高校毕业生跨省流动的性别比较，本文主要内容关键词为：高校毕业生论文,跨省论文,性别论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F08；G40-054 文献标识码：A 文章编号：1003-4870(2014)01-0031-09
一、引言
2013年被称为高校毕业生“史上最难就业季”。从供给角度看，高校毕业生的规模持续增加，从2012年的673万增加到2013年的699万，[1]逼近700万大关，几乎达到香港地区的总人口。而从需求角度看，2013年全球经济继续处于缓慢的复苏过程中，劳动力市场需求增长乏力。世界主要经济体美国、欧盟、日本，不是负增长就是低增长，对于世界第一出口大国的我国影响显著。2013年，我国国内生产总值(GDP)增长7.7％，是本世纪以来增速最低的一年。[2]
毫无疑问，2013年的高校毕业生就业形势非常严峻，对于女性毕业生来说更是难上加难。主要原因包括以下两点：第一，女性毕业生比男性更多。从2009年开始，女性毕业生首次超过男性成为毕业生中的多数群体，此后比例持续增加。[3]第二，劳动力市场中的就业结构变化对男性更有利。就业分布结构具有“男女分工不同”的特点。从产业分布看，四分之三的女性在第三产业就业，而接近一半的男性在第二产业就业。从单位性质分布看，女性更多地在事业单位工作，而男性则更多地在企业工作。[4]根据2013年《中国统计年鉴》的数据计算，从国内生产总值的产业结构看，2012年第二产业仍然是最大的产业。从城镇单位就业人员的行业结构看，相比2003年，2012年制造业和建筑业增加了2458万人，而教科文卫体等事业单位只增加了563万人。
由于我国经济发展的地区差异十分显著，东部地区的经济发展水平高、就业机会多，因此近年来我国跨省就业的规模越来越大，流动的主要方向是由中西部地区流向东部地区、由小城镇和农村流向大中城市。按照世界银行的划分标准，2012年我国地区差异的格局已经由“一个中国两个世界”转变为“一个中国三个世界”。世界银行根据2012年各国/地区的人均国民收入水平将世界国家和地区划分为四个组别，1035美元以下为低收入组，1036～4085美元之间为中低收入组，4086～12615美元之间为中高收入组，12616美元以上为高收入组。[5]根据2013年《中国统计年鉴》的数据计算，2012年我国31个省份分属于3个不同组别，京津沪已经率先进入高收入组别，而贵州、甘肃、云南、西藏等省份还处于中低收入组，其他省份则属于中高收入组。
由于地区差异大，同时交通和通讯变得更加便利，因此流动成为我国劳动力市场的一个重要特征。高校毕业生也是一样，流动的比例越来越高。但是，流动不仅与个人能力有关，还与市场就业机会和个人心理成本等因素有关，同时还存在着性别差异。一般来说，女性跨省流动的心理压力和家庭影响更大，流动的感知风险更高，因此，选择流动的可能性更小。
而流动本身是人力资本的一种体现，流动可以增加就业机会和就业选择，从而提高工作收入和满意度。在流动机会和流动选择上的性别差异，很可能会进一步拉大本已存在的就业性别差异，使得女性处于更加不利的地位。由此可见，我国高校毕业生的流动状况及其性别差异是非常值得关注和研究的，本文将利用2013年全国高校毕业生就业状况调查数据，对此问题展开实证研究。
流动的概念界定可以有不同的分析维度，比如地理位置方面的流动、跨行业流动、跨单位流动、跨岗位流动等，本文关注的是地理位置上的流动。就地理位置上的流动又因不同统计口径而产生较大的差异。比如，分析单位可以是国家、省份、地区、区县、乡镇、村等。给定样本，分析单位越小，统计上的流动比率就越大。本文的分析单位是省份，所指的流动是跨省流动。
二、相关理论与文献
(一)相关理论
流动是劳动经济学中的核心问题之一，研究的内容包括流动原因、流动过程、流动结果等，相关的理论也很多。就高校毕业生就业的流动原因、流动能力、流动收益而言，涉及的相关理论主要是“推拉理论”、人力资本理论和社会资本理论。
1.推拉理论
在解释人口流动的原因方面，“推拉理论”(Push and Pull Theory)是最主要的理论之一。巴格内(Bagne)认为，劳动力迁移可能是因为有利的经济发展而形成的“拉力”造成的，也可能是因为不利的经济发展而形成的“推力”造成的。[6]在人口迁出地，起主导作用的是推力，促使居民迁移出去，产生推力的因素有自然资源枯竭、生产成本增加、劳动力过剩导致的失业、经济收入水平低等。在迁入地，起主导作用的是拉力，把外地人口吸引过来，产生拉力的主要因素有更多的就业机会、更高的工资收入、更好的生活条件、更好的受教育机会、更完善的文化和交通条件、更好的气候环境等。需要说明的是，农村地区并非只有促进人口迁出的推力因素，也有一些吸引人的拉力因素，比如熟悉的社区环境、长期形成的社会网络以及与家人的团聚，另外迁入地区存在一些不利于人口迁入的“推力”因素，比如迁移可能带来的家庭分离、激烈的竞争、陌生的环境等。只不过在迁出地，推力比拉力大，推力占主导地位。而在迁入地，拉力比推力大，拉力占主导地位。
就高校毕业生流动的原因以及流动收益而言，“推拉理论”具有很强的解释力。我国东部沿海地区和大中城市不仅就业机会相对较多，而且工资水平相对较高，因此大学生由中西部地区向东部沿海地区流动、由农村向大中城市流动是我国大学生流动的主要方向。
2.人力资本理论和社会资本理论
人力资本是指通过教育、培训、保健、劳动力迁移等获得的凝结在劳动者身上的技能、学识、健康状况和水平的总和。像接受教育一样，流动也是对人力资本的投资，是为了获得预期的未来收益所必须付出的成本。
就高校毕业生流动的能力大小而言，人力资本理论具有很强的解释力。相比专科生和本科生，研究生流动的能力更强。人们之所以接受高等教育，除了因为可以提高个人的劳动生产率从而获得较高的收入以外，接受高等教育还能提高个人的流动能力，从而通过跨地区流动、跨专业流动等获得超出教育直接收益以外的流动收益。
与人力资本理论紧密相关的是社会资本理论，布尔迪厄认为，社会资本就是实际的或潜在的资源的集合体。[7]在高校毕业生求职过程中，社会资本主要体现在家庭所拥有的社会关系和人际网络的数量和质量。家庭社会资本丰富的毕业生更有利于找到工作及获得“好工作”。由于家庭社会关系体现在具体的人身上，因此与此人所处的地理环境有关。也就是说家庭社会资本只能在特殊的地方才能发挥作用，与该地的经济发展水平没有必然的联系。因此，社会资本对毕业生跨省流动的影响是不确定的。如果社会资本发挥在家庭所在地以外的省份，则社会资本有利于流动。但是如果社会资本发挥在家庭所在地，则社会资本有可能反而不利于流动。
(二)相关文献
“推拉理论”和人力资本理论可以解释流动原因和流动能力，但并不能直接回答性别与流动之间的关系。流动究竟是否存在性别差异?女性的流动率更高还是更低?在理论上没有确切的答案，实证研究表明各种情况都存在。
菲戈安等(Faggian，McCann and Sheppard)使用苏格兰和威尔士76000位高校毕业生的调查数据，研究显示女性比男性的地理流动性更强，如果控制前期流动则这种差异更为显著。[8]科德瑞奇(Kodrzycki)使用美国6000位高校毕业生跨期17年的追踪调查数据，研究发现男性与女性之间并不存在显著的流动差异。[9]高德烈等(Gottlieb and Joseph)基于104616名美国毕业于科学和工程专业的高校毕业生以及从事科学和工程领域工作的从业人员的调查数据，实证研究结果显示男博士毕业生较女博士毕业生流动的可能性更大。[10]岳昌君使用2009年我国高校毕业生就业状况调查数据对跨省流动进行的研究表明，男性毕业生比女性流动的比例显著更高。[11]
三、调查数据及研究方法
(一)调查数据
本文采用的是北京大学教育经济研究所于2013年对全国高校毕业生就业状况进行的问卷调查数据。样本包括我国东、中、西部地区21个省份的30所高校，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、江苏、浙江、山东、广东和海南等9个省份的11所高校；中部地区包括吉林、黑龙江、安徽、江西、河南和湖北等6个省份的7所高校；西部地区包括重庆、四川、云南、陕西、甘肃和宁夏等6个省份的12所高校。其中“985”重点高校5所、“211”重点高校4所、一般本科院校9所、高职院校7所、民办高校2所、独立学院3所。每所高校根据毕业生学科和学历层次按一定比例发放500～1000份问卷。调查共回收有效问卷15060份。
在有效样本中，专科毕业生占22.4％，本科毕业生占68.0％，硕士毕业生占9.2％，博士毕业生占0.4％；男、女毕业生比例分别为52.7％和47.3％。“985”重点高校学生占19.9％、“211”重点高校学生占9.4％、一般本科院校学生占28.9％、高职院校学生占28.1％、民办高校学生占7.7％、独立学院学生占6.0％。
(二)研究方法
菲戈安等根据大学生家庭所在地、学校所在地和工作所在地的各种可能的组合情况将大学生流动分为以下五种类型：[12](1)继续流动(Repeat Migrant)，指学生为就读大学从生源地流动到高校所在地，毕业后又从高校所在地流动到生源地和院校地以外的地方就业，共发生了两次流动行为；(2)返回流动(Return Migrant)，指学生为就读大学而发生了由生源地到高校所在地的流动，毕业后又从高校所在地返回生源地就业；(3)前期流动(Sticker)，指学生由生源地流动到高校所在地就学，毕业后就留在高校所在地就业；(4)后期流动(Late Mover)，是指学生留在生源地就读大学，而毕业后流动到其他地方就业；(5)不动(Stayer)，指学生在生源所在地就学，毕业后也留在生源地就业，未发生任何流动。
五种流动类型的特征和关系如图1所示。本文将根据这一分类方法，对不同流动类型的毕业生从流动率、流动方向、流动收益、流动成本、流动影响因素等方面进行性别比较。
图1 五种流动类型的特征和关系
在本文中，只要就业所在地与家庭所在地不同，则被认为发生了“就业流动”。按照这一定义，“就业流动”包括继续流动、前期流动和后期流动。只要学校所在地与家庭所在地不同，则被认为发生了“就学流动”。按照这一定义，“就学流动”包括继续流动、返回流动和前期流动。
在计算流动收益时，使用的变量是问卷中的月起薪。该变量是由已经确定就业单位的毕业生对自己的起薪进行的估计。为了排除奇异值，本研究只统计了月起薪在300元～20000 元之间的观测值。在计算流动成本时，使用的变量是问卷中的求职总成本。为了排除奇异值，本研究只统计了求职成本在1元～10000元之间的观测值。
在解释流动原因和收入高低时，解释变量包括毕业生的人口特征、人力资本状况、家庭社会经济背景、地区经济和高等教育状况等四个方面。
四、毕业生流动的统计描述
(一)流动率
在大学生群体中，发生流动的比例究竟有多大?各种流动类型所占的比例是多少?表1的统计结果对此问题进行了回答。在样本数据中，已经确定工作地点的毕业生数为8006人，其中继续流动者1008人(占12.6％)，返回流动者885人(占11.1％)，前期流动者727人(占9.1％)，后期流动者1042人(占13.0％)，不动者4344人(占54.3％)。
在已经确定工作地点的毕业生中，一多半是不动者，表明多数大学生在生源地就学和就业，没有进行任何跨省流动。“就业流动”(包括继续流动、前期流动、后期流动等三种情况)的比例为34.7％。“就学流动”(包括继续流动、返回流动、前期流动等三种情况)的比例为32.8％。可见，异地就业和异地就学的比例都在三分之一左右。
跨省流动率(包括就业流动和就学流动)存在显著的性别差异(显著性水平达到1％)，女性毕业生流动的比例显著低于男性。男性的流动率为50.8％，超过一半；而女性的流动率为39.1％，比男性低11.7个百分点。如果比较具体的流动类型，则对于继续流动、返回流动、前期流动和后期流动4种类型的流动，男性的流动率均高于女性。特别是继续流动差异最大，男性比女性高于7.1个百分点。
(二)流动的收益和成本
流动的收益和成本各自包括很多内容，既有经济方面的，也有社会环境和心理因素等方面的。在本研究的问卷调查中，重点考察经济因素，只涉及月起薪收益和求职成本。在毕业生就业过程中，发生的成本主要是求职成本，其他的流动成本(例如更高的住房和交通等生活成本)难以估计。因此，本文仅对求职成本进行了统计分析。表2对五种流动类型的月起薪和求职成本进行了性别比较。
流动者的月起薪显著高于不动者。不动者的平均月起薪最低，为2676元；继续流动者的平均月起薪最高，为4572元；前期流动者的平均月起薪位居第二位，为4521元；返回流动者的平均月起薪位居第三位，为3630元；后期流动者的平均月起薪位居第四位，为3352元。继续流动、返回流动、前期流动、后期流动的平均月起薪分别比不动者高出70.9％、35.7％、69.0％、25.3％。
分性别来看，上述结论依然成立，即，流动者的月起薪显著高于不动者。对于男性而言，相对于不动者，继续流动者的平均月起薪高出65.5％；返回流动者的平均月起薪高出31.5％；前期流动者的平均月起薪高出76.1％；后期流动者的平均月起薪高出25.2％。对于女性而言，相对于不动者，继续流动者的平均月起薪高出75.9％；返回流动者的平均月起薪高出40.1％；前期流动者的平均月起薪高出52.0％；后期流动者的平均月起薪高出22.7％。
从月起薪的性别比较看，男性五种流动类型的平均月起薪均高于女性。男性不动者的平均月起薪比女性高8.1％。男性继续流动者和返回流动者的平均月起薪分别只比女性高1.7％和1.5％，但是男性前期流动者和后期流动者的平均月起薪却分别比女性高25.2％和10.3％。这说明女性并不一定可以通过流动来缩小与男性的收入差距。
相比流动收益，求职成本是非常低的。毕业生的平均求职成本为1372元，显著低于3353元的平均月起薪。求职成本与是否流动没有必然的联系，跨省流动并不意味着增加求职成本。在五种流动中，返回流动的求职成本最高，为2083元；后期流动的求职成本最低，为1104元；而不动者的求职成本为1249元。
从求职成本的性别比较看，毕业生的求职成本没有显著的性别差异。从平均值来看，男性为1387元，比女性高34元。从五种流动类型的求职成本看，男性在前期流动、后期流动和不动方面的求职成本高；而女性则在继续流动和返回流动方面的求职成本更高。
(三)毕业生的流动方向
由于我国经济发展存在显著的地区差异，东部地区好于中西部地区。按照“推拉理论”，我国高校毕业生的流动方向应该是由中西部向东部流动。那么，现实是否如此?流动率究竟有多高?流动模式是否存在性别差异?表3对这些问题进行了回答。统计结果显示出以下特点：①
第一，不动者占多数。京津沪家庭毕业生的不动者比例最大，男性为87.9％，女性为96.4％。东部家庭毕业生的不动者比例第二大，男性为83.4％，女性为89.3％。西部家庭毕业生的不动者比例位列第三，男性为73.7％，女性为84.0％。中部家庭毕业生的不动者比例最低，男性为52.0％，女性为58.9％。
第二，由中西部向东部流动是最主要的模式。中部家庭的男性毕业生分别有13.7％和28.7％的人流动到京津沪和东部，女性毕业生分别有9.8％和27.4％的人流动到京津沪和东部。西部家庭的男性毕业生分别有6.7％和12.8％的人流动到京津沪和东部，女性毕业生分别有3.5％和8.6％的人流动到京津沪和东部。
相反，流向中西部的比例都很低。京津沪家庭的毕业生去中西部就业的比例很低，男性只有3.0％，女性只有1.8％。东部家庭的毕业生去中西部就业的比例也很低，男性只有5.3％，女性只有3.2％。中部家庭的毕业生去西部就业的比例不高，男性为5.6％，女性为3.9％。西部家庭的毕业生去中部就业的比例也不高，男性为6.8％，女性为3.9％。
第三，女性几乎在各种流动中的比例均低于男性。京津沪和东部家庭的女性毕业生明显不爱流动，可以解释为这些地区本身就是国内经济相对发达的地区。而中部和西部家庭的女性毕业生流动的比例显著低于男性，比例分别相差6.9个百分点和10.3个百分点，说明经济因素的“推拉”作用不足以解释男女毕业生的流动率差别。这一差别还与男女的流动能力和流动偏好有关。
(四)分流动方向的月起薪
前面有关毕业生流动方向的统计结果验证了“推拉理论”，说明我国高校毕业生也像其他劳动力一样存在“孔雀东南飞”的现象。那么，由中西部向东部流动与在中西部内部流动相比，是否会获得更高的收入呢?表4对此进行了回答。统计结果显示出以下特点：
第一，对于中西部的毕业生来说，向东部流动比在中西部内部流动有更高的收入。总体来说，向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加43.2％。具体而言，继续流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加34.6％；前期流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加59.7％；后期流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加18.7％。
第二，向东部流动与在中西部内部流动相比，男性比女性增加更多的收入。总体来说，男性向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加47.1％，而女性只增加34.6％。具体而言，男性继续流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加39.6％，而女性只增加23.0％；男性前期流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加69.0％，而女性只增加36.6％；男性后期流动者向东部流动比在中西部内部流动的月起薪平均增加20.8％，而女性只增加17.3％。
第三，在中西部内部流动中，“就学流动”(继续流动、返回流动、前期流动)者的收入更高。无论男女，“就学流动”者的月起薪都比后期流动者和不动者的月起薪更高。各类“就学流动”者的月起薪均超过3000元，而后期流动者和不动者的月起薪均在3000元之下。
第四，在中西部内部流动中，不动者的收入总是最低的。无论是何种流动类型以及是否分性别比较，不动者的月起薪总是最低的。流动者的平均月起薪最高可以比不动者高出31.2％。女性流动比男性可以获得更高的收入增长率，女性流动者的平均月起薪最高可以比不动者高出42.3％，而男性为25.0％。
五、毕业生流动的影响因素分析
(一)回归模型
为了分析高校毕业生流动的影响因素，本文采用计量回归模型。因变量是不同的流动类型，是多分变量，取值分别为1，2，3，4，5，适合采用多元逻辑回归(Multinomial Logit)模型。可以任意指定一类为对照组(base category)，本研究将因变量取5时(不动者)作为对照组，将其他类型毕业生都与不动者进行比较。具体的五分因变量回归模型可表示为：
基于推拉理论、人力资本理论和社会资本理论以及毕业生的人口特征，毕业生流动的影响因素可以归纳为以下四大类：
第一类是人口特征变量，包括：(1)性别，以女性为对照组。(2)民族，以少数民族为对照组。(3)独生子女，以非独生子女为对照组。
第二类是人力资本变量，包括：(1)学历层次，分为专科、本科和研究生三种，以专科为对照组。(2)学校声望，分为“211”重点大学(包括“985”大学)、普通本科院校和“其他院校”(高职院校、独立学院和民办大学)院校三种，以“其他院校”为对照组。(3)学习成绩，排名前25％作为一类，其他合并为后75％，以后75％为对照组。(4)外语证书，②以没有外语证书为对照组。(5)是否是党员，以非党员为对照组。
第三类是家庭背景变量，包括：(1)家庭经济状况，将家庭人均年收入在5000元以下的家庭定义为低收入家庭(占37.5％)，5001元～20000元之间的家庭定义为中等收入家庭(占35.4％)，20001元以上的家庭定义为高收入家庭(占27.1％)，以低收入家庭为对照组。(2)家庭社会关系。将问卷中的“非常广泛”和“广泛”归为“社会关系多”，将“一般”、“少”和“非常少”归为“社会关系少”，以“社会关系少”为对照组。(3)父母的平均受教育年限。(4)家庭所在地是否是大中城市，以非大中城市为对照组。(5)父母职业。如果父亲或者母亲的职业属于“国家机关、党群组织、事业单位管理人员”、“企业管理人员”、“专业技术人员”之一，则归类为“管理技术”，其他职业归类为“非管理技术”，以后者为对照组。
第四类是地区相关变量，包括：(1)就业所在地省份的人均GDP，在回归中以对数形式引入。(2)家庭所在地的高等教育在校生规模，在回归中以对数形式引入。
人力资本水平高的毕业生其流动能力强，预期相应变量的回归系数为正。考虑到存在地区差异的推拉作用，预期就业地人均GDP和家庭所在地的高校在校生数的回归系数为正。家庭社会资本对流动的影响不确定，相应变量的回归系数符号也难以预测。
(二)回归结果
计量回归的结果如表5所示，从中可以看到“推拉理论”和人力资本理论都得到了验证。回归结果概括如下：
第一，人口特征变量对跨省流动有显著的影响，男性和非独生子女的流动比例更大。性别变量的4个系数都是正的，显著性水平均达到1％。从4个系数的大小看，“就业流动”的系数比返回流动的系数更大，说明性别在就业流动上的差异比就学流动的影响更大。
第二，人力资本变量对跨省流动有显著的影响。学历层次是最显著的人力资本变量。8个系数均显著为正，显著性水平都达到1％，而且硕士生的系数都比本科生相应的系数大，表明学历层次越高流动的概率越大，反映了流动能力的大小。另外，从系数比较看，“就学流动”的系数比后期流动的系数更大，说明学历变量在就学流动上的差异比就业流动的影响更大。
学校类型的回归系数尽管显著，但是系数有正有负。普通本科院校的毕业生比“其他院校”的流动概率更大，而“211”重点大学除前期流动外反而不如“其他院校”的流动概率大。
外语证书对流动有正向影响，4个系数均为正，其中3个显著。而成绩排名和党员对跨省流动的影响总体来说不显著，只有个别系数通过了显著性检验。
第三，社会资本变量对跨省流动有显著的影响。父母受教育年限对流动有正的影响，表明父母受教育程度越高，子女发生流动的概率越大。家庭社会关系对流动有负的影响，表明家庭社会关系少的毕业生流动的概率更大。家庭所在地对流动有负的影响，表明家庭所在地为非大中城市的毕业生流动的概率更大。家庭收入状况和父母职业对流动整体来说不显著。
第四，“推拉理论”的两个变量对跨省流动有显著的影响。就业地人均GDP变量的4个回归系数除了返回流动的系数外其余3个都显著为正，表明就业地人均GDP水平越高发生“就业流动”(继续流动、前期流动、后期流动)的概率越大，反映的是就业地的“拉力”作用。家庭所在地高等教育变量的4个回归系数除了返回流动的系数外其余3个都显著为正，表明家庭所在地高等教育规模越大发生“就业流动”(继续流动、前期流动、后期流动)的概率越大，反映的是家庭所在地毕业生供给数量多、就业竞争压力大的“推力”作用。
六、流动收益的回归分析
收入是反映流动状况的重要指标之一。在已经确定就业地点的大学生中，流动是否真的带来了更高的收入呢?在前面的统计描述中初步看到各类流动者的月起薪确实都高于不动者。为了更准确地反映流动的收益，本节采用多元线性回归模型，在控制其他变量的情况下，考察流动的净收益。回归模型的具体形式如下：
其中因变量Y表示毕业生的月起薪，以对数的形式引入。解释变量包括影响起薪的各种因素，除了包括上一节中用到的所有变量以外，还特别加入了流动变量，以不动者作为对照组，其他类型以虚拟变量的形式加入到回归方程中。计量回归的结果如表6所示：
第一，流动可以增加收益，收益率在10.7％～21.1％之间。4个流动虚拟变量的回归系数都显著为正，从回归系数的大小来看，继续流动和前期流动的系数较大，这两种流动都是既发生了“就业流动”也发生了“就学流动”。返回流动和后期流动的系数较小，前者只发生了“就学流动”，后者只发生了“就业流动”。
第二，人口特征变量中性别的回归系数显著为正，表明男性的收入比女性高，数值为9.0％。民族和独生子女的回归系数都不显著。
第三，人力资本变量中学历层次、成绩排名、外语证书的回归系数显著为正。研究生的收入比专科生高64.3％，本科生的收入比专科生高26.3％。成绩好的毕业生收入能提高5.7％。有外语证书的毕业生收入平均提高3.7％。学校类型的影响不确定，普通本科院校与“其他院校”之间没有显著的收入差异，而“211”重点大学的收入甚至比“其他院校”还低4％。是否是党员对于收入没有显著的影响。
第四，社会资本变量对收入有显著的影响。家庭平均收入、父母平均受教育年限、父母从事管理技术职业的毕业生找到的工作收入更高。而家庭所在地和家庭社会关系对于毕业生收入没有显著影响。
第五，就业地人均GDP和家庭所在地高等教育规模的回归系数显著为正，表明“推拉理论”对收入的提高也具有解释力。
七、结论与讨论
本文基于2013年全国高校毕业生就业状况调查数据，利用统计描述和计量回归方法对高校毕业生跨省流动从流动比例、流动方向、流动收益和成本、流动影响因素等方面进行了性别比较分析。主要结论如下：
第一，女性跨省流动的比例显著低于男性。男性的流动率为50.8％，超过一半；而女性的流动率为39.1％，比男性低11.7个百分点。是否流动与个人流动偏好和能力有关，也与劳动力市场的流动机会和成本有关。调查问卷没有涉及毕业生的流动偏好，难以说明是否女性比男性更愿意留在父母身边工作。由于我国高等教育中学历层次越高女性所占的比例越小，而学历层次越高流动能力越强，因此使得女性的平均流动率降低。
我国经济发展阶段表现出第二产业比例最大(2012年以前)、企业就业需求较大的特点。这些特点对于男性毕业生的就业更有利。国家统计局公布的数据显示，2013年第三产业占GDP的比例首次超过第二产业，成为占比最高的产业。如果第三产业从业人员占全国从业人员的比例也能同步提高的话，将有利于促进女性毕业生的就业。
第二，无论是男性还是女性，跨省流动都显著增加了收入。根据计量回归的结果，跨省流动能够增加10.7％～21.1％的收入。由于女性的跨省流动率较低，因此目前我国的流动状况总体上来说加大了就业机会和收入的性别差异。高校毕业生“就业流动”(继续流动、前期流动、后期流动)的比例为34.7％，说明超过三分之一的毕业生远离父母不在生源地就业。从社会和家庭成本角度看，过高的就业流动率会带来更多的成本。政府应该在财政政策方面进行改革，调整收入分配结构，提高中西部地区的收入水平，从而缩小不动者和返回流动者与“就业流动”者的收入差距。
第三，经济因素是跨省流动的主要原因之一。就业地的人均GDP越高，则有更多的高校毕业生流入。毕业生的跨省流动方向表现为突出的“孔雀东南飞”的模式。不仅东部地区向中西部地区的跨省流动比例很小，而且中西部地区内部的跨省流动比例也很小。这一现象反映出我国经济发展的地区差异确实在加大。东部沿海省份的发展程度更高，就业机会更多，就业质量更好，是大学生就业期望最高的地区。因此，我国在制定宏观经济政策时，除了加大对中西部地区的投资，还应该在技术、人才、税收、体制等多方面给予中西部地区更多更全面的扶持。
第四，人口特征变量、人力资本变量、家庭背景等因素对跨省流动和收入有显著的影响。性别、学历层次、外语证书、父母受教育年限等变量都对流动和收入有显著的影响。我国社会对高学历的旺盛需求是理性的，尽管求职过程艰辛，但是高等教育投资还是可以在劳动力市场上得到预期回报的。
虽然家庭经济社会背景对流动和收入有影响，但是经济条件、社会关系、父母职业、家庭所在地等4个变量都是在某一方面有一定的影响，只有父母受教育程度是最显著、最稳定的变量。这说明父母对子女的影响更多的是通过家庭教育来提高子女的认知水平和就业能力，而不是直接帮助子女找工作。当然，不可否认“拼爹现象”等不正之风仍广泛存在，对此不能漠视。政府应该建立更加公平、公正、竞争性的劳动力市场，对于就业困难群体给予及时、有力、有效的帮助。
注释：
①在此部分，为了强调京津沪的就业特殊地位，将京津沪与其他东部地区分别统计。在本文其余部分，京津沪含在东部地区里面。
②问卷中的相关问题是“您是否获得过外语类等级证书”，没有问具体等级。
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