高校本科毕业生起点工资的省域经济影响因素分析，本文主要内容关键词为：本科毕业生论文,工资论文,因素论文,起点论文,高校论文，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。
中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：1003－2614（2011）11－0006－06
在后世界性金融危机年代，提高就业率、增加劳动者收入、促进社会公平与正义仍是许多国家面临的根本性挑战。我国高等教育进入大众化时代以后，尽管大学毕业生仍是国家和社会的宝贵人才，劳动力“红利”也逐年减少，然而，随着毕业生人数的不断增加和中高端就业岗位的稀缺，大学毕业生就业起点工资低、教育投资经济回报不足的问题仍将存在。本文利用麦可思公司公布的“中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查”的统计数据和2009年《中国统计年鉴》的有关数据，对影响高校本科毕业生工资收入的省域经济因素作出实证分析。
一、文献综述
麦可思人力资源管理咨询公司对全国2008届各省大学毕业生实际流入流出状况进行的统计调查（有效问卷达21.8万份）发现，东部沿海发达地区净流入率高，位居前5位的全部是东部发达地区省份；除云南省外，中西部地区大学毕业生均以净流出为主。麦可思调查还显示，从实际就业情况看，在东部发达地区，本科生源只占全国的35％，但接纳了全国64％的应届本科生就业①。李炜、岳昌君基于2007年全国高校毕业生就业情况抽样调查的数据，对我国高校毕业生的就业问题进行了实证分析。研究结果显示：一是学历和学校声望对毕业生就业和起薪的影响显著程度明显降低，个人素质是决定求职成败和收入水平的关键因素。二是学校提供充足的求职信息对于高校毕业生找到满意的工作、获得较高的起薪具有显著的积极作用。三是家庭总收入较高，家庭社会关系较广泛的毕业生更容易找到工作，起薪较高，且对工作更满意。四是地区差异依然存在，尤其是西部地区高校的毕业生求职更加困难，且起薪较低。[1]
我国高校毕业生起点工资问题研究已经具有一定的广度和深度，为后续研究提供了方法论基础和理论储备。但是，也应该看到研究高校毕业生起点工资问题的视角，可以扩展到社会宏观视阈中去，如考虑社会经济、政治、文化环境和区域特征等对就业及平均薪酬的一般影响。同时在研究方法上，停留于思辨研究、质性分析还不够，必须对高校毕业生起点工资问题进行定量分析和实证研究，以便比较科学地度量和揭示影响高校毕业生起点工资的因素及其影响程度。
尽管毕业生就业起点工资受到包括个体素质、个体家庭背景、学校教育及行业特点、政府政策等多种因素影响，但不可否认，从省域层面上看，影响和制约毕业生起点工资的最重要因素应该是社会经济因素。
由于经济类因素对各省高校毕业生就业状况产生重要影响，并且各省域经济因素的影响具有共性特征。通过构建理论模型和空间计量模型，依据第三方教育数据咨询麦可思公司发布的中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查的中国内地30个省、市、自治区（不包括西藏）横截面数据，对本科毕业生毕业半年后平均月收入的省域经济影响因素进行实证分析，揭示实际显著影响各省本科毕业生薪酬水平的省域共同经济因素及其程度，为省级政府探索改善各省毕业生（本省高校培养的毕业生和在本省就业的毕业生）薪酬过低（即高教投资经济回报过低）状况的有效途径，提供决策参考与依据。
二、概念与变量的界定、理论假设与模型设定
（一）概念与变量界定
1.除了就业率，用于考察毕业生就业状况的另一个重要指标是毕业生就业初期薪酬水平，这里用毕业半年后就业于各省域的毕业生的平均月收入，即大学生毕业半年后就业实际每月收入的平均值，作为起点工资水平的度量值。
2.省域城镇化率（城镇化水平）通常用该省域常住于城镇的人口数占省域全部人口数的百分比来表示，用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度。
3.空间自相关（spatial autocorrelation）或空间依赖（spatial dependence）是指由于空间位置的亲缘关系而使空间单元在某一属性的观察值之间存在相互依赖关系。这些依赖关系导致了相似的或相异的空间单元属性数值出现有规律性的聚类或聚集。如果出现高值与高值聚集、低值与低值聚集，则称之为空间正自相关（positive spatial autocorrelation）；如果出现高值与低值之间相互聚集，则称之为空间负自相关（negative spatial autocorrelation）；如果出现无规律随机分布时，则称之为空间无关。当某一地理单元上的属性观察值受到邻近地理单元上属性观察值的制约和左右时，就可以说存在空间依赖性。空间数据的空间依赖性可以直接体现在属性观察值上，也可以间接地体现在误差项上。在空间计量分析中，空间自相关被界定为任意空间地理单元的被解释变量或误差项与其他地理单元的被解释变量或误差项在观察值上存在相关性或依赖关系（Anselin,1988）[2]。本文的空间地理单元是某省域。
（二）理论假设
依据上述两个被解释变量各自与4个解释变量之间皮尔逊相关系数的显著性检验结果（见表2）和现实经验观察来判断，初步提出如下假定：
1.尽管毕业生就业是在全国范围内而不局限于就学地所在的省域，但是，总体上看，毕业生起点工资受所在就业省域经济发展水平的影响应该是直接的、显著的。因此，有理由假定，在各省域就业的大学毕业生起点工资会受到该省社会经济发展状况的显著影响。
2.第三产业或第二产业就业人数增加都会对毕业生起点工资产生积极影响。从理论上讲，就业人数增加，意味着产业经济效益好，会促使起点工资收入增加。但是，由于院校知名度和专业素质差别，“211”院校毕业生在第二和第三产业中就业更具竞争力，因而，第二产业和第三产业就业人数的增加对“211”院校毕业生起点工资的正面影响程度要略大于对非“211”院校的影响。
3.省域经济规模和经济总量的增长与扩大会促进本科毕业生需求量增加，需求量的增加会直接拉动毕业生劳动力价格，即工资的上升。也就是说，人均地区生产总值增加将会促使毕业生工资收入增加。
4.城镇化水平越高，毕业生的起点工资就会越高。省域城镇化率与人均地区生产总值高度相关。
5.毕业生起点工资水平在相邻省域之间存在空间聚集和空间依赖性。
（三）回归模型的构建
依据统计检验和模型曲线估计结果，同时考虑降低随机扰动项的异方差风险，回归分析模型采取双边对数形式，在假定不存在空间效应的情况下，回归模型可以界定为：
其中，i代表各省域，ln为自然对数符号，α为截距项，β为解释变量的系数，X为解释变量，ε为随机扰动项，包含了模型中解释变量不能解释的和被忽略因素造成的随机影响，符合正态分布，均为零，方差固定的经典线性回归假设。由于这4个解释变量之间并不是全部互不相关的，为了避免产生多重共线性问题，采取逐步回归法筛选出来影响最大的解释变量。然后，利用筛选出来的变量构建经典回归模型，考虑到省际空间效应对毕业生起点工资的影响，需要对经典OLS回归结果进行空间自相关诊断，如果诊断发现存在显著空间自相关，就采用基于最大似然估计的空间计量模型再次进行分析。
2.针对省域截面数据的空间自回归模型的一般矩阵表达形式为：
三、数据的描述性分析
麦可思公司（MyCOS）自2007年以来，已经调查了2006届、2007届、2008届、2009届、2010届毕业半年后的毕业生，有效问卷数量大，研究成果具有科学性、代表性和针对性。其中，麦可思公布的“中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查”的统计数据比较翔实、可靠，本文中国内地30个省、市、自治区（不包括西藏）有关毕业生就业起点工资方面的数据均来自于麦可思研究院②，有关解释变量方面数据均来自2009年《中国统计年鉴》。数据的描述性统计分析结果见表1。
之间的相关系数大于0.8，两个被解释变量都与城镇化率和人均地区生产总值显著高度相关，然而，非“211”高校毕业生起点工资与第二、第三产业就业人数的相关系数较小，没有通过显著性水平为0.05的统计学检验，这并不能说明它们之间就不存在相互影响。为了考察单个解释变量的独立影响，在一个回归模型中，需要控制其他影响变量，但是，不能同时引入两个高度相关的解释变量。
四、空间依赖性的诊断
在上文构建的理论模型基础上，考虑到全国省域数据之间的空间依赖与关联性问题，加入了空间自相关项，基于单变量全局自相关指标（Univariate Moran's I）检验、OLS回归模型的空间依赖性（自相关）诊断，对毕业生起点工资在省域之间的空间集聚与依赖特征作出探索性分析。
（一）构建空间权重矩阵，计算全局Moran's I值
利用GeoDa空间统计学软件，建立以距离最近的四个省域为邻居的空间权重矩阵，用全局Moran's I指数来检测研究某地域范围内各空间单元之间的相关程度。Moran's I值一定介于－1到1之间，大于0为正相关，小于0为负相关，等于0为不相关。如果该指标值显著大于零，说明存在显著的地理聚集性或空间依赖性；正值越大，表示空间单元之间的空间依赖性越大，即空间上越有可能存在溢出效应或扩散效应。
（三）以非“211”院校本科毕业生平均月收入对数（
）为被解释变量的OLS回归估计的空间依赖性诊断
第一，对“211”院校毕业生来说，影响最大的因素是省域人均地区生产总值，其次是第三产业就业人数。在分别控制省域第三产业和第二产业就业人数保持不变，同时控制空间效应，且不考虑其他影响因素的条件下，省域人均地区生产总值每增加1％，其平均工资增长约0.7％；在控制省域人均地区生产总值保持不变，同时控制各因素的空间效应，且不考虑其他影响因素的条件下，省域第三产业就业人数每增长1％，其平均工资增长0.179％，第二产业就业人数每增长1％，其平均工资增长0.1229％。
第二，对非“211”院校毕业生来说，影响最大的因素是城镇化率，其次是第三产业就业人数。在控制省域第三产业或第二产业就业人数保持不变，同时控制各变量的空间效应，且不考虑其他影响因素的条件下，省域城镇化率每提高一个百分点，其平均工资将提高0.8％。同样的，在控制其他影响因素保持不变的条件下，省域第三产业就业人数每提高1％，其平均工资将增长0.031％，省域第二产业就业人数每增长1％，其平均工资将提高0.025％。
第三，由于运用逐步回归法确定最终进入模型的解释变量就是对被解释变量影响最为显著的变量，在此基础上，引入空间残差自回归模型再次拟合，所以，对比分析四个回归估计得到的参数值（见表4），可以发现，四个社会经济因素影响作用略有不同，比较而言，省域城镇化率对非“211”院校毕业生起点工资的积极影响要大于对“211”院校毕业生的影响；第三产业就业规模对两类院校毕业生起点工资都有显著积极影响，并且略大于第二产业的影响；省域人均地区生产总值、第三及第二产业就业规模对“211”院校毕业生薪酬的积极影响要大于对非“211”院校毕业生的影响，这与前文提出的前四项理论假设基本一致。
第四，空间残差滞后项系数λ的Z检验统计量，通过了显著性水平为0.01的统计学检验；Breusch－Pagan检验接受原假设，说明ML空间回归估计的误差项方差齐性；似然比检验（Likelihood Ratio Test）通过显著性水平为0.01的统计学检验，表明空间残差自回归模型比经典回归模型更适合于数据的拟合。这一系列检验都表明，两类院校本科毕业生平均起点工资在各个省域之间存在空间依赖性和空间溢出效应，这验证了前文提出的第五项理论假设。各空间误差滞后项系数（λ）接近或大于0.5，可以解释为邻近省域毕业生平均起点工资每增加l元，本省域毕业生同类薪酬将增加0.5元左右。从地理分布来看，东部地区各省域毕业生起点工资出现“高—高”聚集，例如，上海市毕业生收入高，则周边相邻省份的毕业生收入也高；西部地区各省域出现毕业生起点工资“低—低”聚集，即多个相邻省份的毕业生起点收入都偏低。
六、启示与政策建议
上述研究结果表明，影响各省“211”和非“211”院校本科毕业生就业起点工资的地区显著经济因素包括人均地区生产总值、城镇化水平、第三产业就业规模、第二产业就业规模。从毕业生就业初期平均薪酬来看，城镇化进程、地方经济增长、产业结构优化对提升两类院校毕业生起点工资的作用都十分明显。
由于城镇化对地区经济增长具有推进作用，所以，提升省域高校毕业生就业起点工资的首要社会经济政策是进一步提升省域城镇化水平。城镇化进程和人均地区生产总值增长，共同促进毕业生就业率提升和薪酬增加。以世界上发达国家的工业化经验来看，当人均GDP达到3000美元时，城市化率处于55％～60％。2008年中国人均GDP已经达到3266.8美元，但当年全国城市化率只有45.68％[3]。按1美元兑换6.9元人民币来计算，2008年平均省域人均地区生产总值为3793.87美元，而当年平均省域城镇化率为49.37％，城镇化率提高的空间还很大，据测算，我国城市化支持的经济增长至少可以维持10～20年，同理可预期，省域城镇化水平提升至少可以支持省域高校毕业生起点工资持续增长达10年以上。
城镇化率提高，大量消费者集聚，为企业达到盈亏平衡点的规模生产，提供了必需的有效产品需求，一旦生产规模越过这个盈亏平衡点规模，单位成本就会大幅度下降，商品价格也会下降，从而触发更多的有效商品需求，导致市场规模进一步扩大，形成正向的本土市场效应，促使产业规模扩大、地区经济发展规模和总量增加，产业日益集聚，规模经济、集聚效应与扩散效应联合作用促使对高素质劳动力需求增加，为毕业生提供的岗位增多，这必然增加毕业生需求量，促使起点工资收入增加，导致毕业生收入的空间聚集与依赖。
提高毕业生起点工资的第二条途径是加速拓展省域第三产业规模。第一产业的就业岗位会随着农业规模化经营与科技进步而进一步萎缩，第二产业新增就业岗位也会伴随产业升级、经济结构转型与科技进步、资本对劳动的替代而不会再有以往那种持续提升的就业吸纳能力，只能依靠第三产业持续提供更多的就业机会，只有对毕业生的有效需求量增加了，才可能普遍提高毕业生起点工资。具体政策可以包括：加速调整经济结构与产业区域布局，加快省域内欠发达地区的第三产业发展步伐；加快调整第三产业内部结构，将现代服务业和社会服务业（如老年人口与社会保障服务业、慈善公益组织与学会、协会）作为优先发展领域，作为和谐社会建设与促进就业的新增长点；围绕第一、第二产业延伸发展第三产业，创造就业增长点。
由于非“211”高校毕业生更多地就业于就学省域，因而，受高校所在省域社会经济发展的影响程度，应该明显高于“211”院校，也更容易受到地域空间位置的影响，而出现空间聚集与溢出效应。但是，研究结果显示，空间依赖性对两类院校毕业生起点工资都有显著影响，但影响差别不大。
对两类院校毕业生来说，相邻省域毕业生收入的增加将会促使本省域毕业生收入也随之增加；相邻省域毕业生收入低，本省域毕业生收入也难以提高，毕业生工资水平在省际似乎存在“空间联动与绑定效应”。对于西部各省域毕业生收入低聚集的情况来说，要打破“低—低”聚集的局面，中央政府必须给力扶持一两个先行省域成为推进毕业生就业与收入状况改善的空间单元，即就业增长极，通过这些省域的带动与辐射作用，实现由“低—低”聚集向“高—高”聚集转变。
上述研究在一定程度上为地方政府促进毕业生就业和薪酬提升提供了方向，要解决毕业生就业和薪酬问题，必须充分发展地区经济，提高城镇化率，拓展第三产业，同时注重省际联动与协调发展。
收稿日期：2011－09－08
注释：
① 流入率＝在外省读书到本地就业的应届毕业生人数/本省应届毕业生的就业总人数；流出率＝在本省读书到外省就业的应届毕业生人数/本省应届毕业生的就业总人数；净流入率＝流入率－流出率，反映了一省对应届大学毕业生的就业吸纳力；麦可思—中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查，http://www.mycos.com.cn,2010.5。
② 各省域“211”院校和非“211”本科院校毕业生毕业半年后的平均月收入数据，均来自麦可思公司公布的调查统计资料。