《教育研究》2020年第2期 教育经济与管理 郭丛斌 张首登 万博绅：《中国高考难度：大些好，还是小些好 》

----------

[摘要]在大力推行教育扶贫和乡村振兴的政策背景下，县级高中在维护社会公平和发展县乡经济的过程中扮演着重要角色。利用2007—2017年国内顶尖高等学校A大学的本科生源信息，以一本线作为高考难度的测度，使用双重固定效应模型，研究高考难度对县级高中学生精英大学入学机会及对入学机会集中程度的影响，发现高考难度的降低会显著提高县级高中学生的精英大学入学机会，同时会降低少数高中对精英大学入学机会的垄断程度，使其分布更加均衡。因此，在保证高考人才筛选功能的同时，应当兼顾其对教育公平的作用，要充分考虑县级高中学生和城市高中学生的相对差距，不能一味追求试题难度而忽略其促进代际流动的功能；同时，要提高县级高中自身的教育质量。

[关键词]高考；试题难度；精英大学；高中教育

[作者简介]郭丛斌，教育部人文社会科学重点研究基地北京大学教育经济研究所研究员；张首登，北京大学教育学院硕士生；万博绅，北京大学教育学院研究助理（北京 100871）

一、研究问题

教育既是个人实现人力资本积累的主要途径，又是国家政治、经济、文化和社会文明建设的关键载体，它承载着促进社会流动和维护社会公平的重要功能。1999年后，随着高等学校招生规模的不断扩大，“上大学不难、上好大学太难”，已成为社会共识。再加上当前过度教育和文凭贬值现象的大规模出现，^[1]弱势群体子女只有进入精英大学学习才会有更大的可能实现“鲤鱼跳龙门”，成为社会精英，实现社会地位的跃升。弱势群体子女的精英大学入学机会问题，引起了社会各界的广泛关注。

普通高中是精英大学生源输入的主渠道。近些年来，在城镇化进程加速的同时，我国高中教育体系的最基本单位——县级高中的发展却不尽如人意，正逐步走向没落。《中国人口和就业统计年鉴》（2017）的数据显示，中国县级及以下人口占全国人口总数的将近一半，达49.03%。但调查发现，在A和B这两所精英大学非直辖市的生源中，来自县级高中的仅占21.9%，来自地市级高中的却高达78.1%。^[2]中国大部分农村人口户籍都在县级层次，县里大部分农村人口和弱势群体的孩子都是通过县级高中接受高中教育，进而实现代际流动的。因此，发展县级高中，增加县级高中学生精英大学的入学机会对促进中国弱势群体子女的代际流动、维护社会公平与和谐稳定意义重大。此外，县域经济是国民经济的基础单位，当前县域经济发展面临的一个巨大挑战就是吸引不了优秀人才，而县级高中教育质量的提升有助于县级政府为其引进的各行各业优秀人才解决子女接受优质高中教育的问题，这对县级政府吸引人才、留住人才，促进县域经济的发展具有非常重要的作用。

县级高中教育质量下滑的原因有很多。在教师队伍建设方面，与市级高中相比，县级高中教师在基础学历和教研能力等方面存在较大差距；^[3]在生源方面，县级高中受到地市级优质高中的挤压，招生困难、生源质量下降；^[4]在教育经费投入和学校硬件设施等方面，县级高中和地市级高中相比，同样存在较大差距。^[5]随着县级中学的逐渐式微，精英大学的入学机会被地市级中学和超级中学垄断的情况日益加剧。针对县级高中学生精英大学入学机会日益下降的现状，2012年，教育部、国家发展改革委、财政部、人力资源社会保障部、国务院扶贫办联合发布了《关于实施面向贫困地区定向招生专项计划的通知》，要求自2012年起组织实施面向贫困地区定向招生专项计划。这一专项计划在一定程度上增加了县级高中学生进入精英大学的机会，但对于县级高中的学生而言，除招生方式的变革外，高考命题的走向和高考难度的变化，也都是影响其精英大学入学机会的重要因素；对于精英大学入学机会的整体分布而言，高考难度的合理制定也影响着入学机会是否会被少数高中所垄断。

高考成绩是高等学校选拔生源的主要依据。高考一方面在为国家选拔优秀人才，另一方面也为弱势群体子女改变命运、向上流动提供通道和途径。因此，高考难度既要满足高等学校人才选拔的要求，也要考虑其对教育公平的影响。与地市级高中相比，县级高中在生源水平、硬件设施、教学质量等方面处于相对劣势，县级高中学生的学业基础和学习能力相对较弱，县级高中的教师对于高考备考的针对性也有一定差距。所以，县级高中学生受高考难度变化的影响程度可能更大，敏感程度更高。当高考试题难度相对较小时，县级高中学生可能更容易取得好成绩，有利于其被精英大学录取；而当高考试题难度相对较大时，县级高中的学生成绩可能会出现较大波动，不利于其获得精英大学的入学机会。正因如此，高考难度的变化可能会改变精英大学入学机会在县级高中和地市级高中之间的分布情况。此外，由于少数地市级中学和超级中学在教师质量、生源质量和科研能力等方面优势明显，因此，当高考难度相对较大时，精英大学的入学机会就更有可能被这些学校所垄断，其分布呈现为高度集中；而当高考难度相对较小时，入学机会的分布则可能更为分散，有更多学校的更多学生有机会进入精英大学。

高考难度的制定，关涉全国高等学校的人才选拔与学生的未来发展，受到国家的高度重视和社会的广泛关注。当前对高考难度的研究，多从教育测量学角度进行技术性分析，鲜有研究关注其对教育公平的影响；有关高考难度与入学机会的讨论，多集中在理论分析和感性认识层面，使用数据分析的实证研究相对较少。^[6]因此，本文将使用双向固定效应模型以控制学校条件、地区发展水平、高考命题方式及招生计划改革的影响，并重点探讨高考难度变化对县级高中学生精英大学入学机会及其对精英大学入学机会被垄断情况的影响。

二、测量指标和模型设定

（一）测量指标 

1.高考难度

从教育测量学的角度来看，考试难度是指测试被试者知识和能力水平的指标。考试难度可分为绝对难度和相对难度。绝对难度为试题本身的特征，与考生无关，与试题考核的知识、技能、综合性有关；^[7]而相对难度则指考生完成题目所遇到的困难程度，既与试题的绝对难度有关，又能反映考生群体的作答特征。^[8]在具体测量中，试题的绝对难度其实是预测难度，是命题时为保证考试公平由专家综合分析各种因素对试题难度进行的评估预测；^[9]而经典测量理论通常测量全体被试者在某一试题上的通过率，此时通过率为试题的相对难度，试题的通过率越高，试题的难度也就越低。这样得到的难度测量也被称为统计难度或测试难度，在国内外被广泛使用。^[10]

本研究使用“高考理科一本线占总分数的比值”作为测量高考难度的重要指标之一。一本线来源于高考招生的本科一批录取批次的划分，意为第一批本科控制线。在每年高考出分后由各省招生考试院根据分数分布情况和一类本科招生人数划定，考生分数高于一本线才有资格被本科一批高等学校选择录取。因此，“一本线占总分数的比值”是一种“相对难度”的测度，代表了“通过率”。同一省市不同年份在一本招生人数占参加高考总人数的比值变化不大时，一本线占总分的比值越大，则意味着该年份高考难度越低。事实上，各省内一本招生人数占高考总人数的比值虽然会随年份有些改变，但一般来说变化不大。例如，湖南省一本实际录取人数占实际高考总人数的比值2014年为10.3%，2015年为10.0%，2016年为10.4%；广西壮族自治区一本实际录取人数占实际高考总人数的比值2015年为8.3%，2016年为8.4%，2017年为8.0%；福建省一本实际录取人数占实际高考总人数的比值2015年为18.4%，2016年为20.2%，2017年为18.9%。三省份实际录取比值变动幅度均较小。尽管一本线的高低也与考生能力有关，但可以认为在统计意义上，同一省份内考生平均能力在一段时间内基本不发生变化。由于各省高考的总分存在差异，计算占比的方式能使得各省之间可以比较。此外，本文主要使用理科分数线是因为各省历年高考考生中理科考生都占相对多数，且经计算，历年高考文理科“一本线”之间相关系数为0.822（在1%水平上显著），二者高度相关，所以使用理科线即可较好地表征高考的整体难度。同时，本研究也使用了理科二本线以及文科一本线作为自变量进行稳健性检验。本研究使用的各省份历年高考一本线及总分数据收集自“中国教育在线”和“高考网”。

2.精英大学县级高中学生占比

本研究将位于县级区划（包括市辖县和县级市，不包括市辖区）内的高中定义为“县级高中”，不考虑其所属管辖的行政层次、学生规模或往年高考成绩等；将位于市辖区的高中定义为“地市级高中”。基于数据可获得性，本研究使用居于国内排名最前列的A大学2007—2017级来自31个省份（不含港澳台地区）的本科新生信息，从中提取出学生的高中名称，由此确定每名学生的“高中所在省份”、“高中是否为县级学校”的信息，并进一步计算出每省每年考入A大学的学生总人数N和其中的县级高中人数n。本研究的核心因变量为“县级高中人数占比”，将i省t年的“精英大学县级高中学生占比”记为，计算方式见式（1）。

3.赫芬达尔—赫希曼指数（HHI）

为衡量各省市高中精英大学录取机会的垄断程度，我们引入高中赫芬达尔—赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman Index，简称HHI）。HHI来源于产业经济学，通常用于表达一个产业的市场集中度，可以表征行业的垄断情况。本研究将各个省内A大学录取的总人数视为“产业”，将省内各个高中视为“竞争主体”，其被A大学录取人数占省内总人数的比例视为“产业份额”，计算出各省历年A大学录取情况的HHI，以代表各省内精英大学A入学机会的集中程度或“垄断程度”。计算方式见式（2），其中为i省t年k高中考入A大学的人数，为i省t年考入A大学的总人数，HHI即为省内各高中占比的平方和。在后续计算中，为使数字更为直观，我们使用了乘以10000后的数值。

HHI越低，代表该省内精英大学A的入学机会分布越分散，一定程度上说明该省的教育机会分布越公平；HHI越高，则代表进入精英大学A的学生越集中在某一所或几所高中，一定程度上说明教育机会分布越不公平，甚至存在垄断。在县级高中已然居于劣势地位的情况下，HHI越低，越能说明县级高中学生获得了更多的精英大学入学机会；HHI越高，越能佐证精英大学的教育机会向地市级高中集中。

（二）模型设定 

为研究高考难度对县级高中学生精英大学录取机会以及对少数高中精英大学入会机会垄断程度的因果性影响，本研究采用加入地区和时间固定效应的双向固定效应模型。双向固定效应模型的优势在于，可以控制住不可观测但不会同时随地区和时间变化的因素，例如各省内的考生能力和2012年开始推行的全国性的贫困地区定向招生计划。具体模型如（3）式所示。

其中，为A大学在i省t年录取学生的县级高中人数占比或HHI；为i省t年高考的理科一本线；表示i省t年A大学录取学生的总人数；为其他控制变量，包括i省t年的人均GDP（千元）、普通高中生均教育事业费（元）和城镇人口占比。为省份固定效应，控制了随省份变化而不随时间变化的不可观测因素，如各省内相对稳定的考生平均能力；为年份固定效应，控制了随时间变化而不随省份变化的不可观测因素，贫困地区定向招生计划的影响即可通过年份固定效应得到一定程度的控制。因此，双向固定效应模型类似一个双重差分，衡量的是那些高考难度有变化的省份相对于那些没有变化的省份在A大学录取学生的县级高中人数占比方面的变化的差异，以此判断在控制了精英大学招生规模、招生政策、考试类型、高考考生人数和考生能力之后，高考难度对县级高中学生精英大学入学机会和少数高中对精英大学入学机会的垄断程度是否存在显著影响。

除此以外，本研究选取了各省历年人均GDP、普通高中生均教育事业费和城镇人口占比作为控制变量，以控制地区的经济、教育投入水平以及城镇化水平的影响。相关数据整理自国家统计局数据库和教育部官网发布的历年《全国教育经费执行情况统计表》。此外，本研究还引入了A大学在该省招生的总人数作为控制变量，以控制由于招生名额的变化带来的影响。

三、实证研究结果

（一）各省理科一本线占总分数比值的情况  

表1展示了各省理科一本线占总分数比值（以下简称占总分比）的情况。需要指出的是，有部分省份在2016、2017年开始不再区分本科一、二批次，“一本线”也随之消失。2017年，浙江、上海开始“新高考”，其一本线也和往年不再有比较意义。所以，我们在使用一本线的基础回归中将这些省份在该年份的数据做缺失值处理，不再纳入回归，将其本科控制线作为“二本线”，并用各省份历年的二本线作为自变量进行稳健性检验。

表1显示，2007—2017年11年间理科一本线占总分比的平均值为68.96%，意味着从全国平均水平上看，理科生高考需要超过总分的将近70%，才有可能进入一本大学。需要注意的是，尽管一本线越高意味着进入一本大学越难，但如前文所述，一本线是一个“通过率”的指标，一本线越高意味着高考试题难度越低，正是高考的较低难度使得一本学校的入学机会竞争更加激烈。整体而言，11年来理科一本线占总分比的下降趋势明显，2017年相较2007年下降了近10个百分点，2012年后大部分年份均低于11年来的平均水平68.96%（2014年除外）。这在一定程度上说明全国平均而言高考变“难”了。整体而言，分数线占比最高的省份为山东省（75.93%），最低的省份为青海省（54.39%），二者均值的差距达到了21.54个百分点，省份间的极差较大；31个省份的中位数为黑龙江省（70.06%），有16个省超过70%，15个省没有达到70%，16个省份集中在68%~72%，分布较为均匀。但结合省份的经济情况来看，高考难度的分布也存在一定程度的分化，分数线占比较高的省份多为山东、广东等东部沿海较发达省份，而分数线占比较低的多为贵州、宁夏和青海等西部少数民族地区。尽管如此，这并不直接意味着高考的“简单”或“困难”——这种差异可能是因为较发达地区教育水平高、学生能力强、高考竞争激烈，推高了分数线，而并不是他们的高考更“简单”；西部少数民族地区教育质量相对略低、学生平均能力略差，拉低了分数线，而并不是他们的高考更“困难”。因此，对于一本线占总分比衡量高考难度时学生能力的影响，需要通过加入地区固定效应进行控制。

表1 各省市历年理科一本线占总分比（按均值从高到低排列，%）

注：a表示该省该年招生批次合并；b表示文理不再分科或采取“新高考”制。

（二）A大学录取的县级中学人数占比情况   

表2为全国各省市2007—2017年A大学录取的县级高中人数占比情况。

表2 各省市历年A大学录取县级高中人数占比（不含港澳台地区，按均值从高到低排列，%）

需要说明的是，北京、上海、天津由于不存在县辖区，因此没有定义出县级高中。西藏由于教育资源较为缺乏，高中基本集中在市辖区内，因此县级高中人数占比也均为0。从历年的平均情况来看，全国平均水平为16.45%，意味着考入A大学的每100个学生中平均有约16个来自县级高中。分省来看，有13个省市高于全国平均水平。其中，排名靠前的多为中东部地区，前五名河南、山东、江西、安徽、浙江均超过了30%，河南、山东两省更是超过了40%，平均每年考入A大学的学生中有四成为县级高中学生。各省份县级高中人数占比的极差较大，表单末位的陕西、重庆、广东、宁夏与县级高中人数占比最高的河南省相比有近40个百分点的差距。各个省份内，优质教育资源的分配并不均衡，中西部省份的内部不均衡程度高于东部地区，^[11]这也使得整体而言东部地区的县级高中人数占比较高。以2017年的河南和陕西为例。样本中河南省150名录取学生中有来自32所县级高中的68名县级高中学生（占45.33%），来自郑州的学生有36人（占24.00%）；而样本中陕西省89名录取学生中仅有6名来自5所不同县级高中的学生（占6.74%），来自西安的学生则共有73人（占82.02%），录取机会高度集中。从变化趋势来看，自2012年开始贫困地区专项招生计划后，A大学录取的县级高中人数占比有明显提高。2007—2011年，A大学录取学生的县级高中人数占比自16.12%下降至13.75%，平均为14.7%；而在2012年推行“专项计划”后旋即提高至17.41%，2012—2017年平均为17.9%，相较2007—2011年平均水平提高了3.2个百分点，青海、云南、广西、内蒙古等西部少数民族地区在2012年实施贫困专项计划后提升尤为明显。

（三）各省优质高中对A大学录取人数的垄断情况    

表3为各省历年A大学录取人数的HHI情况，平均值一行为各年各省HHI的算数平均值。从全国各省的平均情况来看，2007—2011年，各省HHI的平均值由1339不断上升至1781，5年平均为1620；但在2012年推行“专项计划”后连年下降，2012—2017年平均为1482，“专项计划”改善了教育机会向少数高中集中的情况。贫困地区定向招生计划对于增加县级高中学生精英大学入学机会具有明显的改善作用，但在利用计量模型研究高考难度对县级高中学生精英大学入学机会和少数高中对精英大学录取机会垄断程度的影响时，可以通过双向固定效应模型等加以控制，以区分出高考难度变化与政策变化的不同影响。

依照产业经济学的观点，当HHI超过一定水平时，即可认为该市场内出现垄断情况。本研究按照如下标准对各省垄断情况进行分组：将历年HHI平均值在600以下的定义为“无垄断”组，将历年HHI平均值在600~1000的定义为“轻度垄断”组，将历年HHI平均值在1000~1600的定义为“中度垄断”组，将历年HHI平均值在1600以上的定义为“高度垄断”组。各省优质高中对A大学录取人数的垄断情况如表 3所示。值得注意的是，与表 2各省市A大学历年录取县级高中人数比例所呈现的情况相类似，处于“轻度垄断”组、HHI较低、教育机会分布较为公平的多为东部沿海和中部经济发达省份，而HHI较高、教育机会垄断情况较为严重的省份则多为中西部少数民族地区。通常，经济发达地区的教育水平较为均衡，而经济较为落后的地区其优质教育资源则主要集中在省会或少数主要城市，教育发展十分不均衡。需要指出的是，表 3中有若干省份呈现了和表2不一样的特征。例如，广东的县级高中人数占比排在末尾，但在表 3中处于“轻度垄断”组；海南、青海的县级高中人数占比均高于全国水平，但在表 3中处于“高度垄断”组。这种情况的出现是由于县级高中人数占比和HHI虽然都是测量教育公平的指标，二者有一定的关联性，但二者反映的是各省A大学录取机会公平问题的不同侧面。县级高中人数占比测量的是A大学录取的学生中，来自县级高中的比例；而HHI考察的是集中程度，不考虑高中是否为县级高中。即使省内没有县级高中学生被A大学录取，只要有学生考入A大学的高中数量较多、每个高中所占的录取份额接近，HHI也会处于较低水平。以2017年的广东省为例。2017年，广东省共有来自43所高中的121人被A大学录取，其中仅5人来自县级高中，占比4.13%；样本中所占人数前三多的学校分别有18人、12人、10人，有1人录取的高中有23所，计算得到的HHI为583，分布较为分散。同时，有的省份A大学录取机会集中在个别地市级高中，但由于录取的总人数不多，因而县级高中人数占比的数值也相对较高。以2017年的海南省为例。样本中共有来自8所高中的23人，其中5人来自5所不同的县级高中，占比达到21.74%，但因为有12人来自同一所地市级高中，所以HHI较高、入学机会分布较为集中；甘肃、青海也是类似的情况。

表3 各省历年A大学录取人数的赫芬达尔指数（不含港澳台地区，按均值从高到低排列）

（四）高考难度对县级高中学生精英大学录取机会的影响     

表4中展示了使用“理科一本线占总分比”作为自变量的基础回归结果，其中前两列以县级高中人数占比为因变量，第3列以HHI为因变量。由于直辖市中北京、上海和天津没有定义“县级高中”，重庆行政区划的较大变化也使得“县级高中”的定义十分不稳定；同时，样本中西藏历年录取人数仅有个位数且录取政策特殊，第2列的回归中排除了这五个省市的观测值以作比较，而HHI的计算与定义与“县级高中”无关，因此并未进行此处理。

表4 以理科一本线占总分比为自变量的回归结果

注：括号内为稳健标准误，显著性水平：***表示p<0.01，**表示p<0.05，*表示p<0.1。

回归结果发现，在控制了经济水平、教育投入和城镇化水平后，高考难度对县级高中学生的精英大学入学机会存在显著影响，使用HHI回归的结果也与这种影响一致。第1列、第2列以县级高中人数占比为因变量的回归中，“理科一本线占总分比”这一变量的系数均显著为正，说明“一本线”越高、高考难度越低，则省内考上A大学的县级高中人数占比显著增加。以第2列系数回归结果0.232计算，在其他因素不变的情况下，如果某省A大学招生规模为100人，高考总分为750，则理科一本线每增加32.33分，县级高中录取数增加1个^①。需要说明的是，“理科一本线占总分比”的标准差为0.056，因此，32.33分的提高（总分为750分时占比提高0.043）相当于变化了0.77个标准差^②。在第3列以HHI进行回归时，“理科一本线占总分比”的系数显著为负，说明当高考难度降低时，各省内A大学录取学生在各个高中分布的集中情况显著降低，“垄断”情况有所缓解。当理科一本线占总分比提高10个百分点时，HHI指数降低约296，大约为五分之一个标准差（标准差为1344.45）。这进一步支持了第1列、第2列的结果，在县级高中学生本就居于劣势的情况下，高考难度的增加将进一步减少县级高中学生进入精英大学学习的机会，同时进一步强化地市级优质高中学生精英大学录取比例的优势地位；而高考难度的降低使得以A大学为代表的精英大学入学机会被少数地市级优质高中，尤其是一些“超级中学”垄断的情况有所缓解，对于增加县级高中学生进入精英大学学习更为有利。

同时，几个控制变量也对A大学录取的县级高中人数占比有显著影响。A大学录取总人数对县级高中人数占比有显著的负向影响、对HHI有显著的正向影响，但影响效应非常小。这是由于录取总人数的增加主要是由于自主招生指标的扩大，这种扩大对于部分地市级高中更为有利；但总体而言录取人数的变化不大，因此影响的效果较小。省内城镇人口占比对于A大学录取的县级高中人数占比有显著的正向影响，这可能是由于本文选择的城镇人口占比数据计算的是“城镇常住人口占比”，在县级市、市辖县内的常住人口都被算入城镇常住人口。因此，这一占比的增加会使得县级中学的招生基数扩大，进而能促进其精英大学入学机会增加。尽管从描述统计来看，经济发达地区的县级高中人数占比相对较高，但在加入了省份固定效应和其他变量后，人均GDP对县级高中人数占比的影响显著为负。这是由于加入的省份固定效应吸收了省际差异的影响，经济发达省份的优势可能是长期经济、文化、政策因素积累的结果，而在控制了这种省际差异后，经济的增长并不一定意味着教育机会的分布更为平等。HHI的回归结果显示，普通高中生均教育事业费的增加对精英大学入学机会的集中程度有显著的改善作用，增加教育的经费支出更有利于教育生态的公平，经济发达省份更为平衡的教育资源分布、更为充裕的教育经费支持才是教育发展更为均衡的原因，仅仅发展经济而不重视教育资源的布局可能难以使教育生态朝更为公平的方向发展。

接下来，本研究通过使用其他自变量进行回归以进行稳健性检验。表5呈现了以“理科二本线占总分比”（第1列、第2列、第5列）和以“文科一本线占总分比”（第3列、第4列、第6列）作为高考难度的替代变量的回归结果。表5第1列中，“理科二本线占总分比”的系数显著为正，而第2列排除直辖市与西藏后的系数估计结果也在边缘上显著（t=1.58，p=0.11），这进一步表明，高考难度的降低会提高县级高中学生的精英大学入学机会；第5列中没有发现“理科二本线占总分比”对于HHI的显著影响，这可能是因为“本科二批次”涉及的考生多、分数线与精英大学A之间差距过大，两者相关性很小。使用“文科一本线占总分比”的回归结果则主要体现出高考难度对精英大学A入学机会的集中程度的影响。第6列的结果表明，当文科一本线提高、高考难度降低时，HHI将下降，精英大学入学机会的分布会更加分散。而第3列、第4列结果并没有发现对于县级高中人数占比的显著影响，这可能是由于县级高中学生对于文科高考的难度不太敏感。若不计算贫困地区专项计划录取的考生，能进入A大学的县级高中学生主要为理科生，进入A大学的文科考生中县级高中学生占比较低。例如，2017年福建省进入A大学的14名县级高中学生中有12名为理科生，进入A大学的理科生中县级高中学生的占比达到25%，而文科生中仅为8.7%。各个控制变量的结果与前文一致，此处不做赘述。

表5 以理科二本线占总分比为自变量的回归结果

综上所述，高考难度对县级高中学生的A大学入学机会存在显著的影响——高考难度越小，县级高中学生的入学机会越大。高考难度的波动显著影响着精英大学A的入学机会在省内各中学的分布情况。高考难度较大时，考入A大学的学生集中在少数的高中；而当高考难度降低时，更多的学校能够“分到蛋糕”，入学机会会更为分散，对于县级高中乃至非顶尖的地市级高中的学生而言更加有利。细分来看，相较文科，理科高考难度变化对县级高中学生入学机会的影响更加直接而显著。

四、研究结论及启示 

在大力推行教育扶贫和乡村振兴的政策背景下，县级高中在维护社会公平和发展县乡经济的过程中扮演重要角色。就维护教育公平而言，建好县级高中有利于提升农村人口考入精英大学的机会，对促进弱势群体子女的代际流动，缓解入学机会被少数高中垄断，维护社会公平和安定团结具有重要的积极意义。就促进经济发展而言，建好县级高中一方面有利于培养农村人才，使其能在更高层次和更多领域反哺农村的发展；另一方面，有利于为当地吸引外来优秀人才，为农村经济社会转型发展提供智力支持和人才保障。建设县级高中、均衡分配教育资源，防止“超级中学”对精英大学入学机会的过度垄断，对于社会和谐稳定和经济健康快速发展起着重要作用。

本研究利用2007—2017年国内顶尖高等学校A大学的本科新生生源高中信息，以一本线作为高考难度的测度，结合各省份经济、教育、人口数据，使用双重固定效应模型研究了高考难度对县级高中学生精英大学入学机会及对入学机会分布集中程度的影响。研究发现，高考难度的降低会显著提高县级高中学生的精英大学入学机会，同时会使得精英大学入学机会在各个高中的分布更加均衡。换言之，高考较为容易，有利于县级高中学生进入精英大学；高考难度较大，则更有利于地市级高中以及“超级中学”学生，甚至容易形成精英大学入学机会被少数学校所垄断的现象。分别使用理科、文科分数线的研究发现，高考理科、文科的难度均会影响精英大学入学机会的分布集中程度，但对县级高中学生的影响则主要体现在理科难度上。较低的高考难度，对于弱势群体的代际流动和精英大学入学机会的均衡分配更为有利。本文使用的样本A大学是一所学科齐全，文、理、医、工等各学科水平均在国内领先的综合性大学，具有较好的样本代表性，获得的结论具有一定的推广价值。由于各种因素的限制，获取高水平大学的生源调查数据存在相当的难度，若日后研究中能够调查到更多高等学校的生源调查信息，我们将能够得到更加稳健、适用范围更广的结论。

高考作为选拔性考试，承担着为大学选拔最优秀人才的责任，同时也是实现代际流动的重要阶梯。高考的难度既关系到高等学校能否选拔到合格人才，也关系到高中生尤其是县级高中的学生有多大的机会能够进入精英大学就读。高考难度较大可能有利于精英大学筛选到优秀生源，但过难的高考会显著降低处于相对劣势的县级高中、农村孩子的精英大学入学机会，不利于他们实现阶层的向上流动。因此，在保证高考筛选功能的同时，应当注意兼顾高考对于教育公平的作用，不能一味追求难度，而忽略其促进代际流动的功能。在设定难度时，需要在这两大功能中寻找平衡，实现平衡。当然，将来随着考生整体水平的普遍提升，在合理设置高考难度的同时，给予高水平大学一定的自主招生权可能是提高区分度、满足高水平大学招生需求的有效途径。

教育是阻断贫困代际传递的治本之策。为了使精英大学的入学机会分布更加分散和公平，为了保障县级高中的学生接受精英大学教育的机会，在命题保证基础性、综合性、应用型和创新性的同时，应当合理设定试题难度。2017年从浙江、上海开始，全国各省份开始逐步推行“新高考”。“新高考”通过不区分文理科、增加选考科目等方式，增加了学生参加考试、选择方向、填报志愿的信息要求，为县级高中和县级高中的学生带来了新的挑战。由于前文所述的县级高中学生和城市学生在个人能力、师资条件和家庭背景等方面的差异，县级高中学生在获取信息资源方面处于劣势，已有研究发现“新高考”对升学信息支持的要求使得不同阶层的孩子教育获得的差距进一步扩大。^[12]但无论高考形式如何改变，高考考分依然还会是最重要、最公平的录取依据之一，高考命题工作在其中仍然将扮演着重要角色，起着非常重要的作用。为此，高考制度改革和实施“新高考”后高考命题部门在命题过程中也要充分考虑县级高中学生和城市学生的相对差距。

为实现教育机会的公平分配，在招生制度方面，自2012年各高等学校已全面推行“贫困地区定向招生计划”，这已经使得县级高中学生的精英大学入学机会明显增加；但是，“打铁还需自身硬”，提高县级高中自身的教育质量才是促进教育公平的根本之道。县级高中在吸引优质初中生源、加强师资力量、改善学校管理、提高学校教研能力等方面要下大功夫；教育行政主管部门要禁止跨县市招生，要制定相关政策避免招生恶意竞争；地方政府要加大对县级高中的教育财政投入，提升其师资水平，加强其教研能力，改善其教学环境；各市级教师进修学校要充分发挥作用，整合县级高中的师资力量和教研能力，帮助县级高中了解和把握高考命题趋势。总之，提高县级高中自身的教育质量，再辅以高等学校招生政策倾斜和高考命题难度的合理设置，才能更好地提高县级高中学生进入精英大学的入学机会，促进教育公平。

①计算如下：750×(1%/0.232)≈32.33分。

②假设一本分数线服从正态分布，则分数线在一个标准差内变化的概率为68.3%。

参考文献

[1]范皑皑，丁小浩.谁的文凭贬值了——分割的劳动力市场视角下的过度教育问题研究[J].教育发展研究，2013，（17）；廉思.蚁族：大学毕业生聚居村实录[M].南宁：广西师范大学出版社，2009.67.

[2][11]郭丛斌，王家齐.我国精英大学的生源究竟在何方——以A大学和B大学2013级生源为例[J].教育研究，2018，（12）.

[3]文军，顾楚丹.基础教育资源分配的城乡差异及其社会后果——基于中国教育统计数据的分析[J].华东师范大学学报（教育科学版），2017，（2）；Zhang, J.,et al. Teachers and Urban-Rural Gaps in Educational Outcomes[J].American Journal ofAgricultural Economics,2018, (4).

[4]刘善槐，贾盼盼.我国农村普通高中的生存困境与出路[J].教育发展研究，2013，（22）；李丽，赵文龙.高校扩招背景下高中分流与教育机会公平研究[J].西安交通大学学报（社会科学版），2014，（5）.

[5]翟博，孙百才.中国基础教育均衡发展实证研究报告[J].教育研究，2012，（5）；薛海平，唐一鹏.我国普通高中教育经费投入：现状、问题与建议[J].教育学报，2016，（4）；谭俊英，邹媛.省域内普通高中教育投入差距测度与分析——基于西部A省3县的调查[J].教育导刊，2016，（10）；余秀兰.关注质量与结果：我国教育公平的新追求[J].南京师大学报（社会科学版），2019，（1）.

[6]杨学为.关于高考考能力的问题[J].教育研究，2005，（3）；杨学为.“片面追求升学率”对高考的启示[J].考试研究，2006，（1）.

[7]毛竞飞.高考命题中试题难度预测方法探索[J].教育科学，2008，（6）.

[8]张警鹏，郑启跃.高考试题难度的因素分析及难度控制[J].教育科学研究，2008，（4）.

[9]柳博.预估难度：一种自学考试的试题难度确定方法[J].中国考试（研究版）2007，（7）.

[10]朱德全.教育测量与评价[M].北京：高等教育出版社，2016.74.

[12]鲍威，等.阶层壁垒与信息鸿沟：新高考改革背景之下的升学信息支持[J].中国高教研究，2019，（5）.

﹏﹏﹏﹏

Should China’s College Entrance Examinations Be Harder or Easier？——Focusing on County- and Municipal-Level Senior High School Students’ Fair Opportunities to Be Admitted into Elite Universities

GuoCongbin, Zhang Shoudeng & Wan Boshen

Abstract: Under the policy of poverty alleviation through education and the strategy for rural revitalization, county-level senior high schools play an important role in maintaining social equity and developing rural economy. The present study, based on the data from elite university A’s undergraduate students between 2007 and 2017, and the minimum scores for admission to the first-tier universities (used to measure the difficulty of university admissions), used a two-way fixed effect model to probe into the effect of the difficulty of the college entrance examinations (CEE) on county-level senior high school students’ opportunities to be admitted into elite  universities, and the concentration of those opportunities within aprovincial-level division. The results show that decreasing the difficulty of the CEE helped significantly improve county-level senior high school students’ opportunities to be admitted into elite universities, and reduce the monopoly by a small quantity of senior high schools for the admissions to elite universities within aprovincial-level division. Therefore, the CEE should attach equal importance to both selection of talents and educational equity, and take into account the gap between county- and municipal-level senior high school students; we can not simply increase the difficulty of the CEE, or ignore the CEE’s function of promoting intergenerational mobility; also, we are supposed to improve the educational quality of county-level senior high schools.

Key words: College Entrance Examination; difficulty of an exam; elite university; senior high school education

Authors: Guo Congbin, senior researcher of the Institute of Economics of Education (Key Research Institute in University), Peking University; Zhang Shoudeng, graduate student of the Graduate School of Education, Peking University; Wan Boshen, research assistant of the Graduate School of Education, Peking University (Beijing  100871)

来源：《教育研究》2020年第2期

责任编辑：刘洁

推荐阅读

杂志介绍

《教育研究》杂志是教育部主管、中国教育科学研究院主办的全国性、综合性教育理论学术刊物，是我国改革开放以来创办历史最长的综合性教育理论刊物。《教育研究》杂志始终关注教育理论的前沿问题，以刊登教育科学论文，评介教育科研成果，探讨教育教学规律，传播教育教学经验，宣传教改实验成就，开展教育学术讨论，报导学术研究动态，提供国内外教育信息为主旨,是教育理论界首选的权威刊物。

联系我们

编辑出版：教育研究杂志社

社址：北京市北三环中路46号

邮政编码：100088

电话：[phone]

传真：[phone]

电子信箱：[e-mail]

网址：www.nies.net.cn/jyyj