共同富裕背景下職業教育對居民工資性收入的影響研究
——基于CHFS微觀證據

馮惠敏 李俊蓉 林榮日

一、研究背景與問題

為解決我國發展中存在的不平衡、不充分問題，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出要推進“人的全面發展、全體人民共同富裕取得更為明顯的實質性進展”。促進我國全體人民實現共同富裕是一項長期任務，走共同富裕之路，就是要使發展成果更多、更好、更均等地惠及全體人民，就是縮小低收入群體和高收入群體比例，使中等收入群體比例不斷提高。

教育對推進共同富裕具有重要意義，特別是職業教育的作用可謂是舉足輕重，其在提高勞動者素質、促進農民致富和弱勢群體就業、實現“擴中”“提低”以及促就業、惠民生等方面發揮著不可替代的作用。在“雙期疊加”的新階段，在融入習近平總書記關于職業教育重要指示精神的基礎上，2022年4月，我國修訂了《中華人民共和國職業教育法》，在完善職業教育育人模式、打通學生上升通道等方面推出了新的政策舉措。毋庸置疑，職業教育具有基礎性和先導性作用，不僅可以為實現共同富裕拓展產業發展空間，還可以為實現共同富裕提供強大的動力與智力支持[1]。近年來，我國職業教育發展日臻成熟，但也存在不完善的地方，如對于鄉村人才文化知識、社會適應能力以及創新創作能力等方面缺乏足夠重視。因此，在共同富裕背景下探究職業教育對收入影響的相關命題具有重要價值。

本研究利用2019年中國家庭金融調查數據展開分析，主要研究問題有：職業教育對工資性收入會產生何種影響？這種影響是否會因為收入群體的異質性而有所差異？另外，在共同富裕框架下，本文對居民工資性收入情況進行重新定義，在互聯網普及以及人才返鄉回流等時代特征下，分析了職業教育影響工資性收入的機制等。

二、文獻回顧與研究假設

（一）職業教育與共同富裕

1.職業教育促進共同富裕的內在邏輯

職業教育作為一項公共服務，與經濟社會關聯密切，在促進共同富裕方面也有類似的邏輯意蘊[2]。湯玉梅、楊熙認為，職業教育能通過人力資源開發、服務產業結構升級、推動鄉村振興、促進階層流動四個方面來促進共同富裕[3]。

2.職業教育促進共同富裕的現實困境

在職業教育促進共同富裕方面，目前我國存在一些短板，人力資本開發特色不足、職業教育與培訓體系脫節等成為了阻礙職業教育促進共同富裕的現實困境[4]。職業教育人才需求與供給之間存在結構性矛盾，職業院校品牌定位不聚焦、專業性不強是職業教育促進共同富裕道路上的絆腳石[5]。

3.職業教育促進共同富裕的路徑

職業教育如何發展才能促進共同富裕?職業教育理念與職業教育實踐體系是職業教育改革的兩方面重要內容[6]。劉復興認為，應優化職業教育層次結構，在實踐教學中完善現代職業教育體系，通過提升就業質量來促進我國走向共同富裕之路[7]。

（二）職業教育與收入

1.職業教育與收入的關系

眾多研究表明，職業教育能夠提高受教育者的收入回報率。Plubplueng等人發現職業教育的就業機會較高，而且經濟回報相對較快[8]；周潔等人研究發現中等職業教育的收益率大于普通高中[9]。從宏觀視角來看，職業教育是我國跨越中等收入陷阱的重要渠道[10]；王雯等人則從更微觀的視角，發現職業教育對于提高收入具有顯著正向作用[11]。

2.職業教育影響收入的機制

許多研究表明，職業教育可以提升人力資本質量，有助于個體參與市場分工，從而達到提高收入的目的[12]；職業教育還可以增進個體的混合能力，實現收入增長[13]。另外，一些學者從教育流動性的視角分析了職業教育影響收入的內在機制，在教育分流后，高等教育對中等職業教育的回報率產生了擠出作用[14]；但是Chuard等人認為，低教育流動性與低收入流動性并非一一對應[15]。

3.職業教育在提高收入方面的政策

Ozer等人提出重組整體的職業教育，不斷適應勞動力市場的需求[16]。從高等職業教育來看，要通過激發教師的積極性，提高建設工具運用的能力[17]。從中等職業教育來看，欒江等人認為要拓寬中等職業教育人才的上升通道，并提高中等職業教育在農村的普及率[18]。曾嘉認為職業教育畢業生的市場競爭力有待提升，要著重解決職業教育質量不平等的問題[19]。

（三）研究假設

1974年，明瑟提出了著名的“明瑟工資方程”，揭示了教育的工資回報的啟動規律[20]，此后關于教育能提高工資收入這一觀點，學術界達成了共識，后續學者大都將受教育年限作為變量考察教育回報率，而忽視了職業教育的作用。實際上，職業教育能賦能人力資本，通過人才培養基本功能擴充居民的致富渠道[21]。職業教育回應了共同富裕的現實訴求：從政治維度看，職業教育蘊含著發展與共享的建設站位；從經濟維度看，職業教育體現了追求服務質量的發展要求；從社會維度看，職業教育體現了維護社會結構穩定的價值取向[22]。基于此，提出研究假設H1：

H1：職業教育發展有助于實現總體富裕，具體體現在職業教育對工資性收入具有促進作用。

“互聯網+”能全方位滿足提升職業技能的培訓需求，為人才發展提供技術支撐，改善其共同富裕發展機會的獲得[23]。互聯網催生了懂技術的新型職業農民，能夠將農產品生產、銷售、流通等環節串聯起來[24]，使更多的新型職業農民深度參與到農業經濟領域，最終推動家庭收入的增長，尤其是工資性收入的增長[25]。基于此，提出研究假設H2：

H2：在互聯網背景下職業教育能對工資性收入的增長產生顯著拉動作用。

在供給側改革背景下，新興產業加速崛起，職業教育則是工人重點選擇的教育類型[26]。另外，回流人才（返鄉工人）帶回了先進的生產技術，加之所積累的知識、技能和經驗均是實現成功創業的有利條件，創新創業活動則提升了家庭成員的收入水平。基于此，提出研究假設H3：

H3：接受職業教育的人才通過返鄉等回流方式對工資性收入的增長產生影響。

三、數據來源及變量設置

（一）數據來源

本文使用的數據來源于2019年中國家庭金融調查數據（China Household Finance Jurvey Database，簡稱“CHFS 2019”）。中國家庭金融調查由西南財經大學中國家庭金融調查與研究中心主持，是在全國范圍內開展的抽樣調查項目，旨在收集有關家庭金融微觀層次的相關信息，主要包括住房資產與金融財富、負債與信貸約束、收入與消費、社會保障、教育投資等方面。考慮到本研究目標，分別要用到個人層面、家庭層面的數據，將“CHFS 2019”數據庫中的兩種數據依次進行匹配，再剔除關鍵變量缺失數據和存在明顯異常值的數據，最終獲得2152個個體數據。

（二）變量選擇與定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為居民工資性收入，問卷中題目詢問被調查者工資性收入，本研究搜集該選項，并對其取對數，用lnwage表示。另外，由于共同富裕強調收入差距的縮小，人均工資收入可以用來衡量富裕維度指數[27]，居民的工資性收入就能衡量富裕程度。從經濟角度來講，收入水平是富裕的維度之一，本文采用劉子玉和羅明忠的處理方法[28]，將高于全樣本居民中位數收入的樣本賦值為1，否則為0，用字母income表示。

2.解釋變量

本文的解釋變量為職業教育。對原始數據進行了以下處理：一是從成人數據庫中篩選出關于家庭成員文化程度的樣本，并從中剔除掉沒上過學、小學、初中、高中、大學本科、碩士/博士研究生，僅保留職業教育（含中專/職高、大專/高職等四類）樣本；二是選取年齡在16～65歲之間的樣本。最終獲得的職業教育有效樣本為2152個①當前我國采取的是中考分流的方式，初中畢業后，中學生面臨普通教育和職業教育兩種不同的教育路徑：一部分初中生進入普通高中，繼而有機會考入大學接受高等教育；另一部分初中生進入中等職業學校，畢業后可以直接進入勞動力市場。。

3.中介變量

互聯網使用。本研究根據CHFS2019中“您家大概多久網購一次？”的答案來對居民家庭互聯網普及率進行說明。其中，按照居民網購的頻率高低進行排序，并由低到高賦值為1～10。需要說明的是，居民網購頻率也可以從側面反映出當地的互聯網基礎設施水平、物流體系暢通度、數字化水平等[29]。而互聯網使用又能通過促進勞動力職業分層、緩解銀行信貸約束和拓展家庭社會網絡來提高居民的工資性收入[30]。

4.調節變量

勞動力回流。本研究根據CHFS2019中“是否在本地以外的其他地方生活或者工作過半年以上？”的答案來對勞動力回流情況進行說明。相比未曾外出的農村勞動力，回流勞動力通過物質資本和人力資本積累，以較強的就業能力參與到現代農業、非農就業中，這樣不僅可以提升居民工資性收入，還能推動本地的產業結構升級[31]。

5.控制變量

本文選取的控制變量包括性別、婚姻狀況、年齡、自評健康狀況、生活開支、幸福感、戶口類型。值得注意的是，戶籍制度是導致城鄉收入差距的重要根源之一[32]，教育兼具“馬太效應”和“公平效應”，有助于提高農村居民教育收益率，減弱戶籍歧視[33]。另外，性別和婚姻狀況是影響工資收入的重要因素，與男性相比，女性更有可能發生教育失配，引起勞動力市場中的收入差距擴大[34]，而婚姻對男性具有保護作用，對比已婚女性，已婚男性最受勞動力市場青睞，就業機會和工資收入更高。其他變量包括年齡、健康狀況、生活開支、幸福感等。本文在模型構建中所用到的被解釋變量、解釋變量、中介變量及控制變量等的描述性統計見表1。

表1 變量的定義

表2 變量描述性統計

樣本總數為2152，被解釋變量是工資性收入（Inwage），最小值為6.1092，最大值是13.1224，平均值為10.3795，標準差是0.7507，標準差數值較少，說明變量波動性不大。另外，工資性收入變量的對數的偏度與峰度分別為-0.259和2.579，偏態分布為負偏態。解釋變量是職業教育（Education），其最小值為0，最大值是1，平均值為0.3667，標準差是0.4820，偏度與峰度分別為0.812和5.393，偏態分布為正偏態。

（三）主要實證方法

1.probit回歸

Probit模型基本形式可以表述為：假如居民收入存在低于平均收入水平的收入X，這些變量的線性組合可以使得每個居民的收入得到這樣一個分數Yi*

假設，εi～N（0，1），則Yi*服從正態分布，Yi*代表居民收入水平低于平均值的傾向。Yi*＞平均值時，可觀測變量高于平均值；Yi*≤平均值時，可觀測變量Y=0（低于平均值），即

其中F（.）表示標準正態分布的積累分布函數

其中，f（z）為z的密度函數，且z～N（0，1）。求得標準正態函數的逆函數

同時，利用最大似然估計法對（1）式中的參數進行估計，從而得到收入概率的回歸結果。

2.PSM傾向得分匹配

根據式（5）的處理組和控制組傾向性得分相似度進行配對，其有效性取決于兩個前提條件：一是條件獨立性，獨立性條件指控制了共同影響因素X后接受職業教育或不接受職業教育與收入水平是相互獨立的；二是共同支持條件，保障每個處理組的居民通過傾向得分都能與控制組的居民相配對，即：0＜Pr{expi=1|Xi}＜1。

3.中介效應

中介效應模型簡要描述見圖1。

圖1 基本的中介效應模型

圖1中，Independent表示職業教育（X），Mediator表示中介變量（M），在本文中指的是互聯網的使用與勞動力回流，Dependent表示的是居民工資性收入（Y），e1～e3是回歸殘差，中介效應等于a乘以b，c=c'+a*b。另外需要指明的是，如果c在統計學意義上顯著，則調節效應明顯。

四、實證分析

采用最小二乘法、probit回歸、PSM傾向得分匹配以及中介效應方法，運用CHFS2019年微觀數據，分別探討職業教育對個體工資性收入的影響程度及其影響機制。

（一）職業教育對居民工資性收入的基準回歸

本數據為截面數據，采用最小二乘法得到的結果如表3所示。表3顯示，職業教育對工資性收入（對數形式）的影響為正，以計量模型（1）為例，職業教育每提高一個百分點，將帶動居民工資性收入提高0.0549個百分點，即職業教育變化1，工資性收入變化0.0549*100%=5.49%。計量模型（1）沒有區分農村戶口與非農村戶口，計量模型（2）則單獨對農村戶口居民作了回歸，結果發現職業教育每提高1個單位，將帶動居民工資性收入wage提高11個百分點，并且通過了5%顯著性水平檢驗。計量模型（3）單獨對非農村戶口的居民進行回歸分析，顯示職業教育每提高1個單位，將帶動居民工資性收入提高0.68個百分點。綜上所述，職業教育對居民工資性收入有顯著促進作用，且對農村戶口居民的工資性收入促進作用更大。

表3 職業教育對工資性收入（對數形式）影響的OLS回歸結果

在性別方面，男性對工資性收入（對數形式）有正向影響，以計量模型（1）為例，男性（gen=1）每提高一個百分點，將帶動居民工資性收入的對數形式lnwage提高0.264個百分點，即男性人數每增加1個單位，將推動工資性收入增長26.4個百分點，這說明居民工資性收入是有性別差異的，相對女性（gen=0），男性（gen=1）的工資性收入更高，差距較為明顯。在年齡方面，以計量模型（1）為例，年齡每提高1個單位，將促進居民工資性收入提高2.14個百分點，并且該系數通過了10%顯著性水平檢驗，說明，隨著年齡的增加，居民的工資性收入越來越高，并且在44歲時達到頂點。其他的控制變量，如婚姻、健康水平、幸福感、生活開支等也與居民的工資性收入呈正相關關系。

（二）共同富裕背景下職業教育對居民工資性收入的Probit回歸

從收入維度看，共同富裕要求收入水平高于全樣本居民收入的50%，換言之，個體收入高于中位數則認定為達到共同富裕，否則為未達到共同富裕。基于此，本文使用Probit回歸方法，實證分析職業教育對居民工資性收入的影響，得到的結果見表4。

表4 職業教育對工資性收入影響的Probit實證結果

由表4可知，職業教育對居民共同富裕的影響是穩定的，在加入控制變量的情況下，職業教育對居民共同富裕的影響系數在5%的統計水平上通過顯著性檢驗，且影響方向始終為正。在共同富裕背景下對比（2）和（3）發現，在農村戶口樣本中職業教育對居民工資性收入的影響更大，在非農戶口樣本中影響更小，前者幾乎是后者的10倍。

（三）PSM模型估計效果

為比較接受職業教育和未接受職業教育情形下居民工資性收入的差異，本研究通過傾向得分匹配法構造“反事實”樣本進行對比研究，由表5匹配后變量的平衡性檢驗結果可知，采用一對四近鄰傾向得分匹配后，實驗組與控制組主要變量的標準偏差值基本小于10%，t統計值顯著下降，這意味著樣本居民收入的特征差異大幅消減，因此匹配比較成功。

表5 匹配后控制變量平衡性檢驗結果

圖2（a）（b）（c）（d）的傾向指數擬合值分布圖是對共同支撐假設的檢驗。對比圖（a）和圖（b）可以發現，匹配后處理組與實驗組之間出現了顯著的靠近與覆蓋，兩者存在較為明顯的共同取值區間，表明兩組樣本在各方面特征已經非常接近，匹配效果良好。對比圖（c）和圖（d）可以發現，相比于非農村戶口樣本，匹配后農村戶口樣本密度函數的圖形靠得更近，表明農村戶口樣本的匹配效果更佳。

圖2 傾向指數擬合值分布

（四）異質性檢驗

本質上講，上述回歸都是均值回歸，有必要進一步刻畫整個條件分布下職業教育和共同富裕之間的動態關系，為此采用面板分位數回歸方法，在20%分位數、35%分位數、50%分位數、65%分位數和80%分位數上作進一步分析，得到的結果見表6。

表6 職業教育對工資性收入影響的分位數回歸結果

20%分位數、35%分位數、50%分位數、65%分位數和80%分位數分別代表了低收入、中低收入、中等收入、中高收入和高收入群體。首先，整體而言，無論是何種收入群體，職業教育均可以提高個體的工資性收入，因為education的系數均為正數。其次，根據表6可以發現，職業教育對工資性收入存在異質性影響，即對不同的收入群體，影響系數有所不同，對低收入和高收入的影響更大，影響系數分別為0.0627、0.0760；對中等收入的影響最小，系數為0.0254。職業教育對工資性收入的影響呈現出倒“U”型關系。

五、機制檢驗

（一）互聯網使用的中介效應分析

本節驗證“互聯網使用”在職業教育促進工資性收入過程中是否起到了中介效應。中介效應模型（1）（2）（3）進行逐步提高檢驗，得到計量結果見表7。在表7的模型（1）中職業教育增長1個單位將導致居民工資性收入水平提升0.0455個單位，表明加大職業教育投入，一定程度上可以引發居民工資性收入水平的提升。在本計量實證中，不難發現，c=0.0455，a=0.1328，b=0.0386，c’=0.0404，經驗證，結果吻合中介效應的計算公式。模型（2）顯示，職業教育每提高1個單位，將導致互聯網使用提高0.1328個單位。第（2）（3）列中介變量和農村人力資本的系數都顯著為正，說明職業教育能顯著作用于互聯網使用這一變量，在共同富裕背景下對我國居民工資性收入水平具有部分中介效應，最終會顯著促進居民工資性收入水平的提高。

表7 職業教育對工資性收入的中介效應——互聯網使用

互聯網使用之所以能發揮中介效應的原因主要有兩方面：一方面，職業教育促進了互聯網的使用。在互聯網經濟時代，職業教育可以有效解決數字化就業崗位需求與人才供給之間的矛盾，推動現代信息技術與教育教學深度融合，最終提高數字經濟勞動力供給水平。另一方面，互聯網經濟在創造新增就業、優化就業結構進而提高居民收入等方面發揮著日益重要的作用。互聯網數字經濟打破了時空界限，形成了新的經濟模式與就業形態，以就業結構優化帶動產業結構升級，促進中等收入群體比重增加，推進共同富裕。另外，本研究還進行了中介效應檢驗，即驗證中介效應的存在性，Sobel檢驗的系數為0.005，其通過了10%顯著性檢驗。

（二）勞動力回流的調節效應分析

實際上相對于高等教育，在增加居民收入方面職業教育處于相對劣勢[35]，那么為何上述實證分析表明職業教育能夠增加居民收入？在受到其他類型教育群體（尤其是高等教育群體）的影響下，職業教育的收益優勢并不明顯，但是職業教育具備更高的流動性特征，勞動者在大城市工作積累了較多經驗，能夠帶來工資溢價，在回流到中小城市后溢價更高[36]，在鄉村振興背景下職業教育能解決人才短缺的困境，勞動力回流效應更明顯[37]。因此，職業教育影響居民工資性收入受到人才回流的制約，這種制約作用就是調節效應。

本研究以農村戶口人群為例，分析了勞動力回流在促進職業教育影響工資性收入中的調節作用，結果見表8。一方面，職業教育為返鄉成創業就業激活“人才引擎”。在共同富裕背景下國家倡導大力發展職業教育，堅持產教融合，“最集約化”地培養有知識、懂技術的實用型人才，讓曾經“走出去”的職業人才“走回來”，實現“人才回流”，把積累的經驗、技術以及資金帶回本土進行返鄉創業就業，激活了實體經濟的人力資本要素，改善本地的經濟結構，推動產業升級。另一方面，返鄉回流就業創業可以提高居民收入，職業人才回鄉創業就業，提高了本地勞動力素質，不僅增加了自身收入，還促進了本地的產業融合發展。

表8 職業教育對工資性收入的影響機制——勞動力回流

六、結論與建議

（一）結論

為了驗證職業教育是否有助于促進居民工資性收入的提高，并在共同富裕背景下驗證與剖析職業教育促進居民工資性收入提高的內在機制，本研究采用中國家庭金融調查數據庫（CHFS 2019）微觀個體數據，采用多種計量分析方法進行了驗證分析，得到如下主要研究結論：

第一，總體上職業教育增加1個單位，居民工資性收入將會增加5.49個百分點；第二，在共同富裕的背景下，Probit回歸計量結果顯示在農村戶口樣本中職業教育對居民工資性收入的影響更大，在非農戶口樣本中影響較小，前者幾乎是后者的10倍；第三，為比較接受職業教育和未接受職業教育情形下居民工資性收入的差異，通過傾向得分匹配法構造“反事實”樣本進行了對比研究，發現PSM傾向匹配效果良好，相比于非農村戶口樣本，農村戶口樣本的匹配效果更佳；第四，本文在20%分位數、35%分位數、50%分位數、65%分位數和80%分位數上進行了面板分位數回歸，結果發現職業教育對居民工資性收入的影響呈現倒“U型”關系，相比于中等收入群體，職業教育對低收入群體和高收入群體的影響更大；第五，“互聯網使用”在職業教育影響居民工資性收入的過程中起到了部分中介效應，Sobel檢驗的系數為0.005，勞動力回流則起到了調節效應。

（二）建議

為完善職業教育體系，進一步提高我國居民的工資性收入，推動我國居民實現共同富裕，本文提出以下建議：

1.探索新型職業教育供給模式，鼓勵多元主體參與“互聯網+”職業教育

鼓勵借力“互聯網+”信息技術開辦和發展職業教育，依托專業的電商培訓基地和師資隊伍積極開展職業教育與培訓，鼓勵互聯網企業、社會機構以及高校參與其中，滿足不同群體的職業教育需求；將“互聯網+”融入職業教育體系，引導職業院校學生樹立“互聯網+”意識，開展互聯網創新創業實踐來提高創業綜合能力；推動職業教育數字賦能，走向“智能教育”時代。建設數字化專業體系與數字化校園，優化職教專業結構布局；拓展職教教師的數字素養，構建掌握數字化技術的高水平“雙師型”教師隊伍。

2.強化職業教育相關考核體系，為低收入群體賦能定向職業培訓

將職業教育納入到共同富裕的相關指標體系中，同時加強宣傳，鼓勵有經驗的返鄉人士在鄉鎮創辦職業教育，構建縣鄉職業教育網絡化體系，通過大規模教育幫扶與高質量精準供給相結合的方式，完善直通式的“職業教育完整體系”和立交橋式的“普職融通教育體系”，聚焦于新職業、特殊領域，大力扶持社會培訓機構，為低收入群體定向賦能職業技能，提高低收入群體收入，促進共同富裕。

3.提高職業教育政策的針對性，積極發展農村職業教育

聚焦于農村地區職業教育的薄弱環節，不斷完善職業教育相關政策，持續惠及農村勞動者，激發農村內生活力，建設現代農村職業教育改革試驗區，基于協作共建等形式發展農村職業教育，持續提升農村人口接受職業教育的機會，以更直接和有效的方式推動教育轉化為生產力；加強農村職業教育的針對性，不斷完善基于“農村生源”的職業教育普惠性舉措，增加對口升學考試中對農村受眾的錄取力度，針對必需和急缺專業，例如現代化農業的特色專業，大力培養新型職業農民，促進農民農村共同富裕。

4.推動勞動力回流，加大對返鄉創業項目的支持

推進新型城鎮化、鄉村振興等戰略，抓緊完善金融、補貼等相關配套政策，以項目為抓手，提供更多就業崗位與更加多元化的就業環境；加強返鄉入鄉創業園整合建設，完善創業園配套設施建設，鼓勵返鄉人員共創農民合作社、家庭農場等創業載體，建立良好的區域創業創新生態，大力開展職業教育培訓，為返鄉創業就業項目提供智力支持；繼續深化我國戶籍制度改革，努力縮小農村與城市在普惠性城鄉基本公共服務上的差距，讓“候鳥”變“留鳥”，同時支持舉辦職業人才交流活動，促進高技能人才互學互鑒，為實現共同富裕提供高質量人力資本支撐。