对高校本科毕业生收入预期的实证研究——以北京地区部分高校为例，本文主要内容关键词为：北京地区论文,高校论文,为例论文,本科毕业生论文,收入论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、研究背景
1999年初，党中央国务院按照“科教兴国”的战略部署，做出了高校扩招的重大决策。自此，一直稳步向前的中国高等教育开始了跨越式发展的进程（注：上海市教科院发展研究中心，中国高校扩招三年大盘点，教育发展研究，2002年第9期.）：在三年时间里，我国高等学校在校生规模从1998年的643万人增加到2001年的1214万人，几乎翻了一番；毛入学率也从1998年的9%上升到2001年的13.3%，接近了高等教育大众化的国际标准。
与高校大规模扩招同时出现的是高等教育成本个人分担水平的不断提高。但日趋上涨的教育成本似乎并没有影响到消费者投资于高等教育的巨大热情，他们对庞大的招生名额表现出相当强的消化能力。根据人力资本投资的经典理论，预期收入是个人进行教育投资决策的重要影响因素，理性投资者会具备关于未来收入水平的“完美”信息，并根据这些信息做出合理预期，据此选择最合适的教育水平和教育类型。那么，这一理论可以解释当前中国“跨越式”的高等教育投资现状吗？高等教育的消费者真的具有对未来收入的理性预期吗？或者更具体的，当前高校学生对自身预期收入的判断究竟是怎样的呢？这种判断准确吗？它会受到哪些因素的影响？显然，解决这些问题，不仅可以帮助我们清晰了解高校学生收入预期的现状、形成和影响模式，也可以由此对更广泛层面上的高等教育投资现状做出初步判断。
在西方，学者们对高校学生收入预期的关注大致始于90年代初的美国；当时，Smith和Powell（1990）调查了338名美国中西部大学生的收入预期状况。之后，很多学者都投身于这一新兴的研究领域，逐步构建了比较完善的理论基础和研究框架；例如：Blau和Ferber（1991）对伊利诺斯州388名商学院学生所做的研究，Betts（1995）发表的关于加利福尼亚大学1269名在校生收入预期的报告，以及Do-minitz和Manski（1996）以威斯康星州110名高中生和大学生收入预期为着眼点的合作等。随后不久，一些欧洲学者也开始尝试借鉴美国部分成熟的研究成果开展了研究工作，其中影响比较大的是欧盟十国在1999-2001年间对高校学生就业预期开展的联合调查（Brunello和Lucifora等，2001）。就这些已知研究成果而言，尽管它们的研究方法各异，研究重点也互有侧重，但还是形成了一些一致性意见，如：高校学生通常都会高估自己的预期收入；他们的收入预期水平存在相当大的差异；收入预期会受到性别、家庭背景、学校、专业、年级、成绩、求职信息来源等因素的影响；本科学生一般是在四年级才形成关于收入预期的成熟想法……这些结论在很大程度上印证并完善了人们对高等教育投资预期和投资回报的既有认识。但需要说明的是，由于已有研究大多是在有限的一个或两个大学里选择特定专业领域（主要经济学或商学院）的学生为研究对象，这就在一定程度上削弱了研究成果的普遍意义。
近年来国内学者也开展了一些有关高校学生就业预期的研究，例如有：李家华、吴庆等人在2000—2002年度连续开展的“北京地区大学生就业状况调查”；《2000年上海大学生发展研究》课题组对上海大学生就业问题所做的调查分析；北京师范大学课题组对2002年全国14个省市大学毕业生进行的问卷调查等。然而，这些研究大多停留在对现象的描述说明阶段，缺乏理论框架的构建和对现象关联性及影响因素的深入探讨。所以，对我国大学生就业收入预期进行专门的深入的研究是十分必要的。它不但可以探讨目前所谓的“大学生求职难”现象背后的原因，同时可以为我国高等教育投资回报率的研究开展奠定一定的基础。
二、研究数据与研究设计
本文采用的数据主要来自于中国人民大学劳动人事学院“变化中的就业环境与中国大学生就业”课题组于2003年3—4月在北京地区部分高校中开展的《高校本科毕业生就业意愿与求职状况调查》。调查是以问卷形式展开的。问卷涉及到了毕业生的个人信息（包括家庭背景信息）、学业信息、就业预期和有关就业的其他一些信息。本次调查覆盖了包括北京大学、中国人民大学、北京化工大学等在内的14所大学中超过50个专业的本科毕业生，采用调查员入校随机访问调查方式，共发放问卷3400份，实际回收有效问卷2811份；问卷有效回收率82.7%。问卷全部以SPSS数据文件格式录入计算机；通过计算机进行了逻辑检查与纠错。客观来讲，数据的质量和代表性是可以得到保证的。
其次，本文还将采用国内其他一些学者已发表的有关大学生就业状况的调查数据，主要有：中国青年政治学院的李家华、吴庆等人2000—2002年连续三年的“北京地区大学生就业状况调查”（以下简称：中青院调查）；“2000年上海大学生发展研究”课题组对上海地区大学生就业状况的调查（简称：上海调查）；上海华东师范大学的高慧等于2001年11月对华东师范大学应届毕业生的就业意愿调查（简称：华东师大调查）。
根据前述国内外的相关研究和对本课题调查结果的初步观察，本文提出的研究假设是：（1）高校毕业生通常会高估自己的素质与能力，致使他们的就业收入预期一定程度的高于就业市场为他们提供的岗位收入现实；（2）学生的收入预期会受到他们的性别、家庭背景、就读学校、所学专业、学习成绩、职业志向、就业地区、求职信息来源、学校就业指导工作等因素的影响。
在研究方法上，本文主要采用相关研究综述、调查数据的描述与检验、以及回归模型分析等实证研究方法进行研究。本文将首先利用调查数据对大学毕业生收入预期的一般水平和人际差别做出描述，进而对“毕业生就业预期过高”这一假设做出检验，然后再构建就业预期影响因素模型，以本课题调查数据为依据进行回归模型拟合，对各因素的影响与作用做出定量的分析。
三、对收入预期的基本判断
本课题调查问卷中反映收入预期的问题是第15题：“您求职的月收入期望值底线是多少？”备选答案为五个，依次为：5000元及以上、3000-4999元、2000-2999元、1000-1999元、1000元以下。这里，为实现预期收入水平的量化，把收入各等级用等级中值代替。两个开放组（即“1000元以下”、“5000元以上”）分别以800元和6000元为代表值。表1给出了本次调查和北京、上海两地近年来几次调查获得的高校毕业生收入预期的平均值和人际差异情况。
表1 高校毕业生收入预期水平和人际差别
a 中青院调查样本包括博士生、研究生、本科生和大专生；
b 中青院每年6月调查数据为毕业生实际就业起薪数。
资料来源：除本课题调查数据外，引自参考文献12—15。
虽然各次调查在样本规模、问题设计、抽样方法等方面各有不同，但在有关收入预期的问题上所提问题还是基本一致的，所以调查结果是大致可比较的。特别值得一提的是中青院两个年份的6月调查，提供了毕业生就业的实际起薪水平数据，使我们看到毕业生的收入预期较实际情况有多大的差距；1月调查的收入预期与6月调查的实际起薪均值差异的统计检验，证明了差异的存在具有极高的统计显著性的，即说明预期的高估是普遍存在的，高估的比值在40%左右。另据一条最新报道，2003年本科毕业生的入职薪酬平均为1900元（注：参见：“本科毕业月薪两千职场新人对薪资满意吗？”，《时代》，2003年8月刊.（转引自新浪网2003.8.23）），以次计算今年毕业生收入预期的高估比值为23.4%。计算结果见表2。
表2 收入预期被高估的情况
** 显著性P＜0.01
这一现象证明了Smith和Powell（1990）的论断：由于大多数学生都认为自己的资质高于平均水平，从而导致整体收入预期水平的偏高。在中国也是存在的。并且这种高估在中国远远超出了美国的10%（Jacobs）和瑞士等一些欧洲国家的略大于10%（Wolter和Zbinden）。这或许是由于中国的大学生常常被视为，亦或也自认为是“天之娇子”的缘故。
另一方面，从表2的数据中我们也看到这种高估的幅度有逐年下降的趋势，2000年的高估比是41.2%，2002年降至37.7%，特别是今年一下降至23.4%。这说明了市场的力量、就业的压力在调整毕业生们的预期。
最后，我们看到毕业生收入预期水平的人际差别也比较大，其离散系数（标准差/均值）均在0.30以上。高出美国和瑞士的相应数值：0.28（Betts，1996）和0.24（Wolter & Zbinden，2001）。国外学者通常将此解释为，学生对自身的收入预期水平未能形成较为一致意见。但我们认为，国内调查中的收入预期人际差别大主要源于下面两个原因：一是国内调查覆盖面大，样本包括的学校多专业多，而国外研究样本多为个别学校和少数专业，自然国内调查数据的内部差异会大一些；二是近年来我国国内收入分配的实际差异不断扩大，基尼系数已超过0.4的国际警戒线，远高于西方国家，其自然会对学生的收入预期产生影响。表1中2000和2002两年6月调查的毕业生就业实际起薪数据的离散系数均达到0.45以上，远高于毕业生收入预期的离散系数，说明了毕业生预期的人际差异小于现实差异；而从统计意义上讲，这一点会强化收入预期偏高对毕业生总体的影响。
综合以上几方面，这里可以形成一种基本的判断：我国高校毕业生尚未能对自身收入形成一种理性的预期。从绝对层面讲，他们的收入预期远远高出市场承受能力，与实际状况存在相当差距；同时，这种差距正在受着就业市场压力的调整，市场以其“看不见的手”调整着毕业生们的预期。从相对层面讲，与大学生就业市场化程度较高的欧美国家比较，我们的样本群体的收入预期水平明显偏高，与实际收入水平的差距幅度明显过大，说明我国大学生就业的市场化程度还偏低，市场对大学生就业行为与意愿的调节作用还不够。显然，在中国，高校学生的收入预期还是比较缺乏理性的。
四、多元回归分析模型的构建与拟合
为进一步了解毕业生的收入预期形成受那些因素的影响，根据前述研究假设，我们将调查问卷中所包含的三组共十多个变量（即个人特征变量：包括毕业生的性别、生源、家庭所在地、家庭经济状况与个人在校消费；学业变量：包括所在学校、专业、成绩和学生干部经历；职业变量：包括有无明确职业发展目标、毕业去向选择、就业地区选择、就业单位选择、就业信息来源渠道和对学校就业指导工作的满意程度等）纳入以收入预期为因变量的多因素方差分析模型中，以本课题调查数据为基础，经SPSS的多因素方差分析程序的分步迭代筛选运算，淘汰了对收入预期影响不显著的变量，它们是：家庭经济状况、学生干部经历、就业地区选择、就业信息来源渠道和对学校就业指导工作的满意程度等（注：家庭经济状况对收入预期影响的不显著有点出乎意料，可能是由于其评价的相对性，即状况好坏在各地评价标准是不同的。在校消费变量影响显著可弥补这一损失，其评价标准明确，也反映了家庭经济状况。
就业信息来源渠道和对学校就业指导工作的满意程度两变量在国外的相关研究中均被视为重要的影响变量，对收入预期有显著的影响。在本研究中它们却不具有显著性，或许是调查中问题的提法不好所致，亦或许在国内情况确实如此，不同于国外。），最后通过统计检验保留下来的具有统计显著性的影响变量有：个人特征变量中的，性别、生源、家庭所在地、个人在校消费；学业特征变量中的，学校、专业、学习成绩；职业特征变量中的，职业发展目标、毕业去向、就业单位选择等；共10个变量。方差分析的最终检验结果见表3。
表3 方差分析表
Tests of Between-Subiects Effects Dependent Variable：A15-1收入底线
采用多因素方差分析筛选变量之后，为进一步分析各影响变量对收入预期的影响方向和影响程度，我们在变量间建立起多元线性回归模型；又由于上述10个解释变量中有9个是非数值型变量（即定性或定序变量），于是必须采用虚拟变量形式建立回归模型。经SPSS程序的回归拟合运算，我们获得了10个影响变量及其虚拟变量的偏回归系数Bi及其检验值，见表4。
表4 回归拟合表
a Dependent Variable：收入预期R=.444R2=.197F=17.22Sig=.000
* Beta是标准化偏回归系数，表示自变量对因变量的纯统计联系，不受变量实际计量单位的影响。注：上述各虚拟变量的基准值分别为，A1.男性，A2.A类校，A3.经济管理专业，A4.来自东部省份，A5.家住大城市，A6.学习成绩优，A11.毕业去向求职工作，A14.单位选择政府机关，A16.职业发展目标非常明确。
学校分类是参照“网大”2002年大学排行榜，排行榜前20位学校为A类校，排20—50位为B类校，其他学校为C类校。
五、回归结果的解释与分析
对表4中回归拟合的数据，特别是各变量的偏回归系数Bi解释如下：
Constant，B[，0]=3095.08即线性回归方程的截距，在含有虚拟变量的回归模型中，它表示各虚拟变量取基准值，其他自变量为0时的因变量的平均值。在本模型中，B[，0]表示的是：具有如下特征的本科毕业生就业求职的平均收入预期水平为3095.08元；这些特征包括，个人特征为：男性、来自东部省份、家庭在大城市、在校消费水平为0；学业特征为：在A类重点大学、经济管理专业、学习成绩优秀；职业变量为：毕业首选求职工作、单位首选政府机关、有非常明确的职业发展目标。其中“在校消费水平”为数值型变量，其偏回归系数B[，10]=0.528，表明毕业生“在校消费水平”每升高100元，其收入预期将平均升高52.8元。在上述的毕业生其他特征都不变的条件下，假设他们的在校消费为750元，则这些毕业生的就业收入预期平均为3491.08元（3095.08+750*0.528）。
A1.女性，B[，1]=-169.28为性别虚拟变量“女性”的偏回归系数，其表明相对于性别的基准值“男性”而言，女生的就业收入预期较男生平均低169.28元（在其他变量不变的前提下）。
A2.B类校，B[，2]=-440.48为学校类型的虚拟变量之一的“B类校”的偏回归系数，其表明相对于学校变量基准值“A类校”毕业生的收入预期，“B类校”毕业生的收入预期平均低440.48元。
A2.C类校，B3=-648.14为学校变量的另一虚拟变量“C类校”的偏回归系数，同理，其表示了相对于学校变量基准值“A类校”毕业生的收入预期，“C类校”毕业生的收入预期平均低648.14元。进一步看，其也表明“C类校”毕业生比“B类校”毕业生的就业收入预期平均低了207.66元（648.14-440.48）。再进一步，我们还可以看到，不同类型学校间毕业生的平均收入预期的最大差异是648.14元；这一差异说明了学校类型变量对毕业生收入预期的影响程度。
由上述几例可看到，我们可以很方便地解释表4中各虚拟变量的偏回归系数B[，i]值的意义，以及说明各影响变量是如何影响和决定作为因变量的收入预期的。
表5给出了由虚拟变量的偏回归系数计算得到的各原始变量（即9个非数值型自变量）对因变量收入预期的最大影响程度值，其表明由于这些自变量取值的变化（即选取不同类别）而导致因变量发生的最大变异。
表5
这里，据表5中的偏回归系数Bi的最大类别差异来看，职业特征变量中的就业单位选择对收入预期的影响最大，对不同就业单位选择的毕业生在收入预期上的最大差额是895.52元（是发生在选择“事业单位”和选择“自己创业”的学生之间）；其次是学业特征变量中的学校类型变量，其对收入预期的最大影响是648.14元的变动额；再往下的排列依次是：专业类型、职业目标、毕业去向、学习成绩、家庭所在地、生源和性别。
但如果依标准化偏回归系数Beta的最大类别差异来看，各自变量影响大小的排序则略有不同，影响由大到小的顺序是：学校类型、职业目标、单位选择、学习成绩、专业、毕业去向、家庭所在地、性别和生源。
概括起来看，对收入预期的影响是，学业特征变量和职业特征变量的影响较大，两类变量的影响程度也比较接近，互有高低；而个人特征变量的影响相对较小。
六、分析结论
1）大学毕业生就业收入预期偏高，高于就业市场实际水平的20—40%。这种预期的高估从一个侧面反映出消费者对高等教育的投资—回报认识不清、存在有盲目投资心理等。这种高估主要是由那些来自：重点名牌学校、少数专业（如法律社会学、理科等）、有非常明确的职业发展目标、想自己创业或想去外资合资企业工作的毕业生所推动的。
2）重点名校的学生就业收入预期与一般院校学生的差异过大。对于北京地区大学毕业生1568元的实际起薪水平（中青院调查，2002年6月）而言，平均648元的差异无疑是过大了。重点名校毕业生对就业收入的高预期表明，他们有高估自己的资质和能力倾向。应该说，这与近年来国内教育界及整个社会对少数名校的过分炒作是分不开的（注：最近出版的一本新书《谁“害”了北大学生——反思北大教育和社会现实的冲突》（华龄出版社2003年1月出版）表达了同样的看法。）。我们并不想否定名校学生的水平和能力，而是想指出，在大学生就业市场上，名校生的水平和能力不应过分体现在入职起薪水平上，这时大家是在同一起跑线上，真正的差别应该是在工作5至10年后，这时的薪酬水平才是他们能力水平的真实体现，这时的薪酬差异才真正是能力水平差异的体现。
3）数据显示，有创业倾向的毕业生对未来收入的预期过高（系数为887.55）。这两年，个人创业在学生里已是热门话题，不少学生钟情于此；然而，事实证明真正创业成功者寥寥可数。寻其原因，眼高手低，一开始期望值定得过高，难免最终归于失望或失败。中青院调查数据显示，在大学生就业过程中真正实现创业的人远少于最初有创业意愿的人数。
4）从对收入预期的影响来看，学生的学业特征和职业特征的影响远大于其个人特征的影响。本文定义的个人特征包括学生的自然特征和家庭特征，基本上是学生的非教育特征；而学业特征和职业特征（亦可称求职特征）则应主要是大学教育的结果。因此，可以说，要令大学生的就业预期趋于理性，其关键还在于大学的教育，当然不仅仅是专业的学习，还应包括对职业的认知，对就业市场的了解，以及个人职业生涯的设计和求职技巧等等；在我们的大学里积极、全面地开展就业指导工作，无疑是一项非常必要和有益的事。
5）根据人力资本投资理论，理性投资者会在关于未来收入水平的“完美”信息之上做出合理的收入预期；所以，社会应加强对大学生就业收入水平等相关信息的搜集、整理、分析和公布的工作，为大学生们提供更好、更科学的就业求职社会服务，为他们建立科学理性的就业预期创造条件。