2011年-世界发展银行全球_School_Access_Resources_and_Learning_Outcomes___Evidence_from_a_Non-Formal_School_Program_in_Bangladesh_46页_1010kb
报告摘要
文档总结
核心内容
本研究评估了孟加拉国非正式学校项目“Reaching Out of School Children (ROSC)”对入学率和学业成绩的影响。该研究基于面板数据,探讨了非正式学校模式在提升教育机会和学习质量方面的有效性。
主要观点
- ROSC项目背景:ROSC项目是孟加拉国政府借鉴BRAC非正式学校模式而推出的,旨在为教育机会不足的儿童提供服务,特别是在贫困和教育资源匮乏的地区。
- 项目特点:ROSC学校由单个教师和一个教室组成,运营成本远低于传统公立学校,且强调社区参与和非政府组织(NGO)的运作。
- 政策目标:项目旨在提高入学率并改善学习成果,特别是针对6-14岁儿童,尤其是那些被传统教育系统排除的弱势群体。
- 项目实施:项目覆盖了孟加拉国60个Upazillas(次区),其中23个为仅提供学校补助(G干预),37个为学校补助加教育津贴(GA干预)。
- 研究方法:研究采用面板数据,通过多种模型(包括仅包含项目和年份虚拟变量的模型、加入个体和家庭特征的模型、以及加入村庄特征的模型)来评估项目对入学率和学业成绩的影响。
- 研究发现:
- ROSC学校对入学率有显著提升,6-8岁和6-10岁儿童的入学概率分别提高了9%至18%。
- 在学业成绩方面,ROSC学校的表现与非ROSC学校相当,甚至对学业较强的学生有积极影响。
- 项目对非ROSC学校也产生了正向的外部效应。
- 项目在实施过程中存在数据局限性,如学生特征数据仅在基线调查后收集,以及家庭和学校数据之间缺乏直接关联。
关键信息
项目设计与实施
- 项目名称:Reaching Out of School Children (ROSC)
- 实施时间:2005年起
- 覆盖范围:最初60个Upazillas,后扩展至30个额外的Upazillas
- 干预类型:
- G干预:仅提供学校补助
- GA干预:学校补助加教育津贴
- 学校特点:
- 单个教师和一个教室
- 运营成本低
- 面向教育机会不足的儿童
数据描述
- 调查类型:家庭、学校和村庄层面的基线与随访调查
- 样本选择:
- 从60个ROSC Upazillas中随机选择14个作为干预组
- 从非ROSC Upazillas中随机选择6个作为对照组
- 每个Upazilla随机选择3个Unions,每个Union随机选择1个村庄
- 每个村庄随机选择25个家庭进行家庭调查
- 样本规模:
- 基线调查共访问1,500个家庭
- 随访调查共访问800个家庭
- 基线学校调查测试了5,063名二年级学生
- 随访调查测试了3,019名学生
- 数据局限性:
- 学生特征数据仅在随访调查中收集
- 基线和随访家庭数据之间缺乏直接链接
- 个体和学校数据之间存在部分重叠,但样本量不足以进行深入分析
实证模型与结果
- 模型类型:使用线性概率模型(LPM)和个体随机效应模型
- 模型变量:
- $E_{ivt}$:学生i在村庄v在时间t的入学状态(1为入学,0为未入学)
- $P_k$:项目区域(G和GA)
- $Y_t$:年份虚拟变量(2006、2007、2008)
- $Z_{ivt}$:个体、家庭和村庄特征的控制变量
- 主要发现:
- 入学率:ROSC项目显著提高了6-8岁和6-10岁儿童的入学概率,分别为9%至18%
- 学业成绩:ROSC学校在提升学业成绩方面与非ROSC学校相当,甚至对学业较强的学生有积极影响
- 外部效应:ROSC项目对非ROSC学校产生了正向的外部效应
- 个体随机效应:个体随机效应系数$\rho$在0.25至0.54之间,表明需要纳入个体随机效应以控制未观察到的异质性
- 模型稳健性:不同模型下的$\gamma_{kt}$系数大小相似,表明结果稳健
年龄队列分析
- 6-8岁:项目对这一年龄队列的入学率提升最大,达到19%
- 6-10岁:入学率提升次之,约为12%
- 7-14岁:项目对这一年龄队列的入学率提升不显著,可能因为这些儿童已经完成了基础教育
研究意义
- 政策启示:ROSC项目展示了非正式学校模式在提升教育机会和学习质量方面的潜力,为其他发展中国家提供了可借鉴的经验。
- 方法创新:研究使用个体层面的面板数据,提供了更为精确的估计,特别是在处理学校选择偏差方面。
- 数据贡献:填补了非正式学校项目在教育影响评估方面的研究空白,为后续研究提供了重要的数据基础。
结论
ROSC项目在提高入学率和学业成绩方面表现出一定的有效性,尤其是在服务弱势儿童方面。研究结果支持非正式学校模式在特定条件下的应用价值,并强调了在评估教育项目时使用个体层面面板数据的重要性。
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