楊素紅 郭秋月 操太圣

（1.中央財經(jīng)大學，北京 100081；2.南京大學，江蘇 南京 210093）

一、引言

現(xiàn)階段我國高等教育改革的一個重要方向是優(yōu)化結(jié)構(gòu)，引導高校重點布局社會需求大、就業(yè)前景廣又存在人才缺口的學科專業(yè)，及時調(diào)整就業(yè)率過低、多年持續(xù)不適應勞動力市場需求的學科專業(yè)。[1]高校畢業(yè)生就業(yè)匹配狀況是當前我國高等教育布局結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要參考，過度教育和專業(yè)錯配都反映了高等教育人才培養(yǎng)與勞動力市場需求的錯位，是人力資本配置效率不高的體現(xiàn)。解決大學畢業(yè)生就業(yè)問題已經(jīng)成為國家政策頂層設計的重要組成部分。2022年的 《政府工作報告》 提出各類專項促就業(yè)政策要強化優(yōu)化，扎實做好高校畢業(yè)生等重點群體就業(yè)工作。[2]高校畢業(yè)生更加充分、更高質(zhì)量就業(yè)不僅體現(xiàn)在能找到工作，更重要的是能找到與其學歷層次、所學專業(yè)相匹配的高質(zhì)量工作。然而，隨著全國高校畢業(yè)生供給規(guī)模持續(xù)擴大，在近幾年國內(nèi)外經(jīng)濟下行壓力增大和新冠肺炎疫情防控常態(tài)化的背景下，高校畢業(yè)生就業(yè)前景不容樂觀。北京大學 “全國高校畢業(yè)生就業(yè)狀況調(diào)查” 數(shù)據(jù)顯示，2021 年全國高校畢業(yè)生落實率（76.5%）比2019 年減少3.6 個百分點。[3]2023 年，全國高校畢業(yè)生預計超過1100 萬。教育部2023 屆高校畢業(yè)生就業(yè)工作視頻座談會上提到，要求各單位搶抓高校畢業(yè)生求職關(guān)鍵期，確保2023 屆畢業(yè)生更加充分更高質(zhì)量就業(yè)。[4]在此背景下，對高校畢業(yè)生就業(yè)匹配狀況開展實證研究具有重要的現(xiàn)實意義。

本研究試圖在人力資本理論和信號篩選理論的框架內(nèi)分析高校畢業(yè)生就業(yè)匹配問題。人力資本理論認為，教育主要通過知識增進和技能提升來提高勞動生產(chǎn)率，進而增加工資收入。貝克爾（Gary Becker）將人力資本分為一般性人力資本和專用性人力資本。[5]投資于提供特定職業(yè)技能的專業(yè)（如計算機科學、工程技術(shù)等），學生畢業(yè)后所學專業(yè)與工作匹配的可能性更大；而投資于提供一般技能的專業(yè)（如人文、語言類專業(yè)等），學生畢業(yè)后所學專業(yè)與工作匹配的可能性更小。不過，計算機科學、工程學等高度專業(yè)化的學科也可能因技術(shù)更新?lián)Q代過快而面臨更高的專業(yè)不匹配風險。[6]由于人力資本具有通用性，較高學歷的畢業(yè)生可能通過“降維打擊” 在工作搜尋中 “勝出”，如果實際學歷高于工作崗位所需，就會產(chǎn)生過度教育。通過專業(yè)學習積累的人力資本又具有專用性，如果所學專業(yè)與工作不匹配，就難以做到學用結(jié)合，也可能降低人力資本配置效率。與人力資本理論不同，信號理論認為教育投資的主要作用是通過提高文憑獲得表征高能力的信號[7]；篩選理論認為高能力的人進行教育投資的成本相對更低，故而可以利用學歷門檻將能力高的人篩選出來[8]。由于勞動力市場信息不對稱，用人單位很難在短時間內(nèi)準確了解畢業(yè)生的真實生產(chǎn)率水平。而畢業(yè)生對自身能力有更充分的了解，他們基于個人獲得相應專業(yè)和學歷文憑的成本以及勞動力市場期望工資進行工作搜尋以最大化教育投資的凈收益。由于存在 “文憑膨脹”，高學歷畢業(yè)生有可能借助學歷優(yōu)勢在求職環(huán)節(jié)勝出。其獲得的工作崗位對學歷層次的要求可能低于個人實際受教育水平，在某種程度上造成過度教育。同時借助 “暈輪效應”，名校畢業(yè)生有可能憑其學校聲譽而非所學專業(yè)的競爭力獲得工作機會，造成專業(yè)與工作錯配。

已有研究表明，在高校畢業(yè)生勞動力市場上過度教育現(xiàn)象普遍存在，剛畢業(yè)大學生的過度教育比例要高于畢業(yè)幾年后的大學生。[9]同等條件下，過度教育者的工資收入要低于適度教育者。[10]過度教育對大學畢業(yè)生工資收入的影響在不同收入水平、不同年齡分層、不同專業(yè)群組之間存在異質(zhì)性。[11]也有學者發(fā)現(xiàn)，在利用面板數(shù)據(jù)控制個體固定效應以后，過度教育對工資收入的影響不復存在。[12]過度教育除了影響工資收入以外，還會拉低工作滿意度。[13]與過度教育相似，專業(yè)錯配也可能導致工資損失[14]和工作滿意度低下[15]，提供特定職業(yè)技能的專業(yè)比提供一般職業(yè)技能的專業(yè)因錯配帶來的工資懲罰效應更大[16]。此外，專業(yè)錯配對工資收入的影響與錯配原因高度相關(guān)，由工作條件、工作地點等條件約束型偏好引致的專業(yè)錯配會帶來工資損失，而由薪酬水平和晉升機會等事業(yè)導向型偏好引致的專業(yè)錯配會帶來工資溢價。[17]與國外學者的結(jié)論基本一致，國內(nèi)研究也發(fā)現(xiàn)，過度教育會造成一定程度的收入損失[18]，專業(yè)錯配也會造成收入折損，而且過度教育比專業(yè)錯配造成的收入懲罰效應更大，過度教育和專業(yè)錯配都對工作滿意度和工作穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著負向影響[19]。此外，不同類型過度教育的收入效應有所不同，彌補型過度教育的長期收入懲罰效應更大，而發(fā)展型過度教育雖會造成短期收入損失，但長期收入損失并不顯著。[20]也有研究發(fā)現(xiàn)，專業(yè)錯配對畢業(yè)生起薪的影響要么不顯著，要么在不同專業(yè)和就業(yè)行業(yè)的群體間存在異質(zhì)性。[21]

本研究基于某一流大學建設高校畢業(yè)生就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，在控制樣本選擇偏差和就業(yè)決策偏好以后，探討畢業(yè)生就業(yè)匹配如何影響勞動力市場表現(xiàn)，并進一步分析就業(yè)匹配對不同畢業(yè)生群體的異質(zhì)性影響，以及制約就業(yè)匹配的主要因素。與已有研究相比，本研究從以下幾個方面豐富和拓展了就業(yè)匹配研究。第一，與大多數(shù)研究主要關(guān)注過度教育或?qū)I(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)某一維度的影響不同，本研究將學歷匹配、專業(yè)匹配與勞動力市場表現(xiàn)多個維度的關(guān)系放在一個理論框架下展開分析，有助于全面理解就業(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)的影響。第二，已有研究關(guān)于就業(yè)匹配影響勞動力市場表現(xiàn)的結(jié)論并非一致，這與是否考慮就業(yè)匹配選擇的內(nèi)生性及其影響的異質(zhì)性緊密相關(guān)。本研究通過控制樣本選擇偏差和就業(yè)決策偏好，在一定程度上控制了就業(yè)匹配的內(nèi)生性問題。第三，通過分析就業(yè)匹配對不同群體勞動力市場表現(xiàn)的異質(zhì)性影響，以及制約就業(yè)匹配選擇的主要因素，有助于深化理解畢業(yè)生就業(yè)匹配選擇并為其提供精準的就業(yè)指導服務。第四，相關(guān)結(jié)論對提升畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量、調(diào)整優(yōu)化高校專業(yè)結(jié)構(gòu)和學歷結(jié)構(gòu)具有參考價值。

二、研究設計

本研究主要采用某一流大學建設高校學生就業(yè)指導服務中心收集的2014—2017 屆全校畢業(yè)生就業(yè)派遣數(shù)據(jù)和就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)。其中，就業(yè)派遣數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間截止到當年12 月底，就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)采集時間為當年11 月份。該數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于能夠有效識別畢業(yè)生總體中的有效樣本，即找到工作且有效填答就業(yè)調(diào)查問卷的畢業(yè)生。本研究選取明確找到工作的本科和碩士畢業(yè)生作為分析對象，有效樣本為4122 人，代表16 491名畢業(yè)生總體。

（一）變量選擇

文中采用三個指標衡量勞動力市場表現(xiàn)：一是工資收入，指畢業(yè)生轉(zhuǎn)正后的實際年薪起薪（包括工資、獎金、福利補貼等現(xiàn)金收入），并根據(jù)城市居民消費者物價指數(shù)將實際年薪統(tǒng)一調(diào)整到2014 年購買力平價水平；二是工作滿意度，為定序變量（很不滿意、不滿意、滿意、非常滿意）；三是晉升機會，為定序變量（未來5—10 年內(nèi)，畢業(yè)生在已確定單位的晉升機會非常小、比較小、比較大、非常大）。核心自變量是就業(yè)匹配，包括學歷匹配和專業(yè)匹配。借鑒鄧肯（Duncan）和霍夫曼（Hoffman）的做法[22]，本研究根據(jù)畢業(yè)生實際學歷水平與工作所需學歷水平將 “學歷匹配” 分為過度教育、學歷匹配和教育不足?；谝延醒芯繉I(yè)匹配的界定[23]，文中 “專業(yè)匹配” 指畢業(yè)生評價其專業(yè)與崗位是否對口的二分變量。根據(jù)學歷匹配和專業(yè)匹配的不同組合生成六組虛擬變量：學歷和專業(yè)都匹配、學歷匹配專業(yè)不匹配、教育不足專業(yè)匹配、教育不足專業(yè)不匹配、過度教育專業(yè)匹配、過度教育專業(yè)不匹配（參照組）。此外，就業(yè)決策偏好主要通過考察畢業(yè)生在確定工作時，最看重的因素是否為 “經(jīng)濟收入高” “專業(yè)對口”。工作機會主要通過實際獲得的錄用單位數(shù)來衡量。其他控制變量還包括行業(yè)類型、單位性質(zhì)、工作地、學歷層次、學科門類、學業(yè)成績、性別、民族、戶籍地、父母文化程度和父母收入水平、調(diào)查年份等。

（二）樣本概況

樣本描述分析結(jié)果如表1 所示。畢業(yè)生平均工資收入為10.5 萬元，對工作滿意的占87.0%，認為工作崗位有較大晉升機會的占72.1%，學歷匹配和專業(yè)匹配的比例分別為55.2%、61.6%。此外，調(diào)查樣本中，碩士畢業(yè)生占主體（72.5%）；學業(yè)成績綜合排名前50%的占78.7%；社會科學類和工學類畢業(yè)生最多，共占三分之二左右；73.0%的畢業(yè)生選擇在省會城市或直轄市就業(yè)，在金融、IT、房地產(chǎn)等新興高薪行業(yè)就業(yè)的比例分別為18.3%、11.1%、3.2%；影響畢業(yè)生就業(yè)決策的因素中，有收入偏好的占37.5%，有專業(yè)對口偏好的占22.3%；已就業(yè)畢業(yè)生平均獲得2.8 個錄用通知；生源地為省會城市和直轄市、地級市和縣級市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村的比例分別為11.4%、45.7%、42.9%；畢業(yè)生父母文化程度在大專及以上的比例均不超過三分之一，超過半數(shù)的畢業(yè)生父母收入處于平均水平。

表1 核心變量描述性分析結(jié)果

（三）模型設定

1.赫克曼樣本選擇方程

分析樣本來自某一流大學建設高校2014—2017 屆畢業(yè)生中找到工作且有效填答就業(yè)問卷的畢業(yè)生。每年所有應屆畢業(yè)生都會通過郵箱、學院畢業(yè)生工作群等收到問卷邀請，他們最終是否填答問卷不是隨機的，很可能存在一些因素影響其提交問卷的意愿。如果存在樣本選擇偏差，則會導致模型估計結(jié)果有偏且不一致。結(jié)合全校已就業(yè)的本科和碩士畢業(yè)生派遣數(shù)據(jù)信息，借鑒赫克曼（Heckman）兩階段模型，通過第一階段選擇方程構(gòu)造選擇偏差修正項——逆米爾斯比，其Probit 模型設定如下：

其中，Sit代表第t 年畢業(yè)生i 是否成為有效樣本的二分變量，Prob(Sit=1) 表示成為有效樣本的概率，Zit是解釋變量向量，γ＇ 為回歸系數(shù)向量。其中，解釋變量包括性別、民族、政治面貌、學歷層次、學科門類、學制年限、是否困難生、是否定向培養(yǎng)、就業(yè)單位類型、是否北上廣深等大城市就業(yè)等。基于模型（1）得出是否成為有效樣本的逆米爾斯比，并將其引入工資決定方程來控制樣本選擇偏差。

2.赫克曼工資決定方程

考察畢業(yè)生學歷匹配和專業(yè)匹配對工資收入影響的模型如下：

其中，LnWit是工資收入對數(shù)；edu_mit、edu_umit和major_mit是學歷匹配、教育不足和專業(yè)匹配的虛擬變量；edu_majit、edu_nomajit、uedu_majit、uedu_nomajit、oedu_majit分別表示學歷和專業(yè)均匹配、學歷匹配專業(yè)不匹配、教育不足專業(yè)匹配、教育不足專業(yè)不匹配、過度教育專業(yè)匹配虛擬變量（參照組為過度教育且專業(yè)不匹配）。α1、α2、α3刻畫學歷匹配、教育不足和專業(yè)匹配的工資溢價效應；β1、β2、β3、β4、β5衡量就業(yè)匹配不同組合的工資溢價效應。IMRit是樣本選擇偏差修正項，θ 是其估計系數(shù)。向量Xi是其他解釋變量和控制變量，γ 是其回歸系數(shù)向量；εit表示隨機擾動項。

3.赫克曼Probit 模型

鑒于工作滿意度和晉升機會的定序變量性質(zhì)，同時考慮到潛在的樣本選擇偏差，借鑒已有研究的處理策略[24]，本研究采用有序Probit赫克曼模型考察學歷匹配和專業(yè)匹配及其不同組合對畢業(yè)生工作滿意度和晉升機會的影響。這兩個模型中選擇方程變量與模型（1）一致，有序Probit 模型的變量與模型（2）、模型（3）相同。

其中，Satit代表工作滿意度這一定序變量，vh是工作滿意度的具體取值（1，2，3，4），kh是滿意度的切割點，Pr (Satit=vh) 表示工作滿意度取某一具體值時的概率，α、β、γ、Xit、Sit、Zit的含義與模型（1）、模型（2）、模型（3）相同，μit是隨機擾動項。模型（4）和模型（5）是工作滿意度的有序Probit 回歸方程，模型（6）和模型（7）是樣本選擇方程。晉升機會的模型設定形式與工作滿意度相同。

三、學歷匹配和專業(yè)匹配的勞動力市場獎懲效應

（一）學歷匹配和專業(yè)匹配對工資收入的影響

基于模型（1）樣本選擇方程分別計算每屆畢業(yè)生是否成為有效樣本的逆米爾斯比，并將其加入工資決定方程以控制樣本選擇偏差。學歷匹配和專業(yè)匹配在工資收入決定方程中的作用如表2 所示。第2—4 列是學歷匹配和專業(yè)匹配影響工資收入的計量模型；第5—7 列是兩種匹配的不同組合形式對工資收入的影響?；鶞誓Ｐ停?）（2）未控制選擇偏差，模型（1a）和模型（2a）在基準模型基礎(chǔ)上加入樣本選擇偏差修正項，模型（1b）和模型（2b）進一步控制就業(yè)選擇偏好和就業(yè)選擇機會。結(jié)果顯示，逆米爾斯比在所有模型中的系數(shù)都顯著為正，說明有效樣本代表畢業(yè)生總體中具有工資收入優(yōu)勢的群體，在模型中控制樣本選擇偏差很有必要。進一步控制選擇偏好和工作機會以后，就業(yè)匹配對工資收入的影響方向和顯著性保持不變，系數(shù)大小略有變化。接下來基于完整模型（1b）和（2b）的回歸結(jié)果展開分析，在控制其他變量不變的情況下，學歷匹配使工資收入顯著提高7.6%，專業(yè)匹配對工資收入的影響不顯著；以教育過度且專業(yè)不匹配為參照組，學歷和專業(yè)均匹配使工資收入顯著提高10.3%，學歷匹配而專業(yè)不匹配使工資收入顯著提高8.3%，教育不足但專業(yè)匹配使工資收入顯著提高8.9%，就業(yè)匹配其他組合的工資優(yōu)勢不顯著。就本研究分析樣本而言，在控制學歷匹配以后，專業(yè)匹配的工資溢價效應不顯著，但專業(yè)匹配與學歷匹配對收入的疊加影響要大于二者的獨立效應。

表2 學歷匹配和專業(yè)匹配對工資收入的影響

（二）學歷匹配和專業(yè)匹配對工作滿意度的影響

學歷匹配和專業(yè)匹配對工作滿意度的影響如表3 所示。第2—3 列是學歷匹配和專業(yè)匹配及其組合影響工作滿意度的有序Probit 基準模型；第4—5 列是兩種匹配及其不同組合影響工作滿意度的有序Probit 赫克曼模型。有序Probit赫克曼模型的分析結(jié)果顯示，其有序Probit 模型的殘差項μ1it與選擇方程殘差項μ2it的相關(guān)系數(shù)ρ在統(tǒng)計上不顯著，因此工作滿意度的有序Probit模型中是否控制樣本選擇偏差對計量結(jié)果的影響不大，第2 列與第4 列、第3 列與第5 列的回歸系數(shù)基本一致。在控制其他變量不變的情況下，學歷匹配、教育不足和專業(yè)匹配均能顯著提高畢業(yè)生的工作滿意度。以教育過度且專業(yè)不匹配為參照組，就業(yè)匹配組合的不同形式均能提高工作滿意度。其中，學歷與專業(yè)都匹配的疊加影響要大于二者的獨立作用，這與就業(yè)匹配對工資收入的影響一致。

（三）學歷匹配和專業(yè)匹配對晉升機會的影響

就業(yè)匹配對晉升機會的影響如表4 所示。第2—3 列是學歷匹配和專業(yè)匹配及其組合影響晉升機會的有序Probit 基準模型；第4—5 列是兩種匹配及其組合影響晉升機會的有序Probit 赫克曼模型。有序Probit 赫克曼模型的分析結(jié)果顯示，其有序Probit 模型的殘差項與選擇方程殘差項的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著，故而在晉升機會的有序Probit 模型中是否控制樣本選擇偏差對計量結(jié)果影響不大，第2 列與第4 列、第3 列與第5 列的回歸系數(shù)基本一致。在控制其他變量不變的情況下，學歷匹配能夠顯著增加畢業(yè)生的晉升機會，但教育不足和專業(yè)匹配對晉升機會的影響不顯著；以教育過度且專業(yè)不匹配為參照組，學歷和專業(yè)都匹配、學歷匹配專業(yè)不匹配、教育不足專業(yè)不匹配均能顯著增加畢業(yè)生的晉升機會，就業(yè)匹配其他組合形式對晉升機會的影響不顯著。其中，學歷與專業(yè)都匹配的疊加影響要大于二者的獨立作用，這與工資收入、工作滿意度的分析結(jié)果一致。

四、學歷匹配和專業(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)的異質(zhì)性影響

基于表2 的工資收入決定方程（模型1b），表3 的工作滿意度模型（有序Probit 基準模型1），以及表4 的晉升機會模型（有序Probit 基準模型1），分析就業(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)的異質(zhì)性影響。第一，在控制其他變量不變的情況下，學歷匹配能夠顯著提高本科和碩士畢業(yè)生的工資收入、工作滿意度和晉升機會，專業(yè)匹配能夠顯著提高二者的工作滿意度。第二，對綜合成績排名前25%的畢業(yè)生而言，學歷匹配對工資收入、工作滿意度和晉升機會均有顯著正向影響，專業(yè)匹配僅對工作滿意度有顯著正向影響；對成績排名中上（26%～50%）的畢業(yè)生而言，學歷匹配能夠顯著提高工資收入和工作滿意度，專業(yè)匹配僅對工作滿意度有顯著正向影響；對成績排名后50%的畢業(yè)生而言，專業(yè)匹配能夠顯著提高工作滿意度。第三，從專業(yè)類別來看，學歷匹配和專業(yè)匹配都能顯著提高工學畢業(yè)生的工作滿意度，學歷匹配還能夠顯著增加晉升機會，專業(yè)匹配有助于顯著提高工資收入；對理學畢業(yè)生而言，學歷匹配僅對提高工資收入有顯著影響，專業(yè)匹配僅對增加晉升機會有顯著影響；對人文社科類畢業(yè)生而言，學歷匹配能夠顯著提高工資收入和工作滿意度，專業(yè)匹配還對社科類畢業(yè)生工作滿意度有顯著正向影響；醫(yī)學畢業(yè)生學歷匹配有助于顯著提高工作滿意度。第四，從家庭背景來看，學歷匹配對低收入家庭畢業(yè)生勞動力市場表現(xiàn)各維度均有顯著正向影響，對平均收入家庭畢業(yè)生的工資收入、工作滿意度有顯著正向影響，僅顯著提升高收入家庭畢業(yè)生的工作滿意度；專業(yè)匹配能夠顯著提高低收入家庭畢業(yè)生的工作滿意度和晉升機會以及平均收入家庭畢業(yè)生的工作滿意度，對高收入家庭畢業(yè)生勞動力市場表現(xiàn)三個維度的影響均不顯著。

表3 學歷匹配和專業(yè)匹配對工作滿意度的影響

表4 學歷匹配和專業(yè)匹配對晉升機會的影響

五、學歷匹配和專業(yè)匹配的影響因素分析

學歷匹配和專業(yè)匹配影響因素的加權(quán)二元Logistic 回歸結(jié)果如表5 所示。在控制其他變量不變的情況下，畢業(yè)生選擇在省會城市或直轄市就業(yè)更易于找到匹配的工作。高收入就業(yè)偏好顯著拉低專業(yè)匹配的優(yōu)勢比，而專業(yè)對口就業(yè)偏好顯著提高學歷匹配和專業(yè)匹配的優(yōu)勢比。有更多的工作選擇機會能夠顯著提高學歷匹配的優(yōu)勢比，對專業(yè)匹配的影響不顯著。畢業(yè)生選擇在高薪行業(yè)（金融業(yè)、房地產(chǎn)）就業(yè)顯著降低專業(yè)匹配的優(yōu)勢比，對學歷匹配的影響不顯著。與事業(yè)單位相比，選擇在國家黨政機關(guān)和企業(yè)就業(yè)顯著降低就業(yè)匹配的優(yōu)勢比。與文史哲專業(yè)相比，經(jīng)濟學、管理學、法學、工學和醫(yī)學畢業(yè)生在學歷匹配和專業(yè)匹配方面均有顯著優(yōu)勢；教育學和理學畢業(yè)生學歷匹配的優(yōu)勢比顯著更高，其專業(yè)匹配的優(yōu)勢不顯著。與本科畢業(yè)生相比，碩士畢業(yè)生更可能從事專業(yè)匹配的工作，但同時也更容易面臨過度教育。同時，學業(yè)成績優(yōu)異的同學更有可能從事學歷匹配的工作。與低收入家庭畢業(yè)生相比，來自高收入家庭的畢業(yè)生更可能找到學歷匹配的工作。

表5 就業(yè)匹配影響因素的二元Logit 回歸結(jié)果

注：1.括號內(nèi)為標準誤；2.* 表示p＜0.1，** 表示p＜0.05，*** 表示p＜0.01；3.模型還包括民族、高考戶籍所在地、母親文化程度、調(diào)查年份、其他行業(yè)等變量，其回歸系數(shù)不顯著；4.模型為加權(quán)回歸，權(quán)重同表1 的抽樣權(quán)重；5.學歷匹配的參照組是過度教育；6.表中結(jié)果均為優(yōu)勢比

六、結(jié)論和討論

（一）主要結(jié)論

總體而言，本研究佐證了學歷匹配的收入溢價效應，呼應了其他學者基于納什議價理論模型推導[25]、固定效應模型和工具變量估計[26]以及赫克曼兩階段模型分析[27]得出的研究結(jié)論。同時也發(fā)現(xiàn)，在控制學歷匹配、樣本選擇偏差和就業(yè)決策選擇偏好以后，專業(yè)匹配的工資溢價效應雖然不顯著①，卻有助于提高工作滿意度，這與其他學者從職業(yè)專用技能視角[28]、眾數(shù)自評法測度專業(yè)匹配[29]和中介效應角度[30]分析專業(yè)匹配影響工作滿意度的研究結(jié)論也基本一致。與其他研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)錯配對工作滿意度的負向影響大于過度教育不同[31]，本研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)匹配對提升工作滿意度的作用要弱于學歷匹配。此外，學歷匹配和專業(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)的影響既有共性又有差異。學歷匹配在提高畢業(yè)生工資收入和工作滿意度、增加晉升機會等方面都有顯著正向作用，而且學歷匹配與專業(yè)匹配的疊加效應要大于二者的獨立影響。不同之處在于，專業(yè)匹配雖對工資收入和晉升機會有積極影響但不顯著，不過有助于顯著提高畢業(yè)生的工作滿意度，對弱勢群體畢業(yè)生（中低收入家庭、學業(yè)劣勢）的積極作用尤為明顯。

（二）就業(yè)匹配制約因素討論

高校畢業(yè)生就業(yè)匹配選擇受多方面因素制約。第一，在省會城市或直轄市就業(yè)更容易找到學歷匹配和（或）專業(yè)匹配的工作，因為大城市對人才需求的專業(yè)化程度更高，能夠提供更多元的選擇空間。[32]第二，專業(yè)對口就業(yè)偏好和高收入就業(yè)偏好對工作與專業(yè)匹配選擇有截然相反的影響，前者能夠助推專業(yè)匹配決策，后者有礙于選擇專業(yè)匹配的工作。如果畢業(yè)生將高收入作為工作首選考量，將可能付出專業(yè)不匹配的代價。例如，選擇在高薪行業(yè)（金融業(yè)、房地產(chǎn)）就業(yè)面臨專業(yè)錯配的風險更高。第三，選擇在國家黨政機關(guān)就業(yè)比在事業(yè)單位面臨過度教育和專業(yè)錯配的可能性更高，這與國家黨政機關(guān)的人才選拔和任用制度不無關(guān)系。大多數(shù)情況下，國家黨政機關(guān)要求新入職人員在不同崗位之間輪崗鍛煉，畢業(yè)生的可遷移能力而非具體專業(yè)在其工作應聘和具體實踐中發(fā)揮重要作用。第四，學業(yè)成績優(yōu)異的畢業(yè)生雖然在專業(yè)匹配方面沒有顯著優(yōu)勢，但更可能從事學歷匹配的工作，而學業(yè)成績不利的畢業(yè)生更可能面臨過度教育，這說明學業(yè)成績欠佳的畢業(yè)生有可能需要通過學歷優(yōu)勢彌補能力或人力資本積累的不足。第五，來自高收入家庭的畢業(yè)生更有可能找到學歷匹配的工作，但專業(yè)匹配優(yōu)勢不顯著。借用封世藍等人對類似現(xiàn)象的解釋邏輯[33]，優(yōu)勢家庭往往動用更為廣泛的社會網(wǎng)絡，采用錯位競爭策略為其子女選擇錄取門檻相對較低而錄取率相對更高的專業(yè)，在他們畢業(yè)求職時利用更具優(yōu)勢的家庭社會網(wǎng)絡助其選擇性進入高薪行業(yè)，既能最大限度發(fā)揮其學歷優(yōu)勢又能跳出所學專業(yè)的限制。

（三）研究啟示及展望

若相當比例的大學畢業(yè)生從事與學歷層次、所學專業(yè)不匹配的工作，則在一定程度上反映出個體和社會人力資本配置的低效，而且過度教育的收入懲罰效應及其對工作滿意度、晉升機會的消極影響會進一步挫傷人們投資高等教育的積極性。專業(yè)錯配導致個體工作滿意度下降，也不利于提升畢業(yè)生整體就業(yè)質(zhì)量。本研究的分析樣本雖然來自一所一流大學建設高校，但相關(guān)結(jié)論能夠在一定程度上反映高校畢業(yè)生就業(yè)匹配與勞動力市場表現(xiàn)的關(guān)系。不過本研究只分析了就業(yè)匹配對畢業(yè)生初職勞動力市場表現(xiàn)的影響。已有研究發(fā)現(xiàn)，過度教育的影響具有持久性[34]，初職過度教育的群體后續(xù)面臨過度教育的可能性更大[35]。后續(xù)可通過追蹤研究來分析就業(yè)匹配對畢業(yè)生勞動力市場表現(xiàn)的長期影響及其發(fā)揮作用的機制。此外，本研究通過控制樣本選擇性偏差和就業(yè)決策的收入偏好與對口就業(yè)偏好，在一定程度上削弱了由于樣本自選擇和遺漏變量造成的就業(yè)匹配選擇內(nèi)生性問題，可能無法很好解決就業(yè)匹配選擇的反向因果問題，造成專業(yè)匹配對工資溢價效應的低估，后續(xù)可以嘗試構(gòu)造有效的工具變量或其他因果識別策略更準確地估計就業(yè)匹配對勞動力市場表現(xiàn)的影響。

注釋：

①本研究采用表2 模型（1b）分別估計學歷匹配和專業(yè)匹配的獨立影響，發(fā)現(xiàn)二者對工資收入均有顯著正向影響，但將這兩類變量同時加入模型后，表2 中專業(yè)匹配的系數(shù)不顯著，說明專業(yè)匹配結(jié)果的達成可能以學歷不匹配為代價，故而控制學歷匹配后專業(yè)匹配對工資收入的凈影響不顯著。