Влияние инвестиций в дополнительную подготовку на результаты Единого государственного экзамена тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Прахов, Илья Аркадьевич

• Прахов, Илья Аркадьевич
• кандидат экономических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Прахов, Илья Аркадьевич

Оглавление

Введение

Глава 1. Классификация факторов, определяющих академические достижения учащихся

1.1. Исследовательские подходы к анализу образовательных стратегий и достижений учащихся

1.2. Производственная функция в образовании

1.3. Влияние дополнительной подготовки к поступлению в вуз на результативность учащихся

1.4. Влияние материального положения семьи на успеваемость и выбор вуза

Глава 2. ЕГЭ и образовательные стратегии абитуриентов

2.1. Сравнительная характеристика систем высшего профессионального образования в России и США

2.2. Основные потоки обучающихся в России в контексте перехода «школа-вуз»

2.3. Особенности образовательных стратегий абитуриентов до и после введения Единого государственного экзамена

2.4. Единый государственный экзамен как механизм приема в высшие учебные заведения

2.5. Последствия введения ЕГЭ

2.6. Моделирование образовательных стратегий в условиях ЕГЭ

Глава 3. Оценка влияния инвестиций в дополнительную подготовку на результаты ЕГЭ

3.1. Данные и методология исследования

3.2. Моделирование образовательных достижений учащихся в условиях ЕГЭ

3.2.1. Результаты анализа распределений зависимых переменных

3.2.2. Результаты регрессионного анализа моделей образовательных стратегий абитуриентов

3.2.2.1. Модель влияния инвестиций в дополнительную подготовку на результаты ЕГЭ

3.2.2.2. Модель выбора образовательной стратегии абитуриентов

3.3. Анализ влияния дохода на результаты ЕГЭ

3.4. Анализ взаимосвязи между материальным положением семьи и выбором вуза

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Информация о статистических данных, используемых для

анализа образовательных стратегий абитуриентов в США

Приложение 2. Дополнительные распределения

Приложение 3. Альтернативная оценка производственной функции в образовании

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние инвестиций в дополнительную подготовку на результаты Единого государственного экзамена»

Введение

Система российского высшего образования в последние годы претерпела ряд изменений, в том числе в области отбора абитуриентов в вузы. На смену системе, разделяющей выпускные (школьные) и вступительные (университетские) экзамены, пришел Единый государственный экзамен (ЕГЭ). С отбором абитуриентов и поступлением в вуз тесно связан процесс дополнительной подготовки к поступлению и сопутствующие инвестиции в подготовку - как денежные, так и временные. Решения о направлении и объеме подобных инвестиций, принятые во время подготовки, во многом определяют итоговые результаты, т.е. набранные баллы на итоговом экзамене, рекомендации к зачислению в вуз/вузы, фактический выбор вуза.

При переходе к новой системе отбора абитуриентов основные формы дополнительной подготовки к поступлению в вуз - занятия на подготовительных курсах и с репетиторами, - возникшие задолго до появления ЕГЭ, не утратили своей популярности. До введения ЕГЭ дополнительная подготовка была оправданной, поскольку каждый вуз обладал свободой в формировании своей собственной системы вступительных испытаний, по крайней мере, в части выбора набора предметов и формата экзаменов. Занятия на курсах и с репетиторами были небесплатными, поэтому семьям приходилось инвестировать в дополнительную подготовку абитуриентов, которая повышала их шансы на успешное поступление в конкретный вуз.

Введение ЕГЭ предполагает унификацию системы требований к поступающим1, возможным следствием чего является снижение

1 Существуют и альтернативные способы поступления в вузы, такие как

предметные олимпиады школьников, однако доля студентов, которые получают право

на прием без вступительных испытаний, в общем приеме мала и составляет 1,6% (данные на начало 2010-2011 уч. г.). Доля студентов, которые имеют право на прием

4

издержек, связанных с подготовкой к поступлению и поступлением в вуз. Так, в условиях ЕГЭ подготовка к поступлению может происходить и в школах (ЕГЭ является и выпускным экзаменом), и самостоятельно (материалы для соответствующей подготовки доступны как в электронном, так и в печатном виде). Формально, в условиях ЕГЭ подготовка к поступлению при вузе в большинстве случаев не дает тех преимуществ при поступлении, которые имелись ранее.

Однако, несмотря на переход к новым правилам приема в вуз, домохозяйства продолжают совершать инвестиции в дополнительную подготовку.2 В данной ситуации необходимо понять, в какой степени подобные занятия и сопутствующие затраты в дополнительную подготовку связаны с повышением итогового результата ЕГЭ в новых институциональных условиях.

В настоящее время программы дополнительной подготовки распространены во многих образовательных системах. Подобные занятия, как правило, являются платными, а инвестиции в них дают различную отдачу в терминах улучшения результатов абитуриентов , т.е. получения количества баллов, необходимого для зачисления в вуз. В связи с этим перед домохозяйствами возникает вопрос выбора программы дополнительной подготовки и распределения ограниченных ресурсов (как финансовых, так и временных). Данная проблема является

без вступительных испытаний, либо на внеконкурсный прием, либо преимущественное право на поступление, составляет 5,6%. Кроме того, существуют особые каналы поступления в вуз для учащихся, окончивших заведения СПО, однако согласно статистике такие студенты чаще продолжают обучения на очно-заочном и заочном отделении вуза, т.е. не составляют конкуренцию школьникам, сдающим ЕГЭ и поступающим на первый курс. Таким образом, основным механизмом приема в вузы являются вступительные испытания.

2 Речь идет о внешкольной платной подготовке к поступлению в вуз: занятиях на подготовительных курсах и с репетиторами.

3 В настоящей работе термины «результаты ЕГЭ», «образовательные достижения учащихся», «результативность учащихся», «академические достижения учащихся» являются синонимами.

актуальной для российской системы образования с учетом ее институциональных особенностей.

Анализ образовательных стратегий абитуриентов4 и изучение влияния инвестиций в дополнительную подготовку на результат ЕГЭ важны для правительства при формировании образовательной политики и обеспечении доступности высшего образования, т.е. поступления абитуриентов в вузы вне зависимости от их социального статуса. Более того, следует определить, какие факторы влияют на выбор направления инвестиций в пользу конкретных видов дополнительной подготовки, уделив особое внимание доходу семьи (как основному ресурсу для оплаты дополнительных занятий) и школе. Наконец, необходимо оценить, связано ли улучшение результатов ЕГЭ с усилиями абитуриентов на программах дополнительной подготовки.

Результаты исследования имеют значение для домохозяйств, поскольку рекомендации, полученные по результатам изучения факторов, влияющих на выбор программ дополнительной подготовки и анализа эффектов дополнительной подготовки на результаты ЕГЭ, окажут

4 Под образовательными стратегиями абитуриентов понимается набор действий абитуриентов и домохозяйств, связанных с процессом поступления в вуз, а именно подготовка к поступлению (выбор типа, продолжительности и стоимости подготовки, т.е. выбор направления инвестиций денежных и временных ресурсов) и выбор конкретного учебного заведения. Предполагается, что образовательные стратегии реализуются учащимися в рамках образовательной траектории, в которой задается последовательный выбор различных уровней образования. Поскольку ЕГЭ затрагивает, в основном, стимулы учащихся старших классов, то в диссертации рассматриваются образовательные стратегии абитуриентов в контексте образовательной траектории перехода «школа-вуз».

В настоящем исследовании образовательные стратегии абитуриентов рассматриваются во временном промежутке, который относится к обучению в последнем классе школы, поскольку согласно имеющимся данным, основная подготовка к поступлению и инвестиции в него происходят именно в этот период времени. Выбор школы как возможный элемент образовательной стратегии (т.е. выбор школы, в которой учащиеся получают хорошую подготовку к ЕГЭ и как следствие, высокие результаты), намеренно исключен из рассмотрения, т.к. имеющиеся данные не подтверждают смены школы при выборе образовательной траектории перехода «школа-вуз» (более 2/3 учащихся не меняли школу с 1 класса, а доли учеников, сменивших школу распределены равномерно со 2 по 11 классы).

положительное воздействие на адаптацию их образовательных стратегий к институту ЕГЭ.

Изучение образовательных стратегий абитуриентов и оценка факторов, определяющих образовательные достижения, представлены в работах многих исследователей. Эти работы можно разделить на несколько направлений: исследования, в которых моделируется процесс выбора вуза и изучаются факторы, влияющие на подобный выбор; статьи, в которых оценивается влияние различных факторов на результативность учащихся. Отдельно стоит отметить работы, в которых изучается влияние материального положения семьи и дополнительной подготовки на итоговые результаты школьников. Большинство исследований проведены для американского рынка среднего и высшего образования, где велика роль частного среднего образования и важную роль при выборе школы и вуза играет материальное положение семьи. Частное среднее образование распространено в России в значительно меньшей степени, и у учеников формально есть возможность поступления в гимназии и школы с углубленным изучением предметов вне зависимости от социального статуса. Для российской образовательной системы с ее особенностями подобные зависимости являются малоизученными.

Теоретической основой таких работ служат многоступенчатые модели выбора вуза, представленные в работах Чампана [Chapman, 1981] и Литтена [Litten, 1982]. Существует множество исследований, посвященных эмпирической оценке факторов, определяющих результативность учащихся при наличии стандартизированных экзаменов и унифицированной оценки (например, исследования Полачека [Polachek et al, 1978], Ханушека [Hanushek, 1997], Вессманна [Woessmann, 2009], Фоулера и Уальберга [Fowler, Walberg, 1991], Эренберга и Брюера [Ehrenberg, Brewer, 1994], Гаморана [Gamoran, 1996], Хаккинен [Häkkinen

et al, 2003], Крюгера [Krueger, 1999]), в основе которых лежит оценка функции образовательных достижений учащихся (производственная функция в образовании).

Другой блок исследований по теме диссертации представлен работами, в которых изучается влияние материального положения семьи на образовательные достижения ребенка (в работах Коулмана [Coleman et al, 1966], Уайта [White, 1982], Хилла и О'Нейла [Hill, O'Neil, 1994], Opp [Orr, 2003], Даль и Лохнер [Dahl, Lochner, 2005]). В работах Лейбовиц [Leibowitz, 1977] и Дэвис-Кин [Davies-Kean, 2005]) даются объяснения, почему дети из обеспеченных семей учатся лучше: доход может определять мотивацию, ожидания и представления родителей, которые в свою очередь формируют их поведение в отношении образовательного выбора, что в результате отражается на результатах ребенка. В условиях ЕГЭ становится актуальным изучение влияния дохода (как источника финансирования затрат на дополнительную подготовку) на результативность абитуриентов, поскольку это может дать ответ на вопрос о том, как затраты семей на дополнительную подготовку влияют на итоговый результат.

Третий блок исследований посвящен влиянию дополнительной подготовки к поступлению на результаты национального экзамена. Хотя этот вопрос изучен достаточно мало, существует ряд работ, в которых изучалась взаимосвязь между дополнительными занятиями и результатами экзамена SAT5 в США (например, работы Бангерт-Дроунз [Bangert-Drowns et al, 1983], Беккера [Becker, 1990], Пауэрса и Рока [Powers, 1993; Powers, Rock, 1999]). Основной вывод заключается в том, что учащиеся, занимающиеся дополнительно, пишут тесты лучше чем те,

5 SAT (<Scholastic Aptitude Test) - Школьное тестирование достижений в США, стандартизированный экзамен, результаты которого служат критерием отбора (нередко не единственным) в большинстве американских вузов.

кто не прибегал к внешкольным видам подготовки, однако эффект дополнительной подготовки является более скромным по сравнению с тем, что обещают администраторы курсов. Стоит отметить, что в данных работах эффективность подготовительных курсов оценивалась вне привязки к социальному статусу. Кроме того, результаты экзамена SAT в большинстве случаев не являются основным критерием приема в вузы (во многих случаях принимаются во внимание мотивационные письма, портфолио, качество которых в значительной степени определяется социальным капиталом родителей), в то время как в России, как правило, к поступающим не предъявляются какие-либо дополнительные требования.

В рамках данного диссертационного исследования оценивается распределение денежных и временных ресурсов на подготовку к поступлению и влияние различных факторов на результаты ЕГЭ. Исследования этого вопроса применительно к российским условиям практически не проводились. Настоящая работа опирается на результаты зарубежных исследований, но при этом учитывает особенности российской системы образования: так, в большинстве случаев ЕГЭ является единственным критерием отбора абитуриентов, в то время как зарубежные исследования проводились в системах, где результаты национального экзамена представляют собой лишь один из критериев отбора. Таким образом, для российских институциональных условий приема данная проблема малоизучена.

Исследованию образовательных стратегий российских семей посвящены работы Е.Б.Галицкого и М.И.Левина [Галицкий, Левин, 2008], Я.М.Рощиной и К.М.Лукьяновой [Рощина, 2007; Рощина, Лукьянова, 2010], основанные на данных Мониторинга экономики образования. Ряд исследователей российского высшего образования [Агранович, 2004; Болотов, 2004; Пересецкий, Давтян, 2011; Польдин, 2011; Решетникова,

Эфендиев, 2002; Фирсов, 2004; Челышкова, Шмелев, 2004] рассматривали возможности ЕГЭ для оценивания знаний абитуриентов, а также возможные ограничения, связанные с анализом результатов данного экзамена.

Исходя из результатов зарубежных исследований выбора вуза и российских институциональных особенностей приемной политики, в настоящем диссертационном исследовании за основу взята многоступенчатая модель выбора вуза, в рамках которой представлена модифицированная функция образовательных достижений, включающая в себя характеристики подготовки к поступлению.

Объектом исследования выступают абитуриенты из крупных российских городов, собиравшиеся поступать в вузы. Объект измерения -студенты первого курса из крупных российских городов. Данные по абитуриентам, которые готовились к поступлению в вуз, но не поступили, отсутствуют, но их доля в общем количестве российских абитуриентов мала.

Предметом исследования является влияние выбора объема инвестиций в дополнительную подготовку на результаты ЕГЭ.

Цель диссертационного исследования заключается в оценке влияния временных и денежных инвестиций в дополнительную подготовку к поступлению в вуз на результаты ЕГЭ.

Для достижения поставленной цели поставлены следующие задачи, определившие логику и структуру исследования:

1) Систематизировать результаты эмпирических исследований выбора вуза и образовательных достижений учащихся в условиях унифицированных экзаменационных систем;

2) Проанализировать основные формы подготовки к поступлению в вуз, которыми пользуются российские абитуриенты после введения ЕГЭ

и оценить необходимость дополнительной подготовки в условиях унифицированной экзаменационной системы;

3) Разработать инструментарий для изучения образовательных стратегий и образовательных достижений абитуриентов в условиях ЕГЭ;

4) Построить модель образовательных стратегий абитуриентов и с ее помощью выявить показатели, влияющие на выбор стратегии дополнительной подготовки к поступлению, а также оценить влияние денежных и временных инвестиций в дополнительную подготовку на результативность абитуриентов по результатам ЕГЭ;

5) Проанализировать влияние дохода на определение выбора типа дополнительной подготовки к поступлению, а также объема временных и денежных инвестиций в дополнительную подготовку.

Методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области изучения факторов, определяющих образовательные стратегии и достижения учащихся. Исследование базируется на оценке модифицированной функции образовательных достижений учащихся, описывающей вклад характеристик дополнительной подготовки абитуриентов в их итоговый результат. Сбор информации (опрос учащихся и их родителей) осуществлялся с использованием современного инструментария эмпирического анализа в экономике и методов прикладных исследований; активно задействованы статистические и эконометрические методы.

Диссертация по своему содержанию соответствует специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (сфера услуг)) в части пунктов: 1.6.110. Особенности формирования и развития общественного (государственного) сектора сферы услуг; 1.6.115.

Социально-экономическая эффективность и качество обслуживания населения в отраслях сферы услуг; 1.6.116. Механизм повышения эффективности и качества услуг; 1.6.130. Экономические основы социальной защиты и поддержки населения.

В качестве источника данных используются данные Росстата, а

-б

также данные опроса студентов первого курса и их родителей , проведенного осенью 2010 года, т.е. на момент, когда выпускники школ сдали все экзамены и были приняты в университеты (как на бюджетное, так и на коммерческое отделение). Опрос проводился в 16 наиболее крупных российских городах (с численностью населения более 800 тыс. чел.).

В выборку попали первокурсники в регионах с развитыми рынками образования, в т.ч. с высоким уровнем конкуренции между вузами за абитуриентов (т.е. с наличием выбора вуза для абитуриентов), между абитуриентами за бюджетные места, а также с наличием дополнительных программ подготовки к поступлению в вуз, что соответствует задачам настоящего исследования. Итоговый размер выборки составил 1165

п

домохозяйств . Затем выборка была взвешена пропорционально численности выпускников школ в изучаемых городах.

6 Опрос проведен в рамках исследования «Эмпирические методы в сравнительном институциональном анализе», выполненном Институтом институциональных исследований НИУ ВШЭ при финансовой поддержке Центра фундаментальных исследований (ЦФИ НИУ ВШЭ). Автор диссертационного исследования принимал непосредственное участие в разработке инструментария исследования.

у

В моделях, где изучается влияние подготовки к поступлению на средний балл ЕГЭ по сданным предметам, необходимая информация имеется только по 901 домохозяйству, но данная выборка по-прежнему является репрезентативной по основным социально-демографическим характеристикам.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1) Выделены институциональные особенности российского рынка образования в контексте процедуры отбора абитуриентов.

2) Систематизированы основные образовательные траектории и образовательные стратегии российских абитуриентов. Определены особенности ЕГЭ как унифицированного экзамена.

3) Предложена модифицированная функция образовательных достижений учащихся, а также определены факторы, влияющие на вероятность посещения подготовительных курсов и занятий с репетиторами.

4) В результате оценки модифицированной функции образовательных достижений учащихся была выявлено значимое положительное влияние характеристик дополнительной подготовки на результаты ЕГЭ.

5) Выявлены различия в стратегиях подготовки к поступлению и выбора вуза для домохозяйств с различным уровнем дохода. Показано, что абитуриенты из более обеспеченных семей выбирают более эффективные виды дополнительной подготовки в терминах увеличения итогового балла ЕГЭ.

Полученные результаты могут быть использованы государством при реализации образовательной политики в области повышения доступности высшего образования.

Основные положения диссертационного исследования используются в курсах «Институциональная экономика» на факультете Государственного и муниципального управления НИУ ВШЭ и «Экономика образования: прикладные аспекты» на факультете Экономики НИУ ВШЭ.

Ряд положений диссертационного исследования был использован при подготовке работ, поддержанных Консорциумом экономических

исследований и образования (ЕЕЯС, проект № Ю 0-5291) и Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. Результаты исследования вошли в научный отчет по проекту «Стратегии абитуриентов при подготовке и поступлении в вузы» в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Прахов, Илья Аркадьевич

Основные выводы из главы 3. В целом, абитуриенты не изменили свои образовательные стратегии с введением ЕГЭ: по-прежнему дополнительная подготовка к поступлению, в частности, подготовительные курсы и занятия с репетиторами, пользуется популярностью. Дополнительные занятия популярны в связи с тем, что школьники чувствуют разрыв между знаниями, которые даются в школах, и требованиями ЕГЭ (до 60% респондентов считают, что школьных знаний не достаточно для успешной сдачи ЕГЭ).

Несмотря на распространенность занятий на подготовительных курсах и с репетиторами, нельзя сделать вывод о том, что дополнительная подготовка позволяет значительно улучшить результат. Анализ взаимосвязи между характеристиками дополнительной подготовки и результатами ЕГЭ в нескольких спецификациях показал, что занятия на подготовительных курсах связаны с улучшением результатов ЕГЭ по русскому языку, математике, а также среднего балла ЕГЭ по всем сданным предметам, однако эффект занятий на курсах является невысоким: подобная стратегия может добавить в среднем 1,6-4,8 балла

ЕГЭ к результату. Тем не менее, эффект дополнительной подготовки на курсах является статистически значимым, что может говорить о наличии мотивационной составляющей ЕГЭ и о наличии взаимосвязи между усилиями абитуриентов и итоговым результатом. Таким образом, ЕГЭ как механизм отбора в вузы, который должен отражать образовательные усилия абитуриентов, выполняет свою функцию. На основе полученных оценок нельзя сказать об однозначном статистически значимом влиянии занятий с репетиторами на результаты ЕГЭ.

На принятие решения о занятиях на подготовительных курсах положительно влияет факт обучения в гимназических классах образовательных школ и в школах с углубленным изучением профильных предметов.

Вероятность выбора занятий с репетиторами положительно связана с успеваемостью учащегося по итогам 9 класса, а также с фактом обучения в гимназии или гимназическом классе общеобразовательной школы. Материальное положение семьи, уровень образования родителей, состав семьи не влияют на выбор одной из вышеперечисленных образовательных стратегий. Можно говорить о том, что ученики специализированных школ являются более мотивированными к успешной сдаче ЕГЭ.

Вероятность выбора наиболее интенсивной стратегии - занятий и на курсах, и с репетиторами - положительно связана с материальным положением семьи, образованием родителей (индикаторами культурного и социального капитала), с успеваемостью до начала дополнительной подготовки и с обучением в школе с углубленным изучением профильных предметов. Использование подобной стратегии может принести больше дополнительных баллов ЕГЭ, которые могут получить абитуриенты из семей с высоким социальным статусом.

Поскольку одной из целей ЕГЭ являлось обеспечение доступности высшего образования и нивелирование фактора дохода, отдельно были проанализированы образовательные стратегии абитуриентов из разных доходных групп. Было показано, что результаты ЕГЭ выше у абитуриентов из семей с наиболее высоким уровнем дохода. Данный тезис не противоречит эмпирическим исследованиям, однако в данном исследовании была предпринята попытка объяснить подобную взаимосвязь в условиях стандартизированного экзамена.

Во-первых, было установлено, что родители абитуриентов из наиболее богатых семей затрачивают на дополнительную подготовку меньше, чем родители абитуриентов из семей со средним уровнем дохода, однако инвестиции в подготовку приносят наибольшую отдачу (в терминах результатов ЕГЭ) как раз для наиболее обеспеченных школьников, что может быть объяснено различиями в уровне культурного и социального капитала. Это означает, что абитуриенты из наиболее обеспеченных семей выбирают наиболее эффективные программы дополнительной подготовки.

Во-вторых, было показано, что при равных результатах ЕГЭ абитуриенты распоряжаются ими по-разному, в зависимости от уровня материального положения семьи. Так, для абитуриентов, получивших удовлетворительные и хорошие баллы ЕГЭ, верно, что учащиеся из семей с высоким доходом выбирают наиболее селективные вузы (в терминах стоимости обучения и среднего балла ЕГЭ среди поступивших первокурсников). Подобная ситуация верна как для тех, кто поступил на платное отделение, так и для первокурсников-бюджетников. Данный факт означает расхождение образовательных стратегий под влиянием фактора дохода, что расходится с представлением о ЕГЭ как об институте, обеспечивающем равенство доступа к высшему образованию.

Заключение

В настоящем исследовании было показано, что:

1) в России, как и в других странах, к числу факторов, влияющих на образовательные стратегии и образовательные достижения учащихся, относятся индивидуальные характеристики ученика (школьная успеваемость, пол), семейные характеристики (образование родителей, материальное положение семьи, состав семьи), школьные характеристики (тип школы, школьные ресурсы). В процессе выбора вуза и подготовки к поступлению данные факторы могут оказывать существенное влияние на результативность учащегося и на его образовательный выбор, т.е. образовательные исходы определяются не только врожденными способностями абитуриента. Таким образом, проблема влияния характеристик, напрямую не связанных со способностями абитуриента, на его результативность, характерна и для российской образовательной системы с ее институциональными особенностями.

2) несмотря на институциональную трансформацию правил приема, основные образовательные траектории и образовательные стратегии старшеклассников остались прежними. ЕГЭ отвечает основным требованиям к унифицированному экзамену, поскольку обладает мотивационной составляющей, оценивается независимо от школы, проводится по ряду различных дисциплин, а градация оценок является широкой.

На основе оценки модифицированной функции образовательных достижений учащихся:

3) выявлена положительная связь между денежными и временными инвестициями в дополнительную подготовку на подготовительных курсах и результатами ЕГЭ, хотя отдача от подобных инвестиций невысока. С одной стороны, это означает, что результаты ЕГЭ связаны с усилиями абитуриентов, с другой стороны - то, что занимающиеся дополнительно вне школы могут выиграть в терминах итогового результата, что может обуславливать неравенство доступа к высшему образованию. Эффекты школы и школьной успеваемости до начала дополнительной подготовки в большинстве случаев оказываются выше, чем эффекты дополнительной подготовки. Это свидетельствует о важной роли школьного образования в подготовке к поступлению в вуз.

4) было показано, что склонность к посещению курсов определяется школьными характеристиками, а именно обучением в гимназических классах общеобразовательных школ и школах с углубленным изучением профильных предметов.

5) склонность к выбору занятий на подготовительных курсах не зависит от успеваемости до начала подготовки (абитуриенты принимают решение о занятиях на курсах вне зависимости от своих школьных образовательных достижений), что говорит об их мотивации к посещению подготовительных курсов вне зависимости от текущей успеваемости. Это также говорит о существовании разрыва между содержанием материала, изучаемого в школе, и требованиями ЕГЭ.

6) при выборе в пользу занятий с репетиторами важна школьная успеваемость (чем выше успеваемость абитуриента в школе, тем более вероятен выбор данного типа дополнительной подготовки). Положительно влияют на выбор обучение в гимназии и гимназических классах общеобразовательных школ. Доход при этом незначим, т.е. как богатые, так и бедные абитуриенты с одинаковой вероятностью могут выбрать занятия с репетиторами, хотя затраты на репетиторов для различных доходных групп могут отличаться.

7) при выборе интенсивной стратегии подготовки (посещения и курсов, и репетиторов) важны семейные характеристики — образование родителей и материальное положение семьи. Кроме того, успеваемость по итогам 9 класса и обучение в школе с углубленным изучением предметов положительно влияют на выбор такой стратегии. Абитуриенты из более обеспеченных семей, чаще занимаясь дополнительно, могут в итоге набрать более высокие баллы ЕГЭ, чем их сверстники из менее обеспеченных семей, что расходится с идеей об обеспечении равенства доступа к высшему образованию.

8) Обосновано, что абитуриенты из более обеспеченных семей получают более высокие баллы ЕГЭ, делая более эффективный выбор программ дополнительной подготовки (в терминах увеличения итогового балла ЕГЭ), что может быть связано с более высоким уровнем социального и культурного капитала.

Стоит оговориться, что выборка, на основе которой базировалось диссертационное исследование, состояла из студентов первого курса вузов 16 крупнейших российских городов и была взвешена пропорционально количеству выпускников школ в данных городах. В выборку попали учащиеся Москвы и Санкт-Петербурга - наиболее крупных городов России - следовательно, студенты первого курса из данных городов были представлены более широко. В Москве и Санкт-Петербурге сосредоточено достаточное большое количество вузов, что говорит о более широких возможностях выбора. Кроме того, в данных городах находятся известные вузы, отличающиеся высокой степенью селективности (высоким конкурсом на бюджетные места и высокими баллами ЕГЭ, необходимыми для зачисления). Как правило, абитуриенты, целенаправленно готовящиеся в такие вузы, используют особые стратегии подготовки, а именно готовятся к предметным олимпиадам и используют именно такой канал поступления. Однако согласно распределениям студентов по вузам, количество поступивших в наиболее селективные вузы крайне мало, а эконометрический анализ моделей, проведенный по подвыборкам (Москва и Санкт-Петербург, другие города) показывает то же положительное, но умеренное влияние дополнительной подготовки на результаты ЕГЭ.

Полученные выводы позволяют сформулировать ряд рекомендаций для проведения политики в области не только высшего, но и среднего образования. Результаты ЕГЭ положительно связаны с дополнительной подготовкой, т.е. с образовательными усилиями, предпринимаемыми абитуриентами. Это означает, что ЕГЭ выполняет функцию механизма отбора, который связан с мотивацией и усилиями учащихся. С другой стороны, не все абитуриенты имеют доступ к программам дополнительной подготовки, которые вносят смещения в итоговый результат. Это говорит о необходимости работы со школой для обеспечения большего соответствия фактически изучаемого материала требованиям ЕГЭ.

Несмотря на то, что в среднем, эффекты дополнительной подготовки невелики, те, кто готовятся дополнительно, получают более высокие баллы по сравнению с теми, кто готовится в рамках школы. При этом роль школы в условиях ЕГЭ остается весьма важной (эффекты типа школы, равно как и успеваемость до начала подготовки положительно влияют на итоговые результаты ЕГЭ), поскольку тип школы оказывает значимое влияние на результаты ЕГЭ. В данной ситуации следует проводить политику расширения доступа к качественному школьному образованию.

Абитуриенты из более обеспеченных семей имеют преимущества в процессе подготовки к поступлению и выбора вуза, в том числе за счет более эффективного выбора и более высокого уровня социального и культурного капитала. Более того, абитуриенты из менее обеспеченных семей часто не используют возможности, предоставляемые ЕГЭ, и выбирают вузы с низким конкурсом, хотя в ряде случаев баллов, набранных такими учащимися, хватило бы и для поступления в вузы с более высокой конкуренцией за бюджетные места. В таком случае необходимо повышение информированности среди абитуриентов из семей с низким уровнем дохода о возможностях, предоставляемых ЕГЭ, и снижение эффектов дополнительной подготовки при сдаче экзамена.

Для обеспечения доступа к качественному высшему образованию должны быть разработаны способы финансирования студентов, такие как гранты, субсидии и образовательные кредиты. Необходимость разработки подобных механизмов финансовой поддержки связана с тем, что абитуриенты из малообеспеченных семей, боясь не поступить на бюджетное место в вузе с высоким конкурсом, поступают в вузы с более низким проходным баллом, но более высокими шансами на поступление. Подобное неприятие риска ограничивает доступ абитуриентов из таких семей к качественному высшему образованию (в вузы с высокой степенью конкуренции за бюджетные места и высокой стоимостью обучения). Кроме того, выбор вуза может быть ограниченным ввиду недостаточности ресурсов для проживания вне дома. Для решения данной проблемы наряду с информационной работой необходима дополнительная финансовая поддержка таких абитуриентов, поскольку высшее образование приносит положительную отдачу не только для индивида, но и для общества в целом.

Что касается рекомендаций для домохозяйств, то поскольку в диссертационном исследовании было показано, что дополнительная подготовка способствует повышению оценки за ЕГЭ лишь в умеренной степени, то дополнительные занятия на курсах и с репетиторами (в частности, для домохозяйств с низким уровнем дохода) могут быть уместны, если абитуриент планирует поступать в вуз с высокой конкуренцией за бюджетные места (высоким конкурсом и проходными баллами), т.е. в той ситуации, когда даже один (недобранный) балл имеет значение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Прахов, Илья Аркадьевич, 2013 год

Список литературы

1. Агранович М.Л. (2004) Возможности анализа образовательных систем на основе результатов ЕГЭ. Вопросы образования, 2, 272-287.

2. Андрущак Г.В. (2007) Производственные функции в образовании: об интерпретации результатов исследований (комментарий к статье Л. Притчетта, Д. Филмера «Что в действительности показывает образовательная производственная функция: позитивная теория расходов на образование»). В кн.: Экономика университета: институты и организации. Москва: Изд. дом ГУ - ВШЭ, 210—234.

3. Андрущак Г.В., Прахов И.А. (2009) Образовательное кредитование: условия предоставления и спрос на кредит. Вопросы образования, 3, 76-93.

4. Андрущак Г.В., Прахов И.А., Юдкевич М.М. (2008) Стратегии выбора высшего учебного заведения и подготовки к поступлению в вуз. Информационный бюллетень, М.: Вершина.

5. Андрущак Г.В., Прудникова А.Е., Шугаль Н.Б. (2012) Потоки обучающихся и финансовые потоки в системе образования России. Информационный бюллетень «Мониторинг экономики образования», 2(56).

6. Болотов В. А. (2004) ЕГЭ: промежуточные итоги. Вопросы образования, 2, 155-167.

7. Высшее профессиональное образование (данные статистики и Мониторинга экономики образования). (2011) Вопросы образования, 1, 172-191.

8. Галицкий Е.Б., Левин М.И. (2008) Затраты семей на образование детей. Информационный бюллетень «Мониторинг экономики образования», 3(35).

9. Джонстоун Б. (2003) Система высшего образования в США: структура, руководство, финансирование. Университетское управление, 5-6(28), 92-102.

10. Зелман М. (2004) Особенности ЕГЭ в контексте опыта образовательного тестирования в США. Вопросы образования, 2, 234-248.

11. Интернет-источник: http://www.graduateshotline.com/costs.html.

12. Информация о финансовой помощи студентам, обучающимся в Англии. Точный адрес:

http://www.direct.gov.uk/en/EducationAndLearning/UniversityAndHighe rEducation/StudentFinance/index.htm■

13. Куклин В.Ж. (2004) Проблемы ЕГЭ - действительные и мнимые. Вопросы образования, 2, 199-220.

14. Левин М.И. (2007) Экономические стратегии семей в сфере образования детей. Информационный бюллетень «Мониторинг экономики образования», 4(27).

15. Пересецкий А. А., Давтян М. А. (2011) Эффективность ЕГЭ и олимпиад как инструмента отбора абитуриентов. Прикладная эконометрика, 23 (3), 41-56.

16. Питт Ж.Р. (2007) Неестественный отбор. Русский журнал. Точный адрес статьи: http://www.russ.ru/teksty/neestestvennyj_otbor.

17. Польдин О. В. (2011) Прогнозирование успеваемости в вузе по результатам ЕГЭ. Прикладная эконометрика, 21 (1), 56-69.

18. Прахов И.А. (2009) Как характеристики школы влияют на результативность ученика: обзор существующих исследований. Препринт «Научные доклады лаборатории институционального анализа», М.: ГУ-ВШЭ.

19. Прахов И.А. (2009) Обзор основных моделей перехода «школа — вуз» в западноевропейских странах и США. Вопросы образования, 2,

108-120.

20. Прахов И.А. (2012) Единый государственный экзамен и детерминанты результативности абитуриентов: роль инвестиций в подготовку к поступлению. Прикладная эконометрика, 27 (3), 86108.

21. Прахов И.А., Савицкая Е.В. (2007) Образовательный кредит: зарубежный опыт и возможности использования в условиях асимметричной информации. Вопросы образования, 1, 133-152.

22. Прахов И. А., Юдкевич М. М. (2012) Влияние дохода домохозяйств на результаты ЕГЭ и выбор вуза. Вопросы образования, 1, 126-147.

23. Рейтинг американских вузов по состоянию на 2008 год. Точный адрес:

http://colleges.usnews.rankingsandreviews.com/usnews/edu/college/ranki ngs/brief/t 1 natudoc brief.php.

24. Рейтинг американских вузов по состоянию на 2011 год. Точный адрес: http://colleges.usnews.rankingsandreviews.com/best-colleges/rankings/national-universities/spp+50.

25. Решетникова К.В., Эфендиев А.Г. (2002) Первые результаты ЕГЭ: анализ социальных последствий и тенденций. Вопросы образования, 2, 288-310.

26. Рощина Я.М. (2007) Социальная дифференциация и образовательные стратегии российских студентов и школьников. Информационный бюллетень «Мониторинг экономики образования», 6(29).

27. Рощина Я.М., Лукьянова K.M. (2010) Образовательные и экономические стратегии обучающихся. Информационный бюллетень «Мониторинг экономики образования», 5(45).

28. Система высшего образования Германии. (2005) Центр ОЭСР -ВШЭ.

29. Система образования Финляндии: успехи школьного обучения и «третья роль» университетов. (2005) Центр ОЭСР - ВШЭ.

30. Сравнительная таблица университетов и колледжей США. Точный адрес: https://bigfuture.collegeboard.org/compare-colleges.

31. Стоимость обучения в Великобритании. Точный адрес: http://ucas.com/students/studentfinance/.

32. Фирсов В.В. (2004) Подводные камни ЕГЭ. Вопросы образования, 2, 187-198.

33. Челышкова М.Б., Шмелев А.Г. (2004) Шкалирование результатов Единого госэкзамена: проблемы и перспективы. Вопросы образования, 2, 168-186.

34. Astin A.W., Henson J.W. (1997) New Measures of College Selectivity. Research in Higher Education, 6(1), 1-9.

35. Baird L.L. (1967) Family Income and Characteristics of College-Bound Students. ACT Research Report, No. 17.

36. Baird L.L. (1984) Relationships Between Ability, College Attendance, and Family Income. Research in Higher Education, 21(4), 373-395.

37. Bangert-Drowns R. L., Kulik J. A., Kulik C.-L. C. (1983) Effects of Coaching Programs on Achievement Test Performance. Review of Educational Research, 53 (4), 571-585.

38. Becker B. J. (1990) Coaching for the Scholastic Aptitude Test: Further Synthesis and Appraisal. Review of Educational Research, 60 (3), 373417.

39. Ben-David J. (1971) American Higher Education: Directions Old and New. New York: McGraw-Hill.

40. Bishop J. H. (1995) The Impact of Curriculum-based External Examinations on School Priorities and Student Learning. International Journal of Education Research, 23(8), 653-752.

41. Bishop J. H. (1997) The Effect of National Standards and Curriculum-based Exams on Achievement. The American Economic Review, 87(2), 260-264.

42. Boezerooy P., Vossensteyn H. (1999) How to Get in? - A Comparative Overview of Access to Higher Education. Higher Education in Europe, XXIV(3), 349-358.

43. Bowen W.G., Bok D. (1998) The Shape of the River: Long-Term Consequences of Considering Race in College and University Admissions. Princeton, NJ: Princeton University Press.

44. Cabrera A.F., La Nasa S.M. (2001) On the Path to College: Three Critical Tasks Facing America's Disadvantaged. Research in Higher Education, 42(2), 119-149.

45. Card J. (2005). Life and death exams in South Korea. Asia Times, 11/30/2005.

46. Chapman D.W. (1981) A Model of College Choice. The Journal of Higher Education, 52(5), 490-505.

47. Coleman J., Campbell E., Hobson C., McPartland J., Mood A., Weinfeld F., York R. (1966) Equality of Educational Opportunity. U.S. Government Printing Office, Washington D.C.

48. Curtin T.R., Ingels S.J., Wu S., Heuer R., Owings J. (2002) Quick Guide to Using the NELS:88/2000 Data. NCES.

49. Dahl G.B., Lochner L. (2005) The Impact of Family Income on Child Achievement. NBER Working Paper 11279.

50. Dassen A., Luijten-Lub A. (2007) Higher Education in Flanders. Country report. CHEPS.

51. Datcher L. (1982) Effects of Community and Family Background on Achievement. The Review of Economics and Statistics, 64( 1), 32-41.

52. Davis-Kean P.E. (2005) The Influence of Parent Education and Family Income on Child Achievement: The Indirect Role of Parental Expectations

and the Home Environment. Journal of Family Psychology, 19(2), 294304.

53. De Weert E., Boezerooy P. (2007) Higher education in the Netherlands, Country report. CHEPS.

54. Deen J. (2007) Higher education in Sweden. Country report. CHEPS.

55. Del Rey E., Romero L. (2004) Prices versus Exams as Strategic Instruments for Competing Universities. Working Paper.

56. Delaney AM. (1988) Parental Income and Students' College Choice Process: Research Findings to Guide Recruitment Strategies, Paper presented at: Annual Forum of the Association for Institutional Research; May 17-20, 1988; Minneapolis, Minn.

57. Ehrenberg R., Brewer D. (1994) Do School and Teacher Characteristics Matter? Evidence from High School and Beyond. Economics of Education Review, 13 (1), 1-17.

58. Flacher D., Harari-Kermandec H. (2010) Efficient Tuition Fees and Examinations: A Reply.

59. Fowler W., Walberg H. (1991) School Size, Characteristics, and Outcomes. Educational Evaluation and Policy Analysis, 13 (2), 189-202.

60. Gamoran A. (1996) Student Achievement in Public Magnet, Public Comprehensive, and Private City High Schools. Educational Evaluation and Policy Analysis, 18 (1), 1-18.

61. Gary-Bobo R.J., Trannoy A. (2008) Efficient Tuition Fees and Examinations. Journal of the European Economic Association, 6(6), 1211-1243.

62. Häkkinen I., Kirjavainen T., Uusitalo R. (2003) School Resources and Student Achievement Revisited: New evidence from panel data. Economics of Education Review, 22, 329-335.

63. Halsey A.H. (1993) Trends in Access and Equity in Higher Education: Britain in International Perspective. Oxford Review of Education, 19(2), Access to Higher Education, 129-140.

64. Hanushek E. (1997) Assessing the Effects of School Resources on Student Performance: An update. Educational Evaluation and Policy Analysis, 19 (2), 141-164.

65. Hanushek E. A., Woessmann L. (2009) Schooling, Cognitive Skills, and the Latin American Growth Puzzle. NBER Working Paper Series, wl5066.

66. Hanushek E., Rivkin S., Taylor L. (1996) Aggregation and the Estimated Effects of School Resources. The Review of Economics and Statistics, 78

(4), 611-627.

67. Hearn J.C. (1991) Academic and Nonacademic Influences on the College Destinations of 1980 High School Graduates. Sociology of Education, 64(3), 158-171.

68. Hill M.A., O'Neil J. (1994) Family Endowments and the Achievement of Young Children with Special Reference to the Underclass. The Journal of Human Resources, 29(4), Special Issue: The Family and Intergenerational Relations, pp. 1064-1100.

69. Hossler D., Schmit J., Vesper N. (1999) Going to college. How social, economic and educational factors influence the decisions students make, Baltimore: The Johns Hopkins University Press.

70. Juerges H„ Schneider K., Buechel F. (2005) The Effect of Central Exit Examinations on Student Achievement — Quasi Experimental Evidence from TIMSS Germany. Journal of the European Economic Association, 3

(5), 1134-1155.

71. Kaiser F. (2007) Higher Education in France. Country report. CHEPS.

72. Kaiser F., O'Heron H. (2005) Myths and Methods on Access and Participation in Higher Education in International Comparison. Thematic Report. CHEPS.

73. Karen D. (2002) Changes in Access to Higher Education in the United States: 1980-1992. Sociology of Education, 75(3), 191-210.

74. Kaulisch M., Huisman J. (2007) Higher Education in Germany. Country report. CHEPS.

75. Krueger A.B. (1999) Experimental Estimates of Education Production Functions. The Quarterly Journal of Economics, 114(2), 497-532.

76. Kulik J. A, Bangert-Drowns R. L, Kulik C.-L. C. (1984) Effectiveness of Coaching for Aptitude Tests. Psychological Bulletin, 95(2), 1984, 179— 188.

77. Leibowitz A. (1977) Parental Inputs and Children's Achievement. The Journal of Human Resources, 12(2), 242-251.

78. Leisyte L. (2007) Higher education in the UK. Country report. CHEPS.

79. Linn R.L. (1993) Educational Assessment: Expanded Expectations and Challenges. Educational Evaluation and Policy Analysis, 15(1), 1-16.

80. Litten L.H. (1982) Different Strokes in the Applicant Pool: Some Refinements in a Model of Student College Choice. The Journal of Higher Education, 53(4), 383-402.

81. McCowan T. (2007) Expansion without Equity: An Analysis of Current Policy on Access to Higher Education in Brazil. Higher Education, 53, 579-598.

82. Melnik A., Shy O. (2003) Admission Standards and Competition in the Market for Higher Education. Working paper.

83. Morris P., Duncan G.J., Rodriguez C. (2004) Does Money Really Matter? Estimating Impacts of Family Income on Children's Achievement with Data from Random-Assignment Experiments. Unpublished Manuscript.

84. NCES 2003-04 National Postsecondary Student Aid Study (NPSAS:04). Undergraduate Financial Aid Estimates for 2003-04 by Type of Institution. 2005. Точный адрес статьи: http://nces.ed.gov/pubs2005/2005163.pdf.

85. NLS Handbook. (2005) Bureau of Labor Statistics.

86. Orr A.J. (2003) Black-White Differences in Achievement: The Importance of Wealth. Sociology of Education, 76(4), 281-304.

87. Polachek S. W., Kniesner T. J., Harwood H. J. (1978) Educational Production Functions. Journal of Educational Statistics, 3 (3), 209-231.

88. Powers D. E. (1993) Coaching for the SAT: A Summary of the Summaries and an Update. Educational Measurement: Issues and Practice, 12 (2), 24-30.

89. Powers D. E., Rock D. A. (1999) Effects of Coaching on SAT I: Reasoning Test Scores. Journal of Educational Measurement, 36 (2), 93118.

90. Romero L., Del Rey E. (2004) Competition between Public and Private Universities: Quality, Prices and Exams. Working paper.

91. Schiller K. S., Muller C. (2000) External Examinations and Accountability, Educational Expectations, and High School Graduation. American Journal of Education, 108 (2), 73-102.

92. Study in Europe. Точный адрес: http://www.euroeducation.net/.

93. The Danish Higher Education System. Точный адрес статьи: http://en.iu.dk/transparency/diploma-

supplement/Standardbeski-ivelse%20iuni%202010%20pdf.pdf.

94. Vossensteyn H. (2004) Student Financial Support. An Inventory in 24 European Countries. Background report for the project on the portability of student financial support. CHEPS.

95. Vossensteyn H. (2005) Perceptions of Student Price-responsiveness. CHEPS/UT.

96. White K.R. (1982) The Relation Between Socioeconomic Status and Academic Achievement. Psychological Bulletin, 91(3), 461-481.

97. Woessmann L. (2003) Schooling Resources, Educational Institutions, and Student Performance: The international evidence. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 65 (2), 117-170.

Приложение 1. Информация о статистических данных,

используемых для анализа образовательных стратегий

абитуриентов в США

Национальный центр статистики образования США (The National Center for Education Statistics, NCES) занимается сбором данных, связанных с образовательными стратегиями школьников, студентов, а также проводит долгосрочные исследования, в которых определяются траектории бывших учащихся, окончивших учебные заведения и вышедших на рынок труда. К наиболее значимым проектам, в процессе которых собирались данные по школьникам, относятся следующие:

• Национальное многолетнее исследование молодежи - 79 (The National Longitudinal Survey of Youth 1979, NLSY79), стартовавшее в 1979 году;

• Исследование «Старшая школа и после» (High School and Beyond, HS&B), начавшееся в 1980 году;

• Национальное многолетнее исследование в области образования - 88 (The National Education Longitudinal Study of 1988, NELS:88), запущенное в 1988 году;

• Национальное многолетнее исследование молодежи - 97 (The National Longitudinal Survey of Youth 1997, NLSY97), стартовавшее в 1997 году.

В данном разделе будут даны краткие характеристики каждого из перечисленных выше проектов.

1. NLSY79

Исследование 1979 года было одним из первых проектов подобного плана. Целью данного исследования было изучение траекторий перехода «школа-вуз», «школа-работа», «школа-армия», т.е. анализ жизненных

134

ориентаций школьников. Объем выборки составил 12686 человек, которым в 1979 году было от 14 до 22 лет. Выборка исследования была разделена на три части: основную (cross-sectional sample), включающую 6111 наблюдений по жителям США, рожденным в период с 1957 по 1964 год, вспомогательную {supplemental) по 5925 жителям США африканского и испанского происхождения, а также включающую респондентов из неблагополучных/ низкодоходных семей, рожденных в 1957-1964 г.г., и военную {military), куда вошли 1280 респондентов, состоящих на службе в армии и рожденных в 1957-1961 г.г. Респонденты опрашивались ежегодно до 1994 года, затем - раз в два года. Характеристика (начальной) выборки 1979 года представлена в таблице П1.

Таблица П1.

Выборка исследования NLSY79 (по состоянию на 1979 г.)

Всего респондентов 12,686

1. Основная выборка 6,111

1,1. Юноши 3,003

а) Белые20 2,439

б) Афроамериканцы 346

в) Испаноговорящие 218

1,2. Девушки 3,108

а) Белые 2,477

б) Афроамериканцы 405

в) Испаноговорящие 226

2. Вспомогательная выборка 5,295

2,1. Юноши 2,576

а) Из неблагополучных/ низкодоходных семей 742

б) Афроамериканцы 1,105

в) Испаноговорящие 729

2,2. Девушки 2,719

90

Здесь и далее к данной категории относятся не афроамериканцы и не испаноговорящие американцы.

а) Из неблагополучных/ низкодоходных семей 901

б) Афроамериканцы 1,067

в) Испаноговорящие 751

3. Военная выборка 1,280

3,1. Юноши 824

а) Белые 609

б) Афроамериканцы 162

в) Испаноговорящие 53

3,2. Девушки 456

а) Белые 342

б) Афроамериканцы 89

в) Испаноговорящие 25

Источник: NLS Handbook, 2005, p. 35.

В анкетах каждой волны опроса содержались вопросы, касающиеся обучения, инвестиций в человеческий капитал, доходов семьи, здоровья, места проживания, характеристик окружающей среды, а также состава домохозяйства и семейного положения родителей респондента и других членов его семьи. В разных волнах добавлялись отдельные блоки, например, связанные с рынком труда. Основные элементы опросника можно классифицировать следующим образом [NLS Handbook, 2005, р. 39]:

1. Информация об опыте работы (работает ли респондент, если да, то на какой должности и в какой компании, в какой индустрии; каков размер фирмы, какова продолжительность рабочего дня, размер заработной платы и бонусов, удовлетворен ли респондент своей работой, почему он выбрал именно ее).

2. Инвестиции в человеческий капитал (раздел содержит вопросы о дополнительных образовательных программах, в которых участвовал респондент: какие это были программы, где они проводились, какой сертификат был получен в итоге, как респондент оплачивал эти курсы).

3. Обучение в школе, школьные и итоговые оценки (в данный раздел включены вопросы, связанные с местом обучения респондента,

изучаемыми предметами, его успеваемостью, типами дипломов, которые он получил; кроме того, сюда входят школьные характеристики, такие как количество обучающихся, типы программ, состав учеников, характеристики преподавателей).

4. Опыт военной службы (в данный раздел вошли вопросы об отношении респондента к военной службе, является ли он военнообязанным и по какое время; сюда же были включены вопросы, связанные с фактическим прохождением службы в армии).

5. Доходы и имущество (сюда были включены вопросы о годовом доходе и об источниках дохода респондента и членов его семьи; также в данный блок в разные годы входили вопросы об имуществе респондента, размере его долга и проч.).

6. Здоровье и страхование здоровья (блок содержит вопросы о росте и весе респондента, о наличии заболеваний, препятствующих работе).

7. Употребление алкоголя, криминальное поведение.

8. Взгляды на жизнь и планы на будущее.

9. Информация о географическом местоположении респондента.

10. Социально-демографические характеристики семьи (информация о родителях и прочих членах семьи преимущественно демографического характера; сюда же вошли вопросы о занятости родителей).

11. Состав домохозяйства.

12. Семейное положение членов домохозяйства.

13. Забота о ребенке (если в домохозяйстве есть маленькие дети, то кто именно заботится о ребенке).

Более подробно ознакомиться с методологией данного исследования можно на странице Бюро статистики занятости: http ://w w w. bis, go v/n 1 s/nlsy 79. ht m.

2. HS&B

Проект High School and Beyond был запущен в 1980 году. На первом этапе было отобрано более 1100 средних школ, в которых были отобраны по 36 десятиклассников и 36 учеников последнего года обучения. Всего в первой волне опроса приняли участие более 30000 десятиклассников и 28000 учеников выпускных классов из государственных и частных школ. Кроме «обычных» школ в анализ были включены и нестандартные школы, такие как государственные школы с высокой долей испаноговорящих учеников и католические школы. Инструментарий данного исследования включал в себя следующие виды анкет:

1. Анкета десятиклассника (куда вошли вопросы личного характера, вопросы о семье, учебе, работе и планах на будущее);

2. Анкета ученика выпускного класса;

3. Идентификационная форма ученика (с вопросами о владении различными навыками и языками);

4. Серия тестов для каждой группы респондентов (с помощью данных тестов оценивались вербальные и когнитивные способности ученика);

5. Анкета о характеристиках школы (данная анкета заполнялась администрацией школы и включала себя вопросы о количестве учеников, численности преподавателей, образовательных программах, проценте отчисленных учеников, имеются ли у школы программы для детей, требующих особого подхода);

6. Анкета учителя (в данной анкете учитель высказывал свое мнение об опрашиваемых учениках);

7. Анкета родителей ученика (здесь основной акцент делался на финансовые аспекты, связанные с планами на будущее).

Более подробная информация об исследовании содержится на странице Национального центра статистики образования США: http ://nces. ed. go v/surve vs/hsb/.

3. NELS:88

Проект стартовал в 1988 году. В рамках первого раунда были опрошены 24599 учащихся восьмых классов из 1052 школ. Последующие опросы проводились в 1990, 1992, 1994 и 2000 годах. Основная цель исследования заключалась в оценке роли школ в дальнейших успехах учеников.

Методология опроса включала в себя не только опросы школьников, но также опросы родителей, учителей, а также получение данных по школам, где учились старшеклассники. Выделим основные составляющие опроса [Curtin et al, 2002, р. 2]:

1. Данные по ученикам во время их обучения в школе (собирались в процессе первых трех волн),

2. Данные по отчисленным из школ (вторая и третья волны),

3. Данные, собранные после окончания школы (в 1994 и 2000 годах),

4. Данные, полученные от директоров школ (1988, 1989, 1990, 1992 годы),

5. Данные, полученные от учителей школ (первые три волны),

6. Данные, полученные от родителей учеников (первая и третья волны),

7. Транскрипты.

Более подробная информация о проекте содержится на странице Национального центра статистики образования США: http://nces.ed.gov/surveys/NELS88/index.asp.

4. NLSY97

Данное статистическое исследование было запущено в 1997 году и посвящено анализу перехода «школа-работа». Респондентами выступали граждане США, родившиеся в период с 1980 по 1984 год. Объем выборки составил 8984 респондентов. В процессе опроса были собраны две подвыборки: основная {cross-sectional sample), по американцам 1980-1984 годов рождения, и дополнительная подвыборока {supplemental sample) по афроамериканцам и испаноговорящим американцам, родившимся в эти же годы. Исследование состояло из 7 ежегодных волн (раундов). Характеристика выборки представлена в таблице П2.

Таблица П2.

Выборка исследования NLSY97

Раунд Пол Итоговый объем выборки Основная выборка Дополнительная выбо рка

Всего Белые Афро-американцы Испано-говорящие Смешанные Всего Афро-американцы Испано-говорящие Смешанные

1 Юноши Девушки 4,599 4,385 3,459 3,289 2,413 2,252 537 544 469 452 40 41 1,140 1,096 632 622 508 472 2

2 Юноши Девушки 4,283 4,103 3,213 3,066 2,238 2,095 504 517 433 417 38 37 1,070 1,037 599 584 471 451 2

3 Юноши Девушки 4,170 4,039 3,144 3,029 2,193 2,076 490 503 422 412 39 38 1,026 1,010 572 568 454 441 1

4 Юноши Девушки 4,117 3,964 3,098 2,957 2,153 2,027 485 489 423 402 37 39 1,019 1,007 580 570 439 435 2

5 Юноши Девушки 3,989 3,894 3,012 2,907 2,110 1,991 455 478 411 401 36 37 977 987 541 558 436 427 2

6 Юноши Девушки 3,998 3,900 2,996 2,903 2,083 1,973 466 486 411 408 36 36 1,002 997 567 569 435 426 2

7 Юноши Девушки 3,929 3,827 2,952 2,831 2,060 1,916 460 482 396 396 36 37 977 996 555 565 422 429 2

Источник: NLS Handbook, 2005, р. 8.

Опрос проводился с использованием специально разработанной системы CAPI {computer-assisted personal interviewing system), которая позволила, во-первых, снизить вероятность ошибки заполнения анкеты, а во-вторых, облегчить процесс ответов на вопросы, поскольку система автоматически направляла респондента к следующему вопросу в

зависимости от ответов на предыдущие. К тому же, у данной программы имелась возможность мгновенного сопоставления ответов детей и их родителей.

В исследование были включены вопросы личного характера (например, вопросы о криминальном прошлом, использовании наркотиков, сексуальной активности), для этого был разработан механизм прямого ответа респондента системе, а не интервьюеру (т.е. интервьюер не знал, что ответил тот или иной респондент на подобный вопрос).

Для данного исследования были разработаны специальные веса, для того чтобы обеспечить репрезентативность ответов.

Опросник включал ряд блоков: в дополнение к блокам, входящих в основную анкету, для первой волны использовались отборочные анкеты (screeners), реестры домохозяйств (household rosters), реестры нерезидентов (nonresident rosters), анкеты родителей (parents questionnaires). Перечислим основные составляющие опроса.

1. Анкета школьников, включавшая в себя вопросы о характеристиках учебы и работы, финансового положения домохозяйства, социально-экономическом положении семьи, здоровье.

2. Корректирующие вопросы о доходах задавались дополнительно родителям, если школьник жил вместе с родителями или попечителями.

3. Отборочная анкета (скринер) представляла собой карточку, отражавшую имя, дату рождения и возраст каждого члена домохозяйства. Если в этом домохозяйстве были люди, родившиеся в 1980-1984 годах, то интервьюеры предлагали заполнить реестры домохозяйств (в которых отражалась информация о всех членах домохозяйства) и реестры нерезидентов (о тех, членах домохозяйства, которые проживают отдельно от семьи). Данные реестры содержали вопросы демографического характера, вопросы об уровне образования и занятости.

4. Анкеты родителей включали в себя аспекты, связанные с социально-демографическими характеристиками семьи, занятостью родителей.

5. Опросы в школах. Школы, где учились респонденты на момент проведения опроса, также получили специальные анкеты. Всего было разослано около 7500 анкет, из них были возвращены (с ответами) около 72% анкет. Опросники включали в себя вопросы о характеристиках школы (тип школы, количество классов, продолжительность школьного дня, школьная инфраструктура, характеристики сотрудников школы). Кроме того, администрация школы предоставила данные о составе учеников школы (пол, расовая принадлежности) и о дополнительных возможностях, предлагаемых данным учебным заведением. В дополнение к этому были получены усредненные данные об успеваемости учеников школы на основе оценок за итоговые тесты - SAT и ACT, о проценте учеников, поступивших в вуз после школы и о доле учеников, пошедших в армию.

6. Результаты теста CAT-ASVAB {Armed Services Vocational Aptitude Battery), разработанного Министерством обороны для потенциальных служащих армии.

7. Характеристики студентов, высланные вузами, куда поступили респонденты. В дополнение к данным характеристикам вузы предоставили информацию о читаемых курсах.

Более подробно ознакомиться с методологией данного исследования можно на странице Бюро статистики занятости: http://www.bls.gov/nls/nlsy97.htm.

Приложение 2. Дополнительные распределения

Таблица ПЗ.

Достаточность школьных знаний для успешной сдачи ЕГЭ по профильным предметам в зависимости от уровня дохода

Достаточность школьных знаний для успешной сдачи ЕГЭ Уровень дохода В целом по массиву

Низкий Средний Высокий

Да, школьных знаний было достаточно 36,9% 34,7% 33,0% 35,2%

Нет, школьных знаний было недостаточно 58,6% 61,0% 59,7% 59,9%

Затрудняюсь ответить 4,4% 4,3% 7,3% 4,9%

Итого 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Таблица П4.

Результаты ЕГЭ в зависимости от инвестиций в подготовку к _поступлению и уровня дохода семьи_

Предмет

Русский нзык Математика

Уровень дохода

Уровень затрат^ Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий

Нет затрат 63,92 63,89 65,71 58,27 59,63 63,67

25000 руб. и менее 65,38 67,48 70,66 55,25 61,77 65,04

25001 -50000 руб. 67,26 68,36 74,99 58,11 62,30 73,87

Более 50000 руб. 70,59 68,43 77,47 59,13 62,96 73,67

Предмет

По русскому и математике (обязательные предметы) По всем сданным предметам

Уровень дохода

Уровень затрат^ Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий

Нет затрат 61,09 61,76 64,69 57,74 59,27 69,03

25000 руб. и менее 60,32 64,62 67,85 57,69 61,59 63,68

25001 -50000 руб. 62,68 65,33 74,43 58,57 63,98 72,13

Более 50000 руб. 64,86 65,70 75,57 57,36 67,05 75,72

Таблица П5.

Момент зачисления в вуз в зависимости от уровня дохода

Момент зачисления в вуз Уровень дохода

Низкий Средний Высокий

В самом начале приемной кампании по результатам олимпиады 4,2% 6,0% 6,8%

По результатам «первой волны» (до 30 июля) 56,5% 64,4% 55,8%

По результатам «второй волны» (до 10 августа) 34,6% 27,1% 23,8%

Затрудняюсь ответить 4,7% 2,5% 13,6%

Итого 100,0% 100,0% 100,0%

Таблица П6.

Доля абитуриентов, обучающихся на бюджетном отделении

Результативность по итогам ЕГЭ (русский язык и математика) У ювень дохода

Низкий Средний Высокий

Троечники 53,2% 42,1% 37,5%

Хорошисты 74,2% 84,3% 56,5%

Отличники 95,0% 74,4% 100,0%

Приложение 3. Альтернативная оценка производственной функции в образовании

При оценке производственной функции в образовании в качестве одной из независимых переменных использовался показатель успеваемости учащегося до начала дополнительной подготовки к поступлению. Данные, отражающие прямые показатели способностей абитуриента, отсутствуют. Подобные индикаторы выражены косвенно в виде результативности школьника перед тем, как он начал подготовку к поступлению (оценки в аттестате за 9 класс). Однако подобный индикатор может находиться под влиянием факторов семьи и школы точно так же, как и итоговый результат ЕГЭ. Поэтому кроме основной модели рассматривается ее альтернативная спецификация, где зависимая переменная выражает изменение результативности абитуриента с 9 по 11 класс (разница между результатами ЕГЭ и оценками в аттестате за 9 класс: А, = 7]- Аг). Таким образом, возможно оценить следующее уравнение регрессии:

А,=а + у^ + ЛЯ. £ , (А1)

где:

Т1 — результаты ЕГЭ учащегося / по русскому языку, математике, а также средний балл ЕГЭ по всем сданным предметам; ^ — вектор социально-демографических характеристик (уровень дохода, образование родителей, полная или неполная семья, пол учащегося); ■— тип школы;

I, — вектор характеристик занятий по подготовке к поступлению в вуз (например, временные и денежные затраты на подготовку); а, р, у, Я, ¿л — коэффициенты регрессии; £ —ошибка.

Переменные А, следующие:

Изменение успеваемости по русскому языку (Аішб) — разница между результатом ЕГЭ по русскому языку и средней оценкой (по всем предметам) в аттестате за 9 класс21.

Изменение успеваемости по математике (Амдтн) — разница между результатом ЕГЭ по математике и средней оценкой (по всем предметам) в аттестате за 9 класс.

Среднее изменение успеваемости с 9 по 11 класс (АЛуе) — разница между средним результатом ЕГЭ по всем сданным предметам и средней оценкой (по всем предметам) в аттестате за 9 класс.

Результаты регрессионного анализа для различных моделей представлены в табл. П7. Как показано в табл. П7, чистый эффект дополнительной подготовки является практически таким же, как и описанный ранее (в первоначальных спецификациях). Наиболее релевантными моделями являются те, где зависимой переменной является разность между средним результатом ЕГЭ по всем сданным предметам и средним баллом по окончании 9 класса (модели 12, 15, 18), поскольку, во-первых, подобная переменная описывает среднее изменение результата, а, во-вторых, отсутствует информация об оценках по русскому языку и математике по окончании 9 класса для проведения более точного сравнительного анализа.

В данных моделях факт посещения подготовительных курсов может улучшить средний результат ЕГЭ на 3,6 балла (модель 12). Временные инвестиции значимы как для подготовительных курсов, так и для занятий с репетиторами, но их влияние разнонаправленное: так, 64 занятия на

21

Результаты ЕГЭ могут принимать значения от 1 до 100 баллов, в то время как оценки в аттестате за 9 класс варьируются от 3 (минимум для получения аттестата об окончании 9 класса) до 5 (максимум). Для сопоставимости результатов средняя оценка в аттестате за 9 класс была переведена в 100-балльную систему. При этом оценка в аттестате 3 соответствует 50 баллам (из 100), 4 — 70 баллам, 4,5 — 80 баллам, а 5 — 90 баллам.

подготовительных курсах (так же, как и в моделях 4-6) могут улучшить результат на 4,8 баллов, в то время как такое же количество занятий с репетиторами снижает среднюю оценку за ЕГЭ на 1,8 балла (модель 15). Временные и денежные инвестиции значимы только для подготовительных курсов. Затраты в размере 48000 рублей (6000 рублей в месяц в течение 8 месяцев подготовки) могут улучшить результат только на 3,8 балла (модель 18). Следовательно, в данных спецификациях эффекты дополнительной подготовки по-прежнему являются достаточно умеренными, и лишь занятия на подготовительных курсах статистически значимы во всех моделях, представленных в табл. П9.

Контрольные переменные значимо влияют на улучшение результата. Образование родителей и материальное положение семьи являются значимым факторами, положительно влияющими на зависимые переменные во всех моделях. Состав семьи (полная или неполная) значим только для разницы результата по русскому языку и среднего балла по итогам 9 класса (абитуриенты из неполных семей получают больший прирост в результативности), в то время как пол имеет значение для разницы результата по математике и среднего балла в аттестате за 9 класс, а также для разницы средних (юноши получают больший прирост в результативности, чем девушки). Обучение в гимназиях увеличивает результат во всех моделях, в то время как обучение в школах с углубленным изучением предметов увеличивает разницу в моделях с оценками по математике и средним баллом ЕГЭ.

Таким образом, не найдено значимых отличий от предыдущих спецификаций регрессионных моделей производственной функции в образовании.

Таблица П7.

Оценка коэффициентов производственной функции в образовании с выигрышем в успеваемости

Модель

10 11 12 13 14 15 16 17 18

Независимые переменные Дяш ДмАТН Лауе Зависимые переменные Дяш Лматн Дауе ЛмАТН Аауе

Константа -34,43*** (9,35) -72,04*** (11,14) -70,57*** (10,93) ^0,36*** (8,58) -77,81*** (10,27) -77,98*** (10,21) -35,04*** (8,91) -75,50*** (10,67) -70,17*** (10,46)

Курсы 1,952** (0,785) 2,953*** (0,935) 3,560*** (0,858) - - — — — —

Репетиторы 3,226*** (0,732) -0,177 (0,873) -0,089 (0,829) — — — — — —

Другой тип подготовки -1,674** (0,741) -1,917** (0,883) -1,700** (0,808) -2,038*** (0,697) -2,793*** (0,834) -2,868*** (0,794) -1,703*** (0,729) -2,059** (0,872) -1,635** (0,805)

Самоподготовка 1,420 (1,581) 0,623 (1,884) 4,354** (1,989) 0,739 (1,481) -0,488 (1,771) 3,227* (1,898) 1,516 (1,555) 0,899 (1,860) 4,425** (1,954)

Продолжительность подготовки (в месяцах) 0,013 (0,080) -0,101 (0,096) 0,003 (0,093) — — — — — —

Общее количество занятий на курсах - - - 0,115*** (0,021) 0,117*** (0,026) 0,137*** (0,028) — — —

(Общее количество занятий на курсах)2 / 1 ООО — - - -0,907*** (0,153) -0,963*** (0,183) -0,974*** (0,000) — — —

Общее количество занятий с репетиторами - - — -0,013 (0,016) -0,128*** (0,019) -0,066*** (0,017) — — —

(Общее количество занятий с репетиторами)2 /1000 - 0,485*** (0,088) 0,971*** (0,106) 0,589*** (0,091) — — —

Общая стоимость занятий на курсах (логарифм) - - - - 0,193*** (0,071) 0,249*** (0,085) 0,356*** (0,079)

Общая стоимость занятий с репетиторами (логарифм)

Образование родителей 3,810*** 7,659***

(0,778) (0,927)

Доход, в логарифмах 2,169** 5,216***

(0,962) (1,146)

Неполная семья 2,379*** 0,621

(0,922) (1,099)

Юноша 0,451 4,856***

(0,690) (0,823)

Общеобразовательная школа с определенным уклоном -0,063 2,127*

(1,076) (1,282)

Гимназия 4,147*** 3,251**

(1,231) (1,467)

Школа с углубленным изучением предметов 1,714 3,740**

(1,191) (1,420)

К2 0,127 0,220

Количество наблюдений 1165 1165

Примечание. В скобках указаны значения стандартных ошибок. *, **,

- - - - 0,357*** -0,031 -0,011

(0,069) (0,082) (0,077)

3,467*** 3,167*** 6,858*** 2,609*** 3,787*** 7,695*** 3,537***

(0,857) (0,742) (0,887) (0,842) (0,775) (0,927) (0,855)

5,634*** 2,944*** 5,966*** 6,530*** 2,234** 5,544*** 5,586***

(1,116) (0,888) (1,062) (1,048) (0,922) (1,104) (1,073)

-1,122 2,673*** 0,841 -0,589 2,449*** 0,623 -1,169

(1,075) (0,877) (1,050) (1,032) (0,919) (1,099) (1,069)

2,600*** -0,122 4,247*** 1,941** 0,290 4,875*** 2,649***

(0,778) (0,658) (0,788) (0,766) (0,689) (0,824) (0,001)

-4,920*** -0,812 2,055* -4,993*** -0,201 1,813 -5,083***

(1,341) (1,007) (1,204) (1,262) (1,047) (1,253) (1,276)

6,278*** 4,705*** 4,211*** 6,772*** 4,066*** 3,066** 6,249***

(1,527) (1,170) (1,400) (1,470) (1,220) (1,460) (1,501)

5,405*** 1,591 4,812*** 5,592*** 1,272 2,828** 5,064***

(1,263) (1,150) (1,376) (1,226) (1,053) (1,260) (1,098)

0,269 0,212 0,291 0,321 0,132 0,219 0,270

901 1165 1165 901 1165 1165 901

*** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно.