What Affects The Ability To Accumulate The Best Applicants By Russian Universities? The Application Of Quantile Regression Model

• Authors: Edyta Łaszkiewicz , Stepan Zemstov , Vera Barinova

Title variants

Jakie czynniki decydują o zdolnościach do pozyskiwania najlepszych studentów przez rosyjskie uczelnie wyższe? Aplikacja modelu regresji kwantylowej

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The aim of this paper is to evaluate which university’s characteristics have the greatest impact on the competitiveness of universities in their ability to attract better students in Russia. We examined the impact of three groups of factors,related to teaching, research and entrepreneurial activities of universities. The quantile regression model was applied for the subsample of public and private higher education institutions localized in Russia. The results prove that not only traditional, teaching-related factors affect the attractiveness of the universities. We found that the research quality and entrepreneurial experience both increase the ability to accumulate the best applicants by Russian universities. However, the synergy between training, research and business activities is not always achieved. The importance of science and business-oriented activities varies between public and private institutions. According to the results from the quantile regression the importance of the certain factors differs between the quantiles of the dependent variable distribution. Our findings might be useful for the governmental authorities during the universities’ assessment as well as for the higher education institutions themselves – in order to define their strategic development and attract better students.

PL

Celem artykułu jest identyfikacja czynników, determinujących konkurencyjność uczelni wyższych w zakresie pozyskiwania najlepszych studentów. Główna uwaga położona została na weryfikacji trzech grup czynników –związanych z procesem kształcenia, reprezentujących jakość badań naukowych oraz wskazujących na powiązania biznesowe uczelni. W badaniu wykorzystano model regresji kwantylowej, którego parametry oszacowano oddzielnie na próbie publicznych i prywatnych szkół wyższych, zlokalizowanych w Rosji.| Uzyskane wyniki wskazują, że nie tylko tradycyjne czynniki, związane z procesem kształcenia, wpływają na atrakcyjność edukacyjną szkół wyższych. Istotny wpływ na zdolność do akumulacji najlepszych studentów ma jakość prowadzonych badań naukowych i powiązania uczelni z biznesem. Należy przy tym zauważyć, że osiągnięcie efektu synergii między działalnością naukową, edukacyjną i biznesową szkół wyższych nie jest łatwe i nie zawsze się udaje. Siła z jaką wspomniane czynniki determinują atrakcyjność edukacyjną różni się w zależności od typu uczelni (prywatna lub publiczna) oraz jest funkcją aktualnego potencjału jednostki. Zawarte w pracy spostrzeżenia mogą być potencjalnie wykorzystane przez szkoły wyższe oraz władze w procesie ewaluacji orientacji strategicznej uczelni oraz do sformułowania rekomendacji w zakresie działań sprzyjających poprawie atrakcyjności szkół wyższych w oczach przyszłych studentów.

Keywords

EN

higher education institution; universities’ competitiveness; Russian education system; students; quantile regression

PL

instytucje szkolnictwa wyższego; system edukacji w Rosji; konkurencyjność; instytucje szkolnictwa wyższego; system edukacji w Rosji; konkurencyjność

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
• Year: 2016
• Volume: 19
• Issue: 5
• Pages: 81-98

Dates

published

2017-03-30

Contributors

author

Edyta Łaszkiewicz

• University of Lodz,Faculty of Economics and Sociology, Department of Spatial Econometrics

author

Stepan Zemstov

• Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

author

Vera Barinova

References

• Brew A. (2010), Imperatives and challenges in integrating teaching and research, ‘Higher Education Research & Development’, 29(2), 139–150.
• Buela-Casal G., Gutiérrez-Martínez O., Bermúdez-Sánchez M.P., Vadillo-Muñoz O. (2007), Comparative study of international academic rankings of universities, ‘Scientometrics’, 71(3), 349–365.
• Denisova-Schmidt E., Leontyeva E. (2014), The Unified State Exam in Russia: Problems and Perspectives, ‘International Higher Education’, (76), 22–23.
• Elken M., Wollscheid S. (2016), The relationship between research and education: typologies and indicators. A literature review, Nordic Institute for Studies in Innovation, Research and Education.
• Etzkowitz H. (1998), The norms of entrepreneurial science: cognitive effects of the new university–industry linkages, ‘Research policy’, 27(8), 823–833.
• European Commission (2012), Higher Education in Russian Federation, available at: http://eacea.ec.europa.eu [access date: 20.07.2016].
• Hacker A., Dreifus C. (2010), Higher education?, New York: St Martin’s Press.
• Jenkins A. (2004), A guide to the research evidence on teaching-research relations, York: Higher Education Academy.
• Koenker R, Basset G. (1978), Regression quantiles, ‘Econometrica’, 46(1), 33–50.
• Lee J.J., Rhoads R.A. (2004), Faculty entrepreneurialism and the challenge to undergraduate education at research universities, ‘Research in Higher Education’, 45(7), 739–760.
• Locke W., Cummings W.K., Fisher D. (Eds.). (2011), Changing governance and management in higher education: The perspectives of the academy (Vol. 2). Springer Science & Business Media.
• Mägi E., Beerkens M. (2015), Linking research and teaching: Are research-active staff members different teachers?, ‘Higher Education’, 1–18.
• Prince M.J., Felder R.M., Brent R. (2007), Does faculty research improve undergraduate teaching? An analysis of existing and potential synergies, ‘Journal of Engineering Education’, 96(4), 283–294.
• Smolentseva A. (2003), Challenges to the Russian academic profession, ‘Higher education’, 45(4), 391–424.
• Smolentseva A. (2015), Bridging the gap between higher and secondary education in Russia, ‘International Higher Education’, (19).
• Trzpiot G. (2011), Some tests for quantile regression models, ‘Acta Universitatis Lodziensis, Łódź, Folia Economica’, 255, 125–135.
• Trzpiot G. (2009), Estimation methods for quantile regression, ‘Economics Studies, Karol Adamiecki University of Economics in Katowice’.
• Zemtsov S., Eremkin V., Barinova V. (2015), Faktory vostrebovannosti vedushchikh vuzov Rossii [Factors of Attractiveness of the Leading Russian Universities Overview of Literature and Econometric Analysis of the Leading Universities]. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies. Moscow, 4, 201–233.

Identifiers

DOI

10.1515/cer-2016-0039