Nierówności a wyniki badania umiejętności uczniów PISA 2018: porównanie międzykrajowe

Autor

DOI:

https://doi.org/10.18778/1508-2008.24.27

Słowa kluczowe:

edukacja, wskaźnik nierówności płci, indeks Giniego, nierówności, PISA

Abstrakt

Celem tego artykułu było zbadanie związku między wynikami badania PISA przeprowadzonego w poszczególnych krajach w 2018 r. a zestawem wskaźników związanych z nierównościami społeczno-ekonomicznymi, takimi jak indeks Giniego, wskaźnik rozwoju społecznego czy wskaźnik nierówności płci, oraz ze zmiennymi czysto ekonomicznymi, takimi jak PKB per capita i wydatki rządowe na edukację. Badaniem objęto 70 krajów, w tym 37 krajów OECD i 33 kraje spoza OECD. Metody badawcze obejmowały wielowymiarowe modele regresji liniowej, grupowanie k‑średnich i grupowanie hierarchiczne. Wyniki przeprowadzonej analizy wykazały, że wskaźnik Giniego był statystycznie nieistotny, co wskazuje, że nierówności dochodowe miały niewielki wpływ na wyniki uczniów w badaniu PISA. Z drugiej strony, wskaźnik nierówności płci był jedyną najbardziej istotną statystycznie zmienną objaśniającą zarówno dla krajów OECD, jak i spoza OECD. Dlatego nasza rekomendacja dla decydentów jest prosta: należy zwiększyć wyniki uczniów w badaniu PISA, a tym samym osiągnąć poprawę w obszarze kapitału ludzkiego i konkurencyjności krajów, oraz skupić się na zmniejszaniu nierówności płci i związanej z tym utraty osiągnięć edukacyjnych wynikających z nierówności płci.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Afonso, A., Aubyn, M.S. (2005), Non-parametric Approaches to Education and Health Expenditure Efficiency in the OECD, “Journal of Applied Economics”, 8 (2), pp. 227–246, https://doi.org/10.1080/15140326.2005.12040626
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/15140326.2005.12040626

Afonso, A., Aubyn, M.S. (2006), Cross-country efficiency of secondary education provision: a semi-parametric analysis with non‑discretionary inputs, “Economic Modeling”, 23 (3), pp. 476–491, https://doi.org/10.1016/j.econmod.2006.02.003
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2006.02.003

Agasisti, T. (2014), The Efficiency of Public Spending on Education: an empirical comparison of EU countries, “European Journal of Education”, 49 (4), pp. 543–557, https://doi.org/10.1111/ejed.12069
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1111/ejed.12069

Aristovnik, A., Obadic, A. (2014), Measuring relative efficiency of secondary education in selected EU and OECD countries: the case of Slovenia and Croatia, “Technological and Economic Development of Economy”, 20 (3), pp. 419–433, https://doi.org/10.3846/20294913.2014.880085
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.3846/20294913.2014.880085

Aubyn, M.S., Pina, Á., Garcia, F., Pais, J. (2009), Study on the efficiency and effectiveness of public spending on tertiary education, “Economics Papers”, No. 390, European Committee, Brussels, https://doi.org/10.2765/30348
Google Scholar

Clements, B. (2002), How efficient is education spending in Europe?, “European Review of Economics and Finance”, 1 (1), pp. 3–26.
Google Scholar

DiCorrado, E., Kelly, K., Wright, M. (2015), The Relationship Between Mathematical Performance and GDP per Capita, https://smartech.gatech.edu/bitstream/handle/1853/54222/the_relationship_between_mathematical_performance_and_gdp_per_capita_1.bk-2.pdf (accessed: 10.02.2020).
Google Scholar

Duru-Bellat, M., Suchaut, B. (2005), Organisation and Context, Efficiency and Equity of Educational Systems: What PISA Tells Us, “European Educational Research Journal”, 4 (3), pp. 181–194, https://doi.org/10.2304/eerj.2005.4.3.3
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.2304/eerj.2005.4.3.3

Flores, I. (2017), Modelling efficiency in education: how are European countries spending their budgets and what relation between money and performance, “Sociologia, Problemas e Práticas”, 83, pp. 157–170, https://doi.org/10.7458/SPP2017836496
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.7458/SPP2017836496

French, J.J., French, A., Li, W.-X. (2015), The relationship among cultural dimensions, education expenditure, and PISA performance, “International Journal of Educational Development”, 42, pp. 25–34, https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2015.02.010
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2015.02.010

Gini, C. (1921), Measurement of Inequality of Incomes, “The Economic Journal”, 31 (121), pp. 124–126, https://doi.org/10.2307/2223319
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.2307/2223319

Hanushek, E.A. (1986), The economics of schooling: production and efficiency in the public schools, “Journal of Economic Literature”, 24 (3), pp. 1141–1178.
Google Scholar

Hanushek, E.A., Woessmann, L. (2011), The economics of international differences in educational achievement, [in:] E.A. Hanushek, S. Machin, L. Woessmann (eds.), Handbook of the Economics of Education, 3, North Holland, Amsterdam, pp. 89–200, https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53429-3.00002-8
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53429-3.00002-8

Kennedy, P. (2003), A Guide to Econometrics, 5th edition, MIT Press, Cambridge.
Google Scholar

Lockheed, M., Hanushek, E.A. (1994), Concepts of educational efficiency and effectiveness, “Human Resources Development and Operations Policy Working Papers”, No. HRO 24, World Bank, Washington.
Google Scholar

MacKay, D. (2003), An Example Inference Task: Clustering, [in:] D. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 284–292.
Google Scholar

Mazurek, J., Mielcová, E. (2019), On the relationship between selected socio-economic indicators and student performances in the PISA 2015 study, “E+M”, 22 (2), pp. 22–39, https://doi.org/10.15240/tul/001/2019-2-002
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.15240/tul/001/2019-2-002

Miningou, E.W. (2019), Quality Education and the Efficiency of Public Expenditure: A Cross-Country Comparative Analysis, “Policy Research Working Paper”, 9077, pp. 1–22, https://doi.org/10.1596/1813-9450-9077
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-9077

Nicoletti, C., Rabe, B. (2012), The effect of school resources on test scores in England, “Research Paper: Institute for Economic and Social Research”, https://www.iser.essex.ac.uk/publications/working-papers/iser/2012-13.pdf (accessed: 19.12.2019).
Google Scholar

Nielsen, F. (2016), Hierarchical Clustering, [in:] F. Nielsen, Introduction to HPC with MPI for Data Science, Springer, Cham, pp. 195–211.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-21903-5_8

O’Brien, R.M. (2007), A Caution Regarding Rules of Thumb for Variance Inflation Factors, “Quality and Quantity”, 41, pp. 673–690, https://doi.org/10.1007/s11135-006-9018-6
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-006-9018-6

OECD (2019), PISA 2018 Results. Combined executive summaries. Volume I , II & III, https://www.oecd.org/pisa/Combined_Executive_Summaries_PISA_2018.pdf (accessed: 12.02.2020).
Google Scholar

Rosling, H., Rosling Ronnlund, A., Rosling, O. (2018), Factfulness: Reasons We’re Wrong About the World – and Why Things Are Better Than You Think, Flatiron Books, New York.
Google Scholar

United Nations Development Programme (2013), Technical notes, http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr_2013_en_technotes.pdf (accessed: 10.02.2020).
Google Scholar

United Nations Development Programme (2020), http://hdr.undp.org/en/2020-report (accessed: 10.02.2020).
Google Scholar

Wolff, E.N. (2015), Educational expenditures and student performance among OECD countries, “Structural Change and Economic Dynamics”, 33, pp. 37–57, https://doi.org/10.1016/j.strueco.2015.02.003
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2015.02.003

World Bank (2020), World Bank Open Data, https://data.worldbank.org/ (accessed: 11.02.2020).
Google Scholar

Yorulmaz, Y.I., Colak, I., Ekinci, C.E. (2017), An evaluation of PISA 2015 achievements of OECD countries within income distribution and education expenditures, “Turkish Journal of Education”, 6 (4), pp. 169–185, https://doi.org/10.19128/turje.329755
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.19128/turje.329755

Opublikowane

2021-09-21

Jak cytować

Mazurek, J., Fernández García, C., & Pérez Rico, C. (2021). Nierówności a wyniki badania umiejętności uczniów PISA 2018: porównanie międzykrajowe. Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe, 24(3), 163–183. https://doi.org/10.18778/1508-2008.24.27

Numer

Dział

Artykuły