第四期電子報  中輟輔導新知-2

Policy, School Structure and Sociodemographic Effects on Statewide High School Dropout Rates

政策、學校結構、社會人口統計效應於全國中學中輟率

Kevin M. Fitzpatrick and William C. Yoels

University of Alabama-Birmingham

編譯：林清文 教授、廖裕星、莊懿楨 

摘要

本文檢視1980年的州政策、社會人口統計組成、與學校結構對中學中輟率的效應。結果支持，透過學校系統轉換各州財政資源的調節模式(mediating model)，可改善在學率。在各項政策變數中，平均每個學生每天出席的整體教育花費(ADA)，是學校結構模式的顯著決定因素，並且是中輟率最大的間接效應。在各項社會人口統計因子中，女性當家且與兒童同住的家庭百分比對中輟率有影響，顯示家庭結構對學校結構及中輟率都是決定性的預測因子。這項發現強調了改善州教育政策的重要，教育政策應敏於高危險學生在學校生活中所造成的衝擊影響。 

壹、前言

一、研究動機與研究目的

在過去的20年中，美國公立學校的辦學品質受到關注，尤其是針對中輟的議題。在過去的25年中，中輟率雖有所改善，但是仍處於危機。

雖然中輟的有關文獻很多，但是以州為比較單位，比較各州中輟率為何有差異的研究中，至今仍未有研究將各州與中輟有關的變項對中輟率的影響模式化。為回應實徵文獻的不足，我們檢視了以州為比較層面的改革與開銷、社會人口統計變項及學校結構，是如何影響50個州的中學中輟率。

另外，雖然目前造成學生中輟的最主要因素是來自學校或學區、政策及教育花費決策之內的各州層級制定，而非在學區或學校的說法，尚未在學者間有所定論，但是學校的大多數經費來源卻是仰賴州政府的教育基金。

此外，諸如對基本能力需求、教師證明，及特定年齡前強制的就學等改革方案，傳統上由州立法機關加以立法規範。各地學區劃分和特定政策及金錢花費上有著不同方式的關連，但是各州的特質象徵教育政策成敗的限制參數。 

二、名詞定義

1.      高中中輟：高中中輟意指學生沒有在特定的時期畢業就離開學校，不論他是否再回到學校或得到一般同等文憑(general equivalency diploma, GED)。

2.      中輟率：各州的中輟率指某年（例：1980）畢業學生總數除以該年減四年（例如：（1980-4＝1976）進入第九年的學生總數兩者比值 [T(1980/T(1976)]，得出的比值是畢業率；用100%減去此比值就產生每個州的中輟率。 

貳、文獻探討

大部份研究都聚焦在中輟生的個人屬性，顯示社經地位(SES)，種族、少數民族對中學中輟是穩定的預測因子。除了社經地位之外，家庭結構在中輟過程中也扮演一個重要的角色。當這些和其它的特質保持不變，研究發現南部及西部公立學校的高中學生比東北部及中西部的學生更可能中輟。個別行為也可能造成離開學校。以往研究已經清楚的論述個人特質及行為與中輟有著顯著的相關。然而，這些研究並未說明各州政策及人口特質是如何及是否影響教育資源的分布、學校結構，及其後續的中輟。

既有的文獻提供有用的設計去檢視各州政策及社會人口統計變項如何影響學生的在學率。研究結果支持，學校系統中的調節模式(mediating model) 將資源轉換成這些以測驗中間得分所定義出來的結果。這個模式顯示他們所操作的學校系統及廣泛社會經濟環境屬性特質，是學校系統效能-學業表現的重要決定因素。

我們藉由呈現一個因果模式檢視這個議題，並清楚指出全國各州中輟率其多層面效應的本質，我們對於學校轉換財政資源成為教育成果的較大經濟及社會經濟環境感興趣。

各州政策制定者做出的改革與經費決定，很明顯的是這個組織脈絡中重要的部份。我們將州政府層級的改革與經費變項概念化成結構化的，這些結構化變項在中輟率和學校結構之間具有中介效應，它們藉由創設較小的班級並提供教師更多支援人員，來影響學校。因此，改革與經費變項影響個別學生，只有間接透過他們在州層級政策所創立之學校結構種類中的經驗。

大部份被檢視的社會人口統計變項，代表結構和各州聚合個別特質的組合。我們將這些人口統計變項概念化為類結構的。它們影響州政策制定者關於課程中的計劃性改變，以及教育和其它公共服務方案的資源分布，透過學校結構對中輟率的間接影響，概念化這些效應。這些成份變項對中輟也有直接的聚合個人層面效應，因為它們反應了影響學生決定離開學校的個人特質及現況。

聚合個人層面特質，這些變項反映聚合個人特質並只直接影響中輟率。 

叄、研究方法

一、研究架構

見附錄一 

二、研究變項

1.      州政策變項

(1). 一個學生平均每日出席(average daily attendance per student, ADA)所花費的金額教育經費的數據中，花費在公立學校系統學生身上的金錢數目，即州政府對每個學生在ADA花費的金額。

(2).各州用在教育之直接地方經費的總數百分比。

這個變項象徵地方對教育義務的測量。

2.      社會人口統計變項

這些高危險群較高的百分比，可能會影響各州將原本投注於學校教育基金的經費，轉向潛在的專款投注於其它社會服務方案。

(1).有未滿18歲子女且由女性當家的家庭百分比(Female-handed with children under 18 family)

(2).該州非白種居民的百分比(non-white)

(3).登記進入私人學校的學生百分比(enroll to private secondary school)

(4).都市居民百分比(urban)

(5).在州內非務農職業百分比(non-agricultural employment)

(6).地區(region：south and others)

3.      聚合個人變項

在該州的SAT(Scholastic Aptitude Test)測驗平均得分，被概念化為聚合個人層面效應，認為它對於中輟率只有直接的效應，這個變項不應影響學校結構。

4.      學校結構

(1).師生比：

強調學習環境為改善表現和提高在學率的重要角色，較低的師生比增加教師對教學品質的控制和增強學生個人注意力。

(2). 支援人員-教師比：

每位教師的支援人員數目越大，象徵學校系統的額外資源；他們透過向支援人員委託補救教學和諮商輔導，使教師能夠貢獻更多時間在課室教學。因此，我們論述每位教師若有越多的資源(支援人員)，就會有越低的聚合中輟率。 

三、研究假設

1.      州教育政策影響學校結構。

研究假設在ADA的全部教育經費與師生比有負相關(每位老師較少的學生)，而與支援人員-教師比率有正相關(每位老師較多的支援人員)。

2.      社會人口統計變項影響學校結構。

研究假設某些社會及人口統計變項對於學校結構和中輟率有直接效應。

(1).非白人和有未滿18歲子女且由女性當家的家庭百分比會透過增加師生比及減低支援人員-教師比率，而反向的影響學校結構。

(2).在州內若有較高都市居民百分比和州內非務農職業百分比，可能向政策制定者要求更多資源；當變得需更高技術性的工作增多時，雇主對於雇員對於擁有較高教育資格的要求也會提高。這種要求可能會強迫教育系統去明顯的改善他們學校的結構，結果是學校擁有較小的班級和更多的支援人員。

3.      州教育政策間接透過學校結構影響中輟率。

4.      社會人口統計變項透過學校結構直接和間接影響中輟率。

(1).州內學生登記進入私人學校的百分比，可能讓州政府層級的政策制定者透過較小班級和更多支援人員，來釋放額外的基金給公立教育，個人層面效應也會明顯；因此較高的個人成就水平，以及較高私人學校學生百分比，可能對中輟率有直接的反向效應。

(2).特別當勞動市場變得更為競爭，以及低層級的工作，普遍地被非務農工作填滿而減少時。有較多比例非務農工作者的州會有較低的中輟率，因為這些州的學生決定留在學校久一點。

5.      聚合個人變項直接影響中輟率。

6.      學校結構直接影響中輟率。

(1).假設師生比將會直接影響高中輟率：每位教師有越多的學生，中輟率越高。

(2).假設支援人員-教師比會影響中輟率：每位教師有越多的資源(支援人員)，越低的聚合中輟率。 

四、測量工具

以州為單位測量中輟率，但是它並未考量在九年級以前中輟、在這四年的期間內中輟、以及回到學校或接受GED認證的學生。此外，未考量州內或州外的遷移或在固定的時期內由公立學校移轉到私人學校。 

五、資料分析

分析被分為兩部份，第一部份敘述過去25年在50個州的中輟率趨勢，第二部份用一般最小平方迴歸(ordinary least-square regression)去檢視州層級政策和學校結構成份的直接效應，以及這些變項對全國各州中輟率的間接效應。 

肆、研究結果

參見附錄二

1.      參見表一：

表中顯示自1960年開始到1986年50個州的高中中輟率，並以10年為一間隔來做計算。在1960年全國平均比往後的10年高出許多，比較明顯的改變發生在1960到1970年間。

南方各州在1960年有最高的中輟率，並且在1986年維持在各州的前半段。中東部各州有較少的登記和較少的低收入戶、少數民族人口減低它們的中輟率到10%以下。南部各州有較多的低收入戶，少數民族登記入學，持續在30-35%之間變動。

在1970-1980期間，全國平均中輟率顯著的增加6%，大多數南部各州中輟率仍然在平均之上。

        從1980年，中輟率似乎有點穩定，在之後的六年只出現些許的變動。

2. 參見表二：

表二顯示跨區域模式的第一組迴歸係數(cross-sectional model)(1980)，顯了教育政策以及支援人員-教師比率變項的直接效應之標準化和非標準化迴歸估計值。每位學生ADA的總教育經費，是唯一達到顯著以預測支援人員-教師比率的政策變項。成份變項的增加不會顯著增加支援人員-教師比率的解釋變異量；所有成份變項都不顯著。

3. 參見表三：

在表三顯露出些微不同的圖像，其中師生比率在政策和成份變項被迴歸。其次，教育經費ADA在三個模式中是唯一的政策變項，在師生比上產生顯著的效應。學生登記進入私人學校的百分比和女性當家有孩子的家庭百分比，這兩者對師生比有顯著的影響。

4參見.表四：

政策(改革和花費)變項對州的中輟率沒有顯著直接效應。改革變項兩者都不顯著。我們的數據進一步說明，對於教育開銷和改革的政策討論，必須聚焦在金錢如何花費，以及花費了多少金額。

地區變項造成的是顯著的，而且在被預期的方向內；南方各州比國內其它地區的中輟率還要高，隨同表一所示，暗示各地區有明顯的懸殊存在，這個效應可能是經濟、歷史、和南方獨特的文化狀況及其教育系統的合併所形成的結果。

有未滿18且由女性當家的家庭和中輟率間的統計考驗結果，清楚地說明，”非完整”家庭數目越多，會增加該州的中輟率，這個結果支持先前家庭背景影響高中中輟的研究，有未滿18歲子女且由女性當家的家長在面臨經濟、社會的群體、和心理問題時，可能無法提供重要的家長支持。

師生比率在最後的模式中，也是聚合中輟率的顯著預測因子。支援人員-教師比率的效應小而且不顯著，雖然它在被預期的方向，數值小的係數可能被歸因於這些人員的少量，和支持人員與學生間較少的直接接觸。例如，數據顯示，在1980年平均支持人員-教師比率接近6:100，而平均師生比大約1:18。因此，平均每1800個學生擁有6個支援人員，嚴重的限制了個別接觸的機會。 

5.      表五：

表五顯示積差相關分解成直接和間接(透過兩個學校結構變項)，並連接所有外衍與中介變項的效應。在政策與開銷變項中，每位學生ADA(-.121)全部教育經費大部份用在中輟率最大的間接效應上；這個結果證實州政府開銷監督和學校結構對減少中輟率的調節角色。

這個結果指出各州的中輟率的差距可能會持續，甚至加重，可能會持續，只要為教育提供基金的重擔還在州政府身上，因為傳統上各州對於中等教育投注的精力，及心力就有明顯的不同。

伍、思考與應用

1.      州政策變項採用ADA(Average Daily Attendance per student)來做測量的原因為何？

2.      州政府政策以教育經費佔直接地方經費總數之百分比來測量，會不會有幣值或年收入增減的影響？

思考：以百分比做為測量是否就抵消了幣值與年收入變動的影響？

3.      「登記進入私人學校的學生百分比」與「都市居民百分比」對學校結構影響的差異何在？

4.      社會人口統計變項中，「地區」變項分為南方與非南方，理由何在？如何劃分南方及非南方？

5.      聚合個人變項-「各州SAT平均得分」對中輟的影響何在？

6.      在統計議題上面：本研究的變項和中輟率之間的關連，是「因果模式」？或應是「相關模式」？