Неэргодическая экономика

Авторский аналитический Интернет-журнал

Изучение широкого спектра проблем экономики

Измерение академической этики

Стимулирование российскими властями конкуренции в науке привело к различным злоупотреблениям в сфере наукометрических показателей. Такие искажения часто оказываются преднамеренными и связаны с полной потерей научной этики представителями академического сектора. Можно ли это явление измерить и оцифровать? Как это сделать и какие это даст результаты?

Сегодня проблема оценки научных кадров и их вклада в современный научный дискурс стоит по-прежнему остро. Однако в последнее время уже стало общепринятым оценивать исследователей по наукометрическим показателям. При этом мониторинг ведется как по международным базам данных (Scopus и Web of Science – WoS), так и по российской (Российский индекс научного цитирования – РИНЦ в системе elibrary). Более того, экономисты, как и другие представители социальных наук, пока лучше представлены именно в отечественной системе РИНЦ, в связи с чем даже Министерство образования и науки РФ рекомендует оценивать их по показателям РИНЦ. Между тем все эти системы оценки подвержены так называемому манипулированию, когда исследователи осуществляют в информационном пространстве некие действия, позволяющие улучшить их индивидуальный профиль. Особенно остро это проявляется при выведении наукометрических оценок в РИНЦ. В экономической науке такой эффект называется законом Гудхарта и имеет множество аранжировок.

Действия, ведущие к искажению истинного вклада исследователя, могут быть преднамеренными, связанными с откровенным научным мошенничеством, и непреднамеренными, проистекающими из низкой научной культуры сообщества ученых. При этом возникающие искажения могут быть настолько существенными, что вместо настоящих научных лидеров вверху списка оказываются псевдолидеры, которые смогли обратить в свою пользу нынешнюю наукометрическую систему. Эти ложные лидеры начинают поощряться деньгами, должностями и незаслуженным авторитетом, в результате чего сама наука претерпевает такие деформации, что разобраться в ней уже становится почти невозможно.

 

1. Лидеры и псевдолидеры

 

На сегодняшний день можно выделить несколько направлений искажения истинной информации об успехах экономистов-исследователей. К первой группе относятся бонусы в виде цитирований за ненаучные труды – учебники, словари, статистические сборники и т.п. Например, в Финансовом университете Г.Б.Поляк имеет индекс Хирша 22, однако среди 22 самых цитируемых публикаций присутствуют только учебники. В Высшей школе экономики Л.А.Росовецкая имеет индекс Хирша 23 при том, что среди ее высокоцитируемых работ фигурируют 22 статистических сборника и одна коллективная монография. Своеобразным рекордсменом этого направления является В.В.Ковалев из Санкт-Петербургского государственного университета с индексом Хирша 37, который обеспечивается исключительно учебниками, пособиями и методическими рекомендациями. Такого рода достижения представляют собой типичный пример непреднамеренного искажения информации, порождаемого нехваткой культуры у отечественных экономистов, которые в своих статьях ссылаются не на «первичные» научные труды своих коллег – статьи и монографии, а на «вторичные» источники – учебники и проч. Однако в результате таких искажений на верху научной пирамиды оказываются не те, кто создает новое научное знание, а те, кто переписывает и переизлагает уже имеющееся.

Второе направление предполагает получение большого числа цитирований от соавторов. Такого рода ссылки по своей сути равнозначны самоцитированиям, но скрыты за чужими фамилиями приближенных лиц. Например, С.С.Лукоянчев из Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии им. П.А.Столыпина имеет 73,8% цитирований, полученных от соавторов, и 15,5% самоцитирований, то есть лишь около 10% цитирований получены от «чужих» ученых. Е.М.Крюкова из Российского государственного социального университета имеет 58,6% цитирований, полученных от соавторов, и 15,1% самоцитирований, следовательно, меньше 30% внешних ссылок. Такой тип искажений приводит к тому, что лучшие показатели получают исследователи, осуществляющие массовое сотрудничество с другими активно пишущими авторами.

Третье направление связано с деятельностью экономистов, имеющих публикации только с большим количеством соавторов. Это характерно, например, для группы ученых из ВШЭ, специализирующейся на статистических сборниках и аналитических докладах: индекс Хирша у Н.В.Городниковой 22, у Н.В.Ковалевой – 21, у Т.Ф.Ратай – 19 и т.п. У проректора ВШЭ Л.М.Гохберга 41 из 50 самых цитируемых публикаций написана с 4 и более соавторами, а у ректора ВШЭ Я.И.Кузьминов – 31 из 34. В таких случаях довольно трудно локализовать вклад исследователя, систематически работающего с большими коллективами коллег. В большинстве случаев за такими примерами стоит высокая административная позиция ученого, позволяющая паразитировать на труде своих сотрудников, что сильно завышает его номинальные результаты.

Четвертое направление является крайней формой третьего направления и связано с ситуацией, когда исследователь среди своих самых цитируемых материалов вообще не имеет публикаций без соавторов. В числе таковых можно видеть Н.Д.Эриашвили из Московского университета МВД РФ им. В.Я.Кикотя с индексом Хирша 20. Всего одну публикацию без соавторов имеет, например, С.Г.Синельников-Мурылев из Всероссийской академии внешней торговли с индексом Хирша 27. Такая картина возникает преимущественно из-за того, что многие рядовые исследователи включают в число своих соавторов начальство без эквивалентного научного вклада с его стороны.

Пятое направление связано с наличием у исследователя серии цитирований из сомнительных источников. Например, И.Р.Шегельман из Петрозаводского государственного университета с индексом Хирша 10 пользуется большой популярностью во множестве сборников научных трудов; на некоторые из своих высокоцитируемых работ он получил по 9–10 ссылок из таких источников. Другой показательный пример дает А.Н.Асаул из Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета с индексом Хирша 34, который на 4-страничную статью «Подготовка инженеров-менеджеров по управлению инновациями ― залог успешного развития компании» получил 12 ссылок из журнала «Экономическое возрождение России», 2011, №1. Такого рода эффекты получили специальное название – «прокачивание» индекса Хирша за счет специально организованных цитирований в подконтрольных изданиях.

Шестое направление связано с публикациями в сомнительных изданиях. Например, имеется три автора, которые активно печатаются в «Вестнике Белгородского университета кооперации, экономики и права» с 4 выпусками в год, в каждом из которых около 80 статей по 5–6 страниц; из этого же журнала на данных авторов идут постоянные серии цитирований. Как правило, такие эффекты связаны со сращиванием исследователей с руководством журналов и целенаправленными действиями по «прокачиванию» индекса Хирша путем организации ангажированных цитирований.

Разумеется, возникновение любых из указанных случаев не гарантирует мошеннических манипуляций исследователей, однако вероятность таковых достаточно велика.

 

2. Фильтры для псевдолидеров

 

Чтобы отделить лидеров от псевдолидеров в Финансовом университете при Правительстве РФ в 2016 году был составлен «Золотой рейтинг академической активности и популярности российских экономистов», который представляет собой переупорядочение исследователей с учетом их потенциала искажения истинного вклада в науку. Для этого была введена специальная классификация экономистов по четырем цветам, в основу которой было положено понятие «хиршеобеспечивающие публикации», т.е. те первые h публикаций ученого в перечне всех его работ, расположенных в порядке убывания количества ссылок на них, которые и образуют индекс Хирша, равный h. Так, к зеленой группе ученый относится, если: доля его «ненаучных» трудов (статистические сборники, словари, учебные пособия и т.п.) в массиве хиршеобеспечивающих материалов превышает 70% или доля его цитирований соавторами (без самоцитирований) в общем объеме цитирований превышает 30%. В желтую группу экономист попадает, если: доля трудов с 4 и более соавторами в массиве хиршеобеспечивающих материалов превышает 70% или в данном массиве присутствует менее трех «сольных» публикаций при индексе Хирша больше 30, менее двух – при индексе Хирша от 15 до 30, и менее одной при индексе Хирша менее 15. И, наконец, экономист относится к красной группе, если: для его профиля РИНЦ характерно наличие серий «искусственных» цитирований – как минимум на 2 сольные работы автора в перечне хиршеобеспечивающих материалов ссылаются не менее 3 раз из одного источника (одного выпуска журнала, сборника тезисов конференции и т.п.) или доля его публикаций в «сомнительных» журналах превышает 25%. К сомнительным относятся издания, не включенные в список ВАК, или имеющие более 12 выпусков за год или имеющие в каждом из выпусков более 20 статей, для которых обнаружены серии цитирований (как минимум одна статья с серией цитирований в каждом выпуске за последний год). Экономист относится к белой группе, если относительно него не обнаружено никаких признаков, характерных для зеленой, желтой или красной групп.

Проведенные расчеты для 500 самых активных и популярных в РИНЦ экономистов страны на начало 2016 года показало, что 75,8% «зеленых» исследователей присутствует среди «желтых», тогда как лишь 5,7 «желтых» присутствует среди «красных». Это косвенно свидетельствует о том, что группа «красных» исследователей в значительной мере автономна. По всей видимости, такой эффект связан с тем, что группы «зеленых» и «желтых» исследователей часто возникают в результате непреднамеренных действий, тогда как группа «красных» образуется в основном за счет планомерного «накачивания» наукометрических показателей.

Для восстановления справедливости в академическом рейтинге была использована процедура штрафов (понижающих коэффициентов) в отношении «цветных» исследователей, что ведет к занижению их изначального места в рейтинге.

Важно подчеркнуть, что пометка экономиста соответствующим цветом не есть «волчий билет» или окончательный прокурорский вердикт, это, скорее, сигнал и научному сообществу, и самому исследователю для того, чтобы, по крайней мере, обратить более пристальное внимание на личный профиль в РИНЦ.

 

3. Индекс академической этики

 

Наличие цветной палитры среди российских экономистов говорит об определенных этических установках исследователей. Как правило, нейтральное отношение к своим библиометрическим данным позволяет сохранить человеку «чистоту», тогда как любые действие по усилению своих позиций в РИНЦ свидетельствуют о том, что индивид не гнушается использовать не только академические инструменты. Все это может свидетельствовать об отступлении от строгих стандартов академической этики. При прочих равных условиях можно говорить, что чем больше «цветных» исследователей и чем ярче их цвет, тем менее склонно академическое сообщество придерживаться этических стандартов.

Для замера морального климата в среде российских экономистов был сконструирован специальный индекс академической этики, который взвешивал экономистов разного цвета с разными коэффициентами. Максимально величина построенного индекса может достигать 100%. Расчет по группе 500 самых активных и популярных экономистов России показал, что индекс академической этики составил 69,9%, то есть моральные устои даже научных лидеров страны далеки от идеала.

Однако более интересной представляется картина по различным организациям. Например, среди вузов страны наблюдается очень сильная дифференциация научной этики (табл.1). Так, лидер выборки – Ставропольский государственный аграрный университет – почти в 4 раза морально более «грязный» по сравнению с максимально незапятнанным вузом – Московским государственным университетом им. М.В.Ломоносова.

 

Таблица 1. Индекс академической этики (ИАЭ) в вузах России, 2016.

Высшее учебное заведение

ИАЭ, %

Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва)

71.6

Высшая школа экономики (Москва)

68.3

Ставропольский государственный аграрный университет (Ставрополь)

25.0

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (Москва)

79.7

Санкт-Петербургский государственный
экономический университет (Санкт-Петербург)

71.2

Санкт-Петербургский государственный университет
(Санкт-Петербург)

81.8

Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова (Москва)

95.5

 

Среди исследовательских институтов ситуация обстоит гораздо лучше. Во-первых, общий уровень академической этики у профессиональных исследователей выше, чем у преподавателей вузов. Во-вторых, дифференциация между исследовательскими организациями не так велика. Например, лишь одна организация – Институт экономической политики
им. Е.Т.Гайдара – на 30% менее привержена этическим нормам по сравнению с лидерами списка, которые достигают теоретического идеала в 100% (табл.2). При этом обращает на себя внимание тот факт, что именно частная компания в лице Института Гайдара оказывается внизу списка. Хотя справедливости ради следует указать, что даже Институт Гайдара почти в 3 раза морально более чистоплотен по сравнению со Ставропольским государственным аграрным университетом и находится на среднем уровне по всей выборке. Данный факт легко объясним – именно в вузах давление регулятора с его требованиями относительно наукометрических показателей проявляется наиболее сильно. Кроме того, надо признать, что в отечественных вузах академические традиции вообще не слишком сильно укоренены, что и приводит к пренебрежению этическими нормами.

 

Таблица 2. Индекс академической этики (ИАЭ) в институтах России, 2016.

Исследовательская организация

ИАЭ, %

Институт экономики РАН (Москва)

90.5

Центральный экономико-математический институт
РАН (Москва)

95.8

Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства (Москва)

91.7

Институт мировой экономики и международных отношений РАН (Москва)

95.5

Фонд «Институт экономической политики
им. Е.Т.Гайдара» (Москва)

70.0

Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН (Новосибирск)

100.0

Всероссийский институт аграрных проблем и информатики им. А.А.Никонова (Москва)

100.0

 

Если посмотреть на региональные источники академической нечистоплотности, то легко увидеть, что она концентрируется в провинции (табл.3). Приемлемый уровень этики наблюдается в столицах – Москве и Санкт-Петербурге, а оплотом этических норм выступает Новосибирск с его знаменитым академическим городком. В среднем в Воронеже организации почти в 2 раза активнее фальсифицируют свои РИНЦ-показатели, чем в Новосибирске. Надо сказать, что более скрупулезный анализ говорит о том, что экономисты именно из региональных вузов выступают в качестве самых рьяных манипуляторов в системе РИНЦ. Такое положение дел связано со многими обстоятельствами, в числе которых немаловажное значение имеют затрудненный доступ для регионалов в ведущие столичные издания и более жесткая конкуренция за рабочие места в провинциальных вузах.

 

Таблица 3. Индекс академической этики (ИАЭ) городов России, 2016.

Город

ИАЭ, %

Москва

77.8

Санкт-Петербург

70.1

Краснодар

66.3

Воронеж

42.5

Новосибирск

83.8

Другие города

52.0

 

4. Необходима чистка…

 

Как всегда, правомерно задать сакраментальный вопрос: что делать?

Здесь можно выделить три линии действий. Первая предполагает более тонкие и деликатные действия со стороны регулятора, который не должен стимулировать примитивные стратегии успеха исследователей и научных организаций. Однако новая регуляторная концепция появится, по-видимому, не скоро.

Вторая линия связана с обращением научного сообщества к РИНЦ с подробным набором предложений, которые необходимо выполнить для усовершенствования базы данных и алгоритмов формирования наукометрических показателей. Например, нельзя учитывать в цитированиях исследователей учебники, словари и статистические сборники. Западные базы данных с этим требованием давно справились, теперь на очереди РИНЦ. Однако, судя по всему, это долгий процесс.

Третья линия связана с постоянным мониторингом рынка исследователей с учетом возникающих злоупотреблений. Широкое ознакомление результатов рейтингования с информационными маркерами относительно отдельных персон также способно охладить мошеннический пыл многих из них. Опыт показывает, что ученые болезненно реагируют на попадание в «черные списки», а это и есть лучшая гарантия сокращения нежелательной практики.

 

 

Официальная ссылка на статью:

 

Балацкий Е.В., Юревич М.А. Измерение академической этики// «Независимая газета», №100(6714), 25.05.2016. С.11.

4205
8
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
Рассмотрена конкурентная борьба американских и китайских производителей на рынке солнечной энергии США. Дана общая характеристика данного рынка и его ключевые сегменты. Показаны факторы перспективности развития данного рынка, объемы и темпы роста. Выявлены причины доминирования китайских производителей на глобальном и американском рынке солнечных устройств, связанные с целенаправленной промышленной политикой в течение последних десятилетий, включающей огромные субсидии и льготы китайским производителям. Принятый в США Закон о сокращении инфляции, предусматривающий огромную поддержку производителям «зеленой» энергии, позволяет как американским, так и зарубежным компаниям претендовать на субсидии и льготы, что не способствует защите отечественных производителей. Американские компании на рынке солнечной энергии сталкиваются с противодействием лоббистских организаций, поддерживаемых китайскими компаниями, которые добиваются отмены некоторых протекционистских мер защиты национальных производителей. Таким образом, рынок солнечной энергии США соответствует классическим канонам «молодой» отрасли, где более зрелые иностранные компании доминируют над национальными производителями, что, во–первых, непривычно для самих американских компаний, выступать доминирующим игроком на глобальных рынках, а, во–вторых, требует гораздо более сильной и специфической промышленной политики, даже по сравнению с мощными стимулами поддержки, реализованными в рамках трампономики и байденомики.
Начавшаяся в 2022 году глобальная геополитическая турбулентность имеет свое объяснение в контексте теории стратегических преимуществ, важным направлением которой является ее взаимоувязка с эффектом масштаба и распространение на глобальное цивилизационное развитие. Изучение особенностей становления того или иного государства с точки зрения данного подхода позволяет переосмыслить технологическую модель мирохозяйственной системы Валлерстайна, согласно которой все страны относятся к одной из трех групп – лидеры, полупериферия или периферия, и дополнить ее политической моделью суверенитета, основанной на оценке самостийности (естественности) развития того или иного государства и позволяющей оценить истинное место каждой страны в геополитической системе. Способность государства к самостийному развитию определяется его отношениями с гегемоном и наличием скрытого потенциала в виде стратегических преимуществ, которые выражаются в наличии у страны по отношению к своим конкурентам качественных преимуществ по пяти–шести ключевым признакам: площади территории, богатству природных ресурсов, масштабу экономики, численности населения, технологическим и военным достижениям. Проведенный в работе сравнительный анализ относительных показателей потенциала ряда стран показал, что США сегодня обладает стратегическими преимуществами перед Россией по целому ряду признаков. Однако исчерпание США эффекта масштаба на фоне наличия его значительного потенциала у России, а также построение ею стратегических альянсов обусловило нынешнее глобальное противостояние. Оценка показателей стратегического преимущества альянса России и Китая над США показала его кратное превосходство над гегемоном, что является серьезной угрозой положению США как мирового лидера в мирохозяйственной системе. Еще большей угрозой гегемону является объединение БРИКС, одними из основателей которого выступают Китай и Россия. В статье обозначена стратегия России в сложившихся условиях, направленная на реализацию трех ключевых направлений – демографического, экономического, технологического. Все три направления предполагают решение крайне амбициозных задач, которые в обычных условиях практически недостижимы, однако становятся более реалистичными в условиях геополитической турбулентности и слома старого порядка, охватившего мир в настоящее время.
На протяжении продолжительного периода времени вялотекущее развитие российской фармацевтической промышленности обусловлено сравнительно низкой инвестиционной активностью, что привело к высокой зависимости от импортных лекарственных препаратов. Целью исследования является определение эффекта масштаба в фармацевтической промышленности России, который является ключевым фактором для инвестиций и объектом внимания государственной отраслевой политики. Основное подозрение состояло в отсутствии эффекта масштаба в отрасли, требующей высокотехнологичное оборудование и другие ресурсы, что автоматически делает невыгодным запуск новых и серьезное расширение имеющихся производств. Данное допущение определило центральную гипотезу исследования, которая была дополнена предположениями о наличии порогового значения выручки предприятия, сопоставление с которым фактических данных позволит детерминировать для организации отрицательный или положительный эффект масштаба. Учитывая государственное лицензирование деятельности по производству лекарственных средств, круг рассматриваемых компаний был точно определен. С учетом отраслевых особенностей организаций – держателей лицензий и доступности информации о показателях их деятельности за период 2004–2023 гг. в системе «СПАРК–Интерфакс» была сформирована конечная выборка из 320 производственных предприятий. Методически определен рассматриваемый эффект масштаба, оцениваемый показателем фондоотдачи (отношение выручки к остаточной стоимости основных средств). Инструментом обработки исходной отраслевой информации стали эконометрические модели на основе панельных данных. Результаты моделирования позволили установить наличие в фармацевтической отрасли положительного и практически всеохватывающего эффекта масштаба. Данный вывод указывает на неэкономический характер низкой инвестиционной активности в отрасли, а для инвестора благоприятно характеризует индустрию как «непаханое поле». Гипотеза о наличии верхнего предела выручки предприятия, превышение которого будет указывать на снижение производственной эффективности, не нашла подтверждения, что подчеркивает практически нелимитированный коммерческий потенциал. Методика оценки отраслевого эффекта масштаба имеет перспективы применения для аналитической поддержки в принятии инвестиционных решений относительно производства конкретных продуктовых линеек.
Яндекс.Метрика



Loading...