不确定环境中的抉择：从专业选择到职位决策，本文主要内容关键词为：不确定论文,职位论文,环境论文,专业论文，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］F241.2 ［文献标识码］A ［文章编号］1002-0209(2004)03-0099-06
一、引言
不确定性(uncertainty)是转轨时期的常态。转轨是持续的制度边际调整，是“摸着石头过河”的试错法(trial and error)实验，制度变量对人力资本收益具有极大影响。就教育投资来说，转轨经济中教育的私人收益率确实在提高，中国1988年城镇职工教育收益率为3.8%[1](P13)，1995年就上升为5.73%[2](P190)。前苏联1988年高中生教育收益率为2.3%，大学生为5%，1994-1996年俄罗斯教育平均收益率就递增到6%-8%（注：其他转轨国家也表现出相同的趋势：波兰，5%（1987年），7%-7.9%（1992年），7%-7.8%（1995-1996年）；捷克，男性4.0%，女性5.7%（1988年），男性5.3%，女性6.7%（1992年），参见[3]。）[3]。但是个人面对的是转轨中的不确定环境，是否能够实现人力资本投资的预期收益，与个人的连续选择相关，过去的选择决定了现在的状态，选择行为体现出自增强的路径依赖特点。
人力资本理论的核心就是“放弃现在的收入以换取未来更多的收益”[4](P153)，就是各种选择间的权衡(trade-off)。弗里德曼关注了风险条件下的选择，“个人选择可以影响收入分配，某个人可得到的各种情况，在他们所确保的收入的概率分配方面是不同的”[5](P286)。即只有在相应概率分布中分析人力资本的投资选择才富有现实性。
在不确定环境中，我们将高等教育市场与劳动力市场的人力资本投资作为连续不间断的跨期选择进行分析。初始专业选择被赋予重要职能，因为专业选择表明了教育的职能由一般人力资本培训第一次进入到了专用性（职业专用）人力资本培训，路径依赖导致初始专业选择形成的投资构成了基本的职业专用性人力资本，限定了未来可能的职业选择和流动方向。
二、专业选择
Bamburger估计了一个专业选择模型，认为专业选择受两个因素影响：取得某一专业学位后的预期收益和成功取得某一专业学位的概率[6]。
1.取得某一专业学位后的预期收益
实证研究发现美国学士学位获得者中，与处于最低收入的教育学专业毕业生相比，工程学和医学专业超出他们收入的46%，商学和理学超出21%-23%，社会学超出12%，人文学科超出5%，表明工资差异确实在一定程度上体现专业差异[7]。Heckman和Li发现，中国年轻人收入因为大学教育将增加43%，但是受教育人群在教育收益方面存在实质性(substantial)差异，其中的专业收益率差异也较明显[8]。
2.成功取得某一专业学位的概率
Altonji发现，1972年美国有89%的高中毕业生开始大学学习并计划完成学位，但是到1979年只有58.1%的学生取得学位[9]。Altonji认为是否能够获得所选择的专业学位，取决于以下条件：
(1)知识存量 假设劳动力在第s学年结束后获得的知识存量为
分别代表高中、大学低年级（大学前两年）和大学高年级（大学后两年），
和
分别代表第s学年在理工科和人文学科方面的知识存量。
(2)学习能力 进入大学时，劳动力之间在人文学科和理工科方面存在学习能力差异。假设
是理科学习能力，对于取得理工科知识具有更高的产出效率；
是文科学习能力，对于取得人文学科知识具有更高的效率。专业选择需要利用比较优势原理进行权衡，进入大学时，不同学科知识存量以及不同学科学习能力对劳动力的专业选择具有重要影响，它们决定了每个人与其知识、能力相匹配的最适合专业。为提高专业匹配程度而进行的专业投资作为职业专用性人力资本的初始投资量，将会对大学生进入劳动力市场与同期群体进行博弈竞争的福利状态产生影响。
(3)专业领域 假定进入大学后第s学年所学专业领域为
，c=m或c=h。经过一期学习后知识存量为
。矩阵
和
代表了特殊课程结构对人力资本获取的知识增量的影响，等式右边第一项说明既有的知识存量水平会在多大程度上影响该学年新增课程内容的吸收。相对而言，
没有过高要求，即文科知识的增进与既往的知识储备没有过多联系；而
有较高要求，即理科知识的增进与既往学习知识储备相关性较强。等式右边第二项说明不同个体对于不同学科学习能力的差异会在多大程度上影响新的专业知识的获取。
是一个随机因素。
假设专业的选择结果只有两种：文科（
）或理科（
）。不同专业只是体现为所要求选修的课程中自然科学和人文社会学科所占比例不同，特别是大学低年级不同专业间区别并不严格，差别只在于超出公共基础知识的专业课差异，这些差异在大学前期只占很小一部分。所以我们假定低年级可以调换专业，且转移是单向的，能够向转移，但不能转移到。在第一期学习结束后，低年级学生可以根据新的信息集，对以前的选择进行修正，同时也有权继续对未来的职业生涯进行设计。
(4)获取学位需要的条件 假设
是取得理科学位所需知识；
是取得文科学位所需知识。大学毕业能够取得专业学位的概率可以表示为：
取得相应学位的概率
和
受到
、A和
的影响，以上分析表明个人偏好、个人能力、知识存量等因素对取得专业学位具有影响。在信息不完全和交易成本不可忽略的局限条件下，不同时点上选择不同的专业的原因是：搜寻成本降低后造成了最优专业搜寻次数升高，例如互联网络的低成本信息搜寻作用，导致学生和家长能够对各个高校的专业进行选择；搜寻质量上升提高了选择效率：或者是由于外部人没有发现搜寻的途径，或者是由于这些信息是只可意会不可言传的非编码的隐含知识，或者是由于信息被内部人控制(insider control)，原来某一大学某一专业的特定信息不易被外部人获取。但是当低年级学生加入内部人群体，通过边干边学效应增加了学校专用性知识(college specific knowledge)后，搜寻质量的提高势必增加了实现专业匹配的概率。
3.专业选择的影响
在不确定环境下，大学生无法对遥远的未来进行预期，但是制度变迁有一个时滞期，他们可以在时滞期内加紧行动，可以根据以往的程序性决策经验进行阶段性选择，在连续选择过程中根据新的信息不断修正偏差，不断对未来的职业进行选择设计。不同的大学专业一般性知识都是相同的，构成差异的只是专业性知识，不同的专业专用性人力资本(major specific human capital)的实质差异并不如我们想象的那么大。同样，差异性的职业专用性人力资本也只在于对基本相同的知识赋予的权重不同而已。不同专业对相同知识赋予的权重越相似，这些不同专业的毕业生就业搜寻的职业和行业越可能重叠。因此可以预期，“宽口径、复合型”专业调整方式和劳动力供给方式势必会造成更激烈的就业市场竞争，因为原本只是局限于同专业之间的就业竞争格局，将随着相近专业潜在供给者的增加变得更具有不确定性。
但是，专业转移会造成人力资本投资存量结构中某些内容成为沉没成本，出现某些技能的迅速贬值。并不是说这些知识技能存量不存在需求市场，原因只是在于初始职业市场对这些知识技能有著更高的需求价格（被赋予了更高的权重），而新的职业市场对这些知识技能的需求率过低，市场价格不能与其边际成本一致，造成了初始投资无法顺利收回。专业经过不断修正和调整被最终确定，也就确定了人力资本边际投资水平和方向。这是一条自增强的严格递增的路径，路径依赖的结果产生了专业锁定状态，转轨需要耗费巨大成本。专业选择导致由其决定的职业选择范围是基本确定的，专业投资所形成的专业专用性人力资本在很大程度上影响了职业专用性人力资本的积聚。专业匹配程度影响了后续的大学毕业生工作选择结果以及与其相适应的职业匹配状态。
三、工作选择
Neal解释了大学生工作选择的具体过程。他将职业(career)定义为一组工作(a line of work)。如果一个大学生发现其专业技能适合这一组工作，将选择该职业[10]。假设θ为职业匹配(career match)因素，ε为企业匹配(firm match)因素。F(θ)是职业匹配分布函数，G(ε)是企业匹配分布函数。在每一期雇佣合约签订前，劳动力都会对θ和ε进行权衡。有三种选择：复杂变换(complex change)即同时更换职业和雇主；简单变换(simple change)即职业不变更换雇主；留下(stay)。决策目标是使生命周期效用最大化：
v(θ,ε)是目前匹配状态(θ,ε)带来的效用值，β是效用的折现系数。
图1解释了相关变化情况。θ*和ε*是保留价值。区域A表示劳动力同时变换职业和企业；区域B表示职业不变，改变就业单位；区域C表示停止搜寻。当完成最优职业匹配搜寻后，在F(θ)中会发现一个θ，θ＞θ*，于是他就不再进行职业匹配搜寻了，只进行企业匹配搜寻，直到在G(ε)中发现一个ε，ε＞ε*，这时达到最优职业和企业匹配状态。
图1
该模型将职业匹配设定为企业匹配的一个拉动力量。劳动力先就特定的一组工作进行匹配搜寻，寻找合适的职业，然后再继续寻找雇主，专业专用性人力资本影响了就业领域的选择。相关研究发现，美国学士学位获得者中只有25%左右未就业于专业相关领域（注：Hearn和Bunton利用“就业于专业相关领域”指标对专业—职业匹配程度进行衡量。就业于专业相关领域，包括两种情况：1.该职业领域与本专业领域具有同样的基础内容；2.该职业领域应用与本专业具有相同职能的技术和训练。比如政治学专业毕业生从事立法助手工作符合第一个标准；营销专业毕业生在博物馆从事广告宣传工作符合第二个标准。参见[7]。），验证了就业领域的选择范围确实对专业选择结果产生了路径依赖[7]。分学科考察的情况见表1：
表1 美国学士学位获得者专业—职业匹配情况
专业医学 计算机 教育学 工程学 生物学 人文学科 数学 社会学
就业率
80%
75%
超过50% 50%
35%
35%
30%
27%
数据来源：利用Hearn和Bunton(2001)数据整理。
我们利用Neal模型的分析思路，扩展变量数目，按照地域一就业于专业相关领域（职业或行业）一雇主（所有制）的逻辑推理过程对工作选择进行分析。
1.地域选择 地域的选择对基尼系数高的国家尤其重要。中国城乡收入差距规模，“在世界上很难找到相应的国家”[11]。1988年到1995年城乡之间收入差距的增量大约占全国收入差距增量的16.5%。而在全国收入差距的增量中，东中西三大地区之间的收入差距的增量所占比例高达13.5%[11]。张东辉等的实证研究揭示了1985-1999年城镇居民地区收入差距变异系数上升了63.23%[12]。以上数据表明，转轨中的中国城乡之间、地区之间甚至城镇内部普遍存在收入差距。为追求“分割收益”，大学毕业生可能的选择是：城镇与农村之间选择城镇（注：赖德胜和吉利披露的调查数据表明，全体学生中不愿意到农村工作的学生占77.4%，参见[13]。）；东部地区城镇与中西部地区城镇之间选择东部地区城镇（注：愿意去沿海地区工作的大学毕业生占45.5%，参见[13]。）。
2.就业于专业相关领域的选择 张沂和龚德恩的研究表明，中国工资最高行业职工平均工资与最低行业职工平均工资之比，1978年为2.17:1，1985年为1.81:1,2000年达2.60:1[14]。张东辉等的分析也表明，1985-1999年各行业平均工资差距变异系数上升了56.6%，行业间最高平均工资与最低平均工资之比上升幅度为16.8%（注：这一数据虽然与张沂和龚德恩的计算结果存在差异，但是上升的趋势同样是明显的。）[12]。某些垄断性行业职工的子女具有在这些行业就业的天然的优先选择权，但是人力资本投资（特别是学校和专业选择）同样会对获得行业／职业差异性工资起到重要作用，尤其是在关键的不可替代的岗位。由于中国的行业工资差异明显，大学毕业生更趋向于在高工资行业就业。
3.所有制（雇主）选择 所有制工资差异体现为不同所有制内同质劳动力获得不同工资收入。在职工工资函数中，国有部门变量与集体企业变量引起的职工工资差异1988年为1206元，1995年上升为2254元[11]。1985-2000年，国有企业与集体企业平均工资相对差距扩大到1.53:1，非公有制单位平均工资普遍高于公有制单位[14]。可以预期大学毕业生更愿意到工资收入高的非公有制企业（注：大学毕业生愿意到外企工作的占29.3%。相关数据见[13]。）。
由于存在明显的制度性劳动力市场分割[2](P255)，完成了专业投资、取得了专业专用性人力资本的大学生在工作选择上，不会局限于专业对口或“就业于专业相关领域”这样狭窄范围，在最佳搜寻边界集里，将沿着地域—就业于专业相关领域—雇主路径进行初始工作选择。
四、职位流动决策
1.文献浏览
劳动力流动与受教育水平(schooling)、劳动力市场经验(experience)、在职期(tenure)等因素密切相关[15][16]。受教育水平越高，表明人力资本投资水平越高，具有更高的保留工资，为追求更高收益职位流动倾向越强。在明瑟收入函数中，学历高的年轻人初始工资高，但是经验或在职期因素的影响度小，年轻大学生有较高的流动倾向。通过流动获得的工资增量在美国劳动力的早期工资增长中至少占1/3，进入劳动力市场的头十年，一个典型的劳动力要为七个雇主工作，大约占其职业生涯职位总数的2/3[16]。
贝克尔对一般培训和特殊培训进行了有益的区分[17](P18-38)。一般培训不仅增加本企业同时也会增加其他企业的边际产品，在不承担培训费用的前提下企业才会提供一般培训；特殊培训形成了企业关系专用性资产，所形成的人力资本在现职企业能够提高边际生产力，如果变换雇主，工人不会从提高的边际生产力中获得收益，特殊培训聚集的专用性人力资本保证了雇主与雇员之间形成了类似人质的双边垄断交易关系，这些员工具有较长的在职期，预期不会出现特殊员工的流动周转。另外，如果教育与培训存量不同的劳动力之间收益反而相当，原因就在于通过工作搜寻达到的工作匹配(job match)程度不同。
2.Lazear模型
在已有研究基础上我们继续考察具有一定企业专用性人力资本的劳动力离职行为。在贝克尔看来，特殊培训投资形成的专用性人力资本是一种“人质”，不会出现员工的流动周转。但是Lazear认为并不存在绝对“专用”的人力资本，同一产业中每个企业的人力资本的构成要素都是基本相同的，差别只在于每个企业对这些技能赋予的权重(skill-weights)不同。即在同一产业内，对个人所拥有的相同内容的知识的定价在企业间是有差异的[18]。
假设劳动力在第1期进行技能投资，在第2期获得收益，某一劳动力花费成本C(A,B)获得技能A和B，该劳动力在企业i的潜在收益为：
反映了企业i赋予A和B的权重不同于企业j。
劳动力第1期在企业1工作完毕后，决定是继续留在企业1（概率为p），还是转到另一家企业（概率为1-p）。劳动力要选择技术A和B，而不同企业的工资结构赋予A和B不同权重。他又面临着不确定环境中的继续选择。随机变量λ具有密度函数f(λ)。则：
3.利用Lazear模型对大学生职业流动现实问题的解释
如果对个人所拥有技能的定价在企业间是有差异的，结论(9)表明：同一产业企业间差异越小，劳动力流动倾向越大。利用这一结论，可以解释我国大学生职业流动的相关问题：
(1)可以解释为什么在劳动力市场越不确定，大学扩招后“大学生就业难”问题越严重的时候，大学生反而越趋向于在城市、产业密集带就业。因为当相互竞争的企业地域聚集性强时，职业流动中大学毕业生有更大的概率找到一个满意的
，使得投资于原有企业的专用性人力资本不会由于雇佣契约突然中断遭受过多损失。城市是产业和职业信息的发散和聚集地，执行同一生产任务聚集在一起的企业群越大，工人就越容易发现与原企业对技能赋予的权重更相似的企业，工人的离职损失就越小。但是与贝克尔的结论相同，在职期越长，离职的损失越大，因为不会有任何一个其他企业会对这些技能赋予完全相同的权重。
Lazear模型也可以解释为什么同样是城市，沿海开放地区比中西部地区更富有吸引力。沿海开放地区城市密集，特别是珠三角和长三角拥有密集的城市带，这里不但信息更丰富，而且拥有巨大的产业群，对具有流动倾向的大学生来说，他们可以更容易地选择与其在初始就业期间形成的专用性人力资本相匹配的企业进行职位转移。Moretti的实证研究表明劳动力在城市得到的工资要比非城市高33%，就在于城市使劳动力具有更高的生产率[19]，同时更可能寻找到与其自身的人力资本存量相匹配的企业。
(2)该模型同样可以解释：大学生为什么更愿意选择大企业，为什么在职位流动时更愿意向比现职企业规模更大的企业流动，为什么不愿意向小企业流动。如果初次进入劳动力市场时，大学生就进入大企业工作，那么他的由专业投资形成的初始职业专用性人力资本就更容易发现匹配岗位，因为大企业有更多差异性岗位可供选择；从职位流动的角度来看，从小企业流动到大企业更符合劳动力利益，是由于大企业的可供选择的相同或相似的职位更多，会使流动造成的专用性资本损失更小。所以，当劳动力离开一个大企业，对过去的人力资本投资的影响更大；加入一个大企业，对现有人力资本存量的影响会相对小一些。
五、结论
1.专业选择受多种因素影响。专业选择作为连续选择的起点，限制和影响了后续的工作选择和职位流动的路径。隐含的建议可以是：大学应当面向劳动力市场对专业设置展开评估，应当开展学生专业领域适应能力测试，应当采用更灵活的学分制和学位申请计划，以适应大学生专业选择与专业投资的需要。
2.在转轨经济的不确定环境中，大学生将按照地域－就业于专业相关领域－雇主路径进行初始工作选择。政府应当尽快缩小分割收益区的范围，加强劳动力市场信息建设，提高就业匹配的概率。
3.大学生的城市流动倾向、产业聚集带流动倾向和大企业流动倾向是一种理性选择。重要的并不在于道德说教，政府应当通过小城镇建设、西部大开发计划、振兴东北计划等措施引导市场进行资源配置，为大学毕业生的职位流动提供更丰富的选择。
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