谁参与了英语课外补习？

[摘要]在“双减”政策下，重新审视课外补习背后的群体选择有助于学校了解学生发展需求，进一步完善课后服务体系。基于中国教育追踪调查数据，采用分层Logit模型分析了初中生参与英语课外补习的影响因素。研究发现，在学生个体特征方面，英语学习感知越不吃力的初中生参与英语课外补习的几率越高；在家庭背景方面，家庭文化资本越高的初中生参与英语课外补习的几率越高；在学校特征方面，就读学校排名靠前的初中生参与英语课外补习的几率更高。建议政府提高办学质量，均衡义务教育资源；教师开展协商性话语实践，提供个性化课后服务；家长减少教育焦虑，理性看待教育竞争和文化再生产。

[关键词]“双减”政策；初中生；英语课外补习；中国教育追踪调查；分层Logit模型

[中图分类号]G639.2[文献标识码]A[文章编号]1005-4634（2022）06-0001-07

1研究背景

在我国，课外补习也被称为“课外辅导”“校外补习”，学术上将其称为“影子教育”，是一种以“补差”或“培优”为目的，区别于学校主流教育之外的、非正规的、有偿的教育活动[1-2]。课外补习的参与对象主要是中小学学生，补习内容以学科知识为主[3]。2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》（下文简称“双减”），指出要全面规范校外培训行为，进一步减轻义务教育阶段学生的校外培训负担[4]。“双减”政策标志着国家对课外补习的监管力度达到了新的高度，同时，社会也逐渐将放学后看管的责任寄希望于学校[5]。在这样的背景下，重新审视课外补习现象，不仅有助于分析课外补习背后的群体选择和社会需求，更有助于学校进一步推行和完善课后服务，促进学生的发展。

在众多课外补习科目中，英语学科颇受学生和家长的青睐。英语作为国际交流应用中最为广泛的语言，已成为众多英语非母语国家的基础教育必修科目。在经济全球化的背景下，英语语言能力在生活和学习中的作用越来越大。然而，有学者发现，相较于语文、数学学习，初中生对英语学习的感知更为吃力，这一比例甚至超过了50%[6]。同时，随着家长、学校和社会对基础教育阶段学生英语能力的日益关注，英语顺势成为中小学生课外补习的主流科目，英语课外补习也成为英语全球化和市场化的重要推动力[7]。有学者对甘肃、湖南和江苏的827名学生开展调查发现，74%的学生参与了课外补习，参与课外补习的主要科目是英语，其次是数学和语文[8]。那么，什么样的学生有更高的几率参与英语课外补习呢？本研究将聚焦于“谁参与了英语课外补习”这一问题，基于大规模调查数据，使用分层Logit模型，深入分析英语课外补习参与的影响因素，以期为理解课外补习参与的群体选择、完善学校课后服务体系提供依据。

2文献综述

已有研究分析了学生课外补习参与的影响因素，但却较少聚焦于“英语”这一单独学科。在少有的英语课外补习研究中，学者们集中探讨了个体因素（包括个体特征和家庭背景）对学生是否参与英语课外补习的影响，但常忽视学校在其中所发挥的作用。

在个体特征方面，有研究发现英语课外补习参与受学生英语学习感知的影响较大。有学者对孟加拉国十年级学生开展的问卷调查显示，尽管接近3/4的学生并不认为参与英语课外补习有效，但出于一种“自我安慰”心理，他们还是选择去参与英语课外补习，以此来弥补自身校内英语学习的不自信，缓解同辈压力[9]。此项研究从主观情境出发，探讨了个体感知对决策制定的影响，但由于研究对象与我国学生存有差异，因而其结论是否适用于我国学生还有待进一步探究。有学者采用二元Logit回归模型分析了英语课外补习的影响因素，发现英语课外补习与学生是否为独生子女和其成绩水平密切相关[10]。此项研究采用CEPS大规模调查数据，但在分析数据时没有考虑数据的嵌套结构，忽略了学校内和学校间学生的差异性，因而其结论是否成立还有待进一步检验。

在家庭背景方面，有学者采用非随机抽样方法，对4所中学的八年级和十年级学生、家长进行问卷调查和访谈，发现学生在是否参与英语课外补习上存在着显著的城乡差异。城市家庭家长由于更能感知到英语能力对现实生活的重要意义，因而更倾向于让子女参与英语课外补习；认为子女英语学习面临挑战、班级规模过大难以保障子女学习进度的家长也更倾向于让子女参与英语补习[11]。这项研究采用混合式研究方法，深入探究了家庭因素对学生英语课外补习参与的影响，然而此研究并没有使用随机抽样方法，因而其结论的代表性有所不足。有学者采用CEPS追踪调查数据，探讨了家庭社会经济地位对初中生课外补习参与方式的影响[12]，此项研究基于大规模的调查数据开展，采用了传统的多元Logit回归模型，没有考虑数据的嵌套性，因此其估计结果是否准确仍有待进一步论证。

在学校特征维度，已有研究较少考察学校层面变量对学生英语课外补习参与的影响，但一些围绕整体课外补习参与的研究为本研究的开展提供了依据。有学者对6省市130余所学校展开调查，采用二元Logit回归方法考察了学校质量对学生课外补习参与的影响，发现学校质量越高，学生参与课外补习的几率越低。然而，有学者对此提出了质疑，基于CEPS数据的二元Logit回归分析结果表明，学校排名越高，学生参与课外补习的几率也越高[13]。造成此种分歧的一种可能原因是，两项研究在处理“学生—学校”嵌套数据时，均将学生个体和学校层面变量一起归并到学生层面进行回归分析，没有考虑学校之间的差异性，进而导致了回归结果的不准确[14]。

通过文献梳理可知，已有研究从不同维度出发，分析了影响学生参与英语课外补习的因素，为本研究的开展提供了坚实的基础。但已有研究存在以下不足：一是在研究数据上，已有研究多对个别学校学生开展调查，较少使用大规模调查数据，因而结论的推广性不足。二是在研究内容上，已有文献对我国初中生英语课外补习影响因素的研究不够全面，社会生态系统理论（theory of social ecosystems）指出，个体的选择与发展受到多重环境的影响[15-16]，因此，在探究初中生英语课外补习参与的影响因素时，也需要考虑个体因素和学校环境的综合影响。然而，已有研究由于调查数据所限，较少对这一点进行分析。三是在研究方法上，已有研究多采用传统回归方法，较少考虑学校之间的差异性。近些年，有学者开始通过分层回归方法处理嵌套数据[17]，这为本研究方法的选取提供了新思路。基于此，本研究将使用中国教育追踪调查数据，采用分层Logit模型来分析学生和学校两个层面因素与初中生英语课外补习参与之间的关系，以期得到更加准确的估计结果。

3研究设计

3.1分析框架

初中生是否参与英语课外补习受到个体特征、家庭背景和学校特征的共同影响，而学生从属于家庭和学校，这就构建了一个“学生—家庭—学校”跨层级数据。在处理跨层级数据时，若使用传统线性回归方法，将学校和家庭层面变量视为学生层面变量，可能会违背传统线性回归方法所要求的个体间随机误差项相互独立的前提假设。换言之，传统的线性回归方法认为所有学生都是相互独立的，但是，同一学校和同一家庭的学生由于受到相同学校和家庭环境的影响很难保证相互独立。此时，无论是将学校、家庭层面的变量统一归并到学生层面进行估计，还是将学生、家庭层面的变量统一归并到学校层面进行估计，都无法得到准确的结果。因此，为更好地拟合这一跨层级的数据，需要采用分层线性模型（Hierarchical Linear Model，简称为HLM），将传统回归方法中的误差项分解到学生、家庭和学校层面，使得误差项在不同家庭间和学校间相互独立。在本研究中，“学生—家庭”两层间的组内相关系数ICC<0.059，即英语课外补习参与在学生和家庭两层间不存在高度相关，因此本研究将学生个体特征和家庭背景变量一并归入“学生”层面，采用“学生—学校”两层模型对嵌套数据进行分析。考虑到因变量“是否参与英语课外补习”为二分变量，本研究将采用广义分层线性模型之分层Logit模型来开展研究。研究的分析框架图如图1所示。

3.2研究数据

本研究使用的数据来源于中国教育追踪调查（China Education Panel Survey，简称为CEPS）基线调查数据。CEPS基线调查开展于2013～2014学年，此调查采用多阶段概率与规模成比例的抽样方法从全国抽取了28个县级单位作为调查单位，然后从中随机抽取了112所学校、438个班级。共有19 487名初中生参与了此项调查，其中，男生有10 042人，占比51.53%，女生有9 445人，占比48.47%，七年级学生有10 279人，占比52.75%，九年级学生有9 208人，占比47.25%。删除本研究所有变量上的缺失值后，参与英语课外补习的初中生有4 479人，占比23.38%，没有参与英语课外补习的初中生有14 682人，占比76.62%。

3.3研究变量

本研究的因变量为是否参与英语课外补习，为二分变量。依据文献梳理结果，本研究的自变量主要从学生和学校两个层面进行选取。在学生层面，自变量又可分为个体特征和家庭背景两个维度，个体特征变量包括性别、户口类型、是否为留守儿童、年级和学生的英语学习感知；家庭背景变量包括家庭的经济和文化资本，具体的测量变量为家庭经济状况、母亲受教育程度和父亲受教育程度。在学校层面，自变量包括学校所在地区类型、学校在本县（区）的排名和学校类型。变量的具体设置与说明见表1。

3.4研究方法

本研究使用HLM6.08统计分析软件，采用分层Logit模型来探究个体特征、家庭背景和学校特征对初中生英语课外补习参与的影响。具体的研究步骤如下：首先，构建零模型，检验零模型中跨层级效果是否真实存在，即因变量初中生英语课外补习参与的学校间差异和个体间差异是否存在显著不同，若存在显著不同，则表明需要采用分层分析方法。本研究设定的零模型如式（1）～（3）所示：

层1方程：

Log[p/（1-p）]=ηij（1）

ηij=β0j（2）

层2方程：

β0j=γ00+μ0j （3）

其中，p为就读于j学校的初中生i参与英语课外补习的概率，ηij为初中生参与英语课外补习的几率，β0j为层1截距项，γ00为层2截距项，μ0j为层2误差项。在零模型检验通过的前提下，研究将在层1纳入学生层面变量，构建模型Ⅰ，考察学生的个体特征和家庭背景是否对其参与英语课外补习产生影响。具体而言，本研究设定的模型Ⅰ如式（4）～（6）所示，其中m取值为1～11：

层1方程：

Log[p/（1-p）]=ηij（4）

ηij=β0j+β1j（九年级）+β2j（英语学习感知）+β3j（男生）+β4j（农村户口）+β5j（留守儿童）+ β6j（母亲受教育程度高中）+β7j（母亲受教育程度大学及以上）+β8j（父亲受教育程度高中）+β9j（父亲受教育程度大学及以上）+β10j（家庭经济状况中等）+β11j（家庭经济状况富裕）+γij（5）

层2方程：

βmj=γm0 （6）

最后，本研究将学校变量纳入层2，构建模型Ⅱ，进一步考察学生和学校层面变量对初中生英语课外补习参与的影响。考虑到初中生的英语学习感知属于主观感受，其对学生是否参与英语课外补习的影响可能受到学校层面变量的调节，因此，本研究将学校层面变量纳入式（8），以增强模型的解释力。模型Ⅱ的层1方程与模型Ⅰ一致，层2方程如（7）～（9）所示，其中m取值为1或3～11：

β0j=γ00+γ01（公立学校）+γ02（学校排名）+γ03（学校地处市/县中心城区）+γ04（学校地处边缘城区及城乡结合部）（7）

β2j=γ00+γ21（公立学校）+γ22（学校排名）+γ23（学校地处市/县中心城区）+γ24（学校地处边缘城区及城乡结合部）（8）

βm=γm0（9）

4研究结果

4.1英语课外补习参与的校际差异

研究采用不添加任何变量的零模型来考察英语课外补习参与的校际差异。对“学生—学校”零模型的分析结果显示（表2），学校层面的随机方差为1.284（χ2=4 047.840，p<0.001），表明不同学校学生的英语课外补习参与存在显著差异。组内相关系数ICC=1.284/（1.284+0.973）=56.89%，大于0.138，表明初中生的英语课外补习参与存在较大的校际异质性，英语课外补习参与的总变异中有56.89%来自学校之间，43.11%来自学生之间。