中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：1003－2614（2011）11－0006－06 在后世界性金融危机年代，提高就业率、增加劳动者收入、促进社会公平与正义仍是许多国家面临的根本性挑战。我国高等教育进入大众化时代以后，尽管大学毕业生仍是国家和社会的宝贵人才，劳动力“红利”也逐年减少，然而，随着毕业生人数的不断增加和中高端就业岗位的稀缺，大学毕业生就业起点工资低、教育投资经济回报不足的问题仍将存在。本文利用麦可思公司公布的“中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查”的统计数据和2009年《中国统计年鉴》的有关数据，对影响高校本科毕业生工资收入的省域经济因素作出实证分析。 一、文献综述 麦可思人力资源管理咨询公司对全国2008届各省大学毕业生实际流入流出状况进行的统计调查（有效问卷达21.8万份）发现，东部沿海发达地区净流入率高，位居前5位的全部是东部发达地区省份；除云南省外，中西部地区大学毕业生均以净流出为主。麦可思调查还显示，从实际就业情况看，在东部发达地区，本科生源只占全国的35％，但接纳了全国64％的应届本科生就业①。李炜、岳昌君基于2007年全国高校毕业生就业情况抽样调查的数据，对我国高校毕业生的就业问题进行了实证分析。研究结果显示：一是学历和学校声望对毕业生就业和起薪的影响显著程度明显降低，个人素质是决定求职成败和收入水平的关键因素。二是学校提供充足的求职信息对于高校毕业生找到满意的工作、获得较高的起薪具有显著的积极作用。三是家庭总收入较高，家庭社会关系较广泛的毕业生更容易找到工作，起薪较高，且对工作更满意。四是地区差异依然存在，尤其是西部地区高校的毕业生求职更加困难，且起薪较低。[1] 我国高校毕业生起点工资问题研究已经具有一定的广度和深度，为后续研究提供了方法论基础和理论储备。但是，也应该看到研究高校毕业生起点工资问题的视角，可以扩展到社会宏观视阈中去，如考虑社会经济、政治、文化环境和区域特征等对就业及平均薪酬的一般影响。同时在研究方法上，停留于思辨研究、质性分析还不够，必须对高校毕业生起点工资问题进行定量分析和实证研究，以便比较科学地度量和揭示影响高校毕业生起点工资的因素及其影响程度。 尽管毕业生就业起点工资受到包括个体素质、个体家庭背景、学校教育及行业特点、政府政策等多种因素影响，但不可否认，从省域层面上看，影响和制约毕业生起点工资的最重要因素应该是社会经济因素。 由于经济类因素对各省高校毕业生就业状况产生重要影响，并且各省域经济因素的影响具有共性特征。通过构建理论模型和空间计量模型，依据第三方教育数据咨询麦可思公司发布的中国2008届大学毕业生求职与工作能力调查的中国内地30个省、市、自治区（不包括西藏）横截面数据，对本科毕业生毕业半年后平均月收入的省域经济影响因素进行实证分析，揭示实际显著影响各省本科毕业生薪酬水平的省域共同经济因素及其程度，为省级政府探索改善各省毕业生（本省高校培养的毕业生和在本省就业的毕业生）薪酬过低（即高教投资经济回报过低）状况的有效途径，提供决策参考与依据。 二、概念与变量的界定、理论假设与模型设定 （一）概念与变量界定 1.除了就业率，用于考察毕业生就业状况的另一个重要指标是毕业生就业初期薪酬水平，这里用毕业半年后就业于各省域的毕业生的平均月收入，即大学生毕业半年后就业实际每月收入的平均值，作为起点工资水平的度量值。 2.省域城镇化率（城镇化水平）通常用该省域常住于城镇的人口数占省域全部人口数的百分比来表示，用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度。 3.空间自相关（spatial autocorrelation）或空间依赖（spatial dependence）是指由于空间位置的亲缘关系而使空间单元在某一属性的观察值之间存在相互依赖关系。这些依赖关系导致了相似的或相异的空间单元属性数值出现有规律性的聚类或聚集。如果出现高值与高值聚集、低值与低值聚集，则称之为空间正自相关（positive spatial autocorrelation）；如果出现高值与低值之间相互聚集，则称之为空间负自相关（negative spatial autocorrelation）；如果出现无规律随机分布时，则称之为空间无关。当某一地理单元上的属性观察值受到邻近地理单元上属性观察值的制约和左右时，就可以说存在空间依赖性。空间数据的空间依赖性可以直接体现在属性观察值上，也可以间接地体现在误差项上。在空间计量分析中，空间自相关被界定为任意空间地理单元的被解释变量或误差项与其他地理单元的被解释变量或误差项在观察值上存在相关性或依赖关系（Anselin,1988）[2]。本文的空间地理单元是某省域。
