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内容提要 本文利用2011年全国高校毕业生就业状况抽样调查数据，考察了城乡户籍大学生在就业起薪、行业进入和进入国有单位三个方面的就业差异。研究发现，农村户籍大学生在上述三个方面均存在不同程度的劣势，且在行业进入中面临的劣势最为明显。在我们的研究因素中，家庭背景和找工作时社会关系上的差异是导致城乡大学生就业不平等的最主要原因，专业选择也可以解释部分农村学生在就业起薪和进入高收入行业时的劣势；而大学生的在校表现并非导致城乡大学生就业差异的重要原因。 dedecms.com

关键词 户籍 大学生就业 就业起薪 行业进入 单位所有制

一 引言

改革开放以来，在经济快速增长的同时，中国城镇地区的劳动力需求大幅上升，城乡收入差距不断扩大。城市工作的高收入和对劳动力流动限制的放松导致农村居民不断地进入城镇劳动力市场。农民工与城镇职工在工资收入、行业选择、社会福利等方面存在显着差异（邢春冰，2008；陈珣、徐舒，2014；Gagnon et al.，2014）。除了户籍等制度因素外，受教育水平的差异也是造成这种差距的主要原因之一（邢春冰，2008；邓曲恒，2007；章莉等，2014）。然而，随着近年来农民工受教育水平的不断提高，尤其是中国高等教育规模的不断扩大，越来越多的农村学生进入大学。2003年后，中国进入高等学校的新生中超过一半来自农村（苟人民，2006）。这些接受过高等教育的农村籍毕业生已经成为城镇劳动力市场的一个重要组成部分。与农民工和城镇职工存在明显差异不同，城乡户籍大学生之间没有明显的受教育水平差异，那么就业不平等现象在他们之间是否存在?如果存在，它如何表现在起薪、行业进入和进入国有单位等方面?导致就业不平等的机制是什么?这些是本文试图回答的问题。

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自20世纪90年代末大学扩招政策实施以来，每年进入劳动力市场的大学生人数不断增加，大学生就业难、就业质量下降的问题日益突出（Li et al.，2014；吴要武、赵泉，2010；孙志军，2013）。现有的研究从扩招政策本身、市场分割、行业收入差距等各个角度对大学毕业生就业难的问题进行了分析（姚裕群，2008；赖德胜，2001；岳昌君、丁小浩，2004）。这些研究没有系统地考察城镇大学毕业生市场上的户籍差异，也没有从多个维度（起薪、行业进入和进入国有单位）对大学生的就业状况进行分析。然而，由于中国巨大的城乡差异，城乡不同户籍的学生在受教育机会、家庭背景等方面存在显着的差别，这些差别会在一定程度上反映到就业表现上。考察就业的户籍差异有助于认识大学毕业生群体的整体就业状况。

此外，农村户籍大学毕业生的就业状况也值得关注。长期以来，考取大学、在城镇地区工作并获得工资一直是激励农村居民进行教育投资的主要因素。在农村居民收入低（因此更可能面临融资约束）、农村地区教育资源相对匮乏的情况下，农村毕业生在城镇劳动力市场上的就业状况更容易影响到农村居民的投资决策。考察农村户籍与城镇户籍大学毕业生的就业差异及其原因，有助于我们了解并改进农村大学生的就业状况，推动中国的城镇化进程。

在众多影响大学生就业的因素中，户籍歧视是备受关注的一个。以往关于农民工与城镇职工劳动力市场结果的研究多采用分解方法，考察歧视对于收入差距的贡献。这些研究给出的原因主要有两大类：一类是禀赋差异，包括人口学特征、教育培训、职业以及行业等，其中受教育水平影响较大；另一类是歧视因素，在不同学者对差距的解释中，歧视因素占10％～60％不等（邢春冰，2008；邓曲恒，2007；章莉等，2014）。这些基于分解的研究较少考察具有同样受教育水平的劳动力之间的工资差异和歧视程度，也较少考察歧视背后的具体原因。

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本文基于北京大学教育经济研究所提供的“2011年全国高校毕业生就业状况抽样调查”数据，对上述问题进行探讨。就业起薪、工作所属行业和工作单位所有制是大学生择业时考虑的重要指标，它们从不同角度衡量了就业的情况。本文的实证结果表明，农村户籍大学生在就业起薪、行业进入和进入国有单位三个方面均存在一定程度的劣势，且在行业进入中表现出来的劣势最明显。在这三个方面，家庭背景和找工作时的社会关系对就业有显着的正面作用；同时，这些因素上的差异是导致城乡大学生就业不平等的最重要原因。城乡学生在专业选择上的差异也是导致其就业差异的因素。而大学生的在校表现（包括在校成绩、政治面貌、是否是学生干部、是否实习）并不是导致城乡大学生就业差异的重要因素。另外，农村户籍大学生在就业起薪和进入高收入行业方面的劣势存在无法被本文的解释变量所解释的因素，城镇劳动力市场对农村户籍大学毕业生的歧视是一个可能的原因。

因此，对比既有研究，本文的新颖之处在于：第一，将研究对象从农民工与城镇职工这个社会群体转向了农村户籍与城镇户籍的大学毕业生；第二，考虑到起薪只是收入水平的起点，收入的增长潜力还与所处的行业以及单位所有制相关，因此本文进一步探讨了不同户籍的大学毕业生在是否进人高收入行业和是否进入国有单位这两个方面存在的差异及其影响因素。

本文的结构如下：第二节简要介绍了研究所用的数据，并重点描述了城镇户籍和农村户籍毕业生在人力资本（包括人口统计学特征和在校表现）、社会资本（包括家庭背景和社会关系）及就业表现上的差异；第三节通过建立多元回归模型对城乡户籍的大学毕业生在就业表现上的差异进行分析，并探讨引起差异的背后机制；第四节则针对样本数据及多元回归模型中的一些具体细节进行了延伸与讨论；第五节是结论与意义。

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二 数据描述

本文所用的数据是由北京大学教育经济研究所提供的“2011年全国高校毕业生就业状况抽样调查”数据。北京大学教育经济研究所从2003年起，每隔一年都会对毕业生的就业状况进行大规模的调查。问卷调查的对象是当年的应届毕业生，调查时间为当年6月，问题涉及毕业生的个人及家庭基本信息、接受高等教育状况、求职过程、最终就业签约状况四个方面。调查参照中国高等教育的地区结构、学校类型结构、学历结构、专业结构、性别结构等进行抽样，其样本具有很好的代表性。2011年在进行问卷调查之前，北京大学教育经济研究所的师生赴高校进行了访谈，以确保调查问卷的发放和回收质量。因此，2011年的调查问卷较为理想（岳昌君，2012）。

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2011年的调查数据包括10所东部高校、9所中部高校和11所西部高校。其中，“985高校”3所，“211高校”4所，一般本科院校9所，高职大专院校7所，民办高校4所，独立学院3所。回收的有效样本数为19768人，其中专科生占38.9％，本科生占55.3％，硕士生占5.5％，博士生占0.3％。本文关注专科生和本科生的就业情况，选择已确定工作单位的样本（不包括考研和出国）进行分析。用于研究的最终样本数为4321人，本、专科学生分别占48.2％和51.8％。 内容来自dedecms

由于问卷没有直接调查毕业生的户籍类型，考虑到家庭所在地与户籍类型的高度相关性，本文采用问卷中的“您高考时的家庭所在地属于以下哪种类型?”一项作为分类依据，共有5个选项，分别为“省会或直辖市”、“地级市”、“县城或县级市”、“乡镇”和“农村”，所占比例依次为10.4％、19.4％、29.3％、11.5％和29.4％。本文将前四项定义为“城镇户籍”，将“农村”定义为“农村户籍”。表1给出了按来源地类别对样本进行描述的结果。

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城镇和农村户籍毕业生中绝大多数都是汉族，均占95％以上；两组毕业生的性别比例较为平衡，前者的女生数量略高于男生；城镇户籍样本中独生子女的比例显着高于农村户籍样本，二者分别为46.2％和21.8％。在家庭背景和社会关系方面，城镇学生均表现出明显的优势。近四分之一的城镇户籍样本的“父亲学历”为大专及以上，而农村样本则不足4％。与之相对应，父亲职业也存在较大差异：只有4.3％的农村户籍毕业生的父亲从事管理工作[1]，而有20.5％的城镇毕业生的父亲从事管理工作。家庭收入方面，农村户籍学生的家庭收入相对多地集中在低收入水平（3000元以下），城镇样本则更多集中在高收入水平。就社会关系而言，56.8％的农村毕业生认为自己社会关系少或非常少，只有6.5％的农村毕业生认为自己社会关系广泛或非常广泛；而这两个比例在城镇毕业生中分别为29.8％和18.9％。

但是从学校分布和在校表现来看，农村学生似乎并没有表现出明显的劣势。在毕业院校水平上[2]，农村户籍中有27.1％的学生毕业于“211”及以上水平的学校，而这个比例在城镇学生中则低了7个百分点；毕业于普通一本学校的学生比例在农村和城镇样本中基本相当；对于毕业于二、三本学校的学生比例，城镇则相对较多。在学习成绩方面，农村户籍中排名前25％的学生有40.8％，这个比例在城镇户籍中则低了5.3个百分点。城镇户籍和农村户籍中党员占比分别为35.2％和32.4％，学生干部占比分别为60.9％和56.4％，而实习情况在两种户籍类型中基本没有差异。对于学校分布和学生在校表现的描述也说明，本文的结果会受到我们样本选择方式的影响。我们只是分析了已经找到工作的样本，没有考虑出国、考研和未找到工作的样本，而城乡学生在这些方面的选择可能存在差异。比如，“211”学校毕业的城镇户籍学生可能更倾向于读研究生或者出国，这会对本文的结论产生一定影响。我们将在文章的第四节对此问题进行分析。 内容来自dedecms

通过表1可以看出，绝大多数毕业生的起薪在1001~3000元之间。起薪超过4000元的人数在城镇户籍和农村户籍中都不多。具体来看，城镇户籍和农村户籍的毕业生起薪落在各个区间的差别并不太大。收入加权平均值也几乎没有差别，城镇和农村户籍分别为2380元和2345元。城镇户籍的毕业生相对农村户籍毕业生更倾向于进入高收入行业[3]，而这个差距主要来自于进人“金融业”的人数在城镇户籍和农村户籍中的分布差异，前者为14.4％，后者为7.4％，相差7个百分点[4]。就业单位所有制不同，福利待遇也不同。由表1可以看出，农村户籍的毕业生在进入国有单位（国家机关和国有企业）时存在少许劣势，进入国有单位的比例比城镇户籍毕业生少了近5个百分点。 内容来自dedecms

[5]

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注：关于农村户籍的分类，本文只将“家庭所在地是农村”的毕业生户籍定义为“农村户籍”，而将“家庭所在地是乡镇”归入了“城镇户籍”，然而“家庭所在地是乡镇”的毕业生也许部分仍为“农村户籍”，读者可能会因为这种分类而对结果产生质疑；关于户籍类型的另一种划分结果，将在第四部分进行讨论；在回归分析中起薪变量用的是起薪的自然对数，不是变量说明中的6个级别的虚拟变量，将起薪分成6个级别仅用于统计；由于问卷中所划分的行业类型与统计年鉴的划分一致，本文利用《中国统计年鉴（2012）》中分行业城镇单位人员平均工资（2011年）的数据，将平均工资在5万元以上的行业定义为“高收入行业”，包括：金融业，信息传输、计算机服务、软件业，科学研究、技术服务、地质勘查，电力、煤气和水的生产和供应业，采矿业这5大类；其他行业定义为“非高收入行业”，包括：文化体育娱乐，交通运输、仓储和邮政，租赁和商务服务业，卫生、社会保障与福利，教育，房地产，公共管理与社会组织，批发零售，制造业，居民服务，建筑业，水利环境公共设施管理，住宿餐饮，农林牧渔及其他这15大类；国有单位包括国家机关和国有企业，非国有单位包括私营企业（民营、个体），三资企业，其他企业，科研及高等教育单位，中初教育单位，医疗卫生单位，部队及其他事业单位等。 织梦内容管理系统

资料来源：根据2011年全国高校毕业生就业状况抽样调查数据计算得到。

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三 回归分析 织梦内容管理系统

（一）模型设定

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本文主要考虑了大学毕业生在就业起薪、行业进入及进入国有单位这三个方面的就业差异。通过建立多元线性回归模型来分析不同户籍毕业生就业差异的影响因素。

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y=α+∑βx+u（1）

模型中的Y在下文的三个模型中分别代表起薪的对数、是否进入高收入行业（分别赋值为1和0）和是否进入国有单位（分别赋值为1和0）。自变量x为影响就业结果的各类因素，且在三个模型中使用同样的自变量。本文考察的影响因素包括大学毕业生的在校表现、家庭背景及社会关系。系数β的大小表示该因素对就业结果的影响程度，β大于0表示该因素对就业结果有正的影响，小于0则相反；户籍变量是本文关注的最重要的自变量，用“是否为农村户籍”这一虚拟变量表示（农村户籍=1，城镇户籍=0）；u代表误差项。本文用普通最小二乘法（OLS）对系数进行估计。

综合已有的研究及问卷设计，本文先加入户籍变量，看户籍变量的系数及显着性水平。然后，在简单回归的基础上，逐步控制代表人口统计学特征、在校表现、家庭背景及社会关系的变量。通过观察这些变量系数的显着性和户籍系数及其显着性的变化，来了解户籍影响的背后机制。 织梦好，好织梦

（二）基本模型回归结果

1.就业起薪模型回归结果 织梦内容管理系统

表2模型（1）进行简单回归时，农村户籍变量并不显着。当我们控制了人口统计学特征后，农村户籍的系数为-0.059，且在1％的水平上显着，这说明当人口统计学特征被控制后，农村学生在起薪方面的劣势显现出来了。进一步探究发现，这是控制了毕业院校水平导致的：在同样水平的院校内，农村户籍学生的劣势凸显。这是由于农村户籍学生进入211大学和一本院校的比例较高（见表1），因此在未控制学校水平的情况下，农村学生在学历上的优势掩盖了其他方面的劣势。毕业院校水平对户籍的这一影响在行业模型和就业单位所有制模型中也有相似的结果，下文不再赘述。

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表2模型（3）～（5）试图探讨农村学生的就业起薪劣势来自于哪个因素。模型（3）控制了代表在校表现的变量（是否为党员、是否为学生干部、实习经历以及在校成绩），农村户籍的系数基本没有变化，依然显着；代表在校表现的变量中只有学生干部的系数显着为正。这说明大学生在校表现并不是导致农村学生劣势的重要原因。表2模型（4）进一步加入了代表家庭背景的三类变量：父亲是否从事管理工作、父亲学历以及家庭人均年收入。这时，农村户籍的显着性由在1％的水平上显着为负变为了不显着，表明在同样的家庭背景下，城乡不同户籍的大学生在就业起薪上无显着差异。而表征家庭背景的变量中家庭人均年收入显着为正，说明家庭收入对起薪会产生很大的影响。由于平均而言农村户籍毕业生的家庭收入少于城镇学生，这导致在未控制家庭背景变量时，农村户籍的学生表现出了就业劣势。因此我们可以得出结论：农村户籍毕业生的起薪劣势很大程度上是其家庭背景导致的。若分别单独加入表征家庭背景的三个变量可以发现，家庭人均年收入对农村户籍系数的影响最大。当我们进一步控制了社会关系变量后，结果见表2的模型（5）。虽然农村户籍又重新变得显着且为负，但显着性为10％，数值与模型（4）并无很大差异，并且社会关系变量均不显着，所以结合模型（4）和模型（5），家庭背景特别是家庭人均年收入解释了大部分的农村户籍毕业生的劣势，社会关系在农村毕业生的起薪劣势方面并无明显作用。 织梦内容管理系统

就业起薪模型告诉我们，在校表现不是引起就业差别的主要原因，农村户籍的毕业生在家庭背景方面的劣势（特别是家庭收入上的劣势）使得他们的就业起薪比城镇户籍的毕业生低。但除去家庭背景方面的劣势，农村户籍毕业生还是有一些“解释不了”的劣势，企业对农村户籍的纯粹户籍歧视也许就是原因之一。 dedecms.com

表2的回归结果显示，在控制了毕业生的人口统计学特征、在校表现、家庭背景和社会关系后，农村户籍毕业生的起薪仍显着比城镇户籍毕业生的起薪低3.18％。这一劣势是无法由回归方程中的解释变量所解释的，户籍歧视可能是导致就业起薪差异的因素之一。 内容来自dedecms

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2.行业模型回归结果

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在城乡居民收入差距不断扩大的过程中，行业间收入差距也在扩大（陈钊等，2010）。大学生能否进入高收入行业在很大程度上决定了其未来的收入水平、发展潜力和社会地位，但这一点是无法完全通过起薪体现出来的。在此部分，我们探讨户籍差异对于大学生行业进入的影响。 织梦好，好织梦

回归结果见表3。农村户籍变量的系数总体而言比起薪模型更显着，这说明在高收入行业中的就业不平等现象更加严重。对农村户籍的简单回归模型系数为-0.071，加入人口统计学特征后农村户籍的系数为-0.072。在探讨其背后影响机制的模型中，表3模型（3）加入表征在校表现的解释变量，可发现这些变量均不显着，农村户籍的系数值也没有明显变化。这表明大学生的在校表现差距不能解释不同户籍大学生在行业进入中表现出的显着差异，该结果与起薪模型一致。表3模型（4）加入了表征家庭背景的变量，农村户籍系数仍显着，但绝对值由0.074下降为0.056，且表征父亲较高学历以及家庭较高收入变量的系数均显着为正。这说明大学生的家庭背景在他们进入高收入行业时起到了重要的作用，农村户籍的系数有所下降也说明，家庭背景在一定程度上导致了农村户籍学生进入高收入行业的劣势。表3模型（5）加入了社会关系变量。农村户籍系数的绝对值进一步下降为0.049，且较广泛的社会关系显着为正，表明不广泛的社会关系同样是农村学生进入高收入行业的不利因素。但在加入所有的解释变量之后，农村户籍系数依旧显着为负，表明农村学生的劣势还由一些其他原因导致。和起薪模型类似，劳动力市场上的户籍歧视很可能是其中之一。

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总体而言，在高收入行业中可能存在更为严重的城乡大学生不平等现象，引发不平等现象的原因和起薪模型相似，家庭背景和社会关系因素是可观察到的主要原因。

3.就业单位所有制类型模型回归结果

表4中模型（1）的简单回归发现，农村户籍显着为负。模型（2）控制了人口统计学特征，农村户籍更加显着，系数值没有较大变化。模型（3）控制了代表在校表现的变量，农村户籍系数与显着性水平仍然没有太大变化。可以看到，党员系数是显着为正的，这表明党员身份对于进入国有单位是有利的。模型（4）控制了代表家庭背景的变量。其中，父亲从事管理工作和父亲学历都对毕业生进入国有单位有显着影响；而农村户籍的系数不再显着，即对于拥有相同家庭背景的城乡毕业生，农村毕业生的劣势不复存在。这表明城乡户籍毕业生在进入国有单位方面的差异是由其家庭背景的差异所导致的。模型（5）加入了社会关系变量，社会关系广泛变量显着为正，父亲学历不再显着，说明社会关系对是否进入国有单位也会产生影响。综合来看，在能否进入国有单位方面，城乡户籍大学生仍存在着显着差距，但不如行业进入模型中表现出来的差距严重。其背后的机制与起薪模型、行业进人模型相同，毕业生在家庭背景和社会关系等方面的禀赋不同导致了其进入国有单位的情况不同。其中，父亲是否从事管理工作起到了很重要的作用。与起薪模型、行业进入模型不同的是，控制了家庭背景和社会关系后，户籍系数不再显着，说明在进入国有单位方面，家庭背景和社会关系起决定性作用。

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需要说明的是，在三个回归模型中，只控制了学校的类别，并没有控制具体的学校。为了探究不同学校内部由户籍导致的大学生就业水平的差异，消除学校间的差异对结果的影响，我们也将学校虚拟变量作为解释变量加入方程中进行了回归。但结果与只加入学校类别并无显着的差异，为节省篇幅，本文不再报告加入学校解释变量的回归结果。 内容来自dedecms

（三）延伸模型回归结果——加入专业变量 织梦好，好织梦

专业对于大学生的就业情况可能有重要的影响，因此该部分在加入之前回归的所有变量的基础上，再加入学生专业的变量。我们把专业分为工学、理学、经济学、管理学、艺术体育类、农医学类、文史哲类、教育学及法学。 copyright dedecms

表5是回归结果，为节省篇幅，只报告了农村户籍变量及专业变量的系数，但回归时加入了之前回归的所有变量。加入专业变量后，三个模型中“农村户籍”变量系数（控制了所有自变量后）的显着性都没有变化，仍是起薪模型、行业进人模型显着为负，就业单位所有制类型模型不显着。但起薪模型和行业模型中农村户籍系数的绝对值均明显减小，表明专业也可解释一部分城乡大学生的就业差异。若对所有专业变量进行联合显着性检验，在三个模型中所有专业变量均在5％的水平上联合显着，说明专业选择对于大学生就业确实有显着影响。在起薪模型中，以理学为对照组，各专业虚拟变量均不显着，说明各专业毕业的大学生之间起薪没有显着差别。在行业模型中，以理学为对照组，显着为正的有工学和经济学，系数分别为0.170和0.252，表明这两个专业的毕业生在进入高收入行业时比较有优势，很可能因为这两个专业与高收入行业的关系最为密切；其他专业变量均不显着。在就业单位所有制类型模型中，以理学为对照组，工学、法学、经济学和管理学的系数显着为正，系数分别为0.165、0.319、0.220和0.126，其他专业变量的系数均不显着。这三个模型的结果表明，学生的专业对于能否进入高收入行业以及能否进入国有单位确实有着一定的影响。

接下来研究农村学生的专业选择偏好。我们分别用各专业虚拟变量为因变量，农村户籍为自变量进行回归，发现农村学生显着地偏好工学和理学专业，而不偏好经济学和管理学专业，其他专业城乡户籍学生没有显着差别。回归结果见表6。产生这一偏好的原因，首先可能是农村比较偏好“技术性”学科，“掌握一门应用技术更有用”的传统思想在农村比较普及，因此农村学生普遍喜欢学习工学，而经济学、管理学则不受农村学生的偏好。同时，信息的缺失可能也是一个原因。相对于城市学生，农村学生生活的环境中行业的分类十分有限，且农村学生获取信息的渠道十分有限，导致农村学生对于各个专业的了解很少。因此，农村学生可能会更多地选择理学等较熟悉的学科，而对于经济学这些距离农村比较远的学科，选择的人相对较少，尽管我们的研究显示这些学科在进入高收入行业或国有单位时比较有优势。因此，对专业和行业相关信息的缺乏很可能导致农村学生在选择专业时相对不利的局面。

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四 延伸与讨论

（一）样本选择的分析和讨论

由于本文研究的问题是户籍对于大学毕业生就业表现差异的影响，因此我们只选取了问卷中已确定就业单位的毕业生作为研究对象。但由于毕业生在毕业后除了直接就业，还有出国深造、在国内攻读研究生、自主创业等其他方向的选择，因此只选取已确定就业的毕业生作为样本可能存在样本选择问题。在这种情况下，我们所研究的城乡户籍对毕业生就业表现差异的影响可能是有一定偏误的。 内容来自dedecms

一方面，通过统计发现，农村学生比城镇学生更倾向于大学毕业即就业。在原数据样本中，有41.8％的城镇户籍的毕业生已确定就业，而这个比例在农村户籍的毕业生中是47.9％；对已确定就业与农村户籍进行回归显示，农村户籍显着为正，系数为0.06。这种较强的就业倾向表明农村户籍的学生对就业更为渴望或急迫，这可能导致其降低自己对于就业起薪、就业行业与就业单位类型的标准以达到尽快就业的目的。若以就业满意度为因变量对农村户籍进行回归，可以发现农村户籍毕业生的就业满意度显着低于城镇户籍毕业生，这一方面可能是农村户籍学生劣势的另一个表现，另一方面也表明，农村户籍的学生相对于城镇学生更容易通过将就一个自己不满意的工作来实现成功就业，而城镇学生在找不到满意工作的情况下更有可能选择升学或自主创业等其他出路。如果这一假设成立，那么我们在回归时看到的农村学生就业上的差距部分是由于他们的接受底线相对较低导致的，农村学生在就业时实际面临的劣势可能就没有我们在回归结果中看到的那么大。

另一方面，通过统计可以发现，成绩排名在班级前50％的农村学生更倾向于就业，而不同成绩水平的城镇学生的就业倾向差别不大。因此，就业时是平均成绩较为优秀的农村学生和平均成绩较为一般的城镇学生在竞争。从这个角度而言，农村学生实际上面临的劣势可能比我们回归结果显示的还要更大。 内容来自dedecms

（二）户籍重新划分的讨论

由于问卷中没有直接给出毕业生户籍类型的信息，本文将家庭所在地为“省会城市或直辖市”，“地级市”、“县城或县级市”以及“乡镇”划分为“城镇户籍”，将“农村”划分为“农村户籍”。然而，关于“乡镇”到底属于农村户籍还是城镇户籍，则没有可靠的资料以供参考，但可能会影响我们的结论，因此，有必要对分类标准进行探讨。接下来，本文将家庭所在地为“乡镇”的也归为“农村户籍”（即城镇户籍包括“省会城市或直辖市”、“地级市”和“县城或县级市”，农村户籍包含“乡镇”和“农村”），进一步考察城乡户籍大学毕业生在三个方面的就业表现差异情况是否有所不同。具体的结果如表7，我们仍然做的是与上文完全相同的回归，只有“农村户籍”被重新定义。为节省篇幅，只报告了农村户籍系数的变化情况。 织梦内容管理系统

对于起薪模型而言，除农村户籍之外，其他反映毕业生人力资本及社会资本情况变量的系数及显着性没有明显的变化。但是在新的定义下逐步回归，农村户籍自始至终都不显着。这说明，合并“乡镇”和“农村”后新的“农村户籍”毕业生与新的“城镇户籍”毕业生在劳动力市场上初次就业的起薪并没有太大的差别。为什么会出现这样的结果?本文发现，高考时家庭所在地为乡镇的毕业生起薪较高，与省会城市和地级市的毕业生差不多，这就造成了当把乡镇分到农村后，拉高了农村户籍毕业生的起薪，使得城镇与农村户籍的毕业生在起薪方面的差距不再那么大。因此，将家庭所在地为“乡镇”的毕业生归入“城镇户籍”还是“农村户籍”将对起薪模型的结果造成一定的影响。

在行业进入模型中，重新分类之后，农村户籍变量的系数仍然一直显着为负，虽然在有些方程中农村户籍系数的绝对值或显着性有所下降，但变化幅度均很小。这表明将乡镇归为农村户籍之后，农村户籍仍存在显着劣势，来自乡镇的学生虽然比来自农村的学生有一点优势，但改变不了整体而言农村户籍学生在进入高收入行业方面存在显着劣势的事实。

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在能否进入国有单位的模型中，重新分类后农村户籍的系数都不显着，而其他影响进入国有单位的因素的显着性水平没有太大改变。在此可以看出，若将“乡镇”归为“农村户籍”，则户籍在是否进入国有单位方面不太发挥作用，这也说明了来自“乡镇”的毕业生在进入国有单位的表现上比来自“农村”的毕业生要好。

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综合三个模型可知，来自乡镇的毕业生在就业起薪、进入高收入行业、进入国有单位的表现上都优于来自农村的毕业生。我们的整体结果会因为“乡镇”的归属而产生少许变化，但影响不大。

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（三）户籍细化的回归结果

虽然本文是将户籍分为城镇户籍和农村户籍两大类，但在这两大类的内部仍然是存在差别的。例如，虽然都是城镇户籍，但是家庭所在地是直辖市的大学毕业生和县级市的大学毕业生在就业表现上可能是存在差异的。因此，我们进一步探究家庭所在地在农村、乡镇、县级市、地级市和省会城市或直辖市的五类学生在就业表现上的差异。在该部分，我们设置家庭所在地为省会或直辖市、乡镇、县级市和地级市这四个虚拟变量，以家庭所在地为农村为对照组进行回归，以探究其差异。

回归结果见表8。在就业起薪方面，乡镇、地级市、省会或直辖市的大学毕业生均显着地比农村毕业生的起薪高，县级市与农村无显着差异；在行业进入方面，省会或直辖市显着优于农村，其他与农村无显着差异；在进入国有单位方面，其他各级别均与农村无显着差异。 本文来自织梦

五 结论与意义 copyright dedecms

随着大量农村户籍毕业生进入劳动力市场，他们同城镇户籍毕业生相比面临的就业环境值得关注。本文利用北京大学教育经济研究所“2011年全国高校毕业生就业状况抽样调查”数据，用普通最小二乘法（OLS）线性回归模型，从就业起薪、行业进入和单位所有制类型三个方面，分别研究了城乡大学生就业不平等现象的具体表现及其背后的机制。

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结论表明，总体而言，相对于城镇户籍大学生，相同级别院校的农村户籍大学生面临着更为不利的就业环境。在就业起薪、进入高收入行业和进入国有单位三个方面，农村户籍大学生均存在一定程度的劣势，其中行业进入表现出来的劣势最严重，这可以看作是高收入行业进入障碍的一个表现。劳动力市场的进入障碍是造成行业间不平等的重要原因（陈钊等，2009）。因此本文的结果表明，消除行业进入障碍对于缩小劳动力市场上的城乡就业差距以及行业间的收入差距，均有重要意义。 织梦好，好织梦

同时，对导致城乡户籍大学生就业差距背后机制的研究表明，在校表现并不是导致城乡大学生就业不平等的重要原因；家庭背景和找工作时的社会关系这些表征非生产率的因素是造成差异的主要原因。在就业的三个方面，父亲从事管理工作、较高的家庭收入、父亲的高学历以及广泛的社会关系分别在不同程度上发挥正面作用，而农村学生在这些因素上的普遍劣势在很大程度上导致了他们就业时面临的不利环境。 本文来自织梦

此外，在就业起薪和进入高收入行业方面，农村户籍大学生存在着无法被我们的控制变量解释的劣势，文章延伸与讨论部分的结果表明，专业选择可以解释部分剩余的劣势，我们认为这与农村学生缺乏了解专业信息的渠道相关。同时户籍歧视可能也是导致劣势的因素之一，但这一点无法通过本文直接验证得出。

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本文的政策含义是，要建立一个公平竞争的劳动力市场、减少户籍因素对大学生就业的影响，就要减少关系、背景等因素对就业的作用，打破行业进入和国有单位进入的障碍。这不仅对于缩小城乡大学生的就业差距，而且对于缩小城乡收入差距，都有积极的意义。

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王玉洁，北京师范大学经济与工商管理学院；刘雅丽，北京师范大学经济与工商管理学院；李泽冰，北京师范大学经济与工商管理学院；邢春冰，北京师范大学经济与工商管理学院；崔小勇，北京大学经济学院，；蒋承，北京大学教育学院。 内容来自dedecms

参考文献： copyright dedecms

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[1]根据问卷设计，将国家机关、党群组织、事业单位管理人员，企业管理人员和专业技术人员认为是“管理工作”。 本文来自织梦

[2]将“毕业院校水平”归为“人口统计学特征”而不是“大学生的在校表现”的原因是：本文中的“大学生在校表现”主要指进入同一所大学后的个体差异。 织梦好，好织梦

[3]本文所指的“高收入行业”包括：金融业，信息传输、计算机服务、软件业，科学研究、技术服务、地质勘查，电力、煤气和水的生产和供应业，采矿业。 织梦内容管理系统

[4]此数据来自于本文对行业细致的统计结果。由于篇幅限制，对行业的细致统计结果没有报告。

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[5]城镇户籍百分比=虚拟变量取值为1的城镇户籍毕业生人数/所有的城镇户籍毕业生人数，农村户籍的百分比=虚拟变量取值为1的农村户籍毕业生人数/所有农村户籍毕业生人数。如，性别变量中45.2％是指在城镇户籍中，男性占45.2％；51.1％是指在农村户籍中，男性占51.1％。