第二章 文獻回顧
第二節 國內文獻
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例增加 2%，順利大學畢業的機率則增加 1.8%;而 Jez (2014) 使用高 等教育校務基本資料（IPEDS）分析 9 千位在 1980~1984 年出生的 子女為樣本，研究其就讀大學排名與父母所得及財產之間的關係，結 果顯示，父母財產低的學生比父母所得低的學生，就讀大學排名較差，
父母財產高的學生比父母所得高的學生，就讀大學排名較好。
第二節 國內文獻
我國相關研究較少直接使用所得進行分析，大多由父母對孩子的 教育著手，吳慧瑛 (2007)使用華人家庭動態調查中 35~65 歲的樣本，
並將其分為 1930~39、1940~49、1950~59、1960~69、1970~79 五個世 代，參考 Parish and Willis(1993)的模型估計我國家庭背景對個人教育 成就的影響，發現對 1930~1939、1940~1949、以及 1950~1959 三個 世代而言，性別是影響個人的教育成就最重要的變數，其次為家庭社 經地位，其中作者以父母親教育年數與父親職業代表家庭社經地位，
但到了 1960~1969 與 1970~1979 的出生世代，家庭社經地位對個人 教育成就的影響已高於性別的影響，除此之外不同的出生世代皆顯示 父親的教育年數對子女的影響持續大於母親的影響，而父親的職業地 位對子女教育成就的影響力則逐漸下降，得出與 Parish and Willis
（1993）、駱明慶（2001）相似的結果。
張宜君、林宗弘 (2013) 運用臺灣社會變遷基本調查與新韋伯派 的階級分類法分析我國高等教育擴張與階級複製之間的關係，使用
「臺灣社會變遷基本調查資料庫」中 1997、2002、2007 及 2012 四年 的問卷調查，針對於 1958 年之後出生（也就是九年義務教育實施後 於 1970 年進入國中、1976 之後進入大學的樣本）且有高中以上學歷 的樣本進行分析。
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本篇研究使用兩個模型，第一個模型用多類別邏輯迴歸模型
（multinominal logistic model）驗證臺灣高等教育擴張過程中，公、私 立及技職分流等水平分化對各階級學生教育機會的影響。第二個模型 用條件式邏輯迴歸則檢視高等教育的篩選機制是否從大學延伸至研 究所階段。研究結果顯示，上層階級子女就讀教學資源充裕且學費較 低公立大學的機率較高，進而增加繼續就讀研究所的機會，比起中、
下階級家庭子女易進入學費較高與教學資源相對缺乏的私立或技職 大學，在學貸壓力下繼續就讀研究所的機率較低。
莊奕琦、陳晏羚 (2011) 用華人家庭動態資料庫研究父親與孩子 代間階級流動的情況，並探討教育是否為促進代間階級流動的關鍵因 素，作者將實證模型分為三個部分，第一部分探討越高的父代階級對 子代接受高等教育是否相對較具優勢；第二部分檢測愈高的教育成就 是否對進入上層社會階級較具優勢；第三部分分析父代階級對於子代 教育成就之影響及教育成就對於進入上層階級是否帶來優勢。實證結 果顯示父親為上層階級的孩子有較高機率接受高等教育，而中產階級 的子女接受高等教育的機率也高於勞工及農民的子女；另外也發現大 學以上孩子進入上層階級的勝算比高於其他子女，顯示教育對個人階 級提升的相關性相當高。
我國第一個以所得進行估計代際流動性的是陳冠霖 (2014)，使用 1984~2010 年的人力運用調查資料，此資料庫內涵年齡、性別、教育 程度、職業、所得、身分別等個人特徵變數，又由於以家戶為調查單 位，因而可知樣本間的親屬關係，與 Solon(1992)相同，考量到女性勞 動市場較為複雜，故將研究標的設定為探討父親與兒子間的跨代所得 彈性。參考過去文獻刪掉極端值的做法，將父親所得過高者與過低者
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刪除；子女年齡則限縮在 25~30 歲之間，原因為避免過晚離家獨立 產生的過度取樣問題，以及過於年輕的樣本無法反映恆常所得的問題，
故選樣後約餘 1200 個樣本。
進行迴歸模型估計時，作者沿用 Sun and Udea(2013)的模型，從 基本恆常所得關係式開始進行推導，整理出父子間單一所得關係式後，
加入工作經驗以及年齡作為控制變數，最後引入父親的教育與職業作 為工具變數，估計結果顯示，我國跨代所得彈性由 1996 年的 0.08 逐漸惡化至 2010 年的 0.2，若不引入工具變數，而用恆常所得模型 估計亦得出相近的結果，顯示我國跨代所得流動越來越不佳。而Kan
& Wang (2015) 使用主計處 1988~2006 年的家庭收支調查，樣本子女 年齡範圍較廣從 26~45 歲之間都有，再透過人力運用調查推估子女世 代的潛在父母薪資，並使用兩階段分項迴歸分析法估計出我國父親對 子女的 IGE 在 0.18~0.23、母親對子女的 IGE 在 0.5~0.54 之間。
綜合前述文獻，欲分析兩代之間流動情形，需著重於將兩代的衡
量變數控制在「相同生命階段」。本文主要分析樣本為青壯年（30~35
歲），且我國財產持有者日趨高齡化的情況下（參圖 5），使用財產作
為估計變數難以達到前述要求；過去文獻使用職業或教育等變數研究 此議題，主因是過去取得品質良好的所得資訊的途徑較為困難，才以 教育或職業作為替代方式，而本文採取台灣稅務資料進行研究，應可
克服前述問題。因而後續分析將以所得作為分析變數，並使用Chetty
et al. (2014) 的方法估計台灣 IGE、Dahl & DeLeire (2008) 的方法估 計 IRA，最後亦會呈現以 5*5 轉移矩陣來估計的結果。雖本文以上述 方法作為理論基礎，但參考資料與研究方法並不會與該文獻完全相同，
例如過去文獻大多僅分析父親對子女的影響，然而，在我國雙薪家庭
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比例越來越高 2的狀況下，本文擬將母親受薪狀況加入分析討論，後 續於同一理論基礎上，與原研究進行比較。
資料來源：台北市各地政事務所、台北市政府民政局
圖 5：台北市房屋持有者及人口年齡分布