图片来源：

https://baike.baidu.com/item/电脑辅助学习/20652420

原文信息：

Bianchi, Nicola, Yi Lu, and Hong Song. 2022. The Effect of Computer-Assisted Learning on Students’ Long-Term Development. Journal of Development Economics 158:102919. doi: 10.1016/j.jdeveco.2022.102919.

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304387822000761?fr=RR-2&ref=pdf_download&rr=7b2099f19c29366d

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引言

计算机技术重塑了原有的教育模式，将学生与老师、教育资源与系统紧密的连接起来，从而提升教育质量和促进学生个性化学习。除此以外，计算机辅助学习还可以在不改变城市教育资源的情况下改善向服务不足地区提供高质量教育的情况，缩小城乡教育差距，改善农村地区教育的等多种问题。

为了更好了解并应用计算机辅助学习，这篇文章以一项大型教育技术项目“农村中小学远程教育工程”为准自然实验，研究了计算机辅助学习（CAL）对学生长期发展的影响。作者使用了2010和2014年的CFPS数据研究CAL对人力资本积累的影响。运用双重差分模型得出的实证结果表明，这一工程显著提高了农村地区学生学业表现、升学状况、认知能力、长期劳动力市场表现和计算机使用情况等。进一步分析表明，主要的影响来自于远程课堂带来的农村学校教学质量的提高和教学资源的丰富，但是这一计划对农村当地教师教学水平的影响并不明显。此外，通过传递优质教育资源，这一工程也显著地降低了农村-城市的教育和人力资本差距。

这篇文章主要带来了三方面的贡献。首先，不同的计算机辅助学习项目在不同国家地区和应用场景下可能会出现相互矛盾的效果，而这篇文章通过总结分析讨论了可能影响教育信息化项目执行效果的多种因素，推测其政策含义；其次，本文更全面系统地考察教育信息化对短期和长期人力资本的影响，为相关研究作出了拓展和补充；最后，这篇文章也从政策角度出发，为“教育信息化可以是通过缩小城乡教育差距来减少中国收入不平等的根本工具“这一观点补充了证据，推动计算机辅助学习成为新阶段下经济发展新的着力点。

研究背景

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1. 中国农村地区的教育质量较低

在我国，城市和农村学校提供的教育质量明显不同，具体体现为农村学校的师生比例较低、教育基础设施较差、生均经费低、教师年龄较大但学历较低。学校投入的差异最终会转化为教育的城乡不平等，因此提高农村地区教师质量至关重要。

然而，提高农村地区的教师质量面临着重大挑战。首先，即使政府愿意支付高额补贴和特殊津贴，大多数教师仍然不愿意搬迁到交通不便、经济落后的地区。其次，由于政策主要吸引了那些想要通过教育扶贫获得晋升的教师，参加项目的教师并没有达到令人满意的教育水平。因此，即使中国政府花费大量资源并采取不同政策来缩小差距，农村学校教育质量仍然显著落后于城市学校。

2. 现代远程教育项目

为了进一步提高农村学校的教育质量，我国从2004年9月开始，耗资111亿元人民币，开展“农村中小学现代远程教育项目”(CAL)，该项目由教学光盘播放点、卫星教学收视点、计算机教室组成。其中只有农村中学拥有以上全部的干预措施，因此本文重点关注中学阶段CAL的影响。

为了确保教学远程教学的课程质量，参与录制的教师必须满足几个标准。首先，他们需要至少拥有本科学历；第二，他们有丰富的教学经验。第三，他们都拥有高级或特级职称。这些来自中国城市最优秀的小学和中学的骨干教师，会根据学生的水平来制作高质量的课程。教育部也会定期审查和更新讲座，征求农村学生和教师的反馈意见，进一步确保录制讲座的质量。

在本文关注的农村中学中，CAL的实施可能在多个方面改变了教学方法。首先，它使农村学生能够观看高质量的讲座；其次，新技术可能有助于提高当地教师的讲课质量和讲课效果；最后，计算机房的引进使农村学校能够将计算机科学纳入课程。这一变化可能有助于改善学生未来在高等教育和劳动力市场中的表现。

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研究数据

本文主要采用了2014年的CFPS数据，并使用2010年的CFPS的数据对缺失值进行补充。在选择样本上，作者们首先选择了12岁时生活在农村地区的人；其次选择了1977年至1994年之间出生的组群来避免文化大革命带来的偏差和负面影响。最终样本共4,996个，描述性统计如上图所示。

本文主要关注四个维度的结果：教育成就、劳动力市场表现、互联网使用和非认知技能。首先，本文使用受教育年限、是否获得了初中毕业证书、高中毕业证书或大学毕业证书多种变量来衡量受访者的教育成就。除了测量过去的正式和非正式教育，作者还使用标准化后的CFPS数学和中文测试成绩，来评估受访者的认知能力。其次，本文使用受访者的年收入以及他们的职业来评估劳动力市场表现。此外，作者还将职业与美国O*NET数据中的技能含量信息相匹配。随后，本文设定受访者是否使用互联网以及受访者使用互联网进行工作或社交的频率来衡量受访者访问互联网的频率和原因，由此检验CAL是否在几年后增加了定期使用互联网的概率。最后，作者们利用了CFPS中关于自我报告的精神压力、社会交往和生活满意度的几个问题来衡量非认知性结果。

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实证方法

为了确定CAL对学生的影响，本文利用了教育改革实施过程中的时间和地域差异构造双重差分模型。在时间维度上，作者将政策实施时最多14岁的群组定义为处理组（改革后上了初中，并接触到了CAL），在改革时至少15岁的群组（改革时要么已经上了高年级，要么已经工作了）定义为对照组。由于该计划实施的范围在四年中不断扩大（G1-G4），且没有在416个县（G5）实施，因此作者可以根据行政区划划分如图2所示的受影响的区域，最终定义了如下模型：

其中，β 表示CAL项目对因变量的影响。因变量  Yibc 是出生于 b 年、12岁时居住在 c 县农村地区的个人 i 的教育、劳动力市场表现、互联网使用和非认知技能有关的几个结果。Treatbc 表示特定县和出生队列的交互项。矩阵 W'ibc 是一组个人控制变量，包括性别、是否为少数民族、是否有兄弟姐妹和父亲教育水平。γc 和  ηb 分别是县和出生队列的固定效应。矩阵 Pol'c 控制了21世纪初农村县城其他教育改革的实施。此外作者还使用 γc×tb 表示针对县的线性时间趋势，以控制各县不同结果的潜在线性趋势。为了解决潜在的序列相关和异方差问题，本文将标准误差集中在县一级。

该模型存在一个主要的问题，接受CAL的县并不是随机选择的。因此，改革后的结果差异可能是其他未观察到的因素，而不是教育技术的结果。作者使用《中国县域统计年鉴》研究了在不同年份接受CAL的县的差异，最终得出三个主要发现：第一，与非CAL县（G5）相比，CAL县更可能位于中西部省份，农村人口比例更大，互联网和通信基础设施更差；；第二，在不同年份开始改革的CAL县相似。除了分析县与县之间的差异外，作者还利用CFPS数据来评估，在实施该计划之前，CAL县和非CAL县的个人在教育和劳动力市场结果方面的差异，最终发现差异并不显著。

与此同时，作者使用CFPS数据来说明参与CAL的人群和非CAL人群的差异。总的来说，不同的CAL参与人群具有相似的人口特征。CAL和非CAL人群的父母的教育程度也没有明显差异。

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研究结果

1. 事件研究

作者首先运用事件研究法估计CAL的动态效应，具体模型如下所示：

其中虚拟变量Dk 在改革后或改革前k年的CAL县等于1，否则等于0。处理组的K取值范围是从-13（政策实施时27岁的人）到4（政策实施时10岁的组群），对照组的k值为-13。系数则表示CAL实施后或之前k年的影响。事件研究结果如图所示，对于年龄过大而无法从CAL中获益的群体来说，系数结果并不显著，这说明CAL实施前他们具有相同趋势的特征。对于14岁及以前接触到CAL的群体，他们的教育和劳动力表现发生了改善但结果相似，这也表明，项目的效果并不随接触CAL的时间长短而变化。
 

2. CAL对学业表现的影响

主回归结果显示，相对于非CAL个体，CAL群体多完成了0.85年的教育。除此以外，CAL个人的数学成绩平均高出0.18个标准差，中文成绩高出0.23个标准差。这些成绩的增加可以解释结果的72%。与现有文献相比，该结果证明CAL的积极影响至少持续了10年，而且不限于在课堂上取得的考试成绩。

3. CAL对劳动力市场表现的影响

除了关注对学业表现的影响以外，作者们还研究了CAL对劳动力市场表现的影响。总的来说，CAL一定程度上带来了劳动力市场参与度的提高。CAL使得个人的收入更高（+59%），所从事的工作对认知能力的依赖程度更高（+0.28个标准差），对手工技能的依赖程度更低（-0.27个标准差）。此外，他们从事农业生产工作的可能性降低了4.8%（相当于比平均值降低了24%）。深入研究发现，收入提高可能是因为教育提高了个人在高薪职业中工作的可能性，减少了从农村向城市地区迁移的障碍，或者提高了同一职业和地理区域的生产力，这三种渠道分别解释总收入影响的33%、3%和64%。总而言之，CAL大大改善了参与学生的劳动市场的结果。

4. CAL对计算机和互联网使用情况的影响

研究结果发现，CAL个人使用互联网的可能性增加了8.2%。同时，CAL个体因工作原因而使用电脑的频率高出0.28个标准差，因社交网络而使用电脑的频率高出0.17个标准差。这些发现与之前的证据一致，再次证实了计算机辅助学习对学生计算机技能的积极影响。

5. CAL对非认知结果的影响

作者们还研究了CAL对长期的、自我报告的非认知结果的影响。总的来说，CAL可能会导致较差的非认知特征，他们更容易焦虑（-0.17个标准差，在10%的水平上显著）和紧张（-0.24个标准差，在10%的水平上显著）。背后的原因存在一定争议。一方面，最近的研究结果显示，教师质量和学生的非认知结果之间存在正向关系。另一方面，医学文献强调，工作中密集使用计算机与较高的压力水平有关，因此相关结果有待探究。

6. CAL带来城乡差距的缩小

CFPS的数据表明，在实施CAL之前，城市和农村地区之间存在着明显的差异，将CAL的估计效果用于生活在农村地区的个人的平均结果后发现，我国的城乡教育差距在很大程度上得到了缩小。估计结果显示，CAL项目将受教育年限的差距缩小了21%，收入差距缩小了78%，数学技能差距缩小了22%，中文技能差距缩小了37%。成本收益分析表明，这些收益大大超过了项目的成本。

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稳健性检验

在完成主回归分析后，作者开展了一系列稳健型检验。第一，作者使用仅有CAL县的样本重新完成主回归，以进一步表明结果并不取决于控制组中是否有来自非CAL县的个人，最终系数接近于对全样本估计的系数；第二，作者利用2002年至2007年的工业企业年度调查（ASIF）来研究CAL计划对企业成果的影响来测试CAL是否增加了农村学校以外的互联网使用，如果宽带互联网的使用在当地经济中有溢出效应，则应该观察到企业行为的一些变化，最终结果不显著，这证明该渠道不会混淆研究结果；第三，作者将主回归中特定县的线性趋势替换，证明结果对纳入不同的趋势是稳健的；第四，作者在原有样本基础上增加或减少出生队列，得到了相似的结果；第五，作者将CAL的影响与是否为初中毕业生的虚拟变量进行交互，检验CAL对接触时间更长的初中毕业生的影响是否更大，回归结果并不显著；第六，作者控制了不直接针对农村学校的中国同期政策（2001年加入世贸组织和1998年大学扩招）对CAL的影响，结果仍是稳健的；第七，作者通过改变政策发生时间和CAL县规模的方式，用不同的随机安慰剂政策对500个样本进行了500次估计，安慰剂检验通过；最后，作者使用倾向性分数来匹配两组的观察指标并进行重新估计，以限制CAL和非CAL个体之间的差异，结果与主回归相似。

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潜在机制

除了实证部分的结果外，这篇论文还进一步分析了计算机辅助学习对学生长期发展的影响机制。作者首先否定了政策对农村教师教学质量的影响，因为当地教师并不具备将新技术融入自己课堂的技能。接下来，作者认为CAL带来的计算机技能水平提高对学生长期的教育和劳动力市场结果的影响有限。这是因为中学会为了学生取得更高的成绩而占用计算机课。此外，数据表明能够带来比CAL更多计算机技能提升的互联网普及并没有对教育、劳动结果产生太大影响。

最后作者认为，真正有效的影响机制是“远程课堂”带来的教学资源的丰富和教学质量的提高。有两个证据说明了这个渠道的重要性。一方面，与上述项目的其他两个组成部分不同，远程讲座的部署在不同地区是高度标准化的，而实证结果的跨县同质性也证明了这个事实。另一方面，远程学习在改善中国农村地区学生成绩方面的有效性与过往文献中加纳小学和墨西哥中学的类似干预措施的结果一致，这也证明了该机制的合理性。

除此以外，本文还进行了一些异质性分析。女性和父亲文化水平较低的个人受到了更大幅度的影响。这两项研究结果都与通过远程学习提高教育质量发挥重要作用的假设一致。前人的研究结果也证实，女性可能会对教育质量的提高做出更多反应。此外，来自文化水平较低家庭的学生可能会从录制的讲座中受益更多，因为他们的父母不太可能在课下提供教学，以弥补改革前农村教师教学质量低的缺陷。

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结论

综上所述，本文分析了迄今为止世界上最大的教育技术干预项目——计算机辅助学习对农村中小学生的影响。分析结果表明，该政策不仅改善了学生的成绩。也提高了学生们未来的认知技能和计算机使用频率，使得他们拥有更高的收入。其中高质量教师的讲座是这些结果的重要驱动因素。

实证结果表明，计算机技术能够直接将农村学校的学生与全国最好的教师联系起来，从而缩小城乡差距，为其他国家提供经验。然而，计算机辅助学习的效果和政策执行力高低息息相关。拥有不同政府公信力的发展中国家在说服农村学校采用新技术方面可能面临更大的挑战。

Abstract 

In this paper, we examine the effect of computer-assisted learning on students’ long-term development. We explore the implementation of the “largest ed-tech intervention in the world to date,” which connected China’s best teachers to more than 100 million rural students through satellite internet. We find evidence that exposure to the program improved students’ academic achievement, labor performance, and computer usage. We observe these effects up to ten years after program implementation. These findings indicate that education technology can have long lasting positive effects on a variety of outcomes and can be effective in reducing the rural–urban education gap.

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