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引论 扩张让位于结构(第2页)

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之间的结构性矛盾、地区间教育机会的巨大差异已经明显缓解,过去,被基本教育机会“供给—需求”

之间的巨大差异所“遮蔽”

的新的结构性问题又得以凸显,这些新的结构性问题包括以下几个方面。

}kt}1.教育经费的分配问题}kt}

虽然我国教育经费的总量还远说不上丰裕,但是,相对于20世纪90年代的巨大缺口,现阶段我国教育经费总体上已经能够满足基本要求,但是,教育体系在使用时的效率如何?

教育经费问题基本解决后,反而带来了更复杂的效率问题……

然而,“效率”

的标准,以及由此带来的使用效率测量问题,要比短缺复杂得多。

效率,针对生产过程或者教育过程,是指在既定成本下所能生产的最大产出量,寻求既定产出下的各种投入要素的最佳比例关系;效率还可以针对产出结果进行判断,现有的经费投入,是否改善了社会的整体福利,这实际上是制度效率,也是分配效率。

从技术上看,现有的指标体系擅长描述经费的增长趋势,是单一维度的变化趋势,可以和学生数联系,构成生均经费数,也可以考察各类经费支出构成的变化趋势,但是,由于缺乏相应的人口收入信息,以及省级以下数据的支出类别数据,现有指标体系不具备考察教育经费分配效率的功能及分析教育经费使用效率的功能。

}kt}2.优质教育机会的配置问题}kt}

有关教育机会配置,成为中国社会热点问题的,主要是优质高等教育机会的分配,以及基础教育阶段的择校问题。

优质高等教育招生指标的省际分配,已经成为中国社会一个特别敏感和热烈讨论的问题。

以重新制订招生计划的方式配置教育机会,虽然在技术上简单,但所产生的社会影响力巨大。

结合目前正在不断推进的中央和地方事权改革方向,应该将教育机会公平配置的分析单位,从国家层级进一步下放至省级和市级,使之与事权、财权的规定相匹配。

在中央政府保证基本教育机会公平的前提下,地方层面上的教育机会配置,应该积累充分的数据和证据去寻找现实的差异程度,以及监测差异的缩小或恶化情况,而不是以教育公平的原则作为操作标准。

教育机会公平是一个原则,操作标准需要奠定在更多的信息基础之上……

在基础教育阶段,大城市以极大的力度推行学区制改革,已经取得了显著成效。

择校,作为一个社会问题,其社会关注度已经下降。

利用“百度学术”

搜索,可以发现自2015年起,以择校治理为标题的学术文章已经基本消失。

过去三年的招生热点问题,由择校代之以民办小学、学区房价格和大城市非户籍人口入学问题。

从技术上看,优质教育机会的配置问题,需要依据学籍等带有学生背景的信息,加工成为合适的指标。

但是,到目前为止,我国的教育管理信息系统(EduentInformationSystem,EMIS)还是以教育机构为单位进行基础报表填报,从幼儿园到大学,每个教育机构按照一套报表体系向教育部报送。

在很长一段时间里,教育事业以增长和扩张为特征,这些报表体系也能够描述体系变动情况。

但是,随着教育事业进入稳定发展时期,需要对教育事业的内部结构进行监测和分析,EMIS的缺陷越来越突出,数据之间的关联性差,除报表涉及的几个截面数据外,基本上无法进行另外的结构分析。

}kt}3.教育机构内部的结构—功能问题}kt}

教育机构内部的结构—功能问题,可以是课程与教育教学方面的,如校本课程的开设数量,学校对国家课程的分层改革方式,学生在每个层次上的分布情况,等等;也可以是教学模式方面的,如未来学校或者智慧课堂的实施情况,走班制覆盖范围和实施效果,这些学校内部的表现情况。

现有的学校统计基表主要统计学校的资源情况,无法满足对教学过程进行描述的数据要求。

学校内部的结构—功能问题,还可以表现为学校内部资源配置情况。

专任教师在岗状况,学校教学、后勤和管理岗位配比,教师工资各构成部分与教师配比之间的关系,这些数据都能够在现有的统计数据库中,利用学校统计基表获得。

但是,我国教育统计数据的公布,仍然以省为单位汇总给出,这样,在汇总过程中,就消除了教育机构内部资源配置的基本信息,对于整体掌握学校内部教育资源的配置、监测教育经费和教师资源的配置效率是不利的。

学校内部的资源配置的分析逻辑,与政府行为分析存在很大差异……

目前,我国的一些大学也建立了和教育相关的综合性调查数据库,但是,这些数据是样本个体的教育数据,无法汇集成教育机构的调查数据,也无法对教育机构的运行情况进行统计分析。

行政管理部门所需要的监测数据,仍然主要依靠督导检查的方式获得,这是一种非常落后的数据采集方式,也难以确保督导数据的系统性和部门之间的分享。

如何利用常规数据搜集和分析,实现对教育机构的基本监管[2],让现场督导发挥其寻找问题和确定优质案例的作用,还有赖于教育督导体制的深化改革。

(二)新的结构性矛盾带来的技术难题

当改革开放进入第40个年头的时候,教育事业发展的主题由扩张转变为深化体制改革,政策的复杂性增加了,需要更具体、深入的以数据为基础的政策分析。

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