保留薪資相關議題

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酬。 故其採Chay and Lee (2000)之誤差分解模型^,假設相同族群裡勞動者之天賦 不隨時間變化^,將薪資差異分解成真實教育溢酬以及勞動者未觀察到能力及其報酬 之差異⁽後者即選擇性偏誤⁾後^,再分別以^Wald以及工具變數法估計出勞動者未觀 察到能力報酬變化。 實證結果發現, 1990-2000年大專男性之勞動者未觀察到能力 報酬約下降^11-30%,女性則為^5-11%,並推論因為男性之勞動者未觀察到能力報酬報 酬降幅大於女性^,使大專生之性別薪資差異減少。

陳建良與管中閔⁽²⁰⁰⁶⁾在考慮勞動樣本選擇之下^,採分量迴歸(quantile

reqres-sion)估計臺灣在²⁰⁰²年工資函數及性別歧視程度。 實證結果發現^,男女的勞動樣

本選擇性以及特定變數報酬^,在工資的不同分量間有不同的趨勢^,且性別歧視的程 度在工資各個分量下均相當嚴重^,尤其是低工資的女性。

徐美^, 陳明郎^, 與方俊德 ⁽²⁰⁰⁶⁾ 使用 ^1978-2003 年資料^, 以^Oaxaca 之薪資分 解擴充模型探討台灣產業結構變遷和性別歧視變動對於男女薪資溢酬改變的影響。

研究發現^,男女平均生產力的差異能解釋男女薪資差異的比例逐年增加^;而歸因於 性別歧視的比例則呈逐年縮小。 其指出^,台灣的產業結構由重體力性相關轉變為重 心智性相關^,以及女性就業者教育水平的快速提升^,是造成產業內男女平均生產力 顯著的差異變動和薪資差異縮小的兩大原因。Bishop et al. (2007)恰使用相同的資

料期間^,以^Oaxaca原始模型以及隨機邊界法兩種方法分別檢視臺灣的男女薪資差

異與性別歧視間的關係。 其認為此段期間臺灣經濟快速成長^,勞動力結構上也大幅 改變⁽如女性參與勞動比例提高、 男女薪資比趨於相等^), 但根據^Oaxaca模型的結 果卻顯示^,性別歧視的程度卻幾乎沒有變動^,這似乎不甚合理。 另一方面^,以隨機邊 界法估計的結果顯示^,男女在勞動市場上的效率皆逐漸提升^,但女性薪資效率提升 的速度高於男性^;受歧視的程度逐漸下降。 故Bishop et al. (2007)認為這個結果比

起^Oaxaca模型更貼切於臺灣總體經濟情勢的變動。

2.3 保留薪資相關議題

保留薪資即是勞工在勞動市場上願意接受的最低薪資水準^,給定其他條件下^,保留 薪資的提高通常會使薪資低付程度下降。 由於保留薪資與工作搜尋理論以及薪資 低付程度皆有相關^,本小節回顧與性別有關的保留薪資相關文獻。

Gørgens (2002)認為以往文獻討論搜尋理論時^,只著重在薪資而忽略其他非薪

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資的變數^,這可能會導致錯誤的經濟推論並誤導政策建議。¹³故Gørgens (2002)納 入工時因素^,以保留效用策略(reservation utility strategy)取代保留薪資策略^,提出 相對應的條件保留薪資(conditional reservation wage)概念解釋搜尋理論。 其主要 發現是美國女性搜尋工作時應有納入工時因素。 例如全職工作女性的條件保留薪 資比起兼職工作女性高出^{16–31% ,}廠商給薪(wage offer)預期較高的女性^,從事兼 職工作的保留薪資高於從事全職工作^,廠商給薪(wage offer)預期較低的女性^, 從 事全職工作的保留薪資高於從事兼職工作;在失業時提供補助可以大量提高女性對 於兼職工作的保留薪資^,但對全職工作的保留薪資只有微乎其微的影響^;而丈夫或 子女的出現對於保留薪資有正影響^,但幅度不大^,但若丈夫的薪水很高^,則女性的保 留薪資會顯著提升。

Pannenberg (2010)採德國的German Socio-Economic Panel (SOEP)縱橫資

料庫^, 以^2004–2006年的未受僱用者分析風險態度與保留薪資的關係^, 其發現^, 未

受僱用者超過半數有風險趨避的情況^, 且風險趨避與保留薪資有反向關係。 此外^, 若未受僱用者身為男性、 未婚、 受教育年數愈長、 尋找全職工作、 有受到財務補助 或財富較高者^,其保留薪資會提高。

Brown, Roberts, and Taylor (2011)使用英國^BHPS資料庫^,採^1991–2008的縱 橫資料(panel data),針對未被僱用及自我僱用者^,以Oaxaca (1973)的方式拆解男 性與女性的保留薪資差異^, 並發現有無子女數對於兩性保留薪資差異中可解釋的 部分非常重要。 若無子女^, 兩性保留薪資差異幾乎完全不可被特質差異解釋^;若有 子女^,特質差異的可解釋部分佔保留薪資差異的^{51% ;}若有學齡前的子女^,此可解釋 的比例更可以提升至^78%。 Brown, Roberts, and Taylor (2011)認為造成此現象的 原因可能部分與年齡有關。 無子女女性的平均年齡⁽平均⁴⁰歲⁾大於有子女的女性 (平均²⁸歲^),平均年齡較大的女性可能會因為過去的經驗、 歧視或其他無法觀察的 個人特質^,對勞動市場的期待較低^,故較不適合(less suited)進入勞動市場。

13例如某個勞工要在以下兩個工作中挑選^: 某工作月薪^40,000元^,每天工作¹²小時^;另一個工作

月薪^39,999元^,每天工作⁸小時。 若單純考慮只考慮薪資水準^,勞工會選前者^,但一旦納入工時⁽非

薪資因素^),則很有可能會選擇後者。

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3 研究方法

3.1 隨機邊界法

3.1.1 薪資隨機邊界模型

本小節以Hofler and Polachek (1985)的方法^,以簡單迴歸介紹隨機薪資邊界模型。

勞工的最大潛在薪資為

W_i^p β⁰ β¹Xi vi, (1)

其中 _W^p

i 為勞工依據其所擁有的人力資本變數 _Xi 在勞動市場上所能得到的最大 潛在薪資^,_β1 為迴歸係數^,_vi 是隨機干擾項且_{vi  Nˆ0, σv}²_{ ; (1)}式中_β0 β¹Xi 稱 為確定邊界^;而_β0 β¹Xi vi 稱為隨機邊界。 。

Hofler and Polachek (1985)認為勞工在勞動市場上缺乏充分資訊,故在搜尋工 作時^,實際得到的薪資_Wi 通常會低於資訊充分下的的最大潛在薪資_W^p

i ,也就是^:

Wi B W_i^p。 ⁽²⁾

將⁽²⁾式改寫為

Wi W_i^p ui, (3)

β⁰ β¹Xi vi ui, (4)

式中_{ui C 0 ,}代表勞工實際領得之薪資未能達到最大潛在薪資的程度^,視為勞工在

勞動市場上的^"無知(ignorance)"。 若其在勞動市場上的資訊愈充分^,則薪資愈有效 率^,_ui 愈接近^0,也就是實際市場薪資_Wi 愈靠近最大潛在薪資_W^p

i 。 由於存在無效率項 _ui ^, 勞工的實際薪資最多只能達到 _W^p

i , 像是有上限的邊 界一般^,_{vi ui} 即為隨機邊界模型中的組合誤差項。

3.1.2 估計單邊誤差

薪資不效率的程度_ui 一般採用最大概似法估計。 將_{vi ui} 寫為組合誤差_εi^:

εi vi ui, (5)

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(exponential distribution)、 截斷分配(truncated distribution)以及伽瑪分配^(gamma distribution),本文假設其為半常態分配^: _{ui  N}^_{ˆ0, σu}²_,依循Aigner, Lovell, and 可說是勞工在市場上實際薪水被低付的程度較輕。 但一般認為Battese and Coelli

(1988)的估計量有更好的統計性質^:

在文檔中 考慮樣本選擇之兩性薪資低付與差異分析: 隨機邊界關聯結構模型之應用 - 政大學術集成 (頁 16-19)