部門和地方遠程高等教育收益的比較

摘 要: 本研究采用一項全國范圍的入戶調查數據,使用經濟學中經典的明瑟收入方程實證探究學習者通過遠程高等教育獲得的收益在部門和地區層面的差異。實證研究結果顯示:非公共部門的遠程高等教育收益顯著高于公共部門的遠程高等教育收益,這說明遠程高等教育具有明顯的
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  摘 要: 本研究采用一項全國范圍的入戶調查數據,使用經濟學中經典的明瑟收入方程實證探究學習者通過遠程高等教育獲得的收益在部門和地區層面的差異。實證研究結果顯示:非公共部門的遠程高等教育收益顯著高于公共部門的遠程高等教育收益,這說明遠程高等教育具有明顯的人力資本特征。在地區層面,西部地區的教育收益最高,這進一步支持了前期的相關研究,即遠程高等教育對經濟弱勢群體的收入促進作用更大。

  關鍵詞: 遠程教育; 遠程教育經濟學; 教育收益; 明瑟收入方程; 遠程學習者; 成人學習; 精準扶貧;

  Abstract: This study uses data from a nationwide household survey and the classic Mincer income equation in economics to empirically explore the differences of the benefits for learners through distance higher education in terms of sector and region. The empirical results show that the benefits of distance higher education are higher in the non-public sector than in the public sector, which indicates that distance higher education has obvious human capital characteristics. At the regional level, returns to education are the highest in the western region, which shows that distance education is more effective for the economically underdeveloped western regions.

  Keyword: distance higher education; returns to education; sector; region;

  一、問題的提出

  教育收益是對一個人或一個社會因增加其接受教育的數量而得到的未來凈經濟報酬的一種測量(Carnoy,1995,p.471),前者為私人收益,后者為社會收益。20世紀80年代,隨著中國改革開放教育與勞動力市場之間的關系引起學者的關注,國內外涌現出大量文獻研究中國的教育收益,以反映勞動力市場化程度。這些研究測量了不同時期的教育收益,探究了教育收益不同群體的差異(陳曉宇,等,1998;Daly,et al.,2015;Kuo&Shiu,2016;Li,Li,&Morgan,2018)。但是,通過對前期相關研究的梳理發現前期實證研究的分析對象主要以面授學習者為主,只有少量研究關注遠程高等教育的收益(Woodley&Simpson,2001;Casta?o-Mu?oz,Carnoy,&Duart,2016;Li,2018;李鋒亮,等,2009;鄭勤華,等,2009;倪清燃,等,2011;李鋒亮,等,2015),這與目前遠程高等教育龐大的群體規模不相符合。

  新中國從1950年便開始發展遠程教育。隨著互聯網時代的到來,中國遠程教育取得了巨大的發展,也為中國高等教育從精英教育轉向大眾化教育、推動社會經濟發展提供了大力支持。在現階段,中國的遠程教育只針對本科和大專層次提供學歷教育。據統計,2017年中國網絡高等教育的畢業生總規模約177.79萬人,占當年所有本科和大專畢業生總數的15.32%1。遠程教育是指教學(teaching)和有計劃的學習通常發生在不同的地方,需要通過技術和特殊的組織機構將教與學連接起來的教育類型(Moore&Kearsely,2012,p.2)。顯然,網絡教育只是遠程教育的一個組成部分,還有很大比例的成人教育也是通過非面授的方式進行,因此我國目前遠程高等教育的畢業生占整個高等教育畢業生的比例肯定超過15.32%2。根據托尼·貝茨(Tony Bates)在2013年的一項研究,僅在發展中國家就有超過2,100萬學生采用遠程高等教育的方式進行學習(Bates,2013)。

  然而在慕課出現前,國外只有少數學者實證分析遠程高等教育的收益。比如在21世紀初,英國學者Woodley和Simpson(2001)測量了遠程高等教育畢業生的投資回報狀況。隨著包括慕課在內的在線學習的發展,有理由相信國際上遠程高等教育的學習者規模會越來越大。在這樣的背景下,遠程教育的收益引起了國際上更多學者的關注。Carnoy及其同事(2012)在2012年的一篇文獻中討論了遠程高等教育給學習者帶來的收益問題。Hoxby(2014)認為非常有必要對比遠程教育和面授教育的收益。Hoxby(2017)在2017年的一篇實證研究中發現學習者對遠程高等教育的投入得不償失,因為遠程高等教育的收益較低?梢,目前對遠程教育群體的經濟分析逐漸成為國際上很多相關學科的研究熱點。

部門和地方遠程高等教育收益的比較

  2016年Casta?o-Mu?oz和Carnoy(2016)發表了一篇實證分析遠程高等教育收益的文章,該文章宣稱這是世界上“第一次”采用實證研究方法比較了遠程高等教育和面授高等教育的收益。但其實國內有學者于2015年便根據高質量的數據對遠程高等教育和面授高等教育的收益進行了實證比較(李鋒亮,等,2015)。通過前期的文獻調研發現,國內學者針對遠程高等教育的收益已經開展了一系列實證分析的研究(Li,2018;李鋒亮,等,2009;鄭勤華,等,2009;倪清燃,等,2011;李鋒亮,等,2015)。

  然而,目前國內外大部分實證研究所用數據的代表性并不高(李鋒亮,2019),而且研究的視角也較為狹窄,因此對遠程高等教育的收益值得做進一步的研究。比如,地區和部門都是關于面授教育收益的重點研究內容(Psacharopoulos,1979;李鋒亮,等,2003;沈紅,等,2015),但是對于遠程教育,這兩個角度的實證分析都嚴重缺乏。李鋒亮等人(2009)雖然開創性地分析了遠程高等教育收益的部門差異,但是該研究采用的是特定學校在校生的數據,嚴格來說并不是真正意義上的教育收益,而且數據的代表性也存在不足。關于地區層面遠程教育收益的分析,在本研究的文獻搜索范圍內還沒有看到。

  本研究將嘗試彌補現有實證研究視角的不足,采用具有全國代表性的高質量數據實證分析遠程高等教育收益在部門和地區層面的差異,并對遠程教育與面授教育的收益進行比較。接下來的文章結構如下:第二部分對與研究相關的文獻進行進一步的梳理;第三部分是研究設計與數據的介紹;第四部分是對研究假設的實證檢驗與討論;最后一部分是研究結論和建議。

  二、文獻綜述

  正如上文所說,國內外已經有一些實證研究分析了遠程教育的收益。最早的一項研究可能是英國學者Woodley和Simpson(2001)針對英國開放大學的學習者進行的調研,發現盡管學習者是在成年后進行的學習,但他們的投資回報相對較高。目前幾乎大部分研究都得到了遠程高等教育能夠給學習者帶來可觀經濟回報的實證發現(Casta?o-Mu?oz,Carnoy,&Duart,2016;Li,2018;李鋒亮,等,2009;鄭勤華,等,2009;倪清燃,等,2011;李鋒亮,等,2015)。

  有些研究分析了遠程教育不同群體的收益差異,包括性別、學位項目、年齡、城鄉和部門(公共部門和非公共部門)等。多項實證研究的發現顯示女性的遠程高等教育收益高于男性的收益(Casta?o-Mu?oz,Carnoy,&Duart,2016;Woodley&Simpson,2001,李鋒亮,等,2009;李鋒亮,等,2015;),這一結果和大多數關于面授教育收益的發現是一致的(Psacharopoulos&Patrinos,2004)。Carnoy等(2012)利用西班牙一所開放大學的學生數據探究了遠程高等教育的收益,發現兩年制的二學位(two-year secondcycle degree)項目對遠程學習者有正向的收益,但是三年制的一學位(three-year first-cycle degree)項目卻沒有。Casta?o-Mu?oz、Carnoy和Duart(2016)繼續對西班牙這所開放大學進行實證分析,發現入學年齡較小的學生群體獲得了更大的收益。李鋒亮等人(2015)分析遠程教育收益在城鄉方面的差異時發現,遠程教育對處于弱勢地位的農村勞動者的收入提升作用更為明顯,盡管大多數實證研究發現遠程教育的收益要低于面授教育的收益(李鋒亮,2019)。李鋒亮等人(2009)分析了遠程教育收益的部門差異,發現遠程教育在公共部門的收益高于私立部門的收益。

  上述研究基本上是本研究所能找到的關于遠程高等教育收益的實證分析,相對而言,對面授高等教育收益的研究就可謂汗牛充棟了,分析的視角也更加豐富多彩(Heckman,Lochner,&Todd,2003;Psacharopoulos&Patrinos,2004)。比如,很多研究關注教育收益在地區和部門之間的差異。在國內地區教育收益差異方面,大多數實證結果顯示東部地區高于西部地區(李鋒亮,等,2003;李元春,2003;楊新銘,等,2009;沈紅,等,2015;李冬雪,2017)。但也有研究發現西部地區的教育收益反而更高(王云多,2009)。關于教育收益部門差異的研究,大多數研究都發現非公共部門高于公共部門(Psacharopoulos,1979;李鋒亮,等,2003;楊新銘,等,2009;王云多,2009)。

  通過文獻梳理可以發現,教育收益的探究絕大多數是關于面授教育的,對遠程教育收益的實證研究較少。相比面授教育,遠程學習者具有自己獨有的特征,兩者不但學習方式不同,而且遠程學習者更多是已經工作的成人,工作經驗更豐富,年齡也更大(Casta?o-Mu?oz,Carnoy,&Duart,2016)。這些獨有的特征會不會給遠程高等教育的收益塑造不同于面授高等教育收益的現象呢?因此,迫切需要更多關于遠程高等教育收益的實證分析。尤其隨著遠程高等教育畢業生的不斷增加,測量遠程高等教育收益并探究在不同群體中的收益差異尤為重要。本研究將基于國內外現有關于教育收益的研究,使用具有全國代表性的高質量數據,實證分析遠程高等教育收益的地區和部門差異。

  三、研究設計和數據

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  本研究將和已有大多數研究一樣采用明瑟收入函數測量遠程高等教育的收益(Heckman,Lochner,&Todd,2003)。明瑟收入函數將個人收入、受教育年限、工作年限和工作年限平方置入一個半對數形式的方程中,通過回歸分析估計出教育的邊際收益。標準明瑟方程的形式如下:

  式中Y表示勞動者的個人收入,Ln Y為個體收入的自然對數,S表示勞動者的受教育年限,X表示勞動者的工作年限,a為截距,ε是殘差項,b為受教育年限每增加一年個體收入增加的比例,即明瑟教育收益率。

  然而,在本研究中系數b并不能稱之為教育收益率,因為明瑟收入方程有一個假定,即受教育的成本都是機會成本。在遠程高等教育中,很多學習者都是在職學習,他們接受遠程教育的機會成本肯定是小于面授高等教育者的機會成本,這樣方程(1)中的系數b就不能精確測量遠程高等教育的收益率。盡管不能精確測量,但是系數b還是能夠在很大程度上表示遠程高等教育的收益大小。

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  不同部門的競爭程度差異可能會帶來教育收益的差異(李鋒亮,等,2003)。在部門層面,已有研究將部門分為公共部門和非公共部門(Psacharopoulos,1979;Saxton,2000;李鋒亮,等,2009)。有研究認為公共部門實施科層制,而非公共部門與市場結合程度更為緊密,勞動力的競爭性更強,因此非公共部門的教育收益更大(Psacharopoulos,1979)。在現有關于面授教育收益的研究中,多數結果顯示非公共部門的教育收益高于公共部門,并且認為這是由于教育具有促進學習者勞動生產率提高的功能(Psacharopoulos,1979;李鋒亮,等,2003;楊新銘,等,2009;王云多,2009)。然而,李鋒亮等人(2009)針對遠程高等教育收益的研究卻發現公共部門的收益更高,并且將此解釋為遠程教育對收入的增加更多可能是提供了一個學歷信號。然而,李鋒亮等人(2009)所用的數據并不具有全國代表性,而且是用在校生的樣本。那么李鋒亮等人(2009)的研究發現是否具有普遍性呢?本文給出第一個準備驗證的研究假設:

  假設1:遠程高等教育收益在非公共部門顯著更高。

  這里需要說明一下,研究假設只是進行實證檢驗的方向,不是說本研究偏向上述研究假設。

  在地區層面,我國大陸地區經濟社會發展不均衡,很多已有研究根據長期經濟發展和地理特征將我國大陸地區分成東部、中部和西部進行分析,認為東部地區經濟和市場化水平要高于中部和西部地區,因此東部地區的教育收益更高(李鋒亮,等,2003;李元春,2003;楊新銘,等,2009;沈紅,等,2015;李冬雪,2017)。本研究根據上述面授教育實證發現的結論提出第二個研究假設:

  假設2:東部地區的遠程高等教育收益顯著更高。

  (三)數據

  本研究采用中國社會綜合調查(Chinese General Social Survey,CGSS)數據,這是中國人民大學中國調查與數據中心負責執行的一項全國性、綜合性和連續性的學術調查項目。本研究采用CGSS2015年的數據,該數據發布于2018年1月,也是項目組最新的數據結果。該調查采用國際標準,系統、全面地收集了社會、社區、家庭、個人多個層次的數據。根據數據官網顯示,基于CGSS數據發表的期刊論文約700篇,博碩士學位論文約700篇,顯示出該數據具有較高的學術研究價值及認可度3。

  2015年CGSS項目調查覆蓋全國28個省/市/自治區的478個村居,總計10,968個樣本量4。樣本信息包含個體的出生年份、收入、最高受教育程度、受教育類型、工作所在的部門與省份等信息,這些都是驗證研究假設所需要的。明瑟收入方程需要涉及個體的工作年限,本研究采用“年齡-受教育年限-6”獲得,這種方法在研究中經常使用(Romele,2012;沈紅,等,2015)。

  因為本研究主要探究遠程高等教育,而在中國只有本科和大專層次才可以通過遠程教育獲得學歷,所以樣本只選擇最高學歷為本科和大專的個體。教育收益在計算的過程中需要將該教育層次的樣本及其前一個緊接著的教育層次的樣本放入回歸方程,即:計算大專的教育收益需要將高中和大專的樣本同時放入回歸方程中,計算本科的收益需要將高中和本科的樣本放入回歸方程中。本研究將樣本的最高學歷轉換成了受教育年限。

  本研究在統計分析中將高中作為參照組,分別構建兩個學歷的虛擬變量,一個是“大專”,另外一個是“本科”。當樣本的最高受教育程度為大專時,“大專”賦值為1,否則為0;當樣本的最高受教育程度為本科時,“本科”賦值為1,否則為0。

  關于教育類型,CGSS2015詢問了樣本接受的是成人高等教育還是普通高等教育。根據向中國人民大學中國調查與數據中心的工作人員詢問,普通高等教育肯定是屬于面授教育,而成人高等教育并不能確定是否是遠程還是面授。由于CGSS2015有樣本接受成人教育所在省市的信息,本研究通過查閱所在地區成人教育機構的官網和電話咨詢,一一進行區分。因此,本研究通過對成人教育機構的調研將成人高等教育劃分為面授教育和遠程教育。根據最高教育程度的教育類型,本研究設置了一個“遠程教育”的虛擬變量,面授教育賦值為0,遠程教育賦值為1。

  關于工作所在部門,問卷中包含工作單位或公司的所有制性質,分別為國有或國有控股、集體所有或集體控股、私有/民營或私有/民營控股、港澳臺資或港澳臺資控股、外資所有或外資控股五類。本研究將前兩類歸入公共部門,其他的歸入非公共部門(李鋒亮,等,2009)。根據部門分類,本研究設置一個“公共部門”的虛擬變量,如果樣本在公共部門工作賦值為1,否則賦值為0。

  本研究將地區分為東部、中部、西部。根據地區分類,本研究以西部地區為基準,構建“中部”和“東部”兩個虛擬變量。當個體屬于中部地區時,“中部”賦值為1,否則賦值為0;當個體屬于東部地區時,“東部”賦值為1,否則賦值為0。

  CGSS2015最高學歷為高中、大專和本科的樣本量分別為1970個、785個、880個,共有3,635個。在剔除上述核心變量存在缺失值的樣本后,總計獲得有效樣本量2,896個。表1是研究中各核心變量的簡單統計描述。

  表1 核心變量的簡單統計描述
表1 核心變量的簡單統計描述

  四、實證結果與討論

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  表2是高等教育收益部門差異的回歸結果。表2顯示所有列中教育年限的系數都是顯著為正,而且系數都大于或等于0.1。這說明,盡管2015年我國高等教育毛入學率已經達到40.0%5,但是接受本、?频母叩冉逃是能夠給學習者帶來可觀的貨幣化收益。

  通過表2還可以看到,本科的教育收益大于?频慕逃找,面授的大于遠程的,非公共部門的大于公共部門的。通過進一步在標準明瑟收入方程中加入學歷的虛擬變量、教育類型的虛擬變量和部門的虛擬變量以及它們和受教育年限之間的交互項,可以發現不同學歷層次、不同部門、不同學校類型的教育收益的差異在統計上是顯著的。

  表2 高等教育收益的部門差異比較分析
表2 高等教育收益的部門差異比較分析

  注:因變量是收入的對數;第4、5、6、7行的括號中的數值是標準誤;***表示顯著性水平為P<0.01;**表示顯著性水平為P<0.05。

  本研究重點分析遠程高等教育的部門差異。表2顯示無論是本科層次還是?茖哟,非公共部門的教育收益均高于公共部門的教育收益。該實證發現證實了假設1,不但和本研究中關于面授高等教育收益的部門差異情況一致,而且也和已有的其他關于面授高等教育收益的部門差異一致,這是因為非公共部門的工資和勞動者的勞動生產率之間關系更加緊密(Psacharopoulos,1979;李鋒亮,等,2003;楊新銘,等,2009;王云多,2009)。但本研究結果卻與李鋒亮等人(2009)發現公共部門的遠程高等教育收益更大的發現相反。李鋒亮等人(2009)的這項研究應該是第一個關于遠程高等教育收益部門差異的實證研究。

  為什么本研究和李鋒亮等人(2009)的研究實證發現不一致呢?本研究嘗試從以下兩方面進行解釋:其一,這兩項研究所用數據存在巨大的差異。李鋒亮等人(2009)是基于兩個城市電大在校生樣本的分析,收益的測量也僅是在讀期間的工作收益,因此實證發現可能揭示的是那兩個城市的學習者接受遠程高等教育的短期收益狀況。而本研究采用的是具有全國代表性的大規模抽樣數據,分析的樣本是已畢業的個體,這樣測量出來的收益是終身的收益,更為精確。其二,李鋒亮等人(2009)的實證結果顯示公共部門遠程高等教育的收益更高,這或許與2008年的全球金融危機有關。當時,非公共部門由于和國際市場息息相關,所以受金融危機影響較大,可能導致教育收益下降;公共部門由于中國政府強力的財政支持以及公共部門本身的穩定結構體系,受危機影響相對較小,教育收益可能也因此變化不大。這樣,就有可能使得在2009年這一特定的年份里、在某些特定的城市中,遠程高等教育的收益在公共部門更大。

  總之,本研究的實證發現顯示,和面授高等教育一樣,遠程高等教育收益在非公共部門顯著更高,按照Psacharopoulos(1979)的邏輯,這表明遠程高等教育也具有較好的提高學習者人力資本的作用。

  (二)教育收益的地區差異

  表3是高等教育收益在不同地區的差異比較的結果,本研究重點分析遠程高等教育收益的地區差異。通過表3可以看到,無論是大專層次還是本科層次,西部遠程高等教育的收益均高于東部地區,而且通過在標準明瑟收入方程中加入地區虛擬變量及其與受教育年限交互項的方法,可以發現這一地區差異在統計上是顯著的。這樣實證結果就拒絕了假設2,而且也與一些面授高等教育收益的研究結論相反(李鋒亮,等,2003;李元春,2003;楊新銘,等,2009;沈紅,等,2015;李冬雪,2017)。

  本研究嘗試從以下角度進行解釋:其一,隨著我國對西部通信基礎設施的建設與投入,在信息技術水平上西部與東部地區差別在逐漸減小,西部地區的學習者可以通過遠程的方式享受到與東部學習者同等的優質高等教育資源,進而獲得和東部地區學習者相同的人力資本。其二,由于西部地區的人力資本存量較低,人力資本的收益也就更大。其三,李鋒亮等人(2015)也發現遠程高等教育對處于弱勢地位的農村勞動者和女性勞動者收入的促進作用更為明顯,并且認為這是遠程教育的靈活性特征決定的。本研究發現就遠程高等教育的收益而言,西部地區顯著高于東部地區,這進一步說明了遠程學習方式具有學習門檻低、學習不耽誤工作等優勢,而這些優勢對處于經濟發展水平相對落后的西部地區更為有利。其四,也有學者認為(王云多,2009),因為西部地區從業人員受教育的機會成本比東部地區從業者低,只考慮機會成本而沒有考慮直接成本的明瑟收益率便是西部地區高于東部地區。

  表3 高等教育收益的地區差異比較分析
表3 高等教育收益的地區差異比較分析

  注:因變量是收入的對數;第4、5、6、7行的括號中的數值是標準誤;***表示顯著性水平為P<0.01;**表示顯著性水平為P<0.05;*表示顯著性水平為P<0.1。

  總之,本實證研究的發現顯示,西部的遠程高等教育收益顯著高于東部的遠程高等教育收益。這表明在解決了信息基礎設施的問題后,一方面,西部地區學習者由于能夠邊工邊讀,付出的機會成本相對更低;另一方面,由于西部地區人力資本相對缺乏,學習者能從遠程高等教育獲得更高的收益。

  五、結論和建議

  遠程教育已經有了很長的發展歷史,其規模在世界范圍內已經達到不能被忽視的程度,然而對遠程教育收益的實證研究卻很少。值得欣喜的是,隨著慕課在全世界的風靡,國際上對遠程教育收益的實證研究多了起來。本研究在相關研究的基礎上,使用全國范圍的高質量調查數據和明瑟收入方程,對遠程高等教育收益的部門和地區的差異進行了實證探究,進一步拓展了遠程教育經濟學的研究。

  經過嚴格的實證分析,本研究得到三個重要的實證發現。其一,遠程高等教育的收益雖然低于面授高等教育的收益,但依然是相當可觀的。其二,和公共部門相比,非公共部門的遠程高等教育收益顯著更高。其三,西部地區遠程高等教育的收益顯著高于東部地區遠程高等教育的收益。

  關于遠程高等教育部門差異的實證研究發現,和大部分已有的關于面授高等教育的實證研究發現是一致的。而之所以非公共部門的教育收益更高,可能是因為非公共部門市場化程度較高,更加注重從收入上對個體的人力資本進行獎勵。這也從側面說明我國的遠程高等教育具有較好的提高學習者人力資本的作用。

  對于遠程高等教育地區差異的實證研究發現,和已有大多數關于面授高等教育的實證研究發現正好相反。本研究從遠程高等教育的特征與優勢著手進行了解釋:隨著西部地區通信基礎設施的發展與完善,西部地區的學習者也可以和東部地區的學習者一樣通過遠程方式獲得優質的教育資源和人力資本。因為西部地區的人力資本更為缺乏,因此遠程高等教育能夠在西部地區獲得更高的收益。這進一步支持了前期的相關研究,即遠程高等教育對經濟弱勢群體的收入提升作用更大(李鋒亮,等,2015)。

  基于以上研究發現,本研究提出如下建議:

  第一,遠程教育對經濟發展水平較低的西部地區的學習者收益的提升作用最為明顯。在扶貧攻堅的關鍵階段,遠程教育機構應該和西部地區政府機構密切合作,發揮遠程教育精準扶貧的重要作用。這需要相關部門一方面廣泛宣傳,尤其是加大對于遠程教育收益的宣傳;另一方面注重對弱勢地區信息化基礎設施的建設,讓更多經濟欠發達地區的潛在學習者人群知曉并且有機會接受優質的遠程高等教育。

  第二,遠程高等教育在非公共部門的教育收益更高,因此遠程高等教育辦學機構可以有意識地向非公共部門進行招生,甚至和相關行業、企業展開深度合作,為這些行業和企業定制相關學位項目。

  雖然本研究取得了一定的研究突破,但是本研究遠程教育學習者的樣本量還是比較少,這就導致本研究回歸結果中調整后的R方非常小。而且本研究并沒有解決教育的內生性問題,即本研究發現遠程教育的收益較高,有可能并不是遠程教育本身帶來的,而是因為遠程學習者自身有更強的動機、更高的能力,才主動選擇遠程高等教育。所有這些都說明關于遠程高等教育收益的研究還任重而道遠。

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  注釋

  1目前在我國學習者獲得本科和大專學歷的途徑共有三種:普通高校的全日制學習、成人學校、網絡教育。根據中國國家統計局數據(http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01),2017年我國本科和大專畢業生總計1,160.6562萬人,其中網絡教育的本科和大專畢業生總數為177.7905萬人,網絡高等教育畢業生占本科和?飘厴I生總數的15.32%。
  2根據中國國家統計局數據(http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01),成人教育的本科和大專畢業生總數為247.037萬人,網絡教育的畢業生總計424.8275萬人,成人教育和網絡教育畢業生占本科和?飘厴I生總數的36.60%。
  3(1)數據來源:http://cgss.ruc.edu.cn/
  4(2)數據來源:http://cgss.ruc.edu.cn/index.php?r=index/artabout&aid=31
  5(3)數據來源:http://www.moe.gov.cn/srcsite/A03/s180/moe_633/201607/t20160706_270976.html責任編輯郝丹

    李鋒亮,王亮.遠程高等教育收益的部門和地區差異分析[J].中國遠程教育,2020,41(04):12-18+76. 轉載請注明來源。原文地址:http://www.724462.tw/html/zhlw/20200424/8329439.html   

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