人力资本和社会资本对高职学生就业的异质性影响研究

林欣　林素絮

摘要：利用广东省42所高职院校毕业生的样本数据，从就业概率、就业意向和就业成本三个维度实证研究了人力资本和社会资本对就业的总体影响，并对不同性别毕业生的异质性影响也进行了实证。结果表明：人力资本和社会资本对高职毕业生就业三个维度的影响各不相同，对就业概率影响最大，对就业成本影响其次，对就业意向影响较小。此外，男生的就业概率与人力资本关系更大一些，而女生的就业概率与社会资本关系更大一些。而家庭越有钱，女生就业越不积极;家庭越有地位，男生就业越不积极。因此，人力资本的提升对高职学生就业仍然重要;以家庭社会资本带动和提升个人社会资本存量，降低社会资本的不利影响，提升其积极影响;降低就业市场中的性别歧视均有利于促进高职学生的就业。

关键词：人力资本;社会资本;高职学生;就业

一、引言

自1999年高等院校扩招以来，大学生就业难逐渐成为劳动力市场上的新常态。较长一段时间，大学生就业与农民工就业处在了同等重要的地位，成为政府最为关注的问题。相比本科生而言，高职院校毕业生在就业方面有其自身的特点，如技术类就业比较容易，就业的主渠道是非国有企业等，而且其就业率有着赶超本科生就业率的趋势。但是，高职毕业生就业存在的困难也日渐突出，表现在就业压力越来越大，就业质量不高等。

从《广东省高等职业教育质量年度报告（2017）》的数据来看，截止到2016年底，全省公办高职院校58所，民办高职院校27所，2016年全省全日制高职在校生规模为728万人，办学规模不断扩大。从就业方面来看，2016年，广东省高职院校就业学生数达2192万人，直接就业学生数占9256%，留在当地就业比例达6076%，而到中小微企业等基层服务比例达7727%。一方面，随着办学规模的扩大及就业特点的影响，就业压力将会越来越大;另一方面，高职院校学生的就业受到省外大学生来粤求职，以及本科和研究生扩招等的挤压，就业质量也会受到影响。因此，促进高职院校毕业生就业变得非常重要。

一般认为，确实存在一些共性的因素对高职院校毕业生就业起到重要作用，而人力资本和社会资本就是非常重要的两大因素。经济学家贝克尔认为，教育和培训是最重要的人力资本投资，这一点可以从一百多个有着不同文化和经济体制的国家和地区中得出，而且发展中国家收益通常更大。人力资本投资具有收益率，可以进行量化，而且与家族兴衰，生育率和经济增长等都具有密切关系。而社会资本是相对人力资本而言，存在于人际关系的结构之中，这种联系也可以带来未来的收益。社会资本与就业关系表现在通过就业信息的获取起到促进作用。在具备完全信息的市场中，劳动力市场的需求和供给可以通过市场达成，但市场的不完全信息、劳动力供给的异质性导致从市场获得工作的成功率存在很大差异。因此，市场信息的不完全使得信息的传递要借助于一些非市场的渠道才能传递，最终使得劳动力市场达到匹配。就劳动力供给者而言，社会资本便是非市场渠道之一，特别是在市场机制不能充分发挥作用的情况下更是如此。社会资本理论认为，社会资本促进就业的原因在于信息搜寻成本的降低，诸如招聘推荐人的介入会提高匹配成功的概率等。本文正是在此背景下研究人力资本和社会资本对高职毕业生就业的影响程度。

二、国内外相关文献综述

由于人力资本对就业影响的研究相对比较成熟，因此文献梳理集中在社会资本方面。在近二十年的相关研究中，社会资本的概念越来越多被提及，特别是在社会科学的跨学科研究中更是如此。虽然各个学科所使用的社会资本多种多样，但其定义因研究领域不同而有所不同。在社会学和政治学的相关文献中，社会资本一般指以信任和互惠为特点的社会关系网络（Bourdieu，1993），从而导致互利的结果（Stone et al.，2003）。Coleman（1988）给出的定义是，社会资本是有利于参与者特定行动的一种社会结构，它不仅包括非正式的水平关系和垂直的科层组织，也形成制度关系和结构。经济学家的定义则截然不同，这一学科强调社会资本对经济增长和绩效的作用，包括对个人，社区和宏观经济等（Chou，2006;Iyer，Kitson and Toh，2005）。有人将社会资本看成是嵌入在社会活动关系中的经济关系，而另一些人则视之为社会网络。既然在经济学上称之为社会资本，说明其必然是一种经济利益，必须通过投资和使用来增加。在经济学上尚没有精确和一致的定义，但也没有对立的（Durlauf，2002）。目前，使用比较广泛的定义是基于社会网络视角的研究，在社会经济文献方面使用颇多，因此社会资本的测度可以用网络测度衡量。Stone（2001）在此基礎上明确区分了这两个概念，他认为，结构包括大小和密度，而内容是度量结构内的质量和信任，社会资本可以被认为是“结构乘以内容”。此外，Stone，Gray和Hughes （2003）通过提供社会资本的多维度量和估计社会网络的结构和质量的影响，扩展了分析。

除了社会资本的定义和多维度量的文献，社会资本与劳动力市场关系方面的研究文献也不少。社会资本或其要素社会网络，在劳动力匹配过程中作用重要。虽然在研究中很少给出明确定义，但不可否认社会资本可以促进就业和职业流动。在一些社会学和经济学的研究文献中，社会资本在就业市场中的作用得到广泛发展，相关的实证应用仍然有限，特别是社会资本对劳动力市场的影响研究较少，原因之一在于量化社会资本存在一定的困难，此外，社会资本相关的数据也存在一定的限制。现有的经济学文献分析了社会关系对劳动力参与以及求职过程中的工作匹配模型的理论影响（Montgomery，1991;Cahuc和Fontaine，2002）。Calvó-Armengol和Zenou（2005）研究了就业状况和工资相关的员工流动性问题。根据这些理论模型，各种类型和模式的社会网络通过减少潜在雇员和雇主的求职成本，以及创造更好的工作匹配质量，从而更好地完成从失业过渡到就业。具体而言，这些模型表明，通过网络获得工作具有更高的接受率，更高的工作满意度，尽管不一定是高工资或具有新的外部性（Fontaine，2003）。

在实证方面，一些文献考察了社会资本在求职和求职质量方面的效率，主要是以工资作为衡量标准。虽然直接的社会资本（亲戚和好朋友）对工作转换有影响，但弱关系（如同事）对工作转换和工资的影响比强关系更大。与此相反，Montgomery （1992）认为，社会资本对工作转换有积极影响，但这并不意味着更高的工资。还有学者从失业方面进行研究，Hllsten，Edling和Rydgren （2016）认为，社会资本对失业的研究文献仍然偏少，他们从社会资本角度对青年失业问题进行研究。[1]Caliendo和Schmidl（2016）认为，由于青年缺乏工作经验，更重要的研究应该是社会资本对不同工作经验失业者的影响。[2]Korpi （2001） 發现，拥有更广泛社会网络的人，其就业的概率越大。[3]社会资本对劳动力市场的结果确实存在影响，特别是工作转换。社会资本对就业状况和收入也有一定的作用，一般被认为是差异化的人力资本和外部因素共同作用的。但在解释研究结果时，仍然存在定义社会网络和选择问题方面的测量差异，因此社会资本的经济效应仍需要实证进行考查。

国内的一些相关文献在社会资本与大学生就业方面也做了研究，主要从社会资本的培育、就业质量、就业观和就业绩效等方面展开。赖德胜等（2012）对大学生就业过程中社会资本和人力资本的替代性和互补性进行研究，认为在提高就业概率和获取就业机会等方面具有不同的特性。[4]薛在兴（2014）对北京14所高校毕业生的问卷调查实证分析了社会资本对就业质量的影响，他认为社会资本的作用是间接性和联合性的，其对就业存在“跷跷板”效应。赵建国等（2017）从大学生求职行为、家庭背景等方面，以大连市高校毕业生就业的问卷调查为基础，实证分析了社会资本对就业质量的影响。刘劲宇等（2017）研究了广东省部分本科应届毕业生，从人力资本和社会资本等方面分析学校和家庭对起薪的影响。陈静（2016）从就业场域视角出发，对就业中的社会资本培育进行研究。钟秋明、郭园兰（2016）研究了社会资本对大学生就业观的影响，提出高校要实施好创新就业教育。孔高文等（2017）研究了家庭社会资本等因素对毕业生就业的地域选择以及对其工作回报的影响。[5]宋国恺等（2017）基于地位获得理论，研究了家庭、人力资本和政策对北京地区部分应届大学毕业生基层就业意愿的影响。石红梅、丁煜（2017）在细分人力资本和社会资本的基础上，研究了这两个因素对就业质量的影响。[6]陈宏军等（2011）研究了社会资本与就业绩效之间的关系，两者之间关系显著，社会资本确实能够缩减就业成本。[7]此外，钟云华（2018）研究了社会资本对大学生就业的负面效应，针对如何优化社会资本结构，缩小社会资本的非对称性提出建议。[8]

国内外的文献对人力资本、社会资本与大学生就业等做了较深入的研究，但对于一些问题尚未达成一致，如社会资本的定义以及度量，各类文献所选取的指标不尽相同，这对于结论会有一定的影响。此外，少有文献将人力资本和社会资本对就业总体的影响，即就业概率、就业意向和就业成本等一并进行研究，特别是高职学生这一群体的研究文献非常之少，对不同性别和不同专业毕业生的异质性影响的研究也鲜有文献涉及。本文正是在此基础上进行研究，且在调查问卷的最后针对高职毕业生自己的评价设置了问题，并将其与实证分析的结果相结合进行了分析。

三、模型设定与实证分析

本文所使用的基本的模型是logit回归模型，原因在于就业概率、就业意向和就业成本等可以设定为二元变量。因此，使用logit回归模型可以较好地刻画二元因变量和一个或者多个自变量的关系。

其中，p是与就业相关的二元变量的概率，logit将概率转化为可能性，概率在0～1之间变化，并将似然事件表示为发生和不发生的比例。指数logistic回归可以解释为比数比（odds ratio）。Xn分别为自变量和控制变量。

（一）变量说明

研究主要集中在高职毕业生的就业结果、就业意向、就业成本和就业质量，就业质量是比较综合的指标，包括就业结构、层次、性质等。在此，我们把与就业相关的因变量分为几种，分别设定不同的模型并对其进行实证。模型1的因变量为就业概率，即填写调查问卷时找到工作为1，没找到工作为0;模型2-3的因变量为就业意向，分别是愿意去农村为1，不愿意去农村为0;党政机关及国有大中型企业为1，其他为0;模型4的因变量为就业成本，分别为找工作的努力程度，比较努力或非常努力的为1，一般及以下的为0。

自变量包括衡量社会资本和人力资本的特征变量，此外模型还有一些控制变量。社会资本特征变量共6个，人力资本特征变量有5个，控制变量有4个，详细可见表1。

（二）数据来源

本研究的数据来源于2016年3月广东省教育科学规划项目“人力资本和社会资本对高等职业院校毕业生就业的影响研究”课题组针对全省42所高职院校毕业生的调查，主要通过纸质调查问卷的方式发放，学校包括深圳职业技术学院、番禺职业技术学院、顺德职业技术学院、广东外语艺术职业学院等，共发放问卷300份，有效问卷261份，有效率为87%。

通过表1的各变量的描述性统计有以下初步的发现：从就业概率和就业地区来看，467%的学生在填写调查问卷时找到工作。从就业意向来看，395%的学生原因选择农村地区就业，345%的学生愿意选择党政及国有大中型企业就业。从就业成本来看，571%的学生在就业中比较努力或很努力。从就业质量来看，只有381%的学生对就业满意。人力资本特征变量中，464%的学生认为自己学习成绩好，41%的学生在学期间获得过奖学金，521%的学生担任过学生干部，835%的学生有过兼职经历。在样本中，男生占比为406%，女生占比为594%;中共党员占比为199%;就读的公办高校占比为90%，民办高校只有10%。

（三）实证分析

1.总体回归分析

为了使Logit回归模型的解释有意义，所选择的模型中包含的自变量要对因变量有显著解释能力。在二元Logit模型中，可以用似然比检验来判断回归模型的显著性，用正确预测的百分比（percent correctly predicted）来判断拟合效果。我们从四个模型的回归结果来看，均通过检验，所建立的模型是合理的。在此，我们使用Stata13软件进行实证分析。

表2為模型15个变量的参数估计和显著性检验。通过实证结果，我们可以看出，人力资本和社会资本对高职毕业生就业均有影响，接下来从就业概率、就业意向和就业成本三个方面进行分析。图1、图2、图3、图4是部分边际效应分析的结果，分别是其他变量为均值时，父母最高学历、技能证书数量与就业概率预测边际值的关系，父母最高学历与党政机关及国有大中型企业就业意向概率预测边际值的关系，家庭月收入与就业成本概率预测边际值的关系。

首先，就业概率方面，人力资本因素中有三个变量显著。学习成绩与就业概率正相关，学习成绩好的更容易找到工作，且相对于学习成绩差的学生，找到工作的几率增加了928%。获得相关技能证书的数量与就业概率正相关，每增加一种证书，找到工作的概率就会增加461%。兼职经历与就业概率负相关，这一点与预期不太一样，可能因为高职学生的兼职与专业关联度不大，且兼职经历处于比较低级的岗位，对就职几乎没有帮助，反而因为兼职影响了学业和考证等，对就业不利。因此，高职学生在选择兼职岗位时会考虑与专业的关联度，特别是就业岗位的关联度。人力资本中的学生干部经历对就业概率影响不显著，奖学金的获得在14%的置信度下与就业概率负相关，这可能与没有统计获得奖学金的次数和等级有关。社会资本因素中有两个变量显著。父母的最高学历与就业概率正相关，且父母最高学历的增加使得学生就业概率增加456%，其中父母学历由大专增加到本科对就业概率的提升影响最大。而父母的职业阶层与学生就业概率负相关，但就业概率降低11%左右，这一点与预期或者本科生的不太一样，原因可能在于好一点的单位要求本科以上学历，而来自于父母职业阶层较高家庭的学生不愿意签约一般的单位，存在匹配差异的情形。就业概率与父母月总收入、家人和亲戚朋友的联系强度、联系人职位的高低以及在校社交的广泛度四个因素关系都不显著。

其次，就业意向方面，分为不同地区和不同性质单位两方面。人力资本因素方面，奖学金的获得与愿意去农村就业负相关，获得奖学金的学生愿意去农村就业的比不愿去的概率降低514%，说明成绩好的更不愿意去农村就业。有兼职工作经验也与愿意去农村就业负相关，兼职经验的学生愿意去农村就业的比不愿去的概率降低496%，说明兼职经验越丰富的学生越不愿意去农村地区就业。社会资本方面，有两个变量显著。父母的最高学历与去农村就业意向负相关，父母学历越高，学生越不愿意去农村就业，每提高一个等级，去农村就业意向下降362%。与家人联系的亲戚朋友中最高职位与去农村就业意向正相关，这和预期不一样，可能是在就业意向中，这种联系与学生就业意向关联并不大，不会因为联系人的职位越高，在求职中能够真正帮上忙，对学生就业意向影响不大。就业意向为党政机关及国有大中型企业的模型中，人力资本和社会资本变量中各有一个变量显著，学习成绩与党政机关及国有大中型企业就业意向正相关，且相对与学习成绩差的学生，学习成绩好的该就业意向增加1087%，这一增加的概率非常之高。父母最高学历与党政机关及国有大中型企业就业意向正相关，且父母最高学历每增加一个等级，该就业意向增加491%。

最后，就业成本方面，人力资本和社会资本因素各有两个变量显著。人力资本因素方面，学习成绩与就业努力程度呈正相关关系，成绩好的就业努力的概率高出成绩差的729%，而学生干部经历与就业努力程度也是正相关，且有学生干部经历比没有担任学生干部的学生就业努力是概率增加70%。通过这两点可以说明，越优秀的学生就业越努力。社会资本因素方面，父母的月总收入与就业努力程度负相关，总收入每增加一个等级，就业努力程度就下降151%。在学校社交范围的广泛度与就业努力呈负相关关系，社交广泛的学生就业努力的概率比社交不广泛的降低了218%。另外，控制变量中性别是显著的。性别与就业概率、就业意向并不显著，但与就业努力程度显著负相关，且男生就业努力的概率比女生降低了60%左右。这一点与调研结果和相关研究结论比较一致，由于劳动力市场上的性别歧视，导致男生并不需要太努力找工作就可以找到不错的就业岗位。接下来，我们对不同性别的样本进行对比研究。

2.按不同性别的回归分析

对不同性别学生的就业分析，我们选择就业概率和就业成本两个因变量，原因在于不同性别学生就业的意向差别并不大，而就业概率和就业成本的性别差异比较大。

从表3可以看出，四个模型均通过检验，说明模型是合理的。实证结果表明，人力资本和社会资本对不同性别学生的就业概率和就业成本均有影响。四个模型均有人力资本和社会资本变量显著。图5、图6是对女生回归部分边际效应分析的结果，分别是其他变量为均值时，父母最高学历对就业概率预测边际值的关系，也是父母学历由大专增加到本科对就业概率的提升影响最大;家庭月收入与就业成本概率预测边际值的关系，收入档次越高对就业成本概率负向影响越大。图7、图8是对男生回归部分边际效应分析的结果，分别是证书数量与就业概率预测边际值的关系，社交范围广泛度与就业成本概率预测边际值的关系。

对女生而言，父母的最高学历与就业概率正相关，且随着父母最高学历的增加，就业概率增加475%。学生干部经历对就业概率影响正相关，且学生干部经历可以提高就业概率1152%，说明学生干部经历对增加女生就业概率的影响非常大。父母的月总收入与就业努力程度负相关，总收入每增加一个等级，就业努力程度就下降315%。学生干部经历与就业努力程度正相关，且学生干部经历可以提高就业努力程度1009%，这个影响程度也相当大。

对男生而言，父母的最高学历与就业概率正相关，且父母最高学历每增加一个等级，就业概率增加728%。父母的职业阶层与就业概率负相关，这与前面全样本的结论和解释一致。学习成绩与就业概率正相关，且学习成绩越好就业概率就增加32倍，这个影响也非常大。获得相关技能证书的数量与就业概率正相关，且每增加一种证书，找到工作的概率就会增加135倍。在学校社交范围的广泛度与就业努力呈负相关，这与前面全样本的结论一致，原因可能在于社交越广泛，找到心仪工作的可能性越大，这导致这些学生会放弃一般的工作岗位，不担心等待，就业努力程度会下降。学习成绩与就业努力正相关，且学习成绩越好，他的就业努力概率会增加27倍，这个影响也非常大。

3.稳健性分析

根据《广东省高等职业教育年度报告（2017）》的数据显示，全省高职院校中经管类专业占比3247%，理工类（包括农林和医药）占比4837%，人文类占比1207%，艺术类占比709%。由于样本中艺术和人文专业学生所占的比例较小（总占比不到20%），因此我们再对不同专业进行分类，选取理工类和经管类两大类专业，分别对就业概率和就业成本进行实证，结果发现回归模型均通过检验，拟合效果较好。

四、主要结论与政策含义

（一）主要结论

通过前面的实证分析，我们得出的结论有些与以往的文献结论一致，有些是新的发现。一致的原因可能在于大学生就业的影响因素具有一些共性，但是高职学生就业的影响因素有其特殊性。人力资本和社会资本对高职毕业生就业均有影响，但影响具有异质性。（1）从就业概率方面来看，人力资本方面，学习成绩好的、获得相关技能证书的数量多的学生更容易找到工作，且学习成绩对找到工作的影响最大，但兼职经历对就业概率并没有任何帮助，反而降低了就业概率。社会资本方面，父母的最高学历与就业概率正相关且影响较大，父母的职业阶层与学生就业概率负相关，但影响比较小。（2）从就业意向来看，获得奖学金的、兼职经验越丰富的、父母学历越高的学生越不愿意去农村地区就业。学习成绩、父母最高学历均与党政机关及国有大中型企业就业意向正相关，且学习成绩的影响非常大。（3）从就业成本来看，学习成绩、学生干部经历与就业努力程度呈正相关，说明越优秀的学生就业越努力。父母的月总收入、在学校社交范围的广泛度与就业努力呈负相关。性别与就业成本关系显著，且男生就业努力的概率比女生低60%左右。

通过男生和女生之间的比较，我们发现比较有趣的结论：人力资本方面，学习成绩对男生的就业概率和就业努力程度正向影响非常大，对女生的影响不显著;而学生干部经历对女生的就业概率和就业努力正向程度影响非常大，对男生的不显著。此外，获得相关技能证书的数量仅对男生的就业概率影响较大。社会资本方面，父母的最高学历对男生和女生的就业概率均有正向影响，且对男生的影响更大。父母的月总收入仅与女生就业努力程度负相关，而父母的职业阶层仅与男生就业概率负相关。因此，男生的就业概率与人力资本关系更大一些，而女生的就业概率与社会资本关系更大一些。而家庭越有钱，女生就业越不积极;家庭越有地位，男生就业越不积极。

（二）政策建议

通过高职毕业生就业影响因素的研究，我们发现，无论从影响因素的数量还是从影响程度来看，人力资本的影响依然较大。总体来看，就业概率和就业意向受人力资本的影响更大，但就业成本受社会资本的影响更大一些。男生的就业受人力资本影响较大，而女生的就业受社会资本的影响较大。

首先，高职学生的人力资本投资对就业依然很重要。传统上，按照中国高考的制度，人们基本认为高职院校的学生在高考时分数不高，容易被贴上成绩不好的标签。据新闻报道，在一些西部农村地区，有些家长得知孩子考上高职之后，不愿意让他们入学就读，转而外出打工。学生进入高职后，对学习成绩好坏不太在乎，对专业知识的学习兴趣也不大。因此，高职院校的课程设置要注重与行业企业的合作，课程的更新要及时，高职院校要在条件允许的情况下做好产教融合，使得学生的专业与就业岗位匹配。学生提高學习兴趣的同时，更加注重对专业知识的学习，从而提高就业概率。另外，对高职学生而言，相关的技能证书对就业率的提高也具有重要作用，高职院校应合理引导学生取得相关技能证书，增强就业竞争力。学校应当积极引导学生的就业导向，降低“越优秀的学生就业越努力”这一现象的负面外溢效应。

其次，以家庭社会资本带动和提升个人社会资本存量，降低社会资本的不利影响，提升其积极影响。虽然本文并没有区分这两种社会资本，但它们之间会相互影响，特别是家庭社会资本能够促进个人社会资本。高职学生要将家庭社会资本所衍生的社会人际关系转变为个人可利用的资源，并利用这些资源提升个人社会资本存量。从实证结果来看，高职学生并没有充分将家庭社会资本的带动和提升作用发挥出来。对高职院校来讲，应当适当压缩校内讲授课程的学分，适当增加学生参与社会实践或者兼职实习的学分。家庭在学生兼职实习等环节中应提升社会资本的影响，特别是对个人社会资本的影响，而不是在就业时利用社会资本施加直接干预，这样才能提升社会资本的积极影响。另外，特别是一些传统的行业院校，应当充分发挥自身与企业联系的优势，加强校企合作，从院校层面提升学生个人社会资本存量，从而提高就业水平。

最后，通过制定法律和严格执法来减少就业市场中存在的性别歧视现象的发生。在高职学生求职过程中，女大学生所感受到的性别歧视十分显著，甚至大量招聘廣告的条件设置中也存在明显的歧视性文字。一方面，同等条件下女生就业的难度增加;另一方面，同等待遇下招聘单位对女生的技能要求明显多于男生。实际上，就业市场中的性别歧视对劳动力市场的资源配置产生扭曲，也进一步形成负反馈效应。这些使得高职院校中的女生学习努力，平均综合素质高于男生，但在就业市场中却处于劣势。

参考文献：

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[3]Korpi，T.Good Friends in Bad Times？ Social Networks and Job Search among the Unemployed in Sweden[J].Acta Sociologica，2001（44）：157-168.

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（责任编辑 钟嘉仪）