39:2 (2009), 1–50
女性勞動參與之研究 — 1980–2005
黃芳玫
∗ 國立臺灣大學農業經濟學系翁任嬋
東吳大學經濟學系黃芳雅
國立臺北大學合作經濟學系 關鍵詞: 人口結構、 提供工資分配、 勞動供給行為 JEL 分類代號: O40, J31, I20∗ 聯繫作者: 黃芳玫, 國立臺灣大學農業經濟學系, 臺北市 106 羅斯福路四段 1 號。 電話: (02)
3366-2650; 傳真: (02) 2365-9704; E-mail: [email protected]。 本文承江豐富教授、 陶宏麟教
在過去 26 年間 (1980–2005 年), 臺灣地區 25–54 歲女性的總勞動參 與率與就業比率皆呈現或高或低的成長趨勢, 1980–1996 年是快速成長期, 1996–2000 年有些微停滯, 然 2000 年後又開始呈小幅成長。 本文發現人口 結構變化是造成總勞動參與率變動的重要原因之一, 而女性的技能分配、 對 這些技能所支付的價格的改變、 以及其勞動供給行為之改變, 則是各特徵別 勞動參與率變動的重要原因。 在 1996 年以前, 女性勞動參與率的快速成長 來自於勞動參與機率、 技能分配以及市場上對這些技能所支付的價格的增加。 1996 年以後, 各組別的技能支付價格大幅趨緩, 而勞動參與機率在低工資組 別下降, 在中高工資組別上升之現象, 解釋了大部份組別勞動參與比率的小幅 增減。 對已婚婦女來說, 有 6 歲以下小孩以及家人所得最低之女性單薪家庭 的已婚婦女, 為 1996 年以後淨就業比率增加的重要族群。 丈夫非就業的期間 愈長, 女性調整是否參與就業的行為反應愈大。 不論家人所得水準為何, 未婚 女性就業比率自 2000 年皆呈惡化現象, 離婚喪偶女性中, 家人所得最低者的 就業比率以及最高者的就業比率, 自 2000 年起皆增加。
1. 前言
臺灣 25–54 歲男性勞動力之就業率, 在 1994 年以前皆非常穩定地維持在 96% 左右, 自 1994 年以後, 則每年平均以接近 1% 的比率在減少, 至 2005 年已然下降至 89%; 其中, 國中小以下以及高中職學歷者分別下降至 86% 及 92%。1 然而同年齡層的女性在 1980–2005 年間的就業比率都是逐年在成長 或停滯。 從 1980 年的 40.9% 一路增加到 1987 年的 53.2%, 這個成長趨勢在 1987–1996 年之間呈現趨緩之現象, 1996–2000 年, 女性就業比率在 60% 上 下停滯不前; 然而 2000 年以後, 女性就業比率又開始成長。 這種現象引發了 幾個有趣的問題: (1) 男性就業比率 1994 年以後便有持續性的惡化現象, 為 何女性就業比率仍然可以維持在 60% 或進一步成長, 而沒有與男性類似的惡 化? 造成女性勞動參與持續成長的狀況, 是所有不同特徵之女性族群皆然? 亦 或有些女性族群的勞動參與增加而另一些族群卻減少? (2) 1994 年以後男性 與女性就業比率的反向成長, 是否隱含著家庭中的男性與女性勞動力是否可 能具有互補的關係?2 尤其是低技術水準之勞工家庭。 要回答這兩個問題, 必 1 男性勞動市場之變動請參考黃芳玫等 (2006)。2 文中所討論之互補關係即為文獻中的 added worker effects。 文獻中對於 added worker
ef-fects 與 discouraged worker efef-fects 之討論始於 Great Depression 之後的 Humphrey (1940) 與 Woytinsky (1940), 主要探究景氣循環與家庭勞動供給之關係。 從經濟理論上來看, 在極大化家庭 效用函數下, 家庭中各具有勞動力之家庭成員之勞動供給將會受家庭中其他成員之勞動供給之影響, 當經濟衰退時, 家庭中的主要勞動者 (主要是丈夫) 失業或是非志願性地減少工時 (underemploy-ment) 時, 次要勞動者 (主要是妻子) 可能因而增加其勞動供給, 此現象稱之為 added worker ef-fects。 然而, 一般亦認為假若丈夫的失業是由於一般的經濟不景氣所引起的, 那麼在此不景氣之時, 妻子的 shadow wage 一樣也會下降, 因此也一樣不容易找到工作, 此為 discouraged worker effects。 實證文獻中對於在經濟衰退時, added worker effects 是否大於 discouraged worker effects 並無一 致之結論, 文獻探討可參考 Cullen and Gruber (2000), Stephens (2002) 以及 Huang (2007)。 大 部分文獻以靜態家庭勞動供給模型 (static family labor supply) 為理論基礎, 探討丈夫失業, 當期
妻子是否增加勞動供給; 然而, MaCurdy (1985) 在其具不確定性生命循環家庭勞動供給模型
(life-cycle family labor supply with uncertainty) 中, 得出除了當期勞動市場變數會影響當期勞動供給 外, 過去勞動市場變數乃至對未來勞動市場之預期, 會透過對財富邊際效用之預期而影響當期勞動
供給, Stephens (2002) 以此模型為理論基礎, 探討丈夫的失業狀況可能在他實際失業之前即有訊息,
須對女性的勞動參與之變化做全盤性的了解, 並從勞動市場的供需面來進行 探討, 分析究竟造成此現象主要是來自於勞動參與機率還是市場機會面的影 響? 本文之分析重點主要在第一個問題上, 我們仔細地建構 25–54 歲女性勞 動力全體、 以及各特徵別勞動供給面與市場機會面的變動, 進一步了解女性 就業比率持續成長之成因。 關於家庭中的男性與女性勞動可能具有互補的關 係只做初步性地探討。 國內文獻在探討婦女的勞動參與及就業時, 主要從勞動供給面切入, 分 析勞動參與行為、 勞動工時與再就業行為。 在研究之主題上, 除了探討婦女勞 動參與、 勞動工時與婦女再就業之長期趨勢與特徵外 (劉克智與黃國樞, 1987; 李大正與楊靜利, 2004), 亦探討家庭與婦女勞動供給之相互影響, 以及外在 經濟環境以及政府政策對婦女勞動供給之影響。 家庭角色是文獻中探討最多 的, 包括婚姻、 生育、 育兒、 配偶之勞動市場狀態、 以及與配偶間的決策模式等 (楊麗秀, 1980; 張清溪與曹慧玲, 1981; 于若蓉與朱敬一, 1988; 單驥, 1988; 劉鶯釧, 1988; 楊靜利, 1996; 譚令蒂與于若蓉, 1996; 徐美與林聖勛, 2001; 楊琇玲, 2003; 單驥等, 2005)。 在政府政策上主要包括政府稅收對家庭勞動 供給之影響 (單驥, 1988; 單驥等, 2005), 健保政策對婦女勞動供給之影響
(Chou and Staiger, 2001), 以及勞基法中婦女勞動保護政策之影響 (Lai and Masters, 2005)。 此外, 亦有從生命循環角度、 時間分配型態 (劉錦添與江錫 九, 1997; 黃台心, 2000) 來探討婦女的勞動供給行為。 綜觀以上之分析, 國內 文獻大部份從勞動供給面切入, 然而, 80 年代以來由於生產線的全球化、 資 本與勞動的跨國界移動、 以及電腦與資訊科技的日新月異, 整個勞動市場無 論在已開發國家或開發中國家都受到不同時段與不同層次的影響, 特別受到 重視的是女性化 (feminization) 與彈性化的趨勢。 我國國內經歷顯著的產業 結構變遷, 勞力密集產業外移對於市場機會的影響不可忽視, 但是國內有關 女性勞動參與的經濟文獻, 極少探討需求面的影響。 國外近期在探討勞動市 場就業的文獻中, 主要著重在整個社會勞動供給與需求面的變動對就業的影
響, 文獻中大都以提供工資分配 (distribution of offered wages) 之變動來代 表工作機會的變動。 因此, 本文根據 Welch (1990) 和 Juhn (1992) 兩人所提
本文的架構如下: 第二節中, 我們將國內外文獻做一選擇性地回顧; 第三 節將本文所使用的資料來源做一個深入的說明; 第四節分別以依個人特徵及 家庭特徵來仔細觀察臺灣地區女性就業與失業的變動; 第五節估計女性勞動 力的供給行為與提供工資分配, 並進一步對市場機會的變動做一檢定; 最後, 第六節是整篇文章的總結與討論。
2. 文獻回顧
莊慧玲與林世昌 (2006) 曾回顧與整理過去 50 年來, 國內有關婦女勞動供給 之文獻, 本小節僅選擇性的回顧家庭角色與勞動需求相關之文獻。 女性勞動 參與行為具多樣性, 此多樣性主要是來自於家庭因素。 通常, 婦女在其生命週 期中, 會有兩個時點對其勞動參與的選擇衝擊較大, 一是結婚, 二是生育, 張 素梅 (1978) 和羅紀b (1986) 的實證結果發現女性年齡愈高, 其勞動參與可 能性愈高。 婦女因為必須在結婚及生育後, 面臨家庭與就業的抉擇, 故年齡對 婦女勞動參與的影響常呈現 M 字型, 也就是說婦女因為結婚或生育退出勞動 市場後, 有可能再度進入勞動市場。 李大正與楊靜利 (2004) 分析三個不同出 生世代婦女的就業歷程, 發現婦女中斷就業的期間逐漸縮短。 小孩子的年齡與數目是家庭中影響女性勞動參與的因素之一, 張素梅 (1978) 利用線型機率模型得出, 孩子數目愈多, 婦女勞動參與的可能性愈低, 且未達學齡孩子數目對婦女勞動參與有反向的影響, 而張清溪 (1980) 卻發 現 6–14 歲子女變數具有正向的影響。 邱榮輝 (1982) 有鑑於使用線型機率模 型所發生的偏誤與不一致性, 改採用聯立模型來控制影響生育率的重要因素, 他發現婦女勞動參與對生育率的影響極其輕微, 導致此結果的可能原因為: 婦 女工作的動機主要為貼補家用, 因此當母親與職業兩種角色有不協調的情況 發生時, 婦女所首先考慮的是放棄工作, 而不是限制小孩子數。 Cheng (1999) 進一步用 Granger Causality Test, 發現臺灣婦女的生育與勞動參與並沒有互 為因果的關係, 他認為影響臺灣婦女勞動參與的因素是婦女教育水準而非生育。 部分文獻指出牽絆婦女勞動參與因素的關鍵並不在於小孩子數目的多寡, 而是家中是否有人照顧幼兒 (張素梅, 1988)。 家庭中丈夫對女性勞動的參與也扮演了重要的角色, 張素梅 (1978) 發現 有偶婦女之丈夫薪資所得愈高, 妻子參與勞動市場的可能性愈低, 而丈夫的教 育水準對妻子的勞動參與行為有正向的影響。 婚姻狀況也是影響女性勞動參 與的因素之一, 吳家聲與常慧娟 (1995) 也發現離婚、 分居、 喪偶之婦女, 其經 濟壓力較有偶婦女重, 故會迫使其外出工作。 社會特質如失業率、 居住地區、 產業結構與工資水準, 也是影響婦女勞動供給的重要因素 (羅紀b, 1986; 張 素梅, 1988; 高月霞與陳仕偉, 1997)。 個人特質方面, 一般認為教育程度高的 人, 人力資本多, 可得的薪資高, 因此不參與勞動市場的機會成本高, 且教育 程度高者進入勞動市場也相對容易, 故教育程度愈高, 勞動參與也愈高 (張素 梅, 1978, 1988; 羅紀b, 1986; Cheng, 1999)。 在 90 年代之後的國外文獻中, 主要著重在整個社會勞動供給行為與市 場機會的變動對就業的影響。 Welch (1990) 發現 1977–1978 年到 1983– 1984 年間, 美國黑人與白人實質工資率差距在縮小, 但此時黑人就業卻在減 少, 主要原因是社會福利與販毒等非市場因素導致黑人的勞動供給行為下降。 Juhn (1992) 利用 1967–1987 年間美國 Current Population Survey (CPS) 的資料, 探討男性勞動市場參與與就業之變化。 文中指出, 美國男性就業比率
在此期間, 無論年齡老少皆有下降之趨勢, 特別是低教育水準者與低工資者
更為嚴重。 在 1960 年代後期至 1970 年代初期之下降, 完全來自於勞動供給 的減少, 1970 年代後期之後, 實質工資率的下降說明了大部份白人就業的下 降, 而對黑人就業的下降之成因, 實質工資率的下降只有二分之一解釋能力。 Cain and Finnie (1990) 則估計出一些可行的需求面因子, 認為需求面因子 的提升, 將導致黑人青少年就業的大幅增加。 Juhn and Murphy (1997) 利用 1968–1992 年間 CPS 的資料以及 1960 年美國人口普查的資料, 探討已婚夫
妻相互之間之所得變動與就業變動。 他們發現已婚家庭中的男性, 以低工資
男性之所得及就業之惡化趨勢最為明顯。 然而, 有中高工資男性配偶的女性 卻是所得與就業增加最多之族群。 此研究結果使人對於 「美國已婚婦女透過 勞動供給之增加來彌補其丈夫所得與就業之下降」 的說法產生疑慮。
美國全體勞動參與率自 1960 年代中期上升至 1990 年, 在 2000–2004 年間則明顯下降, Juhn and Potter (2006) 進一步探討了這個趨勢之社經與人
口因素。 他們發現美國男性勞動參與率自 1960 年代中期以來皆有下降趨勢, 因此 2000 年以前全體勞動參與率的上升, 主要來自婦女勞動參與率的上升; 2000 年以後婦女勞動參與率轉而下降, 加重了這個時期全體勞動參與率的下 降。 2000 年以後勞動市場的特徵為新工作減少、 就業成長緩慢、 工資的成長、 就業的成長、 實質 GDP 的成長以及生產力成長的復甦期大幅拉長。 Blau and Kahn (2007) 則以近期的 CPS 資料, 探討美國已婚婦女在 1980–2000 年之 間勞動供給之變化。 發現已婚婦女工時之勞動供給曲線, 在 80 年代大幅地右 移, 而 90 年代只有小幅地右移, 此解釋了 90 年代已婚婦女勞動供給減緩之 主要來源。 其減緩之主要原因是, 90 年代已婚婦女對自己工資之勞動供給反 應、 以及對丈夫工資之勞動供給反應皆大幅下降。 其自我工資之勞動供給彈 性下降 50% 至 56%, 而對丈夫工資之勞動供給彈性則下降了 38% 至 47%。
3. 資料與變數說明
本篇採用 1980–2005 年 5 月份的行政院主計處人力資源與運用調查資料, 此 調查之母體範圍為臺灣地區 (包括臺灣省、 臺北市及高雄市) 之普通住戶與共 同事業戶, 包括戶內年滿 15 歲且自由從事經濟活動之民間人口。 每年樣本數 約有 5 萬至 6.3 萬筆, 本文選擇的研究對象為 25–54 歲之女性, 約計有 1.1 萬至 1.7 萬筆。 所有的所得與工資變數皆以 1991 年的消費者物價指數平減 成實質所得與實質工資。 此調查樣本以戶為單位, 對於以家計單位來探討勞 動供給行為的研究甚有幫助, 尤其是女性的勞動供給行為深受家庭中其他成 員的影響 (特別是配偶與小孩)。 從此調查資料中可以得知戶內家庭成員之組 成, 例如: 每個家庭成員的年齡、 教育程度、 婚姻狀況、 就業狀況、 及薪資等資 料, 並可求得每一戶的總所得。 此資料還有一重要特性, 即前一年的樣本約有一半會在下一年再度被訪 問, 我們利用此一特性把前後兩年的資料串連起來。 我們先後抽取兩組樣本,第一組樣本即利用前後二年之橫斷面原始資料, 合併相同之縣市鄉鎮村里編 號及樣本戶號作為同一戶家庭的依據, 以找出性別相同、 及第二年教育程度 等於第一年或高出一個等級、 及第二年年齡比第一年多一歲者, 此為串連的 基本樣本。 為避免因家人代答而產生前後年資料不一致而導致的遺珠之憾, 第 二組樣本以較寬之標準進一步篩選第一組樣本抽完之後剩下的樣本, 我們選 出前後二個年度相同年齡者, 或第二年之教育程度低於前一年之教育程度一 個等級者, 此類樣本數非常少, 每年大約只有 20–40 人。 如此串連出來的樣本 數每一年約有 1.5 萬至 2.7 萬個樣本數, 其中每年約有 4,200–7,400 個介於 25–54 歲之女性。 于若蓉 (2002)、 林季平與章英華 (2003) 亦曾利用此資料 做過類似的串連, 對這個過程及性質提供更詳盡的說明。 人力資源與運用調查資料是隔年有重複樣本, 因此串連是二年二年串連, 但因每年問項中, 除了包括當年就業狀況外, 亦包括去年的就業狀況, 如此透 過二年串連資料我們可以將分析的時間從兩個時點拉長為三個時點, 對女性 及其配偶的就業分析多了一個時點的訊息。 此三個時點的就業資訊, 可以讓 我們了解丈夫在 t 期失業時, 妻子在 t − 1, t, 及 t + 1 期的勞動參與反應。 由於國內長期追蹤調查才剛起步, 且資料量太少, 對於要了解丈夫與妻子就業 的可能的互補性, 特別是男性失業勞工家庭, 需要像人力資源與運用調查的調 查資料才能提供足夠的樣本數來分析。 但此串連資料亦有其缺點 (Peracchi and Welch, 1995; 于若蓉, 2002; 林季平與章英華, 2003), 包括: (1) 樣本觀察 時間太短, 所有變數只有二個至三個觀察時點, 無法反映長期狀況。 (2) 樣本 流失造成選擇性偏誤, 由於樣本流失主要來自於樣本戶的搬遷, 假若樣本戶在 下期調查時已搬遷至他處, 則此樣本戶不再被追蹤調查, 反而以另一樣本戶取 代之, 如此串連資料將低估流動人口。 于若蓉 (2002) 發現女性樣本在 18 歲、 22 歲、 24 歲左右, 因分別處於高中、 大學、 研究所畢業時點, 有較高的樣本流 失率。 而本研究主要以 25–54 歲女性為分析對象, 因此樣本流失問題較不嚴 重。 (3) 因為人力資源與運用調查以橫斷面資料為主, 所以如果任一年產生測 量誤差, 就可能造成前後二年之變數值不一致, 目前國內尚無研究討論跨年資
料之一致性的問題。
4. 女性勞動市場基本分析
我們首先以個人特徵如教育、 年齡、 婚姻分組, 來探討這些組別的就業、 失業 及人口的長期變化; 其次, 我們利用此資料的家戶性質及串連資料, 來進一步 分析家庭因素對婦女就業之影響, 包括小孩年齡、 家人所得 (最主要是丈夫所 得) 及丈夫就業狀況; 我們同時觀察在男性就業快速惡化的 90 年代, 其配偶 的勞動力是否發揮輔助功能而進入勞動市場, 並檢視進入的時點。 4.1 依據個人的人口特徵所進行的分析 由於勞動參與率是勞動參與人口數除以民間人口數, 因此勞動參與率之變動 主要受勞動參與人口之變動以及民間人口變動之影響, 我們將 25–54 歲女性 勞動參與率之變動做一簡單分解。 假設 P 為 25–54 歲女性勞動參與率, N 與 A 分別代表其民間人口數與勞動參與人口數, E 與 U 分別代表其就業與失 業人口數, 而 t 與 t′則代表前後不同年度。 因此, 第 t 年至第 t′年總勞動參與 率 P 的變動, 可分解為: 1P = At′ Nt′ − At Nt = Et′ Nt′ − Et Nt + Ut′ Nt′ − Ut Nt = K X i=1 At′i Nt′ − Ati Nt = K X i=1 Et′i Nt′ − Eti Nt + Ut′i Nt′ − Uti Nt= K X i=1 At′i Nt′i Nt′i Nt′ − Nti Nt + Nti Nt At′i Nt′i − Ati Nti = K X i=1 At′i Nt′i Nt′i Nt′ − Nti Nt + Nti Nt Et′i Nt′i − Eti Nti +Nti Nt Ut′i Nt′i − Uti Nti . (1) 其中 i = 1, 2, · · · , K 表示人口特徵別分類。 例如, 教育程度分成國中小以 下、高中職以及專科以上三類, 所以 K 等於 3。 式 (1) 說明 25–54 歲女性總 勞動參與率的變動, 是 25–54 歲女性總就業比率與總失業比率變動的加總, 亦是各特徵別總勞動參與率變動的加總 ( At′i/Nt′− Ati/Nt), 亦是各特徵別 總就業比率 (Et′i/Nt′ − Eti/Nt) 與總失業比率 (Ut′i/Nt′ − Uti/Nt) 之總 和。3 在倒數第二等式中, 25–54 歲女性總勞動參與率的變動又可分解為二大 項, 第一項為固定勞動參與比率在第 t′ 年水準 ( At′i/Nt′i) 下, 該特徵別之人 口結構由第 t 年至第 t′年變動了 (Nt′i/Nt′− Nti/Nt), 則各組別勞動參與比 率預期變動為 ( At′i/Nt′i) (Nt′i/Nt′− Nti/Nt); 第二項則表示假若控制住人 口結構在第 t 年水準 (Nti/Nt) 下, 淨勞動參與率變動 ( At′i/Nt′i− Ati/Nti), 則各組別勞動參與比率預期變動為 (Nti/Nt) ( At′i/Nt′i− Ati/Nti)。 本文特 徵別中, 我們定義淨勞動參與率為該特徵組之勞動參與人口除以該特徵組民 間人口, 若除以全體民間人口則為總勞動參與率。 由於淨就業比率 (Eti/Nti) 加上淨失業比率 (Uti/Nti), 等於淨勞動參與比率 ( Ati/Nti)。 在最後的等式, 我們亦將各特徵別總勞動參與率的變動 ( At′i/Nt′ − Ati/Nt) 分解為三項, 第一項為人口結構變動因素; 第二項為淨就業的變動 (Nti/Nt) (Et′i/Nt′i − Eti/Nti), 若控制各組別人口結構比重在第 t 年水準, 各組別就業之預期變動 效果。 第三項為淨失業的變動 (Nti/Nt) (Ut′i/Nt′i − Uti/Nti), 若控制各組
3 式 (1) 係參考 Juhn (1992) 及 Juhn and Murphy (1997) 的分解概念, 並根據勞動參與率與勞
動參與人口等於就業人口加上失業人口之定義, 推導而得。 我們的推導加入了就業比率與失業比率
別人口結構比重在第 t 年水準, 各組別失業預期變動效果。 以下我們將對分 解後的勞動參與比率變動分別作探討。 4.1.1 總勞動參與率、 總就業比率與總失業比率之分解 表 1 呈現 24–54 歲女性總勞動參與率、 總就業比率及總失業比率, 以及依教 育程度、 年齡、 婚姻狀態分類之各組別總勞動參與率、 總就業比率與總失業 比率。 我們分成五個時點來觀察影響女性總就業與總失業比率之變動: 1980 年、 1987 年、 1996 年、 2000 年以及 2005 年。4總勞動參與率與總就業比率從 1980 年至 2005 年分別從 41.19% 與 40.95% 上升至 65.56% 與 63.52%; 其 中, 以 1980–1987 年增加最為快速, 1987–1996 年 24–54 歲成長趨緩, 1996– 2000 年則呈現停滯狀態。 而 2000–2005 年則又呈現小幅成長。 在特徵別的分解中, 我們發現 1980–1987 年 24–54 歲女性總勞動參與 率與總就業比率每年平均有 1.77% 的成長, 年齡別中主要來自 25–34 歲的 成長; 婚姻狀態別則主要來自己婚者的成長; 在教育別中, 國中小以下、 高中 職、 專科以上平均每年都有 0.5% 至 0.7% 之成長。 1987–1996 年女性總勞 動參與率與總就業比率從 53.58% 與 53.2% 分別上升至 60.83% 及 59.83%, 平均每年增加幅度已大幅減緩至 0.81% 與 0.74%。 由教育特質來觀察, 以國 中小以下學歷者下降最顯著, 由年齡特質來觀察, 以 25–34 歲者下降最多, 由 婚姻狀態來觀察, 主要是已婚婦女勞動參與率與就業比率增加幅度減小。 女 性勞動參與率與總就業比率從 1996–2000 年幾乎呈現近似停滯的狀態, 其中 國中小以下學歷者就業比率以更大幅度在減少, 35–44 歲者之勞動參與率與 總就業比率由大幅增加轉為減少, 離婚喪偶者之總就業比率轉為減少。 2000– 2005 年女性勞動參與率與總就業比率則又呈現增加之趨勢, 此增加主要來自 高中職以上者、 25–34 歲者及 45–54 歲者、 以及未婚者, 已婚者之總就業比 率則持續下降。 這些變化似乎與整個人口、 教育及社經結構的改變有很大的 相關性。 總失業比率從 1980 年到 2005 年皆不斷地向上攀升, 且攀升的幅度隨時 間逐漸增加, 在 1996 年失業比率為 1%, 到了 2005 年已攀升至 2.03%。 各組 4 由於臺灣 25–54 歲女性勞動參與率在 1980–2005 年間是呈現單調遞增或平緩的趨勢, 表 1 五 個時點的選擇, 是根據每年女性勞動參與率成長速度來劃分。
表 1 25–54 歲女性總勞動參與率變動 單位: % 每年平均變動比率 1980– 1987– 1996– 2000– 1980 1987 1996 2000 2005 1987 1996 2000 2005 24–54 歲總勞動參與率 41.19 53.58 60.83 61.27 65.56 1.77 0.81 0.11 0.86 24–54 歲總就業比率 40.95 53.20 59.83 60.31 63.52 1.75 0.74 0.12 0.64 24–54 歲總失業比率 0.24 0.38 1.00 0.95 2.03 0.02 0.07 −0.01 0.22 教育別 總勞動參與率 國中小以下 31.24 34.79 26.45 21.84 16.09 0.51 −0.93 −1.15 −1.15 高中職 5.63 10.92 20.12 21.28 24.88 0.76 1.02 0.29 0.72 專科以上 4.33 7.86 14.26 18.14 24.59 0.50 0.71 0.97 1.29 總就業比率 國中小以下 31.14 34.64 26.25 21.58 15.64 0.50 −0.93 −1.17 −1.19 高中職 5.57 10.80 19.75 20.99 24.04 0.75 0.99 0.31 0.61 專科以上 4.24 7.76 13.84 17.75 23.84 0.50 0.68 0.98 1.22 總失業比率 國中小以下 0.10 0.16 0.20 0.26 0.45 0.01 0.00 0.02 0.04 高中職 0.06 0.13 0.37 0.30 0.84 0.01 0.03 −0.02 0.11 專科以上 0.09 0.10 0.42 0.40 0.75 0.00 0.04 0.00 0.07 年齡別 總勞動參與率 25–34 歲 18.98 26.66 25.87 24.75 25.52 1.10 −0.09 −0.28 0.15 35–44 歲 13.40 16.91 23.85 23.64 23.44 0.50 0.77 −0.05 −0.04 45–54 歲 8.81 10.01 11.12 12.88 16.60 0.17 0.12 0.44 0.74 總就業比率 25–34 歲 18.75 26.38 25.18 24.17 24.56 1.09 −0.13 −0.25 0.08 35–44 歲 13.39 16.82 23.60 23.39 22.77 0.49 0.75 −0.05 −0.12 45–54 歲 8.81 10.00 11.06 12.75 16.19 0.17 0.12 0.42 0.69 總失業比率 25–34 歲 0.23 0.28 0.69 0.57 0.95 0.01 0.05 −0.03 0.08 35–44 歲 0.01 0.09 0.25 0.24 0.67 0.01 0.02 0.00 0.09 45–54 歲 0.00 0.01 0.06 0.14 0.41 0.00 0.01 0.02 0.05 婚姻狀態別 總勞動參與率 未婚 5.52 8.36 12.51 13.59 18.19 0.41 0.46 0.27 0.92 已婚 33.55 41.94 43.95 43.99 42.42 1.20 0.22 0.01 −0.31 離婚喪偶 2.11 3.28 4.38 3.69 4.94 0.17 0.12 −0.17 0.25 總就業比率 未婚 5.32 8.13 11.94 13.05 17.20 0.40 0.42 0.28 0.83 已婚 33.53 41.83 43.59 43.66 41.67 1.19 0.20 0.02 −0.40 離婚喪偶 2.10 3.24 4.30 3.60 4.65 0.16 0.12 −0.18 0.21 總失業比率 未婚 0.20 0.23 0.57 0.53 0.99 0.00 0.04 −0.01 0.09 已婚 0.02 0.11 0.36 0.33 0.75 0.01 0.03 −0.01 0.08 離婚喪偶 0.02 0.04 0.08 0.09 0.29 0.00 0.00 0.00 0.04 說明: 1. 總就業比率 = 各組別就業人數 ÷ 總民間人口數; 總失業比率 = 各組別失業人數 ÷ 總民 間人口數。 2. 本文中總民間人口數不包括因衰老、 殘障而沒有工作的人口。
別在 1980–1987 年、 1987–1996 年、 1996–2000 年以及 2000–2005 年四個 期間總失業比率增加的來源, 主要為國中小以下與高中職學歷者、 25–34 歲 者與 35–44 歲者、 已婚者與未婚者, 這轉變與總就業比率變動的轉變類似。 4.1.2 人口結構、 淨就業比率及淨失業比率之分解 特徵別總勞動參與率、 總就業比率及總失業比率之變化, 與整個人口、 教育 及社經結構的改變息息相關。 此小節依式 (1) 中最後一個等式, 將特徵別總 勞動參與率分解成: 因人口、 教育及社會經濟結構的改變所造成的人數改變 (人口結構), 及控制住人口結構改變後之淨就業比率及淨失業比率之變化。 在 表 2, 首先呈現各特徵別的總勞動參與率及其變動, 此部份與表 1 相同; 其 次, 我們呈現各特徵別的人口結構及其改變、 淨就業比率及其改變、 以及淨 失業比率及其改變。 表 2 的前五行分別呈現各時點的特徵別的總勞動參與 率 ( Ati/Nt)、 人口比率 (Nti/Nt)、 淨就業比率 (Eti/Nti)、 以及淨失業比 率 (Uti/Nti); 後面四行分別呈現特徵別的總勞動參與率的變動 ( At′i/Nt′ − Ati/Nt), 以及人口結構變動份額 ( At′i/Nt′i) (Nt′i/Nt′ − Nti/Nt)、 淨就業 比率變動份額 (Nti/Nt) (Et′i/Nt′i − Eti/Nti)、 以及淨失業比率變動份額 (Nti/Nt) (Ut′i/Nt′i − Uti/Nti)。 人口結構變動份額代表假若勞動參與比率 固定在第 t′ 年水準下, 該特徵別之人口比率由第 t 年變動至第 t′ 年, 則各 特徵總勞動參與率的預期變動, 可視為對特徵別的總勞動參與率變動的貢獻。 淨就業比率變動份額與淨失業比率變動份額代表假若各組別人口比率固定在 第 t 年水準各組別淨就業比率變動與淨失業比率變動, 對特徵別的總勞動參 與率變動的貢獻。 表中之∗代表與特徵別的總勞動參與率變動方向相反之分 解份額。 從表 2 可看出, 教育別總勞動參與率變動與其人口結構變動之方向幾乎 一致 (除了 1980–1987 年外), 而且人口結構變動份額數值是三個份額中最 大者, 因此人口結構的增加減少幾乎解釋了教育別總勞動參與率變動之增加 減少。 進一步觀察淨就業比率變動份額與淨失業比率變動份額發現, 國中小 以下教育程度之女性之淨就業比率變動份額是增加的, 除了 1996–2000 年 外, 其總勞動參與率自 1987 年之後的下降主要來自其人口比率之下降, 其淨
表 2 25–54 歲女性特徵別勞動參與率之分解 單位: % 每年平均變動比率 1980– 1987– 1996– 2000– 1980 1987 1996 2000 2005 1987 1996 2000 2005 教育別 勞動參與率變動 國中小以下 31.24 34.79 26.45 21.84 16.09 0.51 −0.93 −1.16 −1.15 高中職 5.63 10.92 20.12 21.28 24.88 0.76 1.02 0.29 0.72 專科以上 4.33 7.86 14.26 18.14 24.59 0.51 0.71 0.97 1.29 人口結構變動 國中小以下 82.07 70.36 50.22 42.96 30.75 −0.64∗ −1.11 −0.96 −1.24 高中職 11.61 19.43 32.01 34.66 38.24 0.54 0.79 0.41 0.44 專科以上 6.32 10.21 17.77 22.38 31.01 0.38 0.65 0.92 1.40 淨就業變動 國中小以下 37.94 49.23 52.26 50.23 50.86 1.13 0.17∗ −0.22 0.04∗ 高中職 47.94 55.57 61.70 60.55 62.86 0.21 0.22 −0.10∗ 0.18 專科以上 67.17 76.01 77.88 79.29 76.89 0.13 0.04 0.08 −0.15∗ 淨失業變動 國中小以下 0.12 0.22 0.40 0.61 1.46 0.01 0.01∗ 0.02∗ 0.05∗ 高中職 0.49 0.65 1.16 0.86 2.19 0.00 0.02 −0.03∗ 0.10 專科以上 1.37 0.95 2.39 1.77 2.41 −0.01∗ 0.03 −0.04∗ 0.04 年齡別 勞動參與率變動 25–34 歲 18.98 26.66 25.87 24.75 25.52 1.10 −0.08 −0.28 0.15 35–44 歲 13.40 16.91 23.85 23.64 23.44 0.50 0.77 −0.05 −0.04 45–54 歲 8.81 10.01 11.12 12.88 16.60 0.17 0.12 0.44 0.74 人口結構變動 25–34 歲 46.37 48.35 40.48 36.35 34.32 0.11 −0.48 −0.66 −0.28∗ 35–44 歲 30.02 29.49 38.06 37.42 34.74 −0.04∗ 0.54 −0.10 −0.34 45–54 歲 23.61 22.16 21.46 26.22 30.93 −0.08∗ −0.04 0.62 0.46 淨就業變動 25–34 歲 40.43 54.55 62.20 66.50 71.56 0.98 0.34∗ 0.39∗ 0.35 35–44 歲 44.60 57.03 62.01 62.51 65.54 0.52 0.21 0.05∗ 0.21∗ 45–54 歲 37.33 45.14 51.53 48.60 52.34 0.25 0.15 −0.19∗ 0.23 淨失業變動 25–34 歲 0.50 0.58 1.70 1.57 2.78 0.00 0.05∗ −0.01 0.08 35–44 歲 0.03 0.31 0.65 0.65 1.92 0.01 0.02 0.00∗ 0.09∗ 45–54 歲 0.00 0.05 0.29 0.53 1.34 0.00 0.01 0.02 0.05 婚姻狀態別 勞動參與率變動 未婚 5.52 8.36 12.51 13.59 18.19 0.41 0.46 0.27 0.92 已婚 33.55 41.94 43.95 43.99 42.42 1.21 0.23 0.01 −0.32 離婚喪偶 2.11 3.28 4.38 3.69 4.94 0.17 0.12 −0.17 0.25 人口結構變動 未婚 6.58 9.50 14.00 14.94 20.43 0.35 0.44 0.21 1.00 已婚 89.21 85.28 79.69 79.32 72.45 −0.21∗ −0.30∗ −0.05∗ −0.76 離婚喪偶 4.20 5.22 6.30 5.74 7.12 0.08 0.08 −0.10 0.18 淨就業變動 未婚 80.75 85.56 85.28 87.38 84.20 0.07 0.00 0.08 −0.13∗ 已婚 37.59 49.04 54.69 55.05 57.52 1.40 0.50 0.07 0.36∗ 離婚喪偶 49.91 62.17 68.31 62.59 65.31 0.09 0.04 −0.08 0.04 淨失業變動 未婚 3.09 2.43 4.04 3.55 4.85 −0.01∗ 0.03 −0.02∗ 0.05 已婚 0.02 0.13 0.45 0.42 1.04 0.02 0.03 −0.01∗ 0.09∗ 離婚喪偶 0.40 0.74 1.21 1.58 4.08 0.00 0.00 0.01∗ 0.04
就業比率其實是有增加的。 1996 年以前高中職以上教育程度之女性, 淨就業 比率份額亦逐年增加, 1996–2000 年高中職教育程度之淨就業比率份額減少, 抵銷一部份高中職人口比率之增加, 使其總勞動參與率變動之增加幅度只有 0.29%。 專科以上女性在此期間淨就業比率份額與人口結構變動份額同步增 加, 使其總勞動參與率變動之增加每年高達 0.97%。 反之, 2000 年以後, 專科 以上之淨就業比率份額下降, 而國中小以下及高中高職者增加其淨就業比率 份額。 以年齡別觀之, 25–34 歲之總勞動參與率, 在 1980–1987 年間每年增加 1.1%, 主要來自淨就業比率份額之增加; 1987–2000 年間呈現小幅下降之趨 勢, 主要來自其人口結構變動份額之下降; 2000 年之後又呈現小幅上升之趨 勢, 起因於這個年齡層之女性之人口比率份額下降幅度減小; 假若人口比率 不變, 其淨就業比率份額其實是增加的。 35–44 歲之總勞動參與率, 在 1980– 1996 年間每年有持續的成長, 主要來自淨就業比率份額以及人口結構變動份 額之增加; 1997 年以後呈現小幅下降之趨勢, 主要來自人口結構變動份額之 下降, 這個年齡層之女性若人口比率不變, 其淨就業比率份額其實亦是增加 的。 反觀 45–54 歲之總勞動參與率, 在此 26 年期間每年有持續的成長, 特別 是 1996 年以後成長更為快速, 主要原因來自此年齡層人口結構變動份額之 增加; 假若人口比率不變, 其淨就業比率份額除了在 1996–2000 期間下降外, 在大部份期間是增加的, 此與國中小以下學歷者類似。 可能因為這個教育程 度在這個年齡層中有相對較高比例之故。 以婚姻別觀之, 表 2 之前五行顯示, 單身女性 (包括未婚與離婚喪偶女 性) 之總勞動參與率大幅低於已婚女性, 而其淨就業比率大幅高於已婚女性, 欲觀察其二者之關聯, 我們必須考慮人口結構之變化。 表 2 之後四行顯示, 從 1980–2005 年間未婚女性, 其總勞動參與率每年都有正的成長, 特別是 2000 年以後, 然其成長主要來自未婚女性之人口比率逐年增加, 2000 年以後未婚 女性之人口比率每年平均以 1% 的速度增加; 未婚女性之淨就業比率份額在 此 26 年間沒有明顯之成長, 反而 2000 年以後呈現減少的現象。 已婚女性之 總勞動參與率在 2000 年以前, 雖然每年都有正的成長, 然其每年平均增加比
率由 1980–1987 年的 1.21%, 下降為 1987–1996 年的 0.23% 及 1996–2000 年的 0.01%, 2000 年以後每年平均減少 0.32%。 其在 1996 年以前總勞動參 與率的成長, 主要來自淨就業比率份額的大幅成長, 特別是第一個期間。 在總 勞動參與率 1996 年以後的小幅成長及負成長, 主要來自已婚人口比率的大 幅下降以及淨就業比率份額的成長幅度減小所致。 假若已婚女性人口比率不 變, 其淨就業比率份額在這 26 年間其實是增加的。 離婚喪偶之女性之總勞動 參與率之變動, 與人口結構變動份額及其淨就業比率份額之變動方向一致, 代 表著其總勞動參與率之增減, 是由人口結構變動份額及其淨就業比率份額之 增減相輔相成而成。 已婚女性淨就業比率持續穩定的成長, 而單身女性淨就 業比率在 2000 年以後有惡化的現象, 使得單身與已婚女性淨就業比率差距 已慢慢縮小。 未婚女性失業比率也遠大於已婚與離婚喪偶女性, 2005 年未婚 女性失業比率高達 4.85%。 4.2 依據個人的家庭特質所進行的分析 女性與男性在勞動參與上最大不同點, 在於女性常會受到家庭的牽絆, 許多文 獻指出小孩個數與年齡、 丈夫所得與家人的所得, 對女性勞動參與的行為有 顯著的影響, 因此依家庭特質來探討女性勞動參與與就業行為有其意義。 不 同婚姻狀況的女性, 家庭經濟支柱的來源亦會不同, 因此我們將女性依婚姻 狀況分為已婚者與單身者 (包括未婚與離婚喪偶的婦女), 分別探討小孩子年 齡與家人所得對女性就業的影響。 4.2.1 已婚婦女 4.2.1.1 小孩個數與年齡 是否有小孩、 小孩個數或小孩年齡分配是決定已婚婦女的勞動參與的重要因 素, 大多數文獻發現, 小孩子對於女性勞動參與的影響關鍵, 是在於小孩是否 有人照顧, 因此家中若有年紀較大的小孩, 將可幫忙分擔家務、 照顧年齡較小 之小孩, 對女性的勞動參與及就業可能反而有鼓勵的作用。 表 3 將已婚婦女 依小孩年齡分為五類, 並且根據式 (1) 之分解觀察已婚婦女總勞動參與率、 人 口結構份額、 淨就業比率份額與淨失業比率份額之變動。 以人口結構來看, 沒
表 3 25–54 歲已婚女性就業比率變動 — 小孩年齡別 單位: % 年平均變動比率 1980– 1987– 1996– 2000– 1980 1987 1996 2000 2005 1987 1996 2000 2005 總勞動參與率 沒有小孩 1.05 1.90 2.36 2.53 3.02 0.12 0.05 0.04 0.10 只有 6 歲以下小孩 5.57 7.37 7.05 7.10 6.22 0.26 −0.04 0.01 −0.18 有 6 歲以下小孩 有 6 歲及其他年齡小孩 11.10 13.51 12.24 11.76 9.62 0.34 −0.14 −0.12 −0.43 有 6 歲以上小孩 16.99 19.98 20.74 19.87 19.07 0.43 0.08 −0.22 −0.16 沒有 6 歲以下小孩 只有 18 歲以上小孩 4.42 6.54 8.61 9.83 10.71 0.30 0.23 0.31 0.18 人口結構比率 沒有小孩 2.48 3.12 3.50 3.59 4.02 0.04 0.02 0.01 0.06 只有 6 歲以下小孩 19.08 17.48 14.30 13.17 10.64 −0.07∗ −0.15 −0.14∗ −0.28 有 6 歲以下小孩 有 6 歲及其他年齡小孩 35.52 30.68 24.30 22.13 16.90 −0.22∗ −0.31 −0.27 −0.56 有 6 歲以上小孩 38.23 36.38 34.83 33.01 30.24 −0.12∗ −0.09∗ −0.27 −0.33 沒有 6 歲以下小孩 只有 18 歲以上小孩 12.98 15.10 17.07 20.59 21.28 0.10 0.10 0.44 0.07 淨就業比率 沒有小孩 41.47 60.81 65.73 69.17 73.37 0.09 0.02 0.03 0.03 只有 6 歲以下小孩 29.19 42.04 48.79 53.58 57.50 0.32 ‘ 0.11∗ 0.16 0.08∗ 有 6 歲以下小孩 有 6 歲及其他年齡小孩 31.24 43.92 49.87 52.75 55.88 0.56 0.16∗ 0.16∗ 0.11∗ 有 6 歲以上小孩 44.44 54.76 59.16 59.84 61.92 0.53 0.17 0.06∗ 0.13∗ 沒有 6 歲以下小孩 只有 18 歲以上小孩 34.05 43.24 50.18 47.38 49.55 0.20 0.13 −0.14∗ 0.09 淨失業比率 沒有小孩 0.86 0.13 1.66 1.37 1.79 0.00 0.01 0.00 0.00 只有 6 歲以下小孩 0.00 0.12 0.53 0.36 0.91 0.00 0.01∗ −0.01∗ 0.01∗ 有 6 歲以下小孩 有 6 歲及其他年齡小孩 0.00 0.12 0.50 0.41 1.06 0.01 0.01∗ 0.00∗ 0.02∗ 有 6 歲以上小孩 0.00 0.17 0.39 0.37 1.12 0.01 0.01 0.00∗ 0.05∗ 沒有 6 歲以下小孩 只有 18 歲以上小孩 0.00 0.04 0.24 0.35 0.76 0.00 0.00 0.01 0.02 說明: 總勞動參與率 = 各組別就業人數 ÷ 總民間人口數; 人口結構比率 = 各組別人口數 ÷ 總民 間人口數; 淨就業比率 = 各組別就業人數 ÷ 各組別人口數; 淨失業比率 = 各組別失業人 數 ÷ 各組別人數。 有小孩與只有 18 歲以上小孩的已婚女性, 佔總人口的比率逐年增加; 而有 6 歲以下小孩 (包括只有 6 歲以下與尚有其他年齡小孩)、 有 6–17 歲小孩的已 婚婦女的比率則逐年在減少, 這現象與前面所述大致符合, 即有 18 歲以上小 孩的已婚女性相對於有 6 歲以下與 6–17 歲小孩女性的年齡通常較大, 已婚
女性人口由年紀較輕的結構轉向較老的結構。 扣除掉人口結構變動的影響之後, 在 1980 年, 有 6–17 歲小孩的已婚婦 女的淨就業比率最高, 只有 6 歲以下小孩的最低; 在 1987 年與 1996 年, 沒 有小孩的已婚婦女的淨就業比率最高, 而只有 6 歲以下小孩的最低; 1996 年 以後, 沒有小孩的已婚婦女的淨就業比率最高, 有 18 歲以上小孩的最低。 這 顯示出在 1996 年以前已婚女性就業深受幼兒的羈絆, 此與譚令蒂與于若蓉 (1996) 之發現一致。 1996 以後, 幼兒的羈絆逐漸減少, 只有 6 歲小孩的已婚 婦女的淨就業比率從 1980 年的 29.2% 大幅增加至 2005 年的 57.5%。 因 此, 1996 年以前已婚婦女不論小孩年齡大小, 淨就業比率都呈穩定增加; 但在 1996 年以後, 已婚婦女的淨就業比率之增加, 主要是來自於有 6 歲以下小孩 的婦女, 此與李大正與楊靜利 (2004) 發現婦女中斷就業的期間逐漸縮短相一 致。 4.2.1.2 家人所得 在文獻中, 除了自己之外的家人所得, 亦是決定已婚婦女勞動參與的重要因 素。 本文中家人所得定義為: 家庭內 15 歲以上所有成員主要工作之總家庭勞 動所得扣除女性配偶之主要工作所得。 由於在大部份家庭中, 丈夫為主要工 作者, 因此, 家人所得大部份為丈夫的所得。 此部份分析的樣本為已婚家庭的 戶長與其配偶, 係根據問卷中 「與戶長關係」 問項而來, 由於婦女與其配偶的 關係問項始於 1990 年, 因此此部份分析亦始於 1990 年。 文中首先將家人所 得由小到大, 依四分位數 (quartile) 分為三個組別: 最低、 中等與最高。 最低 組別、 中等組別及最高組別分別包含 25%、 50%、 25% 的樣本。 其次, 針對每 一個所得水準, 再求得雙薪家庭、 單薪家庭 (丈夫)、 單薪家庭 (妻子)、 兩人皆 未就業家庭, 此四類家庭之比率。 例如 2005 年家人所得在最低 25% 的組別 中, 具雙薪家庭屬性者佔 47.25%、 具單薪家庭 (丈夫) 特質者佔 30.12%、 具 單薪家庭 (妻子) 特質者佔 11.9%、 具兩人皆未就業的家庭特質者佔 10.73%, 合計 100%。 又 2005 年家人所得在最高 25% 的組別中, 具雙薪家庭特質者 佔 57.17%、 具單薪家庭 (丈夫) 特質者佔 40.78%、 具單薪家庭 (妻子) 特質 者佔 0.93%、 具兩人皆未就業的家庭特質者佔 1.12%。 同時, 我們亦使用統
表 4 已婚家庭中雙薪、 單薪、 以及兩人皆未就業之家庭比率 — 家人所得別 單位: % 最低家人所得群組 中等家人所得群組 最高家人所得群組 (最低 25% 所得) (25%–75% 所得) (最高 25% 所得) 單薪 單薪 兩者皆 單薪 單薪 兩者皆 單薪 單薪 兩者皆 雙薪 雙薪 雙薪 (丈夫) (妻子) 未就業 (丈夫) (妻子) 未就業 (丈夫) (妻子) 未就業 1990 46.46 44.79 4.58 4.18 49.34 49.84 0.29 0.53 49.46 49.01 0.39 1.14 1992 48.34∗∗ 42.05∗∗ 4.72 4.89∗∗ 49.79∗∗ 49.33∗∗ 0.35 0.53 52.51∗∗ 46.24∗∗ 0.46 0.79 1996 48.94∗∗ 35.68∗∗ 7.95∗∗ 7.42∗∗ 55.93∗∗ 42.71∗∗ 0.68∗∗ 0.68 56.53∗∗ 41.86∗∗ 0.45 1.16 2000 46.67∗∗ 31.72∗∗ 11.80∗∗ 9.80∗∗ 56.97∗∗ 40.86∗∗ 0.98∗∗ 1.19∗ 58.86∗∗ 38.95∗∗ 0.56 1.62∗∗ 2005 47.25∗∗ 30.12∗∗ 11.90 10.73∗∗ 59.29∗∗ 38.54∗∗ 0.94 1.23 57.17∗∗ 40.78∗∗ 0.93∗ 1.12∗∗ 說明: 1. 此樣本乃妻子為 25–54 歲之已婚家庭。 2. 家人所得= 家庭成員全部所得 − 自己本身的所得。 3. 統計檢定之假設為 H0: h1= h2, H1: h16= h2, 其中 h 為某類家庭比率, 下標分別代表 前後 2 年。 檢定之統計量為 |z| = |h1− h2|/√h1(1− h1)/n1+ h2(1− h2)/n2。 4.∗∗代表 0.01 顯著水準;∗代表 0.05 顯著水準。 計檢定方法比較兩個相鄰年份之比率是否有顯著不同 (例如 1996 年相對於 2000 年), 表 4 顯示計算結果並說明檢定方法。 我們發現, 不論家人所得水準 高低, 具雙薪家庭特質的女性比率最高, 而只有丈夫工作之單薪家庭的女性比 率次之。 在最高家人所得組別中, 具雙薪家庭特質者的比率在 1990–2000 年間 有顯著且快速成長, 2000 年之後則顯著減少。 只有丈夫工作的單薪家庭比率 之變動趨勢正好相反, 在 1990–2000 年間有顯著且快速減少, 2000 年之後則 顯著增加。 只有妻子工作的單薪家庭特質的比率, 在 2000 年之前並無顯著變 化, 然 2000 年之後則顯著增加。 兩人皆未就業家庭特質的比率, 在 1996 年之 前並無顯著變化, 1996 年之後顯著增加後顯著減少。 在中等家人所得組別中, 雙薪家庭特質的比率在 1990–2005 年間有顯著且快速成長。 同期間, 只有妻 子工作的單薪家庭比率與兩人皆未就業家庭比率亦是呈成長趨勢。 只有丈夫 工作的單薪家庭比率之變動趨勢正好相反, 在 1990–2005 年間有顯著且快速 減少。 在最低家人所得組別中, 雙薪家庭特質的比率在 1990–2000 年間有顯 著增加又顯著減少, 2000 年之後則顯著增加。 只有丈夫工作的單薪家庭比率
在 1990–2005 年間依舊顯著且快速減少, 其減少之幅度大於其他二個所得組 別。 只有妻子工作的單薪家庭特質的比率, 在 1992 年之前並無顯著變化, 然 1992 年之後則顯著增加。 兩人皆未就業家庭比率, 在 1990–2005 年間皆顯 著增加。 女性就業與 「雙薪家庭」、 以及 「只有妻子工作的單薪家庭」 這兩種家庭 特質高度相關。 這隱含著已婚婦女就業比率在 1996 年之後持續增加, 主要是 來自於中高所得雙薪家庭與只有妻子工作的單薪家庭, 其中, 家人所得最低的 單薪家庭 (女性) 增加快速; 可能在經濟不景氣時, 由於丈夫非就業使得家人 所得低者女性需要進入勞動市場以分擔家計。 問題是, 妻子究竟何時進入勞 動市場幫忙丈夫分擔家計, 是在丈夫非就業前? 亦或是丈夫非就業後? 此問題 將在下一小節中進一步探討。 4.2.1.3 丈夫就業 上述提到家人所得最低的已婚婦女在其丈夫非就業時, 可能會為了貼補家用 而進入勞動市場, 造成妻子與丈夫間的就業可能存在著互補的關係, 但是我們 並不知道當丈夫非就業時妻子會在何時作出反應, 是在丈夫非就業前進入就 業市場? 抑或在丈夫非就業後? 事實上, 丈夫非就業可能是無預警的, 使得妻 子沒有辦法在當期馬上進入就業市場。 我們利用串連的樣本, 將就業狀態的 觀察時間拉長至三個時點 t − 1, t, t + 1 期, 以期看出妻子對丈夫失業所做的 反應, 由於要比較前期與後期的反應狀態, 因此挑選出 t 期丈夫為非就業 (包 括失業與不在勞動市場者) 的樣本數。 我們將 1991 到 2005 年的串連資料中, 挑選出每戶之戶長及其配偶, 其 中丈夫在 t 期非就業的女性樣本。 整理結果如圖 1, 我們發現當配偶在 t 期非 就業時, 已婚婦女在 t − 1 及 t + 1 期的就業比率最高, 顯示如果已婚婦女確 實對配偶之非就業做出勞動供給之反應的話, 有較大可能是在前一期或後一 期, 而不是當期。 而且在 2000–2005 年期間有非就業配偶的婦女之就業水準, 普遍高於 1990–1996 年及 1996–2000 年期間有非就業配偶的婦女之就業比 率。
圖 1 t 期配偶非就業下已婚婦女三個時點之就業比率 以上我們僅控制 t 期配偶非就業, 但若可對 t, t − 1 期的就業狀況加以 控制, 則可進一步知道配偶非就業的長度, 因此我們針對 t 期配偶非就業的婦 女再分為四組: 僅 t 期配偶非就業、 前兩期配偶非就業 (t − 1, t 期)、 後兩期 配偶非就業 (t, t + 1 期)、 三期配偶非就業, 結果表現於圖 2, 僅 t 期與前兩期 配偶非就業的已婚婦女在 t + 1 期的反應最大, 其中後者的反應大於前者, 顯 示出配偶非就業的期間愈長, 已婚婦女所做的反應愈大; 而後兩期配偶非就業 的已婚婦女可能還沒來得及作出反應, 因此尚看不出已婚婦女對丈夫失業所 做的調整; 三期配偶皆非就業的已婚婦女, 就業比率沒有明顯的差異, 造成此 結果的原因可能為此組別的夫婦年齡較大, 家庭中已有人奉養, 而不須進入就 業市場。
圖 2 1991–2002 年配偶 t 期非就業已婚婦女三個 時點的就業比率 — 四種狀況 4.2.2 單身女性 單身的女性由於缺少配偶的經濟支柱, 外出工作的迫切性可能比已婚婦女為 強, 表 5 將單身的女性分為未婚與離婚喪偶者, 分別呈現在不同的家人所得水 準下之就業比率。 我們發現未婚女性比離婚女性或寡婦的就業比率還高; 同 時, 對未婚女性而言, 當家人所得較高時, 其就業的可能性較高; 反觀離婚女 性或喪偶女性正好相反, 家人所得愈低者其就業比率愈高, 這可能是配偶死亡 (離婚、 分居) 女性有子女需要扶養的關係。 從長期趨勢來看, 在 2000 年以前 在各所得水準下, 未婚女性就業比率各有增減, 然變動相對較小, 到了 2000 年 以後, 所有未婚女性就業比率皆顯著下降。 離婚喪偶婦女的就業比率在 1996
表 5 25–54 歲單身女性就業比率 — 家人所得別 單位: % 未婚女性 離婚喪偶女性 最低 中等 最高 最低 中等 最高 家人所得 (< 25%) (25%–75%) (> 75%) (< 25%) (25%–75%) (> 75%) 1990 84.69 88.16 87.01 69.24 50.43 46.12 1992 87.77 85.96 88.67 66.95 55.84 45.09 1996 83.43 84.38 88.02 74.28 63.31 53.54 2000 84.44 87.98 88.63 66.29 59.76 52.38 2005 81.73 85.08 84.71 71.35 59.35 55.28 年以前, 各組別的就業比率皆在增加, 而 1996–2000 年, 各組別離婚喪偶女性 的就業比率都有惡化的現象, 且以家人所得最低者惡化最為嚴重。 2005 年各 組別離婚喪偶女性的就業比率有改善。 總的來說, 未婚的女性不論家人所得水準高低, 就業比率皆呈現惡化趨 勢; 離婚喪偶女性不論家人所得水準高低, 就業比率卻是逐年在改善, 但是, 家庭所得低者就業比率起伏波動較大。
5. 勞動參與機率與提供工資分配之估計
本節乃根據 Welch (1990) 及 Juhn (1992) 之分析模型, 將總勞動參與率 之變動分解成勞動參與行為之變動以及提供工資分配之變動。 他們的模型中, 將提供工資定義為市場依據每個人的一些可觀察與不可觀察之特質, 所提供 給每個人的工資率 w, 此工資率係由勞動市場均衡下決定之均衡工資率,5 其 中可觀察的變數包括教育水準及工作經驗等, 而不可觀察的特質則包括智慧、 毅力、 耐力以及靈巧性等。 這些提供的工資所形成的機率分配, 稱之為提供工 資分配。 在每一個特定的時點 t, 我們都會觀察到一個提供工資的分配 ft(w), 它反映了在這個時點, 這個社會人口的技能分配 (skill distribution) 以及對 5 本文中工資與工資率二名稱互用, 皆指 real wage rate。這些技能所支付的價格。 隨著時間的經過, 提供工資的分配亦會跟著變動, 而 造成提供工資分配變動的主要原因, 來自於此技能分配的改變以及對這些技 能所支付的價格的改變, 亦即此技能的供給與對此技能需求的改變。 同時, 民間人口會因其市場工資率的高低, 而決定是否參與勞動市場, 此 勞動參與行為亦受勞動市場所提供之就業機會所影響。 在勞動參與行為的分 析上, 每個人會參與勞動市場的機率是提供工資率的函數; 亦即, 在 t 期間每 個人的勞動參與行為可用函數 pt(w) 來表達, 此函數可視為民間人口在提供 工資率下所願意參與勞動市場之機率。 隨著時間的演進, 此勞動參與機率會 隨著一些非市場機會之轉變而移動, 例如社會福利所得、 地下經濟所得以及 犯罪所得的增加等。 如此, 在 t 期的總勞動參與率 Pt 可表達為, 在每個提供工資率下的勞動 參與機率 pt(w) 的加權平均, 其權數則為在此工資率下的相對次數 ft(w); 亦即, 加總在每個工資率 w 下的勞動參與機率乘以此工資率之發生機率。 因 此 Pt 可寫成如下之式子: Pt = Z pt(w)ft(w)dw, (2) 而總勞動參與率從第 t 年至第 t′年的變動可分解如下: Pt′ − Pt = Z pt′(w)ft′(w)dw− Z pt(w)ft(w)dw = Z pt′(w) ft′(w)− ft(w)dw + Z pt′(w)− pt(w) ft(w)dw. (3) 在式 (3) 中, 總勞動參與率的變動可分解成兩項, 第一項為固定第 t′ 年的勞 動參與行為 pt′(w) 下, 工資分配從第 t 年至第 t′ 年的變動對總勞動參與率 變動的預期效果; 代表著總勞動參與率的變動中, 假若提供工資分配的變動而 勞動參與機率不變, 所造成總勞動參與率變動的預期效果。 第二項為固定第 t
年的提供工資 ft(w) 下, 勞動參與機率變動對總勞動參與率變動的預期效果; 代表著總勞動參與率的變動中, 假若只有勞動參與機率的變動而工資分配不 變, 所造成的總勞動參與率變動的預期效果。 實證上, 要獲得如式 (3) 的分解式, 需建構 25–54 歲臺灣女性全體的工 資分配函數 ft(w) 與勞動參與機率函數 p(w)。 在建構的過程中, 首先, 必須 建構 25–54 歲全體樣本之提供工資率 w 資料。 由於提供工資是對每個人所 擁有的技能所支付的價格, 而每個人所擁有的技能包括可觀察的教育水準及 工作經驗等, 亦包括不可觀察的特質如智慧、 毅力、 耐力以及靈巧性等; 因此, 每個人在每個時點都有其提供工資率。 假若此人參與勞動市場工作, 我們可 以觀察到其提供工資, 其提供工資為其市場工資率。 假若此人沒有參與勞動 市場工作, 我們無法觀察到其提供工資。 雖然如此, 但是由於非就業者的技能 還是存在的, 其提供工資亦存在, 只是觀察不到。 因此, 在建構 25–54 歲全體 樣本之提供工資率 w 時, 以市場工資率做為就業者的提供工資率, 按其主要 工作之實質月所得 ÷ (4× 上週工作時數) 來計算。 另外對非就業者的提供工 資, 則另行進行估計。 5.1 非就業者提供工資率之估計 非就業者提供工資率的估計, 大致上有兩種方法, 一為參數估計法 (paramet-ric method), 另一為非參數估計法 (non-paramet(paramet-ric method)。 由於提供工 資率反映了在這個時點對這些技能所支付的價格, 因此, 這兩種估計方法的共 同點是從有酬工作者中找出與非就業者有相似技術特質者, 來對非就業者的 工資率進行估計。 本文採用的是參數估計法中的 Heckman (1979) 二階段估 計法 (two-stage method)。 Heckman (1979) 指出在估計全體的工資率方程式時, 如果只以有工資 者之樣本進行估計, 而沒有把此樣本是選擇了有工作者的樣本之條件考量進 來, 則參數估計值將不具備統計上的一致性 (consistency), 這種現象稱為樣 本選擇性偏誤, 為克服此偏誤, 利用 Heckman 二階段估計法進行修正。 Heck-man 二階段估計法分成兩個步驟: 第一步驟利用 Probit 方法估計個人就業
— 非就業選擇的決定, 並且依據此勞動供給行為所推算的估計值求算 inverse Mills ratio; 其次將此 inverse Mills ratio 放入工資方程式中當作新的解釋變 數, 利用最小平方法 (OLS), 對就業者進行迴歸分析, 則所推估的工資方程式 的參數估計值將具備一致性。 最後, 利用此工資方程式的參數估計值乘以非 就業者之相對應的解釋變數 (不包括 inverse Mills ratio), 設算非就業者的實 質工資率。6 在進行估計的過程中, 先將因衰老殘障或求學而不在勞動市場的樣本剔 除, 此外, 針對各年工資率過低者 (小於 5), 進行工資率之設算。 在 Probit 中, 被解釋變數是間斷變數 (discrete variable), 1 代表就業, 0 代表非就業;7 而 解釋變數包括年齡、 年齡平方、 教育程度、 婚姻狀況、 是否有 6 歲以下小孩、8 是否居住在都市、 地區別、 以及家人所得。 每年的樣本數約有 1.9 萬到 2.4 萬 筆。 第二步驟針對有工資者來進行迴歸分析, 每年約有 7.2 萬到 1.1 萬筆有 工資者的樣本數, 其中, 被解釋變數為實質工資率 (取對數), 而解釋變數有年 齡、 年齡平方、 教育程度、 婚姻狀況、 是否居住在都市、 地區別與 Probit 中求 得之 inverse Mills ratio, 在實質工資率的估計中多了 inverse Mills ratio, 但 少了是否有 6 歲以下小孩及家人所得二變數。 其估計結果請參見附表 1 與附 表 2。 利用 Heckman 二階段估計法求算出非就業者之提供工資後, 加入就業 者之提供工資, 則可得 25–54 歲全體樣本之提供工資率 w 資料。 如此, 可進 6 由於提供工資是對每個人所擁有的技能所支付的價格 (Juhn, 1992)。 因此, 提供工資函數 w = Xβ+ ε, 其中, X 包括可觀察技能, 如教育水準及工作經驗等, ε 包括不可觀察的特質如智慧、 毅力、 耐力以及靈巧性等。 由於 w = Xβ + ε 代表的是母體的提供工資, 假若只以有工資者之工資率與
X 變數run OLS 迴歸, 則參數估計值將不具備統計上的一致性 (Heckman 1979), 因為條件迴歸
式 E(w|X; H > 0) = Xβ + E(ε|X; H > 0) = Xβ + γ [φ(1)/(1 − 8(1))], H 代表工 作時數, H > 0 為有工作者, 省略了 E(ε|X; H > 0), 將造成 β 之估計值不具備統計上的一致 性。 因此, Heckman (1979) 提出簡單易行的二階段估計法進行修正。 由於 φ(1)/(1 − 8(1)) 為 inverse Mills ratio, 我們在第一階段估算此 inverse Mills ratio, 在第二階段中, 以有工資者樣本, 加 入 inverse Mills ratio run 條件迴歸式, 如此可得一致性估計值 ˆβ。 然後, 以此一致性估計值 ˆβ 乘以
非就業者之 X 變數值, 即為非就業者提供工資率之一致性估計值 ˆw = X ˆβ。
7 此部分的就業與非就業是以是否有工資來區分, 即有工資者為就業, 沒有工資者為非就業。 此
處非就業者包括實質工資率太小到不合理者 (小於 5)。
8 1987 年以前, 問卷中僅詢問是否有 6 歲以下的小孩, 我們無法確知小孩子的個數, 為求一致性,
一步推估每個時點下的提供工資分配與勞動參與機率。 各提供工資率下的樣 本人數佔全體樣本人數的比率 (relative frequency) 所形成之分配為提供工 資率分配; 而各提供工資率下之勞動參與人數佔該提供工資率人數的比率即 為勞動參與機率。 舉例說明之, 假設全體樣本有三種提供工資率 w1, w2, w3, 在這三種提供工資率下分別各有 5, 10, 5 個人, 且分別有 2, 5, 3 個人參與勞 動市場, 則 f (w) 分別為 5/20, 10/20, 5/20, 此比率所形成之分配則稱為提供 工資率分配; 在這三種提供工資率下之勞動參與機率 p(w) 分別為 2/5, 5/10, 3/5。 由於本文分析的期間介於 1980–2005 年, 我們分別探討 1980 年代之變 動以及 1990 年代至 2000 年初期之變動。 由於 1996 年是女性勞動參與比率 成長的分水嶺, 我們的分析重點, 較偏重於比較 1996 年之前與 1996 年之後 的兩段期間, 女性整體的提供工資分配與勞動參與行為的變化。 我們也進一 步將女性依據教育水準、 年齡、 以及婚姻狀況分組, 探討各組別在這兩段期間 的變化。 5.2 勞動參與機率與提供工資率分配估計結果 圖 3 為 25–54 歲全體女性樣本之提供工資率分配 f (w), 根據各年的被提供 工資 f (w) 數值, 我們發現臺灣女性的實質工資率成長相當快速, 在比較前 後兩個時期的實質工資率變動時, 為避免因為時點拉得太長而導致較不理想 的結果, 而將兩兩相近的期間放在一起, 分別探討 1980 年代之變動以及 1990 年代至 2000 年初期之變動, 可以更清楚看出提供工資率與勞動供給行為在此 兩個期間的變化。 1980 年代之變動為 1980–1982 年到 1985–1987 年, 1990 年代至 2000 年初期之變動為 1994–1996 年到 2003–2005 年。 圖 3 顯示提 供工資率分配在這兩個期間皆右移, 隱含著在這兩個期間臺灣 25–54 歲全體 女性的技能分配以及對這些技能所支付的價格皆增加。 而第一個期間相隔時 間雖較短, 但提供工資分配右移較第二個期間強勁。 在勞動參與機率上, 由於臺灣地區實質工資率成長相當快速, 1980–1982 年的高工資到了 1985–1987 年可能就會變為中工資, 因此勞動參與機率亦 會整個右移。 此勞動參與機率的右移一部份來自實質工資率整體上升, 另一
圖 3 提供工資率變動 — 1980–1982 年到 1985–1987 年 與 1994–1996 年到 2003–2005 年 部份來自勞動參與行為的變動, 故在本文中將實質工資率做一標準化, 對每 一個期間的實質工資率由小至大做一排序, 再對實質工資率由小至大依人數 等分為 10 個等份, 則每一等份代表每一時期實質工資率的 10 百分比 (per-centile) 層級。 並於圖 4 上, 將前四個實質工資率層級合為一個, 後兩個實 質工資率層級合為一個, 而區分出六個層級的估計結果。 我們發現在 1980– 1982 年到 1985–1987 年勞動供給行為是近似平行上升, 每個所得層級都增 加。 而 1994–1996 年到 2000–2002 年各所得層級的勞動供給行為, 除了最
圖 4 標準化後勞動參與行為變動 — 1980–1982 年到 1985–1987 年與 1994–1996年到 2003–2005 年 低工資層級外亦增加, 而增加最多的是中間工資層級者。 總之, 1980–1982 年到 1985–1987 年期間, 被提供工資與勞動供給行為 皆強勁增加, 說明了表 1 中的總勞動供給由 1980 年的 41.19% 大幅上升至 1987 年的 53.58% 之現象。 而 1994–1996 年到 2003–2005 年期間, 被提供 工資呈小幅右移, 而勞動供給行為互有增減, 此解釋了總勞動參與率由 1996 年的 60.83% 小幅上升至 2005 年的 65.56%。 我們進一步針對三個特徵別: 教育別、 年齡別以及婚姻別, 比較其提供工
資率與勞動供給行為之變動, 以解釋表 2 中之淨勞動參與比率之變動,9 淨勞 動參與比率為淨就業比率 (B) 與淨失業比率 (C) 之和。 圖 5 及圖 6 以教育 別看勞動供給行為與被提供工資, 我們發現, 1980–1982 年到 1985–1987 年 各教育程度組別淨勞動參與比率皆大幅增加, 國中小以下、 高中職、 專科以 上分別從 1980 年的 38.06% 、 48.43% 、 68.54%, 增加至 1987 年的 49.45% 、 56.22% 、 76.96%, 此來自於勞動參與機率與技能分配以及對這些技能所支 付的價格的增加。 反觀第二期間 1994–1996 年到 2003–2005 年間, 10 年間 各教育組別的提供工資率增加大幅趨緩, 勞動供給略有增有減。 國中小以下 提供工資率不但沒有增加, 其分配有左移現象, 然而其勞動參與機率在低工資 組別下降, 在中高工資組別有上升趨勢, 提供工資率分配的左移解釋了其淨勞 動參與比率從 1996 年的 52.66% 下降至 2005 年的 52.3%。 高中職女性之提 供工資率分配些微右移, 其勞動參與機率在低工資組別下降在中高工資組別 上升, 二者解釋高中職女性淨勞動參與比率增加, 從 1996 年的 62.86% 增加 至 2005 年的 65.05%。 專科以上女性之提供工資率分配些微右移, 勞動參與 機率平均而言是些微減少的, 減少最為明顯的是低工資者。 二者解釋了專科 以上女性淨勞動參與比率從 1996 年的 80.27% 些微下降至 2005 年 79.3%。 圖 7 與圖 8 可知, 除了 45–54 歲之女性外, 大部份年齡組別的提供工資 率分配在兩個時期也都呈右移, 顯示出兩個時期對大部份年齡層的技能分配 以及對這些技能所支付價格的增加皆增加, 而第一期的需求變動顯然強過第 二期。 另一方面, 1980–1982 年到 1985–1987 年各年齡組別的勞動參與機率 皆增加, 且 25–34 歲與 35–44 歲女性增加幅度明顯大於 45–54 歲的女性, 提 供工資率以及勞動參與機率大幅且不同幅度地增加。 解釋了 1980 年至 1987 年 25–34 歲、 35–44 歲、 45–54 歲女性淨勞動參與分別增加 14.2%、 12.71% 及 7.86%。 1994–1996 年到 2003–2005 年間, 25–34 歲女性勞動參與機率大 幅增加, 35–44 歲與 45–54 歲女性亦增加, 45–54 歲女性的低工資族群者勞 動參與機率下降。 25–34 歲女性提供工資率分配的右移, 以及勞動參與機率 的大幅增加, 解釋 1996 年至 2005 年 25–34 歲女性淨勞動參與增加12.05%。 9 由於此特徵別被提供工資分配與勞動供給行為是以各特徵別人口為母體, 因此是前節中的淨 比率概念。
35–44 歲女性提供工資率分配的小幅右移, 以及勞動參與機率的小幅增加, 解 釋 1996 年至 2005 年 25–34 歲女性淨勞動參與只增加了 4.8%。 45–54 歲女 性勞動參與機率的增加, 然因提供工資率分配的小幅左移, 其淨勞動參與只增 加了 1.86%。 最後, 圖 9 與圖 10 顯示第一期未婚、 已婚、 以及離婚喪偶者之提供工資 率皆大幅增加, 提供工資率在第一期增加的幅度皆較第二期為大。 未婚女性 之勞動參與機率在兩個時期都很高, 且幾乎沒有什麼改變, 未婚女性之淨勞 動參與之增加主要來自提供工資率的提高, 特別是在第一期。 在 1980–1982 年到 1985–1987 年間, 已婚與離婚喪偶女性勞動供給在每個工資率族群皆增 加, 但在 1994–1996 年到 2000–2002 年間已婚女性勞動供給行為有增加, 離 婚喪偶女性中則呈現低工資者上升而高工資者下降的趨勢。 此解釋了 1996 年至 2005 年, 離婚喪偶女性在第二期淨勞動參與幾乎沒有改變, 而已婚女性 則由 55.14% 增加至 58.56%, 此一時期的勞動參與之增加主要來自於已婚 者。 由此觀來, 女性勞動市場在提供工資率上有增加的趨勢, 只是第二期增 加的幅度趨緩, 而勞動供給行為在 1980 年代除了未婚女性變動不大外, 其他 所有組別的勞動供給都有明顯的增加。 到了 1990 年代, 所有組別增加的幅度 減少, 專科以上、 45–54 歲、 離婚喪偶女性甚至有些微下降趨勢。 因此, 1996 年以前女性勞動參與機率的穩定增加, 主要是由於勞動供給與提供工資率雙 方面大幅的增加; 而近年 (1996 年以後) 女性勞動參與的趨緩, 勞動提供工資 率的趨緩與專科以上、 45–54 歲、 離婚喪偶女性的勞動參與機率減少為主要 原因。 5.3 提供工資分配變動之檢定 上一小節中, 我們從圖形上大致可看出提供工資分配在兩個期間皆有顯著的 變動, 此部分進一步利用統計的檢定方法, 更嚴謹地推論出, 提供工資分配在 1980 年代 (1980–1982 年與 1985–1987 年) 與 1990 年代後期及 2000 年代 初期 (1994–1996 年與 2003–2005 年) 這兩段期間的確有所變動。 我們同時
表 6 提供工資變動之檢定 1980–1982 年相對於 1985–1987 年 1994–1996 年相對於 2003–2005 年 T 檢定 F-P 檢定 K-S 檢定 T 檢定 F-P 檢定 K-S 檢定 全部 99.60∗∗∗ 136.00∗∗∗ 57.11∗∗∗ 27.36∗∗∗ 23.10∗∗∗ 16.89∗∗∗ 教育別 國中小以下 100.04∗∗∗ 142.65∗∗∗ 52.82∗∗∗ −12.48∗∗∗ 39.03∗∗∗ −23.57∗∗∗ 高中職 34.36∗∗∗ 52.65∗∗∗ 21.73∗∗∗ −0.14 10.83∗∗∗ 4.85∗∗∗ 專科以上 24.60∗∗∗ 35.12∗∗∗ 14.43∗∗∗ 2.94∗∗ −2.52∗∗∗ 3.58∗∗∗ 年齡別 25–34 歲 65.07∗∗∗ 96.90∗∗∗ 37.79∗∗∗ 22.09∗∗∗ 37.67∗∗∗ 13.81∗∗∗ 35–44 歲 56.56∗∗∗ 82.90∗∗∗ 32.71∗∗∗ 14.94∗∗∗ 24.80∗∗∗ 9.62∗∗∗ 45–54 歲 49.62∗∗∗ 74.40∗∗∗ 27.45∗∗∗ 14.61∗∗∗ −6.18∗∗∗ 9.52∗∗∗ 說明: 1.∗∗表示單尾檢定在 5% 水準下顯著;∗∗∗表示單尾檢定在 1% 水準下顯著。 2. T 檢定方法中各分類之檢定假設均為 H0: µt = µt′, H1: µt < µt′。 3. K-S 檢定方法中, 檢定假設均為 H0: Ft(w)= Gt′(w), H1: Ft(w)6= Gt′(w)。 4. F-P 檢定方法中, 檢定假設均為 H0: θt = θt′, H1: θt < θt′。 採用參數檢定法與非參數檢定法進行檢定。 一般來說, 若樣本呈現常態分配, 則可利用其平均數的位置是否有所移動來推論兩分配的變動得知, 而前述在 估計提供工資時, 使用 Heckman 二階段估計法, 此法假設勞動供給與實質工 資率殘差項為二元常態分配, 此隱含著提供工資亦是呈現常態分配, 因此可對 其樣本的平均數進行 T 檢定。 此外, 非參數檢定係採用 K-S (Kolmogorov-Smirnov) 檢定與 F-P (Fligner-Policello) 檢定 (有關於此兩種檢定的詳細說 明可參考 Hollander and Wolfe (1999)), 使用這兩種方法來檢定兩樣本的分 配是否有所變動時, 均不需假設提供工資的分配形式。 這兩種非參數檢定的 執行均由統計軟體 SAS 來完成。10 表 6 呈現檢定統計量及判定結果, 其中主 要檢定提供工資分配是否有顯著的右移。 整體來看, 此兩段期間的提供工資 在 1% 的顯著水準下的確有顯著的增加, 且 1990 年代後期市場機會增加的 幅度小於 1980 年代, 顯示出 1996 年以後女性勞動參與的停滯與再增加, 與 10 在 SAS 系統中對於 T 檢定與 K-S 檢定都有一既定的函式庫可供分析使用, 但 F-P 檢定則需 先寫一迴圈程式, 才可得出需要之統計量。
