Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Социальный рейтинг российских вузов

Социальный рейтинг российских вузов – список вузов России по степени пропорциональности заработков преподавателей и руководства российских вузов
Разработчик Федеральное Интернет-издание «Капитал страны»
Дата создания 2012
Периодичность Нерегулярно
Источник Ссылка на источник
Индекс доверия 14.7
Число респондентов 15
Информация об исследованиях
В настоящее время стало очевидно, что ректорский корпус российских вузов постепенно превращается в своеобразный субкласс олигархов. Такое положение данной группы лиц совершенно не коррелирует с материальным положением сотрудников отечественных университетов. Сказанное подводит к необходимости оценки того, насколько сильно были искажены разумные пропорции между заработками преподавателей и руководства российских вузов. Для этого можно построить социальный рейтинг (СР) российских вузов, который будет учитывать уровень заработков ректоров и преподавателей.
Для расчета СР использовалась информация Министерства образования и науки (МОН) РФ за 2012 г. о средней заработной плате штатных преподавателей вузов, а также о доходах, имуществе и обязательствах имущественного характера руководителей подведомственных МОН РФ высших учебных заведений, а также членов их семей. При этом обработке подвергся не весь массив данных, а только его часть – были отобраны только те вузы, которые попали в Тор-100 Научно-практического рейтинга университетов, учитывающего успехи вузов в зарабатывании денег по линии НИР. Тем самым рассматривались вузы, которые прошли первичный тест на научную дееспособность. В итоге выборка составила 79 вузов России, из которых два вуза были отбракованы по причине некорректности данных. Так, в Российском государственном университете инновационных технологий и предпринимательства показатель ω=152%, что является по определению невозможным (т.е. ректор получает меньше обычного преподавателя). В Российском государственном технологическом университете имени К.Э.Циолковского данный показатель принял также нереалистичное значение – ω=76%. В итоге выборка сократилась до 77 вузов.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ:

Период Методология Рейтинг
2012 Открыть Открыть
4890
0
23.11.2016
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
The early twenty–first century witnessed the emergence of new phenomena, among them an unprecedented intensification of formalization and regulation within scientific activity. To explain this development, the article introduces several useful concepts: knowledge as an ordered set of original ideas, models, and theories, their justifications and proofs, along with statistical and historical illustrations; and the knowledge market as the process of coupling the segments of knowledge supply (production) and demand (needs), as well as the acts of their purchase and sale at a given price. To deepen understanding of the global knowledge market’s evolution, a three–sector model is proposed, comprising a knowledge core (fundamental, scientific knowledge), a periphery (auxiliary or secondary knowledge), and pseudo– or anti–knowledge (outdated, rejected, and erroneous knowledge). This structural model of the knowledge market enables a more focused examination of three global trends and their resulting phenomena: the first (the Great Castling) consists of the accelerated accumulation of knowledge to the point of transitioning from scarcity to surplus in the market; the second (the Great Inversion) entails the rising cost of knowledge production concurrent with a decline in its returns, such that the marginal cost of producing knowledge exceeds its marginal utility; and the third (the Great Erosion) signifies an increasing share of anti– and pseudo–knowledge within the total stock of knowledge. This corresponds to the development of crisis phenomena such as glut, unprofitability, and widespread defective output. It is precisely this crisis–ridden state of the market that has driven the evolutionary shift from the “knight of science” model (service model), in which past researchers were ready to make great sacrifices in the name of science, to the “bureaucrat and imitator” model (business model), in which today’s researchers largely adapt to the bureaucratic demands of their organizations and skillfully simulate scientific activity. Overcoming the current crisis may be possible through “unloading” the market by “writing off” outdated and irrelevant cognitive products, which entails a transition from an additive paradigm of knowledge acquisition to a subtractive one.
Начало XXI века ознаменовалось возникновением новых феноменов, среди которых беспрецедентное усиление формализации и регламентации научной деятельности. Для объяснения этого явления в статье вводится несколько полезных понятий: знание как некий упорядоченный набор оригинальных идей, моделей и теорий, их обоснований и доказательств, статистических и исторических иллюстраций; рынок знаний как процесс сопряжения сегментов предложения (производства) знаний и спроса (потребностей) на них, а также актов их купли–продажи по определенной цене. Для углубления понимания эволюции глобального рынка знаний предложена его трехсекторная модель, состоящая из ядра знаний (основного, научного знания), периферии (вспомогательных или вторичных знаний) и псевдо– или антизнаний (устаревших, отвергнутых и ошибочных знаний). Предложенная структурная модель рынка знаний позволяет более предметно рассмотреть три глобальных тренда и финальных феномена: первый (Большая Рокировка) состоит в ускоренном накоплении знаний вплоть до перехода от их дефицита на рынке к избытку; второй (Большая Инверсия) предполагает удорожание производства знаний с одновременным падением их отдачи, когда предельные издержки производства знания становятся больше их предельной полезности; третий (Большая Эрозия) означает увеличение доли анти– и псевдознаний в совокупном объеме знаний. Это соответствует развитию таких кризисных явлений, как затоваривание, убыточность и массовый брак. Именно такое кризисное состояние рынка привело к эволюционному переходу от модели «рыцаря науки» (модели служения), когда исследователи прошлого были готовы к большим жертвам во имя науки, к модели «бюрократа и имитатора» (бизнес–модели), когда современные исследователи преимущественно приспосабливаются к бюрократическим требованиям своих организаций и умело имитируют научную деятельность. Преодоление возникшего кризиса возможно за счет «разгрузки» рынка посредством «списания» устаревших и нерелевантных когнитивных продуктов, что сопряжено с переходом от аддитивной парадигмы познания к субстрактивной.
В статье рассмотрена проблема неравномерного распределения социальных рисков массовой роботизации обрабатывающей промышленности по регионам России в рамках национального проекта «Средства производства и автоматизации». Цель работы заключается в идентификации зон повышенной социальной уязвимости к технологической безработице. Методология исследования основана на авторском алгоритме качественной маркировки регионов с учетом трех критериев: доли занятости в обрабатывающих производствах, отраслевом «технологическом ядре» и поглощающей способности сферы услуг. Пороговые значения для маркировки регионов по трем критериям определялись эмпирически. Информационную базу составили данные Росстата об отраслевой занятости за 2024 год и нормативные акты Минпромторга. Результаты расчетов позволили определить 26 высокоуязвимых и 12 потенциально уязвимых регионов, сконцентрированных преимущественно в европейской части страны и на Урале, что создаёт угрозы экономической безопасности страны. Обоснована необходимость перехода от унифицированной к дифференцированной региональной политике. Предложены меры по заблаговременной переподготовке кадров через цифровые сертификаты, селективному стимулированию экономического роста в уязвимых региональных зонах и пространственному перераспределению технологических мощностей на Восток для укрепления технологического суверенитета России. Даны рекомендации для модификации портала Государственной информационной системы промышленности для учёта региональных коэффициентов и создания межведомственного совета.
Яндекс.Метрика



Loading...