第五章 結論與討論
附錄 7 職業流動的多層次存活分析
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
附錄 7 職業流動的多層次存活分析
由於本文分析之資料結構為人-月別，每筆資料代表個人在當月分的狀態。
假設個人在一份工作中具有五個月的工作經歷，即有五筆資料記錄個人從第一個 月至第五個月的工作狀態。此外，受訪者職業歷程由多份接續工作經歷組成，意 即面臨重複的職業流動事件，例如個人在經歷多次水平流動後，最終獲得向上流 動。因此個人職業流動事件在本文分析中為重複事件(recurrent events)，隨著個人 職業歷程之長短，決定個人資料筆數與描繪其資料豐富度。
此資料結構雖適用於多元邏輯迴歸模型，但仍存在分析上的缺陷：一方面職 業歷程較長之受訪者代表性被誇大，因其資料筆數較多；另一方面，無法假定每 份工作維持的長度與個人特質互為獨立，例如個人每份工作的穩定性，可能取決 於職涯穩定性的偏好，或未能解釋的個人因素，導致特定個人較容易面臨工作轉 換。因此，一旦忽略這些未能觀察的個人因素(unobserved heterogeneity)，將使模 型產生內生性(endogeneity)，讓模型殘差與自變量產生相關，使風險率估計產生 偏誤。為了解決事件史分析中重複事件隱含的內生性問題，有學者建議在模型中 納入個人層次的隨機截距(random intercept)，以解決不同工作區間受相同個人特 質的影響。而以事件史分析語彙來說，該隨機截距相等於共享脆弱性(shared frailty)，即多個事件發生的區間受到相同個人特質的影響(Steele 2011; Austin 2017)。考量上述優勢並修正缺陷，亦可採用多層次多元邏輯迴歸模型(multilevel multinomial logistic model)，結合事件史結構資料也可稱為多層次離散時間競爭 風險模型(multilevel discrete time competing risk model)。
部分學者將多層次離散時間競爭風險模型運用於避孕行為研究，透過追蹤不 同女性每段避孕行為維持時間，並分析四種避孕行為面臨的潛在風險：持續使用、
避孕失敗、避孕方法相關原因中斷、非避孕方法相關原因中斷(Steele et al. 1996;
Steele et al. 2004)。相似方法亦可運用於相同個人不同工作區間之重複中斷事件
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
(Steele 2011)。因此採用上述研究方法，可在多元邏輯模型基礎之上，加入個人層 次之隨機截距，其公式如下：
𝑙𝑜𝑔𝑒[𝜆(𝑡𝑟; 𝑋)
𝜆(𝑡𝑏; 𝑋)] = 𝛽0(𝑟)+ ∑ 𝛽𝑘(𝑟)𝑋𝑘
𝑘
+ 𝜇𝑖(𝑟)
β0(r)代表個體間平均風險勝算，𝛽𝑘(𝑟)為𝑋𝑘共變項向量下的係數向量，而μi(r)則 為個人層次中截距的隨機效果，預設其值是平均數為0、變異數為𝜎𝑟2之常態分配。
最後，為了檢驗截距效果是否因人而異，換句話說即個人特性是否足以額外 解釋個人職業流動類型，可透過檢驗個人截距隨機效果變異數。若變異數檢定達 顯著，則代表群體內部個人差異性夠大，即截距效果的確會因人而異。
一、零模型設定
Level 1-原始職業階段層次：
loge[λ(tr; X)
λ(tb; X)] = β0j(r)
Level 2-個人層次：
β0j(r) = γ00(r)+ μ0𝑗(r)
二、其餘模型設定
Level 1-原始職業階段層次：
loge[λ(tr; X)
λ(tb; X)] = β0j(r) + βnjX𝑖𝑗(r)
Level 2-個人層次：
β0j(r) = γ00(r)+ μ0𝑗(r) β1j=γ10(r), β2j=γ20(r), …βnj=γ𝑛0(r)
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
β0j(r)：j 個人截距；βnj(r)：第 n 個變項個人斜率
γ00(r)：總體平均截距；γ𝑛0(r)：第 n 個變項總體平均斜率
μ0𝑗(r)：個人截距的隨機效果
上述為多層次多元邏輯迴歸模型的設定，並分為零模型與其餘模型。於此兩 個模型皆未放置第二層次解釋變項，僅用來比較原始多元邏輯迴歸結果。附表 7-1 模型 3 為本文分析模型的延伸，僅額外加入隨機截距項。其模型隨機效果變異 數的檢定結果為顯著，可以說明對於水平、向下與向上流動類型截距效果的確因 人而異。然而，結果也可以發現即便納入第二層次個人隨機效果，第一層次其餘 變項係數並未發生太大的改變，因此對照本文分析結果，即便控制個人截距的隨 機效果，其他變項效果仍具有一致性。
在附表7-2 也進行世代樣本的切割，分成四個世代樣本分別進行多層次多元 邏輯迴歸分析。其中在大專學歷對於向上流動的效果，依然可見早期世代大專教 育效果仍然優於較晚出生世代，該結果與本文分析一致；此外若比較隨機截距項 變異數，則可發現近期世代(1980-1993)在向下流動類型之變異數 0.32 未達顯著，
即說明近期世代向下流動之風險並不會因人而異。如此結果存在兩種詮釋方式：
一則由於世代樣本較為年輕，導致職涯仍然較為不穩定；或者可以呼應跨國比較 研究者提出全球不穩定性風險，導致年輕世代遭遇向下流動的風險不因人而異。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
附表
7-2 多層次多元邏輯迴歸模型係數表_切割世代樣本
1946-1955 1956-1966 1967-1979 1980-1993
固定效果 水平流動 向下流動 向上流動 水平流動 向下流動 向上流動 水平流動 向下流動 向上流動 水平流動 向下流動 向上流動
Constant -6.81*** -6.77*** -2.55** -5.79*** -7.23*** -3.40*** -5.85*** -6.12*** -1.62*** -4.20*** -6.74*** -2.04**
大專以上學歷TV 0.87* 0.59+ 2.38*** 0.26 -0.02 1.07*** 0.63** -0.03 1.21*** -0.03 -0.39 0.91**
前職聲望 0.03+ 0.04** -0.12*** 0.01 0.04*** -0.08*** 0.00 0.02* -0.11*** -0.01 0.05*** -0.10***
工作變動次數 -0.24*** -0.28*** -0.20* -0.23*** -0.08* -0.14* -0.06 -0.12** -0.25*** -0.17** 0.03 -0.02 經濟成長率(季) TV -0.03 -0.05+ 0.01 0.02 0.00 0.04 0.04* -0.01 0.00 0.00 -0.02 0.01 公司規模與部門
(ref.30 人以下)
30~99 人 0.85* 0.60 0.34 0.69** -0.08 0.60* 0.79** 0.10 0.05 0.45 -0.39 0.22 100~500 人 0.52 0.20 1.04** 0.24 -0.04 0.55* 0.17 -0.32 0.11 0.37 0.23 0.43 500 人以上 0.31 0.11 1.24* 0.25 -0.23 0.44 -0.06 -0.24 0.25 0.29 -0.21 -0.07 公部門 0.34 -0.35 -0.32 1.07** -0.53+ -0.38 -0.14 -0.59+ -0.73 0.11 -0.49 -0.77 非自願離職 -0.93** -0.04 -0.46 -0.23 0.47** 0.11 0.68** 0.90*** -0.02 0.29 0.89** 0.76*
待業時間 0.01 0.00 -0.11+ 0.00 0.01** 0.00 0.01 0.02* -0.01 0.01 0.02 0.05***
已婚狀態TV -0.20 -0.66** -0.28 -0.59** -0.90*** -0.29 -0.44** -0.62** -0.66** -0.15 -0.52* -1.12**
隨機效果
Variance component
2.07*** 0.95** 1.69*** 1.16*** 0.40** 0.67*** 0.77*** 0.76*** 0.85*** 0.84*** 0.32 0.49***
Level 1 Units 44532 73712 46450 16512
Level 2 Units 133 234 218 223
+p < .10, *p < .05, ** p < .01, *** p < .001； TV：隨時間變動之變項