авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 | 2 ||

«Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский университет ...»

-- [ Страница 3 ] --

Посещение подготовительных занятий к сдаче ЕГЭ в зависимости от уровня дохода Уровень дохода Вид дополнительных занятий Низкий Средний Высокий Занятия на подготовительных курсах 24,1% 39,2% 38,0% Занятия с репетиторами 42,2% 46,4% 52,7% Другие виды подготовки 35,5% 37,9% 38,0% Самоподготовка 11,6% 7,9% 2,4% Отсутствие какой-либо подготовки 19,4% 15,3% 23,9% Среди наиболее богатых абитуриентов доля тех, кто занимается дополнительно помимо школы, выше, чем среди их менее обеспеченных сверстников. Так, если среди абитуриентов из наименее обеспеченных семей ходят на подготовительные курсы около 24%, то среди абитуриентов из семей со средним или высоким уровнем дохода – более 38%. Аналогичная ситуация наблюдается и для занятий с репетиторами:

подобным видом подготовки пользуются 42,2% абитуриентов из семей с низким уровнем дохода, 46,4% абитуриентов из семей со средним уровнем дохода и 52,7% абитуриентов из наиболее обеспеченных семей.

Проанализируем временные и денежные инвестиции на подготовку к поступлению, сосредоточившись на занятиях на подготовительных курсах и с репетиторами как на основных видах дополнительной подготовки (табл. 17).

Таблица 17.

Временные затраты на дополнительные занятия в зависимости от уровня дохода Уровень дохода Временные затраты на дополнительные занятия Низкий Средний Высокий Частота занятий на курсах (раз в неделю) 2,0 1,9 2, Среднее количество занятий на курсах 57,1 66,7 60, Частота занятий с репетиторами (раз в 2,4 1,9 2, неделю) Среднее количество занятий с 72,4 65,5 47, репетиторами Частота занятий на курсах и с репетиторами практически не различается: в среднем, абитуриенты посещают подобные занятия 2 раза в неделю. Что же касается продолжительности занятий, то наиболее «длинные» курсы выбирают абитуриенты из семей со средним уровнем дохода, наиболее «короткие» – абитуриенты из семей с низким уровнем дохода. Если говорить о занятиях с репетиторами, то ситуация противоположная: абитуриенты из наименее обеспеченных семей посещают больше занятий с репетиторами по сравнению с другими абитуриентами, в то время как абитуриенты из наиболее обеспеченных домохозяйств реже ходят на подобные занятия. Данную взаимосвязь можно интерпретировать следующим образом: те виды подготовки, которые нацелены на повышение уровня «социализации» перед поступлением в вуз, могут быть востребованы представителями более обеспеченных (и возможно, более образованных) групп;





те виды подготовки, где занятия более индивидуальны (репетиторы), востребованы менее состоятельными группами.

Рассмотрим теперь, как различаются финансовые инвестиции в подготовку к поступлению. Для оценки инвестиций в процесс подготовки к поступлению были созданы несколько переменных, отражающих совокупные затраты на дополнительные занятия:

Общая стоимость подготовки на подготовительных курсах = Стоимость занятий на подготовительных курсах (рублей в месяц) · Продолжительность подготовки на курсах (в месяцах);

Общая стоимость подготовки с репетиторами = Стоимость занятий с репетиторами (рублей в месяц) · Продолжительность подготовки с репетиторами (в месяцах);

Общий размер инвестиций в подготовку к поступлению = Общая стоимость занятий на подготовительных курсах + Общая стоимость занятий с репетиторами.

В табл. 18 показаны распределения соответствующих переменных в зависимости от уровня дохода семьи.

Таблица 18.

Денежные затраты на дополнительные виды подготовки в зависимости от уровня дохода Вид инвестиций Подготовительные Занятия с репетиторами Совокупные инвестиции курсы Уровень Высокий Высокий Высокий Средний Средний Средний Низкий Низкий Низкий дохода Уровень затрат Нет затрат 75,9% 61,0% 62,0% 57,8% 54,1% 49,5% 42,4% 34,7% 32,2% 25000 руб. и 18,0% 17,7% 14,1% 24,9% 21,3% 26,7% 32,3% 24,2% 28,3% менее 25001 3,7% 9,2% 11,7% 12,3% 9,9% 12,1% 16,0% 13,9% 11,7% 50000 руб.

Более 2,5% 12,1% 12,2% 4,9% 14,8% 11,7% 9,4% 27,3% 27,8% руб.

Итого 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Средний размер 23866 72560 45682 49427 43777 54470 46107 73981 затрат (руб.) Наибольший объем инвестиций в подготовку к поступлению делают семьи со средним уровнем дохода (за исключением занятий с репетиторами), наименьший – семьи с низким уровнем дохода. Так, средний объем совокупных инвестиций для семей с низким уровнем дохода не превышает 50 тысяч рублей, в то время как семьи со средним уровнем дохода тратят на дополнительные занятия около 80 тысяч рублей, семьи с высоким уровнем дохода – около 66 тысяч рублей. Таким образом, совокупные инвестиции в подготовку у семей с низким уровнем дохода самые низкие.

Средний размер затрат вычислялся только для тех абитуриентов, которые посещали соответствующий вид дополнительных занятий.

Значительные затраты на подготовительные курсы и наибольший объем совокупных инвестиций среди семей со средним доходом можно объяснить следующим образом: семьи предпочитают совершить инвестиции в подготовку к поступлению на этапе ex ante (т.е. до зачисления), чтобы увеличить шансы поступления на бюджетное место и таким образом избавить себя от затрат на этапе ex post (т.е. от оплаты обучения). Данная гипотеза косвенно подтверждается тем, что, во первых, среди абитуриентов из семей с низким и средним уровнем дохода доля тех, кто учится на бюджетном месте, выше, чем среди абитуриентов из наиболее обеспеченных семей. Во-вторых, среди тех, кто учится на платном отделении, доля тех, кто пробовал поступить на бюджетное отделение, уменьшается с ростом дохода: с 66,0% среди наименее обеспеченных абитуриентов до 39,6% среди абитуриентов из семей с высоким уровнем дохода.





Рассмотрим теперь, каким образом инвестиции в подготовку к поступлению влияют на результаты ЕГЭ, т.е. какую отдачу дают эти инвестиции (см. табл. П4 в Приложении 2).

В семьях с низким уровнем дохода увеличение затрат на подготовку к поступлению имеет положительный эффект только для результата ЕГЭ по русскому языку. Т.е. можно говорить об относительной неэффективности инвестиций в подготовку к поступлению для наименее обеспеченных семей. Однако это совсем не означает, что абитуриенты из менее обеспеченных семей хуже обучаемы и в результате получают меньшую отдачу. Программы дополнительной подготовки отличаются качеством. Поскольку образование является доверительным благом (в том числе, занятия на подготовительных курсах и с репетиторами), выбрать наиболее эффективную программу дополнительной подготовки бывает достаточно сложно. Родителям из семей с высоким уровнем дохода в этом случае может помочь сбор информации, который упрощается благодаря наличию социального и культурного капитала.

Так, наличие знакомых, факт окончания вуза родителями, являются факторами, благоприятствующими поиску эффективных программ дополнительной подготовки.

Для семей со средним уровнем дохода эффект дополнительной подготовки является умеренным. Так, заплатившие за занятия наибольшую сумму, получат выигрыш от 3 до 8 баллов по сравнению с теми, кто не делал денежных инвестиций в подготовку к поступлению.

Наибольший эффект наблюдается у абитуриентов из наиболее обеспеченных семей. Занимаясь дополнительно, они могут «выиграть» до 12 баллов из 100. Таким образом, более обеспеченные семьи тратят больше денег на подготовку по сравнению с наименее обеспеченными домохозяйствами, при этом предельный эффект подобной подготовки для них является наиболее значительным среди трех рассмотренных доходных групп. Следовательно, можно говорить о том, что имея больше возможностей для оплаты занятий на подготовительных курсах и с репетиторами (и активнее используя их), относительно богатые абитуриенты получают более высокие результаты ЕГЭ, что косвенно может указывать на наличие неравенства возможностей доступа к высшему образованию, обусловленного изначальным различием в культурном уровне: одни и те же инвестиции имеют разную отдачу в зависимости от исходного общекультурного уровня школьников.

Аппроксимируем полученные зависимости, оценив эффекты дохода и инвестиций в подготовку к поступлению при помощи линейной регрессионной модели вида:

Yij j j ln Incomei j ln(1 Total Investment i ) ij, где Yij – результат ЕГЭ i-го абитуриента по предмету j (т.е. по русскому языку, математике, средний результат по обязательным предметам и средний результат по всем сданным предметам);

ln(Incomei) – натуральный логарифм среднемесячного дохода на одного члена семьи i-го абитуриента;

ln(1 + Total Investmenti) – натуральный логарифм совокупных инвестиций в подготовку к поступлению абитуриента i, увеличенных на единицу;

j, j, j – коэффициенты регрессий;

ij – ошибка.

Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 19.

Таблица 19.

Результаты регрессионного анализа: влияние дохода и инвестиций в подготовку к поступлению на результаты ЕГЭ Коэффициенты/ Результат Результат Средний Средний Зависимая ЕГЭ по ЕГЭ по результат ЕГЭ результат переменная русскому математике по ЕГЭ по всем языку обязательным сданным предметам предметам j (Пересечение) 20,648*** -29,466*** -4,409 -32,576*** (7,755) (9,657) (8,026) (8,566) j 4,514*** 9,371*** 6,943*** 9,892*** (0,811) (1,010) (0,839) (0,893) j 0,653*** 0,406*** 0,530*** 0,423*** (0,070) (0,087) (0,073) (0,075) R 0,100 0,092 0,104 0, Примечание. В скобках указаны значения стандартных ошибок. *** — значимость на 1%-ном уровне.

Регрессионный анализ подтверждает сделанный ранее вывод о том, что доход положительно и значимо влияет на результаты ЕГЭ во всех случаях, однако эффект инвестиций в подготовку к поступлению все равно ниже эффекта дохода семьи.

Однако независимые переменные коррелируют между собой (коэффициент корреляции равен 0,107 и значим на 1%-ом уровне), т.е.

оценки данной модели могут быть смещенными. Сравнив средние баллы ЕГЭ, мы показали, что эффекты подготовки к поступлению могут быть различными для разных доходных групп. Поэтому далее мы строим регрессии результатов ЕГЭ на инвестиции в подготовку к поступлению при фиксированном доходе (т.е. отдельно для каждой группы домохозяйств по уровню материального положения):

Результат ЕГЭ = + · Совокупные инвестиции в подготовку +.

Значения коэффициентов регрессии, отражающих величину эффекта денежных инвестиций в подготовку к поступлению, представлены в табл. 20.

Таблица 20.

Эффекты инвестиций в подготовку к поступлению на результаты ЕГЭ для различных доходных групп Зависимая Результат Результат Средний Средний переменная ЕГЭ по ЕГЭ по результат ЕГЭ результат русскому математике по ЕГЭ по всем языку обязательным сданным Уровень предметам предметам дохода Низкий 0,609*** -0,136 0,236** -0,284*** Средний 0,607*** 0,498*** 0,552*** 0,828*** Высокий 0,999*** 0,878*** 0,938*** 0,404** Примечание. *** — значимость на 1%-ном уровне.

Значения коэффициентов регрессии говорят о том, что практически для всех результирующих оценок (кроме среднего результата ЕГЭ по всем сданным предметам) коэффициенты, отражающие эффекты инвестиций в подготовку, возрастают. Это означает, что одни и те же затраты в подготовку к поступлению оказывают большее влияние на итоговый балл ЕГЭ для абитуриентов из наиболее обеспеченных семей по сравнению с другими абитуриентами. Иными словами, затраты на подготовку к поступлению наиболее эффективны для абитуриентов из семей с высоким доходом. Так, совокупные затраты в размере рублей (согласно модели) добавят к суммарной оценке по русскому языку и математике 5,1 баллов из 200 для наименее обеспеченных абитуриентов, 11,9 баллов для абитуриентов из семей со средним уровнем дохода и более 20 баллов из 200 для абитуриентов из наиболее обеспеченных семей. Дополнительно были оценены модели с включением типа школы, однако тип школы оказался незначимым.

Полученные данные косвенно могут свидетельствовать еще об одной причине того, почему семьи с низким или средним уровнем дохода могут тратить на подготовку к поступлению больше, чем семьи с высоким уровнем дохода. Однако, как было сказано выше, низкая отдача от программ дополнительной подготовки для абитуриентов из наименее обеспеченных семей может быть связана с тем, что их родители в силу наличия низкого уровня социального и культурного капитала, выбирают отнюдь не самые эффективные программы.

ЕГЭ является основным критерием отбора в вузы. Однако кроме подготовки и набора необходимых баллов ЕГЭ перед абитуриентами встает задача, каким образом этими баллами распорядиться при подаче документов в различные вузы. Далее будет рассмотрено то, как набранные баллы ЕГЭ связаны с фактическим выбором вуза и каким образом этот выбор делают абитуриенты из семей с различным уровнем дохода.

3.4. Анализ взаимосвязи между материальным положением семьи и выбором вуза Различия в результативности абитуриентов, выраженной в баллах ЕГЭ, говорят о неодинаковых шансах (вероятностях) на поступление в вуз. Рассмотрим теперь, каким образом уровень дохода влияет на то, в какой момент абитуриент был зачислен в вуз, на каком месте (бюджетном или коммерческом) он учится, а также какова стоимость обучения в выбранном вузе.

Согласно правилам приема, процесс зачисления проводится в несколько этапов («волн»). Приоритет имеют абитуриенты, рекомендованные к зачислению по результатам олимпиад. Абитуриенты, поступающие по результатам ЕГЭ, присылают свои документы в вузы, затем на основе суммы баллов по вступительным предметам формируется список рекомендованных к зачислению (по результатам «первой волны»).

Поскольку абитуриенты имеют право подавать документы в несколько вузов (до 5 учебных заведений), то после опубликования рейтинга в ряде вузов все равно остаются свободные места. В таком случае вузы обновляют список рекомендованных к зачислению, добирая абитуриентов с более низкими баллами на оставшиеся позиции («вторая волна»). Распределение абитуриентов согласно моменту зачисления в вуз представлено в табл. П5 в Приложении 2.

Существует взаимосвязь между уровнем дохода и моментом зачисления в вуз. Наиболее обеспеченные абитуриенты чаще других поступают в вуз через олимпиады и реже других – по результатам «второй волны», когда риск непоступления особенно высок. Однако зачисление «в числе первых» для абитуриентов из обеспеченных семей можно объяснить следующим образом: поскольку у родителей имеется достаточно финансовых ресурсов, то абитуриент в случае непоступления на бюджетное отделение может пойти в тот же вуз, заключив договор об обучении на коммерческой основе.

Неудивительно, что среди абитуриентов из семей с высоким уровнем дохода доля тех, кто учится на коммерческом месте, выше (см. табл. 21).

Это связано с тем, что у таких абитуриентов (которым не хватило баллов для обучения на бюджете) остаются возможности попасть в выбранный изначально вуз.

Таблица 21.

Форма обучения в зависимости от уровня дохода семьи Уровень дохода Форма обучения Низкий Средний Высокий Бюджетная 63,8% 67,9% 53,4% Коммерческая 36,0% 32,1% 46,6% Затрудняюсь ответить 0,2% Итого 100,0% 100,0% 100,0% Рассмотрим теперь, на какое отделение (бюджетное или коммерческое) чаще поступают люди с одинаковыми результатами ЕГЭ в зависимости от уровня дохода. В качестве индикатора успеваемости (результатов ЕГЭ) возьмем средний балл по обязательным предметам.

Троечниками будем условно называть тех, кто получил в среднем от до 60 баллов, хорошистами – получивших от 61 до 80 баллов, а отличниками – тех абитуриентов, которые набрали от 81 до 100 баллов в среднем по двум обязательным предметам.

Среди троечников (людей с повышенной степенью риска непоступления в вуз) доля абитуриентов, обучающихся на бюджетном месте, убывает с ростом дохода (см. табл. П6 в Приложении 2). Это может быть связано с тем, что более обеспеченные абитуриенты могут позволить себе учиться на платном отделении вуза, не пройдя по конкурсу на бюджетное отделение, в то время как менее обеспеченные троечники будут искать вузы с низким конкурсом, куда они смогут поступить на бюджетное место.

Важными показателями, отражающими вуз и качество образовательных услуг, является стоимость обучения в вузе и средний балл ЕГЭ студентов, поступивших на бюджетные места.

Действительно, наиболее популярные вузы часто назначают более высокую стоимость обучения. Рассмотрим распределения абитуриентов по вузам (согласно стоимости обучения) в зависимости от уровня дохода родителей (табл. 22).

Таблица 22.

Стоимость обучения на коммерческом месте в выбранном вузе в зависимости от уровня дохода семьи Уровень дохода Стоимость обучения в вузе Низкий Средний Высокий 50000 руб. в год и менее 68,6% 52,9% 36,9% 50001 - 75000 руб. в год 20,5% 16,4% 12,1% 75001 - 150000 руб. в год 7,7% 21,7% 30,1% Более 150000 руб. в год 3,2% 9,0% 20,9% Итого 100,0% 100,0% 100,0% На основе полученных распределений можно сделать о том, что семьи с более высоким достатком выбирают более дорогие вузы, в то время как более 2/3 абитуриентов из наименее обеспеченных семей обучаются в вузах с относительно невысокой стоимостью обучения (как на коммерческих, так и на бюджетных местах). Аналогичная картина наблюдается и при отдельном рассмотрении абитуриентов, обучающихся на бюджетном и коммерческом отделениях. Более того, 71,9% абитуриентов из семей с низким уровнем дохода, обучающихся на бюджетных местах, учатся в вузах со стоимостью обучения на коммерческом месте менее 50 тысяч рублей в год, в то время как абитуриенты-бюджетники с более высоким уровнем дохода предпочитают более дорогие вузы.

Таким образом, абитуриенты из семей с различным уровнем дохода не только различаются по результатам ЕГЭ, инвестициям в подготовку к поступлению, но также различны и по тому, в вузах с какой стоимостью образовательных услуг они обучаются. Более обеспеченные студенты учатся в более дорогих вузах (с рядом оговорок можно сказать, что и в более качественных, но этот вопрос требует более детального рассмотрения), студенты из менее обеспеченных семей – в вузах с невысокой платой за обучения.

В качестве второго показателя, характеризующего «качество»

высшего образования, мы используем средний балл поступивших в тот или иной вуз на бюджетные места, поскольку данный индикатор отражает степень конкуренции среди абитуриентов (конкурс) и общий уровень подготовки первокурсников на момент обучения в вузе.

В табл. 23 представлены распределения абитуриентов по вузам с различными средними баллами. Различия между доходными группами являются статистическими значимыми. Можно говорить о том, что в среднем более обеспеченные домохозяйства предпочитают вузы с более высоким средним баллом, т.е. абитуриенты из более богатых семей поступают в учебные заведения с более высокой конкуренцией за бюджетные места. Действительно, если в наиболее селективные вузы идут 3,9% абитуриентов из семей с низким доходом и 6,8% абитуриентов из семей со средним доходом, то среди наиболее богатых семей в вузы, средний балл которых варьируется от 81 до 100 баллов, поступают более 12% абитуриентов.

Таблица 23.

Средний балл первокурсников в зависимости от дохода семьи Уровень дохода Средний балл В среднем по ЕГЭ Низкий Средний Высокий массиву 41 - 60 баллов 27,5% 12,4% 7,6% 16,9% 61 - 80 баллов 68,7% 80,8% 80,3% 76,5% 81 - 100 баллов 3,9% 6,8% 12,1% 6,7% Итого 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Поскольку средний балл может отражать популярность, востребованность вуза, его позицию на рынке образовательных услуг, то полученная зависимость между средним баллом и уровнем материального положения семьи позволяет сделать вывод о том, что более богатые семьи поступают в более селективные вузы. Это верно и для студентов-бюджетников, и для студентов-платников. Данный тезис подтверждают и результаты регрессионного анализа: коэффициенты регрессии дохода на средний балл обучающихся на бюджетном месте в вузе являются положительными и значимыми на 1%-м уровне значимости19.

Однако верно ли, что абитуриенты из разных (по материальному благосостоянию) семей, но с одинаковыми баллами ЕГЭ, выбирают разные вузы? Рассмотрим, как различается выбор троечников, хорошистов и отличников (по результатам ЕГЭ) в зависимости от дохода семьи (табл. 24).

Троечники. Ввиду малочисленности высокодоходной группы данные о ней можно рассматривать лишь справочно. Тем не менее, при переходе от низкодоходных семей к семьям со средним доходом появляются значимые различия, заключающиеся в том, что семьи со средним доходом в результате поступают вузы с более высоким средним баллом ЕГЭ.

Таким образом, для троечников зависимость между уровнем дохода и средним баллом ЕГЭ того вуза, куда они поступили, является положительной.

Для студентов-бюджетников уравнение регрессии имеет вид:

Средний балл = 48,668 + 2,217 · ln(Income);

для студентов-платников:

Средний балл = 47,129 + 2,121 ·ln(Income), где ln(Income) – натуральный логарифм дохода семьи в расчете на одного человека в месяц.

Таблица 24.

Распределение абитуриентов по вузам с различными средними баллами Личные результаты ЕГЭ Троечники Хорошисты Отличники Уровень Высокий Высокий Высокий Средний Средний Средний Низкий Низкий Низкий дохода Средние баллы ЕГЭ 41 - 60 баллов 27,1% 15,8% 15,4% 28,7% 11,1% 3,2% 11,1% 8,6% 13,2% 61 - 80 баллов 69,7% 79,6% 65,4% 67,5% 84,1% 86,3% 77,8% 71,4% 73,7% 81 - 3,2% 4,6% 19,2% 3,8% 4,8% 10,5% 11,1% 20,0% 13,2% баллов Итого 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Количество 155 152 26 157 270 95 18 35 респондентов Хорошисты. Данная группа оказалась самой многочисленной из исследуемых. В группы хорошистов попали абитуриенты, набравшие от 61 до 80 баллов в среднем по русскому языку и математике. В среднем, с ростом дохода эти абитуриенты поступают в вузы с более высоким конкурсом (т.е. с более высоким средним баллом среди поступивших на бюджетные места). Таким образом, чем выше доход семьи, тем более высокий по уровню предоставляемых образовательных услуг вуз выбирают абитуриенты-хорошисты.

Отличники. Данная группа оказалась самой малочисленной, поэтому по представленным в табл. 24 распределениям сделать однозначный вывод о значимости различий нельзя. С одной стороны, незначимость различий между различными доходными группами среди отличников может быть обусловлена небольшим количеством наблюдений. С другой стороны, различия могут оказаться незначимыми ввиду того, что действительно отличники из низкодоходных семей с введением ЕГЭ имеют столько же шансов на поступление в наиболее предпочтительный вуз, сколько и абитуриенты-отличники из семей со средним и высоким доходом.

Таким образом, по крайней мере, для троечников и хорошистов можно говорить о положительной зависимости между уровнем дохода и выбором вуза (где в качестве параметра, характеризующего выбор, выступает средний балл ЕГЭ среди поступивших в данный вуз на бюджетные места). То есть в среднем абитуриенты с более высоким уровнем дохода даже при одинаковых баллах ЕГЭ «распоряжаются» в итоге этими баллами более эффективно в сравнении с абитуриентами из семей с низким уровнем дохода.

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 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).

Вопросы 6. Болотов В.А. (2004) ЕГЭ: промежуточные итоги.

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:

Университетское структура, руководство, финансирование.

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), 86 108.

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/t1natudoc_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 К.М. (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 Вопросы Единого госэкзамена: проблемы и перспективы.

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), 373– 417.

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), 294– 304.

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. Hkkinen I., Kirjavainen T., Uusitalo R. (2003) School Resources and Student Achievement Revisited: New evidence from panel data. Econom ics 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, (2), 141–164.

65. Hanushek E. A., Woessmann L. (2009) Schooling, Cognitive Skills, and the Latin American Growth Puzzle. NBER Working Paper Series, w15066.

66. Hanushek E., Rivkin S., Taylor L. (1996) Aggregation and the Estimated Effects of School Resources. The Review of Economics and Statistics, (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, (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. Leiyt 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), 93– 118.

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/Standardbeskrivelse%20juni%202010%20pdf.pdf.

94. Vossensteyn H. (2004) Student Financial Support. An Inventory in 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 – (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. NLSY 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 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 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, 1. Основная выборка 6, 1,1. Юноши 3, а) Белые20 2, б) Афроамериканцы в) Испаноговорящие 1,2. Девушки 3, а) Белые 2, б) Афроамериканцы в) Испаноговорящие 2. Вспомогательная выборка 5, 2,1. Юноши 2, а) Из неблагополучных/ низкодоходных семей б) Афроамериканцы 1, в) Испаноговорящие 2,2. Девушки 2, Здесь и далее к данной категории относятся не афроамериканцы и не испаноговорящие американцы.

а) Из неблагополучных/ низкодоходных семей б) Афроамериканцы 1, в) Испаноговорящие 3. Военная выборка 1, 3,1. Юноши а) Белые б) Афроамериканцы в) Испаноговорящие 3,2. Девушки а) Белые б) Афроамериканцы в) Испаноговорящие 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, p.

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://www.bls.gov/nls/nlsy79.htm.

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.gov/surveys/hsb/.

3. NELS: 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, p. 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, 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. NLSY 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- 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 NLSY Основная выборка Дополнительная выборка Итоговый Афро- Испано- Сме- Афро- Испано- Сме объем амери- гово- шан- амери- гово- шан Раунд Пол выборки Всего Белые канцы рящие ные Всего канцы рящие ные Юноши 4,599 3,459 2,413 537 469 40 1,140 632 508 — 1 Девушки 4,385 3,289 2,252 544 452 41 1,096 622 472 Юноши 4,283 3,213 2,238 504 433 38 1,070 599 471 — 2 Девушки 4,103 3,066 2,095 517 417 37 1,037 584 451 Юноши 4,170 3,144 2,193 490 422 39 1,026 572 454 — 3 Девушки 4,039 3,029 2,076 503 412 38 1,010 568 441 Юноши 4,117 3,098 2,153 485 423 37 1,019 580 439 — 4 Девушки 3,964 2,957 2,027 489 402 39 1,007 570 435 Юноши 3,989 3,012 2,110 455 411 36 977 541 436 — 5 Девушки 3,894 2,907 1,991 478 401 37 987 558 427 Юноши 3,998 2,996 2,083 466 411 36 1,002 567 435 — 6 Девушки 3,900 2,903 1,973 486 408 36 997 569 426 Юноши 3,929 2,952 2,060 460 396 36 977 555 422 — 7 Девушки 3,827 2,831 1,916 482 396 37 996 565 429 Источник: NLS Handbook, 2005, p. 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 rosters), (screeners), реестры домохозяйств (household реестры rosters), нерезидентов (nonresident 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 П3.

Достаточность школьных знаний для успешной сдачи ЕГЭ по профильным предметам в зависимости от уровня дохода Достаточность школьных знаний Уровень дохода В целом по для успешной сдачи ЕГЭ Низкий Средний Высокий массиву Да, школьных знаний было 36,9% 34,7% 33,0% 35,2% достаточно Нет, школьных знаний было 58,6% 61,0% 59,7% 59,9% недостаточно 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 язык Математика Уровень дохода Уровень затрат Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий Нет затрат 63,92 63,89 65,71 58,27 59,63 63, 25000 руб. и 65,38 67,48 70,66 55,25 61,77 65, менее 25001 - 50000 руб. 67,26 68,36 74,99 58,11 62,30 73, Более 50000 руб. 70,59 68,43 77,47 59,13 62,96 73, Предмет По русскому и математике По всем сданным предметам (обязательные предметы) Уровень дохода Уровень затрат Низкий Средний Высокий Низкий Средний Высокий Нет затрат 61,09 61,76 64,69 57,74 59,27 69, 25000 руб. и 60,32 64,62 67,85 57,69 61,59 63, менее 25001 - 50000 руб. 62,68 65,33 74,43 58,57 63,98 72, Более 50000 руб. 64,86 65,70 75,57 57,36 67,05 75, Таблица П5.

Момент зачисления в вуз в зависимости от уровня дохода Уровень дохода Момент зачисления в вуз Низкий Средний Высокий В самом начале приемной кампании по 4,2% 6,0% 6,8% результатам олимпиады По результатам «первой волны» (до 30 июля) 56,5% 64,4% 55,8% По результатам «второй волны» (до 34,6% 27,1% 23,8% августа) 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 Уровень дохода итогам ЕГЭ (русский язык и математика) 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 класс (разница между результатами ЕГЭ и оценками в аттестате за класс: i Ti Ai ). Таким образом, возможно оценить следующее уравнение регрессии:

i Fi S i I i (А1), где:

Ti — результаты ЕГЭ учащегося i по русскому языку, математике, а также средний балл ЕГЭ по всем сданным предметам;

Fi — вектор социально-демографических характеристик (уровень дохода, образование родителей, полная или неполная семья, пол учащегося);

Si — тип школы;

I i — вектор характеристик занятий по подготовке к поступлению в вуз (например, временные и денежные затраты на подготовку);

,,,, — коэффициенты регрессии;

— ошибка.

Переменные i следующие:

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

Изменение успеваемости по математике (MATH) — 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 (AVE) — 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 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 — 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 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 Зависимые переменные Независимые RUS MATH AVE RUS MATH AVE RUS MATH AVE переменные Константа –34,43*** –72,04*** –70,57*** –40,36*** –77,81*** –77,98*** –35,04*** –75,50*** –70,17*** (9,35) (11,14) (10,93) (8,58) (10,27) (10,21) (8,91) (10,67) (10,46) Курсы 1,952** 2,953*** 3,560*** – – – – – – (0,785) (0,935) (0,858) Репетиторы 3,226*** –0,177 –0,089 – – – – – – (0,732) (0,873) (0,829) Другой тип подготовки –1,674** –1,917** –1,700** –2,038*** –2,793*** –2,868*** –1,703*** –2,059** –1,635** (0,741) (0,883) (0,808) (0,697) (0,834) (0,794) (0,729) (0,872) (0,805) Самоподготовка 1,420 0,623 4,354** 0,739 –0,488 3,227* 1,516 0,899 4,425** (1,581) (1,884) (1,989) (1,481) (1,771) (1,898) (1,555) (1,860) (1,954) Продолжительность подготовки (в месяцах) 0,013 –0,101 0,003 – – – – – – (0,080) (0,096) (0,093) Общее количество занятий на курсах – – – 0,115*** 0,117*** 0,137*** – – – (0,021) (0,026) (0,028) (Общее количество занятий на курсах)2 / 1000 – – – –0,907*** –0,963*** –0,974*** – – – (0,153) (0,183) (0,000) Общее количество занятий с репетиторами – – – –0,013 –0,128*** –0,066*** – – – (0,016) (0,019) (0,017) (Общее количество занятий с репетиторами)2 / 1000 – – – 0,485*** 0,971*** 0,589*** – – – (0,088) (0,106) (0,091) Общая стоимость занятий на курсах (логарифм) – – – – – – 0,193*** 0,249*** 0,356*** (0,071) (0,085) (0,079) Общая стоимость занятий с репетиторами (логарифм) – – – – – – 0,357*** –0,031 –0, (0,069) (0,082) (0,077) Образование родителей 3,810*** 7,659*** 3,467*** 3,167*** 6,858*** 2,609*** 3,787*** 7,695*** 3,537*** (0,778) (0,927) (0,857) (0,742) (0,887) (0,842) (0,775) (0,927) (0,855) Доход, в логарифмах 2,169** 5,216*** 5,634*** 2,944*** 5,966*** 6,530*** 2,234** 5,544*** 5,586*** (0,962) (1,146) (1,116) (0,888) (1,062) (1,048) (0,922) (1,104) (1,073) Неполная семья 2,379*** 0,621 –1,122 2,673*** 0,841 –0,589 2,449*** 0,623 –1, (0,922) (1,099) (1,075) (0,877) (1,050) (1,032) (0,919) (1,099) (1,069) Юноша 0,451 4,856*** 2,600*** –0,122 4,247*** 1,941** 0,290 4,875*** 2,649*** (0,690) (0,823) (0,778) (0,658) (0,788) (0,766) (0,689) (0,824) (0,001) Общеобразовательная школа с определенным уклоном –0,063 2,127* –4,920*** –0,812 2,055* –4,993*** –0,201 1,813 –5,083*** (1,076) (1,282) (1,341) (1,007) (1,204) (1,262) (1,047) (1,253) (1,276) Гимназия 4,147*** 3,251** 6,278*** 4,705*** 4,211*** 6,772*** 4,066*** 3,066** 6,249*** (1,231) (1,467) (1,527) (1,170) (1,400) (1,470) (1,220) (1,460) (1,501) Школа с углубленным изучением предметов 1,714 3,740** 5,405*** 1,591 4,812*** 5,592*** 1,272 2,828** 5,064*** (1,191) (1,420) (1,263) (1,150) (1,376) (1,226) (1,053) (1,260) (1,098) R2 0,127 0,220 0,269 0,212 0,291 0,321 0,132 0,219 0, Количество наблюдений 1165 1165 901 1165 1165 901 1165 1165 Примечание. В скобках указаны значения стандартных ошибок. *, **, *** — значимость на 10, 5, 1%-ном уровне соответственно.



Pages:     | 1 | 2 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.