Page 183 - 《社会》2024年第6期

社会·2024·6

名来指征性别。 三是学校层级，团队通过 90 所高校来区分“985”/“211”
高校与普通高校。 四是学历层级，包括研究生学历、大学本科学历和大
学专科学历。 五是前职公司的知名程度，我们通过公司库来区分知名公
司和非知名公司。 六是前职的职业类型，项目团队针对计算机专业和会
计专业各自选取五种职业类型。 排除部分不合理的简历组合后，最终产
生了 200 份简历。
项目团队将随机分配的简历投向真实的在线招聘职位， 并记录反
馈结果。 由于简历内容设计主要围绕计算机和会计专业展开，因此投
递目标分别为招聘计算机或者会计相关专业的职位，团队从在线职位
数据中筛选出大约 5 万个符合条件的职位。 随后，项目团队招聘 60 余
名志愿者，经过培训之后开始在线填写简历并投递，其中每份 简 历 投
递 200 个职位， 累计随机投递 4 万个职位。 志愿者通过平台系统进展
记录、私信沟通和电话沟通，记录每份简历投递的回馈情况，具体包含
四种类型：从未回复、建立联系、邀请面试和直接拒绝。 本文将建立联
系和邀请面试编码为“简历回应”，将从未回复和直接拒绝编码为“未
被回应”。
最后，我们结合在线招聘职位数据和简历投递实验结果来界定“高
配偏好”。 在线职位招聘数据提供了每个职位所需要的学历，本文将其
划分为四个类别：高中及以下、大学专科、大学本科和硕士及以上。简历
投递实验包含了每份简历的学历水平，包含三个选项：大学专科、大学
本科和硕士及以上。 综合供需两端的学历，本文界定出五种匹配类型：
二度低配（例如硕士岗位招聘专科学历的求职者）、一度低配（例如本科
岗位招聘专科学历的求职者）、教育匹配（例如本科岗位招聘本科学历
的求职者）、一度高配（例如专科岗位招聘本科学历的求职者）、二度高
配（例如专科岗位招聘硕士学历的求职者）。 基于五种匹配类型和简历
回馈结果，我们界定出三个“高配偏好”变量。 一度高配的组合类型中，
如果简历获得正向反馈，则被界定为“一度高配偏好”；同理，二度高配
的组合类型中，如果简历获得正向反馈则被界定为“二度高配偏好”。综
合“一度高配偏好”和“二度高配偏好”，二者只要发生其一，则界定为
发生“高配偏好”（赋值为 1），反之则没有发生“高配偏好”（赋值为 0）。

（接上页） 业的技能设定为“通过会计专业 技术资格考试 、注册会 计 师、注 册税务 师；熟
悉金蝶、用友、速达、sap、票据管理、报表编制、费用管理、税务管理等”。

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