外文资料译文
区域内资源分配是否公平？
原文作者 Mohamed Ihsan Ajwad
单位 Elsevierjournal
摘要：目前大量的研究集中在跨辖区的资源分配上。然而，针对研究地区内资源分配模式的研究却很少。本研究通过对德州学区内各小学学生支出变化的实证研究, 对当地的公共经济学文献进行了补充。根据评估区域固定效应模型的结果显示，学区的自主资源向低收入少数民族街区的学校倾斜，超出国家援助公式分配的数额。调查结果表明，德州立法机构试图提高分配给贫困学校的资源水平的想法，得到了区域一级的支持。然而，这一增量资金的规模相对较小，因此对教育成果的影响也可能很小。
关键词：资源分配； 费用； 教育财政；支出
1.介绍
通常情况下，不同的司法管辖区会出现不同程度的公共开支，因此会出现不同程度的公共产品和服务。一般来说至少有两个原因会导致这种情况发生。首先，如果不同司法管辖区的居民对各级公共服务（或货物）的价值进行评估，则不同司法管辖区的公共服务水平会有所不同。 Tiebout（1956）提出了这个观点，他认为完全流动的消费者（选民）会将自己列入具有公共产品和服务水平最大化的司法管辖区。其次，如果提供公共服务的成本因司法管辖区而异，这也会导致不同司法管辖区的公共服务水平不同.
自1960年以来，突出的司法和立法行动已经解决了各学区公共教育经费分配公平的问题。这种不平等现象大部分是由于大量依赖财产税来资助公立学校, 导致物产富裕和财产贫困地区之间的学校资源差距巨大。在过去的三十年中，大多数州实施部分补救办法，通过依靠国家资金的分配来平衡各区的支出。有关这些补救措施的讨论，请参阅Card 和 Payne（1998）和Hoxby（1998）的调查。如果管辖区居民集体选择公共支出水平，那么为什么同一个辖区内的公共物品或服务水平会有所不同？ 在同一个辖区内这种资源分配不均的理由不那么明显.
为了探讨这个问题，Shoup（1989）确定了地方政府在提供消防和垃圾清除服务方面的目标。 例如，他建议，在收入划分的管辖范围内，分配给每个社区的资源量取决于当地政府的目标。 这些目标包括跨社区资源分配的公平性，社区间结果的公平性以及平均教育成果的最大化。 因此，对学区教育支出水平的分析可以帮助了解地方政府的目标。
因为近年来受数据数量少的限制，有关学校跨区资金分配的证据很少。 Hertert（1993）利用加利福尼亚州的数据计算了一系列用于学校支出的水平公平指标，包括标准差，麦克隆指数，基尼系数和变异系数。她通过公式计算了学区之间，学校之间以及跨区学校之间的差异。她的研究结果表明，学区之间存在公平性，但每个学生的支出在区内学校之间“差异很大”。她分析的局限在于，她忽视了学校录取学生的特点。同样，鲁宾斯坦（Rubenstein，1998）考察了芝加哥公立学校的资源分配问题，重点是校内学区或学校校园层面的资产。正如Hertert的分析，鲁宾斯坦计算了许多横向的衡量标准，他发现，除其他外，给芝加哥学校的普通基金拨款基本平等。尽管鲁宾斯坦的研究与本研究的精神十分相似，但他对学生特征的控制并不理想。
本研究通过对德州公立小学的拨款进行实证分析，丰富了相关的文献。虽然这项研究通过实证调查了学校资金与学生特征之间的联系，但它也超越了之前的工作，同时衡量了周边社区的特征对学校每名学生支出的影响。这种方法非常有用，因为它有助于分析公式导向的国家援助（部分针对经济上处于不利地位或英语水平有限的学生）的影响。这些援助来自学区提供的支出选择，这可能会引导基金走向在特定类型街区的学校。观察到的每名学生的支出水平代表了这些公式驱动和酌情分配的综合影响。
在本文的下一节中，作者讨论了研究中使用的数据。第3节介绍了用于分析学区资源分配模式的经验策略，第4节介绍了结果。最后一节提供结论。
2.数据来源
本研究将校园特征与邻里特征结合起来，将校园一级的数据与1990年人口和住房普查的人口普查区级社会经济信息相匹配。并且从德克萨斯教育局（TEA）网站下载了1996 - 1997年校园一级的数据。这些学术卓越指标体系（AEIS）的数据包含关于德克萨斯州所有公立学校学生特征，教职员特征，学校财务和学业成绩指标的广泛的学校级信息。德克萨斯州共有908个学区的3664所公立小学。438所学校直属于学区，但是有一所学校不符合条件，因此从分析中被淘汰。在其余3226所学校中，有1960所学校拥有完整的地址，允许他们的地点成功被编成地理编码。不完整的地址分为两大类。一类是将学区列为邮寄地址，因而无法确定学校实际位置的学校。另一类是列出邮局地址而不是校园街道地址的学校。更有一些农村地区把邮箱当作他们的邮寄地址的学校。如果区内资金与位于农村地区之间存在相关性，则可能会形成我们预期的结果。在地理编码成功的学校中，有18所学校录取的学生少于120人，因此被淘汰。正如克拉克（Clark，1998）所描述的，这些学校主要是破坏性青年的替代教育中心，特殊教育中心以及有幼儿和幼儿园项目的学校，与其他学校不是相同的资助机制。因此，样本中留下的唯一一类学校主要用于普通教育。最后，为了尽量减少测量误差，排除了所有观测中每名学生总支出最高和最低1％的学校。剩下的小学样本包含309个学区的1901所小学，近110万名学生被提供的服务。尽管平均每个学区包含6所学校，但不同学区的学校数量差异很大。例如，德州最大的学区（就该区的小学数量而言）是拥有195所小学的休斯敦独立学区（ISD），拥有151所学校的达拉斯新闻中心，拥有84所学校的沃斯堡新闻处和79所学校的圣安东尼奥新闻处。另一方面，307个学区中在其管辖范围内只有2所学校。编辑学校邻里信息需要将校园校园等级数据与人口普查信息相匹配。这个匹配过程可以分解为三个步骤。首先，将学校地址转换为纬度和经度坐标。第二，使用经纬度，将学校的位置映射到人口普查区。最后，将学校数据与1990年人口和住房普查数据合并。
本研究中使用的邻近人口普查变量及其均值和标准差见表1。请注意，这些值是通过包含样本学校的人口普查区域进行计算出来的。收入和种族显然是很重要的社区特征，一个地区在学校之间分配资金会考虑这个因素。对于本研究中使用的普查区样本，平均家庭收入中位数为30,915美元。平均而言，人口密度由15％的非裔美国人，31％的西班牙裔和15％的其他非白人居民构成。由大学毕业的成年人百分比衡量，邻里教育也可能影响分配决定，因为一个区更照顾接受过良好教育的父母的意愿。样本中有五分之一的成人（18％）已经从大学毕业。邻里变动也可能影响学校资金的分配，更稳定的社区吸引更多的学生消费。样本中大约有一半（51％）的居民住在同一个地方五年。最后，5至17岁的人口比例显示了包含学校的社区的潜在教育人口，这也可能影响资金的分配。这个变量的平均值是21％。
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表1.普查统计摘要 变量 |
平均值 |
S.D. |
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中等家庭收入 |
30,915 |
15,084 |
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黑人百分比 |
14.5% |
23.9% |
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西班牙人百分比 |
30.5% |
30.6% |
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其他百分比 |
14.6% |
12.8% |
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大专学历人口比例 |
17.7% |
15.0% |
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自1985年以来居住在同一住房的人口百分比 |
51.3% |
12.7% |
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5至17岁人口比例 |
20.8% |
4.7% |
观察次数： 1901.
校园水平变量的定义在德克萨斯州教育局的“学术卓越指标系统词汇表”中提出。校园运营支出定义为以下费用的总和：教学领导、学校领导、中央行政管理以及其他运营开支。这里的教学指的是直接涉及师生互动的所有活动，包括计算机辅助教学。教学领导包括管理，指导，监督，并为提供教学服务的工作人员提供领导，而学校领导则涉及指导和管理学校。其他校园费用包括：资源中心和图书馆;课程和教学人员发展;支助服务，包括指导和咨询、社会工作和保健服务;食品服务;共同课程/课外活动;工厂维护和运营;安全和监控服务以及数据处理服务。
这些数据包括教师平均经验年数，教师任职的平均年数和师生比例。教师平均经验年数由每位教师的全日制当量（FTE）数和经验年数的乘积的加权平均数算出，而教师的任期是一个区的平均专业经验年数。学校中的师生比定义为学生总数除以教师总数。 语言能力评估委员会（LPAC）或指定的专业人员确定一部分英语不错的学生。虽然不是所有被确定为LEP的学生一定会接受双语或把英语作为第二语言教学，但其中很大一部分学生都是这样的情况。这些百分比是通过将LEP学生的数量除以学校的学生总数得出的。经济困难学生的百分比是通过把符合免费或减价午餐或有资格获得其他公共援助的学生总数除以学生总数得出的。有天赋和有才能的学生的百分比是被确定为有天赋/有才能的学生数量除以学生总数，而特殊教育学生的百分比则是残疾学生与全体学生的比例。
表2展示了本研究中使用的学校变量的汇总统计数据，非样本学校的汇总统计数据以及样本变量平均值之间均值差异的t统计量。需要注意的是，变量的方式在样本学校和我们样本学校之间没有统计上的差异，这是通过平均数差异的t统计来验证的。我们认为这是进一步的证据，表明本研究分析的样本学校之间没有实质性差异。样本平均每名学生的总支出为3508美元。教学支出约占所有支出的75％（2629美元）。平均来说，其中大约253美元分配给学校领导，626美元用于其他开支。教师具有近12年的教学经验，其中有近9年的时间在他们目前服务的地区。每名教师约有16名学生，平均学校人数约为578名学生。所有学生中五分之一的英语能力有限，62％的学生经济困难。 11％的学生需要接受特殊教育，6％的学生被认定为有天赋和才能的人。
表3列出了学校范围内家庭收入中最高（最富）和最低（最差）四分位数校园级变量的平均值。很显然，在两个收入四分位之间，总支出、教学成本、领导成本和每名学生的其他费用没有很大差别。例如，最富有的邻里学校和最贫穷的邻里学校之间的每名学生总支出的差额为233美元，但对于贫困社区来说消费水平更高。两个四分位数的教师体验实际上是相同的，即富有社区中的11.9和贫困社区中的11.7。师生比也非常相似，分别为16.6分和16.0分。但是贫困社区的教师任期更高。富人社区的学校比贫困社区的学校招收的学生多约100人。但是，富裕社区中LEP和经济贫困学生的比例明显小于贫困社区的比例，而两个收入组中特殊教育学生的比例相似。被认定为有天赋的学生的百分比在富人社区为7.6％，在贫困社区为4.4％。
表4描述了在大学校园层面人口普查的黑人和西班牙裔人口比例处于最高和最低变量的平均值。虽然幅度有一些变化，但学校输入变量在顶部和底部四分位数之间变化不大。例如，黑人居民的比例最高和最低的社区之间每名学生的总支出差额为40美元。西班牙裔居民比例最高的地区和比例最低的地区花费差额约133美元。相对于黑人居民比例最高的社区，黑人居民比例最低的社区的每名学生的教育支出要多70美元。然而，西班牙裔居民比例最高的街区每个学生的教学支出比西班牙居民比例最低的街区多花费了约44美元。关于教师体验，黑人和西班牙裔居民比例较低的社区的经验更高。
3.估计
学校的现有资金有两个来源：学区本身的收入，这通常来自地方财产税，以及来自上级政府（州和联邦）的收入。因此，每个学生的总支出由下式给出
（1）EJK = EjkD EjkH，
j表示学区，k表示学区内的学校，EjkD 是由学区自己的收入以及来自高级政府的补助支持的每名学生的支出，EjkH是直接与学生特征相关的高等政府基金在每名学生上的支出。后一部分的支出是国家援助公式为每个英语水平有限的学生提供额外的美元援助，或者那些有资格获得免费或减价午餐，参加特殊教育课程或被确定为有天赋的学生。这些增量资金代表EjkH，必须根据这些学生的人口在学校级别进行分配。但是，国家援助的其他组成部分的发放与学校组成并不严格相关，使得该地区可以将这些资金分配为自己收入的一部分。这笔支出以及自身收入的支出，都被EjkD捕获。自从EjkH是与学校特征相关联后，就可以写成
（2）EjkH = fH（cjks）
这里的cjks是学校特色的载体，包括LEP的比例，经济弱势群体，特殊教育和有天赋的学生。相比之下，学区的可自由支配费用则由
（3）EjkD = FD（CJD，cjks，cjkn），
这里的CJD是区域特征和特征的矢量，cjkn是邻域特征的向量。请注意矢量CJD将包括一个地区的财产税总收入，无限制的国家援助水平以及该地区的总入学人数。此外，请注意，在分配其自由支配资金时，地区可能会考虑影响国家援助的相同学校特征。因此，EjkD将取决于cjks。但是，如上所述，
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外文文献原文
Is intrajurisdictional resource allocation equitable?
Abstract
Considerable research has focused on the allocation of resources across jurisdictions. However, much less work has been directed toward understanding the pattern of intrajurisdictional resource allocation. This study adds to the local public economics literature by carrying out an empirical study of variation in spending per pupil across elementary schools within Texas school districts. Results from estimating a district fixed-effects model reveal that the discretionary resources of school districts are skewed toward schools in low-income, minority neighborhoods, beyond the amounts that would be allocated based on the state aid formula. The findings suggest that attempts by Texas state lawmakers to raise the level of resources allocated to poor schools have been reinforced by district-level decisions regarding intrajurisdictional discretionary spending. However, the dollar magnitude of this incremental funding is relatively small, and hence impacts on educational outcomes are also likely to be small.
Key Words: Resource allocation; Costs; Educational finance; Expenditures
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1. Introduction
It is often the case that different levels of public expenditure, and hence different levels of public goods and services, are observed across jurisdictions. Intuitively there are at least two reasons why this would occur. First, if the residents of different jurisdictions value the publicly provided services (or goods) at different levels, then varying levels of public services will be observed across jurisdictions. This notion was motivated by Tiebout (1956), who suggested that fully mobile consumers (voters) would sort themselves into jurisdictions where the level of public goods and services maximize their utility. Second, if the cost of providing the public service varies from one jurisdiction to another, this would also lead to differing levels of provision of public services across jurisdictions.1 Since 1960, prominent judicial and legislative actions have addressed the issue of equity in the distribution of public education funds across school districts. Much of the inequality is due to the heavy reliance on property taxes to fund public schools, which has led to significant school resource disparities between property-rich and property-poor districts. Partial remedies, which rely on distribution of state funds in an attempt to level spending across districts, have been implemented in most states over the last three decades. For discussion of these remedies, see the surveys by Card and Payne (1998) and Hoxby (1998).
If the residents of the jurisdiction collectively choose the public level of spending, why then would the level of public goods or services vary within a jurisdiction? The justification for this unequal allocation of resources within a jurisdiction is less obvious.2 In order to explore this issue, Shoup (1989) defines the objectives of local governments in the provision of fire protection and garbage removal services. He suggests that in income-segregated jurisdictions, for instance, the amount of resources allocated to each of the neighborhoods depends on the objectives of the local government. These objectives include equity in resource allocation across neighborhoods, equity in outcomes across neighborhoods, and maximization of average educational outcomes. As a result, an analysis of the revealed levels of expenditures on education within school districts can provide an insight about the objectives of local governments.
Partly because of data limitations that have only been surmounted in recent years, evidence on the intradistrict allocation of school funds is sparse. Hertert (1993) computes a host of horizontal equity measures for school spending, including the standard deviation, McLoone index, Gini coefficient and coefficient of variation, using data from California. She computes these measures between school districts, across schools within districts, and across schools across districts, and her findings suggest that equity exists across school districts but that expenditures per pupil “varied substantially” across schools within districts. The main shortcoming of her analysis is that she ignores the characteristics of the student body enrolled in the schools. Similarly, Rubenstein (1998) examines resource allocation in the Chicago Public Schools, with an emphasis on within-school-district, or school campus-level, equity.3 As in Herterts analysis, Rubenstein computes a number of measures of horizontal equity, and he finds, among other things, that there is a fair amount of horizontal equity in the General Fund allocations to Chicago schools.4<!-- 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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