实习？学习？大学生要如何平衡

实习和学习是大学生人力资本积累的两种途径，在既定的劳动力市场条件下，毕业生并非实习时间越多越好，也并非学习时间越多越好，实习和学习投入需要合理搭配；不同群体毕业生“双习”的“投入实际值”与“理性最优解”之间存在显著性差异。本期带来北京大学教育经济研究所丁小浩教授和北京教育科学研究院朱菲菲博士的观点文章，文章将实习和学习（“双习”）投入作为影响毕业生起薪的双要素，从大学生“心理成本”最小化的目标出发，构建大学生 “双习”投入配置模型。结论表明，大学生如果不能合理有效地配置“双习”投入要素，会导致在单一的投入要素上过度投入或者投入不足，影响大学生从高校向劳动力市场的过渡。要跨越大学生“双习”投入失度陷阱，高等院校应当加强对大学生“双习”投入的引导，完善“双习”管理制度，关注“双习”投入的质量及合理配置。

1、问题提出

实习和学习（“双习”）是大学生人力资本积累的两种途径，由于它们对就业结果的影响机制不同，所以探讨两者的合理配置具有重要的理论和现实意义。自1999年扩招以来，高等教育过渡到大众化阶段，高校毕业生人数持续增加，高校毕业生面临越来越严峻的就业形势。在激烈的求职竞争之下，大学生对于劳动力市场的信息反馈变得异常敏感，并试图通过各种途径满足用人单位在雇佣筛选时的偏好。而对于用人单位而言，有实习经验的大学生能够较快地掌握工作岗位的需求，减少在职培训成本，为用人单位带来收益。

学术界关于实习对大学生就业的影响一直存在着不同的认识。较为普遍的观点强调实习对就业的正向作用，认为实习作为人力资本积累的一种形式，对大学生落实就业和获得更高的起薪有显著的积极作用。另一种观点则强调实习经验并不必然会对大学生就业产生积极影响，不当的实习投入会直接减少大学生的学习时间投入，影响与学习有关的人力资本积累，对大学生的就业产生负面作用。

大学生在实习和学习上投入的时间和精力常常是此消彼长的，因此，探索影响大学生“双习”投入配置的失度问题至关重要。基于此，本文尝试构建大学生“双习”投入配置理论模型，通过理论模型的推论阐释影响大学生“双习”投入的主要因素，并依据理论模型，利用数据估算不同群体的大学生“双习”配置的状况，揭示现有投入配置存在的问题，分析其可能的政策性含义。

2、理论模型

大学生在做出实习和学习时间投入配置决策时，通常会考虑到自身能力、家庭条件、高校课程安排以及在未来劳动力市场上的回报等多方面的因素，这些因素的相互作用使得大学生在“双习”投入上的决策变得非常复杂，有时似乎很难说清楚诸多因素是如何一起发挥作用的。现有文献鲜有将实习和学习同时纳入分析框架，本文尝试将实习和学习投入同时作为影响大学生劳动力市场价值的双要素，从大学生“心理成本”最小化的目标出发，构建大学生“双习”投入配置模型，以通过理论模型的构建，考察影响大学生实习和学习投入配置的因素及作用发生机制。

本文构建的“双习”理论由以下五个部分组成。

1. 实习和学习投入是决定大学毕业生在劳动力市场上价值的两种关键要素。如公式（1），U代表毕业生的起薪，U0代表毕业生群体起薪的最低值，U－U0是毕业生的起薪增量；用mX和nY分别代表大学生的实习投入和学习投入，其中X和Y分别表示实习和学习投入的数量（即实习和学习投入的绝对时间），m 和n分别表示实习和学习投入的质量；A为大学生个体的综合技术水平，在实际中表现为影响大学生起薪增量的其他因素，例如个人能力、家庭背景、机构因素等。α和β分别是大学生实习投入和学习投入对于起薪增量的弹性系数，其意义为在其他投入要素不变的情况下，实习投入或者学习投入每增加1%，起薪增量分别增加α%和β%。

2. 大学生的“双习”投入不仅存在物质成本（例如时间和精力等成本），而且存在心理成本C, C是由大学生的实习和学习投入的量以及大学生对实习投入和学习投入价值的认可程度决定的（p和q）。

3. 大学生理性的实习—学习投入状态应该是，在既定的生产函数条件（1）下最小化心理成本（2）。即理性的“双习”投入配置应该满足如下数学关系：

4. 根据以上部分的设定可以推导出，实习和学习投入的最优配置是大学生实习和学习时间投入对产出（起薪增量）的弹性回报系数α和β的比值、大学生对实习和学习在就业中作用的态度评价p和q的比值以及大学生实习和学习投入的“质量”m和n的比值的乘积决定的，即理论最优解为：

（可根据拉格朗日函数推导，由于篇幅所限，本文省略推导过程。）

不难看到，决定大学生实习与学习投入比值最优解是与实习投入与学习投入相关的三个方面的比值，包括来自劳动力市场对大学生实习和学习投入的回报反馈程度的比值、大学生对实习和学习功用的认知态度的比值、大学生实习和学习质量的比值。这反映了实习与学习是此消彼长、相辅相成、互相制约的关系。

5. 由于信息不对称，所以每个大学生的投入行为与理论最优解是有距离的。衡量群体“理性偏离值”的指标S反映的是实习和学习时间投入的实际值与“理论最优解”之间的距离。S越大表示该群体在实习和学习时间投入上的失度程度越高。

3、数据来源与变量选取

本文采用北京大学教育学院／教育经济研究所2015年的全国高校毕业生就业状况调查数据实证地检验“双习”理论并估算其相关参数。所调查样本高校类型包括“985”大学4所、“211”大学5所、普通本科院校10所、高职高专院校5所、民办高校1所和独立院校3所。每所高校根据毕业生学科和学历层次按一定比例发放调查问卷500~1000份。此次调查共回收有效问卷15421份。

在变量的选取方面，核心变量包括实习和学习时间、毕业生对实习和学习的态度评价、实习和学习的质量以及毕业生起薪增量。（变量的衡量方式见原文）

4、实证分析结果

首先，本文估计了不同群体类型的毕业生实习和学习时间投入对于起薪增量的弹性回报系数α和β，在控制其他变量的情况下，α和β取值及其显著性如表1所示。可见，一方面实习和学习确实是影响起薪增量的双要素；另一方面在既定的劳动力市场上，对于多数毕业生来说，其学习时间投入对于起薪增量的弹性系数更大，而对于少数毕业生来说，其实习时间投入对于产出的弹性系数更大（例如就业去向为劳动密集型和资本密集型行业的毕业生）。即对于不同的毕业生群体而言，劳动力市场的信息反馈并非实习时间投入越多回报越高，亦非学习时间投入越多回报越高，两者应该有一个合理配置。

第二，根据毕业生个人特征和劳动力市场维度，分别将毕业生划分为不同的群体，估计其“理性偏离值”S。单维度（仅根据某一类特征进行群体划分）子样本毕业生的“理性偏离值”如表2所示。

从院校类型来看，高职院校毕业生的“理性偏离值”S最大，其次为普通院校毕业生；从学历层次来看，专科毕业生的“理性偏离值”S值最大，鉴于本文所用数据中90%的专科毕业生来源于高职院校，专科毕业生“理性偏离值”与高职院校毕业生“理性偏离值”也较为接近；从学科大类来看，所学专业为人文社科类的毕业生“理性偏离值”较大。

与之类似，从劳动力市场维度分析也可以比较出那些“理性偏离值”最大的群体。例如在体制外（私营企业）就业的毕业生，“理性偏离值”远远高于体制内（国有企业和事业单位）就业的毕业生；在资本密集型行业就业的毕业生“理性偏离值”最大；等等。

由于不同个体特征的毕业生进入不同劳动力市场的可能性不同，从而使得个人特征和劳动力市场两个维度的因素对毕业生实习和学习时间的投入同时产生影响。对于某些群体的毕业生而言，其“理性偏离值”远远高于其他群体，如在中西部地区就业的高职院校（或专科院校）毕业生、在中部地区资本密集型行业就业和体制外单位工作的毕业生以及在资本密集型行业就业的高职院校（或专科院校）毕业生。

第三，进一步按照三个维度进行子样本划分，结果同样发现，对于某些群体的毕业生而言，其“理性偏离值”远远高于其他群体。例如，在中西部地区就业的高职院校毕业生，其就业去向集中在资本密集型行业和体制外私营企业，其“理性偏离值”远远高于其他群体，且不同特征的毕业生进入到不同的劳动力市场当中，这种“交互”作用导致毕业生的“理性论偏离值”较之前变大。同样，在按照学历层次和学科大类划分也存在这种情况。也就是说，对于高职院校、专科和人文社科毕业生来说，就业去向为中西部地区的资本密集型行业和体制外企业，这几类群体的毕业生其“理性偏离值”较大，说明相较于其他群体，这几类毕业生在实习和学习时间的投入上投入失度的程度相对严重。

为何会产生这种现象呢？在当下的劳动力市场上，大学毕业生面临着严峻的求职压力。对于用人单位来说，在其他条件一致的情况下，如果大学生有漂亮的实习履历意味着他们能够很快投入到工作中，降低在职培训的成本，带来更好的效益，因此更能得到用人单位的青睐。在这种市场信息的反馈下，大学生在校期间会投入大量的时间去实习。然而在大家都有实习经历的条件下，为了保持在实习经历上的比较优势，毕业生通常会增加实习投入以便脱颖而出。而在某些特殊的劳动力市场上，例如资本密集型行业（如金融等）、私营企业，供求关系是完全遵循价值规律的，市场机制的作用更加明显，劳动需求方以最低的成本获取最大利润的动机通常需要毕业生有娴熟的相关技能，从而导致有些单位在招聘筛选会产生一些隐性标准，例如至少在相关行业或者单位实习六个月等，因此，在资本密集型行业和体制外行业就业的毕业生“双习”时间投入失度性更大。

那么为何高职院校（专科）和人文社科类毕业生“理性偏离值”更大呢？高职院校在人才培养上的目标就是培养实用型人才，因此会要求毕业生在学习过程中有至少一个学期的实习时间，人文社科类毕业生的技能的专业性程度要低于理工农医类毕业生，且通常有大量的课余时间可用于实习，竞争较为激烈的用人单位（如金融行业或私营企业）更看重毕业生能够为单位创造多少价值，这就意味着求职者需要拥有“学习型人力资本”或者“实习型人力资本”上的比较优势。对于学历水平较低的毕业生（如高职院校的专科生）而言，想进入该行业，没有“学习型人力资本”优势的他们需要在实习上投入更多，投入的失度性继续增大。人文社科类毕业生（如经济学类）在同等条件下，要想进入到资本密集型行业通常需要更多的“实习型人力资本”。

5、结论与建议

本文构建了大学生“双习”投入的配置模型，并通过实证分析，对理论模型的主要结论进行了检验，对不同特征群体的毕业生在实习和学习时间投入上的失度程度进行了估算，结果发现：

第一，实证分析支持了本文的“双习”理论，即实习和学习是影响毕业生劳动力市场价值的两个关键投入要素。

第二，与学习投入相比，现实中许多学生的实习时间投入并没有带来普遍的回报预期；同理并不是学习时间投入的回报都一致高于实习时间投入的回报。不同群体毕业生的实习和学习的时间投入回报是不同的，不同群体毕业生在实习和学习上的时间投入都需要有合理的搭配。

第三，从实证分析结果来看，如果按照个人特征或劳动力市场特征对毕业生群体进行划分，则可以发现如高职院校、专科生、人文社科类毕业生以及在中西部地区、资本密集型行业和体制外单位就业的毕业生，其实习和学习时间投入的“理性偏离值”S较大。本文的实证部分诊断了在“双习”投入上哪些群体失度程度相对较大。

通过以上结论可以看出，大学生在“双习”上的时间投入受到了自身、高校机构环境以及劳动力市场多重影响，毕业生劳动力市场的竞争力是由实习时间投入和学习时间投入的优化配置决定的，单方面要素的过度投入会导致另一方面要素的投入不足，对毕业生的就业产生不良影响，使之跌入投入失度的陷阱。

本文的结论揭示了如下道理：首先，大学生应理性对待劳动力市场的信息反馈，避免盲目追风地在实习上投入过度的时间，实习和学习的投入应当保证质量；第二，高等院校尤其是高职院校应当加强对大学生实习投入的引导，明确在校实习投入的界限，完善实习管理制度，拓展多种渠道，提升校企合作的水平和层次，保障实习投入的质量；第三，用人单位应在实习相关管理规定的引导下，合理按照市场机制对毕业生实习进行信息反馈，加强对大学生实习的指导；第四，对于政府而言，应当规范大学生实习和就业的市场环境，特别注意增加对职业院校的扶持力度。

来源 |《北京大学教育评论》2017年第4期

作者 | 丁小浩 | 北京大学教育经济研究所教授

文字编辑 | 鸭血粉丝多多蒜

今日推荐公号

☟

质化研究

这是唯一的质化研究方法主题微信平台

是社会科学研究者提高学术素养必不可少的学习社区

☟

☟

扫码关注可获取更多质化文章

☟