內(nèi)容提要：職業(yè)不匹配是勞動力市場的普遍現(xiàn)象，其對收入不平等的影響并未得到既有文獻的深入考察。基于中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)和O*NET工作內(nèi)容分析數(shù)據(jù)構(gòu)造多維技能錯配變量表征職業(yè)不匹配程度，研究職業(yè)不匹配對勞動者之間收入不平等的影響及其作用機制。結(jié)果表明，職業(yè)不匹配通過抑制勞動者接受在職培訓(xùn)、獲取績效工資、獲得職位晉升與簽訂勞動合同的機會，導(dǎo)致其遭遇收入不平等，這種不平等后果在女性、大學(xué)生和年長者群體中更為嚴(yán)重，并且難以通過職業(yè)轉(zhuǎn)換來緩解。進一步分析發(fā)現(xiàn)，地區(qū)平均職業(yè)匹配程度每降低1個標(biāo)準(zhǔn)差，勞動者之間的收入差距將會擴大19%～29%。政府主導(dǎo)的公共就業(yè)服務(wù)可以提高職業(yè)匹配程度，緩解職業(yè)不匹配帶來的不平等后果。研究結(jié)果表明，職業(yè)匹配程度的提升是中國實現(xiàn)“穩(wěn)定和擴大就業(yè)”與“共同富?！眱纱笳吣繕?biāo)的重要依托。

一、 引 言

當(dāng)前中國“就業(yè)難”和“招工難”并存，一個重要的特征在于求職者能力與職位要求的不匹配。2022年國務(wù)院《政府工作報告》提出，“拓寬就業(yè)渠道，強化就業(yè)服務(wù)”是今后就業(yè)工作的重點任務(wù)，其目的正是提高就業(yè)供需對接效率、緩解就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾。與此同時，繼2020年全面建成小康社會和脫貧攻堅取得階段性勝利后，中國收入分配工作的重點任務(wù)轉(zhuǎn)為相對貧困的治理，并于“二三五年遠景目標(biāo)”下實現(xiàn)人民群眾的“共同富?！薄＞蜆I(yè)是最基本的民生，是連接勞動者能力和收入的紐帶，職業(yè)匹配程度的高低意味著勞動者能否實現(xiàn)其能力的最大價值，直接關(guān)乎收入分配的公平與否。遺憾的是，盡管現(xiàn)實中職業(yè)不匹配的現(xiàn)象十分普遍，但鮮有文獻考察其導(dǎo)致的不平等后果。鑒于此，本文將“穩(wěn)定和擴大就業(yè)”與“共同富?！眱纱笳吣繕?biāo)納入統(tǒng)一的分析框架，研究職業(yè)不匹配對收入不平等的影響及其作用機制。

本文從三方面推進了職業(yè)不匹配與收入不平等因果關(guān)系的研究。第一，采用新方法測度職業(yè)不匹配。前期文獻對職業(yè)不匹配的刻畫主要基于教育錯配和技能錯配，并且偏向于考察其絕對收入后果(顏敏和王維國，2018；周敏丹，2021)，本文則采用勞動關(guān)系領(lǐng)域?qū)β殬I(yè)不匹配的最新測度方法(Guvenen等，2020；Addison等，2020)，考察多維技能錯配(Multidimensional Skill Mismatch)的收入不平等后果。第二，挖掘新的理論基礎(chǔ)。既有文獻關(guān)于職業(yè)不匹配的研究主要基于經(jīng)典人力資本理論及其擴展，本文則將拉齊爾(Lazear)的人事經(jīng)濟學(xué)觀點和皮凱蒂(Piketty)關(guān)于收入不平等的研究有機結(jié)合形成連貫的理論邏輯，對職業(yè)不匹配的不平等后果有相當(dāng)強的解釋力。既有文獻著重探討職業(yè)轉(zhuǎn)換和績效工資(Guvenen等，2020)作為因果關(guān)系的中間機制，本文則在此基礎(chǔ)之上額外提出三種機制，清晰地考察了五種機制的凈效應(yīng)。第三，提供新的政策視角。均等化的基本公共服務(wù)在邁向“共同富裕”道路中的重要作用已成為學(xué)界共識(李實，2021)，但既有文獻對公共就業(yè)服務(wù)功能的探討多基于人力資本積累的視角，本文則著眼于公共就業(yè)服務(wù)在促進職業(yè)匹配、幫扶弱勢群體這類提高勞動力資源配置效率方面的功能，這同樣是縮小勞動者之間收入差距的重要途徑。

具體而言，本文利用中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)對受訪者認(rèn)知與非認(rèn)知技能的科學(xué)測試結(jié)果和O*NET網(wǎng)站提供的工作內(nèi)容分析數(shù)據(jù)，測度勞動者的多維技能錯配程度，采用Kakwani相對剝奪指數(shù)刻畫個體收入不平等。經(jīng)驗結(jié)果表明，多維技能錯配通過抑制勞動者培養(yǎng)、晉升、激勵、合同簽訂的方式導(dǎo)致其遭遇收入不平等。面對職業(yè)不匹配，勞動者隨后的職業(yè)轉(zhuǎn)換反而會加劇收入不平等。本文還利用2005年人口普查1%抽樣數(shù)據(jù)和Bartik份額轉(zhuǎn)移法進一步發(fā)現(xiàn)地區(qū)平均多維技能錯配程度對地區(qū)收入基尼系數(shù)有顯著的正向影響。上述結(jié)果均證實，職業(yè)匹配程度的提高能夠有效縮小收入差距。

二、 文獻綜述與研究假說

1. 職業(yè)不匹配：從教育錯配到多維技能錯配

基于經(jīng)典人力資本理論，經(jīng)濟學(xué)早期關(guān)注勞動者教育與職業(yè)所需教育的錯配如何影響勞動力市場結(jié)果。研究普遍表明，在從事同一職業(yè)的情形下，教育過度者面臨工資懲罰，而教育不足者反而獲得工資獎賞(Verdugo和Verdugo，1989；顏敏和王維國，2018；周敏丹，2021)。對教育過度者而言，高于職業(yè)要求的人力資本未能轉(zhuǎn)為市場價值，導(dǎo)致其收入低于同學(xué)歷人群，教育不足者則通過在職培訓(xùn)和工作經(jīng)驗積累適應(yīng)職業(yè)要求，實現(xiàn)人力資本追趕，從而收入高于同學(xué)歷人群(Sicherman，1991)。

隨著研究的深入，教育作為人力資本單一衡量維度的地位逐步動搖。畢竟，教育無法等同于真實能力和生產(chǎn)率，學(xué)界普遍將其視為一種市場信號。相比之下，新人力資本理論將認(rèn)知與非認(rèn)知技能作為新的人力資本衡量維度，二者對個人的勞動力市場結(jié)果具有更強的預(yù)測能力。認(rèn)知技能是指人腦加工、儲存和提取信息的能力，如數(shù)學(xué)思維、記憶力、寫作能力，非認(rèn)知技能是指用個性特質(zhì)衡量的能力，個性特質(zhì)是指個人行為在特定環(huán)境和情形下體現(xiàn)出的固定傾向和趨勢，如人際溝通能力。Allen和Van der Velden(2001)最早將新人力資本理論融入教育錯配的研究范式，通過詢問初次就業(yè)者的教育和知識技能是否超過或不滿足當(dāng)前職業(yè)要求，發(fā)現(xiàn)相比教育錯配，技能錯配可以更好地預(yù)測工作滿意度和離職傾向。Green和Mcintosh(2007)進一步發(fā)現(xiàn)教育錯配和技能錯配的相關(guān)性并不高，他們揭示出勞動力市場普遍的技能短缺促使雇主不斷提高對求職者的教育要求，導(dǎo)致很多教育匹配者實際上是技能過度者。

不過，早期關(guān)于技能錯配的研究皆存在一些缺陷。其一，技能錯配測度的失準(zhǔn)。通過問卷直接詢問職業(yè)匹配情況過于主觀，由于個人的過度自信，受訪者傾向于夸大職業(yè)要求和高估自身能力(Hartog，2000)。對此，一些文獻根據(jù)各職業(yè)勞動者技能的平均數(shù)、眾數(shù)甚至通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法確定各職業(yè)要求的技能水平，勞動者自身技能水平與職業(yè)要求的技能水平的絕對差值即為技能錯配的程度。但是這類方法均基于調(diào)查數(shù)據(jù)，而隨后的實證也往往基于同一份調(diào)查數(shù)據(jù)展開，從而難以避免測量誤差和樣本選擇所導(dǎo)致的估計偏誤。其二，理論解釋的不足。即便技能錯配的研究源自新人力資本理論，但其對勞動力市場結(jié)果的解釋仍依賴經(jīng)典人力資本理論框架。實際上，研究的理論焦點應(yīng)由雇主雇傭過程的差異化篩選轉(zhuǎn)變?yōu)閯趧诱呷肼毢蟮牟町惢秤?，技能錯配的研究應(yīng)更多基于內(nèi)部勞動力市場理論，這也是本文的一大創(chuàng)新點。其三，拘泥于單一技能錯配。無論是通過問卷直接詢問還是通過調(diào)查數(shù)據(jù)測算得到的技能水平，多數(shù)文獻僅基于認(rèn)知技能的單一視角，而很少關(guān)注非認(rèn)知技能，特別是在數(shù)字時代愈發(fā)重要的社交技能(Deming，2017)。

鑒于此，近年興起一類摒棄上述缺陷的多維技能錯配研究范式(Fredriksson等，2018；Addison等，2020；Guvenen等，2020；Lise和Postel-Vinay，2020)。從技能水平的測度方法來看，勞動者的技能水平采集自大型社會調(diào)查中的技能水平科學(xué)測試結(jié)果，職業(yè)要求的技能水平來源于資深人力資源專家給出的各類技能在各種職業(yè)實際工作過程中的重要程度，二者均基于客觀數(shù)據(jù)，并將認(rèn)知與非認(rèn)知技能納入統(tǒng)一的錯配識別框架。從理論基礎(chǔ)來看，這些研究關(guān)注發(fā)生多維技能錯配情形下雇主與勞動者的反應(yīng)，通過相對成熟的勞動關(guān)系理論、人事經(jīng)濟理論等內(nèi)部勞動力市場理論及其數(shù)理模型作為理論分析依據(jù)。從研究內(nèi)容來看，F(xiàn)redriksson等(2018)基于八種認(rèn)知與非認(rèn)知技能錯配程度構(gòu)成職業(yè)不匹配變量，研究發(fā)現(xiàn)職業(yè)不匹配對入職起薪和工資增長有顯著的抑制作用，還會提高勞動者的離職傾向。Guvenen等(2020)是本文多維技能錯配測度方法的基準(zhǔn)文獻，他們的研究指出隨職業(yè)任期的延長，多維技能錯配導(dǎo)致了更高的工資懲罰效應(yīng)和職業(yè)流動概率。Addison等(2020)則將研究視角轉(zhuǎn)向性別對比，證實了女性因生育和幼兒照料導(dǎo)致的頻繁就業(yè)中斷造成女性在整個職業(yè)生涯周期的職業(yè)匹配程度落后于男性。

本文則聚焦以多維技能錯配為表征的職業(yè)不匹配對勞動者之間收入不平等的影響，該視角有其多方面的合理性。從理論層面來看，自人力資本理論產(chǎn)生伊始，就不斷有學(xué)者將教育及其錯配與收入不平等聯(lián)系起來，迄今最有說服力的解釋框架是Goldin和Katz(2010)的 “教育和技術(shù)的競賽”假說。他們將技術(shù)進步與教育視為相互追逐的對手，在技術(shù)領(lǐng)先于教育時，勞動力之間的收入不平等擴大，而隨著公共教育水平逐漸滿足技術(shù)要求，收入不平等縮小。套用這一演繹，企業(yè)需要對職業(yè)匹配的員工進行長期培養(yǎng)和激勵，否則將面臨人力資本投資的損失，因為技能過度和不足者更有可能另謀他就。反過來，根據(jù)羅伊模型(Roy，1951)，勞動者為使其技能得到更高的市場溢價，也會不斷搜尋匹配自身技能的職業(yè)?？梢?，職業(yè)匹配者始終最大化地發(fā)揮其技能的價值，從而其勞動力市場結(jié)果也更具有相對優(yōu)勢。從經(jīng)驗層面來看，Guvenen等(2020)發(fā)現(xiàn)多維技能錯配對勞動者的工資懲罰效應(yīng)是對稱的，即技能過度和不足均會抑制工資收入，這與教育錯配研究的相關(guān)結(jié)論有所不同?？傊瑒趧恿κ袌鰞A向于為自身與職業(yè)在技能上不偏不倚的勞動者提供相對于其他勞動者更高的工資，由此提出本文的核心研究假說：

假說1：以多維技能錯配為表征的職業(yè)不匹配導(dǎo)致了勞動者之間的收入不平等。

2. 職業(yè)不匹配與收入不平等

在內(nèi)部勞動力市場，企業(yè)有其特定的培養(yǎng)、激勵和晉升機制，力圖以合意的成本發(fā)揮人力資源的最大價值。從培養(yǎng)機制來看，企業(yè)通過提供在職培訓(xùn)的方式提高員工生產(chǎn)率，但基于成本收益的考量，并非所有員工都有接受在職培訓(xùn)的機會。Lazear(1977)指出，員工與企業(yè)的匹配度是企業(yè)在職培訓(xùn)供給決策的重要依據(jù)，必須有理由相信員工會留在企業(yè)，對該員工的投資才是有利可圖的。根據(jù)勞動力市場搜尋匹配理論，職業(yè)匹配者更可能長期留在企業(yè)，企業(yè)也會為長期員工提供專有人力資本投資，從而提高職業(yè)匹配者的勞動生產(chǎn)率和工資收入，但這一傳導(dǎo)過程往往需要一定時間。由此，本文提出如下研究假說：

假說2a：職業(yè)不匹配會減少勞動者接受在職培訓(xùn)的機會。

從激勵機制來看，企業(yè)通常引入績效工資體系獎勵出眾的員工，比如多種形式的津貼和獎金。Lazear(2000)指出，即使企業(yè)必須支付監(jiān)督成本，績效工資的發(fā)放也是有利可圖的。績效工資會激勵高生產(chǎn)率員工付出更多努力，從而提高企業(yè)的整體生產(chǎn)率。而且，績效工資體系還會吸引更多的高生產(chǎn)率求職者加入企業(yè)，在外部勞動力市場起到篩選作用?？梢灶A(yù)期，職業(yè)匹配者在企業(yè)中往往展現(xiàn)出更高的生產(chǎn)率，從而更有可能獲取績效工資。Lemieux等(2009)發(fā)現(xiàn)，隨著信息收集成本的下降，多數(shù)企業(yè)都會設(shè)立績效工資制度，這加劇了不同生產(chǎn)率員工之間的收入差距。實際上，Piketty和Saez(2003)在更早就發(fā)現(xiàn)企業(yè)為激勵員工所發(fā)放的股票、期權(quán)等利得性資產(chǎn)，其增值速度遠高于經(jīng)濟增速，成為收入不平等的重要來源。由此，本文提出如下研究假說：

假說2b：職業(yè)不匹配會減少勞動者獲取績效工資的機會。

從晉升機制來看，Lazear和Rosen(1981)指出企業(yè)在監(jiān)督成本高昂時會采取錦標(biāo)賽方法將相對表現(xiàn)更優(yōu)的員工晉升到更高的職級，同時增加職級之間的工資差異，這就導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部更為分散的工資結(jié)構(gòu)。可以預(yù)期，職業(yè)匹配者的相對優(yōu)異表現(xiàn)使得他們更可能得到職位晉升機會。事實上，更高的職位層級不僅帶來更高的職級工資，還會通過管理層年薪制、股權(quán)激勵制(Piketty，2018)、權(quán)力尋租(薛寶貴和何煉成，2015)等方式拉開與普通員工的收入差距。在中國，通常由更高職級帶來的多種暫時性收入沖擊可以解釋大部分教育和技能未能解釋的殘差收入不平等(徐舒和朱南苗，2011)。由此，本文提出如下研究假說：

假說2c：職業(yè)不匹配會減少勞動者獲得職位晉升的機會。

現(xiàn)將視角轉(zhuǎn)向外部勞動力市場。幾乎所有企業(yè)都在法規(guī)允許的范圍內(nèi)設(shè)立了試用期制度，用以篩選出人職最為匹配的員工簽訂勞動合同。同時，企業(yè)也會在生產(chǎn)旺季以勞務(wù)合同聘用臨時員工，由于試用期的缺失，這類勞動者普遍存在職業(yè)不匹配的問題，其薪資待遇自然也比正式員工低。此外，在數(shù)字時代高度活躍的靈活就業(yè)群體普遍處于職業(yè)不匹配狀態(tài)，他們本質(zhì)上執(zhí)行數(shù)字平臺提供的“最后一公里”任務(wù)，只需使用最基本的認(rèn)知技能。Lazear和Moore(1984)指出，未簽訂勞動合同的就業(yè)者，即如今常說的非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者，他們的生命周期收入曲線比標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者更平，因為他們?nèi)狈碜云髽I(yè)持續(xù)不斷的培養(yǎng)、激勵和晉升過程?？梢酝茰y，職業(yè)不匹配者由于更難簽訂勞動合同，其收入會顯著低于職業(yè)匹配者。由此，本文提出如下研究假說：

假說2d：職業(yè)不匹配會減少勞動者簽訂勞動合同的機會。

當(dāng)然，遭遇職業(yè)不匹配的勞動者會做出職業(yè)轉(zhuǎn)換的策略性決策，但會導(dǎo)致不可預(yù)知的后果。一方面，在信息較為充分時，勞動者可以通過不斷的職業(yè)轉(zhuǎn)換成為職業(yè)匹配者(Roy，1951；Guvenen等，2020)。另一方面，在信息不充分、工作搜尋摩擦較高時，職業(yè)不匹配者會長期處于各職業(yè)間試錯的顛沛流離狀態(tài)，失去前文所述的培養(yǎng)、激勵和晉升機會(Lise和Postel-Vinay，2020)。持續(xù)的失業(yè)經(jīng)歷不但會引發(fā)勞動者的恥辱感，也會受到來自雇主的歧視和社會的污名，從而產(chǎn)生“就業(yè)疤痕效應(yīng)”，形成對勞動力市場結(jié)果巨大的負(fù)面影響(Eriksson和Rooth，2014)。不過，職業(yè)轉(zhuǎn)換對收入不平等的影響方向究竟如何，還需交由實證檢驗。由此，本文提出如下研究假說：

假說2e：職業(yè)不匹配會增加勞動者發(fā)生職業(yè)轉(zhuǎn)換的可能。

三、 數(shù)據(jù)、變量與統(tǒng)計分析

1. 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)社會科學(xué)調(diào)查中心發(fā)起的中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)，該數(shù)據(jù)集是同時提供認(rèn)知與非認(rèn)知技能科學(xué)測試結(jié)果和職業(yè)分類代碼的大型微觀社會調(diào)查，這使得本文可以憑此測度勞動者的技能水平并匹配得到其職業(yè)所要求的技能水平。由于CFPS的認(rèn)知技能測試采用輪換問卷，僅有2010年、2014年和2018年三個年度進行了數(shù)學(xué)和文字技能測試，為保證跨年度可比性，選取這三個年度的數(shù)據(jù)作為本文實證部分主要使用的數(shù)據(jù)，在機制檢驗部分額外加入2012年、2016年和2020年的個體收入不平等和機制變量。職業(yè)要求的技能水平數(shù)據(jù)來自O(shè)*NET網(wǎng)站，后者提供了277項技能在923種職業(yè)實際工作中的重要程度。宏觀層面數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)研究需要，保留18-60歲當(dāng)前有全職工作、收入非缺失值的樣本。

2. 變量構(gòu)造

解釋變量：多維技能錯配。首先，測度勞動者的技能水平。與既有文獻保持一致(Guvenen 等，2020；Addison等，2020)，本文關(guān)注兩類認(rèn)知技能，包括數(shù)學(xué)、文字技能，來自CFPS中跨年度可比的數(shù)學(xué)和字詞測試。非認(rèn)知技能方面主要關(guān)注社交技能，這項技能的測度依據(jù)調(diào)查問卷中受訪者和訪員的主觀回答，同樣為保證跨年度可比性，本文找到三個年度均有的6項與社交技能直接相關(guān)的問題，所有回答均調(diào)整為1-5之間的正向得分(1)若原變量范圍在1-7，則2-3記為2，4記為3，5-6記為4，7記為5。若原變量范圍在1-10，則1-2記為1，3-4記為2，5-6記為3，7-8記為4，9-10記為5。，即滿分為30分。接著，測度職業(yè)要求的技能水平。O*NET網(wǎng)站的職業(yè)分類代碼基于美國標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼(SOC)，而CFPS數(shù)據(jù)提供的是國際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類代碼(ISCO)，本文利用程序?qū)崿F(xiàn)了二者的轉(zhuǎn)換。仔細檢查轉(zhuǎn)換效果，確保所有職業(yè)分類代碼均正確匹配到技能要求水平，若出現(xiàn)遺漏，則通過對比SOC和ISCO兩份官方文件手工補齊。對應(yīng)于勞動者的技能水平，職業(yè)要求的技能水平也關(guān)注數(shù)學(xué)、文字、社交三個方面。表1給出變量構(gòu)造用到的CFPS問卷題目和O*NET技能名稱，如果技能水平由多指標(biāo)構(gòu)成，則采用主成分分析法提取第一個主成分計算得到相應(yīng)的技能水平變量。最后，計算勞動者的多維技能錯配程度。按照Guvenen等(2020)提供的程序，分別將勞動者和職業(yè)要求的三類技能水平通過標(biāo)準(zhǔn)化去量綱，然后利用累積分布命令(cumul, equal)計算百分位數(shù)。需要指出的是，由于年齡對認(rèn)知技能測試結(jié)果有系統(tǒng)性影響，為與既有文獻保持一致，本文單獨對每個年齡的數(shù)學(xué)和字詞分?jǐn)?shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化和計算百分位數(shù)。最終計算方法如下：

(1)

其中，mismatchic為多維技能錯配，abilityij為勞動者i的技能水平百分位數(shù)，skillcj為職業(yè)c要求的技能水平百分位數(shù)。wj是數(shù)學(xué)、文字、社交三類技能錯配的權(quán)重，本文借鑒Addison等(2020)的思路，為三類技能錯配賦予等權(quán)重。

表1 技能水平變量構(gòu)造詳表

(2)

本文所涉及變量的定義及其描述性統(tǒng)計參見表2，所有以貨幣衡量的變量均使用各省GDP平減指數(shù)調(diào)整為2018年不變價格，所有連續(xù)變量均經(jīng)過上下1%的縮尾處理。

表2 變量定義及描述性統(tǒng)計

3. 中國勞動者的多維技能錯配

表3是本文根據(jù)CFPS三個年度數(shù)據(jù)計算得到的多維技能錯配統(tǒng)計表?？傮w來看，中國勞動者的平均多維技能錯配程度(范圍在0-1之間)保持在0.3附近，2018年最低。從各技能維度來看，社交技能的錯配程度是三類技能中最高的，其次是文字技能，數(shù)學(xué)技能的錯配程度最低，并且在2018年出現(xiàn)明顯下降。

表3 多維技能錯配統(tǒng)計表

進一步觀察區(qū)分年齡、性別、教育和就業(yè)形式的統(tǒng)計結(jié)果，分別對應(yīng)年長者、女性、低學(xué)歷者和非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者這四類傳統(tǒng)就業(yè)弱勢群體。首先是年齡方面，40-60歲年長勞動者的多維技能錯配程度顯著高于年輕勞動者，說明并非隨著年齡和工作經(jīng)驗的增長，勞動者的職業(yè)匹配程度就會逐步好轉(zhuǎn)。其次是性別方面，男性遭遇的多維技能錯配程度略高于女性，與Addison等(2020)基于美國數(shù)據(jù)的結(jié)果有所不同，可能與中國更高的女性勞動參與率和更少的就業(yè)性別歧視有關(guān)。再次是教育方面，學(xué)歷為大學(xué)以下的勞動者遭遇的多維技能錯配程度顯著高于有大學(xué)學(xué)歷的勞動者，并且差值高達0.0859，說明教育和職業(yè)匹配程度有高度的相關(guān)性。最后是就業(yè)形式方面，這里將未簽訂正式勞動合同的勞動者視為從事非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)?？梢钥吹?，非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者遭遇的多維技能錯配程度顯著高于標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者。

四、 模型與實證分析

1. 模型設(shè)定

為驗證研究假說1，本文利用如下基準(zhǔn)模型估計多維技能錯配對收入不平等的影響：

inequalirt=α+βmismatchirt+δcontrolirt+εirt

(3)

其中，被解釋變量inequalirt包括職業(yè)和區(qū)縣內(nèi)的收入不平等，mismatchirt是解釋變量，β是本文關(guān)注的估計系數(shù)。經(jīng)濟意義是：職業(yè)不匹配是否會導(dǎo)致從事同一類職業(yè)的勞動者之間的收入不平等？職業(yè)不匹配是否會導(dǎo)致更具有普遍意義的地區(qū)內(nèi)勞動者之間的收入不平等？controlirt是隨個體、區(qū)縣和時間改變的控制變量，εirt為擾動項。

為驗證研究假說2a-2e提出的五種機制，首先將基準(zhǔn)模型中的被解釋變量替換為機制變量。進一步地，采用Gelbach分解進行機制的滯后效應(yīng)檢驗，合理性在于，在職培訓(xùn)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率需要一定時間，雇主根據(jù)職業(yè)匹配狀況做出激勵、晉升、勞動合同簽訂決策也需要一定時間，職業(yè)轉(zhuǎn)換決策的影響也必須在滯后模型中考察。同時，Gelbach分解的優(yōu)勢在于能夠排除共線性的干擾，分解出五種機制對收入不平等影響的真實貢獻。具體而言(2)本文在實踐中采用Gelbach(2016)開發(fā)的命令b1x2進行估計。，Gelbach分解包含兩個步驟，第一步是估計基本方程：

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

(4)

其中，τ是滯后時間。第二步是估計加入了五種機制變量的完全方程：

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與完全方程中的βfull的差值Δ=βbase-βfull可由加入的五種機制變量所解釋。根據(jù)Gelbach(2016)證明得到的結(jié)論，某一機制變量k對Δ影響的真實貢獻為Δk=λkψk，相對貢獻度為(Δk/Δ)×100%。其中，λk是完全方程中該變量的估計系數(shù)，ψk是如下輔助回歸方程的估計系數(shù)：

kir,t(t-τ)=φ+ψkmismatchir,t-τ+uirt

(6)

2. 基準(zhǔn)結(jié)果

表3報告了多維技能錯配對收入不平等影響的估計結(jié)果，本文重點關(guān)注職業(yè)內(nèi)收入不平等和地區(qū)內(nèi)收入不平等。表4第(1)和(4)列僅控制了區(qū)縣和年份固定效應(yīng)，多維技能錯配的估計系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正。第(2)和(5)列進一步控制了勞動者自身的三類技能水平，第(3)和(6)列加入了所有控制變量，可看到估計系數(shù)逐步下降，但顯著性保持不變。上述結(jié)果支持了研究假說1，證實了本文的基本邏輯：職業(yè)匹配程度帶來的相對收入差異，加劇了從事同一類職業(yè)的勞動者之間的收入不平等，而且可以解釋更為普遍的地區(qū)內(nèi)收入不平等。

表4 基準(zhǔn)結(jié)果

多維技能錯配由數(shù)學(xué)、文字和社交三方面的技能錯配組成，究竟哪個維度對收入不平等的影響更大呢？對此，本文將基準(zhǔn)模型的解釋變量依次替換為數(shù)學(xué)、文字和社交技能錯配進行回歸。表5報告的結(jié)果顯示，職業(yè)內(nèi)收入不平等主要來源于社交技能錯配，而地區(qū)內(nèi)收入不平等主要來源于數(shù)學(xué)技能錯配，其次分別是社交和文字技能錯配。隨著經(jīng)濟的數(shù)字化發(fā)展，生產(chǎn)制造呈現(xiàn)出自動化和服務(wù)化的趨勢，勞動力市場對研發(fā)創(chuàng)新和人際溝通能力的要求大幅提高，因而高級認(rèn)知技能和社交技能得到越來越高的市場溢價(Acemoglu和Autor，2011；Deming，2017)。在同一類職業(yè)所展現(xiàn)出的同類工作場景中，由于各職業(yè)均有明確的認(rèn)知技能門檻，勞動者有著相似的認(rèn)知技能，因而社交技能錯配對收入不平等的解釋能力高于認(rèn)知技能錯配。從地區(qū)層面來看，認(rèn)知技能錯配對收入不平等的解釋能力反而更強?？梢姡瑸閷崿F(xiàn)“共同富?！保髽I(yè)在招聘時應(yīng)相比以往更加注重求職者的人際溝通能力能否滿足崗位要求，在政府或私營部門開展就業(yè)服務(wù)時，應(yīng)全方位評估求職者的技能水平以提高職業(yè)匹配程度。

表5 分技能維度的估計結(jié)果

3. 影響機制檢驗

表6報告了機制的即期效應(yīng)檢驗結(jié)果，2010年的CFPS未提供勞動合同簽訂情況，因而第(4)列缺失這一年的樣本?？梢钥吹剑远嗑S技能錯配為表征的職業(yè)不匹配顯著抑制了勞動者的培養(yǎng)、激勵、晉升以及正式勞動合同簽訂的機會，增加了轉(zhuǎn)換至其他職業(yè)的可能，估計結(jié)果支持了研究假說2a-2e。

表6 機制的即期效應(yīng)檢驗

進一步地，本文在滯后效應(yīng)框架下檢驗五種機制對收入不平等的相對貢獻度。表7報告了滯后2年和滯后4年的Gelbach分解結(jié)果，通過觀察可得到如下結(jié)論。首先，職業(yè)不匹配對收入不平等的影響存在滯后效應(yīng)，但隨著時間推移，影響程度減小。其次，缺乏績效工資和難以簽訂勞動合同是導(dǎo)致職業(yè)不匹配者2年后遭遇收入不平等的主要原因，而職業(yè)轉(zhuǎn)換的努力往往加劇了不平等。再次，職業(yè)匹配者在4年后升任管理崗位、獲得績效工資、簽訂勞動合同，使得他們拉開了與其他勞動者的收入差距，此時職業(yè)不匹配者持續(xù)的職業(yè)轉(zhuǎn)換反而使他們遭遇了更大的不平等，說明勞動者難以通過職業(yè)轉(zhuǎn)換改善不平等境遇，“就業(yè)疤痕效應(yīng)”的負(fù)面影響占據(jù)上風(fēng)。最后，職業(yè)匹配者接受的在職培訓(xùn)導(dǎo)致他們的短期相對收入下降，而長期相對收入增長，可能的原因是：員工需要為在職培訓(xùn)付費，而培訓(xùn)帶來的人力資本轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率需要2年以上的時間。

表7 機制的滯后效應(yīng)分解

4. 穩(wěn)健性檢驗

內(nèi)生性問題及其解決?；鶞?zhǔn)模型的解釋變量與被解釋變量存在明顯的互為因果關(guān)系，從反向作用渠道來看，更高相對收入的勞動者擁有更多職業(yè)選擇的權(quán)利，從而調(diào)整至更高的匹配程度。對此，本文采用工具變量法緩解內(nèi)生性問題，取勞動者的職業(yè)分類代碼前2位，將區(qū)縣內(nèi)職業(yè)2位代碼相同的勞動者視為“同事”，依照不同年份求得除勞動者以外其他“同事”的平均多維技能錯配程度作為工具變量，若區(qū)縣內(nèi)缺失其他“同事”，則采用省份內(nèi)的其他“同事”。一方面，為保證勞動者有足夠的“同事”，將職業(yè)分類代碼放寬至2位，勞動者偏好與能力相近的人一起工作(Fredriksson等，2018)，地區(qū)內(nèi)各類職業(yè)份額與發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)分工密切相關(guān)，從而“同事”之間有著類似的職業(yè)匹配程度，滿足工具變量的相關(guān)性要求。另一方面，個人遭遇的收入不平等程度難以影響其他“同事”的職業(yè)匹配程度，滿足外生性要求。表8給出了工具變量法第二階段的估計結(jié)果。與前文相比，結(jié)果的符號和顯著性不變，并且C-D Wald F統(tǒng)計值為3762.836，通過了弱工具變量檢驗，進而所有研究假說再一次得到了驗證。

表8 工具變量法的估計結(jié)果

其他穩(wěn)健性檢驗。第一，控制個體固定效應(yīng)。由于本文數(shù)據(jù)跨度為8年，采用面板固定效應(yīng)模型會丟失大量樣本，因而這里分別提供跨度4年和8年的估計結(jié)果。第二，替換被解釋變量。除Kakwani指數(shù)外，測度個體收入不平等的方法還包括Podder指數(shù)和Yitzhaki指數(shù)，這里對被解釋變量進行了替換。第三，替換解釋變量。為構(gòu)造多維技能錯配變量，前文賦予了三類技能錯配等權(quán)重。這里借鑒Guvenen等(2020)的思路，采用主成分分析的方法合成解釋變量。從表9報告的估計結(jié)果可以看到，前文結(jié)果再次得到驗證，本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、 進一步分析

1. 基于就業(yè)弱勢群體的考察

雖然前文通過統(tǒng)計分析考察了年長者、低學(xué)歷者、女性和非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者這四類就業(yè)弱勢群體的職業(yè)匹配程度，但更需關(guān)心職業(yè)不匹配對他們個人境遇的影響。本文分別將年齡是否大于40歲(old)、是否大學(xué)以下學(xué)歷(lowedu)、是否女性(female)、是否簽訂勞動合同(contract)的虛擬變量主項及其與多維技能錯配的交互項加入基準(zhǔn)模型，表10給出了估計結(jié)果。首先，年長者不但有著更低的匹配程度，而且遭遇職業(yè)不匹配時，會承受更高程度的收入不平等，說明年長者難以隨年齡增長自發(fā)地應(yīng)對勞動力市場摩擦，正如前文結(jié)果表明，職業(yè)轉(zhuǎn)換經(jīng)歷反而加劇了不平等。其次，雖然高學(xué)歷者職業(yè)不匹配的程度較低，不過一旦遭遇不匹配，會導(dǎo)致更嚴(yán)重的不平等，說明無論學(xué)歷高低，均需重視其職業(yè)匹配程度。再次，雖然中國性別之間的職業(yè)匹配程度差異不大，但女性更容易受到不匹配的影響?？梢?，在目前生育政策變動和就業(yè)性別歧視加劇的大背景下，積極開展針對女性的就業(yè)服務(wù)有助于改善她們的個人境遇。最后，非標(biāo)準(zhǔn)就業(yè)者作為勞動力市場供給的重要組成部分，從過去以農(nóng)民工為主體到如今以數(shù)字經(jīng)濟下的靈活就業(yè)者為主體，職業(yè)不匹配對他們造成的影響較小。

表9 其他穩(wěn)健性檢驗

表10 基于就業(yè)弱勢群體的考察

2. 宏觀層面的再考察

前文是從微觀層面考察職業(yè)不匹配對個體收入不平等的影響。但一般來說，政策部門和公眾廣泛理解的收入不平等是基于宏觀層面。鑒于此，本文試圖在宏觀框架下尋找不同地區(qū)職業(yè)匹配程度差異導(dǎo)致地區(qū)收入不平等變動的證據(jù)。

第一種途徑是將微觀層面的解釋變量和部分控制變量按年度、區(qū)縣求得算術(shù)平均值，被解釋變量為地區(qū)收入的基尼系數(shù)(Gini)、泰爾指數(shù)(Theil)和分位數(shù)比值(p75/p25)的對數(shù)。表11第(1)至(3)列給出了面板固定效應(yīng)模型估計結(jié)果，加入了勞動者的平均數(shù)學(xué)、文字、社交技能水平，以及平均受教育年限對數(shù)、平均健康水平、國有企事業(yè)單位就業(yè)比例、城鎮(zhèn)人口比例、性別比例作為控制變量。

第二種途徑是嘗試將職業(yè)匹配程度與人口普查數(shù)據(jù)相結(jié)合。具體而言，人口普查數(shù)據(jù)來自2005年1%個體抽樣數(shù)據(jù)，是目前已公開唯一提供受訪者收入的普查數(shù)據(jù)。職業(yè)匹配程度是根據(jù)2010年CFPS數(shù)據(jù)的測算得到的多維技能錯配程度。假定中國職業(yè)匹配程度在2005—2010年期間不發(fā)生顯著的變動，這個假定是合理的，比如前文已證實中國2010—2018年期間的職業(yè)匹配程度比較穩(wěn)定。那么，本文就可以采用份額轉(zhuǎn)移法(Bartik，1991)構(gòu)造一個城市多維技能錯配程度變量：

(7)

本文將兩種估計途徑中的解釋變量mismatch_cty標(biāo)準(zhǔn)化，使二者的標(biāo)準(zhǔn)差均為1。第(1)和(4)列的結(jié)果表明，多維技能錯配程度每降低1個標(biāo)準(zhǔn)差，將會帶來基尼系數(shù)19%～29%的改善(e0.174-1≈19%，e0.255-1≈29%)，經(jīng)濟意義十分顯著。

3. 公共就業(yè)服務(wù)和信息化的調(diào)節(jié)作用

職業(yè)不匹配導(dǎo)致的不平等后果已得到前文的詳細探討，但還需揭示其成因。一方面，作為基本公共服務(wù)的重要組成部分，公共就業(yè)服務(wù)為勞動者提供了完善的職業(yè)指導(dǎo)、職業(yè)介紹和崗前培訓(xùn)等公益性服務(wù)，通過均等化的公共就業(yè)服務(wù)實現(xiàn)平等的就業(yè)權(quán)，保障就業(yè)穩(wěn)定。那么，中國的公共就業(yè)服務(wù)能否在現(xiàn)實中改善職業(yè)匹配程度，緩解職業(yè)不匹配導(dǎo)致的不平等后果呢？對此，本文采用每萬人職業(yè)指導(dǎo)人數(shù)的對數(shù)衡量地區(qū)公共就業(yè)服務(wù)的政策力度。另一方面，依托互聯(lián)網(wǎng)的職業(yè)中介平臺是如今信息和數(shù)字化時代下勞動者求職的重要途徑。求職者和企業(yè)雙方將信息匯總至平臺端，緩解了勞動力市場中的信息不對稱問題，極大地提高了職業(yè)匹配效率。本文進一步采用每萬人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)量的對數(shù)衡量地區(qū)信息化水平，研究信息化能否在職業(yè)匹配過程中既“增效”又“提質(zhì)”，并最終改善勞動者的個人境遇。

表11 宏觀層面的再考察

表12中的Panel A是根據(jù)就業(yè)服務(wù)力度和信息化程度的中位數(shù)將樣本劃分為兩部分。結(jié)果表明，在公共就業(yè)服務(wù)的政策力度和信息化程度更高的地區(qū)，職業(yè)匹配程度也顯著更高，說明提升職業(yè)匹配效率可以有效提高職業(yè)匹配程度。

表12中的Panel B將2010、2014、2018年地區(qū)公共就業(yè)服務(wù)政策力度(service)和地區(qū)信息化水平(internet)的主項及其與多維技能錯配的交互項分別置入基準(zhǔn)模型。結(jié)果表明，公共就業(yè)服務(wù)能夠顯著緩解職業(yè)不匹配導(dǎo)致的不平等后果，而信息化卻無法起到類似作用，甚至還會加劇職業(yè)內(nèi)的收入不平等。產(chǎn)生如此結(jié)果的原因可能是：公共就業(yè)服務(wù)為公益性質(zhì)，主要服務(wù)于就業(yè)弱勢群體，起到“兜底線”的重要作用。而由于就業(yè)弱勢群體普遍存在數(shù)字鴻溝問題，他們難以運用信息化工具，反觀信息化卻能夠幫助能力出眾者搜尋到薪資豐厚的職位，從而加劇了收入不平等。

表12 公共就業(yè)服務(wù)和信息化的調(diào)節(jié)作用

六、 結(jié)論與政策建議

中國當(dāng)前面臨嚴(yán)重的就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾，尤其體現(xiàn)在職業(yè)不匹配現(xiàn)象的發(fā)生，造成勞動力資源配置效率低下，后果是眾多勞動者難以人盡其才，收入差距隨職業(yè)不匹配程度的加深而擴大。鑒于此，本文考察了職業(yè)不匹配對收入不平等的影響及其作用機制，得到如下結(jié)論。第一，職業(yè)不匹配減少了勞動者培養(yǎng)、激勵、晉升、勞動合同簽訂這一系列提升收入的機會，使其收入系統(tǒng)性地落后于職業(yè)匹配者，導(dǎo)致勞動者之間的收入不平等，而且這種不平等后果在女性、大學(xué)生和年長者三類就業(yè)群體中更為顯著。第二，勞動者試圖通過職業(yè)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)職業(yè)匹配的努力往往由于“就業(yè)疤痕效應(yīng)”而導(dǎo)致他們遭遇更大程度的收入不平等。第三，從宏觀角度來看，地區(qū)平均職業(yè)不匹配程度每升高1個標(biāo)準(zhǔn)差，將導(dǎo)致地區(qū)收入差距上升19%～29%。第四，中國政府提供的公共就業(yè)服務(wù)不但提高了地區(qū)職業(yè)匹配程度，還通過職業(yè)指導(dǎo)和介紹等方式幫扶弱勢群體，有效緩解了職業(yè)不匹配導(dǎo)致的收入不平等后果。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議。首先在制度層面，本文研究表明，“促就業(yè)”的關(guān)鍵在于“促匹配”，職業(yè)匹配程度提升，勞動者的能力才會得到更好地發(fā)揮，收入差距才會進一步地縮小。因而，政策部門需要強化有利于職業(yè)匹配程度提升的制度建設(shè)，如推動建立勞動者職業(yè)流動的監(jiān)測體系、優(yōu)化政府購買公共就業(yè)服務(wù)的機制。其次在管理層面，推動互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺普惠化發(fā)展，如鼓勵互聯(lián)網(wǎng)平臺舉辦公益性質(zhì)的針對弱勢群體的線下招聘會，實現(xiàn)網(wǎng)上職位機會和網(wǎng)下求職者的對接，并要求企業(yè)在招聘過程中詳細列出職位的技能要求。最后在服務(wù)層面，公共就業(yè)服務(wù)在繼續(xù)提供職業(yè)培訓(xùn)的同時，也要進一步強化職業(yè)介紹、職業(yè)指導(dǎo)、就業(yè)實習(xí)、就業(yè)救助工作，客觀評估求職者的技能水平，建立企業(yè)招聘要求信息庫，以數(shù)字化手段完善求職者需求和企業(yè)要求的對接過程，實現(xiàn)就業(yè)機會共享，促進就業(yè)服務(wù)均等化。