高等學歷繼續教育對經濟增長率的貢獻：教育強國的一個實證研究

中圖分類號：G40-054 文獻標識碼：A 文章編號：1009-458x（2025）8-0116-13

我國高考制度重啟于1977年，當年的高考錄取率僅有 4.74% （原春琳amp;謝洋，2008）。20世紀80年代及90年代前期，我國高考錄取率比較低，一個重要的原因是國家經濟能力不足而導致的高等教育資源匱乏。我國在20世紀80年代就下決心大力發展高等學歷繼續教育，對沒有獲得高等教育機會的人群進行一定程度的補償（江鳳娟amp;吳峰，2018）。改革開放以來，我國高等學歷繼續教育緩解了高等教育供需不平衡的矛盾，推動了教育公平和社會公平，為我國實現從人口大國向人力資源大國轉變做出了重要貢獻（陳麗amp;徐亞倩，2019）。高等學歷繼續教育在我國教育史上具有重要意義，是教育強國精神的具象化。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》要求“建設人人皆學、處處能學、時時可學的學習型社會”（中共中央amp;國務院，2025），換言之，高等學歷繼續教育是學習型社會建設的應有之義。

高等學歷繼續教育為經濟社會發展和人力資源建設提供了重要支撐（李英利等，2024）。按照人力資本理論，繼續教育與培訓可以提高在職勞動力的工作能力、技術水平和勞動熟練程度，是人力資本的重要組成部分。我國高等學歷繼續教育是由高等學校舉辦的、面向成人在職工作者的、可以授予學位的繼續教育活動。根據我國教育統計數據（教育部，2023）：2023年我國高校本科畢業生人數為493.73萬人（其中普通本科489.74萬人，職業本科3.99萬人），高校專科畢業生人數為553.29萬人，兩者共計1，047.02萬人；同年我國高等學歷繼續教育本科畢業生人數為336.81萬人（其中成人本科194.75萬人，網絡本科110.06萬人，自考本科32萬人），高等學歷繼續教育專科畢業生人數為331.67萬人（其中成人專科168.38萬人，網絡專科153.29萬人，自考專科10萬人），兩者共計668.48萬人。據此可以計算出，2023年高等學歷繼續教育畢業生總數是高校畢業生總數的 63.8% ，可見，高等學歷繼續教育是我國人力資本的主要來源之一，在促進我國經濟增長方面發揮了重要作用。但是，高等學歷繼續教育對于我國經濟增長率的貢獻究竟有多大，目前學界尚缺少相關的定量研究。總而言之，探索高等學歷繼續教育的經濟貢獻，在教育強國的時代背景下具有相當的必要性，其研究結論對教育行政部門制定相關政策具有重要的參考價值。

一、高等學歷繼續教育

高等學歷繼續教育分本科和專科兩種層次，目前包括函授教育、夜大學、成人脫產班、開放大學、自學考試、網絡教育六種類型，但是在20世紀只出現了前五種類型，最后一種類型是在21世紀初啟動的。隨著互聯網技術在教育領域的應用發展，21世紀以來我國高等學歷繼續教育發生了較大變化。借助于互聯網帶來的技術紅利，我國實施了“現代遠程教育工程”，發展出網絡教育這種新類型。網絡教育很快成為高等學歷繼續教育的一種主要類型，學生基于互聯網進行學習，畢業之后能獲得國家承認的本科、專科學歷（吳峰amp;石益靜，2024）。1999年3月，教育部下發了《關于啟動現代遠程教育第一批普通高校試點工作的幾點意見》的通知，批準了清華大學等第一批4所高校開展遠程教育試點（《繼續教育》，2000），隨后在2000年又批準了北京大學、中央廣播電視大學（國家開放大學前身）等開展遠程教育試點，前后共計批準了68所高校開展現代遠程教育。

目前在《中國教育統計年鑒》中，高等教育網絡本專科學生數包含“開放大學、現代遠程教育試點網絡教育”學生數，高等教育成人本專科學生數包含“函授教育、夜大學、成人脫產班”學生數，自學考試學生數單獨計算。圖1呈現了我國1984—2023年的50年間高等學歷繼續教育各種類型的畢業生人數。由此可以看出，近年來，成人教育畢業生及網絡教育畢業生數量呈上漲趨勢，而自學考試畢業生數量呈下滑的趨勢。

圖11984一2023年間我國高等學歷繼續教育各種類型的畢業生人數

注：圖中數據來源于1984年至2023年各年度的《中國教育統計年鑒》。

計算畢業生數而非招生數是考慮到高等學歷繼續教育具有相當程度的輟學率。關于數據來源年限，如表1所示：網絡本、專科自2002年始有畢業生統計數據；成人本、專科自1984年畢業生始有統計數據；自學考試分別自1985年、1984年始有本、專科畢業生數據（吳峰等，2023）。

表1各類高等學歷繼續教育畢業生數據來源年限

二、計算方法

（一）教育對經濟增長的研究方法

20世紀60年代，美國經濟學家西奧多·舒爾茨（Schultz，T.）提出的關于教育對經濟增長貢獻的研究方法，探索了教育在經濟增長余值中的貢獻程度（Schultz，1961），該方法目前仍然被不少學者采用。經濟學觀點認為，國民收入增長主要來源于勞動力、資本和土地這三大要素的作用，其中土地可以被視為固定不變的，因此總體產出增長率應當等于勞動力和資本的增長率之和。然而，實際發現，國民收入增長率通常大于勞動增長率與資本增長率之和，二者的差額被稱為“余值增長率”。舒爾茨提出人力資本理論，認為人力資本投資提升了勞動生產率，是余值增長率的來源。愛德華·丹尼森（Denison，E.）則進一步將余值增長率歸因于知識的進步及其影響，安格斯·麥迪遜（Maddison，A.）等學者繼承與發展了舒爾茨和丹尼森的理論與方法并開展了系列研究，如在衡量教育對經濟增長貢獻的尺度方面，采用了教育對國民收人增長速度的貢獻比例（Maddison，1987）。具體來說，這是將教育視為一種生產要素，計算教育投人所帶來的國民產值增長速度（Ye）占國民產值總增長速度（Y）的比例（Ye/Y）（杭永寶，2007）。本研究即采用這種思路探討我國高等學歷繼續教育所帶來的國民產值增長速度在國民產值總增長速度中的比例。

（二）理論模型

在舒爾茨的方法中采用了代表性的生產函數即柯布一道格拉斯生產函數作為基礎。該函數意味著，在完全競爭的市場經濟條件下，生產要素都以其邊際產品作為報酬，規模報酬保持不變。在時間 χ_t 時刻的產出模型為：

Y（t）=A（t）K（t）^°L（t）^β

在式（1）中， Y 代表產出水平， A 代表技術水平， K 代表資本投人量， L 代表勞動投入量。教育對經濟增長的貢獻是通過提高勞動力素質，進而提高勞動生產率實現的，因此可以把 L（t） 分解為初始勞動力 L_0t 與教育投入 E（t） 的乘積：

L（t）=L_0tE（t）

對式（1）兩邊取自然對數之后，柯布一道格拉斯生產函數可以表示為：

對式（3）求時間 Ψ_tΨ_Ψ 的全導數

并且令 可得到：

y=a+?k+βl₀+βe

在式（4）中， α_a 代表技術進步率， y 代表經濟年增長率，a為產出的資本投人彈性， k 為資本投入的年增長率， β 為產出的勞動投入彈性， l₀ 為初始勞動力投入的年增長率， ρ_e 為教育投入年增長率。并且滿足：

?+β=1

最終教育對經濟增長的貢獻率可以表示為：

R=βe/γ

在式（6）中， y 一般直接引用國內生產總值（GrossDomesticProduct，GDP）的年增長率。對于 Π_：β 系數值，一般采用麥迪遜確定的0.7，也就是認為勞動

對產出的彈性為0.7，即勞動投入每增加 1% ，產出增加量為 0.7% （崔玉平，1999）。

（三）數據來源

研究采用的數據來源有以下三類。

第一，全國人口普查數據。2000年11月、2010年11月、2020年11月，我國分別開展了第五次、第六次、第七次全國人口普查。基于人口普查數據能精確獲得全國6歲以上不同受教育程度的人口數，該數據是存量數據。在人口普查數據中，本科專科的人數是包括高校本、專科及高等學歷繼續教育本、專科人數的總和，沒有單獨統計高等學歷繼續教育本科、專科人數數據。在推導2000年及2023年高等學歷繼續教育本科、專科人數數據時，本研究使用了2000年及2020年全國人口普查的數據進行推算。

第二，《中國統計年鑒》。在推導2023年高等學歷繼續教育本科、專科人數數據時，本研究使用了《中國統計年鑒》數據。該年鑒數據也是存量數據，同樣沒有將高等學歷繼續教育本專科與高校本專科人數分別統計。并且，該年鑒采用的是抽樣調查數據，例如2023年的人口抽樣比例是 1.051% ，因此年鑒的精確度低于全國人口普查。

第三，《中國教育統計年鑒》。在計算過程中，需要使用1984—2023年期間的高等學歷繼續教育畢業生數進行推算，該數據是流量數據。本研究收集了1984年以來的《中國教育統計年鑒》，從中獲得高等學歷繼續教育的本科、專科畢業生人數，并通過計算獲得相應的存量數據。1984—2023年我國高等學歷繼續教育的本科、專科畢業生人數如圖2所示，從中可以看出，歷年來高等學歷繼續教育專科畢業人數多于高等學歷繼續教育本科畢業人數，但是2023年高等學歷繼續教育本科畢業人數首次略高于高等學歷繼續教育專科畢業人數，這是一個偶然情況還是一個長期趨勢，自前不能判斷。

圖21984一2023年我國高等學歷繼續教育的本科、專科畢業生人數

注：圖中數據來源于1984年至2023年各年度的《中國教育統計年鑒》。

選取2000年到2023年的《中國教育統計年鑒》中的相關數據，得到2000—2023年我國高等學歷繼續教育的畢業生人數如表2所示。

表2高等學歷繼續教育歷年來的畢業生數（單位：萬人）

注：表中數據來源于2000年至2023年各年度的《中國教育統計年鑒》。

三、計算過程

（一）勞動生產率比例倍數

在計算不同受教育年限的勞動者對經濟的貢獻時，需要考慮其生產率差異，在計算時往往乘以相應的勞動生產率比例倍數。中國社會科學院經濟研究所收入分配課題組和城鎮貧困研究課題組（李實amp;丁賽，2003）根據住戶抽樣調查數據，推斷出受小學、初中、普通高中、中職、高職（大專）、本科以上教育從業人員的勞動生產率的比例倍數為 1：1.28：1.38：1.51：1.81：2.20 。高等學歷繼續教育專科、本科畢業生的勞動生產率比例倍數是否可以按照上述的1.81、2.20進行計算？這個問題值得斟酌。根據鄭勤華等（2009）對現代遠程教育試點高校畢業生個人收益率的研究，網絡教育類畢業生的收益率是 9.3% ，甚至略高于普通高校畢業生的收益率 8.8% 。另有李鋒亮等（2009）對南京、哈爾濱電大畢業生開展的研究，認為收益率是 6.9% 。倪清燃等（2011）亦對寧波電大畢業生開展了研究，認為這一收益率是 8.2% 。基于上述三個研究結論，本研究嘗試簡化性地假設：高等學歷繼續教育畢業生的勞動力比例倍數與高校畢業生的勞動力比例倍數基本一致。因此，本研究采用的高等學校繼續教育專科、本科畢業生的勞動力折算系數分別是1.81、2.20。

（二）推算2000年底的教育數據

基于2000年11月開展的第五次全國人口普查數據，可獲得不同教育程度的人口數量，并通過計算得出對應的比例（如表3所示），其中不計入6歲以下兒童。

表32000年底6歲及以上人口受教育程度的數量及其比例

根據1984—2000年的教育統計年鑒，可獲得2000年底之前的高等學歷繼續教育畢業生的流量數據，據此計算得到2000年底的存量數據，分別是：高等學歷繼續教育本科人數是133.46萬人，占比 0.115% ；高等學歷繼續教育專科人數是1，165.45萬人，占比 1.008% 。將2000年全國人口普查數據的本科及專科數據，減去上面相應的存量數據，獲得2000年底之前高校本科及專科的存量數據，分別是：高校本科學歷人數1，281.61萬人，占比 1.108% ；高校專科學歷人數1，733.10萬，占比 1.498% 。

（三）推算2000年底的平均受教育年限及教育綜合指數用 μ 表示平均受教育年限，平均受教育年限的計算公式如下：

在式（7）中， p_i 指各受教育水平人口所占比例。本研究選擇“6歲及以上人口”作為總人口統計口徑，因為我國學歷統計以小學為起點，總人口應自學生接受小學教育開始計算，故式（7）中 p_i 為各水平受教育人口占6歲以上總人口比例（吳峰等，2023）。

在式（7）中， y_i 指各水平受教育人口的受教育年限，根據國內研究的一般做法進行賦值。不識字或識字很少則 （I₁） 賦值0年，受教育程度為小學則 賦值6年，初中則 （y₃） 賦值9年，高中及中專 賦值12年，專科 （y₅） 賦值15年，本科（ y₆） 賦值16年，研究生 （y₇ ）賦值19年。

通過計算可以獲得，2000年底各個階段對平均受教育年限的貢獻如下：小學為5.427年；初中為1.568年；高中或中專為0.473年；大專為0.075年，其中高等學歷繼續教育專科為0.030年，普通專科為0.045年；本科為0.052年，其中高等學歷繼續教育本科為0.005年，普通本科為0.047年。計人勞動生產率折算系數，即小學：初中：高中：專科：本科 =1：1.28：1.38：1.81：2.20 ，得到2000年底的人均教育綜合指數為：

E（2000） =8.3378

（四）推算2023年底的教育數據

通過2023年《中國統計年鑒》，本研究獲得了在抽樣比例 1.051% 的情況下，該年年底的不同教育程度的人口數量。通過倒推，得到2023年底6歲及以上人口受教育程度的數量（如表4所示）。

表42023年底6歲及以上人口受教育程度的數量

根據歷年的《中國教育統計年鑒》數據進行計算，截至2023年年底：我國高等學歷繼續教育本科畢業生數為4，260.26萬人；高等學歷繼續教育專科畢業生數為6，468.20萬人。由此得到，截至2023年年底：我國普通本科及以上的畢業生存量為8，510.15萬人，其中普通本科畢業生存量為7，231.27萬人；我國普通專科的畢業生存量為6，501.54萬人。

（五）推算2023年年底的平均受教育年限及教育綜合指數

基于以上的數據計算得出，到2023年年底，各個階段對平均受教育年限的貢獻分別是：小學5.765年；初中2.136年；高中1.048年；專科0.290年，其中高等學歷繼續教育專科0.145年，普通專科0.145年；本科0.381年，其中高等學歷繼續教育本科0.141年，普通本科0.240年。

計入勞動生產率折算系數，得到2023年年底我國的人均教育綜合指數為：

進一步得到2000一2023年間教育綜合指數的平均年增長率為：

教育綜合指數平均年增長率

對于依據從業人員人均受教育年限及其年均收人差別比例計算出的教育綜合指數的年增長率，需要再乘以折算系數，才是教育投人的年增長率。之所以要乘上折算系數，是因為從業人員勞動生產率差別引致的工資收入差別是由眾多因素共同作用的結果，如個人素質、家庭背景、努力程度等。丹尼森認為知識進展所帶來的產出增長率中，只有3/5是教育作用的結果，因此采用的折算系數的數值為0.6，從而得到我國2000—2023年教育投入年增長率為：

e=0.6×1.334%=0.8004%

（六）推算高等學歷繼續教育綜合增長率占比

根據2000年年底及2023年年底的各個受教育階段對平均受教育年限的貢獻，并計人相應的勞動生產率倍數，可以得到各個階段對平均受教育年限貢獻的年均增長率。例如，初中階段在2000年的平均受教育年限貢獻是1.568年，在2023年的平均受教育年限貢獻是2.136年，增長倍數是1.362，計算出年均增長率為 1.353% ，其勞動生產率倍數為1.28，因此初中階段的綜合年均增長率是1.732% 。各個階段的年均增長率及綜合年均增長率計算如表5所示。

表52000一2023年各個階段的綜合年均增長率

進一步可以計算出，全部綜合年均增長率的總和是 75.465% ，其中：高等學歷繼續教育專科的綜合年均增長率為 12.755% ，占比 16.901% ；高等學歷繼續教育本科的綜合年均增長率為 30.243% ，占比 40.076% ；高等學歷繼續教育的本科及專科的綜合年均增長率占總體的比例是 56.977% 。

四、結果與討論

（一）高等學歷繼續教育對經濟增長率的貢獻比例

根據《中國統計年鑒 2024? ，我國2023年GDP指數相對2000年是620.0，計算2000—2023年間我國GDP平均增長率為：

根據式（6）， R=βe/γ ，其中 β=0.7 ，可以計算出2000—2023年間教育對經濟增長率的貢獻為：

R=βe/y=0.7×（0.8004%）/（8.256%）=6.786%

由此可以計算得到，我國高等學歷繼續教育對經濟增長率的貢獻是：6.786%×56.977%=3.867% 。也就是說，約1/26的經濟增長率是由高等學歷繼續教育貢獻的。而在這一貢獻之中高等學歷繼續教育本科對經濟增長率的貢獻是：6.786%×40.076%=2.720% ，而高等學歷繼續教育專科對經濟增長率的貢獻是：6.786%×16.901%=1.147% 。

（二）關于計算結果偏差的討論

需要指出的是，本研究的假設和數據尚存在一些難以避免的缺陷，這可能導致四類偏差的存在。

第一類偏差是關于勞動生產率比例倍數的偏差。本研究假設高等學歷繼續教育畢業生與普通高校畢業生的勞動生產率基本一致，是基于前述三位學者的研究。這個假設可能會導致高等學歷繼續教育對經濟貢獻率的計算值偏高。

第二類偏差是關于高等學歷繼續教育中的專升本類型數據缺失的偏差。各類統計年鑒、人口普查中都沒有專升本類型數據，因此在本研究中無法對這種類型進行討論，這會導致最終計算結果偏高，目前還不能預測偏高的程度。專升本畢業生的數量占比越小，本研究的計算偏差就越小；專升本畢業生的數量占比越大，本研究的計算誤差就越大。

第三類偏差是關于年限跨度選擇的偏差。本研究選擇2000年作為計算起點，一方面是因為在該年有精確的全國人口普查數據，另一方面是因為2000年是21世紀的起始元年。但是從圖1可以看到，2000年之后的高等學歷繼續教育畢業生數量曲線波動較大，主要是由網絡教育的參與及網絡教育政策的變化引起的。這類偏差會導致擠出了其他受教育類型的貢獻份額，使得高等學歷繼續教育的貢獻占比偏高。而曲線越平坦，計算的精確度就越高，筆者計劃在未來的研究中再選擇合適的年限跨度，最大可能減少這類偏差。

第四類偏差是關于流量數據與存量數據中死亡人口的影響偏差。本研究在計算中多次進行流量數據與存量數據之間的推導。有極少部分畢業生可能已經死亡，這個數據會體現在存量數據上，但不會體現在流量數據上。2023年我國的人口平均壽命為78.6歲，因此假設高等學歷繼續教育畢業生的死亡數量非常少，第四類偏差的影響幾乎可以忽略不計。

我國2023年GDP是1，260.582億元，按照 3.867% 的比例計算，2023年高等學歷繼續教育對經濟增長的貢獻是4.87萬億元。考慮到這些偏差的存在，粗略估計，2023年高等學歷繼續教育對經濟增長的貢獻在3萬億元左右是可能的。

（三）結果解釋

在計算各種教育類型的綜合增長率時發現，高等學歷繼續教育的占比相對較高，一個重要的原因在于2000年起我國網絡教育的迅速發展，導致高等學歷繼續教育畢業生數量增長很快，而同時期其他教育類型的畢業生數量增長緩慢。網絡教育獲取了互聯網時代的數字紅利，促進了數字經濟的發展。

從計算數據來看，高等學歷繼續教育本科對經濟增長率的貢獻是高等學歷繼續教育專科的一倍多，而2000—2023年間高等學歷繼續教育專科畢業生總數遠超高等學歷繼續教育本科畢業生總數（2023年本科畢業生數首次超過專科畢業生數），這似乎是個矛盾。分析其原因可能在于：首先，高等學歷繼續教育本科畢業生數量的增長倍數要快得多，2023年的本科畢業生數量是2000年的13.44倍，而2023年的專科畢業生數量僅為2000年的2.97倍；其次，本科的勞動生產率比例倍數要高于專科的勞動生產率比例倍數。

從高等學歷繼續教育對經濟增長率的貢獻來看，在經濟增長的各個要素中，高等學歷繼續教育要素占1/26，因此發展高等學歷繼續教育是相當值得的。目前，高等學歷繼續教育的畢業生數量仍然呈上升趨勢，但是從長期來看，受普通高等教育規模擴大及人口老齡化、少子化的影響，高等學歷繼續教育的學生數量在未來的某一時間點之后必然呈下滑趨勢。因此需要不斷提高高等學歷繼續教育的勞動生產率，從而促進更高的經濟增長率。推動高等學歷繼續教育高質量發展，成為未來高等學歷繼續教育發展的重點（李英利等，2024）。同時，需要不斷擴大和創新非學歷繼續教育，彌補學歷繼續教育學生數量在未來的逐步減少。譬如，在人口老齡化趨勢下，我國開放大學體系近年來積極探索發展老年教育，成立多家老年大學，走出了一條適應時代需要的繼續教育發展轉型路徑。

黨的二十大報告要求“建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”（新華社，2022），高等學歷繼續教育既是高等教育體系的組成部分，也是終身教育體系的組成部分，更是兩大體系之間的重要動脈，對學習型社會建設及經濟發展起到重要作用。當前，教育強國建設需在各個教育類型之中落實。高等學歷繼續教育是面向社會人群最主要的一種教育類型，辦好高等學歷繼續教育就是辦好社會端的教育強國，舉辦高質量的高等學歷繼續教育是建設教育強國不可或缺的重要組成部分。

參考文獻

《繼續教育》.（2000）.教育部\"關于啟動現代遠程教育第一批普通高校試點工作的幾點意見”.繼續教育（4），24-25.

陳麗，amp;徐亞倩.（2019）.改革開放40年我國繼續教育理論研究的脈絡分析.現代遠程教育研究（6），3-13.

崔玉平.（1999）.教育對經濟增長貢獻率的估算方法綜述.清華大學教育研究（1），71-78.

杭永寶.（2007）.中國教育對經濟增長貢獻率分類測算及其相關分析.教育研究（2），38-47.

江鳳娟，amp;吳峰.（2018）.互聯網紅利與我國人力資源跨越式發展.教育研究（12），118-126.

教育部.（2023）.高等教育學生數.中華人民共和國教育部網站.htp：//www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_560/2023/quanguo/202501/t20250120_1176256.html

李鋒亮，夏桂松，趙惜紅，amp;張少剛.（2009）.對中國遠程高等教育收益率的實證研究——以南京、哈爾濱地區中央電大本科生為例.開放教育研究（3），10-15.

李實，amp;丁賽.（2003）.中國城鎮教育收益率的長期變動趨勢.中國社會科學（6），58-72，206.

李英利，徐璐，amp;陳冰.（2024）.優化繼續教育專業布局結構更好服務學習型社會和教育強國建設—2023年高等學歷繼續教育專業設置分析報告.遠程教育雜志（1），3-8.

倪清燃，徐紅軍，梁振國，amp;朱茂琳.（2011）.對遠程高等教育明瑟教育收益率的實證研究——以寧波電大本科生為例.寧波廣播電視大學學報（2），73-76.

吳峰，amp;石益靜.（2024）.教育信息化政策創新擴散的時空特征與影響因素.蘇州大學學報（教育科學版）（2），82-92.

吳峰，張懿丹，amp;鄔躍.（2023）.我國高等學歷繼續教育對教育平等的影響——基于2000—2020年教育基尼系數的測算.現代遠程教育研究（1），68-74.

新華社.（2022-10-25）.習近平：高舉中國特色社會主義偉大旗幟為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告.中華人民共和國中央人民政府網站.https：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm

原春琳，amp;謝洋.（2008-10-8）.30年間1.28億人報名參加高考5386萬人被錄取.中華人民共和國教育部網站http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/s3580/moe_2448/moe_2450/moe_2451/t1_39664.html

鄭勤華，陳庚，amp;張向東.（2009）.中國遠程教育投資的個人收益研究.北京師范大學學報（2），99-105.

中共中央，amp;國務院.（2025-1-19）.中共中央國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》.中華人民共和國中央人民政府網站.htps：//www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11846/202502/content_7002799.html

Maddison，A.（1987）. Growth and slowdown in advanced capitalist economies： Techniques of quantitative assessment.JournalofEconomicLiterature， 25（2） ，649-698.

Schultz，T.W. （1961）.Education and economic growth.Teachers College Record， 62（1O），46-88.

The Contribution of Higher Continuing Education to Economic Growth Rate： An Empirical Study of Leading Country in Education

Wu Feng

Abstract： Higher continuing education is an important source of human capital in China and has promoted economic growth.However， there is a lack of empirical research on its contribution to economic growth rate. Using Schultz's calculation method and based on the Cobb-Douglas production function，it is discovered that since the 21st century， the average annual contribution of higher continuing education to economic growth in China has been 3.867% ，which means that about 1/26 of the economic growth rate is contributed by higher continuing education. Among them， the average annual contribution of college degree continuing education to economic growth rate is 1.147% ，and the average annual contribution of bachelor's degree continuing education to economic growth rate is 2.720% .There arefour inevitable deviations in this calculation result.If these deviations are taken into account， there is a possibility that the annual contribution of higher continuing education to economic growth in 2023 will be around 3 trillion yuan.An important reason why higher continuing education contributes more to the economic growth rate is the rise of distance education since the 2lst century. It has gained the digital dividends of the internet era and promoted the digital economy. The 2024—2o35 master plan on building China into a leading country in education requires the construction of a learning society where everyone can learn， learn everywhere，and learn at any time. The development of higher continuing education is of great significance to the construction of a learning society.

Keywords： leading country in education; continuing education; economic growth；higher education；lifelong education

Author： Wu Feng， professor of the Graduate School of Education， Peking University （Beijing 100871）

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