國立大學分佈影響鄉鎮大專以上教育程度人口比?

本文為延續”所得分佈與教育程度”一文，該文章探討90年戶均所得與2000年人口普查的”大專以上教育程度人口比(%)”之關係，並進行迴歸分析，模型的R2值高達0.826，說明戶均所得與教育程度有相當大的關聯度。[左下圖]為90年戶均所得並以紅圓圈標示出與[右下圖]教育程度具相對差異的鄉鎮，亦即，戶均所得低於平均戶均所得的鄉鎮，其教育程度也應該會相對低的表現，然而標示出的鄉鎮卻有相反的現象，這也說明剩下0.174(1-0.826)無法解釋的因素。基於好奇，本文試著將90年大專以上教育程度人口比(%)與國立大學所在鄉鎮的分佈圖相互套疊(右下圖)，發現有趣的現象，即戶均所得較低但大專以上教育程度人口比較高的鄉鎮，恰巧都有國立大學設立於此，似乎說明國立大學的分佈影響著大專以上教育程度人口比，也似乎湊巧地印證孟母三遷的道理?可能只是巧合、也許真具有關連性，皆須後續更加嚴謹的研究來加以分析(曾琬瑜，d96544003)。

住宅地價影響因素探討

“影響地價區域因素評價基準”依地價調查估計規則第二十一條第四項規定訂定，該影響因素主要計有土地使用管制、交通運輸、自然條件、土地改良、公共建設、特殊設施、工商活動、房屋建築現況、發展趨勢及其他影響因素等。直轄市或縣（市）地政機關於估計區段地價，對於無買賣實例及收益實例之區段，應按影響地價區域因素主要項目，分別依住宅用地、商業用地、工業用地及農業用地區域因素評價基準表，修正估計目標地價區段之區段地價(內政部地政司地政法規)。

圖1是台灣民國94年的鄉鎮住宅地價分佈圖(某些鄉鎮資料的缺漏以鄰近鄉鎮的地價代表之)，高地價區可想而知的集中於都會區。本文試僅以評價基準表中的幾項代表因子來建立迴歸模式並探討影響住宅地價的因素，包括學校、便利商店、超級市場、購物中心、停車場與交通設施、政府機關，(限於資料為以設施佔鄉鎮的個數來紀錄，本文遂以之代替離設施距離)，圖2為上述設施的分佈點。回歸分析的結果如下表，所考量的因素皆有顯著的表現，adjusted R-squared值為74.5。若以一般的經驗判斷，越便捷的地區會有較高的地價表現，離學校距離越近，理應住宅地價也會偏高，然而本模型的測試結果為學校個數與住宅地價卻呈現負向關係，而其它設施的個數與地價為符合期望地產生正向關係，原因應該為單位的問題，若改以距離為分析單位可能會有不同的表現(曾琬瑜，d96544003)。

長三角經濟圈工資率與經濟規模

長三角經濟圈的經濟規模，透過圖形可以看出主要集中在以上海為中心的樞紐地帶。而我們可以看出浙江地區的北部地帶經濟發展程度明顯受到樞紐地帶的放射狀影響。經濟發展程度明顯高於江蘇省北部區域。





而經濟學上的基本理論告訴我們經濟發展程度越高對於勞動工資會產生正面影響。因為高經濟發展程度，會帶動高資本高技術性產業移入。而高技術性產業投入會使得技術性勞動力需求更高。因此對於工資率有提升的作用。




而透過工資率分布的圖，卻發現到江蘇北部區域的工資率明顯偏低。但是整體浙江省的工資率水平卻能平均達到30000元。因此除了經濟發展的因素，針對浙江省區域可以發現到存有潛在性的變數影響著浙江省的工資率。
而經濟發展程度對於該地區的解釋能力僅僅只有11.5317%。以此傳統的經濟學理論對於該地區的工資率幅度，解釋能力不算太高。
(國發所 陳韋舜 R97341056)

台灣的金融重鎮在哪裡？

「金融」顧名思義就是指融通資金、使資金能夠互相通達，其進行的方式是銀行、證券或保險業者，它們從市場募集資金，進而借貸給其他市場主體活動。一般而言，金融業包括中央銀行、國內外銀行、郵政儲金匯兌業、信用合作社業、農漁會信用部、信託投資業、典當業、證券業、融資租賃等。 從鄉鎮指標資料庫中台灣在民國90年金融業來看，以Quantile將金融營業單位的數量劃分成九等份，大體上集中在北中南三個都市精華地帶，東部則不太明顯。北部地區，以台北市中山區554家為最多，大安區480家次之，松山區及中正區則分別以396與301家緊跟在後。中部地區則以台中市西區113家為最高。

由標準差來看，可以更明顯看出此種現象，除了幾個地方呈現紅、橘以外，其餘地區皆為淡藍色的分布情形。

從Moran’s I的數值(=0.5491)來看，可以看出其具有高度的空間自相關。

進一步利用LISA來分析金融單位在區域間的空間分布情形，是否會受到鄰近區域的影響，結果顯示在東部及南部地區，有明顯的Low-Low情況，即鄰居低，自己也低。唯台北市、高雄幾個零星地區有出現High-High的情況，即鄰居高，自己也高。

由於金融業的發展與游資是否充裕息息相關，上述此種空間自相關的現象，也許可以解釋為都會區的商業、人口密集，有助於資金聚集，助長了金融業的發展。因此，台灣的金融重鎮就集中在這些地方。(國發所梁婉玲R98341017)

台商在長三角經濟圈的投資區位選擇

中國大陸自從1979 年，中共領導人鄧小平宣布改革開放以來，中國大陸所吸

引的外資，其投資的數量及金額日益增加。1979 年中共第五屆全國人民

代表大會第二次全體會議通過《中華人民共和國合資經濟企業法》並且頒布施行。

成為中國吸引外商直接投資的首部全國性政策法規。中國大陸據此法令建立四個

經濟特區;分別為深圳、珠海、汕頭、廈門四個經濟特區。1983 年5 月，中國國務

院召開第一次全國利用外資會議，首先整合自1979 年開放外資的經濟經驗，並且

擴展優先外資試點至14 個沿海港口城市，分別將珠江三角洲、長江三角洲、漳州、

泉州、閩南廈門等三角區域發展為經濟開放區。而透過上圖可以發現到長三角經濟圈的外資投資數額比重日益增加，甚至達到全國外資比重的二分之一強。

而不同產業類別具有不同投資屬性。將台商劃分為電子業與非電子業可探討出不同的台商分布特性。

上圖可以明顯發現到電子業台商更加集中集聚在以昆山、上海為輻射狀發散投資型態。

因此將台商的投資區位以泡泡圖可以很明顯發現下列投資型態。

值得注意的是，透過初步的探索。我們發現到一般在中國政府所定義的長三角區域是不包含浙江省溫州市區域。但此區域的台商個數也相當多，因此在研究中，我們採行廣義的長三角經濟圈定義。

國發所 陳韋舜 R97341056

影響北市村里地價因子研討

承「北市村里地價之臨近效應」一文，可知北市村里地價有空間聚集及鄰近效應，因而本文欲探討何種因子影響北市村里之地價。根據地政法規之「影響地價區域因素評價基準」第2點提及影響地價區域因素主要項目，計有土地使用管制、交通運輸、自然條件、土地改良、公共建設、特殊設施、工商活動、房屋建築現況、發展趨勢及其他影響因素等。上述涉及因子極為廣泛，相關資料收集費時、建置成本高，其中土地使用管制部分更涉及法規法條、特殊設施及房屋建築現況彙整不易收集，欲全面且細部探討上述地價影響，需要大量人力及成本建置，於此現階段本文則針對交通運輸、工商活動、人口密度、公共建設等部分進行研討。

首先進行相關分析，變數說明如下，分析人口密度、交通運輸、工商活動、公共建設（分為單位面積之學校數量及單位面積之診所數量）等是否對地價有顯著之相關，相關報表如表1，此表說明上述自變數皆對地價有顯著之關係。


變數代碼/ 變數說明 /物理意義
Y ：地價
X1 ：人口密度- 每個村里之人口數/村里面積
X2： 交通運輸- 單位面積之路網長度
X3：工商活動- 村里內之工商密度（工商家數/村里面積）
X4 ：公共設施1 -單位面積之學校數量
X5 ：公共設施2- 單位面積之診所數量

表1、變數之相關係數表

利用OLS進行迴歸分析，從中探討自變數與依變數之關係，變數與依變數關係，設定三個模型進行分析，模型1：探討人口密度與交通運輸對地價影響；模型2：探討人口密度、交通運輸、工商活動對地價影響；模型3：探討人口密度、交通運輸、工商活動、公共設施對地價影響；迴歸報表如表2表4。彙整迴歸分析結果如表5，該表說明隨著自變數增加，模型解釋力隨之提高，於模型1說明人口密度與交通運輸皆為呈現正相關影響；模型2說明交通與工商活動皆為呈現正相關影響，但人口密度之影響不顯著；模型3說明交通、工商活動、診所密度皆為呈現正相關影響，但人口與學校密度之影響不顯著。

表2、模型1之OLS分析報表

表3、模型2之OLS分析報表


表4、模型3之OLS分析報表

表5、迴歸分析彙整報表
模型1~模型3經由OLS分析後，該殘差之空間分布圖如1所示，圖1(a)為模型1之OLS空間殘差圖、依此類推圖1(b)為模型2之OLS空間殘差圖、圖1(c)為模型3之OLS空間殘差圖，藉由Moran’s I分析指出模型1~模型3之OLS殘差仍具有空間聚集現象(如圖2)，模型殘差的Moran’s I 依序為0.55、0.42、0.41。

圖1、各模型之OLS殘差空間分布圖


圖2、OLS殘差之Moran's I分析結果

因而進行Spatial lag model (SLM)，冀以處理殘差在空間呈現聚集之現象，解決鄰近效應對地價之影響，分析報表(如表6)細部說明，依序為紅字部分說明，三個模型之鄰近效應皆呈現正向影響，Akaike info criterion值則是由10840.5降至10676，表示模型越來越佳趨勢，三個模型異質性均無差異，空間鄰近效應皆有所影響。

表6、SLM分析報表

最後討論各模型中變數對地價影響，經由報表中獲知模型1的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著；模型2的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著，只有工商活動(X3)顯著；模型3的人口密度(X1)與交通運輸(X2)不顯著，只有工商活動(X3)、公共設施1（X4，指單位面積之學校數量) 、公共設施2（X5，指單位面積之診所數量)具有顯著影響；最後比較進行各模型於SLM的殘差空間分布，研討是否仍具有空間聚集現象，檢視SLM後之殘差空間分布圖(如圖3)及Moran’I分析結果(如圖4)，證明在經由SLM 分析後，殘差並無呈現空間聚集現象。

圖3、SLM殘差之空間分布圖

圖4、SLM殘差之Moran'I分析結果

在OLS與SLM分析中，最大差別在於是否有考慮鄰近的效應。模型1(OLS)考慮的人口與交通具有顯著影響，但於SLM中反而無法達到統計上顯著的影響；模型2(OLS)考慮的交通與工商具有顯著影響，但於SLM中交通因子無達到統計上顯著的影響；模型3(OLS)考慮的交通、工商、單位面積學校數量、指單位面積之診所數量具有顯著影響，但於SLM中交通因子無達到統計上顯著的影響；由此可知一旦加入鄰近效應考量，不一定能夠與OLS得到相同結果，究竟應信賴哪種統計方式，則需視實際狀況考量。

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投稿者：林美君 F90622002

攤販現象的空間分析

攤販是由過去農業社會之市集、廟會等衍生的經濟活動，為台灣民眾特有之消費習性，即使是工商服務業發達的現在，攤販依然是民眾重要的消費型態。根據主計處的統計，至97年8月止，攤販家數為31萬9千個攤位，從業人員達47萬3千人，在我國整體經濟活動中，其地位漸居重要。我們利用92年的資料繪製攤販家數空間分佈如下圖。

依主計處的分析，攤販存在是因利之所趨，且大多聚集在人口密集、工商業較發達之都會地區，失業程度也會影響攤販消長。我們從上圖可以看到攤販家數最多的是台北縣，其次為台北市與高雄市，基本上是集中在北中南三個大都會區，與主計處的分析相符 。為了進一步了解攤販現象，本文將繼續探討人口消費能力、人口密集度、失業率與攤販現象的關係。

若以每人每年可支配所得代表人口的消費能力，分析顯示攤販家數與人口消費能力為正相關，相關係數R為0.4779，變異解釋能力為22.8%，顯著水準高於95%。若以每平方公里人口數代表人口密度，則攤販家數與人口密度呈現正相關，相關係數R為0.395，變異解釋能力為15.6%，顯著水準高於90%。攤販家數與失業率呈現微弱正相關，相關係數R為0.1261，變異解釋能力只有1.59%，且未達90%顯著水準。

對照主計處的分析，本文分析顯示攤販家數與各縣市人口的消費能力成正相關，人口密度也可部份解釋攤販現象，符合主計處所謂利之所趨以及攤販聚集於人口密集的都會區之說法，但失業率高低則未有明顯影響。但是如下表所示，人口密度與人口消費能力呈現高度正相關，相關係數R高達0.78，且顯著水準達99%，表示台灣都會區原本消費能力就比較高，似乎不宜當成兩個獨立變數來分析。攤販現象是我國不可忽視的經濟活動，分析的空間單元是否恰當，失業率的因素是否考量時間變化，或者還有其它更具解釋力的變數，都值得我們作進一步的研究。

(p94341027 李慶鋒)

商業區土地價格的空間分佈

台灣地小人稠，可謂寸土寸金，特別是提供商業使用的商業區，其土地價格更是昂貴。一般對土地價格的想像是都市地區高於鄉村地區、西岸高於東岸、北部高於中南部。而商業區土地價格在台灣各鄉鎮市區的空間分佈型態為何，是本文要探討的主要問題。下圖是利用94年9月的統計資料繪製而成的商業區土地價格空間分佈圖。

這樣的空間分佈型態大致符合一般的想像，除了宜蘭的礁溪之外，西部平原商業區土地價格普遍較高，而且台北地區則是價格最高的部份。從台灣的發展歷程來看，開發較早、人口較密集、交通較發達的西部平原，其相對活絡的商業活動與較高的商業區土地價格並不令人意外，但是這樣的分布型態在空間分析上有沒有值得進一步探討的地方?譬如說，是否有空間聚集的現象?是否有鄰近效應?

對商業區土地價格的空間分佈進行全域的Moran’s I分析，得到Moran’s I =0.1061，散佈圖斜率超出紅色虛線範圍，Moran‘s I檢定結果顯著，顯示有空間聚集現象。進一步採用LISA分析，結果紅色部分與深藍色部份顯示出有空間正相關的鄰近效應，亦即自己高周圍也高、自己低周圍也低。

(P94341027 李慶鋒)

恩格爾係數的解釋力

恩格爾係數(Engel’s Coefficient)是指家庭消費支出中，用於飲食類支出所占百分比，生活水準愈高者，其恩格爾係數愈低。一般我們也用恩格爾係數來衡量一個地區的富足程度或生活水準，例如國家、都市或城鎮等。下圖是2007年台灣23縣市恩格爾係數的Quantile分佈。

令人意外的是，苗栗、雲林、宜蘭、台東與新竹市同列為恩格爾係數最低的一組，而基隆、彰化、嘉義縣與台南市則屬於恩格爾係數最高的一組，我們能夠因此直接推論苗栗、雲林等縣市的生活水準較基隆、台南市更為富裕嗎?若將1998年至2007年的資料繪製折線圖，我們可以進一步得到以下的地區比較。


2007年同屬數值最低的一組當中,宜蘭的變化幅度較小,其恩格爾係數10年來均低於基隆、彰化、嘉義縣與台南市(2007年數值最高的一組)。而彰化縣與嘉義縣數值變化雖大,但長年來其恩格爾係數都是各縣市中明顯偏高的個案。或許我們可以推論彰化縣與嘉義縣的生活相對而言較不富足,但很難理解宜蘭10年來維持領先的生活水準。
回到本文的問題意識,恩格爾係數是被廣為應用的經濟學指標,政府的主計單位也都有編製公開資料,是有關貧窮的相關研究中重要的比較指標。但我們的討論引發一個問題, 即恩格爾係數是否具有廣泛解釋力?在貧窮問題非常嚴重的區域或國家,譬如數值達60%以上,恩格爾係數或許是解釋力很強的測量指標,但在相對富裕的區育或國家,譬如數值在30%以下,恩格爾係數可能就不適合用來測量更小空間單元的貧富程度。除了參照時間因素之外,以本文的情況而言,或許人口組成、產業類型與生活型態都可能是影響恩格爾係數數值差異的因素。 (p94341027 李慶鋒)

國內三大賣場97年度營業收益來源分析

中國在經歷20年的改革開放之後，人民消費力已經大幅提昇，整個內需市場亦隨國民生產毛額的提高而擴大。隨著兩岸關係解凍，具有中國收益概念的上市櫃公司，再度吸引投資人的目光，其中潤泰全球與潤泰創新依靠轉投資中國大潤發的快速發展成為近來台灣股市中大放光芒的飆股。中國大潤發在中國的快速發展，甚至擊敗全球量販業大廠威名百貨及家樂福在中國的轉投資公司，擠身中國量販業龍頭。其首席執行官黃明端指出中國大潤發的目標是要持續展店達到1000店，成為中國的威名百貨(Wal-Mart)，創造出無限的想像空間。

台灣的量販店一開始由萬客隆獨領風騷，演變至今的三大賣場全面性競爭，除了比品質、比賣場、比商品外，更要比價格。依據統計台灣目前的三大賣場，在全台灣已經開出近100個據點，創造出超過1,000億的營業額，雖然對傳統商店形成嚴重排擠，造成許多小店戶經營上的困境。但也因三大賣場彼此之間為了爭奪市場，努力壓低售價，並依靠龐大的市佔率及通路，向上游供應商擠壓，降低進貨價格，對於穩定國內消費者物價的波動發揮很大的影響。

在一般人刻板印象中，總認為都市的消費水準皆較非都市地區為高，如房價、物價、教育等方面，使得雖然都市地區的家戶所得較高，但生活壓力也隨 之提高；然經過國內通路業者研究，針對部分民生必需物品，如蔬菜水果、日常消費用品等商品研究，都市地區人民卻可以較低的價格購買，主要肇因於三大量販賣場的彼此激烈競爭。都市地區人口集中，密度高，加上家戶所得遠較非都市地區為高，整體消費能力強，都是吸引大量販店設立據點的因素。如臺北市內湖區的舊宗路地區就匯集了大潤發、好市多及家樂福等批發商進駐，其中大潤發更是開了兩個據點，通路之間彼此殺價搶客，消費者成為最大得利者，可以說是達成了經濟學中所述的「完全競爭市場」，廠商只可以賺取一般利潤。

但非都市地區往往人口不夠密集、所得普遍較低，導致消費腹地不夠支撐量販店的設立，進而維持傳統小店林立的狀況，傳統小店因為銷售能力有限，無法提高議價空間，進貨單價無法壓低，加上營業競爭較小，可以保有小程度的定價能力，使得銷售毛利較高，形成部分民生日常用品售價反而高於都市地區。

經分析，國內三大賣場97年度之銷售額與各縣市平均家戶所得、人口數及各縣市總所得（即平均家戶所得乘以各縣市家戶數）皆呈現正相關，尤其以各縣市總所得的相關係數最大，可以知道與三大賣場的收入呈現顯著正相關。

另以回歸分析，可以看出這三大類因素解釋了銷售額差異的八成五的原因，其中主要對各大賣場銷售額有決定性影響的即各縣市總所得。營業者將本逐利，於設立營業據點時，首要考量即是當地商圈之消費力，是否可以支撐一個賣場，取得足夠銷售額，並且可以形成獲利，擴大市場佔有率。在這種利益出發的考量下，相關貧乏的地區可以獲的供應就會不足，在這種市場經濟機能有所不周全的情況下，政府應該適度介入，如當初的軍公教福利中心或者開放國軍副食品供應站對外營業，以矯正市場失靈狀況。

附註：

Toincome：97年度各縣市總所得，即以各縣市家戶所得乘以各縣市戶數。

Avincome：97年度各縣市平均家戶所得。

zone：各縣市面積。

Totalpeo：97年度各縣市人口數

Revenue：97年度台灣三大量販店之總營業額。


國家發展所：在職專班碩一 龔仕元

食品業台商在中國勞動生產力之分析

自兩岸開放以來，台商投資區域從華南地區逐漸擴散到華東長江三角洲（含上海、蘇南及浙北）與華中武漢地區。囿於中國大陸幅員遼闊、各省市間開放程度不一，不同的省市、地區、產業與個別企業間差距逐漸擴大，遂燃起本研究之動機。而食品業中又以旺旺集團、頂新集團與統一集團的表現最亮眼。


我們以在中國大陸投資的食品業台商為例，進行其勞動生產力之分析，敘述統計分析如表1，圖1為ArcView 軟體所呈現之2004 年~2008 年台商食品業在中國，其平均勞動生產力的分佈情形。


圖2則是利用Geoda軟體對2004~2008年所有相關變數之輪廓繪製敘述統計圖：直方圖，做簡單的空間敘述統計分析。由圖1可以觀察出2004年食品業平均勞動生產力在省市間的聚集分佈情況以沿海地區的省市較高，較明顯分佈於遼寧省、天津市、北京市、以及東部沿海一帶的廣東省、福建省、浙江省、上海市，甘肅省、四川省、河南省、湖北省、湖南省等地區也有少許的分佈，2005年大致與2004 年相同，分佈於東部沿海一帶與內陸些許省份，惟湖南省卻沒有呈現聚集分佈的現象。從2006 年起，台商食品業開始由沿海地區向內陸遷移，有明顯擴散的現象，其中2006~2008 年皆是以廣東省的群聚現象最為顯著。(熊漢琳、梁益誠、蘇百鑫)

中國貧富差距對高等教育造成的影響

自1978年開始推動改革開放至2007年，中國的人均國內生產總值（人均GDP）成長約50倍，是為世界上經濟發展最快速的國家，在總體經濟上的成果舉世矚目，不但成為G20的會員國，更在2008年的G20首長會議中，展現與美國抗衡的力量，甚至出現了G2的新聞議題。[1]在在都顯示了，中國在現今的國際社會中強大的經濟實力。但在令人驚艷的成長速度背後，卻隱藏貧富不均的隱憂。
中國改革開發之始所採行的方式是讓一小部分的人先富起來，為引入外國資金，中國在東南沿海設立了經濟特區來吸收各國投資，中國低廉而眾多的人力，以及潛在龐大的內需市場，使各國資金蜂擁而至。成功的導入外國資金後，加速了經濟的改革，帶動國內生產總值大幅增長。
[1] 在2007年美國發生次級房貸風暴，進而引發全球金融業的崩潰，形成席捲全球的金融海嘯， 以中國為首的新興國家在這次風暴展現出強勁的經濟活力，更成為領導亞洲繼續成長的引擎。

然依據中國國家統計局資料，中國境內的貧富差距逐步拉大，象徵貧富差距的吉尼係數由1978年的0.317升高到2007年的0.48；並且從2001年開始，中國的吉尼係數就超過了0.4的警戒線，接下來幾年更是不斷升高。雖然當局為了降低貧富差距的現象，將國家發展重心轉向鄉村及西部，如推出開發大西部的口號，但到目前為止，成效並不顯著。[2]

[2] http://biz.sinchew-i.com/node/23346。

前世界銀行行長沃爾夫威茨日前向新聞界發表了他的“中國之行”考察感受：中國在減免貧困方面成績顯著，但地區與地區之間、城市與農村之間差距仍然巨大。用聯合國界定的每人每天收入在1美元以下的標準看，中國目前還有1.5億人生活在貧困線以下，佔世界貧困人口的12％，居世界第二位。而2004年中國國務院扶貧辦公布的全國農村絕對貧困人口為2610萬人，其標準是年收入668元以下。沃爾夫威茨認為“中國減貧任務還非常艱巨。[3]
[3 http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/news.xinhuanet.com/fortune/2005-10/20/content_3652963.htm.

隨經濟所得大幅增長，大學生的人數也大幅增加，每年七月的畢業季，以數十萬計的大學畢業生，投入就業市場，也對高階人力的供給形成壓力。依據中國國家統計局之資料，平均每十萬人中受高等教育人數也以東南省份及大都會地區教高，經過分析，平均薪資所得似與每十萬人中受高等教育人數之統計結果呈現正相關。教育應該是公平賦予人民的權益，不應後天的經濟環境有所差異，相同的情形是乎也發生在台灣。

臺灣推動多元入學方案，要求學生多方學習，結果造成各類補習林立於坊間，幾乎各門各科都可以成為補習內容，各樣才藝更被家長們所追逐；依據統計，現今臺灣的國立大學生，家庭經濟背景普遍較高，蓋因其可以接受許多課外輔導增加免試入學的機會，亦可獲取在一綱多本教育制度下更多元的知識來源，致其在教育的立足點占有優勢。然而國立大學的學費教低，受到政府補助較多，但其學生卻是經濟能力較高家庭；相反，大多私立大學的學費往往高出國立大學數倍，得到政府的補助也少，其學生卻是經濟能力較弱，似乎造成惡性循環，相關教育資源的配置，似有重新安排之必要。

國發所 碩一 龔仕元

台灣所得分配分析

一、所得分配越形惡化
依據行政院主計處96年度公佈之資料顯示台灣地區最高20%家庭所得組可支配所得，與最低20%家庭所得組可支配所得比較，自94年的6.04倍，95年為6.01倍，並無明顯變化；惟近年來由於情況的改變，許多統計數據，總體的指標與個別指標發生很大差距；如最近大家所關注而最不能理解的：一般民眾都感受物價明顯上漲，但主計處公佈的物價指數確係波動微小，產生嚴重落差。

更嚴重的是，最低所得組由於所得減少，為維持必要的生活消費，在近七年中，有三年入不敷出，儲蓄變為負數，不是動用過去儲蓄，即是借債貸度日。另四年雖有儲蓄，亦微乎其微，去年每戶儲蓄僅183元；而最高所得組七年來每戶儲蓄，每年都維持在60萬元以上。由於高低所得組每年產生的儲蓄，差距過於懸殊，窮人更窮，富人更富，已造成未來貧富差距更為惡化的基因。[1]
[1] 經濟日報，社論，（2007/09/06）

二、金融風暴之後所得差距更形惡化
依據【中國時報】報導台灣貧富差距如脫韁野馬、愈拉愈大！根據財政部財稅資料中心最新統計，以全國五三七萬綜合所得稅申報戶分為二十等分，二○○七年位於金字塔頂端最高五％的平均所得為四二八萬餘元，位於最底層五％平均只有六萬九千多元，兩者相差六十二倍，創下歷史新高。近年來受到金融海嘯影響，國內失業率飆升，勞動階級的經常性薪資負成長，再加上不當的減稅政策，勢必進一步擴大貧富差距。政大財政系教授曾巨威認為，先前政府推動實施最低稅負制，原本希望可發揮所得重分配的功能，但成效並不如預期。

三、都會區所得交鄉村為高，北部所得高於南部
在製造業大量外移，勞動力需求減少下，南部縣市家戶所得顯著低於北部，除因受 到景氣不佳影響外，產業結構調整也是原因之一。南部地區傳統上仍以製造業為主，在製造業外移，失業人口增加，家戶所得自然不容易提高；反之，北部地區的大台北地區受惠於金融業、商業等服務業發達，受到傳統產業外移影響不高；另外新竹地區則因高科技產業發展迅速，支付之薪資所得亦較一般產業為高，都是使北部地區家戶平均所得得以逐年提昇，甚至高於南部最大都會高雄市的原因。

國發所碩一/龔仕元