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优化教育资源配置11页精选文档
优化教育资源配置提高人力资本存量
“教书先生”恐怕是市井百姓最为熟悉的一种称呼,从最初的门馆、私塾到晚清的学堂,“教书先生”那一行当怎么说也算是让国人景仰甚或敬畏的一种社会职业。
只是更早的“先生”概念并非源于教书,最初出现的“先生”一词也并非有传授知识那般的含义。
《孟子》中的“先生何为出此言也?
”;《论语》中的“有酒食,先生馔”;《国策》中的“先生坐,何至于此?
”等等,均指“先生”为父兄或有学问、有德行的长辈。
其实《国策》中本身就有“先生长者,有德之称”的说法。
可见“先生”之原意非真正的“教师”之意,倒是与当今“先生”的称呼更接近。
看来,“先生”之本源含义在于礼貌和尊称,并非具学问者的专称。
称“老师”为“先生”的记载,首见于《礼记?
曲礼》,有“从于先生,不越礼而与人言”,其中之“先生”意为“年长、资深之传授知识者”,与教师、老师之意基本一致。
物资资本、劳动力资源、劳动力质量(人力资本)和全要素生产率等是经济增长的源泉。
在不同的经济发展阶段,这些要素对经济增长的贡献大小各不相同。
在很长一段时期,劳动力数量和结构所产生的人口红利都是中国经济增长的重要源泉。
但随着劳动力短缺现象在珠三角、长三角、京津等沿海经济发达地区以及传统的诸如制鞋、服装、玩具等劳动密集型行业中出现,说明刘易斯转折点在我国即将亦或已经出现,人口红利终将消失,靠廉价劳动力(以劳动力数量为基础)推动经济增长的方式必将落伍,取而代之的劳动力质量即人力资本对经济增长将会起到越来越重要的作用,并将最终成为经济增长的不竭源泉。
本文根据历年重庆市1%人口抽样调查数据,运用明瑟尔工资方程对不同人群的教育回报进行定量分析,从而阐述如何通过统筹优化重庆市城乡教育资源配置,达到提高人力资本存量的目的。
一、家庭是幼儿语言活动的重要环境,为了与家长配合做好幼儿阅读训练工作,孩子一入园就召开家长会,给家长提出早期抓好幼儿阅读的要求。
我把幼儿在园里的阅读活动及阅读情况及时传递给家长,要求孩子回家向家长朗诵儿歌,表演故事。
我和家长共同配合,一道训练,幼儿的阅读能力提高很快。
教育回报和明瑟尔工资方程
宋以后,京师所设小学馆和武学堂中的教师称谓皆称之为“教谕”。
至元明清之县学一律循之不变。
明朝入选翰林院的进士之师称“教习”。
到清末,学堂兴起,各科教师仍沿用“教习”一称。
其实“教谕”在明清时还有学官一意,即主管县一级的教育生员。
而相应府和州掌管教育生员者则谓“教授”和“学正”。
“教授”“学正”和“教谕”的副手一律称“训导”。
于民间,特别是汉代以后,对于在“校”或“学”中传授经学者也称为“经师”。
在一些特定的讲学场合,比如书院、皇室,也称教师为“院长、西席、讲席”等。
现代人力资本理论之父舒尔茨认为,人力即人的知识和技能,是资本的一种形态,即人力资本。
人力资本的形成是投资的结果,只有通过一定方式的投资获取某种知识和技能的人力资源才具有资本形态。
在现代经济发展中,人力作为一种资源能力超过了其他生产要素资源能力的总和,因而对人力的投资收益率也能超过其他一切形态的资本的投资收益率。
在对人力的投资中,教育投资是一种最基本的投资。
教育投资不仅能增加人力资本的存量,而且有助于推动经济增长和社会发展。
如同其它投资一样,教育投资也涉及到成本与回报。
通常利用教育回报率(教育回报率也叫教育收益率,包括个人教育回报率和社会教育回报率,本文关注的是前者)来描述个人进行教育投资所获得的回报。
它反映了受教育年限对收入的影响,代表受教育年限每提高1年,收入所产生的比例变化。
美国著名经济学家明瑟尔(Mincer)认为在一个完全竞争的劳动力市场上,人力资本决定劳动者的劳动生产率,人力资本拥有量越高的劳动者其劳动生产率一般来说也越高,所以获得的劳动报酬也就越高。
因此,人力资本是决定个人收入的关键因素。
如果接受学校教育唯一的成本是接受教育期间的机会成本,如果增加受教育年限导致收入增加的比例在其一生中保持不变,那么,劳动者收入的自然对数与其个人的受教育年限线性相关。
这种线性关系的斜率可以理解为教育投资的个人收益率。
如果劳动者参加工作以后,其劳动生产率会随着工作经验的丰富而提高;但是,随着个人年龄增大,体能和接受新知识的能力都会下降,劳动者的知识结构不能随着社会技术进步而及时更新,于是劳动生产率就开始下降。
在这2个假设的基础上,明瑟尔将人力资本度量指标设定为受教育年限和工作经验,构建出用于估计教育回报率的明瑟尔工资方程基准模型。
其中,因变量是月收入的自然对数,自变量是受教育年数(以最高教育年限来衡量,未上过学的受教育年数为0年,小学为6年,初中为9年,高中为12年,大学专科为14年,大学本科为16年,研究生及以上为19年),是工作经验(用年龄减去学龄前期的6年,再减去受教育年限,作为工作经验的代理指标),是截距,是未被模型解释的随机误差。
方程的系数是需要测算的教育回报率。
和分别表明工作经验和工作经验平方对收入的影响。
运用明瑟尔工资方程基准模型估计教育回报率并对其进行研究,有助于我们弄清三方面的问题:
(1)教育回报率是评价教育生产力的一个有用的指标,它试图回答社会和个体是否应该在教育上投入资源;
(2)通过对不同群体、不同教育水平回报率的研究,可以判断教育内部资源分配的合理性,包括农村和城镇、各级各类教育资源分配的合理性问题;(3)在教育上的支出作为一项投资,要求取得相应的收益,而收益的高低能够反映出教育投资对收入分配的作用、劳动力配置效率的高低。
因此,了解人力资本投资收益率有助于分析收入政策、教育政策与就业政策的得失。
二、教育回报状况
2019年,重庆市建立了1%人口抽样调查制度,每年入户调查数量超过30万人。
本文利用历年来1%人口抽样调查数据,对重庆市不同人群的教育回报情况进行定量分析。
根据调查方案的收入定义,本文的收入指劳动者在调查时点前一个月所从事经济活动的全部月收入,包括现金和实物折合金额收入。
这里的收入仅仅指劳动所得,不包括财产收入、转移性收入等非劳动收入。
(一)教育回报率逐年上升
运用明瑟尔工资方程的基准模型估计教育回报率,可以发现2019-2019年重庆市常住人口的教育回报率表现出明显提高的趋势。
从2019年到2019年,教育回报率提高3.2个百分点。
教育对收入影响的线性回归分析:
2019-2019年重庆市常住就业人口
变量
2019
2019
2019
2019
教育年限
9.576E-02
.106
.117
.128
(.001)
(.001)
(.001)
(.001)
工作经验
6.774E-03
2.436E-03
3.334E-03
6.037E-03
(.000)
(.001)
(.000)
(.001)
工作经验平方
-1.66E-04
-1.17E-04
-1.37E-04
-1.91E-04
(.000)
(.000)
(.000)
(.000)
截距
4.939
5.042
5.074
5.092
(.010)
(.008)
(.010)
(.013)
R-squared
.242
.272
.295
.307
注:
表中列为回归系数,括号中为标准误(standarderror),所有数据均系SPSS10.0计算所得。
(二)教育回报率有明显的城乡差异
1、总体差异
户籍制度在我国实际上既有居住位置性质,更有经济社会资格性质,甚至成为一种身份的标志。
虽然经过多年的改革,户籍制度以及其他一系列城市偏向福利制度仍然存在,就业、教育、医疗、最低生活保障、社会地位方面有明显的城乡差别,导致农业户籍就业人口(简称农业人口,下同)的教育回报率明显低于非农户籍就业人口(简称非农人口,下同)。
教育对收入影响的线性回归分析:
2019年重庆市非农人口和农业人口
变量
非农人口
农业人口
教育年限
.103
5.432E-02
(.001)
(.001)
工作经验
2.282E-02
3.087E-03
(.001)
(.001)
工作经验平方
-4.23E-04
-2.08E-04
(.000)
(.000)
截距
5.541
5.642
(.022)
(.016)
R-squared
.266
.138
注:
表中列为回归系数,括号中为标准误(standarderror),所有数据均系SPSS10.0计算所得。
2019年,重庆市非农人口的教育回报率为10.3%,而农业人口的教育回报率只有5.4%。
非农人口的教育回报率高出农业人口4.9个百分点,意味着非农人口的受教育年数每增加1年所带来的工资收入增长比高出农业人口4.9个百分点,也意味着非农人口比农业人口更能真切地体会到“知识就是金钱”。
2、不同教育阶段的差异
研究表明,在不同的教育阶段,农业人口和非农人口的教育回报率也存在着明显的差异。
将受教育程度划分为小学(小学及以下)、中学(初中和高中)和大学(大学专科及以上)三个阶段,通过对比回归系数的大小并进行chow检验,就可以分析出其差异性。
CHOW检验结果表明,虽然非农人口的教育回报率高于农业人口,但是分阶段来看,小学阶段的教育回报率,在农业人口和非农人口之间并没有显著性差异;而在中学阶段,农业人口的教育回报率高出非农人口3.0个百分点。
大学阶段,农业人口的教育回报率高出非农人口达到7.7个百分点。
这意味着农业人口在中学和大学阶段受教育年限每增加一年所带来的工资增长比例较非农人口高3.0和7.7个百分点。
教育对收入影响的线性回归分析
(2019年不同受教育阶段的农业人口)
变量
小学
中学
大学
教育年限
9.677E-03
.124
.200
(.002)
(.004)
(.042)
工作经验
9.430E-03
2.077E-02
2.680E-02
(.001)
(.001)
(.010)
工作经验平方
-2.87E-04
-5.64E-04
-9.13E-04
(.000)
(.000)
(.000)
截距
5.751
4.836
3.948
(.024)
(.045)
(.612)
R-squared
.083
.044
.095
注:
表中列为回归系数,括号中为标准误(standarderror),所有数据均系SPSS10.0计算所得。
教育对收入影响的线性回归分析
(2019年不同受教育阶段的非农人口)
变量
小学
中学
大学
教育年限
-2.82E-02
9.364E-02
.123
(.010)
(.003)
(.004)
工作经验
1.519E-02
1.638E-02
2.179E-02
(.007)
(.002)
(.002)
工作经验平方
-5.07E-04
-2.65E-04
-3.06E-04
(.000)
(.000)
(.000)
截距
6.715
5.669
5.264
(.128)
(.041)
(.066)
R-squared
.127
.064
.138
注:
表中列为回归系数,括号中为标准误(standarderror),所有数据均系SPSS10.0计算所得。
3、边际教育回报率
人力资本理论认为,只要劳动力市场上存在着信息不对称,就需要教育发挥信号功能。
在发展中国家,由于劳动力市场不完善,信息不对称尤其严重,教育功能中信号功能的成分更大。
比较不同群体的教育回报率,能够有较地引导劳动力理性地进行教育投资,避免过度教育。
因此,除了对农业人口和非农人口的总体和不同教育阶段的回报比较外,其内部不同教育阶段的回报比较也是值得关注的。
内部不同教育阶
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