我國中等職業教育城鄉個體回報率變動研究
——基于2008-2017年CGSS的實證分析

祁 占 勇，何 佑 石

(陜西師范大學 教育學部，西安 710062)

一、問題的提出

隨著我國小康社會的全面建成以及脫貧攻堅戰取得全面勝利，城鄉關系日漸由過往的機械分工關系向有機的共生關系轉型，城鄉融合、城鄉一體化的命運共同體正在形成，城鄉融合發展的體制機制已見雛形[1]，農村發展活力持續增強，農民收入較快增長，城鄉居民收入差距逐年縮小。根據全國統計公報調查數據顯示，2020年全國居民收入增長較快。其中，城鎮居民人均可支配收入為43 834元，相較去年實際增長1.20%；農村居民人均可支配收入17 131元，相較去年實際增長3.80%；城鄉居民人均可支配收入比值為2.56，比上年縮小0.08[2]。當然，由于歷史原因，我國城鄉二元經濟結構并沒有從本質上得以改變，城鄉收入差距較大的痼疾依然存在。為解決我國農村發展不平衡不充分問題，國家堅持統籌推進農村在經濟、政治、文化、社會以及生態文明等方面的建設。人力資源是一切資源中最重要的資源，提高人力資本的存量和質量與社會經濟發展、個體福祉休戚相關[3]。通常來講，教育投資被視為決定人力資本的首要因素，能直接提高勞動者個人收入水平，進而推動社會經濟持續發展。

在龐大的教育系統中，職業教育與經濟社會發展聯系最為緊密，是發展社會經濟和文化的生力軍[4]，特別在我國廣袤的農村地區，人口資源具有天然的優勢，如何化人口資源為人力資本，如何實現農村農業現代化，如何為農民賦能增值，一直是國家關注的重點議題。為此，中共中央、國務院基于我國“三農”發展的實際，把大力發展農村職業教育作為助推鄉村發展的重要手段，制定了一系列政策措施來推動農村職業教育高質量發展。如《關于大力發展職業教育的決定》(2005)、《國家中長期教育改革和發展規劃綱要》(2010)、《關于加快發展現代職業教育的決定》(2014)、《現代職業教育體系建設規劃(2014—2020年)》(2014)、《關于落實發展新理念加快農業現代化實現全面小康目標的若干意見》(2016)、《關于深化產教融合的若干意見》(2017)、《國家職業教育改革實施方案》(2019)等。

盡管如此，我國中等職業教育依然存在著“政府熱”與“百姓冷”的‘壁爐現象’。根據《中國教育事業發展統計簡況》調查數據顯示，2005-2019年，我國中等職業教育機構數呈現減少趨勢，招生人數呈現先減少后緩慢上升趨勢。中等職業學校數量從2005年的1.4萬所下降至2019年的1.01萬所，降幅達27.9%；中等職業學校招生人數從2005年的655.66萬人下降至2019年的600.37萬人，降幅為8.4%，但2019年比上年增加43.32萬人[5-6]。理性選擇主義者認為，只有當教育投資帶來的收益顯著高于付諸的成本后，理性的經濟人才會進行教育投資[7]。教育投資的收益水平通常以教育回報率來衡量，即每增加一年或者一個階段的教育帶來收入提高的百分比[8]。中等職業教育城鄉個體回報率是衡量中等職業教育城鄉個體經濟效益的重要指標，能夠表征中等職業教育對城鄉個體的吸引力程度。

教育回報率研究作為教育經濟學領域的研究熱點長期受到學界的關注與討論。一方面，對教育回報率水平的估算方法主要有教育成本—收益法、內部收益率法以及明瑟收益方程法[9]。其中，教育成本—收益法是指以貨幣單位為基礎，通過比較教育收益與教育成本，判斷教育投資經濟效益的一種分析手段；內部收益率法是指用內部收益率(資金投入現值總額與資金流出現值總額相等，凈現值等于零時的折現率)來評價教育投資效益的方法；明瑟收益方程是指利用人力資本理論的結果，將勞動力收入與受教育年限、工作經驗年限聯系起來，得出估計收益等式。與教育成本—收益法、內部收益串法相比，明瑟收益方程不僅估計了教育與收入之間的因果關系，還將教育對勞動力收入的影響轉化為衡量學校教育投資回報率的指標，從而與實際資本等其他投資回報率的指標進行比較[10]。基于此，明瑟收益方程成為應用最廣泛的教育回報率估算方法。但標準的明瑟方程也存在著不足，它將影響收入的決定因素過于簡化，沒有考慮個人能力、性別、職業類型等因素對工資收入的影響，這可能會導致對教育回報率的高估[11]。因此，21世紀以來，對教育回報率的研究日趨技術化，越來越多的研究者開始關注模型的識別問題，即識別教育與收入之間的因果關系，采用更科學的方法估計教育回報率。比如，用樣本選擇模型糾正樣本選擇偏差，使用工具變量、準自然實驗、雙胞胎差分模型等計量方法來控制內生性偏誤[12]。

另一方面，教育回報率的城鄉差異亦是教育回報率研究關注的重點內容。一是關注制度性因素對消弭城鄉教育回報率差異的顯著效益。有研究通過運用斷點回歸并結合明瑟方程分析教育制度對教育回報率的影響，從而探討教育制度對縮小城鄉差異的效果，研究表明，農村居民的教育回報率大約為11%，城鎮居民的教育回報率大約為8%，教育回報率并不存在城鄉間的“馬太效應”[13]。二是關注勞動力先賦性因素對收入的影響。有研究通過使用分位數回歸方法，將傳統的個人教育回報率細分為高收入群體、中等收入群體和低收入群體以估算教育回報率。由于教育對不同性別、不同地區、不同收入水平人群的效應并不相同，導致低收入群體中農村居民教育回報率高于城鎮居民，高收入群體中城鎮居民教育回報率高于農村居民[14]。三是由于普通最小二乘法違反了經典統計技術中觀測獨立性的基本假定，有學者采用分層線性模型，估算不同地區的教育回報率，研究表明，我國城鎮居民教育回報率的地區差異較大，差異主要來源于省內各城市間差異而非省間差異[15]。

此外，職業教育個體回報率也越來越引起研究者的關注與討論。職業教育與經濟具有雙向互動的耦合關系，因此，職業教育有效承擔了提升城鄉個體勞動力收入的職能，且中等職業教育對于個體收入有著更為顯著的作用，即中等職業教育的回報率普遍高于普通高中教育回報率。從勞動力市場分割視角來看，基于最新發展的傾向得分匹配法，并控制了樣本選擇性偏差后[16]，普通高中平均年回報率為6.2%，中等職業教育平均年回報率為10.9%[17]。當然，在職業教育城鄉個體回報率方面，有研究表明，中等職業教育提高農村勞動力收入的作用強于普通高中教育，農村職業教育對農戶家庭及個人收入均有正向顯著影響[18-19]。也有研究表明，職業教育農村個體回報率要比普通高中教育回報率低3.03%[20]。

縱觀以往教育回報率研究，學者鮮有關注中等職業教育回報率的城鄉差異問題，而且普遍將興趣放在節點性回報率的估計，即測量某一具體時間節點的教育回報率，忽略了教育回報率的時序性描述；與此同時，多數研究集中于橫截面數據的使用，進而強調對某一時點職業教育回報率的刻畫，忽略了中等職業教育回報率變遷的效益。中等職業教育作為與普通高中教育同等重要的教育類型，不僅承擔著服務全面鄉村振興、消弭城鄉人力資本積累差異的重要使命，而且對提高城鄉居民收入、改善城鄉差異大有裨益。因此，中等職業教育城鄉個體回報率差異研究對衡量中等職業教育發揮城鄉融合作用的成效具有十分重要的作用。鑒于此，通過利用中國人民大學調查與數據中心的中國綜合社會調查(CGSS)數據，依托明瑟收益方程，綜合使用普通最小二乘法、兩階段最小二乘法與分位數回歸法，探究中等職業教育城鄉個體回報率變動并反思其背后的緣由，對提升中等職業教育吸引力、彰顯中等職業教育基礎性地位以及促進城鄉融合發展具有至關重要的理論與實踐價值。

二、數據與方法

(一)數據來源與處理

研究數據來源于中國綜合社會調查(Chinese General Social Survey，CGSS)。該項目始于2003年，使用了多階分層抽樣，涉及全國二十多個省、自治區、直轄市，是我國最早的全國性、綜合性、連續性的大型學術調查項目[21]。

本研究主要考察新時代前后中等職業教育城鄉個體回報率的變化趨勢，以2012年為節點，選擇其前后的幾組數據作為研究對象；同時，考慮到調查問卷的一致性，共選擇了2008年、2011年、2013年、2017年四個年度的數據。參照既有的研究成果，選擇以“受訪者戶籍”為主要篩選標準，設置一組分類變量分別納入兩組并行的回歸模型中。取值為1時，表示受訪者戶籍為城鎮，取值為0時，表示受訪者戶籍為農村。在此基礎上，我們保留年齡為18-60歲的在職勞動力作為樣本，考慮到異常值對研究結果的影響，決定以收入5%為界進行數據的清洗。最后，對于缺失值問題，參考魯斌的經驗[22]，進行多重插補，保證數據的完整性，最終得到6 609個有效樣本。

(二)變量描述

1.因變量

研究的因變量為個體收入，在CGSS中有很多涉及收入的數據，包括個體全年總收入、全年職業/勞動收入、月收入、家庭總收入等等。參考許濤的經驗[23]，選擇個體全年總收入作為因變量，在問卷中通過調查“您個人去年全年的總收入是多少？”獲取數據。

2.自變量

研究的自變量為個體受教育程度，包括個體受教育年限與類型教育選擇。參照相關研究的處理經驗[24]，使用“完成最高學歷年份減去出生年份減去6”表征個體受教育年限；再設置一組虛擬變量，表征個體類型教育選擇，即選擇中等職業教育或普通高中教育。

3.控制變量

控制變量是指在接受處理前獨立存在的變量。除了應對因變量造成影響的變量進行考慮外，影響結果變量的混雜因素也應納入，以提高估計的精確度。借鑒相關研究經驗，選擇工作經驗、性別、民族、婚姻狀況、健康狀況以及父親的受教育程度等變量作為控制變量。其中，工作經驗借鑒國際通用處理方法[25]，使用“個體年齡減去受教育年限減去6”表征，性別(男性=1，女性=0)、民族(漢族=1，少數民族=0)、婚姻狀況(已婚=1，未婚=0)及健康狀況(健康=1，不健康=0)為虛擬變量，父親的受教育程度則為連續變量，該變量從1～13賦值，隨著數值的增大，父親的受教育程度越高。除此之外，為了消除教育回報率測算中的異質性，以配偶受教育程度作為工具變量，配偶受教育程度也是一組連續變量，并隨著數值的增大，配偶受教育程度越高。(見表1)

表1 變量說明

(三)研究方法

1.明瑟收益方程

美國人力資本理論學者明瑟指出，“在人力資本中，教育與經驗對收入的影響具有決定性作用，其他的人力資本因素視為次要變量或外生變量”[26]，并且根據人力資本理論推導出收入決定的函數，從而就個體層面探討教育程度與收入水平，具體步驟如下：

lny=α0+α1*Exp+α2*Exp2+α3*edu+∑αiX+ε

(1)

其中，lny表示城鄉個體的收入對數，edu表示個體受教育年限，Exp與Exp2分別指代個體工作經驗以及工作經驗的平方項；α1、α2、α3則為各解釋變量的相關系數，需要關注的教育回報率為α3；αiX表示外生的控制變量，包括家庭社會經濟地位、認知能力與地理位置等變量；ε表示“隨機擾動項”。為計算中等職業教育和普通高中教育的凈值回報率，需要引入虛擬變量(選擇中等職業教育=1，選擇普通高中教育=0)清理不同階段的教育回報率，具體步驟如下：

lny=α0+α1*Exp+α2*Exp2+α3*edu0+i*(α4*edu1)

+(1—i)*(α5*edu2)+∑αiX+ε

(2)

其中，edu0、edu1、edu2分別表示個體接受初中、中等職業以及普通高中的教育年限，當i=1時，α4表示個體接受中等職業帶來的凈值回報率；當i=0時，α5表示個體接受普通高中帶來的凈值回報率。

2.多層嵌套的分位數回歸模型

回歸分析是利用數據統計原理，在自變量信息確定的情況下，探求因變量的變動規律，模型對現實的解釋力越強越好，在樣本中表現為模型誤差的最小化[27]。最小二乘法作為一種常見的數學優化方法，其核心思想是通過對殘差平方和的最小化來估計自變量對因變量的影響。

因此，首先采用普通最小二乘法估計教育程度對收入的影響，并將估計結果作為基準估計校對。但是，基準回歸僅能為我們提供教育程度參與回歸后的均值效應，無法捕捉教育程度的異質性特征[28]。我國勞動力隊伍龐大，個體收入水平參差不齊，中等職業教育對不同收入水平個體的干預并非是線性、均質的，中等職業教育促進收入水平的影響效應可能存在差異。基于此，在研究中引入科恩克和巴塞特[29]提出的分位數回歸模型。在介紹分位數回歸之前，需要首先分析分位數的概念。假設Y為連續型隨機變量，其累計分布函數為Fy，則Y的τ分位數，記為yτ，滿足以下定義式：

τ=P(Y≤yτ)=Fy(yτ)

(3)

即τ分位數yτ整體上位于樣本數據的某一確定位數點上，小于該分位數的點集滿足條件分布τ，大于的位數的點集滿足條件分布(1-τ)。當τ取值為0.5時，數據被劃分為樣本量相同的兩個組構。

在了解分位數回歸的基礎概念后，應該進一步討論分位數回歸的估計方法。假設條件分布y|X的τ分位數yτ(Xi)是X的線性函數，如下所示：

yτ(Xi)=Xiβτ

(4)

其中，βτ表示分位數回歸偏系數向量，τ表示分位數，βτ隨著τ的變化而變化。依托最小定義法，數值上βτ可表示為：

(5)

3.內生性問題

在中等職業教育回報率的估計中，內生性問題主要由遺漏變量誤差、選擇性偏差、互為因果、測量誤差等原因導致。為了盡量避免內生性問題，可以通過雙重差分法、傾向值得分匹配法、斷點回歸、工具變量法等常見措施來處理內生性問題。雙重差分法只適用于面板數據，消除不隨時間變化的內生性影響；傾向值得分匹配法受制于納入匹配模型的變量數，只能部分消除內生性因素；斷點回歸法對數據要求很高，需要在斷點附近有較多觀測值；而工具變量則被廣泛地認為是處理內生性問題的最有效工具。基于此，使用工具變量法處理模型中產生的內生性問題最合適。通常來講，處理教育與經濟關系的工具變量主要分為以下兩類，一類是代表個體受教育環境的家庭特征，如兄弟姐妹數量[30]、配偶的受教育年限[31]等。另一類常用的工具變量是個體受教育環境的外部政策沖擊，如義務教育法[32]、高校擴招政策[33]等。據數據特征，本研究選用配偶的受教育年限作為個人受教育年限的工具變量來處理可能存在的遺漏變量偏誤。具體模型估計使用兩階段最小二乘法(2SLS)。

三、實證分析

(一)描述性統計

為了概覽樣本的整體分布，對遴選出的樣本進行描述性統計(見表2)。從因變量來看，隨著經濟建設的持續深入，城鄉居民人均收入都呈現持續上升的趨勢。2008年、2011年、2013年、2017年的城市人均收入分別為18 093.11、21 813.25、31 980.55、51 819.05元。農村人均收入分別為9 243.53、14 110.57、21 593.39、36 150.04元。值得注意的是，城市個體的收入增速顯著高于農村人口，而相似的分布同樣呈現在城鄉中等職業教育的選擇比例上。2008年、2011年、2013年、2017年的城市中等職業教育選擇比例分別為44.63%、32.48%、36.21%、35.31%。農村中等職業教育選擇比例分別為29.49%、21.57%、30.00%、33.02%。

表2 城鄉各變量的描述性統計(均值)

從自變量來看，城鎮居民受教育年限在逐年增高的基礎上略有波動，農村居民的受教育年限逐年增高，受教育年限城鄉差異逐步縮小，但城鎮居民受教育年限顯著高于農村居民。2008、2011、2013、2017年的城市人均受教育年限分別為10.82、12.75、12.9、14.27年，農村人均受教育年限分別為7.21、10.07、10.08、11.22年，農村居民在這4年中受教育年限的均值為9.65年，城鎮居民在這4年中受教育年限平均為12.69年，這說明大多數農村居民可能僅完成義務教育，而大多數城鎮居民完成高中階段教育。由此，可以初步得出一種結論，即城鄉收入的拉大，一定程度上可歸因于城鄉中等職業教育普及度的異質性，中等職業教育對個體收入有著一定的正向貢獻。值得注意的是，上述論斷只是建立在描述性統計基礎上的初步結論，具體兩者之間是否存在因果關系，將通過構建明瑟收益方程來進一步探討。

(二)中等職業教育城鄉個體回報率的變動

為了探究中等職業教育城鄉回報率變動，將樣本根據戶口類型分為城鎮居民與農村居民。首先用普通最小二乘法分別估計城鄉居民受教育程度對收入的影響，然后選取2008年、2011年、2013年與2017年四個年份進行回歸分析。基本回歸結果如下：用普通最小二乘法(OLS)方法估計的中等職業教育農村個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別為21.7%、15.1%、10.1%、14.3%，中等職業教育城鎮個體回報率分別為10.4%、16.2%、11.8%、8.7%。用OLS方法估計的普通高中教育農村個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別為10.4%、4.9%、4.6%、7.9%，普通高中教育城鎮個體回報率分別為6.2%、8.5%、7.8%、5.1%。綜合來看，農村中等職業教育的年平均回報率達到10.1%～21.7%，城鎮中等職業教育的年平均回報率達到8.7%～16.2%，農村普通高中教育的年平均回報率達到4.6%～10.4%，城鎮普通高中教育的年平均回報率達到5.1%～8.5%。由此可見，無論是城鎮居民還是農村居民，中等職業教育個體回報率均高于普通高中教育個體回報率，這說明中等職業教育有效承擔起了提升個體收入的職能(見表3)。

表3 不同年份中等職業教育回報率的OLS估計結果

為進一步觀察中等職業教育回報率的變動趨勢與城鄉差異，使用折線圖表示OLS結果，圖1顯示：中等職業教育農村個體回報率在2008年—2017年期間處于先下降后上升態勢，中等職業教育城鎮個體回報率在2008年—2017年期間處于先上升后下降態勢；普通高中教育農村個體回報率在2008年—2017年期間呈現先下降后平穩過渡再趨向上升的態勢，普通高中教育城鎮個體回報率在2008年—2017年期間呈現先上升后平穩過渡再趨向下降的態勢。(見圖1)

圖1 不同年份教育回報率的OLS估計結果

(三)中等職業教育城鄉個體回報率的內部變動

如果忽略個人能力直接估計教育回報率，可能會導致內生性問題。因此，將配偶的受教育程度作為工具變量，用兩階段最小二乘法分別估計城鄉居民的受教育程度對收入的影響。在控制了樣本選擇性偏差后，中等職業教育城鎮個體回報率從8.7%降至8%，中等職業教育農村個體回報率從14.3%降至13.6%，且回歸模型的估計結果均有顯著影響，進一步驗證了僅采用普通最小二乘法估算教育個體回報率會出現偏差。

為進一步探究中等職業教育城鄉回報率的內部變動，我們將城鎮居民與農村居民的收入水平各分設為5個水平，表征為τ10～τ90，進行分位數回歸估計。(見表4)

表4 中等職業教育城鄉個體回報率的內部變動

分位數回歸結果顯示，一方面，中等職業教育能在一定程度上提升相對貧困農村個體的收入水平，但對于中等收入水平和高收入水平的農村勞動力增收效益明顯不足。無論是早期(2008年)、中期(2011年、2013年)還是后期(2017年)，相較于中、高收入水平的農村群體(τ50～τ90)，低收入水平農村群體的中等職業教育回報率更高(τ10～τ25)；另一方面，中等職業教育能顯著提升相對貧困城鎮群體的收入水平，但對于中、高等收入水平城鎮個體的收入效益明顯不足。無論是早期(2008年)、中期(2011年、2013年)還是后期(2017年)，相較于中、高等收入水平的城鎮群體(τ50～τ90)，低收入水平城鎮群體的中等職業教育回報率更高(τ10～τ25)(見圖2)。

圖2 中等職業教育城鄉個體回報率的內部變動

四、結論與建議

通過構建城鄉兩個層面的混合截面數據，綜合使用普通最小二乘法、兩階段最小二乘法與分位數回歸法，探究中等職業教育對城鄉個體回報率差異的變動趨勢，得到如下結論：

第一，中等職業教育對提升城鄉個體收入影響顯著，對農村個體收入的正向貢獻更為突出。無論是城鎮個體還是農村個體，中等職業教育個體回報率均比普通高中教育個體回報率高。用OLS方法估計中等職業教育農村個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別高出普通高中教育回報率11.30%、10.20%、5.50%、6.40%；中等職業教育城鎮個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別高出普通高中教育回報率4.20%、7.70%、4.00%、3.60%。與此同時，無論在哪個時期，中等職業教育農村個體回報率均高于中等職業教育城鎮個體回報率，尤其在2017年，中等職業教育農村個體回報率與城鎮個體回報率拉開了5.60%的差距。這充分說明，隨著鄉村振興戰略的實施，中等職業教育作為支撐鄉村振興的重要力量，在促進農村居民個體收入和消除城鄉居民收入差異方面發揮了重要的作用。

第二，整體上看，中等職業教育農村個體的回報率呈現先下降后上升的趨勢，城鎮個體回報率呈現先上升后下降的趨勢。OLS回歸的結果顯示，中等職業教育農村個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別達到21.7%、15.10%、10.10%、14.30%，中等職業教育城鎮個體回報率在2008年、2011年、2013年、2017年分別達到10.40%、16.20%、11.80%、8.70%，雖然納入工具變量后，回報率出現了一定程度的下滑，但變動趨勢與OLS結果保持一致。究其原因，一是受2007年后全球經濟危機的影響，中國的經濟增長率也相應地出現了下滑趨勢，進入勞動力市場的個體面臨嚴峻的就業形勢，弱化了勞動力工資議價能力，使得中等職業教育個體回報率下降。二是受高校擴招政策的影響，勞動力市場的高學歷勞動者供給迅速增加，使得中等職業教育個體回報率下降。三是受新時代以來一系列職業教育政策的正面影響，隨著《關于加快發展現代職業教育的決定》《現代職業教育體系建設規劃(2014—2020年)》等相繼頒布，我國職業教育政策緊扣服務國家戰略的重大需求，以促進經濟社會發展為主線，以加快建設和完善現代職業教育體系為核心[34]，高質量的職業教育體系正在逐步形成，有效地提升了職業教育吸引力，從而助力了勞動力收入的提高，使中等職業教育回報率逐步上升。

第三，中等職業教育能夠有效改善低收入水平個體的收入。一方面，低收入水平農村個體的中等職業教育回報率在2008年、2011年、2013年、2017年均高于中、高收入水平的農村個體。10分位點上的低收入水平農村個體在2008年、2011年、2013年、2017年的中等職業教育回報率分別為28.10%、24.60%、12.60%、198%，均高于同一時期OLS估算結果，即對中等收入以下的貧困農戶而言，中等職業教育對收入提升的作用最大[35]。另一方面，低收入水平城鎮個體的中等職業教育回報率在2008年、2011年、2013年、2017年均高于中、高收入水平的城鎮個體。10分位點上的低收入水平城鎮個體在2008年、2011年、2013年、2017年的中等職業教育回報率分別為11.60%、19.30%、18.60%、12.60%，均高于同一時期OLS估算結果，即中等職業教育回報率在中低分位點上相對較高，接受中等職業教育能夠有效縮小低收入階層與高收入階層之間的差距[36]。

雖然中等職業教育在一定程度上實現了促進城鄉個體增收與消弭城鄉人力資本積累差異的功能，但對消除城鎮或農村群體內部收入差異的效能并未完全發揮，在不同收入層次上，中等職業教育個體回報率依然存在顯著差異。因此，為更好地發揮中等職業教育促進個體勞動力增收、實現經濟增長、推動城鄉融合發展等的目標，需要進一步明確中等職業教育的基礎性地位，有效發揮中等職業教育的功能，加大對中等職業教育的投資力度，進一步提升中等職業教育的城鄉適應性。

第一，明確中等職業教育的基礎性地位，實現中等職業教育的基礎性轉型。中等職業教育是現代職業教育體系的重要組成部分，在經濟社會發展中處于基礎地位，承擔著培養技術技能型人才的使命[37]。當前我國中等職業教育已進入歷史性轉折時期，中等職業教育的就業功能已基本完成，應用型人才培養體系的基礎教育功能正在凸顯。因此，中等職業教育在繼續堅持職業性的同時，一方面，在中等職業教育辦學定位中，要不斷調整與優化人才培養方案，突出對鄉村人才的培養定位，與此同時，在教學方法上突出技術思維能力的培養，通過實踐來培養學習者真實情景中的技術思維能力，這是由應用型人才工作任務的性質和能力要求決定的[38]。另一方面，中等職業教育基礎性轉型的關鍵是課程設置的合理性和科學性，需要以完善的課程體系為支撐。為此，必須加大語數外等公共基礎課比例，并根據中等職業學校學生的認知規律開設技術基礎課程，實現中等職業教育的基礎性轉型[39]，為學生終身學習能力奠基，提高其在社會流動中的競爭力。

第二，加快發展農村中等職業教育，服務城鄉融合發展。新中國成立以來，我國城鄉關系隨著國家重大發展戰略的調整而不斷調整，歷經由“分割”到“統籌”“一體化”再到“融合”的過程[40]。農村中等職業教育作為職業教育的重要組成部分，在我國現代職業教育體系中具有不可替代的戰略性地位和基礎性作用，直接關系到新農村建設、新型城鎮化建設、新型農民的培養與和諧社會構建的成效[41]。農村中等職業教育有助于提高貧困人口的技術技能，保障貧困人口的生活水準，提升自身反貧困能力，阻斷貧困代際傳遞，助推鄉村振興[42]。基于此，一方面，要進一步明確農村中等職業教育的培養目標，農村中等職業教育應以培養有文化、懂技術、會經營、善管理、能創新、帶動能力強的新型職業農民為目標，提高新型職業農民在勞動力市場的競爭力，促進新型職業農民就業，提升農村個體的收入狀況，消弭城鄉個體收入差異。另一方面，要做好新型職業農民的職業培訓。農村職業培訓應以服務農民為本，強化農業新技術的宣傳推廣，從而提升相對貧困農村個體的收入狀況，滿足農村個體的生產生活需要，發展農村個體的個性與潛能[43]，逐步消弭農村內部個體收入差異。

第三，重視中等職業教育的本體價值，加大對中等職業教育的投資力度。通常來講，職業教育是整個教育系統中與經濟社會和生產實踐關系最為密切、最為直接的教育類型。相關研究表明，職業院校生均經費比同級普通教育生均經費高出2.53倍，與此同時，附加實驗實習設備成本則更高[44]。因此，為了促進中等職業教育的高質量發展，凸顯中等職業教育的本體價值，提升城鄉個體增收與促進經濟發展的職能，國家應持續加大對中等職業教育的投入，構建一批高質量的中等職業學校。一是加大對中等職業學校實驗實習設備、實訓基地、數字模擬教室、信息化教學環境等基礎設施的投資；二是優化中等職業學校師資隊伍結構，引進企事業單位的優質人才作為專業課教師和實習指導教師，采取鼓勵措施培養“雙師型”教師，釋放政策紅利聘任兼職教師[45]，通過提高中等職業學校教師待遇，增強中等職業學校教師吸引力。三是加大對中等職業學校教材研發的投入，邀請企事業單位人才和教材研發人才參與討論，制定統一標準，優化中等職業學校教材，給予參與研發教材的人才特別獎勵。