三、收入预期水平的影响因素
(一)模型
参考尼德和德客(Need and Jong,2008)提出的收入预期水平形成模型,提取四方面变量,包括个人背景变量、学业变量、就业意愿变量和市场环境变量作为影响因素,研究它们对个人收入预期水平的影响方向和影响程度,有:
式中, 是个人的收入预期值,xi1到xi4分别代表个人背景变量、学业变量、就业意愿变量和市场环境变量。εi是呈正态分布、期望为零的扰动项。
但在我们的数据中,我们观测不到收入预期的具体值,而只能观测到收入预期的区间。在可观测的因变量为区间变量时,可以使用有序选择回归模型,例如ordered probit模型,来估计方程(1)中的参数β(Wooldridge,2002)。本章中我们采用ordered probit模型,令j=1,2,3,4,收入预期水平落入区间(uj-1, uj]时,即时,收入预期属于第j 个类别。此时收入预期水平为j的概率:
式中,uj-1<uj、u0=-∞、u4=+∞。
(二)参数估计
单年度情境
在上述模型框架下,采用2003年、2009年两次调查数据,我们先分年度估计以下模型:
个人背景变量包括性别、生源地、月生活费用支出水平;学业变量包括毕业学校、毕业学科、学生干部经历;就业意愿变量包括择业首要考虑因素、是否已签协议、已投简历数量、毕业后创业意向等。因为我们只有北京一个城市的数据,所以单年度回归时无法包含反映市场环境的变量。表2—4报告了基于两次调查数据的系数估计和偏效应水平。
表2—4 收入预期水平的影响因素(分年度估计)
续前表
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注:括号中的值表示标准差。*、**和***分别表示在10 %、5 %和1%的统计水平下显著。
由模型估计结果可以看出,2003年,高校毕业生的收入预期水平显著受到个人背景、学业和就业意愿等多方面变量的影响:男性形成低水平预期的概率低于女性;西部生源较东部生源的预期水平降低;随月生活费用增加,形成高水平预期的概率上升;“985”学校生源较其他学校预期水平要高;工程技术类毕业生预期水平低于自然科学类;学生干部经历会降低形成低水平预期的概率;首要择业因素考虑生活环境导致预期水平较低;与投递5份以下简历的毕业生相比,数量介于10~20份的群体预期水平较低;已签协议毕业生形成低水平预期的概率较小;创业意向会增加形成较高水平预期的概率。
2009年,收入预期水平的影响因素和影响程度较2003年呈现出较大差异:男性预期水平较女性仍显著要高,且预期水平高的概率上升;与“985”学校相比,普通大学毕业生形成较高水平预期的概率进一步下降;投递简历超过20份的毕业生相对预期水平明显下降;有创业意向人员预期水平仍较高,但概率相对有降低。除此之外,生源地、生活费用水平、学科类别、学生干部经历、首要择业因素、是否签订协议等特征变量对个人预期水平的影响基本不再显著。在一定程度上,收入预期水平影响机制的这种同质化趋势进一步印证了上文做出的判断,即随年份增加收入预期的人际差异有所缩减。
跨年度情境
在前述模型基础上进一步引入市场环境变量,采用2003年和2009年两次调查的合并数据,做如下回归:
这里,市场环境变量包括当年居民消费价格指数(CPI)和当年北京市分学科毕业研究生数量,以期大致描述不同年份里高校毕业生所面临就业市场环境的差异。表2—5报告了系数估计和偏效应水平。
表2—5 收入预期水平的影响因素(跨年度)
续前表
注:括号中的值表示标准差。*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平下显著。
由模型估计结果可以看出,在跨年度情境下,包括个人背景、学业、就业意愿在内的多方面特征变量继续对个人收入预期水平保持显著影响,同时市场环境变量对收入预期的影响显著:CPI指数增加1 %,个人形成低水平预期的概率下降4.7%,形成高水平预期的概率增加0.5%;本学科研究生毕业规模每增加千人,个人形成低水平预期的概率下降1.7%,形成高水平预期的概率增加0.2%。