先前有許多文獻研究如何估計父母世代與子女世代所得之間的關係，最為基 礎且普通的方式即以代間所得彈性（Intergenerational Income Elasticity, IGE）衡 量兩世代所得流動情形，我們以Solon（1992）的模型為基礎，其估計式為：
log(𝑌&) = 𝛼 + 𝛽 log(𝑌,) + 𝜀 （1）
以母體平均數進行偏差，即將迴歸式的原點移至母體平均數上，將上式改寫 為：
𝑦& = 𝛽y, + δ （2）
𝑦& 為子女世代的恆常所得，y, 則為父母世代的恆常所得，迴歸式的係數 𝛽
即為代間所得彈性，而 (1 − 𝛽) 表示為代間所得流動的情形，代間所得彈性在現 實社會中介於0至1之間，數值越高表示父母世代與子女世代所得間的關聯程度越 大。而使用代間所得彈性的前提為兩世代間的所得對數須有相同的標準誤，因此 在文獻中Solon（1992）亦使用代間相關性（Intergenerational Correlation）作為代 間所得彈性的替代變數：
𝜌 = (𝜎5,/𝜎5&)𝛽 （3）
𝜌 即為代間所得相關係數， 𝜎5, 為父母世代所得對數的標準誤，而 𝜎5& 則 為子女世代所得對數的標準誤，代間相關性考量了兩個世代之間所得對數的橫斷 面離散因素。Black（2010）表示前述兩種衡量方式都有其特性與意義，建議研究 者應著重了解其不同的內涵，特別是在比較不同時間或是不同地區的代間所得流 動情形時。兩者在實際應用上的差異有些許不同，使用代間所得相關係數衡量時，
無論父母世代亦或是子女世代的恆常所得發生衡量誤差，任一種狀況都將導致估 計值發生偏誤，而使用代間所得彈性的優點是其不受子女世代恆常所得的衡量誤
差影響而導致偏誤，但若父母世代的恆常所得有衡量誤差亦會導致估計值有偏誤 的情形。
在衡量代間所得流動情形時，子女與父母的所得應為恆常性所得，但因為資 料限制，較難直接取得子女與其父母的終身所得資料，因此我們必須使用有限的 歷年所得追蹤資料去估計他們的終身所得。歷年有許多文獻討論如何估計父親終 身所得，但若估計的方式發生衡量誤差，則代間所得流動情形的估計值會有偏誤 的情形，早期研究在估計代間所得彈性時，子女與父母的薪資經常以某一年的所 得收入直接進行迴歸分析，然而Solon（1989,1992）和Zimmerman（1992）指出 僅使用某個年齡的收入進行迴歸，將會造成顯著低估真實的代間所得彈性。Solon
（1992）以美國國民收支動態追蹤調查研究（Panel Study of Income Dynamics, PSID）資料進行實證研究，提出衡量父親終身所得的改進方法，即以平均多年所 得收入來衡量父親的所得，若使用平均5年的父親收入取代某一年收入進行迴歸 分析的話，美國的所得彈性估計值從0.2上升至0.4。Zimmerman（1992）則使用 美國長期追蹤調查資料（National Longitudinal Survey, NLS）進行比較，發現使 用平均4年的父親所得資料，所得與週薪的彈性估計值皆比使用單年度高。而 Mazumder（2005）則使用1984年美國所得與計畫參與調查（Survey of Income and Program Participation, SIPP）整合了社會安全局（Social Security Administration）
的彙總收入紀錄（Summary Earnings Records, SER)進行討論，他的研究發現當平 均的年數越高，代間所得彈性的估計值會越高，實證結果為當平均年數為16年時，
美國代間所得彈性自平均7年的0.45成長至0.61，並表示為準確的估計代間所得彈 性，建議使用父親10至15年或更長的所得平均值進行迴歸分析。
另一方面，如何衡量子女恆常所得亦是過去文獻研究的重點。Haider and Solon（2006）表示除了代間所得彈性估計式的右側變數有衡量誤差時將導致代
間所得彈性有不一致的參數估計外，估計式左側的被解釋變數（即為取對數後的 子女所得）有衡量誤差時亦會造成參數估計有不一致性，例如生命週期偏誤（Life-cycle Bias）。而根據標準測量誤差模型（Standard Errors-in-variables Model）的假 設，當子女所得有衡量誤差時只會導致代間所得彈性估計值有較高的標準誤差，
在這其中關鍵的假設是整個生命週期中噪音或誤差項是隨機的。Haider and Solon
（2006）亦表明使用標準測量誤差模型衡量終身所得是不合適的，因為當今所得 與終身所得的關聯在整個生命週期中是會變動的，他們使用美國的資料發現，若 兒子的薪資是在30歲中期至40歲中期被觀察到的話，該時間點的所得是適合作為 終身所得的代理變數，而若以兒子較年輕時期所得進行迴歸分析，代間所得彈性 會有大幅度低估的情形，Böhlmark and Lindquist（2006）及Brenner（2010）分別 使用瑞典及德國的資料進行分析並與Haider and Solon（2006）有相同的論述。而 Nybom and Stuhler（2016）使用瑞典的長期收入資料進行分析，該資料幾乎涵蓋 父親與兒子生命歷程的所得資料，而他們驗證了Haider and Solon（2006）的觀點，
即所得觀察值在中年時的生命週期偏誤最小，且生命週期偏誤在其他年齡段無法 被消除。在這之前，亦有許多的研究是使用子女較為年輕時的所得進行估計代間 所得彈性，例如Solon（2002）曾提及Reville（1995）雖亦使用PSID資料衡量代間 所得彈性，並以父親平均5年的所得取對數及兒子平均5年的所得取對數進行迴歸 分析，但其使用兒子在20多歲時的所得資料，代間所得彈性估計值為0.25左右，
且發現若使用兒子30多歲的資料的話，估計值則接近0.5。
本研究以先前文獻的方法為基礎，並考量臺灣的人口特性下調整且篩選範圍，
以普通最小平方法（Ordinary Least Square, OLS）估計父母世代與子女世代之間 的所得彈性，本研究的迴歸模型如下：
ln(𝐶_𝑃𝐴𝑌)< = 𝛽,+ 𝛽&ln(𝑃_𝑃𝐴𝑌)<+ 𝛽=(𝐶_𝑀𝐴𝐿𝐸)< + 𝛽A(𝐶_𝐸𝐷𝑈)<
+ 𝛽D(𝐶_𝐴𝐺𝐸)< + 𝑢< （4）
其中被解釋變數為子女世代受訪者的平均每月收入取對數，而解釋變數包含 家長所得(𝑃_𝑃𝐴𝑌)、子女性別(𝐶_𝑀𝐴𝐿𝐸)、子女最高教育程度(𝐶_𝐸𝐷𝑈)、子女平均 年齡(𝐶_𝐴𝐺𝐸)，其中(𝑃_𝑃𝐴𝑌)可分為其父親平均每月收入(𝐹_𝑃𝐴𝑌)、母親平均每月 收入(𝑀_𝑃𝐴𝑌)、家庭主要所得者之平均每月收入(𝑀𝐴𝐼𝑁_𝑃𝐴𝑌)以及家庭總所得 (𝑇_𝑃𝐴𝑌)，而 𝛽& 的估計值即為代間所得彈性，而迴歸式中子女所得與家長所得 的變數依Solon（1989,1992）和Zimmerman（1992）的建議，以多年資料的平均 值作為恆常所得的代理變數。