Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Условия формирования российских университетов мирового класса

В статье дается оценка экономических условий, при которых в стране можно создать университеты мирового класса, входящие в топ-листы глобальных рейтингов университетов. Предлагается метод увязки образовательного рейтинга российских регионов с глобальными рейтингами университетов. На основе построенных эконометрических моделей осуществляется оценка реалистичности и сроков достижения задач, поставленных в Указе №599 президента РФ.

Регулятивный тренд: политические императивы и административные установки

 

Россия, следуя своей имперской традиции, предпринимает поистине отчаянные усилия восстановить утерянный международный авторитет. Одним из направлений этих усилий является сфера науки и образования. Здесь особое значение уделяется университетской системе, которая во всем мире выступает в качестве основы национальной научной системы.

Сегодня по умолчанию считается, что место страны в мировой системе науки и высшего образования определяется международным рейтингом ее ведущих университетов. В связи с этим российское правительство начинает постепенное «наступление» на глобальные рейтинги университетов (ГРУ), пытаясь занять в них достойное место. Так, в Указе Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. №599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки» четко прописаны, по крайней мере, две конкретные задачи, имеющие непосредственное отношение к указанному направлению [1]:

- вхождение к 2020 году не менее пяти российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу университетов;

- увеличение к 2015 году доли публикаций российских исследователей в общем количестве публикаций в мировых научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки» (WEB of Science), до 2,44 процента.

На наш взгляд, эти два пункта являются ключевыми в нынешней политике российских властей в отношении национальной системы университетов. Именно эти тезисы задают стратегическое целеполагание, вокруг которого выстраивается не только вся идеологическая система государственного регулирования, но и все конкретные управленческие воздействия.

Поставленная масштабная задача предполагает жесткое рационирование всей нынешней системы высшего образования; в противном случае на ее достижение не хватит никаких ресурсов. Однако направление рационирования во многом предопределяется самой задачей попадания российских вузов в топ-листы международных рейтингов. Первым идеологическим шагом в трансформации нынешней университетской системы России явился тезис премьер-министра страны Д.Медведева, озвученный в 2012 году: «У нас, конечно, много университетов для нашей небольшой страны. Их количество должно естественным путем уменьшаться в результате создания на базе существующих университетов крупных университетских комплексов» [2]. В этой связи характерно следующее категоричное мнение премьера: «Улучшить ситуацию в образовании в целом по стране можно только путем создания крупных университетских центров» [2].

Важным дополнением к указанной позиции являются три пункта упоминавшегося Указа президента РФ №599, согласно которым необходимо дополнительно [1]:

- провести до конца декабря 2012 г. мониторинг деятельности государственных образовательных учреждений в целях оценки эффективности их работы, реорганизации неэффективных государственных образовательных учреждений, предусмотрев при реорганизации таких учреждений обеспечение права обучающихся на завершение обучения в других государственных образовательных учреждениях;

- разработать и утвердить до конца октября 2012 г. плана мероприятий по развитию ведущих университетов, предусматривающих повышение их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров;

- увеличить объемы финансирования государственных научных фондов, а также исследований и разработок, осуществляемых на конкурсной основе ведущими университетами.

Новый министр образования и науки РФ Д.Ливанов подтвердил, что в течение 2012 года министерство проведет мониторинг всей сети государственных вузов, после чего вузы с низким качеством образования будут закрыты. При этом речь идет именно о государственных вузах, за счет которых можно будет уменьшить государственные расходы. По мнению Д.Медведева и Д.Ливанова, за счет предполагаемого укрупнения вузов будет улучшена материальная база оставшихся университетов [2].

Примечательно, что Д.Ливанов еще накануне вступления в должность министра заявил о необходимости вдвое сократить количество бюджетных мест в вузах. По его мнению, это поможет повысить качество образования и отсеять студентов, которые учатся лишь «для галочки». Все это свидетельствует о наличии вполне ясной и откристаллизовавшейся идеологии реформирования высшей школы. В ответ на такую позицию уже сегодня приводятся контраргументы. Например, сегодня в России на бюджетной основе учится меньше половины студентов – точнее около 40%, тогда как в Германии – более 90%, во Франции – более 80%. Теперь же в России предлагается сократить число бюджетников до 20% [2]. Однако министр науки и образования в этом видит не проблему, а стимул развития: «Как только мы уйдем от всеобщего бесплатного высшего образования, появятся механизмы, которые помогут привлечь на предприятия ценные кадры. Например, образовательный кредит. Если хорошее образование будет стоить дорого и человек вынужден за него платить, он сможет взять кредит, а будущий работодатель в обмен на обязательства погасит его» [2]. Утверждение, разумеется, весьма спорное, однако оно само по себе является симптоматичным для понимания трансформационного тренда.

Апологетика позиции властей «просачивается» по разным каналам. Например, полномочный представитель президента в Уральском федеральном округе И.Холманских на встрече с региональной ячейкой движения «В защиту человека труда» в Новом Уренгое говорил о том, что возникший избыток кадров с высшим образованием никакая экономика выдержать не может, высшее образование – благо, но стране нужны люди рабочих специальностей. По его мнению, родители должны понимать нормальность ситуации, когда их ребенок не получает высшее образование за деньги, а идет работать туда, где работали его предки. Похожую позицию озвучил и губернатор Ямало-Ненецкого автономного округа Д.Кобылкин, заявив, что регион в ближайшее время будет нуждаться в рабочих определенных специальностей, а не в выпускниках вузов. «Мы не обманываем родителей и говорим о том, что нам в ближайшее время не нужно такое количество детей с высшим образованием», – предупредил он [2].

Надо признать, что по насыщенности общества студентами Россия уже является одним из мировых лидеров. Например, в 2009/2010 гг. в России насчитывалось 52 студента на 1000 человек населения. Это эквивалентно уровню Австралии и чуть меньше уровня Новой Зеландии (58) и США (59). Но эти три страны являются лидерами в области экспорта образования, чем и обусловлены их гипертрофированные показатели. Такие же государства, как Великобритания (39), Франция (36), Швейцария (28), и Япония (28) существенно отстают от России – в 1,3–1,9 раза. Однако и эти цифры плохо сопоставимы. Например, по нашим имеющимся оценкам, в Австралии доля иностранцев среди студентов составляет 20,3%, а в Великобритании – 21,8; в США по специальностям «Бизнес» и «Менеджмент» эта доля также составляет более 20%; в России эта величина пренебрежимо мала. По пост-дипломным программам в Британии доля иностранных студентов по специальности «Бизнес и администрирование» составляет 83%, по социологии и обществознанию – 73, по биологии – 72, по техническим дисциплинам – 62. Кроме того, статистика показывает, что в России неудовлетворенный спрос на высшее образование продолжает расти, увеличившись с 1,72 человека на место в 1993 г. до 2,08 в 2008 г. [13]. Следовательно, чтобы удовлетворить все имеющиеся сегодня запросы на образование в России, надо увеличить число вузов и студентов, по крайней мере, на 25-30%, что уже выходит за рамки разумного. Тем самым нынешняя политика российских властей имеет серьезную основу.

Таким образом, главный политический тренд в реформировании высшего образования состоит в уменьшении его масштабов. Компенсацией таких рестрикций, по замыслу властей, должно стать повышение качества образования и научной деятельности в вузах. В этих целях с 2010 года проводятся конкурсы мега-грантов для привлечения в российские вузы ученых мирового класса; сейчас планируется продление этой программы до 2015 года. Грант в 150 миллионов рублей перечисляется вузам, на базе которых ведущий ученый будет вести свою работу, однако расходовать эти средства вузы смогут только с согласия ведущего ученого, осуществляющего руководство научным исследованием. Освоить 150 млн. надо за три года; о дальнейшей судьбе лабораторий, которые будут созданы на эти деньги, в программе ничего не говорится. Сами гранты рассчитаны в основном на зарубежных ученых или бывших соотечественников, добившихся выдающихся результатов за рубежом [3]. В основе такой системы также лежит идеологический посыл, который в явном виде сформулировал Д.Ливанов: надо провести всесторонний аудит того, что происходит в научном секторе на основе объективного анализа в соответствии с мировыми требованиями; в науке есть только один уровень – международный; ты ему либо соответствуешь, либо нет; если да, то ты ученый, если нет, то ты кто-то другой [4]. Именно поэтому российское правительство нацелилось на вхождение в топ-листы международных рейтингов университетов и завоевание западных научных журналов.

 

Рыночный тренд: разворачивание процесса слияния и поглощения российских университетов

 

Рассмотренная выше позиция властей в отношении университетской системы страны является естественной с точки зрения рыночной логики. Дело в том, что само появление рейтингов университетов ознаменовало новый этап в конкуренции на рынке образовательных услуг. Конкуренция обострилась в силу нескольких обстоятельств.

Во-первых, конкуренция стала международной. Глобализация привела к тому, что население страны стало стремиться получить образование не только внутри страны, но и за ее пределами, если это выгоднее. Следовательно, российские вузы вынуждены конкурировать не только между собой, но и с зарубежными университетами.

Во-вторых, число участников на рынке стало поистине огромным. Для сравнения: в 1914 году в стране насчитывалось всего 72 государственных вуза, а в 2010 году их общее число достигло 1115, среди которых было частных 462 вуза. Следовательно, «плотность» конкуренции менее чем за век возросла более чем в 15 раз.

В-третьих, университеты утратили монопольную власть на знание. Согласно Э.Тоффлеру, в информационную эпоху многие структуры теряют власть, и начинается передел мира [6]. Данный тезис в полной мере применим к университетам. Так, в эпоху Средневековья все университеты были в привилегированном положении: желающий получить знания шел в к ним, ибо знания были только у них (профессора, книги, библиотеки, лаборатории). За пределами университета добыть знания было почти невозможно. Сегодня лекции университетских профессоров уже не обладают прежней ценностью, ибо все, что в них рассказывается, можно прочитать в свободном доступе в Интернете. Обесценились и университетские библиотеки, ибо нужные сведения люди могут оперативно получить опять-таки в Интернете [1]. В связи с этим перед вузами стоит масштабная задача по созданию новых образовательных опций, которые были бы востребованы рынком и компенсировали бы их пошатнувшееся положение.

С учетом этих обстоятельств и факта полученной ими большой экономической свободы российские университеты начали превращаться в мощные корпорации. И здесь работает следующая рыночная логика: чем мощнее университет, тем больше его бюджет и тем больше у него возможностей для качественного улучшения. Эта логика породила новую тенденцию на рынке высшего образования – процесс слияния и поглощения.

Этот процесс принимает различные формы, но везде и всегда он сопровождается борьбой за особое место на рынке. Например, Московскому государственному университету им. М.В.Ломоносова (МГУ) и Санкт-Петербургскому государственному университету (СПбГУ) был придан статус «уникальных научно-образовательных комплексов», способствуя ускорению в них прогрессивных нововведений. Такой статус выводит данные вузы из-под Министерства образования и науки РФ, дает им особые преференции в получении бюджетных средств, закрепляет большую свободу в построении образовательных программ, а также право на наличие собственных образовательных сертификатов. В этом же направлении действует статус национального исследовательского университета (НИУ), присваиваемый вузу на 10 лет на конкурсной основе и позволяющий получить дополнительное финансирование. К настоящему моменту в России имеется уже 29 НИУ.

Параллельно идет создание новых вузов с особым статусом. Типичным примером такого процесса служит относительно молодая и престижная Высшая школа экономики (ВШЭ). Некоторые аналитики отмечают, что данный вуз является классическим примером национального проекта, хотя официально это никем не признавалось. За годы своего существования ВШЭ поглотила такое количество организаций и недвижимости, что превратилась в один из самых крупных университетов страны. Параллельно была организована колоссальная работа по направлению бюджетных средств государства в пользу ВШЭ. Особо тесные связи сложились у ВШЭ с Министерством экономического развития РФ, большая часть исследовательского бюджета которого «отдавалась» ВШЭ. Для иллюстрации масштаба этого «национального проекта» можно привести хрестоматийный пример: в начале 2000-х годов государство выделило на библиотеку ВШЭ денег больше, чем на библиотеки всех остальных вузов страны, вместе взятых [2]. Еще один похожий «национальный проект» реализуется при создании и продвижении Московской школы управления «Сколково».

Еще одна линия в укрупнении вузов проявляется в введении статуса федеральных университетов (ФУ) в форме автономных учреждений. В их состав могут включаться не только вузы, но и научные организации, которые находятся в ведении федеральных органов исполнительной власти, государственных академий наук и их региональных отделений. ФУ могут создавать образовательные программы на основе собственных, а не государственных стандартов. Сегодня в России действуют следующие ФУ: Южный, Сибирский, Северный (Арктический), Казанский (Приволжский), Уральский, Дальневосточный, Северо-Восточный, Балтийский, Северо-Кавказский.

Самой последней тенденцией стала волна поглощений и слияний среди ведущих вузов страны. Например, Академия народного хозяйства (АНХ) при Правительстве РФ в 2010 году поглотила Российскую академию государственной службы (РАГС) при Президенте РФ с образованием Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ. Аналогичным образом Финансовый университет при Правительстве РФ в 2011 году поглотил Всероссийский заочный финансово-экономический институт (ВЗФЭИ) и Московский государственный колледж информатики и электронной техники, а в 2012 году – Государственный университет Министерства финансов РФ и Всероссийскую государственную налоговую академию Министерства финансов РФ.

Таким образом, за последние несколько лет на рынке высшего образования возникло довольно много крупных игроков, в сравнении с которыми остальные вузы проигрывают фактически по всем параметрам. Отыграв свои позиции и обеспечив себе относительный избыток финансовых ресурсов, университеты-лидеры начинают осуществлять первые шаги по качественной модернизации своих рядов в направлении соответствия международным стандартам. Одной из первых таких попыток является опыт национального исследовательского технологического университета Московский институт стали и сплавов (МИСиС), который в 2012 году ввел четыре категории должностей профессора и доцента – основную, методическую, исследовательскую и международную. По замыслу администрации МИСиС, дифференциация в оплате работников вуза в зависимости от должностной категории направлена на активизацию их деятельности на международном рынке услуг. В некоторых российских вузах (например, в МИСиС и ВШЭ) уже работают иностранные профессора, в том числе из развитых стран. В ВШЭ даже осуществляется масштабный проект, направленный на то, чтобы все сотрудники вуза свободно владели английским языком. Для этого администрация университета осуществляет помощь сотрудникам, организовывая соответствующие языковые курсы.

Таким образом, российский рынок высшего образования отреагировал на рестриктивную политику государства, породив тенденцию к глобальному укрупнению вузов, за счет чего формируются университеты-лидеры, приступающие к освоению международных университетских традиций. Это закладывает определенную основу для дальнейшего продвижения по пути качественного совершенствования лучших российских вузов и их вхождения в международные рейтинги университетов.

 

Постановка проблемы: реалистичность правительственных установок

 

В контексте сказанного рассмотрим только одну установку Указа президента РФ №599 о необходимости вхождения к 2020 году более 5 российских университетов в топ-100 ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу университетов. Насколько реалистична поставленная задача? Насколько корректно она поставлена?

Даже самый поверхностный анализ показывает, что президентская установка грешит целым рядом недостатков.

Во-первых, в Указе президента говорится о каком-то абстрактном мировом рейтинге университетов. Складывается впечатление, что существует некий один общепринятый рейтинг, относительно которого и ставится задача. Однако это не так. Сегодня известно, по крайней мере, 13 достаточно авторитетных глобальных рейтингов университетов (ГРУ), среди которых 6 могут претендовать на роль официального измерителя статуса российских вузов [7-8]. Но и это не всё. Почти все рейтинги дают сильно различающиеся результаты оценки конкретных университетов; кроме того, даже один университет в рамках одного рейтинга в разные годы может иметь принципиально несопоставимые ранги. Сегодня уже имеются сравнительные оценки надежности основных ГРУ, что не позволяет их рассматривать в качестве единого ориентира.

Во-вторых, в Указе не учитывается так называемый закон Гудхарта и тот факт, что все рейтинги подвергаются манипулированию со стороны разных участников образовательного рынка. В литературе уже подробно рассмотрены процедуры искажения истинной картины на рынке как самими составителями рейтингов, так экспертами и университетами [9]. Более того, аналитики отмечают и тот факт, что стремление вузов попасть в топ-листы ГРУ приводит к аберрации их исходных целей и задач, ведя к разрушению традиционных академических ценностей.

В-третьих, целевая установка Указа поражает необоснованным оптимизмом. Например, в 2012 году в испанском Интернет-рейтинге «Webometrics» в список первых 1000 университетов попало только 10 российских вузов, из которых в топ-500 попало только 2 вуза, а в первой сотне Россия вообще не представлена. При таких начальных условиях продвижение 5 российских вузов в топ-100 «Webometrics» всего за 8 лет представляется совершенно утопической задачей. К сказанному можно добавить, что в остальных рейтингах ситуация для России в среднем еще хуже, чем в «Webometrics».

Таким образом, «задача 5-100» Указа президента (далее для краткости будем так называть задачу по включению 5 вузов России в топ-100 ГРУ), по крайней мере, нуждается в уточнении.

Можно ли дать объективную оценку реалистичности задачи 5-100?

Напрямую этого сделать нельзя. На первый взгляд, можно было бы оценить показатели некоего рейтинга, требуемые для вхождения вуза в топ-100, а потом сравнить их с фактическими показателями конкретного российского вуза. Однако такой приём не даст нужного результата. Во-первых, рейтинговых показателей довольно много, они взвешиваются и не все афишируются разработчиками рейтинга. В связи с этим подобная расчетная процедура, будучи весьма трудоемкой, даст некий вектор коэффициентов, который трудно «собрать» в агрегированную величину. Во-вторых, все показатели рейтингов нельзя свести к единому знаменателю, чтобы понять те усилия, которые необходимы для достижения поставленной задачи. Поясним этот момент более подробно.

Например, в Шанхайском рейтинге фигурирует критерий наличия нобелевских лауреатов в составе университета. Понятно, что наняв такого специалиста, отечественный вуз получит определенное число баллов и продвинется вперед по турнирной таблице рейтинга. Но что именно необходимо для привлечения такого специалиста, так и остается не ясным. Например, сколько нужно заплатить Дугласу Норту за то, чтобы он переехал из США в Россию для работы в МГУ? А сколько ему нужно заплатить, что бы стал работать в Томском университете?

Аналогичным образом дело обстоит и с публикациями в англоязычных изданиях. Можно, например, рассчитать, сколько публикаций должен генерировать вуз в соответствующих изданиях, чтобы преодолеть установленную рейтинговую дистанцию. Но как обеспечить такую научную и публикационную активность сотрудников вуза? Какие затраты необходимы для того, чтобы, к примеру, 30% работников вуза свободно владели английским языком, интенсивно проводили оригинальные исследования и публиковали их в западных научных изданиях?

В связи с наличием таких методических проблем необходимо изыскать иной путь к оценке реалистичности задачи 5-100. В идеале такой способ должен дать не только качественный ответ на вопрос (да или нет), а еще и количественный. С его помощью мы должны понять, что именно надо изменить в образовательной среде для достижения правительственной установки.

 

Методология исследования

 

Учитывая, что Россия включилась в гонку за вхождение в топ-листы ГРУ, необходимо определить, что для этого требуется. Данная задача фактически эквивалентна созданию в стране университетов мирового класса (УМК), т.е. вузов, способных конкурировать на глобальном рынке образовательных услуг путем приобретения, адаптации и создания передовых знаний. Как правило, считается, что УМК – это вузы, входящие в первые 30-50 позиций ГРУ [9]. На самом деле можно исходить из того, что вхождение вуза даже в топ-100 ГРУ уже говорит о том, что данный вуз является УМК.

Как же можно определить условия, требуемые для создания в стране пяти УМК?

Для ответа на этот вопрос можно предложить довольно простой и изящный подход. Суть его состоит в совмещении двух информационных массивов – образовательного рейтинга регионов России (ОРРР) и глобального рейтинга университетов. Весь вычислительный и аналитический алгоритм может быть условно разбит на четыре этапа. Рассмотрим их подробнее.

На первом этапе следует построить ОРРР. Эта работа была выполнена в [10-11]. Предложенный рейтинг включал следующие характеристики региона: насыщенность образовательными услугами; финансовая обеспеченность; научная результативность.

На втором этапе проводится исследование выбранного ГРУ на предмет наличия в нем российских вузов.

На третьем этапе производится «стыковка» ОРРР и ГРУ. Общего алгоритма такой стыковки не существует, однако в работах [10-11] было подмечено, что российские университеты, попавшие в топ-лист ГРУ, являются «выходцами» из регионов, являющихся лидерами ОРРР. Это, как правило, МГУ, СПбГУ, Томский и Новосибирский университеты. Соответственно Москва, Санкт-Петербург, Томская и Новосибирская области являются регионами-лидерами с точки зрения аккумулированного в них образовательного потенциала. Таким образом, имеет место эффект перехода количества в качество, т.е. при «вызревании» региона до определенного уровня в смысле развития сферы образования в нем «рождается» УМК, способный занять место в ГРУ. Данный факт позволяет построить «связку» между двумя рейтингами в виде простейшей модели следующего типа: N=f(n), где N – место (рейтинг) российского университета в ГРУ; n – ранг (рейтинг) региона, в котором находится соответствующий университет, в ОРРР. Построение подобной эконометрической зависимости на данных за ряд лет позволяет подойти к выяснению того, как влияют экономические условия в регионе на продвижение его лучшего вуза в ГРУ. Это центральная идея предлагаемого подхода.

На четвертом этапе проводятся вариантные расчеты. Например, можно оценить условия, при которых СПбГУ может войти в 100 лучших вузов мира. Более того, можно «развернуть» ОРРР и оценить, например, насколько следует повысить заработки петербургских преподавателей по сравнению с московским уровнем.

Конкретизируем данный алгоритм. В ОРРР используются три показателя для каждого региона: А – численность студентов вузов на 10 тыс. чел. населения; В – отношение средней заработной платы в отрасли «Образование» к величине прожиточного минимума трудоспособного населения; С – численность защитившихся аспирантов на 100 тыс. чел населения. Для построения ОРРР каждый показатель нормируется, т.е. переводится в процентную шкалу (лидер получает 100%). Для выведения окончательного рейтинга регионов (r) все три пронормированных показателя усредняются; регион с наивысшим рейтингом получает самое высокое место (n) (1-ое). Результаты рейтингования приведены в табл.1.

 

Таблица 1. Российские регионы в ОРРР за период 2005–2010 гг.


п/п

Регионы

2005

2006

2007

2008

2009

2010

1

г.Москва

1

1

1

1

1

1

2

г.Санкт-Петербург

2

2

2

2

2

2

3

Томская область

3

3

3

3

3

3

4

Тюменская область

4

4

4

4

4

4

5

Орловская область

5

5

5

6

8

6

6

Республика Татарстан

6

9

7

15

13

8

7

Новосибирская область

7

8

6

10

10

11

8

Саратовская область

8

6

9

7

5

5

9

Воронежская область

9

7

8

8

6

7

10

Ивановская область

10

10

14

16

12

12

11

Иркутская область

11

12

11

13

21

20

12

Самарская область

12

16

12

14

17

17

13

Нижегородская область

13

11

10

20

19

21

14

Курская область

14

22

22

17

9

9

15

Хабаровский край

15

14

15

23

28

23

16

Удмуртская Республика

16

34

36

33

37

32

17

Республика Мордовия

17

29

27

28

23

33

18

Республика Северная Осетия-Алания

18

28

31

19

15

19

19

Ставропольский край

19

23

23

18

18

25

20

Омская область

20

15

28

31

25

13

21

Ростовская область

21

18

18

22

16

15

22

Красноярский край

22

20

21

30

35

38

23

Магаданская область

23

27

25

24

29

30

24

Ярославская область

24

17

19

32

31

31

25

Республика Бурятия

25

39

26

21

22

26

26

Свердловская область

26

19

13

12

20

22

27

Приморский край

27

30

30

35

34

24

28

Челябинская область

28

24

24

29

26

28

29

Волгоградская область

29

26

34

25

24

29

30

Белгородская область

30

25

16

5

7

10

31

Тамбовская область

31

21

29

9

11

14

32

Кемеровская область

32

33

39

39

33

41

33

Чувашская Республика

33

36

33

27

27

16

34

Мурманская область

34

38

35

36

42

46

35

Рязанская область

35

42

37

49

49

44

36

Калининградская область

36

32

20

26

30

18

37

Кабардино-Балкарская Республика

37

56

58

48

45

43

38

Алтайский край

38

40

40

66

67

67

39

Вологодская область

39

50

45

52

66

58

40

Камчатский край

40

35

43

67

61

45

41

Республика Марий Эл

41

49

50

46

53

55

42

Республика Адыгея

42

43

17

11

14

27

43

Республика Калмыкия

43

13

60

38

44

42

44

Пензенская область

44

46

42

41

40

35

45

Республика Башкортостан

45

44

38

37

32

34

46

Оренбургская область

46

48

49

47

54

50

47

Астраханская область

47

31

32

51

36

36

48

Республика Саха (Якутия)

48

45

53

43

41

40

49

Еврейская автономная область

49

64

74

75

74

76

50

Смоленская область

50

57

47

45

48

47

51

Липецкая область

51

53

61

61

59

53

52

Кировская область

52

52

51

50

50

61

53

Новгородская область

53

66

64

40

43

37

54

Костромская область

54

41

63

70

63

56

55

Московская область

55

55

41

34

39

60

56

Владимирская область

56

65

65

56

51

59

57

Архангельская область

57

58

59

60

55

68

58

Карачаево-Черкесская Республика

58

47

69

63

56

70

59

Республика Карелия

59

37

44

57

64

66

60

Забайкальский край

60

59

46

58

68

57

61

Тульская область

61

54

55

42

47

48

62

Республика Дагестан

62

61

70

65

73

74

63

Ульяновская область

63

51

48

44

38

39

64

Краснодарский край

64

62

56

55

52

51

65

Республика Коми

65

70

71

72

70

71

66

Пермский край

66

68

54

62

60

54

67

Республика Алтай

67

73

77

77

78

75

68

Калужская область

68

72

52

54

46

49

69

Брянская область

69

71

68

59

65

65

70

Курганская область

70

67

62

64

62

64

71

Псковская область

71

75

73

73

69

62

72

Амурская область

72

69

66

68

57

69

73

Тверская область

73

63

72

71

71

72

74

Республика Хакасия

74

60

57

69

72

73

75

Ленинградская область

75

77

75

74

75

77

76

Сахалинская область

76

74

67

53

58

52

77

Республика Тыва

77

76

76

76

76

78

78

Республика Ингушетия

78

78

78

80

77

63

79

Чеченская Республика

79

79

79

79

79

80

80

Чукотский автономный округ

80

80

80

78

80

79

 

Выбор регионов-лидеров производится по их итоговому месту в рейтинге (n). Однако в качестве объясняющих переменных в искомой эконометрической зависимости будут использоваться все три показателя в абсолютном выражении – A, B и C. Объясняемой переменной будут выступать две величины – основная (N – номер университета в ГРУ) и вспомогательная (R – рейтинговое значение университета в ГРУ). Иными словами, будут строиться две зависимости: N=f(A,B,C) и R=f(A,B,C).

Среди существующих ГРУ мы отобрали для использования только три – английский гибридный рейтинг Quacquarelli Symonds (QS), испанский Интернет-рейтинг «Webometrics» (Web) и китайский традиционный рейтинг Academic Ranking of World Universities (ARWU). В остальных ГРУ российские вузы представлены слишком плохо, чтобы по этим данным можно было делать достоверные расчеты.

При построении эконометрической зависимости для рейтингов QS и ARWU нами использовалась идеология совместной (объединенной) регрессии (pooled regression), когда в исходном массиве присутствуют данные одного и того же объекта за разные годы. В этом случае удается удлинить ретроспективный ряд, доведя его до уровня, когда расчеты становятся более надежными. Такой подход является вынужденным из-за малого числа российских вузов в ГРУ. Так, в расчетах по ARWU данные об МГУ брались за 2005-2010 гг., давая тем самым 6 точек. В расчетах по QS данные об МГУ и СПбГУ брались за 2005-2010 гг., а данные о Томском университете – за 2005-2006 гг., что позволило получить 14 точек.

Для ГРУ Web использовался иной подход: данные по показателям ОРРР усреднялись за 2005-2010 гг., а данные по 8 российским вузам брались из Web за 2012 год. При этом Московский физико-технический институт и Московский инженерно-физический институт были удалены из выборки, так как, во-первых, они являются не традиционными университетами, а специализированными вузами, а, во-вторых, они дублируют объясняющую переменную (Москва учитывается три раза одинаковым образом). Тем самым в данном случае использовалась обычная пространственная выборка с усредненными данными для объясняющих переменных с лагом (отставанием) в 2 года по отношению к выходной переменной.

 

Результаты эконометрических расчетов

 

Как оказалось, отыскание искомой эконометрической зависимости является нетривиальной задачей. По крайней мере, обычные линейные зависимости не подтвердились ни в одном случае. Результаты вычислительных экспериментов позволили установить для рейтинга QS следующие зависимости (исходные данные приведены в табл.2):

 

Таблица 2. Исходные данные для расчета моделей (3) и (4) (ГРУ QS).

Университет

(регион)

 

Год

Место вуза в QS (N)

Рейтинг вуза в QS (R)

Показатели ОРРР

А

В

С

МГУ (Москва)

2005

93

**

1149

2,2

27,8

СПбГУ (С-Петербург)

2005

164

**

936

2,1

21,1

ТГУ (Томская область)

2005

296

**

740

1,9

22,9

МГУ (Москва)

2006

93

**

1225

2,4

28,1

СПбГУ (С-Петербург)

2006

164

**

961

2,5

23,7

ТГУ (Томская область)

2006

296

**

867

2,2

23,5

МГУ (Москва)

2007

231

51,3

1254

2,9

27,7

СПбГУ (С-Петербург)

2007

239

49,9

985

2,4

19,5

МГУ (Москва)

2008

183

56,9

1249

3,4

22,9

СПбГУ (С-Петербург)

2008

224

51,7

1001

2,9

15,7

МГУ (Москва)

2009

101

68,0

1213

3,8

27,2

СПбГУ (С-Петербург)

2009

168

57,3

988

3,2

20,7

МГУ (Москва)

2010

93

66,1

1011

3,5

22,6

СПбГУ (С-Петербург)

2010

210

46,7

883

3,2

17,2

 

                                                                           (1)

 

N=14; R²=0,38; Е=5,1.

 

                                                                           (2)

 

N=8; R²=0,46; Е=5,6.

 

В уравнениях используются следующие обозначения: R² – коэффициент детерминации; N – число наблюдений; Е – средняя ошибка аппроксимации (в процентах от фактического значения); под коэффициентами регрессий в скобках указаны значения стандартных ошибок.

Для рейтинга ARWU установлены следующие зависимости (исходные данные приведены в табл.3):

 

                                                                             (3)

 

N=6; R²=0,57; Е=0,6.

 

                                                                                (4)

 

N=6; R²=0,74; Е=0,2.

 

Для рейтинга Web получена следующая модель (исходные данные приведены в табл.4):

 

Таблица 3. Исходные данные для расчета моделей (1) и (2) (ГРУ ARWU).

Университет
(регион)

Год

Место вуза в QS (N)

Рейтинг вуза в QS (R)

Показатели ОРРР

А

В

С

МГУ (Москва)

2005

67

28,4

1149

2,2

27,8

МГУ (Москва)

2006

70

27,9

1225

2,5

28,1

МГУ (Москва)

2007

76

27,1

1254

2,9

27,7

МГУ (Москва)

2008

70

28,1

1249

3,4

22,9

МГУ (Москва)

2009

77

26,9

1213

3,9

27,2

МГУ (Москва)

2010

74

27,9

1011

3,5

22,6

 

                                                                            (5)

 

N=8; R²=0,73; Е=3,9.

 

Построенные модели позволяют сделать несколько небезынтересных выводов.

 

Таблица 4. Исходные данные для расчета модели (5) (ГРУ Web).

Университет (регион)

Место вуза в QS (N)

Показатели ОРРР

А

В

С

МГУ (Москва)

147

1184

3,1

26,1

ТГУ (Томская область)

465

828

2,3

20,6

СПбГУ (С.-Петербург)

538

959

2,8

19,7

НГУ (Новосибирская область)

604

631

2,0

6,4

РГУ (Ростовская область)

750

510

1,7

7,9

КФУ (Татарстан)

798

589

1,9

7,6

ТПУ (Томская область)

892

828

2,3

20,6

СГУ (Саратовская область)

955

491

1,6

13,4

 

Во-первых, зависимость места университета в ГРУ нелинейно зависит от региональных условий образовательного рынка. При этом три объясняющие переменные оказывают не автономное действие, как это можно было ожидать, а совместное, что выражено в их мультиплицировании в выражении ABC. В дальнейшем выражение U=ABC будем называть потенциалом роста, подразумевая под этим потенциал изменения региональных условий рынка образовательных услуг.

Во-вторых, спецификация формы связи между ГРУ и ОРРР почти универсальна, что позволяет говорить об инвариантности связи между мировым рынком образования и региональными рынками образования России. Данный факт представляется поистине парадоксальным, ибо априори можно было предположить, что для каждого ГРУ будет характерна своя модельная спецификация. Небольшая вариация зависимости состоит лишь в том, что потенциал роста учитывается либо напрямую, либо логарифмически. Тем самым подтверждается наша генеральная гипотеза о том, что улучшение условий на региональных рынках образования выступает в качестве объективного фактора «выращивания» УМК.

В-третьих, модели (2) и (4), будучи вспомогательными, подтверждают правильность моделей (1) и (3). Соответствующие модельные пары показывают, что от региональных условий российского рынка образования зависит не только место университета в ГРУ, но и его рейтинговое значение. При этом происходит логичная инверсия знака параметра перед потенциалом роста: рост U ведет к росту рейтинга вуза и уменьшению его номера в турнирной таблице. При этом модель для рейтинговых баллов R, как правило, оказывается точнее, чем для номера списка N. Это связано с тем, что шкала R является более гладкой и, можно сказать, непрерывной, тогда как шкала N является дискретной с фиксированным шагом, что таит в себе возможность получения более существенных вычислительных погрешностей.

В-четвертых, некоторые ГРУ могут выступать в качестве ложных ориентиров для российских вузов. В нашем случае таким ложным ориентиром выступает шанхайский рейтинг ARWU, для которого знаки коэффициентов регрессии претерпевают инверсию, свидетельствуя о нарушении традиционной логики. Фактически модели (3) и (4) дают абсурдный результат: чем больше потенциал роста U и чем лучше условия на рынке образования Москвы, тем хуже будут позиции МГУ в списке ARWU. По всей вероятности, данный факт свидетельствует о том, что позиция МГУ в данном рейтинге оценивается неправильно. Ориентация на данный рейтинг может привести к принципиально ошибочной образовательной политике.

Последний тезис требует дополнительного обсуждения. Дело в том, что центральным звеном в наших расчетах является рейтинг QS: в модели (1) используется 14 точек (3 российских университета за 6 лет). Такой массив данных представляется вполне репрезентативным для поставленной проблемы. В двух других случаях ситуация гораздо хуже и исходная информация является менее представительной. В этом смысле расчеты по рейтингу ARWU носят в основном иллюстративный характер, имея своей целью показать возможность появления ложных ориентиров. Любопытно, что в более раннем исследовании авторов было показано, что ARWU относится к разряду надежных рейтингов, тогда как QS и Web, наоборот, попадают в группу менее надежных рейтинговых систем [8]. Тем не менее, даже признание рейтинга в качестве глобально надежного не дает гарантии того, что в отношении какого-либо конкретного вуза он не даст принципиально искаженную картину. Видимо, в случае с ARWU мы сталкиваемся именно с такой ситуацией; можно предположить, что он с самого начала переоценил МГУ, дав ему слишком высокое место, после чего начал осуществлять медленную и довольно непоследовательную коррекцию, никак не связанную с реальной ситуацией на московском рынке высшего образования.

Оговоримся сразу, что даже модели (1) и (5) являются в значительной степени условными. Для надежных оценок необходимы более солидные массивы исходных данных. Тем не менее, модели (1) и (5) позволяют оценить некие усредненные и агрегированные эффекты, что позволяет подойти к главной проблеме – оценке тех условий, при которых можно «продвинуть» отечественные вузы в топ-листы ГРУ.

 

Определение условий создания российских университетов мирового класса

 

Построенные модели (1) и (5) позволяют проводить сценарные расчеты по определению необходимого потенциала роста для обеспечения целей по «продвижению» передовых вузов России в топ-листы ГРУ. Для этого необходимо сопоставить значение имеющегося в настоящий момент потенциала роста (US – стартовое значение, которому соответствует стартовое место вуза в ГРУ NS) и того, которое необходимо для попадания рассматриваемого вуза на NF-ое место (NF – финишное значение места) (UF – финишное значение потенциала роста). Для моделей (1) и (5) расчет необходимого потенциала роста UF ведется по соответствующим формулам:

 

                                                                             (6)

 

 

                                                                                        (7)

 

 

После этого следует вычислить общий индекс роста IU=UF/US. Однако, учитывая, что общий индекс складывается из произведения частных индексов IU=IAIBIC, целесообразно оценить средний частный индекс I0, который показывает, во сколько раз в среднем должен быть увеличен каждый из трех показателей, составляющих потенциал роста I0=IA=IB=IC:

 

                                                                                              (8)

 

Сценарные расчеты для рейтинга QS приведены в табл.5. Рассмотрим их более подробно. Прежде всего, определим, насколько реальны поставленные целевые ориентиры.

Начнем с МГУ. В рейтинге QS он уже входит в топ-100, хотя этот результат является неустойчивым. Но если МГУ попытается занять 50-е место, то это потребует увеличения всех трех региональных показателей в среднем в 1,7 раза. Насколько это реально?

Для показателя насыщенности образовательными услугами (А) это задача кажется утопичной. Дело в том, что по данному показателю Москва является абсолютным лидером и дальнейшее его повышение сопряжено с колоссальным напряжением. Разрыв по этому показателю в 1,7 раза примерно соответствует нынешнему разрыву между Воронежской областью (А=517 чел.) и Москвой (А=1011). Увеличение числа студентов в Москве на 70% относительно имеющегося уровня представляется совершенно нереальным. Примерно такая же ситуация характерна для показателя научной результативности (С). Москва и здесь является безальтернативным лидером и дополнительное 70-процентное увеличение числа защитившихся соискателей с 22 чел. до 34 чел. выглядит явно чрезмерным. Более интересная ситуация складывается с показателем финансовой обеспеченности (В). Для выхода на 50-место в QS значение заработной платы работников сферы образования Москвы надо довести до 58 тыс. руб. В 2012 году средние заработки по Москве составляли 42 тыс. руб., следовательно, оплата труда данной категории работников должна быть примерно на 40% выше, чем в среднем по городу. Теоретически такой прирост можно осуществить, но почти наверняка это потребует жестких рестрикций в отношении московских вузов, число которых потребуется сократить, что ухудшит значение показателя А. Таким образом, 50-е место МГУ в рейтинге QS весьма сомнительно.

 

Таблица 5. Условия продвижения российских вузов в ГРУ QS.

Место университета
в ГРУ QS

Индекс потенциала
роста региона (IU)

Частный индекс
региона (I0)

МГУ (Москва)

50

4,89

1,70

25

13,8

2,40

СПбГУ (Санкт-Петербург)

100

2,83

1,41

50

7,99

2,00

ТГУ (Томская область)

200

1,09

1,03

100

3,08

1,46

 

Если же говорить о 25-м месте в QS, то такая задача потребует увеличения всех трех региональных показателей в среднем в 2,4 раза. Для примера приведем только значение заработков работников сферы образования, которые должны будут в среднем составлять 82 тыс. руб. Такая цифра представляется вполне разумной, если речь идет о высококвалифицированной профессуре, но она явно за пределами возможностей московской университетской системы. Таким образом, 25-е место в QS для МГУ является совершенно нереальным по чисто системным причинам.

Более содержательный анализ можно сделать для СПбГУ и Томского государственного университета (ТГУ); эти вузы выступают в роли догоняющих, и у них есть в связи с этим определенный резерв. Так, например, если СПбГУ стремится к занятию 100-ой и 50-ой позиций в QS, то Санкт-Петербургу надо не только догнать, но и обогнать Москву по насыщенности образовательными услугами и научной результативности. По первому показателю на 23% и 75% (А=1245 и А=1766), а по второму – на 7% и 51% (С=24,2 и С=34,3). По показателю оплаты труда ситуация менее жесткая: для занятия 100-го места достаточно достичь 85% от московского уровня зарплаты (В=29 тыс. руб.), а для занятия 50-го места надо превзойти московский уровень на 20% (В=41 тыс. руб.). Несложно видеть, что если выход СПбГУ на 100-е место можно считать все-таки реальным, то его продвижение на 50-е – абсолютно нереалистично.

Относительно ТГУ ситуация обстоит следующим образом. Выход вуза на 200-е место потребует поднятия показателя А Томской области до уровня 80% от московского (А=806), показателя С – до уровня 88% (С=20,1), а показателя В – до уровня 47% (В=16 тыс. руб.). Подобные сдвиги в рассмотренных параметрах вполне реалистичны. Однако ситуация резко меняется, если ставится задача по вхождению ТГУ в топ-100. В этом случае показатель зарплаты в Томской области должен составлять 67% от московских заработков (В=23 тыс. руб.), показатель А должен превышать московский уровень на 13% (А=1143), а показатель С – на 25% (С=28,5). Показатели А и С находятся за пределами возможного, а показатель В можно считать вполне реалистичным. В целом же, похоже, что попадание ТГУ в топ-100 уже находится за пределами возможностей Томской области.

Чтобы оценить период, в течение которого можно добиться означенных целевых установок, можно воспользоваться простейшим соотношением для целевого индекса I0 и среднегодового фактического IГОД:

 

                                                                                                 (9)

 

где Т – период достижения поставленной цели.

Если оценить фактическое значение IГОД, то можно рассчитать период T по формуле:

 

                                                                               (10)

 

где γ0 и γГОД – темпы прироста, т.е. γ0=I0–1 и γГОД=IГОД– 1.

Учет эффекта (10) позволяет пролить дополнительный свет на поставленные задачи по вхождению вузов в топ-листы ГРУ. Мы исходили из того, что каждый регион способен сделать рывок в наращивании своего потенциала роста U. Однако из табл.6 видно, что это не так просто. Например, по показателю С все три региона потеряли свои позиции, а по показателю А – только один регион совсем незначительно улучшил свое положение. Лишь параметр В обладает довольно высокой подвижностью и имеет явную тенденцию к росту. Отсюда вытекает, что именно на фактор оплаты труда следует делать основной регулирующий акцент[3]. Более того, для Москвы и Санкт-Петербурга фактор заработков должен даже компенсировать негативную динамику в двух других факторах. Отсюда вытекает, что все решение задачи по вхождению российских вузов в топ-листы ГРУ оказывается еще сложнее, чем это кажется на первый взгляд. Более того, динамика заработной платы в 2005-2010 гг. была на редкость позитивной. Вряд ли можно рассчитывать на то, что такой тренд продлится долго.

 

Таблица 6. Темпы роста показателей А, В и С за 2005-2010 гг.

Регион России

Темпы роста показателей за 2005-2010 гг.

А

В

С

Москва

0,88

3,24

0,81

Санкт-Петербург

0,94

2,59

0,81

Томск

1,06

2,38

0,85

 

Для примера укажем, что для того, чтобы ТГУ вышел на 100-е место в QS, надо обеспечить рост показателя А в 1,46 раза, что при сложившейся тенденции этого показателя в Томской области потребует, по крайней мере, 8 лет. Как было указано выше, прирост на такую величину двух других показателей вообще сомнителен.

Аналогичные расчеты для ГРУ Web приведены в табл.7. Не вдаваясь в подробный анализ, укажем лишь главный вывод, вытекающий из проведенных расчетов. Он состоит в том, что только три главных вуза страны – МГУ, СПбГУ и ТГУ – могут претендовать на какое-либо значимое продвижение в рейтинге Web; чтобы остальные вузы вошли хотя бы в топ-500, в их регионах воспроизводственные условия должны в корне поменяться, что возможно лишь в очень отдаленной перспективе.

 

Таблица 7. Условия продвижения российских вузов в ГРУ Web.

Место университета в ГРУ Web

Индекс потенциала роста региона (IU)

Частный индекс региона (I0)

МГУ (Москва)

50

1,89

1,24

100

1,45

1,13

ТГУ (Томская область)

300

1,79

1,21

400

1,35

1,11

СПбГУ (Санкт-Петербург)

400

1,02

1,01

500

0,77

0,92

НГУ (Новосибирская область)

500

4,90

1,71

РГУ (Ростовская область)

500

5,83

1,8

КГУ (Татарстан)

500

4,72

1,68

СГУ (Саратовская область)

500

3,77

1,56

 

Основные итоги

 

Проведенное исследование позволяет выдвинуть несколько тезисов.

Во-первых, возникновение в России УМК представляет собой сложный процесс качественной трансформации воспроизводственных условий на региональных рынках образования. Только вызревание регионального образовательного рынка до некоторого критического уровня способно породить УМК. Иными словами, только развитие всего региона до нужного уровня может инициировать появление отдельного вуза международного уровня; развитие целого (системы) генерирует образование качественно новой ее части (элемента). Альтернативные попытки по созданию передового университета в отсталой региональной среде, скорее всего, не дадут положительного результата.

Во-вторых, главным регулятором ускорения всех качественных сдвигов является заработная плата. Только этот фактор подлежит непосредственному регулированию. Два других фактора – насыщенность рынка образовательными услугами и научная результативность – являются эволюционными и формируются как результат большого числа обстоятельств. В этой связи уместно напомнить три признака УМК, выделяемых Дж.Салми: высокая концентрация талантов (среди преподавателей и студентов), изобилие ресурсов (финансирование и инфраструктура) и гибкое управление (инновационные решения и отсутствие бюрократических преград) [12]. Более того, отличительной чертой элитных вузов выступает умение эффективно комбинировать указанные три фактора успеха. При этом начинается формирование УМК, как правило, с создания изобилия ресурсов. В связи с этим политический тренд, связанный с поддержкой ограниченного числа вузов страны, и рыночный тренд, связанный с укрупнением вузов в результате их слияния и поглощения, в целом действуют в направлении создания УМК.

В-третьих, задача 5-100 Указа Президента РФ №599 является завышенной как по числу вузов, так и по срокам. Скорее всего, в топ-100 при серьезных усилиях сможет оказаться только МГУ; остальные в обозримом будущем войти в эту когорту УМК не смогут.

В-четвертых, вместо «проталкивания» небольшого числа российских вузов в разряд УМК целесообразно осуществлять 2-ступенчатый подход. В соответствии с ним главная цель – попадание как можно большего числа вузов России в топ-1000. По мере решения этой задачи должна ставиться вторая цель – попадание передовых вузов России в топ-100. Примерно такой подход реализуется в Китае. На наш взгляд, такая стратегия является более естественной и органичной для России с ее колоссальной региональной неравномерностью развития.

 

Литература

 

1. Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. №599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки»// «Российская газета», Федеральный выпуск №5775, 09.05.2012.

2. Яшина Г.А. С высшим образованием пора завязывать// «Капитал страны», 28.06.2012.

3. Яшина Г.А. Обслуга вместо учителей, рейтинги вместо науки// «Капитал страны», 05.06.2012.

4. Интервью Министра образования и науки РФ Дмитрия Ливанова// Федеральный порта «Российское образование», 31.05.2012 (код доступа: http://www.edu.ru/index.php?page_id=5&topic_id=22&sid=23232).

5. Сайт Федеральной службы государственной статистики (код доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/obraz/vp-obr1.htm).

6. Тоффлер Э. Метаморфозы власти: Знание, богатство и сила на пороге XXI века. М.: АСТ МОСКВА, 2009.

7. Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Международные рейтинги университетов: практика составления и использования// «Журнал Новой экономической ассоциации», №9, 2011.

8. Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Сравнительная надежность глобальных рейтингов университетов// «Журнал Новой экономической ассоциации», №11, 2011.

9. Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Глобальные рейтинги университетов: проблема манипулирования// «Журнал Новой экономической ассоциации», №1(13), 2012.

10. Екимова Н.А. Образовательный потенциал регионов России// «Капитал страны», 24.08.2009.

11. Екимова Н.А. Рейтинговая оценка образовательного потенциала регионов России// «Капитал страны», 04.08.2012.

12. Салми Дж. Создание университетов мирового класса. М.: Издательство «Весь Мир», 2009.

13. Балацкий Е.В. Проблема рационирования высшего образования// «Журнал Новой экономической ассоциации», №8, 2010.

 


[1] Разумеется, пока остается место для уникальных профессоров и уникальных лекций, однако это лишь исключение из правила, которое лишний раз высвечивает истинные трудности, с которыми сталкиваются университеты.

[2] Этот факт является инсайдерской информацией и не фигурирует в открытой печати; он получен авторами в результате личных контактов с руководством ВШЭ.

[3] Следует заметить, что показатель насыщенности региональных рынков образовательными услугами и показатель научной результативности вообще плохо поддаются прямому регулированию. Поэтому любые планы по их наращиванию будут выглядеть как умозрительные.

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Условия формирования российских университетов мирового класса// «Общество и экономика», №7-8, 2012. С.188-210.

1945
4
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В статье раскрываются экономические ошибки, допущенные российскими властями в ходе формирования отечественного государственного сектора и построения системы его регулирования. Показано, что в ходе экономических преобразований органами исполнительной власти был проигнорирован позитивный зарубежный опыт. Авторами намечены пути нормализации ситуации.
В статье рассматриваются пути совершенствования нормативно–правовой базы вычленения госсектора в качестве самостоятельного элемента системы государственного регулирования, что должно заложить аналитические и статистические основы для дальнейшего взаимодействия государства и госсектора. Кроме того, на основе анализа зарубежного опыта авторы предлагают целый ряд организационных инноваций, которые могли бы уже в ближайшее время повысить эффективность деятельности российского госсектора.
В статье дается историко-методологическая панорама понятия времени, характерного для экономической науки. Автором показано, что, несмотря на кажущуюся простоту, данное понятие претерпело огромные изменения по пути расширения и углубления. В статье обосновывается тезис, что без правильного позиционирования временного фактора построение адекватной экономической теории невозможно.
Яндекс.Метрика



Loading...