教育错配和技能错配的发生率及其收入效应
——基于中国CGSS2015的实证分析

2019-03-22 06:09:32刘云波

东岳论丛 2019年3期

刘云波

(北京师范大学教育学部，北京100875)

一、问题提出

随着数字技术的高速发展，世界范围内进入了新一轮的技术革命，技术进步在促进企业转型升级的同时，也加剧了劳动力市场技能不匹配的风险①闫德利，戴建军:《数字技术如何影响就业?》，《新经济导刊》，2018年第9期。。2016年的《中国劳动力市场技能缺口研究》报告指出，目前我国的劳动力市场面临着严重的工作错配问题，同时出现了“过度教育”和“技能不足”两种现象②清华大学，复旦大学:《中国劳动力市场技能缺口研究》，2016年。。一方面是高校的人才培养与市场需求脱节，大学生已成为高失业风险群体，高学历不意味着可以满足企业的实际需求;另一方面，尽管劳动人口数量庞大，但一些雇主很难找到合适的人才。

根据个人能力的不同测量方式，工作错配可以分为教育错配和技能错配两类。一直以来，学者们对教育错配，尤其是过度教育的关注较多，实证文献比较丰富。近年来，不断有学者提出，技能错配作为衡量工作错配的指标更为准确③④⑤Green，F．＆McIntosh S．，“Is There a Genuine Under－Utilization of Skills amongst the Over－Qualified?”，Applied Economics，2007，39(4):pp．427－439．。但限于数据的不可得性，技能错配的研究刚刚兴起，正有待完善。

⑤Ferreira M．，Künn－Nelen A．＆Grip A．D．，“Work－Related Learning and Skill Development in Europe:Does Initial Skill Mismatch Matter?”，in Solomon W．P．，Pouliakas K．，Russo G．，Tatsiramos K．(ed．)，Skill Mismatch in Labor Markets，Emerald Publishing Limited，2017:pp．345－407．

本文尝试利用2015年的中国社会综合调查数据(CGSS)，分析当下我国劳动者的工作匹配现状。主要回答以下问题:第一，劳动者教育错配和技能错配的发生率分别是多少?呈现怎样的分布特征?第二，相比教育错配，技能错配对劳动者的工资收入影响如何?本研究旨在探讨劳动者的技能供给和工作需求之间的匹配问题，具有重要的现实意义。在当下技能快速变革、产业转型升级的关键时期，考察并分析技能人才与工作岗位的匹配状况，一方面可以为政府出台相关教育决策、优化人力资本配置提供参考依据;另一方面可以为劳动者的职涯发展提供一些借鉴。

二、相关文献

由于全球化的高等教育扩招，早期学者们更多地关注过度教育的问题。Duncan和Hoffman(1981)提出了衡量教育与工作错配的三种水平，包括过度教育、教育不足与教育适切①Duncan G．＆Hoffman S．，“The Incidence and Wage Effects of Over－education”，Economics of Education Review，1981(1):pp．75－86．。Allen等(2007)把教育错配总结为“劳动者所拥有的教育水平与特定工作所需的教育水平之间的对应关系，当其教育水平超过或低于工作所需的水平时存在”②Allen J．＆Weert D．E．，“What Does Educational Mismatches Tell Us About Skills Mismatches?A Cross－Country Analysis”，European Journal of Education，2007(42):pp．59－73．。

2000年以后，Allen(2001)等人发现有相当一部分劳动者在实际工作中发生了技能错配③Allen J．＆Van der V．R，“Educational Mismatches versus Skill Mismatches:Effects on Wages，Job Satisfaction，and On－the－Job Search”，Oxford Economic Papers，2001(3):pp．434－452．。Quintini(2011)将技能错配分为“技能不足”和“技能过度”两类，前者是指劳动者的技能低于其工作要求的水平;后者则相反④Quintini G．，“Over－qualified or Under－skilled:A Review of Existing Literature”，OECD Social Employment and Migration Working Paper，2011:p．121．。此处的技能是指一种综合能力，既包括劳动者从学校教育中获得的各种能力和技能，也包括劳动者在工作场所通过做中学或在培训机构习得的技能⑤刘云波:《劳动者技能错配的研究进展及启示》，《中国职业技术教育》，2018年第30期。。

学者们比较了教育错配和技能错配两个指标，初步认为技能错配是更为优质的衡量工作错配的指标(Green，2007;Ferreira，2017)。一方面，受教育程度难以直接对个体的能力或者技能水平进行测量;另一方面，教育水平没有考虑到个人生命周期中技能的获得与损失。Lourdes(2013)指出，由于工作需求是变化的，在衡量错配时需要一个动态变化的测量指标，教育资格无法满足这一点。技能错配被认为更可靠的原因在于它能对个人在特定时点所拥有的实际能力进行测量⑥OECD，“OECD Skills Outlook 2013:First Results from the Survey of Adult Skills”，http://dx．doi．org/10．1787/9789264204256－en，2013/2018－10－12．。

本文重点梳理近年来有关技能错配的实证文献⑦由于教育错配，尤其是过度教育的研究文献已十分丰富、成熟，限于篇幅本文不再赘述。，归纳为以下几个方面:

首先，对技能错配的测量方法，学者们进行了大量的讨论。主要有四种方法:一是自我报告法，通过直接向劳动者询问他们在工作中使用技能的程度对其技能水平进行主观测量;二是通过人力资源专家直接测量;三是调查，也即客观测量劳动者所实际掌握的技能水平，如读写与计算能力等，并与工作所需的技能水平对比;四是数学统计方法，即以各职业的技能均值为标准，在0．5/1个标准差内进行计算，或者以众数为标准进行计算⑧⑨Allen J．，Levels M．and Van der V．R，“Skill Mismatch and Skill Use in Developed Countries:Evidence from the PIAAC Study”，Research Centre for Education and the Labor Market Working Papers，No．17，Maastricht University，2013．。由于操作简便易行，自我报告法较为常见。

其次，在技能错配的发生率方面，发达国家技能过度的问题相对更为普遍，并且，技能错配的发生率远低于教育错配的发生率。根据2012年的PIACC调查数据，欧盟各主要国家的技能过度的发生率约在11%～29%之间，技能不足的发生率大多在10%以下，各国技能过度的问题更为突出①McGowan A．M．＆Andrews D．，“Skill Mismatch and Public Policy in OECD Countries”，OECD Economics Department Working Papers，No．1210，OECD Publishing，Paris，2015．。Flisi(2014)对欧盟17国的调查发现，有大约30%的受雇者发生了过度教育，有大约17%的人发生了技能过度，而同时发生技能过度和过度教育的人，约为总体的15%②Flisi S．，Goglio V．，Meroni E．，Rodrigues M．＆Toscano E．V．，Occupational Mismatch in Europe:Understanding Over Education and Over Skilling for Policy Making，Publications Office of the European Union，2014．。McGuinness等人(2017)总结了13份实证研究发现，28个发达国家的技能过度的平均发生率约为20%。以上研究都采用了自我报告法。

再次，学者们分析了技能错配者的社会人口统计特征和这一现象的理论成因。一项关于加拿大的研究发现，女性、年轻人和兼职或者临时雇员等群体更容易发生技能过度③Krahn，H．＆Lowe G．，Literacy Utilisation in Canadian Workplaces，Statistics Canada，1998．。从受教育水平上的分布来看，受教育程度较低的人更可能存在过度技能④Mavromaras K．，Mahuteau S．，Sloane P．and Wei Z．，“The Effect of Over skilling Dynamics on Wages”，Education Economics，2013，21(3):pp．281－303．。个体接受的不同类型教育会影响其技能错配的发生水平。研究表明，拥有职业教育与培训经历的人发生错配的比例会比较低⑤McGuinness S．＆Wooden M．，“Over Skilling，Job Insecurity and Career Mobility”，IZA Discussion Paper，2007，No．2938．。

关于技能错配现象，学者们给出了可能的理论解释。传统的人力资本理论(Human Capital Theory)在市场力量的作用下，个人总是会被分配到他们的最佳位置，其技能会得到最大限度的利用。从长远来看，错配被视为能自行解决的暂时现象。该理论侧重于劳动力市场的长期供给侧，不关注需求侧的变量，它将个人的职业和工作任务等变量视为是等效的。随后，有学者提出工作分配理论(Assignment Theory)。该理论强调个体特征和工作性质在影响个人技能与工作岗位是否匹配上具有同样重要的作用，其对工作错配的收入效应具有很强的解释力⑥Hartog J．，＆Oosterbeek H，“Education，Allocation and Earnings in the Netherlands:Over Schooling?”Economics of Education Review，vol．7，no．2，1988:pp．185－194．。它认为，雇主在安排雇员时是根据劳动者的技能水平自上而下地分配，最高技能的个人被分配到需要最高技能的工作，类似的，一直到最低技能的个人分配到需要最低技能的工作。它提供了一个从劳动力市场供需两方面分析的框架，在承认教育提高生产力的同时，看到了工作性质在决定劳动者的生产贡献和薪酬等方面的重要作用。但是，目前还无法证实技能过度者的收入比技能不足者高，这是因为如果报酬与工作性质的联系更紧密，那么技能不足者可能比技能过度者收入更高，反之亦然⑦Desjardins R．＆Rubenson K．，“An Analysis of Skill Mismatch Using Direct Measures of Skills”，OECD Education Working Papers，No．63，OECD Publishing，2011．。

最后，在收入效应方面，与过度教育一样，过度技能会对个人的工资产生显著的负向影响。也即相比同等技能水平但工作匹配者而言，过度技能者收入有显著减少。McGuinness等人(2017)对10份有关技能过度的收入效应研究进行了总结，发现技能过度带给劳动者的收益率损失平均为7．5%。Allen等(2007)的分析显示，过度教育对工资的影响相对较强，过度技能的工资效应要弱得多。在技能不足对收入的影响效应方面，目前学术界并未形成一致的意见。Allen等人(2007)的研究发现，在德国和英国，技能短缺对工资产生了积极影响。Perry等人(2014)认为技能不足的劳动者由于在工作中应用了更多的技能，相比拥有同样技能但工作匹配的劳动者会获得更多收入⑧Perry A．，Wiederhold S．and Ackermann P．D，“How Can Skill Mismatch be Measured?”，New Approaches with PIAAC，Methods，Data，Analyses，2014，8(2):pp．137－174．;但也有学者对欧盟15个成员国分析发现，技能不足对个人收入不产生显著性影响①Sanchez－Sanchez N．＆McGuiness S．，“Decomposing the Impacts of Over－education and Over－skilling on Earnings and Job Satisfaction:An Analysis Using REFLEX Data”，Education Economics，2015，23(4):pp．419－432．。

总之，目前已有的技能错配研究更多地关注发达国家和地区，缺少对发展中国家的研究。国内关于个体技能错配的实证分析匮乏，亟待补充，以廓清我国转型经济体制下劳动者工作匹配现状的认知。并且，有关技能错配和教育错配的相互关系及其对收入影响效应的强弱，以及技能不足的收入效应是否存在等有争议的诸多理论问题都需要进一步探索和验证，以丰富人力资本配置领域的相关知识。

三、数据与研究方法

(一)样本来源与数据特征

本文所采用的数据来自于中国国家调查数据库官方网站公布的2015年中国社会综合调查数据(CGSS)。该数据覆盖全国28个省，有效问卷10968份，其中涉及到工作错配关键变量的东亚社会调查(EASS)(工作)模块被抽中概率为1/6。

该问卷对工作错配的测量采用了主观的自我报告法。因此，可以根据具体题目对错配进行直接测量。有关教育错配的问题表述是，“您认为您所受的教育与现在的工作需要，是否相匹配?”，对应的答案选项是“相匹配/超过了/达不到/不知道”，根据前三个回答选项，将劳动者分为教育适切、过度教育和教育不足三类。类似的，针对技能错配的问题是，“您认为您掌握的技能与现在的工作需要，是否相匹配?”回答选项与上一题相同，可以将劳动者分为技能适切、过度技能和技能不足三类。据此，劳动者教育错配和技能错配的发生率如表1所示。

总体上，相比教育资格匹配，技能水平所衡量的工作匹配度更高。劳动者自我报告的技能错配水平要比教育错配的自我报告水平低一些，约少了8个百分点。

参照前文的文献研究，一方面分析工作错配在性别、年龄和受教育程度等方面的社会人口特征，另一方面在控制受教育年限、工作经验和是否自雇等因素的条件下估算错配的收入效应。所涉及到的主要变量见表2。

表1 劳动者工作错配的发生率(2015年)

表2 主要变量的基本特征

(二)研究方法与模型选取

本文采用列联表分析工作错配发生率的分布特征。在对表格的独立性假设进行检验时，考虑到个别单元格的期望频数可能会比较少，将优先采用费舍精确(Fisher’s exact)检验，并结合皮尔逊卡方(Pearson chi2)检验，对工作错配和个人特征之间的关联程度进行判断①［美］劳伦斯·汉密尔顿著:《应用STATA做统计分析》，郭志刚译，重庆:重庆大学出版社，2015年版，120－126页。。

在此基础上，结合人力资本理论和工作分配理论，构建工作错配－收入模型。首先，基于人力资本理论列出明瑟收入方程:

其中，Y代表了劳动者的年职业收入;Sch代表了受教育年限，Exp和Exp2分别代表了工作经验和工作经验平方;INDm代表了性别等控制变量;

其次，在模型(1)的基础上，加入以技能适切(或教育适切)为参照组的过度技能和技能不足(或者过度教育和教育不足)等虚拟变量(MATCHt)，有工作错配的收入方程如下:

最后，参照工作分配理论，考虑到是否自雇和是否全职工作等工作特征因素(OCCn)，对上述模型进行拓展，得到工作错配－收入模型为:

四、实证结果与分析

(一)教育错配和技能错配的发生率及特点

对教育错配和技能错配做交叉列联表(表3)，发现:1．同时发生教育适切和技能适切的劳动者约占到样本总体的70%。也即，有三成的劳动者认为自己至少存在一种以上的错配。同时发生过度教育和技能过度、同时发生教育不足和技能不足的劳动者分别各占到7%左右。2．同时发生过度教育和技能不足、同时发生教育不足和过度技能的发生率都比较低，在总体中所占比重均不超过1%。3．同时发生教育不足和技能适切的概率是7．83%，占到教育不足者的一半左右(约49%)。4．约有96%的教育适切者认为自己是技能适切的，教育匹配和技能匹配的分布高度重合;5．在过度教育群体中，约有64%的工人认为自己是过度技能的，同时约有27%的过度教育者认为自己是技能匹配的，另有9%的过度教育者则自我报告为技能不足。

表3 教育错配和技能错配发生率的交叉列联表

表4 不同性别的教育错配和工作错配发生率

经检验，列联表的费舍精确检验值和皮尔逊卡方检验的p值都小于0，这说明，教育匹配状况与技能匹配状况之间存在明显的关联。可以看到，随着过度教育转向教育不足，过度技能在总体中的发生率在下降，技能不足的发生率在随之上升。

在性别方面，男性的过度教育和过度技能的发生率均略高于女性，同时男性的教育不足的发生率略高于女性，只有技能不足的发生率略低于女性。但两组错配的费舍精确检验值和皮尔逊卡方检验p值均高于0．5，说明教育错配和技能错配在性别之间都不存在显著的关联性。

类似的，对年龄分组并做交叉列联表发现，尽管随着年龄的增加，教育错配和技能错配的总体发生率会有所下降，但精确检验和卡方检验的结果表明，技能错配并未在年龄组别之间呈现明显差异(卡方检验的p值和精确检验值均大于0.1)，而在0.1的置信水平上，教育错配的发生率随着年龄的增加有明显下降(卡方检验p值为0.059，精确检验值为0.052)。

表5 不同年龄的教育错配和技能错配发生率

按照受教育程度做交叉列联表发现，总体上过度教育的发生率会随着受教育水平的增加而增加，教育不足的发生率会随着受教育水平的增加而下降，呈现出明显的关联性(卡方检验的p值和精确检验值均小于0.01);相似的，在0.1的置信水平上，过度技能的发生率随着受教育水平的增加而增加，而技能不足的发生率则相反(卡方检验p值为0.076，精确检验值为0.074)。

考虑到工作经验对错配的影响，选取工作经验少于5年，也即毕业5年以内的劳动者的受教育程度分析。首先从整体人群的受教育程度来看，目前我国刚毕业工作5年以内的劳动者的学历占比最多的是初中及以下学历，约占到了一半左右(45%－47%);专科以上学历约占到了31%，其余是高中学历(22%－24%)。其次，在初中及以下5年内毕业的人群中，工作错配主要表现为自身能力不足——教育不足或者技能不足;而在高中阶段，教育/技能过度和教育/技能不足的发生率基本上各占一半;在高等教育阶段，过度教育略高于教育不足，过度技能和技能不足持平。最后，检验结果表明，1．教育错配在不同的受教育阶段呈现较大差异(卡方检验p值和精确检验值均小于0.05)，高中阶段教育错配的发生率最高(50%)，其中过度教育和教育不足分别占到整个高中阶段的四分之一，远远高于高等教育阶段和基础教育阶段;2．技能错配在高中阶段发生率为35%，高于其他两个教育阶段，但由于卡方检验和精确检验的结果均不显著(大于0.1)，因此并不能说明受教育程度和技能错配之间存在关联。

表7 毕业5年内的不同教育程度的错配发生率

表6 不同受教育程度的错配发生率

此外，按照教育类型差异，分别把高中阶段和高等教育阶段划分为职业教育和普通教育两组，分别与两类错配做列联表分析。结果发现，无论是技能错配还是教育错配均与教育类型没有明显的关联(卡方检验p值和精确检验值都大于0．1)(结果略)。

(二)教育错配和技能错配对收入的影响效应

分别把技能错配、教育错配和两类错配代入到模型(3)中，得到稳健性回归结果如下(表8):

表8 教育错配和技能错配对工资收入的影响

表8中三个回归方程的调整后判定系数(R2)都大于0．3，也即这三个工作错配－收入模型中的变量解释了年收入30%左右的方差，解释力度较强。

方程(a)中，在控制其他因素不变的条件下，对于同等受教育程度的人而言，相比于教育适切者(工作匹配)，过度教育者的工资收入平均减少了25.1%，两者之间存在显著的差异。但是，对于同等受教育程度的人而言，教育不足者和教育适切者的工资收入不存在显著差异。方程(b)中，在控制其他因素不变的条件下，相比于技能适切者而言，过度技能者的平均工资减少了20.4%，存在显著的差异。类似的，技能不足者和技能适切者的工资收入没有显著差异。

无论是在单纯的教育错配模型中，还是单纯的技能错配模型中，教育过度或者技能过度都会对工资收入产生显著的负向影响。而与工作需求相比，技能不足或者教育不足者相比于同等人力资本水平者而言，其工资收入没有显著差异。

方程(c)中，一同放入了教育错配和技能错配的虚拟变量，模型对年收入方差的解释力度增强(相比方程b，调整后的R平方增加了7个百分点)。相比方程(b)，过度技能对工资的负向影响不再显著，说明过度技能对收入的影响作用基本上被教育错配解释了。相比方程(a)，在控制技能错配的类型以后，过度教育的系数变大，仍然显著。并且，教育不足者相比教育适切者(同等受教育程度但工作匹配)而言，其平均工资显著地多出17.3%。

为进一步分解教育错配和技能错配交叉组别的收入效应，提取表3中发生率最高的前五组①保证每一组的样本数都大于30，以便进行OLS回归。作为新样本，代入到模型(3)中回归，得到结果如下:

结果表明，在控制其他因素不变的前提下，在发生率最高的五组错配/匹配类型中，同时发生过度教育和过度技能的劳动者其工资明显地低于同时发生教育适切和技能适切、同时发生教育不足和技能适切以及同时发生教育不足和技能不足的劳动者，低了28－39%不等。此外，同时发生过度教育和过度技能的劳动者，与同时发生过度教育和技能适切的劳动者相比，两者之间的工资没有显著差异。这可以由工作分配理论来解释，当收入与工作岗位的特征联系更加紧密时，工作岗位的高低(根据技能需求排序)对收入的影响更强。因此，一旦发生过度教育和过度技能，工作岗位“低就”，其“多余”的那部分人力资本相比于同等人力资本水平但工作匹配者、相比于同等人力资本水平但工作“高就”者而言，无法在劳动力市场上通过工作岗位变现产生经济回报，造成了收入的损失。

表9 教育错配VS技能错配的交叉组别的收入效应(前五组)

(三)进一步探索——工资待遇的主观认同感

除了探讨教育错配和技能错配对收入的影响效应，笔者还分别对不同错配的劳动者关于工资待遇的主观认同程度进行了分析。

图1 自评其单位待遇的合理程度

具体来讲，问卷中有一道题目，是根据劳动者自身的工作技能来评价单位待遇的合理程度。回答选项的分值从1到5，代表了非常不合理到非常合理的不同程度。从各组的均值来看，过度教育和过度技能者所认为的合理程度最低，基本在3分左右，态度比较中立;而教育/技能匹配和教育/技能不足的人群则偏于比较合理。通过方差分析(ANOVA)发现，教育错配和工作错配分别存在着显著的组间差异(F统计的p值均小于0)。并且，通过Scheffe多重比较检验发现，教育错配的组间差异主要体现为过度教育明显低于教育适切、过度教育明显低于教育不足;类似地，技能错配的组间差异主要体现为过度技能明显低于技能适切、过度技能明显低于技能不足。此外，笔者还对待遇的合理程度进行了稳健性的OLS回归(代入模型(3))，发现过度教育和过度技能对主观合理性的影响与收入的影响趋势基本一致(篇幅所限，结果略)。

五、结论与启示

综上，本文实证研究发现:

(一)总体上，劳动者过度技能和技能不足的发生率略低于过度教育和教育不足的发生率;有30%的劳动者至少发生了一种教育错配或者技能错配;随着过度教育转为教育适切，过度教育的发生率下降，并且技能不足的发生率随之上升，教育匹配状况与技能匹配状况之间存在明显的关联。

(二)教育错配和技能错配都与性别和教育类型没有明显的关联;教育错配的发生率会随着年龄的增加而有明显下降，这可能是由于工作流动导致匹配;总体上，过度教育和过度技能都会随受教育程度的增加而增加，教育不足和技能不足反而下降;对于毕业5年以内的人群，过度教育和过度技能发生率最高的教育阶段是高中(分别为23.8%和17.5%)，教育不足和技能不足发生率最高的阶段也是高中(分别为26.2%和17.5%)，也即普通高中或中职毕业生是工作错配程度最高的群体。

(三)相比工作匹配者而言，过度教育和过度技能者的工资都有显著减少，造成收入损失;但过度技能对收入的影响作用基本可以被过度教育所解释;同时发生过度教育和过度技能的人群相比其他非过度教育的人群，工资收入会有显著减少，低于同时发生教育和技能匹配的人群和同时发生教育不足和技能不足的劳动者，验证了工作分配理论中工作岗位特征的重要作用。此外，过度教育者对工资待遇合理性的评分显著低于相比教育适切和教育不足者，过度技能者亦然。

以上结论具有一定的政策参考价值:

(一)针对高中阶段工作错配发生率较高的事实，政府应当给予一定的重视。高中(中职)毕业生的工作错配问题相比大学毕业生更为突出。对于高中(中职)毕业生而言，过度和不足并存，并且后者更为突出。并且，中职毕业生并未如理论所预期的——工作错配的发生率较普通高中毕业生更低。这实际上反映出当下中等职业教育所提供的技能可能与劳动力市场脱节。建议在普通高中针对就业的学生开设就业技能课程，加强职业学校与企业、行业联系的紧密性，在职后培训投入方面向高中毕业生倾斜。

(二)应当为工作错配者提供更多的技能培训、鼓励劳动者开展持续地自我学习。由于有相当一部分人群发生了过度教育，但并未同时发生过度技能，也即其掌握的技能恰好满足岗位所需或者不足。这意味着，或者是这部分劳动者所接受的教育并未向其提供满足工作场所需的技能，而是更多偏向于通识教育;或者是随着时间流逝，在校所接受的知识和技能已经有些“落伍”和“过时”，并未进行及时更新。对于前者，从劳动力市场所反映的结果来看，偏重于通识教育的安排可能并不合理，造成了教育资源的浪费。因此，在教育系统内，一方面应当提供更多与真实工作岗位相关的技能学习和培训，另一方面避免单纯的“知识灌输”，改进教学模式和授课方法，注重提高学生的能力和技能提升。对于后者，为应对快速更迭的知识技术和日益复杂的工作岗位任务，鼓励劳动者积极参与在职培训，不断走出“舒适区”提升自我、学会学习并建立终身学习的观念。此外，还有一部分发生教育不足但技能适切的人群值得关注，有待未来进一步挖掘其内在转变机制。