Диссертация (1137802), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Обычно в такие модели включаются следующие объясняющиепеременные, которые являются ключевыми в моделях выбора вуза:Характеристики семьи: образование родителей (по уровням),материальное положение семьи (доход), состав семьи (полная илинеполная семья), культурный капитал (количество книг дома).21Характеристики учащегося: различные индикаторы способностей.Характеристикишколы:типшколы,образованиеучителя,преподавательский опыт, соотношение «учитель-ученик», затраты врасчете на одного ученика, заработная плата учителя, административноевлияние.На данный момент не существует единого мнения относительнотеоретических основ использования производственной функции вобразовании (почему взаимосвязь между ресурсами и результативностьюдолжна выражаться именно таким образом), а также относительно того,какие факторы действительно определяют образовательные достиженияучащегося.К настоящему времени только в США опубликовано порядка 400работ, в которых изучаются факторы, описывающие распределениересурсов для достижения определенного уровня результативностиучащегося [Прахов, 2009а].
До сих пор исследователи не пришли кединому мнению: результаты исследований, в которых, по сути,используетсяпохожийинструментарий,зачастуюпрямопротивоположны. Одной из причин является различие в выборкеисследований, а также различные уровни агрегирования данных.Что же касается представления существующих моделей выбора вузав виде производственной функции в образовании, то исследователивыявляют возможные сложности со спецификацией соответствующейфункциииинтерпретациейкоэффициентов.Например,встатьеХанушека, Ривкина и Тейлора [Hanushek, Rivkin, Taylor, 1996] построенатеоретическая модель, в которой было показано, каким образомагрегирование и наличие пропущенных переменных влияют на степеньсмещенияоценоккоэффициентоврегрессионноймодели(производственной функции) и, соответственно, на итоговые выводы.
Вкачествеиллюстрацииавторыприводятобобщенныерезультаты22исследований, в которых изучалась взаимосвязь между характеристикамишколы (количеством учеников в расчете на одного учителя и затрат наодного ученика) и оценкой за итоговый тест при разных уровняхагрегирования (табл. 3).Таблица 3.Сводные результаты исследований влияния школьных ресурсов нарезультативность выпускника при разных уровнях агрегированияУровеньагрегированияКоличествоисследованийИз них показывают статистическизначимую связьПоложительную ОтрицательнуюНезависимая переменная: количество учеников в расчете на одногоучителяВсего27715%13%Класс7712%8%Школа12810%17%Район5621%16%Округ50%0%Штат1164%0%Независимая переменная: затраты в расчете на одного ученикаВсего16327%7%Класс40%0%Школа8317%7%Район4328%9%Округ50%0%Штат2864%4%Источник: Hanushek et al, 1996, p.
613.Собранная статистика показывает, что с укрупнением объектаанализаувеличиваетсяположительноевлияниедоляработ,обозначенныхвкоторыхподтверждаетсяхарактеристикшколынарезультативность ученика. Например, если на уровне школы авторытолько 17% работ приходят к выводу о том, что величина затрат наодного ученика положительно сказывается на его успеваемости, то приагрегировании на уровне штата подобный результат показывает уже 64%работ по данной тематике. Подобный эффект авторы объясняют23смещением оценок, вызванным потерей важных переменных приагрегировании.Построеннаятеоретическаямодельв дальнейшемподтверждается на основе эмпирического анализа с использованиемданных, полученных в процессе американского исследования High Schooland Beyond8.Говоря о сопоставительном анализе с агрегированием на уровнешкол,стоитзаметить,чтошколыпредставляютсобойкрайненеоднородный объект: они могут значительно отличаться друг от другапо размеру, количеству учителей, объему финансирования и т.п., чтотакже может определять исход исследования.Кроме уровня агрегирования, большое значение имеет спецификациямодели, а в нашем случае – спецификация «производственной функцииобразования», т.е.
функции «выпуска» школы как зависимости отнекоторых параметров, характеризующих само учебное заведение[Андрущак, 2007]. То, какой набор переменных включен в модель, вомногом будет определять результат. Не стоит забывать и о пропущенныхпеременных – нередко полученные оценки могут быть смещенными из-затого, что в модель не был включен важный фактор.Вслед за Вессманном [Woesmann, 2003] и другими исследователямив данной работе оценки за экзамен рассматриваются в качествеиндикатора«выпуска».Используютсямикро-данныепокаждомуучащемуся, поскольку задачей является установление взаимосвязи междурезультативностьюабитуриентаиресурсами,затраченныминаподготовку к поступлению [Hanushek et al, 1996].В зависимости от структуры выборки и устройства данных,исследователи приходили к различным выводам относительно степенивлияния того или иного фактора на образовательные достиженияучащегося. Большинство исследований посвящены изучению влияния8Более подробная информация о данном проекте содержится в Приложении 1.24школьных характеристик на результативность школьников.
Фаулер иУолберг [Fowler, Walberg, 1991] рассмотрели подобную взаимосвязь,используя данные по 293 школам штата Нью Джерси. Значимымиоказались такие факторы, как процент школьников из семей с низкимуровнем дохода, размер школы, количество школ в округе, процентучителей, имеющих степень бакалавра, количество учителей в расчете наодного ученика, средняя заработная плата учителя, а также социальноэкономический статус округа. В отличие от Фаулера и Уолберга,Эренберг и Брюер [Ehrenberg, Brewer, 1994], используя панельные данныеисследования High School and Beyond, не нашли статистически значимойвзаимосвязимеждусоотношением«учитель-ученик»результативностью школьников.
Гаморан [Gamoran,и1996] изучилвлияние типа школы на успеваемость учащихся. Основываясь на данныхNational Education Longitudinal Study 1988, автор показал, что ученикичастных школ показывают практически такие же результаты, как иученики государственных школ. Учащиеся католических школ лишь поматематике набрали более высокие баллы, чем ученики государственныхшкол.
Учащиеся школ с углубленным изучением предметов показалинаиболее высокие результаты.Ханушек [Hanushek, 1997] обобщил результаты предыдущихисследований и сделал вывод о том, что только в 9 из 29 статей быланайдена положительная взаимосвязь между школьными ресурсами ирезультативностью учащегося. Таким образом, однозначного вывода овлиянии школьных ресурсов на успеваемость учащихся сделать нельзя.Одной из проблем, связанных с оценкой производственнойфункции в образовании, является эндогенность, так как распределениеучащихся по школам не является случайным, поскольку родителишкольника могут выбирать образовательные учреждения, а такжеуровень соответствующих ресурсов. При включении в модель различных25ресурсов, связанных с подготовкой к поступлению, возможно смещениеоценок. Для того чтобы избежать подобного смещения, широкоиспользуется метод инструментальных переменных [Woessmann, 2003;Häkkinen et al, 2003].
Кроме того, одним из вариантов решения даннойпроблемы является постадийная оценка: на первом этапе оцениваютсяфакторы, определяющие выбор образовательной стратегии, а на второмоценивается то, каким образом затраты на дополнительную подготовкувлияют на итоговый результат.Одной из попыток собрать данные без эффекта эндогенностиявлялся проект STAR (the Tennessee Student/Teacher Achievement Ratioexperiment). В ходе данного эксперимента когорты учащихся былислучайно распределены по классам различного размера и с разнымиучителями. В результате было показано, что учащиеся классов малогоразмера показывали более высокие результаты по сравнению с ученикамииз больших классов [Krueger, 1999].Большинство работ по анализу влияния школьных характеристик надостижения ученика касаются американского рынка среднего школьногообразования.
Это произошло во многом благодаря тому, что длясоответствующих исследований собраны практически все необходимыеданные,ивнастоящеевремяполучитьнужнуюинформациюстатистического характера не представляет особых сложностей. Тем неменее, подобные исследования проводятся и в других странах.Рассмотрим работу финских экономистов [Häkkinen et al, 2003], в которойисследуетсявлияниехарактеристикшколынарезультатыматрикуляционного экзамена. Данная работа представляет особыйинтерес для российских исследователей, поскольку в качестве зависимойпеременной выступает оценка, полученная на обязательном для всехвыпускников школ экзамене, который имеет много общего с ЕГЭ.26Основная цель работы финских экономистов заключалась в том,чтобы оценить, каким образом изменение размера затрат на среднееобразование и затрат на преподавание9 (school spending, teachingexpenditure)повлиялонарезультатыитоговойаттестации(матрикуляционного экзамена) выпускников школ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
