鐘水映，代書靜

(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 湖北 武漢 430072)

一、引 言

農(nóng)民工是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中產(chǎn)生的特殊群體，為中國勞動力市場上的主力軍。2014年全國農(nóng)民工總量為2.74億人*數(shù)據(jù)來自《2014年全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》。，占全國就業(yè)人員比例超過1/3*《2014年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示2014年末全國就業(yè)人員77253萬人。。進(jìn)入21世紀(jì)第2個10年以來，中國的人口年齡結(jié)構(gòu)和勞動力供給形勢發(fā)生了變化，經(jīng)濟(jì)增長速度放緩。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，中國經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動力，應(yīng)該由低成本勞動密集利用的數(shù)量型向高質(zhì)量人力資本投入的質(zhì)量型轉(zhuǎn)變，可以從人力資本方面創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)增長新源泉的第二次人口紅利(蔡昉，2009[1]；Zang Xiaobo, Yang Jin & Wang Shenglin, 2011[2])。而農(nóng)民工工資相對上漲，使教育的機(jī)會成本增加(Cai Fang & Du Yang, 2011[3])，教育對于工資水平上漲的貢獻(xiàn)直接影響個體接受教育的積極性。因此，研究鄉(xiāng)城流動勞動力的教育及其回報率問題具有特殊的理論和現(xiàn)實意義。

在提高勞動力人力資本成為一項緊迫性任務(wù)的背景下，鄉(xiāng)城流動的勞動力受到的教育能否為其帶來相應(yīng)的收入回報？學(xué)習(xí)成績的好壞，能否體現(xiàn)在勞動者收入差距之中？如果研究結(jié)果是肯定且明顯的，則能夠促使人們認(rèn)識人力資本投入的重要性，刺激其加大人力資本投入的積極性；如果研究結(jié)果不顯著甚至呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，則提醒我們要反思當(dāng)前的教育體制和教學(xué)內(nèi)容，進(jìn)行相應(yīng)的改革，使之更加符合人力資本形成和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。

自人力資本理論提出以來，已有很多學(xué)者對教育回報率問題進(jìn)行深入研究。但多是以城鎮(zhèn)勞動力或農(nóng)村居民為研究對象，針對鄉(xiāng)城流動勞動力這一特殊群體的教育回報率的研究相對較少。已有研究的一個重要方面是對農(nóng)民工平均教育回報率水平的測算。綜合已有文獻(xiàn)，農(nóng)民工教育回報率大致在3%～7%。由于選擇的被解釋變量不同、控制變量不同、數(shù)據(jù)和研究方法不同，關(guān)于農(nóng)民工的教育回報率研究結(jié)論差別較大，但仍能夠看出農(nóng)民工教育回報率處于較低的水平。在橫向比較上，較為一致的是農(nóng)民工教育回報率高于農(nóng)業(yè)勞動者； Alan de Brauw、Scott Rozelle，2009[4]；姚輪輪等，2013[5])。與城鎮(zhèn)勞動力相比，邢春冰(2008)[6]、畢先進(jìn)(2014)[7]、Maurer-Fazio等認(rèn)為農(nóng)民工教育回報率低于城鎮(zhèn)職工，但王美艷得出在高中及中專階段外來農(nóng)民工教育回報率顯著高于城鎮(zhèn)勞動力[9]。在縱向比較上，國際上的一般趨勢是初等教育回報率最高，高等教育次之，中等教育最低[10]。而我國農(nóng)民工教育回報率變化呈現(xiàn)出與國際上不一樣的趨勢，隨著教育層次的提高教育回報率也會提高。一些學(xué)者還從性別差異、地區(qū)差異、變化趨勢等角度對鄉(xiāng)城流動勞動力的教育與收入水平進(jìn)行了分析。姚輪輪等(2013)[5]得出男性的教育回報率高于女性，MaUrer-Fazio(1999)[15]、黃志嶺和姚先國(2009)[16]認(rèn)為女性教育回報率更高，而張興祥(2014)[14]認(rèn)為外來務(wù)工人員教育回報率不存在顯著的性別差異，收入的性別差異更可能來自于性別歧視。在地區(qū)差異上，研究結(jié)論較為一致，東部和發(fā)達(dá)城市教育回報率顯著高于中西部地區(qū)(邢春冰，2013[17]；屈曉博、都陽， 2013[13])；在變化趨勢上，不同年份不同數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論往往不具有可比性。畢先進(jìn)等(2014)[7]、邢春冰(2013)[17]利用整套不同年份的數(shù)據(jù)考察了農(nóng)民工教育回報率的變化，認(rèn)為農(nóng)民工教育回報率有下降趨勢。但礙于數(shù)據(jù)的可得性，研究只是對比了兩個或三個年度，尚不能得出趨勢性結(jié)論。

本文在已有研究基礎(chǔ)上，對鄉(xiāng)城流動勞動力教育回報率做了進(jìn)一步拓展。一方面，回歸分析一般教育回報率及各教育層次教育回報率的差異，特別分析了農(nóng)村普通高中與職業(yè)教育的回報率差異。另一方面，則試圖通過在校學(xué)習(xí)成績與教育回報率的分析，開啟認(rèn)識當(dāng)今教育體制和教學(xué)內(nèi)容合理性的一個思考角度。這是結(jié)合現(xiàn)實開辟出的一個新視角，繼文革后兩次“讀書無用論”以來，新“讀書無用論”再次出現(xiàn)于農(nóng)村，并蔓延至整個社會，“高分低能”也成為詬病應(yīng)試教育的形象說法。雖然這一現(xiàn)象更多的是對高等教育的質(zhì)疑，但個體在對高等教育質(zhì)疑的同時，很可能會產(chǎn)生一種消極的學(xué)習(xí)態(tài)度，從而影響到學(xué)習(xí)成績甚至升學(xué)。成績對收入的提高真的無用嗎？好成績低教育回報是一個普遍現(xiàn)象嗎？回答好這兩個問題將有助于我們更理性地看待知識教育。

二、數(shù)據(jù)來源和研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于中國收入與分配研究院CHIP中最新中國流動人口居民收入調(diào)查數(shù)據(jù)。調(diào)查涉及我國東、中、西部流動人口集中的9個省份(直轄市)、15個城市，這些城市在經(jīng)濟(jì)與地域上的差異均比較明顯，具有全國代表性。該調(diào)查具有詳細(xì)的流動人口個人特征、工作特征以及人力資本特征信息，便于我們合理控制其他變量對收入的影響。

因研究需要，本文僅包含具有農(nóng)業(yè)戶口的16周歲以上從事工資性工作、務(wù)農(nóng)和自我經(jīng)營者樣本。由于兼職工作的收入和工作時間存在數(shù)據(jù)失誤，且具有兼職工作的比例極小，刪除后不會引起嚴(yán)重的樣本選擇問題，本文刪除了有兼職工作樣本。刪除無效樣本和缺省數(shù)據(jù)后得到有效樣本4123個。

(二)教育回報率估計模型

借鑒前人研究的經(jīng)驗，本文仍然采用Mincer收入方程估計教育回報率。標(biāo)準(zhǔn)的Mincer收入方程只考慮了兩種人力資本形式，即教育和經(jīng)驗，其一般形式如下：

lny=α+βsch+γexp+δexp2+ε

(1)

其中，被解釋變量為收入的對數(shù)，為避免工作時間對收入水平的影響，本文以小時工資的對數(shù)為被解釋變量。小時工資是月收入與月工作時間的比值，月收入包括工資、獎金、津貼和實物折現(xiàn)。sch為受教育年限，直接取調(diào)查中的所受正規(guī)教育年限；exp為工作經(jīng)驗，為第一次外出打工以來的人力資本積累：exp=2009-第一次外出時間；exp2為工作經(jīng)驗平方；β即為教育回報率。

以該方程估計出的教育回報率是以勞動力市場完全競爭為前提的，這顯然與我國勞動力市場現(xiàn)狀不符。在勞動力市場仍處在相互分割的現(xiàn)實中,就業(yè)者所在的企業(yè)所有制性質(zhì)、行業(yè)和地區(qū)特征不僅與個人的教育變量之間存在一定的相關(guān)性,而且還會對教育收益率的決定機(jī)制產(chǎn)生影響(李實、丁賽，2003[18])。此外，一些個人特征既和人力資本有關(guān)又和收入有關(guān)，如性別、婚姻、健康狀況等，如不加以控制，也會導(dǎo)致OLS估計量有偏。有鑒于此，本文嘗試擴(kuò)展的Mincer收入方程如下：

lny=α+βsch+γexp+δexp2+θX+ε

(2)

X為各控制變量的列向量，以虛擬變量的形式引入(包括性別、婚姻、培訓(xùn)、健康狀況、在校成績、地區(qū)、產(chǎn)業(yè)及單位所有制)。其中，性別為“女性”時取1，性別為“男性”時取0；“已婚”取1，“未婚”取0*“已婚”包括初婚、再婚、同居，“未婚”包括未婚、離異、喪偶。；“接受過培訓(xùn)”取1，“未接受培訓(xùn)”取0；“身體健康”取1，“身體不健康”取0*“身體健康”包括非常好、好，“身體不健康”包括一般、不好、非常不好。；在校成績以“離開學(xué)校時在班上的成績”為依據(jù)，“成績好”取1，“成績不好”取0*“成績好”包括很好、比較好，“成績不好”包括一般、比較差、很差。；地區(qū)分為東部、中部和西部，以“東部地區(qū)”為參照組；產(chǎn)業(yè)類型根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)中的29個行業(yè)數(shù)據(jù)劃分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)，以“第二產(chǎn)業(yè)”為參照組；單位所有制根據(jù)16個單位所有制代碼劃分為國有部門、私有部門、其他部門，以“私有部門”為參照組*“國有部門”包括黨政機(jī)關(guān)、國家和集體的事業(yè)單位、國有獨資企業(yè)、國有控股企業(yè)及國有控股的合資企業(yè)；“私有部門”包括外資獨資企業(yè)、外資控股的合資企業(yè)、民辦企事業(yè)單位、私營獨資企業(yè)、私營控股企業(yè)、私營控股的合資企業(yè)及個體；“其他部門”包括集體獨資企業(yè)、集體控股企業(yè)、集體控股的合資企業(yè)及其他企業(yè)。；θ是由各控制變量系數(shù)組成的向量。

為了考察各教育階段的教育回報率，已有研究多是采用虛擬變量法。這種方法將年度數(shù)據(jù)按階段進(jìn)行分類，模糊了數(shù)據(jù)在年度之間的差異，并沒有將有用數(shù)據(jù)深度挖掘出來(楊國濤等，2014[19])。為此，本文根據(jù)教育層次切割受教育年數(shù)，將式(1)中的受教育年限劃分為四個階段的受教育年限(小學(xué)、初中、高中(包括職高和中專)、大專及以上)，其一般形式如下：

lny=α+β1e1+β2e2+β3e3+β4e4+γexp+

δexp2+ε

(3)

lny=α+β1e1+β2e2+β3e3+β4e4+γexp+

δexp2+θX+ε

(4)

其中，e1為小學(xué)階段受教育年限；e2為初中階段受教育年限；e3為高中高職階段*“高中高職階段”包括高中、職高、中專。受教育年限*舉例說明：若樣本接受正規(guī)受教育年限11年，則小學(xué)階段受教育年限為6年，初中階段受教育年限為3年，高中高職階段受教育年限2年，大專及以上受教育年限0年。；e4為大專及以上受教育年限；β1—β4分別為各教育階段的教育回報率。

由于普通高中和職業(yè)教育*“職業(yè)教育”包括職高和中專。的受教育年限相同，該模型無法區(qū)分普通高中和職業(yè)教育的教育回報率差異。為此，本文在(4)式的基礎(chǔ)上加入職業(yè)教育虛擬變量與該階段受教育年限的交叉項：D1×e3(接受職業(yè)教育D1=1，未接受職業(yè)教育D1=0)，其一般形式為：

lny=α+β1e1+β2e2+β3e3+β4e4+β5D1×e3+γexp+δexp2+θX+ε

(5)

已有的研究中沒有發(fā)現(xiàn)農(nóng)村中樣本選擇問題很嚴(yán)重(邢春冰，2006[20])?；谀Ｐ妥詈喸瓌t，本文主要采用OLS回歸。由于截面數(shù)據(jù)樣本量較大時會存在異方差問題，本文采用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差方法修正異方差，文中的標(biāo)準(zhǔn)差均為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差。較多的控制變量可能會引起嚴(yán)重的多重共線性，影響估計結(jié)果的有效性。本文在擴(kuò)展Mincer收入方程中引入了較多控制變量，為避免嚴(yán)重多重共線性問題，在模型回歸后通過方差膨脹因子(VIF值)檢驗?zāi)Ｐ投嘀毓簿€性。

三、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計有利于我們檢驗計量分析結(jié)果。從表1、表2可以看出，農(nóng)民工受教育水平有所提高，工資水平仍然較低。隨著教育層次的提高，平均小時工資增加。初中學(xué)歷農(nóng)民工平均小時工資比小學(xué)學(xué)歷稍有提高，但差距不大；普通高中農(nóng)民工平均小時工資高于同等學(xué)力的職業(yè)教育農(nóng)民工。26.83%的農(nóng)民工自我評價“離校時在班上的成績好”，這說明除因成績不好自動輟學(xué)外，還有一些其他的客觀因素導(dǎo)致農(nóng)村孩子被迫棄學(xué)，家庭經(jīng)濟(jì)狀況可能是一個很重要的因素。

從表2看出，在校成績好的農(nóng)民工具有相對較高的教育水平和相對較高的收入，且學(xué)習(xí)成績好的農(nóng)民工中高中及以上比例以及接受培訓(xùn)的比例均高于學(xué)習(xí)成績不好的農(nóng)民工，具有比較明顯的人力資本優(yōu)勢。除此外，兩樣本在性別、婚姻、地區(qū)分布等特征上差異較小，更有利于我們對兩樣本教育回報率的分析。

表1 總樣本以及各教育層次主要變量描述

四、實證分析

(一)平均教育回報率

回歸結(jié)果見表3。其中，回歸(1)是對標(biāo)準(zhǔn)Mincer收入方程的回歸，回歸(2)是加入控制變量后的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)加入控制變量后教育回報率由5.5%下降到4.86%，這表明教育可以通過影響受教育者對職業(yè)、地區(qū)、培訓(xùn)等的選擇，從而影響收入水平。教育回報率4.86%與已有研究一致，即多接受一年教育會使收入提高4.86%，這比張興祥用同樣的數(shù)據(jù)估算的教育回報率低0.52%(張興祥，2014[14])?？赡茉颍阂皇且驗槠渌芯康耐鈦韯?wù)工人員包含擁有城市戶口的人；二是本文控制了更多變量，根據(jù)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，遺漏重要解釋變量可能會導(dǎo)致估計結(jié)果偏高。

在回歸(2)中，除婚姻、國有部門、其他部門不顯著外，第一產(chǎn)業(yè)在10%水平下顯著，其余變量均在1%水平下顯著。工作經(jīng)驗與收入呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，農(nóng)民工大約在有19年工作經(jīng)驗時對收入最為有利。按照20歲之前出外打工估計，這就意味著農(nóng)民工在將近40歲就會面臨收入下降問題。身體健康、好成績以及接受培訓(xùn)均能夠顯著提高農(nóng)民工收入，學(xué)習(xí)成績好比學(xué)習(xí)成績不好的群體收入高4.79%，接受培訓(xùn)要比不接受培訓(xùn)的群體收入高11.95%，說明學(xué)習(xí)成績是衡量教育水平的重要補(bǔ)充，除教育外，培訓(xùn)也是提升農(nóng)民工人力資本水平的重要途徑。

表2 農(nóng)民工各控制變量樣本分布 (單位：%)

(二)各階段教育回報率

表3 整體穩(wěn)健性回歸結(jié)果

注：括號中為系數(shù)估計標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%、10%水平下顯著。

表3回歸(3)、回歸(4)、回歸(5)是分層次教育回報率。加入控制變量后，小學(xué)的教育回報率基本保持在4.82%，初中教育回報率由4.33%下降到2.83%，高中教育回報率由6.19%下降到5.16%，大專及以上教育回報率不降反升，由6.67%上升到8.37%。這說明性別、成績、地區(qū)、產(chǎn)業(yè)等因素對不同教育層次教育水平的影響不同，個人特征、職業(yè)選擇以及地域流動等因素對大專及以上教育的收入效應(yīng)具有稀釋作用。以回歸(4)解釋，其含義為：每增加1年小學(xué)階段教育，收入會提高4.81%；每增加1年初中階段教育會使收入提高2.83%；每增加1年高中高職階段教育會使收入提高5.16%；每增加1年大專及以上教育可使收入提高8.37%。其余各控制變量的系數(shù)和顯著性與回歸(2)一致，在此不再加以說明。

教育回報率并沒有呈現(xiàn)嚴(yán)格的隨教育層次提高的趨勢，初中教育回報率低于小學(xué)，且加入控制變量后顯著降低。這與以往研究不同，可能的解釋是王美艷(2009)[9]、彭競(2011)[20]在采用該方法時將小學(xué)和初中劃分為一個階段，Alan de Brauw和Scott Rozelle將教育階段簡單的劃分為基礎(chǔ)教育和高等教育，從而掩蓋了初中和小學(xué)的教育回報率差異。在本樣本中，小學(xué)學(xué)歷群體占總樣本12.59%，與接受職業(yè)教育的比例相當(dāng)，仍是不容忽視的群體。初中教育回報率最低但顯著為正，這是初中教育已經(jīng)普及的結(jié)果，說明接受初中教育仍可提高收入水平，但邊際作用已經(jīng)不大，需要讓農(nóng)民工接受更高層次的教育。

回歸(5)中，職業(yè)教育與高中高職階段教育年限交叉項的系數(shù)為負(fù)，且在1%水平顯著，說明職業(yè)教育的教育回報率要比普通高中教育回報率低3.03%。王雪采用CHIP2007城鎮(zhèn)居民數(shù)據(jù)研究得出城鎮(zhèn)勞動力中專、職高教育回報率均高于普高(王雪，2014[21])。農(nóng)民工與城市勞動力教育回報率的結(jié)構(gòu)性差異說明農(nóng)村職業(yè)教育模式和定位存在問題。這與國家大力發(fā)展職業(yè)教育的初衷不符，普通高中教育在于文化知識的提升，其價值更多地體現(xiàn)在升學(xué)上。而職高和中專旨在通過設(shè)置專業(yè)課程培養(yǎng)技能型人才，本應(yīng)能夠?qū)⒔逃苯拥霓D(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，顯然，農(nóng)村地區(qū)的職業(yè)教育并沒有充分發(fā)揮其社會功能

(三)在校成績引起的教育回報率差異

回歸結(jié)果已經(jīng)表明好的學(xué)習(xí)成績與農(nóng)民工收入正相關(guān)。那么，學(xué)習(xí)成績對教育回報率的影響如何呢？為回答這一問題，本文在(2)式基礎(chǔ)上加入在校成績與教育年限的交叉項：

lny=α+βsch+λsch×dgrade+γexp+δexp2+θX+ε

(6)

回歸結(jié)果見表3回歸(6)。由于在校成績和教育年限與在校成績交叉項高度相關(guān)，導(dǎo)致整體方差膨脹因子變大，但對比回歸(6)和回歸(2)可以發(fā)現(xiàn)其余變量的系數(shù)并沒有發(fā)生很大的變化 ，所以多重共線性問題并不影響回歸結(jié)果。交叉項系數(shù)為0.0169，且在5%水平下顯著，說明在校成績引起的教育回報率差異為1.69%，在校成績好的樣本教育回報率為6.02%，在校成績不好的樣本教育回報率為4.33%。這與描述性統(tǒng)計相符，在校成績好的樣本中高中及以上比例和接受培訓(xùn)的比例均明顯高于在校成績不好的樣本，且由前述可知，高中及以上教育和培訓(xùn)均能夠顯著提高農(nóng)民工收入水平。扎實的理論知識也許不能直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，但卻是接受更高教育層次的基礎(chǔ)，是個人能力得以提升的催化劑。這可以用舒爾茨所提出的，教育可以通過提高受教育者解決不均衡狀況的能力提高其收入水平來解釋。教育的作用不僅僅是技能應(yīng)用層面的，還包括精神層面的。學(xué)習(xí)禮儀詩書、理化生科，繼承前人智慧，形成個人辨識，對心智發(fā)展、激發(fā)潛能以及價值觀的形成具有難以量化但不可忽視的作用。當(dāng)然，當(dāng)下存在的“唯分?jǐn)?shù)是從”的教育之風(fēng)急需遏制扭轉(zhuǎn)。但我們不可矯枉過正，應(yīng)試教育與素質(zhì)教育并非對立的，素質(zhì)教育并不排斥知識教育,掌握知識的多少,本身就是人素質(zhì)高低的一個重要標(biāo)志，是影響人創(chuàng)造力大小的一個重要條件。

五、結(jié)論和建議

基于以上分析，本文得出以下結(jié)論：(1)農(nóng)民工總體平均教育回報率為4.73%，仍處于較低水平；(2)農(nóng)民工收入水平和教育回報率基本呈現(xiàn)隨著教育層次提高而提高的趨勢，但初中階段的邊際作用不大；(3)農(nóng)村職業(yè)教育的教育回報率低于同等學(xué)力普通高中；(4)好的在校成績能夠顯著提高農(nóng)民工收入水平和教育回報率。

上述研究結(jié)果回答了本文開篇所提出的兩個問題：即鄉(xiāng)城流動者收入的高低與其教育程度的高低存在著顯著關(guān)聯(lián)，好的在校成績也通常意味著較高的收入回報。

本文的分析也提出了值得我們進(jìn)一步關(guān)注的問題：

其一，建立多渠道、多層次的流動人口職業(yè)教育、勞動技能培訓(xùn)體系。由于農(nóng)民工多從事重復(fù)簡單勞動，且流動性較大，企業(yè)為農(nóng)民工提供培訓(xùn)的動力不足。政府應(yīng)為農(nóng)民工搭建多元化平臺，積極與企業(yè)合作，采取政府、企業(yè)、個人三方共擔(dān)措施，分擔(dān)企業(yè)壓力，提高企業(yè)提供培訓(xùn)的積極性。

其二，進(jìn)一步提高農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平，考慮推廣12年制義務(wù)教育。據(jù)調(diào)查，在重點大學(xué)中，農(nóng)村學(xué)生的比例不斷下跌。20世紀(jì)80年代清華大學(xué)中縣級中學(xué)生比例占到50%左右，而現(xiàn)在僅1/7(熊丙奇，2013[22])。為此，要加大農(nóng)村教育投入，引導(dǎo)教師到農(nóng)村去，并完善監(jiān)督農(nóng)村興趣課程的設(shè)置，做到真正的德智體美全面發(fā)展；初中階段的邊際作用已經(jīng)不大，政府還應(yīng)該考慮在合適的時機(jī)普及高中教育。

其三，從形式和內(nèi)容上改進(jìn)和完善農(nóng)村職業(yè)教育。在新型城鎮(zhèn)化背景下職業(yè)教育承擔(dān)著使農(nóng)民帶技能轉(zhuǎn)移和培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民的雙重任務(wù)。為此，地方政府要端正辦學(xué)態(tài)度，引導(dǎo)社會對職業(yè)中學(xué)的認(rèn)同感，科學(xué)設(shè)置專業(yè)課程，以適應(yīng)市場需求。采取校企聯(lián)合培養(yǎng)模式，提高學(xué)生的實踐能力和市場適應(yīng)能力，將職業(yè)教育更高效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

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[2] Zang Xiaobo, Yang Jin, Wang Shenglin.China has reached the Lewis Turning Point?[J]. China Economic Review,2011(22): 542-554.

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