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第二節 研究目的

多年來，台灣有關保留工資與失業期間的實證研究存在分歧的結論，甚至部 分研究結果違背傳統的工作搜尋理論。例如，台灣的實證結果普遍發現失業者擁 有越高的保留工資時，移轉到就業市場的機率越高，但在傳統的工作搜尋模型中，

失業者可從事工作的工資存在固定的分配，當失業者擁有越高的保留工資，則未 來可接受的工作越少，越不容易移轉至就業市場。另外，台灣的實證研究普遍顯 示教育程度等隱含人力資本的個人特質，與失業者移轉到就業市場的機率存在負 向關係，但一般的工作搜尋模型及國外的實證研究並不支持這樣的關係。

針對上述的問題，本文重新檢視這些實證研究所使用的問卷資料，認為台灣 的實證研究結果並不適合被一般的工作搜尋理論解釋，原因在於一般的工作搜尋 模型，如Mortensen(1984)，考量了廠商對於個人失業者的需求，但在台灣的實證 研究中，因缺乏失業者的受聘工資(offer wage)、受聘次數(offer arrival rate)或再 就業的工資(re-employed wage)等資料，在探討保留工資或失業期間時，使用的解 釋變數多為勞動供給者的個人特質，無法了解勞動市場對個別失業者的需求狀況，

其研究結果實際上只是反映失業者的「工作搜尋決策」。另外，台灣的實證研究因 缺乏失業者的原有工資或受聘工資，無法去除保留工資所隱含的機會成本，是造 成保留工資與移轉機率存在正向關係的主要原因。

雖然台灣的調查資料缺乏廠商對於個別失業者的需求，本文仍希望可以透過 理論模型分析失業者的工作搜尋決策問題，而為了避免對勞動需求做過多的假設，

本文利用Miao & Wang(2011)的工作搜尋遞延選擇權模型，將失業視為不斷遞延 接受工作的過程，探討失業者在面對不同環境時的工作搜尋決策。在模型中，失 業者對未來工資的預期除了包含工資平均變動率與波動率的因素，本文還加入工 作機會出現的跳躍過程，模擬失業者對工作機會的預期如何影響工作搜尋決策。

並延續Miao & Wang(2011)的選擇權模型，考慮失業者對工作搜尋的報酬存在不

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確定性，藉由模擬結果解釋家庭經濟因素對工作搜尋決策的影響。

除了工作機會及不確定性之外，本文欲進一步探討市場景氣對工作搜尋決策 的影響，主要的原因在於主計處統計的平均失業週數雖然常被視為市場景氣的指 標，但該數據實際上為設限資料(censored data)，僅針對持續失業(未就業)的樣本 統計，本文希望能夠透過包含完整失業期間(已再次就業)的樣本，重新探討市場景 氣的影響。為了區分未就業與已就業的差異，本文按「人力資源調查」及「人力 運用調查」的資料，先行去除初次尋業者、非全職尋業者、農林漁牧業工作者、

國防單位工作者等樣本，按失業者開始工作與否，分別計算2006 年至 2010 年間 每年5 月的平均失業週數，如表 4。

表4 2006 年至 2010 年未就業與已就業的平均失業週數

樣本類別 2006 年 2007 年 2008 年 2009 年 2010 年

未就業 觀察數 203 269 255 444 311

平均失業週數 28.82 27.66 27.55 30.19 32.01

已就業 觀察數 50 85 96 166 111

平均失業週數 29.86 32.58 29.85 30.17 30.47

已就業比重 19.8% 24.0% 27.4% 27.2% 26.3%

資料來源：本文按行政院主計處「人力資源調查」及「人力運用調查」資料自行計算

在表4 中，未就業的平均失業週數與主計處統計的平均失業週數(表 2)有相同 的變化趨勢，在2008 年金融海嘯發生後有越來越長的平均失業週數。相對的，已 就業的平均失業週數與主計處的平均失業週數則有明顯差異，已就業的平均失業 週數在2008 年後上升幅度相對較低，而且低於 2007 年的 32.58 週，甚至在 2009 年及2010 年時低於同年度未就業者的平均失業週數。另外，從表 4 的觀察數可以 發現當失業人數在2006 年至 2009 年間逐年增加的同時，失業者移轉到就業市場 的比重並沒有隨之降低，反而在2008 年及 2009 年相對較高，代表景氣下滑時，

失業者移轉到就業市場的機率不必然較低。

為了驗證選擇權模型對於市場景氣、工作機會、不確定性等影響因素的模擬

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結果，本文參考陶宏麟和李嘉宏(2006)串聯主計處「人力運用調查」與「人力資 源調查」的方法，以台灣2006 年至 2010 年非初次尋業者的樣本作為研究對象，

將失業者填答的希望待遇與搜尋工作星期數視為保留工資與失業期間，並挑選適 當的解釋變數從事實證分析，驗證選擇權模型的適用性。除此之外，本文希望能 藉由實證分析，重新說明各解釋變數對於移轉機率的影響方向，以期修正陶宏麟 和李嘉宏(2006)對比例風險模型可能有問題的解釋。

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