信息技术日新月异的当下，在线教育以其便捷性和灵活性，让知识的获取看似变得轻而易举，仿佛能跨越地域与阶层的限制，将教育资源平等地播撒到每一个角落。人们曾满怀期待，认为在线教育这一新兴模式能够成为填平教育资源鸿沟的有力工具，让教育公平不再是遥不可及的梦想。
然而，现实却给我们敲响了警钟。一项刊登于《中国经济评论（China Economic Review）》的前沿研究，以犀利的视角揭示了在线教育背后隐藏的问题。该研究名为《在线教育会加剧教育不平等吗？来自新冠疫情的证据》（Does online education magnify educational inequalities? Evidence from the COVID-19 pandemic），由中国人口与发展研究中心、上海对外经贸大学国际经贸学院以及中国人民大学劳动人事学院联合开展。研究结果令人震惊：经过在线教育的洗礼，高社会经济地位家庭的学生平均成绩竟比处于不利地位的学生高出 0.464 分，成绩差距更是扩大了 16.7% 。
联合国儿童基金会在 2022 年的全球调查中指出，在 138 个国家里，高达 91% 的国家都通过在线平台为学生提供教育。可诸多研究纷纷表明，在线教育并非解决教育公平问题的 「万能钥匙」，反而在实施过程中催生了新的隔离与不公平现象。尤其是在科技获取层面的不平等，在新冠疫情期间学校关闭的大背景下，被毫无保留地暴露出来，成为了在线教育发展道路上的一大阻碍。
那么，在线教育为何会在看似公平的表象下，暗藏着如此深刻的不公平因素？家庭社会经济地位在其中究竟发挥着怎样的作用？在线教育对不同学生群体的学业成绩又有着怎样复杂的影响？为了探寻这些问题的答案，《在线教育会加剧教育不平等吗？来自新冠疫情的证据》以新冠疫情初期中国中小学停课为拟自然实验，抽丝剥茧，深入剖析在线教育在 K-12 阶段学生中的成效差异及其背后的机制，力求为推动教育公平、完善在线教育政策提供科学依据与方向指引 。
现将该论文部分重点翻译为中文，供学习交流。
摘要：以新冠疫情初期中国所有中小学停课为拟自然实验，本文研究了在线教育对学生学业成绩的影响以及家庭社会经济地位（SES）在 K - 12 在线教育环境中的作用。我们采用双重差分法发现，在线学习对之前成绩好的学生有积极影响，对成绩差的学生有消极影响。进一步，采用三重差分法发现，与弱势学生相比，高社会经济地位家庭的学生在远程学习后平均绩点（GPA）提高了 0.464 分，即低社会经济地位和高社会经济地位学生的成绩差距扩大了 16.7%，这种影响在小学生和在线教育持续时间较长的省份更为明显。机制分析表明，高社会经济地位家庭通过培养孩子的学业控制点、提供信息通信技术设备以及增加学习时间来帮助孩子在在线教育中取得学业进步。
关键词：在线教育；社会经济地位；教育不平等；学业控制点
信息技术的发展促使在线教育成为重要的教育形式。然而，在分层的学校教育体系中，社会经济地位较高家庭的孩子在获取在线教育资源方面具有优势。高社会经济地位的家长能为孩子提供更好的电子设备、网络条件，并注重培养其适应远程学习的习惯和能力。在此背景下，在线教育与家庭社会经济地位的相互作用可能进一步加剧教育不平等。
本研究旨在考察在线教育对不同家庭背景的 K-12 学生学业成绩的影响及相关机制。具体关注三个问题：一是在线教育如何影响 K-12 学生的学业成绩；二是在线教育是否会扩大不同家庭背景学生的成绩差距；三是若成绩差距扩大，远程学习背景下教育不平等加剧的机制是什么。
通常，不可观测因素会同时影响个体学生的在线教育参与决策和学业成绩，使得分离在线教育的影响颇具难度。新冠疫情期间，2020 年春季学期中国所有学校停课，而学校是否提供在线教学由学校决定，不受学生个体控制，这为研究在线教育的影响提供了拟自然实验的契机。
在 2020 年中国家庭追踪调查（CFPS）中，针对家长的提问结果显示，不同社会阶层孩子在学校停课期间的学习损失可能存在差异。利用 2018 年和 2020 年两轮 CFPS 数据，研究发现在线教育使学业成绩两极分化，且优势学生在在线学习中比低教育水平母亲的孩子成绩提高更为显著。
本文与父母参与影响孩子在线教育学业成绩机制、新冠疫情导致的教育不平等、紧急远程教育对中国教育公平的因果影响等方面的文献密切相关。与以往研究相比，本文首次通过研究父母对孩子学业控制点的培养，为父母在在线教育中的作用提供了实证证据；利用 CFPS 数据探索了在线教育对学业成绩异质性影响的多个维度；使用个体层面的数据研究了在线教育对同一县内不同社会经济地位家庭学生成绩的因果影响，并以中国 28 个省级单位的样本，为未来在线教育发展提供更全面的参考。
新冠疫情于 2019 年 12 月爆发，2020 年春季中国所有在校学生经历停课，在线教育成为重要教学形式。2020 年 1 月 27 日，教育部决定推迟大中小学新学期开学时间，2 月 12 日发布《关于中小学延期开学期间 「停课不停学」 有关工作安排的通知》，全国性在线教育应用由此展开。
「停课不停学」 政策在各省份存在差异。经济发达省份积极响应，如北京整合教育资源支持学校开展在线教育；部分欠发达省份则因农村地区互联网接入率和移动终端拥有率低等原因，对不具备条件的学校不做强制要求，如云南、甘肃。
春季学期各省份停课时间不同。西部省份因累计确诊病例数较低且实施在线教育困难，开学较早；东部经济发达省份因有完善的在线教育方案，为保障学生健康安全，开学较晚。
学校对 「停课不停学」 的反应不同，在线课程形式包括观看骨干教师录制的视频和接受自己老师的直播授课。教师应用多种教学平台远程监督学生，学习形式和学科丰富多样。但农村和偏远地区部分学校因基础设施和教师能力不足，无法提供组织良好的在线课程。为此，中央和省级政府向学生免费提供远程学习资源，如国家中小学网络云平台及 27 个省级教育部门开设的电子学习平台。
此外，家庭提供的在线学习环境能力不同，也会导致孩子学习效率存在差异。低社会经济地位家庭难以提供高效的电子设备，而高社会经济地位家长能给予更多辅导。
（一）数据和变量
数据：数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS），该调查具有全国代表性，涵盖广泛信息。2018 年和 2020 年的 CFPS 是实证分析的主要数据来源，2010 - 2016 年的数据用于事件研究。
学业成绩：基于家长对语文和数学成绩的评价衡量孩子的学业成绩，将评价选项赋值后计算平均绩点（GPA）。使用家长评价成绩衡量教育表现，虽可能存在与家长期望相关的问题，但在控制家长教育期望等因素后，能在一定程度上反映相对排名，且结合了多次考试表现。同时，对原始学业成绩进行标准化，并使用客观变量年级排名进行稳健性检验。
处理状态：通过学生对学校是否提供线上课程的回答定义虚拟变量 Online，区分处理组和对照组。该定义强调学校是否正式提供在线课程，避免了教育需求方面的自我选择。
回归样本：对原始数据进行五步预处理，最终获得 5736 个观测值。统计数据显示，不同教育水平下在线课程提供率存在差异，平均提供率为 86.16%。治疗组和对照组在 GPA、学生特征、学校特征、家庭背景等方面存在不同程度的差异。
（二）实证策略
双重差分法：采用双重差分策略研究在线课程对 K - 12 学生学业成绩的因果影响。DID 模型控制了学校位置、学校年级、学校类型、寄宿、重点班、班级规模等学校变量，以及社区社会经济地位等因素，同时纳入省级特定趋势、县级固定效应和出生年份固定效应，并对标准误差在县级进行聚类调整。
广义三重差分法：引入虚拟变量 SES 区分高 SES 家庭和低 SES 家庭，构建广义 DDD 模型研究在线教育对不同家庭背景学生平均绩点的影响。选择母亲的受教育程度作为家庭社会经济地位的代理变量，通过事件研究方法评估平行趋势假设的可信度。
（一）基准测试结果
DID 回归结果显示，全样本中未发现在线教育对学业成绩有显著影响。但分母亲教育水平来看，母亲拥有高中文凭或以上学历的学生，在线教育对其学业成绩有显著积极影响；母亲受教育程度较低的学生，在线教育对其平均绩点有显著负面影响。DDD 模型结果表明，来自优势家庭、参加在线课程的学生比母亲受教育程度较低的孩子平均绩点高出 0.464 分，对应低社会经济地位和高社会经济地位表现之间差距扩大了 16.7%。
（二）识别策略的有效性
并行趋势假设：通过事件研究发现，2010 - 2016 年 Onlinei × dt × SESi 交互项的回归系数联合不显著，仅 Onlinei × d2020 × SESi 的估计值在 5% 的水平上显著不同于零，为并行趋势假设提供了证据。
排列检验：置换检验结果显示，随机分配母亲教育水平得到的安慰剂处理对学生学业成绩的影响系数分布集中在零左右，实际处理效应位于分布末端，p 值为 0.001，可拒绝实际处理效应为零的零假设，证明主要规范结果是由于家庭和学校教育差异所致。
自我选择问题：概率模型研究表明，学校特征是影响在线教育的显著因素，而个体因素和家庭背景因素的影响不显著，说明学校是否提供在线教育是教育供给方的决定，而非需求方家庭的自我选择。
（三）异质性效应
以往表现：根据疫情前学生的平均绩点将成绩分布分为五个五等分层，研究发现在线学习对前 20% 的学生效果显著积极，对后 60% 的学生效果显著消极，表明在线教育对初始表现不佳的学生造成更明显劣势。
教育阶段：剔除在 2018 - 2020 年间升学的样本后发现，不同家庭社会经济地位学生之间学术成绩差距的扩大仅发生在小学阶段，原因可能是中学生自主学习能力较强，而小学生更需要家长的指导和监督。
在线教育的持续时间：以 4 月 10 日为界划分在线教育持续时间长短的省份，发现开学时间晚且疫情严重、在线教育持续时间长的省份，家庭社会经济地位的影响更为显著。
（四）稳健性检验
学业成绩的衡量：对原始 GPA 进行标准化，以及使用最近一次考试的等级排名衡量学术成就，结果显示感兴趣的估计系数稳健。
替代规格：调整实证模型为有序概率模型、控制课后辅导、用年级固定效应替代学校等级、使用父亲的受教育年限作为社会经济地位的代理变量等，主要结果未发生显著改变。
混杂因素：控制大流行对父母工作稳定性的影响及相关交互项后，感兴趣的系数仍然显著为正，表明儿童学业成绩的变化并非由低收入家庭在疫情期间遭受的经济冲击造成。
（一）非认知能力
在线学习效果更多取决于非认知能力，如自我调节等。本文使用学术控制点（ALOC）衡量非认知能力，研究发现与贫困家庭相比，受过良好教育的母亲从 2018 年到 2020 年显著提高了孩子的 ALOC 平均分数 0.333。其中，「做事时集中注意力」 和 「完成作业后才玩耍」 等项目显著改善。进一步按年龄组分析发现，年龄越小，母亲教养对促进非认知发展的效果越显著。
（二）数字鸿沟
数字鸿沟包括数字设备可及性、数字技术技能及使用目的等层面。将样本按数字设备接入情况和对互联网学习重要性的认知分组后发现，在优势组中，拥有电脑或智能手机且认为互联网对学习重要的学生，在线学习成果显著；使用电脑进行远程学习的学生比使用手机的学生取得更多学业进步。这表明数字鸿沟是影响在线教育环境中教育公平的重要机制。
（三）时间使用
停课期间，随着家庭社会经济地位（SES）的提高，学生学习时间减少的程度降低。研究发现，来自高 SES 家庭的儿童比来自贫困家庭的儿童更有可能处于学习时间的前 50%，优势学生主要增加周一至周五的学习时间，每周学习时间比低 SES 家庭的儿童大约增加 14.27 小时。这表明家长可能通过增加子女在在线教育中的学习投入时间来扩大教育成果差距。
本文以 COVID - 19 大流行导致的学校关闭为契机，通过识别策略探讨了学习模式、年份和家庭 SES 的三维变化，发现在线学习对不同社会经济背景学生的学业成绩影响差异很大，优势儿童在在线学习后学业成绩有所进步，且研究结果在一系列稳健性检验中保持稳定。
研究首次为 ALOC 在远程学习中的关键作用提供了实证证据，同时表明家庭社会经济地位通过提供电子设备和增加学生学习时间加剧了在线环境中的教育不平等。此外，在线教育对学业成绩的影响存在异质性，对成绩差的学生有负面影响，在小学阶段以及在线教育持续时间较长的省份，家庭社会经济地位对教育不平等的影响更为显著。
这些结论对家长和政策制定者具有重要启示。家长应注重培养孩子的非认知技能，尤其是自主学习能力；政府应为弱势学生提供数字技术支持，避免教育不平等加剧；对于小学生，需谨慎使用远程学习方法。考虑到在线教育在未来的发展趋势，本研究结果具有重要的政策意义，不仅适用于中国，也为其他国家提供了参考。
原文链接：Does online education magnify educational inequalities? Evidence from the COVID-19 pandemic - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1043951X24001937?via%3Dihub=
