根据我国劳动力市场的情况，我们采用扩展的Mincer人力资本工资决定方程（d）进行OLS回归分析。
年总工资收入对数为被解释变量，教育年限（学历）、工作经验、工作经验的平方和性别、户口、就业形式、职业、单位等控制变量为解释变量。工作经验用年龄扣除受教育年限和学龄前时间而得到。需要说明的是，在1991-1997年的回归分析中，由于缺少城乡户口的数据，只能用城乡居住地来代替该变量；而在设计历年的地区变量中，我们以西部作为参照地区。
从回归分析的估计结果，我们还可以发现，中国城镇劳动力市场确实存在着明显的多重二元分割性质：
（1）在所有的年份，城镇户口哑变量对于工资均具有显著的正向影响。说明我国劳动力市场上存在城乡户籍歧视，城镇户口的工人与农村户口的工人存在明显的工资差异。回归结果显示，1993年城镇户口的就业者工资收入比农村户口的就业者高出33.8%，2004年仍高出12.12%。
（2）对全体样本的回归分析显示，代表二元劳动力市场分割的职业哑变量在0.01水平下对工资有显著的正向影响，说明在调查的每一年份，一级劳动力市场有着比二级劳动力市场更高的工资收入。
（3）地区哑变量中，属于东部地区对于工资有显著的正向影响。说明东部发达地区的劳动力市场与中西部劳动力市场在工资收入上存在明显的地域差异，劳动力市场在地域上同样呈现突出的二元特点。
（4）性别对于年收入有明显的影响，男性的工资收入更高。性别工资差异最高的年份是2000年，男性比女性高17%。性别工资差异最低的1991年，男女工人之间也存在9%的差异。
事实上，我们对全体样本的回归分析结果表明，当引入控制变量之后，各年的平均教育收益率都比先前的计算结果有明显的降低。证明中国劳动力市场的分割特征确实十分明显。
相比于其他研究，我们关于大学教育收益率的估算更有说服力，也更加逼近现实情况。首先，我们所使用的是跟踪的家户调查数据，从中抽取出个人样本进行分析，在进行动态比较时，更有可比性。其次，CHNS的调查已经在国内外学术界得到广泛的认可和应用，其问卷的效度较高，而调查实施的科学性也受到赞誉。第三，笔者在运用第一种方法进行工资方程的回归分析时，并不是直接将大学教育程度的劳动力与非大学教育程度的劳动力进行对比，而是先筛选出高中以上受教育水平的样本，再进行分析，因而计算出来的高等教育收益率更贴近实际情况。而不少相关研究则忽略了这点，在设置虚拟变量时没有剔除低于高中教育程度的样本，因而夸大了高等教育收益率。第四，笔者的研究在现有条件下，尽可能地考虑到了我国劳动力市场分割的现实情况。
