國 立 交 通 大 學
經 營 管 理 研 究 所
碩
士 論 文
高 等 教 育 就 業 養 成 與 第 一 份 薪 資 之 關 聯 性 ：
符 合 人 力 資 本 論 或 篩 選 理 論 ？
The Relationship between Employability Development in
Higher Education and First Salary:
Human Capital Theory or Screening Theory?
研
究 生：林佳慧
指導教授：胡均立、曾芳代
高 等 教 育 就 業 養 成 與 第 一 份 薪 資 之 關 聯 性 ：
符 合 人 力 資 本 論 或 篩 選 理 論 ？
The Relationship between Employability Development in
Higher Education and First Salary:
Human Capital Theory or Screening Theory?
研 究 生︰林佳慧 Student: Chia-Huei Lin
指導教授︰胡均立、曾芳代 Advisor: Jin-Li Hu, Fang-Tai Tseng
國立交通大學 經營管理研究所
碩士論文
A Thesis
Submitted to Institute of Business and Management College of Management
National Chiao Tung University in Partial Fulfillment of the Requirements
for the Degree of
Master of Business Administration
June 2008
Taipei, Taiwan, Republic of China 中華民國 九十七 年 六 月
i
高 等 教 育 就 業 養 成 與 第 一 份 薪 資 之 關 聯 性 ：
符 合 人 力 資 本 論 或 篩 選 理 論 ？
研究生︰林佳慧 指導教授︰胡均立、曾芳代國立交通大學經營管理研究所碩士班
摘要 本研究旨在設計一模型，探討高等教育程度與就業能力養成以及進入職場第一 份薪資之間的關聯性，究竟新鮮人就業市場是符合人力資本理論或篩選理論？抑或 者此兩個理論同時並存於就職市場？ 本研究運用青輔會2006 年所發放「大專畢業生就業力調查」問卷作為資料來源 進行分析。首先，在人力資本理論中核心就業力的部分，會先以兩階段CFA 來分析， 確定高等教育核心就業力養成可以區分為專業知識運用能力、工作態度與合作能力、 職涯規劃與學習能力三大項，而後再進一步探討結構模式(structural equation model; SEM ) 。研究結果為影響目前高等教育畢業生進入職場第一份薪資的因素，主要是 受到教育程度差異與畢業學校公私立別這兩項因素的影響。也就是說，利用此問卷 分析所得之結果，新鮮人就業市場是符合篩選理論的主張，認為學校教育只是一種 分類的機制，只要通過文憑篩選便可以獲得較高的薪資。 這樣的結果或許能解釋目前大批學生爭相就讀研究所的現象，也顯示出高等教 育對於學生就業力的養成仍沒有一套完整的規劃與機制，既無法培養出具一定品質 的人才，也無法使企業有效觀察學生就業能力而給予等價待遇。 關鍵字：兩階段CFA、結構方程模式、人力資本理論、篩選理論ii
The Relationship between Employability Development in Higher Education and First Salary: Human Capital Theory or Screening Theory?
Student: Chia-Huei Lin Advisor: Jin-Li Hu, Fang-Tai Tseng
Institute of Business and Management National Chiao Tung University
Abstract
This paper designs a model in order to find the relationship between education levels and employability development as well as first salaries. Whether or not the college graduates in labor market conform to the human capital theory or screening theory is also tested.
The dataset of this paper is on the employability of young university and college graduates, investigated by the Youth Commission in 2006. At first, second-order confirmatory factor analysis (CFA) is used to examine the core employability in human capital theory. Second-order CFA finds that the core employability in the higher education can be grouped into three dimensions: application to professional knowledge, work attitude and ability to cooperate, and career planning and learning ability. The structural equation model (SEM) displays that two factors significantly affect the first salary of high education graduates into labor market. One factor is different educational levels and another one is graduation from national college or privates. The real data of young university and college graduates conform to the screening theory. The screening theory suggests that school education is a classification mechanism. University and college graduates mainly need to pass the diploma screening to be able to obtain higher salaries.
The empirical results also explain why a lot of college or university students want to study graduate school. The enterprises in Taiwan consider the signal of school brand
iii
names to decide whom to hire and how much to pay.
Key words: second-order CFA, structural equation model, human capital theory, screening theory
iv 誌謝 首先，要非常感謝胡均立老師以及曾芳代老師在論文進行當中不斷地幫助以及 指導我，還有兩位口試委員李右婷老師、林宜君老師對於論文的細心指教、諸多提 醒與建議，讓我終能在六月時準時畢業，在此特別對於兩位指導老師與及兩位口試 委員獻上最高的敬意。其次，還要感謝我的母親孫美杏以及兄長林建雄，因為有他 們的熱情支持、溫暖照顧才有今日的我以及我的論文。三，要感謝研究所中我最佳 的朋友煜均，因為他的指導、照顧使我不論是在思考上、工具應用上、待人處事上 都有很大的進步；此外，也很感謝玉子、阿白、虹蒨、彥良、佳惠、宣琪、小兔等 其他所上的同學，謝謝你們帶給我這段難忘的歲月；還有我最愛的大學同學們嚕嚕 咪、鴨鴨、鈺瑱、佳勤、小明等等謝謝你們一路陪伴，並在我沮喪、難過的時候， 給我支持、給我力量；還有我最重要的 S41，沒有它我就沒辦法按時繳出論文及跑 程式，也謝謝神明們保佑我平安順利的渡過研究所這兩年的時間，謝謝！謹以此論 文獻給我最珍惜的人們。 佳慧 2008.0604 於交大經管所
v 目錄 摘要 ... i 誌謝 ... iv 目錄 ... v 圖目錄 ... vii 表目錄 ... viii 一、 緒論 ... 1 1.1 研究動機 ... 1 1.2 研究目的 ... 2 1.3 研究流程 ... 2 二、 文獻探討與研究假設 ... 3 2.1 台灣高等教育發展過程與現況 ... 3 2.1.1 高等教育之定義 ... 3 2.1.2 近十年學校與系所增設情況 ... 4 2.1.3 高等教育開放後的影響與現狀 ... 8 2.2 教育與個人所得 ... 11 2.3 人力資本理論 ... 11 2.3.1 人力資本的起源 ... 11 2.3.2 人力資本的定義 ... 12 2.3.3 人力資本論的核心 ... 13 2.4 篩選理論 ... 16 2.4.1 篩選理論的概念 ... 16 2.4.2 篩選理論的基本假設 ... 17 2.4.3 訊息反饋與訊號均衡 ... 18 2.4.4 檢測「篩選理論」與「人力資本理論」相關研究 ... 19 三、 研究方法 ... 21 3.1 研究架構 ... 21 3.2 研究假設 ... 23 3.3 研究概念與測量指標 ... 25 3.3.1 教育水準 ... 25 3.3.2 核心就業力 ... 25 3.3.3 薪資所得 ... 26 3.3.4 控制變數 ... 26 3.4 研究來源與對象 ... 27 3.5 資料分析方法 ... 27 3.5.1 敘述性分析 ... 27
vi 3.5.2 虛擬變數設定方式 ... 27 3.5.3 兩階驗證性因素分析 ... 28 3.5.4 模型配適度指標 ... 29 3.5.5 效度、信度分析 ... 31
3.5.6 結構方程模式 (structural equation model, SEM) ... 32
四、 實證分析 ... 36 4.1 問卷回收情形 ... 36 4.2 樣本特性 ... 36 4.3 兩階驗證性因素分析 (second-order CFA) ... 38 4.4 效度與信度 ... 40 4.4.1 效度分析 ... 40 4.4.2 信度分析 ... 41 4.5 結構模式分析 ... 42 4.5.1 模型配適度 ... 42 4.5.2 參數估計結果 ... 43 4.6 假設驗證與其意涵 ... 46 五、 結論與建議 ... 49 5.1 結論 ... 49 5.2 建議 ... 50 5.3 研究限制 ... 52 參考文獻 ... 53
vii 圖目錄 圖1 本研究流程圖 ... 2 圖2 台灣現行學制 ... 3 圖3 近十年大專院校學校數 ... 5 圖4 台灣地區教育程度別失業率 ... 8 圖5 人力資本與所得的關係 ... 13 圖6 人力資本論修正後架構圖 ... 14 圖7 人力資本論修正架構 ... 14 圖8 核心就業力圖 ... 16 圖9 文憑篩選理論架構圖 ... 18 圖10 教育訊號訊息反饋過程 ... 19 圖11 人力資本論修正後架構圖 ... 21 圖12 篩選理論修正後架構圖 ... 21 圖13 本研究架構圖 ... 22 圖14 本研究架構與假設... 24 圖15 核心就業力之兩階段驗證性因素分析模型 ... 29 圖16 本研究完整SEM ... 35 圖17 兩階段CFA 路徑係數圖 ... 39 圖18 本研究結構模式分析結果 ... 45
viii 表目錄 表1 近十年大學大專院校成長情形 ... 5 表2 近十年公私立大學增加情況 ... 6 表3 八十七、九十六學年度高等教育學生人數、系所增減比較 ... 6 表4 歷年大學新生錄取人數及錄取率 ... 7 表5 2005-2006 年亞洲托福新制成績排名 ... 9 表6 歷年公私立大學學雜費及比例 ... 15 表 7 近五年大學師生比(含助教) ... 15 表8 本研究假設整理... 23 表9 本研究構念衡量問項表 ... 26 表10 虛擬變數設定方式... 28 表11 配適度指標建議標準 ... 31 表12 本研究模型變數說明 ... 34 表13 基本資料統整表... 37 表14 內隱變數之共變異數矩陣 ... 38 表15 核心就業力之兩階驗證性因素分析-第二階 ... 38 表16 兩階CFA 之配適度分析 ... 39 表 17 收斂效度量測結果... 40 表18 區別效度量測結果... 41 表19 CRONBACH 信度量測結果 ... 41 表20 複合信度量測結果... 42 表21 完整結構模型之配適度 ... 43 表22 結構關係模型估計結果 ... 44 表23 本研究假設之檢定結果 ... 46
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一、 緒論
1.1 研究動機 隨著經濟建設的發展、國民生活素質的提昇以及中小學教育的普及，高等教 育的擴充應是必然的趨勢。政府為了提升大學生就業能力，近年來教育政策也逐 漸將高等教育普及化，但是高等教育的過度膨脹之下，造成大學入學考試錄取率 達九成以上，以及大學畢業生數量暴增等現象產生之外，碩、博士畢業生的人數 更是逐年上升。由教育部統計處統計截至 2007 年國內公私立研究所數已達兩千 八百多所，同年碩士加博士班畢業學生已達五萬三千人，較 2000 年的兩萬兩千 名畢業生增加了接近2.5 倍。 這一股「研究所熱潮」也將早期令人稱羨的大學文憑排擠在後。但值得深思 的一個問題為：「大批學子爭相就讀碩士、博士班的原因」。究竟是因為「大學高 中化，研究所大學化」、「高學歷高薪資」的現象，所以學生們必須擁有更高學歷 才可能得到更高的薪資呢？還是學生們認為高等教育可以提供他們所需要的技 能、知識、態度的養成，並透過不斷地學習、累積經驗以提升自身就業能力，得 到令人滿意的薪資及生活呢？另一方面，對雇主而言，會不會因為人力要素快速 擴充造成平均素質下降，進而影響畢業生進入職場的第一份薪資？這都是值得眾 人思考的問題。 過去台灣有許多研究教育投資的相關論文，使用的資料來源大部分為官方所 公佈<台灣地區人力資源運用調查報告>，且利用經濟相關模型來進行分析。本研 究嘗試設計一模型，探討目前新鮮人進入就業市場時，高等教育程度與第一份薪 資的關係，並運用行政院青輔會 2006 年所發放的「大專畢業生就業力調查」問 卷做為資料來源，與上述「人力資源運用調查報告」最大的差異則是在於問卷是 由畢業生自評而來的，或許能夠更貼近畢業生真實的情況。1.2 研究目的 本研究目的主要是在： 1.檢測高等教育畢業生就業市場是符合人力資本論或是篩選理論？ 2.並嘗試找出就讀研究所人數暴增的原因。 是如同篩選理論所言，認為學校教育只是一種分類的機制，只要通過文憑的 篩選便可以獲得較高的薪資。以致於目前大批學生繼續就讀研究所，是為了取得 高學歷，透過篩選之後取得較高的薪資；或是如同人力資本論學者所提出的看法， 認為學校教育可以提供學生就業知識、技能、態度之養成，以提升進入就業市場 自身的升遷機會及薪資。本研究目的在檢測高等教育畢業生所面臨的就業市場是 符合何種型態，並期研究結果能與社會現狀加以結合並提出教育相關的建議。 1.3 研究流程 圖 1 本研究流程圖
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二、 文獻探討與研究假設
2.1 台灣高等教育發展過程與現況 2.1.1 高等教育之定義 根據教育部公布之台灣現行教育體制分為四個部分：一為幼稚教育，二為國 民教育，三為高級中等教育(包含高中、高職，及五專一至三年級)，中等教育以 上的大學、獨立學院、四技二專、二技、碩士班、博士班則統稱為高等教育。以 下為我國現行教育學制圖： 圖 2 台灣現行學制 資料來源: 教育部現行學制自行繪製2.1.2 近十年學校與系所增設情況 近十多年來受到大學自主化及人們對於高等教育普遍需求的影響之下，設立 大學及增設系所的現象也非常的普遍，但高等教育過度膨脹卻造成教育資源分散 的現象產生。有鑑於此，教育部為了提升高等教育品質，在民國九十年著手進行 「國立大學校院區域資源整合發展計畫」，其目的在於合併一些位置相鄰近或是 教學及研究領域具有互補性質的學校，希望能透過資源的重新整合、再配置與重 新規劃，加強學術和成本效益上的競爭力，得以面對加入 WTO 後市場化和國際 化的競爭。但儘管教育部提出經費補助、整併成功可解凍增設系所限制等諸多誘 因，大學整併案仍多只聞樓梯響，目前唯一整併成功的案例只有嘉義大學，是由 嘉義技術學院及嘉義師範學院合併而成(翟本瑞、薛淑美, 2006)。這個事實顯示大 學整併案目前成效仍不彰，間接也證明高等教育依舊處於膨脹的狀態。 從以下三項情況說明，近十年高等教育擴張後的三個趨勢：1.大專院校的數 量仍持續地增加。2.繼續就讀研究所是目前的趨勢。3.大學錄取率節節高升。 (1) 大專院校數量增加情況 根據教育部公布的統計資料來看，近十年大專校院數量的情形，如下頁表1。 可以看到專科學校的數量十年來減少相當的多，從八十七學年的 53 所減少到九 十六學年的 16 所，足足減少了三倍的數量。此外，技術學院的數量亦呈現下降 的趨勢，這是因為技職、專科體系的學校大量改制成科技大學、技術學院所造成 的現象，但改制之後是否就具有一般大學的教育師資、教學品質、硬體設備等部 分，則仍有待商榷。在大學、學院、專科學校數三個部分當中，只有大學校數是 呈現每年遞增的趨勢，如下頁圖3 所示。
表 1 近十 學年度 87 學年 88 學年 89 學年 90 學年 91 學年 92 學年 93 學年 94 學年 95 學年 96 學年 註 96 學年度 資料來源: 教 十年大學大 大學 39 44 53 57 61 70 75 89 97 100 度為上學期結 教育部統計處 圖 3 近 資料來源 5 大專院校成 學院 45 61 74 78 78 73 70 56 50 49 結束之資料 處大專校院概況 近十年大專 : 依據各年大 成長情形 院 專科 53 36 23 19 15 15 14 17 16 15 況整理而得 專院校學校 大專院校概況統 科 合 3 13 6 14 3 15 9 15 5 15 5 15 4 15 7 16 6 16 5 16 校數 統計整理 計 37 41 50 54 54 58 59 62 63 64
政府為平衡城鄉差距，在中、南、東部等區域設立公立大學，故十年來公立 大學數量呈現成長的情況；此外，由於政府鼓勵民間興辦學校，以致於私立大學 數量增加三倍多。以八十七學年(1998-1999)為基準，十年之內增加了近三倍，其 中私立大學增設的數量又高於公立大學，如表2 所示。 表 2 近十年公私立大學增加情況 學年度 公立大學 私立大學 ８７學年 21 18 ８８學年 21 23 ８９學年 25 28 ９０學年 27 30 ９１學年 27 34 ９２學年 32 38 ９３學年 34 41 ９４學年 41 48 ９５學年 42 55 ９６學年 42 58 資料來源: 依據各年大專院校概況統計整理 (2) 系所增加情況及學生人數 除了大專院校的校數每年不斷在增加之外，研究所及大學部系所擴增幅度也 是相當地大。從八十七學年度至九十六學年度，博士班原有 371 個所擴增至 736 個所，增加約兩倍的數量；而碩士班則由原先833 個所增加至 3,068 個所，成長 了接近三倍的數量；大學部科系的數量亦增加了兩倍；其中只有專科的科數是呈 現大幅下降，由原先的819 個科縮減到 144 個科，這是因為許多專科學校升格為 技術學院或科技大學，體制也由原先的「科」改成了「系」所造成的結果。 表 3 八十七、九十六學年度高等教育學生人數、系所增減比較 九十六學年 八十七學年 學生數增減 系所數增減 學生人數 系所數 學生人數 系所數 博士班 31,707 736 10,845 371 20,862 365 碩士班 172,518 3,068 43,025 833 129,493 2,235 大學部 987,914 4,716 409,705 1,842 578,209 2,874 專科 133,890 144 452,346 819 -318,456 -675 總計 1,326,029 915,921 410,108 資料來源: 依據教育部大專院校概況統計整理後而得 從上表3 學生人數的部分，九十六學年度研究所學生已達二十萬人(博士班+
7 碩士班在學)，較八十七學年度的五萬四千人增加約十五萬的人次。表示現在就讀 研究所的學生數量愈來愈多，是否也佐證「大學高中職化，研究所大學化」(Career 雜誌354 期)現象的產生呢？大學部則是增加了近六十萬人，單看這個數字也許會 訝異十年的時間，怎麼可能增加六十萬的大學生呢？如果再由專科人數銳減的現 象來看，就不難發現到大學生為什麼暴增了，原因前面已經有簡單提及，這裡就 不再贅述。 (3) 大學新生錄取人數及錄取率 高等教育大量擴充後，入學名額變多，使得大學入學考試的錄取率逐年翻高， 從八十六學年六成的錄取率到九十六學年九成六的錄取率，表示在每一百人之中， 九十六個人都能上大學(見表 4)。更有「十八分」就能上大學的怪異現象產生， 聯合報2007 年 8 月 23 日採訪前台大校長陳維昭先生談及此現象，他認為考十八 分就能錄取大學，這是突顯台灣社會體制，無形中強迫沒能力、不想念書的人進 大學，這是「制度誤人子弟」的假公平，學生四年後仍要面對就業的挫折感。 表 4 歷年大學新生錄取人數及錄取率 學年度 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 聯招(指考) 錄取人數 74,346 71,826 72,471 75,281 77,450 78,562 87,059 88,939 88,991 88,920 86,652 甄選入學 錄取人數 21,645 20,850 21,588 23,286 26,359 31,388 聯招(指考) 錄取率 60.18 60.45 59.83 57.7 61.35 80.41 83.22 87.05 89.08 90.93 96.28 多元入學 錄取率 65.63 62.33 67.02 66.89 68.59 74.20 註1： 91 年將原聯招考試改為指定科目考試 資料來源: 大學入學考試中心網站 高等教育的廣設，讓人們有更多的機會去接受高等教育，但是學校過多、招 生不足的情況下，使得有些學校寧願降低標準，錄取學生進來就讀以維持學校經 費來源。但長久之下逐漸演變成「只要付學費，就拿得到學位」的異常現象，造 成許多學生畢業之後，仍對自己的未來一無所知、毫無規劃。一不如技職體系的 學生擁有一技之長，二又患有「大學生病」1，也是造成近年來大學畢業生失業率 1 「大學生病」：表示對於起薪較低廉或是基層工作不願意委曲求全的大學生。
節節高升的原因之一。見下圖4。 圖 4 台灣地區教育程度別失業率 資料來源: 教育部統計處 (2008) 2.1.3 高等教育開放後的影響與現狀 1994 年「大學法」修正公佈後，強調學術自由和大學自治的精神，關鍵性地 改變了國內大學教育運作的型態，政府對大學發展也逐步鬆綁，舉凡大學組織、 人事、課程、招生、師資聘任等事項，均由各大學自主運作。此外，國人一般認 同「萬般皆下品，惟有讀書好」的觀念，接受教育可以增加知識與生產力，因而 提升國人就學意願。在高等教育不斷擴充之下，也面臨到以下幾個問題： 1. 高等教育發展質量失衡 隨大學數量及學生人數增加，我國高等教育已由菁英教育轉為普及教育，平 均素質因而降低，學校學習成果評量標準降低或所提供學習資源並無法塑造出符 合職場要求的畢業生，也使得雇主給予大學、碩士畢業生的起薪是持續在降低； 此外，近年來高等教育師生比有上升的趨勢及教育經費的稀釋等問題，都顯示出 高等教育在品質與數量上呈現失衡的情況。
9 2. 教育資源的排擠 由於大學數量的持續擴增，政府所提供高等教育經費的總額雖有增加，但平 均每校能分配的經費卻相互排擠而產生減少。私立學校雖以學生的學雜費為運作 之主要經費來源，但近年來亦強力爭取與公立學校分享政府教育經費，教育經費 相互排擠問題益為嚴重。 3. 國際化程度不足 我國雖然已加入 WTO，國內大學亦面臨國際競爭壓力，在 2007 年 TOEFL 公佈新托福測驗全球成績排名，台灣在全球一百多國倒數廿八，亞洲倒數第四， 顯示學生外語能力不足的問題。此外，校園外語環境不足的問題，使得高等教育 的品質也備受各界質疑。 表 5 2005-2006 年亞洲托福新制成績排名 名次 國家 分數 名次 國家 分數 1 新加坡 100 15 尼泊爾 76 2 印度 91 15 中國 76 3 馬來西亞 89 17 土庫曼 74 4 菲律賓 85 18 阿富汗 73 5 巴基斯坦 83 18 緬甸 73 5 斯里蘭卡 83 20 泰國 72 7 吉爾吉斯 82 20 南韓 72 8 烏茲別克 80 22 台灣 71 8 哈蕯克 80 22 柬埔寨 71 8 孟加拉 80 22 澳門 71 8 香港 80 22 越南 71 8 印尼 80 26 北韓 69 13 亞塞拜然 78 27 蒙古 66 14 塔吉搭 77 28 日本 65 註 新制總分為 120 分，全球平均為 79 分 資料來源: 托福網站 4. 產學合作機會仍不足 各大學與業界之產學合作，其研發成果如何分享，雙方契約之訂定尚未制度 化，目前僅有少數學校訂定制式的合約書範本，大多數學校仍須個案與業界議訂， 有時不易達成協議。研發成果分享、技術轉移制度及權利金之分配，對學校教師 未有足夠之誘因，造成教師參與意願低落。
5. 重「研究」輕「教學」 為了提昇高等教育的品質，近年來教育部陸續推動「五年五百億計畫」、「大 學學術追求卓越發展計畫」、「研究型大學整合計畫」等計畫來給予經費補助，但 這些計畫經費的核定以及補助標準均著重在大學的研究績效，而非基礎的教學品 質。此外，大學教師的升等辦法、考核制度也多重於研究績效的好壞、多寡，對 於教學品質的評鑑則在其次。在政策及制度的雙重影響之下，使得學校重視研究 績效而輕教學；對教師而言，即使有優良的教學品質仍無法幫助其升等，在誘因 不足之下，也很難要求教師提升教學品質。 6. 不重視就業力養成教育 在目前大學評鑑中，對於學生就業表現的重視並不足夠，學校多著重於學務 課業之上，卻忽略對學生職涯發展進行輔導，以致於大部分學生著重於學業成就， 卻不知道為自己規劃一張未來的藍圖。再加上職涯輔導單位資源不足、老師有限 或能力不足的多重影響下，造成學生雖從高等教育中取得高文憑，但卻在就業時 不知道自己適合什麼樣的職業或是尋找何種產業。 大學開放後，人們有更多的機會去接觸高等教育，想要念大學、研究所已經 不再是遙不可及的夢想，但是過度的擴充也帶來了相當多的問題。教育部試圖推 動計劃來強化高等教育品質，但卻忽略了最前線教師與學生的心聲，所推動的計 劃是否真的能符合預期目標，達成改善高等教育品質、提昇教師教學環境、學生 受教環境呢？ 青輔會在 2006 年以 452 家企業為調查對象所作的「大專校院畢業生就業力 調查表(雇主意見)」中提到，有近一成五的雇主認為大專畢業生初入職場的就業 能力是非常不充分，有五成的雇主認為是不太充分的，也就是說有六成五的企業 雇主認為高等教育中就業力養成教育還需要更多的進步，才能使畢業生滿足職場 的需求。
11 2.2 教育與個人所得 影響個人所得的因素很多，像是年齡、性別、工作經驗、教育程度、社會背 景、父母職業等等 (Schmitt et al., 2007)。經過經濟學家持續不斷的研究之下，發 現教育是可以幫助個人學習專業的知識與技能、並提高個人所得，進而得以促進 社會經濟發展。許多研究 (Mincer, 1974; Trivedi, 2006)結果顯示，教育水準與個 人所得存在著高度的正向關係，亦即受教育年數愈長人力資本累積的愈多，使得 生產力提高進而影響個人所得。教育對於所得的直接價值反應在實質的貨幣報酬 中，但無形的間接報酬價值亦不可忽視。像是接受教育而獲得社會地位的提高、 自我實現的滿足都算是無形且非貨幣性的個人所得。但事實上非貨幣性的個人所 得衡量並不容易，因此許多有關個人所得的相關研究，主要都是利用薪資來進行 教育與個人所得之間的分析 (Ermisch and Francesconi, 2000; 江豐富, 1990, 1995)。 此外，也有相關研究 (Becker, 1971; Garcia-Aracil and Winter, 2006) 提出性別、種 族等較受爭議的差異原因會影響薪資。 教育是透過何種途徑來影響個人薪資所得呢？可以由兩個面向來進行討論： 一是教育水準具有訊號(signal)的功能，即透過競爭的升學考試的篩選後，雇主會 認為較高能力者才可能會擁有較高學歷，所以雇主會選擇學歷相對較高者並給予 較高的薪資，也就表示說學校只是一種單純的篩選機制，學校所提供的教育並不 會對個人產生實質生產力的幫助，只要能拿到高學歷即可獲得較高的薪資 (Spence, 1973)；另一方面，學校擁有培養就業市場上的專業技能和知識，當教育 程度愈高的時候，亦表示其在學校學到的專業知識愈多，就業能力也會愈強，雇 主也會給予相對優渥的薪資 (Becker, 1964,1993)。故本研究欲透過檢視上述兩大 面向並進一步分析目前台灣高等教育畢業生初次就業薪資是符合何種型態。 2.3 人力資本理論 2.3.1 人力資本的起源 過去傳統觀念認為資本是僅限於實體資本 (physical capital)，直到亞當斯密 (Adam Smith)在 1776 年所發表的《國富論》當中，指出教育是可以提高勞動者的
生產能力，而這些能力是可以透過不斷地訓練及接受教育來獲得。而到了 1960 年代，人力資本理論則是有了重大的突破，美國經濟學家Schultz (1961) 發表一 篇有關人力資本投資 (investment in human capital)的論文，說明人力資本的概念。 而過四年Becker (1964) 出版了「人力資本」(human capital) 一書後，人力資本的 觀念才開始在經濟學上占有重要的地位，並獲得學界廣泛的討論，也開啟人力資 本投資的研究風潮。 2.3.2 人力資本的定義 維基百科書將「人力資本」定義為「指花費在人力保健、教育、培訓等方面 的投資所形成的資本」。還有許多研究都曾經為「人力資本」下過定義，包含Hubert (1996) 將人力資本定義為員工個人心態，包括對事情的假設、傾向、價值與信念 等。Brooking (1996) 則認為人力資本是組織資產中最具動態特性，同時也是與組 織內員工直接相關的資產，其將人力資本區分為六類，包括教育程度、職業證照、 資格工作、相關知識、職業潛能、人格特質、與工作相關能力等。而Snell、Youndt 與 Wright (1996) 認為人力資本代表著組織成員的經驗、判斷與智識，更代表著 員工的競爭力。Stewart (1997) 指出人力資本乃是個人為顧客解決問題的才能， 是創新與更新的源頭。因此其強調企業之人力資本必須跟得上複雜且變動的環境， 並掌握契機，才稱為資本；進而言之，人力資本須為企業內部所專屬，並以策略 價值之技術為中心，做為投資與管理的標的，才能為組織創造價值。
另外還有如Dess and Picken (1999) 指出人力資本乃是深植在個體並且無法 與個體分割的能力、知識、技能及經驗。再者，Lepak and Snell (1999) 認為人力 資本即組織內員工之技術能力，人力資本的價值在於能對組織的競爭優勢及核心 能力提供潛在的貢獻。因此，必須先區分出人力資本的價值高低，才能作好人力 資本的配置與僱用策略。
而World Bank 在 2006 所出版的「2007 世界發展報告」中，對於人力資本有 了更新的定義，傳統上人力資本是指花費在人力保健、教育、培訓等方面的投資
13 所形成的資本，進而得以影響人們的生產能力，除此之外，必須還要加上具有運 用資源的能力以獲得職業、家庭、社會的認同才行。 綜合以上各學者之探討與研究有關人力資本的定義，不難發現「人力資本」 乃是包含所有以「人」為基礎所構成的一項資本，其範疇涵蓋專業知識、特殊技 能及其本身之態度、信念與行為等。 2.3.3 人力資本論的核心 Becker (1975) 認為，受僱者本身能力的高低與其為提升自我能力所作的人力 資本投資大小，是造成薪資不平等的主要因素。如果每一個受僱者的人力資本投 資是相等的，那麼薪資分配則完全決定於能力的差異；反之，如果受僱者的能力 差異不大，則薪資分配則決定於投資狀況。換句話說，人力資本論主要在說明， 受僱者的人力資本存量（尤其是教育與工作經驗二項）將直接影響所獲之報酬。 其實Becker（1964）並不認為教育直接影響薪資。其認為是透過教育中的正 式訓練及非正式的工作經驗，以提昇工作技能之後使受僱者的生產力提高，進而 決定了薪資的高低。Lazear (1998)認為要獲得人力資本最基本方法是透過正式學 校教育，但透過正式學校教育的人力資本所花費之投資要比其它方式多。另外， Roos et al. (1998) 提出人力資本累積包括三大項，包括才能(competency)（如知識 與技能）、態度(attitude)（如動機與行為）、及智慧敏捷性 (intellectual agility)（如 創新、模仿）。Beaulieu and Mulkey (1995) 提出人力資本論的基本架構：認 為 教 育 提 升 、 在 職 訓 練 可 以 增 進 所 得 主 要 是 在 於 教 育 有 助 於 人 力 資 本 的 累 積 ， 人 力 資 本 累 積 愈 多 ， 生 產 力 愈 高 ， 所 獲 得 的 所 得 也 愈 高 ， 以下為人 力資本論的基本架構圖。
圖 5 人力資本與所得的關係
本研究人力資本論的架構，主要是依據Beaulieu and Mulkey (1995) 所提出的 架構為主，隨著教育提升增加個人人力資本的累積，進而提高個人的生產力，最 後再影響薪資，其中人力資本存量的累積到生產力提昇的過程與「就業力」 (employability)的觀念其實是類似的，所謂的就業力是指「個人在經由學習過程後， 能夠累積獲得工作、保有工作、以及做好工作的能力」(Harvey et al., 2002)。 因此，可知就業力是透過學習來達到人力資本的累積，進而獲得做好工作的 能力。因此，本研究就將人力資本存量累積到生產能力的過程修正後命名為「就 業力」，使得原理論架構變更為以下圖6。 圖 6 人力資本論修正後架構圖 資料來源: 本研究修正 一般而言，就業力又可區分為「能夠廣泛適應及勝任不同工作要求的核心就 業力(core employability)」及「配合特定產業、工作要求的專業技術能力」兩種， 本研究就業力是指「核心就業力」的部分，見圖7。 圖 7 人力資本論修正架構 資料來源: 本研究修正 由上圖可知當教育程度愈高時，代表人 力 資 本 累 積 愈 多，生 產 力 愈 高 ， 也 就 是 核 心 就 業 力 就 會 愈 高，進 而 再 影 響 個 人 薪 資 所 得。因 此 ，本研究 可以推論以下三個假設： 一：專科畢業對於核心就業力的影響會低於大學畢業對於核心就業力的影響。 二：研究所畢業對於核心就業力的影響會高於大學畢業對於核心就業力的影響。 三：高等教育提供核心就業力對於高等教育畢業生第一份薪資有顯著正向影響。
15 由表6，私立大學學雜費每學年至少九萬元以上，約為國立大學的兩倍，但 是在教學資源上卻出現了嚴重的反差(下頁表 7)：私立學校的師生比是 1:28；國 立大學則為1:21，就讀私立大學學生多花了近兩倍的學費，卻只無法獲得與國立 大學相同的教育資源。也就是說公立學校的學生在硬體及軟體設備上都優於私立 學校，對於學生核心就業力的培養應也高於私立學校才是。 表 6 歷年公私立大學學雜費及比例 學年度 公立學雜費 私立學雜費 私立/公立 85 37,902 94,778 2.501 86 41,680 94,778 2.274 87 46,246 99,972 2.162 88 47,584 99,264 2.086 89 51,954 103,950 2.001 90 54,210 103,994 1.918 91 55,692 103,986 1.867 92 56,844 104,082 1.831 93 58,666 107,483 1.832 94 58,906 108,062 1.834 95 59,490 108,338 1.821 96 59,490 108,526 1.824 資料來源: 教育部網站 因此本研究推論以下一個假設為： 四：公立學校畢業對核心就業力的影響高於私立學校畢業對核心就業力的影響。 表 7 近五年大學師生比(含助教) 學年度 公立學校 私立學校 92 18.81 29.67 93 19.46 29.18 94 20.00 28.79 95 20.40 28.55 96 20.86 28.00 資料來源: 教育部網站 如何來衡量「核心就業力」呢？所謂的「核心就業力」是指能夠廣泛適應及 勝任不同工作要求的能力，應屬於一種最基礎的能力。根據Harvey (2002) 等學 者提出核心就業力包含三個部分，分別是：具備專業知識，並能運用於工作上(以 下簡稱為專業知識運用能力)；有利於就業的工作態度與合作能力(簡稱為「工作
態度與合作能力」)；職涯規劃管理與積極學習進取(簡稱「職涯規劃與學習能力」)。 當核心就業力愈高的時候，這三方面的表現也會愈突出。因此，本研究由這三方 面來衡量高等教育所提供學生核心就業力。如圖8 所示。 圖 8 核心就業力圖 資料來源: Harvey (2002) 因而本研究推論以下三項假設： 五：高等教育所提供核心就業力對於專業知識運用能力有正向影響。 六：高等教育所提供核心就業力對於工作態度與合作能力有正向影響。 七：高等教育所提供核心就業力對於職涯規劃與學習能力有正向影響。 2.4 篩選理論 2.4.1 篩選理論的概念 篩選理論是教育經濟學的基本理論之一。所謂「篩選」包含兩方面的含義： 一是指學歷程度是個人能力高低的訊號；二則是學歷是個體進入某些高所得職業 的門票 (Spence, 1973) 。對於人力資本理論宣稱「教育能夠提高勞動生產力」，
17 支持篩選理論的學者們首先提出了質疑，他們認為教育的作用是在於提供雇主、 社會訊息，以確保此個體是否具備更高的生產能力或可培訓能力；此外，篩選理 論對於人力資本論提及，所得與生產力之間可能存在某種關係的觀點提出了反對 意見，他們認為教育只是讓學習者獲得進入某些職業、部門的敲門磚。簡單的說， 也就是薪資是由勞動者學歷或是文憑來決定的，而非由邊際生產率所決定的 (Groot and Hartog, 1995)。也有其他研究 (Blaug, 1970) 提到，雇主從過去的經驗 發現教育金字塔每階層所需具備的人格特質，恰好與教育成就一致。因此教育文 憑就變成人力素質的替代品，雖然教育沒有帶來生產力的提高，但是卻可以預期 工作績效。 1972 年，Spence 在其博士論文中探討有關就業市場中的訊息結構和現象，而 隨後幾年Spence 繼續闡明教育是如何在就業市場中做為一種機制，以及探討薪資 與教育訊號之間是如何進行調整而達成均衡。到此階段訊號理論(signaling theory) 形成嚴格的定義已經形成，也就表示著篩選理論逐步建立中。 2.4.2 篩選理論的基本假設
篩選理論內含了以下四個基本假設 (Groot and Hartog, 1995)。這四個基本假 設用於實際生活中具有相當程度的合理性，也就意味著教育能作為很好的訊號來 預測求職者的就業力。而從這四個基本假設出發，篩選理論進行資訊反饋 (informational feedback)與訊號均衡(signaling equilibrium)的分析，最後得出了教育 的訊號機制與篩選功能。以下說明四個基本假設： 假設一，勞動生產率是屬於個人的內在能力，所以勞動生產率是因人而異的， 而並不會因為接受教育的多寡而提高或下降。而這個假設對於人力資本理論提出 了最基本的挑戰，而這部分也是篩選理論與人力資本論的不同點之一。 假設二，勞動生產率低的個體改變自身受教育狀況的訊號成本較高，接受愈 多的教育必然要付出高於勞動生產率高之個體的成本。而此假設就決定了受教情 形可以作為一種很有效的訊號。因為若是大部分的人都能夠輕鬆進入更高一階的 教育，就表示接受教育的訊號成本很低，那麼只要不斷地投資教育，也就可以在
就業市場中獲得更好的機會，而在這個時候，教育程度就無法具有區別高、低勞 動生產率的篩選功能了。此外，如果生產能力高者必須要花費較高的成本來接受 教育時，那麼雇主也不會將教育作為區分的工具。 假設三，雇傭過程中存有訊息不對稱的問題。也就是說求職者非常清楚自己 的能力，但是雇主或是公司無法立即知道求職者的能力所在。 假設四，雇主可以免費知道求職者的教育情況。這項假設也就意味著教育訊 號的傳遞成本是相當低的。 基於以上四個假設，就決定就業市場中，與教育相關的因素(教育程度、學業 成績等)能夠成為雇主與求職者之間很好的訊號機制，而形成完整圖 9 的篩選理論 的架構圖 (Beaulieu and Mulkey, 1995)。
圖 9 文憑篩選理論架構圖
資料來源: Beaulieu and Mulkey (1995)
篩選理論中提到學校教育、文憑都是屬於雇主來篩選員工的一個機制，藉由 不同的學校或是不同的學歷程度，給予不同的薪資。當教育程度愈高的時候，像 是研究所相對於大學就較能被雇主篩選出來，而給予較高的薪資；或是利用畢業 學校的差異來進行篩選。因此本研究提出下列三項假設： 八：公立學校畢業相對於私立學校畢業對於就業第一份薪資有較高的影響。 九：專科畢業相對於大學畢業對於第一份薪資的影響有較低的影響。 十：研究所畢業相對於大學畢業對於第一份薪資有較高的影響。 2.4.3 訊息反饋與訊號均衡 介紹完篩選理論的四大基本假設之，接著再進一步探討教育訊號是如何經過 一連串的訊息反饋而達成訊號均衡的狀態。在雇用員工之前，雇主會根據自身在 就業市場的經驗，對於教育程度不同的求職者給予不同的期望以及相對應的薪資
19 標準。舉個簡單例子來講，雇主可能會先在心中設有不同的標準，他認為碩士畢 業的能力會高於學士畢業者，所以雇主準備給碩士畢業生的起薪為35000 元/月， 而給大學畢業生的起薪為28000 元/月。而雇主對於教育訊號與薪資結構之間的關 係就會透過市場而傳遞至潛在求職者。而求職者就會根據自己的情況，考慮是否 繼續攻讀碩士班，最後做出理性的決定。 雇傭關係確定之後，雇主會觀察新進員工的實際工作績效，衡量新進員工的 起薪與其創造的價值是否趨於相等，若兩者相等的情況下，就表示教育訊號與薪 資之間達成了均衡。若是兩者不相同，則雇主會調整薪資，直到新進員工的生產 率達到雇主預期時才會停止 (Spence, 1973)。就業市場中教育訊號的訊息反饋過 程如下圖10 所示。 圖 10 教育訊號訊息反饋過程 資料來源: Spence (1973) 2.4.4 檢測「篩選理論」與「人力資本理論」相關研究 江豐富 (1995) 以行政院主計處所公布 1993 年「人力運用調查」作為資料來 源，再運用Rile (1979) 的「勞動者生命循環所得極大化模型」經濟模型進行分析， 探討國內勞動市場雇用員工的依據，最後得到「文憑主義在我國勞動市場所扮演 的角色，應不像國人所說的重要」的結論。
劉正 (1999) 則是使用行政院主計處所公布 1985 年及 1995 年的「人力資源 運用調查資料」，再求出平均時薪與教育年數、學歷及教育百分等級等相關變項 的關係。結果顯示，人力資本論與篩選理論在台灣的勞動市場皆具相當的適用性， 而且，不論是絕對受教育年數或所受教育在市場中的相對高低，均佔有相當的重 要性。 李錦華 (2000) 則是採用 1979 年至 1996 年「人力資源運用調查資料」，進行 薪資對數多元迴歸（multiple regression）分析，所得到的結果也是人力資本理論 和篩選理論是同時適用在台灣的勞動市場，且篩選作用有日趨重要的現象，雇主 不僅在乎教育年數的多寡，更在乎教育的相對排名。 邱效詩 (2005) 則是採用 1981 年至 2002 年的「人力運用調查」為資料來源， 運用其自行建構之模型來拆解廣設大學院校前後「人力資本因素」與「天生資質 因素」對大學畢業生初任平均起薪的貢獻。最後得出三個結論，一、就剛入社會 的大學畢業生而言，雇主在決定其薪資時的確會同時考量「天生資質因素」及「人 力資本因素」，即「篩選理論」與「人力資本理論」同時存在台灣的勞動市場中； 這與國內其他學者的研究結果相同。二、雇主在決定大學畢業生的初任起薪時， 「天生資質因素」相對於「人力資本因素」而言是比較重要的，即影響畢業生初 次起薪因素，篩選機制是高於人力資本因素的。三、隨著逐年升高的入大學就讀 比率，「人力資本因素」占大學畢業生初任平均起薪的重要性卻日漸下滑。 國外的部分，有 Bedard (2001) 採用自行建立的模型，分析 1960 年代末至 1970 年代初期國際年輕男性的追踪資料與國際年輕女性的追綜資料的資料，所得 到的結果證實篩選理論的適用性，以及純人力資本理論的不合理性。 就國內從事同時檢測「篩選理論」和「人力資本理論」的適用性之研究仍屬 於少數，其中所運用資料大多為行政院主計處所公布之「人力運用調查」的官方 數據，並利用經濟、計量模型來加以分析。而本研究嘗試建構出一個結構方程模 式，運用高等教育畢業生對自身的評價，衡量人力資本累積與生產力的部分，進 而探討對第一份薪資所造成的影響；另一方面，則檢測畢業生教育程度、公私立 學校差異是否能夠影響第一次就業的薪資。
21
三、 研究方法
3.1 研究架構 本研究架構共分為兩個部分，包含人力資本理論架構以及文憑篩選理論架構 為基礎，加以修改後合併而成。目的是為了利用高等教育畢業生問卷資料，來檢 測高等教育畢業生進入職場第一份薪資所得的問題。首先，人力資本架構的部分，主要是依照Beaulieu and Mulkey 所提出的架構 為主，修正人力資本累積至生產力的過程，並命名為「核心就業力」，得到本研 究架構的第一部分，如圖11 所示。 圖 11 人力資本論修正後架構圖 資料來源: 本研究修正 另一方面，篩選理論中提到學校教育、文憑都是屬於雇主來篩選員工的一個 機制，藉由不同的學校或是不同的學歷程度，給予不同的薪資。因此在教育的部 分，考慮「教育程度」及「畢業學校公私立別」兩項變數，探討以上二者對於進 入職場第一份薪資的影響，因而得到本研究第二部分的架構，如圖12 所示。 圖 12 篩選理論修正後架構圖 資料來源: 本研究修正 綜合以上兩部分，即完成本研究最終研究架構，如下頁圖13 所示：
23 3.2 研究假設 針對本研究目的、架構與前章節相關文獻探討，整理後有十個研究假設： 表 8 本研究假設整理 其中假設一到假設四是在檢測人力資本理論是否成立；而假設八到假設十則 是檢驗篩選理論是否成立；假設五到七則是檢測核心就業力是否得以直接影響 「專業知識運用能力」、「工作態度與合作能力」、「職涯規劃與學習能力」。下頁 圖14 為本研究架構與假設。 假設 代號 研究假設說明 假設一 (H1) 專科畢業對於核心就業力的影響會低於大學畢業對於核心 就業力的影響。 假設二 (H2) 研究所畢業對於核心就業力的影響會高於大學畢業對於核 心就業力的影響。 假設三 (H3) 高等教育提供核心就業力對於高等教育畢業生第一份薪資 有顯著正向影響。 假設四 (H4) 公立學校畢業對核心就業力的影響高於私立學校畢業對核 心就業力的影響。 假設五 (H5) 高等教育所提供核心就業力對於專業知識運用能力有正向 影響。 假設六 (H6) 高等教育所提供核心就業力對於工作態度與合作能力有正 向影響。 假設七 (H7) 高等教育所提供核心就業力對於職涯規劃與學習能力有正 向影響。 假設八 (H8) 公立學校畢業相對於私立學校畢業對於就業第一份薪資有 較高的影響。 假設九 (H9) 專科畢業相對於大學畢業對於第一份薪資的影響有較低的 影響。 假設十 (H10) 研究所畢業相對於大學畢業對於第一份薪資有較高的影 響。
25 3.3 研究概念與測量指標 本研究模型包含四個部分，分別是教育水準(包含教育程度與畢業學校公私立 別)、核心就業力、薪資所得、與控制變數(包含性別與就讀學院別及共同方法變 異)四個部分。 3.3.1 教育水準 教育水準這個部分，本研究利用教育程度及畢業學校公私立別來衡量。首先 在教育程度的部分所使用的衡量問項為：「已取得畢業證書之最高學歷」，共有四 個選項，分別是專科、學士、碩士及博士；另外在畢業學校公私立別的部分，所 使用的衡量問項為：「畢業學校的公私立別」，共有兩個選項，分別是公立與私立。 這兩個衡量問項的選項皆屬於名目尺度，故使用虛擬變數來加以處理，詳見3.5.2 節表10。 3.3.2 核心就業力 衡量高等教育所提供的核心就業力包含三個部分，分別是專業知識運用能力、 工作態度與合作能力、職涯規劃與學習能力。專業知識運用能力表代表具有學習 的積極意願，並能反思所學；工作態度與合作能力則是指有利於就業的態度與個 人特質；職涯規劃與學習能力則是衡量個人自我行銷與職涯管理能力(Harvey et al., 2002)。 衡量「專業知識運用能力」所採用的指標有四項分別為表達及溝通能力、專 業知識與技術、發掘及解決問題能力、外語能力；「態度與合作能力」分為良好 工作態度、穩定度及抗壓性、團隊合作能力、具有倫理及道德等四個指標；「職 涯規劃與學習能力」則以了解自身的職涯發展、學習意願及可塑性、領導能力三 個指標來衡量。衡量核心就業力的三個部分，共有十一個衡量問項，依回答的程 度給予不同的計分，最高六分，表示對於呈現的現象「非常同意」，亦即本身此 方面能力最充足；其次是「同意」得五分；「有點同意」得四分；「不太同意」得 三分；「不同意」得兩分；「非常不同意」得一分。下頁表9 為完整衡量問項整理。
表 9 本研究構念衡量問項表 3.3.3 薪資所得 薪資所得這個部分是用單一指標來衡量，故不為一個構念。衡量提項為：「您 目前工作的平均每月薪資（含本薪、津貼、加班費及獎金等）大約是：」，勾選 20,000 元以下者得 1 分，20,001-25,000 元得 2 分，25,001-30,000 元得 3 分， 30,001-35,000 元得 4 分，35,001-40,000 元得 5 分，40,001-50,000 元得 6 分， 50,000-60,000 元得 7 分，60,001-70,000 元得 8 分，70,001 元以上則得 9 分。最 低1 分，最高 9 分，分數愈高者表示則薪資所得愈高。 3.3.4 控制變數 一般而言，學者們認為性別不同會直接影響到薪資所得 (Garcia-Aracil and Winter, 2006) 之外，就讀學院別也會對薪資所得有所影響。因此本研究就將「性 別」及「就讀學院別」兩項變數加以控制。此外，因研究的中核心就業力及其子 構面各變項資料均由同一資料來源取得，可能存在共同方法變異 (common method variance; CMV) 的疑慮。因此本研究也將 CMV 納入考量當中。對於性別 所採用的提問項為：「性別？」，有男與女兩個選項；就讀學院別所採用的問項為： 「畢業學院別？」，共有三個選項，分別是傳播藝術類、商管法人文類及理工醫 主構念 次構念 問項 衡量問項 (我所受的高等教育讓我) 代碼 核心就業力 專業知識運用能力F1 A1 充分學習到職場所需的表達及溝通能力 A2 充分具備就業所需的專業知識與技術 A3 有充分的能力能夠發掘及解決工作中所遭遇的問題 A4 充分具備職場所需的外語能力 工作態度與合作能力F2 B1 充分學習到職場所需的良好個人工作態度 B2 充分具備職場所需的團隊合作能力 B3 充分具備職場所需的穩定度及抗壓性 B4 充分瞭解並願意遵循職場中的專業倫理與道德 職涯規劃與學習能力F3 C1 對自己的職涯發展有充分的瞭解及規劃 C2 具備強烈的學習意願與高度可塑性 C3 具備良好的領導能力
27 農類。這兩個衡量問項的選項皆屬於名目尺度，故也使用虛擬變數來加以處理， 詳見3.5.2 節表 10。 3.4 研究來源與對象 本研究利用行政院青輔會於民國95 年 3 月 13 日至 95 年 4 月 18 日。針對於 全國6 所大專校院內設置區域職涯發展資源中心計畫要依照公立／私立、一般大 學／技職院校、三大學類別（將教育部統計標準 18 學門歸類為理工醫農、商管 法人文、傳播藝術三大類別）所發放完成的問卷資料進行統計分析。 此外，依照本研究特性所需，將樣本選取鎖定在「畢業後初次就業的新鮮人」， 亦即畢業後未經過工作轉換 (仍在第一份工作就職) 的全職工作者。從 1705 份有 效問卷中，將符合特性的609 份篩選出來，本研究將運用此 609 份樣本來進行統 計分析。 3.5 資料分析方法 本研究採取量化的方法進行資料分析，另包含「性別」、「學院別」之控制變 項，以及「教育程度」、「畢業學校公私立別」作為自變項，並運用「大專畢業生 就業力調查之問卷」為蒐集研究資料的來源，採用SAS 及 LISREL 作為資料分析 的工具。 3.5.1 敘述性分析 以次數分配、百分比說明樣本之性別、年齡、最高學歷、畢業學校別、就讀 學院別、目前就業單位等敘述性分析。 3.5.2 虛擬變數設定方式 本研究控制變數性別、畢業就讀學院別以及自變數中的教育程度、畢業學校 公私立等四個變數，因為衡量尺度為名目尺度，編號本身的數值大小並沒有任何 意義，只是單純地區分出類別而已。因此這裡就必須利用虛擬變數，才能納入模 型當中一併分析，總共設定六個虛擬變數包括H1、S1、S2、K1、K2、T1，詳細
設定方式見表10。 表 10 虛擬變數設定方式 變數名稱 分類 編碼 設定方式 性別 女 1 IF sex="2" THEN H1=1 sex 男 2 ELSE H1=0 學院別 傳播藝術類 1 IF school="2" THEN S1=1 school 商管法人文類 2 ELSE S1=0 理工醫農 3 IF school="3" THEN S2=1 ELSE S2=0 教育程度 專科 1 IF degree="1" THEN K1=1 degree 學士 2 ELSE K1=0 研究所以上 3 IF degree="3" THEN K2=1 ELSE K2=0 公私立別 私立 1 IF schowner="2" THEN T1=1 schowner 公立 2 ELSE T1=0 3.5.3 兩階驗證性因素分析 進行驗證型因素分析，是為確保外顯指標能精確量測內隱構念，在以淬取出 最適指標，期能完整而真實呈現研究結果。本研究先採用二階段驗證性因素分析 (second-order CFA)建構出核心就業力的測量模型(measurement model)，並加以驗 證之後，再放入結構模式(structural model)建構出包含兩部分的完整模型：1.人力 資本論模型，即教育水準會透過核心就業力的累積進而影響薪資所得；以及2.篩 選理論模型，即教育水準會直接左右薪資所得。如下頁圖 15 為本研究所用的二 階段 CFA 來衡量核心就業力。Ft代表核心就業力潛在構念；F1~F3分別是專業知 識運用能力、工作態度與合作能力、職涯規劃與學習能力等三個潛在構念，ζ1~ ζ3分別是影響這三個共同因 素的唯一性因素；ε1~ε11 分別是影響十一個衡量 問項的唯一性因素；λ1~λ11是第二層的因素負荷量，ρ1~ρ3則是第一層的因素 負荷量。A1~A4、B1~B4、C1~C3則是屬於衡量問項。
29 圖 15 核心就業力之兩階段驗證性因素分析模型 3.5.4 模型配適度指標 Bagozzi and Yi (1988) 建議，配適度的衡量指標，理想數值為χ2 愈小愈佳， GFI、AGFI、CFI、NNFI、NFI 值大於 0.9， RMSEA 值小於 0.05，透過這些配 適度的指標來衡量整個模式的情形。 1. χ2 及χ2/ d.f. 在卡方檢驗的概念下，自由度愈大的模型在卡方檢驗上愈處於不利的地位， 因此若有兩個模型同時進行 SEM 分析，得到不顯著的卡方值時，則自由度愈大 的模型愈有能力去反應真實的資料。此外在 SEM 分析當中，可以計算出一個卡 方自由度比(χ2/ d.f.)，來進行模型間契合度的比較，卡方自由度比愈小，表示模 型契合度愈高。一般而言，卡方自由度比小於2 時，表示模型具有非常理想的契 合度，介於2~3 之間，則表示有理想的契合度 (Carmines and McIver, 1981)。
2. GFI、AGFI
GFI 指標即是契合度指標 (goodness of fit index)的縮寫，類似於迴歸分析當 中的可解釋變異量(R2)(Tanaka and Huba, 1989)，表示假設模型可以解釋觀察資料 的變異數與共變數的比例。AGFI (adjusted GFI)則類似於迴歸分析當中的調整後 可解釋變異量(adjusted R2)，在計算 GFI 係數時，將自由度納入考慮之後所計算出 來的模型契合度指數，當參數愈多時，AGFI 指數數值愈大，愈有利於得到理想 的契合度結果。一個能夠契合觀察資料的SEM 模型，其 GFI、AGFI 都會非常接 近1，一般建議大於 0.9 才可視為具有理想的契合度 (Hu and Bentler, 1999)。 3. NFI、NNFI
另外常使用的兩種契合度指標是 normed fit index (NFI)以及 non-normed fit index (NNFI) (Bentler and Bonett, 1980)，這兩種指標是利用巢套模型的比較原理 所計算出來的一種相對性恉數，反應假設模型與一個觀察變項間沒有任何共變假 設的獨立模型的差異程度。
4. RMSEA
RMSEA (root mean square error of approximation)指數與 CFI 及 NFI 不同之處， 是在於RMSEA 指數在比較理論模式與完美契合的飽和模型的差距程度。RMSEA 值愈大則代表模型愈不理想，Hu and Bentler (1999) 建議低於 0.06 可以視為一個 好的模型，指數大於0.1 表示模型不理想 (Browne and Cudeck, 1993)，McDonald and Ho (2002) 則是建議以 0.05 為良好契合的門檻值，以 0.08 以內為可接受的範 圍。
5. CFI
CFI 指標(comparative fit index) 反應假設模型與無任何共變關係的獨立模型 差異程度的量數，也考慮到被檢驗模型與中央卡方分配的離散性 (Bentler, 1992)。 由於觀察變項之間沒有任何的共變是最不理想的模型，因此CFI 指數的數值也是 愈接近1 愈理想，表示能夠有效改善非中央性的程度，其性質與 NFI 相近，一般 是以0.95 為通用標準 (Bentler, 1995)。
31
表 11 配適度指標建議標準
配適度指標 代號 建議標準
卡方值 χ2 愈小愈好
卡方值/自由度 χ2 / d.f. <3 Goodness of fit index GFI >0.9 Adjusted for degrees of freedom AGFI >0.9 Root mean square error of approximation RMSEA <0.05 Bentler's Comparative Fit Index CFI >0.9 Bentler & Bonett's (1980) Non-normed Index NNFI >0.9 Bentler & Bonett's (1980) NFI NFI >0.9
3.5.5 效度、信度分析 測量是一種過程，它將一個或是多個潛在變數聯接至觀念(concept)，再將潛在變 數與可觀測變數相聯接。一份好的測驗除了要難度適中及高鑑別度之外，更重要 的是要有信度(reliability)與效度(validity)，以下針對此效度與信度進行說明，以評 估本研究所使用的測量工具之適合性。 1. 效度 (validity) 效度是指衡量工具是否能夠真正測出研究者欲衡量事物的程度，一般而言， 常使用的效度有：內容效度、效標關連效度和建構效度三種。本研究則利用建構 效度做為效度分析的檢驗。建構效度(construct validity)是指測量工具能測得一個 抽象的概念或特質的程度，建構效度包含收斂效度 (convergent validity) 和區別 效度 (discriminate validity) (邱皓政, 2000)。
Campbell and Fiske (1959) 認為實證量表的建構效度，用於衡量相同構念之 指標變數所得的分數應具有最大程度相關，而不同的指標變數測量不同構念所得 的分數應具最低程度相關。前者可稱為收斂效度，後者可稱為區別效度。
本研究以兩階段CFA 對每一指標變數因素負荷量(factor loading)進行 t 檢定， 檢測是否具有建構效度的參考，若各項指標變數與對應構念間所得之因素負荷量 之t 值大於 1.96(α=0.05)，達顯著水準(p<0.05)，表示各指標變數能夠有效的衡量 相同的構念，足以代表具有收斂效度 (Anderson and Gerbing, 1988) 。而在區別效 度檢定部分，則以 Anderson & Gerbing (1988) 提出之信賴區間檢定(confidence interval test)來進行驗證。
2. 信度(reliability) 信度是測量的可靠性，是指測量結果的一致性或是穩定程度。目前社會科學 研究中最常使用的信度指標為Cronbach’s α 係數，衡量一組同義或平行測驗總合 的信度(陳順宇, 1998)。Cronbach(1951)提出判斷信度之準則為：α 係數值小於 0.35 表示信度低，α 係數值大於 0.35 小於 0.7 代表中信度，α 係數值超過 0.7 則表示高 信度。以下列出計算Cronbach’s α 係數之公式： ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + − − =
∑
∑ ∑
∑
= = k i k i k j ij i k i i k k 1 2 1 2 2 1 1 σ σ σ α ， 複合信度(composite reliability, CR)亦是計算信度的一種方法，是在衡量內隱 (latent) 構念中，其外顯指標(manifest indicators )的一致性，當 CR 值愈高，就表 示所採用的外顯指標愈能夠測量出所代表的內隱構念。一般建議內隱構念的複合 信度值大於0.8 是基本的標準，以下列出 CR 值的計算公式：CR 標準化因素負荷量的總和
標準化因素負荷量的總和 測量誤差平方之總和
3.5.6 結構方程模式 (structural equation model, SEM) 1. 結構方程模式簡介
本研究採結構方程式模型推估各主要概念之間和概念變項與所包含的測量 變項間的影響關係與程度，以及測量變項殘差間的共變異結構。所謂結構方程式 模型（SEM）亦稱為結構模式分析，是一種以迴歸為基礎的多變量統計技術，其 目的在探討潛在變數與潛在變數之間的因果關係，以建立理論或驗證理論。
Mulaik and James (1995) 認為 SEM 與過去分析方式不同的地方在於，結構方 程模式是一種統計的方法論融合了因素分析（factor analysis）以及路徑分析（path analysis）兩種統計技術。 其中 k＝測量某一觀念的題目數； i σ ＝題目 i 的標準誤； ij σ ＝相關係數的共變異數
33 所謂因素分析是過去在心理學以及社會計量學中是相當受到歡迎的一種統 計技術，常用來從一堆變項中取出一些共同因素（common factors），用以呈現潛 在的理論構念（construct），討論潛在因素與觀察變項之間的關係的文章是從 Spearman (1904) 年後所發表的作品。當共同因素被取出來之後就可以獲得每個 項目還有每個因素之間的因素負荷量（factor loading），用以代表測驗項目測量共 同因素的重要指標；其他也可以讓研究者從因素負荷量相對應因素的關係，更可 以從因素轉軸中獲得的指標來評量項目的優劣。 路徑分析則是一種將觀察變項之間的關係以模型化的方式來分析的一種統 計技術。路徑分析最初由遺傳學家 Wright (1921) 提出，至 1960 年代才被廣泛重 視的一種用以探討多重變項之間因果結構模式的統計技術。 結構方程模式取向的路徑分析有兩種應用模型。觀察變項路徑分析(path analysis with observed variable; PA-OV)與潛在變項的路徑分析(path analysis with latent variables; PA-LV)。前者是傳統的路徑分析，僅以 SEM 分析工具進行分析。 後者則加入了 SEM 獨有的概念與技術，也就是應用統合模型的概念與技術，以 潛在變相的模型來進行關係的探討。而當一個結構方程式模型中，所有構面皆屬 內隱變數，且每一個內隱變數都有數個外顯指標時，此時的模型是屬於「標準模 型」；若是模型當中，至少有一個構面是屬於單一的外顯指標時，則此時模型是 屬於「非標準模型」(Hatcher, 1994)。 2. 模型變數 而本文採取的模型則是屬於「非標準模型」並融合觀察變項路徑分析(PA-OV)。 其中本研究共有四項潛在變數，分別為第一階「核心就業力」及第二階「專業知 識運用能力」、「工作態度與合作能力」、「職涯規劃與學習能力」。 在本模型當中，核心就業力屬於中介變數；教育水準中公私立別、教育程度 為自變項；薪資所得為依變項；性別、就讀學院別為控制變項；可觀察變項共計 十一項，Ft代表核心就業力潛在構念；F1~F3分別是專業知識運用能力、工作態度 與合作能力、職涯規劃與學習能力等三個潛在構念，ζ1~ζ5分別是影響專業知識 運用能力、工作態度與合作能力、職涯規劃與學習能力、核心就業力、薪資所得
五個因素的誤差項；ε1~ε11 分別是影響十一個衡量問項的誤差項；λ1~λ11 是 第二層的因素負荷量，ρ1~ρ3則是第一層的因素負荷量；ρ4~ρ10則是待證明的 路徑係數；A1~A4、B1~B4、C1~C3則是屬於各個構面下的衡量問項。詳細的變項 名稱與說明如表12，以及本研究 SEM 完整模型見圖 16。 表 12 本研究模型變數說明 類別 代號 變項名稱 依變項 Y1 薪資所得 自變項 T1 性別 K1 教育程度 K2 教育程度 潛在變項 Ft 核心就業力 F1 專業知識運用能力 F2 工作態度與合作能力 F3 職涯規劃與學習能力 觀察變項 A1 表達及溝通能力 A2 專業知識與技術 A3 發掘及解決問題的能力 A4 外語能力 B1 良好個人工作態度 B2 團隊合作能力 B3 穩定度及抗壓性 B4 具有專業倫理與道德 C1 具有充分的職涯規劃 C2 學習意願與高度可塑性 C3 良好的領導能力 控制變項 H1 性別 S1 就讀學院別 S2 就讀學院別 待估參數 λ1~λ11 第二層的因素負荷量 ρ1~ρ3 第一層的因素負荷量 ρ4~ρ10 路徑係數 ε1~ε11 第一層的誤差項 ζ1~ζ5 第二層的誤差項
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四、 實證分析
本章將依序說明問卷回收情況、樣本特性及研究變項之統計量；接著再對於 本研究信度與效度進行說明；而後陳述本研究的測量模式與測量模式下的整體配 適度；最後再說明本研究之結構模式與模型配適度能力檢驗。 4.1 問卷回收情形 全國共有114 所大專院校協助進行調查，總計共發出紙本問卷 8,623 份，卷， 但因畢業生都已離開學校連絡不易，因此有效問卷回收 1,705 份卷，有效回收率 為19.77%。 因應本研究特性為探討高等教育畢業生進入職場的第一份全職薪資，故挑選 其中符合主題的609 份，其餘 1,096 份則因受試者已轉換過工作，故不在本研究 探討範圍內。 4.2 樣本特性 九十一年度畢業生受訪者平均年齡為 28.3 歲；其中男性佔 49.8%，女性佔 50.2%，男女比例接近 1：1；最高畢業學歷為專科者佔 16.7%，學士則佔 60.8%， 碩士以上佔22.5%；受訪者有 54.7%畢業於私立學校，45.3%為公立學校；就讀傳 播藝術類畢業生佔4.1%，商管法人文類佔 39.9%，理工醫農類則佔 56%；找尋第 一份工作所花的時間當中，有 44.3%畢業(或退伍)之後直接就職，表示就業是非 常順利的。95.4%的受試者是在六個月之內就找到工作，只有少數 4.6%找尋工作 時間是超過六個月；在目前就職的工作機構中，60.3%是在民營企業工作，24.8% 是在學術機構工作，4.1%在公營事業工作，5.3%於政府機關服務，另外有 2.8% 於非營利組織服務；工作與所學是否相配合的部分，有接近七成的受試者認為自 身的工作是和學校本科系有相互配合，但也有二成二的人認為工作與所學沒有相 關，其次與教育學程配合的有 4.8%，與輔系相配合的有 2.5%，與雙主修相配合 則有0.7。詳細數據如表 13 所示：37 表 13 基本資料統整表 類別 分類 次數 百分比 性別 男 303 49.8% 女 306 50.2% 最高學歷 專科 102 16.7% 學士 370 60.8% 碩士以上 137 22.5% 畢業學校別 公立 276 45.3% 私立 333 54.7% 就讀學院別 傳播藝術 25 4.1% 商管法人文 243 39.9% 理工醫農 341 56.0% 找尋第一份工作 所花費時間 立即就業 207 44.3% 一個月內 142 23.3% 一至三個月 123 20.2% 三至六個月 47 7.7% 六個月至一年 14 2.3% 一年至一年半 8 1.3% 一年半至二年 3 0.5% 二年以上 2 0.3% 目前工作機構 政府機關 32 5.3% 公營事業 23 4.1% 民營企業 367 60.3% 學校或學術研究機構 151 24.8% 非營利組織 17 2.8% 其他 17 2.8% 目前工作與在校 所學配合狀況 與本科系配合 422 69.3% 與輔系配合 15 2.5% 與雙主修配合 4 0.7% 與教育學程配合 29 4.8% 與學校所學無直接關連 133 21.8% 其他 6 1.0%
4.3 兩階驗證性因素分析 (second-order CFA) 在第一階的驗證性因素分析當中，本研究所提出的三個潛在構面之間存在著 相關，這表示說這三個潛在變項的背後仍有某種重疊的因素，因此可以再被抽取 出來形成第二階的潛在因素。由下表14 可以看到「專業知識運用能力」、「工作 態度與合作能力」、「職涯規劃與學習能力」三個潛在變項之間具有高度相關，因 此再進一步抽取出另一層的因素，即為第二階潛在因素「核心就業力」，且第二 階的潛在因素與這三個潛在變項的相關各為0.93、0.85、0.97。 表 14 內隱變數之共變異數矩陣 專業知識 工作態度與 職涯規劃與 核心就業力 Ft 運用能力 F1 合作能力 F2 學習能力 F3 專業知識運用能力 1.00 工作態度與合作能力 0.79 1.00 職涯規劃與學習能力 0.90 0.82 1.00 核心就業力 0.93 0.85 0.97 1.00 以全部 11 個可觀測變數來量測核心就業力的二階段驗證性因素分析，如圖 17 所示。另由表 15 中可以得到核心就業力將會對於專業知識運用能力、工作態 度與合作能力、職涯規劃與學習能力有顯著的正向影響。 表 15 核心就業力之兩階驗證性因素分析-第二階 主構念 次構念 因素負荷量估計值 標準誤差 t 值 結果 核心就業力 專業知識運用能力F1 0.93*** 0.048 19.4 顯著 工作態度與合作能力 F2 0.85*** 0.044 19.23 顯著 職涯規劃與學習能力 F3 0.97*** 0.051 18.96 顯著 ***表 p<0.001
39 圖 17 兩階段 CFA 路徑係數圖 在兩階段CFA 所得到的模型配適度指標亦表現良好，本研究之 χ2 / d.f.的值 小於 3，顯示若考量樣本大小的影響，本研究衡量模式是一個可以接受的模式， 至於其他相關輔助指標GFI、AGFI、CFI、NNFI、NFI 均高於建議標準值(Hairs et al., 1998)，只有在 RMSEA 略高於標準值，如表 16。整體而言，本研究所提出的 測量模式與觀察資料仍有良好的配適度，表示此測量模式為一理想模式。在 4.5 節時再探討此測量模式放入SEM 的分析結果。 表 16 兩階 CFA 之配適度分析 配適度指標 代號 建議標準 結果 卡方值 χ2 愈小愈好 117.9609 卡方值/自由度 χ2 / d.f. <3 2.74 (d.f. =43) Goodness of fit index GFI >0.9 0.9659 Adjusted for degrees of freedom AGFI >0.9 0.9476 Root mean square error of approximation RMSEA <0.05 0.0535
Bentler's Comparative Fit Index CFI >0.9 0.9737 Bentler & Bonett's (1980) Non-normed Index NNFI >0.9 0.9663
