[中图分类号]F062.6 [文献标识码]A [文章编号]1000-8306(2014)12-0058-11 1999年，中国普通高校招生159.7万人，比1998年多出51.3万人，扩招幅度达47.34%。自此，中国高等教育开启了史无前例的大扩招，普通高校本专科生招生人数逐年攀升，至2012年已达688.8万人，这被很多人形容为“扩招大跃进”(邢春冰和李实，2011)。[1]“扩招大跃进”使得中国高等教育的毛入学率由1998年的9.8%提高到2012年的30%，14年提高了两倍。中国高等教育已由精英教育阶段进入到大众化教育的中期阶段。①“扩招大跃进”带来的高校毕业生自2002年起快速增长。2001年中国普通高校毕业生人数为103.6万人，2002年为133.7万人，至2012年中国普通高校毕业生人数达624.7万人，是2001年的6倍，占当年城镇新增就业的49.3%。 高校扩招一方面让更多的人接受高等教育，提升了社会人力资本水平；另一方面大量增加的高校毕业生对劳动力市场产生了冲击，导致了所谓的“大学生就业难”现象。“大学生就业难”给政策制定者提出了是否应该继续扩大高等教育规模的问题。一种观点认为，“大学生就业难”表明高等教育过度，应减少甚至停止扩招。另一种观点认为，虽然中国持续了多年高校扩招，但中国就业人员受高等教育比例依然很低，用抑制高等教育发展的思路解决大学生就业难，无异于因噎废食。中国经济正处于转型升级时期，一旦延缓高等教育的发展，未来的劳动者将难以符合长期经济增长的要求(蔡昉，2013)。[2]到底高校扩招是否使得大学生就业状况变糟？中国高等教育招生规模应该继续扩大还是止步前行？这是本文关心的问题。 我们将大学学历劳动力与高中学历劳动力报酬差异称之为大学学历溢价，通过实证分析大学学历溢价在扩招前后的变化来考察高校扩招对大学生就业的影响。如果大学学历溢价在扩招后下降了，也就意味着高校扩招令大学生就业状况变糟，那么高校扩招的规模就值得反思了；反之，如果大学学历溢价在扩招后反而上升了，那么就没有理由质疑高校扩招，中国高等教育规模就仍有上升空间。 与本文相关的文献有两类：第一类文献是直接考察高校扩招对劳动力市场影响效应的文献，如吴要武和赵泉(2010)、邢春冰和李实(2011)、马颖和秦永(2008)、孙志军(2013)等。[3][1][4][5]吴要武和赵泉(2010)、邢春冰和李实(2011)采用2000年人口普查数据和2005年1%的人口抽样调查数据，运用双重差分模型实证评估高校扩招政策对大学毕业生劳动力市场的影响，得出扩招导致大学新毕业生失业率上升的结论，吴要武和赵泉(2010)还得出大学扩招导致大学新毕业生小时工资下降的结论。[3]马颖和秦永(2008)尝试构建一个分割的劳动力市场理论模型，从纯理论的角度分析高校扩招对各类群体社会福利的影响。他们通过对模型中扩招前后均衡点的分析发现，尽管高校扩招所带来的大学毕业生大量增加，从长期看为我国经济增长积聚了大量的人力资本，但就个人福利而言，投资于高等教育者其境况变坏，而没有上大学的人却境况变好。[4]孙志军(2013)采用倾向得分匹配方法的研究结果表明，高校扩招后大学毕业生相对于高中毕业生在就业上仍旧延续了优势地位并且没有明显的变化。这些研究多是分析高校扩招对大学毕业生就业率的影响，即使考察了高校扩招对大学生工资的影响，也仅是针对大学新毕业生，如吴要武和赵泉(2010)。[3][5] 第二类文献是考察大学教育收益率的文献。教育收益率的早期研究文献，如李实和丁赛(2003)、李雪松和赫克曼(2004)、王海港等(2007)、罗楚亮(2007)等采用的数据多为2003年之前的数据，无法考察高校扩招对大学教育收益率的影响。[6][7][8][9]近期研究，如何亦名(2009)、袁晖光和谢作诗(2012)、姚先国等(2013)等，采用扩招前后的数据，基于扩展Mincer收入方程来考察大学教育收益率在扩招前后的变化。由于所采用的数据和控制变量不同，这些研究得出的结论并不一致。[10][11][12]如何亦名(2009)实证的结果表明，我国高等教育收益率经历了1991-2000年的快速增长之后，2004-2006年增长势头减缓，甚至出现停止增长的迹象。[10]袁晖光和谢作诗(2012)的实证结果表明，我国高等教育收益率自21世纪初开始逐渐下降。[11]姚先国等(2013)的实证结果表明，扩招后高等教育的回报率显著高于非高等教育的回报率并仍在较快上涨。这些研究没有考虑不可观测的能力对收入的影响，研究结果难免存在偏误。事实上，高校扩招后，上大学的机会增加了，扩招后的大学生平均能力会下降，忽视能力偏误会高估扩招对大学教育收益率的负向影响。[12] 本文采用高校扩招前后两个时期的微观调查数据，基于扩展Mincer收入方程，考察中国大学学历溢价在高校扩招前后的变化。本文与现有文献的不同之处在于：第一，控制不可观测能力的影响，使得估计结果更准确；第二，考察了大学学历溢价在性别、地区、行业、城市、年龄等方面的异质性及其变化。 二、方法与数据 (一)方法 基本的Mincer收入方程只考虑两种类型的人力资本对个体收入的影响，即从学校教育中获得的知识和在工作实践中积累的技能。一般用受教育年限来度量从学校教育中获得的知识，用工作经验来度量在工作实践中积累的技能。本文关注的是大学学历溢价，所以用学历虚拟变量来替代了受教育年限。由于干中学和在职培训等原因，技能水平在参加工作后的一段时期内是不断提高的；但人年纪大了以后对新技术的适应性更差，所以技能水平到了一个时点后会下降。Mincer收入方程用工作经验的二次项来刻画这种非线性关系。本文所用的基本Mincer方程可以写为：
