蘇 德 孔令達

[提要] 國家頒布一系列政策鼓勵、支持新生代農(nóng)民工接受高等教育對于提升其群體平均收入以及擴大中等收入群體具有深遠意義。本研究以2018年和2020年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用傾向得分匹配(PSM)的反事實估計與拓展后的明瑟方程,探究高等教育促進新生代農(nóng)民工增收的效度。結(jié)果表明,接受高等教育為新生代農(nóng)民工所帶來的收入回報率為42%～54%;目前,由于諸多因素,接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工收入回報率比接受高等職業(yè)教育(目前僅指高等職業(yè)專科)的新生代農(nóng)民工平均高22%～28%。因此,鼓勵新生代農(nóng)民工接受高等教育是一項關(guān)乎共同富裕目標實現(xiàn)的重要工程之一,須優(yōu)化制度設(shè)計,貫通其學(xué)歷提升通道;深化產(chǎn)教協(xié)作,夯實其人才培養(yǎng)質(zhì)量;改善其從學(xué)、就業(yè)環(huán)境,構(gòu)建靈活有效的技術(shù)技能支持體系,推動形成“國家推動、社會歡迎、個人積極”的“新生代農(nóng)民工上大學(xué)”熱潮。

一、問題的提出

2010年初,中共中央、國務(wù)院《關(guān)于加大統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展力度進一步夯實農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展基礎(chǔ)的若干意見》第一次使用了“新生代農(nóng)民工”這一概念,特指1980年以后出生,在城鎮(zhèn)經(jīng)商或務(wù)工,但仍保留農(nóng)村戶籍的社會群體。與老一輩的農(nóng)民工相比,新生代農(nóng)民工呈現(xiàn)“四高、一低、一薄弱”的典型特征,即受教育程度高、職業(yè)期望值高、消費水平高、融城渴望度高;工作耐受力低;鄉(xiāng)土情結(jié)淡薄[1]。國家統(tǒng)計局《2020年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示,新生代農(nóng)民工約占全國農(nóng)民工總量的49%,其中“80后”占54%,“90后”占43%,“00后”占3%。因?qū)W歷限制,這一群體往往從事體力要求高、技能要求低、替代性強、福利待遇差的低層次行業(yè),處于較低的經(jīng)濟收入水平,也較難融入城市生活[2]。

教育具有生產(chǎn)性功能和配置性功能[3]。在2022年兩會議程中,“讓農(nóng)民工成為中等收入階層”“讓基層勞動者更有尊嚴、更有保障地工作和生活”呼聲強烈,而提升新生代農(nóng)民工的教育層次和技術(shù)水平是必由之路。有學(xué)者基于CHIP流動人口調(diào)查數(shù)據(jù),運用非參數(shù)方法,得到隨著受教育年限的增長,農(nóng)民工收入回報率越為明顯的分析結(jié)論[4]。尤其以人工智能、新型制造為特征的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級對新生代農(nóng)民工就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了潛移默化的影響,有研究使用2011年和2016年國家衛(wèi)生健康委員會中國流動人口動態(tài)監(jiān)測調(diào)查(CMDS)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級對農(nóng)民工的就業(yè)產(chǎn)生著深刻影響。具體而言,技術(shù)水平的提升推動了接受高等教育的農(nóng)民工就業(yè)層次上移,但導(dǎo)致接受中等教育的農(nóng)民工就業(yè)向下流動,并降低了工作經(jīng)驗和社會關(guān)系在農(nóng)民工就業(yè)流動中的積極作用[5]。有學(xué)者利用家庭住戶調(diào)查(UHS)數(shù)據(jù)估計顯示,1988年我國城鎮(zhèn)的教育收益率為4.0%,到2001年這一數(shù)字提高了6.2個百分點,其中最突出的工資溢價主要發(fā)生在高技能勞動力身上[6]。還有學(xué)者在農(nóng)民工群體中,再次證實了高等教育的“馬太效應(yīng)”,即高學(xué)歷往往對高技能或高收入的農(nóng)民工發(fā)揮更加顯著的正向作用[7]。

為此,國家頒發(fā)了一系列政策鼓勵、支持新生代農(nóng)民工接受高等教育。2016年3月,教育部與全國總工會聯(lián)合印發(fā)《農(nóng)民工學(xué)歷與能力提升行動計劃——“求學(xué)圓夢行動”實施方案》,提出到2020年,在有學(xué)歷提升需求且符合入學(xué)條件的農(nóng)民工中,資助150萬名農(nóng)民工接受高等學(xué)歷繼續(xù)教育。同年,“求學(xué)圓夢行動”啟動,至2020年,國家開放大學(xué)招收15萬余名農(nóng)民工;另外,教育部官方數(shù)據(jù)顯示,在2019-2020兩年間,高職院校分別擴招116.4萬人和157.4萬人,并將農(nóng)民工單列計劃以加大招生力度。2021年2月,國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快推進鄉(xiāng)村人才振興的意見》,提出要“支持農(nóng)民工群體就地就近接受高等職業(yè)教育”,旨在培育一批兼具質(zhì)量與特色的農(nóng)民工勞務(wù)輸出品牌。新生代農(nóng)民工成為這一系列政策紅利的主要受惠者。那么,接受高等教育能為新生代農(nóng)民工帶來多少回報率?是普通本科教育還是高等職業(yè)教育能為新生代農(nóng)民工帶來更大收益?本研究基于2018年、2020年《中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)》,計算新生代農(nóng)民工接受高等教育的收入回報率(以下簡稱“高等教育回報率”),并對普通本科和高職教育回報率進行差異比較,以期為國家制定新生代農(nóng)民工教育政策及合理配置教育資源提供有益參考。

二、數(shù)據(jù)和模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來自中國家庭追蹤調(diào)查(China Family Panel Studies,CFPS)(2018年和2020年版),調(diào)查樣本覆蓋了25個省、自治區(qū)、直轄市。本研究目的在于測量高等教育對新生代農(nóng)民工收入的回報率,因而將研究樣本限定為戶籍在農(nóng)村地區(qū)、年齡在17-42歲之間,并且在過去12個月從事非農(nóng)生產(chǎn)勞動的成年群體,共收集7982個樣本。

(二)新生代農(nóng)民工教育回報率的測算模型——明瑟方程

美國學(xué)者明瑟(Mincer,J.)指出,“在人力資本中,教育與經(jīng)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”[8],推導(dǎo)出收入決定的函數(shù):

ln(w)=α0+α1Edu+α2Exp+α3Exp2+ΣαiX+u

(1)

在(1)式中,ln(w)為勞動者收入的對數(shù),Sch為勞動者的受教育年限,Exp為工作經(jīng)驗,Exp2為工作經(jīng)驗的平方項,α1、α2、α3為自變量的相關(guān)系數(shù)。α1則為本研究關(guān)注的教育回報率,指新生代農(nóng)民工多接受一年教育使其收入增加的百分比;X表示外生的協(xié)變量,包括性別、年齡、家庭規(guī)模、工作滿意度、健康狀況、地理位置等等,而其他一些不可測因素納入殘差項,并且滿足E(|X|)=0。祁占勇教授(2021)對明瑟方程進行拓展[9],并引入斷點與虛擬變量,得到估算實驗組對應(yīng)控制組的相對回報率的公式如(2)式,其中T表示前一階段教育年限。

(2)

三、實證結(jié)果

(一)變量描述

1.自變量

本研究根據(jù)新生代農(nóng)民工是否接受高等教育和接受不同類型的高等教育劃分為處理組和控制組,所選的自變量為“接受高等教育選擇”和“高等教育類型選擇”,自變量均為二分變量。在傾向性得分匹配分析中,未接受高等教育的新生代農(nóng)民工、接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工作為控制組,接受高等教育的新生代農(nóng)民工、接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工作為處理組。另外,需特別說明高等職業(yè)教育包括高等職業(yè)?？平逃透叩嚷殬I(yè)本科教育,但在2019年《國家職業(yè)教育改革實施方案》中才第一次明確提出、實施開展本科層次職業(yè)教育試點,目前還沒有職業(yè)本科教育相關(guān)方面的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)?；跀?shù)據(jù)的不可獲得,在以往相關(guān)研究中眾多學(xué)者并未將職業(yè)本科教育納入研究范圍[10,11],因此,本研究也僅選取高等職業(yè)?？平逃⒌韧叩嚷殬I(yè)教育展開深入研究。

2.因變量

本研究的因變量為新生代農(nóng)民工個體總收入,采用CFPS調(diào)查問卷中“工作總收入”數(shù)據(jù)作為研究對象,并基于明瑟方程將因變量設(shè)置為新生代農(nóng)民工個體總收入對數(shù)。

3.協(xié)變量

對于傾向匹配法中的協(xié)變量選擇,既需要考慮到對因變量造成影響的變量,也需要將影響結(jié)果變量的混雜因素納入匹配模型中,進而從整體上提升估計的精確度。根據(jù)以上原則,本研究中的協(xié)變量是指影響新生代農(nóng)民工教育選擇以及影響新生代農(nóng)民工收入的變量,而且所選變量均為研究個體在接受處理之前就確定的變量。

鑒于類似的研究和經(jīng)驗,選擇以下變量作為本研究的協(xié)變量。第一,性別。性別的差異會影響學(xué)習(xí)者對教育的選擇[12],所以需要在研究中對性別進行控制。本研究中將性別作為一個虛擬變量(男性=1,女性=0)。第二,年齡。年齡選定17-42歲之間,不同年齡階段的新生代農(nóng)民工會對高等教育資源的需求程度有所差異。第三,家庭規(guī)模。家庭規(guī)模是指家庭成員人數(shù),它會限制新生代農(nóng)民工對教育資源的獲取,進而影響新生代農(nóng)民工的教育選擇[13]。所以,本研究選取CFPS調(diào)查問卷中新生代農(nóng)民工的“家庭成員人數(shù)”作為協(xié)變量,并納入傾向性得分匹配分析。第四,工作滿意度。工作滿意度既可以作為衡量個人工作質(zhì)量的綜合性指標[14],反映不同教育狀態(tài)下農(nóng)民工對工作的總體評價,也能預(yù)測農(nóng)民工的收入,為勞動力市場提供有效的信息。在CFPS調(diào)查問卷中,將工作滿意度擬合為指數(shù)并從1-5賦值,分別表示受訪者的工作滿意度為非常不滿意、不太滿意、一般、比較滿意、非常滿意。第五,健康狀況。個人健康狀況會影響教育選擇和收入變化[15],所以需要將其在研究中進行控制。這里選擇CFPS中“健康狀況”變量,將之?dāng)M合為指數(shù)并從1-5賦值,分別表示健康狀況為不健康、一般、比較健康、很健康、非常健康。第六,地理位置。我國地域廣闊且地區(qū)間差異較大,教育資源在東中西部省份的分布中存在較大差異,影響了學(xué)習(xí)者的教育選擇。因此,需要將地理位置也納入匹配分析中,根據(jù)CFPS調(diào)查問卷中統(tǒng)計的省屬國標碼,分別將地理位置設(shè)定為東部=1、中部=2、西部=3。

表1 變量說明

(二)農(nóng)民工教育選擇在主要變量上的差異分析

1.描述性統(tǒng)計

為了檢驗所選樣本是否具備進行傾向性得分匹配的條件和必要性,本研究對樣本進行了整體的概覽,同時對所選樣本做了描述性統(tǒng)計(見表2)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

特定因素對勞動力收入水平的影響存在異質(zhì)性,大量研究成果對此進行了探索[16,17,18]。根據(jù)本研究描述性統(tǒng)計的結(jié)果得知,新生代農(nóng)民工收入水平在性別、年齡、家庭規(guī)模、工作滿意度、健康狀況、地理位置等六個變量上存在顯著差異。具體而言,在性別比例方面,未接受高等教育的男性比接受高等教育的男性占比高,2018年接受普通本科教育的男性比接受高等職業(yè)教育的男性占比高5.23%,而在2020年接受普通本科教育的男性比接受高等職業(yè)教育的男性低0.12%,這說明我國新生代農(nóng)民工在高等教育類型選擇上存在著顯著的性別異質(zhì)性,男性農(nóng)民工逐漸傾向接受高等職業(yè)教育,而女性則逐漸傾向接受普通本科教育。在年齡方面,未接受高等教育的新生代農(nóng)民工年齡均超過30歲,而接受高等教育的新生代農(nóng)民工年齡均值在27.70-28.64之間。在家庭規(guī)模方面,相較于接受高等教育的新生代農(nóng)民工與接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工,未接受高等教育的新生代農(nóng)民工與接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工家庭結(jié)構(gòu)更復(fù)雜。在工作滿意度方面,接受高等教育的新生代農(nóng)民工比未接受高等教育的新生代農(nóng)民工工作滿意度高5%～12%,說明接受高等教育有助于提升新生代農(nóng)民工的工作滿意度。在健康狀況方面,2020年接受高等教育的新生代農(nóng)民工比未接受高等教育的新生代農(nóng)民工健康狀況高7%,接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工比接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工健康狀況高4%,顯然接受高等教育和高等職業(yè)教育更能提高新生代農(nóng)民工的健康水平。在地理位置方面,東部地區(qū)接受高等教育的新生代農(nóng)民工占比高于中西部地區(qū),說明接受高等教育的新生代農(nóng)民工多集中在東部地區(qū)。根據(jù)上表中因變量的結(jié)果顯示,接受高等教育的新生代農(nóng)民工收入比未接受高等教育新生代農(nóng)民工收入高37%;另外,雖然接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工收入是這一群體接受高等職業(yè)教育收入的1.35倍,但具體情況還需要進一步探討。

2.傾向指數(shù)估計:Logit模型

根據(jù)本研究樣本數(shù)據(jù)的特征,利用logit模型考察兩組匹配中影響農(nóng)村勞動力教育選擇的因素,結(jié)果見表3。

表3 影響新生代農(nóng)民工教育投資的因素(logit回歸)

(三)投資教育對新生代農(nóng)民工收入的影響:傾向性得分匹配檢驗PSM模型估計

傾向性得分匹配(Propensity Score)方法,即基于“反事實推斷模型”,通過匹配再抽樣比較實驗組與控制組之間的差異效應(yīng),從而消除異質(zhì)性問題與樣本選擇性偏差,更加客觀地評價不同類型教育帶來的影響差異[19]。為了確保平均處理效應(yīng)估計結(jié)果的穩(wěn)健性,本研究采用近鄰匹配、半徑(卡尺)匹配、非參數(shù)的核匹配三種匹配方法來估計接受高等教育和接受不同類型的高等教育的經(jīng)濟價值。

1.樣本匹配效果檢驗:平衡性檢驗與共同支撐假設(shè)檢驗

研究使用半徑匹配法進行分析,在運用傾向值匹配模型驗證之前,需要對匹配是否滿足兩類假設(shè)進行驗證,表4和表5分別表示匹配前、后的平衡性檢驗結(jié)果。

表4 匹配前的平衡性檢驗

表5 匹配后的平衡性檢驗

通過表5匹配后的平衡性檢驗結(jié)果可知,半徑匹配后,每個協(xié)變量的標準化平均值差異均小于5%,甚至部分協(xié)變量的標準化平均值差異接近于0。從t檢驗來看,P值均大于0.05,說明實驗結(jié)果接受原假設(shè),各組匹配后的協(xié)變量都不存在顯著性差異。

傾向指數(shù)擬合值的分布圖是對共同支撐假設(shè)的檢驗(見圖1),得知半徑匹配后處理組與實驗組之間呈現(xiàn)明顯的覆蓋和重合區(qū)域,組間有較大的共同取值范圍,說明兩組樣本在各方面特征已經(jīng)相當(dāng)接近,匹配效果較好。

2018年接受高等教育和未接受高等教育選擇——匹配前后核密度函數(shù)

2020年接受高等教育和未接受高等教育選擇——匹配前后核密度函數(shù)

2018年高等職業(yè)教育和普通本科教育選擇——匹配前后核密度函數(shù)

2020年高等職業(yè)教育和普通本科教育選擇——匹配前后核密度函數(shù) 圖1 匹配前后核密度函數(shù)

2.匹配結(jié)果與效應(yīng)量

基于遴選出的協(xié)變量,依據(jù)傾向得分匹配模型對處理組與控制組進行匹配,并得出相應(yīng)的傾向得分值。投資高等教育的相對回報可以由平均處理效應(yīng)即ATT值獲得。本研究以近鄰匹配、半徑匹配、核匹配三種傾向值匹配方法得出匹配結(jié)果,重復(fù)100次計算穩(wěn)健標準誤,結(jié)果見表6。

表6 傾向性得分匹配估計結(jié)果

表6的結(jié)果顯示,對樣本的自選擇問題進行控制后,是否接受高等教育和接受不同類型的高等教育對新生代農(nóng)民工的收入均存在顯著的差異。第一,接受高等教育的收益總體高于未接受高等教育。模型的兩組匹配結(jié)果顯示,2018年接受高等教育的平均處理效應(yīng)高于未接受高等教育0.31～0.42;2020年接受高等教育的平均處理效應(yīng)高于未接受高等教育0.25～0.35。數(shù)據(jù)結(jié)果說明,接受高等教育有助于提升新生代農(nóng)民工的收入,但是從2018年至2020年出現(xiàn)了下降的趨勢。第二,投資高等職業(yè)教育對新生代農(nóng)民工收入提高的作用低于投資普通本科教育。在控制了內(nèi)生性因素后,2018年接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工收入比接受普通本科教育低0.18～0.22。2020年接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工收入比接受普通本科教育低0.20～0.27?？梢?相較于接受普通本科教育,接受高等職業(yè)教育對新生代農(nóng)民工收入的促進作用更小,因此還需要進一步發(fā)揮高等職業(yè)教育對新生代農(nóng)民工收入的促進作用。

以上結(jié)果說明,接受高等教育對新生代農(nóng)民工收入的提升具有一定作用,同時也僅討論了接受高等職業(yè)教育和普通本科教育與經(jīng)濟回報之間的關(guān)系。事實上,當(dāng)下新生代農(nóng)民工的收入既與受教育程度相關(guān),也受勞動力市場的影響。故而,本研究將傾向半徑匹配模型得到的“傾向值得分值”以代理變量的形式納入明瑟收益方程中加以進一步分析。

(四)新生代農(nóng)民工教育回報率測算

為進一步考察我國勞動力市場特征下投資高等教育是否有助于增加新生代農(nóng)民工收入,在上述研究的基礎(chǔ)上,采用拓展后的明瑟方程來估計接受高等教育(相對于未接受高等教育)、接受高等職業(yè)教育(相對于接受普通本科教育)的相對回報率。由此,本研究進行了分位數(shù)回歸,分別呈現(xiàn)接受高等教育和接受高等職業(yè)教育在10,25,50,75,90分位點上的相對回報率,旨在進一步呈現(xiàn)相對回報率在不同分位數(shù)上的差異性分布,回歸結(jié)果見表7。

表7 相對回報率的估計

由表7可知,在控制內(nèi)生性問題后,2018年和2020年新生代農(nóng)民工接受高等教育的相對回報率分別是54%、42%,可以看出接受高等教育與未接受高等教育在收入上有顯著差異,接受高等教育能夠在很大程度上提升新生代農(nóng)民工的收入,但是相比較兩年的回報率,2020年相對回報率下降了12%。此外,在10、25、50、75、90分位點上,兩年數(shù)據(jù)顯示接受高等教育的相對回報率均呈現(xiàn)整體先升后降趨勢,但是在90%分位點上又有所回升。2018年各分位點上的相對回報率分別為84%、62%、40%、38%、43%,2020年各分位點上的相對回報率分別為52%、51%、31%、31%、41%,說明相較于中等收入的新生代農(nóng)民工,大部分低收入的新生代農(nóng)民工接受高等教育后更有助于促進個人收入的提升,而對于極少數(shù)的高收入新生代農(nóng)民工作用也很明顯。

其次,2018年和2020年高等職業(yè)教育相對于普通本科教育的回報率分別是-22%、-28%。同時,2018年在10、25、50、75、90分位點上的相對回報率分別為-12%、-10%、-21%、-27%、-40%,高等職業(yè)教育的相對回報率呈現(xiàn)總體持續(xù)上升的趨勢;2020年各分位點上的相對回報率分別為-45%、-30%、-29%、-29%、-37%,回報率保持“兩端低、中間高”的分布趨勢?？梢?高等職業(yè)教育在不同分位點上的回報率均低于普通本科教育,特別是對于低收入和高收入的新生代農(nóng)民工而言,目前高等職業(yè)教育帶來的經(jīng)濟效益十分有限。

四、研究結(jié)論

依托CFPS的調(diào)查數(shù)據(jù),本研究利用傾向得分匹配模型與拓展后的明瑟方程,聚焦于投資高等教育能否促進新生代農(nóng)民工增收的問題,得出如下結(jié)論:

第一,投資高等教育對提升新生代農(nóng)民工收入具有顯著正向作用,并具有廣泛的個體意義與社會價值。根據(jù)OLS回歸模型結(jié)果分析,接受高等教育為新生代農(nóng)民工所帶來的收入回報率為42%～54%,說明高學(xué)歷為新生代農(nóng)民工帶來更高的經(jīng)濟回報。事實上,無論從教育的物質(zhì)回報和非物質(zhì)回報分析,接受高等教育對提升新生代農(nóng)民工個體發(fā)展發(fā)揮重要的促進作用。阿瑪?shù)賮啞ど?Amartya Sen)在《以自由看待發(fā)展》中指出,教育不僅可以產(chǎn)生外部經(jīng)濟效果,更為廣泛意義地在于擴大人的實質(zhì)性自由[20],具體包括生命、身體健康、感覺、歸屬、對自身環(huán)境的控制等等。根據(jù)研究結(jié)果,發(fā)現(xiàn)相較于未接受高等教育的新生代農(nóng)民工,接受高等教育的新生代農(nóng)民工其健康狀況和工作滿意度指數(shù)分別高出7%和12%。因此,對于“新生代農(nóng)民工是否有必要接受高等教育”這一問題,決策者與研究者都應(yīng)該樹立一種恰當(dāng)?shù)陌l(fā)展觀念。一方面,從新生代農(nóng)民工個體自由的角度,判斷投資高等教育能否提升其生活的幸福度[21],拓寬其職業(yè)生涯發(fā)展的廣度與閾值;另一方面,從教育與社會結(jié)構(gòu)關(guān)系的角度,支持新生代農(nóng)民工接受高等教育是一項有效的社會治理舉措。美國經(jīng)濟學(xué)家皮奧里(Piore)曾提出勞動力市場分割理論(Labor Market Segmentation,LMS),將勞動力市場分為主要勞動力市場和次要勞動力市場,受教育水平是影響勞動者能否進入主要勞動力市場的一個最主要因素[22],受教育程度越高,越容易進入主要勞動市場[23]。而新生代農(nóng)民工這一弱勢群體受學(xué)歷等因素的限制,往往處于次級勞動力市場,工資低、工作環(huán)境和工作穩(wěn)定性差,很難進入主要勞動力市場,而提高學(xué)歷是幫助新生代農(nóng)民工沖破二元分割市場禁錮的有效方式,故鼓勵符合條件的新生代農(nóng)民工接受高等教育是一個資源再分配和發(fā)展觀轉(zhuǎn)變的問題,高等教育促進社會公平的功能在此項舉措中被彰顯。

第二,接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工其收入回報率比接受高等職業(yè)教育的新生代農(nóng)民工平均高22%～28%。究其原因發(fā)現(xiàn),其一,普通本科辦學(xué)質(zhì)量目前普遍優(yōu)于高等職業(yè)院校。以高等教育的經(jīng)費投入和師資質(zhì)量作為參照指標進行分析,在經(jīng)費投入方面,雖然按照高等教育類型的不同辦學(xué)標準,高等職業(yè)院校的辦學(xué)經(jīng)費應(yīng)高于普通本科學(xué)校,但根據(jù)《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)計算得出,2015-2019年普通本科生均教育經(jīng)費支出分別是高等職業(yè)教育的1.63、1.67、1.68、1.73、1.79倍,高等職業(yè)院校的經(jīng)費投入水平較低,是導(dǎo)致其教育質(zhì)量普遍低于普通本科學(xué)校的主要原因;在師資隊伍建設(shè)方面,高等職業(yè)院校的高級職稱教師占比遠低于普通本科學(xué)校,據(jù)《中國教育統(tǒng)計年鑒》最新數(shù)據(jù),2019年普通本科學(xué)校的正高級職稱教師分別占教職工總數(shù)11.27%,而高等職業(yè)教育的正高級職稱教師僅占教職工總數(shù)3.52%,可見普通本科學(xué)校教師隊伍總體水平高于高等職業(yè)院校。另外,隨著國家政策紅利持續(xù)釋放,地方普通本科高校努力向應(yīng)用型本科轉(zhuǎn)型。在人才培養(yǎng)上,應(yīng)用型高校聚焦國家重大戰(zhàn)略需求和地方經(jīng)濟社會發(fā)展需要,以培養(yǎng)應(yīng)用型技術(shù)技能人才為重要使命,調(diào)整優(yōu)化學(xué)科專業(yè),注重專業(yè)設(shè)置與產(chǎn)業(yè)鏈的銜接性,有效提升了應(yīng)用型本科院校服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的能力,擴大了對新生代農(nóng)民工的招生口徑,為我國新型職業(yè)農(nóng)民培養(yǎng)和新生代農(nóng)民工專業(yè)能力的提升發(fā)揮了顯著作用。其二,高等教育作為社會選拔人才的“篩選器”,使得企業(yè)主在篩選員工時往往會傾向于選擇優(yōu)質(zhì)學(xué)歷的人。一方面,依據(jù)于受教育年限的篩選。根據(jù)邁克爾·斯賓斯(Michael Spence)和羅伯特·索洛(Robert Merton Solow)提出的教育篩選理論可知,在雇主對求職者缺乏完全信息的前提下,受教育年限可以作為一種有效信號反映個體能力,幫助個體減少失業(yè)的風(fēng)險,提高勞動力市場的雇傭效率[24]。由于普通本科教育年限目前大多高于高等職業(yè)教育年限,所以接受普通本科教育的新生代農(nóng)民工在勞動力市場上更具優(yōu)勢,更容易獲得好的工作機會和較高的收入。另一方面,依據(jù)于社會認可程度的篩選。雖然高等職業(yè)教育和普通本科教育屬于兩種不同的高等教育類型,但社會普遍存在對高等職業(yè)院校的偏見,將其視為“次等教育”,具體表現(xiàn)在文憑認可度低、就業(yè)機會少、職業(yè)薪酬不高等方面。高等職業(yè)教育在差異化競爭中難以獲得與普通本科學(xué)歷相同的社會地位和待遇,在勞動力市場競爭中,高職畢業(yè)生往往難以突破學(xué)歷社會的樊籠,獲得企業(yè)主的認可和選擇。由此,為進一步適應(yīng)國家經(jīng)濟改革和發(fā)展需要,助推全面鄉(xiāng)村振興,國家須進一步優(yōu)化政策供給,實現(xiàn)高等職業(yè)院校與普通本科學(xué)校在資金投入方面的“同等待遇”,提升高等職業(yè)教育的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量,推進高等職業(yè)教育本科試點建設(shè),同時提升高等職業(yè)教育的社會認同度,增強高等職業(yè)教育對新生代農(nóng)民工的吸引力,有效推動地方普通本科院校向應(yīng)用型本科轉(zhuǎn)型,從而提高勞動力市場的學(xué)歷匹配度與崗位匹配值。

五、政策建議

在高質(zhì)量發(fā)展目標的驅(qū)動下,經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、教育擴招與知識失業(yè)的機遇與風(fēng)險并存,以管理和可遷移為主的高技能職業(yè)崗位和以人際服務(wù)和互動為中心的低技能職業(yè)需求均不斷增加,技能溢價的提升愈發(fā)明顯,即收入水平提升越發(fā)顯著[25],但是市場對中等技能崗位需求大幅下降[26]。因此,無論是出于推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展還是促進個人進步考慮,支持新生代農(nóng)民工接受高等教育是幫助其徹底擺脫“輟學(xué)打工者”刻板印象[27],構(gòu)建良好社會流動秩序、激發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展活力的有效手段,進而培育一批質(zhì)量與特色兼具的新生代農(nóng)民工勞務(wù)輸出品牌。

第一,優(yōu)化制度設(shè)計,貫通新生代農(nóng)民工群體的學(xué)歷提升通道。Thurow認為,勞動者通過加強教育投資,提高自身在勞動供給序列里的相對位置,獲取優(yōu)質(zhì)且稀缺的工作從而提升其收入水平[28]。我國針對農(nóng)民工開展的非學(xué)歷型技能培訓(xùn)覆蓋面已經(jīng)較為廣泛,但是技能水平層次明顯較低,無法滿足新生代農(nóng)民工職業(yè)能力終身發(fā)展的訴求,故推動新生代農(nóng)民工提升學(xué)歷是應(yīng)然和必然取向。具體而言,做好分類教育管理工作。根據(jù)新生代農(nóng)民工的專業(yè)選擇與實際需求分類、分級制定升學(xué)方案,構(gòu)建應(yīng)用型本科教育與普通高中教育、中等職業(yè)教育、?？茖哟胃叩嚷殬I(yè)教育的銜接機制,打通“中職/普通高中-高職?？?職業(yè)教育本科/應(yīng)用型本科”的新生代農(nóng)民工學(xué)歷提升通道,深化高技術(shù)技能型人才培養(yǎng)改革,適當(dāng)擴大招收中職、?？茖哟胃呗毊厴I(yè)生的比例,為新生代農(nóng)民工接受更高層次教育提供多種學(xué)習(xí)和選擇可能。例如,新生代農(nóng)民工可以通過高等教育自學(xué)考試或者參加統(tǒng)一的全國成人自考等方式提升學(xué)歷,同時還能以“互聯(lián)網(wǎng)+”為主要渠道,充分利用國家開放大學(xué)和現(xiàn)代遠程教育提供的優(yōu)質(zhì)資源,獲得更高層次的文憑。目前,根據(jù)《2020年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示,從事第二、三產(chǎn)業(yè)的農(nóng)民工比重分別為48.1%和51.5%,其中40歲以下的新生代農(nóng)民工占49.4%,已經(jīng)成為我國產(chǎn)業(yè)工人的主體,因此,為進一步適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要,提升新生代農(nóng)民工的學(xué)歷層次和技術(shù)技能水平,應(yīng)以高等職業(yè)教育為主要著力點,制定、完善高職擴招專項考試制度,允許各校根據(jù)自身實際情況靈活組織與專業(yè)相關(guān)的職業(yè)適應(yīng)性測試或職業(yè)技能測試,同時搭建學(xué)歷證書和職業(yè)技能等級證書互聯(lián)機制。另外,由于勞動力市場中的職業(yè)結(jié)構(gòu)裹挾著明顯的學(xué)歷符號,而非限制于不同技能水平的區(qū)分,這就導(dǎo)致高學(xué)歷勞動者供給量大于高技能工作崗位的需求量。因此,要探索通過水平測試等方式進行學(xué)歷教育學(xué)分認定,標準化認定、積累、轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)成果,同時嚴格按照我國學(xué)歷型教育的培養(yǎng)目標和要求管理教學(xué)全過程,嚴把教學(xué)質(zhì)量關(guān),將學(xué)歷層次符號合理轉(zhuǎn)化為技能水平信號。

第二,深化產(chǎn)教協(xié)作,夯實新生代農(nóng)民工群體的人才培養(yǎng)質(zhì)量。人才培養(yǎng)質(zhì)量的夯實與人才訴求信息的及時流通是降低高學(xué)歷新生代農(nóng)民工陷入過度教育與職業(yè)錯配雙重風(fēng)險的有效策略,需要產(chǎn)教學(xué)研的深度融合與協(xié)同運作作為支撐。其一,在人才培養(yǎng)管理制度和培養(yǎng)體制方面,要本著共建、共享的原則,打破傳統(tǒng)單一人才培養(yǎng)主體向跨組織、跨系統(tǒng)多元主體管理轉(zhuǎn)變;其二,在培養(yǎng)模式上,以產(chǎn)業(yè)為引領(lǐng),政、校、企資源共享、責(zé)任共擔(dān)、發(fā)展共管,按職業(yè)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)設(shè)計專門技能人才和專業(yè)技術(shù)技能人才銜接培養(yǎng)的專業(yè)目錄,課程標準與職業(yè)標準對接,教學(xué)內(nèi)容與生產(chǎn)工藝對接,考核評價與業(yè)績評價對接;其三,搭建勞動力市場與教育系統(tǒng)溝通平臺,培育一批供需匹配、運作規(guī)范的產(chǎn)教融合服務(wù)組織,及時編制發(fā)布產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整報告、行業(yè)人才需求報告,減少勞動力市場中的信息不對稱;其四,建立健全技術(shù)技能人才調(diào)查統(tǒng)計制度,通過統(tǒng)計報表和抽樣調(diào)查相結(jié)合,及時準確獲得技術(shù)技能人才相關(guān)信息,建立健全技術(shù)技能人才職業(yè)(崗位)需求預(yù)測、定期發(fā)布制度以及技能溝通與成果展示制度,引導(dǎo)技術(shù)技能人才的合理流動與信息交流。

第三,改善新生代農(nóng)民工從學(xué)、就業(yè)環(huán)境,構(gòu)建靈活有效的技術(shù)技能支持體系。鼓勵新生代農(nóng)民工積極接受高等教育,儲備未來產(chǎn)業(yè)技術(shù)技能人才優(yōu)質(zhì)人力資本還要搭建相應(yīng)技術(shù)支持體系。例如,德國通過報紙、電視、網(wǎng)絡(luò)各種媒介,提高公眾對技術(shù)技能人才的認可度,形成了尊重技術(shù)技能人才的社會風(fēng)氣,普通技工年薪可達到35000歐元,高水平的技術(shù)技能人才則是國家至寶,受到全社會的尊重。對于我國來說,首先應(yīng)借助各類媒介手段,提高公眾對技術(shù)技能人才認可度,如依托“技能中國”“世賽中國”微信公眾號等新媒體,以及“技能中國行”“走基層、技校行”等線下主題活動,結(jié)合“工匠日”、世界青年技能日、高技能人才評選表彰、世界技能大賽等重點項目,選拔和宣傳一批優(yōu)秀高技能人才典型,使“勞動光榮、技能成長”的觀念深入人心。其次,加快修訂《中華人民共和國職業(yè)分類大典》,建立科學(xué)、規(guī)范的職業(yè)分類體系,編制技術(shù)技能人才國家職業(yè)技能標準,制定技術(shù)技能人才職業(yè)資格證書,為開展技術(shù)技能型人才評價以及福利發(fā)放等工作提供依據(jù)。通過提高技術(shù)技能人才社會地位、制定技術(shù)技能人才標準等手段,形成鼓勵新生代農(nóng)民工終身不斷進步的良好氛圍。