文献来源：Eric P. Bettinger, Lindsay Fox, Susanna Loeb and Eric S. Taylor (2017). Virtual classrooms: how online college courses affect student success. American Economic Review，107(09):2855-2875.

译者：中央财经大学经济学院2020级本科生 荣清扬

核稿：胡思佳 刘会敏

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一、 引言

随着互联网的广泛普及，当前高等教育越来越呈现出线上化的趋势。截至2013年，1/3的美国学生在大学期间至少参加过一门线上课程，且这一比例是十年前的三倍。特别在新冠疫情暴发以来，线上授课方式成为很多学校不约而同的选择，为保证教学不中断发挥了重要作用。由于线上教育有着通过规模效应降低成本的优势，公共和私人教育机构针对线上教育的投资都在不断增加。其中，盈利性教育机构对于这种授课方式尤其青睐。

然而，线上授课能够很好地替代线下授课么？尽管线上教学日益流行，关于线上授课的实际效果，特别是跟传统线下模式相比教学效果如何的研究仍然不足，其中针对盈利性教育机构的研究更加缺乏。本文利用一所盈利性大学的超过23万名学生的数据，研究了线上授课相比于传统线下模式对教学效果的影响。为了控制内生性问题，文章采用了两个工具变量：某个学期学生所在地的校区是否提供线下课程和每个学生离所在地校区的距离。不同于一般文章单独采用其中一个工具变量，文章将两个工具变量的交乘项作为最终的工具变量。研究结果表明，线上授课相较于线下教学效果更差。当一门课以线上授课的方式进行，学生当前学期的平均成绩下降了三分之一个标准差，而且后续学期的平均成绩也下降了八分之一个标准差。此外，参与网课的学生完成学位的概率也下降了超过10%。研究结果还发现，线上上课的学生的成绩分布差异更大，且线上授课对于成绩较差的学生的负面影响更加严重。

二、 数据来源

文章的数据来自于美国一所盈利性高校，样本涵盖了超过23万名本科学生4年的成绩，共覆盖了750门课。该校学生有三分之二的课程通过线上教学完成，且每门课都同时开设线上课堂和线下课堂。三分之一的学生在线下校区上课，剩下三分之二的学生选择上网课。

由于无法直接观测到学生的学习效果，因此文章采用可观测的学习成绩来衡量，包括学生该学期和未来选学课程的成绩表现。每门课的教师被要求按照统一的成绩分布评分，且线上和线上的案例、测验和考试均标准化进行。此外，为了进一步降低教师主观评分带来的误差，文章还考察了学生是否最终能够拿到学历作为衡量学习效果的另一变量。

三、工具变量与模型设定

由于学生选择线上还是线下课堂的决定具有较强的内生性，文章采用了如下两个工具变量来处理这一问题：（1）学生所在地的校区某个学期是否开设该门课程的线下课堂；（2）学生居住地离所在地校区的距离。最终使用的工具变量为上述两个变量的交乘项。使用交乘项作为工具变量相较于采用单一工具变量可以更好的处理内生性问题：如果只采用距离作为工具变量，那么无法排除成绩更好的学生主动选择居住在学校附近等可能性的影响；如果只采用是否开设线下课程作为工具变量，则无法排除学校根据学生的潜在表现决定是否开设线下课程等可能性的影响。此外，考虑到学生可能会根据所在地校区是否开设线下课程而选择搬家，因此文章证明了搬家的学生是少数且跟学生特质不存在相关性，并在排除了所有搬家学生的样本后，研究结论仍然一致。

平均而言，一门课程每四个学期开设一次线下课堂，且每个学期是否在某个校区开设由院区管理层决定，且文章发现开课决策跟学生的往届成绩表现没有显著的相关性。此外，是否开课的决策跟学生的GPA或者是否参加过线下课程等个人特质也不相关。最后，文章还验证了某个校区当前学期是否开设一门课的线下课堂与这门课的选课人数无关。

文章还对学生离学校距离的分布进行了检验，并发现学生住所到校区的距离跟他们之前的学习成绩和其他个人特征均没有明显的相关性。样本中八分之一的学生曾经搬过家，其中49%是搬到了离学校更近的地方。搬家的距离和其他可观察到的变量均没有显著的相关性关系：包括学生的网课平均成绩、是否上过网课、年龄和性别等。为了进一步控制学生搬家决策中的主观性影响，文章在稳健性检验部分还选取了学生最初的住址作为样本进行检验。此外，在数据覆盖的期间，该大学只有一所校区被关闭。

文章的实证模型设定如下：

(1)

其中y_ict表示学生i在t学期c课程中获得的成绩，每位教师都会给学生以传统的A-F方式打分，本文将其转换为标准的0 - 4分。模型中δ即为我们所关注的参数，反映了线上教学对学生成绩的影响。如果学生选择线上课程，变量Online_ict取值为1，若为线下课程则为0。同时，该模型还控制了其他与学生个人特征有关的变量：学生i在t学期之前各学期的成绩y_(i,τ<t)，分别包括线上和线下课程的平均绩点；学生的个体差异X_it，如性别和年龄等。此外，模型还控制了课程固定效应π_c、学位固定效应ρ_(p(it))、非参数时间趋势ϕ_t和学生i 所在校区的固定效应ψ_(b(it))。

文章采用的工具变量为该校区某学期是否开设线下课堂和某学生到该校区的距离的交乘项：其中Offered_(b(i)ct)表示t学期学生i是否选择在校区b中进行线下上课，Offered_(b(i)ct)取值为1则该校区本学期开设线上课程，否则为0；Distance_it衡量学生i从家到学校的距离。文章采用两者的交乘项作为变量Online_ict的工具变量，并在第一阶段和第二阶段回归中均控制了两变量的影响。

四、实证结果

1. 线上授课对学生成绩的影响

相较于线下课堂，线上授课对学生的成绩有显著的负面影响。如表3所示，参与线上课程使得学生的课程成绩相对下降0.44分：参加线下课程的学生获得的分数约为2.8分，而参与线上课程的同学平均成绩为2.4分。此外，线上教学会导致学生在接下来一学期的平均成绩降低0.15分。线上课程还会对学生的成绩分布产生负面影响：结果表明线上教学的课堂里学生获得A或更高分数的概率降低12.2个百分点，获得B或更高分数的概率降低13.5个百分点，获得C或更高分数的概率降低10.1个百分点，获得D或更高分数的概率降低8.5个百分点。由于成绩能在一定水平上反映学生的学习效果，据此推测当下的上课形式的选择也会影响学生未来学习成绩。即如果成绩与实际学习状况相关，则预计一门课程的成绩越差，未来课程的成绩也可能越差。此外，如果未来课程成绩建立在第一阶段课程知识积累的基础上，线上与线下的成绩差异应该更大。

本文实证结果也证实了这一点。表3中第3和第4列结果显示线上教学相较于线下教学提升了学生辍学的概率。线上课程结束后的一个学期中，学生再注册率将降低9%，一年后的再注册率进一步降低1%。

2. 稳健性检验

为解决前文提出的各类偏差问题，本文对实证结果进行了一系列稳健性检验。首先，因学生居住地距校区的距离与参与线下课程的概率之间存在非线性关系，本文采用距离的二次项（表4 panel A）与三次项（表4 panel B）重新估计方程。研究结果与表3无显著差异。本文进一步将学生按距校园每10英里的距离分类进行线性回归，均发现线上教学会显著降低学生的成绩。

为避免工具变量对t学期前的其他课程的形式选择有影响，文章设计了两个稳健性检验。第一，假定工具变量通过影响t学期前的成绩影响t学期成绩，那么在回归方程中增加或剔除t学期前的成绩会影响回归结果；但是根据表4 panel C 所显示，回归结果并未发生变化。此外，表4 panel D中将样本限制为仅在第一学期上课的学生，这样不存在前置成绩的影响，回归结果仍然显著。第二，由于存在部分不参加线上课程的学生导致一些学期存在数据缺失，文章通过排除这些学生的样本后进行重新估计，发现线上教学对学生成绩的负向影响更明显，说明这些缺失的数据导致结果被低估。Panel F显示了学生上大学后首个居住地对于成绩的影响，发现结果并无显著变化。Panel G则表明加入不同固定效应后结果仍然稳健。

最后，文章考察了线上上课对于学生未来成绩的影响。表5结果显示，将成绩分别按高于A-、B-或C-设置为1，其他设置为0，回归结果依旧是负向显著的，即线上授课对于学生成绩的影响具有持续性。

3. 异质性分析

文章进一步考察了学生选修课程之前的学习水平、学生的专业等个体特征对于学生线上学习效果的差异性影响。回归结果发现如果学生之前成绩较差，则线上教学对当前课程成绩的负向影响更大。图1显示了将学生先前的成绩按十分位区分后，线上教学对每组学生当前成绩的影响。可以看出，先前成绩越高的学生（接近4分），当前成绩受线上教学形式的影响越小；而线上教学对于原先成绩较差的学生来说，负向影响更大。

五、结论

文章创新性地考察了在盈利性大学采用线上教学对学生成绩的影响，并进一步考察了线上教学对学生成绩分布的影响。在研究方法上，与已有研究所采用的不完善的工具变量相比，本文进一步完善了工具变量的构造策略，采用了两类经典工具变量的交互项形式作为最终工具变量。

研究发现线上教学相较于线下教学对学生成绩存在显著负面影响，尤其是对于先前成绩较差的学生，该负面影响更为显著。总的来说，线上授课对学生的成绩有负向影响，且扩大了学生间的成绩差距，特别对于那些本身基础较差的学生，基于面对面交流的线下教学效果明显更好。研究也在一定程度上解释了为什么毕业于盈利性大学的学生在就业市场的表现相对更差一些。

当然，研究也存在一些局限之处，例如，考虑到线上教学可以使得不便于参与线下课程的学生获得更多的学习机会，本文的发现主要针对那些可以基于住处与学校间的距离和线下上课便利程度而在线上与线下模式间做出选择的学生，并不适用于那些居住在离校区很远的地方的学生，因为他们没有机会参与线下课程。

Abstract

Online college courses are a rapidly expanding feature of higher education, yet little research identifies their effects relative to traditional in-person classes. Using an instrumental variables approach, we find that taking a course online, instead of in-person, reduces student success and progress in college. Grades are lower both for the course taken online and in future courses. Students are less likely to remain enrolled at the university. These estimates are local average treatment effects for students with access to both online and in-person options; for other students, online classes may be the only option for accessing college-level courses.

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