大学毕业生起薪决定因素研究——来自某工业园区IT企业薪酬调查的证据

巫强

（中国人民大学劳动人事学院，北京100872）

大学毕业生起薪决定因素研究
——来自某工业园区IT企业薪酬调查的证据

巫强

（中国人民大学劳动人事学院，北京100872）

本文基于某工业园区IT企业的薪酬调查数据，利用回归分析的方法对大学生起薪的决定因素进行研究。研究发现，大学毕业生起薪总体上受性别、学历、学校、专业、所属部门、企业所有制形式和规模等显在特征变量的影响程度较大，且不同学历毕业生的起薪决定因素有差异，不同所有制企业的起薪决定因素也不一样。

大学毕业生；员工工资；薪酬管理

一、引言

理解大学毕业生起薪有助于我们深刻理解大学生就业问题，但起薪问题本身还有许多待厘清之处。自2003年第一届扩招后的学生毕业以来，大学毕业生就业市场日趋紧张，毕业生的实际起薪也经历了一个下降的过程（林毓铭，2006），近年甚至有大学生“零薪酬”就业的说法。关于起薪的讨论围绕供给、需求、匹配、人力资本、就业能力等方面展开（曾湘泉，2004；唐鑛，2004），但究竟是哪些因素直接影响毕业生起薪仍不明晰。本文试图对大学生起薪的决定因素进行理论分析和实证检验，为各种关于大学生起薪问题的研究构建一个理论和事实基础，进而为深入理解大学生就业问题创造有利条件。

二、理论及模型

大学生起薪本质上是一个劳动力市场定价的问题。从企业的角度来看，产品市场的竞争决定薪酬水平的上限，劳动力市场的竞争决定薪酬水平的下限（Nankervis等，1999）。换句话讲，一系列因素会影响到起薪的上限或下限，在上限和下限分别确定之后，如果上限低于下限，薪酬合约不会达成；如果上限高于下限，则上下限之间的某一点成为确定下来的起薪。

首先，起薪的上限由边际生产率决定。企业作为一个经济体，总体上需要成本小于收益才能保证组织的生存，因而“边际成本等于边际产出”成为企业吸纳新员工的边界。假定成本中其他部分由企业的现有状态决定，企业的边际成本主要指薪酬，而员工的边际产出则由边际生产率决定。这样，员工的边际生产率就为企业所能提供的起薪设定了一个上限。由于新员工的生产率在进行生产活动之前是不确定的，企业会以其以往的生产率水平、技能水平、学历层次等因素来推断其生产率，从而决定其起薪水平。但是，对于大学毕业生来讲，由于缺乏以往生产率的记录，其生产率预期只能由其性别、学历、专业、毕业院校等特征及其在甄选过程中的表现来推断，所以这些个人相关特征成为决定毕业生起薪上限的因素。

其次，起薪的下限由企业的薪酬管理策略决定。薪酬管理策略首先要满足国家相关法律的要求，也即法律规定的最低工资线是一个必然出现的底限。薪酬管理策略还要体现企业的人力资源策略，比如需要吸引哪些毕业生、在多大力度上吸引，等等。此外，发展阶段、规模大小、行业特征等其他因素也会在不同程度上影响企业的薪酬策略。总之，由于企业的薪酬策略往往与其所处地区、所在行业、规模、所有制等因素有关，所以这些企业特征成为决定毕业生起薪下限的因素。

第三，劳动力市场状况会影响起薪的上限和下限。由于经济总体状况、求职者总量与结构等方面的差异，企业会面临一个松紧程度不同的劳动力市场。在一个趋于宽松的劳动力市场中，求职者的边际生产率较低，企业也倾向于提供低工资，这意味着起薪的上限和下限都会随着劳动力市场的趋松而下降。然而，求职者边际生产率的下降往往会快于企业薪酬策略的调整，上限与下限间就有可能出现交叉。在交叉之前，起薪合约是有可能达成的，交叉之后，则无达成合约的可能。如图1，AA’为随劳动力市场松紧程度变化的起薪上限线，BB’为起薪下限的变化线，二者相交于点C。最终，ACB所围成的区域就是可能达成起薪合约的区域，C点右边则不会有合约产生。

图1 大学生起薪的决定因素

由个人相关特征、企业特征以及劳动力市场特征确定的是起薪的一个可能区域，理论上区域内的任何一个薪酬水平都可能是毕业生的起薪。但是，最后的起薪还要取决于供求双方的搜寻行为，比如求职者的搜寻时间、搜寻强度、保留工资变化，用人单位的搜寻强度、搜寻策略、工资谈判，等等。

总之，供方、需方、市场三者的固有特征以及供需双方的搜寻行为共同决定了大学毕业生的起薪。在这个框架下，针对其中每一个具体的影响因素，国外学者已经进行了不少实证检验。

1.全面检验各因素对毕业生起薪的影响。Barkley（1992）利用调查数据考察堪萨斯州立大学农学专业毕业生工资的决定因素，发现工资决定因素包括专业领域、是否拥有双学位、工作地点、职业类别、平均学分成绩、性别、婚姻状态以及最高学历。Barkley等（1999）进一步研究发现，家庭变量、接受工作的动机以及工作流动性也会影响毕业生起薪。

2.检验个人相关特征对毕业生起薪的影响。关注性别、专业、学习内容、工作职位等个人特征和个人所在学校的特征。绝大多数研究都发现，大学生起薪存在明显的性别差异（Angle和Wissmann，1981；Daymont和Andrisani，1984；Paglin和Rufolo，1990；Barkley，1992；Brown和Corcoran，1997；Barkley等，1999；Joy，2003），但性别起薪差异会受其他因素的影响。Angle和Wissmann（1981）认为，性别工资差异只受到大学所学专业的轻微影响。Daymont和Andrisani（1984）则认为，主要是大学所学专业和对工作偏好的不同导致了性别起薪差异。Paglin和Rufolo（1990）进一步发现，数学能力差异带来不同的专业选择，进而导致性别起薪差异。Brown和Corcoran（1997）则认为，专业差别导致学校教育内容的差别进而带来性别起薪差异。这些学者对性别工资差异解释的基本逻辑为能力决定专业→专业决定学习内容→学习内容影响起薪，在这条逻辑线中专业是一个重要的影响起薪的因素。Joy（2003）的研究结论不同于此逻辑，他认为在导致性别工资差异的原因中，劳动力市场变量超过了学习表现变量。就学习表现变量而言，总学分方面的性别差异对工资差异的影响多过专业、成绩等级或社会实践的性别差异的影响；就劳动力市场变量而言，所在部门、行业以及工作时间方面的性别差异对工资差别的影响最大。总之，尽管对导致性别起薪差异原因的解释说法不一，绝大数研究证实即使剔除其他因素的影响后，起薪的性别差异仍然是普遍存在的。

除个人特征外，大学毕业生所在学校的特征也会影响起薪，学校水平越高毕业生起薪也越高。Solmon和Wachtel（1973）发现学校类型是大学毕业生起薪的重要影响因素，尽管它并不起决定性作用。Russell和Thomas（1993）基于分层线性模型（HLM）估计了专业、学校质量和教学表现的差异对当前大学毕业生的影响，发现所有三类因素都会影响到初始收入，但学校质量和教学表现对不同专业的毕业生的影响是不一样。Brewer等（1996）确证，即使在控制了选择效应后，仍然有强有力的证据证明上一个精英私立大学经济收益巨大，而且部分证据显示这种溢价随着时间在增加。Monks（2000）研究发现，对学生有较高选择性的大学的毕业生比那些对学生的选择性不强的大学的毕业生收入明显更高。另外，从有学位授予权的学校、研究型大学或私立大学毕业的学生比文学艺术类院校或公立大学毕业的学生挣得更多。而且，种族或性别如果不一样，个人特征或学校特征对收入的影响程度也不一样。

3.检验企业特征对大学生起薪的影响，关注企业规模、风险偏好等因素。Barron等（1987）发现，大企业为求职者提供较高的起薪，10%的规模增加带来接近0.3%的起薪增加。Berkhout和Hartog（2007）利用考试分数的离散程度作为雇主面临的雇员异质性的风险指标，研究发现考试成绩的离散程度越低则起薪越高，离散程度越高则起薪越低，说明雇主转移了新雇员工质量上的风险，但也为得到真正优秀的员工支付了一定的成本。

4.检验劳动力市场特征对毕业生起薪的影响，主要考察经济衰退的影响。Oreopoulos等（2006）发现，在经济衰退期进入劳动力市场的年轻毕业生会经历初始收入上的巨大损失，这种损失大小受工作流动性和雇主特征的影响。

此外，还有部分研究考察毕业生搜寻行为对起薪的影响，关注搜寻时间、搜寻强度以及谈判行为。大量的研究都发现，搜寻时间和搜寻强度与起薪水平正相关。O’Shea和Bush（2002）发现，大学毕业生与谈判相关的平均收益超过1 500美元，证明谈判行为会影响到毕业生起薪。

从以往的研究可以看出，大学生的性别、学历、专业、学校、职业等个人相关特征，以及企业的规模、风险偏好程度等特征，外加劳动力市场特征和求职者行为，共同决定大学生起薪。然而，上述研究结论大多是在西方比较成熟的劳动力市场环境中得出的，就中国的具体情况来看，在劳动力市场成熟程度、企业的存在形态以及大学毕业生的数量、质量、结构等方面与西方国家存在不小的差异，有必要在中国背景下检验大学毕业生起薪的决定因素。

由于本文的研究对象界定为某工业园区在IT企业工作的大学毕业生，像劳动力市场特征、企业所处行业、地区等因素都得到了自然控制。同时，求职者行为也不是本研究关注的重点。由此，起薪决定的基本模型为：

1nSW=C+αP+βF+μ

式中，lnSW代表大学毕业生起薪的对数形式，P代表大学毕业生的一系列诸如性别、学历、工作经验、学校、专业、所在部门之类的个人相关特征变量，F代表企业的一系列诸如规模、所有制形式之类的特征变量，α与β分别为个人相关特征变量与企业特征变量的决定系数，C为常数项，μ是期望为零的误差项。

三、数据及描述

本文数据来自对某工业园区IT企业2007届和2008届大学毕业生的两次薪酬调查。第一次调查时间从2007年11月持续到2008年2月，调查对象为2007届毕业生，来自园区内的42家企业，有效数据346条；第二次调查时间从2008年11月持续到2009年2月，调查对象为2008届毕业生，来自园区内的67家企业，有效数据共计550条。

两年数据的情况基本类似，描述性统计结果如表1所示。两年的样本在性别、学历、工作经验、学校、专业、所在部门、企业年龄、企业所有制性质以及企业规模等方面的分布均不存在根本性差异。尽管2008年的平均薪酬比2007年稍高一些，但它的标准差也大了许多。由于本研究关注的是各因素对毕业生起薪影响的方向和显著性，上述这些差异都不至于对研究结果的有效性产生重大影响。

表1 描述性统计

（续表1）

四、大学生起薪决定因素分析

在本部分，我们首先对大学毕业生起薪决定因素的总体情况进行分析，然后分学历、分企业所有制形式分析不同的毕业生群体在起薪决定因素上的一些差异。

（一）大学毕业生起薪决定因素的总体分析

这里的因变量为对数化的毕业生起薪，因变量为性别、学历、工作经验、学校、专业、所属部门等六个个人相关特征变量和所有制形式、规模两个企业特征变量，控制变量为毕业生的户口、生源地和企业年龄。回归结果如表2所示。

总体来看，性别、学历、学校、专业、所有制形式、企业规模等变量均在不同程度上显著影响大学生起薪。从个人相关特征来看，在其他条件类似的情况下，男性毕业生起薪高于女性毕业生起薪，学历越高的毕业生起薪越高，“985”高校毕业生起薪高于一般“211”高校毕业生起薪，一般“211”高校毕业生起薪高于一般本科院校及以下毕业生起薪，理工科毕业生起薪高于文科毕业生起薪。从企业相关特征来看，在其他条件类似的情况下，进入外企的毕业生起薪高于进入民企的毕业生起薪，进入民企的毕业生起薪高于进入国企的毕业生起薪，进入规模较大企业的毕业生起薪高于进入规模较小企业的毕业生起薪。

在所有因素中，工作经验和所在部门对起薪的影响是不明显的。工作经验的回归系数为正，但不具有统计上的显著性，说明不同毕业生群体的起薪受工作经验的影响可能不一样。不同类型企业对待工作经验的态度可能也不一样，这在后续的分析中可以更清晰地看出来。从回归系数上看，在技术或研发部门的毕业生起薪更高一些，但这种优势不具有统计上的显著性，这可能源于毕业生所学专业和所在部门具有极强的相关性，二者在回归方程中的共线性影响了所在部门变量的显著性。

表2 大学生起薪决定因素

（二）不同学历大学生起薪决定因素存在差异

为考察不同学历大学生起薪决定因素，选择本科毕业生样本和硕士毕业生样本分别进行回归分析，模型的因变量、自变量和控制变量如前所述。回归结果见表3。

总体看来，相对于硕士生，本科生起薪受显在变量的影响较小。本科生和硕士生的起薪都受到学校类别的显著影响，同时，本科生起薪还受工作经验的影响，只不过是有工作经验的毕业生起薪更低，这可能源于企业的统计性歧视，认为从高中毕业后直接上大学的学生能力更强。此外，硕士生起薪还受性别、专业、企业的所有制形式、规模等变量的影响。从两个模型调整后的决定系数来看，虽然本科生样本只有硕士生样本的一半左右，但模型调整后的R2为0.247，远小于硕士生模型的0.519。总之，从决定因素的数量和对差异的解释程度来看，本科生起薪受显在因素的影响较小。

表3 大学生起薪决定因素（本科生和硕士研究生的差异）

（三）不同所有制企业大学生起薪决定因素存在明显差异

从表3的结果可以看出，不同学历的毕业生起薪受企业相关特征的影响程度是不同的。在中国的经济环境下，不同企业，尤其是不同所有制的企业，决定大学生起薪时考虑的因素可能是不一样的。本部分主要考察不同所有制企业在大学生起薪问题上的不同策略，说明企业特征是如何影响大学生起薪的。

这里分别构建了国有企业、民营企业和外资企业的三个毕业生起薪模型，因变量、自变量及控制变量的选择仍从前。回归结果如表4所示。

总体看来，民营企业决定大学生起薪时考虑的因素是最多的，性别、学历、学校、专业、企业规模都会显著影响毕业生起薪，而国企则不太看重专业，外企则不太关注性别、学历和学校，但外企会考虑工作经验的因素。

国内企业和国外企业在毕业生起薪的决定上有明显的差异。从性别工资差异来看，国内企业更明显地倾向于为男性毕业生提供较高薪酬，外资企业则没有表现出明显的倾向。从学历的影响来看，国内企业倾向于为更高学历的毕业生支付更高的薪酬，而外企则不然，各层级的学历对外企毕业生起薪的影响都是不显著的。从工作经验来看，外企会为有工作经验的毕业生提供较高的薪酬，而国内企业则没有明显的倾向。从学校类别来，国内企业支付给选择性更强的学校的毕业生的工资更高，外企则没有明显的倾向。

国企毕业生的起薪的决定因素也有鲜明的特点。首先，国企毕业生起薪不受所学专业的影响，尽管民企和外企的毕业生起薪受专业类别的影响都在1%的水平上显著。其次，国企毕业生中只有硕士或博士才在起薪上有学历优势，而民企则在本科、双学位、硕士、博士各个学历层次上都有明显的薪酬区分。再次，国企毕业生只有毕业于顶级院校的学生才在起薪上占有学校方面的优势，而民企则在各层级学校中都做了起薪的区分。

表4 大学生起薪决定因素（不同所有制企业间的差异）

五、结论与讨论

大学毕业生的性别、学历、工作经验、学校、专业、所属部门以及企业的所有制形式、规模等变量解释了约70%的大学毕业生起薪差异，说明企业总体上是根据一些可观测的特征来决定大学生的起薪。联系到之前对大学毕业生未来生产率不确定性的分析，可能正是生产率不确定性过高才催生了如此明确的起薪决定规则。

对于不同学历的毕业生，其起薪的决定因素存在明显的差异，而这种差异的背后，是企业对不同学历毕业生采取的不同雇佣策略。企业雇佣新毕业的大学生通常面临着他们未来生产率的不确定性，企业必须在转移生产率不确定性风险与获取优秀人才间做出平衡（Berkhout和Hartog，2007）。事实上，本科生未来生产率的不确定性明显大于硕士生。本科阶段教育仍为通识教育，毕业生的未来生产率与各种显在变量之间的相关性较弱，尽管不同层次学校的毕业生总体上会有一些统计性差异。对于硕士研究生来讲，基本是在某一专业领域进行过深入的研究与实践，企业既可以直接考察其专业技术水平而判断其未来的生产率，也可以通过学校、专业、性别等显在标准来推测其生产率。雇主们都观察到了本科生与硕士生在生产率风险上的不同，表现出来的现象就是本科生的起薪受显在变量的影响较小。本科生与硕士生在起薪决定机制上的这个差异，也可以解释在其他调查中发现的二者起薪水平有拉大趋势的现象，因为企业通过压缩本科生的起薪转移了在雇佣后生产率不确定性的风险。

一般认为，不同所有制形式的企业的薪酬策略是不一样的，这种差异在对待毕业生起薪的态度上能明显地看出来。首先，从对毕业生性别的态度来看，国内企业明显对男性毕业生更为偏爱。虽然讨论性别与薪酬之间关系的文献连篇累牍，但至今没有人对这个问题做出无可争议的解释。考虑到国内企业的人员性别结构现状和对理想的性别结构的判断，外加劳动力市场法规的相对不完善，我们可以在一定程度上理解国内企业中的性别起薪差异这个现实。其次，不同所有制形式企业在决定起薪时，对学历、学校、专业以及自身的支付能力都会有不同的考虑。国内企业均比较看重学历和学校的因素，外企则不太关注这些特征。这种情况的出现可能源于外企在招聘录用的过程中已经在较大程度上考虑了学历和学校因素的影响，认为能通过甄选的毕业生不会由于这些因素的差异而出现生产率上的差异，而国内企业在甄选机制和流程上与外企尚有差距，认为毕业生在通过甄选后仍然会存在生产率上的差异。再次，国有企业毕业生起薪决定的特点反映了国有企业的特征。仍处于转型期的国企，之前一直为平均主义所困扰，平均主义在起薪上的具体表现就是不同能力、不同岗位的员工在薪酬上没有明显差别。较之民企，国企毕业生的起薪与学历、学校、专业的相关性更弱就体现了这个现实。总之，不同所有制形式企业起薪决定因素的不同可以看成由他们不同的薪酬策略带来的，而不同的薪酬策略往往代表了不同的用人理念和方式，从这个角度就不难理解起薪决定因素上的差异。

本文利用某工业园区IT企业的薪酬调查数据，对大学毕业生起薪的决定因素进行了分析。研究发现，大学生起薪总体上受性别、学历、学校、专业、所属部门、企业所有制形式、规模等显在特征变量影响的程度较大，且不同学历毕业生的起薪决定因素有差异，不同所有制企业的起薪决定因素也不一样。当然，囿于数据，这里只分析了进入同一地区IT企业的大学毕业生的起薪，且对各种因素的影响过程的讨论仍不够充分，进一步的研究仍值得期待。

［1］林毓铭.大学生起薪工资走低现象的经济学分析——兼论政府社会保障职能［J］.教育与经济，2006，（2）.

［2］唐鑛.关于用人单位对大学毕业生需求行为的研究报告［J］.经济问题探索，2004，（11）.

［3］曾湘泉.变革中的就业环境与中国大学生就业［J］.经济研究，2004，（6）.

［4］曾湘泉.薪酬：宏观、微观与趋势［M］.北京：中国人民大学出版社，2006.

［5］张建武，崔惠斌.大学生就业保留工资影响因素的实证分析［J］.中国人口科学，2007，（6）.

［6］Andrew P.Barkley.Earnings of Kansas State University Agriculture Graduates:1978-1988［J］.American Journal of Agricultural Economics，1992，74（1）：215-222.

［7］Andrew P.Barkley，Wendy A.Stock and Cynthia K.Sylvius.Agricultural Graduate Earnings:The Impacts of College，Career，and Gender［J］.American Journal of Agricultural Economics，1999，81（4）:785-800.

［8］Charles Brown，and Mary Corcoran.Sex-Based Difference in School Content and the Male-Female Wage Gap［J］.Journalof Labor Economics，1997，15（3）：431-65.

［9］Daniel S.Hamermesh，Stephen G.Donald.The Effect of College Curriculum on Earnings:Accounting for Non-Ignorable Non-Response Bias［R］.NBER working paper，2004.

［10］Dominic J.Brewer，Eric Eide，Ronald G.Ehrenberg.Does It Pay To Attend An Elite Private College:Cross Cohort Evidence on the Effects of College Quality on Earnings［R］.NBER working paper，1996.

［11］Lois Joy.Salaries of Recent Male and Female College Graduates:Educational and Labor Market Effects［J］.Industrial and Labor Relations Review，2003，56（4）：606-621.

［12］James Monks.The Returns to Individual and College Characteristics:Evidence from the National Longitudinal Survey of Youth［J］.Economics of Education Review，2000，19（3）：279-289.

［13］John Angle，and David Wissmann.Gender，College Major，and Earnings，Sociology of Education，1981，54（1）：25-33.

［14］John M.Barron，Dan A.Black，Mark A.Loewenste，Employer sizethe implication for search，training，capital，investment，starting wages and wage growth［J］.Journal of Labor Economics，1987，5（1）：76-89.

［15］Lewis C.Solmon，Paul Wachtel.The Effects on Income of Type of College Attended［R］.NBER working pape，1973.

［16］Morton Paglin and Anthony M.Rufolo.Heterogeneous Human Capital，Occupational Choice，and Male-Female Earnings Differences［J］.Journal of Labor Economics，1990，8（1）：123-45.

［17］Patrick Gavan O'Shea&David F.Bush.Negotiation for Starting Salary:Antecedents and Outcomes among Recent College Graduates［J］.Journal of Business and Psychology，2002，16（3）：365-382.

［18］Peter Berkhout&Joop Hartog.Starting Wages Respond to Employer's Risk［R］.IZA Discussion Paper，2007.

［19］Philip Oreopoulos，Till von Wachter，Andrew Heisz.The Short-and Long-Term Career Effects of Graduating in a Recession:Hysteresis and Heterogeneity in the Market for College Graduates［R］.NBER working paper，2006.

［20］Rumberger Russell，and Scott Thomas.The Economic Returns to College Major，Quality，and Performance:A Multilevel Analysis of Recent Graduates，Economics of Education Review，1993，12（1）：1-19.

［21］Thomas N.Daymont and Paul J.Andrisani.Job Preferences，College Major，and the Gender Gap in Earnings，Journal of Human Resources，1984，19（3）：408-28.

［责任编辑：秦兴俊］

The Determinants of College Graduates'Starting Wage——Evidence from an Industrial Park's IT Enterprise Compensation Survey

WU Qiang
（School of Labor and Human Resources，Renmin University of China，Beijing 100872，China）

Using the compensation survey data from IT enterprises in an industrial park，this paper analyzes the determinants of college graduates'starting wages with the regression analysis method.The author finds out that the starting wages are mainly determined by observable characteristics such as college graduates'gender，educational level，college quality，major field，department，and the enterprises'ownership，scale.Furthermore，the starting wages of graduates with different educational levels are determined by different factors，and the starting wages of graduates entered enterprises with different ownership are determined differently.

college graduates；wage；wage management

附录变量定义表

book=5,ebook=36

F244

A

1008－7362（2010）02－0005－07

2010－03－20

巫强（1981－），男，重庆璧山人，中国人民大学劳动人事学院劳动经济学博士研究生，中国就业研究所助理研究员，研究方向是工资理论。