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更优秀的教师更喜欢调动?中国农村教师流动研究外文翻译资料

 2022-08-05 15:07:44  

英语原文共 5 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


更优秀的教师更喜欢调动?中国农村教师流动研究

作者:魏一、周森

网络发布时间:2018年11月21日

摘要:本研究调查了中国农村教育中一个尚未得到充分研究但却至关重要的问题:教师流动。本研究以甘肃省中小学教师为研究对象,探讨了学校特征和教师特征与教师流动的关系。学校层面的分析显示,学校所在地是影响教师离职最一致的因素,高工资和低教师流动率之间的关联随着地区和波浪固定效应的加入而减少。专业级别较高的教师和最初被分配到离家很远的学校的教师的离职概率较高。我们还发现,未能通过年度教师评估增加了第二年离开学校的可能性,这表明教师调动也可能被用来惩罚表现较差的教师。

关键词:教师流动性;教师质量;生存分析;中国农村

简介

研究表明,获得高质量的教师对于提高学生的学习、缩小成绩差距和改善教育公平至关重要。然而,在发达国家和发展中国家,都有大量有能力的教师流向更好的学校和更有优势的学生。教师分布不均衡的原因既有教师与学校的初始匹配,也有教师的流动。大量的研究已经考察了个人和学校特征如何影响教师的流动性。调查结果表明,表现不佳的学校和高贫困地区的学校更有可能失去教师,特别是更有能力的教师。

教师分布不均是中国农村学校的一个主要问题。研究表明,农村学校的教师短缺以及城乡之间的教师质量和师生比例差距(Adams 2012;n 2013;汉2013;佩因1998)。此外,更合格的教师往往集中在城市学校和位于县城的学校(Fan et al. 201;Wang and Li 2017;赵和秦2016)。随着教育政策开始关注学生获得有能力的教师的机会,中国中央和地方政府实施了各种政策,旨在将有能力的教师分配到农村学校,促进农村地区教师的平等分配。虽然教师轮换等政策已经实施,但关于教师如何应对这些政策的实证研究很少,我们几乎不知道是如何做到的。

教师在不同学校之间流动,更好的教师是否更有可能离开教师岗位或转学,以及教师行业内的流动性是否会扩大学校之间的教师质量差距。本研究利用甘肃省中小学教师水平数据,对我国农村地区教师流动状况进行调查。具体来说,我们研究了学校和教师水平的特征如何与教师流动性相关。

文献综述

大多数关于教师劳动力市场的研究采用经济劳动力市场的框架(Boyd et al. 2013;Hanushek和Rivkin 2010)。在供给方面,当选择成为教师或离开学校时,个人试图找到一种较好的金钱和非金钱利益的组合。在需求方面,对教师的需求受到招生总数、学校和地区政策(如班级规模和工作量)的影响。在做决定时,个人和机构都受到他们所拥有的信息和资源的限制。在本节中,我们研究了影响教师跨学校流动的个别教师特征和制度因素。

解释教师流动的因素

早期关于教师流动性的研究集中于离开和留在教学领域的个人特征,如性别、年龄、经验和种族(Guarino et al. 2006)。调查结果显示,年龄较大、经验丰富的少数民族教师的离职率往往较低,而年轻教师和新教师的离职率较高(Hanushek et al. 2004;Harris and Adams 2007;Ingersoll 2001)。因为教师质量被公认为是提高学生成绩的关键(Hanushek et al. 2004;Rockoff 2004),对教师流动的研究越来越关注高素质教师的流动模式。这些研究发现,具有更高可衡量能力的教师,包括那些就读于更挑剔的本科院校、通过教师资格考试、在大学入学考试中名列前茅的四分之一的教师,以及那些拥有高等学位的教师,往往有更高的流动率(Boyd et al. 2005a;Imazeki 2005;Lankford等,2002;Podgursky等,2004)。

除个人特征外,学生构成、学校资源、社区环境等学校和社区因素也起着重要作用。教师更喜欢在工资和福利更高、工作条件更好、同事网络支持、入学率低、班级更小、学生成绩优秀的学校和地区工作(Boyd et al. 2009;Hanushek等,2004)。这些发现表明,难聘任的学校更有可能失去他们的教师,这些学校的学生更有可能由不合格的教师执教。除了普遍偏爱更高的工资和更好的工作条件,教师也关心社会文化因素,包括舒适和熟悉。教师通常更喜欢在他们长大或上学的地方,以及与他们的家乡有相似特征的地方教书,被称为“家的吸引力”(Boyd et al. 2005b;Cannata 2010;Maier and young 2009;控制2012)。

除了学校和社区因素外,国家和地区招聘和部署教师的政策也会影响教师选择教学地点的灵活性。人口统计学、工作条件和学校地点对教师职业决策的影响也因教师劳动力市场结构和教师人事政策的不同而不同。在教师为公务员的日本和韩国,教师在地区一级被雇用,并被分配到有需要的学校,定期轮换,以确保该地区内教师的平等分配(Akiba et al. 2007)。在美国,教师劳动力市场是本地化的,教师招聘在地区层面上是分散的,较富裕地区的学校往往有较低的教师流动率,而在高少数民族,高贫困地区的学校往往有较高的流动率(Ingersoll, 2001;Lankford等,2002)。中国代表了高度集中化系统(如韩国)和分散化系统(如美国)之间的一个例子。

中国语境中的教师流动

有能力的教师更倾向更好的学校和更有优势的学生,这往往发生在中国农村,在那里有能力的教师往往集中在位于县和乡镇的学校(Adams 2012;汉2013;佩因1998)。使用在《教育统计年鉴》中的数据,一个(2013)调查了甘肃的教师流动情况,发现小学教师迁出学校的比例在农村学校最高,其次是乡、县学校,而城市学校教师是调出去比例最低的学校。这些发现表明教师有从农村学校迁往城市学校的趋势。上述作者还发现,与农村学校相比,城市学校每年有更多的教师退休。这表明,教师在变得更有经验和更合格后,倾向于迁往城市学校。这种模式将使农村学校的学生处于劣势,因为他们总是被更年轻和经验不足的老师教。

城乡学校之间以及农村地区学校之间教师的不平等分配,不仅仅是由于教师偏好更高的工资和更好的工作条件。它还受到教师职位分配和奖励方式的影响。中国农村地区案例研究发现,一些学区(镇)倾向于新手教师和传输性能较差的教师分配给学校在偏远的农村地区,而高级教师和高水平教师有更多的机会在城乡区域的中心学校教书(李et al . 2010;L我2012;罗宾逊和易建联2008)。相比之下,一些案例研究表明,在家乡的学校任教的教师往往有更强的社区联系(Sargent和Hannum 2005),更有可能留在那里(Li 2012)。然而,我国农村地区教师流动的定量研究十分有限。Han(2013)通过对中国西部农村学区的纵向调查,是第一个使用因果推理方法评估教师人事政策对教师配置的影响的研究。调查结果表明,地方政府有动力将更多合格的教师分配到县城附近的学校。然而,由于分析依赖于地区和学校层面的汇总数据,Han的研究不能解决个人层面的教师流动模式。本研究利用中国西部地区的学校水平数据和教师水平的回顾性面板数据,探讨了学校和教师个体水平特征与县内学校间教师流动的关系。具体来说,我们提出以下的问题:

1、学校特征与教师流动性有何关系?工资和学校所在地如何影响教师的流动性?

2、教师的特点与他们的流动性有什么关系?专业水平高的教师和在年度教师评估中得分高的教师是否更有可能转到其他学校?

数据和方法

数据源

我们使用甘肃省儿童与家庭调查(GSCF)的数据,这是一项对甘肃省农村儿童的纵向调查。甘肃位于中国西北内陆,沙漠和山地景观。2013-2014年,甘肃人均GDP在全国31个省份中排名第30位。在甘肃的86个县中,有41个被正式确定为国家贫困县。大约76%的人口生活在农村地区。大多数孩子在他们的村庄上小学,在他们的城镇上中学。2000年,儿童基金会在20个随机抽样县的42个区县的100个村中抽样了2000名9-12岁的儿童。为了调查农村儿童的教育、成就和福利,GSCF还包括了与抽样儿童所在村庄的家长、班主任、学校校长和村领导的联系调查。此外,对样本儿童所就读学校的所有教师进行了教师问卷调查,提供了关于教师背景、工作地位、报酬和时间分配的详细信息。GSCF在2004年和2007年跟踪调查了同样的孩子。

首先,我们考察了学校水平特征与教师流动性之间的关系。该样本是由2000年、2004年和2007年全球教育基金(GSCF)浪潮中的学校联合构建的。平均而言,某所学校约有15.2%的教师在2000年离校,12.3%在2004年离校,8.7%在2007年离校。其次,我们利用对个别教师的回顾性小组数据,研究了更好的教师是否更有可能转学。该样本基于第三次浪潮教师的调查,收集了晋升历史和年度评估分数数据。每位教师的记录从他或她进入教学行业开始,包括每个人的人口统计数据和其他特征。然后,通过为每一年的转校创建一个单独的变量,并将数据转换为长格式,构建了每个教师转校的面板。在2007年的调查中,平均约31.8%的教师换过一次学校,23.6%的教师换过不止一次学校。关于我们如何构建生存分析数据集的细节包含在在线附录A中。

数据的措施

在校长问卷中,校长们被问及他们学校的教师总数,以及在过去12个月里有多少教师离开了学校。我们用这些回答来生成教师离开学校的比例,作为校级教师流动率的指标,这是校级分析的结果变量。在教师问卷中,教师们被问及他们什么时候开始教学,什么时候离开一所学校,以及什么时候转到另一所学校。基于这些回答,我们为每一位教师生成了一个连续变量,测量从进入教学到转到另一所学校的时间跨度。这是教师水平分析的结果变量。

对于学校层面的分析,我们关注两个特征:学校所在地和教师工资。GSCF收集了关于学校位置的信息,包括每一所学校是否是一个地区的中心学校,以及一所学校是寄宿学校还是走读学校。前者是学校位置的一个代表,因为中心学校通常位于较近的乡镇所在地。无论学校是寄宿学校还是走读学校都提供了学校位置的信息,因为寄宿学校更有可能远离偏远的村庄,更接近乡镇或县城。GSCF的三波调查都询问了校长们正规教师和合同制教师的月工资情况。我们使用学校普通教师每月平均工资的日志来衡量教师的工资。

其次,我们关注两个教师素质指标:教师专业等级和教师评价分数。先前的研究证明了中国独特的教师质量评估体系及其与晋升和工资的联系(Adams 2012;Chu等人2015;Karachiwalla和Park 2017)。研究表明,教师专业等级提供了大量关于教学质量的信息,这些信息独立于教师的教育背景和教学经验(Adams 2012;Chu等人2015)。此外,教师更高的年度评估分数与学生测试分数和教师花在教学上的时间数量相关(Karachiwalla和Park 2017)。在前人研究的基础上,我们采用教师专业等级和年度评价分数作为衡量教师素质的指标。

在公立中小学,教师有四个等级:三级、二级、一级和高级(最高)。基本工资主要由专业级别决定。教学经验和教师的教育背景也很重要。由于一个地区内可供一级或高级教师使用的名额总数有限,教师们不得不为晋升而竞争。我们生成了一个教师质量度量,如果教师的专业级别为1级或高级,则等于1,如果低于1级,则等于0。

年度教师评估以四分制进行:优秀、良好、及格和不及格。结果在促销决策中起着重要作用。在GSCF的第三轮测试中,教师们被问及他们从2003年到2006年的评估分数。这些答案提供了一个机会来检验教师调动是否被用来根据教师的表现奖励或惩罚教师。我们生成了四个虚拟变量:(1)优,优为1,否则为0;(2)好,如果好等于1,否则等于0;(3)传递,如果传递则等于1,否则等于0;(4) fail,如果失败等于0,则等于1,否则。

在我们的回归模型中,我们还控制了其他学校水平和教师水平的协变量。在学校层面,我们控制了学校设施、学生作文和教师作文。在个人层面,我们对教师特征进行了控制,包括性别、教育背景、继续教育、就业状况、教学经验、教师资格证书和教师初始就业情况。有关学校和教师级别变量的详细信息,请参见在线附录B。

表1为教师流动状态特征比较结果。第1、2和3栏比较了至少转学过一次的教师和留在同一所学校的教师。第4、5和6栏比较了换过不止一次的老师和换过一次的老师。总的来说,转学的教师更有可能是男性,拥有教师资格证的普通教师,但在进入教师行业时受教育程度较低。这些教师往往具有更多的教学经验、更高的专业级别和继续教育。此外,第一次在家乡以外地区工作的教师更有可能只搬一次家,但不会不止一次。

数据分析

我们采用OLS回归模型来检验学校水平因素与教师流动性之间的关系。

(1)

其中,离校教师比例i为t的浮动;地点和工资是利益变量;的值是学校层面的控制变量。由于县(区互换使用)是农村地区教育管理的主要单位,我们引入了县级固定效应,以获取与学校水平特征和教师流动有关的县级未观察到的因素。此外,我们还纳入了波动固定效应,以控制波动相关的未观察变量,这些变量可能对所有学校的教师流动性有相同的影响。

接下来,我们采用Cox回归模型进行生存分析,以检验教师专业等级和年度评价分数对教师流动性的影响(Cox 1972)。生存分析被广泛应用于公共卫生、生物学和社会学领域。一些关于教师劳动力市场的研究已经采用了这种方法去调查教师流动性(Adams 1996;Cowen等人2012)。这种方法将教师视为权利审查,因为当数据收集结束时,他们仍在学校教书。用线性回归分析生存数据的问题是因变量分布的假定正态性

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