實證變數之假設

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第四節 實證變數之假設

本文將對於教育表現之影響因素分為家庭環境、家庭教育資源、親子間互動 關係和城鄉別等四大類，其中，家庭環境包括父/母親教育程度、家庭收入、婚 姻狀態和手足數目；家庭教育資源包括財務資本、社會資本和文化資本；親子間 互動關係包括母子間互動、父子間互動和家長對於子女之教育期望。

家長教育程度對於子女教育表現之影響，Coleman (1988) 提出父母親教育程 度越高，越可能為子女的認知發展提供助力。國內學者如張芳全（2011）亦提出 家長教育程度愈高，家庭學習資源較豐富，子女的教育成就會越高。因此本文預 測父/母親教育程度越高對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。Duncan (1998) 等人指出，較多的家庭收入能夠靈活的運用在教育資源上，為孩童的學業技能和 前途發展出利益。因此本文預期家庭收入對綜合分析能力和升學發展有正向的影 響。

Sun and Li (2009) 利用 the National Education Longitudinal Study 資料庫進行 分析，發現離婚對青少年學習成績的呈現負面影響，因此本文預期婚姻狀態為配 偶已過世、離婚或分居和同居等狀態對綜合分析能力和升學發展有負向的影響。

李敦仁及余民寧（2005）指出，手足數目越多，每位子女所能分到的家庭資源就 會減少，此外，隨著子女數目增加，家長所能給予每位子女的關心程度亦會下降，

因此對於教育表現皆會產生不利的影響，因此本文預測手足數目對綜合分析能力 和升學發展有負向的影響。

李敦仁及余民寧（2005）提出，財務資本、社會資本和文化資本對於教育表 現皆有正向的影響。因此本文預測財務資本和文化資本對綜合分析能力和升學發 展有正向的影響。然而，本文所採用的社會資本僅包含家庭外社會資本中，為家 長對於子女在學校的學習表現與適應學校生活方面的關心程度，Yan and Lin

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(2010)認為過度參與及關心子女在學校學習情形反而對其學習表現造成反效果，

因此本文預測社會資本對於綜合分析能力和升學發展有負向的影響。

Pong (1997)認為，家長越關心子女的課業學習狀況和學校所發生的重大事件，

子女的教育表現就會越優異，因此本文預測母親教育參與和父親教育參與對於綜 合分析能力和升學發展有正向的影響。Zhan (2006)提出，家長對於其子女的教育 期望越高，子女的表現會越優異，因此本文預測家長對於子女之教育期望對綜合 分析能力和升學發展有正向的影響。

國內外許多學者對於城鄉差異所造成的教育表現影響，幾乎皆認為係教育資 源分配不均等所造成的，Behrman and Birdsall (1983)表示，城鄉差異造成教育品 質之落差，進而影響學生教育成就；陳順利（2001）發現，住在偏遠地區的家庭，

父母親能提供的教育資源較為缺乏，造成子女的教育表現較差。因此本文預測居 住在鄉村或城鎮對綜合分析能力和升學發展有負向的影響。

根據第二節內容中所建立之方程式，本文提出了十一項假設，分述如下：

假說 1： >0，預期父/母親教育程度越高對綜合分析能力和升學發展有正向的 影響。

假說 2： >0，預期家庭收入對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

假說 3： >0，預期婚姻狀態對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

假說 4： <0，預期手足數目對綜合分析能力和升學發展有負向的影響。

假說 5： >0，預期財務資本對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

假說 6： <0，預期社會資本對綜合分析能力和升學發展有負向的影響。

假說 7： >0，預期文化資本對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

假說 8： >0，預期母親教育參與對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

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假說 9： >0，預期父親教育參與對綜合分析能力和升學發展有正向的影響。

假說 10： >0，預期家長對於子女之教育期望對綜合分析能力和升學發展有正 向的影響。

假說 11： >0，預期住在都市的中學生對綜合分析能力和升學發展有正向的影 響。

以下表 14 將彙整變數的敘述統計量及預測方向。

表 14：變數的敘述統計量及預測方向

變數 平均值 標準差 最小值 最大值 預測方向 綜合分析能力 37.62879 10.54592 8 61

升學發展成果 0.4998219 0.500008 0 1

父/母親教育程度 12.37513 2.446723 9 22 +

家庭收入 2.792661 1.130685 1 8 + 婚姻狀態 0.968294 0.1752487 0 1 + 手足數目 1.605985 1.007849 0 12 - 財務資本 8.761311 2.654632 2 14 + 社會資本 5.690417 2.379376 3 15 - 文化資本 6.323477 1.84718 3 13 +

母親教育參與 11.52013 2.712305 4 16 +

父親教育參與 9.526541 2.71133 4 16 +

教育期望 12.37513 2.446723 9 22 + 城鄉別 0.560741 0.4963852 0 1 + 資料來源：TESP 資料庫。

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第五節 本章小結

本章首先介紹複迴歸模型和 Probit 機率模型之理論模型，接著說明資料來源 及處利，最後並說明實證模型之設定和基本假設。

實證模型的建立是依據文獻回顧整理出對於教育表現具有影響效果之解釋 變數，而解釋變數主要可分為家庭環境、家庭教育資源、親子間互動和城鄉別等 四大類。本文共設立三個模型，模型一和模型二分別為探討各個變數對於綜合分 析能力的影響效果，以及各個變數對於升學發展成果的影響效果。然而，影響因 素與綜合分析能力間可能存在共線性問題，因此，模型三採用兩階段估計方法，

在第一階段中，藉由模型一中各項解釋變數估計出各個中學生樣本之綜合分析能 力水準後，接著在第二階段以其做為解釋變數，分析對於離開國中階段後之升學 發展之成果。

最後，經由過去文獻的探討與整理，本文對於各項解釋變數的影響方向進行 預測，預期對於教育表現產生正向影響效果的解釋變數為父/母親教育程度、家 庭收入、婚姻狀態、財務資本、文化資本、母親教育參與、父親教育參與、教育 期望和城鄉別；而預測對於教育表現產生負影響效果的解釋變數為手足數目和社 會資本。

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