职业不匹配与收入不平等：基于多维技能错配视角※

内容提要：职业不匹配是劳动力市场的普遍现象，其对收入不平等的影响并未得到既有文献的深入考察。基于中国家庭追踪调查数据和O*NET工作内容分析数据构造多维技能错配变量表征职业不匹配程度，研究职业不匹配对劳动者之间收入不平等的影响及其作用机制。结果表明，职业不匹配通过抑制劳动者接受在职培训、获取绩效工资、获得职位晋升与签订劳动合同的机会，导致其遭遇收入不平等，这种不平等后果在女性、大学生和年长者群体中更为严重，并且难以通过职业转换来缓解。进一步分析发现，地区平均职业匹配程度每降低1个标准差，劳动者之间的收入差距将会扩大19%～29%。政府主导的公共就业服务可以提高职业匹配程度，缓解职业不匹配带来的不平等后果。研究结果表明，职业匹配程度的提升是中国实现“稳定和扩大就业”与“共同富裕”两大政策目标的重要依托。

一、 引 言

当前中国“就业难”和“招工难”并存，一个重要的特征在于求职者能力与职位要求的不匹配。2022年国务院《政府工作报告》提出，“拓宽就业渠道，强化就业服务”是今后就业工作的重点任务，其目的正是提高就业供需对接效率、缓解就业结构性矛盾。与此同时，继2020年全面建成小康社会和脱贫攻坚取得阶段性胜利后，中国收入分配工作的重点任务转为相对贫困的治理，并于“二三五年远景目标”下实现人民群众的“共同富裕”。就业是最基本的民生，是连接劳动者能力和收入的纽带，职业匹配程度的高低意味着劳动者能否实现其能力的最大价值，直接关乎收入分配的公平与否。遗憾的是，尽管现实中职业不匹配的现象十分普遍，但鲜有文献考察其导致的不平等后果。鉴于此，本文将“稳定和扩大就业”与“共同富裕”两大政策目标纳入统一的分析框架，研究职业不匹配对收入不平等的影响及其作用机制。

本文从三方面推进了职业不匹配与收入不平等因果关系的研究。第一，采用新方法测度职业不匹配。前期文献对职业不匹配的刻画主要基于教育错配和技能错配，并且偏向于考察其绝对收入后果(颜敏和王维国，2018；周敏丹，2021)，本文则采用劳动关系领域对职业不匹配的最新测度方法(Guvenen等，2020；Addison等，2020)，考察多维技能错配(Multidimensional Skill Mismatch)的收入不平等后果。第二，挖掘新的理论基础。既有文献关于职业不匹配的研究主要基于经典人力资本理论及其扩展，本文则将拉齐尔(Lazear)的人事经济学观点和皮凯蒂(Piketty)关于收入不平等的研究有机结合形成连贯的理论逻辑，对职业不匹配的不平等后果有相当强的解释力。既有文献着重探讨职业转换和绩效工资(Guvenen等，2020)作为因果关系的中间机制，本文则在此基础之上额外提出三种机制，清晰地考察了五种机制的净效应。第三，提供新的政策视角。均等化的基本公共服务在迈向“共同富裕”道路中的重要作用已成为学界共识(李实，2021)，但既有文献对公共就业服务功能的探讨多基于人力资本积累的视角，本文则着眼于公共就业服务在促进职业匹配、帮扶弱势群体这类提高劳动力资源配置效率方面的功能，这同样是缩小劳动者之间收入差距的重要途径。

具体而言，本文利用中国家庭追踪调查(CFPS)对受访者认知与非认知技能的科学测试结果和O*NET网站提供的工作内容分析数据，测度劳动者的多维技能错配程度，采用Kakwani相对剥夺指数刻画个体收入不平等。经验结果表明，多维技能错配通过抑制劳动者培养、晋升、激励、合同签订的方式导致其遭遇收入不平等。面对职业不匹配，劳动者随后的职业转换反而会加剧收入不平等。本文还利用2005年人口普查1%抽样数据和Bartik份额转移法进一步发现地区平均多维技能错配程度对地区收入基尼系数有显著的正向影响。上述结果均证实，职业匹配程度的提高能够有效缩小收入差距。

二、 文献综述与研究假说

1. 职业不匹配：从教育错配到多维技能错配

基于经典人力资本理论，经济学早期关注劳动者教育与职业所需教育的错配如何影响劳动力市场结果。研究普遍表明，在从事同一职业的情形下，教育过度者面临工资惩罚，而教育不足者反而获得工资奖赏(Verdugo和Verdugo，1989；颜敏和王维国，2018；周敏丹，2021)。对教育过度者而言，高于职业要求的人力资本未能转为市场价值，导致其收入低于同学历人群，教育不足者则通过在职培训和工作经验积累适应职业要求，实现人力资本追赶，从而收入高于同学历人群(Sicherman，1991)。

随着研究的深入，教育作为人力资本单一衡量维度的地位逐步动摇。毕竟，教育无法等同于真实能力和生产率，学界普遍将其视为一种市场信号。相比之下，新人力资本理论将认知与非认知技能作为新的人力资本衡量维度，二者对个人的劳动力市场结果具有更强的预测能力。认知技能是指人脑加工、储存和提取信息的能力，如数学思维、记忆力、写作能力，非认知技能是指用个性特质衡量的能力，个性特质是指个人行为在特定环境和情形下体现出的固定倾向和趋势，如人际沟通能力。Allen和Van der Velden(2001)最早将新人力资本理论融入教育错配的研究范式，通过询问初次就业者的教育和知识技能是否超过或不满足当前职业要求，发现相比教育错配，技能错配可以更好地预测工作满意度和离职倾向。Green和Mcintosh(2007)进一步发现教育错配和技能错配的相关性并不高，他们揭示出劳动力市场普遍的技能短缺促使雇主不断提高对求职者的教育要求，导致很多教育匹配者实际上是技能过度者。

不过，早期关于技能错配的研究皆存在一些缺陷。其一，技能错配测度的失准。通过问卷直接询问职业匹配情况过于主观，由于个人的过度自信，受访者倾向于夸大职业要求和高估自身能力(Hartog，2000)。对此，一些文献根据各职业劳动者技能的平均数、众数甚至通过数据包络分析法确定各职业要求的技能水平，劳动者自身技能水平与职业要求的技能水平的绝对差值即为技能错配的程度。但是这类方法均基于调查数据，而随后的实证也往往基于同一份调查数据展开，从而难以避免测量误差和样本选择所导致的估计偏误。其二，理论解释的不足。即便技能错配的研究源自新人力资本理论，但其对劳动力市场结果的解释仍依赖经典人力资本理论框架。实际上，研究的理论焦点应由雇主雇佣过程的差异化筛选转变为劳动者入职后的差异化境遇，技能错配的研究应更多基于内部劳动力市场理论，这也是本文的一大创新点。其三，拘泥于单一技能错配。无论是通过问卷直接询问还是通过调查数据测算得到的技能水平，多数文献仅基于认知技能的单一视角，而很少关注非认知技能，特别是在数字时代愈发重要的社交技能(Deming，2017)。

鉴于此，近年兴起一类摒弃上述缺陷的多维技能错配研究范式(Fredriksson等，2018；Addison等，2020；Guvenen等，2020；Lise和Postel-Vinay，2020)。从技能水平的测度方法来看，劳动者的技能水平采集自大型社会调查中的技能水平科学测试结果，职业要求的技能水平来源于资深人力资源专家给出的各类技能在各种职业实际工作过程中的重要程度，二者均基于客观数据，并将认知与非认知技能纳入统一的错配识别框架。从理论基础来看，这些研究关注发生多维技能错配情形下雇主与劳动者的反应，通过相对成熟的劳动关系理论、人事经济理论等内部劳动力市场理论及其数理模型作为理论分析依据。从研究内容来看，Fredriksson等(2018)基于八种认知与非认知技能错配程度构成职业不匹配变量，研究发现职业不匹配对入职起薪和工资增长有显著的抑制作用，还会提高劳动者的离职倾向。Guvenen等(2020)是本文多维技能错配测度方法的基准文献，他们的研究指出随职业任期的延长，多维技能错配导致了更高的工资惩罚效应和职业流动概率。Addison等(2020)则将研究视角转向性别对比，证实了女性因生育和幼儿照料导致的频繁就业中断造成女性在整个职业生涯周期的职业匹配程度落后于男性。

本文则聚焦以多维技能错配为表征的职业不匹配对劳动者之间收入不平等的影响，该视角有其多方面的合理性。从理论层面来看，自人力资本理论产生伊始，就不断有学者将教育及其错配与收入不平等联系起来，迄今最有说服力的解释框架是Goldin和Katz(2010)的 “教育和技术的竞赛”假说。他们将技术进步与教育视为相互追逐的对手，在技术领先于教育时，劳动力之间的收入不平等扩大，而随着公共教育水平逐渐满足技术要求，收入不平等缩小。套用这一演绎，企业需要对职业匹配的员工进行长期培养和激励，否则将面临人力资本投资的损失，因为技能过度和不足者更有可能另谋他就。反过来，根据罗伊模型(Roy，1951)，劳动者为使其技能得到更高的市场溢价，也会不断搜寻匹配自身技能的职业。可见，职业匹配者始终最大化地发挥其技能的价值，从而其劳动力市场结果也更具有相对优势。从经验层面来看，Guvenen等(2020)发现多维技能错配对劳动者的工资惩罚效应是对称的，即技能过度和不足均会抑制工资收入，这与教育错配研究的相关结论有所不同。总之，劳动力市场倾向于为自身与职业在技能上不偏不倚的劳动者提供相对于其他劳动者更高的工资，由此提出本文的核心研究假说：

假说1：以多维技能错配为表征的职业不匹配导致了劳动者之间的收入不平等。

2. 职业不匹配与收入不平等

在内部劳动力市场，企业有其特定的培养、激励和晋升机制，力图以合意的成本发挥人力资源的最大价值。从培养机制来看，企业通过提供在职培训的方式提高员工生产率，但基于成本收益的考量，并非所有员工都有接受在职培训的机会。Lazear(1977)指出，员工与企业的匹配度是企业在职培训供给决策的重要依据，必须有理由相信员工会留在企业，对该员工的投资才是有利可图的。根据劳动力市场搜寻匹配理论，职业匹配者更可能长期留在企业，企业也会为长期员工提供专有人力资本投资，从而提高职业匹配者的劳动生产率和工资收入，但这一传导过程往往需要一定时间。由此，本文提出如下研究假说：

假说2a：职业不匹配会减少劳动者接受在职培训的机会。

从激励机制来看，企业通常引入绩效工资体系奖励出众的员工，比如多种形式的津贴和奖金。Lazear(2000)指出，即使企业必须支付监督成本，绩效工资的发放也是有利可图的。绩效工资会激励高生产率员工付出更多努力，从而提高企业的整体生产率。而且，绩效工资体系还会吸引更多的高生产率求职者加入企业，在外部劳动力市场起到筛选作用。可以预期，职业匹配者在企业中往往展现出更高的生产率，从而更有可能获取绩效工资。Lemieux等(2009)发现，随着信息收集成本的下降，多数企业都会设立绩效工资制度，这加剧了不同生产率员工之间的收入差距。实际上，Piketty和Saez(2003)在更早就发现企业为激励员工所发放的股票、期权等利得性资产，其增值速度远高于经济增速，成为收入不平等的重要来源。由此，本文提出如下研究假说：

假说2b：职业不匹配会减少劳动者获取绩效工资的机会。

从晋升机制来看，Lazear和Rosen(1981)指出企业在监督成本高昂时会采取锦标赛方法将相对表现更优的员工晋升到更高的职级，同时增加职级之间的工资差异，这就导致企业内部更为分散的工资结构。可以预期，职业匹配者的相对优异表现使得他们更可能得到职位晋升机会。事实上，更高的职位层级不仅带来更高的职级工资，还会通过管理层年薪制、股权激励制(Piketty，2018)、权力寻租(薛宝贵和何炼成，2015)等方式拉开与普通员工的收入差距。在中国，通常由更高职级带来的多种暂时性收入冲击可以解释大部分教育和技能未能解释的残差收入不平等(徐舒和朱南苗，2011)。由此，本文提出如下研究假说：

假说2c：职业不匹配会减少劳动者获得职位晋升的机会。

现将视角转向外部劳动力市场。几乎所有企业都在法规允许的范围内设立了试用期制度，用以筛选出人职最为匹配的员工签订劳动合同。同时，企业也会在生产旺季以劳务合同聘用临时员工，由于试用期的缺失，这类劳动者普遍存在职业不匹配的问题，其薪资待遇自然也比正式员工低。此外，在数字时代高度活跃的灵活就业群体普遍处于职业不匹配状态，他们本质上执行数字平台提供的“最后一公里”任务，只需使用最基本的认知技能。Lazear和Moore(1984)指出，未签订劳动合同的就业者，即如今常说的非标准就业者，他们的生命周期收入曲线比标准就业者更平，因为他们缺乏来自企业持续不断的培养、激励和晋升过程。可以推测，职业不匹配者由于更难签订劳动合同，其收入会显著低于职业匹配者。由此，本文提出如下研究假说：

假说2d：职业不匹配会减少劳动者签订劳动合同的机会。

当然，遭遇职业不匹配的劳动者会做出职业转换的策略性决策，但会导致不可预知的后果。一方面，在信息较为充分时，劳动者可以通过不断的职业转换成为职业匹配者(Roy，1951；Guvenen等，2020)。另一方面，在信息不充分、工作搜寻摩擦较高时，职业不匹配者会长期处于各职业间试错的颠沛流离状态，失去前文所述的培养、激励和晋升机会(Lise和Postel-Vinay，2020)。持续的失业经历不但会引发劳动者的耻辱感，也会受到来自雇主的歧视和社会的污名，从而产生“就业疤痕效应”，形成对劳动力市场结果巨大的负面影响(Eriksson和Rooth，2014)。不过，职业转换对收入不平等的影响方向究竟如何，还需交由实证检验。由此，本文提出如下研究假说：

假说2e：职业不匹配会增加劳动者发生职业转换的可能。

三、 数据、变量与统计分析

1. 数据来源

本文数据来自北京大学社会科学调查中心发起的中国家庭追踪调查(CFPS)，该数据集是同时提供认知与非认知技能科学测试结果和职业分类代码的大型微观社会调查，这使得本文可以凭此测度劳动者的技能水平并匹配得到其职业所要求的技能水平。由于CFPS的认知技能测试采用轮换问卷，仅有2010年、2014年和2018年三个年度进行了数学和文字技能测试，为保证跨年度可比性，选取这三个年度的数据作为本文实证部分主要使用的数据，在机制检验部分额外加入2012年、2016年和2020年的个体收入不平等和机制变量。职业要求的技能水平数据来自O*NET网站，后者提供了277项技能在923种职业实际工作中的重要程度。宏观层面数据来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。根据研究需要，保留18-60岁当前有全职工作、收入非缺失值的样本。

2. 变量构造

解释变量：多维技能错配。首先，测度劳动者的技能水平。与既有文献保持一致(Guvenen 等，2020；Addison等，2020)，本文关注两类认知技能，包括数学、文字技能，来自CFPS中跨年度可比的数学和字词测试。非认知技能方面主要关注社交技能，这项技能的测度依据调查问卷中受访者和访员的主观回答，同样为保证跨年度可比性，本文找到三个年度均有的6项与社交技能直接相关的问题，所有回答均调整为1-5之间的正向得分(1)若原变量范围在1-7，则2-3记为2，4记为3，5-6记为4，7记为5。若原变量范围在1-10，则1-2记为1，3-4记为2，5-6记为3，7-8记为4，9-10记为5。，即满分为30分。接着，测度职业要求的技能水平。O*NET网站的职业分类代码基于美国标准职业分类代码(SOC)，而CFPS数据提供的是国际标准职业分类代码(ISCO)，本文利用程序实现了二者的转换。仔细检查转换效果，确保所有职业分类代码均正确匹配到技能要求水平，若出现遗漏，则通过对比SOC和ISCO两份官方文件手工补齐。对应于劳动者的技能水平，职业要求的技能水平也关注数学、文字、社交三个方面。表1给出变量构造用到的CFPS问卷题目和O*NET技能名称，如果技能水平由多指标构成，则采用主成分分析法提取第一个主成分计算得到相应的技能水平变量。最后，计算劳动者的多维技能错配程度。按照Guvenen等(2020)提供的程序，分别将劳动者和职业要求的三类技能水平通过标准化去量纲，然后利用累积分布命令(cumul, equal)计算百分位数。需要指出的是，由于年龄对认知技能测试结果有系统性影响，为与既有文献保持一致，本文单独对每个年龄的数学和字词分数进行标准化和计算百分位数。最终计算方法如下：

(1)

其中，mismatchic为多维技能错配，abilityij为劳动者i的技能水平百分位数，skillcj为职业c要求的技能水平百分位数。wj是数学、文字、社交三类技能错配的权重，本文借鉴Addison等(2020)的思路，为三类技能错配赋予等权重。

表1 技能水平变量构造详表

(2)

本文所涉及变量的定义及其描述性统计参见表2，所有以货币衡量的变量均使用各省GDP平减指数调整为2018年不变价格，所有连续变量均经过上下1%的缩尾处理。

表2 变量定义及描述性统计

3. 中国劳动者的多维技能错配

表3是本文根据CFPS三个年度数据计算得到的多维技能错配统计表。总体来看，中国劳动者的平均多维技能错配程度(范围在0-1之间)保持在0.3附近，2018年最低。从各技能维度来看，社交技能的错配程度是三类技能中最高的，其次是文字技能，数学技能的错配程度最低，并且在2018年出现明显下降。

表3 多维技能错配统计表

进一步观察区分年龄、性别、教育和就业形式的统计结果，分别对应年长者、女性、低学历者和非标准就业者这四类传统就业弱势群体。首先是年龄方面，40-60岁年长劳动者的多维技能错配程度显著高于年轻劳动者，说明并非随着年龄和工作经验的增长，劳动者的职业匹配程度就会逐步好转。其次是性别方面，男性遭遇的多维技能错配程度略高于女性，与Addison等(2020)基于美国数据的结果有所不同，可能与中国更高的女性劳动参与率和更少的就业性别歧视有关。再次是教育方面，学历为大学以下的劳动者遭遇的多维技能错配程度显著高于有大学学历的劳动者，并且差值高达0.0859，说明教育和职业匹配程度有高度的相关性。最后是就业形式方面，这里将未签订正式劳动合同的劳动者视为从事非标准就业。可以看到，非标准就业者遭遇的多维技能错配程度显著高于标准就业者。

四、 模型与实证分析

1. 模型设定

为验证研究假说1，本文利用如下基准模型估计多维技能错配对收入不平等的影响：

inequalirt=α+βmismatchirt+δcontrolirt+εirt

(3)

其中，被解释变量inequalirt包括职业和区县内的收入不平等，mismatchirt是解释变量，β是本文关注的估计系数。经济意义是：职业不匹配是否会导致从事同一类职业的劳动者之间的收入不平等？职业不匹配是否会导致更具有普遍意义的地区内劳动者之间的收入不平等？controlirt是随个体、区县和时间改变的控制变量，εirt为扰动项。

为验证研究假说2a-2e提出的五种机制，首先将基准模型中的被解释变量替换为机制变量。进一步地，采用Gelbach分解进行机制的滞后效应检验，合理性在于，在职培训转化为生产率需要一定时间，雇主根据职业匹配状况做出激励、晋升、劳动合同签订决策也需要一定时间，职业转换决策的影响也必须在滞后模型中考察。同时，Gelbach分解的优势在于能够排除共线性的干扰，分解出五种机制对收入不平等影响的真实贡献。具体而言(2)本文在实践中采用Gelbach(2016)开发的命令b1x2进行估计。，Gelbach分解包含两个步骤，第一步是估计基本方程：

inequalirt=αbase+βbasemismatchir,t-τ+δbasecontrolir,t-τ+εirt

(4)

其中，τ是滞后时间。第二步是估计加入了五种机制变量的完全方程：

inequalirt=αfull+βfullmismatchir,t-τ+λ1trainir,t-τ+λ2bonusirt+λ3manageirt+λ4contractirt+λ5switchir,t-τ+δfullcontrolir,t-τ+εirt

(5)

基本方程中的βbase与完全方程中的βfull的差值Δ=βbase-βfull可由加入的五种机制变量所解释。根据Gelbach(2016)证明得到的结论，某一机制变量k对Δ影响的真实贡献为Δk=λkψk，相对贡献度为(Δk/Δ)×100%。其中，λk是完全方程中该变量的估计系数，ψk是如下辅助回归方程的估计系数：

kir,t(t-τ)=φ+ψkmismatchir,t-τ+uirt

(6)

2. 基准结果

表3报告了多维技能错配对收入不平等影响的估计结果，本文重点关注职业内收入不平等和地区内收入不平等。表4第(1)和(4)列仅控制了区县和年份固定效应，多维技能错配的估计系数在1%的统计水平上显著为正。第(2)和(5)列进一步控制了劳动者自身的三类技能水平，第(3)和(6)列加入了所有控制变量，可看到估计系数逐步下降，但显著性保持不变。上述结果支持了研究假说1，证实了本文的基本逻辑：职业匹配程度带来的相对收入差异，加剧了从事同一类职业的劳动者之间的收入不平等，而且可以解释更为普遍的地区内收入不平等。

表4 基准结果

多维技能错配由数学、文字和社交三方面的技能错配组成，究竟哪个维度对收入不平等的影响更大呢？对此，本文将基准模型的解释变量依次替换为数学、文字和社交技能错配进行回归。表5报告的结果显示，职业内收入不平等主要来源于社交技能错配，而地区内收入不平等主要来源于数学技能错配，其次分别是社交和文字技能错配。随着经济的数字化发展，生产制造呈现出自动化和服务化的趋势，劳动力市场对研发创新和人际沟通能力的要求大幅提高，因而高级认知技能和社交技能得到越来越高的市场溢价(Acemoglu和Autor，2011；Deming，2017)。在同一类职业所展现出的同类工作场景中，由于各职业均有明确的认知技能门槛，劳动者有着相似的认知技能，因而社交技能错配对收入不平等的解释能力高于认知技能错配。从地区层面来看，认知技能错配对收入不平等的解释能力反而更强。可见，为实现“共同富裕”，企业在招聘时应相比以往更加注重求职者的人际沟通能力能否满足岗位要求，在政府或私营部门开展就业服务时，应全方位评估求职者的技能水平以提高职业匹配程度。

表5 分技能维度的估计结果

3. 影响机制检验

表6报告了机制的即期效应检验结果，2010年的CFPS未提供劳动合同签订情况，因而第(4)列缺失这一年的样本。可以看到，以多维技能错配为表征的职业不匹配显著抑制了劳动者的培养、激励、晋升以及正式劳动合同签订的机会，增加了转换至其他职业的可能，估计结果支持了研究假说2a-2e。

表6 机制的即期效应检验

进一步地，本文在滞后效应框架下检验五种机制对收入不平等的相对贡献度。表7报告了滞后2年和滞后4年的Gelbach分解结果，通过观察可得到如下结论。首先，职业不匹配对收入不平等的影响存在滞后效应，但随着时间推移，影响程度减小。其次，缺乏绩效工资和难以签订劳动合同是导致职业不匹配者2年后遭遇收入不平等的主要原因，而职业转换的努力往往加剧了不平等。再次，职业匹配者在4年后升任管理岗位、获得绩效工资、签订劳动合同，使得他们拉开了与其他劳动者的收入差距，此时职业不匹配者持续的职业转换反而使他们遭遇了更大的不平等，说明劳动者难以通过职业转换改善不平等境遇，“就业疤痕效应”的负面影响占据上风。最后，职业匹配者接受的在职培训导致他们的短期相对收入下降，而长期相对收入增长，可能的原因是：员工需要为在职培训付费，而培训带来的人力资本转化为生产率需要2年以上的时间。

表7 机制的滞后效应分解

4. 稳健性检验

内生性问题及其解决。基准模型的解释变量与被解释变量存在明显的互为因果关系，从反向作用渠道来看，更高相对收入的劳动者拥有更多职业选择的权利，从而调整至更高的匹配程度。对此，本文采用工具变量法缓解内生性问题，取劳动者的职业分类代码前2位，将区县内职业2位代码相同的劳动者视为“同事”，依照不同年份求得除劳动者以外其他“同事”的平均多维技能错配程度作为工具变量，若区县内缺失其他“同事”，则采用省份内的其他“同事”。一方面，为保证劳动者有足够的“同事”，将职业分类代码放宽至2位，劳动者偏好与能力相近的人一起工作(Fredriksson等，2018)，地区内各类职业份额与发展水平和产业分工密切相关，从而“同事”之间有着类似的职业匹配程度，满足工具变量的相关性要求。另一方面，个人遭遇的收入不平等程度难以影响其他“同事”的职业匹配程度，满足外生性要求。表8给出了工具变量法第二阶段的估计结果。与前文相比，结果的符号和显著性不变，并且C-D Wald F统计值为3762.836，通过了弱工具变量检验，进而所有研究假说再一次得到了验证。

表8 工具变量法的估计结果

其他稳健性检验。第一，控制个体固定效应。由于本文数据跨度为8年，采用面板固定效应模型会丢失大量样本，因而这里分别提供跨度4年和8年的估计结果。第二，替换被解释变量。除Kakwani指数外，测度个体收入不平等的方法还包括Podder指数和Yitzhaki指数，这里对被解释变量进行了替换。第三，替换解释变量。为构造多维技能错配变量，前文赋予了三类技能错配等权重。这里借鉴Guvenen等(2020)的思路，采用主成分分析的方法合成解释变量。从表9报告的估计结果可以看到，前文结果再次得到验证，本文的研究结论具有稳健性。

五、 进一步分析

1. 基于就业弱势群体的考察

虽然前文通过统计分析考察了年长者、低学历者、女性和非标准就业者这四类就业弱势群体的职业匹配程度，但更需关心职业不匹配对他们个人境遇的影响。本文分别将年龄是否大于40岁(old)、是否大学以下学历(lowedu)、是否女性(female)、是否签订劳动合同(contract)的虚拟变量主项及其与多维技能错配的交互项加入基准模型，表10给出了估计结果。首先，年长者不但有着更低的匹配程度，而且遭遇职业不匹配时，会承受更高程度的收入不平等，说明年长者难以随年龄增长自发地应对劳动力市场摩擦，正如前文结果表明，职业转换经历反而加剧了不平等。其次，虽然高学历者职业不匹配的程度较低，不过一旦遭遇不匹配，会导致更严重的不平等，说明无论学历高低，均需重视其职业匹配程度。再次，虽然中国性别之间的职业匹配程度差异不大，但女性更容易受到不匹配的影响。可见，在目前生育政策变动和就业性别歧视加剧的大背景下，积极开展针对女性的就业服务有助于改善她们的个人境遇。最后，非标准就业者作为劳动力市场供给的重要组成部分，从过去以农民工为主体到如今以数字经济下的灵活就业者为主体，职业不匹配对他们造成的影响较小。

表9 其他稳健性检验

表10 基于就业弱势群体的考察

2. 宏观层面的再考察

前文是从微观层面考察职业不匹配对个体收入不平等的影响。但一般来说，政策部门和公众广泛理解的收入不平等是基于宏观层面。鉴于此，本文试图在宏观框架下寻找不同地区职业匹配程度差异导致地区收入不平等变动的证据。

第一种途径是将微观层面的解释变量和部分控制变量按年度、区县求得算术平均值，被解释变量为地区收入的基尼系数(Gini)、泰尔指数(Theil)和分位数比值(p75/p25)的对数。表11第(1)至(3)列给出了面板固定效应模型估计结果，加入了劳动者的平均数学、文字、社交技能水平，以及平均受教育年限对数、平均健康水平、国有企事业单位就业比例、城镇人口比例、性别比例作为控制变量。

第二种途径是尝试将职业匹配程度与人口普查数据相结合。具体而言，人口普查数据来自2005年1%个体抽样数据，是目前已公开唯一提供受访者收入的普查数据。职业匹配程度是根据2010年CFPS数据的测算得到的多维技能错配程度。假定中国职业匹配程度在2005—2010年期间不发生显著的变动，这个假定是合理的，比如前文已证实中国2010—2018年期间的职业匹配程度比较稳定。那么，本文就可以采用份额转移法(Bartik，1991)构造一个城市多维技能错配程度变量：

(7)

本文将两种估计途径中的解释变量mismatch_cty标准化，使二者的标准差均为1。第(1)和(4)列的结果表明，多维技能错配程度每降低1个标准差，将会带来基尼系数19%～29%的改善(e0.174-1≈19%，e0.255-1≈29%)，经济意义十分显著。

3. 公共就业服务和信息化的调节作用

职业不匹配导致的不平等后果已得到前文的详细探讨，但还需揭示其成因。一方面，作为基本公共服务的重要组成部分，公共就业服务为劳动者提供了完善的职业指导、职业介绍和岗前培训等公益性服务，通过均等化的公共就业服务实现平等的就业权，保障就业稳定。那么，中国的公共就业服务能否在现实中改善职业匹配程度，缓解职业不匹配导致的不平等后果呢？对此，本文采用每万人职业指导人数的对数衡量地区公共就业服务的政策力度。另一方面，依托互联网的职业中介平台是如今信息和数字化时代下劳动者求职的重要途径。求职者和企业双方将信息汇总至平台端，缓解了劳动力市场中的信息不对称问题，极大地提高了职业匹配效率。本文进一步采用每万人互联网宽带接入端口数量的对数衡量地区信息化水平，研究信息化能否在职业匹配过程中既“增效”又“提质”，并最终改善劳动者的个人境遇。

表11 宏观层面的再考察

表12中的Panel A是根据就业服务力度和信息化程度的中位数将样本划分为两部分。结果表明，在公共就业服务的政策力度和信息化程度更高的地区，职业匹配程度也显著更高，说明提升职业匹配效率可以有效提高职业匹配程度。

表12中的Panel B将2010、2014、2018年地区公共就业服务政策力度(service)和地区信息化水平(internet)的主项及其与多维技能错配的交互项分别置入基准模型。结果表明，公共就业服务能够显著缓解职业不匹配导致的不平等后果，而信息化却无法起到类似作用，甚至还会加剧职业内的收入不平等。产生如此结果的原因可能是：公共就业服务为公益性质，主要服务于就业弱势群体，起到“兜底线”的重要作用。而由于就业弱势群体普遍存在数字鸿沟问题，他们难以运用信息化工具，反观信息化却能够帮助能力出众者搜寻到薪资丰厚的职位，从而加剧了收入不平等。

表12 公共就业服务和信息化的调节作用

六、 结论与政策建议

中国当前面临严重的就业结构性矛盾，尤其体现在职业不匹配现象的发生，造成劳动力资源配置效率低下，后果是众多劳动者难以人尽其才，收入差距随职业不匹配程度的加深而扩大。鉴于此，本文考察了职业不匹配对收入不平等的影响及其作用机制，得到如下结论。第一，职业不匹配减少了劳动者培养、激励、晋升、劳动合同签订这一系列提升收入的机会，使其收入系统性地落后于职业匹配者，导致劳动者之间的收入不平等，而且这种不平等后果在女性、大学生和年长者三类就业群体中更为显著。第二，劳动者试图通过职业转换实现职业匹配的努力往往由于“就业疤痕效应”而导致他们遭遇更大程度的收入不平等。第三，从宏观角度来看，地区平均职业不匹配程度每升高1个标准差，将导致地区收入差距上升19%～29%。第四，中国政府提供的公共就业服务不但提高了地区职业匹配程度，还通过职业指导和介绍等方式帮扶弱势群体，有效缓解了职业不匹配导致的收入不平等后果。

基于上述研究结论，本文提出如下政策建议。首先在制度层面，本文研究表明，“促就业”的关键在于“促匹配”，职业匹配程度提升，劳动者的能力才会得到更好地发挥，收入差距才会进一步地缩小。因而，政策部门需要强化有利于职业匹配程度提升的制度建设，如推动建立劳动者职业流动的监测体系、优化政府购买公共就业服务的机制。其次在管理层面，推动互联网招聘平台普惠化发展，如鼓励互联网平台举办公益性质的针对弱势群体的线下招聘会，实现网上职位机会和网下求职者的对接，并要求企业在招聘过程中详细列出职位的技能要求。最后在服务层面，公共就业服务在继续提供职业培训的同时，也要进一步强化职业介绍、职业指导、就业实习、就业救助工作，客观评估求职者的技能水平，建立企业招聘要求信息库，以数字化手段完善求职者需求和企业要求的对接过程，实现就业机会共享，促进就业服务均等化。