分群比較薪資效率

本小節將依序以年齡、工作經驗、教育程度、工作身分、 婚姻狀態、工作地 等 6 大類, 進行薪資效率分類比較。其中薪資效率程度仍根據 (6) 式計算, 定義 「薪資低付程度 = 1 − 薪資效率」。

各年度男、女兩性考慮樣本選擇的分群薪資效率, 置入表 9 與 10, 不考慮樣 本選擇的分群薪資效率置於表 11 及 12。由於本研究期間包括五個年度, 若要針 對假說 1 至 6, 檢定所有分群差異性, 結果將十分冗長, 且各年檢定結果類似, 故僅 列出針對 102 年資料的檢定結果於表 13 至表 18; 各群之中, 若此五個年度間的 薪資低付趨勢變動有值得探討之處, 將特別說明。此外, 若考慮樣本選擇的薪資效 率相較於未考慮樣本選擇, 出現明顯不同者, 會一併說明。

19 作者們感謝本刊評審建議, 嘗試挑選 25-55 歲男性樣本, 未工作比例約為 10%; 原先 15-65 歲男性 樣本, 未工作比例約為 17%。考慮樣本選擇重新估計, 94 至 102 年薪資效率值與表 7 相近。由此推 論, 考慮樣本選擇模型的薪資效率值低於不考慮樣本選擇模型, 歸因於將無工作者納入迴歸模型, 影響薪資方程式的迴歸係數估計值, 利用這些係數值計算得到的平均薪資效率之差異亦因而較大。

將薪資無效率程度比較高的無工作者納入迴歸模型, 拉低整體平均值。

表 9 男性樣本之分群薪資效率 – 考慮樣本選擇

分類 94 96 98 100 102

年齡

youth 0.4766 0.4483 0.4514 0.4204 0.4162 prime 0.4281 0.4458 0.4097 0.4156 0.4032 middle 0.3919 0.5203 0.4233 0.4591 0.4232 工作經驗

< 6 0.4574 0.4169 0.416 0.4061 0.3956 6~15 0.4430 0.4301 0.4116 0.4107 0.4022 > 15 0.4025 0.5006 0.4191 0.4459 0.4184

學歷

Below high 0.4317 0.5327 0.446 0.4761 0.4512 high 0.4328 0.4736 0.4272 0.4279 0.4137 university 0.4146 0.4344 0.4028 0.4136 0.3944 大學以上 0.3319 0.3569 0.3306 0.3984 0.3810 受雇部門 private 0.4225 0.4669 0.4136 0.4279 0.4084 public 0.4183 0.4869 0.4348 0.4534 0.4338 婚姻狀態 not married 0.4495 0.4665 0.4377 0.438 0.4244 married 0.4076 0.4710 0.4048 0.4269 0.4038

工作地區

north 0.4339 0.4746 0.4285 0.4383 0.4204 mid 0.4165 0.4614 0.4056 0.4282 0.4094 east 0.4099 0.4541 0.4163 0.4194 0.3968 south 0.4100 0.4694 0.4069 0.4237 0.4005

表 10 女性樣本之分群薪資效率 – 考慮樣本選擇

分類 94 96 98 100 102

年齡

youth 0.3234 0.4029 0.4355 0.3060 0.4046 prime 0.3404 0.4273 0.3940 0.3158 0.3927 middle 0.4127 0.5132 0.3905 0.3806 0.4255 工作經驗

< 6 0.3067 0.3859 0.4195 0.3024 0.3806 6~15 0.3315 0.4113 0.4030 0.3119 0.3837 > 15 0.3856 0.4852 0.3871 0.3543 0.4193

學歷

Below high 0.4179 0.5252 0.4161 0.3796 0.4571 high 0.3621 0.4473 0.3921 0.3291 0.4216 university 0.3187 0.4122 0.3935 0.3191 0.3812 大學以上 0.2520 0.3612 0.3824 0.3351 0.3321 受雇部門 private 0.3525 0.4424 0.3928 0.3278 0.4016 public 0.3615 0.4660 0.4194 0.3675 0.4181 婚姻狀態 not married 0.3163 0.4184 0.4025 0.3238 0.3999 married 0.3792 0.4631 0.3931 0.3397 0.4064

工作地區

north 0.3598 0.4553 0.4111 0.3433 0.4117 mid 0.3487 0.4375 0.3858 0.3246 0.3993 east 0.3553 0.4340 0.3897 0.3266 0.3981 south 0.3483 0.4386 0.3841 0.3257 0.3959

表 11 男性樣本之分群薪資效率 – 未考慮樣本選擇

分類 94 96 98 100 102

年齡

youth 0.7614 0.8164 0.8113 0.8434 0.8195 prime 0.7816 0.8169 0.8099 0.8436 0.8191 middle 0.7707 0.8097 0.8031 0.8389 0.8118 工作經驗

< 6 0.7670 0.8134 0.8073 0.8419 0.8144 6~15 0.7904 0.8212 0.8146 0.8452 0.8236 > 15 0.7716 0.8114 0.8043 0.8404 0.8136

學歷

Below high 0.7769 0.8153 0.8093 0.8444 0.8198 high 0.7712 0.8112 0.8024 0.8378 0.8131 university 0.7823 0.8174 0.8111 0.8434 0.8159 大學以上 0.7778 0.8162 0.8129 0.8482 0.8250 受雇部門 private 0.7723 0.8115 0.8039 0.8398 0.8135 public 0.8028 0.8359 0.8321 0.8580 0.8386 婚姻狀態 not married 0.7786 0.8173 0.8109 0.8437 0.8191 married 0.7756 0.8131 0.8060 0.8409 0.8148

工作地區

north 0.7911 0.8238 0.8197 0.8492 0.8250 mid 0.7677 0.8069 0.7979 0.8392 0.8146 east 0.7642 0.7927 0.7937 0.8285 0.7988 south 0.7641 0.8089 0.7986 0.8350 0.8064

表 12 女性樣本之分群薪資效率 – 未考慮樣本選擇

分類 94 96 98 100 102

年齡

youth 0.7459 0.7942 0.7828 0.8153 0.7910 prime 0.7432 0.7873 0.7730 0.8089 0.7828 middle 0.7396 0.7830 0.7657 0.8044 0.7751 工作經驗

< 6 0.7422 0.7877 0.7750 0.8089 0.7828 6~15 0.7567 0.7948 0.7815 0.8140 0.7885 > 15 0.7340 0.7820 0.7657 0.8045 0.7769

學歷

Below high 0.7392 0.7873 0.7715 0.8079 0.7796 high 0.7389 0.7809 0.7674 0.8065 0.7766 university 0.7487 0.7924 0.7752 0.8088 0.7835 大學以上 0.7381 0.7802 0.7763 0.8147 0.7897 受雇部門 private 0.7366 0.7817 0.7655 0.8038 0.7753 public 0.7792 0.8175 0.8082 0.8352 0.8170 婚姻狀態 not married 0.7483 0.7913 0.7775 0.8114 0.7852 married 0.7391 0.7842 0.7684 0.806 0.7783

工作地區

north 0.7635 0.8018 0.7903 0.8192 0.7947 mid 0.7242 0.7761 0.7572 0.8012 0.7738 east 0.7205 0.7673 0.7585 0.7941 0.7571 south 0.7271 0.774 0.7565 0.7982 0.7681

表 13 年齡與薪資低付程度 (假說 1) -- 102 年

表 14 潛在工作經驗與薪資低付程度 (假說 2) -- 102 年

人力資本的累積與人力素質的提升, 上述正向的外部效果不復存在。長期而言, 更

數已婚女性不是家庭主要經濟來源者, 有比較多的時間搜尋薪資給付比較合理的 工作, 降低勞動市場的資訊不對稱, 可能因此降低薪資低付程度。由此可見結婚後, 兩性在家庭中扮演的角色似乎仍維持「男主外、女主內」。若不考慮樣本選擇, 男、

女性在所有年度之薪資效率, 都是未婚者高於已婚者。

工作地分為北 (north)、中 (mid)、東 (east) 和南 (south) 等 4 區。在北部工 作者薪資低付程度較輕微, 可能因為北部地區工作機會遠多於其他地區, 就業資 訊較透明, 勞工遭受薪資低付時較易轉換工作。表 18 的 F 統計量顯示四個地區男、

女性勞工的薪資效率有顯著差異, 且不論有無考慮樣本選擇, 兩性在所有年度間 的薪資效率皆是工作地在北部者最高。

表 18 工作地與薪資低付程度 (假說 6) -- 102 年

男 女

分類 效率平均 薪資平均 樣本數 效率平均 薪資平均 樣本數 north 0.4204 39911 5130 0.4117 32724 4199 mid 0.4094 34396 2766 0.3993 27813 2201 east 0.3968 30103 339 0.3981 24229 296 south 0.4005 33979 3298 0.3959 27240 2667

F 統計量 41.56*** 18.77***

效率平均

兩兩比較 平均差 t 統計量 平均差 t 統計量

north-mid 0.0111 5.6*** 0.0124 5.1***

north-east 0.0236 4.97*** 0.0136 2.43***

north-south 0.0199 10.48*** 0.0158 6.87***

註: *** 代表達到 1%顯著水準。