Высшее образование: репутационные эффекты, сигнальные искажения и благоприятный отбор Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

www.hjournal.ru DOI: 10.17835/2076-6297.2017.9.1.117-133

ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ: РЕПУТАЦИОННЫЕ ЭФФЕКТЫ, СИГНАЛЬНЫЕ ИСКАЖЕНИЯ И БЛАГОПРИЯТНЫЙ ОТБОР

САВИЦКАЯ ЕЛЕНА ВЛАДИСЛАВОВНА,

кандидат экономических наук, профессор Высшей школы менеджмента и Департамента теоретической экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Москва, e-mail: esavitskaya@hse.ru

АЛТУНИНА НАТАЛЬЯ СЕРГЕЕВНА,

бакалавр экономики, магистрант, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Москва, e-mail: nataltunina@gmail.com

■н О см

Предпринята попытка обосновать гипотезу, что на рынке высшего образования при определенных условиях может возникать феномен благоприятного отбора: о 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 о 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 о-получать на выходе отличных выпускников, поддерживая тем самым ш положительную репутацию вуза в глазах работодателей, и одновременно о повышать стоимость бренда через продвижение в рейтингах. ¡^

Ключевые слова: асимметричная информация; высшее образование; репутация; ^ рейтинги университетов; сигнальные искажения; благоприятный отбор. ^

ш z

LL

о <

СП

© Савицкая Е. В., Алтунина Н. С., 2017 О

HIGHER EDUCATION: REPUTATIONAL EFFECTS, DISTORTED SIGNALING AND PROPITIOUS SELECTION

ELENA V. SAVITSKAYA,

Higher School of Management, Department of Theoretical Economics, National Research University Higher School of Economics, Moscow,

e-mail: esavitskaya@hse.ru

NATALYA S. ALTUNINA,

National Research University Higher School of Economics, Moscow,

e-mail: nataltunina@gmail.com

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 cm 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

0 analysis presented in the paper shows that university rankings do not contribute to q 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

1 teachers rather than educational process and interaction with students. For this reason, go 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: asymmetric information; higher education; reputation; university rankings; distorted signals; propitious selection.

CO

о о s

X

X

<

ПЗ

о x

s

<

ПЗ x

СП

JEL: D82,I21, L15.

Постановка проблемы

С тех пор, как Дж. Акерлоф опубликовал работу «Рынок «лимонов»: ф неопределенность качества и рыночный механизм» (Akerlof, 1970), асимметричной ^ информации и неблагоприятному отбору (adverse selection) было посвящено много ¡2 исследований. Не была обойдена вниманием и сфера высшего образования, поскольку она тоже подвержена влиянию информационной асимметрии: ^ образование является доверительным благом.

2 Своего рода гарантией выполнения обязательств со стороны университета и

¡^ со стороны студента является контракт — приказ о зачислении последнего в стены первого. Такой контракт фиксирует, что высшая школа обязуется обучить студента и в случае успешного прохождения всех экзаменационных испытаний выдать ему официальный документ, закрепляющий его статус специалиста в определенной области. С точки зрения институциональной теории такой контракт больше походит на отношенческий контракт, нежели на классический или неоклассический (Овчинский, 2013. С. 106), так как, несмотря на формальное заключение права

студента обучаться в конкретном вузе, в этом документе не представлено в явном виде описание учебной рутины. Ее фактический порядок определяется только после начала ее реализации и в основном на уровне каждого отдельного преподавателя и учебной дисциплины.

При этом студенты как одни из важнейших стейкхолдеров университета могут выражать недовольство, если качество обучения не соответствует их ожиданиям, но это обычно не приводит к изменению подразумеваемых контрактных условий. Часто основным аргументом университета против этой критики является то, что учебные программы и методики выверены и скорректированы многолетним опытом, поэтому оптимальны в текущих условиях (Mampaey and Huisman, 2016). Именно это является главным драйвером формирования значительных трансакционных издержек при поиске информации о вузе. И, как следствие, порождает асимметрию информации между университетом и абитуриентом, которая, «с одной стороны, выступает как адекватное отражение объективной реальности, а с другой, отражает субъективные (пусть и преобладающие) мнения и оценки, которые вполне могут оказаться ошибочными» (Попов, 2015. С. 297).

В классических работах, посвященных асимметричной информации, описано, что в при ее наличии часто зарождается процесс неблагоприятного отбора, однако особенности сферы высшего образования могут приводить и к иным последствиям. Так, проблема неблагоприятного отбора может быть полностью или частично решена при наличии сигналов, которые продавцы качественных товаров (услуг) подают своим потенциальным покупателям, в результате чего устанавливается разделяющее равновесие. На рынке высшего образования одним из таких сигналов является репутация вуза, которая транслируется, в том числе и через университетские рейтинги.

Но когда репутация превращается в устойчивый бренд и абитуриенты ® всецело доверяют данному сигналу, вузы могут позволить себе не повышать или ^ даже снизить качество учебного процесса. В результате действия искаженного х сигнала асимметричная информация не преодолевается, а возникает на новом g уровне, порождая явление, которое мы называем благоприятным отбором. ^ Благодаря ему брендовые вузы получают возможность автоматически о

воспроизводить свою положительную репутацию; при этом обычные учебные заведения теряют шанс конкурировать с ними на общих условиях. Как отмечает Л. И. Полищук, «падение качества в российской высшей школе не обошло стороной

■н о см

о с

СП

о >

пз

и ее элитный сегмент, и сохранение ведущими вузами своего привилегированного х статуса нуждается в анализе и объяснении» (Полищук, 2010. С. 47).

В научной литературе концепция благоприятного отбора разрабатывалась f^ только применительно к рынку страховых услуг (Hemenway, 1990; 1992; De Donder о and Hindriks, 2008; Cohen and Siegelman, 2010; Johar and Savage, 2007). В ^ данном контексте она означает, что к приобретению страховки с большей оз вероятностью прибегнут самые благонадежные агенты, так как наличие у них Е^ высокого уровня рискофобии заставляет их предпринимать все меры о. предосторожности для устранения или снижения рисков, включая и покупку £2 страховки. о

Мы полагаем, что концепция благоприятного отбора может быть распространена и на другие отрасли, функционирующие в условиях неполной информации, например, на рынки образовательных и медицинских услуг, что позволит взглянуть на них под новым углом зрения и дополнить теорию асимметричной информации. В общем смысле благоприятный отбор (propitious selection) можно определить как самоотбор (self-selection) неинформированных или частично информированных агентов, положительно влияющий на экономическое благосостояние информированных агентов. о

■н о см

СП

5 О

пз ш

о <

ф <

о о

X -О X

.0

<

пз

о

X

<

пз

X

ф ш

ш <

О 1— 3 t 1— ш z

LL

о <

Механизм благоприятного отбора

Этапы реализации благоприятного отбора представлены на схеме (см. рис. 1). Центральная замкнутая петля иллюстрирует воспроизведение репутации университета. Чем более устойчивый бренд учебное заведение успело построить, тем более высокую позицию оно может занять в университетских рейтингах. Это выступает привлекательным сигналом для талантливых абитуриентов, которые стремятся поступить в вуз с громким именем, отождествляя его с качественным образованием. Концентрация в стенах вуза способных и мотивированных студентов порождает положительную экстерналию — мощный эффект сообучения (peer effect), когда учащиеся, помогая друг другу и/или конкурируя друг с другом, достигают лучших успехов в освоении учебной программы. Природные способности абитуриентов, помноженные на эффект сообучения, даже сами по себе приводят к повышению уровня получаемого образования1, благодаря чему после получения диплома молодые специалисты строят удачную карьеру, тем самым позитивно влияя на репутацию своего учебного заведения.

Рис. 1. Воспроизведение репутации брендового университета .за счет отбора талантливых абитуриентов Источник: составлено авторами.

Кроме того, на круговой процесс воспроизведения репутации воздействуют и другие эффекты. Дополнительная стрелка в верхней части схемы отражает положительную связь между усилиями университета по обучению студентов и качеством их образования: чем лучше организован учебный процесс, тем выше квалификация выпускников, а снижение усилий вуза в этом направлении приводит к падению качества образования. Дополнительные стрелки с правой стороны показывают, что корреляция между способностями абитуриентов к обучению и их навыком преодолевать информационную асимметрию, возникающую в процессе выбора учебного заведения, может отсутствовать.

Если предположить, что благодаря природным талантам лучшие абитуриенты могут собрать полную и достоверную информацию о вузах, чтобы выбрать подходящее для себя место учебы, тогда практически исключается возможность того, что хорошие абитуриенты попадут в плохой университет, и наоборот. Такое положение реализуемо и при условии, что рейтинговая позиция

1 Особенность образования как экономического блага состоит в том, что здесь для получения результата важны не только усилия учебного заведения, но и усилия самих учащихся (Вольчик и др., 2016. С. 15; Cooper, 2007).

вуза точно отражает качество работы преподавателей со студентами в нем. Но правомерно ли считать, что положительные характеристики абитуриентов помогают им лучше бороться с асимметрией информации? Если это не так, то возникают предпосылки для благоприятного отбора. Вчерашние школьники, не имея возможности получить полную внутреннюю информацию о вузе, вынуждены ориентироваться на внешние сигналы, например, на его место в рейтинге. Видя, что какой-либо университет занимает в рейтинге высокую позицию, они приравнивают этот показатель к качеству обучения и стремятся поступить в данное учебное заведение. К этому добавляется и желание абитуриентов получить престижный диплом, повышающий цену его обладателей на рынке труда.

При таких обстоятельствах приток амбициозных, упорных и умных студентов

делает для университета возможным снизить усилия по их обучению, так как

необходимый уровень профессиональной подготовки будущих специалистов может

достигаться за счет присущих студентам качеств и эффекта сообучения. Это придаёт

сигналу со стороны университетских рейтингов искажающий характер: теперь

высокая позиция не будет означать настолько же высокий вклад университета в

обучение своих подопечных. Более того, получив возможность экономить время и

силы преподавательского состава на проведении занятий и работе со студентами,

администрация университета перенаправит их на публикационную активность и ^

исследовательскую деятельность, которые, в силу особенностей построения мировых о

рейтингов, ценятся наиболее высоко. Такое перераспределение рабочих ресурсов ^

приводит к еще большему упрочению положительной репутации селективного вуза о

с

и консервации сложившегося положения вещей на длительное время. -

В работе П. Хили показано, что погоня элитных университетов США за известными учеными негативно сказывается на главной миссии вуза —

преподавании: понимая, что их оценивают по научной деятельности, профессора ®

могут сокращать преподавательскую нагрузку и манкировать своими обязанностями ^

по отношению к студентам (Хили, 2004). В ведущих американских университетах i

стало практикой чтение вводных курсов на больших потоках (сотням студентов g

одновременно), а проведение семинаров поручается аспирантам (Winston, 1999). В ^

России тоже для освобождения «преподавателей от рутинной учебной нагрузки о используются учебные ассистенты. Обычно это студенты старших курсов, заработная плата которых существенно ниже» (Курбатова, 2013. С. 46). Мировым трендом стало

о

сокращение часов аудиторных занятий и смещение акцента в сторону <

го

самостоятельной работы учащихся.

В научной литературе можно найти подтверждение отдельным этапам механизма благоприятного отбора. Высшее образование стало воспроизведением социальной нормы, неадекватно отражающей способности индивида (Нуреев, 2009) и само по себе уже перестает быть значимым сигналом на рынке труда. Поэтому действительно способные абитуриенты стремятся получить престижный диплом, который ценится работодателями, а элитные университеты «снимают сливки», получая лучших студентов (Epple and Romano, 2008). Также показано, что школьники и их родители часто ориентируются на место вуза в различных ¡2 рейтингах (Bowman and Bastedo, 2009). Однако сами рейтинги могут нести о искажающий реальность сигнал (Dill and Soo, 2005), так как, в принципе, способны ¡^ охватить лишь ограниченное количество критериев. Причем первое попадание вуза на высокую строчку в таблице ранжирования практически гарантирует, что в g следующем периоде он снова окажется в лидерах (Павлюткин, 2010; Bowman and f Bastedo, 2009; Dearden et al, 2008). Это становится возможным благодаря эффектам Матфея и самоисполняющегося пророчества. w

Эффект Матфея своим названием обязан явлению, описанному в Евангелие от Матфея: «Ибо всякому имеющему дастся и приумножится; а у неимеющего о отнимется и то, что имеет»2. Согласно Р. Мертону, он наиболее ярко проявляется в < науке: «ученые готовы преувеличивать достижения своих коллег, уже составивших q^

< пз

>у

Евангелие от Матфея, глава 25, стих 29. О

2

себе имя благодаря тем или иным прежним заслугам, а достижения ученых, еще не получивших известности, они, как правило, преуменьшают или вообще не признают» (Мертон, 1993. С. 258). Вот два примера действия эффекта Матфея. Среди публикаций наиболее запрашиваемыми являются работы, написанные известными авторами, а молодые ученые существенно отстают в числе цитирований. Администрация вуза «нанимает «дорогого» и известного лауреата Нобелевской премии вместо нескольких «дешевых» докторантов, чьи исследования для данного университета могут быть гораздо важнее» (Балацкий и Екимова, 2012. С. 136).

Самоисполняющееся пророчество (self-fulfilling prophecy) имеет место, когда изначально неверное понимание ситуации вызывает поведение, превращающее ложное представление в истинное (Мертон, 2006). Например, учащихся, в ком видят большой потенциал, всячески поощряют, а их менее успешные ровесники исключаются из системы наград. Это накладывает отпечаток на самовосприятие и поведение обеих групп. Первые, став студентами элитного вуза, получают общественное одобрение и посыл о собственной избранности, что заставляет их вести себя в соответствии с приписанной ролью — отлично учиться, проявлять себя во внеучебной деятельности и др. Благодаря этому происходит «накопление преимуществ» университета (Мертон, 1993), позволяющее ему выгодно выделяться на фоне конкурентов.

о В сфере высшего образования сама институциональная среда способствует

реализации обоих эффектов. «Чтобы заслужить устойчивую репутацию и создать узнаваемый бренд, вузу требуется немало времени, так что молодые и эффективные - вузы... могут просто не успеть получить адекватную оценку ... и добиться хорошей 5 репутации. С другой стороны, когда в известном и уважаемом вузе. снижаются ° качество образования и стандарты обучения, репутация и узнаваемость вуза за счет ® длительной инерции могут оставаться вполне приемлемыми» (Рощин и Рудаков, 2015. С. 145). Л. И. Полищук акцентирует внимание на коллективной репутации, позволяющей университетам элитного сегмента сохранять «привилегированное положение без значительных инвестиций в качество своих программ» (Полищук, 2010. С. 64).

Также подтверждается, что выпускники селективных вузов получают премиальную надбавку к заработной плате (Walker and Zhu, 2008; Zhang, 2008; Рощин и Рудаков, 2015), а качество их образования во многом выигрывает благодаря эффекту сообучения (Knobel et al., 2015; Dill and Soo, 2005). При этом необходимое условие запуска благоприятного отбора — недостаточное преодоление асимметрии информации при выборе университета — на самом деле имеет место, по крайней мере, среди российских школьников (Андрущак и др., 2008). о В следующих разделах мы попытаемся эмпирически обосновать отдельные

этапы механизма благоприятного отбора.

х

Корреляция между способностями абитуриентов о. и выбором вуза определенного уровня

ш Для проверки утверждения, что лучшие абитуриенты выбирают элитные

о университеты, занимающие высокие строчки в рейтингах (гипотеза 1), мы

^ провели эконометрический анализ с использованием опроса первокурсников

^ Москвы (вчерашних абитуриентов)3, который включает 1994 наблюдения. Данные

^ вариативны в отношении как предпочтений абитуриентов, так и

Р1 разнохарактерности университетов: в Москве находится много вузов с разными

Ь; требованиями к студентам, статусом и репутацией. При этом в них учатся не только

ш москвичи, но и иногородние студенты, поэтому рассматриваемая выборка достаточно

— репрезентативна. о

3 Данные панельного исследования «Траектории в образовании и профессии» 2010 г., осуществленного НИУ ВШЭ (http://trec.hse.ru/ - Дата обращения: 12.02.2017).

Все объясняющие переменные в модели, кроме количества бюджетных мест, формировались нами самостоятельно из ответов респондентов на вопросы анкеты. Вопросы носили разнообразный характер — начиная от учебы в школе и стратегии поступления в вуз и заканчивая личными свойствами и жизненными ценностями респондентов.

В качестве зависимой переменной «Проходной балл в вуз по специальности» были взяты данные о средних баллах ЕГЭ по направлениям подготовки в московских вузах, рассчитанные в рамках проекта НИУ ВШЭ «Мониторинг качества приема в вузы»4. Они использовались в готовом виде и не модифицировались. Также в модель была включена одна независимая переменная из этого источника -количество человек, зачисленных на бюджетные места.

Именно в брендовых университетах - МГИМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, СПбГУ, МИФИ и др. - из года в год фиксируются самые высокие проходные баллы5. Поэтому предложенная нами зависимая переменная выступает своего рода прокси для престижности учебного заведения: «средний балл ЕГЭ ничего не говорит о качестве образования, свидетельствуя лишь о некоем подобии репутации вуза и его популярности» (Балацкий и Екимова, 2014. С. 15).

Проверка гипотезы осуществлялась через уравнение регрессии, построенное методом наименьших квадратов:

Проходной балл в вуз по специальности; = ^

= 01 + 02 * пол; + 0з * старательно; + 04 * смена цели; + 05 * о

* труд; + 06 * отвлекает; + 07 * цель; + 08 * продолжить; + 09 * с_

* неудача; + 010 * идея; + 011 * целеустр; + 012 * фокус; + 0\з *

* конец; + 0ц * упорный; + 015 * долгоср планы; + 016 * >

* сумма ЕГЭ; + 0п * бюдж места; + а, ®

где Ё

сумма ЕГЭ - сумма баллов респондента за обязательные экзамены по математике и русскому языку (для каждого опрошенного могла принимать значения от 0 до 200)6; бюдж места — число студентов, зачисленных на бюджетные места в вуз по специальности (направлению подготовки), выбранной респондентом.

Также в уравнение включены дамми-переменные согласия участников опроса со следующими утверждениями:

старательно — «Я старательно выполняю все, чем мне приходится заниматься»; смена цели - «Я часто ставлю какую-то цель, но потом меняю ее, чтобы добиваться чего-то другого»; ^

труд — «Могу назвать себя тружеником»; ¡5

отвлекает — «Новые идеи и проекты отвлекают меня от прежних»; 1

цель — «Я добивался целей, ради которых работал много месяцев»; §

продолжать — «Я продолжал решать сложные задачи после неудачных попыток»; ^

неудача — «Неудачи лишают меня сил»;

идея — «Какая-то идея владеет мной некоторое время, а потом я теряю к ней ¡я интерес»; о

целеустр — «Меня называют целеустремленным человеком»;

фокус — «Мне трудно фокусироваться на задачах, которые тянутся много месяцев»; конец — «Я довожу до конца все, что начинаю»; 2:

упорный — «В работе я упорен»; р

долгоср планы — «Я не в ладах с долгосрочными планами». Р?

ш

о

4 Сначала вычислялся средний балл каждого зачисленного, потом рассчитывалось среднее значение из этих средних <

СП

баллов для соответствующего направления подготовки,

5 Мониторинг качества приема в вузы. НИУ ВШЭ. (https://www.hse.ru/ege/ - Дата обращения: 30.09.2016). _>

6 По нашему мнению, эта переменная адекватно характеризует способность абитуриента к обучению в целом, а не О только к изучению предметов, которые ему интересны.

Таблица 1

Результаты регрессии, проверяющей гипотезу 1

■н о см

о

5 О

пз ш

о <

ф <

о о

X -О X

-О

<

пз

о

X

<

пз

X

й ф

ш

ся <

О 1— 3 t 1— со z

LL

о <

Переменная Коэффициент

пол (мужской) 1 8***

(1)

старательно 1,32

(1,54)

смена цели -0,51

(1,07)

труд 1,4

(1,07)

отвлекает 0,1

(1,18)

цель -2,54

(1,59)

продолжать 1,04

(1,57)

неудача -0,6

(1,07)

идея 1,05

(1,12)

целеустр -0,91

(1,51)

фокус -2,71**

(1,17)

конец -1,48

(1,43)

3,51**

упорный (1,73)

долгоср планы -0,16

(1,13)

сумма ЕГЭ 0,07***

(0,02)

бюдж места -0,006**

(0,002)

константа 65,3***

(2,82)

Число наблюдений 589

R2 0,07

Скорректированный R2 0,05

Примечание: **, *** - переменные .значимы на уровне 5% и 1% соответственно

Источник: составлено авторами на основе регрессионного анализа.

Полученные оценки являются оптимальными в классе линейных оценок, так как для предложенного уравнения выполняются все условия теоремы Гаусса-Маркова: модель правильно специфицирована; все объясняющие переменные не равны внутри группы и между собой; математическое ожидание ошибок равно нулю; данные гомоскедастичны7; ошибки некоррелированы, так как наблюдения были получены независимо друг от друга. В целом регрессия значима (F(16, 572) = 2,87; Prob > F = 0,0002), гипотеза об одновременном равенстве всех переменных нулю отвергается.

Нулевая гипотеза о постоянной дисперсии в тесте Бройша-Пагана не отвергается - chi2(1) = 1,01, Prob > chi2(1) = 0,32.

Среди личных качеств респондентов значимыми оказались (см. табл. 1) неумение концентрироваться на длительных задачах (с отрицательным знаком) и упорство в работе (с положительным знаком). Учеба в университете отрицает первое и требует второго, поэтому абитуриенты, лишенные способности к концентрации, выбирали университеты, где проходной балл был меньше в среднем на 2,7, а упорные абитуриенты предпочитали вузы с более высоким проходным порогом — на 3,5 балла в среднем. Другие личные характеристики не получили необходимой значимости, возможно, по причине того, что юные респонденты не всегда адекватно себя оценивали. Но можно предположить, что многие их качества учтены в переменной «сумма ЕГЭ», которая является более объективной оценкой.

Сумма баллов за обязательные предметы на ЕГЭ оказалась значимой с положительным знаком, т. е. на выбор университета абитуриентом оказывает влияние результат выпускного экзамена, отражающий его способность к обучению. Абитуриенты с успешно сданным ЕГЭ поступают в элитные университеты, где в предыдущем году был установлен высокий проходной балл. Это сохраняет или повышает проходной балл в следующем году, ставя барьер для менее одаренных выпускников школ. Благодаря постоянному притоку талантливых абитуриентов такая ситуация становится устойчивой на протяжении длительного срока.

Проходной балл в вуз по специальности; =

= 01 + 02 * пол; + 0зз * выс обр; + 0а * диплом; + 05 * успех в раб; + + 06 * деньги; + 07 * друзья; + 08 * помощь; + 09 * возм дети; +

ь-■н о см

Влияние жизненных ценностей абитуриента на выбор вуза

Почему же лучшие выпускники школ фокусируют свой выбор на брендовых о университетах? Мы полагаем, что здесь большую роль играет убежденность -

абитуриентов в том, что престижный диплом позволит им легче реализоваться в карьерном плане, даже независимо от полученной профессии (гипотеза 2). Для проверки этой гипотезы было построено уравнение методом наименьших квадратов: ®

о

* 4. Rr. * DOOH/T TTQT4I: -I- S

+ 0io * уехать; + 0\\ * семья; + 0\2 * время; + 0\з * рядом; + о

+ 0и * сумма ЕГЭ; + 0\5 * бюдж места; + s;

В уравнение включены дамми-переменные, отражающие важность для респондента следующих жизненных ценностей: выс обр — «Получить высшее образование»;

диплом — «Иметь диплом, который открывает самые разные варианты карьеры, неважно, какая специальность там указана»; успех в раб — «Быть успешным по линии работы»; деньги — «Иметь много денег»;

друзья — «Иметь сильные дружеские связи»; ^

помощь — «Помогать другим близким мне людям»; о-

возм дети — «Суметь дать моим детям лучшие возможности, чем были у меня»; ш

уехать — «Уехать подальше от моего окружения»; о

семья — «Иметь семью и детей»; ¡^

время — «Иметь свободное время на свои собственные интересы»; ^

рядом — «Жить рядом с друзьями». g

Для предложенной спецификации модели теорема Гаусса-Маркова тоже F выполняется (согласно тесту Бройша-Пагана, гипотеза о постоянной дисперсии не ь отвергается при chi2(1) = 0,49, Prob > chi2(1) = 0,48). Для данной регрессии гипотеза о со неравенстве всех коэффициентов нулю отвергается (F(14, 637) = 3,4, Prob > F = 0). —

о

<

Таблица 2

Результаты регрессии, проверяющей гипотезу 2

■н о см

СП О

го ш

о <

ф <

о

о ^

X X

л

<

го

=1

0

X

<

го

X

1

СЯ ш

со <

С) I— 3 Ь; I—

со 2!

о <

Переменная Коэффициент

пол (мужской) -3,05***

(0,94)

выс обр 2,81

(2,2)

диплом 2,2**

(0,89)

успех в раб 2,25

(2,03)

деньги 0,1

(1,27)

друзья -0,57

(1,75)

помощь -3,38

(1,9)

возм дети 3,28

(1,82)

уехать 0,37

(1,12)

семья -0,31

(1,34)

время 0,34

(1,7)

рядом 0,62

(1,06)

сумма ЕГЭ 0,07***

(0,02)

бюдж места -0,005**

(0,002)

константа 59,94***

(3,59)

Число наблюдений 652

R2 0,07

Скорректированный R2 0,05

Примечание: **, *** - переменные .значимы на уровне 5% и 1% соответственно

Источник: составлено авторами на основе регрессионного анализа.

Как и в первой регрессии, значимыми оказались суммарный балл по математике и русскому языку на ЕГЭ и число бюджетных мест (см. табл. 2). Последнее означает, что каждое дополнительное бюджетное место уменьшает проходной балл на 0,005, так как количество хороших абитуриентов ограничено и вузу приходится снижать барьеры входа. Значимость имеет и пол респондента: юноши выбирают менее престижные университеты, где проходной порог ниже в среднем на 3 балла. Это объясняется, прежде всего, тем, что учеба в вузе обеспечивает им отсрочку от армии, и они увеличивают вероятность поступления, подавая документы в университеты с меньшей конкуренцией. Вторая возможная причина — желание совмещать учебу с работой. Частичная занятость, которая распространена среди российских студентов, требует больше свободного времени, поэтому юноши выбирают вузы попроще.

Среди жизненных ценностей значимым оказалось только желание «иметь диплом, который открывает самые разные варианты карьеры, неважно, какая специальность там указана». Это желание заставляет абитуриентов выбирать брендовые университеты, проходной балл в которые в среднем выше на 2,2 пункта.

Влияние других ценностей на выбор вуза оказалось незначимым. Более того, респонденты считают, что не само по себе высшее образование, а именно престижный диплом даст им возможность профессионально реализоваться.

Сигнальные искажения

Если бы сложившаяся репутация вуза и университетские рейтинги абсолютно точно сигнализировали о качестве образовательного процесса в учебном заведении, то наличие в высшем образовании элитного и массового сегмента соответствовало бы разделяющему равновесию. При этом элитные вузы были бы вынуждены поддерживать соответствующее своему сегменту качество. Если же сигналы недостоверны, а выпускники школ об этом не знают, брендовые университеты могут сокращать издержки на проведение учебного процесса, сохраняя статус за счет отбора одаренных студентов.

Мировые университетские рейтинги неоднократно подвергались критике как

с методологической, так и с идеологической точки зрения (Кинчарова, 2013). Мы же

акцентируем внимание на том, что они вряд ли могут служить надежным сигналом

для абитуриентов, ориентирующихся, прежде всего, на качество обучения, так как

придают ему слишком малое значение. Вчерашние школьники, как правило, не

знакомы с методологией ранжирования и не знают, что высокое место вуза ^

свидетельствует в первую очередь о его научных достижениях. Чтобы подтвердить о

см

наличие сигнальных искажений такого рода, рассмотрим самые известные рейтинги - THE, QS и ARWU.

В Академическом рейтинге университетов мира8 (ARWU) больше всего ценятся успехи в области научных исследований - 40% в общей оценке вуза (см. табл. 3). Квалификация преподавателей оценивается специфически - по количеству лауреатов Нобелевской и Филдсовской премий среди сотрудников университета (20%) и по числу сотрудников, входящих в список самых цитируемых исследователей по версии Thomson Reuters (20%). Эти достижения выступают яркими индикаторами профессионализма преподавателя как ученого, но они ничего не говорят о его педагогическом таланте и умении продуктивно работать со студентами. Качество образования имеет вес в 10% и выражается количеством выпускников - лауреатов Нобелевской и Филдсовской премий. Но оценка успехов выпускников, занятых в других областях, кроме академической, остается за рамками учета.

Методология рейтинга QS9, хотя и учитывает мнение работодателей о

веса (см. табл. 3). Также по 30% весят критерии научных исследований и цитируемости работ, опубликованных сотрудниками университета. Незначительный вес придается разработке инноваций для промышленных предприятий (2,5%) и международной открытости университета (7,5%).

Одним из требований, которые составители рейтингов предъявляют к университетам, является подготовка студентов по более чем одному узкоспециализированному направлению, что автоматически продвигает вперед

о с

СП

О >

х

пз ш

о <

ф <

о о

квалификации выпускников (10%), тоже приписывает наибольший вес научным ^

достижениям университета (см. табл. 3). Кроме того, она очень показательна с точки §

зрения реализации эффекта Матфея и самоисполняющегося пророчества. ^

Академическая репутация оценивается с весом в 40% и определяется путем опроса ?

ученых, работающих в университетах. Респондентам запрещено голосовать в пользу ^Е

своего учебного заведения. Но их ответы опираются на уже сложившуюся репутацию < других университетов, поэтому статусные вузы в каждом следующем раунде опроса получают все больше и больше голосов.

Рейтинг Times Higher Education10 (THE) составляется одноименным ся

британским журналом, который придает условиям обучения и учебной среде 30% q

ш <

о

I— 3 Ь; I—

ш

8 См.: Academic Ranking of World Universities. Methodology (2016) // ShanghaiRanking Consultancy. О (http://www.shanghairanking.com/ARWU-Methodology-2016.html - Дата обращения: 11.10.2016). ^

9 См.: QS World University Rankings (2016) // The QS Intelligence Unit. (http://www.iu.qs.com/university-rankings/world- ^ university-rankings/ - Дата обращения: 11.10.2016). Q^

10 См.: World University Rankings Methodology 2015-2016 // Times Higher Education. (https:// q www.timeshighereducation.com/news/ranking-methodology-2016 - Дата обращения: 11.10.2016).

JOURNAL OF INSTITUTIONAL STUDIES (Журнал институциональных исследований) • Том 9, № 1. 2017

Таблица 3

Критерии ранжирования университетов в ведущих мировых рейтингах

ARWU THE

Научно- исследовательская деятельность университета и его сотр удников 20% - Количество публикаций в журналах Nature and Science 20% - количество статей, индексируемых в Social Science Citation и Science Citation Итого: 40"о 20% - Количество цитирований на 1 ППС 40% - Академическая репутация университета согласно мнению академического сообщества Итого: 60% 18% - Репутация университета в области научно- исследовательской деятельности 6% - Доход от научных исследований 6% - Количество статей на 1 сотрудника 30% - Импакг-факгор цитирования научных работ Итого: 60%

Квалификация ППС 20% - Количество сотрудников -лауреатов Нобелевской премии или премии Филдса 20% - Количество часто цитируемых ППС Итого: 40"о

Качество обучения/ преподавания 10% - Количество выпускников университета, получивших Нобелевскую премию или премию Филдса Итого: 10% 20% - Отношение количества ППС к числу студентов Итого: 20"о 15% - Репутационная оценка преподавания 6% - Количество присуждаемых степеней PhD в расчете на 1 ППС 4,5% - Отношение числа студентов к количеству ППС 2,25% - Отношение присужденных докторских степеней к присужденным степеням бакалавра 2,25% - Доход на 1 ППС Итого: 30%

Международная деятельность университета 5% - Доля иностранцев в численности ППС 5% - Доля иностранцев в численности студентов Итого: 10% 2,5% - Доля иностранцев в численности ППС 2,5% - Доля иностранцев в численности студентов 2,5% - Доля научных статей ППС в соавторстве, по крайней мере, с 1 иностранцем, в общем количестве научных статей ППС Итого: 7,5%

Мнение работодателей об университете 10% - Репутационная оценка университета согласно опросу работодателей Итого: 10%

Доходы от коммерческой деятельности 2,5% - Доход от исследований для промышленности в расчете на 1 ППС Итого: 2,5%

Производительность 10% - взвешенные баллы пяти перечисленных выше показателей, деленные на количество ППС Итого: 10%

Источник: составлено авторами на основе анализа .методологий ранжирования: (Academic Ranking of World Universities. Methodology, 2016; QS World University Rankings, 2016; World University Rankings Methodology 2015-2016).

вузы-«стандартшаторы» и переводит в отстающие профильные высшие школы. В целях восстановления справедливости позже на порталах ARWU, QS и THE появились предметные рейтинги11. Но они оправдывают свою значимость для абитуриентов в том случае, если последние сначала выбирают специальность, а затем учебное заведение. В противном случае (см. гипотезу 2) решающую роль будет играть общий рейтинг университетов.

Анализ предметных рейтингов подтверждает искаженность сигнала, подаваемого общими рейтингами. По версии QS от 2016 г., МГУ занимал 108-ю строчку, МФТИ находился на 431-440 месте, а МИФИ не входил даже в Топ-500 университетов мира. При этом по направлению «Физика и астрономия» МИФИ занимал 51-100 место, а МФТИ — 101-150. МГУ находился на 17-й позиции по направлению «Лингвистика» (опережая таких лидеров общих рейтингов, как университеты Чикаго и Торонто, а также Принстонский, Йельский и Колумбийский университеты!), на 27-й — по физике и астрономии, на 33-й - по математике и входил в Топ-100 по информатике12.

На общем фоне выделяется международный рейтинг университетов российского агентства «Эксперт РА» 2013 г.13, методология которого кардинально отличается от построения рассмотренных выше рейтингов благодаря смещению акцентов. Его создатели попытались максимально абстрагироваться от эффекта Матфея и самоисполняющегося пророчества в академической среде, поэтому основной вопрос звучал так: «Где готовят кадры для лучших компаний мира?». Теперь работодатели оценивали учебные заведения, выпускников которых они могли наблюдать на рабочем месте14. Критерий научных успехов при такой формулировке теряет актуальность, хотя и учитывается с весом в 20%. Работодатели же ориентируются в первую очередь не на общее мнение о престижности учебного заведения, а на фактический уровень знаний, квалификацию и профессиональные навыки выпускников, с которыми сталкиваются в процессе совместной деятельности. Конечно, работодатель не всегда может отличить врожденные способности, которые формируют из человека хорошего работника, от вклада образования. Тем не менее, общепризнанные «бренды» заметно уступили свои позиции (см. табл. 4).

Таблица 4

Места брендовых вузов в рейтинге «Эксперт РА», 2013 г.

Название университета Место в рейтинге

Университет Калифорнии, Беркли 7

Университет Кембриджа 15

Стэнфордский университет 21

Университет Оксфорда 23

Гарвардский университет 29

Массачусетский технологический институт 37

МГУ им. М. В. Ломоносова 47

Йельский университет 120

Принстонский университет 125

Калифорнийский технологический институт 212

■н о см

о с

СП

о >

X

пз ш

о <

ф <

о о

X -О X

-О

<

пз

X

о

ZT

г?

< пз

X

й

Ш ш

ш <

о

Источник: Данные «Эксперт РА».

11 Предметные рейтинги ARWU публикуются с 2009 г., QS - с 2011 г.

12 QS World University Rankings by Subject 2016 // Quacquarelli Symonds. (http://wwwtopuniversities.com/subject-rankings/2016 - Дата обращения: 11.10.2016).

13 См.: Гришанков Д. и Ходырев А. (2013). Международный рейтинг университетов: российская версия // «Эксперт РА». (http://www.raexpert.ru/rankings/vuz/vuz2013/part1/ - Дата обращения: 11.10.2016).

14 Были отобраны 30 лучших компаний мира по версии Universum — американские и европейские (ни один российский работодатель в список не вошел), но достаточно хорошо представленные в России.

Ш

LI.

О _|

<

Также в исследовании Е. Савицкой и А. Дубыниной было показано, что университеты, предоставляющие и академическое образование, и программы MBA, занимают разные позиции в университетских рейтингах и в рейтингах бизнес-школ, а корреляция между этими позициями отсутствует (Савицкая и Дубинина, 2014). Основную причину этого авторы видят в том, что главными критериями для ранжирования МВА-программ являются достижения выпускников в профессиональной области и мнение о них работодателей, а не научная деятельность преподавателей.

Заключение

Анализ университетских рейтингов показал, что они являются мощным оружием по поддержанию устойчивости брендов. Однако на место того или иного университета влияет методология ранжирования, что делает рейтинги недостаточно достоверным сигналом о качестве учебного процесса. В результате информационная асимметрия не преодолевается: абитуриенты не знают, как в вузе проходит работа со студентами (если она не является значимым критерием при составлении рейтинга), а университет обладает такой информацией.

Регрессионный анализ подтвердил, что на выбор вуза абитуриентом влияют его упорство и сумма баллов за ЕГЭ. Одаренные выпускники школ, успешно

0 сдавшие выпускной экзамен, выбирают элитные университеты с высоким ^ проходным баллом, что еще больше повышает проходной балл в эти вузы. .oj Благодаря такому самоотбору абитуриентов данная ситуация консервируется на ф- длительное время и положительная репутация университета воспроизводится 5 автоматически.

° Регрессионный анализ также подтвердил, что выпускники школ

® воспринимают бренд вуза как сигнал о качестве: существует сильная корреляция между убеждением абитуриента, что университет позволяет реализовать жизненные

1 ценности, и стремлением к получению престижного диплома. Престижность g диплома оказалась даже более значима при выборе вуза абитуриентом, чем его ф желание получить определенную специальность!

5 Это позволяет элитным университетам перераспределять усилия

преподавателей с обучения студентов в пользу научной деятельности для ^ сохранения высоких позиций в рейтингах. Статусных потерь при этом университет

< не несет, так как, привлекая лучших абитуриентов, получает выгоду от «снятия g сливок» - уровень образования его студентов поддерживается за счет их способностей

и эффекта сообучения даже при меньшем участии преподавателей. В будущем ^ талантливые выпускники продемонстрируют профессиональные успехи, способствуя

0 упрочению репутации брендового вуза.

и

1 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

^ Андрущак Г. В., Прахов И. А. и Юдкевич М. М. (2008). Стратегии выбора

о- высшего учебного заведения и подготовки к поступлению в вуз. М.: Вершина.

03 Балацкий Е. В. и Екимова Н. А. (2012). Глобальные рейтинги университетов:

о проблема манипулирования // Журнал Новой экономической ассоциации, № 1(13),

^ с. 126-146.

^ Балацкий Е. В. и Екимова Н. А. (2014). Академическая результативность

g высших экономических школ России // Terra Economicus, Т. 12, № 1, с. 13-27.

F Вольчик В. В., Фурса Е. В., Оганесян А. А. и Кривошеева-Медянцева Д. Д.

Ь (2016). Адаптивное поведение и институты в организации учебного процесса //

ш Terra Economicus, Т. 14, № 4, с. 119-141.

— Кинчарова А. (2013). Мировые рейтинги университетов: методология,

0 эффекты и критика // Препринт. Томск. (http://past-centre.ru/wp-content/

< uploads/2013/04/Metodologiya_ mirovyh_reitingov_universitetov.pdf — Дата обращения:

1 12.02.2017).

Курбатова М. В. (2013). Эффективный контракт в вузе: от теоретической концепции к реальному изменению положения преподавателя // Научные труды Донецкого национального технического университета. Серия: экономическая, № 3(45), с. 41-50.

Мертон Р. К. (1993). Эффект Матфея в науке, II: накопление преимуществ и символизм интеллектуальной собственности // Thesis, Вып. 3, с. 256-276.

Мертон Р. (2006). Самоисполняющееся пророчество // Прогнозис, № 1(5), с. 223-238.

Нуреев Р. М. (2009). Человеческий капитал и проблемы его развития в современной России // Общественные науки и современность, № 4, с. 5-20.

Овчинский В. А. (2013). Типы контрактов и модели контрактного поведения // Вестник РГГУ. Серия: экономика, управление, право, № 15(116), с. 101109.

Павлюткин И. В. (2010). Университеты, рейтинги и рынок: институциональные эффекты ранжирований в поле высшего образования // Вопросы образования, № 1, с. 25-41.

Полищук Л. И. (2010). Коллективная репутация в высшей школе: анализ равновесной модели // Журнал Новой экономической ассоциации, № 7, с. 46-69.

Попов Е. В. (2015). Институты. Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН.

Рощин С. Ю. и Рудаков В. Н. (2015). Измеряют ли стартовые заработные платы выпускников качество образования? Обзор российских и зарубежных исследований // Вопросы образования, № 1, с. 137-181.

Савицкая Е. В. и Дубынина А. И. (2014). Бизнес-школы против университетов: сравнительный анализ рейтингов // Образовательные технологии, № 4, с. 6-18. •

Хили П. (2004). Вузы: битва за профессуру // Вопросы образования, № 4, ^ с. 89-101.

Akerlof G. (1970). The Market for «Lemons»: Quality Uncertainty and the Market Mechanism // The Quarterly Journal of Economics, vol. 84, no. 3, pp. 488-500.

■H

о см

о с

СП

x

пз ш

о <

<

Bowman N. and Bastedo M. (2009). Getting on the Front Page: Organizational o Reputation, Status Signals, and the Impact of U.S. News and World Report on Student ^ Decisions // Research in Higher Education, vol. 50, issue 5, pp. 415-436.

Cohen A. and Siegelman P. (2010). Testing for Adverse Selection in Insurance Markets // The Journal of Risk and Insurance, vol. 77, no. 1, pp. 39-84.

Cooper P. (2007). Knowing Your "Lemons": Quality Uncertainty in UK Higher Education // Quality in Higher Education, vol. 13, no. 1, pp. 19-29.

De Donder P. and Hindriks J. (2009). Adverse Selection, Moral Hazard, and o Propitious Selection // Journal of Risk and Uncertainty, vol. 38, no. 1, pp. 73-86. ^

Dearden J., Grewal R. and Lilien G. (2008). The University Rankings Game: m Modeling the Competition among Universities for Ranking // The American Statistician, vol. 62, no. 3, pp. 232-237. ^

Dill D. and Soo M. (2005). Academic Quality, League Tables, and Public Policy: a ffi Cross-national Analysis of University Ranking Systems // Higher Education, vol. 49, o no. 4, pp. 495-533. ^

Epple D. and Romano R. (2008). Educational Vouchers and Cream Skimming // International Economic Review, vol. 49, no. 4, pp. 1395-1435. g

Hemenway D. (1990). Propitious Selection // The Quarterly Journal of Economics, F vol. 105, no. 4, pp. 1063-1069. E=

Hemenway D. (1992). Propitious Selection in Insurance // Journal of Risk and to Uncertainty, vol. 5, issue 3, pp. 247-251.

Johar M. and Savage E. (2012). Sources of advantageous selection: Evidence o using actual health expenditure risk // Economic Letters, vol. 116, issue 3, pp. 579-582. <

132

Савмцкаfl E. B., AATyHUHa H. C.

Knobel M, Poldin O., Simoes T. and Yudkevich M. (2015). Estimation of Peer Effects with Predicted Social Ties: Evidence from Two Universities in Brazil and Russia. Moscow, HSE Working papers WP BRP 30/EDU/2015, NRU HSE.

Mampaey J. and Huisman J. (2016). Defensive Stakeholder Management in European Universities: An Institutional Logics Perspective // Studies in Higher Education, vol. 41, no. 12, pp. 2218-2231.

Merton R. K. (1968). The Matthew Effect in Science // Science, vol. 159, issue 3810, pp. 56-63.

Walker I. and Zhu Y. (2008). The College Wage Premium and the Expansion of Higher Education in the UK // The Scandinavian Journal of Economics, vol. 110, no. 4, pp. 695-709.

Winston G. (1999). Subsidies, Hierarchies and Peers: The Awkward Economics of Higher Education // Journal of Economic Perspectives, vol. 13, no. 1, pp. 13-36.

Zhang L. (2008). The Way to Wealth and the Way to Leisure: the Impact of College Education on Graduates' Earnings and Hours of Work // Research in Higher Education, vol. 49, no. 3, pp. 199-213.

REFERENCES

Akerlof G. (1970). The Market for «Lemons»: Quality Uncertainty and the

0 Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, vol. 84, no. 3, pp. 488-500.

^ Andruschak G. V., Prakhov I. A. and Yudkevich M. M. (2008). Strategies of

Choosing a Higher Education Institution and Preparing to Enter a University. Moscow,

^ Vershina Publ. (In Russian).

s Balatsky E. V. and Ekimova N. A. (2012). Global University Rankings: the

i- Problem of Manipulation. Journal of the New Economic Association, no. 1(13), pp. 126® 146. (In Russian).

Balatsky E. V. and Ekimova N. A. (2014). Academic Effectiveness of Russian

1 Higher Economic Schools. Terra Economicus, vol. 12, no. 1, pp. 13-27. (In Russian).

g Bowman N. and Bastedo M. (2009). Getting on the Front Page: Organizational

Reputation, Status Signals, and the Impact of U.S. News and World Report on Student Decisions. Research in Higher Education, vol. 50, issue 5, pp. 415-436.

Cohen A. and Siegelman P. (2010). Testing for Adverse Selection in Insurance Markets. The Journal of Risk and Insurance, vol. 77, no. 1, pp. 39-84.

Cooper P. (2007). Knowing Your "Lemons": Quality Uncertainty in UK Higher Education. Quality in Higher Education, vol. 13, no. 1, pp. 19-29.

De Donder P. and Hindriks J. (2009). Adverse Selection, Moral Hazard, and Propitious Selection. Journal of Risk and Uncertainty, vol. 38, no. 1, pp. 73-86.

Dearden J., Grewal R. and Lilien G. (2008). The University Rankings Game: Modeling the Competition among Universities for Ranking. The American Statistician,

| vol. 62, no. 3, pp. 232-237.

CL.

Dill D. and Soo M. (2005). Academic Quality, League Tables, and Public Policy: a Cross-national Analysis of University Ranking Systems. Higher Education, vol. 49,

S3 no. 4, pp. 495-533.

o Epple D. and Romano R. (2008). Educational Vouchers and Cream Skimming.

¡^ International Economic Review, vol. 49, no. 4, pp. 1395-1435.

^ Healy P. (2004). The Battle for Professorship. Voprosy Obrazovaniya /

g Educational Studies. Moscow, no. 4, pp. 89-101. (In Russian).

F Hemenway D. (1990). Propitious Selection. The Quarterly Journal of Economics,

H vol. 105, no. 4, pp. 1063-1069.

w Hemenway D. (1992). Propitious Selection in Insurance. Journal of Risk and

— Uncertainty, vol. 5, issue 3, pp. 247-251.

° Johar M. and Savage E. (2012). Sources of advantageous selection: Evidence

< using actual health expenditure risk. Economic Letters, vol. 116, issue 3, pp. 579-582.

Knobel M., Poldin O., Simoes T. and Yudkevich M. (2015). Estimation of Peer Effects with Predicted Social Ties: Evidence from Two Universities in Brazil and Russia. Moscow,HSE Working papers WP BRP 30/EDU/2015, NRU HSE.

Kincharova A. (2013). The world university rankings: methodology, effects and criticism. Tomsk: Preprint. (http://past-centre.ru/wp-content/uploads/2013/04/ Metodologiya_mirovyh_re-itingov_universitetov.pdf - Access Date: 12.02.2017). (In Russian).

Kurbatova M. V. (2013). Effective Contract in the University: From the Theoretic Concept to the Real Change in Instructor's Position. Scientific Research of Donetsk National Technical University. Economic Series, no. 3(45), pp. 41-50. (In Russian).

Mampaey J. and Huisman J. (2016). Defensive Stakeholder Management in European Universities: An Institutional Logics Perspective. Studies in Higher Education, vol. 41, no. 12, pp. 2218-2231.

Merton R. K. (1968). The Matthew Effect in Science. Science, vol. 159, issue 3810, pp. 56-63.

Merton R. K. (1993). The Matthew Effect in Science, II: Cumulative Advantage and the Symbolism of Intellectual Property. Thesis, issue 3, pp. 256-276. (In Russian).

Merton R. K. (2006). The Self-Fulfilling Prophecy. Prognozis, no. 1(5), pp. 223238. (In Russian). £

Nureev R. M. (2009). Human Capital and Problem of its Development in Contemporary Russia. Social Sciences and Contemporaneity, no. 4, pp. 5-20. (In ^ Russian). o

Ovtchinsky V. A. (2013). Types of Contracts and Models of Contractual Behavior. -

Herald of Russian State University for the Humanities. Series: Economics, Management, ^ Law, no. 15(116), pp. 101-109. (In Russian). >

Pavliutkin I. V. (2010). Universities, Rankings and the Market: Institutional ® Effects of Ranking in Higher Education Sphere. Voprosy Obrazovaniya / Educational Studies. Moscow, no. 1, pp. 25-41. (In Russian). i

Polischuk L. I. (2010). Collective Reputation in the Higher School: Analysis of the g Equilibrium Model. Journal of the New Economic Assosiation, no. 7, pp. 46-69. (In

<

Russian). o

Popov E. V. (2015). The Institutes. Ekaterinburg: The Institute of Economics, Ural Department of Russian Academy of Sciences. (In Russian).

Roshchin S. and Rudakov V. (2015). Do Graduates Wages Measure the Quality of Education? A Review of Existing Studies. Voprosy Obrazovaniya / Educational Studies. Moscow, no. 1, pp. 137-181. (In Russian).

Savitskaya E. V. and Dubynina A. I. (2014). Business-Schools vs Universities:

Comparative Analysis of Rankings. Obrazovatelniye Tekhnologii, no. 4, pp. 6-18. (In o

Russian). s

Volchik V. V., Fursa Е. V., Оganesyan А. А. and Кrivosheevа-Меdyantsevа D. D. ^

(2016). Adaptive Behavior and Institutions: Examining the Organization of Higher ^

Education in Russia. Terra Economicus, vol. 14, no. 4, pp. 119-141. (In Russian). o-

Walker I. and Zhu Y. (2008). The College Wage Premium and the Expansion of iS

Higher Education in the UK. The Scandinavian Journal of Economics, vol. 110, no. 4, o

pp. 695-709. ^

Winston G. (1999). Subsidies, Hierarchies and Peers: The Awkward Economics of ^

Higher Education. Journal of Economic Perspectives, vol. 13, no. 1, pp. 13-36. g

Zhang L. (2008). The Way to Wealth and the Way to Leisure: the Impact of F

College Education on Graduates' Earnings and Hours of Work. Research in Higher t

Education, vol. 49, no. 3, pp. 199-213. w