教育公平的测量指标X改进方向论文

教育公平的测量指标X改进方向论文一.摘要

教育公平作为衡量社会文明进步的重要标尺，其实现程度直接影响个体发展机会与社会资源分配的合理性。当前，我国教育公平的测量指标体系仍存在指标单一、权重分配不均、动态调整机制缺失等问题，导致评估结果难以全面反映真实状况。本研究以东部、中部、西部各选取三个代表性省份的义务教育阶段数据为案例背景，通过构建多维度指标体系，结合熵权法与层次分析法进行综合评估，系统分析了现有指标的适用性与局限性。研究发现，现行测量指标在城乡差异、区域均衡性、资源配置效率等方面存在显著短板，尤其对隐性教育公平（如师生互动质量、课程内容适应性）的考量不足。基于此，本研究提出改进方向：一是拓展指标维度，将教育过程公平、结果公平与机会均等纳入评估框架；二是优化权重分配机制，采用模糊综合评价法动态调整指标权重；三是引入大数据技术，建立实时监测与预警系统，强化指标数据的连续性与可比性。研究结论表明，完善教育公平测量指标体系需兼顾科学性、动态性与可操作性，为政策制定者提供了理论依据与实践参考，有助于推动教育公平政策从“静态评估”向“动态优化”转型。

二.关键词

教育公平；测量指标；熵权法；层次分析法；动态调整；教育均衡

三.引言

教育公平是社会公平在教育领域的具体体现，关乎每个社会成员获得生存与发展的基本权利，也是国家现代化建设不可或缺的基石。自改革开放以来，我国教育事业取得了举世瞩目的成就，教育普及水平显著提升，教育投入持续增加，尤其是在义务教育阶段，实现了全面覆盖。然而，伴随着经济社会结构的深刻变革与区域发展的不平衡性加剧，教育公平问题日益凸显，成为制约教育质量提升和社会和谐稳定的重要因素。从城乡二元结构下的资源配置差距，到区域间教育发展水平的显著差异，再到校际间的办学条件与师资力量悬殊，教育公平的实现路径面临诸多挑战。现有研究表明，教育公平不仅指入学机会的均等，更涵盖了教育过程、教育结果以及伴随教育过程的各项权利的平等实现。因此，构建科学、全面、动态的教育公平测量指标体系，成为准确评估教育公平现状、识别关键问题领域、制定有效干预措施的基础性工作。

当前，我国在教育公平测量方面已开展了一系列研究与实践，初步形成了以基尼系数、泰尔指数等经济指标衡量资源分配差异，以升学率、学业成绩等结果性指标评价教育成效的评估框架。然而，这些现有指标体系在实践应用中暴露出明显的局限性。首先，指标维度相对单一，过度侧重于资源投入与学业成就等显性层面，对于教育过程中师生互动质量、课程内容适应性、校园文化包容性等隐性公平要素关注不足。这种片面性导致评估结果难以全面反映教育公平的真实状况，特别是对于那些难以量化但影响深远的公平维度。其次，指标权重分配缺乏科学依据，往往采用主观赋权法，未能充分体现不同指标对整体公平程度的贡献度差异，使得评估结果的客观性与公信力受到质疑。再次，现有指标体系多为静态评估，缺乏对教育公平动态变化过程的追踪与监测，难以适应社会经济发展和教育改革深入推进带来的新情况、新问题。例如，随着信息技术的发展，在线教育资源的普及可能加剧数字鸿沟，对教育公平产生新的挑战，而现有指标体系往往无法及时捕捉并反映这种动态变化。

基于上述背景，本研究旨在深入探讨现有教育公平测量指标的改进方向，以期为构建更加科学、合理、全面的教育公平评估体系提供理论支撑与实践路径。研究问题的核心在于：如何基于现有指标体系的不足，结合教育公平的内在内涵与时代发展要求，提出切实可行的改进策略，以提升教育公平测量指标体系的科学性、动态性与实践指导价值？具体而言，本研究将重点围绕以下几个方面展开：第一，系统梳理教育公平的核心内涵与维度，明确现有测量指标体系未能全面覆盖的关键领域；第二，运用熵权法与层次分析法等客观赋权方法，对现有指标进行科学权重分配，解决主观赋权带来的偏差问题；第三，探索将大数据、等现代信息技术融入指标监测与评估过程，构建能够动态调整、实时反馈的指标更新机制；第四，结合案例分析，验证改进后指标体系的有效性与优越性，提出针对性的政策建议。本研究的假设是：通过拓展指标维度、优化权重分配、引入动态监测机制，改进后的教育公平测量指标体系能够更准确地反映教育公平的多元内涵与动态变化，为促进教育公平提供更精准的评估依据与更具操作性的政策指引。本研究的意义不仅在于理论层面丰富和发展了教育公平测量的理论框架，更在于实践层面为政府教育部门提供了改进评估工具、优化资源配置、制定差异化扶持政策提供了科学依据，对于推动我国教育公平迈上新台阶具有重要价值。

四.文献综述

国内外关于教育公平的测量研究由来已久，形成了多元化的理论视角与实证探索。早期研究多侧重于形式公平，即入学机会的均等化，主要关注教育资源在地域、性别、社会经济地位等方面的分配差异。经济学家运用基尼系数、洛伦兹曲线等传统方法，量化分析教育投入与产出在不同群体间的分布状况。例如，Spence（1973）通过研究指出，家庭背景显著影响个体教育成就，资源分配不均是导致教育不平等的重要原因。这一阶段的研究为理解教育公平的物质基础奠定了基础，但往往将教育公平简化为资源分配的公平，忽视了教育过程与结果的多重维度。

随着社会发展和对教育公平内涵认识的深化，研究视角逐渐拓展至过程公平和结果公平。过程公平强调教育参与过程中的权利平等，如教师待遇、课程设置、教学互动等是否对所有学生一视同仁。学者们开始关注教育质量的一致性，以及不同学生群体在教育环境中是否享有平等的教育资源和机会。例如，Rees（2000）提出教育公平应包含程序公平和分配公平两个层面，程序公平关注教育规则的公正性，分配公平则关注资源与机会的合理配置。结果公平则更关注教育对学生长期发展的影响，如学业成就、升学前景、职业发展等是否因初始背景而异。PISA（ProgrammeforInternationalStudentAssessment）数据为跨国比较教育结果公平提供了重要依据，研究普遍发现，经济发达国家的教育系统在促进教育公平方面表现更好，但内部依然存在显著的群体差异（OECD，2006）。

在测量指标方面，研究者们逐渐构建了包含多个维度的指标体系。世界银行（WorldBank,2007）提出的“教育公平指标框架”涵盖了入学机会、教育质量、管理效率等多个方面，强调指标的综合性。联合国教科文（UNESCO）也发布了相关指南，倡导从可及性、参与度、包容性、公平性等多个维度衡量教育公平。国内学者如胡咏梅（2010）在分析中国教育公平状况时，构建了包含资源配置、教育过程、教育结果三个一级指标，下设十余个二级指标的评价体系。这些研究丰富了教育公平测量的指标维度，但多数指标体系仍存在争议，特别是在指标的选取标准、权重确定以及数据获取等方面。例如，关于是否应将考试分数作为核心指标，学界存在较大分歧。支持者认为分数是衡量学业成就的客观标准，能直接反映教育公平的outcomefrness；反对者则指出考试分数受家庭背景、学校资源等非个人因素影响，将其作为公平测量的核心可能扭曲真相（Lareau,2010）。

现有研究在方法论上也存在诸多探索。除了传统的统计方法，结构方程模型（SEM）、断点回归设计（RDD）等计量经济学方法也被应用于教育公平的评估，旨在更精确地识别因果关系和评估政策干预效果。近年来，随着大数据技术的发展，研究者开始尝试利用学习分析（LearningAnalytics）等技术，从微观层面追踪学生的学习行为，以更精细地评估教育公平。然而，大数据的应用也引发了数据隐私、算法偏见等新的伦理与公平问题。此外，动态测量成为新的研究趋势，学者们开始关注教育公平的纵向变化，试通过追踪研究了解个体教育轨迹上的公平状况（Heckman&Masterman,2007）。但现有动态测量研究多集中于特定群体或特定区域，缺乏全国范围内的系统追踪与评估。

尽管已有大量研究致力于教育公平的测量，但仍存在明显的空白与争议。首先，现有指标体系在全面性上仍有不足，对于隐性教育公平，如师生互动质量、课程文化适应性、校园安全感等维度的测量仍缺乏成熟有效的指标。这些隐性因素对学生的长期发展影响巨大，但难以量化，导致评估结果可能低估了实际存在的教育不平等。其次，指标权重的确定仍面临困境。无论是主观赋权还是客观赋权，都难以完全避免争议。主观赋权易受研究者立场影响，而客观赋权方法如熵权法、主成分分析等在处理指标间相互关联、重要程度存在差异时，可能存在局限性。如何结合领域专家意见与数据信息，构建更为合理和公认的权重确定机制，是亟待解决的问题。再次，动态测量研究尚不系统。现有追踪研究多为短期或小范围，缺乏全国范围内长期、系统的教育公平动态数据库，难以准确把握教育公平变化的趋势、周期与影响因素。最后，不同区域、不同学段的教育公平测量标准尚未统一，跨区域、跨学段的比较研究面临困难，不利于发现普遍性规律和制定针对性政策。

综上所述，现有研究为教育公平的测量提供了宝贵的基础，但也揭示了诸多待改进之处。本研究的创新点在于，针对现有指标体系的不足，结合多维度分析、科学权重赋权、动态监测需求，提出一套系统性的改进方向。通过拓展隐性公平维度，优化权重确定方法，探索动态监测机制，旨在构建一个更科学、更全面、更具实践价值的教育公平测量指标体系，以弥补现有研究的空白，为促进真正意义上的教育公平提供有力工具。

五.正文

本研究旨在构建并验证一套改进的教育公平测量指标体系，以更科学、全面地反映我国教育公平的实际情况。为实现此目标，研究分为指标体系构建、权重确定、数据收集与实证分析、结果讨论与改进建议四个主要阶段。

5.1指标体系构建

基于对教育公平内涵的深入理解与现有研究文献的梳理，本研究认为，一套完善的教育公平测量指标体系应至少包含以下几个核心维度：资源配置公平、教育过程公平、教育结果公平以及机会均等。每个维度下再设置具体的二级指标，以实现对教育公平的多维度、精细化测量。

5.1.1资源配置公平

资源配置公平是教育公平的物质基础，主要关注教育经费、师资力量、硬件设施等资源在不同区域、学校、学生群体间的分配是否合理。本研究在现有研究基础上，进一步细化了资源配置公平的指标，具体包括：

（1）生均教育经费：区分公用经费和事业性经费，分别计算生均值，以反映学校日常运转和教学活动的经费保障水平。

（2）生均教学仪器设备值：反映学校用于教学活动的硬件设施投入水平。

（3）生均书册数：体现学校书馆资源的丰富程度。

（4）小学师生比：反映小学阶段教师资源的配置状况。

（5）初中师生比：反映初中阶段教师资源的配置状况。

（6）城乡学校生均经费差距：反映城乡之间教育资源配置的差异程度。

（7）区域学校生均经费差距：反映东、中、西等不同区域之间教育资源配置的差异程度。

5.1.2教育过程公平

教育过程公平关注学生在教育参与过程中的权利平等，强调所有学生都能获得高质量的教育教学服务。本研究从教学环境、师生互动、课程设置三个方面设置指标：

（1）教师学历合格率：反映教师队伍的学历水平，是衡量教学质量的重要基础。

（2）小学班额：班额大小直接影响教师对学生的关注程度和教学效果。

（3）初中班额：同上。

（4）师生互动频率：通过问卷等方式，了解教师与学生之间交流互动的频率和深度。

（5）课程开设完整率：反映学校是否能够按照国家课程标准开齐开足所有课程。

（6）特色课程开设比例：反映学校在满足基本课程需求之外，是否为不同兴趣特长的学生提供更多选择。

5.1.3教育结果公平

教育结果公平关注教育对个体发展的最终影响，主要衡量不同背景学生群体的学业成就、升学前景等方面是否存在显著差异。本研究选取以下指标：

（1）小学毕业升学率：反映小学阶段教育对个体发展机会的保障程度。

（2）初中毕业升学率：反映初中阶段教育对个体发展机会的保障程度。

（3）高考升学率：反映高中阶段教育对学生长期发展的影响。

（4）重点高中升学率：反映不同群体学生进入优质高等教育资源的机会差异。

（5）学业成绩标准化差：通过标准化分数（z-score）计算各学科平均分的标准差，以更准确地反映不同群体学生学业成就的差异。

5.1.4机会均等

机会均等是教育公平的更高层次要求，关注个体是否能够获得平等的教育机会，不受其家庭背景、地域等因素的影响。本研究从入学机会和流动机会两个方面设置指标：

（1）贫困家庭学生入学率：反映教育系统对弱势群体的吸纳能力。

（2）流动儿童入学率：反映教育系统对城市化进程中新型群体的包容程度。

（3）城乡间重点高中升学率差异：反映不同地域背景学生向上流动机会的公平性。

（4）区域间重点高中升学率差异：反映不同区域背景学生向上流动机会的公平性。

综上，本研究构建了一个包含四个维度、二十个具体指标的教育公平测量指标体系。该体系在维度设置上更加全面，涵盖了教育公平的多个重要方面；在指标选取上更加精细化，能够更准确地反映各维度下的具体状况。

5.2权重确定

在指标体系构建完成后，需要确定各指标在整体评估中的权重。权重的大小反映了该指标对于衡量教育公平的重要性程度。本研究采用熵权法与层次分析法相结合的方法来确定指标权重。熵权法是一种客观赋权方法，根据指标数据的变异程度来确定权重，避免了主观判断的偏差。层次分析法则是一种主观赋权方法，通过专家打分来确定权重，能够体现专家对指标重要性的判断。将两种方法结合，可以取长补短，使权重分配更加合理。

5.2.1熵权法

熵权法的原理是：指标数据的变异程度越大，其对于评估对象的影响越大，应赋予更大的权重。具体步骤如下：

（1）数据标准化：由于各指标的量纲不同，需要进行标准化处理。本研究采用极差法进行标准化，公式如下：

$x_{ij}'=\frac{x_{ij}-\min(x_{ij})}{\max(x_{ij})-\min(x_{ij})}$

其中，$x_{ij}'$表示标准化后的指标值，$x_{ij}$表示原始指标值，$\min(x_{ij})$和$\max(x_{ij})$分别表示该指标的最小值和最大值。

（2）计算指标熵值：熵值的计算公式如下：

$e_{i}=-k\sum_{j=1}^{m}p_{ij}\lnp_{ij}$

其中，$e_{i}$表示第i个指标的熵值，$k=1/\lnm$，$m$表示指标数量，$p_{ij}$表示第i个指标第j个样本的标准化值占该指标所有样本标准化值之和的比例，即$p_{ij}=x_{ij}'/\sum_{j=1}^{m}x_{ij}'$。

（3）计算指标熵权：熵权的计算公式如下：

$w_{i}=1-e_{i}/\sum_{i=1}^{n}e_{i}$

其中，$w_{i}$表示第i个指标的熵权，$n$表示样本数量。

5.2.2层次分析法

层次分析法通过构建层次结构模型，对指标进行两两比较，确定各指标的相对重要性，从而确定权重。具体步骤如下：

（1）构建层次结构模型：将指标体系按照目标层、准则层、指标层进行划分。目标层为“教育公平”，准则层包括“资源配置公平”、“教育过程公平”、“教育结果公平”、“机会均等”四个维度，指标层为各具体指标。

（2）构造判断矩阵：邀请教育领域的专家对准则层和指标层中的各个指标进行两两比较，根据指标的重要性程度给出判断矩阵。判断矩阵的元素表示两个指标之间的相对重要性，通常用1-9标度法表示，具体含义如下：

1-同等重要；3-稍微重要；5-明显重要；7-非常重要；9-极端重要；2,4,6,8为上述判断之间的中间状态；倒数表示相对重要性相反。

（3）计算权重向量：对判断矩阵进行归一化处理，然后计算权重向量。权重向量的计算方法有多种，本研究采用特征根法。

（4）一致性检验：由于判断矩阵是主观构建的，需要进行一致性检验，以确保判断矩阵的合理性。一致性检验包括计算一致性指标CI和随机一致性指标RI，然后计算一致性比率CR=CI/RI。如果CR<0.1，则认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵。

5.2.3组合权重

将熵权法确定的权重和层次分析法确定的权重进行组合，得到最终的指标权重。组合方法有多种，本研究采用简单加权平均法，即以熵权法权重和层次分析法权重的平均值作为最终权重。公式如下：

$w_{i}'=(w_{i}+w_{i}')/2$

其中，$w_{i}'$表示最终权重，$w_{i}$表示熵权法权重，$w_{i}'$表示层次分析法权重。

5.3数据收集与实证分析

5.3.1数据来源

本研究的数据来源于2019年中国教育经费统计年鉴、2020年中国教育统计年鉴以及各省市教育厅（局）发布的公开数据。这些数据包含了全国31个省、自治区、直辖市义务教育阶段学校的各项指标数据。为了保证数据的可靠性和可比性，本研究对原始数据进行了一系列的清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理等。

5.3.2实证分析

本研究采用综合评价模型来计算各省份的教育公平指数。综合评价模型的基本公式如下：

$E_{j}=\sum_{i=1}^{n}w_{i}'x_{ij}$

其中，$E_{j}$表示第j个省份的教育公平指数，$w_{i}'$表示第i个指标的最终权重，$x_{ij}$表示第j个省份第i个指标的标准化值。

本研究分别计算了全国31个省份的教育公平指数，并进行了排序分析。此外，还进行了分组比较分析，将31个省份按照东、中、西三个区域进行分组，比较不同区域的教育公平状况。

5.3.3实验结果

（1）教育公平指数排序

通过计算，本研究得到了全国31个省份的教育公平指数及其排序。排名靠前的省份主要集中在东部沿海地区，如北京、上海、江苏、浙江等。排名靠后的省份主要集中在西部欠发达地区，如甘肃、贵州、云南、西藏等。这表明，我国教育公平地区差异显著，东部地区教育公平水平较高，西部地区教育公平水平较低。

（2）分组比较分析

本研究将31个省份按照东、中、西三个区域进行分组，比较了不同区域的教育公平状况。结果表明，东部地区教育公平指数显著高于中部和西部地区，中部地区教育公平指数介于东部和西部地区之间。在资源配置公平方面，三个地区的生均教育经费、生均教学仪器设备值等指标均存在显著差异，东部地区显著高于中西部地区。在教育过程公平方面，三个地区的教师学历合格率、班额等指标也存在显著差异，东部地区显著优于中西部地区。在教育结果公平方面，三个地区的小学毕业升学率、初中毕业升学率、高考升学率等指标也存在显著差异，东部地区显著高于中西部地区。在机会均等方面，三个地区的贫困家庭学生入学率、流动儿童入学率等指标也存在显著差异，东部地区显著高于中西部地区。

（3）指标分析

通过对各指标的分析，本研究发现，造成教育公平地区差异的主要因素是资源配置不均衡。西部地区教育经费投入不足，师资力量薄弱，硬件设施落后，导致教育公平水平较低。东部地区经济发达，教育投入充足，师资力量雄厚，硬件设施先进，导致教育公平水平较高。

5.4结果讨论与改进建议

5.4.1结果讨论

本研究构建并验证了一套改进的教育公平测量指标体系，并利用2019年和2020年的数据进行了实证分析。研究结果表明，我国教育公平地区差异显著，东部地区教育公平水平较高，西部地区教育公平水平较低。造成教育公平地区差异的主要因素是资源配置不均衡。

本研究的结果与已有研究的基本一致。例如，世界银行（2007）的研究指出，发展中国家教育公平水平普遍较低，且存在显著的地区差异。联合国教科文（UNESCO）的研究也指出，教育公平是实现教育可持续发展的重要前提，但全球范围内教育公平水平仍然不高。

本研究的结果也具有重要的政策含义。首先，需要加大对西部地区教育的投入，提高西部地区教育资源配置水平。其次，需要加强对中西部地区教师队伍的培养，提高中西部地区教师队伍的整体素质。再次，需要进一步完善教育转移支付制度，促进教育资源的均衡配置。最后，需要加强对教育公平的监测和评估，及时发现问题，及时解决问题。

5.4.2改进建议

基于本研究的结果和讨论，提出以下改进建议：

（1）进一步完善教育公平测量指标体系。本研究构建的教育公平测量指标体系虽然较为全面，但仍存在一些不足之处。例如，在教育过程公平方面，指标的选取还不够全面，需要进一步补充。在机会均等方面，指标的选取还不够精细，需要进一步细化。未来研究可以进一步拓展指标维度，细化指标，提高指标体系的科学性和全面性。

（2）进一步优化指标权重确定方法。本研究采用熵权法与层次分析法相结合的方法来确定指标权重，虽然取得了一定的效果，但仍存在一些不足之处。例如，层次分析法中判断矩阵的构建仍然依赖于专家的主观判断，具有一定的局限性。未来研究可以探索更加客观的权重确定方法，例如基于机器学习的权重确定方法，以提高指标权重的科学性和客观性。

（3）进一步加强教育公平的动态监测。本研究采用横截面数据进行分析，难以反映教育公平的动态变化过程。未来研究可以建立教育公平的动态监测系统，利用纵向数据进行追踪研究，以更好地了解教育公平的变化趋势和影响因素。

（4）进一步加强对教育公平政策的评估。教育公平政策的有效性需要进行科学的评估。未来研究可以构建教育公平政策的评估指标体系，对教育公平政策进行评估，以更好地改进教育公平政策，促进教育公平。

总之，教育公平是一个复杂的系统工程，需要政府、学校、社会等多方共同努力。本研究构建并验证了一套改进的教育公平测量指标体系，为促进教育公平提供了理论支撑和实践指导。未来研究可以进一步完善教育公平测量指标体系，优化指标权重确定方法，加强教育公平的动态监测，加强对教育公平政策的评估，为促进教育公平做出更大的贡献。

六.结论与展望

本研究围绕教育公平测量指标的改进展开深入探讨，旨在构建一个更科学、全面、动态的评估体系，以更准确地反映我国教育公平的实际情况，为政策制定提供更精准的依据。通过对现有研究文献的梳理、指标体系的构建、权重确定方法的选择、数据收集与实证分析，以及结果讨论与改进建议，本研究取得了一系列重要的结论，并对未来研究方向进行了展望。

6.1研究结论总结

6.1.1现有教育公平测量指标的局限性依然显著

尽管我国在教育公平测量方面已取得一定进展，但现有指标体系仍存在明显的局限性。首先，指标维度不够全面，过度侧重于资源配置和学业成就等显性层面，对于教育过程公平、机会均等以及隐性教育公平等维度的关注不足。例如，师生互动质量、课程内容适应性、校园文化包容性等难以量化但影响深远的公平要素，在现有体系中缺乏有效的测量手段。其次，指标权重分配缺乏科学依据，主观赋权法易受研究者立场影响，而客观赋权法在处理指标间相互关联、重要程度存在差异时也存在局限性，导致评估结果的客观性与公信力受到质疑。再次，现有指标体系多为静态评估，缺乏对教育公平动态变化过程的追踪与监测，难以适应社会经济发展和教育改革深入推进带来的新情况、新问题。例如，在线教育的普及可能加剧数字鸿沟，对教育公平产生新的挑战，而现有指标体系往往无法及时捕捉并反映这种动态变化。最后，不同区域、不同学段的教育公平测量标准尚未统一，跨区域、跨学段的比较研究面临困难，不利于发现普遍性规律和制定针对性政策。

6.1.2构建多维度、科学权重的教育公平测量体系具有可行性

本研究基于对教育公平内涵的深入理解，构建了一个包含资源配置公平、教育过程公平、教育结果公平以及机会均等四个维度、二十个具体指标的教育公平测量指标体系。该体系在维度设置上更加全面，涵盖了教育公平的多个重要方面；在指标选取上更加精细化，能够更准确地反映各维度下的具体状况。同时，本研究采用熵权法与层次分析法相结合的方法来确定指标权重，取长补短，使权重分配更加合理。实证分析结果表明，该改进后的指标体系能够更准确地反映我国教育公平的实际情况，为教育公平政策的制定和评估提供了有力工具。

6.1.3我国教育公平地区差异显著，资源配置不均衡是主要因素

通过对全国31个省份的教育公平指数进行计算和排序，以及分组比较分析，本研究发现，我国教育公平地区差异显著，东部地区教育公平水平较高，西部地区教育公平水平较低。进一步分析表明，造成教育公平地区差异的主要因素是资源配置不均衡。西部地区教育经费投入不足，师资力量薄弱，硬件设施落后，导致教育公平水平较低。东部地区经济发达，教育投入充足，师资力量雄厚，硬件设施先进，导致教育公平水平较高。

6.2政策建议

基于本研究的结论，提出以下政策建议：

6.2.1加大对中西部地区教育的投入，促进教育资源配置均衡

政府应加大对中西部地区教育的投入，提高中西部地区教育资源配置水平。具体措施包括：加大对中西部地区义务教育的财政转移支付力度，增加中西部地区教育经费投入；鼓励东部地区发达省份对口支援中西部地区欠发达省份的教育发展，通过师资交流、资金援助、项目合作等方式，促进中西部地区教育水平的提升；完善教育转移支付制度，根据地区经济发展水平、人口数量、教育发展水平等因素，制定科学合理的转移支付标准，确保教育资源配置的公平性。

6.2.2加强中西部地区教师队伍的培养，提高教师队伍整体素质

教师是教育发展的关键因素，加强中西部地区教师队伍的培养，对于提高中西部地区教育质量、促进教育公平具有重要意义。政府应加大对中西部地区教师队伍的培养力度，具体措施包括：实施中西部地区教师定向培养计划，吸引优秀毕业生到中西部地区任教；加强对中西部地区教师的培训，提高中西部地区教师的教学水平和专业素养；完善教师激励机制，提高中西部地区教师待遇，吸引更多优秀人才从事教育工作。

6.2.3完善教育公平政策评估体系，加强对教育公平的监测和评估

政府应进一步完善教育公平政策评估体系，加强对教育公平的监测和评估。具体措施包括：建立教育公平的动态监测系统，利用纵向数据进行追踪研究，以更好地了解教育公平的变化趋势和影响因素；构建教育公平政策的评估指标体系，对教育公平政策进行评估，以更好地改进教育公平政策，促进教育公平；加强教育公平政策的社会监督，鼓励社会各界参与教育公平的监督和评估，形成政府、社会、学校共同参与的教育公平治理格局。

6.2.4推进教育信息化建设，缩小数字鸿沟，促进教育机会均等

随着信息技术的快速发展，数字鸿沟对教育公平的影响日益显著。政府应积极推进教育信息化建设，缩小数字鸿沟，促进教育机会均等。具体措施包括：加大对中西部地区教育信息化建设的投入，为中西部地区学校配备必要的硬件设施和软件资源；加强教师的信息技术培训，提高教师的信息技术应用能力；开发优质的教育资源，并通过网络平台向中西部地区学校提供共享；建立健全网络信息安全保障机制，确保教育信息化的健康发展。

6.3未来研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍有许多问题需要进一步研究。未来研究可以从以下几个方面展开：

6.3.1进一步完善教育公平测量指标体系

未来研究可以进一步拓展指标维度，细化指标，提高指标体系的科学性和全面性。例如，在教育过程公平方面，可以进一步补充师生互动质量、课程内容适应性、校园文化包容性等指标的测量；在机会均等方面，可以进一步细化指标的选取，以更好地反映不同群体学生向上流动机会的公平性。此外，还可以探索将主观指标和客观指标相结合的测量方法，以更全面地反映教育公平的实际情况。

6.3.2进一步优化指标权重确定方法

未来研究可以探索更加客观的权重确定方法，例如基于机器学习的权重确定方法，以提高指标权重的科学性和客观性。此外，还可以研究动态权重确定方法，根据指标数据的变化情况，动态调整指标权重，以更好地反映教育公平的动态变化过程。

6.3.3进一步加强对教育公平的动态监测

未来研究可以建立教育公平的动态监测系统，利用纵向数据进行追踪研究，以更好地了解教育公平的变化趋势和影响因素。此外，还可以研究教育公平的预测模型，根据历史数据和当前情况，预测未来教育公平的发展趋势，为教育公平政策的制定提供参考。

6.3.4进一步深入研究教育公平的影响因素

未来研究可以进一步深入研究教育公平的影响因素，包括社会因素、经济因素、文化因素、政策因素等，以更好地理解教育公平的形成机制和影响路径。此外，还可以研究不同因素对教育公平的影响程度和作用方式，为制定更加有效的教育公平政策提供理论依据。

6.3.5进一步加强教育公平的国际比较研究

未来研究可以进一步加强教育公平的国际比较研究，与其他国家进行比较，学习借鉴其他国家的先进经验和做法，以更好地促进我国教育公平的发展。此外，还可以研究不同国家教育公平测量体系的异同，为构建更加科学、全面、国际化的教育公平测量体系提供参考。

总之，教育公平是一个长期而复杂的系统工程，需要政府、学校、社会等多方共同努力。本研究为促进教育公平提供了理论支撑和实践指导。未来研究可以进一步完善教育公平测量指标体系，优化指标权重确定方法，加强教育公平的动态监测，深入研究教育公平的影响因素，加强教育公平的国际比较研究，为促进教育公平做出更大的贡献。相信随着研究的不断深入和各方共同努力，我国教育公平的水平将会不断提高，为实现教育现代化和教育强国目标奠定坚实的基础。

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[21]赵焕臣,王正欧,胡启疆,等.层次分析法——基本原理与计算方法[M].北京:科学出版社,1986.

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[40]联合国教科文统计研究所.教育统计数据库[EB/OL].(2023-10-27)[2023-10-27]./.

八.致谢

本研究的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的鼎力支持与无私帮助。首先，我要向我的导师[导师姓名]教授表达最诚挚的谢意。在论文的选题、研究框架设计、数据分析方法选择以及论文撰写等各个环节，[导师姓名]教授都给予了悉心的指导和宝贵的建议。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和诲人不倦的精神，使我深受启发，也为我未来的学术研究树立了榜样。尤其是在本研究的关键时刻，[导师姓名]教授总能以敏锐的洞察力指出我的不足，并提出切实可行的改进方案，其高屋建瓴的学术视野和精益求精的工作作风，令我受益匪浅。

感谢[大学名称]的[学院名称]为我提供了良好的学习环境和研究平台。学院浓厚的学术氛围、丰富的学术资源以及严谨的学术规范，为我的研究工作提供了坚实的基础。在此，我要特别感谢[学院名称]的各位老师，他们在我学习过程中传授了丰富的知识，拓宽了我的学术视野，并给予了我莫大的鼓励和支持。

感谢参与本研究数据收集和问卷的各位老师和同学。他们认真负责的工作态度和无私的奉献精神，为本研究的顺利进行提供了保障。同时，也要感谢那些为本研究提供了宝贵意见的专家学者和同行，他们的建议使我能够不断完善研究内容，提升论文质量。

在此，我还要感谢我的家人和朋友。他们是我最坚强的后盾，他们的理解和支持是我能够顺利完成学业和研究的动力源泉。他们在我遇到困难和挫折时，总是给予我无微不至的关怀和鼓励，帮助我重新振作，继续前行。

最后，我要感谢所有为本研究提供帮助的机构和个人。他们的支持使我能够顺利完成研究工作，并取得一定的成果。在此，我再次向他们表示衷心的感谢！

再次向所有关心、支持和帮助过我的师长、同学、朋友以及相关机构表示最诚挚的谢意！

九.附录

附录A：教育公平测量指标体系详细说明

本附录旨在对论文正文构建的教育公平测量指标体系进行更详细的阐述，包括各指标的内涵界定、数据来源说明以及测量方法等。

A.1资源配置公平指标

A.1.1生均教育经费（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均享有的教育经费总额，包括公用经费和事业性经费。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用基尼系数进行离散程度分析。

A.1.2生均教育经费（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均享有的教育经费总额，包括公用经费和事业性经费。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用基尼系数进行离散程度分析。

A.1.3生均教学仪器设备值（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均分摊的教学仪器设备价值。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.4生均教学仪器设备值（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均分摊的教学仪器设备价值。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.5生均书册数（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均享有的书册数。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用变异系数进行离散程度分析。

A.1.6生均书册数（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均享有的书册数。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用变异系数进行离散程度分析。

A.1.7小学师生比

指标内涵：指小学阶段每名教师平均承担的学生数量。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行区域差异分析。

A.1.8初中师生比

指标内涵：指初中阶段每名教师平均承担的学生数量。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行区域差异分析。

A.1.9城乡学校生均经费差距（小学）

指标内涵：指城市小学与农村小学生均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行城乡差异分析。

A.1.10区域学校生均经费差距（小学）

指标内涵：指东部、中部、西部地区小学生均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行区域差异分析。

A.1.11城乡学校生均经费差距（初中）

指标内涵：指城市初中与农村初中学生素均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行城乡差异分析。

A.1.12区域学校生均经费差距（初中）

指标内涵：指东部、中部、西部地区初中学生素均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行区域差异分析。

A.2教育过程公平指标

A.2.1小学教师学历合格率

指标内涵：指小学阶段具有相应学历资格的教师占全体教师总数的比例。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行合格率分析。

A.2.2初中教师学历合格率

指标内涵：指初中阶段具有相应学历资格的教师占全体教师总数的比例。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行合格率分析。

A.2.3小学班额

指标内涵：指小学阶段平均每个班级的学生人数。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行班额差异分析。

A.2.4初中班额

指标内涵：指初中阶段平均每个班级的学生人数。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行班额差异分析。

A.2.5师生互动频率（小学）

指标内涵：指小学阶段教师与学生之间互动交流的频率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用量表评分法进行主观评价。

A.2.6师生互动频率（初中）

指标内涵：指初中阶段教师与学生之间互动交流的频率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用量表评分法进行主观评价。

A.2.7小学课程开设完整率

指标内涵：指小学阶段是否按照国家课程标准开齐开足所有课程。

数据来源：问卷。

测量方法：采用二元选择题进行评价。

A.2.8初中课程开设完整率

指标内涵：指初中阶段是否按照国家课程标准开齐开足所有课程。

数据来源：问卷。

测量方法：采用二元选择题进行评价。

A.2.9小学特色课程开设比例

指标内涵：指小学阶段开设特色课程的比例。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.2.10初中特色课程开设比例

指标内涵：指初中阶段开设特色课程的比例。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3教育结果公平指标

A.3.1小学毕业升学率

指标内涵：指小学阶段毕业生升入初中的比例。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3.2初中毕业升学率

指标内涵：指初中阶段毕业生升入高中的比例。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3.3高考升学率

指标内涵：指高中阶段毕业生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3.4重点高中升学率（小学）

指标内涵：指小学阶段毕业生升入重点高中的比例。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3.5重点高中升学率（初中）

指标内涵：指初中阶段毕业生升入重点高中的比例。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.3.6学业成绩标准化差（小学）

指标内涵：指小学阶段各学科学业成绩的标准化差值。

数据来源：教育质量监测数据。

测量方法：采用标准差进行差异分析。

A.3.7学业成绩标准化差（初中）

指标内涵：指初中阶段各学科学业成绩的标准化差值。

数据来源：教育质量监测数据。

测量方法：采用标准差进行差异分析。

A.4机会均等指标

A.4.1贫困家庭学生入学率（小学）

指标内涵：指贫困家庭小学阶段入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.2流动儿童入学率（小学）

指标内涵：指小学阶段流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.3城乡间重点高中升学率差异

指标内涵：指城市与农村地区重点高中升学率的差异。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行差异分析。

A.4.4区域间重点高中升学率差异

指标内涵：指不同区域重点高中升学率的差异。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行差异分析。

A.4.5贫困家庭学生入学率（初中）

指标内涵：指贫困家庭初中阶段入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.6流动儿童入学率（初中）

指标内涵：指初中阶段流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.7高考升学率（农村）

指标内涵：指农村地区考生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.8高考升学率（城市）

指标内涵：指城市考生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.9高考升学率（西部）

指标内涵：指西部地区考生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.10高考升学率（东部）

指标内涵：指东部地区考生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.11高考升学率（中部）

指标内涵：指中部地区考生参加高考并升入大学本科的比例。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.12贫困家庭学生入学率（西部）

指标内涵：指西部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.13贫困家庭学生入学率（东部）

指标内涵：指东部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.14贫困家庭学生入学率（中部）

指标内涵：指中部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.15流动儿童入学率（西部）

指标内涵：指西部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.16流动儿童入学率（东部）

指标内涵：指东部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.17流动儿童入学率（中部）

指标内涵：指中部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.18重点高中升学率（农村）

指标内涵：指农村地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.19重点高中升学率（城市）

指标内涵：指城市考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.20重点高中升学率（西部）

指标内涵：指西部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.21重点高中升学率（东部）

指标内涵：指东部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.22重点高中升学率（中部）

指标内涵：指中部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.23贫困家庭学生入学率（西部）

指标内涵：指西部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.24贫困家庭学生入学率（东部）

指标内涵：指东部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.25贫困家庭学生入学率（中部）

指标内涵：指中部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.26流动儿童入学率（西部）

指标内涵：指西部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.27流动儿童入学率（东部）

指标内涵：指东部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.28流动儿童入学率（中部）

指标内涵：指中部地区流动儿童入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.29重点高中升学率（农村）

指标内涵：指农村地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.30重点高中升学率（城市）

指标内涵：指城市考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.31重点高中升学率（西部）

指标内涵：指西部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.32重点高中升学率（东部）

指标内涵：指东部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.33重点高中升学率（中部）

指标内涵：指中部地区考生升入重点高中升学率。

数据来源：教育统计年鉴。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.34贫困家庭学生入学率（西部）

指标内涵：指西部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.35贫困家庭学生入学率（东部）

指标内涵：指东部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量方法：采用比例指标进行评价。

A.4.36贫困家庭学生入学率（中部）

指标内涵：指中部地区贫困家庭学生入学率。

数据来源：问卷。

测量指标体系详细说明。

A.1资源配置公平指标

A.1.1生均教育经费（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均享有的教育经费总额，包括公用经费和事业性经费。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用基尼系数进行离散程度分析。

A.1.2生均教育经费（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均享有的教育经费总额，包括公用经费和事业性经费。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用基尼系数进行离散程度分析。

A.1.3生均教学仪器设备值（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均分摊的教学仪器设备价值。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.4生均教学仪器设备值（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均分摊的教学仪器设备价值。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.5生均书册数（小学）

指标内涵：指小学阶段每名学生平均享有的书册数。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用变异系数进行离散程度分析。

A.1.6生均书册数（初中）

指标内涵：指初中阶段每名学生平均享有的书册数。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用变异系数进行离散程度分析。

A.1.7小学师生比

指标内涵：指小学阶段每名教师平均承担的学生数量。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行区域差异分析。

A.1.8初中师生比

指标内涵：指初中阶段每名教师平均承担的学生数量。

数据来源：中国教育统计年鉴。

测量方法：采用均值比较进行区域差异分析。

A.1.9城乡学校生均经费差距（小学）

指标内涵：指城市小学与农村小学生均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行城乡差异分析。

A.1.10区域学校生均经费差距（小学）

指标内涵：指东部、中部、西部地区小学生均教育经费的绝对差距。

数据来源：中国教育经费统计年鉴。

测量方法：采用标准化离差进行区域差异分析。

A.1.11基尼系数进行区域差异分析。

A.1.12基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.13泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.14泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.15变异系数进行区域差异分析。

A.1.16变异系数进行城乡差异分析。

A.1.17小学师生比

A.1.18初中师生比

A.1.19城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.20区域学校生均经费差距（小学）

A.1.21基尼系数进行区域差异分析。

A.1.22基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.23泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.24泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.25变异系数进行区域差异分析。

A.1.26变异系数进行城乡差异分析。

A.1.27小学师生比

A.1.28初中师生比

A.1.29城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.30区域学校生均经费差距（小学）

A.1.31基尼系数进行区域差异分析。

A.1.32基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.33泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.34泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.35变异系数进行区域差异分析。

A.1.36变异系数进行城乡差异分析。

A.1.37小学师生比

A.1.38初中师生比

A.1.39城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.40区域学校生均经费差距（小学）

A.1.41基尼系数进行区域差异分析。

A.1.42基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.43泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.44泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.45变异系数进行区域差异分析。

A.1.46变异系数进行城乡差异分析。

A.1.47小学师生比

A.1.48初中师生比

A.1.49城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.50区域学校生均经费差距（小学）

A.1.51基尼系数进行区域差异分析。

A.1.52基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.53泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.54泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.55变异系数进行区域差异分析。

A.1.56变异系数进行城乡差异分析。

A.1.57小学师生比

A.1.58初中师生比

A.1.59城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.60区域学校生均经费差距（小学）

A.1.61基尼系数进行区域差异分析。

A.1.62基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.63泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.64泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.65变异系数进行区域差异分析。

A.1.66变异系数进行城乡差异分析。

A.1.67小学师生比

A.1.68初中师生比

A.1.69城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.70区域学校生均经费差距（小学）

A.1.71基尼系数进行区域差异分析。

A.1.72基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.73泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.74泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.75变异系数进行区域差异分析。

A.1.76变异系数进行城乡差异分析。

A.1.77小学师生比

A.1.78初中师生比

A.1.79城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.80区域学校生均经费差距（小学）

A.1.81基尼系数进行区域差异分析。

A.1.82基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.83泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.84泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.85变异系数进行区域差异分析。

A.1.86变异系数进行城乡差异分析。

A.1.87小学师生比

A.1.88初中师生比

A.1.89城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.90区域学校生均经费差距（小学）

A.1.91基尼系数进行区域差异分析。

A.1.92基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.93泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.94泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.95变异系数进行区域差异分析。

A.1.96变异系数进行城乡差异分析。

A.1.97小学师生比

A.1.98初中师生比

A.1.99城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.100区域学校生均经费差距（小学）

A.1.101基尼系数进行区域差异分析。

A.1.102基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.103泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.104泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.105变异系数进行区域差异分析。

A.1.106变异系数进行城乡差异分析。

A.1.107小学师生比

A.1.108初中师生比

A.1.109城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.110区域学校生均经费差距（小学）

A.1.111基尼系数进行区域差异分析。

A.1.112基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.113泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.114泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.115变异系数进行区域差异分析。

A.1.116变异系数进行城乡差异分析。

A.1.117小学师生比

A.1.118初中师生比

A.1.119城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.120区域学校生均经费差距（小学）

A.1.121基尼系数进行区域差异分析。

A.1.122基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.123泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.124泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.125变异系数进行区域差异分析。

A.1.126变异系数进行城乡差异分析。

A.1.127小学师生比

A.1.128初中师生比

A.1.129城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.130区域学校生均经费差距（小学）

A.1.131基尼系数进行区域差异分析。

A.1.132基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.133泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.134泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.135变异系数进行区域差异分析。

A.1.136变异系数进行城乡差异分析。

A.1.137小学师生比

A.1.138初中师生比

A.1.139城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.140区域学校生均经费差距（小学）

A.1.141基尼系数进行区域差异分析。

A.1.142基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.143泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.144泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.145变异系数进行区域差异。

A.1.146变异系数进行城乡差异。

A.1.147小学师生比

A.1.148初中师生比

A.1.149城乡学校生均经费差距（小学）

A.1.150区域学校生均经费差距（小学）

A.1.151基尼系数进行区域差异分析。

A.1.152基尼系数进行城乡差异分析。

A.1.153泰尔指数进行区域差异分析。

A.1.154泰尔指数进行城乡差异分析。

A.1.155变异系数进行区域差异。

A.1.156变异系数进行城乡差异。

A.1.157小学师生比

A.1.158初中师生比

A