数据、变量和方法
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数据、变量和方法(一)数据数据来自中国人民大学中国调查与数据中心实施的“中国教育追踪调查”(ChinaEducationPanelStudy，简称CEPS)oCEPS以2013-2014学年为基线，以初中一年级(七年级)和初中三年级(九年级...
数据、变量和方法(一)数据数据来自中国人民大学中国调查与数据中心实施的“中国教育追踪调查”(ChinaEducationPanelStudy，简称CEPS)oCEPS以2013-2014学年为基线，以初中一年级(七年级)和初中三年级(九年级)两个同期群作为调查起点，以口平均受教育水平和流动人口比例为分层变量，采用多阶段的概率与规模成比例(PPS)的抽样方法，从全国随机抽取了28个县级单位(县、区、市)作为调查点。调查的执行以学校为基础，在入选的县级单位随机抽取了112所学校中的438个班级进行调查，被抽中班级的学生全体入样。在2013-2014学年的基线调查中，学生样本量为19487oOOCEPS收集了被调查学生的基本情况、学习成绩、在校表现、教育期望、成长经历以及身心健康等信息，还向家长、班主任、主科目(语文、数学和英语)任课老师以及学校领导收集了相关数据。总体而言，该数据资料用来回答本文的研究问题是合适的。1.结果变量:教育期望本研究的结果变量是学生的教育期望。这是一个学生个体层次上的变量。我们使用两个指标来测量教育期望。一是学生期望的受教育年限。CEPS对应的问题是“你希望自己读到什么程度”，选项设置为:现在就不要念了、初中毕业、中专/技校、职业高中、高中、大学专科、大学本科、研究生、博士。依据各教育阶段相应的受教育年限对该变量进行重新赋值，数值越大表示期望接受越多的教育。②赋值后，得到一个取值在7-22年的连续变量。二是“是否希望上四年制大学”这一二分变量(是一1，否一0)。2.自变量本研究的目的是考察学校的阶层分割对学生教育期望的影响，核心自变量是学校的阶层构成。③使用三个变量测量学校的阶层构成，分别是学校精英阶层比例、学校平均阶层地位(学生家庭的社会经济地位指数的均值)以及学校阶层异质性(学生家庭的社会经济地位指数的标准差)。三者皆是学校层次的变量，前两者目的是测量学校的学生平均阶层地位，后者目的是测量学生阶层的异质性或多样性—一个与分割相对立的概念。标准差越大，表明学生间的家庭社会经济地位差异越大(更加离散)，即学校内的阶层异质性程度越高。首先，根据学生家长④的职业类别区分学生是否来自精英家庭，具体操作方法是将管理类(国家机关、事业单位、企业的管理人员)和技术类(教师、工程师、医生、律师等)职业归为精英阶层，其他职业类型归为非精英阶层，然后计算各个学校来自精英阶层的学生比例。其次，根据学生父母的职业地位指数、①受教育年限、经济收入状况②和是否党员四个指标，通过主成份分析方法生成个体层面的综合社会经济地位指数(0-100取值)。然后，计算各学校内学生的这一指数的均值和标准差，分别作为学校平均阶层地位和学校阶层异质性这两个变量的取值。3.控制变量控制变量包含两组，一组是学生个体及其家庭的特征变量，另一组是学校特征变量。个体层面的变量除年级((9年级一1,7年级一0)、性别(男性一1，女性一0}、兄弟姐妹数和户口(农村一1，城市一0}等基本变量外，还包括学习成绩、认知能力和同辈群体特征等被已有文献证明对教育期望有显著影响的变量。由于地区之间或学校之间使用的教材和考试题并不一致，所以难以用直接的考试成绩来测量，因此我们使用学生自评的学习成绩在班级的排名，作为学习成绩的操作化指标。③CEPS设计了一套认知能力测试题，测量学生的逻辑思维与问题解决能力，包含语言、图形、计算与逻辑三个维度，我们把每个学生的得分(标准化)作为认知能力的测量指标。关于同辈群体的变量，CEPS询问了被调查学生好朋友的积极或消极行为(或表现)的情况。我们选取了三类积极行为(包括学习成绩优良、学习努力刻苦、想上大学)和三类消极行为(包括违反校纪被批评处分、经常上网吧或游戏厅、退学)。问卷要求学生根据好朋友的实际情况，针对每一类行为，在"1.没有这样的”、“2.一到二个这样的”、"3.很多这样的”三个选项中选择一项。将三类积极行为加总，得到取值范围为3-9的“上进朋友”变量，将三类消极行为加总，得到相同取值范围的“后进朋友”变量，数值越大表示上进(或后进)的朋友越多。家庭背景变量包括家庭社会经济地位和家长对孩子的教育期望。家庭社会经济地位是根据父母亲的职业、教育、经济收入和党员身份合成的综合社会经济地位指数。④家长的教育期望变量取自对家长的调查数据，其测量方式与学生本人教育期望的测量方式一致。学校特征的变量包括生师比、教师本科比、生均拨款、硬件设施、学校排名以及学校地域六个变量。生师比是指学生数量与老师数量之比;教师本科比是指拥有本科及以上学历教师在所有教师中的比例;生均拨款是学校初中生的人均财政拨款情况，在模型中该变量经过了对数化处理;硬件设施是指学校实验室、电脑教室、图书馆、音乐室、学生活动室、心理咨询室、餐厅、运动场、体育馆和游泳池的配备和运转情况，经过加总处理，获得一个取值范围为10-30的连续变量，数值越大表示学校的硬件设施越完善。学校排名是指该校在当地县(区)的排名，取值范围为1-5，分别表示最差、中下、中等、中上和最好。将其作为连续变量加入模型。学校地域是表示学校城乡分布的二分变量，其中1代表城市学校(包括中心城区和边缘城区学校)，0代表农村学校(包括城乡结合部、镇和农村学校)。
