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数字普惠金融、家庭教育投资 与人力资本形成

发布时间:2022-08-12 13:49
1 绪论
1.1 选题背景
1.1.1 人力资本的积累愈加获得重视
改革开放以来,中国经济保持了 40 年的高速增长,而这很大程度上来源于劳动密集型产业的发展和自由流动且价格低廉的无限劳动力,也即能够转化为生产力的“人口红利”。但近些年来,我国劳动适龄人口数量呈现下降趋势,整体人口结构朝着老龄化、少子化方向发展,为了维持长期的经济增长,人口的贡献需要从高劳动参与率向高劳动生产率转变,将原本的“人口红利”变为“人才红利”,并在人才的加成下,使得资本或技术密集型产业可以逐渐成为我国经济的支柱产业。在此背景下,代表劳动力的素质的“人力资本”愈加获得重视。为了实现我国高素质人力资本的积累,大力发展教育事业这种内生增长手段是十分必要的,马克思在《剩余价值理论》中指出“教育会生产劳动能力”,在宏观经济的增长理论中,劳动和技术进步是解释产出增长的主要因素,教育对经济产生的积极影响则正是体现在劳动力对技术的积累。此外,地方政府还致力于通过外生增长提高区域内的人力资本水平,2017 年以来,从武汉、西安等二线城市开始,全国各线级城市争先恐后参与“抢人大战”,用丰厚的政策优待,比如人才公寓、租房或创业补贴等吸引多以高校毕业生为主要群体的高素质年轻劳动力。因此,从国家的角度出发,应该在全国范围内加大教育资源的投入力度,以促进人力资本的形成;但需要注意的是,从区域发展的角度来说,应该避免发达地区将大量成熟的人力资本吸引过去,弱势地区的经济配套政策也需要加强。

1.1.2 中国的教育投资结构正在发生变化
教育实现人力资本的培养需要持续不断的资源投入,而教育资源的投入方式主要有政府和家庭两种。根据近年的全国教育经费执行情况统计公告,2019 年国家财政性教育经费占 GDP 比重为 4.04%,相比于 2013 年增长 63%。在家庭教育投入方面,根
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浙江大学硕士毕业论文 绪论
据中国住户统计年鉴①,2019 年全国居民消费支出中,家庭人均教育支出达 1664.5 元/人,而 2013 年②这一数据仅为 821 元,增幅达到 103%,也即家庭教育投入的增速超过了国家财政,使其在全国教育经费总投入中的占比也在逐渐提升。这说明,随着教育意识在居民思想中的根深蒂固,教育发展不仅是为实现国家经济增长和转型所推行的人口结构改善手段,更是居民用于实现美好生活需要的重要途径。在这种情况下,我国人力资本的积累应当对家庭教育投入的资源充分利用,从财政和家庭教育支出两方面助力人力资本的形成。
1.1.3 数字普惠金融为家庭教育投资提供有效工具
数字普惠金融是普惠金融与数字金融的有机结合,即应用互联网+科技时代的数字化手段解决原有普惠金融面向的问题,旨在为实体经济和个人提供低门槛准入条件的同时进一步降低融资成本,其具体表现形式包括网络支付、在线理财和在线保险等多种新型金融服务模式。根据北京大学编制的数字普惠金融指数,我国各省份的中位数从 2011 年的 33.6 提升到了 2020 年的 334.8,9 年间复合增长率达到了 29.1%,在疫情期间也表现出了较强的韧性和稳定的增长。此外,数字普惠金融的基础在于普惠金融,而普惠金融的发展致力于为现代金融服务中的弱势群体解决金融排斥问题,这其中就
包括家庭和个人教育投资资金的融资约束问题。因此,将数字普惠金融的发展与私人部门的教育投资相结合,其普惠的属性势必可以进一步降低教育资金的信贷成本,也即数字普惠金融或许会通过影响家庭教育投资助力人力资本的形成。从现实出发,近年来,随着互联网的普及以及相关技术的兴起,中国网民的数量已经超过 10 亿人③,针对从 pre-K 到成人教育的在线教育课程和智能硬件等服务产品也在内容形态和运营模式上推陈出新。根据艾媒咨询计算数据,2019 年在线教育市场规模已突破 4000 亿元,而这些资源的投入来源绝大多数来源于家庭部门。公开信息显示,好未来、新东方等在线教育机构还专门为流动资金紧张的消费者开放花呗等信贷渠道,这使得家庭教育投资规模进一步扩大。随着 2021 年以来《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》等减负政策的推行,中小学在线教育① 由于《中国住户统计年鉴 2021》尚未发布,因此本文基于 2019 年的数据分析教育投资结构② 2013 年我国实施了城乡住户一体化改革,为统一口径,此处对比时间选为 2013 年③ 数据来源:第 48 次《中国互联网络发展状况统计报告》
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浙江大学硕士毕业论文 绪论市场开始大幅收缩,市场化机构仅在学习平板、智能学习机等硬件产品上继续提供教育服务,据估算,教育硬件市场机构仅为几百亿,相当于不到整个在线教育市场的五分之一。这极大减少了家庭在教育支出的负担,同时也会对教育的投资结构进行改变。因此,从现实层面出发,数字普惠金融的快速发展看似的确对人力资本的形成起到了积极的作用,但是其具体的影响机制究竟如何?是否会通过直接效应和以家庭教育支出为中介变量的间接效应同时产生影响,其影响大小又如何比较?此外,利用数字普惠金融在不同的区域下结论是否会存在变化,在不同收入群体中结论是否存在变化?其二级指标是否也能得出同样的结论?更重要的是,若间接效应成立,家庭教育支出的规模是否可以无限度的提升?家庭教育支出会受到什么限制,其和财政性教育支出有什么关系?二者之间的配比对人力资本的形成有影响吗?双减政策的合理性是否能得到体现?鉴于我国劳动力市场广阔,人力资本培养是影响国家经济增长的重要举措,且中国数字普惠金融的发展规模和底层技术手段均已处于世界前列。因此,探究数字普惠金融与人力资本形成之间关系的影响机制有助于在现实层面辅助政策的落地,对我国长期培养高素质人才,发展资本或技术密集型产业,乃至促进经济长期可持续发展均有重要的现实意义。

1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
梳理数字普惠金融和人力资本形成之间的相关理论。目前在关于数字普惠金融方面的理论中,更多的研究以企业为主体,探究普惠金融及数字普惠的发展是否有效降低了企业的融资门槛和成本。但目前的学术成果尚缺乏一套完整的框架研究数字普惠金融在微观层面的社会效益和经济效益。因此,本文通过对已有的文献进行梳理,总结了数字普惠金融在微观层面以人为个体的相关理论,对其发展形成以及内在机理进行详细探索,争取为以后的学者对微观层面数字普惠金融的相关理论探索提供参考依据。此外,在数字普惠金融对个体的影响中,针对数字普惠金融对人力资本形成方面影响的研究更加寥寥无几,更鲜有文章详细地探究了数字普惠金融与人力资本形成之间的作用机理。因此,本文通过逻辑分析,着重挖掘相关学术成果中与二者相关的基础理论,将二者之间的传导关系进行理论推导和实现机制分析,做到理论上的完善,
 
浙江大学硕士毕业论文 绪论并在后文的实证部分利用实证模型加以验证,填补目前学术论文在数字普惠金融与人力资本形成方面的研究空白。
1.2.2 现实意义
首先,本文在现实层面致力于探究数字普惠金融的发展是否会对人力资本形成产生影响以及如何影响。随着金融科技技术的完善,网络支付、互联网信贷、保险等新兴金融工具对人民的生活产生了日益深远的影响,对国家的经济也产生了积极的促进作用。但在国家面临人力资本结构转型和升级的当下,数字普惠金融是否会助力国家这一目标的实现,以及如何通过相关政策的制定助力这一目标的实现?对于这个问题,现有的学术研究并没有相关的结论和建议。因此,本文会对此进行严谨的实证研究,并在政策建议部分针对这一问题进行详细的分析。此外,认识数字普惠金融与人力资本发展的不充分同样具备巨大的现实意义。数字普惠金融的发展呈现较强的区域性,人力资本的密集度也在各个地区不尽相同。因此,本文根据国家统计局的标准将我国 31 个省份(自治区)及直辖市划分为东部、中部和西部,结合不同区域数字普惠金融和人力资本水平的发展差异,对数字普惠金融与人力资本形成之间的异质性进行探究,以期为现实中不同地区的政策制定提供参考依据。与此同时,为了对这种不充分的现象更加全面的认识,本文还在区域异质性的基础上补充了收入异质性,以期从不同的角度验证结论的稳健性,也可以将区域这个模糊的因素具象化,以各省份自身的收入水平判断应当采取什么样的发展政策。最后,本文还将对 2021 年中小学生课外培训行业受到了严格限制的现实情况进行政策评价和进一步的政策建议。本文在分析数字普惠金融与人力资本形成的作用机制时,认为除了直接效应外,数字普惠金融的发展还会从间接层面引导家庭教育投资支出增加,从而对人力资本形成产生影响。为了判断家庭教育支出目前是否过度,本文引入了教育投资结构指标(家庭人均教育支出占家庭与财政人均教育支出之和的比重),从理论上研究家庭和财政教育支出的作用关系;并且从实证上验证家庭教育支出占比是否存在倒 U 型结构。最终,本文根据实证结果对现实情况进行分析,对相关政策进行评价,在进一步的政策建议方面,则力求计算出可供参考的教育投资结构,为后续的政策规划提供参考性建议。
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2 文献综述
2.1 人力资本的有关研究
2.1.1 人力资本的定义与衡量
在人力资本的定义方面,迄今为止的学者大多从三个层面对人力资本进行阐述,即人力资本要素、资本价值和人力资本表现形式(刘勇,张徽燕和李端凤,2010)。最早阐述人力资本理论的是“人力资本之父”舒尔茨(1960),他认为人力资本是不同于传统物质资本的一种新的资本类型,其水平体现为劳动者的质量,而知识、技术和工作等都是对这种质量的一种衡量。这种定义也是多要素定义方法的一种体现。之后的学者则在舒尔茨的基础上进行了一定的补充,比如 Becker & Tomes(1986)认为除了知识、技术等要素之外,性格、外貌和声誉等特征同样是人力资本质量的体现。国内很多学者在对人力资本进行定义时基本也都是从多要素的视角出发的,比如冯子标和焦斌龙(1999)认为人力资本应为知识、技术、能力与信息等多种要素的集合体,这些要素可以与劳动力本身相分离,但对劳动力进行以上要素的投资才能形成有效的人力资本。李玉江(2006)也认为人力资本是劳动力的教育、保健等要素的综合体现。在知识、技术、能力等传统要素的基础上,也有很多学者做了一些补充,比如教养(严善平,2007)、员工素养和工作态度(蒋天颖和王俊江,2009)等也被相关学者认为是人力资本的构成要素。除了多要素定义视角外,双要素视角和单要素视角的定义相对比较局限,比如 Hatch & Dyer(2004)仅将企业员工的竞争力归结于知识和技能,单要素视角下闫化海和赵武(2004)则认为知识构成了人力资本的全部内容。从资本价值角度出发,学者对人力资本的定义大多取决于其量化的价值,比如张志宏和段兴民(2004)以 EVA 为核心,利用 ESC 和 AHP 等分析方法构建了人力资本动态价值模型并计算个体人力资本的综合相对价值;Pantzalis &Park(2009)则设计了一套相对股票市场估值指标来衡量企业的人力资本价值水平。最后,人力资本的表现形式则由于它的直观性,更多地被用作衡量人力资本水平的方法,如张正堂和陶学禹(2002)利用企业经营者的个人特征和教育背景等来衡量人力资本的水平;Zhang &浙江大学硕士毕业论文 文献综述Kevin(2003)则利用识字率来度量人力资本存量;李海峥,梁赟玲和 Fraumeni 等(2010)则是利用国际通用的 J-F 终生收入法对人力资本水平进行了测算,并形成了《中国人力资本报告》。综上来看,本文对人力资本的定义从多要素视角出发,认为人力资本是知识、教育、技术等多方面在劳动力身上的投资而形成的资本价值;在衡量方式上则采纳了李海峥等的做法,实证部分人力资本水平的数据取自于《中国人力资本报告 2021》。

2.1.2 人力资本的功能与影响因素
除了对人力资本的定义和测量进行了有关研究外,舒尔茨还采用了定量的方式对教育的收益率以及教育对经济增长的贡献进行了测算。此后的学者虽然在理论基础或实证方法上各有创新,但研究内容基本围绕在人力资本对经济增长的贡献和其影响因素两个方面。在对经济增长贡献的研究上,现有的结论基本都认为人力资本对宏观经济起到了一定的促进作用。比如 Denison(1962)采用了不同于舒尔茨的方法,利用历史数据统计分析构建了教育综合指数,同样得出了经济增长可由教育部分解释的结论;Barro(1991)利用入学率衡量人力资本水平,以 1960-1985 年间 98 个国家的数据为样本进行了实证检验,认为人力资本水平对实际人均 GDP 的增长率起到显著的正向影响;盖伦特.琼斯,郑磊和杜育红等(2004)对人力资本促进经济增长进行了跨国稳健性检验,虽然对人力资本的衡量方式不尽相同,但研究认为对经济增长的贡献的确存在。Vandenbussche(2006)也认为教育水平可以促进经济增长,且这种效应在技术经济发达的国家更为明显。在具体传导路径的研究中,姚益龙(2004)总结,教育可以通过多种渠道促进其他部门生产并促进经济发展,比如促进技术进步、改善健康状况以及提高家庭内务劳动生产率等。在对人力资本形成的影响因素探究中,西方早期的经济学家大多仅探究了教育对人力资本的影响,直到 Grossman(1972)提出了健康人力资本和健康人力投资的概念,才使得健康人力资本逐渐与教育人力资本并列,成为影响人力资本形成的两大重要因素。在探究教育对人力资本形成的研究中,Becker(1962)较早地论证了教育是人力资本形成的重要手段,教育投资有利于高素质人力资本的形成;Sahota(1975)和 Lucas(1984)等同样得出了类似的结论。国内学者对此问题的结论同样基本一致,如张琼和张钟文(2021)对 1950-2020 年国内的人力资本水平进行模拟,得出了教育对人力
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资本提升愈加重要的结论。教育影响人力资本形成的具体途径则有后续学者进行了补充,比如 Cheo(2017)认为工人的教育水平体现在其对劳动法的掌握,使得教育水平高的劳动力在竞争中更具优势;James(2015)则认为教育也会通过影响健康提高人力资本水平,比如教育可以强化认知,增强劳动力身体素质,以及缓和身体指标等。在探讨健康对人力资本的影响方面,现有文章主要在 Grossman 的基础上进行了进一步的完善,如 Fogel(1994)认为食物消费和营养是影响健康人力资本的重要因素,会通过降低生病率、死亡率等不同方式,以劳动时间和强度的提升反映人力资本水平
的提升;王弟海(2012)则利用一个扩展的 Ramsey 模型得出了类似结论。此外,除了教育和健康因素对人力资本产生影响,张婷(2017)认为市场需求、政府和企业投资以及物质和精神激励都可以促进人力资本的形成;张梅希(2018)则认为观念因素、制度因素等会对我国人力资本价值提升的产生重要影响,比如传统观念中的重男轻女同样会影响人力资本的形成。

2.1.3 教育投资方式与人力资本形成
在前文总结的影响人力资本形成的因素当中,教育是目前公认的最大影响因素之一,而教育对人力资本的培养与教育资金的投入密切相关。分部门来看,教育资金的投入来源主要有政府和家庭两种,而其中政府的公共财政教育投资要占绝对比重。首先,从政府公共教育投资的角度出发,绝大多数学者支持财政教育支出对人力资本的形成有正面影响,比如才国伟和刘剑雄(2014)用劳动力中受过高等教育的占比来衡量人力资本水平,认为政府的公共教育投资可以对人力资本形成产生显著的促进作用;其次,有关家庭教育投资的研究中,大多数学者同样认为有效的投入会促进人力资本的成,比如 Parcel(2001)等以学生数学和阅读的成绩为研究对象,认为除了学校资源外,家庭资本的投入对学生成绩的促进作用更加明显;方超和黄斌(2018)也是以学生成绩为研究对象,认为家庭教育投资对子女成绩有显著的正向影响,家庭经济条件较差则会掣肘成绩的提升。同时,现有文献在家庭和政府教育支出相互的影响上面又做出了一定的补充,目前的结论主要分为“挤入效应”和“挤出效应”两种。“挤入效应”指政府的财政投入会带动家庭教育投资的提升,比如 Tilak(1991)使用印度的数据发现,政府教育投资和家庭的教育投资相辅相成,呈现明显的正相关关系;Arcalean &Schiopu
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过两阶段教育框架对政府和家庭教育支出之间的关系进行探究,支持“挤入效应”的发生,并且认为其中较大的份额被用于高等教育;才国伟和刘剑雄(2014)等也认为政府教育支出对家庭教育支出存在挤入的情况。相反,“挤出效应”指财政教育支出的增加会减少家庭教育支出,比如张恩碧和王容梅(2015)认为政府的财政教育投资缓解了家庭教育支出压力,从而产生了“挤出效应”。折中的说法来自于杨大楷和孙敏(2010),他们认为政府教育投资在短期内存在挤出的情况,但长期仍会产生挤入效应。在现实层面,正是由于这种挤入或者挤出效应的发生,才使得教育投资结构可以保持在合理的水平上,否则如果单方面占比过大,就可能会导致投资效率低下的情况发生。比如王心怡(2020)认为在教育发达程度低的地区,财政教育投资无法带动家庭教育投资,从而导致资源投入无效率;傅旭东(2003)则反过来认为 21 世纪初期国家庭教育投资增长过快,导致其对即期消费产生了明显的挤出;且缺乏足够的政府公共教育支出相配合,降低了整个教育行业的产出效率。因此,家庭教育投资应该与财政教育投资相辅相成、相互补充,依赖于政府的公共教育财政政策决定投入情况。家庭教育支出作为本文的中介效应,其对人力资本形成的正向影响已不言而喻,但为判断近年来家庭教育支出规模是否过度,本文创新性引入教育投资结构,即家庭教育投资占比作为人力资本形成研究的控制变量,此外,为了更加清晰地了解其影响机制,

本文还引入其二次型进行探究。
2.2 数字普惠金融的有关研究
2.2.1 数字普惠金融的定义与衡量
数字普惠金融是普惠金融与数字金融的有机结合,其核心和基础仍落脚于普惠金融,而最早的普惠金融则是由联合国在 2005 年提出的金融概念。致力于为全社会的各个阶层提供低同质金融服务,使得被传统金融所忽视的小微企业、农村或贫困人口可以以更低的成本获得等质量的金融服务。我国则是在《推进普惠金融发展规划(2016~2020 年)》文件中首次规范了普惠金融的定义,即普惠金融要以公平为原则,以保证服务的内容和质量为基础,为广大有需求但在传统金融模式下得不到满足的小微企业和个人以更低的门槛提供更低成本的金融服务。在互联网+科技时代技术迅速迭代的背景下,数字化技术赋予了普惠金融新的意义和价值,其概念也自然而然地从普
 
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惠金融过渡到了数字普惠金融。
在学术研究中,现有学者在阐述数字普惠金融的定义时基本也是从普惠金融的角度出发的,通过与新时代数字技术的发展相结合对数字普惠金融加以解释。比如易行健和周利(2018)认为数字普惠金融是在普惠金融的基础上,应用新一代创新性互联网技术使得普惠金融的服务范围和触达能力得到了向下拓展的新型服务方式,即数字普惠金融是对普惠金融的一种深化;牛余斌(2018)同样归纳出了类似的定义,即数字普惠金融是在普惠金融的基础上利用数字化手段为传统金融服务降低门槛和成本的一种新形态的服务形式。在对传统普惠金融的衡量上,国内外学者和相关机构均已对此进行了有效的探索,并以较为科学的方法论,采取不同维度的相关金融性指标构建了普惠金融指数测量体系。如普惠金融联盟(Association of Financial Inclusion,AFI)和普惠金融合作伙伴(Global Partnership for Financial Inclusion,GPFI)就提出了用于测量普惠金融指数的普惠金融指标体系,AFI 的指标体系从金融可得性和正规金融服务 2 个维度选取了 5个指标进行搭建;GPFI 则利用了金融可得性等 3 个维度合计 19 个指标搭建了类似的衡量体系。我国中国人民银行金融消费权益委员会则从使用情况、可得性和质量等 3个维度对普惠金融的发展水平进行分析。在拓展到数字普惠金融方面,由于其本身的概念提出时间较晚,因此目前对其进行测量体系搭建的权威参考并不多。直到郭峰,王静一和王芳等(2018)将普惠金融的指标体系与数字化形式的新特征有机结合,从数字普惠金融的覆盖广度、使用深度和数字化程度等 3 个维度选取了 33 个指标进行了体系构建,数字化普惠金融才算有了较为权威的衡量方式。

2.2.2 数字普惠金融的功能
现有文献在针对数字普惠金融或普惠金融功能的研究中,基本以其能否降低弱势群体的信贷门槛及成本和对宏观经济的影响两个方面为主。首先,发展普惠金融最初的目的就是为了缓解金融排斥,因此在降低信贷门槛和成本方面,现有文章已经做了大量的研究。比如 Miriam & Inessa(2009)对墨西哥专注于向低收入人群提供金融服务的阿兹台克银行开业前后的数据对比分析,发现普惠金融的发展能够缓解小微企业和个人的融资约束问题;邹伟和凌江怀(2018)利用中国中小企业的数据样本同样得出了类似结论。在拓展到数字普惠金融的相关研究时,
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万佳彧,周勤和肖义(2020)采用了郭峰等计算的数据,证明了数字普惠金融在缓解企业融资约束方面的效果是显著的;此外,其他学者虽然选取的样本不尽相同,但是结论保持一致,比如喻平和豆俊霞(2020)以及郎香香,张朦朦和王佳宁(2021)等都得出了类似的结论,目前的文献虽然有部分反面声音,但绝大多数都支持数字普惠金融在缓解融资约束上是有效果的。在针对普惠金融宏观影响的研究中,大多数文章聚焦于其对经济增长的贡献。如Sethi & Acharya(2018)基于全球 31 个国家的数据,得出了普惠金融与经济增长之间存在明显的双向因果关系的结论。国内的学者在探究普惠金融对经济增长的贡献时同样得出了类似的结论,如 He Jun(2019)从金融深化和普惠金融的视角出发,拓展了金融内生经济增长模型,证明了金融深化和普惠金融对经济增长的促进作用显著且稳健。在拓展到数字普惠金融方面,周超和黄乐(2020)基于郭峰等计算的数据,证明了数字普惠金融的发展对区域经济有促进作用,且这种促进作用在不同省份显示出明显的异质性;Baoling Ding(2021)则基于安徽省 2011-2018 的数据证明了数字普惠金融有效促进了安徽省农村经济的发展。在针对数字普惠金融对其他宏观主体影响的研究时,不同学者针对家庭收入、企业创业和产业升级等不同方面进行了研究。其中,吴翠红(2020)认为数字普惠金融在缩小家庭收入差距方面效果显著;谭文哲(2021)也认为数字普惠金融的发展可以促使家庭收入的提升,但是这种影响呈现 U 型结构。在针对企业创业的研究中,谢绚丽,沈艳和张皓星等(2018)用新增企业注册信息来衡量创业活跃度,得出了数字普惠金融对创业有显著促进作用的实证结论。在产业升级方面,唐文进,李爽和陶云清(2019)则证明了数字普惠金融对产业升级有显著的促进作用,但通过门槛效应模型可以得出,这种影响是非线性的。总结来看,数字普惠金融与国计民生的各个方面都存在千丝万缕的联系,但在对人力资本的影响研究方面,目前文献却明显不足。

2.3 数字普惠金融与人力资本的关系研究
由于目前关于数字普惠金融与人力资本二者关系研究的文献不多,因此本文从传统的金融发展理论对人力资本的影响出发,对现有的文献进行归纳。从金融发展的角度出发,金融系统的完善在整个宏观经济的建设过程中都起着至关重要的作用,可以
 
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通过合理的资金投资、进出口贸易体系完善以及理性引导居民消费等手段促进经济增长。在影响人力资本方面,有关学者认为金融发展发挥作用的渠道可以分为宏观和微观对资源的调配两种:
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