中国教育不平等的测度及影响因素分析

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万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析摘要随着国家经济发展水平的提高和综合国力的增强，教育在经济发展中的地位越来越重要。然而近年来教育的不平等却已成为制约我国构建和谐社会、实现经济健康有序发展的重要因素。党和政府十分重视教育平等问题，从十七大到十八届三中全会，都强调教育公平是社会公平的基础，要深化教育领域改革、健全教育体制、优化教育资源配置，促进教育平等。在这样的时代背景下，对我国教育不平等的测度及影响因素分析是必要和符合时代趋势的，具有重要意义。本文主要分为五个章节。第一章介绍论文的研究背景、研究意义、研究的主要思路、本文的创新点。第二章对教育不平等及其影响因素相关研究进行概括和评述。第三章依据教育不平等的含义，首先选择相应的指标体系，对城乡和地区的教育不平等进行测度；其次，采用教育基尼系数对我国教育不平等进行综合测度，并对教育基尼系数进行分解，发现城乡间的教育不平等是造成我国教育不平等的主要因素。第四章对我国教育不平等的影响因素进行理论分析和实证研究。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析首先就政府教育经费投入、居民收入差距、城市化水平、教育扩展和经济发展水平五个因素对教育不平等的影响进行了理论分析。其次，通过构建状态空间模型研究城乡教育投入和居民收入差距对我国城乡教育不平等的影响程度及方向。最后，通过构建面板数据模型，从省级层面研究各因素对教育不平等的影响，同时验证收入差距和教育扩展是否与教育不平等存在倒“U”型曲线关系。第五章是研究结论和政策建议。概况本文的主要研究结论，提出相应的政策建议，最后指出论文存在的不足及有待研究的内容。本文可能的创新在于：(1)本文对影响教育不平等的因素，首次做全面系统的研究。(2)本文首次采用可变参数的状态空间模型，研究城乡各因素对教育不平等的影响，能够详细描述系统的各种状态。(3)本文首次使用Mantel检验法，验证地区间各指标与教育不平等的相关性。关键词：教育不平等；教育基尼系数；状态空间模型；面板数据模型 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析THEN匝ASUREⅣ匝NTANGD晒LUENCEFACORSOFEDUCATIONINEQUALITYINCHINAABSTRACTWiththedevelopmentofeconomicsandcomprehensivenationalstrength，educationplaysamoreandmoreimportantpart．However,inrecentyearstheinequalityofeducationhasbecomeanimportantfactorwhichrestrictstheconstructionofharmonioussocietyandeconomicdevelopment．ThepartyandgovernmentattachgreatimportancetotheproblemofeducationNequality,whichhaveemphasizedthattheeducationequityisthefoundationofsocialjustice．ItisimportantforUStodeepentheeducationalreform，Sotmdeducationsystem，optimizetheallocationofeducationalresourcesandSOon．Insuchabackground，ItisnecessarytomeasuretheeducationalinequalitywithStatisticalindexandanalyzetheinfluencingfactorsofeducationalinequality,Whichisconsistantwiththetrendsofthetimes．Thispaperisdividedintofivesections． 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析Thefirstchapterintroducesthestudybackground，studysignificance，studyideas，themaininnovationpoints．Thesecondchapter,w．esummarytherelatedstudyofinequalityineducationanditsinfluencingfactors．Thethirdchapter,firstly,weselectthecorrespondingindexsystemtomeasureeducationalinequalitythatbetweentheurbanandruralonthebaseofeducationalmeaning；secondly,BasedontheeducationofGiniindextocomprehensivemeasureEducationalinequality,foundthateducationinequalitybetweenthecityandthecountryisthemainfactorswhichcausetheeducationalinequality．Thefourthchapter,Anempiricalandtheorystudyoftheinfluencingfactorsofeducationalinequality．Firstly,Thispaperthatanalyzedthevariousfactorswhichcouldaffecttheeducationalinequality,mainlyfromthegovernmentbudgetexpenditureoneducationinvestment，incomegap，urbanization，educationalexpansion，thelevelofeconomicdevelopment．SecondlNResearchtheeducationfinancepolicyandincomegapbetweentheurbanandruralbyconstructingthestatespacemodel，andanalyzetheinfluenceofvariousfactorsoneducationalinequality．Finally,Byconstructingpanelmodel，AnalyzetheinfluenceofvariousfactorsontheunequaleducationfromtheprovinciallevelandverifywhethertheincomegapandeducationNexpansionhavetheinverted¨U¨curverelationshipwitheducationalinequality．V 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析Thefifthchapter,theresearchconclusionsandpolicysuggestions．Summarizethemainconclusionofthisarticleandproposetheappropriatepolicyrecommendations，finally,pointouttheshortcomingofthestudy．Themaininnovationofthisarticle：(1)Thisarticlefirstlydothecomprehensivestudyonthekindsoffactorsthataffecteducationalinequality．(2)Weresearchtheinfluencesofvariousfactorsthathaveaneffectoneducationalinequalitybythestatespacemodelwithvariableparametersforthefirsttimeinthispaper,whichcoulddetailstatethesystem．(3)ThispaperfirstlyusedtheManteltestmethodtoprovewhethereachareaindexhavetheCorrelationwitheducationinjustice．KEYWORDS：educationalinequality；theeducationofGiniindex；statespacemodel；panelmodV 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．I第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1第一节研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1一、研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1二、研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2第二节研究思路和研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一4一、研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4二、研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4三、可能的创新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。5第二章国内外研究现状综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6第一节教育不平等理论的研究综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一6第二节教育不平等测度方法的研究综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．7第三节教育不平等影响因素的研究综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一8第三章我国教育不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1第一节城乡之间教育不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1一、教育机会不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11二、教育资源配置不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13三、教育结果不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯16第二节地区间教育不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17一、教育机会不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18二、教育资源配置不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19三、教育结果不平等的测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第三节教育不平等的综合测度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24一、教育基尼系数的计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24二、教育基尼系数的分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯25第四章我国教育不平等影响因素的实证研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27第一节我国教育不平等影响因素的理论分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27一、教育财政政策与教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27二、居民收入差距与教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27三、城市化水平与教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28四、经济发展与教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28五、教育扩展与教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29第二节我国城乡问教育不平等影响因素的实证分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29一、分析方法的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29二、指标选取和数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30三、模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．：⋯⋯．32四、实证研究结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯33第三节我国地区间教育不平等影响因素的实证分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35一、分析方法选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯35二、指标选取和数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35三、各指标与教育基尼系数的相关性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37四、模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38五、实证研究结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39第五章研究结论与政策建议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42第一节研究结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42第二节政策建议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43一、缩小收入差距，改善教育不平等⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43二、增加教育投入，改善教育投资结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯44三、加快城市化进程，促进城乡教育相互融合、相互促进⋯⋯⋯⋯⋯44四、提高经济发展水平，缩小地区间的经济发展差距⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析五、提高居民受教育程度，促进教育平等．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．45第三节研究不足及展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．47致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．50 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第一章绪论第一节研究背景和意义一、研究背景百年大计，教育为本。国强教兴，教兴国强。改革开放以来，我国教育事业获得了较大的发展，取得了举世瞩目的成就。首先，全面普及九年义务教育，提高了小学、初中入学率，降低了青壮年文盲率，成人识字率在发展中国家也位于前列。其次，高中阶段教育规模不断扩大，高等教育从“精英化”进入了大众化阶段，为经济社会的发展提供了智力和人才的支持。各种形式的继续教育、培训及职业教育也获得了进一步的发展。综合来讲，实现了大规模教育的普及，提供了多层次的优质教育，文盲率大幅下降，劳动者的素质、职业技能及人均受教育年限普遍提高。我国教育获得蓬勃发展的同时，我们也应注意在教育发展中存在严重问题，如教育机会不均等，教育资源配置、教育投资结构及教育管理体制不合理等因素，造成城乡之间、阶层之间、学校之间、地区之间的教育不平等。以城乡教育不平等为例，由于长久以来国家实施的“重城市、轻农村”的经济政策，使得城乡之间在学校办学条件、师资力量、政府的教育经费投入方面存在较大差异，从而致使城乡教育过程和教育结果的严重不平等。如，乡村许多经济状况不佳的家庭，由于经济条件的制约，减少对子女的教育支出，甚至许多农村家庭的子女出现了辍学现象。这就陷入了穷而读不起书、不读书又贫穷的恶性循环，加剧了城乡教育的不平等。同时，随着我国现代化进程的加快，许多农民工进城务工，其子女在接受教育方面受到的待遇与城镇居民子女存在较大差异，如农民工子女不能适龄入学及失学问题严重、子女就读学校状况较差等问题，这些现象又引起了新的教育不平等。城乡教育不平等会导致城乡人力资本的积累水平、居民收入、经济发展等方面的巨大差距。近年来，城乡、地区、社会阶层等之间的教育不平等程度的加大已经成为制约我国构建和谐社会、实现经济健康有序发展的重要因素。目前，这种不平等已经更加突出，己成为影响社会公平的重要因素和人们日益关注的问题。在2013 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析年人民网和人民日报政治文化部日前联合推出“2012年你最关注的十大热点问题调查”中，教育平等问题的关注度已经位于排行榜的第四位。教育平等问题在十七大报告首次被提及，十八大报告又对其进行了深化和发展，十八大三中全会再次对其提出了新的要求，即要深化教育领域综合改革，大力促进教育平等，逐步缩小区域和城乡差距，统筹城乡义务教育资源均衡配置等政策措施。这些政策措施的逐渐提出及深化，体现了政府对教育不平等的重视。所以，对我国教育不平等的测度及对其影响因素进行研究是必要和符合时代趋势的，可为政府制定相应的教育改革方案提供信息借鉴和参考，具有重要的理论意义和现实意义。二、研究意义(一)现实意义1．教育是形成人力资本的最重要途径，教育的平等涉及到社会机会是否平等的问题。教育的不平等导致个人发展、个人财富和社会地位等其他方面的不平等，平等的教育也是阶层之间、城乡之间、地区之间、群体之间平等的一个平衡器。而且，目前我国的教育不平等现象依然十分严重，并成为我国教育、经济健康发展的障碍，隐性影响和谐社会的建设和社会的公平和公正，是目前政府丞待解决的问题之一。为此，探讨我国教育不平等的影响因素，进一步提出实现教育平等的合理化建议和意见，对促进我国教育平等具有重要的现实意义。2．目前，学者对我国教育不平等理论研究只集中于某些方面，如收入差距，教育经费投入等因素，并且对教育不平等的影响程度，随着时间序列的变化是固定的，并没有考虑，随着市场化改革的深入，这些因素的影响大小有可能会有所变化。因此，本文主要从城乡和地区两个层面研究影响教育不平等的因素，并依据现实状况，运用合适的新兴计量经济学方法，把各种因素在不同时期和地区，对教育不平等的影响程度和方向精确的表达出来，并分析相应的原因、提出适当的建议，可为政府因地制宜地制定相应的深化改革方案、教育和培训政策提供参考。3．在省级层面上，研究影响教育不平等因素，可以比较地区之间原有的教育不平等程度，分析城市化水平、收入差距、经济发展水平、政府教育投入及教育扩展对教育不平等的相关度和影响程度，找出影响教育不平等的主要因素，可为 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析各地区政府进行教育政策调整提供有益的启示，有助于中央政府制定相应的教育改革措施，进一步缩小各地区教育的不平等，有助于优化教育结构调整，促进各地区各级教育的协调可持续发展。(二)理论意义1．近几年来学者对教育不平等的研究比较多，主要侧重于教育不平等对收入差距、贫困、经济发展等方面的研究，或者以某一方面(如政府对教育的投入、教育资源配置)为切入点，研究其对城乡教育不平等的影响。而很少有学者对影响城乡教育不平等的主要因素做系统的分析，详细的依据各个地区的政治、经济、历史等现实情况对影响教育不平等的因素进行实证研究。因此，本文采用适当的方法并从不同方面，研究各因素对教育不平等的影响大小及作用方向，进而提出相应的政策建议。不但可为政府制定缩小教育不平等的政策措施提供理论参考，也丰富了居民对教育不平等的理解。2．本文依据各因素对教育不平等的影响机制，构建各因素影响教育不平等的理论框架，丰富了各因素对教育不平等影响的理论研究范畴。同时在分析地区教育不平等影响因素时，考虑到居民收入差距与教育扩展的二次方对教育差距的影响，对研究模型进行了扩展，首次在模型中同时引进收入差距和教育扩展的二次方变量，分析了其对教育不平等的影响机制，也为研究各因素对教育不平等的影响提供了工具。本文从多个方面剖析了影响教育不平等的因素，以便对其有更深入的了解的认识，进一步为研究教育不平等问题提供了新的研究角度。3．本文依据教育不平等的含义，选择合适的统计指标分别对城乡、地区、全国的教育不平等进行定量测度，可以深化我们对城乡、地区、全国教育不平等的认识。同时，为从不同维度测度教育不平等提供了相应的研究视角。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第二节研究思路和研究内容一、研究思路本文从以下几方面展开研究，首先综述了国内外关于教育不平等含义、测度方法及影响因素的研究；其次依据教育不平等的内涵，选择相应的指标，分别对我国城乡、地区间的教育不平等进行测度，同时采用基尼系数综合测度我国的教育不平等状况，并对教育基尼系数进行城乡分解；再次，系统分析影响教育不平等的因素。在理论分析的基础上，收集相应的数据，采用适当的实证分析模型，从不同维度(城乡和地区)研究各因素对教育不平等的影响机制。最后，依据本文的实证研究，得出相应的结论，进而提出促进我国教育平等的政策建议，最后总结了本文的不足和有待研究的问题。二、研究内容论文的研究内容安排如下：第一章介绍论文的研究背景、研究意义、研究思路、本文的创新点等。第二章对教育不平等的相关研究进行概括与综述，主要从教育不平等的含义，教育不平等的测度方法、教育不平等影响因素的实证分析三方面进行综述。第三章对我国的教育不平等进行测度。首先，依据教育不平等的内涵，选择相应的指标体系，采用各个指标的城乡比率度量城乡教育不平等、各个指标的极差和变异系数测度地区教育不平等。其次，采用教育基尼系数对地区(国家)的教育不平等程度进行综合度量。最后，对基尼系数进行城乡分解，发现城乡之间的教育不平等是造成教育不平等主要因素。第四章我国教育不平等影响因素的实证研究。本章首先系统分析了影响教育不平等的各种因素，主要从政府预算内教育经费投入、居民收入差距、城市化水平、教育扩展、经济发展水平五方面进行阐述。其次，通过构建状态空间模型研究城乡教育财政政策、收入差距对我国城乡教育不平等的影响，分析各种因素对城乡教育不平等的影响程度及方向。最后，通过构建面板数据模型，从省级层面研究各因素对教育不平等的影响，同时验证收入差距与教育扩展是否与教育不平等存在倒“U”型曲线关系。4 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第五章研究结论和政策建议。概况本文的主要研究结论，提出相应的政策建议，最后指出论文存在的不足及有待研究的内容。三、可能的创新(一)对影响教育不平等因素，做全面系统的分析依据现有的研究，目前学者对教育不平等影响因素的研究较少，主要侧重于，教育不平等对经济发展、收入差距等方面的影响。对教育不平等影响因素的研究，主要集中于教育经费投入、收入差距、教育扩展三个方面，而对其它因素的研究较少。因此，本文根据现有研究文献和实际状况，对影响教育不平等的主要因素进行了全面系统的研究，并从城乡和地区两个维度，实证分析各因素对教育不平等的作用机理和效果。(二)首次应用状态空间模型，研究城乡教育不平等的影响因素由于经济改革的深入，我国的经济发展水平不但受到政府政策变化的影响，也受外界各种因素的冲击。此时，教育的平等程度也会受到各种不可观测因素的影响，采用固定参数模型研究教育不平等的影响因素，已无法反映各因素的变动对教育不平等的影响。因此，本文首次采用变参数的状态空间模型，考察城乡收入差距、政府教育财政政策对城乡教育不平等的影响，不但可以体现，解释变量对教育不平等的影响，也能表现经济结构的变化、政策变化、各种各样的外界冲击对教育不平等的影响。(三)本文首次使用Mantel检验法，验证地区问指标与教育不平等的相关性构建地区实证分析模型时，为了提高模型的精确性，并没有盲目的依据理论分析，把影响教育不平等的主要因素全部纳入模型，而是首先使用Mantel检验法(各个地区间的各种因素，并不是相互独立存在，而是相邻地区或相近地区的各种因素会相互影响，采用简单的相关性检验体现不出这种影响。因此，使用Mantel检验法。)，验证所选取的各地区影响指标与教育不平等的相关性，剔除与地区教育不平等相关性不显著的指标。其次，再分析其余指标对教育不平等的影响，提高各个解释变量的解释力度和模型精确度。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第二章国内外研究现状综述第一节教育不平等理论的研究综述人们对教育不平等的认识，因研究视角不同而有所差异，部分学者认为教育不平等包括教育机会和教育过程不平等，另一些学者认为教育不平等就是教育结果的不平等，也有一些研究者所论述的教育不平等包括教育机会、教育过程及教育结果的不平等。如国外学者杰斐逊、杜威的教育平等观一一消除受教育机会的不平等，平等的教育必然推动社会平等的实现。章毛平(1997)研究教育平等问题时，指出教育不平等即教育机会的不平等，它包括两方面的内容，一是人们享有不平等的受教育机会，二是人们接受教育的质量不均等⋯。袁振国(2004)在《当代教育学》中曾从受教育机会不均等的角度解释教育不平等心3。孙新(2006)认为教育不平等主要是由于教育过程中资源分配的不均等，及社会价值的不均等在社会领域的延伸导致的∞3。褚宏启(2006)在研究教育公平理论问题时也指出，教育不平等指公民受教育权利、受教育机会的差异性H1。佐腾孝弘(2010)年对日本教育不平等问题进行分析，结论表明教育不平等可以分为机会的不平等和实际的不平等，而日本的教育不平等主要是由于经济不平等导致的实际不平等造成的∞3。王胜利(2013)在布迪厄文化资本理论下探究教育不平等问题，指出教育机会的不平等越来越受到人们的关注，而教育资源的分配不均与高等教育入学机会的不均等在我国仍是影响教育不平等的主要因素∞1。以上学者都是从教育机会的不均等或教育过程中资源配置的不均等来阐述教育不平等，认为教育权利、教育机会或教育资源配置的不平等是导致教育不平等的重要因素。而另一些学者从教育机会、教育过程及教育结果三方面论述教育不平等。如詹姆斯·科尔曼(1966)认为教育机会均等的标准是：(1)进入教育系统的机会均等；(2)参与教育的机会均等；(3)教育结果均等。胡森(1972)在《平等一学校和社会政策的目标》一文中，指出教育不平等应该从教育机会、教育过程及教育结果三方面来阐述。刘精明(2000)在对教育不平等与教育扩张、现代化之关系初探的研究时表明，教育不平等主要从父母受教育程度、社会地位及教6 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析育结果的不平等三方面来理解口3。李海涛(2006)在对我国教育不平等的指标体系的构建中表明，教育不平等是指教育领域内的一种不平衡状态，包括个人之间的不平等，也包括组间的不平等，教育不平等应该从教育机会、教育过程及教育结果的不平等来理解∞1。颜敏(2010)基于辽宁省的统计数据，研究教育不平等的测度和分解，首先对教育不平等的理论进行评述，指出所谓的教育不平等，包括教育机会、教育过程和教育结果的不平等呻1。龙安邦2013)研究我国教育公平的现状和特点时发现，教育不平等包括受教育权利、教育起点、教育过程及结果的不平等口0|。此后，有许多学者是从教育机会、教育结果两方面来研究教育不平等。实际上，教育不平等包括教育权利不平等、教育机会不平等、教育资源配置不平等和教育结果不平等，教育权利平等已经在法律上得到了体现。因此，我们应从教育机会、教育资源配置、教育结果三方面来理解教育不平等，而不是仅仅局限于某些方面。第二节教育不平等测度方法的研究综述研究教育不平等问题，首先必须研究教育不平等的测度方法。测度教育不平等的方法有很多，主要是使用统计描述的形式，针对不同的研究问题，可以选择不同的测度方法。目前，国际上主要用教育基尼系数衡量教育的不平等程度。教育基尼系数不但能够反映出教育分配的状况，还可以体现一个地区(国家)人力资本结构的实际状况，相对于标准差和方差，能够更精确地反映教育平等的程度。教育基尼系数是由国外学者模仿收入基尼系数而引入的指标，其可以依据不同的基础数据进行计算，但最常用的是以人均受教育年限为基础指标进行的计算。如，A．Castello和R．Domenmch(2002)以人均受教育年限为基础数据，计算了教育基尼系数n¨。Thomas等(2003)使用15岁以上人口受教育程度的数据，计算了一定时间段内140个国家的教育基尼系数，度量各国的教育不平等状况n2‘。张长征等(2006)采用普查数据直接和间接地推算出各类受教育人群的存量数据，也计算出了1978．2004年间我国的教育基尼系数n引。颜敏等(2010)基于辽宁省6岁及以上人口受教育程度的抽样数据，计算了1990．2008辽宁省的教育 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析基尼系数，考察辽宁省教育现状口4|。张航空等(2013)通过对基于人均受教育年限计算得出的教育基尼系数进行分解，实证研究我国不同人口受教育年限的变化态势n5|。韩海彬等(2012)在中国30个省份1996．2009年的人口平均受教育年限的基础上，使用教育基尼系数衡量各地区教育的不平等程度n61。韩海彬等(2013)为了考察特定时期内农村教育的收敛性，使用农村教育基尼系数对农村的教育不平等状况进行了研究n引。此外，还有一些学者利用标准差或方差测度教育不平等。如Ram(1984)以人均受教育年限的方差衡量教育不平等，分析教育不平等与收入差距之间的关系口8|。Park(1996)采用劳动者平均受教育年限的标准差和变异系数考察我国教育的不平等状况n9|。泛美开发银行(1999)在研究美国的教育不平等程度时，也运用人均受教育年限的标准差衡量教育不平等。白雪梅(2004)采用中国1982．2000年的受教育年限数据计算标准差作为衡量教育不平等的指标瞳0|。曾五一等(2007)年采用主成份综合评价法，并对综合得分值计算标准差系数，来反映中国区域间教育平等状况的综合差异程度乜¨。教育基尼系数、标准差及方差分别是反映教育不平等程度的相对指标和绝对指标。标准差主要反映一组数组偏离平均值的离散程度，对所有的个体变动都比较敏感，而基尼系数主要考察数据内部差异状况的综合指标，它们依据不同的理论基础而建立，不能凭空认为哪一种指标更具有优势，而是根据我们所研究问题的实际需要、数据的可得性及精确性来选择相应的指标。第三节教育不平等影响因素的研究综述教育的不平等状况历年来一直是学者们关注的问题，目前，对教育不平等影响因素的实证研究主要侧重于以下几个方面：1、对引起教育不平等的主要因素进行实证分析，进而提出相应的政策建议；2、实证分析教育不平等与收入不平等、经济发展及人力资本的作用机理和作用效果。国内外学者对教育不平等的研究很多，但是对影响我国教育不平等的因素研究却是寥寥无几。如王集权(2008)分析了影响我国教育公平的不平等因素，研究表明：政府制定政策的方向、教育投入、学校资源的占有等许多不平等条件，都会影响我国的教育不平等状况乜2‘。孙继红等(2009)采用教育基尼系数度量了8 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析1982．2007年间教育公平发展的程度，发现教育不平等程度逐渐下降，发展差距是造成教育成就不平等的首要因素乜3|。黄潇等(2012)采用中国1997．2008年的省级面板数据对地区教育不平等进行分析，研究表明各地财政性教育投入和经济发展之间的差距，已成为影响地区间教育不平等的主要因素乜4】。杜凯(2013)从目前的城乡教育不平等实际情况入手，探索了原因，提出城市和农村教育不平等的改善，不仅依赖于经济系统，也应该引起社会的关注瞳5|。以上几位学者从不同角度对我国教育不平等的影响因素进行了深入的研究。王集权、杜凯是定性地对教育不平等的影响因素进行了分析。而黄潇通过构建方程，定量地研究了各因素对教育不平等的贡献度。孙继红通过计算教育基尼系数及对其分解，定量地研究造成教育不平等的主要因素，从而使研究具有了实证的支持。以下学者主要是研究教育不平等与收入不平等、经济发展及人力资本的作用机理和作用效果。如Ram(1984)应用28个国家的面板数据研究表明：国家的教育不平等与收入分配之间不存在显著的相关关系乜6|。JunYang等(2009)通过建立计量经济模型，研究教育不平等和收入差距之间的影响机制，结果表明：收入差距的增加会加深教育不平等程度，而收入差距并没有随着教育不平等程度的缩小而相应的改善乜7|。熊广勤、张卫东(2010)利用中国农村1994．2007年的数据，从受教育水平和教育不平等程度两个方面考察教育差距与农村居民收入分配之问的关系，结果显示：在中国，收入的不平等会随着教育不平等的加深而加剧乜81。王延军等(2012)通过构建内生收入函数模型，研究我国农村省际间教育不平等对收入不平等的动态影响，研究表明，农村教育不平等是收入不平等上升的重要因素，且农村教育不平等对收入不平等的影响越来越重要㈨。HishamH．Abdelbaki(2012)对巴林岛的收入差距与教育不平等之间的关系进行分析，发现：个体之间的收入不平等是引起他们后代之间教育不平等的重要因素∞0。。石艳(2013)利用统计指标，实证研究我国城乡教育不平等对城乡居民收入差距的影响，结论表明：城乡间的教育不平等与城乡收入差距存在正的相关关系，即城乡教育不平等会加剧城乡收入差距口1|。KevinJamesBowman(2007)分析认为，由于内扩散不足，没有足够的跨部门联系，期初的教育不平等将会影响随后的经济增长口2|。邓子基9 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析等(2010)通过教育基尼系数衡量人力资本的不平等，分析教育不平等对经济增长的影响途径和作用。实证结果指出，给定人口教育平均年限，各种教育水平上的人口分布越离散越能推动经济增长∞3|。从上面的文献可以看出，不同的学者对教育不平等与收入不平等、人力资本及经济增长的影响机制，针对不同的现实问题，结论也不尽相同。10 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第三章我国教育不平等的测度教育平等指人们在教育方面受到相对平等的待遇，即要求对不同家庭背景、不同种族、不同地区的人给予相对平等的受教育机会、教育资源，进而获得相对平等的教育效果。教育不平等是居民在接受教育过程中，享有的不平等待遇，主要包括教育机会不平等、教育资源配置不平等、教育结果不平等。教育机会不平等主要指入学机会的不平等。教育资源不平等涉及到学生在接受教育过程中，享有的教育资源不平等。教育结果不平等一般由教育机会不均等、教育资源配置的不均等造成的。因此，没有相对平等的教育机会和教育资源配置，相对平等的教育结果也无法实现。目前，我国的教育不平等主要体现在，城乡之间和地区之间，且这些不平等现象日益突出，已经成为一个严重的现实问题。下文就详细地介绍教育不平等的测度方法。第一节城乡之间教育不平等的测度城乡之间经济发展水平的差异，及城乡二元经济结构的长期存在等因素，造成城乡间教育投入水平、城乡间教育资源配置、城乡间学生接受教育的机会和获得的教育结果存在较大差异。所以，根据教育不平等的含义，下文分别对城乡教育机会不平等、城乡教育资源配置不平等、城乡教育结果不平等分别进行测度。一、教育机会不平等的测度城乡教育机会的不平等是指农村和城镇的学生，由于出身不同，受到政治、经济等一些因素的影响，获得不平等的受教育机会。教育机会一般可以用入学率、辍学率、在校生的比例来度量。由于城乡间辍学的学生数并没有相应的记录，因此，本文采用入学率城乡比、在校生城乡比来测度城乡间教育机会不平等。由于2012年的教育数据不可获取，故对教育不平等的测度时间截止至2011年，并且教育年鉴没有农村和城镇的小学入学率，小学入学率的城乡比数据不可获取，因此，对小学教育机会不平等的测度用全国学龄儿童入学率和在校生城乡比代替，具体数据见表3．1。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表3．1各级教育入学率城乡比、在校生城乡比小学初中高中年份学龄儿童入在校生城乡入学率城乡在校生城乡入学率城乡在校生城乡学率(％)比200199．1000．4582．0461．0607．1597．893200298．6000．4932．1021．1247．1018．025200398．7000．5202．0831．0947．7808．339200498．9000．5242．1351．0447．1897．703200599．2000．5642．2961．2168．1359．310200699．3000．6042．2251．3168．7789．834200799．5000．6982．2471．5509．05511．050200899．5000．7442．2731．7008．74411．888200999．4000．78l2．2671．8098．49212．978201099．7000．8582．1291．9578．07013．900201199．8000．9451．9912．1317．68314．960资料来源：依据2002-2012年《中国教育统计年鉴》，初中入学率为小学升学率，高中入学率为初中升学率。从表3．1可以看出，除2002、2003及2004年外，我国学龄儿童入学率都达到了99％以上，从2005年至2011年全国学龄儿童入学率呈现不断上升的趋势，说明我国实施的普及九年义务教育政策的效果已经显示出来。但是学龄儿童在小学阶段入学机会仍存在不平等的现象，由于城乡居民在基础教育政策上面获得的教育福利不一样、经济收入水平存在显著差异及对子女获得的教育收益率的观点不同，导致小学失学的儿童主要在农村，城镇儿童失学情况几乎为零。从2001年至2011年虽然学龄儿童失学率的总体趋势在降低，2011年只有O．2％，但基于我国较大的人口基数，农村实际没有入学的儿童数量已经达到了182．91万人，可见城乡之间儿童小学入学机会仍存在严重的不平等。从2001年至2011年小学在校生城乡比呈上升趋势，且小学的在校生城乡比低于初中和高中。初中入学率城乡比2001年至2008年逐渐增加，2008年入学率之比达到最大值2．273，之后表现下降的态势，至2011年入学率城乡之比下降到1．991，下降了12．4％。通过对初中入学率城乡比的分析发现，2001年至2008年城乡之间的初中入学率存在严重的不平等，且不平等程度逐渐增加，2008年以后，不平等程度有所下降。初中在校生差距除2002至2004年出现暂时的减小外，基本上保持扩大的趋势，截至2011年城镇初中在校学生数已是农村初中在校学生数的2．131倍，较12 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析2004年上升了108．7个百分点，即近年来城乡之间在在校生学生数方面的不平等程度越来越严重。对城乡高中教育机会不平等统计分析发现，城乡高中入学率之比、城乡高中在校生之比，从2001至2007年分别增加了1．896和3．157，2007至2011年，入学率之比表现下降的趋势，而在校生之比依然逐渐增加，2011年达到14．96。表明2007年之前，城乡高中的教育机会不平等程度逐渐增加，虽然2007年之后，高中入学率的差距有所减小，但在校生的差距依然十分严峻。随着九年义务教育的普及、高中阶段教育费用的增长、及农村地区高中学校数量和经济条件的限制，大多数农村学生继续获得高中教育的机会受到限制，加大了城乡之间高中教育机会的不平等。二、教育资源配置不平等的测度教育资源配置的不平等是指稀缺的教育资源在城乡之间的不平等配置，包括在教育过程中的各种教育投入即教育经费投入、师资力量和办学条件。因此，采用各指标的城乡比来度量教育资源配置的不平等。(一)教育经费投入不平等的测度伴随着经济的发展，政府也颁布了相应的教育政策，缩小城乡教育差距，同时政府也加大对义务教育的投资力度，增加对农村及贫困地区的教育投入，减轻了农村及贫困地区居民的负担。虽然政府对农村教育财政性支出明显增加，但城乡之间在教育支出方面的差距依然严重。下面以生均教育经费支出度量教育经费投入状况，生均教育经费支出城乡比来测度教育经费投入的不平等。由于2001年至2006年，教育经费统计年鉴没有农村高中和城镇高中的生均教育经费支出的记录。因此，只对小学和初中教育经费投入的不平等进行测度。详细数据见表3．2。表3—2小学、初中生均教育经费支出城乡比年份20012002200320042005200620072008200920102011小学生均教育经O．59O．61O．600．660．690．720．78O．790．84O．850．86费支出城乡比初中生均教育经0．590．600．580．630．690．720．76O．83O．860．86O．86费支出城乡比资料来源：依据2002．2012年《中国教育经费统计年鉴》。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表3．2的数据显示，从2001．2011年，小学、初中生均教育经费支出城乡比呈现不断上升的趋势，即农村和城镇教育经费投入不平等逐渐改善，小学和初中的城乡教育不平等程度每年分别以2．45％、2．45％的速率减小。可见，自从国家出台了有利于农村义务教育的政策，及相应的增加对农村教育的投入力度后，城乡之间教育投入差距不断改善。(二)师资力量不平等的测度由于城乡二元经济结构的长期存在，我国农村教育发展滞后，整体薄弱的情况尚未得到基本的改变。如城乡教师的工资待遇、办公环境、生活条件等方面存在显著差异，导致一些优秀的老师向城市集中，造成农村教师资源匮乏，而城市教师相对丰富的局面。因此，城乡间师资力量的不平等主要包括教师数量和质量的不平等。农村或城镇的教师数量用生师比来反映，即每个教师负担的学生数；农村或城镇的教师质量采用教师学历合格率来衡量，即教师学历的构成情况。而城乡间师资力量的不平等则通过生师比城乡比、教师学历合格率城乡比来度量，详细信息见表3—3。表3．3各级学校生师比城乡比、教师学历合格率城乡比小学初中高中年份生师比城乡教师学历合生师比城乡教师学历合生师比城乡教师学历合比格率城乡比比格率城乡比比格率城乡比20011．1540．67l1．09l0．9190．9910．75l20021．1240．7041．0900．9210．9980．76420031．0840．7171．0940．9361．0030．76620041．0440．6961．0820．9511．0080．80320051．0060．7401．0390．9621．0150．83720060．9710．8210．9960．9721．0050．86720070．9430．8080．9560．9790．9840．90220080．9200．8130．9300．9850．9600．93020090．9080．8330．9170．9880．9580．95220100．8860．8500．9050．9900．9650．96320110．8640．8660．8880．9940．9690．976资料来源：依据2002．2012年《中国教育统计年鉴》。从表3—3可以看出，从2001年至2011年小学、初中生师比城乡比平均每年以2．6％、1．8％的速率下降；2001年以后高中生师比城乡比，则呈现先上升又下降的趋势，且下降幅度较小，至2011年生师比城乡比下降到0．969，仍低于2001年生师比城乡比。可见，城乡间小学和初中教师数量的不平等程度是逐渐下降的，14 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析城乡问高中教师数量的不平等程度越来越严重。2001年后，初中和高中的教师学历合格率城乡比每年分别以0．68％、2％的速率上升，初中的教师学历合格率城乡比上升的速率小于高中，但是初中教师学历合格率城乡比总是大于高中。2004年小学教师学历合格率城乡比下跌到0．696，到2011年这种状况并没有好转，小学教师学历合格率城乡比又上升到0．866，但远远小于初中和高中的教师学历合格率城乡比。分析表明，城乡间小学、初中、高中的教师质量的不平等有相应的改善，但小学的教师质量的不平等程度高于初中和高中。(三)办学条件不平等的测度虽然我国城乡免费义务教育得以全面实现，但是在发展过程中不但存在师资力量的配置不平等，也存在教学设施等硬件条件的差距，与城镇的教育资源相比，农村的办学条件较差。目前，城乡办学条件的不平等最明显的是学校的硬件设施和危房面积，即许多农村学校还没有足够的资金配备实验室、微机室、教学仪器、等教学设施，或进行教学房屋的改造等问题。因此，采用生均仪器设备总值和危房率分别度量城镇或农村学校的硬件设施及危房面积，生均仪器设备总值城乡比、危房率城乡比衡量城乡办学条件的不平等，测度结果见表3．4。从2001—2011年小学、初中、高中的生均仪器设备总值城乡比，分别从2001年的0．243、0．519、0．58增加到0．496、0．817、1．031，平均每年分别以2．3％、2．7％、4．1％的速率增加。可见，城乡间生均仪器设备总值的不平等程度是逐渐增加的，并没有缩小的态势。从2001．2009小学、初中的危房率城乡比都显示出先上升后下降的态势，除2001年外，小学危房率城乡比始终高于初中危房率城乡比，2009年之后，小学和初中的危房率城乡比又有所回升，分别增加了121．3％、106．67％，小学增加的幅度较大。从2001．2009年，高中危房率城乡比平均每年以12．66％的速率下降，2010年、2011年危房率城乡差距又开始增加，但城乡差距小于小学和初中(小学和初中的危房率城乡比，高于高中的危房率城乡比)。通过对危房率城乡比的趋势分析发现，高中和初中的城乡差距逐渐缩小，至2011年城乡比例分别缩小至1．972、2．242，而2009年以后，小学的危房率城乡不平等程度有扩大的态势。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表3_4各级学校危房率、生均仪器设备总值城乡比小学一初中高中年份生均仪器设备危房率城乡比总值城乡比20012．1430．2432．255O．5192．3020．58020022．4010．3622．2570．8232．3040．66020032．7580．3852．2460．7412．2890．73420043．1260．3322．4180．6872．516O．7ll20053．1750．3462．408O．7182．4110．67920063．0320．3922．2740．7652．2940．76920073．3290．3782．6960．7422．3780．76020082．5670．4052．1920．7601．9000．74220092．1960．416I．9420．803i．1630．76320102．4260．4542．0960．804i．4680．891201i2．5600．4962．2420．817i．972i．031资料来源：依据2002—2012年《中国教育统计年鉴》。通过对城乡间教育资源不平等的测度及分析发现：城乡间教育投入的不平等程度较大，且农村学生享受的教育经费远远低于城镇学生。城乡间的教育投入数量、教育投入质量、危房率及教育经费投入的差距并没有相应的改善，而是不平等程度越来越严峻。三、教育结果不平等的测度教育结果不平等是指，城乡学生接受均等教育后，获得不平等的学识、道德、能力水平，在进入高等教育和就业方面存在差异。教育不平等主要由教育机会、教育过程、教育结果三部分构成，城乡教育机会和教育结果的平等是城乡教育结果平等的前提与基础，而前两部分不平等必然引起城乡教育结果的不平等，即教育效果的不平等，并且我们可以使用文盲率和人均受教育年限来描述这种不平等。文盲率和人均受教育年限分别从不同的视角反映教育不平等状况。为了详细的测度城乡教育结果的不平等，本文主要使用文盲率城乡比和人均受教育年限城乡比度量城乡教育结果的不平等，测度结果见表3．5。从文盲率来看，2001年农村文盲率为14．87％，城镇文盲率仅为6．84％，城乡比为2．17，农村文盲率是城镇文盲率的2．17倍，表明城乡文盲率差距比较明显。至2011年农村文盲率为9．02％，城镇文盲率为4％，城乡比为2．26，从文盲率城乡比的趋势来看，2002年后，文盲率城乡比基本呈现增加的趋势，表明城16 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析乡差距正在逐渐扩大，国家实施普及九年义务教育政策的效果是微弱的，并没有明显的体现出来。从2001．2011年，城乡人口的受教育水平逐渐提高，居民受教育程度逐渐增加，城镇人口的人均受教育程度从9．22年上升到10．47年，农村人口从6．75年增加到7．78年，并且受教育年限城乡比在2008(O．78)年达到顶峰，平均每年以0．6％的速率增加，2010年之后，人均受教育年限城乡比则呈现下降趋势，即城乡差距缩小了。表3—5文盲率及人均受教育年限城乡比年份20012002200320042005200620072008200920102011农村文盲率(％)14．8715．0415．3413．6512．6212．1812．4911．4610．569．799．02城镇文盲率(％)6．847．196．996．375．855．555．755．084．5844．424．00城乡比2．172．092．192．142．162．192．172．262．302．212．26农村人均受教育年限(年)6．756．796．867．016．796．887．187．287．387．587．78城镇人均受教育年限(年)9．229．219．389．449．19．349．419．429．499．9810．47城乡比0．730．74O．730．740．75O．740．76O．770．780．760．74资料来源：依据2002．2012年《中国教育统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》。第二节地区间教育不平等的测度改革开放以来，国家的经济处于快速增长阶段，年均GDP增长率保持在9％左右，但并不意味着每个省份都以9％的增长率，保持高速发展。由于各省份之间的生产要素禀赋存在差异以及自然、历史、制度的原因，各地区之间的经济发展水平、政府财政出现了显著差异。同时，由于教育投资政策、教育财政管理体制、分税制财政体制、政府转移支付体制的影响，各省市政府对教育投入的差距也随之产生，这种差距的存在，可带来教育不平等的进一步扩大。为了更精确的研究地区间教育不平等问题，首先，要了解，怎样对地区间教育不平等进行测度。所以，下文根据教育不平等的意义，采用极差和变异系数从教育机会、教育资源、教育结果三方面，对地区间教育不平等进行度量，极差主要反映地区间教育不平等程度的绝对差异，变异系数是度量地区间教育不平等程度偏离全国平均水平的离散程度。17 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析一、教育机会不平等的测度由于历史、经济、文化的影响，我国教育在区域间存在显著差异，和经济发展水平一样，也呈现出东部发展水平大于中部，中部发展水平高于西部的格局，其中，东部与西部地区，中部与西部地区在各级教育入学率指标上的差异依然很大，对地区间教育机会不平等的测度见表3-6。从近几年各地区小学入学率极差、变异系数的变化趋势来看，各地区之间的小学入学率差异逐渐缩小。2003年，全国小学入学率为98．7％，浙江省的入学率最高为99．99％，入学率最低的省份西藏仅为91．8％，与浙江省相差8．19个百分点；到2011年，天津、上海、重庆三个地区的入学率已经达到100％，贵州省的小学入学率仅为98％，全国平均水平为99．7％，此时，贵州省与全国水平只相差1．7个百分点，远小于2003年的差异水平。变异系数为0．4％，与2003年相差1．3个百分点，平均每年以0．14个百分点的速率下降，说明地区之间的小学入学率差异已有所改善。表3—6各级学校入学率和升学率极差、变异系数小学入学率初中入学率高中入学率年份极差(％)变异系数(％)极差(％)变异系数(％)极差(％)变异系数(％)20038．1900．01717．7400．03961．3200．25220046．1900．01614。0300。02963．5400．23220053．830O．0119．2500．02261．020O．21520063．4600．01010．3900．02285．5700．22220072．4000．00612．8000．02869．4100．19120082．7500．00615．3500．03069．9800．18920091．7100，00419．6400．03267．140O．17420102．100O．00419．5400．03774．0200．17820112．4900．00419．4400．04279．9000．182资料来源：依据2004-2012年《中国教育统计年鉴》。2001、2002年的地区数据不完整。初中入学率极差及变异系数，从2003．2006年表现出依次降低的态势，随着九年义务教育普及的进一步深化，小学、初中、高中的入学率总体水平有所提高。截至2006年，西部的大部分地区，如广西、贵州、云南、甘肃、宁夏及中部的河南、福建等省份的小学、初中、高中入学率都低于全国水平，而北京、河北、吉林、江苏、山东等省份的入学率高于全国水平，地区之间的小学、初中、高中的入学率极差分别达到3．46、10．39、85．57百分点，变异系数达到1％、2．2％、2．2％。虽然2003至2006地区之间的各级教育机会不平等趋势在降低，但是地区之间的教育机会不平等依然十分严重。18 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析2007．2010年各地区之间小学、高中入学率的差异继续降低，而初中入学率的不平等程度却逐渐增加。2010年地区之间的小学、初中、高中的入学率极差分别为2．1、19．54、74．02，变异系数分别达到了，O．4％、3．7％、17．8％，与2006年相比地区之间初中与高中的教育机会的两级分化程度有显著的增加，而小学阶段教育机会的不平等程度有较大的改善。从地区维度看，地区之间高中、小学入学率的不平等程度逐渐缩小，初中的不平等程度呈现增加的趋势，东部大部分地区，如北京、天津、上海、浙江、江苏等地的入学率高于全国水平，而西部大部分地区，如贵州、云南、广西、西藏等地的入学率低于全国水平，可见东部与西部地区的教育机会差距较大。二、教育资源配置不平等的测度地区之间教育资源配置的不平等，主要是教育经费、师资、设备等教育资源在不同省份、地区之问的配置不均等，使不同地区学生享受不平等的教育资源和教育质量。本文主要从教育投入、师资力量、办学条件三个方面度量地区之间教育资源配置不平等状况，选取的统计指标主要有，生均教育经费支出、教师学历合格率、生师比、生均仪器设备总值及危房率。(一)教育经费投入不平等的测度地区之间教育经费投入的不平等，是不同地区获得的教育经费投入存在差异。如北京、上海等发达地区，由于政府的财政供给能力强，对教育投入较多。中西部等欠发达地区，经济发展水平较低、政府的财政能力有限，虽然中央政府对中西部地区有相应的教育财政转移支付，但是这些地区的教育投入仍然有限，与东部地区相比存在较大差异。对地区间教育经费投入不平等的测度，和城乡间测度使用相同的基础指标，即生均教育经费支出，使用各地区生均教育经费支出的变异系数来测度地区间教育不平等，测度结果见表3—7。19 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表3．7各级学校生均教育经费支出的极差和变异系数小学生均教育经费支出初中生均教育经费支出高中生均教育经费支出年份极差(元)变异系数(％)极差(元)变异系数(％)极差(元)变异系数(％)20036869．1078．706869．1075．1010547．4658．3020048950．4282．408950．4279．8012175．8561．80200510999．5076．6010999．5079．7014377．4264．00200612159．4683．0012159．4681．4015703．464．00200714983．8670．5014983．8677．1018107．363．00200817038．5367．6017038．5367．7026646．9273．00200920132．7763．1020132．7763．9025604．167．00201027291．8462．1027291．8467．6029980．3369．OO201134450．9161．1034450．9165．3034356．5671．00资料来源：依据2004—2012年《中国教育经费统计年鉴》。对表3．7分析发现，从2003—2011年，小学、初中生均教育经费的极差表现上升的趋势，而变异系数呈现下降的趋势，即地区间生均教育经费最高的地区与最低地区的差距越来越大，但地区间生均教育经费的离散程度是逐渐减小的，即地区间生均教育经费的不平等程度也呈现下降趋势。2011年，小学初中生均教育经费最高的地区是北京，最低地区是河南和贵州，分别相差19348．71元、34450．91元，且中话部大部分省份的生均教育经费在3000至5000元之间，与东部发达地区相比，仍存在较大差异。高中的生均教育经费极差和变异系数都呈现逐渐增加的趋势，从2003．2011年，极差和变异系数每年分别以2645．46、1．41的速率增加。可见，地区间高中生均教育经费差距在逐渐增加，且两极分化较严重。(二)师资力量不平等的测度由于各地区的经济及办学体制存在差异，经济欠发达地区受到经济条件的限制，教育资源的供给能力有待提高，导致教育资源拥有量、师资水平，与发达地区相比，存在较大差异。地区间师资水平的不平和城乡间师资水平不平等相似，也包括教师数量和质量的不平等。用生师比作为反映教师数量的基础指标，教师学历合格率作为反映教师质量的基础指标，并用地区间生师比、教师学历合格率的极差和变异系数来度量地区间师资力量的不平等，测度结果见表3—8。20 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表3—8各级学校生师比、教师学历合格率的极差和变异系数小学初中高中生师比教师学历生师比教师学历生师比教师学历年份合格率变异极差变异极差变异极差变异极差系数极差系数极差系数(％)200315．6221-407．601．9011．1913．5013．183．307．35lO．839．3712．30200415．9422．2010．022．2012．6114．209．522．508．2911．0036．3110．50200516．1121．805．371．1013．2416．207．071．908．8711．OO30．218．00200616．1221．604．691．0012．7217．305．701．5010．5713．0025．947．00200712．8619．003．08O．809．5816．304．851．1010．7l14．0021．516．00200811．8618．002．600．709．3016．404．360．9010．1014．0018．1l5．00200911．5517．602．40O．609．1516．504．53O．9010．1715．0015．224．00201010．3016．801．85O．409．2816．602．92O．609．3515．0012．523．0020119．0516．001．40O．209．1116．701．3lO．308．5315．009．822．00资料来源：依据2004—2012年《中国教育统计年鉴》。从表3．8发现，各地区小学生师比极差与变异系数表现出总体递减的趋势，即区域之间的差距在慢慢缩小。2011年生师比最高的省份是贵州，为21．9人，平均每个教师负担22个学生，生师比最小的是吉林，为11．6，平均每个教师负担12人，相差10人，此时，全国平均水平是17．7人，可见，吉林的生师比水平远低于全国平均水平，地区之间的教师数量差距依然十分严重。各地区初中、高中生师比变异系数的总趋势逐渐上升，高中生师比的变异系数小于初中生师比的变异系数，表明地区间初中、高中生师比不平等程度越来越严重，且初中的严重程度高于高中。从2003年至2011年，初中、高中生师比变异系数分别从13．5、10．8上升到16．7、15，平均每年分别以35．6％、46．7％的速率增加，说明各地区初中、高中的教师数量差距进一步扩大。各地区小学、初中、高中的教师学历合格率的极差和变异系数，表现下降态势，说明地区间教师质量的差异有所缩小，每年分别以68．9％、18．9％、131．9％、33．3％、328．3％、125．6％的速率减小。2003年小学教师学历合格率最高的地区河北(99．6％)与最低地区西藏(92％)相差7．6个百分点，初中教师学历合格率最高地区上海(98．77％)与最低地区陕西(85．58％)相差13．18个百分点，而高中的教师学历合格率最高地区上海(96．85％)与最低地区甘肃(57．48％)相差39．79个百分点。至2011年小学、初中、高中的教师学历合格率最高地区与最低地区分别相差0．44、1．31、9．82个百分点。从地区间教师合格率的极差来看，地21 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析区间教师质量的不平等程度明显减小了。对地区间小学、初中、高中教师数量和教师质量的差距分析发现：地区间小学教师数量的不平等程度有所缩小，初中和高中的教师数量差距进一步加大；地区间教师资源的质量差距明显缩小了。(三)办学条件不平等的测度由于地区间经济状况的不同，导致不同地区间的办学条件、学生享受的教育资源存在较大差异，即经济发展水平较高地区的办学条件，远高于西部及欠发达地区的办学条件。地区间办学条件不平等的测度所选取的指标，和城乡间办学条件不平等的测度是相同的。采用生均仪器设备总值和危房率度量地区间的学校设施及危房面积，生均仪器设备总值、危房率的变异系数衡量地区间办学条件的差距，测度结果见表3-9。表3-9各级学校生均仪器设备总值、危房率的极差和变异系数小学初中高中生均仪器危房率生均机器危房率生均仪器危房率年份设备总值极差变异系极差变异系极差变异系极差变异系极差(元)变异系极差变异系(元)数(％)(％)数(％)(元)数(％)(％)数(％)(％)数(％)20031236．1781．7018．7976．171727．8287．1014．4673．353216．2652．609．4489．9820041400．3578．8017．1876．751567．3074．0012．0170．063615．3452．507．9687．7220051800．7488．5015．6l84．142180．3484．10lO．6l76．993916．8257．006．49100．6620061884．86101．7019．2993．382758．61101．60lO．6784．564942．5767．005．81105．9620072165．2l103．1019．60118．912785．7195．3012．20104．756405．5778．006．28131．6520082110．95101．6020．73116．043449．97104．7017．17115．848453．3395．009．52129．5220092077．15102．0073．09114．833713．19104．5082．23138．369935．50103．0053．66178．7220102299．3199．OO54．8396．724095．00102．8060．27117．6411076．57108．0046．66156．8420112521．4796．OO36．5799．084476．82101．1038．69106．8412217．64113．OO45．72140．57资料来源：依据2004-2012年《中国教育统计年鉴》。2001、2002年的地区数据不完整。从生均仪器设备总值的极差来看，2003年小学、初中、高中生均仪器设备总值的极差分别为1236．17元、1727．82元、3216．28元，至2011年极差值分别增加到2521．47元、4476．82元、12217．46元，说明地区间生均仪器设备总值的两极分化愈来愈严重。高中阶段生均仪器设备总值的变异系数表现上升的态势，2011年高达113％，比2003年增长了114．82％，生均仪器设备总值的差异明显加大了。小学和初中的生均仪器设备总值变异系数，从2003．2009年呈现增加的趋势，2010、2011年又有所降低，即，小学、初中阶段的生均仪器设备总值的不 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析平等并不是一直增加的，近两年又有所改善，但地区间差异仍较大。从2003．2009年，地区间的危房率差距都有所扩大，虽然危房率极差呈不同的变化趋势，地区间的变异系数有所扩大，地区间的整体差距增加。小学和初中危房率极差有大幅增长，从2003年至2009年，分别增加了775．71％、968．14％，至2009年小学危房率最高地区甘肃(88．23)与最低地区北京(O．11)相差83．23，初中危房率最高地区甘肃(73．26)与最低地区北京(0．17)相差82．23，高中危房率最高地区甘肃(53．72)与最低地区浙江(0．06)相差53．66，变异系数分别增加了50．75％、88．63％，98．62％。可见，地区问差距有大幅增加，高中阶段的地区不平等程度最为严重。通过分析发现，高中阶段的生均仪器设备总值的不平等状况，并没有相应的改善，小学和初中阶段的生均仪器设备总值虽然较严重，但近两年有所改善。，地区间危房率的差距有所扩大，但高中阶段的不平等程度最为严重。三、教育结果不平等的测度·随着各地区经济的发展、教育也在不断的发展，各地区的受教育程度有明显的提高，但地区之间的差异仍然较大。本文用人均受教育年限测度教育结果的基础指标，人均受教育年限的极差和变异系数度量地区间教育结果的不平等，测度结果见表3。10。如2003年人均受教育年限最高的省份北京(10．35年)与最低省份西藏(3．97)相差6．37年，至2011年人均受教育程度最高的省份北京(11．477年)与最低省份西藏(4．7年)相差6．78年。从2003至2011年人均受教育程度最大的地区与最小地区的差距并没有相应的改善。人均受教育程度的变异系数呈逐渐减小的态势，2011年比2003年下降了O．3％，说明地区之间人均受教育程度的整体差异逐渐缩小。表3一10各地区之间人均受教育年限的极差和变异系数年份200320042005200620072008200920102011极差(年)6．376．166．946．786．466．206．266．626．78变异系数(％)0．1l0．120．110．1l0．100．08资料来源：依据2004．2012年《中国教育统计年鉴》。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第三节教育不平等的综合测度一、教育基尼系数的计算本文选择了教育基尼系数对教育不平等进行综合测度。教育基尼系数与收入基尼系数的基本思想是一样的，其不但可以反映教育分配的状况，还可以体现出一个国家(地区)人力资本的实际情况。教育基尼系数的计算方式，是根据Thomas和Fan提出度量教育不平等的思路来获得，计算公式为jyjn,,=÷∑∑既nk—Ygtl(3-1)ritIJ‘l其中jpj'n,,为第f地区f年的教育基尼系数，以为各地区人均受教育年限，岛、p。为某级受教育程度人口所占的比重，％、y，f为某级教育程度所获得的教育年数，n为受教育程度的等级。因此，使用教育基尼系数，不但可以对城镇或农村的教育不平等进行综合测度，也可以对全国居民的教育不平等程度进行综合测度，测度结果见表3．11。表3—11教育基尼系数年份全国教育基尼系数城镇教育基尼系数农村教育基尼系数20010．2450．2180．23720020．2460．2190．2402003O．2510．2440．23620040．238O．2160．23120050．2490．2240．24820060．2370．2180．23l20070．237O．2180．23l20080．2300．2130．22320090．2260．2110．21720100．2230．2090．21520110．2200．2070．212资料来源：依据2002．2012年《中国教育统计年鉴》。为了清晰看出教育基尼系数的变化趋势，图3．1给出了教育基尼系数变化的趋势图。24 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析卅卜全匿教育基尾系数+城镇教育基尼系数—唆一农挺教鸯基尼系数图3—1教育基尼系数变化趋势图表3．11的数据及图3—1显示：从2001年至2011年，全国、城镇、农村的教育基尼系数呈现逐渐下降的趋势，全国教育不平等程度高于农村和城镇的教育不平等程度，且全国、农村、城镇的教育不平等程度正在逐渐改善。说明，近年来政府实施缩小教育差距的措施，如普及九年义务教育、加大教育投入、相应的增加农村及贫困地区的教育经费投入等措施，已经起到了相应的效果，但农村的教育不平等程度依然高于城镇。二、教育基尼系数的分解目前，我国教育不平等程度依然很严重，2011年教育基尼系数达到O．22。为了进一步分析城镇、农村及城镇间不平等对我国教育不平等的影响程度。本文依据Mesa口43(2007)对教育差距分析提出的教育基尼系数分解方法，对教育基尼系数进行分解，即城乡间不平等对教育不平等的贡献和城镇与农村内部不平等对教育不平等的贡献。分解公式为：jyjn=研(丛)鹏+q(丝)鹏+鹏(3．2)At∥其中jyjn、jyjrzl、jYjn2分别为全国、城镇、农村的教育基尼系数，jYjn3为城乡之间教育不平等对全国教育不平等的绝对贡献，∥、H、鲍为全国、城镇、农村的平均受教育年限，G1、G2为城镇与农村人口占总人口的比重。如果从相对贡献的角度分析，不同群体之间对教育不平等的贡献度公式为：’与蕊勰鹁狂投继O0O 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析：G2(／丝't2)jyjn2×一G；(u丝2)jyjn2100100-_I×100+塑堕×100[351(3．3)：丝×一丝×100+型堕×(3．)jyjnJyJn研(丝)鹏g(丝)鹏——生一、——丝一分别为城镇和农村教育不平等对全国教育不平劫n泐n等程度的相对贡献度。教育不平等的城乡分解结果如下：表3．12教育不平等的城乡分解结果年份200120022003200420052006200720082009201020112012城镇3．714．004．594．434．814．975．335．425．625．9l6．136．35农村8．107．807．5l6．856．996．245．905．505．114．744．434．12城乡88．1988．2087．9088．7388．2l88．7888．7789．0889．2789．3589．4489．53资料来源：数据来源于2002-2013年《中国人口和就业统计年鉴》、《中国人1：1统计年鉴》。从分解结果看，农村内部教育不平等对全国教育不平等程度的贡献度呈现下’降的趋势，平均每年下降0．33个百分点，城镇内部教育不平等及城乡之间教育不平等对全国教育不平等的贡献程度逐渐增加，平均每年增加0．22、0．11个百分点，城镇内部教育不平等对全国教育不平等贡献度增加的速率高于城乡之间对教育不平等的贡献度。城乡之间教育不平等对全国教育不平等的贡献度历年来较高，且各年相差不大，都在87％以上。表明我国的教育不平等主要由城乡之间教育不平造成的，城镇对教育不平等的贡献度高于农村。可见，政府应该重视城乡间的教育差距，及采取相应的政策措施，促进农村及贫困地区的教育发展，缩小城乡间教育的不平等程度，进而缩小我国的教育差距。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第四章我国教育不平等影响因素的实证研究第一节我国教育不平等影响因素的理论分析一、教育财政政策与教育不平等教育财政政策的目标是保障教育平等的实现，对适龄儿童提供平等的教育是教育财政政策的基本职能，公平的财政政策是促进教育平等的重要手段，建立公平、公正、有效的教育财政政策是促进教育公平的基本保障。政府对教育的财政投入是教育发展的基本源泉，不平等的教育财政政策是导致教育不平等的原因之一。从1985年中共中央颁布的《中共中央关于教育体制改革的决定》，到1994年分税制改革的实施，农村义务教育财政体制逐渐形成了以“地方政府负责，分级管理”的办学体制，对义务教育的投入逐渐形成了由地方政府负责的格局。由于各个地区及城乡的经济发展不平衡，造成贫困及农村地区政府的财政收入匮乏，特别是分税制改革实施以后，贫困地区政府的财政收入又受到了削弱，使得政府对教育的投入不足以满足巨大的教育需求，一部分教育费用转嫁就到了农民身上，加重了农村及贫困地区孩子上学的负担，一些家庭经济困难的学生，因无力支付相应的费用而被拒之校门外。同时，城乡及各地区的政府对教育的投入也有所差异，造成地区及城乡之间在生均教育经费支出、教师负担学生数、合格教师比例、办学条件方面存在显著差异，进而引起教育的不平等。2001年国家发布《关于基础教育改革和发展的决定》到2007年我国农村地区实现免费义务教育期间，为了促进教育平等的发展，教育财政政策侧重点有所转变，但由于我国人口众多，经济、文化的发展基础比较薄弱，地区差异严重，并且绝大多数人口居住在农村，政府对农村及贫困地区教育投入的增加，并不能从根本上解决教育贫困的问题，城乡、阶层、学校问的教育不平等现象仍然存在。二、居民收入差距与教育不平等随着经济体制改革的深化，我国经济社会的面貌发生很大的变化，农村及贫困地区的生活条件明显改善，但居民收入差距呈现不断扩大的态势。居民之间严重的收入差距存在，一方面，由于家庭经济状况的影响，很多低收入家庭往往27 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析要考虑子女继续接受教育的成本，无法承担其教育支出，致使一些贫困家庭的学生辍学而外出打工。而高收入阶层拥有足够的经济基础供子女进入城区及重点学校，继续接受进一步的教育，同时高收入阶层不会因教育费用的增加而减少对教育的需求。因此，不同的收入阶层及其子女所获得的教育机会及教育程度存在显著差异。另一方面，在不同的教育阶段，优质的教育资源是有限的，高收入家庭为了给子女提供优越的学习环境，进而获得更优质的教育，会增加对其的教育支出。低收入家庭由于经济条件的限制，负担不起昂贵的择校费用，子女只能在硬件及软件设施较差的学校就读，从而不同收入阶层子女享受有差异的教育资源。三、城市化水平与教育不平等城市化水平是又叫城市化率，是衡量城市化发展程度的数量指标。近年来中国城市化进程不断深入，城镇化的速度也逐渐加快，我国的城市化水平已由1950年的13％提高到2012年的52．6％。城市化水平提高的同时，也伴随着城市产业的集聚和升级，会吸收大量的农民进城务工，大幅减少了农村农民的数量。此时，可以把置换出来的土地资源集中到部分农民手中，逐步实现农业生产活动的规模化和机械化，提高农业的生产效率，不但增加了农民的收入水平也提高了农民的生活水平，使其享受进一步的教育愿望会加强，会进一步增加教育支出。另外，城市化水平的提高有利于发挥教育的规模效应，将城市优质的教育资源逐渐融入到农村教育的发展中，增加城乡教育互动，提高农村的教学硬件设施和软件设施，实现农村与城市教育的相互融合、互动发展。四、经济发展与教育不平等今年来，由于城乡之间、地区之间的自然资源禀赋、地理位置、政策的不同，导致城乡间、地区间的经济发展水平不平衡。各地区的经济发展水平对教育的规模、质量、需求、供给等因素有重要影响。如果教育要获得发展，教育投资是基本的物资条件，即受当地经济发展水平的影响。如中西部及农村地区，经济发展滞后、经济基础比较薄弱、经济总量不高，导致地方政府的财政收入较少，制约政府对教育的有效供给，特别是在现有的办学体制下，各地区的经济实力己成为影响和制约教育不平等的主要因素。地区经济发展水平的差异，不但影响居民受教育程度的获得，也影响居民对教育的重视程度及居民对教育的需求和投资能力，进一步影响教育不平等程度。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析五、教育扩展与教育不平等教育扩展是一个国家进行人力资本积累的重要途径，教育扩展的结果表现为一个地区(国家)的人均受教育年限的提高，近年来，随着经济社会的发展，我国的教育事业也不断发展，居民的受教育程度已经从1964年的2．92年上升到2012年的8．94年。在教育扩展过程中，虽然整个社会的人力资本水平会有所提高，但是不同群体之间的人力资本提升程度以及教育收益率存在明显差异。由于教育收益率的差异，高收入阶层教育投资收益率远高于低收入阶层，且高收入阶层拥有足够的实力，使子女接受教育收益率较高的热门专业及名牌大学。经济困难的学生只有选择农林类等收费和收益相对较低的学科。因此，虽然国家整体的受教育程度提高了，但由于教育收益率的差异，不仅影响居民收入分配格局，也会降低低收入阶层对教育投资的积极性，进一步对受教育水平和教育效果产生一定的影响，最终影响教育公平。第二节我国城乡间教育不平等影响因素的实证分析一、分析方法的选择近年来，由于经济改革的逐步深入，我国的经济发展水平不但受到政府政策的影响，还受到其它因素的冲击，经济结构正在逐渐发生变化。同时教育的平等程度也受到国家的教育政策、外部冲击等诸多不可观测因素的影响，用固定参数模型己表现不出这种经济结构的变化，因此为了更详细的揭示各因素变动对教育不平等的动态影响，本文选择了状态空间模型。状态空间模型一般应用于多元时间序列，能够将不可观测变量并入可观测模型并与其一起得到估计结果，可以显示系统的动态性∞6。。状态空间模型可以定义为：Yt=Zt0【f+df+ufE1，⋯，T(4—1)其中、T表示样本长度，Z，表示尼×m矩阵，d，表示k×l向量，u，表示k×l向量，是均值为0，协方差阵为H，的连续不相关扰动项，即E(u，)=0，var(u，)=H，(：4-2) 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析0cf=耳0cf-1+q+Rf￡ft=1，⋯，T(4—3)上式中，王为m×m矩阵，Ct表示m×l向量，R，表示聊×g矩阵，￡，表示g×1向量，是均值为0，协方差阵为Q，的连续的不相关的扰动项，即E(u，)=0，Var(￡，)=Q，(4—4)如果状态空间模型成立，还需要满足以下两个假设：(1)初始状态向量a。的均值为a。，协方差阵为Po。(2)在所有区间上，扰动项U，和￡，相互独立，而且它们和初始状态0【。也不相关。矩阵Z，，d，，H，，王，c，，R，，Q，统称为系统矩阵，如不特殊指出，它们都被假定为非随机的。对于任一时刻f，Yt能够表示成当前和过去的u，和￡，及初始值0c。的线性组合，所以模型是线性的。二、指标选取和数据来源我国城乡教育不平等是由长期的社会发展不平衡引起的，由上面的分析知，影响教育不平等的因素有许多，除了居民收入差距、教育扩展、政府教育经费支出外，还有城市化水平和政府财政教育政策，不同因素对教育不平等的影响机理、影响方向、影响程度不同。但是城市化水平主要是度量城市化发展程度的数量指标，与城乡实证分析中所选指标的统计维度不同，如果加入模型中，会影响模型的精确度；政府依据社会发展的需要实施相应的教育财政政策变革，主要体现在对城乡教育经费投入的比重有所变化，城乡政府教育投入的变化也可以体现出教育财政政策的演化。因此，为了消除变量之间的相关性及提高模型的解释效果，在实证分析模型的构建中，把城市化水平与教育政策两个指标剔除。对城乡教育不平等、收入差距、教育经费支出的测度主要选取城乡人均受教育年限、城乡人均可支配收入、城乡教育经费支出的比率。(一)人均受教育年限人均受教育年限是某一人口群体人均接受学历教育的年数。在衡量城乡教育不平等时，使用城乡人均受教育年限作为基础指标，构建其比率测度城乡之间教30 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析育不平等程度，其表达式为：rjjYt：婴rjJy2‘(4—5)其中rjjy为城乡人均受教育年限的比率，rjJyl；、rjjy：；分别为城镇与农村的人均受教育年限。rjjYi，=∑P。咒，(4．6)其中磊为某级受教育程度人ISI所占的比重，％为某级教育程度所获得的教育年数，，?为受教育程度的等级。由于个体受教育程度分为不识字或识字很少、小学、初中、高中、大专及大专以上五个等级，因此"的值为5。(二)居民收入差距收入差距一般使用收入基尼系数来衡量，此部分主要采用城乡居民可支配收入之比来测度城乡之间的收入不平等程度，其计算公式如下：rjsrt：_usr『lt(4—7)rjsr2‘其中rjsr,是城乡人均收入之比，rjsr,，、rjsr：，分别代表城镇居民人均可支配收入(1978=100，即1978年的可支配收入作为基数)与农村居民人均纯收入(1978=100)。(三)政府财政预算内教育经费投入教育经费投入是教育发展的前提和基础，在我国，政府教育投入是各级普通教育的主要经费来源。教育的规模、质量和效果都与政府教育投入密切相关，因此本文拟用城乡预算内教育经费投入之比来衡量城乡政府对教育投入的差距。JYJf：iJYJft(4．8)j弼)n其中JYJf城乡预算内教育投入差距，JYJf，、JYJf2，分别为城镇和农村的政府预算内教育投入。综上所述，本文拟用城乡人均受教育年限之比作为被解释变量，用城乡人均收入、政府预算内教育经费投入的比率作为解释变量，构建实证分析模型研究各 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析因素对城乡教育不平的影响机理。所用数据来自1996—2013年《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》。三、模型的构建(一)稳定性检验由于现实中大多数时间序列是非平稳的，为了避免直接使用非平稳时间序列进行回归导致伪回归，需对时间序列进行平稳性检验。检验序列平稳性的常用方法是单位根检验，对时间序列进行单位根检验的方法主要有ADF检验、DFGLS检验等检验方式，本文采用在实际中运用最广泛的ADF检验对时间序列进行平稳性检验及AIC准则确定最佳滞后期数。由于时间序列数据的单位不一致，为了消除它们间可能存在的异方差性，在平稳性检验前，分别对时间序列数据取自然对数，取对数后不影响数据间的趋势关系，并能够消除它们间量纲的影响。平稳性检验结果如下：表4—1平稳性检验结果检验类型ADF统计量临界值变量检验结果(c，T，d)的值(1％)(5％)(10％)LN(Rjjy)(c，0，0)-3．036-4．728-3．759-3．325非平稳LN(Rjsr)(c，0，0)-0．613-4．616—3．710—3．297非平稳LN(Jyjf)(c，0，0)-3．283—4．8一3．791-3．342非平稳D(LN(rjjy))(C，0，1)-5．269-4．667-3．733—3．310平稳D(LN(rjsr))(C，0，1)-3．396-4．728—3．759—3．324平稳D(LN(jyjf))(c，0，1)—4．20-4．667-3．733—3．310平稳注：(c，T，d)分别代表检验的方程中含有截距，时间趋势及滞后阶数；D(X)表不X的一阶差分。平稳性检验结果表明，对于原始序列，在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的统计量值都大于相应的DW统计量值，接受原假设，即原始时间序列是非平稳序列。但经过一次差分处理后，消除序列中所含的非平稳趋势，变成了平稳序列。(二)模型的建立由于时间序列城乡居民收入差距、政府教育投入差距、城乡教育不平等是平稳序列。因此，本文构建了教育不平等与收入差距和政府教育投入的动态参数模型。考虑到当期的教育投入差距和收入差距会受到前期的影响，也构建了教育投入差距和收入差距的状态方程。模型的形式如下： 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析rjjy,=c(1)+svlr毒rjsr,+即2f*jyjf+ut。．f=1，⋯，Tsvlf=c(3)+c(4)幸svl(一1)f+qt=1，⋯，Tsv2f=c(6)+c(7)宰sv2(一1)f+鸬f=1，⋯，T(4．9)(4．10)(4．11)其中，rffYt是城乡人均受教育年限之比，rjsr是城乡人均收入之比，JYJftt为城乡政府教育投入之比，svl，、sv2，为可变参数，ut、鸬、q为随机扰动项。四、实证研究结果及分析根据建立的状态空间模型，采用卡尔曼滤波递归算法，对1995—2012年我国城乡教育投入差距和收入差距对教育不平等的影响程度及方向进行估计，实证结果如下：表4-2状态空间模型各状态变量的估计结果年份199519961997199819992000200120022003Rjsr一0．127—0．133-0．136-0．138-0．139—0．134-0．134—0．133jyjf0．1080．1070．1060．0310．0410．0490．056年份200420052006200720082009201020112012rjsr-0．136-0．139-0．135-0．137-0．142-0．144-0．142-0．143—0．143jy．if0．0690．0810．0740．0820．0940．0980．0960．0970．099图4．1给出了运用状态空间模型估计出的城乡教育不平等与城乡收入差距和教育经费支出差距的弹性系数的动态变化趋势图。图4-1时变参数估计值的动态变化趋势图为了保证状态空间模型估计结果的精确性，对状态空间模型的残差序列进行平稳性检验，检验结果表明，在1％的显著性水平下，残差序列为平稳序列。说明模型的估计结果是有效的。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表4—3残差序列的平稳性检验变量检验类型ADF统计量临界值(1％)结果残差序列(c，0，0)-32．99—4．61平稳注：(c，T，d)分别代表检验的方程中含有截距，时f可趋势及滞后阶数。实证分析结果表明：(1)教育不平等对城乡收入差距变化的弹性为负，即收入差距的增加有助于教育平等的改善，收入差距每增加1个单位，教育不平等将缩小0．127．0．144个单位，且弹性系数在样本区间内呈现不同幅度的波动，但总体呈上升趋势。具体来说，除2000至2003年外，收入差距对教育不平等的影响程度或贡献度逐渐增加，并维持在0．135．0．144之间。可能的原因有：合理适度的收入差距对教育平等具有促进作用，合理的收入差距可以发挥各种生产要素的潜能，提高生产要素的贡献率，进一步调动劳动者的积极性，使劳动者意识到知识的重要性。如果劳动者想要提高自身或后代的收入水平，必须增加人力资本积累、继续参加培训学习或增加对子女的教育投入，提高自身及子女的受教育程度。(2)城乡政府教育投入差距对城乡教育不平等的影响程度表现出不同的阶段特征。具体来讲，1995年至1999年教育投入差距对城乡教育不平等弹性系数为正，且在0．106—0．108之间微弱地波动。可见，在1995．1999年之间，城乡教育投入差距的增加有助于城乡教育不平等，但幅度不大。2000年至2012年教育投入差距对城乡教育不平等的弹性系数在0．031—0．099之间波动，说明教育投入差距对城乡教育不平等具有明显推动作用。因为，虽然教育投入差距在一定程度内会促进教育平等，但随着城乡教育差距的继续增加，加剧了教育资源在城乡间配置的不合理程度，及城乡之间更偏向于城镇的长期积累等原因，造成在城乡教育平等过程中政府教育投入应当发挥的作用没有发挥出来，使得教育投入差距加剧了教育不平等。反过来讲，如果想要缩小教育不平等，促进教育均衡发展，政府可以对农村进行相应的扶持，加大农村教育投入力度。从变参数状态空间模型的分析结果可以得出，收入差距和教育投入差距对教育不平等的影响方向不同，且收入差距对教育不平等的敏感系数高于教育投入差距对教育不平等的敏感度。从数值上来看，近几年，收入差距对教育不平等的弹性系数维持在1．43左右，而教育投入差距对教育不平等的敏感系数维持在0．099左右，即教育投入差距每增加一个百分点，教育不平等将加剧0．099个百分点。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第三节我国地区间教育不平等影响因素的实证分析一、分析方法选择通过检验各影响因素与教育不平等的相关性发现，各地区影响因素与教育不平等存在不同程度的相关性，而各因素的地区不平等对教育不平等到底产生了怎样的影响和作用，哪些因素是引起教育不平等的重要原因，哪些因素的影响不显著，还是有待研究的问题。因此，这部分采用各省市的面板数据模型对教育不平等的影响因素进行实证分析。首先对面板数据回归模型进行简要的介绍。设有因变量％与kxl维解释变量向量黾=(xl’j，，t弗，⋯，Xk’ff)’，满足线性关系Y“=呸f+t孱+扰ff，扛1，2，⋯，N，f=1，2，⋯，T(4—12)其中Ⅳ表示截面成员的个数，丁表示每个截面成员的观测时期总数，呸，表示模型的常数项，屈，表示对应于解释变量向量x。的kxl维系数向量，足表示解释变量的系数。甜i，为随机误差项。在面板数据回归模型中，可以考虑建立Ⅳ个截面成员的面板模型，也可以建立含有丁个时期方程的面板模型，在实际的研究中，我们常用的主要是建立Ⅳ个截面成员的面板模型，同时根据截距向量口和系数向量∥中各分量的不同限制要求，又可以将Ⅳ个截面成员的面板数据模型划分为不同的类型。二、指标选取和数据来源区域教育的不平等不仅受自身发展规律的影响，同时也会受到国家政治、经济文化等因素的制约。不同的影响因素作用不同，相同的因素在不同情况下产生的影响也不尽相同。因此，选取影响教育不平等的指标，不仅要从理论上考虑与教育不平等相关变量所涵盖的内容，也要兼顾选取指标的实际意义及可操作性。故，此部分选取的指标有：采用教育基尼系数测度教育不平等程度、收入基尼系数度量居民收入差距、政府预算内教育经费支出衡量教育资源投入的不平等，人均受教育年限衡量教育结果的不平等，城市化水平、经济发展水平。部分指标的具体测度方法如下。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析(一)收入基尼系数由于我国统计年鉴中，城镇居民和农村居民人均可支配收入的分组情况不一样，及部分省份的农村居民纯收入分组的组数也存在较大差异，如果使用非等分组计算城镇与农村居民的收入基尼系数，计算口径存在较大差异，会使计算结果产生偏差。因此，本文采用洛仑兹曲线中不平等面积与完全不平等的面积的比值，推导出的基尼系数计算公式度量城镇与农村的收入差距驺7|。计算公式如下G=I-专车(％，+彬)只(4-13)其中，P为总人口，W为总收入，彬为累计到第f组的收入。先采用上式分别计算出各地区城镇和农村收入基尼系数，再使用下面公式计算出各地区基尼系数。G：#z丝Gl+p22'U2G2+#曼I丛丛f(4-14)．∥其中，G1、G2分别是城镇和农村居民的收入基尼系数，弓、昱分别是城镇及农村人口比重，∥是各省市人均总收入，H、鸬分别是城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入。(二)城市化水平．城市化水平是衡量城市化发展程度的重要指标，一般采用一定区域内城市人口占总人口的比重来度量城市化水平的高低。csh=l(4．15)其中，csh是城市化水平，墨为城镇人口，P为总人口。(三)经济发展水平经济发展水平一般指一个国家或地区经济发展的规模、速度及所达到的水准，衡量经济发展水平的指标有许多，如人均收入、经济发展速度等。而本文依据研究内容及理论意义选取各地区人均GDP作为测度经济发展水平的指标。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析三、各指标与教育基尼系数的相关性分析为了保证被解释变量与解释变量之间的相关性，以及建立的实证分析模型的精确性，使用Mantel检验法验证各解释变量与被解释变量的相关性，进而选取与被解释变量有相关性的指标，剔除相关性不显著的指标，建立实证分析模型。Mantel检验法(各个地区间的各种因素，并不是相互独立存在，而是相邻地区或相近地区的各种因素会相互影响，采用简单的相关性检验体现不出这种影响。因此，使用Mantel检验法。)不但可以检验两个变量间的简单相关性，也可以检验两个距离矩阵的相关性硌8l。因而，本文采用Mantel检验法检验我国各地区教育基尼系数与其它指标的相关性。Mantel检验的计算公式为∑∑(或’{厂瓦)(嘭，{厂石)，．：—。：：：：：』；：兰：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：一(4．16)。／[∑∑饵，驴一瓦)2】[∑∑(嘭，。一万)2】、{jiji其中，或矿嘭，F、或、办分别表示第f个个体与第／个个体在变量序列x、Y上的距离，由变量x和Y的原始序列得到的距离矩阵元素的均值。使用SAM4．0计算得到的各地区各指标与各地区教育不平等的Mantel相关系数如下表‘。表44各地区各指标与各地区教育不平等的相关系数指标组合Pearson’SrP-Value相关性jyn和srjn一0．2280．075存在相关性jyjn和rjjy—0．2380．092存在相关性jyjn和JYJf—0．2120．099存在相关性jyjn和csh—0．2190．076存在相关性jyjn昶lifz-0．1570．181不存在相关性资料来源：依据2012年《中国统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》：Mantel的原假设是变量之间不存在相关关系。检验结果表明，各地区经济发展水平与教育不平等不存在显著的相关关系，而其余各指标在10％的显著性水平下，通过显著性检验，即与教育不平等存在相关关系，且各指标与我国地区教育不平等相关度的差异不大。因此，在建立模型时，为了保证实证分析结果的精确性，应把各地区经济发展水平这个指标剔除在外。37 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析四、模型的构建(一)模型的形式设定检验我国区域经济发展不平衡，中西部与东部各省市的教育不平等程度存在较大差异，为了更有效的分析影响各地区教育不平等的因素，本文建立面板数据模型对其进行研究。对面板数据模型进行建模时，首先需对模型的形式进行检验，检验样本数据是否符合变系数模型或变截距模型，避免模型选择的偏差。常用的检验方法是协方差检验，即分别对两个原假设进行检验。／4,：届=缓=⋯=风(4—17)皿：％=口：=⋯=％，届=殷=⋯=风(4—18)设下对应的F统计量及服从的分布分别为：墨：了($2—-S—1)／—[(N瓦-1而)k]～F[(Ⅳ一姚N(T-k-1)](4．19’／(NTN(k1S一+1))卜～E：—(S3兀-S—x)／—[(N—-1鬲)(k+1)]～F[(Ⅳ-1)(k+1)，N(T-k-1)](4．20’／(NTN(k‘S一+1))L、“其中S是变参数模型的残差平方和，&是变截距模型的残差平方和，墨是不变参数模型的残差平方和，Ⅳ为截面的个数，k为回归变量的个数，丁是时间变量的数目。对面板数据模型进行协方差分析的检验结果见表4．5。表4—5协方差分析检验结果检验统计量S是墨曩E统计量值0．002660．00490．02161．318．87查F分布表，在l％的显著性水平下，得到相应的临界值为F(92，144)>1．38，F(115，144)<1．6，由于E>1．5，所以拒绝坞，而互<1．38，接受q。因此面板数据模型采用变截距模型。(二)模型的固定效应和随机效应检验确定模型形式之后，需要检验模型是固定效应模型还是随机效应模型，对模型进行hausman检验的结果见表4-6：38 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析表4-6Hausman检验结果检验结果卡方检验统计量自由度概率P值横截面存在随机效应46．7740．000检验结果表明：卡方检验统计量值为46．77，相应的概率P值为0．000，即拒绝原假设。表明面板数据模型不存在随机效应，应建立固定效应模型。(三)面板数据模型的建立依据检验结果，本文选取变截距的固定效应模型进行分析，该模型允许截面成员上存在个体影响，并通过常数项的差异来说明，同时为了验证教育不平等是否与收入差距及教育扩展呈倒“U”型曲线关系，又在模型中加入了收入基尼系数和教育扩展的二次方变量。模型形式设定如下：jyjn,，=口+彳+屈fsrjnf，+屈，rjjy,，+屈fJYJfi,+屈，csh,，+屈fsrjn：+屈，r。oo～2+‰(4-21)其中，口为各省市的平均教育不平等程度，口?为f地区教育不平等程度对平均教育不平等程度的偏离，来反映各地区教育不平等程度的差异，屈，为对应解释变量的待估参数。“。为随机误差项。五、实证研究结果及分析(一)实证研究结果依据所设定的模型及SUR方法对各省市教育不平等的面板数据模型进行参数估计，估计结果见表4．7、地区间原有的教育不平等程度见表4．8。表4．7模型的估计结果●_．2．．2变量Csrjriq玲JYJfcshHlysr．In系数-0．242术：l：：I：0．211：I：木：I=0．067料木一0．006辎件一0．029牺陴一0．26料丰-0．003术术：I：注木料、丰牢、木表不回归系数在1％、5％、10％水平F显著。模型的估计结果表明，各回归系数的值都通过了显著性检验，显著不为零，且收入基尼系数和人均受教育年限的二次方变量的系数为负值。面板数据模型可以表示为jyjn,，=-0．242+a；+0．21lsrjn．+0．067rjjyi，一0．006jyjf,一0．029cs吩,一0．26srj珥2,一0．003rjjyi：+u,,(4—22)F=138．98，DW=1．4，调整后的R2=0．945，模型调整后的R2比较接近于1，可见模型的拟合度较好，自变量能够解释因变量94．5％的信息。39 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析女表4-8反映各地区教育不平等差异口i的估计结果掌地区幸地区幸地区半地区q咋吩％北京-0．0068上海一0．0084河南一0．0190贵卅I0．0131河北—0．0146江苏0．0014湖北-0．0003陕西一O．0011山西-0．0191浙江0．0046广东-0．0002甘肃0．0114内蒙古-0．0006安徽—0．0016广西-0．0081青海0．0240辽宁—0．0069福建O．0122重庆0．0049宁夏0．0088黑龙江-0．0134江西0．0031四JlI0．0060新疆O．0105(二)实证研究结果分析模型的估计结果表明：(1)收入差距的增加会加剧教育不平等，收入差距的加剧不会一直拉大教育不平等，当收入差距达到一定程度时会有利于教育平等，即收入差距与教育不平等呈倒“U"型的曲线关系。由于我国长期二元经济结构的存在及地区之间经济发展的严重不平衡，造成高新技术产业和收益率较高的产业大部分集中在经济发展水平较高的地区，而贫困及农村地区主要以农业生产为主。因此，导致不同地区之间教育教学设施、教育质量、居民视野及收入差距存在显著差异。收入差距的显著存在及信贷市场的约束，使得高收入阶层拥有足够的经济基础为孩子提供更高层次、优质的教育；而低收入阶层无法承担其子女继续接受教育的支出，即使能够提供一定的条件使子女获得进一步的教育，子女只能在硬件及软件设施较差的学校就读，从而拉大了不同收入阶层在受教育机会和同等教育级别过程中享受的教育质量的差距，加剧了教育不平等。当经济发展到一定的水平，不但居民收入水平普遍提高而且政府也有足够的经济实力投资教育，使居民享受优质教育的成本会大大降低。此时，贫困家庭孩子的辍学率会有所降低，居民享受教育质量的差距也会相应减小，教育不平等状况会有相应的改善。(2)人均受教育年限是测度教育扩展的指标，人均受教育年限的增加不利于教育平等的改善，且人均受教育年限与教育不平等呈倒“U”型曲线关系。目前，国内外一些学者也得出了相似的结论，如Gregorio和Lee(2002)n鲫利用100多个国家的面板数据对教育扩展和教育分配不平等之间的关系进行研究，发现平4n 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析均受教育年限与教育分配不平等变动之间存在倒“U"型关系，Ram(1990)H0|、孙白才(2005)H¨、林志伟(2006)H21也得出了相似的结论。对与教育扩展加大教育不平等的原因可能是，目前我国大部分省份的人均受教育程度与发达国家相比依然比较低，正处于倒“U”曲线的左侧，因而表现出随着人均受教育年限的提高教育不平等程度呈现增加的趋势。(3)政府预算内教育经费支出对教育不平等的影响是负的，即公共教育经费支出有助于促进教育平等化。政府加大教育投入可以改善学校基础设施、教师师资队伍，使更多贫困家庭的孩子能够享受相对优质的教育，提高教育普及率，特别是九年义务教育，使许多贫困家庭的子女能够免费接受义务教育，降低了贫困家庭子女因经济状况而辍学的机率，从而促进教育平等。(4)城市化水平对教育不平等产生负的效应，即城市化水平每增加1单位，教育不平等将缩小O．037个单位。一般来讲，在城市化进程中，也伴随着产业的集聚和升级、城镇集中办学，有利于发挥城镇教育的规模效应，增加城乡教育互动，实现城乡教育的相互融合、互动发展，进而缩小教育差距，促进教育平等。另一方面城市化会吸引大量农民进城务工，使劳动力从低生产部门向城市的高生产部门转移，会大大提高第二、第三产值在国民生产总值中的比重，带来人均国民生产总值的大幅增长，也为教育的平等发展提供有力的保障H引。(5)对地区之间教育不平等的实证分析表明，在2001．2011年期间，各地区原有的教育不平等存在显著差异。其中青海的教育不平等程度最高，教育不平等程度最低的省份是河南和山西。具体来讲，西部大部分地区教育不平等程度高于全国平均水平，如贵州、甘肃、青海、宁夏、四川等省份，并且青海、贵州、甘肃、新疆的教育不平等最为严重，而陕西和广西的教育不平等程度略低于全国水平。说明西部地区教育不平等程度较高，且两极分化严重。中部地区除江西外，其余省份的教育不平等程度均低于全国平均水平，表明中部地区教育不平等普遍较小。东部地区的江苏、浙江的教育不平等略高于全国平均水平，福建的教育不平等程度与全国水平差异较大，北京、河北、辽宁、上海的教育不平等低于全国平均水平，且河北的教育平等程度最高。总的来说，东部和西部地区的教育不平等程度比较严重。4l 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析第五章研究结论与政策建议第一节研究结论本文基于教育不平等的理论意义，首先，对我国城乡及地区之间教育不平等的进行测度，并进行相应的实证分析。其次，结合我国城乡及地区的现实背景，从理论和实证两方面分析了各因素对教育不平等的影响，得出以下结论。’1．对城乡间教育不平等的测度得到如下结论：城乡之间教育机会、教育经费投入、师资力量、办学条件的不平等程度并没有相应的改善，而是越来越严重。2010、2011年，城乡间教育结果的不平等程度略有改善。2．对地区间教育不平等的测度得到如下结论：(1)地区间小学和高中的教育机会差距逐渐减少，而高中的教育不平等程度呈现增加的趋势。(2)小学和初中的教育投入差距逐渐减小，高中的教育投入差距愈来愈严重。小学和初中生均教育经费的极差表现上升趋势，而变异系数呈现下降趋势，高中生均教育经费极差和变异系数都呈现逐渐增加的趋势。即小地区间小学和初中的生均教育经费的离散程度是逐渐减小的，高中的生均教育经费差距在逐渐增加，且地区间各个教育阶段的生均教育经费支出的两极分化依然严重。(3)地区间教师质量差距有所缩小，教师数量的不平等程度越来越严重。各教育阶段教师学历合格率的极差和变异系数逐渐下降，即地区间教师质量的差异有所缩小，但地区间初中和高中的生师比(教师数量)的不平等程度越来越严重，且初中的不平等程度高于高中。(4)地区间办学条件的差距越来越大。地区间各教育阶段危房率的差距有所扩大，高中的不平等程度最为严重，地区间各教育阶段的生均仪器设备总值的不平等程度也呈现增加的态势。(5)地区间人均受教育程度的不平等程度逐渐改善。地区间各教育阶段人均受教育程度的地区差距并没有相应改善，但人均受教育程度的变异系数呈现逐渐较小的趋势，从2003年的O．11缩小到2011年的0．08。3．采用基尼系数对教育不平进行综合测度，发现全国教育不平等程度高于42 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析农村和城镇的教育不平等程度，且全国、农村、城镇的教育不平等程度正在逐渐改善；通过对教育基尼系数的分解发现城乡间不平等是引起全国教育不平等的主要因素，而城镇内部的不平等对全国教育不平等的贡献度高于农村。4．对我国城乡间教育不平等影响因素的实证研究得出如下结论：城乡收入差距对教育不平等的变化弹性为负，且弹性系数在样本区间内呈现不同幅度的波动，但总体呈上升趋势。城乡教育投入差距对城乡教育不平等的影响程度表现出不同的阶段特征，2000年以后，教育投入差距对城乡教育不平等有明显的推动作用，且弹性系数在0．031—0．099之间波动，且教育投入差距对教育不平等的敏感度小于收入差距对教育不平等的敏感系数。5．对地区间教育不平等影响因素的实证研究得出如下结论：(1)地区之间的经济发展水平对教育不平等的影响并不显著，而收入基尼系数和人均受教育年限与教育不平等呈倒“u”型曲线关系，政府预算内教育经费支出和城市化水平对教育不平等产生负的效应。(2)地区之间原有的教育不平等存在显著差异。其中青海的教育不平等程度最高，教育不平等程度最低的省份是河南和山西。东部和西部地区的教育不平等两极分化严重，中部地区之间教育不平等程度普遍较小。第二节政策建议一、缩小收入差距，改善教育不平等虽然收入差距在适度的范围内有利于教育平等的改善，但是过大的收入差距，对构建和谐社会和教育不平等的改善具有抑制作用。由于城乡及地区之间不同收入水平家庭的经济资本、文化资本、社会资本不同，导致其对教育作用的认知水平、教育支付的间接成本、孩子享受的教育资源及对人力资本投入水平有较大差异，间接影响不同收入阶层的受教育水平和教育回报率，如果不加以改善，会进一步形成“马太效应”。因此，对于改善城乡和地区之间的教育不平等，政府应从收入分配公平方面着手，制定相应的政策增加居民收入水平，特别是农民和中西部欠发达地区居民的收入。43 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析二、增加教育投入，改善教育投资结构分析结果显示，政府预算内教育经费支出对城乡及地区之间的教育不平等具有不同的效应。从理论上讲，政府增加教育投入有利于教育平等，但由于教育资源的稀缺性，政府的公共教育支出大部分集中在城市、重点学校、高等教育等领域，教育资源配置的不平等严重影响我国教育的均衡发展。为了解决这一问题，首先，政府应加大教育投入。因为，在我国，多元的社会办学体系还没有形成，政府的教育投入仍是教育平等发展的重要资金来源，为了改善农村及贫困地区的办学条件，实现城乡及地区之间教育平等发展，政府应持续加强教育投入力度。其次，改善教育投资结构。首先，加强对基础教育的投资力度，重点向贫困地区倾斜，使贫困家庭的孩子能够上的起学，和城镇学生一样享有优质教育资源的机会。其次，相应的增加中央及省级政府对教育的投入，逐渐改变以“县镇为主’’的分级办学体制，减轻地方农民的经济负担，促进城乡教育平等；教育振兴，全民有责，改变政府单一办学的投入体制，鼓励社会各界投资办学，增加教育投资渠道，并支持民办学校的发展，逐渐形成以政府为主导，社会力量为辅的多渠道办学体制。三、加快城市化进程，促进城乡教育相互融合、相互促进城市化水平的提高有利于地区之间教育不平等的改善，但在城市化进程中，与城乡经济一体化相伴随的城乡社会生活的一体化却相对滞后，及农村居民在医疗、社会保障等方面与城镇居民享受的待遇有较大差异，导致城乡居民对教育投入差距增大，阻碍了教育的均衡发展。因此，政府应坚强对贫困地区基础设施的投资力度、增加对欠发达地区的转移支付，同时发展各种职业教育，提高居民的劳动素质等措施，加快城镇化建设。同时加快城镇化建设不是城乡一样化，而是城乡一体化建设、创建城乡公共服务均等化、并扩大城镇发展规模、同时以良好通信、教育、医疗等公共服务吸引周边的农民、发挥公共服务的规模效应，增加城乡教育的互动性。所以，政府也应加强与城市化相伴随的城乡社会生活一体化平衡发展。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析四、提高经济发展水平，缩小地区间的经济发展差距从理论上讲，经济发展水平的提高，政府和居民会有更多的收入，其对教育的投入水平也会大大增加，虽然对教育的投入有所增加，但由于地区、城乡之间经济发展水平存在较大差异和教育财政投入政策的影响，造成不同地区政府对教育的投入差异显著增加，而加大了地区之间教育不平等。因此政府除了制定支持中小企业、农业、服务业等促进经济发展的一系列措施外，还应实施相应的措施缩小地区之间的经济发展差距，如增加对西部及贫困地区的投资力度，扩大投资需求；制定有利于中西部地区的税收优惠政策、引进人才政策等，积极吸引民间投资，大幅增加中西部地区的教育投入；在原有基础上增加中西部地区的教育投入，加大资金支持力度，提高这些地区人力资源的整体素质，缩小与东部沿海地区人力资本存量的差距等措施。政府实施缩小地区经济发展差距的一系列措施，有助于我国经济平衡发展，进而缩小各地区政府教育投入，促进教育平等。五、提高居民受教育程度，促进教育平等由于政治、经济、文化等因素的影响，导致城乡、地区之间居民的受教育程度存在较大差异，即教育结果的不平等。因此政府应依据各地区的资源禀赋、经济发展状况、教育发展的实际情况等因素因地制宜的均衡配置各种教育资源，使不同地区及城乡的居民能够享有相对均衡的受教育机会和条件，普遍提高整体居民的教育普及程度，缩小教育差距，促进教育平等，保障我国教育均衡发展。第三节研究不足及展望本文依据教育不平等的含义，对全国、城乡、地区的教育不平等进行了测度，并从城乡和地区两个方面实证研究了各因素对教育不平等的影响机制。由于数据收集的限制，对我国城乡和地区教育不平等进行测度时，只分析了近10年的数据，即时间跨度的局限性，构成了本文的不足。下面提出本文有待进一步研究的问题。45 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析1．由于自身学术水平的限制，对我国城乡、地区教育不平等的测度只进行了实证分析，并没有深入分析教育不平等产生的原因；及对全国教育不平等进行综合测度时，选择了教育基尼系数，可能还有其它的综合测度方法。这些都是有待进一步研究的问题。2．在对城乡教育不平等影响因素的研究基础上，可以寻求适当的方法，对各种教育政策进行有效的测度，并把测度指标纳入实证分析模型，进一步研究教育政策的演化对教育不平等的影响，以及教育政策在不同时段对教育不平等的影响方向和程度，继续丰富教育不平等影响因素的研究。3．在对教育不平等影响因素的研究中，依据教育不平等的内涵、现有文献等选取了相应的影响指标，或许还有其它没有涉及到或难以度量的隐性因素值得进一步研究。4．对地区间教育不平等的影响因素进行研究时，由于时间跨度的限制，各地区经济发展水平是否与教育不平等存在相关性，仍是实证研究中有待分析的问题。 万方数据浙江工商大学硕士学位论文中国教育不平等的测度及影响因素分析参考文献【l】章毛平．论教育公平与公平教育【J】．江苏社会科学，1997(5)：27．33．【2】袁振国．当代教育学[MI．教育科学出版社，2010(5)．【3】孙新．教育公平的社会学分析[J】．教育探索，2006(1)：59．60．【4】褚宏启．关于教育公平的几个基本理论问题【J】．中国教育学刊，2006(12)：1-4．[5】佐腾孝弘．日本教育不公平问题分析阴．教育与经济，2010(2)：64．70．[6】王胜利、吴洋．浅谈布迪厄文化资本理论下的教育不平等现象阴．西北工业大学学报(社会科学版)，2013(1)：13．16．【7]文lJ静明．教育不平等与教育扩张、现代化之关系初探明．浙江学刊，2000(4)：66．71．【8]【2l】李海涛．我国教育不平等指标体系的构建阴．统计与决策．【9】颜敏、王维国．教育不平等的测度和分解一基于辽宁省统计数据的实证分析明．教育科学，2010(6)：12-19．【lO】龙安邦、范蔚．我国教育公平研究的现状和特点[J】．现代教育管理，2013(1)：16．21．【lllA．Castello，A．Domench，RHumanCapimlInequalityandEconomicGrowth：SomeNewEvidence2002(02)．【12]Thomas，Vinod．YanWang．XiboPanAnewdatasetoninequalityineducation：GiniandTheilindicesofschoolmgfor140countries，1960-2000．【13】张长征、郇志坚、李怀祖．中国教育公平程度实证研究：1978—2004——基于教育基尼系数的测算与分析明．清华大学教育研究，2006(4)：10-17．【14】颜敏、王维国．教育不平等的测度与分解一一基于辽宁省统计数据的实证分析【J】．教育科学，2010(6)：12．22．【15】张航空、姬飞霞．中国教育公平实证研究：1982—2叭0一一基于教育基尼系数拆解法的分析阴．教育科学，2013(12)：1-7．【16】韩海彬、赵丽芬．教育扩展与教育不平等：中国的实证分析【J】．华南师范大学学报(社会科学版)，2012(2)：23．30．【17】韩海彬、李全生．中国农村教育收敛分析一一基于省级面板数据的实证研究四．教育与经济，2013(2)：56—63．47 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万方数据中国教育不平等的测度及影响因素分析独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得浙江工商大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：喜q1日期：坳年协月衫日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解浙江工商大学有关保留、使用学位论文的规定：浙江工商大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名：碜年导师签名：二衄／日期：№∥年fL月的日