Кратко: даю возможные интерпретации наблюдаемого эффекта и набор критериев/методов для всесторонней оценки политики.
Интерпретации (возможные, не взаимоисключающие):
1. Субъективный сигнал vs объективные навыки — студенты действительно улучшили академические результаты, но работодатели воспринимают диплом как менее информативный или считают, что навыков практической работы стало меньше.
2. Селекция и контрфактика — в вузе изменилась когортика: средние показатели улучшились за счёт отбора/поддержки, но приток абитуриентов/альтернативных сетей работодателей ухудшил репутацию.
3. Институционные ресурсы — квоты увеличили нагрузку на преподавание/карьерные службы, снизив качество взаимодействия с работодателями.
4. Стигма и предвзятость — работодатели могут иметь предвзятое отношение к выпускникам из неблагополучных районов, независимо от их успеваемости.
5. Временные лаги — трудоустройство и репутация реагируют медленнее, чем академические метрики; эффект на рынок труда может появиться позже.
6. Игровые эффекты/фальсификации — рост успеваемости может отражать grade inflation, повышенные курсовые оценки или изменение экзаменов, а не реальные знания.
Критерии оценки эффективности политики (что измерять и как интерпретировать)
1. Академические результаты:
- изменение средней успеваемости: $\Delta \bar{G}={\bar{G}}_{t=5}-{\bar{G}}_{t=0}$.
- изменения распределения (медиана, доля с отличием): сравнить квантили до/после.
- устойчивость прогресса: ретеншн $\Delta r=r_{t=5}-r_{t=0}$, выпускной коэффициент $g$.
2. Трудовые результаты (ключевые для репутации):
- долгосрочная занятость выпускников через $\tau$ лет: $e(\tau )=\mathrm{Pr}(\text{занят через}\tau )$. Сравнить $e_{treated}$ vs $e_{baseline}$.
- средняя стартовая зарплата: $\bar{w}$. Измерять медиану и распределение по отраслям.
- качество трудоустройства (job–match, позиции по специальности, продвижение) — доля релевантных рабочих мест.
3. Репутация работодателей:
- индекс удовлетворённости работодателя $s$ (анкетирование): $\Delta s$.
- доля работодателей, готовых нанимать выпускников в будущем.
4. Социальная эффективность и равенство:
- прирост межпоколенной мобильности: сравнить доход/статус выпускников с родителями.
- справедливость распределения: доля малообеспеченных студентов среди выпускников, получивших престижные позиции.
5. Финансово-институционные критерии:
- стоимость политики на студента $C$ и социальный доход/бенефит $B$. Сравнить рентабельность: $ROI=\frac{B-C}{C}$.
- влияние на набор абитуриентов и пожертвования/финансирование (репутационные финансовые эффекты).
Методы для установки причинно-следственных связей и диагностики
- Квазиэксперименты: разность в разностях (DiD): $\Delta =(Y_1^{treat}-Y_0^{treat})-(Y_1^{ctrl}-Y_0^{ctrl})$.
- Регрессионный дисконтинуитет, если квоты имели пороговое правило.
- Подбор по склонности (PSM) и инструментальные переменные для устранения селекции.
- Анализ субгрупп (по факультетам, по предварительному уровню подготовки) и длинные панельные данные.
- Эксперименты с работадателями: слепые резюме/внедрение контрольных тестов навыков (vignette studies) для проверки предвзятости.
Практические пороговые критерии (примерно):
- Политика считается эффективной, если через $5$ лет: $\Delta \bar{G}>0$ и одновременно не наблюдается значимого падения трудоустройства/заработка (т.е. $|\Delta e|$ и $|\Delta \bar{w}|$ не значимы на выбранном уровне риска).
- Если репутация падает, но трудовые результаты не ухудшились, оценить и исправить проблему сигнала (карьерные сервисы, стажировки, сертификация), а не отменять политику.
- Если улучшение успеваемости сопровождается падением трудовых показателей — пересмотреть качество подготовки и распределение ресурсов.
Рекомендуемые данные для сбора
- индивид.панель: GPA, кредиты, курсы, стажировки, участие в практиках, демография;
- трудовые исходы через $1,3,5$ лет (занятость, зарплата, отрасль);
- опросы работодателей и контрольные тесты навыков;
- финансовые и ресурсные показатели вуза.
Короткий вывод: оценивать нужно многомерно — академика, рынок труда, репутацию и равенство — используя причинно-следственные методы. Если академика растёт, а рынок падает, первоочередно диагностировать проблемы сигнала/предвзятости/качества практических навыков и корректировать поддержку, а не автоматически отменять квоты.