共同富裕目标下乡村职业教育助力防返贫的贡献测度研究

摘 要 乡村职业教育作为国家教育体系中的重要组成部分，是阻断贫困代际传递的重要推手，在防返贫过程中发挥着重要作用。以熵权法为基础，通过31个省份近6年数据处理分析各地区防返贫水平，并通过柯布—道格拉斯生产函数进行测算发现，乡村职业教育对防返贫贡献率为15.89%，并对各地区贡献率进行有效分析发现，各地区乡村职业教育对防返贫贡献率差异化明显；乡村职业教育资金投入对防返贫效果具有显著帮助；防返贫指数增长率与贡献率不同步。因此，建议加强乡村职业教育投入；调整乡村职业教育布局；加强对贫困家庭帮扶；实现乡村职业教育与就业、产业协同发展。

关键词 共同富裕；乡村职业教育；防返贫；柯布-道格拉斯生产函数；贡献测度

中图分类号 G725 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2023）25-0064-08

贫困问题是目前全球亟待解决的重要问题。2015年9月，联合国大会第七十届会议通过了《2030年可持续发展议程》提出了17个可持续发展目标（SDGS），其中首要目标是在全世界范围内消除一切形式的贫困[1]。党的二十大报告中提出，要巩固拓展脱贫攻坚成果，增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力。2023年政府工作报告中也提出，要巩固拓展脱贫攻坚成果，坚决防止规模性返贫。截至2022年7月底，全国65%的监测对象已消除返贫致贫风险，但仍有35%的监测对象存在返贫风险。为推进我国实现共同富裕目标并保障脱贫攻坚成果，如何有效防止返贫以促进农村经济发展成为当务之急。

已有关于乡村职业教育的研究大多集中在乡村职业教育与相关产业和经济发展方面[2]，缺乏对乡村职业教育与防返贫等国家发展战略有效衔接的深入研究。对乡村职业教育是否对防止返贫问题有促进作用，乡村职业教育对防止返贫问题的具体贡献也尚不明确。因此，本研究选取了较为权威的防返贫指标体系，并以柯布—道格拉斯生产函数为基础，对乡村职业教育在防返贫方面的具体贡献指数进行测算。

一、防返贫的量化测度

（一）概念界定

1.职业教育

在《辞海》中职业教育被定义为“把在生活中从事某种生产活动所需要的知识、技能，教授给学生或劳动者”[3]。对于职业教育，学术界众说纷纭，莫衷一是。欧阳河指出，与其他教育相比，职业教育是与经济、社会发展紧密相连的，在经济社会发展的各个阶段都有其各自的特点和内涵。其将职业教育的概念界定为“在国民教育体系中，引导学生在接受基础教育后学习某种职业所需的理论和技术的过程”，并将其划分为三个层次：初级、中级和高级，以及就业前后两个时期[4]。卢洁莹认为，职业教育是一种以“职业”和“技术”为中介，以人为本，以实现人的价值为目标的一种教育过程[5]。米靖认为，作为现代教育制度中的一个重要组成部分，职业教育是一种有目的、有意识、有组织地对学习者进行职业技能、职业道德、职业知识、职业能力等方面的训练，为社会各个领域培养出一批具有合格专业素养的专门技术人员[6]。

简言之，“职业教育”是一种以“就业”为导向的、注重培养学生的动手技能和专业素质使其适应岗位需要的教育方式，其在教学内容上较一般教育更注重“职业性”和“技术性”。职业教育是一种以社会实践为导向，以学校和企业为中心的面向社会的开放性教育。

2.防返贫

防返贫从字面上理解是“防止再次陷入贫困状态”。要理解防返贫，首先需要明确什么是返贫，返贫即重新陷入贫困状态。尽管我国已经全面消除了绝对贫困，但由于各种因素，有些地区在消除绝对贫困之后仍会重新陷入贫困，例如重大医疗疾病和自然灾害等。在国家发展过程中，一时的偶发返贫现象属于脱贫攻坚时期正常的情况，但如果大范围或长期出现返贫，将影响脱贫攻坚成果。因此，防返贫旨在让脱贫人口长期保持在脱贫水平以上，并提高他们应对不可抗力风险的能力[7]。

（二）防返贫测量的指标体系

防返贫是事关巩固脱贫攻坚成果及实现“共同富裕”目标的大事，从现有研究来看，关于防返贫影响因素及指标体系的相关研究较多，但关于测度模型的研究处于空白状态，要科学测算乡村职业教育对防返贫的贡献，有必要从计量经济学中找寻理论依据。

要科学测算乡村职业教育对于防返贫的贡献率，首先需要选取科学合理的指标体系。对于防返贫问题，需在返贫问题前引入致贫因素的概念，对于贫困问题，早期学术研究中主要是指经济收入导致的贫困问题。随着社会学的发展，贫困的研究内涵逐渐从单一的经济收入问题拓展到多维贫困问题中，对返贫原因也演变为多维返贫为衡量标准，其中涉及经济、教育、健康等内容。在国际通用的多维度贫困（Multidimensional Poverty Index，MPI）指标体系中，包含教育、健康和生活水平三个维度，共十个指标[8]。根据我国当前经济社会发展情况，本研究将防返贫指标体系分为健康、教育、生活条件、经济水平四个维度。在脱贫攻坚任务完成后，农村居民可支配收入仍然是衡量农村家庭经济条件的重要因素，农村居民消费支出与农村居民恩格尔系数是衡量居民家庭经济水平的重要组成部分，国际上把农村人均肉蛋奶消费量作为健康的重要指标之一，而我国基本医疗保险制度能够有效反馈地区基本健康保障情况。教育维度中两项指标分别为：人均受教育年限、农村接受过学前教育的小学学生入学数。生活条件维度中的指标分别为：人均用电量、卫生厕所普及率、家庭耐用家电数三个方面。具体指标见表1。

（三）防返贫测度模型构建

教育作为人力资本理论中重要的部分之一，目前在计量经济学中人力资本测算模型最为典型的便是柯布—道格拉斯生产函数（简称C-D生产函数），C-D生产函数是由美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（PaulH.Douglas）共同创造出来的生产函数，二者将美国1899-1922年资本和劳动对生产的影响进行测算，得出资本的总产出为1/4，而劳动的总产出高达3/4。该结论验证了亚当·斯密关于劳动价值学说的观点。之后许多学者均用该生产函数进行实证研究。具体公式为：

Y＝AKαLβ                                      （1）

在公式（1）中，Y为总产量，A为综合技术水平，K为投入资本，α为投入资本的弹性系数，L为劳动力投入量，β为劳动力投入量的弹性系数，每当资本投入增加1％时，产量Y则会增加α%，当劳动力投入增加1%时，产量Y则会增加β%（α、β＞0）。

我国学者从教育对经济的贡献度这一角度出发，对C-D生产函数进行了进一步拓展，叶茂林将劳动力受教育程度划分为四个层次，并将四个层次的劳动力产出弹性分别设置为β1、β2、β3、β4进行计算。朱迎春（2010）根据劳动力教育水平的促进作用提出了教育投入概念，将C-D生产函数表示为公式（2）：

公式（2）中，Y为产出量，A为技术水平常数，K为资本投入量，L0为初始劳动力，E为教育投入，t为时间变量，α为资本产出弹性系数，β为劳动产出弹性系数，α＞0，β＞0，且α+β=1[3]。

朱德全（2022）在考虑时间因素t和教育投入E的基础上将生产函数进一步表示为公式（3）：

对公式3其两边去自然对数得公式（4）：

通过对公式（3）求时间的全导数，然后用分差方程近似地转化为微分方程，求出教育对社会经济增长的贡献模型[4]，即公式（5）：

其中，γ为教育投入的弹性系数，CE为教育对社会经济发展的贡献率，Er为教育投入的年均增长率，Yr为社会经济的年均增长率。

要实现“共同富裕”目标及乡村振兴战略，防止农村脱贫地区重新返贫需要长期坚持，2023年政府工作报告中明确提出要防止规模性返贫，巩固拓展脱贫攻坚成果，由此可见，“三农”问题一直是党和国家关注的重要问题，如何加快农村经济发展、提升防返贫风险能力，解决该问题的重要策略之一便是发挥人力资本的作用。乡村职业教育具有服务乡村、传承文化、发展经济和促进民生四大功能。乡村职业教育不仅能够提升农村劳动力素质和农村社会生产力，还能够传承乡村文化，通过教育“扶智”从而阻滞贫困代际传递，进而更好更快地实现“共同富裕”目标。本研究基于选取C-D生产函数作为数据模型，以期测度乡村职业教育对防返贫的贡献，其中Y值由社会经济变为防返贫水平指数，E则用乡村职业教育经费投入表示，Er是指乡村职业教育经费投入的年均增长率，Yr是指防返贫效果指数增长率。

（三）基于熵权法的防返贫水平测算结果

脱贫问题一直以来是全球关注的重要问题，同时脱贫是一项持续性工程，暂时摆脱贫困并不意味着大功告成。2020年，我国已脱贫人口中仍有近200万人存在返贫风险。在防返贫过程中各省因地理位置、经济、文化等因素的不同使得防返贫效果千差万别，乡村职业教育作为基本公共服务体系中的一部分，能够使职业院校学生自由全面发展，但在社会发展中往往容易被忽视。为了客观反映我国防返贫成效，本研究使用熵权法对防返贫十项指标进行统计并赋权，通过防返贫指数来计算乡村职业教育对防返贫的贡献率。

本研究通过熵权法对农村人均肉蛋奶消费量、基本医疗保险参保数、人均受教育年限、农村接受过学前教育的小学学生入学数、农村卫生厕所普及率、农村每户家庭耐用家电数、农村人均用电量、农村居民人均可支配收入、农村居民消费支出、农村居民恩格尔系数等十项指标进行客观赋权。

首先，将各项指标数据进行标准化处理，除农村居民恩格尔系数外，其他指标均为正指标；其次，对数据进行归一化处理并计算各指标信息熵，通过计算信息效用值得出各指标权重系数，计算结果如表2所示。根据计算结果可知，四项一级指标中健康权重最高为29.92%，生活条件为24.26%，经济水平权重为23.04%；最后，教育指标权重为22.79%。权重结果表明，健康水平作为各省最容易产生明显差异的指标需要重点关注，同时生活条件指标在发达地区与欠发达地区差异化明显也需要持续关注，目前我国经济快速稳定发展使得经济情况在各省趋于稳定，而国家基础教育的持续发展使得各地区基础教育差距相差较小。

根据表2中各项二级指标权重，将31个省市自治区相关数据进行计算，考虑到各地区指标存在差异，将数据进行对数化处理，将处理后的数据进行熵权得出数据如表3所示。

从表3指数数据及增长率数据两方面可以得知，由于我国脱贫攻坚政策支持，使得各省份指数差异不大，但均值指数后三位西藏（7.81）、青海（8.26）、宁夏（8.24）仍需警惕返贫风险，以上三个地区少数民族居多且主要以第一产业为主，经济发展相对落后，防返贫任务任重道远。

在增长率方面，西部中部地区发展速度最快，一是得益于“西部大开发”“中部崛起”等战略，在政策支持下西部中部省份承接了大量产业转移从而提升了经济水平；二是以上地区农村经济体量小，经济发展增速较快。西藏作为防返贫水平增长率最快的省份（1.690%），2016年防返贫水平指数为7.46，在脱贫攻坚战中成果显著。

二、乡村职业教育对防返贫的贡献率测算

（一）变量与数据来源

本研究数据主要以《中国农村统计年鉴》为主，《中国统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》、各省国民经济和社会统计发展公报与各省统计年鉴为辅，选取2016-2021年数据，选取产出指标为因变量，资本投入、劳动力投入、教育投入为自变量。

在已有研究中，大部分学者将因变量Y值以GDP表示，而自变量K值（资本投入）一般以固定资产净值表示，L值（劳动力投入）以不含有教育质量因素的劳动力投入量表示，E（教育投入）则用教育经费投入表示，但考虑到本研究的防返贫水平并不能以单一的数值进行表示，而在大多数防返贫研究中认为返贫具有多维性，在国际通用的多维贫困指数中采取了四维十项指标的方法衡量贫困水平，结合我国实际情况，将因变量Y值以健康、教育、生活条件、经济水平四个维度，农村人均肉蛋奶消费量、基本医疗保险参保数、人均受教育年限、农村接受过学前教育的小学学生入学数、农村卫生厕所普及率、农村每户家庭耐用家电数、农村人均用电量、农村居民人均可支配收入、农村居民消费支出、农村居民恩格尔系数十项指标表示。自变量K值以农村住户固定资产投资额表示，L值以乡村就业人员数表示，E值以乡村职业教育经费投入表示。