普通高考入學機會的性別差異分析——以江蘇省為例

趙建寧 馬 彪 陳 悅

1 引言

教育公平是社會公平在教育領域的延伸和體現(xiàn)，它主要包括教育權利平等和教育機會均等兩個基本方面。20世紀以前主要表現(xiàn)為教育權利不平等，20世紀以后主要表現(xiàn)為教育機會不均等。在我國目前階段，高等教育特別是優(yōu)質高等教育仍然是稀缺資源，高等教育的入學機會仍然是競爭性的，男女兩性的高等教育入學機會均等問題是教育公平的一項基本內容。

2012年高考成績及錄取結果發(fā)布后，多家媒體發(fā)表評論：高考錄取率女生超越男生，更有以“狀元‘娘’時代到了嗎”、“男生被女生全面超越誰之過”等為標題發(fā)表專題報道，但是也有研究顯示，盡管我國女生的高等教育入學機會得到了大幅度的提升，但相比男生仍然處于弱勢地位。實際情況究竟如何，本研究以江蘇省普通高考報名和錄取數(shù)據(jù)為例，分析普通高考入學機會的性別差異。

在分析之前，首先界定兩個不同的概念：錄取比例和錄取率。錄取比例指同一類型錄取人數(shù)中男、女分別所占的百分比，錄取率指某種類型中某性別考生的錄取人數(shù)占該性別報名人數(shù)的百分比。入學公平指的是經過報名和錄取之后最終的錄取比例，而并非錄取率，當女生報名比例很低，即使女生錄取率較高，最終的錄取比例女生仍然可能較低。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 報名機會的差異

江蘇省2000—2012年普通高考男女生報名情況見表1。

表1 江蘇省2000—2012年普通高考男女生報名比例

表1顯示，報名參加高考的男生比女生在數(shù)量上要占優(yōu)勢，女生比例雖然在不斷提高，但始終沒有超過50%。同期適齡（18～21歲）男生、女生比例為102∶100①參見江蘇省人口統(tǒng)計年鑒及人口普查結果。，男生略高于女生。男女生報考比例的差距遠高于同期適齡人口比例的差距，但男女生報考比例差從25.44%下降到8.38%。據(jù)此分析，男女生接受高中（含中職、中專等，下同）教育及高等教育的機會趨向平等，性別歧視正在逐年改善。

2.1.1 城鄉(xiāng)差異

男女生報考機會總體上存在差異，城鎮(zhèn)戶口的男女生與農村戶口的男女生之間的差異見圖1。

圖1顯示，城鎮(zhèn)男女生報考比例差值小于農村男女生比例差值，但是這種比例差值在不斷減小，2000年時，農村女生報考比例比男生少一半以上，2012年這一差值降到了10.45%，說明農村女生的高等教育入學機會得到了明顯提高；城鎮(zhèn)男女生的報考比例差值從14.45%降到5.57%，說明城鎮(zhèn)女生比農村女生有更多的報名機會，但隨著社會、經濟的發(fā)展，這種差距正在逐年減少。

2.1.2 地區(qū)差異

由于經濟發(fā)展的不均衡，地區(qū)之間的女生報考比例也存在顯著差異，由于2000年、2001年考生的地區(qū)數(shù)據(jù)不完整，故以2002—2012年的數(shù)據(jù)作為分析對象，計算2002—2012年女生報考比例的平均數(shù)，見表2。

圖1 江蘇省2000—2012年普通高考城、鄉(xiāng)男女生報名比例的差值②差值=男生報名比例-女生報名比例。趨勢

表2 江蘇省2002—2012年普通高考各市女生報考比例

從表2可以看出，各市女生的報考比例存在差異，報考比例最高的為蘇州市，最低的為宿遷市，比例差接近10%，這說明各大市之間的女生報考機會也是不均等的。

為更好地分析女生報考機會差異與地區(qū)間的關系，對13個市11年的女生報考情況進行聚類分析，方法采用K-均值聚類法。將13個市聚類劃分為三類：女生報名機會較高的、中等的、較低的。聚類結果如表3所示。表中的距離表示各市與聚類中心點的差值，距離越小說明結果越接近聚類中心，反之，說明遠離聚類中心。

表3 江蘇省2002—2012年普通高考女生報考比例聚類結果

根據(jù)表3及結合描述性統(tǒng)計結果可知：第一類為女生報名機會中等的，包括南京市、常州市、揚州市和鎮(zhèn)江市；第二類為女生報名機會較高的，包括無錫市、蘇州市和南通市；第三類為女生報名機會較低的，包括徐州市、連云港市、淮安市、鹽城市、泰州市和宿遷市。

江蘇省按照各地市所處位置及經濟發(fā)展狀況及可劃分為蘇南、蘇中、蘇北三大區(qū)域，依此標準，女生報名機會較高類別中的無錫市、蘇州市屬于蘇南地區(qū)，女生報名機會中等類別中的揚州市屬于蘇中地區(qū)，女生報名機會較低類別中的徐州市、連云港市、淮安市、鹽城市、宿遷市屬于蘇北地區(qū)，可見女生報名機會的高低劃分基本和江蘇省的區(qū)域劃分相對應，這說明女生報考機會與當?shù)氐慕洕l(fā)展水平密切相關。

2.2 錄取結果的差異

江蘇省2000—2012年普通高考男女生錄取情況見表4。

表4 江蘇省2000—2012年男女生錄取比例

如表4所示，男生的錄取比例各年均高于女生，但這種差距呈縮小的趨勢，從2000年的23.75%下降到2012年的3.07%，下降了20.68%。另外，從男生的報名人數(shù)比例高于女生的角度來說，男生已經不占優(yōu)勢。

2.2.1 錄取層次上的差異

分別統(tǒng)計2000—2012年男生、女生錄取為本科生的比例，計算其差值，再分別統(tǒng)計2000—2012年男生、女生錄取為?？粕谋壤嬎闫洳钪?，將這兩個比例差值繪于圖2中。

從圖2可以看出，男女生錄取為本科生與?？粕谋壤钪刀汲蕼p小趨勢，其中本科減小的趨勢更大，到2012年，女生錄取為本科生的比例已經超過男生。

2.2.2 學科上的差異

因2006年前學科的專業(yè)分類數(shù)據(jù)不完整，故以2006—2012年各學科招收男女生比例進行分析。采用K-均值聚類法，將學科分為三類，分別是男生傾向、女生傾向、無性別傾向。錄取為本科生的男女生傾向聚類結果如表5所示。

圖2 江蘇省2000—2012年男女生在本?？撇煌瑢哟紊系匿浫”壤钪?/p>

表5 江蘇省2006—2012年普通高考錄取為本科生的聚類分析結果

聚類結果為第一類：理學類和農學類；第二類：哲學、經濟學、法學、教育學、歷史學、文學、醫(yī)學和管理學；第三類：工學類。按照聚類結果，以各類中各學科錄取人數(shù)占該類總錄取人數(shù)的比例作為權重，計算該類中男女生的錄取比例如表6所示。

表6 錄取為本科生的男女報考傾向加權比例

表6顯示，男女生對學科的報考傾向存在很大差異。第一類，男生的錄取比例為56.30%，女生43.70%，但與其他兩類相比差距不大，相對可以看作是無明顯傾向學科。第二類男生的錄取比例僅31.78%，而女生的錄取比例達到了68.22%，相差36.44%，是女生報考傾向學科。第三類男生錄取比例達到了75.34%，與女生的24.66%相差50.68%，是男生報考傾向學科。

同樣，對?？茖哟文信鷪罂純A向做聚類分析及加權比例，得到表7和表8。

表7 江蘇省2006—2012年普通高考錄取為專科生的聚類分析結果

表8 錄取為?？粕哪信畧罂純A向加權比例

根據(jù)表7和表8，可以得到第一類：輕紡食品大類、財經大類、醫(yī)藥衛(wèi)生大類、旅游大類、公共事業(yè)大類、文化教育大類和法律大類，為女生傾向學科；第二類：交通運輸大類、資源開發(fā)與測繪大類、材料與能源大類、土建大類、水利大類、制造大類、電子信息大類和公安大類，為男生傾向學科；第三類：農林牧漁大類、生化與藥品大類、環(huán)保氣象與安全大類和藝術設計傳媒大類，無明顯傾向學科。

3 未來性別差異預測

運用時間序列分析的方法對2013年江蘇省考生報名及錄取的性別差異進行預測。時間序列分析是指系統(tǒng)中的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成一個數(shù)值序列，展示研究對象在一定時期內的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特征、發(fā)展趨勢和規(guī)律。利用SPSS19.0專家建模器進行時間序列分析，結果如圖3至圖6。

根據(jù)圖3和圖4，預測2013年江蘇省普通高考男生報考比例為53.48%，女生報考比例為46.52%，報名比例差為6.96%，較之2012年的比例差8.38%再度減少。

根據(jù)圖5和圖6，預測2013年江蘇省普通高考男生錄取比例為50.67%，女生錄取比例為49.33%，錄取比例差為1.34%，較之2012年的比例差3.07%再度減少。

預測結果顯示，江蘇省2013年普通高考男女生的報考比例與錄取比例差值進一步減小，男女生的入學機會越來越接近?？梢灶A見未來男女生的入學機會將會達到一個相對均衡、更加平等的狀態(tài)。

4 結論及分析

根據(jù)上述以江蘇省為例進行的普通高考男女生入學機會的分析，可以基本得出男女入學機會的差距在減小。分析其原因：隨著社會、經濟的發(fā)展，傳統(tǒng)上重男輕女的思想發(fā)生了轉變，同時計劃生育的實施也使得家長對家中的獨女給予更高期望，越來越多的女生獲得了接受高等教育的機會。此外，城鄉(xiāng)、地區(qū)的經濟發(fā)展不平衡是影響入學機會的重要因素，從數(shù)據(jù)對比來看，城鎮(zhèn)居民的女生入學機會明顯高于農村地區(qū)，蘇南地區(qū)的女生入學機會明顯高于蘇北地區(qū)，但隨著農村經濟的發(fā)展、蘇北地區(qū)的發(fā)展，這種差距呈現(xiàn)明顯減小的趨勢。

圖3 男生報考比例時間序列預測模型

圖4 女生報考比例時間序列預測模型

圖5 男生錄取比例時間序列預測模型

圖6 女生錄取比例時間序列預測模型

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