國立台東大學教育系所 碩士論文
指導教授：黃毅志 先生
台灣地區過量教育測量模式之研究
研 究 生： 陳垣佐 撰
致謝辭
負笈東師，在南迴鐵路與公路上來回奔波的日子瞬間轉眼即逝，能夠順利完 成論文，心中要感謝的人實在太多太多………。
首先，我要感謝指導教授黃毅志老師悉心、認真的指導，特別是在統計分析 與論文寫作上不辭辛勞的指正，治學嚴謹的態度使我獲益良多。黃老師認真的態 度，是論文得以能順利完成最大的助力與動力。此外，還要感謝劉正老師，謝謝 他對論文剴切的指點使我獲益匪淺；另外，也感謝侯松茂老師在計畫審查與口試 期間對論文的細心指正與叮嚀，讓論文得以更臻完善。
感謝教研所梁忠銘老師、鄭耀男老師、熊同鑫老師在學業上的指導，還有月 仙、學弟妹在論文發表時的鼎力相助；同門學伴琄竹、傳舜、幸芬、松永更在我 論文寫作期間給我許多意見及經驗分享。而常共乘火車的承偉學長、順民學長與 信智也讓我在屏東與台東間的旅途上不感寂寞，此外，也謝謝志豪、育峰、怡君、
湘媛、乃文、淑芬、慧君……等研究所同學，一路相伴的扶持與鼓勵。
還要感謝崇蘭國小黃坤永校長的提攜與愛護，也謝謝維振、屏憶、乙琳、天 財老師、啟文老師、秋芳老師及學校所有同仁對我的照應與協助，讓我能在工作 與進修間取得最佳的平衡。
能順利完成研究所學業，心中喜悅最想和家人分享。除感謝父母親無盡地關 懷與支持外，我的另一半雅菁更是需要特別感謝：因為你在生活上總能給予我最 大幫助，也因為你的體諒與照顧，使我能無後顧之憂地順利完成課業；也要謝謝 兩個寶貝兒子坤民和岳盟，可愛的笑容每每讓我在論文寫作腸枯思竭之時都能頓 解煩憂。
最後，再一次感謝一路走來曾幫助與鼓勵我的每一個人，讓我衷心對您說 聲：「謝謝您」。
陳垣佐 謹誌于 2006/7/12
台灣地區過量教育測量模式之研究
作者：陳垣佐 國立台東大學教育系所
摘要
在傳統「萬般皆下品，唯有讀書高」的觀念下，台灣地區民眾對受高教育一 直存在強烈需求。以往高教育者就業問題不大，不過，在 1986 年政府開放私立 大學設立與「410」教改後帶來大量高教育人力，進入勞動市場時，勞動市場職 位供給能否容納的下驟增的高教育求職者？在競爭者眾多的情形下，「高教育、
低職業」過量教育的問題是否會因此而產生變化？實有必要加以詳細探究。
檢視國內有關過量教育研究，筆者發現在計算過量教育時，「標準差法」與
「自評法」最常為研究者所採用，而這兩種測量方式所呈現的過量教育卻往往並 不一致，也就引發筆者研究過量教育測量方式的興趣。
因此，藉由中央研究院社會學研究所「2002 年社會變遷基本調查計畫第四 期三次社會階層組」問卷資料，來探討個人層次變項與「標準差法」、「自評法」
過量教育測量關連性，以及「標準差法」、「自評法」在過量教育測量上的差異，
並檢視「標準差法」及「自評法」何者有較佳的建構效度。
本研究結果顯示，由於「標準差法」採用分類粗略的二分位職業來計算過量 教育標準，使得過量教育標準偏誤，誤導過量教育計算。對國小、國中教育程度 而言，會低估其過量教育；對研究所以上教育程度而言，則高估其過量教育。對 低現職地位工作而言，將低估其過量教育；對高現職地位工作而言，則高估其過 量教育。最後，「標準差法」因為在符合理論程度，及與有理論意義變項的顯著 程度上都低於「自評法」，而使得「標準差法」建構效度不如「自評法」。
關鍵詞：過量教育 高教低就 標準差法 自評法
A Study of Measurement of Overeducation In Taiwan
Yuan-Zuo Chen
Abstract
Under the traditional mindset “all are low caste, only learning is superior”, Taiwanese sustain intense request for higher education. It seldom got problem for the high-educated to find job until 1986 when the government lifted the limitation to establish private university and “410” education reformation brought copious high-educated manpower into labor market. Could the capacity of employment provide all those high-educated manpower that suddenly increased? Under the stress of heap competitors, would “high educated, low assignment”, the problem of overeducation, changed ? It’s really necessary to overhaul drastically.
While inspecting relevant domestic researches on overeducation, the author found those researchers mostly used standard deviation approach and self-assessment aproach to calculate the values of overeducation. But those two methods often presented inconsistent evaluation that raised the author’s interest to study the measurement of overeducation.
Therefore, the author would use the questionnaire of the 3rd survey by the social level research group in 4th period for “the Project of Taiwan Social Chang Survey, TSCS, 2002” by the Academia Sinica to explore the relationship of overeducation measurement among variables of personal level, standard deviation approach and self-assessment aproach, as well as the gap between using standard deviation approach and self-assessment aproach to measure overeducation, meanwhile examine which of them would have better construct validity.
The research results indicate since standard deviation approach adopted dichotomous occupation classification to calculate the standard of overeducation, the standard was biased and misguided the calculation. So the overeducation for elementary and high school levels were underestimated; but that for those above graduate schools was overestimated. For those employees with lower appointment, the measurement would underestimate their overeducation; but overestimate that of the employees with higher assignment. In the end, since the effects of standard deviation approach is lower than self-assessment aproach both in correspondence to theories and significance for variables with theoretic meanings, the validity of standard deviation is not as good as self-assessment aproach.
Keywords：overeducation, higher educated & lower employment,
standard deviation approach, self-assessment aproach
目次
第一章 緒論……….1
第一節 研究背景與動機……….1
第二節 研究目的……….3
第三節 研究限制……….3
第二章 文獻探討……….4
第一節 過量教育的定義、相關理論與影響因素……….4
一 過量教育的定義……….4
二 過量教育相關理論……….5
三 影響過量教育的因素……….7
第二節 過量教育測量方式分析……….9
一 工作分析法……….9
二 工作自評法（自評法）……….9
三 實際配合法（標準差法）………10
四 三類方法的比較………10
第三章 研究方法………12
第一節 研究假設………12
第二節 研究資料………12
第三節 變項測量………12
第四節 資料分析………14
第四章 研究結果………15
第一節 百分比次數分佈………15
第二節 過量教育計算模式均數比較簡單變異數分析………16
一 整體樣本………17
二 性別因素………17
三 年齡因素………17
四 教育程度因素………19
五 公私工作部門因素………21
六 現職地位因素………21
第三節 背景變項與過量教育測量模式之迴歸與邏輯迴歸分析…………22
一 性別因素………23
二 年齡因素………23
三 教育程度因素………25
四 公私工作部門因素………28
五 現職地位因素………29
第五章 結論與討論………31
第一節 結論………31
第二節 討論………34
一 「標準差法」、「自評法」的建構效度比較………..34
二 「標準差法」與職業分類的關連………35
三 「自評法」與自認工作所需教育的關連………36
第三節 建議………37
一 對未來研究之建議………37
參考書目………38
附表………41
附錄………48
表次
附表一 全體樣本之性別、年齡組與二分位職業行百分比交叉表...41
附表二 「標準差法」二分位職業過量教育標準...42
附表三 「標準差法」全體樣本教育程度與二分位職業列百分比交叉表...43
附表四 全體樣本之公私部門、現職地位與二分位職業行百分比交叉表...44
附表五 「標準差法」全體樣本教育程度與二分位職業行百分比交叉表...45
附表六 「自評法」教育程度與自認工作所需教育年數百分比交叉表...46
附表七 「自評法」公私部門及現職地位與自認工作所需教育年數 百分比交叉...47
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
在「萬般皆下品，唯有讀書高」傳統觀念下，民眾受高教育需求一直居高不 下，接受更多教育除了代表踏出校門後能找到較好工作外，高教育本身也意謂能 擁有較高社會地位，更重要的是，對台灣地區民眾而言，教育本身就具有非常重 要的特殊意義（黃毅志，1998a）。在過去以經濟規劃主導人力資源分配時期，教 育被當成發展經濟的重要手段，發展教育目的只為了培育經濟建設人才。政府以 預估勞動市場人力需求，來規劃各級教育發展，高等教育亦不例外。當時，高學 歷者往往都能夠有一份好工作，高教育者就業問題並不大，「高教育、低職業」
過量教育情形也不嚴重。但隨政治情勢轉變，社會越來越開放，教育改革呼聲四 起，人力規劃指導教育發展論點也受到質疑（張清溪、吳惠林，1995），為順應 民意需求，政府採取開放替代管制，用私校設立、專科改制、學院升格等措施，
來達到教育快速擴充目的。
而 1986 年政府開放私立大學設立以及「410 教改」後，高等教育學校機構 數量隨之增加（蔡淑鈴，2004），連帶產生大量高教育人力（章英華、薛承泰、
黃毅志，1996），在踏出校園後，會立即面臨找工作的問題。然而，勞動市場職 位供給，是否能容納驟增高教育求職者？在競爭者眾多情形下，「高教育、低職 業」過量教育問題是否會因此而產生變化？這些實在有必要加以詳細探究。
檢視國內過量教育相關研究，筆者發現大多著眼於「教育與職業不相稱」的 人力低度運用（曾敏傑、賴人豪，2003；劉鶯釧、黃聰智，1990；謝雨生，1990；
顏敏娟、葉秀珍，1997），針對「高教低就」的過量教育研究（王昭蓉，2000；
蕭霖，2003；蔡瑞明、莊致嘉、葉秀珍，2005）並不多見。而「教育與職業不相 稱」，其實含括「高教低就」與「學用不符」，並非單指「高教低就」過量教育。
但是也因為含括「高教低就」，在說明過量教育測量方法時，就將這些「教育與 職業不相稱」研究「高教低就」測量一併納入。
目前「高教低就」過量教育測量方法，大致有下列三種：第一種是主計處測
量「教育與職業不相稱」方法，以各職業就業者平均受教年數加上 25﹪作為基 準，超過即為過量教育，劉鶯釧與黃聰智（1990）、謝雨生（1990）即屬此類。
第二種是「標準差法」，以各職業就業者平均受教年數加一個標準差作為過量教 育取決標準，超過即為過量教育，曾敏傑與賴人豪（2003）、顏敏娟與葉秀珍（1997）
就採用這個辦法。第三種方式是「自評法」，以就業者實際受教年數減去自己認 定工作所需教育程度，超過則為過量教育，王昭蓉（2000）即屬此類。
在以上三種過量教育測量方法中，主計處計算高教低就的方法，因為問題很 多，使用者也少（劉鶯釧、黃聰智，1990；謝雨生，1990），故本研究不多討論。
至於「標準差法」及「自評法」則因為計算基準不同，所測量出的過量教育情況 互有差異，在過量教育研究上也就產生爭議。雖然部分研究者也試圖解決此一過 量教育測量爭議（蕭霖，2003；蔡瑞明、莊致嘉、葉秀珍，2005），不過，學界 迄今卻仍未有一致看法，因此，持續探討過量教育測量問題也就有其必要。
從過去過量教育相關研究測量方式來看，大部分研究者都是以主計處「人力 運用調查」資料，採用「標準差法」來測量過量教育，而部分研究者則以中研院 社會學研究所「台灣社會變遷基本調查--社會階層組」調查資料進行研究。在主 計處「人力運用調查」問卷中，由於僅有實際教育程度一項，而沒有工作所需教 育程度相關資料，如果就以各職業工作者實際受教年數平均值代表工作所需教育 程度，很可能會錯估工作所需教育程度。黃毅志（1992）就發現，由於就業市場 不佳，高技術專業工作數量無法滿足求職者需求，大量大專教育程度者只好擔任 監督佐理工作，形成監督佐理工作教育程度偏高。而用錯誤職業工作所需教育程 度來計算職業過量教育取決標準，所得到過量教育結果可能就會被誤導。
但是，「台灣社會變遷基本調查--社會階層組」調查問卷則是在實際教育程 度問項外，也蒐集「您認為如果要在您現在的職位上做好工作，至少需要怎樣的 教育程度？」的自認工作所需教育程度問項。如果以自評工作所需教育程度來代 表工作所需教育程度，仍可能瞭解工作所需教育程度外，所計算出的過量教育結 果也可能會比較真實。另外，運用中研院社會變遷基本調查資料來研究過量教育 測量問題，除可採用「標準差法」來測量過量教育外，也可使用工作者自己評定
工作所需教育程度的「自評法」來測量過量教育，甚至能進一步比較「標準差法」
與「自評法」在過量教育測量上的差異。
因此，本研究將採用中研院社會學研究所 2002 年「台灣社會變遷基本調查- 社會階層組」四期三次調查資料進行研究，以個人層次變項如性別、年齡、教育 程度、公私工作部門、現職地位與過量教育關係來作為理論依據，並以個人層次 變項與過量教育測量的「標準差法」與「自評法」關連性分析（黃毅志，2003）， 來探討「標準差法」與「自評法」過量教育測量何者有較佳建構效度，以解決過 量教育測量爭議，並對其提出學理解釋，相信對未來過量教育相關研究也就能有 所貢獻。
第二節 研究目的
根據前節所述的研究動機，本研究主要目的在於探討下列問題：
一、個人層次變項，如性別、年齡、教育程度、公私工作部門、現職地位與過量 教育間理論關係為何？
二、以「標準差法」與「自評法」來評估過量教育，其差異為何？
三、「標準差法」與「自評法」的測量建構效度何者較佳？
第三節 研究限制
由於本研究所使用的資料為 2002 年「台灣社會變遷基本調查--社會階層組」
四期三次調查資料，受限於現成資料，在對可能形成過量教育的因素如父母期 望、個人求學動機等並未蒐集，無法完整呈現出個人因素對過量教育的影響，這 是本研究最主要的限制。
第二章 文獻探討
第一節 過量教育的定義、相關理論與影響因素
一、過量教育的定義
過量教育起源於 1970 年代對美國勞力市場研究（Rumberger, 1981），Freeman
（1976）發現美國七十年代高等教育過度投資，高教畢業人數過多導致教育報酬 率大幅滑落（轉引自蕭霖，2003）。Green, McIntosh and Vignoles（1999）也 發現許多歐洲國家歷經高等教育擴張後，同樣產生勞力供給過剩問題。一般而 言，學者多認為過量教育現象將引發不利影響。如教育資源浪費拖累國家經濟發 展（林文達，1996）、對企業生產力造成負面影響（Tsang, 1987），而且過量教 育工作者薪資報酬率也比較低（詹凱玲，2004）。
至於台灣地區過量教育情形又是如何？有研究者認為，由高教擴充帶來的高 教人力，在勞動市場上呈現供過於求（王昭蓉，2000），造成高教育工作者，處 於「教育與職業不相稱」比例逐漸增加（顏敏娟，葉秀珍，1997）。不過，卻有 其他研究者認為，高教低就並未逐漸惡化(曾敏傑、賴人豪，2003；劉正、陳建 州，2004)，但高教人力「向下擠壓」效應卻仍可能會發生（劉正、陳建州，2004）。 因此，過量教育引發的諸多問題遂成為學者關懷的焦點。
由於過量教育源於勞力供給過剩，較高教育者卻擔任較低技術層級工作，在 過量教育定義上，許多研究者便將過量教育定義為個人所受教育超過工作所需
（Green, et al, 1999）。也有人認為，過量教育是指個人教育成就與在工作上 能稱職表現所需教育程度間差距（Tsang and Levin, 1985）。換言之，過量教育 就指個人所受教育超過工作所需，無法將其所學完全發揮在工作上，也就是工作 者本身所受教育程度要高過工作所需要教育程度（Rumberger, 1981）。
因此，為探討目前台灣地區歷經快速教育擴充而帶來大量人力，在進入勞動 市場時職位需求是否能配適允當，我們以接受過教育的人數來代表人力供給數 量，而以工作所需要教育程度高低，來代表工作專業技術需求。在供過於求情況 下，很可能一個高級人力卻位於低技術層級工作，而形成過量教育。因此，以實
際教育和工作所需教育間差距，來定義過量教育就顯得較符合需要。
二、過量教育相關理論
結構功能論在論及職業階層化現象時，認為社會上某些職業所能提供的功能 或服務無法被其他職業所替代，需要較複雜的知識或技術，並非所有人皆可勝 任，僅少數人經歷一定時間訓練後才得勝任（Davis and Moore,1966）。這些職 業藉由篩選合適人選來形成職業門檻，並對獲選者給予好工作環境、提供高額薪 資報酬，而社會也會給這些職業工作者較高社會地位與聲望，因而形成職業階層 化現象。工業化論延續前者觀點，更進一步點出在工業化社會中，由於專業技術 學識工作增加，使得原先家庭傳授知識技能不敷使用，必須透過學校方能得到工 作所需要技術與學識。因此，隨工業化程度提昇，民眾對教育需求也隨之增加（黃 毅志,2005）。技術功能論則更明確指出，由於技術變革導致職業技能要求不斷提 升，形成需要高技能職業比例增加，而低技能職業比例下降。而學校教育就成為 提供特殊訓練以及專業學識，培養高技術職業所需專業人才的場所，形成越來越 多人延長受教育時間，以接受更多教育（Collins, 1971）。
而新古典主義經濟學的人力資本論，也常為學者拿來解釋為何民眾要求受更 多教育。Blaug（1976）認為，藉由教育投資提昇本身人力資本存量，目的不為 眼前享樂，而是為能在將來能獲得貨幣性或非貨幣性報酬（轉引自劉正、李錦華，
2001）。其著眼於教育對個人的提昇作用，受過高教育後個人知識與技能便能提 昇，進而提振生產效率，比起教育程度較低的人，受過高教育者在勞力市場上便 更具競爭力（黃毅志，1998a），容易為雇主雇用。為此，民眾便爭相競逐高教育，
以累積人力資本存量來獲得好工作。
另外，也有學者以篩選與訊息理論來解釋民眾提昇教育原因。和人力資本理 論不同的是，篩選理論與訊息論者認為教育對生產力並沒有提昇作用（轉引自劉 正、李錦華，2001），僅是為雇主和社會提供訊息來源，以確認勞工是否具備高 生產力或更好訓練潛能。他們相信高教育者之所以能在激烈的教育篩選過程中脫 穎而出，一定具備了較佳能力。用學歷來作為篩選生產力表現憑據，勢必能對公
司或企業生產有所幫助。換句話說，為了要在激烈的求職競爭中獲得雇主青睞，
求職者必須要具備高教育程度。因此，民眾便會爭相提昇本身教育程度，以增加 獲取好工作機會。
而衝突論文憑主義更以階級鬥爭的角度來解釋（劉正、李錦華，2001）， Collins 在其「文憑社會—教育與社會階層化的歷史社會學」一書中提到，工作 教育要求越來越高，其實並非工作需要，而是許多互相競爭的地位團體為了要獨 佔工作、強化階層地位、保持職業優勢地位所造成（劉慧珍、吳志功、朱緒東，
1998）。地位團體藉由職業來強化階層意涵，壟斷某一特定高收入職業，如醫師、
律師、工程師等，限定具某種資格者才能進入，藉由文憑要求而保障少數人享有 特定社經地位或其他特定資源。要進入特殊的地位團體，便需要擁有該團體所認 可的文憑，因此，是否持有其要求文憑便成為關鍵。透過受更高教育，提昇本身 教育程度，或考取特別的證照，加入特別團體，目的是為獲得晉身高階層許可。
民眾投資教育目的，只是為了獲得那張學歷憑證，其所擁有技能多寡並不重要。
所以，投資教育獲取高學歷文憑就像是得到一種文化通貨一樣，可用來兌取所需 要的職業或工作，當勞動市場文化通貨（文憑）稀少，擁有高學歷勞工人數低於 工作職缺數量時，便奇貨可居；反過來說，若文化通貨（文憑）過多，擁有高學 歷勞工人數超過工作職缺數量時，便產生貶值。
在現今教育擴充情況下，擁有高教育人數驟增，流通在勞動市場上文化通貨
（文憑）過多，為了避免先前教育投資在進入就業市場後遭遇貶值厄運，民眾只 好不斷提昇教育程度，往更高層級教育投資，造成進一步教育需求。不幸的是，
若就業市場職缺未繼續增加，雇主在求職者眾而職缺稀少情況下進一步提昇工作 教育需求，就會導致民眾落入「繼續投資」與「不斷貶值」的惡性循環。
不過，民眾提昇教育程度要求，是否只為得到較好工作機會？而國外階層化 研究的「教育-職業-社經地位與職業聲望」關係是否能符合台灣情況？從國外階 層化研究預設立場來看，高教育者通常會有好工作，所以，民眾提昇本身教育程 度目的，只為獲得更好職位工作。但是，在教育程度都提昇而職位缺少情況下，
是否要繼續投資教育，實際考量就變得很重要。如果預期將來報酬能高過繼續投
資花費，那持續投資行動才會發生；反之，若預期未來報酬等於或少於繼續投資 花費，民眾便會選擇不要繼續投資教育。除此之外，依功能論、人力資本論與篩 選論來看，高教育者在求職時均佔有優勢，這也會造成許多人追求高教育，以及 教育擴充與高教低就現象。不過，台灣在傳統的「萬般皆下品，唯有讀書高」觀 念下，所形成的文憑主義與升學競爭情況，並未因教育擴充而減緩（章英華、薛 承泰、黃毅志，1996），高教育需求長久以來均有增無減。何以民眾甘冒文憑貶 值風險，仍繼續投資高教育？黃毅志（1998a）便以為，在台灣教育所代表的，
並不僅僅是作為提高職業和收入的工具而已，本身便有很重要的社會階層意涵，
甚至可以作為量測社經地位最佳指標。所以，正因為教育在台灣所代表意義特 殊，使得討論過量教育問題，將不僅止於探究代表經濟面勞力市場中人力供給與 職位需求間失衡狀況，更重要的是能顯示出社會面中民眾對教育所賦予特殊意 義。
三、影響過量教育的因素
性別差異議題在學術界一直是被關注的焦點，在過量教育問題上亦不例外。
人力資本論以兩性在職業取得及收入上的差異，認為女性人力資本不如男性。通 常女性第一份工作位階會較男性低，連帶影響到其日後升遷也難以找到好的工 作。另外，職業性別隔離現象，例如求職廣告上亦常見「高級工程師，限男性；
助理工程師，男女不拘；會計、總機，限女性」的要求條件（劉秀娟，1999），
也使得女性工作者受限於職業性別隔離，在勞動市場落入不利地位。此外，女性 工作者往往在結婚與生育年齡時退出就業市場（蔡青龍、張美陽，1995），出現 斷斷續續就業型態，待在勞動市場的時間少於男性，工作經驗累積便遠不及男 性，因此在競爭職業地位時，會因為工作經驗不足而無法得到較好職業（蔡淑鈴，
1987），勞動參與率也較低（張聖英，2002）。再者，也由於女性在就學時多半選 擇聲望較低的學校與學系（謝小芩，1998），進一步限制就業時找到高職位的可 能。不過，在男女兩性的教育程度逐漸縮小的趨勢下，女性接受高教育機會已經 比以往增加，在教育程度提高而就業市場卻對女性不利（曾敏傑、蕭淑滿，2001）， 女性高教低就過量教育問題，便有可能會較男性明顯。
另外，在年齡對過量教育的影響上，一般人都認為年紀輕的工作者在初入勞 動市場時，因為工作經驗少，薪資也比較低，往往從事的都是基層工作。在教育 擴充後，年紀越輕世代，受教育機會增加，教育程度也比較高，但勞力市場專業 技術職位供給卻並沒有隨之增加。在無法擠進高技術的專業人員工作的情況下，
只好從事較低技術的監督佐理工作（黃毅志，1992），高教低就的過量教育現象 在年輕的世代中也就越發明顯。
在教育程度對過量教育影響上，由於勞動市場職位稀少無法滿足大量求職 者，大學學歷工作者可能會被迫屈就於較低技術層級工作，而擠壓了原本屬於專 科及高中學歷者的工作機會，讓這些專科及高中學歷者只好向下尋求更低技術層 級的工作（王昭蓉，2000）。顏敏娟與葉秀珍（1997）就發現，教育程度越高，
落入職業不相稱的比例也越高。葉秀珍（2001）也指出，教育程度越高，教育與 職業不相稱的風險反而越高。因此，在教育程度因素上，教育程度越高的工作者，
過量教育可能會比其他教育程度者來得明顯（王昭蓉，2000）。
至於工作場所型態規模對過量教育影響，根據勞動市場區隔理論來說，在主 要勞動市場內收入高、工作穩定、工作條件好、培訓機會多且具有良好晉升機制，
而次要市場則與之相反，收入低、工作不穩定、工作條件差、培訓機會少也缺乏 晉升管道。以公私部門來看，公部門工作條件與主要勞動市場的特徵很類似，而 私部門則和次要勞動市場特徵類似。在政府組織公部門工作者有較好工作保障、
工作條件較好，失業顧慮低，吸引民眾競逐公部門工作（黃毅志，2001）。但是，
要進入公家機關工作往往必須通過考試才行，高教育者在考試甄選的過程中，便 會比低教育者佔有更多優勢，錄取機會較大，公部門中產生高教低就過量教育機 會，可能就比較不會發生。王昭蓉（2000）便發現初職在公部門的高教低就比率，
明顯低於初職在私部門的工作者。
最後，以現職地位對過量教育影響來看，一般來說，高現職地位工作技術層 級高，工作所需教育年數也高，低現職地位工作技術層級低，工作所需教育年數 也低。高現職地位的高工作所需教育年數，其實就代表了工作門檻高；低現職地 位的低工作所需教育年數，也就代表了工作門檻低。而工作門檻低，就意謂著不
僅低教育者能從事，只要願意，高教育者也能在低現職地位職業找到工作。在勞 動市場中，高現職地位工作數量原本就比低現職地位工作少，許多高教育者在無 法找到高現職地位工作情況下，可能便會屈就低現職地位工作，因此，在低現職 地位工作中，過量教育情況可能就會多於高現職地位工作。換句話說，高現職地 位工作過量教育應該要低，低現職地位工作過量教育應該要高，隨現職地位提 升，過量教育機會應該會減少。黃毅志（1998b）就指出工作所需的專業程度越 高，職業地位也就越高，過量教育的情況便比較不會發生。而顏敏娟和葉秀珍
（1997）的研究也發現，高職業地位者所從事工作的所需教育程度高，進入工作 的門檻高而職位數量也相對稀少，發生過量教育的機會較低，所以上層職業者比 較不容易發生高教低就的問題。
第二節 過量教育測量方式分析
根據過量教育定義，研究者必須要蒐集受雇勞工的教育程度及工作所需教 育程度資料。受雇勞工的教育程度往往是以其所受最高正式教育為標準，再加以 轉換成受教育年數來計算。一般來說，學者常用以計算過量教育的方式有三：工 作分析法（job analysis）、工作者自評法（worker self-assessment）、實際配 合法（realized matches）（Hartog，2000）。
一、工作分析法
工作分析法是由專家以系統化方式，從職業分類去確認工作所需的教育程 度，其中最為人熟知的就是美國的 DOT（Dictionary of Occupation Titles）（蕭 霖，2003）。工作分析目的是為瞭解勝任工作時所需訓練程度，這些技能訓練除 了可從學校學得，也可藉著在職訓練計畫來達成。
二、工作自評法（自評法）
工作自評法是由勞工來界定工作所需教育程度，又分為兩種方法；第一是勞 工個人直接自行評斷是否過量教育，第二是個人認定目前工作所需教育，再與本 身所受教育作比較是否過量（Hartog, 2000）。Sicherman（1991）、Alba-Ramirez
（1993）都使用類似方法，所不同的只是問法差異（Hartog, 2000）。如 Sicherman
（1991）在美國 Panel Study of Income Dynamics（PSID）資料庫中便以：「得 到像你這樣的工作，應該有什麼程度的正規教育？」；Alba-Ramirez（1993）的 問法是：「為了要勝任你目前的工作，需要什麼樣的教育程度？」；或是像中央研 究院社會學研究所在「台灣地區社會變遷基本調查第四期第三次研究問卷」中所 問：「您認為如果要在您現在職位上做好工作，至少需要怎樣的教育程度？」。雖 然問法皆相近，但不同的受訪者可能會因個人本身對問題的理解程度不同，而產 生差異（Hartog, 2000）。例如，對同一個受試者在不同的時間問，有可能會發 生前後不一的情況，會有不夠穩定而有信度上的顧慮。王昭蓉（2000）就以實際 受教年數減去自認工作所需教育年數，來代表高教低就。
三、實際配合法（標準差法）
實際配合法對所需教育測量，來自於勞工對已獲得工作或職業的回答，例如 平均數的分佈情況。這個方法是以該職業教育程度的平均值作為適量教育的標 準，以這種方法進行研究的有 Groot（1993）在荷蘭的研究、Bebeito et al.（1996）
對西班牙的研究、Santos（1995）在葡萄牙的研究（Hartog, 2000）。而 Verdugo and Verdugo（1989）、曾敏傑、賴人豪（2003）及顏敏娟、葉秀珍（1997）所使 用，Clogg and Sullivan（1983）的平均數加上一個標準差作為過量教育截斷點 的計算方式，亦屬此類。
四、三類方法的比較
工作分析法優點在於從工作技能與活動型態來分析，能清楚的界定工作對教 育的需求。但是更新速度較慢，時效性較差，即便更新也僅於局部，這使得工作 分析法的信度受到影響（Hartog, 2000）。
工作者自評法（自評法）優點是可獲得在地、及時訊息，其評鑑為個人化、
精確，而非整個職業類別的整體資料（Hartog, 2000）。缺點是若缺乏明確的填 答指示，個人可能會高估工作需要、膨脹自己地位，Sicherman 也指出，使用「自 評法」時會發現有些人只是單純地複製自己學歷作為標準，並非真實體認到工作
需要水準（Hartog, 2000）。若工作者不滿於自己的工作，往往將自己陳述為過 量教育而發生誤導。國內學者蔡瑞明等人（2005）的研究就指出，以「自評法」
來測量過量教育時，會容易出現高估過量教育的偏誤。
實際配合法（標準差法）是職業類別內在配置情形測量，取決於聘僱標準或 是勞力市場現況。優點在於個別勞動者教育程度與職業所需的教育程度，是用同 一標準來衡量，有利界定並建構一固定截斷點，可隨時間不同來檢驗整體過量教 育趨勢及人口組成上的變化（顏敏娟、葉秀珍，1997）。但 Halaby（1994）卻認 為個人教育程度高於該職業的判別標準，不一定就會不相稱，況且一種職業內含 著許多工作，個別工作所需教育程度也不一定相同。蔡瑞明等人（2005）也發現，
以「標準差法」來測量過量教育時，會有容易低估過量教育的缺點。Bauer（2002）
則指出，以一個標準差做為截斷點的選擇方式，其實並沒有理論上的依據。
從以上三種方法來看，工作分析法雖然有專家評定的優點，但是如果將 DOT 直接使用卻不經修訂，可能會產生台灣本地某些特有職業無法歸類，或是不適當 歸類情況。至於使用標準差法來評量，則會產生將過量教育的標準固定在一個標 準差以外，從常態分配的角度來說，高於一標準差就代表有 16﹪的人分佈其中，
而這樣固定的發生機率便顯得很不合理，況且在一個標準差以內的樣本也有可能 會是高教低就過量教育，因此使用標準差便無法適時地調整來得知真實的情況。
再者，標準差法也忽略了同一種職業中包含不同性質工作的事實，這會使得量測 的結果不精確，無法呈現出各種工作對教育的實際需求情形。
而使用自評法，除了有符合本地現況優點外，也能夠適時地反應勞工本身對 工作教育所需程度的看法，不論是在理論或是實際運用上都可能會比前兩者好。
第三章 研究方法
第一節 研究假設
根據先前文獻探討，本文擬透過下列個人層次變項與過量教育間關係的理論 假設，來檢證「標準差法」與「自評法」過量教育測量模式的建構效度：
假設一、在兩性教育程度縮小的趨勢下，女性教育程度提高但就業市場卻對女性 不利（曾敏傑、蕭淑滿，2001），女性高教低就過量教育問題，反而會 較男性明顯。
假設二、年紀輕的工作者，教育程度高卻擔任較低技術層級的工作（黃毅志，
1992），容易出現高教低就。
假設三、教育程度越高的工作者，過量教育會比其他教育程度者來得明顯（顏敏 娟、葉秀珍，1997；王昭蓉，2000）。
假設四、公部門的內部勞力市場特性，有較多升遷機會（黃毅志，2001），不容 易出現過量教育的情形（王昭蓉，2000）。
假設五、現職地位愈高者，高教低就過量教育的機會也越低（黃毅志，1998b）。
第二節 研究資料
本文所使用的資料為「台灣社會變遷基本調查計畫」第四期第三次「社會階 層組」的問卷資料。此研究計畫屬於全國性的調查資料，調查對象為台灣地區 21 歲至 65 歲的居民，施測時間是 2002 年七月至十一月(章英華、傅仰止，2003)。
至於本研究用以探討「標準差法」與「自評法」測量建構效度理論假設之個人層 次變項，如性別、年齡、教育程度、公私部門、現職地位與過量教育，在問卷中 皆有相關的測量指標。
第三節變項測量
本研究據以檢證「標準差法」與「自評法」過量教育測量模式建構效度的理 論假設，其自變項分別有性別、年齡、教育程度、公私工作部門、現職地位，依 變項則為過量教育，各變項測量方法如下：
一、自變項方面
（一）、性別：在迴歸分析時做虛擬變項，以男性為 1，女性為 0。（問卷第 1 題）
（二）、年齡：將年齡分為六組，分別是 19 至 25 歲、26 至 35 歲、36 至 45 歲、
46 至 55 歲、56 至 65 歲及 65 歲以上。在迴歸分析時，以 36 歲 45 歲為對照組，並以其他五組為虛擬變項。（問卷第 2 題）
（三）、教育程度：將本人教育程度問項合併，分為未受教育、小學、國初中、
高中職、專科、大學及研究所以上七組。在迴歸分析時，以高中 職為對照組，並以其他六組為虛擬變項。（問卷第 13a 題）
（四）、公私工作部門：以政府機關，公營事業機構，以及公立學校為公部門，
其餘包含私人事業、私立學校，為私人部門。在迴歸分析時做虛 擬變項，以私部門為 1，公私部門為 0。（問卷第 48 題）
（五）、現職地位：本研究將職業分成十類，合併非技術工、農林漁牧工作人員 社經地位為 1；技術工、半技術工與服務人員為 2；事務性工作人 員為 3；技術員及助理專業人員（半專業人員）為 4；專業人員及 教師為 5；管理人員為 6，分數愈高代表職業社經地位愈高（黃毅 志，1998a）。在迴歸分析時，以技術工、半技術工與服務人員為 對照組，並以其他五類職業為虛擬變項（問卷第 49 題）。
二、依變項方面
（一）、過量教育：在本研究中對於過量教育的認定，其測量有下列幾種方式：
1.標準差法：以該類職業所有人之教育年數平均值加一個標準差為截斷點，將 本身教育程度換算成教育年數後，來與該截斷點相減，超過則為 高教低就，以 1 是代表高教低就，0 代表未高教低就。
2.自評法：採用以下兩種方式來作為自評法的計算方式（問卷第 64 題）：
（1）以實際教育年數減去自認工作所需教育年數，超過者就算高教低 就，以 1 代表高教低就，0 代表未高教低就。
（2）實際教育年數減去自認工作所需年數，超過的年數即代表高教低 就的年數。
以此兩種方式計算過量教育，除了能與標準差法做比較外，由於也計算了高 教低就年數，故可以呈現高教低就年數多寡形成的差距，在測量上當較為精細。
第四節資料分析
本研究主要以迴歸分析，來進行資料量化分析，所使用統計方法包括次數分 佈、平均數分析、百分比交叉分析、迴歸分析。首先在自變項基本資料分析中，
以單變項分析，說明各重要變項的次數分佈和平均數，來瞭解整體概況。再以雙 變項分析，比較各自變項在過量教育因素上的均數差異，最後再進行迴歸分析，
檢證相關理論假設，並以能呈現合於理論與變項達統計顯著的多寡，來考驗「標 準差法」及「自評法」測量的建構效度何者較佳。
第四章 研究結果
本研究目的是為探討台灣地區過量教育測量模式，以中研院社會學研究所
「2002 年社會變遷基本調查計畫」第四期三次社會階層組問卷資料來進行統計 分析，在進行邏輯迴歸分析驗證研究假設之前，我們先針對問卷資料作描述性統 計分析，其結果如下：
第一節 百分比次數分佈
由於本研究過量教育是指勞工本身教育程度與工作所需教育程度間的配適 情況，因此必須要剔除退休、家庭主婦、未作答及不適用等樣本，僅篩選出目前 有工作者，篩選後有工作者總人數共為 1156 人。
以性別來看，請參看下頁表 4-1-1，在總體有工作者的樣本中，男性佔 56.8
﹪、女性佔 43.2﹪，男性工作者要較女性多 13.6﹪，顯示男性是台灣地區勞力 市場的主力。
以年齡來看，36 至 45 歲最多佔 29.2﹪，其次為 26 至 35 歲佔 26.1﹪、46 至 55 歲佔 19.3﹪、19 至 25 歲佔 13.8﹪、56 至 65 歲佔 8.0﹪、66 歲以上佔 3.5
﹪。總和 26 歲至 35 歲及 36 歲至 45 歲的青壯年人口來看，兩者共佔 55.3﹪，
顯示青壯年人口為工作者主力。
以教育程度來看，最多的是高中職佔 32.1﹪，其次為專科佔 17.4﹪，次之 為小學佔 15.9﹪，再來依序為大學佔 13.8﹪，國初中佔 13.2﹪，不識字與自修 者佔 4.0﹪，最少為研究所（含）以上佔 3.6﹪。教育程度在高中職（含）以下 的工作者共佔了 65.2﹪，而教育程度在專科（含）以上的則佔了 34.8﹪。
以公私工作部門來看，政府機構、公立學校、公營事業機構併計後稱公部門，
而私立學校、私人事業併計後稱私部門。現職在私部門的工作者佔了 87.6﹪，
在公部門的工作者則僅有 12.4﹪，顯示台灣地區民眾任職私部門的工作者遠多 於公部門。
最後，以現職地位來看，技術工、半技術工與服務人員最多共佔 39.3﹪，
其次為半專業人員共佔 20.6﹪，次之為農林漁牧及非技術工共佔 16.8﹪，其次 依序為事務性工作人員共佔 13.7﹪，專業人員共佔 7.7﹪，而最少的則主管人員 共佔 1.8﹪。
表4-1-1、有工作者樣本之百分比次數分佈（N=1156）
變項 樣本數 有效百分比（﹪）
性別 （1）男：657
（2）女：499
56.8 43.2
年齡
（1）19 至 25 歲：160
（2）26 至 35 歲：302
（3）36 至 45 歲：337
（4）46 至 55 歲：223
（5）56 至 65 歲：93
（6）66 歲以上 ：41
13.8 26.1 29.2 19.3 8.0 3.5
本人 教育 程度
（1）不識字與自修：46
（2）小學:184
（3）國初中：153
（4）高中職：371
（5）專科：201
（6）大學：159
（7）研究所以上：42
4.0 15.9 13.2 32.1 17.4 13.8 3.6 公私
部門
（1）公部門：143
（2）私部門：1011
12.4 87.6
現職 地位
（1）農林漁牧及非技術工：191
（2）技術工、半技術工與服務人員：443
（3）事務性工作人員：160
（4）半專業人員：234
（5）專業人員：87
（6）主管人員：21
16.8 39.3 13.7 20.6 7.7 1.8
第二節 過量教育計算模式均數比較簡單變異數分析
在描述性統計後，接下來除了對個人層次變項與過量教育間理論關係進行探 討外，也要探討「標準差法」與「自評法」過量教育測量的差異。以下就針對「標 準差法」與「自評法」在過量教育測量上的不同情況，來進一步說明。
一、整體樣本
參看下頁表 4-1-2，在整體樣本背景變項對「自評法」過量教育率均數分析 中，以「標準差法」來看，整體有工作者過量教育率是.17；以「自評法」來看，
過量教育率則是.47，呈現出「自評法」過量教育率要高於「標準差法」過量教 育率。另外，以過量教育年數來看，台灣地區民眾整體就業者過量教育平均年數 則為2.93年。
二、性別因素
參看表4-1-2，就性別來看，「標準差法」過量教育率在男性是.21，女性為.
14，兩者間差異達顯著，Eta=.09。這可能是因為男性教育程度雖略高於女性，
但男性從事低技術層級工作比率卻高過女性（參看附表一）。例如男性擔任採礦 工及營建工（8.3%）與農林漁牧工作（11.6 %）比率高於女性，而女性教育程度 雖略低於男性，但卻集中在技術層級較高的辦公室事務人員（18.5 %）及個人服 務工作人員（13.3%），相較之下，男性過量教育就比女性明顯。
以「自評法」過量教育率來看，男性是.51，高於女性.44，差異亦達顯著，
Eta=.07。這可能是因為男性教育程度雖比女性略高，但男性工作所需要教育程 度卻低於女性（參看表4-1-2），男性教育程度與工作所需教育間差距大於女性，
也就比女性容易過量教育。另外，再以「自評法」過量教育年數來看，男性（3.11 年）雖高於女性（2.71年），但差異未達顯著，Eta=.05。
三、年齡因素
就年齡來看，「標準差法」過量教育率以19至25歲最高（.25），其次依序為 26至35歲（.22）、36至45歲（.18）、46至55歲（.13）、56至65歲（.05），66歲以 上（.02）最低，年紀越輕過量教育率越高，各組差異達顯著，Eta=.16。這可能 是因為年紀輕的工作者平均教育程度高，所從事工作技術層級卻不高：例如，19 至25歲從事辦公室事務人員（16.4%）最多（參看附表一），模特兒售貨員展售說 明工作（11.6%）居次；26至35歲從事採辦公室事務人員（13.2%）最多，個人服 務工作人員（8.3%）次之；36至45歲從事辦公室事務人員（9.9%）最多，財務
表 4-1-2、整體樣本背景變項對「自評法」過量教育率的均數分析
標準 差法
自評 法
自評 法
實際教 育年數
工作所需 教育年數
自變項 過量
教育 率
Eta 過量 教育 率
Eta 過量 教育 年數
Eta M SD M SD
整體樣本（N=1156） .17 .47 2.93 11.31 4.08 8.90 6.26 性
別
（1）男（N=639）
（2）女（N=498）
.21 .14
.09* .51 .44
.07* 3.11 2.71
.05 11.38 11.22
3.95 4.25
8.88 8.93
6.27 6.24 年
齡
（1）19 至 25 歲（N=146）
（2）26 至 35 歲（N=302）
（3）36 至 45 歲（N=333）
（4）46 至 55 歲（N=222）
（5）56 至 65 歲（N=93）
（6）66 歲以上（N=41）
.25 .22 .18 .13 .05 .02
.16* .55 .45 .46 .50 .42 .59
.08 4.09 2.55 2.80 2.93 2.54 3.62
.12* 13.06 13.17 11.82 10.00 6.39 4.98
1.87 2.50 3.30 4.38 5.00 4.11
9.30 10.98
9.41 7.90 4.91 1.79
6.05 5.43 5.78 6.39 6.76 4.78 本
人 教 育 程 度
（1）不識字與自修（N=46）
（2）小學（N=184）
（3）國初中（N=150）
（4）高中職（N=361）
（5）專科（N=199）
（6）大學（N=155）
（7）研究所以上（N=42）
.00 .00 .00 .11 .24 .47 1.0
.58* .00 .65 .63 .39 .50 .42 .60
.29* 0 3.90 5.03 3.14 2.16 1.58 1.48
.31* .00 6.00 9.00 12.00 14.07 16.00 18.36
.00 .00 .00 .00 .26 .00 .98
1.32 3.00 4.59 9.25 12.25 14.57 16.95
4.43 4.49 5.16 5.12 4.05 3.10 1.46 工
作 部 門
（1）公部門（N=126）
（2）私部門（N=1009）
.27 .16
.09* .33 .50
.11* 1.17 3.15
.16* 13.92 10.95
3.00 4.08
13.35 8.34
4.30 6.24
現 職
（1）農林漁牧及非技術工（N=191）
（2）技術工、半技術工與服務人員（N=443）
（3）事務性工作人員（N=160）
（4）半專業人員（N=234）
（5）專業人員（N=87）
（6）主管人員（N=21）
.12 .16 .23 .18 .25 .29
.11* .61 .59 .39 .32 .25 .24
.28* 4.37 4.28 1.55 1.21 0.58 1.24
.39* 6.59 10.17 13.22 13.80 16.11 15.48
4.00 3.11 2.13 2.47 1.75 2.42
2.85 6.40 12.09 13.18 15.92 14.52
4.77 5.53 3.88 3.69 1.55 3.97
*表示
p
＜.05及商業服務助理專業人員（9.0%）次之；46至55歲從事小販及服務工（9.9%）最 多，個人服務工作人員（9.0%）居次；56至65歲從事農林漁牧工作（40.9%）最
多、模特兒售貨展售說明人員（10.8%）次之；66歲以上則以農林漁牧工作（65.9%）
最多、模特兒售貨展售說明人員（14.6 %）次之。從上述年齡組二分位職業百分 比交叉表來看：年紀輕工作者教育程度高，但工作技術層級卻不高，隨著年齡提 升，實際受教年數又逐漸降低（表4-1-2），年紀高工作者教育程度不高，又多位 於低技術層級工作。相較之下，年紀輕的工作者實際教育與工作所需教育間差距 比年紀高工作者大，過量教育就會比較明顯。
接著參看表4-1-2，「自評法」過量教育率最高的是66歲以上（.59），最低的 是56至65歲（.42），最年輕的19至25歲與最年長的66歲以上過量教育率較高，但 差異未達顯著，Eta=.08。再就「自評法」過量教育年數來看，過量教育年數最 高的為19至25歲（4.09年），次之為66歲以上，各組間差異達顯著，Eta=.12。年 紀最輕的19至25歲過量教育年數高，可能是因為其實際教育年數高，但工作不需 要太高的教育；而年紀最長的66歲以上過量教育年數高，則是因為實際教育年數 不高，但工作所需教育年數卻又更低。
四、教育程度因素
就教育程度來看，「標準差法」過量教育率以研究所以上最高（1.0），其次 為大學（.47），次之依序為專科（.24）、高中職（.11）、國初中、小學及不識字
（0），隨教育程度提高過量教育發生率也越高，各組間差異達顯著，Eta= .58。
不過，這樣國初中、小學及不識字無過量教育，研究所以上全為過量教育的「標 準差法」過量教育率，顯然並不合理。
從「標準差法」計算方式來看，這樣不合理的過量教育率可能是因為過量教 育標準有問題造成。由於「標準差法」過量教育標準是以各職業工作者平均教育 年數加上一個標準差來計算，如果職業分類細緻，各職業工作者教育程度便會相 近，過量教育標準便靠近平均教育年數；相反地，如果職業分類粗略，從業工作 者教育程度差距就會大，過量教育標準便遠離平均教育年數。因此，若職業分類 粗略，在低技術層級職業中，會因為部分較高教育工作者而使過量教育標準提 高，低估低技術層級職業過量教育；相反地，在高技術層級職業中，會因為部分
工作者教育程度較低使過量教育標準降低，高估高技術層級職業過量教育。
我們先以技術層級最低的農林漁牧工作人員（參看附表二）為例，來看「標 準差法」為何會將國初中以下全算為無過量教育：在「標準差法」農林漁牧工作 的過量教育標準高達10.6年，並非農林漁牧工作都需要國初中以上才能勝任，而 是因為在農林漁牧工作中有不少高中職（10.6%）、專科（1.0 %）工作者（參看 附表三），讓農林漁牧工作過量教育標準偏高，甚至超過國初中受教年數（9年），
而使得國初中（含）以下教育程度者會全屬無過量教育。另外，再以技術層級最 高，包含了物理學、化學、數學、統計學等高專業層級研究人員的物理學、數學 研究人員及工程科學專業人員職業（參看附表二）來看，「標準差法」為何會將 研究所以上全計為過量教育：「標準差法」物理學、數學研究人員及工程科學專 業人員的過量教育標準僅有17.98年，並非該職業僅需要17.98年教育就可勝任，
那是物理學、數學研究人員及工程科學專業人員中因為有不少比率專科（11.1%）
及大學學歷（55.6%）（參看附表三），使得過量教育標準低於研究所受教年數（18 年），讓研究所以上全被歸類為過量教育。從以上分析來看，這些「標準差法」
不合理的過量教育率其實是因為職業分類粗略，使各職業過量教育標準有偏誤，
而低估國初中（含）以下教育程度過量教育率，高估研究所以上的過量教育率。
另外，以「自評法」過量教育率來看，除不識字與自修未出現過量教育外，
過量教育率最高為小學（.65），其次國初中（.63）、研究所以上（.60）、專科（.50）、 大學（.42）、最低為高中職（.39），各教育程度間差異達顯著，Eta=.29。
而以「自評法」過量教育年數來看，除不識字與自修沒有過量教育外，過量 教育年數最高的是國初中（5.03年），其次為小學（3.90年），再依序為高中職（3.14 年）、專科（2.16年）、大學（1.58年）、研究所（1.48年），除國初中過量教育年 數特別高外，大致上教育程度越高過量教育年數越短，各教育程度間差異達顯 著，Eta=.31。不識字與自修者因為實際教育程度（0年）低於工作所需教育程度，
而不會過量教育，其他教育程度則隨教育程度增加，工作所需教育程度亦隨之增 加（參看表4-1-2），實際教育年數與工作所需教育年數間差距就會縮小，過量教 育也就隨之減緩。
五、公私工作部門因素
就公私工作部門來看，「標準差法」過量教育率私部門（.16）低於公部門
（.27），公私部門間差異達顯著，Eta=.09。這可能是因為私部門平均教育年數 低於公部門，加上私部門工作所需教育比公部門低很多（參看表4-1-2），例如私 部門在農林漁牧工作（10.2%）、採礦工及營建工（5.2 %）、機械操作工（7.1%）、
個人服務工作（7.9 %）等低技術層級工作都多於公部門（參看附表四）。因此，
在平均教育年數低於公部門更多，低技術層級工作比率又高些，私部門實際教育 與工作所需教育差距就小，過量教育率就會比公部門低。
「自評法」過量教育率則是私部門（.50）高於公部門（.33），公私部門間 差異亦達顯著，Eta=.11。「自評法」過量教育年數在私部門為 3.15年，公部門 為 1.17年，公私部門間差異達到 1.98年，且差異亦達顯著，Eta=.16。「自評法」
過量教育率及過量教育年數的趨勢一致，皆是私部門高過公部門，這是因為公部 門實際教育年數高，工作所需教育年數亦高，過量教育就少；私部門實際教育年 數雖低於公部門，但工作所需教育年數又更遠低於公部門（參看表4-1-2），使得 過量教育現象反倒要比公部門明顯。
六、現職地位因素
以「標準差法」過量教育率來看，最高為主管人員（.29），其次專業人員
（.25），次之依序為事務性工作人員（.23）、半專業人員（.18）、技術工、半技 術工與服務人員（.16），最低為農林漁牧及非技術工（.12），現職地位越高過量 教育越明顯，差異達顯著，Eta=.11。不過，現職地位越高過量教育越明顯卻很 不合理。
從「標準差法」計算方式來看，這樣不合理的過量教育率可能是因為過量教 育標準有問題，現職地位技術工與半技術工的採礦工與營建工過量教育標準雖只 有11.88年（參看附表二），卻有教育程度較高的高中職（38.9 %）與專科（7.4%）
工作者（參看附表三）；而現職地位屬農林漁牧與非技術工的農林漁牧工作人員 過量教育標準僅有10.6年，但卻有教育程度較高的高中職（10.6 %）與專科（1.0
%）工作者（參看附表三）。在低現職地位工作，因為部分工作者教育年數較高，
把低現職地位職業過量教育標準拉高，反而降低了低現職地位過量教育。相較之 下，高現職地位職業的過量教育就會比較明顯。換句話說，「標準差法」現職地 位過量教育不合理，是因為「標準差法」職業過量教育標準計算有偏誤造成。
以「自評法」過量教育率來看，農林漁牧及非技術工（.61）最高，其次為 技術工、半技術工與服務人員（.59），次之依序為事務性工作人員（.39）、半專 業人員（.32）、專業人員（.25），最低為主管人員（.24），差異達顯著，Eta= .28。
再以「自評法」過量教育年數來看，平均過量教育年數最高的農林漁牧及非技術 工（4.37年），其次為技術工、半技術工與服務人員（4.28年），次之依序為事務 性工作人員（1.55年）、主管人員（1.24）、半專業人員（1.21年），過量教育年 數最低為專業人員（.58年），差異亦達顯著，Eta=.39。
「自評法」現職地位過量教育率及過量教育年數呈現趨勢一致，皆是技術層 級越高過量教育越低。以專業人員為例，由於專業人員實際受教年數高工作所需 教育年數亦高，和農林漁牧及非技術工相比，農林漁牧及非技術工原本受教育就 不多，但是工作所需教育卻又更低（參看附表 4-1-2），造成農林漁牧及非技術 工實際教育與工作所需教育間差距，反倒大於專業人員。而且，隨現職地位提升 工作者實際教育年數亦隨之增加，工作所需教育年數也增加，實際教育年數與工 作所需教育年數間差距隨現職地位增加縮小，現職地位越高過量教育也就越少。
第三節 背景變項與過量教育測量模式 之迴歸與邏輯迴歸分析
在上節背景變項與過量教育單變異數分析後，接著以迴歸及邏輯迴歸分析控 制，釐清各自變項對過量教育影響情形。在以下分析中主要針對與依變項關連達 到顯著（P<.05）做說明；若未達顯著，不過仍值得說明者，會說明未達顯著。
一、性別因素
參看下頁表4-2-1，在「標準差法」過量教育率邏輯迴歸模式一，控制年齡、
教育程度後，男性（b=.71）較女性容易過量教育，且差異達顯著。在模式二進 一步控制公私部門及現職地位後，男性（b=.59）雖仍較女性容易過量教育，但 差異未達顯著。
而「自評法」過量教育率邏輯迴歸模式一，控制年齡、教育程度後，男性
（b=.18）較女性容易過量教育，但差異未達顯著。進一步控制公私部門及現職 地位模式二，男性（b=.03）雖仍比女性容易過量教育，但差異未達顯著。
在「自評法」教育年數多元迴歸過量模式一中，控制年齡、教育程度後，男 性高教低就年數（b=.25）高於女性，差異未達顯著。進一步控制公私部門及現 職地位後，則是女性較易過量教育（b=-.15），但差異未達顯著。
二、年齡因素
在表4-2-1「標準差法」過量教育率邏輯迴歸模式一中，控制性別、教育程 度後，除19至25歲（b=.32）比36至45歲容易過量教育外，其餘各年齡組均比36 至45歲不易過量教育，不過差異未達顯著。進一步控制公私部門及現職地位模 式二，各年齡組均較36至45歲不易過量教育，差異亦未達顯著。
在「自評法」過量教育率邏輯迴歸模式一中，控制性別、教育程度後，19 至25歲（b=.58）要比36至45歲容易過量教育，且差異達顯著。模式二進一步控 制公私部門及現職地位後，66歲以上（b=1.43）比36至45歲容易過量教育，且差 異達顯著。先前「自評法」過量教育率簡單變異數分析，19至25歲與66歲以上容 易過量教育，而迴歸分析也有相同趨勢。在「自評法」過量教育率邏輯迴歸模式 一，19至25歲要比36至45歲容易過量教育，歸因於在相同教育程度下，19至25 歲工作所需教育低於實際教育比率高於36至45歲，例如，教育程度同樣是高中 職，19至25歲有31.4%認為其工作不需要教育（0年），而36至45歲則為18.4%（表 略）。控制現職地位及教育程度後模式二，66歲以上比36至45歲容易過量教育，
4-2-1、全體就業民眾過量教育迴歸與邏輯迴歸分析
邏輯迴歸（一）
「標準差法」
邏輯迴歸（二）
「自評法」
多元迴歸
「自評法」
過量教育率 過量教育率 過量教育年數
模式一 模式二 模式一 模式二 模式一 模式二
自變項 b b b b B b
性 別
對照組：女性
男性 .71* .59 .18 .03 .25 -.15
年 齡
對照組：36 至 45 歲 19 至 25 歲
26 至 35 歲 46 至 55 歲 56 至 65 歲 66 歲以上
.32 -.29 -.40 -.64 -4.05
-.50 -.33 -.11 -.05 -.67
.58*
.06 -.03 -.17 .99
.22 -.14
.05 -.16 1.43*
1.81*
.17 -.04 -.02 .91
1.19*
-.07 .11 .05 .97
教 育 程 度
對照組：高中職 未受教育 小學 國初中 專科 大學 研究所以上
-7.10 -7.60 -8.05 .98*
2.15*
12.89
-12.23 -11.81 -11.23 4.60*
18.18 41.21
-6.83 1.16*
1.07*
.45*
.18 .91*
-9.28 .23 .55*
1.60*
2.10*
3.39
-2.91*
1.05*
2.10*
-1.03*
-1.53*
-1.40*
-5.27*
-.79 .95*
.39 .82*
1.34*
公 私 部 門
對照組：公部門
私部門 2.08* .72* 1.02*
現 職 地 位
對照組：技術工、半技術工與服務人員 農林漁牧及非技術工
事務性工作人員 半專業人員 專業人員 主管人員
2.55*
-4.75*
-15.90 -26.46 -17.52
.65*
-1.41*
-2.25*
-3.22*
-3.46*
1.20*
-2.93*
-3.38*
-3.99*
-3.51*
N 1137 1137 1127 1115 1127 1115
常數 -2.49 -4.35 -.69 -.66 2.61 3.16
R2 .12 .23
χ2 400.27 754.91 125.33 290.30
Pseudo R2 .26 .40 .10 .21
註一：*表示p ＜.05
註二：Pseudo R2=χ2/（N＋χ2），相當於迴歸中的 R2，亦即自變項能解釋依變項的比率（Aldrich & Nelson, 1984）。
歸因於相同教育程度與現職地位下，即使66歲以上與36至45歲工作相同，66歲以 上仍可能擔任較不需要教育程度工作。例如，同屬技術工、半技術工及服務人員，
66歲以上有83.3%認為工作不需要教育（0年），而36至45歲才僅有37.0%（表略）。
另外，在「自評法」過量教育年數多元迴歸模式一，控制性別、教育程度後，
19至25歲（b=1.81）過量教育年數高於36至45歲，差異達顯著。進一步控制公私 部門及現職地位後，19至25歲（b=1.16）過量教育年數仍高於36至45歲，差異達 顯著。先前簡單變異數分析19至25歲過量教育年數最高，而「自評法」過量教育 年數多元迴歸仍顯示相同趨勢。在「自評法」過量教育年數多元迴歸模式一，19 至25歲過量教育年數高於36至45歲，歸因於相同教育程度下，19至25歲對工作所 需教育低於實際教育比率比36至45歲高。例如，同為國初中教育程度，認為工作 不需要教育（0年）比率，19至25歲（88.9%）就高於36至45歲（45.3%）（表略）。
模式二控制教育程度與現職地位後，19至25歲比36至45歲容易過量教育，可歸因 於相同教育程度與現職地位下，即使19至25歲與36至45歲工作相同，19至25歲仍 可能擔任較不需要教育程度工作。例如，在同屬農林漁牧及非技術工中，19至25 歲認為工作不需要教育比率為75.0%，而36至45歲才僅有52.8%（表略）。
三、教育程度因素
在表4-2-1「標準差法」過量教育率邏輯迴歸模式一，國初中（含）以下比 高中職不易過量教育，專科（含）以上比高中職容易過量教育，專科（b=.98）
及大學（b=2.15）與高中職差異達顯著。模式二進一步控制公私部門及現職地位 後，國初中（含）以下比高中職不易過量教育，專科（含）以上比高中職容易過 量教育，但僅專科（b=4.60）與高中職差異達顯著。「標準差法」在過量教育率 簡單變異數分析及邏輯迴歸分析，同樣都是教育程度越高越容易過量教育。
在「標準差法」過量教育率邏輯迴歸模式一，高中職比專科、大學過量教育 低，歸因於高中職實際受教年數（12年）低於專科（14年）及大學（16年），加 上二分位職業過量教育標準低於高中職的又少，從附表二來看，過量教育標準低 於高中職的職業就少於專科及大學，例如，農林漁牧工作人員（10.6年）、採礦
