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摘 要：在世界进入知识经济时代的大背景下，一个国家能否在激烈的竞争环境中立于不败之地，国民教育起着至关重要的作用。近年来，城乡中学生的教育差距更加凸现并开始引发一系列的教育问题与社会问题。基于国情现状，本文充分利用中国教育追踪调查数据库（CEPS）中的微观面板数据，以城乡对比视角为出发点，针对城乡中学生学业表现的差异进行分析，并对此给予一些个人建议。
关键词：城乡对比;学业表现;分层模型
一、研究背景及意义
在世界进入知识经济时代的大背景下，一个国家能否在激烈的竞争环境中立于不败之地，国民教育起着至关重要的作用。近年来，城乡中学生的教育差距更加凸现并开始引发一系列的教育问题与社会问题。然而，由于我国城乡在政治政策、经济状况、文化生活等多方面存在着很大的差异，再加上城乡一体化进程本身的复杂性，以及对其造成的一系列深层次的影响，这决定了消除城乡教育差距问题的解决必然将是一个系统化且相对复杂的过程。
为了探究城乡中学生的学业表现是否存在差异，本文充分利用中国教育追踪调查数据库（CEPS）中的微观面板数据，以城乡对比视角为出发点，研究城乡中学生学业表现的差异，希望能有所收获。
二、数据来源及变量定义
本文研究使用的CEPS2013-2014年全國基线调查数据和2014-2015学年追踪调查数据的研究数据是按照县区抽样的，依据抽样原则的科学性，本文默认除上海地区外的各个县区均相互独立，不属于同一上级行政单位，因此，本文在排除了上海地区多个县区的样本后，对其余样本利用学生编码进行匹配，并按照学校地区（城镇/农村）进行分类，删除变量有缺失的样本后和异常值样本后筛选得到两年都有效的学生样本，形成平衡的面板数据。
根据数据特征及研究所需，主要定义了以下变量：
（1）被解释变量为学生的期中考试成绩，数据来源于学生问卷。为了保持研究的统一性，论文对2013-2014年全国基线调查数据和2014-2015学年追踪调查数据进行相同规则的标准化处理，即通过选取七年级（八年级）学生的语文、数学、英语期中考试原始成绩，按照学校所处县区分别进行标准化处理，并最终调整为均值70，标准差为10的成绩得分，随后对三门课程的成绩进行加权，得到本文的被解释变量。
（2）年份变量。由于本文数据结构为面板数据，因此在模型构建过程中，将所有2013-2014年的样本数据年份标记为0，2014-2015年的样本年份标记为1，做虚拟变量处理。
（3）学生户籍。学生户籍是考察中学生学业表现差异的重要变量，根据调查问卷数据，排除没有户口的学生样本，将农业户口的学生样本标记为0，非农业口和居民户口的学生样本标记为1，形成虚拟变量。
（4）学校所处的地区。按照学校所处的地区位置和国家规定的城乡划分标准，除了农村地区的学校赋值为0外，城市中心、边缘地区及城乡结合处和乡镇地区的学校均均赋值为1。
三、模型结果分析
本文所用模型按照RaudenbushS.W.的分析方法，将嵌套于组织的个人模型及个人历史变化模型的研究方法结合，建立三层模型，个人的增长轨迹由层1模型反映，同一学校学生在增长参数上的差异用层2模型来表示，学校之间的差异用层3来表示[1]。
在本文的研究模型中，包含了时间因素和城乡因素的随机截距影响，认为学生学业成绩总体平均水平除了在两个年份之间存在差异外，仅包含学校间差异和同一学校内学生之间的差异对七年级初试成绩的影响;同时模型认为，不同地区学校和不同户籍学生的学业成绩在年变化率上存在差异，户籍因素的影响在不同学校间对学生学业成绩的影响也是存在差异的。
本文研究最核心的解释变量之一就是学校所处的地区，经过检验，城镇学校的学生学业成绩标准得分水平明显高于农村学校学生学业成绩标准得分，且这种差异的影响效果在1%的显著性水平下成立，而户籍因素的影响作用，同样在1%的显著性水平下成立，表明非农业/居民户籍的学生学业表现的整体水平高于农业户籍的学生学业成绩水平。尤其是学生户籍对学业表现的影响，对不同学校的学生影响程度也不一样。在年学习效率上可以看出，农业户籍学生比非农业/居民户籍学生下降的多，农村地区学校学生比城镇地区学校学生下降的多。
四、结论建议
针对上述结论，结合实际，本文认为，从国家宏观视角出发，政府应该继续采取切实有效的措施，加快实现城乡教育资源的均衡配置，保障城乡中学生拥有公平接受教育的权利。同时，教育资源应尽可能向农村地区倾斜，尤其是要尽可能保障困难学生的受教育机会。由于学校内部存在学生户籍差异问题，为了保证农业户籍学生和非农业户籍学生获得同样的教育成果，学校尤其是教师应当注意观察农业户籍学生的情绪，增加他们的集体感，尽量避免户籍因素影响到他们的学业表现。事实上，户籍认同差异在社会各方面的影响仍旧根深蒂固，学校教育不可避免地会受到社会阶级结构和权力关系的影响，但是它更多的，应当发挥出其在社会运行过程中独特的影响作用，保障每一个中学生公平的受教育权利。
参考文献：
[1]Raudenbush，S.W.（郭志刚译），分层线性模型：应用与数据分析方法（第二版）[M]，北京：社会科学文献出版社，2007：225-232.
关键词：城乡对比;学业表现;分层模型
一、研究背景及意义
在世界进入知识经济时代的大背景下，一个国家能否在激烈的竞争环境中立于不败之地，国民教育起着至关重要的作用。近年来，城乡中学生的教育差距更加凸现并开始引发一系列的教育问题与社会问题。然而，由于我国城乡在政治政策、经济状况、文化生活等多方面存在着很大的差异，再加上城乡一体化进程本身的复杂性，以及对其造成的一系列深层次的影响，这决定了消除城乡教育差距问题的解决必然将是一个系统化且相对复杂的过程。
为了探究城乡中学生的学业表现是否存在差异，本文充分利用中国教育追踪调查数据库（CEPS）中的微观面板数据，以城乡对比视角为出发点，研究城乡中学生学业表现的差异，希望能有所收获。
二、数据来源及变量定义
本文研究使用的CEPS2013-2014年全國基线调查数据和2014-2015学年追踪调查数据的研究数据是按照县区抽样的，依据抽样原则的科学性，本文默认除上海地区外的各个县区均相互独立，不属于同一上级行政单位，因此，本文在排除了上海地区多个县区的样本后，对其余样本利用学生编码进行匹配，并按照学校地区（城镇/农村）进行分类，删除变量有缺失的样本后和异常值样本后筛选得到两年都有效的学生样本，形成平衡的面板数据。
根据数据特征及研究所需，主要定义了以下变量：
（1）被解释变量为学生的期中考试成绩，数据来源于学生问卷。为了保持研究的统一性，论文对2013-2014年全国基线调查数据和2014-2015学年追踪调查数据进行相同规则的标准化处理，即通过选取七年级（八年级）学生的语文、数学、英语期中考试原始成绩，按照学校所处县区分别进行标准化处理，并最终调整为均值70，标准差为10的成绩得分，随后对三门课程的成绩进行加权，得到本文的被解释变量。
（2）年份变量。由于本文数据结构为面板数据，因此在模型构建过程中，将所有2013-2014年的样本数据年份标记为0，2014-2015年的样本年份标记为1，做虚拟变量处理。
（3）学生户籍。学生户籍是考察中学生学业表现差异的重要变量，根据调查问卷数据，排除没有户口的学生样本，将农业户口的学生样本标记为0，非农业口和居民户口的学生样本标记为1，形成虚拟变量。
（4）学校所处的地区。按照学校所处的地区位置和国家规定的城乡划分标准，除了农村地区的学校赋值为0外，城市中心、边缘地区及城乡结合处和乡镇地区的学校均均赋值为1。
三、模型结果分析
本文所用模型按照RaudenbushS.W.的分析方法，将嵌套于组织的个人模型及个人历史变化模型的研究方法结合，建立三层模型，个人的增长轨迹由层1模型反映，同一学校学生在增长参数上的差异用层2模型来表示，学校之间的差异用层3来表示[1]。
在本文的研究模型中，包含了时间因素和城乡因素的随机截距影响，认为学生学业成绩总体平均水平除了在两个年份之间存在差异外，仅包含学校间差异和同一学校内学生之间的差异对七年级初试成绩的影响;同时模型认为，不同地区学校和不同户籍学生的学业成绩在年变化率上存在差异，户籍因素的影响在不同学校间对学生学业成绩的影响也是存在差异的。
本文研究最核心的解释变量之一就是学校所处的地区，经过检验，城镇学校的学生学业成绩标准得分水平明显高于农村学校学生学业成绩标准得分，且这种差异的影响效果在1%的显著性水平下成立，而户籍因素的影响作用，同样在1%的显著性水平下成立，表明非农业/居民户籍的学生学业表现的整体水平高于农业户籍的学生学业成绩水平。尤其是学生户籍对学业表现的影响，对不同学校的学生影响程度也不一样。在年学习效率上可以看出，农业户籍学生比非农业/居民户籍学生下降的多，农村地区学校学生比城镇地区学校学生下降的多。
四、结论建议
针对上述结论，结合实际，本文认为，从国家宏观视角出发，政府应该继续采取切实有效的措施，加快实现城乡教育资源的均衡配置，保障城乡中学生拥有公平接受教育的权利。同时，教育资源应尽可能向农村地区倾斜，尤其是要尽可能保障困难学生的受教育机会。由于学校内部存在学生户籍差异问题，为了保证农业户籍学生和非农业户籍学生获得同样的教育成果，学校尤其是教师应当注意观察农业户籍学生的情绪，增加他们的集体感，尽量避免户籍因素影响到他们的学业表现。事实上，户籍认同差异在社会各方面的影响仍旧根深蒂固，学校教育不可避免地会受到社会阶级结构和权力关系的影响，但是它更多的，应当发挥出其在社会运行过程中独特的影响作用，保障每一个中学生公平的受教育权利。
参考文献：
[1]Raudenbush，S.W.（郭志刚译），分层线性模型：应用与数据分析方法（第二版）[M]，北京：社会科学文献出版社，2007：225-232.