代表性官僚的“乡曲之情”：来自公立学校的证据
编者按：
摘要：
大量研究表明，政府服务对象能够从相同种族或民族的官僚人员中获得便利。学者们认为，人们获得便利大多是由于他们共享了一些积极的或具有象征性的表征，例如共同的背景、语言和价值观，而种族或民族身份则内含了这些表征。本文作者认为，政务服务官僚人员与受服务对象之间共享的联系，在那些既具有共同民族或种族的人且原国籍相同的人之间更为突出。对于此，作者从公立学校寻找相应证据。作者借助美国第四大学区迈阿密-戴德县公立学区的管理与调查的数据，针对同年同校的同类学生经原国籍相同与原国籍不同的老师教学后考试分数上的差异应用了不受学年变化影响的固定效应模型。研究发现，对于那些移民而来的学生，往往能够在与其原国籍相同的老师的数学课与阅读课上取得更高的分数，而师生原国籍不匹配的学生的得分则不如前者。这一现象在低收入家庭的学生、英语非母语的英语学习生的身上更为明显。当然，对于来自不同国家的移民生，这一现象也有具体差异。
作者简介：
本文作者：Jason Grissom、Jennifer Darling-Aduana、Richard Hall
在Kingsley（1944）最初的概念中，代表性官僚主要关注到描述性代表（descriptive representation），即官僚机构的人员结构应与它所服务公民的人口结构特征相近。学界继而探讨起描述性代表是否能、在何时能转化为具有实质性影响的代表性官僚，并探讨出两条转化路径：主动性代表（active representation）与象征性代表（symbolic representation）。值得注意的是，社会认同与以上两种转化路径息息相关。当官僚人员与被服务公民有着相似的经历、背景与价值观时，官僚人员在提供公共服务时便能化被动性代表为主动性代表，以提升同类群体的生活状况；同样地，被服务的公民群体是否认同这些官僚人员，也是基于公民对官僚人员的推测，判断其是否与公民在人口统计学上的处于众数的价值观、态度与行为相匹配，这其中原国籍匹配尤为突出。
然而，Bishu与Kennedy（2020）综述中指出，将代表性官僚的研究局限于官民共享种族或性别，可能会忽略更为重要的共同特征，过往研究常常用广义的族裔概念而模糊了原国籍，事实上，以西班牙裔居民为例，这一群体中又可能在国家、语言、文化背景等多个方面存在细微的区别。作者给出猜想：原国籍匹配的官民，往往会有着更为紧密共享的经历与价值观，也即能成为更强的预测因素。
作者还将社会资本因素纳入考虑。每个公民的社会资本并不同，对于那些在移民前或是移民到新环境后已经拥有较高收入等高社会资本的公民，他们在与之原国籍匹配的官僚人员处获得的便利可能很难被观察到。在美国，不同的人或群体总是会经历不同的融合过程，国家的移民政策、新社区中同种族移民群体的力量、当地对多元群体的态度甚至是个人教育程度、职业状态、原国籍的社会与政治状况以及当地环境等都会对融合过程产生影响。
跨公共部门领域中的代表性官僚研究大多在主动性代表与象征性代表层面上考察公立学区的师生匹配度。过往大多集中于研究有色人种老师与学生成绩之间的联系，发现有色人种老师往往存在更善待相同种族学生的行为，但实证研究很难考察这一联系的精确机制。这一研究的难点在于，区分这些感知上或是期望上的差异是否或在多大程度上是由教师方面的主动性代表行为解释的，或者是由学生方面的象征性代表行为解释的。例如，Lindsay与Hart（2017）的研究指出，相比于白人教师，黑人教师更不易认为黑人学生会故意蔑视纪律，但也可能是因为黑人学生更不易蔑视同种族的老师。但无论这一影响机制为何，教师身份对于不同学生课堂体验与学习有着重要影响，若师生能拥有共享身份，学生的认知与行为都会更为积极。
故此，本研究通过更为细致的、也更容易识别出来的共享身份特征：原国籍，以期更精准地发现师生关系的影响机制，以研究代表性官僚问题。作者认为，虽然本文研究场域在公共教育，但是作为原籍国作为共享身份的研究，在官民互动的场合下仍会有借鉴意义。
本文提出了以下假设：
假设1：与老师原国籍相同的学生往往比原国籍不同的学生有着更高的成就。
假设2：对于那些不在美国出生的学生，师生原国籍相同的影响比在美国出生的学生更大。
假设3：对于社会资本较低的学生（例如有贫困问题、英语非母语的英语学习者），师生原国籍相同的影响将被放大。
研究场景
本研究选择美国第四大学区迈阿密-戴德县公立学区作为研究场景，利用该学区的教师、学生与学校行政管理的纵向数据与基于对教师进行网络调查的数据进行研究。迈-戴学区作为研究场景非常契合，该学区师生数量众多，据2011-2012学年统计共有450所学校，且据美国人口普查局2016年统计数据显示，68%的迈阿密居民为西班牙裔，说明该地社会文化具有显著的多样性。
行政管理数据
学区提供的行政管理文件包含了2003-2004学年至2013-2014学年这10年间师生的信息。本研究中，学生对象仅关注到基础教育阶段三年级至八年级的学生。行政文件中包含了学生原籍国、性别、种族、民族、缺勤记录、停学记录、低价午餐资格（以衡量低收入指标）、特殊教育服务以及英语水平等信息。同时，文件还包含了学生年度考核的数学与阅读成绩，作者将成绩标准化后，成为本研究的因变量。
表1展示了样本的描述性统计结果。根据表1可见，在美国本土出生的学生与不在美国本土出生的学生在数学与阅读成绩上有着较大的差异，移民学生显然低于本地学生；此外，移民学生的在学习环境上较为劣势，英语水平也较为有限，社会资本总体较低。
回归模型（1）用于评估师生原国籍匹配度对学生成绩的影响。
在模型（1）中，Y表示s校c班的学生i在t年的数学或阅读成绩，β1是模型（1）核心变量的系数，表示c班师生原国籍的匹配度，且根据假设1应得到β1>0。此外，为了解释潜在的混杂因素，作者控制了学生特征变量S、教师特征变量T以及班级特征变量C。同时，模型（1）中还包括逐学年的固定效应αst，使得β1的结果是通过识别同年同校师生的原国籍匹配情况而得到的，并在稳健性检验时将逐学年固定效应替换为班级的固定效应。
验证假设2时，作者基于模型（1），通过在ORIGIN MATCH与学生是否非美国出生的指标间加入了一个交互项，检验了原国籍相同与非美国出生学生的成绩的关联；对于假设3，作者先将学生分为不同的亚组进行（如根据学生是否享有低价午餐资格进行划分），以避免出现三项交互的情况，再关注学生的出生国，以检验师生原籍国匹配的影响是否会被学生较低的社会资本放大。
表2检验了假设1与假设2，数据显示了师生原籍国匹配、非美国出生的学生以及两者之间交互作用的关系。第1、4列检验了假设1，发现无论是数学成绩还是阅读成绩，均未呈现出显著性，且系数趋向于0，即师生原籍国匹配与成绩提高之间并不存在有意义的正关联。但第2行数据注意到，相比于在美国出生的学生，移民学生在预测上会有着更为积极的成就增长。
第2、5列检验了假设2，数据显示师生原籍国匹配、学生是否非美国出生以及两者的交互项之间都呈现显著性。图1更清晰地展现了原籍国匹配与出生地之间的关系，在无论是数学成绩（面板A）还是阅读成绩（面板B），对于美国本土出生的学生，原籍国匹配与其成绩呈现负相关，且在与其原籍国不匹配的教师那里表现的略好一些；而对于移民学生，原籍国匹配与其成绩则呈现正相关，且学生在原籍国匹配的教师那里表现的略好一些，相对不匹配的老师高出0.03的标准差。
逐学年的固定效应模型可能存在偏差，作者通过比较同年同班的学生，运用班级的固定效应模型进行稳健性检验，表2的第3、6列展示了稳健性检验的结果。在阅读成绩上，班级固定效应模型的回归结果与逐学年固定效应模型的结果类似，在更微观的对比中发现，师生原籍国匹配度对移民学生阅读成绩有着更大的影响。然而根据表2第3列第1、3行的数据看来，数学成绩的模型回归结果并不稳健，但这也说明可能数学成绩与原籍国匹配之间的联系是由其它偏见而造成的。
在检验假设3时，作者首先根据种族或民族划分亚组。一般的教育研究认为西班牙裔或非裔学生有着历史性的劣势（historically underserved），但由于迈-戴学区的西班牙裔学生人数众多，反而可能会产生一定政治与文化优势。基于此，作者划分了西班牙裔、非裔、白人以及其它种族的学生亚组，并按照逐学年固定效应模型进行回归分析。由于非西班牙裔的各亚组结果相似，故表3报道了西班牙裔学生（第1、3列）与非西班牙裔学生（第2、4列）的回归结果。结果显示，对于在美国出生的学生而言，师生原籍国匹配与其成绩之间的呈现轻微的负相关；而对于移民的西班牙裔学生，则更可能与教师有着匹配的原籍国，也更易感知共享身份带来的好处——这与表2的分析结果相似。
作者根据学生的贫困情况与英语水平进行了亚组分析。第5-8列展示了根据低价午餐资格（FRPL）划分贫困状况的分析结果，第9-12列则是根据英语水平划分分析结果。回归结果显示，对于在美国出生的学生来说，原籍国匹配对家境优渥的学生的成绩并无影响，而那些来自贫困家庭、英语水平有限的学生，在原籍国非美国的老师的课上则能取得更高的分数；而对于移民来美的学生而言，与老师原籍国匹配的好处在弱势学生群体中更为明显，其交互作用在数学与阅读成绩上呈现显著性。
前文指出，迈-戴学区的种族、民族构成极为多元，这使得讨论时需要考虑到其特定的文化背景，故作者再通过区分学生的出生国以进行亚组分析。由于文章数据中古巴裔的教师人数众多（约占50%），使得这些老师与古巴裔学生的匹配度最高（约占非本地学生匹配数的90%），从而导致来自其它国家与民族的师生在原籍国匹配数据方面的准确性降低。故此，作者先设预估原籍国匹配的效应对于古巴学生群体并不那么明显。
文章对模型（1）中ORIGIN MATCH与学生出生国的交互作用进行测量，将学生出生国分为四类，即美国、古巴、海地与其它所有国家。图2的面板A、B分别呈现了数学与阅读成绩的预测结果。在数学成绩上，古巴裔师生原籍国匹配时，其数学成绩相对于不匹配时高出0.02的标准差（P<0.10），而其它三个亚组则呈现相反的结果；在阅读成绩上，古巴裔与海地裔师生与成绩的交互作用均不显著，但是对于非美裔其它国家学生而言，阅读成绩相对于不匹配时高出0.07的标准差（P=0.07<0.10）。这一亚组分析说明，学生的不同出生国之间存在一定异质性，值得进一步探索。
综上，通过对假设1-3的分析，可以得出总体性的结论：对于移民来美的学生，与老师共享原籍国的身份对他们的学业成绩有一定的积极作用。
本节中作者还回应了过往代表性官僚研究较多关注的议题：族裔匹配与语言匹配。作者首先考虑了师生原籍国匹配、学生成绩与族裔匹配之间的关系。考虑到迈阿密地区族裔构成的多样性，即原籍国匹配的师生不一定族裔匹配，作者调整了模型（1），替换ORIGIN MATCH变量为非裔师生的交互作用与西班牙裔师生的交互作用。值得注意的是，学区行政文件记录了10年内教师的族裔信息，故该模型可以使用整体样本进行分析。
表4中第1、4列呈现了使用整体样本分析的结果，显示西班牙裔师生族裔身份匹配时，学生的数学成绩与阅读成绩确实比其他师生族裔不匹配的西班牙裔学生要好一些，但也仅分别高出0.005与0.008个标准差；而对于非裔师生匹配的情况，则发现非裔学生在师生族裔身份匹配时的成绩反而更低。而后，作者使用较小的样本量，即使用对教师网络调查的样本，结果呈现在第2、5列，发现相关系数总体上与使用总体样本进行回归的结果相似，但标准误变大了。在第3、6列中，作者将原籍国匹配、移民身份以及两者的交互作用再引入模型，与族裔匹配进行对比分析，回归结果与表2中所报告的基本相同，且引入该交互项后并未对第2、5列中族裔匹配的结果产生显著影响，故认为原籍国匹配、族裔匹配与学生成绩之间的联系可能是累加性的。
探究语言匹配对原籍国匹配的影响，作者考察师生西班牙语流利程度是否会对原籍国匹配与成绩之间的关系产生影响，采用的样本为在调查中报告了西班牙语流利程度的老师，相对于表3中的样本量较小。表5的第2、4列展示了教师西班牙语流利程度与移民学生之间的交互项的回归结果，发现教师西班牙语流利对学生的数学与阅读成绩之间有着显著正相关，但语言匹配也未能发挥原籍国匹配与学生成绩之间的中介作用。
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