一、问题的提出

近年来，中国学校中出现了所谓的“阴盛阳衰”现象，女生的平均成绩普遍好于男生，成绩的性别差异越来越明显。许多媒体对此进行了报道，比如《教育中国》刊登了《中国高校“阴盛阳衰”现象严重，女生比例不断上升》一文，¹文章指出，2008年，厦门大学的女生比例约为51%，已经开始超过男生；2011年，厦大4904名本科新生中，女生占55.6%，比男生多了500多人。事实上，大学新生的男女比例差异其原因可以追溯到更为基础的教育阶段，如高中、初中甚至小学阶段男女生在学习成绩上的差异。男生在各科学习成绩上低于女生的现象，从基础教育开始并逐渐向高等教育蔓延，这就是引人关注的“男孩危机”。这一概念最早由孙云晓、李文道两位青年学者提出。²

国际学生评估项目PISA(Programme for International Student Assessment)³对35个国家的研究结果显示，女孩在所有教育评分上都高于男孩，这说明“男孩危机”在国际上同样是被热切关注的现象。2009年6月，联合国教科文组织统计研究所的数据显示，在被调查的148个国家和地区的高等教育阶段的学生中，有104个国家和地区的女生比例超过50%，而超过60%以上的有27个。⁴经济合作与发展组织(OECD)统筹的学生能力国际评估计划报告也指出，“21世纪的基本国民教育，更要关注的是男生的受教育问题”，欧美一些国家甚至还提出了“拯救男孩计划”。

但国内学者对于中国是否实际存在“男孩危机”这一现象仍然存在争议，尤其是在青年研究领域。李文道等学者(李文道、孙云晓，2012；李文道、赵霞，2010)引用实证数据支持“男孩危机”存在的说法，并提出了“因性教育”等“拯救男孩”的建议。徐安琪(2010)则指出，“男孩危机”是个危言耸听的命题。她认为，多数国家和地区都存在女生拥有优秀学业成绩和较高升学率的现象，以男生学业成绩的落后作为衡量“男孩危机”存在与否的标准，并由此判定“男孩危机”的存在是一个伪命题。周松青(2010)认为，关于“男孩危机”是否存在的判断缺少一个统一的形式标准，在评价中容易被放大。他指出，实际存在的是男女生共有的教育危机问题，而不是单独的“男孩危机”。肖富群(2010)则以女生在就业中相较于男生的劣势地位作为依据，指出现有秩序仍是男强女弱，认为“男孩危机”并不存在。方刚(2010)从性别平等角度出发，指出“拯救男孩”这样的观念体现的是传统的男权主义，违背国家提倡男女平等的基本国策，更与世界范围内倡导女性参与的理念相冲突。

虽然本研究并不直接探究在教育获得的结果或其他方面上的“男孩危机”问题，但国内外学者关于“男孩危机”的讨论起源于学校过程中男女生在学习成绩上的性别差异，表明这是个值得研究的问题。因此，本文将主要分析在不同学校、不同人群中，这种学习获得的性别差异是如何造成的，即不考虑学生将来的职业生涯和职业领域，仅就初中阶段学生学业获得的情况讨论男生成绩落后的现象。换而言之，男生在学习成绩上差于女生的现象是否真实存在，这种现象是否会因学校环境的不同而不同？是什么因素导致男女生在学习成绩上的差异？对于这些问题的回答将有助于我们对是否需要以及如何“拯救男孩”提出合理的依据。

二、文献回顾与研究假设 (一) 男女生受教育机会不平等

受教育权利的不平等一直是社会分层与社会不平等领域研究的重点，这种不平等的讨论多指向城乡差异或社会阶层地位的差异所导致的教育机会、教育过程和教育结果的不平等(刘精明，2000；李春玲，2003；方长春、风笑天, 2005, 2008)。教育领域中关于性别差异的现有文献主要是关于教育机会的男权主义现象随着社会发展是否弱化的研究。周小李(2007)通过梳理2000-2006年关于教育性别不平等的研究指出，性别不平等在教育领域表现为三个方面：一是教育机会的不平等。他认为，不管将“教育机会均等”的标准定位在义务教育的入学率或成人教育的扫盲方面，还是将其定位在接受更高程度的教育机会等方面，女生都处于相对劣势地位。二是教育过程的不平等，如教材和课程中存在的性别歧视、在教学互动过程中教师的互动频率和对象都更倾向于男生等现象。三是教育结果的不平等，即女生在就业领域的获得普遍低于男生。

不可否认，由于社会总体水平的提升，社会范围内对男女平等观念的提倡，计划生育政策的实施和严格执行，女生受到的教育不平等正在逐步减少，尤其是在受教育机会方面。叶华、吴晓刚(2011)的研究指出，国家促进男女平等政策和计划生育政策的实施，通过影响家庭对子女教育的投资方式，缩小了性别间的教育差异，从而使得教育的性别不平等呈现缩小的趋势。方长春(2009)通过构造性别平等指标GPI(Gender Parity Index)，利用2005年全国人口1%的抽样调查资料分析指出，由于均衡男女受教育机会的政策的完善，男女之间的受教育差异正在逐步缩小。

国内现有研究多采用定量分析方法，以被调查者最终获得的受教育年限作为教育获得的测量，探讨影响教育获得的结果是否存在性别差异，研究教育获得性别不平等的发展趋势，较少讨论和分析在学校过程中学生的学业获得是否存在性别差异，而毫无疑问，学校过程是个人社会化的重要阶段。

(二) 学校环境、同伴群体对学业获得的性别差异的影响

勒格维和蒂皮特(Legewie and DiPrete, 2012)通过研究德国的情况指出，在学校学习过程中的学习成绩获得存在性别差异。他们的研究发现，家庭社会地位对学生进入何种层次的学校具有重要影响，不同的学校环境对学生学习成绩的获得及其性别差异的形成有重要作用；而同一个学校、不同的同伴群体会对学生学业获得存在显著影响，且同样存在着性别差异。

家庭社会地位一直是探讨教育获得机制的重要因素。1966年，科尔曼(Coleman，1966)发表了基于实证数据形成的报告《教育机会之均等》，揭示了家庭社会地位对个人学业获得的重要影响，在社会学界和教育学界引起重大反响。之后，国内外许多学者的研究也指出，家庭背景对个人最终的教育获得具有重要影响(李春玲，2003；刘精明，2000；方长春、风笑天，2005；布尔迪厄，1997；Buchmann and DiPrete, 2006; Legewie and DiPrete, 2009)。

在《教育机会之均等》报告发表后的20年，人们认为学校效应远不如家庭资本重要，学校不是理想概念中社会资源的再分配机制。汉努舍(Hanushek, 1989)的研究发现，当控制了学生家庭背景之后，一般意义上衡量教师和学校质量的指标，如学校投入、教师教育水平、经验等与学生的学业获得不存在系统相关。但是，随着学校系统的改善，这种观点已经有所改变。新近研究指出，学校资源和学生的学业获得有正相关关系(Greenwald et al., 1996)，且教师质量也是学生学业获得的重要指标(Jennings and DiPrete, 2010)。结合经验，各个学校的基础设施环境、师资力量、课程设置以及生源、学习氛围和文化环境等都是不尽相同的，而这些对每个学生的学业获得具有重要影响。可以说，从小学到大学，甚至包括幼儿园，学校常常因其所提供的各种教育资源存在质量方面的差异而被人为地划分出等级层次，因此说，学生学业获得是存在学校效应的。

但关于学业获得的性别差异是否也存在学校效应则存在争议，只有少数学者考察了学习成绩性别差异的程度在不同学校之间的分布。玛奇等人(Machin et al, 2005)认为，学校环境对学业获得的影响不存在性别差异，但德国学者德瑟尔等人的研究结果表明，在不同学校，学习成绩的性别差异程度存在显著不同(转引自Legewie and DiPrete, 2012:466)。勒格维和蒂皮特(Legewie and Diprete, 2012)赞同科尔曼所说的学校能像家庭那样提供一个学习导向型的学习环境，从而激发学生学习，但认为这种环境的影响过程是存在性别差异的，男生能够比女生获得更多的激励，究其原因是因为男女生在所在环境中建构了性别特征，这种性别文化能够影响男女生之间的互动以及对学习的不同态度和方法(Howe, 1997)。男生竞争意识较强，对所在环境的敏感性比较高，而女生则较少受到这种影响。因此，总体而言，在差学校中，男生因为受到非学习导向的环境影响较大，所以成绩比女生落后，而在好学校中，学习导向氛围比较浓厚，男生能受到更多的激励，因此学习成绩与女生的差距会较小，甚至比女生好。根据上述讨论，本文提出假设1：

假设1：在差学校中，男生学习成绩落后于女生的现象比较明显；而在好学校中，这种学习成绩的性别差异不存在或者不明显。

不同的学校效应产生于该校投入的教学资源以及在学校内部形成的文化环境，后者的形成一部分取决于学校的规章制度，另一部分则取决于学生群体中形成的文化，即同伴效应(peer effect)。

科尔曼(Coleman, 1961)认为，家庭社会资本是学业获得最重要的决定因素，但他同时也指出，班级同伴群体如果拥有更多的社会资源和种族融合度，学生的学业获得就能有所提高。基于对美国芝加哥地区10所中学学生的研究，科尔曼发现，同伴关系对青少年的社会参与、领导力及团体身份等具有强烈影响，而且同伴的认同比父母与老师的认同对青少年而言更为重要，因此他认为，学生的社会组成与学生学业获得及个人背景的关系远远大于学校的其他因素。这种相关背后的机制是文化，拥有较强学习动力和来自较高社会经济地位的学生群体更容易形成学习导向型的环境，同时有利于老师的教学过程。而同伴群体的效应，主要是利用学生的平均社会经济地位组成进行测量，它对学校文化和学生学业获得具有重要影响(Crosnoe, 2009)。

国外其他学者针对同伴效应的研究，多是以定量研究方法检验并肯定了同伴效应在塑造教育成就和学业获得中的作用。日门(Ream, 2003)对墨西哥裔美国青少年的研究表明，同伴社会资本是提升中学生学业表现的有力支持与资源。亚伯夫(Ryabov, 2011)使用多层模型，以同伴社会网络(peer network)的平均成就来测量同伴社会资本，在学校层面和个体层面测量了同伴效应，是一项针对所有种族的教育成就与学业获得的预测。他的研究结果揭示出，处于隔离的同伴社会网络的学校的学生会比处于整合的社会网络的学生的学业获得与教育成就要好。同伴群体的网络指数和学校的种族构成被认为可以显著预测教育成就和学业获得，同伴群体的社会经济地位在学校层面是最显著的变量。

国内研究同伴效应与学业获得间关系的重点主要是同伴关系在青少年社会化过程中的重要性及其影响机制。陈亮、于凤杰(2009)指出，新近的研究开始重视同伴群体对个体发展的重要性。谭莉(2007)指出，同伴群体是社会化过程的一个重要机制，且具有关系平等性、交流开放性和交往互动性的特点，对青少年行为规范和生活目标的社会化具有重要影响。在社会化过程中，青少年在与同伴的互动中形成自己的亚文化，确立自己的理想、价值取向并为之奋斗。龙君伟等人(2004)在讨论同伴学习环境及其作用机制时，将同伴学习环境分为“指导性学习环境”和“泛化性学习环境”。“指导性学习环境”是指由教育者为促进学习而建构的通过同伴之间的相互作用来提供支持性与建设性氛围的环境，这种环境通过惰性知识的激活、认知冲突和合作建构等机制发挥作用；而“泛化性学习环境”的特点是学生通过观察获取内隐的信息，比如非正式群体中的价值观、态度等，这种学习环境随处可见。在泛化性学习环境中，同伴群体在日常生活中形成的非正式群体，反映并影响着学生的行为、态度和价值观等，通过同伴之间的社会性比较、反馈及观察学习三种作用机制而产生积极或消极影响。

总的来说，同伴群体往往会形成自身独特的文化环境，影响学生的态度和行为等，从而影响到学生的学业获得。福曼(Furman, 1985)等人将个体不同类型的关系所能提供的不同社会支持功能概括为8种，其中包括肯定价值。肯定价值是指自我的能力得到他人的证实或肯定，它能够影响自我的发展。在学生群体中，当同伴赞赏学业获得与父母和教师的奖励机制一致，学生将获得更多的学习激励，形成更积极的学习态度，投入更多的精力于学习之中；而当同伴群体趋向于认同其他行为(尤其是抗拒学业的表现)，学生往往会减少学业投入，学业获得也会更少。因此，同伴认同对于个体具有重要意义。

这种同伴群体的效应对男生的影响相较于女生会更明显(Legewie and DiPrete, 2012)。一般而言，男生更活跃且更容易分心，同时也更具竞争意识(Francis, 2000; Howe, 1997)。莫里斯(Morris, 2008)在他的田野调查中指出，学校中存在的学习成绩的性别差异，其可能的原因是男生受群体中认同不努力学习的文化氛围影响较大，而女生则较少受到这种影响，能够较好地完成学业任务。

本研究将学校过程中学生学业获得的同伴效应的主体界定为同一个班级环境中的学生群体，依据前述文献，以班级学生社会地位组成的平均值作为测量同伴群体社会组成的指标，班级平均社会地位值越高，表示同伴群体社会组成的得分越高，而同伴群体社会组成的得分越高，学生的学习成绩也应该会越高，且这种影响对男生的作用可能会大于对女生的作用。由此，本文提出假设2：

假设2：在班级内部形成的同伴群体的平均社会地位对学生的学习成绩存在正相关的影响，且这种影响对于男生的作用大于女生，即影响存在性别差异。

假设2.1：在控制其他变量不变的情况下，班级平均社会地位越高，学生的学习成绩越好。

假设2.2：在控制其他变量不变的情况下，班级平均社会地位对学生成绩的正相关影响在男生群体中的作用要大于女生，即随着班级平均社会地位的增加，男女生之间的学习成绩差距缩小。

前述文献中提到，同伴群体的作用是通过形成同伴群体的文化环境来影响学生的认知、行为和态度，从而影响到学生的学习成绩。同时，班级环境造成的男女生学习成绩上的差异很有可能是由于在相同的同伴群体中，男女生在认知、态度和行为方面受到的影响不同而造成的。我们可以把学生对男女生之间在学习能力方面差异的认知、是否自主积极上学的态度和具体的学习行为作为中间变量，检验同伴效应在这三个方面是否也会造成影响以及这种影响是否存在性别差异，并检验这三个测量指标与学习获得的关系。就此，本文提出假设3：

假设3：班级平均社会地位对学生学习成绩的影响所存在的性别差异主要是通过影响男女生的认知、态度和行为而发生作用。

假设3.1：在控制其他条件不变的情况下，班级平均社会地位越高，学生的认知、态度和行为得分越高。

假设3.2：在控制其他条件不变的情况下，班级平均社会地位越高，男女生在认知、态度和行为方面的得分差异越小。

假设3.3：在控制其他条件不变的情况下，学生在认知、态度和行为方面的得分越高，学习成绩越高。

假设3.4：在控制其他条件不变的情况下，学生在认知、态度和行为方面的得分越高，男女生之间的学习成绩差距越小。

三、数据、变量和方法 (一) 数据

本次研究采用的是由国家社会科学基金“城市、农村、流动人群的社会差别的形成与再生产”项目所收集的数据。该项目以在广州市就读的初中生群体作为研究对象。广州是一个大型移民城市，其学生群体包括流动青少年和城市青少年。流动青少年主要源于民办学校，城市青少年则集中在公立学校，因此，调查有针对性地选取了广州市三个区七所学校(三所公立学校、四所民办学校)中的七年级、八年级学生。七所学校包括位于广州市越秀区的一所重点公立中学，位于荔湾区的一所普通公立学校、一所全日制公办外国语中学、一所新型的公有民办外国语学校，以及位于天河区的三所农民工子弟学校。其中，位于越秀区的重点公立中学(学校A)由于每个年级有12个班，班级数比其他学校平均班级数多一倍，因此每个年级只抽取了总班级数目(12个班)的1/2，即以随机方式抽取6个班级号码，两个年级共抽取12个班，被抽到班级的全部学生均参与调查。其余六所中学的七年级、八年级共60个班级的全部学生都参与调查。抽得的样本状况如下：

调查主要通过结构式问卷和标准化测试的方法收集数据，采用跟踪调查的方式，于2011年3月正式开始，2012年6月结束，历时三个学期，每学期进行一次调查，目前已完成了三波问卷调查的数据收集、录入和清理工作。调查在第一阶段共回收有效学生问卷3 233份，本次数据暂只使用第一次收集的数据进行分析。

学生问卷测量了学生个人在认知、态度、行为和学术上的表现，学生对于学习的能力、动力和机会，以及学生在学校、家庭、社区中的结构性和关系性因素。伴随每一次调查的进行，都会有一次七所学校统一的标准化数学测试。数学成绩的标准化测试方法为：七年级和八年级各用一套统一的数学试卷，在七个学校进行测试，由数据项目组成员作为监考人，统一考试时间，保证学生在条件相对一致的环境下进行测试，最后由项目组成员进行阅卷和分数统计。

(二) 因变量

在人们的一般期望中，男生的数学成绩会比女生好，而语文、英语等成绩相较于女生会差一些，教育学领域的不少研究也指出，女生由于感觉、思维、记忆等心理品质的原因以及传统的期望而在理科学习上差于男生，且这种情况到高中以上阶段比较明显(刘仁云、赵胜文，2003；谈悦华，2006)。而本文主要研究的是初中阶段男生学习成绩相对于女生较差的现象，因此选用数学成绩作为依据，讨论男生在拥有较高期望的学科上的成绩是否也落后于女生，这在某种程度上也许更能说明问题。当然，选用语文或英语成绩或许更突出男生成绩的落后，但是，我们无法据此猜测造成男女生各个学科成绩的性别差异的机制是不一样的。另外，由于数学测试有着较为客观的评判标准，可以避免英语、语文等文科主观题测试过程中个人偏好所造成的误差，同时，数学成绩也最容易量化和测量，因此，数据只收集了学生的数学成绩，我们将其定为本次分析的因变量。

(三) 自变量 1. 个体/家庭因素测量指标

(1) 性别。本次研究的核心变量之一，其中男性=0，女性=1。

(2) 户籍。其中农村=0，城市=1。户籍制度作为中国特有的现象，反映了学生的城乡身份，在研究学生的学业获得中具有重要意义，是重要的控制变量。

(3) 父亲的受教育年限。将该类别变量重新编码为连续变量，即教育年限：小学及以下=6、初中=9、高中=12、中专技校及职高=11、大专或大学本科=16、研究生及以上=19。在学生问卷中，由于学生自身对家庭经济条件的了解相对较少，如家庭收入、父母职业的分类等都难以给出确切的填答，所以我们选取父亲的受教育程度这一相对可靠的变量作为对学生家庭社会地位的测量。不可否认，家庭社会地位在很大程度上是与父亲的教育程度相关的。

(4) 年级。模型的控制变量之一，其中七年级=0，八年级=1。

(5) 班级平均父亲受教育年限。根据文献，同伴群体的社会组成对于学生学习成绩具有重要影响，而每个学生的社会组成都是以父亲的教育年限作为测量的，因此，在本文的数据分析中，都将以班级平均父亲受教育年限作为同伴社会组成的衡量。

(6) 班级平均父亲受教育年限和性别的交互项。为了检验同伴效应对数学成绩产生的影响是否存在性别差异，设置了性别和班级平均父亲受教育年限的交互变量。

(7) 认知量表。关于男女生能力差异认知的4分同意量表(非常不同意、不同意、同意和非常同意)，题目包括男生更擅长理工类学科、女生更擅长文史类学科、女生不适合体育项目等共计6小题。通过重新编码使得量表中的每个小题具有同向性(分越高越趋向于男女平等)，然后加总成为认知测量。

(8) 态度量表。对上学态度的测量的4分同意量表(非常不同意、不同意、同意和非常同意)，包括上学是因为有趣、上学是因为没有其他事情可做、上学是因为别人上学我也上学等共计9小题。同样，通过重新编码使得量表中的每个小题具有同向性(分越高越趋向具有积极的上学态度)，然后加总成为态度测量。

(9) 行为量表。对学习行为的测量的4分同意量表(非常不同意、不同意、同意和非常同意)，包括课前预习、上课认真听讲、下课复习等共计7小题。同样，通过重新编码使得量表中的每个小题具有同向性(分越高越趋向具有良好的学习行为)，然后加总成为行为测量。

2. 学校层次测量指标

学校的代码。不同学校之间的成绩存在差异是本研究的假设之一。本文给不同的学校赋予不同的代码以区分学校的固定效应，体现不同学校环境对学生学习成绩的基本影响。

(四) 数据预处理：缺失值的多重插补

在社会调查数据的收集过程中难免会出现数据缺失，而缺失数据容易造成在原数据上进行统计分析的效率偏低或结果偏倚，因此在进行统计分析之前往往需要对缺失值进行处理。常规的缺失值处理方法包括删除法和插补法。删除法，即直接删除包含缺失值的个案。但如果数据不是完全随机缺失的，这种方法也可能会造成分析结果的偏倚。插补法则是指，根据一定的准则，用合理的替补值代替原数据的缺失值(金勇进、朱琳，2000)。合理有效地插补能够使替换值最大可能地接近原有的缺失值，帮助我们调整并构造完整的数据集，从而有效减少由于数据缺失可能造成的估计偏差。

插补法包括单一值插补法和多重插补法(multiple imputation)。单一插补法常见的有均值插补、中位值插补、极大似然法插补等，但单一插补法容易低估变量的方差，造成数据分布的改变。为了弥补这种不足，鲁宾(Rubin，1987)提出了多重插补法，后来经过学者们的不断完善得到了很好的发展。不过，由于这种方法需要计算多个插补值，占用更多计算机内存，而且数据处理工作也很麻烦，因此在国内的研究中较少使用。多重插补法，从根本上而言是一种模拟方法(金勇进、朱琳，2000)，它的逻辑是根据一定的法则，为每个缺失值计算m个插补值(m>1)，由此产生出m个不含缺失值的数据集。继而，分别对每个不含缺失值的数据集使用同样的方法处理，并得到m个处理结果，综合这些数据的处理结果，实现对目标变量的估计。

本研究采用多重插补法对缺失数据进行处理，其中m=30。在R软件中进行30次模拟插补，每一次插补都能得到一个完整的数据集，利用完整的数据集进行统计分析，储存分析结果，取其平均，形成对模型的评估。

(五) 样本和基本变量描述

为了更直观地对比多重插补前后数据的区别，我们在变量分布基本情况表中呈现插补前的原始数据和插补后的完整数据的情况(参见表 3-表 6)。⁵

(六) 分析模型

结合文献资料和经验事实，我们采用学校固定效应模型(school fixed-effect)对数据进行分析。因为需要检验班级同伴群体对成绩的影响及其性别差异，所以模型纳入了班级层次的学生平均社会地位得分、性别及其交互项，另外还加入了个体和班级层次的控制变量。因此，我们将研究模型设定为：

$ \begin{array}{l} {y_{ijk}} = {a_j} + r{\left({{\rm{female}}} \right)_i} + \theta {({f_{{\rm{eduComp}}}})_k} + \delta ({({f_{{\rm{eduComp}}}})_k}*\\ \;\;\;\;\;\;\;\;{\rm{femal}}{{\rm{e}}_i}) + {X_i}{\beta _2} + {\mu _k}{\beta _3} + {\varepsilon _{ijk}} \end{array} $

其中，i、j和k分别代表不同的个体、学校和班级，α_j表示各个学校的固定效应，而X_i、μ_k分别代表个人和班级层次的控制变量。θ表示班级学生平均父亲受教育年限组成效应，δ表示这种效应在男女生之间的区别。利用这个模型，我们可以分析在控制了学校间观测不到的特征(学校的固定效应)之后，性别、父亲的受教育年限和班级同学的平均父亲受教育年限是否对学习成绩的获得具有显著影响，以及班级平均父亲受教育年限的影响是否存在性别差异。

四、数据分析 (一) 数据描述分析

七所学校男女生平均数学成绩的比较情况如图 1所示：

由图 1可以看出，不同学校之间，学生标准化测试的数学成绩存在较大差别，学校1、3、4的平均成绩比较高，学校5、6、7的比较低，学校2处于中间。对应实际的情况，学校1、3、4是学校资源和评价较好的学校，学校2虽然也是公立学校，但学风评价远不如学校1、3、4，学校5、6、7则是各方面条件比较差的民办学校。图 1的结果初步支持了学校固定效应的存在，肯定了分析模型的合理性。

进一步观察图 1还可以发现，平均成绩高的学校，也就是实际条件较好的学校，男女生之间的学习成绩的差距会相对较小，有的学校男生成绩甚至比女生高，如学校1。而在三所民办学校，即学校5、6、7和相对较差的公立学校2，男女生的成绩差距是比较大的。这初步支持了假设2，即男女生的成绩差距在差学校中存在，在好学校中则不存在或者不明显存在。

(二) 分班的随机过程

勒格维和蒂皮特(Legewie and Diprete, 2012)在分析德国的情况时提到，德国学生选择学校并不是随机过程，而是与家庭背景相关。为避免因分班的非随机性而质疑分析班级群体影响的合理性，首先需要检验学校内部分班过程是否随机。他们指出，德国第一阶段的教育中，学校内部的分班过程在划片范围内是随机的，而数据模拟的结果也显示，各学校内部的实际分班过程符合随机原则。

对比中国的现状，学生选择学校的过程同样没有遵循随机原则。方长春、风笑天(2008)两位学者指出，在国家推行义务教育的政策影响及社会整体发展水平提高的情况下，家庭阶层地位对于教育机会获得不平等的影响减小了，从整体而言，受教育机会趋于平等。但是，家庭背景好的人往往能够选择优质教育资源，其子女往往更有可能获得更好的教育机会。在中国，由于划片和择校机制，好学校所在区域的房价往往比较高，因此，能够进入好学校的学生通常是城市户籍或家庭背景比较好的。而相对较差的学校，尤其是民办学校则主要招收被身份制度阻挡在公立体制之外的农村户籍或外来城市户籍、低收入阶层的子女。家庭背景对于学生进入不同层次的学校有着较为直接的影响。

但是，随机分班的原则应当是适用于中国的情况的。国家明确规定，义务教育阶段不允许设置和区分重点班、平行班，不管是分配学生还是教师都应该遵循随机原则以达到公平效果。但因为本文的数据中没有关于家庭社会地位的较好测量(如SEI)，因此无法仿照勒格维和蒂皮特的研究进行随机分班的有说服力的检验。而在实际调研过程中，我们了解到，只有1所公立学校(学校A)根据入学成绩分了快慢班，这种根据学生成绩分班的方法属于自选择过程，与家庭背景无直接关系；另外一所民办学校(学校E)确实存在家长利用家庭经济优势让子女就读重点班的情况，除此之外，其他绝大部分学校遵循了随机分班原则。

结合现有制度规定和实际调研情况，我们可以认为，分学校的过程不是随机的，而学校内部分班的过程是随机的。因此，选用班级群体而不是学校群体作为同伴群体的界定可以减少由于自选择问题引起的对数据结果的质疑。

(三) 数据分析结果

我们首先以数学成绩为因变量做多层次模型的零模型检验，结果显示rho=0.398，即总变异中的39.8%是由于学校之间的差异引起的，说明数据具有高关联强度的层次结构，适合用固定效应模型分析。

接着，以数学成绩作为因变量，以性别、父亲受教育年限、班级平均父亲受教育年限以及性别和班级平均父亲受教育年限的交互作为自变量，以年级和户籍作为控制变量，以7个学校作为分层，进行固定效应回归模型的分析，分析结果为表 7的模型一。

表 7的结果说明，在控制其他条件不变的情况下，女生的学习成绩会显著比男生高18.34分(p < 0.01)，正好支持了假设1。同样，控制其他条件不变的情况下，班级的平均父亲受教育年限每提高一年，学生的成绩就会增加3.57分(p < 0.01)，支持了假设2.1；控制其他条件不变的情况下，班级平均经济地位每增加1分，女生的学习成绩会比男生低1.39分(p < 0.01)，即男女生之间学习成绩的差距缩小了1.39分，假设2.2同样得到了数据支持。模型一的结果支持了假设2。

表 8报告了以学生的认知、态度、行为作为因变量，放入性别、父亲受教育年限、班级平均父亲受教育年限以及性别和班级平均父亲受教育年限的交互作为自变量，以学生的年级和户籍作为控制变量进行固定效应回归的结果。

模型一的结果说明，在控制其他条件不变的情况下，女生在认知方面的得分比男生低1.217分(p < 0.1)，即女生更认同男女生在学习能力上有差异的说法；但在控制其他变量不变的情况下，班级平均父亲受教育年限每增加一年，女生在认知上的得分就会比男生多0.13分(p < 0.05)，即越不认同男女生在学习能力上有差异的说法。

模型二的结果说明，在控制其他条件不变的情况下，女生的态度得分比男生高2.433分(p < 0.01)；在控制其他变量不变的情况下，父亲的受教育年限每增加一年，学生的态度得分就会增加0.071分(p < 0.01)；在控制其他条件不变的情况下，班级平均父亲受教育年限每增加一年，学生的态度得分就增加0.254分(p < 0.05)；在控制其他变量不变的情况下，班级平均父亲受教育年限每增加一年，男生的态度得分比女生多0.149分(p < 0.1)。

模型三的结果说明，在控制其他变量不变的情况下，女生的学习行为得分比男生高4.145分(p < 0.01)；在控制其他变量不变的情况下，父亲的受教育年限每增加一年，学生的学习行为得分就会增加0.086分(p < 0.01)；在控制其他变量不变的情况下，班级平均父亲受教育年限每增加一年，学生的学习行为得分就会增加0.292分(p < 0.05)，；在控制其他变量不变的情况下，班级平均父亲受教育年限每增加一年，男生的学习行为得分比女生多0.303分(p < 0.01)。

表 8的结果基本支持了假设3.1和假设3.2。表 9是把学生认知、态度和行为及其与性别的交互项这两组变量依次作为自变量放进表 7模型一中进行固定效应回归的嵌套模型的结果。

表 9中模型二的结果说明，在控制其他条件不变的情况下，认知得分每增加1分，学习成绩就会增加0.586分(p < 0.01)，即越认为男女生在学习能力上没有差异，学习成绩就越好。在控制其他条件不变的情况下，态度得分每增加一分，学习成绩就会提升0.533分(p < 0.01)，即学生上学态度越积极，学习成绩就会越好。在控制其他条件不变的情况下，学习行为得分每增加一分，学习成绩就会提高1.331分(p < 0.01)，即学生学习越勤奋，学习成绩就会越好。模型二的结果支持了假设3.3。

比较模型一和模型二的BIC结果可知模型二优于模型一。此外，还可以发现，性别与班级平均父亲受教育年限及其交互项均保留了显著度，但回归系数都变小了：性别的系数由18.34降为12.24，减少了6.14分；性别和班级平均父亲受教育年限的交互项的系数则从-1.390变为-0.982，系数的绝对值减小0.408。这说明，认知、态度和行为作为对学习成绩产生影响的中间变量，对于学习成绩的性别差异也具有一定解释力。

模型三新加入的三个交互变量中，只有态度得分与性别的交互项是显著的，即在控制其他条件不变的情况下，态度得分每增加1分，男生的学习成绩就会比女生高0.443分(p < 0.1)。其他两个交互项不显著，说明尽管认知和学习行为对学习成绩的影响是显著的，但这种影响不存在性别差异，假设3.4仅得到部分支持。而对比三个模型的BIC结果也说明，模型二仍是这组嵌套模型中的最优模型。

五、总结与讨论

数据分析的结果说明，班级环境对学生学习成绩的影响是显著的，且存在性别差异，这种差异来源于班级环境对男女生在认知、态度和学习行为影响上的不同，而认知、态度和学习行为对学习成绩有着重要影响，但这种影响基本不存在显著性别差异。

尽管在认知、态度和行为的测量上可能存在一定差别，但本研究对于广州市七所中学的数据分析结果基本上支持了勒格维和蒂皮特的研究结论。在广州市，男生学习成绩落后的现象多存在于较差的学校，可能的原因是男生对同伴文化的敏感度较高，相比女生更容易受到同伴群体的影响。当同伴文化认同学习成绩时，男生能从中获得更多的激励，而在一个学习环境较差的学校中，同伴群体不认同学习成绩时，男生更容易培养出一种反学校的态度和行为，相反，女生同龄群体则较少受到这种环境因素的影响。因此，在较差的学校里更有可能存在男生学习成绩落后于女生的现象。

定性访谈的资料也说明了这一点。其中，学校D的老师提到，男生群体中一旦热衷于某些运动就会容易分神，一下课或放学就去操场踢球，时间都花在运动上，学业成绩就会变差，所以需要引导他们以学习为主。学校E的老师表示，学生学习成绩差，根本不想学习，学校在学习行为上的约束也只是流于表面，在这样的环境中，学生要学好难，学坏很容易。所以，要减少男生学业成绩落后的现象，合理的方法应该是在男生群体中塑造积极学习的文化氛围，尤其是在学校环境较差的情况下，如何调动学生的学习兴趣，提高他们的学习投入度，端正他们的学习行为，而不是在教育过程中将资源分配倾向于男生，实行“因性教育”或是在学校内实行男女分班教育，因为这样的方法恰恰会加剧教育过程中的不平等。

注释：

1.引自中国网(2012-10-26): http://www.china.com.cn/education/xiaoyuan/2012-10/26/content_26914184_2.htm。

2.参见：《“男孩危机”:一个亟须关注的教育现象》，载《光明日报》(2009-12-20)。引自凤凰网：http://edu.ifeng.com/zhuanti/zhengjiunanhai/zuixin/200912/1210_9771_1577955.shtml。

3.国际学生评估项目是一项由经济合作与发展组织(OECD)统筹的学生能力国际评估计划。

4.参见联合国人口统计年鉴网站：http://unstats.un.org/unsd/demographic/products/dyb/dyb2.htm。

5.变量表呈现的插补后的数据是指30次插补后算出的平均结果，仅用于报告插补后的数据分布概况。实际模型分析过程是将每一次插补得到的完整数据集进行回归后再取平均值。