Page 182 - 《社会》2024年第6期

趋同与分化：雇主决策视角下高学历者的教育失配研究

工资， 并取其自然对数以趋近正态分布， 由此得到岗位工资水平 （对
数）。 工资水平将用于测量组织或者雇主招聘过程中的潜在容错成本。
组织层次的变量还包括上市状态和所在城市类型。 上市状态是一
个结构化数据，即在线招聘数据中标明公司是否上市，本文将其作为一
个二分类变量纳入回归模型。 城市类型反映的是公司招聘的岗位所在
的城市，该变量与公司所在的城市高度一致，本文依据城市类型划分了
两个大类：特大城市（包括北京、上海、广州）和一般城市（包括天津、西
安、重庆、长春等）。
（三）供给侧的简历投递实验和变量测量
本项目通过简历投递实验来分析供给侧因素对雇佣决策过程的影
响。 简历投递实验也被称为通讯实验或审计实验（ audit study），研究者
通过析因实验设计将感兴趣的研究变量随机分配到简历内容中， 随后
向 劳 动 力 市 场 中 的 真 实 雇 主 随 机 投 递 简 历 并 记 录 雇 主 反 馈 的 结 果
（Correll，et al.，2007；Pager，et al.，2009；Gaddis，2015；Weisshaar，et al.，2024）。
作为一种实验设计， 简历投递实验的最大优势是适用于社会科学研究
中的因果推断， 可以挖掘现实世界中人们对一些敏感问题的真实态度
（ 例如种族歧视和性别歧视问题等）。 然而， 简历投递实验也受到诸多
批评，其中最明显的一个缺陷是研究者只能得到雇主反馈的最终结果，
而无法探讨雇主的具体决策过程， 因为既往的简历投递实验无法获得
劳动力市场需求侧的雇主信息。 但是，本项目在一定程度上可以弥补这
种缺陷，我们通过随机抓取在线招聘职位数据，再向这些职位投递简历
并记录雇主的反馈，由此可以收集供给侧和需求侧两端的数据，并且通
过职位链接实现供需两侧数据的完美匹配。
本项目在简历设计中随机分配六种因素。 一是专业类型，包含计算
机专业和会计专业。 求职过程中不同专业类型的市场需求度和职业对
口度存在很强的异质性（李晓光等，2023），而招聘过程中雇主设置的岗
位也千差万别，这种动态复杂过程无疑会降低简历投递实验的可行性。
对此，本文参考既往简历投递实验的经验，选择计算机专业和会计专业
来设计简历，这两类专业的职业对口相对比较明确，并且很多公司内部
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都有相应的岗位 。 二是性别因素，我们通过简历中的男性和女性的姓
7. 在简历模板中， 计算机专业的技能设定为“通过计算机技术与软件专业技术资格考
试、初级 CCNA、中级 CCNP；熟悉 HTML、Java、CSS、Python、数据库等”。 会计专 （转下页）

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