本科毕业设计(论文)
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学区规模和学生受教育程度:以丹麦为例
作者:Eskil Heinesen
国籍:丹麦
出处:Economics of Education Review
摘要:本文分析了丹麦的地区规模对义务教育阶段的学生受教育程度的影响。本文使用了针对个别学生及其家长的行政微数据,绘制了学生获得不同教育水平的概率的logit模型,其中解释变量包括地区大小、每个学生支出以及广泛的范围家庭背景和地区社会经济特征的控制。研究发现,就读于人口少于15,000人的地区(相当于公立小学及初中学生少于1800人),对日后的受教育程度有负面影响:与在人口超过15,000人的地区上过小学和初中的人相比,人口少于15,000地区的学生中,完成中等教育(高中或职业教育)或继续或高等教育的可能性降低了大约3个百分点。
关键词:经济规模;教育经济学;支出;
一、介绍
在许多国家,有关地方当局对管理学校的单位规模一直存在争论。在美国,学区的数量从1942年的108,579个减少到1992年的14,422个,详见美国人口普查局(1997年,第297页)。在丹麦,管理公立小学和初中以及其他其他公共服务的市政当局的数目从1960年的1388个减少到1970年的275个。最近,由于几个小市政当局之间自愿合并,以及政府就合并小市政当局的总目标进行新改革的必要性进行了认真的讨论,市政当局的数目又略有减少。
现存有大量关于地方公共当局最佳规模的文献,例如蒂布特(1961年)、奥茨(1972年)、马斯格雷夫和马斯格雷夫(1976年)、阿特金森和斯蒂格利茨(1980年)以及金和马(2000年)。我们在讨论地方公共当局的最佳规模问题时,必须考虑到一些概念上的问题。首先,对于管理范围广泛的服务的地方当局,不同服务的最佳规模(就人口而言)可能不同。本文关注的是一个单一的地方公共服务的规模效应,即小学和初中,因此,“学区规模”一词可以与“市政规模”互换使用。
其次,我关注学校生产中的潜在经济或规模不经济时,而忽略了一个事实,即学区规模扩大的一个重要损失是调整服务数量和质量以及税收水平的降低 (见King,1996年,关于这个问题的正式讨论)。
第三,在调查潜在的规模经济时,考虑学校教育的质量方面很重要。如果不控制教育质量,规模经济的调查结果可能是由于较小地区的质量较高,从而反映出实际的规模经济以及较大地区的教育质量较高。然而,考虑质量方面是复杂的,因为影响学校教育的因素有许多方面。调查规模经济时教育质量的研究通常集中在阅读、写作和数学等基础学科的考试成绩上。然而,人们普遍认为,考试成绩可能涵盖不全面,会对学校教育的质量产生误导:它们不能用于衡量个人能力的所有方面;教授其他的技能,比如社交能力,是学校培养学生的一个重要目标。如果学校或老师知道学生是按照考试分数标准被评估的,他们可能会相应地调整评估的程序。Driscoll, Halcoussis和Svorny (2003, p. 195)认为,与考试成绩相比,校外个人的成功与否更能用于衡量学生。本文以义务教育阶段学生的受教育程度作为衡量学校质量的指标。这个措施可以捕获小学的一个广泛的重要质量方面生产比考试成绩, 这项措施可能比考试成绩更广泛地反映小学生产的重要质量方面,而且考虑到对非熟练劳动力的相对需求不断下降,以及许多国家政府提高青年群体的一般教育水平的明确目标,它是一项与实际高度相关的测评结果。
第四,当以学生的表现来衡量学校的质量时,无论是从考试成绩还是教育程度来看,控制学生的家庭和地区特征都是非常重要的。学生个体的社会经济背景是他们学习技能和使用教育投入能力的重要决定因素。在本文中,我使用了一个独特的丹麦纵向数据集,该数据集基于对大量学生及其家长的管理微数据。它可以通过教育系统跟踪每个学生的受教育路径,并控制大量与父母背景相关的变量。
二、丹麦的环境制度
丹麦的小学和初中是由275个城市管理的,这些城市平均约有18,500名居民,哥本哈根市的小学和初中的学生不到5000人,但总人数接近几乎50万人。这些学校涵盖了从1年级到9年级(7-15岁)的义务教育,另外还有98%的人参与了1年的学前班(6岁),约60%的人参加了额外的一年初中教育(10年级,16岁),城市的学生几乎90%的人群都在公立学校就读。然而,在公立学校入学的一小部分学生在学习生涯中进入了私立学校。在本文的分析中,有84%的人参加了8年级的公立学校。丹麦的小学和初中的支出(与其他市政支出一样)由市政税收支出,主要来源是所得税,但广泛的赠款和均等化计划消除了大部分市政当局之间的金融不平等的问题。
许多学生在完成初中学业后的选择有以下几点:(1) 由于休学年或其他原因离开教育系统,以便在劳动力市场找到一份(全职)工作; (2)接受职业教育;(3)进入高中。职业教育和高中一般需要3年时间。职业教育分好多种,从文员教育到木工或管道等,职业教育一部分是学校教育,一部分是学徒制,难以找到合适的学徒工作是大量受职业教育的学生辍学的主要原因。高中以上学历或部分职业教育通过考试后可以进修或接受高等教育。
在丹麦的教育体制中,学生在教育生涯中花一年或几年时间是非常普遍的。学生从教育系统的一个部分转向另一个部分也很常见,例如放弃某个职业教育,转而进入高中或其他职业教育。这种灵活性的一个影响是,对许多学生来说,从初中毕业到完成高中或职业教育需要相当长的时间。因此,本文主要调查25岁及以上人群的受教育程度。
三、数据分析
我使用了一个独特的数据集,将市一级的学校支出和社会经济条件数据与青少年教育程度、家庭背景和学校生涯的纵向行政微观数据相结合。
微数据基于出生时间在1965至1974年的群体的10%的样品上。它是这些队列的随机样本,没有分层或对特定群体进行过度采样。数据集包含了 8 年级、9 年级和 10 年级学生就读的学校信息。10名学员中约有14%在8年级的私立学校就读,这些人被排除在样本之外,因为本文重点在于市政当局开办的公立学校就读学生。在排除这部分人后,样本包含 63,415 人。无论是年轻人还是他们的父母,我们都有教育方面的数据,例如教育完成的最高水平、收入、财富、家庭结构、劳动力市场状况、就业、失业、各种社会福利的收纳、不同年龄段的家庭子女的数量以及住房合作社等。在本次估算中,所有家庭背景变量在孩子为 15.2 岁时都进行了测量。
每个学生的学校支出(按1996年价格计算的净业务费用)是按每个学生在儿童学校生涯中的平均支出(或有支出数据的一部分)计算的。对于父母在子女学校生涯期间已搬入市政当局的儿童,学校支出每年由该年居住地市确定。
表1显示了所有城市的青年人完成中等教育(职业或高中)、高中和继续高等教育的比例。可以看出,大约73%的人在25岁之前完成了中等教育,而77.5%的人在2000年完成了中等教育。2000年,大约42%的人完成了高中学业,27%的人完成了高等教育。请注意,最终完成进一步或更高教育的队列所占比例明显高于27%,因为数据集中的10个队列只能跟踪到25-34岁。样本中的许多人将在2000年后完成进一步或高等教育,特别是在年轻人中。我在统计分析中考虑了队列效应,包括出生队列的虚拟变量。
学校直辖市的大小 |
通过教育的学生百分比 |
学生百分比 |
市镇数目 |
|||
25岁前的中等教育 |
中等教育 |
高中教育 |
进修或高等教育 |
|||
所有市镇 |
73.2 |
77.5 |
42.2 |
27.0 |
100.0 |
275 |
lt;5000 |
72.7 |
76.0 |
40.1 |
27.0 |
1.7 |
19 |
5000–10,000 |
72.8 |
77.0 |
39.9 |
25.7 |
19.7 |
121 |
10,000–15,000 |
73.6 |
77.9 |
41.6 |
26.2 |
14.0 |
52 |
15,000–30,000 |
75.4 |
79.5 |
44.9 |
29.5 |
20.4 |
47 |
gt;30,000 |
72.3 |
76.8 |
42.2 |
26.7 |
44.2 |
36 |
lt;15,000 |
72.3 |
76.8 |
42.2 |
26.7 |
44.2 |
36 |
gt;15,000 |
73.1 |
77.3 |
40.6 |
26.0 |
35.3 |
192 |
73.2 |
77.6 |
43.1 |
27.6 |
64.7 |
83 |
表1.小学生通过学校本市大小义务教育合格后教育的比例(在8年级)
从表1可以看出,在完成教育的占比方面,在规模类别上,在完成教育的市镇(或学区)方面,差异相对较小。然而,在有15000—30000居民的城市中,完成中等教育人群的比例比前者大约高出2—3个百分点,完成高中或继续教育的比例比其他规模的城市(更小或更大)要高出3个百分点。
这些差异是否由于15,000至30,000名居民的市镇学校质量较高,或是否由于其他城市特征或学生社会经济背景的差异所致,将在下一节中通过估计统计模型进行调查。应当指出,即使根据表1的简单统计数据,小城市和大城市之间只有细微的差别, 但如果小城市和大城市之间的学生社会经济特征或城市特征存在显著差异,则城市规模可能会对教育成就产生显著影响。例如,如果父母的社会经济特征在较小的地区比在较大的地区更有利,人们会期望较小地区的学生具有较高的教育成就,因此表1中教育成就的微小差异可能与显著的规模经济效应相一致。
四、估算和结果
本节分别给出了在个体水平上估计中等教育、高中和继续(或更高)教育完成概率的逻辑回归模型的结果。
由于合并市镇或学区的问题与较小的市镇相关,而且由于估计结果可能受到同样大市镇被包括在估计数中的事实的影响,我们对两个不同样本(完整样本和限制性样本)的模型进行了估算。分区是同等相关的,因为各区面积太大,以至于它们正在经历规模不经济,但由于大多数丹麦地区规模较小,所以我不把分析限制在少数较大的地区来调查这个问题。
在数据集中所有人的估计中,有63 415个观测结果;在仅限于居民少于40 000人的市镇上学人数估计数中,观测人数为41 081人。因此,在个别一级有许多观测结果,但对于主要的变量,即市政大小的假象,实际上只有275个观测结果用于完整样本,251个观测值用于限制性样本。在计算 t 值时,会考虑这种多级或分层数据结构。因此,t 值基于为市政当局内的聚类而更正的稳健标准误差。
表2显示了该市8年级学生人口规模的估计影响。该表显
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