中国过度教育的理论验证

张冰冰，沈 红

（1.西北大学 公共管理学院，陕西 西安710069；2.华中科技大学 教育科学研究院，湖北 武汉430074）

一、问题的提出

个人的教育水平与工作岗位要求的教育水平之间存在着联系，当实际受教育水平高于工作所需的教育水平时，称之为过度教育；反之为教育不足；两者相当则为教育匹配。整体上，中国并未发生过度教育，甚至存在教育不足，但结构性过度教育却着实存在[1]。同时，中国的过度教育比率正处于快速增长的阶段，从2002年的13.92%增长到2014年的24.93%[2]，却尚未引起足够的重视。一方面，传统观点认为发展教育是利国利民的好事，既可促进经济发展，又可提高国民素质，还能维持社会稳定；然而，一旦教育投资超过经济的可承受范围，其负面影响将随之而来，知识劳动力的就业问题日益凸显，读书无用论重新兴起，正常的社会流动渠道受阻，这都将危害教育事业的发展。正是对教育过度扩张的负面影响缺乏清晰的认知，过度教育才未受到足够重视。另一方面，在人力资本理论被广泛接受后，各国的公共教育投入急剧增加，随之而来的是高校毕业生失业率的上升和高知低就现象的泛滥。乌尔夫（Wolfle）和弗里曼（Freeman）先后观察到这种现象[3-4]，并将其作为反驳人力资本理论的有力证据。随后筛选假设理论、工作竞争理论和配置理论等也相继被提出，用于解释过度教育现象。然而，学术界对过度教育至今尚未形成一致性的理论认识，彼此之间甚至存在着对立，且对中国的理论检验研究也极为不足，难以为中国过度教育的宏观分析及调控提供契合的理论支持，相关政策制定也难以实现。

众多理论中，人力资本理论、工作竞争理论和配置理论的影响最为广泛，也代表了对过度教育理论解释的发展过程。具体而言，人力资本理论（Human Capital Theory）认为过度教育的形成是由人力资本的商品属性和劳动力市场的运行法则所决定，是知识劳动力供多于求的表现，在完全竞争市场中，可通过工资水平的调整自行消除，故过度教育是短期现象，从长期来看人力资本会得到充分利用，教育与职业也将实现完美匹配[5]。换言之，知识劳动力的过度供给是过度教育的诱因，但现实中完全竞争市场往往不存在，这正是人力资本理论的局限所在。工作竞争理论（Job Competition Theory）是在筛选假设理论的基础上发展而来，其认为同时存在职业序列和个人序列，职业序列中每个岗位都有其技能要求、生产力特征和工资标准，个人序列中教育水平则间接地向雇主传递应聘者在个人序列中排名的有效信号，在均衡条件下，职业序列会根据个人序列的变化而及时调整。然而，现实中职业序列的变化存在刚性，与个人序列内部的激烈竞争和迅速变化之间并不同步，个体为获得工作岗位，往往倾向于过度投资教育以增强信号水平，过度教育也随之产生。在工作竞争理论的视角下，知识劳动力的需求不足是过度教育的诱因，且过度教育会长期存在，但教育的这种“浪费”是必然而合理的，需通过大力发展经济来消除过度教育[6-8]。配置理论（Assignment Theory）同时考虑到供给和需求双方的特征，认为工作配置不单单是一个随机的过程，在收入最大化的动机下，个体在可选范围内寻找最优工作岗位[9]，即边际产出的高低同时由个人特征和工作性质所决定，单一的人力资本因素（人力资本理论）或工作特征（工作竞争理论）并不能够充分解释个人的收入差异[10]。该理论认为过度教育会限制劳动力和工作岗位双方生产力的释放，是一种低效率的配置，并会一直持续到更具效率的配置发生为止，故需制定政策来提高配置效率，以消除过度教育[11]。

综上，不同理论对过度教育的解释并不相同，甚至彼此之间争论不一，特别是在相应政策的制定上存在较为明显的差异。同时，已有实证研究表明，不同理论对各国过度教育的解释力度也存在分歧，难以为中国过度教育的政策制定提供契合的实践依据。道尔顿（Dolton）等对1980年和1986年的数据分析表明，英国的过度教育更多为配置理论所解释[12]，他在另一项研究中也证实了上述发现[13]。萨拉（Sala）通过文献分析发现配置理论与当前的研究发现最为一致，而人力资本理论和工作竞争理论则被大量实证研究所拒绝[14]。然而，布切尔（Büchel）等通过德国1964－1971年和1998年GLHS（the German Life History Study）调查发现，工作竞争理论在解释过度教育的持久性上更有力[15]。林斯凯（Linskey）对澳大利亚NLCS调查（Negotiating the Life Course Survey）的数据进行分析后，发现过度教育可被工作竞争理论所解释[16]。卡罗尔（Caroleo）对意大利大学毕业生的研究表明，工作竞争理论和配置理论比找寻理论更有解释力度[17]。此外，哈托格（Hartog）归纳了过去25年内5个国家（葡萄牙、英国、美国、荷兰和西班牙）关于过度教育的研究，发现这三个理论都不能够有效地解释过度教育[18]。

之所以会造成理论认知和实践证据间的分歧，主要原因在于：第一，过度教育具有时代性与阶段性，不同国家和不同时期过度教育的症状和根源并不相同，单一理论很难去解释各国不同时期的过度教育现象，实证结果也必然各不相同；第二，过度教育是相对的，并非是绝对的，既离不开知识劳动力供给的增加，也离不开高技能工作岗位数量的增长，更与二者的结构匹配相关，这导致从不同视角出发会形成彼此对立的理论认知。因此，对过度教育的理论选择需考虑本国国情。为此，本研究借助于中国劳动力市场调查数据，通过实证分析来验证人力资本理论、工作竞争理论和配置理论对过度教育的解释力度，从而为过度教育的治理提供符合理论与实践的政策建议。

二、研究设计

（一）数据说明

本研究所用数据源于中山大学社会科学调查中心开展的“中国劳动力动态调查”（CLDS，http://css.sysu.edu.cn）。CLDS的调查对象为样本家庭户中的全部劳动力（年龄15至64岁的家庭成员），对全国样本进行了科学合理的抽样设计，旨在描述中国劳动力市场的现状与变迁，包括教育、就业、家庭等多方面的变量，特别适用于本研究的数据需要。分析对象限定为进入劳动力市场的雇员，并不包括自雇、雇主、务农、兼职和学生等。考虑到男性和女性的退休年龄分别为60周岁和55周岁，以男性退休年龄为标准将样本年龄限制在16周岁到60周岁之间，并参照最低工资规定和收入的异常值分布特征将年工资性收入限制在9600元和70万元之间。最终得到的有效样本为5469人，男性和女性分别有3117人和2352人，东部、中部、西部分别有3162人、1187人和1120人，工作地在城镇和乡村的分别为3558人和1911人。

（二）过度教育的判定

本文对过度教育的判定采用实际匹配法中的众数法。以凯克（Kiker）为代表的研究者将每个职业中个人实际受教育年限分布的众数作为工作所需的受教育年限，当个人的实际受教育年限高于工作所需的教育年限时，判定过度教育发生；当二者相等时，个人处于教育适度状态；否则，就处于教育不足状态[19]。选取众数法主要基于以下考虑：第一，本文是对过度教育进行理论验证，是对劳动力市场既成事实的分析，而受教育年限的实际分布恰恰是劳动力市场中供需配置结果的直观反映，故实际匹配法更契合本文的研究目的。第二，实际匹配法对工作所需教育年限的测量又分为标准差法和众数法，以均值和标准差作为测量依据的标准差法更容易受到样本中个人受教育年限的分布特征的影响，在效度上要弱于众数法。尽管从长期来看，当教育程度逐年增加时，众数法会导致过度教育比率的低估，但本文是对截面数据的分析，并不涉及到时间序列，故这方面的影响并不大。

（三）变量说明

考虑到职业收入可被直接观测到，既能反映人力资本的劳动力市场回报，又能反映劳动力市场配置的结果，是人力资本理论、工作竞争理论和配置理论所共同讨论的核心，也是联系劳动者与职业岗位之间的纽带，故将职业收入作为解释变量。同时，对数收入既能减少样本偏态分布等对模型估计的影响，又可兼顾到回归分析的假设条件和解释便利，故将对数收入作为因变量。核心自变量为个人的受教育年限，依据匹配状态将其细分为工作所需的教育年限、过度的教育年限和不足的教育年限三项，以考察教育年限对收入的异质性影响。

由于劳动力市场分割的存在，需控制影响收入的其他因素。如表1所示，其他控制变量来源于个人、家庭和组织三个维度，具体为：第一，人力资本特征，用于消除其他形式人力资本对收入的影响，例如工作年限越久，外语水平越高，证书越匹配，身体越健康，收入可能会越高，其中外语能力以不能够熟练掌握一门外语听说读写为参照组，证书以未拥有与职业相符的资格证书为参照组，健康状况以身体健康为参照组，BMI指数和工作年限则直接加入模型；第二，人口统计学特征，以消除劳动力市场中可能存在的个体收入差异，例如性别收入不平等和民族优待情况等，分别以男性、已婚、非农户口、未加入政党、汉族和青年为参照组；第三，家庭社会背景特征，消除家庭出身这一先赋性因素对收入的影响，例如家庭背景越好，工作搜寻投入也必然越多，找到匹配工作的概率也更大，收入水平必然会更高，其中父母的受教育程度既作为家庭社会背景特征，又作为个人的能力代理变量；第四，职业岗位特征，为消除职业分割以及非经济收益的影响，分别以不发放住房公积金、不包吃、不包住、不经常加班、全职工作、非第一份工作、第一产业和私立部门为参照组，其中工作路程以上下班所耗费的时间进行计算，并直接加入到模型中；第五，宏观区域特征，控制区域经济分化和城乡二元经济所造成的收入差异，分别以东部区域和在乡村工作为参照组。此外，本研究的模型估计采用Stata13.0软件进行。

（四）计量模型

所用模型是在经典明瑟教育收益率方程的基础上演化而来。朗姆博格（Rumberger）将受教育年限分解为工作所需的教育年限和过度的教育年限[20]。邓肯（Duncan）等又将实际受教育年限分解为工作所需教育年限以及实际受教育年限与工作所需教育年限的差两部分，将明瑟教育收益率方程推广为ORU方程[21]。假定Sr为工作所需的教育年限，So为过度的教育年限，Su为不足的教育年限，S为实际受教育年限，四者的关系为S=Sr+So-Su，当过度教育发生时，So=S-Sr；当教育不足发生时，Su=Sr-S；当个人处于教育适度时，So=Su=0。因而，ORU模型可估计受教育年限对收入的异质性影响，如方程（1）所示：

表1 变量及其分布特征汇总

式（1）中，X为其他所有解释变量，δ为随机误差项，系数γr为工作所需的教育年限的收益率，即工作所需的教育年限每增加一年的边际收入，γo为过度的教育年限的收益率，即每过度一年教育的边际收入，γu为不足的教育年限的收益率，即每欠缺一年教育的边际收入。

通过ORU模型可验证不同理论的解释力度，其核心在于：人力资本理论、工作竞争理论和配置理论对个体收入差异的解释不同。具体而言，人力资本理论认为收入差异主要来自于实际受教育年限的差异，故在ORU模型中过度的教育年限和不足的教育年限对收入的影响与工作所需的教育年限并无不同，即收入和教育与职业的匹配程度无关，有γr=γo=-γu。工作竞争理论则认为收入是由刚性的职业等级所决定，即由工作所需的教育年限所决定，过度的教育年限仅能增加其获得工作时的竞争力，有γo=γu=0。配置理论则认为教育年限和职业等级共同构成收入的决定函数，过度或不足的教育年限仍能够解释收入差异，但其对收入的边际效应要小于工作所需的教育年限对收入的边际效应，即不同的受教育年限对收入存在异质性影响，有γr〉γo〉0〉γu，且γr〉|γu|。基于此，人力资本理论、工作竞争理论和配置理论对过度教育的解释可在对收入的分析中得以体现，这也是本文理论检验的出发点。具体到本研究中，通过对γr、γo和γu三个系数施加相应的约束条件，例如γr=γo=-γu，若约束有效，则在无约束情况下的估计量应该满足约束条件，故以无约束估计量为基础可构造一个Wald统计量进行验证。

（五）模型修正

尽管本研究所用数据来源于全国样本的随机抽样，但研究对象却限于雇员群体，这导致样本选择性偏差的发生，主要表现在：其一是劳动力参与选择，即首先要进入劳动力市场才能够被观察到，而对于未能进入劳动力市场的样本则并不能被观察到；其二是雇佣类型选择，即选择被雇和自雇的样本之间并非是随机的，这进一步又形成了新的选择偏差。为此，需要对上述选择型偏差进行修正，所选用方法为Heckman两阶段模型，假设回归模型为yi=xi'β+εi，其中被解释变量yi是否可以观测取决于二值选择变量zi。当zi=1时，yi可被观测；反之则不可被观测到。zi的决定方程为：

其中，zi*为不可观测的潜变量。假设μi服从正态分布，通过Probit模型估计出逆米尔斯比率，并将其加入到OLS回归模型中，若似然比检验显著，则表明选择性偏差真实存在，需选用Heckman两阶段模型。具体到本研究中，由于存在双重选择性偏差，这相当于在已有的Probit估计中又多了一重选择偏差，可使用Heckprobit模型来估计逆米尔斯比率，并将其作为样本纠正项加入到OLS回归中，其中选择变量都为个人受教育年限、父母受教育年限、年龄及其平方项、性别、户口、民族、婚姻状况、区域和城镇类型。

此外，模型同样存在内生性问题，例如受教育年限会与残差中的能力遗漏变量相关，导致OLS估计量有偏。为此，需通过使用工具变量法（IV）估计，寻找与个人受教育程度相关，但与个人能力无关的工具变量。以两阶段最小二乘法（2SLS）为例，第一步主要将受教育年限作为因变量和工具变量等外生自变量进行估计，第二步则主要将上述拟合值带入到OLS模型，故公式（1）可变为：

其中，Sr为内生变量，ŝr为公式（4）中的拟合值，zi1和zi2为有效工具变量，θi为随机扰动项。选择工作所需的教育年限为内生性变量的原因是：其一，工作所需的教育年限是职业等级的表征，与个人能力具有高度的相关性，在能力变量缺失时，会产生变量内生的风险；其二，过度的教育年限和不足的教育年限尽管有可能与误差项相关，但二者更多地是由实际受教育年限和工作所需的教育年限所决定，将工作所需的教育年限作为内生变量后，模型的内生性问题会大大降低，同时也难以寻找到足够多且有效的工具变量。在本研究中，对ORU模型分别进行了稳健OLS估计、Heckman估计、IV估计和IV-heckit估计，其中IV-heckit估计是同时纠正选择偏差和内生性问题，即将逆米尔斯比率加入到IV估计中。此外，在IV模型中还可通过广义矩估计（GMM）和有限信息极大似然法（LIML）进行估计。

三、基于ORU模型的实证检验

参考已有研究所使用的强工具变量，例如父母受教育程度[22]、配偶受教育程度[22]、子女数量[23]和个人出生的季度[24]等，在IV估计时采用了母亲受教育年限和子女数量作为工具变量，在IV-heckit模型中则采用母亲受教育年限和配偶受教育年限作为工具变量。如表2所示，在Heckman估计和IV-heckit估计中Lambda系数高度显著，表明了样本存在着明显的选择性偏差；同时，IV估计和IV-heckit估计中第一阶段方程的调整后R2分别是0.6074和0.7675，所用工具变量与内生变量之间高度相关，且都通过了内生性检验、弱工具变量检验和过度识别检验，表明工具变量有效，其估计效果要优于传统估计。

如表2所示，通过对比可知：其一，工作所需的教育年限的回归系数显著为正，每增加一年，其边际收入增加约为2.94%－14.31%；其中Heckman估计、IV估计和IV-heckit估计的结果要明显高于稳健OLS估计，表明了选择偏差和内生性会造成OLS系数的低估。其二，过度的教育年限的回归系数也显著为正，这意味着与相同工作岗位上相比，过度的教育年限每增加一年，其边际收入效应约为2.52%－10.18%；然而，过度的教育年限的回归系数要显著小于工作所需的教育年限的回归系数，这表明在教育水平相同的前提下，过度教育者需要承担一定的收入损失，过度的教育年限每增加一年，其需要承担约0.42%－4.13%的收入损失。其三，不足的教育年限的回归系数显著为负，且其绝对值要明显小于工作所需的教育年限的回归系数，这意味着在相同的工作岗位上，不足的教育年限每增加一年，其要承担的收入损失约为2.49%－6.61%；然而，在相同的教育水平下，教育不足者则会享受约0.44%－7.70%的收入福利。其四，过度的教育年限、不足的教育年限和工作所需的教育年限的回归系数具有明显的差异，表明受教育年限对收入具有异质性影响，且工作所需的教育年限的收益率最高。

在上述估计的基础上，通过对工作所需的教育年限、过度的教育年限和不足的教育年限的判断来验证上述理论的解释力度。通过Wald检验后发现，工作所需的教育年限、不足的教育年限和过度的教育年限三者的回报率并不相同，其中Chi2值和P值分别为15.57和0.0004，这一方面肯定了教育收益率异质的假设，即否定了人力资本理论，另一方面由于三者的系数都显著不为零，也否定了工作竞争理论。同时，经过对比后发现，工作所需的教育年限的回报率要显著高于过度的教育年限的回报率，同时也显著高于不足的教育年限的回报率（Chi2=3.20，P=0.0735；Chi2=13.79，P=0.0002）。为此，配置理论更能够解释中国劳动力市场中教育与职业的匹配状况，而人力资本理论和工作竞争理论则并不能解释中国的实际。

此外，由于IV-heckit模型估计效果最好，对其他控制变量则以其估计结果为例进行分析。在其他人力资本特征方面，工作年限对收入的影响呈现出逐年下降的趋势，但当前机构工作年限对收入则具有显著的正向影响，这说明通用型人力资本和专门性人力资本对收入的影响呈现出相反的趋势；同时，其他形式人力资本对收入并不存在显著影响。在个人特征方面，男性的收入要显著高于女性，未婚人士的收入要显著低于已婚人士，拥有非农户口和加入政党个体分别可享受约14.58%和10.74%的收入溢价，民族对收入则不存在显著影响。在家庭背景方面，父亲的受教育程度对个体收入的影响并不显著，但经济出身越好，未来的收入水平也显著更高。在职业特征方面，拥有公积金和其他非经济福利越好的职业的收入水平也显著更高，但经常加班、拥有兼职和当前工作是否为第一份工作对收入则并不存在显著影响；不同产业间并不存在显著的收入差异，但公共部门的收入更低，呈现出显著的部门分割；同时，单位规模越大，个体的收入也更多。在宏观经济特征上，东部和城镇地区的收入要显著更高，呈现出较为鲜明的区域分割。总之，控制变量对收入的影响与已有研究发现都较为相似，在本研究中仅作为回归模型的必要组成，在此不再赘述。

综上可知，工作所需教育年限的收益率和过度的教育年限的收益率显著为正，不足的教育年限的收益率显著为负，且二者的绝对值都低于工作所需教育年限的收益率。在相同工作岗位上，过度教育者的收入最高，教育匹配者次之，教育不足者的收入最低；在相同教育水平下，教育不足者的收入最高，教育匹配者次之，教育过度者的收入最低。因而，相同教育水平下，过度教育者仍存在收入损失，教育不足者则享有收入溢价。同时，对于ORU模型的分析也进一步表明，不同教育年限的收益率存在着异质性，从而拒绝了人力资本理论，而过度的教育年限和不足的教育年限对收入仍存在显著影响，从而拒绝了工作竞争理论，故配置理论对中国劳动力市场中教育与职业匹配的解释力度要优于人力资本理论和工作竞争理论。

四、结论与建议

（一）结论与讨论

相较于已有研究，本研究的创新之处有：其一，针对性地验证了发展中国家过度教育理论的解释力度，为未来的国际比较和理论分析提供了契合的实践证据；其二，较以往研究，考虑到双重选择偏差和内生性问题，提高了计量结果的准确性。通过对CLDS2014年数据的分析，主要得到以下结论：

1.与OLS估计相比，Heckman模型的回归系数有明显的增加，这表明了存在负向的选择偏差导致了OLS回归的低估；IV模型的回归系数则也发生了较为明显的增加，表明OLS估计中工作所需教育年限与误差项中的能力变量存在正向相关；在IV-heckit模型中，其回归系数比OLS估计和Heckman选择偏差修正模型的回归系数大，但却明显小于IV模型的回归系数，这表明部分选择偏差的存在造成了变量内生性问题，故有必要同时纠正样本选择偏差和内生性问题。需注意的是，本研究在IV-heckit和IV模型中选择的工具变量并不完全相同，这可能会对回归系数的大小产生一定的影响，需在未来的研究中进一步修正。

2.通过ORU模型可知，过度教育的生产效应表现为：一方面，与相同教育水平的教育匹配者相比，过度教育者需要承担一定比例的收入损失，表明过度教育会造成个体生产力的损失；另一方面，与相同工作岗位的教育匹配者相比，过度教育者的生产力仍显著更高，即过度教育可提高岗位生产力。为此，过度教育的生产效应同时表现出个体生产力损失和岗位生产力提高的特性，说明过度教育并不总是低效率的，尽管其不利于个体生产力的发挥，但却能提高所在岗位的生产力，前者是过度教育的负向影响，而后者则是过度教育的正向影响。故对待过度教育不应“非此即彼”地批判，需考虑到通过过度教育来逐步提高岗位的平均受教育程度，以促进创新性积累和技术进步的可能，这是过度教育相对性的体现。

3.配置理论对中国过度教育的解释力度超过人力资本理论和职业竞争理论，表明中国过度教育并不是短期现象，更是一种长期现象，是由教育供给和经济需求在总量和结构上的失衡所导致。具体而言：

一方面，教育对知识劳动力的过度供给和经济对知识劳动力的需求不足共存。在教育方面，中国高等教育自1999年开始快速实现大众化，毛入学率在2018年达到48.1%，本科、硕士和博士的相继扩招直接增加了知识劳动力的供给。在社会方面，传统的文化观念和文凭社会的现状提高了社会对教育功用的推崇，促使用人机构、家庭和个人盲目追求高学历，跟风严重。在经济方面，转型时期经济增速放缓，就业岗位的创造落后于产业结构的升级，高级职业岗位供给不足。在上述背景下，知识劳动力在总量上存在着供需不匹配，导致大学生不得不面临“就业难”和“就业质量低”的双重压力，劳动力市场中“大材小用”现象普遍，社会文化的渲染又加重了公众对高学历的追捧，教育深化和过度教育共存，形成了难以调和的局面，甚至会对中、低教育水平人群的就业产生挤出效应，就业环境将会进一步恶化，不匹配现象加剧。

另一方面，人才培养体制改革滞后于经济发展需求，教育供给与经济需求之间存在着技能结构失衡。第一，专业设置雷同下的技能供给过度。这直接增加了某一类毕业生的供给，导致部分毕业生无法找到对口工作，不得不从事与自身所学专业差异较大的行业，极大程度上降低了毕业生就业的满意度和匹配状况。第二，高等教育质量多元化下的技能供给不足。教育扩张必然导致以教师、校舍等投资成本的成倍增加，普通高校往往缺少充裕的教育经费，师资力量短缺和班级规模增加导致学生得不到应有的指导，造成多数普通高校教育质量下降，既降低了用人机构对高校毕业生能力水平的预判，迫使其追求更高学历的毕业生，对本科、专科毕业生的就业产生挤出效应，又导致用人机构对教育质量的需求增加，在招聘时多以限制学校层次为条件，以招聘到优质高校的毕业生，对普通高校毕业生的就业产生挤出效应。第三，基于就业能力的就业指导缺失。就业能力是指可雇佣性，即劳动力获得和保持工作的能力，当前就业指导的功能并未得到足够重视，难以针对性地提高毕业生的就业能力，毕业生往往因欠缺面试技巧等非人力资本因素，降低了被录用的概率，即使毕业生拥有合适的技能，也难以寻找到匹配工作，即摩擦性过度教育。

再一方面，区域、行业和职业间的分割普遍存在，教育供给与经济需求存在着区域、行业和职业间的结构失衡。当前，中国经济发展呈现出极化的特点，知识劳动力往往集聚在部分区域、行业或职业中，直接导致了局部过度供给的发生。与此同时，产业结构升级缓慢，高技能工作岗位的供给不足，知识劳动力供给大于需求，在劳动力市场分割的状态下，优质工作岗位已然成为了稀缺资源，这进一步地恶化其就业形势，部分劳动力不得不从事低于其自身教育水平的工作，导致了整体过度教育的产生。

（二）政策建议

1.适当提高学费以引导个人理性投资教育。当前高等教育的学费存在刚性，无法实现其调节教育投资的杠杆作用，导致个人往往更加关注教育收益，忽略了对教育的成本-收益分析，诱发了对教育的盲目追求，造成知识劳动力供给的大幅度增加，故当需求一定时，会引发整体劳动力市场的过度教育。因此，适当提高高校学费，引起社会对教育投资的成本意识，可以有效地引导理性的教育投资行为，避免大规模的过度教育。

2.促进产业升级以增加高技能工作岗位供给。劳动力市场中高技能需求工作岗位的比重越大，知识劳动力寻找到匹配工作的可能性也越大，此时教育不匹配的现象将不会长期存在，更多为结构性调整。因此，在当前经济转型和高等教育大众化的背景下，促进产业升级可以有效地提高就业市场对知识劳动力的容纳能力，改善个人教育与职业的匹配状况。

3.促进教育供给侧改革以满足市场对知识劳动力的需求。作为供给方的教育系统，无法培养出足以满足市场需求的知识劳动力，教育的人才培养与市场的人才需求之间存在着专业、技能等方面的结构性失衡，导致毕业生发生过度教育。因此，教育需以市场需求为导向，在课程体系、专业设置等方面进行供给侧改革，培养出市场所需要的毕业生，以解决结构性过度教育。

4.减少劳动力市场中的信息不对称和增加劳动力市场的流动性。配置理论认为当劳动力市场中信息的不对称或劳动力流动性低，教育与职业不匹配会增加时，进而导致人力资本的低效率和浪费。因此，需要减少劳动力市场中的信息不对称：第一，政府需要通过制度设计来增加企业的资质认证（身份认证和信用等级）和劳动者的相关认证（从业资格认证等）；第二，建立一个由政府、学校、个人和企业共有的平台，可以传递招聘和就业需求，减少个人和企业的搜寻成本和信息误导等；第三，政府应该引导破除由于户籍和档案等制度所造成的劳动力流动壁垒，增加劳动力流动性。