杨 莉 | 同伴对初中生学业成绩的异质性影响 ——基于CEPS数据的实证研究

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同伴对初中生学业成绩的异质性影响

——基于CEPS数据的实证研究

杨　莉

(北京大学 教育学院， 北京 100871)

摘　要：本文基于2013—2014年中国教育追踪调查(CEPS)数据，利用OLS与分位数回归方法、控制学校固定效应，分析了班级同伴成绩高低及离散程度对初中生成绩的异质性影响。研究发现，不同分位点处学生均显著受益于班级同伴成绩的提升，且中间能力水平学生的受益程度最大；班级同伴成绩离散程度能显著提高优等生的成绩，但对差生成绩具有不显著的负向影响；与女生相比，不同分位点处男生受班级同伴成绩的影响更为一致；相较于弱势家庭，优势家庭学生从班级同伴效应中获益更多，受损更少。因此，学生与家长应该综合考虑学生学业基础及家庭社会经济背景，避免跟风择校；学校在进行混合编班的同时，还需采取一些有利于补偿差生的配套措施。

关键词：同伴效应；初中生；学业成绩

01

引    言

在国家推动落实义务教育阶段免试就近入学政策，禁止 “以钱择校”“以分择生” “以权入学”等行为的背景下，“择校热”仍然持续升温，学区房价格上涨明显。出现上述现象的一个重要原因是择校能够为学生获得更好的学习同伴。Hanushek (1979)在构建教育生产函数时，将同伴影响作为投入要素类别之一^[1]，肯定了同伴对个人学业成就的重要影响。但是，是否每个学生的成绩都能够受益于同伴效应？对此，各种观点众说纷纭，莫衷一是。有些研究表明，班级同伴的中考平均分对个人高考成绩的影响显著为正(丁延庆和薛海平，2009)^[2]，同伴成绩异质性对个人成绩也有显著正向影响(Lyle,2009)^[3]。但另有一些研究发现，同伴成绩的离散程度会显著降低个人成绩(Ding和Lehrer,2007)^[4]。而Feld和 Zolitz(2017)的研究则表明，能力中等及以上学生能够从高GPA同伴中受益，而能力较差学生则可能受到高GPA同伴的负面影响^[5]。

造成上述研究结论不一致的因素有很多，概念界定不一致、估计误差、采用同质性模型是常见原因。在研究同伴成绩对个人成绩的影响时，有些学者仅以同伴平均成绩作为同伴效应的观测指标，另有一些学者则会综合考虑同伴成绩的平均值与离散程度。在模型设定方面，由于同伴效应是一种社会互动效应，若要获得同伴效应对个人成绩的净影响，需要通过模型识别策略克服自选择性偏误以及镜像问题(杜育红和袁玉芝，2016)^[6]。此外，同伴效应本身具有异质性，不同学业基础(Ding和 Lehrer,2007)^[7]、不同性别(袁舟航等，2018)^[8]的学生，其受到的同伴效应不同。但大部分研究囿于数据的可获得性等因素，要么对同伴效应的界定过于单一；要么模型识别度较低；抑或是未考察同伴成绩的异质性影响。

事实上，厘清同伴成绩与个人成绩的关系不但能够引导学生与家长理性择校，还有利于增进人们对教育生产过程的认识，进而为我国优化教育资源配置提供决策依据。Ganimian和Murnane(2016)通过对223项教育政策的影响评估发现，更多的在校时间并不会持续提高学生学业成绩，原因在于这些措施并没有改变学生在校期间的经历^[9]。与之类似，当传统教育资源投入增长到一定规模时，继续缩小班级规模或提高经费投入对学生成绩的影响可能不再显著，这也符合边际收益递减的规律(杨钋和朱琼，2013)^[10]。在这一背景下，研究学校内部的班级同伴成绩对个人成绩的影响就显得尤为重要，相关研究结论能够为学校制定分班政策以提升整个学校的教学效率提供依据。

有鉴于此，本研究拟通过一定的模型识别策略克服已有同伴成绩与个人学业成绩关系研究中存在的问题，全方面考察班级同伴成绩对个人成绩的异质性影响，从而为学生与家长理性择校、学校分班提供借鉴。

02

文 献 综 述

既有研究通常从三个角度研究同伴与个人成绩的关系。一是教育生产函数的视角，二是社会互动视角。前者确定了同伴是影响学生个人学业成就的重要投入要素，也是本文从同伴效应视角解读择校问题的理论依据。后者强调同伴效应研究中可能存在的自选择性偏误与镜像问题，这是同伴效应研究中必须加以克服或尽可能消除的问题。三是异质性模型，已有研究发现了同伴成绩的非线性影响，肯定了通过合理分班的方式提升整个学校教学效率的可行性。由于引言部分已介绍过教育生产函数，因此，下文将从同伴效应的识别策略与异质性两个方面进行文献综述，并在此基础上提出本文的研究思路。

(一)同伴效应的识别策略

1.自选择性偏误问题

班级层面同伴效应研究中的自选择性偏误问题主要体现在学校与班级两个层面。既有研究发现，一些家庭根据他们的收入、工作所在地、居住偏好以及教育偏好等主动为孩子选择学校。此外，家庭可能还会影响孩子在学校里的分班情况，例如，有能力的家长如果认为该校某个老师是最优秀的，他们可能将孩子安排到这位老师所任教班级。而学校为降低教学难度，也倾向于采取按学生学业成就编班的策略，并为不同班级配备不同能力水平的教师(Hoxby,2000)^[11]。目前，在教育研究中，解决自选择性偏误问题常有以下策略：

第一种处理方法是随机实验与自然实验。随机实验的核心思想是将样本随机分成两组，即实验组与控制组，这两组样本除了我们关心的核心解释变量具有差异之外，不存在其他系统差别。因此，随机分配样本之后，核心解释变量是造成实验组与控制组成绩差异的唯一因素，研究结果的说服力更强。但也有学者对随机实验的有效性和可靠性提出了质疑(Hanushek,1999)^[12]。此外，随机实验具有成本高、实施难度大等缺点，在教育研究中应用不多(曹浩文和杜育红，2015)^[13]。

自然实验与随机实验一样，实验组与控制组也是随机分配的。两者差异在于，自然实验的随机分配受外部突发事件影响，而随机实验的分组则是人为安排。在教育研究中，教育政策的出台及教育政策规定中的某些“临界值”常被作为设计自然实验的依据(曹浩文和杜育红，2015)^[14]。此外，大学新生被随机分配宿舍并在大学期间很少换舍友(Zimmerman,2003)^[15]、“小升初电脑随机派位”政策产生的同伴群体也可以看成一种自然实验(杨钋，2009)^[16]。总体来看，自然实验虽然是解决因果推断中自选择性偏误问题的一种有效方式，但教育研究中符合自然实验设计的情况相对较少。因此，一些适用于非实验性的观测数据的因果推断方法也被广泛应用于同伴效应研究领域，如下文将要介绍的工具变量法以及加入有效控制变量的回归模型。

第二种解决方式是工具变量法。该方法的基本思想为，如果内生解释变量由两部分组成，一部分与扰动项相关，且难以观测；另一部分与扰动项不相关，则可以借助工具变量将这部分分离出来，以得到与扰动项不相关那部分的一致估计(陈强，2014)^[17]。在研究学业成绩的同伴效应时，同伴其他科目的平均成绩、同伴父母受教育水平常被学者作为同伴平均成绩的工具变量。曹妍(2013)在利用PISA数据研究大陆移民学生的数学与阅读成绩对香港本地学生相应科目成绩的影响时，分别将大陆移民学生的其他科目成绩作为工具变量^[18]。与之类似，袁舟航等(2018)将一起学习同伴的父母受教育程度作为同伴平均数学成绩的工具变量，探究了同伴数学成绩对个人数学成绩的影响^[19]。总体来看，采用工具变量法的关键是，找到一个合适的工具变量，该变量与内生解释变量相关，且只能通过内生解释变量这一唯一途径对因变量造成影响(陈强，2014)^[20]。

三是采用固定效应模型或加入尽可能多的控制变量，比如，刘泽云和郭睿(2020)在研究流动儿童对学生学习成绩的影响时，采用了学校固定效应模型，并控制了学生个人和家庭特征、班级同伴的平均个人与家庭特征、班级与教师特征^[21]。

此外，用滞后值代替当前值(Ding和Lehrer,2007)^[22]、一阶差分法(Hanushek等，2003)^[23]、中断时间序列(Chingos,2012)^[24]等也是同伴效应研究中解决遗漏变量偏误等内生性问题的常用策略。

2.联立性偏误或镜像问题

联立性偏误或镜像问题指自变量与因变量可能会同步变化。研究班级同伴效应时，班级平均成绩一方面会影响学生个体的成绩；另一方面，学生个体也可能影响班级平均成绩，个体与班级同伴的成绩具有同步变化的特征(杜育红和袁玉芝，2016)^[25]。此外，Manski(1993 )深入分析了个体与所在群体的镜像问题，他认为，当用线性模型分析同一群体中个体行为的相似性时，包含了三个假设，一是内生性效应(endogenous effect)，指群体行为对个体行为的影响；二是外生性效应(exogenous  effect)或情境效应(contextual effect)，即群体特征对个人行为的影响；三是关联效应(correlated effects)，它表示同一群体内不同的个体由于具有类似的个人特征或面对相似的机构环境，而倾向于表现出相似的行为^[26]。在教育研究中，为获得班级同伴成绩对个人成绩的无偏估计(内生性效应)，需要通过计量方法控制班级同伴的个人特征与家庭特征等外生性效应、班级因素及学校因素等关联效应对个体成绩的影响。工具变量法、采用滞后一期数据、控制相关变量是常用识别策略。

总体来看，自选择性偏误以及镜像问题是同伴效应研究中需要通过一定的处理策略加以消除或缓解的问题。

(二)同伴效应的异质性

已有研究发现，同伴对个人成绩的非线性影响普遍存在，并且体现在多个方面。其一，不同能力水平的学生受同伴能力高低的影响存在差异。Burke和Sass(2013)对佛罗里达公立学校学生成绩的班级及年级同伴效应的研究发现，初始成绩较差学生从班级同伴平均能力提升中受益最小，甚至受到负向影响；对中间水平的学生而言，同伴能力越强，自己受到的积极影响越大；与其他学生相比，高能力学生从高能力同伴占比提高中获益程度最大^[27]。其二，不同能力个体受同伴能力异质性的影响并不完全相同。Kang(2007)对1万多名13岁韩国学生数学成绩的研究表明，成绩较差的学生受班级同伴成绩离散程度的负面影响，而成绩较好的学生则受益于同伴成绩的离散程度^[28]。其三，不同性别、不同地理区域学校学生、不同排名学校学生等受到的同伴效应也存在差异(武玮和祁翔，2019)^[29]。

综上所述，关于同伴效应对个人成绩的影响，国内外学者在模型识别与非线性影响研究方面取得了丰富成果，但仍有进一步完善的空间。首先，从数据来源来看，国内相关研究的样本量小，且局限于某一个地区的调查样本，采用我国国家层面大规模数据开展班级同伴效应与个人成绩关系的研究尚不多见。其次，从研究方法来看，部分研究未充分考虑同伴效应中的模型识别问题，误将关联效应当成因果效应；另有研究虽然试图采用一定的计量方法克服同伴效应研究中的自选择性偏误与镜像问题，但未检验这些计量方法是否确实有效。最后，从研究内容来看，大部分研究只将班级同伴的平均成绩作为同伴效应的观测变量，但研究表明，班级同伴成绩的离散程度也对个人成绩具有显著影响；还有少部分研究虽然同时将班级同伴的平均成绩与标准差作为同伴效应的观测指标，却忽略了这两类指标对不同学生的异质性影响。

有鉴于此，本研究将从如下三个方面克服已有研究存在的问题。第一，采用中国教育追踪调查数据库中的近2万个样本数据，该数据库基于我国第六次人口普查数据抽样调查得到，具有全国代表性。第二，本研究先尝试采用工具变量法，同时控制学校固定效应、个体和家庭特征、班级同伴的平均个人和平均家庭特征、班级层面变量，以获得班级同伴平均成绩对个体成绩影响的无偏估计。但使用工具变量法检验模型是否存在内生解释变量时，检验结果接受了“所有解释变量均为外生”的原假设。因此，本文最终采用OLS回归和学校固定效应模型，通过控制个人及家庭变量、班级同伴的个人及家庭变量、班级层面变量研究班级同伴效应，具有较强的可行性。第三，在OLS回归基础上，引入分位数回归模型进一步探究同伴对不同学业成绩学生的异质性影响。此外，本研究还将通过对不同性别、不同家庭社会经济地位的子样本进行OLS与分位数回归，以检验模型的稳健性以及不同背景学生受到的同伴效应是否存在显著差异。

03

研 究 设 计

(一)数据来源

本文研究数据来自中国教育追踪调查( China Education Panel Survey，以下简称 CEPS)基线调查数据库。CEPS由中国人民大学中国调查与数据中心设计并实施，以2013-2014学年为基线，运用多阶段的概率与规模成比例的抽样方法，第一抽样阶段根据全国第六次人口普查数据，选取28个县(区)，第二阶段在每个入样县(区)各抽取4所学校，第三阶段在每所入样学校选择七年级及九年级班级各2个，第四阶段对入样班级的全体学生、班主任及主科目(语数英)任课教师、家长及学校领导分别施测。基线调查最终得到了来自112所学校、438个班级的19487个有效样本^①。

此外，基线调查还分别对七年级与九年级学生进行了认知能力测试，该测试主要观测学生的逻辑思维与问题解决能力。数据库还提供了基于IRT 模型估计得出的认知能力测试标准分，这一分数具有国际可比性、全国标准化的特点。由于本文主要研究班级同伴效应，为避免班级中部分样本缺失对研究结果的影响，本文保留了具有认知能力测试标准分的全部19487个样本。因此，本研究所采用的其他变量的有效样本数可能小于19487个。

(二)模型设定及变量说明

1.OLS回归模型

在构建OLS回归模型之前，本文先采用工具变量法检验了班级同伴效应的内生性问题。具体做法为，先参考袁舟航等(2018)的研究，将标准化之后的班级同伴父母最高受教育年限的平均值作为班级同伴标准化成绩的平均值的工具变量^[30]，设定二阶段最小二乘法模型(Two Stage Least Square，以下简称2SLS)，并控制学校固定效应及其他可能影响学生学业表现的因素。再运用2SLS进行弱工具变量与内生性检验，弱工具变量检验结果显示，F统计量为34.8662，远远超过临界值10，表明本文采用的工具变量不存在弱工具变量问题。此外，传统的豪斯曼检验和异方差稳健的DWH 检验的P值分别为0.825和0.824，接受了“所有解释变量均为外生”的原假设，在这种情况下，OLS估计更为有效。

基于以上结论，本研究最终采用OLS回归方法构建模型(1)，并控制了学校固定效应、个人与家庭层面因素、班级同伴的平均个人与家庭因素、班级层面因素。

2.分位数回归模型

上述OLS回归模型本质上是一种均值回归，事先假定同伴效应对不同能力学生的边际效应具有一致性。事实上，这种影响在不同分位点处可能存在差异。为进一步探究同伴效应对不同能力学生的异质性影响，本文还在OLS回归模型基础上，构建了条件分位数回归模型(见模型2)，并重点考察在个体成绩的0.10、0.25、0.50、0.75及0.90分位点处，同伴效应的影响强度与方向。

其中q表示分位点，模型(2)中其他变量含义与OLS回归模型完全一致，本文主要对0.10、0.25、0.50、0.75及0.90分位点处的个人成绩进行参数估计。

3.变量说明

参考杜育红和郭艳斌(2019)的研究^[36]，本文将认知能力测试标准分作为学生标准化成绩的代理变量，并主要探究班级同伴成绩平均值及离散程度对初中生成绩的影响。结合文献综述，本文还确定了个人与家庭、班级层面的控制变量。表1给出了本研究所采用的各类变量的描述性统计结果。在个人与家庭特征方面，男生与女生比例相对均衡，样本平均年龄约为14岁，独生子女的比例为43%,32%的学生住校，农业户口学生略高于非农业农户，前者占比为55%。从班级特征来看，平均班级规模约为48人，班主任平均教龄为16年左右，92%的班主任是师范毕业，且88%的班主任具有本科及以上学历。

04

计 量 分 析

(一)OLS回归结果

根据表2第(1)列的OLS回归结果可以发现，班级

同伴成绩对个人成绩具有显著的正向影响。班级同伴的平均成绩每提高1个单位，个人成绩会相应地提高0.784个单位。这一发现与袁舟航等(2018)的研究结论类似，其研究结果为，个人成绩受班级同伴成绩平均值影响的回归系数为0.81^[37]。本研究还发现，班级同伴成绩的标准差每增加1个单位，个人成绩会提高0.119个单位，而杨钋(2009)^[38]的研究结果则表明，个人成绩会受到同伴成绩离散程度的负面影响。出现不一致的可能原因是，不同能力水平学生受到的同伴效应可能具有异质性，而OLS回归无法分析这种异质性影响。

(二)分位数回归结果

为深入探究班级同伴对不同能力学生的影响是否存在差异及其具体表现，表2第(2)-(6)列分别呈现了5个代表性分位点处的回归结果。在班级同伴成绩平均值对个人成绩的影响方面，不同能力水平学生均受到班级同伴成绩显著的正向影响，回归系数均在0.68以上，但中间能力水平学生受到的正向影响最大。Carman 和Zhang(2012)的研究也表明，在数学和语文科目上，本身学业基础居中的学生受到高能力同伴的正向影响最大^[39]。Hanushek等(2003)的研究则发现，将学生按成绩平均分成四类，除成绩最好的那类学生受到的正向影响更小之外，其他三类学生受同伴能力的正向影响并无差异^[40]。综合已有研究结论，本研究发现的可能解释是，一方面，与中间能力水平学生相比，低能力水平学生的学业基础较差，学习动机水平更低(左志宏和席居哲，2005)^[41]，其成绩提升的难度更大；另一方面，高能力水平学生可能在考试分数上存在天花板效应(ceiling effect)，所以班级同伴成绩平均值对其成绩影响较小(Hanushek等，2003)^[42]。

在班级同伴成绩离散程度方面，中等偏下水平学生(第10和第25分位点)本身成绩越差，受到的负面影响更大；对于中等及以上水平学生(第50到第90分位点处)而言，本身能力水平越高的学生，从班级同伴成绩的离散程度中获益更多，并且这种正向影响在第75及第90分位点处显著。举例来说，班级同伴成绩标准差每提高1个单位，第10分位点处学生的成绩将有可能下降约0.12个单位，而第90分位点处的学生则会显著提高0.42个单位左右。袁玉芝(2016)^[43]对上海 2012 年 PISA 数据的研究得到了类似发现。教学内容难度与学生学业自我效能感的关系，以及初中生学业自我效能感对学业成就的显著正向预测^[44-45]可能是造成上述结果的主要原因。具体来说，当教师面对一个学生学业基础参差不齐的班级时，为确保班级整体成绩的提高，在教学内容难度的选择上可能会优先考虑中等生的学习需求。而这种教学内容难度可能通过对不同能力学生学业自我效能感的异质性影响，进而导致不同学生的学业成绩变化出现差异。以差生为例，差生因学习基础较差，难以跟上班级整体的教学进度而容易产生挫败感，进而降低学业自我效能感，最终可能陷入成绩差、自我效能感降低、学习成绩更差的恶性循环。与差生不同，优等生更容易在教学内容难度适合于中等生的课程学习上取得高分，并进一步提高自我效能感，从而更有可能形成成绩好、自我效能感提高、成绩更好的良性循环。就中等生而言，其接受与自身能力基本相符的教学内容难度，学习成绩可能会有些许上升。

(三)稳健性检验与分样本回归结果

为检验上述OLS及分位数回归模型的稳健性，并进一步探究不同类型学生受到的班级同伴效应是否存在差异，本研究还针对全样本回归中回归系数显著的性别与家庭社会经济地位变量分别进行了分样本回归。

1.不同性别的分样本回归结果

表3与图1、图2表示班级同伴成绩平均值及标准差对不同性别学生的异质性影响。总体来看，与全样本的回归结果一样，男女生分样本均显著受益于班级同伴能力的提升，且中等能力水平学生受班级同伴能力的正向影响最大(图1)。差生成绩因班级同伴成绩离散程度的提高而受损，并且成绩越差，损失也越大；与之相反，优等生则受益于班级同伴成绩的异质性，越优秀的学生获益越多(图2)。

分性别样本来看，班级同伴成绩平均值及标准差对不同分位点处男生成绩的影响相对均衡，但对各个分位点处女生成绩的影响具有明显的两极分化特征。比如，班级同伴成绩平均值每提高1个单位，第50分位点处的男生受到的正向影响最大，其成绩相应地提高0.85个单位；第10分位点处的男生虽然受益程度最小，但也达到了约0.74个单位。与之形成鲜明对比的是，在女生样本中，受益程度最大学生的成绩约提高0.88个单位，而获益最小的学生，其成绩提高0.65个单位左右。同样地，女生受班级同伴成绩离散程度的影响也呈现出两极分化的特征，班级同伴成绩标准差每提高1个单位，第90分位点处女生的成绩会显著提高0.55个单位左右，而第10分位点处女生的成绩则可能下降约0.27个单位，两者差值高达0.82个单位；对于男生样本而言，这一差值仅为女生样本的一半，为0.41个单位，并且班级同伴成绩标准差对所有分位点处男生样本均不显著。

概而言之，不同分位点处男生成绩受班级同伴能力及离散程度的影响相对一致，而班级同伴成绩对女生的影响则因女生自身成绩高低而存在明显的两极分化现象。同伴效应作用机制在男女生之间存在差异可能是造成这一现象的重要原因，但具体机制还有待进一步探究。

2.不同家庭社会经济地位的分样本回归结果

本研究先根据学生的家庭社会经济地位变量得分，将学生平均分成两组，分别为优势家庭与弱势家庭。表4与图3、图4显示，与全样本及不同性别分样本回归结果类似，同伴对两类家庭背景中的中等能力水平学生的正向影响最大；并且从总体趋势来看，两类家庭中的高能力水平学生均受益于班级同伴成绩的离散程度，而低能力水平学生更有可能受离散程度的负面影响。

除上述共同特征之外，不同家庭背景学生受班级同伴的影响还具有一定的异质性。在班级同伴成绩平均值方面(图3)，与弱势家庭学生相比，各个分位点处的优势家庭孩子受到同伴能力的积极影响更大。造成这种差异的可能原因是，不同社会经济地位家庭的教养方式不同，优势家庭倾向于选择“沟通”频繁的教养方式，而弱势家庭偏向于选择“沟通”不频繁的教养方式(黄超，2018)^[46]，受此影响，优势家庭学生可能更倾向于主动向高能力水平学生请教学习，而弱势家庭孩子在语言表达、人际交往方面可能不及优势家庭孩子，从而造成两类家庭孩子受到的同伴效应也不同。

在班级同伴成绩标准差对不同家庭背景学生成绩的影响方面(表4与图4)，OLS回归结果显示，优势家庭与弱势家庭学生均受益于班级同伴成绩的离散程度，但这一影响仅在优势家庭样本中达到显著性水平。分位数回归结果进一步表明，对优势家庭中的中等及偏上成绩学生(第50及以上分位点)而言，班级同伴成绩标准差每提高1个单位，个人成绩显著提高约0.22-0.52个单位，且本身成绩越好，正向影响越大。但对于弱势家庭学生而言，仅有第90分位点处的学生受到班级同伴成绩异质性的显著正向影响，而第50及以下分位点处学生受到班级同伴成绩异质性的负向影响。换言之，班级同伴成绩的离散程度对弱势家庭的中等及偏下学生更为不利。究其原因，优势家庭在教育理念上更偏向于认为教育孩子不全是学校的责任，并会花更多时间与孩子沟通^⑤，降低了孩子被差生“带坏”的可能性。而学习成绩非常优秀的学生，本身不太容易受班级差生的负面影响^⑥。

05

结 论 与 建 议

本研究基于中国教育追踪调查数据库中近2万份初中生样本，采用OLS与分位数回归方法，通过控制学校固定效应及其他可能影响学生学业表现的因素，分析了班级同伴成绩高低及离散程度对初中生成绩的异质性影响。研究的主要发现为：第一，根据OLS回归结果，班级同伴成绩平均值和离散程度均能够显著提高个人成绩。第二，不同分位点处学生均受到班级同伴成绩平均值的显著正向影响，且中间能力水平学生受益程度最大；低能力水平学生受到班级同伴成绩离散程度的负向影响，但不显著；而高能力水平学生则显著受益于班级同伴成绩的异质性。第三，班级同伴对不同分位点处男生的影响相对一致，但女生受到的班级同伴效应存在两极分化现象。第四，在各个分位点处，优势家庭学生从班级同伴成绩平均值的获益更大，并且班级同伴成绩离散程度对弱势家庭中成绩中等及以下的学生更为不利。

上述研究结论对学生与家长择校、学校分班具有如下启示：首先，学生与家长应该综合考虑学生学业基础与家庭社会经济背景，避免跟风择校。本研究发现，各个能力水平的学生均能从高水平班级同伴中获益，因此，成绩较差学生有可能因进入一个成绩更好的班级而获得成绩提升。但同时，低能力水平学生的大量加入扩大了原有班级成绩的离散程度，而离散程度对低水平学生的成绩具有负面影响，反而是高能力水平学生从班级同伴成绩的异质性中获益。换言之，若不采取相应配套措施，高低能力学生混合编班可能会进一步造成班级成绩的两极分化，对低能力水平学生更为不利。因此，从同伴效应的角度分析，想方设法将差生送入更好的学校或班级，可能并不能带来预期的学业成绩提升。此外，对来自弱势家庭的差生而言，盲目择校的负向影响可能更大。一方面，购买高价学区房等择校支出可能会增加弱势家庭的经济负担，并且弱势家庭寄希望于通过教育实现社会阶层向上流动的愿望更为强烈，因此，那些付出巨大代价将孩子送入好学校的弱势家庭更有可能对孩子施加过多学业上的压力，进而对孩子学习效果产生不利影响。另一方面，本文发现，与优势家庭的差生相比，弱势家庭的差生受到班级同伴成绩异质性的负向影响更大，而受到班级同伴能力的正向影响更小。

其次，学校在进行混合编班时，应当同时采取一些有利于补偿差生的配套措施。本文研究结果在一定程度上表明，混合编班更有利于优等生，但会使差生利益受损；与之相反，按成绩编班对各个能力水平的学生均有利，正如Duflo(2011)等的研究表明，差生因教师采取符合差生学业基础的教学策略而受益^[47]。但实际上，按成绩分班也会带来消极影响，比如，给差班帖上不好的标签，这会打击差生学习积极性，降低教师教授差班的意愿，这意味着差班学生接受的教学进度更慢，教学质量更低(Hattie,2002)^[48]。此外，分层分班教学实质上是学校为了培养少数优秀学生，人为地将教师资源及教学资源集中于少数班级，违背了教育公平原则(许双成和张立昌，2015)^[49]。有鉴于此，学校更应该采取混合编班的方式，同时通过制定一些补偿差生的配套措施，以尽可能降低班级同伴成绩异质性对差生的负面影响，最终实现帕累托最优，比如，建立班级学生一对一帮扶机制，鼓励优秀学生辅导班上的差生；教师积极肯定差生在学业上的努力与进步，帮助差生树立学习上的自信；学校可以专门设立针对差生的进步奖等。总体而言，混合编班并制定针对差生的帮扶措施一方面能够充分利用班级同伴成绩异质性对优等生的积极影响，另一方面还利于营造优生带差生的良好班级氛围，并最终实现学校整体教学效率的提升。

但本研究也存在一些不足与局限：一是本文采用的是横截面数据，若能使用班级同伴前期成绩替代当期成绩，则能更好地解决班级同伴成绩与个人成绩同步变化的问题。二是本文采用的是条件分位数回归，这种方法只能估计同伴成绩对具有某一特征学生(如特定家庭社会经济地位、户口类型的学生)其学业成绩的异质性影响，无法得到同伴成绩的微小变动对整个群体的成绩的无条件分位数偏效应^[50][51]。三是限于篇幅没有对班级同伴效应的作用机制进行探究。本文虽然采用分位数回归与分样本回归的方法分析了班级同伴的异质性影响，但却没有进一步研究班级同伴的具体影响路径。四是本文的研究设计与结论仍然无法回答什么程度的混合分班最有利于整个学校教学效率及个人成绩的提升。而解决上述问题对于提出更为科学合理的择校与分班建议至关重要。因此，在后续的研究中，笔者将设法收集追踪数据，采用无条件分位数回归方法，尝试探究班级同伴效应的作用机制及更具体的编班策略。

注

释

①关于CEPS的详细信息，请参考官方网站http：//ceps.ruc.edu.cn/。

②为充分体现班级同伴成绩的平均值及标准差对个人成绩的影响，本文保留了所有具有成绩的样本，并在此基础上计算班级同伴成绩的平均值及标准差，这也是导致不同变量的样本数存在差异的主要原因。

③本研究未将年级放入回归模型，因为年级与年龄高度相关，两者同时放入模型会造成多重共线性；此外，年级的回归系数不显著。

④家庭社会经济地位由父母职业、父母最高受教育程度、自评的家庭经济条件等级及家庭藏书(分类变量)等变量经过因子分析得到。因子分析后的KMO值为0.71， Bartlett’s球形检验的P值小于0.001，表明这4个变量适合做因子分析。

⑤家长问卷中有一个题目为“您是否同意教育孩子全是学校老师的责任？”，选项为“完全不同意”到“完全同意”，分别计分为1-5分，弱势、优势家庭家长得分分别为2.24分、2.00分。此外，家长问卷还询问了家长是否主动与孩子讨论以下事情：学校发生的事情、孩子与朋友的关系、孩子与老师的关系、孩子的心情、孩子的心事或烦恼，选项包括从不、偶尔、经常三个频率词，分别计1分、2分与3分，弱势家庭与优势家庭家长在这5个选项上得分的平均值分别为2.15分与2.42分。

⑥本文研究发现，无论是全样本，还是不同家庭社会经济地位分样本，高能力水平学生均显著受益于班级同伴成绩的离散程度。

参考文献

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