估计毕业生收入保险费通常不允许非认知技能的影响。由于这些技能在大多数数据集中是不可观察的，因此有一个担忧的顾问在这种不可观察到的情况下通过选择污染了研究生溢价的估计。我们使用关于允许我们控制非认知技能影响的年轻人的数据。我们发现纳入非认知技能，本身共同积极，减少了一定程度不可计的估计毕业生预防，平均值为10-12％。我们的第二次贡献是在最近的研究中更依赖于行政数据集的动机，这些研究已经专注于年度收益而不是每小时工资，我们的结果表明，研究生率差异明显大于工资差异。由于我们使用对UnoSservables上没有稳健的估算方法，我们采用Oster（2016）测试，以表明它将在不可观察到的情况下采取令人难以置信的选择，以推动我们的估计工资和收益返回零，并且具有合理的鞋面曾经返回的是OLS返回下方的四分之一到三分之一。我们进一步通过广泛的主要集团和精英大学找到异质回报，我们发现了大型级别差异。