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中考成績與區域經濟的關系
——以江西撫州為例

2019-03-19 03:31:04夏丹穎蔣紀紅江西農業大學經濟管理學院
新商務周刊 2019年24期
關鍵詞:中考經濟教育

文/夏丹穎 蔣紀紅,江西農業大學經濟管理學院

1 引言

教育和經濟是當今社會的兩大基石。隨著社會的發展,兩者的關系日益緊密。教育是怎樣影響經濟的?經濟又是如何影響教育的?這些都是非常宏大的課題。本文從九年制義務教育的終點,以中考成績這個量化的指標,來單方面地探討一下,區域經濟對學生的中考成績有沒有影響?如果有,又是什么樣的關系?

在現實生活中,我們會觀察到一些令人困惑的現象:一些經濟較落后的地區,其學生的中考成績表現優秀;相反,一些經濟較發達的地區,其學生的中考成績表現反而不那么理想。那么,撫州各縣區,是什么樣的情況呢?

2 研究方法

本文以江西撫州地區為例,分析了臨川區、東鄉區、南城縣、黎川縣、南豐縣、崇仁縣、樂安縣、宜黃縣、金溪縣這9個地區的中考成績數據,節選了400分以下的分數段進行分析,同時針對不同性別的情況也進行了數據分析,數據來源于撫州教育局的內部數據和《撫州統計年鑒》。

本文主要采用文獻分析法和比較分析法。

3 各縣區經濟教育概況

2018年剛好是改革開放40周年,撫州的經濟狀況和教育面貌都發生了翻天覆地的變化。在2018年,撫州國內生產總值,達到了13 54.59億元,人均國內生產總值達到了33688元,縱向比較,進步顯著。在教育方面,撫州一直是全國聞名的。2018年全市投入了72.2億元的教育經費,占國內生產總值的4.86%,略高于4%的要求。九年制義務教育的鞏固率達95.1%,高中的毛入學率達42.7%,基本全面普及了九年制義務教育。

臨川區2018年在全省縣區的生產總值中排第8位,經濟總量達到了419.78億元,占撫州GDP總量的30.99%,位居第一;人均GDP超過3萬元,已至37484元,表現良好。在教育方面,臨川區一直有“才子之鄉”的盛名,臨川一中、臨川二中被評選為全國百強中學,每年都有學生被清華北大錄取。目前為止,各個級別各種類型的學校已經有453所,有教職工7569人,其中在城區的初中有6所,在鄉鎮的初級中學則是28所。從初中的畢業人數來看,臨川區有11082人,占撫州全市的23.18%,體量最大。

東鄉區的生產總值為158.01億元,占總量的11.66%,人均GDP為35088元,高于平均值。東鄉區緊緊抓住了撤縣設區的機會,大力推進工業化,實現了經濟健康、穩定的增長。在教育方面,東縣區一本、二本的上線率在不斷地提高,共有普通中學14所,每年都有大批的人才輸送出來。從初中的畢業人數來看,東鄉區有4954人,占比10.36%。

南城縣是江西建縣最早的18個古縣之一,建縣有兩千多年,其生產總值為129.65億元,占總量的9.57%,但是人均GDP達到了412 41元,突破了4萬元。在教育方面,全縣的學校共有222所,其中有16所普通中學;教職工有3529人,其中有1182名普通中學老師。從初中的畢業人數來看,南城縣有3620人,占比7.57%。

圖1

黎川縣的生產總值為74.22億元,占總量的5.48%,人均國民生產總值為31407元,低于平均值。在教育方面,黎川縣實現了九年義務教育的全免,全縣的普通中學有15所。從初中的畢業人數來看,黎川縣有2299人,占比4.81%,是全市初中畢業人數最少的。

南豐縣的生產總值為127.09億元,占總量的9.38%,人均GDP為42972元,位居全市第一,主要是有賴于特色產業的蓬勃發展,“南豐蜜桔”可謂是人人皆知。在教育方面,南豐縣的教育機構加起來有121所,中學教職工有1088名。從初中的畢業人數來看,南豐縣有2908人,占比6.08%。

崇仁縣的生產總值為118.02億元,占總量的8.71%,人均GDP為32951元,略低于平均值。在教育方面,崇仁縣被評為“義務教育發展基本均衡縣”。從初中畢業人數來看,崇仁縣有4370人,占比9.14%。

樂安縣的生產總值為63.92億元,占總量的4.72%,人均GDP為17975元,排名倒數第一,只有平均值的一半多一點。在教育方面,樂安縣一共有22所中學,從初中畢業人數來看,樂安縣有4732人,占比9.9%,算是體量較大的。

宜黃縣的生產總值為70.89億元,占總量的5.23%,人均GDP為30811元,稍低于平均值。在教育方面,也通過了縣區義務教育均衡發展的評估,從初中畢業人數來看,宜黃縣有2317人,占比4.85%。

金溪縣的生產總值為88.27億元,占總量的6.52%,人均GDP為29081元,還沒到3萬元。在教育方面,金溪縣的中高考成績居全市前列,就初中畢業人數來說,金溪縣有3203人,占比6.70%。

4 數據分析

首先,分析區域經濟和中考成績的關系。在涉及區域經濟的時候,考慮了兩個指標,一個是GDP總量占比,另外一個是人均GDP占比,前一個指標受地區人數的影響較大,故選用了人均GDP占比這一指標。公式如下:

人均GDP占比=各縣區人均GDP/撫州市人均GDP見圖1。

從圖1可以看出,南城縣的成績表現最好,400分以下的占比僅為26.71%,其經濟表現也是比較好,人均GDP占比達到了122.42%,位居第二。樂安縣的成績表現最差,400分以下的占比達到了47.95%,也就是近半數人的成績都沒有達到400分,其人均GDP占比僅為53.36%,顯著低于撫州平均水平。所以從一定程度上,區域經濟對學生的成績是有影響的。但是,同樣成績表現較好的崇仁縣、金溪縣,其人均GDP占比均低于平均值,但是沒有像樂安縣那樣差距甚大;另外,成績表現較差的臨川區、東鄉區,其人均GDP占比都是高于平均值,這可能與這兩個地區的學生總數有關,臨川區初中畢業人數達11082人,位居第一,東鄉區初中畢業人數達4954人,位居第二。由此可見,區域經濟雖然對學生成績有一定影響,但是在經濟條件差別不是很大的情況下,這兩者之間沒有必然的聯系,還要綜合各種因素考慮,結合各縣區的實際情況,具體問題具體分析。

其次,分析不同性別的中考成績情況,并探討其與區域經濟的關系;然后就不同性別的差異,進行了原因的探索。

400分以下男生所占比例=400分以下男生人數/400分以下學生總數

400分以下女生所占比例=400分以下女生人數/400分以下學生總數

九年制義務教育的分數結果,女生的表現要略勝一籌。不論是哪個地區,400分以下男生的人數所占比例都比較大,在60%左右,而女生在400分以下的人數,所占比例則在40%左右。其中黎川縣的女生占比只有33.38%,而男生占比達到了66.62%,兩者相差33.24%,差距最為明顯,這可能與黎川縣參加中考的人數規模有關,其初中畢業人數只有2299人,400分以下的總人數只有737人,是這9個地區中人數最少的,較小的學生基數,一定程度上會造成較大的差異;而崇仁縣的女生占比有42.59%,男生占比為57.41%,兩者相差14.82%,差距相對來說最小。

那不同性別的成績表現,與區域經濟有什么關聯嗎?

從圖2可以看出,女生成績表現最好的黎川縣,人均GDP的占比為93.23%;女生成績表現最差的崇仁縣,人均GDP占比為97.81%,兩個地區的經濟表現都是居中水平,并未呈現線性規律。經濟表現最好的南豐縣,400分以下女生占比為39.57%;經濟表現最差的樂安縣,400分以下女生占比為38.21%,也是相差不大,也未呈現什么規律。由此可知,不同性別的成績表現,和區域經濟也不存在必然的相關性。

既然與經濟無關,那么到底是什么原因,導致不同性別的中考成績表現,有這樣普遍差異?

第一,從生理和心理的角度來看,女生比男生早發育2-3年, 在初中階段,女生的身體發育程度更高,心理上也更加成熟,更能抵御環境中的不利因素影響,表現出更好的自我控制能力。在課堂上,女生的紀律更好,在表現自己方面也更積極大方。上課積極認真,課后自律,相應的成績也比較好,老師也會給予更多的關注,這就容易形成一個良性循環。而男孩子在初中時期,心理上不是很成熟,又正值青春期,情緒波動比較大,正是沖動的時候,自我控制能力相對薄弱,表現為上課注意力不集中、玩游戲、睡覺,自然成績也就不理想,長此以往,學習的自信心受挫,老師也不會給予過多關注,這就容易形成一個惡性循環。

圖2

第二,從社會的角度來看,男女比例的失衡,或許也是其中的一個原因。

性別比=男性人口數/女性人口數*100

這里使用的是男性比,即在總人口中或各組年齡人口中,100名女性對應多少男性人數。

在統計年鑒的性別比數據中,所有地區的性別比都超過了100,甚至全部都高于103。最高的是樂安縣,性別比為109.62,也就是說100名女性對應了大約110名男性;最低的是宜黃縣,性別比也有103.62,即100名女性對應了大約104名男性。這9個地區性別比的平均值都達到了106.82。男女比例的失衡,有很大一部分原因是重男輕女的思想作祟,雖然現在男女平等的口號已經深入人心,但是很多家庭還是認為,只有男孩子才能傳宗接代,比如許多家庭有一個或者多個姐姐,再有一個弟弟。在這樣的環境下,女孩子如果成績不是很好,可能就會被迫輟學,所以女孩子在學習上更用功,更傾向于好好學習,以取得良好的成績來證明自己,也為自己博一個更好的前程。

5 本文不足

本文只討論了區域經濟對中考成績的影響,但事實上影響中考成績的因素有很多,比如政府的教育資金投入,當地的整個學習氛圍,甚至地方官員的偏好,都會對最后的結果產生影響。其次,本文只單方面考慮經濟對教育的影響,未考慮教育對經濟的反作用,實際上兩者是相輔相成的。另外,由于數據之間有時效的差異,加之數據獲取的局限性,本文教育的中考成績數據是2019年的最新數據,但是經濟相關數據則是2018年的數據,可能因時間的差異帶來一定的偏差。同時,也因為見識和學識的限制,有諸多未考慮到的地方。

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