學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響機制研究
——基于對JX縣小學(xué)問卷調(diào)查的實證分析

李 祥 云，魏 萍

(中南財經(jīng)政法大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，湖北 武漢 43007)

20世紀(jì)90年代以來，我國義務(wù)教育過程中的資源配置均衡問題一直是國內(nèi)學(xué)者研究的熱點。大量實證研究的結(jié)果表明，我國義務(wù)教育資源配置不僅存在嚴(yán)重的城鄉(xiāng)和地區(qū)差異，且同一教育行政管轄區(qū)內(nèi)校際間的差異也比較大。這些研究結(jié)論使得我國義務(wù)教育財政政策的制定一直單純地致力于促進教育資源配置均衡。然而，早在20世紀(jì)60年代，具有劃時代意義的《科爾曼報告》就明確指出，資源配置均衡并不等于教育發(fā)展均衡[1]。在《科爾曼報告》提出這一觀點之后，國外學(xué)者圍繞學(xué)校投入與學(xué)生成績之間的關(guān)系問題展開了大量的研究。漢納謝克(Hanushek)總結(jié)了20世紀(jì)90年代以前有關(guān)這方面的187項研究成果，發(fā)現(xiàn)這些關(guān)于發(fā)達(dá)國家尤其是美國的研究均得出了較為一致的結(jié)果，即家庭背景對學(xué)生成績的影響非常重要，同伴對學(xué)生成績的影響是模糊的，而學(xué)校資源配置與學(xué)生成績之間并不存在很強的相關(guān)性。漢納謝克由此推斷出了兩個潛在的政策性結(jié)論：一是既然在當(dāng)前制度下學(xué)校資源投入與學(xué)生成績并不存在很強的相關(guān)性，那么教育政策也就不能簡單地根據(jù)學(xué)校資源投入來制定；二是既然通用的代表學(xué)校教育質(zhì)量的指標(biāo)，如班級規(guī)模、教師的受教育程度和工齡等指標(biāo)并不與學(xué)生成績有很強的相關(guān)性，那么教育政策的制定也不能簡單地以這些指標(biāo)為基礎(chǔ)[2]125?？傊延械难芯勘砻?，僅以學(xué)校資源投入為基礎(chǔ)的教育政策是不可能成功的，并且強調(diào)教育政策的制定要以學(xué)生成績?yōu)榛A(chǔ)的重要性[3]。當(dāng)然，這些來自于發(fā)達(dá)國家的研究結(jié)論并不一定適合于發(fā)展中國家。因此，本文采用多層線性模型，對來自JX縣小學(xué)問卷調(diào)查的兩層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行檢驗和分析，從學(xué)校和家庭背景這兩個層面探討學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響機制，以期能為我國制定有效的義務(wù)教育財政政策提供參考。

一、問題的提出與研究假設(shè)

(一)問題的提出

不少學(xué)者認(rèn)為，發(fā)達(dá)國家生均教育資源的巨額投入導(dǎo)致了研究者很難分辨出學(xué)校資源投入對學(xué)生成績的邊際影響，發(fā)展中國家與發(fā)達(dá)國家在學(xué)校投入上的巨大差異，很有可能使得學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響出現(xiàn)不同的研究結(jié)果。漢納謝克(Hanushek)總結(jié)了96篇有關(guān)發(fā)展中國家教育資源配置與學(xué)生成績關(guān)系的研究文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家學(xué)校資源配置尤其是學(xué)校設(shè)備對學(xué)生成績的影響確實比發(fā)達(dá)國家相關(guān)研究結(jié)果所顯示的影響大[2]148。近年來，國內(nèi)有少數(shù)學(xué)者開始關(guān)注學(xué)校資源配置與學(xué)生成績之間的關(guān)系問題，這些為數(shù)不多的國內(nèi)研究表明我國初等學(xué)校的資源配置對校際間學(xué)生平均成績有顯著的影響[4-5]。

對于發(fā)展中國家來說，無論是國內(nèi)的還是國外的研究均表明，家庭背景和學(xué)校資源配置是影響中小學(xué)學(xué)生成績的兩個關(guān)鍵因素。但是，現(xiàn)有的研究將這兩個因素對學(xué)生成績的影響區(qū)別看待，尤其是在研究學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響時，一般假定家庭背景對學(xué)生成績的影響在資源配置不同的校際間不存在差異，將研究重點放在學(xué)校資源配置對校際間學(xué)生平均成績是否存在顯著的影響以及各種投入對校際間學(xué)生平均成績的影響程度上。而針對家庭背景對學(xué)生成績的影響是否受制于學(xué)校資源配置，即家庭背景對學(xué)生成績的影響在不同資源配置的學(xué)校之間是否具有差異這一問題，現(xiàn)有的研究卻沒有進行深入的探討。因此，本文提出并試圖弄清兩個問題：一是學(xué)生成績的總體差異在多大程度上是由學(xué)校資源配置不同引起的；二是學(xué)校資源配置究竟是如何影響學(xué)生成績的。

(二)研究假設(shè)

為了探討學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響路徑與作用機制，本文提出了一系列可供檢驗的假設(shè)。假設(shè)分為兩類：一是關(guān)于學(xué)生平均成績因?qū)W校資源配置的不同而變化的假設(shè)(A)；二是關(guān)于家庭背景對學(xué)生成績的影響隨學(xué)校資源配置的不同而變化的假設(shè)(B)。

在具體提出兩類假設(shè)之前，需要進一步明確影響學(xué)生成績的家庭因素、學(xué)校資源配置的具體指標(biāo)。按照國內(nèi)外有關(guān)這方面研究的慣例[6]，本文用全縣統(tǒng)一考試的學(xué)生語數(shù)成績代表學(xué)生成績；在具體指標(biāo)選擇方面，為了便于比較，本文盡量與現(xiàn)有國內(nèi)研究選擇的指標(biāo)保持一致，同時根據(jù)本研究的需要和數(shù)據(jù)可獲得性，適當(dāng)增加和修改了一些指標(biāo)。影響學(xué)生成績的主要因素見表1。

表1 影響學(xué)生成績的主要因素

在學(xué)校層面的主要影響因素中，本文沒有選擇人員經(jīng)費，主要是因為人員經(jīng)費與師生比例和高級教師比例呈高度正相關(guān)，即在一所學(xué)校的學(xué)生數(shù)量確定的情況下，教師數(shù)量越多，教師職稱越高，人員經(jīng)費撥款也越多。另外，已有的研究常采用教師的學(xué)歷和職稱結(jié)構(gòu)來反映學(xué)校間教師素質(zhì)的高低，而這兩個指標(biāo)在本課題組調(diào)查的30多所小學(xué)中均達(dá)到了80%以上，且校際間差異很小。相比較而言，教師職稱結(jié)構(gòu)的校際差異要略大于教師學(xué)歷，故本文采用了高級教師比例這一指標(biāo)來衡量學(xué)校教師隊伍質(zhì)量。

1.學(xué)校資源配置影響學(xué)生平均成績的校際差異

本課題組主要關(guān)注的是在資源配置不同的學(xué)校之間學(xué)生平均成績是否存在顯著的差異。雖然已有國內(nèi)研究證實了這一點，但作為研究的必要步驟，仍需要檢驗。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)A1：學(xué)校間學(xué)生平均成績存在顯著的差異。

以往的研究發(fā)現(xiàn)，師生比例、高級教師比例和公用經(jīng)費對學(xué)生平均成績的提高有顯著的正向作用。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)A2：師生比例越高的學(xué)校，生均成績越高；

假設(shè)A3：生均公用經(jīng)費越高的學(xué)校，生均成績越高；

假設(shè)A4：高級教師比例越高的學(xué)校，生均成績越高。

已有研究得出比較一致的結(jié)論是：生均成績與生均圖書冊數(shù)呈正相關(guān)，而與生均固定資產(chǎn)無顯著關(guān)系。本課題組在實地調(diào)查中卻發(fā)現(xiàn)：生均固定資產(chǎn)總值較高的學(xué)校都是辦學(xué)規(guī)模較大的重點和示范學(xué)校；與此相反，生均圖書冊數(shù)受學(xué)校規(guī)模的影響，規(guī)模大的學(xué)校生均圖書冊數(shù)反而比規(guī)模小的學(xué)校生均圖書冊數(shù)少。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)A5：生均固定資產(chǎn)總值越高的學(xué)校，生均成績越高；

假設(shè)A6：生均圖書冊數(shù)越多的學(xué)校，生均成績越低；

假設(shè)A7：學(xué)校規(guī)模越大，生均成績越高。

2.學(xué)校資源配置對家庭背景影響學(xué)生成績的制約與調(diào)節(jié)作用

在關(guān)注學(xué)校資源配置不同的學(xué)校之間學(xué)生平均成績是否存在顯著差異的基礎(chǔ)上，本文更關(guān)注家庭背景對學(xué)生成績的影響是如何受制于學(xué)校資源配置的。本文認(rèn)為，正是由于學(xué)校資源配置的不同，才導(dǎo)致家庭背景對學(xué)生成績的影響在校際間出現(xiàn)了差異。

家庭背景通常用家庭住址、父母受教育程度、父母職業(yè)、家庭收入、家庭規(guī)模、家庭關(guān)系等指標(biāo)表示(見表1)。在不考慮學(xué)校資源配置的情況下，現(xiàn)有研究表明，來自農(nóng)村、父母文化程度低、家庭貧困、父母從事體力勞動或低端服務(wù)行業(yè)、家庭關(guān)系不好、家庭規(guī)模大的學(xué)生成績比較差。也就是說，較差的家庭背景對學(xué)生成績產(chǎn)生了消極影響。而本文將進一步探討學(xué)校不同的資源配置是否強化或弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響。

由于代表家庭背景的變量和學(xué)校資源配置的變量都比較多，使得兩個層面多變量之間的相互影響顯得異常復(fù)雜，為了使復(fù)雜問題簡單化且又能說明問題，需要對兩個層面的變量進行篩選。在學(xué)校層面上，本文主要選擇了具有代表性、差異比較大的3個變量，即師生比例、生均公用經(jīng)費和生均固定資產(chǎn)總值。在家庭層面上，究竟哪些家庭背景變量對學(xué)生成績的影響在校際間存在差異，這需要在實證分析中把所有變量納入模型中進行檢驗。本文基于觀察的初步判斷如下：

B1：家庭背景對學(xué)生成績的影響受制于學(xué)校的資源配置狀況；

B2：較高的師生比例能弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響；

B3：較高的生均公用經(jīng)費能弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響；

B4：較高的生均固定資產(chǎn)能弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響。

二、分析工具、數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

(一)分析工具的選擇

前文討論已表明，學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響包含兩個層面。要弄清這兩個層面極其復(fù)雜的關(guān)系，就需要特殊結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，并引入新的分析工具。而統(tǒng)計學(xué)中的多層線性模型[7]，恰好適合本研究的需要。

傳統(tǒng)的線性回歸分析的基本先決條件是線性、正態(tài)、方差齊性以及獨立分布，但對于分層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)而言，后兩個假設(shè)往往不成立。多層線性回歸模型(HLM)正是為了對應(yīng)此類數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的，并在近年來的應(yīng)用中愈發(fā)成熟，使研究者可以同時處理學(xué)校和學(xué)生個體兩個層面的數(shù)據(jù)，進而估計各個層面上的變化，以及各個變量之間的關(guān)系。這些特征正好符合本文的研究目的，因此本文將使用HLM模型從學(xué)校和學(xué)生個體兩個層面來分析學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響及其作用機制。

(二)數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

在中國，縣(縣級區(qū)或市)級政府是義務(wù)教育管理和財政支出的責(zé)任主體，促進縣域內(nèi)義務(wù)教育均衡發(fā)展也是中央和地方追求的近期目標(biāo)。為使研究的結(jié)論對教育政策制定更具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義，與已有跨省或跨縣調(diào)查獲取數(shù)據(jù)的國內(nèi)研究不同，本課題組選擇了一個縣域內(nèi)的小學(xué)作為調(diào)查對象。按照研究的目的，本課題組在精心準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上于2012年4月25日至5月10日對W市轄JX郊縣的小學(xué)進行了調(diào)研。為保證樣本的代表性，調(diào)查采用了隨機抽樣的方法，首先根據(jù)學(xué)校分布的地理位置、學(xué)校類型和學(xué)校規(guī)模從JX郊縣的50余所小學(xué)中抽取30所小學(xué)作為調(diào)研的對象，教學(xué)點均被排除在外。共獲取了兩類數(shù)據(jù)資料：一是學(xué)校資源配置數(shù)據(jù)，主要通過查閱2011年JX縣的教育統(tǒng)計年鑒而獲取；二是學(xué)生家庭背景資料，主要通過學(xué)生問卷的方式而獲取，以查閱學(xué)生檔案作為補充。在30所小學(xué)中，選擇了五年級(代表高年級)和三年級(代表低年級)作為問卷調(diào)查的對象。如果所在學(xué)校五年級和三年級的班級數(shù)分別超過了2個班(含2個班)，只抽取班級數(shù)為奇數(shù)的班級。共發(fā)放問卷2 454份，回收問卷2 445份，其中有效問卷2 403份，回收率為99.63%，有效率為97.92%。表2和表3顯示了兩類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述性分析(限于篇幅，本文只列出了五年級的分析結(jié)果，以下涉及的學(xué)生成績均指五年級學(xué)生的平均成績)。

表2 家庭背景與學(xué)生成績差異的相關(guān)性統(tǒng)計描述

注：家庭收入狀況用家用電器數(shù)目的多少加以區(qū)分。

表2顯示，家住農(nóng)村、父母失業(yè)或從事的職業(yè)地位越低、父母受教育程度越低、家庭越貧困、家庭關(guān)系越不好的學(xué)生，其語數(shù)平均成績越差，即家庭背景好壞與學(xué)生成績高低顯著相關(guān)。另外，來自不同家庭規(guī)模的學(xué)生，其語數(shù)成績無明顯差異，因此本文沒有列舉出來。

表3 學(xué)生平均成績、學(xué)校資源配置的校際差異

表3顯示，校際之間學(xué)生語文、數(shù)學(xué)平均成績標(biāo)準(zhǔn)差分別為5.79和7.16，變異系數(shù)分別為0.08和0.09，表明校際之間學(xué)生語數(shù)平均成績均存在一定差異。就校際之間資源配置的差異而言，除了高級教師比例的校際差異較小以外，其他各項資源配置的校際差異都比較大，其變異系數(shù)均在0.8以上。

三、多層線性模型分析

按照本文的研究目的和研究設(shè)計，通過多層線性模型分析，主要弄清兩個問題：一是學(xué)生成績的總體差異在多大程度上是由學(xué)校資源配置不同引起的；二是學(xué)校資源配置究竟是如何影響學(xué)生成績的。

(一)學(xué)校資源配置對學(xué)生成績總體差異的影響程度

要弄清校際之間資源配置的不同對學(xué)生成績總體差異的影響程度，就要對學(xué)生成績總體差異進行分解，而使用HLM的一個優(yōu)勢就是它可以將學(xué)生總體成績差異分解到不同層級里，并給出一個定量指標(biāo)表示不同層級所導(dǎo)致的成績差異占總體差異的份額。本文使用HLM的零模型分別對學(xué)生的語文成績和數(shù)學(xué)成績總體差異進行了分解，具體模型如下：

第一層：achievementsij=βs0j+rsij

第二層：βs0j=γs00+μs0j

表4 學(xué)生成績總體差異的固定效應(yīng)分解結(jié)果

表5 學(xué)生成績總體差異的隨機效應(yīng)分解結(jié)果

從表4、表5中可以看出，學(xué)生語文成績和數(shù)學(xué)成績的截距平均數(shù)分別為71.08和77.69。在方差成分中，語文成績的組內(nèi)方差為138.76，組間方差為30.96，χ2值為286.38；數(shù)學(xué)成績的組內(nèi)方差為202.02，組間方差為46.77，χ2值為283.07。它們都在29個自由度下，P值接近于0，表明學(xué)校間的學(xué)生語文和數(shù)學(xué)平均成績的差異都十分顯著(證實假設(shè)A1)。根據(jù)HLM給出的方差成分在兩個層級的分布，通過進一步分解、計算，可以得出學(xué)生語文與數(shù)學(xué)成績的總體差異在學(xué)校間和學(xué)校內(nèi)部分解的結(jié)果：學(xué)校間的效應(yīng)比例分別為18.24%和18.80%，學(xué)校內(nèi)部的效應(yīng)比例分別為81.76%和81.20%。換言之，因校際之間資源配置的不同造成了學(xué)生的語文與數(shù)學(xué)平均成績的差異，且這部分的差異分別達(dá)到了學(xué)生平均成績總體差異的18.24%和18.80%(要遠(yuǎn)大于0.1或10%)。

(二)學(xué)校資源配置影響學(xué)生成績的多層線性模型分析

為了進一步探討學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響，就需要建立一個在兩個層面都加入自變量的完整兩水平線性模型。如前所述，代表家庭背景的變量較多，需要進行篩選。首先，根據(jù)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)父親職業(yè)和母親職業(yè)以及父親受教育程度和母親受教育程度呈高度正相關(guān)。為避免多重共線問題，本文選擇了相關(guān)性較大的父親職業(yè)和母親受教育程度這兩個變量來分別代表父母職業(yè)和父母受教育程度。其次，通過建立隨機回歸模型對余下的家庭背景變量進行分析。隨機回歸結(jié)果顯示，家庭住址和家庭關(guān)系對學(xué)生語文、數(shù)學(xué)成績的影響在校際間不存在顯著差異，而父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入對學(xué)生語文、數(shù)學(xué)成績的影響在不同資源配置的學(xué)校之間存在顯著的差異，即這4個家庭背景變量需要建構(gòu)第二層模型作進一步分析(驗證了假設(shè)B1)。由于篇幅所限，本文略去了隨機效應(yīng)模型及其回歸結(jié)果。至于在第二層模型中需要引入的自變量，前面理論分析和假設(shè)中已經(jīng)作了篩選。因此，學(xué)生語文、數(shù)學(xué)平均成績的兩層線性模型為：

第一層模型：

achievementsi=βs0j+βs1joccupationij+βs2jeduij+βs3jattitudeij+

βs4jincomeij+βs5jaddressij+βs6jrelationij+γsij

第二層模型：

βs0j=γs00+γs01PUBEPj+γs02TSj+γs03HTj+γs04FIXPj+γs05BOOKPj+γs06SCALEj+μs0j

βs1j=γs10+γs11PUBEPj+γs12TSj+γs13FIXPj+μs1j

βs2j=γs20+γs21PUBEPj+γs22TSj+γs23FIXPj+μs2j

βs3j=γs30+γs31PUBEPj+γs32TSj+γs33FIXPj+μs3j

βs4j=γs40+γs41PUBEPj+γs42TSj+γs43FIXPj+μs4j

其中，s、i、j所代表的意義同前；occupation代表父親職業(yè)，edu代表母親受教育程度，attitude代表父母對學(xué)生成績的態(tài)度，income代表家庭收入，address代表家庭所在地區(qū)，relation代表家庭關(guān)系；PUBEP代表生均公用經(jīng)費，TS代表師生比例，HT代表高級教師比例，F(xiàn)IXP代表生均固定資產(chǎn)總值，BOOKP代表生均圖書冊數(shù)，SCALE代表學(xué)校規(guī)模。

表6 學(xué)校資源配置直接影響學(xué)生成績的HLM模型分析結(jié)果

注：“*”“**”“***”分別表示在20%、10%和5%的水平上顯著(下同)。

表7 學(xué)校資源配置間接影響學(xué)生成績的HLM模型分析結(jié)果

學(xué)校資源配置對學(xué)生成績直接影響的回歸結(jié)果見表6。表6所列出的自變量是第二層模型的第一個方程即第一層模型的截距方程的自變量，這些變量的回歸系數(shù)表示各種學(xué)校資源對學(xué)生成績的直接影響程度。

學(xué)校資源配置對學(xué)生成績產(chǎn)生直接和間接的影響(參見表6、表7)。表7中所列出的自變量分為兩個層級，其中第一列是指層級一的個體家庭背景自變量，第二列是指層級一變量所對應(yīng)的層級二自變量。層級一的自變量取值如下：父親職業(yè)：0代表從事體力工作，1代表從事腦力工作；母親受教育程度：1代表小學(xué)及以上學(xué)歷，2代表初中學(xué)歷，3代表高中及以上學(xué)歷；父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度：1代表鼓勵，2代表無所謂，3代表打罵；家庭收入：1代表貧困，2代表溫飽，3代表小康，4代表富裕。

需要特別說明的是，表7中層級一自變量下的截距項回歸系數(shù)表示的是家庭背景對學(xué)生成績的影響，而層級二自變量的回歸系數(shù)表示的則是學(xué)校資源配置對家庭背景影響學(xué)生成績的調(diào)節(jié)作用。下面將具體分析、探討學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響機制。

四、學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響機制

(一)學(xué)校資源配置影響學(xué)生成績的路徑

通過前文的分析可以看出，學(xué)校資源配置和家庭背景對學(xué)生成績均產(chǎn)生影響。不僅如此，學(xué)校資源配置并非僅僅對學(xué)生總體平均成績產(chǎn)生直接影響，它同時還能強化或弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響，進而對學(xué)生成績產(chǎn)生間接影響。也就是說，學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響主要通過兩條路徑：一是直接影響，即通過不同的學(xué)校資源配置直接影響學(xué)生平均成績；二是間接影響，即通過不同的學(xué)校資源配置強化或弱化家庭背景對學(xué)生成績的影響(見圖1)。學(xué)校資源配置的不同導(dǎo)致家庭背景對學(xué)生成績的影響在校際間產(chǎn)生了差異，相同家庭背景對學(xué)生個人成績的影響要受制于其所在學(xué)校的資源配置。

圖1 學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響路徑

(二)學(xué)校資源配置對學(xué)校生均成績的直接影響

本研究發(fā)現(xiàn)，對于學(xué)生平均成績而言，無論是語文還是數(shù)學(xué)，生均公用經(jīng)費越高、生均圖書冊數(shù)越少和規(guī)模越大的學(xué)校，其學(xué)生平均成績越高，從而驗證了前面的假設(shè)A3、A6和A7；高級教師比例越高的學(xué)校對學(xué)生平均成績產(chǎn)生了正面影響，但不顯著(不能證實假設(shè)A4)，這主要是由于高級教師比例在校際之間的差異不大造成的。值得注意的是，學(xué)校師生比例和生均固定資產(chǎn)總值對于學(xué)生語文和數(shù)學(xué)平均成績的影響出現(xiàn)了不完全一致的情況，即學(xué)校的師生比例對學(xué)生語文平均成績產(chǎn)生了顯著的正面影響(師生比例越高的學(xué)校，學(xué)生語文平均成績也越高，驗證了A2)，而對學(xué)生數(shù)學(xué)平均成績有正面影響但不顯著；與此相反的是，生均固定資產(chǎn)總值對學(xué)生數(shù)學(xué)平均成績產(chǎn)生了顯著的正面影響(辦學(xué)條件越好的學(xué)校，學(xué)生數(shù)學(xué)平均成績也越高，驗證了A5)，而對學(xué)生語文平均成績產(chǎn)生的正面影響并不顯著(見表6)。

(三)學(xué)校資源配置對學(xué)校生均成績的間接影響

1.家庭背景對學(xué)生成績的影響

前面提到，層級一自變量下的截距項的回歸系數(shù)反映的是學(xué)生個體的家庭背景對學(xué)生個體成績的影響。在表7的分析結(jié)果中，所有的截距項都具有統(tǒng)計上的顯著性，相比較而言，家庭背景對學(xué)生語文成績的影響更顯著。由此可見，引入模型的父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入4個家庭背景變量對學(xué)生語數(shù)成績均具有顯著的影響。具體說，來自父親從事腦力勞動家庭的學(xué)生成績要高于來自父親從事體力勞動家庭的學(xué)生成績(父親職業(yè)截距項的回歸系數(shù)大于零)；學(xué)生的母親受教育程度越高，該學(xué)生成績也越高(母親受教育程度截距項的回歸系數(shù)大于零)；父母對其子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度越是簡單粗暴，來自這樣家庭的學(xué)生成績越不好(父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度截距項的回歸系數(shù)小于零)；富裕家庭的學(xué)生成績要比貧困家庭的學(xué)生成績高(家庭收入截距項的回歸系數(shù)大于零)，這些結(jié)果與前面的統(tǒng)計描述是一致的。

2.學(xué)校資源配置對家庭背景影響學(xué)生成績的調(diào)節(jié)作用

如前所述，本文更關(guān)注的是，通過多層線性模型分析家庭背景(層級一)對學(xué)生成績的影響是如何因?qū)W校資源配置不同而發(fā)生變化的。分析結(jié)果是由模型中(參見表7)嵌套于層級一自變量下層級二自變量的回歸系數(shù)來顯示的。

就語文成績而言，層級一中的4個變量——父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入對學(xué)生語文成績的影響，出現(xiàn)比較一致的結(jié)果，即師生比例的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)且顯著，這表明較高的師生比例能弱化父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入這4個家庭背景變量對學(xué)生語文成績的正向影響?；蛘哒f，增加一個學(xué)校的教師數(shù)量，能縮小因父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入不同所帶來的學(xué)生語文成績的差異(驗證了假設(shè)B2)；生均公用經(jīng)費與家庭背景對學(xué)生語文成績的影響無顯著關(guān)系(不能驗證B3)；生均固定資產(chǎn)總值越高的學(xué)校，越能弱化因父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度不同而對學(xué)生語文成績產(chǎn)生的影響(驗證了假設(shè)B4)。

就學(xué)生的數(shù)學(xué)成績而言，層級一中的3個變量——父親職業(yè)、母親受教育程度和家庭收入也出現(xiàn)了比較一致的結(jié)果，即生均公用經(jīng)費的回歸系數(shù)為負(fù)且顯著，這表明生均公用經(jīng)費較高的學(xué)校，能削弱父親職業(yè)、母親受教育程度和家庭收入對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的正向影響。換句話說，提高一個學(xué)校的生均公用經(jīng)費撥款標(biāo)準(zhǔn)，能縮小因父親職業(yè)、母親受教育程度和家庭收入不同所帶來的學(xué)生數(shù)學(xué)成績的差異(驗證了假設(shè)B3)。師生比例與父親職業(yè)和家庭收入對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響無顯著關(guān)系，而與母親受教育程度對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響呈顯著的正向關(guān)系，即較高的師生比例強化了母親受教育程度與學(xué)生數(shù)學(xué)成績的正向關(guān)聯(lián)。另外，學(xué)校的師生比例還與父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響有顯著的負(fù)向關(guān)系，或者說，教師數(shù)量越多的學(xué)校，越能弱化因父母對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的態(tài)度不同而對學(xué)生數(shù)學(xué)成績產(chǎn)生的影響(驗證了假設(shè)B2)。生均固定資產(chǎn)總值與父親職業(yè)、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響無顯著關(guān)系，而與母親受教育程度對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響有顯著的負(fù)向關(guān)系，即生均固定資產(chǎn)總值越高的學(xué)校，越能弱化母親受教育程度對學(xué)生數(shù)學(xué)成績的影響(驗證了假設(shè)B4)。

五、結(jié)論與建議

在全國各地以縣為單位大力推進義務(wù)教育均衡發(fā)展的過程中，理清學(xué)校資源配置與學(xué)生成績間的關(guān)系是至關(guān)重要的。本文在國內(nèi)學(xué)者已有研究的基礎(chǔ)上，深入挖掘了學(xué)校資源配置對學(xué)生成績影響的兩個途徑：一是學(xué)校資源配置的不同直接導(dǎo)致了學(xué)校間學(xué)生平均成績的差異；二是學(xué)校資源配置的不同還導(dǎo)致了家庭背景對學(xué)生成績的影響在校際間出現(xiàn)了差異?，F(xiàn)有的國內(nèi)研究反復(fù)證實了前者，而后者是本文細(xì)致求證的理論假設(shè)。本文的分析結(jié)果顯示出學(xué)校間學(xué)生平均成績存在顯著的差異，也顯示出學(xué)校資源配置對學(xué)生平均成績產(chǎn)生了顯著影響。更重要的是，本文的研究結(jié)果揭示了學(xué)校資源配置影響學(xué)生成績的路徑，并指出了相同家庭背景對學(xué)生成績的影響在資源配置不同的學(xué)校間是存在差異的。

本文分析的結(jié)果顯示：不同學(xué)校學(xué)生的語文、數(shù)學(xué)平均成績均存在顯著差異，且這種差異并不完全是由非學(xué)校因素(主要是個體家庭背景因素)引起的，學(xué)校資源配置對學(xué)生成績也產(chǎn)生了顯著影響。因?qū)W校資源配置不同所引起的學(xué)生語文、數(shù)學(xué)平均成績的校際差異均占到總體差異的18%以上。這已經(jīng)是一個相當(dāng)高的比例，同時也證明了目前實行的校際之間資源配置均衡政策，能在一定程度上促進教育公平和提高學(xué)校整體的教育質(zhì)量。

除了驗證已有研究結(jié)論之外，我們更進一步看到，已有研究對學(xué)校資源配置影響學(xué)生成績的機制與路徑還挖掘得不夠深入。雖然家庭背景(父親職業(yè)、母親受教育程度、家庭收入和父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度)對學(xué)生成績的影響相當(dāng)顯著，但學(xué)校資源配置對其影響具有調(diào)節(jié)作用。分析結(jié)果顯示，較高的師生比例能弱化因父親職業(yè)、母親受教育程度、父母對子女學(xué)習(xí)成績的態(tài)度和家庭收入不同所導(dǎo)致的學(xué)生語文成績的差異。而較高的生均公用經(jīng)費則能弱化因父親職業(yè)、母親受教育程度和家庭收入不同所導(dǎo)致的學(xué)生數(shù)學(xué)成績的差異。這一分析結(jié)果還給我們帶來有益的啟示：經(jīng)過近幾年的政策支持使縣域內(nèi)學(xué)校間辦學(xué)條件達(dá)到基本均衡以后，為了進一步促進義務(wù)教育均衡發(fā)展，財政投入政策應(yīng)該有所調(diào)整，即對那些學(xué)生家庭背景普遍較差的學(xué)校加大財政投入，合理配置教育資源，以縮小因家庭背景不同而導(dǎo)致的教育質(zhì)量差異。

毋庸置疑，本文的研究結(jié)果有助于了解學(xué)校資源配置是如何影響學(xué)生成績的。但與此同時也應(yīng)看到，學(xué)校資源配置對學(xué)生成績的影響往往會因?qū)W生所學(xué)科目、家庭背景的不同而出現(xiàn)不一樣的結(jié)果，且顯得異常復(fù)雜。本文對這方面的研究僅僅只是一種嘗試，要進一步理清學(xué)校資源配置與學(xué)生成績之間的復(fù)雜關(guān)系，為政策的制定提供更準(zhǔn)確、更有價值的信息，還有待今后更多、更深入的研究。

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