人力資本失靈與馬太效應(yīng)：教育對職業(yè)分層的兩極分化

王水珍,

華中師范大學 心理學院，湖北 武漢 430079

王舒廳,

華中科技大學 社會學院，湖北 武漢 430074

人力資本失靈與馬太效應(yīng)：教育對職業(yè)分層的兩極分化

王水珍,

華中師范大學 心理學院，湖北 武漢 430079

王舒廳,

華中科技大學 社會學院，湖北 武漢 430074

文章通過對中國社會狀況綜合調(diào)查CSS2011數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)教育對于個人在工資收入水平、職業(yè)類別選擇和工作職位晉升三方面的職業(yè)地位獲得都有促進作用，并在高等教育階段呈現(xiàn)出跨越式提升，因此是否具有高等教育學歷成為個人職業(yè)地位發(fā)展的分水嶺。在獲得高等教育學歷的人群中職業(yè)地位層級高、增速快，而在未獲得高等教育學歷的基礎(chǔ)教育學歷人群中，工資、職業(yè)、職位普遍水平低、增速慢，所以，本研究認為中國的學歷教育對個人職業(yè)地位的影響并不是線性的、連續(xù)的，而是具有分水嶺的階段性特征。教育作為人力資本在高等學歷人群中具有優(yōu)勢積累功能，而在沒有接受高等教育的人群中學歷變化對職業(yè)地位的影響相對不夠明顯，這也回答了學界關(guān)于教育性人力資本“馬太效應(yīng)”和“人力資本失靈”兩種相反觀點并存的原因。

高等教育；人力資本；職業(yè)地位；職業(yè)分層

一、研究背景

職業(yè)發(fā)展和職業(yè)地位的獲得不僅關(guān)系個人的生活質(zhì)量、社會情緒和社會公平，也是“社會分層的指示器”[1]。社會階層和地位獲得的研究范式 ,源起于先賦與后致性理論[2]。1967年，布勞(Blau)和鄧肯(Duncan)在其著作《美國的職業(yè)結(jié)構(gòu)》中提出越是封閉的社會先賦性因素所代表的農(nóng)業(yè)社會分層體制對個人的職業(yè)地位獲得的影響越大，相反，越是開放的社會，后致性因素所代表的工業(yè)社會分層體制對個人職業(yè)地位獲得的影響越大。而教育是后致性因素的核心變量，如Becker和Mincer擴大了人力資本理論的研究范圍，重點討論了教育人力資本的測量及其回報率的問題，并建立了明瑟(Mincer)方程，認為受教育年限與小時工資呈現(xiàn)出對數(shù)線性相關(guān)(log-linear)的關(guān)系，并可以通過該模型計算每增加一年的“受教育年限”對工作收入的回報率水平[3]。這是主流的教育貢獻率連續(xù)性觀點。

中國學界針對教育回報率的研究呈現(xiàn)兩種相反的觀點：“馬太效應(yīng)”與“人力資本失靈”。前一種觀點如張車偉等人的研究結(jié)論表明：教育性人力資本積累越高, 勞動者在職業(yè)流動中提高收入獲得和職位獲得的效果就越明顯，且教育回報率隨收入水平增加而增加[4][5]。后一種觀點如李培林和張翼基于2002年對遼寧省4個資源枯竭型城市約1 000個下崗職工樣本的抽樣調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在下崗職工的收入決定、階層認同和社會態(tài)度等方面, 存在著“人力資本失靈”現(xiàn)象[6]；吳愈曉通過對廣州、上海、廈門、濟南和西安五城市數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)“人力資本失靈”的情況不僅局限于下崗再就業(yè)群體,對整個低學歷勞動者群體都是適用的[7]。

本文擬通過對不同學歷群體的工資收入水平、職業(yè)類別選擇和工作職位晉升分析，展現(xiàn)我國勞動力市場中教育對職業(yè)地位的影響究竟是連續(xù)的線性貢獻規(guī)律還是存在教育性人力資本對職業(yè)獲得的階段性分化，以此澄清現(xiàn)有研究中對教育的兩種相反結(jié)論同時并存的現(xiàn)象。

二、研究設(shè)計

本研究依據(jù)“2011年度中國社會狀況綜合調(diào)查”(CSS2011)調(diào)查數(shù)據(jù)資料進行分析。CSS2011數(shù)據(jù)庫中原始樣本量7 036個，本研究首先通過問題b8“請問，您有過參加工作的經(jīng)歷嗎？”對沒有工作經(jīng)歷的樣本進行刪除，剩余有工作經(jīng)歷的有效樣本6 754個，構(gòu)成本文的總樣本量。

自變量為從事該工作時的受教育程度。CSS2011中給出了最多三段工作經(jīng)歷的受教育程度(即問題b9g1“第一份工作當時的受教育程度”，問題b9g2“目前工作的受教育程度”，問題b9g3“倒數(shù)第二份工作當時的受教育程度”)，結(jié)合樣本規(guī)模和分布的情況，及本研究探討教育性人力資本對職業(yè)地位獲得的分水嶺功能的研究需要，對原變量按照其受教育程度等級進行重新編碼(1未上學=1,2小學=2,3初中=3,4高中、5中專和6職高合并為4,7大專=5,8大學和9研究生合并為6)。

因變量為與個人職業(yè)地位相關(guān)的三個方面：①工資收入*對b9f1、b9f2、b9f3“(第一份工作、目前工作、倒數(shù)第二份工作)當時在單位中的月工資收入”進行缺失值處理，去掉“不清楚”“不適用”的答案。；②職業(yè)類別*本研究對數(shù)據(jù)庫中的職業(yè)類別進行重新編碼，分別是國家機關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位負責人(職業(yè)編碼100-199，重新編碼為類別7)，專業(yè)人員與技術(shù)人員(職業(yè)編碼200-299，重新編碼為類別6)，辦事人員和有關(guān)人員(職業(yè)編碼300-399，重新編碼為類別5)，商業(yè)工作人員(職業(yè)編碼400-499，重新編碼為類別4)，生產(chǎn)、運輸設(shè)備操作及有關(guān)人員(職業(yè)編碼為700-799，重新編碼為類別3)，服務(wù)人員(職業(yè)編碼500-599，重新編碼為類別2)，農(nóng)林牧漁水利生產(chǎn)人員(職業(yè)編碼600-699，重新編碼為類別1)。針對軍隊人員和其他不便分類的人員(職業(yè)編碼>800)，由于其數(shù)量少且不便排序，故對其進行缺失值處理。；③職位等級*根據(jù)問題b9e1、b9e2、 b9e3“(第一份工作、目前工作、倒數(shù)第二份工作)當時在單位中的職位”進行重新編碼，按照其職位等級的高低，依次編碼為：1高層管理者=4,2中層管理者=3，3底層管理者=2，4普通職工=1。。

控制變量從社會結(jié)構(gòu)和個人生物特征兩個角度出發(fā)，具體操作化為：a.從事該工作時的戶口類型*即從事每一份工作當時的戶口類型。對其進行重新編碼(1農(nóng)業(yè)戶口=1,2非農(nóng)業(yè)戶口、3居民戶口(之前是非農(nóng)業(yè)戶口)和4居民戶口(之前是農(nóng)業(yè)戶口)=2，其他定義為缺失值)。；b.從事該工作時的單位類型*即從事每一份工作當時的工作單位類型。對其進行重新編碼(0黨政機關(guān)、人民團體、軍隊=1黨政機關(guān)和事業(yè)單位，2國有企業(yè)及國有控股企業(yè)、3國有/集體事業(yè)單位、4集體企業(yè)、5私營企業(yè)、6三資企業(yè)、7個體工商戶、8協(xié)會、行會、基金會等社會團體或社會組織、9民辦非企業(yè)單位、10社區(qū)居委會、村委會等自治組織、11人民公社=2國有企業(yè)和集體企業(yè)、12農(nóng)村家庭經(jīng)營=2其他企業(yè)、13沒有單位=1沒有單位)。；c.性別；d.年齡。

在描述分析部分，首先從靜態(tài)上描述受教育程度與職業(yè)地位水平(即入職時工資、職業(yè)、職位)的關(guān)系；再從動態(tài)上描述受教育程度與職業(yè)地位發(fā)展(即工資變化、職業(yè)變化、職位變化)的關(guān)系；最后應(yīng)用多元回歸分析，分別以工資、職業(yè)、職位為因變量，分析自變量和控制變量的影響效果。本研究樣本的各變量基本分布如表1所示。

表1 樣本特征概況

在回歸模型部分，本文借鑒已有研究文獻從以下方面設(shè)定了控制變量：首先，樣本的人口特征，以性別和年齡(年齡的平方)作為控制變量。其次，社會結(jié)構(gòu)因素。社會結(jié)構(gòu)因素是從群體或制度的宏觀角度出發(fā)的非個體性因素。廣義的社會結(jié)構(gòu)因素包括社會網(wǎng)絡(luò)資源(social resources and the strength of social ties)、制度性制約因素在內(nèi)的所有非個體性因素。社會結(jié)構(gòu)因素側(cè)重于將個體看做被動的行動者。本研究中的社會結(jié)構(gòu)因素是狹義范圍內(nèi)的，即制度性的制約因素，包括兩個方面，即城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)、地域資源優(yōu)勢所引起的不同群體戶籍身份的差異(農(nóng)業(yè)戶口與非農(nóng)業(yè)戶口)，以及由于歷史和制度原因引起的單位類型(體制內(nèi)單位與非體制內(nèi)單位)導致的資源分配差異。

三、數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)

(一)受教育程度與工資的關(guān)系

1.受教育程度與工資水平的關(guān)系

在受教育程度與職業(yè)地位中經(jīng)濟地位(即工資收入水平)的關(guān)系方面，教育作為自變量可以是連續(xù)變量即受教育年限，也可以是定序變量即文化程度，但主流觀點認為受教育年數(shù)達到某些特定值時，教育回報率會顯著提高。收入不僅反映了對教育年數(shù)的回報，同時可能還包含對學歷的回報，因此學界將這一現(xiàn)象稱為“羊皮紙效應(yīng)”(sheep-skin effect，又名diploma effect)*這一效應(yīng)得名于在小亞細亞(Asia Minor)，學歷證書是寫在羊皮上的。Olneck (1977), Hungerford和Solon (1987), Belman和Heywood (1991), Card和Krueger (1992), Heywood (1994)以及Jaeger 和Page(1996) 在他們的研究中都發(fā)現(xiàn)了這種效應(yīng)，并且發(fā)現(xiàn)后高中受教育程度(post-secondary)中這個效應(yīng)更加顯著。這一發(fā)現(xiàn)為后來將受教育程度等級作為分層標準計算回報率提供了理論依據(jù)。。因此本文中所有的受教育程度劃分都以階段性的學歷水平為依據(jù)。

表2 受教育程度在月工資方面的均值比較

不同受教育程度群體在月工資水平的均值比較結(jié)果表明受教育程度越高，其月薪越高，即受教育程度在提高個體工資收入方面起到了很強的促進和提升作用(表2)。隨著受教育程度的不斷提高，收入均值的增幅也有所不同，小學比文盲、初中比小學和大專比高中在工資表現(xiàn)上形成三個大幅度增長，但高中文化程度的人群只比初中文化程度的人群提高7%，高中前的基礎(chǔ)教育與高中后的高等教育提升幅度相比更為明顯。由此，高中教育對經(jīng)濟收入的提升效應(yīng)不明顯成為基礎(chǔ)教育與高等教育的一個分割點。

2.受教育程度與收入增長速度的關(guān)系

工作年限是影響經(jīng)濟收入水平的重要因素，為了排除工作年限(工齡)的影響，我們應(yīng)用年均工資增長水平來考察不同受教育程度人群的收入增長效果。令調(diào)查對象現(xiàn)職工資減去其初職工資的差額除以工作年限(工齡)，即得出月工資增長水平，然后以受教育程度為自變量進行均值比較。具體統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 不同文化程度人群的月工資增長速度均值比較*只有一段工作經(jīng)歷的群體樣本沒有初始工資參照，因此不做比較。

由表3數(shù)據(jù)可知，擁有高學歷的人群比擁有低學歷的人群工資增長速度更快，而且“后高中教育”的學歷效應(yīng)遠高于高中及高中前的基礎(chǔ)教育對月平均工資增長的效應(yīng)。接受高等教育人群的月工資增長水平是基礎(chǔ)教育人群中中等教育者的兩倍以上，是小學教育者的四倍以上。這表明接受高等教育人群與沒有接受高等教育的人群在平均月工資增長水平上存在顯著差異，即高等教育人群的月工資增長額遠遠高于基礎(chǔ)教育人群。同時，數(shù)據(jù)還表明，高中學歷群體與初中學歷群體相比，月工資增長不顯著。

(二)受教育程度與職業(yè)類別的關(guān)系

1.受教育程度與職業(yè)類別獲得的關(guān)系

將CSS2011數(shù)據(jù)按照職業(yè)性質(zhì)和工作內(nèi)容將職業(yè)劃分為不同的類別，其類別分布顯示了產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域與職業(yè)勞動力市場的社會差異。具體如表 4所示。

表4 不同學歷群體的職業(yè)類型

從表4可以看出，受教育程度越高，越傾向于從事第三產(chǎn)業(yè)中高等級的職業(yè)。從產(chǎn)業(yè)上來看，較低學歷者普遍集中在一、二、三產(chǎn)業(yè)中較低等級的職能部門，隨著學歷的提升，從事的領(lǐng)域更加具有專業(yè)性和不可替代性。因此，學歷和群體的工作領(lǐng)域、職業(yè)類別獲得結(jié)果有著密不可分的關(guān)系。

2.受教育程度與職業(yè)類型發(fā)展的關(guān)系

從靜態(tài)的角度來看，受教育程度越高就越有可能從事高等級的職業(yè)，那么從動態(tài)的角度看，受教育程度是否能夠影響個人的職業(yè)等級發(fā)展呢？為了保證樣本量的一致，本文以擁有兩段工作經(jīng)歷的子樣本為例*選擇擁有兩段工作經(jīng)歷的子樣本為例的原因是該子樣本中有且僅有“目前職業(yè)類別”和“初職職業(yè)類別”兩個完整的數(shù)據(jù)，同時樣本量較充足。，對不同受教育程度群體職業(yè)轉(zhuǎn)移人數(shù)進行統(tǒng)計，比較現(xiàn)職工作職業(yè)與初職工作職業(yè)的人數(shù)變化情況，具體如表5所示。

表5 兩段工作經(jīng)歷者的職業(yè)類別變化情況

注：表格中正值代表轉(zhuǎn)入人數(shù)比例，負值代表轉(zhuǎn)出人數(shù)比例

由表5可知，隨著學歷的提高，工作職業(yè)的轉(zhuǎn)變能力也在提高。低學歷群體(初中及以下學歷)普遍是從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出，進入第二產(chǎn)業(yè)或者第三產(chǎn)業(yè)中的中低端職業(yè)，而高學歷群體(大專及以上)傾向于最終成為國家機關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位的負責人?？梢钥闯龃髮Ｒ陨蠈W歷群體在成為“國家機關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位負責人”類型職業(yè)上具有顯著的優(yōu)勢。

(三)受教育程度與工作職位的關(guān)系

1.受教育程度與工作職位的關(guān)系

將職位類型劃分為普通職工、底層管理者、中層管理者和高層管理者四類，依據(jù)工作職位對不同學歷群體的工作職位分布進行比較，可以得出如表6所示的結(jié)果。

表6 不同學歷群體的工作職位差異

從表6可以看出，各個受教育教度下的普通職工所占比例最大，高層管理者所占比例最小，即工作層級與人數(shù)規(guī)模呈反相關(guān)。然而，從橫向來看，隨著學歷的升高，普通職工的份額在逐漸變小，管理者的份額在逐漸增加，也就是說，學歷越高越有可能成為更高等級的管理人員。

2.受教育程度與工作職位變化的關(guān)系

從靜態(tài)來說，呈現(xiàn)出高學歷高職位的分布特點；從動態(tài)上考察，受教育程度對樣本的職位變遷有何影響呢？以兩次工作經(jīng)歷者為例，制做樣本的工作職位變化交叉表如7所示。

表7 受教育程度和職位變化交叉表

注：括號里是期望值的百分比

由表7可知，在任何學歷水平下，比例較高的情況是職位不變。但隨著學歷的提升，職位不變的人數(shù)比例在減少，職位提高的人數(shù)比例在增加。但具體情況因?qū)W歷的不同而有變化。與期望值相比，未上學的群體職位在工作發(fā)展過程中降低的情況要遠多于預(yù)期，并且低學歷者在職位上沒有上升的動力，職位得到提高的概率在大專學歷之下一直都低于預(yù)期。而高學歷者卻能有更多的可能得到晉升，不僅職位不變的人數(shù)比例大幅下降，而且職位提高的人數(shù)比例在大幅上升，與大專以下學歷群體形成鮮明的對比，高學歷人數(shù)中職位得到提高的人數(shù)比例開始超過并且遠超于預(yù)期，表明了大專及以上學歷人群在提高個人工作職位上的優(yōu)勢。

(四)對職業(yè)地位影響因素的綜合解釋

上述內(nèi)容呈現(xiàn)了受教育程度對于工作收入、職業(yè)類別、工作職位三方面的“分類”差異，發(fā)現(xiàn)受教育程度不同導致職業(yè)地位的三種獲得均呈現(xiàn)較大差異，但職業(yè)地位的獲得受樣本人口特征和社會結(jié)構(gòu)因素的多重影響，在控制其他變量影響的前提下，受教育程度是否仍然影響職業(yè)地位的獲得結(jié)果有待進一步探討，還需要利用回歸模型做進一步的分析。

1.影響工資收入的多元線性回歸模型

表8 工資收入水平的多元線性回歸模型

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001(雙尾檢驗)

從表8中模型一與模型二的R2比較發(fā)現(xiàn)，在加入了受教育水平變量后解釋量增加了4%，表明模型解釋能力變化顯著；其次從回歸系數(shù)來看，與參照文盲群體相比，小學文化程度人群的工資提升不顯著；而初中文化程度人群的收入變化則是顯著的，比參照類型提高400.15元，高中比參照類型提高565.73元，但比初中文化程度的人群只提高165.58元。與基礎(chǔ)教育階段的人力資本影響力形成反差的是高等教育的影響力大大增強：大專文化程度人群卻比參照人群提高1 757.35元、比高中文化程度人群提高1 191.62元；本科及以上人群比參照人群提高2 726.49元、比高中文化程度的人群平均提高2 160.76元。

綜合而言，基礎(chǔ)教育階段對職業(yè)收入水平的提高功能處較低水平，尤其是高中學歷比初中學歷只提高一百多元，基礎(chǔ)教育的人力資本效應(yīng)總體上呈現(xiàn)較弱甚至趨于失靈的傾向，而大專比高中、本科比高中的提高都呈現(xiàn)出明顯的“馬太效應(yīng)”。同時，從標準回歸系數(shù)來看，大專、本科及以上人群的教育對職業(yè)收入水平的相對影響力更強，而且遠遠超過基礎(chǔ)教育階段人力資本的影響力。這些數(shù)據(jù)表明能否獲得高等教育是職業(yè)收入獲得的“分水嶺”——基礎(chǔ)教育是傾向于弱化或失靈、高等教育影響呈現(xiàn)“馬太效應(yīng)”而擴大。

2.影響職業(yè)類別的二元logistic回歸模型

在分析影響職業(yè)類別的影響因素時，將職業(yè)類別操作化為二元因變量。將原職業(yè)類別按照產(chǎn)業(yè)和職業(yè)等級劃分為白領(lǐng)職業(yè)和非白領(lǐng)職業(yè)*白領(lǐng)職業(yè)即第三產(chǎn)業(yè)中處于中上等級的職業(yè)，在本文中將商業(yè)工作人員、辦事人員和有關(guān)人員、專業(yè)人員與技術(shù)人員、國家機關(guān)、黨群組織、企業(yè)、事業(yè)單位負責人劃分為此類職業(yè)，將農(nóng)林牧漁水利生產(chǎn)人員、服務(wù)人員、生產(chǎn)、運輸設(shè)備操作及有關(guān)人員劃分為非白領(lǐng)工作人員。。

表9 影響職業(yè)類別的二元Logistic回歸模型(以非白領(lǐng)職業(yè)為參照)

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001(雙尾檢驗),括號內(nèi)的值為標準誤, Exp(B)為優(yōu)勢比

首先，通過比較表9當中兩個模型的對數(shù)似然值和擬合優(yōu)度，可以發(fā)現(xiàn)，在加入了受教育程度變量后呈現(xiàn)出增強的現(xiàn)象。模型一的擬合優(yōu)度為26%，說明控制變量已經(jīng)對職業(yè)類別有一定的解釋力。模型二在基準模型的基礎(chǔ)上增加受教育程度變量，擬合優(yōu)度上升為35%，相較于模型一的解釋力有顯著提高。

其次，具體到每一個模型，模型一中除性別、年齡外的控制變量都通過了顯著性檢驗，且這種影響十分明顯。戶籍身份的優(yōu)勢也十分明顯，非農(nóng)群體比農(nóng)業(yè)戶口群體獲得白領(lǐng)職業(yè)的概率多6.41倍，體制外單位人群比體制內(nèi)單位群體獲得白領(lǐng)職業(yè)的概率多1.13倍。在模型二中原本不顯著的控制變量(性別和年齡)在加入了受教育程度變量后變得顯著，說明教育深化了性別間的職業(yè)差別。但另一方面，教育變量的加入減小了戶籍身份和單位類型的優(yōu)勢比系數(shù)，說明教育有助于彌合個人職業(yè)選擇時的制度障礙。

第三，模型二顯示新加入的受教育程度變量都表現(xiàn)出了顯著的影響力，并且優(yōu)勢比系數(shù)變化明顯，尤其是接受了大專教育和本科以上教育的群體，其獲得白領(lǐng)職業(yè)的可能性比未上學群體分別多51.63倍和177.48倍，其優(yōu)勢比顯著高于小學對文盲1.21倍、初中和高中分別對文盲4.30、11.71倍的優(yōu)勢比。因此，高等教育在個人的職業(yè)選擇方面的突出優(yōu)勢顯示了基礎(chǔ)教育與高等教育兩類人力資本在職業(yè)類型獲得中的不同效應(yīng)，即能否接受高等教育是職業(yè)類型獲得的分水嶺。

3.影響工作職位的二元logistic回歸模型

在分析影響工作職位的因素時，將工作職位操作化為二元因變量，即將原工作職位類型中的低層管理者、中層管理者、高層管理者定義為“管理者”，以與“普通職工”相區(qū)別。

表10表明在加入了受教育程度變量后都呈現(xiàn)出擬合優(yōu)度得到了增強。模型一的擬合優(yōu)度為4%，水平較低，加入了受教育程度變量后擬合優(yōu)度增加為12%，體現(xiàn)出受教育程度作為人力資本變量對回歸模型解釋能力的提升功能明顯。第二，具體到每一個模型，模型一中性別的差異明顯，男性獲得管理者職位的可能性比女性多0.88倍，非農(nóng)戶口也體現(xiàn)出了優(yōu)勢，比農(nóng)戶口群體多0.98倍的可能性成為管理者。

模型二中，加入受教育程度變量后，性別和單位類型兩個控制變量的優(yōu)勢比系數(shù)得到了降低，并且戶籍身份變量的顯著性消失了，說明受教育能夠補償先賦性的劣勢，彌合一些制度性的障礙，即提升教育水平具有消除城鄉(xiāng)不平等的社會公平效應(yīng)。

同時，在模型二中受教育程度各層次都表現(xiàn)出了顯著性，大專及以上學歷的優(yōu)勢比系數(shù)與其他學歷水平相比非常突出，小學對文盲成為管理者的優(yōu)勢比只增加1.09倍，初中、高中人群相對于文盲分別增加2.88、7.33倍，但大學學歷群體比未上學群體獲得管理者職位的優(yōu)勢比則增加18.6倍，而本科及以上學歷群體的優(yōu)勢比更是高出23.67倍。這表明高考后的高等教育作為人力資本在管理職業(yè)獲得中具有明顯的分水嶺功能。

表10 影響工作職位的二元Logistic回歸模型(以普通職工為參照)

注：*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001(雙尾檢驗),括號內(nèi)的值為標準誤, Exp(B)是優(yōu)勢比

四、結(jié)論

本文通過對受教育程度在工資收入、職業(yè)類別、工作職位三方面的相關(guān)與因果分析表明高等教育(大專及以上)群體在獲得高水平職業(yè)地位時具備“馬太效應(yīng)”，而基礎(chǔ)教育在職業(yè)獲得的微弱影響則傾向于人力資本失靈?！案呖紱Q定命運”則形象地表達了這兩種教育影響職業(yè)的分化邏輯，即在高考這一分水嶺的兩側(cè)，基礎(chǔ)教育與高等教育對職業(yè)經(jīng)濟地位、職業(yè)類型層級、職位層級獲得的影響分別呈現(xiàn)人力資本失靈與馬太效應(yīng)的兩極分化。具體表現(xiàn)如下所述。

第一，從增加職業(yè)收入水平來看，受教育程度越高，月工資水平越高，并且其年增長速度也越快。但在對這種總體教育貢獻的具體階段比較發(fā)現(xiàn)，教育對職業(yè)收入水平的提升功能并不是呈線性的增長趨勢，基礎(chǔ)教育對收入的貢獻力度遠遠遜色于高等教育作為人力資本對職業(yè)收入的提升力度。這種提升力度在靜態(tài)的工資水平與動態(tài)的工資增長幅度中均得到顯著體現(xiàn)。所以是否獲得高等教育成為提升職業(yè)收入水平的分水嶺。

第二，從職業(yè)類別獲得來看，高等教育作為人力資本對從事第三產(chǎn)業(yè)中高等級的白領(lǐng)職業(yè)有顯著的促進功能，且其促進力度遠遠高于基礎(chǔ)教育的促進功能。高中及以下學歷的基礎(chǔ)教育人群扎堆于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的中等水平職業(yè)。這表明是否接受高等教育在職業(yè)類型獲得方面仍然具有“分水嶺”的界限劃分功能，并且獲得高等教育能夠促進農(nóng)村人口消除城鄉(xiāng)差距等制度性因素導致的社會結(jié)構(gòu)障礙，促進社會公平。

第三，從工作職位晉升方面看，高等教育群體表現(xiàn)出在職位晉升中的巨大優(yōu)勢，比基礎(chǔ)教育學歷群體在職位晉升上有更多的獲得機會。高中之前基礎(chǔ)教育的文化程度的提升雖然對獲得管理職位有一定提升，但其提升可能性與高等教育人群相比是發(fā)生概率相差懸殊。因此，是否接受高等教育也是職位獲得的分水嶺界限。

由此，筆者認為作為人力資本的中國教育對于職業(yè)地位的促進作用并不是線性的，基礎(chǔ)教育階段與高等教育階段對職業(yè)地位的影響及影響機制是不同的。這一發(fā)現(xiàn)解釋了學者在討論人力資本對職業(yè)地位獲得時出現(xiàn)的兩種截然相反的觀點，即高學歷群體的人力資本“馬太效應(yīng)”和低學歷群體的“人力資本失靈”效應(yīng)，兩種效應(yīng)起作用的分水嶺在于是否接受了高等教育。在高等教育之前的基礎(chǔ)教育各階段，工資、職業(yè)、職位普遍滯留在水平低、增速緩慢的境況，而高等教育學歷人群的職業(yè)地位水平較高，發(fā)展速度快。這種靜態(tài)與動態(tài)層面的雙重差距，最后體現(xiàn)為高學歷群體的在職業(yè)地位獲得中的優(yōu)勢積累和低學歷群體人力資本失靈并存。尤其是在人力資本失靈的境況下，“被迫下崗”、“被迫跳槽”就成為不可避免的遭遇，這在一定程度上也回答了中學階段因為讀書無用論而導致的輟學問題[8]及“農(nóng)二代”分化方向中教育的獨特影響力[9]，有學者將農(nóng)民工的職業(yè)轉(zhuǎn)換總結(jié)為“倒U形”曲線，在職業(yè)發(fā)展后期越是流動反而越是走下坡路[10]。目前中國低學歷人群在人力資源市場上的職業(yè)競爭力明顯處于弱勢[5][11]，表現(xiàn)為農(nóng)民工無根性、漂泊性，正是因為其擁有的人力資本沒有跨越真正發(fā)揮作用的門檻，因此常常在企業(yè)的市場化選擇中失敗。表面上看，這是由于頻繁跳槽導致的缺乏企業(yè)文化的認同、缺乏長久業(yè)緣群體的關(guān)系圈而造成的孤獨感導致的，但從根本上來說，仍然是人力資本沒有完全發(fā)揮作用所導致的。

正如舒茨所說，在現(xiàn)代經(jīng)濟中，勞動力成員的質(zhì)量在巨大的勞動投入效應(yīng)中扮演著從未有過的重大角色[12]。因此，越是那些先賦性資源缺乏的弱勢群體，為了獲得更高的職業(yè)地位以及社會地位，應(yīng)該注重個人的人力資本投資，跨越高等教育的學歷門檻。盡管我國社會仍然存在一定程度的教育資源獲得的不平等，職業(yè)地位流動還存在一定的制度性、結(jié)構(gòu)性障礙[13]，但是擁有高等教育學歷意味著可以最大限度地減少制度性障礙對個人的影響，獲得更加公平開放的職業(yè)選擇權(quán)利和職業(yè)發(fā)展空間。同時，從人力資本的角度講，中國的高等教育仍需要擴大。

[1]仇立平：《職業(yè)地位:社會分層的指示器——上海社會結(jié)構(gòu)與社會分層研究》，載《社會學研究》2001年第2期。

[2]張翼：《中國人社會地位的獲得——階級繼承和代內(nèi)流動》，載《社會觀察》2004年第9期。

[3]G.RezaArabsheibani and LamineManfor. “non-linearities In Return To Education In Lybia”, Education Economics, 2001(2):139-144.

[4]張車偉：《人力資本回報率變化與收入差距：“馬太效應(yīng)”及其政策含義》，載《經(jīng)濟研究》2006年第12期。

[5]劉士杰：《人力資本、職業(yè)搜尋渠道、職業(yè)流動對農(nóng)民工工資的影響———基于分位數(shù)回歸和OLS 回歸的實證分析》，載《人口學刊》2011年第5期。

[6]李培林、張翼：《走出生活逆境的陰影——失業(yè)下崗職工再就業(yè)中的“人力資本失靈”研究》，載《中國社會科學》2003年第5期。

[7]吳愈曉：《勞動力市場分割——職業(yè)流動與城市勞動者經(jīng)濟地位獲得的二元路徑模式》，載《中國社會科學》2011年第1期。

[8]劉成斌：《農(nóng)村青少年輟學及其原因》，載《人口研究》2014年第1期。

[9]劉成斌：《農(nóng)民工流動方式與子女社會分化——對中國人口流動制度設(shè)計的反思》，載《中國人口科學》2013年第4期。

[10]符平、唐有財：《倒“U”型軌跡與新生代農(nóng)民工的社會流動——新生代農(nóng)民工的流動史研究》，載《浙江社會科學》2009年第12期。

[11]劉金菊：《中國城市的職業(yè)流動：水平與差異》，載《人口與發(fā)展》2011年第2期。

[12]Schultz, T. W.Investmentinhumancapital:Theroleofeducationandresearch, New York: The Free Press,1971.

[13]李春玲：《“80后”的教育經(jīng)歷與機會不平等》，載《中國社會科學》2014年第4期。

責任編輯 吳蘭麗

Human Capital Failure and Matthew Effect:the Polarization of Education on Occupational Stratification

WANG Shui-zhen1, WANG Shu-ting2

(1.SchoolofPsychology,HuazhongNormalUniversity,Wuhan430079,China;2.SchoolofSociology,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)

This paper shows that education has a positive effect on the occupational status of individuals in the wage income level, occupational category selection and job promotion through the statistical analysis of the CSS2011. The higher education qualifications become the watershed for a personal career development. In the population with higher educational background, the higher of one’s education qualification, the higher of his occupational status and the faster of his income growth rate are. But in the population without college educational background, the general level of wages, occupations and jobs is low, and the growth rate is slow. Therefore, this study argues that the impact of academic education on personal career status in China is not a continuous line, but a watershed with stage characteristics: education as a human capital in the college education population has the advantage of accumulation function, while the influence of middle education is not obvious enough. This answers why the the opposite views of the educational human capital “Matthew effect” and “human capital failure” coexist in academia.

college education; human capital; occupation status; occupational stratification

王水珍，華中師范大學心理學院博士生，中南民族大學教育學院副教授，研究方向為教育心理學；王舒廳，華中科技大學社會學院碩士生，研究方向為教育社會學。

國家社會科學基金項目“農(nóng)民工隨遷子女教育獲得與城市融入研究”(13CSH036)的階段性成果；中南民族大學中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項(CSY14004)；青少年網(wǎng)絡(luò)心理與行為教育部重點實驗室(2014CO4)支持

2016-04-06

C913．2

A

1671-7023(2017)02-0088-08