WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 22 |

Оценка качества образования, основанная на использовании данных по реальным ресурсам, отличается от оценок, основанных на других показателях. Финансовые агрегаты, такие как расходы на одного студента, не отличаются внутри одной школы и почти не отличаются для школ одной территории или даже страны и, следовательно, наиболее пригодны для международных сопоставлений на агрегированном уров2. ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ… не. Другие специфические характеристики в силу своей природы являются ненаблюдаемыми или трудноизмеримыми.

Результаты эмпирических исследований Существующие оценки образовательной производственной функции посвящены в основном рассмотрению влияния государственных расходов на среднее образование. В работе Hanushek (1997) проведен тщательный анализ таких работ на протяжении второй половины ХХ в., собрана информация по 376 различным оценкам из 89 различных источников. Основной вывод состоит в том, что результаты различных исследований существенно варьируют практически по всем исследуемым показателям.

В табл. 6 показан сводный результат этих сопоставлений, по которому видно, что только 9% (от общего числа оцененных спецификаций) оценок для такой объясняющей переменной, как уровень образования учителей, и 14% оценок для отношения количества учителей к количеству школьников дают статистически значимые положительные результаты. При этом примерно такое же количество оценок оказалось статистически значимым и отрицательным. Большинство оценок (72% – для отношения количества учителей к количеству учеников, 86% – для образования учителей) статистически незначимо. Среди реальных ресурсов больше всего статистически значимых и положительных оценок дает показатель опыта учителей (почти 30%). В то же время, поскольку более опытные учителя зачастую могут сами выбирать школу и/или учеников, для такой зависимости возможна обратная причинноследственная связь1.

Использование финансовых агрегатов в качестве объясняющих переменных дает примерно такие же результаты. Полученные оценки слабо подтверждают, что, просто обеспечивая учителям большую заработную плату или увеличивая расходы на одного школьника, можно добиться большей успеваемости. Из специфических показателей относительно устойчивые результаты показывают оценки, полученные учителями при прохождении ими теста на IQ. Из 41 исследования, в которых использовался этот показатель, в 37% был получен статистически значимый положительный результат.

Исследований по американскому школьному образованию значительно больше, чем работ по исследованию школьного образования См. более подробно: Murnane (1981); Hanushek, Kain, Rivkin (2001).

ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ НА КАЧЕСТВО… других стран и работ по международным сопоставлениям. Связано это прежде всего со скудностью статистики по школьному образованию.

Что касается международных сопоставлений, то достаточно универсальный показатель успеваемости школьников TIMSS начал разрабатываться только в 1995 г., а показатель PISA – только в 2000 г.

Таблица Распределение результатов по оценке влияния ключевых показателей на качество школьного образования в США, основано на 376 исследованиях Статистически значимые Количество результаты* Статистически Объясняющая исследова- Положи- Отрицатель- незначимые переменная ний результаты, % тельное ное влияние, влияние, % % Реальные ресурсы Отношение коли- 276 14 14 чества учителей к количеству школьников Образование 170 9 5 учителей Опыт учителей 206 29 5 Финансовые ресурсы Зарплата учите- 118 20 7 лей Расходы на одно- 163 27 7 го школьника Другие ресурсы Оборудование 91 9 5 Административ- 75 12 5 ные возможности Оценки, полу- 41 37 10 ченные учителями при участии в специальном тестировании * Значимость на уровне 5%.

Источник: Hanushek (1997).

2. ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ… В работе Hanushek (1995) собраны результаты существующих на тот момент работ по оценке факторов успеваемости школьников в развивающихся странах (при этом, конечно, в исследованиях для каждой страны уровень успеваемости определялся по-своему). Анализ этих исследований показывает такую же в общем и целом противоречивую картину, как и для оценок на данных США.

Таблица Распределение результатов по оценке влияния ключевых показателей на качество школьного образования в развивающихся странах, основано на 96 исследованиях Статистически значимые Статистичерезультаты* Объясняющая Количество ски незначиПоложи- Отрица переменная исследований мые результельное тельное таты, % влияние, % влияние, % Реальные ресурсы Отношение ко- 30 27 27 личества учителей к количеству школьников Образование 63 56 3 учителей Опыт учителей 46 35 4 Финансовые ресурсы Зарплата учите- 13 31 15 лей Расходы на одно- 12 50 0 го школьника Другие ресурсы Оборудование 34 65 9 * Значимость на уровне 5%.

Источник: Hanushek (1995).

В табл. 7 показано распределение результатов по этим работам. По итогам этого сопоставления напрашиваются два основных вывода. Вопервых, лишь меньшая часть исследований показывает положительное статистически значимое влияние входных параметров на успеваемость школьников. Во-вторых, несмотря на свой малый объем, эта часть существенно больше доли исследований, в которых обнаружено положительное влияние для США. Это может быть связано с тем, что степень ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ НА КАЧЕСТВО… влияния ресурсов на результат образования может сильно зависеть от уровня наделенности этими ресурсами, поэтому для развивающихся стран их влияние более критично, чем для развитых. Так, например, влияние оснащенности школ соответствующим оборудованием в большинстве исследований (65%) для развивающихся стран оказалось положительным и статистически значимым.

Межстрановые различия в результатах оценок TIMSS по математике и естествознанию, проведенные в работах Woessman (2000, 2001), показали, что институциональная структура страны во многом определяет качество школьного образования. Используя данные по оценкам школьников и оценив модель, в которой включены как характеристики школ, в которых проводились исследования, так и характеристики стран, автор обнаружил, что конкуренция среди частных школ и их самостоятельность положительно влияют на уровень образования школьников. Ограниченные условия по сбору институциональных данных для множества стран не дают возможности полноценно оценить влияние институтов на качество образования.

Хотя число международных сопоставлений в настоящий момент ограничено, реализация новых проектов международных организаций, в том числе Всемирного банка и ОЭСР, позволяет использовать новые массивы данных и существенно продвинуться в этом направлении. В настоящем исследовании используются имеющиеся в наличии на сегодняшний день сопоставимые данные по уровню образования школьников из разных стран.

2.2. Непараметрический подход к оценке влияния расходов на школьное образование Несмотря на то что дискуссии относительно роли государства в экономике ведутся со времен Адама Смита, до сих пор нет единого мнения относительно оптимального значения такого участия, особенно в образовании. В настоящее время существует небольшое число эмпирических работ, в которых проводятся международные сопоставления качества школьного образования, что связано главным образом с ограниченностью данных для таких исследований.

В данном разделе качество работы общественного сектора будет рассматриваться в терминах его технической эффективности. В рамках этого подхода будут сравниваться затрачиваемые ресурсы – входные параметры (в данном случае – расходы на одного школьника) с выпус2. ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ… ком – выходными параметрами (в данном случае – успеваемость школьников). Такой подход позволяет оценить границу эффективности (наилучшая реализация выходного параметра при данном значении входного параметра) и, как следствие, неэффективные реализации. Среди международных сопоставлений эффективности расходов на общественный сектор можно выделить работы Fakin, Crombrugghe (1997), Afonso, Schuknecht, Tanzi (2003), в которых проведен сравнительный анализ для стран ОЭСР. Clements (2002) оценил эффективность образовательных расходов для стран Европы, а в работе Gupta, Verhoeven (2001) проведено исследование образования и здравоохранения для стран Африки. Во всех этих работах применяется так называемый Free Disposable Hull (FDH) анализ, который будет описан ниже.

Следует отметить, что результаты непараметрического анализа оценок эффективности расходов на образование данного раздела носят условный характер. Во-первых, в качестве входного параметра расходов на образование используются доступные данные государственных затрат на одного школьника по ППС в ценах 2000 г., которые не учитывают расходы частных школ и дополнительные траты родителей на образование своих детей – такие, как, например, расходы на репетиторов (имеющие большое значение в странах с переходной экономикой, в том числе в России). Во-вторых, в качестве выходного параметра используются оценки, полученные школьниками по результатам обследований PISA или TIMSS. Даже если считать эти оценки достоверными показателями уровня знаний школьников, они не отражают полностью результаты работы системы среднего образования. Так, например, при достаточно высоком уровне знаний школьников расходы на питание учеников, ремонт школ, экскурсии могут не увеличивать уровень знаний, однако говорить о какой-то неэффективности в этом случае нельзя. В-третьих, даже если показатели уровня знаний школьников получены на основе репрезентативной выборки, они все равно учитывают только тех детей, которые получают среднее образование. При сравнении таких стран, как Корея, Япония и Бельгия, это обстоятельство не имеет существенного значения, так как в развитых государствах почти все дети получают среднее образование. Но при добавлении в анализ таких стран, как Индонезия, Бразилия, Иордания, оно начинает оказывать большое влияние. Для этих стран имеет место проблема цензурированной выборки, когда в обследование попадают те дети, для которых доступность образования заведомо ниже среднего уровня.

ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ НА КАЧЕСТВО… В подразделе 2.2.1 проведен анализ эффективности трансформации государственных расходов на одного школьника в уровень знаний учеников. Эффективность или неэффективность такой трансформации не равнозначна эффективности системы среднего образования, однако неэффективность объектов согласно этому критерию позволяет выявить страны, для которых более существенны другие входные и выходные параметры системы школьного образования. Оценки такой эффективности имеют содержательный смысл для близких стран.

Итак, в данном разделе под эффективностью будет иметься в виду только эффективность трансформации государственных расходов на одного школьника в уровень знаний учеников. Выводы относительно такой эффективности не распространяются на систему школьного образования, об этом отдельно упомянуто в конце раздела.

2. 2. 1. Методика непараметрического анализа Мы используем два различных непараметрических метода, которые позволяют оценить границу эффективности и потери эффективности:

Free Disposable Hull (FDH) анализ и оболочечный анализ (Data Envelopment Analysis – DEA). Оба этих подхода изначально были разработаны и применялись для оценки деятельности фирм, которые используют ресурсы для получения выпуска. В работах Coelli, Rao, Battese (1998), Sengupta (2000), Simar, Wilson (2003) сделан обзор таких исследований и описаны некоторые приложения таких методов. В общем случае термин «фирма» может быть заменен на «единицу, принимающую бизнес-решение», которая может являться также некоммерческой или общественной организацией – такой, как больница, школа или другое учреждение. Например, De Borger, Kerstens (1996) анализировали эффективность бельгийских органов местного самоуправления; Coelli (1996) оценивал эффективность использования средств австралийскими университетами; Afonso, Fernandes (2003) исследовали эффективность муниципалитетов Лиссабонского региона.

FDH (Free Disposable Hull) анализ Применяемый нами далее FDH анализ является непараметрической методологией оценивания, впервые предложенной в работе Deprins, Simar, Tulkens (1984). Допустим, что при эффективном использовании ресурсов уровень образования в стране i, который измеряется некоторым индикатором yi (выходной параметр), зависит от расходов на одного учащегося этой страны – xi (выходной параметр): yi=F(xi). Если для 2. ВЛИЯНИЕ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РАСХОДОВ… некоторого i выполнено yi < F(xi), то страна i неэффективно использует ресурс xi. FDH анализ является одним из способов оценки функции F, границы эффективности.

FDH анализ в общем случае применим для случая множества входных и выходных параметров. Пусть у нас есть k входных параметров (inputs), m выходных параметров (outputs) и n стран. Для произвольной страны i определяем страны, которые являются более эффективными, т.е. страны, которые обеспечивают большие значения выходных параметров при меньших значениях входных параметров. Если таких стран нет, то страна i является эффективной, и ей присваивается мера эффективности, равная единице. Если страна i не является эффективной, то ей присваивается входная мера эффективности (input efficiency), равная xj (n) min max, где n1,..., nl – l стран, которые эффективнее n=n1,...,nl j=1,...,k xj (i) страны i. Аналогичным образом стране i присваивается выходная мера y (i) j эффективности (output efficiency), равная min max.

n=n1,...,nl j=1,...,m y (n) j DEA (Data Envelopment Analysis) анализ Оболочечный анализ, или DEA анализ, впервые упомянутый в работе Farrell (1957) и развитый в работе Charnes, Cooper, Rhodes (1978), предполагает наличие выпуклой границы производственных возможностей, гипотезы, которая не требуется при использовании FDH подхода.

Граница производственных возможностей строится с помощью использования методов линейного программирования2.

Аналогично FDH подходу оболочечный анализ позволяет вычислить как входную, так и выходную меры эффективности. Входная мера эффективности показывает, на сколько могут быть уменьшены входные параметры, чтобы выпуск при этом не изменился. Выходная мера эффективности показывает, на сколько может быть увеличен выпуск без дополнительного увеличения затрат. Формально DEA граница эффективности задается следующим образом. Пусть количество входных параметров равно k, количество выходных параметров – m, количество стран (фирм, производителей и т.д.) – i. Для i-го объекта yi – вектор вы См. более подробно: Gupta, Verhoeven (2001), Simar, Wilson (2003).

См. более подробно: Thanassoulis (2001), Simar, Wilson (2003).

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 22 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

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.