中国教育公平指标体系研究之探讨.pdf

2013年第10期（总第405期）No.10，2013General，No.405EDUCATIONALRESEARCH当今世界，“公平”，或与之相关的“正义”、“公正”、“平等”、“均衡”等教育话题，得到的社会关注可能最多。基于事实和理性的教育公平讨论，往往可以有效地促进实际状况的改善，如著名的 科尔曼报告1。由于并非所有的研究都可以进行大规模的调查，因而教育公平指标的确立以及相关数据的系统收集，是有关教育公平问题探讨的重要前提。教育指标的基本功能是提供信息，监测现有状况，借此间接指向公共政策的改进。2在缺乏真实状况的描述下，对教育公平的讨论可能沦为基于自身经验或理念的某种偏见，这既可能导致夸大或忽视实际存在的差异，又可能导致公共政策的偏离。20 世纪末，关于教育公平的指标开始在西方出现。3与此同时，从2003年起，中国也出现较多关于教育公平指标的讨论，这些讨论在某种程度上弥补了国际教育公平指标研究在应对中国具体现实时的缺失。在教育改革进程中，我国现有教育公平及发展差异指标的诸多探讨，尚存在一些缺失，这影响了对教育公平问题做出及时、合理而有效的回应。为此，本文以中国现有教育公平指标研究为对象，从 2003 年以来的各类代表性教育学术出版中国教育公平指标体系研究之探讨*孙阳杨小微徐冬青摘要 当代中国的教育改革越向纵深发展就越关注公平问题，并出现较多关于教育公平指标体系的研究。选取十项有代表性的相关研究进行分析，结果发现中国教育公平指标在具体指标选择上，主要侧重于事业类资源配置指标及教育规模类指标，指标维度主要是基于户籍制度的城乡及区域维度；由于涉及更多相关因素，资源配置类指标解释应更加慎重，而规模类指标伴随教育服务的普及，衡量教育差异时不具备适切性；现有教育公平指标，在社会经济意义上的阶层维度以及教育过程、教育产出维度中存在缺失；基尼系数等指标计算方法以及综合权重系数的指标处理形式，可能存在缺陷或理论错误；现有教育公平指标应在维度、时效、处理等方面改进，同时国家机关应当承担更多的公共教育数据整理、发布职能。关键词 中国;教育公平；指标体系作者简介 孙阳，华东师范大学教育学系研究生；杨小微，华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长，教育学系教授；徐冬青，复旦大学高等教育研究所讲师（上海200062）*本文系2011年度教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国义务教育区域推进均衡发展的多路径研究”（项目批准号：11JJD880031）的阶段性成果。如无特殊说明，本文所指的“教育”均为“基础教育”。111物中筛选出如下 10 项研究（见表 1），并进行分析探讨。一、中国教育公平指标体系的具体指标分析具体指标，是构成指标体系的核心要素及内容主体。基于前文所截取的 10 个现有中国教育公平指标体系，我们对它们的具体指标及其声称的指标范畴进行了频次统计。（见表2）从范畴角度看，现有公平指标均使用特定类别来对教育差异状况进行描述。在截取的10个公平指标体系中，局域和城乡是被最广泛提及的两个类别；性别和校际差异，分别在 4 个指标体系中涉及；阶层、群体、经济收入等类别具有同义性，也在约半数指标体系中涉及。但需要指出的是，现有公平指标体系在其声称的指标范畴和具体指标选择之间存在割裂，亦即局域、城乡、性别在具体指标选择中是被实际应用的范畴，而校际、阶层、群体则更多处于设想的状态。事实上，在具体指标中，各类生均经费、教学设施、入学状况、师资状况、人口受教育状况是最广泛使用的五类指标，占总指标的89.1%。同时，这五类指标可继续划分为两类，一类是事业性教育资源配置指标，分别是生均经费、教学设施、师资状况；另一类是教育规模指标，分别是入学状况和人口受教育状况。显著的事实是，两类指标均为整体单位指标，排除在阶层、社会经济状况等范畴下应用的可能；仅有教育规模指标可以被应用本文涉及的教育公平指标体系研究，主要通过各类检索获得，依据来源可靠性、指标完整程度等标准进行了人工筛选，并剔除了相同作者的同类研究。年份2003200520062006200620082008200820092010作者杨东平周金燕袁振国翟博周金燕李海涛王善迈安晓敏鲍传友西胜男刘成玉蔡定昆李继星研究标题我国教育公平评价指标体系初探（文章）缩小差距中国教育政策的重大命题（著作）教育均衡发展：理论、指标及测算方法（文章）我国教育公平指标体系的建立（文章）我国教育不平等评价指标体系的构建（文章）教育公平的分析框架和评价指标（文章）教育公平指标体系研究（博士论文）“后普九”阶段义务教育公平指标体系的构建（文章）教育公平：内涵、标准与实现路径（文章）关于义务教育均衡发展指标体系的初步思考（文章）出处教育研究人民教育出版社教育研究教育科学统计与决策北京师范大学学报（社会科学版）东北师范大学中国教育政策评论教育与经济中国教育政策评论表1中国教育公平指标体系研究概览注：翟博和李继星构建的“教育均衡发展指标”，虽然在字义上和教育公平指标存在出入，但其实际内容仍涉及性别、阶层、民族，因而我们在此也将其纳入。指标名称生均教育经费教育仪器达标率（含多媒体、计算机设备）教师学历状况巩固率（完成率、辍学率）基础教育入学率中等教育入学率生均预算内教育经费（公用经费）图书达标率升学率人均受教育年限生均校舍建筑面积生师比（班师比）文盲率教师职称危房率教师合格率（专业化水平）运动场馆面积教师培训状况学业成绩（同年级）*频次8888777777665533322指标名称高等教育录取率*不同背景学生比例*人口规模人均GDP预算内教育拨款占财政性支出比例专任教师比例教师工资接受公共资助学生比例*学生主观满意度*录取分数线（高等教育入学条件）*就业率*就业质量*学前教育入学率计算机能力*健康状况*高等教育人口比例女教师比例学业成绩（会考）*频次221111111111111111表210个中国教育公平指标体系的具体指标的频次统计注：带*指标为非资源配置及规模类指标。112于性别范畴；校际范畴受限于数据缺失以及区县内部资源配置的相对易操作性，实际也难以应用。因而现有教育公平指标体系主要关注的是基于户籍制度的区域、城乡差异以及部分性别差异。我们从现有公平体系主要关注的教育资源配置、教育规模指标方面，结合区域、城乡以及部分性别维度，对现有公平指标的具体指标的局限性进行分析。（一）区域维度下的事业性教育资源配置指标分析区域范畴下的教育资源配置指标，包括生均经费、教师状况、教育设施状况三类。由于资源在教育机构运行中扮演着基础性作用，因而这些指标被广泛视为衡量教育差异的核心指标。教育资源配置在区域范围内的巨大差异受到极大重视。如 2010 年，省际初中教育生均预算内公用教育经费，极大值（北京19 517.8元）与极小值（河南2 691元）之间，相差 7 倍以上。4再如教师状况，笔者根据中国教育统计年鉴 2010 数据计算发现，2010年贵州省义务教育阶段专任教师生师比为 21.21，而北京地区则为 12.281。不可否认，现有教育资源配置状况在区域范围内存在广泛的差异，我们也丝毫未曾怀疑其作为公平指标体系必要部分的合理性，但问题在于，如何将其与更大的因素结合，如何对这种区域教育资源配置差异进行归因分析。在假定外部结构一致的前提下，其他现有教育资源配置指标的差异基本可以看作生均教育经费指标的差异分解。我们截取了2010年省际范围内的初中等学校生均教育经费差异作为衡量区域教育资源配置的核心指标，并假设区域内经济状况（人均GDP）、政府教育投入系数（义务教育生均预算内公用教育经费与人均公共开支的比重）、私人部门教育投入系数（义务教育生均公共预算外教育经费与人均可支配收入的比重）、公共与私人部门教育财政分担比例（公共部门教育经费与私人部门经费比重）以及人均转移支付，是影响生均教育经费差异的可能因素，对生均教育经费差异进行相关分析以及多元线性回归。（见表3）政府教育投入系数代表教育投入在政府整体开支中的优先程度。私人部门投入系数代表教育投入在私人部门中的资源配置优先程度；私人部门教育经费不局限于家庭，指独立于公共财政预算外的教育经费，主要包括企业办学拨款、社会捐赠、个人办学投资、学杂费（非公有学校）等。Spearman相关分析的结果显示：首先，人均转移支付和教育经费之间没有显著性正向相关，说明现有转移支付政策，并没有缩减教育经费差异；第二，人均转移支付和政府教育投入系数，亦即投入努力程度成负相关，说明可能存在地方政府“搭便车”的风险；第三，公变量生均教育经费人均GDP政府教育投入指数私人部门教育投入指数公私分担比例人均转移支付*.在0.01水平上显著相关（双尾）*.在0.05水平上显著相关（双尾)生均教育经费-人均GDP.663(*)-政府教育投入指数.475(*).710(*)-私人部门教育投入指数.610(*).683(*).616(*)-公私分担比例-0.244-.600(*)-.551(*)-.826(*)-人均转移支付-0.002-.523(*)-.587(*)-.432(*).737(*)-表3生均教育经费及相关变量的Spearman相关分析注：人均转移支付数据源于张海燕2012年搜集的2009年各省市资料，参见：张海燕的 中央对地方转移支付的绩效分析 一文，载经济纵横2012年第（12）期；人口数据源于 2010年中国人口普查资料；学生数据源于 中国教育统计年鉴2010；教育经费数据来自 中国教育经费统计年鉴2011；GDP等数据源于 中国统计年鉴2010。113共教育经费与私人部门教育经费比例说明，该指标和整体教育经费增加没有显著相关性；第四，公共和私人部门分担比例与地区经济状况呈负相关，某地区经济越发达，公共教育分担比重便更低；第五，地区经济状况和政府、私人部门投资教育的努力程度呈正相关，说明在发达地区，无论政府还是私人部门，都有足够的动机投资教育。基于相关分析结果，我们剔除上述两个无关变量，使用生均教育经费作为因变量，人均 GDP、政府投入指数、私人部门投入指数作为自变量，进行了多元线性回归，结果见表4。模型1R0.872(a)R20.761调整后的R20.734标准误估计值2 211.952 40Durbin-Watson检验1.968模型概要模型1回归残差整体平方和419 676 397.328132 103 802.077551 780 199.405df32730均方139 892 132.4434 892 733.410F28.592显著性0.000方差分析模型1（常量）政府投入指数私人部门投入指数人均GDP非标准化系数B3 217.062-4 632.80672 522.3990.166标准误2 089.5212 923.84329 084.0100.042标准化系数-0.2310.4370.648t1.540-1.5842.4943.950显著性0.1350.1250.0190.001系数表4生均教育经费的多元线性回归a.预测变量:（常量）人均GDP政府投入指数私人部门投入指数b.因变量：生均经费结 果 显 示，R2=0.761，拟 合 度 较 好，Durbin-Watson 检验值接近于 2，说明该回归对于残差具有很好的代表性。F=28.592，大于 F（0.01），说明在 0.01 水平下回归十分显著。回归系数结果表明，政府投入指数对于生均差异没有显著性影响，不支持地方政府提高教育支出比例的行为可以缩减教育经费差异的结论；私人部门投入指数在 0.05 显著性水平上对教育经费差异存在影响，标准化系数为 0.437，结果说明，私人部门相对教育投入的增加对于整体教育经费状况改善有显著影响，这可能和某地特定的社会背景、历史、教育观念等有较为明显的关联；人均GDP在0.001水平下，对教育经费差异影响十分显著，标准化系数达 0.648，结合上文相关性分析，认为其为影响教育资源配置差异的最主要解释因素。在现有的财政分权的背景下，中国地区间经济状况差异是解释教育资源配置差异的最主要原因。上述一系列教育资源配置指标，在很大程度上实际指向地区间经济状况差异。资源配置的区域差异，在上述状况下，应持谨慎态度解释。第一，受制于诸多外部条件，各省经济状况无法短期内改变，这意味着资源配置均衡只能依靠中央财政的转移支付。由于转移支付的不可预期以及资源配置效率，5显然不能成为主要的教育财政分担手段；在现实领域，我们上文的实证分析也证明转移支付与地方政府教育努力程度之间存在负相关，转移支付和教育经费状况无相关性。第二，财政分权，由于涉及更大范围内的经济增长、居民其他福利以及激励等问题，难以仅仅从教育投入角度进行理解。第三，虽然中国初中等教育经费在省际范畴内存在显 114著差异，但由于中国高考、中考等选拔性教育制度，名额省际范畴内相对固定，因而对于个体，不存在严格的区域外教育竞争机制，这同样削弱了资源配置指标在解释学生个体性教育过程差异、学业成就差异、教育回报差异时的效力。第四，资源配置指标的准确定位，应该作为教育公平的背景性指标存在，其仅仅代表着社会资源在领域中的分配状况，无法取代其他范畴的教育公平指标。第五，在现行制度下，居民无法用脚投票，取得相应的社会福利，对该类指标不加解释地强调均衡，隐含着人无须自由流动的假设，有可能导致对既有制度合理性的默认。（二）城乡维度下的事业性教育资源配置指标分析在城乡范畴下，“以县为主”的教育行政体制，加之 2005 年农村义务教育保障新机制的施行，6城乡教育差异问题在近年来得到显著改善。中国教育经费统计年鉴 2011 数据显示，2010年，城乡公用教育经费指标基本持衡。在师资状况以及教育设施状况的比对中，农村要显著低于城镇，这一方面是由于历史累积效应，另一方面由于教师流动相对自由，他们更加倾向于选择条件更为优渥的城镇工作。由于城乡分属于区域内部，无须进行大规模转移支付便能得到有效协调，因而该城乡资源配置的问题相对容易解决。但也需要注意到，现行制度在教师编制、学生城乡流动、历史累积问题时的一些障碍。7（三）各类维度下的教育规模指标在现有教育公平指标中，以入学率、升学率、巩固率、辍学率为代表的教育规模指标同样占据了十分重要的地位。与此同时，诸如识字率、人均受教育年限等人口教育状况指标，也被广泛应用在衡量教育差异中。但由于两类指标取值程度均已达到较高水平，其自身微弱差异难以具体解释。入学率等规模指标的不适切性主要源于中国教育整体的普及。随着中国九年义务教育的普及、巩固，以及近年来义务教育阶段的免费和食品补贴政策，中国基础教育入学率指标已经到达顶值，初中等教育中的入学率指标很难继续成为有价值的核心教育公平指标。如 2010 年，中国义务教育学龄人口毛入学率达到 114.72%，较之 OECD 国家平均水平高出约15%。8尽管流动人口的叠加计算、数据失真、学生真实年龄、学业重复率等因素可能干扰这一数据的信度，但在如此高的数字面前，诸如性别、区域、城镇等范畴下的基础教育入学率差异，完全失去了任何解释效力；非但如此，与入学率相关的完成率、辍学率、巩固率，也难以进行进一步解释。在高中阶段，中国整体入学率水平同样较高。我们截取了 2010 年中国高中阶段（包含职业类学校）与 OECD 国家 1519 岁人口（高中教育阶段）入学率进行对比（见表 5）。结果显示，中国高中阶段入学率与 OECD 国家持平，无明显差异。除此之外，另外一个广泛提及的教育差异范畴为性别范畴，但单纯教育系统内部中的女性人口相对占优势，以学生性别比例和学龄人口性别比例折算的实际教育性别差异，除去博士阶段男性占优势外，其余各个阶段这一指标女性都高于男性，如 2010 年本专科阶段以及高中阶段的实际男女性别比例为 92.94%和 87.33%，男性反而处于劣势；但对于性别教育差异的真实状况，必须结合教育产出来分析9，现有教育公平表52010年高中阶段（1519岁）人口入学率与OECD国家1519岁人口入学率对比资料来源：OECD.Education at a Glance 2011：OECDIndicators，OECD Publishing，2011；教育部发展规划司.中国教育统计年鉴2010 Z.北京：人民教育出版社，2011.115指标对此显然没有涉及。入学率指标背后所折射的，是基本的教育服务供给的普及。结合最新数据反映的中国教育现状，入学率几乎没有什么可供继续上 升 的 空 间；并 且 可 能 对 一 些 诸 如 HomeSchooling 的理念未能及时响应。10虽然入学率存在继续监控的必要，但继续使用入学率及其相关指标作为评价教育公平的核心指标，从现有指标取值程度来看，并无太大实际意义。严格来说，识字率这一指标并非直接涉及教育系统，而是属于人口状况描述。根据2010 年人口普查结果，中国人口识字率为95.12%，超 过 中 高 收 入 国 家 的 平 均 水 平93.35%，由于识字率存在边际效应递减11，且存在特殊极低值（西藏 67%），该指标和入学率一样，难以继续解释内部差异。此外，人均受教育年限和高等教育人口比例，虽然存在显著的区域以及城乡差异，但无法排除人口流动因素的干扰。二、关于指标维度缺失的两个讨论根据 Pierre Bourdieu 的文化、社会资本理论12以及 CIPP 评估模式13，结合现有教育系统，我们构建了一个涉及输入、宏观背景、过程、内部产出、外部产出的教育公平的理论模型。（见图1）此模型中，学生的个体性文化资本、社会资本和经济资本是教育公平输入的主要要素；输入要素沿着制度性教育路径和非制度性教育路径获得教育产出；在制度性教育路径中，输入要素和诸如教师状况、资源配置、公共教育政策等宏观背景结合，经由学校这一载体，从组织、课程以及观念三个角度对学生学业成就产生影响，而学生学业成就继而可以转换为经济、社会、文化资本收益；在非正式教育途径中，学生的个人输入要素经由社会结构直接对教育产出进行影响。由此观之，现有教育公平指标体系存在如下缺失。（一）社会经济意义上的阶层维度缺失教育公平在其终极意义上只能归结到个体本身，但个体状况必须借助特定的范畴分类才能展现，因而性别、区域、城乡、阶层等范畴可以帮助人们有效地理解差异状况。但同时，公平指标中范畴的固化也可能遮蔽其他可能的理解范畴。正如上文所述，中国现有教育公平指标，绝大多数都是基于户籍制度的生均或整体指标构建的，其一方面无法衡量内部差异，作为中国教育的学业成就核心指标高等教育入学指标，实际在省内范畴下相对固定，并无省际竞争；个体性教育差异被掩盖于生均和整体指标下。另一方面，在中国现行经济体制下，劳动力流动、居住与户籍制度之间实际存在割裂，这同样动摇了户籍范畴下的教育公平指标体系。根据 2010 年人口普查数据，中国流动人口总量达到 2.61亿，约占总人口比重的 20%，514 岁学龄流动人口数量为1 911万，约占学龄人口比重的13%。14这一数字还未能将留守儿童问题囊括在内。在以户籍为单位的统计指标下，流动人口没有任何途径使得自身教育诉求通过既定的数据指标得到反映，这也使得虽然存在诸如异地高考改革等呼声，但从公平指标及数据角度，该类群体是无言的。一般而言，国际相关公平指标都倾向采用社会经济状况范畴来描述个体维度的教育差异，这也是我们采用 Bourdieu 文化社会资本理论的直接依据。在截取的 10 个公平指标体系中，虽然绝大部分研究都声称自己试图关注阶层、群体等范畴，但从上文具体指标图1 教育公平的基本指标模型 116的分类统计中，除去仅在两个指标体系中出现的“不同背景学生比例”，几乎没有什么有效指标可以关注该范畴。因而基于户籍制度的教育事业规模、教育资源分配是人们认识中国教育公平的主要维度，无论城乡还是区域、教育规模还是教育资源配置，都无法脱离该种范畴。在缺乏个体性维度的状况下，现有教育公平差异指标，很大程度上沦为了制度性范畴内教育发展状况差异的指标，默认了既有制度范畴背后社会政策的合理性；其主要指向于区域的教育事业、教育规模，而非学生（尤其是弱势群体）在真实教育系统中实际存在的差异。这些指标同样延续了“总量平均”的评价模式，与现有教育事业发展指标的差异在于基本单位的变化；与其说背后折射的是公平问题，莫不如说其折射了具体的教育行政状况，虽然这些教育行政指标在教育中扮演了基础性角色，但无法和教育公平完全挂钩。（二）教育过程和教育产出指标的缺失除了社会经济意义上的阶层维度的缺失，中国现有教育公平指标同样在教育过程和教育产出领域中存在指标缺失。在现有体系中，除去少量升学率、学业成绩、就业指标、受教育年限可以归结为笼统的教育产出外，其他指标均指向于宏观背景领域的指标，无法构成一个从输出到过程再到产出的完整监测结构。过程和产出指标的完善不仅仅关乎指标的完整性，同时还影响着教育公平的结论。如性别等教育差异，很难单纯从教育系统内部得到反映；再如很多实证研究都证实了低收入家庭，在教育投资回报较低的状况下，不倾向于进一步接受教育，因而实际扩大了收入阶层背景下的教育差异。15由于区域高等教育指标相对固定、中高等学校集中于城镇、无法控制区域城乡内部其他干扰变量等原因，在区域、城乡、校际维度下，教育过程和教育产出的指标很难进行设计。在中国完成基本教育供给的前提下，中国教育应该走向“多样、优质、均衡”，从行政事业维度转向个体性维度，即教育过程中单个主体所感受到的教育公平。其中，教育过程和产出是不可或缺的要素。因而教育质量、生命质量、主观感受、各种公平理念、个人教育回报等因素，作为直接影响个体性教育公平的要素，理应纳入教育公平指标体系。三、指标定位和指标计算现有的中国教育公平指标，各类指数被广泛使用，其体现在两方面，一是采用诸如差异系数、基尼系数等方法对单个指标进行测算；二是在整体指标体系层面，对各类指标赋予权重，计算整体指数。然而，这些指标计算方法可能存在缺陷或者理论错误，并隐含着“提出改进”的线性假设。（一）具体指数计算问题现有指标体系中使用的各类指数中，基尼系数可能是最常被提及的，基尼系数于1909年起使用，并在20世纪末被应用于受教育年限、入学率、生均经费等相关指标的测算。16虽然绝大多数指标研究，并未究其构建的指标体系进行实际计算，但使用基尼系数计算教育公平，尤其是在现有数据样本下，至少存在如下问题。首先是信度问题，在现有主要指标维度下，基尼系数只能应用于区域相关的范畴，但基尼系数准确性直接受样本状况影响，对样本选择极其敏感17，现有区域数据指标，均为生均或整体指标，系统性忽略了区域内部差异，只能进行十分粗略的估算，尤其是在省际生均范畴下使用基尼系数（N=31）；其次是效度问题，在缺失系统性常模的前提下，我们无法解释单个基尼系数所代表的实际差异状况，很多研究都将0.4作为教育基尼系数的警戒线18，但该警戒线只是一些经济学者根据一系列实证研究用于解释收入差异状况的临界值，无法移植，因而对于教育中基尼系数的解释往往只能用于纵向 117前后对比，但前后差异变化的具体状况依然难以解释；再次，对于入学率等现有水平较高的中国教育具体指标，其差异水平较低，基尼系数在衡量该类指标时不适切；19最后，由于基尼系数只能衡量样本整体差异状况，无法衡量具体指标内部差异分布状况，20因而其职能更多为评价功能，无法全面反馈信息、监测具体状况。有学者利用人类发展指数的方式，衡量具体指标的差异度，同样存在风险。21如在识字率、受教育年限指标中，西藏地区受限于自身的特殊情况（历史因素，但其人均转移支付程额度最高），无论在受教育年限还是识字率上，都显著低于其他省份，如该地区识字率距下一省份相差高达 20%，假使采用识字率作为指标，利用人类发展指标的测量方式，亦即：（实际值最小值）/（最大值最小值），显然会忽视中国识字率差异的内部状况。事实在于，基于现有公平指标体系所使用的样本及具体指标，单独使用某种系数无论在信度还是效度方面都没有太多价值。对于单个指标的解释，除去使用诸如极差、标准差、变异系数、基尼系数等方法进行表述外，便于理解全面差异状况的数据呈现方式以及单个指标的具体情境（如国际基准、与其他变量的相关性、相对指标的使用等）是更应该被重视的方面。也只有这样，基于某个指标的教育差异状况才能被准确和完整的传达。（二）综合指数计算问题很多中国教育公平指标，试图赋予每项指标权重对中国整体公平系数进行测算，22该策略同样值得商榷。首先，这种指标评价方式试图将指标的功能定位于评估和评价，而非一般所理解的监测和信息反馈。如有学者认为，“政府也可以对教育失衡和失误作及时、准确和有效的测度、监控和调节，规定指数的最低值（下限），并通过法律或行政法规将教育均衡指数控制在一定的水平上，以此确保基础教育的均衡发展”。23再如有学者认为，可“制定分阶段义务教育均衡发展的标准，确定义务教育 初步均衡 和 基本均衡 的标准”。24特定教育差异的指标虽然会和政府追求教育均衡目的和倾向重合，但两者之间无法简单地画等号。从政策视角来看，一项决策远比具体指标所反映出的东西要复杂，如教师学历状况在一些差异指标中被视为是衡量教育资源差异的重要指标，但这一指标无法告知我们除去指标之外的内容，我们还需将诸如编制、财政、惯性阻力、教师专业发展、政策成本等诸多因素纳入考察，两者之间并非简单“提出改进”式的线性关系。其次，赋予指标权重，还意味着指标建构者将自身特定的价值判断代入教育公平指标中去。如有学者将“教育机会”、“教育过程”、“教育产出”的权重分别设定为0.2、0.5、0.3，并使用基尼系数计算各具体指标。25但假设存在这样一个地区，其生均经费、设施、教师状况、完成率、学生成绩等教育过程和教育产出完全均等，但只有1%的人口可以进入教育系统，此时教育公平综合指数约为 0.8，我们能否得出结论认为该国教育公平状况十分理想呢？答案显然是否定的。四、余论无论从何种角度而言，中国教育都处于前所未有的变革中。随着市场经济的建立，中国人口呈现前所未有的自由流动；伴随着经济领域的变化，原有的制度性身份特征，包括城乡、户籍，以及干部、群众等人事身份开始弱化，新的社会阶层正在形成；基础教育的基本普及，使得人们再不能如从前一般将基本的教育供给看作公共教育的最终目的，教育机会、教育过程中的既有差异现象被问题化；随着高等教育收益率的下降，学历通胀，社会成员尤其是较低收入的社会成员接受教育的意愿以及其对教育公平的作用，同样值 118得关注；此外在一个前所未有的信息化社会，如何消弭新的差异也成为新近的议题。现有中国教育公平指标从完整性上考量，究竟存在多大偏差尚难定论，我们显然不能低估诸如生均经费等指标领域在区域等范畴存在的巨大差异，以及这些指标上的差异对实际教育质量差异的影响。本文的目的仅在于提醒，对于教育公平应有更多维度的理解方式，应及时注意到新的社会变化，并在指标处理上对这些变化进行响应；在指标定位和计算时，不应僭越指标所能扮演的功能，并尽可能谨慎地对结果进行处理。数据问题也值得重视。在现有很多研究中，都提及了可用数据的困难，并被视为构建中国教育平等指标的最大障碍。或许对于可行性的追求是上述指标出现偏离的原因之一。在现有数据中，中国教育统计年鉴、中国教育经费统计年鉴、中国统计年鉴、中国人口普查资料、中国人口和就业统计年鉴 以及 新中国 60 年统计资料汇编，是仅有六个可供构建教育公平指标体系时使用的大规模教育数据来源，但这些年鉴资料往往只能精确到省际范畴。在中国现有“以县为主”的教育管理体制下，区县是有意义的教育统计最大单位，但县级的各类教育事业数据尚且无法公开获取，遑论建构其他数据维度。因此，要尽快使教育状况等数据走向公开化，以实现数据的共享性。这也许还需要进一步打破各部门之间的壁垒。在现有情况下，初步可行的策略是将教育督导职能进行重新界定，并强化其数据职能；同时，对于个体社会经济背景维度的数据，可以结合现有的弱势群体补贴制度、就业指导制度进行收集。从长远角度看，专业的数据调查、整理、发布部门是不可或缺的。参考文献：1Coleman，J.S.，et al.Equality of Educational OpportunityM.Washington，DC：U.S.Government Printing Office，1966.2Shavelson，R.J.，et al.What Are Educational Indicatorsand Indicator Systems？J.Practical Assessment，Research&Evaluation，1991，（11）.3Hutmacher，D.，et al.In Pursuit of Equity in EducationM.Dordrecht：Kluwer Academic 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System of Education Equity in ChinaSun Yang，Yang Xiaowei&Xu DongqingAbstract：With the deep development of education reform in China，there are more researches on indicator system ofeducation equity.Ten representative researches in this area are selected to give a critical review.It is found that theconcrete indicators of education equity are mainly focused on the allocation of financial resources and educationequipments，as well as education scale.The dimensions of those indicators are mainly different districts，and city andcountryside based on household registration system.Concerning on more relative factors，the explanation of resourceallocation indicators should be considered carefully，the education scale indicators are not suitable for measuringeducational difference.The absence of socioeconomic status indicators，education process indicators and outcomeindicators in the existing indicator system of education equity should be also noticed.Besides，coefficients like Ginicoefficient and variation coefficient，as well as method of weighting are also problematic when applied in indicat