研究生教育扩张、教育报酬与工资不均度——我国台湾地区的实证研究，本文主要内容关键词为：台湾地区论文,不均论文,报酬论文,研究生教育论文,工资论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 20世纪90年代台湾地区产业结构面临转型与升级的巨大压力，创新的需求与人力需求结构的调整相应而生。加以教育松绑与改革的声浪日起，台湾当局乃因势利导推动高等教育扩张政策。除于1995年修订《大学法》，朝大学自主发展外，并自1996年始，开放大学设立，以及技术学院改制。根据台湾教育主管部门的统计数据，1995学年大学与学院的数量为60所，2008学年增至171所，增长率达185％；学生数也由36万人增至近130万人，增长2.6倍。大学教育的发展由精英型走向普及型。 与此同时，台湾地区研究生教育快速扩张。根据台湾教育主管部门的统计数据，在1995-2008年间，大学研究生之班级数由1939班增至9020班，平均每年增加545班。在此期间，硕士以上学历之毕业人数逐年增加，每年毕业人数由14503人提高到61263人，增长3倍之多(参见图1)。连带的，研究生毕业人数占大学部与研究生毕业总人数的比例持续上升；1995年为1.16％，2008年达4.86％。
图1 1951-2008年台湾地区研究生毕业人数 资料来源：台湾教育主管部门统计处。 研究生教育扩张对其私人教育报酬的影响为何？①根据台湾“人力运用调查”数据，在1995-2008年间，研究生劳动的平均实际工资，以2003年为分界点，呈现先升后降的趋势(参见图2)。其次，观察各世代研究生劳动在特定年龄层下相对于大学与专科劳动之工资比例，发现年龄介于25-34岁与35-44岁时，1971-1984年期间出生的世代其研究生相对教育报酬低于前一世代(1961-1970出生)。而在其他年龄层下，较晚世代之研究生相对教育报酬均高于较早之世代(参见图3)。
图2 1995-2008年研究生劳动平均每小时工资的对数值 注：lnWage(每小时工资的对数值)之历年数据均经过消费者物价指数平减，以2006年为基期。 资料来源：根据台湾行政主管部门主计处“人力运用调查”之原始数据计算而得。
图3 相同年龄层不同世代之研究生相对于大专毕业生之工资比例 注：(1)各世代的出生期间分别为世代一：1931-1940年、世代二：1941-1950年、世代三：1951-1960年、世代四：1961-1970年、世代五：1971-1984年。 (2)世代一的样本年龄均介于55-64岁，故在图形上只有一个观察点；其研究生相对工资比例为1.31。 资料来源：根据台湾行政主管部门主计处“人力运用调查”1995-2008年各年原始数据计算而得。 研究生教育扩张下，其社会报酬的变动又是如何？不少文献探讨高等教育的正面外部性，包括经济与非经济的利益，以及对其他教育程度劳动的外溢效应(如Marshall，1890；Friedman，1962；Lucas，1988；Jovanovic and Rob，1989；Acemoglu，1998)。凡是伴随高等教育扩张所产生的生产力、技术与学习力等效能的提升，都是外部的经济利益；而非经济利益诸如促进政策施行的顺利与犯罪率的降低等。唯高等教育的社会报酬(包括私人报酬与外部报酬)实际衡量不易。近期Moretti(2004)在工资回归模型中引进地区的特定教育程度之劳动份额，借由此因素对工资的边际影响，捕捉这类劳动的外溢效应。②诚如上述，20世纪90年代中期以后，台湾各大学普遍增设研究生；另一方面，长期以来台湾当局提供的助学贷款利率不断调降，利息补贴支出逐年增加。因此，研究生教育扩张的经济效益如何，实为重要的研究课题。本文的研究主旨之一，即在评估研究生劳动的外部效应。 研究生教育扩张影响劳动供给结构。在厂商技术给定、研究生劳动具有外部性且研究生劳动与非研究生劳动不完全替代的情况下，各类型劳动需求因应调整，工资势必改变，此又将牵动劳动报酬的分配。有文献针对1968年台湾中等教育扩张，利用不同的实证方法，探讨其对教育报酬率与工资分配不均度的影响(如Gindling，et al.，1995；Clark and Hsieh，2000；Gindling and Sun，2002；Vere，2005等)。以Vere(2005)为例，其指出1979年以后台湾中等教育扩张使工资不均度下降，原因是年轻世代的教育程度普遍提高，造成世代内的工资差异缩小。在整体的收入分配日益不平等之际，研究生教育扩张对工资结构与不均度的影响，具有重要意义。③因之，本文拟利用研究生与大专毕业生的劳动工资决定模型，进一步探讨研究生教育扩张后工资分配不均化的成因。 本文首先建立一个结合研究生教育投资决策的两类劳动(以下称研究生劳动与大专劳动)市场供给与需求模型，其中两类劳动是不完全替代，并于生产面考量研究生劳动在整个劳动结构的比重对各类劳动生产力的影响。不同于Moretti(2004)简单的理论模型，本模型的劳动供给是由教育投资决策内生决定，故教育投资成本与资金借贷等因素均会影响劳动市场均衡。此外，考量研究生劳动这类高等劳动的人力外溢效应后，教育扩张不仅改变劳动供给的结构，也因生产力的变动影响劳动需求。因此，本模型得以完整地探讨教育政策变量对劳动市场的供需与均衡工资的影响。本文推论得知，考量研究生劳动促发的群组内与群组间的生产力效应，教育投资成本或借款利率降低，均有助于大专劳动工资的增加，惟对于研究生劳动的工资影响，则视供给变动的价量效应以及需求面的生产力效应而定。 其次，根据理论模型设立工资回归模型，并利用台湾“人力运用调查”数据，进行实证分析。除分别估计1995-2008年间研究生与大专劳动各自的教育边际私人报酬率外，也检验研究生劳动的比率对两类劳动的工资之边际影响。结果显示，一个地区的研究生劳动比率上升确实可同时提高该地区研究生与大专劳动的工资。进一步比较劳动工资的世代效应，本文发现在教育扩张下，无论是研究生还是大专劳动，最新世代(1971-1984年出生的世代五)的工资增长率明显地较前一世代降低；尤有甚者，世代五的硕士学历劳动其实际工资较世代一少(1931-1940年出生者)，给定其他条件不变。 观察此一期间工资不平等程度，主要是两类劳动的组内分配不平等所致。根据不均度分解结果，研究生劳动与大专劳动的组内工资不平等之主要因素，除与工作相关之特征因素(如工作经验、职业与公司规模等)外，世代也是一个共同的不平等因素。唯以研究生劳动而言，其最新世代对组内工资分配不平等的影响已不若较早的世代。在组间差异方面，相对于大专劳动，即使控制劳动的可观察因素与教育政策变量的影响，研究生劳动的工资依然明显较高。即便如此，对高等教育劳动的整体工资分配而言，研究生与大专的组间差异之影响极为有限。综合组内不平等的世代别效应与组间差异的变迁，显示研究生教育扩张对台湾的工资分配造成均等化的影响。 本文共分成五部分，除本部分之前言外，第二部分为理论模型的设立，包含研究生教育投资决策与劳动市场供需模型，并以此为依据，分析教育政策对劳动市场均衡的影响。第三部分为研究生与大专劳动的工资实证模型，与工资决定的实证结果。第四部分为工资不均度的分解与探讨，包括群组内的工资不平等与群组间的工资差异。第五部分为结论。 二、理论模型 (一)研究生教育投资决策与劳动市场供给 假设在一个迭代的研究生教育投资模型中，每个人的经济生活可分成两期：第一期工作或接受研究生教育，第二期工作与消费。假设每人的生育数是一，亦即每一代都只有一个人，因此总人口数维持固定。每个人的能力与偏好相同，唯一的差异在于父母的移转。又假设父母对子女都是利他的，个人的研究生教育投资决定受父母移转的财富多寡之影响。为简化起见，假设个人第一期不消费，其终身效用仅来自第二期的自身消费(c)与对子女的移转(g)，函数形式如下：④
其中α与1-α分别代表个人对第二期消费与对子女移转的重视程度，0＜α＜1。个人于期初选择是否于第一期接受研究生教育，以及第二期的最适消费水平与对子女的移转，期使个人的效用(式(1))值最大。 个人的终身财富决定于第一期收受自上一代的移转与其终身的劳动报酬，后者又与其个人接受的教育程度有关。个人在第一期若接受研究生教育，则于第二期成为研究生劳动，其劳动报酬为
；反之，若个人没有接受研究生教育，则自第一期开始即成为大专劳动，其两期的劳动报酬假设均为
。令h代表投资研究生教育的成本。个人收受自父母的移转(x)若不足以支付研究生教育费用，则可以向资金市场借款；反之若有剩余，则尚可提供资金以获取利息收入。假如个人不接受研究生教育，则成为资金的供给者。 假设资金市场不完全，基于管理成本和风险的承担，借款利率(i)高于贷款利率(r)。依照个人在第一期是否接受研究生教育与资金的借贷行为，将其可能面对的终身预算限制分别写成下列三者：(a)未接受研究生教育的资金供给者：
；(b)接受研究生教育的资金供给者：
；(c)接受研究生教育的资金需求者：
。 解这三种情况的极大化问题，分别得到个人在每种情况下的最适消费与跨代移转，进而导出对应的间接效用函数如下：(a)未接受研究生教育的资金供给者：
；(b)接受研究生教育的资金供给者：
；(c)接受研究生教育的资金需求者：
。⑤比较这三种情况的间接效用，个人进一步决定是否接受研究生教育与资金的借贷。对于面临流动性限制(0＜x＜h)者，接受研究生教育的充要条件为
，由此导出接受研究生教育的跨代移转门槛：
意即，个人来自上一代移转的期初财富如果少于κ，则个人在大专毕业后即进入劳动市场，未进一步接受研究生教育。 根据式(2)，投资研究生教育与否决定于教育投资成本、两种劳动的工资、借款与贷款利率，以及个人拥有的最初财富。给定其他条件不变，某一时期一地区的财富(来自于跨代移转)分配即决定两种劳动之供给量。⑥⑦令F(x)代表某一时期一地区的财富累积分配函数，
，则大专劳动(
)与研究生劳动(
)之供给量分别为：
其中n是一地区已具有大专学历的人口数。为简化分析，本文假设财富分配为均等分配，且各期分配相同，则其概率密度函数为
。将(2)式分别代入(3a)与(4a)两式，得出该地区两种劳动之供给函数：
(二)劳动市场需求 参考Morreti(2004)，本文将全社会分成m个地区，每一地区视为一个竞争的经济体，并只生产一种流通全社会的商品y。假设生产要素仅只有劳动，劳动分为研究生与大专两种。假设个别厂商的生产函数为Generalized Leontief形式：⑧
假设劳动的生产力包含两部分，一部分是劳动者本身的人力资本之生产力(
)，另一部分则取决于该地区研究生劳动的比例，兹表示如下：
研究生劳动的比例愈高，同类劳动间或与异类劳动间相互学习的机会越多，越有助于每一类劳动生产力的提升。参数
是某一地区研究生劳动的比重对该群组个别劳动生产力的影响；
则是捕捉研究生劳动对大专劳动所带来的外部性，为衡量研究生教育之外部报酬的元素。 假设商品市场与两种劳动市场都是完全竞争，基于生产成本极小化，厂商将依据劳动的边际产量等于实际工资的条件，决定两种劳动之需求。令
代表地区j的研究生劳动所占的比例，
＜1。为简化符号，以下所有变量的上标j均予省略。将劳动需求函数以反函数表示，得到厂商愿付的工资方程如下：⑨
(三)高等教育政策与劳动市场之均衡变动 方程组(3b)、(4b)与(7)、(8)共同构成一个地区两类劳动市场之均衡。以下拟分析研究生教育投资成本、借款利率等攸关教育政策的变量对于劳动供给结构的影响，并进一步探讨研究生劳动的比重如何改变劳动需求，从而影响两种劳动之工资。 1.研究生教育投资成本之变动 根据式(3b)，研究生教育投资成本对大专劳动供给的影响如下：
显而易见，研究生教育所需的投资成本下降，将使大专劳动的供给减少。假设其他因素不变，大专劳动的供给减少将提高研究生劳动的比例。在劳动需求面，受到研究生劳动比重上升的影响，大专劳动的生产力提高，进而使得厂商对这类劳动的需求增加。根据式(7)，研究生劳动的比例对大专劳动需求与工资的影响反映于下：
假设
。上式显示研究生劳动的比例提高，使得大专劳动的工资增加，其效应分为两部分：一为两类劳动之不完全替代效应，另一为生产力效应。前者((10)式①项)系指给定各种劳动的生产力因子(
)，在两类劳动不完全替代的情况下，s上升减少大专劳动的需求量，从而提高厂商对大专劳动的愿付工资；此为供给变动带来的价量效应。后者((10)式②与③项)则是s上升使得两类劳动因学习的机会增加而提升劳动生产力因子(
均上升)，促使大专劳动需求增加，进而使得其市场工资提高。⑩综合供需两面，得知研究生教育投资成本与大专劳动之工资报酬为负向关系。 另一方面，研究生教育投资成本变动也影响研究生劳动的市场供给与需求。供给面的影响如下：
受到研究生教育投资成本降低的影响，此类劳动供给增加，劳动结构的改变进一步影响其劳动需求与工资：
从需求面的角度观察，研究生劳动比率的变动对研究生劳动工资的影响，同样包含两项效应：供给变动带来的价量效应((12)式①项)与生产力效应((12)式②与③项)。此处的生产力效应系指，研究生劳动增加促进群组内与群组间的学习，使得研究生劳动的生产力提升，劳动需求因而增加。式(12)显示，研究生劳动比例上升对研究生劳动的工资影响不明确，视负向的价量效应与正向的生产力效应而定。假若研究生劳动没有外溢与内部学习共同产生的生产力效应
，则其劳动比例上升对工资的影响是负向的，即
此负向关系单纯为研究生劳动数量增加使其边际生产力下降所致。假若生产力效应存在且衍生此类劳动的需求够大，则可能推动其工资上升。 综合供需两面，当研究生教育投资成本降低时，研究生劳动市场均衡数量增加，工资的变动则有以下三种可能：(a)若研究生劳动比例提高的生产力效应大于供给增加带来的价量效应，研究生劳动的工资上升；(b)若前述之生产力效应与价量效应完全抵消，则工资不变；(c)若生产力效应小于价量效应，则工资下降。 2.借款利率之变动 借款利率对于大专及研究生劳动供给的影响如下所示：
假如
。此一充分条件保证
。(11)换言之，当研究生劳动的工资高于研究生教育投资的机会成本，让没有流动性限制者(即x≥h)选择投资研究生教育，则借款利率降低会促使研究生劳动的供给增加，以及大专劳动的供给减少。 与研究生教育投资成本变动相同，当借款利率调整时，教育投资决策改变，影响劳动供给的结构，又因为研究生劳动比重改变，造成生产力因子变动，进而影响各类劳动的需求。因此，假设上述条件成立，当借款利率调降时，大专劳动的数量减少，研究生劳动数量及比例上升，透过生产力效应，使得大专劳动的需求增加，从而均衡工资提高。而研究生劳动供给增加，使得厂商的愿付工资下降，另一方面，伴随同类劳动间的学习效应与群组间的外溢效应，研究生劳动的生产力提高，促成劳动需求增加；研究生劳动的工资水平变动方向因而不确定。 三、工资决定的实证模型与结果 (一)实证模型 根据上一部分的理论模型所得到之研究生与大专劳动的市场供给与需求函数，设立两类劳动的工资决定式。由于研究生与大专劳动的供给系决定于研究生教育的投资决策，故两类劳动的工资同样受研究生教育投资成本、借款利率与大专毕业人数等供给面因素之影响。此外，研究生与大专劳动的工资也受需求面的劳动生产力之影响，除决定于劳动者自身的人力资本外，也视其工作所在地区的研究生劳动比例而定。因此，在本文所设立两类劳动的工资实证模型中，除代表劳动者人力资本的教育年限及工作经验两个变量外，研究生教育投资成本、银行信用放款或就学贷款利率、劳动者所在县市之研究生劳动比例三个变量，同为决定劳动报酬的主要因素。假设教育年限的边际报酬随时间改变。为了探讨各类劳动者的工资之世代效应，实证模型也引进世代虚拟变量。除此之外，解释变量尚包括劳动者其他的个人特征变量(性别、主修科系、工作地点、公司规模、行业类别与职业类别)，以及前一级教育的毕业人数。后者系为分离出整体的就学趋势对个别教育程度之劳动报酬的影响。(12)又为控制各县市劳动市场需求的其他属性，加入样本所属教育程度在该县市的失业率于实证模型中。 兹将两类劳动者(研究生与大专毕业生)的工资方程设定如下形式：
其中，lnWage为劳动者每小时实际工资的对数值，Educ为个人受教育年限，Exp与
分别为工作经验年限及其平方项，s为样本工作所在县市之研究生劳动数量占两类劳动数的比例，h为样本于大专毕业时继续完成研究生教育所需实际投资金额，i为样本毕业当年的银行信用放款或就学贷款的实际利率。(13)Male为性别之虚拟变量，以女性为基准；Major为主修科系的虚拟变量组成之向量，以文、法、商管、理、工、农、医与教育等科系以外的其他科系为基准；Area为工作地区的虚拟变量组成之向量，以“直辖市”与省辖市以外的其他县市为基准；Size为公司规模的虚拟变量组成之向量，以员工数介于1至99人为基准；Indu为行业别的虚拟变量组成之向量，以农林渔牧矿业为基准；Occup为职业别的拟变量组成之向量，以农林渔牧工作者为基准。Cohort为世代的虚拟变量组成之向量，以世代一为基准；Cohort·Educ为世代与教育年限的交叉项组成之向量。Year为年别的虚拟变量组成之向量，以1995年为基准；Year·Educ为年别与教育年限的交叉项组成之向量。Unem为样本工作所在县市对应教育程度的失业率。lnn为样本对应的前一级教育程度之毕业人数的对数值。以研究生劳动而言，n即代表样本于研究生入学当年的大专毕业生人数；以大专劳动而言，n即样本于大专入学当年的高中职毕业生人数。各变量的下标it代表第t年第i个样本。 为了捕捉研究生劳动的外部报酬，即此等劳动的外溢效应与群组内的学习效应对各类劳动工资的影响，回归方程将劳动者所在县市之研究生劳动比例设立成一个单独的自变量。如此一来，包括研究生教育投资成本、就学贷款利率等政策变量的回归系数，仅反映劳动供给变动的直接(价量)效应。至于这两项教育政策在劳动需求面造成的间接效应，则由研究生劳动比例的边际效果加以衡量。根据回归方程的估计结果，得以检验上一部分有关教育投资成本与就学贷款对两类劳动工资影响的命题。 实证模型中各变量的意义与设定参见表1。兹将重要变量的处理方式说明于下：(1)样本工作所在县市之研究生劳动比例：以t年第i个样本为例，该样本的工作县市在t年硕、博士教育程度劳动占两类劳动之比例。(2)研究生教育之实际投资金额：以两学年的学费与杂费作为计算依据，不包含代办费与代收费之项目。各样本的研究生教育投资金额，以其大专毕业年，推算继续完成两年研究生教育所需学杂费之实际金额。受限于数据取得，本文以2009学年度的数据作为投资研究生教育成本的基准，再经各年的物价指数平减。(14)(3)样本对应其毕业年之银行信用放款或就学贷款实际利率：依据台湾银行所提供之就学贷款利率数据，代表样本于毕业年份欲投资研究生教育之借款利率，并经物价指数平减。(15)(4)世代变量：原则上以10年为一世代，第一世代为1931-1940年出生者，第二世代为1941-1950年出生者，第三世代为1951-1960年出生者，第四世代为1961-1970出生者，第五世代则为1971-1984年出生者。
(二)数据与样本 实证数据来源为1995-2008年“台湾地区人力资源调查”及“台湾地区人力运用调查”之原始数据。该调查虽然始于1978年，但是在人力资源访问表之教育程度栏中，自1995年以后才区分硕士及博士学历。因此，本文选用的研究期间为1995-2008年。 在观察期间1995-2008年，教育程度为研究生或大专之劳动者，各年原始样本数介于9821至17405。本文选取24-64岁间每周工作时数为35小时以上的受雇者，去除无酬家属工作者、雇主、自营作业者、兼职工作者、工作地点不在台湾地区者以及工作经验值为负者后，每年的样本数介于4602至8687。(16)样本区分成两群：教育程度为研究生之劳动者与大学及专科之劳动者，各群样本的描述性统计详见表1与表2。 具有研究生学历的劳动样本总数为8537。在2008年以前，以世代四(1961-1970年出生)样本居多，2008年则以世代五(1971-1984年出生)样本较多。研究生劳动样本将近半数毕业于理、工学院，其从事行业以社会服务业为主，其次为制造业，职业绝大部分是主管、专业或行政人员。这些样本的工作县市之研究生劳动比例逐年上升；1995年为0.058，2008年提高至0.140。 学历为大专程度之劳动样本共计84004。在2003年以前，以世代四样本居多，其后则以世代五样本较多。60％-70％的大专劳动样本毕业于理、工学院与法、商学院。大专劳动从事行业仍以社会服务与制造业为主，其职业80％以上是主管、专业或行政人员。至于其工作县市之研究生劳动比例也是逐年上升。 (三)实证结果 依据实证模型所设立的两个工资回归方程，利用跨年度的横截面数据，并使用普通最小二乘法(OLS)进行回归估计，重要结果列于表2。(17)(18)第一，在1995-2008年的观察期间，研究生劳动的教育边际私人报酬率变动颇大，其数值介于0.13％与0.89％之间。大专劳动的教育边际私人报酬率各年均较研究生劳动低，其数值介于0.13％与0.61％之间。此外，自2001年以后，大专教育的边际私人报酬率不仅呈现下降的趋势，近期更出现边际报酬率为负的情形。以2008年为例，劳动者多接受一年大专教育，其实际工资减少0.2％。 第二，变量“样本工作所在县市之研究生劳动比例”之边际效果可视为研究生劳动的外部报酬。估计结果显示，当某一地区的硕士与博士程度之劳动比提高1个百分点时，这类劳动的工资显著增长0.52％，而在此地区工作之大专劳动的工资则显著增长0.45％。诚如上述，研究生劳动的比例提高，其群组内劳动间的学习效应与群组间的外溢效应都有助于各类劳动的生产力提升，从而增加劳动需求，促使工资上升。实证结果显示，台湾研究生劳动的比例提高，确实促进各类劳动的生产力效应。 第三，在世代效应方面，根据回归结果，我们以世代一(1930-1941年出生者)为基准，分别计算各个世代研究生与大专劳动的报酬变动率，结果列于表3。在其他条件相同的情况下，教育程度为研究生的劳动者，其报酬随着世代的推移愈来愈高。在1995-2008年期间，世代二、三与四的工资较世代一分别高3.54％、4.1％与6.17％。唯到了世代五(1971-1984年出生者)，研究生劳动的报酬变动率下降，相较于世代一仅增加3％。此外，以世代一为基准，各世代博士学历的劳动其工资变动率均超过10％，明显较硕士学历劳动之工资增加率高出许多，其中又以世代五两种教育程度的工资增加率差距最大。值得注意的是，世代五的硕士学历劳动的实际工资甚至较世代一低。至于大学程度的劳动报酬，自世代二开始即一代不如一代；专科程度劳动的工资更是不利于后世代。 第四，教育政策变量借款利率，样本对应其毕业年之银行信用放款或就学贷款实际利率的影响，依据理论模型之推论，若研究生劳动的工资高于研究生教育投资的机会成本的假设成立，则单纯以价量效应而言，借款利率降低使得研究生劳动的工资下降，大专劳动的工资增加。实证结果显示，在研究生劳动方面，借款利率与工资呈现正向关系，符合理论预期，唯对大专劳动的工资之正向影响与理论不符。推测借款利率的影响在大专群组违反理论预期的原因，系就学贷款的措施不仅惠及研究生，也适用于大专生，因此，利率调低在诱使大专毕业生投资研究生教育之余，也同样提高高中生上大专的诱因，不利于大专劳动的工资增长。 另一方面，研究生教育投资成本对大专劳动工资具有显著的负向影响，意即当研究生教育投资的实际成本降低之际，受到大专劳动供给减少的影响，其实际工资将上升；此一结论与理论预期符合。 估计结果也显示性别、工作经验、就读科系、劳动所属公司之地点与规模及所属之职业别，均对两种劳动的实际工资造成显著的影响。其中，工作经验对两类劳动的实际工资增长率均有正向的影响，而研究生劳动的工作经验之边际报酬增长率较大专劳动高。在性别上，其他条件不变下，两类劳动的男性工资增长率均高于女性，其中又以大专劳动的性别差异较大，达15.55％；而研究生劳动报酬的性别差异仅7.39％。最后，大专学历人口的增加不可避免地压低研究生劳动的工资。在观察期间，平均而言，大专毕业人数增加1％，则研究生劳动工资减少3.8％。
四、工资不均度的分解 本部分将根据工资的决定式，探讨促使研究生与大专劳动之工资不平等的重要因素。借由世代效应的比较，呈现研究生教育扩张对各类劳动组内不平等的影响。然后，利用合并样本的方式，重新估计工资回归方程，据以比较两种教育程度劳动的工资差异，并评估组间不平等的重要性。 (一)组内不均度 利用Shorrocks(1982)的自然分解法则(“natural” decomposition rule)的分解原理，将两种工资方程左右两边同取变异数、再同除以Var(lnWage)，分别得到研究生及大专劳动之工资不均度分解式：
其中右边的首16项分别为各解释变量(
，l=1，2，…，16)对研究生及大专劳动的工资不均度的贡献百分比，包括教育年限与年别的交叉项、工作经验与其平方项、样本工作所在县市之研究生劳动比例、研究生教育投资金额、样本对应其毕业年之银行信用放款或就学贷款利率、性别、就读科系、工作地点、公司规模、行业、职业、样本工作所在县市对应教育程度失业率、世代、世代与教育程度之交叉项，以及前一级教育毕业人数等贡献度。最后一项为残差项之贡献度。 依据回归方程的估计结果，计算出两种教育程度劳动之工资不均度与各解释变量的贡献程度，并将同一类变量的贡献度加总，结果列于表4。表中数值若为负值，代表此一变量为各组工资不均度的平均化因子；若为正值，则代表此一变量为不均化因子。全体解释变量的贡献度总和等于回归估计的判定系数(
)。 表4上半部分显示工作经验、职业及公司规模同为研究生与大专劳动之工资不平等的重要来源。相对于大专劳动，工作经验于研究生劳动之工资不均化效应更甚。在世代效应方面，整体而言，世代间的差异是两类劳动的工资不平等之重要成因。唯在研究生劳动的工资不平等方面，最新世代的影响已减弱。换言之，自1996年高等教育扩张后，世代五受到研究生教育普及的影响，工资增幅缩小，拉近与其他世代间的工资差异。相反，对大专劳动而言，世代对组内工资不均度的贡献持续增加。此外，性别也是造成大专劳动工资不平等的重要因素之一。
(二)组间不均度 观察全体样本(包含研究生及大专劳动)在1995-2008年间的工资不均度，其工资对数变异数(VAR(lnWage))数值为0.185。(19)研究生及大专劳动之组内不均度分别为0.164与0.173，占总不均度的88.65％及93.51％。据此推测，全体受雇者的工资不平等主要来自这两类劳动的组内差异，仅小部分来自组间的不均度。 为观察两类劳动的工资差异，本文合并研究生与大专毕业生两组劳动样本，进行工资回归方程的估计。回归方程的自变量，除式(15)中所有的工资解释变量外，另加入代表劳动的教育程度之虚拟变量(Grad)，以大专组为基本组。又考量研究生教育所需实际投资金额对两组劳动工资的影响不同，合并估计的回归方程也纳入自变量——学费与劳动的教育程度虚拟变量之交叉项(h×Grad)。 利用普通最小二乘法估计合并样本的工资回归方程，结果列于表5。我们发现，控制个人可观察的特征(性别、所属世代、教育年限、就读科系、工作经验、工作地区以及行业、职业等)与教育政策变量的影响，研究生劳动的工资仍是显著地高于大专劳动的工资，其超出的幅度约2.07％。其次，研究生教育投资金额变动对研究生劳动工资的影响显著地异于对大专劳动的影响。无论依据上文的理论模型结论或实证结果，研究生教育投资成本下降均使得大专劳动的工资上升。因此，研究生教育投资成本下降后，就绝对效应而言，研究生劳动的工资变动小于大专劳动。此外，从教育年限与年别交叉项的估计系数获知，自2005年以后，教育年限愈高者，其工资增长率愈低；此一趋势使得研究生与大专两类劳动的工资差距缩小。最后，根据合并样本的回归结果，进行不均度分解，得到个别解释变量对全体劳动的工资不平等程度的贡献度(见表6)。其中，组间工资差异的不平等效应仅占0.36％。如同上述，近期台湾大专以上程度的劳动之工资不平等主要系各组(研究生劳动组与大专劳动组)组内不平等所致。
综括三、四两部分的实证结果，我们获悉1996年开始的高等教育扩张已使得最近世代(1971-1984年出生者)的硕士劳动之工资呈现负增长，从而缩小世代间的工资差距。另一方面，研究生教育扩张也肇致历年的研究生劳动之工资增长率小于大专劳动，两类劳动的工资差距进而缩小。再者，在高等教育劳动中，研究生劳动的比例提高透过群组内与群组间的学习效应，确实提升两类劳动的生产力。是以，无论从效率还是均等的观点，研究生教育扩张于社会整体都是有利的。然则，经过十余年的发展，此一教育扩张的趋势已引发过度教育(overeducation)的疑虑。对照美国的经验，早在1976年Freeman即率先指出，美国研究生程度的劳动市场出现过度教育的现象。其后，有学者试图在劳动市场的模型探讨过度教育的形成，或以实证方法评估过度教育对劳动者、厂商乃至社会的影响。(20)其中，有实证研究发现，过度教育不仅造成劳动者本身未获得与其技能相当的报酬，且因着高流动率，导致产业的生产力全面降低。以此为鉴，台湾在发展研究生教育的同时，宜结合产业发展与人力需求的规划，期使研究生劳动的生产力得以充分发挥。 五、结论 1996年以后，台湾研究生教育快速扩张，从而硕士学历的劳动占高等教育劳动的比重逐年攀升。此一罕见的教育现象，对研究生与大学(专)劳动工资之影响，以及两者差异的变迁，备受关注。本文旨在探讨研究生教育扩张后，研究生教育报酬的组成与工资不平等的来源。 教育扩张改变劳动结构与劳动生产力，进而影响各类劳动的工资水平与工资差异。除了不同劳动间的替代性外，本文尚考虑研究生教育在劳动市场的外部性特质。本文结合研究生教育投资决策所形成的劳动供给和厂商的劳动需求，建立研究生与大专毕业生两种劳动市场的理论模型。理论分析获知，考量研究生劳动的外溢效应与其群内的相互学习效应，研究生教育投资低成本与优惠借款利率等两项教育政策使得大专劳动的工资上升。惟教育扩张对研究生劳动工资的影响，则取决于诱因对教育投资的影响连带产生的劳动供给变动之价量效应，以及研究生劳动的外溢与相互学习效应对生产力的影响。具体而言，采行低学费或低利率政策要使得研究生劳动的工资增加，前提是研究生劳动的外溢与相互学习效应够大，所衍生的劳动需求增加可以抵消供给增加对工资的抑低效果。 有关工资决定的实证分析，本文获致几项重要的结论。首先，在不考量研究生劳动的外溢与相互学习效应之情况下，研究生教育投资金额降低，造成大专劳动之工资显著上升，唯对研究生劳动的工资影响不显著。其次，研究生劳动比例提高，确实可提高两类劳动的生产力，增加劳动需求，从而提高两类劳动的工资；其中，研究生劳动的工资增幅甚至大于大专劳动。再者，近年大专劳动的边际私人报酬率呈现下降的趋势。最后，高等教育扩张后，越晚出生的世代接受大专教育的劳动工资一代不及一代，而接受研究生教育的最新世代，无论硕士学历还是博士学历，其劳动工资增长率也比前一世代低。 利用不均度分解，本文发现高等教育整体的劳动工资不平等是源自各类劳动的组内不平等。其中，无论研究生劳动还是大专劳动，世代效应是工资分配的重要不平等因素；惟就年轻的研究生劳动世代而言，其对组内分配的不平等效应已减低。此意味着研究生教育的发展，可纾缓高等教育劳动的工资分配不平等程度。此外，尽管在相同条件下，研究生劳动的工资显著地高于大专劳动，唯此一组间差异对整体分配不平等的贡献度微乎其微。 受限于数据取得，本文无法找到足以代表研究生与大专教育扩张政策的变量，精确评估政策对不同类型劳动的教育报酬以及报酬差异的影响。未来若能搜集到个别劳动者的教育投资金额与就学贷款利率等相关数据，作者将接续进行台湾高等教育扩张政策成效的完整研究。此外，研究生教育的过度现象与其衍生的问题，也是后续研究的重要课题。 附录 由于篇幅所限，附录省略，有需要的读者，欢迎来信向作者索取。 作者感谢匿名审稿人的修改意见与宝贵建议。作者文责自负。 注释： ①高等教育扩张一直是社会长期关注的问题，台湾不乏对于教育扩张与教育报酬之研究，唯多以大学毕业生或含括研究生的大学以上教育程度者为研究对象。本文则将研究对象设定为近年急速增长的硕士与博士劳动。 ②Moretti(2004)实证研究系估计大学(院)以上程度劳动的外部报酬。 ③台湾的收入不均度，以基尼系数(Gini coefficient)衡量，自1980年的最低数值0.278，逐年攀升，于1995年达0.317，其后持续上升，至2008年扩大至0.341。 ④此一迭代的研究生教育投资模型系参考Galor and Zeira(1993)设立。 ⑤以个人未接受研究生教育且有储蓄为例，其决策问题为
。解之得到
。 ⑥假设不考虑劳工移动的问题，即一地区人力的教育结构即构成该地区的劳动组成。
⑧Generalized Leontief生产函数之特性包括固定规模报酬、要素彼此不完全替代等。参见Diewert(1971)。 ⑨本文假设个别厂商所决定的两种劳动之需求量，不会影响到该地区研究生劳动所带来的内、外部效应。换言之，对个别厂商而言，
是给定的。 ⑩此处，研究生劳动的比重上升提高大专劳动的边际生产力，源自两个作用：研究生劳动对大专劳动的外部影响，以及研究生劳动彼此闻的相互影响。 (11)事实上，如果此一条件不成立，则即使没有流动性限制，亦没有人会投资研究生教育。因此，本文假设
。 (12)教育扩张推动往上各级教育人口的增长，对未来跨类别的劳动供给均造成影响。假如在某一时点大专毕业人数愈多(n值愈大)，在其他条件不变的情况下，则未来研究生与大专劳动等比例增加。在两类劳动数量的相对比率不变的情况下，两类劳动的工资均因供给效应而呈现下降的趋势。 (13)本文的研究生劳动包括硕士与博士学历两种，其受教育年限分别为18年与22年。大专劳动包括大学与专科学历两种，其受教育年限分别为16年与14年。 (14)历年研究生学杂费缺乏正式的统合数据，而各大学网站公布之研究生学杂费年份不一，惟均有2009学年度学杂费之数据。 (15)台湾银行于1976年9月才开办就学贷款(一开始名为助学贷款，其后于1994年更名为就学贷款)，因此，本研究将1976年以前毕业之样本所使用之借款利率，以银行放款利率做代表。各年就学贷款的名义利率大致为：1956-1965年自22.32％逐年下降至15.48％，1966-1975年介于14.76％至11.75％，1976-1985年自12％逐年下降至8％，1986-1995年介于6.75％至11％，1996-2005年介于7.125％至2.925％，2006年以后自3.45％下降至目前的1.55％。 (16)本文删除的样本中，以非24-64岁间劳动及非受雇者(包含无酬家属工作者、雇主、自营作业者与兼职工作者)两种样本最多，在1995-2008年间前项之样本每年删除数量在3016-4331之间，后项之样本每年删除数量在2011-3895之间。 (17)基于观察期间研究生劳动的样本数差异颇大(介于226-1064)，且前期的样本数略少，本文乃以观察期间所有横截面的合并数据作为实证分析的依据。 (18)由于“台湾地区人力资源调查”及“台湾地区人力运用调查”均无适当的变量数据可供解决教育年限的内生问题，故迳以普通最小二乘法估计回归方程。 (19)在14年的观察期间，研究生及大专劳动之样本总数为92541。其中，研究生劳动之样本为8537(占9.22％)，大专劳动之样本为84004(占90.78％)。 (20)前者如Duncan and Hoffman(1981)，McMillen et al.(1999)等；后者如Tsang(1987)，Tsang et al.(1991)，Sloane et al.(1999)等。有关过度教育的文献回顾参见McGuinness(2006)。
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