Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Журнал институционал...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Высшее образование: репутационные эффекты, сигнальные искажения и благоприятный отбор

Высшее образование: репутационные эффекты, сигнальные искажения и благоприятный отбор

Abstract

Предпринята попытка обосновать гипотезу, что на рынке высшего образования при определенных условиях может возникать феномен благоприятного отбора: выбор талантливыми абитуриентами брендовых вузов позволяет последним автоматически наращивать положительную репутацию без улучшения качества учебного процесса. Посредством эконометрического моделирования и регрессионного анализа на массиве данных опроса московских первокурсников показано, что выпускники школ с высокими баллами за ЕГЭ, действительно, ориентируются на брендовые вузы и что при выборе университета престижный диплом имеет для абитуриентов даже большее значение, чем получение конкретной профессии. При этом абитуриенты не обладают полной информацией о качестве обучения в том или ином вузе. Представленный в статье анализ университетских рейтингов показывает, что они не способствуют полному преодолению данной информационной асимметрии, так как несут сигнальные искажения, связанные с методологией ранжирования. Рейтинги акцентируют внимание, прежде всего, на научной деятельности преподавателей, а не на учебном процессе и работе со студентами. Поэтому часто вузы выстраивают свою политику так, чтобы максимально соответствовать заявленным при ранжировании критериям, и для попадания на лидерскую позицию стремятся улучшать именно эти показатели, экономя усилия на других. В результате брендовые университеты могут выигрывать на фоне обычных вузов не за счет предоставления более качественных образовательных услуг, а за счет отбора лучших абитуриентов и мощного эффекта сообучения. Это позволяет получать на выходе отличных выпускников, поддерживая тем самым положительную репутацию вуза в глазах работодателей, и одновременно повышать стоимость бренда через продвижение в рейтингах.

In the paper the authors attempt to underpin the hypothesis that under certain conditions a propitious selection may take place on the higher education market. It is a phenomenon when brand universities automatically reproduce their positive reputation without improving the quality of teaching due to influx of talented entrants. The authors apply econometric modelling and regression analysis based on survey of first-year students from Moscow to demonstrate that graduates with high USE marks really prefer to choose among brand universities; moreover, they appreciate a possibility to obtain a prestigious diploma even more than that of acquiring a particular profession. However, entrants do not possess full information about the quality of teaching in a particular university. The analysis presented in the paper shows that university rankings do not contribute to overcoming of this information asymmetry, since they transmit distorted signals caused by the methodology of ranking. The rankings, first of all, accentuate academic activity of teachers rather than educational process and interaction with students. For this reason, higher schools often adopt such a strategy to meet the ranking criteria as much as possible; they also tend to improve namely these indicators disregarding the other to become a leader. As a result, brand universities may surpass ordinary universities not due to rendering educational services of higher quality but due to selection of best entrants and peer-effects. These factors allow them to have excellent graduates, thus maintain positive reputation in employers’ opinion and simultaneously raise the brand value by advancing in a ranking.

Keywords

АСИММЕТРИЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ,ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ,РЕПУТАЦИЯ,РЕЙТИНГИ УНИВЕРСИТЕТОВ,СИГНАЛЬНЫЕ ИСКАЖЕНИЯ,БЛАГОПРИЯТНЫЙ ОТБОР,ASYMMETRIC INFORMATION,HIGHER EDUCATION,REPUTATION,UNIVERSITY RANKINGS,DISTORTED SIGNALS,PROPITIOUS SELECTION

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold
Beta
sdg_colorsSDGs:
Related to Research communities