我国教育机会不平等程度的测算、分解与政策设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71603029
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0407.教育管理与政策
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The program studies the inequality of opportunity for educational achievement in China from the respective of Equality of Opportunity (EOp) which eliminates the efforts, and investigates the fiscal policy for improving equality of educational opportunity. In the program, inequality of educational opportunity is defined as the inequality of educational achievement caused by circumstances such as family background including parental education, parental occupation, family income and Hukou, which is unrelated to personal effort and thus is unfair. It ought to be compensated by society. The program mainly researches the topics as follows: (1) using stochastic dominance approach to test the existence of inequality of educational opportunity; (2) using inequality index approach to measure the inequality of educational opportunity, and decomposing the total inequality into opportunity inequality and fair inequality caused by personal effort; (3) using regression methods to estimate the effects of circumstances on inequality of educational opportunity, and using Shapley value decomposition approach to identify the contribution to opportunity inequality of all kinds of factors; (4) designing the fiscal policy to improve equality of educational opportunity. The program is the first attempt to use EOp framework to analyze Chinese educational problem. It could provide more reliable public policy to improve equality of educational opportunity.
本课题基于机会平等(EOp)这一新视角研究剔除个人努力因素之后的中国教育机会不平等问题,探讨促进教育机会平等的财政政策。在本课题中,机会不平等定义为由个人不能控制的家庭背景(父母教育、父母职业、家庭收入和户籍)等环境导致的教育获得的不平等。这类不平等与个人努力无关,因而是不合理的,需要政策干预。本课题的研究内容包括:(1)使用随机占优方法检验教育机会不平等的存在性;(2)使用不平等指数方法衡量教育机会不平等的大小,并将总的教育不平等分解为机会不平等和与努力相关的合理的不平等;(3)使用回归方法估计环境对教育机会不平等的影响并使用夏普利分解方法分解各个影响因素对于机会不平等的贡献度;(4)促进教育机会平等的财政政策设计。本课题是将机会不平等的研究框架应用于国内教育不平等问题的首次尝试,为促进教育机会平等的公共政策提供更加可信的依据。

结项摘要

教育不平等已成为当今社会最受关注的问题之一。本课题主要研究教育机会不平等。教育结果的不平等,既受外在环境影响,也与个人努力相关。人们获得的结果与个人不能控制的环境无关,是机会公平的重要考量。与结果公平不同,机会公平方法剔除了个人努力因素对于结果的影响。本课题首先利用机会公平分析方法研究了收入机会不平等。发现,中国2013年机会不平等约占结果不平等的1/5;家庭收入和出生地是造成收入不平等的最主要因素;中等收入群体的收入机会更加不平等。然后,将机会不公平的分析框架运用到教育机会公平问题上,基于PISA中国2009和2015年数据,使用随机占优方法检验我国教育机会不平等的存在性,并用参数方法衡量个人努力剔除之后的教育机会不平等。结果发现:我国教育机会不平等指数约为0.002,其约占教育结果不平等的1/5;夏普里分解结果显示,家庭背景、教师数量和质量是教育机会不平等最重要的影响因素;从2009到2015年,教育机会不平等程度略有恶化,家庭财产成为影响教育机会平等的最重要因素。考虑到教育机会不平等并非中国独有,许多国家也存在类似的问题,我们运用跨国数据分析比较了包括中国等24个不同发展阶段国家的教育机会不平等程度,发现中国教育机会公平程度远高于世界平均水平。以MLD指数衡量的教育机会不平等指数,阿根廷高居第一梯队,其教育机会不平等指数超过25%;中国与意大利、法国并列第二梯队,教育机会不平等指数近20%。而芬兰、加拿大和墨西哥的教育机会不平等程度最低,MLD指数位于5-6%之间。最后,我们通过一个政策冲击——高校扩招政策来分析其对我国高等教育机会不平等的影响。结果显示:扩招政策显著提升了家庭背景较为弱势的子女进入大学(大专)的概率,降低了来自富裕家庭学生的相对优势。因此,高校扩招政策能够有效促进高等教育机会公平。扩招强度大的地区,扩招政策对于改善高等教育机会不平等的积极作用更强。但是,扩招政策对于家庭背景弱势子女进入本科甚至重点大学的作用则不显著。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
中国的收入机会不平等——基于2013年中国家庭收入调查数据的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    劳动经济研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董丽霞
  • 通讯作者:
    董丽霞
我国人口年龄结构与劳动收入份额变动的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    江西社会科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董丽霞;赵文哲
  • 通讯作者:
    赵文哲

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其他文献

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    董丽霞
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  • 通讯作者:
    陈宝元

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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