五 跨省就学和省内就学大学生的群体差异

大学生的就学流动选择，是为了追求高等教育机会而进行的流动选择，其最终目的是为了通过这种流动和接受教育来增加未来的预期收入。按照人力资本理论的观点，可以将其看作一种人力资本投资的方式。是否选择异地就学，取决于是否能够通过流向异地来获得未来可能带来更多收益的教育，如果对未来的预期收益能够弥补到外地就学所产生的交通、通信、心理等各类成本，就学流动是“有利可图”的，学生便有可能选择到外地就读大学；反之，如果生源地就学和跨籍就学在收益上没有显著差异，而生源地就学的成本更小，理性人就会偏向留在当地就学。因此，大学生的就学流动选择，不仅会考虑各地高等教育机会的数量、质量等教育因素，还会考虑各地的生活成本、就业机会等经济因素，而这些因素的影响也会因个体条件的不同而有所不同。

上一节从地区层次对高等教育资源的地区分布与大学生的地区就学流出关系进行了验证。为了进一步深入分析两者之间的关系，本节将从个体层次出发，分析大学生个体就学流动选择的地区经济和高等教育影响因素。

表1-8对不同学生群体的就学流动情况进行了描述性统计分析。结果显示，在全体样本中，有38.7%的大学生发生了就学流动，而未发生就学流动的学生比例为61.3%。其中，不同背景的学生个体在就学流动的选择上也存在一定差异。

从个人特征变量来看，男生发生就学流动的比例大大高于女生；少数民族学生就学流动的比例要小于汉族学生的流动比例；独生子女发生就学流动的比例要略小于非独生子女，不过差异不太大；风险偏好一般的大学生中就学流动的比例最高，偏好风险的和风险规避的大学生中就学流动的比例相对较低，但差异并不大。从院校特征来看，不同类型院校的大学生中发生就学流动的比例差异很大，重点院校的学生中发生就学流动的比例最大，达到68.1%，一般本科院校次之，而高职高专院校的学生中发生就学流动的比例最小，仅为8.9%。从家庭特征变量来看，不同家庭收入的大学生发生就学流动的比例各不相同，家庭收入越高的大学生群体，发生就学流动的比率越大；父亲的受教育程度越高，大学生发生就学流动的比率就越高；家庭社会关系越广泛，大学生发生就学流动的比例越低。为了进一步分析在控制其他变量的情况下上述变量对就学流动选择的影响，接下来将建立计量回归模型进行深入的实证分析。由于大学生的就学流动选择是一个二元选择结果（流动或不流动），因此，建立了以下Logit模型：

其中，因变量Medu表示大学生在给定解释变量条件下做出的就学流动决策；Xi是解释变量向量，包括个人特征变量、家庭特征变量以及地区特征变量；系数β1i为解释变量的系数，其正负号代表了解释变量对被解释变量影响的方向。

表1 -9呈现了二元逻辑回归分析的结果。系数 B 为方程的直接回归系数，而系数 Exp（B）为发生比率，即测量自变量一个单位的变化给原来的发生比所带来的变化。当系数 Exp（B）＞1时，表明自变量一个单位的变化会使原发生比增加；系数 Exp（B）＜1时，表明自变量一个单位的变化会使原发生比减少。

模型a主要考察了个人特征变量对就学流动决策的影响，模型b加入了家庭特征变量，模型 c在模型 b的基础上加入了地区特征变量。3个模型的整体显著性水平均为0.000，说明该模型对解释大学生就学流动选择有显著作用。

从整体回归结果来看，模型c的卡方值最大，为2082.37（P＜0.000）, R2也最大，为0.414，说明引入地区特征变量使得该模型对大学生的就学流动选择具有更好的解释力。从回归系数上来看，地区的经济特征变量和地区的高等教育特征变量对个体就学流动选择的影响都非常显著。家庭所在地的经济越发达，个体选择到外地就学的可能性越低；家庭所在地的高等教育规模越大，个体选择到外地就学的可能性越低。尤其是当控制了其他个体和家庭特征变量后，这些地区特征变量的影响仍然非常显著，说明个体的就学流动选择与高等教育资源的地区分布之间存在着显著的相关关系。而从个体和家庭特征变量的回归系数来看，男性、汉族、非独生子女、重点和一般本科院校（相比高职高专）毕业生、家庭收入更高、父亲受教育程度更高的个体，更倾向于发生跨省的就学流动。