第二章 資料描述
第二節 樣本趨勢及敘述統計
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 樣本趨勢及敘述統計
繼上一節中，由 ATUS 資料庫挑選符合我們需要的樣本，以及自 O*NET 中，選出衡量體能的九項要素後，本節針對所選擇的樣本及衡量要 素，分別詳述樣本所呈現的趨勢。
一、 美國人民平均照顧小孩的時間趨勢
由 Guryan et al. (2008) 的研究中可得知，母親每週平均照顧小孩的時 間總數約為父親的兩倍。此外，Aguiar and Hurst (2007) 的研究中，更將照 顧小孩的時間細分為不同類別，以利於研究者對於時間變動來源做更深入 的分析，而不是單就研究照顧小孩的時間總數。
本研究將照顧小孩的時間分為四個類別：基本照顧時間、教育時間、
玩樂時間、接送時間，而將這四個類別加總即為照顧小孩的時間總數。其 中，基本照顧時間包括照顧小孩基本的生理需求、替小孩規劃未來，和小 孩聊天，提供小孩醫療照顧，參加小孩各種活動等；而教育時間包含陪小 孩閱讀、陪小孩作功課、參加學校家長座談會等；另外，玩樂時間涵蓋陪 小孩玩遊戲、和小孩一貣運動等；最後，接送時間包括等小孩的時間、接 送小孩時間、接送和教育小孩相關的時間、接送和小孩健康相關的時間等。
11
在定義完四種照顧小孩的時間類別後，首先依照樣本之性別作為分類 的依據，分別來看父母照顧小孩時間總數的平均趨勢，以及四種不同類別 下，照顧小孩時間的分佈情形，結果整理於下表 2-1。
11 父母照顧小孩的時間項目的分類及說明請參考附錄之附表 1。
‧
註：1.以 Variance ratio test 分別檢定父親/母親每天照顧男女孩時間的變異數比例是否顯著不同，Ratio=SD(boy)/SD(girl)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
由表 2-1 可看出父母照顧小孩的時間差異情況，母親平均每天照顧男 孩的時間約為 137 分鐘，其中基本照顧占了最多時間，約為 75 分鐘，其 次為接送時間和玩樂時間，平均每天分別為 25 分鐘及 23 分鐘，而教育占 的時間較少，平均每天約占 14 分鐘。相較於母親，父親平均每天照顧男 孩的時間約 80 分鐘，僅僅只有母親的一半，而基本照顧時間、教育時間、
及接送時間呈現相同的趨勢，只有玩樂時間父母親差異不大，而不同性別 之小孩受照顧之時間分配呈現相近趨勢。
由父母每天照顧小孩的平均時間來看，不同性別的小孩時間差距不大，
然而，我們仍可利用統計檢定，得到父親及母親於每天照顧男女孩的平均 時間是否有顯著差異。此屬於兩獨立樣本平均數差異之檢定，故需先利用 Variance ratio test，確認父母於照顧男女孩時間的變異數在統計上為顯著差 異後，再利用 T Test 分別檢定父親及母親照顧男女孩的平均時間是否有差 異，並將結果整理於表 2-1。12由表 2-1 可以得知，父親對於不同性別的小 孩在照顧時間總數，基本照顧時間，及玩樂時間於統計上有顯著差異；而 母親僅在基本照顧時間上有顯著差異。
再者，由於 Ramey and Ramey (2009) 的研究中指出，父母的教育程度 與照顧小孩時間呈現正相關，且根據其實證結果，不同教育程度的父母於 照顧時間上的確有顯著差異。故本研究將父母依照不同教育程度分成三類，
分別來看父母照顧小孩的時間是否存在差異，並將結果整理於下表 2-2。
其中，本文將父母的教育程度分為低於 12 年，12 年至 15 年之間，及高於 16 年三類。
12 本研究根據 Alan C. Acock 的著作 A Gentle Introduction to Stata (2010) 進行統計檢定。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
間約為 113 分鐘，而中等教育程度的母親約為 126 分鐘，高等教育的母親 約為 166 分鐘，而母親照顧女孩也呈現同樣的趨勢。相較於母親，父親照 顧小孩時間雖然比母親少，但呈現的趨勢相似。而進一步分析照顧小孩時 間的四種類別，發現也呈現出一致的趨勢，隨著教育程度越高，照顧小孩 的時間越多。母親照顧小孩時間約為父親的兩倍，只有玩樂時間父母陪伴 子女的時間差異不大。
二、 美國各州勞力密集程度的測量
為了測量美國各州勞力密集程度，故需要先了解各州從事該職業的人 數，以及該職業占該州勞動力人數之比例，因此本研究以 Federal
Information Processing Standard (FIPS) 標準定義美國之 51 個州別，隨後利 用世界最大的個體資料庫之一，其內含 1850 年至今美國個人與家庭的長 期資料，稱為 Integrated Public Use Micro data Series (IPUMS)，並利用其資 料庫計算出美國各州從事各種職業的人數占該州的比例。
接著，本研究採用 O*NET 資料庫，計算各種不同職業所需耗費之體 力程度。在此，以能力之中九項代表該職業的體力要素作為衡量標準，每 項要素的分數範圍為 0 至 100 分，並將九項要素做加總平均，計算出從事 該職業平均所需耗費的體力。而分數越高，表示所需耗費的體力越高。
最後，將 O*NET 所計算出各個職業之平均體力分數，由高至低排列，
並加總各州勞力程度較高的前三分之一、四分之一、五分之一職業之平均 體力分數占該州的比例，分別作為美國各州勞力密集程度的代表，並將結 果整理於表 2-3。此項整理的資料顯示，若該州耗費體力之工作越多，加 總之勞力職業的比例也會相對較高，表示該州的勞力密集程度越高。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
41 Oregon 30.61 25.31 21.26 53 Washington 30.55 24.66 20.62 17 Illinois 29.94 24.24 20.08 44 Rhode Island 29.39 23.42 20.02 4 Arizona 29.39 23.91 20.57 12 Florida 29.38 24.56 21.02 49 Utah 29.13 24.04 20.38 10 Delaware 28.54 22.79 18.93 51 Virginia 28.45 23.08 19.09 36 New York 28.24 23.13 19.65 6 California 28.12 22.74 19.01 33 New Hampshire 28.10 22.71 19.09 8 Colorado 28.04 23.16 19.51 25 Massachusetts 25.60 20.55 17.59 9 Connecticut 25.59 20.68 17.73
34 New Jersey 25.57 20.79 17.33
24 Maryland 25.01 20.36 17.00
11 District of Columbia 21.37 16.67 14.27
資料來源：本研究整理
根據表 2-3 可看出，美國各州的勞力密集程度，若以勞力程度較高的 前三分之一職業占整州之比例作為準則，並以勞力密集度 1/3 表示，則勞 力密集程度較高之前三名的州別，分別為 Arkansas，其次為 Wyoming，再 者為 West Virginia。反之，勞力密集程度最低州別的前三名，分別是 District
of Columbia，再者為 Maryland，最後為 New Jersey。在此可計算出勞力程 度最高與最低州別的差距為 14.78%，故可以看出各州的確因為職業結構的 不同形成勞力密集程度的差異。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
若以勞力程度高的前四分之一職業或前五分之一職業占整州之比例 作為準則，並分別表示為勞力密集度 1/4 及勞力密集度 1/5，則勞力密度程 度較高與較低的州仍為上述的六個州別，只是勞力密集程度最高與最低的 差距略小，分別為 13.50%及 11.28%。這也代表各州的職業比例分佈有相 當程度的穩定性，不會隨著本研究區分勞力密集程度之準則不同，而改變 其各州勞力密集程度之排序。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y 第三章 模型建立
本章旨在建構實證之迴歸模型，並詳盡說明迴歸模型中各項變數的定 義，於充分掌握各項變數之內容及相互關係後，將有助於我們對迴歸模型 的控制與分析。
第一節 變數的定義
一、 被解釋變數：照顧小孩的時間
首要敘述的重點為本論文最重要之被解釋變數-照顧小孩時間。參考前 一章節之詳細來由說明，此項變數定義為參照 Guryan et al. (2008) 對於美 國人民時間分配之研究資料，將小孩之年齡定義於 18 歲以下，而照顧小 孩的時間可細分為基本照顧時間、教育時間、玩樂時間、接送時間之四大 項目，計算方式可以下列表示：
照顧小孩時間總數 基本照顧時間 教育時間 玩樂時間 接送時間
其中，基本照顧時間包含所有照顧小孩的基本生心理需求以及醫療照 料；教育時間包含所有和課業或學校相關的活動；而玩樂時間包含所有陪 小孩玩遊戲或運動時間；接送時間包括所有等待及接送小孩時間。
在此，本研究以每天從事該活動的分鐘數作為加總計算單位，並於附 錄中詳細整理自 ATUS 資料庫中，照顧小孩時間四大項目之活動代碼及所 代表之涵義。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
二、 解釋變數：勞力密集程度
次要說明為與照顧小孩時間同等重要之解釋變數-勞力密集程度。其中，
完整定義及五十二項衡量職業之要素分類已於上個章節描述，下表 3-1 列 出五十二項衡量要素中，做為判定勞力密集程度之九項與體能 (Physical abilities) 相關之要素，並詳細說明之。
表 3-1 九項體能要素
能力 各項能力的描述
四肢靈活度 四肢快速及反覆行動的能力
肌耐力 肌力的耐久性及承受度
爆發力 肌肉短期的爆發力
肢體活動範圍 四肢彎曲、伸展及扭轉的程度 身體協調性 身體活動時，四肢的協調度 身體平衡度 身體失衡時，保持平衡的能力
忍耐力 環境不佳時，身體的忍受程度
最大肌耐力 搬運東西時，身體所能使出的最大力氣
支撐力 腹部或下肢支撐其他身體部位的能力
資料來源：O*NET
如先前說明，每項要素皆有一個客觀的測量分數，範圍由 0 至 100 分，
將這九項要素的分數做加總平均，即可得到該職業使用體力之平均分數，
若分數越高，表示該職業耗費體力的程度越高，則屬於勞力程度較高的職 業。而各州的勞力密集程度及計算方式，於上個章節敘述統計中有詳細的 說明，結果也整理於表 2-3，此即為本研究最主要之解釋變數。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
三、控制變數：
細部分析影響照顧小孩時間的各項成因，扣除勞力密集程度此因素外，
我們另外歸納出六大相異的控制變數。將此六大變數輔以原先的勞力密集 程度列入迴歸模型中加以控制，可更有效地分析美國各州勞力密集程度的 差異對於父母照顧不同性別小孩的時間差異。以下針對此六項控制變數做 詳細說明：
1. 年齡：
根據 Kimmel and Connelly (2007) 及 Guryan et al. (2008) 的研究，認為 父母的年齡、年齡的平方會影響照顧小孩的時間，因此本研究列入受訪者 的年齡、年齡之平方項、以及年齡的三次方，作為控制變數。
2. 教育程度：
父母教育程度之差異對於照顧小孩的時間會有很顯著的不同。Ramey and Ramey (2009) 認為教育程度越高的父母親，照顧小孩的時間越多，尤
父母教育程度之差異對於照顧小孩的時間會有很顯著的不同。Ramey and Ramey (2009) 認為教育程度越高的父母親，照顧小孩的時間越多，尤