郝龙飞
(南京大学 教育研究院,江苏 南京 210093)
“过度教育”一词最早是由美国经济学家弗里曼在《过度教育的美国人》一书中提到,随后受到西方发达国家和发展中国家的关注。[1]自20世纪90年代末,我国实施扩招政策以来,高校办学规模及学生规模迅速扩大并呈超常规发展趋势。高校招生规模的激增带来劳动力市场规模的扩大,2017年我国高校毕业生人数达到795万,[2]较扩招后第一届走向劳动力市场的212万毕业生而言,[3]增加了3.75倍。同时,扩招带来就业市场上高学历文凭持有者激增,学历膨胀现象出现,导致职位挤压,学历贬值、过度教育产生。这种由扩招导致的过度教育现象与欧洲国家的情况有一定的相似之处。[4]一方面,高校扩招带来大规模高学历毕业生走向工作岗位;另一方面,文凭膨胀导致学历贬值带来知识失业。有学者研究指出我国过度教育发生率从1990年的7.24%增加到2010年的28.16%,20年间增加了近四倍。[5]
过度教育实际上是人力资本投资的过度,即稀缺人力、物力和财力资源本身的极大浪费;如果过度教育引发的员工不满持续发展,特别是若过度教育的员工大量待业和失业,很可能引发政治上的不满甚至社会和政治动乱。[6]346为此,政府为缓和过度教育造成的高才低就、大材小用、知识失业和待业等现象,以及由此带来的不满情绪,陆续颁布相应政策以作引导。如2005年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《中共中央办公厅、国务院办公厅关于引导和鼓励高校毕业生面向基层就业的意见》,2008年中共中央组织部印发了《关于选聘高校毕业生到村任职工作的意见(试行)》,2017年中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步引导和鼓励高校毕业生到基层工作的意见》。但以上政策主要通过改变就业者的观念来缓和就业竞争和学历贬值之间的矛盾,在具体的就业实际中,单纯依靠改变求职者的就业观念明显不够。为此,需要通过对过度教育现象进行深入研究,探索现实社会中过度教育的成因,并对症下药,才能真正实现就业市场的健康运行。
在此背景下,本研究在前人研究基础上,结合某“双一流”建设高校毕业生就业数据,对其过度教育现象进行分析,深入挖掘过度教育背后的影响因素,以期为该校教育管理者制定适合与学生未来发展相契合的决策提供参考,也为以就业为目标的学子合理进行教育投资提供参考。
过度教育是指个人接受的教育水平超过工作所需的教育水平时的一种现象。[7]近年来针对过度教育的研究主要集中在过度教育的影响因素和过度教育带来的影响两个方面。
针对过度教育影响因素的研究近年来主要集中于个人特征和工作特征两个方面。如武向荣、赖德胜研究发现,性别、个人工作经验、学历程度等个人特征变量对过度教育有显著影响;年龄、家庭子女数对过度教育无显著影响;在工作特征方面,职业种类、企业规模、行业属性、工作满意度等对过度教育有显著影响。[8]其研究中的某些结论与前人或后来的研究有所不同。如过度教育者的个人工作经验和培训显著高于适度教育者的结论与刘璐宁的研究结论相反。[9]在专业因素的测量上,杨娟、范皑皑所得出的结论也有所不同。武向荣认为其他专业相较于工学专业更容易发生过度教育,杨娟则认为除农学外,其他专业过度教育的发生率不存在显著差异,[10]而范皑皑发现科学和工程类毕业生发生过度教育的可能性明显低于人文社科类毕业生。[11]此外,武向荣研究所得出的年龄和家庭子女数对过度教育无显著影响的结论也与后来的研究有差异。[12][13]
对于影响过度教育的工作特征,研究结论基本一致,但也存在一些小的差异。如范皑皑发现与私营企业相比,国有企业和三资企业发生过度教育的可能性较大。[14]而代馨研究发现政府部门和国有企业的教育过度发生率较高,民营企业和三资企业的教育过度发生率相对较低,[15]这与范皑皑的结论有一定的差异。在企业规模方面,缪宇环认为相较于中小型企业,大型企业更容易发生过度教育,[16]而武向荣认为中等规模企业的教育与工作匹配最差,中等偏上企业的匹配最好,超大规模企业过度教育发生率最高。[17]
针对过度教育影响的研究,主要集中在过度教育者的收益方面。范皑皑将过度教育分为弥补型过度教育和非弥补型过度教育,并指出弥补型过度教育对个人收入和职业发展有短期和长期不良影响,非弥补型过度教育是小范围的短期现象,长期会对个人收入增长、职业发展等有积极影响;[18]此外,她还从劳动力市场分割的视角审视了不同方面过度教育的收入效应。[19]而颜敏、王维国更进一步指出过度教育员工每过度一年将承受1.4%的工资惩罚。[20]但王广慧通过计量分析发现过度教育对于高校毕业生的收入没有统计上的显著负向影响,[21]这与颜敏等人的研究结论有所不同。
综上所述,有关过度教育的研究结论存在诸多争议之处,不具有普遍意义上的一致性。这一方面可能是由于研究所选用的数据来源不同,另一方面可能是因为劳动力市场分割等因素带来的不同劳动者群体的特殊性。为此,使用不同的数据研究不同类型的劳动者群体过度教育发生的原因及其影响具有重要意义:可以从劳动者过度教育发生的特殊性中总结出整个劳动力市场的劳动者发生过度教育的普遍性特征。本研究将使用某“双一流”高校的数据对比展开分析,以期为这一研究增添更多证据。
本研究采用“某‘双一流’建设高校毕业生就业质量调查报告(2017)”中的相关数据。该调查通过网络问卷形式收集该校本科、硕士、博士三个层次毕业生的就业信息,最终收集问卷3883份。但根据研究研究目的和变量设定情况,在满足样本有效性的前提下剔除异常值和缺失值样本,最终得到符合研究需要的有效样本1344个。其中,本科、硕士、博士三个层次的毕业生样本量分别为334人、915人、95人,样本集中于硕士研究生层次,并且样本在性别变量上分布均匀。
1.变量选择和测量
过度教育的测量有多种不同方法,如外部评价法、统计法、自我评价法、人力需要法等。本研究根据问卷设计情况及研究需要,采用人力需要方法。即通过调查确定各种职业岗位所需的技能和学校教育水平,比较毕业生所报实际学历水平同其工作岗位要求的学历水平之间的“错位”数来测量过度教育或不足的总额。[22]330若实际学历水平高于工作岗位要求的学历水平,则为过度教育;两者相同,则教育适度;若前者小于后者,则为教育不足。同时由于本研究主要考察过度教育的影响因素,且教育不足者所占比重较小,故将教育不足与适度教育合并,最终形成因变量:是/否过度教育。
此外,本研究针对前人研究中未涉及的因素进行探究,并结合样本特殊性(样本为刚步入工作岗位的毕业生),将自变量锁定在个人特征层面的学历层次、本科院校类型和工作特征层面的工作满意度。控制变量包括性别、政治面貌、户籍所在地、个人能力、家庭背景、工作与专业相关性、工作地点、工作单位性质、就业行业。
2.研究假设
本研究根据文献研究的结果提出以下三个假设:
H1:学历层次越高,发生过度教育的可能性越大;
H2:在研究生层次中,本科院校为985、211高校的毕业生相较于双非院校的毕业生,发生过度教育的可能性更高;
H3:发生过度教育的毕业生与未发生过度教育的毕业生相比,工作满意度更低。
3.模型设定
由于本研究的被解释变量为二分变量,解释变量全部为分类变量,因此,本文决定采用二元逻辑斯蒂回归模型来探索过度教育的影响因素。模型设定如下:
Logit(P)=In【P/1-P】=α+∑βiPCi+∑YiWCi+∑δiXii+ε
因变量P的含义为毕业生在工作后是否发生了过度教育,1为发生了过度教育,0为未发生过度教育。P表示发生过度教育的概率,P/1-P是发生过度教育与未发生过度教育的概率之比。解释变量包括个人特征层面的学历层次、本科院校类型、工作特征层面的工作满意度。
代入变量以后,将模型调整为:
Logit(oe _ edu)=α+β1∑diplomai+β2∑schooli+Y1∑satisfactioni+δ1genderi+δ2politicsi+δ3∑districti+δ4∑majori+δ5∑gradei+δ6∑incomei+δ7∑fa _ edui+δ8∑mo _ edui+δ9∑correlationi+δ10∑placei+δ11∑industryi+δ12∑orgnizationi+ε
其中,oe _ edu为是否发生过度教育的虚拟变量(过度教育为1,其余为0);diploma为学历(以本科为参照,硕士、博士为虚拟变量);school为毕业生本科院校类型(以普通院校为参照、211非985院校、985院校为虚拟变量);satisfaction为工作满意度(以不满意为参照);gender为性别(以女性为参照),politics为政治面貌(以非党员为参照);district为生源地(以乡镇为参照,县级市、地级市和省会城市为虚拟变量);major为专业类型(以文史哲为参照变量,经管教法、理工、医学为虚拟变量);grade为毕业生在校成绩,作为个人能力的代理变量(以后25%为参照,中下25%、中上25%和前25%为虚拟变量);income、fa _ edu和mo _ edu是家庭背景的代理变量,其中income是家庭收入水平(以低收入水平为参照,平均收入和高收入水平为虚拟变量),fa _ edu和mo _ edu为毕业生的父母受教育程度(均以初中及以下为参照,高中、大专及本科、研究生及以上为虚拟变量);correlation为专业相关性(以毫不相关为参照,有些关联、基本对口、完全对口为虚拟变量);place为工作地点(以乡镇及以下为参照,县级市、地级市、省会城市为虚拟变量);industry为所在行业(以低收益行业为参照,中/高收益行业为虚拟变量);orgnization为工作单位性质(以私营企业为参照,国家机关、国有企业、事业单位、三资企业和其他为虚拟变量)。
通过对调整后的模型进行普通标准误和稳健标准误的逻辑回归检验模型设置,结果表明模型设置符合标准。
数据结果显示,该“双一流”建设高校“教育过度”和“教育不足”现象并存。其具体情况详见表1。
表1 工作与学历层次匹配度(%)
对数据进行逻辑回归,其具体结果如表2所示。
表2 毕业生过度教育影响因素的逻辑回归结果
续表
1.自变量分析
首先,学历层次对于过度教育的发生具有显著影响,并呈倒U型分布。其中,相较于本科毕业生,研究生学历的毕业生发生过度教育的可能性更大,而硕士学历的毕业生发生过度教育的可能性最大。通过学历与过度教育之间的相关系数及优势比检验发现,硕士毕业生发生过度教育的概率是本科毕业生的14.9倍,博士毕业生是本科毕业生的8.3倍。这与前人研究结论“学历层次越高,发生过度教育的可能性越大”不完全一致。[23]出现这种现象可能是因为研究生的培养目标在于“既要培养大学教师和科研人员,也要注意培养应用部门的高层次人才”,而现实劳动力市场中研究型岗位相对于应用型和实操性岗位较少,[24]因此会出现研究生挤占本科生岗位的现象,导致研究生过度教育的发生率高于本科生。其次可能由于“双一流”建设高校声望所传递的强烈信号使得该校博士毕业生在就业市场拥有较强的竞争力,虽然全国范围内的博士生数量呈现递增的态势,但是相较于市场对博士生的需求而言,尤其是高校市场对高质量博士生的需求而言仍显不足。同时博士毕业生的专业有较强的针对性,他们一般不会选择跨专业就业,因此“双一流”建设高校的博士毕业生在市场中相对处在“卖方市场”的位置。从而使该校博士毕业生相较于硕士毕业生在市场中更能够找到与自己学历水平相匹配的工作岗位,发生过度教育的可能性更小。
其次,本科院校类型方面。在该校研究生群体中,本科院校类型为985高校的毕业生与普通高校毕业生相比,过度教育的发生率显著更低,其优势比为60.7%,而本科院校类型为211高校的毕业生虽然也比普通高校毕业生发生过度教育的可能性低,但不具备统计上的显著性。对此可能的解释是:本科院校为普通高校的毕业生,他们绝大部分通过考研/博渠道来到该学校。由此,个人拥有的人力资本是否充足或完备是其过度教育发生的重要因素,若个人拥有的人力资本存在不足或缺陷,其便会倾向于用更多的教育来弥补。在高校分层的现实中,普通高校的毕业生无论是在培养质量还是在专业技能方面都被认为不如211和985高校的毕业生。在信息不对称情况下,导致劳动力市场逆向选择,劳动力市场中的雇主更倾向于选择同等学力中院校层次更高的毕业生,并将其作为招聘的标准之一。在此情况下便形成研究生群体在同一院校层次中的隐性竞争,而在这一竞争中本科院校为双非的毕业生处于下风,其发生过度教育的可能性更大。
最后,工作满意度方面。数据结果表明,有将近87%的毕业生表示对其所从事的工作满意,并且对工作满意的毕业生群体与不满意群体相比,发生过度教育的可能性显著更低。但是在发生过度教育的毕业生群体中,有将近80%的毕业生表示其对所从事的工作满意,这与曾满超的研究结论相悖。[25]之所以会出现这种反常情况,可能是因为研究样本群体的不一致导致的,曾满超教授使用的研究样本是已经进入工作岗位一段时间的职工或工人,而本研究的研究群体是刚步入工作岗位的毕业生群体。由于刚进入工作岗位的毕业生在工作经验、工作适应性、工作定位和未来发展等方面没有清楚的认识,以及新工作带来的新鲜感较为强烈,因此其对工作的各方面要求比较低,从而导致这类群体的工作满意度普遍较高,随着工作时间的累积,相信其对工作的满意度也会逐步下降。
2.控制变量分析
在控制变量中,除专业类型、工作与专业相关性外,其它变量对过度教育的发生均无统计上的显著性,但工作单位性质和就业行业对过度教育无显著影响的结果与前人研究相悖。
在专业类型方面,除医学类专业外,社会科学类专业和理工类专业对过度教育的发生没有统计上的显著性。但通过优势比及相关系数来看,社会科学类专业毕业生和理工类专业毕业生发生过度教育的可能性要低于人文类毕业生,医学类专业毕业生发生过度教育的可能性显著低于人文类专业毕业生。这一结果与前人研究结论基本一致。[26]对此可能的解释是随着当代医学技术的迅猛发展和医学教育模式的转变,医学领域的知识、信息更新速度加快要求医护人员拥有更高的技能和知识。并且受国外继续医学教育(SME)理念的影响,[27]医学类专业对教育的要求比较高。同时由于我国医疗体制的改革和医疗用人单位人员的调整,医学专业的技能专用性较其他专业更强。此外,医学类专业毕业生的快速增加,也使得医学类专业学历要求的提升。这种由实际技能和知识要求增加导致的教育水平的主动提升,与劳动力市场调整及就业竞争加剧导致的教育水平被动增加之间形成一种相较于其他专业而言的动态平衡,使得医学类专业的就业人员发生过度教育的可能性较小。
工作与专业的相关性方面。数据结果显示,专业与工作基本对口和完全对口的毕业生与毫不相关的毕业生相比,过度教育的发生率更低,同时专业与所从事工作有一些关联的毕业生和毫不相关的毕业生相比没有显著差异。即毕业生所从事的工作与其专业越相关,其发生过度教育的可能性就越小,这与范皑皑的实证分析结果一致。[29]这是由于在劳动力市场中,用人单位为降低培训成本、缩短员工的成长周期,从而更倾向于在能力相当的毕业生中招聘专业与工作对口的毕业生。
在工作特征方面,工作单位性质和所在行业对毕业生过度教育的发生无显著影响。这与范皑皑、代馨等前人研究结论不尽相同,这可能是由于研究样本的特殊性导致的。由于样本源于某“双一流”建设高校的毕业生,对于此类毕业生而言,他们在择业时必然倾向于选择福利待遇和工资待遇较好的工作单位,并且在工作岗位的竞争中由于学校所传递的信号较强,使得其在就业竞争中处于优势地位,从而能获得满意的工作条件。此外,在就业市场上用人单位在进行人才招聘时,在筛选理论和工作竞争模型的指导下也倾向于选择那些信号较强且个人序列靠前的高学历人才,并自愿提供求职者满意的薪资和福利待遇。由此导致大部分毕业生在就业后感觉自己的学历和自身所获取的工资收益相匹配,而未发生过度教育。但实际上这可能是一种“虚假”表象:毕业生刚进入工作岗位时由于没有丰富的工作经验,并且出于对新环境适应的需要,对工作的要求并不是很高,对工作的定位也不是很清晰;随着工作时间的增加,工作经验的积累,他们会慢慢清楚自身所从事工作的性质。如果他们发现工作挑战性不足,不能满足自己的成就欲望,在晋升渠道受限的情况下,他们便会意识到自己的教育并未与工作要求的岗位匹配。因此,对刚进入工作岗位的毕业生来说可能要经过一段时间的考察才能真正发现是否存在过度教育。
本文通过分析某“双一流”建设高校2017年毕业生就业数据发现,该校毕业生群体中“过度教育”和“教育不足”现象并存,且过度教育现象主要集中于研究生群体。毕业生过度教育的发生率为37.35%,这表明毕业生群体中学历与岗位的不匹配现象已非个案,应当引起重视。
此外,本文通过运用二元逻辑斯蒂回归对以往过度教育影响因素研究中存在的矛盾之处进行进一步的探究。首先,学历层次、本科院校类型和工作满意度均对过度教育有显著影响。其中,学历层次与过度教育的发生呈倒U型分布;研究生群体中,本科院校为985高校的毕业生发生过度教育的可能性显著更小;在工作满意度中存在发生过度教育的毕业生群体对工作普遍满意的反常情况。其次,除专业类型、工作与专业相关性外,其它控制变量对过度教育的发生均无统计上的显著性,但工作单位性质和就业行业对过度教育无显著影响的结果与前人研究相悖。
首先,通过研究发现不同专业的毕业生发生过度教育的情况不同。出现这种现象的可能原因是现有的经济和产业结构无法创造足够的高层次就业机会,吸纳更多的高层次人才,致使技能专用性相对较弱的专业毕业生在就业市场中无法做到人岗匹配。为此,国家应该大力发展经济,增加就业机会,尤其是提供更多高层次就业机会,满足不同专业人员的岗位要求。
其次,该“双一流”建设高校发生过度教育的毕业生群体存在对其所从事工作普遍满意的反常情况,这可能是由于刚步入工作岗位的毕业生对其所从事的职业及岗位性质等不清楚导致的。为此学校应该在学生培养中设置一些职业和岗位认知类课程,同时充分发挥学校就业指导中心的作用,向学生普及各类企业、行业知识,提供市场动态,[28]同时不要让学校现存的职业、就业类课程流于形式。
最后,在研究中个人能力并非该校毕业生发生过度教育的显著影响因素,说明该校毕业生在就业市场上可能并未将个人能力的差异作为考虑的关键因素。为此该校学生应当在学校时充分挖掘自身的兴趣,并以兴趣为导向参加各类社会实践,提升自身技能和经验,以便为真正就业做准备。