預測受教育程度的未來趨勢分析研究

受教育年限的增加與更好的健康和生存1，人口增長放緩2和經濟增長3有關。由于其重要性，獲得“包容和公平的優(yōu)質教育”的機會已被納入聯合國大會于2015年批準的可持續(xù)發(fā)展目標（SDG）之一（見/3ana8ob）。該SDGs是一套雄心勃勃的國際發(fā)展目標，以在2030年實現寫作性質，弗里德曼等人。4

提供的證據表明，盡管預計大多數國家到2030年將實現幾乎普及的小學教育，但中等教育完成率的區(qū)域間巨大差距仍將存在。作者著手評估各國是否有望在2030年前實現教育的可持續(xù)發(fā)展目標。他們收集了來自195個國家和地區(qū)的3180項全國代表性普查和調查的數據庫。該數據庫是對先前監(jiān)視教育的努力的改進，后者既依賴于從單個時間點5進行反向投影的數據，也依賴于源自五分之一的數據源6的數據庫。弗里德曼（Friedman）等人。開發(fā)了一個模型，該模型將所有數據源整合到其數據集中，并推斷了從1970年到2018年按性別和國家分列的所有人群的受教育程度的單年估計值。然后，該模型使用此信息來預測受教育程度的未來趨勢作者所選擇的七個“主要世界地區(qū)”，其中包括高收入國家，撒哈拉以南非洲，東歐和中亞。弗里德曼及其同事得出的結論是，到2030年，大多數國家都有望實現小學普及率接近普遍的水平，也就是說，幾乎90％的兒童完成了6年的教育（圖1）。這種趨勢的例外是阿富汗，巴布亞新幾內亞和撒哈拉以南非洲北部的部分地區(qū)。相比之下，中等教育水平的普及（學制12年）則更加不平衡。預計到2030年，年齡在25-29歲之間的年輕人中只有61％可以完成中學教育，并且沒有一個主要的世界地區(qū)可以達到近乎普遍的中學教育水平。此外，在某些世界地區(qū)，接受高等教育的機會比在其他地區(qū)增長更快；結果，到2030年，這種差距預計將會增加。圖1|

孟加拉國達卡的小學生。弗里德曼（Friedman）等人。4分析了1970年至2018年期間約195個國家和地區(qū)兒童的受教育年限，并對到2030年的預測變化進行了建模，以評估世界是否將達到聯合國設定的教育可持續(xù)發(fā)展目標。圖片來源：ZakirHossainChowdhury/NurPhoto/Getty作者還發(fā)現，到2030年，男女之間的受教育程度差距預計將發(fā)生很大的變化。1970年，在142個國家中，男性受教育的年限比女性要多得多。到2018年，這一數字已縮小到27個國家，到2030年預計僅為4個。此外，在18個國家和地區(qū)，預計女性的平均受教育年限將大大高于男性。差距的變化主要歸因于女孩在小學階段的學習。接下來，弗里德曼等。開發(fā)了一種用于監(jiān)控國家或地區(qū)內教育不平等的指標-平均人際差異（AID），該指標用于衡量特定年份某人口中任何兩個人之間受教育程度的平均差異。AID提供了與其他常用指標不同的角度。例如，考慮基尼系數，它可能是最不平等的指標。在這個系數之下，當教育集中在少數人手中時，不平等程度最高。隨著受教育機會的擴大，基尼系數下降。相比之下，AID將不平等等同于人口中受教育程度的異質性。當教育集中在少數人手中時，AID就會降低，因為大多數人的受教育程度都較低。隨著上學機會的擴大，由于人口眾多，許多人沒有受過教育，許多人受過幾年教育，因此按國際發(fā)展援助衡量的不平等現象加劇了。隨著學校入學率的普遍提高和人口成員開始獲得同樣高水平的教育，AID再次下降。弗里德曼及其同事根據這一指標得出結論，全球教育不平等現象在2017年達到頂峰，預計到2030年將下降。盡管該項目涉及大量數據，但仍然受到數據稀缺問題的限制。盡管某些高收入國家（例如法國和德國）為該模型貢獻了55個以上的數據點，但許多資源有限的人口稀少的國家或地區(qū)的時間序列是從少于5個數據點推斷出來的，或者依賴于數據最后一次于2008年或之前收集。盡管通過檢查模型的真實性是否與許多模擬中的真實數據相符來評估模型的有效性，在這些模擬中已刪除了一個數據子集，但無法評估模型對達到軌跡的估計程度。對于2003年之后沒有可用數據的地方（如馬來西亞）。作者利用區(qū)域趨勢來分析缺乏數據的國家或地區(qū)，研究中預期變化的平滑軌跡也掩蓋了教育政策對學校教育的深刻且往往是突然的影響。作者指出，變化率的非線性與上學的突然增加相一致，這可能是由于取消學費或義務教育的年限增加所致。最近，許多低收入國家擴大了免費中學教育的規(guī)模，有可能進一步推動實現可持續(xù)發(fā)展目標教育目標的進展，這超出了弗里德曼及其同事的模型目前的預期。最終，我們只能監(jiān)控我們可以衡量的內容：我們跟蹤受教育程度和性別差距的趨勢，因為這些都是存在的數據。目前，學校教育的社會經濟差距遠遠大于世界大多數地區(qū)的性別差距\l"ref-CR7"