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發錢挽救低生育率真有效?探討家庭所得對生育的影響

研之有物│中央研究院_96
・2023/05/21 ・4450字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 知識諮詢/羅宇志
  • 美術設計/蔡宛潔

「0~6 歲國家一起養」這是 2022 年行政院推出的國家重要政策,為了挽救逐年破新低的出生數,讓年輕人敢婚、願生、樂養,中央與地方政府紛紛加碼生育獎勵,希望藉由減輕育兒負擔,鼓勵人民多生幾個,但這樣的政策真的有效嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所楊子霆副研究員,他與政治大學臺灣研究中心合作,透過分析幸運獲得高額獎金對人們生育決策造成的改變,探討家戶財富/所得對生育的影響。發錢真的能刺激生育?一起抽絲剝繭,探討低生育率的問題癥結!

當前的生育政策能否有效催生?讓經濟學幫我們找出問題癥結!圖/iStock

死亡大於出生,從金錢與時間挽救生育

臺灣出生數再破新低!根據內政部 2022 年臺灣人口統計,全年出生數僅 13 萬 8,986 人、死亡數則為 20 萬 7,230 人,已連續三年人口負成長。為了挽救臺灣「生不如死」的現況,中央與地方政府接連加碼推出生育補助政策,但當前的政策能否有效刺激生育?經濟學如何幫助我們找出問題癥結?

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內政部自 1992 至 2022 年統計之臺灣出生與死亡人數變化。1997 年後的出生數開始逐漸下滑,2019 年後的死亡數開始超越出生數。每逢虎年出生數便明顯減少,2022 年再破歷史新低,全年出生數僅 13 萬 8,986 人。圖/研之有物(資料來源/內政部)

從經濟學的角度來看,生養孩子代表家庭面臨兩大轉變。首先,小孩的誕生將對家戶財務資源造成衝擊,父母需要準備足夠的資金,以支付孩子的生活、教育等大筆開銷。此外,小孩的成長仰賴雙親花時間照顧與陪伴,父母勢必得改變個人目前的時間安排與職涯規劃。

因此,政府在制定相關生育政策時,得先了解現在人們不願生小孩的原因。究竟是因為大家沒有足夠收入養育孩子?還是害怕生下小孩,將無法兼顧自己的工作,必須放棄原先的生涯發展?

如果是因為財務資源不足而不願生育,則透過提高生育獎勵等現金補助政策,或許就能刺激生育率。但若是養育小孩造成父母面臨是否得犧牲個人工作職涯的抉擇,則增加現金補助未必能達成目標,反而是普及公共托育服務、提供育嬰留停的工作保障等,讓父母能兼顧工作與家庭的政策,才能有效提高大家的生育意願。

常有人說收入不夠是國人生育意願低落的主因,要驗證這個因果關係並不容易,因為家戶收入高低往往跟教育程度、工作型態等同時會影響生育決策的因素有關。為了排除這些干擾因素,最好的方式是,隨機分配高額獎金給一群正值生育年齡的男女,一組人很幸運得到一大筆意外之財,另外一群人則沒有。

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接著觀察這兩組人在幾年後的生育狀況,由於獎金是隨機分配,跟任何因素都無關,因而我們可以確認兩組人生育狀況的差異,可能就是來自意外之財造成的收入提升所致。這種天上掉餡餅的荒唐事聽起來就像中樂透。

沒錯,中樂透!中研院經濟研究所楊子霆副研究員與政治大學臺灣研究中心的研究團隊合作,利用 2004 至 2018 年的行政資料為研究材料,選擇 20 至 44 歲曾經中過樂透與統一發票的家戶,比較中 100 萬元以上大獎(實驗組)與中 1 萬元以下小獎(對照組)的家戶,在中獎前 3 年到中獎後 6 年之間的累積生育數變化。

中研院經濟研究所楊子霆副研究員與政治大學臺灣研究中心合作,分析中了高額獎金對生育決策的影響,以了解生育獎勵這類現金補助政策能否有效催生。圖/研之有物

中越大獎越能刺激生育?

研究結果顯示,中 100 萬元以上大獎者,在中獎後 6 年的累積生育數,相較於中小獎者大約增加 0.07 個。換句話說,每 100 個中 100 萬元以上大獎的家戶,最後會有 7 個小孩因這筆意外之財而誕生。然而,這樣的生育個數變化,相較於這群人的財富增加量,變化程度不算大。

中大獎與中小獎家戶的累積生育數趨勢在中獎前十分類似,但在中獎後一年,拿到高額獎金的家戶生育數明顯提升,且持續至少 6 年。總的來說,每 100 個中 100 萬元以上大獎的家戶,最後會有 7 個小孩因這筆意外之財而誕生。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

由於養育小孩開銷很大,中獎金額若是不夠高,未必能讓人願意生育。於是,研究團隊又將中 100 萬元以上大獎的實驗組進一步區分,比較不同中獎金額家戶的生育個數變化。

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研究結果發現,中大獎金額若在 1,000 萬元以下的家戶,儘管也是得到相當高額的獎金,但他們的生育個數並不會因為這筆意外之財而有明顯的提升。中大獎造成的生育效果多集中在那些獲得 1,000 萬元以上高額獎金的家戶,平均來說,每 100 個家戶會多生 25 個小孩。巧合的是,新聞曾經報導,將一個孩子從出生養到 18 歲,所需的平均花費正好大約是 1,000 萬元。

在中 100 萬元以上大獎的實驗組中,意外之財造成的生育效果多集中在中 1,000 萬元以上大獎的家戶。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

若再進一步分析不同類型家戶的生育反應,則發現中獎造成的財富增加,主要是讓低收入家戶願意生育。此外,對於本來已有小孩的家戶,得到高額獎金後,有可能將這筆錢用來栽培現有的子女,並沒有讓他們再多生幾個孩子。因此,生育效果大多來自那些未婚且沒有小孩的家戶。

中 100 萬元以上大獎主要是讓低收入家戶的生育個數增加。對於收入較高的家戶,即便得到高額獎金,其生育意願也無明顯改變。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))
中 100 萬元以上大獎主要是增加中獎前沒有小孩的已婚家戶生育意願。對於已婚且有孩子的家戶,得到高額獎金不會讓他們多生孩子。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

抽絲剝繭低生育率問題

總結上述研究結果,我們發現提高收入確實會增加生育個數,但金額要相當高,才會看到明顯的變化。這對政府生育補貼政策有一些啟示:

仰賴發錢提高生育率,效果可能相當有限!

生育率的提升主要集中在那些得到 1,000 萬元以上大獎的家戶,但是政府不可能發放這麼高額的生育獎勵。那麼政府的生育政策應該如何調整呢?

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楊子霆提出問題癥結:「養育小孩不單只是增加開銷,更重要的是對個人時間安排的衝擊,如何讓父母不因小孩出生而犧牲自己的發展,應該是政府促進生育政策處理的核心議題。」

當代社會對於自我實踐的追求,讓人們對生育卻步,此現象在已開發國家尤其常見。根據 2020 年調查的人均國內生產毛額(GDP)與總生育率關係顯示,人均國內生產毛額越高的國家,其總生育率也越低。

人均國內生產毛額(GDP)與總生育率之關係。圖/研之有物(資料來源/Our World in Data (Roser, 2014, 2020))

原因可能出在經濟繁榮的已開發國家,人民教育水平與個人所得偏高,若將時間花在工作上,可以獲得高報酬與高成就,但這也意味著因生育而犧牲的個人時間成本也越高,民眾生育的意願自然也較低。

東亞文化對生育率的影響

臺灣、日本、南韓等東亞國家的生育率在全球敬陪末座,除了上述原因之外,背後可能還受文化因素影響。東亞儒家社會普遍存在「先結婚後生子」的觀念,因此絕大多數孩子都是婚生子女。

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根據統計,臺灣 90% 以上的已婚家庭都會生育孩子。換句話說,如果結婚率低,生育率也會連帶偏低。

中 100 萬元以上大獎會讓原本單身的族群先結婚,接著生小孩。東亞社會先結婚後生子的觀念,讓大獎催生的孩子主要來自婚後的頭胎。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

此外,許多東亞社會仍保有「男主外女主內」的傳統,這樣夫妻分工明確的現象最初是建立在男性教育程度與工作收入遠高於女性的情況下。然而,隨著時代改變,女性的教育程度提高,男女之間的收入差距也跟著縮小。但是,男主外女主內的觀念還是存在,似乎沒跟上社會發展的腳步。

一旦家中多了需花時間照顧的孩子,又沒有其他親友或托兒所代勞,夫妻其中一方可能得犧牲工作來顧小孩。那麼誰是最常做出犧牲的一方?楊子霆秀出一張怵目驚心的圖,呈現臺灣夫妻的年所得在第一胎出生後的變化。

臺灣夫妻年所得累積成長率在第一胎出生前後之變化(資料期間:2004-2019 年)
圖/研之有物(資料來源/楊子霆)

2004 至 2019 年間的資料顯示,在第一個孩子出生前,夫妻之間的年所得成長率差距不大,妻子甚至還略高於丈夫。但是在第一胎出生後的當年開始發生驚人轉變。妻子的收入成長率相較於丈夫直接下滑超過 20%,而且該差距再也沒有縮小。

這個驚人的差異除了是許多女性因生育而退出勞動市場帶來的影響外,對於那些留在職場的女性,他們可能為了兼顧育兒家務而放棄升遷的機會。如果上述情形沒有改變,將使得多數人不願意步入婚姻,生育率也跟著難以提升。

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追根究柢,人們最擔心的是結婚生子後,可能得犧牲自己的生涯規劃。

如果想提升人們的生育意願,除了改變東亞傳統的家庭觀,政府應該提出更多能幫助父母同時兼顧生養子女與個人生涯的政策。例如:增加公共托育設施、居家托育服務、擬定方便育兒的請假制度,並保障請產假和育嬰假的勞工就業權利,讓人們不因生子而成為家庭的犧牲者,可以持續在社會上實踐自我。

楊子霆認為:「如何讓父母不因小孩出生,而犧牲自己的發展機會」是解決低生育危機的關鍵。圖/研之有物

延伸閱讀

  1. 楊子霆老師個人網站
  2. Tsai, Yung­-Yu and Han, Hsing-Wen and Lo, Kuang-Ta and Yang, Tzu-Ting (2022). The Effect of Financial Resources on Fertility: Evidence from Administrative Data on Lottery Winners. Available at SSRN. 
  3. 楊子霆(2022)。發錢能提高生育率嗎?獨立評論@天下。
  4. 【研之有物】為何孩子越生越少?人口學家鄭雁馨談少子化困境
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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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