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L'emploi informel est devenu un sérieux défi pour l'économie ukrainienne et des pays en transition au cours de l'adaptation aux conditions du marché. La tendance du nombre de travailleurs qui participent au secteur informel est en hausse depuis les dernières années. Dans mes recherches, je vais présenter l'état actuel de l'emploi informel en Ukraine et les pays en transition. Une attention particulière est accordée à la répartition du travail entre les différentes catégories de population, en divisant les individus en cinq catégories (employés formels, employés informels, travailleurs indépendants formels, travailleurs indépendants informels et chômeurs) selon la définition de l'emploi informel de l'OIT. Nous examinons le marché du travail en utilisant les données de Ukrainian Longitudinal Monitoring Survey pour l'Ukraine et Survey on Living and Income Conditions pour les pays en transition et nous élaborons la fonction des gains du capital humain pour le marché du travail en appliquant la fonction de répartition des gains de Mincer, afin d'étudier les facteurs qui déterminent les revenus et le choix de l'emploi de l'individu en Ukraine et les pays en transition. / Informal employment became a serious challenge for the Ukrainian economy and economy of transition countries during the adjustment to market conditions. Trends of the number of workers participating in the informal sector have been rising for the last years. In my research I will present the current state of informal employment of Ukraine and transition countries. Detailed attention is paid to labour distribution across different population categories by dividing the individuals into five categories (formal employee, informal employee, formal self-employed, informal self-employed and unemployed) following the definition of informal employment from the ILO. We examine labour market using the data of the Ukrainian Longitudinal Monitoring Survey for Ukraine and the Survey on Living and Income Conditions for transition countries and we design human capital earnings function for labour market by applying Mincer earnings distribution function in order to investigate the factors that determine the individual’s earnings and choice of the employment status both for Ukraine and transition countries.

本研究旨在探討臺灣地區教育投資對薪資所得的影響，並瞭解性別、 婚姻、未成年子女等與薪資所得的關係，以及不同工作地點、廠商規模、 從業身分的勞動者，其教育投資的收益是否會有差異。本研究採用主計處 民國七十九年「臺灣地區人力運用調查」的資料，選取其中受私人及政府 雇用者為樣本，共計有19586 個樣本。實證模型以 Mincer的人力資本薪 資函數為基礎，模型內包括人力資本、個人特徵等解釋變數，以及行職業 、廠商規模、工作地點等控制變數。並利用 OLS法進行各模型的多元迴歸 分析。本文研究發現：學校教育投資對提高生產力，增加薪資所得，拉近 兩性間的薪資差距有幫助。在職訓練也有助薪資所得的提升，且符合年齡 所得輪廓線下凹的現象。性別是決定薪資所得高低的重要因素。政府若要 使高級人力得以充分發揮，提高女性的薪資所得，就必須致力於推動產業 升級、加強對東部的開發，並鼓勵女性增加在職訓練的投資。實證結果的 主要發現，可分敘如下：1.就教育的係數值可以看出，各迴歸式估計的結 果大多介於 .10∼.027之間。勞動者工作地點在北部地區，工作場所在規 模 100人以上的廠商中；從業身分為受政府雇用者，都有較高的教育收益 率。2.男女都以主修醫科者薪資所得最高。3.就性別而言，一般訓練對男 性薪資所得有較大的影響；而女性則較受特定訓練的影響。就從業身分而 言，一般訓練祇有對受私人雇用者的薪資所得有影響；而特定訓練對受政 府、私人雇用者，薪資所得的增加都有助益。4.工作經驗平方項的係數為 負值，符合年齡所得輪廓線下凹的現象，且受私人雇用者下凹的速率較快 。5.就受私人雇用者而言，教育和一般訓練有投資報酬遞減的現象；教育 和特定訓練具有相輔相成的效果。6.就受私人雇用者而言，已婚男性薪資 所得最高，已婚女性薪資所得最低，其間的差距將近一倍。就受政府雇用 者而言，已婚男性薪資所得最高，未婚女性薪資所得最低，且已婚男性薪 資所得較未婚女性高約28%。 7.有偶婦女有無未成年子女對其薪資所得無 明顯影響。