学校资源对上海基础教育质量与公平的影响——基于国际学生评估项目(PISA 2009)数据的实证研究，本文主要内容关键词为：上海论文,教育质量论文,公平论文,实证研究论文,基础论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：G40－054 文献标志码：A 文章编号：1674－2311(2014)09－0038－08 一、文献综述 本研究中教育公平的概念借鉴Roemer(1998)对机会均等的定义，他使用五个关键词：目标、环境、类型、努力、工具概括了机会均等的概念框架。其中环境是影响个体目标实现程度的外部因素，是个体无法控制或改变的；努力则指个体为实现目标而付出的行动的总和，是个体行动过程中可控的因素。因而任何政策制定者或政府不要求个体为环境带来的差异负责，任何因为努力程度不同产生的差异被认为是可以接受的。本研究中教育机会均等指个人的学业成绩不受不可控的家庭背景的影响。 关于学生成绩影响因素的研究大体上可以分为两类(Todd and Wolpin,2003)：第一类研究基于儿童早期发展理论，从家庭教育投资的角度出发探究父母特征或家庭环境因素与学业成就之间的关系。由于家庭背景通常不可控，这类研究可以在一定程度上反映教育公平程度。第二类研究从教育生产函数的视角出发，将学校教育看作生产过程，关注学校资源投入与学生产出之间的关系。由于学校资源变量通常是可控的，这类研究对于制定有针对性的教育政策及学校改革策略具有重要价值。早期研究者由于很难同时获得有关家庭和学校两方面的数据，因而这两类研究的方法、结论等有着严格的区分(详见Hedges等，1994；Hanushek,1986， 1996)。针对家庭背景与学生成绩关系的研究较为一致地认为父母教育程度、收入水平、职业特征等家庭因素对学业成绩具有显著影响。而与此相反，针对学校资源投入与学生成绩关系的教育生产函数研究却无统一结论。从Coleman(1966)报告到Hanushek(1998)与Krueger(1998)争论在内的多数实证研究显示学校教育资源与学生表现之间缺乏强有力的或者稳定的联系。而Hedges和Greenwald(1996)则指出，学校资源投入与成绩之间的弱关系可能源自计量模型中家庭投入要素的缺失。 随着各个国家大规模调研数据的发展以及计量方法的新进展，越来越多的研究者在同一项研究中同时考察家庭以及学校特征对学生成绩的影响。一些经济学家也从学校资源和家庭背景之间存在相互作用这一角度上进行了更为深入的探讨(孙志军，2009)。学校资源不仅直接影响教育质量(主要是学生成绩)，而且对由家庭背景引起的学生成绩的差异具有调节作用。正是由于可控的学校因素能够纠正不可控的家庭背景因素对学业成绩的影响，这类研究具有重要的政策指导价值。 二、数据及计量模型 (一)数据来源 本研究所用数据来自PISA官方网站(http://www.oecd.org/pisa/)。PISA从2000年开始正式实施，每三年实施一轮，每一轮都包括三个认知领域的测试，并以学生问卷(必选)、学校问卷(必选)以及家长问卷(可选)收集学生的背景信息。2009年共有来自世界上67个国家和经济体的47万名学生参与。作为中国内地首个参与测试的地区，上海共有来自152所中学的5115名学生代表全市各类中学约10万名15岁在校生参加测试。在对数据进行初步处理，剔除缺失值及极端值后，本研究样本由4983名学生组成。本文使用学生问卷及学校问卷中的相关变量获取学生及学校背景信息。 (二)基本模型 本研究以上海地区15岁中学生的数学、阅读及科学成绩作为被解释变量，以学生个体及家庭背景，学校特征作为解释变量建构计量模型，重点关注学校对上海基础教育质量和公平的影响。本文借鉴Hanushek(1979)教育生产函数模型，根据PISA数据特点，采用截面数据函数模型，模型基本形式如下： A=β0+β1B+β2P+β3S+β4B×S+μ 其中，A表示学生成绩，B指学生个人及家庭背景，P表示学生所处学校的同伴特征，S表示学生所在学校特征，μ表示误差项。β0，β1，β2，β3为待估计参数，其中β1表示家庭背景对学生成绩的直接影响，β2表示学校同伴特征对学生成绩的直接影响，β3表示学校特征对学生成绩的直接影响。家庭背景特征对于学生成绩的影响随着所处学校特征的不同而异，这一效应由家庭和学校变量交互项的系数β4反映。此时，家庭背景变量对于学生成绩的影响作用变为(β1+β4S)。 (三)变量定义 为了适应国际比较的需求，PSIA 2009的数学、阅读及科学成绩均已转化为均值500分，标准差为100分的标准化分数。考虑到数据抽样结构，PISA对于每个学科成绩提供了5个“合理值(Plausible Value)”，本研究选取第1个“合理值”进行回归分析①。现将主要解释变量定义如下。 1.学生个体及家庭背景。本文选择四个学生个体及家庭背景变量作为对教育公平的考察。第一，学生性别。二分虚拟变量，令男生=1，女生=0。第二，家庭移民背景②。根据学生个人及父母是否出生在上海地区，家庭移民状况分为以下五类：(1)上海本地。指父母双方至少一方在上海出生的学生。(2)大陆一代移民。指父母双方均在上海以外的中国大陆地区出生，本人也在上海以外中国大陆地区出生的学生。(3)大陆二代移民。指父母双方均在上海以外的中国大陆地区出生，本人在上海本地出生的学生。(4)国际(包含港澳台)一代移民。指父母双方至少一方在港澳台或者外国出生，本人在上海以外的国家或地区出生的学生。(5)国际(包含港澳台)二代移民。指父母双方至少一方在港澳台或外国出生，本人在上海本地出生的学生。第三，家庭结构。根据子女经常居住的对象，分为以下三类：(1)双亲家庭；(2)单亲家庭；(3)其他家庭，即学生与父母之外的其他监护人或兄弟姐妹居住。第四，家庭经济、社会、文化背景。PISA使用家庭经济社会文化地位指数(ESCS)综合考察父母的受教育程度、职业特征以及家庭拥有物，其中家庭拥有物指数由衡量家庭财富、家庭文化以及家庭教育资源的多个变量构成③。学生所处的年级为个人和家庭层面的控制变量④。 2.学校教育资源。本研究关注的学校变量包括学校生师比、教师质量以及学校教育资源质量。以上三个变量能够反映学校真实的资源投入状况以及不同学校的教育资源差异。其中，教师质量变量由具有正规资格证书教师的比例和具有大学及以上学历教师的比例两个变量通过因子分析获得。学校教育资源质量变量同样为因子得分，主要考察学校是否存在教育资源短缺，比如科学实验室设备、教学资源(如教科书)、教学用计算机、互联网计算机、计算机教学软件、视听教材等。由于以上学校变量可能受到学校规模和学校类型的影响，本文将学校规模和类型作为学校层面控制变量。其中学校类型分为三类：(1)公立学校；(2)私立公费学校；(3)完全私立学校。 3.学校同伴特征。本研究使用学校平均经济社会文化地位衡量学校的同伴影响。该变量并非学校直接的资源投入要素，但是具有相似背景的学生在相同的环境中共同学习会对学业成绩产生影响，并带来学习氛围和教育资源的差异，比如有研究表明，在经济社会文化地位较高的学校具有较少的纪律问题，更和谐的师生关系，较高水平的教师士气，以及有助于提高学业成绩的整体学校氛围(OECD,2011)。 4.家庭背景与学校变量的交互项。本研究的核心主题是考察家庭背景对学生成绩的影响随学校的不同而异，因此我们建立学校特征和四个家庭背景变量的交互项，包括学校生师比、学校教师质量、学校教育资源质量分别与学生性别、家庭移民状况、家庭结构、家庭经济社会文化地位之间的两两交互。根据家庭背景变量及交互项回归系数的符号，判断学校对于家庭背景与学业成绩关系的调节作用。 三、实证研究结果 我们针对数学、阅读、科学成绩分别建构了四个回归模型，模型1仅含有学生个体和家庭背景变量，模型2含有学生个体、家庭背景和学校特征变量，模型3在模型2的基础上加入了家庭背景和学校特征变量的交互项，模型4又加入了学校平均经济社会文化地位，作为本研究的全模型。 (一)教育机会均等：个人、家庭背景与学业成绩的关系考察 首先看一下上海地区学生成绩的性别差异。全模型的结果显示，男生的数学成绩高出女生12.45分，科学成绩高出女生13.29分，而男生的阅读成绩比女生低30.67分。由于全模型控制了学校变量，因而学业成绩的性别差异可能反映了家庭对男生和女生教育重视程度及资源投入水平的不同，也可能与男生和女生在学科优势的差异有关。 本研究选取了三个家庭背景，分别是家庭移民状况，家庭结构以及家庭经济社会文化地位。三个学科全模型(模型4)的回归结果显示家庭移民状况对上海学生的影响主要体现在第二代移民与本地学生的成绩差异上：大陆二代移民的数学、阅读及科学成绩比上海本地学生分别低36分、13分和25分。国际二代移民的阅读和科学成绩比上海本地学生低43分和47分。尽管第一代移民(大陆一代和国际一代)在三个学科上的表现也低于上海本地学生，但成绩差异并没有达到显著水平。家庭结构对上海学生的影响仅体现在数学成绩模型中，单亲家庭学生的数学成绩显著低于双亲家庭学生(差异在13分左右)。家庭经济社会文化地位是反映家庭综合状况的重要指标，三个学科模型1、模型2和模型3一致显示，家庭经济社会文化背景对学业成绩具有显著的正向影响。具体来说，家庭经济社会文化地位指数每提高1个标准分，三个学科成绩提高20分到30分不等。然而值得注意的是，三个学科的模型4结果却显示，在加入了学校平均经济社会文化地位指数后，学生个体的家庭经济社会文化地位对学业成绩的作用不再显著。这一结果说明，学生个体的家庭经济社会文化背景对成绩并不具有直接影响，而主要通过将学生分配到由相似家庭背景学生组成的学校中去而间接影响成绩。换句话说，具有较高家庭经济社会文化地位的学生可能利用家庭地理位置进行择校，或是借助学校招生政策分流，进入平均经济社会文化地位较高的学校，受到同伴效应的影响，从而具有较高的学业成绩。 (二)学校与教育质量：学校资源与学业成绩的关系考察 首先来看学校层面的两个控制变量。私立学校学生的成绩要好于公立学校学生，完全私立学校学生的数学成绩比公立学校学生显著高出24分左右。另外，学校规模越小，学生成绩越好。 本研究选取了三个反映学校资源特征的学校变量，分别是生师比、教师质量和教育资源质量。三个学科所有模型的结果一致显示，学校生师比越高，学生的数学、阅读和科学成绩越差。教师质量对上海学生三个学科成绩均具有显著的正向影响。具体来说，教师质量每提高1个标准分，学生的数学成绩提高14分，阅读成绩提高11分，而科学成绩提高7分。然而，学校教育资源质量对于上海学生三个学科的成绩均没有显著影响。值得注意的另一个学校层面变量是学校平均经济社会文化地位，三个学科的结果一致显示，学校中学生家庭背景指数的均值对数学、阅读和科学成绩具有显著的正向效应，且影响系数很大。具体来说，学校平均经济社会文化地位每提高1个标准分，学生的数学成绩提高72分，阅读成绩提高53分，而科学成绩提高56分。这一结果说明，除了教师因素之外，学校中学生的家庭背景结构对于学业成绩具有十分重要的影响。 (三)学校资源与教育公平：学校对家庭背景效应的调节作用考察 学校是否能够减轻学生家庭背景对成绩的影响是本文关注的核心议题。对这一问题的回答主要来自回归模型中学校变量与家庭背景的交互效应。 首先是数学成绩模型。模型3和模型4结果显示学校变量不能改变上海学生数学成绩的性别差异及家庭结构差异，学校变量仅对家庭移民状况与数学成绩的关系具有一定调节作用。统计表明，生师比值在15.8以下时，大陆二代移民的数学成绩显著低于上海本地学生，这种差距随着生师比的提高逐渐缩小；当学校生师比大于15.8时，大陆二代移民的数学成绩超过了上海本地学生，并随生师比提升不断提高，但其他移民背景学生的数学成绩随生师比的提升不断下降，不同移民背景学生的成绩差异也越来越大。因此当学校生师比在16左右时，来自不同移民背景家庭的学生数学成绩的差异最小。 在阅读成绩模型中，学校变量同样无法改变上海学生阅读成绩的性别差异，仅对因家庭移民状况导致的阅读成绩差异有显著的调节作用。统计表明，具有不同移民背景的学生之间的阅读成绩差异随学校生师比的变化并不明显，但我们发现当学校生师比小于19.3时，上海本地学生的阅读成绩具有明显优势，而当学校生师比高于19.3时，大陆二代和大陆一代移民学生的阅读成绩超过了上海本地学生。随着生师比进一步提高，所有移民背景家庭学生的阅读成绩都不断下降，其中上海本地学生成绩下降速度最快。另一个对学生家庭背景效应具有调节作用的学校变量是教师质量，这个变量与大陆二代移民的交互项系数为负值，且系数值较大。具体来说，学校教师的平均质量每提高1个标准分，大陆二代移民与上海本地学生阅读成绩的差异将变化11分左右。不同移民背景学生的阅读成绩差异随着教师质量的提高不断缩小。除了大陆二代移民外，其他所有移民背景学生的阅读成绩都随学校教师质量的提升而不断提高，其中国际一代移民学生的成绩提升幅度最大。大陆二代移民学生的阅读成绩尽管一直处于优势，但在教师质量较高的学校中落后于上海本地学生，且这种差异随教师质量的提高不断拉大。另外，学校教师质量与家庭经济社会文化地位变量的交互项系数符号为正，在10％水平上显著。学校教师质量对家庭经济社会文化地位较低(－5到－3之间)和较高(－3到2之间)的两个学生群体的阅读成绩具有调节作用。具体来说，家庭背景较差学生的阅读成绩随着学校教师质量的提高，从最高分数段(红色区域)降低到中等分数段(绿色区域)；家庭背景较好学生的阅读成绩随着学校教师质量的提高，从最低分数段(蓝色区域)逐渐提高到最高分数段(红色区域)，这说明，学校教师质量加强了家庭经济社会文化背景对阅读成绩的影响。 最后是科学成绩模型。学校变量同样无法改变上海学生科学成绩的性别差异，但学校生师比、教师质量变量对家庭移民状况与学生科学成绩的关系具有显著的调节作用。在生师比较低(小于15.8)的学校，大陆二代移民的科学成绩低于上海本地学生，且这种差距随着学校生师比的提升不断缩小。当学校生师比较大(大于15.8)时，大陆二代移民的科学成绩超过了上海本地学生，并随生师比的提高继续增加。其他移民背景学生的科学成绩随学校生师比的提高不断下降，不同移民背景学生成绩的差异也越来越大。因此，学校生师比为16左右时，不同移民背景学生的科学成绩差距最小。学校教师质量具有缩小不同移民背景学生科学成绩的作用。其中，教师质量对国际一代移民科学成绩的提升作用最大，其次是对上海本地学生及大陆一代移民。尽管大陆二代移民的科学成绩一直处于优势，但随着学校教师质量的提高，其相对优势不断缩小，并最终落后于上海本地学生，且这种差距随着学校教师质量的进一步提高而不断拉大。 四、结论与讨论 研究发现，上海中学生的数学、阅读及科学成绩均存在显著的性别差异，单亲家庭学生的数学成绩显著低于双亲家庭学生，所有移民学生的成绩都低于上海本地学生，但仅二代移民与上海本地学生成绩的差异达到了显著水平。从科尔曼报告开始，多数研究结论一致认为家庭经济社会文化地位对学生的成绩具有重要的预测作用。本文的研究结论表明家庭经济社会文化背景对于上海学生的成绩不具有直接影响，而是具有“分配”优质教育机会和学校资源的功能。换句话说。具有较高经济社会文化地位的学生通过择校等方式进入同样由较好家庭背景学生组成的学校，进而获得不同水平的教育资源、学校氛围及同伴影响，从而间接影响成绩。 学校变量与家庭背景的交互效应是本研究的重点。教师资源(生师比和教师质量)和学校学生构成(学校平均经济社会文化地位)是学业成绩的直接影响因素，也是上海地区基础教育质量的决定性要素。学校的教育资源质量对学生成绩没有显著影响，这一结论与Hanushek(1986,1989,1997)的多个综述的结论一致。交互效应结果显示学校生师比及教师质量对于家庭背景引起的成绩差异具有一定的调节作用。当学校生师比在16左右时，不同移民背景学生的数学和科学成绩差异最小，而当学校生师比在19左右时，不同移民背景学生的阅读成绩最小。学校教师质量缩小了移民背景对学生阅读和科学成绩的影响效应⑤，但扩大了优势家庭背景学生和处境不利学生的阅读成绩差异。 由以上结果我们可以看出，上海地区基础教育依然存在个人及家庭背景引起的教育机会不均等，学校能够在一定程度上改善这种教育不公平，但调节作用十分有限。笔者认为上海地区基础教育发展首先应努力缩小不同学校之间的资源差异及学生家庭背景构成差异。其次要努力降低学校差异对学生成绩的影响，比如减少家庭择校行为和任何形式的学校分流，降低家庭背景对教育资源的筛选作用。第三，要注意发挥生师比、高质量教师等学校教育资源对基础教育质量和公平的积极作用，避免其可能带来的消极影响。最后，要特别注意那些由家庭因素导致的，学校资源变量无法改善的教育不平等状况，如性别差异、家庭结构差异，并留意某些学生群体的特殊性，如二代移民，特别是大陆二代移民学生的学业发展。 本研究存在以下局限。首先上海地区2009年是第一次参与PISA，因而我们无从获得同一学生样本的纵向追踪数据。仅能使用2009年的截面数据，缺乏对学生成绩变化趋势的考察。其次，由于PISA问卷中没有关于学生初始能力或动机的相关问题，我们无法在回归模型中控制学生的个人能力，因此本研究得出的有关家庭背景及学校特征与学生成绩关系的结论并非一种因果关系。最后，由于PISA的抽样单位是学校而非班级，我们无法收集有关班级或学科教师的相关信息，本研究中使用的教师变量是基于校长问卷间接收集的有关整个学校教师的平均状况。 注释： ①同时使用5个“合理值”、1个最终学生权重和80个重复权重的STATA程序将进行405次迭代，而使用1个合理值将使迭代次数降低为80次，且估计结果和样本方差均不存在偏误。 ②PISA数据中原始的家庭移民状况变量根据学生本人和父母出生在中国或者外国为依据进行划分，仅包括上海本地学生、国际一代移民和国际二代移民三类。本研究将出生地为中国进一步划分为上海地区和大陆其他城市。 ③主要通过询问学生家中是否具有书桌、自己的房间、安静的学习环境、教育软件、是否能够上网、自己的计算器，家中是否具有经典书籍、诗集、艺术作品等，以及家中是否具有DVD、洗碗机、手机、电视、电脑、汽车等。 ④尽管PISA考察15岁学生的学业成就，但由于各个国家和地区教育系统的差异。这些具有相同年龄的学生分布在不同的年级中。而上海样本显示，大部分学生处于初中三年级和高中一年级。 ⑤大陆二代移民的回归结果显示出一定的独特性：他们的学业成绩随学校生师比的提高具有上升趋势，而随着学校教师质量提高具有下降趋势。教师质量扩大了大陆二代移民和上海本地学生阅读和科学成绩的差距。这与其他移民背景学生及上海本地学生的情况完全相反，而笔者目前无法解释大陆二代移民结果的特殊性。