效率与公平:教育政策注意力的不均衡分配及其转变

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1、效率与公平:教育政策注意力的不均衡分配及其转变:本文以教育部《工作要点》为素材,运用文献计量方法,从政治行为的注意力分配及其转换的视角解读政策文本。研究发现,近30年来,我国教育政策对效率与公平问题的注意力始终呈不均衡分配状态,不同时代背景下政策的主要关注对象与突出性的政策目标密切相关;21世纪后,教育政策对公平问题的关注度迅速提升,政策话语中对效率与公平矛盾的处理发生了明显的变化。政治决策呈现出与决策背景相呼应的“语境理性”。  关键词:教育政策;注意力分配;教育部《工作要点》  :G64920:A:167

2、10169(2012)04013104政治决策总是在复杂背景中进行。按照政治学家布赖恩·琼斯的观点,个人和政治系统都同样倾向在不同的时间关注不同的问题。他认同西蒙的稀缺注意力概念和有限理性理论,并认为政策选择的变化来自于注意力的变化,注意力的变化又源于不同的决策语境。琼斯的决策制定模型提出了对政治行为新的理解。  文本不仅是信息承载之地,更是意义敞现之所。“文献文字的自然分布状态,携有语言的大量信息”[1](P244),而“在形成教育政策文本的过程中,教育政策主体往往把教育政策所表达的实质性内容隐含在

3、不同格式的合法化的文本之中”[2]。本文对以教育部《工作要点》为代表的教育政策进行文本分析,从政治行为注意力的分配及其转换的视角观察我国教育政策对效率与公平问题的注意力分配状况和不同时代背景下的政策变迁。  一、研究方法与信度效度检验  (一)研究样本  政策样本:1986年至2010年间原国家教委和教育部《工作要点》,共计25份。教育部(原国家教委)《工作要点》以年为单位,每年年初出台,不仅是全国教育工作主要状况的即时折射,更是国家教育主管部门在社会变迁和教育事业动态变化中及时发布的重要政策文件。  (二

4、)变量选择  效率与公平是人类生产生活中常常难以平衡的一对矛盾。近年来我国教育公平问题凸显,处理公平与效率的矛盾是我国教育政策制定中必须面对的问题。本文选择教育政策中的“效率”、“公平”问题作为变量,考察国家教育政策对两者的关注。  (三)研究方法及考评指标  “文本分析可以涉及词汇、语法、话语衔接和文本结构四个维度”[3](P75),词汇是构成文本的基本要素。通常情况下,话语陈述总是侧重于人们所关注的内容,用词的丰富与否可以折射出特定要素在文本中受关注的程度。本文提取《工作要点》中“效率”、“公平”这两组

5、变量的关键词①进行编码归类;再对每组变量中关键词出现的频率进行词频统计,计算出每年各组变量的用词量。由于各年《工作要点》长度不一,单个文本关于某项事务用词量的多少并不能直接反映其在文本中的重要程度。为了消除文本长度对用词量的影响,需要计算出每组变量的用词量占每年文本用词总量的百分比,用以表示该组词在文本中的累积覆盖率。累积覆盖率高,说明该年《工作要点》中对此项事务的内容分配较多,话语关注度较高;反之,说明《工作要点》中对此项事务的内容分配较少,话语关注度较低。通过累积覆盖率可以观察到该组变量在《工作要点》中受关

6、注度和《工作要点》关注点的发展变化。  中国地质大学学报(社会科学版)2012年7月第12卷第4期余源晶:效率与公平:教育政策注意力的不均衡分配及其转变(四)信度效度检验  1信度检验。提取的关键词能否反映变量特征关涉研究的可靠性。为保障研究质量,需对关键词的提取进行信度检测。为消除不同时间段政策内容的异质性对结果的影响,在进行信度检验时,以改革开放后至《中国教育改革和发展纲要》颁布,《纲要》颁布后至20世纪末、21世纪初为时间节点,对研究对象进行20%的分层随机抽样。研究者邀请同行专家共同编码,根据相同标准

7、分别独立提取各变量的关键词,检验CohensKappa一致性系数。  经计算,“效率”变量的信度系数为0801,“公平”变量的信度系数为0869。通常Kappa值达到080以上的信度较为可靠。本文两组变量的Kappa值均在080以上,且在001水平上具有显著性,表明两编码者间的一致性程度较高,编码具有研究所必需的信度,关键词提取较可靠。  2效度检验。效度是指测量结果对所要考察内容的反映程度。在关键词提取的可靠性得到保障之后,还需检测两变量用词在教育政策文本中是否存在结:本文以教育部《工作要点》为

8、素材,运用文献计量方法,从政治行为的注意力分配及其转换的视角解读政策文本。研究发现,近30年来,我国教育政策对效率与公平问题的注意力始终呈不均衡分配状态,不同时代背景下政策的主要关注对象与突出性的政策目标密切相关;21世纪后,教育政策对公平问题的关注度迅速提升,政策话语中对效率与公平矛盾的处理发生了明显的变化。政治决策呈现出与决策背景相呼应的“语境理性”。  关键词:教育政策;注意力分

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