文献来源：Fredriksson, Peter, Lena Hensvik, Oskar Nordström Skans. Mismatch of Talent: Evidence on Match Quality, Entry Wages, and Job Mobility[J]. American Economic Review, 2018, 108 (11): 3303-38.

摘要：我们使用与工作指标和个人工资相匹配的工人才能的独特数据，研究了特质匹配质量对入职工资和工作流动性的直接影响。终身任职雇员集中在对他们的才能给予高工作回报的工作岗位上。因此，我们通过衡量近期招聘的人才类型与从事相同工作的终身雇员的人才类型之间的匹配程度来衡量错配程度。一个程式化模型表明，如果匹配是在有限的信息下进行的，匹配质量对入职工资的影响较小，但对离职和未来就业工资增长的影响较大。经验来看，我们发现雇佣缺乏经验工人和失业工人所产生的才能错配程度更高。大多数认识到才能错配的过程发生在招聘后第一年。在不确定性因素较少的情况下，富有工作经验的跳槽者似乎更能找到与才能相匹配的工作。他们在进入时与工作岗位更加匹配，而错配对他们的离职率和工资增长的影响较小。相反的是，才能与岗位的匹配质量已经计入了他们的入职工资内。

1.背景介绍

劳动经济学中一个长期存在的观点是，工人在不同岗位上的分配对于工资分配、劳动生产率和整体效率至关重要。虽然匹配质量在概念上是直接可信的，但很难证明才能错配在劳动力市场上的重要性。众多微观实证研究结果是基于Jovanovic模型的基础上进行，该模型设定在招聘阶段无法观察到匹配质量，只能在时候观测到。传统的匹配质量的测度是分析离职和任职期间工资的变化，但是这种测量方法存在缺陷，如：与匹配质量相比，某一公司的人力资本积累同样会对工资、离职和任期产生影响。为此，本文采用了不同以往的测度方法，即使用非常详细的雇佣前数据来评估离职和入职工资是否与匹配质量的直接衡量标准相一致。依据鹰眼，推导出到最优匹配质量的距离作为衡量错配指数的标准。

2.模型与数据

（1）基准模型

本文将工人和企业的匹配纳入到生产力模型。假定匹配由错配程度（）体现，工人和企业都能够观察到才能匹配的初始信号（），即工人的工作经验、技能等信息与企业招聘岗位要求的匹配信息，依据这个信号，工人和企业决定是否匹配，如果匹配则商定入职工资，否则继续寻找新工作。一旦生产开始，工人和企业都能观测到生产率的状况，并根据这一新信息，决定是否继续现有匹配。

生产：假定生产是规模报酬不变的，每个工人具有多种不同技能，，生产率取决于工人技能和特定工作的技术（技能要求）匹配的程度。定义为工人技能和工作需求技术的k维差距，为工人技能与工作需求技术的总差距，i为工人个体，j为工作种类，则匹配生产率为：

其中，为工人技能向量，为工作质量，反映了某一工作中不同技能之间的替代弹性。匹配生产率随着工人技能和工作技术差距的增大而缩小，定义当d→0时的最优匹配生产率为，因此，匹配生产率和最优生产状态之间的差距由d决定。

信息：假定依据初始信号（d₀）能够实现正确匹配的概率为，随机分布匹配的概率为，匹配质量的分布标准化到（0，1）之间，利用初始信号，工人和企业形成的匹配质量条件期望为：，其中，E(d)为无条件均值。

招聘和工资谈判：将聘用过程分为见面阶段、揭示阶段和无摩擦阶段，在见面阶段，每个工人被随机分配到一份工作，工人和企业依据初始信号（d₀）决定匹配或继续搜索，如果实现工人和工作的匹配，工人可以获得匹配盈余的一半，如果企业决定在实现无摩擦阶段之前，对工人继续观察，则产生等待成本为c，c由工人和企业平分；在揭示阶段，将对工人和企业的匹配质量进行揭露，终止匹配产生的总成本为c+b，b为在揭示阶段离职产生的额外成本，成本由工人和企业平分，如果当事人决定终止匹配，则工人和企业都能得到最优匹配回报；在无摩擦阶段，工人得到最优工资w*，企业得到最优匹配利润,企业决定是否继续匹配依赖于外生变量y*。

基于以上的模型设定，见面阶段的预期联合盈余为：

其中，考虑到匹配阶段信息的可获得性，设定为在揭示阶段离职的可能性，右边的第一项表示匹配的期望收益，匹配可行的概率为，收益为，匹配破裂的概率为，收益为；第二项表示匹配的备选项，如等待，收益为。只有当时，工人和企业才会形成匹配，匹配门槛值可以写成：

等式左边表示与匹配相关的预期损失，包括错配导致的预期生产损失和离职导致的预期额外成本，等式右边表示与等待相关的损失。入职工资由不完全信息下的匹配盈余决定，即：

在揭示阶段，工人和企业重新审视雇佣关系，重新商定工资。如果继续匹配，则应有，即应有错配成本（）低于离职成本（）。当时，则会有工人离职，此处将定义为离职门槛，进一步改写可接受匹配为：

工人和企业达成完美匹配的可能性为：

离职会发生在以下两种情况。第一种，在见面阶段并没有相关匹配信息产生的离职，未得到信息的概率为，匹配破裂的期望为；第二种，在见面阶段收到的初始匹配信息是正确的，但由于初始匹配信息非常少而产生离职，这种情况发生的概率为。进而，在揭示阶段离职的概率可以写为：

其中，为指标函数，为初始信息正确但离职的概率。在匹配可行的条件下，正式工资为：

（2）预测

为了便于分析，本文选取两个极端的情况，即和。预测展示了实际错配如何随初始信号内容变化，具体操作是通过改变，观察工资和离职随信号信息的变化程度。

预测1：初始信息中的匹配信息较少，将增加才能错配风险。

预测2：随着初始信息中匹配信息的增多，将会有较大比例的错配成本计入入职工资。

预测3：初始信号的信息越精确、越完备，由错配导致的离职概率越低。

定义离职概率为，则错配对离职产生的边际影响为：

预测4：初始信号的信息越精确、越完备，错配对工资增长（正式工资和入职工资的差额）的影响越小。

定义，则：

（3）数据来源

本文使用瑞典统计局的行政就业登记数据和瑞典战争档案中的考试成绩。完整的数据包括1985-2008年瑞典劳动力市场的年度雇主-雇员记录，含特定的雇员、雇主和企业标识符。研究主体是1997-2008年进入新工作岗位的工人，以及对应岗位的终身任职工人。除了上述数据，还添加了社会经济背景特征、新进入工人和现存工人的得分。样本由1951-1976年出生的25组员工组成。

个人技能测度：数据包括四个认知技能——归纳推理能力、语言理解能力、立体空间感、技术学习能力和四个非认知技能——社会成熟度、心理状况（如专注力和毅力）、强度（如无外部压力下的活力）、情绪稳定性（如抗压力和耐受力），其中，认知能力实行实验组0-40打分制，控制组实行0-25打分制，为比较不同组别的差异，对认知技能测试得分进行标准化，非认知能力是由心理学家基于20分钟的行为访谈评级所得，评级为1到5级，对样本数进行标准化处理。为了展示不同技能具有独立的信息内容，我们将测度结果与最佳年龄（35岁）的工资联系起来。结果显示，即使在控制受教育程度的情况下，所有技能对工资的回报也是独立确定的，且从事高回报工作的工人，其技能水平高于该工作的平均技能水平。

匹配质量测度：关于匹配质量的测度方法采用工作技能权重，即将新员工个人技能数据与他们所从事的特定工作需求技能的生产率联系起来。首先，定义工作为（职业×工厂×入职年份）的向量，其中，职业使用ISCO-88（1988年国际职业标准分类）标准分类，共包含113种职业，数据由雇主提供，主要是含有10名以上终身任职员工的职业，定义新进入工人为从未在新公司工作过的员工，如果在员工任职2年内，任意一年不能观测到员工行为，则认定为离职。其次，新员工的八项认知和非认知技能作为个人技能，从事相同工作的终身任职员工所具备的技能为工作需求技能，两者的对比差异即为才能错配程度（），即才能错配对产出（Y）的影响如下所示：

其中，为个人技能向量（）的函数，为工作的固定效应，用来消除其他工作特征的直接影响。为才能错配的量化值，其中，为工人i的第k种技能水平，为从事相同职业的终身任职员工的平均技能水平，将错配程度标准化处理（均值为0、方差为1）。

信息代理变量：本文实证分析目的就是对比在招聘阶段容易被观测到匹配生产率的群组和难以观测匹配生产率群组之间的差异。主要方法就是根据工人以往的任职经验对匹配程度进行分类。对于有经验的员工，雇主可能会有更多员工是否适合某一特定工作的信息，如工作经历、工资水平或者正在考虑的工作类型等相关参考资料，而对于缺乏经验的员工，很难观测到其个人信息，使得无法事前观测到匹配生产率，进而产生才能错配问题。其中，经验不足的员工是指工作经验不足5年的员工，经验丰富的员工是指至少有5年工作经验的员工，跳槽者是指在前一年被雇佣，并把其他所有人视为来自非工作岗位的新员工的人。

4.实证结论

研究结果与基准模型的4个预测的结果一致，并通过进行了以下三个方面的稳健性检验，包括：对测量方法和函数形式进行规范检查；考虑职业异质性和其他劳动力细分市场的指标；更改测度错配指标的方法。研究结果如下所示：

第一，新进入工人包括缺乏经验的工人和失业工人，研究结果显示，新进入工人比富有经验的工人发生错配的程度更高。详细的说，与富有经验的员工相比，缺乏经验（0-4年工作经验）员工产生的才能错配为0.0308，加入从失业状态进入工作岗位的员工，才能错配的风险将增加，符合预测1的分析结果。

第二，入职工资水平与员工是否缺乏工作经验无关，相对的，富有经验的工人和跳槽者如果产生才能错配，将会受到工资惩罚，准确的说，富有经验工人每形成一单位的才能错配，其入职工资显著地降低1.39%，跳槽者每形成一单位的才能错配，其入职工资显著地降低1.18%，符合预测2的分析结果。

第三，缺乏经验的新入职员工和来自失业状态的新入职员工对才能错配会产生较大的离职反应，而对富有经验的员工和跳槽者来说，这种离职反应较小，具体的说，才能错配每增加一个单位，将使得缺乏经验和来自失业状态的新入职员工的离职率分别增加2.2%和1.14%，符合预测3的分析结果。

第四，工资增长与初始错配呈现负相关关系，这种影响对于缺乏经验的员工更为明显，具体来说，对于缺乏经验的员工来说，才能错配每增加一单位，这类型员工的工资增长（正式工资与入职工资的差额）将降低5.03%，符合预测4的分析结果。（商圆月，周玉龙）