摘要：文章基于調(diào)查數(shù)據(jù)，分析高職與本科教育對就業(yè)質(zhì)量的影響及機理。結果表明，接受高等教育可提升個體就業(yè)質(zhì)量55.3個百分點；本科教育相比高職教育對個體就業(yè)質(zhì)量的提升效果更佳，且更有利于提升女性、城鎮(zhèn)等勞動者的就業(yè)質(zhì)量；數(shù)字素養(yǎng)在高等教育影響勞動者就業(yè)質(zhì)量之間發(fā)揮顯著的中介（橋梁）作用。建議繼續(xù)推進高等教育普及化策略；持續(xù)優(yōu)化高等教育層次與結構；強化部分區(qū)域高等教育資源供給。

關鍵詞：高等教育；數(shù)字素養(yǎng)；就業(yè)質(zhì)量；就業(yè)差異

一、前言與文獻綜述

從1978年至今，我國高等教育的整體水平已經(jīng)達到了前所未有的歷史性高度。但高等教育的進一步普及是否還能帶來可觀的就業(yè)效益問題一度引發(fā)人們思考。尤其在數(shù)智時代下，由數(shù)字經(jīng)濟、技術更迭及產(chǎn)業(yè)升級等衍生出新的業(yè)態(tài)與需求，為當下高校畢業(yè)生創(chuàng)造機遇的同時，也帶來了不小的挑戰(zhàn)。在此語境下，高等教育的獲得是否仍然能夠帶來良好的就業(yè)效益？另外，面對數(shù)字經(jīng)濟的時代潮流，高等教育為實現(xiàn)更高質(zhì)量、更充分就業(yè)“該有何為”又應“如何作為”，值得探討。

目前，學界較多集中于探討高等教育對個體收入、收入分配、工作質(zhì)量及就業(yè)機會等相關維度的作用分析。如美國經(jīng)濟學家明瑟提出的“明瑟收入方程”模型便被廣泛用來分析教育與勞動者收入之間的關系。部分學者如Knight和Sabot基于視角的不同提出，由于壓縮效應的存在，可能使得工作收入將隨著教育的相對普及而出現(xiàn)一定程度的下降。在此背景下，較多研究學者將研究視角逐漸轉(zhuǎn)向教育與收入分配這一領域，并提出教育與收入之間的關系可能呈現(xiàn)不同的作用效果。

另外，部分研究學者分析了教育與就業(yè)質(zhì)量之間的影響與作用。如孫藝熒等學者基于高等教育擴張視角，認為高等教育的擴張政策將顯著降低高校畢業(yè)生的工作滿意度。與此相反，有學者如張抗私等認為高等教育的獲得可顯著提升包括認知能力在內(nèi)的個人能力及其工作滿意度。同時，也有學者關注到教育的就業(yè)質(zhì)量效益在社會階層中存在較大的群體差異。

可見針對就業(yè)質(zhì)量而言，當下研究尚缺乏探討不同高等教育類型所呈現(xiàn)出的就業(yè)質(zhì)量差異。多數(shù)學者傾向于分析人力資本和社會資本所發(fā)揮的機制效用，對其內(nèi)在機理已具有較為深入的認識。但在數(shù)智時代背景下，該如何借助數(shù)字素養(yǎng)助推高等教育提升個體就業(yè)質(zhì)量，尚需進一步探討。

二、數(shù)據(jù)、變量與模型設定

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)為2020年中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）。主要關注的是16～60歲已經(jīng)參加工作的勞動人口，去掉關鍵變量缺失的樣本后，最終獲得4060個有效樣本。

（二）變量選取

1. 被解釋變量：就業(yè)質(zhì)量（EQI）

本文的被解釋變量為就業(yè)質(zhì)量（EQI）。隨著人民日益增長的美好生活需要，勞動者主觀工作感受對就業(yè)質(zhì)量測度的重要性日益凸顯。據(jù)此，結合數(shù)據(jù)可獲得性，本文參考劉華（2019）的研究，選取工作收入滿意度、工作安全滿意度、工作環(huán)境滿意度、工作時間滿意度和工作晉升滿意度等五個維度，構建測定指標來綜合衡量樣本個體的就業(yè)質(zhì)量情況。

2. 核心解釋變量：高等教育及其類型（Edu）

核心解釋變量為是否接受過高等教育，本文將最高學歷為大專及以上的個體定義為接受了高等教育，將未接受高等教育群體定義為最高學歷為高中。另外，為進一步分析高等教育類型對就業(yè)質(zhì)量的影響效應，本文還將不同高等教育類型的虛擬變量納入回歸模型。

3. 中介變量：數(shù)字素養(yǎng)（Dil）

數(shù)字素養(yǎng)作為近現(xiàn)代所興起的重要概念，自提出便因其強大的解釋力引發(fā)了國內(nèi)外社會學、人口學及教育學等眾多研究學者的廣泛探討。本文主要借鑒王正鋒等學者的研究，選取信息素養(yǎng)、媒介素養(yǎng)和技術素養(yǎng)等三個維度指標進行測量。其中，信息素養(yǎng)用“是否移動上網(wǎng)？”“是否電腦上網(wǎng)？”“是否網(wǎng)絡學習？”等題項進行測量，取值為0或1；媒介素養(yǎng)主要用“電視、互聯(lián)網(wǎng)及廣播等三項作為信息渠道的重要程度”等三個題項進行測量，取值為1～5；技術素養(yǎng)主要用“網(wǎng)絡對個體學習、工作及日常的重要程度”等三個題項進行測量，取值為1～5。在對各維度指標進行選取后，進一步對以上回答選項進行賦值、得分加總，得出個體的數(shù)字素養(yǎng)情況。

4. 控制變量

為獲得更為準確的估計結果，本文還將體現(xiàn)個人基本特征的性別、年齡、城鄉(xiāng)類型、婚姻狀況、自評健康、工作年限等變量，體現(xiàn)家庭相關特征的如家庭人均年收入和家庭人口規(guī)模等變量以及體現(xiàn)社會保障的醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險等變量納入模型。具體變量設定如表1所示。

（三）模型設定

1. 基準回歸模型

為分析高等教育及不同教育類型對就業(yè)質(zhì)量的影響與差異，構建以下回歸模型：

EQIijt=α0+α1Eduijt+∑mαmX+φt+ε（1）

式（1）中，被解釋變量EQIijt表示普及化階段t樣本個體i在j地區(qū)的就業(yè)質(zhì)量情況；核心解釋變量Eduijt表示個體是否接受過高等教育；Xm表示一系列控制變量；α0為常數(shù)項；α1表示核心解釋變量高等教育對個體就業(yè)質(zhì)量的影響效應；ɑm表示控制變量的待估計系數(shù)；φt表示模型中納入地區(qū)固定效應。同時，為分析不同高等教育類型對個體就業(yè)質(zhì)量的差異化影響，本文還進一步將高等教育類型的虛擬變量納入上述模型進行估計。

2. 機制檢驗模型

為進一步檢驗高等教育對就業(yè)質(zhì)量的作用機制，參考溫忠麟等（2005）等的做法，設定數(shù)字素養(yǎng)為中介變量，構建以下中介效應檢驗模型：

Dilijt=β0+β1Eduijt+∑mαmX+φt+ε（2）

EQIijt=β0+β2Eduijt+λ1Dilijt+∑mαmX+φt+ε（3）

上式（2）、（3）中，Dilijt表示為樣本個體的數(shù)字素養(yǎng)；β1表示高等教育對個體數(shù)字素養(yǎng)的提升效應；其他變量及待估計參數(shù)含義與式（1）保持一致。

三、實證分析

（一）基準回歸分析

本文通過最小二乘估計（OLS）方法估計高等教育對就業(yè)質(zhì)量的影響效應。表2中，模型1的結果顯示，核心解釋變量對就業(yè)質(zhì)量的影響系數(shù)為正，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。說明在控制其他變量的情況下，接受高等教育可使勞動者的就業(yè)質(zhì)量提升55.3%。同時，性別、年齡、城鄉(xiāng)類型、自評健康、家庭經(jīng)濟狀況、家庭人口規(guī)模、養(yǎng)老保險及地理區(qū)位等變量對勞動者的就業(yè)質(zhì)量也具有顯著影響。

為檢驗穩(wěn)健性，借鑒現(xiàn)有研究的常用做法，本文采用勞動者個體年工作收入（對數(shù)）作為被解釋變量進行替換，如表2模型2所示。其結果顯示核心解釋變量高等教育的系數(shù)為正，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明在進行變量替換后，其回歸結果仍與前文保持一致，本文研究結論具有穩(wěn)健性。

（二）高職與本科教育對就業(yè)質(zhì)量的差異化影響

為分析不同高等教育類型對就業(yè)質(zhì)量的影響差異，本文納入高等教育類型的虛擬變量進行分析。表3模型1結果顯示，兩種高等教育對勞動者個體就業(yè)質(zhì)量的提升均有顯著的積極影響，接受高職教育及本科教育對勞動者就業(yè)質(zhì)量提升的邊際效應分別為0.469和0.722，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。表明相比于高職教育，接受本科教育帶來的就業(yè)效益更大。可能的原因在于基于本科學歷的“文憑效應”存在，本科學歷個體勞動者相比于高職學歷獲得優(yōu)質(zhì)崗位的可能性更大，而高職學歷個體勞動者則可能受限于學歷限制，被阻隔在招聘門檻之外。

（三）異質(zhì)性分析

本文將樣本分別按照性別和城鄉(xiāng)類型進行分組回歸，以探析不同性別、城鄉(xiāng)類型個體勞動者的就業(yè)質(zhì)量差異及其內(nèi)在原因。表3中模型2至模型5的結果顯示，高職教育對女性勞動者就業(yè)質(zhì)量的提升效應強于男性，這說明隨著我國高等教育覆蓋面進一步擴大，女性接受高等教育的機會大幅提升，在一定程度上改善了女性勞動者的就業(yè)地位。同時，高等職業(yè)教育和本科教育兩類高等教育對城鎮(zhèn)勞動者就業(yè)質(zhì)量的提升效應均強于農(nóng)村勞動者。表明城鎮(zhèn)勞動者所在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高、產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢明顯，獲得優(yōu)質(zhì)工作崗位的機會多于農(nóng)村勞動者。

四、作用機制分析

另外，本文引入數(shù)字素養(yǎng)構建中介機制模型，探析其在高等教育影響就業(yè)質(zhì)量過程中的作用機制。表4中模型1與模型2回歸結果顯示，高職與本科教育和數(shù)字素養(yǎng)的系數(shù)均為正，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。說明各類高等教育均可通過促進勞動者數(shù)字素養(yǎng)的積累進而提升勞動者就業(yè)質(zhì)量，即數(shù)字素養(yǎng)在高等教育影響勞動者就業(yè)質(zhì)量之間發(fā)揮顯著的中介（橋梁）作用。同時，對比各類變量的邊際效應系數(shù)大小，可見本科教育通過積累數(shù)字素養(yǎng)提升個體就業(yè)質(zhì)量的效應大于高職教育。

五、研究結論與建議

（一）研究結論

經(jīng)過研究，結論為：第一，接受高等教育可使個體就業(yè)質(zhì)量提升55.3個百分點。第二，不同高等教育類型對個體就業(yè)質(zhì)量的影響存在差異性，相對于高職教育接受本科教育對個體就業(yè)質(zhì)量的提升作用更大，且高等職業(yè)教育的普及將有利于提升女性勞動者和城鎮(zhèn)勞動者的就業(yè)質(zhì)量。第三，機制分析顯示，數(shù)字素養(yǎng)在高等教育影響勞動者就業(yè)質(zhì)量之間發(fā)揮顯著的中介（橋梁）作用。

（二）研究建議

為進一步發(fā)揮高等教育在實現(xiàn)更高質(zhì)量充分就業(yè)的積極作用，本文提出以下建議：

第一，繼續(xù)推進高等教育普及化策略，適度提高本科以上人力資本占比。從總量上看，我國高等教育毛入學率對比OECD國家仍存在一定的差距。當下由普通本科教育仍更有利于提升個體如數(shù)字素養(yǎng)等新質(zhì)能力，為實現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)提供更大可能。因此，繼續(xù)推進高等教育普及化策略，擴大高學歷人才容量仍是當務之急。

第二，經(jīng)濟的發(fā)展及產(chǎn)業(yè)結構升級離不開普通教育培育的通用型人才，也需要職業(yè)教育培養(yǎng)的技能型人才。應合理把握和優(yōu)化各類高等教育的發(fā)展規(guī)模、層次結構和質(zhì)量要素等，適度加大職業(yè)本科教育資金投入與政策扶持，提振我國各類型高等教育現(xiàn)代化發(fā)展的內(nèi)生動力。

第三，經(jīng)濟發(fā)展水平與教育資源投入的區(qū)域差異可能是導致我國總體高等教育布局不均衡、不充分發(fā)展的重要原因。應加大西部地區(qū)和農(nóng)村等經(jīng)濟上處于弱勢地位的教育經(jīng)費投入，保障本土區(qū)域人才培養(yǎng)及人才供給能力。促進數(shù)字技術教育與高校人才培養(yǎng)理念深度融合，提升數(shù)智時代畢業(yè)生的新質(zhì)核心素養(yǎng)和專業(yè)實踐能力。

參考文獻：

[1]MINCER J.Schooling，experience and earnings[M].New York：National Bureau of Economic Research，Columbia University Press，1974.

[2]KNIGHT J B，SABOT R H.Educational xxpansion and the Kuznets effect[J].American economic review，1983，73（05）：1132-1136.

[3]藍勇福.西部高等教育振興助力共同富裕的實證研究[J].重慶高教研究，2023，11（01）：76-88.

[4]何子冕，許建偉.高等教育回報：基于出生隊列的工資效應[J].重慶高教研究，2023，11（06）：103-115.

[5]孫藝熒，陳傳波，楊玉影.高等教育擴招對大學畢業(yè)生工作滿意度的影響[J].教育經(jīng)濟評論，2023，8（03）：107-125.

[6]吳穎，李西順.一體兩面：高等教育擴張對畢業(yè)生就業(yè)的抑制與促進效應[J].教育發(fā)展研究，2024，44（07）：72-84.

[7]李荷，鄭印皙.難以逾越的高墻：韓國的高校分層與就業(yè)機會不平等[J].社會學研究，2022，37（03）：115-137+228-229.

[8]于瀟，王琪匯.人口高質(zhì)量發(fā)展、新人力資本與高質(zhì)量就業(yè)[J].人口研究，2023，47（05）：59-73.

[9]Burchell B，Sehnbruch K，Piasna A， et al.The quality of employment and decent work：definitions，methodologies，and ongoing debates[J].Cambridge Journal of Economics，2014，38（02）：459-477.

[10]劉華.擴招20年中國高校畢業(yè)生就業(yè)測量與就業(yè)變化[J].高教探索，2021（02）：121-128.

[11]于瑤，馬鴻澤，龐智.我國研究生數(shù)字素養(yǎng)的影響因素及培育策略研究[J].情報科學，2023，41（08）：56-62+70.

[12]王鋒正，劉向龍，張蕾，等.數(shù)字化促進了資源型企業(yè)綠色技術創(chuàng)新嗎？[J].科學學研究，2022，40（02）：332-344.

[13]溫忠麟，侯杰泰，張雷.調(diào)節(jié)效應與中介效應的比較和應用[J].心理學報，2005（02）：268-274.

*本文系湖北職業(yè)技術學院校級重點課題“雙高計劃”下高職畢業(yè)生就業(yè)競爭力的評價與提升路徑研究（2023A02）及2025年度孝感市哲學社會科學重點研究課題“新時代高職畢業(yè)生高質(zhì)量就業(yè)的‘自強’之道與‘助力’之策研究”的階段性研究成果。

（作者單位：白冬冬，華中師范大學公共管理學院；藍勇福，湖北職業(yè)技術學院護理學院）