過量教育因果關係檢定與比較分析

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行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

過量教育因果關係檢定與比較分析

計畫類別：個別型計畫計畫編號： NSC94-2413-H-003-017- 執行期間： 94 年 08 月 01 日至 95 年 07 月 31 日執行單位：國立臺灣師範大學公民教育與活動領導學系(所) 計畫主持人：曾永清計畫參與人員：李育逢報告類型：精簡報告處理方式：本計畫可公開查詢

中華民國 95 年 8 月 3 日

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行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

過量教育因果關係檢定與比較分析

計畫編號：

NSC

94-2413-H-003 -017

執行期限： 94 年 8 月 1 日至 95 年 7 月 31 日

主持人：曾永清台灣師範大學公民教育與活動領導系

! 一、中文摘要在許多工業國家中勞動市場過量教育問題一直甚為重要。本計畫利用 Mincer 函數、典型相關、SEM 模式，觀察接受過量教育教師之教學績效與身心變化，探討學習動機、過量教育、教育生產力 3 者因果關係及其對教師教學之真實影響，可正確注意到過量教育對整體教育環境與教學品質之衝擊，研究結果對教師教學效能制度建立具參考價值。研究發現過量教育之係數值不顯著，無法判定其與薪資之關係，不足教育有負的薪資效果，為 -5.39%。在線性結構方程分析上，動機、過量教育、教學生產力三組群關係均不大。學習動機與教學生產力、過量教育與教學生產力均無顯著因果關係。無法由過量教育數值看出其對教學生產力的影響效果。關鍵詞：過量教育、因果檢定、Mincerian 薪資函數、結構方程模式 SEM Abstract

Overeducation in the labor market is a persistent problem in all industrialized countries. This research utilizes Mincerian function , canonical correlation and SEM model to observe teaching performances and physical and psychological changes of the

over-educated teacher, to study the causality of learning motivations, productivity and real influence on teachers' teaching, so we can notice exactly about the impact of

over-education to the whole educational environment and teaching quality, this result will be useful for the building of teacher effectiveness appraisal system.

This paper finds that effect of

overeducation here is insignificant in this model, unable to recognize its influence on the wages. Undereducation has a negative impact on teachers, which is - 5.39%. On

SEM analysis , learning motivation, overeducation, productivity are less related

with each other. There is no obvious causality with teaching productivity in learning motivation and overeducation. It is unable to find out its result of impact on teaching productivity by overeducation.

Keywords: overeducation、causality test、

Mincerian wage function、structure equation model（SEM）二、緣由與目的學者間對於過量教育是否存在、存續期間、衡量方式等均有不同看法，文獻方向以評估過量教育之實際發生率（incidence）、帶來教育投資報酬降低（Hartog,2000）、能力與工作無法配

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合、工作生產力下降之負面影響為主（Alba-Ramirez,1993）。然而有兩個基本問題一直沒有深入討論：a.對於過量教育之真正原因無從得知，量化的教育年數（schooling）可能不足以代表受教者真正的教育需求與程度？b.造成生產力降低的原因不一定來自於過量教育，過量教育可能只是歷程變數或中介變數，其真實原因有待確認？基於以上這兩點疑問，本研究擬利用相關統計方法進行分析。本計畫希望透過問卷調查、典型相關、SEM 實證方法之研究，達成下列幾個主要目標：1. 探討國中教師進修碩、博士學歷之學習動機，分析教師們之內在真實社會、經濟與心理成因；2.追蹤調查教師進修後教學效能與身心狀況，包括健康狀況、工作滿意度等身心指標； 3. 建立過量教育因果模式，瞭解過量教育是否必然對效能與身心狀況產生負面效應，作為日後類似研究之參考；4.已進修較高學歷及未進修教師間教學生產力是否有明顯差異？三、結果與討論本文由 Mincer 函數研究發現適度教育之對數薪資報酬為 4.89%，過量教育之係數值不顯著，無法判斷其值對薪資之影響，不足教育有負向的薪資效果，為 -5.39%，表示在抽樣的教師中，不足教育的確使此類教師薪資相對較低。因此對於具有不足教育年數之教師，應優先鼓勵進修。由典型相關實證分析，可以看出學習動機六個變數與教學生產力七個變數間相關性不高，僅為 20％，學習動機無法預測教學生產力的變化。在線性結構方程上，由於模式配適度不理想，三大組群關係均不大。學習動機與過量教育間無顯著因果關係，學習動機與教學生產力、過量教育與教學生產力亦均無顯著因果關係。無法由過量教育數值看出其對教學生產力的影響效果。四、計畫成果自評研究者廣泛搜集國內外過量教育文獻之理論與實證成果，參酌中學教師教育現況，剖析研究主題及研究價值，建構可以探討之問題與方向，研究工具設計及統計方法亦經多次思考定案，因此於撰寫計畫書時，所有研究架構與流程均詳為規劃。經國科會核准本案後，研究者即依計畫案進行問卷設計，經寄發、回收、整理建檔後，進行 Mincer 函數、典型相關、SEM 模式。本計畫共進行三個部分之分析：1. 包括基本資料敘述統計分析，各變數之 Pearson 相關係數矩陣，依變數常態分配檢定。亦即對對數薪資數值予以檢定，了解其是否為常態分配。由 Kolmogorov-Smirnov 檢定值可知結果，因此可以接受或拒絕虛無假設，亦即薪資是否為常態分配的假設。；2. Mincer 薪資函數中，以薪資變數為依變數，性別、教學年資、年資平方、行政主管、適度教育、過量教育、不足教育為自變數。此一短期

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3 Mincer 函數有 63%之解釋變異能力，F 值為 36.66，p 值=.000，本模式之線性配適情形良好。適度教育年數有良好的顯著性，過量教育之係數值不顯著，不足教育則產生負向的薪資效果；3. 分析學習動機與教學生產力典型相關，學習動機之六項顯性變數為認知影響、追求成就、他人影響、專業需求、社交關係及逃避現況等。以此六項為預測變數，來估算其與教學生產力的關係。在教學生產力準則變數方面，我們使用教學設計、教材內容、教學策略、師生關係、班級氣氛、工作滿意度及健康狀況等七項顯性變數，也是取其加權線性組合，來判斷其與學習動機的關係；4. 分析學習動機、過量教育與教學生產力三者之路徑關係。本研究所得結論，可觀察教師學習動機與學習成效，以豐富我國教育理論的多元觀外，可協助我國教育投資理論研究走向具體可觀察取向，與國外之相關研究接軌，形成跨國比較，且模式亦可作為未來研究影響各行業、各階層教育階段過量教育行為與態度理論基礎參考資料。五、參考文獻王素琴（1995）。成人學習參與動機取向與教育產品利益知覺之相關性研究，國立台灣師範大學社會教育研究所碩士論文。王誌鴻（2000）。國民小學教師參與在職進修動機取向與其創新接受度相關之研究，國立嘉義大學國民教育研究所碩士論文。石淑慧（2001），教育、階級複製與數位差距，網路社會學通訊期刊，18 期。李奕君（1992）。教育水準與薪資分配均度之關係-台灣實証研究，國立政治大學經濟所碩士論文。林文達（1995）。過量教育與失業，國立政治大學學報，70，35-54。林如萍（1991）中等學校教師參與在職進修動機取向研究，國立台灣師範大學家政教育研究所碩士論文。孫志軍（2004），過度教育的經濟學研究述評，經濟學動態，第 5 期。馬蕙慈（2003），國民小學教師在職進修對教學效能關聯性之研究，元智大學管理研究所碩士論文。張慧芬譯，Bowen 著（1985）。教育在經濟貢獻上的評估，高希均（主編），教育經濟學論文集，台北聯經，71-93。許瑞雯（1994）。高級中等教育的教育投資效率，國立政治大學教育研究所碩士論文。郭蘭（2003）。國民中學教師參與在職進修動機與教學效能關係之研究—以臺灣中部四縣市為例，國立台北師範學院國民教育研究所碩士論文。陳木金（1997）。國民小學教師領導技巧、班級經營策略與教學效能關係之研究，國立政治大學教育研究所博士論文。陳嘉彌（1997）。教師參與在職進修動機取向與其接受創新程度間之關係研究。

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行政院國家科學委員會補助專題研究計畫

□成果報告

□ 期進度報告

計畫名稱

過量教育因果關係檢定與比較分析

計畫類別：□ 個別型計畫 □ 整合型計畫

計畫編號：NSC

94-2413-H-003 -017

執行期間： 94 年 8 月 1 日至 95 年 7 月 31 日

計畫主持人：曾永清

共同主持人：

計畫參與人員：李育逢

成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：□精簡報告 □完整報告

本成果報告包括以下應繳交之附件：

□赴國外出差或研習心得報告一份

□赴大陸地區出差或研習心得報告一份

□出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份

□國際合作研究計畫國外研究報告書一份

處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、

列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢

□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢

執行單位：台灣師範大學公民教育與活動領導系

中華民國 95 年 8 月 2 日

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甲、中英文摘要

關鍵字：過量教育、因果檢定、Mincerian 薪資函數、結構方程模式 SEM 過量教育問題一直受到學術論文相當大的討論，自 Freeman（1976）探討美國過量教育問題開始，這一研究主題已發展了 20 多年，其間有關美國、英國、德國、荷蘭、西班牙等國家均有相當研究成果。學者間對於過量教育是否存在、存續期間、衡量方式等均有不同看法，文獻方向以評估過量教育之實際發生率（incidence）、帶來教育投資報酬降低（Hartog,2000）、能力與工作無法配合、工作生產力下降之負面影響為主（Alba-Ramirez,1993）。然而有兩個基本問題一直沒有深入討論：a. 對於過量教育之真正原因無從得知，量化的教育年數（schooling）可能不足以代表受教者真正的教育需求與程度？b.造成生產力降低的原因不一定來自於過量教育，過量教育可能只是歷程變數或中介變數，其真實原因有待確認？基於以上這兩點疑問，本研究擬利用相關統計方法進行分析。本計畫希望透過問卷調查、典型相關、SEM 實證方法之研究，達成下列幾個主要目標：1. 探討國中教師進修碩、博士學歷之學習動機，分析教師們之內在真實社會、經濟與心理成因；2.追蹤調查教師進修後教學效能與身心狀況，包括健康狀況、工作滿意度、轉換工作誘因等身心指標；3. 建立過量教育因果模式，瞭解過量教育是否必然對效能與身心狀況產生負面效應，作為日後類似研究之參考；4.已進修較高學歷及未進修教師間教學生產力是否有明顯差異？

Key words：overeducation 、causality test、Mincerian wage function 、structure equation model （SEM）

Overeducation problem has been received sizable discussions by a lot of theses , inquiring into the United States overeducation problem beginning from the Freeman(1976), this topic has already been developed for more than 20 years, in this interval there are all equal researches result in concerning nations, such as the United States, England, Germany, Holland and Spain...etc.. There are different views among the scholars about the existing、sustaining and measuring of overeducation , the main direction of theses focus on the negative influence on

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assessing the actual incidence , considering reduction of return on education investment ( Hartog, 2000 ), mismatching between ability and work, lowering the productivity (Alba-Ramirez, 1993.). But two basic problems have never been discussed thoroughly: a. there is no way of learning real reason to the overeducation , numbers of schooling may not be enough to represent the real educational demand and degree of the persons who are taught ? b. The reason that reduced the productivity may not necessarily come from the overeducation, overeducation may be only a process variable or intermediary parameter, its true reason remain confirmed ? According to above two queries, this research plans to utilize relevant statistical method to carry on the analysis.

This plan ,by using questionnaire investigation , canonical correlation , SEM method, hopes to reach the following several main goals:1.investigating learning motives of middle school teachers to receive a master and doctor degree, analyzing true social, economic and psychological cause of teacher by motives theory; 2. inquiring into teaching efficiency and physical and psychological state that a teacher experienced after higher trained, such physical and psychological indexes including health status, work satisfaction , inducement of changing work 3. setting up overeducation causal effect model, figuring out that whether overeducation exists negative effect to teaching efficiency and physical and psychological state,; 4. has it had obvious differences in teaching productivity between overeducated and adequate schooling teachers?

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乙、報告內容：

壹、前言（略）

貳、國內外過量教育理論文獻之發展（略）

叁、研究方法建構與研究工具設計

一、研究架構與流程（略）二、研究工具設計（略）三、研究方法（一）統計實證分析 –教育投資報酬一般廻歸式利用取得之實際有效問卷鍵入檔案，進行兩部分之統計分析，首先利用對數型 Mincerian 薪資所得函數迴歸分析進行工作者自我評估法（worker self-assessment），以綜合研判認知與行為間關係，找出其中更多關聯性。

本研究之廻歸計量方程式為

lnYi ＝ a + bSi + cEXi + dEX2i +αiADSCH +βiOVERSCH +γiUNDERSCH+υi

式中，lnY 是薪資所得，ADSCH 為適量教育之教育年數，OVERSCH 為過量教育之教育年數，等於（SCH－ADSCH），UNDERSCH 為不足教育之教育年數，等於（ADSCH－SCH）。可使用工作者自我評估法之教育結果帶入 ADSCH、OVERSCH、UNDERSCH 中，求出薪資所得函數係數值，並以此為分析依據。利用上式可以得知適量、過量與不足教育之教育投資報酬率。透過教育年數與薪資所得間函數關係，除得知教育投資絕對報酬高低外，亦可比較不同教育程度之相對效益，透過此教育程度與薪資所得關係，可以判定哪一教育層級有較高之投資報酬率、教育投資之個人效益，據此即可判斷過量教育之效率大小，並提供教育政策之建言。

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4 （二）典型相關分析本研究首項統計分析為進行學習動機與教學生產力兩變數之典型相關（canonical correlation）分析，先驗上可以假設若兩者典型相關高，則可推論具有線性徑路關係；若典型相關低，則線性徑路關係可能不存在。本研究內容以學習動機之六個變項為準則變數，以教學生產力為預測變數。研究中包括： 1. 估算相關係數 canonical R 值及 Bartlett 卡方值，以判定特徵根顯著水準，檢定各典型變量是否具有解釋能力。此乃由抽出變異（variance extracted）判定各典型變量對學習動機之解釋變異，數值高表示解釋能力高。 2. 觀察準則變數典型變量對教學生產力之解釋變異能力，此亦是由其抽出變異加以觀察，預期兩者有較高的變異值。 3. 分析準則典型變量Xi對預測典型變量ηi之解釋變量，一般而言，第一組X1有較佳特徵值（characteristic value），即X1透過η1解釋教學生產力之解釋能力強弱，此數值大小可由Y１之抽出變異與X1對Y1解釋變異相乘而得，即兩者之重疊係數值（redundancy），以推論虛無假設H0是否成立。（三）線性結構方程模式 SEM 本研究首先使用 SEM 來檢定學習動機、過量教育與教學生產力三者之因果關係，其中學習動機為外生變數（exogeneous variable），過量教育與教學生產力為內生變數（endogeneous variable），本模式假設這 3 者具有線性徑路因果關係，依 LISREL 模式，共分成 2 部分說明： 1. 測量模式本模式包括兩條方程式組，第一條為外生變數式，其中呈現外生可觀察（observed）與潛在（latent）變數的關係，寫成： χ = Λ × ξ + δ 依本研究所考量進修動機 6 個組成項，上式共有X1至X6項外生變數，利用驗證式因素分析（confirmatory factor），可取出共同之第一組外生潛在變數ξ1，這是初級測量模式。內生變數過量教育直接由其數值表示，本研究分別依工作分析法、工作者自我評估法、

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5 實際工作配合法分別考量過量教育值（schooling），因此將有 3 種因果模式。內生變數教學生產力包括教學效能，工作滿意度及健康情況 3 項，亦即單一潛在變項由教學效能之 6 個組成項及工作滿意度、健康情形項合組，形成Y1至Y8項。內生變數項之觀察與潛在變數關係，寫成： Y = Λη + ε 2. 結構模式針對內生與外生潛在變數項形成之線性結構關係，本系統假設兩者存在線性相關，並以此形成迴歸方程組。本文之假設為： 1.學習動機與過量教育對教學生產力產生單向模式（recursive model）， 2.學習動機直接影響過量教育，並由後者以單向模式影響教學生產力，因此迴歸式可寫成： η = Γξ + η = Γξ + γoE + ζ 3. 模式配適度分析

本文將按照內生變項之Y1～Y8及OE進行檢定。

（1）整體配適度本文將先求出χ2 值，觀察其顯著水準，再佐以NCP、GFI、AGFI等常用判定指數，以便更深入瞭解在一定信賴區間下其整個模式之顯著水準。（2）常態分配檢定由於這項研究樣本僅限於已取得碩博士學位或正在就讀之國中教師，在抽樣分配上可能不是常態分配，因此需進行機率分配檢定，若模式不符合常態假設，本文將採用一般加權平方法進行迴歸方程式分析，求出各係數值。另外一個解決途徑是將內生與外生變數之共同因素抽出，以 Baysian 方式進行迴歸分析，由於本統計法不預設機率分配型態，可以避開先驗之假設，本法一般認為本法有較高一致性，變異數較小，然而相對上統計過程需耗費較多時間。

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6 SEM 圖形如下所示： X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y1 學習動機 Y2 Y3 Y4 教學生產力 Y5 Y6 過育教育 OE Y7 Y8

肆、研究結果與分析

認知影響追求成就他人影響專業需求社交關係逃避現況教學設計教材內容教學策略師生關係班級氣氛專長配合度工作滿意度健康狀況一、基本資料敘述統計分析（一）敘述統計表一呈現本研究之敘述統計結果，女教師共 110 名，占 65.87％，男教師共 57 名，占 34.13％。國中教師共 106 名，高中教師共 61 名，各占 63.47％、36.53％。在教學經驗方

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7 面，以 6-10 年教師最多，共 71 名，占 42.51％，其次為 11-15 年經驗者，共 37 名，占 22.16 ％。在行政主管方面，沒有擔任者共 118 名，占 70.66％，有擔任者共 49 名，占 29.34％。表一敘述統計個數次數百分比平均數標準差性別 167 0.341317 0.475578 女 110 65.86826 男 57 34.13174 國/高中 167 0.365269 0.482954 國中 106 63.47305 高中 61 36.52695 經驗 167 10.69461 6.441313 0-5 30 17.96407 6-10 71 42.51497 11-15 37 22.15569 16-20 12 7.185629 21-25 9 5.389222 26-30 8 4.790419 行政主管 167 0.293413 0.456696 無 118 70.65868 有 49 29.34132 （二）相關係數矩陣表二 Pearson 相關性別國/高中經驗經驗平方行政主管教育年數適度教育過量教育不足教育薪資性別 1 國/高中 0.319 1 經驗 0.386 0.427 1 經驗平方 0.388 0.403 0.962 1 行政主管 0.59 0.193 0.333 0.336 1 教育年數 -0.018 0.096 0.206 0.112 -0.066 1 適度教育 0.172 0.63 0.233 0.227 0.084 0.087 1 過量教育 -0.107 -0.234 0.067 -0.003 -0.128 0.835 -0.4 1 不足教育 0.069 0.206 0.001 0.07 -0.006 -0.463 0.4381 -0.411 2 1 薪資 0.465 0.445 0.72 0.652 0.423 0.239 0.354 -0.003 -0.069 1

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表二為各變數之 Pearson 相關係數矩陣，由表中可以看出，性別與行政主管有較高相關性，為 0.59。國高中類別與適度教育有較高相關性，為 0.63。經驗與經驗平方、薪資兩項有較高相關性，各為 0.96、0.72。經驗平方與薪資有較高相關性，為 0.65。教育年數與過量教育有較高相關性，為 0.84，其餘各變數間相關性不高。尤其是薪資與教育年數、適度教育、過量教育、不足教育等教育指標均無顯著相關性。（三）常態分配檢定本文亦進行依變數常態分配檢定，在殘差分析中，通常假設殘差項與依變數為常態分配，故此我們對對數薪資數值予以檢定，了解其是否為常態分配。由 Kolmogorov-Smirnov 檢定值可知，其統計量 0.164，小於 0.2，顯著性 p 為.000，因此我們沒有理由拒絕虛無假設，亦即接受薪資為常態分配的假設。另外亦可以由常態分配圖看出，若該圖分佈呈現 45 對角線方式，則為常態分配。由圖一可以看出，其圖型分佈正是如此，亦證明薪資為常態分配。圖一常態分配圖

LNWA 的常態 Q-Q 圖

觀察值 11.4 11.2 11.0 10.8 10.6 10.4 期望次數常態 3 2 1 0 -1 -2 8

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9 二、薪資函數估計式 Mincer 薪資函數中，薪資變數取對數值，使其數值與其他變數相近。教學年資有平方項，乃在呈現函數的曲線型態，國外文獻上是以工作經驗來表示。經驗通常會增加薪資所得，且其增幅可能大於教育水平，經驗與教育具有相當程度之替代性。由表三的資料可以看出，調整後R2 為 63.21%，此一短期Mincer函數有 63%之解釋變異能力。F值為 36.66，p值=.000，本模式之線性配適情形良好，在各個解釋變數的相關性上，若接受 5%之顯著水準，則男老師比女老師有較高薪資，此結果不同於預期情形，正常情形應該是男女老師待遇不應有顯著差異，此處情形不同，可能是男老師亦擔任學校行政職務，或較多授課所致。教學年資與薪資呈正相關，隨年資增加，教師薪資亦上升，但教學年資平方與薪資成反向相關，這意謂隨著年資增加，教師薪資調整幅度下降，這也反應過去台灣現況。由於近年來軍公教人員調薪幅度幾為零，隨著年資增加，薪資上漲幅度明顯不及過去，故出現負的係數值。行政主管有職務加給，故其薪資較高，兩者具正相關情形。教師們自我認定之適度教育年數有良好的顯著性，適度教育之對數薪資報酬為 4.89%，此一數值與蕭霖（2002）結果相仿。過量教育之係數值不顯著，無法判斷其值對薪資之影響，不過在國外的多數文獻中（Hartog, 2000），過量教育之報酬是低於適度教育的。自我認定的不足教育則產生負向的薪資效果，為 -5.39%，表示在抽樣的教師中，不足教育的確使此類教師薪資相對較低，由於受更高教育之教師有加級調薪及增加授課時數等可能因素，他們薪資相對較高，因而不足教育的教師薪資則相對較低，其現況是每少一年，薪資報酬減少 5.39％，故他們增加教育年數所能獲得之報酬，將比適度教育老師報酬還高，他們有接受教育的需要，因為教育投資報酬相對較高。

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表三 Mincer 迴歸式 Mincer 迴歸式變數名稱 B SE B t 值性別 0.056 0.024 2.327* 國/高中 -0.0003 0.0257 -0.0130 經驗 0.029 0.0054 5.340 ** 經驗平方 -0.0004 0.0001 -2.547 * 行政主管 0.0561 0.024 2.297 * 適度教育 0.048 0.012 3.779 ** 過量教育 -0.0003 0.006 -0.049 不足教育 -0.053 0.018 -2.851 ** intercept 0.776 0.08 8.80 R 2 63.217% F 36.66** **：p＜.01；*：p＜.05。三、學習動機與教學生產力典型相關本研究中，學習動機之六項顯性變數為認知影響、追求成就、他人影響、專業需求、社交關係及逃避現況等，以此六項為預測變數，來估算其與教學生產力的關係。在教學生產力準則變數方面，我們使用教學設計、教材內容、教學策略、師生關係、班級氣氛、工作滿意度及健康狀況等七項顯性變數，也是取其加權線性組合，來判斷其與學習動機的關係。典型相關結果彙整於表四-1 到-2 中，學習動機（X組）與教學生產力（Y組）之第一典型相關係數（canonical R）為 53.55%，Bartlett卡方檢定（X2 ）值為 92.63，p值為.000，表示典型變量對兩者均有解釋能力，其對教學生產力七個變數的解釋便亦達到 88.73%，重 10

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11 疊係數（redundancy）在X組為 10.82%，在Y組為 15.29%。表四-1 典型相關 Canonical R: .5354475 Chi-Square: 92.63060 df = ( 42) p = .0000114 Variance extracted redundancy

Left set: 6 100.000% 10.8195% Right set: 7 88.73% 15.294% 在表四-2 左半邊中，預測變數第一典型變量X1，對學習動機六個變數之解釋變異為 21.34%，第二典型變量之解釋變異則為 27.22%，以第一典型相關係數 53.55%計算，學習動機透過相對應第一組典型變量，解釋教學績效之解釋變異為 13.5%，表示兩者間典型相關情形不高，第二組典型，表示兩者間典型相關情形不高，第二組典型變量之重疊係數更低，本研究中，兩者相關性以第一組解釋變量最高，其值隨著特徵根遞減。就第一組典型變量看，以教師認知影響相關性最高，為 88.9%，其次為專業需求，為 46.2%，至於逃避現況，反具有負向相關性。表四-2 右半邊中，準則變數第一典型變量η1對教學生產力七個變數之解釋變異為 47.09%，但第二典型變量則僅有 6.6%解釋變異能力。在第一組典型變量中，教材內容、教學策略、師生關係、班級經營四項具有 75%以上相關性，而健康狀況之相關性最低，教學生產力經由第一典型變異解釋學習動機之解釋變異僅有 6.12%，兩者間典型相關情形甚低。本典型相關實證分析中，可以看出學習動機與教學生產力直接相關性不高，因此兩者直接因果關係情形亦可能不顯著，但兩者透過過量教育產生之間接影響如何，此一結果將由下一節中討論之。

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12 表四-2 典型關係分析學習動機變數教學生產力變數典型因素典型因素 X1 X2 η1 η2 認知影響 0.889 0.169教學設計 0.507 0.339 追求成就 0.309 -0.214教材內容 0.877 -0.095 他人影響 0.207 -0.635教學策略 0.935 0.200 專業需求 0.462 -0.298師生關係 0.824 -0.123 社交關係 0.324 -0.925班級氣氛 0.760 -0.118 逃避現況 -0.181 -0.456工作滿意度 0.368 0.513 健康狀況 0.042 -0.044 抽出變異 47.09 6.56 21.34 27.21 重疊（%） 13.5 0.82 6.12 3.43 四、線性結構方程式分析最後我們利用 Lisrel 統計軟體來分析學習動機、過量教育與教學生產力三者之路徑關係。本模式中學習動機共有六項變數，教學生產力共有七項變數，已在前小節加以說明。本文探討過量教育時，為呈現潛在變數情形，乃將過量教育兩種估計方法，作為顯性變數，以此求初期可能內涵狀況。處理方法上，本文使用 Hartog（2000）方法，估算教師之工作分析法（衡量過量教育客觀事實）與自我評估法（衡量過量教育主觀事實）得出之過量教育數值作為顯性變數。工作分析法即以十六年為實際所需年數，超過此一年數即為工作分析法過量教育值，自我評估法是以教師自行認定擔任國高中教師所需教育年數，以教師目前實際年數減去此認定年數，為自我評估法過量教育值。由這兩個數值求出過量教育之潛在主客觀數值。表五顯示模式之配適情形。X2 值大小，表達模式配適度的檢定值，X2 =246.98，p=.000，由此可知，模型配適合情形不理想。若以卡方自由度（X2 /f）估量，其值為 2.84，若考慮 WLS卡方自由度，其值為 2.79，說明若考量模式複雜情形，模型應可較佳。

由 GFI 與 AGFI、PGFI 配適指標來觀察，GFI 為 0.84，AGFI 為 0.78，雖然均接近 1.0，但與 Hu & Bentler（1999）所述大於 0.9 的理想值略有不足。而 PGFI 則較不理想，僅有

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0.61。另一組配適指標為 NFI、NWFI、IFI 等值，也是數值低於 1.0 值且越大越佳。本模式中，NFI 為 0.83，NWFI 為 0.86，IFI 為 0.88，尚小於 0.9，模式仍有改善空間。

在替代指標方面，RMSEA 指標越接近 0，則模式配適度佳，本模式 RMSEA 值為 0.10，但 Hu & Bentler（1999）認為需 0.05 以下方佳。CFI 值呈現中央卡方分配離散情形，其值亦越大越好，CFI 為 0.88 仍不甚理想。

表五模式之配適情形 Minimum Fit Function Chi-Square = 246.98 (P = 0.0)

Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 242.64 (P = 0.00) Estimated Non-centrality Parameter (NCP) = 155.64

90 Percent Confidence Interval for NCP = (112.99 ; 205.94) Minimum Fit Function Value = 1.49

Population Discrepancy Function Value (F0) = 0.94 90 Percent Confidence Interval for F0 = (0.68 ; 1.24) Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) = 0.10 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = (0.088 ; 0.12) P-Value for Test of Close Fit (RMSEA < 0.05) = 0.00 Expected Cross-Validation Index (ECVI) = 1.86 90 Percent Confidence Interval for ECVI = (1.60 ; 2.16) ECVI for Saturated Model = 1.45

ECVI for Independence Model = 8.87

Chi-Square for Independence Model with 105 Degrees of Freedom = 1442.68 Independence AIC = 1472.68 Model AIC = 308.64 Saturated AIC = 240.00 Independence CAIC = 1534.45 Model CAIC = 444.53 Saturated CAIC = 734.16 Normed Fit Index (NFI) = 0.83 Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.86 Parsimony Normed Fit Index (PNFI) = 0.69 Comparative Fit Index (CFI) = 0.88 Incremental Fit Index (IFI) = 0.88

Relative Fit Index (RFI) = 0.79 AIC 指標表現精簡配適情形，通常模型 AIC 需小於飽足 AIC 及獨立 AIC（Joreskog & Sorbom, 1993），由 AIC 顯示，模型 AIC 值大於飽足 AIC，小於獨立 AIC，因此本研究不是一個精簡的模式。

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14 認知影響學習動機教育生產力過量教育追求成就他人影響專業需求社交關係逃避現況客觀過量健康滿意度班級氣氛師生關係教學策略教材內容主觀過量教學設計 GAMMA 值顯示學習動機對教學生產力與過量教育影響未達顯著水準，並無明顯中介效果與直接效果。而結構模型對潛在變數的解釋能力僅有 4%，亦不甚理想。由以上分析可知，學習動機對過量教育、教學生產力無顯著因果關係，而過量教育對教學生產力亦無顯著因果關係，兩者間不具直接影響關係。圖二線性結構路徑圖 -0.47 0.94 0.72 -0.17 0.91 0.62 0.25 0.89 - 0.20 0.63 0.89 0.34 0.81 0.20 0.89 -0.21 0.68 0.37 0.54 0.07 -0.20 0.72 -0.02 0.49 -0.06 -0.86 0.45 0.80 0.86 -1.00 0.97 -0.25 -0.06 伍、結論與建議本文由 Mincer 函數研究發現適度教育之對數薪資報酬為 4.89%，過量教育之係數值不顯著，無法判斷其值對薪資之影響，不足教育有負向的薪資效果，為 -5.39%，表示在抽樣的教師中，不足教育的確使此類教師薪資相對較低。因此對於具有不足教育年數之教師，應優先鼓勵進修。由典型相關實證分析，可以看出學習動機六個變數與教學生產力七個變數間相關性不高，僅為 20％，學習動機無法預測教學生產力的變化。在線性結構方程

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15 上，由於模式配適度不理想，三大組群關係均不大。學習動機與過量教育間無顯著因果關係，學習動機與教學生產力、過量教育與教學生產力亦均無顯著因果關係。無法由過量教育數值看出其對教學生產力的影響效果。就鼓勵教師提高其教學生產力言，學校宜減輕教師教學負擔，以利教師參與進修，並給予進修者實質上的獎勵，建立學習者付費的教師在職進修制度。建立教師之終身學習觀念，鼓勵教師主動積極參與各項進修或研習，不斷充實自己，追求專業成長，因應教學與時代所需。實施激勵方式，激發教師自動參與在職進修，以提昇教學效能。進修已成為許多教師之高度意願，相關辦理在職進修學術機構可以針對教師進修需求規劃相關的進修活動，以滿足的教師的需要；另外，在職進修內容應考量教師實際需求，提高教師學習動機。目前國內師範校院已增開各種研究班別供教師進修，進修管道大為暢通。可以預期的是未來中學教師擁有高學歷比例將大幅提高，在高學位量的提高下，如何兼顧質的提升，以有效提高教學方法與技能，需要詳細規劃。教師個人進修，是屬於義務性或選擇性教育，是值得討論的課題。因為這部分教育投資，部分縣市給予學費補助、公假等優惠，學成畢業後又享有調薪待遇，就公立學校言，這是由全體納稅人共同承擔的支出，若這部分教育是屬於選擇性教育，其合理性值得商榷。本文之後續研究可以增加抽樣學校數目，地區包括北中南東，且包括都市與鄉鎮，學校包括各公、私立國中與高中，作完整的分層隨機抽樣。若經費許可，可依各個抽取學校之教師人數，按其比例寄發一定數目之問卷甚或全數寄發，更可以精準掌握樣本數，獲取更多受試樣本，加強樣本代表性及推論性。在抽樣對象方面，單純採取隨機抽樣方法，易造成觀察樣本數目不足，正在攻讀碩、博士班之中學教師與具有碩博士學位，實為少數，樣本多為非進修者。建議後續研究者可以採取立意抽樣方式，整理出各師資培育學校碩、博士班畢業與在職生，選取足夠符合條件之研究對象進行研究。台灣地區幅員雖小，但城鄉差距頗大，各個學校會因所在位置不同、享有資源不同而產生極大差異，各校教師之進修情況及意願更是因環境而有所不同，建議後續研究者可以針對不同縣市地方之中等學校，對各地方之教師進行更深入之調查研究，期許從中發現更多值得注意的現象。

過量教育因果關係檢定與比較分析

行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告