台灣人力派遣人員薪資與流動性之研究

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(1)國立高雄大學應用經濟學系碩士論文. 台灣人力派遣人員薪資與流動性之研究 An Analysis of Salary and Liquidity of Temporary Employee in Taiwan. 研究生：王傳升撰指導教授：許聖章博士. 中華民國一百零二年六月.

(2) 致謝詞隨著在高大兩年的碩士生活即將邁入尾聲，心中充斥著不捨與期待，不捨即將離開相處兩年的同學、師長與美麗的校園，但卻也對未知的未來充滿著期待感。回憶剛進入碩一的生活，許多科目對於非本科系畢業的我來說，都充滿著許多的挑戰。很幸運的，我遇到了許多熱心的同學及學長姐們，我們一起討論功課，一起熬夜苦讀，也一起歡樂。在這樣歡樂的時光中，讓我順利的度過了碩一的生活。我也在碩一的暑假，選擇我的論文指導老師許聖章博士，衷心的感謝許老師耐心的指導我寫作論文的技巧與方向，讓我從原本對論文毫無概念到逐漸熟悉其寫作方式。此外，我要感謝這兩年教導過我的師長們，由於老師們認真的教導，讓我在這兩年中成長許多。在書本裡所學習到的東西或許會隨著時間而逐漸淡忘，但老師們所教導我們做事的態度，卻是讓我們終身受用無窮。我也要感謝一群可愛學弟妹，謝謝你們對我種種的幫助，讓我的碩班生活能在此畫下完美的句點。最後，我要感謝我們父母，因為有你們在背後默默的支持，讓我可以無後顧之憂的向前邁進。在此僅以本論文獻給關心我的師長、朋友與父母。. 王傳升謹誌於國立高雄大學應用經濟系碩士班中華民國一百零二年七月十六日.

(3) 台灣人力派遣人員薪資與流動性之研究. 指導教授：許聖章博士國立高雄大學應用經濟系. 學生：王傳升國立高雄大學應用經濟系碩士班. 摘要本文主要探討台灣派遣人員薪資是否相對低於非派遣人員，而且從事派遣工作相較於無工作是否有較高的機率能在未來從事非派遣工作。在資料上我們採用行政院主計總處人力運用調查(2008-2012)進行分析。我們的實證估計結果顯示，派遣員工之薪資較非派遣員工低約 4%~5%，而且派遣員工之教育報酬低於非派遣員工，但對專業需求較高的工作，其派遣薪資則相對高於非派遣員工薪資。在從事派遣的機率方面，若教育程度越低者，從事派遣工作的機率也越高，若工作所需專業技術較低者，其從事派遣工作的機率也相對較大。我們也發現未滿 45 歲的派遣員工相對於 45 歲以上的派遣工作者，其未來有較高的機率能順利轉換成非派遣工作。現在從事派遣工作相較於無工作，在未來將有較高的機率從事非派遣工作。. 關鍵字：人力派遣、薪資差異、派遣員工流動性.

(4) An Analysis of Salary and Liquidity of Temporary Employee in Taiwan Advisor：Dr. Sheng-Jang Sheu Department of Applied Economics National University of Kaohsiung MA Student：Chuan-Sheng Wang Department of Applied Economics National University of Kaohsiung ABSTRACT In this thesis , we investigate whether a wage gap between temporary employee and regular employee exists in Taiwan as well as whether temporary employed workers will be more likely to find a regular job than those without job. We use data from the Manpower Utilization Survey 2008-2012. We find that regular employees earn 4%~5% higher than temporary employee. Also the return to education is lower for temporary workers than for regular workers. However, the wage of temporary workers with professional skill is higher than that of regular workers. Workers with lower education or employed in jobs required less skill are more likely to work temporarily. Employed as temporary workers is more likely to find a regular job than being not working at all. We also find that workers aged less than 45 years old are more likely to have a regular contract than those aged above 45 years old.. Keyword：temporary employee, wage gap, liquidity of temporary employ.

(5) 目錄圖目錄............................................................ III 表目錄............................................................. IV 第一章緒論......................................................... 1 1.1 研究背景與動機 ...................................................... 1 1.2 研究架構 ........................................................... 2. 第二章文獻回顧..................................................... 4 2.1 勞動派遣定義 ....................................................... 4 2.2 薪資差異 ........................................................... 6 2.3 在職訓練與福利 ..................................................... 7 2.4 派遣員工流動性 ..................................................... 7. 第三章資料分析..................................................... 9 3.1 問卷內容說明 ....................................................... 9 3.2 問卷資料分析 ...................................................... 10. 第四章實證模型設定................................................ 18 4.1 派遣與非派遣員工時薪差異 .......................................... 18 4.2 派遣員工流動性 .................................................... 20 4.2.1 派遣員工流動性(非追蹤資料) ...................................... 21 4.2.2 派遣員工流動性(追蹤資料) ........................................ 22 4.2.3 員工工作狀況(追蹤資料) .......................................... 22. 第五章實證結果分析................................................ 26 5.1 派遣與非派遣員工時薪差異 .......................................... 26 5.1.1 基本迴歸模型之估計結果 ........................................... 26 5.1.2 依不同年齡層及性別之估計結果 .................................... 29 5.1.3 加入交乘項變數之估計結果 ........................................ 31 I.

(6) 5.2 派遣員工之流動性 ................................................... 35 5.2.1 基本迴歸模型支估計結果 ........................................... 35 5.2.2 依不同年齡層及性別之估計結果 .................................... 38 5.3 派遣員工之流動性－以追蹤資料之估計結果 ............................ 40 5.3.1 基本迴歸模型之估計結果 .......................................... 40 5.3.2 依不同年齡層及性別之估計結果 .................................... 41 5.4 員工工作狀況－以追蹤資料之估計結果 ................................ 44. 第六章結論........................................................ 47 參考文獻........................................................... 49. II.

(7) 圖目錄圖 1:民國 97 年至 101 年台灣派遣人口數，(行政院主計總處)。 ......... 2 圖 2:人力派遣之三角關係圖 ........................................ 6. III.

(8) 表目錄表 1：派遣員工發展動向 ........................................... 11 表 2：派遣員工發展動向(追蹤資料) ................................. 11 表 3：未滿 45 歲男性派遣員工發展動向(追蹤資料) .................... 12 表 4：未滿 45 歲女性派遣員工發展動向(追蹤資料) .................... 13 表 5：45 歲以上男性派遣員工發展動向(追蹤資料) .................... 13 表 6：45 歲以上女性派遣員工發展動向(追蹤資料) .................... 14 表 7：派遣與非派遣員工之比較 ..................................... 15 表 8：派遣與非派遣員工行業與職業人口比例 ......................... 16 表 9: 變數統計量 ................................................. 24 表 10：各性別與年齡層員工薪資差異 ................................ 27 表 11：各交乘項變數之薪資差異 .................................... 33 表 12：各性別與年齡層從事派遣工作之機率 .......................... 36 表 13：各性別與年齡層從事派遣工作之機率（追蹤資料） .............. 42 表 14：各性別與年齡層從事派遣工作之機率（追蹤資料） .............. 45. IV.

(9) 第一章緒論 1.1 研究背景與動機在全球經濟快速變化的年代中，企業唯有不斷的改變與突破才能在此局勢生存下來，而此舉動也在勞動市場掀起了重大的改變，企業為了在成本與效率的之間取得最適的平衡點，開始由過去的一般雇用轉移至向派遣公司招募所需的人才，藉此提升企業的競爭力。人力派遣之所以被企業廣泛的運用，主要由於雇用派遣員工所需支付的薪水普遍較ㄧ般員工低，合約期滿後，企業可在不需支付任何資遣費的情況下，任意與派遣員工脫離雇用關係。多數派遣員工在企業中往往也享有較少福利與資源，而我們想探討為何在上述種種劣勢的情況下，全球從事人力派遣的人口每年仍以飛快的速度成長。 Polivka and Nardone (1989)針對於全球人力派遣急速成長的問題做兩方面的分析(雇主面與員工面)。在雇主方面，受到全球景氣波動的影響，造成人力需求的不確定性隨之增加，企業開始藉由人力派遣的雇用來解決短期人力需求遽增的問題，並可從中挑選具有潛力的員工來提升企業的營運效率。在員工方面，大致可分為自願性與非自願性兩類，自願性派遣員工多半因偏好高彈性工作進而投入派遣產業，此類型員工在能力及薪資方面往往也相對較非自願派遣員工高，部分甚至甚至超越正職員工。在非自願性派遣員工方面，多半因無法順利取得正職合約，因而選擇進入門檻較低的派遣工作，藉此累積自我工作經歷。在這派遣產業快速竄起的年代中，人力派遣是否能成為尋找正職工作的有利跳板，Ichino et al. (2005)針對義大利的人力派遣研究指出在塔斯卡尼的派遣員工在取得正職合約的機率相對高出非派遣員工 19%，而西西里島的派遣員工在取得正職工作的機率也相對高出非派遣員工 11%，表示派遣工作對於尋找正職工作是有所幫助。然而，也有學者秉持的不同的看法，Kvasnicka (2008)實證研究指出人力派遣雖然可顯著降低員工未來的失業率，但對於取得正職合約卻未存在顯著. 1.

(10) 單位:萬人 58 56 54 52 50 48 46 97. 98. 99. 100. 101. 圖 1:民國 97 年至 101 年台灣派遣人口數，(行政院主計總處)。. 的差異。根據主計處資料顯示，台灣派遣人口從 2008 年的 49 萬 8 千人成長至 2012 年的 57 萬 4 千人，占總勞動人口的比例由 4.78%上升至 5.29%，如(圖一)所示。勞委會也預計將於 2013 年提出人力派遣相關保護法，以增加派遣人員工作上的保障。本文中透過主計處人力運用調查資料來探討台灣派遣與非派遣員工，在薪資方面是否存在差異性，且派遣能否成為尋找正職工作有利的墊腳石或因此陷入人力派遣的輪迴中，則為本文所要探討的重點。. 1.2 研究架構本文在研究架構上，共區分成緒論、文獻回顧、樣本資料、實證模型設定、實證結果分析與結論六個章節，在第一章緒論，主要介紹目前全球人力派遣產業中常見的問題及台灣在人力派遣的近況及本文之研究目的與動機。第二章文獻回顧，則針對國內外相關文獻對於派遣薪資與流動性所提出的問題與發現進行彙整；第三章樣本資料，則以行政院主計總處人力運動調查之問卷資料來進行分析，並. 2.

(11) 以敘述統計的方式來表達資料的分佈。第四章實證模型設定，本文主要以派遣員工的時薪及流動性兩大被解釋變數為探討的方向，並說明各個變數之定義。此外，由於本文所探討的員工流動性為類別變數，若以 OLS (Ordinary Least Squares)來操作分析，可能會導致其結果產生誤差，故本文透過 Logit 模型及 Multinomial Logit 模型來進行實證分析。我們也針對不同年齡與性別樣本，探討年齡結構或性別差異是否會影響派遣與非派遣員工的薪資與流動性的差異。第五章實證結果分析，則針對第四章所探討之結果來進行解釋分析。第六章結論為上述章節中，所研究發現之結果加以整合，並針對此結果給予相關建議。. 3.

(12) 第二章文獻回顧人力派遣在歐美地區早已盛行多年，但仍有許多派遣員工未受到完整的勞動法規所保護，以至於許多國家仍視人力派遣為一項波動性較大的產業。人力派遣最早起源於 1920 年，由 Samuel Workman 所創立「人力租賃」 (rented help)的服務，他僱用了一群已婚婦女們，並給予訓練以提供給當時企業短期的勞動需求，而在 1940~1960 年間，人力派遣產業逐漸在歐美地區普及化，如今此產業已散布至全球各地。在本章中共分成四小節來探討，第一節為勞動派遣的定義；第二節為派遣員工與正職員工時薪的比較，探討派遣員工時薪是否較正職員工來的低；第三節為派遣員工與非派遣員工在福利與在職訓練之比較，派遣員工相較於正職員工是否享有較少的福利與在職訓練的機會；第四節則探討人力派遣未來發展性，在派遣人口逐年攀升的年代中，員工是否能透過派遣工作提升自我在不同領域專業能力以順利取得正職合約。. 2.1 勞動派遣定義在許多相關的文獻中，人力派遣通常被定義為一種臨時約聘的工作且無特定的僱用時間，Kalleberg (2000), Gannon (1984)指出派遣員工的工作時數通常較正職員工少，但也有少數派遣員工每週工作時數高於正職員工。本文在派遣員工的定義方面，以主計處人力資源運用調查問項來定義派遣員工，若該受訪者在目前是否從事派遣工作的選項中填選是者，則認定該員工為派遣員工，反之則為非派遣員工。對於人力派遣產業，我們可從相關文獻中看到有許多不同的稱呼，例如: 勞動派遣、臨時勞動、定期勞動...等，無論其稱呼為何，均為非全時僱用、非典型就業(Atypical Employment)或非標準就業(Non-standard Employ - ment)的僱用型態。成之約(1988)指出此類型的員工相較於正職員工在工作上往往缺乏一份穩定的保障，一旦期滿，企業可在不需支付任何資遣費的情況下，任意與派遣員 4.

(13) 工脫離合約關係，因此如何有效制定一套有效的保護條例成為許多國家努力的方向。人力派遣可分成「登錄型」與「經常僱用型」兩種類型，「登錄型」派遣員工並未與派遣公司簽訂不定期合約，且此類型員工須等待企業(要派公司)向派遣公司提出人力的需求時，才會與派遣公司存在僱用之關係，而「經常僱用型」派遣員工則在進入派遣公司後，會與派遣公司簽訂不定期合約，無論日後是否存在派遣狀態皆與派遣公司存在僱用關係。派遣公司為了成本的考量，傾向僱用較多「登錄型」的派遣員工來取代「經常僱用型」派遣員工。此外，人力派遣與一般正職員工在僱用上存在些許的不同，人力派遣在僱用方面存在一個特殊的三角互動關係，如(圖二)所示，派遣公司透過徵選招募各類型的派遣員工且簽訂勞動契約，當企業(要派公司)臨時需要短期員工，則透過派遣公司來提供企業所需類型的員工，並與派遣公司簽訂派遣契約，然而企業(要派公司)對派遣員工只有指揮與監督的權力，並無直接僱用與契約關係，因此常見許多派遣員工對於僱主的認知有所不同，部分派遣員工認為派遣公司為他們的僱主。另一部分的派遣員工則認為企業才是他們的僱主，由此部分可看出人力派遣在員工僱用方面與傳統僱用的差異性。時薪方面，一般正職員工的時薪普遍由公司直接支付發放，然而派遣員工的薪資來源則由派遣公司支付，而非由要派公司所給予，要派公司向派遣公司申請派遣員工時，派遣公司會依要派公司所申請的人數、專業程度與派遣時間長短來收取一筆服務費，再由此費用中的一定比例做為派遣員工薪資。. 5.

(14) 派遣公司. 商務派遣契約（派遣契約）. 要派公司. 指揮命令關係及勞務提供關係. 僱用關係（勞動契約）. 派遣人員圖 2:人力派遣之三角關係圖資料來源:陳正良 (1994). 2.2 薪資差異回顧許多相關文獻指出派遣員工在時薪方面普遍較正職員工低，派遣員工所從事的工作多數屬於非技術性質且替代性較高的工作，加上未受到相關法規的保障，導致派遣員工不論在時薪或福利方面，常常遭受到僱主的層層剝削。近年來，隨著派遣員工大幅度的增加，派遣員工也不再如過去侷限於能力較低或長期失業的人員從事。部分高能力員工因偏好具有較高彈性的派遣工作，不願從事工作彈性較低的正職工作人員，因此正職薪資也不再傾向必高於派遣薪資。Kalleberg (2000)發現某些職務的派遣員工薪資反而高於正職員工時薪，例如工程師。在男女的時薪方面，Booth et al.(2002)指出部分高能力女性在尚未決定投入市場或家庭前，會傾向先選擇定期合約的派遣工作，直到她們決定投入市場後的 7 到 10 年內能完全追趕上一開始即投入正職工作的女性員工，而在一開始選擇定期合約之高能力男性，則無法完全追趕上一開始即投入正職工作的男性員工。. 6.

(15) 2.3 在職訓練與福利 Kalleberg (2000)指出派遣員工經由派遣公司招募進入派遣公司後，大多數派遣公司會提供基礎的在職訓練課程，以幫助員工日後工作上具有基本的專業能力，而派遣員工被指派至要派公司後，則視該公司意願提供在職訓練。此外，從國內外相關的文獻中指出由於派遣員工流動性較大，多數公司並不願額外支出成本來提供派遣員工在職訓練，但仍然有少數公司願意提供派遣員工在職訓練或基礎能力訓練。許多企業會將公司員工區分成核心員工及非核心員工，核心員工通常為資歷較深的正職員工或為儲備員工，核心員工通常也可獲得較多在職訓練的機會，工作內容也較具有技術及專業性質。而非核心員工通常則為派遣員工，且較少的機會獲得在職訓練，工作內容多為文書或較少技術性或專業性質的工作。福利方面，由於派遣員工工作的穩定性較低，且服務的時間也相對較短，以至於多數的企業並不願提供派遣人員福利，例如:健康保險、員工旅遊等。 Williams (1989)指出部分公司在員工福利方面採取資格申請制，也就是說，即使非正職員工在特定的期間內達到要求的工作時數，同樣可享有健康保險或員工旅遊等福利。雖然如此，多數派遣員工在福利方面仍相對少於正職員工，因此許多國家也開始紛紛提倡新增相關法例，以保障派遣人員的福利。. 2.4 派遣員工流動性不論是過去或現在的文獻中，派遣員工在工作穩定性往往較正職員工來的差，因此派遣員工的發展動向一直是許多學者所探討的重點之一。Booth et al. (2002) 指出不同類型的派遣合約，對於未來轉入正職工作的機會也有所差別，例如:定期合約的派遣員工通常有較大的機會在任期結束後，順利轉入正職工作。企業之所以會僱用派遣員工，主要目的在於節省僱用成本，即藉此機會篩選適合的人才，在期滿後直接聘僱為正職員工，且派遣員工也於派遣階段熟悉企業的操作流程，比起新聘正職人員更省去了訓練費用及工作上的適應問題。. 7.

(16) 總結上述所提及文獻回顧的部分，在全球派遣人員不斷向上攀升的年代中，已有不少的國家針對人力派遣可能面臨的問題來制定相關的保護條例，台灣在近幾年同樣也開始擬定相關的保護條例，例如:限制派遣公司與派遣人員簽訂定期契約，希望能藉此保護派遣人員在結束派遣期間後，仍然與派遣公司存在合約關係，以保障派遣人員的時薪。. 8.

(17) 第三章資料分析在本章中主要區分成兩小節，第一節為問卷內容說明，我們針對行政院主計總處人力運用調查問卷之重要問項加以說明，第二節為問卷資料分析，在此小節中，我們以敘述統計的方式來描述其資料特性，且對追蹤與非追蹤資料分別整理，以方便比較其差異性。. 3.1 問卷內容說明本文研究資料採用行政院主計總處人力運用調查，此調查從 1978 年至今，以問卷填寫方式調查，針對台灣各地區年滿十五歲以上之普通住戶和共同專業戶，且自由從事經濟活動之本國籍民間人口，資料內並未包括現役軍人及監管人口，由於此資料從 2008 年新增人力派遣員工之問項，因此本文採用 2008 至 2012 年五年共 119,346 筆樣本數來進行分析。但此資料僅侷限於過去一年五個月內有更換工作者才進行調查。因此，本文也加入人力運用追蹤調查資料，此調查資料為基於其調查家戶採輪流方式替換，相鄰兩年的完訪樣本約有半數可以合併。此資料則利用此特性，對於相鄰年份調查的相同樣本資料加以合併成追蹤調查資料。此外，該問卷中有提問該受訪者在過去一年有無工作，且去年從事的工作性質為何，我們則藉此問項來進行派遣員工的流動性分析。但受限於此調查資料同樣於 2008 年起才新增設人力派遣之相關問項，故本文在此則以 2008 至 2012 年五年共 34,445 筆樣本來進行分析。為方便計算派遣員工與非派遣員工薪資是否存在顯著的差異性，我們將員工薪資調整為時薪取自然數，以方便比較派遣與非派遣的薪資差異。此外，我們也藉由非追蹤資料與追蹤調查資料的各條件問項來推估有多少比例的派遣員工能順利轉為正職工作，而有多少比例的員工仍徘徊於派遣工作中。. 9.

(18) 3.2 問卷資料分析首先，本文先針對初次工作的員工來探討從事派遣與非派遣工作的比例。在初次工作即從事派遣工作者約占 13%，而從事非派遣性質的員工則約占 86%。由此可看出，對於初次工作的員工中，多數仍傾向於非派遣性質的工作。接著針對上一份工作為派遣的員工有多少比例在下一份工作仍從事派遣工作，由(表 1) 資料顯示，若該員工在上一份工作從事派遣工作者，在此次仍從事派遣的機率約占 52%。若員工在上一份工作從事非派遣工作者，在目前從事派遣工作的機率則僅有 7%。由上述的結果可發現，員工一旦踏入派遣工作後，往後仍從事派遣工作的機會則相對高於從事非派遣工作者。接著，由追蹤資料的分析(表 2)結果顯示，第一年從事派遣工作的員工中，有 33%的派遣員工在第二年仍從事派遣工作，有 45％的派遣員工能在第二年轉為非派遣工作，在第二年處於無工作的員工也約有 23%。而在第一年從事非派遣工作的員工中，則僅有 2%的員工在第二年轉換至派遣工作，有 92%的非派遣員工在隔年依然從事非派遣工作，有 6%的非派遣員工在隔年處於無工作狀態。綜合以上結果，台灣從事派遣工作的員工，在下年度仍從事派遣工作或無工作的機率皆相對高於非派遣員工。儘管如此，若我們將在第一年從事派遣工作與無工作的員工相比後，即可發現，派遣員工在隔年不論在取得正職工作或無工作的機率皆相對優於無工作的員工。. 10.

(19) 表 1：派遣員工發展動向. 上一份工作是否從事臨時性或人力派遣工作？. 目前是否. A：是. B：否. A：是. 51.53%. 7.18%. B：否. 48.47%. 92.82%. 1,044. 6,242. 從事臨時性或人力派遣工作？樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用調查，行政院主計總處。. 表 2：派遣員工發展動向(追蹤資料). 第一年是否從事臨時性或人力派遣工作?. 第二年是否從事臨時性. A:是. B:否. C:無工作. A:是. 32.84%. 1.60%. 2.23%. B:否. 44.50%. 92.05%. 12.51%. C:無工作. 22.67%. 6.36%. 85.26%. 1,072. 22,246. 11,127. 或人力派遣工作? 樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用追蹤調查，行政院主計總處。. 接者，本文針對不同性別與年齡層來進行探討。首先針對未滿 45 歲男性族群 (表 3)，此族群在第一年從事派遣工作的員工中有 29%的員工，在隔年仍會從事派遣工作，能順利轉為非派遣工作的員工約占 34%，而有 37%的員工會處在無工作狀態。在第一年從事非派遣工作者，則有 2%左右的員工會在第二年轉為派遣工作，有 93%的員工依然停留於非派遣工作中。. 11.

(20) 表 3：未滿 45 歲男性派遣員工發展動向(追蹤資料). 第一年是否從事臨時性或人力派遣工作?. 第二年是否從事臨時性. A:是. B:否. C:無工作. A:是. 29.05%. 1.84%. 3.86%. B:否. 34.08%. 92.91%. 31.25%. C:無工作. 36.87%. 5.25%. 64.89%. 295. 7,331. 1,504. 或人力派遣工作? 樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用追蹤調查，行政院主計總處。. 再者，針對未滿 45 歲的女性族群(表 4)，若員工在第一年從事派遣工作，則在第二年有 28%仍從事派遣工作，有 50%左右的派遣員工能順利轉為非派遣員工，但卻也有 22%的機率在隔年會處於無工作狀態。若第一年從事非派遣工作者，在第二年僅有近 1%的員工會從事派遣工作，絕大多數的員工則依舊從事非派遣工作。最後，在 45 歲以上的族群中(表 5、6)，男性員工若在第一年從事派遣工作者，在隔年約有 36%的機會仍為派遣員工，約有 41%的派遣員工能順利轉入非派遣工作。若第一年從事非派遣工作者，隔年從事派遣工作的機率僅占 2%左右，而有 91%的員工仍從事非派遣工作。在 45 歲以上的女性族群部分，若第一年從事派遣工作者，在第二年仍從事派遣的機率約占 33%。若第一年從事非派遣工作者，在隔年從事派遣工作的機率僅占 2%左右。總結以上結果指出，45 歲以上男性派遣員工相較於未滿 45 歲的男性派遣員工，有較高的機率在下年度能順利轉為非派遣工作。女性部分則正好與男性相反，未滿 45 歲的女性派遣員工在隔年轉入非派遣工作之比例反而高於 45 歲以上的女性派遣員工。. 12.

(21) 表 4：未滿 45 歲女性派遣員工發展動向(追蹤資料). 第一年是否從事臨時性或人力派遣工作?. 第二年是否從事臨時性. A:是. B:否. C:無工作. A:是. 27.90%. 0.98%. 2.81%. B:否. 49.79%. 92.81%. 17.24%. C:無工作. 22.32%. 6.21%. 79.95%. 233. 5,925. 2,598. 或人力派遣工作? 樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用追蹤調查，行政院主計總處。. 表 5：45 歲以上男性派遣員工發展動向(追蹤資料). 第一年是否從事臨時性或人力派遣工作?. 第二年是否從事臨時性. A:是. B:否. C:無工作. A:是. 35.56%. 1.80%. 2.39%. B:否. 41.20%. 91.41%. 9.80%. C:無工作. 23.24%. 6.78%. 87.81%. 284. 5,101. 2,133. 或人力派遣工作? 樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用追蹤調查，行政院主計總處。. 13.

(22) 表 6：45 歲以上女性派遣員工發展動向(追蹤資料). 第一年是否從事臨時性或人力派遣工作?. 第二年是否從事臨時性. A:是. B:否. C:無工作. A:是. 33.48%. 1.81%. 1.25%. B:否. 40.63%. 89.23%. 5.03%. C:無工作. 25.89%. 8.96%. 93.72%. 224. 3,157. 4,635. 或人力派遣工作? 樣本數. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用追蹤調查，行政院主計總處。. 在男女比例方面，從資料(表 7)的數據顯示，台灣男性派遣員工的比例相對高於女性派遣員工約 17%。在派遣員工的年齡分布方面，由於本文僅針對 25 至 64 歲的樣本數來進行分析，故我們以 45 歲來作為年齡分界點。從(表 7)可得知，在未滿 45 歲的派遣員工約占 52%，而有 48%的派遣員工年齡高於 45 歲。在非派遣員工中，員工年齡未滿 45 歲約占 6 成左右，而有 4 成左右的員工年齡在 45 歲以上。在教育程度方面可看出派遣員工的教育程度主要分布在國中以下 (50.44%)及高中職(32.33%)，在非派遣員工教育程度則分布在高中職(34.82%)及大學以上(27.22%)。此外，教育程度在高中職以下的派遣員工約占總派遣員工的 82.77%，而非派遣員工則為 56.77%，由此可看出在台灣派遣員工的教育程度普遍低於非派遣員工，此資料結果也與目前大多數文獻的結果相符。. 14.

(23) 表 7：派遣與非派遣員工之比較派遣員工. 非派遣員工. 男性. 3,079 (58.87%). 67,729 (59.35%). 女性. 2,151 (41.13%). 46,387 (40.65%). 未滿 45 歲. 2,701 (51.64%). 70,843 (62.08%). 45 歲以上. 2,529 (48.36%). 43,273 (37.92%). 國中以下. 2,638 (50.44%). 24,987 (21.90%). 高中職. 1,691 (32.33%). 39,731 (34.82%). 五專. 322 (6.16%). 18,340 (16.07%). 大學、碩博士. 579 (11.07%). 31,058 (27.22%). 性別. 年齡. 教育程度. 資料來源：民國 97 至 101 年人力運用調查，行政院主計總處。. 在行業分類中，本文以行政院主計總處在民國 85 年 12 月的分類法，將行業分為礦業及土石採取業、製造業、水電燃氣業等 10 種不同的行業別來進行分析。根據(表 8)資料顯示，在從事派遣員工的人口比例中以營造業(38.72%)居首，社會服務及個人服務業(14.51%)占居第二高，而製造業(14.46%)居第三。在非派遣員工中，則以製造業人數(29.95%)居第一，社會服務及個人服務業(16.49%)居第二高，而批發、零售及餐飲業(15.88%)排名第三高。在職業分類方面，本文則採用行政院主計總處在民國 99 年 5 月的分類法，將職業分為民意代表、主管及經理人員、專業人員、技術員及助理專業人員等 8 種職業別來進行分析。根據(表 8)顯示在派遣員工的職業中，以機械設備操作及. 15.

(24) 表 8：派遣與非派遣員工行業與職業人口比例派遣員工. 非派遣員工. 7 (0.13%). 127 (0.11%). 756 (14.46%). 34,177 (29.95%). 36 (0.69%). 1.165 (1.02%). 2,025 (38.72%). 10.183 (8.92%). 287 (5.49%). 18,126 (15.88%). 462 (8.83%). 14,647 (12.84%). 54 (1.03%). 5,799 (5.08%). 工商服務業. 545 (10.42%). 5,854 (5.13%). 公共行政業. 299 (5.72%). 5,216 (4.57%). 社會服務及個人服務業. 759 (14.51%). 18,822 (16.49%). 3 (0.06%). 5,253 (4.60%). 專業人員. 250 (4.78%). 12,298 (10.78%). 技術員及助理專業人員. 216 (4.13%). 23,823 (20.88%). 事務支援人員. 368 (7.04%). 12,397 (10.86%). 641 (12.26%). 21.163 (18.55%). 129 (2.47%). 3,156 (2.77%). 行業礦業及土石採取業製造業水電燃氣業營造業批發、零售及餐飲業運輸、倉儲及通信業金融、保險及不動產業. 職業民意代表、主管及經理人員. 服務及銷售工作人員技藝有關工作人員. 16.

(25) 表 8 (續) 機械設備操作及組裝人員基層技術工及勞力工. 1,937 (37.04%). 30,622 (26.83%). 1,686 (32.24%). 5,404 (4.74%). 資料來源：民國 97 至 100 年人力運用調查，行政院主計總處。. 組裝人員(37.04%)排名第一，而基層技術工及勞力工(32.24%)占居第二，服務及銷售工作人員則(12.26%)排名第三；在非派遣員工的職業中，同樣以機械設備操作及組裝人員(26.83%)居最高，技術員及助理專業人員(20.88%)排名第二，服務及銷售工作人員(18.55%)居第三高。其中我們可發現機械設備操作及組裝人員與服務及銷售工作人員不論在派遣或非派遣員工中，人數皆名列在前三高。. 17.

(26) 第四章實證模型設定根據許多國內外的文獻指出，派遣員工在薪資及工作穩定度方面往往較正職員工低，以至於派遣員工對於工作滿意度度及企業忠誠度也相對較低。在章節中共分成兩小節來探討，第一小節中，我們探討不同性別、行業或教育程度的派遣員工在薪資水準上是否存在差異，第二節中，則分別透過追蹤資料與非追蹤資料來探討台灣從事派遣工作者未來的工作轉換機會，是否能藉由派遣工作來提高自我取得正職工作的機會。. 4.1 派遣與非派遣員工時薪差異隨著全球派遣人口日漸成長，派遣問題也越來越受到重視，許多國家也開始制定相關的保護條例來保障派遣員工的穩定性，進而提升派遣員在工作上的自信心與工作效率。在此小節中，首先以不同年齡、任職時間長度、婚姻狀況、教育程度等變數來探討員工在時薪方面是否存在差異性問題。本文也針對迴歸式(1) 加入一些變數上的控制，將員工區分為未滿 45 歲及 45 歲以上與性別差異來探討是否存在薪資上的差異。此外，為了比較不同教育程度、婚姻狀況、行業與職業的派遣與非派遣員工薪資差異，我們將這些解釋變數分別加入個人特徵變數與目前從事派遣工作與否(DISPATCH)的虛擬變數交乘項，來探討各種情況下的派遣與非派遣員工在薪資上是否有所差異。. 𝐿𝑊𝐴𝐺𝐸𝑖 = 𝛼 + 𝑋𝛽 + 𝜀𝑖. (1). 其中𝛼為截距項，𝛽為迴歸係數，𝜀為殘差項，X 為解釋變數的矩陣，且包含潛在工作經驗及其平方項、工作任職期間與其平方項、性別、婚姻狀況、教育程度之虛擬變數、目前工作是否為派遣之虛擬變數、行業、職業及年度之虛擬變數。以下我們並針對上述迴歸式(1)中各變數加以說明。 18.

(27) 在迴歸式(1)中，被解釋變數 LWAGE1為工作時薪。解釋變數 TENURE 為工作任職時間，本文中以年來為計算單位，我們假設時薪會隨工作期間的增加而上升。因此，我們預期 TENURE 與 LWAGE 會呈現正向關係。EXP2、EXP2 為潛在工作經驗與潛在工作經驗平方項，並假設潛在工作經驗對於薪資(LWAGE)會有正向關係。在婚姻狀態的虛擬變數中，我們則區分為未婚(UNMARRIED)、已婚 (MARRIED)、離婚、分居、喪偶(DIVORCE)三種狀況，若該員工目前婚姻狀況為未婚，則 UNMARRIED =1，反之 UNMARRIED=0；而若該員工婚姻狀況為離婚、分居、喪偶，則 DIVORCE =1，反之 DIVORCE =0，此外，本文將 MARRIED 設定為基準組，故不放入迴歸式，並藉此作為一個婚姻狀況的對比及對時薪的差異。在性別的虛擬變數中，若該員工為男性，則 MALE=1，反之 MALE=0；此外我們也認為不同性別在時薪收入上會有所差異，故假設性別對於時薪具有差異的存在。在教育程度方面，我們共區分成國中以下(JHS)、高中(SHS)、專科(JC)、大學、碩博士(UNIVERSITY)：若該員工教育程度為國中以下，則 JHS =1，反之 JHS =0；若該員工教育程度為專科，則 JC=1，反之 JC=0；若該員工教育程度為大學、碩博士，則 UNIVERSITY=1，反之 UNIVERSITY=0；而我們將 SHS(高中、高職) 設定為基準組，故不放入迴歸式中，並藉此作為一個教育程度的對比及對時薪的差異。 DISPATCH 為目前派遣工作的虛擬變數，若該員工目前從事派遣工作，則 DISPATCH=1，反之 DISPATCH=0，我們也認為從事派遣工作與否對於時薪會有所影響，且假設派遣薪資相對低於正職員工薪資，即 DISPATCH 與 LWAGE 成負向關係。𝑌𝑅𝑖 為年度虛擬變數，且該資料年份分別為民國九十七年至一百零一年。此外，本文將民國九十七年(YR97)設為基準組，故不納入迴歸式中。 1. LWAGE 為員工的實質時薪取自然數，(LWAGE=ln(income/hr/4.13/p*100))，其中 p 為年度物價水準，本文中在計算上以 2008 (民國九十七年)為基期。 2 EXP 為潛在工作經驗，其計算方式(EXP=AGE-SCHOOL YEAR-6) 為員工實際年齡減去求學年數，例如:小國畢業則為六年、國中畢業則為九年...等，再減去學齡前年齡(6)歲。 19.

(28) 在行業的虛擬變數中，本文共區分成礦業及土石採取業(IND1)、製造業 (IND2)、水電燃氣業(IND3)、營造業(IND4)、批發、零售及餐飲業(IND5)、運輸、倉儲及通信業 (IND6)、金融、保險及不動產業(IND7)、工商服務業(IND8)、公共行政業(IND9)、社會服務及個人服務業(IND10)。我們假設不同行業在時薪差異上會有所不同，故將此虛擬變數納入迴歸式中。本文將樣本數較高的製造業 (IND2)設定為基礎組，故不將製造業(IND2)納入迴歸式中，且以製造業(IND2) 作為與其他行業間的對比。在職業的部分，我們則將職業分成民意代表、主管及經理人員(OCCU1)、專業人員(OCCU2)、技術員及助理專業人員(OCCU3)、事務支援人員(OCCU4)、服務及銷售工作人員(OCCU5)、技藝有關工作人員(OCCU6)、機械設備操作及組裝人員(OCCU7)、基層技術工及勞力工(OCCU8)。我們認為職業的不同，對於時薪會有不同的影響，故將職業的虛擬變數納入迴歸式中。本文中同樣也將樣本數較高的機械設備操作及組裝人員(OCCU7)設定為基準組，並藉由此基準群來做為與其他職業的對比，以探討職業與時薪間的差異。. 4.2 派遣員工流動性隨著勞動市場需求彈性的改變，不論是需求或供給面皆逐漸與傳統的就業型態有所不同，部分員工因偏好而選擇從事派遣工作，某些員工則因家庭因素，需照顧家中年長者，進而選擇彈性較大的派遣工作 Booth et al.(2002)。然而，絕大多數的員工為受限於能力的不足，無法順利取得正職合約，僅能藉由派遣合約來作為尋找正職工作的墊腳石 Engellandt et al.(2005)。我們也可從許多相關文獻中發現，確實有一定比例的派遣員工在派遣合約期滿後，順利取得正職工作合約。然而也有部分派遣員工在期滿後仍續留於派遣工作中。因此，派遣工作是否能成為尋找正職工作有力跳板，則為本文中所要探討的重點之一。針對派遣員工的流動性問題，本文在資料上使用(追蹤資料與非追蹤資料)兩. 20.

(29) 種樣本來進行估計。主要由於非追蹤資料僅侷限於過去一年五個月內有更換工作者，方進行調查，故無法針對過去一年五個月未更換工作的員工進行調查。而追蹤資料則基於其調查家戶採輪流方式替換，相鄰兩年的完訪樣本約有半數可以合併，我們則利用此特性來彌補非追蹤資料的不足之處。因此本文將此小節區分成三個階段來進行派討，在第一階段，主要以非追蹤資料來探討派遣員工的流動性問題，第二階段則使用追蹤資料來進行探討，第三階段中，我們雖同樣透過追蹤資料來進行派遣員工流動性問題，但此階段的被解釋變數相較於第二階段增加了無工作的變數項，進而探討派遣員工在未來無工作之機率。本文也期望能透過此兩種樣本資料來提高派遣員工流動性問題的完善程度。. 4.2.1 派遣員工流動性(非追蹤資料) 在迴歸式(2)中，我們先以非追蹤資料的樣本來探討派遣員工流動性問題。由於被解釋變數為類別變數，若使用最小平方法(OLS)來估計，其估計結果可能會產生誤差，因此本文則透過 Logit 模型來進行分析。假設此事件發生的機率服從 Logistic 累積機率密度函數，故可將事件發生（目前從事派遣工作）的機率表達為:. 𝑃 (𝐷𝐼𝑆𝑃𝐴𝑇𝐶𝐻𝑖 = 1 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋𝛽 + 𝑢 > 0 | 𝑋 ) = 𝑃 (𝑢 > −𝑋𝛽 | 𝑋 ) = 𝑃 (𝑢 < 𝑋𝛽 | 𝑋 ) =. 𝑒 𝑋𝛽. (2). 1+𝑒 𝑋𝛽. 其中 X 為解釋變數的矩陣，其中包含潛在工作經驗及其平方項、該工作任職期間與其平方項、性別、婚姻狀況、教育程度之虛擬變數、工作時薪之自然對數、上份工作是否為派遣之虛擬變數、行業、職業及年度之虛擬變數。由於上述 21.

(30) 變數大多與迴歸式(1)相同，故在此不再多加贅述。. 4.2.2 派遣員工流動性(追蹤資料) 接著同樣利用(2)式，我們使用追蹤資料來探討在控制潛在工作經驗、教育程度、婚姻狀況等變數下，去年從事派遣工作是否會影響今年從事派遣工作的機率。在迴歸式(2)中的被解釋變數為今年是否從事派遣工作(XDISPATCH)之虛擬變數，若該員工在今年從事派遣工作，則 XDISPATCH=1，反之 XDISPATCH=0。解釋變數方面，我們將(2)式中上一份工作從事派遣(EXDISPATCH)的虛擬變數以去年是否從事派遣工作(XDISPATCH_1)之虛擬變數取代之，若該員工去年從事派遣工作，則 XDISPATCH_1=1，反之 XEXDISPATCH_1=0，其餘解釋變數皆與上述迴歸式(2)相同。. 4.2.3 員工工作狀況(追蹤資料) 由於上述迴歸式(2)中，我們僅探討員工去年與今年間在派遣與非派遣工作間的轉換問題，但跨年度的工作狀態轉換有三中可能性，從事非派遣工作、從事派遣工作或無工作。所以本小節主要針對員工今年與去年的工作狀態來進行探討，進而了解員工在派遣、非派遣與無工作間的轉換關係。此外，由於今年的工作的狀態有三種可能的結果，因此在本節中我們將以以下多項式 Logit 模型 (Multinomial Logit Model)來進行分析，. Pr(JOB𝑖 = j) = Pr(JOB𝑖 = j) =. 1 1+∑3𝑘=2 𝑒𝑥𝑝 𝑒𝑥𝑝. 𝑋𝛽𝑗. 𝑋𝛽𝑗. 1+∑3𝑘=2 𝑒𝑥𝑝. 𝑋𝛽𝑗. ,𝑗 = 1 , 𝑗 = 2,3. (3). 其中，被解釋變數今年工作狀態(JOB)共分為三類， JOB=1 表示今年處於無工作狀態，JOB=2 表示今年從事派遣工作，JOB=3 則表示今年從事非派遣工作， 22.

(31) 本文中以今年處於無工作狀態。而 X 為解釋變數的矩陣，其中包括去年度的潛在工作經驗及其平方項、工作任職期間與其平方項、婚姻、性別及去年工作狀況之虛擬變數。此外，在去年工作狀況的虛擬變數包含了去年從事派遣工作、去年從事非派遣工作與去年無工作，三種類別變數。我們同樣也以去年從事非派遣工作當作基準組，並藉由迴歸式(3)來探討員工去年的工作狀態對今年工作狀態之影響。表九為上述迴歸式中所使用的變數代號、代號說明以及各變數的最大最小值、平均數與標準差的彙整。. 23.

(32) 表 9: 變數統計量變數代號. 代號說明. 最小值. 最大值. 平均數. 標準差. LWAGE. 工作時薪取自然數. -5.91. 9.20. 5.22. 0.54. EXP. 潛在工作經驗. -3. 57. 25.29. 13.04. TENURE. 工作任職時間 (單位:年). 0.08. 48. 8.82. 7.92. JHS. 國中以下. 0. 1. 0.23. 0.42. SHS*. 高中、高職. 0. 1. 0.35. 0.48. JC. 專科. 0. 1. 0.16. 0.36. UNIVERSITY. 大學、碩博士. 0. 1. 0.27. 0.44. DISPATCH. 目前從事派遣工作. 0. 1. 0.04. 0.20. 0. 1. 0.01. 0.09. 上一份工作為 EXDISPATCH 派遣工作 YR97*. 民國 97 年. 0. 1. 0.20. 0.40. YR98. 民國 98 年. 0. 1. 0.19. 0.40. YR99. 民國 99 年. 0. 1. 0.20. 0.40. YR100. 民國 100 年. 0. 1. 0.20. 0.40. YR101. 民國 101 年. 0. 1. 0.20. 0.40. UNMARRIED. 未婚. 0. 0.30. 0.46. MARRIED*. 已婚. 0. 1. 0.63. 0.48. DIVORCE. 離婚、分居、喪偶. 0. 1. 0.07. 0.26. MALE. 男性. 0. 1. 0.59. 0.49. IND1. 礦業及土石採取業. 0. 1. 0.00. 0.03. IND2*. 製造業. 0. 1. 0.29. 0.46. IND3. 水電燃氣業. 0. 1. 0.01. 0.10. IND4. 營造業. 0. 1. 0.10. 0.30. 24.

(33) 表 9(續) 變數代號. 代號說明. 最小值. 最大值. 平均數. 標準差. IND5. 批發、零售及餐飲業. 0. 1. 0.15. 0.36. IND6. 運輸、倉儲及通信業. 0. 1. 0.13. 0.33. IND7. 金融、保險及不動產業 0. 1. 0.05. 0.22. IND8. 工商服務業. 0. 1. 0.05. 0.23. IND9. 公共行政業. 0. 1. 0.05. 0.21. IND10. 社會服務及個人服務業. 0. 1. 0.16. 0.37. 0. 1. 0.04. 0.21. 民意代表、主管及 OCCU1 經理人員 OCCU2. 專業人員. 0. 1. 0.11. 0.31. OCCU3. 技術員及助理專業人員. 0. 1. 0.20. 0.40. OCCU4. 事務支援人員. 0. 1. 0.11. 0.31. OCCU5. 服務及銷售工作人員. 0. 1. 0.18. 0.39. OCCU6. 技藝有關工作人員. 0. 1. 0.03. 0.16. OCCU7*. 機械設備操作及組裝人員. 0. 1. 0.27. 0.45. OCCU8. 基層技術工及勞力工. 0. 1. 0.06. 0.24. DISPATCH. 目前從事派遣工作. 0. 1. 0.04. 0.20. EXDISPATCH. 上一份工作從事派遣. 0. 1. 0.01. 0.09. JOB. 今年工作狀態. 1. 3. 2.30. 0.51. TEMP. 去年從事派遣工作. 0. 1. 0.03. 0.17. REGULAR*. 去年從事非派遣工作. 0. 1. 0.65. 0.48. JOB SEEKING. 去年無工作. 0. 1. 0.32. 0.47. XDISPATCH. 今年從事派遣工作. 0. 1. 0.03. 0.16. XEXDISPATCH_1. 去年從事派遣工作. 0. 1. 0.03. 0.17. 註： *為虛擬變數中的基準組。 25.

(34) 第五章實證結果分析本章共分為四個小節，第一小節為派遣與非配遣員工薪資差異之估計結果，第二、三小節則為過去從事派遣工作對員工未來是否會繼續從事派遣工作之機率之估計結果，第四小節則為考量跨年度工作狀態為無工作之可能性下估計結果。. 5.1 派遣與非派遣員工時薪差異在此小節中，本文再區分成三個階段來探討，在第一階段主要探討上述迴歸式(1)在全樣本下之結果，第二階段則針對不同年齡與性別樣本，探討年齡結構或性別差異是否會影響派遣與非派遣員工之薪資差異。在年齡方面，本文將員工區分為未滿 45 歲與 45 歲以上的兩大族群，來探討不同年齡的員工在薪資上是否存在顯著的差異，最後在第三階段為探討派遣與非派遣員工之薪資差異是否會因婚姻狀況、教育程度、行業、職業的不同而有所差異。故我們加入婚姻狀況、教育程度、行業、職業別的虛擬變數與派遣虛擬變數交乘項。. 5.1.1 基本迴歸模型之估計結果首先，由下表 10 第一欄可發現，員工的潛在工作經驗與工作任職時間皆與員工薪資呈現顯著正相關。當潛在工作經驗每增加一年，其時薪約成長 2%，而工作任職時間每增加一年，其時薪也可成長約 3%，此結論也與本文先前所預期之結果相同。接著，在派遣與非派遣員工的時薪方面，我們可看出非派遣員工的時薪顯著高於派遣員工約 5%左右。不同性別對於時資差異方面顯示，男性員工的工作時薪相對高於女性約 20%。在婚姻狀況方面，未婚及離婚在時薪方面分別少於已婚員工約 6%及 4%。教育程度方面，以大學、碩博士所獲得的時薪為最高，而國中以下的時薪相對少於於高中、高職員工 9%。在各行業員工的時薪水準方面，礦業及土石採取業、水電燃氣業、營造業、. 26.

(35) 表 10：各性別與年齡層員工薪資差異時薪取自然數. (1). (2). (3). (4). (5). 所有員工. 未滿45歲. 45歲以上. 男性員工. 女性員工. 男性. 0.195***. 未婚. -0.058. ***. -0.040. ***. -0.089. ***. 離婚國中以下專科大學以上潛在工作經驗潛在工作經驗. 2. 工作任職期間工作任職期間. 0.261. ***. 0.018. ***. -0.000. ***. 0.025 2. 目前從事派遣礦業及土石採取業水電燃氣業營造業批發、零售及餐飲業運輸、倉儲及通信業金融、保險及不動產業工商服務業. 0.112. ***. ***. -0.000. ***. -0.053. ***. 0.173. ***. 0.172. ***. 0.114. ***. -0.013. *. 0.061. ***. 0.126. ***. 0.030. ***. (0.003). 0.144***. (0.010). 0.123***. (0.021). (0.003). ***. (0.011). -0.032. (0.031). -0.116***. (0.015). 0.007. (0.014). (0.023). *. (0.033). -0.012. (0.022). (0.022). ***. (0.021). 0.144. ***. (0.021). 0.303. ***. (0.023). 0.016. ***. (0.002). ***. (0.000). ***. (0.049). *. (0.033). **. (0.014). 0.394. *. (0.154). 0.167. *. (0.081). ***. (0.026). *. (0.017). -0.054. (0.006). -0.054. (0.004). ***. (0.004) (0.004) (0.001) (0.000) (0.001). -0.094. 0.093. ***. 0.237. ***. 0.018. ***. -0.000. ***. 0.154. ***. (0.000). -0.052. (0.005). ***. (0.024) (0.010) (0.004) (0.005). -0.044. 0.101. **. 0.081. **. 0.138. ***. -0.016. (0.005). 0.001. (0.005). *. (0.007). 0.045 0.077. ***. (0.030). -0.016. (0.020). -0.022. (0.018). 0.097. (0.015). ***. 0.353. (0.003). 0.021. (0.000). -0.000. (0.042). 0.344. **. -0.204. **. -0.054. **. (0.029) (0.012) (0.039). 0.313. (0.028). ***. 0.212. (0.013). 0.172. *. ***. (0.022). 0.050. (0.042). 0.206. ***. 0.017. ***. -0.000. ***. (0.018) (0.000) (0.109) (0.068) (0.019) (0.081) (0.095) (0.036). -0.027. (0.057). (0.020). 0.073. *. (0.035). 0.179. *. (0.021). 0.009. 27. -0.056. **. (0.067). (0.020). (0.018). -0.075. (0.080) (0.039). 0.190. **. -0.088. *. -0.038. *. 0.153. **. 0.076 0.123. *. ***. (0.028) (0.017) (0.002) (0.000) (0.060) (0.041) (0.015) (0.051) (0.031) (0.016). -0.093. -0.000. 0.182. -0.075 -0.043. 0.089. **. (0.033). 0.042. 0.026. (0.021). -0.013. (0.027). (0.028). **. (0.025). ***. (0.018). -0.098. 0.038 -0.012. (0.029). 0.072 0.092.

(36) 表10(續) 0.231***. (0.005). 0.238***. (0.018). 0.266***. (0.051). 0.254***. (0.025). 0.214***. (0.022). 社會服務及個人服務業. 0.027. ***. (0.004). 0.018. (0.018). -0.005. (0.038). -0.020. (0.031). 0.018. (0.016). 民意代表、主管及經理. 0.498***. (0.009). 0.570***. (0.087). 0.643***. (0.055). 0.588***. (0.067). 0.717***. (0.065). 專業人員. 0.362. ***. (0.006). 0.366. ***. (0.021). ***. (0.072). 0.382. ***. (0.027). 0.401. ***. (0.026). 技術員及助理專業人員. 0.169***. (0.005). 0.161***. (0.017). 0.165*. (0.067). 0.159***. (0.023). 0.198***. (0.021). ***. (0.004). 0.019. (0.015). -0.028. (0.040). 0.015. (0.020). 0.022. (0.018). -0.071***. (0.005). -0.075***. (0.020). -0.134***. (0.034). -0.061**. (0.022). -0.085***. (0.023). 技藝有關工作人員. -0.051. ***. (0.008). 0.007. (0.021). -0.097. (0.057). 0.036. (0.025). -0.043. (0.031). 基層技術工及勞力工. -0.143***. (0.005). -0.137***. (0.017). -0.180***. (0.029). -0.158***. (0.020). -0.107***. (0.018). (0.007). ***. (0.032). ***. (0.359). ***. (0.032). ***. (0.037). 公共行政業. 事務支援人員服務及銷售工作人員. 常數項樣本數 2. R. 0.020. 4.626. ***. 4.599. 0.520. 4.427. 4.468. 119346. 9922. 2636. 6947. 5611. 0.338. 0.225. 0.341. 0.199. 0.307. 註: 括號內為標準誤此表已包含年度虛擬變數 *. 4.833. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 28.

(37) 運輸、倉儲及通信業、金融、保險及不動產業、工商服務業、公共行政業、社會服務及個人服務業相較於製造業，皆呈現顯著正向關係。其中又以公共行政業員工的時薪相對高於製造業約 23%為差異最大，而批發、零售及餐飲業員工時薪相對製造業則約低於 1%。職業方面，民意代表、主管及經理人員、專業人員、技術員及助理專業人員、事務支援人員相較於機械設備操作及組裝人員皆存在顯著的正向差異。其中以民意代表、主管及經理人員、專業人員在時薪差異上分別高出機械設備操作及組裝人員約 50%與 36%為差異較大。服務及銷售工作人員、技藝有關工作人員、基層技術工及勞力工在時薪差異上則顯著低於機械設備操作及組裝人員，其中以基層技術工及勞力工時薪少於機械設備操作及組裝人員 14% 為負向差異最大。. 5.1.2 依不同年齡層及性別之估計結果在第二階段，本文則針對迴歸式(1)加入個人特徵上的控制。首先探討未滿 45 歲的族群，由表 10 第二欄可得知，此族群員工的在潛在工作經驗與工作任職時間皆與時薪皆呈現正向的差異，當潛在工作經驗每增加一年，其時薪約可增加 2%，而工作任職時間每增加一年，時薪可向上增加約 5%。此外，派遣與非派遣的時薪差異上指出，派遣員工時薪少於非派遣員工約 4%。婚姻狀況方面，未婚員工的時薪相對少於已婚員工約 5%，離婚員工時薪相對於已婚員工則不存在顯著的差異。在教育程度方面，國中以下相對於高中、高職在時薪方面約減少 9%，而學歷為專科與大學以上者，其時薪相對高中、高職則分別高出 9%與 24%。接著，從各行業的員工薪資顯示，公共行政業的時薪相對高出製造業約 24%為最高，而營造業的時薪相對高出製造業約 14%為次高。各職業的時薪方面，事務支援人員、技藝有關工作人員相對於機械設備操作及組裝人員皆並未存在顯著的差異，民意代表、主管及經理人員、專業人員、技術員及助理專業人員相對於機械設備操作及組裝人員則皆呈現顯著的正向差異。. 29.

(38) 其中又以民意代表、主管及經理人員的時薪相對高出機械設備操作及組裝人員約 57%為最高。服務及銷售工作人員與基層技術工及勞力工則分別低於機械設備操作及組裝人員約 8%與 14%。接著，表 10 第三欄為 45 歲以上的員工，此族群中潛在工作經驗與時薪雖呈現正向關係，但並未存在顯著的差異。工作任職時間與時薪則存在顯著的負向差異，當工作任職期間每增加一年，其時薪約可減少 6%。而此族群從派遣工作者，其時薪仍顯著地低於非派遣員工約 5%。此外，男性時薪約高出女性 13%，在婚姻狀況方面，未婚與離婚員工的時薪分別低於已婚員工 3%與 2%。教育程度方面，唯獨學歷在大學以上的員工薪資相對高於高中、高職員工約 35%，其餘皆不存在顯著的差異。而各行業員工時薪差異的部份，礦業及土石採取業、水電燃氣業、營造業、運輸、倉儲及通信業、金融、保險及不動產業、公共行政業相對於製造業皆呈現顯著的正向差異，其中以礦業及土石採取業相對高出製造業約 31% 為最高。在職業方面，民意代表、主管及經理人員、專業人員、技術員及助理專業人員相對高出機械設備操作及組裝人員 64%、52%及 17%。而服務及銷售工作人員與基層技術工及勞力工時薪則分別低於機械設備操作及組裝人員約 13%與 18%。表 10 第四欄為探討男性族群在薪資上的差異，此族群在潛在工作經驗與工作任職時間皆與時薪存在顯著的正向影響。潛在工作經驗每增加一年，其時薪約可上升 2%，而工作任職每增加一年，其時薪約增加 1%。此外，男性從事派遣工作的時薪仍顯著低於非派遣員工約 4%。在員工的婚姻狀況方面，不論未婚或離婚員工時薪皆相對低於已婚員工約 12%及 8%。教育程度方面，以大學以上的員工薪資相對高出高中、高職約 21%為差異最大，學歷在國中以下者，其薪資則低於高中、高職約 6%。接著，在各行業的時薪方面，則以公共行政業時薪相對高出製造業約 25%為差異最大，批發、零售及餐飲業時薪則相對低於製造業約 10%。職業方面，民意代表、主管及經理人員、專業人員、技術員及助理專業人. 30.

(39) 員相對於機械設備操作及組裝人員則呈現顯著的正向差異，其中以民意代表、主管及經理人員時薪相對高出機械設備操作及組裝人員 59%為差異最高，而專業人員時薪相對高出機械設備操作及組裝人員 38%為次高，服務及銷售工作人員、基層技術工及勞力工時薪則分別低於機械設備操作及組裝人員約 6%及 16%。在表 10 第五欄為女性族群之分析結果，此族群在潛在工作經驗與工作任職時間與工作時薪同樣也存在顯著的正向關係，當潛在工作經驗每增加一年，其時薪約可增加 2%。而工作任職每增加一年，約可增加 3%的時薪。而女性員工若從事派遣工作者，其工作時薪亦會低於非派遣員工約 4%。在婚姻狀況方面，不論未婚或離婚的員工時薪相對於已婚員工皆呈現不顯著的差異。教育程度方面，學歷在國中以下的員工時薪相對低於高中、高職約 9%，而學歷為專科與大學以上的員工時薪則相對高於高中、高職約 14%與 30%。由上述結果可看出，在女性員工的時薪方面，教育程度越高者，享有的待遇也會越高。在各行業的時薪中，礦業及土石採取業、水電燃氣業、營造業、批發、零售及餐飲業、金融、保險及不動產業、工商服務業、公共行政業相對於製造業皆存在顯著的正向差異，其中以礦業及土石採取業時薪相對高出製造業約 39%為最高，公共行政業時薪相對高出製造業 21%為第二高。運輸、倉儲及通信業與社會服務及個人服務業相對於製造業則不存在顯著的差異。在各職業的時薪部分，民意代表、主管及經理、專業人員、技術員及助理專業人員時薪分別顯著高出機械設備操作及組裝人員約 72%、 40%、20%。服務及銷售工作人員與基層技術工及勞力工時薪則分別低於機械設備操作及組裝人員約 9%與 11%。事務支援人員與技藝有關工作人員時薪則與機械設備操作及組裝人員無存在顯著的差異。. 5.1.3 加入交乘項變數之估計結果在此小節中，我們則針對上述迴歸式(1)分別加入婚姻、教育程度、行業與職業四個虛擬變數與從事派遣工作的交乘變數來探討其薪資的差異。首先，從表. 31.

(40) 11 第一欄指出，未婚員工時薪相對低於已婚員工約 6%，若未婚且從事派遣工作者，其時薪可向上縮短未婚與已婚員工薪資差異約 3%。而離婚員工時薪相對低於已婚員工約 5%，若離婚且從事派遣工作的員工，其時薪同樣也可向上減少離婚與已婚員工薪資差異約 7%。表 11 第二欄為加入派遣員工與教育程度交乘變數對於薪資差異之估計結果，學歷在國中以下的員工時薪相對低於高中、高職員工約 9%，若該員工學歷為國中以下且從事派遣工作者，其時薪可向上縮短國中以下與高中、高職員工間的薪資差異約 7%。而專科學歷的員工薪資相對高於高中、高職學歷的員工薪資約 11%，若教育程度為專科且從事派遣工作的員工，其薪資則會向下增加專科與高中、高職間的薪資差異約 5%。由上述結果得知，學歷為專科的員工在從事派遣的薪資會相對低於非派遣員工薪資，而教育程度為國中以下且從事派遣工作者，其薪資反而高於教育程度為國中以下且從事非派遣工作者。表 11 第三欄為加入各行業與從事派遣工作與否的交乘項變數之估計結果，營造業、運輸、倉儲及通信業、工商服務業、社會服務及個人服務業的員工薪資，相較於製造業分別高出約 10%、6%、3%、2%。然而，若從事營造業、運輸、倉儲及通信業、工商服務業、社會服務及個人服務業且為派遣員工作者，其薪資差距會分別再向上增加 19%、11%、8%、16%，公共行政業的員工薪資雖高於製造業約 24%，若從事公共行政業且為派遣工作者，其薪資差異反而下減少約 16%，即公共行政業的派遣員工薪資低於非派遣員工薪資，而營造業、運輸、倉儲及通信業、工商服務業、社會服務及個人服務業的派遣員工薪資則高於非派遣員工薪資，其中又以營造業派遣員工高出的差異最大。. 32.

(41) 表 11：各交乘項變數之薪資差異時薪取自然數. (1). (2). (3). (4). 婚姻交乘項. 教育交乘項. 行業交乘項. 職業交乘項. ***. ***. ***. 男性. 0.194 (0.003). 0.195 (0.003). 0.194 (0.003). 0.195***(0.003). 潛在工作經驗. 0.018***(0.001). 0.018***(0.001). 0.018***(0.001). 0.017***(0.001). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). 0.025***(0.001). 0.025***(0.001). 0.024***(0.001). 0.025***(0.001). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). -0.000***(0.000). 目前從事派遣. -0.070***(0.007). -0.082***(0.009). -0.160***(0.014). -0.046***(0.008). 未婚. -0.059***(0.003). -0.058***(0.003). -0.058***(0.003). -0.058***(0.003). 離婚. -0.045***(0.006). -0.040***(0.006). -0.041***(0.006). -0.040***(0.006). 潛在工作經驗. 2. 工作任職期間工作任職期間. 2. 未婚*派遣. 0.031**(0.011). 離婚*派遣. 0.066***(0.016). 國中以下. -0.089***(0.004). -0.094***(0.005). -0.089***(0.004). -0.089***(0.004). 專科. 0.112***(0.004). 0.113***(0.004). 0.112***(0.004). 0.112***(0.004). 大學以上. 0.261***(0.004). 0.261***(0.004). 0.261***(0.004). 0.261***(0.004). 0.073***(0.011). 國中以下*派遣. -0.048*(0.023). 專科*派遣大學以上*派遣. -0.016(0.020). 礦業及土石採取業. 0.173***(0.024). 0.175***(0.024). 0.177***(0.024). 0.173***(0.024). 水電燃氣業. 0.172***(0.010). 0.172***(0.010). 0.173***(0.010). 0.172***(0.010). 營造業. 0.114***(0.004). 0.113***(0.004). 0.099***(0.004). 0.113***(0.004). 批發、零售及餐飲業. -0.013*(0.005). -0.013*(0.005). -0.015**(0.005). -0.013*(0.005). 運輸、倉儲及通信業. 0.061***(0.005). 0.061***(0.005). 0.059***(0.005). 0.061***(0.005). 金融、保險及不動產業. 0.126***(0.005). 0.126***(0.005). 0.126***(0.005). 0.126***(0.005). 工商服務業. 0.030***(0.007). 0.030***(0.007). 0.030***(0.007). 0.031***(0.007). 公共行政業. 0.231***(0.005). 0.231***(0.005). 0.244***(0.005). 0.235***(0.005). 社會服務及個人服務業. 0.027***(0.004). 0.028***(0.004). 0.023***(0.004). 0.027***(0.004). 礦業及土石採取業*派遣. -0.018(0.089). 水電燃氣業*派遣. 0.028(0.045). 營造業*派遣. 0.185***(0.016). 批發、零售及餐飲業*派遣. 0.107***(0.026). 運輸、倉儲及通信業*派遣. 0.111***(0.021). 金融、保險及不動產業*派遣. -0.022(0.047). 工商服務業*派遣. 0.083***(0.020). 公共行政業*派遣. -0.163***(0.023) 0.160***(0.021). 社會服務及個人服務業*派遣. 33.

(42) 表11(續) 民意代表、主管及經理. 0.497***(0.009). 0.497***(0.009). 0.497***(0.009). 0.498***(0.009). 專業人員. 0.361***(0.006). 0.361***(0.006). 0.361***(0.006). 0.360***(0.006). 技術員及助理專業人員. 0.169***(0.005). 0.168***(0.005). 0.167***(0.005). 0.168***(0.005). 事務支援人員. 0.020***(0.004). 0.020***(0.004). 0.021***(0.004). 0.025***(0.004). 服務及銷售工作人員. -0.071***(0.005). -0.071***(0.005). -0.073***(0.005). -0.070***(0.005). 技藝有關工作人員. -0.051***(0.008). -0.050***(0.008). -0.048***(0.008). -0.051***(0.008). 基層技術工及勞力工. -0.143***(0.005). -0.145***(0.005). -0.143***(0.005). -0.152***(0.006). 民意代表、主管及經理*派遣. -0.268(0.191) 0.079**(0.030). 專業人員*派遣技術員及助理專業人員*派遣. 0.046(0.035). 事務支援人員*派遣. -0.188***(0.018). 服務及銷售工作人員*派遣. -0.057***(0.016). 技藝有關工作人員*派遣. 0.010(0.032) 0.033**(0.012). 基層技術工及勞力工*派遣常數項. 4.628***(0.007). 4.628***(0.007). 4.631***(0.007). 4.627***(0.007). 樣本數. 119346. 119346. 119346. 119346. 0.338. 0.338. 0.339. 0.338. R2. 註:括號內為標準誤此表已包含年度虛擬變數 *. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 34.

(43) 表 11 第四欄則為加入各職業與從事派遣工作的交乘項變數之估計結果，而此估計結果指出，專業人員薪資相對高於機械設備操作及組裝人員約 36%，若職業為專業人員且從事派遣工作者，其薪資差異會再向上增加約 8%。事務支援人員薪資雖相對高出機械設備操作及組裝人員約 2%，但事業支援人員若從事派遣工作者，其薪資差異反下降減少事業支援人員與機械設備操作及組裝人員約 19%，即事務支援人員若為派遣工作者，其薪資會相對低於事務支援的非派遣員工。服務及銷售工作人員的薪資相對低於機械設備操作及組裝人員約 7%，若服務及銷售工作人員且為派遣員工者，其薪資差異亦會再向下減少約 6%。基層技術工及勞力工薪資雖相對低於機械設備操作及組裝人員約 15%，若職業為基層技術工及勞力工且從事派遣工作者，其薪資會向上增加約 3%。由上述結果得知，專業人員的派遣工作者，其薪資可高出非派遣員工。反之，服務及銷售工作人員的派遣工作者，其薪資低於非派遣工作者。. 5.2 派遣員工之流動性在此小節中，我們主要探討上述迴歸式(2)之結果，由於被解釋變數為類別變數，故本文透過 Logit Model 來進行迴歸模型分析。此外，我們同樣也將此節區分成兩個階段來探討，第一階段主要探討迴歸式(2)在全樣本下之結果，第二階段則針對不同年齡與性別樣本，探討年齡結構或性別不同對於從事派遣工作是否存在差異。. 5.2.1 基本迴歸模型支估計結果由表 12 第一欄指出潛在工作經驗與從事派遣工作的機率呈現正向的顯著關係，當潛在工作經驗每增加一年，從事派遣工作的機率約增加 0.1%。而工作任職時間與從事派遣的機率則成反向的關係，當工作任職時間每增加一年，從事. 35.

(44) 表 12：各性別與年齡層從事派遣工作之機率目前從事派遣. 未婚. (3). (4). (5). 所有員工. 未滿45歲. 45歲以上. 男性員工. 女性員工. **. 離婚國中以下專科大學以上潛在工作經驗 2. 工作任職期間工作任職期間. (2). -0.005*** (0.001) 0.003*** (0.001). 男性. 潛在工作經驗. (1). 2. 時薪取自然數上一份工作從事派遣礦業及土石採取業水電燃氣業營造業批發、零售及餐飲業運輸、倉儲及通信業金融、保險及不動產業. -0.021*** (0.005) 0.000 (0.005). -0.099*** (0.021) 0.055 (0.038). 0.022**. (0.007). -0.026* **. (0.011). 0.002 0.005*** -0.003*** -0.000 0.001*** -0.000* -0.003***. (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000). 0.002 0.011 -0.009 -0.001 -0.002 0.000 -0.043. (0.009) (0.008) (0.007) (0.008) (0.001) (0.000) (0.022). -0.020 0.028 -0.000 0.050 0.022 -0.000 -0.311***. (0.022) (0.023) (0.043) (0.051) (0.013) (0.000) (0.086). 0.023 0.014 0.002 0.006 0.001 0.000 -0.047. (0.012) (0.008) (0.010) (0.010) (0.001) (0.000) (0.026). -0.026 0.006 -0.011 0.020 0.004* -0.000 -0.120**. (0.010) (0.012) (0.015) (0.016) (0.002) (0.000) (0.039). 0.000*** -0.004*** 0.119*** 0.016 0.015** 0.091*** -0.003**. (0.000) (0.000) (0.010) (0.014) (0.005) (0.005) (0.001). 0.004 -0.009** 0.244*** 0.203 0.049 0.167*** 0.004. (0.017) (0.003) (0.019) (0.144) (0.042) (0.020) (0.009). 0.140* -0.043** 0.395*** -0.088 0.190 0.249*** -0.052. (0.063) (0.016) (0.034) (0.134) (0.133) (0.046) (0.036). 0.005 -0.008* 0.247*** 0.087 0.073 0.173*** 0.001. (0.020) (0.004) (0.023) (0.101) (0.044) (0.021) (0.012). 0.046 -0.018* 0.299***. (0.029) (0.007) (0.027). 0.022 0.153*** 0.011. (0.077) (0.045) (0.018). 0.001 0.002. (0.001) (0.003). 0.016 -0.001. (0.010) (0.018). -0.047 0.046. (0.032) (0.093). -0.003 0.020. (0.010) (0.028). 0.038 0.000. (0.020) (0.035). 36.

(45) 表12(續) 工商服務業公共行政業社會服務及個人服務業民意代表、主管及經理專業人員技術員及助理專業人員事務支援人員服務及銷售工作人員技藝有關工作人員基層技術工及勞力工樣本數 2. Pseudo R. 0.031*** 0.045*** 0.016*** -0.018***. (0.003) (0.004) (0.002) (0.000). 0.057*** 0.225*** 0.101*** -0.059***. (0.016) (0.030) (0.014) (0.007). 0.083 0.309*** 0.096*. (0.045) (0.064) (0.042). 0.079*** 0.164*** 0.095*** -0.065***. (0.020) (0.031) (0.021) (0.005). 0.070* 0.349*** 0.135***. (0.028) (0.047) (0.025). -0.007*** -0.016*** -0.007*** -0.006*** -0.005*** 0.022***. (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.002). -0.038*** -0.061*** -0.021** -0.025*** -0.007 0.089***. (0.006) (0.006) (0.007) (0.006) (0.012) (0.016). -0.002 -0.170*** -0.004 -0.041 -0.017 0.183***. (0.058) (0.026) (0.046) (0.030) (0.067) (0.038). -0.036*** -0.059*** 0.020 -0.020** -0.025* 0.119***. (0.008) (0.007) (0.015) (0.008) (0.011) (0.019). -0.062*** -0.107*** -0.065*** -0.063*** 0.005 0.050*. (0.013) (0.011) (0.012) (0.014) (0.027) (0.023). 119346. 9922. 2535. 6947. 5561. 0.273. 0.224. 0.251. 0.304. 0.227. 註: 括號內為標準誤此表已包含年度虛擬變數 *. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 37.

(46) 派遣工作的機率約可減少 0.3%。性別方面，男性在從事派遣工作的機率也相對低於女性約 0.5%。此外，若該員工在上一份工作為派遣工作者，在此次仍從事派遣工作的機率會比起上回從事非派遣工作的員工超出 12%。在婚姻狀況方面，未婚與離婚的員工在從事派遣工作的機率分別高出已婚員工 0.3%與 0.2%。不同教育程度對於從事派遣工作的機率方面，學歷為國中以下相對於高中、高職的員工，在從事派遣工作的機率約高出 0.5%，而學歷為專科的員工，在從事派遣的機率則相對低於高中、高職約 0.3%。在各行業別員工從事派遣工作的機率方面，水電燃氣業、營造業、工商服務業、公共行政業、社會服務及個人服務業皆分別高出製造業約 2%、9%、3%、5%、2%。批發、零售及餐飲業在從事派遣的機率則相對低於製造業約 0.3%。而各職業在從事派遣工作的機率方面，除基層技術工及勞力工相對高出機械設備操作及組裝人員約 2%之外，其餘職業在從事派遣工作的機率皆相對低於機械設備操作及組裝人員。. 5.2.2 依不同年齡層及性別之估計結果首先，在表 12 第二欄為未滿 45 歲員工在從事派遣工作之估計結果。此族群員工的潛在工作經驗與工作任職年數皆與從事派遣的機率為存在顯著的差異。而未滿 45 歲的員工中，若上回工作為派遣性質者，在目前仍從事派遣的機率會高出上回從事非派遣工作的員工約 24%。性別方面，男性在從事派遣工作的機率相對低於女性約 2%。在婚姻狀況方面，不論未婚或離婚的員工相對於已婚員工，在從事派遣的機率皆不存在顯著的差異。教育程度方面，國中以下、專科、大學以上相較於高中、高職在從事派遣工作的機率，同樣也未存在顯著的差異。而各行業在從事派遣的機率方面，營造業、工商服務業、公共行政業、社會服務及個人服務業相對高於製造業，其中又以公共行政業相對高出製造業約 23%為最高。礦業及土石採取業、水電燃氣業、批發、零售及餐飲業、運輸、倉儲及通信業、金融、保險及不動產業相對於製造業則不存在顯著的差異。在職業方面，以基層技術工及勞力工在從事派遣的機率相對高於機械設備操作及 38.

(47) 組裝人員約 9%為最大，其餘的職業在從事派遣的機率皆相對低於機械設備操作及組裝人員，其中技藝有關工作人員相對於機械設備操作及組裝人員並未存在顯著的差異。接著，在表 12 的第三欄中，我們則針對 45 歲以上的族群來作探討，由此結果顯示，潛在工作經驗與從事派遣的機率並未存在顯著的影響。但工作任職年數每增加一年，從事派遣工作的機率約可減少 3%。若上次從事派遣工作的員工，在這次依然從事派遣的機率約高出上回從事非派遣工作者 40%，此結果相較於未滿 45 歲的員工可發現，45 歲以上的員工一旦踏入派遣工作後，之後為派遣工作的機率相對高出未滿 45 歲員工約 15%。在婚姻狀況與教育程度對於從事派遣的機率方面，同樣未存在顯著的差異。而各行業從事派遣的機率方面，礦業及土石採取業、水電燃氣業、批發、零售及餐飲業、運輸、倉儲及通信業、金融、保險及不動產業、工商服務業相對於製造業並未存在顯著的差異。營造業、公共行政業、社會服務及個人服務業則分別高出製造業約 25%、31%、 10%。職業方面，技術員及助理專業人員在從事派遣的機率約低於機械設備操作及組裝人員約 17%，基層技術工及勞力工則高於機械設備操作及組裝人員約 18%。在表 12 第四欄為男性族群之分析結果，此族群在潛在工作經驗、工作任職時間皆與派遣工作仍並未存在顯著的差異。若男性員工在上一份工作從事派遣工作者相對於上一份從事非派遣的員工約會高出 25%，在此次工作仍為派遣工作。在婚姻方面，未婚員工在從事派遣的機率也相對高出已婚員工約 2%。在行業部分，則以營造業在從事派遣的機率相對高於製造業約 17%為差異最大。職業方面，則以民意代表、主管及經理相對低於機械設備操作及組裝人員約 7% 為負向差異最大，而基層技術工及勞力工在從事派遣的機率相對高出機械設備操作及組裝人員約 12%為正向差異最大。最後，表 12 的第五欄為女性族群之分析結果，由此結果顯示潛在工作經驗. 39.

(48) 與派遣工作存在顯著的正向差異，當潛在工作經驗每增加一年，從事派遣工作的機率約增加 0.4%。在婚姻方面，未婚、離婚員工在從事派遣工作的機率皆相對低於已婚的員工約 3%，此結果得知，台灣已婚女性在投入派遣的機率相對高出未婚與離婚女性。在各行業從事派遣的機率方面，以公共行政業在從事派遣的機率相較於製造業約高出 35%為最高，而營造業相對高出製造業約高出 15%為次高。各職業中從事派遣的機率方面，則以基層技術工及勞力工相對高於機械設備操作及組裝人員約 5%為正向差異最大，技術員及助理專業人員相對低於機械設備操作及組裝人員約 11%為負向差異最大，由此結果可看出，技術性質較高的職業，其僱用派遣的機率相對較低，而技術性較低的職業，其僱用派遣人員的機則相對較高。. 5.3 派遣員工之流動性－以追蹤資料之估計結果此小節主要針對迴歸式(2)在追蹤資料下之估計結果來進行探討，我們同樣將此節區分成兩個階段，第一階段探討在全樣本下之估計結果，第二階段則對針對不同年齡與性別樣本，探討年齡結構或性別對於從事派遣的機率是否存在差異。我們將員工區分為未滿 45 歲與 45 歲以上的兩大族群來探討不同年齡結構的員工在從事派遣工作的機率是否存在顯著的差異。. 5.3.1 基本迴歸模型之估計結果從表 13 的第一欄指出潛在工作經驗對於從事派遣工作的機率並未存在顯著的差異。而工作任職時間每增加一年約可減少 0.1%從事派遣的機率。教育程度方面，學歷在專科的員工相對於高中、高職在從事派遣工作的機率顯著的低於約 1%，國中以下及大學以上相對於高中、高職在從事派遣的機率則不存在顯著的差異。婚姻狀況與性別的虛擬變數對於今年從事派遣工作的機率皆不存在顯著的差異。此外，工作時薪與從事派遣的機率，則呈現顯著的負向關係。. 40.