臺灣博碩士論文加值系統

2008年9月15日美國雷曼兄弟公司倒閉，引發全球金融危機，在其後幾年間各國經濟都受到不同程度的影響。在此期間，失業率是最被關注的經濟指標之一，如美國的量化寬鬆政策便是以失業率作為最主要的參考指標。
先前關於失業率的研究較少關注於「原來有工作，但受到金融危機的影響而失去工作」的探討，本研究將此現象定義為「就業者失業率」，並以樞紐分析表(PivotTable)分析勞力別、年別、行業別、教育別、年齡別與就業者失業率之間的關係。
本研究發現：(1)我國就業者的教育程度與年齡有逐年升高的趨勢，而低學歷的就業者失業率較高，此外較年輕的就業者失業率受到經濟環境變化影響較大、較年長的就業者失業率則恢復較慢。(2)電子業與電力業受金融危機的衝擊最大，其2009年的就業者失業率高於其他行業，但在2010年很快恢復，反之金融保險業與其他服務業遲至2010年的就業者失業率仍然小幅上升，顯示金融危機對其衝擊持續到2010年。(3)各行業以高中職以下低學歷與35歲以下年輕勞力在2009年的就業者失業率上升較快、而專科大學以上高學歷與45歲以上年長勞力則在2010年的就業者失業率下降較慢。

On September 15, 2008, the collapse of Lehman Brothers triggered a global financial crisis, which affected the worldwide economies in the subsequent years. The unemployment rate is one of the major economic indicators. For example, the United States Federal Reserve based its quantitative easing policy on U.S. unemployment rate as the primary reference indicator.
Among studies regarding unemployment, there have been less focused on “number of the employed who lost their jobs due to the financial crisis." Specifically, this study defines such phenomenon as "unemployment rate of employment (the unemployment rate of the previously employed) " and analyzes the relationships among employed and unemployed labor force, year, industry, education, age and unemployment rate of employment by PivotTable.
The study finds that first, the level of education and age are increasing in workplace, and the unemployment rate of employment of less-educated workers is higher, the unemployment rate of employment of younger workers is greatly affected by the economic bust, while the unemployment rate of employment of older workers declined slowly. Second, the financial crisis affected on electronic and utility industry seriously. In those two sectors, the unemployment rates of employment were higher than other industries in 2009, but their rates quickly declined in 2010. While the unemployment rate of employment of the financial sector and other service industries kept increased slightly in 2010, showing that the financial crisis has sustained its impact until 2010. Third, the unemployment rate of employment of less educated and under-35-years-old increased substantially in 2009 in every industry, while the unemployment rate of employment of college-educated and above-45-years-old declined slowly in 2010 in every industry.

第一章 緒論……………………………………………………………………….......... 1
第二章 文獻探討…………………………………………………………………......... 3
第一節 整體分析…………………………………………………...…………........ 3
第二節 影響失業率因素之探討………………………………..……………..... 3
第三節 人力資源的流動………………………………………………………........ 4
第四節 本研究的分析方向……………………………………………………....... 5
第三章 研究方法…………………………………………………………………......... 6
第一節 失業率與就業者失業率………………………………………………........ 6
第二節 分析流程………………………………………………………………........... 10
第三節 資料估計………………………………………………………..……......... 12
第四節 資料處裡流徎…………………………………….……………………........ 13
第五節 交叉表變數新碼之產生……………………….………………………..... 14
第四章 實證分析………………………………………………………………......... 20
第一節 整體分析……………………………………………………………….......... 20
第二節 按行業別分………………………………………………….…………........ 23
第三節 按教育別分……………………………………………………..……........ 25
第四節 按年齡別分…………………………………………..………………........ 28
第五節 按教育別與行業別分…………………………………………………...... 30
第六節 按年齡別與行業別分…………………………………………………...... 34
第五章 結論……………………………………………………………………........... 38

參考文獻…………………………………………………………………………............ 41
附錄一 行政院主計處 人力資源訪問表………………………………………... 44
附錄二 行業分類……………………………………………………………...…....... 48
附錄三 職業分類代碼…………………………………………………………......... 50
附錄四 實證分析資料……………………………..……………………………....... 51
附錄五 交叉表之分析方法……………………...……………………………….... 61

(一) 中文部分
1. 李健鴻. (2012). 後工業社會的失業風險調控 台灣因應金融危機的就業政策與治理困境分析. 政大勞動學報, (28), 87-155.
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3. 林玉彬, & 杜慧蘭. (2009). 外銷訂單與台灣總體經濟因素的關係.
4. 張譯云. (2017). 應用灰關聯分析探討性別與不同年齡層勞動參與率影響因素之研究. 義守大學工業工程與管理學系學位論文, 1-67.
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6. 黃台心, & 林志明. (2001). 我國勞工在工作狀態間之流動分析. 經濟論文叢刊, 29(4), 511-546.
7. 黃麗璇, & 方振瑞. (1999). 人力資本與產業間之勞工移動. 經濟研究, 36(1), 45-62.
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9. 魏文郡. (2013). 影響台灣失業率因素之探討. 臺北大學統計學系學位論文, 1-100.


(二) 英文部分
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2. Federal Reserve System. (2009). Minutes of Federal Open Market Committee, 2009.6.23-24.
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