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

毕鹤霞 刘子涵

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。

表1 防返贫指标体系

（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：

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。

表2 防返贫水平指标权重

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。

表3 2016-2021年各省防返贫水平指数

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。

（二）面板数据模型检验

在贡献率测算前需要对面板数据模型进行检验，考虑本研究选取数据为脱贫攻坚战后6年数据，即2016-2021年，在检验过程中由于数据年份较短无法进行Hausman检验，因此使用LLC检验及F检验。一般情况下，面板数据模型分为FE模型（固定效应模型）和RE模型（随机效应模型），同时面板数据模型按照类型还可以分为混合模型、变系数模型和变截距模型。通过LLC检验及F检验对模型进行分析选择。

1.LLC检验

考虑到平稳数据与非平稳数据差异较大，为避免在回归过程中出现伪回归现象，首先对涉及变量进行单位根检验，通过检验含截距项、含截距和趋势项、不含截距项后，得出检验结果见表4。

表4 LLC检验结果

由表4可知，防返贫水平指数、资本投入、劳动力投入、教育投入四个变量均拒绝原假设（P=0.00＜0.01），表明四个变量在含截距项情况下均不含单位根，为平稳数据。同时在含截距和趋势项中四个变量均拒绝原假设（P=0.00＜0.01），而在不含截距项中四个变量均接受原假设（P=1.00＞0.05），无一组平稳数据。由此可知，在含截距项与含截距和趋势项中面板数据为平稳数据，因此可以选用混合模型、变系数模型与变截距模型。

2.F检验

通过F检验方法得出检验结果见表5，通过统计量F值的推导，得出F1、Fa1、F2、Fa2的值，并且F1＞Fa1、F2＞Fa2，即统计值大于临界值，表明面板数据应当选用变系数模型数据。

表5 F检验结果

综上所述，本研究在乡村职业教育对防返贫贡献度测算上应当使用变系数模型，考虑到各项变量均来自同一总体样本，各变量研究差异不大，因此本研究选择使用变系数固定效应模型。

（三）乡村职业教育对防返贫贡献度测算结果

通过运行Eviews 12软件后对贡献度模型进行数据测算，通过测算得出资本投入、劳动力投入、教育投入的弹性系数分别为α=1.00，β=1.00，γ=1.11，α+β+γ=1.00+1.00+1.11=3.11＞1，属于递增报酬模型，即在增加以上三项投入后对防返贫具有促进作用，根据弹性系数可知增加劳动力投入效果最为明显。各省具体测算结果见表6。

表6 各省乡村教育对防返贫贡献率

根据表6 可知，贡献增长率前五省份分别为重庆（38.85%）、西藏（33.61%）、广西（32.15%）、河北（29.38%）、江西（27.98%），以上5个省份除重庆外均为教育投入增长率较大，而贡献率后五省份分别为海南（8.61%）、黑龙江（5.47%）、福建（5.29%）、上海（3.52%）、北京（1.62%），除海南外其余4省教育投入增长缓慢，海南由于地理区位因素使得乡村职业教育对防返贫贡献率较低。

各省之间教育投入增长率最高为西藏（292.03%），最低为北京（5.98%）。西藏的乡村职业教育成就较为显著，相继实施了中等职业学校“基础能力建设工程”“服务区域产业发展工程”“人才培养质量提升工程”等重大项目，还提升了乡村职业教育与经济社会发展的契合度，形成了以国家示范专业、现代学徒制试点专业为引领，传统优势专业为基础，区重点建设急需专业为依托的专业培育机制。而北京因城市经济发展水平较高，教育经费充足且增长相对缓慢，因此提升空间较小。

各省之间贡献率最高省份为重庆（38.85%），最低为北京（1.62%）。近年来重庆市在防返贫举措上始终贯彻防止规模性返贫硬措施23条，在具体政策落实上第一位便是强化教育保障，同时提出10大举措支持乡村职业教育发展，使得乡村职业教育发展有效衔接防返贫，取得了显著成效。

（三）测算结果分析

通过对各省十项产出指标数据进行统计分析，本研究测算了资本投入、劳动力投入、教育投入等指标，并得出了防返贫水平指数以及乡村职业教育对防返贫的贡献率等结果。通过对测算结果进行深入分析发现，不同地区的贡献率存在差异。

1.乡村职业教育投入对防返贫效果提升明显

从投入指标中的弹性系数来看，教育投入弹性系数（γ=1.11）高于资本投入弹性系数（α=1.00）与劳动力投入弹性系数（β=1.00），这表明教育投入回报在三者中收益最高，贫困地区在防返贫监测及预防中应当加强乡村职业教育资金投入。考虑到三项投入弹性数值相差不大，因此在实际防返贫工作中应当三管齐下，共同发挥作用，例如湖南工艺美术职业学院通过与贫困县点对点帮扶后，提升了当地劳动力就业能力，通过传承非物质文化遗产带动乡村经济发展，促进了当地中职学校的发展并吸引了资金投入，不仅提高了教学条件，也促进了当地经济发展，通过乡村职业教育有效实现了阻滞贫困代际传递。乡村职业教育在乡村振兴战略中发挥着基础性、全局性的作用，一方面通过培养人才促进乡村经济发展，另一方面乡村职业教育也是乡村文化传递的重要渠道之一，文化软实力也是实现“共同富裕”的重要指标之一。

总而言之，通过乡村职业教育帮扶、提升脱贫地区学生整体素质，从而改变新一代脱贫人口思想观念，可有效改变农村面貌。

2.贡献率各省份差异化明显

从表6得知，低于全国贡献率的省份有20个，高于全国贡献率的省份有11个，在以全国贡献率（15.89%）为分界线产生的两个区间中，高于全国贡献率的区间大多数为欠发达地区省份，如西藏、青海、广西、新疆、四川等地，以上地区在脱贫攻坚战中成绩显著，将数十个贫困县摘帽，同时持续加大教育投入，因此贡献率有明显优势；而作为贡献率第一的重庆市近年来持续加大教育经费投入，同时借助地理优势吸引劳动力促进就业，进一步促进农村劳动力转移就业。而河北省借助京津冀协同发展战略承接部分首都功能，提高了教育投入，优化了产业布局及经济结构。在同一区间的西藏和新疆一方面得益于乡村职业教育经费投入增长，另一方面通过改善产业结构，建立网络化产业体系来带动就业和经济发展，进而提高整体防返贫水平。中部地区江西、浙江、山东三省对于乡村职业教育重视程度高，早在2016年三者对乡村职业教育经费投入已位居全国前列，同时对劳动力投入及固定资本投入也较为重视。

低于全国贡献率的区间中贡献率较低的主要为经济发达地区，这些地区由于教育经费投入增长率远低于全国增长率，且基数较大，因此整体贡献率不高。

3.防返贫水平指数增长率与乡村职业教育贡献率不同步

从表6可以看出，防返贫水平指数增长率较高的省份并不意味着乡村职业教育贡献率也高，如甘肃、河南等；同样，防返贫水平指数增长率较低的省份也不意味着乡村教育贡献率低，如山东、广东等，产生以上现象的主要原因在于各地的防返贫重心不一致，且主要致贫因素也不一致。西部地区由于自然条件与生态环境原因使得基础设施建设相对落后，商品输出较为困难，而中部地区由于山区较多使得贫困地区分布相对较分散无法进行大面积扶贫，扶贫效率下降，同时因为政策倾斜原因使得经济发展主要集中在省会城市，辐射乡村地区的能力较弱。

各地区各省市自治区由于地情、政策、经济发展等因素不一致使得乡村职业教育对防返贫贡献率有高有低，但乡村职业教育对于中国教育的未来具有全局性、先导性作用，通过调整乡村职业教育布局缩小各省之间劳动力素质差距，或根据省情进行针对性乡村职业教育是缩小各地区经济发展差异的重要手段之一，从而进一步巩固脱贫攻坚成果提升防返贫水平，以实现“共同富裕”目标。

三、乡村职业教育助力防返贫政策建议

（一）新起点：教育资源“再分配”助力共同富裕

在新时期，乡村职业教育应当突出“共享”与“协调”的双重原则，使乡村职业教育能够以其自身独特的方式，实现对于公民高质量教育资源的“再分配”。在后贫困时代的大背景下，要想推动共同富裕，就必须将健全教育体制作为解决问题的关键，将为所有人提供高质量的教育资源作为目标，将推动所有人的自由全面发展和共同富裕作为方向[9]。一是要聘请优秀的师资力量，并将教育资源的“双轨并行”措施付诸实施。通过地方性的奖励政策，促使具备较高综合素质、专业技能的师资队伍到经济落后地区从教，以提高当地的教育水平。地方政府应确保教师有较好的生活保障和未来可期的发展道路，切实增强教师在乡村职业教育制度中的获得感，不仅要将教师资源“引进来”，更要使优秀教师资源“留得住”“教得好”[10]。

同时，职业院校要注重对教师职业生涯规划与专业成长计划的研究，为一线教师提供政策、硬件条件与组织保障。在此基础上，要采取切实的措施，如加强乡村职业教育教师的专业发展，加强城乡教师队伍的交流，促进整个地区教育水平的进一步发展，从而提高乡村职业教育的教学质量[11]。同时，也要引入新的科技手段，以推动教育的数字化和智能化。教育机构应该运用人工智能、5G等前沿技术，对乡村职业教育进行数字化实践，促进高质量的乡村职业教育资源在时间和空间上进行共享，帮助欠发达地区提升乡村职业教育的层次，让数字化的乡村职业教育资源变成高质量的教育资源，从而加速实现共同富裕[12]。

（二）新体系：构建“脱贫能力为基础、可行能力为核心”的框架

乡村职业教育是一个更加注重“价值理性”的复杂的系统工程。乡村职业教育的战略思路、发展理念和分析架构，为解决特定的贫困问题提供了理论和现实依据。在党的十九大报告和二十大报告中，都明确提到了“绿色发展”“构建现代化产业体系，推进新型产业化”等发展战略[13]。

乡村职业教育必须实现“产品升级”“现代化”和“产业化”，才能在经济与环境相互依存的范围内获得可持续发展。从贫困的发生率、频率以及反复出现的情况来看，贫困人口承受压力的能力和工作能力都很弱，特别是部分已脱离贫困的家庭，他们应对各种风险的能力都很弱；他们被困在“贫穷—脱贫—再贫穷”的怪圈中[14]。阿玛蒂亚—森的能力可行性理论认为，开发人力资本能够提高贫困人口的可持续发展能力，因为它能够从人自身的能力本质上解决贫穷的持久性问题，从而实现脱贫人口的可持续稳定发展[15]。

（三）新方向：紧密衔接乡村振兴，提高乡村职业教育扶贫的针对性与有效性

要将乡村职业教育和培训与乡村振兴战略结合起来，并根据农业现代化、农村现代化和农民现代化的需要，进行有针对性的调整，促进农村经济发展从一个阶段性目标逐渐过渡到一个长期的战略目标，从而树立起一个共同富裕的新形象。

第一，深化产学合作，聚焦农业高质量可持续发展。乡村振兴的关键是产业振兴。习近平总书记指出，要以发展现代农业为中心，促进乡村产业振兴，将产业发展与农民增收相结合，使乡村变得更加富足。为此，乡村职业教育应以服务于地方农业为首要目标，把生产管理和技术教育相结合，以地方经济发展需求为导向，实施“任务型”人才培训，为地方提供高技能人才资源。在此过程中，乡村职业教育要促进“产业—教育”和“教育—产业”的良性互动，从而形成“产业—教育—产业”的新循环[16]。教育与产业的协同，来满足现代农业企业数字化、智能化发展的需要，从而推动乡村振兴，最终达到共同富裕的目的[17]。

第二，要把教育效益“落到实处”，把“为农民服务”作为推动乡村职业教育工作的重点。乡村职业教育是以“专业技术”“实用技术”为主要内容的教育，必须对乡村职业教育中的各类人才进行精准定位，对乡村职业教育中的各类人才进行精准画像。在“乡村振兴”背景下，职业院校在开展教学实践活动时，要针对受教育者的基础学习能力、接受能力、知识水平和专业特征，开展有针对性的技术技能训练，为适龄学生提供有针对性的技术技能培训和社会实践，通过产学研的系统培训，打造学生的就业核心竞争力[18]。同时，需要加强对外来务工人员的职业指导与技能训练，采用网上训练与社区训练相结合的方式，解决外来务工人员在训练中的时空两难问题；对农村剩余劳动力进行科学、先进的农业、畜牧业技术培训，培养理论知识扎实、实际工作经验丰富的新职业农民；对失地农民进行有系统的职业技术培训，采用“教育+技能”的方法，让农民既能提升学历，又能提升专业技能[19]。

（四）新方案：多元主体深度协同，助力共同富裕“共同体”建设

开放合作，多方协作，才能使乡村职业教育更好地为国家的共同繁荣作出更大更实在的贡献。第一，要在更高层次上强化乡村职业教育体系的设计，为乡村职业教育的协调与“协同”发展提供依据。随着“共同富裕”进程的推进，乡村职业教育已不再局限于职业院校，而是更多地涉及到与之相关的产业、企业、社会团体。乡村职业教育作为一种“准公共物品”，必须通过行政管理与体制性规范对社会各主体的利益进行调控。首先，以政策管理为切入点，整合区域及城乡可得的乡村职业教育资源，构建乡村职业教育扶贫与共同富裕的体制机制，明确各级部门、相关部门及参与企业之间的职责分工[20]。其次，乡村职业教育体系应整合多维的社会资源，如土地、资金、项目、技术、教师等，并充分利用地方政府体系“以人为本”的特点，促进社会福利事业的资源聚集，为资源的有效流通与自由整合提供一个平台。最后，政府机构要对地区内的资源进行合理分配，并在学校与企业的合作中，尊重学校与企业的自主[21]。学校与企业应立足于彼此的实际需求，建立多主体间的深度合作机制，以满足共同富裕的发展需求[22]。

第二，在职业院校培养和人才过程中，寻求共同的价值取向，为校企合作提供强有力的动力。乡村职业教育要强化教育过程的实践性，培养具有实践技能的技术型人才。与此同时，乡村职业教育也应发挥其公益性质，与有关行业协会、社会团体等进行协作，促进乡村职业教育的多方面协同发展，促使多方主体在乡村职业教育助力共同富裕进程中实现共商共建、共治共享[23]。