近十年有關我國職業教育回報率研究綜述

房基?閆廣芬

摘 要 職業教育回報率是指排除性別、工作經驗、區域差異等因素后，職業教育對于個人收入或社會經濟發展的影響。研究者對于職業教育回報率的計量方法經歷了多樣化階段、單一化階段和深入化階段。總體來看，目前對職業教育回報率研究還存在很大不足，主要有：研究邏輯起點不明確、研究深度不足、研究結果不可比、回報率動態研究不足。

關鍵詞 職業教育回報率；丹尼森計量模型；明瑟計量模型

中圖分類號 G719.2 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2017）16-0050-05

伴隨著我國工業化、現代化進程的加快，產業結構的優化升級，以及經濟增長方式的轉變，加快發展職業教育，建立現代職業教育體系，不僅是當務之急，更關乎我國全面建成小康社會的未來大計。本文通過梳理近十年有關我國職業教育回報率的研究，旨在找出國內有關研究的發展與局限，為我國職業教育發展找到一定的實證依據。

一、職業教育回報率定義及研究現狀

與教育回報率近義的還有教育貢獻率、教育收益率兩詞。有研究者認為，教育收益率是在其他條件不變的情況下，每增加一年受教育時間所引起的收入的增長[1]，多指教育對于個人收入增長的作用大小；而教育回報率、貢獻率多指教育對于社會經濟發展的作用大小，研究中教育回報率與貢獻率不具體區分，統稱教育回報率。教育經濟學家薩哈羅普勒斯指出，“教育投資的回報率”主要是指去除性別、工作經驗、區域差異等因素對結果的影響后，就業者每多受一年教育所獲得的收入增長率[2]。對于教育回報率的研究不僅包括個人回報率，在當代人們同樣關注宏觀上教育對社會的回報率。職業教育回報率在以往研究中未有統一的定義，從教育回報率的定義中衍生出職業教育回報率的定義應是科學可行的。基于此，筆者認為，職業教育回報率指的是排除性別、工作經驗、區域差異等異質性因素后，職業教育對于個人收入或者社會經濟發展的影響大小。

通過對近十年職業教育回報率研究的梳理，研究者們所依托的數據來源大體有以下途徑：官方統計年鑒、研究院（所）、個人或組織調查等。前期研究成果大多采用國家或省市統計年鑒。隨著對于職業教育回報率研究的深入，數據來源有了更多途徑，采用調查問卷的形式進行數據收集，選用研究所、社會機構的數據進行測算等。在總體數量上，有約一半以上的數據來源于國家、省市統計年鑒，其選用次數最高。具體數據來源與選用比例見表1。

在數據的時間始末節點選取上，各個研究大多以數據的可獲取性為主，并沒有交代選擇該段時間的緣由。回報率的研究應對這段時間內的一些問題進行反應與解釋，否則數據時間節點的選擇意義就不能凸顯，對現行職業教育發展提供借鑒的作用也會大打折扣。

二、職業教育回報率研究對象與方法

（一）研究對象

從研究對象考慮，研究者有關職業教育回報率的關注點變化主要集中在區域范圍、層次、群體三個方面。

1.區域范圍

區域范圍的變化按照時間的先后順序，呈現從宏觀到微觀的發展趨勢，即從全國到各個省市。傅志明、許曉燕2005年測算了職業教育對整個國家的經濟回報率[3]，王磊2011年基于各個省市的面板數據對各個省市的職業教育回報率進行了測算[4]，屈孝初、朱小燕2014年對廣東省和湖南省職業教育回報率進行了對比研究[5]，欒江等研究了職業教育對于西部地區農民收入的影響[6]。從宏觀層面，分析研究職業教育對整個國家的貢獻，到深入至不同省份、地區，基于各地實際情況進行的職業教育回報率研究，使研究更為務實，為職業教育本土化探索提供了更有益的思考。

2.層次變化

關于層次的變化存在從整體到部分的轉變，即從研究整個職業教育的回報率到研究中職與高職二者各自的回報率。其中，劉曉明等人計算了 2001-2009 年浙江省高等職業教育對經濟增長的貢獻率[7]，李長惠等人研究了中等職業教育對重慶經濟發展的回報率[8]。中等職業教育與高等職業教育屬于職業教育體系中的不同層次，其辦學理念、培養目標等均有差異。對于職業教育回報率研究在層次上的考慮更加符合中國國情，使研究針對性更強。

3.群體變化

從2010年開始出現了關注農民群體的研究，即職業教育對農民群體收入的影響，研究者開始關注職業教育對于農民群體的影響是積極還是消極。欒江等人還采用中職與高中教育的對比研究方法，更有針對性地對高中教育還是中等職業教育更有利于增加西部地區農村勞動力非農收入進行了深入研究[9]。職業教育回報率研究對于農民群體關注度的提高，反映了職業教育在農村的質量水平，更有利于為農村職業教育政策的發展提供借鑒。

以上三種變化對于職業教育回報率的研究都是一種深入。而且一些研究不僅在區域范圍上有了轉變，同時還考慮到了關注度低的農民群體以及職業教育的層次問題，在研究對象上進一步細化。

（二）方法

首先要明晰職業教育回報率的表示方法。職業教育回報率的表達方法主要采用兩種方式；第一，職業教育對新增國民收入額的貢獻比例，即由職業教育所帶來的國民收入的增加量（ΔYe）占國民收入總增加量（ΔY）的比例（ΔYe/ΔY）；第二，職業教育對國民收入增長速度的貢獻比例，即把職業教育當作一個生產要素，由職業教育這個要素投入所帶來的那部分國民收入的增長速度（ye）占國民收入總增長速度（y）的比例（ye/y） [10]。

1.計量模型

通過對搜集文獻的梳理，研究者采用丹尼森計量模型、名瑟方程、自創模型三種模型對職業教育回報率進行研究。

（1）丹尼森計量模型

美國經濟學家丹尼森認為，勞動的構成因素不僅有質量方面，而且也有數量方面。教育對經濟增長的貢獻主要是通過提高勞動者的素質，從而提高勞動力質量實現的。換言之，若想從經濟學角度測量教育的回報，可以認為教育具有使原有勞動力投入量增長的作用[11]。因此，可以將柯布-道格拉斯生產函數中的勞動力L看做不包含教育的初始勞動力L和教育投入E的乘積。于是，柯布-道格拉斯生產函數可以變形為：

Y=AKα（LE）β

對此式兩邊去自然對數后，求時間t的全導數，且兩邊同時除以Y，用差分方程近似代替微分方程，經過推導，得到國民收入產出增長速度模型：

Y=a+αK+βL+βe

其中，Y代表一定時期國民經濟的年增長率，a代表技術進步的年增長率，K代表資本技術進步的年增長率，L代表不含教育質量的勞動技術年增長率，e代表教育投入量的年增長率。那么，通過這個公式單獨計算教育對經濟增長的貢獻，即βe占國民經濟年增長率Y的比重，則可以變形為：

Re=βe/Y

該公式是目前教育經濟學界比較認可的計量教育對國民經濟增長貢獻的模型。

（2）明瑟計量模型

明瑟方程作為研究人力資本的重要方法，主要基于人力資本中教育、經驗對收入的影響加以研究，其他的人力資本因素視為次要變量或外生變量，其方程的一般形式如下：

Ln（Y）=F（Sch，Exp，X，ε）

其中，Sch代表被測者所接受的教育年限，Exp表示經驗，X表示除教育和經驗之外的其他控制變量，包括性別、地區、職業等等，而其他一些不可測因素納入到殘差項ε中。明瑟認為，隨著人力資本投入的增加，收入在人力資本各因素邊際上呈現指數型增長，因而人力資本對收入具有重要貢獻。顯然，明瑟將人力資本變量X分成了兩類：一類是人力資本中的教育和經驗變量；另一類是其他影響收入的人力資本變量。其中，可控的部分進入到控制變量中，其他不可控或不能解釋的部分進入到殘差項中。在實際運用中，一般采用明瑟方程的線性形式如下：

Ln（Y） =α0+α1Sch +α2Exp +α3Exp2+∑αiX+ε

（3）自創模型

對于職業教育回報率的研究，目前有兩篇文章分別采用了人力資本-教育收益率法、自建結構模型的方法對回報率進行了計算。明瑟計量模型是結構方程的一種，所以該自建的結構模型類似于明瑟計量模型。這兩種方法都不具有權威性，在這里不多贅述。

2.計算職業教育回報率方法

（1）提取法

此類方法是基于丹尼森計量模型先計算出整個教育的回報率，再從中提取或分離出職業教育回報率。

排除法。這種方法是由崔玉平提出，基本思路是，計算職業教育對經濟增長的貢獻率，需要先計算剔除職業教育后的教育對經濟的貢獻率，然后確定職業教育占整個教育指數增長率的比例。但是，用該法存在計算出的各類教育對經濟增長貢獻率之和不等于綜合教育對經濟增長貢獻率的嚴重缺陷。

權數分配法。針對“排除法”存在的問題，“權數分配法”以各類教育指數年均增長率與各類教育勞動力質量折算系數的乘積作為權數，計算其占年均教育綜合指數增長率的百分比。“權數分配法”修正了“排除法”分別計算各類教育對經濟增長貢獻率模型中存在的不足，但“權數分配法”將各類教育指數年均增長率和各類教育勞動力質量折算系數乘積作為權數，忽略了各類教育存量，致使計算結果不能真實反映各類教育對經濟增長的貢獻率[12]。

指數增量法。指數增量法是針對前兩種方法的缺陷提出的。目前，采用丹尼森模型基本思路是以各類教育指數增量作為確定該類教育占整個教育指數增長率的權數，計算其占年均教育綜合指數增長率的百分比。得出的結果能夠較好地對于職業教育的回報率進行估計。

（2）直接計算法

此類方法是基于明瑟方程或者類似明瑟方程的收入結構方程，采用傾向得分匹配法，通過問卷調查收集數據，直接計算職業教育回報率的做法。傾向得分匹配法是一種能夠考慮到未觀測到的能力變量遺漏所導致的內生性問題，避免了真實的職業教育回報率往往難以準確估量的研究方法。此方法多用于農村群體，測算職業教育對于農村地區的影響。

（三）測算職業教育回報率計量方法的動態變化

1.多樣化階段

該階段對于職業教育回報率的研究，研究者對于計量方法的選擇不具有共識，采用的計量方法多種多樣。研究者采用的計量方法大致包括：人力資本-教育收益率測算法、丹尼森計量模型、回歸模型。有研究者采用人力資本-教育收益率測算法測算出1982-2003年間，我國職業教育對經濟發展的回報率為6.2%[13]。李長惠等采用丹尼森計量模型測算出在2001-2005年期間，重慶市市內生產總值GDP增長量的2.14%是由中等職業教育帶來的[14]。有研究者采用回歸模型得出我國中等職業教育回報率為18.7%[15]。

2.單一化階段

該階段對于職業教育回報率研究的特點使研究者所采用的計量方法逐漸達成一致。2011—2012年間，對于職業教育回報率的研究文獻都采用了丹尼森計量模型對職業教育回報率進行了測算。

3.深入化階段

該階段研究者們對上一階段進行了揚棄。他們發現僅僅通過丹尼森計量模型對職業教育回報率的測算不夠嚴密，這點體現在該模型不能排除被調查者的異質性上，即不能排除個人能力、家庭條件、經驗等干擾因素。而假如忽略了個人能力和家庭背景等變量而直接估計職業教育回報率，可能會導致內生性問題，致使測算結果不能真實反映出職業教育對于經濟的貢獻。有研究者基于明瑟方程采用傾向得分匹配法來解決這個難題。傾向得分匹配方法通過將多個樣本特征合成為一個具有綜合性的傾向得分值，傾向得分值作為消除樣本選擇性偏差的代理變量，并把估算出來的傾向得分值作為新的變量放入模型中，這樣可以排除因樣本選擇偏差所帶來的其他因素對于結果的影響。胡詠梅、陳純槿通過1989-2009年農村職業教育投資回報率的研究發現，在使用傾向得分匹配法下控制了樣本選擇性偏差后，農村職業教育的投資回報率從18.36%降至16.94%，證明了樣本異質性對于測算結果的影響使結果更接近真實值 [16]。

三、研究結果

回報率計算結果的準確性對于計量方法與數據有極大地依賴性。所以對于研究結果的分析，在此按照計量方法的發展階段進行解讀。

（一）多樣化階段

該階段由于計量方法的多樣性，結果也在一定范圍內波動變化。傅志明、許曉燕通過人力資本-教育收益法得出我國教育對于經濟的回報率為12%，職業教育回報率為6.2%[17]；李長惠等通過丹尼森計量模型得出我國教育回報率為14.07%，中等職業教育回報率為2.14%[18]；周亞虹等得出蘇北農村職業教育對于農村家庭收入年回報率為9%，與國際上10%的年平均回報率基本一致[19]；楊毅等通過丹尼森計量模型得出教育對經濟增長的貢獻率為3.18%，職業教育對經濟增長的貢獻率為0.189%[20]；郭新華、于驍玥采用回歸方程模型測算出我國中等職業教育對經濟增長的貢獻率為18.7%[21]。由于計量方法的不同，該階段對于職業教育的回報率結果難以達成一致，計量結果波動較大。但數據反映的結論基本一致，即職業教育對于經濟發展具有積極作用。

（二）單一化階段

劉曉明、王金明通過2002、2010年浙江統計年鑒數據測算出教育對于浙江經濟的回報率為10.77%，其中，高等職業教育回報率為1.21%[22]；王磊通過丹尼森模型測算出教育對經濟的貢獻率為7.54%，各地職業教育對經濟增長的平均回報率為0.23%[23]。該階段研究者對于教育回報率以及職業教育回報率的計量結果波動范圍有明顯縮減，基本上得出教育對于經濟發展的回報率在7%～11%之間波動，職業教育回報率占比整個教育回報率在4%～10%之間波動。

（三）深入化階段

該階段采用丹尼森計量模型的研究者得出的結果仍有一定的差別。李洪平、黃建研究認為，2000-2010年江西中等職業教育對江西經濟增長貢獻率為2.10%，中等職業教育對經濟增長的貢獻率仍高于高等教育[24]；張佳得出我國教育對經濟的貢獻率7.31%，高等職業教育平均回報率為0.36%[25]；屈孝初、朱小燕測算出廣州省教育對經濟回報率為6.66%，其中職業教育為3.785%，湖南省教育對經濟貢獻11.337%，職業教育為5.632%[26]。以上結論在數值上存在一定差別的原因，筆者認為有：研究時間節點的選擇不同，地域之間職業教育發展程度的差別，以及個人的計算偏差。

采用明瑟方程計算職業教育回報率有以下結論。胡詠梅、陳純槿得出農村職業教育比普通高中教育的投資回報率更高，而且農村職業教育對農戶家庭及個人收入均有正向顯著影響，其中家庭年均回報率約為8.33%，個人年均回報率高達16.94%的結論[27]；趙海得出我國農村勞動力非農工資的教育回報率僅為2.3%，擁有技能可以顯著提高勞動者工資收入水平，比沒有技能的勞動者收入高21%[28]；欒江等采用參數分析方法估計出西部農村地區明瑟教育回報率為2.7%～3.9%，其中中等職業教育對比高中教育更有利于提高農村勞動者的非農收入水平[29]。

各個研究者從最后的結論中都一致得出職業教育對于經濟發展的積極作用是毋庸置疑的，但是數據結果的差異仍然較大。未來對于職業教育的回報率的研究，應該從數據統計口徑、模型、計算方法上更進一步統一與深入，讓各個研究的結果能夠對比、更具參考價值。

四、述評

（一）研究邏輯起點不明確

通過對我國職業教育回報率研究的梳理，其邏輯起點不明確體現在文章開篇內容與選擇的數據時間跨度上。有些研究開篇就進入方法、模型介紹，沒有提及研究的目的、意義，僅僅是為了結果而計算。大部分研究在數據的時間跨度選擇上毫無根據，或者說沒有解釋其選擇的緣由，數據在時間跨度的選擇上應該基于一定時代特點去研究、對比。如果只根據數據可獲取難易程度決定時間跨度的選擇，這對研究結果的作用是打了折扣的。

（二）研究深度不足

第一，計量方法的“拿來主義”。目前，國內關于職業教育回報率的研究大多是照搬國外的方法模型，自身發掘、創新的很少。第二，數據質量的關注度低。有些研究在數據統計口徑一致的情況下，應用相同計量方法對職業教育回報率進行測算結果竟相差幾個百分點甚至幾倍，這樣結果的出現是由于對于數據質量的關注度低造成的[30]。第三，聯系實際不足。大多文章的結論中，只是針對自己的結果提出對現實的應對策略或分析造成這樣結果的原因，沒有用自己的結果去印證目前已經發生的事實。

（三）研究結果不可對比

實證研究不能單憑某個文章的實證結果就蓋棺定論。有關回報率的實證研究結果受數據質量、理論、計量方法和主觀行為等因素的約束。對我國職業教育回報率研究結果部分的綜述發現，不同方法得出的結果無法對比，也沒有相應的轉化模型方便對比。甚至相同的方法，結果的差距都讓人難以置信，無法比較。未來應該在轉化模型上、研究結果的可對比性上深入研究，使各個結果從對比中放大其各自的意義。

（四）回報率動態研究不足

研究者對于回報率的研究多計算一段時間內我國職業教育的平均回報率，沒有考慮到職業教育發展在不同時間段的作用也是有所不同的，也就是職業教育的動態研究不足。今后的回報率研究應該重點放在不同時間段平均回報率的對比研究上，進一步分析出職業教育在不同時間段的意義。

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Abstract The returning rate of vocational education points to the influence of vocational education on personal income and social and economic development eliminating the factors of gender， working experience and regional differences. Researches on the computation methods of returning rate of vocational education has experienced the diversified stage， single stage and deepening stage. There exist many shortages in the researches about returning rate of vocational education： the logical starting point of the research is not clear， the depth of the research is insufficient， the research results can not be compared， and the returning rate is not dynamic.

Key words returning rate of vocational education； denison measurement model； mincer measurement model

Author Fang Ji， master student of School of Education of Tianjin University（Tianjin 300350）； Yan Guangfen， professor of School of Education of Tianjin University