基于多源大数据的城市家庭子女就学社会分异研究—以深圳市为例

基础教育资源均衡配置是实现社会公平的重要途径。利用大数据感知方法，可以通过大规模样本分析更加全面揭示基础教育资源供给端和需求端的社会分异状况。本研究以深圳市为例，开发了使用手机信令和学校 AOI 数据提取城市家庭子女通学时空行为轨迹的技术方法，并通过居住地房价划分学生家庭收入水平，实现了“个体日常活动规律—就读学校—家庭收入水平”匹配。据此计算了:①不同类型学校中不同收入水平就读家庭比例;②不同收入水平家庭就读学校的类型及比例;③ 不同类型学校、不同收入水平家庭在本社区内就学比例、通学距离和通学速度。进一步采用核密度分析、标准差椭圆的空间分析方法揭示了各收入水平家庭居住地和子女就学地的空间分布格局;并通过计算基尼系数和广义熵指数，量化了不同类型学校中就读学生家庭的收入分异程度。研究结果表明:深圳市教育资源和家庭收入水平的空间分布呈现“原特区内教育资源数量多，特区外少”，“原特区内家庭收入水平高，特区外低”的格局，高收入家庭享受的基础教育资源在质量和年限上均高于低收入家庭，且从初中开始就读学生家庭分化明显。相同学段下，相较于教学质量较好的学校，教学质量较差的学校学生家庭收入水平较低且分异程度较小。本研究丰富了教育地理学的研究方法，为推动深圳基础教育资源公平配置相关决策提供了科学依据。