高考是中国人才选拔和培养的重要途经，也是广大学子有机会接受高等教育、走入社会、回馈家庭的主要通路。教育部数据表明，中国高考的报名人数自2017年之后一直稳步增长，在2023年达到1291万人，于2025年达到1335万人。在2023年高考志愿填报过程中，网红名师张雪峰在其志愿填报直播咨询中表达出的尖锐观点，[1]如同一颗巨石溅起了相关专业分数线波动的层层水花。[2]其实，中国信息咨询业务的市场增长在2023年之前已有所体现：根据数据显示，2022年中国高考志愿填报咨询市场的总支出达到8.8亿元，[3]并于2023年增至9.5亿元。[4]高考志愿咨询服务之所以拥有越来越广阔的市场，是因为在中国庞大的人口规模下，毕业生正面临着沉重的就业压力与激烈的就业竞争：据统计，高校毕业生规模常年持续增长，于2022年突破1000万人，并在2025年达到1222万人。2026年该规模预计达1270万人[5]。而大学专业的选择在很大程度上决定了学生未来的就业方向，紧密关心到个人和家庭的福祉。张雪峰的出现，本质上是一次大规模的公开的信息干预（information intervention) ，是快速增长的志愿填报服务市场的一个缩影，为高考学生和家庭提供了如何选择高等教育院校和专业的信息，从而影响到学生的决策、学校的录取结果以及高等教育的资源配置效率。
图 1. 2005-2025年内地高考报名人数与普通高校毕业生规模统计[6]
在理想的高考录取系统中，学生应基于充分的信息做出最优申请决策。但在现实中，关于高校专业质量与劳动力市场前景的信息分布极度不均，这种“信息差”成为了阻碍资源配置效率的鸿沟。根据数据显示，2022年中国高考志愿填报咨询市场支出已达8.8亿元，2023年则逼近10亿大关。信息干预作为一种“助推(Nudge)"手段，正在深刻改变数千万家庭的选择行为。那么，当张雪峰式的信息披露成为普遍现象时，高考录取的均衡结果会发生怎样的变化?是实现了整体福利的跃升，还是加剧了分数的“通货膨胀”? 更重要的是，究竟是谁在从这些信息中受益，又是谁在承受代价?
(a) 新闻学专业录取位次
(b) 历史学专业录取位次
(c) 计算机科学技术专业录取位次
图 2. 部分学校专业录取位次
图注：张雪峰的建议在很大程度上依赖于各相关专业劳动力市场回报数据：计算机科学专业毕业生的平均工资位居前列，这也是张雪峰建议学生选择该专业的主要原因。图2(c)表明，计算机科学专业的录取排名在2023年较2022年有所上升。相比之下，新闻学专业的平均工资较低，且图2(a)显示其录取排名在2023年较2022年有所下降。然而，对于张雪峰较少提及的历史学专业，其录取排名的变化不明显，如图2(b)所示。这些结果表明，张雪峰的言论对学生的学校与专业选择存在一定的助推效应。
为回答这一问题，本文研究在中国现行的“平行录取”机制下，信息干预对高考录取结果的影响。模型假定一组有限的学生和一组有限的高校，每所高校有两类专业：H专业和L专业。其中，H代表对于大多数学生来说具有更高的未来回报的热门专业，而L则代表对少数学生来说回报较高的冷门专业。我们假设在信息干预之前，学生对不同专业的未来回报一无所知。我们在志愿填报过程中引入信息干预，该信息能够正确反映各高校专业能在未来给学生带来的劳动力市场回报。我们感兴趣的是，信息干预如何改变学生的志愿填报行为，从而引起学生与学校匹配结果的变化以及学生福利的变化。
本文通过理论分析，首先提供了“信息干预会带来热门专业分数线上升，冷门专业分数线下降”这一观察得以成立的条件。分数线波动往往是由成绩占优的学生在发生行为选择变化后所导致的，例如改变填报志愿中的专业排序。其次，信息干预是否一定能提高学生福利？当我们将学生视为一个整体时，计算机模拟显示，大多数学生可以从信息干预中受益，但信息干预后的稳定匹配结果并非帕累托改进。异质性分析表明，当不存在学校优先偏好时，福利改善的学生更多地分布在较高分数段。然而，当所有学生的偏好都是学校优先时，不同分数段的学生几乎平等地受到信息干预的影响。
本文的边际贡献在以下几点：首先，基于学术界普遍使用的择校理论模型，强调了在模型中纳入信息干预对于匹配效率改善的重要性。已有的择校模型理论文献多集中于对特定匹配机制的相关性质，例如偏好揭露、匹配稳定性的研究。本文在此基础上，给定中国高考录取平行志愿填报机制，探讨与专业回报相关的信息的引入将会如何改变学生对院校专业的偏好排序，从而影响匹配结果。这一信息要素在传统的择校模型中少有被考虑。研究结果表明，信息干预对于学生整体福利水平存在改进作用。其次，本文进一步的福利改善异质性讨论也对于现有的关于信息干预影响择校行为和结果的实证文章做出了理论补充。通过这一研究，我们不仅能深入理解“助推”效应在教育市场的作用，更能为国家优化专业设置、提升人才匹配效率提供政策启示。
为了量化信息干预的影响，本文在传统择校模型的基础上引入了专业分类与信息干预机制。
基础设定
偏好与信息干预
录取机制：平行志愿（PA）
稳定匹配与均衡
偏好异质性分类
为了探讨福利影响的深度，本文将学生偏好进一步划分为两类 ：第一类为学校优先偏好（School-prioritized）： 学生认为顶尖学校的“名牌效应”大于专业差异，即便该校是冷门专业也优于低层次学校的热门专业。第二类为非学校优先偏好： 学生更看重专业回报，愿意为了热门专业而降低对学校层次的要求。
信息干预下的高考分数线变化
张雪峰的公开志愿填报咨询导致了热门专业分数线上升和冷门专业分数线下降。那么，当信息干预存在，这样的分数线波动是必然发生的吗？
本文发现分数线变化的原因在于信息干预下学生排序列表的变化，并非所有学生在信息干预后的偏好变化都会影响分数线。研究哪一部分学生发挥着影响分数线的关键作用是一个有趣的问题。据此本文定义了“成绩强势型”学生，该学生在信息干预后改变对两类专业的偏好排序，并一定能够取代在信息干预前的稳定匹配中与其信息干预后所偏好的院校专业组配对的某个学生。当“成绩强势型”学生在信息干预后改变其排序列表时，院校专业组的分数线将发生变化；但是并非所有的分数线变化均由“成绩强势型”学生引起。
这一结果直观上可以理解为，在PA规则下，排名较高的学生在进行院校-专业选择时始终处于优势地位。一方面，若高排名学生严格偏好热门专业，他们将首先占据较好学校热门专业的大部分席位，从而导致这些院校专业组的分数线上升。同时，所有学校中冷门专业的分数线将下降。另一方面，学生排名越低，其对分数线的影响越小。这是因为这些低排名学生不太可能取代同一院校专业组中排名更高的学生，因此他们在信息干预后改变选择时对分数线的影响较小。
信息干预下的学生福利分析
信息干预下总体福利水平的变化：
一个数值例子
数值模拟显示，信息干预后得到了福利水平改善，或者至少没有恶化的学生的数量超过了信息干预后遭受福利损失的学生数量。与此同时也可以发现，每次一模拟中都伴随着福利水平下降的学生。这说明与信息干预前的匹配结果相比，信息干预后的匹配结果并不一定具有帕累托改进性质。同时，可以发现，当学生具有学校优先偏好时，福利下降的学生数量多于非学校优先偏好的情景。
(a) 600席位情形：不同福利变化方向的学生数量统计
图 3.1. 非学校优先偏好
图 3.2. 学校优先偏好
(b)1200席位情形：不同福利变化方向的学生数量统计
图 3.3. 非学校优先偏好
图 3.4. 学校优先偏好
(c) 2000席位情形：不同福利变化方向的学生数量统计
图 3.5. 非学校优先偏好
图 3.6. 学校优先偏好
图 3. 学生福利总水平变化的模拟结果
图注：为确保研究结果的普遍性，我们考虑了三种情况，分别对应3000名学生与600、1200或2000个院校专业组（即300、600或1000所学校，每所学校设有H和L两个专业）。每种情况在图 ３中各占上下两行，每行包含一幅图。下侧的图表示学校优先偏好的情景，上侧的图表示非学校优先偏好的情景。纵轴表示学生数量，蓝色柱状图代表信息干预后福利未下降的学生数量，橙色柱状图代表信息干预后福利下降的学生数量。
信息干预下学生个体福利水平变化：
一般性分析
在该部分，本文探讨了学生高考成绩与其福利变化方向之间的关系，以及哪些学生群体能够从信息干预中获益最多。
研究结果表明，当学生的偏好为非学校优先时，信息干预后，得到福利改善的学生多分布于高分数段，而福利下降的学生多分布于低分数段。而当所有学生的偏好均为学校优先时，不同分数段的学生几乎平等地从信息干预中获益。这说明学生分数的增加意味着其福利的改善，反之亦然。同时，学生偏好的类型影响着不同分数段学生福利水平受到信息干预影响的异质性结果。
本文探讨了与高校专业相关的信息干预对高考录取结果、分数线及学生福利的影响。我们在中国当前采用的“平行志愿录取”机制下，考虑了一组有限的学生和院校专业组。研究发现：信息干预优化了学生与专业之间的匹配，使得学生更有可能被录取到使自己未来收入增加的专业，同时会影响到相关专业分数线，热门专业分数线上升，冷门专业分数线下降，这一分数线的波动多来自于高考分数较高的学生择校行为的变化。信息干预可使大多数学生受益，但并非所有学生都能从信息干预中同等获益，高考分数较低的学生会因为缺乏竞争力而被迫录取到回报较低的专业。以上结论有助于深入理解信息干预对学生择校行为和未来福利的影响机制，对我国如何优化高考录取结果、加强劳动力市场中人才与专业岗位匹配效率具有重要价值。
王云：中国人民经济学院副教授，美国匹兹堡大学经济学博士。主要研究方向为信息经济学、行为经济学与实验经济学。在Journal of Economic Theory, China Economic Review, International Studies of Economics，《中国人民大学学报》 等国内外期刊发表论文十余篇，主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目等多个研究课题，并著有《信念、偏好与合作行为：基于博弈论和行为经济学的视角》一书。
霍雨桐：中国人民大学经济学院西方经济学专业2025级硕士研究生。主要研究方向为微观经济理论、行为经济学与劳动经济学。论文发表于International Studies of Economics等学术期刊。
[1] 文章来源：出事的张雪峰，到底得罪了谁？：https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23696385
[2] 数据源：http://www.creditsailing.com/school/1439291.html, http://www.creditsailing.com/school/1439102.html, http://www.creditsailing.com/school/1438905.html, http://www.creditsailing.com/school/major_score/13/2023/3029232.html,
http://www.creditsailing.com/school/1439170.html, http://www.creditsailing.com/school/1439571.html,
http://www.creditsailing.com/school/1439086.html, http://www.creditsailing.com/school/1439102.html,
http://www.creditsailing.com/school/1439190.html, http://www.creditsailing.com/school/1439124.html,
http://www.creditsailing.com/school/1439582.html, http://www.creditsailing.com/school/1439171.html,
http://www.creditsailing.com/school/major_score/13/2022/2882351.html
[3] 数据源：艾媒咨询 | 2023年中国高考志愿填报及就业前景大数据分析报告：https://www.iimedia.cn/c400/93371.html
[4] 数据源：艾媒咨询｜2024年中国高考志愿填报及就业前景大数据分析报告(附下载)-艾媒网-全球领先的新经济行业数据分析报告发布平台: https://www.iimedia.cn/c400/100216.html
[5] 文章来源：2026届全国普通高校毕业生规模预计1270万人-新华网
[6] 数据来源：2000—2025 年历年高考人数与大学毕业生人数统计：http://m.toutiao.com/group/7524609027557425703
教育部：2025 届高校毕业生预计规模 1222 万人：http://www.xinhuanet.com/politics/20241114/96c6a93efd8546288e41f37fe8ae9c24/c.html
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