蘇 妍 馬明宇 寧宇哲

(1.中央財經(jīng)大學(xué) 中國人力資本與勞動經(jīng)濟研究中心，北京 100081；2.北京市人力資源研究中心，北京 100013)

一、引 言

據(jù)教育部最新數(shù)據(jù)顯示，2019年應(yīng)屆高校畢業(yè)生達(dá)834萬人，與2018年創(chuàng)歷史新高的820萬畢業(yè)生相比，再次增長14萬人。在就業(yè)形式嚴(yán)峻的同時就業(yè)質(zhì)量同樣需要得到關(guān)注，在就業(yè)的畢業(yè)生中有多大比例可以進(jìn)入與所學(xué)專業(yè)相匹配的職業(yè)？進(jìn)入匹配職業(yè)是否意味著工資的提升？學(xué)歷、院校、專業(yè)及城市類型的不同是否會有不同的影響？本文將通過調(diào)查數(shù)據(jù)回答以上問題。本文可能存在的貢獻(xiàn)是：現(xiàn)有研究多集中在教育—工作匹配，鮮有研究關(guān)注專業(yè)—工作匹配，擬使用理論及實證模型對該問題給出正面回答，對政府、高校、企業(yè)及個人有較強的指導(dǎo)意義；具體到各專業(yè)，因培養(yǎng)模式及授課內(nèi)容不同，對一般性技能及專業(yè)性技能培訓(xùn)的側(cè)重點也存在差異，這種差異會對職業(yè)領(lǐng)域選擇有直接影響，對各高校專業(yè)教學(xué)模式及培養(yǎng)方式提出新的要求。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)專業(yè)匹配

就業(yè)匹配主要包括專業(yè)與工作匹配和教育與工作匹配，其中對教育匹配問題的研究較多，鄧肯和霍夫曼(Duncan & Hoffman)界定了個人受教育年限與工作所需教育年限，根據(jù)二者的差值確定教育匹配結(jié)果是教育過度、教育適度還是教育不足。[1]科恩和可汗(Cohn & Khan)發(fā)現(xiàn)適度教育的工資回報率高于過度教育，教育不足對收入有負(fù)面影響。[2]以此為基礎(chǔ)，后續(xù)研究將就業(yè)匹配的研究點由教育匹配擴展至專業(yè)匹配。研究表明，如果勞動者可以找到與自己所學(xué)專業(yè)技能較匹配的工作，則會存在較大的工資溢價。如馬拉默德(Malamud)認(rèn)為專業(yè)不匹配會給工作者帶來較低的起始薪資。[3]徐曉雯、岳昌君和許銳發(fā)現(xiàn)學(xué)用不匹配的畢業(yè)生起薪顯著低于學(xué)用匹配畢業(yè)生，大約低5.8%。[4]總結(jié)以上文獻(xiàn)可知，一般而言，適度教育優(yōu)于過度教育；從事與專業(yè)匹配的工作其收入會相對較高。

(二)一般性與專業(yè)性人力資本

貝克爾(Becker)將人力資本分為一般性人力資本與專業(yè)性人力資本，前者的適用范圍及可流動領(lǐng)域較大，后者的適用范圍及可流動領(lǐng)域較小。[5]選擇能夠提供特定職業(yè)技能的專業(yè)(如計算機、機械工程等)，畢業(yè)后所學(xué)專業(yè)與工作匹配的可能性更大；而選擇提供一般性技能的專業(yè)(如人文社科類專業(yè))，畢業(yè)后所學(xué)專業(yè)與工作匹配的可能性更小。[6]使用瑞典個人注冊數(shù)據(jù)的研究證明，在短期內(nèi)，專業(yè)性較強的專業(yè)在收入上會有一定的優(yōu)勢，但在長期來看，一般性較強的專業(yè)在收入上更有競爭力。[7]但是霍爾(Hall)通過研究瑞典一項延長高中職業(yè)教育時間的教育改革發(fā)現(xiàn)延長學(xué)習(xí)時間、增加課程等方式并未降低失業(yè)率。[8]羅馬尼亞因市場化改革，將更多學(xué)習(xí)專業(yè)性技能的學(xué)生轉(zhuǎn)移至一般技能教育，但是分析表明改革前后專業(yè)性技能的學(xué)生與一般性技能的學(xué)生相比，其在失業(yè)狀況及收入水平上并無差異。[9]

(三)專業(yè)的差異化

根據(jù)OECD的數(shù)據(jù)，在發(fā)達(dá)國家大部分年輕人會進(jìn)入大學(xué)，選擇專業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大部分研究表明專業(yè)本身給收入帶來較大的影響。阿爾通吉，布洛姆和梅吉爾(Altonji，Blom & Meghir)研究發(fā)現(xiàn)，在控制人口特征、工作經(jīng)驗、學(xué)歷程度之后，電氣工程專業(yè)畢業(yè)男生的工資增長率比普通教育專業(yè)男生的增長率高0.56個百分點，這種差距與大學(xué)同高中的差距(0.58)基本持平。[10]還有一些學(xué)者研究得出專業(yè)之間的工資差距甚至要大于學(xué)歷帶來的工資差距。[11-13]通過建立專業(yè)選擇與市場產(chǎn)出的理論模型發(fā)現(xiàn)，擁有理科學(xué)位的人從事與專業(yè)匹配工作的收入回報率會比不從事相關(guān)產(chǎn)業(yè)高30%。[14]楊素紅研究認(rèn)為理工類、經(jīng)管類與農(nóng)醫(yī)類畢業(yè)生從專業(yè)匹配中獲益較大，而教育學(xué)與文史哲法藝術(shù)類畢業(yè)生只在部分行業(yè)獲得專業(yè)匹配工資溢價。[15]

(四)專業(yè)與個人能力

大部分研究假設(shè)高中生在選擇專業(yè)時對未來積累的人力資本及所從事行業(yè)的收入回報是未知的，能否上一所名牌大學(xué)主要依靠自我能力。研究認(rèn)為在專業(yè)間存在較大的工資收入及能力差異，且大部分專業(yè)間的能力排序是因為對大學(xué)或工作環(huán)境的偏好，而不是貨幣回報。布魯克(Broecke)研究發(fā)現(xiàn)，忽略不可觀測變量及樣本選擇問題尤其是能力會使得回歸結(jié)果被高估。[16]為解決不可觀測值的選擇問題，有許多計量方法被提及使用：雙胞胎[17]，兄弟姐妹的固定效應(yīng)[18]以及申請并被相同學(xué)校錄取的組內(nèi)回歸[19]等，基本都發(fā)現(xiàn)估計結(jié)果會偏大。

綜觀國內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)，存在以下問題需要進(jìn)一步分析和回答。首先，現(xiàn)有研究對不同學(xué)歷、院校之間的差異及相同學(xué)歷不同專業(yè)間可能存在的差異性考慮稍顯不足；其次，國外對于專業(yè)的研究多集中在特定學(xué)科，如理學(xué)和農(nóng)學(xué)專業(yè)，而具體專業(yè)因教課模式和培養(yǎng)方式的不同，獲得的人力資本是一般性還是專業(yè)性對于職業(yè)選擇和收入水平有不同影響，需要進(jìn)一步研究；最后，對于因個人能力差異不能解決而導(dǎo)致估計結(jié)果偏大的問題，因數(shù)據(jù)庫中包含個人基本職業(yè)能力與核心知識水平變量，可作為代理變量從而得到較為準(zhǔn)確的估計結(jié)果。

三、數(shù)據(jù)說明及實證分析

(一)數(shù)據(jù)介紹

麥可思數(shù)據(jù)庫掛靠于麥可思公司，主要從事高教管理數(shù)據(jù)與咨詢產(chǎn)業(yè)，是《中國大學(xué)生就業(yè)報告》唯一撰稿人，自2007年以來，每年對畢業(yè)半年后大學(xué)生的就業(yè)狀態(tài)和工作能力進(jìn)行全國性研究，研究成果得到官方媒體的廣泛報道。(1)麥可思調(diào)查數(shù)據(jù)需注意的地方：研究對答題和未答題的樣本進(jìn)行了檢驗，沒有發(fā)現(xiàn)存在自我選擇性樣本偏差問題；對于樣本中與實際比例的明顯差異可能帶來的統(tǒng)計誤差，采用權(quán)數(shù)加以修正(即對回收的全國總樣本，基于學(xué)歷、地區(qū)、院校類型及專業(yè)的實際分布比例進(jìn)行再抽樣，實際分布比例來自中華人民共和國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站)。其調(diào)查對象包括本科院校、高職高專院校及本科院校的高職高專部的畢業(yè)生等；調(diào)查方式以電子郵件向畢業(yè)生發(fā)放答題邀請函、問卷客戶端鏈接和賬戶號。主要回歸部分使用2015年畢業(yè)生畢業(yè)半年后的調(diào)查數(shù)據(jù)及三年后的追蹤數(shù)據(jù)，涵蓋了全國30個省、自治區(qū)和直轄市及30個職業(yè)大類。(2)數(shù)據(jù)來源于麥可思-中國2011—2015屆大學(xué)畢業(yè)生半年后培養(yǎng)質(zhì)量跟蹤評價。因數(shù)據(jù)所限，只有2015年畢業(yè)生畢業(yè)三年后的追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)。根據(jù)研究目的，半年后數(shù)據(jù)剔除缺失值后有效樣本24 890份。在有效樣本中，男、女畢業(yè)生比例分別為52.64%和47.36%；本科生占比為89.56%；211院校占27.69%。

專業(yè)與職業(yè)是否相關(guān)(下文簡稱為專業(yè)匹配)是核心解釋變量，在問卷中通過“您現(xiàn)在是否有工作：受雇全職工作，與專業(yè)有關(guān)；受雇全職工作，與專業(yè)無關(guān)”這一問題獲得。如表1所示，在全體樣本中，有67.03%的高校畢業(yè)生認(rèn)為自己的第一份工作和專業(yè)相匹配，相關(guān)性較高，專業(yè)匹配組的平均工資為3 154元，高于不匹配組的2 937元。經(jīng)過分組的差異化檢驗可以發(fā)現(xiàn)：專業(yè)匹配不僅在性別間存在約6%的差異，在學(xué)校類型和學(xué)歷層次間也存在顯著差異，211院校與一般本科院校畢業(yè)生的專業(yè)匹配度存在5.3%的差距，本科與?？茖W(xué)歷畢業(yè)生間存在8.67%的差別。同時，不同學(xué)科情況也不同，醫(yī)學(xué)和工學(xué)畢業(yè)生匹配度較高，理學(xué)和農(nóng)學(xué)較低。除此之外，專業(yè)匹配在不同行業(yè)間也存在差異，專業(yè)技術(shù)人員、生產(chǎn)運輸設(shè)備操作人員最高，而商業(yè)與服務(wù)業(yè)和其他行業(yè)人員專業(yè)匹配度較低。

表1 變量說明與描述性統(tǒng)計

(二)模型設(shè)定

畢業(yè)生在選擇工作時會受到工資報酬、個人偏好或者其他非金融因素的影響。其中，工資由個人專業(yè)、個人在校期間積累的人力資本水平及是否在與專業(yè)匹配的行業(yè)領(lǐng)域工作等因素決定，并隨時間有所變化，具體的可表示為下面的公式：

lnWr，m，t=pr,m,cHc,t+pr,m,kHk,t+μt

(1)

其中，W代表工資水平，Hc代表在校期間積累的技能能力，Hk代表積累的知識水平，技能能力包括通用技能Cg和專業(yè)技能Cs，知識水平包括基礎(chǔ)知識Kg和專業(yè)知識Ks。t代表時間,r表示職業(yè)是否與專業(yè)相匹配，m代表專業(yè)，如果兩者相匹配則人力資本水平可表示為H0+Cg+Cs+Kg+Ks，否則的話為H0+Cg+Kg；μt是不可觀測的影響因素，如某些人有特殊的技巧可以尋找到與專業(yè)匹配的職業(yè)或者受自身偏好的影響，希望從事幸福感較高而不是賺錢多的職業(yè)。由式(1)可以預(yù)測從事與專業(yè)相匹配的人會獲得相對較高的收入。

根據(jù)以上內(nèi)容，可知專業(yè)、技能和知識水平、其他相關(guān)因素及不可觀測的因素都會影響個人是否選擇與專業(yè)匹配的職業(yè)，進(jìn)而影響到個人的勞動力市場產(chǎn)出水平。由此，確定回歸模型：

lnWi=?i+β1Reli+β2Abii+β3Xi+εi

(2)

式中，因變量是取對數(shù)的月工資收入，核心變量Reli代表是否與專業(yè)相匹配，Abii包括基本工作能力與核心知識水平。Xi是一系列控制變量，包括性別、是否有與本專業(yè)相關(guān)的實習(xí)經(jīng)歷、用人單位規(guī)模、公司單位性質(zhì)、父母受教育程度、是否獲得過校級以上獎勵等，參數(shù)β是對應(yīng)的估計系數(shù)，εi是殘差項。

(三)實證分析

數(shù)據(jù)說明中提到調(diào)查是以電子郵件的方式發(fā)放，畢業(yè)生是否填答問卷受到很多因素的影響，從而存在樣本選擇偏差。借鑒Heckman兩階段模型思路，通過第一階段選擇方程構(gòu)建選擇偏差修正項——逆米爾斯比以控制樣本選擇偏差。選擇模型是Probit模型，設(shè)定為：

Prob(obs=1)=Φ(γ′Z)

(3)

其中，Prob(obs=1)是成為有效樣本的概率，γ′是回歸系數(shù)，Z是解釋變量。一階段選擇的自變量需要是影響畢業(yè)生回答問卷與否的外生變量，一般情況下，工作單位較好的人更傾向于回答問卷，女生的配合度高于男生。另外，學(xué)歷層次、畢業(yè)院校、公司單位性質(zhì)和工作所在區(qū)域等都會產(chǎn)生影響。因此，模型(3)的解釋變量包括性別、學(xué)歷、畢業(yè)院校類型、畢業(yè)院校所在區(qū)域、所學(xué)專業(yè)、公司單位性質(zhì)和工作所在城市類型等。

經(jīng)過回歸得到的逆米爾斯比的估計系數(shù)顯著為正，說明有效樣本的工資收入要高于已就業(yè)畢業(yè)生的平均工資水平。進(jìn)一步可在基礎(chǔ)模型(2)的基礎(chǔ)上加入逆米爾斯比，從而得到更為準(zhǔn)確的結(jié)果。模型可設(shè)定為：

lnWi=?i+β1Reli+β2IMRi+γXi+εi

(4)

其中，IMRi是逆米爾斯比，其余的變量設(shè)定與基本模型(2)下的定義一樣。

基礎(chǔ)回歸和Heckman兩步法假定專業(yè)匹配選擇是隨機的，可以在不遺漏重要變量的情況下估計其工資溢價效應(yīng)。但是，如果專業(yè)匹配選擇不是隨機的，而是與其對專業(yè)匹配工作的預(yù)期收益有關(guān)，那么專業(yè)匹配對工資收入的影響就存在因遺漏變量和反向因果帶來的內(nèi)生性問題?？紤]到短期內(nèi)接收畢業(yè)生的區(qū)域勞動力市場供求關(guān)系變化不大，使用工具變量的經(jīng)典方法即滯后變量來構(gòu)造IV，選擇同一區(qū)域相同學(xué)歷相同專業(yè)2014屆已就業(yè)畢業(yè)生的專業(yè)匹配率作為專業(yè)匹配的工具變量，該變量與2015屆畢業(yè)生是否選擇專業(yè)匹配的工作直接相關(guān)，但對工資收入沒有直接影響。一階段回歸及最終的回歸方程如下所示：

Reli=π1Zi+π2Xi+ξi

(5)

lnWi=?i+β1(π1Zi+π2Xi+ξi)+β2Abii+β3Xi+εi

(6)

其中，式(5)為IV的一階段回歸，式(6)為二階段回歸方程，也就是最終得出回歸系數(shù)的方程。π1和π2分別為系數(shù)，Zi為工具變量，ξi為一階段殘差項。

基于以上回歸方法，對整個樣本做專業(yè)匹配與畢業(yè)生工資的回歸，結(jié)果如表2所示?；鶞?zhǔn)結(jié)果顯示，從事與專業(yè)匹配的職業(yè)的個體工資水平會比不從事匹配職業(yè)的人高5.89%，除父母受教育程度為正向影響但不顯著外，模型中的其他變量皆對畢業(yè)生工資有正向且較為顯著的影響，學(xué)歷、性別及能力的影響系數(shù)較大。需要說明的是，所有回歸還控制了父母職業(yè)性質(zhì)和工作所在區(qū)域。在基礎(chǔ)模型中引入樣本選擇偏差修正項以后，Heckman兩步法的估計結(jié)果顯示，專業(yè)匹配對工資收入的影響提高了0.14個百分點；其他變量的系數(shù)大小也發(fā)生了變化，但是正負(fù)和顯著性沒變。這意味著如果不考慮樣本選擇偏差，將會使專業(yè)匹配工資溢價效應(yīng)和其他變量的估計系數(shù)產(chǎn)生偏差。再到解決內(nèi)生性問題的工具變量法，其第一階段F檢驗統(tǒng)計量的值大于10，且不存在弱工具變量問題，說明該工具變量是有效的。IV回歸估計結(jié)果表明，專業(yè)匹配能夠顯著帶來工資溢價這一結(jié)論仍然成立，而且溢價效應(yīng)是OLS回歸結(jié)果的3倍左右，表明確實存在內(nèi)生性問題，同時也說明專業(yè)匹配對工資的重要影響，其他變量對工資收入的影響方向和顯著性與OLS回歸一致。

表2 專業(yè)匹配情況對畢業(yè)生畢業(yè)半年后工資的影響

續(xù)表

為更詳細(xì)地觀察專業(yè)匹配對工資水平的影響，對本?？粕M(jìn)行了分樣本回歸，結(jié)果如表3所示。表3中第(1)列及第(4)列結(jié)果顯示，?？茖W(xué)生從事與專業(yè)相關(guān)與不從事與專業(yè)相關(guān)的職業(yè)相比，多2.66%的正向影響；本科生多5.13%，可見擁有較高學(xué)歷且從事與本專業(yè)相關(guān)職業(yè)的個體，會提高其平均教育收益率。

表3 分本、?？频膶I(yè)匹配情況對畢業(yè)生畢業(yè)半年后工資的影響

表4 專業(yè)匹配對211院校及非211院校畢業(yè)生畢業(yè)半年后的影響

這一結(jié)論也許與?？粕酁槁殬I(yè)教育、專業(yè)匹配對工資有更大影響的期望相悖，但具體到現(xiàn)實生活中，除車床焊工等職業(yè)外，其余的崗位多為常規(guī)程序化的工作，其對經(jīng)驗的要求也許大于對學(xué)歷的要求；而本科生從事的多為抽象的腦力活動，對于專業(yè)知識的要求更高。Heckman兩步法的估計結(jié)果與基礎(chǔ)回歸相比，專科樣本有0.58%的提升，本科有0.3%的提升，逆米爾斯比的估計系數(shù)顯著為正；IV的估計結(jié)果仍然支持這一理論；其他變量的影響方向和顯著性與OLS回歸基本一致。

除本?？茖W(xué)歷類型對工資收入有不同的影響之外，不同的學(xué)校類型也會對收入產(chǎn)生差異化影響。因此以樣本中的211院校及非211院校為研究主體，進(jìn)一步考察專業(yè)匹配性對工資收入的影響。由表4可知，對211院校來說，從事相關(guān)職業(yè)的教育回報率是5.99%；而對非211院校來說，該回報率為3.41%；自身基本工作能力與核心知識水平的系數(shù)都顯著為正，且211院校的系數(shù)明顯大于非211院校，這在一定程度上解釋了為什么211院校的回報率系數(shù)大于非211院校，工作能力強并且知識水平高的人會獲得相對較高的工資回報。Heckman兩步法及IV的估計結(jié)果與全樣本和分本?？频幕貧w結(jié)果在方向和顯著性上一致，其中，IV的系數(shù)值是OLS的兩倍多，對工資的解釋力度增強。

(四)異質(zhì)性分析

1.分專業(yè)

有研究表明，選擇的專業(yè)不同是導(dǎo)致收入差異大的主要原因，專業(yè)回報率的差異遠(yuǎn)大于大學(xué)質(zhì)量回報率的差異。因此進(jìn)一步將專業(yè)分為7個大的群組，包括經(jīng)濟學(xué)、理學(xué)、工學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他(?？茷?個，沒有理學(xué))，通過設(shè)置各專業(yè)與專業(yè)匹配與否的交叉項來檢驗專業(yè)內(nèi)部是否從事相關(guān)職業(yè)對收入的差異化影響。同時，考慮到數(shù)據(jù)存在的內(nèi)生性及樣本選擇問題，使用OLS回歸、Heckman兩步法回歸和IV回歸，因篇幅所限，不再展示詳細(xì)的回歸結(jié)果。分析發(fā)現(xiàn)，與作為基組的其他專業(yè)相比，如果從事與專業(yè)相關(guān)職業(yè)的畢業(yè)生，其工資收入會相對較高，如理學(xué)、工學(xué)及醫(yī)學(xué)專業(yè)，其交叉項結(jié)果顯著為正；經(jīng)濟學(xué)專業(yè)在?？茖W(xué)歷中影響較大，在本科學(xué)歷中影響較小，這可能與本?？圃盒ｉ_設(shè)課程體系、教育模式及可選工作范圍有關(guān)。該結(jié)論與已有的研究成果較為相似，該研究認(rèn)為醫(yī)生、律師及工程類行業(yè)對專業(yè)技能的要求較高(3)法學(xué)在美國、加拿大畢業(yè)生中的匹配度較高，但在此回歸中系數(shù)較低?？赡艽嬖谝韵聝煞矫嬖颍旱谝?，專業(yè)范疇的差異，國外的法學(xué)主要就是指法律方面的專業(yè)，這些專業(yè)的畢業(yè)生通常是研究生，畢業(yè)后主要從事律師等法律相關(guān)工作。而國內(nèi)的法學(xué)專業(yè)則相對較寬泛，如社會學(xué)、社會工作和思想政治教育等專業(yè)都被放在法學(xué)這個大類里面，這樣就可能影響了法學(xué)專業(yè)的匹配性。第二，由于法學(xué)類專業(yè)受市場影響擴招量較大，導(dǎo)致這些專業(yè)的畢業(yè)生數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過市場的需要，找工作難度大。；環(huán)境、管理類及經(jīng)濟類行業(yè)對專業(yè)能力的要求較低，更多的是對通用技能的學(xué)習(xí)及培訓(xùn)。

2.分城市類型

現(xiàn)實中，不同城市類型對人才的需求及吸引力存在差異，通過將城市類型劃分為副省級城市、直轄市及地級市三種類型并且加入三種城市類型與專業(yè)匹配與否的交互項對該問題進(jìn)行檢驗說明。結(jié)果顯示，相對于地級市，副省級城市和直轄市城市對專業(yè)與職業(yè)的相關(guān)性要求較高，這與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟發(fā)展模式密切聯(lián)系，大城市對專業(yè)匹配度的要求會更高。即行政級別越高的城市，其行業(yè)結(jié)構(gòu)越成熟，對高精尖人才的需求力度越大，其專業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化分工要求其雇傭與職位功能相匹配的員工。

四、穩(wěn)健性檢驗

為進(jìn)一步檢驗研究結(jié)論的穩(wěn)健性，對2011—2014年調(diào)查樣本進(jìn)行相同的數(shù)據(jù)處理并回歸，從而更進(jìn)一步驗證模型設(shè)置的合理性。2011—2014年的專業(yè)匹配度分別為67.05%，66.64%，66.90%和66.13%，可見高校畢業(yè)生專業(yè)不對口問題持續(xù)存在，每次調(diào)查約1/3的畢業(yè)生都沒有從事與自身專業(yè)相匹配的工作?？紤]到2011年無法找到IV，因此使用Heckman兩步法進(jìn)行回歸，可以在一定程度上解決樣本選擇偏差問題，結(jié)果如表5所示。結(jié)果表明，2011—2014年所得結(jié)論與上文主要結(jié)果的影響方向及作用大小一致，模型設(shè)定較為合理。根據(jù)結(jié)論，能否從事與自身專業(yè)相關(guān)的工作，發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢以及各專業(yè)招生規(guī)模合理與否是高校各專業(yè)課程設(shè)置需要重點考慮的問題。

表5 2011—2014年專業(yè)匹配情況對畢業(yè)半年后工資的影響

除此之外，根據(jù)2015年數(shù)據(jù)中的專業(yè)及職業(yè)種類對數(shù)據(jù)進(jìn)行了較為客觀的自匹配，如專業(yè)是經(jīng)濟學(xué)，則其從事的職業(yè)種類名稱是銀行、基金或者證券等才是專業(yè)匹配，否則為不匹配。由表6可知，自匹配的估計系數(shù)皆比自評匹配的值要小，但基本影響是一致的，說明個人在回答問題時可能對自己的專業(yè)與職業(yè)是否匹配存在疑問；或者是其他個人選擇問題導(dǎo)致匹配度虛高，這種自匹配檢驗也在一定程度上解決了現(xiàn)有文獻(xiàn)中多是自回答而產(chǎn)生的回歸偏誤問題。

表6 自匹配專業(yè)匹配情況對2015年畢業(yè)生畢業(yè)半年后工資的影響

五、結(jié) 論

通過使用麥可思2011—2015年關(guān)于本?？飘厴I(yè)生畢業(yè)半年后的調(diào)查數(shù)據(jù)，統(tǒng)計描述了高校畢業(yè)生專業(yè)匹配情況的現(xiàn)狀，基本上每年的專業(yè)匹配度都在2/3左右，有1/3的人找不到對口工作。通過建立簡單的理論模型確立回歸方程，從學(xué)歷程度、學(xué)校類型、專業(yè)及城市類型等維度詳細(xì)分析了專業(yè)匹配與否對工資水平的影響。總體而言，專業(yè)匹配確實能為大學(xué)畢業(yè)生帶來相對較高的工資收入，但是這種影響存在學(xué)歷、學(xué)校類型及專業(yè)層面的差異。具體表現(xiàn)如下。

首先，總樣本的回歸結(jié)果顯示，從事與專業(yè)相關(guān)職業(yè)的人會比未從事相關(guān)職業(yè)的人多5.89%的工資溢價。其次，學(xué)歷程度不同，對專業(yè)匹配的工資溢價影響也不同，本科學(xué)歷的影響大于專科學(xué)歷的影響；學(xué)校類型對專業(yè)匹配的工資溢價影響也存在差異化。再次，異質(zhì)性分析表明，工學(xué)、醫(yī)學(xué)及經(jīng)濟學(xué)其專業(yè)匹配度高對工資的影響較大，其他專業(yè)的影響較??；行政級別高的城市因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟發(fā)展模式的需要，其對專業(yè)匹配度的要求也較高。最后，利用2011—2014年的數(shù)據(jù)和自匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗證明了模型構(gòu)建的普適性。

基于以上發(fā)現(xiàn)，提出以下建議：第一，政府及高校在高考填報志愿階段需加強對于專業(yè)學(xué)習(xí)內(nèi)容及就業(yè)行業(yè)的宣傳性介紹，修正可能存在的常識性誤解，提高學(xué)生填報真正感興趣專業(yè)的概率。第二，高校要密切關(guān)注勞動力市場對人才的需求動向，設(shè)置相配套的教學(xué)方案和多樣化的培養(yǎng)方式，培養(yǎng)一專多能的寬口徑復(fù)合型人才。第三，大學(xué)生應(yīng)注重個人綜合能力的培養(yǎng)，從雇主角度出發(fā)提升自身素質(zhì)，在學(xué)有所專的基礎(chǔ)上廣泛學(xué)習(xí)通用技能，形成核心競爭力，進(jìn)而提升就業(yè)質(zhì)量。