Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Повышение заработков научных работников: итоги реформы 2014–2016 годов

В статье рассматриваются итоги выполнения дорожной карты Правительства Российской Федерации в отношении относительной заработной платы научных работников за 2014–2016 гг. Выявлен эффект малой выборки, когда расширение кадрового контингента науки ведет к ухудшению параметра относительной зарплаты. Предложен метод оценки объема дополнительных бюджетных дотаций для выполнения норматива дорожной карты по зарплате научных кадров; проведенные расчеты показывают, что для широкого контингента научных сотрудников и профессорско-преподавательского состава достижение параметра дорожной карты невозможно.

1. Введение

 

В настоящее время регулятор нацелен на выполнение указа Президента РФ №599 от 7 мая 2012 года «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки» и реализации дорожной карты Правительства РФ «Изменения в отраслях социальной сферы, направленные на повышение эффективности образования и науки». Однако оценка степени выполнения данных документов применительно к научным кадрам оказывается нетривиальной задачей. Это связано как с объективными сложностями получения корректной отчетности, так и попытками научных организаций фальсифицировать отчетную статистику в сторону ее завышения. Цель данной статьи состоит в рассмотрении сложившейся ситуации с оплатой научных кадров и оценке инициатив регулятора не только в ретроспективе, но и с точки зрения достижения поставленных задач в ближайшие годы.

 

2. Достижение целевого норматива заработной платы научных сотрудников

 

Первый шагом в рассмотрении истинного положения будет изучение роста заработков научных сотрудников вузов Минобрнауки России. Для оценки относительной зарплаты данной категории университетских сотрудников воспользуемся данными ЛЭТИ за 2014–2015 гг.

Здесь и далее будем использовать следующие обозначения: α – фактическое значение среднемесячной заработной платы работников (научных сотрудников или профессорско-преподавательского состава (ППС) вузов) (Z) и среднемесячных заработков жителей региона (W), α=Z/W; k – нормативное значение показателя α, заданное на соответствующий год в «дорожной карте» Правительства РФ [4]; β – коэффициент выполнения плана Дорожной карты, β=α/k. В дальнейшем соотношение α будем называть относительной заработной платой работников.

Проведенные агрегированные расчеты сведены в табл.1 и табл.2, откуда вытекают несколько важных выводов.

Во-первых, в среднем для научных сотрудников ситуация представляется весьма комфортной – в указанные годы планы по относительной заработной плате не просто выполнялись, но и сильно перевыполнялись. Тем самым складывается впечатление, что с категорией научных сотрудников вузов Минобрнауки России проблемы оплаты труда фактически решены. Причем обращает на себя внимание тот странный факт, что в 2014 году перевыполнение плана по относительной зарплате научных сотрудников было даже больше, чем в 2015 году. Следует добавить и то, что для категории научных сотрудников нормативы Дорожной карты по относительной зарплате немного выше, чем для всего ППС вузов.

 

Таблица 1. Диапазон значений относительной заработной платы научных сотрудников вузов Минобрнауки России в 2014 г.

Регион

Фактическое значение относительной зарплаты (α), %

Плановое значение относительной зарплаты (k), %

Выполнение плана (β), %

Среднее значение (РФ в целом)

280,1

134

209,0

Максимальное значение (Тверская область)

735,6

134

548,5

Минимальное значение (Калужская область)

43,8

134

32,7

 

 

Таблица 2. Диапазон значений относительной заработной платы научных сотрудников вузов Минобрнауки России в 2015 г.

Регион

Фактическое значение относительной зарплаты (α), %

Плановое значение относительной зарплаты (k), %

Выполнение плана (β), %

Среднее значение (РФ в целом)

270,9

143

189,4

Максимальное значение (Кабардино-Балкарская Республика)

601,4

143

420,6

Минимальное значение (Республика Ингушетия)

58,1

143

40,6

 

Во-вторых, волатильность относительной зарплаты научных сотрудников по регионам страны была очень высокой и, как будет видно из дальнейших расчетов, значительно превышала аналогичный показатель для всего ППС. Например, разница между максимальным и минимальным значениями относительных заработков научных сотрудников в 2014 и 2015 гг. составляла 16,8 и 10,4 раза, тогда как для всего ППС в 2016 г. – только 2,2 раза. При этом обращает на себя внимание тот факт, что волатильность заработков научных сотрудников постепенно уменьшается, что говорит о стабилизации положения дел в рамках данной кадровой группы.

Таким образом, поверхностный анализ полученных данных позволяет сделать вывод о том, что в среднем выполнение ориентиров «дорожной карты» по заработной плате для научных сотрудников вузов Минобрнауки России не является актуальной задачей, ибо она уже выполнена и даже перевыполнена. Некоторые проблемы остаются лишь для отдельных регионов. Однако расчеты, приведенные в табл.3, свидетельствуют, что и в этом направлении происходят заметные сдвиги в положительном направлении – все большее число регионов удовлетворяет индикатору «дорожной карты». Если наметившаяся тенденция не поменяется и в группу субъектов федерации, выполнивших норматив, каждый год будет добавляться по шесть регионов, то в 2018 г., скорее всего, уже все 100% территорий страны справятся с пороговым индикатором «дорожной карты».

 

Таблица 3. Распределение регионов России по результатам выполнения «дорожной карты» по показателю α для научных сотрудников вузов Минобрнауки России в 2014–2015 гг.

Тип региона

Регионы, выполнившие норматив

Регионы, не выполнившие норматив

Нет данных

2014 г.

Число регионов

58

20

4

Доля группы в общем числе регионов, %

70,7

24,4

4,9

2015 г.

Число регионов

64

16

2

Доля группы в общем числе регионов, %

78,0

19,5

2,5

 

Указанное столь радужное положение дел с категорией научных работников нуждается в серьезном пояснении и комментариях. Чем, например, можно объяснить столь разительные перепады в относительной оплате труда научных сотрудников отечественных университетов? И почему, например, Московским и Санкт-Петербургским вузам удалось в 2014 г. выйти на относительные заработки научных сотрудников в 435,3 и 197,6% соответственно, а в 2015 г. – на 198,7 и 270,4%? И как объяснить такие взаимные рокировки позиции Москвы и Санкт-Петербурга всего за один год?

На наш взгляд, наблюдаемые парадоксальные цифры целиком и полностью объясняются эффектом малой выборки категории научных сотрудников. Например, в 2015 году в Государственном университете управления (ГУУ) примерно на 4 сотни представителей ППС приходилось 1,4 научных сотрудника. Аналогичная ситуация была в Российском государственном социальном университете (РГСУ) – 3,9 чел., в Санкт-Петербургском государственном архитектурно-строительном университете (СПбГАСИ) – 1 чел., в Смоленском государственном университете (СмолГУ) – 1 чел., в Сочинском государственном университете (СочГУ) – 2 чел. и т.п. В целом по рассмотренной нами выборке оказалось, что в 269 вузах Минобрнауки России сосредоточено всего лишь 7,1 тыс. научных сотрудников, т.е. в среднем по 26,5 человека на вуз.

Вполне понятно, что нет больших проблем в том, чтобы за счет, например, темы по линии государственного задания и нескольких индивидуальных грантов обеспечить приличную зарплату одному-двум сотрудникам вуза. Однако тиражирование такой политики на более многочисленный персонал принципиально невозможно. Таким образом, следует иметь в виду, что под выявленным перевыполнением плана Дорожной карты для научных сотрудников стоит микроскопическая величина самой этой кадровой категории. В результате создается иллюзия успеха в научной сфере, однако на самом деле речь идет об исключительных случаях, которые никак не могут рассматриваться в качестве нормы и устойчивой системы оплаты труда в университетах. Это скорее исключения из правила, за счет которых обеспечивается хорошая статистическая отчетность.

Присутствие в статистике малых кадровых выборок приводит естественным образом и к сильной волатильности в цифрах. Например, сокращение одной-двух ставок в двух вузах или получение двух лишних тем (проектов) в рамках государственного задания может привести к кардинальному изменению регионального показателя. Именно такие эффекты и возникают при рокировке отчетного норматива между Москвой и Санкт-Петербургом.

Указанное обстоятельство подводит к идее установления дополнительного норматива для российских университетов – нормативной доли научных сотрудников по отношению к общей численности ППС. На наш взгляд, данный вопрос уже давно в неявной форме стоит перед регулятором. Фактически взятый Правительством РФ курс на построение в стране университетской модели науки предполагает, что университеты в первую очередь должны заниматься наукой и научными исследованиями. В этом состоит их главная миссия. Если же в вузе имеется всего несколько научных работников, а весь ППС занимается исключительно преподаванием, то такие вузы в западных странах функционируют на правах колледжей, а не университетов. Сегодня в Дорожной карте присутствуют три структурных показателя, которые для вузов имеют определяющее значение – относительная зарплата ППС (научных сотрудников) и доля работников административно-управленческого и вспомогательного персонала в общей численности работников. Помимо этого, следует ввести аналогичный пороговый показатель численности научных работников (сотрудников) в виде доли их численности от численности ППС. На наш взгляд, нормальная величина этого показателя должна находиться в границах 10–30%. Было бы правильно дифференцировать этот показатель по типам вузов. Например, НИУ должны иметь научный штат не менее 30% от численности ППС, федеральные университеты – не менее 20% и т.д.; статус университета должны получать вузы, у которых указанный индикатор не менее 10%.

Введение в практику регулирования предлагаемого показателя доли научных сотрудников в численности ППС позволяет «связать» масштаб научных исследований в вузе с уровнем оплаты труда научных работников. В настоящее время эти две стороны явления никак не связаны, что и позволяет вузу легко манипулировать статистической отчетностью. Разумеется, конкретный цифровой норматив должен пройти всестороннее обсуждение в экспертном сообществе.

В развитие темы рассмотрим состояние дел в более общем сегменте российской экономики, включающем научных сотрудников в учреждениях образования, науки, здравоохранения и социального обслуживания. Сводные цифры Росстата по данной кадровой группе за 2014–2015 гг. приведены в табл.4.

 

Таблица 4. Диапазон значений относительной заработной платы научных сотрудников учреждений России.

Регион России

Фактическое значение относительной зарплаты (α), %

Выполнение плана (β), %

2014

2015

2014

2015

Среднее по стране

147,8

168,7

110,3

118,0

Максимум по регионам

88,6

100,8

66,1

70,5

Минимум по регионам

196,1

197,2

146,3

137,9

 

Несложно видеть впечатляющие успехи организаций в деле повышения заработков научных сотрудников – уже в 2014 и 2015 гг. установки Дорожной карты устойчиво перевыполнялись. При этом за один год заметно сократилась волатильность региональных значений относительной заработной платы по отношению к плану – с 80,2 до 67,4. Тем самым происходит выравнивание условий работы научных сотрудников на различных территориях страны.

Полученные оценки относительно широкого контингента научных сотрудников не могут не вызывать сомнения в истинности, так как они выглядят более чем оптимистично. В связи с этим осуществим своеобразное тестирование итоговых оценок на качественном уровне. Для этого будем использовать процедуру выборочных опросов по ведущим академическим институтам страны, в ходе которых определялся уровень заработка научных сотрудников. Для этого нами были опрошены сотрудники нескольких институтов Москвы: Центральный экономико-математический институт (ЦЭМИ) Российской академии наук (РАН), Национальный исследовательский институт мировой экономики и международных отношений (ИМЭМО) РАН им. Е.М.Примакова, Институт психологии (ИП) РАН, Институт философии (ИФ) РАН, Институт экономики (ИЭ) РАН (табл.5). Для определенности данные собирались только по одной должности – главным научным сотрудникам; эта должность предполагает наличие у работника ученой степени доктора наук и соответствует профессорской позиции в университетах; для контроля получаемых данных использовалось по 3–4 респондента из каждого института.

 

Таблица 5. Выборочные данные по заработкам главных научных сотрудников в институтах РАН, 2016.

Институт

Абсолютный размер среднемесячной заработной платы (Z), тыс. руб.

Отношение заработков сотрудников вузов к средней зарплате по региону (α), %

ЦЭМИ РАН

36,8

54,9

ИМЭМО РАН

32,0

47,8

ИП РАН

32,2

48,1

ИФ РАН

51,7

77,2

ИЭ РАН

30,0

44,8

 

Полученные данные показывают, что в реальности имеет место сильное расхождение в отчетных цифрах (статистических данных) и фактических заработках (опросных оценках) сотрудников академических институтов. Несложно видеть, что речь идет примерно о 3-кратном завышении контрольных цифр. Никакие структурные эффекты не могут сгладить такие значительные статистические неувязки. По всей видимости, в реальности имеются скрытые механизмы, позволяющие различным научным организациям «рисовать» оптимистичные цифры. Это означает, что отчетные данные следует воспринимать с крайней осторожностью и не переоценивать их значение.

Одновременно с этим обращает на себя внимание интересный эффект: чем меньше выборка, тем лучше отчетные данные. Так, статистика по научным сотрудникам вузов Минобрнауки России по относительной зарплате в 2 с лишним раза лучше, чем по всем научным сотрудникам страны. Забегая вперед укажем, что данные по всем ППС российских вузов намного хуже агрегатных данных по научным сотрудникам. Тем самым отмеченный нами ранее эффект о влиянии масштаба выборки на точность (и оптимистичность!) отчетных данных по зарплате подтверждается.

К сказанному о ситуации в сфере оплаты труда научных сотрудников следует добавить следующее: оценки за 9 месяцев 2016 г. для научных сотрудников свидетельствуют, что те радужные показатели, которые имели место в 2014 и 2015 гг., «сломались» (табл.6). Например, если за указанные два года плановые установки «дорожной карты» перевыполнялись, то в 2016 г. ситуация в корне изменилась – падение относительной зарплаты научных сотрудников составило почти 40 п.п., а недовыполнение плана – почти 20%.

 

Таблица 6. Динамика относительной заработной платы научных сотрудников России.

Годы

Относительная заработная плата научных работников (α), %

Выполнение плана (β), %

2014

147,8

110,3

2015

168,7

118,0

2016*

128,9

81,6

* данные за период январь-сентябрь 2016 г.

 

Объяснение такого «перелома» тренда является очевидным и связано с ухудшением общеэкономической ситуации в 2016 г. Именно в этот год начал в полной мере сказываться секвестр научного бюджета страны и выполнять нормативы для бюджетного сектора стало гораздо сложнее.

Приведенные выше факты свидетельствуют о том, что достижения в области оплаты труда научных сотрудников являются крайне неустойчивыми. Вместе с тем сама эта неустойчивость говорит об отсутствии системного решения проблемы заработков данной категории работников. Отсутствие хорошо продуманной и выстроенной системы оплаты труда данной кадровой категории и лежит в основе резких перепадов в отчетных показателях. При этом следует отметить фатальность зафиксированного перепада – от перевыполнения плана отрасль менее чем за год перешла к его очень сильному недовыполнению. В такой ситуации прогнозировать ситуацию даже на ближайшие годы становится фактически невозможно. По всей видимости, в обнажившемся синдроме недоплаты труда научных сотрудников важное место занимает неправомерное и во многом искусственное завышение статистики о заработках рассматриваемой социальной группы граждан.

 

3. Достижение целевого норматива заработной платы ППС вузов

 

Ситуация с оплатой труда ППС отечественных вузов во многом является еще более противоречивой, чем с оплатой труда научных сотрудников. Это связано с уже упоминавшимися серьезными недостатками в статистическом обеспечении процесса мониторинга соответствующих показателей, что автоматически порождает разночтения в имеющихся оценках. Однако в имеющихся статистических данных имеются и более откровенные изъяны. Так, для Крымского федерального округа отношение средней заработной платы научных сотрудников к средней зарплате в субъекте за 2015 г. составляет 210,6%, а для Республики Крым – 207,3% и Севастополя – 208,5% [7, с.4]. Однако, как может усреднение по двум регионам цифр в 207,3 и 208,5% в итоге дать цифру в 210,6%, остается совершенно непонятным. Отсюда можно заключить, что приведенные оценки по Крымскому федеральному округу заведомо неправильные и, скорее всего, сильно завышенные.

Указанные статистические коллизии частично могут быть объяснены нестыковкой некоторых понятий. Например, среднегодовая численность работников высшего профессионального образования в 2014 г. составляла 769 тыс. чел. [3, с.170], тогда как численность персонала, занятого исследованиями и разработками в организациях высшего образования, составляла всего лишь 58,5 тыс. чел. [2, с.32]. Таким образом, разница между сотрудниками вузов и лицами, выполняющими исследования, составляет более 13 раз. Имеется и другой кадровый дисбаланс – между численностью профессорско-преподавательского состава (ППС) вузов, которая в 2014 была равна 271,5 тыс. чел., и численностью научных работников вузов, которая равнялась 17,0 тыс. чел. [3, с.227]. Тем самым численность двух кадровых групп различается почти в 16 раз. Такие разночтения в статистических агрегатах позволяют манипулировать исходной статистикой. Например, если учитывать заработную плату только научных сотрудников вузов, которые могут совмещать научные должности с преподаванием, то их доходы будут заведомо больше, чем у остальных представителей ППС. Все эти вопросы пока не нашли четкого разграничения в статистике, что и порождает бесконечные разночтения в итоговых цифрах. Главный итог имеющихся нестыковок понятий состоит в неправомерном сужении статистической выборки работников вузов при исчислении их заработков. На наш взгляд, для преодоления этого недостатка следует придерживаться максимально общих кадровых понятий и охватывать максимально широкий контингент работников вузов, в частности, следует учитывать показатель заработков всего ППС, как это и определено в Дорожной карте Правительства РФ [4].

Помимо всего сказанного следует отметить то обстоятельство, что в заработной плате ППС учитываются все доходы работников вуза, которые помимо собственной зарплаты включают в себя выплаты по итогам участия в грантах, государственных заданиях, коммерческих контрактах и за сверхурочное преподавание. За счет этого складывается излишне оптимистичная картина об уровне вознаграждения в сфере высшего образования. На наш взгляд, в перспективе следует разграничить гарантированную заработную плату ППС вузов и их полные заработки, включающие все остальные выплаты.

Для проведения максимально корректных расчетов на основе относительно «свежих» данных можно воспользоваться данными о заработной плате работников сферы высшего образования Единой информационной системы Минобрнауки России [5]; данные о средней зарплате в 2016 году по регионам России приведены на сайте «bs-life.ru» [6]. Проведенные расчеты для средней заработной платы по стране и для регионов с минимальным и максимальными показателями приведены в табл.7. Все расчеты проведены по состоянию на январь-март 2016 г.

 

Таблица 7. Диапазон значений относительной заработной платы ППС вузов России в первом полугодии 2016 г.

Регион

Фактическое значение относительной зарплаты (α), %

Плановое значение относительной зарплаты (k), %

Выпол-нение плана (β), %

Среднее значение (РФ в целом)

123,2

150,0

82,1

Максимальное значение (Новосибирская область)

225,1

150,0

150,1

Минимальное значение (Астраханская область)

102,8

150,0

68,5

 

Из табл.7 видно, что страна пока не справляется с ориентирами, заложенными в «дорожной карте». В среднем имеется недовыполнение плана почти на 18%, что является заметным отставанием от установленного норматива. При этом наблюдается большая неравномерность среди регионов. Некоторые из них, как, например, Новосибирская область, сумели в полтора раза перевыполнить план, тогда как другие, как, например, Астраханская область, почти на треть недовыполнили его. Среди отстающих традиционно оказались самые передовые и богатые регионы страны – Москва (α=107,7%) и Санкт-Петербург (α=105,6%). Судя по данным результатам, названным городам в перспективе будет весьма затруднительно в полной мере выполнить требования Дорожной карты.

Важную информацию дает учет числа регионов, справившихся и не справившихся с нормативами Дорожной карты. Проведенные расчеты сведены в табл.8, из которой видно, что число благополучных регионов составляет менее четверти от их общего числа. Данный факт можно квалифицировать как очень плохой результат. Данный вывод представляется вполне обоснованным в свете того, что уже в 2017 году Дорожной картой установлен норматив α=200% по сравнению с α=150% в 2016 году. Такой прирост относительной зарплаты ППС вузов многие регионы будут просто не в состоянии выполнить.

 

Таблица 8. Распределение регионов России по результатам выполнения «дорожной карты» по показателю α для ППС вузов в 2016 г.

Тип региона

Регионы, выполнившие норматив

Регионы, не выполнившие норматив

Нет данных

Число регионов

18

55

10

Доля группы в общем числе регионов, %

21,7

66,3

12,0

 

Полученные оценки могут вызывать сомнения в истинности, так как некоторые данные выглядят слишком оптимистичными. В связи с этим, как и в предыдущем разделе, возникает задача по проверке и тестированию итоговых оценок хотя бы на качественном уровне. Для этого используем процедуру выборочных опросов по ведущим вузам страны, в ходе которых следует определить уровень заработка ППС. Для этого нами были опрошены сотрудники нескольких вузов: Московского государственного юридического университета (МГЮУ) в сегменте присоединенного к нему бывшего Государственного университета управления (ГУУ); Московского государственного университета (МГУ) им. М.В.Ломоносова в сегменте факультета политологии; Финансового университета (ФУ) при Правительстве Российской Федерации; Уральского федерального университета (УрФУ) им. Б.Н.Ельцина в сегменте экономического факультета; Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) в сегменте экономического факультета; Санкт-Петербургского государственного экономического университета (СПбГЭУ). Опрос проводился в целях получения точного ответа на прямой вопрос о величине зарплаты сотрудника; сам опрос предполагал полную анонимность; число сотрудников вуза колебалось от 3 до 4 с целью уточнения полученных данных; относительные оценки заработков получены на основе данных [6]. Результаты опроса по самым репрезентативным должностям приведены в табл.9.

 

Таблица 9. Выборочные данные о заработках в вузах России, 2016.

Университет

Абсолютный размер среднемесячной заработной платы (Z), тыс. руб.

Отношение заработков работников вузов к средней зарплате по региону (α), %

доцент

профессор

доцент

профессор

МГЮУ

26,7

34,4

39,9

51,4

МГУ

34,8

54,6

52,0

81,6

ФУ

60,0

86,0

89,7

128,6

УрФУ

20,0

27,0

61,0

82,3

СПбГУ

24,0

40,0

52,9

88,1

СПбГЭУ

28,0

36,0

61,7

79,3

Среднее

32,3

46,3

59,5

85,2

 

Как несложно видеть, норматив α=k даже для профессоров лежит за пределами достижимости, тогда как для доцентов он вообще является заоблачным. Так, в среднем для доцентов параметр α занижен в 2,5 раза относительно норматива 2016 года, а для профессоров – в 1,8 раза. В реальности опрошенные сотрудники получали денег значительно больше за счет стимулирующих выплат и дополнительных заработков, однако даже эти надбавки, как правило, не превышают 35–40% указанной величины зарплаты, следовательно, недовыполнение плана Дорожной карты все равно остается весьма внушительным. Тем самым на качественном уровне полученные оценки выступают в качестве вполне состоятельных и адекватных, а генеральный вывод, сделанный на их основе, состоит в том, что в 2016 году имеет место явное недовыполнение плана Дорожной карты по параметру зарплаты ППС вузов России.

Следует учесть уже упоминаемый нами факто того, что администрация вузов уже научилась «рисовать» нужные цифры для отчета. Для этого используются многочисленные хитрости формирования отчетных данных путем «переброски» разных категорий и финансовых статей в «отчетные» разделы. По нашим экспертным оценкам, статистика по зарплате ППС систематически завышается не менее, чем на 20%.

Приведенные цифры дают вполне приемлемый общий баланс разных сторон явления. Для его иллюстрации рассмотрим следующую цепочку расчетов. Среднее значение параметра α для страны составляет 123,2% (табл.7), которое с учетом фактора его «нарисованности» на 20% дает очищенную величину в 98,6%. Усредненное значение параметра α для доцентов и профессоров (табл.9) составляет 72,4%, которое с учетом дополнительных заработков в 35–40% повышается до 97,7–101,4%. Очищенная оценка в 98,6% попадает в этот интервал, что говорит о приемлемой стыковке рассматриваемых нами основных количественных пропорций и об отсутствии в приведенных цифрах принципиальных противоречий.

 

4. Оценка потребности в дополнительных финансовых ресурсах для выполнения норматива Дорожной карты

 

Теперь оценим дефицит бюджетных средств (ΔF), необходимых для достижения норматива Дорожной карты в 2017 и 2018 гг. α=k=200%. Для этого следует воспользоваться следующей простой формулой:

 

                                                                                       (1)

 

где используются ранее введенные обозначения и новые: L – численность ППС (научных сотрудников) российских вузов; N – число месяцев в году (N=12); F – фонд заработной платы ППС (научных сотрудников) российских вузов; ΔF – прирост фонда заработной платы представителей ППС (научных сотрудников) российских вузов, необходимый для выхода их средних заработков c достигнутого уровня α на нормативный уровень k.

Проведенные по формуле (1) расчеты позволили получить оценку недостающих средств (ΔF) для выполнения в последующие годы норматива «дорожной карты». Ее величина равна 77,1 млрд. руб., что является совершенно запредельной величиной с точки зрения выделения дополнительного бюджетного финансирования. Это означает, что установленный норматив изначально был слишком высоким, лежащим за пределами возможностей бюджетной системы. В данной ситуации правомерно задаться вопросом о том, какие возможны варианты развития университетской системы России для того, чтобы все-таки выйти на обозначенный норматив.

Для ответа на поставленный вопрос необходимо отталкиваться от плана Министерства финансов РФ на 2017–2019 гг., в котором к 2019 году финансирование на сферу образования предполагается увеличить почти на 30 млрд. долл. Однако эта сумма пойдет на всю отрасль, включая школы и прочие учебные заведения, а также на закупку имущества и т.п.; на вузы останется только часть этих денег и в настоящий момент не ясно, какая именно. Кроме того, следует учесть и то обстоятельство, что объем бюджетного финансирования (В) на вузы предполагает, что эта сумма пойдет не только на начисленную зарплату вузов, но она включает в себя и социальные начисления на зарплату (γ), которые сегодня составляют 21–23% фонда заработной платы; для определенности будем исходить из оценки в γ=23%. При этом выполняется равенство:

 

                                                                                                 (2)

 

Тогда для оценки того, на какой уровень относительной зарплаты сотрудников вузов (организаций) можно выйти при указанном увеличении бюджетного финансирования отрасли, можно воспользоваться «перевернутой» формулой (1):

 

                                                                     (3)

 

В связи с тем, что увеличение бюджетного финансирования не способно покрыть потребности ППС вузов в росте зарплаты, можно предположить, что балансировка показателей будет происходить в основном за счет сокращения штата университетских работников. Этот инструмент уже активно использовался в предыдущие годы и, судя по всему, будет столь же активно использоваться и в последующие несколько лет.

Для того чтобы рассмотреть разные варианты и сценарии развития ситуации, следует воспользоваться базовым соотношением для фонда заработной платы:

 

                                                                                                   (4)

 

В (4) величина N фиксирована; для упрощения расчетов будем предполагать, что F и W тоже являются константами. Тогда изменения относительной зарплаты ППС (I) и его численности (J) задаются соответствующими годовыми индексами роста, которые связаны обратной зависимостью:

 

                                                                                                         (5)

 

Таким образом, сценарные расчеты предполагают разные суммы выделяемых организациям бюджетных денег, которые приводят к разным социальным последствиям в смысле высвобождения университетских сотрудников. Результаты прикладных расчетов приведены в табл.10.

 

Таблица 10. Сценарный прогноз последствий роста относительной зарплаты ППС вузов России.

Дополнительное бюджетное финансирование (В), млрд. руб.

Относи-тельная зарплата ППС (α), %

Индекс относительной зарплаты ППС (I), %

Индекс численности ППС (J), %

Масштаб сокращения ППС, %

0

123,2

162,3

61,6

–38,4

10

130,9

152,8

65,5

–34,5

20

138,7

144,8

69,4

–30,6

30

146,3

136,7

73,2

–26,8

 

Из табл.10 следует, что в базовом прогнозном варианте сфере высшего образования предстоит добиться выполнения норматива Дорожной карты ценой сокращения более трети ППС. Это очень серьезное социальное испытание, особенно если учесть идущее уже несколько лет основательное сокращение университетских кадров. Так, с 2012 г., когда началось активное высвобождение ППС, по 2016 г. произошло сокращение преподавателей государственных и муниципальных вузов на 81 тыс. чел. (с 312 до 231 тыс. чел.), что составляет 26,0% от их численности в 2012 году. Следовательно, выход на норматив относительной зарплаты ППС в 200% предполагает дополнительное высвобождение кадров за ближайшие год-два 88,7 тыс. чел., что превышает уже состоявшееся в предыдущие 4 года сокращение. Тем самым социальная плата за достижение макроэкономического норматива является чрезвычайно высокой. Тем не менее, к данному социальному последствию регулятор и вузы страны должны быть готовы.

Дополнительное финансирование сферы высшего образования, предполагающееся в трех прогнозных сценариях табл.10, немного ослабляет нажим на рынок преподавательских кадров, однако не снимает его полностью. На основе данных табл.10 можно рассчитать эластичность высвобождения ППС по бюджетным дотациям по формуле:

 

                                                                                              (6)

 

где ΔU – изменение доли высвобождаемого персонала организаций при получении дополнительного финансирования ΔВ.

Расчет по формуле (6) дает величину эластичности Е=0,4, т.е. привлечение дополнительных бюджетных средств в вузовскую систему в размере 2,5 млрд. руб. позволяет сохранить 1% ППС, что эквивалентно 3,1 тыс. чел. Иными словами, каждый миллиард рублей в вузы позволяет сохранить 1,24 тыс. человек из числа ППС.

Полученные количественные оценки позволяют сделать генеральный вывод проведенного исследования: российская система высшего образования не может обеспечить приемлемый уровень оплаты преподавательского состава без его существенного сокращения. Фактически регулятор стоит перед жестким выбором: либо поддерживать высокий статус и престиж университетских кадров ценой их сильного сокращения, либо сохранять существующий кадровый состав ценой консервации его невысокого статуса и престижа. Сегодня Россия не может себе позволить дальнейшее поддержание «образовательного пузыря» за счет бюджетных средств. К сказанному можно добавить, что в расчетах нами не учитывался постоянный рост средней зарплаты в стране и регионах; если же учесть и этот фактор, то расчетные оценки будут еще более пессимистичными, требующими еще больших кадровых рестрикций.

Применительно к группе научных сотрудников вузов Минобрнауки России указанная проблема нехватки бюджетных средств стоит не столь актуально. Фактически сегодня можно было бы просто перераспределить имеющиеся денежные ресурсы между региональными вузами таким образом, чтобы обеспечить более равномерное выполнение норматива относительной зарплаты научных сотрудников. Однако сделать это не представляется возможным по многим причинам. Во-первых, достижения вузов основаны не только на бюджетных, но и на неотчуждаемых внебюджетных средствах, которые перераспределить невозможно. Во-вторых, даже бюджетные деньги перераспределять напрямую от лидеров к аутсайдерам нельзя, так как это приведет к демотивации тех и других. В связи с этим речь должна идти о том, чтобы помочь тем регионам, которые пока не вышли на нормативный уровень оплаты труда научных сотрудников; справившиеся с этой задачей регионы могут быть предоставлены сами себе.

В связи с этим алгоритм расчета дефицита бюджетных средств (ΔF), необходимых для достижения норматива «дорожной карты» в 2017 и 2018 гг. α=k=200% применительно к научным сотрудникам вузов Минобрнауки России должен быть немного модифицирован. В данном случае он представляет собой трехшаговую вычислительную процедуру. На первом шаге, как и ранее, в качестве ориентира берется норматив α=200%, относительно которого производится усечение исходной выборки регионов по правилу: если для региона выполняется неравенство α<200%, то он остается в выборке и участвует в дальнейших расчетах; в противном случае регион исключается из выборки. На втором шаге, после формирования новой выборки, включающей «проблемные» регионы, происходит расчет необходимых бюджетных дотаций регионам по формуле (1). На третьем шаге все региональные дефициты суммируются для получения итоговой оценки дополнительных дотаций для тотального выполнения норматива Дорожной карты.

Расчеты в соответствии с данным алгоритмом для регионов России относительно вузов Минобрнауки России за 2014 и 2015 гг. позволяют составить табл.11 и табл.12, из которых видно, что для группы научных сотрудников выполнение плана Дорожной карты шло в целом успешно.

 

Таблица 11. Показатели нехватки бюджетных средств для оплаты научных сотрудников вузов Минобрнауки России.

Показатель

2014

2015

Число регионов, нуждающихся в дополнительных дотациях

43

39

Требуемый объем дополнительных дотаций, млн. руб.

350,7

189,0

 

 

Таблица 12. Региональные различия в дополнительных дотациях для оплаты научных сотрудников вузов Минобрнауки России.

Показатель

Регион, нуждающийся в дополнительных дотациях

Требуемый объем дополнительных дотаций, млн. руб.

2014

2015

2014

2015

Максимальное значение

Московская область

Тюменская область

54,5

33,6

Минимальное значение

Волгоградская область

Вологодская область

0,2

0,1

 

Во-первых, число проблемных регионов, которые пока не вышли на финальный норматив α=200%, было незначительным и имело явно выраженную тенденцию к уменьшению. Так, в 2015 г. только 47,5% российских регионов не вышли на нормативный уровень 2017 г., что можно считать очень неплохим результатом. Во-вторых, происходило очень заметное уменьшение объема дефицита бюджетных средств для оплаты научных сотрудников вузов. Только за один год указанный дефицит сократился на 46,1%, что дает основания надеяться на выполнение Дорожной карты в 2017 году. При этом сама сумма нехватки в 189 млн. руб. является довольно скромной, особенно если учесть, что рассматривается проблема в масштабе сегмента научных сотрудников всех вузов Минобрнауки. Фактически данный дефицит может быть ликвидирован путем относительно небольшого увеличения объема государственных заданий подведомственным вузам регулятора. В-третьих, происходило уменьшение как минимальной, так и максимальной потребности регионов в помощи со стороны государства. Более того, за год произошло изменение регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров, что говорит о том, что лидеры выходят из рассматриваемой выборки, а аутсайдеры резко усиливают свои позиции, что позволяет им снизить исходную нехватку финансовых средств. Все это лишний раз свидетельствует о том, что главная проблема нехватки финансовых ресурсов распространяется в основном на широкий контингент ППС, а не на узкую группу научных сотрудников вузов Минобрнауки России.

 

Таблица 13. Данные о численности занятых и дефиците ФОТ научных сотрудников России.

Показатель

2014

2015

Численность научных сотрудников РФ, тыс. чел.

90,8

81,5

Дефицит ФОТ, млрд. руб.

41,3

32,8

 

Для более широкой кадровой группы научных сотрудников учреждений образования, науки, здравоохранения и социального обслуживания России можно использовать аналогичный алгоритм для расчета дефицита ФОТ, результаты применения которого приведены в табл.13. Из представленных табличных значений видно, что дефицит ФОТ при среднем благополучии является не просто большим, но запредельно большим. Фактически компенсировать такую нехватку средств из федерального бюджета невозможно. Здесь мы сталкиваемся с ситуацией похожей на ту, которая имеет место для ППС вузов, но несколько менее драматичную. При этом обращает на себя внимание эффект выборки: в 2015 г. численность выборки научных работников вузов Минобрнауки России была 7,1 тыс. чел., а дефицит ФОТ 189 млн. руб., тогда как весь контингент научных сотрудников страны составлял 81,5 тыс. чел. при дефиците ФОТ в 32,8 млрд. руб. Это означает, что увеличение кадровой выборки в 11,5 раза приводит к росту дефицита ФОТ в 173,5 раза. Таким образом, рост размера выборки ведет к росту более чем на порядок проблем с финансовым обеспечением научных кадров. Данный факт объясняется тем обстоятельством, что «провалы» в относительной зарплате в более широкой выборке являются хоть и локальными, но очень «широкими», распространяясь на большие массы работников. Это лишний раз подтверждает, что чем меньше масштаб анализируемого явления, тем более завышенными являются оценки относительной зарплаты научных сотрудников и тем осторожней к ним надо относиться.

 

5. Заключение

 

Генеральный вывод из проведенных расчетов состоит в том, что применительно к широким кадровым контингентам научных работников проблема их финансирования не может быть решена за счет дополнительных бюджетных дотаций. Фактически норматив относительной зарплаты научных работников в 200% приходит в явное противоречие с масштабом существующего государственного сектора науки. Выполнение норматива Дорожной карты требует либо резкого сокращения сектора академической и вузовской науки с потерей его функциональных качеств, либо построения новой модели работы с научными кадрами, которая позволит обойтись малыми силами без потери качества работы научных организаций. В вузах это возможно за счет внедрения методов дистанционного образования [1], в исследовательских институтах такого резерва нет.

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Балацкий Е.В. Новые тренды в развитии университетского сектора// «Мир России», №4, 2015.

2. Индикаторы науки: 2016: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2016. – 304 с.

3. Индикаторы образования: 2016: статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2016. – 320 с.

4. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 30 апреля 2014 г. №722-р об утверждении плана мероприятий ("дорожной карты") "Изменения в отраслях социальной сферы, направленные на повышение эффективности образования и науки"/ URL: http://government.ru/media/files/41d4da971dd8e35ce817.pdf.

5. Средняя зарплата в 2016 году по регионам России и другим странам мира/ Единая информационная система Минобрнауки России. URL: http://eis.mon.gov.ru/education/SitePages/Финансирование.Формы.aspx.

6. Средняя зарплата в 2016 году по регионам России и другим странам мира/ Сайт «bs-life.ru». URL: http://bs-life.ru/rabota/zarplata/srednyaya-zarplata2016.html.

7. Суслов А.Б. Среднемесячная начисленная заработная плата научных сотрудников: I квартал 2016 г.// Наука. Технологии. Инновации. НИУ ВШЭ, 09.06.2016. С.1–4.

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В. Повышение заработков научных работников: итоги реформы 2014–2016 годов// «Наука. Инновации. Образование», №1(23), 2017. С.5–24.

558
5
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В статье рассматриваются данные Рейтинга академической активности регионов (экономика) за 2013–2015 гг., построенные в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации. Предмет исследования: российский рынок научных исследований. Цель работы: исследование пространственной модели отечественного научного рынка. Результаты исследования позволили сделать вывод о том, что три составляющие этого рейтинга – рынок экономистов, экономических журналов и высших экономических школ – подвержены тотальной концентрации. Все большее число регионов исключается из конкурентных процессов на общероссийском рынке научных исследований. Практически все субъекты экономической науки группируются на ограниченном пространственном участке, тогда как остальные регионы остаются без перспектив дальнейшего развития. Обсуждаются возможные последствия наметившейся тенденции и пути преодоления обозначенных проблем.
Данная брошюра является первым изданием серии «Доклады РИЭПП», представляющей собой тематические доклады Российского института экономики, политики и права в научно-технической сфере на наиболее острые темы относительно развития науки и образования в России. В докладе раскрываются основные элементы современной модели организации и функционирования университетских эндаументов в передовых странах мира. Раскрываются основные недостатки действующей в России модели эндаументов и формулируются рекомендации по ее совершенствованию с целью ускорения строительства в стране университетов, обладающих международной конкурентоспособностью.
«Ядерный» рейтинг экономистов России – список 500 экономистов России, имеющих наивысшие библиометрические показатели в ядре РИНЦ. Данный рейтинг является составной частью проекта «Академические рейтинги», осуществляемого сотрудниками Финансового университета при Правительстве Российской Федерации. Разрабатывается с 2017 года инициативной группой исследователей.
Яндекс.Метрика



Loading...