演講紀錄
【開場】
彭思錦博士後研究員首先點出兩個研究問題：為什麼要關注就讀研究所的學生？以及這群學生之中所產生的異質性影響為何？在臺灣的教育發展歷史中，於1996年著手進行教育改革，並在2000年代初期開始規劃12年國民基本教育等相關政策，這樣的改變讓大學入學率逐漸上升。
【對學歷取得的影響】
此現象的出現，吸引不少研究者開始對教育程度的(潛在)優缺點進行討論，有部分研究指出，雖然有更多學生進入大學就讀，但學歷貶值的問題也隨之浮現。加上受到新冠疫情的影響，過去幾年有不少大學畢業學生沒有投入職場，而是選擇繼續就讀研究所來提升其在勞動市場上的競爭力。
【切入觀點】
在教育社會學的視角下，可以分別從集體與個人兩個方向進行分析。集體層面部份，當越多人擁有研究所學歷時，將正向提升社會公共財；在個人層面上，有研究指出研究所學歷的效果會因為性別差異而有所不同。另外，隨著勞動力市場的穩定和研究所需求上升，對個人收入並沒有顯著影響。
–
第二道研究問題為異質性影響的討論，彭思錦博士後認為異質性能夠觀察現今資源在社會中的分配情況。過去的研究方法如傾向分數配對等在分析上便減少了可觀察的異質，因此將使用Causal Tree的分析方式，除了能夠預估子群體的效果外，在結果估計時能更貼近資料的真實情況。
【研究方法】
本次研究中所使用的資料庫為台灣教育長期追蹤資料庫(TEPS和TEPS-B)，問卷調查因為是以城鄉分佈進行隨機抽樣，其樣本能夠反映全國代表性。本追蹤調查主要聚焦在學校及家庭學習環境（制度及社會面向）對學生的影響，TEPS-B則持續追蹤先前接受調查的樣本，觀察他們進入勞動力市場或是升學階段中，科系選擇對後續工作的影響。在變項測量上，以受訪者在31歲的收入作為依變項，自變項方面，除了以就讀研究所與否進行比較外，同時也進行性別分組，觀察教育程度和工作的性別差異。
【發現與總結】
經過分析後，彭思錦博士後發現家庭的社經地位程度、個人課業表現這兩個變項能夠決定受訪者是否能夠從研究所中受益。而在性別分組比較方面，則歸納幾點發現：
對男性而言，家庭背景相對弱勢的學生，最能夠從就讀研究所中獲益最多；而較有優勢的學生，會產生差異的關鍵在於有沒有參加STEM相關課程，有參加的話會在收入上呈現較大的變異。
–
女性部分，成績相對較差的學生，就讀研究所會對收入有正面影響；不過自身的成績明顯優異的話，那麼就讀研究所對她們來說就會是負面效益。
–
雖然使用Causal Tree分析以獲得最接近真實狀況的預測結果，不過仍有一些研究限制存在，為共變量的影響，因為Causal Tree分析是以分支的形式進行預測，所以在變項放置的先後順序上會需要考慮其影響程度；此外，重要事件的發生可能影響到個人的成長軌跡改變，例如2008年全球金融危機發生的前後時間點，或許在預估臺灣青年選擇升學或就業時，可以將其納入模型中成為預測變項之一。
講者Speaker：Prof. Frank PENG（National Taipei University）
主持Host：Dr. Mario Liong（National Taipei University）
日期Date：2024/06/11(二)
時間Time：5:00 PM-7:00 PM（GMT+8）
地點Venue：Google Meet
https://meet.google.com/vyf-fkra-nws
* The talk is conducted in English
