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經準備前往海外,此兩者具有不同的遷移階段意義。

由於上述的問項中多採是、否作為答項,因此,上述三個問項作為迴歸模型 的依變項以是為1,否為 0,屬於二元(1 或 0),試圖預測遷移傾向的增減並不 適用一般的迴歸模型,故而使用二元邏輯迴歸模型(Binary Logistic Regression Model)以檢驗其他自變項對依變項的影響(王濟川、郭志剛,2004;Agresti&Finlay, 2009;劉千嘉、張英華,2014)。

logit P y 1 α 𝛽 𝑋 𝛽 𝑋

(2)多類別邏輯迴歸模型

在決定是否遷移的基礎上,本文進一步想了解受訪者未來預期遷移的目的地 類型,因此選擇問卷中的問題19:請問您取得學位以後,可能會在下列何處工 作,作為依變項,該題答項中是以留在原生國家、前往其他已開發國家、前往開 發中或未開發國家來做為問題選項,進而可以辨別受試者在全球移動的大略方向。

基於多種類別的依變項特性,此一迴歸模型可使用多類別邏輯迴歸模型

(Multinominal Logistic Regression Model),以留在原生國為參考組。與前往開發 中或未開發國家、前往已開發國家進行比較(Agresti&Finlay, 2009;柯志哲、張 珮青,2014),藉此了解相對於原生國家而言,何種因素會影響受試者前往不同 類型的國家。以下就模型中所採用的變項及編碼進行說明。

log 𝑃已開發國家

𝑃原生國家 𝛼 𝛽 𝑥 𝛽 𝑥

log 𝑃開發中及未開發國家

𝑃原生國家 𝛼 𝛽 𝑥 𝛽 𝑥

(三)變數說明

1. 在學生迴歸模型之一

(1)依變項:是否到國外工作

在原始問卷中,問題為請問您取得學位以後,如果有機會的話,請問您會前 往其他國家工作嗎?答項為非常可能、略為可能、普通、不太可能、非常不可能,

原始編碼依序為5、4、3、2、1,參照統計方法及目前社會科學一般的做法,重

科學、理學、工程、農學、保健,原始編碼依序為1、2、3、4、5、6,本文將 專業領域區分為兩大類:「人文社會科學」與「自然科學」,重新依序編碼為0、

1,成為虛擬變項。關於基本背景變項編碼的表列,請參考表 3.3.1。

(ii)個人動機

先前的研究指出非金錢因素對於在美的博士生決定是否移動具有重要影響,

不論是否留在美國,能發揮自身專業的價值、工作有興趣或有挑戰性、有機會從 事科學研究都是極為重要的因素(Nerad & Cerny,2003)。這個研究結果也呼應 本文作為社會學研究,試圖尋找近年博士遷移因素的多樣性的初心,是以規劃個

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家應該留在自己的國家貢獻所學這樣的看法嗎?」原則上,不論是日本的忠義武 士觀念或是華人文化裡的學以致用報效國家的觀念,凡此種種,凸顯了東方世界 對於貢獻國家的特色,而當今全球化的特徵之一,即是國界的消融,對於特殊專 業人士來說,來往各國應是更加稀鬆平常,此一變項應有助於我們理解不同社會 中貢獻國家的觀念對於遷移的作用。而同儕的遷移影響,主要是一種社會性的作 用,在遷移理論中,當遷移成功的案例增加,選擇遷移的比例也會增加,本文使 用問題20:「就您所知,在您所認識擁有博士學位的人中,是否已有人前往國外 工作?」,藉著相同背景的同儕遷移的多寡,來觀察對依變項的影響。

(iv)國內研究環境

回到較為務實的物質因素,也就包含工作環境、薪資高低等面向上。本文選 擇博士生問卷的問題27:您認為臺灣研究者轉至外國的大學或研究機構的理由,

包含國外的研究水準較高、國外研究設備較充足(意指研究所需的設施器材等)、 國外研究經費較充裕,為與國內環境相對優劣的判斷;以及問題28 之 8 國外較 能接受獨創性四項,與整體研究環境密切相關,作為本文的討論重點。

(v)經濟動機

在經濟動機的部分,對人口遷移的動機來說,經濟動機往往是最基本也最重 要的影響因素之一,本文也不會忽略這一點,況且對於本文的研究對象來說,要 找到穩定職缺並且得到適當的薪資,在近年已相當不容易,故而選擇博士生問卷 問題27 之 4:國外的職缺更多和問題 27 之 7 :國外的薪資水準較高,以此兩題 作為討論,了解經濟因素對依變項的影響。

在進行分析的過程中,會逐步加入上述各組自變項,形成五組模型:基本背 景;基本背景、個人動機;基本背景、個人動機、社會性動機;基本背景、個人 動機、社會性動機、國內研究環境;基本背景、個人動機、社會性動機、國內研 究環境、經濟動機。

2. 在學生模型之二

(1)依變項:到哪種類型的國家

在學生模型之二,想要了解學生可能傾向於前往哪種類型的國家,在前一個 模型的基礎上,進行一個短模型的檢驗。在博士生問卷中,選擇問題19 做為依 變項,原始問題內容為:請問您取得學位以後,可能會在下列何處工作,選項包 含:開發中或未開發國家、留在原生國家、其他已開發國家。原始編碼依序為1、

2、3,在分析過程中,本文以原生國家為參照組,與其他兩項進行對照比較。

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(2)自變項

(i)基本背景

在學生模型之二的基本背景變項,包含:性別一項,修改為虛擬變項。年齡 部分,問卷中答項為年齡區間,取其平均數使成為一般的連續變項。專業領域一 項,將原始問卷選項重新編碼,修改為:「自然科學」與「人文社會科學」。關於 基本背景變項的詳細編碼,可參考表3.3.1。

(ii)個人動機

在個人動機部分,在此選擇問題14 之 11:希望成為研究員或大學教師,原 始編碼為非常符合=5、略為符合=4、普通=3、略為不符=2、非常不符=1,在依 變項與自變項的相關分析中,可看出兩者相關且達到統計水準,或許博士生對於 學術工作、研究者的生活型態的確有偏好,也可能為了成為研究者而選擇遷移。

由於並非反向題型,故不需要重新編碼。

(iii)社會性動機

關於社會性動機,此處選擇問卷問題14 之 3 就讀博士的理由:博士光環。

此外,全球化與遷移相關聯的變項,即留在國內貢獻所學與同儕的遷移影響,前 者選擇博士生問卷問題17:請問您認同學者專家應該留在自己的國家貢獻所學 這樣的看法嗎?後者則為問題20:就您所知,在您所認識擁有博士學位的人中,

是否已有人前往國外工作?在變動快速的全球化背景下,東方世界的文化傳統是 否還具有結構性的作用,對於本文的核心的討論,能有進一步釐清的助益。

(iv)經濟動機

在經濟動機的部分,與前述相同,本文不會忽略經濟因素的重要性,因此這 裡同樣選擇博士生問卷問題27 之 4:國外的職缺更多,及問題 27 之 7 :國外的 薪資水準較高,以此了解經濟因素對前往何種類型國家的影響。

在分析的過程中,會逐步加入上述各組自變項,形成四組模型:基本背景;

基本背景、個人動機;基本背景、個人動機、社會性動機;基本背景、個人動機、

社會性動機;基本背景、個人動機、社會性動機、經濟動機。

3. 畢業生模型之一

在臺灣畢業生的問卷中,諸多的問題設計不盡與本文的博士生問卷相同,且

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較簡略,但基於比較的意圖,本文也盡可能讓在學生與畢業生使用相同或接近的 自變項,以供綜合性的討論。

(1)依變項:是否到國外工作

畢業生分析資料使用的是國家科技人力資源庫(NPHRST),2016 年所進行 的調查,依變項為問卷的第四部分流動意向的問題4.2:您未來 5 年是否有意願 前往海外工作,問卷原始編碼「是」為1,「否」為2,重新編碼「是」為 1,「否」

為0,成為二分類的變數。

(2)自變項

(i)基本背景

性別的原始編碼「男性」為1,「女性」為 2;修改為二元類別變項,將「男 性」編碼為1,「女性」編碼為 0。年齡部分,問卷選項為年齡區間,取其平均數 使成為一般的連續變項。獨生子女一項,問卷原始編碼「是」為1,「否」為 2,

重新編碼「是」為1,「否」為 0。

婚姻狀態部分,問卷中僅區分為「單身」、「已婚」兩項,原始編碼依序為1、

2,重新編碼將「已婚」定義為 1,「單身」定義為 0。子女變項部分,問卷原始 編碼「有」為1,「無」為 2,重新編碼「有」為 1,「無」為 0。

大學類型部分,原始問卷中學校類型共區分為:國立一般大學、國立科技大 學、師範/教育大學、國防大學及軍警院校、私立一般大學、私立科技大學、國 外大學七類。因應本文研究對象的一致性,在博士畢業生的資料中,僅取國內國 立、私立一般大學之博士進行分析,並將大學的類型重新編碼「國立大學」為1,

「私立大學」為0。其次,專業領域的問卷選項為理、工、醫、農、人文、社會,

原始編碼依序為1、2、3、4、5、6,本文將專業領域區分為兩大類「人文社會 科學」與「自然科學」,重新依序編碼為0、1,成為虛擬變項。

(ii)個人動機

如最初所言,個人動機往往扮演重要的影響因素,特別是學術研究往往需要 強大的興趣支持。本文使用臺灣博士問卷的問題2.5:就讀動機中的個人興趣、

畢業後想從事學術或研究相關工作,原始的題型為複選題(複選三項),本文將 該題所有選項獨立成個別變項,將有被勾選的題目重新編碼為是=1、否=0。

(iii)社會性動機

關於社會性動機,本文選擇問卷問題2.5 就讀動機:家人、朋友或父母的期 望、博士學位光環。題型內容如前段所述,仍將其獨立出來做為不同變項,並給 予重新編碼為「是」=1、「否」=0。

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的工作環境、過去的工作經驗。

4. 畢業生模型之二

(1)依變項:是否已開始尋找海外工作

畢業生模型之二的依變項為問卷的第四部分流動意向的問題4.2.2:您目前 是否已經開始尋找海外工作機會,問卷原始編碼「是」為1,「否」為 2,重新編 碼「是」為1,「否」為 0,成為二分類的變數。

(2)自變項

(i)基本背景

畢業生模型之二的基本背景自變項,包含:性別一項,修改虛擬變項。年齡

畢業生模型之二的基本背景自變項,包含:性別一項,修改虛擬變項。年齡