农村贫困地区定向招生专项计划的实施成效

Implementation effect of the Special Enrollment Program for rural poverty-stricken areas: Based on the case analysis of university A

摘要

为定量评估面向农村贫困地区的定向招生专项计划实施成效，以某政策实施高校为案例，实证分析该计划对农村贫困学生入学机会与学业表现的影响，兼顾机会公平与过程公平2个维度，基于2009—2023年区县级面板数据及2018级学生行政数据，采用双重差分法和多元线性回归等方法，评估国家专项和高校专项2项定向招生专项计划自实施以来对高校农村贫困学生生源数量的影响，以及专项计划学生与统招生在学业表现方面的差异。结果表明：农村贫困地区定向招生专项计划对促进教育机会的平等有显著的积极作用，但与此同时，专项学生学业表现出一定程度的困难，在平均成绩、必修GPA和CET4成绩等指标上差距显著；专项计划在扩大教育机会上成效显著，应在持续发挥招生扩容效果的同时，优化招生精准度，加强针对该群体入学后的支持措施，切实提升学生学业和就业能力，以实现教育机会公平与过程公平的统一。

Abstract

To quantitatively evaluate the implementation effectiveness of the Special Enrollment Program targeting rural poverty-stricken areas， a policy-implementing university taken as study object to examine its impact on rural poverty-stricken students’ access to higher education and their academic performance. By balancing the two dimensions of opportunity fairness and process fairness， based on county-level panel data from 2009 to 2023 and administrative data of 2018 class， the difference-in-differences method， multiple linear regression，and other methods were used to evaluate the effects of the National Special Program and the Special Program for Colleges and Universities on the number of rural poverty-stricken students admitted to the university since their implementation. The academic performance gaps between Special Enrollment Program students and the regular-admission counterparts were also investigated. The results show that： The Special Enrollment Program has significantly advanced equality of educational opportunities， however， students admitted under these programs have a certain degree of academic difficulties， especially in metrics such as average score， compulsory course GPA， and CET4 scores， where statistically significant gaps exist. The Special Enrollment Program has been notably effective in expanding access to higher education， its precision in targeting admissions should be further improved， and post-admission support measures should be strengthened to effectively enhance students’ academic and employment capabilities， thereby achieving the alignment of education equality of access and equality of process.

Graphical abstract

关键词

农村贫困地区定向招生专项计划 / 国家专项计划 / 高校专项计划 / 教育公平

Key words

special enrollment program for rural poverty-stricken areas / the National Special Program / the Special Program for Colleges and Universities / educational equity

教育公平作为阻断贫困代际传递的核心机制，在促进社会流动与实现共同富裕进程中具有不可替代的战略价值。习近平总书记多次强调“扶贫必扶智”，明确指出“让贫困地区孩子接受良好教育，既是扶贫开发的关键任务，更是阻断贫困代际传递的根本途径”^［1］。而长期以来，我国城乡、区域间教育资源分布不均衡，农村地区，特别是农村贫困学生接受高等教育的机会相对较少，进入高水平高校的比例则更少。有研究显示，城乡间高等教育入学机会整体差距达5.8倍，重点高校差距更是高达8.8倍^［2］，且农村贫困地区学生在重点高校中的占比呈持续下降趋势^［3］。

为破解这一难题，我国自2012年起构建起以“农村贫困地区定向招生专项计划”（以下简称“专项计划”）为核心的国家教育倾斜性帮扶体系，通过定向投放招生名额、设置专项录取通道、提供分数优惠等方式，精准覆盖脱贫县以及边远、贫困、民族等地区的县级以下农村学子。在脱贫攻坚取得历史性的伟大胜利后，为巩固脱贫成果，专项计划继续实施。2025年是巩固脱贫成果与乡村振兴有效衔接过渡期的最后一年，专项计划等一系列脱贫攻坚期和过渡期实施的帮扶政策亟待评估效果后予以优化调整，以更好服务于全面乡村振兴与农民农村共同富裕。

以美国为代表的“平权法案”（Affirmative Action）最早正式实施始于20世纪60年代，是全球范围内最早通过补偿性政策提升弱势群体高等教育机会的典型实践，核心是通过倾斜性配额增加少数族裔的入学机会，其制度框架曾被全球多个国家借鉴。从现有文献来看，对此类政策的实施效果已有相关研究。学界围绕各国教育配额政策的实施成效、发展演变及禁令影响等方面展开了广泛研究^［4-6］，为探讨我国农村贫困地区定向招生专项计划提供了国际视野与理论参照。聚焦我国实践，既有研究大多对专项计划所产生的积极效应给予了充分肯定。数据显示，2013年专项计划扩容后，重点高校农村生源比例实现8.6%的年度增幅^［7］，贫困地区学生录取增长率突破10%1

1 李克强，第十二届全国人民代表大会第三次会议政府工作报告，https：//www.gov.cn/guowuyuan/2015-03/16/content_2835101.htm

。学者进一步指出，该政策已演变为贫困地区学生获取优质教育资源的主要渠道，在促进教育机会公平配置中发挥关键作用^［8］，且对农村个体人力资本积累具有持续正向影响^［9］。与此同时，此类倾斜性招生政策其长期实施效果也一直存在争议，不少学者曾指出“错配效应”的风险，即降分录取的弱势学生可能在重点院校面临学业适应困难。已有研究在跟踪了受惠群体的入学表现后，揭示了政策执行的深层挑战：专项学生虽然综合表现和心理健康处于正常水平^［10］，但在学业适应^［11］、学业准备^［12］等方面存在发展性差距，且高校支持体系多局限于经济资助^［13］。

总体来看，现有研究虽肯定专项计划对教育机会公平的积极作用，但实证分析的深度与广度仍存局限：其一，政策效果评估多聚焦文本梳理与定性探讨，基于数据的实证研究匮乏；其二，为数不多的实证研究数据多为早年、短跨度资料，缺乏长时段权威数据支撑的系统评价；其三，教育过程公平研究中，学业表现分析多依赖GPA等单一指标，难以全面反映学生情况。因此，本研究拟以A大学为案例，整合其招生与学业追踪微观数据，梳理专项计划政策及A大学的具体实施情况，运用实证方法评估专项计划在提升农村与贫困地区生源比例方面的成效，并比较专项计划学生与非专项学生的学业表现差异，旨在为专项计划效果评估及优化支持政策提供关键依据。

1　专项计划政策

1.1　政策内容

专项计划是国家为促进教育公平、阻断贫困代际传递而实施的定向招生政策，聚焦贫困地区、农村地区学生，通过单独分配招生名额、降低录取分数等方式提供升学通道，与普通统招渠道相比，其显著区别在于招生对象限定特定区域群体且实行差异化的指标分配和录取规则。自2012年起，专项计划中的国家专项计划、高校专项计划和地方专项计划相继实施，其招生名额从2012年的1万人增至2022年的13.1万人，累计录取学生95万余人，形成了保障农村和贫困地区学生上重点高校的长效机制2

2 教育部，中国特色现代教育考试招生制度更加完善，http：//www.moe.gov.cn/fbh/live/2022/54835/mtbd/202209/t20220915_661424.html

。具体来看，3个专项计划在覆盖范围、实施主体、政策定位及目标群体上存在差异，同时也存在交叉和重叠。

国家专项计划，自2012年起开始实施，政策初始实施时主要面向680个集中连片特困县3

3 教育部，国家发展改革委，财政部，人力资源社会保障部，国务院扶贫办.《关于实施面向贫困地区定向招生专项计划的通知》 （教学〔2012〕2号），https：//www.gov.cn/zwgk/2012-04/23/content_2119933.htm

；2013年进一步扩大到面向全国832个集中连片贫困县及重点扶贫开发县定向招生4

4 教育部，《教育部关于2013年扩大实施农村贫困地区定向 招生专项计划的通知》（教学〔2013〕5号，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A15/moe_776/s3258/201305/t20130530_152897.html

。由中央部门高校和各省优质本科院校共同承担，覆盖所有“211工程”学校和108所中央部属高校。国家专项计划通过单列招生计划、单独划定分数线的方式，为贫困地区学子提供进入重点高校的稳定通道，其特点在于“全覆盖、保基数”，是三大专项中唯一面向脱贫地区不限户籍的全体学生，通过直接降分录取的普惠性政策。

高校专项计划，由教育部直属高校和其他试点高校实施（共计95所）为实施主体，是三大专项中院校层次最高的类别。自2014年起针对边远、贫困、民族地区农村学生开展选拔，要求考生具备“双重农村属性”，即户籍在农村且在当地中学连续3年实际就读5

5 教育部，《教育部关于做好2014年提高重点高校招收农村学生比例工作的通知》（教学〔2014〕2号），http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A15/moe_776/s3258/201403/t20140310_167124.html

。根据政策文件，原则上，高校专项计划的招生名额不得少于高校年度本科招生规模的2%。高校在录取时不仅提供分数优惠，更注重考察学生的综合素质和发展潜质，其实施区域覆盖范围比国家专项更广泛，但由于选拔特性，每年招生投放名额比国家专项少，更侧重从农村地区精准选拔优质人才。

地方专项计划，于2015年开始定向招收各省内实施区域的农村学生，由各省内所属重点高校承担和实施，招生名额原则上不少于有关高校本科一批招生规模的3%6

6 教育部，《教育部关于做好2015年重点高校招收农村学生工作的通知》（教学〔2015〕3号），http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A15/s7063/201504/t20150402_189391.html

，进一步形成了覆盖中央与地方重点高校的立体帮扶体系，共同夯实教育公平的政策基础。

1.2　A大学政策实施情况

A大学是一所知名的“985工程”“211工程”高校，长期以来始终致力于响应国家教育发展战略，积极参与并落实各项专项计划。自2012年起，该校正式启动国家专项招生计划任务，随后于2014年进一步开始承担高校专项计划的招生工作，旨在通过教育政策引导，为贫困地区（脱贫地区）和农村学生群体提供更多优质教育资源。

在招生规模方面，A大学严格遵循国家政策要求，持续稳定地推进专项计划。截至2023年，该校国家专项计划招生规模稳定保持在本科统招学生总数的10%以上（约300人/年），高校专项计划占比不低于2%（约70人/年）。2012—2023年，累计录取专项计划学生3 421人，其中国家专项计划2 868人，高校专项计划553人，为贫困地区学生接受优质高等教育提供了更多机会。在专项学生培养方面，A大学坚持与统招学生同标准、同要求的原则，专业分配严格遵循高考志愿填报规则，覆盖10余个学科门类，录取后的学制年限、培养方案及毕业要求均与统招生一致，确保了培养流程的公平性与科学性。

从专项计划实施效果的统计分析来看，图1呈现了A大学农村户口和贫困地区生源比例在2009—2023年的动态变化。由于受城镇化进程加速、人口流动加剧等多重社会因素叠加影响，单纯观测生源占比变化趋势，难以精准剥离专项计划对目标群体就学机会的实际促进效应。因此，有必要采用更严谨的实证分析方法，进一步量化专项计划对提升农村及贫困地区学生高等教育入学机会的净效应，从而为政策优化与精准施策提供科学依据。

2　专项计划对目标地区生源就学机会的影响

2.1　模型构建

以A大学为案例，利用校内历年生源数据，运用双重差分法，控制多重影响因素，从县级招生数量层面对比实施专项和未实施专项的地区学生数量变化，并区分国家专项计划和高校专项计划各自的影响效果，明确自2个专项实施以来农村贫困学生在该政策实施高校生源数量的具体提高程度，对专项计划政策的效果进行细致评估。

因国家专项计划和高校专项计划实施时间不同且实施区域部分重叠，故分别设计2个代表专项是否实施的变量。使用负二项回归作为实证分析模型——以县域内学生考上A大学的数量（0、1、2计数）为因变量，该模型适用于因变量过度离散且包含大量0值的情况。计量模型如下：

N_{ct}=\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c+\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c\times \mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}+\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c+\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}+{\beta }_{\mathrm{2}}\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c\times \mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}+\mathrm{P}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_{ct}+\mathrm{P}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_{ct}\times \mathrm{Y}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{r}}_c+\mathrm{Q}\mathrm{u}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}{\mathrm{y}}_{ct}+\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{u}\mathrm{n}\mathrm{t}{\mathrm{y}}_c+{\nu }_t+{\epsilon }_{ct}(1)

式中：N_{ct}为t年在c县的招生数量；\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c为c县是否为国家专项实施区域的虚拟变量，若为实施区域则赋值为1，否则赋值为0；\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c为c县是否为高校专项实施区域的虚拟变量；\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}为c县的国家专项政策时间虚拟变量，当t≥c县专项计划实施年份，则\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}=\mathrm{1}，否则赋值为0；\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}为c县的高校专项政策时间虚拟变量；\mathrm{P}\mathrm{r}\mathrm{o}\mathrm{v}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_{ct}为省份固定效应；\mathrm{Y}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{r}}_c为省的时间趋势，用年份代表；\mathrm{C}\mathrm{o}\mathrm{u}\mathrm{n}\mathrm{t}{\mathrm{y}}_c为县相关的控制变量，包括县人均GDP、县人均财政收入、县人口；\mathrm{Q}\mathrm{u}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{t}{\mathrm{y}}_{ct}为c县所在省t年A大学招生数量；{\nu }_t为时间固定效应；{\epsilon }_{ct}为误差项；{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{和}{\beta }_{\mathrm{2}}为待估参数。下同。

2.2　变量选取

本研究的核心解释变量为\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{T}\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}{\mathrm{t}}_c\times \mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{P}\mathrm{o}\mathrm{s}{\mathrm{t}}_{ct}(\mathrm{即}\mathrm{N}\mathrm{a}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}\mathrm{a}\mathrm{l}\mathrm{D}\mathrm{I}\mathrm{D})，即是否受国家专项计划政策冲击；以及University Treat _c ×University Post _ct(\mathrm{即}\mathrm{U}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{v}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{t}\mathrm{y}\mathrm{D}\mathrm{I}\mathrm{D})，即是否受高校专项计划政策冲击。实验组为参与专项的县，控制组为未参与专项的县。{\beta }_{\mathrm{1}}表示受国家专项计划政策的冲击效果，体现了国家专项计划和地区学生生源比例间的因果关系，{\beta }_{\mathrm{2}}同理。本研究重点关注{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{和}{\beta }_{\mathrm{2}}数值大小，若结果显著为正，则肯定了专项计划政策对弱势群体进入重点高校的教育机会有积极作用。

被解释变量为N_{ct}，即c县内t年考上该政策实施高校的学生数量。本研究核心关注的是政策实施前后农村地区学生进入优质高等教育机构的机会是否得到了改善，通过统计每个县特定年份考入目标大学的学生人数，则可以量化这一教育成果指标，从而直观反映该县整体教育水平的变化情况。

考虑到除专项计划政策影响的因素以外，地区的其他特征可能对学生入学占比产生潜在的影响，从而导致估计结果产生偏误。本研究拟引入县人均GDP、县人均财政收入、县人口和县初始上大学的学生数等作为县相关特征的控制变量。此外，高考招生环节存在省内竞争，因此还需控制省份固定效应、省级层面招生规模和时间趋势。

2.3　数据来源

本研究以A大学为案例，收集学校内历年学生招生录取数据，并对原始素材进行整合。以本科录取学生为研究对象，时间跨度为2009—2023年，以区县为单位统计每年该学校录取的学生数量，形成面板数据。研究样本共包括了56 442个观测值，表1为各变量的描述性统计。

2.4　实证结果

2.4.1　基准回归结果

基于模型设计和变量选择，探究专项计划政策对实施区域的量化影响，基准回归的估计结果如表2所示。模型1未加入任何控制变量；模型2在此基础上纳入控制变量，模型3进一步加入固定效应，模型4则在前述基础上增加省份时间趋势项。通过逐步引入这些因素，可以更清晰地评估专项计划政策对实施区域学业表现的实际影响。回归结果验证了专项计划对实施区域生源数量具有显著的积极影响。负二项回归模型中的系数\beta表示自变量对因变量对数期望值的影响，由回归结果可知，国家专项计划的实施使贫困区县的重点高校录取名额较政策实施前增加约112%（e^0.75-1），高校专项计划对农村户口学生的优惠政策使其地区内名额录取增加了约50%（e^0.41-1）。这意味着，专项计划通过制度性的招生指标再分配，有效增加了原本可能因资源匮乏、经济条件限制而面临教育机会受限学生进入高等教育的可能性。数据结果证实了专项计划在改善教育机会不平等方面发挥了积极作用，反映了制度性干预对促进教育公平的有效性。

2.4.2　平行趋势检验

在进行双重差分法评估政策实施效果之前，需要进行平行趋势检验，即对实验组和对照组在时间上的发展趋势进行比较。只有在政策干预前2组的数据表现出平行趋势的前提下，才能合理地推断出政策实施后2组间出现的差异主要是由该专项计划引起的，而非其他不可观测因素造成的。本研究所采用的具体模型如下：

N_{ct}=\alpha +{\sum }_{n=-\mathrm{3}}^{\mathrm{10}}{\beta }_{\mathrm{1}}{D}_{ct}^n+X_{ct}+{\nu }_t+{\epsilon }_{ct}(2)

式中：D_{ct}^n为以政策实行当年为参照而生成的相对年份政策变量，纳入实施区域的区县D_{ct}^n=\mathrm{1}，而非实施区域的区县D_{ct}^n变量始终为0；\alpha为常数项；X_{ct}为模型1中涉及的一系列控制变量。由于国家专项计划于2012年开始实施，回归则以2011年为基准年，政策实施前一年作为基准年份以避免多重共线性。根据式（2）将平行趋势的考察期定为2009—2023年，即事件发生前3年与事件发生后10年实施区域生源数量的趋势变化情况，{\beta }_{\mathrm{1}}是相对基准年的回归系数，其他变量在模型中简化，但定义与基准回归模型设置保持一致，可绘制出在95%置信区间下{\beta }_{\mathrm{1}}的估计结果（图2），若实施前的系数{\beta }_{\mathrm{1}}的95%置信区间均包含了0值，则表明满足平行趋势假定。由图2可知，专项计划政策发生之前，计划实施区域的生源数量并没有显著差异，而在专项计划启动后，政策的带动效果逐渐显现。从第2年起，实施区域的效果显著提高，并达到较高水平。因此，在政策实施节点前，处理组与控制组满足处理前趋势检验。从政策动态效应分析，政策实施当年的交互项系数即呈现统计显著性，也反映出政策初始阶段便已具备实施有效性。

3　专项计划学生大学就学期间的学业表现

3.1　模型构建

为对通过专项计划进入大学学生的学业情况进行追踪，评估专项学生的能力和素质，本研究利用A大学的学生行政数据，具体研究专项计划录取学生的大学学业表现情况，探究其与非专项学生是否存在差距，并分析造成差距的影响因素与作用机制。采用多元线性回归方法，探究定向招生专项计划对学生大学综合表现的影响，计量模型如下：

\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{f}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_i={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{A}\mathrm{d}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i+X_i\gamma +{\epsilon }_i(3)

式中：\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{f}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{c}{\mathrm{e}}_i为第i个学生大学学业表现相关数据；\mathrm{A}\mathrm{d}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i为第i个学生入学时的招生方式；X_i为控制变量；{\epsilon }_i为随机扰动项；{\beta }_{\mathrm{0}}、{\beta }_{\mathrm{1}}\mathrm{和}\gamma为待估参数。

3.2　变量选取

核心解释变量为\mathrm{A}\mathrm{d}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{s}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{o}{\mathrm{n}}_i，是一个二元虚拟变量，取值为1表示学生为专项计划身份，0则表示非专项计划学生。该变量旨在捕捉专项计划身份对学生成绩表现可能产生的独特影响，当模型中的估计参数{\beta }_{\mathrm{1}}显著时，则表明专项学生与其他学生存在差距。

被解释变量为\mathrm{P}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{f}\mathrm{o}\mathrm{r}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{c}\mathrm{e}_i，即学业表现。在已有研究使用大学学分绩点作为因变量的基础上，进一步优化被解释变量，为衡量降分录取的专项计划学生是否能赶上大学正常教学，将被解释变量选取为一系列学业表现相关的衡量指标，包括挂科数、平均成绩、必修GPA、A+科数、系排名百分位和大学英语四级考试（CET4）成绩等。

考虑到除招生方式因素以外，学生的其他特征同样可能对学生综合表现及未来发展产生潜在的影响，从而导致估计结果产生偏误。基于文献阅读、理论分析与数据可得性的综合考虑，引入性别、户籍、学科类别、少数民族、标准化高考成绩和学科类型等作为学生层面的控制变量。

3.3　数据来源

学业表现相关数据以A大学2018级学生为样本，去掉高水平运动队、高水平艺术团、保送生、南疆单列、少数民族预科、港澳台等享有特定的优惠政策和降分录取条件的特殊类别学生，仅保留专项计划学生和统招学生数据，从而聚焦于专项计划本身的政策效果，确保研究结果更为可靠和具有针对性。研究样本共包括了1 760个观测值，根据学生类别分组进行描述性统计，表3为各变量的描述性统计结果。

从分组描述性统计后附的t检验结果（均值差）可知，专项计划学生的学业表现与统招生相比，各个指标均存在显著差距，表明他们入学后的学习适应和学业进展在整体上面临一定的挑战，这可能是由于原生教育环境、教育资源分布不均衡等因素造成的基础差异所致。

基于上述结果，本研究将在后续回归分析中进一步区分2类专项计划（国家专项与高校专项），以探讨不同专项计划在实施效果上的差异。尽管2类专项计划均旨在促进教育公平，但其政策侧重点和实施细节存在差异，这可能导致计划内学生在学业表现上的不同。

3.4　实证结果

3.4.1　基准回归结果

基于多元线性回归的方法初步评估专项计划学生大学就学期间学业表现状况，具体结果如表4所示。从国家专项的系数来看，除了挂科数不显著之外，其余学业表现相关指标均表明专项计划学生显著低于统招学生。从高校专项的系数来看，A+科数、系排名百分位、CET4成绩均显著低于统招生，但结果略优于国家专项，这一结果背后可能体现着2个专项选拔机制不同造成的学生潜在素质差异。其中，2个专项挂科数的系数均不显著，学生挂科与否通常受到学校规定的最低标准的影响，即只要达到及格线就可以避免挂科，所以即使专项计划学生总体学业表现较弱，只要其成绩能够维持在及格线以上，便可避免出现挂科现象，从而表现为挂科数量与统招生无显著差异。

从整体来看，2个专项计划招录的学生在学业表现上普遍弱于统招生，这表明尽管他们依托专项计划进入了重点高校，但受适应性不足、资源匹配不充分等因素影响，其成绩依然显著低于非专项计划学生，反映出政策在实施过程中配套支持措施仍有待完善。

3.4.2　异质性分析一：不同录取学科差异

研究表明，家庭背景、地域差异及文化资本等社会经济因素在不同学科的学习中可能产生差异化影响^［14］。为了揭示这一机制，本研究进一步考虑了录取学科的因素，加入了自然学科的虚拟变量，与是否为专项学生进行交乘。表5展示了在上述模型下，不同学科对专项计划学生各项学业表现指标的回归结果。由表5可知，交互项的回归系数相比人文社会学科而言，学习自然学科对专项计划学生大学学业表现带来的负面影响明显。

3.4.3　异质性分析二：大学就学期间成绩变化趋势

在基准模型的基础上，仍以平均成绩为被解释变量，进一步将2018级学生全部课程按照大一到大四课程级别进行分类，从而探究专项计划学生与统招生之间成绩差距的变化趋势。

表6展示了不同年级课程对专项计划学业表现影响的回归结果。虽然上一部分已证实专项学生在整体学业表现上与统招生存在显著差异，但值得注意的是，即便在初始阶段存在这样的差异，但随着年级的增长，专项计划学生与统招生之间从大一到大四的成绩差距会逐渐缩小。从大一课程到大四课程，国家专项和高校专项的学生成绩差异均在逐渐减小，甚至变得不再显著。这可能反映了他们在适应能力、教育资源利用、学习策略与经验积累、心理成熟度、制度公平性以及个人努力等方面的成长与进步，说明通过持续的努力和适当的支持，专项计划学生具备较强的学习潜力和发展空间，也提醒未来当进一步优化和加强面向专项计划学生的教育教学支持和服务，以更好地帮助他们顺利完成学业，实现教育公平和人才多元发展。

3.4.4　异质性分析三：高考成绩与入学后学业表现

高考成绩大体上合理地反映了学生入学时的学习基础和能力水平，与他们在大学阶段的学业表现呈现出明显的正向关联。上述研究结果表明，通过专项计划降分录取的学生在入学后，其学习成绩普遍低于非专项计划的学生，这一结果与既有的教育研究成果相吻合^［11-12］。即被录取的专项计划学生高考降分幅度越大，越有可能面临入学后学习跟不上节奏的困境，尽管初衷是为了促进教育公平，但这一情况反而可能对学生的个人发展产生不利影响。因此，亟需开展科学研究，合理界定高考降分录取的最大阈值，以确保既能有效促进教育公平，又能维护学术标准及学生学习的连贯性与有效性。

图3为2018级专项学生高考成绩相较于统招最低录取分数线的降分幅度频数图。大多数专项学生的降分幅度在50分以内，但也存在降分高达222分录取的情况。为了分析降分幅度与学业成绩之间的关系，寻找是否存在临界点，即超过该点降分学生学业表现出现显著下降，而在某临界点范围内降分不会严重影响学生在大学的适应性和学业成就，本研究使用分组回归分析不同降分幅度的学生大学学业表现上的差异，分组间隔设定为2分，以确保每组有足够的样本量以支持统计分析的可靠性。

以统招高考录取最低分数线为基准，将回归系数及其置信区间可视化，绘制了高考成绩从低于录取线40分到高出8分范围内学生的大学课程平均成绩表现，结果见图4。可知：高于录取分数线的统招学生学业表现系数基本与基准线一致，较为平稳；低于录取分数线约30分之内的专项学生，大学学业表现与基准线虽有浮动但基本浮动处于置信区间内而不显著；低于录取分数线约30分以上的专项学生，大学课程平均成绩显著低于基准线，最大约比基准线低10分，这部分学生入学后可能会面临较大学习压力。分组回归结果显示，可能存在高考降分录取的最大阈值，但还需要进一步扩大样本量、应用多种方法和模型、多维度分析，深入研究和验证这一临界值。

4　结论与启示

4.1　结论

为检验农村贫困专项计划的实施成效，本研究以某政策实施高校A大学为样本，基于2009—2023年区县级面板数据开展系统性评估。主要结论如下：

农村贫困专项计划对纠正教育机会不平等具有显著的积极作用；专项计划学生与统招生相比在学业方面表现出一定程度的困难，自然学科的专项学生在学业表现上的弱势更为明显，低于录取分数线约30分以上的专项学生在学业方面更是劣势显著。教育公平的议题不应止步于准入机会的提供，更需贯穿整个教育过程，确保每个学生在学习旅程中都能获得必要的支持与保障。

4.2　启示

优化完善专项计划，使其在扩大机会与保障质量之间取得平衡，对于持续赋能欠发达地区和群体，激发内生发展动力具有重要意义。未来，在全面推动乡村振兴新阶段，专项计划应进一步强化对欠发达地区人力资本的常态化支持机制。基于本研究结果，提出以下建议：

1）持续坚持专项计划政策。专项计划作为国家层面促进教育公平和社会公正而制定的长期性政策工具，已构建起农村及欠发达地区学生升入重点高校的长效保障机制。下一阶段仍需坚守政策连续性与稳定性，巩固教育帮扶既有成效。

2）优化招生精准度。如今在过渡期后农村低收入人口和欠发达地区常态化帮扶的大背景下，应进一步结合区域发展动态和教育资源差异，动态调整专项计划覆盖范围、细化招生标准、优化名额分配规则，确保政策资源精准匹配真正亟需帮扶的群体，提升政策实施效率。

3）重视构建贯穿学业全周期的帮扶体系。加大对专项学生的持续帮扶力度，通过提供额外辅导、学习资源和心理支持等措施来帮助降分录取的学生更好地适应大学学习，使受惠群体真正通过优质教育积累发展动能。唯有实现“起点公平”与“过程公平”的双重保障，才能将教育政策红利转化为区域协调发展的内生动力，最终服务于全体人民共同富裕的根本目标。

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基金资助

国家社会科学基金重大项目(24ZDA053)