Презентация М.М.Юдкевич Скидки и успеваемость

Успеваемость
студентов:
эффект воздействия
скидок на обучение
О.В. Польдин, М.М. Юдкевич (ИНИИ ВШЭ)
Семинар Института образования ВШЭ
28 января 2014 г.
Какие вопросы потенциально актуальны для
общества, вузов и домохозяйств?
Как дизайн финансовых условий обучения
влияет
• … на доступность высшего образования
• … на выбор студентом образовательной
программы и вуза
• … на стимулы студентов
2
Мотивация исследования
• Анализ эффекта финансовой помощи
– НИУ ВШЭ предоставляет скидки коммерческим
студентам, недобравшим определённое
количество баллов ЕГЭ до проходного балла
– Основной ожидаемый эффект: привлечение
сильных студентов
– Возможен дополнительный эффект стимулирование успеваемости.
3
Результат
• Вопрос – стимулирует ли скидка успеваемость?
• Основной результат
– Скидки стимулируют успеваемость той части студентов,
которые конкурентоспособны с бюджетными
студентами за высокое место в рейтинге
• Объяснение
– Турнир за высокое место в рейтинге ->
продление действия скидки
– Усилия оправданы, если шансы конкурировать
высоки
4
Виды помощи
• Источники финансовой помощи студентам
–
–
–
–
Бюджетное финансирование
Образовательные кредиты
Гранты и стипендии благотворительных фондов
Скидки, предоставляемые вузами
• Критерии предоставления финансовой помощи
студентам
– Помощь нуждающимся (need-based) направлена на
студентов из малообеспеченных семей
– Помощь, основанная на заслугах студента в учебной
или научной деятельности (merit-based)
5
Эффекты помощи
• Эффекты от предоставления финансовой помощи
студентам
– Выбор вуза [Hu, Hossler, 2000; Hoxby, 2004]
– Посещаемость занятий, продолжение обучения на
следующем курсе, получение диплома [Hu, St John,
2001; Heller, 1997]
– Успеваемость [Stater, 2009; Cornwell, Mustard, Sridhar,
2006; Curs, Harper, 2012]
– Drop-outs [Bettinger, 2004]
6
Идеальный вариант –
контролируемый эксперимент
– в данном случае подсудное
дело
7
Методология
• Скидка определяется значением набранных
баллов ЕГЭ
• Для оценивания эффекта воздействия можно
использовать методологию разрывного дизайна
– Квазиэкспериментальная методика
– Популярна в исследованиях эффектов воздействия в
области образования [Thistlethwaite, Campbell, 1960]
8
Эффект воздействия
• Wi = 1, если воздействие на объект i было
• Wi = 0, если воздействия не оказывалось
• Для каждого объекта i
– Yi (0) – результат в отсутствие воздействия
– Yi (1) – результат при воздействии

Y  0  при Wi  0;
Yi   i

 Yi 1 при Wi  1.
– Эффект воздействия: Yi (1) – Yi (0)
• Оценивается средний эффект
9
Разрывный дизайн
• Чёткий (sharp) разрывный дизайн
Wi = 1[Xi ≥ c],
• Средний эффект от воздействия
 SRD  lim E[Yi (1) | X i  x]  lim E[Yi (0) | X i  x] 
x c  0
x c  0
 E[Yi 1  Yi (0) | X i  c]
10
Разрывный дизайн
• Эконометрическое оценивание
Y  W  k ( X )   ,
• Функция k(X) часто априори не известна
– применяются аппроксимации степенными функциями
невысоких степеней по обе стороны от разрыва или
непараметрические модели
11
Описание данных
• Использовались данные о студентах четырех
факультетов ВШЭ
– факультеты экономики, бизнес-информатики, права и
менеджмента
– поступившие на первый курс бакалавриата в 2010 и
2011 гг.
12
Описание данных
50
40
Факультет экономики,
2010 год
30
discount
60
70
Скидка в процентном отношении зависит от разницы между суммарным
баллом ЕГЭ студента и проходным баллом на бюджетные места: чем
меньше разница – тем выше скидка
-60
-40
-20
0
delta
13
Описание данных
4
5
6
gpa
7
8
9
Диаграмма рассеяния: по вертикали - средний балл после 1 курса, по
горизонтали – разность суммарного балла ЕГЭ студента и проходного
балла
-60
-40
-20
0
20
40
delta
14
Описание данных
Переменная
Значение
Факультет бизнес-информатики
Число наблюдений
72
Доля студентов со скидкой
0,43
Факультет менеджмента
Число наблюдений
124
Доля студентов со скидкой
0,41
Факультет права
Число наблюдений
95
Доля студентов со скидкой
0,52
Факультет экономики
Число наблюдений
97
Доля студентов со скидкой
0,40
15
Результаты оценивания
4
5
6
gpa
7
8
9
Параметрическая регрессия, аппроксимация кубическим
полиномом
-60
-40
-20
0
delta
20
40
16
дельта
(1)
Линейная
функция
0.016***
(0.004)
(2)
Линейная
функция
0.015***
(0.004)
0.063
(0.196)
-0.019
(0.013)
0.088
(0.203)
-0.225
(0.151)
-0.084
(0.135)
-0.352**
(0.143)
-0.098
(0.098)
-0.019
(0.013)
7.170***
(0.170)
388
0.112
7.355***
(0.200)
388
0.131
дельта2
дельта3
бюджет
Факультет БИ
Факультет М
Факультет Э
2010 год
бюджет*дельта
бюджет*дельта2
бюджет*дельта3
константа
N
R2
(3)
Кубическая
функция
0.026
(0.045)
0.001
(0.002)
0.000
(0.000)
0.048
(0.379)
-0.042
(0.068)
0.001
(0.005)
-0.000
(0.000)
7.197***
(0.351)
388
0.114
(4)
Кубическая
функция
0.034
(0.047)
0.001
(0.002)
0.000
(0.000)
0.013
(0.406)
-0.229
(0.152)
-0.077
(0.135)
-0.347**
(0.144)
-0.107
(0.101)
-0.050
(0.068)
0.001
(0.005)
-0.000
(0.000)
7.439***
(0.382)
388
0.133
**
p < 0.05
*** p < 0.01
17
Результаты оценивания
4
5
6
gpa
7
8
9
Непараметрическая регрессия
-60
-40
-20
0
20
40
delta
18
Результаты оценивания
0
.1
.2
.3
.4
.5
Плотности распределения среднего балла в окрестности
разрыва (пунктир – платные студенты, сплошная линия –
бюджетные студенты).
4
6
8
gpa
10
19
Результаты оценивания
4
5
6
7
8
9
Квантильная регрессия при аппроксимации линейной
функцией
-60
-40
-20
0
delta
20
40
20
10%
перцентиль
20%
перцентиль
30%
перцентиль
40%
перцентиль
50%
перцентиль
60%
перцентиль
70%
перцентиль
80%
перцентиль
90%
перцентиль
дельта
0.004
(0.011)
0.017*** 0.020***
(0.006) (0.005)
0.014**
(0.006)
0.012***
(0.004)
0.014**
(0.006)
0.017*** 0.018*** 0.026***
(0.006) (0.006) (0.010)
бюджет
0.350
(0.435)
-0.145
(0.272)
-0.035
(0.215)
0.000
(0.214)
0.150
(0.164)
0.200
(0.281)
0.193
(0.318)
-0.163
(0.283)
-0.208
(0.348)
бюджет*дел
ьта
-0.012
(0.020)
-0.034*
(0.021)
-0.044**
(0.018)
-0.014
(0.013)
-0.018*
(0.010)
-0.011
(0.018)
-0.007
(0.020)
0.006
(0.015)
-0.010
(0.017)
Факультет БИ
0.107
(0.284)
-0.067
(0.182)
-0.316
(0.293)
-0.267
(0.258)
-0.279
(0.204)
-0.298
(0.205)
-0.144
(0.207)
-0.362** -0.561**
(0.175) (0.254)
Факультет М
0.236
(0.218)
0.134
(0.162)
0.061
(0.241)
-0.085
(0.189)
0.021
(0.168)
-0.225
(0.139)
-0.063
(0.159)
-0.186*
(0.109)
Факультет Э
-0.140
(0.227)
-0.147
(0.208)
-0.327
(0.286)
-0.406*
(0.223)
-0.341* -0.565*** -0.423*** -0.512*** -0.472*
(0.183) (0.171) (0.161) (0.176) (0.258)
2010 год
0.021
(0.123)
-0.127
(0.140)
-0.198
(0.172)
-0.176
(0.150)
-0.105
(0.115)
константа
5.619*** 6.645*** 7.091*** 7.267*** 7.290*** 7.613*** 7.749*** 8.270*** 8.855***
(0.493) (0.220) (0.260) (0.246) (0.211) (0.266) (0.352) (0.336) (0.436)
N
псевдо R2
*
-0.027
(0.122)
-0.030
(0.160)
-0.051
(0.115)
-0.271
(0.211)
-0.060
(0.163)
388
0,061
p < 0.10, ** p < 0.05,
***
0,055
p < 0.01
0,055
0,073
0,084
0,095
0,108
0,116
0,120
21
Непараметрическая квантильная регрессия
Квантиль
10% перцентиль
20% перцентиль
30% перцентиль
40% перцентиль
50% перцентиль
60% перцентиль
70% перцентиль
80% перцентиль
90% перцентиль
N
Эффект воздействия
0,444
(0,799)
0,444
(0,785)
-0,026
(0,866)
0,000
(0,846)
-0,577
(2,580)
-1,944**
(0,949)
-1,778*
(1,072)
-1,878*
(1,095)
-1,609
(1,798)
388
p < 0.10
** p < 0.05
*
22
Выводы
• Регрессионный анализ: для средних значений не
выявлено значимого влияния предоставленных
скидок
• Квантильная регрессия: положительное влияние
скидок на студентов со средней и высокой
успеваемостью
– стимулирующее влияние скидок для тех студентов,
которые в состоянии конкурировать с лучшими
студентами за высокие оценки
23
Открытые вопросы
• Каков долгосрочный
эффект начальной
скидки на студенческую
успеваемость и отсев?
• Какой эффект можно
ожидать в менее
селективной среде?
• В чем заинтересован
университет?
24