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谈一谈U.S. News 2019排名(一)——社会阶层流动性

Mehome 2019-03-27 525

2019U.S. News 美国大学排名更新过后,相信很多人的第一感觉都是今年的排名相较于去年变化着实有些大。例如公立学校加州大学圣塔芭芭拉分校排名上升7名跃居榜单30位;克拉克大学从81名上升到了66名,足足进步了15名;加州大学河滨分校更是进步了39名之多,一下从124名变成了85名。可以这样说,2019年的排名是U.S. News近几年来排名变化最大的。本着用数据说话的原则,我们把前面10年的排名数据做了一个统计,把每一年的变化均值列出来如下图(这里只统计了大约前150名的学校,因为这些学校的排名数据比较完整):


计算方法我们采用了最简单的取所有学校排名变化绝对值的平均值,从图中我们可以非常清楚的看到2019年的这份排名变化要比前些年大非常多,相当于平均每个学校与上一年相比排名变化了将近6位,而之前的年份大多在2.5位附近徘徊。看到这里相信每位读者也都有与笔者一样的疑惑,为什么今年排名的变化如此之大呢?带着这个疑惑笔者查阅了U.S. News排名今年的计算方法,原来最终原因是U.S. News今年改了排名算法[1],其中最大的改变就是加入了社会阶层流动性这一条,影响占比5%。那么接下来笔者就来谈一谈这个社会阶层流动性。

首先我们来看一下维基百科对于社会阶层流行性给出的定义:个人、家庭或其他团体在社会阶层中的变化性,可以分为向上流动或者向下流动,需要有一项数值来定义(通常我们会用财富值来定义)[2]。其实笔者在不久前讨论美国名校价值的时候也讨论过美国社会阶层流动性这个问题[3],当时采用的计算方法是进入大学前社会家庭财富在底层20%的学生在大学毕业后进入顶层20%的比率,基本上与维基百科的定义吻合。那我们再来看一下U.S. News在计算社会阶层流动性分值时候采用的方法:第一项是获得美国Pell Grant的学生6年毕业率,第二项是获得美国Pell Grant的学生6年毕业率与该校所有学生6年毕业率的比值,这两项对所有学校打分后分别占排名总分的2.5%,这里简单提一句美国Pell Grant相当于美国国家助学金,一般颁发给社会底层40%的大学本科生。看完U.S. News对所谓的社会阶层流动性分值的计算,笔者对此其实是抱着怀疑的态度的。

首先,计算获得Pell Grant学生的毕业率高低必然正相关与该校的毕业率,该分值并不能很好的体现该校对社会流动性推动的能力;其次,计算获得Pell Grant学生的毕业率与该校所有学生毕业率的比值太依赖于该校招收可以Pell Grant学生的比率,该项分值并不能很好的体现出该校对社会下层学生的培养能力;所以总的来说今年U.S. News在对社会阶层流动性的打分上只能体现学校是否更有招收社会下层学生的意愿,而对学生是否能通过该校的学习来达到提升社会阶层这一点上并没有很好的评判。那么我们再来看一下今年的这份榜单可以发现UC系列、SUNY系列这些更大量招收社会下层学生的公立大学排名提升非常大,而一些私校则排名大多下降,所以我们可以看到一个非常有意思的现象就是:排名中只要是XXXX University的排名大多下降了,而University of XXXX的则排名大多上升了也是这一道理。

这里展示了每个等级学校的学生都是属于哪个社会阶层的。

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可以看到顶级的美国名校学生绝大部分都是社会顶层阶层家庭的孩子,这些名校资源被顶层阶层掌握的后果必然是加剧社会阶层固化,所以在这里笔者还是非常支持U.S. News的这一改动,毕竟这也是第一次在美国大学综合排名的榜单中引入社会阶层流动性这一概念。毕竟推动社会阶层流动性是大学应当肩负起的一项责任,而U.S. News已经跨出了这一步鼓励大学承担起这一责任,虽然现阶段的评分标准问题导致这一效果比较间接也不会太明显,但笔者相信在之后的改进中U.S. News会完善这一评分标准。而且笔者做了一些列的调研发现美国大学Pell Grant数据已经是最完善、最易统计且最具时效性的关于美国社会阶层流动性的公开数据,其他数据比如The Equality of Opportunity Project[4]缺乏时效性及延续性, CollegeNetSMI Rankings[5]并没有对学生的入学及毕业数据做关联等等问题,所以笔者原则还是认同采用Pell Grant数据作为评分基础,如果能在此基础上引入毕业生工资、家庭收入等体现学生毕业后阶层分布的数据就能让U.S. News的这一项评分改动变得更完美了
Tags: 纽约 大学 排名 顶层 学生 阶层
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