選擇中職教育能獲得更高的教育收益嗎？

胡耀宗　虞梓鈺　蔣帆

摘 要：《中華人民共和國職業教育法》明確了職業教育是一種與普通教育具有同等重要地位的教育類型，中等職業教育與普通高中教育的收益率問題引發關注。本研究基于CLDS2016數據庫，使用最小二乘法（OLS）和傾向得分匹配（PSM）方法，分析中等職業教育與普通高中教育的收益率差別。研究發現，在勞動力市場中，最高學歷為高中教育的勞動者群體中，中職教育的收益率顯著高于普通高中教育，高等教育擴招后中職教育收益率優勢不斷弱化，男性接受中等職業教育的教育收益率優勢高于女性。據此提出以下建議：完善職教高考制度，加強職業院校品牌建設；拓寬職業教育服務對象，實現勞動人口再技能化；多主體協作共進，積極緩解行業就業歧視。

關鍵詞：中職教育；教育收益率；傾向得分匹配方法；普通高中；教育成本

中圖分類號：G718

文獻標識碼：A 文章編號：1674-7615（2023）06-0023-11

DOI：10.15958/j.cnki.jywhlt.2023.06.003

一、問題提出

2022年，我國中等職業教育在校生規模1 339.29萬，占高中階段在讀學生總數的33.04%，已成為中等教育階段的重要支撐力量［1］。新修訂的《中華人民共和國職業教育法》提出，統籌推進職業教育與普通教育協調發展，這一從“分流”“分類”再到“協調”的定位調整，標志著學生進入中職教育后，能獲得更多樣化的成長成才空間［2，3］。盡管國家法律層面對中職教育的未來發展進行了新的部署，但要切實轉變普通民眾的觀念，仍然任重而道遠。其中關鍵困難之一就在于如何引導個體改變將中職教育作為“無奈之舉”“次優選擇”的觀念，這種觀念實際上是在考慮就讀中職教育究竟“值不值得”［4］?！爸挡恢档谩北举|上是個人對于不同教育類型預期收益率的考量。舒爾茨認為，由于人力資本投資活動難以界定是投資還是消費，導致難以像實物資本一樣對其進行全面估計，因此，人們經常在狹義上使用機會成本及其價值來衡量人力資本投資成本，使用工資和利潤作為回報的衡量標準［5］。事實上，對成本和收益的權衡也普遍存在于學生中等職業教育“值不值得”的考量中。從收益的角度看，為了能在勞動力市場上獲得更多收入，個人通過教育投資和培訓等手段提高個人生產力水平，從而獲取更高的人力資本價值，而選擇進入哪種通道，進行教育投資的偏好就建立在對預期收益率估計的基礎上［6，7］。從教育成本角度出發，兩種教育類型的投入成本沒有太大差異。數據顯示，全國中等職業生人均教育經費平均為50 808.98元，個人負擔為25 412.26元，占比50%；普通高中生均教育經費46 013.61元，個人負擔為29 909.76元，占比65%［8］。在成本差異不大的情況下，收益率成為學生和家庭進行教育決策的重要依據。那么，兩種通道的教育收益率有何區別？本研究力圖從較長時間周期入手，分析中職教育與普通高中教育的收益率水平及其變化趨勢，旨在揭示教育收益率對教育選擇的影響機制，并探討在普職融通這一宏觀環境下，中等職業教育的收益率問題。

二、文獻回顧與研究假設

自人力資本理論面世以來，關于教育與個人收益關系的討論從未停止，已有許多研究者開始關注不同教育類型的收益率差異。在職業教育入口端，部分研究關注了進入職業教育通道的人群特征。有研究發現，學習能力較低、家庭背景較弱的學生更愿意選擇職業教育［9］；也有研究認為，職業教育對于學習能力較低的人而言是一個理性選擇，因為其直接面向就業從而可以更快產生收益［10，11］；但高等教育擴招后，隨著中國經濟結構的轉型升級，缺乏通識知識、學歷水平較低的人群更容易進入低端勞動力市場、獲得更低的回報，職業教育的優勢會逐漸弱化［7，12］。在職業教育出口端，學生未來就業收入是研究者的主要關注點。對職業教育收益率的研究存在兩種相對立的觀點，持職業教育優勢論的學者發現，中等職業學歷所帶來的個人收入增加要高于普通高中，甚至接近大學?？茖W歷［13］；布魯內羅（Brunello）和羅科（Rocco）以17個OECD發達國家為研究對象，發現相對于普通高中，職業高中有一些優勢。隨著研究的深入，更細致的研究關注到了學業表現和性別的差異影響，如郭（Guo.D）發現，我國學業成績表現較差學生的職業教育收益率（11.60%）高于普通高中收益率（8.20%），并且這一差異在女性群體中更為顯著［14］。蘇麗鋒等的研究還發現，盡管女性比男性受教育意愿更強，但女性比男性更容易拘于現實做出選擇，更容易接受中職教育［15］。相反，另一種觀點則認為職業教育在收益率上并不存在優勢。例如，王奕俊等基于CFPS2010、2012和2014年的數據對比發現，中職收益率與普通高中沒有顯著差異［11］；魏萬青、白蕓發現在“80后”群體中，相對于普高組，職高組在市場回報的三個方面（職業聲望、職業社會經濟地位指數與收入）均無優勢［16］；1999年高等教育擴招后，職業教育吸引力有所降低［17］?？梢?，學生在高中階段選擇職業教育是否有助于學生取得更好的職業收益尚存爭議。產生爭議的原因有三方面：首先，不同國家和地區經濟發展、社會發展及教育體制的不同導致了職業教育收益率差異；其次，不同研究對于收入的統計口徑不一致，有些研究將保險、醫療等非現金收益也納入收入范圍進行考察；最后，國內目前關于職業教育收益率的實證分析大多采用簡單的控制變量，缺少嚴格的實驗設計或者準實驗設計，樣本選擇性問題導致中職教育和普通高中教育收益率對比的結果不嚴謹［14］。

綜上，本研究采用傾向性得分匹配的方法模擬準實驗的條件，對中職教育和普通高中教育收益率進行比較，考慮不同時期、不同性別的收益率差別，提出以下三條假設：

假設1：相對于普通高中，中職教育收益率存在顯著優勢。

假設2：1980年前出生人群的中職教育收益高于1980年后出生人群。

假設3：男性中職教育收益率高于女性。

三、研究設計

（一）數據來源

本研究的數據來自于中山大學社會科學調查中心開展的2016年中國勞動力動態調查（China Labor-force Dynamic Survey，以下簡稱CLDS）。該調查對我國城鄉以村、居為追蹤范圍的家庭、勞動力個體開展每兩年一次的動態追蹤調查。目前，CLDS已完成2011年廣東省試調查、2012年全國基線調查及2014、2016、2018年追蹤調查。樣本覆蓋我國29個省市，調查對象為樣本家庭戶中的全部勞動力（年齡為15至64歲的家庭成員），共有村居問卷、家庭問卷和勞動力個體問卷三種主體問卷類型。其中，勞動力個體問卷回收16 537份，勞動力個體數據涵蓋個人教育經歷、家庭情況、收入情況等。研究者對原始數據進行以下處理：（1）從成人數據庫中篩選出最高學歷為高中且畢業的子樣本，并從中剔除掉成人教育，僅保留普通高中和中職教育（含職業高中、普通中專和技工學校等三類）樣本；（2）選取年齡在18—60歲之間的樣本；（3）保留“有工作”且工作類型為“非農受雇”的樣本；（4）為控制異常值的影響，剔除年工作總收入低于1 000元以及超過50萬元的樣本。最終得到有效樣本2 021份，其中普通高中教育1 297份，中職教育724份。

（二）研究方法

1.模型設定

明瑟收益方程可以研究教育與個人收益的關系問題，是教育經濟學中測算教育收益率的一種重要方法，因此本研究以明瑟收益方程為指導。其中，代表收入，取其對數值作為因變量，Edutype是個人所受教育類型的虛擬變量（經典明瑟回歸方程為受教育年限或層級），Exp代表個人工作年限，Exp2為其平方值，為隨機誤差項，為對應的系數。方程具體形式如下：

lnW=β0+β1edutype+β2exp+β3exp2+u

由于除了受教育類型和工作經驗會影響工作收入，個人能力、家庭經濟背景、家庭文化背景等因素都會對教育的選擇和收入產生影響，本研究加入個人因素、家庭因素控制變量。其中未加入的其他控制變量，為對應的系數。使用PSM方法進行匹配時，選擇的匹配變量與擴展明瑟方程中的變量一致。擴展的明瑟收益方程如下：

2.計量處理

本研究使用Stata軟件進行數據處理，分析策略主要基于兩步：第一步是最小二乘法（OLS）回歸分析，估計不同類型教育的教育收益率差異；第二步是采用傾向值匹配 （Propensity Score Matching，PSM）方法估計中職組與普高組的市場回報差異，使用此方法能避免由職高組與普高組的樣本選擇性問題導致的估計偏誤。理想狀態下通過隨機分組可以解決該選擇性問題，但在現實情況下，本文的選擇偏差是由于中職組與普高組的初始條件不完全相同導致。因此，匹配估計量的基本思路是：假設個體i屬于處理組（本文為普通高中教育），可以找到屬于控制組（本文為中職）的某個個體j，i與j的可測變量取值盡可能匹配，則認為i和j具有可比性，可以將j的收入結果yj看作個體i經過處理前的收入估計量：yj≈-0i，因此將看作對個體i處理效應的度量。對每個個體都進行如此匹配，就可以得到平均處理效應（ATT）。在操作細節上，采用“最近鄰匹配法”，由于Stata的psmatch2命令并不匯報標準誤，采用Bootstrap法自助估計標準誤，重復抽樣500次，保證了結果的穩健性。

（三）變量解釋與描述性統計

1.被解釋變量

本研究采用個人年工作總收入的對數（lnW）作為因變量，總收入包含個人名下的各項收入，包括工資性收入和從各種渠道獲得的補貼、津貼。

2.解釋變量

根據研究設計，解釋變量為教育類型（edutype）、工作經驗及其平方值（exp&exp2）。在教育類型上，CLDS2016的統計中將中職教育分為職業高中、中專和技校三種細分類型，本文將其均統計為中職教育，采用虛擬變量表示（普通高中教育=1，中職教育=0）。如果教育類型變量參數顯著為負，則說明普通高中教育相對于中職教育處于劣勢狀態；如果教育類型變量參數顯著為正，則說明普通高中收益率比中職教育收益率更高。由于CLDS2016沒有直接統計受訪對象的工作年限，另一解釋變量工作經驗及其平方值（exp&exp2）需要通過估計得來，具體方法為：假設所有樣本6歲上學，到高中畢業接受12年教育，并在18歲畢業，因此用“2015（調查時間）—出生年份—18”作為其工作年限，這種處理方式雖然不精確，但是簡單易行并且具有一定合理性，符合我國實際情況。再次，在控制變量方面，基本的個人控制變量有性別（男=1，女=0）、戶口（農業戶口=1，非農戶口=0）、婚姻狀況（未婚=1，已婚=0）。由于家庭背景會影響個人的學業成就［18］，家庭情況也會影響個人的職業收入以及教育選擇［19］，因此，以家庭文化背景作為家庭背景的代表變量，選擇父親受教育年限與母親受教育年限之和作為家庭因素的控制變量（見表1）。

四、實證結果

（一）OLS估計結果

相對于普通高中，參與中職教育群體能獲得更高收益。中職教育相對于普通高中的收益率回歸分析見表2。模型1為針對假設1進行的檢驗，調整后的R2為0.101，表示所選擇的自變量解釋了10.1%的因變量收入信息，且多數系數通過了顯著性檢驗。結果顯示，在控制了性別、戶口、婚姻、父母受教育年限等變量之后，教育類型的系數顯著為負，普通高中教育收益率為-14.1%，說明若以中職教育作為基準類別，中職教育群體相對于普通高中教育群體的收益率有顯著優勢?？梢姀木蜆I的市場回報來看，中職學生的收入并不低于普通高中學生。這是因為中等職業學校的教學目的是為未來就業做準備，而普通高中的教育內容主要為了高考升學做準備，并不直接面向就業，對于那些因高考失利等原因沒有繼續進入大學學習而是走向勞動力市場的人群而言，普通高中教育經歷不能成為求職優勢，擁有職業技能的學生反而能在短時間內就業，對勞動力市場的適應性更強，因而教育收益率也更高。

從回歸結果發現，工作年限、工作年限平方等關鍵自變量在0.01的水平上顯著，并且工作年限對應的系數為正，其平方項對應的系數為負，說明工作年限與收入呈倒“U”型曲線關系，也即個人收入隨著工作年限的增加先增加后減少，這一點不難理解，因為收入與工作年限并非簡單的線性關系，在個人職業生涯初期，收入可能隨著工作經驗的增加而增加，但到達某一時間節點之后，市場的變革、技術的更新與個人的職業倦怠都可能導致大齡勞動者收入減少。

從性別異質性上看，男性收入顯著高于女性，這體現了勞動力市場對于性別的偏好；從婚配情況與收入的關系上看，已婚人群收入顯著高于未婚人群；從家庭背景的因素上看，母親教育程度較高的人群在職業收入上有顯著優勢，而父親的受教育水平卻與個人收入水平關系不大。

（二）大學擴招前后職業教育收益率對比

1999年我國高等教育擴招，但是職業教育的升學渠道并不如普通高中教育一樣暢通，升學渠道狹窄使得中職教育吸引力進一步降低，加之勞動力市場的需求變化，個人收入也受到所處時代影響。為了驗證假設2，本文進一步探討中職教育收益率與普通高中收益率差值在高等教育擴招前后的差異。根據我國教育體制，18—19歲大概是高中階段教育與高等教育的分界點，因此1980年后出生的群體正好對應著高等教育擴招的時間節點，據此可將總體樣本分為1980年前出生的群體以及1980年后出生的群體，再次進行OLS 回歸。模型2為1980年前出生的樣本的分析結果，模型3為1980年后出生的樣本的分析結果（見表3）。

模型2的回歸分析結果顯示，教育類型的系數顯著為負，這說明1980年前出生的群體中，職業教育收益率相對于普通高中收益率仍然有顯著優勢，若以中職教育作為基準類別，普通高中教育收益率為-22.3%。原因之一可能是這一歷史時期接受中等職業教育的生源相對較好，尤其是中專教育，其后期收入相對較高。然而根據模型3的回歸結果，對于1980年后出生的群體，中職教育與普通高中教育的教育收益率沒有顯著差異，說明1980年后職業教育的優勢降低。這一相對優勢上的變化與高等教育擴招聯系緊密，1999年以后高等教育招生規模大幅度提升，同時我國新時代教育改革，更多高素質人才進入就業市場［20］。隨著產業結構優化升級，職業技術人才的就業空間與勞動福利被不斷壓縮。根據勞動力市場分割理論，這些職業技能與市場要求嚴重脫節的人員，只能進入工作要求低、工作時間長、薪資水平低的“低端”勞動力市場，因此中職教育的收益率優勢逐漸減弱。為了堅持職業教育“就業導向”的培養定位，中職學生的升學比例一度被限制在5%以內，中考后分流去中等職業學校的學生實際上很有可能損失了繼續升學的機會，這進一步限制了優秀生源選擇職業教育的可能性，優秀人才的流失也是職業教育學生在勞動力市場表現不佳的原因之一［21］。

（三）男性比女性額外收益高

表3表明，不論是 “80前”還是“80后”群體，男性的收入都要顯著高于女性的收入。也就是說，性別差異也會影響勞動力在勞動市場上的表現與收入，進而影響不同性別群體的教育收益率。因此分別對男性子樣本與女性子樣本進行OLS分析，探討不同性別群體在普通高中教育與中職教育收益率上的異同（見表4）。

在男性群體的OLS分析中，教育類型的系數顯著為負數，說明在男性群體中，職業教育收益率高于普通高中教育的收益率，在女性群體中仍然體現這一特征。通過對比模型4和模型5教育類型系數的絕對值，可以看到，男性接受職業教育的額外教育收益率優勢高于女性，即男性接受職業教育的收益率優勢高于普通高中教育。這在一定程度上挑戰了Wang A， Guo.D 的研究發現，即女性在職業教育上獲得收益率更高，他們認為這是由于選擇制造業的女性較少，選擇教育培訓、商務管理等服務行業的女性更多，而這些服務行業的收入水平比較高，因此女性的勞動收入更大［22］。但這樣的解釋難以令人信服，已有研究發現2008年國有部門女性平均月收入約為男性的91％，而非國有部門女性收入約為男性的71％，這一比例在各行業中大致相當［23］，因此行業的選擇并不會給女性帶來額外的收益。教育收益率的性別差異可能與職業技術勞動力市場的性別偏好有關：男性在技術類勞動力市場中往往更受優待，比如工廠在面對專業技術水平相似的勞動力時，往往更傾向于選擇男性，女性走上崗位之后所獲得的工資也普遍低于男性，最終表現為女性教育收益率低于男性。

（四）穩健性檢驗

為了檢驗OLS估計是否存在偏差，研究繼續采用PSM分析對普高與職高市場回報差異進行比較。圖1展示了普通高中組與中職組的傾向性得分，從圖1中可以看出觀測值均在共同取值范圍內，在進行傾向性得分匹配時不會損失樣本。

表5考察本文的匹配結果是否較好地平衡了數據。匹配后所有變量的標準化偏差都小于10%，而且大多數變量t檢驗的結果不拒絕處理組（普通高中）與控制組（中職）無系統差異的原假設（父親教育為例外）。對比匹配前的結果，大多數變量的標準化偏差均大幅縮小，但是“戶口”和“母親教育”的偏差反而有所增加?？傮w而言，這說明實驗組和對照組的傾向得分匹配通過平衡性檢驗，有良好的匹配效果。

基于PSM方法的普通高中群體和職高群體的收入差異如表6所示。從表6中統計結果可知，普通高中組的參加者平均處理效應（ATT）為-0.330，ATT值顯著為負，說明在控制了樣本的選擇性差異后，中職教育的教育收益率仍然存在顯著優勢。

進一步將總體樣本分為1980年前出生、1980年后出生兩份子樣本進行PSM分析，分析結果如表7。數據顯示，在1980年前出生的子樣本中，普通高中組的參加者平均處理效應（ATT）為-0.409，并且在1%的水平上顯著，然而在1980年后出生的子樣本中，ATT值雖然為負數，但是并不顯著，說明1980年后出生的個體的中職教育相對于普通高中教育的收益率并沒有顯著優勢，與上文OLS回歸得出的結果一致：中職教育的收益率優勢逐漸消失。對“80后”而言，選擇中職教育不僅意味著可能喪失繼續升學的機會，同時也不能給自己帶來顯著高于普通高中教育的市場回報。

進一步開展分性別的傾向性得分匹配分析，結果如表8。表8顯示男性子樣本的平均處理效應（ATT）為-0.325，并且在1%的水平上顯著，女性子樣本的平均處理效應（ATT）為-0.285，也在1%的水平上顯著。說明中職教育的教育收益率高于普通高中教育，并且這一優勢在男性群體中更加明顯。這可能是因為在技能性的勞動力市場中，男性比女性更容易獲得勞動力市場認可，因此從職業教育中獲得的額外收益率也更高。

五、結論與建議

（一）結論與討論

第一，相對于最高學歷為高中的勞動者，最高學歷為中等職業教育的勞動者教育收益率更高。整體樣本OLS估計結果顯示，以中職教育作為基準類別，普通高中教育收益率為-14.1%。本文的估計結果略低于其他研究者關于職業教育收益率的計算，如周潔研究發現中職教育收益率比普通高中收益率高出33.8%［13］，在李實的研究中這一數值為23.9%［20］。以上研究在樣本選擇性偏差上均缺少嚴謹的控制，為了避免樣本選擇性問題導致的估計偏誤采用PSM方法，結果顯示在整體樣本中，普通高中組的參加者平均處理效應（ATT）為-0.330***，說明在控制了選擇性差異后，中職教育的教育收益率仍然存在顯著優勢。

第二，1980年后出生的學生就讀中職教育的教育收益率優勢逐漸降低。根據OLS回歸結果，1980年前出生的樣本在中職教育中獲得的額外收益率為22.3%***，1980年后出生的樣本在中職教育中沒有獲得額外收益率（0.033）。PSM分析輔助驗證了這一結果，1980年后出生的人群中，接受中職教育的學生已經失去教育收益率優勢。

第三，男性的職業教育收益率高于女性。在分性別的樣本中，男性（0.145***）接受職業教育的教育收益率優勢高于女性（0.135**），為控制樣本的選擇性偏誤使用PSM方法進一步進行的分析依然支持這個結論，男性的教育類型收益率差異為0.325***，女性為0.285***，說明男性選擇職業教育的優勢更大。

（二）政策建議

首先，完善職教高考制度，加強職業院校品牌建設。中等職業教育發展有內外兩個增長點，從外部增長點看，中職教育到高等教育的狹窄升學渠道降低了中職院校對于學生的吸引力，限制了中職生在專業技能上的積累與成長，導致勞動力市場中職業技術人才結構的單一化、扁平化。因此，亟須建立國家層面的職教高考制度保障中職學生的升學需求，在考試對象上應面向不同類型、不同層次的有職業教育需求的學生，體現職業教育的多元性與開放性［24］。在考試內容上實行 “文化素質+職業技能”的考核方式，突出職業教育特點、體現職教高考篩選功能。在方法上通過地方試點、逐步鋪開的方法推進改革落地，使職教高考制度成為國家考試制度，牽引中職教育發展。從內部增長點看，中職院校發展動力疲軟的根本原因之一在于其薄弱的學校文化建設，面對當前中職教育收益率下降的態勢，要改變社會對于中職教育的固有印象，必須從學校品牌文化建設和提高育人質量上入手。一方面，創造性地建設職業教育的校園文化，增強中職生的學校歸屬感、自我認同感，避免職業學校千校一面現象。另一方面，由于招收的生源以成績較低的學生為主，他們在過往的教育經歷中負面體驗較多。面對學習能力較弱、學習興趣較低的學生，需要開發與職業教育相適應的教學手段與方法進行針對性培養。要把握學生的心理特點和生活經歷進行引導教育，通過職業教育特色的實訓課程、雙師制度、頂崗實習，使其在新的學習生活中找到興趣并積極自我成長。

其次，拓寬中職教育服務對象，實現勞動人口再技能化。本研究在1980年前后對比的差異結果驗證了改革開放之后我國勞動力市場逐漸開始分割的事實，創意型人才進入待遇好、工作環境好的高端勞動力市場，生產型人才進入待遇較低、環境較差的低端勞動力市場。隨著經濟增速放緩，當前這一問題加劇勞動力市場制造業人才過剩與短缺并存的結構性問題。一方面大量低技能工作者轉崗轉型任務艱巨，另一方面高端制造業技術人才短缺，職業教育應該在其中發揮積極的調節作用，協調勞動力市場的供需矛盾。人力資本中蘊含的認知與非認知能力顯著影響勞動者收入，因此，職業教育應跳出學校本位，向終身化、全民化方向發展，進一步擴大服務對象，在給青少年提供職業教育服務的基礎上，面向社會所有對職業教育有需要的同等學力人群提供服務。在 “工業4.0”時期，中職院?？梢詾榈投藙趧恿κ袌鋈巳禾峁徢芭嘤?、在崗培訓、轉崗培訓等一系列職業培訓服務，通過勞動力的再技能化提升其就業競爭力、增加勞動收入。尤其是針對智能制造浪潮中受沖擊最大的新生代農民工［25］、退伍軍人等人群，職業院校更應該發揮再技能化的育人功能，不僅能提升這部分人群的就業表現，還能改變職場、社會對于職業教育的固有印象，促進我國職業教育代際流動，提升勞動人口的受教育水平和職業技能水平。

最后，多主體協作共進，徹底改變行業就業歧視標簽。職業教育不僅要服務于經濟社會的發展，更要服務于人的發展，職業教育可以發揮自身優勢增加高齡勞動者、女性勞動者對工作的適應性。5G時代的到來產生了許多新興職業，如直播主播、家政服務等，相比以往機械制造、廚師等年輕男性主導的行業而言，這些崗位為新時代職業女性、高齡勞動者提供了更加多樣的職業選擇。要更好地保障、提高女性、高齡勞動者等弱勢群體就業收入，需要多方共同參與職業教育。教育部門需要與人社部門積極聯動，下到社區、農村鼓勵無業人員、中老年人積極參與社會培訓，運用一技之長投入勞動生產。需要高校與區域產業積極合作，號召企業放開求職年齡限制，積極推進男女同工同酬，為廣大弱勢女性勞動力群體提供應有的收入回報和就業機會，從而促進人力資本投資收益率在性別維度的基本機會公平。

參考文獻：

[1] 2021年全國教育事業發展統計公報［EB/OL］.（2022-09-15）［2023-05-12］.http：//www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_fztjgb/202209/t20220914_660850.html.

［2］魯昕.職業教育，加快適應經濟新常態［J］.職業技術，2015（2）：9-11.

［3］李紅衛.教育分流與職普比政策變遷研究［J］.職教論壇，2012（27）：14-19.

［4］吳雪萍，郝人緣.中國職業教育的轉型：從數量擴張到質量提升［J］.中國高教研究，2017（3）：92-96.

［5］SCHULTZ T W.Investment in Human Capital[J].The American Economic Review，51（1）：1-17.

［6］XUE E Y，LI J.Exploring the Type-Based Vocational Education System：Insights from China［J］.Educational Philosophy and Theory：11.

［7］閆智勇，吳全全.經濟新常態下現代職業教育體系深層矛盾探思［J］.中國高教研究，2017（1）：100-103.

［8］國家統計局.2019中國教育經費統計年鑒［M］.北京：中國統計出版社，2020：2.

［9］顏敏.技能高中還是普通高中？——中國農村學生的教育選擇［J］.中國農村經濟，2012（9）：37-49.

［10］陸萬軍，張彬斌.大學擴招、就業擠壓與中等職業教育收益變遷［J］.經濟學動態，2021，730（12）：72-89.

［11］王奕俊，胡慧琪，呂棟翔.教育收益率發生了變化嗎——基于CFPS的中等職業教育招生下滑與升學熱原因探析［J］.教育發展研究，2019（11）：49-58.

［12］石偉平，郝天聰.新時代我國中等職業教育發展若干核心問題的再思考［J］.教育發展研究，2018（19）：16-20+77.

［13］周潔，張俊.中等教育分流與收入差異——普通高中與中等職業學歷教育收益率的比較研究［J］.教育學術月刊，2019（12）：94-100.

［14］GUO D，WANG A Y.Is Vocational Education a Good Alternative to Low-Performing Students in China［J］.International Journal of Educational Development，2020，75：9.

［15］蘇麗鋒，孫志軍，李振宇.初中后教育選擇意愿及影響因素研究——普高、中職還是不再讀書？［J］.華中師范大學學報（人文社會科學版），2017（5）：146-157.

［16］魏萬青，白蕓.職高教育能提升勞動力市場優勢嗎？——基于CFPS2010的比較研究［J］.社會發展研究，2016（4）：1-25+237.

［17］葛道凱.中國職業教育二十年政策走向［J］.課程·教材·教法，2015，35（12）：3-13+81.

［18］李忠路，邱澤奇.家庭背景如何影響兒童學業成就？——義務教育階段家庭社會經濟地位影響差異分析［J］.社會學研究，2016（4）：121-144+244-245.

［19］黃維海，張曉可.職業代際流動視角下家庭資本對博士職業選擇的影響［J］.研究生教育研究，2021（6）：18-28.

［20］李實，丁賽.中國城鎮教育收益率的長期變動趨勢［J］.中國社會科學，2003（6）：58-72+206.

［21］李宜江.公平而有質量的教育：新時代十年我國教育改革發展的基本取向［J］.教育文化論壇，2023（1）：1-9.

［22］姜蓓佳，徐堅.構建職教高考制度的動因、意義與行動［J］.國家教育行政學院學報，2022（2）：54-62.

［23］WANG A，GUO D.Technical and Vocational Education in China：Enrolment and Socioeconomic Status［J］.Journal of Vocational Education and Training，2019，71（4）：538-555.

［24］吳愈曉，吳曉剛.城鎮的職業性別隔離與收入分層［J］.社會學研究，2009（4）：88-111+244.

［25］李尚群，羅宇，羅元彩.縣域中等職業教育服務鄉村振興的政策語境與行動框架［J］.教育文化論壇，2022（3）：52-59.

Will Secondary Vocational Education Bring Better Educational Returns： An Analysis Based on CLDS2016

HU Yaozong， YU Ziyu， JIANG Fan

Abstract：The Vocational Education Law of the People's Republic of China specifies that vocational education is a type of education with the same importance as general education. The issue of the rate of return between secondary vocational education and senior high school education draws people's attention. Based on the CLDS2016 database， this study analyzed the difference in the rate of return between vocational secondary education and senior high school education using the Ordinary Least Squares method （OLS） and the Propensity Score Matching （PSM） method. The study found that in the labor market， among the group of workers with the highest education level of senior secondary education， the rate of return of secondary vocational education is significantly higher than that of senior high school education， the advantage in rate of return for secondary vocational education is weakening as the enrollment of higher education is expanding， and the rate of return of secondary vocational education for males is higher than that for females. Accordingly， the following recommendations are made： improve higher education enrollment system for the vocational education and strengthen the brand building of vocational institutions; expand the service targets of vocational education to achieve the re-skilling of the labor force; and promote the collaboration among multi-disciplinary organizations to actively alleviate the employment discrimination in the industry.

Key words：secondary vocational education; rate of return of education; Propensity Score Matching; senior high school; education cost

（責任編輯：郭 蕓 梁昱坤）

收稿日期：?? 2023-04-03

基金項目：國家社科基金項目重點課題“國家教育體系適應人口結構變化的戰略管理研究”（20AJL030）。

作者簡介：胡耀宗，男，甘肅正寧人，華東師范大學教育學部教育管理學系主任、教授、博士生導師，教育經濟研究所所長。

虞梓鈺，女，江西景德鎮人，華東師范大學教育學部碩士研究生。通訊作者，E-mail：yuziyu797@163.com。

蔣 帆，女，湖北天門人，華東師范大學教育學部博士研究生。