Page 10 - IDEA Studie 07 2020 Grantova podpora UK

GRANTOVÁ PODPORA A DOKTORSKÉ STUDIUM:
ANALÝZA DAT GRANTOVÉ AGENTURY UNIVERZITY KARLOVY IDEA 2020
Z toho vyplývá hypotéza, ţe grantová podpora by mohla mít pozitivní vliv na míru dokončení studia u doktorských studentů. Vliv na délku jejich studia však není tak zřejmý a můţe hypoteticky být pozitivní i negativní.3
K výzkumu výše uvedených otázek pouţíváme data ze soutěţí Grantové agentury Univerzity Karlovy (GA UK) za roky 2010–2013 (Univerzita Karlova, 2018).4 V analýze jsou pouţita anonymizovaná data na individuální úrovni pro celkově 4 187 návrhů projektů a 3 318 doktorských studentů, která v souladu s pravidly GDPR poskytla GA UK výhradně pro potřeby tohoto výzkumu. Rozdíl mezi počtem návrhů a studentů je proto, ţe studenti se v případě nepřijetí návrhu jeden rok mohou hlásit další rok, a tak se stejný student objeví v datech s více návrhy projektů. Během studia si grantový návrh podá přibliţně třetina aţ polovina doktorských studentů.
Zkoumáme vztah grantové podpory a míry úspěšného dokončení studia. Dále zjišťujeme, jaký byl vztah grantové podpory s délkou studia u studentů, kteří dokončili. Kdybychom pouze porovnali studenty, kteří grant dostali, s těmi, kteří nedostali, budeme porovnávat velmi odlišné skupiny. Špičkovou či velmi podprůměrnou ţádost totiţ pravděpodobně napsali různě nadějní studenti. Kdybychom znali přesné pořadí projektů, anebo měli proměnnou, která pořadí dokonale určuje, mohli bychom porovnat projekty, které skončily těsně nad a pod hranicí přijetí (tzv. Regression discontinuity design). To je metodologie vyuţitá řadou zahraničních studií (Castleman a Long, 2016; Garibaldi a kol., 2012; Jakob a Lefgren, 2011). 5 Nicméně taková proměnná není v datech GA UK dostupná.6 Proto vyuţíváme metodu, která na základě osobních charakteristik (např. na jakou oblast výzkumu se studenti zaměřují) a na základě grantových návrhů projektů (např. kolik bodů návrh projektu získal, jaký má plánovaný rozpočet) k sobě přiřazuje co nejpodobnější studenty s projekty s grantovou a bez grantové podpory (tzv. metoda propensity score matching).
3 Vliv grantové podpory na rozsah a kvalitu publikační činnosti doktorských studentů bohuţel nemohl být analyzován, protoţe bibliometrická data nebyla pro účely zpracování této studie poskytnuta. Do budoucna se snad najde způsob, jak analyzovat i dopady grantové podpory na publikace.
4 UK má s grantovou podporou pro studenty ze všech českých vysokých škol nejdelší zkušenosti, kdy proběhlo jiţ 17 kol soutěţe, i nejvyšší objem financí s alokací kolem 170 mil. Kč v roce 2018. MUNI měla v tomto období druhý největší program s alokací kolem 130 mil Kč, následovaná ČVUT s přibliţně 110 mil. Kč. Pro představu v roce 2018 byla grantová podpora studentům magisterských a doktorských programů na výzkumné projekty udělena podle veřejných dokumentů jednotlivých vysokých škol následujícímu počtu studentů: 334 (UK), 353 (ČVUT), 188 (MUNI), 84 (VŠE), 35 (UJEP).
5 Pokud bychom měli více pozorování za jednotlivé oponenty, dala by se při splnění předpokladů (např. náhodnost přiřazování projektů oponentům) pouţít metodologie vyuţívající rozdílnou přísnost oponentů (např. Aizer a Doyle, 2015; Dahl a kol., 2015). V neposlední řadě, pro určení kauzálního dopadu by bylo ideální, kdyby byla grantová podpora přidělována náhodně (tzv. řízený experiment). Ačkoliv jsou experimenty kvůli náhodnosti přidělování citlivé a obtíţně prosaditelné, jejich vyuţití ve vzdělávání se postupně zvyšuje (např. Angrist a kol., 2009; Bettinger a Baker, 2014; Fryer, 2011).
6 Pořadí projektů na úrovni oborové rady se archivuje aţ v letech, které nemáme k dispozici a u nichţ velká část doktorských studentů ještě studuje. To naznačuje moţnost vyuţití regression discontinuity design v budoucnosti.
8