В настоящее время университетская система России характеризуется постепенным исчезновением такого явления, как академическая рента (АР). Однако есть серьезные основания полагать, что без этого феномена вузовский сектор просто не может нормально функционировать. В связи с этим встает задача оценить сложившуюся ситуацию не только на качественном уровне, но и с помощью количественных измерителей. Цифровое выражение масштаба изучаемого явления позволит наметить дальнейшие сценарии развития российских университетов.

1. Понятие академической ренты и ее агрегаты. Данный термин в России начал использоваться Я.И.Кузьминовым в публицистических работах. Однако позже в академических изданиях он, по-видимому, сознательно отошел от данного термина, заменив его на более нейтральное понятие – академическое вознаграждение [1–2]. Отчасти подобный отказ от удачного термина был обусловлен отсутствием в англоязычной литературе соответствующего эквивалента. Как правило, западными экономистами рассматриваются в основном такие понятия, как академическая свобода и академическая репутация. Например, К.Кейт указывает на то, что американские профессора академическую свободу трактуют как возможность выбора методов преподавания, сферы исследований, свободного обсуждения идей с коллегами и студентами. Б.Кларк говорит о рынке академической репутации и полагает, что он является определяющим по сравнению с рынками труда и услуг [3]. Все это очень близко понятию академической культуры [2]. Однако этого явно недостаточно для очерчивания границ понятия академической ренты.

Относительно недавно, в 2011 г., обсуждение проблемы АР было переведено в новое теоретическое русло – к концепции академического контракта (АК), под которым понимается контракт между университетом и профессором [10]. Автором этого понятия выступил Я.И.Кузьминов, который развил основные тезисы относительно построения системы эффективного АК, предполагающую гармонизацию целей и устремлений преподавателя и университета [10]. Так, одно из требований эффективного контракта состоит в поддержании большой доли нематериального вознаграждения (ренты) в общем объеме академического вознаграждения [11].

Сегодня в научной литературе устоявшегося значения данной категории так и не выработано. В связи с этим систематизируем и обобщим разные агрегаты академической ренты в рамках единой теоретической схемы.

Так как научная карьера подразумевает длительное обучение, то вложения времени, сил и денег человека в академический опыт трактуются как вложения в человеческий капитал и равносильны обычным инвестициям, приносящим определенный доход (процент). Такое понимание характерно, в частности, для Г.Беккера [4]. Это означает, что усилия человека по приобретению академических навыков позволяют ему получать более высокую зарплату в будущем. Данный прирост заработков и обеспечивает искомый процент, который может трактоваться в качестве академической ренты. Однако, как справедливо отмечали Я.И.Кузьминов и М.М.Юдкевич, в академическую ренту входит еще и нематериальный эффект от академической деятельности [2]. Такое понимание позволяет не просто расширить понятие АР, но и объяснить массу важных наблюдений. Например, считается, что человек с солидным академическим потенциалом, в коммерческом секторе может получать доход выше, чем в университетском секторе; несмотря на это, его выбор остается за университетом. Наличие нематериальной надбавки в качестве элемента АР позволяет объяснить подобное поведение.

Однако и расширение АР на нематериальную составляющую не исчерпывает ее содержания. Неотъемлемым элементом АР является фактор стабильности, который долгое время оставался важнейшим преимуществом работы в университете [5]. В данном случае речь идет о том, что до недавнего времени в России мобильность кадров в вузах была гораздо ниже, чем в организациях рыночного сектора, а увольнение сотрудников университетов случалось гораздо реже, чем в других хозяйственных структурах. В некоторых работах явным образом говорится о высокой социальной защищенности работника вуза, низком риске потерять работу по независящим от него обстоятельствам, т.е. «столкнуться с несправедливостью рынка» [10]. Так, в работе Дж.Бесса делается акцент на сравнительном анализе срочных и бессрочных АК, а также демонстрируются проблемы и риски отказа от системы постоянного найма [12]. В целом введение в рассмотрение данного элемента АР также является принципиальным, ибо позволяет объяснить сохранение и расширение кадрового состава вузов в период, когда материальная и нематериальная части АР подверглись активной диссипации.

Следуя логике и терминологии работы [5], определим все основные элементы АР.

Под денежной академической рентой (ДАР) будем понимать тот прирост заработков (W_ДАР) человека, который он получает благодаря наличию академических знаков отличия – ученой степени, ученого звания, членства в профессиональных и экспертных сообществах и т.п. Например, в университетах и научных институтах люди с учеными степенями имеют более высокие должностные оклады; в государственные академии наук и научные фонды можно попасть в качестве члена или эксперта только при наличии ученой степени доктора наук и т.п. Иными словами, академические знаки отличия позволяют получить как прямое увеличение дохода (например, в форме надбавок за ученую степень), так и косвенное (например, за счет создания социального лифта при получении нужной должности).

Если ввести понятие академической зарплаты (W_АКАД), то она формируется в соответствии с затратным принципом ценообразования:

Под неденежной академической рентой (НАР) будем понимать тот положительный морально-психологический эффект (W_НАР), который человек получает от работы в академической сфере. Данный эффект является нематериальным по своей природе и внешне не наблюдаем. Тем не менее, он реально существует и его роль нельзя недооценивать. Можно выделить, по крайней мере, 4 группы НАР [5].

Первый элемент НАР – внутреннее удовлетворение от творческого труда (W_Т). Считается, что труд профессора связан с активным самообучением и постоянным обогащением человека новыми знаниями и позитивным опытом; возможность получения классных научных результатов связана с сильными положительными переживаниями и «остаточными» эмоциями. Кроме того, труд исследователя во многих случаях не предполагает эффекта отчуждения результатов труда. Второй элемент – расширенное академическое (профессиональное) признание (W_П). Речь идет о признании научных достижений человека его коллегами, цитировании его статей и книг, наличии благодарных учеников, последователей и научных школ. Такие «побочные» результаты работы приводят к ощущению собственной важности и нужности, осознании высокой интеграции человека в социальный контекст. Третий элемент – академическая свобода (W_С). Как правило, профессорская деятельность не связана с постоянным присутствием на рабочем месте, имеется возможность свободного выбора тематики научных исследований, распределения своего времени между различными видами деятельности. Четвертый элемент – высокая репутация академического труда в обществе (W_Р). До недавнего времени почти во всех странах мира работа профессора считалась одной из самых уважаемых и престижных в глазах широкой общественности. Следовательно, W_НАР=W_Т+W_П+W_С+W_Р.

С учетом введенных понятий полный доход от академической деятельности (W_ПАК) определяется так:

Под антирисковой академической рентой (ААР) будем понимать еще один нематериальный агрегат академической ренты (W_ААР), состоящий в большей стабильности работы и меньшей вероятности увольнения по сравнению с рыночным сектором. В данном случае учитывается фактор риска в отношении получаемого дохода. Антирисковая АР образуется в случае, когда R_АКАД/R_РЫН>1, где RАКАД и RРЫН – вероятность сохранения рабочего места в академической и рыночной структурах соответственно.

2. Общая теория академической ренты. Надо сказать, что введение в оборот понятия АР является важным шагом в понимании ситуации в университетской среде. Рассмотрение рентных агрегатов позволяет не только объяснить многие явления, но и осуществить количественную диагностику происходящих процессов.

Два методологических шага позволяют включить АР в стандартную экономическую схему принятия инвестиционных решений. В данном случае речь идет о модели принятия решений по переходу сотрудников из академического сектора в иные виды деятельности и наоборот. При этом решение принимается на основе сравнения не только величины финансовых показателей секторов, но и показателей рискованности секторальных доходов. Тем самым мы имеем современную двухфакторную схему межотраслевого перелива капитала. При этом данная схема усиливается еще и за счет учета нематериального фактора работы в университетах.

Логика принятия решений о смене работы примерно такова. Индивидуум решает остаться в вузе или уйти из него на базе сопоставления академических и рыночных параметров. При этом считается, что никаких ограничений по перемещению работника между секторами не существует. Формально это можно записать так:

Если ввести предположение о том, весовые коэффициенты α и β пронормированы (β=1–α), а фактор риска выразить в форме параметра непосредственной угрозы увольнения с работы, то уравнение (1) можно переписать следующим образом:

Предложенная простая схема позволяет на качественном уровне объяснить, по крайней мере, два важных парадокса, наблюдавшихся в российской экономике.

Первый парадокс – надувание образовательного пузыря в 1991–2008 гг., когда заработки университетских профессоров катастрофически упали, однако численность профессорско-преподавательского состава (ППС) при этом за 17 лет возросла на 90%. Таким образом, вместо ожидаемого оттока кадров из вузов возник колоссальный приток. На первый взгляд, такое развитие событий противоречит элементарной экономической логике, однако логика восстанавливается, если учесть наличие нематериальной АР. Субъект осуществляет сравнение полных заработков (W_ПАК) в академической сфере с альтернативной рыночной зарплатой (W_РЫН). Как оказывается, очевидный проигрыш в деньгах (W_РЫН>W_АКАД) с лихвой компенсируется нематериальными агрегатами академической ренты (W_РЫН<W_АКАД+W_НАР). Данная логика позволяет предположить, что к моменту распада СССР в университетской среде был сконцентрирован такой большой потенциал НАР, что его хватило на длительное доминирование сектора по сравнению с новыми рыночными нишами.

Второй парадокс, нуждающийся в объяснении, состоит в том, что почти полное испарение НАР к 2005 г. не повлекло за собой катастрофического высвобождения кадров из университетского сектора. На первый взгляд, такой ход событий опять противоречит принципу рациональности. Однако логика снова восстанавливается при учете ААР. Так, диссипация НАР завершилась ее почти полным обнулением (W_НАР≈0), в связи с чем доминирование рыночного сектора по доходному фактору стало абсолютным (W_РЫН>W_АКАД+W_НАР). Однако вплоть до 2014 г. сохранялось явное преимущество вузовского сектора по линии стабильности заработка и возможности работы даже после выхода на пенсию. Это означает, что при проигрыше по фактору дохода (W_ПАК/W_РЫН<1) вузы сильно выигрывали по фактору риска (R_АКАД/R_РЫН>>1). В соответствии с формулой (4), значительное преимущество по второй группе факторов способно перевесить слабые позиции по первой группе.

В основе данной теоретической схемы лежит предположение о том, что в процессе принятия решений эмоциональный бонус в форме НАР и высокая стабильность дохода получают хоть и субъективную, но вполне конкретную стоимостную оценку. На наш взгляд, данный тезис является традиционным для современной экономической теории и предполагает лишь некие дополнительные количественные подтверждения, которые будут приведены ниже.

3. Методология оценки академической ренты. Сегодня сфера высшего образования России переживает один из самых драматичных моментов своей истории. В 2014 г. началось серьезное сокращение штатов во многих вузах страны. При этом оставшиеся сотрудники ППС подвергаются повышенной эксплуатации со стороны университетской администрации. В частности, кратно увеличивается аудиторная нагрузка преподавателей, срочные контракты заключаются только на один год и т.п. Все это говорит о том, что модель АР, на которой многие годы держалась университетская система страны, окончательно разрушена. В последние годы был нанесен сокрушительный удар по агрегату ААР. Однако именно в это тяжелое для отрасли время начинает проявляться третий парадокс: при крайне невыгодных условиях труда подавляющее большинство преподавателей не демонстрирует высокой мобильности, оставаясь на своих рабочих местах до последнего момента. Как можно объяснить такое поведение?

Одно из возможных объяснений указанного парадокса состоит в том, что АР до сих пор сохраняется, и она выступает своеобразным тормозом при принятии индивидуумами радикальных решений в отношении смены места работы. Однако чтобы проверить данную гипотезу, необходимо произвести количественный анализ величины АР, что представляет собой самостоятельную методологическую проблему.

Понятно, что главная трудность состоит в оценке именно НАР, которая непосредственно не наблюдаема. Традиционный подход к определению НАР зиждется на представлении о том, что сотрудник академического сектора, обладающий высокой квалификацией, может устроиться в рыночном секторе и получать более высокую зарплату (W_РЫН>W_АКАД). Если он этого не делает, то лишь потому, что с учетом НАР имеется равновесие между полным заработком в университете и рыночным доходом (W_ПАК=W_РЫН). Тогда разница между потенциальной зарплатой в рыночном секторе и фактическим академическим заработком будет составлять искомую величину НАР (W_РЫН–W_АКАД). В основе такой логики лежит представление о том, что в рыночном секторе все профессиональные достоинства и навыки работника получают непосредственную (денежную) капитализацию, тогда как в университетской среде они косвенно и частично «оплачиваются» путем создания благоприятных условий труда, включающих комфортную академическую среду.

Сложность реализации такого подхода на практике состоит в том, что почти никогда однозначно не известна альтернативная зарплата университетского работника. Например, профессор может устроиться работать таксистом, охранником, строителем и финансовым аналитиком; все эти должности могут сильно различаться по размерам заработной платы. Получить же усредненную макрооценку данной величины представляется вообще проблематичным. В связи с этим для определения величины академической ренты необходимо опираться на иные подходы. На наш взгляд, более адекватным в этом смысле представляется метод, основанный на экспертных опросах преподавателей вузов. Рассмотрим его более подробно.

Основная идея подхода состоит в том, чтобы получить самооценку экспертов в отношении важности и наличия в их деятельности основных составляющих НАР. Нами рассматривались четыре агрегата НАР: творчество (интересная работа, возможность профессионального роста, расширение эрудиции и т.п.); признание заслуг (со стороны коллег внутри вуза и за его пределами, соавторов, студентов и аспирантов, последователей и т.п.); личная свобода (неполный рабочий день, много свободного времени, свобода в выборе научной тематики и содержания учебных курсов, отсутствие давления со стороны руководства и т.п.); общественная репутация (уважение к профессии преподавателя вуза за пределами вуза, образец жизни профессора для молодого поколения и т.п.).

Важность (J_ijк) агрегатов НАР эксперты оценивали по 10-балльной шкале: 0 – фактор не имеет значения, 10 – фактор имеет максимально большое значение (i – индекс агрегата НАР: 1=творчество, 2=признание, 3=свобода, 4=репутация; j – индекс эксперта k-го вуза). Наличие агрегатов НАР (I_ijк) также оценивалось по 10-балльной шкале: 0 – фактор отсутствует, 10 – фактор присутствует в максимальном объеме. Оценки давалась за три периода: в прошлом (за предыдущие 10–15 лет), в настоящее время (сегодня) и ожидания в будущем (в ближайшие 10–15 лет).

Для получения непосредственной оценки НАР использовалась двухступенчатая процедура. Первый шаг предполагал бинарный ответ эксперта (δ_jк) (δ_jк =1, если ответ «да»; δ_jк =0, если ответ «нет») на вопрос: «Представьте, что содержание Вашей работы резко изменилось (стало больше свободного времени, появилось больше свободы в выборе научной тематики и подготовки учебных курсов, вырос общественный престиж Вашей работы и т.д.). Могли бы Вы сказать, что эти изменения в работе в какой-то степени эквивалентны росту зарплаты?» Второй шаг предполагал указание конкретного числа (D_ijк) при ответе на вопрос: «Представьте себе, что в Вашей работе творческое начало стало присутствовать в максимальной степени (интересная работа, имеется возможность профессионального роста, расширения эрудиции, обмена мнениями с коллегами и т.п.). Оцените в процентах (%) значимость данного фактора в форме символической надбавки к Вашей зарплате».

Для получения итоговой оценки НАР необходимо воспользоваться следующим алгоритмом. На первом шаге необходимо оценить коэффициент соизмеримости для каждого вуза (k_k) по формуле:

Надбавка за творчество по вузу оценивается как средняя по всем экспертам:

Коэффициент соизмеримости показывает, насколько правомерно, по мнению экспертов, редуцировать нематериальные факторы работы в денежный эквивалент. После этого можно осуществить корректирующее усреднение надбавки за творчество (W_Т) по всем вузам:

Далее алгоритм расчета предполагает, что от оценки стоимости творческого компонента работы можно оттолкнуться и через индексы значимости и наличия других факторов НАР пересчитать для них соответствующие денежные оценки. Для этого можно воспользоваться следующей агрегирующей процедурой:

В соответствии с логикой формулы (9) мы вычисляем цену одного балла творчества W_T/N при условии его максимального присутствия, после чего домножаем ее на индексы наличия и относительной значимости других факторов, тем самым получая «цены» других нематериальных факторов АР и складывая их.

Разумеется, предлагаемый подход не лишен недостатков. Например, даже экспертам довольно трудно определить в стоимостном выражении творческую составляющую их работы. Вместе с тем, как это и происходит во всех опросах, индивидуальные завышения и занижения истинных оценок при усреднении сходятся к объективной результирующей. Кроме того, при оценке таких трудноуловимых и субъективных показателей высокая точность расчетов недостижима; важно определить масштаб изучаемого явления, а, следовательно, порядок искомых цифр.

4. Характеристика эмпирической базы исследования. Для реализации предложенного подхода к оценке НАР было проведено полевое исследование, включающее опрос 100 экспертов из 10 вузов страны – по 10 из каждого. Дата проведения исследования – май–июнь 2014 г. Принципиальным моментом в проведенном опросе было положение о том, что все эксперты являются инсайдерами университетской системы и хорошо осведомлены обо всех нюансах материальных и нематериальных академических бонусов. Среди экспертов с ученой степенью доктора философии (PhD) было 2%, магистра – 8%, кандидата наук – 54%, доктора наук – 23%, без ученой степени – 13%. Должностная структура выборки имела следующий вид: профессоров – 25%, доцентов – 45%, ассистентов, преподавателей и старших преподавателей – 30%. Среди опрошенных было 44% мужчин и 56% женщин. Возрастное распределение экспертов было следующим: более 60 лет – 21%, от 40 до 60 лет – 33%, до 40 лет – 46%. Со стажем работы в вузе более 20 лет насчитывался 31% опрошенных, от 15 до 20 лет – 14%, от 10 до 15 лет – 23%, менее 10 лет – 32%.

Общее число экспертов равномерно распределилось по следующим вузам страны: Высшая школа экономики (ВШЭ), Государственный университет управления (ГУУ), Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ), Российский государственный социальный университет (РГСУ), Московский государственный университет (МГУ) им. М.В.Ломоносова, Московский институт стали и сплавов (МИСиС), Московский финансово-промышленный университет (МФПУ) «Синергия», Ленинградский государственный университет (ЛГУ), Кемеровский государственный университет (КГУ), Новосибирский государственный технический университет (НГТУ). Таким образом, 70% экспертов были из московских вузов и 30% – из региональных.

Данное поле экспертов позволяет делать вполне достоверные выводы и обобщения. Мы отдаем себе отчет в том, что используемая выборка не совсем точно воспроизводит весь массив российских вузов, однако можно смело утверждать: итоговые погрешности не могут носить принципиального характера. В связи с этим в дальнейшем расчеты по указанной выборке будут использоваться для получения макроэкономических обобщений. Для нас важен порядок явления. Так, например, без количественных расчетов мы не может даже примерно определить, каков объем НАР – проценты, десятки или сотни процентов от номинального заработка преподавателей. Более того, для нас важно определить тренд в динамике НАР и оценить силу проявившихся тенденций.

Определенную специфику представляет собой оценка НАР в процентах от заработка ППС. Этот момент также привносит элемент неопределенности. Например, у некоторых экспертов данный вопрос вызывал затруднения и дополнительные вопросы: какая зарплата имеется в виду – базовая номинальная или полная с учетом всевозможных надбавок? Кроме того, уровень заработков в разных вузах сильно разнится. Тем не менее, именно такая форма агрегата нам представляется наиболее приемлемой, т.к. в этом случае все оценки переводятся в относительные сопоставимые величины, а потребность в усреднении абсолютных значений отпадает. Помимо этого, ответы экспертов о величине НАР в процентном отношении к своей зарплате позволяют им сохранить анонимность самой величины зарплаты, что является одним из важнейших моментов при получении достоверной информации.

5. Результаты эмпирических расчетов академической ренты. В литературе постоянно рассматриваются изменения в университетской среде. Иногда авторы делают акцент на деградации академической среды [8], иногда – подчеркивают завершение деструктивных процессов [9]. Дополним эти исследования оценками НАР.

Индексы важности четырех слагаемых НАР демонстрируют, что они разбиваются на две пары с равными оценками – творчество и свобода в среднем на 20% оказываются важнее признания и репутации (табл.1). Такой расклад ценностей представляется вполне предсказуемым: большее значение имеют «внутренние» факторы, связанные с собственным самоощущением, а не «внешние» факторы, формирующиеся мнением других людей. Причем если между двумя группами просматривается однозначное предпочтение, то внутри групп все не так однозначно. Так, в пяти из десяти вузов свобода ценится выше, чем творчество; в оставшихся пяти вузах ситуация диаметрально противоположная. В шести вузах из выборки общественная репутация ценится больше профессионального признания; в оставшихся четырех университетах еще более явственно проявляется альтернативное предпочтение. Характерно, что разночтения в отношении «внутренних» факторов больше, чем «внешних». Так, волатильность (11) важности творчества составляет 2,2 балла, свободы – 1,7, признания – 1,9, репутации – 2,4. Тем самым более ценные факторы предполагают меньшую согласованность оценок.

Если сравнивать наличие агрегатов НАР во времени, то легко видеть слабый тренд к ухудшению ситуации (табл.2), что подтверждает все визуальные наблюдения и интуитивные ощущения. Однако полученные цифры позволяют сделать и довольно неожиданный вывод: разрушение всех составляющих НАР шло не столь катастрофично, как это многим казалось. Вопреки большинству экспертных оценок величина НАР не нуллифицировалась, что уже само по себе создает серьезную основу для дальнейшей нормальной работы российских университетов.

Из табл.2 в частности вытекает, что главным элементом НАР сегодня выступает творческий характер деятельности университетского преподавателя, тогда как самым незначительным элементом является общественная репутация. Однако зафиксированный тренд позволяет осуществить обратную экстраполяцию, т.е. экстраполяцию тенденций в обратном порядке – в прошлое. Такой прием позволяет получить хотя бы приблизительный портрет НАР в период СССР, когда все академические бонусы были максимальными. Это можно сделать, если предположить, что распад АР в предыдущие 20–30 лет шел примерно теми же темпами, как и последние 10–15 лет. Иными словами, удвоение ретроспективных изменений позволяет выйти на искомые начальные условия (табл.4).

Проведенные расчеты показывают, что в СССР главным элементом НАР была все-таки свобода, а самым слабым звеном выступало профессиональное признание. Таким образом, реформа высшего образования наиболее сильно ударила именно по академической свободе и общественной репутации профессоров. Следовательно, на фоне «испарения» НАР происходила внутренняя реструктуризация ее элементов. В этом смысле можно говорить, что советская и нынешняя НАР качественно несопоставимы.

Данный тезис подтверждается и другим обстоятельством. Так, если ввести в рассмотрение волатильность (V_i) вузовских индексов наличия факторов НАР

Во-первых, волатильность имеет тренд в сторону увеличения. Это означает, что если в отношении прошлых событий у экспертов наблюдается высокая согласованность мнений, то их оценки сегодняшнего положения дел расходятся более основательно; в отношении же будущего разброс мнений еще больше возрастает. Следовательно, дезориентация преподавателей в отношении своего собственного положения со временем увеличивается, а это свидетельствует о нарастании хаотичности развития университетской системы.

Во-вторых, рост показателя (11) косвенно свидетельствует об усилении гетерогенности рынка высшего образования. В одних вузах сотрудники смотрят на вещи более мрачно, в других – вполне оптимистично. Как правило, подобные процессы имеют под собой объективные причины и сопряжены с разными достижениями вузов. Фактически речь идет о том, что АР начинает более неравномерно перераспределяться по университетской системе – концентрируясь в одних вузах, она почти полностью вымывается из других. Это еще один настораживающий симптом.

В-третьих, неопределенность меньше всего затрагивает «внешние» факторы НАР, которые для преподавателей имеют меньшую значимость. Однако помимо безразличия, способствующего единству мнений, здесь просматривается и другое обстоятельство. Дело в том, что вузы в меньшей степени могут контролировать процессы профессионального признания и общественной репутации, а потому они концентрируют свои усилия в основном на факторах творчества и свободы. Соответственно успехи и неудачи вузов проявляются, прежде всего, в этих направлениях, что и порождает разброс мнений экспертов. Данный факт говорит о том, что процесс воссоздания АР университеты во многом берут на себя, в связи с чем растут различия между вузами как в самой величине АР, так и в оценках их сотрудников.

Чтобы рассчитать величину денежного эквивалента творческого характера работы (W_Т), следует воспользоваться формулой (8) и данными табл.4. Оговорим особо следующий нюанс расчетной процедуры: все «первичные» оценки надбавки (D_iк) явно завышены, в связи с чем они нуждаются в корректировке с помощью понижающего коэффициента k_к. Дело в том, что при опросе была зафиксирована неожиданная психологическая закономерность: если среди экспертов доминирует мнение о несводимости творческого фактора работы к денежной надбавке, то и саму величину надбавки они искусственно завышают. И наоборот: если эксперты разделяют мнение о возможности редукции творческого фактора к денежному бонусу, то их оценка величины надбавки становится более умеренной и реалистичной. Так, расчеты показали, что коэффициент корреляции между оценками k_к и D_iк равен –0,50 при его критическом значении 0,44 для уровня значимости 0,05. Итоговое значение денежной надбавки W_Т равно 18,4% от фактической зарплаты преподавателей (табл.4).

Окончательный расчет всей величины НАР (W_НАР) по формуле (9) приведен в табл.5 и позволяет сделать следующие выводы.

Во-первых, мы получили оценку доли НАР в фактических заработках преподавателей вузов. Как оказывается, масштаб данного явления составляет десятки процентов и находится в интервале 40–60%. Это довольно весомая прибавка к зарплате, которая может принципиально влиять на решения о смене/сохранении работы.

Во-вторых, величина W_НАР позволяет объяснить третий парадокс рынка высшего образования, который состоит в отсутствии мобильности преподавателей даже при возникновении в 2014 году самых неблагоприятных условий работы. Здесь большое значение играет фактическая зарплата. Например, в распоряжении Правительства РФ №2620-р от 30.12.2012 была зафиксирована «дорожная карта», предусматривающая регулирующий норматив – в 2018 г. отношение средней заработной платы ППС образовательных организаций высшего образования к средней заработной плате в соответствующем регионе должно составлять 200% [13]. Уже с 2013 г. заработки преподавателей вузов стали возрастать, следовательно, стала возрастать и абсолютная величина НАР. С учетом же того, что W_НАР≈0,5W_АКАД, «перебить» новую зарплату альтернативным рыночным секторам становится проблематично. Например, заработок профессора в 40–60 тыс. руб. с учетом W_НАР эквивалентен 60–90 тыс. руб., а такой уровень оплаты труда найти на рынке уже довольно сложно. Таким образом, фактор НАР до сих пор способен выступать в качестве серьезного тормоза по переходу преподавателей в другие отрасли экономики.

В-третьих, оценка W_НАР показывает колоссальное преимущество академического сектора в СССР. Так, если учесть, что заработки университетских работников с учеными степенями превосходили в 3–4 раза среднюю зарплату, то существовавшая НАР поднимала этот уровень еще в полтора раза, доводя преимущество преподавателей до 4,5–6,0 раз относительно обычных профессий.

6. Антирисковый элемент академической ренты. Как было сказано в предыдущих разделах, АР помимо НАР включает в себя ААР. Выше было показано, что эффект НАР продолжает действовать, однако ниже мы покажем, что ситуация в университетском секторе все-таки сильно ухудшилась, прежде всего, из-за исчерпания фактора стабильности – ААР.

Проведенные расчеты трех элементов ААР представлены в табл.6. Для ее составления использовалась следующая процедура. Экспертам задавалось три вопроса, представленные в табл.6, со следующими вариантами ответа для оценки вероятности: очень высокая; достаточно высокая; достаточно низкая; очень низкая. Такая качественная оценка ситуации для опрашиваемых является наиболее удобной. Однако в дальнейшем для усреднения оценок использовалась процедура условной оцифровки качественных ответов. Для этого использовалась следующая шкала: очень высокая вероятность – 0,9; достаточно высокая – 0,7; достаточно низкая – 0,3; очень низкая – 0,1. После агрегирования данных выполнялась обратная процедура переведения цифровых данных в качественные ответы.

Для конструктивного анализа данных табл.6 следует отталкиваться от критической отметки вероятности в 0,5. Переход за указанную черту позволяет диагностировать качественное ухудшение ситуации. Так, например, потеря работы в будущем преподавателями оценивается как событие более вероятное, чем сохранение работы. Аналогичным образом продолжение работы в вузе после выхода на пенсию в ближайшие 10–15 лет люди оценивают как менее вероятное событие по сравнению с окончательным уходом из вуза. Что касается вероятности найти аналогичную работу в другом вузе, то она уже сегодня меньше 50%, а в будущем еще уменьшится. Таким образом, по всем трем позициям нейтральная граница пройдена в сторону ухудшения ситуации (в табл.6 данные клетки помечены более темным цветом). В среднем ожидаемое ухудшение положения ППС вузов в будущем по сравнению с прошлым составляет 57%, т.е. больше чем в полтора раза. Такова цена рыночных реформ с точки зрения ААР.

Сказанное приходит в противоречие с утверждением Е.В.Сивак и М.М.Юдкевич по поводу того, что ситуация в сфере высшего образования в последние 20 лет улучшилась, а преподаватели в подавляющем большинстве перестали воспринимать свою работу в качестве постоянного источника напряжения [9]. Приведенные выше цифры свидетельствуют об обратном – потеря трудовой стабильности в вузах вызывает новую волну стресса у представителей ППС.

Произошедшие изменения в университетском секторе в части исчерпания фактора социальной стабильности ведут к тому, что вузы утрачивают свое важное конкурентное преимущество на рынке труда и постепенно превращаются в «рядовых» работодателей.

7. Академическая рента и эффект масштаба. В настоящее время продолжается процесс исчерпания АР. Если так продолжится и дальше, то через некоторое время она, скорее всего, вообще исчезнет. Более того, некоторые действия российского регулятора ускоряют этот процесс. В связи с этим возникает сакраментальный вопрос: что дальше?

Есть основания полагать, что без феномена АР университеты вообще нормально существовать не могут. Если же исчезнет сама модель АР, то что будет с вузами? Останутся ли они вообще? Какими они станут?

Данные вопросы являются дискуссионным, однако уже сейчас есть данные, позволяющие получить вполне вразумительные ответы. Первый сценарий развития событий предполагает, что новая система высшего образования должна будет воссоздать модель АР в новом формате. Сейчас как раз осуществляются не слишком удачные попытки ввести массу новых требований и стимулов к ним, которые позволили бы реанимировать феномен АР. Хотя теоретически такой сценарий вполне возможен, реальные тенденции складываются не в его пользу. Скорее всего, через некоторое время, лет через 15–20, возобладает другой сценарий организации университетов, основанный на использовании эффекта масштаба (ЭМ). В данном случае мы придерживаемся трактовки Н.Талеба, который под масштабируемостью понимает способность некоего экономического результата непропорционально сильно усиливаться (масштабироваться) без эквивалентных затрат [14]. В основе подобного эффекта лежит информационная природа образовательных услуг, которая, собственно, и делает эти услуги масштабируемыми. В данном случае речь идет о становлении системы дистанционного обучения (ДО), которая несет в себе колоссальный потенциал для проявления ЭМ.

При внедрении системы ДО мы сталкиваемся с рафинированным проявлением эффекта масштабирования – учебные материалы, однажды написанные и выложенные на сайте университета, могут обслуживать почти неограниченное число пользователей; онлайн-курс может смотреть хоть миллиард человек одновременно. Иным словами, ДО запускает механизм, когда единоразовые затраты труда профессора могут многократно приносить экономический результат. Такая система дает невероятный рывок в рентабельности образовательного процесса. Уже сегодня имеются примеры новых возможностей ДО. Так, в Массачусетском технологическом институте (МТИ) на дистанционный курс по электронике записалось 155 тыс. чел.; это больше, чем число всех выпускников МИТ за его 150-летнюю историю [15]. Есть факты о поразительной популярности и прибыльности нового бизнеса. Так, лекции Салмана Хана из «Khan Academy» посмотрели 268 млн. раз, тогда как хит Мадонны «Like a Prayer» – меньше 5 млн. раз; учитель английского языка в корейском «Megastudy» в 2011 г. заработал 2 млн. долл. [15].

Сказанное подводит к важному выводу. На протяжении многих веков университеты работали в условиях отсутствия ЭМ: желание профессора заработать больше предполагало соответствующий рост так называемой горловой нагрузки. Для компенсации этого недостатка профессии был внедрен институт АР. Сегодня, похоже, этот институт изживает себя, однако на его место пришли новые информационные технологии, которые порождают в университетах ЭМ. В результате таких изменений университетская система стоит накануне грандиозной экономической рокировки [16]; ее суть показана в табл.7

Грядущая рокировка переформатирует все отношения в университетской среде. Так, возросшая рентабельность образовательных опций предполагает более рациональное деление дохода между известными профессорами, выступающими в качестве авторов популярных курсов, и университетами. Возросшие гонорары преподавателей полностью компенсируют исчезновение АР. Это сделает саму модель АР менее востребованной, а отказ от нее – менее болезненным. Как было сказано ранее, переходный период продлится не менее 15–20 лет, в течение которых будет наблюдаться сосуществование двух моделей в примитивном виде или, что то же самое, почти полное отсутствие двух эффектов. Однако в любом случае в итоге произойдет масштабная инверсия сущности преподавательского труда. Так, если при реализации модели АР профессорский труд представлял собой своеобразное служение, то в условиях модели ЭМ он превращается в специфический бизнес.

В университеты, основанные преимущественно на ДО, плохо вписывается собственно научная деятельность. Это узкое место будущих образовательных бизнес-структур. Не исключено, что сохранение когнитивных традиций потребует и сохранения, по крайней мере, некоторых университетов. В связи с этим есть вероятность того, что даже после перехода к модели ЭМ новые вузы будут сосуществовать с традиционными университетами. Распределение же их «полномочий» в долгосрочной перспективе сейчас предсказать проблематично.

Литература

1. Кузьминов Я.И. Образование в России. Что мы можем сделать?// «Вопросы образования», №1, 2004.
2. Кузьминов Я., Юдкевич М. Академическая свобода и стандарты поведения// «Вопросы экономики», №6, 2007.
3. Кларк Б.Р. Поддержание изменений в университетах. Преемственность кейс-стади и концепций. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011.
4. Беккер Г.С. Человеческое поведение: экономический подход. Из-бранные труды по экономической теории. М.: ГУ ВШЭ, 2003.
5. Балацкий Е.В. Истощение академической ренты// «Мир России», №3, 2014.
6. Балацкий Е.В. Дисконт-фактор в расчетах рентабельности вложений в человеческий капитал// «Общество и экономика», №11-12, 2000.
7. Балацкий Е.В. Расчет эффективности инвестиций в образование с учетом их кредитного характера// «Общество и экономика», №2, 2001.
8. Бляхер Л.Е., Бляхер М.Л. Мифология управления. Политика министерства vs. политика вузов: динамика противостояния// «Российская полития», №1(72), 2014.
9. Сивак Е.В., Юдкевич М.М. Академическая профессия в сравни-тельной перспективе: 1992–2012// «Форсайт», Т.7, №3, 2013.
10. Кузьминов Я.И. Академическое сообщество и академические контракты: вызовы и ответы последнего времени/ Контракты в академическом мире. Сост. и науч. ред. М.М.Юдкевич. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011.
11. Булгакова Н. Испытание разрывом// «Поиск», №47, 19.11.2010. URL: http://www.poisknews.ru/theme/edu/234/.
12. Бесс Дж.Л. Контракты, бюрократия и мотивация преподавателей: возможные эффекты отсутствия постоянного найма/ Контракты в академическом мире. Сост. и науч. ред. М.М.Юдкевич. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011.
13. Распоряжение Правительства РФ от 30 декабря 2012 г. №2620-р «Об утверждении плана мероприятий ("дорожной карты") "Изменения в отраслях социальной сферы, направленные на повышение эффективности образования и науки"»// «Гарант», 11.01.2013.
14. Талеб Н.Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. М.: КоЛибри, 2009.
15. Прогноз Eduson.tv: в 2037 году роботы будут учить детей// «Eduson.tv», 10.10.2013. URL: https://www.eduson.tv/blog/2037?language=ru.
16. Барбер М., Доннелли К., Ризви С. Накануне схода лавины. Высшее образование и грядущая революция// «Вопросы образования», №3, 2013.