來源：遠(yuǎn)川研究所

985和二本學(xué)校的畢業(yè)生工資差距有多大？家境殷實(shí)的孩子是否更容易考上頂尖高校？教育究竟能在多大程度上改變一個(gè)人的階層？

對于這些問題，每個(gè)人心里都有不同的答案。但事實(shí)上，它們也許是可以被量化的。

UCSD的兩位教授曾刊發(fā)過一篇論文，名為Access to Elite Education, Wage Premium, and Social Mobility: The Truth and Illusion of China’s College Entrance Exam（精英教育，工資溢價(jià)和社會流動性：關(guān)于中國高考的一些錯(cuò)覺和事實(shí)）。

這篇論文通過大量的數(shù)據(jù)、調(diào)查與數(shù)學(xué)模型，量化了教育水平對一個(gè)人職業(yè)生涯及收入水平的影響。

論文指出了很多大家之前可能并不相信的事實(shí)，比如：上一個(gè)好大學(xué)所帶來的工資溢價(jià)是非常高的。

這兩位花了六年的時(shí)間跟蹤了四萬多位大學(xué)生，最后用數(shù)學(xué)模型計(jì)算出了各類因素給畢業(yè)生帶來的“工資溢價(jià)”。論文里，畢業(yè)生第一份工作的中位數(shù)被視為基準(zhǔn)線，然后我們可以好大學(xué)的畢業(yè)生工資會高出多少，以及為什么。

論文里有一些非常有趣的結(jié)論：

·只要你的高考分?jǐn)?shù)超過了當(dāng)?shù)氐囊槐揪€，那么相對于中位數(shù)，你的工資會高6.7%。

·如果你的高考分?jǐn)?shù)超過了當(dāng)?shù)匾槐揪€，且選到了一個(gè)當(dāng)年環(huán)境下的“好專業(yè)”，那么相對于中位數(shù)，你的工資會高6.9%。

·如果你上了一本學(xué)校，連專業(yè)都不用考慮了，你的工資相對于中位數(shù)會至少高30%。

論文里對“好學(xué)?！钡亩x，就是指所有的一本院校。一些人會覺得，與其上一個(gè)末流一本，不如選一個(gè)二本學(xué)校的好專業(yè)。但論文的結(jié)論并非如此：

在調(diào)查中，兩位教授發(fā)現(xiàn)選什么專業(yè)對薪資水平的影響，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于學(xué)校本身的影響。

選一個(gè)二本的好專業(yè)，最后收入可能和一本的爛專業(yè)差不多。清華大學(xué)再冷門再天坑的專業(yè)，那也是比普通學(xué)校熱門專業(yè)要好不少的。

所以有條件的話，還是建議大家上清華。

另外，論文還指出，證書對工資的影響很低（證書包括大學(xué)英語4級、6級、計(jì)算機(jī)等級證書、托福、注冊會計(jì)師、司法考試，以及各類職業(yè)技能證書）。另外，好大學(xué)的畢業(yè)生反而不太熱衷于考證，而他們的收入依然高于普通大學(xué)的畢業(yè)生。

在這份論文的最后，作者根據(jù)模型測算，對一個(gè)人的收入水平影響最大的，不是學(xué)歷，不是分?jǐn)?shù)，不是專業(yè)，而是父母的收入水平。

作者將大學(xué)生父母收入劃分為5個(gè)等級，5表示收入最高的20%，而1代表了收入最低20%的家庭。同時(shí)，也將子女的工資分為5個(gè)等級。把兩個(gè)數(shù)據(jù)放在一起，就有了下面的這張圖：

論文揭示的另一個(gè)殘酷的事實(shí)是：假如父母的收入為全社會的前20%，那么他們的孩子無論考得好與壞，成為全社會前20%的概率，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他收入水平家庭里的孩子。

換句話說，假設(shè)A同學(xué)的父母屬于TOP20%，那么就算A同學(xué)上的是三本，他最終成為TOP20%的概率也要比進(jìn)入一本，但家庭情況不佳的B同學(xué)要高。

無論是商業(yè)世界還是日常生活，許多現(xiàn)象和問題借由數(shù)據(jù)，往往都會有一個(gè)令人意想不到的答案。

比如很多地鐵運(yùn)營商其實(shí)都是房地產(chǎn)公司，比如保時(shí)捷的成功是因?yàn)樗阋?。你可能會對下面這些話題感興趣：

另外，一些公司的起落浮沉，秘密也許就藏在它們自己公布的財(cái)報(bào)里：

在遠(yuǎn)川研究所的矩陣號“有數(shù)DataVision”中，我們會通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一些日常生活中也許不會被注意到的有趣的現(xiàn)象，以及通過數(shù)據(jù)，去透視各種各樣的上市公司究竟發(fā)生了什么。

如果你對這些話題感興趣，歡迎關(guān)注我們的矩陣號“有數(shù)DataVision”：

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最后提醒大家，明天上班~

作者：張澤一

編輯：李墨天

視覺設(shè)計(jì)：疏睿

責(zé)任編輯：李墨天