高等教育背景對畢業生就業的影響研究

【關鍵詞】高校畢業生；就業狀況；高等教育；CGSS;教育背景【中圖分類號】 G647 【文章編號】 1003-8418（2025）06-0065-08 【文獻標識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2025.06.008【作者簡介】（1970—），女，江蘇海安人，復旦大學經濟學院本科教學辦公室主任、助理研究員。

一、引言

隨著高等教育普及化進程加速，中國高等教育規模持續擴大。這種規模擴張在為經濟發展提供人才紅利的同時，也帶來就業市場結構性矛盾，以人工智能、生物技術、新能源為代表的新興技術以及新質生產力發展正在重塑產業格局，促使各行業對人才的需求發生了巨大變化。在這一背景下，高校畢業生的學科專業與技術適配性也面臨著前所未有的挑戰與機遇。加之外部環境的不確定因素和經濟下行壓力，青年群體的就業壓力依舊較大。有學者指出[]，盡管我國16一34歲青年從業者的受教育程度大幅提升，但近年來就業群體規模和就業占比都略有下降。同時，高校畢業生的就業身份、行業選擇、職業構成以及就業觀念等方面都隨之發生了變化。因此，探究進入新發展階段后，畢業生所受高等教育背景如何影響其就業狀況，對當前建設高質量大學以及有針對性地解決就業問題等政策設計將具有啟示意義。

在此背景下，本研究聚焦于高校畢業生就業狀況的影響因素，基于人力資本理論、信號傳遞理論與技術適配性理論的整合框架，探討高等教育背景對就業質量的多重影響。本研究使用全國代表性的中國綜合社會調查（CGSS）2018年和2021年調查數據，基于2010年以來的高校畢業生樣本，通過數據和實證分析，探究畢業生的高等教育背景如何影響其就業收入和職業選擇，以及這些因素對不同背景學生的異質性影響。

二、文獻綜述和理論基礎

（一）文獻綜述

從研究視角來看，部分學者分析了近年來高校畢業生的就業狀況以及變化趨勢[2]。也有學者研究了自1999年高校擴招以來，高等教育的普及和教育質量的提升對就業和收入的影響[3][4]。在這部分文獻中，學者們對就業狀況和職業發展的分析角度是多維的，既包括體現客觀成就的外顯性指標[5]，也包括動態的過程性變量以及主觀滿意度等指標[6。在客觀外顯性指標中，關注視角也不僅局限于就業率和工資等職業成就指標，還涵蓋了就業選擇和未來規劃相關指標，比如進入體制內就業[7、專業與職業匹配度[8]。人力資本理論和社會資本理論是用于解釋畢業生就業狀況的主要理論[9]，研究者主要聚焦于個體層面的特征與社會層面的因素如何影響大學生就業狀況[10]。在個體層面，大量文獻關注了個人特征和人力資本狀況對就業狀況的影響，具體而言，高校學生的城鄉狀況[11]、性別[12]、個人能力[13]以及家庭背景[14]等因素都會影響其就業狀況。社會層面因素關注了與畢業生相關的社會環境和資源對其就業狀況的影響，比如宏觀經濟狀況[15]、社會網絡資源[16]、社會教育資源等[17]

高等教育背景是影響畢業生就業狀況的雙重因素，既可以看作人力資本因素，也可以看作社會資本因素[18]，因此，通過研究不同維度的高等教育背景因素，可以豐富現有研究的關注視角。現有研究主要關注了畢業生所受高等教育的學歷情況、學校層級和學科專業三方面因素。具體而言，研究指出個人學歷的提升對高校畢業生的就業率和職業選擇都有著重要的影響[19]。同時，畢業生就讀學校的類型和層次也會影響到就業率和未來職業發展[20]。另外，隨著我國邁人科技創新驅動引領的經濟高質量發展階段，理工科類人才的重要性和需求量大幅增加，他們的就業機會和工資溢價也在提升[21]，同時，不同學科專業的個體在工作中所需的專業技能不同，導致不同專業學科畢業生的就業狀況也存在差異[22]

縱觀現有研究，學者多聚焦于單一因素對高校畢業生的職業發展影響，較少有研究探討多維度的高等教育背景對畢業生職業發展的影響。本研究借助三重理論框架和實證評估，系統分析教育背景對職業發展的多維度影響，以及對不同背景學生的異質性影響，可以提供更具針對性的結論和對高等學校人才培養政策的優化啟示。

（二）理論假設

筆者依據現有文獻和相關理論，提出本研究的主要變量選取依據和理論假設。在被解釋變量維度，基于畢業生就業狀況相關文獻，就業狀況既包括體現職業選擇和收入等客觀成就的外顯性指標，也包括動態的過程性變量以及主觀滿意度等指標，受限于數據，本文主要關注客觀職業成就指標，包括就業現狀、就業選擇、工資收入等維度。

為考察高等教育背景對個體勞動力市場表現的影響，本文在人力資本理論框架下，進一步引入信號傳遞理論與技術適配性理論，構建三維度分析視角。人力資本理論用于解釋學歷帶來的技能積累效應，信號傳遞理論揭示學校層級的信號篩選機制，技術適配性理論則強調學科設置與產業技術變革的動態匹配。因而，在解釋變量維度，本文主要關注的高等教育背景包括學歷、學校層次、就讀專業等三個方面。

依據人力資本理論，教育投資能夠提升個體知識技能，進而提高勞動生產率，因此學歷水平對個體的人力資本與收入水平有著直接影響，對職業發展起到至關重要的促進作用。此外，單純的人力資本積累難以完全解釋就業市場中普遍存在的“學歷溢價\"與“名校偏好”現象。基于此，本文借鑒斯彭斯的信號傳遞理論[23]，創新性地提出高等教育背景（學歷層次與學校等級）作為高成本信號，能夠向雇主傳遞個體能力與潛力的可信信息，尤其在人工智能等蓬勃發展的新興行業中，這種差異化信號的作用更為顯著[24]。不同級別高校在主管部門、經費來源、培養目標等方面存在差異，這些因素會對大學生的就業狀況產生影響。同時，針對專業學科的就業影響，本文引入技術適配性理論，著重強調學科設置與產業技術變革的動態匹配機制。個人就讀專業與個人的行業和職業選擇發展密切相關[25]。特別地，在新發展階段，理工科專業憑借與技術前沿的持續對接，通過學科交叉融合（如人工智能 + 醫學）形成的復合型人才優勢，更是為相關領域發展注入了強大動力。

因此，提出以下假設。

假設1：高等教育背景通過三重路徑影響就業質量。（1）人力資本路徑——學歷提升直接增加知識技能儲備；（2）信號傳遞路徑 一 一學校層級作為信號降低信息不對稱；（3）技術適配路徑學科設置與產業技術需求動態匹配

另外，如前文所述，包括性別、年齡、民族、戶口狀況以及政治面貌等個人特征變量也會對未來就業狀況產生影響，而且這些個人特征與其就讀大學特征也存在相關性，由此，需要在回歸模型中控制這些因素的影響。在本文后續的實證分析中，筆者將這一系列個人特征納入控制變量，以控制這些因素對本文研究結果的影響。不同個人背景的群體擁有不同的初始人力資本和社會資本稟賦，其就業狀況會存在差異性，因此，筆者進一步選取個人能力背景相關變量（戶口狀況、性別和高中教育背景）進行異質性分析，并且據此提出假設2：高等教育背景對畢業生就業狀況的影響存在群體間異質性。

三、數據、變量與描述性統計

（一）數據、樣本和變量

本文使用中國綜合社會調查（ChineseGen-eralSocialSurvey，CGSS）2021和 2018年的兩輪調查數據進行分析。中國綜合社會調查始于2003年，由中國人民大學中國調查與數據中心負責項目的執行、管理和數據發布，目前已經進行了15次年度調查，是我國最早的全國性、綜合性、連續性學術調查項目[26]。本研究關注的是中國高校畢業生的職業發展狀況，因此筆者將樣本限定在2010年之后畢業的本專科及以上學歷高校畢業生群體，最終樣本包括1394名高校畢業生。

本文的回歸分析主要利用CGSS問卷中與高校畢業生所受高等教育狀況以及職業選擇和收入等就業狀況相關變量，分別選擇以下三方面的就業狀況變量作為被解釋變量：就業現狀（ 1= 就業，0= 失業）；職業選擇：所有制一是否國有或國有控股單位（ 1= 是， 0= 否），單位類型一是否國家機關部門或事業單位（ 1= 是， 0= 否），首份職業一是否管理或者專業技術類（ 1= 是， 0= 否）;年度勞動收入（對數值）。選擇三個高等教育背景特征作為解釋變量：學歷情況，是否擁有本科學歷（ 1= 是， 0= 否），是否擁有研究生學歷（ 1= 是， 0= 否）；學校層級，是否市屬和省屬高校（ 1= 是， 0= 否），是否部屬高校（ 1= 是， 0= 否）；專業類別，將專業所屬學科劃分為理工科（包括理學、工學、農學和醫學）、人文科學（包括哲學、文學、歷史學和藝術學）、經管類（包括經濟學、管理學）以及其他社科（包括法學、教育學、軍事學等）。此外，選取性別（ 1= 男，0 女）、年齡、民族（ 1= 少數民族， 0= 漢族）、戶口狀況（ 1= 城市， 0= 農村）、政治面貌（ 1= 黨員， 0= 其他）等個人特征變量作為控制變量。

（二）樣本特征事實分析和描述性統計

為進一步展現樣本群體的高等教育背景和就業狀況，筆者采用描述性統計對高等教育背景和就業狀況相關變量的統計值和分布情況進行分析，表1展示了本文主要的被解釋變量、解釋變量以及控制變量的描述性統計，包括均值、標準差、最小值和最大值。表2展示了不同高等教育背景個體的職業發展相關變量均值。圖1展示了不同年份畢業個體的就業情況變化趨勢。

注：表格展示了不同畢業年份的樣本的職業發展指標變化趨勢。

首先，關于全樣本的高等教育背景狀況，65.28% 接受過本科及以上教育，其中，獲得研究生及以上學歷的群體占 10.04% 。其次，按照就讀的高校層次來看， 87.95% 就讀于全日制大學，其中，11.98% 就讀于中央或國家其他部委所屬高校，另外，分別有 32.28% 和 19.94% 就讀于省屬和地區所屬（市屬）高校。最后，按照大學生就讀的專業所屬學科大類來看， 39.02% 就讀于理工科專業，13.27% 就讀于文學、歷史、藝術等人文科學專業，47.7% 就讀于經管類及其他社科專業。其中28.98% 就讀于經濟管理類專業， 18.72% 就讀于法學、教育學專業等。關于就業狀況，在有效分析樣本中，有 76% 的高校畢業生處于就業狀態，按照就業單位類型劃分，高校畢業生樣本中 55.93% 在企業就業， 30.84% 在國家黨政機關、基層部門以及事業單位就業。此外，有較多的高校畢業生選擇需要管理或者專業技能的職位作為首份職業，具體地， 27.12% 成為中高級管理人員和專業技術人員， 41.97% 成為一般辦公人員和服務人員，另外， 7.89% 成為工人或農業勞動者。最后，高校畢業生的平均全年職業收人為87536元，

如表2所示，本科學歷個體、就讀于部屬高校個體以及理工科和經管類專業個體擁有更高的就業率和收人水平，且多進入國家企事業單位就業。同時，為體現職業發展狀況的動態變化，筆者依據樣本的畢業年份，繪制了不同畢業年份樣本的各項就業指標折線圖，如圖1所示，各年畢業樣本的就業狀況基本趨于穩定，在2019年后，受疫情影響導致就業率有所下滑，而在國有企業和國家機關工作的比例有所上升，這也體現出，近年來，尤其是疫情后，高校畢業生傾向于從事體制內工作這一趨勢[27]

注：表格展示了不同樣本的各項就業狀況指標均值。

四、高校畢業生高等教育背景對就業影響的回歸分析

（一）回歸模型

本節實證分析中國高校畢業生就業狀況在高等教育背景方面的主要影響因素。具體回歸模型如（1）式：

y_it=α+βC_it+X_it?d+r_p+γ_t+γ_g+e_it

其中， i.p.t 分別代表個體、省份和調查年份，Δy_it 為就業狀況相關變量， C_it 為大學特征相關變量，同時，為排除其他因素影響，在回歸中加入個體層面的性別、年齡、民族、政治面貌、戶口城鄉狀況等特征作為控制變量 ?X_it ），以排除個體特征對就業狀況的影響。另外，模型中控制了個體所在省份層面、調查年份和畢業年份的固定效應 Ξ（Λ_rp ，γ_t，γ_g） ，以排除時間和空間上的其他因素影響以及由于不同個體畢業時就業環境不同帶來的影響。由此， β 為本文關注的關鍵系數，這一系數捕捉了在控制了個人層面影響因素之后，高校畢業生的高等教育背景特征對其就業狀況的影響。

（二）回歸結果分析

1.學歷水平對職業發展的影響

如表3所示，高校畢業生的學歷情況對多個方面的就業狀況有著顯著的影響。盡管相比于專科學歷畢業生，本科及以上學歷對是否就業影響有限，但學歷水平對畢業生進入國有單位、機關事業單位及獲得高收入具有顯著正向作用。同時，學歷更高的個體更傾向于從事管理類或專業技術類工作，收人也更高。對比不同學歷背景的結果，發現這一影響在不同學歷層次間存在分化：研究生及以上學歷對畢業生的職業發展影響更顯著，相比于本科學歷畢業生，具有研究生學歷的個體到國有企業以及從事管理技術相關職業的可能性更大，這與相關文獻結論一致[28]。這一差異可通過人力資本積累與信號傳遞的“雙重機制”解釋：一方面，研究生教育通過專業技能積累（如專業知識學習、科研項目參與、實習實踐活動）直接提升勞動生產率；另一方面，高學歷作為“信號”，在招聘中顯著降低了信息不對稱，尤其在技術密集型崗位（如科研機構、央企研發部門）中，研究生學歷已成為準入門檻之一。

2.學校層級對職業發展的影響

如表3所示，高校層次對個人的就業狀況有著顯著影響，主要集中在職業選擇和收入兩方面。就讀于更高等級高校的畢業生職業選擇傾向于管理和技術崗位，且收人更高。高校層級可能通過信號傳遞與能力提升雙重機制顯著影響就業發展：首先，信號傳遞機制表現為高校層級的“品牌效應”。不同層級高校的主管部門、經費來源、培養目標不同會對學生就業發展產生不同影響。特別地，部屬高校學生通過參與學術科研、專利競賽等，獲得的顯性成果顯著降低雇主的信息不對稱，提升其勞動力市場議價能力。其次，能力提升機制體現為教育資源的直接投人。學校層次通常與高校的教育質量資源息息相關，不同高校的教育資源和質量會影響學生的人力資本和就業狀況。

3.學科專業對職業發展的影響

注：被解釋變量為就業狀況相關變量，解釋變量為高等教育背景相關變量，回歸模型使用OLS估計方法。回歸模型均控制了個體層面控制變量：性別、年齡、民族、政治面貌、城鄉狀況，以及調查年份、畢業年份和省份層面的固定效應。括號內匯報了聚類到省份一年份層面的標準差。 ?，??，??? 分別表示在10%.5%.1% 的水平上顯著。下同。

表3所示，相比于人文社科類專業，理工科專業的高校畢業生就業狀況更好：他們擁有更高的就業率，更可能進入國有制單位，首份職業更有可能選擇成為管理和專業技術人員，勞動收人也更高。這一發現與技術適配性理論高度契合：隨著我國邁人科技創新驅動引領的經濟高質量發展階段，理工科畢業生在“卡脖子\"技術領域的就業優勢凸顯國家戰略導向。進一步對比學歷層次和學科專業的系數，發現學歷層次的影響大于學科專業的影響。這也與現有研究發現一致[29]，盡管在高等教育分流過程中，理工科畢業生更易進人國有部門、獲取更高收入，但畢業生學校背景比專業背景對就業狀況的影響效應更大。

此外，本文選取的控制變量也均與畢業生的職業發展相關，控制變量的系數方向也均符合預期。也就是說，性別、黨員身份、城市戶口、年齡等個人層面因素與就業狀況和職業發展息息相關。

五、高等教育背景對不同群體的異質性影響

研究選取三個基準個人背景相關變量：城鄉戶口、性別以及是否重點高中畢業，以考察高等教育背景在不同群體中的異質性影響。

首先，關于個人所在地城鄉狀況的異質性影響，如表4所示，相比于城市地區的高校畢業生，擁有本科及以上學歷會促進農村地區畢業生更多進入國有企業單位和機關事業單位。此外，本科學歷對城市地區畢業生的收人提升效果更大。這一發現也與預期一致，相比于農村地區，城市地區畢業生擁有更豐富的社會資源和個人稟賦，因此可以獲得更多的就業選擇和更高的收人。但同時，高校教育背景帶來的社會資本和人力資本提升促進了農村學子進人國家企事業單位的工作，可以在一定程度上彌補原有家庭背景的差異，促進農村學子的向上的社會流動。

其次，關于性別狀況的異質性影響，如表5所示，相比于男性，更好的高等教育背景促進了女性進人機關事業單位和國有企業就業。這一結果表明，盡管在高校畢業生的勞動力市場上存在一定程度的性別偏好和就業歧視，使得女性在就業和收入方面處于劣勢，更少進入國有部門和機關事業單位就業，但是個人人力資本和學歷的提升在一定程度上可以消除勞動力市場的性別差異。此外，不同學歷對收入也存在異質性影響。盡管本科學歷對男性收人影響更顯著，但是研究生學歷對女性的收入提升效果更大。究其原因，不同學歷群體之間的勞動力市場性別差異的作用機制不同，其中本科畢業生群體的性別差異主要源于性別歧視，而研究生群體的性別歧視較小。

最后，關于不同的高中教育背景的異質性影響，如表6所示，重點高中畢業生的教育背景效應存在“強化機制”，高等教育學歷背景對重點高中畢業的個體的就業選擇和職業收入影響更加顯著。這種差異源于初始教育稟賦的“累積優勢”，現有研究發現，進人重點中學有利于學生獲得升學優勢[30]以及更高的教育水平和就業發展[31]這一結果表明，初始教育稟賦的差距可能會擴大到高等教育和工作階段，因此，應該注重基礎教育方面的教育改革，改善教育資源配置，通過促進教育公平，促進弱勢群體的長期發展。

六、結論與啟示

本文主要發現如下：一方面，學歷水平、大學層次和專業學科三方面高等教育背景特征對畢業生的就業現狀、職業選擇和工資收人等維度的就業狀況有著顯著的影響。第一，更高的學歷水平和更高等級的畢業高校提升了大學生進人國企、機關事業單位工作，以及成為中高級管理技術人員的概率，進一步增加了他們的收入。第二，相比于人文社科類專業，理工科專業的就業狀況更好，他們的就業率和收入水平也因此更高。另一方面，高等教育背景對就業狀況的影響對不同背景畢業生有異質性。更高的學歷會促進農村的畢業生進入國有部門和企事業單位就業，而學歷背景對收入的促進作用對城市地區畢業生更明顯。同時，在本科階段，高等教育背景會加大勞動力市場的性別差距，但是研究生學歷則會縮小性別差距。此外，高等教育背景對就業狀況的影響對不同高中教育背景的個體也存在異質性，重點高中畢業的學子更可能獲得較大的職業發展，由此加大原有的人力資本差距。

本研究的發現提供了一定的啟示。首先，高校畢業生作為國家寶貴的人才資源，其就業發展對全國的穩就業、保就業大局起著舉足輕重的作用。基于對高校畢業生就業典型事實的分析，國家應采取更加積極有效的措施助力高質量充分就業。具體而言，可大力開拓市場性崗位，同時穩步推進政策性崗位和事業單位的錄用工作，適度擴大研究生升學規模，充分發揮高等教育對社會就業的吸納和承載作用，全面提升整體就業水平和就業質量。為更好地適應人工智能時代的就業需求，我國必須加大對高等教育的改革力度。可適度擴大研究生招生規模，重點向人工智能、大數據等新興領域傾斜，增設交叉學科，全力促進畢業生技能與就業市場需求的精準匹配，為國家培養更多適應時代發展需求的高素質人才。

其次，在目前高等教育規模擴張和大學機會普及的環境下，必須深刻認識到大學質量才是提升整體人力資本積累的重點。應加快推進高等教育高質量發展，全力打造中國特色、世界一流的人才培養體系。通過一流學科和一流大學建設，全面提高大學的辦學能力和水平，同時擴大優質高等教育資源的覆蓋面，為建設世界重要人才中心和創新高地提供堅實有力的支撐，使我國在全球人才競爭中占據領先地位。

再次，應立足新發展階段，充分挖掘和利用人才資源，助力我國實現從人口大國到人才強國的歷史性轉變。要深化教育改革，大力加強對理工科人才的培養，積極探索校企聯合培養模式，致力于培養高素質交叉性復合型人才和卓越的工程師、科學家。高校應及時調整學科設置，增設相關專業，培養符合產業需求的專業人才，實現教育與產業的深度有效對接。破解部分學科與產業需求脫節問題，持續優化專業設置。應加強人工智能相關學科的建設，增加人工智能與其他學科交叉融合的專業和課程設置，培養更多適應產業需求的復合型人才，整合多學科資源，開展前沿研究和人才培養，為產業發展提供源源不斷的創新動力。

最后，根據本文異質性分析，改善相對劣勢群體（鄉村地區、女性）的高等教育背景可以顯著改變其就業態勢，促進就業發展。這一發現為促進教育公平和就業公平提供了重要依據。同時，針對不同背景學生，應制定差異化的教育政策和就業扶持措施，全面促進教育公平和就業公平。此外，就個人而言，大學生也應積極主動地努力提高自身人力資本積累，精準適應勞動力市場需求，及時調整自身求職觀念和就業預期，積極提升自我勞動力市場競爭力。

本文研究樣本來自CGSS數據庫，該數據為截面調查數據，無法捕捉個體職業發展的動態過程。此外，本文考察的就業狀況指標更多為客觀的就業狀態、職業選擇以及收人等外顯性指標，并未體現職業發展的內在價值（工作滿意度、成就感、匹配程度等）和社會認同（人際關系、他人尊重等）指標。后續我們將通過構建面板數據，獲取更加全面的職業發展相關指標，進一步拓展高等教育背景特征對我國高校畢業生就業影響的研究。

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Abstract：With the boom of emerging technologies such as artificial intelligence and the accelerated development of new quality productive forces，the employment quality of university graduates has become a critical link in the national innovation一driven development strategy. It not only affects the career development of individual graduates but is also closely tied to the enhancement of national innovation capabilities and high一quality economic growth. Based on the 2018 and 2021 survey data from the nationwide representative CGSs database，this study constructs a three一dimensional analytical framework encompassing human capital，signaling theory，and technological adaptability to explore the influence of higher education background on the employment outcomes of graduates. The findings reveal that three aspectsof higher education background-degree level，university tier，and academic discipline一significantly impact graduates' employment status，career choices，and wage income. Specifically，degree level and university tier enhance employment quality through dual mechanisms of skill accumulation and signaling effects. Meanwhile，based on technological adaptability theory，career prospects vary across diferent academic disciplines. Additionally，the study identifies heterogeneous effects of higher education background on graduate employment across genders，regions，and high school education backgrounds.

Key words： university graduates; employment status; higher education; CGss; educational background

（責任編輯 沈廣斌 劉夢青）