影响初中生学业成绩的家庭与学校因素分析

影响初中生学业成绩的家庭与学校因素分析

一、学校效能研究由于长期的历史原因和城乡二元结构的不同，我国不同地区的经济社会发展不平衡，教育发展不平衡，学生的学业成绩差别很大，尤其是城乡差异最为突出。严重限制了社会公正和正义的实现，阻碍了和谐社会的发展和发展。为提高学生学业成绩,我国政府以加大对学校特别是薄弱学校的教育资源投入为突破口,以期通过优化教育资源配置提高学生特别是薄弱学校学生学业成绩,实现教育均衡发展。然而,依科尔曼等的经典研究所获结论,政府如此作为在提高成绩上并不一定十分有效。科尔曼等在1966年针对美国公立学校不同族裔教育机会均等情况展开研究,完成了著名的“科尔曼报告”,结果发现无论是学校的教育设备、图书、教师教育程度及学生教育成本等因素,对学业成绩影响并未达到显著水平,只有与家庭有关的因素影响显著。这一发现在其报告书问世后,引起很大的争议与后续研究。科尔曼等人的研究被归纳为“教育机会均等研究”,引发出文化资本论、社会资本论与财务资本论,但也常为“学校效能研究”所提及。无论教育机会均等还是学校效能研究,均将学业成绩视为主要因变量。就教育机会均等研究而言,常探讨背景因素及相关中介变量对学业成就的影响;而学校效能研究,则将学业成就视为客观的输出变量。经典学校效能研究重点在于检视输入变量对产出变量有何影响,其间学校过程视为“黑箱”不加讨论,后来的“学校效能研究”则逐渐加入一些过程变量,如学校气氛、教师行为、校长领导方式等,探讨学校究竟能改变些什么,改变多少。对科尔曼报告研究结果的质疑,除了其调查项目不够全面,许多学校变量的测量不够精细外,其统计处理方法遭受诟病。科尔曼运用教育生产函数理论采用多元回归分析方法,探讨影响学生成绩的家庭与学校因素,但由于其研究中未能将来自家庭与学校等不同层次的变量区分开来,导致研究结果的偏误。社会科学研究常会遭遇分层嵌套数据。例如,影响学业成绩的家庭因素属于个体层次的变量,学校因素属于群体层次的变量,个体层次的变量嵌套于群体层次变量中。若采用聚合(aggregated)方法将个体层次因素提升为群体层次因素,或采用解构(disaggregated)方法将群体层次因素一一指定给下属个体,不仅会遭受统计推断上的谬误,也违反回归分析对数据的基本假设。HLM(HierarchicalLinerModeling,多层线性模型)通过分层建立回归方程,将低层回归方程的截距与斜率设定为高层变量的函数,从而将多个层次数据联接起来,适合处理分层嵌套数据。据笔者所掌握的资料,马晓强等较早采用HLM技术探讨影响学生成绩的因素,他们利用保定市高中数据,在控制学校背景变量上探讨影响学校效能因素。但在马晓强等的研究中,学校投入变量相当粗疏,90所高中只有27个有包含19个变量的学校背景调查数据,学校层面的数据实际上只是生成的学校等级变量。丁延庆与薛海平从学生个体、班级和学校三个层面上对昆明市高三学生的高考成绩决定因素进行了教育生产函数分析,但他们的研究在学生高考填报志愿期间收集数据,结果变量是学生自我报告的高考分数,数据质量不甚理想,错填、乱填比较多,甚至出现学生自报的高考成绩高于或低于当年高考的最高分与最低分,结果不够可靠。胡咏梅与杜育红采用我国西部五省区(甘肃、宁夏、四川、云南、广西)农村小学与初中的样本调查数据,以学生个体与学校两水平线性模型,分别考察学校、班级、学生个体及家庭层面的投入变量对学生语文、数学成绩的影响。由于仅以农村学校为研究对象,无论是家庭层面还是学校层面的变量同质性较高,在统计上易于造成与学业成绩的相关不高,可能遮蔽对学业成绩有影响的因素。总体而言,此类研究均是从经典的教育生产函数理论出发,基于投入—产出模型考察投入变量对产出(学业成绩)的影响,而对期间的学校过程视为“黑箱”不加讨论,即对存在哪些过程变量及其作用机制不加探讨,自然不够全面。本文以教育机会均等理论与学校效能理论为基础,尝试以投入—过程—产出为模型,即在家庭与学校背景变量的基础上增加家庭与学校各类资本等过程变量,以安徽省初三学生中考成绩为结果变量,采用学生个体与学校两水平的HLM方法探查影响学生学业成绩的家庭与学校因素,并在此基础上提出提高学生学业成绩、缩小校际成绩差异的建议。一方面,可以厘清家庭因素与学校因素对学生学业成绩的相对影响,借此可验证教育机会均等与学校效能的相关理论;另一方面,可以提供家庭教育、学校教育、政府部门决策的参考意见,对实现教育均衡发展、构建和谐社会具有重要的现实价值。二、研究设计(一)问卷调查和成绩发放将抽样的目的性与样本获得的便利性结合,采用多阶段分层整群抽样。首先根据区域与教育发展水平,以县(或市区)为初级抽样单位,选取安徽省10个县(或市区):淮北一县(蒙城)一市(阜阳),江淮之间两县(无为、枞阳)两市(合肥、巢湖),江南两县(郎溪、广德)两市(铜陵、宣城);再在各初级单位根据学校规模、办学水平、学校类型(独立初中、完全中学初中、九年一贯制初中)、城市化程度(市区、市郊、县城、乡镇中心、边缘)等特征选取若干所学校作为二级抽样单位,共抽取53所学校。最后,根据平行班级数量,初三年级3班以上学校随机抽取2个班级,3班以下学校随机抽取1个班级,共抽取86个班级,样本具有较高的代表性。对抽样学校的校长以及样本班的全体学生和老师发放问卷进行调查。获得各县区教育行政部门或学校的同意,于中考前二个月由课题组成员依据统一的指导语到样本班级实施调查。累计发放学生问卷4402份,当场全部收回。剔除部分信息报告不全的问卷,共获得有效问卷4221份,有效率为95.91%。中考结束后从各县区教育行政部门获得各校学生中考成绩,以学生姓名为联接变量将问卷与中考成绩一一匹配。由于存在一些学生未报名考试、借读、缺考和重名等情况(81%出现在农村),最后问卷与中考成绩完全匹配的学生共计4010人。其中男生2063人,占51.4%,女生1947人,占48.6%;城市(市区与县城)学生2429人,占60.6%,农村学生1581人,占39.4%。累计发放教师问卷528份,回收515份,剔除部分回答不完整问卷,累计有效问卷490份,占发放问卷的92.8%,其中男教师291人,占59.4%,女教师199人,占40.9%;城市教师262人,占53.5%,农村教师228人,占46.5%。发放校长问卷53份全部收回,均为有效问卷。其中男校长51人,占96.2%,女校长2人,占3.8%;城市学校28所,占52.8%,农村学校25所,占47.2%。(二)变量和测量1.家庭社会资本结构(1)性别:以学生问卷填答性别为准,回归分析作为虚拟变量,男生为1。(2)子女数目:以学生问卷中“连你一起,你共有兄弟姐妹几人”填答为准(4选项:1人、2人、3人、4人及以上),回归分析时视为连续变量。(3)家庭类型:双亲家庭和非双亲家庭(包括单亲、寄亲、无亲),回归分析时作为虚拟变量,双亲家庭为1。(4)家庭社经地位:包括父亲教育年限、母亲教育年限、家庭职业声望与家庭收入。经因素分析,抽取特征根大于1的1个因素。以因素得分作为学生家庭社经地位分数。(5)家庭财务资本:包括11个项目,经因素分析,抽取特征根大于1的3个因素,分别为课外学习资源(报纸与杂志、电脑、互联网、家教、课外书)、课内学习资源(复读机、汉语词典、英语词典、地图)与基本学习环境(独立房间、书桌),以因素得分作为家庭财务资本各变量的分数。(6)家庭文化资本:包括10个项目,经因素分析,抽取特征根大于1的2因素,分别为参观文化场所(参观图书馆、博物馆、青少年宫、展览会、影剧院、大学校园)与学习文艺课程(绘画、音乐、舞蹈、书法),以因素得分作为家庭文化资本各变量的分数。(7)家庭社会资本:包括9个项目,抽取特征根大于1的3个因素,分别为家长学校参与(如家长常与老师讨论我在学校的表现)、家长学习期望(如家长对我学习希望很大)与家庭学习参与(如家长常与我讨论学习成败的原因),以因素得分作为家庭文化资本各变量的分数。2.不同类型教师的性别比例及知识构成(1)学校所在地:县城(或市区)学校为城市,乡镇及以下学校为农村。回归分析时作为虚拟变量,城市学校设为为1,从校长问卷获得。(2)学校平均社经地位:家长平均的社经地位以及学校学生平均教育抱负与做功课的时间,代表的是学校的读书气氛,属于学校层面的变量。本文以学校平均的家庭社经地位作为测量指标,从学生问卷获得。(3)学校班级数:以校长填答的班级数量为准。(4)班级平均人数:以校长填答的班级平均人数为准。(5)担任校长时间:以校长填答的担任校长时间为准。(6)教师性别比例:根据教师问卷计算各校男教师性别比例。(7)初始合格教师比率:根据教师问卷计算各校初始专科教师所占比例。(8)平均教师教龄:根据教师问卷计算各校教师平均教龄。(9)学校财务资本:包括教师问卷的8个项目,经因素分析抽取特征根大于1的2个因素,分别命名为基本教学资源(图书馆或图书室、多媒体教室、理化实验室、篮球场)、高级教学资源(办公室计算机联网、体操房、音乐教室、塑胶跑道)。另外,还包括学校人均图书量,由校长问卷计算所得。(10)学校文化资本:由2个变量组成,一是学校课程适应,包括教师问卷的5个项目,经因素分析抽取特征根大于1的1个因素,计算各校教师该因素得分的平均数。另一个是学校文艺活动,包括学生问卷的4个项目,经因素分析抽取特征根大于1的1个因素,计算各校学生该因素得分的平均数。(11)学校社会资本:由6个变量组成。以教师知觉的同事关系8个项目,经因素分析抽取特征根大于1的2个因素,分别为同事专业行为5个项目(如教师积极参加各种与专业相关的在职进修)与同事亲密行为3个项目(如教师之间往来密切,相互关心)。以教师知觉的校长领导的10个项目,经因素分析抽取特征根大于1的2个因素,分别为校长支持行为6个项目(如校长想方设法帮助教师解决困难的问题)与校长监督行为4个项目(如校长监督教师每一件事情)。教师知觉的师生关系,包括3个项目,经因素分析抽取特征根大于1的1个因素(如学生喜欢与老师说知心话)。学生知觉的教师期望:包括6个项目,经因素分析抽取特征根大于1的1个因素(如老师对我有信心)。均以因子得分作为测量指标,计算各校教师和学生在各因子上得分的平均数。3.以“四水”为主体的教学对象学业成绩:安徽省初中毕业学业考试分两部分,一部分由省统一命题考试的科目,具体分值为语文、数学、英语各150分,思想品德与历史合卷共150分,物理与化学合卷共150分,总分750分。另一部分是体育考试和理科实验操作考试,具体考试内容和办法等由各市教育局依照有关要求自行确定,并不统一。本研究以省统一考试科目总分作为学业成绩。(三)体、班级、学校的3个模型考虑到每所学校内部只抽取了1~2个班级,不适合构建学生个体、班级、学校的三层模型。因此,本文以两层HLM作为分析模型,层一方程为学生层次,将家庭背景与资本变量作为预测变量,层二方程为学校层次,将学校背景与资本变量作为预测变量。1.学生的管理系统层一方程:yij=β0j+rij,式中rij~N(0,σ2)层二方程:在上述两个方程中,yij是j学校i学生的中考成绩,β0j为j学校学生的平均成绩,rij代表j学校i学生与学校平均成绩之差,是个体层次的随机误差;y00是各所学校成绩的总平均数,u0j是j学校与总平均数y00之差,是学校层次的随机误差。根据这一模型,可以计算跨级相关系数,考察Y的总体变异中有多大比率是由于第二层单位的差异造成,并考察运用HLM的合理性。2.家庭因素对成绩的影响在模型1的层一方程中分别纳入性别、家庭类型、子女数量与家庭社经地位(模型2),再纳入家庭财务资本、家庭文化资本、家庭社会资本(模型3),考察家庭因素对学生成绩的影响。模型2与模型3中自变量对学业成绩的影响(斜率)在各校间保持恒定,均属于随机效应协方差模型。上式中,β1j、β2j……βQj分别是自变量x1、x2、……xQ对yij影响的偏回归系数。3.学校因素与学科因量在模型3的基础上,在层二方程中纳入城乡(模型4)、学校平均社经地位(模型5)、学校背景变量(模型6)与学校资本变量(模型7),考察学校因素对学生成绩的影响。模型4—7均属于非随机变动截距模型。上式中,y01、y02……y0M分别是学校层面的自变量Z1、Z2……ZM对截距项(学校平均成绩)β0j影响的偏回归系数。三、回归系数检验lrestciitymort法本研究采用HLM6.0统计软件进行两层的HLM分析,采用REML(restrictedmaximumlikelihood)法估计模型中的回归系数参数和方差,以White提出的稳健标准误(robuststandarderror)作为检验的基础。(一)影响新学校成绩的因素因素是个人主义因素首先考察两层均不纳入任何自变量的模型1(零模型),结果发现:学校层面的随机方差为3995.44(p<0.001),这意味着各校中考成绩存在显著性差异。根据两层的随机效应计算组内相关系数,表明学生中考成13639.61+3995.44绩的总变异中有22.66%来自学校之间差异,意味着学校因素对学生成绩的影响尽管不如个体与家庭因素的影响大(77.34%),但仍有相当的解释力。按照Cohen所建议的判断标准(p>0.138),属于高关联强度,说明各校差异较大,不宜采用一般的回归分析模型,必须运用HLM来考察分层嵌套数据。(二)家庭资本、社会资本与文化资本的添加在模型1的层一方程中纳入学生性别、子女数量、家庭类型和家庭社经地位形成模型2,结果发现:家庭子女数量与家庭社经地位对中考成绩具有显著影响,子女越少,家庭社经地位越高,中考成绩越好。家庭子女越多,往往稀释教育资源,导致孩子成绩越差。家庭社经地位对孩子学习有正向影响,这与胡咏梅与杜育红、薛海平和王蓉的研究结果一致。家庭背景影响了学业成绩,反映教育具有阶层复制性,教育机会并不均等。Bandura等指出,父母学历影响父母对子女的期望:当父母拥有较高的学历时,同样也希望自己的孩子有较高的成就,同时也会对孩子的成就付出更多的关心。家长的职业类型不同,社会生活经历就会有差异,因此会有意识或无意识地将自己的价值观践行于家长教育活动。中上层职业类别的家长能够清楚认识学业成绩对孩子未来社会地位的重要性,舍得在教育上投入,并愿意为子女教育付出更多心力。而家庭收入较低,父母往往因生活而忙于工作,则没有时间参与孩子学习,对子女期望也不高,甚至可能会因经济困难首先解决吃饭问题而忽视对教育的基本投入。在模型2的基础上在层一方程中添加自变量家庭财务资本、社会资本和文化资本形成模型3,结果发现:家庭社经地位对中考成绩的影响依然显著(从24.29减少为22.74),而子女数量的影响已不再显著,这意味着子女数量对成绩的影响是通过家庭各类资本产生间接作用,进一步证实了资源稀释理论。家庭财务资本中只有课内学习资源对学业成绩具有显著的预测作用,可能原因是只有学习资源与考试内容相契合才能有助于学业成绩的提高,而家庭的藏书、电脑、网络等课外学习资源虽有助于丰富学生知识面,但也会造成学习精力的分散,关键问题是这些途径获得的知识与经验可能并未体现在中考试卷中。本文进一步证实了蒋国河的假设:家庭提供的资本若能为子女的学业成绩的进步做出贡献,往往必须与应试教育相结合。文化资本两个变量均能显著预测学业成绩,但方向为负,意味着家庭文化资本越佳,孩子学业成绩越差。该结果与Bourdieu文化资本理论不合,可能的原因是:中考是标准化的统一考试,学生具有匿名性,教师无法观察学生的品位,评分不至于受意识形态影响而给文化资本存量较高的学生高分。另一方面,也可能这类考试会关注文化的公平性问题,考试内容尚属公正,学生参观文化场所、学习文艺课程所获得的知识技能并未在中考试卷中得到反映。相反,还可能因为在这方面投入精力过多而影响考试课程的学习。社会资本三个维度对学业成绩具有显著的预测作用。学生家长对孩子学习期望越大,越能够参与学生学习,孩子的成绩越好。Kaplan等的研究指出,学生期望和学生知觉到的父母期望是有关联的,父母对子女的期望,会透过子女的内化作用,使其具体表现在提升学业成绩的外部行为上,这种态度足以使其期望成为现实。父母参与孩子的学习,一方面可以直接给孩子学习提供帮助,更重要的是容易塑造一种良好的亲子互动情境,传递父母的教育期望。但家长学校参与影响为负,即家长学校参与越多,学生成绩越差。笔者认为这可能归因于我国当前家校合作的现状。杨俊的调查发现:在与教师有联系的家长中,45.2%的家长是在孩子学业成绩下降,19.4%的家长是在孩子的行为、情绪、表现异常,13.7%的家长是在孩子出现特殊情况(如孩子生病、对收费不能理解、对教师教学方法有意见、孩子受到体罚)下才主动与学校、教师联系。如果没有这些“应急性”事件发生,家长一般已习惯了亲师双方互不打扰、相安无事的生活常态。这种家长参与学校越多,孩子成绩越差。(三)影响学习成绩的重要因素在模型3的基础上,在层二方程中先纳入学校所在地形成模型4,结果发现:即使在控制家庭因素基础上,学校的城乡属性仍然对中考成绩具有显著的预测力,城市学校平均比农村高出47.67分。如果不考虑家庭背景因素的影响,直接在模型1的基础上,在层二方程中纳入学校所在地,则城乡学校平均分相差67.35分(p<0.01)。那么,到底是哪些学校因素造成了如此巨大的城乡学业成绩差异呢?在模型4的基础上,在层二方程中添加自变量学校平均社经地位形成模型5,结果发现:学校平均社经地位对中考成绩具有显著的预测力,而学校所在地对中考成绩的影响已从47.67降为18.42,并变得不再显著,这意味着城乡属性对学生成绩的影响是通过学校平均社经地位而产生的。学校平均社经地位越高,代表着学校读书的气氛越好,而对学生的成绩具有积极的影响,这一研究结果与科尔曼的经典研究结论相合。“科尔曼报告”就影响白人学校学生学业成就差异因素的重要性进行了排序,其中最重要的因素是同学的社会经济背景差异。看来在我国情形类似,教育成就的平等不是依赖于你在城市或农村上学,而是依赖于你和谁同学,即你有怎样社经地位的同学。在模型5的基础上,在层二方程添加学校班级数、班级平均人数、担任校长时间、教师性别比例、合格学历教师比例和教师教龄等人力资源变量形成模型6,结果发现:学校平均社经地位仍有影响,而学校城乡属性对学业成绩的影响继续下降(降为16.04)。在纳入的这些变量中,班级平均人数与教师平均教龄对学生成绩具有显著预测作用,班级每增加1人,平均成绩提高1.74分,教师平均教龄每增加1年,学生成绩下降2.32分,这一发现与薛海平与王蓉的发现一致。教龄增加而致学生成绩下降,这可能与现有的学校教师评价与激励制度有关,教师工作一定年限后职称差不多定型,且随着教龄的增加,职业倦怠程度可能随之增加,表现为一定程度的得过且过,不愿意努力工作,而青年教师面临的竞岗、升职压力较大,在工作上可能更加努力。学业成绩随班级人数增加而增加,即使在控制一些与班级人数共线性关系的家庭(如家庭社经地位、家庭资本)与学校因素(如学校城乡属性、平均社经地位)后依然如此,这与资源稀释理论相悖。班级规模较大的学校,可能教师的教学水平越高,教学态度越好,学校评价与激励制度越合理,而这些与班级规模共变的因素可能影响学习成绩,造成班级规模对学习成绩的正向影响。未来研究需要将这些因素纳入模型,以进一步考察这一“异常”现象。在模型6的基础上,在层二方程中添加各类学校资本变量形成模型7,结果发现:学校文艺活动、师生良好关系、学生知觉的教师期望对学生成绩具有显著的预测作用,而学校财务资本、教师之间的同事关系、校长领导方式均对学业成绩没有显著影响。学校文艺活动每增加一个标准差,学生成绩下降48.32分,与本文发现的家庭文化资本影响一致,也可用蒋国河的假设予以解释:学校提供的文艺活动若能为学生的学业成绩进步作出贡献,必须与应试教育相结合。无论是教师感知的师生关系还是学生知觉的教师期望都对学生成绩具有正向的影响。教师期望对学生成绩的影响可能通过影响学生的学习能力感即学习成就动机而发生作用,积极的教师期望促使学生朝着老师期望的目标发展,形成良性循环,并调整师生关系,学生因亲师而信道,进而在学习上投入努力取得好成绩。教师期望的皮格马利翁效应已在许多研究中得到证实。同样教师体验到的师生关系越积极,越感到学生是可教、可爱的,一方面可提升教师的自我效能感,另一方面也更愿意投入更多时间、精力教育学生,帮助学生取得好成绩。可见,无论在家庭还是学校,社会资本的影响都高于财务资本的影响,换句话说,情感投资的回报高于物质投资。由于缺乏全省统一的小升初的成绩,本文在研究变量设计中,没有将学生进入初中学校时的学业成就作为影响因素,或者说没有入口成绩因素,因此在进行学校层面对中考成绩的影响时,所得出的学校作用包含了从小学到初中整个阶段的学校影响,而不仅仅是初中学校的影响。四、结论和建议(一)个体层面:家庭社经地位、课程参与与学业成绩1.校际差异能够解释学生学业成绩变异的22.66%,个体与家庭因素可以解释学业成绩变异的77.34%。2.在个体层面,家庭社经地位、课内学习资源、家长学习期望与学习参与对学业成绩具有正向影响,而参观文化场所、学习文艺课程、家长学校参与对学业成绩影响为负。3.在学校层面,学校平均社经地位、班级平均人数、师生良好关系、学生知觉的教师期望对学业成绩具有正向影响,而平均教师教龄、学校文艺活动对学业成绩影响为负。(二)提出建议1.优化发挥学校效能的发挥(1)运用政策杠杆调整分配制度以缩小行业收入特别是城乡收入差距。本文发现,无论是家庭层面还是学校层面,社经地位是影响学业成绩的最重要的因素,城乡学生成绩的差异实际上主要源于学生家庭社经地位的差异。在社经地位中,父母教育水平已是既成事实,政府可在缩小家庭职业声望与收入水平差距上作为。就缩小城乡收入差距而言,政府要注意加大新农村建设的力度,制定各种惠农政策,促进农村发展、农民增收,让农民共享改革成果。(2)提供弱势人群子女“积极性差别待遇”。本文发现,学校教学资源、图书数量、教师学历等物力与人力资源投入对学业成绩并无显著影响,起主要作用的还是家庭社经地位、家庭资本等校外因素,这就对我国政府扩大优质教育资源规模,通过优质学校对薄弱学校的兼并、资源重组等教育政策执行效果提出疑问。教育问题根本上是深层次的社会问题,社会阶层的加剧分化使得学生家庭背景差距越来越大。在这种差距面前,学校资源投入的均衡所能发挥的影响远远不够。面向以教育质量为导向的教育公平,除了促进教育资源的均衡配置外,还应提供对弱势人群子女受教育的制度性保障。应以“积极性差别待遇”原则,对社会弱势群体实行政策倾斜和法律支持,在升学和享受优质资源服务时对弱势群体子女定向分配适当份额。(3)着力解决农民工子女教育问题。本文发现,学校平均社经地位对学业成绩有着显著的影响,城乡学校成绩差异实际上主要源于城乡学校社经地位的差异。就近入学制度、长期的城乡分割使得社经地位同质的学生进入同一学校,造成不同学校特别是城乡学校平均社经地位的巨大差异。美国曾采用统一学校与校车接送学生政策,促进黑白学生融合来平衡学校之间社经地位的差异,这对我国当前迫切需要解决的是农民工子女教育问题具有一定的启示。政府应改进现行的户籍管理制度,打破身份壁垒,变“地方负责,分级管理”为以常住人口为主的教育管理体制,流入地政府要把常住人口纳入城市公共服务范围,为长期居住在本地区的农民工子女(非户籍人口)提供公共服务,将其纳入教育经费之内,特别是应将农民工子女就学纳入流入地公办学校的招生计划,建立保障农民工子女教育的长效教育管理体制。(4)建立学校效能的增值评价模型。本文发现,城乡学校成绩存在显著性差异(67.35分),但控制学校家庭变量与学校平均社经地位之后,这一差异消失了,由此可以推断不同学校学生成绩的差异主要源自非学校因素的影响,因此要改变现有的单纯从学生考试成绩、学校资源占有数量来考察学校效能高低的做法,建立学校效能的增值评价模型。该模型