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原文信息:Bütikofer, A., Ginja, R., Løken, K. V., & Landaud, F. (2023). Higher-Achievement Schools, Peers and Mental Health. The Economic Journal, 133(655), 2580-2613.

尽管许多学生都患有焦虑症和抑郁症,并常常认为学校压力和对未来的担忧是他们烦恼的主要原因,但人们对学校教育环境对学生心理健康的影响却知之甚少。通过对挪威最大城市的回归非连续性分析,我们发现,有资格进入成绩较好的高中就读的学生,其接受高等教育的概率会增加,而接受心理疾病诊断或治疗的概率则会降低。我们提供的提示性证据表明,教师和同伴特征的变化很可能是这些影响的驱动因素。 

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研究背景

抑郁和焦虑在青少年中的普遍发生率确实是一个严重的问题。据世界卫生组织(WHO)2019年的数据,抑郁和焦虑是导致青少年患病和残疾的主要原因之一。根据美国卫生与公共服务部(HHS)2017年的数据,在美国,大约每三名高中生中就有一人表示在某一年中患有抑郁症或焦虑症。此外,根据世界幸福报告,一些传统上被认为是最幸福国家之一的国家,青少年精神疾病也普遍存在。例如,在挪威,有22%的高中生报告有抑郁或焦虑症状。这个问题非常重要,因为青少年的精神健康状况与许多长期结果相关。研究表明,患有抑郁和焦虑症状的青少年可能在劳动力市场上表现出较低的生产力,并且可能会影响婚姻稳定性和其他成人健康状况。因此,提高对青少年的心理健康支持和干预显得尤为重要。本文尤其对有关教育与健康之间关系的文献做出了贡献。

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数据来源与样本介绍

本文的数据来自挪威的一些行政记录,包括全国教育登记册、纳税记录、家庭登记册和健康登记册。我们以2006至2010年间在卑尔根、2009或2010年间在奥斯陆完成十年级学业的学生为样本。我们的样本总共包括 19,932 名就读于 87 所不同中学的学生。

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回归结果

图 1 显示了第一阶段的结果,即入读成就较高学校的资格对该高中实际入学率的影响。在每个子图中,实线绘制了在不控制学生基线特征或学校#年份固定效应(即 Xi 和 ωz )的情况下估计模型(2)后的拟合回归线。图中的点是因变量在 0.25 点二进制宽度内的条件均值。在每个子图的顶部,我们报告了估计的 α 值(即入学资格对实际入学率的估计影响)及其标准误差。每个样本都有一个子图:整个样本(面板 (a))、位于最高入学门槛附近的学生(面板 (b))和位于较低入学门槛附近的学生(面板 (c))30 。更准确地说,这些子图显示,低于录取线的学生的入学概率接近 2%,而分数略高于录取线的学生的入学概率增加了约 8 个百分点。31 这表明,在我们的样本中,约有 8%的合 格者,也就是说,约有 8%的学生愿意在有机会的情况下进入成绩较好的学校。图 1 还显示,有 2%的学生总是选择 "接受者",即成绩较好的学生。

图 1. 入学概率:(a) 所有截止线,(b) 上半部分截止线,(c) 下半部分截止线。

3.1.1. 高中选择的单调性

尽管我们已经证明,就读成就较高学校的资格可以预测该高中的实际入学率但作为入学工具的入学资格的有效性还依赖于单调性假设,即单调性假设,即假设没有违背者。这意味着在任何临界值 z 附近,学生 GPA 的增加都不会降低学生进入相应高中的概率。这意味着学生 GPA 在临界值 z 附近的增长不会降低学生进入相应高中(我们称之为高中 z)的概率。如果学生的 GPA 如果学生在 z 附近的 GPA 增长也改变了学生进入下一个最佳学校(我们称之为 z 高中)的资格,那么这一假设就会被打破。

图2和图3显示了入读成绩较好学校的资格对学生日后教育的估计影响。研究重点关注两个结果:普通高中毕业和按时或在间隔年后进入普通高等教育。图2显示,在高中毕业可能性的临界点上存在一个2.4个百分点的不连续性。这个不连续性完全是由成绩最好的高中所引起的(图2面板b)。图3显示对高等教育入学率没有平均影响(图3面板a),但是在成绩最好的高中组中,高等教育入学率增加了2.9个百分点(图3面板b)。表1的第二列和第三列进一步证实了这些结果。值得注意的是,即使在使用了罗马诺和沃尔夫(2005年)所描述的程序进行调整后以同时检验表1中的33个假设,这些结果仍然是显著的。综上所述,我们的研究结果表明,入读成绩较好学校的资格对学生后续教育产生了积极的影响。

接下来,我们将分析就读成绩较好学校的资格对学生在高中期间和之后的健康状况的影响。研究关注学生就诊全科医生或急诊室的概率和次数,并将就诊情况分为两类:被诊断为心理健康问题(以"P"开头的ICPC-02代码)和其他健康评估或治疗。

图4显示,在接近资格临界点的情况下,学生就诊全科医生或急诊室的概率没有出现不连续性。图5显示,在就诊期间,被诊断或治疗精神疾病的概率降低了1.7个百分点。

值得注意的是,图5显示学生因心理健康问题而被诊断或治疗的概率相当稳定。这表明,在临界点处观察到的不连续性,并不是因为未能进入成绩较好学校的学生的精神健康问题集中增加所致。

综上所述,我们的研究结果表明就读成绩较好学校的资格对学生在高中期间和之后的健康状况产生了一定的影响,尤其是在被诊断或治疗精神疾病方面。

在表 2 中,我们将重点放在高中毕业后,并详细研究了初级医疗保健服务的使用情况。特别是,我们使用 ICPC-2 代码对不同类型的精神健康状况进行分类,并创建了四个类别:焦虑或抑郁症状和疾病、药物使用、过度运动障碍和其他心理症状或障碍(精神健康状况分类见在线附录表 A7)。37 如图所示,抑郁症或焦虑症就诊人数的减少导致了心理健康诊断或治疗就诊人数的减少。

然后,我们再来看看行为与精神健康相关的专科治疗和住院情况。在线附录表 A8 显示,对 20 岁以下少女怀孕、一般住院(第 2 栏)和因任何精神疾病住院(第 3 栏;以 ICD10 代码 F 表示)、因使用精神活性物质住院(第 4 栏;以 ICD10 代码 F10-19 表示)或受伤(第 5 栏;以 ICD10 代码 S 或 T 表示,包括受伤、中毒和某些其他外部原因造成的后果)没有影响。

稳健性检验

为了评估结果的稳健性,我们检查了我们的主要发现是否对控制变量的选择、不同的规 范、替代带宽、最高成就学校的替代定义、使用前几年的安慰剂录取分数线以及分别关注我们 所考虑的两个城市等因素敏感。

在我们的主要模型(2)中,我们控制了几个预定的个人特征。在在线附录表 A9 中,我们检验了排除这些控制变量以及选择更小的控制变量集后,我们的主要结论是否稳健。在线附录表 A9 列出了五个结果的估计值:高中入学率、高中毕业率、高等教育入学率、看全科医生/急诊室的概率以及高中毕业后接受心理健康诊断或治疗的概率。对于在线附录表 A9 中的每个结果,第一列不包括对预定个人特征的控制。在第二列中,我们使用 Belloni 等人(2013 年)建议的双套索程序选择相关控制变量。与基线结果相比,点估计几乎没有变化。

此外,在线附录表 A10 中的估计结果表明,我们的主要发现对运行变量的不同函数形式是稳健的。我们首选的模型是控制运行变量的线性样条函数和三角形权重。在线附录表 A10 列出了五种主要结果中每种结果的其他函数形式的结果。对于在线附录表 A10 中的每种结果,我们在估计第一列中的模型(2)时都考虑了特定截止期的趋势。在第二列中,我们沿用 Lee 和 Lemieux(2010 年)提出的拟合优度检验作为选择最佳多项式函数的辅助手段。每个面板底部推荐的多项式一般是线性规范。在第三列中,我们使用局部线性回归进行非参数估计。结果也与我们的基线估计相似。

在在线附录图 A5 中,我们报告了各种带宽下主要结果的点估计和置信区间。这些估计结果表明,我们的基线估计结果对最佳带宽(即使均方误差最小的带宽)附近的带宽选择非常稳健。

在我们的主要样本中,我们剔除了初中 GPA 在录取阈值 0.1 分以内的学生,原因是估计的阈值 可能会导致测量误差。在在线附录表 A11 中,我们显示,如果放宽这一限制,仅排除 GPA 恰好等于录取阈值的观测值,我们的主要结果是相似的。在我们的主要分析中,我们根据学校的录取门槛是位于分界线分布的上半部还是下半部,将样本分为两个。在在线附录表 A12 中,我们根据学校的录取分数线是位于分数线分布的最高三分位 数、次高三分位数还是最低三分位数,进一步将样本分为三个。该表显示,成就较高学校的积极效应主要来自于分数分布的前两个三分位数。作为安慰剂测试,在线附录表 A13 重现了我们的主要分析,同时使用了前一年的截止值。令人欣慰的是,该表没有显示第一阶段和第二阶段对学生的教育和健康产生积极影响。

最后,我们将注意力转向某个特定城市是否导致了我们的主要结果。在线附录表 A14 分别列出了每个城市(卑尔根和奥斯陆)对(2)中 α 的估计值。两个城市的 α 估计值相似,这表明主要结果并非由一个城市单独驱动。这为我们的结果在不同城市间的外部有效性提供了提示性证据。

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机制检验

表 3 记录了临界值下同伴特征的变化。表 3 的面板 A 显示,进入成就较高学校的资格提高了同伴的能力水平,使同伴的初中平均 GPA 增加了 4.4%(标准差)40 。这表明,更优秀同伴的积极影响可能会被学生排名下降的消极影响所抵消(参见 Murphy 和 Weinhardt,2020 年)。此外,这一发现还表明,我们的 RD 设计可能低估了成绩较好学校的积极影响。事实上,成就较高的学校对学生教育和心理健康的积极影响可能会在远离分界线的地方更大,在那里,学生会体验到同伴能力的积极提高,而不会对他们的排名产生负面影响。

表 3 进一步显示,就在临界值之上,同龄人的父母受教育程度更高,收入水平也更高。相比之下,我们并没有发现平均同龄人性别构成的差异(面板 A)。对于录取分数线分布的上半部分和下半部分的高中而言,对同龄人能力的估计影响是相似的(面板 B 和 C)。

然而,对于成绩最好的学校而言,进入成绩较好学校的资格增加了同龄人中女性的比例,但并没有改变同龄人父母的背景。相反,对于成绩较差的学校,女性同学的比例没有影响,但对同学父母的收入和教育程度有显著影响。

接下来,我们探讨了入学资格如何影响高中教育项目以及学校和教师特征(见表 4)。第(1)列和第(2)列的估计结果表明,有资格进入成就较高的高中会增加进入普通教育的可能性,相应地会降低进入职业教育的可能性。在成绩最好的高中分数线附近(面板 B),高中课程没有受到任何影响;相反,录取分数线分布下半部分的学校(面板 C)似乎推动了这种课程替代。这表明,高中课程的变化不太可能解释成就较高的学校对学生教育和心理健康的积极影响,因为这些积极影响集中在成就最高的学校。

然后,我们研究了学校的财政资源以及每名学生的教师和工作人员数量。如前所述,中央分配给学校的财政资源是以学生人数为基础的。因此,我们用同一项目群的学生人数来代表财政资源。第(3)列中的估计值显示,如果学生有资格进入成就较高的高中就读,那么在临界值时,每名学生所在项目中就会多出 4.76 名学生(即控制平均值的约 7%)。这似乎是由位于录取分数线分布下半部分的高中所驱动的。入读成就较高高中的资格也会减少每名教师所负责的学生人数(第 4 列;这一影响无法通过多重假设检验的推论调整),但不会改变每名非教职员工所负责的学生人数(第 5 列)。

最后,我们考虑了教师特征的变化。特别是,我们研究了进入高成就学校的资格是否会改变拥有硕士学位的教师比例、高中教师的平均年龄以及女教师的比例。面板 A 显示,除女教师比例外,教师特征没有明显的不连续性。

总之,就读成就较高的高中不仅会直接影响与学生交往的同学的性格特征,还会影响学生 在同学中的相对地位。还会影响到学生就读的课程类型、教师的特征及其数量以及学校的财政资源。不同的录取分数线分布对同学、教师和资源的影响也不尽相同,这就促使我们在下一节中利用这些差异来探索最有可能驱动我们的估计结果的机制。

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结论

本文就成就较高的学校教育环境与学生教育成果和心理健康之间的关系提出了新的见解。为了确定因果效应,我们借鉴了挪威两个最大城市高中派位制度的特点,即通过集中程序将初中生派往高中,优先录取初中平均成绩最好的学生。通过这种派位制度,我们可以进行回归不连续分析,比较初中毕业时成绩相似,但有资格进入成绩较好或较差高中的学生的教育和健康结果。对健康和教育结果的影响方向在理论上是模糊的。一方面,成绩较好的学校环境可能会给边缘学生带来压力,增加他们的(心理)健康状况。另一方面,成绩较好的学校有更好的同学和不同的老师,这可能是一种鼓舞人心的经历,能开拓新的视野,在短期和长期内改善学生的(心理)健康。

我们的研究结果表明,有资格进入成绩较好的学校学习能显著提高学习成绩,增加完成高中学业和接受高等教育的可能性。此外,我们还发现,在高中毕业后的三年内,入读成绩较好学校的资格不会影响初级医疗服务的总体使用情况,但会降低学生因精神健康状况而接受全科医生诊断或治疗的可能性。这些对教育和心理健康的估计影响似乎是由进入成绩最好的学校所驱动的,而且这些影响并不出现在高中阶段,而是出现在高中毕业之后,即学生的就学前景得到改善之后。

我们利用 84 个不同的录取分数线进行的异质性分析表明,同龄人能力、父母背景、师生比例和拥有硕士学位的教师比例的较大变化与高中毕业的较大影响相吻合。此外,师生比例和教师年龄的变化与高等教育入学率的估计效应相吻合,而学生毕业概率和接受高等教育机会的较大改善与学生心理健康的估计效应相吻合。总之,这项分析表明,同伴和教师性格的变化可能直接或间接地对解释成就较高的学校环境对学生以后的教育和健康产生的影响具有重要意义。

除了补充现有关于高成就学校对教育成果影响的文献外,我们还就学校教育环境与心理健康之间的关系提供了新的知识,并证明进入高成就学校能降低心理健康问题的风险。通过观察 GPA 分布区间较宽的边缘学生,我们的研究结果与大多数欧洲国家的非精英学校背景下成就较高学校的影响相关。虽然成绩较好的学校环境可能仍然会给边缘学生带来压力,但我们的结果表明,从长远来看,进入成绩较好学校的积极影响要大于这种额外的压力。然而,未来的研究仍有许多问题有待解决,包括就读成绩较好的高中对劳动标记的影响。

Abstract 

Although many students suffer from anxiety and depression, and often identify school pressure and concerns about their futures as the main reasons for their worries, little is known about the consequences of the schooling environment on students’ mental health. Using a regression discontinuity analysis in the largest Norwegian cities, we show that eligibility to enrol in a higher-achievement high school increases the probability of enrolment in higher education and decreases the probability of diagnosis or treatment of psychological conditions. We provide suggestive evidence that changes in both teacher and peer characteristics are likely drivers of these effects.

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