为了找到答案，我们向奥尔巴尼大学的保罗·摩根求助。保罗是美国教育和医疗保健差距研究领域的顶尖学者之一。他聘请了另一位经验丰富的教育政策研究员 Eric Hengyu Hu，他曾分析过两个 ECLS 数据集。他们开始深入研究旧版和新版 ECLS-K 数据集的数据。结果就是我们本周发布的新研究：《解释成就差距：社会经济因素的作用》。他们的发现与 Fryer 和 Levitt 的研究基本一致，尽管他们也能够增加一些新的理解。
解社会经济地位和种族成就差距之间的关系，胡和摩根没有 加密货币数据 研究与健康相关的协变量，例如孩子出生时的体重或母亲生第一个孩子时的年龄，而弗莱尔和莱维特已经将这些变量纳入其中。因此，种族成就差距并没有像弗莱尔和莱维特那样“消失”。但只要控制“SES-plus”因素，它确实显著减少了。
以下是他们的发现。（请参阅该研究以了解更多详细信息和大量有趣的表格和图表。）
综合起来，家庭 SES+ 因素可解释黑人与白人成就差距的 34% 至 64%（取决于科目和年级），以及西班牙裔与白人成就差距的 51% 至 77%。
家庭收入和母亲的教育是能够最有效地解释黑人与白人以及西班牙裔与白人成就差距的 SES+ 因素。
家庭 SES+ 指标及其解释种族/民族成就差距的程度在一段时间内保持稳定（1998-99 年和 2010-11 年）。
家庭 SES+ 的纳入也有助于解释种族和民族的卓越差距。