區(qū)域勞動者技能錯配水平及影響效應(yīng)研究*

張葉 劉云波 涂曉君

（1.北京師范大學，北京 100875）

（2.瀏陽市田家炳實驗中學，湖南 長沙 410300）

作為一個現(xiàn)代化國際大都市以及中國的政治、經(jīng)濟、文化中心，北京市本身有著巨大的就業(yè)人口吸納能力，其勞動力市場狀況受到更多關(guān)注。隨著北京產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向高端化發(fā)展，技術(shù)進步對勞動者就業(yè)帶來的沖擊更為明顯。以2019年三季度為例，北京市就業(yè)人口結(jié)構(gòu)在學歷結(jié)構(gòu)和就業(yè)崗位等方面存在明顯缺口。其中，教育程度上供求缺口最大的分別為“高中”“大?！睂W歷人員，供求缺口分別為10,427 人、6,828 人，求人倍率分別為2.86和3.35；社會生產(chǎn)服務(wù)和生活服務(wù)人員、專業(yè)技術(shù)人員等職業(yè)分組的勞動力供求缺口較大，供求缺口分別為113,180 人、16,546 人。而需求小于供給缺口人數(shù)最多的職業(yè)是電子器件制造。[1]面對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和技術(shù)進步帶來的沖擊，勞動者時刻面臨著因結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)革新所帶來的技能需求壓力。在此情形下，研究勞動者的技能供給和工作需求之間的匹配問題，具有重要的現(xiàn)實意義；研究北京市勞動者的技能錯配問題無疑具有重要的經(jīng)濟意義。

本研究將根據(jù)北京市“十三五”產(chǎn)業(yè)規(guī)劃選取典型行業(yè)來收集勞動者的數(shù)據(jù)，計算北京市勞動者技能錯配的水平，并分析不同時期技能錯配的轉(zhuǎn)變情況，進一步估算技能錯配對個體在勞動力市場表現(xiàn)的影響效應(yīng)，為提升北京市人力資本的配置效率提供決策依據(jù)。本研究主要討論的問題是：北京市勞動者技能錯配的發(fā)生率是多少？技能錯配對個人的工資收入、工作滿意度和職業(yè)流動等勞動力市場表現(xiàn)影響如何？在不同時期勞動者技能錯配轉(zhuǎn)變狀況如何？

一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

技能錯配是指勞動者自身掌握的技能與其當前工作所需不匹配，包括勞動者實際掌握的技能程度超過了其工作要求的水平（過度技能）以及勞動者的實際技能低于工作要求的水平（技能不足）。[2][3]關(guān)于技能錯配的測量，主流采用自我報告法測量。自我報告法是指勞動者主觀報告自己在工作中的技能使用情況，以此為依據(jù)來判定個體的技能錯配情況。該方法由于簡便易行，是目前國際上最為常用的一種測量方法。

（一）技能錯配的發(fā)生率

從文獻來看，發(fā)達國家勞動者的技能錯配問題比較突出，尤其是過度技能的發(fā)生率較高。Flisi等人使用2012年國際成人能力評估調(diào)查（PIAAC）的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，歐盟各國的技能錯配主要表現(xiàn)為過度技能，其平均發(fā)生率為17.8%；過度技能發(fā)生率最高和最低的國家分別是芬蘭和西班牙，為25.1%和10.2%。[4]McGuinness等人總結(jié)多份有關(guān)發(fā)達國家的技能錯配文獻發(fā)現(xiàn)，發(fā)達國家過度技能的發(fā)生率平均為20%。[5]

（二）技能錯配對勞動者工資收入的影響

目前，在收入效應(yīng)方面，學者們對于過度技能的影響普遍形成共識，過度技能會帶來工資懲罰，與技能匹配的勞動者相比，過度技能的個人工資會顯著減少。Mavromaras的研究發(fā)現(xiàn)，錯配與個體工資具有高度的相關(guān)性，過度技能會造成工資損失，并且對工資的影響存在性別差異，具體表現(xiàn)為對男性的工資懲罰大約為7%，而對女性的工資懲罰大約為9%。[8]McGuinness 等對過度技能的收入效應(yīng)的有關(guān)文獻進行了梳理，發(fā)現(xiàn)過度技能對勞動者造成的收益率損失平均為7.5%。[9]劉云波利用2015年的中國社會綜合調(diào)查數(shù)據(jù)（CGSS）估算了國內(nèi)勞動者的技能錯配的收入效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)過度技能會對工資收入產(chǎn)生顯著的負向影響，但過度技能對收入的影響作用基本可以被過度教育所解釋。[10]

關(guān)于技能不足的工資效應(yīng)，目前研究尚未形成一致結(jié)論。一些研究認為技能不足對工資的影響并不顯著。如Sánchez-Sánchez 等實證研究發(fā)現(xiàn)，在歐盟國家，技能不足不會顯著影響個體勞動者的收入。[11]劉云波對國內(nèi)勞動者技能錯配收入影響效應(yīng)的實證研究發(fā)現(xiàn)，技能不足者相比于同等人力資本水平者而言，其工資收入沒有顯著差異。[12]但也有研究認為，技能不足會對工資產(chǎn)生正向影響。如Perry 等認為，與技能水平一致的人群相比，技能不足者需要在工作中使用更多額外的技能，因而其工資收入會高于技能匹配的人群。[13]

（三）技能錯配對勞動者工作滿意度的影響

研究發(fā)現(xiàn)，技能不匹配是導(dǎo)致工作不滿意的一個重要原因。一般來說，由于遭受了更多的工資損失，過度技能對個人的工作滿意度有顯著的負向影響，即過度技能的工人對工作的滿意度低于具有相同技能水平而工作匹配良好的工人。[14]Vieira研究發(fā)現(xiàn)，過度技能對個體勞動者工作滿意度的影響是巨大的，不僅會降低勞動者對整體工作滿意度的評價，并對薪酬、工作保障、工作類型和工作小時數(shù)等方面的滿意度也有顯著的負向影響。[15]這一結(jié)論在另一份對西班牙工人的工作滿意度實證研究中得到了證實。[16]

關(guān)于技能不足對工作滿意度的影響效應(yīng)，文獻中的研究結(jié)果是不一致的。Verhaest研究發(fā)現(xiàn)，技能不足對工作滿意度有顯著的正向影響。[17]由于技能不足的工人獲得了更多的工資，擁有更高的職業(yè)成就感，其工作滿意度相對更高。但有學者對北京市12 家養(yǎng)老家政企業(yè)開展問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，技能不足者的工作滿意度最低。[18]Quintini 研究發(fā)現(xiàn)，技能不足的工人對工作滿意度的評價并無統(tǒng)計學意義上的差異。[19]

（四）技能錯配對勞動者職業(yè)流動的影響

過度技能所產(chǎn)生的負向影響，會進一步影響工人的職業(yè)流動。Verhaest 和Omey 研究發(fā)現(xiàn)，過度技能的工人比具有相同技能的匹配良好的工人更具流動性。[20]這一結(jié)論在劉云波等人的調(diào)查研究中得到了證實，從樣本的未來職業(yè)流動來看，無論是獲得晉升，還是跳槽離開當前企業(yè)，技能過度者流動的比例相對于技能匹配者和技能不足者都最高。[21]過度技能增加了個人未來失業(yè)的可能性，相比于同樣技能但工作匹配的人，過度技能者更有可能想要辭掉目前的工作。[22][23]

目前有關(guān)技能不足對勞動者職業(yè)流動影響的研究比較少，只在Robst的研究中發(fā)現(xiàn)，在勞動者工作的第一年，技能不足對工作和職業(yè)流動性產(chǎn)生了負面影響。[24]

限于數(shù)據(jù)的可得性，目前有關(guān)技能錯配水平研究主要圍繞發(fā)達國家的情況展開討論，對發(fā)展中國家勞動者的技能使用情況關(guān)注較少。有研究探究我國勞動者技能錯配的水平和影響效應(yīng)，但是關(guān)注的行業(yè)比較單一，缺乏深入的數(shù)據(jù)分析，并且關(guān)于技能不足對勞動者在勞動市場表現(xiàn)的影響效應(yīng)研究，尚未有明確的一致性結(jié)論。有必要對此進行科學的、嚴謹?shù)亩糠治觯⑴c過度技能的影響效應(yīng)對比，以明確中國人力資本配置所面臨的突出問題。為此，本文以北京市的行業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)為依據(jù)，考察技能錯配的發(fā)生率、轉(zhuǎn)變情況，進一步估算技能錯配對個體勞動力市場的影響，以豐富教育經(jīng)濟學和勞動經(jīng)濟學對人力資本的認知和研究，為北京市的人力資源規(guī)劃提供參考依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)與研究方法

本研究的數(shù)據(jù)來自北京市典型行業(yè)企業(yè)的勞動者技能錯配調(diào)查問卷。2019年底，北京師范大學勞動者技能錯配研究課題組通過聯(lián)系北京市相關(guān)行業(yè)協(xié)會，向企業(yè)員工發(fā)放電子問卷，其中重點收集信息技術(shù)行業(yè)和家庭服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)。根據(jù)《北京市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃發(fā)展綱要》，北京市在“十三五”期間重點發(fā)展以信息技術(shù)為代表的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)以及以家庭服務(wù)業(yè)為代表的生活性服務(wù)業(yè)[25]。課題組共收回問卷2,599 份，除掉答題時間少于180秒的問卷，保留15～60歲有效勞動人口問卷共2,476份，占問卷總數(shù)的95.27%。

這個畜生。牛皮糖轉(zhuǎn)身拿起那個蛇皮袋出了門。剛走幾步，聽見村長在后面喊，我陪你去。一路上村長不斷解釋說，不要急，沒什么大事，說說清楚就行了。

該問卷對工作錯配的測量采用了自我報告法。其中對技能錯配進行測量的題目為“您認為您掌握的技能與您現(xiàn)在的工作需要是否相匹配”，對應(yīng)的答案選項為“達不到/相匹配/超過了”。根據(jù)三個答案選項，將勞動者分為技能不足、技能匹配和過度技能三類。

參照前文的文獻研究，本文所涉及的因變量包括工資收入、工作滿意度和職業(yè)流動；自變量是過度技能和技能不足的虛擬變量；控制變量包括性別、婚姻狀況、工作經(jīng)驗、受教育年限等個人及工作因素（見表1）。

表1 樣本人群的基本特征

在研究方法上，分別采用序次logistic 回歸（ordinal multinomial logistic regression）模型來測量技能錯配對勞動者工資收入和工作滿意度的影響效應(yīng)，采用多項logistic 回歸（multinomial logistic regression）模型來測量技能錯配對勞動者職業(yè)流動的影響。在這些模型中，核心的自變量是技能不足和過度技能的虛擬變量，以技能匹配為參照組，控制變量包括性別、婚姻狀況、受教育年限等在內(nèi)的個人特征的控制變量和工作經(jīng)驗、收入、工作自主權(quán)、業(yè)務(wù)培訓(xùn)機會、行業(yè)、單位類型等變量在內(nèi)的工作特征。

三、實證結(jié)果

（一）北京市勞動者技能匹配和技能錯配現(xiàn)狀

對北京市勞動者技能匹配/錯配現(xiàn)狀進行分析，結(jié)果如表2所示?？偟膩碚f，技能匹配勞動者占比最高（55.49%），但也僅有超過半數(shù)的勞動者所掌握的技能與工作需要相匹配。發(fā)生技能錯配的勞動者占比接近總體的一半，技能不足的勞動者占34.33%，僅有10.18%的勞動者是過度技能，即超過三成的北京市勞動者技能不能滿足當下工作所需。

表2 北京市勞動者技能匹配/錯配現(xiàn)狀及分布特征（%）

對不同性別、婚姻狀況以及受教育程度人群技能匹配/錯配發(fā)生率進行分析可知，女性技能不足發(fā)生率（35.35%）比男性（33.25%）高出2.1個百分點，過度技能發(fā)生率（9.51%）比男性（10.89%）低1.38個百分點。離婚或喪偶人群技能不足發(fā)生率（40.00%）最高且過度技能發(fā)生率（6.67%）最低，已婚人群技能不足發(fā)生率（33.01%）最低且過度技能發(fā)生率最高（11.58%）。從勞動者受教育程度來看，高中學歷（包括中職和普通高中）勞動者技能不足發(fā)生率最高（40.00%），本科及以上學歷勞動者技能不足發(fā)生率（28.86%）最低且過度技能發(fā)生率（12.61%）最高。

在行業(yè)企業(yè)特征上，第一、二產(chǎn)業(yè)勞動者技能不足發(fā)生率（37.97%）最高，過度技能發(fā)生率（11.28%）也最高，即第一、二產(chǎn)業(yè)技能錯配發(fā)生率最高。家庭服務(wù)業(yè)技能不足發(fā)生率（33.47%）最低，信息技術(shù)行業(yè)過度技能發(fā)生率（9.14%）最低。從勞動者單位類型來看，國有企業(yè)技能匹配發(fā)生率（61.56%）和過度技能發(fā)生率（11.91%）高于其他性質(zhì)的工作單位，且技能不足發(fā)生率最低（26.52%）；私營企業(yè)技能不足發(fā)生率最高（37.90%），過度技能發(fā)生率最低（9.21%）。

（二）技能錯配對收入的影響

對影響勞動者工資收入的因素進行序次Logit回歸（見表3），結(jié)果表明，模型的擬合優(yōu)度為0.121，該回歸模型中的變量解釋了勞動者工資收入12.1%的方差，具有較強的解釋力。對應(yīng)的P值為0，整個方程系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。使用穩(wěn)健性標準誤進行Logit 估計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第三列穩(wěn)健標準誤與第一列普通標準誤非常接近，可知模型設(shè)定較好。

表3 技能錯配對工資收入的影響

續(xù)表3

由表3回歸結(jié)果可知，在控制其他因素不變的情形下，勞動者的技能錯配狀況會對其工資收入產(chǎn)生明顯的負向影響，這主要表現(xiàn)在技能不足勞動者上。具體來說，相比于自身技能與工作匹配的勞動者而言，技能不足者的收入高一個檔次的發(fā)生比是前者發(fā)生比的0.705 倍，即技能不足的工資收入顯著低于技能匹配者；而過度技能者和技能匹配者的工資收入沒有顯著差異。

（三）技能錯配對工作滿意度和工作流動的影響

對影響勞動者工作滿意度因素和職業(yè)流動因素進行多項Logit回歸，結(jié)果見表4。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，使用穩(wěn)健性標準誤進行Logit 估計得到的穩(wěn)健標準誤與普通標準誤非常接近（結(jié)果略），可知模型設(shè)定較好。

表4 技能錯配對工作滿意度和工作流動的影響

分析發(fā)現(xiàn)，技能錯配（包括技能不足和過度技能）會對勞動者的工作滿意度產(chǎn)生顯著的負向影響。相較于技能匹配者，技能不足者和過度技能者的工作滿意度均顯著較低。具體來說，在控制其他因素不變的條件下，技能不足者的工作滿意度提高一個水平的發(fā)生比是技能匹配者發(fā)生比的0.741倍，即低出25.9%；過度技能者的工作滿意度提高一個水平的發(fā)生比是技能匹配者發(fā)生比的0.587倍，即低出41.3%。

此外，個體勞動者技能錯配對其職業(yè)流動存在較為顯著的正向影響，并且主要體現(xiàn)在對跳槽的影響上。具體來說，在控制其他因素不變的情況下，相比于技能匹配的勞動者，技能不足的勞動者跳槽（相比于維持不變）的發(fā)生比顯著高出28.5%，過度技能的勞動者跳槽（相比于維持不變）的發(fā)生比顯著高出50.7%。

（四）北京市勞動者技能錯配轉(zhuǎn)變

對比最初獲得工作時的技能匹配狀況和當下調(diào)查時點的技能匹配狀況，分析北京市勞動者技能錯配轉(zhuǎn)變狀況，結(jié)果如表5所示。最初技能不足的勞動者，在調(diào)查時仍然有58.65%為技能不足，有34.62%轉(zhuǎn)變?yōu)榧寄芷ヅ洌瑑H有6.73%轉(zhuǎn)變?yōu)檫^度技能。而最初技能匹配的勞動者，在調(diào)查時有17.31%退化為技能不足，有6.99%轉(zhuǎn)變?yōu)檫^度技能。最初過度技能的勞動者有19.21%退化為技能不足，有27.68%退化為技能匹配?？傊?，從最初獲得工作到調(diào)查時點，以工作所需的技能水平作為參照，保持原有的技能匹配水平的勞動者（1,662人）占到樣本總數(shù)的67.12%。而勞動者技能增進和勞動者技能退化均有發(fā)生，其中技能改進者（508 人）占到樣本總數(shù)的20.52%，而技能落伍者（306人）占到樣本總數(shù)的12.36%。

表5 北京市勞動者技能錯配轉(zhuǎn)變總體狀況

四、研究結(jié)論

對2,476 份北京市企業(yè)員工調(diào)查問卷的分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)生技能錯配的勞動者占比接近總體的一半（44.51%），技能不足的勞動者占比為34.33%，過度技能的勞動者占比為10.18%。相比于發(fā)達國家較為普遍的過度技能現(xiàn)象，北京市勞動者的技能錯配更多地表現(xiàn)為技能不足，而非過度技能。超過三成的北京市勞動者技能不能滿足當下工作所需。

在控制個人和工作等特征的條件下，首先，個體勞動者的技能錯配狀況會對其工資收入帶來較大影響，并且集中表現(xiàn)在技能不足勞動者上。具體來說，技能不足會對勞動者的收入產(chǎn)生顯著的負向影響，即相比于技能匹配的人，技能不足人群的工資收入顯著較低；而過度技能者相比于技能匹配者工資收入沒有顯著差異。其次，在控制其他因素不變的情形下，個體勞動者技能錯配對其工作滿意度有顯著的負向影響。相較于技能匹配勞動者，技能不足者和過度技能者的工作滿意度均顯著較低，并且過度技能者的滿意度更低。最后，在職業(yè)流動方面，相比于技能匹配的勞動者，過度技能和技能不足勞動者跳槽到其他公司（相比于現(xiàn)崗位維持不變）的發(fā)生比都顯著更高。

另外，對比最初獲得當下這份工作的技能錯配水平可知，從技能不足轉(zhuǎn)變?yōu)槠ヅ浠蜻^度以及從技能匹配轉(zhuǎn)變?yōu)檫^度的技能改進者（508人）占樣本總數(shù)的20.52%，而從過度技能轉(zhuǎn)變?yōu)槠ヅ浠虿蛔阋约皬募寄芷ヅ滢D(zhuǎn)變?yōu)椴蛔愕募寄苈湮檎撸?06人）占到樣本總數(shù)的12.36%。后一種技能落伍的情形值得相關(guān)部門引起重視。

總之，基于北京市企業(yè)員工的調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，相比于同樣受教育年限、具有相同工作經(jīng)驗的勞動者而言，所掌握的技能不能滿足工作所需的勞動者相比于技能與工作匹配的勞動者，其勞動力市場表現(xiàn)更差，主要表現(xiàn)為工資收入更低、工作滿意度更低以及職業(yè)更加不穩(wěn)定。這反映了技能不足者較低水平的人力資本，低勞動生產(chǎn)率，因此所獲得的工資回報較低。而技能與工作的不匹配都會對個人的工作滿意度產(chǎn)生消極影響，進一步影響其工作穩(wěn)定性。盡管過度技能對勞動者的收入沒有明顯的負向影響，但過度技能者對工作滿意的概率更低，有更大的概率跳槽，尋找一展本身所長的崗位，最終促進技能與工作的匹配。

針對上述發(fā)現(xiàn)，建議如下：首先，針對北京市勞動者技能錯配尤其是技能不足發(fā)生率過高——勞動者所掌握的技能不能滿足當下工作需要的事實，相關(guān)部門應(yīng)當給予關(guān)注和重視。如加強對工作不足者的技能培訓(xùn)，并鼓勵和支持勞動者開展持續(xù)地自我學習。關(guān)注勞動者技能落伍或技能“折舊”的問題，倡導(dǎo)勞動者樹立終身學習的觀念，不斷提升自身技能，可以考慮針對不同年齡、不同職業(yè)學習者的不同需求給予具體支持。[26]大力推進職工繼續(xù)教育基地建設(shè)、加大涉老養(yǎng)老服務(wù)人才培訓(xùn)力度和構(gòu)建服務(wù)全民終身學習教育體系等，推進北京市學習型城市建設(shè)，形成終身學習的社會氛圍，促進首都繁榮與可持續(xù)發(fā)展。

其次，鼓勵企業(yè)加強對技能不足者的關(guān)注。面向普通員工和有需要的員工，將培訓(xùn)機會向女性、離婚或喪偶人群以及高中學歷（包括中職和普通高中）勞動者傾斜，并為這部分人群提供更多的個人指導(dǎo)機會，降低這部分人群技能不足的發(fā)生率。在技能不足發(fā)生率較高或社會急需、重點建設(shè)的行業(yè)內(nèi)，可考慮出臺更靈活的稅收優(yōu)惠或補貼政策，如上海市政府使用地方教育附加資金補貼企業(yè)職工培訓(xùn)政策[27]，來提高企業(yè)職工培訓(xùn)經(jīng)費的使用效率，激勵私營企業(yè)為技能不足者提供充足的培訓(xùn)機會。

最后，協(xié)調(diào)各級部門與行業(yè)組織打破職業(yè)流動的各種阻隔和障礙，減少勞動者流動的制度障礙。一方面，為技能錯配的勞動者提供更多的就業(yè)信息，鼓勵其職業(yè)流動，促進其技能與工作的匹配，提升技能人力資本的配置效率和利用效率。另一方面，在企業(yè)內(nèi)部推動崗位調(diào)整和流動，為過度技能者創(chuàng)造較好的流動環(huán)境，以充分發(fā)揮其才能，調(diào)動勞動者的主動性，為企業(yè)行業(yè)創(chuàng)造更高效益。