本研究使用 1999 年到 2016 年中央研究院「華人動態資料庫」，根據臺灣的 不同世代間流動性間的關係，主要以三個世代間平均每月所得、職業階層、教育 程度等不同層面分別探討。另外，由於華人動態資料庫中並未詢問祖父母世代的 所得，因此本文根據人力運用調查的資料，對於華人動態資料庫中祖父母世代的 所得進行迴歸推估。
首先，本文探討三個世代間所得流動性的關係中，分為子女世代與父親、祖 父母世代間的所得關係，以及子女世代與母親、外祖父母世代間的所得關係，並 依據子女世代的年齡限制分別討論。
在限制子女世代為 25 歲以上的情況中，父親與子女世代的代間所得彈性為 0.201 到 0.231，皆比母親與子女世代的代間所得彈性 0.111 到 0.142 高，而不論 是父親或母親與女兒的代間所得彈性分別為 0.231、0.142 皆高於與兒子的代間所 得彈性。若加入祖父母世代的所得探討，考慮祖父母世代所得最大者，則不論是 祖父母還是外祖父母對於子女世代的所得彈性皆為負，且外祖父母與子女的所得 彈性為負且顯著。而父母世代與子女世代的所得彈性結果與只考慮兩世代間的代 間所得彈性結果相同，仍然為父親與子女世代的所得彈性較母親與子女世代所得 彈性高，且父母世代與女兒的所得彈性皆高於父母世代與兒子的所得彈性。
而在其他條件不變的情況下，限制子女世代的年齡為 35 到 40 歲間，父親與 子女世代的代間所得彈性為 0.249 到 0.332，皆大於母親與子女世代間的代間所 得彈性 0.208 到 0.269。與限制子女世代年齡為 25 歲以上不同的是，除了代間所 得彈性變大以外，父親、母親與兒子的代間所得彈性大於與女兒的代間所得彈性，
分別為 0.332、0.269。若考慮祖父母世代與子女世代，值得注意的是祖父母所得 最大者與兒子的代間所得彈性甚至大於父親與兒子的代間所得彈性。若同時考慮
制子女世代年齡為 25 歲以上時的情況。
在限制子女年齡為 35 歲到 40 歲情況下，祖父母世代與子女世代間所得彈性 較顯著，而祖父母與子女世代的所得彈性介於 0.249 到 0.561，且以祖父母與兒 子的所得彈性為最大；而外祖父母與子女世代的所得彈性為負且皆不顯著。這個 實證結果可以印證 Solon(2013)所提，若祖父母世代對於子女世代有進行投資行 為，祖父母世代對於子女世代的所得彈性則為正。因此本文根據樣本發現，祖父 母相較於外祖父母對於子女世代的投資行為較多，且投資金額也較多，且在台灣 傳統的社會中，祖父母世代對於內孫、外孫的投資行為可能會有不同的情況。
相較於台灣代間所得彈性的狀況，Jantti 等人(2006)分別測量了六個國家的代 間所得彈性，分別為丹麥、芬蘭、挪威、瑞典、英國、美國，且將父代的年齡限 制在 45 歲，子代限制在 30-42 歲間。並發現在美國，兒子的父代的代間所得彈 性最高為 0.517，而英國為 0.306 次高，其中最低的為丹麥 0.071。由此可見，台 灣所得流動性的狀況比美國佳，但比北歐國家的所得流動性不佳。
而在職業階層的方面，若分別討論兩世代間的關係，祖父與父親間的職業流 動性比父親與兒子間的職業流動性高，而祖父與兒子間的職業流動性則會比父親 與兒子間的職業流動性高，本文認為在較早期的年代屬於農業轉工業的時代，因 此在祖父與父親間職業的流動性會較父親與兒子大。
另外，在教育程度的方面，父親與兒子間的教育程度流動性會較祖父與父親 間的教育流動性高，而祖父與兒子的教育程度流動與以職業階層衡量的結果相同，
會比父親與兒子間的教育流動性高，本文認為近年來高等教育的擴張，導致大家 對於學歷的重視，因此父親與兒子的教育程度流動性會較祖父與兒子大。
在華人動態資料庫中，即使至目前已有許多不同世代的主樣本，但是由於三 個世代間的成對樣本數量不多，及每年會有流失受訪者的狀況，及每位訪問對象 對於問卷的填答狀況不同，導致在完整的追蹤資料是較少的。然而，目前只有華 人資料庫的長期追蹤資料庫衡量三個世代間流動性的狀況較為恰當，因此，在未 來若能有更完整且長期的追蹤資料，就能驗證我們估計出來的結果。
參考文獻
王宜甲與林心怡 (2017)。「台灣跨世代所得移轉與傳遞」，台灣經濟學會 2017 年 年會發表之論文。國立清華大學台積館。
李菁慧 (2018)。「台灣代間所得流動之探討」。碩士論文，國立高雄大學應用經 濟學系。
沈暉智與林明仁 (2018)。「論家戶所得與資產對子女教育之影響---以 1993--1995 出生世代及其父母稅務資料為例」。『經濟論文叢刊』，即將出版論文。
陳正昌 (2005)。「社會階級背景與大學入學機會」，屏東教育大學社會理論與教 育研討會。國立屏東教育大學。2005 年 11 月 11 日。
張宜君、林宗弘 (2015)。「臺灣的高等教育擴張與階級複製：混合效應維續的不 平等」，『臺灣教育社會學研究』。15(2)，85-129。
莊弈琦與陳晏羚 (2011)。「紈袴子弟與流氓教授：台灣的教育與階級流動」，『人 文及社會科學集刊』。23(1)，61-91。
華人動態資料研究計畫資料庫。1999 年-2016 年。原始數據取自中央研究院人文 科學研究中心調查研究專題中心學術調查研究資料庫。
Becker, G. S., & Tomes, N.(1979), “An equilibrium theory of the distribution of income and intergenerational mobility”, Journal of Political Economy, 87(6), 1153-1189.
Black, S. E., & Devereux, P. J.(2011), “Recent developments in intergenerational mobility”, in O. Ashenfelter and D. Card(eds), Handbook of Labor
Economics,(Vol. 4,Part B, pp.1487-1541).Amsterdam, New York, and
Oxford:North Holland, Elsevier.Chetty, R., Hendren, N., Kline, P., & Saez, E.(2014), “Where is the land of
opportunity? The geography of intergenerational mobility in the United States”
NBER Working Paper 19843, National Bureau of Economic Research, Inc.
Chetty, R., Hendren, N., Kline, P., & Saez, E., & Turner, N. (2014), “Is she United States still a land of opportunity? Recent Trends in Intergenerational
Mobility”,American economic review,104(5),141-147.
Dribe, M. & Helgertz, J.(2016) “The lasting impact of grandfathers: Class,
occupational status, and earnings over three generations (Sweden 1815-2010)”,
The Journal of Economic History,76(76),969-1000.
Grawe, N. D. (2006), “Lifecycle bias in estimates of intergenerational earnings persistence”, Labour economics,13(5),551-570.
Haider, S., & Solon, G. (2006), “Life-cycle variation in the association between current and lifetime earnings”, American economic review,94(4),1308-1320.
Hellerstein, J. K. & Morrill, M. S. (2011), “Dads and daughters: The changing impact of fathers on women’s occupational choices”, Journal of Human
Resources,46,333-372.
Jantti, M., Bratsberg, B., Roed, K., Raaum, O., Naylor, R., Osterbacka, E., & Eriksson, T. (2006), “American exceptionalism in a new light: a comparison of
intergenerational earnings mobility in the Nordic countries, the United Kingdom and the United States.”, Disscussion Paper No. 1938(Institute for the Study of Labor(IZA),Bonn).
Long, J. & Ferrie, J. (2015), “Grandfathers matter(ed): Occupational mobility across three generations in the U.S. and Britain, 1850–1911”, Unpublished Manuscript.
Mazumder, B. (2005), “Fortunate sons: New estimates of intergenerational mobility
in the United States using social security earnings data.”, Review of Economics
and Statistics, 87(2), 235-255.
Modalsli, J. (2015), “Estimating occupational mobility with covariates”, Economics
Letters133, 77-80.
Mare, R. D. (2011), “A multigenerational view of inequality”, Demography, 48(1), 1-23.
Olivetti, C., & Paserman, M. D.(2015) “In the name of the son (and the daughter):
intergenerational mobility in the United States, 1850-1940”, The American
Economic Review 105(8), 2695-2724.
Olivetti, C., Paserman, M. D., & Salisbury, L. (2016) “Three-generation mobility in the United States, 1850–1940: The role of maternal and paternal grandparents”, Technical report, National Bureau of Economic Research.
Solon, G. (2013) “Theoretical models of inequality transmission across multiple generations” Research in Social Stratification and Mobility 35,13-18.
Sun, F., & Ueda, A. (2015), “Intergenerational earnings mobility in Taiwan”,
Economics Bulletin,35(1),187-197.
Zeng, Z., & Xie, Y. (2014), “The effects of grandparents on children’s schooling:
Evidence from rural China”, Demography,51,599-617.
附錄
工作年數平方 [0.000533] [0.000214] [0.000106] [0.0000692] [0.0000452]
受教育年數 0.0441*** 0.0700*** 0.0643*** 0.0765*** 0.0920***
[0.00756] [0.00324] [0.00195] [0.00160] [0.00144]
Occu1 0.515*** 0.602*** 0.696*** 0.624*** 0.590***
附表 1 祖父母所得推估結果-祖父母出生世代為 1940 年前(續)
Occu7 0.147* 0.271*** 0.306*** 0.307*** 0.323***
[0.0655] [0.0305] [0.0207] [0.0155] [0.0126]
Occu8 0.207** 0.227*** 0.280*** 0.266*** 0.273***
[0.0678] [0.0315] [0.0201] [0.0154] [0.0124]
Occu9 0.0639 0.187*** 0.219*** 0.235*** 0.254***
[0.0484] [0.0257] [0.0172] [0.0133] [0.0110]
Occu10 0 0.524* 0.880** 0.746*** 0.763**
[.] [0.206] [0.322] [0.198] [0.246]
男性之 0.723*** 0.568*** 0.545*** 0.497*** 0.510***
虛擬變數 [0.0395] [0.0195] [0.0122] [0.00856] [0.00645]
已婚之 0.142*** 0.131*** 0.120*** 0.141*** 0.0688***
虛擬變數 [0.0289] [0.0152] [0.0108] [0.00978] [0.00889]
常數項 7.831*** 5.251*** 5.419*** 5.826*** 5.777***
[1.327] [0.469] [0.206] [0.118] [0.0670]
樣本數 1,756 5,051 11,894 17,144 22,966 調整後 R2 0.452 0.455 0.448 0.485 0.572
註：括號內為標準差，＊代表ｐ值小於 0.05，**代表ｐ值小於 0.01，***代表ｐ值小於 0.001。
由第一欄到第五欄中訪問對象的出生年分別為：1920 年以前出生，1921-1925 年出生，1926-1930 年出生，1931-1935 年出生，1936-1940 年出生的樣本。
本文根據行政院主計總處職業標準分類將職業分為 10 類：occu1 為民意代表、主管及經理人員；
occu2 為專業人員；occu3 為技術員及助理專業人員；occu4 為事務支援人員；occu5 為服務及銷 售工作人員；occu6 為農、林、漁、牧業生產人員；occu7 為技藝有關工作人員；occu8 為機械設 備操作及組裝人員；occu9 為基層技術工及勞力工；occu10 為軍人。本文以農、林、漁、牧業生 產人員為基準組。
資料來源：1999 年-2016 年華人動態資料庫、1978 年-2017 年人力運用調查資料庫。
附表 2 祖父母所得推估結果-祖父母出生世代為 1940 年後
工作年數平方 [0.0000268] [0.0000173] [0.0000106] [0.0000106] [0.00000650]
受教育年數 0.0829*** 0.0721*** 0.0643*** 0.0560*** 0.0449***
[0.00104] [0.000821] [0.000545] [0.000491] [0.000251]
Occu1 0.593*** 0.622*** 0.624*** 0.616*** 0.672***
附表 2 祖父母所得推估結果-祖父母出生世代為1940年後(續)
Occu8 0.267*** 0.240*** 0.222*** 0.187*** 0.212***
[0.0104] [0.0103] [0.00869] [0.00898] [0.00570]
Occu9 0.222*** 0.199*** 0.180*** 0.131*** 0.0731***
[0.00986] [0.0100] [0.00870] [0.00916] [0.00595]
Occu10 0.624*** 0.570*** 0.638*** 0.726*** 0.488***
[0.136] [0.135] [0.0823] [0.0851] [0.102]
男性之 0.494*** 0.448*** 0.412*** 0.385*** 0.262***
虛擬變數 [0.00499] [0.00421] [0.00294] [0.00257] [0.00113]
已婚之 0.0523*** 0.0393*** 0.0379*** 0.0675*** 0.0669***
虛擬變數 [0.00714] [0.00578] [0.00355] [0.00292] [0.00114]
常數項 6.080*** 6.918*** 7.508*** 7.998*** 9.086***
[0.0347] [0.0207] [0.0122] [0.0115] [0.00677]
樣本數 32,985 44,013 82,935 100,196 391,598 調整後 R2 0.582 0.572 0.578 0.541 0.390
註：括號內為標準差，＊代表ｐ值小於 0.05，**代表ｐ值小於 0.01，***代表ｐ值小於 0.001。
由第一欄到第五欄中訪問對象的出生年分別為：1941-1945 年出生，1946-1950 年出生，1951-1955 年出生，1956-1960 年出生，1960 年後出生的樣本。
本文根據行政院主計總處職業標準分類將職業分為 10 類：occu1 為民意代表、主管及經理人員；
occu2 為專業人員；occu3 為技術員及助理專業人員；occu4 為事務支援人員；occu5 為服務及銷 售工作人員；occu6 為農、林、漁、牧業生產人員；occu7 為技藝有關工作人員；occu8 為機械設 備操作及組裝人員；occu9 為基層技術工及勞力工；occu10 為軍人。本文以農、林、漁、牧業生 產人員為基準組。
資料來源：1999 年-2016 年華人動態資料庫、1978 年-2017 年人力運用調查資料庫。