譚 婭 封世藍(lán) 黃 楠
(1.北京大學(xué)光華管理學(xué)院 北京 100871)
(2.北京大學(xué)馬克思主義學(xué)院 北京 100871)
教育是國(guó)計(jì),也是民生,受教育階段的專(zhuān)業(yè)選擇關(guān)乎畢業(yè)生未來(lái)的職業(yè)生涯和人生發(fā)展發(fā)向,選擇不同的專(zhuān)業(yè)意味著知識(shí)和技能的不同,進(jìn)而影響著后續(xù)的職業(yè)類(lèi)型和薪酬水平(Arcidiacono,2004;Machin和Puhani,2003;Chevalier,2011;Long等,2015;Lindley和McIntosh,2015),甚至?xí)绊懸粋€(gè)人的社會(huì)地位和代際的社會(huì)流動(dòng)性(Lucas,2001)。正因?yàn)槿绱?,在選擇文理和報(bào)考專(zhuān)業(yè)時(shí),學(xué)生及其家庭十分慎重,而理性的選擇需要建立在對(duì)學(xué)生自身特長(zhǎng)和大學(xué)不同專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)的了解之上,其中,不同專(zhuān)業(yè)的未來(lái)職業(yè)發(fā)展是專(zhuān)業(yè)選擇決策的重要參考信息。由此可見(jiàn),深入研究不同專(zhuān)業(yè)的職業(yè)發(fā)展差異,對(duì)于個(gè)體的教育決策有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。此外,從勞動(dòng)力市場(chǎng)的角度來(lái)看,專(zhuān)業(yè)差異導(dǎo)致的勞動(dòng)者就業(yè)行為差異是不容忽視的。對(duì)不同專(zhuān)業(yè)的就業(yè)行為差異進(jìn)行深入研究,能夠?yàn)檎贫ň蜆I(yè)政策、企業(yè)制訂人事計(jì)劃、畢業(yè)生實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)提供有益的參考。
國(guó)際上,關(guān)于不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)上表現(xiàn)的研究主要集中于不同專(zhuān)業(yè)和專(zhuān)業(yè)內(nèi)部的薪酬差異。一部分文獻(xiàn)探討了不同專(zhuān)業(yè)之間的薪酬差異,并試圖解釋這些差異的來(lái)源。Arcidiacono(2004)利用美國(guó)1972年至1974年進(jìn)入大學(xué)的個(gè)體數(shù)據(jù)分析表明,自然科學(xué)和商科的畢業(yè)生有顯著更高的薪酬,他考慮了兩個(gè)共存的影響機(jī)制:能力直接影響薪酬、能力通過(guò)影響專(zhuān)業(yè)選擇來(lái)間接影響薪酬,而后,基于模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)估計(jì)發(fā)現(xiàn),薪酬差異能被不同專(zhuān)業(yè)之間能力差異所解釋的部分很少。Long等(2015)所用的2007—2012年美國(guó)華盛頓州數(shù)據(jù)顯示,信息技術(shù)和醫(yī)學(xué)健康專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生薪酬最高,商科、工程類(lèi)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)次之,研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)新生的專(zhuān)業(yè)選擇顯著受到勞動(dòng)力市場(chǎng)中的薪酬信息影響。另有一部分研究探討了不同專(zhuān)業(yè)內(nèi)部的薪酬差異。Chevalier(2011)利用英國(guó)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),專(zhuān)業(yè)內(nèi)部的薪酬差距比專(zhuān)業(yè)之間的薪酬差距更大。Lindley和McIntosh(2015)對(duì)1994年至2010年的調(diào)研數(shù)據(jù)研究,提出專(zhuān)業(yè)內(nèi)部的薪酬差異與學(xué)生基礎(chǔ)教育階段的數(shù)學(xué)、閱讀等能力差異以及不同專(zhuān)業(yè)的就業(yè)集中度有關(guān),其中,醫(yī)學(xué)、教育學(xué)和信息科學(xué)的就業(yè)集中度持續(xù)最高,而經(jīng)濟(jì)和人文藝術(shù)專(zhuān)業(yè)的就業(yè)集中度最低。
國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中,由于數(shù)據(jù)的缺乏,關(guān)于不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)的薪酬、職業(yè)流動(dòng)等表現(xiàn)的研究較少,現(xiàn)有文獻(xiàn)表明專(zhuān)業(yè)之間的薪酬差異存在且不容忽視,例如錢(qián)誠(chéng)和王建民(2013)對(duì)2012年全國(guó)企事業(yè)單位新進(jìn)畢業(yè)生調(diào)查數(shù)據(jù)顯示不同專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生之間的起點(diǎn)薪酬差異較大。本科畢業(yè)生中法學(xué)和理學(xué)的平均起薪最高,分別為每月2 744元和2 705元,歷史學(xué)和哲學(xué)的平均起薪最低,分別僅為每月1 250元和1 400元。在研究生中,工學(xué)的平均起薪最高,達(dá)到5 746元,而歷史學(xué)僅為3 000元。吳秋翔(2018)使用“中國(guó)教育追蹤調(diào)查”數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn):高中文理分科是通過(guò)影響大學(xué)專(zhuān)業(yè)選擇進(jìn)而產(chǎn)生薪酬差異的,同一專(zhuān)業(yè)中的文理科畢業(yè)生薪酬沒(méi)有顯著差異,而不同專(zhuān)業(yè)間的文理科畢業(yè)生薪酬存在顯著差異。除了薪酬之外,不同專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)行為也存在一定差異。趙曉航和田志鵬(2014)利用2013年北京兩所高水平大學(xué)的抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn),不同專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生進(jìn)入就業(yè)部門(mén)的概率存在差異,相比于人文社科類(lèi)專(zhuān)業(yè),理工醫(yī)科和經(jīng)濟(jì)商科畢業(yè)生會(huì)更少地進(jìn)入機(jī)關(guān)事業(yè)單位。黃楠等(2015)利用某高校2012—2014屆的畢業(yè)生調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),不同專(zhuān)業(yè)內(nèi)部就業(yè)存在性別差異,法學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生中女性進(jìn)入國(guó)有部門(mén)的概率顯著低于男性。
現(xiàn)有文獻(xiàn)尚缺乏關(guān)于不同專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者在職業(yè)流動(dòng)和職業(yè)發(fā)展上的研究,本文試圖利用獨(dú)特的追蹤數(shù)據(jù)對(duì)該領(lǐng)域研究進(jìn)行有益補(bǔ)充。本文首先構(gòu)造了一個(gè)在崗尋職的搜索與匹配模型闡述不同專(zhuān)業(yè)間職業(yè)流動(dòng)差異的產(chǎn)生機(jī)制,并利用獵頭公司的人才庫(kù)數(shù)據(jù),通過(guò)實(shí)證分析探討了不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)選擇和職業(yè)流動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。研究發(fā)現(xiàn):STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)(基礎(chǔ)科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué))的勞動(dòng)者更傾向于在高科技生產(chǎn)類(lèi)企業(yè)工作,在入職初期流動(dòng)性較高,但在后期職業(yè)趨于穩(wěn)定;LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)(法律、經(jīng)濟(jì)、管理)的勞動(dòng)者在各個(gè)領(lǐng)域的就業(yè)分布相近,隨著工作經(jīng)驗(yàn)的積累,LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者會(huì)先于STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者進(jìn)入職業(yè)穩(wěn)定階段,而其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者更多在服務(wù)類(lèi)企業(yè)工作,職業(yè)流動(dòng)較為頻繁。本文分為以下部分:第二部分構(gòu)建搜索與匹配模型框架,分析不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)流動(dòng)差異的產(chǎn)生機(jī)制,第三部分介紹獨(dú)特的數(shù)據(jù)來(lái)源和實(shí)證方法,第四部分探討不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在行業(yè)選擇和職業(yè)流動(dòng)行為方面的差異,最后總結(jié)全文。
本文采用Pissarides(1994)在崗尋職搜索匹配模型的分析框架,進(jìn)一步引入勞動(dòng)者的異質(zhì)性和崗位的異質(zhì)性,對(duì)不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)流動(dòng)行為差異進(jìn)行了分析。本文在Pissarides(1994)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了兩方面的理論創(chuàng)新:一是假設(shè)勞動(dòng)者搜索崗位時(shí)根據(jù)崗位與自身專(zhuān)業(yè)的匹配程度進(jìn)行求職決策,勞動(dòng)者和崗位初次匹配時(shí)不一定完全匹配,可能出現(xiàn)勞動(dòng)者專(zhuān)業(yè)和崗位要求不對(duì)口的情況;二是假設(shè)勞動(dòng)者的專(zhuān)業(yè)類(lèi)型存在異質(zhì)性,包括理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)和文科類(lèi)專(zhuān)業(yè),兩類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者面對(duì)的崗位分布和崗位生產(chǎn)率存在差異。
假設(shè)勞動(dòng)力市場(chǎng)中有L名理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者和L名文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者,簡(jiǎn)化假設(shè)這兩類(lèi)勞動(dòng)者分別在兩個(gè)子勞動(dòng)力市場(chǎng)中求職,他們當(dāng)中失業(yè)勞動(dòng)者的比例分別為uS和uLA,在崗尋職的勞動(dòng)者比例分別為eS和eLA。失業(yè)勞動(dòng)者和在崗尋職的勞動(dòng)者共同在V個(gè)企業(yè)中求職,每個(gè)企業(yè)創(chuàng)造一個(gè)理科崗位和一個(gè)文科崗位,令v表示崗位—?jiǎng)趧?dòng)者數(shù)量比。假設(shè)每一期失業(yè)勞動(dòng)者與空置崗位接觸總數(shù)由匹配方程決定:
其中,等式左邊的M表示每一期子勞動(dòng)市場(chǎng)中勞動(dòng)者與崗位接觸的數(shù)量,等式右邊m(·)是匹配方程,匹配方程的變量包括求職勞動(dòng)者的總數(shù),在兩個(gè)子市場(chǎng)中分別為(uS+eS)L和(uLA+eLA)L,以及空置崗位的總數(shù),在兩個(gè)子市場(chǎng)中分別為vSL和vLAL,該方程是一次齊次方程,因此,每個(gè)勞動(dòng)者與崗位發(fā)生接觸的平均數(shù)量為m≡ML=m(u+e,v)。
(2)式說(shuō)明對(duì)于廠商而言市場(chǎng)緊度越大,單個(gè)廠商與勞動(dòng)者發(fā)生接觸的概率q(θ)就越小。同樣地,每個(gè)勞動(dòng)者與廠商發(fā)生接觸的平均概率可以表示成θq(θ)。
接著,在模型中引入專(zhuān)業(yè)與崗位之間相關(guān)程度的異質(zhì)性,假設(shè)勞動(dòng)者的專(zhuān)業(yè)與各個(gè)崗位之間有不同的相關(guān)度x∈[0,1],當(dāng)專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度為1時(shí),表示勞動(dòng)者的專(zhuān)業(yè)與職業(yè)完全相關(guān);為0時(shí),表示專(zhuān)業(yè)與職業(yè)完全不相關(guān)。勞動(dòng)者求職的過(guò)程中,他的專(zhuān)業(yè)與所接觸的崗位的相關(guān)度是從一個(gè)特定分布中的隨機(jī)取值,我們假設(shè)理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)與崗位的相關(guān)度服從分布FS(x),文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)與崗位的相關(guān)度服從分布FLA(x)。
從廠商的角度看,所聘用勞動(dòng)者的專(zhuān)業(yè)和崗位之間的相關(guān)度會(huì)影響崗位的產(chǎn)出y(x),假設(shè)y'>0,即專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度越高,生產(chǎn)率則越高。相應(yīng)地,對(duì)于勞動(dòng)者來(lái)說(shuō),專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度會(huì)影響他們得到的工資水平ω(x)。因此,勞動(dòng)者在心里會(huì)有兩個(gè)作為行動(dòng)參考的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度:一個(gè)是接受工作的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度Ri(i∈{S,LA}),只有當(dāng)自身專(zhuān)業(yè)與接觸到的崗位的相關(guān)度高于該保留相關(guān)度,勞動(dòng)者才會(huì)接受這份工作,否則會(huì)拒絕;第二個(gè)是進(jìn)行在崗尋職的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度Ci(i∈{S,LA}),當(dāng)自身專(zhuān)業(yè)與當(dāng)前崗位的相關(guān)度低于該保留相關(guān)度時(shí),他會(huì)一邊工作一邊尋找更好的崗位,反之,他會(huì)停止在崗尋職行為。接下來(lái),我們對(duì)廠商決策和勞動(dòng)者決策進(jìn)行描述。
設(shè)J表示一個(gè)滿(mǎn)置崗位期望利潤(rùn)的折現(xiàn)值,V表示一個(gè)空置崗位期望利潤(rùn)的折現(xiàn)值,假設(shè)所有崗位都是在最高的專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度(x=1)條件下被創(chuàng)造出來(lái),并假設(shè)存在一個(gè)完善的資本市場(chǎng),經(jīng)濟(jì)運(yùn)行無(wú)限期,并且不存在動(dòng)態(tài)參數(shù)變化,則一個(gè)新崗位的期望利潤(rùn)滿(mǎn)足以下Bellman方程:
其中,p是專(zhuān)業(yè)—崗位匹配度最高時(shí)的產(chǎn)出,它的n倍(n∈(0,1))是創(chuàng)造新崗位的成本。
對(duì)于一個(gè)滿(mǎn)置崗位來(lái)說(shuō),勞動(dòng)者會(huì)在兩種情況下離職:一是發(fā)生外生沖擊λ,勞動(dòng)者會(huì)離職并進(jìn)入失業(yè)狀態(tài),二是該崗位上的勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職,那么他會(huì)以一定的概率找到新的工作,離開(kāi)當(dāng)前崗位。當(dāng)勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職時(shí),一個(gè)滿(mǎn)置崗位的期望利潤(rùn)滿(mǎn)足:
其中,ωse(x)是支付給有在崗尋職行為的勞動(dòng)者的工資。
而當(dāng)勞動(dòng)者不進(jìn)行在崗尋職時(shí),一個(gè)滿(mǎn)置崗位的期望利潤(rùn)滿(mǎn)足以下Bellman方程:
其中,ωns(x)是支付給不進(jìn)行在崗尋職的勞動(dòng)者的工資。
設(shè)U為失業(yè)狀態(tài)帶給勞動(dòng)者的期望收入的貼現(xiàn)值,W為就業(yè)狀態(tài)帶給勞動(dòng)者的期望收入的貼現(xiàn)值。失業(yè)狀態(tài)的期望收入的貼現(xiàn)值可以表示成以下Bellman方程:
在崗勞動(dòng)者不尋職的期望回報(bào)滿(mǎn)足:
在崗勞動(dòng)者尋職時(shí)的期望回報(bào)滿(mǎn)足:
第一,我們考慮關(guān)系著是否接受工作的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度Ri(i∈{S,LA}),它滿(mǎn)足當(dāng)xi=Ri時(shí),將(6)式和(7)式代入得到:
第二,考慮關(guān)系著是否在崗尋職的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度Ci(i∈{S,LA}),它滿(mǎn)足當(dāng)xi=Ci時(shí),將(7)式和(8)式代入得到:
勞動(dòng)力市場(chǎng)達(dá)成均衡時(shí),假設(shè)崗位匹配收益通過(guò)納什工資談判在廠商和勞動(dòng)者之間分配:maxw[W-U]β[J-V]1-β,求解出勞動(dòng)者在崗尋職的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度Ci滿(mǎn)足①因篇幅所限,本文省略了模型求解過(guò)程和部分均衡結(jié)果,感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。:
其中,A=-β2p-(1-β)βrU是與Ci無(wú)關(guān)的常數(shù)。該式說(shuō)明勞動(dòng)者決策是否進(jìn)行在崗尋職受到專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度的分布Fi(·)和勞動(dòng)者工資談判的能力β的影響。
利用這個(gè)框架模擬理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)和文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)流動(dòng)行為。理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者職業(yè)技能的針對(duì)性較強(qiáng),在應(yīng)用與其專(zhuān)業(yè)相關(guān)技術(shù)的行業(yè)中才能充分發(fā)揮其專(zhuān)業(yè)知識(shí),而文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)職業(yè)技能的普遍性較強(qiáng),在多種行業(yè)的任職都能發(fā)揮其專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì),這樣的差異在Robst(2007)、李鋒亮等(2009)中有所闡述。我們考慮一個(gè)特殊的分布情況,假設(shè)理科專(zhuān)業(yè)和文科專(zhuān)業(yè)面對(duì)的職業(yè)相關(guān)度分布如圖1所示(左圖為理科,右圖為文科),理科面對(duì)的職業(yè)相關(guān)度的分布離散性更大,處于低相關(guān)水平和高相關(guān)水平的職業(yè)比例均比文科生更高,文科專(zhuān)業(yè)面對(duì)的中等相關(guān)水平職業(yè)的比例更高。
圖1 理科勞動(dòng)者(左)和文科勞動(dòng)者(右)的職業(yè)匹配度分布
在該分布下,我們對(duì)其他變量進(jìn)行設(shè)定,參考現(xiàn)有文獻(xiàn)中估算的中國(guó)勞動(dòng)收入份額(翁杰和周禮,2010;魏下海等,2013),設(shè)定工資分配比例系數(shù)β=0.4,參考Shi(2002)設(shè)定產(chǎn)出p=10,利率r=0.06,創(chuàng)造新崗位的成本占產(chǎn)出的比率n=0.6。
計(jì)算得到文科勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職的保留相關(guān)性為0.72,占接受工作的文科勞動(dòng)者總?cè)藬?shù)的83.54%,理科勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職的保留相關(guān)性為0.86,在崗尋職的理科勞動(dòng)者占接受工作的理科勞動(dòng)者總?cè)藬?shù)的58.44%。這說(shuō)明了在圖1的分布下,理科勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職的保留專(zhuān)業(yè)—職業(yè)相關(guān)度更高,在崗尋職的比例低于文科勞動(dòng)者。
同時(shí),專(zhuān)業(yè)—職業(yè)匹配帶來(lái)的生產(chǎn)率提高程度影響職業(yè)流動(dòng)行為。假設(shè)不同類(lèi)型的專(zhuān)業(yè)在完全匹配的崗位上的產(chǎn)出是不一樣的,理科勞動(dòng)者在完全匹配的崗位上的產(chǎn)出是文科勞動(dòng)者的κ倍,表1匯報(bào)了κ取不同值時(shí)的保留相關(guān)性模擬結(jié)果。可以觀察到,隨著理科勞動(dòng)者與文科勞動(dòng)者產(chǎn)出能力的差別增大,理科勞動(dòng)者接受工作的保留相關(guān)性逐漸降低。這是由于人崗匹配帶來(lái)的產(chǎn)出增加了,部分抵消了匹配度低對(duì)工資帶來(lái)的負(fù)面效果。同時(shí),由于生產(chǎn)能力較高,更換更高匹配程度的工作帶來(lái)的預(yù)期工資收益也越高,導(dǎo)致理科勞動(dòng)者決策是否進(jìn)行在崗尋職的保留相關(guān)性增加,在崗尋職的人數(shù)比例增加。可以看到,在這樣的假設(shè)下,不僅理科勞動(dòng)者進(jìn)行在崗尋職的保留相關(guān)性大于文科勞動(dòng)者,理科勞動(dòng)者在崗尋職的比例也大于文科勞動(dòng)者了。
表1 理科勞動(dòng)者的求職情況隨參數(shù)κ的變化
根據(jù)理論分析,不同學(xué)科的職業(yè)發(fā)展不同,體現(xiàn)為在職業(yè)初期,理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者求職成本更高,職業(yè)流動(dòng)傾向更高,導(dǎo)致崗位流動(dòng)行為更為頻繁。不過(guò)在停止在崗尋職之后,理科勞動(dòng)者對(duì)應(yīng)的崗位匹配度也高于文科勞動(dòng)者,這在長(zhǎng)期會(huì)給理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者帶來(lái)更高的職業(yè)穩(wěn)定性。這些差異可能來(lái)自于:不同學(xué)科的崗位匹配度分布存在差異,這一點(diǎn)可以通過(guò)不同學(xué)科的行業(yè)分布來(lái)驗(yàn)證;不同學(xué)科從崗位匹配中得到的產(chǎn)出提高程度存在差異,間接體現(xiàn)為理科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者工資平均高于文科類(lèi)專(zhuān)業(yè);工資談判能力存在差異。
如果將學(xué)科分為理工類(lèi)、經(jīng)管法類(lèi)及其他文科三類(lèi),我們預(yù)期在數(shù)據(jù)中觀察到:
(1)理工類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者就業(yè)集中度更高,在職業(yè)前期有顯著高于文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的職業(yè)流動(dòng),隨著時(shí)間推移,職業(yè)流動(dòng)逐漸減少,職業(yè)趨于穩(wěn)定。
(2)相比于理工類(lèi)專(zhuān)業(yè),經(jīng)管法類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者就業(yè)集中度更低,并且能更快進(jìn)入職業(yè)穩(wěn)定期。
本文數(shù)據(jù)來(lái)自誠(chéng)通人力資源有限公司①誠(chéng)通人力資源有限公司是中國(guó)第二大人力資源綜合服務(wù)公司,主要業(yè)務(wù)包括人力資源外包、高級(jí)人才尋訪、人力資源咨詢(xún)、人才招聘、人才測(cè)評(píng)、教育培訓(xùn)等。來(lái)自公司主頁(yè),http://www.ccthr.com/。,涵蓋誠(chéng)通人力2014—2015年度人力資源外包和高級(jí)人才尋訪兩大主力業(yè)務(wù)中的所有電子簡(jiǎn)歷總計(jì)2 019份,在剔除了簡(jiǎn)歷信息嚴(yán)重不全的個(gè)體以及樣本數(shù)量非常少的教育學(xué)和軍事學(xué)專(zhuān)業(yè)的個(gè)體后,得到有效樣本量1 648個(gè)。由于來(lái)自人力資源公司,該數(shù)據(jù)存在一定的局限性:首先,樣本中不包括僅求職于很少采用人力外包或者很少通過(guò)平臺(tái)招聘的用人單位的求職者;其次,人力資源外包和高級(jí)人才尋訪業(yè)務(wù)對(duì)能力較強(qiáng)但是尚未達(dá)到高端人才水平的求職者覆蓋程度比較有限。
樣本數(shù)據(jù)中包括26個(gè)細(xì)分專(zhuān)業(yè)和34個(gè)行業(yè),為了更為直觀地體現(xiàn)不同專(zhuān)業(yè)的就業(yè)規(guī)律,我們將同類(lèi)型的細(xì)分專(zhuān)業(yè)和具備相似特征的行業(yè)進(jìn)行合并,得到三個(gè)專(zhuān)業(yè)大類(lèi)和四個(gè)行業(yè)大類(lèi),以便于后續(xù)的分析。②因篇幅所限,本文省略了樣本的描述性統(tǒng)計(jì)部分,感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。
首先,我們將大學(xué)專(zhuān)業(yè)參照相關(guān)研究劃分為三類(lèi):STEM專(zhuān)業(yè)、LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)、文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)。STEM是西方教育領(lǐng)域中常用的專(zhuān)業(yè)劃分概念,囊括了基礎(chǔ)科學(xué)(Science)、技術(shù)(Technology)、工程(Engineering)、數(shù)學(xué)(Mathematics)四個(gè)專(zhuān)業(yè)大類(lèi)。美國(guó)等西方國(guó)家對(duì)于STEM教育非常重視,認(rèn)為其是高科技類(lèi)工作崗位的根基。該專(zhuān)業(yè)劃分參考了Montmarquette等(2002)等教育領(lǐng)域文獻(xiàn)。LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)包括法學(xué)(Law)、經(jīng)濟(jì)(Economics)、管理(Management),該專(zhuān)業(yè)劃分參考了Chevalier(2011)等文獻(xiàn)。我們將其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)劃為一類(lèi),包括社會(huì)學(xué)/政治學(xué)、歷史、文學(xué)、新聞傳播/編輯出版、藝術(shù)及哲學(xué)/宗教。
其次,根據(jù)產(chǎn)業(yè)和所需技能將行業(yè)劃分為四類(lèi):低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)、高技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)、非專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)。其中,低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)主要是傳統(tǒng)的制造業(yè)③低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)包括農(nóng)業(yè)/漁業(yè)/林業(yè)、辦公用品及設(shè)備、出版/印刷/包裝、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)/建筑工程/裝潢/設(shè)計(jì)、服裝/紡織/皮革、家具/工藝品/玩具等。;高技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)主要是高新科技產(chǎn)業(yè)④高技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)包括IT/軟硬件/電子商務(wù)/因特網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、電子技術(shù)/半導(dǎo)體/集成電路、航天/航空/能源/化工、機(jī)械/設(shè)備/重工、汽車(chē)及配件、通信、儀器儀表/工業(yè)自動(dòng)化、制藥/生物工程/醫(yī)療設(shè)備等。;非專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)是傳統(tǒng)的服務(wù)業(yè),對(duì)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)技能要求較低或服務(wù)附加值較低⑤非專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)包括交通/運(yùn)輸/物流、餐飲/娛樂(lè)/旅游/酒店/生活服務(wù)、公共管理/社會(huì)保障/社會(huì)組織、快速消費(fèi)品、貿(mào)易/進(jìn)出口、物業(yè)管理/商業(yè)中心等。;專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)是現(xiàn)代服務(wù)行業(yè),對(duì)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)技能要求較高或服務(wù)附加值較高①專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)包括醫(yī)療/護(hù)理/保健/衛(wèi)生、中介/咨詢(xún)/獵頭/認(rèn)證、廣告/公關(guān)/媒體/藝術(shù)、教育/培訓(xùn)/科研/院校、銀行/保險(xiǎn)/證券/投資銀行/風(fēng)險(xiǎn)基金等。。
在職業(yè)流動(dòng)行為的研究中,本文采用泊松計(jì)數(shù)模型。泊松回歸模型假設(shè)因變量Yi在給定自變量Xi時(shí)是泊松分布,密度函數(shù)為
其中,yi=0,1,2,…表示離職次數(shù),是計(jì)數(shù)的因變量,是均值參數(shù),可以表示成個(gè)體特征變量的對(duì)數(shù)線性函數(shù)。需要注意的是,泊松模型需要因變量滿(mǎn)足等離散性條件,即均值與方差相等。從本文附錄中的描述統(tǒng)計(jì)可以看到,樣本滿(mǎn)足該條件,適用泊松計(jì)數(shù)模型。此外,我們用負(fù)二項(xiàng)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,回歸結(jié)果與泊松模型一致。
關(guān)于不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者對(duì)不同行業(yè)的選擇,由于同時(shí)在兩個(gè)生產(chǎn)類(lèi)和兩個(gè)服務(wù)類(lèi)行業(yè)當(dāng)中做出就業(yè)選擇,本文采用刻畫(huà)多值選擇的多項(xiàng)Probit(Multinomial Probit)模型來(lái)分析,因變量是觀測(cè)到的行業(yè)選擇變量,該變量的賦值為低技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)=1、高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)=2、非專(zhuān)業(yè)服務(wù)行業(yè)=3、專(zhuān)業(yè)服務(wù)行業(yè)=4,隱變量是無(wú)法觀察到的進(jìn)入各個(gè)行業(yè)的實(shí)際概率。
本文核心關(guān)注的解釋變量是STEM專(zhuān)業(yè)和LEM專(zhuān)業(yè),其回歸系數(shù)分別代表了STEM專(zhuān)業(yè)、LEM專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者相比于其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在職業(yè)發(fā)展方面的差異??刂谱兞堪ㄓ绊懧殬I(yè)發(fā)展的各個(gè)因素,本文考慮了勞動(dòng)者的基本信息、教育信息和職業(yè)信息。
基本信息包括性別、年齡、政治面貌、戶(hù)口所在地。性別方面,男性和女性因職業(yè)觀念不同、就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力不同可能在職業(yè)流動(dòng)上存在差異。工作經(jīng)驗(yàn)方面,不同代際的觀念不同、所經(jīng)歷的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同,導(dǎo)致在職業(yè)流動(dòng)上存在差異。此外,由于不同地區(qū)的文化、觀念差異也會(huì)導(dǎo)致職業(yè)流動(dòng)決策產(chǎn)生差異,我們還需要對(duì)勞動(dòng)者戶(hù)口所在地加以控制。
教育信息包括教育年限、學(xué)歷水平、所學(xué)專(zhuān)業(yè)。根據(jù)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論(Segmented Labor Market Theory),低學(xué)歷群體和高學(xué)歷群體在就業(yè)市場(chǎng)上被自然分割,且獲得的人力資本回報(bào)的差異難以彌合。教育對(duì)職業(yè)流動(dòng)的影響是兩方面的,一方面高學(xué)歷的勞動(dòng)者有更強(qiáng)的談判力和學(xué)習(xí)能力而更容易找到新工作(Dickens和Lang,1985),另一方面,高學(xué)歷的勞動(dòng)者更容易找到適合的工作而降低了變更工作的必要性。
職業(yè)信息包括工作部門(mén)和工作行業(yè)。從工作部門(mén)來(lái)看,國(guó)有部門(mén)的工作相比于非國(guó)有部門(mén)更為穩(wěn)定。從工作行業(yè)來(lái)看,不同工作行業(yè)的職業(yè)習(xí)慣、晉升模式存在差異,例如IT行業(yè)有時(shí)需要通過(guò)“跳槽”來(lái)提高薪資水平,因此,需要對(duì)勞動(dòng)者工作的行業(yè)加以控制。
接下來(lái),本文結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)量結(jié)果,進(jìn)一步探討職業(yè)發(fā)展的專(zhuān)業(yè)差異,通過(guò)實(shí)證分析來(lái)驗(yàn)證第二部分的理論預(yù)測(cè)。
不同專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者在選擇工作行業(yè)時(shí)各有側(cè)重,并且在求職過(guò)程中考慮的因素存在差異。表2的描述統(tǒng)計(jì)展示了不同專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者在行業(yè)選擇上的差異,STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)最多地選擇高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè),人數(shù)占比達(dá)69%。LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者在四類(lèi)行業(yè)中的分布比較平均,其中高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)行業(yè)的人數(shù)最多,分別占到該專(zhuān)業(yè)總?cè)藬?shù)的32%和30%,而其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者最多地選擇專(zhuān)業(yè)服務(wù)行業(yè),占該專(zhuān)業(yè)總?cè)藬?shù)的41%,次之是高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)(27%)。該分布特征與模型中的預(yù)測(cè)一致:理工科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)分布比較集中,而人文社科類(lèi)專(zhuān)業(yè)職業(yè)分布相對(duì)均勻。
表2 不同專(zhuān)業(yè)選擇行業(yè)的分布
為了更為準(zhǔn)確地度量不同專(zhuān)業(yè)在行業(yè)間的分布情況,本文分別計(jì)算STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)、LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)和其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的兩個(gè)集中度指標(biāo),結(jié)果見(jiàn)表3。兩個(gè)指標(biāo)分別為:前三個(gè)行業(yè)的就業(yè)比例,它衡量了在就業(yè)人數(shù)最多的前三個(gè)行業(yè)中的人數(shù)占該專(zhuān)業(yè)總?cè)藬?shù)的比例,該比例越高說(shuō)明就業(yè)的行業(yè)分布集中程度越高;赫芬達(dá)爾指數(shù),其計(jì)算公式為,si為行業(yè)i中就業(yè)的人數(shù)占該專(zhuān)業(yè)總?cè)藬?shù)的比例,該計(jì)算公式賦予就業(yè)比例高的行業(yè)以更高的權(quán)重,該指數(shù)越大說(shuō)明就業(yè)的行業(yè)分布集中程度越高。
表3 不同專(zhuān)業(yè)的行業(yè)集中度指標(biāo)
表3的第一個(gè)集中程度指標(biāo)顯示了STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的行業(yè)集中程度較高,LEM類(lèi)次之,其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的行業(yè)集中程度最低,支持了理論模型中關(guān)于專(zhuān)業(yè)—職業(yè)匹配度的假設(shè)。具體來(lái)說(shuō),STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者就業(yè)前三的行業(yè)為IT/軟硬件服務(wù)/電子商務(wù)/因特網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)/建筑工程/裝潢/設(shè)計(jì)、制藥/生物工程/醫(yī)療設(shè)備/器械,比例分別為46.5%、10.7%和9.0%;LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者就業(yè)前三的行業(yè)為銀行/保險(xiǎn)/證券/投資銀行/風(fēng)險(xiǎn)基金、IT/軟硬件服務(wù)/電子商務(wù)/因特網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)/建筑工程/裝潢/設(shè)計(jì),比例分別為12.6%、12.6%和11.5%;其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者就業(yè)前三的行業(yè)為廣告/公關(guān)/媒體/藝術(shù)、教育/培訓(xùn)/科研/院校、中介/咨詢(xún)/獵頭/認(rèn)證,比例分別為12.94%、10.59%和10.59%。
赫芬達(dá)爾指數(shù)同樣表明STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的行業(yè)集中度遠(yuǎn)高于其他兩類(lèi)專(zhuān)業(yè)。不過(guò),LEM類(lèi)和其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的赫芬達(dá)爾指數(shù)相近,其他文科類(lèi)的該指數(shù)值甚至更高。①由于數(shù)據(jù)限制,部分行業(yè)中沒(méi)有其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù),致使其他文科類(lèi)的Hirschman-Herfindahl指數(shù)在計(jì)算中存在一定的偏誤。
不同專(zhuān)業(yè)的行業(yè)選擇特征在表4的多項(xiàng)Probit模型回歸結(jié)果中也有所體現(xiàn),該結(jié)果以低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)作為基準(zhǔn),第(1)—(3)列匯報(bào)了高技術(shù)生產(chǎn)、非專(zhuān)業(yè)服務(wù)、專(zhuān)業(yè)服務(wù)三個(gè)行業(yè)的結(jié)果。在控制了個(gè)人特征和職業(yè)特征后,表示STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)和LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的虛擬變量的系數(shù)表明,相較于其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè),STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者會(huì)更多地選擇高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè),更少地選擇服務(wù)行業(yè),邊際效應(yīng)的結(jié)果顯示,STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者相較于其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)選擇高技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)的概率高出41.2%。同時(shí),LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的行業(yè)選擇與其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)并沒(méi)有顯著差異。
從控制變量來(lái)看,男性以更高的概率選擇低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè),工作資歷更久的勞動(dòng)者更多地來(lái)自低技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè),擁有一線城市戶(hù)口的勞動(dòng)者更多選擇專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)行業(yè),進(jìn)入國(guó)有體制的勞動(dòng)者以更小的概率在高技術(shù)生產(chǎn)類(lèi)行業(yè)就業(yè)。
表4 行業(yè)選擇的Multinomial Probit回歸結(jié)果
關(guān)于專(zhuān)業(yè)差異對(duì)職業(yè)流動(dòng)行為的影響,表5匯報(bào)了對(duì)第一年是否換工作、前三年換工作的次數(shù)以及前五年換工作的次數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果,其中,第(1)列采用Probit概率模型,第(2)—(3)列采用泊松計(jì)數(shù)模型。其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)流動(dòng)頻率在入職的前五年內(nèi)持續(xù)較高(參見(jiàn)附錄表A3),以他們?yōu)閰⒄眨琒TEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在入職的第一年和入職的前三年有與文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者無(wú)差異的較高頻次的職業(yè)流動(dòng),而入職前五年的職業(yè)流動(dòng)次數(shù)相較于其他文科專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者顯著降低,說(shuō)明STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在入職前期傾向于頻繁更換工作,當(dāng)工作經(jīng)驗(yàn)積累到一定水平,職業(yè)流動(dòng)大幅減少。LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者則更早地進(jìn)入職業(yè)穩(wěn)定期,在入職的前三年職業(yè)流動(dòng)頻次就顯著低于其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者,到入職的前五年,職業(yè)流動(dòng)頻次降低得更為明顯,該結(jié)果與理論分析中的預(yù)測(cè)一致。從控制變量來(lái)看,進(jìn)入國(guó)有體制就業(yè)對(duì)勞動(dòng)者在職業(yè)初期的職業(yè)流動(dòng)性上有顯著的負(fù)向影響。此外,為了排除不同行業(yè)的職業(yè)流動(dòng)慣例對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響,本文選取了三類(lèi)專(zhuān)業(yè)就業(yè)量均較大的金融行業(yè)樣本進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),與基準(zhǔn)回歸結(jié)論一致。①因篇幅所限,本文省略了穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分,感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。
表5 職業(yè)流動(dòng)次數(shù)的回歸結(jié)果
續(xù)表5
本文通過(guò)理論模型和實(shí)證分析探討了不同專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的職業(yè)發(fā)展差異,并提出了一種該差異的產(chǎn)生機(jī)制。在理論模型中,本文發(fā)現(xiàn)不同專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者的職業(yè)發(fā)展差異來(lái)源于:(1)不同類(lèi)型的專(zhuān)業(yè)面臨的崗位分布不同,和理工科專(zhuān)業(yè)匹配度低的崗位相對(duì)于文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)更多,和理工科匹配度高的崗位也相對(duì)更多;(2)不同類(lèi)型專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者存在工資差異,理工科專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者在匹配度高的工作崗位中的工資顯著高于文科類(lèi)專(zhuān)業(yè);(3)不同類(lèi)型專(zhuān)業(yè)的談判能力可能存在差異。
在經(jīng)驗(yàn)分析中,我們利用獨(dú)特的獵頭公司人才庫(kù)數(shù)據(jù),通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)和計(jì)量方法,支持了模型的假設(shè),即STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)就業(yè)的行業(yè)集中程度最高,LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)次之,并且驗(yàn)證了理論模型的預(yù)測(cè):(1)入職初期,STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者相比于LEM類(lèi)和其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)更頻繁地更換工作;(2)隨著工作時(shí)間的推移,其他文科類(lèi)專(zhuān)業(yè)的職業(yè)流動(dòng)性一直保持比較高的水平,LEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)的勞動(dòng)者會(huì)先于STEM類(lèi)專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)者進(jìn)入職業(yè)穩(wěn)定期。
正因?yàn)椴煌瑢?zhuān)業(yè)類(lèi)型的勞動(dòng)者在勞動(dòng)力市場(chǎng)中的職業(yè)發(fā)展存在差異,勞動(dòng)者在選擇專(zhuān)業(yè)時(shí),一方面需要考慮自身能力和興趣,另一方面也應(yīng)將未來(lái)的職業(yè)發(fā)展預(yù)期納入考量,包括預(yù)期進(jìn)入的行業(yè)、預(yù)期的就業(yè)難度、預(yù)期的職業(yè)流動(dòng)行為、預(yù)期的薪酬等,從而在專(zhuān)業(yè)選擇和學(xué)習(xí)期間更有目標(biāo),以期在求職時(shí)找到更能發(fā)揮專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)的工作,更好地實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)技能向職業(yè)技能的轉(zhuǎn)換。與此同時(shí),國(guó)家在2018年5月2日推行的《終身職業(yè)技能培訓(xùn)》制度也為勞動(dòng)者更好地適應(yīng)勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)展方向、促進(jìn)勞動(dòng)者實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的就業(yè)、實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)者的全面發(fā)展提供強(qiáng)大助力。