Human development level as a modifier of education efficiency

• Autorzy: Polcyn J.

Identyfikatory

DOI

10.2478/manment-2018-0030

Warianty tytułu

PL

Poziom rozwoju społecznego jako czynnik modyfikujący efektywność edukacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The aim of the study was to demonstrate the connection between education efficiency level and human development level. It was assumed that there is a connection between the value of Local Human Development Index (LHDI) and education efficiency established by means of the data envelopment analysis (DEA). The analysis covered data regarding 60 counties, recorded in 2013-2015. 30 counties with the highest Local Human Development Index (LHDI) and 30 counties with the lowest LHDI value were selected. The counties were selected based on a 2010 ranking of counties ordered according to LHDI values, published as a part of the National Report on Human Development. An additional analysis was conducted to evaluate the connection between Education Efficiency Index and the Wealth Index, Health Index and Education Index. The data on the counties used for the analyses was obtained from the Local Data Bank kept by the Main Statistical Office of Poland (GUS) and the Education Research Institute (IBE) of the Ministry of National Education. The efficiency analysis based on DEA-CRS was conducted with DEAFrontier software. The final stage of the analyses involved an ANOVA unidimensional analysis of variance for multiple factors, with emphasis on contrast analysis (simple contrast). The quality predictor applied in those analyses was the class of Efficiency Index. The analyses demonstrate that the highest Education Efficiency Index has been recorded in the counties that have the highest values of analysed variables characteristic of the largest counties. The identified dependency is also associated with the highest value of Local Human Development Index and the measures that make up LHDI.

PL

Celem pracy było wykazanie związku pomiędzy poziomem efektywności edukacji a poziomem rozwoju społecznego. Przyjęto hipotezę, że występuje związek pomiędzy wartością LHDI a efektywnością edukacji wyznaczoną metodą DEA. Analizie poddano dane charakteryzujące 60 powiatów w latach 2013-2015. Z całej zbiorowości powiatów wybrano 30 powiatów o najwyższej i taką samą liczbę powiatów o najniższej wartości lokalnego wskaźnika rozwoju społecznego (LHDI). Przyjęto ranking powiatów według LHDI dla 2010 roku opublikowany w Krajowym Raporcie o Rozwoju Społecznym. Dodatkowej analizie poddano związek wskaźnika efektywności edukacji z wskaźnikiem zamożności, wskaźnikiem zdrowia oraz wskaźnikiem edukacji. Dane opisujące charakterystyczne wielkości powiatów w obrębie prowadzonych analiz pozyskano z Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego oraz Instytutu Badań Edukacyjnych Ministerstwa Edukacji Narodowej. Analizę efektywności metodą DEA-CRS przeprowadzono przy pomocy oprogramowania DEAFrontier. Ostatnim etapem prowadzonych analiz było przeprowadzenie jednowymiarowej i wieloczynnikowej analizy wariancji metodą ANOVA ze szczególnym zwróceniem uwagi na analizę kontrastów (kontrast prosty). Predyktorem jakościowym w tych analizach były klasy wskaźnika efektywności. Przeprowadzone analizy wykazały, że najwyższym wskaźnikiem efektywności edukacji wykazywały się powiaty o najwyższych wartościach analizowanych zmiennych charakterystycznych dla największych powiatów. Wykazana zależność jest też związana z największą wartością lokalnego wskaźnika rozwoju społecznego oraz mierników wchodzących w skład LHDI.

Słowa kluczowe

EN

human development; quality of education; effectiveness of education

PL

rozwój społeczny; efektywność edukacji; ANOVA

• Wydawca: University of Zielona Góra, Faculty of Economics and Management
• Czasopismo: Management
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 22, no. 2
• Strony: 171--186
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., tab.

Twórcy

autor

Polcyn J.

• Stanisław Staszic University of Applied Sciences in Piła, Poland

Bibliografia

• 1. Arak P., Ivanov A., Peleah M., Płoszaj A., Rakocy K., Rok J., Wyszkowski K. (2012), Krajowy Raport o Rozwoju Społecznym Polska 2012. Rozwój regionalny i lokalny, Warszawa: Biuro Projektowe UNDP w Polsce.
• 2. Babcock P., Betts J. R. (2009), Reduced-class distinctions: Effort, ability, and the education production function, “Journal of Urban Economics”, No 65, pp. 314-322, DOI: 10.1016/j.jue.2009.02.001.
• 3. Badr M., Morrissey O., Appleton S. (2003), Determinants of Educational Attainment in MENA, “Credit Research Paper”, No. 12, pp. 1-38.
• 4. Barro R., Lee J. W. (2001), Schooling Quality in a Cross-Section of Countries, “Economica”, Vol. 68, No. 272, pp. 465-488, DOI: 10.1111/1468-0335.d01-12.
• 5. Battese G. E., Coelli T. J. (1995), A Model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production for panel data, “Empirical Economics”, No. 24, pp. 325-332, DOI: 10.1007/BF01205442.
• 6. Bourdieu P., Passeron J. C. (2006), Reprodukcja. Elementy teorii systemu nauczania, Wydawnictwo Naukowe PWN.
• 7. Czyżewski B., Brelik A. (2016), Modelowanie społeczno-ekonomicznych determinant jakości edukacji, “Zeszyty Naukowe WSES w Ostrołęce”, No. 20, pp. 93-104.
• 8. Glewwe P. (2002), Schools and Skils in Developing Countries: Education Policies and Socioecnomic Outcomes, “Journal of Economic Literature”, No. 40, pp.436-482.
• 9. Glewwe P., Kremer M. (2005), Schools, Teachers, and Education Outcomes in Developing Countries, Harvard, Working Papers Center for International Development at Harvard University.
• 10. Jabłoński Ł. (2011), Kapitał ludzki w wybranych modelach wzrostu gospodarczego, “Gospodarka Narodowa”, No. 1-2, pp. 81-103.
• 11. Jakubowski M. (2007), Metody szacowania edukacyjnej wartości dodanej, [in:] Dolata R. (ed.), Edukacyjna wartość dodana jako metoda oceny efektywności nauczania, Warszawa: Centralna Komisja Egzaminacyjna.
• 12. Klump R., Cabrera C. A. M. (2007), Education and Pro-Poor Growth, Frankfurt am Main, KfW Bankengruppe, Group communications.
• 13. Krueger A. B. (2003), Economic considerations and class size, “Economic Journal”, No. 113, pp. 34-63.
• 14. Smith A. (1998), An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, Washington, D.C.: Regnery.
• 15. Stanisz A. (2007), Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Kraków, StatSoft Polska.
• 16. Turczak A. (2012), Inwestowanie w badania i rozwój istotnym czynnikiem wzrostu Produktu Krajowego Brutto (pp. 113-132), [in:] Kunasz M. (eds.), Wybrane aspekty kształtowania kapitału ludzkiego w organizacji i społeczeństwie, Szczecin: Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Uniwersytetu Szczecińskiego.
• 17. Turczak A., Zwiech P. (2014), Variability of household disposable income per capita by types of residence in Poland, “STATISTICS IN TRANSITION new series”, Vol. 15, no. 4, pp. 573-590.
• 18. Walukiewicz S. (2009), Kapitał ludzki i społeczny jako przedmiot badań pedagogicznych, [in:] Niemierko B., Szmigiel M. K. (eds.), Badania międzynarodowe i wzory zagraniczne w diagnostyce edukacyjnej, Kielce: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Edukacyjnej.
• 19. Woessmann L. (2005), Educational production in Europe, “Economic Policy”, no. 20, pp. 445-504, DOI: 10.1111/j.1468-0327.2005.00144.x.