Transparency and Percent Plans

大学录取政策的透明度如何影响申请行为、学生构成和学业表现？本文利用德克萨斯州"前百分之十计划"（Top Ten Percent Plan）——该政策保证高中班级排名前 10% 的学生自动获得州内公立大学录取——构建并估计了一个包含异质性不完全信息的大学录取供需结构模型。模型涵盖大学录取规则、学生申请组合选择、助学金申请、入学决定及入学后的成绩、持续就学和专业选择。研究发现，该计划使前十等分学生入读旗舰大学的概率提高了 9.1 个百分点，其中约三分之二（6.1 个百分点）归因于信息效应而非机械效应——即透明的录取承诺消除了贫困信息环境学生的不确定性，鼓励了原本不会申请的合格学生提交申请。这些被诱导入学的学生更多来自低收入高中，且入学后的 GPA、持续就学率和 STEM 专业选择率均显著优于被其"挤出"的学生。若透明度改革辅以助学金信息干预，旗舰大学入学率可进一步提高 9.6 个百分点。反事实分析表明，信息效应的核心驱动力是透明性本身，而非班级排名与综合评审之间的权重不一致——即使将自动录取的权重与综合评审对齐，透明性仍能改善学术成果且不降低大学的录取收益。