Page 211 - 《社会》2015年第3期

社会· ２０１５ · ３

素。从学生来源看，来自乡镇和农村的学生比例合计为 ３３％ ，这一比
例在重点大学略高，但相对于一般本科院校并不显著。
本文主要采用父母的受教育年限、职业获得和家庭收入三个变量
来衡量家庭的社会经济背景。我们修正了明瑟（ 犕犻狀犮犲狉 ， １９７４ ）推算受
教育年限的方法（小学 ＝６ 年，初中 ＝９ 年，高中、职高、中专 ＝１２ 年，大
专 ＝１５ 年，本科 ＝１６ 年，研究生及以上 ＝１９ 年）。
与传统研究不同，在职业获得方面，我们将类别变量转换为连续变
量，并沿用吴晓刚（ ２００９ ）的方法，首先将调查中父母的职业转换成国际职
业分层标准（ 犐犛犆犗１９６８ ），再将这些职业标记上国际社会经济指数（ 犐犛犈犐 ）。
但与吴晓刚不同，我们没有直接使用父亲的职业变量，而是选取父亲与
母亲之间更高的一个。 ８ 同时，我们还控制了一些个体特征变量和高中变
量。从直观上看，有更多处于较高社会阶层的学生进入北京的高校。值
得注意的是，进入北京高校的学生的高中成绩普遍较高（超过 ５０％ 的学
生高三排名在班级前 １０％ ，这一比例在“ ９８５ ”院校中达到 ７４％ ），我们需
要去发现家庭背景有没有在中学阶段就已经出现学生分层。
家庭变量的均值在三类院校之间并无显著差异。前文已经讨论
过，高考选拔制度可能削弱了家庭的直接影响，但就读更好大学的学生
显然拥有更好的高考成绩，家庭社会分层对大学入学的影响可能是通
过成绩间接影响的。
我们发现，样本中约 ７０％ 的大四学生选择升学， ９ 选择市场化部门就
业的学生比例高于选择非市场化部门的。受数据限制，本文的估计并不
能进行全国总体的推断，也不能进行 ２０１１ 年毕业年级的总体推断， １０ 只
能代表北京市高校学生本科毕业后即就业的群体的情况。
本文第二个研究问题的关键解释变量是教育质量，与常规研究中使用
师生比、经费等变量不同，本文采用问卷量表的数据构造了这一变量。在
问卷调查中，研发团队根据相关学生学业成果评估理论和组织理论，构建

８． 使用 犐犛犈犐＝犕犪狓 （ 犐犛犈犐 ＿ 犳犪狋犺犲狉 ， 犐犛犈犐 ＿ 犿狅狋犺犲狉 ）函数得到学生的家庭社会经济指数。
９． 根据最近发布的各校 ２０１３ 年毕业生就业报告，这一比例与总体情况相当，可以佐证数据
的随机抽样质量。例如，北 京 大 学 ２０１３ 年 毕 业 生 继 续 升 学 比 例 约 为 ６９％ ，清 华 大 学 约 为
８２％ ，参见《北京大学 ２０１３ 年毕业生就业质量年度报告》和《清华大学 ２０１３ 年毕业生就业质
量报告》。
１０． 如果有年级的追踪数据，涵盖继续升学群体学生就业的情况，我们就能推断总体情况。

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