中文題目：多元入學造成多媛入學：台灣實證資料
英文題目：Discrimination Under Non Gender-Blind Tests: Evidence from the Taiwan
College Admission
論文摘要：
我們使用網路上的交叉查榜逾五十萬筆資料，比較 103-110 學年度台灣各大學申請入學通
過第一階段篩選的名單，以及第二階段最終錄取的人選，並使用機器學習的方法預測不同人
名的性別及名字老氣的程度。以系所固定效應模型所分析的研究結果顯示，第二階段採計愈
多「非筆試甄選方式」的科系，錄取名單被機器學習判定為女性的人數比例，較通過第一階
段篩選的女性比例增加 5.2%，但在與高中學科相關的基礎科系則較不明顯。相較之下，機
器學習判定名字老氣的比例，以及考生所在考區為六都比例，均無類似效果。這表示非匿名
的甄選方式 (面試、書審等) 會造成性別篩選的效果，但並未造成其他篩選效果，因此「多
元入學」可能造成「多媛入學」，但不一定造成「多錢入學」。
該性別篩選的效果主要來自於男女申請者天生表達能力的差距，然而此一差距在受到足夠訓
練以及具備充足背景知識後則大幅縮小，故在於高中教育基礎科目相關的科系中幾乎沒有發
現非匿名甄選方式帶來的性別篩選效果。
我這邊偷偷告訴你們
去變性變成女生
學測二階段比較容易通過喔