从高中到大学到就业：中国高等教育青年的迁移外文翻译资料

从高中到大学到就业：中国高等教育青年的迁移

原文作者：Ye Liu, Jianfa Shen, Wei Xu, Guixin Wang

摘要：新兴的文献资料有很多研究发达国家大学毕业生的迁移,但在中国对此问题的研究很少。利用2005年1%人口抽样调查中的微观数据,本文首次通过描述他们的迁移模式和建立目的地选择模型,考察了中国大学入学者和毕业生的迁移情况。迁移模式显示,最近的大学毕业生高度集中在北京,上海和广东三个东部省份单位,大学入学者的目的地往往更加分散。根据有条件的 logit模型的结果表明,受过高等教育的年轻人,特别是那些在普通大学学习的年轻人,毕业后很有可能留在就读地的省份。大学入学者的迁移主要取决于大学入学率的地区差异,而国家重点大学的分布、经济发展和生活费用在其选址中起着不太重要的作用。大学毕业生的迁移主要是由于工资水平的地区差异。与职业大学入学者相比,普通大学入学者更易被吸引到拥有更多国家重点大学的地区；与高职毕业生相比,普通大学毕业生更易被吸引到工资水平较高的地区。研究表明可以通过投资高等教育以抑制中国欠发达地区的人才流失,提高劳动力市场收益率是一种更有效的方法。

一、简介

人力资本存量被认为是现代知识经济中区域经济发展的关键因素（Lucas 1988; Romer 1990）。认识到人力资本积累对经济增长的重要性，中国中央政府提出了1998年扩大高等教育体系的政策，使中国高等教育机构（以下简称高等教育机构）入学人数从1998年的409万增加到2008年的2827万（教育部1999年，2009年）。伴随着高等教育的迅速扩张，受过高等教育的年轻人迁移迅速激增，这不仅是因为高中毕业生有更多的机会被允许进入大学，而且因为越来越多的大学毕业生进入劳动力市场，在其他地区开始他们的职业生涯。由于受过高等教育的人在成年早期往往非常活跃（Busch和Weigert，2010; Whisler等人，2008），一个地区具有吸引和留住受过高等教育年轻人的强大能力，在竞争人力资本方面就会具有优势。因此，了解高学历青年迁移的动态对于区域发展的政策制定至关重要。

大量文献研究了发达国家大学入学者和毕业生的区域间迁移，如美国（Faggian和Franklin 2014; Winters 2011），英国（Duke-Williams 2009; Faggian等人2007），澳大利亚（Rowe等人2013; Tang 等人2014），荷兰（Venhorst 等人2011,2010），意大利（Iammarino and Marinelli 2015）和瑞典（Haapanen and Tervo 2012; Tano 2014）。尽管如此，对发展中国家的大学入学者和毕业生的迁移研究却很少。直到最近，中国受过教育的人才的流动才受到学术界的关注（Cui 等人2014,2015; Du 2015; Fu and Gabriel 2012; Liu and Shen 2014a，b; Liu 等人2014）。然而，之前的研究已将所有受过高等教育的人员聚集在一起进行分析，未能发现关键性周期事件（例如接受高等教育和进入劳动力市场）对其迁移模式和机制的影响。

为了填补有关受过教育的青少年迁移的知识空白，本文旨在通过描述他们的迁移模式和建立他们的选址模型来研究大学入学者和毕业生的迁移。我们特别关注不同的区域因素在吸引和留住大学入学者和毕业生方面的相对重要性，以及区域因素对目的地选择的影响如何随个人特征而变化。我们使用条件logit模型来分析他们对位置的选择（Davies等人2001; McFadden 1974），这些模型的结果表明，受过高等教育的年轻人有很强的倾向，可以留在同一个省接受高等教育和初次就业。大学入学者的迁移主要取决于大学入学率的地区差异，而大学毕业生的迁移主要是由于工资水平的地区差异。与职业大学入学者，普通大学入学者相比更易被吸引到拥有更多国家重点大学的地区。与高职毕业生相比，普通大学毕业生更易被吸引到工资水平较高的地区。

本文的其余部分安排如下。第2节回顾了有关大学入学者和毕业生迁移的文献；第3节是对分析中使用的数据和方法的描述；第4节描述了大学移民和毕业生迁移的空间模式；第5节描述并讨论了建模结果；本文最后总结了主要调查结果和一些政策建议。

二、大学入学者和毕业生迁移的决定因素

一小部分但不断增长的文献研究了西方国家大学学生迁移的空间模式和决定因素（Berck等人，2014; Cooke和Boyle，2011; Duke-Williams，2009; Faggian和Franklin，2014; Winters，2011）。由于大学入学迁移的目的是入读大学，代表大量入学者的目的地往往是大学城（Duke-Williams 2009）。温特斯（2011）进一步将美国智慧城市的发展归功于大学入学生的迁移和大学毕业生的保留。在美国进行的一些研究表明，与高等教育有关的一系列国家级因素，包括大学入学率、大学质量、学费以及优秀奖学金计划的存在，对大学入学生的迁移产生了强烈的影响（Cooke和Boyle，2011; Faggian和Franklin，2014）。至于其他州级因素，设施对大学入学生的影响很大，而收入水平和就业增长率的区域差异对他们的目的地选择影响不大（Cooke和Boyle，2011; Faggian和Franklin，2014）。总体而言，大学入学生的选址在很大程度上取决于获得高等教育的机会，特别是高质量的高等教育。

关于大学毕业生的迁移，以前的研究表明毕业生在毕业后几年内很有可能离开大学所在地（Haapanen and Tervo 2012; Whisler et al.2008），中部地区，特别是国家经济中心，比周边地区对大学毕业生更有吸引力，因为中部地区的受过教育的年轻人有更好的机会获得合适的工作并实现职业发展（Corcoran et al.2010 ; Fielding 1992; Venhorst et al.2010）。Whisler等人（2008）发现毕业生的外迁倾向随着生活成本的增加而增加。在毕业生的迁移决策中，一些非经济因素被认为是重要的，例如，相当一部分人在完成学业后往往回到自己的家乡，这表明毕业生非常重视区域熟悉度和家庭关系决定了迁移过程（Faggian等人2007; Sage等人2013）。除了上述因素之外，毕业生迁移是具有选择性的研究领域（Rowe等人2013; Tang等人2014），如：学术等级（Tano 2014; Venhorst等人2010），学位类型（Corcoran） et al.2010），年龄（Busch和Weigert 2010; Haapanen和Tervo 2012），性别（Faggian等人，2007）和种族（Faggian等人，2006）。

改革时期中国的内部移民与西方国家的内部移民不同，因为前者不仅受到市场机制的影响，也受到国家干预的影响（Fan 2008; Liu and Xu 2015），特别是，今天大学入学生的分布仍受到强有力的国家干预（Wang and Chan 2005; Yao等人2010; Yu等人2012）。首先，中国的大多数高等教育机构由政府资助和管理，私立高等教育机构仍然是中国高等教育体系中的边缘人物（Yu 等人2012）。其次，政府决定每个公共高等教育机构的入学总人数，未经当局批准的情况下，高等教育机构通常不可能录取更多学生。第三，作为回报地方政府的财政支持，公立高等教育机构往往倾向于在录取过程中接纳当地学生。例如，2005年，北京大学从北京招募了17％的新进入者，浙江大学从浙江招募了61％的新进入者，上海复旦大学从上海招募了44％的新进入者（Yao.2010 ）。

相比之下，虽然中国的迁移体制障碍仍然存在，但在户籍制度放宽和工作分配制度废除的背景下，大学毕业生现在有更多的自由迁移。市场机制在推动毕业生移民方面发挥着主导作用。之前的研究表明，大学毕业生，包括最近完成学业的人，对工资水平的地区差异非常敏感（Liu and Shen 2014a，b）。此外，随着地方政府越来越意识到受过教育的移民在促进经济增长和创收方面的重要性，近期大学毕业生在其居住地和就业地点获得当地户口地位变得越来越容易（Chan和Buckingham 2008;刘和徐2015）。因此，我们在本文中假设大学毕业生的迁移主要受区域经济不平等的驱动,因为毕业生的流动决策是由市场机制和个体效用最大化决定的,而大学入学者的迁移受到国家干预的强烈影响,因为国家仍然控制着中国高等教育资源的空间分布。

三、数据和方法

本研究借鉴了2005年1％人口抽样调查的微观数据（以下简称2005年调查）。2005年的调查是利用中国国家统计局的分层，聚类和概率比例（PPS）抽样技术进行的。由于2005年调查数据集中没有关于受访者在何时注册并从高等教育机构毕业的确切信息，我们根据个人特征（如年龄，教育水平和教育地位）定义了大学入学者和毕业生。具体来说，我们将大学入学者定义为在调查当天在高等教育机构作为本科生就读的18岁至25岁的大学入学生，将从高等教育机构毕业的大学毕业生定义为年龄为23-28岁（对于学士学位持有者或职业文凭持有者）或25 -30岁（研究生学位持有者）在调查当天参加劳动力（就业或失业）。为了确保我们分析的大多数大学毕业生在2000年（即2005年调查之前5年）在大学而不是高中学习，我们将毕业生的年龄下限设定为23岁或25岁。研究生被排除在大学学生迁移分析之外，因为研究生和本科生有不同的迁移模式。具体而言，本科生倾向于从原来的住所搬到大学，而研究生的入学者往往会从一所大学搬到另一所大学。

我们进一步将样本分为两个小组：移民和滞留者。移民被定义为当前居住省与5年前不同的人，而入境者被定义为当前居住省与5年前相同的人。我们只分析了本研究中的省际迁移，因为2005年的调查没有关于省内迁移的信息。我们关注中国大陆的30个省级单位（以下称省）（图1）。由于极少数参赛者和毕业生往返于西藏（西藏仅有2420名大学入学者和1050名毕业生，2000年），我们从分析中省略了西藏。我们将西藏排除在分析之外的另一个原因是，中国政府仍然赞助其他省份的大学毕业生在西藏工作多年，这使得向西藏的迁移与向其他省份迁移的区别不同。我们的最终数据集包括19268份针对大学入学者的个人记录（包括2405名移民和16863名入境者）和26508份大学毕业生个人记录（包括3149名移民和23359名入境者）。

图1 中国经济区域和省份

我们基于随机效用模型框架分析了基于位置选择的因素（Davies等人，2001; Long和Freese，2005）。具体而言，中国的30个省，包括目前的居住省，可以被视为一组替代方案，并假设每个人都优先于30个替代方案。假设为个体i（Uij）选择省j的效用是

其中代表效用的系统组成部分，代表效用的随机组成部分是与地点属性相关的变量的向量的个别特征。我选择省j的概率是省j（Uij）的效用超过任何其他省（Uik）的概率：

本研究应用条件logit模型分析大学入学者和毕业生的选址（Davies等人，2001; McFadden，1974）。假设扰动。 与Weibull分布独立且相同地分布，个体i选择省j的概率是：

为了适应各省之间的选择如何受潜在目的地的特征影响，我们将个人特定数据转换为替代特定数据（Long and Freese 2005）。在条件logit模型中，如果选择省作为最终目的地，则因变量编码为1，否则为零。与地点属性相关的变量如表1所示。重力模型变量包括目的地的总人口（POP）和三个虚拟变量。

a来源于2000年的中国人口普查; b 来源于Du 2008; c来源于中国统计年鉴，2001年至2006年; d来源于中国教育统计年鉴，2001; e来源于 http://baike.baidu.com/view/7085.htm

原始省份和潜在目的地之间的铁路距离（SAME，DIST800和DIST1600）。由于87.52％的大学入学生和88.12％的大学毕业生留在同一个省，我们以虚拟变量的形式测量迁移距离，以避免多重共线性问题。我们将800公里设置为一个分界点，因为两个相邻省份（例如广东-湖南）的首都之间的铁路距离通常短于800公里。我们将1600公里设置为区分中距离迁移和长距离迁移的另一个分界点。

两个变量，包括年平均工资（WAGE）和城市失业率（UNEMP），用于捕捉劳动力市场机会的影响。生活费用与城市家庭收入的比例（COST）用作生活费用的代表。就业和生活费用因素预计会对大学毕业生的选址产生强烈影响，但对大学入学生的选择没有影响。在决定选择哪个高等教育机构时，高中毕业生并不太关注这些经济因素，因为他们更重视其他因素，如教育机会和生活质量（Cooke和Boyle，2011; Faggian和Franklin，2014）。相比之下，最近毕业的移民非常重视经济机会的区域差异，因为工作在社会流动中起着重要作用。

四个变量用于捕捉自然和人造设施的影响。与气候设施相关的变量包括7月份的温度严重程度指数（TEMPSEV）和平均相对湿度（JULHUM）。大学入学者和毕业生都应该搬到温度适中，湿度较低，气候更加有利的地区。每10,000名居民（DOCTOR）的合格医生数量被用作社会设施的代表。与其他地区相比，具有更好社会福利的地区预计对大学入学者和毕业生更具吸引力。我们还在模型中包含了一个关于空气质量（AIRQUAL）的变量。预计空气污染将成为受过教育的年轻人排斥的一个因素。

两个变量用于捕捉教育机会对大学移民模拟的影响。大学入学（ENROLL）用

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