門當戶對或賢內助:妻子教育成就對丈夫薪資的影響 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學經濟學系碩士論文. 門當戶對或賢內助: 妻子教育成就對丈夫薪資的影響政治. 立. 大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n Ch 指導教授:莊奕琦 e n g c h i U博士研究生:葉家伶撰. 2010 年 6 月 21 日.

(2) 摘要. 本文採用「華人家庭動態資料庫」 (Panel Study of Family Dynamics, PSFD)資料，探討妻子教育成就如何影響丈夫的薪資，並實證上檢測除了婚配的影響外，婚姻是否的確存在分工效果。研究方法上採工具變數. 政治大. (instrumental variable)法，以解決傳統 OLS 法可能存在的內生性偏誤. 立. 和能力偏誤的問題，並排除夫妻間教育的關聯性，使得抽離婚姻配對因素，. ‧ 國. 學. 而將所獨立出妻子教育對丈夫薪資影響的因果關係，定義為分工效果，藉. ‧. 以檢測妻子教育成就對丈夫薪資的影響是否的確存在分工因子。在本文的. y. Nat. n. al. er. io. 果是否有異。. sit. 最後，更進一步探討在不同世代之下，妻子教育成就對丈夫薪資的分工效. Ch. engchi. i n U. v.

(3) 目錄第一章緒論-------------------------------------------- 1. 第二章文獻回顧. --------------------------------------. 5. 第三章實證模型與估計方法------------------------------ 12. 政治大. 第四章變數說明與資料分析------------------------------- 18. 立. ‧ 國. 學. 第五章估計結果 ---------------------------------------- 26. ‧. 第六章結論--------------------------------------------- 41. y. Nat. n. al. er. io. sit. 參考文獻 ----------------------------------------------- 44. Ch. engchi. i n U. v.

(4) 第一章緒論人力資本投資理論的概念始於Schultz(1961)、Mincer(1962)及 Becker(1975)等人，理論認為教育有助於人力資本的累積，人力資本增加則可以提升勞工的生產力，因而提高薪資水準，故教育為薪資所得的一重要影響因素。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 在台灣地區資料研究方面，有關教育報酬的議題一直是眾人所矚目的焦. 1. ‧. 點，文獻上多以Mincer的薪資函數為基礎，來探討教育和所得之間的相關性. sit. y. Nat. ，綜合其結果可驗證人力資本投資理論：教育成就確實有助於提升薪資所. n. al. er. io. 得，此外教育程度的差異亦是造成所得不均的原因之一。. Ch. engchi. i n U. v. 隨著時代的演進，女性的教育普及化，在教育投資的範疇內，女性的教育成就和表現也逐漸受到關注，高教育程度的女性人數逐年增加，而教育成就也直接或間接影響了女性的生活及勞動參與。除了女性薪資水準的提升，還有，像是教育降低女性的死亡率(Lleras-Murney 2002)、降低犯罪發生的機率(Lochner and Moretti 2001)以及改善子女的健康. 1. 有關於教育與所得的相關性，可參考劉姿君(1993);簡憶如(1998);劉正(1999)。 1.

(5) (Thomas,Strauss,and Henriques 1991;Currie and Moretti 2003)等其他方面，皆具有顯著的影響效果。. 延伸至婚姻角度，在相關研究上，婚姻有益於健康與快樂程度的增進2，且女性的教育成就有助配偶所得狀況改善，如由薪資方程式可發現，婚姻有助於男性薪資水準的提升(如Korenman and Neumark(1991:282-307);. 政治大 Schoeni (1995:351-359); Loh (1996:556-589); Ribar (2004)等)，且高立. ‧ 國. 學. 教育成就的女性，其配偶的薪資也較高(如Lars Lefgren and Frank. ‧. McIntyre(2006)等)。. sit. y. Nat. al. er. io. 若果，妻子的教育程度對其丈夫薪資所得的影響，可以來自什麼途徑?. n. v i n 究竟是來自於在直觀上門當戶對所謂的配對理論，憑藉夫妻教育間的關聯性， Ch engchi U 即男性教育程度高，才有機會認識學歷高的女性，並可利用學歷匹配的婚姻維持社會階級，或因教育成就對個人的階級地位具有正向的影響力3，高教育成就的妻子通常來自較上層家庭，故享有較高的社經地位(職業)，丈夫可 2. 有關婚姻對快樂增進的影響，可參考Myers (1999); Diener et al (2000)、Stutzer and Frey. (2003)、Blanchflower and Oswald (2004)；有關於婚姻對健康改善的影響，可參考Ross et al (1990)、 Waite and Gallagher (2000)、 Wilson and Oswald (2002)、Ribar(2004)。 3. 有關教育對階級流動的影響，可參考鄭同僚(1988)“台灣地區教育成就對社會流動影響”；馬信行(1997)“1990 年人口普查中教育與職業資料之分析”。 2.

(6) 藉由裙帶關係取得更多的工作機會、升遷機會，有助於階級的提升，因而提升薪資所得。. 另一個途徑，亦可能如家庭分工理論所認為，妻子的教育程度越高，越能夠有效率地分擔家務，例如家事料理、管教子女及管帳理財等方面，而使丈夫能夠無後顧之憂著重於工作表現，或是能夠給予事業上的輔助，提高丈. 政治大夫的工作效率與所得，即婚姻帶來兩性分工與效率的提升。顯然地，婚姻可立 ‧. ‧ 國. 學. 以藉由配對或家庭分工對個人所得產生一定的影響，這是一個實證問題。. sit. y. Nat. 理論上配對與分工兩效果皆可能同時存在，但實證上卻不容易釐清，其. al. er. io. 因現能取得的實際資料中不能排除夫妻教育間的關聯性，故無法以傳統 OLS. n. v i n 法直接檢測分工效果。再者，研究方法上，若以傳統簡單迴歸方法估計丈夫 Ch engchi U 薪資方程式的結果，因丈夫能力和丈夫教育選擇有關4，即能力偏誤問題 (ability bias)，而丈夫教育成就和妻子教育成就互有關聯，因此導致妻子教育變數和丈夫薪資所得的殘差項相關，違反了解釋變數和殘差項不相關的假設，又因教育投資並非外生決定，而為一決策結果5，故在教育為外生變數的假設下，會出現的內生性問題，造成簡單回歸估計結果的不一致 4. 依據人力資本理論其他條件不變下，能力越高者，所受到教育程度亦越高。有關詳細說明可參考 Heckman，Lochner，and Todd(2003)。 5 有關教育選擇的決定因素可參考 Haveman and Wolfe(1995)。 3.

(7) (inconsistent)。. 為了解決可能存在的內生性偏誤和能力偏誤的問題，故採用工具變數 (instrumental variable)法，排除夫妻間教育的關聯性，以抽離配對因素，而所獨立出妻子教育對丈夫薪資影響的因果關係，則定義為分工效果，以檢測妻子教育成就對丈夫薪資的影響是否的確存在分工效果。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 本篇論文將以台灣資料實證探討妻子教育成就如何影響丈夫的薪資，. ‧. 有別於過去的研究，擬採用華人家庭動態資料庫(Panel Study of Family. sit. y. Nat. Dynamics, PSFD)，因其為追蹤調查資料，具備詳細個人基本資料，包括家. er. io. 庭背景、教育經驗(教育程度、是否學才藝、是否領取獎助學金…)、薪資水. al. n. v i n 準、配偶及親屬資料，以利完整探討妻子教育成就對丈夫薪資的影響。 Ch engchi U 本論文共分六章。第一章為緒論，說明研究動機和論文研究架構。第二章為相關文獻回顧。第三章為實證模型的建構和估計方法的說明。第四章為變數說明和資料分析。第五章為估計結果。第六章則為本文之結論。. 4.

(8) 第二章. 第二章.文獻回顧. 婚姻市場的概念源於社會學之交換理論，主張婚姻並非隨機配對，而是於一個既定範圍中選擇對象，其擇偶條件取決於付出與收穫是否達到均衡，然而每個人對付出與收穫的認知不盡相同，其可能為經濟收入、美貌、社會. 政治大. 地位、家務料理等各種評估標準。. 立. ‧ 國. 學. 蔡淑鈴(1994)認為交換理論是從理性選擇的角度來看待婚姻階層化的. ‧. 問題：就心理學的角度，Homans 認為兩性在婚姻關係中除了交換金錢，還. y. Nat. er. io. sit. 交換尊敬、愛情、贊同等情感性的要素，且婚姻只是許多社會交換的一種，其夫妻進行交換的目的在於滿足個人的需求，並非整合或強化社會組織；而. n. al. i n U. C. v. h e n g Gary 就經濟學的觀點，其中最著名的莫過於 c h iBecker 的專業分工與交易理論 (specialization and trading model of marriage,Becker,1911)。Becker 以經濟分析方法解釋婚配模式，其認為婚姻市場與競爭性商品市場一樣，不是以任何單一婚姻能獲得最大產出為目的，而是以婚姻的所有產出總和能達到最大為目的，也就是說，婚姻市場的表現結果不是在追求某一特定婚姻從單身到結婚的最大利益，而是追求婚姻的總利益達到最大。再者，婚姻的產出並不是一般國民產出所認定的財貨，而是包括下一代的品質、地位升遷、 5.

(9) 性行為的滿足等未被國民產出所納入的商品。Becker 的婚姻理論主張兩性互補的概念，視婚姻為一種合夥的關係，其認為如同「龍配龍，鳳配鳳」之同質性婚姻之所以會發生，在於這樣的配對能使所有成立的婚姻，達到總利益最大。. 同質性婚姻為選擇配偶具備相似或相同的特質，通常以年齡、住處、階. 政治大級、教育及宗教等為配對指標(伊慶春和熊瑞梅，1994)，其中又以教育配對立. ‧ 國. 學. 為常見的婚配模式。當社會日益工業化，個人僅能由教育管道才能獲得高度. ‧. 發展的科學知識與技能，遂而取得較高的職業和社會地位，教育的影響力因. sit. y. Nat. 此提高，而相對地，社會階級中出身背景的影響力降低，社會開放程度隨之. er. io. 提高。當教育的重要性提升，因而改變了婚姻選擇的型態，若想達到高社經. al. n. v i n 地位，當然選擇能夠提供最多幫助的對象為配偶，因此教育成為了主要的擇 Ch engchi U 偶標準。. Kalmijn(1991)使用 Occupational Change in a Generation(OCG)的調查資料發現，美國教育配對同質性在 1950 年至 1960 年間有顯著的增加，且對於婚姻選擇的重要性已超越社會階級的出身背景(social-class origins)；而 Mare(1991)分析美國 1930 至 1980 年普查的慣時性資料，結 6.

(10) 果顯示在這期間教育同質性婚姻的比率增加，且不同教育程度間婚配的障礙越來越大，而高教育程度者的婚配同質性越高，為此蔡瑞明(1996)提到，因男女之間教育年數與教育品質皆增加，相同教育程度者在學校的相處時間較長，因而增加交往、甚至結婚的機會，所以婚姻中教育同質的可能性因而提高。. 政治大至於台灣的婚配模式，蔡淑鈴(1994)發現台灣人傾向於和自己社會地立. ‧ 國. 學. 位相近者結婚，重視「門當戶對」觀念，亦即教育同質性婚姻，台灣女性甚. ‧. 至偏好與教育程度比自己高的男性婚配，而形成「男高女低」，且在控制世. sit. y. Nat. 代變項差異之下，顯示教育同質婚配的模式並不會因時間而改變。而透過後. er. io. 續研究中，擴大樣本並使用多變項的對數線性模型(multivariate. al. n. v i n loglinear model)分析，結果發現，雖然台灣有普遍教育同質及族群同質配 Ch engchi U 對之顯著雙重配對現象，但族群內婚已逐漸式微，相對上教育同質性就成為婚姻階層化穩定的主要因素之一，此意謂著雙方教育成就差異越大，而配對的可能性就越低。蔡瑞明和巫麗雪(2006)分析 2001 年「台灣社會變遷調查計畫」資料，亦發現教育同質婚逐漸增加的現象。. 7.

(11) 然而，Ultee and Luijkx(1990)、Smits 等人(1998)在研究教育同質婚姻中發現，工業化和經濟發展程度會影響教育同質化的趨勢，對於經濟發展較高的國家，因不同社會階層的人有更多互相接觸的機會，此外透過教育的普及、大眾傳播盛行，區域流動性活絡等種種因素，遂而可能降低教育內婚的傾向。Smits 等人(1998a)更進一步擴大樣本，針對 65 個國家，其中包括台灣，進行跨國研究，其引用 Kuznet(1995)觀點6，認為在收入差距大的社. 政治大會裡，階級地位的考量很重要，因此婚姻選擇會受到地位高低的影響，為了立. ‧ 國. 學. 維持地位，在擇偶上會考慮對方的教育程度，因而增加教育同質婚姻的可能. ‧. 性；當收入差距縮小時，教育不再是重要的擇偶因素之一，故教育內婚的可. al. er. io. sit. y. Nat. 能性就降低，因此認為經濟發展與教育同質性婚配之間呈現倒 U 型的關係。. n. v i n 而蔡瑞明(1996)以台灣資料分析，亦發現台灣社會與經濟發展降低教育 Ch engchi U 同質婚配的比例，但極大差距的教育異質婚配模式也相對減少。另外，Smits 等人也提到，在儒家社會中強調可藉由教育管道取得向上層社會流動的機會，故在以儒家思想為主的國家，教育為重要的擇偶條件，亦傾向教育同質婚配。. 6. Kuznet(1995)認為個人之間的收入差距會隨著工業化的過程，逐漸增加到某一高峰後下降。 8.

(12) 之後 Raymo and Xie(2000)對 Smits 等人的研究加以評論，重新檢視及驗證中國大陸、日本、台灣和美國的資料，結果仍支持經濟發展和教育同質婚配呈現倒 U 字型的結論，但未出現儒家社會的教育同質婚配程度較高的現象。對此，Smits 等人回應，認為 Raymo and Xie 僅採用 4 個國家為樣本，相較於原研究採 65 個國家的多國樣本，涉及到樣本數的問題，使其推估結果有待商榷。同時，Smits 等人(1998b)再度分析，再一次得出儒家文化國. 政治大家有較高的教育同質婚配之結果，且又發現教育同質婚配趨勢不但與現代化立 ‧. ‧ 國. 學. 程度有關，也受到現代化速度影響。. sit. y. Nat. 雖然關於台灣教育婚姻配對趨勢在跨國比較研究上，不能具體說明教育. n. al. er. io. 婚配內容及原因，但綜合以上文獻，大部分資料均顯示台灣的教育婚姻配對是趨向於同質性。. Ch. engchi. i n U. v. 關於婚姻對個人人力資本投資的影響方面，國外的文獻中大部分發現婚姻對於丈夫薪資水準具顯著的正向影響(如 Korenman and Neumark(1991:282-307); Schoeni (1995:351-359); Loh (1996:556-589); Ribar (2004)等)，而江豐富(1988:323-346)、劉姿君(1993)7等研究台灣資. 7. 劉姿君(1993)採用「人力運用調查報告」的資料分析婚姻狀態和薪資報酬的關係。 9.

(13) 料則均發現已婚男性的薪資所得相較於未婚時高。. 8. Robert(2005) 的實證研究分析結果，發現維持婚姻狀態相對於未婚會使男性薪資與工作時間上升 18%，而相較於離婚狀態，則增加了 19%的工作 9. 時間和勞動報酬率；Alison and Frank(2007) 在探討異性婚姻、同性婚姻及同居形式對薪資所得的影響中，顯示異性婚姻對男性所得的影響是正性顯. 政治大著相關，其程度高於女性所得所受到的影響，大約為 13%；而 Elena and 立. ‧ 國. 學. Taylor(2005)使用 British Household Panel Survey(BHPS)進行實證分析，. al. er. io. sit. Nat. 助於男性生產力的提升。. y. ‧. 其結果不僅顯示已婚的男性薪資水準較高，更進一步發現其原因在於婚姻有. n. v i n 至於，關於婚姻有助於男性生產力提升的原因，在文獻上亦可找到相關 Ch engchi U 研究，如 Hyunbae, C. and I. Lee(2001)使用 CPS March Supplement 1999 中 18-40 歲已在工作的男性樣本資料，其結果發現婚姻對男性薪資的影響程度，其妻子沒有工作的男性高於妻子也有工作者，由此可得知，夫妻之間的分工效果是導致婚姻影響所得的主要原因之一。. 8. Robert, I. L.(2005)採用 National Longitudinal Survey of Youth(NLSY79)的資料分析婚姻狀態、工作投入和薪資三者相關性。 9 Alison, L. B. and J. Frank(2007)採用 UK Association of University Teachers(AUT)針對英國 6 所代表性大學所作的調查資料分析。 10.

(14) 為了証實分工效果的存在，在研究方法上，如 Lefgren and Frank(2006)，採用工具變數法將教育年數納入婚姻與薪資所得實證研究中，以妻子出生的 10. 月份為工具變數，抽離妻子教育年數及其丈夫教育年數間婚配關係的相關性，其估計結果顯示，當妻子增加一年的教育，其丈夫每年薪資將增加 4129 美元，故驗證了妻子教育對丈夫薪資的影響確實具備分工效果。而本文亦採用工具變數法分析台灣資料中妻子教育對丈夫薪資的影響是否具備分工效. 政治大果，至於工具變數的選擇，則採用是否領取獎學金、是否學習才藝、父母親立. ‧ 國. 學. 教育成就、是否接受國民義務教育，以及居住城鄉為台灣資料的工具變數，. ‧. 以驗證婚姻的分工效果是否存在。. n. er. io. sit. y. Nat. al. 10. Ch. engchi. i n U. v. 由美國人口普查資料分析發現，女性教育年數隨著出生季的增加而遞增，其因年初出生的女性輟學率較高的緣故，但因台灣的資料分析並無此現象，因此以女性出生的月份為工具變數並不適用於台灣的樣本。 11.

(15) 第三章. 第三章.實證模型與估計方法. 本文所採用一般文獻所用之 Mincer(1974)的人力資本薪資方程式做估計，再加入配偶教育以探討妻子的教育成就對丈夫薪資的影響，實證模型設定為：. 政治大. log Wi = β 0 + β1 Exp + β 2 Exp 2 + β 3 EDi + β 4 EDiW + β 5Cohort i + ε i. 立. (1). ‧ 國. 學. 其中 i 為丈夫個人，W 為薪資水準，ED 為教育年數，EDW 為妻子教育. ‧. 年數，而 Exp 則為工作經驗，以 Exp=age - ED - 6 - 2 以表示，cohort. sit. y. Nat. io. n. al. er. 為世代，依出生年畫分為老、中、青三代。. Ch. engchi. i n U. v. 丈夫教育年數項的估計係數βଷ 代表教育年數對薪資所得對數值的影響效果，因人力資本薪資函數源自 Ben-Porath(1967)人力資本投資理論，依據 Ben-Porath 的論點，接受學校教育時間越長，所累積的人力資本存量越多，而人力資本存量多寡又可決定所得高低，因此估計係數應為正；而工作經驗隨著年齡增加，累積的人力資本越多，但過了一定年齡後，再投資所能享有的獲益較少，使人力資本累積存量呈現遞減，因此薪資所得對數值是工. 12.

(16) 作經驗的下凹二次函數，即工作經驗的估計係數βଵ 應為正值，但工作經驗平方的估計係數βଶ 應為負值；至於妻子教育年數對丈夫薪資所得對數值的影響效果，若估計係數βସ 為正，表示妻子教育成就對丈夫薪資有正向影響力，若為負則反之。. 以傳統 OLS 法估計上述薪資方程式，變數間必須排除可能存在的內生性問題，檢視丈夫教育年數(ED. 立. 政治大 )和妻子教育年數(ED. W. )兩變項，由於婚姻為. ‧ 國. 學. 一種配對選擇，故妻子教育成就很可能藉由配對效果，間接影響丈夫薪資。. ‧. 在薪資所得的簡單迴歸分析中，丈夫能力和丈夫教育選擇有關，而丈夫教育. sit. y. Nat. 成就和妻子教育成就互有關聯，因此妻子教育變數和丈夫薪資所得的殘差項. er. io. 具有相關性，違反了解釋變數和殘差項不相關的假設，此情況下，若仍採用. al. n. v i n 傳統 OLS 估計，其結果會出現誤差。另外，由於婚姻也可能因男女分工而使 Ch engchi U 得丈夫的生產力提高，和薪資的增加，就算估計結果βସ 為正也無法區分出婚配與分工效果，但若能夠抽離丈夫教育和妻子教育的配對因素，即丈夫教育、妻子教育與殘差項互相獨立，將所獨立出來的妻子教育對丈夫薪資影響的因果關係，統稱為分工效果，則即可檢測在婚姻中的分工效果是否存在。. 13.

(17) 為了驗證存在分工效果，研究方法上擬採用工具變數(instrumental variable)法，於第一階段教育方程式抽離妻子教育和丈夫教育的配對因素，以分別估計妻子及丈夫的教育成就，再於第二階段依(1)式檢測分離出來的分工效果對丈夫薪資的影響，以檢測妻子教育成就對丈夫薪資是否存在分工效果。. 政治大在使用工具變數估計教育薪資方程式時，工具變數選擇須具備相關性和立和薪資水準、殘差項無相關之要求。. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. 外生性，即工具變數須與教育程度相關,但同時這些變數的選擇又必須符合. er. io. 根據人力資本理論，個人特徵因素、家庭教育資源因素為影響教育成就. al. n. v i n 的重要要素，但與薪資或其配偶的教育水準無直接相關，故於本文首先採用 Ch engchi U 是否接受獎學金或教育補助、是否學習才藝為估計實質教育成就所選擇的工具變數，家庭資源豐富往往有助於對教育資源的投入，提高接受教育的機會，而影響個人的教育年數選擇。此外，由國外文獻上研究教育的公共政策對教育報酬的影響的結果可知,義務教育政策的施行對於人力資本結構提升，具有相當顯著的效果，且就個人教育選擇而言，義務教育政策為外生決定,故亦選用是否接受國民九年義務教育為教育成就的工具變數。 14.

(18) 再者,不同居住地區可能會影響教育投資，因此，另選擇以個人 16 歲以前居住地的城鄉虛擬變數作為工具變數。除此之外，因考量到家庭背景因素中父母親的教育成就亦可能影響子女的教育年數，又具備與薪資水準無直接相關的外生性，可以解決傳統 OLS 之內生偏誤性，因此本文選擇以父母親教育年數為另一工具變數。. 政治大故教育的工具變數方程式如下：立. ‧ 國. 學. ෫ W =a Age + a Ageଶ + a EDF + a EDM + a REG + a CED + a ABT + a SUB + ε (2) ED ଶ ଷ ସ ହ ଺ ଻ ଼ ଽ. ‧. ෫ =b Exp + b Expଶ + b Age + b Ageଶ + b EDF + b EDM + b REG + b CED + δ (3) ED ଴ ଵ ଶ ଷ ସ ହ ଺ ଻. sit. y. Nat. al. er. io. 方程式(2)和方程式(3)分別為妻子與丈夫的教育工具變數方程式，其中. n. v i n ED 代表父親的教育年數，ED 為居住地區之虛 C h則為母親的教育年數，REG engchi U F. M. 擬變數(1 表示城市，0 表示鄉村)，CED 則為是否接受國民教育(compulsory education)之虛擬變數(1 表示是，0 表示否)，ABT 為成長過程中是否學習才藝，以虛擬變數設定(1 表示是，0 表示否)，SUB 為是否領取過獎學金或教育補助費，以虛擬變數設定(1 表示是，0 表示否)。. 15.

(19) 因丈夫資料來源為女性問卷的配偶樣本資料，由於問卷設計的緣故，資料上缺乏丈夫是否接受獎助學金、學習才藝的資訊，故 ABT 與 SUB 此兩項工具變數僅能使用於妻子教育程度估計式。. 11. 文獻中，父母親教育程度對個人教育成就有顯著正向的影響，一般認為當父母親教育程度越高，對其子女課業、升學較為重視，或是教育程度高的父母能給予子女較好的環境，故普遍上子女接受高等教育的可能性也高，. 政治大因此估計係數a 和a 、b 和b 應為正值；而居住於城鄉對個人教育程度的影立 ସ. ହ. ସ. ହ. 間個人教育成就會出現差異，即a଺ 和b଺ 應為正值。. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. 響，城市地區教育資源較豐富，可提供較多的升學管道和機會，預估城鄉之. er. io. 另一方面，估計係數a଻ 和b଻ 代表接受義務教育與否對個人教育成就選擇. al. n. v i n 之影響效果，義務教育的施行目的在於提升全國的受教率，相關實證研究發 Ch engchi U 現，義務教育不僅可以提升教育報酬率12，義務教育結束後將有助於增加個人對進入較高等教育的需求13，因此預估此效果為正值。至於，是否學過才藝和領取獎助學金對個人教育成就的效果分別以估計係數a଼、aଽ 表示，若為正值，則意謂在求學過程中接觸才藝訓練能夠啟發和影響個人潛在能力，因. 11. 有關父母親的教育程度對子女教育成就的影響，可參考 Behrman(1999:2859-2939)、Plug and Vijverberg(2003:611-641)、Chu,Tsay,and Yu(2005:1-29)、Chu,Xie,and Yu(2005:1-28)。 12 有關義務教育對教育報酬率之影響效果文獻，可參考 Wei et al.(1999:167-187)、Angrist and Krueger(1991:979-1014)、Sakellarious(2006:473-481)與黃芳玫(2001:91-118)、莊奕琦和賴偉文(2008)。 13 有關探討義務教育對教育成就的選擇，可參考 Mclntosh(2001:69-90)、Lleras-Muney(2003:401-435)。. 16.

(20) 此有益於對正規教育的學習，而過程中領取過獎助學金，顯示學業表現較為優異，能力相對較強，因此多為較高教育成就者。. 透過模型(1)、(2)的估計結果，我們可以檢測婚姻是否存在分工效果、及估計方法與工具變數的適用性。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 17. i n U. v.

(21) 第四章. 第四章.變數說明與資料分析. 本文的目的在探討妻子的教育成就對丈夫薪資水準的影響，因此所採用的樣本必須具備詳細之個別基本資料及其家庭背景資料，包括個人之教育經驗、薪資水準、家庭教育資源及其他個人特徵變數(如是否曾經學才藝或在. 政治大. 就學期間是否曾領取獎助學金等)，另外個別樣本之配偶及親屬等資料，亦. 立. 為重要之選擇變數。. ‧. ‧ 國. 學. 因此本文選擇採取華人家庭動態資料庫 (Panel Study of Family. sit. y. Nat. Dynamics, PSFD)進行實證分析，PSFD 為自 1999 年開始進行的追蹤調查資. er. io. n. al 料，乃利用行政院內政部所提供的戶籍資料，以家庭為基本單位持續進行追 iv. n U engchi 蹤，以成年人口為主樣本，並由主樣本延伸，再將主樣本之父母、子女、兄. Ch. 弟姊妹納入訪問樣本，藉以建構完整的追蹤資料庫。本文所使用的部分為 PSFD 中三個主樣本的合併資料，分別為 1999 年針對 1953-1964 年出生的主樣本(問卷編號為 RI1999，1999 年的年齡分布為 35-46 歲)，樣本數為 999 筆；2000 年針對 1935-1954 年出生之主樣本(問卷編號 RI2000，2000 年的年齡分布為 46-65 歲)，樣本數為 1959 筆；以及 2003 年針對 1964-1976 年. 18.

(22) 出生之主樣本(問卷編號為 RI2003，2003 年的年齡分布為 27-39 歲)，樣本數為 1152 筆，三個主樣本之合併樣本總數為 4110。. 表 1 為本文實證模型所採用之變數名稱及其定義。其中有關影響丈夫、妻子教育成就高低的工具變數，為符合工具變數選擇時所必須具備之相關性和外生性的原則，故選擇父母的教育年數、及城鄉變數和九年國民義務教育. 政治大政策變數，而妻子教育成就的工具變數另加入有關家庭資源、個人特徵方面立. ‧ 國. 學. 的資料(如:才藝訓練、獎學金)，這些變數皆會影響個別的教育成就，但卻. ‧. 又與丈夫的薪資水準無關。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 19. i n U. v.

(23) 表 1、變數選擇及定義變數名稱. 說明. 教育程度. 分為不識字與自修、國小、國中、高中職、專科、大學、碩士及博士八種不同教育層級。. 教育年數. 以教育程度推算其教育年數，自不識字與自修、國小、國中、高中職、專科、大學、碩士及博士分別為 0 年、6 年、9 年、12 年、14 年、16 年、 18 年、24 年。. 工作經驗. 以「年齡-教育年數-6-2」作為男性工作經驗年數的代理變數。. 工資. 以每月實質工資所得換算為每一工時的實質工資之自然對數值。. 個人特徵：獎學金或教育補助費. 讀書過程中是否有領取獎學金或教育補助費，以虛擬變數表示，有為 1，. 政治大在求學期間是否參加才藝訓練(例如學習彈鋼琴、畫畫、書法、跳芭蕾舞立沒有為 0。. 家庭資源: 才藝訓練. 等)，以虛擬變數表示，有為 1，沒有為 0。. 以父親教育程度推算其教育年數，例如不識字與自修、國小、國中、高中. 年、18 年、24 年。. n. al. er. 職、專科、大學、碩士及博士分別為 0 年、6 年、9 年、12 年、14 年、16. io. 世代. sit. y. 以母親教育程度推算其教育年數，例如不識字與自修、國小、國中、高中. 年、18 年、24 年。. 城鄉. ‧. 職、專科、大學、碩士及博士分別為 0 年、6 年、9 年、12 年、14 年、16. Nat. 母親教育年數. ‧ 國. 父親教育年數. 學. 家庭背景因素：. v. 16 歲以前居住地，以虛擬變數設定，鄉村為 0，城市為 1。城市與鄉村的. i n 區別按內政部戶政司資料區分之。 Ch engchi U. 老年. 出生時間在 1950 年以前。. 中年. 出生時間在 1951 年至 1960 年。. 青年. 出生時間在 1961 年以後。以 1961 年以後為基準組，設定 2 個虛擬變數。. 義務教育. 是否有接受九年國民義務教育。以虛擬變數表示，有為 1，沒有為 0。對 14. 九年義務教育政策變數的定義，乃以出生年(1956 前後)作為區分標準。廠商從業人數. 將廠商從業人數分為 0-99 人(標準組)、100 人以上。以虛擬變數表示。. 行業別. 區分為農業、製造業及服務業，以農業為標準組，設定 2 個虛擬變數. 資料來源：華人家庭動態資料庫(Panel Study of Family Dynamics). 14. 台灣地區於民國 57 年(1968 年)實施九年國民義務教育，將義務教育延長至九年，即原本國小畢業(12 歲)的學童必須進入國中就讀，因此可推測受到九年國民義務教育政策影響的人乃為 1956 年以後出生者，故本文以 1956 年出生前後做為是否接受九年國民義務教育之分界點。 20.

(24) 由於研究重點在於探討妻子的教育成就高低對丈夫薪資的影響效果，故在樣本的選擇方法，理論上應先由 PSFD 的主樣本中篩選出男性的資料，再取得其妻子的訪問資料，但由於本文在使用工具變數時須採用配偶的家庭資源及個人特徵方面的資料(如:才藝訓練、學業優異獎學金等)，而 PSFD 問卷設計上卻無法提供這部分的資訊，故本文選擇由 PSFD 主樣本中先篩選出女性的資料，再由已婚女性所提供的配偶資料中取得丈夫的薪資所得、工作經驗、世代等資料。. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 首先，在 PSFD 中先選取受訪者為女性的主樣本，共計有 2114 筆，將這. sit. y. Nat. 些資料的基本統計量整理為表 2 第一部分，在扣除各變數遺漏值與不適用的. er. io. 樣本後，共得到 1629 個樣本資料。由表 2 所示，女性的平均年齡為 43.4 歲，. al. n. v i n 恰好是所有樣本的平均值(主樣本從 C h 27 歲至 65U歲)；而教育方面，平均教育 engchi 年數約為 10.316 年，教育程度大多集中於大學以下，其中又以小學以下及高中職占較高比例。在父母親的受教育年數方面，父親的教育平均年數約為 5.42 年，母親的教育平均年數為 3.40 年左右；至於城鄉和教育政策方面， 60%的女性居住於城市，且 5 成的女性接受過九年國民義務教育；此外，在求學過程中曾有學習才藝的經驗或是領取過學藝優異獎助學金的比例僅占 18.8%和 23.3%。 21.

(25) 而表 2 男性配偶（之後提及以丈夫一詞表示）的變數，在扣除各變數遺漏值與不適用的樣本後，共得到 1090 個樣本資料，基本統計特性資料中，丈夫的教育平均年數約為 10.734 年，而其平均工作經驗為 27.5 年，平均月薪約為 37949 元。此外，因考量到出生於不同世代者，可能因為各世代經濟發展及教育普及不同，導致教育成就不同，繼而影響其薪資水準，因此為了控制不同出生年代的效果，將樣本依照丈夫出生年代，區分為 1950 年以前、. 政治大 1951-1960 年出生及 1961 年以後出生的三個世代，這三個世代的樣本比例立. ‧ 國. 學. 分別為 37.2%、31.8%及 31.0%。另一方面，將丈夫工作類別區分為農業、製. er. io. sit. y. Nat. 數。. ‧. 造業與服務業，大多從事於製造業與服務業，而公司規模為百人以下占多. al. n. v i n 表 3 為已婚女性(之後提及以妻子一詞表示)教育成就分析，說明妻子教 Ch engchi U 育程度與丈夫薪資水準及教育成就的關係。由觀察可得知，妻子教育程度越高，其丈夫的教育成就也越高，值得一提的是，妻子教育程度於專科以下的群體，其丈夫的平均教育成就皆高於妻子，而大學以上的群體，其丈夫的平均教育成就反而低於妻子，特別是妻子教育成就為碩士級的差距更為明顯。而關於丈夫薪資水準，丈夫薪資皆隨著妻子教育程度而提升，呈現妻子教育成就與丈夫薪資所得的正向關係。 22.

(26) 表 2 變數資料基本統計特性變數名稱. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. 教育年數. 10.316. 3.695. 6. 22. 年齡. 43.401. 9.815. 27. 66. 國小以下. 0.352. 0.012. 0. 1. 國中/初中/初職. 0.116. 0.008. 0. 1. 0. 1. 女性. 教育程度. 高中普通科/職業科/高職. 0. 1. 技術學院/大學. 0.108. 0.008. 0. 1. 碩士. 0.013. 0.003. 0. ‧. 1. 0.001. 0.001. 0. y. 1. 0.188. 0.391. 0. sit. 1. 0.233. 0.423 ni. 0. 1. 5.420. 4.547. 0. 22. 母親教育年數. 3.400. 3.874. 0. 16. 城鄉. 0.597. 0.491. 0. 1. 政策變數. 0.516. 0.500. 0. 1. 樣本數. 1629. io. 才藝訓練. Nat. 博士. al. n 學業優異獎助學金父親教育年數. Ch. engchi U. 23. er. 0.008. ‧ 國. 0.130. 學. 立. 五專/二專/三專. 政0.281治 0.011 大. v.

(27) 變數名稱. 平均值. 標準差. 最小值. 最大值. 教育年數. 10.734. 4.112. 0. 22. 年齡. 46.312. 9.436. 25. 77. 工作經驗. 27.534. 11.980. 2. 68. 薪資. 37949.06 0.784. 270.426 676034.9. 國小以下. 0.275. 0.014. 0. 1. 國中/初中/初職. 0.133. 0.010 治政0.287 0.014 大. 0. 1. 0. 1. 男性配偶. 教育程度. 高中普通科/職業科/高職. 0.011. 0. 1. 技術學院/大學. 0.123. 0.010. 0. 1. 碩士. 0.029. 0.005. 0. 1. 0.002. 0.001. ‧. 1. 0.310. 0.463. 0.318. 0.466 v. 老年廠商從業人數. Ch. sit. y. al. n. 中年. io. 青年. Nat. 世代. 0. 0. 1. ni. 0. 1. 0. 1. er. 博士. ‧ 國. 0.150. 學. 立. 五專/二專/三專. U e0.372 n g c h i 0.483. 0-99 人. 0.714. 0.452. 0. 1. 100 人以上. 0.286. 0.452. 0. 1. 農業. 0.296. 0.457. 0. 1. 製造業. 0.443. 0.497. 0. 1. 服務業. 0.392. 0.488. 0. 1. 行業別. 樣本數. 1090 24.

(28) 表3. 妻子教育成就分析. 妻子. 丈夫. 教育成就. 薪資. 教育成就. 國小以下(35.3%). 25034.25. 6.860. (0.883). (3.126). 37421.47. 10.123. (0.598). (2.818). 國中/初中/初職(11.2%). 政治大高中普通科/職業科/高職(30.8%) 44178.79 立. ‧ 國. 57011.03 (0.499). (2.290). 14.113 (1.818). n. al. 64344.07. Ch. er. io. sit. y. Nat 技術學院/大學(8.5%). ‧. 五專/二專/三專(13.0%). 學. (0.622). 12.396. (0.491)n i. engchi U. 碩士(1.1%). 25. v. 15.699 (1.887). 68118.22. 16.727. (0.822). (2.412).

(29) 第五章. 第五章.估計結果. 本章為分析妻子教育程度對丈夫薪資所得的影響，並檢測婚姻的分工效果。. 一.OLS 模型. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 表 4 為丈夫薪資簡單迴歸結果。模型(1)為純粹丈夫教育成就對本身薪. ‧. 資的影響效果，模型(2)則加入妻子的教育成就，如所示，丈夫教育成就的. sit. y. Nat. 估計值由 0.075 降至 0.047，而妻子的教育年數對其丈夫薪資水準的影響效. er. io. n. al 果，與國內外大部分研究文獻的實證結果相同，估計值為 i v 0.049，呈現顯著 n U engchi 的正向關係，其表示教育成就越高的妻子，其丈夫的薪資水準越高，而造成. Ch. 正相關的原因可能為來自於在直觀上門當戶對所謂的配對理論，藉由學歷匹配的婚姻維持或提升社會階級；或者為家庭分工理論所認為，婚姻帶來兩性分工與效率的提升，但於此迴歸模型中並無法區分兩效果。. 26.

(30) 若將妻子教育程度分等級，分為三等級，即國中以下、高中、大專以上，以國中以下為參照組，可以發現，如模型(3)所示，妻子大專程度以上的估計參數大於高中程度，且高達兩倍之多，表示高教育程度的群體每增加一年教育年數對丈夫薪資的影響力大於教育程度低者。再者，因考量丈夫出生世代的影響效果，故加入了出生世代虛擬變數，如模型(5)，估計結果顯示，世代變數與薪資具高度相關，如中年世代對薪資的估計參數值為 0.216，而. 政治大老年世代對薪資的估計參數值為 0.361，由估計參數差異可觀察到，越年長立. ‧ 國. 學. 的世代群體，其薪資水準相對比較高，因已檢測經驗變數，故此代表年長世. ‧. 代因工作歷練累積而提升工作效率及生產力，以致於對薪資的影響力越大。. sit. y. Nat. er. io. 比較在加入與未加入世代虛擬變數的估計結果，發現妻子教育程度的估. al. n. v i n 計參數變化不大，與丈夫薪資仍具高度相關，其效果具顯著性。 Ch engchi U. 27.

(31) 表4. 丈夫薪資 OLS 估計結果. 變數名稱. OLS 模型(1). 模型(2). 模型(3). 模型(4). 模型(5). 經驗. 0.040*** (0.008). 0.046*** (0.008). 0.052*** (0.008). 0.024*** (0.011). 0.028*** (0.011). 經驗平方. -0.0008*** -0.0008*** (0.0001) (0.0001). -0.0009*** (0.0001). -0.0006*** (0.0001). -0.0007*** (0.0002). 丈夫教育年數. 0.075*** (0.007). 0.055*** (0.009). 0.035*** (0.009). 0.043*** (0.01). 妻子教育年數. ‧ 國. 0.150*** (0.062). n. al. Ch. 中年. engchi. 老年. sit. 0.363*** (0.079). er. io. 世代. 0.180*** (0.063). y. Nat. 大專. 立. 0.049*** (0.008). ‧. 高中. 政治大. 0.049*** (0.008). 學. 妻子教育程度分級. 0.047*** (0.009). i n U. 0.369*** (0.079). v. 0.198*** (0.076). 0.216*** (0.077). 0.335*** (0.113). 0.361*** (0.115). 常數. 9.327. 8.984. 9.222. 9.380. 9.641. 樣本數. 1090. 1090. 1090. 1090. 1090. 0.2518. 0.2767. 0.2659. 0.283. 0.2727. 123.39. 104.47. 78.65. 71.70. 57.67. AdjF值. 註:括號中為標準差，*表示 10%、**表示 5%、***表示 1%統計檢定顯著水準。 28.

(32) 二.工具變數法. 上述所採用的丈夫薪資簡單 OLS 估計法，其估計結果支持妻子教育成就為影響薪資水準的重要變數，但卻忽略了妻子教育成就和丈夫教育成就可能存在相關性，亦無法區分可能同時存在的婚配效果和分工效果，此外妻子教育成就對丈夫的薪資水準的影響竟高於丈夫自身的教育報酬率，此點亦令人. 政治大對傳統 OLS 法的估計結果產生疑慮，故接下來擬採用工具變數(intrumental 立段探討分離出來的分工效果對丈夫薪資的影響。. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. variable)法，來抽離配對因素以估計丈夫及妻子的教育成就，再由第二階. er. io. 表 5 為 IV 第一階段教育方程式的估計結果。首先取得所有女性樣本進. al. n. v i n 行教育成就估計，以求得妻子教育成就之配適值。估計結果顯示，根據表 5 Ch engchi U 欄(1)，女性若於就學期間曾經獲得獎學金或教育補助費，其估計係數為顯著正值，表示求學成績較為優秀者，能力相對較強，教育成就相對較高，平均高 2.169 年。此外，在求學期間有學習過才藝，對教育成就有正面的影響，其教育年數較未學習者平均高 1.259 年，顯示才藝訓練可以啟發和增加個人潛在的學習能力，因而有助於教育成就的提升。. 29.

(33) 此外，在家庭背景方面，父母親的教育成就對於女兒的影響均為顯著正相關，但相對而言，女性的教育成就受其父親教育程度高低的影響相對較大。另外年齡對女性教育成就的影響為負相關，而平方項為正，但並不顯著，其表示在早期社會多半傳統家庭重男輕女，女性必須協助家務而犧牲受教育的權利，因此女性相較於男性的受教育機會較少，因此教育成就偏低，但於近期社會隨著兩性平等觀念興起以及高等教育擴張，女性教育成就因而隨之提高。. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 再者，九年國民義務教育的施行對女性教育的影響為顯著正相關，而城. sit. y. Nat. 鄉間教育成就的差異上，女性於城市者的教育年數則較於鄉村者高 0.648 年，. n. al. er. io. 顯示鄉村地區因為教育資源相對較為缺乏，故教育程度相對較低。. Ch. engchi. 30. i n U. v.

(34) 表 5 教育選擇之工具變數估計結果-IV 第一階段應變數. 變數名稱. 女性教育年數. 是否學習才藝. 男性教育年數. 1.259*** (0.163). 是否接受獎學金或教育補助 2.169*** (0.152) 母親教育年數 0.124*** (0.021) 父親教育年數 0.163*** (0.018) 城鄉有無接受國民教育. 0.0007 (0.0006). -0.004*** (0.0006) -0.319*** (0.024) 0.003*** (0.0003) 4.608. 政治大. ‧. y. sit. n. al. er. io. 經驗平方. 0.567*** (0.112) 0.058 (0.222) 0.421*** (0.063). Nat. 經驗. ‧ 國. 年齡平方. 0.648*** (0.125) 0.580*** (0.222) -0.167*** (0.056). 常數樣本數 DWH 外生檢定 F值過度認定限制檢定 Adj-. 學. 年齡. 立. 0.127*** (0.021) 0.261*** (0.017). 13.443. Ch. engchi. 1629 0.016 (0.023) 287.08 3.2 0.5843. i n U. v. 3079 -0.003 (0.034) 398.99 1.92 0.5085. 註 1:括號中為標準差，*表示 10%、**表示 5%、***表示 1%統計檢定顯著水準。註 2:over-identification test 檢定工具變數的矛盾性，虛無假設為採用的所有工具變數均為外生的變數。註 3:外生性檢定為檢定教育選擇變數的內生性，虛無假設為教育選擇變數無潛在內生性。. 31.

(35) 15. 另一方面，以全體男性樣本進行男性教育成就估計，而取得丈夫教育成就之配適值，依據表 5 欄(2)，男性教育成就之工具變數估計結果顯示，年齡對男性教育成就的影響，一次項顯著為正，但平方項顯著為負，表示年齡較長的男性，教育成就亦較高，但此效果有遞減趨勢。. 就家庭背景方面，父母親的教育年數對兒子教育成就的影響皆為顯著正. 政治大相關，但男性的教育成就受到其父親年數的影響相對較大，且父親對兒子的立. ‧ 國. 學. 影響遠大於對女兒的影響。而施行九年國民義務教育前後對男性教育成就的. ‧. 影響為正相關，但其結果並不顯著，此現象可能是因於早期社會男性普遍上. sit. y. Nat. 受教率比女性高，因而國民教育政策實施所造成男性教育投資成長的幅度較. al. er. io. 女性來得小，因而對男性教育成就的影響力較為不明顯，但對受限制的女性. n. v i n 則有明顯影響；而城鄉間教育成就的差異上，男性居住城市的教育年數則較 Ch engchi U 於鄉村者高 0.567 年。至於經驗變數的參數為負，是以事後事實反應事前情況，當經驗越豐富，反面推論因受教育的年數較少，而越早進入職場的緣故。. 此外，為了確保本文所選取之工具變數具有效性，此必須對所選擇的工具變數進行相關性和外生性檢定，由表 5 F-檢定檢測變數相關性之結果可 15. 所採用的全體男性樣本為 PSFD 中受訪者為男性的主樣本資料，加上受訪者為女性的主樣本所提供的配偶資料，兩者加總，在扣除各變數遺漏值與不適用的樣本後，樣本數為 3079 筆。 32.

(36) 16. 知，於第一階段所選擇的工具變數(是否學才藝、是否接受教育補助費或獎學金、父母親教育年數、城鄉區域、及是否接受國民義務教育)，皆和妻子、丈夫的教育年數有顯著的相關性；而在外生檢定方面，透過 over-identifying Restriction Test17，檢定結果為不拒絕虛無假設，其意謂所採用的工具變數全部具外生性，故驗證了工具變數法第一階段的模型設立為適確的。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 表 6 為比較採用傳統 OLS 法及工具變數法之第二階段丈夫薪資迴歸估計. ‧. 結果。首先，相較於表 6 欄(1)、(2)，僅考慮妻子教育年數、丈夫工作經驗. sit. y. Nat. 與其教育年數及世代的 Mincer 薪資方程式以傳統 OLS 法所估計結果，採用. al. er. io. 適當的工具變數估計教育報酬率的結果顯示，妻子教育成就對丈夫薪資的影. n. v i n 響為顯著正向相關，參照表 C 6 欄(3)、(4)，因為已利用工具變數法解決變數 hengchi U 所產生的內生性問題而分離了婚配效果，故該參數值表示純粹的婚姻分工效果。. 16. 一般而言，第一階段的 F-檢定為檢測第一階段回歸模型中所有選擇的工具變數的估計變數是否均為零，其檢測統計量的通俗法則(rule of thumb)為應大於 10，當只存在一個懷疑具內生性的變數時，當 F-檢定統計量小於 10 則表示此所選擇的工具變數不具效力，因而容易產生二階段模型的估計誤差。 17 假定選擇的工具變數個數為 m，而有內生性疑慮的變數個數為 k，若 m=k 時，迴歸係數稱為適度認定(exactly identified)；若 m>k，則稱之為過度認定(overidentified)；若 m<k，則稱為低度認定(underidentified)。 33.

(37) 由估計的參數值可見，其意味著透過婚姻分工，妻子教育程度每增加一年可使其丈夫薪資成長 2.5%-3.1%，若相較於傳統 OLS 法所估計的參數值， OLS 較高，可能原因為尚包含配對效果。. 而丈夫教育成就對其薪資的影響，由工具變數法所估計的教育教酬率為 5.9%-7.3%，其結果比傳統 OLS 所估計的教育報酬率 3.5%-4.7%較高，此可. 政治大能因變數內生性問題而造成 OLS 可能低估個人之平均教育報酬率。而經由工立. ‧ 國. 學. 具變數法修正後，其丈夫的教育報酬率高於妻子教育成就對其丈夫薪資的影. ‧. 響效果，顯示丈夫自身教育成就對薪資水準仍具較大的直接影響力，而婚姻. sit. y. Nat. 所帶來的分工效果為輔助的因子，此結果亦比 OLS 的估計結果更符合一般既. n. al. er. io. 有文獻和經驗法則。. Ch. engchi. i n U. v. 在世代方面，不論 OLS 或 IV 法，年長世代對薪資水準的影響效果大於其他年輕世代，其意味著年長世代之樣本的丈夫，除了經驗外，尚有其他因素，如工作職位較高階等優勢，而領取較高的薪資。. 34.

(38) 我們藉由工具變數法得以驗證妻子的教育成就對丈夫薪資的影響確實存在分工效果，即透過兩性分工，妻子的教育程度越高越能夠有效率地分擔家務，使丈夫能夠無後顧之憂專心於工作表現或事業衝刺，而提高丈夫的工作效率與所得，故台灣實證証實婚姻可帶來兩性分工與效率的提升。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 35. i n U. v.

(39) 表 6 比較 OLS 法和 IV 法的丈夫薪資迴歸估計結果 OLS. 妻子教育年數. 0.047***. 0.009. 0.00006. (0.008). (0.011). (0.010). (0.013). (0.013). -0.0008***. -0.0006***. -0.0008***. -0.0005***. -0.0003*. (0.0001). (0.0001). (0.0002). (0.0002). (0.0002). 0.047***. 0.035***. 0.073***. 0.059***. 0.045***. (0.009). (0.009). (0.016). (0.016). (0.016). 0.049***. 0.049***. 0.025*. 0.006. (0.014). (0.015). (0.008). Nat. 老年. (0.0147). io. 0.319***. (0.076). (0.076). (0.170). 0.335***. 0.574***. -0.169. (0.113). (0.110). (0.194). n. al. 0.198***. ‧. ‧ 國. 中年. (0.008). 學. 世代. 立. 0.031** 政治大. y. 丈夫教育年數. 0.024***. sit. 經驗平方. 0.046***. 世代* 世代*妻子教育年數中年*妻子教育年數. -0.077. er. 經驗. IV-第二階段. Ch. engchi. i n U. v. 0.031** (0.013). 老年*妻子教育年數. 0.065*** (0.015). 常數. 8.984. 9.380. 8.935. 9.601. 10.100. 樣本數. 1090. 1090. 775. 775. 775. F值. 104.47. 71.7. 32.12. 26.72. 23.32. 0.2767. 0.283. 0.1386. 0.1662. 0.187. Adj-. 註:括號中為標準差，*表示 10%、**表示 5%、***表示 1%統計檢定顯著水準。. 36.

(40) 此外，本文另加入丈夫世代與妻子教育年數的交叉項，更進一步探討在不同世代之下，妻子教育成就對丈夫薪資的分工效果是否有異。如表 6 欄(5) 所示，丈夫世代與妻子教育年數的交叉項皆為顯著為正，分別為 0.031 和 0.065，表示於較年長世代，妻子教育成就對丈夫薪資的分工效果較大。推究其可能原因為在老一輩的世代中，婚姻多半受父母之命，傾向於和社會地位相近者結婚，而教育則為重要的選擇依據，再者，夫妻間多採「男主外，. 政治大女主內」分工模式，由丈夫負擔家計，而妻子全心照料家務，因此分工效果立 ‧. ‧ 國. 學. 較明顯且強烈。. sit. y. Nat. 然而隨著社會與經濟發展，社會開放的程度逐漸提高，透過大眾傳播業. er. io. 的繁盛、區域流動活絡等媒介，不同階層的人有更多機會相互接觸，對於年. al. n. v i n 輕世代而言，教育不再是婚姻選擇主要的考量之一，因而教育同質性可能降 Ch engchi U 低，女性的教育成就也因教育普及而逐年提高，也因此直接或間接影響了女性的生活與勞動參與，在婚姻中妻子不再僅能扮演全職家庭主婦的角色，不少婦女選擇進入職場，與丈夫共同負擔家計，但也因妻子必須同時兼顧工作和家庭，在無法專心料理家務的情況下，亦式微了妻子教育成就對丈夫薪資的分工效果。. 37.

(41) 三.敏感性分析. 為了進一步確認實證估計結果的頑強性(robustness)，本文考慮幾個不同的方向進行敏感性分析，相關結果列於表 7。首先，考慮居住於城鄉對薪資水準的影響，故加入城鄉項，由模型(1)的結果發現城鄉對薪資水準的影響是顯著為正(0.083)，表示城市薪資所得水平相較於鄉下較高，或者，亦. 政治大可能為居住於城市地區必須負擔較高的生活開銷，因此丈夫須更加致力於工立 ‧. ‧ 國. 學. 作，而取得較優渥的所得。. sit. y. Nat. 除此之外，考量工作場所及職業對薪資水準的影響效果，分別加入廠商. er. io. 從業人數及行業別變數，如模型(3)、(5)所示。關於廠商從業人數變項，將. al. n. v i n 樣本區分為是否受公司員工人數多寡的影響，以 100 人為分界，並以虛擬變 Ch engchi U 數表示之，其結果顯示若丈夫在員工人數大於 100 人的公司工作，因公司規模較大，制度通常比較完善，如員工的工作績效獎勵制度，以及對員工子女教育基金、生育、傷病等補助，有助薪資所得提高，另一可能為進入大公司工作的人多為學歷較高者，公司內競爭激烈，員工須承受的工作壓力也較大，因此公司欲給予較高的薪資以吸引優秀人才加入或留任，故廠商從業人數對薪資水準的影響顯著為正(0.149)。 38.

(42) 至於行業別，區分為農業、製造業及服務業，以農業為標準組，設定 2 個虛擬變數，結果顯示相對於農業，工作類別屬於服務業的薪資所得較高，約高出 38%，其次為製造業，製造業因須具備專門技能，故所得水準普遍高於農業，而服務業的薪資水準之所以超過農業及製造業，有其原因可能為服務業涵蓋現代金融保險不動產、個人及公共服務等，多半隨著平均所得增加而發展，並能支持生產活動而使其他產業順利經營和發展，因此有別於製造. 政治大業制式化的工作內容，服務業的工作者須具備創造性和綜合協調能力等條件，立. ‧ 國. 學. 或是需要專業化的技術和知識，如醫師、會計師等專業人士，故丈夫若工作. ‧. 於服務業的薪資所得通常較高。. sit. y. Nat. er. io. 綜合上述內容，本文在估計過程中，比較在加入上述變數前後的估計結. al. n. v i n 果，發現丈夫與妻子教育年數變項的估計參數變化不大，效果大小並無太大 Ch engchi U 的差異，顯著性均相同，此敏感性分析結果依舊支持妻子教育成就對丈夫薪資確實存在分工效果的實證結果，且由模型(9)所示，加入丈夫世代與妻子教育年數交乘項後，同樣地結果亦支持較年長世代，妻子教育成就對丈夫薪資的分工效果較大的結論。. 39.

(43) 變數名稱. 妻子教育年數. 城鄉. 模型(3). 模型(4). 模型(5). 模型(6). 模型(7). 模型(8). 模型(9). 0.044***. 0.006. 0.045***. 0.001. 0.052***. 0.020. 0.054***. 0.009. -0.011. (0.010). (0.013). (0.012). (0.015). (0.011). (0.013). (0.013). (0.016). (0.016). -0.0008***. -0.0005***. -0.0006***. -0.0004*. -0.0008***. -0.0006***. -0.0008***. -0.0005**. -0.00004. (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). (0.0002). 0.062***. 0.048***. 0.076***. 0.058***. 0.077***. 0.065***. 0.088***. 0.072***. 0.052**. (0.017). (0.017). (0.019). (0.019). (0.017). (0.016). (0.022). (0.021). (0.021). 0.030**. 0.024*. 0.036**. 0.033*. 0.035**. 0.029*. 0.031*. 0.027. -0.005. (0.015). (0.014). (0.018). (0.017). (0.015). (0.019). (0.018). (0.019). 0.083*. 0.085*. 0.026. 0.024. 0.015. (0.049). (0.049). (0.062). (0.060). (0.058). 0.126**. 0.059. 0.059. (0.061). (0.059). -0.010. 0.047. 0.149***. 行業別製造業. 服務業. 0.089*. io. 中年. 0.322***. 老年. al. n. (0.076) 0.574*** (0.110). 0.388***. 0.373***. 0.044. (0.084). (0.082). (0.144). (0.139). (0.136). 0.442***. 0.412***. 0.081. 0.014. 0.053. (0.086). (0.085). (0.149). (0.144). (0.141). 0.400***. -0.284. (0.091). (0.206). 0.562***. 0.770***. -0.320. (0.113). (0.131). (0.244). (0.058). Nat. 世代. (0.062). ‧. (0.059). (0.015). 學. ‧ 國. 廠商從業人數. 立. 政治大. y. 丈夫教育年數. 模型(2). sit. 經驗平方. 模型(1). er. 經驗. IV. 0.375***. 0.286***. (0.085). Ch. i U e (0.127) n g c h 0.720***. (0.078) v i n. 中年*妻子教育年. 0.056***. 數. (0.015). 老年*妻子教育年. 0.089***. 數. (0.018). 常數. 9.079. 9.750. 8.808. 9.600. 8.349. 8.964. 8.548. 9.400. 10.194. 樣本數. 775. 775. 476. 476. 669. 669. 414. 414. 414. Adj-. 0.1406. 0.1684. 0.1272. 0.1811. 0.1973. 0.2239. 0.1455. 0.2093. 0.2618. F值. 26.33. 23.40. 14.85. 16.01. 28.37. 25.1. 9.79. 11.93. 13.2. 表 7 敏感性分析. 40.

(44) 第六章. 第六章.結論. 關於妻子教育成就對丈夫薪資的影響，於理論上可能同時具備婚姻配對效果：即憑藉夫妻教育間的關聯性，丈夫由裙帶關係來維持或提升階級，因而提高薪資所得；以及具備分工效果：藉由夫妻分工，妻子教育程度越高，越能有效率地分擔家務，例如家事料理、管教子女及管帳理財等，使. 治政大丈夫能專注於工作表現或輔助事業，以提高工作效率與所得；但實證上並立 ‧. ‧ 國. 學. 不容易區別這兩效果。. sit. y. Nat. 故本文採用「華人家庭動態資料庫」(PSFD)，以工具變數法解決了傳. n. al. er. io. 統 OLS 法可能存在的內生性偏誤和能力偏誤的問題，排除夫妻間教育的關. iv. 聯性，以抽離配對因素，而所獨立出妻子教育對丈夫薪資影響的因果關係， n C. hengchi U. 則定義為分工效果，以檢測妻子教育成就對丈夫薪資的影響是否的確存在分工效果。. 估計結果顯示，妻子的教育成就對丈夫薪資所得具顯著的正向影響效果，也就是妻子教育年數越高，其丈夫薪資越高。此外，藉由工具變數法抽離婚配效果後，驗證了妻子教育與丈夫薪資之間確實存在分工效果，當 41.

(45) 妻子教育年數每增加一年，其丈夫薪資將成長 3.1%，年薪約成長了 14117. 18. 元，其意味著當妻子的教育程度越高，對丈夫的工作有所貢獻，其中經由家庭分工能提升丈夫的生產力與工作效率，進而提高丈夫的薪資所得。. 在世代方面，實證結果顯示，除了教育成就會影響薪資所得外，世代亦具有顯著的相關性，丈夫若屬於較年長的世代者，其對薪資所得影響越. 政治大. 大，表示相較於年輕世代的經驗不足、處事不夠深思熟慮，年長的世代因. 立. 工作資歷較長，經驗豐富，工作態度較為謹慎、因此多半擔任較高的職位，. ‧ 國. 學. 享有較為優渥的薪資。. ‧ sit. y. Nat. 除此之外，本文更進一步探討在不同世代之下，妻子教育成就對丈夫. er. io. n. al 薪資的分工效果是否有異。估計結果顯示丈夫於越年長的世代，妻子教育 iv. n U engchi 成就對丈夫薪資的分工效果較為明顯且強烈，其原因在於較年長的世代，. Ch. 教育為主要的婚姻配對選擇依據，又夫妻間多採「男主外，女主內」的分工模式，故分工效果比較大：而年輕的世代，因社會開放程度逐漸提高，不同階層的人有更多的機會相互接觸，教育不再是主要的婚姻選擇考量因素，再加上女性的教育成就逐年提升，因此改變了女性的生活型態和勞動. 18. 算法為以採選取總樣本中丈夫平均月薪 37949 元，乘以估計成長幅度 3.1%，再乘以 12(月)，以得出年薪約成長了 14117 元。 42.

(46) 參與模式，在婚姻中妻子不再僅能扮演全職家庭主婦的角色，不少婦女選擇進入職場，與丈夫共同負擔家計，但也因妻子必須同時兼顧工作和家庭，在無法專心料理家務的情況下，亦式微了妻子教育成就對丈夫薪資的分工效果。. 最後，關於本文選取的樣本資料，理論上應先由主樣本中篩選出男性. 政治大. 的資料，再取得其配偶的訪問資料，但目前國內尚短缺完整的夫妻相對資. 立. 料，而本文採用工具變數時須使用妻子的家庭資源及個人特徵方面的資料，. ‧ 國. 學. 但由於 PSFD 的主樣本雖有詳細的個人資料，但配偶問卷設計上卻無法提. ‧. 供這部分的資訊，故本文中夫妻的資料選擇由 PSFD 主樣本中先篩選出女. sit. y. Nat. 性的資料，再由其提供的配偶資料取得丈夫資料，致使男性樣本數偏低，. er. io. n. al 往後若有更完善的資料應可做更完整的分析。此外，因婚姻對個人薪資有 iv n U engchi 存在顯著影響，就個人在教育選擇而言，除了傳統文獻探討個人能力、受. Ch. 教育環境、家庭背景等因素外，甚至預期未來的婚姻狀況也將是一項重要的個人教育選擇影響因素，故此將是未來可以延伸探討的方向。. 43.

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