陳 昊

（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國(guó)際經(jīng)濟(jì)研究院，北京100029）

一、引 言

從理論上說，勞動(dòng)力市場(chǎng)最優(yōu)效率的實(shí)現(xiàn)必須滿足“人盡其才，物盡其用”的要求，即高學(xué)歷、高技能勞動(dòng)力進(jìn)入高技術(shù)行業(yè)，從事高技能工作或管理工作；中低學(xué)歷、中低技能勞動(dòng)力進(jìn)入中低技術(shù)行業(yè)，從事中低技能工作。而近年來高學(xué)歷勞動(dòng)力從事低技術(shù)工作已經(jīng)成為中國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)上的普遍現(xiàn)象，Boothby（1999）將這種現(xiàn)象稱為“工作—學(xué)歷誤配”（job－education mismatch），并嚴(yán)格定義為“需要高技術(shù)的工作沒有吸引足夠的高學(xué)歷勞動(dòng)力”。①?gòu)淖钪苯拥慕嵌葋碚f，工作—學(xué)歷誤配無疑會(huì)顯著降低就業(yè)和生產(chǎn)效率（Hartog，2000）。此外，工作—學(xué)歷誤配在很大程度上會(huì)導(dǎo)致“工資—學(xué)歷誤配”（wage－education mismatch），即高學(xué)歷勞動(dòng)力無法獲得相應(yīng)水平的工資（Bauer，2002）。本文只考察工作—學(xué)歷誤配，后文若無特殊說明，均將“工作—學(xué)歷誤配”簡(jiǎn)稱為“學(xué)歷誤配”。

系統(tǒng)描述學(xué)歷誤配的開創(chuàng)性研究，如Hersch（1991）認(rèn)為高學(xué)歷勞動(dòng)力對(duì)現(xiàn)有的工作條件容易產(chǎn)生不滿，而高技術(shù)工作又往往呈現(xiàn)長(zhǎng)期持續(xù)枯燥的特征，因而高學(xué)歷勞動(dòng)力自主選擇從事低技術(shù)工作；Alfonso（1993）則通過考察西班牙分行業(yè)工人的數(shù)據(jù)，指出社會(huì)提供的“過度教育”造成就業(yè)者學(xué)歷普遍提高，而工作經(jīng)驗(yàn)和能力卻受到限制，因而他們往往難以從事高技術(shù)工作，從而造成學(xué)歷誤配。這兩篇文獻(xiàn)是最早系統(tǒng)研究學(xué)歷誤配的經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)。其后，Allen和Rolf（2001）詳細(xì)考察了廣義學(xué)歷誤配的三種具體形式：工資誤配效應(yīng)、工作搜尋誤配和工作滿意程度錯(cuò)配，并進(jìn)一步研究了學(xué)歷誤配與技能誤配之間的關(guān)系。他們認(rèn)為，高學(xué)歷勞動(dòng)力之所以往往選擇低技能工作，是因?yàn)樗麄兊募寄苣Ｊ胶椭R(shí)結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實(shí)的高學(xué)歷工作往往存在差異，且高學(xué)歷的人力資本效應(yīng)導(dǎo)致高學(xué)歷勞動(dòng)力很難在公司中獲得技能培訓(xùn)的機(jī)會(huì)。Bender和Heywood（2008）則專門考察了造成擁有博士學(xué)位的勞動(dòng)者出現(xiàn)學(xué)歷誤配的原因和背景，在衡量博士就業(yè)者生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)了他們對(duì)工作不滿意度提高的原因，指出科學(xué)技能的程式化是造成學(xué)歷誤配的根本性原因，而對(duì)科學(xué)技能的過分程式化掌握和理解則是高學(xué)歷勞動(dòng)力特有的潛質(zhì)。最具啟發(fā)的研究成果當(dāng)屬Nordin等（2010）對(duì)工作—學(xué)歷誤配收入補(bǔ)償?shù)挠懻?，他們發(fā)現(xiàn)男女高學(xué)歷勞動(dòng)者都普遍集聚在低技能崗位的原因是高技能工作不能提供令人滿意的“收入補(bǔ)償”，而高學(xué)歷勞動(dòng)者往往又更偏好具有穩(wěn)定收入的工作。國(guó)內(nèi)學(xué)者如湯寶波（2005）構(gòu)建了信息不對(duì)稱的貝葉斯博弈模型，指出信息不對(duì)稱是造成學(xué)歷誤配的根本原因，陳昊（2011）則從風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的角度論證了高學(xué)歷勞動(dòng)者普遍追求穩(wěn)定收入的微觀機(jī)理，并對(duì)2004－2009年分行業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。研究表明，工作收入的波動(dòng)也是造成學(xué)歷誤配的重要原因之一。

綜上所述，我們發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為教育與信息不對(duì)稱是造成學(xué)歷誤配的重要原因，但是與封閉條件下對(duì)學(xué)歷誤配原因的探討已經(jīng)呈現(xiàn)如此豐富的成果相比，開放條件下的學(xué)歷誤配問題則很少有人涉及，換言之，學(xué)者們未關(guān)注到出口貿(mào)易對(duì)學(xué)歷誤配可能產(chǎn)生的影響，這是本文選題的初衷。在測(cè)量學(xué)歷誤配指數(shù)并引入對(duì)外貿(mào)易的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究出口貿(mào)易與學(xué)歷誤配的關(guān)系，以便能夠在開放條件下討論學(xué)歷誤配的成因。

二、學(xué)歷誤配指數(shù)與分行業(yè)出口貿(mào)易規(guī)模

（一）學(xué)歷誤配指數(shù)

根據(jù)Hersch（1991）提出的學(xué)歷誤配指數(shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，歸一化處理后可得：

其中，EMit表示第i個(gè)行業(yè)t時(shí)期的學(xué)歷誤配指數(shù)，hH與hL分別表示該行業(yè)在該時(shí)期的高、低學(xué)歷勞動(dòng)力人數(shù)。當(dāng)然，不同學(xué)歷勞動(dòng)力的規(guī)模在很大程度上取決于高學(xué)歷勞動(dòng)力的劃分標(biāo)準(zhǔn)，由于傳統(tǒng)勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)將學(xué)歷“四等分”，一般認(rèn)為“高中及以上學(xué)歷”即可認(rèn)定為“高學(xué)歷”，表1及后文主體實(shí)證部分也均依照此分類標(biāo)準(zhǔn)。但是近年來學(xué)歷貶值已經(jīng)成為普遍現(xiàn)象，高學(xué)歷劃分標(biāo)準(zhǔn)逐漸提高以后，學(xué)歷誤配指數(shù)將會(huì)發(fā)生顯著變化，因此嚴(yán)格來說還需要檢驗(yàn)提高劃分標(biāo)準(zhǔn)后出口貿(mào)易與學(xué)歷誤配的相關(guān)關(guān)系。受篇幅所限，本文并沒有就此展開討論，這將是后續(xù)研究的重點(diǎn)。

分行業(yè)學(xué)歷誤配指數(shù)的計(jì)算結(jié)果見表1和圖1。需要說明的是，本文所使用的數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)服務(wù)貿(mào)易統(tǒng)計(jì)》。其中，《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》“按行業(yè)、性別分的城鎮(zhèn)就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成”表中報(bào)告了分行業(yè)不同學(xué)歷勞動(dòng)力的比重，而通過《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中“分行業(yè)增加值”一表則可以計(jì)算出不同行業(yè)增加值的占比情況。表1和圖1展示了我們感興趣的一系列結(jié)論：首先，占有相當(dāng)比重的行業(yè)基本上呈現(xiàn)學(xué)歷誤配程度逐年緩慢遞增的趨勢(shì)，只在中間的個(gè)別年份略有波動(dòng)，代表性行業(yè)有農(nóng)、林、牧、漁業(yè)、采礦業(yè)和建筑業(yè)等；其次，一些知識(shí)型或技能型的服務(wù)行業(yè)（這些行業(yè)往往提供波動(dòng)顯著的報(bào)酬），如金融業(yè)、信息傳輸和軟件服務(wù)業(yè)在2004－2011年的絕大部分時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定波動(dòng)，但在2011年學(xué)歷誤配程度卻顯著降低；最后，一些非技能型的服務(wù)行業(yè)（這些行業(yè)往往提供較為穩(wěn)定的報(bào)酬），如文化、體育和娛樂業(yè)及公共管理和社會(huì)組織在2011年學(xué)歷誤配程度顯著提高。據(jù)此，我們可以將行業(yè)按照學(xué)歷誤配程度變化趨勢(shì)的不同劃分為三類：第一類是在觀察期雖有小幅波動(dòng)，但呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)的行業(yè)，這類行業(yè)往往屬于第一、第二產(chǎn)業(yè)，收入波動(dòng)較小，且不需要很高的從業(yè)人員技能。第二類是在觀察期大部分時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定或小幅波動(dòng)，但近年來學(xué)歷誤配程度顯著提高的行業(yè)，這類行業(yè)往往屬于服務(wù)業(yè)，且對(duì)從業(yè)人員的技能要求并不高，報(bào)酬波動(dòng)也較小。第三類是在觀察期大部分時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定或小幅波動(dòng)，但近年來學(xué)歷誤配程度顯著降低的行業(yè)，這類行業(yè)雖然也往往屬于服務(wù)業(yè)，但是對(duì)從業(yè)人員的知識(shí)和技能要求較高，屬于一般意義上的高新技術(shù)行業(yè)或高知識(shí)服務(wù)業(yè)。

表1 2004－2011年分行業(yè)學(xué)歷誤配指數(shù)

圖1 分行業(yè)學(xué)歷誤配指數(shù)及變動(dòng)趨勢(shì)

（二）分行業(yè)學(xué)歷誤配程度與指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了根據(jù)以上論述劃分的三類行業(yè)的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)情況，結(jié)果基本印證了我們的初步設(shè)想：首先，學(xué)歷誤配指數(shù)在觀察期只有小幅波動(dòng)，但基本維持緩慢增長(zhǎng)的第一類行業(yè)確實(shí)是從業(yè)人員學(xué)歷最低的行業(yè)，表現(xiàn)為第一類行業(yè)的大專及本科以上勞動(dòng)力比重顯著低于其他兩類行業(yè)，而近年來學(xué)歷誤配程度顯著降低的第三類行業(yè)擁有最多的高學(xué)歷勞動(dòng)力；其次，近年來學(xué)歷誤配顯著降低的第三類行業(yè)確實(shí)提供了最高的工資，同時(shí)第一、第二類行業(yè)的工作收入水平差距很小，雖然它們存在較為顯著的高學(xué)歷勞動(dòng)力比重差距。

此外，表2實(shí)際上也展示了本文可能存在的一個(gè)貢獻(xiàn)，即根據(jù)學(xué)歷誤配程度變化趨勢(shì)來劃分行業(yè)，或許較現(xiàn)有的粗略劃分三次產(chǎn)業(yè)的方法更為科學(xué)。如房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)雖然同屬服務(wù)行業(yè)，但在高學(xué)歷勞動(dòng)力比重和年均工資方面存在較大差異。因此表2展示的分類方法或許有助于今后進(jìn)一步討論分行業(yè)的其他相關(guān)問題。

表2 行業(yè)分類指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

（三）分行業(yè)出口貿(mào)易額

值得注意的是，至今公開數(shù)據(jù)中缺乏對(duì)分行業(yè)出口貿(mào)易規(guī)模的統(tǒng)計(jì)，因此只能通過《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中“出口主要貨物數(shù)量和金額”表統(tǒng)計(jì)的120種商品手工計(jì)算分行業(yè)貨物出口貿(mào)易規(guī)模。此外，還有必要通過《中國(guó)服務(wù)貿(mào)易統(tǒng)計(jì)》中公布的服務(wù)貿(mào)易出口商品手工計(jì)算分行業(yè)服務(wù)出口貿(mào)易規(guī)模，二者相加可獲得分行業(yè)出口貿(mào)易總規(guī)模。具體的手工計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)是：第一，貨物貿(mào)易方面，為了避免重復(fù)分類計(jì)算，本文只考慮120種出口商品作為最終商品，將其進(jìn)行行業(yè)分類；第二，服務(wù)貿(mào)易方面，根據(jù)《中國(guó)服務(wù)貿(mào)易統(tǒng)計(jì)》，我們將出口的服務(wù)商品按照其重要用途特點(diǎn)歸入相應(yīng)行業(yè)：運(yùn)輸服務(wù)歸入交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、郵政業(yè)，旅游、電影與音像、廣告歸入居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)，通信服務(wù)與計(jì)算機(jī)和信息服務(wù)歸入信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，建筑服務(wù)歸入建筑業(yè)，保險(xiǎn)、金融服務(wù)歸入金融業(yè)，專利權(quán)使用費(fèi)和特許費(fèi)歸入科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，咨詢和其他商業(yè)服務(wù)歸入租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)。手工計(jì)算結(jié)果見表3。

表3 2004－2011年分行業(yè)出口貿(mào)易額 單位：億美元

三、方程、工具變量與學(xué)歷誤配影響因素的檢驗(yàn)

（一）模型構(gòu)建與多工具變量法

根據(jù)前文相關(guān)論述并借鑒 Hersch（1991）、Bauer（2002）、Budria和 Ana（2008）、陳昊（2011）等研究成果，本文構(gòu)建如下實(shí)證方程：

其中，lnEM 表示行業(yè)學(xué)歷誤配指數(shù)，lnEX 表示行業(yè)出口規(guī)模，lnW 表示行業(yè)工作收入，lnW×lnEX表示工作收入與出口規(guī)模的交互項(xiàng)，兩者之間的相互強(qiáng)化作用已有諸多文獻(xiàn)論證，這里不再贅述。X表示其他影響行業(yè)學(xué)歷誤配程度的控制變量。i和t分別代表行業(yè)和時(shí)間，λ和ε分別代表地區(qū)固定效應(yīng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。

現(xiàn)代計(jì)量觀點(diǎn)認(rèn)為，內(nèi)生性是破壞回歸獲得一致性的根本原因，而內(nèi)生性的情況主要有三種：遺漏變量、測(cè)量誤差和變量間的同時(shí)聯(lián)系性。盡管我們將控制現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)的與學(xué)歷誤配相關(guān)的所有主要變量，但依然很難完全避免遺漏變量的情況。此外，變量間的同時(shí)聯(lián)系性幾乎無法避免，如控制變量中的行業(yè)就業(yè)水平與行業(yè)工資水平可能存在同時(shí)聯(lián)系性，因而簡(jiǎn)單的POLS回歸很難保證結(jié)果的一致性。為此，我們需要選擇合理的工具變量替代可能存在內(nèi)生性的就業(yè)變量，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二階段最小二乘回歸：

其中，Z→表示工具變量（組），lnL′it表示lnLit的擬合值。良好的Z→必須滿足兩個(gè)條件：第一，Z→與lnLit顯著相關(guān)；第二，cov（Z→，ε）＝0，即Z→外生。如果Z→中只有一個(gè)工具變量，則往往很難同時(shí)滿足以上兩個(gè)條件，所以采用多工具變量法。

表4 學(xué)歷誤配影響因素的POLS回歸結(jié)果

哪些變量能夠合理解釋學(xué)歷誤配程度，一直以來都是相關(guān)研究爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為行業(yè)的經(jīng)濟(jì)因素如行業(yè)固定資產(chǎn)投資和行業(yè)外商投資會(huì)顯著影響學(xué)歷誤配程度（Bauer，2002；Budria和Ana，2008；陳昊，2011），而其他學(xué)者則認(rèn)為行業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)如行業(yè)女性就業(yè)水平等才是影響學(xué)歷誤配程度的關(guān)鍵（Tomas和 Michael，2009；Seamus和Peter，2011）。本文試圖同時(shí)考慮以上兩種意見，控制變量主要包括：行業(yè)固定資產(chǎn)投資（INV）、行業(yè)外商直接投資（FDI）、行業(yè)勞動(dòng)力水平（L）以及行業(yè)女性就業(yè)比重。值得一提的有兩點(diǎn)：第一，如前所述，根據(jù)學(xué)歷四等分，高中及以上學(xué)歷被認(rèn)定為“高學(xué)歷”，而高中畢業(yè)的合理年齡應(yīng)該為19歲。②而現(xiàn)實(shí)中存在年齡大于19歲但尚未高中畢業(yè)或年齡低于19歲卻已經(jīng)高中畢業(yè)的情形，因而本文控制了行業(yè)“19歲以下勞動(dòng)力比重”（year）。此外，勞動(dòng)力性別差異對(duì)行業(yè)就業(yè)水平的影響已經(jīng)得到學(xué)者的廣泛認(rèn)同，因而本文同時(shí)控制“行業(yè)女性就業(yè)比重”（sex）。第二，本文充分認(rèn)識(shí)到不同行業(yè)的學(xué)歷誤配程度差異很大，其解釋路徑也應(yīng)不盡相同，因而需要在回歸方程中控制行業(yè)虛擬變量（Industry），第三產(chǎn)業(yè)對(duì)高學(xué)歷勞動(dòng)力的吸引能力普遍強(qiáng)于第一、第二產(chǎn)業(yè)，因此我們將屬于第三產(chǎn)業(yè)的行業(yè)設(shè)為1，其他行業(yè)設(shè)為0。

（二）學(xué)歷誤配影響因素檢驗(yàn)

表4報(bào)告了學(xué)歷誤配影響因素的面板普通最小二乘估計(jì)（POLS）結(jié)果。總體而言，模型的穩(wěn)定性并不理想，這并不出乎我們的意料，因?yàn)镺LS不能有效減輕內(nèi)生性。而值得一提的是，即使其他解釋變量出現(xiàn)了逆轉(zhuǎn)與不顯著，行業(yè)出口規(guī)模對(duì)學(xué)歷誤配指數(shù)卻一直呈現(xiàn)穩(wěn)定且顯著的負(fù)向影響，這讓我們有理由相信，出口貿(mào)易有可能降低行業(yè)的學(xué)歷誤配程度，當(dāng)然這需要進(jìn)一步驗(yàn)證。同樣穩(wěn)定且顯著的解釋變量有行業(yè)固定資產(chǎn)投資（inv）、行業(yè)女性就業(yè)比重（sex）和19歲以下勞動(dòng)力比重（year），其中行業(yè)固定資產(chǎn)投資規(guī)模和19歲以下勞動(dòng)力比重的增加顯著且穩(wěn)定地緩解了行業(yè)的學(xué)歷誤配，而行業(yè)女性就業(yè)比重的增加卻加劇了行業(yè)的學(xué)歷誤配。以上結(jié)論僅僅是基于可能存在嚴(yán)重內(nèi)生性的POLS，但是我們有理由做出這樣的猜測(cè)。

接下來討論工具變量的選擇與引入問題。如前所述，理想的工具變量必須滿足兩個(gè)條件：首先它必須是外生的，其次必須與懷疑有內(nèi)生性的變量顯著相關(guān)。而單一的工具變量往往很難同時(shí)滿足這兩個(gè)條件，因而一般采用多工具變量法。既與行業(yè)就業(yè)水平顯著相關(guān)又外生的變量往往是行業(yè)的非勞動(dòng)力變量或政策性變量，這些變量直接影響行業(yè)就業(yè)水平，但無法被學(xué)歷誤配方程解釋。基于如上考慮，本文選擇分行業(yè)法人單位數(shù)（NLE）與分行業(yè)增加值（VA）③作為工具變量。當(dāng)然我們需要通過各種手段檢驗(yàn)工具變量的有效性：（1）根據(jù)Staiger和Stock（1997）建議的經(jīng)驗(yàn)法則，在只有一個(gè)內(nèi)生變量的情況下，如果第一階段回歸的F值大于10，則表明工具變量與內(nèi)生變量存在足夠的顯著相關(guān)性；（2）Anderson－Rubin Wald統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)內(nèi)生變量回歸系數(shù)之和是否為零；（3）Sargan－Hansen過度識(shí)別檢驗(yàn)檢驗(yàn)工具變量是否存在過度識(shí)別。面板二階段最小二乘（P－2SLS）回歸結(jié)果見表5。

P－2SLS的回歸結(jié)果是理想的：首先，方程都通過了工具變量有效性的上述相關(guān)檢驗(yàn)。例如，第一階段回歸的F值均遠(yuǎn)大于10，表明所選工具變量與內(nèi)生變量存在足夠顯著的關(guān)系；Anderson－Rubin Wald檢驗(yàn)值均在1%水平上顯著，表明內(nèi)生回歸系數(shù)之和不為0，這強(qiáng)化了工具變量與內(nèi)生變量存在顯著關(guān)系的結(jié)論；Sargan－Hansen過度識(shí)別檢驗(yàn)接受了沒有過度識(shí)別的原假設(shè)，表明工具變量是適度的。其次，出口對(duì)行業(yè)學(xué)歷誤配程度呈現(xiàn)穩(wěn)定且顯著的負(fù)向影響，這再一次證明出口確實(shí)緩解了學(xué)歷誤配。最后，控制行業(yè)虛擬變量后，核心解釋變量的方向沒有出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，顯著性得到加強(qiáng)，且方程效果評(píng)價(jià)指標(biāo)更優(yōu)，因而證明了不同類型行業(yè)的學(xué)歷誤配情況確實(shí)存在較大差異。

表5報(bào)告的其他結(jié)果同樣值得關(guān)注：第一，行業(yè)工資水平是影響學(xué)歷誤配的重要因素，收入水平越高的行業(yè)學(xué)歷誤配情況越嚴(yán)重，Allen和Rolf（2001）、陳昊（2011）也論證了相同的結(jié)論。事實(shí)上，理性人追求高工資待遇使得高學(xué)歷勞動(dòng)力會(huì)忽視行業(yè)本身對(duì)技能的要求，即使低技術(shù)行業(yè)或許沒有理想的聲譽(yù)、工作環(huán)境和自我認(rèn)同感（Hartog，2000）。行業(yè)工資水平提高會(huì)吸引原本學(xué)歷高于該行業(yè)要求的勞動(dòng)者進(jìn)入，從而加劇了行業(yè)的學(xué)歷誤配。第二，行業(yè)固定資產(chǎn)投資與外商直接投資規(guī)模已被諸多文獻(xiàn)證明對(duì)就業(yè)產(chǎn)生顯著影響，表5的結(jié)果進(jìn)一步證明它們同樣會(huì)對(duì)學(xué)歷誤配產(chǎn)生顯著影響。固定資產(chǎn)投資每提高10%，學(xué)歷誤配指數(shù)降低大約2%左右，而外商直接投資對(duì)學(xué)歷誤配的影響方向尚難確定。第三，較之行業(yè)女性就業(yè)比重而言，行業(yè)19歲以下勞動(dòng)力比重對(duì)學(xué)歷誤配指數(shù)的影響顯然更加穩(wěn)定且顯著，19歲以下勞動(dòng)力比重越高，學(xué)歷誤配指數(shù)越低。這一結(jié)論并不讓人感到意外：19歲以下勞動(dòng)力大多沒有完成高中學(xué)習(xí)，且很多只能從事低技術(shù)行業(yè)，因而其比重提高能夠顯著緩解學(xué)歷誤配，當(dāng)然我們不認(rèn)為這種大量低學(xué)歷勞動(dòng)力進(jìn)入就業(yè)市場(chǎng)的現(xiàn)象值得提倡。

表5 學(xué)歷誤配影響因素的P2SLS 回歸結(jié)果

四、結(jié) 論

本文基于Hersch（1991）衡量行業(yè)學(xué)歷誤配程度的方法，首次測(cè)度了中國(guó)分行業(yè)學(xué)歷誤配指數(shù)，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用多工具變量法和二階段最小二乘法，考察了出口貿(mào)易與學(xué)歷誤配的關(guān)系，得到如下結(jié)論：

第一，行業(yè)出口貿(mào)易水平的提高顯著降低了學(xué)歷誤配指數(shù)，表明對(duì)外開放有利于緩解學(xué)歷誤配，促進(jìn)勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置。

第二，行業(yè)女性就業(yè)比重對(duì)學(xué)歷誤配指數(shù)呈正向影響，而19歲以下勞動(dòng)力比重的提高卻緩解了學(xué)歷誤配程度，這體現(xiàn)了女性勞動(dòng)力學(xué)歷普遍提升及偏好穩(wěn)定工作的就業(yè)特點(diǎn)。

第三，行業(yè)工資水平的提高基本上加劇了學(xué)歷誤配，表明理性人追求高工資待遇使得高學(xué)歷勞動(dòng)力會(huì)忽視行業(yè)本身對(duì)技能的要求，即使低技術(shù)行業(yè)或許沒有理想的聲譽(yù)、工作環(huán)境和自我認(rèn)同感。

第四，行業(yè)固定資產(chǎn)投資和FDI的提高能夠降低高學(xué)歷勞動(dòng)力從事低技術(shù)行業(yè)的興趣，從而緩解學(xué)歷誤配現(xiàn)象，促進(jìn)勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置。

本文的研究對(duì)于重新認(rèn)識(shí)對(duì)外開放與勞動(dòng)力市場(chǎng)效率的關(guān)系具有一定意義。以往研究大多只關(guān)注對(duì)外開放的就業(yè)效應(yīng)，認(rèn)為對(duì)外開放提高了就業(yè)水平，但是并沒有進(jìn)一步考察對(duì)外開放是否能夠提高勞動(dòng)力市場(chǎng)效率。高學(xué)歷勞動(dòng)力從事低技術(shù)工作顯然損害了勞動(dòng)力市場(chǎng)效率，而本文發(fā)現(xiàn)對(duì)外開放可以顯著降低高學(xué)歷勞動(dòng)力從事低技術(shù)工作的意愿，這實(shí)際上重新闡釋了對(duì)外開放與勞動(dòng)力市場(chǎng)效率的關(guān)系。

本文的研究也有一些不足：一是把關(guān)注的焦點(diǎn)放在出口貿(mào)易與學(xué)歷誤配關(guān)系上，顯然忽略了其他影響學(xué)歷誤配的因素，尤其是勞動(dòng)者本身的異質(zhì)性并沒有被考慮進(jìn)去。二是Hersch（1991）測(cè)度學(xué)歷誤配指數(shù)的方法不僅過于簡(jiǎn)單，而且缺乏一個(gè)精彩的微觀故事。我們相信得到基于勞動(dòng)者個(gè)體優(yōu)化的學(xué)歷誤配演化路徑將是極有意義的工作，但是本文暫且沒有討論。三是盡管我們采用了多工具變量法，但由于數(shù)據(jù)可得性的限制，還不能對(duì)更加細(xì)分的行業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究。使用更加微觀且細(xì)化的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步完善本文的結(jié)論，這將是今后的工作。四是由于篇幅所限，還缺乏對(duì)高學(xué)歷劃分標(biāo)準(zhǔn)變化后的相關(guān)實(shí)證研究。我們相信在擴(kuò)展衡量方法的基礎(chǔ)上，基于不同學(xué)歷劃分標(biāo)準(zhǔn)的更為詳細(xì)的研究，將是考察開放條件下學(xué)歷誤配問題的重要思路，這也將成為我們接下來的研究目標(biāo)。

注釋：

①雖然高學(xué)歷勞動(dòng)力未必?fù)碛懈呒寄?，但是在承認(rèn)Spence信號(hào)現(xiàn)實(shí)理論的前提下，可以不再討論技能與學(xué)歷之間的差異問題。

②中國(guó)絕大多數(shù)地區(qū)規(guī)定“7歲入學(xué)且6年＋3年＋3年學(xué)制”，因而高中畢業(yè)的合理年齡為19歲。

③分行業(yè)增加值作為工具變量一直受到部分學(xué)者的質(zhì)疑。本文認(rèn)為學(xué)歷誤配的形成基于勞動(dòng)者和廠商的互動(dòng)篩選—匹配行為，而勞動(dòng)者和廠商在應(yīng)招聘過程中都很難充分了解到該行業(yè)當(dāng)年的增加值情況，因而基本可以認(rèn)為是外生的。后文針對(duì)工具變量的相關(guān)檢驗(yàn)進(jìn)一步證明了該變量的有效性。

[1]包群，邵敏，侯維忠.出口改善了員工收入嗎？[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011，（9）：41－54.

[2]陳昊.收入波動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與學(xué)歷誤配——來自中國(guó)行業(yè)面板的證據(jù)[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2011，（6）：109－127.

[3]陳昊.出口是否加劇了就業(yè)性別歧視？——基于傾向評(píng)分匹配的再估計(jì)[J].財(cái)經(jīng)研究，2013，（9）：109－119.

[4]葛玉好，曾湘泉.市場(chǎng)歧視對(duì)城鎮(zhèn)地區(qū)性別工資差距的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011，（6）：45－56.

[5]馬雙，張劼，朱喜.最低工資對(duì)中國(guó)就業(yè)和工資水平的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012，（5）：132－146.

[6]毛日昇.出口、外商直接投資與中國(guó)制造業(yè)就業(yè)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009，（11）：105－117.

[7]邵敏，包群.出口企業(yè)轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)與工資的影響：基于傾向評(píng)分匹配估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011，（6）：48－70.

[8]湯宏波.高學(xué)歷“追逐癥”與失業(yè)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析——一個(gè)基于斯賓塞勞動(dòng)力市場(chǎng)模型的研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2006（1）：113－120.

[9]Arellano M，Bond S.Some tests of specification for panel data：Monte carlo evidence and an application to employment equations[J].Review of Economic Studies，1991，58（2）：277－297.

[10]Arellano M，Bover O.Another look at the instrumental variable estimation of error components models[J].Journal of Econometics，1995，68（1）：29－51.

[11]Halaby C N.Overeducation and skill mismatch[J].Sociology of Education，1994，67（1）：47－59.

[12]Hartog J.Over－education and earnings：Where are we，where should we go？[J].Economics of Education Review，2000，19（2）：131－147.

[13]Helpman E，Itskhoki O，Redding S.Inequality and unemployment in a global economy[J].Econometrica，2010，78（4）：1239－1283.

[14]Hersch J.Education match and job match[J].The Review of Economics and Statistics，1991，73（1）：140－144.

[15]Nordin M，Persson I，Rooth D.Education－occupation mismatch：Is there an income penalty？[J].Economics of Education Review，2010，29（6）：1047－1059.

[16]Vahey，Shaun P.The great canadian training robbery：Evidence on the returns to educational mismatch[J].Economics of Education Review，2000，19（2）：219－227.