去年，我们的同事 Elisabeth Jacobs 将当今疲软劳动力市场中年轻人的境遇称为 “一场残酷的音乐椅游戏”，因为可供就业的岗位不足以让每个人都达到其充分的收入潜力。拥有大学学位的劳动者往往能在为数不多的可用岗位竞争中胜出，但与前几十年进入劳动力市场的同等学历劳动者相比，许多人不得不接受薪资更低的工作。没有大学学位的劳动者则被迫从事薪酬更低的工作，或被彻底挤出劳动力市场。经济学家将这一现象称为“向下过滤”，即受教育程度最高的劳动者越来越多地填补职级越来越低的工作岗位。
拥有大学学位的劳动者挤占学历较低劳动者岗位的严峻处境，与经济和政策制定圈中 普遍–持有 的观点形成鲜明反差 ：美国经济面临的主要问题是高学历劳动者短缺。若大学毕业生供给不足，我们便应预期，雇主为了将他们从竞争对手手中挖走，会抬高其工资。然而，经通胀调整后，大学学历劳动者的工资实际价值在 21世纪几乎未见增长 。
此外，2000年至2014年间（2014年是可获取完整数据的最后一年），大学学历劳动者的就业在低收入行业的增速远快于高收入行业。如果大学毕业生不足以满足需求，那么情况应当相反，因为高收入行业理应与低收入行业竞相招聘大学学历劳动者。我们对美国人口普查局“季度劳动力指标”数据的新分析有力地表明，大学学历劳动者更可能是沿着职业阶梯“向下过滤”，而非向上攀升。
“季度劳动力指标”（QWI）数据集是一个综合性的行政数据来源，用于掌握就业流入与流出的信息，收集内容包括就业总量、招聘人数、“离职”（劳动者主动辞职、被裁员或因故被解雇）以及收入。数据可按多个维度细分，包括劳动者的教育水平和所在行业。例如，我们可以考察餐厅和酒吧中拥有学士及以上学位的员工比例，或华尔街上学历低于高中的劳动者比例。
我们的分析考察了91个行业组（依据《北美产业分类体系》（NAICS）的三位数编码确定，合计涵盖美国几乎全部就业）中劳动者的平均收入，以及各行业中拥有大学及以上学历的劳动者所占比例。虽然结论尚不确定，但最引人注目的发现是：全体员工平均收入最低的行业，其大学及以上学历劳动者所占比例增幅最大。例如，我们的分析发现，在美国，在餐厅和酒吧工作的全部劳动者中，拥有学士及以上学位者的比例为16.3%，而2000年为14.2%。相比之下，金融等高薪行业中大学学历劳动者的比例则有所下降，从2000年的65.2%降至2014年的56.1%（见图1）。
图1
当我们考察近期招聘而非总体就业时，大学学历劳动者就业中的这一“向下过滤”趋势更为明显。2000年至2014年的趋势线在招聘数据中的下行斜率比全体员工更为陡峭，凸显了这场残酷的音乐椅游戏。简言之，学位越来越难以预示一个人能否在高收入行业就业。（见图2。）
图2
如果我们不在纵轴上绘制大学学历劳动者就业的 变化 ，或近期招聘的 变化 （如图1和图2所示），而改为绘制大学学历劳动者在总就业中的占比，或在近期招聘中的占比，那么我们将看到平均收入较高的行业往往雇用更多具备学历的劳动者。换言之，在这些替代图表中，趋势线将向上倾斜，而非向下。这类体现大学学历劳动者平均收入较高的结论， 通常 被大肆宣扬 ，作为证据表明：阻碍年轻的未充分就业劳动者找到好工作的唯一因素，就是他们缺少学士学位。但我们的分析表明，这一正相关关系自2000年以来已有所减弱。（完整的数据与方法说明，请见下文数据附录。）
这意味着，各行业中拥有大学及以上学历的劳动者占比的变化，不太可能是低收入行业中“技能偏向型技术变革”所致，因为总体而言，这些行业的劳动者较少受技术替代的影响。试想调酒师和餐厅杂役。这些劳动者所从事的 正是经济学家所称的 “非常规、体力型”工作，难以由可预先编程的机器完成。低薪行业中大学学历劳动者占比的上升，也并非仅仅反映2000年之前这些行业中此类劳动者较少，因为近期招聘中的趋势与全体员工的总体趋势一致。
最后，大学学历劳动者招聘的增加，并未提升这些低薪行业的相对薪酬。无论我们计算的是2000年还是2014年的行业平均收入，其模式都非常相似，因为各行业的平均收入 变化并不大。真正发生变化的是劳动者的学历结构。
综合这些发现可以看出，美国劳动力市场并不缺乏大学学历劳动者。拥有学位的劳动者已经在越来越靠下的职业阶梯上就业。鼓励或补贴高等教育学历的获取，并不能解决当前就业市场中劳动者面临的根本问题：岗位不足。
数据附录
美国人口普查局的“季度劳动力指标”是一个综合性的行政数据集，记录就业“匹配”，即雇主与雇员之间的劳动力市场关系。在某一季度内，可观察到匹配的存在（就业）、匹配的开始（招聘）和匹配的结束（离职），以及各类受雇、在职和离职劳动者群体的平均收入。QWI按地理区域、行业以及多种人口特征进行细分，就本文的研究目的而言，其中包括教育程度（下文将作更完整的讨论）。
QWI数据的两大主要基础来源是：美国人口普查数据，以及各州企业提交的失业保险申报数据。QWI是一个名为“纵向雇主-家庭动态数据集”（LEHD）的公开版本，该数据集追踪个体劳动者在职业生涯中的跳槽轨迹。然而，QWI并不跨时追踪个体劳动者，而是按季度，针对每个细分的子群体和雇主类别，统计上一段所述的全部流动数据。
由于各州提供的失业保险系统数据对构建LEHD及由此产生的QWI至关重要，且各州加入LEHD的时间点各不相同，因此这些数据以非平衡的地理面板形式提供。目前，除马萨诸塞州外，所有州均向该项目提供数据，但各州的起始时间有所不同。到2000年左右，已有足够多的州加入，文献因此将自那时起的QWI界定为具有全国代表性，本文报告的全部数据均涵盖在内。我们将各州数据加总，以构建行业与教育程度的细分数据。
LEHD实际上并不能观察到大多数劳动者的教育水平。对于无法观察到的劳动者，其教育程度是利用人口普查局的微观数据（主要来自2000年十年一次的人口普查），根据其他劳动者特征推算得出的。这很可能是QWI所报告的大学学历劳动者占比总体下降略超过一个百分点、在部分行业下降幅度则大得多的最主要原因。推算方法在其源数据采集时点（2000年）前后效果最好，距离该时点越远，效果越差。当前人口调查（Current Population Survey）是持续采集的、具有人口代表性的样本调查，其数据显示，2003年至2012年间，经济中大学学历劳动者的总体占比增加了约五个百分点，且仅在极少数行业中有小幅下降。
QWI中的教育程度推算，使得像本文这类分析的推断变得复杂，因为我们解释的核心在于：随着受教育程度较高的劳动者被迫从事更差的工作，教育程度对劳动者在劳动力市场中的经历，尤其是其收入，的预测力已有所下降。然而，数据推算的影响最可能削弱我们所强调的现象：如果具备学历的劳动者正在占据劳动力市场等级结构中更靠下的工作，那么那些比过去更靠下地从事工作的劳动者，更可能被错误地识别为缺乏学历资格。因此，我们认为，教育数据的推算意味着，我们的结果低估了“向下过滤”的效应。
对此的初步印证可见于一项回归分析：该分析以年轻劳动者占比的变化对行业平均收入进行回归，所得斜率的负向程度甚至比图1和图2更为陡峭。换言之，根据QWI，年轻劳动者在劳动力市场中的“向下过滤”比拥有学士学位的劳动者更为显著。由于年轻劳动者拥有大学学位的可能性高于退休者，我们在此呈现的基于教育程度的回归分析，很可能低估了这场残酷的音乐椅游戏的残酷程度。
为构建图1和图2，我们使用了QWI中“2015Q3按性别和教育程度划分”文件的NAICS三位数行业部门细分数据，涵盖所有可获取数据的州及哥伦比亚特区，并包含所有企业规模与企业年龄类别。数据采用四季度移动平均进行平滑处理，名义收入则使用全体城市消费者消费价格指数（CPI-U）进行通胀调整（换算为2014年美元）。我们采用“稳定就业”概念，即仅统计“全季度就业”。当且仅当劳动者在某一匹配关系中，于该季度本身及（至少）其前一季度与后一季度均获得正收入时，该劳动者在此匹配中才被视为“全季度就业”。（同理，“全季度招聘”指在前一季度、当前季度和后一季度均观察到正收入，但在两个季度前未观察到正收入的情形。）
回归中的因变量分别根据EmpS或HiraS（分别对应就业与招聘）计算，相应地，因变量为EarnS或EarnHiraS。我们使用对应“学士及以上”的教育类别来计算大学学历劳动者在就业和招聘中的占比，并剔除24岁及以下的劳动者，因为QWI未报告该年龄段的教育程度。（见图3。）
图3
本文与 Washington Center for Equitable Growth合作发表。发表本文不代表世界经济论坛认同文中观点。
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作者：Austin Clemens是Washington Center for Equitable Growth的数据与可视化经理。Marshall Steinbaum是Center for Equitable Growth的研究经济学家。
图片：2012年7月30日，晨间通勤者在纽约证券交易所外。REUTERS/Brendan McDermid。
