Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Российская модель сопряжения академической результативности и образовательного потенциала регионов

Новая индустриализация России требует создания рабочих мест эффективного и высокооплачиваемого труда, что вызывает необходимость не только развития существующих подходов к формированию и использованию человеческого капитала, но и генерирования новых. Локомотивом в данном вопросе должно выступать российское высшее образование. В статье рассматривается, насколько образовательная среда российских регионов готова к подобного рода изменениям. Для этого произведена оценка сопряжения академической результативности регионов в области экономической науки и имеющегося у них образовательного потенциала. Показано, что данная модель пока носит черты неэффективности, когда лишь 12% регионов страны генерируют научные результаты, соответствующие их научно-образовательному потенциалу. При этом ядро эффективных регионов постепенно сжимается, тогда как научно-образовательная периферия расширяется. Обосновывается тезис о необходимости корректировки действующей в стране научно-образовательной стратегии развития регионов.

1. Введение

 

Развернувшийся в России процесс новой индустриализации актуализирует вопрос формирования среды высококлассных специалистов, соответствующих стандартам мирового уровня. Что, в свою очередь, вызывает повышенные требования к высшим учебным заведениям, осуществляющим их подготовку. Кроме того, сегодня по умолчанию считается, что место страны в мировой системе науки и высшего образования во многом определяется международным статусом ее ведущих университетов, который последние полтора десятилетия косвенно определяется глобальными рейтингами университетов (ГРУ). Ориентир на попадание в ГРУ заложен на уровне государственных указов и программ, где предусмотрено вхождение к 2020 году не менее пяти российских университетов в первую сотню ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу университетов [1].

В настоящее время нет четко определенных критериев университетов мирового класса, хотя их обсуждение активно развёрнуто как в зарубежной [6, 8–13], так и в отечественной литературе [3–5].

В данной работе сделан акцент на «внутренней» стороне вопроса и оценено, насколько готова отечественная система образования к тому, чтобы быть полноценно представленной на мировом образовательном рынке, и насколько полно используются российскими регионами имеющиеся у них научно–образовательные ресурсы.

С этой целью были проанализированы и сопоставлены Рейтинг академической активности регионов (экономика) (РААР) и Образовательный рейтинг регионов России (ОРРР). Содержательного сопряжения указанных двух рейтинговых продуктов ранее не проводилось.

Несколько слов об информационной базе исследования. Так, ОРРР составляется авторами статьи с 2005 года под патронажем федерального Интернет–издания «Капитал страны» и ориентирован на оценку образовательного потенциала регионов в сфере высшего образования. Другой информационный продукт – РААР – является элементом проекта «Академические рейтинги», реализуемого авторами в Финансовом университете при Правительстве РФ. Проект был начат в 2015 году и базируется на официальных показателях системы Национальной электронной библиотеки elibrary.ru и основанной на ней системе Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). Наряду с РААР в него входят Рейтинг академической активности и популярности экономистов России (РААПЭ); Золотой рейтинг академической активности и популярности экономистов России (ЗРААПЭ); Рейтинг ведущих экономических журналов России (РВЭЖ); Академический рейтинг высших экономических школ России (АРВЭШ) [2]. Результаты рейтингования нашли свое отражение в академических публикациях [1, 2].

Проведенный сравнительный анализ основан на том, что данные ОРРР рассматриваются для оценки имеющегося у региона образовательного потенциала в сфере высшего образования, в то время как по РААР оценивается его академическая результативность. Сопоставление этих рейтингов показывает, насколько в регионах используется или недоиспользуется имеющийся потенциал, и насколько регионы готовы выйти на мировой уровень. Делать однозначные выводы было бы некорректно хотя бы даже с той позиции, что РААР оценивает ситуацию только в экономической науке. Тем не менее некоторые закономерности и тенденции в сфере высшего образования подобного рода анализ позволяет заметить. Например, можно выделить регионы, где неэффективно используется имеющийся образовательный потенциал и те, в которых, исходя из имеющихся в регионе ресурсов, результативность превышает ожидаемую, и сопоставить полученные результаты с общими тенденциями развития сферы высшего образования в стране.

Прежде чем перейти к полученным результатам, остановимся подробнее на анализируемых рейтингах и рассмотрим, что они из себя представляют.

 

2. Рейтинг академической активности регионов России как информационная база

 

Идея РААР состоит в составлении проранжированного списка регионов России, в которых ведутся экономические исследования. Рейтинг является производным от РААПЭ, РВЭЖ и АРВЭШ, поскольку его ранжирование осуществляется в зависимости от числа ведущих экономистов, экономических журналов и высших экономических школ, находящихся на территории соответствующих регионов и попавших в указанные рейтинги. Алгоритм рейтинга основан на определении концентрации ресурсов, обеспечивающих продвижение региона в области экономической науки. При этом учитывается три естественных обстоятельства – наличие тех, кто наиболее активен в проведении экономических исследований (персональные исследователи), наличие организаций, где проводятся передовые исследования (вузы), наличие ведущих информационных площадок, где представлены лучшие экономические исследования (журналы). Таким образом, регионы, в которых сосредоточены основные ресурсы по генерации нового экономического знания, и выступают в качестве авангарда российской экономической науки.

В настоящее время уже имеется три волны рейтингования РААР – за 2013–2015 гг. Причем в 2013 и 2014 гг. Рейтинг академической активности регионов России составлен в усеченном виде, т.е. при его составлении учитывались только журналы и вузы, тогда как данные по экономистам игнорировались. Это связано с тем обстоятельством, что данные по экономистам собираются только с 2015 г., что приводит к хронологической нестыковке трех рейтингов – рейтинга журналов и вузов с одной стороны и рейтинга экономистов – с другой. Начиная с 2015 г., РААР составляется по всем трем информационным базам, синхронизированным по времени. В данной работе рассмотрен обобщенный алгоритм РААР для 2015 г.; усеченные алгоритмы за предыдущие годы рассмотрены на сайте «Неэргодическая экономика» [3].

Методология построения РААР включает в себя несколько этапов, последовательность которых подробно описана в [2]. Здесь же отметим, что итоговый балл в рейтинге регионов представляет собой пронормированное значение показателя, рассчитываемого как средневзвешенное трех факторов (1):

 

           (1)

 

где   – скоринговая величина n-го региона России в разрезе ведущих экономических журналов страны (из РВЭЖ);  – скоринговая величина n-го региона России в разрезе высших экономических школ России (из АРВЭШ);  – скоринговая величина n-го региона России в разрезе ведущих экономистов страны (из РААПЭ).

Результаты расчетов за 2013–2015 гг. приведены в таблице 1 (ранжирование по результатам 2015 году).

 

Таблица 1. Рейтинг академической активности регионов, 2013–2015 гг.

Регион

2013

2014

2015

1

г. Москва

1

1

1

2

г. Санкт-Петербург

2

2

2

3

Новосибирская область

5

5

3

4

Ростовская область

3

3

4

5

Свердловская область

4

4

5

6

Воронежская область

6

21–35

6

7

Иркутская область

9

6

7

8

Хабаровский край

7

39–85

8

9

Краснодарский край

15–20

39–85

9

10

Белгородская область

38–83

39–85

10

11

Тюменская область

38–83

7

11

12

Волгоградская область

10

21–35

12

13

Ставропольский край

35–37

39–85

13

14

Удмуртская Республика

14

9

14

15

Самарская область

22–34

12

15

16

Алтайский край

38–83

36–38

16

17

Московская область

11

13–14

17

18

Республика Дагестан

38–83

39–85

18

19

Республика Башкортостан

15–20

13–14

19

20

Вологодская область

38–83

39–85

20

21

Орловская область

22–34

8

21

22

Приморский край

22–34

15–20

22

23

Тамбовская область

22–34

39–85

23

24

Ульяновская область

22–34

21–35

24–25

25

Нижегородская область

21

21–35

24–25

26

Мурманская область

38–83

39–85

26

27

Республика Татарстан

22–34

15–20

27

28

Пермский край

8

10–11

28

29

Оренбургская область

22–34

39–85

29–31

30

Республика Карелия

38–83

21–35

29–31

31

Челябинская область

22–34

10–11

29–31

32

Калужская область

38–83

39–85

32–33

33

Кемеровская область

13

21–35

32–33

34

Томская область

35–37

15–20

34–35

35

Липецкая область

38–83

21–35

34–35

36

Кабардино-Балкарская Республика

15–20

39–85

36

37

Забайкальский край

38–83

21–35

37

38

Курская область

38–83

39–85

38–39

39

Костромская область

15–20

21–35

38–39

40

Республика Мордовия

38–83

39–85

40–42

41

Омская область

15–20

36–38

40–42

42

Пензенская область

38–83

21–35

40–42

43

Саратовская область

22–34

21–35

43–46

44

Республика Саха (Якутия)

38–83

39–85

43–46

45

Тверская область

38–83

39–85

43–46

46

Тульская область

38–83

39–85

43–46

47

Чувашская Республика

38–83

39–85

47–49

48

Амурская область

22–34

39–85

47–49

49

Астраханская область

22–34

39–85

47–49

50

Красноярский край

15–20

15–20

50–51

51

Республика Северная Осетия – Алания

38–83

15–20

50–51

52

Рязанская область

38–83

39–85

52–53

53

г. Севастополь

39–85

52–53

54

Архангельская область

12

21–35

54–85

55

Брянская область

22–34

21–35

54–85

56

Владимирская область

22–34

39–85

54–85

57

Еврейская автономная область

35–37

39–85

54–85

58

Ивановская область

38–83

15–20

54–85

59

Калининградская область

38–83

21–35

54–85

60

Камчатский край

38–83

21–35

54–85

61

Карачаево-Черкесская Республика

36–38

54–85

62

Кировская область

38–83

39–85

54–85

63

Курганская область

38–83

39–85

54–85

64

Ленинградская область

38–83

39–85

54–85

65

Магаданская область

38–83

39–85

54–85

66

Ненецкий АО

38–83

39–85

54–85

67

Новгородская область

38–83

39–85

54–85

68

Псковская область

38–83

39–85

54–85

69

Республика Адыгея

38–83

39–85

54–85

70

Республика Алтай

38–83

39–85

54–85

71

Республика Бурятия

38–83

39–85

54–85

72

Республика Ингушетия

38–83

39–85

54–85

73

Республика Калмыкия

38–83

39–85

54–85

74

Республика Коми

38–83

39–85

54–85

75

Республика Крым

38–83

39–85

54–85

76

Республика Марий Эл

38–83

39–85

54–85

77

Республика Тыва

38–83

39–85

54–85

78

Республика Хакасия

38–83

39–85

54–85

79

Сахалинская область

38–83

39–85

54–85

80

Смоленская область

38–83

39–85

54–85

81

Ханты-Мансийский АО

38–83

39–85

54–85

82

Чеченская Республика

38–83

39–85

54–85

83

Чукотский автономный округ

38–83

39–85

54–85

84

Ямало-Ненецкий АО

38–83

39–85

54–85

85

Ярославская область

38–83

39–85

54–85

 

3. Образовательный рейтинг регионов России как информационная база

 

Если рассмотренный выше РААР фиксирует результативную составляющую научной деятельности региона, то задача образовательного рейтинга состоит в том, чтобы оценить, каким научно–образовательным потенциалом обладает регион для ведения подобного рода деятельности.

В основе рейтинга лежат три показателя, позволяющих в той или иной степени охватить основных участников рынка высшего образования (студентов, преподавателей и исследователей): обеспеченность региона образовательными услугами, финансовая обеспеченность региона в сфере «Образование» и научная результативность региона. Почему, на наш взгляд, данные показатели могут выступать мерилом образовательного потенциала региона.

Во-первых, любой регион заинтересован в развитии своей экономики, а это не в последнюю очередь связано с наличием высококлассных специалистов, в том числе и в научной сфере. Не претендуя на детальный анализ, рассматриваемые в рейтинге показатели, тем не менее, дают возможность произвести общий замер научно-образовательной ситуации в регионе. Прежде всего, это связано с тем, что они позволяют оценить «образовательную» привлекательность региона для россиян. Обеспеченность региона образовательными услугами (численность студентов на 10000 человек населения) показывает, насколько он доступен для молодежи, проживающей на близлежащих территориях. Очевидно, что более высокое значение данного показателя говорит о меньшем оттоке молодежи из региона, которая имеет возможность, не уезжая, получать высшее образование. А это, в свою очередь, потенциал для экономики региона, поскольку не секрет, что многие студенты, получая образование, стараются уже во время учебы найти себе работу и закрепиться на ней. Таким образом, наличие в регионе достаточного количества хороших вузов делает его привлекательным для молодежи и позволяет «выращивать» для себя высококлассных специалистов.

Во-вторых, высокое значение показателя финансовой обеспеченности может быть индикатором профессионализма преподавателей, так как чем он выше, тем более высокие требования к оплате труда ими предъявляются. В свою очередь и вузы, обеспечивающие более высокий уровень оплаты, имеют возможность приглашать и выбирать специалистов более высокого класса, повышая тем самым качество образования в своем вузе.

Наконец, показатель научной результативности показывает, какой научно–исследовательский потенциал имеет тот или иной регион, и насколько он готов участвовать в инновационном развитии страны.

В совокупности эти три показателя, на наш взгляд, позволяют получить общее представление о потенциальных возможностях региона в сфере высшего образования.

Эмпирические результаты рейтингования за 2013–2015 гг. приведены в таблице 2 (ранжирование по результатам 2015 года). Полный перечень рейтингов за все анализируемые годы представлен на сайте интернет–журнала «Неэргодическая экономика» [4].

 

Таблица 2. Образовательный рейтинг регионов России, 2013–2015 гг.

 

Регионы

2013

2014

2015

1

Томская область

1

1

1

2

г.Москва

2

2

2

3

г.Санкт–Петербург

3

3

3

4

Республика Мордовия

5

5

4–5

5

Курская область

6

4

4–5

6

Белгородская область

9

7

6

7

Воронежская область

7

17

7

8

Республика Татарстан

10

9

8

9

Орловская область

4

6

9

10

Саратовская область

8

10

10

11

Республика Бурятия

26

14

11

12

Омская область

17

15

12

13

Новосибирская область

15

12

13

14

Республика Северная Осетия–Алания

30

16

14

15

Самарская область

13

13

15

16

Свердловская область

18

23

16

17

Пензенская область

24

22

17

18

Ростовская область

14

18

18

19

Ивановская область

11

29

19

20

Республика Адыгея

39

19

20

21

Республика Башкортостан

16

24

21

22

Ставропольский край

22

11

22

23

Иркутская область

12

8

23

24

Кировская область

32–33

25

24

25

Пермский край

31

37

25

26

Нижегородская область

20

21

26–27

27

Хабаровский край

23

26

26–27

28

Калининградская область

32–33

20

28

29

Удмуртская Республика

34–35

39

29

30

Астраханская область

47

35

30

31

Волгоградская область

21

27

31

32

г.Севастополь

32

33

Ярославская область

34–35

32

33

34

Приморский край

44

36

34

35

Оренбургская область

36

43

35

36

Рязанская область

27

31

36

37

Челябинская область

38

30

37

38

Алтайский край

29

34

38

39

Республика Крым

39

40

Чувашская Республика

42

42

40

41

Брянская область

45–46

41

41

42

Красноярский край

41

40

42

43

Владимирская область

19

28

43

44

Краснодарский край

45–46

44

44

45

Тамбовская область

25

38

45

46

Чеченская Республика

74

61

46

47

Забайкальский край

51

57

47

48

Костромская область

43

45

48

49

Республика Марий Эл

28

47

49

50

Кабардино–Балкарская Республика

53

50

50

51

Ульяновская область

37

33

51

52

Курганская область

55

54

52

53

Амурская область

65

58

53

54

Республика Дагестан

58

62

54

55

Тульская область

50

51

55

56

Тверская область

52

48

56

57

Смоленская область

40

46

57

58

Республика Карелия

64

59

58

59

Вологодская область

49

55

59

60

Калужская область

66

60

60

61

Республика Коми

68

56

61

62

Новгородская область

70

49

62

63

Карачаево–Черкесская Республика

72

64

63

64

Липецкая область

59

53

64

65

Кемеровская область

56

52

65

66

Архангельская область

54

63

66

67

Псковская область

69

65

67

68

Тюменская область

61

66

68

69

Республика Хакасия

71

68–69

69

70

Московская область

73

70

70

71

Мурманская область

63

68–69

71

72

Республика Саха (Якутия)

62

67

72

73

Камчатский край

57

71

73

74

Сахалинская область

75

73

74

75

Ленинградская область

76

74

75

76

Еврейская автономная область

60

72

77

Магаданская область

67

78

Республика Алтай

79

Республика Ингушетия

80

Республика Калмыкия

48

81

Республика Тыва

82

Чукотский автономный округ

 

 

4. Сопряжение данных об академической результативности и образовательном потенциале регионов

 

Как было отмечено ранее, при анализе построенных рейтингов мы исходим из предположения, что ОРРР России является своего рода индикатором научно–образовательного потенциала региона, а РААР – его результативности. Данное предположение включает в себя некоторые допущения и ограничения. Главное из них заключается в том, что при построении ОРРР учитывается потенциал всех высших учебных заведений, в то время как результативность региона оценивается только по экономическому направлению. Тем не менее с определенной долей условности общие тенденции и закономерности при сопоставлении двух рейтинговых продуктов заметить можно.

Для проверки того, насколько сопоставимы полученные в рейтингах результаты, был проведен корреляционно-регрессионный анализ. К проведенному анализу, как и к любым эконометрическим построениям, следует относится с определенной степенью осторожности. Однако его задачей являлось не столько установление каких-либо жестких взаимосвязей, а стремление оценить само их наличие. Для проведения анализа использовалось 52 субъекта РФ. Данное ограничение связано с тем, что в РААР фактические баллы получили только 53 региона; остальные субъекты РФ были размещены в РААР с нулевым значением итогового показателя. В связи с этим данные регионы в регрессионный анализ включены не были. Еще один регион – Тюменская область – был исключен в связи с тем, что при составлении РААР данный субъект РФ рассматривался отдельно от автономных округов, входящих в его состав, в то время как в ОРРР он учитывался вместе с ними.

В качестве анализируемых данных были взяты места, на которых расположились регионы в обоих рейтингах, и выдвинута гипотеза о том, что имеющиеся в регионе образовательные ресурсы оказывают влияние на результативность рынка образовательных услуг в сфере высшего профессионального образования (ВПО). Полученные результаты показали наличие умеренной корреляционной связи между показателями (R=0,33), которая выражается следующей зависимостью (2):

 

                                                                                                                        (2)

 

 

 

 

где Y – место региона в РААР; Х – место региона в ОРРР.

Несмотря на то, что далеко не вся дисперсия зависимой переменной объясняется рассматриваемой моделью (R2=0,11), тем не менее значение коэффициента корреляции для уровня значимости 0,05, также как и остальные параметры регрессионного уравнения, являются статистически значимыми, а следовательно, уравнение регрессии может быть использовано для описания рассматриваемой взаимосвязи.

Интересен и тот факт, что регрессия, описывающая обратную зависимость, показывает схожие результаты:

 

                                                                                                                        (3)

 

 

 

 

Это говорит о том, что выдвинутая гипотеза о влиянии ресурсного фактора на результативность не является однозначной и может быть подвержена сомнению. Ниже мы вернемся к этому результату и дадим ему содержательное объяснение. Сейчас остановимся на том, какие выводы можно сделать, сопоставляя между собой два рейтинга.

 

5. Классификация российских регионов по критерию эффективности использования образовательного потенциала

 

Анализ результатов рейтингов за 2015 г. показал, что все регионы условно можно разделить на четыре группы (таблица 3).

 

Таблица 3. Классификация российских регионов по эффективности использования образовательного потенциала

Результативность ≈ Потенциал

Результативность выше потенциала

Результативность ниже потенциала

Отсутствие результативности

Белгородская область

Алтайский край

Астраханская область

Архангельская область

Воронежская область

Волгоградская область

г.Севастополь

Камчатский край

г.Москва

Вологодская область

Курская область

Карачаево–Черкесская Республика

г.Санкт–Петербург

Забайкальский край

Омская область

Курганская область

Республика Башкортостан

Иркутская область

Орловская область

Ленинградская область

Самарская область

Кабардино-Балкарская Республика

Пензенская область

Новгородская область

Ставропольский край

Калужская область

Республика Мордовия

Псковская область

Амурская область

Кемеровская область

Республика Северная Осетия-Алания

Республика Коми

 

 

 

 

Костромская область

Краснодарский край

Республика Татарстан

Республика Марий Эл

Красноярский край

Липецкая область

Рязанская область

Республика Хакасия

Нижегородская область

Московская область

Саратовская область

Сахалинская область

Оренбургская область

Мурманская область

Томская область

Смоленская область

Пермский край

Новосибирская область

 

Чеченская Республика

Челябинская область

Приморский край

 

Брянская область

Чувашская Республика

Республика Дагестан

 

Владимирская область

 

Республика Карелия

 

Ивановская область

 

Республика Саха (Якутия)

 

Калининградская обл.

 

Ростовская область

 

Кировская область

 

Свердловская область

 

Республика Адыгея

 

Тамбовская область

 

Республика Бурятия

 

Тверская область

 

Республика Крым

 

Тульская область

 

Ярославская область

 

Тюменская область

 

 

 

Удмуртская Республика

 

 

 

Ульяновская область

 

 

 

Хабаровский край

 

 

 

 

В первую группу входят 15 регионов, в которых позиции в ОРРР и РААР приблизительно совпадают (отклонения составляют не более 10 мест в любую сторону). Тем самым в этих регионах достаточно полно реализуется имеющийся у них образовательный потенциал, что позволяет более объективно оценить не только место того или иного региона на российском рынке образовательных услуг, но и эффективность региональной политики в сфере высшего образования. При этом 7 регионов из представленных 15 (выделены цветом) относятся к числу лидеров, остальные занимают весьма скромные позиции в рассматриваемых рейтингах, которые в целом соответствуют имеющимся у них образовательным ресурсам. Это говорит о том, что задача региональных властей при формировании региональной политики в сфере высшего образования должна быть ориентирована, в том числе, и на поиск возможностей увеличения этих ресурсов с целью дальнейшего повышения эффективности их использования.

Вторую группу представляют регионы, которые в РААР занимают более высокие позиции, чем в ОРРР. В 2015 году таких регионов насчитывалось 26 (таблица 3). Фактически эти регионы в анализируемом периоде показали более высокую академическую результативность, чем можно было бы от них ожидать исходя из имеющегося у них образовательного потенциала. Данные успехи, на наш взгляд, объясняются двумя обстоятельствами. Во-первых, это связано с высокой активностью отдельных регионов (зачастую основанной на голом энтузиазме) по формированию ядра передовых экономических журналов. Согласно результатам РААР в 2015 году всего лишь в 8 субъектах РФ выпускались передовые экономические журналы (из РВЭЖ). Из них шесть (Ростовская, Новосибирская, Свердловская, Иркутская, Тюменская области, Хабаровский край) присутствуют в рассматриваемой группе. Остальные два (Москва, Санкт-Петербург) попали в первую группу. Второй момент, на наш взгляд, связан с тем, что в указанных регионах действуют некие дополнительные мотивационные элементы, связанные, например, с национальной культурой, традициями и репутацией местных вузов, экономикой региона и т.п. Интересен, в частности, тот факт, что несмотря на наличие умеренной корреляционной связи (r=0,52) между активностью экономистов (позиции регионов в РААР, ранжированные по экономистам) и финансовой обеспеченностью (место регионов в ОРРР), финансовая компонента не стала определяющей, хотя она, несомненно, оказала влияние на итоговые результаты (таблица 4).

 

Таблица 4. Места регионов по степени активности экономистов в РААР и показатель финансовой обеспеченности в ОРРР

Регион

Место регионов по активности экономистов в РААР

Место регионов показателю финансовой обеспеченности в ОРРР

Новосибирская область

4

31

Краснодарский край

5

13

Волгоградская область

7

47

Свердловская область

9

8

Удмуртская Республика

10

21

Алтайский край

11

14

Московская область

13

35

Республика Дагестан

14

29

Иркутская область

15

18

Вологодская область

16

12

Тамбовская область

19

68

Мурманская область

20

63

Приморский край

21

2

Ульяновская область

22

41

Ростовская область

24

28

Республика Карелия

27

44

Калужская область

29

46

Липецкая область

31

65

Кабардино–Балкарская Республика

32

45

Забайкальский край

33

39

Хабаровский край

35

62

Кемеровская область

37

60

Республика Саха (Якутия)

42

74

Тверская область

44

25

Тульская область

45

42

 

В третьей группе представлены 12 российских регионов (таблица 3), в которых в 2015 году имеющийся образовательный потенциал был использован неэффективно, в результате чего положение этих регионов в ОРРР было значительно выше, чем в РААР. Это регионы, где, на наш взгляд, региональным властям имеет смысл более детально проанализировать проводимую политику в сфере ВПО с целью выявления узких мест, приводящих к недоиспользованию имеющихся ресурсов.

О существовании указанных проблем красноречиво говорит пример Томской области, которая на протяжении всего времени составления ОРРР является одним из его лидеров: 2005–2012 гг. – 3 место, 2013–2015 гг. – 1 место. Тем не менее в РААР этот регион в 2013–2015 гг. располагался на 35–37, 15–20 и 34–35 местах соответственно. И это при том, что в регионе находится два вуза (Томский государственный университет (ТГУ) и Томский политехнический университет (ТПУ)), вошедших в список 5-100 [5]. Не умаляя достоинств указанных учебных заведений и не забывая, что РААР составлен по экономике, что не является основным профильным направлением для ТГУ и ТПУ, все-таки нельзя не отметить далеко не самую эффективную работу данных вузов. Подтверждение этому демонстрируют не только результаты РААР, но и авторитетных глобальных рейтингов университетов (ГРУ). Так, в недавно опубликованном рейтинге Quacquarelli Symonds (QS) по 46 направлениям ни ТПУ, ни ТГУ не вошли даже в первые две сотни передовых университетов [6]. Лучшие позиции вузов составили места в третьей сотне (201–250) по направлениям «Инженерия – химическая» (ТПУ) и «Физика и астрономия» (ТГУ). Если говорить о глобальном рейтинге университетов QS, то в 2016 году ТГУ находился на 377 месте, а ТПУ – на 400 [7]. И это при том, что еще в 2005–2006 гг. Томский государственный университет занимал в рейтинге глобальных университетов THE–QS (до разделения этих рейтингов) 296 место и был одним из четырех российских вузов (наряду с МГУ им. М.В.Ломоносова, Санкт–Петербургским государственным университетом, Новосибирским государственным университетом), представленным в авторитетных ГРУ того времени. Что касается остальных ГРУ, то указанные вузы на протяжении всего времени их составления отсутствовали в Academic Ranking of World Universities (ARWU), The Center for World University Rankings (CWUR) и National Taiwan University (NTU) Ranking [8]. И только в последние два года ТПУ и ТГУ появились в рейтинге Times Higher Education (THE) [9]. В 2016 году они находились на 251–300 и 601–800 местах соответственно, а в 2017 г. оба вуза были представлены в шестой сотне (501–600).

Таким образом, приведенные данные подтверждают выдвинутое авторами предположение о недоиспользовании имеющегося в Томской области образовательного потенциала и о необходимости пересмотра проводимой в регионе политики в сфере высшего образования.

В четвертую группу вошли те регионы, которые по результатам 2015 года были представлены в РААР с нулевым итоговым показателем (22 субъекта РФ) (таблица 3). Среди них присутствует 9 регионов (выделены цветом), представляющие передовую половину российских регионов в ОРРР, но тем не менее не показавших в рассматриваемый период никакой академической результативности. Интересен тот факт, что пример этих регионов лишний раз показывает, что финансовый фактор не всегда является определяющим в академической деятельности, так как среди указанных регионов как минимум четыре субъекта РФ (Республика Крым, Кировская, Владимировская, Ивановская области) занимали лидирующие по России позиции по показателю, характеризующему отношение средней заработной платы преподавателей образовательных учреждений ВПО к средней заработной плате по региону (2, 4, 10, 11 соответственно). Было бы некорректно делать какие-либо выводы по 2015 году в отношении Республики Крым, однако высокое соотношение зарплаты преподавателей вузов по отношению к средним заработкам в остальных указанных регионах никаким образом не повлияло на результативность местных экономистов, чья деятельность оценивалась при составлении РААР.

В указанные группы не вошли 10 российских регионов. Это связано с тем, что по 7 из них (Еврейский и Чукотский АО, Магаданская область, Республики Алтай, Ингушетия, Калмыкия и Тыва) отсутствовали необходимые для составления ОРРР данные, остальные три субъекта РФ (Ненецкий, Ямало–Ненецкий и Ханты–Мансийский АО) были учтены в составе областей, в которые они входят.

Дополнением к сделанным выводы является корреляционно–регрессионный анализ, проведенный по каждой группе регионов. Относительно первой группы он показал, что несмотря на наличие весьма высокой корреляции между ранговыми показателями в рейтингах (R=0,94), коэффициенты линейной функциональной зависимости между этими показателями не проходят проверку на значимость.

Зависимость показателей во второй группе можно описать следующим уравнением (4):

 

                                       (4)

 

 

 

 

Из уравнения видно, что для регионов этой группы зависимым показателем выступает ранговое место в ОРРР, что подтверждает сделанный ранее вывод о том, что имеющиеся в регионе ресурсы не являются определяющим фактором, поскольку результаты этих регионов в РААР, значительно лучше тех, которые можно было бы предположить, ориентируясь на ОРРР. Этот факт необходимо учитывать при формировании региональной политики в сфере ВПО, поскольку для достижения более высоких результатов в данной группе регионов может оказаться неэффективным акцент только на увеличении образовательных ресурсов и недоучет иных факторов, оказывающих влияние на академическую результативность.

Обратную ситуацию можно наблюдать в третьей группе регионов (5):

 

                                                                                                           (5)

 

 

 

 

Полученная зависимость отражает противоположную ситуацию в регионах данной группы, где в силу отсутствия инициативности или приоритетности иных целей и задач именно имеющиеся образовательные ресурсы оказываются одним из факторов, определяющих академическую результативность региона.

Здесь имеет смысл вернутся к формулам (1) и (2), которые показали наличие как прямой, так и обратной зависимости между ранговыми показателями РААР и ОРРР. По всей видимости, данный факт объясняется результатами, полученными по группам.

Разумеется, при проведении подобного рода анализа речь идет, скорее, о «нащупывании» некоторых взаимосвязей, определяющих образовательную стратегию региона, чем об установлении чётких закономерностей. Тем не менее, и они позволяют сделать некий региональный срез в сфере ВПО с целью дальнейшего анализа и корректировки проводимой как в регионе, так и во всей стране образовательной политики.

 

6. Особенности пространственной модели российского рынка высшего образования

 

Помимо рассмотренной выше классификации регионов России сопоставление рейтингов позволило сделать еще ряд важных выводов.

Во-первых, полученные результаты показали, что в России в сфере образования сложилась ярко выраженная концентрическая модель [10] [7], когда и образовательные ресурсы, и полученные результаты сосредоточены на строго ограниченном участке территории. По таблице 5 несложно заметить, что 50% всех вузов сосредоточены всего в 9 регионах, в которых обучается 41,2% всех студентов, работает 44,6% всего профессорско-педагогического состава и выпускается с защитой практически 50% всех аспирантов. При этом значительная часть этой категории вузов сконцентрирована в Москве.

 

Таблица 5. Концентрация участников рынка российского образования, 2015 г.

Показатель

Вузов

Студентов

ППС

Аспирантов с защитой

г. Москва

22,7

15,9

18,3

24,6

г. Санкт-Петербург

8,5

6,4

8,7

9,6

Московская область

3,8

2,3

2,3

0,6

Краснодарский край

2,9

2,7

2,7

1,9

Свердловская область

2,9

2,8

3,1

2,7

Республика Татарстан

2,8

3,4

1,8

3,4

Самарская область

2,8

2,3

2,3

2,3

Новосибирская область

2,5

2,3

2,2

1,8

Ростовская область

2,0

3,1

3,2

2,5

Итого

50,8

41,2

44,6

49,6

 

Еще большую региональную концентрацию демонстрируют результаты, полученные по РААР. Большая часть всех участников рынка экономических исследований (вузов, экономистов, журналов) сосредоточена в 10 российских регионах (таблица 6). Однако даже внутри этой десятки наблюдается ярко выраженное сосредоточение субъектов экономических исследований в пределах одного региона – Москвы.

 

Таблица 6. Региональная концентрация субъектов экономических исследований в России (%), 2015 г.

Показатель

Журналов

Вузов

Экономистов

Доля 1 региона

68,3

75,3

52,3

Доля 3 регионов

84,4

88,2

63,9

Доля 5 регионов

94,0

91,0

71,4

Доля 10 регионов

100,0

94,6

82,4

 

Таким образом, результаты обоих рейтингов только подтверждают сделанный вывод о том, в России реализована модель с ярко выраженным передовым научно–образовательным центром и обширной периферией.

Во-вторых, феномен олигополии был устойчивым и имел тенденцию к усилению (таблица 7). Например, на временном интервале 2013–2015 г. индекс Херфиндаля–Хиршмана (HHI) для рынка журналов увеличился на 13%, а для рынка вузов – на 26%. Это означает, что научное ядро регионов продолжает сжиматься, а пространство научной периферии – расширяться. Данный процесс эквивалентен постепенной маргинализации российских регионов, когда все большее число региональных участников рынка оказываются за бортом развернувшейся конкуренции. Все большее число регионов «выдавливается» с рынка передовых исследований, а сами регионы все в меньшей степени способны соответствовать современным общероссийским научным нормам.

 

Таблица 7. Индекс Херфиндаля-Хиршмана, 2013–2015 гг.

Рынок

2013

2014

2015

Журналов

4304,9

5209,2

4860,1

Вузов

4601,8

5669,1

5786,1

Экономистов

2875,9

 

Обращает на себя внимание тот факт, что мы говорим об усилении олигополизации рынка, в то время как HHI в 2015 г. немного уменьшился по сравнению с 2014 г. (таблица 7). Данное противоречие означает следующее: емкость рынка «активных» регионов, в которых выпускались ведущие журналы по экономике, сократилась с 9 в 2013 и 2014 гг. до 8 – в 2015 году, но при этом среди оставшихся 8 регионов распределение потенциала журналов стало более равномерным и конкуренция между ними возросла. Иными словами, ослабление конкуренции за ведущие научные журналы в масштабе всего российского пространства шло параллельно с ростом конкуренции среди «активных» регионов пространственного ядра.

Кроме того, детальное рассмотрение состава «активных» регионов в динамике позволяет увидеть, что он был не слишком стабильным (таблица 8). Только 5 регионов постоянно входили в число «активных», тогда как остальные регионы периодически выпадали из списка лидеров. Таким образом, из 8–9 «активных» регионов только 5 демонстрировали по-настоящему стабильный успех (в таблице 4 они помечены цветом). Именно эти 5 регионов и образуют передовое региональное ядро научного пространства России; именно в этих субъектах федерации сосредоточены лучшие экономические журналы страны и, следовательно, именно в эти регионы стекается вся самая ценная информация в области экономической науки. Если же учесть, что идентифицированное региональное ядро составляет всего лишь 5,9% от общего числа регионов России, то можно утверждать следующее: региональный рынок журналов страны постепенно деградирует, а подавляющее большинство регионов не в состоянии даже включиться в борьбу за право считаться передовой научной площадкой.

 

Таблица 8. Состав «активных» регионов России, в которых издаются передовые экономические журналы

2013

2014

2015

г. Москва
г. Москва
г. Москва
г. Санкт-Петербург
г. Санкт–Петербург
г. Санкт–Петербург
Новосибирская область
Новосибирская область
Новосибирская область
Ростовская область
Ростовская область
Ростовская область
Свердловская область
Свердловская область
Свердловская область

Волгоградская область

Иркутская область

Иркутская область

Московская область

Тюменская область

Тюменская область

Брянская область

Орловская область

Хабаровский край

Кемеровская область

Республика Удмуртия

 

Похожую тенденцию к концентрации демонстрировали и высшие экономические школы (вузы), которые за рассматриваемые три года группировались во всё меньшем количестве регионов (таблица 9). Так, если в 2013 г. ядро «активных» регионов, в которых присутствовали передовые вузы, вошедшие в РВЭШ, на базе которого строится РААР, составляло 42,3% от числа всех регионов, то в 2015 г. оно сократилось до 29,4%. Таким образом, больше 2/3 всех регионов страны оказалось «выключено» из конкуренции за наличие передовых вузов, проводящих экономические исследования.

 

Таблица 9. Динамика рынка высших экономических школ

Показатель

2013

2014

2015

Число «активных» регионов

36

35

25

Число вузов в РВЭШ

127

76

57

 

В значительной степени данные процессы связаны со схлопыванием «образовательного пузыря», которое наглядно демонстрирует сравнительный анализ данных ОРРР по годам (таблица 10).

 

Таблица 10. Статистика сферы высшего образования, 2013–2015 гг.

Показатель

2013

2014

2015

Количество вузов, ед.

969

950

896

Численность студентов вузов на 10000 человек населения, чел.

393

356

325

Выпуск аспирантов с защитой диссертаций, чел.

8979

5189

4651

 

Несложно заметить, что по отношению к 2013 году количество вузов в РФ сократилось на 7,6%, численность студентов – на 17,3%, выпуск аспирантов с защитой – на 48,2%. Еще большее падение значений рассматриваемых показателей можно наблюдать по отношению к 2008–2009 гг., на которые приходится пик раздувшегося пузыря: 16,2%, 38,6% и 56,8% соответственно.

Изменения, произошедшие в сфере образования в последние годы, привели к тому, что показатели 2015 г. фактически вернулись на уровень конца 1990-х – начала 2000-х годов, когда численность студентов на 10000 человек населения в среднем по России составляла 324 человека (2000/2001 уч. г.), а число высших учебных заведений – 880 организаций (1997/1998 уч. г.).

Плохо это или хорошо? Однозначного ответа на этот вопрос дать нельзя. С одной стороны, массовость высшего образования практически полностью его обесценила, и эту ситуацию нужно менять коренным образом, а для этого нужно уменьшать количество вузов, сокращать количество студентов, повышать требования к качеству образования (в том числе и к вузовскому менеджменту), к работникам этой сферы, студентам и абитуриентам. Вместе с тем эти изменения должны происходить не на пустом месте. Должна быть предоставлена альтернатива, которой, на наш взгляд, должно стать среднее профессиональное образование. Некоторые усилия в этом направлении уже наблюдаются: разрабатываются и утверждаются профессиональные стандарты, предпринимаются попытки поднять престиж техникумов и колледжей, реализуются образовательные программы по подготовке квалифицированных рабочих, служащих, а также программы по подготовке специалистов среднего звена и т.п. Тем не менее официальная статистика показывает, что несмотря на уменьшение численности студентов высшего образования, количество студентов, получающих образование по программам среднего профессионального образования, за последние 15 лет не только не увеличилось, но даже сократилось (практически на треть) [11]. Даже с учётом снижения численности молодёжи (15–29 лет) на 21% можно констатировать сокращение общего числа студентов по двум уровням образования на 31%. Это говорит о том, что если в 2005–2008 гг. каждый третий молодой человек получал высшее/средне-специальное образование, то в 2015 г. это делал только каждый четвёртый. Такая ситуация не может не вызывать обеспокоенности и требует пересмотра проводимой реформы образования.

 

7. Заключение

 

Проведенные расчеты позволили установить два основополагающих факта. Первый из них связан с идентификацией угрожающей тенденции к сужению эффективного образовательного и научного пространства российских регионов. Все меньшее число регионов аккумулирует подавляющую часть образовательного потенциала страны и академических результатов в области экономики. Длительное сохранение этой тенденции приведет к окончательной научно-образовательной маргинализации российских регионов со всеми вытекающими отсюда последствиями.

Второй факт связан с фиксацией нарушения во многих регионах страны естественной связи между академической результативностью и научно-образовательным потенциалом. Только в 15 регионах из 85 наблюдается определенное соответствие между результатами академической деятельности и научно–образовательным потенциалом. Это означает, что в остальных 88% регионах российского пространства нормальная модель генерирования научных результатов разрушена и не дает ожидаемых результатов. В таких условиях даже массированное закачивание ресурсов в отстающие регионы, скорее всего, не даст положительного результата.

Сказанное подводит к понимаю необходимости пересмотра действующей научно–образовательной политики, которая в настоящий момент не способствует равномерному научному, образовательному и технологическому развитию территории России. Для этого необходимо провести ревизию научной результативности каждого региона и разработать набор селективных стратегий развития разных групп регионов.

 

Источники

 

1 Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Рейтингование участников российского рынка экономических исследований// Журнал институциональных исследований, Том 7, №3, 2015. С.102–121.

2. Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Пространственная модель российского рынка экономических исследований // Мир новой экономики, №2, 2017.

3. Панькова Н.М. Университеты мирового класса: стратегии формирования // Вестник науки Сибири. 2015. № 1(16).

4. Россия в зеркале международных рейтингов. Информационно-справочное издание / отв. ред. В.И. Суслов; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск, 2015. – Автограф, 2015. – 115 с.

5. Торкунов А.В. Создание университетов мирового уровня: новые тенденции в российском высшем образовании // Вестник МГИМО-Университета, №2 (29), 2013.

6. Салми Дж. Создание университетов мирового класса. М.: Издательство «Весь Мир», 2009. – 132 с.

7. Burgess Е. W., McKenzie R.D., Park R.E. The City. Chicago, Illinois: The University of Chicago Press, 1925.

8. Hazelkorn E. World class universities and the public interest/ Policy-network, 03.03.2014. URL: http://www.policy-network.net/pno_detail.aspx?id=4589& title=world+class+universiti es+and+the+public+interest

9. Qi Wang, Ying Cheng, Nian Cai Liu (Ed.) Building World-Class Universities. Different Approaches to a Shared Goal. Sense Publishers, 2013. – 226 pp.

10. Rigoglioso Marguerite. The demand for ‘world-class universities’: What is driving the race to the top? / Stanford Graduate School of Education. 2014. URL: https://ed.stanford.edu/news/demand-world-class-universities-what-driving-race-top.

11. Salmi J., Altbach Philip G. New 'World Class' Universities: Cutting Through the Hype/ Chronicle.com, 20.10.2011. URL: http://www.chronicle.com/article/New-World-Class/129480/.

12. Shen Guanzi. Building World-Class Universities in China: From the View of National Strategies/ Global University Network for Innovation, 26.10.2015.

http://www.guninetwork.org/articles/building-world-class-universities-china-view-national-strate gies

13. Stack Michelle L. What’s ‘World Class’ About University Rankings?/ Social science space, 13.10.2016. URL: http://www.socialsciencespace.com/2016/10/whats-world-class-university-rankings/.

14. Turner David A. World class universities and international rankings// Ethics in science and environmental politics. Vol. 13, 2013. P.1–10.

15. Tai Hsiou-Hsia. The Features of World-Class Universities. 2008. URL: http://www.shanghairanking.com/wcu/wcu1/Tai.pdf

 


[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] Академические рейтинги. Сайт Интернет–журнал «Неэргодическая экономика». URL: http://nonerg-econ.ru/cat/18/.

[3] Рейтинг академической активности регионов России (экономика). Сайт Интернет-журнала «Неэргодическая экономика». URL: : http://nonerg-econ.ru/cat/17/70/

[6] Предметные рейтинги QS TOPUNIVERSITIES. URL: https://www.topuniversities.com/subject-rankings/2017

[7] Глобальные рейтинги QS TOPUNIVERSITIES. URL: https://www.topuniversities.com/qs-world-university-rankings

[10] Данная трактовка берет начало из модели, разработанной Э. Берджессом для описания пространственной удаленности объектов землепользования от центра города

[11] Данные Росстата. URL: http://www.gks.ru/

 

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В., Екимова Н.А. Российская модель сопряжения академической результативности и образовательного потенциала регионов// «Известия УрГЭУ», №5(73), 2017. С.109–127.

1817
3
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В статье рассматривается институт ученых званий в России, который относится к разряду рудиментарных или реликтовых. Для подобных институтов характерно их номинальное оформление (например, регламентированные требования для получения ученого звания, юридическое подтверждение в виде сертификата и символическая ценность) при отсутствии экономического содержания в форме реальных привилегий (льгот, надбавок, должностных возможностей и т.п.). Показано, что такой провал в эффективности указанного института возникает на фоне надувающегося пузыря в отношении численности его обладателей. Раскрывается нежелательность существования рудиментарных институтов с юридической, институциональной, поведенческой, экономической и системной точек зрения. Показана опасность рудиментарного института из–за формирования симулякров и имитационных стратегий в научном сообществе. Предлагается три сценария корректировки института ученых званий: сохранение федеральной системы на основе введения прямых бонусов; сохранение федеральной системы на основе введения косвенных бонусов; ликвидация федеральной системы и введение локальных ученых званий. Рассмотрены достоинства и недостатки каждого сценария.
The article considers the opportunities and limitations of the so-called “People’s capitalism model” (PCM). For this purpose, the authors systematize the historical practice of implementation of PCM in different countries and available empirical assessments of the effectiveness of such initiatives. In addition, the authors undertake a theoretical analysis of PCM features, for which the interests of the company and its employees are modeled. The analysis of the model allowed us to determine the conditions of effectiveness of the people’s capitalism model, based on description which we formulate proposals for the introduction of a new initiative for Russian strategic enterprises in order to ensure Russia’s technological sovereignty.
The paper assesses the effectiveness of the Russian pharmaceutical industry so as to determine the prospects for achieving self–sufficiency in drug provision and pharmaceutical leadership in the domestic market, more than half of which is occupied by foreign drugs. Effectiveness is considered in terms of achievements in import substitution (catching–up scenario), and in the development of domestic drugs (outstripping scenario). A comparison of the main economic indicators for leading foreign and Russian pharmaceutical companies reflects a disadvantaged position of the latter. The governmental target setting for domestic pharmaceutical production is compromised by interdepartmental inconsistency in the lists of essential drugs. A selective analysis of the implementation of the import substitution plan by the Ministry of Industry and Trade of Russia since 2015 has revealed that, even on formal grounds, Russia still has not established a full–fledged production of many drugs (in particular, the dependence on foreign active pharmaceutical substances still remains, and there are very few domestic manufacturing companies). The premise concerning fundamental impossibility to implement the outstripping scenario is substantiated by the fact that there is an insignificant number of original drugs for which Russian developers initiated clinical trials in 2020–2022. The results obtained show that the current situation in the Russian pharmaceutical industry does not promote the achievement of drug self–sufficiency. A proposal to consolidate assets, coordinate production programs and research agendas for accelerated and full–fledged import substitution was put forward. Prospects for research in the field of import substitution are related to deepening the analysis of production indicators, increasing sales, as well as enhancing clinical characteristics of reproduced drugs compared to foreign analogues. In the sphere of analyzing the innovativeness of pharmaceutical production, it seems advisable to methodologically elaborate on identifying original drugs and include this indicator in the industry management.
Яндекс.Метрика



Loading...