作者简介：吴颖(1991—),女，安徽六安人，教育学博士，安徽师范大学教育科学学院讲师，长三角教育一体化发展安徽研究院助理研究员，从事教育管理、区域高等教育研究;芜湖，241000。李西顺，苏州大学教育学院教授，博士生导师，研究方向：道德教育，教师教育，高等教育。
文章来源：教育发展研究 . 2024 ,44 (07) ：72-84
摘要:基于2010-2020年中国家庭追踪调查和国家统计年鉴数据，运用队列双重差分模型考察中国高等教育扩张对高校毕业生未来就业状况的影响。研究发现，从职业生涯中后期看，高等教育扩张对毕业生就业产生的效应具有两面性：一方面扩张在数量上显著促进高校毕业生充分就业，另一方面扩张水平对就业质量呈现出U型曲线关系，即先有抑制后有促进之效；扩张下的高等教育内部学历层次结构和专业结构分化给毕业生就业状况带来的差异凸显；这一长期就业效应存在明显的性别、城乡和地区异质性；并且受到城镇化水平、人均GDP和第三产业发展等社会经济因素的显著调节。据之，政策建议包括：坚定高等教育人力资本投资战略，走“有质量地扩张”之路；强化就业优先政策的同时，注重各项政策的协调性，努力构建学生从学校教育到劳动力市场的育人全过程增值评价跟踪监测体系；进一步筑好有利于实现高校毕业生高质量充分就业的环境基础。
关键词: 高等教育扩张 高校毕业生 就业质量 高质量充分就业
基金: 国家社会科学基金教育学重点课题“高等教育普及化阶段毕业生就业政策研究”（AIA220017）的部分成果。
一、问题的提出
教育是影响现代社会个体劳动所得和社会阶层跃迁的重要机制，是否受过高等教育已然成为劳动力市场上竞争机会分配的一个关键性因素。自1999年中国“高校扩招”政策实施开始，经历高等教育扩张的首届毕业生进入劳动力市场以来，至今已有20年出头。过去这些年，无论是在绝对规模还是在相对增速上，高等教育的扩张速度都十分惊人，由此引发对于高校毕业生就业问题的讨论亦不绝于耳。针对这一问题，学术界有两种不同的观点。第一种观点认为高等教育扩张增加了社会人力资本积累和高素质人才供给，不仅不会导致就业紧张的局面，反而可以及时填补劳动力市场中高技能岗位空缺[1]，而且从长期来看，受教育程度较高的新增劳动力的就业状况可能会逐渐变得更好[2]。第二种观点认为大规模的高等教育扩张造成大学教育质量整体下滑乃至学历文凭贬值，这在短期内扰乱了高校毕业生劳动力市场的供求关系，甚至导致供给过剩、过度教育和工作不匹配等问题愈演愈烈[3]。
持上述观点的理论根基分别在于教育功能主义和工作竞争理论。教育功能主义盛行于20世纪中叶，该理论认为，现代工业化水平的提高必然要求全社会增加高等教育供给，以适应社会对高素质劳动力需求的增加。正是基于工业化社会的这一教育功能要求，教育系统不断扩张，并成为一种重要的职业筛选与分配机制——通过识别教育水平将个体安置在相应的职业位置上[4]。特莱曼（Treiman D.J.）则明确指出，工作机会的获得与否越来越取决于教育等后致性因素，而非家庭背景等先赋性因素[5]。诺贝尔奖获得者美国经济学家舒尔茨（Schultz T.W.）和贝克尔（Becker G.S.）沿用功能主义的逻辑理路，从微观回报机制的角度探讨了教育与就业何以相关，由此开创了经典人力资本理论。该理论认为，个体选择投资教育特别是正规学校教育，可以提高人力资本（有用的技能和较高的生产效率），而雇主将基于教育的生产功能来评估个体能力，以提供合适的职业岗位和劳动报酬。沿着这个逻辑，接受高等教育是基于成本—收益比较基础上作出的理性行为选择。艾罗(Arrow K.J.)进一步提出了高等教育筛选的动态模型，他认为大学实际上为雇主把了两道关，即高等教育先后通过“录取关”和“毕业关”进行个人能力的双重筛选，以此寄希望于在这一动态过程中实现劳动力供需平衡[6]。在这个意义上，扩张并未改变高等教育生产与筛选功能的实现，因此加大高等教育投资是符合现代社会劳动力市场供需结构的，其积极影响包括带来高学历人群就业状况的改善。
基于信号和筛选理论框架的工作竞争理论却对功能主义的论断予以了批判。该理论认为，尽管教育水平是劳动者求职过程中的一种重要优势信号，但决定工作机会获得的教育优势其实是求职者的相对教育水平，而非绝对教育水平。瑟罗(Thurow L.)则指出，劳动力市场中的工作竞争受到两大因素的共同作用，一个是空缺工作机会结构的分布，另一个则是求职者处在整体竞争队伍中的相对位置[7]，而相对教育水平正是判断实现这两个因素相匹配的最主要依据。依照这一理路，高校急速大规模扩招在增加适龄人口接受高等教育机会的同时，也可能会带来高等教育文凭地位的相对下降，甚至会出现柯林斯(Collins R.)所言的“文化通货”，其主要表现是文凭的通货膨胀[8]。进一步来说，随着越来越多的人获得大学文凭，工作职位对文凭的要求也在水涨船高，这使得高校毕业生本该有的教育信号优势遭到了极大削弱，因此扩张不但不会带来高学历人群就业状况的改善，反而可能会大大降低他们找到“好工作”的概率。
以上就高等教育扩张引致毕业生就业变化的学术争论从未停止过，但始终未能得到相对一致的结论。可以看到的是，教育功能主义和工作竞争理论各自从不同的理论角度解释了高等教育扩张对毕业生就业影响效应的“一体两面”，但事实上，扩张对受影响群体带来的就业变化还会因受到社会制度、经济发展等其他因素的影响而变得“不确定”。[9]因而，高等教育扩张所带来的就业效应可能比上述理论各自理解的“二元对立”效应更为复杂，即促进效应和抑制效兼有之。鉴于此，本研究意在探讨的问题是，中国的高等教育扩张对毕业生未来劳动力市场的影响究竟如何，是验证了就业“改善论”还是“恶化说”？又或者是存在复杂的双重效应？
二、典型事实与文献回顾
（一）典型事实：
中国高校扩招与毕业生就业形势加剧
改革开放以来，中国高等教育改革一路向前。早期改革的重点落在了高校归属及其管理体制方面，期间虽然规模不断扩张，但涨幅很小，甚至高校毕业生人数在1992年和1993年连续出现明显的负增长。高校招生人数在1994年也出现了负增长，直至1999年史无前例地展开以扩招为主要内容的改革，中国高等教育才正式进入迅速扩张阶段。图1展示了普通本专科高校招生人数、毕业生人数和应届毕业生初次就业率的变化趋势。直观可见的是，中国高等教育规模总体不断扩张，尤其扩招政策实施使得高校招生人数出现明显的跳跃，由此引致高校毕业生人数也出现“爆发式”增长。高校毕业生初次就业率在1996年之前始终稳定在100%，但随后开始出现“断崖式”下跌，尔后数年间呈现波动下降趋势，从2003年开始呈波动上升趋势，直至2020年陡然跌至70%以下，甚至出现进一步恶化之势。
需要解释的是，2020年及之后两年的初次就业率之所以异常走低，主要是遭受新冠肺炎疫情的负面影响。这场席卷全球的疫情对各行各业、各个领域的劳动力群体，尤其是高校应届毕业生，都产生了极大的冲击[10]，且叠加持续走高的新增毕业生劳动力供给压力，造成2021年和2022年应届毕业生的就业形势更加严峻。在此之前呈现出的初次就业率变化趋势与持续扩张的高等教育规模相比，不得不说，扩张与毕业生就业之间可能存在复杂、多变的关系，而非某种简单、唯一的因果关系。起初，自恢复高考一直到20世纪末，主要受制于计划经济体制和高校毕业生“统包统分”的就业制度，这一时期的毕业生通过国家“自上而下”的推进方式实现了全部就业。随着市场经济体制和劳动力市场的逐步建立，国家不再对高校毕业生统一分配工作，开始实施“供需见面、自主择业”的劳动就业制度。如在《中国教育改革和发展纲要（1994年）》中提出了进行大学生“缴费上学，毕业后自主择业”的试点改革，而市场本身的不确定性极有可能带来初次就业率的迅速下降，首次下降落在1996年，并在此后一直处于75%徘徊。[11]在2003年再次出现明显下降，这恰好可能是扩张后的首批应届毕业生集中涌入就业市场导致了新增劳动力供过于求的问题。从逻辑上讲，如果高等教育持续扩张，只增不减的毕业生数量必然持续加大就业压力，令扩张后的就业率持续走低。可事实上，这期间的就业率趋势线却起伏不定甚至会向右上方倾斜，更何况面向职业生涯中长期的就业状况是会变好还是会变差，不得而知。由此留下了高等教育扩张下的就业效应之迷。
以上只是比较初步的事实分析，本研究在认可高等教育扩张对应届毕业生初次就业率产生一定负面影响的基础上，将目光转移至毕业生职业生涯的中后期，考察其就业效应。下文进一步采用计量方法进行分析，并将时间跨度设定在扩张的后半段区间内。
注：高校招生人数和毕业生人数根据历年《中国统计年鉴》整理。高校毕业生初次就业率1990-2000年、2002-2019年数据参考了阮成武等于2020年发表在《教育发展研究》第21期上的论文《改革开放以来高等教育与就业的关系演进与逻辑嬗变》；2001年缺失的数据，通过回归拟合方法补齐；2020-2022年数据来源于教育部全国高校毕业生就业管理与监测系统统计数据。
（二）文献回顾：
1.高等教育扩张对毕业生劳动力市场的影响
关于高等教育规模扩张是否引致毕业生劳动力市场就业问题的研究成果众多，相关文献基于不同视角、不同时间窗口的数据资料和方法进行考察，得出了众说纷纭的研究结果。部分文献认为高等教育扩张对毕业生就业有显著的消极影响。如有学者从工作机会与收入获得的角度切入，基于2000年中国人口普查和2005年1%人口抽样调查数据的分析，发现扩招导致高校毕业生劳动参与率降低、失业率升高和小时工资降低[12]。在此视角下，其他学者基于不同的样本，也基本得出扩招与高校毕业生就业状况显著负相关的结论[13][14]。如有学者以劳动者技能失配为切入点，使用2006-2015年中国社会状况综合调查(CSS)数据验证了高等教育扩张对大学本科及以上毕业生从事高技能工作的负面影响。[15]有学者基于韩国高校毕业生求职经历的质性分析，发现高等教育扩张加重了高校的“垂直分层”，从而加剧了毕业生就业机会不平等[16]。国内学者聚焦于异质性收入回报视角的研究也有类似的发现[17]。
另一些文献得到了与上述研究相反的结论，抑或予以了一定修正。如有学者发现与高校扩招后的首届毕业生相比，往后几年毕业生的就业机率并未持续下降，反而有迅速好转之势。[18]有学者使用1998—2009年中国城镇住户调查数据，发现扩招没有带来城镇劳动者高等教育回报率的降低，在控制了宏观经济因素的影响后，扩招并没有恶化劳动者个体的就业状况，相反却对就业率具有显著正效应[19]。另有学者基于1989-2009年中国健康与营养调查(CHNS)的数据分析，也发现扩招背景下高校毕业生的失业率的确保持在较低水平，在加入其他变量后，其教育收益率也有提升的趋势[20]。还有学者进一步检验了扩招能够通过扩展高等教育服务可及性来提升受影响群体的未来增收能力[21]。这些发现均在一定程度上驳斥了“恶化说”。对于两种矛盾的结果，学者们不断尝试给出可能的解释。如有学者从人口转变视角进行了替代性解释，并基于44个国家的面板数据分析发现，虽然大学扩招会对当期劳动参与率产生负效应，但从长远来看，对后期劳动参与率具有显著正效应[22]。有学者则指出扩招后高校毕业生的失业率并无明显变化，且显著低于高中毕业生，现实中观察到的扩招后高校毕业生失业率的上升主要与个体能力和家庭背景等因素密切相关，而扩招所起的作用实则微乎其微[23]。还有学者进一步控制了个体能力异质性，发现扩招确实显著降低了受影响群体的失业率[24]。不同于上述结果，这些文献从多个维度验证了扩招并未对高校毕业生就业产生负效应，在某种意义上支持了“改善论”。
2. 扩招下高校毕业生的就业状况及其影响因素
学界对扩招下高校毕业生就业状况的描述出现了一个高频词“就业难”。在中国高等教育急剧扩张的背景下，这一议题引起了教育学、经济学和社会学等领域学者的广泛兴趣。尽管有学者将矛头指向高等教育扩张，认为是由这种政策驱动型的扩张带来了高校毕业生劳动力供求错位的总量性问题。但多数学者对此并不赞成，认为高校毕业生就业之“难”主要体现在结构性问题上，而不在总量性问题上[25]，或同时体现在这两个问题上[26]，因而引致就业难问题的影响因素是多方面的，至少不能将此现象完全归因于教育扩张。已有文献表明，高等教育的规模或结构不合理[27]、体制性障碍[28]、劳动力市场分割与就业信息不完备[29]、社会经济因素[30]、受教育者自身就业观念偏差以及个体能力和社会资本欠缺等因素都可能会导致毕业生遭遇就业难的窘境[31][32]。这背后暗含着一个假定：影响高校毕业生就业的因素多而复杂，至少高等教育扩张不是唯一因素。
总体来看，学界对高等教育扩张与毕业生就业关系进行了大量的研究，为本研究提供了很好的理论智识和方法借鉴。但已有文献大多都通过对高校毕业生初次就业率、失业率、劳动参与率或收益率等与就业有关的个别指标从旁论证，对就业质量的关注较少，更未见到综合就业机会与就业质量进行的全面考察。本研究使用2010-2020年中国家庭追踪调查的整合数据和匹配调查前一年的统计年鉴数据，从就业机会和质量两个视角，计量分析高等教育扩张对毕业生就业的中长期效应及其异质性影响，以期深化对中国高校扩招政策效应的认识，为制定高等教育人力资本投资战略提供决策参考。
三、数据、变量与模型
（一）数据来源与样本处理
本研究所用数据来源有两类。第一类个体微观数据取自北京大学中国社会调查中心实施的中国家庭追踪调查（Chinese Family Panel Studies,CFPS）数据库。该调查是一项全国性、综合性的社会追踪调查项目，自2010年实施基线调查以来，目前共公开发布6轮调查数据，涵盖中国社会、经济及人口等多方面信息，其中成人调查库详细记录了个人基本特征、教育史、求职过程与就业结果等信息，为本研究提供了翔实的数据支持。限于数据可得性，本研究只使用了2010、2014、2016、2018和2020年的数据，并借鉴已有研究做法[33]，将五期数据整合为一个混合截面。第二类省份层面数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》。
基于研究设计，以CFPS个人自答问卷为主数据文件，进行数据清洗之前的样本量为173581。首先，由于受扩招政策影响的主要是高等教育，因而只保留最高学历为大学专科及以上的样本。其次，按照中国的学制，学生上大学的年龄为18周岁，而扩招始于1999年，意味着只有在1981年及之后出生的个体才会受到扩招政策影响，因此本研究以1981年作为出生年份节点，划分出未经历和经历扩张的两类样本。再者，剔除受访时在上学和已退休的非劳动力样本，并综合考虑中国的劳动年限和学制，将男、女样本的年龄分别限定为21～60、21～55岁。最后，剔除无效作答及关键变量缺失和存在逻辑矛盾的样本，得到10663个有效样本(1)。
另外，考虑到样本个体的全国代表性不同，实证分析将以调查当年个体横截面权重进行加权。这一权重是CFPS数据库中直接提供的。
（二）变量选取、定义与描述性统计
1. 被解释变量
一般而言，劳动者就业状况的好坏不仅在于是否有工作，还在于是否有体现质量属性的“好工作”。对此，本研究综合设定了如下两个被解释变量。
一是是否失业。
分别依据CFPS2010问卷中的一道题（“您现在有工作吗”）和CFPS2014-2020问卷中的两道题（“过去一周您是否至少工作了1个小时”、“是不是有工作但是目前正处在临时放假、休病假或其他假期中，或正在在职上学/培训？”）进行反向定义，从而生成一个关于失业的二分变量（是=1，否=0）。
二是就业质量。
在参考多维就业质量指数（multi-dimensional job quality index）测量方法[34]并综合数据可得性的基础上，针对未失业的个体构建由工作收入、工作强度、工作保障和工作满意度四维度构成的就业质量指数。这四个分项指标分别依据受访者的工作年总收入、每周工作时间、是否签订劳动合同与享有相关保险、自评工作满意度(2)进行测量。由于分项指标的计量单位不统一，而且指标数值大小变化与最终的就业质量指数在经济含义上并非全部保持同向相关性，所以在计算综合指数之前，需要进行标准化处理。借鉴已有文献做法[35]，先使用极大极小值法进行标准化处理，然后合成归一化值，并乘以100，以便将取值范围控制在0～100区间上。最后基于等权重方法求得就业质量指数(3)，其数值越大代表就业质量越高。
2. 解释变量
首先，本研究使用受访者所在省份在调查项目实施前一年的地方高校在校生人数与普通高中在校生人数之比作为高等教育扩张水平的代理变量(4)。之所以选用这一代理变量，有三方面考虑。其一，高校扩招虽是一项全国性政策，但存在较大省际差异，而且受影响的主要是地方普通高校[36]，这意味着一个省份的高等教育扩张水平与其地方高校资源存量高度正相关。其二，高校扩招主要面向的是普通高中毕业生群体，这意味着一个省份的高等教育扩张水平也会受到自身普通高中规模的影响，因此有必要以当地的普通高中在校生人数为基数，测度在同一年里的各省份地方高校在校生人数的相对量。其三，为构建符合“前因后果”的计量模型，将对应的高等教育扩张水平限定在调查项目实施前一年，能够减少因反向因果导致的内生性问题。这里特别说明，由于数据限制，本研究无法直接获得个体的高考所在地，但就整体而言，相当一部分高校的生源以省内为主[37]，亦已有实证研究表明，高校毕业生就业所在地与其就读所在地具有一定吻合性，即有较大比例的高校毕业生都选择在其就读的城市工作、定居[38]。因而用个体当前居住省份的高等教育扩张水平替代参考高考省份的扩张水平(5)。下文进行稳健性检验时也采取同样的处理方式，不再赘述。
其次，“经历扩张”则是在数据清洗后根据出生队列生成的一个二分变量，具体定义及赋值方式为：“是”（=1）代表出生队列为1981年及之后，“否”（=0）则代表队列为1981年之前。
3. 控制变量
为避免遗漏重要变量引起的内生性问题，结合前面文献回顾，本研究选取了如下可能影响毕业生就业的其他因素作为控制变量：个体层面包括性别、年龄及其平方、民族、12岁时户口状况、政治面貌、婚姻状态、受教育水平、专业类型和工作单位所属机构等；地区层面包括所在省份的城镇化水平、人均GDP以及第二、三产业比重和失业率等。此外，由于本研究关注的并非毕业生初次就业获得与否，通常与工作经验、个人能力等因素密切相关，因此在估计模型中还控制了包括省份、调查年份、出生年代、工龄和认知能力等固定效应。其中，工龄在CFPS问卷中未直接给出，本研究是基于现有调查数据推算的(工龄=有工作的个体受访时年份-最高学历毕业时年份)，可能与实际情况有所出入，但在缺乏数据的情况下有一定的参考价值。个人能力包括认知能力和非认知能力，本研究分别使用CFPS中对字词测试和数列测试(6)的平均得分作为认知能力的代理变量，受访者自评人缘关系和自信程度的平均分作为非认知能力的代理变量。
主要变量的描述性统计显示：近七成的调查样本都经历了高等教育扩张，他们当中的绝大多数人都处于在工作状态，其就业质量指数均值为57.327，但标准差高达10.999，表明中国高校毕业生劳动力市场呈现出了明显的就业质量分化态势（见表1)(7)。
表1 主要变量的描述性统计
（三）模型设定
参照国内外研究惯例，结合所用数据的属性特征，本研究利用可反映省际差异的高等教育扩张水平和样本出生队列信息构建队列双重差分（cohort difference in difference,cohort DID）模型。其中，第一个被解释变量“是否失业”是一个二分变量，因此可以基于二元逻辑斯蒂回归进行分析。模型设定如下：
式（1）中，下标i表示个体，p表示个体所在省份，c表示出生队列，t和t-1分别表示调查项目实施当年和前一年。模型左侧为被解释变量“是否失业”（unemploy）取1的对数发生比，用以考察个体在受访时失业的概率。模型右侧的核心解释变量为个体所在省份的高等教育扩张水平（expi,p,t-1）与个体所属出生队列哑变量（birthci=1,if birthi≥1981）的交互项；Xi表示个体层面的一系列控制变量（不包括工作单位机构）；Xp表示省份层面的控制变量；δi,p,c,t表示一系列可能影响就业的固定效应；β1和γ1～γ2均为回归系数；β0为常数项；εi,p,c,t为残差项。
第二个被解释变量“就业质量”为连续变量，因而将基准回归模型设定如下：
式(2)中，Qi,p,c,t表示调查年份有工作的个体的就业质量指数。其他符号与式(1)一致，不同之处在于，此时Xi包括工作单位机构。
四、实证分析结果
（一）平行趋势与动态效应分析
平行趋势假定是使用cohort DID的前提，即对于高校毕业生群体而言，扩张经历者与未经历者在受政策冲击之前的就业状态在趋势上没有呈现出显著差异。本研究采用事件分析法进行平行趋势检验，以1981年出生人群为基准组，具体模型设定如下：
式中，Yi,p,c,t为被解释变量，即是否失业或就业质量指数；y表示出生年，取值控制在1971～1986;birthy为出生年哑变量，当个体出生年为y时，其值为1，否则为0;αy为主要观测参数，表示1981年前、后出生的人群，处理组与控制组之间就业状况的差异。其他符号与式（1）一致。
图2呈现的是基于式（3）的回归结果：对于1981年以前出生的人群，处理组与控制组的就业状况整体呈现相同趋势，满足平行趋势假定；1981年以后出生的人群，其失业概率、就业质量下降的趋势逐渐显现。
（二）高等教育扩张对毕业生是否失业和就业质量的影响分析
表2模型1a和1b报告了基于式（1）估计高等教育扩张影响毕业生未来失业的回归结果。模型1a只控制了个体层面、地区层面的特征变量和省份固定效应，结果显示，经历扩张队列与高等教育扩张水平交互项的估计系数显著为负，说明从长远来看，高等教育扩张显著降低了毕业生未来失业的可能性。模型1b则控制了一系列可能的固定效应和事前趋势交互项，核心解释变量交互项系数的绝对值有所下降，但仍显著。可见，在控制其他变量的情况下，高校毕业生在扩张影响下的失业概率约下降了11.40%(1-e﹣0.121）。出现这一结果，可能有两个主要原因。一是长期以来的规模扩张使更多人接受了高等教育，而这些高教育程度者将通过教育的生产功能抑或“优势信号”使自身在劳动力市场上更具竞争力，能够通过高等教育获得劳动力市场的“敲门砖”。二是教育人力资本具有溢出效应，其逻辑在于个体受教育程度的提高能够显著带来经济增长和技术进步等多方面的积极影响，有助于创造更多的就业岗位[39]，这将引致更多的劳动力尤其是高技能劳动力需求。在这个意义上，高等教育扩张恰好适应了社会对高技能劳动力需求的变化，而那些经历扩张的高校毕业生更有可能将从中获得更多的就业机会。
值得注意的是，影响高校毕业生就业的因素的确多而复杂，其中受教育水平和专业类型等变量带来的机会差异，不容忽视。以控制最严格的模型1b为分析依据，首先从高等教育层次结构对毕业生失业的影响来看，大学专科、本科和研究生毕业生并未形成教育人力资本回报由低到高的梯度分布。相比本科毕业生而言，大专和研究生毕业生的失业概率分别要降低9.24%(1-e﹣0.097）、52.86%(1-e﹣0.752），表明中国高等教育本科层次的毕业生在其对应的岗位域（occupational domains）中并没有显现出应有的相对优势。这与国内研究在20年前左右得出的结论并不完全吻合，该研究发现本科与专科层次的毕业生在各自的岗位域中都没有形成“强比较优势”，但本科毕业生在自身岗位域中的优势强于专科毕业生[40]，而此处可见的结果是本科毕业生反而在求职竞争中落败了，意味着当前本科高等教育的过程与质量更值得关注。其次，从专业结构来看，社科、人文类专业毕业生的失业概率比理工农医类专业毕业生分别要高出5.55%(e0.054-1）、14.45%(e0.135-1），表明高等教育扩张下专业分化带来的就业机会差异已经显现。一个可能的解释是，自中国高等教育大规模扩张以来，很多高校将大量招生指标投放到培养成本相对较低的人文社科专业上，导致理工农医类专业毕业生占比下降[41]，而这将在很大程度上通过强化理工农医类专业毕业生的供给稀缺性和排他性，使学习这类专业的毕业生一度成为劳动力市场的“香饽饽”。
表2模型2a～2c呈现的是基于式(2)估计高等教育扩张对毕业生就业质量的影响效应。在未完全控制固定效应之前，经历扩张队列与高等教育扩张水平交互项的估计值为负，但数值较小且不具有统计显著性（模型2a）。这意味着，并没有充分证据表明高等教育扩张显著恶化了毕业生的就业状况，但至少可以表明扩张后的高校毕业生在获得就业机会之后，却没有维持就业质量优势。在模型2b中将所有固定效应控制以后，交互项的估计系数变得显著，且平均而言，高校毕业生的就业质量指数在扩张影响下降低了约1.14。事实上，在扩张过程中接受过高等教育的人们，有可能带来求职优势，但如果劳动力市场并不完善，所谓的“优势”也很有可能是较高学历劳动者通过降低自身求职预期来挤占较低学历劳动者的岗位域，这种退而求其次的就业又可能引致过度教育问题，因此即便个体没有处在失业的状态，也并不意味着一定能带来就业质量的提高。
表2 高等教育扩张影响毕业生就业的回归分析结果(2010—2020年)
注：限于篇幅，缩略报告了主要分析结果，其他控制变量和固定效应未在表中展示，感兴趣的读者可与作者联系获取。括弧中为聚类到省份层面的稳健标准误；*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。如无其他说明，下表同。
比较有趣的发现是，高等教育扩张水平的估计系数显著为负，表明样本期内高校毕业生的就业质量确实有所下降，但在模型2c中引入高等教育扩张水平的平方项以后，对应的平方项系数显著为正，说明高等教育扩张水平与毕业生的就业质量指数呈现出非线性的U型关系。图3是拟合出的曲线图，根据二次函数图像与系数的关系可看出，这一“微笑曲线”的对称轴在纵轴右侧，而横轴取值本身为非负数，表明一段时间内教育扩张会先带来就业质量的下降，在对称轴处到达拐点后，随着劳动力市场的不断调整，扩张的推进将会逐渐带来就业质量的提高。换言之，在平均意义上，随着高等教育扩张水平的提升，高校毕业生未来就业质量将会呈现先下降后上升的趋势。这与已有文献关于高校扩招对后期就业状况改善具有积极促进作用的研究结论相一致[42]。
另外，高等教育层次结构和专业结构分化带来的就业质量差异同样显著。首先，大专、本科和研究生这三个学历层次毕业生的就业质量指数呈现出鲜明的阶梯式分布，这符合经典人力资本理论假设：一个人的受教育水平越高，在劳动力市场上也更容易处于优势地位。但与前面对是否失业的回归结果相比，可以发现，相对于本科毕业生，研究生毕业生在就业质量上也表现出明显优势，而大专毕业生的就业机会优势凸显但其质量并不高。由此，至少反映出两个潜在问题：一是中国的高等职业教育在办学理念上虽然走出了以往片面追求高等教育“高等性”的困局，但可能又陷入过于强调“职业性”的窘境，以致于忽视学生的综合素质和全面发展[43][44]，这在很大程度上决定着大专毕业生往往更“容易”就业但很难高质量地就业；二是坚守大学之博雅传统固然重要[45]，但问题是中国的一些本科高等教育或许为了一味追求“统合性”和“博雅性”而降低了自身与劳动力市场的匹配度，致使其毕业生就业能力优势迟滞的问题凸显。其次，相比理工农医类专业毕业生，虽然社科类专业毕业生在就业质量上未见明显劣势，但人文类专业毕业生的就业质量下降十分显著。
（三）稳健性检验
为了验证主回归模型所得结果的可靠性，本研究通过替换核心解释变量、改变时间窗口、剔除样本等方式做了一系列稳健性检验，主要结果见表3。
其一，借鉴已有文献对高校扩招程度的测度指标，再分别使用扩招之前的各省份人均大学生人数[46][47]、各省份大学毕业生人数占当地总人口比重[48]作为高等教育扩张水平的替代变量(8)，进行重新回归。其背后的实践逻辑在于，高校招生规模的大小往往与其所在地的高等教育资源存量高度相关。在此部分，统一以1998年作为初始存量。之所以将替代变量的选取年份都限定在1998年，是为了使结果更具可比性。在表3中，第（1)-(4）列显示了两个不同替代解释变量对高校毕业生就业状况的回归结果。仍然可以看到，高等教育扩张对毕业生未来就业状况产生了促进与抑制并存的双面效应：高等教育扩张显著降低了毕业生后期失业的可能性，但同时的确带来了就业质量的明显下降。其二，为避免样本窗口过宽造成的结果偏误，此处还尝试将年龄严格控制在21～40岁，以在较窄的时间窗口进行重新估计。由表3第（5）和（6）列可以看到，核心解释变量交互项系数的方向及其显著性均未发生改变。其三，根据各省份人均GDP对样本降序排序，将位居前、后两名省份的样本剔除后重新回归。表3第（7）和（8）列的结果显示，基于经济发展差距进行样本筛选的回归估计结果依然稳健。
此外，还通过随机调换样本省份的高等教育扩张水平变量值进行安慰剂检验。基于重复1000次随机抽样对虚拟经历扩张与扩张水平的交互项进行重新估计，发现估计系数的核密度分布曲线近似服从以0为中心的正态分布(9)。因此，进一步表明主回归结果具有稳健性。
表3 稳健性检验结果
注：表中模型均控制了个体和省份层面的控制变量以及与表2主回归分析中相同的一系列固定效应；下表同。
五、进一步的研究
（一）高等教育扩张影响毕业生就业的异质性效应
以上探讨了高等教育扩张对毕业生就业的平均影响效应，但无法揭示这种影响是否存在群体差异，而有些差异涉及就业歧视和就业不平等问题。本研究基于主模型1b、2b分别从性别、城乡和地区三个维度进行异质性考察。
其一，表4第（1)-(2）列、表5第（1)-(2）列分别报告了扩张对不同性别毕业生是否失业和就业质量的分组回归估计结果。可以发现，高等教育扩张显著降低了男性毕业生的失业风险，却提高了女性毕业生失业的可能性。这是因为教育扩张带来了毕业生数量的激增和求职竞争的加剧，此时一方面由于职场性别歧视的固有存在[49]，同等条件下男性更受用工单位的青睐；另一方面受中国传统观念影响，人们普遍认为男性更应该承担“养家糊口”的责任，扩张反而强化了男性毕业生在就业机会获得上的优势。另外，高等教育扩张对女性毕业生就业质量还产生了显著的抑制效应，但对男性毕业生并无显著影响，进一步揭示了高等教育扩张存在扩大就业性别不平等现象。
其二，表4第（3)-(4）列、表5第（3)-(4）列分别报告了扩张对不同户籍毕业生是否失业和就业质量的影响。结果显示，高等教育扩张对城镇籍毕业生失业效应估计系数的绝对值明显大于农村籍毕业生，说明高等教育扩张主要通过作用于城镇籍毕业生促进充分就业。一方面，扩张下的就业压力迫使处于相对劣势的农村籍毕业生不得不先努力找到一份工作，但也并非努力就一定会“成功”；另一方面，面向农村学生敞开的扩招之门主要是普通大学，而重点大学的大门仍然有着较高的门槛，此时家庭背景较好的城镇学生更有可能通过获得优质高等教育机会而强化其求职竞争力，进而加剧了城乡就业机会不平等。另外，扩张对就业质量的负效应在城乡两类样本中均存在，但通过邹氏检验（Chow test）发现组间差异未通过显著性检验（p=0.122），表明高等教育扩张对毕业生就业质量的影响未见城乡差异。这在一定程度上反映了，扩张下的城镇籍毕业生虽然在就业机会获得上优势明显，但其就业质量优势未能得以维持，反而趋于削弱。换言之，随着扩张的推进，由户籍带来的某种优势对劳动者就业质量的影响将逐渐式微。
其三，根据个体所在省份的人均GDP进行降序排序，分别把排在前30%和后70%的样本分成高人均GDP和低人均GDP两组。表4第（5)-(6）列、表5第（5)-(6）列显示的是扩张对不同经济发展地区毕业生是否失业和就业质量的影响。可以看出，毕业生如果处在经济发展相对落后地区，其在扩张影响下失业的可能性会有所增加，但不显著；如果处在经济发达地区，扩张对就业机会获得存在显著促进效应。这可能是因为经济发达地区高等教育扩张引致的人力资本扩张能够有效推动“技能偏向型技术进步”（Skill-biased Technological Change），从而带来社会对高技能劳动力需求的大量增加[50]，其对高校毕业生的吸纳能力将远大于相对落后地区。再有，扩张对就业质量的正效应也同样显现在经济发达地区。进一步表明在高等教育扩张过程中，经济发展和技术进步在某种意义上对毕业生高质量充分就业起到了决定性作用。
表4 是否失业异质性分析结果
表5 就业质量异质性分析结果
（二）社会经济因素对高等教育扩张影响毕业生就业的调节作用
通过前文实证分析发现，个体所在省份的社会经济因素会在不同程度上影响其就业状况。而且从理论上讲，城镇化推进、经济发展和产业结构升级有助于促进高质量充分就业。因此本研究提出，在扩张引致高校毕业生劳动力供给大量增加的情况下，如果一个地区的城镇化水平、经济发展水平和第三产业增加值占地区生产总值比重越高，其吸纳高校毕业生就业的能力将会越强，从而越有可能带来就业机会的增加和就业质量的提高。为识别这一可能的影响机制，进一步在模型1b、2b中分别加入了各省份人均GDP、第二、三产业比重与核心解释变量的交互项。
表6奇、偶数列分别报告了社会经济因素对高等教育扩张影响失业和就业质量的调节机制识别结果。可以发现，除了第二产业比重对应的交互项系数均不显著以外，城镇化率、对数人均GDP和第三产业比重对应的交互项系数都在统计上显著，总体上符合预期，即经济发展和产业结构能够有效调节扩张对毕业生未来就业状况的影响。一方面，个体所在省份城镇化水平和人均GDP的提高既可以有效降低毕业生的失业概率，也有助于提升就业质量。另一方面，作为反映产业结构升级的第三产业的发展也显示出了相同的调节作用。这或许意味着，从长远和根本上来讲，始终要把推进城镇化进程、提升经济发展水平和加快产业结构升级作为促进高校毕业生高质量充分就业的重要抓手。
表6 调节作用分析结果
注：未通过显著性检验的结果，未予以展示。
六、结论与讨论
（一）研究结论
本研究基于2010-2020年中国家庭追踪调查成人数据库和国家统计年鉴数据，运用cohort DID因果推断策略，从个体是否失业和就业质量两个角度实证分析了高等教育扩张对毕业生在未来劳动力市场上就业状况的影响及其异质效应。研究发现：第一，平均而言，高等教育扩张使毕业生的未来失业概率显著降低了约11.40%，即从长远来看，高等教育扩张对毕业生在长期职业生涯中后期就业机会的获得具有积极促进作用，这一发现也从微观劳动力市场结果角度反驳了“读书无用论”[51]。第二，对于获得就业机会的高校毕业生群体，其就业质量指数在扩张影响下显著降低了1.14左右，但扩张水平对就业质量呈现出U型曲线关系，即先有抑制后有促进之效，从而验证了高等教育扩张对毕业生就业产生的效应呈现出两面性。第三，在扩张影响下，高等教育内部层次结构和专业结构分化给毕业生就业带来的差异凸显，相比本科毕业生，大专毕业生有着明显的就业机会优势但就业质量并不高，研究生毕业生则呈现出明显的“双高”优势；相比理工农医类专业毕业生，人文类和社科类专业毕业生的整体就业状况要差一些。最后，进一步的研究还发现，一方面，扩张在影响高校毕业生就业过程中出现了明显的异质性效应，整体而言，中国高校毕业生劳动力市场的性别“歧视”、城乡“隔离”和地区“分割”问题比较突出，不过城镇户籍给毕业生带来的就业质量优势逐渐减少；另一方面，扩张对高校毕业生未来就业状况的影响受到社会经济因素的调节，且城镇化水平提升、人均GDP提高和第三产业发展均在很大程度上强化了这种影响效应。
（二）政策含义
扩大高等教育规模是世界许多国家积累人力资本和缓解就业压力的共同举措，但它究竟给高校毕业生就业带来了怎样的影响？在这场旷日持久的讨论之中，无论是国家还是家庭及受教育者个人，都有可能忽视人力资本投资之于劳动力市场的长期作用，又或者因一时的困难而作出降低高等教育人力资本投资力度的决策。基于上述讨论，本研究得出的政策含义在于：
一要坚定高等教育人力资本投资战略，在进一步扩大中国高等教育规模的基础上，把高质量发展作为首要任务，增进高等教育对经济社会发展的适度引领性。一项基于1960-2020年认知技能国际可比数据的实证研究已证实推行重视质量的教育发展战略能够赋能强国建设[52]。在当前中国高等教育已进入普及化阶段的背景下，更加说明走“有质量地扩张”道路的紧迫性。首先，要进一步合理、适度扩大高层次人才培养规模，特别是研究生教育，逐步把高等教育层次结构从“金字塔”形调整为“梯子”形。其次，要重点关注本科高等教育的过程和质量，着力优化调整高校学科专业结构，进一步探索基于需求导向的学科专业融合发展新机制，加快培养现代化建设所需的高素质复合型人才，全面提升高学历人才的高阶认知/技术技能与社会行为技能，培养可持续的工作与生活能力。同时，需要在建立健全高校学科专业准入机制、预警机制和退出机制的动态调整过程中，综合考量市场需求和就业前景等影响因素。[53]再者，准确明晰专科高等教育的目标定位和办学特色，改变高等职业教育“高等性”与“职业性”二分对立的思维定势，既要推进产教融合实践，也要深入反思、重塑自身本该有的大学定位及其精神[54]。
二要强化就业优先政策，不断完善劳动力市场，同时要建立健全高校毕业生等重点群体就业的服务体系，尤其要特别关注“弱势”毕业生的就业公平问题。党的二十大报告提出要“消除影响平等就业的不合理限制和就业歧视，使人人都有通过勤奋劳动实现自身发展的机会”[55]。因此，针对潜在的“弱势”高校毕业生，要尽早识别出他们的就业意愿和实际困难，并在更长的周期内依据其需求特点制定针对性的社会支持体系与服务举措，比如为女性毕业生、农村籍毕业生、经济相对落后地区的毕业生提供尽可能多的就业帮扶，开发并利用好就业育人、政策育人的特殊价值。因为育人不止于学校教育，这就要求尽快努力构建起学生从学校教育到劳动力市场的育人全过程增值评价跟踪监测体系。
三要增强社会经济发展促进高校毕业生高质量充分就业的能力，例如可以把就业政策与促进城镇化、技术进步以及必要的财政与货币等宏观政策相结合，避免高等教育扩张带来暂时性失业抑或就业质量降低的潜在风险。但不可否认的是，促进高校毕业生高质量充分就业本身并不容易，仅仅依靠变革高等教育与促进就业等单项政策是不够的，还需要宏观环境的根本改善和体制机制的深层变革，同时也离不开学生自身的努力与行动[56]。
当然，本研究还存在一定限度。首先，本研究所用数据库中刚刚从高校走向劳动力市场的新毕业生样本过少，未如既有文献那样分析评价高等教育扩张对新毕业生劳动力市场结果的短期影响，未来可进一步收集数据综合评估短期和中长期影响效应。其次，由于各期CFPS调查问卷关于个人家庭背景问题的设置并不一致，尽管文中回归模型尽可能纳入了控制变量和固定效应，但缺乏对家庭背景变量的控制，实际上，这类变量之于高校毕业生就业的作用仍稳定存在[57]，因此更严格、精准的因果效应分析和作用机制识别将在后续研究中进行探讨。最后，本研究仅显示出高等教育层次结构和专业结构带来了就业机会和质量差异，而这一差异除了受高等教育本身相关因素的影响外，对于不同学历层次、学科专业对应岗位域的差异分析，以及各自的岗位域是否会随经济发展和高等教育扩张发生变化等一系列现实问题，仍有待更多的追踪调查和研究。
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注释
(1)为避免奇异值的影响，本研究按工作收入对样本进行了上下1%分位点的缩尾处理。
(2)选项从“1=非常不满意”到“5=非常满意”，评分越高表示满意度越高。除了CFPS2014只有工作整体满意度外，其他各年份调查都包括工作收入、安全、环境和时间等方面的详细数据，此处进行了等权平均处理。
(3)就业质量指数的计算公式为：Q=∑_(j=1)~4X_(ij)×100/4 ，其中正向指标、负向指标的计算公式分别为：X_(ij)=(x_(ij)-min(x_j))/(max(x_j)-min(x_j)),X_(ij)=(max(x_j)-x_(ij))/(max(x_j)-min(x_j))。式中，X_(ij)、x_(ij)分别表示第i个体第j个指标的标准化值和原始值；max(x_j)、min(x_j)分别表示各分项指标原始数据的最大值和最小值。
(4)各省份地方普通高校在校生人数是笔者根据历年《中国教育经费统计年鉴》数据计算得到的，其计算公式为：地方普通高校在校生人数=地方普通高校教育经费支出/地方普通高校生均教育经费支出；各省份普通高中在校生人数直接取自于历年《中国统计年鉴》。
(5)不可否认，这样的处理仍然可能会导致一定的估计偏误，笔者将在未来收集更全面详细的第一手数据。
(6)2010年之后的数据，使用的是与CFPS基线调查可比的得分。
(7)限于篇幅，表中没有逐一列出受教育水平、专业类型、工作单位机构等多分类变量。其中，受教育水平分大专、本科、研究生三个层次。专业类型取受访者最高受教育阶段的主修专业学科，CPFS问卷中提供了12个修读专业选项，不过军事学在数据结果中不予显示。为简化分析，笔者将专业合并为三种类型：理工农医类（理学、工学、农学、医学）、社科类（经济学、管理学、教育学、法学）、人文类（文学、历史学、哲学）。工作单位所属机构分政府部门和事业单位、国企、私企和个体工商户、外资企业、集体企业和股份合作社、民办非企业组织六种类型。
(8)两个替代变量的数据均来源于《中国统计年鉴（1999）》，其计算公式分别为：高等教育扩张水平2=1998年各省份在校大学生人数/当年所在省份总人口数×10000,高等教育扩张水平3=1998年各省份大学毕业生人数×100%/当年所在省份总人口数。
(9)限于篇幅，没有展示安慰剂检验结果的核密度分布图。
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