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所以，一本学生在毕业时比二本学生领先的30%-40%的工资，更可能来自学校的品牌以及他带来的更好的社会关系——比如更多的实习机会。因为即使一本学生有更好的个人能力，用人单位上也无法在简历上通过这类证书识别出来。
四，未来的差距，是扩大了，还是缩小了？
如果文章只写到上面结束，题主可能不仅仅不会接受「一本和二本实际上有很大区别」的结论，反而激动了起来。TA可能会问：
未来呢？随着时间推移，学校的品牌的决定能力降低，此时决定工资的，正是个人能力啊！
那么我在毕业后更努力地工作，提升个人能力，弥补学校品牌的差距，不就可以追上一本学生了吗？
因此，下文才是我写作这篇文章的真正目的。
上文全部引用了贾瑞雪的论文，他们使用的CCSS数据使得研究只能局限于毕业当时的offer情况，却不知未来会如何变化。但中国还有另一份数据询问了高考情况，那就是CHIPs，中国家庭收入调查，全称为China Household Income Projects。
2014年7-8月份，中国居民收入项目进行了第五轮全国范围调查，主要收集了2013年全年的收入和支出信息，编号为CHIP2013.本轮调查得到国家自然科学基金资助和国家统计局的支持，由北京师范大学中国收入分配研究院联合国内外专家共同完成。具体的调查过程由国家统计局城乡一体化常规住户调查办公室执行。
问卷中有这样的问题，记录了每一名受访者的高考年份、类型、分数、地点。
我另外搜集了从1998年至2018年所有年份各省文理综合卷的一本分数线，很多年份已经很难收集，但一些较早年份，由于当时的全国高考试卷仍然统一，也呈现出了不少有趣的点，比如1999年是这样的：
言归正传。
我们先使用CCSS的部分数据，用同样的方法重复了贾瑞雪的论文。将带宽扩大后，显示如下：
上图我将带宽扩大到了上下200分，此时一本学校和二本学校的工资差距，用断点回归方法可以算出约6%的差距，可以理解为两条直线在一本线上的截距之差。若是使用二阶段回归，结果为30%。两个计算均与贾瑞雪论文得出类似结果。
上图是刚毕业时的工资差异，用CHIPs数据，我们就更加自由一些。CHIPs可用的两次调查发生在2008年和2014年，有12790名被访者曾经参加过高考，其中6619名被访者的高考时间发生在1998年之后，可以和我之前搜集到的1998年之后的分数线匹配起来。
在这六千多名在1998年之后参加高考的被访者中，有2268名被访者，在调查当年已经毕业了五年以上。使用这部分被访者的高考数据和工资数据，我可以识别出毕业五年后的工资差异，结果如下：
即使用肉眼也能清晰地看到，一本和二本之间的断点，比刚毕业时扩大了。
由于CHIPs样本远少于CCSS，因此上图的点较为分散，但上图的断点回归是非常显著的：从二本到一本，两者之间的工资差距为24%。如果用二阶段回归，先估计进入一本院校的概率，再用概率回归工资，则一本和二本的差距高达90%。
同时我们从上图还可以看到一个可怕的现象：
只有一本线的右边，才存在着「工资随着高考考分提升」的趋势。在一本线的左边，从比一本低200分，一直到一本线附近的这么大区间里，人们的工资都是差不多的。
如果进一步观察十年后的差距，则有下图：
虽然样本进一步变得稀疏，但一本线上下的差距也变得更大、更显著了。
简单总结下：
使用断点回归观察一本线相邻的工资差距——刚毕业时，两者的差距是6%；毕业五年后，差距扩大到24%；十年后，差距扩大到34%。
使用二阶段回归考虑进入一本院校的概率后估计一本院校带来工资差异——刚毕业时，一本学生比二本学生工资高出30%-40%。毕业五年后，这个差距扩大到了90%。十年后，差距扩大到110%。
更重要的是，考试成绩和工资的关系，只在一本线以上存在。只要你在一本线以下，不管是差一点点就到一本线，还是差200分才到一本线，五年、十年后，你们都会踩在同一条终点线上。
最后，我想对题主说：
不要信「一本和二本没什么区别」的鬼话。如果你的水平正处于一本和二本之间，那么还差十天，好好复习，考好高考，考上一本，才是你现在最应该完成的任务。
不要把筹码放到未来，不要指望毕业后你的努力能弥补学校品牌的差距，统计上说，你们的差距只会越来越大，而非越来越小。
转载于知乎用户chenqin
