吴晓刚 | 上海纽约大学
李晓光 | 西安交通大学
【导读】又到一年毕业时。每年的求职季，很多毕业生都会经历“求职难”，后疫情时代的就业形势则更为严峻。年轻人时常感受到，手里的文凭价值似乎越来越低；社会上不乏批评之声，认为中国已出现“过度教育”趋势。果真如此吗？
本文以统计学研究的方式，分析了2万多份样本数据，得出结论：由于我国需要进一步产业升级，更多需要高等教育的岗位会被开发出来，总的来看，“过度教育”实际上呈下降趋势。但由于越晚出生的世代整体教育水平越高，年轻人在同辈竞争中的相对位置，对其求职影响更大，因此会感受到竞争越来越激烈，发生职业和教育“错配”的几率越高。而如果发生“错配”，则大概率会影响个人的一生。
当然，本文也指出，对整个社会来说，提高国民素质任重道远，教育远远没到过度的程度。而且“过度教育”也并不只是负面现象，有的“错配”可以让受到更高水平教育的人去改变一些职位的内涵和工作内容。同时，教育也不完全是为了劳动和就业，其更关乎营造一个更好的社会。面向未来，加强高等教育和就业市场的联结，推动产业进一步升级，让获得高技术性职业技能的年轻人可以匹配合适职位，是下一步产业政策和教育政策需要协调推动的关键。
文章原载《中国社会科学》2021年第2期，仅代表作者观点，供诸君思考。
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
▍引言
教育是事关国家发展和民族未来的千秋基业。改革开放以来，随着经济的快速增长，我国教育发展也取得了显著成绩。2019年全国学前三年毛入园率83.4%，小学学龄人口入学率99.94%，初中、高中、高等教育阶段的毛入学率分别为102.6%、89.5%和51.6%；高等教育也进入普及化阶段，全国高考录取率从1978年的7%，上升到2019年的80%；高校毕业生数量从1978年的16.5万人，上升到2020年的874万人。新增劳动力平均受教育年限超过13.7年，我国教育普及水平稳居世界中上等收入国家行列。
教育事业的发展促进了我国国民素质的提高，为社会主义现代化建设提供了宝贵的人力资源。然而，劳动力市场“就业难”也日渐成为一个现实而紧迫的问题。许多大学生毕业之后，找不到合适的就业岗位，有些不得不接受较低技能要求和收入的职位，导致教育回报率不断下降。中国似乎也正出现发达国家在教育扩张后劳动力市场中的教育不匹配或错配现象，尤其是过度教育现象，成为教育不匹配或错配的主要表现。
一般而言, 现代社会中劳动力市场的职业岗位分配初始主要依据人们所接受的学校教育和技能培训。按照教育程度和职业岗位之间的匹配程度，我们可以区分三种教育匹配状态：教育不足、教育匹配和过度教育。许多研究表明，教育不足者的收入和工作满意度，通常和教育匹配者一样高，即教育不足者在劳动力市场中往往不会处于劣势地位。而过度教育在教育匹配的研究中受到特别的关注，因为它对个体而言会降低教育回报率，影响工作满意度；对家庭和社会而言则造成人力资本投资的浪费。在此意义上，本文聚焦中国劳动力市场中教育匹配失调的一种特定状况，即过度教育问题。
与西方发达国家不同的是，中国的教育扩张、产业结构转型和职业结构升级基本是同步进行的。尤其是在20世纪90年代以来，随着城市化、工业化特别是第三产业的发展，对人才发展提出了更高的需求。高等教育顺应这一趋势，在90年代后期也开始由精英教育逐步转变为大众教育，为社会主义现代化建设提供了宝贵的人力资源。
在此过程中，也呈现出一定程度的发展不协调。一方面是自1999年开始的高等教育扩张始于中等教育获得充分发展之前，彼时以制造业和低端服务业为主的经济结构无法创造充足的合适岗位以吸纳涌入就业市场的大学毕业生；与此同时，又有很多岗位（如熟练技工）招不到人。另一方面，由于高等教育是在短时期内的迅速扩张，培养质量和内涵未能随着数量增加而相应提升，导致不少拥有大学文凭的毕业生并不具备某些专业或管理职位所需的技能。
本文聚焦中国城市劳动力市场中教育匹配问题的趋势，特别是过度教育问题,将过度教育的变迁趋势纳入由宏观社会进程和微观生命历程构成的时间框架中，并在方法论层次上严格区分和估计过度教育变迁的年龄、时期和世代效应。具体而言，本文旨在回答以下三个问题。
第一，伴随着个体生命历程和年龄增长，过度教育到底是一种短期现象还是长期现象？
第二，伴随着我国市场化和现代化进程，过度教育将会随着时期上升还是下降？
第三，伴随我国教育制度的变迁进程，不同世代群体在其成长期间所获得的教育文凭，对劳动力市场中教育匹配的作用是上升还是下降？
为了回答这些问题，我们的分析主要基于CGSS 2003-2017数据，建构过度教育的年龄—时期—世代模型，从而勾勒出过度教育随着宏观社会进程和微观生命历程的演变轨迹。
▍理论分析
教育匹配问题特别是过度教育如何随时间的演进而变化，是近些年教育匹配领域关注的重要问题之一。目前，社会科学领域主要识别出三种变迁趋势：年龄效应、时期效应和世代效应。所谓年龄效应 (age effect)，主要反映与年龄相关的、伴随生命历程和因社会角色更替而产生的变迁效应，例如过度教育的发生几率，在个体获得初职、到达事业顶峰、离退休等不同的生命历程阶段都可能存在明显的差异。所谓时期效应 (period effect)，主要是指特定调查历史阶段的宏观社会经济状况对所有年龄人口产生的相似影响。不同时期劳动力市场结构的变动，可能会影响所有人群的过度教育的发生几率，即过度教育的时期效应。所谓世代效应(cohort effect)，其本质是社会变迁，主要反映早年生活条件、社会因素或社会经历对某一特定出生世代产生的影响。不同的出生世代接受高等教育的机会可能存在明显差异，进而影响其过度教育的发生几率，这就是过度教育的世代效应。这三种效应都有各自丰富的社会学意涵，研究者们在分析过度教育时需要对它们进行区分，从而有助于准确估计变迁趋势和合理解释发生机制。
（一）过度教育的年龄效应
在个体职业生涯中，过度教育是短期性还是长期性现象？学术界对此的争论持续至今。持短期论的学者，认为过度教育是一种临时性现象。持长期论的学者认为，过度教育是一种持续性现象。本文认为，教育和职业的匹配状态，与个体所处的生命历程阶段密切相关。生命历程理论强调，个体的社会角色在不同的生命周期阶段会发生转变，并且特定阶段的角色关系会深刻影响个体的选择和行动。事实上，个体的求职行为和职业流动在不同生命历程阶段存在差异，例如“三十而立、四十而不惑、五十而知天命”，反映的正是传统社会对个体事业成就和人生状态的年龄期待。因此，我们需要将过度教育随个体职业生涯的变迁，纳入年龄构成的生命历程阶段进行讨论。
过度教育短期论依据的是职业流动理论。该理论认为教育在劳动力市场中的回报形式，并非仅仅体现为直接的收入获得，它还隐含着实现向上职业流动的更多机会。当给定初始职业位置后，那些具有更高学历的劳动者会有更多的实现向上职业流动的机会，换言之，同一职业位置的那些过度教育者，其“过度”的那部分教育会带来更多的向上流动机会，从而有助于其摆脱过度教育。因此，过度教育对个体而言是短期性的。
从中国的实证研究来看，尽管有学者发现过度教育随着年龄增长呈现下降趋势，但并未严格区分过度教育变迁的年龄效应和世代效应。此外，职业流动理论存在明显不足，即忽视了不同年龄阶段的职业流动状况。事实上，人们的职业流动机会随着年龄增长而呈现下降，且个体的教育文凭也可能随年龄增长而逐渐贬值。因此，职业流动理论的解释逻辑可能仅适用于青年或中年阶段的过度教育变迁，而难以适用于过度教育随整个职业生涯的长期变迁趋势。
过度教育长期论主要来自信号理论。该理论认为劳动力市场中的招聘过程是具有高度不确定性的投资行为，因为雇主和求职者之间存在信息不对称，导致雇主事先难以判断求职者的生产能力。为此，求职者在工作搜寻过程中，就会增强和释放其工作能力的信号（如教育背景），这些信号进而成为雇主甄别和筛选求职者的主要依据。但在此过程中，有些雇佣状态或工作经历可能释放负面信号。例如在雇主无法确定某求职者生产效率的情况下，如果看到其简历中出现过度教育、定期失业或非稳定就业的经历，则可能会对该求职者的潜在生产效率或个人能力产生负面印象。同时，教育错配可能引发疤痕效应(scarring effect)，一旦过度教育发生，则可能给劳动者的履历上烙下一道疤痕，这种疤痕会严重阻碍他们未来的工作流动。由此，过度教育的经历会限制人们长期的职业流动，即便换工作或积累经验，也未必能彻底逃离过度教育的困境，而可能只是从一种过度教育的工作状态转到另一种过度教育的工作状态。从中国的经验研究来看，有学者通过分析过度教育随着年龄和工龄的变化，认为过度教育并不是短期现象。因此本文推断，过度教育在个体职业生涯中更有可能是一种长期性现象。
（二）过度教育的时期效应
随着时间推进，过度教育会呈现上升的趋势吗？本文认为，过度教育随着时期的变迁趋势，主要取决于不同时期与产业结构相对应的劳动力市场中的职业结构特征。随着经济发展和产业结构的调整，如果职业结构随时期整体呈现高级化趋势，那么其吸收较高等级教育学历的能力越强，过度教育的发生几率就越低。反之，则过度教育发生的几率越高。欧洲和美国的实证研究发现，过度教育随着时期进程呈现出整体上升趋势，但需注意的是，这些国家的职业结构正在走向“两极化”趋势，即以管理和技术为主的高技能职业正在扩张，并且以人际服务和互动为中心的较低技能职业也在增长，但是中等技能职业的增长逐渐停滞甚至下降。这种中等技能职业的空心化可能会降低劳动力市场消化具有高等教育文凭劳动力的能力。分析中国过度教育现象随着时期的变化态势，我们需要准确把握职业结构的整体变迁趋势。
改革开放四十多年来，我国职业结构实现快速升级。陆学艺（2004）通过分析大量实证资料，发现1978-2002年我国职业结构整体上“趋向于高级化”，并主要体现出三个方面的变化趋势，一是绝对岗位数量不断增长，二是职业种类的增生，三是中等、高等层级职业岗位的比重呈现上升，而较低层级职业岗位的比例逐渐下降。这种职业结构趋高化的主要推动力量有两个：现代化和市场化。自2002年加入世贸组织以来，我国现代化进程和市场化进程迅猛发展，有力地促进了我国职业结构的高级化。
职业结构的高级化进程，将提升劳动力市场吸收和消化较高教育学历劳动者的能力，从而降低过度教育发生的几率。这主要体现在三个过程：第一，整体职业结构高级化过程，将推动绝大多数职业内部的教育需求呈上升趋势，从而有助于吸收较高学历的劳动者。第二，部分职业的增生和迅猛发展，有力地促进了劳动力市场中的教育需求。在市场化和现代化的推动下，部分专业技术人员、商业服务人员和生产运输人员等职业得到更快速度的发展，并且对教育程度的需求增长较快，从而有助于提升消化高等教育学历劳动者的能力。第三，不同职业间的边界渗透过程，有助于拓展高等教育者的就业路径，降低过度教育的发生几率。市场化和现代化进程创造了大量商业服务人员等职业，其所需要的教育程度也在不断上升，为那些潜在的过度教育者提供了找到适度教育工作的机会。这种跨越职业边界的搜寻匹配过程，有助于消化我国劳动力市场中具有高等教育学历的劳动力。基于以上分析，我们可以推断，过度教育将随着时期呈现下降趋势。
（三）过度教育的世代效应
过度教育随着不同出生世代将呈现怎样的变迁趋势？本文认为，过度教育的世代效应，植根于教育制度本身的变迁轨迹之中。绝大多数个体是在青少年成长时期接受学校教育，因此某一宏观教育制度的变化，只会影响特定世代群体接受教育的机会，而非全部世代群体。其结果是，宏观教育制度的变迁，将会在不同出生世代的教育分布中得以体现；同时个体所获教育文凭的劳动力市场价值，取决于在其出生世代的教育分布中所处的相对位置：相对位置越高，其教育文凭所释放出的信号价值越强，个体发生过度教育的几率就越低。最新一项基于英国、法国、荷兰等12个西方工业国家的实证研究表明，随着教育扩张进程，年轻世代的过度教育发生风险显著上升，而且高等教育文凭已成为年轻世代在职场竞争和生存的必要条件，但实际的经济回报却不断下降。
我国教育制度大致经历了四个发展阶段：奠基、改革、扩招和内涵提升。这四个阶段的教育制度变迁，导致劳动力市场中的教育构成呈现出世代差异，并且影响劳动者在市场中的相对教育位置。总体而言，越晚出生的世代，接受义务教育和高等教育的机会越多，整体受教育程度将会越高。但是，由于教育程度随出生世代的整体上升，将使同一学历的相对教育位置下降。其结果是，同一学历对于年轻世代的价值也就越小。
具体而言，劳动力市场中由于雇主和求职者存在着信息不对称，雇主主要通过人们所处的相对教育位置来判断人们的生产效率。由于个体的求职竞争等行为，往往发生在和自己年龄相仿的出生世代群体中，为此，那些在其出生世代中相对教育位置越高的求职者，越有可能被雇主选择，越有可能找到匹配其教育程度的职业。因此，越晚出生的年轻世代，发生过度教育的几率越高。
▍数据、变量与模型
（一）数据来源
本文使用的数据主要来自2003-2017年中国综合社会调查（CGSS）。对本研究而言，CGSS数据有两个明显的优势：具备充分的时期跨度和测量题器保持一致。首先，我们分别基于2003-2008年和2010-2017年数据建立APC模型，估计结果与合并样本基本一致。其次，我们将权重纳入APC模型之后，估计出的年龄、时期和世代效应是稳健的。我们首先合并CGSS的9期数据（详见表1），并将样本限制为居住在城市、18-60岁之间，随后剔除职业、教育等核心变量有缺失值的样本，最终进入模型的分析样本有26820份。
（二）过度教育测量
教育匹配（过度教育）的测量基于现实匹配法（realized matches）。所谓现实匹配法，是由研究者首先基于观测数据，使用众数或标准差来界定每种职业所需要的标准教育程度，再通过比较个体实际教育水平和其职业所需教育程度，来界定是否发生过度教育。这是当前教育匹配研究领域使用最为广泛、认可度最高的方法。
但是，这一方法存在两个缺陷。第一，它忽略了制度的变迁性。现实匹配法适合那些经济制度和教育制度相对比较稳定的国家，而我国近几十年的经济制度和教育制度都经历了重大变迁。为克服这一缺陷，我们引入“时期—世代”的时间格，在每个格子内部使用现实匹配法来界定过度教育。第二，忽略了职业内部教育的异质性。许多职业内部需要不同教育程度的个体共同构成，而现实匹配法会在统计上将部分适度教育者划归为过度教育者。为了克服这一偏差，我们引入职业内部的教育异质性指数（IQV），将其纳入过度教育的预测方程，由此降低测量偏差造成的干扰。
基于改进后的现实匹配法，本文通过四个步骤测量过度教育。第一，根据调查时期和世代划分“时间格子”，其中出生世代包括三个分组，即1960年以前、1960—1980年、1980年以后的出生世代。第二，根据被访者的受教育状况，划分教育程度和受教育年限，其中教育程度包括6个分类（小学及以下、初中、高中、大学专科、大学本科和研究生及以上）。第三，每个时间格子内部，根据国际标准职业分类（ISCO-88）的三位职业编码，计算每种职业内部的教育程度众数和教育年限标准差。第四，通过比较个体实际受教育状况和其从事职业所需要教育水平，使用众数法和标准差法界定过度教育。基于不同方法，过度教育的测量结果分别为35.09%（CGSS众数法）和35.27%（CGSS标准差法）。
可见，我们使用不同数据和统计标准所得出的过度教育比例是一致和稳健的（约为35%）。此外，教育不足虽占比例约为17%，但许多研究表明，教育不足者在劳动力市场中往往不会处于劣势地位，因此为了简化分析，本文将教育不足和教育匹配的个体都合并为适度教育。在敏感性分析中，我们剔除教育不足样本，发现研究结论也是稳健的。
表1呈现出基于CGSS数据库定义的其他变量。首先在人口学特征方面，平均年龄为41岁，男性约占53%，城市户口占78%，少数民族约占6%，中共党员占32%，已婚者占83%。其次在工作特征方面，工作经验平均为23年，体制内就业比例约为49%，垄断行业就业者占46%。职业类型中，管理人员占10%，专业技术人员占21%，办事人员占13%，商业服务人员占20%，体力劳动者占36%。职业内部的教育异质性指数的取值范围是0到1，均值为0.86，意味着整体而言职业内部的教育异质性程度是相对较高的。最后是家庭背景和区域变量。本文取父亲、母亲的教育程度中的最高值，作为家庭背景的代理变量。区域是按照省份划分的，其中东部地区样本占53%，中部地区占28%，西部地区占19%。
（三）研究方法：年龄—时期—世代模型
为了研究教育匹配（过度教育）随时间的变迁趋势，本文采用年龄—时期—世代模型（Age-Period-Cohort Model，简称为APC模型）。APC模型能够区分并估计过度教育随年龄、时期和世代的变迁趋势。借鉴以往研究，本文将过度教育的APC模型表达为如下形式：
方程（1）中，pi表示过度教育的发生概率，μ为截距项，β1表示年龄效应，β2表示时期效应，β3代表世代效应，Xp代表控制变量。但在实际估计过程中，由于年龄、时期和世代三个变量之间存在共线关系，导致APC模型存在无法识别的问题。对此，学者们提出了多种解决方案，例如局部限定法、虚拟变量分组法、内生因子法和多层交叉随机效应法等，但每种方法都有其局限，到底哪种方法是估计APC模型的最佳方案？学者们对此并未达成共识，但建议研究者至少应该使用两种方法作为稳健性检验。
本文选择虚拟变量分组模型和多层交叉随机效应模型。虚拟变量分组模型将样本成员的年龄、时期和世代分组到不同长度的时间间隔，从而解决原始方程识别不足问题，而且这种方法允许研究者根据实际需要对年龄、时期和世代进行灵活分组。
我们在这里采用两种虚拟变量法进行估计，一是将年龄、时期、世代都作为虚拟变量纳入模型，其中时期为实际调查年份，年龄和世代以5年为时间间隔。二是将年龄作为连续变量（同时纳入年龄、年龄平方和年龄立方），将时期和世代作为虚拟变量纳入模型。以往实证研究表明，这两种虚拟变量法都可以打破原始APC方程的共线关系（本文使用两种方法估计的结果高度一致）。另一方面，多层交叉随机效应模型本质上属于多层次模型，即研究者在估计过度教育的变迁趋势时，将年龄效应通过低层变量的固定效应来估计，将时期效应和世代效应通过高层次的随机截距效应来估计，这种模型设定可以打破原始APC方程的共线关系。由于时期和世代并非嵌套关系，而是交叉关系，这一方法被称为多层次交叉随机效应法。本文使用虚拟变量模型和多层交叉随机效应模型的估计结果基本一致。
▍实证分析结果
（一）年龄效应
为了检验过度教育是短期性还是长期性现象，本文使用APC模型估计过度教育随着年龄的变化趋势。表2是基于虚拟变量法的APC模型估计结果（其中年龄、时期和世代都作为虚拟变量纳入模型），因变量分别为基于众数法和标准差法测量的过度教育。
由表2观察可知，过度教育会随着年龄的增长而下降，但这种下降趋势主要发生在青年阶段，到中年阶段及以后，过度教育并未随年龄明显下降。我们将表2系数进行图示化（详见图1），结果清晰地显示，无论使用众数法还是标准差法，过度教育都随着年龄增长有所下降，但这种下降主要发生在青年阶段。作为稳健性估计，我们使用虚拟变量模型（年龄为连续变量）和多层交叉随机效应模型进行估计（详见图2），两种估计方法都表明，过度教育随着年龄的下降趋势主要发生在28岁以前，而在此后下降趋势并不明显。由此可见，人们的确可以摆脱过度教育，但是这种摆脱主要发生在职业发展的早期阶段；到中年阶段及以后，就会很难摆脱过度教育。
但是，我们依然无法直接判断过度教育到底是临时性还是长期性现象。这是因为，APC模型的年龄效应仅反映过度教育在青年阶段呈现下降趋势、在中年阶段及以后呈现持续趋势，但那些在职业早期阶段发生过度教育的人口，有多大比例能够摆脱过度教育？作为一项补充分析，我们基于CFPS 2010—2016年追踪数据和序列分析(sequence analysis)来刻画过度教育的变迁轨迹。序列分析的优势在于，可以勾勒出同一个体在不同时间点教育匹配的变迁轨迹，图3序列分析结果显示，第一，所有个体可以被聚类到四种教育匹配的轨迹之中，即持续适度教育、持续过度教育、过度转向适度和适度转向过度。第二，从2010年到2016年，51%的个体持续适度教育，35%的个体持续过度教育，8%的个体从适度转向过度；但是，6年之内只有5%的个体从过度转向适度，这一比例是相当低的，即每年只有不足1%的个体从过度转向适度。这意味着，尽管有些人可以摆脱过度教育，但是绝大多数人难以摆脱过度教育的状态。为了进一步确认这一结论，我们将样本限制为所有过度教育的个体，发现在6年之内仅有不足13%的过度教育者可以摆脱过度教育，言外之意，87%的过度教育者无法摆脱过度教育。综合APC模型和序列分析的结果，我们发现，伴随个体生命历程，过度教育是一种长期性现象。
（二）时期效应
表2和图1结果清晰地刻画出过度教育的时期效应。整体而言，过度教育随着时期进程呈现下降趋势。
首先，从2003年到2006年，过度教育呈现出微弱上升趋势，随后迅速下降。一个背景性原因是1999年的大学扩招，即劳动力市场中大学文凭在短期内出现迅速扩张，而当时的劳动力市场无法迅速吸收这些劳动力，从而使得大学文凭出现“通货膨胀”，很多大学生无法迅速找到匹配其教育的职业，最终导致过度教育的上升趋势。
其次，过度教育随着时期整体呈现下降趋势，这与以往研究发现的“过度教育上升论”截然相反。同时，图1中无论用众数法还是标准差法，都表明这一结论是稳健的。图2中无论虚拟变量模型（年龄为连续变量）还是多层交叉随机效应模型的分析，也都表明研究结论是稳健的。
本文认为，以往实证分析之所以发现过度教育随着时期上升，是因为忽视了过度教育的世代效应（即年轻世代不断涌入劳动力市场，且年轻世代过度教育的几率更高），当严格区分和识别过度教育变迁的年龄、时期和世代效应之后，过度教育整体随着时期而下降。
但是，如何理解过度教育随时期下降的趋势？我们在理论分析中提出，过度教育变迁的根本动力在于职业结构的变迁。那么，中国职业结构如何随时期变迁？有学者研究表明，1978年到2001年间我国职业结构“趋于高级化”，并认为未来10年职业结构的高级化趋势会有飞跃式发展。本文通过进一步分析2002年到2017年《中国劳动统计年鉴》城镇数据，发现以专业技术人员为代表的对教育和技能要求较高的职业比重迅速上升，成为城镇劳动力市场中的主要职业类型；相反，以农林牧渔生产为代表的对教育和技能要求较低的职业，其比重迅速下降。净差异指数进一步为职业结构高级化提供了重要证据，我们基于2006年和2015年各类职业的分布比例来计算净差异指数，计算出的净差异指数为17.4%，表明职业结构在近10年间实现了17.4%的向上偏移，表明我国职业结构确实正在走向高级化。
那么，职业结构高级化进程如何影响职业内部的教育需求变化？我们基于2003年至2017年《中国劳动统计年鉴》的城镇数据，刻画出不同职业内部教育需求的变化趋势（详见图4）。观察可知，第一，几乎所有职业内部的平均教育年限都呈现出稳定增长趋势，只有管理人员的教育需求略有下降；第二，不同职业对教育学历的需求中，专业技术人员、办事人员和管理人员需求相对更高，而农林牧渔生产人员则对教育程度需求最低。那么，为什么会出现职业内部平均教育年限的增长？我们认为有两个主要原因，一是职业结构整体的高级化进程，驱使着职业内部教育需求的增长；二是1999年以来的教育扩招，以及人们为了获得更好职业而对教育的投资增长，将导致劳动力市场中高教育者的迅速增加，由此形成“水涨船高”效应，即职业内部教育需求的增长。整体而言，伴随着职业结构高级化进程，不同职业对教育程度的需求出现增长，有利于劳动力市场消化不断增长的教育文凭。
以上分析表明，劳动力市场中职业结构转型深刻影响过度教育的变迁趋势。从2003年到2017年我国城市职业结构发生了明显转型，表现为整体职业结构高级化的趋势，尤其专业技术人员和商业服务人员成为城市劳动力市场最主要的职业类型。这一过程深刻改变着不同职业内部的教育需求，表现为几乎所有职业内部的教育需求都呈现上升趋势，从而不仅提高相应职业的教育准入门槛，也有力提升了劳动力市场吸收和消化教育文凭的能力，最终促使过度教育随着时期整体呈现下降趋势。
（三）世代效应
我们已经展示过度教育随着时期呈现下降趋势。但在现实生活中，无论媒体报道还是人们真切感知，都表明“就业难”问题不断凸显。由此推测，过度教育水平理应上升。那么，如何理解这一现象？
事实上，人们所感知到的“就业难”，主要建立在对青年群体就业过程的观察（尤其刚毕业进入劳动力市场的大学生），而非基于全部年龄人口的观察。过度教育变迁的世代效应，恰恰为我们理解不同出生世代人口的过度教育提供了一个独特的视角。
表2和图1呈现出过度教育变迁的世代效应。观察可知：第一，从1943年到1999年的出生世代中，过度教育的发生几率整体不断上升。无论使用众数法还是标准差法（图1），无论使用虚拟变量模型还是多层交叉随机效应模型（图2），都表明过度教育随着出生世代的上升趋势是稳健的。第二，1953年到1963年出生的世代，其过度教育呈现出明显下降趋势，这主要是由于其受教育年限相对较低（因“文革”等政治运动的影响），所以不太容易发生过度教育；而1963年以后出生的世代其过度教育迅速上升，并且1980年及以后的出生世代，过度教育的上升趋势更加明显。整体而言，过度教育随着出生世代呈现出明显上升趋势。
那么，如何理解过度教育随出生世代的上升趋势？我们认为，中国宏观教育制度变迁深刻影响着不同出生世代的教育获得和相对教育位置，进而影响个体发生过度教育的可能性。本文通过分析不同出生世代教育获得的变迁轨迹发现：第一，从绝对受教育年限来看，人们的平均教育年限随着出生世代整体呈现明显增长趋势：1943—1953年世代平均受教育年限约为9.5年，而1983—1987年世代则为13年左右。第二，不同世代的教育构成发生了巨大变化。伴随着出生世代的推进，初中及以下学历的比例在不断降低；大学专科和本科比例在1967年以前的出生世代中缓慢增长，而在1967年以后的出生世代中增长较快；尤其伴随1999年大学扩招，1980年以后的出生世代中本科学历者的比例迅速飙升。
不同世代内部教育构成的相对变化，会影响过度教育的发生。因为教育构成随世代的相对变迁，会使得同一学历的价值不再仅仅取决于其所受教育的绝对年限，而更取决于个体在其出生世代中的相对教育位置。换言之，个体所获得学历能发挥的效用，或者能否在劳动力中获得匹配其教育的职业，一定程度上取决于其所在出生世代竞争者的教育构成，其教育构成中高等学历的比例越高，个体面临的竞争压力就会越大，越容易发生过度教育。
为了验证这一假设，我们基于以往学者关于相对教育位置的分析模型，建立过度教育的多层次随机系数模型。具体而言，个体层次变量包括年龄、时期、受教育年限和其他控制变量；高层变量为出生世代。同时，我们计算出不同世代内部大学专科及以上学历的比例，将其作为第二层变量的解释变量，并且将该变量与第一层次的受教育程度进行交互，该交互项系数可以显示出个体受教育程度对过度教育的影响是否会受到其出生世代内部教育构成的影响。图5为交互项系数的图示化，结果显示，出生世代内部“大学专科及以上学历”比例的增长，会显著增强较高学历个体发生过度教育的几率，但是基本不会影响较低学历的个体。具体而言，无论高中、中专和技校，还是大学专科、本科及以上的个体，都随着其出生世代内部高等学历比例的增长，其发生过度教育的几率逐渐上升；但是对初中及以下学历的个体，其过度教育几率的变化幅度相对较小。与我们在日常生活中所见的一致，越晚出生的世代之所以更有可能发生过度教育，主要是因为其出生世代内部高等学历获得者的迅速增长。
综合以上分析，由于教育制度的变迁，不同出生世代接受教育的机会存在差异。从1943年到1997年的出生世代，人们接受教育的机会越来越多，从而导致整体教育水平随着出生世代出现明显的上升趋势。由于个体在劳动力市场中主要与其年龄相近的同辈竞争，为此整体教育程度的上升使得越晚出生的世代在劳动力市场中面临的竞争压力越大，最终导致过度教育随着出生世代整体呈现上升趋势。
▍结论与讨论
伴随着过去半个世纪全球性的教育扩张，教育匹配（尤其过度教育）问题已在不同国家的劳动力市场中受到关注。本研究基于2003-2017年中国综合社会调查数据，使用年龄—时期—世代模型评估过度教育的变迁趋势，区分推动变迁趋势的力量和机制，最终得到三个主要结论。
第一，过度教育随着时期进程整体呈现下降趋势，这主要是由我国产业结构升级和职业结构转型所推动的。伴随着城市化、工业化和现代化的进程，我国职业结构总体呈现出高级化趋势，有力地推动劳动力市场吸纳高学历的劳动者，因而过度教育现象实际是随着时间的推移而下降。
第二，过度教育随着出生世代不断上升，主要由我国教育制度变迁引起，伴随我国义务教育普及和高等教育扩招，越晚的出生世代整体教育水平越高。由于个体在劳动力市场中主要与其年龄相近的人竞争，为此越晚出生世代面临的竞争压力越大，发生教育错配的几率越高。
第三，过度教育对个体而言是一种长期性现象。尽管APC模型表明过度教育会随着年龄增长而微弱下降，但是这种下降主要发生在青年阶段；发生过度教育的个体中仅有很小比例的成员能够摆脱过度教育，绝大多数个体依然处于过度教育的状态。值得警醒的是，过度教育并非能够轻易摆脱，而可能在个体职业生涯中长期存在。
需要指出的是，首先，本文从教育—岗位匹配程度来界定和讨论“过度教育”现象，主要是针对个体而言。就中国社会整体而言，提高国民素质依然任重道远，教育远远没有过度。其次，我们所说的学校正规学历教育，其功能不仅仅是面向就业市场，为分配职位和收入提供主要依据。教育在文化价值传承和提高国民素质方面，发挥更加重要的作用。即便劳动力市场存在过度教育现象，继续扩大教育对经济社会发展的价值不可否认。再次，关于教育错配问题，也需要辩证地看待。适当的错配，可能有其正向的功能。例如有些职位，传统上对教育的要求不高，高教育者的进入，在一定意义上形成错配，但另外一方面，这些“过度教育”从业人员的进入，在一定程度上也会改变职位的内涵和工作内容，提升服务质量和报酬，可能会吸引更多高教育从业人员的加入，提升教育匹配程度。最后，无论是“教育匹配”还是“过度教育”，只是概括描述了劳动力市场中的现象，本文重点关注的是这种现象的宏观变迁趋势。至于是何种因素影响教育匹配的程度，如个人能力、性格等未被观测特征有可能影响同等教育水平者在劳动力市场的职位获得，是未来研究教育匹配的劳动力市场后果中必须考虑的内生性问题。
我们对教育匹配的状况趋势的描述，依赖于近年来社会科学研究变迁趋势中日渐流行的年龄—时期—世代模型（APC模型）。尽管关于APC模型估计原理的学术创新依然是学术界关注的前沿议题，并会在未来很长的一段时期持续下去，作为理解社会变迁趋势的重要方法，APC模型依然有其无可替代的价值。我们将APC模型引入过度教育的研究，能够比以往研究更准确地识别出过度教育变迁的不同时间趋势，有利于人们更加全面地理解教育匹配的变迁趋势。当然，对APC统计模型的不同估计方法存在各自的局限性。例如，为打破APC模型中的共线关系，早期比较常用的方法是在APC模型中加入约束限定，如限定年龄（或时期和世代）效应中的任意两个系数相等（也被称为局部限定法），但研究者往往缺乏先验信息，无法知道哪种约束限定与现实是一致的，因此这种方法对约束限定条件的选择比较敏感，可能会导致年龄、时期或队列估计的不一致。后来学者提出内生因子法（intrinsic estimator），通过线性代数的参数空间分解来打破年龄、时期和世代的共线关系，但这一方法也受到挑战，批评者认为内生因子法的隐含假定过强，在现实中也难以成立。本文使用的虚拟变量分组模型和多层交叉随机效应模型，不需要依赖于先验信息和前提假定，其估计原理也更容易被研究者理解和接受，且这两种方法估计过度教育的年龄、时期、世代效应一致。
尽管有上述局限和有待拓展的议题，本研究总体上丰富了我们对教育匹配（过度教育）变迁趋势的描述及其理论解释。西方学者有关过度教育变迁趋势的研究，主要聚焦于个体随着年龄和职业生涯的变化。本文沿着以往的研究脉络，将时期和世代两个时间维度纳入过度教育的变迁趋势，聚焦分析宏观制度结构变迁对过度教育造成的影响，扩展了过度教育变迁趋势的研究框架。同时，我们基于职业结构和教育制度的变迁轨迹，提出对过度教育变迁趋势新的理论解释，即使用职业结构升级理论解释过度教育的时期变迁，并使用相对教育位置理论解释过度教育的世代变迁。实证结果也支持了这两种理论解释，即过度教育的变迁趋势被深深烙上了产业结构转型、职业结构升级和教育制度变迁的印迹。这些发现有助于我们理解过度教育现象如何随时期、世代所呈现出的变迁趋势。
在本文提出的结论之上，未来劳动力市场的宏观调整需要考虑以下方面：
首先，对于年轻的世代，他们既是高等教育从精英教育转向大众教育的主要受益者，也是教育与经济社会发展不平衡导致的“过度教育”的主要承担者。如何创造与教育相匹配的职业岗位，需要产业政策和教育政策的系统协调与配合。
其次，教育系统进一步改革和发展需要特别关注教育与劳动力市场之间的制度联结设计。职业教育和高等教育对劳动力就业都有不可替代的作用。中国未来教育改革有必要加强职业教育的发展规模、培养质量和社会认可度，从而强化教育系统和劳动力市场之间的联结强度。同时，高等教育的发展要提升培养质量、提高就业质量，通过加强个体基本技能和综合素质的培养，促进高学历劳动者的教育—职业匹配。
再次，我国高等教育发展的谋划需具引领性。我国未来的经济增长将越来越注重内涵和质量，对科技创新提出了更高的要求。产业结构的进一步升级，高端制造业和服务业的发展，既为降低过度教育现象提供了机遇，也对高质量教育体系的建设和人才培养提出了新的挑战。可以将教育匹配纳入就业质量的衡量范围，以对高校招生、专业设置和人才培养起到反馈作用。
最后，教育不仅具有就业和经济的目标，更对提高国民素质、推动社会文明和民族复兴具有深远意义。党的十九届五中全会提出2035年“建成文化强国、教育强国”的远景目标。加强学校教育到劳动力市场过渡的动态研究和政策设计，努力发挥每个人的潜能，创造“人尽其才”的制度环境，是实现这一远景目标的应有之义。
本文原刊于《中国社会科学》，原题为“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”，篇幅有限，文章有所删减。图片来源于网络，如有侵权，敬请联系删除。欢迎个人分享，媒体转载请联系版权方。