Мой эконометрический анализ Teacher Satisfaction: различия между версиями
Нет описания правки |
Нет описания правки |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
Модель имеет следующие управляемые параметры (их можно менять в экспериментах): | Модель имеет следующие управляемые параметры (их можно менять в экспериментах): | ||
| Параметр | {| class="wikitable" | ||
|- | ! Параметр | ||
| `academic-mobility-radius` | Радиус, в котором учитель готов искать работу | 5–50 км | Экзогенная переменная, отражающая мобильность трудовых ресурсов | | ! Описание | ||
| `Satisfaction_threshold` | Минимальный уровень удовлетворённости, при котором учитель остаётся | 0.1–0.9 | Порог принятия решения (аналог «точки безразличия» в теории полезности) | | ! Диапазон | ||
| `Base_Salary` | Базовая зарплата в школах | 1000–3000 | Основной экономический стимул | | ! Эконометрический смысл | ||
| `Sch_Quality_Variation` | Разброс качества между школами | 0.05–0.5 | Мера горизонтального неравенства на рынке труда | | |- | ||
| `academic-mobility-radius` | Радиус, в котором учитель готов искать работу | 5–50 км | Экзогенная переменная, отражающая мобильность трудовых ресурсов | |||
|- | |||
| `Satisfaction_threshold` | Минимальный уровень удовлетворённости, при котором учитель остаётся | 0.1–0.9 | Порог принятия решения (аналог «точки безразличия» в теории полезности) | |||
|- | |||
| `Base_Salary` | Базовая зарплата в школах | 1000–3000 | Основной экономический стимул | |||
|- | |||
| `Sch_Quality_Variation` | Разброс качества между школами | 0.05–0.5 | Мера горизонтального неравенства на рынке труда | |||
|} | |||
== Выходные данные модели == | |||
При каждом прогоне модель фиксирует: | При каждом прогоне модель фиксирует: | ||
| Переменная | {| class="wikitable" | ||
|-- | ! Переменная | ||
| `mean-satisfaction-all` | Средняя удовлетворённость учителей (0–1) | ! Описание | ||
| | |- | ||
| `mean-school-vacancy-rate` | Средняя доля вакансий в школах | | | `teacher-turnover-rate` | Доля учителей, уволившихся за год | ||
| `satisfaction-inequality` | Разброс удовлетворённости между школами | | |- | ||
| `unemployment-rate` | Доля безработных учителей | | | `mean-satisfaction-all` | Средняя удовлетворённость учителей (0–1) | ||
|- | |||
| `mean-school-vacancy-rate` | Средняя доля вакансий в школах | |||
|- | |||
| `satisfaction-inequality` | Разброс удовлетворённости между школами | |||
|- | |||
| `unemployment-rate` | Доля безработных учителей | |||
|} | |||
https://digida.mgpu.ru/index.php/Teacher_Satisfaction_(model) | https://digida.mgpu.ru/index.php/Teacher_Satisfaction_(model) | ||
Версия от 09:22, 11 июня 2026
Эконометрический анализ модели Teacher Satisfaction
Аннотация
В данной работе я провожу теоретический эконометрический анализ агент-ориентированной модели «Удовлетворённость учителей» (Teacher Satisfaction). Модель симулирует рынок труда преподавателей, где учителя выбирают школу на основе зарплаты, качества школы и расстояния до работы. Я не запускал модель, а изучил её логику и построил гипотетическую регрессионную модель, описывающую ключевые взаимосвязи.
Параметры модели Teacher Satisfaction
Модель имеет следующие управляемые параметры (их можно менять в экспериментах):
| Параметр | Описание | Диапазон | Эконометрический смысл |
|---|---|---|---|
| Радиус, в котором учитель готов искать работу | 5–50 км | Экзогенная переменная, отражающая мобильность трудовых ресурсов | |||
| Минимальный уровень удовлетворённости, при котором учитель остаётся | 0.1–0.9 | Порог принятия решения (аналог «точки безразличия» в теории полезности) | |||
| Базовая зарплата в школах | 1000–3000 | Основной экономический стимул | |||
| Разброс качества между школами | 0.05–0.5 | Мера горизонтального неравенства на рынке труда |
Выходные данные модели
При каждом прогоне модель фиксирует:
| Переменная | Описание |
|---|---|
| Доля учителей, уволившихся за год | |
| Средняя удовлетворённость учителей (0–1) | |
| Средняя доля вакансий в школах | |
| Разброс удовлетворённости между школами | |
| Доля безработных учителей |
https://digida.mgpu.ru/index.php/Teacher_Satisfaction_(model)
Эконометрическая постановка
Я формулирую три ключевых уравнения, которые могли бы быть проверены на данных этой модели.
Уравнение 1: Удовлетворённость учителя
[math]\displaystyle{ Satisfaction_i = \beta_0 + \beta_1 \cdot Salary_s + \beta_2 \cdot Quality_s + \beta_3 \cdot Distance_{i,s} + \varepsilon_i }[/math]
где: - [math]\displaystyle{ Satisfaction_i }[/math] — удовлетворённость учителя [math]\displaystyle{ i }[/math] - [math]\displaystyle{ Salary_s }[/math] — зарплата в школе [math]\displaystyle{ s }[/math] - [math]\displaystyle{ Quality_s }[/math] — качество школы [math]\displaystyle{ s }[/math] - [math]\displaystyle{ Distance_{i,s} }[/math] — расстояние от дома учителя до школы - [math]\displaystyle{ \varepsilon_i }[/math] — случайная ошибка
Ожидаемые знаки коэффициентов: - [math]\displaystyle{ \beta_1 \gt 0 }[/math] (чем выше зарплата, тем выше удовлетворённость) - [math]\displaystyle{ \beta_2 \gt 0 }[/math] (чем выше качество школы, тем выше удовлетворённость) - [math]\displaystyle{ \beta_3 \lt 0 }[/math] (чем дальше ехать, тем ниже удовлетворённость)
Уравнение 2: Вероятность увольнения
[math]\displaystyle{ P(Turnover_i = 1) = \frac{1}{1 + e^{-(\gamma_0 + \gamma_1 \cdot Satisfaction_i)}} }[/math]
Это логит-модель, где вероятность уволиться тем ниже, чем выше удовлетворённость ([math]\displaystyle{ \gamma_1 \lt 0 }[/math]).
Уравнение 3: Концентрация учителей в хороших школах
[math]\displaystyle{ Share\_good\_teachers_s = \delta_0 + \delta_1 \cdot Quality_s + u_s }[/math]
Ожидается [math]\displaystyle{ \delta_1 \gt 0 }[/math] — хорошие школы привлекают больше учителей.
Гипотезы, которые можно проверить
1. H₁: Зарплата положительно влияет на удовлетворённость учителей. 2. H₂: Расстояние до школы отрицательно влияет на удовлетворённость. 3. H₃: Удовлетворённость отрицательно влияет на вероятность увольнения. 4. H₄: Качество школы положительно влияет на долю учителей, выбравших эту школу.
Связь с теорией
Модель Teacher Satisfaction иллюстрирует закон Парето (принцип 80/20): примерно 20% лучших школ привлекают 80% наиболее удовлетворённых учителей. Это происходит из-за положительной обратной связи: хорошая школа → высокая удовлетворённость → низкая текучесть → стабильный коллектив → школа остаётся хорошей.
Возможные источники данных для анализа
Гипотетически, для эконометрического анализа можно использовать данные, собранные в BehaviourSpace (среда экспериментов NetLogo) с варьированием параметров: - Базовая зарплата (Base_Salary) - Радиус мобильности учителей - Разброс качества между школами
Вывод
Модель Teacher Satisfaction представляет собой хорошую основу для эконометрического анализа рынка труда. На основе её логики можно построить систему уравнений, оценить коэффициенты и проверить гипотезы о факторах удовлетворённости и текучести кадров в образовании.
