本節分別討論個人特質、家庭因素與環境變數對教育成就的估計結 果，並進一步做教育成就的敏感性分析，以及探討九年義務教育之政策效 果與多重比較評估。
教育成就影響分析
表五為教育成就迴歸結果。如欄(1)所示，和大部份的文獻結果相同，
父母教育年數對子女教育成就均有顯著的正面影響。14可能是因為子女得 到父母基因的遺傳或是教育程度高的父母對子女提供了較好學習環境所 致。除此之外，從父母教育年數的估計參數，可以發現父親教育年數的估 計參數大於母親，表示對子女教育成就的影響，來自父親的效果大於來自 母親的效果。15這是因為一個家庭之生計的來源，主要是來自於父親，且 另一方面父親的教育程度也反應了該家庭的社會地位，因此相較於母親，
父親的教育程度對子女教育成就的影響也較大（Chu, Xie and Yu(2005)）。 父親的職業方面，相對於父親從事農林漁牧工作者，其他職業估計結 果均顯著為正，其中以父親的職業為行政主管人員，子女教育年數的效果 最大，較父親從事農林漁牧工作者子女教育年數高 2.12 年，其次為銷售工 作者，估計效果為 1.63 年。且若父親為從事公職的身分，估計結果亦顯著 為正，表示父親從事公職，在子女的教育成就上相對較有利。主要的原因 為從事公職，可獲得教育補助，降低子女教育投資成本，因此其子女教育 成就相對也較高。
但是若母親也在工作，則其對子女的教育成就估計結果顯著為負，這 是因為若母親亦在外工作，對子女在照顧與教養上的時間，相對亦會較
14 相關的文獻可參見如Haveman and Wolfe (1995)和Card (1999)的綜合討論。
15 Liu, Hammitt and Lin(2000)研究台灣資料亦發現對個人教育報酬的影響，父親教育年數的效果 大於母親的教育年數效果。Chu, Tsay and Yu(2005)、Chu, Xie and Yu(2005)以PSFD的資料估計父 母親的教育程度對個人教育成就的影響，也獲致相同的結果。
少，導致對子女的教育成就會有不利的影響。16此外，單親家庭對子女的 教育成就估計結果亦為負，但不顯著。此負向結果和國外的文獻相同，單 親家庭所得偏低且容易受到財務信用限制，不利於人力資本投資。17而本 文估計不顯著原因大致有二，一是因為台灣地區單親家庭的比例相對較歐 美的單親家庭比例小，另一個原因則是因為若控制其他家庭經濟資源或父 母親教育水準等因素後，則單親家庭對子女教育成就的影響，相對較不顯 著。18
在手足效果方面，子女個數的效果為顯著負值。表示在其他條件不變 下，若兄弟姐妹的人數愈多，對教育年數也有顯著負的影響，這是因為家 中分享資源的子女數目愈多，對於子女教育投資愈不利。出生排序一次項 顯著為正，出生排序平方的估計係數亦是正值，但並不顯著，代表在子女 個數固定下，愈晚出生的子女，在教育成就上的表現也愈佳，可能原因為 愈晚出生的小孩此時家境相對也較為富裕，因此可以獲得的教育資源也相 對較高。
另外，在個人性別、城鄉與省籍間教育成就的差異上，由表五第 1 欄 的結果亦可發現，在控制其他家庭背景因素之下，女性的教育年數相對較 男性低 1.30 年，而外省籍者的教育年數亦較本省籍者的教育年數高 0.61 年，居住在城市者的教育年數則較居住在鄉村者的教育年數高 0.53 年。此 結果顯示鄉村本省籍尤其是女性的教育成就顯著居於劣勢。居住鄉村地區 因為教育資源相對較為缺乏，故教育程度相對亦較低。外省族群因為過去 大陸逃難經驗，相對較重視可以移動的人力資本投資，故其子女教育成就 相對也較高。另外，由於傳統家庭重男輕女觀念，因此女孩相對於男孩的
16 參見如Chin and Newman, (2002)和McLanahan and Sandefur (1994)探討母親工作對子女教育的 負面影響。
17 參見如Elliott and Richards (1991)、Mclanahan and Sandefur (1994)、Haveman and Wolfe (1995) 與Ermisch and Francesconi(2001)。
18 Gregg and Machin (1998)亦發現當控制家庭財務因素下，單親家庭變數變為不顯著。
受教育機會也較少，教育成就也因此較低。
由於總體環境的改變或教育的普及化，不同世代的教育成就亦應有所 不同，因此本文以世代(cohort)效果來控制總體環境的改變對教育成就的影 響。由表五的估計結果我們發現，在其他情況不變之下，個人教育成就會 因世代的年輕化而提高，亦即愈年輕的世代，教育成就愈高。與老年世代 相比，中壯年世代的教育年數相對較老年世代高出 2.28 年，而青年世代的 教育年數亦比老年世代高將近 3.56 年。
家庭背景中另外一項重要因素為教育資源的提供。19若考慮家庭教育 資源對教育成就的影響，如表五第 2 欄所示，本文發現才藝訓練對子女的 教育年數的影響，估計結果顯著為正，子女在求學期間有參加過才藝訓練 者，其教育年數相對未參加才藝訓練者高 1.21 年，顯示學習是多元面相 的。才藝訓練往往可以啟發和增加個人潛在能力有助於正規教育的學習。
除此之外，補習教育對子女的教育年數的影響亦顯著為正，較未受補習教 育的子女之教育年數高 1.44 年20，這個結果亦顯示台灣地區一切以考試為 升學管道的制度造就了補習教育的盛行，而補習的結果確實對考試有效。
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在加入家庭教育資源的變數後，與表 5 第 1 欄的結果相比較，可發現 家庭背景因素對個人教育成就的估計參數都變得較小，表示在未加入家庭 教育資源的因素時，家庭背景因素對教育成就的影響，有過度估計
(overestimate)的現象。因加入家庭教育資源變數可以抽離家庭背景因素中 (如父母教育程度、家庭社經地位)隱含的資源效果。此外，分析家庭教育
19 Teachman (1987)發現處除了家庭社經地位外，教育資源提供，如自己有獨立的書房、家中有參 考書籍或百科全書，亦顯著影響子女的教育成就。
20 黃芳玫、賴慧穎與吳齊殷(2005)研究補習教育對國中升學的影響發現補習對學生在國中繼續升 學高中有顯著正的影響，但不必然補習要愈多才考得上較佳的高中。
21 若將迴歸模型中的補習教育區分為校內輔導，校外補習及家教，則三者的估計係數均為正，
除家教不顯著外，校內輔導與校外補習均顯著為正，而其中又以參與校外補習對子女的教育年數 之影響效果最大。
資源與家庭背景因素的解釋能力，可發現家庭教育資源的解釋能力占 7%，而其他家庭背景因素的解釋能力則占 93%。
除了家庭背景和教育資源變數外，根據人力資本理論個人特質也是一 項影響教育成就的重要因素。若再加入個人特質變數對教育成就的影響效 果，如表五第 3 欄所示，在個人特質方面，於就學期間曾經工讀者或就學 期間曾經獲得獎學金（包括學業優異獎學金與清寒獎學金），其估計係數 均為顯著正值。表示個性較為獨立或求學成績較為優秀者，能力相對較 強，教育成就相對亦較高，符合人力資本理論的預期結果。另外在孝道觀 念及光耀家門觀念的個人價值觀念上，估計結果顯著為負，表示較重視此 兩種傳統觀念者之教育成就反而較低，較可能的原因是因為重視這兩種觀 念者，在個人的特質上相對較具服從性的心態，為父母或家族願意犧牲自 己，而非選擇自己真正的興趣與性向發展，因此在求學與教育上的成就相 對較易居劣勢。
在分別加入家庭教育資源與個人特質因素後，家庭背景變數仍然維持 相同的顯著性，且所加入的家庭教育資源與個人特質變數亦均顯著，一方 面表示家庭背景、家庭教育資源與個人特質均為影響個人教育成就的重要 變數，另一方面表示此三種變數之間並無共線性的疑慮。22
另外，考慮男、女教育成就影響的因素效果可能不同，故進一步區分 男、女兩組樣本。比較男性與女性樣本在個人特質、家庭教育資源與家庭 背景因素上對個人教育成就的影響，由表五第 4 與第 5 欄的結果發現不論 男性或女性樣本，解釋變數的顯著性均大致相同，惟其效果有大小之別。
在個人特質方面，求學期間曾經工讀與曾經獲得學業優異獎學金，對女性
22 若變數間存在共線性，則可能造成變數估計的不顯著。另外，經由相關係數的檢測，發現除 了父親教育年數與母親教育年數，子女個數與排序，其相關係數為 0.6 外，其餘各變數間相關係 數均小於 0.3，表示並不存在變數高度相關性的問題。
的教育成就效果較大。23在家庭教育資源方面，對女性教育成就的影響效 果亦均大於男性。在傳統重男輕女觀念下，女姓教育資源的取得相對少於 男性，故在其他情況不變下，增加對女性的家庭教育資源將有較大效果。
在家庭背景方面，父母親的教育程度不論對兒子或女兒，均顯著為正，但 相對而言，兒子的教育成就受父親教育程度高低的影響較大，而女兒的教 育成就則受母親教育程度高低的影響較大，這個結果亦與Heltberg and Johannesen (2002)的研究相似，父親通常是兒子模仿的模範(role model)，而母親 則是女兒模仿的模範。另外，父親的職業對女兒教育成就的影響大於對兒子教育 成就的影響，但父親從事公職則對兒子的影響效果較大，母親若在外工作，對兒 子或女兒的教育成就均有不利影響，但對女兒的效果則大於兒子。
在手足效果方面，家庭中子女個數愈多，對子女的教育成就會有不利的影
在手足效果方面，家庭中子女個數愈多，對子女的教育成就會有不利的影