失業期間存活分析

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第三節 失業期間存活分析

表22 失業期間存活分析結果 模型Ⅰ

樣本數=1990

模型Ⅱ

樣本數=1990

參數 估計值 p-value 估計值 p-value

保留工資對數值 －0.1203 0.5593

保留工資對數估計值 9.1739*** <.0001

性別 0.0806 0.4514 －1.4336*** <.0001 年齡 －0.0479 0.1319 －0.2270*** <.0001 年齡平方 0.0005 0.2181 0.0028*** <.0001

教育年數 －0.0614 0.5117 0.1792* 0.0742

教育年數平方 0.0030 0.4324 －0.0221*** <.0001 人口密度 0.0311 0.3937 －0.2532*** <.0001 薪資平均變動率 －0.1163 0.7376 －0.0500 0.8862 薪資波動率 0.4320 0.5241 －1.5244** 0.0387 求供倍數 －0.2100* 0.0621 －0.4866*** <.0001 單位時間搜尋方法數 13.8028*** <.0001 14.4716*** <.0001

婚姻 －0.2665** 0.0241 －0.3733** 0.0152

經濟獨立 0.1037 0.2724 －0.4690*** 0.0003

未滿15 歲子女 0.2591** 0.0237 0.7175*** <.0001

AIC 6250.661 6220.200

BIC 6309.887 6279.427

註： 1. ***、**、*分別表示該解釋變數在顯著水準 1%、5%、10%下顯著

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表22為本文失業期間存活分析的估計結果，表中二欄的估計結果亦分別來自 二種不同的解釋變數組合。第一欄「模型Ⅰ」的解釋變數包含原始的保留工資對 數值；第二欄「模型Ⅱ」則是以第一階段保留工資線性估計得到的估計值取代第 一欄「模型Ⅰ」的保留工資對數值。

從「模型Ⅰ」的估計結果可以看到，除了求供倍數、單位時間搜尋方法數、

婚姻、未滿15歲子女數對移轉機率有顯著影響之外，其他的解釋變數對移轉機率 均無顯著影響。相對的，在「模型Ⅱ」的估計結果中，除了薪資平均變動率數對 移轉機率無顯著影響之外，其他的解釋變數對移轉機率均存在顯著影響。此外，

「模型Ⅱ」的保留工資對數估計值確實對移轉機率有顯著且正向的影響，如同前 文所述，保留工資對數估計值應該隱含失業者的機會成本，與移轉機率有正向關 係。

在「模型Ⅰ」中，選擇權模型參數的代理變數多半有顯著的估計結果，例如 求供倍數、單位時間搜尋方法數、婚姻、未滿15歲子女均與原先的預測一致。其 中，求供倍數對移轉機率有顯著且負向的影響，代表失業者預期未來工作機會出 現機率增加時，移轉到就業市場的機率較低。而單位時間搜尋方法數對移轉機率 有顯著且正向的影響，代表失業者在工作搜尋的過程中累積搜尋經驗的速度越快，

移轉到就業市場的機率越高。

在控制了保留工資與失業期間的內生關係後，除了求供倍數、單位時間搜尋 方法數、婚姻、未滿15歲子女數仍然對移轉機率有顯著的影響之外，薪資波動率 對移轉機率亦存在顯著的負向影響，代表工資波動率的增加確實會降低失業者移 轉到就業的機率。另外，經濟獨立亦會降低失業者移轉到就業的機率，代表經濟 獨立的失業者因財富效果，在工作搜尋過程中的有較低的不確定性，移轉到就業 的機率較低。

除了上述的代理變數，人口密度、性別、年齡、年齡平方、教育年數、教育 年數平方對移轉機率的影響亦與原先預測的方向一致。其中，人口密度對移轉機 率有顯著且負向的影響，可能是因為都市地區擁有較多的工作選擇，造成失業者

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傾向繼續搜尋工作，移轉到就業的機率降低。另外，性別對移轉機率亦存在顯著 且負向的影響，也可能是因為男性的工作選擇多於女性而造成。

本文按照「模型Ⅱ」的估計結果，將年齡與教育年數對移轉機率的影響計算 於表23。從表中可以看到，失業者在81.1歲之前，隨著年齡的增加，移轉機率會 隨之降低，若將65歲視為勞動者的退休年齡，則年齡的增加對移轉機率實際上存 在負向影響。相對的，教育年數低於8.1年的失業者，隨教育年數的增加，移轉機 率會逐漸增加；教育年數高於8.1年的失業者，隨教育年數的增加，移轉機率會逐 漸減少，因此對於完成9年國民義務教育的失業者而言，其教育年數的增加對移轉 機率實際上也存在負向的影響。

表23 年齡及教育年數對移轉機率的影響

變數 移轉機率遞減 移轉機率遞增

年齡 超過81.1 歲 未滿81.1 歲

教育年數 未滿8.1 年 超過8.1 年

在本文第二階段的實證分析中，除了用來驗證選擇權模型的代理變數之外，

其他解釋變數如性別、年齡、教育年數的參數估計結果，實際上與陶宏麟和李嘉 宏(2006)的估計結果相近，但本文修正了陶宏麟和李嘉宏(2006)錯誤的解釋。另 外，部分解釋變數的估計結果，也和林祖嘉(1991)的結論相近，例如教育程度越 高，失業期間越長。本文認為，林祖嘉(1991)研究的對象為專上畢業生，保留工 資的變異較小，因此不需要透過兩階段的方法，即可得到顯著的估計結果。

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