10多年間，人口紅利在臺灣經(jīng)濟增長及追趕發(fā)達(dá)國家每人GDP過程中居重要角色。2001年至2014年臺灣與美國每人GDP比值的相對變動率0.21%中，臺灣就業(yè)及工作年齡人口因子的貢獻達(dá)1.15個百分點，有效抵減勞動生產(chǎn)力增長相對趨緩的負(fù)貢獻0.95個百分點。但未來隨著臺灣人口老齡化的快速發(fā)展，就業(yè)及工作年齡人口對臺灣經(jīng)濟增長的驅(qū)動力將呈現(xiàn)下降趨勢。因此亟需未雨綢繆，加速臺灣經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，緩解人口老齡化的影響。

臺灣人口老齡化的特點

根據(jù)臺當(dāng)局2014年8月人口推估，2016年臺灣65歲以上老年人口占比13.3%，首次突破13%，是島內(nèi)人口結(jié)構(gòu)的重要轉(zhuǎn)折年。2018年臺灣將邁入高齡社會，2025年邁入超高齡社會。根據(jù)國際比較觀點，臺灣65歲以上人口比例從7%上升到14%歷時25年，與日本（24年）相當(dāng)，但遠(yuǎn)比歐美國家平均快了—倍以上（法國114年，美國72年，加拿大65年，英國46年）。另外，臺灣65歲以上人口比例由14%上升到20%，預(yù)計僅需時7年，為全球高齡化加速時程最快的地區(qū)。

在人口結(jié)構(gòu)方面，島內(nèi)15至64歲工作年齡人口占總?cè)丝诒壤龑⒂?015年的74.0%降至2020年的71.5%，2025年更降至68.0%。在年齡中位數(shù)方面，2016年臺灣年齡中位數(shù)40.6歲，首度超過40歲，之后持續(xù)上升至2025年的45.6歲，反映島內(nèi)人口老齡化現(xiàn)象益顯。

人口老齡化對臺灣經(jīng)濟增長的影響

分析顯示，實質(zhì)GDP增長率可分解為勞動生產(chǎn)力、勞動力利用效率（就業(yè)人數(shù)占工作年齡人口比重）及工作年齡人口規(guī)模三項共同的作用。其中，勞動力利用效率可再分解為失業(yè)率及勞動力參與率兩項因素；工作年齡人口規(guī)模可再分解為總?cè)丝跀?shù)及依賴比兩項因素。依此分析模式，解析1981—2014年臺灣經(jīng)濟增長來源的特點有三：

1.勞動生產(chǎn)力的提升是臺灣經(jīng)濟的主要增長動力：勞動生產(chǎn)力增長對經(jīng)濟增長的貢獻超過七成，但貢獻率由前期（1981—2000年）的73.4%，降至后期（2001—2014年）的70.03%。

2.勞動力利用效率的貢獻率相對較小，但穩(wěn)定上升：1981至2014年勞動力利用效率對經(jīng)濟增長的貢獻率平均僅5.18%，但后期的貢獻率9.82%為前期3.48%的2.8倍。勞動力利用效率的貢獻度穩(wěn)步上升主要是勞動力參與率增加效應(yīng)，有效抵消失業(yè)率上升的負(fù)面效應(yīng)。