我国劳动者教育收益率的发展趋势与城乡差异

吕国光，屈满学，阎 喆

（1.南通大学 教育科学学院，江苏 南通 226019；2.对外经济贸易大学 中国金融学院，北京 100029）

一、引言

教育收益率被认为是评估教育在人力资本投资中所获回报的核心指标，它体现了劳动市场中教育的价值增益，并对社会大众对于教育的重视程度及其选择决策产生影响[1]。学术研究主要利用成本-收益分析与明瑟收入模型来估算教育的个人回报率。在成本-收益分析中，重要的方法有教育的净现值分析、成本与收益的比率分析以及内部回报率分析[2]；但这些方法都需要详细的教育成本数据，而在中国的长期调查数据中，这类数据往往难以获得。相对而言，明瑟收入模型在各种情境中的应用更为广泛，且解释性强。基于该模型和相关假设，明瑟收益率揭示了教育的边际效益，即每增加一年的学历，工资所能增长的平均比率。

在学术领域中，众多研究者针对中国城乡居民以及农民工等特定人口群体的教育收益率进行了深入探讨，并在此基础上识别了这些群体之间以及内部的教育收益率差异[3]。这些研究成果对于了解教育的社会价值以及公共政策制定具有重要的参考价值。

教育收益率的差异化是多个因素共同作用的结果。特别是在中国，随着经济结构的变革和劳动力市场的演变，这种差异成为了学术界广泛关注的焦点。综合现有文献，可以得出以下观点：首先，自改革开放以来，由于非国有经济的持续崛起和劳动力流动性的增强，中国的城市和农村地区的教育收益率都呈上升趋势。其次，相对而言，城市地区的教育收益率普遍高于农村地区，这可能与城市中更多的高技能职位和教育机会有关。第三，大量研究关注了某一特定时点的教育收益率城乡差异，一些研究基于“城镇住户调查”[4]、“中国家庭收入调查”[5]、“中国健康与营养调查”[6]以及“中国综合社会调查”[7]等重要数据库来探讨中国城市居民的教育收益率的动态变化。然而，受微观调查数据的限制，目前中国教育收益率研究大多使用2013 年之前的数据，对各类别群体教育收益率的趋势估计异质性较大。同时对多年数据进行纵向对比、探索其动态变化的研究还相对较少，对这些变动趋势的具体原因和机制进行解读的文献却相对匮乏，这意味着在这个领域仍存在较大的研究空白。显而易见，在最近的几年中，中国的社会结构因为各种因素如疫情冲击和国内外的经济转型都经历了深刻的调整和变革。在这样的背景下，对于农业户口与非农业户口之间的教育收益率差异是否仍然存在，以及如何存在，并具有什么样的特征，都成为了值得进一步探讨的问题。因此，本研究将重点关注这一问题，试图填补现有文献中的这一研究缺口，为政策制定和学术界提供更为深入的见解。这一领域的深入研究有助于揭示长期趋势和影响因素，为公共政策提供更有力的依据。

本研究可能的创新之处在于，在同一数据库的基础上，充分利用近20 年连续调查所获得的大样本数据，通过追踪和分析不同年龄组别受访者的教育收益率。本研究的另一个可能创新点在于对教育收益率的城乡差异进行深入的讨论。在我国，城乡差异是经济发展的显著特征，也是学术界关注的热点问题之一。期望在验证已有研究结论的基础上，还原我国城乡劳动人口教育收益率的历史变化过程，从时间演变的角度提供一个更深刻理解城乡劳动人口的教育收益率及其趋势的新视角，为决策和未来研究提供有益的参考。

二、数据、变量与模型

（一）数据

本研究数据来自中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）各年的数据。CGSS是中国人民大学中国调查与数据中心组织调查的涵盖个人、家庭、教育、民族等信息的数据，项目初次发布和共享数据始于2003 年，平均间隔2-3 年发布一次，至2020 年共开展了10 期，最新数据是2020年10月发布的CGSS2017。根据研究需要，我们将2003—2017 年度的数据组合为混合横截面数据，扩大样本容量以期得到稳健可靠的经验结果。

（二）模型

明瑟方程是学术界估计教育收益时公认的经典方法，该方法把受教育年限和工作年限作为关键因素解释个人收入差异，具体表达式为:

方程（1）是简化的明瑟方程，其中W表示年收入，lnW表示年收入的自然对数。个人的教育年限和工作经验是人力资本的两种主要形式，方程（2）在解释变量个人受教育年限EDU 之外增加了工作经验及其平方项。工作经验为劳动力市场经历，反映了个体在学校教育之外通过实践获得知识经验和提升工作业绩的能力，其二次项work2则表示随着个体年龄的增大，其体力和学习能力发生变化，出现所谓的U型或倒U型现象。通常认为伴随着年龄的增长，个人的体力和学习能力从弱变强再由强转弱。α表示截距，β1和β2分别表示学校教育和工作经验的收益率，通常解释为教育年限或工作经验每增加一年导致的工资增加的百分比，ε为扰动项。为方便和已有研究进行比较，我们在控制性别、婚姻状况、党派(是否中共党员)、民族等变量的情况下，同时测算了方程(3)的各项系数，比较教育收益率及工作经验对收入的贡献。

以往涉及教育收益率的回归分析，多采用截面数据进行分析，这样分析的缺陷在于无法考察教育收益率变化的时间特征，也不能准确地判断中国教育收益率的变化趋势或是否出现了拐点。为了充分利用不同年份形成的面板数据信息，在方程（2）的基础上，分别加入调查年份和出生年份两个时间因素进行估计，具体方程如式（4）和式（5）。

方程（4）和方程（5）中，year_dummy 是二元变量，调查当年取1，其余年份取0；born_dummy 是表示被调查者是否某特定年份出生的二元变量，统计当年取1，其余年份取0，由此形成了基于不同调查年份和不同出生年份的教育收益率估算值.

（三）变量

收入变量是本研究的被解释变量，来源于调查数据中的劳动收入项，该项目调查的是被调查对象去年全年劳动收入总额。由于各调查年份表述不尽相同，数据整理过程中，根据题意对其进行了归并整理，但数据信息未变。为使各年度间的劳动收入可比，我们以2002 年为基准年对各个年度的收入按照下式进行折算：

教育程度在本文的分析中有两种用法，一种是作为定距变量主要计算其受教育年限，另一种为类别变量，分为小学及以下文化程度、初中文化程度、高中文化程度、大学专科本科、研究生及以上文化程度。本研究根据问卷信息，采用第二种方法。受教育年限根据学历转化，依次为“没有受过任何教育”=0 年、“私塾＆扫盲班”=1年、“小学”=6年、“初中”=9年、“职业高中＆普通高中＆中专＆技校”=12年、“大专”=15年、“本科”=16年、“研究生及以上”=19年。在工作经验(work)及其二次项(work2)的处理上，我们采用国际上惯常的“年龄-受教育年限-6”的处理方法，假定劳动者接受学历教育后立即参加工作，其工作年限便可表述为当前实际年龄与入学年龄相减并扣除接受教育的年限数，年龄以调查年份与出生年份相减的办法计算得到。

控制变量。现有研究已经表明性别、民族、户籍、婚姻状况、政治面貌等个体人口学和社会学特征对教育收益率产生了实质性影响，本研究采用以上变量为控制变量。

由于我们研究的对象是进入劳动力市场的个体，所以剔除了年龄小于15岁和大于60岁的样本以及2062 名在校生样本，共筛选出符合条件的样本66087 人，其中农村样本34909 人，城市样本31178人，分别占52.82%和47.18%。表1描述了全样本和分城乡的变量分布情况。

表1 相关变量赋值及其统计特征

总样本的年收入均值为14420元，而城镇样本均值为19055元，农村样本为10279元，城镇样本平均年收入比农村高出85.4%。

城乡平均受教育年限分别为10.89 和6.91 年，城乡相差4年。从最高教育水平来看，农村样本中最高教育水平为小学及以下、初中、高中、大专、本科、研究生及以上的占比分别为44.90%、35.20%、14.10%、3.30%、2.30%和0.30%。而城镇样本则依次为11.20%、24.90%、32.70%、15.70%、13.20%和2.20%。大约而言，农村样本平均受教育程度为初一年级，而城镇样本为高二年级，差异非常显著。样本平均年龄为47 岁，城乡样本平均出生年份在1968—1969 年之间。性别、婚姻状况、民族、党派等变量，其结构特征和全国第七次人口普查无明显差异，是一个较好的全国性样本。

三、研究结果

（一）城乡全样本回归结果

作为分析的起点，首先，我们对方程（1）、（2）、（3）进行OLS回归，回归结果如表2所示。

表2 明瑟方程的回归结果

经回归分析，不论是采用方程（1）还是方程（2）、（3）来计算教育收益率，都揭示出了明显的城乡间的差异。这一发现与现有的多数研究结论保持了一致性。然而，所得的具体数值显然高于先前文献的计算结果。对城乡分组进行的回归分析进一步揭示，农村户籍人口的原始教育收益率为14.9%，即农村户籍人口每增加1 年的学校教育，年收入增加14.9%，这一比例超过城镇户籍人口的11.5%。具体来说，这是农村户籍人口超出城镇户籍人口3.4个百分点的收益。基于2002年的收入数据，农村户籍人口每增加一年的学校教育，其年收入可增加约1532 元（=10279×14.9%），而城镇户籍人口则为2191 元（=19055×11.5%），这意味着城镇户籍人口的收入增加额超过农村户籍人口659元。

当引入如工作经验、工作经验的平方、性别、民族和婚姻状况等控制变量，通过方程（2）和（3）来计算城乡人口的调整后教育收益率，结果表明农村户籍人口的教育收益率从14.9%显著降至11%和5%，分别下降了3.9 个和9.9 个百分点。相反，城镇户籍人口的教育收益率从11.5%升至20.1%和18.8%。这些调整后的结果提示，当考虑工作经验、性别、民族和婚姻等因素时，这些变量对城乡教育收益率的影响是逆向的：即对城镇户籍人口可能是正面的，但对农村户籍人口可能是负面的。控制变量工作经验和性别对教育收益率的影响表明，城市提供了更多的职业发展机会，使得个体能够更快速地积累有价值的工作经验。同时在城市，由于文化和经济的原因，性别差异可能不如农村那么明显。这意味着，在城市，受教育的女性可能比农村的女性更容易获得与她们的教育背景相匹配的工作机会。

造成中国城市居民和农村居民之间教育收益率差异的原因是多方面的。首先，从劳动特点来看，农村人员所从事的体力劳动明显较多，而此类劳动的报酬对受教育水平的反映程度相对较低。相比之下，城市居民所从事的工作更倾向于脑力劳动，其收入更能反映其受教育水平，这种劳动特点的差异成为城乡教育收益率差异的主要原因。其次，有一部分高学历的农业户口人员在接受高等教育后选择到城镇地区工作，进而转为非农户口。研究显示，大学毕业后的收入不因原有户口差异而有明显区别。然而，非农户口中相当一部分高学历人员原来持有农业户口，这种流动也导致了农业户口人员教育收益率的降低。再者，城乡居民接受的教育质量也存在差异。由于我国的二元经济特征，城乡经济的不平衡发展也导致了教育资源的差距，包括教育设施、教师素质及家庭教育投入。城市的教育质量往往超过农村，导致同样教育年限的城市居民获得的人力资本提升更为明显，从而在增加的教育年限带来的收入上，其增幅远超农村居民，表现为更高的教育收益率。

（二）我国城乡教育收益率的变化趋势分析

鉴于工作经验，工作经验的平方项及性别变量的显著影响，为了测算近20 年中国城乡教育收益率的变化趋势，在统计近20 年中国城乡教育收益率的变化趋势的时候，本研究利用方程(4)来估计城乡两个群体的各项参数。结果如表3所示。

表3 方程（4）回归结果

表4 稳健性检验

表3 显示，就10 次调查横截面数据的逐年变化特点而言，存在以下结论：首先，城镇人口的净收益率明显高于农村人口。近20 年来，城镇人口的教育净收益率在10%以上，逐年攀升，2010年达到最高点为31.2%，2011年回调到21.3%，此后几年不断靠近30%。其次，农村净教育收益率的总体趋势与城镇相同，从2003-2017年期间不断上升。在2012 年之前在6-10%之间波动，和较多学者的研究结论类似。不过，2012 年后，农村净教育收益率突破10%的限制，逐年提高，2017 年的调查结果显示，农村净教育收益率超过19%。第三，就趋势而言，城乡教育净收益率延续了之前许多学者的观点，他们认为自1990 年代初期起中国城乡教育收益率在不断上升。[8]本研究支持了上述学者的观点，但是在收益率数值上差别很大。如前所述，中国学者使用2012 年之前的数据和类似的明瑟方程模型都统计表明，中国城乡教育收益率在10%以内。本研究增加2万多名2012年以后的样本，统计表明，最近几年中国城乡教育收益率均出现大幅提升。农村样本在最早于2008年首次突破10%，2012 年后一直在向20%攀升。而城镇样本的教育净收益率在进入新世纪以来从未低于10%。为考察教育净收益率的城乡差距，对城乡平均教育净收益率的比值统计显示，在2010 年之前，中国城乡教育净收益率是逐年拉大的，最低值为1.4，最高值为3.9。2011年之后的数次调查显示，城乡教育收益率的差距显著收窄，2017 年的数据显示，城乡教育净收益之比为1.46，接近20年来的最低水平。为直观演示表3中的研究结果，我们以调查年份为横轴，以教育净收益率为纵轴，将方程（4）的研究结果——城乡教育净收益率情况对比绘图如图1所示。

图1 农业与非农业人口变化

城镇户口居民的教育收益率显著高于农村户口居民，其原因上文有展开，在此不再赘述。为什么2008年以后，城乡居民的教育收益率大幅提升呢？这主要受到以下四个主要因素的共同推动。首先，产业升级与经济转型起到了关键作用[9]。随着2008年后中国经济从低成本、劳动密集型的制造业转型为中高端、技术和服务导向的产业，对受过良好教育的劳动力的需求显著增加，从而提高了教育的经济回报。其次，政策和技术的双重驱动也为这一趋势提供了助力。中国政府对教育进行了持续的改革和投资，强化了九年义务教育并推动高等教育的普及，特别是在农村地区。同时，互联网、移动通信和电子商务的迅速发展为受教育的人群创造了更多的就业机会和创业路径。第三，全球经济危机与中国的内部刺激计划相互作用，使国家加大对内部市场和消费的依赖，进而推动了对于更高技能和知识的需求[10]。最后，城市化进程与人口流动也对此产生了显著影响[11]。大量的农村劳动力流入城市，带动了城乡之间人口结构和劳动市场的深刻变化，使得受过教育的人在城市中更容易找到与其技能和知识相匹配的工作，从而进一步提高了教育的回报。综合这四个因素，2008 年后的中国在经济、技术、政策和社会文化等多个方面经历了深刻的变革，共同推动了城乡人口的教育收益率的大幅提高。

（三）中国城乡各年龄段人口的教育收益率

以往研究多关注不同调查年份的研究，缺乏对不同年代劳动者的分析，实际上，出生在一个优越的时代，在收入方面的差异，可能比教育或个人努力的贡献更大，毕竟每个人都无法回避时代变迁所带来的红利或损失。CGSS调查横跨近20年，为我们深入研究某一个群体提供了很好的数据支撑。我们将1949-1994年出生的群体，每1年划分为一组，分别测算了方程（5）中各年龄组群体的明瑟教育收益率。为节约版面，表格从略。有感兴趣的读者来信索取。

统计结果显示，无论在哪个年份出生，城镇劳动者的教育收益率普遍高于农村，但相比较而言，1950 年代出生的劳动者，其教育收益率较低，从1950年到1993年40年间，各年龄段人口的教育收益率呈上升趋势，即：出生越晚的人群，其教育收益率越高。在代际差异方面，研究发现50后和60后的城镇户籍同龄人教育收益率是农村同龄人的10倍多。70后和80后城镇户籍同龄人的教育回报率优势明显降低，但也是农村同龄人的数倍。相比较而言，80后的城乡同龄人口的教育收益率最接近，但90后的教育收益率的城乡差距似乎又有所拉大。从年龄段看，80后的教育收益率最高，特别是1985年以后出生的人群，其教育收益率最高，这部分人群预计在2000年后就业，生逢其时，其所处时代的教育对收入的贡献较高，其投资回报也较高。但是90后所面临的困难也较多，教育收益率增速有放缓的趋势，可能与高等教育大众化、收入多元化以及经济结构变迁有关。

图2 直观地描绘出这46 个年份出生的城乡同龄人群体在教育收益率方面的变化。横轴为出生年份，纵轴是方程（5）中的未标准化系数×100。

图2 城乡教育收益率比较

中国城乡不同年龄组人口的教育收益率呈现持续增加的特点，主要原因包括以下一些：首先，不同年龄段间受教育质量的显著差异。相较于西方国家在很早前就注重教育质量，我国在新中国初期的几十年中，由于各种原因，教育质量并不出色。但随着改革开放的进行，教育体系逐渐完善，政府增加了对教育的投入，教育质量逐步提高。因此，相对年轻的人群受到的教育质量更为优良，这也意味着他们因为教育而获得的收益也更高。其次，人力资本模型（如Mincer 模型）指出，个人的收入在很大程度上受到其人力资本的影响，包括教育程度和工作经验。对于年轻一代，教育在他们的人力资本中所占比重较大，这使得他们的收入更受教育程度的影响。然而，对于较老的年龄段，工作经验在其人力资本中所占比重加大，因此教育对其收入的影响相对较小。第三，受到改革开放和经济发展的推动，我国的经济结构也在发生巨大变革，从传统的农业和制造业转型为更现代化、知识密集型的产业。这无疑增加了对高技能、高教育程度劳动者的需求，进一步推高了教育的收益率。在模型中，50-60岁的年龄段城乡人口，其教育收益率可能被高估。因为在国有企业的改革中，许多此年龄段的人员被迫提前退休或下岗。而那些仍然在工作的可能是在其职业领域中能力更强、地位更高的人员，或是因为工资刚性而获得更高收益的人员。这可能导致了对该年龄段教育收益率的高估。最后，不同年龄段的人在社会中的认知和价值观也在发生变化。随着经济和社会的进步，人们逐渐认识到教育对于职业成功和经济回报的重要性。因此，家庭和个人越来越重视教育，期望通过它获得更好的生活和经济回报。这些原因共同作用，导致了不同年龄段人员在中国的教育收益率持续增加。

（四）稳健性检验

上述研究结果表明，近20 年中国农村人口教育收益率稳步提高。为了进一步检验回归结果的稳健性，采用CSS数据，对主要研究结论进行稳健性检验。

“中国社会状况综合调查”（Chinese Social Survey，简称CSS）是中国社会科学院社会学研究所于2005 年启动的全国性大型连续性抽样调查项目。该项目旨在通过对全国范围内公众的劳动就业、家庭生活、社会态度等方面的长期纵贯调查，获取转型时期中国社会变迁的详实数据，为社会科学研究和政府决策提供科学基础。CSS是一项双年度的纵贯调查，采用概率抽样的入户访问方式，覆盖全国31 个省/自治区/直辖市，涵盖151个区市县和604 个村/居委会。每次调查访问7000至10000余个家庭，其研究结果可推论全国年满18至69 周岁的住户人口。为兼顾调查的连续性和社会议题的现实性，CSS的调查问卷设计分为基础模块、更替模块和热点模块三个部分。本文稳健性检验所采用的数据来自基础模块的相关变量，数据处理方式与本文其他部分一致。

通过重新构建明瑟方程模型进行回归分析，结果显示两个核心自变量的回归系数都为正，且均显著。

在本研究中，尽管我们为了解决同源性问题而使用了中国社会状况综合调查数据（CSS2017）对部分结论进行了稳健性检验，但仍有一些重要方向可以进一步探索，以提高结论的稳健性和广泛性，首先，我们希望增加多数据源交叉验证。例如，除了CGSS 和CSS2017 之外，还可以采用其他国家或地方性的大型调查数据，以检查我们的发现是否在不同数据集中保持一致。在统计方法方面，在处理潜在的内生性问题或同源性问题时，后续研究考虑使用工具变量法、双重差分法或其他先进的计量经济学方法，进一步确保我们的结论不受潜在偏见的影响。另外，本研究主要关注教育对收入的影响，但还有其他多种因素可能影响城乡居民的收入差距，例如健康状况、家庭背景、所在地区的经济状况等。后续研究应考虑这些变量，以更全面地解释城乡收入差距的原因。

四、讨论与建议

本文基于历年中国综合社会调查（CGSS）95787个样本数据，分城乡40多个年龄组别，对近几十年来中国农村劳动人口的教育收益率的总体水平及其长期变化趋势进行了纵向比较评估的同时，将之与城镇同龄人口进行了比较。分析后发现：2008 年以后我国城乡人口教育收益率均在10%以上，显著高于之前研究的点估计。同时存在教育收益率城市高于农村、教育收益率随出生年份逐年增加的特点。就变化趋势而言，此前已有文献表明，中国教育收益率在2013 年后出现了拐点，呈现出下降迹象。本研究认为，中国的教育收益率城市高于乡村，但是收益率在10-30%之间，远高于此前的估算，教育收益率不仅没有出现拐点，而且有加速的趋势。

城乡差异是中国许多领域都面临的一个显著问题，而城市与农村之间教育收益率的差异可能由多种原因造成。首先，关键的问题是城市与农村在就业机会和方式上存在显著的不平等。目前，尽管农村劳动力可以向城市转移，但由于种种原因如户籍制度，他们不能真正地进行劳动力转移，而只能作为临时工向城市转移。这意味着他们无法完全享受城市提供的经济机会。其次，教育资源在城乡之间的分布严重倾斜。由于城市的经济条件和行政资源都远远优于农村，大量优质的教育资源也随之集中在城市。这导致农村学生在教育机会上存在实质性的不平等，进一步导致农村人口的教育水平普遍低于城市人口。第三，由于中国的特定国情，农村居民主要依赖体力劳动，教育的优势在这样的工作环境中难以显现，导致其教育回报率相对较低。相对的，在城市，随着科技的发展，企业对高学历劳动者的需求日益增加，使得受过更多教育的劳动者能够更好地展现其能力和价值。然而，要深入了解这一问题，我们还需要考虑到样本偏差的影响，因为高学历劳动者更可能集中在城市。这意味着城市与农村之间的学历差异可能是造成教育收益率差异的一个重要原因。为了得到更准确的结论，未来的研究或许应该根据受教育者14 岁时的户口所在地重新划分样本，或者基于不同的教育层次研究他们的收益率。这样，我们可能会获得更具洞察力的发现，为政策制定提供更为精确的指导。

根据Mincer 模型的推导，教育的收益率与受教育程度差异的劳动收入有显著关联。当高学历与低学历之间的收入差异拉大，教育的收益率随之上升；相反，当这一差异缩小，收益率相应降低。基于此逻辑，相关研究识别了两大影响教育收益率的关键因素：首先，是经济的市场化进程；其次，是不同学历劳动者的供需结构演变。随着经济的市场化深化，在固定的学历劳动力供需结构下，市场化趋势的强化可优化人力资本配置，导致高学历劳动者更易进入高收益职位，而低学历者则面临更大的收入压力。如Brainerd（1998）对俄罗斯[12]、Chase（1997）对捷克斯洛伐克[13]，及李实等（2003）[14]、赵力涛（2006）[15]与丁小浩等[16]（2012）对中国的研究均支持这一结论。而根据曾学文等[17]（2010）、樊纲等[18]（2010）、王小鲁等[19]（2017）的数据，中国的市场化自1978年加速，但2005年后渐趋稳定，局部甚至出现回落，此阶段市场化进程的稳定难以继续驱动各年龄段的教育收益率上升。与此同时，另一方面的影响源自学历劳动者的供需结构变化。高学历劳动者的市场需求与供应调整会对其与低学历劳动者间的收入差异造成影响，进而对教育收益率造成挤压或提振。例如，近年我国经历了两大劳动力供需转变：其一是由于人口红利拐点而出现的“民工荒”现象，导致低学历劳动者短缺，推升其收入；其二是1999 年起的大规模高等教育扩张，引发高学历劳动者供过于求，对教育收益率施加压力。另外，劳动力年龄也对上述效应有所调节。年轻劳动者更易受供需结构影响，如许为民和杨阳[20]（2011）的研究指出，年轻员工的离职倾向更高。而薪酬的刚性，如Lebow[21]（2011）与陈冬华等[22]（2010）的研究所示，会影响劳动者的薪资调整空间。综上，中国劳动力结构的演变使年轻劳动者的教育收益率下降趋势更为显著，而中高龄劳动者则较为稳定。

鉴于此，提出如下建议，供决策者参考。

首先，鉴于教育对于收入的显著促进作用，我们建议全面加强教育财政投入。教育不仅可以提升居民的教育水平，从而增加个人收入，而且从长远的角度看，增加对教育的财政投入还可以有效地缩小城乡收入差距，为我国构建和谐社会提供有力支撑。因此，为了充分释放教育的潜力，政府应考虑提高义务教育水平至高中阶段。

其次，优化教育资源配置至关重要。本研究显示，城乡之间在教育收益率上存在显著的差异，其中，城市在教育资源和教育投入方面比农村具有更多的优势。为了应对这一问题，政府在增加总体教育投入的同时，需要特别加大对农村地区的支持，确保教育资源在农村得到公平和高效的配置，从而避免因资源分配不均带来的低效率和浪费。

第三，打破城乡间的教育壁垒已迫在眉睫。为了进一步提高农村的教育水平和效果，我们应鼓励教育机构和教育者在城乡之间进行更多的交流和互动。这不仅可以帮助农村教育从城市的先进经验中受益，还可以帮助城市教育机构更好地了解农村的真实需求，从而提供更为针对性的支持。

第四，为了确保政策的调整能够与实际效果相符，我们建议建立一个针对不同群体的教育投入与其长期收入增长的追踪机制。通过这一机制，我们不仅可以监测政策的实施效果，还可以根据追踪结果对政策进行及时的调整和优化。