Выбор образовательного учреждения профессионального образования учащимися 9-х классов в России

Стоит отметить, что баллы по математике PISA также имеют значимость на уровне p<0.01, однако коэффициент составляет всего 0.01. Это дает основание предположить, что баллы в международных исследованиях, как отражение академических достижений учащихся, могут быть значимым предиктором зарплатных ожиданий, и как следствие выбора той или иной образовательной траектории. Однако, для того, чтобы этот показатель имел более сильную связь с зависимой переменной, скорее всего, требуется проведение анализа на более широкой выборке учащихся. Тем не менее, сам по себе факт наличия значимой связи говорит о том, что учет «успешности» или «неуспешности» каждого ученика в образовательной политике крайне важен для снижения неравенства и поддержке отстающих и выявления талантов.

Высшее образование матери также оказалось значимо (0.03-0.04 на уровне значимости p<0.01). Другая составляющая культурного капитала - количество книг дома - также показала значимый результат, однако только для группы учащихся, в семьях которых более ста книг. Как показывает анализ, шансы тех и других на выбор более успешных с точки зрения будущих финансовых преференций колледжей связаны с этими переменными положительной связью.

Социально-экономический статус семьи ребенка, взятый по шкале PISA (стандартизированная переменная), показал значимый результат как в модели, где он учитывался отдельно, так и в общей для всех переменных.

Таким образом, проведенный этап анализа показал, что учащиеся из семей с более высоким культурным и экономическим капиталом склонны выбирать колледжи и техникумы с более высокими заработными платами выпускников этих колледжей. Содержательные выводы будут приведены в заключительной части исследования, тем не менее важно отметить, что наличие такой связи на ступени среднего профессионального образования в России ранее установлено не было.

Результаты анализа для ограниченной выборки

Перейдем к описанию результатов второй части исследования, посвященной изучению ранее описанных связей в группе учащихся, которые на вопрос о будущих образовательных планах ответили, что не собираются продолжают обучение в высшем учебном заведении. Проведение этого этапа анализа обусловлено необходимостью контроля за так называемыми «транзитниками» -- учащимися, которые используют СПО как путь обхода ЕГЭ для поступления в вуз. Кроме того, эта подгруппа позволяет оценить характеристики максимально приближенной к выходу на рынок труда подвыборки.

В основе анализа также лежали четыре регрессионные модели с тем же набором независимых переменных и с той же зависимой переменной.

В основном полученные результаты можно охарактеризовать как близкие к полученным на первом этапе. Однако остановимся на нескольких моментах, которые отличаются от ранее описанных.

Прежде всего стали сильнее связи с полом учащегося. Как и прежде, связь отрицательная, то есть девочки склонны выбирать менее оплачиваемые ссузы. Однако в моделях два и три коэффиценты стали -0.1 на уровне значимостиp<0.01.

Немного изменились коэффициенты для переменных о размере населенного пункта, хотя направление связи и уровень значимости остались прежними.

Примечательно, что для это подгруппы учащихся коэффицент для переменной “тип школы” изменился на отрицательный. То есть дети, которые не собираются продолжать обучение в вузе, но учатся в гимназии или лицее, чаще выбирают менее оплачиваемые колледжи. Пока мы не можем говорить о причинно-следственных связях, опираясь на полученные данные, но эта информация может быть полезна для точечных образовательных программ поддержки талантливых и отстающих детей.

Как и в предыдущих моделях значимыми оказались переменные культурного капитала семьи: образование матери и количество книг дома. По-прежнему, те учащиеся, в семьях которых большее количество книг, имеют большие шансы на выбор более перспективных с точки зрения доходов образовательное учреждение. Рост коэффициента этой переменной (для группы <25) может быть объяснен тем, что в модели были добавлены переменные. Вероятно, могла произойти перекорреляция с индексом благосостояния семьи PISA.

В данных моделях можно заметить отрицательный коэффициент для переменной “образование матери не указано”. Вероятно, речь идет о семьях, в которых у матерей нет высшего образования, так как по модулю коэффициент сопоставим с результатами первого этапа.

В целом тот факт, что наличие значимых связей между культурным и экономическим капиталом семьи и выбором образовательного учреждения в системе СПО с точки зрения финансовых перспектив подтверждается в том и другом варианте анализа дает основание говорить о том, что социальное неравенство на этой ступени образования подтверждается данными.

Как отмечалось выше, представленные результаты не говорят о каузальности эффектов, однако валидно подтверждают факт наличия социального неравенства на ступени среднего профессионального образования.

Таблица 2.Результаты анализа (для всей выборки).

Таблица 3. Результаты для выборки учащихся, которые не собираются продолжать обучение в вузе (n=316).

Выводы и обсуждение

Основной вывод проведенного исследования подверждает выдвинутую ранее гипотезу о том, что социальное неравенство в российской системе образования есть не только при выборе образовательной траектории (продолжение обучения в старшей школе или уход в СПО, равно как и поступление в элитарный или не элитарный вуз), но и наблюдается внутри ступени СПО.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что если сопоставлять учащихся, которые проживают в одинаковом (по количеству населения) населенном пункте, и предположительно имеют сопоставимый выбообразовательных учреждений, учатся в одного типа школах, одного пола, то те ученики, которые имеют более высокие показатели культурного и экономического капитала при выборе в учреждения среднего профессионального образования останавливаются на ссузахс более высокими зарплатными перспективами. Это говорит о том, что в России существует неравенство при выборе образовательных учреждений в рамках одной траектории, в данном случае на ступени СПО. Данные результаты являются новыми для современного российского и международного поля социологических исследований.

К ограничениям данного исследования относится то, что на данном этапе анализа нельзя говорить о казуальности тех или иных эффектов, тем не менее фиксация наличия этой связи может быть полезна для построения образовательной политики, особенно в небольших городах, с ограниченным выбором образовательных учреждений. Например, государственная политика могла бы поставить целью снижение этих эффектов, провоцирующих неравенство для семей учеников с более низким СЭС, взяв на себя часть функций, которые реализуют семьи с высоким СЭС. В частности, профориентация и финансовая грамотность, которые помогли бы ребенку делать выбор образовательной и профессиональной траектории более осознанно, а в конечно итоге, повышать уровень удовлетворенности и мотивации, тем самым стимулируя снижение общего уровня социального неравенства.

Кроме того, выборка исследования не является достаточно широкой и разнообразной для проведения более глубокого анализа социально-экономических и академических характеристик каждого ученика.

В дальнейшем представляется актуальным продолжение работы над темой изучения социального неравенства в системе профессионального образования. Это важно не только в виду роста спроса со стороны потребителей данной категории образовательных услуг, но и с точки зрения перспектив поддержки и развития человеческого капитала с помощью адресной и эффективной образовательной политики, построенной на данных.

Библиография

1. Беккер Г. С. Человеческий капитал // монография. 1964

2. Беккер Г. С. Экономический анализ и человеческое поведение // THESIS. 1993. №1. С38.

3. Бессуднов А.Р., Малик В.М., Социально-экономическое и гендерное неравенство при выборе образовательной траектории после окончания 9 го класса средней школы. // Вопросы образования. 2016. № 1. С. 135-167

4. Бородина Д.Р., Гохберг Л.М., Жихарева О.Б. и др Образование в цифрах: 2017 : краткии? статистическии? сборник . // Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2017. - 80 с.

5. Дудырев Ф. Ф., Козлов А.В., Кузеванова Ю. В., Шабалин А. И. Система среднего профессионального образования России?скои? Федерации в 2005-2030 гг.: влияние демографических факторов. // Национальныи? исследовательскии? университет «Высшая школа экономики», Институт образования. -- М.: НИУ ВШЭ, 2017. -- 28 с.

6. Дудырев Ф. Ф., Романова О. А., Шабалин А. И.Старшая школа и ее альтернативы в советской и российской практике Кн. 6. Вып. 14 : Современная аналитика образования. М. : НИУ ВШЭ, 2017 .

7. Дудырев Ф.Ф. Четыре мифа о колледжах // ioe.hse.ru, 2017

8. Капелюшников Р.И., Лукьянова А.Л. Парадоксы формирования резервируемой заработной платы на российском рынке труда. Препринт WP3. 2016.

9. Капуза А.В., Керша Ю. Д., Захаров А.Б., Хавенсон Т. Е. Образовательные результаты и социальное неравенство в России: динамика и связь с образовательной политикой // Вопросы образования. 2017. №4. С. 10-35.

10. Константиновский Д.Л., Вахштайн В.С. , Куракин Д.Ю., Рощина Я.М. Доступность качественного общего образования: возможности и ограничения // Логос. 2006.

11. Корчагин Ю. А. Перспективы развития России.Человеческий капитал и инновационная экономика. // Воронеж: ЦИРЭ. 2012.

12. Косарецкии? С. Г., Пинская М. А., Груничева И. Г. Проблемы бедности и доступа к образованию.Оценка ситуации в России и международныи? опыт // Мир России. № 2. 2014. С. 133-153.

13. Кузьминов Я.И. Каксделатьшкольниковуспешными // Ведомости. 2017.

14. Кузьминов Я.И., Фрумин И.Д. Двенадцатьрешенийдляновогообразования. // 2018.

15. Култыгин В.П. Теориярациональноговыбора - возникновение и современноесостояние // Историясоциологии. 2004.

16. М. HashemPesaranLimited-dependentrationalexpectationsmodelswithfutureexpectations // JournalofEconomicDynamicsandControlVolume 19, Issue 8, November , 1995. Pages 1325-1353.

17. Министерство образования и науки Российской Федерации Московский технологический университет Главный информационно-вычислительный центр // «Мониторинг качества подготовки кадров в образовательных организациях, реализующих образовательные программы среднего в профессионального образования», 2016, 2017.

18. Питухин Е.А., Семе?нов А.А. Анализ межрегиональнои? мобильности выпускников школ при поступлении в высшие учебные заведения // Университетское управление: практика и анализ. № 3. 2011. С. 82-89.

19. Прахов И. А., Юдкевич М. М. Влияние дохода домохозяи?ств на результаты ЕГЭ и выбор вуза // Вопросы образования. №1. 2012. С. 126-147.

20. Прахов И.А. Детерминанты ожидаемой отдачи от высшего образования в Москве // Вопросыобразования. №1. С. 25-57. 2017.

21. Пьер Бурдье, Жан-Клод Пассрон. Воспроизводство. Элементы теории системы образования // 1970.

22. Уваров А.Г., Ястребов Г.А. Социально-экономическое положение семей и школа как конкурирующие факторы образовательных возможностей: ситуация в России // Мир России. Социология. Этнология. Т. 23. № 2. 2014. С. 103-132.

23. ХашемПесаран М. Ожидания в экономическои? теории // Панорамаэкономическои? мысли конца XX столетияСПб.: Экономическая школа. Т. 1. С. 192-218. 2002.

24. Arrow K. HigherEducationas a Filter // .JournalofPublicEconomics. Vol. 2. 1973. P. 193-216.

25. Becker G. C. HumanCapital. N.Y.: NationalBureauofEconomicResearch. 1967.

26. Becker G. C. TheEconomicApproachtoHumanBehavior. Chicago: ChicagoUn-tyPress. 1976.

27. Becker G.S. HumanCapital: A TheoreticalandEmpiricalAnalysis. NewYork: ColumbiaUniversityPressfor NBER. Ch. 2 1964.

28. Bourdieu P., Passeron J. C. La reproduction йlйments pour unethйorie du systиmed'enseignement.// Paris: Editions de Minuit. 1970.

29. BowenWilliam G., BokDerek. TheShapeoftheRiverLong-TermConsequencesofConsideringRaceinCollegeandUniversityAdmissions. // PrincetonUniversityPress, 1998.

30. BreenRichard, andJohn H. Goldthorpe. ExplainingEducationalDifferentials. Towards a FormalRationalActionTheory.// RationalityandSociety 9. 1997. 275-305.

31. Coleman J. Foundations of Social Theory. Cambridge, Mass. 1990.

32. CooperRussell, LiuHuacong. MoneyorGrit? DeterminantsofMisMatchbyRaceandGender. // NationalBureauofEconomicResearch. 2016. Issue w22734.

33. Davis-KeanPamela E. TheInfluenceofParentEducationandFamilyIncomeonChildAchievement: TheIndirectRoleofParentalExpectationsandtheHome Environment // Journal of Family Psychology. Vol. 19, No. 2. 2005. 294-304.

34. Delavande A., Gineм X., McKenzie D. Measuring Subjective Expectations in Developing Countries: A Critical Review and New Evidence // Jour- nal of Development Economics. Vol. 94. No 2. P. 151-163. 2011.

35. Deloitte HumanCapital Trendsreport, 2017.

36. DicksonMatt, HarmonColm. Economicreturnstoeducation: WhatWeKnow, WhatWeDon'tKnow, andWhereWeAreGoing--Somebriefpointers. // EconomicsofEducationReview. 2011. Vol. 30, issue 6, 1118-1122

37. DillonEleanorWiske, SmithJeffreyAndrew. DeterminantsoftheMatchbetweenStudentAbilityandCollegeQuality. // JournalofLaborEconomics. 2017. Vol 35.

38. Downs A. An Economic Theory of Democracy. N.Y. 1957.

39. Downs A. AnEconomicTheoryofDemocracy. N.Y.: Harper. 1957.

40. Eric A. Hanushek, Steven G. Rivkin. School Quality and the Black-White Achievement Gap // NBER Working Paper No. 12651. 2006.

41. EricEide; Dan Goldhaber; Dominic Brewer. The Teacher Labour Market and Teacher Quality // Oxford Review of Economic Policy; Summer 20, 2; ABI/INFORM Global 2004. pg. 230.

42. Finn, J. D., & Achilles, C. M.. Answers and questions about class size: A statewide experiment. American Educational Research Journal, 27. 1990. 557-577.

43. Griffith AmandaL., RothsteinDonna S. Can'tgettherefromhere: Thedecisiontoapplyto a selectivecollege // EconomicsofEducationReview. 2009. vol. 28, issue 5, 620-628

44. Grodsky E., Jones M. T. Real and Imagined Barriers to College Entry: Perceptions of Cost // Social Science Research. Vol. 36. No 2. P. 745-766. 2007.

45. GrodskyEric, JonesMelanie T. Realandimaginedbarrierstocollegeentry: Perceptionsofcost // SocialScienceResearch. 2006.

46. GustmanAlan L., StaffordFrank P. IncomeExpectationsandtheConsumptionofGraduateStudents // JournalofPoliticalEconomy. 1972. vol. 80, issue 6, 1246-58

47. Hearn, J. C. Attendance at higher-cost colleges: Ascribed, socioeconomic, and academic influences on student enrollment patterns. // Economics of Education Review, 7(1), 65-76. 1988.

48. HoxbyCaroline M., AveryChristopher. TheMissing «One-Offs»: TheHiddenSupplyofHigh-Achieving, LowIncomeStudents. // NBER WorkingPaper. 2013. No. 1858ю

49. Jackson Michelle, Carnoy Martin, Tatiana Chirkina, ZakharovAndrey. Educational inequality in Russia: The role of socio-economic status and academic achievements. // CIES 2017 Annual meeting “ Problematizing (In)Equality: The Promise of Comparative and International Education”. Atlanta, GA, USA. 2017

50. Jensen R. The (Perceived) Returns to Education and the Demand for Schooling // Quarterly Journal of Economics. Vol. 2010. 125. No 2. P. 515-548.

51. LightAudrey, StrayerWayne. DeterminantsofCollegeCompletion: SchoolQualityorStudentAbility? // JournalofHumanResources. 2000, vol. 35, issue 2, 299-332

52. LincoveJaneArnold, CortesKalena E. MatchorMismatch? AutomaticAdmissionsandCollegePreferencesofLow- andHigh-IncomeStudents. // IZA DiscussionPaper. 2016. №10150.

53. Lucas, S. R. Effectively Maintained Inequality: Education Transitions, Track Mobility, and Social Background Effects. // American Journal of Sociology, 106(6), 2001.

54. Mincer J. Onthejobtraining: Costs, ReturnsandSomeImplications // JournalofPoliticalEconomy. Vol. 70. 1962. P. 50-79.

55. Olson M. The Logic of Collective Actions. Public Goods and the Theory of Groups. Cambridge, Mass. 1965.

56. Olson M. TheLogicofCollectiveActions. PublicGoodsandtheTheoryofGroups. Cambridge, // Mass.: HarvardUn-tyPress. 1965.

57. Prakhov I., Bocharova M. Socio-Economic Predictors of Student Mobility / National Research University Higher School of Economics.Series “Higher School of Economics Research Paper”. 2016.

58. Raftery, A. E., &Hout, M. Maximally Maintained Inequality: Expansion, Reform, and Opportunity in Irish Education, // Sociology of Education, 66(1) 1993. 41.

59. Riley J. TestingtheEducationalScreeningHypothesis // JournalofPo- liticalEconomy. Vol. 87. 1979. P. 227-252.

60. Rockoff, Jonah E. The impact of individual teachers on student achievement: Evidence from panel data. American Economic Review 94(2). 2004. 247-52.

61. Schultz T. InvestmentinHumanCapital // AmericanEconomicReview. Vol. 51. 1961. P. 1-17.

62. Schultz T.W. Investment in Human Beings. // Chicago: University of Chicago Press, 1962.

63. Schultz T.W. The Economic Value of Education. // New York: Columbia University Press, 1963.

64. Smith, Jonathan, Pender, Matea, Howell, JessicaTheFullExtentofStudent-CollegeAcademicUndermatch // EconomicsofEducationReview. 2013. V32 p247-261.

65. Spence M. CompetitiveOptimalResponsestoSignals: AnAnalysisofEfficiencyandDistribution // EconomicTheory. Vol. 7. 1974. P. 296-332.

66. Steven G. Rivkin, Eric A. Hanushek and John F. Kain. Teachers, Schools, and Academic Achievement // Econometrica Vol. 73, No. 2. 2005.pp. 417-458.

67. Stiglitz J.E.. Thetheoryofscreening, education, andthedistributionofincome // AmericanEconomicReview. Vol. 65. 1975. P. 283-300.

68. SuJinJez, Robert W. Wassmer. TheImpactofLearningTimeonAcademicAchievement // EducationandUrbanSociety. 2013

69. WoЁЯmann, L.“Schooling Resources, Educational Insti- tutions, and Student Performance: The International Evidence”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 65 (2), 2003. 117-70.

Размещено на Allbest.ru