Page 111 - 《社会》2022年第2期

社会·2022·2

动状态 （“本省非流动”“省内流动”“跨省流动”）。 家庭层面的变量包
括：家庭同住状况（“父母都在家住”“只有母亲在家住”“只有父亲在家
住”“父母都不在家”）、父母的婚姻状况（“未婚、离异、丧偶”=0，“已婚”
=1）、是否与祖父母或外祖父母同住（“不同住”=0，“同住”=1）、家庭经
济 状 况（“困 难 ”“中 等 ”“富 裕 ”）、父 母 最 高 教 育 程 度（年）、 父 母 职 业
（“政企事业单位领导干部”“专业技术工作人员”“服务业人员、职工和
工人”“农业工作人员”“个体工商人员”“退休、无业及其他”）。 在父母
家庭教育互动层面， 分析模型考虑 了 众多 因 素 ， 包括 父 母 教 育 期 望
（年）、父母子女交流互动（潜变量因子分析）、父母教育监督（潜变量因
子分析）、父母是否辅导功课（“否”=0，“是”=1）、父母是否参加家长会
（“否”=0，“是”=1）、父母与教师交流频率（潜变量因子分析）、学生与教
师互动（潜变量因子分析）、积极的同辈影响（潜变量因子分析）和消极
的同辈影响（潜变量因子分析）。其次，模型中学校层面的变量包括是否
就读寄宿学校（“非寄宿学校”=0，“寄宿学校”=1）、学校类型（“公立学
校”“民办学校”“民办打工子弟学校”）、学校本县区排名（“中等以下”
“中等”“中等以上”）、学校所在地区（“市或县城”“边缘城区或城乡结
合部”“乡镇或农村”）和学校里学生参加课外补习的比例。
（三） 分析方法
数据分析分为四个部分。
第一部分为描述性分析。 将个体、家庭、学校等背景变量按照课外
补习的参与情况进行描述统计分析， 着重探究参加和未参加课外补习
的群体在背景因素上的差异是否统计上显著。
第二部分为课外补习倾向值模型分析。 该分析探究个体、家庭、学
校等层面的因素对课外补习倾向性的影响。 基于 Logistic 回归模型（见
公式 1），令 d i =1 表示“学生参加课外补习”，d i =0 表示“学生未参加课
外补习”。 对于每个样本中观测到的学生来讲，其课外补习倾向值便是
该 Logistic 回归模型下的预测概率（Rosenbaum and Rubin，1983）。基于以
往研究，本文的课外补习倾向值模型加入个体、家庭、学校等层面的众
多可观测变量，并充分考虑变量间的非线性关系，以提升对倾向值预测
的可靠性。
k
K
p （d =1｜X） = 移茁 X #
P i=log i （1）
1-p（d =1｜X） k ik
i k = 0
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