結論

假設一：在兩性教育程度縮小的趨勢下，女性教育程度提高但就業市場卻對女性 不利（曾敏傑、蕭淑滿，2001），女性高教低就過量教育問題，反而會 較男性明顯。

根據研究發現，「標準差法」過量教育率在簡單變異數分析及邏輯迴歸模式 一，均是女性低於男性，且差異均顯著。「自評法」過量教育率簡單變異數分析、

邏輯迴歸模式一都是女性低於男性，不過只在簡單變異數分析差異顯著。在「自 評法」過量教育年數簡單變異數分析及多元迴歸模式一中，都是女性低於男性。

所以，不論從「標準差法」過量教育率、「自評法」過量教育率或是「自評法」

過量教育年數，均無法符合女性過量教育高於男性假設，假設一也就未獲支持。

假設二：年紀輕的工作者，教育程度高卻擔任較低技術層級的工作（黃毅志，

1992），容易出現高教低就。

本研究發現以「標準差法」測量過量教育率，簡單變異數分析及迴歸分析模 式一都隨年齡增加而過量教育趨緩，年齡越高越不易過量教育，但僅簡單變異數 分析差異達顯著。而以「自評法」測量過量教育率，簡單變異數分析時，19 至 25 歲與 66 歲以上容易過量教育。迴歸分析模式一則是 19 至 25 歲會比 36 至 45 歲易過量教育，且差異達顯著。另外，以「自評法」測量過量教育年數，簡單變 異數分析時，19 至 25 歲與 66 歲以上過量教育年數較高，差異達顯著。迴歸分 析模式一是 19 至 25 歲會比 36 至 45 歲過量教育年數高，且差異達顯著。

從上述結果來看，「自評法」過量教育年數測量不管是簡單變異數分析或是

過量教育率測量，雖在簡單變異數分析與邏輯迴歸分析也顯示年紀輕工作者容易 過量教育，但僅在邏輯迴歸時差異才顯著。至於「標準差法」過量教育率測量，

在簡單變異數分析與邏輯迴歸雖是年紀輕工作者容易過量教育，但邏輯迴歸差異 卻不顯著。從簡單變異數分析與迴歸分析，均能符合假設及差異達顯著來看，「自 評法」過量教育年數測量，顯然最能符合年紀輕工作者容易過量教育假設，次之 則是「自評法」過量教育率測量，而最末則是「標準差法」過量教育率測量。

假設三：教育程度越高的工作者，過量教育會比其他教育程度者來得明顯（顏敏 娟、葉秀珍，1997；王昭蓉，2000）。

本研究發現以「標準差法」測量過量教育率時，在簡單變異數分析時國初中 以下無過量教育，高中職至大專教育程度越高過量教育越高，研究所以上全為過 量教育，差異達顯著。而迴歸分析模式一則是教育程度越高過量教育越明顯，專 科、大學與對照組差異顯著。

以「自評法」測量過量教育率，在簡單變異數分析中不識字無過量教育，其 他過量教育率由高到低依次為：小學、國初中、研究所、專科、大學，最低的是 高中職，差異顯著。迴歸分析模式一除未受教育不易過量教育外，其餘都比高中 職易過量教育，小學到大學隨教育程度增加過量教育趨緩，研究所以上過量教育 才又升高，小學、國初中、專科、研究所以上與對照組差異顯著。

以「自評法」測量過量教育年數，簡單變異數分析中除不識字與自修無過量 教育年數外（0 年），過量教育年數最高是國初中，其次依序為小學、高中職、

專科、大學與研究所，差異顯著。國初中以上隨教育程度提升，過量教育年數隨 之縮短。邏輯迴歸模式一則是未受教育、專科、大學、研究所以上都不易過量教 育，而小學、國初中則會過量教育，且各教育程度與對照組差異均達顯著。

根據上述結果，「標準差法」過量教育率測量在簡單變異數分析與邏輯迴歸，

雖都能顯示教育程度越高過量教育越明顯，不過過量教育結果卻很有問題。而「自 評法」過量教育率測量及「自評法」過量教育年數測量，在簡單變異數分析與迴 歸分析時，則都沒有呈現教育程度越高過量教育越明顯的趨勢。因此，「標準差

法」過量教育率測量，雖符合教育程度越高過量教育越明顯假設，但所測量的過 量教育結果卻有待商榷。

假設四、公部門的內部勞力市場特性，有較多升遷機會（黃毅志，2001），不容 易出現過量教育的情形（王昭蓉，2000）。

本研究發現以「標準差法」測量過量教育率，在簡單變異數分析公部門高於 私部門，差異達顯著，邏輯迴歸控制性別、年齡、教育程度與現職地位，則是私 部門高過公部門，差異亦達顯著。

以「自評法」測量過量教育率，在簡單變異數分析私部門高於公部門，差異 達顯著，邏輯迴歸控制性別、年齡、教育程度與現職地位，私部門高於公部門，

差異亦達顯著。以「自評法」測量過量教育年數，在簡單變異數分析私部門多於 公部門，差異達顯著，多元迴歸控制性別、年齡、教育程度與現職地位後，私部 門多於公部門，且差異亦達顯著。

根據上述結果，「自評法」過量教育率與「自評法」過量教育年數測量，在 簡單變異數分析及迴歸分析都顯示，私部門比公部門容易過量教育且差異都達顯 著。而「標準差法」過量教育率則僅在邏輯迴歸分析，才顯示私部門高於公部門。

因此，「自評法」過量教育率與過量教育年數測量顯然要比「標準差法」過量教 育率來測量，更能符合私部門過量教育高於公部門假設。

假設五、現職職位愈高者，高教低就過量教育的機會也越低（黃毅志，1998b）。

本研究發現以「標準差法」來測量過量教育率時，在簡單變異數分析現職地 位越高過量教育越明顯，差異達顯著，在邏輯迴歸控制性別、年齡、教育程度與 公私部門後，隨現職地位提高，過量教育越不明顯，農林漁牧及非技術工、事務 性工作與對照組差異達顯著。

以「自評法」來測量過量教育率，在簡單變異數分析隨現職地位提升，過量 教育隨之降低，差異達顯著，邏輯迴歸控制性別、年齡、教育程度與公私部門後，

現職地位越高過量教育越少，各現職地位差異均達顯著。

而以「自評法」來測量過量教育年數，在簡單變異數分析隨現職地位提升過 量教育年數隨之減少，差異達顯著；而邏輯迴歸控制性別、年齡、教育程度與公 私部門後，現職地位越高過量教育年數就越短，各現職地位差異均達顯著。

根據上述結果，「自評法」過量教育率及過量教育年數測量，在簡單變異數 分析與迴歸分析都顯示現職地位越高過量教育越少，差異也都達顯著。而「標準 差法」則僅在迴歸分析中才符合現職地位越高過量教育越少。因此，以「自評法」

過量教育率與過量教育年數來測量，顯然要比用「標準差法」過量教育率來測量 更能符合現職地位越高過量教育越低的假設。