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    基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的教育中同伴效應(yīng)估計(jì)
    ——來(lái)自一所初中的證據(jù)

    2022-03-17 01:36:02
    教育與經(jīng)濟(jì) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:二階同伴效應(yīng)

    馮 晗

    (杭州師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 杭州 310012)

    一、引言

    學(xué)生在成績(jī)、偏好、行為等方面的相互影響,亦即同伴效應(yīng),同伴效應(yīng)是近年來(lái)教育和經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究的熱點(diǎn)話題之一。來(lái)自不同國(guó)家、基于不同方法、針對(duì)不同方面的研究,也普遍確認(rèn)了同伴效應(yīng)的存在[1-3]。在中國(guó),近年來(lái)的不少研究也找到了同伴效應(yīng)存在的證據(jù)[4-11]。

    理論設(shè)想中的同伴可能是自發(fā)地在學(xué)習(xí)、生活上有頻繁接觸的一些個(gè)體,比如,朋友。但在實(shí)踐中,當(dāng)前大部分研究對(duì)同伴的定義,通常都會(huì)依賴于某種外生的群組。比如將處于同一學(xué)校[12]、年級(jí)[4, 13-15]、宿舍[5,16,17]、班級(jí)[7,8,9,11,18,19]或者是社區(qū)[10,20]的學(xué)生定義為同伴,計(jì)算出每個(gè)群組中其他學(xué)生的平均成績(jī)或其他特征作為核心解釋變量,再估計(jì)它對(duì)學(xué)生成績(jī)或其他方面的影響。這種做法的好處是外生的群組定義有助于減少內(nèi)生性的可能,但其代價(jià),則是會(huì)忽略掉群組內(nèi)部的異質(zhì)性,尤其是因成員間關(guān)系密切程度不同所導(dǎo)致的異質(zhì)性。同學(xué)未必是朋友,而朋友之間和普通同學(xué)之間的相互影響可能存在顯著差異。用群組其他學(xué)生的平均特征來(lái)估計(jì)同伴效應(yīng),則忽略了差異。

    現(xiàn)有研究的結(jié)果,也在強(qiáng)調(diào)區(qū)分同學(xué)間不同關(guān)系的重要性。比如袁舟航等(2018)估計(jì)了一起學(xué)習(xí)的同伴間的同伴效應(yīng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)其數(shù)值遠(yuǎn)大于此前研究所估計(jì)出的班級(jí)其他同學(xué)帶來(lái)的同伴效應(yīng)[6]。除了大小,朋友和普通同學(xué)之間的相互影響,在機(jī)理上也有可能不一致。比如Hoxby(2000)的結(jié)果表明,同年級(jí)中女同學(xué)比率上升,對(duì)男生的成績(jī)存在正面影響[13];Lu和Anderson(2013)發(fā)現(xiàn)教室內(nèi)座位周邊女生增加,并不會(huì)給男生的成績(jī)?cè)斐娠@著影響[21];而Hill(2015)卻發(fā)現(xiàn),朋友中女性比率上升,會(huì)給男生帶來(lái)顯著的負(fù)面影響[20]。

    此外,單純估計(jì)群組內(nèi)其他同伴的平均影響,還可能給政策制定者一個(gè)錯(cuò)誤的暗示:基于歷史估計(jì)結(jié)果,簡(jiǎn)單地調(diào)整學(xué)生在不同群組間的分配,就能通過(guò)同伴效應(yīng),來(lái)對(duì)學(xué)生施加最佳的影響。但實(shí)際上,這樣的分配變化,卻很有可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生間朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜變化,從而給最終的同伴效應(yīng)造成預(yù)料以外的影響。Carrell等(2013)在美國(guó)一所大學(xué)所做的嘗試就失敗了。在按照他們精心設(shè)計(jì)的最優(yōu)方案重新分班之后,學(xué)生,尤其是差生的成績(jī)非但沒(méi)有上升,反倒出現(xiàn)了顯著的下降[22]。此后,Booij等(2017)在阿姆斯特丹大學(xué)新生中所做的實(shí)驗(yàn)也發(fā)現(xiàn),班級(jí)內(nèi)學(xué)生之間成績(jī)差異越大,差生與其他學(xué)生間互動(dòng)就越少[23]。這意味著如果將某個(gè)差生放到成績(jī)更好的班內(nèi),雖然其同班同學(xué)的平均成績(jī)會(huì)提高,但他每天互動(dòng)的真實(shí)同伴的平均成績(jī),卻未必會(huì)提高。分班調(diào)整對(duì)差生成績(jī)的影響,因而也就難以預(yù)測(cè)??傊?,無(wú)論是從理論還是從政策含義出發(fā),都有必要在估計(jì)同伴效應(yīng)時(shí)區(qū)分同一群組內(nèi)部學(xué)生間的不同關(guān)系,尤其是要區(qū)分關(guān)系密切的朋友和普通同學(xué),這既有助于更深刻地理解同伴效應(yīng)的機(jī)理,也有助于利用它,來(lái)設(shè)計(jì)更有針對(duì)性的政策工具。

    不過(guò),要做到這一點(diǎn)并不容易。困難一方面來(lái)源于數(shù)據(jù)的可得性上,與成績(jī)等信息不同,學(xué)生間的朋友關(guān)系難以觀測(cè),目前絕大部分用于同伴效應(yīng)估計(jì)的數(shù)據(jù)集都不包含朋友關(guān)系信息。尤其是在國(guó)內(nèi),據(jù)筆者所知,目前還沒(méi)有任何公開(kāi)微觀調(diào)查數(shù)據(jù)包含學(xué)生間朋友關(guān)系信息。只有少數(shù)基于獨(dú)有調(diào)查數(shù)據(jù)的研究,會(huì)使用類似信息。比如袁舟航等(2018)在安徽部分農(nóng)村小學(xué)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查時(shí),要求學(xué)生報(bào)告一位本班級(jí)內(nèi)與其一起學(xué)習(xí)的最重要同伴。基于這個(gè)數(shù)據(jù),他們估計(jì)了這個(gè)同伴對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響。而他們的估計(jì)也發(fā)現(xiàn),這個(gè)同伴會(huì)對(duì)學(xué)生的成績(jī)產(chǎn)生的影響,遠(yuǎn)大于以往利用群組內(nèi)同伴平均特征所估計(jì)的同伴效應(yīng)[6]。

    估計(jì)朋友間同伴效應(yīng)的另一大困難在于朋友選擇的強(qiáng)烈內(nèi)生性。物以類聚,人以群分。不少研究都發(fā)現(xiàn),在成績(jī)等各種特征上更相似的學(xué)生,更容易成為朋友[3]。要識(shí)別出朋友間同伴效應(yīng)存在的可靠證據(jù),就必須要設(shè)法消除這種內(nèi)生性。在數(shù)據(jù)選擇本就不多的情況下,這自然更進(jìn)一步提高了研究的難度。

    不過(guò),近年來(lái)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和同伴效應(yīng)研究上的進(jìn)步,使得克服以上困難成為可能。如果將朋友視作學(xué)生間的一種聯(lián)系,在對(duì)某組學(xué)生間的朋友關(guān)系做全面觀察的基礎(chǔ)上,就能刻畫(huà)出這些學(xué)生之間的一個(gè)完整關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。Bramoulle等(2009,2020)指出,基于這一關(guān)系網(wǎng)絡(luò),就有多種方法來(lái)構(gòu)建工具變量,消除朋友關(guān)系形成中的內(nèi)生性,實(shí)現(xiàn)對(duì)同伴效應(yīng)的估計(jì)[3,24]。而其中最方便,要求也最簡(jiǎn)單的方法,就是利用網(wǎng)絡(luò)中朋友的朋友(即“二階朋友”(1)假設(shè)有A、B、C、D四個(gè)學(xué)生。其中A、B、C互為朋友,而D則是B的朋友。此時(shí),B沒(méi)有二階朋友,而A和C的二階朋友都是D,D的二階朋友則是A和C。)的各種特征作為朋友相應(yīng)特征的工具變量。

    這一思路進(jìn)一步提高了研究對(duì)數(shù)據(jù)的要求:不僅需要知道每個(gè)學(xué)生的朋友是誰(shuí),還需要知道完整的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。不過(guò),當(dāng)下已有不少研究開(kāi)始基于這一思路來(lái)識(shí)別多個(gè)方面的同伴效應(yīng)。比如Nicoletti等(2018)用姐妹的女鄰居在生育子女后的勞動(dòng)供給情況,作為姐妹生育后勞動(dòng)供給的工具變量,估計(jì)了姐妹間在生育后勞動(dòng)供給上的同伴效應(yīng)[25]。而De Giorgi等(2020)用同事的配偶的同事的消費(fèi),作為同事消費(fèi)的工具變量,估計(jì)了同事間在消費(fèi)上的同伴效應(yīng)[26]。

    本文的研究也將基于這一思路展開(kāi)。本文作者在浙江省某地級(jí)市市轄區(qū)的一所初中與校方合作,進(jìn)行了一次全面的問(wèn)卷調(diào)查,實(shí)現(xiàn)了對(duì)此學(xué)校某屆學(xué)生間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的完整觀察,基于此計(jì)算了所有學(xué)生二階朋友的平均成績(jī),并將此作為朋友成績(jī)的工具變量,進(jìn)而討論朋友間在成績(jī)上的相互影響。

    研究結(jié)果表明,在排除掉人以群分的影響之后,同學(xué)間仍然存在著顯著的近朱者赤現(xiàn)象:即使是在相對(duì)同質(zhì)的同伴環(huán)境下,朋友間在學(xué)習(xí)成績(jī)上仍然表現(xiàn)出了顯著的相互影響。并且這一影響要大于普通同學(xué)間的同伴效應(yīng)。這進(jìn)一步佐證了本文開(kāi)頭的論斷:相比一般同學(xué)間的相互影響,朋友間的同伴效應(yīng),可能是更具理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值的研究對(duì)象。

    本文的研究可能是國(guó)內(nèi)第一次基于對(duì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的完整觀測(cè)來(lái)識(shí)別同伴效應(yīng)的嘗試,與袁舟航等(2018)中所使用的“一起學(xué)習(xí)的伙伴”[6]不同的是,本文中學(xué)生報(bào)告的是“朋友”,后一概念更一般化,這既方便了對(duì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的完整觀測(cè),也有助于提高本文研究結(jié)果與未來(lái)更深入研究的可比性。

    二、數(shù)據(jù)與模型介紹

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源與背景

    本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于浙江某地級(jí)市市轄區(qū)的一所公立初中。當(dāng)?shù)?019年人均GDP為82340元,高于全國(guó)平均,但低于浙江省當(dāng)年平均水平。當(dāng)?shù)亓x務(wù)教育實(shí)行劃片招生,作為一所非重點(diǎn)初中,樣本初中缺乏挑選生源的能力,因而在生源上具有一定代表性。筆者從這所學(xué)校獲取了2018屆12個(gè)班所有畢業(yè)學(xué)生的歷次考試成績(jī)和相關(guān)個(gè)人信息,還在2017年,也就是這些學(xué)生初三第一學(xué)期剛開(kāi)學(xué)時(shí),通過(guò)學(xué)校進(jìn)行了一次全面的問(wèn)卷調(diào)查,在問(wèn)卷中除了要求學(xué)生報(bào)告一些家庭相關(guān)信息外,還要求他們列出自身最要好的五個(gè)朋友(2)問(wèn)卷中的具體問(wèn)題為:“請(qǐng)寫出最多五個(gè)你最要好朋友的名字”,隨后在題后給出了五個(gè)空位用于書(shū)寫名字。此外,問(wèn)卷中還包含另一個(gè)相關(guān)問(wèn)題:“你最經(jīng)常跟朋友一起做的事情是:”,包含五個(gè)選項(xiàng):“學(xué)習(xí)”“運(yùn)動(dòng)”“閱讀”“游戲”和“其他”。,并基于此構(gòu)建了完整的學(xué)生間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

    與以往研究隨機(jī)抽取學(xué)校,再在學(xué)校中隨機(jī)抽取班級(jí)不同,本文是對(duì)特定學(xué)校某屆學(xué)生的完整觀測(cè),這有助于觀察到完整而非局部的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),從而基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)同伴效應(yīng)的識(shí)別。此外,這所初中在學(xué)生入學(xué)時(shí),會(huì)按照入學(xué)成績(jī),分性別從高到低蛇形排列的方式,將學(xué)生分配到各個(gè)班級(jí)。具體而言,入學(xué)成績(jī)排名第一到第十二的男生,分別被分配到1到12班,而十三到二十四名的男生,則按照倒序分配給12到1班,女生與此類似。如圖1所示,這一做法保證了各個(gè)班的規(guī)模和初始入學(xué)平均成績(jī)差異不大,Kruskal-Wallis檢驗(yàn)也證實(shí)了這一點(diǎn)(3)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)旨在檢驗(yàn)不同組樣本之間是否存在顯著差異。其初始假設(shè)為各組樣本均從同一個(gè)總體中隨機(jī)抽樣得到。本文用語(yǔ)數(shù)外三門課成績(jī)?cè)?2個(gè)班之間所做的Kruskal-Wallis檢驗(yàn),所獲得的P值均大于0.15,意即從成績(jī)看,無(wú)法拒絕各班從同一總體中隨機(jī)抽樣獲得的初始假設(shè),或者說(shuō),各班之間不存在顯著的初始差異。,這有助于消除分組內(nèi)生性。

    樣本學(xué)生在入學(xué)時(shí)共有532人,在三年中,31人轉(zhuǎn)走,16人轉(zhuǎn)入(4)這些轉(zhuǎn)走的學(xué)生入學(xué)成績(jī)與留下的學(xué)生沒(méi)有顯著區(qū)別。而轉(zhuǎn)入的學(xué)生畢業(yè)成績(jī)顯著低于其他學(xué)生,不過(guò)鑒于轉(zhuǎn)入學(xué)生占學(xué)生總數(shù)的比率不到4%,本文未在分析中考慮他們的影響。,最終畢業(yè)參加中考的人數(shù)為517人,其中501人既有入學(xué)成績(jī)、也有中考成績(jī)信息,這501人均填寫了問(wèn)卷,從而構(gòu)成了本文分析的核心樣本。

    圖1 各班入學(xué)平均分

    為確保朋友關(guān)系識(shí)別準(zhǔn)確,在本文中,只有當(dāng)兩個(gè)學(xué)生互相都將對(duì)方列為朋友時(shí),才被認(rèn)為是一對(duì)朋友。

    在501名填寫了問(wèn)卷的學(xué)生中,有360名學(xué)生至少有一個(gè)朋友。樣本中共有448對(duì)朋友,其中408對(duì)是同班同性同學(xué)之間。

    圖2 各班朋友數(shù)分布情況

    圖2中畫(huà)出了各個(gè)班級(jí)和班際的同性和異性朋友數(shù)。與初始成績(jī)不同的是,各班之間在朋友分布上存在較大差異。本文樣本中的朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)稀疏程度非常適合用于識(shí)別同伴效應(yīng):一方面,大多數(shù)學(xué)生至少有一個(gè)朋友,另一方面,朋友網(wǎng)絡(luò)又不過(guò)密,在排除掉直接的朋友之后,仍有311位學(xué)生至少有一個(gè)二階朋友。

    (二)模型構(gòu)建

    本文所用的基本模型可由下式表示:

    (1)

    下標(biāo)i和c分別表示不同學(xué)生個(gè)人和班級(jí)。Hi,c為畢業(yè)考試,亦即中考成績(jī),Mi,c為入學(xué)考試,亦即小升初考試成績(jī)。當(dāng)?shù)赜幸凰攸c(diǎn)初中(非樣本學(xué)校),每年小升初考試成績(jī)最高的學(xué)生,有機(jī)會(huì)進(jìn)入那所重點(diǎn)初中,中考成績(jī)同樣會(huì)影響學(xué)生能否進(jìn)入重點(diǎn)高中,因而這兩次考試無(wú)論是學(xué)生、家長(zhǎng)還是學(xué)校和老師,重視程度均遠(yuǎn)高于其他考試,適合用于構(gòu)建核心變量。同時(shí),為了消除不同次和科目考試難度/總分上的差異,提高結(jié)果的可比性,本文回歸中所有的考試成績(jī)均作了減去均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)化處理。在標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí),參加相應(yīng)考試的所有學(xué)生,無(wú)論他/她是否出現(xiàn)在最終回歸的樣本中,都被納入考慮。此外,為了消除Reflection Problem[27],避免朋友或同學(xué)間在成績(jī)上的相互影響導(dǎo)致回歸系數(shù)被高估,本文使用標(biāo)準(zhǔn)化后的中考成績(jī)作為被解釋變量,而基于小升初考試的成績(jī)來(lái)構(gòu)建各個(gè)解釋變量。后一考試在所有學(xué)生入學(xué)之前進(jìn)行,因而存在學(xué)生間相互影響的可能性較低,受其他同學(xué)、朋友中考成績(jī)影響的可能性更低。具體在回歸當(dāng)中,本文研究主要關(guān)心語(yǔ)數(shù)外三門主課的成績(jī),分別基于這三門課的成績(jī),構(gòu)建各個(gè)相關(guān)變量。

    首先,如果將這些沒(méi)有朋友的學(xué)生的朋友平均成績(jī)定義為缺失值,那就會(huì)導(dǎo)致這些觀測(cè)值被排除出回歸。這不但會(huì)導(dǎo)致樣本容量縮小,更關(guān)鍵的問(wèn)題在于,這樣的縮小還是非隨機(jī)的:顯然,有朋友的學(xué)生和沒(méi)有朋友的學(xué)生,很可能存在系統(tǒng)性差異。因此排除這些樣本,可能導(dǎo)致非隨機(jī)取樣,使估計(jì)結(jié)果有偏。

    其次,將沒(méi)有朋友的學(xué)生的朋友平均成績(jī)定義為0,實(shí)際上假設(shè)了沒(méi)有朋友,與朋友平均成績(jī)?yōu)?是等同的。這的確不是一個(gè)合理的假設(shè)。但在同時(shí)控制是否有朋友這一變量的情況下,沒(méi)有朋友的學(xué)生,與朋友平均成績(jī)?yōu)?學(xué)生之間的差異,是可以被這個(gè)變量所捕捉的。因而在控制這個(gè)變量的情況下,本文模型并不需要沒(méi)有朋友與朋友平均成績(jī)?yōu)?等同這一假設(shè)。

    事實(shí)上,在控制是否有朋友變量的情況下,將沒(méi)有朋友的學(xué)生的平均成績(jī)定義為0或者任何其他常數(shù),都只會(huì)改變是否有朋友這一變量的系數(shù),而不會(huì)改變?nèi)魏纹渌麉?shù)的估計(jì)值。換言之,這一設(shè)定對(duì)本文核心結(jié)論沒(méi)有影響。

    這一工具變量有效的前提是二階朋友不會(huì)直接影響學(xué)生的成績(jī),為此本文已經(jīng)從二階朋友中排除了每個(gè)學(xué)生自身和他的直接朋友,不過(guò)即使如此,二階朋友仍然可能從兩個(gè)方面對(duì)學(xué)生成績(jī)產(chǎn)生影響。

    一方面,是部分朋友關(guān)系可能會(huì)被忽略。與學(xué)界常用的美國(guó)國(guó)家青少年到成人健康長(zhǎng)期調(diào)查(Add Health,The National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health)問(wèn)卷相似,本文問(wèn)卷中要求學(xué)生最多報(bào)告五個(gè)朋友,這樣一個(gè)擁有超過(guò)五個(gè)朋友的學(xué)生,其部分朋友關(guān)系就可能被忽略。不過(guò),在本文樣本中,360個(gè)至少有一個(gè)朋友的學(xué)生里,只有17個(gè)列出了5個(gè)朋友,占比不到5%。其他人既然并沒(méi)有用完五個(gè)朋友的配額,當(dāng)然不太可能存在未觀測(cè)到的朋友。

    另一方面,即使不是朋友,一個(gè)班級(jí)內(nèi)的學(xué)生仍然可能會(huì)存在其他方面的相互影響。為此,本文在回歸里控制了班級(jí)其他學(xué)生的平均入學(xué)成績(jī)和班級(jí)固定效應(yīng)vc,這應(yīng)當(dāng)有助于緩解這方面的擔(dān)心。

    與此前類似地,對(duì)沒(méi)有二階朋友的學(xué)生,其二階朋友平均成績(jī)值被設(shè)定為0,工具變量回歸中還加入了是否有二階朋友虛擬變量,其理由與將沒(méi)有朋友學(xué)生的朋友平均成績(jī)?cè)O(shè)定為0類似,不再贅述。具體地,本文工具變量回歸的一階段回歸方程可由下式表示:

    (2)

    (三)各變量描述性統(tǒng)計(jì)

    本文樣本中學(xué)生和老師各項(xiàng)基本信息的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。雖然回歸中任課老師信息均被班級(jí)固定效應(yīng)吸收,不過(guò)表1中仍報(bào)告了老師的年齡、工齡、性別、職稱等特征的統(tǒng)計(jì)信息。

    樣本中的父母均至少初中畢業(yè),因而在表1中,只報(bào)告了父母各自是否高中和大學(xué)畢業(yè)信息。表中數(shù)據(jù)顯示,即使在標(biāo)準(zhǔn)化后,不同科目的成績(jī)?nèi)匀淮嬖谳^大差異。考慮到不同科目所要求的能力有所差異,且已有不少研究顯示不同科目成績(jī)上的同伴效應(yīng)存在顯著差異。因而在回歸中也將這些科目分別處理。此外,在入學(xué)和畢業(yè)成績(jī)、朋友數(shù)等多個(gè)方面,男生和女生之間都存在顯著差異,這也將是本文此后異質(zhì)性同伴效應(yīng)分析的一個(gè)重點(diǎn)。

    表1變量描述性統(tǒng)計(jì)

    三、實(shí)證結(jié)果

    (一) 基本結(jié)果

    表2是研究的基本回歸結(jié)果。為了消除潛在的異方差問(wèn)題,此處報(bào)告的是在班級(jí)*性別層面上聚類的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤(7)回歸中僅有12個(gè)班級(jí),因而無(wú)法僅在班級(jí)層面上聚類。。

    相比以往研究,表2回歸中班級(jí)同學(xué)平均成績(jī)變量在各個(gè)回歸中至多只有微弱的顯著性,這可能是因?yàn)闃颖舅邪嗉?jí)均來(lái)自同一個(gè)學(xué)校,學(xué)生間差異較小,再加上入學(xué)時(shí)的蛇形分班安排和相對(duì)較大的班級(jí)規(guī)模(每個(gè)班均有40多人)(8)這個(gè)規(guī)模在國(guó)內(nèi)不算大,不過(guò)相比很多針對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家樣本所做的研究偏大。比如Burke和Sass(2013)[32]的樣本中,平均每個(gè)班級(jí)僅有不到30人。,這樣在控制班級(jí)固定效應(yīng)的情況下,班級(jí)同學(xué)平均成績(jī)變量的離差不大,在回歸中也就很難表現(xiàn)出顯著性。

    而研究最關(guān)心的朋友平均成績(jī)變量,則有著與班級(jí)同學(xué)平均成績(jī)完全不同的表現(xiàn),這也佐證了此前的論斷:朋友之間的相互影響,和班級(jí)普通同學(xué)之間的相互影響,有著不同的作用機(jī)理。在表2當(dāng)中,雖然用語(yǔ)文成績(jī)所做的回歸并不顯著,但無(wú)論是OLS還是工具變量回歸的結(jié)果,都表明有英語(yǔ)或數(shù)學(xué)成績(jī)更好的朋友,會(huì)給學(xué)生相應(yīng)課程的成績(jī)帶來(lái)正面的影響。

    表2的結(jié)果還表明,朋友影響不僅是顯著的,還在不同科目之間存在顯著差異。朋友對(duì)數(shù)學(xué)成績(jī)的影響要大于英語(yǔ)成績(jī),而后者又要大于語(yǔ)文成績(jī)。類似的現(xiàn)象在此前研究中也有發(fā)現(xiàn),比如,Zhao(2015)基于中國(guó)19個(gè)城市數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),參加課外輔導(dǎo)班會(huì)顯著提高學(xué)生的數(shù)學(xué)成績(jī),但對(duì)語(yǔ)文成績(jī)卻影響甚微[28]。具體到同伴效應(yīng)上,Carman & Zhang(2012)和Wang等(2018)基于中國(guó)數(shù)據(jù)的研究,也都發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)成績(jī)上的同伴效應(yīng)要顯著強(qiáng)于語(yǔ)文和英語(yǔ)成績(jī)上的[29,30]。

    這種差異可能是源于不同科目對(duì)認(rèn)知能力要求上的差異。Neidell&Waldfogel(2010)發(fā)現(xiàn)在對(duì)認(rèn)知能力要求較強(qiáng)的課程中,同伴效應(yīng)會(huì)更加明顯[31]。而在語(yǔ)數(shù)英這三門課當(dāng)中,顯然對(duì)于中國(guó)學(xué)生而言,數(shù)學(xué)對(duì)認(rèn)知能力的要求最高,而作為母語(yǔ)的語(yǔ)文則要求最低。

    表2基本回歸結(jié)果

    此外,如前所述,本研究的工具變量為二階朋友平均成績(jī)和是否有二階朋友,并且所有沒(méi)有二階朋友的學(xué)生,其二階朋友平均成績(jī)均被設(shè)定為0。這樣所有沒(méi)有二階朋友的學(xué)生,其工具變量值都沒(méi)有變化,即使這些學(xué)生本身有朋友,且朋友的平均成績(jī)不為零,一階段回歸估計(jì)的平均成績(jī)擬合值也不會(huì)有變化。因而這部分樣本無(wú)法對(duì)工具變量回歸結(jié)果產(chǎn)生任何影響,這使得工具變量估計(jì)的系數(shù),主要來(lái)源于有二階朋友,因而朋友平均成績(jī)擬合值存在變化的那部分樣本。

    與此相對(duì)應(yīng)的是,OLS回歸中,即使沒(méi)有二階朋友,只有直接朋友的個(gè)體,其一階朋友平均成績(jī)也存在變化,因而也會(huì)影響到回歸的系數(shù)。而如此前所述,360名至少有一個(gè)朋友的學(xué)生里,只有311名至少有一個(gè)二階朋友。這導(dǎo)致工具變量回歸和OLS回歸所針對(duì)的局部有所差異。表2中同一門課兩組回歸結(jié)果之間在擬合優(yōu)度上的差異,也可以幫助說(shuō)明這一點(diǎn)。

    而本文數(shù)據(jù)中,有二階朋友的個(gè)體,無(wú)論在自身成績(jī)還是朋友的平均成績(jī)的均值上,均顯著高于有直接朋友的樣本,更顯著高于全樣本平均(9)以英語(yǔ)成績(jī)?yōu)槔瑯?biāo)準(zhǔn)化后全樣本英語(yǔ)平均成績(jī)接近0,而有朋友和有二階朋友樣本的英語(yǔ)平均成績(jī)則分別為0.113和0.145。。與此同時(shí),如同此后異質(zhì)性檢驗(yàn)中所給出的那樣,無(wú)論是自身成績(jī)的提高還是朋友平均成績(jī)的提高,都意味著來(lái)自朋友同伴效用的增強(qiáng)。這可能可以解釋為何表2中工具變量回歸系數(shù)要大于OLS回歸系數(shù)。

    在數(shù)值上,本文朋友成績(jī)的系數(shù),大于此前研究估計(jì)的班級(jí)同學(xué)之間的相互影響,而與袁舟航等(2018)估計(jì)的一起學(xué)習(xí)的同伴間的相互影響不相上下(10)袁舟航等(2018)的估計(jì)主要關(guān)注數(shù)學(xué)成績(jī),而本文基于數(shù)學(xué)成績(jī)所估計(jì)的結(jié)果中,OLS的系數(shù)比他們的小,而IV的系數(shù)則比他們的大[6]。。

    在每門課的OLS和工具變量回歸的基礎(chǔ)上,為了檢驗(yàn)OLS的內(nèi)生性,表2中還報(bào)告了Durbin-Wu-Hausman Test的結(jié)果。在基于數(shù)學(xué)和英語(yǔ)成績(jī)的回歸中,這一檢驗(yàn)的結(jié)果均保持顯著為正,這說(shuō)明OLS的結(jié)果的確存在內(nèi)生性,因而在此后的回歸中,若無(wú)特殊說(shuō)明,本文都將報(bào)告工具變量估計(jì)的結(jié)果。

    (二) 工具變量有效性檢驗(yàn)

    為了評(píng)估了本文所用工具變量的有效性,表3首先給出了表2報(bào)告的每個(gè)工具變量回歸的一階段回歸和過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果。在每個(gè)回歸當(dāng)中,工具變量二階朋友平均成績(jī)均在1%程度上顯著,Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量同樣顯著,說(shuō)明工具變量對(duì)內(nèi)生變量有較強(qiáng)的解釋能力,不存在弱工具變量問(wèn)題。相反,過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果則不顯著。

    表3工具變量有效性檢驗(yàn)

    除此之外,本文還在三門課的回歸中均同時(shí)加入四個(gè)工具變量,即二階朋友平均的入學(xué)語(yǔ)文、數(shù)學(xué)和英語(yǔ)成績(jī),以及是否有二階朋友虛擬變量,從而更好地利用過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)工具變量的有效性。這些結(jié)果報(bào)告在表3多IV結(jié)果列當(dāng)中。它們表明,同時(shí)引入多個(gè)工具變量導(dǎo)致的多重共線性輕微降低了它們整體的有效性,三個(gè)回歸的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量均有不同程度下降,不過(guò)依然顯著。而在過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)中,三個(gè)回歸的檢驗(yàn)結(jié)果均保持不顯著。

    綜上,本文的工具變量是有效的,相應(yīng)的工具變量估計(jì)結(jié)果也是可靠的。

    (三) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    即使工具變量有效,本文的結(jié)果也可能是出于某種偶然因素,而并不真正反映因果關(guān)系,為緩解這種擔(dān)心,本文做了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    首先,在表4所報(bào)告的回歸中,本文分別用入學(xué)摸底考成績(jī)和初三第一個(gè)學(xué)期期末考成績(jī)代替小升初考試成績(jī)與中考成績(jī)來(lái)構(gòu)建回歸的核心解釋變量和被解釋變量。其中摸底考是在這些學(xué)生初一剛?cè)雽W(xué)時(shí)進(jìn)行,因而應(yīng)該與小升初考試類似地,不太可能存在學(xué)生間的相互影響,更不太可能受其他同學(xué)、朋友此后考試成績(jī)的影響;而初三第一學(xué)期期末考則與中考成績(jī)類似,是同伴效應(yīng)影響的結(jié)果。當(dāng)然,這兩次考試在受重視程度上不如小升初考試和中考,這可能導(dǎo)致其結(jié)果受偶然因素影響較大,因而只被用作穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    表4穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

    表4的結(jié)果顯示,無(wú)論是用入學(xué)摸底考代替小升初考試,還是用初三第一學(xué)期期末考代替中考,結(jié)果都沒(méi)有發(fā)生顯著變化:依然是在語(yǔ)文成績(jī)上不存在顯著的朋友間同伴效應(yīng),而在數(shù)學(xué)和英語(yǔ)上存在。這說(shuō)明此前的結(jié)果,不太可能是源于一兩次考試的偶然。

    除了考試結(jié)果的偶然,表2的結(jié)果也可能出于朋友關(guān)系上的偶然,為緩解這一擔(dān)心,本文嘗試了先隨機(jī)生成朋友關(guān)系,再看這些虛擬的朋友關(guān)系是否可以解釋此前的結(jié)果。

    為了讓隨機(jī)的朋友關(guān)系更能反映真實(shí)情況,提高這一檢驗(yàn)的效力,本文按照學(xué)生的同班和同性別信息,分層進(jìn)行了隨機(jī)模擬。具體地,在本文樣本中,同班且同性的潛在朋友組合共有4997種可能,其中真實(shí)的朋友關(guān)系有408對(duì);同班不同性有5222種可能,真實(shí)朋友關(guān)系21對(duì);同性不同班有57509種可能,真實(shí)朋友關(guān)系19對(duì);樣本中沒(méi)有任何異性且不同班的朋友。類似地,本文也隨機(jī)地生成408對(duì)同班同性朋友,21對(duì)同班不同性朋友,19對(duì)同性不同班朋友,然后再根據(jù)這一虛擬的朋友關(guān)系,分別生成各個(gè)解釋變量,用以解釋學(xué)生的中考成績(jī)。邏輯上說(shuō),這些虛擬的朋友之間應(yīng)該不存在真實(shí)影響,因而這些模擬回歸的結(jié)果,應(yīng)該是不顯著的。相應(yīng)地,如果這些結(jié)果與此前表2的結(jié)果差異不大,那就說(shuō)明這個(gè)結(jié)果不需要用朋友間的相互影響來(lái)解釋,相反,如果表2的結(jié)果顯著異于隨機(jī)模擬的結(jié)果,那這就可以被視為此前結(jié)果并非偶然的證據(jù)??紤]到這些朋友關(guān)系源于隨機(jī)生成,應(yīng)該不存在內(nèi)生性,這些估計(jì)沒(méi)使用工具變量法。

    圖3 隨機(jī)朋友關(guān)系模擬結(jié)果注:圖中所畫(huà)的是基于1萬(wàn)次隨機(jī)朋友關(guān)系模擬分別估計(jì)獲得的朋友平均成績(jī)變量系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的分布圖。豎線代表表2中利用真實(shí)朋友關(guān)系所估計(jì)獲得的朋友平均成績(jī)變量系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量。

    這樣的隨機(jī)模擬一共進(jìn)行了1萬(wàn)次,在每次模擬當(dāng)中,本文都分別在語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)這三門課上計(jì)算了朋友平均成績(jī)變量的t統(tǒng)計(jì)量,一共獲取1萬(wàn)個(gè)估計(jì)值。這些估計(jì)值的分布被分別畫(huà)在了圖3當(dāng)中,作為對(duì)比,表2中基于真實(shí)朋友關(guān)系所計(jì)算獲得的朋友平均成績(jī)變量系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量估計(jì)值同樣被用一條豎線表示在圖3當(dāng)中。顯然,基于真實(shí)朋友關(guān)系所計(jì)算的數(shù)學(xué)和英語(yǔ)上的朋友平均成績(jī)t統(tǒng)計(jì)量,都遠(yuǎn)大于利用虛擬朋友關(guān)系計(jì)算的t統(tǒng)計(jì)量。事實(shí)上,在數(shù)學(xué)和英語(yǔ)上,1萬(wàn)次模擬所獲得的所有t統(tǒng)計(jì)量,都比真實(shí)統(tǒng)計(jì)量小。在語(yǔ)文上,真實(shí)值則落在了模擬值分布的期望值附近。這與表2的結(jié)論類似:朋友間在數(shù)學(xué)和英語(yǔ)成績(jī)上存在顯著影響,而在語(yǔ)文成績(jī)上則不存在。

    總而言之,穩(wěn)健性檢驗(yàn),都說(shuō)明表2的結(jié)果是穩(wěn)健的,并非出于偶然。

    (四)朋友影響的動(dòng)態(tài)變化

    邏輯上說(shuō),朋友之間的相互影響源于朝夕相處,需要以時(shí)間為前提。因而這一影響也可能會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化。對(duì)這一變化的觀測(cè),既可以幫助理解同伴效應(yīng)的產(chǎn)生過(guò)程,也可以作為一個(gè)反事實(shí)檢驗(yàn):學(xué)生在剛?cè)雽W(xué)時(shí)的考試成績(jī),比如摸底考成績(jī),應(yīng)該不會(huì)受朋友成績(jī)影響,如果發(fā)現(xiàn)朋友成績(jī)會(huì)顯著影響摸底考成績(jī),那就很有可能存在其他被遺漏因素導(dǎo)致了朋友間成績(jī)的相關(guān)性,從而使得表2的結(jié)果也需要被質(zhì)疑。而反過(guò)來(lái)如果在朋友間在摸底考成績(jī)上不存在相關(guān)性,則此前基于表2結(jié)果得到的結(jié)論:朋友間存在成績(jī)上的同伴效應(yīng),其可靠性也會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)(11)感謝匿名審稿人指出這一點(diǎn)。。

    因而本文分別以中考為止的歷次考試成績(jī)作為被解釋變量,估計(jì)了以入學(xué)成績(jī)衡量的朋友平均成績(jī)對(duì)學(xué)生歷次考試成績(jī)的影響,并將每個(gè)回歸中朋友平均成績(jī)的系數(shù)和95%置信區(qū)間報(bào)告在圖4當(dāng)中(12)筆者因故未能獲得初一第一學(xué)期期末考試成績(jī),因而只估計(jì)了摸底考、4次期末考加上中考成績(jī)6次考試的結(jié)果。。

    圖4的結(jié)果中,基于以歷次語(yǔ)文成績(jī)估計(jì)的朋友影響大小起伏不定,沒(méi)有表現(xiàn)出清晰規(guī)律,且大多不顯著。而以數(shù)學(xué)和英語(yǔ)成績(jī)估計(jì)的朋友影響大小則表現(xiàn)出了共同的規(guī)律:開(kāi)始時(shí)不顯著,隨后逐步變大,并在第四到第五個(gè)學(xué)期達(dá)到最高峰,隨后趨于穩(wěn)定。這一規(guī)律,反映了朝夕相處之下,朋友間影響的逐步增大,與理論預(yù)期一致,也從另一個(gè)角度佐證了本文的核心結(jié)論:朋友間在成績(jī)上存在顯著的相互影響。

    圖4 基于歷次考試成績(jī)估計(jì)的朋友影響變化

    (五) 異質(zhì)性

    本文到此為止的結(jié)果已足以說(shuō)明朋友間同伴效應(yīng)的存在性和重要性,不過(guò),研究者可能還關(guān)心另一個(gè)問(wèn)題:對(duì)不同群體而言,同伴效應(yīng)有什么區(qū)別嗎?或者說(shuō),同伴效應(yīng)存在什么異質(zhì)性嗎?對(duì)此,本文主要從兩個(gè)方面討論了可能的異質(zhì)性。

    首先,在表5所報(bào)告的結(jié)果當(dāng)中,所有學(xué)生被按照性別分成了兩個(gè)子樣本來(lái)分別進(jìn)行回歸。其結(jié)果顯示,男生和女生間在同伴效應(yīng)上的確存在一些區(qū)別?;谡Z(yǔ)文成績(jī)所做的回歸中依然不顯著。在基于數(shù)學(xué)成績(jī)所做的回歸顯示,男生受同伴效應(yīng)的影響要輕微大于女生。在英語(yǔ)成績(jī)回歸中,女生回歸的結(jié)果不顯著,男生的結(jié)果則是顯著大于零。

    表5分性別回歸結(jié)果

    此前已有不少研究發(fā)現(xiàn)了不同性別學(xué)生在同伴效應(yīng)上的差異[13, 20, 21],尤其是在數(shù)學(xué)內(nèi)容較多的課程當(dāng)中[33]。具體到本文結(jié)果在性別上的差異,它可能是因?yàn)椴煌詣e學(xué)生在社交上的差異。比如有研究認(rèn)為,女性更容易受朋友影響,這可能會(huì)帶來(lái)女性間更大的同伴效應(yīng)[34]。但它同樣可能來(lái)自不同性別學(xué)生在不同課程學(xué)習(xí)能力上的差異。如表1所示,本文樣本中不同性別間在各門課的成績(jī)上均存在不小差異。它也可能來(lái)自于老師的影響。如前所述,樣本班級(jí)21位相關(guān)任課老師里有20位是女性,且所有班主任都是女性。這或許同樣會(huì)導(dǎo)致不同性別間學(xué)生在同伴效應(yīng)大小上的差異。但限于數(shù)據(jù),本文無(wú)法區(qū)分這些渠道。

    表6所報(bào)告的回歸則從另一方面進(jìn)行了探索:所有學(xué)生被按照其入學(xué)成績(jī)分成了較好的前1/2和較差的后1/2,并根據(jù)這一分類,分別進(jìn)行了回歸,從而討論初始成績(jī)不同是否會(huì)對(duì)同伴效應(yīng)產(chǎn)生影響。

    與表5相類似,表6的結(jié)果同樣顯示同伴效應(yīng)在不同初始成績(jī)的學(xué)生間存在顯著差異。雖然語(yǔ)文成績(jī)回歸依然不顯著,但無(wú)論是數(shù)學(xué)還是英語(yǔ)成績(jī)回歸均顯示,初始成績(jī)較好的學(xué)生,受同伴的正面影響都要大于初始成績(jī)較差的學(xué)生。這個(gè)結(jié)果與Burke和Sass(2013)類似。在他們的研究中,最優(yōu)秀的中學(xué)學(xué)生受同伴效應(yīng)的正面影響也要遠(yuǎn)大于其他學(xué)生[32]。這或許是因?yàn)樽陨砟芰^強(qiáng)的學(xué)生,更有能力從優(yōu)秀的朋友學(xué)到好的方面,從而提高自身的成績(jī)。

    表6分入學(xué)成績(jī)回歸結(jié)果

    考慮到優(yōu)秀的學(xué)生其朋友的成績(jī)本來(lái)就更好,這意味著同伴效應(yīng)會(huì)擴(kuò)大不同學(xué)生間在學(xué)習(xí)成績(jī)上的差異,如果想實(shí)現(xiàn)“有教無(wú)類”的公平教育目標(biāo),那在同伴效應(yīng)方面,或許也需要為較差的學(xué)生做點(diǎn)什么。

    當(dāng)然,本文在同伴效應(yīng)異質(zhì)性上的探索只是個(gè)初步的結(jié)果。由于數(shù)據(jù)上的缺陷,本文難以對(duì)此做更深入的分析。不過(guò),本文的這些結(jié)果,至少可以為未來(lái)研究提供一個(gè)方向上的指引。

    四、結(jié)論與啟示

    基于作者在浙江省一所非重點(diǎn)普通初中收集的數(shù)據(jù),本文估計(jì)了初中生之間在語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、外語(yǔ)三門課上的同伴效應(yīng)。相比以往研究,本文特別關(guān)注了常為以往研究所忽視的真實(shí)朋友,而非普通同學(xué)之間的同伴效應(yīng)。借助數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢(shì),本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)同學(xué)間朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的完整觀測(cè),并基于此實(shí)現(xiàn)了對(duì)朋友間同伴效應(yīng)的識(shí)別與估計(jì)。

    本文的估計(jì)結(jié)果表明,朋友之間在成績(jī)上存在著顯著的近朱者赤的相互影響:保持其他條件不變,朋友平均初始成績(jī)更高的學(xué)生,其畢業(yè)時(shí)的成績(jī)也會(huì)越高。此外,本文的估計(jì)還發(fā)現(xiàn),朋友之間在成績(jī)上的相互影響要遠(yuǎn)大于以往研究所關(guān)注的同班同學(xué)之間,而且這一影響在不同科目間、不同性別間、不同初始成績(jī)的學(xué)生間都存在顯著差異。

    本文的結(jié)論意味著,當(dāng)討論同伴效應(yīng)時(shí),不能僅關(guān)注同班同學(xué)一類的表面上的同伴,而更要討論學(xué)生真實(shí)朋友的質(zhì)量。簡(jiǎn)單將一個(gè)差生分配到較好的班級(jí),未必就能改善他真實(shí)的同伴質(zhì)量,因而也未必就能改善他此后的成績(jī)。

    此外,本文的結(jié)論還意味著對(duì)一線的教學(xué)工作者和政策制訂者來(lái)說(shuō),如果想利用同伴效應(yīng)來(lái)影響學(xué)生的成績(jī),那不就能僅僅關(guān)注學(xué)生在不同群組間的分配,更要關(guān)注學(xué)生彼此之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

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