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首頁商研所許誠哲 如何估計學歷或科系對於薪資的影響?
篇名
如何估計學歷或科系對於薪資的影響?
作者
許誠哲
說明
發佈時間:20210809

在決定是否升學或者選擇就讀科系時,興趣自然是第一順位。但如果對於未來感到茫然時,選擇未來就業薪資較高的科系也不失為一個好的判斷依據。然而,由於薪資屬於是個人機敏資料,大多數的公司都要求員工對於薪資保密,因此獲得可以用於分析的薪資資料並不容易。而「科技新報」在 2019 年提出了薪資實價登錄的概念,邀請民眾自由上網填寫,截至 2021/7/28 為止,共有超過 1700 位來自各行各業民眾填寫。因此本文將據此資料進行分析,提供大家作為參考。

在該資料中,薪資分成月薪、年薪+分紅(以月數計算)與含分紅的總年薪,而我將被解釋變數設為含分紅的總年薪 (單位為萬/年)。由於工作通常逐年調薪,因此工作經驗自然是一個重要的解釋變數。而影響薪資的主要因素是學歷,我將學歷分成大學以下、碩士與博士學歷,其中大學以下作為控制組,因此分別建立碩士與博士學歷的虛擬變數。而科系方面,我挑選幾個在研究所市場較熱門的科系,包含了電資學院、理工學院與法商學院等(詳細科系內容請參見估計結果)。此外,雖然已經控制了科系的影響,我仍考慮了性別差異,將女性設為控制組,男性為實驗組。工作區域也是決定薪資的重要關鍵,我將南部設為控制組,實驗組則有北、中與東部。區域認定方式則參考國發會的都市及區域發展統計彙編,因為海外與離島樣本較少則予以刪除。另外,航空業通常與就讀科系無關但也是高薪的行業,因此我也加入了航空業的虛擬變數。

由於年齡較高的勞工,當時的產業結構與現在差異較大,因此我只考慮在 1980 年之後出生的樣本。迴歸結果請參見圖 1,若該變數後面的 P(>|t|) 小於 0.1 或者有星號標示,表示該解釋變數具有統計顯著性。首先可以看到當工作經驗 (exp) 增加 1 年,年薪平均增加 6.32 萬元。 考慮到年薪大約是 14-16 個月,表示月薪增加幅度大約是 3-4 千元,符合一般的預期。而男性勞工 (dsex) 相較於女性,年薪高了 19 萬元,造成這個結果的可能原因有二。首先,在不需要學歷或與科系的工作中,勞力工作的薪資較高,而勞力工作的男性比例較高;服務業的薪資較低,而服務業的女性比例較高。另一個解釋是男性相較於女性,對於加班時間的容忍度較高,而原始資料並未考慮到工時,因此也是可能造成男性薪資較高的原因。

而工作區域中,不意外的北部 (north) 薪資顯著較高,而中部 (middle) 與東部 (east) 和南部均無顯著差異。學歷部份,碩士 (master) 學歷比大學以下的學歷,年薪高了 38 萬元;而博士 (phd) 相較於大學以下的學歷,年薪高了 102 萬元。但考慮到念博士的各項成本,念碩士的 CP 值相當高。在科系方面,醫學 (med) 是驚人的 153 萬的差異;撇除科系,航空業的差異也接近 90 萬。電機 (ee) 與資工 (cs) 則大約都是 20 出頭萬的差異,化學與化工 (che) 則超過 10 萬,財金 (fin) 更有超過 40 萬的差異。至於其他科系,可能由於變異較大或樣本較少,因此不具統計顯著性。

最後,這個實證研究仍有未考慮周詳的地方。由於自由選填的資料必定具有樣本自我選擇 (sample selection),通常薪水較低的民眾不會主動填寫,因此不能以此樣本作為代表性樣本。且填寫民眾的科系大多以電資為主,且工作區域大多在北部。但如果有其他科系或工作區域的資料,相信其薪資差異會更加明顯。雖然如此,但此結果亦能給予大家一個參考,作為選擇科系與工作區域的依據。

關鍵詞
就業薪資、勞力工作
刊名
商研所許誠哲
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