Коротко: переход $40\%$ государственных школ на платное обучение типично усиливает образовательную и бытовую стратификацию, снижает межпоколенную мобильность и закрепляет привилегии тех, кто может платить. Ниже — механизмы по теориям неравенства и конкретные эмпирические индикаторы для мониторинга.
Теоретические механизмы (что ожидают ключевые теории)
- Теория человеческого капитала (Becker): платность снижает доступ низкооплачиваемых домохозяйств к инвестициям в образование → уменьшение накопления человеческого капитала у бедных → рост разницы в доходах и шансах на продвижение.
- Теория сигнalling/скрининга (Spence): платные школы становятся маркёрами статуса/качества → работодатели используют школу как сигнал, что усиливает отдачу для выпускников платных школ.
- Теория репродукции (Bourdieu): платная система усиливает передаваемые культурные и социальные капиталы (нормы, связи), что закрепляет элиту и ограничивает мобильность.
- Социальная замыкание/элитизм: платные школы создают механизмы входного отбора (финансовые, сетевые), формируя закрытые траектории к лучшим вузам и профессиям.
- Неравенство возможностей и неравенство результатов: платность увеличит вариацию качества обучения и ресурсов между школами, что усиливает образовательные разрывы.
- Побочные эффекты: сегрегация по классам/кварталам, рост частных расходов на образование, «инфляция» требований к сертификатам (credential inflation).
Ожидаемые долгосрочные последствия
- Снижение экономической и образовательной мобильности (больше интергенерационной передачи статуса).
- Увеличение образовательного разрыва по доходам и по культурному капиталу, устойчивые различия в академических достижениях.
- Повышенная школьная и территориальная сегрегация; формирование двухтрековой системы (публичный низкобюджетный vs платный привилегированный).
- Рост частного образования и домашних расходов; возможный рост неравенства доходов (высокая отдача от образования платных школ).
- Долгосрочные политические и социальные риски: снижение доверия к государству, протесты, популизм.
Какие эмпирические индикаторы следует отслеживать (и как их читать)
1. Доступ и охват
- Доля учащихся в платных школах по квинтилям дохода: отслеживать изменение доли низко/высоко доходных семей в платных школах.
- Переходные/отчисляемые показатели: поступления/выбывания по типам школ.
2. Академические результаты и разрывы
- Средние результаты стандартизированных тестов раздельно по SES (доход, образование родителей).
- Разрыв между 10-м и 90-м перцентилем по результатам; динамика «achievement gap».
3. Сегрегация школ
- Индекс дизсимиляции/сегрегации: например
D=12∑i∣aiA−biB∣, D=\tfrac{1}{2}\sum_i\left|\frac{a_i}{A}-\frac{b_i}{B}\right|,
D=21 i∑ Aai −Bbi , где $a_i$ = число учащихся низкого SES в школе $i$, $A$ — всего низкого SES; $b_i,B$ — для высокого SES. Рост $D$ = больше сегрегации.
- Индексы экспозиции/изоляции (процент однородного окружения).
4. Финансовые параметры
- Частные расходы домохозяйств на образование по квинтилям.
- Соотношение частных/публичных трат на ученика по школам.
- Изменение класса активов/вложений школ (педагогический персонал, инфраструктура).
5. Межпоколенная мобильность
- Межпоколенная эластичность доходов (IGE): оценка коэффициента $\beta$ в регрессии
$$\ln Y_{child}=\alpha +\beta \ln Y_{parent}+\epsilon .$$ Рост $\beta$ = меньшая мобильность.
- Абсолютная мобильность: доля детей с доходом выше родителей по когорте.
6. Вознаграждение образования
- Разница в заработках выпускников платных vs публичных школ (регистрировать премию/прибыльность).
- Изменение отдачи от дополнительного уровня образования по SES.
7. Доступ в высшее образование и элитные профессии
- Доля выпускников платных/гос. школ в лучших вузах и в высокостатусных профессиях.
- Коэффициенты трансферов и стипендий.
8. Социальные капиталы/сети
- Метрики сетевой привилегированности (доступ к стажировкам, менторству) по типу школы.
9. Неравенство в обществе
- Gini, доля 1% и верхних декилей; связь с образовательными сдвигами. Можно считать Gini как
$$G=\frac{{\sum }_i{\sum }_j|x_i-x_j|}{2n^2\bar{x}}.$$
Как измерять и дизайн оценки
- Когортный административный реестр (связка школа — семья — доходы) даст лучшую картину.
- Квази-эксперименты: diff‑in‑diff на уровне районов/школ (с обработкой совпадающих трендов) или регрессия дискретного переключения.
- Контроль за селекцией: стратификация по предполученным результатам и родительским характеристикам.
- Отслеживать временную динамику: краткосрочные (1–5 лет) — записи и расходы; среднесрок (5–15) — экзамены, переходы; долгосрочно (15–30) — IGE, доходы, профессии.
Краткая рекомендация для мониторинга: регулярно публиковать разбивки всех ключевых показателей по SES/местности/типу школы, строить тренды по когорте и рассчитывать IGE и индексы сегрегации не реже чем каждые $3$–$5$ лет.