章亞雯

（華東師范大學(xué) 教育學(xué)部教育管理學(xué)系，上海200062）

一、引言

如今，知識失業(yè)、文憑貶值、過度教育的現(xiàn)象已屢見不鮮。近年來，博士排隊(duì)?wèi)?yīng)聘中小學(xué)教師的現(xiàn)象引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注，反映了愈演愈烈的過度教育現(xiàn)狀。麥可思最新發(fā)布的《2019年中國本科生就業(yè)報(bào)告》藍(lán)皮書顯示，近五年來，我國本科畢業(yè)生就業(yè)率從2015年的92．6%持續(xù)緩慢下降到2019年的91%，下降了1．6個(gè)百分點(diǎn)。從2017年起，本科畢業(yè)生就業(yè)率開始低于全國總體就業(yè)率和高職高專畢業(yè)生就業(yè)率，且近兩年來差距在逐漸擴(kuò)大（圖1）。與此同時(shí)，據(jù)教育部統(tǒng)計(jì)，2020屆高校畢業(yè)生規(guī)模將達(dá)到874萬人，同比增加40萬人，存在逐年上行壓力。

當(dāng)前日漸突出的大學(xué)生就業(yè)問題反映了我國勞動力市場上供需失衡的結(jié)構(gòu)性矛盾。一方面，就業(yè)市場的飽和、供求關(guān)系的失衡、就業(yè)壓力的上升，使得越來越多的學(xué)生不得不為了增強(qiáng)自身的信號而選擇犧牲時(shí)間成本，繼續(xù)提升學(xué)歷，以獲得青睞的工作崗位的通行證。而另一方面，雇主追求教育信號，偏好過度消費(fèi)、炫耀性消費(fèi)，更加助長了過度教育的傾向。過度教育的持續(xù)存在也引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。

過度教育是指個(gè)體的教育水平高于完成特定工作所需的教育水平的情況。［1］過度教育也被稱為教育錯配、教育不匹配。如果個(gè)人收入是勞動生產(chǎn)率的反映，那么員工在過度教育的崗位則意味著他們?nèi)肆Y本的投資不能完全轉(zhuǎn)化為有效的生產(chǎn)力。［2］過度教育反映了資源配置和使用效率低下的問題，也產(chǎn)生了諸多負(fù)面影響，如員工工資相對減少、職業(yè)滿意度較低、健康狀況下降等，這也成為學(xué)術(shù)界一直以來研究的熱點(diǎn)問題。

美國教育部教育技術(shù)辦公室于2013年發(fā)布了《提升意志力：21世紀(jì)成功的核心要素》的報(bào)告，指出意志力等非認(rèn)知能力是21世紀(jì)人才能力結(jié)構(gòu)的重要組成部分，直接決定個(gè)體能否完成其遠(yuǎn)景目標(biāo)，進(jìn)而取得成功。非認(rèn)知能力已成為新一代優(yōu)秀勞動者所不可或缺的必然要求。

那么，非認(rèn)知能力是否能夠緩解過度教育負(fù)面現(xiàn)象提供新的思路？本文嘗試在非認(rèn)知能力與過度教育之間建立聯(lián)系，通過實(shí)證研究檢驗(yàn)非認(rèn)知能力能否緩解過度教育所帶來的負(fù)面收入效應(yīng)。

二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

（一）新人力資本理論

近年來，新人力資本理論得到了越來越多的關(guān)注。在傳統(tǒng)人力資本理論中，“能力”被假設(shè)為與生產(chǎn)能力緊密相關(guān)的認(rèn)知能力，非認(rèn)知能力被忽視，這限制了人力資本理論的解釋力及其發(fā)展。［3］與此同時(shí)，越來越多的經(jīng)驗(yàn)研究表明，能力的形成是多時(shí)期的；先天與后天因素并不能簡單劃分，而是具有交互影響。［4］以上的特征事實(shí)引發(fā)了傳統(tǒng)人力資本理論的變革。2010年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)年會專門成立了人力資本討論小組，建立以能力為核心的新人力資本理論框架，從而更好地研究人力資本對個(gè)體在經(jīng)濟(jì)生活中表現(xiàn)的影響。新人力資本理論更多關(guān)注到了個(gè)體的非認(rèn)知能力。非認(rèn)知能力主要是指情感、意志、性格、動機(jī)信念等，具體內(nèi)容包括自信、自尊、自制、成就動機(jī)、對生活的態(tài)度等。心理學(xué)家也將非認(rèn)知能力稱之為“人格特質(zhì)”，并開發(fā)了許多成熟的測量工具，如被廣泛應(yīng)用的大五人格因素量表（the Big Five Personality Scale）。這也極大推動了經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)π氯肆Y本理論的研究。新人力資本理論的發(fā)展為打開不可觀測因素的“黑箱”提供了契機(jī)，為過度教育研究提供了新的視角。

（二）過度教育的收入效應(yīng)研究

過度教育與收入之間存在著怎樣的因果關(guān)系？國外學(xué)者對此進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。早在1976年，F(xiàn)reeman在《過度教育的美國人》一書中首次提出過度教育現(xiàn)象，指出工人較高的教育水平并沒有轉(zhuǎn)化為較高的工資收入。［5］在此之后，許多經(jīng)驗(yàn)研究證實(shí)了過度教育對個(gè)人工資的負(fù)面影響，表明過度教育工人的工資往往低于適當(dāng)教育的同齡人。過度教育者獲得的經(jīng)濟(jì)回報(bào)大約是適度教育者的一半到三分之二。［6］與相同教育水平的適當(dāng)教育工人相比，過度教育的工人受到了工資懲罰。對這一結(jié)果的主要解釋是，較低的工作要求限制了教育程度過高的工人充分利用其技能，從而使教育回報(bào)較低。近年來的研究使用不同的數(shù)據(jù)庫，在計(jì)量研究方法上不斷完善，進(jìn)一步驗(yàn)證和補(bǔ)充了上述的主要結(jié)論。Mateos-Romero使用PIAAC的數(shù)據(jù)，分析了17個(gè)OECD國家勞動力不匹配對工資的影響，發(fā)現(xiàn)過度教育的工資懲罰高達(dá)18%。［7］Wu等人利用世界銀行的相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)也得到了類似的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)對于同等教育程度的適度教育者而言，過度教育導(dǎo)致勞動者的工資下降18．5%。［8］也有研究從固定效應(yīng)模型、PSM方法等方面驗(yàn)證了過度教育與收入之間的關(guān)系。［9］

國內(nèi)的相關(guān)實(shí)證研究起步較晚，多數(shù)沿用國外的思路和方法，驗(yàn)證了我國也同樣存在過度教育的收入效應(yīng)。近期的一項(xiàng)研究基于2015年全國3萬多高校畢業(yè)生數(shù)據(jù)，測算出我國教育過度、適度與不足對起薪的收益率分別為6．9%，9．6%與－7．8%，對當(dāng)前年薪的收益率則為5．0%，10．6%與－7．7%。［10］還有學(xué)者使用傾向值匹配方法研究了高學(xué)歷勞動者的教育匹配與收入回報(bào)，測得過度教育者的收入損失約為9%。［11］

總之，這些對于過度教育收入效應(yīng)的研究都得到了較為一致的結(jié)論，即過度教育者的收入高于同等工作崗位上的適度教育者，卻低于同等學(xué)歷的適度教育者。這種勞動者因過度教育而承受的收入損失，就是過度教育的收入效應(yīng)。這一效應(yīng)有時(shí)也被稱之為過度教育的工資懲罰效應(yīng)。

近年來，不少研究者開始關(guān)注到個(gè)體能力異質(zhì)性可能帶來的估計(jì)偏誤。Chevalier和Lindley的研究指出，不可觀測能力異質(zhì)性將大大縮小過度教育的工資懲罰效應(yīng)。［12］顏敏等人利用2010－2014年CFPS的數(shù)據(jù)，基于固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，能力偏誤使教育錯配的工資效應(yīng)產(chǎn)生向上偏誤，其中過度教育工資懲罰效應(yīng)由2．1%下降到0．22%。［13］這些研究結(jié)果均表明過度教育的收入效應(yīng)受到個(gè)體能力差異的影響，給本研究帶來了極大啟發(fā)。

（三）非認(rèn)知能力與收入關(guān)系的實(shí)證研究

早在1975年，舒爾茨便指出，在經(jīng)濟(jì)不均衡的環(huán)境中，某些與生產(chǎn)技能無直接關(guān)聯(lián)的能力可能會被凸顯和強(qiáng)調(diào)，他將這種能力稱為“處理不均衡狀態(tài)的能力”。但受限于當(dāng)時(shí)的測量技術(shù)，對于非認(rèn)知能力的經(jīng)濟(jì)價(jià)值并未作進(jìn)一步的深入探究。后來，Bowles、Gintis與Osborne在研究中提出了“誘因型偏好”（incentive enhancing preferences）這一概念，用來詮釋非認(rèn)知能力是如何對收入分配產(chǎn)生作用的。［14］Heckman也提出，非認(rèn)知能力特征作為一種重要的人力資本構(gòu)成要素，既可以直接通過生產(chǎn)率效應(yīng)增加勞動收入，也可間接通過影響個(gè)人受教育水平、職業(yè)選擇偏好以及技能形成，提高教育回報(bào)率與經(jīng)驗(yàn)回報(bào)率，進(jìn)而增加工資收入。在他的一項(xiàng)實(shí)證研究中，工資收入對非認(rèn)知能力的變化表現(xiàn)出更強(qiáng)的敏感性。當(dāng)勞動者整體的非認(rèn)知能力從25分位上升到75分位時(shí)，男性勞動者的工資收入平均增加10%，而女性勞動者的工資收入則能夠增加40%。［15］

近年來，國內(nèi)也陸續(xù)對非認(rèn)知能力與收入之間的因果關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)實(shí)證研究。黃國英和謝宇基于CFPS2010和2012年的數(shù)據(jù)，通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，非認(rèn)知能力能夠顯著解釋勞動者的收入差異，且這種解釋能力獨(dú)立于認(rèn)知能力。［16］盛衛(wèi)燕和胡秋陽同樣利用了CFPS的數(shù)據(jù)，并參考了黃國英等人構(gòu)造的非認(rèn)知能力指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)非認(rèn)知能力不僅可以提高低技能勞動收入，還可顯著提升技能溢價(jià)水平。［17］樂君杰和胡博文利用CFPS2012和2014的數(shù)據(jù)，基于大五人格模型，同樣發(fā)現(xiàn)非認(rèn)知能力對中國勞動者的工資收入具有顯著的促進(jìn)作用，且存在明顯的性別差異。進(jìn)一步地，發(fā)現(xiàn)情緒穩(wěn)定性和宜人性對于女性勞動者更為重要，而盡責(zé)性則對男性勞動者影響更大。［18］

總之，上述研究均驗(yàn)證了非認(rèn)知能力對收入有顯著的正向影響。然而，鮮有研究就非認(rèn)知能力對于過度教育的收入效應(yīng)產(chǎn)生何種作用進(jìn)行相關(guān)研究，且多數(shù)研究仍在使用5年前甚至更早之前的數(shù)據(jù)，缺乏時(shí)效性，有待更新。那么，作為不可觀測能力的重要組成部分，非認(rèn)知能力是否能夠緩解過度教育者受到的工資懲罰？哪些維度的非認(rèn)知能力有助于緩解過度教育的收入懲罰效應(yīng)？本文利用當(dāng)前所能獲取的最新數(shù)據(jù)，對此展開研究。

三、模型、數(shù)據(jù)及變量

（一）模型設(shè)定

Duncan和Hoffman提出的過度教育收入模型（ORU）是衡量過度教育收入效應(yīng)的經(jīng)典模型。［19］ORU模型是在明瑟工資方程的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，將勞動者實(shí)際受教育程度細(xì)分為工作所需教育年限、過度教育年限和教育不足年限。方程形式如下：

其中，lnincome表示年收入對數(shù)，Sr為工作所需教育年限，So為過度教育年限，Su為教育不足年限。系數(shù)α1表示接受工作要求的教育年限所帶來的收益率。系數(shù)α2表示相同工作崗位上，過度教育部分的收益率，也就是過度教育者每多增加一年教育年限所帶來的收入增長百分比。多數(shù)研究表明，α2＞0，即過度教育仍能獲得正向的收益，驗(yàn)證了人力資本理論。｜α1－α2｜表示適度教育收益率與過度教育收益率之差，即為過度教育的工資懲罰，也就是在相同教育水平下，相比于教育水平恰好與崗位匹配的勞動者而言，過度教育者每多增加一年的教育所要面臨的工資損失。X表示其他影響個(gè)體收入的因素，如性別、工作經(jīng)驗(yàn)、婚姻狀況、健康狀況、行業(yè)、地區(qū)等。ε1是模型擾動項(xiàng)。

本文在方程（1）的基礎(chǔ)上加入非認(rèn)知能力，以考察非認(rèn)知能力對過度教育收入效應(yīng)的影響，改進(jìn)的方程如下：

其中，noncognitive表示非認(rèn)知能力，｜β1－β2｜表示控制非認(rèn)知能力后，與同等學(xué)歷的適度教育者相比，過度教育者受到的工資懲罰。若｜β1－β2｜＜｜α1－α2｜，則表明非認(rèn)知能力能夠緩解過度教育承受的收入懲罰，驗(yàn)證本文的研究假設(shè)。

最后，為緩解教育錯配的測量誤差問題，本文選擇Verdugo和Verdugo提出的過度教育模型（以下簡稱VV模型），［20］以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性。不同于ORU模型，VV模型將過度教育和教育不足作為虛擬變量納入工資方程，同時(shí)將工作所需教育年限（Sr）替換為勞動者實(shí)際接受的受教育年限（Sa）?；谘芯磕康?，本文在VV模型的基礎(chǔ)上加入了非認(rèn)知能力變量，方程形式如下：

其中，Sa為實(shí)際受教育年限，OE和UE分別為過度教育和教育不足的虛擬變量，表示過度教育或教育不足是否發(fā)生。系數(shù)γ2符號為負(fù)，表示相比于同等學(xué)歷下的適度教育者，過度教育所要承受的工資下降百分比。在控制非認(rèn)知能力之后，若γ2絕對值有所減小，則表明非認(rèn)知能力能夠緩解過度教育的收入效應(yīng)，驗(yàn)證方程（2）的回歸估計(jì)結(jié)果。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

本研究使用的數(shù)據(jù)來自于中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）2018年的數(shù)據(jù)。該調(diào)查由北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心實(shí)施，樣本覆蓋中國大陸25個(gè)省、自治區(qū)和直轄市，具有全國代表性。CFPS2018調(diào)查問卷共有家庭經(jīng)濟(jì)問卷、個(gè)人問卷和少兒問卷三種主體問卷類型。

本文主要利用CFPS2018個(gè)人數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫發(fā)布于2019年11月，是目前所能獲得的最新的中國微觀調(diào)查數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫既包含詳實(shí)的個(gè)體受教育水平、工資收入、職業(yè)特征等變量，也包含了可供觀測個(gè)體非認(rèn)知能力的主觀態(tài)度題項(xiàng)，為本研究提供了可靠的數(shù)據(jù)資料。

基于研究需要，本文將研究對象限定為年齡在16－60歲的非在學(xué)、非農(nóng)受雇人口，每周工作時(shí)間不少于35小時(shí)，剔除非農(nóng)散工、職業(yè)類別為農(nóng)、林、牧、漁及不便分類的其他從業(yè)群體①這些群體的收入無法完全用受教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)等常規(guī)的人力資本指標(biāo)來預(yù)測。。工資收入、受教育水平、工作所需教育水平等本文所關(guān)心的主要變量缺失或異常的樣本被刪除。此外，為避免極端值的干擾，剔除了主要工作年收入最高和最低1%的樣本。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，最終得到2268個(gè)有效樣本。

（三）變量選擇與處理

1．被解釋變量

本文的被解釋變量為勞動者的主要工作年收入對數(shù)。

2．核心解釋變量

本文的核心解釋變量為教育匹配情況和非認(rèn)知能力。

對于教育匹配情況的測度，以往研究一般采用自我評價(jià)法、工作分析法和統(tǒng)計(jì)測算法（包括平均值法和眾數(shù)法）。三種方法各有優(yōu)劣，出于樣本可獲取性的考慮，本文使用自我評價(jià)法，即個(gè)體對于自身所處的工作崗位所需要的受教育年限的主觀判斷。若實(shí)際教育年限大于工作所需教育年限，則為過度教育；實(shí)際教育年限小于工作所需教育年限，則為教育不足；兩者相等為適度教育。CFPS2018問卷中有一題詢問“從知識和技能的角度上講，您認(rèn)為勝任這份工作實(shí)際需要多高的教育程度？”，以此來獲得受訪者工作所需教育年限。通過與受訪者實(shí)際受教育年限作比較，獲得個(gè)體教育匹配情況，并可進(jìn)一步計(jì)算兩者之差，測算出過度教育年限或教育不足年限。

對于非認(rèn)知能力的測量，本文主要依據(jù)大五人格的測量框架，［21］從嚴(yán)謹(jǐn)性、外向性、宜人性、開放性和情緒穩(wěn)定性這五個(gè)維度來測量非認(rèn)知能力。參考李濤、張文稻的做法，［22］本文利用CFPS2018中個(gè)體的主觀態(tài)度題構(gòu)造非認(rèn)知能力五個(gè)維度的測量指標(biāo)，并對多個(gè)指標(biāo)的得分取均值，得到該維度的分值。5個(gè)維度分值的總和即為非認(rèn)知能力的總體得分。需要說明的是，除情緒穩(wěn)定性為4點(diǎn)計(jì)分外，其余4個(gè)維度的所有題項(xiàng)均被統(tǒng)一為5點(diǎn)計(jì)分。

3．控制變量

本文的控制變量包括個(gè)人特征、行業(yè)特征和地域特征。

個(gè)人特征包括性別、工作經(jīng)驗(yàn)、工作經(jīng)驗(yàn)的平方、婚姻狀況、健康狀況等其他影響收入的重要因素。其中，為避免工作經(jīng)驗(yàn)和工作經(jīng)驗(yàn)的平方之間的多重共線性，對其進(jìn)行對中的線性轉(zhuǎn)換，即將工作經(jīng)驗(yàn)減去其平均值，以減少共線性，獲得更為精確的系數(shù)估計(jì)值。［23］183－185此外，為克服內(nèi)生性問題，將他人評價(jià)的受訪者智力水平作為個(gè)人能力的代理變量。不少文獻(xiàn)中使用詞組和數(shù)學(xué)運(yùn)算得分作為認(rèn)知能力，但由于2018年的這部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，故本文選取訪員評價(jià)的受訪者智力水平作為代理變量。

市場中的不完全競爭是導(dǎo)致勞動收入差異的原因之一。勞動力市場分割理論認(rèn)為，在不同勞動力市場上，教育與收入的關(guān)系存在差異。勞動力市場分割既存在于不同行業(yè)之間，也存在于地區(qū)之間。故本文將行業(yè)特征和地域特征也納入控制變量。將數(shù)據(jù)集中的18個(gè)行業(yè)類別按照高等教育程度的勞動力市場、壟斷的勞動力市場和競爭的勞動力市場加以劃分。［24］254－260高等教育程度的勞動力市場提供的工作崗位主要是行政、管理及各種專業(yè)服務(wù)，勞動者往往具有較高的教育水平。壟斷的勞動力市場往往集中在資本密集型行業(yè)，存在內(nèi)部等級制。而競爭的勞動力市場集中了眾多勞動密集型行業(yè)，工資低，工作不穩(wěn)定，晉升空間小。地域特征則按照常規(guī)的區(qū)域劃分方式，將25個(gè)省、自治區(qū)和直轄市分成華北、東北、華東、中南、西南、西北六大區(qū)域。

各變量的定義及說明見表1。

表1 變量的定義及說明

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)——我國勞動力市場教育匹配現(xiàn)狀

表2統(tǒng)計(jì)了當(dāng)前我國勞動力市場教育匹配的總體情況以及按性別、受教育程度、行業(yè)、地區(qū)進(jìn)行分組后的不同群體的教育匹配差異。

表2 我國教育匹配情況

從總體上看，當(dāng)前我國過度教育發(fā)生率為41．98%，適度教育發(fā)生率為45．86%，另有12．17%的樣本存在教育不足的情況。過度教育發(fā)生率已接近適度教育發(fā)生率，可見教育錯配情況較為嚴(yán)重。

在性別方面，男性的過度教育發(fā)生率（42．73%）高于女性（41．02%），卡方檢驗(yàn)p值為0．049＜0．05，可見過度教育發(fā)生率在性別上存在顯著差異。

在受教育程度方面，過度教育發(fā)生率隨著教育水平的提高呈總體上升趨勢，不同受教育程度群體間的過度教育發(fā)生率存在極其顯著的差異。除未上過學(xué)的群體不存在過度教育的情況外，小學(xué)學(xué)歷群體的過度教育發(fā)生率最低，為40．31%。而過度教育情況最為嚴(yán)重的發(fā)生在研究生群體中，其過度教育發(fā)生率為57．14%，即超過半數(shù)的研究生存在高才低就的情況。

在行業(yè)方面，高等教育程度的勞動力市場中適度教育發(fā)生率最高（54．01%），過度教育發(fā)生率最低（32．68%）。由于高等教育程度的勞動力市場提供的工作崗位多數(shù)專業(yè)性較強(qiáng)，對高技能、高學(xué)歷人才需求較大，故勞動者實(shí)際學(xué)歷與工作崗位要求的相匹配的情況較多。

在地區(qū)方面，華東地區(qū)是過度教育發(fā)生率最高的地區(qū)，其次是東北、中南等地。過度教育發(fā)生率最低的是西北地區(qū)，該地區(qū)也是教育不足的高發(fā)地。教育匹配的區(qū)域差異表明，過度教育發(fā)生率與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著密切的關(guān)系。華東地區(qū)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，集聚了大量高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和支柱產(chǎn)業(yè)，對優(yōu)秀人才形成虹吸效應(yīng)，知識勞動力供給大于需求，故更容易發(fā)生勞動者通過過度教育提升自身信號的現(xiàn)象。

（二）模型回歸結(jié)果

1．過度教育的收入效應(yīng)及整體非認(rèn)知能力對其的影響

本文基于ORU模型對過度教育的收入效應(yīng)以及非認(rèn)知能力對其的影響進(jìn)行OLS回歸估計(jì)，結(jié)果如表3所示。

表3 過度教育的收入效應(yīng)及非認(rèn)知能力對其的影響（ORU模型）

模型1是控制了個(gè)人特征的ORU模型。工作所需教育年限、過度教育年限和教育不足年限三者的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著。其中，過度教育年限的系數(shù)顯著為正，表明勞動者接受超出其工作崗位所需的教育仍可幫助其獲得每年2．7%的教育收益。驗(yàn)證了人力資本理論，即增加受教育年限能夠提高自身人力資本，進(jìn)而獲得更高的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。但過度教育回報(bào)率（2．7%）顯著低于適度教育回報(bào)率（5．43%），表明過度教育的收入低于同等學(xué)歷的適度教育者受到一定的收入懲罰。

模型2、模型3進(jìn)一步控制了行業(yè)特征和地域特征。在其他影響因素不變的情況下，壟斷行業(yè)中的勞動者收入顯著高于競爭行業(yè)中的勞動者，驗(yàn)證了勞動力市場中存在的行業(yè)壁壘。華東地區(qū)勞動者的收入顯著高于西北地區(qū)，呈現(xiàn)明顯的分割特征。模型3在控制了所有解釋變量后，3個(gè)教育年限前的回歸系數(shù)進(jìn)一步下降，說明勞動力市場分割下教育對收入的影響作用進(jìn)一步減弱。過度教育收益率為2．12%，仍低于4．88%的適度教育收益率，過度教育者將面臨每年2．76%的收入懲罰（4．88%－2．12%）。

模型4在模型3的基礎(chǔ)上加入了本文的核心解釋變量——非認(rèn)知能力（五個(gè)細(xì)分維度的加總值）。在控制其他因素不變的情況下，非認(rèn)知能力總體上對收入有顯著的正向影響，為勞動者帶來2．75%的收益率。相應(yīng)地，工作所需教育年限和過度教育年限的回歸系數(shù)均有明顯的下降，說明教育對收入的影響實(shí)際上部分由非認(rèn)知能力的差異帶來的。經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在相同的教育水平下，過度教育者每增加一年教育所受到的收入懲罰為2．72%（4．59%－1．87%），小于模型3計(jì)算出的2．76%的收入懲罰。這一結(jié)果表明，非認(rèn)知能力能夠縮小過度教育與適度教育收益率之間的差距，緩解過度教育的工資懲罰效應(yīng)。

2．各維度非認(rèn)知能力對過度教育收入效應(yīng)的影響

進(jìn)一步地，在控制了個(gè)人、行業(yè)和地域特征后，本文將非認(rèn)知能力的五個(gè)維度分別納入模型中，以探究哪些維度的非認(rèn)知能力有助于緩解過度教育的收入效應(yīng)，結(jié)果如表4所示。

表4 各維度非認(rèn)知能力對過度教育的收入效應(yīng)的影響

由回歸結(jié)果可知，嚴(yán)謹(jǐn)性和外向性前的回歸系數(shù)分別在1%和5%的水平上顯著為正，表明這兩個(gè)維度對個(gè)體收入有顯著的正向影響。在嚴(yán)謹(jǐn)性維度上，勞動者每提升一個(gè)等級，收入增長8．35%。在外向性維度上，勞動者每提升一個(gè)等級，收入增長6．65%?？梢妴蝹€(gè)維度的收入效應(yīng)均要高于非認(rèn)知能力加總值。

而對比模型3可以發(fā)現(xiàn)，非認(rèn)知能力細(xì)分維度對過度教育收入效應(yīng)的影響也要大于加總值。具體而言，加入嚴(yán)謹(jǐn)性后，過度教育的收益率從21．2%上升為21．4%，過度教育者承受的收入懲罰則從2．76%下降至2．7%。加入外向性后，過度教育的收益率從21．2%上升為21．6%，而收入懲罰則從2．76%下降至2．69%（4．85%－2．16%）?？梢娫诜钦J(rèn)知能力的5個(gè)細(xì)分維度中，嚴(yán)謹(jǐn)性和外向性有助于緩解過度教育的收入效應(yīng)。過度教育者越富有進(jìn)取心和責(zé)任心、越善于人際交往，其所接受到的收入懲罰也將相應(yīng)減少。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用VV模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表5）。VV模型將過度教育和教育不足的虛擬變量納入模型，同時(shí)將ORU模型中的工作所需教育年限替換為實(shí)際教育年限。過度教育虛擬變量前的回歸系數(shù)表示相同教育水平下，過度教育對收益產(chǎn)生的負(fù)向影響。

表5 過度教育虛擬變量估計(jì)結(jié)果（VV模型）

比較模型10和模型11可以看到，在控制了非認(rèn)知能力后，過度教育虛擬變量前的系數(shù)絕對值從0．157下降到0．154，表明相同教育水平下，過度教育者與適度教育者的收益率差距從15．7%縮小到15．4%。這與前文ORU模型的結(jié)論一致，即非認(rèn)知能力能夠緩解過度教育的收入懲罰。

五、結(jié)論與討論

本文基于CFPS2018的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，分析了我國勞動力市場教育匹配現(xiàn)狀，并重點(diǎn)研究了非認(rèn)知能力對過度教育的收入效應(yīng)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，在控制其他因素不變的情況下，非認(rèn)知能力能夠解釋個(gè)體工資的差異，縮小同等學(xué)歷下適度教育者與過度教育者之間的收益率差距，緩解過度教育的收入懲罰。換言之，非認(rèn)知能力高的勞動者受到過度教育收入效應(yīng)的影響要小于非認(rèn)知能力低者。在非認(rèn)知能力的5個(gè)細(xì)分維度中，嚴(yán)謹(jǐn)性和外向性有助于緩解過度教育的收入效應(yīng)。過度教育者越富有進(jìn)取心和責(zé)任心、越善于人際交往，其所接受到的收入懲罰也將相應(yīng)減少。根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，引導(dǎo)個(gè)體發(fā)展非認(rèn)知能力。有學(xué)者指出，我國長期面臨結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題，非認(rèn)知技能的提升應(yīng)作為應(yīng)屆大學(xué)生就業(yè)培訓(xùn)的核心，這是因?yàn)榉钦J(rèn)知技能投資的可替代性更高，后期投資的效果更好”。［25］從本文的研究結(jié)論看，提升自身的非認(rèn)知能力，尤其是注重培養(yǎng)對待工作的認(rèn)真態(tài)度，在工作上保持持續(xù)的努力程度，提升人際交往能力，從而在同類群體中占領(lǐng)優(yōu)勢，減少因過度教育帶來的收入損失。

第二，優(yōu)化高校學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)和人才培養(yǎng)模式。高校應(yīng)立足經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需求和人才培養(yǎng)目標(biāo)，在課程體系、專業(yè)設(shè)置等方面進(jìn)行供給側(cè)改革，提高課程建設(shè)和教育教學(xué)質(zhì)量，鼓勵學(xué)生將專業(yè)知識與應(yīng)用實(shí)踐相結(jié)合，全面提升他們的知識轉(zhuǎn)化能力和綜合能力，為市場提供更多復(fù)合型、綜合型人才。

第三，轉(zhuǎn)變用人單位觀念，關(guān)注勞動者的非認(rèn)知人力資本。部分單位在招聘時(shí)刻意提高學(xué)歷門檻，使其高出崗位實(shí)際所需水平，從而加劇勞動力市場過度教育程度，降低過度教育者收入。在關(guān)注專業(yè)能力之外，用人單位應(yīng)當(dāng)關(guān)注勞動者的非認(rèn)知人力資本，結(jié)合崗位實(shí)際需求進(jìn)行綜合考慮后再做出聘用決策。