教育错配对社会地位的影响研究——基于中国家庭追踪调查的证据.pdf

年 月太原学院学报（社会科学版）第 卷第 期 （）文章编号：（）收稿日期：基金项目：国家自然科学基金面上项目（）作者简介：朱永诺，安徽大学商学院技术经济及管理专业硕士研究生，研究方向：技术创新管理。：。中国家庭追踪调查（）每两年访问一次，目前最新为 调查数据。教育错配对社会地位的影响研究 基于中国家庭追踪调查的证据朱永诺（安徽大学 商学院，安徽 合肥 ）摘要：基于 年中国家庭追踪调查（，）数据，系统地考察了教育错配对社会地位的影响，并分样本检验不同类型劳动者的组群差异。实证结果表明：教育错配显著影响劳动者的社会地位，其中教育过度具有显著的惩罚效应，教育不足具有显著的补偿效应。上述结果经过一系列稳健性检验和内生性处理后依然显著。异质性分析结果显示，过度教育对男性劳动者社会地位的惩罚作用更强，学历和过度教育对社会地位的影响作用主要来自于年轻劳动者；学历和教育错配对不同户籍劳动者社会地位的影响作用没有显著差异。因此，加强不同类型劳动者的教育匹配，对提升个体社会地位和提升劳动力市场资源配置效率具有重要的现实意义。关键词：过度教育；教育不足；社会地位；熵平衡中图分类号：文献标识码：一、引言社会地位反映了个体在社会分层体系中所处的社会位置 ，是个人经济福祉的决定因素之一 。教育是大众获得社会地位、打破社会阶层化障碍的重要手段。特别是对于弱势阶层来说，接受教育是提升收入、实现阶层向上流动的重要途径。研究表明，大众投资教育的主要动机是改善劳动力市场机会 ，进而提升自己的收入、声望及地位等，以保持他们在劳动力队伍中的相对地位或实现向上阶层的社会流动。地位获得模型发现，一个人职业成就的 与个人的努力和教育水平有关。而从政府的角度来看，教育的公共投资被视为在全球知识经济背景下促进生产力提升和经济增长的一种方式。如果受过高等教育的毕业生都能在劳动力市场找到符合自己人力资本水平的职业岗位，进而实现收入水平的上升和社会阶层的向上跨越，这将对改善我国收入分配格局、构建橄榄型社会提供极大动力。在过去几十年中，世界大多数经济体进行了大幅的教育扩张，很多国家的教育发展已经远远超过劳动力市场对人才的需求，职业结构在短期内无法吸收急速增长的学历文凭 ，导致了人力资本供给与职业岗位需求不匹配的结构性问题，即教育错配现象，使得现实中“就业难”与“用工荒”现象并存。伴随着一次次“史上最难就业季”，大众越来越担心教育方面潜在的过度投资，不断有人提出疑惑，教育还能改善读书人的社会地位命运吗？事实上，教育错配已经成为许多国家关注的问题。鉴于此，本文基于 年中国家庭追踪调查（）连续三期调查数据，首先采用主客观结合的方法测度了中国劳动力市场中总体以及不同分组中的教育错配发生率，在此基础上探讨了教育错配对劳动者社会地位的影响效应，并利用工具变量法和熵平衡法检验过度教育对社会地位影响的稳健性，最后分样本检验不同类型劳动者的组群差异，揭示教育错配对劳动者社会地位获得的异质性影响，以期为家庭、个人的教育选择和相关部门的教育政策制定提供参考依据。二、文献综述（一）教育错配的定义及测量教育错配，通常指劳动者所达到的教育水平与其工作的教育要求不匹配，是劳动力资源配置低效的一种表现。现有学者将教育错配划分为过度教育（，变量符号：）和教育不足（，变量符号为 ）两种状态。过度教育是指劳动者的教育水平超过工作所需的教育水平，教育不足指劳动者的教育水平低于工作所需教育水平。在中国劳动力市场中，过度教育是主要的错配类型 ，并且随着劳动者教育水平的提高，过度教育发生概率呈上升态势 。对于教育错配的社会地位效应评估，一定程度上取决于教育错配的测量方式。当前学者主要通过三种方法测量教育错配：职业分析法、主观评价法和实际匹配法（众数法和标准差法）。职业分析法基于政府发布的初版官方标准或职业专家的分析对职业所需教育水平进行系统评估，以确定不同职业对应的最低教育程度，再将其与劳动者的实际学历水平相比较，进而得出教育错配的发生情况。国外学者罗素龙伯格（）、金玛丽麦戈德里克和约翰罗伯斯特（）等采用该方法对过度教育问题进行了研究，这种方法客观性和确定性较强，但是由于标准较难确定且具有一定的时滞性，对行业的快速变化难以实时反映，因此国内学者较少采用此方法。李建民和陈洁使用美国的职业名称词典作为中国的“职业 教育”对照标准，进而采用工作分析法测度中国的过度教育状况 ，但也有学者对此法提出了质疑 。主观评价法是以劳动者对自己从事职业的主观评估为依据，判断胜任工作所需的学历水平。国内外学者对该方法使用较为广泛，格雷戈邓肯和索尔霍夫曼（）、纳库姆斯彻曼（）、李根丽和周泰云、葛莹玉等学者先后采用过该种方法测量了过度教育的发生率，但由于认知或工作能力差异，不同在职者对职位的评价可能不尽相同，因而导致主观评价存在偏差。实际匹配法包括标准差法和众数法。众数法以某一职业的多数从业者的教育程度作为胜任该职业的教育水平。标准差法首先由研究者计算出每种职业内部教育年限的平均值和标准差，基于此来界定过度教育和教育不足。李勇等通过标准差法测度了 年间中国各行业的过度教育水平。李晓光和姚远也基于众数法和标准差法测度出的过度教育发生率分析了我国过度教育的动态变化和收入轨迹。综合来看，以上三种教育错配的测度方法各有优缺，任何一种测度都存在测量误差。学者们在此基础上对测度方法不断进行改进与完善。比如，彭树宏结合主观评价法与众数法，在特定职业被访者自我评估的胜任工作所需教育水平的基础上取众数，进而获得胜任该职业的教育水平。该方法既在一定程度上减弱了个体主观因素的影响，也减轻了客观的滞后性和偏误问题，但此法仍须确保样本中大部分人在事实上拥有压倒性的支配地位，否则其代表性将会受到影响，特别是在不同受教育群体数量上差距很小时。太原学院学报（社会科学版）年第 期（二）教育错配与社会地位获得社会地位是指社会上绝大多数人对某个人或某个群体的综合性价值评价 ，是社会分层理论学家长期关注的热点问题之一。社会地位作为个体在社会阶层中所处的位置，通常用职业声望或社会政治经济地位指数来表示。现代社会中，职业在个人生涯中具有重要影响。职业与附着在其身上的客观社会经济特征，在很大程度上影响着人们的机遇与行为。职业声望一般是人们对社会上的各种职业按照好坏程度与高低等级进行赋分，依据得分高低来排列职业的声望等级，是用来评估个体社会地位的一个重要表现。职业声望相对高低的评分排序在一定时期内具有稳定性。因此，许多学者使用以职业为基础建构的声望地位等级量表来反映个人的社会地位水平。当代社会，教育不仅作为一种资源，也作为一种极其重要的地位获得机制，与社会阶层结构以及社会流动之间具有极大相关性，是社会分层研究的重要内容。有学者发现，受教育程度越高，劳动者越有可能获得更高声望的职业。黄艳敏从新人力资本视角下，探究了教育的社会地位获得机制，并证明了“教育确能改变命运”。王奕俊和胡慧琪构建了教育与社会地位获得的结构方程模型，证明出职业教育为个体社会地位获得提供了有力的保障。刘云波等也将职业声望视为教育的一种私人收益。教育错配作为劳动力资源分配不均的一种表现形式，对个人和劳动力市场产生诸多不利影响，比如工资下降 、工作满意度降低 、技能损失 和生产力下降 等。现有实证研究普遍发现过度教育对收入具有惩罚效应 ，教育不足对收入有溢价作用 。约普哈托格（）发现，过度教育的回报率通常占所需教育回报的一半到三分之二。李晓光和姚远通过研究过度教育的动态变迁和收入轨迹发现，过度教育可能持续性地存在于劳动者的职业生涯中，其中持续过度教育个体的平均收入水平最低，而陷入过度教育的个体收入增长会明显减缓甚至下降。除了对收入的影响外，还有学者考察了教育错配的非经济后果，如工作满意度和就业质量等。在此类研究中，学者的结论尚不统一。以教育错配与工作满意度的关系为例，一些学者认为教育错配正向影响工作满意度 ，而另一些学者发现二者呈负向关系 。弗朗西斯科费兰特（）认为，教育可能会导致人们对工作机会的更大期望，当这些期望没有得到满足时，可能会导致工作不满。吉姆艾伦（）和罗尔夫范德费尔登（）发现，在控制了工作质量之后，教育错配不影响劳动者的工作满意度 。费利克斯布切尔（）也发现德国的过度教育与工作满意度之间不存在相关性。综上所述，首先，现有研究对教育错配发生率测量方法不尽相同，测量结果也存在一定差异。其次，在教育错配的影响作用方面，现有研究普遍考察了教育错配的经济后果，对于非经济后果，部分学者考察了工作满意度和工作质量等，结果尚未统一。而对于社会地位的影响研究，当前学者多考察了教育对社会地位的正向作用，但较少学者研究教育错配的社会地位效应。基于此，本文对已有文献的边际贡献如下：（）本文在教育错配的测度方法上，采用主客观结合的方式，使用劳动者主观自评法和客观标准差法相结合的方式测量教育错配率，减小了测量误差。（）本文将研究视角集中在劳动者社会地位上，基于中国家庭追踪调查数据，探究了教育错配对劳动者社会地位获得的影响，并选择母亲受教育年限作为过度教育的工具变量，采用两阶段最小二乘法进行稳健性检验，并且采用熵平衡法和遗漏变量检验方法进一步检验基准结果的稳健性，进而克服解释变量的内生性问题，以得到更加稳健的检验结果。（）本文考察了教育错配对劳动者社会地位作用的微观结构差异，分别从性别、年龄和城乡地域三方面探究了劳动者教育错配的异质性因果效应，为合理配置人力资源、促进不同劳动者就业公平以及实现人力资本效用最大朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究化提供具有针对性的经验证据。三、研究设计（一）样本选择和数据来源本文数据来源于 年中国家庭追踪调查（）。重点关注中国居民的经济与非经济福利，包括教育获得、家庭关系与家庭动态、人口迁移、经济活动等多种研究主题，是一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目。年正式开展调查访问，每两年访问一次，至今，已经完整发布至 调查数据。从 年起，向被访者询问了有关胜任工作所需教育程度的信息，这为本文计算教育错配程度提供了支持。本文对数据作了以下处理：（）样本范围限定于劳动年龄人口。（）仅保留 岁的处于就业状态的个体样本。此外为了保证实证结果的准确性和可靠性，剔除受教育程度和职业分类信息缺失及异常样本，最终本文得到 个样本量。（二）变量定义 被解释变量本文的被解释变量为国际社会地位指数（，）。社会地位是个体在社会阶层中的位置、等级，包括了财富、权力和声望等多个维度。因此本文采用 来定距测量劳动者的职业地位，进而用以表征劳动者的社会地位。已得到学者广泛认同，得分为连续变量，得分越高，代表劳动者的社会地位越高。同时，为避免共线性问题，本文对这一指标进行了对数处理。核心解释变量本文的核心解释变量为劳动者教育错配状况，包含过度教育（）和教育不足（）。教育错配状况是劳动者受教育程度与工作岗位要求之间的差异。在 调查问卷中，有一项问题为：“从知识和技术的角度来看，您认为胜任这份工作实际需要多高的教育程度？”。本文根据相应的学制，将受访者回答的学历变量转化为胜任工作所需要的教育年限。同时，通过与个人实际受教育年限的对比，可以得出受访者工作岗位的错配情况。控制变量参考已有文献，本文从个人特征、工作和家庭背景三个方面选取控制变量。个人特征变量包括被访者的性别、年龄、户口、婚姻状况和身体健康状况，考虑到年龄变量对因变量的非线性影响，本文放入了年龄的二次方项。工作变量为个人工作经验，家庭背景选取被访者父亲的社会地位作为控制变量。表 变量定义及描述性统计变量名称变量符号变量说明样本量均值标准差国际社会地位（取自然对数）连续变量 实际教育年限 连续变量 过度教育 是 ，否 教育不足 是 ，否 性别 男性 ，女性 年龄 连续变量 年龄平方 连续变量 户籍 非农业户口 ，农业户口 太原学院学报（社会科学版）年第 期续表 变量名称变量符号变量说明样本量均值标准差婚姻状况 在婚（有配偶），否则 健康状况 非常健康 ，很健康 ，比较健康 ，一般 ，不健康 工作经验 连续变量 父亲社会地位 连续变量，取值 资料来源：作者根据 年中国家庭追踪调查（）数据计算得到。（三）测量方法与模型设定 教育错配的测度本文参考彭树宏的思路，对被调查劳动者的工作所需教育的自我评价取标准差，将此作为该职业所需教育水平。为了避免因劳动者学历分散而造成标准差过大，本文按照细分职业计算教育错配率。本文根据细分职业得出劳动力自我评价的职业所需教育年限均值，在此基础上加减一个标准差，将此区间作为适度教育区间。劳动者实际教育年限小于区间最小值则为教育不足，大于区间最大值则为教育过度。模型设定被解释变量 为连续变量，因此，采用 模型实证分析教育错配对社会地位的影响，估计模型为：（）其中，代表劳动者社会地位指数，表示劳动者的实际受教育年限。和 为本研究的核心解释变量，和 表示个体是否存在教育错配的虚拟变量，当个体的实际受教育程度大于（或小于）其工作所需受教育程度时，（或 ）赋值为 ，说明个体存在过度教育（或教育不足）；当个体的实际受教育程度等于其工作所需受教育程度时，说明该个体为适度教育，变量 （或 ）赋值为 。代表个人特征、工作和家庭层面的控制变量；代表随机误差项。四、实证分析（一）中国劳动力市场教育匹配状况基于主观自我评价法与标准差法相结合的方法，本文分别从性别、户籍、学历、工作经验和单位类型五个方面，计算出中国劳动力市场中教育适配和错配发生率，详见表 。表 基于标准差自评法的教育匹配状况类别名称过度教育（）适度教育（）教育不足（）总体情况性别户籍学历全部样本 男 女 非农业 农业 初中及以下 高中 大专及以上 朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究续表 类别名称过度教育（）适度教育（）教育不足（）工作经验单位类型 年及以下 年 年及以上 公共部门 私人部门 资料来源：作者根据 软件整理计算得出。如表 所示，中国劳动力市场中，总体的教育错配率为 ，其中过度教育占 ，教育不足占 。同时，教育错配在不同群体中的发生率存在较大差异，具体而言：从性别来看，男性样本比女性样本教育过度发生率更高，这说明相较于男性来说，女性更容易找到与其学历相匹配的工作。可能的原因是，与男性相比，女性中低学历劳动者数量占比更高，本文研究样本中，小学及以下学历女性占女性总人口比例为 ，而男性这一比例为 ，因此男性在劳动力市场中学历竞争程度更高，导致相同学历情况下，男性更易发生向下错配现象。从户籍角度看，相比于农业户籍，非农户籍劳动者教育适配率更高，过度教育发生率更低。这可能是由于不论是教育体系还是劳动力市场，中国城乡发展仍然存在差距，城镇居民不管是教育资源还是就业机会，都优于农村居民，因为城市的职业结构更能消化较高的学历水平，因而城镇居民更容易找到与学历相匹配的职位。学历方面，纵向比较来看，随着学历提高，教育不足发生概率逐渐降低，且高中学历劳动者过度教育发生率高于其他群体，说明高中学历个体更难找到与其学历相匹配的工作，只能向下寻求工作机会。初中及以下教育适配率远高于其他群体，主要原因在于该部分学历人群大多从事体力劳动的职业，胜任职业所需学历较低，因此与低学历劳动者适配度更高。从工作经验来看，年的劳动力的教育错配率最低，说明该工作年限范围中的劳动者与工作更加适配，由此看出，工作经历可以在一定程度上弥补教育年限的不足，这一定程度上支持了人力资本理论中所说的工资差异不仅取决于学历，还取决于工作经验等非学历因素的观点。在单位类型方面，公共部门从业者的教育匹配情况更差，其教育过度和教育不足发生率均高于私营部门，一定程度上体现了公共部门由于流程僵化、自主权有限和激励措施薄弱而产生的低竞争性和低流动性 。（二）教育错配对劳动者社会地位的影响效应表 为本文的具体估计结果。列（）展示了核心解释变量的系数估计结果，对 值的估计系数显著为正，估计系数为 ，说明教育年限每增加一年，劳动者社会地位指数的边际值提升 个单位。过度教育系数显著为负，教育不足系数显著为正，且二者系数的绝对值均大于 系数绝对值，说明相较于教育适配者，过度教育者会遭受社会地位的惩罚效应，而教育不足者则可以享受补偿效应，且过度教育带来的社会地位惩罚效应高于提升教育所带来的地位提升。进一步地，为了避免教育之外的“遗漏变量”差异对社会地位造成的影响，列（）控制了劳动者的个体特征变量。结果表明，核心解释变量的系数大小及显著性均未发生明显变化。列（）加入了衡量工作背景的变量，我们发现，核心解释变量的系数绝对值进一步减小，但变化很小，进一步说明教育之外的人力资本差异对个体社会地位具有一定的影响，但并未改变我们的核心结论。列（）进一步太原学院学报（社会科学版）年第 期工作经验为年龄减去上学年限再减去 得到，对于教育年限低于 年的，用年龄减去 代理。控制了家庭背景变量以及地区和时间效应，用于考察家庭背景差异以及地区间的职业差异和时间变化对社会地位的影响，我们发现，核心解释变量的结果依然稳健。在所有回归结果中，和 系数均显著为正，系数均显著为负，说明教育错配会显著影响劳动者社会地位的研究结论是可信的。表 教育错配对社会地位的影响变量（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）注：括号内为稳健标准误；、和分别表示在 、和 的水平上显著。下表同。（三）稳健性检验 工具变量估计本文研究了教育错配对社会地位的影响效应，所研究的教育数据基于传统意义上的学历教育，但劳动者可能接受了其他形式的教育，比如自我教育、技能或岗位培训教育等，这一类教育无法通过传统学制转换方式来衡量其教育水平，换言之，这一类型的教育资本的积累更倾向于个人能力的积累，属于不可观测因素，因此可能造成遗漏变量问题。为了解决该内生性问题，本文采用工具变量法进行处理。现有文献表明，父母的受教育程度与他们的孩子之间有很强的相关性 ，其会影响个体的实际受教育水平，从而影响过度教育的发生率。本文参考周敏丹 的研究，将母亲的受教育程度（）作为教育过度的工具变量放入回归模型，并采用两阶段最小二乘法（）进行稳健性检验。表 第（）（）列报告了 估计的结果。在控制全部控制变量和固定年份和省份的情况下，采用 方法，过度教育对个体社会地位仍具有显著的负向影响，且系数估朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究计值较 回归系数值更大，这说明此前的基准回归可能低估了过度教育者社会地位的惩罚效应。统计量大于 （约为 ），说明工具变量与内生解释变量之间的相关性是显著的。熵平衡（，）结果分析在样本自选择问题上，目前研究多采用倾向得分匹配法进行反事实推断。但传统方法无法确保处理组和控制组在样本特征（第一阶段选取的变量）上实现平衡，难以避免倾向得分模型被错误指定的可能。为此，延斯海恩穆勒（）提出了解决选择偏误的另一种方法 熵平衡法，以熵权重 替代 得到反事实指标 （）的表达式：（）（）权重 由以下公式决定：（）（）（）表 显示，经过熵加权后，实验组与控制组协变量间的差距明显缩小，数据的平衡效果较好。采用 进行回归时，引入熵平衡的协变量，能够在不影响估计结果的情况下提高估计效率 。如表 列（）列示了经熵平衡匹配后的估计结果，结果显示在解决了样本的自选择问题后，过度教育对个体社会地位的负向影响结论依旧显著。表 熵平衡前后各协变量的匹配状况变量处理组加权前控制组加权后控制组一阶矩二阶矩三阶矩一阶矩二阶矩三阶矩一阶矩二阶矩三阶矩 资料来源：作者根据 软件整理计算得出。表 工具变量及 估计结果变量（）第一阶段 （）第二阶段 （）熵平衡 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）太原学院学报（社会科学版）年第 期续表 变量（）第一阶段 （）第二阶段 （）熵平衡 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）遗漏变量检验针对遗漏变量问题产生的结果偏差，本文利用工具变量法对模型结果进行了修正。此外，本文还考虑：如果回归模型存在遗漏变量，系数偏误能有多大？其是否会对本文的结论产生影响？为此，本文借鉴学者艾米丽奥斯特（）提出的检验方法进一步检验遗漏不可观测变量导致问题的严重性。奥斯特论证了在不可观测的变量存在的情况下，可以利用估计量近似获得真实系数的一致估计，其中表达式为：（）该表达式中，估计量 依赖于 和 ，其中，为遗漏变量相对于控制变量对模型的解释程度，为将遗漏变量纳入方程后模型的拟合优度。参考艾米莉奥斯特（）通过数值模拟得出的检验方法，本文将 设定为 ，为 倍基准回归拟合优度进行检验。表 检验结果显示，所有估计系数都处于判定区间内，通过了稳健性检验，表明模型不太可能存在与本研究所关注自变量同等重要的遗漏变量。表 遗漏变量检验结果因变量变量的取值范围值是否通过 ，是 ，是 ，是朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究五、进一步分析（一）基于性别的子样本分析性别分样本的估计结果显示（见表 ），学历对社会地位的促进作用在男性和女性分样本中均在 水平上显著，且在女性样本中这种促进作用更强。而与相同学历教育适配者相比，教育错配在男性样本中对社会地位的影响更大，且系数都在 水平上显著。通过似无相关检验发现，学历、过度教育和教育不足的组间系数差异检验的 值为 、和 ，表明男性学历对社会地位的促进作用在 水平上显著低于女性，而过度教育和教育不足对社会地位的影响分别在 和 水平上显著高于女性。中国传统素来存在“男主外，女主内”的性别观念及家庭分工模式，女性受教育机会较男性更少，女性群体受教育个体占比更小，当女性受教育程度提高时，将实现更多的社会地位回报。表 性别、年龄和城乡异质性分析变量按性别分按年龄分按城乡分女性（）男性（）年轻（）年长（）农村（）城镇（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（二）基于年龄的子样本分析中国高校扩招政策实施于 年，因此总样本中不同年龄群体受到政策的影响不同，在扩招政策实施前已超过高等教育升学年龄的个体受到扩招政策的影响很小。根据中国现行的学制，个体通常在 岁时进入大学。按此推算，在 数据中对应年龄为 岁的个体，因此，年龄在 岁以上的个体几乎不会受到高校扩招政策的影响。但考虑个体可能由于复读或者留级等原因而使入学时间延后，同时参考已有研究，本文将 岁作为分组界限，按 岁和 岁的不同年龄结构进行异质性分析。前者称为年轻劳动者，后者称为年长劳动者。表 的（）（）列是分年龄的回归结果，学历以及教育错配对社会地位的影响在年轻劳动力和年长劳动力的分样本中都显著。通过似无相关检验发现，学历和过度教育的组间系数差异检验的 值分别为 和 ，表明年轻劳动者学历对社会地位的正向效应在 水平上显著高于年长劳动者，且随着年龄的增长，过度教育所带来的社会地位惩罚效应逐渐减弱。年轻劳动者在就业市场面临的就业机会更多，职业流动性更强，因此学历提升对社会地位的促进作用更强。年长劳动者可能由于工作经验优势，处于较高的职业层次，因此学历的提升对职业地位的促进作用减弱，这进一步说明了工太原学院学报（社会科学版）年第 期组间系数检验的 值用于检验组间 、系数差异的显著性，采用似无相关回归。作经验可以部分弥补教育年限的不足。另外，年轻劳动者在求职过程中面临较大的竞争压力，学历向下错配的现象发生也更加普遍，因此与适度教育者相比，过度教育对社会地位的惩罚效应在年轻群体中也更大。教育不足的组间系数差异检验的 值为 ，表明教育不足对不同年龄层次劳动者社会地位的补偿效应不存在显著差异。（三）基于城乡的子样本分析由于我国存在城乡二元结构，学历结构在城乡间有较大区别，根据国家统计数据，城镇平均教育水平和教育收益率都普遍高于农村。同时，由于城乡分割的户籍制度，民工在城市劳动力市场受到歧视，城镇劳动力和农村劳动力之间的收入存在较大差距。为研究户籍制度的影响，我们按照不同户籍类型将样本划分为农村户籍和城镇户籍两类，分别进行回归，结果如表 的（）（）列所示。可以发现，不论是城镇户籍还是农村户籍的劳动者，学历和教育错配对社会地位的影响作用都在 水平上显著，同总体回归结果相符。通过似无相关检验发现，学历的组间系数差异检验的 值为 ，表明城镇户籍的劳动者学历对于社会地位的促进作用在 水平上农村。这说明劳动力市场依旧存在城乡割据现象，城镇居民的教育回报依然显著高于农村居民，这种回报不仅体现在工资收入上，还体现在社会地位的差距中。有研究发现，相比于农村户籍的劳动者，城镇户籍劳动者进入公有制单位的概率显著更高 ，这在一定程度上支持了本分样本结果。教育过度和不足的组间系数差异检验的 值分别为 和 ，说明教育错配对社会地位的影响在不同户籍劳动者之间并无显著差异。六、结论与讨论（一）研究结论教育是民生之基，是当前公认的最普遍、最主要的改变阶层性质的工具，也是国之大计、党之大计，是现代社会促进社会平等的最重要因素。在国家鼓励教育公平，推进高等教育向大众教育转型的同时，由于劳动力市场供给侧与需求侧的不平等，产生了日趋严重的教育错配问题，这也引发了人们对过度追求教育是否可以促进社会地位获得的思考。本文基于 面板数据发现，中国劳动力市场中的教育错配程度较高，发生率为 （如前文表 下分析），且这种现象在不同群体中差异较大。因此，在教育内卷化的时代，探究教育错配对劳动者社会地位的影响具有重要的理论和现实意义。本文以适度教育者为参照，考察了“学历 工作”错配对劳动者社会地位的影响，通过工具变量法、熵平衡法和遗漏偏误检验处理了模型可能存在的内生性问题，并通过分样本回归考察了学历和教育错配对社会地位影响的异质性。主要研究结论如下：第一，基准回归结果表明，与教育水平相同的适度教育者相比，教育过度对劳动者的社会地位具有显著的惩罚效应，教育不足对劳动者的社会地位具有显著的补偿效应。第二，工具变量法、熵平衡法和遗漏偏误检验的研究结果显示，在处理了过度教育的内生性问题后，其对社会地位的惩罚作用仍旧存在。第三，通过分组回归发现，学历对女性劳动者、年轻劳动者和城镇劳动者的促进作用更显著，过度教育在男性劳动力和年轻劳动力样本中对社会地位的惩罚作用更强，而教育不足在男性劳动力和年长劳动力样本中社会地位的补偿效应更强。而在不同户籍的样本中，教育错配的影响作用没有显著差异。（二）政策建议基于本文的研究结论，提出以下建议：第一，在劳动力市场供给端，优化教育资源配置，完善人才培养模式。中国劳动力市场教育错配的根源在于教育供给与岗位需求之间的失衡，为了缓解这种现象，需要对当前的教育结构进行朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究优化，同时完善人才培养模式。一方面，政府应根据行业和职业的需求调整高等教育的专业设置和招生计划以满足经济需要。一味地进行教育扩张势必会导致不同层次的教育供给和劳动力需求之间的结构性失衡，导致过度教育现象的发生和加重。政府可以鼓励各高等教育院校与产业界进行紧密合作，根据市场需求合理调整各层次人才教育扩张的速度，同时建立校企实习的长期合作机制，为在校生提供实习实训的机会，提高毕业生的综合素质、综合能力和就业竞争力。另一方面，政府应加强对职业教育的扶持，调整普通教育与职业教育的比例，提高职业教育的社会地位和教育质量。职业教育可以为劳动力市场提供更多实用性和针对性人才，降低雇佣双方之间的不对称，从而降低教育错配现象。相比于普通高等教育，职业教育面临招生难题，由于职业教育自身管理以及师资等存在的问题以及社会对职业教育认可度较低等现象的客观存在，使得人们更愿意追求更高层次学历教育而忽视自身技能的提升和素质的培养，增加学历泛滥的概率。政府可以通过加强与企业的合作，了解未来的就业趋势和技能需求，制定适应市场需求的职业培训计划，着力培养应用型、技能型的高素质劳动者，并提供相应的补贴和奖励措施，以吸引更多的人选择职业教育和技能培训，提高职业教育的吸引力和竞争力。在劳动力市场需求端，促进产业结构调整，建立多元化评价体系。首先，政府可以推动产业结构的调整，促进新兴产业的发展，从而创造更多的就业机会。政府可以通过引导投资、提供税收优惠、鼓励创新研发等方式，支持新兴产业的发展。同时，政府还应加强对传统产业的培育和转型，助力用人单位合理吸纳各层次人才，使劳动者“人尽其才，适才适所”，最大限度减缓过度教育带来的“挤兑效应”。其次，政府需要建立多元化的评价体系，打破学历歧视。现行的人才评价体系过度倾向于学历和学位，导致过度教育现象的发生。政府应该引导企业建立多元化的评价体系，对人才的综合素质、实际能力和工作经验给予更多关注。通过对用人单位的招聘要求和政策导向等方面的调整，逐步转变用人单位对高学历人才的过度追求，从而降低过度教育现象。第二，引导劳动者树立正确的择业观，结合自身实际慎重进行教育决策。研究结果显示，教育是提升个体社会地位的重要因素，但教育过度也会引起劳动者社会地位的相对下降。相对于教育适配者，教育不足虽然对社会地位具有补偿作用，但许多职位设置了准入门槛，使得学历较低者没有机会获得这种补偿。因此，政府需要引导个体和家庭合理权衡教育投入的收益和成本，理性决策教育投资，避免盲目跟风，一味追求更高的学历而忽略了自身技能的培养和素质的提升，同时避免轻视教育的投资回报，否认学历的价值。另外，政府应着力提高劳动力市场信息的透明度，帮助劳动者作出明智的职业选择。政府还可以鼓励高校利用大数据技术建立毕业生就业状况信息平台，帮助学生和家长认清未来就业形势，以便评估教育投资活动的预期收益，力争实现个体和家庭教育投资收益的最大化。第三，加强农村建设，促进城乡教育和就业公平。基于城乡子样本的异质性分析结果表明，相比于农村户籍劳动者，学历对城镇户籍劳动者的社会地位促进作用更强。为解决城乡教育和劳动力市场分割的问题，首先，国家应持续重视教育资源的均衡投入，加大农村教育投入，改善农村教育基础设施。同时可通过持续落实优惠政策吸引和稳定农村地区教师队伍，以及通过开展远程教育等措施，弥补农村教育资源不足的问题。其次，加强城乡交流，城乡交流可以促进经济发展和人才流动，为农村居民提供更多的就业机会。政府可以通过诸如建立城乡交流平台、提供交通补贴、鼓励企业设立分支机构等措施，促进城乡交流和人才流动，让更多农村居民融入城市就业市场。（三）研究不足与展望本文利用 年中国家庭追踪调查（）数据探讨了教育错配对劳动者社会地位的影响效应，其中仍存在一些不足之处。首先，本文研究的教育主要指传统意义上的学历教育，对于太原学院学报（社会科学版）年第 期通过自我教育以及其他各种途径接受的教育（比如技能证书培训、岗位培训等）对社会地位的影响本文将其作为可能遗漏的能力变量进行处理，并未展开详细研究。未来可考虑对非学历教育进行测度及探究其经济和非经济影响。其次，教育错配是一个长期形成的过程，本文仅基于 三期追踪数据对教育错配的社会地位影响作用进行研究，可能尚存局限，未来可考虑使用更为详实、更为长期的数据进行验证。参考文献：徐延辉，刘彦 社会分层视角下的城市居民获得感研究 社会科学辑刊，（）：，（）：王奕俊，胡慧琪 职业教育能促进受教育者的社会地位获得吗 来自中国家庭追踪调查的证据 现代教育管理，（）：王丽，李凤兰 普及化阶段高等教育对收入及收入分配的影响 重庆高教研究，（）：，：，（），周敏丹 教育 工作错配对劳动力收入的影响 基于中国城市劳动力调查的实证研究 劳动经济研究，（）：李晓光 高能低就：我们的教育失配了吗 （）：葛莹玉，李春平，葛扬 非正规就业、教育错配与产业工人的工资效应 财经科学，（）：李骏 中国高学历劳动者的教育匹配与收入回报 社会，（）：江求川 教育错配对工资的影响：来自 的新证据 当代经济科学，（）：李建民，陈洁 中国过度教育的测度 基于美国职业准入的教育标准 人口与经济，（）：彭树宏 中国教育 工作匹配现状及其影响效应 劳动经济研究，（）：李晓光，姚远 过度教育的动态变迁与收入轨迹 基于 数据的实证分析 教育与经济，（）：，刘云波，张叶，杨钋 职业教育与个人的社会地位获得 基于年龄与世代效应的分析 教育研究，（）：程诚，吉春苗 人际互动与社会地位获得 基于析因调查实验的研究 社会学评论，（）：陈彬莉 教育：地位生产机制，还是再生产机制 教育与社会分层关系的理论述评 社会科学辑刊，（）：邢芸 基于代际流动的视角：上大学如何改变人们的命运 黑龙江高教研究，（）：黄艳敏，申家丽 教育如何改变命运？新人力资本视角下教育决定社会地位获得机制探索 教育与经济，（）：，?，（）：，?：，（）：，：，（）：，（）：李根丽，周泰云 教育错配会影响工作满意度吗 机制分析与实证检验 山西财经大学学报，朱永诺：教育错配对社会地位的影响研究（）：，？，（）：，（）：，：，（）：，：，（）：，（）：，?，？，（）：，（）：，（）：，（）：张兴祥 我国城乡教育回报率差异研究 基于 数据的实证分析 厦门大学学报（哲学社会科学版），（）：钟若愚，屈沙 劳动力市场分割、就业机会不平等与城乡工资差异 基于中国综合社会调查（）数据的研究 北京工商大学学报（社会科学版），（）：（，）：（），：；（责任编辑：张智娟）太原学院学报（社会科学版）年第 期