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| 劳动/就业 |
| 高校毕业生职业错配收入惩罚效应研究 |
| 第770期 作者：□文/李玉茹 时间：2026/2/1 9:56:17 浏览：21次 |
［提要］ 优化人力资本配置、减少职业错配是实现经济社会高质量发展的重要途径。本文关注毕业生学历水平、专业技能与工作岗位的匹配度，对其收入影响议题进行检验。研究发现：教育错配和专业错配对工资收入有显著的负向影响，即收入惩罚效应。不同性别间教育错配与专业错配带来的收入惩罚效应存在北京市内就业和落户意愿的异质性。因此，应加强校企合作，重视劳动市场的教育匹配和专业匹配现象，优化资源配置，改革招聘理念，进一步完善积分落户政策，缓解职业错配下的收入惩罚效应。
关键词：教育错配；专业错配；收入惩罚效应；高校毕业生
基金项目：山西省社会科学院（山西省人民政府发展研究中心）2025年度山西省高质量发展研究课题：“职业匹配视角下智能技术应用对山西青年高质量就业的影响研究”（项目编号：SXGZL2025107）；山西农业大学引进人才科研启动工程项目：“人力资本扩张如何影响劳动者技能错配”（项目编号：2025ZBQ06）。主持人：李玉茹
中图分类号：F24；G64 文献标识码：A
收录日期：2025年8月18日
一、问题的提出
教育部、人力资源社会保障部召开2025届全国普通高校毕业生就业创业工作会议强调，各地各高校要深入开展高校毕业生就业状况跟踪调查，加强就业质量评价反馈，推动高校毕业生就业指导服务全面提质升级，促进人才供需适配。2025届高校毕业生规模预计1，222万人，同比增加43万人。面对巨大的就业压力，大学毕业生在就业时常常要从事与其教育及技能水平不完全匹配的工作，从而出现教育错配、专业错配等职业错配现象。这种错配不仅扭曲资源配置，降低社会整体就业质量，还弱化教育信号功能，催生新一轮的“读书无用论”。
既有研究者已关注到职业错配的重要意义，然而当前针对毕业生的相关研究仍以教育匹配为核心，其中过度教育成为研究的重点领域，大多研究表示，过度教育会带来工资惩罚，教育不足产生工资红利。除此之外，专业错配问题尚未得到充分研究和探讨。Nordin et al.（2010）利用性别视角进行考察，发现专业错配对男性和女性的收入都为负，但男性更为严重。王子成和杨伟国（2014）则将专业匹配详细划分，考察不同程度的匹配对收入的负向影响效应，不匹配、大致匹配都会产生收入惩罚，匹配影响不显著。综上来看，既有研究对教育错配和专业错配都有所考察，但缺乏纵向匹配和横向匹配综合视角的考察，且当前关于职业错配对收入的影响探究仍缺乏实证数据研究的支撑。因此，随着教育扩张的深入推进和产业结构的优化转型升级，职业错配的比例正在不断增加，它会给男性和女性劳动者的收入带来何种影响？在整个就业环境中，是否在北京市内就业以及落户意愿对其的影响是否存在异质性？本研究将重点回答这些问题。
本研究采用《高校毕业生就业状况调查》课题组的调查数据，从职业错配的视角切入，关注毕业生学历水平、专业技能与工作岗位的匹配度，实证验证职业错配对其收入的影响，并做了倾向得分匹配的稳健性检验和异质性分析。本研究的边际贡献在于：第一，关注高校毕业生的学历、专业与工作匹配状况，兼顾了纵向匹配和横向匹配，从人力资本配置的视角展开职业错配对收入的影响，丰富了相关研究；第二，从北京市内就业以及落户意愿等多方面考察职业错配的异质性影响，为政府部门制定相关政策提供参考。
二、数据来源与模型构建
（一）数据及变量信息。本研究数据来源于《高校毕业生就业状况调查》课题组的调查，课题在综合考虑办学层次、学科特色、学校性质等基础上，遵循分层抽样与简单随机抽样的原则，对北京市内各大高校的毕业生展开了问卷调查。调查通过拟调研学校的就业指导部门联系各学院毕业班的班主任老师，将问卷发至本班级或年级2021届毕业生的群，由学生填写，收集原始样本量35，788个，其中最终落实工作的样本量14，458个。因为本研究关注职业错配对性别工资差异的影响，故保留样本中最终落实工作的个体数据，在剔除缺失情况严重和存在明显填写错误的变量后，共有13，812个样本进入研究。根据本文研究问题，选取和设置的变量包括：
关于被解释变量工资性收入，通过向毕业生询问“您在工作落实单位转正后税前年薪（包括各类奖金与现金奖励）”，单位为万元，以对数形式进入模型。
职业错配，主要从教育错配和专业错配两个维度进行衡量。教育错配，通过询问毕业生“您认为，您的学历层次与落实工作的岗位要求之间，匹配情况是什么”进行考察，回答“低于岗位要求”和“高于岗位要求”的则说明教育错配，赋值为1；回答“恰好满足岗位需求”的则说明教育匹配，赋值为0。专业错配，通过询问“您所学专业与落实工作的相关程度”，回答“相关”和“很相关”说明专业匹配，赋值为0；而“很不相关” “不相关”和“一般”则表示专业错配，赋值为1。
控制变量：性别，男性取1，女性为0。学历水平分专科、本科、硕士和博士四个层次，专科学历为参考组。政治面貌，中共党员为1，其他则为0。学科背景被归为五大类别，分别是理工类、经管类、教育学和法学、文史哲艺术类、农医类，以理工类为参照组；学校类型为虚拟变量，属于教育部或其他部委直属本科高校，则赋值为1，否则为0。毕业生的就业状况主要包括是否在北京市内就业，工作单位性质是机关事业单位、企业还是其他（参考组）。家庭因素主要考察了父亲的受教育程度是否是大专及以上，父亲的工作单位性质是机关事业单位、企业还是其他（参考组）。
表1列出了各变量的描述性统计情况。具体来看，毕业生收入水平方面，税前年薪均值为11.291万元，标准差达6.462。职业错配情况中，教育错配均值为0.213，专业错配均值为0.291，表明约两成毕业生个体存在教育错配，近三成存在专业错配。性别分布上，女性人数较多，占比高于男性（43.6%）。学历水平中，本科和硕士占比较高，分别为46.3%和42.2%，专科和博士占比相对较低，尤其博士均值仅3.2%。政治面貌方面，中共党员占比为23.8%。学科背景中，理工类占比最高（均值0.369），农医类最低（均值0.017）。学校类型上，教育部或其他部委直属本科高校毕业生占比均值为0.290。就业地点方面，66.2%的样本在北京市内就业。工作单位性质中，企业就业占比最高（均值0.565），其他类型占比最低（均值0.063）。家庭背景方面，父亲受教育程度大专及以上的占比为33.0%，父亲在机关事业单位的比例不高，为42.6%。（表1）
（二）模型设定。为了检验职业错配对工资收入的影响效果，本研究构建了以下模型：
lnwage=β1+β2mismatchi+αXi+μi （1）
其中，lnwage是被调查毕业生税前年薪对数；mismatch是被调查毕业生的职业错配状况，包括教育错配和专业错配，也是本文最重要的解释变量；Xi是一系列控制变量，主要包括性别、学历水平、政治面貌、学科背景、学校类型、是否在北京市内就业、工作单位性质、父亲的受教育程度和工作单位性质。β1为常数项，待估系数β2是教育错配的工资惩罚效果，α是其他控制变量的待估参数，i表示第i个个体，μi为随机误差项。
毕业生的工资收入和职业错配之间存在自选择性，因此本文使用1983年罗森鲍姆和鲁宾（Rosenbaum and Rubin）提出的倾向得分匹配法来解决这一问题，使用这一方法还可以进一步检验互联网使用影响农民工工资收入的稳健性。计算公式为：
ATT=Ep（x）|T=1［（Y1i-Y0i）T=1，p（X）］=Ep（x）|T=1［E（Y1i|T=1，p（X））－E（Y0i|T=0，p（X））］ （2）
其中，ATT（Average Treatment Effect）为职业错配对毕业生工资收入的平均处理效应；T代表有无教育错配和专业错配；Y1i和Y0i代表处理组和控制组的估计结果；p（X）代表倾向得分；X代表所有控制变量。
三、实证结果
（一）基本结果分析。本研究按照全样本和分性别样本对职业错配影响工资收入的效应进行估计。表2为主要特征变量的估计结果。在模型（1）～（3）全样本估计中，教育错配和专业错配对工资收入产生了显著负向影响。具体来看，教育错配的影响系数为-0.061，专业错配的影响系数为-0.044，都在1%的水平上显著，说明教育错配和专业错配都会产生收入惩罚效应，而教育错配的收入惩罚效应高于专业错配。模型（4）和模型（5）分性别样本的估计结果显示，男性样本中，教育错配的影响系数为-0.072，专业错配的影响系数为-0.052；女性样本中，教育错配的影响系数为 -0.048，专业错配的影响系数为-0.035，说明职业错配对男性和女性都会产生收入惩罚效应。（表2）
（二）稳健性检验。为处理自选择偏误导致的模型估计偏误，确认研究结果的稳健性，本研究采用了最近邻匹配、半径匹配和核函数匹配三种方法来修正选择性偏差。首先，基于Logit模型估计出每个毕业生样本职业错配的预测概率，即倾向得分；然后，对共同取值范围的观测值进行匹配，匹配结果通过了平衡性检验；最后，运用倾向性得分匹配方法分别估计职业错配处理组和对照组的平均工资水平及二者的差值（ATT）。
本研究分别估计了最近邻匹配、半径匹配和核函数匹配方法下的平均处理效应（ATT），结果见表3。由表3可知，教育错配维度下，全部毕业生、男性毕业生和女性毕业生匹配前的ATT值分别为-0.053、-0.085和-0.029。在控制了选择性偏差后，最近邻匹配后的ATT值分别为-0.077、-0.096和-0.056，说明不考虑选择性偏差的话，教育错配的收入惩罚效应被低估。全部毕业生样本半径匹配和核匹配的ATT值分别为 -0.068和-0.056，男性毕业生分别为-0.076和-0.084，女性毕业生分别为-0.059和-0.048。三种匹配方法的估计结果显著且基本一致，说明教育错配的倾向值匹配估计结果具有较强的稳健性。（表3）
在专业错配维度下，全部毕业生、男性毕业生和女性毕业生匹配前的ATT值分别为-0.126、-0.166和-0.098。在控制了选择性偏差后，最近邻匹配后的ATT值分别为-0.049、-0.071和-0.038，说明不控制该选择性偏差的话，专业错配的收入惩罚效应被高估。全部毕业生样本半径匹配和核匹配的ATT值分别为-0.049和-0.055，男性毕业生分别为-0.053和 -0.059，女性毕业生分别为-0.040和-0.047。三种匹配方法的估计结果显著且基本一致，说明专业错配的倾向值匹配估计结果具有较强的稳健性。
三种匹配结果与表2估计结果有相似显著性和符号表现，表明估计结果稳健，进一步验证了职业错配确实会产生收入惩罚效应，且对男性的影响更大。
（三）职业错配收入影响的性别异质性分析。北京作为全国的政治经济文化中心和华北的经济与金融中心，以其大量的就业机会吸引了众多人才，北京地区各大高校毕业生就业意愿的调查数据显示，其就业创业首选地点多在北京。据本研究数据统计，北京地区高校毕业生最终落实地点在北京的有9，143人，占比达66.20%。鉴于北京市人口规模和城市发展的考虑，北京市政府加紧了京外人口落户北京的政策；而北京户口背后所隐含的就业、社保、买房和车以及教育等社会福利，成为众多北京地区高校毕业生就业时考虑的现实因素。是否留在北京就业以及落户的意愿会对应届毕业生职业错配引致的收入惩罚产生什么影响，男性和女性是否存在差异，本研究接下来进行了探讨。
表4为主要考察职业错配影响效应异质性的估计结果。模型（a）探究职业错配的性别工资差异的影响是否存在京内就业的异质性，研究将毕业生就业地点是否在北京市内与教育错配和专业错配做交互项，纳入模型进行估计。结果显示，教育错配与是否京内就业的交互项对男性的工资收入产生了显著的负向影响，对女性的工资收入影响并不显著，这表明京内就业将会进一步加剧男性教育错配带来的收入惩罚效应。专业错配与是否京内就业的交互项对男性和女性的工资收入都产生了显著的正向影响，说明京内就业有助于缓解专业错配所带来的收入惩罚效应。其原因在于：当受控于外生变量或者规则时，人们将自发地服从规则，同时也巧妙探索恰当的个体生存空间。在职业价值极化和竞争群体不断扩张的就业困境面前，高校毕业生之间以实现京内就业为目标，为提高竞争力，一味迎合当前的就业标准，满足学历学位等门槛，以内卷化的方式实现强化和低维度的重复，反而进一步引起精神内耗、就业疤痕、收入惩罚等不良后果。（表4）
模型（b）则考察了职业错配的性别工资差异的影响是否存在京内落户意愿的异质性，研究通过询问毕业生“您选择工作时，下列因素中能够解决户口问题的重要程度如何”来衡量其京内落户意愿，回答选项为“很重要”和“比较重要”则说明落户意愿强，赋值为“1”；回答“一般” “不太重要”和“很不重要”说明落户意愿弱，赋值为0。生成的新变量与教育错配和专业错配形成交互项，纳入模型进行估计。结果显示，教育错配与落户意愿的交互项对男性工资收入的影响不显著，专业错配与落户意愿的交互项对男性的工资收入产生了显著的负向影响，说明京内落户意愿会加大男性专业错配带来的收入惩罚效应；而教育错配与落户意愿的交互项对女性工资收入的影响显著为正，专业错配与落户意愿的交互项对女性的工资收入影响不显著，表明京内落户有助于减弱女性教育错配所产生的收入惩罚效应。按照北京落户政策来看，应届高校毕业生能够享受到这项政策优惠的方式主要是进入国家机关、事业单位、大型央企等有进京指标的单位，或考取能够解决北京户口的大学生村官和大学生社工岗位。而毕业生为了这些户口优惠政策，往往会选择以牺牲专业匹配度为代价，且这些能够解决户口的单位发生专业错配率也比其他类行业高很多。
四、结论及建议
基于已有文献和理论，本研究利用《高校毕业生就业状况调查》课题组的调查数据实证检验了职业错配对毕业生收入的影响。最终得出以下结论：首先，教育错配和专业错配对工资收入产生了显著的负向影响，即职业错配产生了收入惩罚效应，而教育错配的收入惩罚效应高于专业错配。从性别角度看，教育错配和专业错配对男性工资收入影响的平均效应均大于女性。在控制了选择性偏差后，结果依然稳健。其次，从职业错配的收入影响效应的异质性来看，京内就业会进一步加剧男性教育错配带来收入惩罚效应，但有助于缓解专业错配所带来的收入惩罚效应；京内落户意愿会加大男性专业错配带来的收入惩罚效应，但会减弱女性教育错配所产生的收入惩罚效应。最后，男性的教育错配和专业错配带来的收入惩罚效应要高于女性，且在高收入群体中，男性专业错配所带来的工资收入惩罚效应影响更显著，但无论教育错配还是专业错配，其收入惩罚效应会随着收入分位数的增加而降低。男性毕业生和女性毕业生的职业错配回报率不同是造成毕业生性别工资差距最重要的原因。在中高收入层次群体中，专业错配和教育错配带来的收入惩罚会加大性别收入差距，且教育错配的效应更大。而两性之间职业错配比例的差异对缩小性别收入差距的影响小且有限。
鉴于此，本研究提出以下相关建议：第一，面对教育错配和专业错配带来的收入惩罚效应，高等院校应积极践行多层次的校企合作，以市场需求为导向，确立并及时调整优化专业设置和培养方案，积极推进新兴行业的专业设置；在校企合作过程中，各种专家学者、企业领导人等的讲座分享，以及面向各方企业的就业信息，学校以企业需求为科研方向，企业以学校为科研实验点，互利共赢，实现产、学、研的有效转化。此外，根据企业招聘需求进行有效且针对性的就业指导和职业培训，强化就业能力的同时，树立正确择业观和就业观，优化劳动力资源的市场配置。第二，北京市内就业和落户意愿对男性职业错配收入惩罚效应的加剧影响应该得到重视。在信息不对称的劳动力市场环境中，劳动力的受教育程度所显示的能力信号效应将得到雇主的认可和青睐，但企业在人才筛选环节应避免应届毕业生学历考察的门槛效应，将实习经验获得、志愿服务等实践操作能力划入考察范围，改革招聘理念，从实际需求出发，注重综合素质和发展潜能；政府应进一步完善积分落户政策，扩大对高学历人才尤其毕业生群体的覆盖面，以未来子女的教育保障等优惠政策吸引更多人才申报，减少男性为获得北京落户指标以专业错配为代价的情形，同时有助于提高他们的生活预期，维护社会稳定。
不可否认，本研究仍存在一定的局限。一是对于本研究中的核心解释变量职业错配的考察为主观报告，缺乏客观指标，未来随着数据的不断完善，可以进一步采用现实匹配法以及集合雇员与雇主双方评价等更为准确的方式推进研究。二是本研究将调研对象聚焦于应届毕业生，毕业五年内的毕业生以及其他农民工等群体职业错配对工资的影响是否与本研究保持一致结论，未来还有待进一步的研究。
（作者单位：山西农业大学公共管理学院）
主要参考文献：
［1］Zhu，R..The Impact of Major-Job Mismatch on College Graduates’ Early Career Earnings：Evidence from China［J］.Education Economics，2014.22（05）.
［2］宋健，赵秋婷.青年职业与教育匹配、职业期望及工作满意度［J］.青年探索，2022（05）.
［3］段永辉.教育错配对高等教育价值感知的影响——基于CLDS2018的实证研究［J］.现代职业教育，2024（18）.
［4］Wang Z Z.The Incidence of overeducation among international students upon graduation in Ireland：The effects of social capital and job searching methods［J］.Irish Educational Studies，2021.40（01）.
［5］吴晓刚，李晓光.中国城市劳动力市场中教育匹配的变迁趋势——基于年龄，时期和世代效应的动态分析［J］.中国社会科学，2021（02）.
［6］丁述磊，王佳萍，刘翠花.教育错配对青年就业质量的影响：理论与实证［J］.中国青年研究，2024（09）.
［7］颜敏，王维国.教育错配对工资的惩罚效应——来自中国微观面板数据的证据［J］.财经研究，2018.44（03）.
［8］傅琼.教育错配与薪资效应［J］.浙江社会科学，2023（04）.
［9］王子成，杨伟国.就业匹配对大学生就业质量的影响效应［J］.教育与经济，2014（03）.
［10］刘诗洋，吴玉鸣，吴青山.互联网普及能否改善人力资本错配［J］.当代财经，2022（06）.
［11］Rosenbaum P R，Rubin D B.The central role of the propensity score in observational studies for causal effects［J］.Biometrika，1983.70（01）.
［12］王益彬，张莉.大学生就业内卷化现象、成因及其消解路径［J］.黑龙江高教研究，2022.40（03）.
［13］封世蓝，谭娅，黄楠，龚六堂.户籍制度视角下的大学生专业与就业行业匹配度异质性研究——基于北京大学2008-2014届毕业生就业数据的分析［J］.经济科学，2017（05）.
［14］郭睿，周灵灵，苏亚琴，杨伟国.学历、专业错配与高校毕业生就业质量［J］.劳动经济研究，2019.07（02）.
［15］Firpo S，Fortin N M，Lemieux T.Unconditional quantile regressions［J］.Econometrica，2009.77（03）.
［16］刘敏，陆根书.高校毕业生就业质量的性别公平研究［J］.广西社会科学，2016（07）.
［17］胡磊，肖玉然.北京市积分落户政策对高学历人才生活预期的影响——基于扎根理论的探索［J］.西北人口，2022.43（02）.
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