Фрикономика экономист-хулиган и журналист-сорвиголова исследуют скрытые причины всего на свете

втехникумы или школы при престижных университетах. Эти школьники показали значительно лучшие результаты — как по сравнению со своими же прежними результатами, так и по сравнению с ожиданиями. Таким образом, программа CPS по выбору школ действительно подготовила небольшой сегмент упорных школьников к дальнейшей удачной карьере, обеспечив их должными практическими навыками. Однако все остальные школьники вряд ли стали более толковыми вследствие школьной реформы.

Но неужели выбор школы действительно неважен?

Кэтой мысли не готов ни один уважающий себя родитель, даже не склонный к навязчивому контролю. Но подождите — исследование CPS измеряло данные только по старшеклассникам. Может быть, к этому времени жребий уже был брошен? «В старшие классы приходит огромное количество школьников, неготовых к упорной учебе, — не так давно заметил Ричард Миллз, чиновник из системы образования штата Нью-Йорк. — Огромное количество студентов, поступающих в колледж, обладают лишь базовыми навыками чтения, письма и счета. Мы должны исправлять проблемы, возникшие на предыдущих уровнях образования».

Ряд научных исследований подкрепил беспокойство Миллза. При сравнении уровня дохода чернокожих и белых взрослых (согласно расхожему мнению, чернокожие получают значительно меньше) ученые обнаружили, что разрыв практически идентичен разрыву

вотметках на уровне восьмого класса школы. Иными словами, различие уровня дохода между черными и белыми является следствием образовательного разрыва между ними, наличие которого было отмечено за много лет до этого. «Уменьшение разрыва в оценках между черными и белыми, — писал автор одного исследования, — помогло бы обеспечить расовое равенство значительно лучше, чем любая другая стратегия, даже имеющая сильную политическую поддержку».

Так откуда же берется разрыв в оценках между черными и белыми? За последние годы возник целый ряд теорий, объясняющих это явление. Исследователи говорят и о бедности, и о генетической предрасположенности, и о явлении «летнего отката» (считается, что черные быстрее забывают на каникулах усвоенный ранее материал), и о расовых предубеждениях в процессе тестирования, и об ощущениях конкретных учителей, и о нежелании чернокожих вести себя «как

белые». В работе под названием «Экономика поведения по стандартам белых» молодой гарвардский экономист Роланд Фрайер-младший отмечает, что черные студенты, «желающие заниматься некоторыми видами деятельности (например, образованием, балетом и т. д.), сталкиваются с огромными проблемами из-за того, что их могут посчитать “переметнувшимися к белым” или “продавшимися”. Подобное определение может привести к нежелательным последствиям — начиная от повсеместного отторжения человека и заканчивая избиениями и издевательствами». Фрайер цитирует воспоминания Карима Абдул-Джаббара*, носившего в детстве имя Лью Эльсиндор. Поступив

вчетвертый класс новой школы, мальчик обнаружил, что умеет читать лучше, чем семиклассники: «Когда это поняли все остальные дети, я превратился в мишень… Я впервые оказался вне своего дома,

вполностью негритянском окружении. Меня подвергали обструкции за любые действия, которые я прежде считал правильными. Я учился на пятерки, и меня за это ненавидели. Я говорил на правильном языке, и надо мной смеялись. Мне пришлось научиться новому языку для того, чтобы хоть как-то справляться с постоянными угрозами. Я был хорошо воспитан и был хорошим мальчиком — за это мне пришлось заплатить высокую цену».

Фрайер был одним из авторов работы под названием «Причины разрыва в оценках между черными и белыми учениками в течение первых двух лет обучения в школе». В этой работе впервые были проанализированы новые данные правительственного исследования, что помогло разобраться с причинами разрыва в оценках по существу. Не менее интересно, что эти данные позволили дать ответ на вопрос, интересующий всех родителей (как белых, так и черных): какие факторы влияют на результаты учебы ребенка в школе, а какие — нет.

В конце 1990-х годов Департамент образования США запустил широкомасштабный проект под названием Early Childhood Longitudinal Study (ECLS). Цель этого проекта заключалась в измерении прогресса

вучебе среди более чем 20 тысяч детей, начиная с детского сада и заканчивая пятым классом. Для исследования использовались данные по всей стране — это было сделано для того, чтобы адекватно отразить весь многообразный состав американских школьников.

* Карим Абдул-Джаббар — известный баскетболист, впоследствии киноактер, режиссер и писатель. — Прим. пер.

Врамках ECLS измерялись результаты учебы школьников и собиралась обычная для опросов информация по каждому участнику: раса, пол, состав семьи, социально-экономическое положение, образовательный уровень родителей и т. д. Однако исследование пошло значительно дальше. В ходе его проводились интервью с родителями школьников (а также учителями и представителями школьной администрации). В интервью им предлагалось дать ответы на значительное количество вопросов, носивших более личный характер, чем вопросы типичного интервью. Вопросы были примерно такими: шлепали ли вы детей, и если да, то как часто; ходите ли вы с детьми в музеи или библиотеки; как часто ваши дети смотрят телевизор.

Врезультате работы появился невероятно интересный набор данных, способный (при правильной работе с ним) рассказать потрясающие истории.

Для этого используется один из самых любимых инструментов экономистов: регрессионный анализ. Если вам кажется, что регрессионный анализ каким-то образом связан с лечением психиатрических заболеваний, то вы ошибаетесь. На самом деле это мощный (хотя и не всесильный) инструмент, использующий статистические техники для выявления не всегда заметной корреляции.

Корреляция — это всего лишь статистический термин, обозначающий движение двух переменных в одном направлении. Когда на улице идет снег, то чаще всего это сопровождается низкой температурой.

Вданном случае говорят о положительной, или прямой, корреляции. А отрицательной, или обратной, корреляцией обладают, к примеру, солнечный день и проливной дождь. Все довольно просто — но лишь до тех пор, пока мы работаем с двумя переменными. Когда же нам необходимо проанализировать связи между двумя сотнями переменных, дело представляется куда более сложным. Регрессионный анализ представляет собой инструмент, позволяющий экономистам обрабатывать огромные информационные массивы. В рамках этого метода все переменные (за исключением двух) условно считаются неизменными. Соответственно, мы можем сконцентрироваться на этих двух переменных и определить характер связи между ними.

Вусловиях идеального мира экономист мог бы провести эксперимент так же, как это делают биологи или физики: сформировать две выборки, проделать по отношению к ним какие-нибудь действия, а затем оценить получившийся результат. Однако у экономистов

крайне редко возникает такая роскошная возможность провести чистый эксперимент (вот почему мы считаем эксперимент со школьной жеребьевкой в Чикаго столь редкой удачей). Обычно в распоряжении экономиста имеется набор данных с огромным количеством переменных, иногда связанных между собой, а иногда нет. Экономист вынужден нырять в эту пучину данных для того, чтобы понять, какие из факторов действительно коррелируют между собой.

Что же касается данных ECLS, то задание с применением регрессионного анализа можно изобразить следующим образом: представим себе каждого из 20 тысяч школьников в виде набора электрических переключателей, расположенных на огромной панели. Каждый переключатель отображает ту или иную категорию данных, описывающих школьника: его оценки по математике или чтению в первом и третьем классах, уровень образования его матери, уровень дохода его отца, количество книг в доме, средний уровень достатка в районе его проживания и т. д.

Теперь исследователь может вычленить из этого сложного набора данных те или иные факторы. Он может сопоставить между собой всех детей со сходными характеристиками, то есть одинаково расположенные переключатели, а затем определить, по каким характеристикам они различаются между собой. Таким образом, он может изолировать реальное воздействие одного переключателя на всю приборную панель. Именно таким образом он может выявить степень влияния каждого переключателя.

Давайте предположим, что мы хотим получить с помощью данных ECLS ответ на фундаментальный вопрос о роли родителей и образования: влияет ли количество книг в доме на успеваемость ребенка в школе? Хотя с помощью регрессионного анализа невозможно получить ответ именно на такой вопрос, мы можем ответить на немного другой, а именно — насколько лучше учится школьник, в доме которого много книг. Разница между первым и вторым вопросом олицетворяет разницу между причинно-следственной связью (вопрос 1) и корреляцией (вопрос 2). Регрессионный анализ позволяет определить наличие корреляции, однако не может установить при- чинно-следственной связи. В целом существует несколько типов корреляции двух переменных. X может быть причиной Y; Y может быть причиной X; возможно также, что причиной возникновения и X и Y служит некий третий фактор. Сама по себе регрессия не может

сказать вам о том, идет ли снег из-за того, что на улице низкая температура, или оба этих события просто происходят одновременно.

Данные ECLS показывают, к примеру, что ребенок, живущий в доме с большим количеством книг, обычно получает более высокие оценки по сравнению с ребенком, в доме которого нет книг. Соответственно, между этими двумя факторами имеется корреляция,

иэто полезно знать. Однако высокие оценки в школе коррелируют

ис множеством других факторов. Если вы будете просто сравнивать две группы детей (различающихся между собой по количеству книг в доме), то такое сравнение не будет иметь особого смысла. Возможно, что количество книг в доме ребенка просто показывает, насколько много денег зарабатывают его родители. На самом деле нам необходимо оценить две группы детей, сходных между собой по всем параметрам (за исключением количества книг в доме),

иопределить, в какой степени этот единственный фактор влияет на школьные отметки.

Следует сказать, что регрессионный анализ является скорее искусством, а не наукой (и с этой точки зрения он имеет много общего с родительским трудом). Однако опытный исследователь вполне может использовать его для того, чтобы определить не только наличие или силу корреляции, но и наличие причинно-следственной связи.

Так что же могут сказать нам данные ECLS о результатах школьников? Несколько вещей. Первая связана с разрывом в оценках между белыми и чернокожими учениками.

Уже довольно давно было отмечено, что результаты чернокожих детей (даже еще до того, как они впервые появляются в школьном классе) оказываются ниже результатов их белых ровесников. Более того, результаты чернокожих детей постоянно оказывались ниже даже при контроле широкого набора переменных. (Контроль переменной, в сущности, означает исключение ее влияния. Отчасти это напоминает фору, которую дает сильный игрок более слабому перед началом матча. В случае научного исследования, такого как ECLS, исследователь должен контролировать любые сравнительные недостатки, которые могут иметься у любого отдельно взятого ученика, сравниваемого со «средним».) Однако новый набор данных помогает нам узнать еще одну историю. После того как контролю было подвергнуто несколько переменных, в том числе уровень дохода и образования родителей, а также возраст матери при рождении первенца

всемье, различие между оценками чернокожих и белых детей, начиная с возраста начала учебы в школе, практически исчезло.

Это заключение представляет интерес в двух аспектах. Во-первых, это означает, что чернокожие дети могут наверстать упущенное и догнать своих белых ровесников. Во-вторых, это дает основания предположить, что имеющийся разрыв может быть связан с рядом вполне определяемых факторов. Данные показывают, что черные дети учатся плохо в школе не из-за своего цвета кожи, а потому, что чаще всего являются выходцами из малообразованных и бедных семей. Стоит, однако, отметить, что два типичных ребенка — белый и черный, — имеющие одинаковое социально-экономическое происхождение, демонстрируют в детсадовском возрасте вполне сопоставимые результаты в математике и чтении.

Отличные новости, правда? Не торопитесь. Прежде всего стоит учесть следующее. Поскольку типичный чернокожий ребенок обычно воспитывается в малообразованной и бедной семье, то наличие разрыва все же весьма реально — в среднем черные дети получают куда более низкие отметки в школе. Хуже того, даже с учетом фактора дохода и образования родителей разрыв между черными и белыми детьми появляется уже на третий год их пребывания в школе. Уже к концу первого года обучения чернокожий ребенок учится хуже своего типичного белого ровесника. И этот разрыв продолжает увеличиваться и во втором, и в третьем классе.

Почему же это происходит? Ответить на этот вопрос довольно сложно. Возможно, дело заключается в том, что школа, в которую ходит типичный чернокожий ребенок, отличается от такой же школы, которую посещают белые дети, то есть типичный чернокожий ребенок ходит в школу, которая попросту… недостаточно хороша. Даже через пятьдесят лет после вынесения вердикта по делу «Браун против школьного совета Топека» многие американские школы фактически остаются сегрегированными. В ходе проекта ECLS изучено около тысячи школ, в каждой из которых отобрано по 20 детей. В 35 процентах этих школ в выборку не был включен ни один чернокожий ребенок. Типичный белый ребенок посещает (по данным ECLS) школу,

вкоторой количество чернокожих учеников составляет лишь шесть процентов; а типичный чернокожий ребенок в то же самое время посещает школу, в которой не менее 60 процентов учеников также являются чернокожими.

Что же означает, что школы для черных недостаточно хороши? Может показаться странным, но качество школы определяется не по тем параметрам, к которым мы все привыкли. С точки зрения числа учеников в классе, образования учителя и количества компьютеров на одного ребенка оба типа школ являются вполне сопоставимыми. Однако в типичной школе для чернокожих детей куда более часто возникают такие проблемы, как подростковые банды, подозрительные личности, околачивающиеся на территории, и отсутствие достаточного финансирования со стороны PTA*. Атмосфера в таких школах попросту не предназначена для успешной учебы.

От такого положения дел страдают не только черные учащиеся. Точно так же страдают и белые дети, вынужденные посещать эти школы. По сути, между белыми и черными детьми, учащимися в таких школах, не существует разрыва с точки зрения отметок. И белые, и черные дети, учащиеся в плохих школах, одинаково отстают от своих ровесников из хороших школ. Возможно, педагоги и исследователи ошибаются, когда уделяют так много внимания разрыву в средних отметках. Не исключено, что более важной проблемой может стать разрыв между хорошими и плохими школами. Оцените следующий факт: данные ECLS показывают, что черные учащиеся хороших школ ни в чем не уступают своим белым соученикам. Более того, черные учащиеся хороших школ получают отметки выше, чем белые учащиеся плохих школ.

Согласно этим данным, та или иная школа, в которой учится ребенок, может оказывать значительное влияние на степень его успеваемости. Можно ли сказать то же самое в отношении родительского труда? Насколько важно пичкать ребенка мелодиями Моцарта, адаптированными для детей? Так ли нужно бесконечно рассказывать им сказки на ночь? Было ли мудрым решение переехать в благополучный пригород? Учатся ли дети в семьях, поддерживающих PTA, лучше, чем дети, родители которых вообще никогда не слышали о PTA?

Масштабные данные ECLS позволяют выявить ряд интересных корреляций между условиями жизни ребенка и его успеваемостью.

Кпримеру, с учетом поправки на все другие факторы становится

* PTA (Parent-Teacher Association) — организация, состоящая из родителей, учителей и администрации школ, деятельность которой направлена на повышение степени участия родителей в процессе школьного обучения. В США насчитывается около 23 000 локальных организаций PTA. — Прим. пер.

ясно, что учащиеся из сельских районов учатся хуже среднего. Дети из пригородов находятся примерно на середине кривой, а городские дети обычно получают отметки выше средних (не исключено, что города привлекают более образованную рабочую силу, и в том числе родителей толковых детей). В среднем оценки девочек выше оценок мальчиков, а азиаты получают более высокие отметки по сравнению с белыми — при этом не будем забывать, что чернокожие участники (как мы уже установили) показывают результаты, аналогичные результатам белых учеников, живущих и учащихся в сходных условиях.

Теперь, когда вы знаете куда больше о регрессионном анализе, общепринятых убеждениях и искусстве родительского воспитания, попробуйте оценить приведенный ниже список из шестнадцати факторов. Согласно данным ECLS, восемь факторов показывают довольно сильную корреляцию (положительную или отрицательную) со школьными отметками, а оставшиеся восемь являются, по всей видимости, незначительными. Попробуйте догадаться, какие из них относятся к каждой из групп:

родители ребенка имеют хорошее образование; ребенок растет в полной семье;

родители ребенка обладают значимым социально-экономиче- ским статусом;

родители ребенка не так давно переехали в более благополучный район;

на момент рождения своего первенца мать была в возрасте тридцати и более лет;

в период между рождением ребенка и его поступлением в детский сад мать не работала;

ребенок имел недостаточный вес при рождении; ребенок посещал программу Head Start*;

родители ребенка говорят дома на английском языке; родители регулярно ходят с ребенком в музеи; ребенок является приемным;

ребенка регулярно подвергают телесным наказаниям; родители ребенка вовлечены в деятельность PTA;

*Программа министерства здравоохранения США, направленная на обеспечение детей из малообеспеченных семей достойным образованием, здравоохранением, питанием и родительским вниманием. — Прим. пер.

ребенок часто смотрит телевизор; в доме ребенка много книг;

родители ребенка ежедневно читают ему книги.

Вот восемь факторов, которые довольно сильно коррелируют со школьными отметками:

родители ребенка имеют хорошее образование; родители ребенка обладают значимым социально-экономиче-

ским статусом; на момент рождения своего первенца мать была в возрасте

тридцати и более лет; ребенок имел недостаточный вес при рождении;

родители ребенка говорят дома на английском языке; ребенок является приемным;

родители ребенка вовлечены в деятельность PTA; в доме ребенка много книг.

А эти восемь факторов никак не связываются с успеваемостью:

ребенок растет в полной семье; родители ребенка не так давно переехали в более благополуч-

ный район; в период между рождением ребенка и его поступлением в дет-

ский сад мать не работала;

ребенок посещал программу Head Start;

ребенка регулярно подвергают телесным наказаниям; родители регулярно ходят с ребенком в музеи; ребенок часто смотрит телевизор; родители ребенка ежедневно читают ему книги.

Теперь давайте посмотрим на пары отдельно взятых факторов.

Имеет значение: родители ребенка имеют хорошее образование. Не имеет значения: ребенок растет в полной семье.

Ребенок образованных родителей хорошо учится — в этом нет ничего удивительного. Семья образованных людей склонна уважать процесс обучения. Возможно, еще более важно то, что родители с более высоким показателем IQ склонны получать более серьезное образо-