第四章 資料來源與變數說明 第一節 資料來源
第二節 變數說明與敘述統計
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華人家庭動態資料庫的內容涵蓋面向很廣，除了家庭的基本資料、工作經驗、
婚姻與配偶資料…等，還納入了家庭教育決策與支出以及子女教養…等豐富的家 庭結構與互動資料，因此本文選擇了此資料庫，期望能以更多元的角度來探討家 庭教育投資的影響因素。
第二節 變數說明與敘述統計
影響各項消費支出的因素除了一般最容易被關注的所得水準之外，還會受到 許多家戶單位的特性所影響，本文欲探討影響家庭教育投資的因素，因此採取華 人家庭動態資料庫中的教育費用為其他費用中最高者的實際教育支出作為被解 釋變數，並添加了家庭教育決策項作為非物質面向的被解釋變數，再以家庭總所 得、居住地區、父母親教育年數、父母親行業別、父親年齡、子女人數、子女性 別比例、出生地、婚姻狀況、原住民血統、家長補習經驗以及家長中斷就學經驗 等作為解釋變數，以下針對各變數作更詳盡的說明，並將變數定義列於表4-2 與 表4-3：
一、 被解釋變數
（一）教育支出項
因華人家庭動態資料庫並非每個家戶單位皆有直接的家庭教育支出資料，因 此本研究自華人家庭動態資料庫中，選取了問卷問題「在其他費用方面，下列哪 一項所占的支出最多？」中，回答「教育費用」者，代表教育費用為其消費支出 中金額最高的，再由問卷下一題「去年總計約╴元」來計算其實際教育費用金額，
以代替教育支出項作為被解釋變數。另一方面，不同家戶特性對於教育的需求程 度也有所差異，因此我們進一步以教育支出占家庭總消費支出的比例，來探討不 同家庭背景下，各家戶單位對於教育的需求程度與特性。
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（二）教育投資決策項
為了使影響教育投資因素的研究範圍不只侷限於教育支出，本文利用華人資 料庫豐富的家庭互動與結構資料，抽取了六項與家庭教育投資相關的決策，分別 是：
1. 是否為了安排子女上更好的學校而遷移戶籍 2. 是否為了子女的學業問題而搬到其他城鎮 3. 是否安排子女出國念書
4. 是否為子女準備教育基金供他們讀書用 5. 是否為了子女的教育問題而辭去工作 6. 父母每週陪伴子女念書或教導子女之時數
以代表父母在非物質面向對於子女的教育投資， 希望能了解父母在金錢以外的 教育投資方面之特性與影響因素。
二、 解釋變數
本文在探討教育投資的影響因素方面，除了以往文獻會放入的家庭基本背景 之外，也增加了文獻未著墨的父母親本身的求學經驗這部分，期望能更增添本研 究的多元性與廣度。以下針對本研究所選取的各項變數逐一說明：
（一）家庭總所得
由於華人家庭動態資料庫中，並無針對每人或每戶的可支配所得之問項，僅 有每月平均工作收入和該工作之年終獎金，因此本文分別計算問卷本人與配偶每 月平均工作收入乘上十二，再加上該工作之年終獎金，最後將本人與配偶計算之 總額相加，作為各家戶單位的家庭總所得。
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（二）居住地區
根據葉凱莉、蔡群立（2000），將居住地區分為台北市、高雄市、北部地區、
中部地區、南部地區以及東部地區，分別設虛擬變數，而以東部地區作為對照組。
其中北部地區所涵蓋的範圍為：台北縣、基隆市、宜蘭縣、桃園縣、新竹縣以及 新竹市；中部地區所涵蓋的範圍為：苗栗縣、台中縣、台中市、彰化縣、南投縣 以及雲林縣；南部地區所涵蓋的範圍為：嘉義縣、嘉義市、台南縣、台南市、高 雄縣、屏東縣以及澎湖縣；東部地區所涵蓋的範圍為：花蓮縣與台東縣。
（三）父母親教育年數
本文以受教育年數來呈現父母親的教育程度，若教育程度為「無 / 不適用」
則設定其受教育年數為0，「自修 / 其他」設為 3，「小學」設為 6，「國中 / 初 中 / 初職」設為 9，「高中 / 高職」設為 12，「五專 / 二專」設為 14，「三專」
設為15，「大學 / 技術學院」設為 16，「碩士」設為 18，「博士」則設為 22。
（四）父母親行業別
父母親的行業別根據行政院經濟建設委員會對產業的分級標準將其分為三 級：第一級產業為農林漁牧狩獵業、礦業及土石採取業，父母親分別設虛擬變數。
第二級產業為製造業、水電燃氣類及營造業，父母親分別設虛擬變數。第三級產 業為商業、運輸倉儲與通信業、金融保險不動產與工商服務業、公共行政、社會 服務以及個人服務業，父母親分別設虛擬變數。其中將父親或母親為第一級產業 者，作為對照組。3
（五）父親年齡
以今年民國99 年計算，用 99 減去父親出生的年代，算出父親今年的實際年
3 此處之父母親行業別僅採用有職業者的部分，未納入失業者或未填行業別的樣本，因此不論是 父親或母親的三個行業別所占之比例相加，皆不等於1。
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齡。
（六）子女人數
子女人數為問卷中「您一共有幾個小孩」問項所回答的實際人數。
（七）子女性別比
子女性別比為家庭中男孩人數除以家中總子女數的比例。
（八）出生地–台灣
以問卷訪問對象之本人是否出生於台灣，設虛擬變數，出生於台灣者設為1，
出生於其他地區者設為0。
（九）婚姻狀況–已婚
以婚姻狀況設虛擬變數，已婚者設為1，非已婚者設為 0。其中將婚姻狀況 為未婚、同居、分居、離婚、喪偶及其他者都歸類為非已婚。
（十）原住民血統
以是否具備原住民血統設虛擬變數，是原住民者設為1，其他設為 0。而原 住民血統的認定則以問卷訪問對象之父母親是否為原住民為依據，其父親或母親 有任一方為原住民者，則將其歸類為具備原住民血統。
（十一）家長補習經驗
結合了問卷中家長於國小、國中、高中職以及五專時期是否參加校外補習班 的經驗，只要任一時期曾經參加過補習班，則將其歸類為有補習經驗者。以家長 補習經驗設虛擬變數，有補習經驗者設為1，其他設為 0。
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（十二）家長中斷就學經驗
以家長於求學過程中，是否因為家庭經濟的困難而無法繼續升學，作為家長 中斷就學經驗的依據，設虛擬變數，有此經驗者設為1，其他設為 0。
表 4-2：被解釋變數之定義
被解釋變數 定義
教育支出為最高支出 教育支出為教育、旅遊及醫療支出中支出金額最高者
教育支出 教育支出金額
教育支出之比例 教育支出占家戶單位總消費支出之比例
教育決策一 是否為了安排子女上更好的學校而遷移戶籍 虛擬變數，回答是者為1，否為 0
教育決策二 是否為了子女的學業問題而搬到其他城鎮 虛擬變數，回答是者為1，否為 0
教育決策三 是否安排子女出國念書
虛擬變數，回答是者為1，否為 0
教育決策四 是否為子女準備教育基金供他們讀書用 虛擬變數，回答是者為1，否為 0
教育決策五 是否為了子女的教育問題而辭去工作 虛擬變數，回答是者為1，否為 0
教育決策六 父母每週陪伴子女念書或教導子女之時數
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表4-4 為本研究變數之敘述統計。在所有樣本中，平均家庭總所得為 366,873 元，因為僅包含薪資所得故數值較小。父親年齡介於30～95 歲之間，平均年齡 為56 歲。在父母親平均教育程度方面，父親略高於母親一些，但相差不遠，平 均教育程度皆為國中左右。而父母親的行業別則不論是父親或母親皆以第二、三 級產業為主，居住地區則有超過半數居住在北部地區（包括台北市）。多數訪問 者為已婚者，家中平均小孩人數為2 個小孩，小孩之性別比為 0.47，表示女兒的 比例略高於兒子。而在家長自身求學的經歷方面，將近四成的家長在求學過程中 曾經有補習的經驗，僅有約三分之一的家長曾經因為家中經濟問題而面臨中斷就 學的情況。至於教育支出則介於0～2,180,000 元之間，平均為 110,873 元。教育 支出占總支出的比例平均為0.15。而在教育投資決策方面，有接近三成的父母會 為子女準備教育基金供他們讀書用。父母每週陪伴子女念書或教導子女之平均時 數則為4 個小時左右。
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教育支出（元） 1780 110872.8 133017.4 0 2180000 教育支出之比例 4014 0.1471 0.1959 0 0.6家庭總所得（元） 4014 366873 1196652 0 4.80E+07 居住地區–台北市 4014 0.1238 0.3294 0 1
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