選大學時，常被一條定律左右——所讀學校名氣有多大，畢業后的工資就有多高。但此定律是否正確，有待商榷。
華爾街日報通過對幾千名在校大學進行分析并追蹤其畢業后十年的狀況，得出這一結論：對于某幾個職業來說，名校學生的薪酬水平的確比高人一籌，然而在其他幾個領域卻沒有絲毫區別。詳情見以下數據：
Table 1.Average Annual Earnings by Major and Selectivity Type, 2003 Cross-Section
? | Top Selectivity | Middle Selectivity | Bottom Selectivity | Overall |
Business | 72,704.88 | 62,229.69 | 56,136.24 | 63,390.44 |
Observations | 231 | 485 | 219 | 935 |
Engineering | 78,900.97 | 68,500.17 | 72,225.14 | 74,271.93 |
Observations | 287 | 205 | 71 | 563 |
Science | 65,432.43 | 61,645.53 | 59,227.33 | 63,024.08 |
Observations | 406 | 354 | 129 | 889 |
Social Science | 63,414.47 | 53,155.91 | 49,168.34 | 57,107.39 |
Observations | 548 | 505 | 184 | 1,237 |
Humanities | 57,056.57 | 49,831.24 | 44,562.64 | 52,042.74 |
Observations | 287 | 282 | 109 | 678 |
Other Major | 61,915.86 | 54,982.12 | 54,741.99 | 56,876.00 |
Observations | 533 | 944 | 421 | 1,898 |
Education | 48,858.99 | 42,049.48 | 39,397.44 | 42,771.33 |
Observations | 215 | 626 | 254 | 1,095 |
Table 2.Estimated Difference in Log Annual Earnings, 2003 Cross-Section
? | Top–Middle | Top–Bottom | Middle–Bottom |
Business ? | .120** | .179** | .059* |
(.034) | (.040) | (.034) | |
Engineering ? | .077* | ?.036 | ?.112** |
(.040) | (.055) | (.056) | |
Science ? | ?.036 | ?.010 | .025 |
(.031) | (.042) | (.041) | |
Business ? | .105** | .140** | .034 |
(.026) | (.036) | (.035) | |
Humanities ? | .055 | .110** | .055 |
(.036) | (.047) | (.045) | |
Other Major ? | .046** | .031 | ?.015 |
(.023) | (.028) | (.025) | |
Education ? | .061* | .086** | .025 |
(.034) | (.040) | (.032) |
Table 3. College Major Distributions by Selectivity Type, 2003 Cross-Section
? | Top Selectivity | Middle Selectivity | Bottom Selectivity |
Business | .092 | .143 | .158 |
Engineering | .114 | .060 | .051 |
Science | .162 | .104 | .093 |
Social Science | .219 | .148 | .133 |
Humanities | .114 | .083 | .079 |
Other Major | .213 | .278 | .303 |
Education | .086 | .184 | .183 |
Table 4. Percent of Colleges That Offer Particular Majors, by Selectivity Type
? | Business | Engineering | Education |
Top Selectivity | 80.61% | 62.42% | 76.36% |
Middle Selectivity | 80.95% | 51.11% | 82.54% |
Bottom Selectivity | 83.63% | 50.29% | 78.95% |
Table 5. Decomposition of Earnings Difference by Selectivity Type, 2003 Cross-Section
? | Difference in College Earnings Premium | δq | δp |
Top–Middle ? | .153** | .096** | .071** |
(.012) | (.009) | (.013) | |
Top–Bottom ? | .200** | .122** | .067** |
(.015) | (.013) | (.021) | |
Middle–Bottom ? | .063** | .023** | .035** |
(.014) | (.007) | (.014) |
通過跟蹤調查并分析7300名大學生畢業十年以后的去向，將其專業分為以下幾類：商學、工程學、社會科學、人文學科、教育學等，同時將大學分為三大類：包含了精英大學和高競爭性大學，中等錄取要求型和低要求型。結果令人大吃了一驚：與科學、技術、工程、數學相關的專業，平均工資不會因大學類型的改變而發生很大變化。
為什么會出現此類情況?對于有潛力的雇員來說，在這些專業中就讀的技能性學生通常優于名校畢業生，因為學校設置的課程是標準化的，學生們要學的專業知識也大致相同。因此，學生不必就讀盡可能好的大學來確保未來的高工資。
對于其他領域來說，它們的工資遠景會因學校的不同而發生很大變化。除去之前說的科學、技術、工程、數理專業，其他領域非常關心應聘者的畢業院校。
畢業后工資水平懸殊最大的是商科，重點大學畢業生要比次重點大學畢業生平均多掙12%，比一般大學畢業生多掙18%。同此，對于社會科學專業的畢業生來說，重點大學畢業生要比次重點大學畢業生平均多掙11%，比一般大學畢業生多掙14%。對于教育學專業的學生來說，工資差異百分比分別為6%和9%。在文科畢業生中，雖然重點大學的學生沒比次重點大學的畢業生多掙多少，但是前者比一般大學的學生平均多掙11%。如此，你是否還執念名校?
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