本文采用广义倾向得分匹配(GPSM)方法，对中国2010 - 2017年的教育收益进行了估计，该方法处理的是一个连续的处理变量。将结果与经典Mincerian方程的OLS估计值以及两种工具变量方法(即2SLS和Lewbel)的估计值进行比较。我们使用的是中国综合社会调查数据，包括2020年新发布的子集。我们发现，2010-2015年，中国的教育回报略有下降，但在2017年有所回升。通过更灵活的GPSM方法，我们还发现，大学教育的回报仍然高于中等或义务教育的回报。与两种工具变量方法相比，GPSM估计也更接近OLS估计。