出自 MBA智库百科()
　　教育收益率是指因接受教育而使增加的程度。
　　估算教育收益率是研究的主要内容，也是和研究关注的重大问题，一般通过获得所需的，然后建立估算教育收益率。由于可以给受教育者带来（private benefits），也可以给社会带来（social benefits），因此可以分别估算教育投资的个人收益率和。自20世纪60年代创立以后，大批估算出了教育的，结果表明对的的确能够提高个人和社会未来的水平。
　　一般说来，计算教育收益率最常用的方法有两种,一种属于成本——收益分析法的范畴，称之为精确法（或代数法）；另一种则建立在收入函数之上，称之为收入函数法。需要指出的是计算教育投资收益率首先必须确认教育的,而最能直观体现教育与收益关系的工具就是年龄——收益剖面图,可以说对年龄——收益剖面图的分析是教育经济学研究教育收益率的起点。
　　(一)年龄——收入剖面图及其特点
　　年龄——收益剖面图如下图所示：
　　年龄——收益剖面图是由不同教育水平的年龄——收入曲线所构成。在每一年龄——收入曲线上,不同年龄所对应收入数据的获得,一般有两种方法:一是利用年度收入材料获得各种不同年龄的收入差异(以教育程度划分),即所谓的。二是追踪一组人,观察并记录其收入变化,若不存在经济波动,也可以得到与综合横截面结构大体类似的性质。由于该种方法所需时间较长,且操作困难,因此,目前所得到年龄——收入数据大多采用了第一种方法。
　　年龄——收入剖面图体现的年龄——收入——教育三者间的关系具有如下几个方面的特点:
　　第一,教育与收入,在任何年龄上都是受教育水平越高的人所获得的收入越多。
　　第二,无论教育水平高低,所有人的收入都随年龄增加而增加,直到某一年龄达到最大,尔后曲线变平或者开始下降(生命周期收入以一种减速方式增长)。
　　第三,与受教育水平较低者相比,受教育水平较高者的年龄——收入曲线更陡,且达到最高收入能力的年龄较晚。
　　(二)精确法
　　精确法也称，源于的,根据凯恩斯的定义,的边际效率()是一种,这种贴现率正好使一项资本物品使用期内各项预期收益现值之和等于这项的或。公式为:
　　C(t)为ｔ年所投资金，A(t)为ｔ年预期收益，i为边际效率。
　　由于也是一种,因此,这种的方法也可用于教育。其基本方程式为：
　　E_0(t)为因就学而放弃的收入或叫；C(t)表示直接；E1(t) & E0(t)表示接受高一级教育所带来的净收入额；E和G分别表示所考察某一级教育的入学和毕业时间,即G-E表示该级教育所需的时间；R表示退休时间；r即为所求教育收益率(或称教育内部收益率),其含义等同于凯恩斯的资本边际效率,可以简单理解为使为零,从而使教育投资刚好是值得的一种假设利率。运用这种方法求得的收益率又可分为私人收益率和社会收益率。私人收益率是计算个人的教育成本和,方式中有E0(t)和E1(o)为税后收入,C(t)为个人所支付的加上个人的放弃收入再减去各种资助。在计算社会收益率时,方程式中E0(t)和E1(t)为税前收入,C(t)为有关的总成本。
　　(三)收入函数法
　　收入函数法,又称明瑟收入函数法。由明瑟收入函数法所计算出的收益率称为。这种方法是美国经济学家雅可布·明瑟（J.Mincer）根据收益剖面图推导而出的,旨在对收益剖面图作出一种数学上和上的说明。他认为,任何时期的收益都可以被看成是技能水平——体现在个人身上和到此为止由他所积累起来的——的一种,既然这种的规模在整个生命周期中通过投资而增长,同时又由于知识价值降低和过时而减少,因而收益也相应改变。收益剖面图的平均水平取决于总的投资(包括天资),截距取决于迄止观察期以前的投资,增长中的反映着整个生命周期中投资下降的速度。据他经过一系列推导和近似处理,得到这样一个等式:
　　其中Yt为t的时期观察到的净收入；rs为某一级学校教育的私人收益率；S为某一级学校教育所需的年限；rp为学校教育后人力投资的收益率；K0 & K0 / T为学校教育后的线性投资函数,反映随时间延长而下降；Ｔ为净投资时期；Ln(1 & Kt)为误差项；E0为观察期前的收益能力,若观察起点为零岁,可以把E0看成是遗传和出生时健康状况的报酬；如果观察的起点为学校教育之后,E0则为遗传和家庭与学校教育投资的混合物。LnYt对t求导,令导数为零,可获得观察到收入的高峰时间为t = T + 1 / rp ,T&t&T* (T*为一生的工作年限)。上述方程中,由于K0和rp无法加以区分,单独估算学校教育的影响rs仍然存在一定困难。于是明瑟又将收益和进行区别,这样就可以将K0和T制作的学校教育后投资剖面图的收益估计与这些rp区分开来。设λ为某人某年的实际工作时数与标准工作时数的比率,为全日制工作的收益能力,为观察到的全日制工作投入,再经过一些近似处理,即可得到全日制工作收益和工资率方程:
　　在这一方程中所有的参数均可以估算出来,包括rs,rp及线性投资剖面图Kt = K0 & K0t / T和T。若令Ln为a,rs为b,t为EX,rpK0&为c, & rPK0& / 2T为d,K0ti / T为&,又可以得到目前一些著作和教育经济学教科书中所使用的明瑟收入函数的简化形式:
　　LnY = a + bS + cEX + d(EX)2 + &
　　式中b、c、d为回归系数,其中b为教育收益率,S为某一级学校教育所需的年限,EX为工作年限(上), &为误差项。明瑟收益率的含义是:在相同工作年限条件下,多接受一年教育的就业者收入比未接受该年教育的就业者的收入的变化率。
　　明瑟收益率是利用明瑟收入函数计算出的教育边际收益率,反映了受教育者多受一年教育收入的变化率。由精确法所计算出的收益率在计算时需要有教育成本和完成的就业收入两方面的数据,而估算明瑟收益率只需要毕业生收入数据。由于精确法计算教育收益率对数据的要求比较高，在大多数国家，特别是发展中国家（包括中国），很难采集到研究所需的高质量数据，因而运用这种方法的普遍性受到限制。相比较而言，明瑟收益率方法易于操作，其有效性也得到认可，所以应用比较广泛。
　　教育经济效益与有所不同，前者反映的是教育的间接产出与教育投入的比较关系，后者反映的是教育的直接产出与教育投入的比较关系，这是由于教育活动不同于，它的产出有直接产出和间接产出之分。教育活动的直接产出是指受教育者劳动能力的提高，通常以各级各类学校培养的各种熟练程度不同的和来表示。教育的间接产出则指这些劳动者和专门人才进入社会经济领域后，所带来的（）或个人收入的增长。
　　在我国的教育和学校管理工作中，常常将教育效率与教育经济效益混为一谈，把教育经济效益当作教育效率。例如说，要“提高教育经济效益”，“要提高”，它指的是要提高教育或学校的资源利用效率，也就是我们通常所说的，要以较少的教育投入，培养较好、较多的学生。
林道立,刘正良.经济发展水平与教育收益率:一个文献综述[J].重庆高校研究，2013(2)
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文章借助于农户收入函数，通过回归分析方法对农村劳动力流动对农民收入产生的影响进行定量分析，试图发现农村劳动力流动与农民收入之间的关系。
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本文使用2 0 0 0年国家统计局城镇住户调查数据，利用明瑟收入函数方程对我国收入差异进行了分解。
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假设未来预期收入保持不变，画一个以家庭消费与库存现金的函数图---库存现金等于目前的收入加上流动资产。
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TheNPV function uses the order of values within the array to interpret the order of payments and receipts.
IRR函数用数组中的数值顺序来解释支付和收入的顺序。
IRR function uses the order of values within the array to interpret the order of payments and receipts.
IRR函数用数组中的数值顺序来解释支付和收入的顺序。
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流动与收入：基于我国大学毕业生的实证研究（《教育学术月刊》2013年第10期)
更新时间：
流动与收入：基于我国大学毕业生的实证研究（《教育学术月刊》2013年第10期)
■陈洪捷&& 马莉萍
摘&& 要：以2009年全国高校毕业生就业调查数据为基础，通过建立一般线性回归模型和两阶段最小二乘估计模型，考察我国大学毕业生的区域流动与其收入之间的关系。研究发现：不管是OLS回归模型还是2SLS回归模型，均验证了就学流动和就业流动会提高毕业生的经济收入。2SLS纠正了OLS的内生性问题后，流动的收益率尽管有所下降，但就学流动和就业流动的收入效应仍然达到10.5%和8.1%。流动对于实现毕业生资源的合理配置以及全社会的整体效率改进具有重要的意义，应进一步打破我国劳动力市场分割的现状，扫除高校毕业生的流动障碍，鼓励高校毕业生的自由流动。
关键词：大学毕业生；劳动力流动；经济收入；流动收益
基金项目：教育部人文社科重点研究基地课题“我国大学生的区域流动行为研究”（11JJD880002）。
中图分类号：G40-054&&&&& 文献标识码：A&&&&& 文章编号：13)10-0003-06
作者简介:陈洪捷，男，北京大学教育学院教授；马莉萍，女，北京大学教育学院/北京大学教务长办公室助理研究员,斯坦福大学博士后（北京&& 100871）。
一、问题的提出
流动（migration）是劳动力市场运行的核心，当劳动力流动到更高价值的社会岗位时，也就实现了劳动力资源的有效配置。人力资本理论将流动视为一种重要的投资方式，当个人或家庭能够通过流动到一个新的地方来改善其生活状况时，就会倾向于发生流动行为。新古典主义经济学家Sjaastad是第一位将人力资本理论正式应用于劳动力流动研究的学者，他在1962年发表于《政治经济学》上的文章指出：“流动是一种具有成本和收益的资源配置方式”。这为解释劳动力流动的原因及其影响提供了一个清晰的分析框架，也为今后研究流动提供了一种新的思路和有效的工具。此后的很多学者都致力于在此框架下分析流动的决策因素以及因流动而引发的收益。
国外很多研究证实了地区间的流动或迁移会增加流动者的终生收入（Wertheimer，1970；Borjas，1994），且一些研究估计流动的报酬率在10%-15%之间，大致等于其他形式的人力资本投资的收益率（Keith & McWiliams，1999）。然而，较高的平均收益率并不代表所有的流动者都会得到正的收益率，这种流动决策是建立在预期净收益基础上的决策，而且多是在不确定性和信息不充分的情况下做出的决策，因此预期净收益并不一定能够实现。此外，流动能带来更多的终生收入，也并不一定意味着流动后的前几年就可以获得这种收益（Grant & Vanderkamp，1980）。
大学生的区域流动，也是人力资本投资方式的一种，不管是以就学还是以就业为目的流动，都可以看作是成本——收益框架下个体效用最大化的一种决策行为，因此也就有可能产生人力资本的初期回报。研究表明，那些受过良好教育的劳动者通常能更全面地了解各地的就业机遇和工作机会，更好地估计自身的能力、与某项职业的匹配以及流动所需发生的费用等，因此他们的流动行为会比受教育较少的劳动者具有更多的收益（Schultz，1961）。
目前我国针对流动收益的研究很多，但大多局限于针对已经进入劳动力市场的群体，比如农民工的城乡流动（赵耀辉，1997）、劳动者的工作流动（吴克明，2008）等，而针对高校毕业生迁移就业收益的实证研究非常少，且并未得到一致的结论。岳昌君和周俊波（2005）利用2003 年的全国高校毕业生就业调查数据分析了本专科毕业生的流动收益，发现跨省就业的毕业生起薪显著高于本省就业的毕业生。其后岳昌君（2011）对2009届高校毕业生的研究再次证实了多种流动类型的毕业生均能获得比不流动群体更高的收益。而李锋亮等（2011）针对2007届硕士毕业生的实证研究则发现：除了跨籍就业能够给硕士毕业生在起薪上带来显著的正向收益外，跨学就业、既跨籍又跨学就业的收入效应都不显著。
总的来看，国内对流动与收入关系的研究均忽视了一个重要问题——流动的内生性。流动的群体代表了一个积极选择的群体，与那些留在当地的人相比，通常他们更有野心、具有更强的工作意愿、更高的受教育水平，会在劳动力市场上有更好的表现（Chriswick，1978）。因此，流动的内生性可能掩盖了流动与收入之间的真实关系。当把收入作为因变量而把流动作为自变量纳入一般线性回归模型时，就会破坏模型的假设条件，从而产生非一致的估计。
为此，本研究将在人力资本理论的框架下，利用2009年全国高校毕业生就业调查数据，通过建立多种计量经济模型解决这一难题，从而深入探究我国高校毕业生的流动与其收入之间的关系。
二、调查数据及研究方法
1.调查数据
本研究使用的数据北京大学教育学院在2009年6月进行的全国高校毕业生就业调查数据。调查包括东、中、西部地区14个省份的28所高校，东部地区包括北京、天津、河北、山东、江苏、浙江和海南；中部地区包括吉林、黑龙江、山西、河南；西部地区包括广西、贵州和新疆。其中211重点高校9所，一般本科院校14所，专科及高职院校5所。调查共回收有效问卷21,753份，其中已经确定工作单位且填写工作起薪的样本共计7,105人，那些调查时未确定工作去向的毕业生（包括待就业、升学、出国、不就业拟升学）以及未报告工作起薪的毕业生则被排除在本研究之外。
为了剔除极端值对回归结果的干扰，本研究还对收入变量进行了剔除极端值的处理①，数据清洗后的样本总量缩小至6,904。剔除极端值后被调查毕业生的平均工资为2,185元，其中，男生平均工资2,311元，高于女生的2,008元；研究生平均工资最高，约为3,572元，本科生次之约为2,195元，而专科生最低，仅有1,413元；进入国企和三资企业的平均工资最高，约为2,499元，其次是事业单位和机关，平均工资最低的是私营企业、乡镇企业及其他类型的企业，仅为1,706元。因此，这些类别都可能是影响毕业生工资水平的重要变量，在研究流动的收入效应时都需要作为控制变量加入回归方程。
2.研究方法
关于大学生区域流动行为的概念，不同文献均做出了不同的定义（马莉萍，2009）。在本研究中，就学流动是指大学生离开生源地所在省份到其他省份就读大学；如果在生源地省内就读大学，则认为未发生就学流动。就业流动是指大学毕业生离开院校地所在省份到其他省份就业；如果在省内就业则认为未发生就业流动。
为了验证高校毕业生区域流动的收入效应，最经典也简单的方法是使用单一的对数线性模型和普通最小二乘法（OLS）来估计流动的收益，即在明瑟收入方程扩展形式的基础上加入流动变量，模型如下：
其中，因变量W为毕业生的工资起薪；自变量Xi为一系列代表个人、家庭及工作特征的变量，包括受教育程度、性别、家庭经济背景、工作单位的性质、工作所在地的特征等；自变量Medu为代表毕业生是否发生就学流动的变量（Medu=0，表示未发生就学流动；Medu =1，表示发生了就学流动）；自变量Mjob为代表毕业生是否发生就业流动的变量（Mjob=0，表示未发生就业流动；Mjob=1，表示发生了就业流动）；交互变量Medu * Mjob的加入是为了说明就学流动与就业流动对收入的交叉影响。当Medu =0即未发生就学流动时，就业流动对收入的影响就是β3；当Medu=1即发生就学流动时，就业流动对收入的影响就是β3 + β4；当Mjob=0即未发生就业流动时，就学流动对收入的影响就是β2；当Mjob=1即发生就业流动时，就学流动对收入的影响就是β2+β4。
为了解决流动的内生性，需要选择合适的工具变量。尽管很难找到完全令人满意的工具变量，但是有益的尝试仍然值得探索。本研究分别选取了“生源所在地的就学流出率”和“院校所在地的就业流出率”作为工具变量。从理论上来说，个体是否选择流出生源地就学与该地的就学流出率是相关的，因为就学流出率反映了当地的各种特征，如高等教育特征、经济特征等。与之相似，个体是否选择流出院校地就业也应该与该地的就业流出率相关，因为就业流出率也反映了当地的各种特征，如经济发展水平、就业机会等。于是，这两个变量满足了工具变量的第一个条件。关于第二个条件，地区的就学流出率和就业流出率并不与个体的能力等这些未被观察到的变量相关，因此从理论上来说也满足了工具变量的第二个条件。
接下来，本文建立了如下的两阶段最小二乘估计模型（2SLS）。
Step1： &&&&&&&&&&&&&（1）
& &&&&&&&&&&&&&（2）
Step2： &&（3）&&
第一阶段回归中包含两个回归方程，因变量分别为就学流动Medu 和就业流动Mjob，自变量Xi为该模型中的所有外生变量，包括性别、家庭年收入、父亲的受教育程度、单位性质、单位所在地的人均GDP、个体生源所在地的就学流出率和个体院校所在地的就业流出率。这里之所以把除工具变量之外的其他外生变量也加入第一阶段的回归，是因为外生变量这样的组合可以获得最好的工具变量（Wooldridge，2005）。第二阶段回归方程中的因变量lnW为学生工作起薪的对数形式，PMedu 和PMjob 分别为第一步估计出的就学流动和就业流动，自变量Zi为影响个体收入的一系列外生变量，包括性别、家庭年收入、父亲的受教育程度、单位性质、单位所在地的人均GDP。此方程中的系数β1和β2即为就学流动和就业流动对毕业生收入的影响。
三、流动与收入关系的描述统计分析
1.毕业生的流动率
在被调查的毕业生中，既没有发生就学流动也没有发生就业流动的比例最高，约占54.3%。仅发生就学流动的比例为37.5%，仅发生就业流动的比例为31.2%，而既发生就学流动又发生就业流动的比例则为23%。
表1&& 不同流动类型的毕业生人数及百分比
样本频率（%）
既就学流动又就业流动
2.不同学历毕业生的“流动——收入”曲线
图1展示了就学流动/就业流动与收入之间的简单关系，其中，横坐标表示毕业生的学历层次，纵坐标表示毕业生的平均月收入。可以看出：毕业生的受教育水平越高，其平均工资也越高。而在各个学历层次的毕业生当中，发生流动的毕业生其平均收入都高于未发生流动的毕业生，其中以本科毕业生流动和未流动的收入差异最大，且因就业流动而造成的收入差异低于因就学流动造成的收入差异。这说明，在剔除了受教育水平对收入的影响后，仍然有一部分收入差异可能是由就学流动造成的，即就学和就业流动均可能会对收入有正向的积极影响。
1& 不同学历毕业生的“就学流动——收入”曲线和“就业流动—收入”曲线
四、流动与收入的计量回归分析
表2和表3分别呈现了使用OLS和2SLS估计的回归结果。表2列出了四个模型的OLS回归结果，且四个模型分别以全体毕业生和本科毕业生作为研究对象进行了回归。可以看出，四个模型均通过整体的显著性检验，说明引入的解释变量可以较好的解释大学毕业生的工资收入。
模型（1）和（2）分别考察了就学流动和就业流动对毕业生收入的影响。其中，模型（1）的回归结果可以看出：在不考虑就业流动的情况下，就学流动对毕业生的影响是正向显著的。且在其他条件相同的情况下，发生就学流动的毕业生比未发生就学流动的毕业生收入增加了14.7%，而就学流动给本科毕业生带来的收入效应是18.5%。模型（2）的回归结果可以看出：在不考虑就学流动的情况下，就业流动对毕业生的影响是正向显著的。且在其他条件相同的情况下，发生就业流动的毕业生比未发生就业流动的毕业生收入增加了13.8%，而就学流动给本科毕业生带来的收入效应是17.9%。
模型（3）考察了就学流动和就业流动对毕业生收入的共同影响。回归结果显示，在其他条件相同的情况下，就学流动和就业流动对全体毕业生的收入影响分别为10.7%和8.6%，而对本科毕业生的收入影响分别为13.5%和10.4%。
模型（4）在模型（3）的基础上加入了就学流动和就业流动的交互变量，这是因为就学流动对收入的影响可能因是否发生就业流动的不同而不同，与之相似，就业流动对收入的影响也可能因为就学流动的不同而不同，交互变量的加入可以分别看出这些不同影响。回归结果显示，当未发生就学流动时，就业流动比不就业流动的收入多13.4%；而当发生就学流动时，就业流动比不就业流动的收入多6.7%（13.4%-6.7%）。与之相似，当未发生就业流动时，就学流动比不就学流动的收入多12.1%；而当发生就学流动时，就业流动比不就业流动的收入多5.4%（12.1%-6.7%）。而以本科生为研究对象的回归结果则发现：当未发生就学流动时，发生就业流动的本科生比未发生就业流动本科生收入多18.1%；而当发生就学流动时，就业流动的本科生比不就业流动本科生收入多6.1%（18.1%-12.0%）。而就学流动的影响是：当未发生就业流动时，就学流动的本科生比不就学流动本科生收入多17.2%；而当发生就业流动时，就学流动的本科生比不就学流动本科生收入多5.2%（17.2%-12.0%）。
需要指出的是，在不同就学流动状态下，就业流动的收入效应也有所不同：在未发生就学流动时，就业流动的收益率为高达18.1%，而发生就学流动时，就业流动的收益率将为5.9%。与之相似，当未发生就学流动时，就业流动的本科生比不就业流动本科生收入多17.2%；而当发生就业流动时，就学流动的收益率则降到5.2%。这说明，尽管就学流动和就业流动都会对收入产生积极影响，但二者之间也存在一定的互补和替代关系：如果其中一者不发生，另一者的收入效应会提高；如果其中一者发生，另一者的收入效应就会有所降低。
表3列出了本科毕业生流动与收入的2SLS回归结果。其中，方程（1）和（2）为第一阶段的回归结果，而方程（3）为第二阶段的回归结果②。方程（1）的目的是以所有外生变量估计出PMedu，方程（2）的目的是以所有外生变量估计出PMjob。可以看出，工具性变量“家庭所在地就学流出率”和“院校所在地就业流出率”均在0.01的显著性水平下显著，说明适宜做Medu和Mjob的工具性变量。且方程（1）的卡方值分别为122.66和84.90，R2值分别为0.312和0.197，说明方程（1）和（2）中的解释变量可以较好的解释流动行为。
方程（3）为第二阶段的回归结果。从回归结果来看，模型整体的Wald卡方值为549.00，R2值为0.197，说明方程（3）中的解释变量能够较好的解释毕业生的工资收入。从解释变量的系数来看，就学流动和就业流动对收入的影响分别为10.5%和8.1%，这与OLS模型（3）的估计值13.5%和10.4%相比，数值均有所下降。而从显著性水平来看，由于2SLS比OLS有着较大的标准差（Wooldridge, 2005），因此仅在0.10的显著性水平下显著。2SLS的回归结果在纠正了部分选择性偏差和互为因果关系之后，仍然验证了就学流动和就业流动对个体工资收入的正向积极影响。
2 “流动——收入”的OLS回归结果
& 模型（3）
模型（4）&&&&
就学流动*就业流动
研究生比专科
本科比专科
家庭年收入
10万以上比1万以下
1到10万比1万以下
父亲受教育年限
机关比事业单位
国企三资企业比事业单位
民营、乡镇及其它企业比事业单位
单位所在地人均GDP
模型卡方值
模型显著性
注：（1）*、**和***分别表示显著性水平为0.10、0.05和0.01；（2）“—”表示回归方程中不包括该变量。
表3 “流动——收入”的2SLS回归结果
家庭所在地就学流出率
院校所在地就业流出率
家庭年收入
10万以上比1万以下
1到10万比1万以下
父亲受教育年限
机关比事业单位
国企三资企业比事业单位
民营、乡镇及其它企业比事业单位
单位所在地人均GDP
模型卡方值
549.00(Wald)
模型显著性
注：（1）*、**和***分别表示显著性水平为0.10、0.05和0.01；（2）“—”表示回归方程中不包括该变量。
五、主要结论和政策建议
当一个国家运用它所拥有的土地、劳动力和资本来实现最大的国内产出或收入时，就实现了经济效率，劳动力的流动便是实现这一目标的重要途径。在一个国家内各个地区经济的增长会呈现不均衡态势，实际工资也大不相同，而流动可以调整这些工资方面的不平等进而促进经济均衡发展（Schultz，1961）。
本文通过实证研究发现，在控制其他影响毕业生收入的变量后，就学流动和就业流动都会提高未来的劳动生产率及经济收入，是具有经济价值的人力资本投资方式。2SLS纠正了OLS的内生性问题后，毕业生流动的收益率尽管有所下降，但就学流动10.5%的收益率和就业流动8.1%的收益率仍然是比较高的。这可能与被研究对象较高的受教育程度有关。一方面，受过良好教育的个体通常能更全面地了解就业机会的信息、更好地估计自身的能力和流动的成本等，因此他们的流动行为会比受教育较少的个体具有更多的收益（Schultz，1961）。另一方面，具有较高受教育程度的大学毕业生在劳动力市场上处于相对优势的地位，因此具有更多的就业选择，作为理性个体便会通过流动选择收益最大的工作。
尽管大学生的流动收益显著，但是大学生所处的流动环境并不理想。很多研究表明，我国的劳动力市场存在着多重分割障碍（郭丛斌，2004），高校毕业生的流动并不自由。尤其是户籍制度的存在使得高校毕业生的流动受到极大的限制，流动成本极高。那些经济较发达的地区和城市，对非本地生源的毕业生进行落户限制，若毕业时不能顺利获得该地的户口，那么将来再想进入该地就业并落户几乎不可能。这种户籍制度的限制，阻碍了大学生在地区间的自由选择和流动，毕业生的就业地区便多集中在生源地和院校地（马莉萍等，2009）。于是，各地区的劳动力市场之间因流动不畅而难以达到均衡，劳动力资源不能得到最佳配置，从而损失了整个社会的效率改进。因此，为了提高劳动力资源的配置效率，解决大学生就业的地区性结构矛盾，就应该扫除流动过程中的制度性障碍，给予大学生更多的自由流动的权力。
①剔除极端值的方法：将收入按照从低到高进行排序，将位于前2%和后1%的极端值去除，也就是去除了月收入在300月以下和9000元以上的极端值。
②当使用统计软件进行2SLS分析时，两个阶段的回归其实是同时进行的。本研究中使用的统计软件是stata 10。
③需要说明的是，在使用2SLS进行回归分析时，选取了样本中的全体本科毕业生作为研究对象，这样做的目的是剔除受教育程度对收入的影响，从而将研究问题聚焦在流动与收入的关系上。而之所以选取本科生，是因为专科生的流动性相对较差，选择流动的比例过小（马莉萍等，2009），而硕士和博士毕业生在本科到研究生期间是否发生跨省流动调查中并未涉及。在剔除受教育程度的影响后，内生变量就只有就学流动和就业流动两类。
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责任编辑：肖第郁&&&&&&&
Migration and Income：An Empirical Research on College Graduates in China
Chen Hongjie& Ma Liping
(Graduate School of Education, Peking University , Beijing, 100871, China)
Abstract： Based on a national-scale survey on college graduates’ employment conducted in 2009, the paper analyzes the relationship between migration and income of college graduates through OLS and 2SLS Models. It is found that there is a significant relationship between migration and income of college graduates. The income effect of migration for higher education is 10.5% and the income effect of migration for work is 8.1%. In order to balance the distribution of college graduates and improve the efficiency of human resources the segment of labor market should be broken up as soon as possible and the free flowing of graduates should be promoted.
Keywords： migration benefits
需要说明的是，在使用2SLS进行回归分析时，选取了样本中的全体本科毕业生作为研究对象，这样做的目的是剔除受教育程度对收入的影响，从而将研究问题聚焦在流动与收入的关系上。而之所以选取本科生，是因为专科生的流动性相对较差，选择流动的比例过小（马莉萍等，2009），而硕士和博士毕业生在本科到研究生期间是否发生跨省流动调查中并未涉及。在剔除受教育程度的影响后，内生变量就只有就学流动和就业流动两类。
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