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1、1,规模扩大与高等教育机会均等化,2,文章结构,1.引言 2.调查数据和研究方法 3.影响学校选择因素的统计分析 4.影响学校选择因素的计量回归分析 5.结论,3,1.引言,4,基本统计,图1 中国普通高等教育招生数和高等教育毛入学率,5,基本事实,收入不平等持续增加(基尼系数超过0.4的警戒线)明瑟教育收益率自1990年代持续增加，上大学意味着：更高的薪水；更好的工作；更多的储蓄；更大的向上流动机会。优质生活；健康体质；光明未来高校毕业生就业率逐年下降：工作难找但是，重点大学毕业生就业率显著高因此，“上大学好，上重点大学更好”,6,问题,谁更容易上大学？谁更容易上好大学（重点大学）？,7,文
2、献综述,Raftery和Hout提出“最大化地维持不平等”假设（Maximally Maintained Inequality）他们认为持续扩大的教育规模并不必然会改变家庭社会地位对人们所获得的教育机会的影响。只有当高阶层的教育需求已经达到了某种饱和，特权阶层和弱势群体之间入学机会的差异才可能减小。,8,文献综述,Lucas进而提出了“有效地维持不平等”假设（Effectively Maintained Inequality）。他认为当数量的均等在某个教育层级实现后，应该考虑质量的不均等。社会经济处于优势的成员无论在何时何处都会确保他们自身和子女教育机会的优势。只要某个特定的教育程度还没有普及
3、，处于社会经济状况优势的阶层将使用各种资源来确保获得该程度的教育。一旦该层次教育变得普及了，他们将使用他们的能力确保数量类似但质量更好的教育。,9,文献综述,丁小浩的研究结果表明：如果不考虑高等院校内部分层的因素，城镇居民高等教育入学率的均等化程度在20世纪90年代有了显著的提高。如果考虑高等院校内部分层的因素，则优质高等教育资源在2000-2003年期间有更倾向于经济背景好和社会地位高的家庭的子女的趋势。,10,文献综述,杨东平（2006）的研究结果显示，在高等教育扩招之后，重点高校的农村学生比例明显下降，优势阶层的子女更多集中在热门专业，高等教育入学机会的阶层差距呈现扩大的趋势。金子元久（
4、2005）基于个体选择的概率模型，认为大众化的高等教育未必意味着更大的均等。,11,文献综述,中国高等教育的毛入学率于1999年首次超过10%，2002年超过15%，2005年超过20%。比较1999-2005年期间的高等教育入学机会更能反映入学机会的动态变化趋势。本文将利用北京大学课题组对全国高校毕业生就业状况进行的调查数据，分析不同家庭背景学生接受优质高等教育机会方面的差异。,12,2.调查数据和研究方法,13,2.1调查数据,为及时准确地了解高校毕业生的就业和学业状况，北京大学教育学院于2003年6月、2005年6月、2007年6月和2009年6月四次对全国高校毕业生就业和学业状况进行了
5、大规模的问卷调查。问卷包括学生的基本信息、求职状况、工作状况、学业状况等四个方面。其中包括学生个人的学历层次、学校名称、父母的职业类型、父母的最高学历、父母的家庭所在地、家庭人均年收入（2003年除外）等变量。,14,2.1调查数据,为了迎接世界新技术革命的挑战，面向21世纪，1993年中国政府提出重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科点，到2009年为止已经有112所院校成为“211工程”院校。本文将“211工程”院校定义为重点大学，将其他本科院校作为普通大学。为了分析高等教育的入学机会，本文只选取了问卷中本科学历的学生。因此，2003年、2005年、2007年、2009年调查数据中本
6、科生的入学年份分别为1999年、2001年、2003年和2005年，入学机会变化趋势反映的是1999-2005年间的这段时间。,15,2.2 研究方法,本文的研究目标是优质高等教育的入学机会，将要比较不同家庭社会经济背景的学生进入重点大学的机会。本文从父母的职业类型、父母的最高学历、父母的家庭所在地、家庭人均年收入等四个方面来反映学生家庭的“社会阶层”；用“211工程”院校表示高质量的大学。,16,2.2 研究方法,由于机会均等问题是一个相对的概念，本文将采用显示比较优势（Revealed Comparative Advantage，简记为RCA）指数作为衡量入学机会分布的统计指标，具体的计算
7、公式为：RCAij=(Pij/Pi)/(Ptj/Pt)(1)其中RCAij表示显示比较优势指数，定义为第i类学生中进入第j类高校（j=1表示重点大学；j=0表示普通大学）学习的比例，除以全部学生中进入第j类高校学习的比例。RCAij的取值若大于1，表示第i类学生在选择第j类高校中有显示比较优势，并且取值越大说明显示优势越强。RCAij的取值若小于1，则表示有显示比较劣势。RCAij的取值若等于1，则表示既无显示比较优势，又无显示比较劣势。例如，当按家庭收入衡量学生的背景时，用i=1表示“高收入家庭”，j=1表示“重点大学”，计算RCA11的统计值，如果RCA11大于1则表示出身高收入家庭的学生
8、进入重点大学的机会更大。,17,2.2 研究方法,首先用统计分析的方法比较不同家庭背景学生进入重点大学的入学机会然后用计量回归分析方法来检验重点大学入学机会的影响因素。,18,3.影响学校选择因素的统计分析,19,3.1 学生的家庭职业背景,学生的职业出身是反映家庭社会经济背景的一个重要变量。本文将使用父亲职业代表学生的职业出身，分析职业出身对学生获得优质高等教育资源的影响。由于四次问卷调查中有关父亲职业变量的分类数目不完全相同，本文只统计了主要的十种类型（见表1第1列）。前四类职业包括“行政管理人员（处级或县乡科级以上干部）”、“机关、企业、事业单位办事人员”、“各类经理人员”和“专业技术人
9、员”，这些职业的社会地位高，本文定义为“一类职业”。接下来的四类职业包括“个体工商人员”、“商业服务人员”、“私营企业主”和“工人”，这些职业的社会地位较低，本文定义为“二类职业”。最后两类职业包括“农村进城务工人员”和“农（林、牧、渔）民”，这些职业的社会地位最低，本文定义为“三类职业”。,20,3.1 学生的家庭职业背景,表1 按父亲职业分的显示比较优势指数,Type I,Type II,Type III,21,3.2 学生的家庭教育背景,学生的家庭教育文化背景是反映家庭社会经济背景的一个重要变量。本文将使用父亲受教育程度代表学生的家庭教育文化背景。四次问卷调查中有关父亲受教育程度变量的分
10、类数目完全相同，共分为七种类型（见表2第1列）。前三类学历层次包括“研究生”、“大学本科”和“专科”，文化层次高，本文定义为“高学历层次”。后四类学历层次包括“高中或中专”、“初中”、“小学”和“文盲或半文盲”，文化层次低，本文定义为“低学历层次”。,22,3.2 学生的家庭教育背景,表2 按父亲学历分的显示比较优势指数,Type I,Type II,23,3.3学生的家庭所在地,学生的家庭所在地也是反映家庭社会经济背景的一个重要变量。由于我国基础教育财政投入以地方为主，经济发展水平高的地区对基础教育的投入多，学校的教育质量高，学生更容易考入重点大学。在问卷调查中将学生的家庭所在地按行政级别进
11、行了分类，2003年和2005年分为四类，而2007年和2009年分为五类（见表3第1列）。本文将“省会城市或直辖市”、“地级市”定义为“大中城市”；将“县级市或县城”、“乡镇”、“农村”定义为“县城以下”。,24,3.3 学生的家庭所在地,表3 按家庭所在地分的显示比较优势指数,25,3.4 学生的家庭经济背景,家庭人均年收入是反映家庭经济背景的一个重要变量。在2003年的问卷中没有出现家庭人均年收入这一变量；在2005年的问卷中，家庭人均年收入是连续变量；在2007年的问卷中，家庭人均年收入被分为四类（见表4第1列）；在2009年的问卷中，家庭人均年收入被分为七类。为了进行比较，本文将20
12、05年、2007年和2009年的数据统一进行了处理，都按照2007年的标准划分为四类。本文将人均年收入在“1万元以下”的家庭定义为“低收入”家庭，其他家庭定义为“高收入”家庭。,26,3.4 学生的家庭经济背景,表4 按家庭人均年收入分的显示比较优势指数,27,4.影响学校选择因素的计量回归分析,28,logit regression model,基于以上统计分析结果，本部分进一步采用逻辑斯特计量回归分析，探讨家庭的社会和经济背景因素对是否能够进入“重点大学”的影响。因变量为进入重点大学的虚拟变量，是重点大学学生取值为1，普通大学取值为0。,29,变量选择,解释变量包括：（1）父亲职业。分为两
13、类，将问卷中的“行政管理人员（处级或县乡科级以上干部）”、“机关、企业、事业单位办事人员”、“各类经理人员”和“专业技术人员”合并为“一类职业”；将“个体工商人员”、“商业服务人员”、“私营企业主”、“工人”、“农村进城务工人员”、“农（林、牧、渔）民”合并为“二、三类职业”；其他类别被作为缺失值处理。（2）父亲受教育年限。将问卷中的分类变量转换为连续变量，研究生、大学本科、专科、高中或中专、初中、小学、文盲或半文盲的受教育年限分别取值为19年、16年、15年、12年、9年、5.5年和2年。（3）家庭所在地。分为两类，将地级以上的城市作为“大中城市”；“县级市或县城”、“乡镇”、“农村”合并为
14、“县城以下”。（4）家庭收入。由于各年的家庭人均收入变量的形式差别很大，2005年采用的是连续变量，2007年采用的是4类分类变量，2009年采用的是7类分类变量，为了便于比较，此处将各年的收入转换为二分变量，将家庭人均年收入在1万元及以上的定义为“高收入家庭”，1万元以下的定义为“低收入家庭”。（5）性别。男性取值为1，女性取值为0。,30,回归结果,表5 逻辑斯特回归结果,31,5.结 论,32,结论,第一，从横向比较看，家庭职业背景好、家庭教育背景高、家庭位于大中城市、家庭人均年收入多的学生进入重点大学的机会更大。第二，从纵向变化看，优质高等教育资源有更倾向于家庭社会地位高（家庭职业背景
15、好、家庭教育背景高、家庭位于大中城市）的学生，他们的优势地位更加突出和集中，而家庭经济背景的作用出现减弱的迹象。第三，从性别比较看，在获得优质高等教育资源方面，男性由弱势地位转变为优势地位，并呈现优势不断加强的趋势。,33,结论,可见，中国高校规模扩大以来，优质高等教育资源入学机会的不均等程度不仅没有改善，而且进一步加重。之前主要表现为城乡差异，现在城市之间的差异也在拉大，优质资源更加集中于大城市。即使在同一城市内，不同家庭社会背景之间的差异也在拉大，优质资源更加集中于职业类型好、教育层次高的家庭子女。唯一出现不均衡程度减弱迹象的是家庭收入。随着经济的快速发展，中国居民收入显著增加，教育支付能力和支付意愿大大提高。对于多数家庭而言，学费、择校费、课外补习费等教育支出已不成问题。因此，收入对入学机会的影响减弱是不难理解的现象。,34,结论,在多数家庭都有支付能力的情况下，那么谁将获得有限的优质高等教育呢？直接的影响因素当然是学生的高考成绩和高考招生政策。高考成绩又与高中学校的质量密切相关，近年来，中国优秀中学教师向大城市、重点中学流动的现象普遍存在，城市重点中学的经费投入优势加强。虽然有中考作为公平的一道保障，但是社会阶层高的家庭子女通过各种关系进入重点中学的情况普遍存在。另一方面，重点大学普遍实行了自主招生的政策，高考招生的弹性增大，这也有利于社会阶层高的家庭子女。,
