Y，戶~f i缸 y叫: (j~f幻) >M缸 y叫: (υJ 芋f)
(3-1) (3-2 )
其中. (3-1) 式與(3-2)式即為Multinomial Logit模型， (3 -1) 式之y:
(j~O， 1, 2, 3) 可視為第1位畢業生初期生涯選擇第J 項時的主觀長期效益， j=O,
I, 2, 3 時，分別表示第1位畢業生失業、繼續升學、從事兼職工作、從事全職工 作。當第1位畢業生選擇全職工作之y:大於其他生涯選擇時之計，則此畢業生會 選擇全職工作;其他選項亦可以相似方式解釋。例如，失業者 (j=O) 之所以暫 時選擇失業，是目前失業的主觀長期效益大於其他選項. llPy; (j=O) >Max y;
(j 芋 0) 。他可以選擇低薪的全職工作，或選擇暫時做兼職工作，但評估後並不 符合他的長期效益，因此，他寧願以失業做等待，這也是為什麼失業又稱待業。
在臺灣，繼續升學已不困難，困難在於進入競爭高的研究所，所以他也沒有在畢 業後即選擇進入一所容易進入的研究所﹒這也是在長期主觀效益評估後的結果。
長期主觀效益抖的問題在於，它無法被觀察。能被觀察到的是畢業生的生瀝選擇
孔，這也是( 3-2) 式擬表達的。 (3-3 )式為考慮標本非隨機之薪資 (w) 迴歸式 7其非隨機之修正來自(3-1 )式與 (3-2 )式所得之結果。
…( ~[φ(本) l/~[φ(本) 1) +€; (3-3 )
再令a~p氓，大括號中的項目以λ代表，上式可精簡為
Wj=:Z月y+αλ，+ε1 (4)
其中， ε豈有薪資迴歸式之誤差項'p草書ε與U之相關係數，只為ε之標準差，中為 標準常態分配下的機率密度函數，φ為標準常態分配下的累積機率密度函數·f 為選擇全職工作 (llPj=3 )。經過樣本選擇調整後的薪資迴歸模型，比原先之薪 資迴歸模型多出調整項αλ 。若在樣本選擇模型下所得到之α值不顯著，則表示採 用普通最小平方法分析之結果會與樣本選擇模型之結果無顯著差異﹒此時，我們
7 有關 Lee (1983) 模型在 Limdep 上的操作，請見Limdep 8.0 手冊中之 E23-71 至 E23
73 頁。選擇性調整項λ 是先以 Multinomial Logit 初期生提選擇模型車得機車值，再使 用轉換變數將機丰值轉為標準常態隨機變數，此轉換變數即是標準常態分配軍積機車 密度函數的反函數。
F
陶宏笙斗且主色萱 女性學士、碩士盡量育與工作不對稱及其對薪背影響之比較 ω 亦可採用普通最小平方法做為薪資迴歸模型如下:
Wj=ZiY+Ej (5)
(4) 式與 (5 )式中之風表示第i位畢業生之薪資水準，z為影響薪資水準之 特性，即薪資迴歸之解釋變數，y為畢業生所有薪資解釋變數迴歸係數所形成的 向量。解釋變數z;包括常數項、是否為碩士、學校類型、畢業總平均成績、縱橫 向教育不對稱、職業類別、主修學門、工作地點、企業為公營或民營、行業類 別、服務機構規模。職業類別分為9類， '行業共分9類， 9工作地點區分21 區 10 服務機橋規模分為8類。科
學校特性變數中，一般認為學歷是影響薪資高低的重要因素，學歷較高則薪 資會較高，故預期學歷對薪資有正向影響，亦即碩士畢業生之薪資會高於大學畢 業生。在學校類型方面，我們通常認為一般體系畢業生在課業或是未來工作上之 成就會比較高，其工作機會選擇較多，薪資較可能會高於其他技職體系畢業生，
故預期一般體系畢業生之薪資高於技職體系畢業生。同理，課業成績愈高，則其 未來在工作上之表現可能愈佳，故學業平均成績對薪資影響之預期為正向關係。
在學門方面，擁有專業水準者較容易獲得高薪工作，故預期醫藥衛生之畢業生會 有較高的薪資。
8 軍 l 類為民意代表、行政王晉、企章主管及經理人員，第2 類為高層專輩人員;第3 類 為中小學、特教、幼稚圍教師;軍4 頗為一段專業人員;第5 額為技衛員及助理專業 人員;軍 6 頗為事務工作人員;第7 頗為服務及買賣工作人員;軍8 類為農、林、漁、
牧工作人員、技街玉、機械設備操作工及裝配工、非技術工及體力工、職輩軍人(軍官、
士官兵) ;第 9 類為其他職業，其中，第2 額為基準組。
9 包括農礦電水、聲違章、服務暈、金融保險、專業服務、醫療保健、資訊及通訊、製
違章、其他，以服務章為基準姐。
10 基隆市、壘北市、新竹市、壘中市、嘉It. 市、壘南市、高雄市、壘北縣、桃園縣、新 竹縣、苗果縣、壘中縣、彰化縣、南投縣、嘉義縣、雷林縣、壘南縣、高雄縣、屏車輯、
東部與外島、國外與大陸地區，以壘北市為基草姐。
刊 1~2 人、 3 ~ 10 人、 II ~ 30 人、 31 ~別人、 51 ~ 100 人、 101 ~500人、 501 ~ I ，∞o
人、 1 月00 人以土，以 1 ，000 人以土為基準姐。