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    專業(yè)匹配對工資水平的影響
    ——基于麥可思調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

    2022-03-22 09:31:30馬明宇寧宇哲
    教育學(xué)報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:學(xué)歷工資畢業(yè)生

    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(jì)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(shí)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(qiáng)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(diǎn)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(diǎn)由教育匹配擴(kuò)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(jī)、機(jī)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(qiáng)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(qiáng)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(xiàng)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(yàn)、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(diǎn),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?yàn)閷Υ髮W(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(shí)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(yàn),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(shí)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(shí)際分布比例進(jìn)行再抽樣,實(shí)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(yàn)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,本科與專科學(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(yùn)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(shí)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(xiàng)。

    (三)實(shí)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(xiàng)——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(jī)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(jī)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(xiàng)。

    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(xiàng)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(diǎn);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(yàn)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(shí)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,專科學(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(shí)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(yàn)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,??茦颖居?.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。

    除本專科學(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(qiáng)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)果與全樣本和分本專科的回歸結(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(qiáng)。

    (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(jì)學(xué)、理學(xué)、工學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他(專科為6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(xiàng)來檢驗(yàn)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(xiàng)結(jié)果顯著為正;經(jīng)濟(jì)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颍旱谝唬瑢I(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(kuò)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(jì)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(shí)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(xiàng)對該問題進(jìn)行檢驗(yàn)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(jì)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(yàn)

    為進(jìn)一步檢驗(yàn)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(yàn)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(diǎn)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(jì)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(yàn)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(shí)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??茖W(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(jì)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(jì)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(yàn)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(qiáng)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。

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