Page 220 - 《社会》2015年第3期
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扩张的中国高等教育:教育质量与社会分层


        表 6 :大学教育质量对学生就业分层的影响多元 犔狅 犵 犻狋 模型( 犖=1105 )
                         ( 1 )                     ( 2 )
               国企    外企    私企     政府     国企    外企     私企    政府
   教育质量 1     -0.989 -1.068 -0.833 -0.935
              ( 0.734 ) ( 0.704 ) ( 0.570 ) ( 0.576 )
   “ 211 ”     0.288 -0.206 -0.473 -2.995 
              ( 1.631 ) ( 1.917 ) ( 1.349 ) ( 1.007 )
   “ 985 ”     0.306 -0.563  0.861 -1.011
              ( 1.102 ) ( 1.221 ) ( 0.753 ) ( 1.153 )
   教育质量 2                               -0.221 -0.693 -0.907   -0.113
                                         ( 0.715 ) ( 0.794 )( 0.543 )  ( 0.456 )
   “ 211 ”                              -0.500 -0.093  0.192  -1.939 
                                         ( 1.117 ) ( 1.403 )( 0.988 )  ( 0.722 )
   “ 985 ”                               0.818 -0.134  1.646   -0.830
                                         ( 1.018 ) ( 1.276 )( 0.883 )  ( 1.237 )
      注: 1. 因变量对照组为“继续升学”,交互项的对照组是一般本科;
         2. 控制变量与表 5 中相同;
         3. 括号里报告的是“学校—年级—专业”水平上集聚的标准误;
         4. 显著性水平:  狆 < 0.01 ,  狆 < 0.05 ,  狆 < 0.1 。
      由于毕业去向受到多种因素的影响,并没有完全体现学生个人的
   意愿和偏好。我们使用所有年级的样本,估计了组织转型对学生毕业
   去向意愿的影响。同时,毕业去向意愿可以涵盖大部分本科毕业后就
   读研究生群体的意愿。表 7 给出的回归结果与前文非常类似,统计显
   著性得到提高,增加了我们结论的稳健性。表 8 给出了教育质量与学
   校类别的交互效果,在“ 985 ”、“ 211 ”院校中,教育质量与学生选择外企、
   国企就业的意愿正相关。
      表 7 :大学教育质量对学生就业意愿分层的影响多元 犔狅 犵 犻狋 模型( 犖=7643 )
                         ( 1 )                     ( 2 )
               国企    外企    私企     政府     国企    外企     私企    政府
                  
   教育质量 1    -1.007 -1.014   -0.081 -1.824 
              ( 0.503 ) ( 0.465 ) ( 0.461 )( 0.559 )
   教育质量 2                               0.020  -0.005 0.218 -0.449 
                                        ( 0.192 ) ( 0.208 )( 0.257 ) ( 0.215 )
      注: 1. 对照组为“继续升学”;
         2. 控制变量与表 5 中相同,常数项省略;
         3. 控制了学校、专业和年级的固定效应,括号里报告的是“学校—年级—专
         业”水平上集聚的标准误;
         4. 显著性水平:  狆 < 0.01 ,  狆 < 0.05 ,  狆 < 0.1 。

       六、进一步的讨论

       在前一部分,我们使用职业选择作为就业分层的变量并不准确。

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