政策工具视角下“减负”政策的量化研究及优化策略

王颖碟 马宇祥 王 标

（1.海南师范大学教育学院 海南 海口 571158；
2.山西农业大学公共管理学院 山西 晋中 030801；
3.海南师范大学教务处 海南 海口 571158）

2021年，《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》正式颁布，减负工作被进一步推向高潮。与此同时，减负政策作用点、减负政策合理性程度和减负工作能否有效落实成为学界持续关注的焦点。

关于“减负政策”，学者们开展了较为丰富的研究，主要围绕以下主题展开：一是对减负政策文本的历史演进分析。例如，杨柳和张旭对中华人民共和国成立以来颁布的减负政策进行分析。［1］胡惠闵和殷玉新通过分析国家颁布的减轻课业负担的专门政策，回溯了我国减轻课业负担的历程。［2］二是对减负政策存在的问题及改进方案进行研究。例如，刘复兴［3］、薛二勇等人［4］分别从校外教育培训机构转型、校外教育培训需求、教培行业从业人员分流等方面探讨减负。三是基于不同视角的减负政策分析。例如，黄斌等人从家庭需求视角分析双减政策的实施效果。［5］王红、陈陟从“内卷化”视域分析“双减”政策发挥“破卷”作用的内在逻辑和路径。［6］

综上，已有研究对减负政策进行了丰富、深厚的研究，但研究范式多以定性研究为主，归纳研究较多，缺乏定量研究。已有研究内容主要集中在政策演进、政策执行中的问题分析上，较少运用专门政策分析工具进行研究。基于此，本文采用内容分析法对收集整理的相关减负政策文本进行统计，并构建政策分析框架对其进行分析，以探析政策现存的局限与不足，并针对性地提出政策改进意见，旨在推动我国义务教育事业良好发展，为义务教育事业提供科学的政策指引。

本研究以政策选择的科学性、代表性为原则，以2018—2022年我国12个省市颁布的减负政策为研究对象（见表1），使其富有代表性的同时，覆盖全国多个地域，提高政策样本的全面性。以“减负政策”“减轻作业负担”等为关键词，在各省市政府网、教育厅以及“北大法宝”上进行文件检索，收集与减负政策密切相关的政策文本，最终遴选出36份政策文件，如表2所示。

表2 选取的部分省市减负政策文件一览表

（一）明确政策分析的X维度：政策工具类型的选定

政策工具是指中央、地方各级政府以及直属部门就发布政策所使用的手段和途径，是政策发布与实施的重要环节。［7］早在20世纪60年代，政策工具便开始兴起，不少学者对政策工具开始了分类研究，其中最早尝试的是德国经济学家基尔申（E.S.Kirschen）。国内外学者对于政策工具的划分有不同的观点。根据不同目的，麦克唐纳（McDonnell）和埃尔莫尔（Elmore）将政策工具分为命令工具、激励工具、能力建设工具、系统变革工具［8］；
豪利特（Howlett）等人根据政府介入公共物品与提供服务的程度，将政策工具分为自愿性工具、混合性工具和强制性工具［9］；
罗思韦尔（Rothwell）等人根据政策工具产生的着力面和市场运行规律，将其分为供给型工具、需求型工具和环境型工具。［10］本文借鉴并创新麦克唐纳和埃尔莫尔政策工具的划分类型，将权威工具、激励工具、劝告工具、能力建设工具和系统变革工具作为减负政策分析的X维度，如表3所示。

表3 政策工具划分类型及操作定义

（二）明确政策分析的Y维度：减负政策目标的选定

政策目标是政策实施所要达到的目的。为更准确全面地分析减负政策，本文将政策目标作为政策分析的Y维度，对减负政策开展科学的研究。研究以2021年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》作为政策目标参考，通过政策文本分析，最终将减轻学业负担、提升课后服务、规范校外培训、提升教育质量、强化配套治理和全面素质教育作为减负政策的六大分析目标。

（三）搭建政策工具—政策目标双维分析框架

基于政策工具类型及政策目标，本研究成功构建出减负政策双维分析框架，如图1所示。

图1 政策工具—政策目标双维分析框架

（一）政策内容的编码统计及效度检验

1.政策文本编码

研究按照“政策编号—章节号/条款序号—条目”的编码原则，对遴选出的36份政策进行编码分析，形成包含613条编码单元的减负政策编码表，如表4所示。其中，若一个政策条目中同时存在多个需要编码的内容，研究以（1）（2）（3）加以区分，如政策编码3-2-1（1）和3-2-1（2）代表的皆是第三个政策中第二章节的第一条，但（1）和（2）代表的文本内容不同。

表4 部分减负政策文本内容分析单元编码表

（续表）

2.编码效度检验

为提高内容编码效度，本研究成立了由3名教育政策研究人员组成的编码小组，其中2人基于小组达成编码共识和编码规则，开展互不干扰的独立编码工作。选取Cohen’s Kappa编码信度系数，随机抽取5个政策文本，对两位编码者的编码一致性进行检验，其具体计算方法为：

其中，P0代表抽样编码结果中编码者编码的一致性比率，Pe为理论预期的一致性比率。一般Cohen’s Kappa系数K≥0.75，编码一致性较为可靠。本研究的Cohen’s Kappa系数为0.917，一致性检验结果效度较高。同时，针对两位编码人员出现的不同编码结果，两位研究者通过咨询请教第三位编码专家，共同商榷其最终的编码结果。

（二）X维度政策工具的统计分析

1.政策工具统计

本文依据政策工具类型对613条政策文本内容进行分类汇总，纳入X维度的政策编码共计571条，占全部政策文本条目的93.15%，这表明研究选择的X维度具备良好的科学性和有效性，如表5所示。

表5 减负政策工具分类统计表

（续表）

2.政策工具使用类型分析

总体来看，36份减负政策文本均涉及权威、激励等五种政策工具，但由表5可知，其使用情况存在较大差异。在各类政策工具使用上，权威工具的使用频次最高，达58.2%；
其次为劝告工具和能力建设工具，两者的使用频率较为接近，分别为14.7%和15.4%；
系统变革工具占比7%；
激励工具使用频率最低，仅为4.7%。政策工具内部使用存在失衡现象。从利益相关者视角分析，权威工具使用频繁是因为减负政策影响涉及诸多方面，更关乎儿童、家庭、学校及社会等多主体的发展，其利益主体的复杂性决定了减负政策实施的严格性，政策制定者需通过强制性的手段保障义务教育阶段中小学减负政策的有效实施，同时也体现着国家执行减负政策的决心。能力建设工具使用频率次之，符合减负政策的政策旨归，即减负不是目的，而是义务教育高质量发展的实现手段，高质量的教育教学发展需要从教师、基础设施和支持机制等维度提升能力建设。劝告工具的较多使用与当前内卷的时代背景相关联，教育内卷下带来的是父母产生诸如“不能让孩子输在起跑线上”“唯分数”等畸形教育观和更多的升学焦虑，减负政策正是通过政策劝告、宣传等形式，引导家长树立科学正确的教育理念，促进学生健康成长。

3.子政策措施使用分析

对不同政策工具下的子政策措施进行分类汇总，发现其运用同样存在一定的差异性，如图2所示。

图2 减负政策措施条形频数统计图

由图2可知，在权威工具中，“严禁”措施，共132条，占权威工具的39.8%，主要涉及校外培训机构的治理、课后作业的布置，以及竞赛考试次数等内容；
其次是“规范”措施，共93条，占比28%，内容涵盖规范校外培训机构、规范课后服务，以及规范各种管理政策等。“要求”和“保障”分别为72条（21.7%）、35条（10.5%）。在激励工具中，其内容较为单一，只涉及财政激励和处罚两个方面，且以处罚措施为主，占激励工具的74.1%。由此可见，减负政策在发挥财政激励的作用上需进一步探索。在劝告工具中，“宣传引导”占比最大（59.5%），主要是宣传科学的教育理念、典型的减负经验与做法，引导学生端正学习态度，养成良好的学习习惯等。在能力建设工具中，措施使用主要以“健全机制”为主，共38条，占43.2%，内容涉及作业评价机制以及作业管理机制健全等方面；
设施建设和财政补贴措施分别占比26.1%、15.9%，主要是对落后的农村学校给予一定的政策支持和财政补贴，促进教育公平合理、优质均衡发展。在系统变革工具中，制度改革共22条，占比最大（55%），主要涉及招生制度改革、课程改革以及管理制度改革等方面。

（三）Y维度政策目标的统计分析

根据政策目标导向，对613条政策内容进行分类汇总，如表6所示。

表6 减负政策目标编码统计表

由表6可知，政策目标共计585条，占所有政策内容的95.4%，由此可见，政策目标维度的选择同样具有较高的科学性。对政策目标进行深入分析，发现减负政策目标导向涉及减轻学业负担、规范校外培训等六个方面的内容，政策目标多元化，各目标占比存在差异。其中减轻学业负担目标占比22.9%，符合我国减负政策实施的直接目的，能够减少“学校减负，社会增负；
教师减负，家长增负”扭曲现象的出现。其次是规范校外培训政策目标，占比19%。我国把规范校外培训作为减负的一项重要目标，原因是学校教育教学工作中出现的种种“教育目标压缩操作”，即将原本全面、立体、丰富的教育工作目标压缩成为智育唯一、知识崇拜、识记训练式的简单教育目标，致使学校教育教学工作日渐聚焦在“量化分数”这一焦点上，引发义务教育工作目标的内向收缩效应［11］，进而导致家长过分依靠校外培训机构来提高学生成绩，致使学生校外负担过重。最后是强化配套治理政策目标，占比18.1%。《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》等文件中特别强调强化配套治理，提升支撑保障能力。一方面涉及保障学校课后服务所需条件，如师资、基础设施等，另一方面涉及培训广告的管控。提升课后服务、提升教育质量和全面素质教育三个政策目标占比均衡，差异较小，分别为15.6%、13.2%、11.3%。

（四）X—Y双维综合统计分析

将X维度的五个政策工具类型与Y维度的六个政策目标进行交叉分析，绘制减负政策内容X—Y维度综合分析统计表，如表7所示。

表7 减负政策内容X—Y维度综合分析统计表

（续表）

分析表7可以发现，并非所有政策文本内容都可纳入构建的双维分析框架中，可纳入政策文本条目共计564条，占所有内容单元（613条）的92%，再次印证了研究建构的双维分析框架的科学合理性。

表7中，为实现减轻学业负担的政策目标，政策工具使用类型最多，文本编码频次高达130条，其中权威工具出现的频率最多，共84条，表明减轻学生学业负担主要依赖权威工具实现。其次劝告工具和能力建设工具，分别为21条和15条，激励工具和系统变革工具使用数量极少，分别为4条、6条。规范校外培训所使用的政策工具类型总计116条，全面涵盖了五类政策工具，但各个政策工具的使用频率存在较大差距，权威工具同样最多，占比77.6%，主要因为权威工具在实现政策目标方面具有较大优势：一方面，权威工具具有效率高、成本低、见效快的特点；
另一方面，权威工具可以更好地协调政府的行动与计划，明确各个政策执行主体的责任，使政策实施更加便捷、高效。其他四类政策工具的使用频率较低，尤其是系统变革工具，仅有3条。在实现强化配套治理目标上，五类政策工具使用较为均匀，展现出政策使用的科学性，其中能力建设工具使用的频率最高，共37条。在能力建设工具中，政府较为关注财政补贴和健全机制两个方面。激励工具和系统变革工具的使用力度相近。在实现提升课后服务目标上，权威工具（60条）依然较多，其中“要求”和“严禁”两个具体措施使用较多，分别为21条、18条。激励工具和系统变革工具使用较少，分别仅有3条和2条。在提高教育质量政策目标上，主要采用权威工具作为主要的手段（共34条），辅之以能力建设工具（共18条），未使用激励工具。这表明提高教育质量目标的奖惩机制尚未完善，需进一步健全奖惩机制，充分发挥激励工具优势。在实现全面素质教育目标上，除激励工具外，其他政策工具类型均有涉及。其中权威工具和劝告工具使用频次较高，分别为26条和27条，且主要以“宣传引导”为主要措施，既体现了政府实现全面素质教育的刚性，又体现了政府通过互联网等社交媒体引起大众共鸣的智慧。

通过双维综合分析得知，政府在强化配套治理目标实现上，工具使用较为合理；
在提高教育质量、促进全面素质教育方面缺乏对激励工具的使用；
在实现减轻学业负担、规范校外培训和提升课后服务政策目标方面，较为青睐权威工具的使用。整体上，政策工具和政策目标之间的匹配程度仍有待加强。

从政策工具、政策目标、政策工具—政策目标三个维度，对36份减负政策文件中的613条政策文本内容进行编码统计和客观分析，得出如下研究结论及政策建议。

（一）研究结论

1.政策工具的应用存在结构差异，政策使用呈现偏斜特征

由表7可知，一方面，五种政策工具在减负政策中均有涉及，但权威工具因具备执行效率高、覆盖面积广、见效快、效果好等优势，在政策工具中最受青睐，共325条，占比远超激励、劝告等政策工具。同时，同一政策工具内部具体措施的使用也存在较大差异，如在权威工具的具体措施采用上，偏向于严禁和规范类措施，而要求、保障类措施使用不足；
在激励工具中，处罚措施较多，财政激励不足。综上，当前我国在减轻义务教育阶段学生学业负担时，政策工具及措施的使用存在较大偏斜，且倾向于使用富有强制性色彩的政策。

2.政策工具的选用注重短期效应，忽视长期效应

在政策效果实现上，侧重通过权威工具实现政策即时目的，有助于加快达成减负目标，但能力建设工具、激励工具和系统变革工具等能够持续有效发挥政策长期效应的工具类型使用较少。这意味着各个省市及自治区在减负政策中，较为注重短期目标的实现和达成，忽视了长期性效果的发挥。过多的政策短期主义将会导致减负政策长期发展不足、短期效益与长期效益并重的理想政策效果难以发挥等系列性问题。由此，减负政策长效机制需进一步完善。

3.政策工具使用缺乏整合性，融合度较差

麦克唐纳和埃尔莫尔在政策分类时指出，政策工具基于不同的假设、期待效果、成本、收益及其缺陷被划分为不同的类型，因此，政策工具使用需做到基于政策目标并通过分析政策资源与环境而优化组合。［12］减负政策在选择工具时，工具融合性差的问题较为明显，如在规范校外培训目标上，政府更多的是使用权威工具，而未能充分发挥其他政策工具效果，实现“1+1＞2”的政策合力功效。在减负目标实现中，任何“单一式”“简单型”政策执行思维，都难以发挥出良好的减负效果，需尤为重视政策工具的融合使用，力图实现取长补短之功效。

4.各省市减负政策存在同质化倾向，地域独特性不足

新制度主义者鲍威尔（Powel）和迪马其奥（Dimario）将政策同质化称为“制度同构”，即政策单元的实施方式日益相似。首先，在减负政策上，研究前期在对36份政策文件进行逐一政策编码时发现，各个省、直辖市以及自治区出台的减负政策存在一味地“向中央看齐”“用政策回应政策”的现象。在政策工具的选用上，结合X维度编码显示结果发现，政策同质化现象同样存在，各地区在遵循中央政策文件时容易“照抄照搬”，未关注各地区不同教育发展现实、学校及生源情况、学业与学情特征，忽视了不同地区的地域独特性，从而产生政策同质化倾向。

（二）政策建议

政策工具作为推动政策实施的强有力手段，在选用过程中应努力提高其科学性、丰富性和系统融合性等特征。通过对政策的统计分析发现，当前我国减负政策工具的使用尚有较大的优化空间。基于此，为进一步促进减负政策实施，提升减负效果，本研究提出以下政策优化建议：

1.优化减负政策工具及措施的使用结构

适当弱化富有强制性色彩的权威工具，增加激励、劝告、系统变革等工具的使用，优化减负政策工具及措施间的使用结构，充分发挥政策体系的整体性功能是实现义务教育减负工作从考核式走向科学化阶段的应然之路。由此，可适当缩减权威工具的使用，特别是“严禁”等措施的使用，积极使用柔性减负工具，推动减负工作朝着改革深水区迈进。如通过教育部牵头设立专门工作部门或机构做好统筹协调工作，加强对各地的工作指导，增强系统变革工具的使用力度；
通过加大政策财政投入力度、不断完善基础设施建设和教师培训等方式，增加能力建设工具的使用。

2.兼顾政策短期效益和长期政策目标

从减负政策的宏观背景来看，减负政策目标不是短期内简单地减轻学生学业负担，更为根本的是提高我国义务教育阶段的教育质量。从世界范围义务教育发展历程看，无论是美国的“天才教育”，还是我国的“素质教育”，都经历了漫长的历史积淀。由此看来，我们不仅要关注短期目标的突破实现，还要着眼于我国教育未来的长期规划。纵观近五年国家出台的减负政策可以发现，政策指向一致且内容较为重复，政策工具的选择带有“短视化”色彩。由此，在政策工具的选用过程中，我们既要重视权威工具和激励工具带来的短期效益，还要重视能力建设和系统变革等能够发挥持续功能的长效工具的使用，提高政策的“远见性”。

3.努力打出减负政策的“组合拳”

在政策的具体执行和政策效果的实现过程中，政策工具的系统融合发展尤为重要。政策工具使用的结构优化并非简单地将所有的政策工具运用到政策中，绝非简单的“比例”问题，也非简单的“均衡”问题，而是真正的“浓度”问题、“融合”问题。强调在政策工具的选用过程中，根据政策工具特性的不同，发挥政策工具的系统功能，打好减负政策的组合拳。减负政策的使用要积极吸纳系统论思维，不可将政策系统内的各个方面看作独立的存在，而应看到政策内部工具之间的复杂性、整体性、交融性和关联性。为此，可将权威工具积极融合激励性工具，如利用财政激励等措施调动学校及教师的减负积极性，达到理想中的政策中和效果。在子政策措施上，可融合财政补贴、教师培训、健全机制等各类多项措施，促进减负政策发挥更大的组合效应。

4.增强减负政策的“本土化”特征

不同的地域环境会产生独特的地域特征，因此，各省份出台的减负政策应彰显地域特性。首先，要衡量本地区学生的校内负担水平和校外负担水平，根据具体的学业负担水平，科学使用相应的政策措施。与东部、南部发达区域相比，西部地区学生的学业负担相对较轻，需适当增负，若当地政府不进行实地调研而一味效仿发达地区的减负措施，便会导致当地教育质量下降。此外，同一地域内部，区间、校间、学生个体之间还存在较大差异，因此，应深入调查当地学生的学业负担情况，对减负政策进行实时、动态监测与调整，减少政策“一刀切”现象，提高政策“本土化”特征。

学生学业情况关乎学生个体成长，关乎父母期待，关乎教育强国梦的实现，更关乎社会的发展与进步，义务教育作为国民教育的重中之重，对学生学业情况更应加以重视。长期以来，各级教育行政主管部门在全面贯彻党的教育方针、落实立德树人根本任务的基础上，大胆尝试并积极推行义务教育减负工作，特别是2021年“双减”政策的实施，为构建良好教育生态、缓解家长及学生焦虑心态、促进学生健康全面发展提供了更为完善的政策保障。然而，教育减负作为义务教育阶段的一项重大教育改革，涉及教育生态、育人格局和国家人才选拔等诸多方面，使减负工作具有复杂性和艰巨性。由此，回顾并总结以往减负政策中的不足，优化与提高减负政策制定的科学性和合理性成为一项长期的系统工程，需要更多的教育学者、政策专家及教育管理实践者助力改革。因此，今后可围绕政策制定模式深化减负政策研究，如可将公私合作的PPP模式（Public-Private Partnership）在政策制定过程中推广并切实落地，使教育管理者、教育实施者、教育受众、家长等社会各界人士一同真正地参与进来，优化减负政策的制定、执行、评估及完善的全过程。此外，随着数字化时代的到来，教育行政等管理部门应积极将信息技术赋能教育改革之中，如在减负政策制定中，可利用大数据和人工智能等技术手段进行政策的大数据分析与处理，推动信息技术深度融合教育领域，加快教育管理朝着教育善治不断迈进。

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