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.

4822
8
Добавить комментарий:
Ваше имя:
Отправить комментарий
Публикации
В настоящее время началось перекраивание геополитического пространства и изменение границ государств, что продуцирует совершенно новые решения политического руководства многих стран. В контексте данной проблема в статье рассмотрена возможность сохранения Соединенными Штатами Америки своей геополитической гегемонии за счет реализации проекта Великого Объединения, предполагающего присоединение к стране трех новых территорий – Гренландии, Канады и Австралии. Показано, что этот проект является фактически единственным шансом для США перезапустить цикл накопления капитала в рамках прежней юрисдикции. Продемонстрировано, что подобное объединение привело бы к переформатированию глобального рынка природных ресурсов в пользу США с сохранением их неоспоримого лидерства. Показано, что понятие сделки, постоянно артикулируемое Трампом в его политической риторике, полностью укладывается в исторические традиции США по расширению их территории. Отдельное рассмотрение ситуации с Гренландией, Канадой и Австралией показывает, что эти территории имеют свои уязвимые места, а потому могут быть заинтересованы во вхождении в состав США, что делает проект Великого Объединения вполне реализуемым. Вместе с тем подчеркивается, что реализация названного проекта потребует выполнения четырех условий, которые пока отсутствуют: достижение окончательного консенсуса в среде политических элит США в отношении необходимости проекта Великого Объединения; переход властей США от деструктивной к конструктивной форме экспансионистской политики (от силовых методов к созидательной интеграции); возвращение политических элит страны к цивилизованной дипломатии, предусматривающей учет чужих интересов, ведение конструктивных переговоров, демонстрацию уважения к партнерам, готовность идти на компромиссы; наличие у Вашингтона соответствующего концептуального документа (плана) с детально проработанными стратегией и тактикой интеграции новых территорий. Отмечается, что в случае невыполнения перечисленных условий будут наблюдаться периодические вспышки активизации и затухания интереса будущих хозяев Белого Дома в отношении присоединения новых территорий, что будет вносить весомый вклад в общую дестабилизацию геополитической обстановки. Слияние больших территорий в единые государства может стать главным фактором развития человечества в ближайшие 2–3 десятилетия.
The relevance of the study on the social consequences of large–scale robotisation in Russia, as envisaged by the federal initiative «Development of industrial robotics and production automation», stems from the contradiction between the necessity of achieving technological sovereignty and the risk of a surge in technological unemployment. The study’s aim is to quantitatively assess the potential workforce displacement and identify scenarios that minimise social tension. The methodological foundation consists of the econometric model previously developed by the authors, which links labour productivity to robotisation density, along with the proposed model for projecting the workforce displacement effect while accounting for economic growth rates. The methods of applied calculations rely on traditional macroeconomic proportions. The evidence base is the data collected from the official websites of the International Federation of Robotics, the International Labour Organisation, the World Bank, and the Federal State Statistics Service of the Russian Federation, as well as from the official documents of the Russian Federation. The paper examines three economic development scenarios for Russia in 2026–2030: baseline (optimistic), conservative (neutral), and inertial (pessimistic). Calculation results indicate that achieving the target robotisation density (145 units per 10,000 workers) could displace up to 16% of the workforce. Under uniform annual displacement (2.7%), the fate of these workers depends entirely on macroeconomic dynamics. The inertial scenario proves to be the most problematic, with approximately 740,000 people entering the labour market annually, which exceeds the absorption capacity of driver industries. The baseline and conservative scenarios generate moderate pressure only in the initial forecast years. The authors conclude that successful technological modernisation without social disruption is feasible only if average annual GDP growth remains at or above 3%. The study substantiates the need for an interagency coordination body uniting the Bank of Russia, the Ministry of Finance, the Ministry of Economic Development, the Ministry of Industry and Trade, and the Ministry of Labour to synchronise technological and social policies.
В статье исследуются социальные последствия масштабной роботизации России, предусмотренной федеральной инициативой «Развитие промышленной робототехники и автоматизации производства». Актуальность работы обусловлена противоречием между необходимостью достижения технологического суверенитета и риском всплеска технологической безработицы. Цель исследования – количественная оценка возможного высвобождения рабочей силы и поиск сценариев, минимизирующих социальную напряжённость. Методологическую основу составляет разработанная ранее авторами эконометрическая модель, связывающая производительность труда и плотность роботизации, и предложенная модель пролонгирования эффекта высвобождения кадров с учетом темпов экономического роста; методы прикладных расчетов основаны на традиционных макроэкономических соотношениях. В качестве информационной базы использовались исходные данные, представленные на официальном сайте Международной федерации робототехники (International Federation of Robotics, IFR), в базах данных Международной организации труда (ILOSTAT), Мирового банка (World Bank) и Росстата, нормативных документах РФ. Проанализированы три сценария развития экономики России на период 2026–2030 гг.: базовый (оптимистический), консервативный (нейтральный) и инерционный (пессимистический). Результаты расчетов показывают, что достижение поставленной цели (рост плотности роботизации до 145 ед. на 10 тыс. занятых) способна высвободить до 16% работников. При равномерном ежегодном высвобождении (2,7%) судьба этих работников полностью зависит от макроэкономической динамики. Наиболее проблемным является инерционный сценарий, при котором на рынок труда будет ежегодно выходить порядка 740 тыс. человек, что превышает поглощающую способность отраслей-драйверов. Базовый и консервативный сценарии создают умеренную нагрузку лишь в первые годы прогнозного периода. Сделан вывод, что успех технологической модернизации без социальных потрясений возможен только при поддержании среднегодовых темпов роста ВВП не ниже 3%. Обосновывается необходимость создания межведомственного координационного органа, объединяющего усилия Банка России, Минфина, Минэкономразвития, Минпромторга и Минтруда для синхронизации технологической и социальной политики.
Яндекс.Метрика



Loading...