自由转专业政策如何影响学生的转专业行为——基于院系间学生流动的视角

马莉萍， 张心悦

(1. 北京大学 教育经济研究所， 北京 100871； 2. 北京大学 教育学院， 北京 100871)

一、引 言

我国现行的高考录取制度可以视为基于高考分数的双向选择——学生基于自己的高考分数填报大学和专业，大学按照学生高考分数由高到低排序并依据志愿择优录取。在高考分数既定的情况下，学生在填报志愿时一方面依据自己的兴趣，另一方面则会考虑各个专业的经济回报，即那些未来就业机会更多、经济收益更高的专业通常更受青睐，成为所谓的“热门专业”。在双向选择的机制下，这些“热门专业”的报考人数更多，录取分数线也更高。因此，被这些专业所录取的学生是那些高考分数更高的学生，而真正对该专业感兴趣的学生则可能因为高考分数的限制而被迫放弃，从而造成专业兴趣的错配。除了有明确专业兴趣的学生可能无法进入心仪专业外，还有大量学生在进入大学前因为没有时间和机会了解大学专业，导致对专业的理解模糊不清。这些学生在进入大学学习后，才发现自己对所学专业并不感兴趣[1]。有研究发现，相当比例的学生在大学期间缺乏专业兴趣、专业认同感较低[2]。一项对首都高校学生的调查发现，在“985工程”重点建设高校中，学生对所学专业和课程不感兴趣的比例超过20%①，对自己所学专业认同的比例不足40%[3]。

为了更大程度地满足学生的专业兴趣需求，教育部门开始探索建设允许学生在学期间转换专业的制度。2005年，教育部颁布的《普通高等学校学生管理规定》指出，允许学生依据学校有关规定提出转专业申请，但是必须根据社会需求来调整，且要经过所在院校的同意。之后，各高校也相继颁布了允许转专业的制度。但总体来说，学生申请转换专业仍然面临诸多限制，如要求成绩优异、限制申请时间和次数、限制名额等[4]。

高校限制学生转换专业主要有三个原因：首先，高校的招生总名额和各专业的招生名额均由其相应的主管部门(如教育部、工业和信息化部、地方教育厅等)统一制定，高校调整名额的自主权非常有限。其次，高校内部各院系专业的教育资源在短期内难以调整。比如教师规模和结构、实验室设备、教室容量等，难以保证学生大规模转入的需要。若有学生大规模转出也会造成教育资源浪费。最后，无论是政府还是高校，都担心学生的专业选择和转专业需求多看重短期的经济收益，一味追求热门专业。一旦放松转专业限制会造成“热门专业更热、冷门专业更冷”的两极分化。如果说前两种主要受到政府和高校资源等条件的限制，未来可以通过一定的机制和调配手段加以解决，那么后一种担忧则是高校难以预期且缺少研究支撑的问题。

2017年，教育部修订的《普通高等学校学生管理规定》提出，学生在学习期间对其他专业有兴趣和专长的，可以申请转专业。2018年，教育部出台的《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》明确提出，“围绕激发学生学习兴趣和潜能深化教学改革”，“扩大学生学习自主权、选择权，鼓励学生跨学科、跨专业学习，允许学生自主选择专业和课程”。教育部的政策导向既体现了高校和学生的现实需求，也为建设高水平本科教育指明了方向。各高校在这一政策的指导下纷纷调整了转专业政策，如中国农业大学于2011年率先打破转专业的报名门槛，允许学生填报两个学院志愿，每个学院中可填报两个专业志愿；2012年中国科技大学提出学生至少有三次自主选择专业的机会；此后，北京交通大学、北京邮电大学、北京林业大学等多所一流高校均降低了转专业门槛。

那么，在放宽转专业限制的制度背景下，学生的转专业行为是否发生了变化？呈现何种特点？学生是否申请转专业以及能否成功转专业与哪些因素有关？未来更多高校是否可以尝试进一步取消专业转出限制？为了回答这些问题，本文以我国某双一流大学2016年实施的自由申请转专业政策作为自然实验，使用2013—2018年转专业行政数据，以及2016—2017级新生基线调查数据，采用反向双重差分(Difference-in-Differences in Reverse)与逻辑斯谛回归模型(Logistic Regression Model)，从院系和学生两个层面开展深入分析，以期为我国专业选择制度的制定和完善提供研究参考与借鉴。

二、文献综述

从世界范围来看，很多高校为学生提供了自由转专业的机会，但是不同高校的转专业难度不同。比如，哈佛大学规定，直到最后一个学期提交学位候选人申请的截止日期之前，学生都可以自由转专业[5]；加州大学伯克利分校规定，学生只需要提交一份转入专业老师签字的声明表就可以转换专业；加州理工大学规定，只要GPA达到毕业标准或者相关专业同意转入，学生就可以转专业。在同一所大学内部，转专业的条件和限制也不同。比如，伦敦大学学院将本科生转专业分为跨学部与学部内转专业两类，申请跨学部转专业的学生需要参加考试，而申请学部内转专业则不需参加考试[6]。由于转专业限制相对较少，因此国外大学生转专业的现象非常普遍。内华达大学就业指导中心的数据显示，全国70%的本科生在大学期间至少转过一次专业[7]；加州州立大学的调查显示，一半以上的学生在毕业前都转过专业；密歇根理工大学对工程学本科生的调查显示，35%的学生转过一次专业，4%的学生有过两次以上的转专业经历[8]。

相比之下，我国绝大多数高校都设置了转入转出门槛。从转出门槛来看，学生在转出之前需要经过所在院系的同意，一些专业则完全不允许学生转出，有的学校还规定文理科之间不能互转。从转入门槛来看，院系普遍设置了申请资格，只有学分、成绩满足一定条件的学生才有申请转入的资格，而对满足申请资格的学生还会组织笔试和面试等进一步考核[4]。在相对严格的制度规范下，我国学生成功转专业的比例为10%—25%[9]。

学生为什么有转专业的意愿和需求呢？诸多研究发现，专业兴趣是转专业倾向的一个有效预测指标[10]，因专业兴趣低而转专业的学生占全部转专业学生的85.7%[11]。学生对原专业不感兴趣，可能是由于填报专业志愿时对专业不了解、专业兴趣不明确或一味追求热门专业，也可能是受制于高考分数没有被心仪的专业录取，还可能是学习一段时间后发现专业兴趣发生了变化[13-14]。此外，也有诸多外在因素会影响大学生的转专业意愿和行为。比如，相比对新专业的兴趣，转专业行为也易受到原专业消极因素的影响，如学科难度较大或者缺乏挑战[14]，原专业的就业前景、师资力量、师生关系等也会影响学生的转专业决定[13]。不可否认的是，一些学生的转专业行为具有一定的盲目性、从众性和趋利性[15]，教学、家庭、社会环境部分扭曲了学生的转专业决策[16]。

大学生转专业的流向具有三个特点：就业热门专业成为转入人数较多的专业；特色院系更加受到欢迎而成为转入热门；新开设的专业处于尴尬状态，转入人数较少[17]。对上海高校的研究也发现，就业前景好的专业和学校的名牌专业多为转入的热门专业，而那些被社会认为是长线专业或者是学校实力较弱的专业，转出学生远多于转入学生[18]。对师范类学校的分析发现，师范类名牌专业是本科生转入专业的首选，师范类专业的转入人数远高于非师范类专业[7]。对北京理工大学珠海学院的研究发现，流出专业大多为理工类专业，经管类专业转入人数则居高不下[19]。

总体来看，目前关于转专业的研究大多数是在限制转专业的制度背景下开展的，且研究多关注于对政策文本、转专业的现状和原因等问题的分析。随着越来越多的高校逐渐取消专业转出限制，学生的转专业需求得到了释放，但政策如何影响学生的转专业申请和转专业行为仍然不得而知。本文将尝试弥补以上不足，分别从自由转专业政策如何影响院系间学生流动和如何影响学生个体的转专业意愿与行为两个维度，分析取消专业转出限制政策的实施效果。

三、研究设计

1. 研究对象与数据来源

本文选取的研究对象是国内某顶尖“双一流”大学。2016年及以前，该校在转专业制度方面除了遵循教育部的基本原则外，还规定了转出年级、专业人数、人数比例、转出类型等。院系层面则进一步制定了转出和接收的条件与标准，总体遵循“严出严进”的原则——大一和大二年级本科生具有申请资格，但是需要经过所在院/系领导审批同意，再由申请转入院系基于高考分数、志愿排序、绩点等对其进行资格审查。多数转入院系会组织笔试和面试进行进一步筛选，部分理工科类院系还会对先修课程、学科背景及绩点提出要求。只有那些平时成绩优异的学生且其申请转入的院系名额较为充足时，他们才有顺利转专业的机会。

为了尊重学生选择，满足个性发展需求，激发学生学习主动性和创造性，该校于2016年底颁布《本科生转院(系)转专业实施办法》。新政策取消了转专业的三项限制：取消“专业申请转出人数不得超过本专业年级人数20%”的限制，取消“外语专业申请转出人数不超过本专业年级总人数的10%”的限制，取消“转出院系审核学生转出资格”的限制。对比该校之前的转专业政策可以看出，新政大大减少了学生申请转专业方面的限制②。但是转入门槛则仍然被保留，即各院系仍会根据教学资源、教学管理秩序等因素制定转入考核方式、接收标准和接收名额。总之，转专业新政可以概括为“拆门不拆槛”，即“转出不受限、转入需考核”③。

为了分析转专业新政的实施效果，本文分别从院系和学生个体两个层面进行分析。研究方法以定量分析为主。此外，本文也加入了适当访谈作为研究开展的基础，以及研究结论可能原因的补充。访谈对象主要为学校教务部转专业管理人员及各院系转专业的相关负责人，访谈内容主要包括学校与院系转专业政策变化情况与变化的原因，各院系历年转入转出情况，以及各院系对于学生的转入转出是否有门槛和限制。

在院系层面，本文主要使用2013—2018年该校教务部提供的院系层面转专业行政数据。由于取消转出限制可能会对院系间的学生流动产生影响，尤其是可能产生学生更加集中地从冷门专业流入热门专业的情况，因此本文以各院系2013—2018年转专业本科生作为分析对象，2016年及之前的学生为未受转专业新政影响的学生，而2017和2018年的学生为受到转专业新政影响的学生。该校本科招生院系共有25个，因此在本文中共有150个院系层次的样本观测值。通过比较政策前后《各院系转系接收工作具体方案》及访谈转专业政策的负责人，确定了每个院系在2016年前后的转专业政策。2016年底新政策颁布之前，共有6个院系限制学生转出，2016年之后所有院系都取消了转出限制④。

图1展示了2013—2018年该校申请转专业人数、实际转专业人数和转专业成功率的变化趋势图。从中可以看出，在取消专业转出限制以前(2016年及以前)，申请转专业人数、实际转专业人数及转专业成功率均较为平稳，2016年实行新政后，申请转专业人数和实际转专业人数均翻了一倍，但是转专业成功率(成功人数/申请人数)却没有太大变化，基本维持在70%左右。这说明取消专业转出限制释放了学生申请转专业的需求，成功转专业的人数也有所增加，但转专业的竞争程度并没有减少。

图1 2013—2018年转专业申请人数与成功专业人数的变化趋势

为了评估专业转出限制取消后，学生转专业意愿与行为的影响因素，本文进一步使用2016—2017级学生的基线和追踪调查数据展开分析。基线调查时间为每级学生获得录取通知书(7月)后到进入大学就读(9月)前，问卷调查内容包含以下问题：一是学生的基本特征信息；二是学生录取方式，以及录取的院系、专业；三是入学前对录取专业兴趣、了解程度如何；四是入学前是否有转专业意向等。该问卷共有2 326位学生参与了调查，其中2016级学生1 192人，2017级学生1 134人，分别占当届全体学生的51%与49%。一年之后对这些学生进行了追踪调查，调查内容包括他们在大一学年修读的各类课程学分及成绩、是否申请转专业、申请转入什么院系及是否成功转专业等问题。

表1与表2展示了被调查学生的基本情况，样本中男性占58%，城市户口占84%，独生子女占78%；入学前具有转专业意愿的学生占18%，入学后申请转专业的学生为13%；学生大一学年所修课程在16门左右，约合50学分；修读课程的平均分为84分⑤。经与2016级、2017级全体学生结构的比对后发现，样本学生在性别、院系、申请转专业、成功转专业情况等核心变量上均具有很强的样本代表性。

表1 被调查学生的基本特征描述(连续变量与二分类变量)

表2 被调查学生的基本特征描述(多分类变量)

2. 计量方法与模型

针对院系和学生个体两个不同层面的数据特征，本文使用反向双重差分及逻辑斯谛回归分析两种数据分析方法。

(1)反向双重差分

双重差分(DID)是政策评估中最常用的因果推断方法之一。该方法要求某项政策在一个群体/地区中实施但并没有在另一个群体/地区中实施，一部分群体在政策实施后受到影响，即为实验组；另一部分则一直没有受到政策影响，即为控制组。但本文所研究的政策有所不同。在被研究高校中，有6个院系在2016年及以前对学生转出有明确的限制，而在2016年后取消了这一限制，而其他院系则一直没有设定专业转出限制。这与一般双重差分中控制组始终不受政策影响，而实验组由不受政策影响到受政策影响的情形并不相符。基于此，本文参考Kim等人在2019年的研究[20]，采用反向双重差分的方法分析院系层面自由转专业政策的影响。

反向双重差分是指某一群体在某一时间节点由不受政策影响变为受到政策影响，即由D=0变为D=1，我们将该组称为实验组(Q=1)；而另一群体则一直是受政策影响处理的状态，我们将其称为对照组(Q=0)。参考Kim的方法，此时，在时间t院系i接受处理的虚拟变量D为：

Dit≡(1-Qi)+Qi1[t>2016]⑥

(公式1)

反向双重差分与双重差分的估计模型基本相同，在允许实验组与对照组有不同的效果参数的条件下，基本线性模型为：

Yit=βt+βqQi+βd0(1-Qi)+βd1QiDit+X'itβX+Uit

(公式2)

其中，Qi=1为实验组，Qi=0为对照组，X'it为随时间变化的控制变量，βd0为政策对对照组的影响，βd1为政策对实验组的影响，也是我们所关注的政策影响，Uit为随机扰动项。将公式1代入公式2整理可得：

(公式3)

对于本文来说，反向双重差分模型如下：

Yit=β0+β1×Treati+β2×Treati×Policyt+β3×Xit+γt+εit

(公式4)

其中，因变量Yit分别为院系i在年份t时申请转出学生数占该院当届学生总数的比例，以及成功转出学生数占该院当届学生总数的比例。Treati代表院系i是否为实验组的虚拟变量，取值为1时表示该院系为实验组，即受新政的影响而取消了转出限制，反之取0，表示该院系为一直没有转专业转出限制的对照组。Policyt代表政策实施时间的虚拟变量，2017—2018年为实施新政的年份，取值为1,2014—2016年取值为0。Treati×Policyt为上述两个虚拟变量的交互项。Xit为院系的特征变量，包括院系i在年份t的新生人数、院系所属学科。γt为时间固定效应，以控制随时间变化的趋势。εit为模型的随机扰动项。系数估计值β2为我们关注的核心系数，即自由申请转专业政策对实验组的影响。

(2)逻辑斯谛回归模型

为了分析在取消专业转出限制的制度背景下，学生是否具有转专业意愿、是否申请转专业及是否成功转专业的影响因素，本文分别建立了三个二元逻辑斯谛回归模型。

一是以学生入学前是否具有转专业意愿为因变量的模型如下：

Logit(Wi)=β0+β1Xi+β2Ii+β3Ri+rc+ωp+

εi

①

其中，Wi表示学生i在入学前是否有转专业意愿，Xi表示学生i的个人特征变量，分为人口学特征、家庭特征及能力特征变量。其中，人口学特征变量包括性别、户口、是否独生子女；家庭特征变量包括家庭所在地、母亲受教育程度、家庭收入；能力特征变量包括高考分数、高考分科、高考录取方式。Ii表示学生i入学前对录取专业的兴趣程度，Ri表示学生入学前对录取专业的了解程度，rc为代表每级学生固定效应的变量，以此来比较每级学生内部的差异。ωp为省份固定效应，以此来避免各省份因高考分数不同而产生的不可比情况。

二是以学生入学后是否申请转专业为因变量的模型如下：

Logit(Ai)=β0+β1Li+β2Xi+β3Ii+β4Ri+β5Wi+β6Si+β7Ci+rc+ωp+εi

②

其中，Ai表示学生i是否在入学后申请了转专业，Li表示学生i所在的院系是否放宽了转出限制，Si表示学生i在大一学年所修课程平均分，Ci表示学生i大一学年选修本专业课程门数占总课程门数的比例，Xi、Ii、Ri、rc、ωp均与模型①中的变量相同。

三是以学生是否成功转专业作为因变量的模型如下：

Logit(Si)=β0+β1Li+β2Fi+β3Xi+β4Ii+β5Ri+β6Ci+β7Si+rc+ωp+εi

③

其中，Si表示学生i是否成功转专业，该模型不再把是否具有转专业意愿Wi放入回归，而是增加了Fi代表学生i申请转入的院系与录取院系是否同学科，该变量表示学生成功转入的院系与原院系之间的跨度⑦。

四、研究发现

1. 取消专业转出限制政策对院系间学生流动的影响

表3展示了取消专业转出限制对学生转出行为的影响，第一列为新政对学生申请转出比例的影响。可以看出，取消专业转出限制对学生申请转专业的比例有正向影响。也就是说，实施自由转专业政策后，实验组学生申请转专业的比例显著提升了5.8个百分点。从控制变量的回归系数来看，院系规模对学生申请转专业行为有显著负影响。院系规模越小，申请转出的比例越高。学科对学生申请转专业的影响存在差异。从经济管理与跨学科类这两类学科转出的学生比例显著低于其他学科。第二列为对学生转出成功率的影响。可以看出，自由转专业政策对学生成功转出的影响为正但并不显著。可能的原因是，在各院系取消转出限制后，虽然申请转出的学生比例显著增加，但是转入院系并没有降低筛选标准；虽然申请转专业的人数增加了，但是竞争仍然非常激烈，成功率没有变化。

表3 取消专业转出限制对院系间学生流动的影响

与双重差分类似，反向双重差分也需要进行平行趋势的检验。但与前者不同的是，反向双重差分要求实验组与对照组在政策后需要有相似的发展趋势。本文使用取消专业转出限制后2017—2018年的数据，基于前文构建的双重差分模型构造实验组虚拟变量(Treat)与年份2018的交互项，来分析实验组与对照组的申请转出比例和转出成功率的差异。从表4可以看出，实验组与对照组的申请转出比例及转出成功率并没有显著差别，因此满足平行趋势假设。

表4 申请比例与转出成功率平衡性检验结果

取消专业转出限制对于学生转出比例有显著正向影响，但取消专业转出限制后学生在院系间的流动情况如何？图2分别展示了2017—2018年学科间和院系间的学生转入和转出情况。图中的横坐标为该院系/学科成功转出的学生数占院系/学科当届学生总人数的比例，纵坐标为成功转入该院系/学科的学生人数占该院系/学科学生总人数的比例。图中的斜线代表转入比例等于转出比例，位于斜线上方的院系/学科为净流入的院系/学科，位于线下方的则为净流出的院系/学科。

图2 2017—2018年学科与院系间转入转出情况

从学科间流动来看，理学、社会科学、工科位于线的下方，说明它们为净流出学科；人文学科一直位于斜线附近的位置，属于流入和流出持平的学科。经济与管理学科和社会科学位于斜线上方，属于净流入学科。但相比改革的第一年，实施改革第二年时这种净流入和净流出的规模都在变小。从院系间的流动来看，社会、中文、心理、新闻、国际关系、信息科技、数学均为净流入较明显的院系，工学、生命科学、环境、信息管理、外国语均为净流出较明显的院系，而工商管理也属于净流入院系，但是比例相对较低。在政策实施的第一年，经济学科为净流入，但在第二年则属于流入流出持平的院系。整体上来看，2018年各学科/院系的流入流出情况与2017年相比更靠近对角线，这也意味着学生的流动更加理性，并未出现“热门院系更热，冷门院系更冷的情况”。

2. 取消专业转出限制背景下学生转专业意愿及行为的影响因素

(1)入学前转专业意愿的影响因素

表5第二列为入学前转专业意愿的影响因素。从中可以看出，入学前的专业兴趣和专业了解程度是影响入学前转专业意愿的两个主要因素——入学前专业兴趣越低、认为自己对专业越了解的学生，想转专业的可能性越大。男生及母亲受教育程度为高中或中专的学生入学前希望转专业的可能性显著更高。自主招生学生、人文学科的学生转专业意愿显著更高。

表5 学生转专业选择的影响因素

(2)入学后申请转专业的影响因素

表5第三列展示了是否申请转专业的影响因素。从中可以看出，入学前的转专业意愿能显著预测入学后申请转专业的行为：入学前越想转专业，入学后越可能申请转专业。大一学年的课程成绩越好、修读本院系课程数量占所有课程的比例越低，申请转专业的可能性越大。可能的原因是，那些想要申请转专业的学生会更倾向于提前修读想要转入院系的课程，从而为转入新的院系做准备，且由于转入院系往往有一定的成绩要求，因此成绩更高的学生认为成功申请的可能性更大而更有可能申请转专业。不同学科学生申请转专业的行为也不相同——人文、理学和经管学生申请转专业的可能性显著高于工学、社会科学及跨学科。取消专业转出限制的院系相比一直没有转出限制的院系，学生申请转专业的可能性没有差异，说明政策趋同后，学生转专业的意愿基本无异。此外，与第二列转专业意向的回归结果进行比较可以看出，家庭背景对学生是否申请转专业已无显著影响，自主招生学生尽管入学前的转专业意向更强，但在入学后并没有更加显著地申请转专业。

(3)成功转专业的影响因素

从表5第四列来看，学生的个人和家庭特征对学生是否能够成功转专业没有显著影响。高中为理科的学生更容易转专业成功，这可能是由于由理科转向人文社科较为容易，反之则相对较难。入学前专业兴趣不确定的学生，成功转专业的可能性越高。大一学年课程平均分越高，成功转专业的可能性越高，这说明即使是在完全没有转出限制的情况下，成绩仍然是影响能否转专业成功的重要因素。相比那些一直没有转出限制院系的学生，取消转出限制院系的学生成功转专业的可能性更高。社科和经管学科学生成功转专业的可能性显著低于人文和理工科院系，选择跨学科转专业的学生成功转专业的可能性更高。

五、结论与讨论

以学生发展为中心、尊重学生的自由选择是高水平本科教育的发展方向。正是在这一政策背景下，一些高校开始尝试逐渐放宽本科生的转专业限制。例如，中国科技大学在改革当年共有192名学生提出转专业申请，85%的学生成功获批[12]；中国农业大学改革的前三年共有近2 000人提出申请，66%的学生成功转专业[21]。放宽转专业限制的政策颁布后，掀起了转专业热潮，但在这一背景下学生如何转专业、是否转专业及这些选择受到哪些因素的影响，目前文献关注得较少。

本文以国内某“双一流”高校2016年底全面取消专业转出限制政策作为自然实验，使用反向双重差分及逻辑斯谛回归模型，从院系和学生个体两个层面，分析取消转专业转出申请限制对院系间学生流动的影响，以及取消专业转出申请限制后学生的申请转专业和成功转专业行为的影响因素，主要得出以下研究结论：

第一，取消专业转出限制后，申请转专业的学生和转专业成功的学生人数均有大幅提高，这说明政策在很大程度上释放了学生的转专业需求。但是，由于院系仍然保留转入考核，因此成功转专业的比例并没有变化，这意味着转专业的竞争程度并没有降低。

第二，取消专业转出限制后，理科和工科为净流出学科，经济管理和社会科学为净流入学科，但相比改革当年，实施改革第二年时这种净流入和净流出的规模都在变小。工商管理尽管也属于净流入院系，但是比例相对较低，而经管学科在政策实施的第一年为净流入，但在第二年则属于流入流出持平的院系。这意味着仅取消专业转出限制而不改变专业转入选拔条件，并不会出现明显“热门院系更热，冷门院系更冷”现象，学生会相对理性地权衡考虑自己各方面的能力是否能够达到转入院系的要求，以及成功转专业所需要付出的成本。

第三，取消专业转出限制院系的学生与一直没有专业转出限制院系的学生相比，在是否申请转专业方面已无显著差异。高中为理科生、入学前专业兴趣越低、入学前就有转专业意愿、大一学年成绩更好、选修外院系课程更多的学生，入学后越有可能申请转专业。来自新取消转专业限制院系的学生，更有可能成功转专业。高中为理科生、大一学年成绩更好也对于成功转专业有显著影响。可见，取消了转出限制并不意味着可以自由转到其他院系，只有那些在本专业成绩更好的学生才能成功转专业。

该校取消专业转出限制是实行自由转专业的第一步，也是尊重学生选择和自由的有益尝试，能够在一定程度上解决学生因入学时没有进入心仪专业或入学后对专业不感兴趣等原因造成的专业错配，大大释放了学生的转专业需求。然而，不降低专业转入门槛意味着自由转专业的“自由”仅为申请自由，只有那些既有强烈的转专业意愿又能在原专业取得好成绩的学生才能成功转专业，而那些因对专业不感兴趣、无法胜任原专业学习任务的学生仍然转出无门。这种一直存在于转专业制度中的悖论仍没有被打破。

为何存在“拆门不拆槛”的现象？在访谈了学校管理部门和院系负责人后发现，学校和院系之所以“拆门不拆槛”，主要出于两方面的考虑：一方面是对“热门专业越热、冷门专业越冷”两极分化的担忧。但从取消限制转出的情况来看，工商管理、经济学等热门专业的转入转出在逐渐趋于平衡，学生也逐渐趋于理性思考后再做出是否转专业、转入哪个专业的谨慎选择。若逐渐取消转入限制是否会使得上述担忧成真，仍有待进一步研究。另一方面，学校主要是从考查学生学习能力的需要出发。如果学生在原专业表现出较强的学习能力，那么在一定程度上保证了学生转入后的正常学习。而那些在原专业表现较差的学生，转入院系则难以识别其是专业兴趣不足还是学习能力低下。因此，成绩就成为最简单直接的考核指标。从其他国家的转专业制度来看，对学生专业兴趣、学习自主性及综合能力的考查应当是灵活多样的，而以成绩作为门槛往往会将那些真正有专业兴趣和转专业需求的学生拒之门外。

本文仍存在一些不足之处。首先，在评估政策效果时，由于数据限制，政策后年份较短，不能够明确地看出政策所带来的长期影响，而且由于观测值较少，院系的控制变量加入不足，可能会导致结果有偏，这一不足将通过后续数据的补充而不断完善。其次，在个人层面的研究中，仅使用了政策后的数据，所得结果并非政策带来的因果效应，后续可以尝试补充政策前数据进行个体层面因果效应的分析。此外，在研究个人选择时，将“入学前专业兴趣”纳入回归方程，认为专业兴趣是不变的，但实际上，专业兴趣通过对于专业课程的学习，以及对于专业的逐步了解是可以改变的，可能会影响回归结果，这一不足希望后续能够通过跟踪调查获得数据进行修正。最后，受到问卷问题的限制，模型并未将所有影响转专业选择的因素都纳入其中，例如学习压力、班级转专业氛围、就业前景等不便用数据衡量的因素都未考虑在内，这一不足希望可以通过后续对于学生的访谈来进行补充。

注 释：

① 数据来源：2011年首都高校学生调查。

② 除教育部规定的个别专业外全部学生都可以申请转专业。

③ 接收院系的最大接受名额是由各院系各专业的年级培养规模上限减去该专业该年级在读人数而决定的，培养规模上限由各院系根据自身教学资源而计算。

④ 需要指出的是，其中有一个学院在新政实施前不接收转专业同学，而在实行转专业政策后才开始接收转专业同学，与其他院系差别较大，本文将其剔除，总体观测值为144个。

⑤ 这一分数可能与课程优秀率限制有关，该校对本科生成绩的限制为：90分以上的比例不超过20%，85分以上的比例不超过40%。

⑥ 当t>2016时，1[t>2016]=1。

⑦ 需要注意的是，此时分析的学生样本不再为所有参与基线调查的学生，而仅为2016级与2017级中申请转专业的同学。