第三章 研究設計與實施
第二節 垂直面向學用落差之差異分析
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第二節 「垂直」面向「學用落差」之差異分析
一、「過度教育」 、「教育資格相稱」、「教育資格不足」之比率
依據「國際職業標準分類」（ISCO-08，表 2-7）和「國際教育標準分 類」（ISCED-97，表 2-8）間技能需求層級的對應關係，可整理出 ISCO-08 十大類職業所需的教育資格如表 1-4，本研究採用之「工作分析法」，即 是以表 1-4「ISCO-08 十大類職業所需的教育資格一覽表」，衡量 TEPS-B 2015 電話訪問結果中，符合本研究條件之 2,081 人，其職業所需教育資 格與自身具備之教育資格間的落差狀況。
將受試者之現職對照表 1-4，即可知道該職業應具備之教育資格，以 現職為「中醫師」者為例，依據本研究「工作分析法」之標準，擔任「中 醫師」者，在附錄 2 之 ISCO-08 職業編碼為「22」中類，即屬於第 2 大類
「專業人員」，第 2 大類「專業人員」對照 ISCED-97 之教育資格，屬於
「研究所」學歷（如表 1-4），故受試者之學歷若為「碩士」或「博士」， 就算是教育程度與職業所需教育程度相稱，即屬於「教育資格相稱」者。
若受試者之學歷僅為「大學」或「技專校院」，則歸類為教育程度低於職 業所需教育程度者，即「教育資格不足」者。
又倘受試者之現職為「秘書」，依據附錄 2 之 ISCO-08 職業編碼為
「41」中類，係屬於第 4 大類「事務支援人員」，對照表 1-4，「事務支援 人員」僅需具備「五專、二專」學歷，若受試者之學歷為「大學」，則屬 於教育程度超過職業所需教育程度者，即「過度教育」者。TEPS-B 所釋 出之 2015 電話訪問問卷資料，業已將受試者回答之現職轉換為 ISCO-08 之中類，故本研究只需再轉換為 10 大類，即可對照表 1-4，逐筆比對出 受試者在「垂直」面向「學用落差」之狀況。
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研究發現（如圖 4-1），「垂直」面向「學用落差」者，即「過度教育」
與「教育資格不足」者，共計 1,157 人，占研究對象之 56%。其中「過度 教育」者 905 人（占 44%）最多，職業所需教育資格與自身具備之教育資 格相稱者 842 人（占 40%）次之，「教育資格不足」者 252 人（占 12%）最 少。
圖 4-1
「垂直」面向「學用落差」人數分配圖
研究發現，臺灣高等教育者「過度教育」之比率甚高，此數據與教育 部「大專校院畢業生流向調查」2008 年所發現，「畢業生自評之過量教育」
比率 45.8%（引自洪家瑜等人，2015）接近，可知無論是本研究所採取之
「工作分析法」，或是教育部「大專校院畢業生流向調查」所採取之「自 我評估法」，都發現臺灣「過度教育」之比率超過 40%。
過度教育, 905人, 44%
教育資格不足, 252人, 12%
教育資格相稱, 842人,40%
遺漏值, 82人,4%
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
過度教育 教育資格不足 教育資格相稱 遺漏值
人數
垂直面向學用落差類型
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傅祖壇（2015）在「大學畢業生之過度教育探討」中，研究 91 學年 度畢業生，發現其步入職場一年後，有 47% 的受訪畢業生認為他們是「過 度教育」，認為「教育資格不足」的受訪者僅有 5%。Sgobbi（2011）也指 出，REFLEX 資料庫採「工作分析法」及「自我評估法」所進行之「教育 與職業不相稱」調查發現，「過度教育(低就)」比率分別為 27.85％、27.6
％，雖較臺灣之比率低，但同樣發現，無論是採「工作分析法」或是「自 我評估法」，所得之「過度教育(低就)」比率均極為相近。
又 Allen 與 Van-der-Velden（2001）分析 REFLEX 資料庫對 13 個國 家（奧地利、比利時、捷克共和國、芬蘭、法國、德國、意大利、日本、
荷蘭、挪威、西班牙、瑞士和英國）所進行之「教育與職業不相稱」調查，
發現該等國家「垂直」面向不相稱之「過度教育(低就)」比率介於 10％
至 30％之間。
另 McGuiness（2006）研究歐洲、美國等國家之「過度教育(低就)」
狀況，發現「過度教育」之平均比率比率約在 17％到 42％之間。此外，
歐洲職業培訓發展中心（Cedefop,2010）在「學用相稱的挑戰：學用落差 的分析和政策的應用」報告中則指出，歐洲「過度教育(低就)」的發生率 平均約為 30％。此外，Voon 與 Miler（2005）發現澳洲的「過度教育」
比率為 15%（傅祖壇，2015）。
又 Kupets（2015）分析「世界銀行」2012 年對非歐盟國家如：亞美 尼亞、格魯吉亞、馬其頓、烏克蘭所做之「就業和生產力技能家庭調查」， 以及 OECD 所做之 PIAAC 二項調查資料發現，已開發國家（美國、英國、
法國、德國、日本、韓國等 16 國）之「過度教育」平均比率約 23.4%、
「教育資格不足」平均比率約為 16.5%。
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綜上所述，國外已開發國家「過度教育」之比率約不超過 30%、「教 育資格不足」之比率則約不超過 20%，本研究發現臺灣「過度教育」之比 率為 44%，顯然高過於已開發國家；另臺灣「教育資格不足」之比率為 12%，
則是低於已開發國家。內政部統計處（2019）調查發現，2018 年底臺灣 人口中教育程度以大專以上學歷者最多，占 45.5％，且正逐年增加中，
與國際相較，2017 年底我國 25 至 64 歲人口具高等教育學歷之比率已達 49％，較 OECD 各國之平均值 37％為高。故探究臺灣「過度教育」比率甚 高之原因，可能與臺灣具備高等教育學歷者之數量，已遠超過勞動力市場 需求之數量有關。
依據「分配理論」，具高等教育學歷之勞動力過剩，在供需失衡下，
將造成「過度教育」現象持續，而無法像「人力資本理論」、「職業流動理 論」或是「適配理論」等所稱，職業與教育資格不相稱是短暫的現象，會 自動校正。又「過度教育」將導致員工對其工作不滿意、生產力下降和工 作投入程度降低，企業亦須因為員工表現不佳，而承擔反覆篩選、招聘和 培訓新員工的額外費用（Paolo & Mañé,2014），故高等教育及勞動力政 策制定者均應正視此問題，並思考改善策略，以避免「過度教育」影響國 家的生產力與競爭力。
二、 「過度教育」 、 「教育資格相稱」 、 「教育資格不足」在背景變 項上之差異分析
為瞭解本研究之背景變項（性別、居住地、學歴、學習領域、子女數、
婚姻狀況、職業狀況、任職企業性質、任職企業規模），在「垂直」面向
「學用落差」，即在「過度教育(低就)」、「教育資格不足(高就)」上之差 異狀況，採卡方考驗之百分比同質性檢定，進行均為名義變項之背景變項 與「垂直」面向「學用落差」間之差異考驗分析。
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當卡方值達顯著水準時，須繼續進行「事後比較」，以找出百分比有 顯著差異之組別。為進行卡方檢定之「事後比較」，於 IMB SPSS23.0 中以 語法建立本研究所需之「事後比較」程式如表 4-9，每次進行「事後比較」
時，只要輸入欲比較之細格次數(f_1j & f_1k)、邊緣總數(c_j & c_k) 及自由度 df，即可獲得卡方檢定之「事後比較」報表。
其中「p_diff」是指所要比較的兩個比率差距，「誤差範圍」是指信 心水準為 95％時「p_diff」的抽樣誤差範圍，「p_diff 誤差範圍」就是 95
％信心水準的上（Upper）、下（Lower）界。「Sig_Tset」是指顯著性檢定 之結果，「p<.05」代表有達到.05 之顯著水準，「ns」代表未達到.05 之顯 著水準。
表 4-9
卡方檢定之「事後比較」程式表
DATA LIST LIST / c_j c_k f_1j f_1k df.
BEGIN DATA
c_j c_k f_1j f_1k df END DATA.
COMPUTE p1=f_1j/c_j.
COMPUTE p2=f_1k/c_k.
COMPUTE Chisq=IDF.Chi(.95,DF).
COMPUTE se=sqrt(p1*(1-p1)/c_j+p2*(1-p2)/c_k).
COMPUTE Chi=sqrt(Chisq).
COMPUTE p_diff=p1-p2.
COMPUTE 誤差範圍=Chi*se.
STRING Sig_Test (A12).
COMPUTE Sig_Test=' ns'.
COMPUTE Lower=p_diff-誤差範圍.
COMPUTE Upper=p_diff+誤差範圍.
IF (ABS(p_diff)>ABS(誤差範圍)) Sig_Test=' p<.05'.
FORMAT p1 p2 p_diff 誤差範圍 Lower Upper(F8.3).
LIST p1 p2 p_diff 誤差範圍 Sig_Test Lower Upper.
資料來源：引自 SPSS「Tables」在比率同質性χ2 事後比較之應用（2014）。2019 年 6 月 13 日取自
https://tw.search.yahoo.com/search?fr=yfp-search-sb-bucket-837142&p=SPSS%E3%80%8CTables%E3%80%8D%E5%9C%A8%E6%AF%94%E7%8E%87%E5%90%8C%E8%B3%AA%E6%80%A7%CF%8 72%E4%BA%8B%E5%BE%8C%E6%AF%94%E8%BC%83%E4%B9%8B%E6%87%89%E7%94%A8
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經進行卡方檢定，「過度教育」、「教育資格相稱」、「教育資格不足」
者，其在居住地、婚姻狀況等 2 項背景變項上無差異，但在性別、學歷、
學習領域、有無小孩、職業狀況、任職企業性質、任職企業規模等 7 項 背景變項上呈現差異，茲說明如下：
（一）性別
採 Pearson 卡方檢定，χ2（2）=7.181，
p
=0.028<0.05，達顯著水準，顯示性別在「垂直」面向之「學用落差」上有差異，即男、女生在「過 度教育」、「教育資格相稱」、「教育資格不足」之類型上有差異，如表 4-10。
表4-10
性別與「垂直」面向學用落差之交叉列表
性別
垂直學用落差 總計
教育資格不足 教育資格相稱 過度教育
男
計數 121 455 434 1010
垂直學用落差內的% 48.0% 54.0% 48.0% 50.5%
佔總計的百分比 6.1% 22.8% 21.7% 50.5%
女
計數 131 387 471 989
垂直學用落差內的% 52.0% 46.0% 52.0% 49.5%
佔總計的百分比 6.6% 19.4% 23.6% 49.5%
總計
計數 252 842 905 1999
垂直學用落差內的% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
佔總計的百分比 12.6% 42.1% 45.3% 100.0%
χ2（2）=7.181，p=0.028<0.05
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接續進行 6 次事後比較，分別為「男性教育資格不足與教育資格相 稱」、「男性教育資格不足與過度教育」、「男性教育資格相稱與過度教育」、
「女性教育資格不足與教育資格相稱」、「女性教育資格不足與過度教育」、
「女性教育資格相稱與過度教育」，得到之事後比較報表如表 4-11。
表 4-11
性別與「垂直」面向「學用落差」卡方檢定之事後比較表
組別 p1 p2 p_diff 誤差範圍 Sig_Test Lower Upper
男性
教育資格不足
*教育資格相稱 .480 .540 -.060 088 ns -.148 .028 教育資格不足
*過度教育 .480 .480 .001 .087 ns -.087 .088 教育資格相稱
*過度教育 .540 .480 .061 .058 p<.05 .002 .119
女性
教育資格不足
*教育資格相稱 .520 .460 .060 .088 ns -.028 .148 教育資格不足
*過度教育 .520 .520 -.001 .087 ns -.088 .087 教育資格相稱
*過度教育 .460 .520 -.061 .058 p<.05 -.119 -.002
綜合表 4-10 及表 4-11 可知，性別在「過度教育」、「教育資格相稱」、
「教育資格不足」之類型上有差異，係指「教育資格相稱」與「過度教育」
兩者間之性別比率有差異，男性「教育資格相稱」之比率高於「過度教育」； 而女性則是「過度教育」比率高於「教育資格相稱」。女性在「過度教育」
的 比 率 高 於 「 教 育 資 格 相 稱 」 之 研 究 發 現 ， 呼 應 「 歧 視 理 論 」
（Discrimination theory）之論點，認為與勞動力市場無關的個人特徵 如性別，可能會因為歧視性機制而造成職業與教育的不相稱。
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本研究發現與國外學者 Leuven 和 Oosterbeek（2011）分析許多發 達國家研究報告、Sgobbi（2011）分析 REFLEX 資料庫、Cedefop (2010) 研究歐洲技能不相稱問題、Pecoraro（2011）研究移民的職業與教育不相 稱問題、Senarath 和 Patabendig（2014）研究斯里蘭卡職業與教育不相 稱問題等之研究發現相同；但與 Sharaf（2013）研究加拿大移民的職業 與教育不相稱問題、Pellizzari 和 Fichen（2017）探討「國際成人能力 評量」（PIAAC）測驗衡量技能不相稱問題，以及國內莊淑婷（2008）研究 體育運動休閒相關系所畢業生教育與職業不相稱研究等之發現不同。
TEPS-B 2015 電話訪問調查時，受試者約 30-31 歲，年紀尚輕，故研 究結果可推論為臺灣具高等教育資格之年輕女性在「過度教育」之比率比
「教育資格相稱」高。「歧視理論」指出，部分的研究已證實了年紀較輕、
較年長、女性、具移民身份等，較易發生職業與教育不相稱的狀況。
據此推測臺灣具高等教育資格之年輕女性在「過度教育」之比率比「教育 資格相稱」高的可能原因，或許是與臺灣企業仍存在有「性別歧視」、「性 別刻板印象」有關。
據此推測臺灣具高等教育資格之年輕女性在「過度教育」之比率比「教育 資格相稱」高的可能原因，或許是與臺灣企業仍存在有「性別歧視」、「性 別刻板印象」有關。