陳 希 路

一、引 言

人力資本是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展的重要投入要素和推動(dòng)力(Lucas Jr, 1988；Mankiw et al., 1992；Glaeser et al., 2004；Spolaore & Wacziarg, 2013)，而高等教育是積累人力資本的重要途徑。改革開放以來(lái)，全國(guó)具有大專及以上學(xué)歷(以下統(tǒng)稱大學(xué)學(xué)歷)人口的數(shù)量激增。由圖1可知，在改革開放以來(lái)的三個(gè)十年內(nèi)，大學(xué)學(xué)歷人口分別凈新增0.08億人、0.31億人和0.74億人*計(jì)算方法是兩次人口普查的全國(guó)6歲或以上人口中的大專及以上學(xué)歷人口數(shù)量之差。數(shù)據(jù)來(lái)源于第三、四、五、六次人口普查資料。。到了2010年，全國(guó)大學(xué)學(xué)歷人口已達(dá)到1.18億人。

圖1 中國(guó)具有大專及以上學(xué)歷人口

在進(jìn)入21世紀(jì)以后，大學(xué)畢業(yè)生絕大多數(shù)是自主擇業(yè)，不再由國(guó)家進(jìn)行分配*總體來(lái)說(shuō)，改革開放以來(lái)，我國(guó)從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌，大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)也隨之由國(guó)家分配逐漸轉(zhuǎn)向自主擇業(yè)。在改革開放之初，雖然大學(xué)畢業(yè)生仍然實(shí)行統(tǒng)一分配的制度，但已有逐步轉(zhuǎn)向自主擇業(yè)的趨勢(shì)。1983年，教育部決定在清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)、山東海洋學(xué)院進(jìn)行“供需見面”試點(diǎn)。1989年3月2日，國(guó)務(wù)院批轉(zhuǎn)了國(guó)家教委《關(guān)于改革高等學(xué)校畢業(yè)生分配制度的報(bào)告》，決定逐漸將畢業(yè)生分配就業(yè)制度改為社會(huì)選擇就業(yè)制度。1998年，就業(yè)市場(chǎng)已成為畢業(yè)生就業(yè)的主要渠道，各種畢業(yè)生就業(yè)招聘活動(dòng)日趨完善。自此，大學(xué)畢業(yè)生自主擇業(yè)的就業(yè)市場(chǎng)已經(jīng)初步形成。。這意味著，在2000—2010年間，新增的0.74億大學(xué)學(xué)歷人口主要是通過(guò)勞動(dòng)市場(chǎng)就業(yè)的。正因如此，各地在吸引大學(xué)畢業(yè)生和大學(xué)學(xué)歷人口方面，可謂竭盡全力。在21世紀(jì)初，一些省市，如河南*具體可見報(bào)道《大學(xué)畢業(yè)生在河南可先落戶后就業(yè)》，刊于《中國(guó)組織人事報(bào)》2007年4月9日，記者曹貴金。、深圳*具體可見報(bào)道《七大城市落戶政策》，刊于《北京教育(成功就業(yè)版)》2007年第11期，58—59頁(yè)。、濟(jì)南*具體可見報(bào)道《濟(jì)南大學(xué)畢業(yè)生先落戶后就業(yè)》，刊于《新華每日電訊》2003年7月9日，記者宋振遠(yuǎn)。、金華*具體可見報(bào)道《金華市畢業(yè)生就業(yè)相關(guān)政策解讀 畢業(yè)生可先落戶后就業(yè)》，刊于《金華日?qǐng)?bào)》2006年6月27日，記者吳俊斐、張美珠。等就采用了放寬大學(xué)生畢業(yè)落戶政策的辦法，提出了對(duì)大學(xué)畢業(yè)生“先落戶后就業(yè)”的政策。最近，成都*具體可見報(bào)道《成都發(fā)布實(shí)施人才優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃 本科及以上學(xué)歷可憑畢業(yè)證申辦落戶》，刊于《四川日?qǐng)?bào)》2017年7月20日，記者蔣君芳、陳碧紅。、武漢*具體可見報(bào)道《武漢“零門檻”落戶新政吸引百萬(wàn)大學(xué)生》，刊于《中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)》2017年5月29日，記者王郭驤。、西安*具體可見報(bào)道《西安出臺(tái)全國(guó)最優(yōu)惠人才落戶政策 聚天下英才 助大西安騰飛》，刊于《西安日?qǐng)?bào)》2017年6月13日，記者高雅。等地的大學(xué)畢業(yè)生落戶政策也進(jìn)一步放寬，甚至給予落戶的大學(xué)畢業(yè)生豐厚的優(yōu)惠。

既然大學(xué)學(xué)歷人口激增，而各地也竭盡全力來(lái)吸引大學(xué)畢業(yè)生，那么一個(gè)有趣的問(wèn)題是，我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)會(huì)把新增的大學(xué)畢業(yè)生配置到哪里就業(yè)？或者說(shuō)，各地吸引大學(xué)學(xué)歷人力資本的效果如何？

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是以調(diào)查形式來(lái)獲取大學(xué)生就業(yè)選擇的信息，調(diào)查的基本發(fā)現(xiàn)并不一致。一種觀點(diǎn)是：大學(xué)畢業(yè)生首選在就讀大學(xué)所在地就業(yè)或深造，或稱就地?fù)駱I(yè)。在全國(guó)層面上，Liu et al.(2017)使用2005年1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)約88%的大學(xué)生選擇就讀大學(xué)所在地就業(yè)。馬莉萍和潘昆峰(2013)使用2009年全國(guó)高校畢業(yè)生就業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，有60.2%的大學(xué)畢業(yè)生留在就學(xué)地就業(yè)。分區(qū)域而言亦是如此：基于麥可思公司對(duì)我國(guó)2008—2010屆大學(xué)畢業(yè)生的調(diào)查數(shù)據(jù)*調(diào)查結(jié)論來(lái)自《2011年中國(guó)大學(xué)生就業(yè)報(bào)告》(麥可思研究院，2011)。，在東部和沿海地區(qū)就讀的本科院校和高職高專院校的大學(xué)畢業(yè)生留在本區(qū)域就業(yè)的比例高達(dá)92.2%和96.2%，而在中西部地區(qū)這一比例分別是55.8%和62.0%。

另一種觀點(diǎn)是：大學(xué)畢業(yè)生并不首選在就讀大學(xué)所在地就業(yè)或深造。賴德勝和吉利(2003)根據(jù)2002年大學(xué)畢業(yè)就業(yè)意向與就業(yè)行為問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，愿意留在就學(xué)所在地的大學(xué)畢業(yè)生僅占18.7%，愿意去沿海地區(qū)、家鄉(xiāng)及其附近地區(qū)的人數(shù)則分別占45.5%和20.3%。楊釙等(2011)則通過(guò)分析全國(guó)2009年本科畢業(yè)生的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)只有45%的本科畢業(yè)生留在了就學(xué)地就業(yè)，且在中部和西部留在就學(xué)地就業(yè)的本科生分別只有39.7%和29.8%。

然而整體而言，這些調(diào)查關(guān)注的即使是大學(xué)生的實(shí)際就業(yè)地，也往往只是大學(xué)畢業(yè)后的首個(gè)就業(yè)地，未必是長(zhǎng)期的就業(yè)地。更為要緊的是，針對(duì)大學(xué)生的調(diào)查盡管具有一定的代表性，能夠反映調(diào)查地大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)選擇，但是不同調(diào)查及研究的基本發(fā)現(xiàn)并不一致，很難推斷出全國(guó)大學(xué)畢業(yè)生自主擇業(yè)的全貌。

基于此，本文擬使用各省人口普查數(shù)據(jù)和大學(xué)畢業(yè)生數(shù)據(jù)，從宏觀視角考察大學(xué)畢業(yè)生在2000—2010年間自主就業(yè)選址的全貌。在方法上，本文通過(guò)匹配每個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(以下統(tǒng)稱為省)的新增大學(xué)學(xué)歷人口與大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量，構(gòu)建了一個(gè)識(shí)別本省畢業(yè)生在本省就業(yè)比重的實(shí)證分析模型。圖2對(duì)各省的新增大學(xué)學(xué)歷人口(黑色方柱)與大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量(白色方柱)進(jìn)行了初步描述*計(jì)算公式見第三部分第1小節(jié)。按照這種計(jì)算方法，北京的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)明顯低于其他東部省市，但新增大學(xué)畢業(yè)生數(shù)明顯高于其他省市區(qū)。針對(duì)這種異?，F(xiàn)象，本文在同一節(jié)中描述了相應(yīng)的處理方案。。從圖中可得，除了北京外，在全國(guó)其他省區(qū)市，兩條方柱的高度相差不大。這表明，各省大學(xué)畢業(yè)生累計(jì)人數(shù)與其凈增加的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)高度正相關(guān)*在全部樣本、排除北京的樣本及經(jīng)修正網(wǎng)絡(luò)本?？粕娜繕颖局校叩暮?jiǎn)單相關(guān)系數(shù)分別為0.53、0.87及0.85。。

在實(shí)證上，本文發(fā)現(xiàn)，平均而言超過(guò)70%的大學(xué)畢業(yè)生選擇就地?fù)駱I(yè)。在跨地區(qū)的大學(xué)學(xué)歷人口流動(dòng)中，跨省凈流動(dòng)主要是從東北和中部省份凈流向全國(guó)其他地區(qū)，跨國(guó)凈流出的比重不到7.8%。此外，就地?fù)駱I(yè)并不能被收入水平、發(fā)展機(jī)會(huì)、生活成本和地理位置等因素所解釋。在控制了上述因素后，選擇本省就業(yè)或深造的大學(xué)畢業(yè)生比重依然超過(guò)70%。進(jìn)一步的分析表明，就地?fù)駱I(yè)主要源于路徑依賴，即就地?fù)駱I(yè)是大學(xué)畢業(yè)生考慮到當(dāng)?shù)爻跏挤e累的人力資本后主動(dòng)選擇的結(jié)果。

放眼全球，大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)并非我國(guó)獨(dú)有的現(xiàn)象。Corcoran et al.(2010)發(fā)現(xiàn)，澳大利亞有超過(guò)75%的大學(xué)畢業(yè)生在畢業(yè)后6到18個(gè)月會(huì)留在本州就業(yè)，類似于我國(guó)大學(xué)畢業(yè)生留在本省就業(yè)。Grogger & Hanson(2015)發(fā)現(xiàn)，在1960—2008年間77%在美國(guó)學(xué)習(xí)的理工科留學(xué)生博士畢業(yè)后打算留在美國(guó)。盡管打算留在美國(guó)并不意味著最終留在美國(guó)，但是二者高度正相關(guān)。Finn(2012)發(fā)現(xiàn)，整體而言，1999年和2004年畢業(yè)的理工科博士留學(xué)生在2009年還留在美國(guó)的比重分別是66%和64%。這表明，美國(guó)高校全球招生，大部分留學(xué)生會(huì)選擇留在美國(guó)，也與我國(guó)大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)類似。

圖2 2000—2010年間各省新增大學(xué)學(xué)歷人數(shù)與累計(jì)畢業(yè)人數(shù)

所以，基于本文及已有的文獻(xiàn)，大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)具有很強(qiáng)的政策含義。首先，大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)意味著各地吸引、積累高素質(zhì)人力資本的工作抓手是本地的高等教育。具體而言，各地可以通過(guò)其高等教育來(lái)招收優(yōu)秀的學(xué)生就學(xué)，從而讓留在本地就業(yè)或深造的畢業(yè)生來(lái)積累、提升本地的高素質(zhì)人力資本。其次，這種因畢業(yè)生主動(dòng)選擇形成的就地?fù)駱I(yè)又進(jìn)一步印證了各地吸引、積累高素質(zhì)人力資本的重要性。一旦各地?zé)o法吸引、積累高素質(zhì)人才，其以后培養(yǎng)的高素質(zhì)人才也可能大幅流出本地，形成惡性循環(huán)。

本文余下部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為實(shí)證模型；第三部分為數(shù)據(jù);第四部分為實(shí)證分析；第五部分為機(jī)制分析；最后為結(jié)論性評(píng)述。

二、模 型

本節(jié)旨在通過(guò)匹配每個(gè)省的大學(xué)畢業(yè)生的去向與新增大學(xué)學(xué)歷人口的來(lái)源，構(gòu)建估計(jì)大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)所占比重的實(shí)證模型。

1. 大學(xué)畢業(yè)生的去向

在2000—2010年間，省i的大學(xué)畢業(yè)生Gi的就業(yè)去向由以下兩部分構(gòu)成：

Gi≡Gi,i+Gi,-i

(1)

其中，Gi表示省i在此期間累計(jì)的大學(xué)畢業(yè)生,Gi,i表示從省i畢業(yè)且留在省i就業(yè)或深造的大學(xué)畢業(yè)生，Gi,-i表示從省i畢業(yè)且到省i以外地區(qū)(包括我國(guó)內(nèi)地其他省份及境外地區(qū)，下同)就業(yè)或深造的大學(xué)畢業(yè)生。式(1)意味著本文根據(jù)大學(xué)畢業(yè)生2010年的就業(yè)地而非初次就業(yè)地確定其去向，這也忽略了他們?cè)诖似陂g可能經(jīng)歷的就業(yè)地更換。

2. 新增大學(xué)學(xué)歷人口的來(lái)源

在2000—2010年間，省i的大學(xué)學(xué)歷人口凈增加量Li構(gòu)成如下：

Li≡(Li,i+L-i,i)-(Li,-i+δi)

(2)

其中，Li,i表示來(lái)自省i的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)，L-i,i表示省i以外地區(qū)到省i就業(yè)或深造的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)，二者之和為省i增加的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)；Li,-i表示省i到省i以外地區(qū)就業(yè)或深造的初始大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)，δi表示省i初始大學(xué)學(xué)歷人口的死亡人數(shù)，二者之和為省i減少的初始大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)。將式(2)重新整理，可得式(3)：

Li=(Li,i-δi)+(L-i,i-Li,-i)

(3)

其中，(Li,i-δi)為來(lái)自省i凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)，(L-i,i-Li,-i)為因跨地區(qū)流動(dòng)而凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)*因跨地區(qū)流動(dòng)而凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)由兩部分構(gòu)成：一是2000—2010年大學(xué)畢業(yè)生的跨地區(qū)流動(dòng)量，二是2000年初始大學(xué)學(xué)歷人口在2010年時(shí)的跨地區(qū)流動(dòng)量。。

3. 實(shí)證模型

本文把本省畢業(yè)生在本省就業(yè)的比重記為β≡Gi,i/Gi，則1-β為本省畢業(yè)生跨地區(qū)就業(yè)或深造的比重。由式(1)可得，β∈[0,1]。在2000—2010年間，來(lái)自省i的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)Li,i實(shí)際也是從省i畢業(yè)且留在省i就業(yè)或深造的大學(xué)畢業(yè)生數(shù)Gi,i，即有Gi,i=Li,i成立。因此，式(3)可整理為

Li=βGi-δi+(L-i,i-Li,-i)

(4)

接下來(lái)，式(4)可進(jìn)一步整理為實(shí)證分析模型?？紤]到在式(4)中，初始大學(xué)學(xué)歷人口的死亡一般都是外生的，其數(shù)量與畢業(yè)生人數(shù)、跨地區(qū)流動(dòng)的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)均不相關(guān)，本文假定δi=α-εi；其中，α是在2000—2010年間各省死亡的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)的平均數(shù)，εi是均值為零的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。所以，在實(shí)證模型中，常數(shù)項(xiàng)即為-α，常數(shù)項(xiàng)的預(yù)期符號(hào)應(yīng)為負(fù)號(hào)。

另外，對(duì)于因跨地區(qū)流動(dòng)而凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)，可以根據(jù)已有文獻(xiàn)構(gòu)造一系列的控制變量以進(jìn)行度量與控制。不妨使用XB=L-i,i-Li,-i度量因跨地區(qū)流動(dòng)而凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)，其中，X是影響跨地區(qū)流動(dòng)的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)的控制變量向量，B是相應(yīng)的系數(shù)向量。

因此，式(4)可以表示為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)證分析模型

Li=-α+βGi+XB+εi

(5)

對(duì)于式(5)，有兩點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)。第一，β具有明晰的經(jīng)濟(jì)含義。β是度量大學(xué)畢業(yè)生自主選擇就業(yè)地址的一個(gè)指標(biāo)，值越大則表明本省畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)的人數(shù)越多。若β=1，則本省畢業(yè)生全部就地?fù)駱I(yè)；若β=0，則本省畢業(yè)生全部在外省和國(guó)外工作或就讀；若β∈(0,1)，本省大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)模式則處于前兩種極端情形之間，部分就地?fù)駱I(yè)，部分跨省就業(yè)。第二，采用式(5)估計(jì)β對(duì)數(shù)據(jù)的要求并不高，只需要各省的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量和大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量這兩個(gè)總量數(shù)據(jù)就可以估計(jì)β，從而識(shí)別大學(xué)畢業(yè)生的空間流動(dòng)性。其實(shí)這種識(shí)別策略在資本跨國(guó)流動(dòng)文獻(xiàn)中早已采用，比如Feldstein & Horioka(1980)就通過(guò)考察儲(chǔ)蓄與投資之間的相關(guān)性來(lái)考察資本的流動(dòng)性*現(xiàn)有文獻(xiàn)通常把他們的發(fā)現(xiàn)稱為Feldstein-Horioka之謎，隨后的文獻(xiàn)采用不同時(shí)期、不同國(guó)家的樣本，得到了類似發(fā)現(xiàn)，證實(shí)了Feldstein-Horioka之謎的普遍性和持續(xù)性。，而考察省際資本流動(dòng)的文獻(xiàn)(包群等，2004；于春海，2007)也采用了相似的實(shí)證策略。

在以下部分，本文將重點(diǎn)估計(jì)β，考察大學(xué)生在省級(jí)層面上如何選擇就業(yè)地。

三、數(shù) 據(jù)

本節(jié)主要介紹本文所使用的數(shù)據(jù)。首先，本節(jié)描述了本文的兩個(gè)關(guān)鍵變量：大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量及新增的大學(xué)學(xué)歷人口，然后介紹了控制變量的選取，最后進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。

1.大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量與新增的大學(xué)學(xué)歷人口

本文利用2010年和2000年人口普查數(shù)據(jù)度量各省新增的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量Li。由于最近一次人口普查在2010年進(jìn)行，因此2000—2010年已是最新的研究區(qū)間。因?yàn)樵谌丝谄詹橹性谛４髮W(xué)生屬于具有大學(xué)文化的人口，所以Li等于普查數(shù)據(jù)中報(bào)告的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量減去新增在校大學(xué)生數(shù)量，即

Li=(Pi,2010-Pi,2000)-(Si,2010-Si,2000)

(6)

在式(6)中，P為包括在校學(xué)生在內(nèi)的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量，S為在校大學(xué)生數(shù)量，下標(biāo)中i代表省份，數(shù)字代表年份。P來(lái)自《中國(guó)2000年人口普查資料》與《中國(guó)2010年人口普查資料》中“各地區(qū)分性別、受教育程度的6歲及以上人口”欄目所報(bào)告的各地區(qū)大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量；S來(lái)自《中國(guó)教育年鑒》(2001)和《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010)所報(bào)告的各地區(qū)在校大學(xué)生數(shù)量。因此，采用式(6)可以計(jì)算各省的Li。

在考察各省的數(shù)據(jù)之前，可以先分析全國(guó)層面的情況。加總各省的Li及Gi可得全國(guó)層面上的新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)L和大學(xué)畢業(yè)生數(shù)量G，詳見表1。由2000、2010年人口普查可得，在2000—2010年間，L約為5 124萬(wàn)人，G約為5 560萬(wàn)人，G和L的差額約為436萬(wàn)人，占大學(xué)畢業(yè)生數(shù)G的比重為7.8%。

因?yàn)榭缡袅鲃?dòng)的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)在加總到全國(guó)層面時(shí)會(huì)完全抵消，我們可推斷出在全國(guó)層面上跨境凈流出大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)的規(guī)模。由式(2)可知，G和L之間的關(guān)系為

L=(G+Lf,d)-(Ld,f+δ)

(7)

其中，Lf,d和Ld,f分別為由境外到國(guó)內(nèi)、由國(guó)內(nèi)到境外就業(yè)或深造的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)，δ為大學(xué)學(xué)歷人口死亡人數(shù)。所以，Ld,f-Lf,d是跨境凈流出的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)，滿足Ld,f-Lf,d=G-L-δ

表1 全國(guó)的G和L(單位：人)

在省級(jí)層面上，2000—2010年間，新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)Li與大學(xué)畢業(yè)生Gi規(guī)模相當(dāng)，但其中北京是一個(gè)異常點(diǎn)，其Li僅為Gi的6%。原因在于，北京十年間培養(yǎng)了大量的網(wǎng)絡(luò)本?？粕?培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)本專科生的試點(diǎn)推廣主要是從北京的高校開始，其他省份的大部分高校并沒(méi)有被授權(quán)培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)本?？粕Ａ硗?，由于網(wǎng)絡(luò)高等教育的特殊性，學(xué)生并不需要親自到北京的高校，而僅需使用電子設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。因此，難免出現(xiàn)下面的情況：北京把位于北京的高校培養(yǎng)的網(wǎng)絡(luò)本?？粕拷y(tǒng)計(jì)到其所培養(yǎng)的大學(xué)畢業(yè)生中，但其中許多網(wǎng)絡(luò)本?？频漠厴I(yè)生一直在他們的原居住省份工作與生活。，而這些學(xué)生可能一直在其原居住地工作與生活。2000—2010年間，北京培養(yǎng)了約417萬(wàn)名網(wǎng)絡(luò)本?？飘厴I(yè)生(占全國(guó)的69%)，使得北京的Gi約為630萬(wàn)人，大幅高于其他省區(qū)市；而在2010年，北京的網(wǎng)絡(luò)本?？圃谛Ｉs為320萬(wàn)人(占全國(guó)的70%)，使得北京的Li約為38萬(wàn)人，大幅低于其他東部省市?；诖耍谥蟮幕貧w分析中若不對(duì)各省網(wǎng)絡(luò)本?？飘厴I(yè)生進(jìn)行調(diào)整，北京這個(gè)異常點(diǎn)則應(yīng)被排除。

為了緩解北京網(wǎng)絡(luò)本?？飘厴I(yè)生帶來(lái)的特殊性，除了在分析中排除北京外，還可以嘗試另一種方法對(duì)各省的網(wǎng)絡(luò)本?？飘厴I(yè)生進(jìn)行調(diào)整。既然無(wú)法具體考察網(wǎng)絡(luò)本?？粕娜ハ?，不妨假設(shè)網(wǎng)絡(luò)本專科生在各省的分布和普通、成人本專科生相當(dāng)，從而將全國(guó)的網(wǎng)絡(luò)本專科生分配到各省中去。具體而言，首先進(jìn)行以下兩個(gè)假設(shè)：第一，假設(shè)在2000—2010年間，各省的網(wǎng)絡(luò)本專科畢業(yè)生與全國(guó)的網(wǎng)絡(luò)本?？飘厴I(yè)生之比等于該省的普通和成人本專科畢業(yè)生之和與全國(guó)的普通和成人本?？飘厴I(yè)生之和之比，即：

(8)

第二，假設(shè)在2010年，各省的網(wǎng)絡(luò)本?？圃谛Ｉc全國(guó)的網(wǎng)絡(luò)本?？圃谛Ｉ鹊扔诟魇〉钠胀ê统扇吮緦？圃谛Ｉ团c全國(guó)的普通和成人本?？飘厴I(yè)生之和之比，即

(9)

由此再結(jié)合各省數(shù)據(jù)，即可對(duì)各省的網(wǎng)絡(luò)本?？粕虶i進(jìn)行調(diào)整。

2. 控制變量

由式(5)可知，控制變量主要影響來(lái)自跨地區(qū)凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)。首先，大學(xué)學(xué)歷人口的流動(dòng)會(huì)顯著受到相對(duì)收入的影響。Liu & Shen(2013)及Liu et al.(2017)對(duì)中國(guó)大學(xué)畢業(yè)生的研究表明，工資對(duì)大學(xué)畢業(yè)生選擇就業(yè)地點(diǎn)有顯著影響。對(duì)澳大利亞(Corcoran et al., 2010)的研究也得出，邊遠(yuǎn)地區(qū)更高的相對(duì)收入水平可以吸引大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)。其次，相對(duì)發(fā)展水平也是影響大學(xué)學(xué)歷人口流動(dòng)的重要因素。對(duì)英國(guó)(Fielding, 1992)、荷蘭(Venhorst et al., 2010)的研究表明，國(guó)家的經(jīng)濟(jì)中心因?yàn)閾碛邢鄬?duì)更好的發(fā)展機(jī)會(huì)，所以比國(guó)家的邊遠(yuǎn)地區(qū)更能吸引年輕的大學(xué)學(xué)歷人口。Grogger & Hanson(2015)對(duì)美國(guó)的研究亦表明，地區(qū)收入水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度是影響畢業(yè)生選擇其就業(yè)地的重要因素。再次，生活成本也是一個(gè)不可忽視的影響。Whisler et al.(2010)對(duì)美國(guó)受過(guò)大學(xué)教育的人群進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)他們會(huì)傾向于選擇相對(duì)生活成本更低的地方，且年輕人和老年人更是如此。最后，一些地區(qū)自身的性質(zhì)(如自然及人文的舒適度)也可能會(huì)對(duì)大學(xué)學(xué)歷人口的流動(dòng)造成影響(Liu & Shen, 2013; Liu et al., 2017)。所以，結(jié)合相關(guān)研究，本文選擇相對(duì)收入水平、相對(duì)發(fā)展機(jī)會(huì)、相對(duì)生活成本和地理位置四類變量對(duì)跨地區(qū)凈增的大學(xué)學(xué)歷人數(shù)進(jìn)行控制。

考慮到實(shí)證分析單元是省級(jí)行政單位，樣本區(qū)間是2000—2010年，本文采用2000—2010年間各省數(shù)據(jù)與全國(guó)數(shù)據(jù)之比作為控制變量*對(duì)于人均GDP、可支配收入等水平變量，采用2000—2010年間各省與全國(guó)每年比值的均值；對(duì)于其他增速變量，采用各省2000—2010年間年平均增速與全國(guó)年平均增速的比值。。具體而言，本文采用了人均GDP、城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入(下文簡(jiǎn)稱“可支配收入”)度量相對(duì)收入水平；實(shí)際GDP增速、經(jīng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)縮減的城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入增速(下文簡(jiǎn)稱“可支配收入增速”)度量相對(duì)發(fā)展機(jī)會(huì)；居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增速、實(shí)際居民消費(fèi)水平增速度量相對(duì)生活成本；區(qū)域虛擬變量度量地理位置，其中東北和中部地區(qū)為1，其他為0。

3. 描述性統(tǒng)計(jì)

表2是描述性統(tǒng)計(jì)。對(duì)于全部樣本而言，新增大學(xué)學(xué)歷人口Li的平均值為165萬(wàn)人，標(biāo)準(zhǔn)差為110萬(wàn)人，累計(jì)大學(xué)畢業(yè)生Gi平均值為179萬(wàn)人，標(biāo)準(zhǔn)差為131萬(wàn)人。當(dāng)排除北京后，Gi的標(biāo)準(zhǔn)差下降到103萬(wàn)人。但是，是否包括北京對(duì)控制變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差幾乎沒(méi)有影響。這意味著，與前文傳遞的信息一致，北京是一個(gè)異常點(diǎn)。而經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本專科生修正后，Gi的標(biāo)準(zhǔn)差下降到110萬(wàn)人，和排除北京的樣本中的標(biāo)準(zhǔn)差相差不大。這不僅支持了北京是異常點(diǎn)的說(shuō)法，也說(shuō)明了這兩種處理方法的一致性。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

注：數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)2010年人口普查資料》、《中國(guó)2000年人口普查資料》、《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2010)、《中國(guó)教育年鑒》(2001—2003)、《中國(guó)價(jià)格及城鎮(zhèn)居民家庭收支調(diào)查統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000—2005)、《中國(guó)城市(鎮(zhèn))生活與價(jià)格年鑒》(2006—2011)、中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及作者的計(jì)算。

四、實(shí)證分析

1. OLS估計(jì)

本小節(jié)將采用最小二乘法估計(jì)式(5)中的β，定量考察有多大比例的大學(xué)畢業(yè)生選擇就地?fù)駱I(yè)。

表3的第1列和第2列為不包括北京樣本的回歸結(jié)果。第1列沒(méi)有引入任何控制變量，β的估計(jì)值為0.92，能夠通過(guò)顯著水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明，在2000—2010年間，全國(guó)30個(gè)省區(qū)市(不包括北京市)平均而言，省內(nèi)每增加100個(gè)大學(xué)畢業(yè)生，最終該省具有大學(xué)學(xué)歷的人口會(huì)增加92人，初步支持了就地?fù)駱I(yè)是各省大多數(shù)大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)方式。第2列引入了所有控制變量，雖然β的估計(jì)值從0.92稍降到0.89，但仍在1%的水平上顯著。對(duì)于控制變量而言，相對(duì)可支配收入的估計(jì)系數(shù)符號(hào)為正，相對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增速、東北和中部虛擬變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)為負(fù)，符合相關(guān)文獻(xiàn)的預(yù)期，但它們都不顯著。另外，此時(shí)常數(shù)項(xiàng)雖然不顯著，但其估計(jì)系數(shù)為負(fù)號(hào)，與式(5)中的假設(shè)吻合。第3列和第4列報(bào)告了經(jīng)修正網(wǎng)絡(luò)本?？粕繕颖镜幕貧w結(jié)果。第3列沒(méi)有加入任何控制變量，β的估計(jì)值是0.82，在1%的水平上顯著。在第4列中，所有的控制變量被同時(shí)引入。此時(shí)，β的估計(jì)為0.79，仍在1%的水平上顯著。

表3 基本的回歸結(jié)果：不包括北京的樣本

注：回歸方法為OLS，回歸方程是式(5)；括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。

綜上所述，表3的結(jié)果表明畢業(yè)生規(guī)模和新增大學(xué)學(xué)歷人口之間顯著正相關(guān)，初步驗(yàn)證了前文所傳遞的信息：大多數(shù)大學(xué)畢業(yè)生在2000—2010年間自主擇業(yè)的模式是就地?fù)駱I(yè)。

2. 2SLS估計(jì)

雖然表3中的回歸結(jié)果表明各省大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模與其新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量之間顯著正相關(guān)，但此時(shí)還無(wú)法推論各省大學(xué)生畢業(yè)規(guī)模決定了其新增的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，畢業(yè)生規(guī)模與新增大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量顯著正相關(guān)可能只是典型的反向因果關(guān)系。具體而言，各省大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模內(nèi)生于各省的大學(xué)生招生規(guī)模，招生規(guī)模又取決于教育部下達(dá)的招生計(jì)劃*盡管部分高校目前擁有一定程度的自主招生權(quán)，但是招生規(guī)模還是取決于教育部下達(dá)的招生計(jì)劃。，而招生計(jì)劃顯然不是隨機(jī)的。比如，一個(gè)地區(qū)新增的大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量越多，人力資本就越多，經(jīng)濟(jì)就越發(fā)達(dá)，從而教育投入就越多，教育部下達(dá)的招生計(jì)劃也越多。因此，本小節(jié)將放松大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模是外生的假定，進(jìn)一步考察中國(guó)大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)行為。

本文采用恢復(fù)高考后的最初招生計(jì)劃作為工具變量，以克服各省大學(xué)畢業(yè)生的內(nèi)生性。具體而言，本文假定大學(xué)招生計(jì)劃具有延續(xù)性，恢復(fù)高考后的最初招生計(jì)劃影響了各省現(xiàn)在的招生計(jì)劃規(guī)模，從而決定了各省在2000—2010年間的大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模。其背后的機(jī)制見圖3。

圖3 招生計(jì)劃決定大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的機(jī)制圖解

本文選擇各省1977—1980年間的招生規(guī)模代表最初的招生計(jì)劃，用1980年各省在校本專科學(xué)生規(guī)模進(jìn)行度量。我國(guó)在1977年恢復(fù)高考招生制度，采用學(xué)年制，本、?？频膶W(xué)年分別是4年、3(或2)年。正常情況下，1977年之前“推薦考核”上大學(xué)的學(xué)生到1980年已經(jīng)全部畢業(yè)，所以1980年各省在校本專科學(xué)生規(guī)模大致就是各省1977—1980年間招生計(jì)劃的合計(jì)數(shù)。表5的下半部分報(bào)告了第一階段的回歸結(jié)果，表明最初的招生計(jì)劃與2000—2010年間的大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模顯著正相關(guān)。這表明，最初的招生計(jì)劃具有延續(xù)性，與本文的預(yù)期一致。

克服大學(xué)畢業(yè)規(guī)模的內(nèi)生性后，大學(xué)畢業(yè)生主要的就業(yè)方式仍然是就地?fù)駱I(yè)。表5第1、2列報(bào)告了排除北京樣本后的IV估計(jì)結(jié)果。第1列中沒(méi)有引入任何控制變量，β的估計(jì)值是0.93，且在1%的水平上顯著。與表3第1列相比，β的估計(jì)值幾乎不變。第2列引入了四個(gè)控制變量，β的估計(jì)值和顯著性水平也沒(méi)有實(shí)質(zhì)變化。第4、5列報(bào)告了經(jīng)修正網(wǎng)絡(luò)本專科生的全部樣本的IV估計(jì)結(jié)果。第4列沒(méi)有引入任何控制變量，β的估計(jì)值是0.91，且在1%的水平上顯著。第5列則引入了四個(gè)控制變量，β的估計(jì)值為0.79，仍然在1%的水平上顯著。

還需要明確的是，采用最初招生規(guī)模作為工具變量，不存在不可識(shí)別和弱工具變量等問(wèn)題*由于本文只采用了一個(gè)工具變量，因此不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。。另外，表4的第3列和第6列考察了工具變量對(duì)大學(xué)學(xué)歷人口變量是否具有直接影響。在兩個(gè)樣本中，當(dāng)同時(shí)引入最初招生規(guī)模和畢業(yè)生規(guī)模時(shí)，最初招生規(guī)模變量均不顯著，而畢業(yè)生規(guī)模均能夠通過(guò)顯著水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明，最初招生規(guī)模對(duì)2000—2010年間的大學(xué)學(xué)歷人口變量沒(méi)有直接影響，只存在通過(guò)招生計(jì)劃持續(xù)性所帶來(lái)的間接影響*當(dāng)引入其他控制變量后，最初的招生計(jì)劃仍然沒(méi)有直接影響。。

表4 IV估計(jì)結(jié)果

注：回歸方法為兩階段最小二乘法，工具變量為最初的招生規(guī)模；控制變量包括相對(duì)人均GDP、相對(duì)可支配收入、相對(duì)實(shí)際GDP增速、相對(duì)可支配收入增速、相對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增速、相對(duì)實(shí)際居民消費(fèi)水平增速、地理位置虛擬變量(東北和中部)；沒(méi)有報(bào)告常數(shù)項(xiàng)；括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；識(shí)別不足檢驗(yàn)一欄中報(bào)告的是Anderson canonical correlation LM statistic，弱工具變量檢驗(yàn)一欄中報(bào)告的是Cragg-Donald Wald F statistic；***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

以上分析表明，在2000—2010年間，控制了收入水平、發(fā)展機(jī)會(huì)、消費(fèi)水平和地理位置等因素后，超過(guò)75%的大學(xué)畢業(yè)生仍然選擇就地?fù)駱I(yè)。

五、就地?fù)駱I(yè)機(jī)制

本部分就大學(xué)畢業(yè)生選擇就地?fù)駱I(yè)的可能原因進(jìn)行探索。特別對(duì)兩類可能導(dǎo)致就業(yè)擇業(yè)的因素給予檢驗(yàn)：戶籍限制和路徑依賴*現(xiàn)有文獻(xiàn)主要強(qiáng)調(diào)微觀的具體因素對(duì)大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)選址的影響。賴德勝和吉利(2003)強(qiáng)調(diào)，個(gè)人今后發(fā)展、個(gè)人興趣、經(jīng)濟(jì)收入以及自身對(duì)工作的適合程度等都會(huì)影響大學(xué)畢業(yè)生的擇業(yè)。盧姍和王瓊(2007)認(rèn)為，城市競(jìng)爭(zhēng)力、文化因素、環(huán)境因素和人際關(guān)系因素是大學(xué)生會(huì)考慮的就業(yè)選擇因素。黃敬寶(2009)的調(diào)查則顯示，晉升機(jī)會(huì)、工作興趣與薪酬是大學(xué)生就業(yè)選擇時(shí)最看重的三個(gè)因素。。戶籍限制是指大學(xué)畢業(yè)生在就業(yè)時(shí)面臨著戶籍限制，不得不選擇就地?fù)駱I(yè)，即勞動(dòng)市場(chǎng)分割影響大學(xué)生就業(yè)(賴德勝，2001；賴德勝和田永坡，2005)。路徑依賴是指，就地?fù)駱I(yè)是大學(xué)畢業(yè)生考慮到當(dāng)?shù)胤e累的人力資本后主動(dòng)選擇的結(jié)果。因?yàn)檫x擇就業(yè)地、居住地是非常講究策略的事情，而大學(xué)畢業(yè)生在大學(xué)所在地至少已經(jīng)居住了三或四年，讀書期間所積累的人脈關(guān)系等也集中于就讀大學(xué)的所在地，所以畢業(yè)后主動(dòng)選擇就地?fù)駱I(yè)*當(dāng)然，部分大學(xué)畢業(yè)生的生源地就是本省或籍貫在本省，不愿意離開父母或家鄉(xiāng)太遠(yuǎn)。。

1. 戶籍限制

盡管我國(guó)實(shí)施較為嚴(yán)格的戶籍管理，但是大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)時(shí)所面臨的戶籍限制越來(lái)越少。2002年2月8日，教育部等四部委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步深化普通高等學(xué)校畢業(yè)生就業(yè)制度改革有關(guān)問(wèn)題的意見》(國(guó)辦發(fā)[2002]19號(hào))，拉開了放寬大學(xué)畢業(yè)生戶籍限制的序幕。2009年1月23日，國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布了《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加強(qiáng)普通高等學(xué)校畢業(yè)生就業(yè)工作的通知》(國(guó)辦發(fā)[2002]3號(hào))，明確指出：“對(duì)企業(yè)招用非本地戶籍的普通高校?？埔陨袭厴I(yè)生，各地城市應(yīng)取消落戶限制(直轄市按有關(guān)規(guī)定執(zhí)行)?！弊源?，除直轄市外，高校畢業(yè)生戶籍限制已經(jīng)基本放開。

既然直轄市和非直轄市在戶籍限制上有別，本文引入直轄市變量考察戶籍限制對(duì)大學(xué)畢業(yè)生自主擇業(yè)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)大學(xué)畢業(yè)生選擇就地?fù)駱I(yè)并不源于戶籍限制。表5第1列、第3列分別報(bào)告了兩個(gè)樣本最小二乘法的回歸結(jié)果。與表3第2列、第4列回歸結(jié)果相比，在引入直轄市虛擬變量后，β的估計(jì)值大小雖然稍有下降，但顯著性水平仍不變。新引入的直轄市虛擬變量則顯著為負(fù)，說(shuō)明在其他條件不變時(shí)，直轄市相對(duì)于其他省市區(qū)而言，新增大學(xué)學(xué)歷人口較少。

為了穩(wěn)健起見，本文還使用了兩階段最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果報(bào)告在表6第2列、第4列中*表5雖然沒(méi)有報(bào)告識(shí)別不足檢驗(yàn)與弱工具變量檢驗(yàn)的結(jié)果，但第2列、第4列都拒絕了存在不可識(shí)別和弱工具變量的零假設(shè)。。此時(shí)，與表5第2列、第5列相比，β的估計(jì)值雖然也略微變小，但仍然在1%的水平上顯著。此時(shí)，直轄市虛擬變量的系數(shù)也在1%的水平上顯著。以上分析表明，盡管直轄市和非直轄市在戶籍限制上有別，但是在直轄市和非直轄市，超過(guò)70%的大學(xué)畢業(yè)生都選擇就地?fù)駱I(yè)。這意味著2000—2010年間，戶籍限制對(duì)大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)影響并不大。

2. 路徑依賴

本文采用2000年各省具有大學(xué)學(xué)歷的人口數(shù)度量初始路徑，發(fā)現(xiàn)大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)可能源于路徑依賴。表6第1—6列、第7—12列分別展示了排除北京的樣本和經(jīng)修正網(wǎng)絡(luò)本專科生的全部樣本的結(jié)果。

表5 戶籍限制的影響

注：控制變量包括相對(duì)人均GDP、相對(duì)可支配收入、相對(duì)實(shí)際GDP增速、相對(duì)可支配收入增速、相對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增速、相對(duì)實(shí)際居民消費(fèi)水平增速、地理位置虛擬變量(東北和中部)；沒(méi)有報(bào)告常數(shù)項(xiàng)；括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表6 路徑依賴

注：控制變量包括相對(duì)人均GDP、相對(duì)可支配收入、相對(duì)實(shí)際GDP增速、相對(duì)可支配收入增速、相對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增速、相對(duì)實(shí)際居民消費(fèi)水平增速、地理位置虛擬變量(東北和中部)、直轄市虛擬變量；沒(méi)有報(bào)告常數(shù)項(xiàng)；第(5)、(6)、(11)、(12)列的回歸方法為OLS；括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表6第1列和第7列同時(shí)引入了2000年大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量和2000—2010年間的大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模。這時(shí)，在兩個(gè)樣本中，初始路徑的回歸系數(shù)分別為0.85及1.03，均能夠通過(guò)顯著水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的回歸系數(shù)β分別為0.26和0.07，且不顯著。表6第2列和第8列引入了控制變量，初始路徑的回歸系數(shù)略微減小，在5%的水平上顯著。此時(shí)，大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的回歸系數(shù)β仍然不顯著。以上分析表明，在引入初始大學(xué)學(xué)歷人口后，本文所觀察到的大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)現(xiàn)象消失了。

表6第3列、第9列進(jìn)一步引入了最初招生計(jì)劃。在回歸結(jié)果中，初始路徑的回歸系數(shù)仍然顯著為正號(hào)，且能通過(guò)顯著水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，而大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模及最初招生計(jì)劃的回歸系數(shù)都不顯著。第4列、第10列采用最初招生計(jì)劃作為大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的工具變量，報(bào)告了兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果。此時(shí)，初始路徑的回歸系數(shù)顯著為正號(hào)，大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模的回歸系數(shù)仍然不顯著。這表明，最初招生計(jì)劃無(wú)論是否有直接或間接影響，引入初始大學(xué)學(xué)歷人口規(guī)模后，本文所觀察到的大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)現(xiàn)象都消失了。

從方法論的角度看，以上結(jié)果意味著初始的大學(xué)學(xué)歷人口規(guī)模與大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模高度相關(guān)。表6第5—6列、第11—12列的回歸結(jié)果證實(shí)了這一點(diǎn)。第5列、第11列報(bào)告了大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模對(duì)初始路徑的回歸結(jié)果，回歸方程的擬合度至少高達(dá)0.88，且初始路徑的回歸系數(shù)能夠通過(guò)顯著水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。第6列、第12列引入了其他控制變量，這時(shí)，最初招生計(jì)劃和初始路徑對(duì)2000—2010年間的大學(xué)畢業(yè)生規(guī)模也具有顯著解釋能力。

以上分析表明，大學(xué)生就地?fù)駱I(yè)，可能并不源于戶籍限制，而是路徑依賴的結(jié)果，即大學(xué)畢業(yè)生考慮到當(dāng)?shù)胤e累的初始人力資本后，主動(dòng)選擇就地?fù)駱I(yè)。

六、結(jié)論性評(píng)述

本文從宏觀視角考察勞動(dòng)力市場(chǎng)把大學(xué)畢業(yè)生配置到何處。由第五、六次人口普查可知，2000—2010年，我國(guó)大學(xué)學(xué)歷人口數(shù)量?jī)粼黾恿? 435萬(wàn)人，是2000年大學(xué)學(xué)歷人口存量的1.68倍。隨著高等教育改革的推進(jìn)，這些新增大學(xué)畢業(yè)生不是由國(guó)家分配就業(yè)，而是主要通過(guò)勞動(dòng)力市場(chǎng)自主擇業(yè)的。

在方法上，本文匹配每個(gè)省的大學(xué)畢業(yè)生與其新增大學(xué)學(xué)歷人口，構(gòu)建了一個(gè)識(shí)別本省畢業(yè)生在本省就業(yè)比重的實(shí)證分析模型。采用各省2000—2010年大學(xué)學(xué)歷人口的凈增加量和大學(xué)畢業(yè)生累計(jì)人數(shù)，從宏觀視角考察了勞動(dòng)力市場(chǎng)把大學(xué)畢業(yè)生配置到何處。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，全國(guó)平均而言，超過(guò)70%的大學(xué)畢業(yè)生選擇就地?fù)駱I(yè)。另外，跨省擇業(yè)主要是從東北和中部省份凈流向全國(guó)其他地區(qū)，跨國(guó)凈流出的比重不到7.8%。本文還發(fā)現(xiàn)大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)不能完全被收入水平、發(fā)展機(jī)會(huì)、生活成本、地理位置以及戶籍等解釋，而主要源于大學(xué)畢業(yè)生的路徑依賴，即就地?fù)駱I(yè)是大學(xué)畢業(yè)生考慮到當(dāng)?shù)爻跏挤e累的人力資本后主動(dòng)選擇的結(jié)果。

本文的發(fā)現(xiàn)揭示了在我國(guó)各省吸引、積累大學(xué)學(xué)歷人力資本的工作抓手是本省的高等教育。一方面，各省應(yīng)通過(guò)各自的高等教育以招收優(yōu)秀的學(xué)生來(lái)本省學(xué)習(xí)，從而積累本省的大學(xué)學(xué)歷人力資本，因?yàn)楫厴I(yè)后這些學(xué)生大都會(huì)留在本省就業(yè)。另一方面，由于大學(xué)畢業(yè)生主動(dòng)選擇就地?fù)駱I(yè)，也印證了各地吸引、積累大學(xué)學(xué)歷人力資本的重要性，因此各地也應(yīng)大力從其他方面吸引、積累大學(xué)學(xué)歷人力資本。一旦各地吸引、積累大學(xué)學(xué)歷人力資本受阻，之后培養(yǎng)出的大學(xué)學(xué)歷人力資本也可能會(huì)流失。

至少還有兩個(gè)問(wèn)題值得進(jìn)一步研究。第一個(gè)問(wèn)題是對(duì)比計(jì)劃與市場(chǎng)配置大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)地的異同：大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)分配經(jīng)歷了從計(jì)劃到市場(chǎng)的轉(zhuǎn)變，在這種轉(zhuǎn)變前后，大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)選址行為是如何變化的？第二個(gè)問(wèn)題是考察其他可能的就地?fù)駱I(yè)機(jī)制，比如勞動(dòng)市場(chǎng)本身發(fā)展不完善所帶來(lái)的市場(chǎng)分割，以及考生報(bào)考學(xué)校時(shí)的選擇等問(wèn)題。本文對(duì)就地?fù)駱I(yè)機(jī)制的分析還是初步的，只考察了影響大學(xué)畢業(yè)生就地?fù)駱I(yè)的兩個(gè)可能因素。顯然，以上兩個(gè)問(wèn)題值得進(jìn)一步探索。