Анализ показателей эффективности деятельности российских вузов

Автор: Астафьева Марина Петровна, Зятева Ольга Александровна, Пешкова Ирина Валерьевна, Питухин Евгений Александрович

Журнал: Университетское управление: практика и анализ @umj-ru

Рубрика: Стратегические ориентиры развития

Статья в выпуске: 4, 2015 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена анализу показателей эффективности деятельности вузов России, официально опубликованных Министерством образования и науки РФ в 2014 г. Результаты анализа планируется использовать для прогнозирования значений этих показателей. Планируемое исследование состоит из нескольких этапов - формирование ретроспективы показателей, статистический и сравнительный анализ данных, построение моделей расчета показателей эффективности с учетом влияющих факторов на ретроспективе, прогнозирование влияющих факторов на перспективу, а также расчет на перспективу показателей эффективности деятельности вуза по ранее полученным моделям. Объектом исследования является множество вузов России, а предметом исследования - показатели эффективности их деятельности. Целью данного этапа является проведение статистического и сравнительного анализа объектов исследования, а также их сегментация по кластерам. Были рассчитаны и проанализированы средние значения показателей в различных разрезах - по регионам, федеральным округам, группам вузов и иным характеристикам образовательных организаций (тип, вид, статус, ведомственная принадлежность, организационно-правовая форма), а также получен ряд других статистических оценок. Результаты исследования показали, что средние значения показателей эффективности не являются информативными из-за большого среднеквадратического отклонения. Для получения более надежных оценок и выявления вузов с похожими показателями эффективности деятельности была проведена их кластеризация методами k-средних и самоорганизующимися картами Кохонена, при которой в качестве значимых факторов были выбраны пять основных показателей (образовательная, научно-исследовательская, международная и финансово-экономическая деятельности, а также инфраструктура). По результатам проведенного анализа вузы были разделены на семь кластеров, четыре из которых представляют однородные группы, что составило более 98 % от общего числа вузов, а остальные три включают вузы с экстремальными значениями показателей. Из всех кластеров были выделены два «позитивных» кластера (содержат 48 % организаций от общего числа) «вузов-отличников» и «вузов-хорошистов», в которых процент вузов, прошедших мониторинг эффективности деятельности выше среднего по России. Данные кластера характеризуются высокими показателями образовательной и финансовой деятельности. Руководство вуза может сделать вывод о текущем состоянии показателей эффективности деятельности организации, определив, к какому кластеру относится их вуз. Представленные результаты статистической обработки показателей могут быть полезны им при проведении самоанализа, включая оценку своего положения по этим показателям среди других вузов в различных разрезах, определении шансов успешного прохождения мониторинга эффективности деятельности, а также органам исполнительной власти, принимающим управленческие решения в сфере высшего образования. Результаты исследования будут положены в основу построения математических моделей прогнозирования зависимости показателей эффективности деятельности от влияющих факторов - как самих вузов, так и внешней среды.

Еще

Образовательный менеджмент, показатели эффективности, высшее образование, статистический анализ, кластеризация данных

Короткий адрес: https://sciup.org/142140226

IDR: 142140226

Текст научной статьи Анализ показателей эффективности деятельности российских вузов

К л ю ч е в ы е с л о в а : образовательный менеджмент, показатели эффективности, высшее образование, статистический анализ, кластеризация данных.

Статья посвящена анализу показателей эффективности деятельности вузов России, официально опубликованных Министерством образования и науки РФ в 2014 г. Результаты анализа планируется использовать для прогнозирования значений этих показателей.

Планируемое исследование состоит из нескольких этапов – формирование ретроспективы показателей, статистический и сравнительный анализ данных, построение моделей расчета показателей эффективности с учетом влияющих факторов на ретроспективе, прогнозирование влияющих факторов на перспективу, а также расчет на перспективу показателей эффективности деятельности вуза по ранее полученным моделям. Объектом исследования является множество вузов России, а предметом исследования – показатели эффективности их деятельности.

Целью данного этапа является проведение статистического и сравнительного анализа объектов исследования, а также их сегментация по кластерам. Были рассчитаны и проанализированы средние значения показателей в различных разрезах – по регионам, федеральным округам, группам вузов и иным характеристикам образовательных организаций (тип, вид, статус, ведомственная принадлежность, организационно-правовая форма), а также получен ряд других статистических оценок.

Результаты исследования показали, что средние значения показателей эффективности не являются информативными из-за большого среднеквадратического отклонения.

Для получения более надежных оценок и выявления вузов с похожими показателями эффективности деятельности была проведена их кластеризация методами k -средних и самоорганизующимися картами Кохонена, при которой в качестве значимых факторов были выбраны пять основных показателей (образовательная, научно-исследовательская, международная и финансово-экономическая деятельности, а также инфраструктура). По результатам проведенного анализа вузы были разделены на семь кластеров, четыре из которых представляют однородные группы, что составило более 98 % от общего числа вузов, а остальные три включают вузы с экстремальными значениями показателей. Из всех кластеров были выделены два «позитивных» кластера (содержат 48 % организаций от общего числа) «вузов-отличников» и «вузов-хорошистов», в которых процент вузов, прошедших мониторинг эффективности деятельности выше среднего по России. Данные кластера характеризуются высокими показателями образовательной и финансовой деятельности.

Руководство вуза может сделать вывод о текущем состоянии показателей эффективности деятельности организации, определив, к какому кластеру относится их вуз. Представленные результаты статистической обработки показателей могут быть полезны им при проведении самоанализа, включая оценку своего положения по этим показателям среди других вузов в различных разрезах, определении шансов успешного прохождения мониторинга эффективности деятельности, а также органам исполнительной власти, принимающим управленческие решения в сфере высшего образования.

Результаты исследования будут положены в основу построения математических моделей прогнозирования зависимости показателей эффективности деятельности от влияющих факторов – как самих вузов, так и внешней среды.

Введение дним из актуальных трендов развития учреждений высшего образования становится прогнозирование показателей эффективности их функционирования, по которым вуз оценивается со стороны внешней среды. Это происходит как в виде формирования различных рейтингов, так и в виде мониторинга эффективности деятельности вузов, проводимого Министерством образования и науки Российской Федерации. Умение оценивать текущую ситуацию и прогнозировать значения показателей эффективности на перспективу является важным для вуза при определении своих позиций.

Большое внимание со стороны научного сообщества уделяется исследованиям в данной области. О проблемах, которые существовали в рейтинговом оценивании вузов 7–10 лет назад и как обстоит ситуация в настоящее время, рассказывается в статье [1]. Основные характеристики системы высшего образования, оцениваемые показателями мониторинга в России, а также аналогичные показатели, используемые в зарубежных системах мониторинга, приведены в [2]. Обзор существующих подходов к оценке эффективности деятельности вузов и их краткий сравнительный анализ изложен в [3]. В работе [4] предлагается инновационный подход к оценке деятельности образовательных организаций, заключающийся в сравнительном анализе успешности, результативности и эффективности деятельности вузов на основе комплексной методики количественного и качественного анализа.

Также интерес вызывают и исследования более узких смежных областей. Вопросы моделирования научной деятельности вуза рассмотрены в [5]. Предложен подход к оценке эффективности деятельности вуза с позиции трудоустройства выпускников [6]. Исследования в области разработки моделей функционирования высшего учебного заведения в условиях нормативного финансирования представлены в статье [7]. Оценка научного потенциала вуза в зависимости от его финансирования рассмотрена на примере итальянских университетов в [8]. Ряд других показателей, влияющих на эффективность деятельности малазийских вузов, обсуждается в работе [9].

В настоящей статье в качестве интегральных показателей рассматриваются основные показатели, которые лежат в основе мониторинга эффективности деятельности вузов, проводимого Минобрнауки России, начиная с 2012 г. К таковым относятся: образовательная деятельность, научно-исследовательская деятельность, международная деятельность, финансово-экономическая деятельность и инфраструктура [10].

Для построения достоверного прогноза в будущем необходимо создать адекватные причинно-следственные модели, которые связывают входные переменные внешней среды (демографические, социальные, экономические), внутренние параметры вуза и управляющие воздействия с выходными прогнозируемыми переменными – показателями эффективности деятельности вузов. Перед прогнозированием этих показателей следует провести сбор и анализ статистических данных с целью сегментации всего множества вузов на классы, обладающие общими свойствами и удовлетворяющие определенным критериям. Это позволит построить для соответствующих групп вузов модели, наиболее точно описывающие поведение выходных показателей [10].

В основу анализа положены фактические значения показателей эффективности деятельности вузов, официально опубликованные в открытом доступе [11] в 2014 г.

Анализ показателей эффективности деятельности вузов в разрезе групп Минобрнауки России

Всего в мониторинге эффективности деятельности в 2014 г. приняли участие 1846 вузов, из них 823 головных организаций и 1023 филиала. В табл. 1 представлены результаты распределения числа вузов, которые разделены на головную организацию и филиал, в зависимости от их организационно-правовой формы (бюджетное учреждение и негосударственное учреждение (далее «бюджетная» и «частная» соответственно), ведомственной (государственная, негосударственная (далее в таблицах «гос.» и «негос.» соответственно)) и групповой принадлежности. Разбиение вузов на четыре группы по территориальному критерию было проведено Министерством образования и науки Российской Федерации. К первой группе были

Таблица 1

Распределение числа вузов России по группам

Отличительный признак

Число вузов

Организационноправовая форма

Головная организация

Филиал

Всего

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Группа

1 группа

195

бюджетная частная

85

6

8

90

3

0

0

3

88 6

8

93

2 группа

74

бюджетная частная

39

1

2

21

6

0

0

5

45 1

2

26

3 группа

493

бюджетная частная

144

1

3

58

188

5

8

86

332

6

11

144

4 группа

1084

бюджетная частная

252

5

9

99

459

20

20

220

711

25

29

319

По всем группам

1226

620

бюджетная частная

520

13

22

268

656

25

28

314

1176

38

50

582

ВСЕГО

1846

533

290

681

342

1214

632

Таблица 2

Средние значения показателей эффективности деятельности по группам

Группа

Показатели эффективности деятельности

Головная организация

Филиал

Всего

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Образовательная деятельность, балл

66,4

46,9

67,2

42,9

66,4

46,8

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

353,0

191,5

62,4

96,9

343,7

188,7

1 группа

Международная деятельность, %

5,8

6,1

1,0

2,6

5,6

6,0

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

2868,9

22398,4

2285,2

1598,9

2850,2

21781

Инфраструктура, кв. м

20,4

12,2

5,3

0

19,9

11,9

Образовательная деятельность, балл

67,4

52,1

73,5

24,0

68,2

47,1

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

338,4

195,0

61,3

84,0

302,3

175,2

2 группа

Международная деятельность, %

6,7

4,8

2,0

6,5

6,1

5,1

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

2627,9

2052,5

2081,2

1995,9

2556,6

2042,4

Инфраструктура, кв. м

23,8

10,4

9,5

23,7

21,9

12,8

Образовательная деятельность, балл

62,8

48,3

46,4

31,0

53,4

37,8

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

755,2

116,5

52,5

795,7

353,9

528,4

3 группа

Международная деятельность, %

3,6

3,1

1,0

1,4

2,1

2,1

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

1959,6

1654,5

2070,4

1464,7

2022,9

1539,4

Инфраструктура, кв. м

17,8

21,6

32,4

19,8

26,2

20,5

Образовательная деятельность, балл

62,9

47,7

45,9

32,2

51,8

37,0

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

121,2

99,3

36,1

259,0

65,9

209,4

4 группа

Международная деятельность, %

4,0

6,2

2,3

2,2

2,9

3,5

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

1747,9

1308,7

1921,9

1460,0

1861,1

1413,0

Инфраструктура, кв. м

18,1

20,3

34,3

17,5

28,7

18,4

Таблица 3

Федеральный округ

Характеристики показателей по федеральным округам

Образовательная деятельность, балл

Научно-ис-следовательская деятельность, тыс. руб.

Международная деятельность, %

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

Инфраструктура, кв. м

Медиана

51,3

72,3

0,1

2039,4

17,1

Среднее

41,8

1077,8

0,9

2622,6

52,7

Дальневосточный

СКО

24,6

9136,1

1,5

1893,6

203,7

Коэффициент вариации, %

58,7

847,7

168,3

72,2

386,7

Медиана

58,4

52,1

0,4

1349,4

13,8

Среднее

49,1

71,6

1,3

1653,0

25,6

Приволжский

СКО

24,7

103,8

2,5

1583,2

73,8

Коэффициент вариации, %

50,4

144,9

187,2

95,8

288,1

Медиана

59,0

65,8

1,2

1741,1

13,6

Среднее

48,0

415,6

3,5

2211,0

23,5

Северо-Западный

СКО

27,6

3718,2

5,8

2677,7

45,2

Коэффициент вариации, %

57,4

894,7

164,4

121,1

192,6

Медиана

59,5

50,7

0,6

1103,8

13,7

Среднее

51,9

48,8

3,4

1055,2

15,1

Северо-Кавказский

СКО

22,4

49,0

8,6

570,0

11,9

Коэффициент вариации, %

43,2

100,4

255,2

54,0

79,1

Медиана

57,1

65,0

0,8

1486,4

13,2

Среднее

50,3

108,9

2,5

1840,9

27,4

Сибирский

СКО

22,7

184,0

4,1

1549,4

68,1

Коэффициент вариации, %

45,2

169,0

163,8

84,2

249,1

Медиана

56,8

53,3

0,5

1700,8

14,7

Среднее

46,7

514,4

2,5

2192,1

22,8

Уральский

СКО

26,3

5570,1

11,2

1716,3

28,7

Коэффициент вариации, %

56,3

1082,8

447,9

78,3

125,8

Медиана

58,7

77,0

2,3

1633,5

14,3

Среднее

50,0

138,6

5,0

5464,8

21,0

Центральный

СКО

26,1

300,1

10,0

63159,1

38,6

Коэффициент вариации, %

52,2

216,4

198,3

1155,7

183,9

Медиана

56,9

50,3

0,8

1286,8

13,9

Среднее

48,8

67,4

3,3

1537,9

18,1

Южный

СКО

23,6

117,6

10,9

1049,9

19,8

Коэффициент вариации, %

48,3

174,6

335,6

68,3

109,2

Российская Федерация

Среднее

48,9

213,3

3,2

2939,1

23,6

Таблица 4

Средние значения показателей эффективности деятельности в разрезе федеральных округов

Федеральный округ

S 5 о S 5 я m

Образовательная деятельность, балл

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

Международная деятельность, %

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

Инфраструктура, кв. м

к к а я Я я Я и й о 5

о

е

к э

и й о 5

о

е

к э я Я

и й

о я

о

е

к э я я

и й

о я

о

е

к э я я я S и й

о я

о

е

Дальневосточный

Гос.

58,2

36,7

3183,9

47,4

1,8

0,2

2525,9

3243,1

20,9

87,4

Негос.

36,2

24,7

100,3

67,7

1,29

0,2

1670,8

1892,6

46,0

32,7

Приволжский

Гос.

64,5

47,8

143,5

32,1

2,7

0,4

1800,9

1681,7

16,6

35,6

Негос.

49

31,2

110,5

51,4

2,2

1,2

1723,7

1373,2

15,3

19,2

Северо-Западный

Гос.

64,4

43,3

266,1

51,0

5,5

2,1

2611,1

2100,5

29,4

23,1

Негос.

52,5

26,3

186,3

1447,6

4,5

1,9

2010,3

1884,6

11,9

22,3

Северо-Кавказский

Гос.

62,9

54,0

85,38

24,6

2,1

2,6

1297,5

1045,9

14,6

13,8

Негос.

50,5

30,6

57,8

50,7

8,0

1,8

880,3

884,3

18,6

14,5

Сибирский

Гос.

63,5

45,3

167,4

80,9

4,7

0,4

1769,2

2215,4

13,9

44,9

Негос.

48,0

33,2

90,4

55,9

5,1

0,8

1145,3

1503,7

23,27

14,5

Уральский

Гос.

61,2

48,9

130,8

40,2

2,5

2,1

2039,7

2721,7

19,0

26,3

Негос.

50,8

20,6

115,6

2301,1

7,9

0,7

1666,9

1446,7

26,7

17,8

Центральный

Гос.

64,6

45,2

247,5

35,1

6,0

3,6

2279,2

1893,3

19,3

35,0

Негос.

47,0

35,0

166,5

51,5

5,8

4,2

15969,1

1474,5

13,7

15,1

Южный

Гос.

65,3

46,3

117,9

31,9

3,9

3,5

1557,2

1678,0

15,8

18,4

Негос.

47,1

40,4

151,2

45,3

5,3

1,1

1272,5

1401,1

18,2

19,3

Таблица 5

Средние значения показателей эффективности деятельности в разрезе регионов

Регион (Республика, округ, край, область, город)

Образовательная деятельность, балл

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

Головная организация

Филиал

о

-V

m

Головная организация

Филиал

о

-V

m

Головная организация

Филиал

О

-V

m

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Гос.

Негос.

Дальневосточный федеральный округ

1

Амурская

56,3

-

48,0

51,3

52,6

88,8

-

60,3

71,4

75,9

1708

-

7315

1905

3836

2

Еврейская автономная

53,2

-

-

-

53,2

299,7

-

-

-

299,7

2338

-

-

-

2338

3

Камчатский

58,1

-

26,4

-

37,0

154,3

-

85,0

-

108,1

2460

-

2905

-

2757

4

Магаданская

52,3

-

57,7

23,7

39,4

85,2

-

1,6

67,5

55,4

2396

-

1180

2623

2381

5

Приморский

59,3

40,2

39,1

0

42,1

152,2

138,6

21,1

49,7

81,4

2896

2986

2806

3808

2777

6

Саха (Якутия)

55,7

47,6

35,7

27,0

38,4

21418

41,8

56,0

91,8

4563

3576

1313

2637

1897

2462

7

Сахалинская

53,1

49,3

26,1

-

38,6

209,2

15,0

31,8

-

72,0

3547

1621

810

-

1697

8

Хабаровский

61,5

24,1

39,2

30,0

44,2

144,3

122,2

55,1

11,8

99,9

2014

875

1990

1130

1691

9

Чукотский

-

-

25,0

-

25,0

-

-

69,2

-

69,2

-

-

8994

-

8994

Приволжский федеральный округ

1

Башкортостан

65,2

51,5

53,7

24,4

53,3

123,4

55,2

25,3

93,0

55,6

1403

2022

2115

1216

1856

2

Кировская

63,4

53,1

38,4

18,1

38,0

59,3

60,2

13,8

28,2

30,4

1478

1273

1490

1000

1322

3

Марий Эл

59,0

62,4

50,7

0,0

38,5

92,5

154,8

15,9

2,8

60,2

1578

1750,8

2819

1360

1741

4

Мордовия

67,5

-

35,7

60,2

46,8

188,7

-

49,0

51,9

84,2

1491

-

1052

1119

1170

5

Нижегородская

66,5

31,6

53,8

38,9

52,1

158,0

161,3

40,8

41,3

71,0

1571

1779

2611

1259

2038

6

Оренбургская

66,4

-

40,9

22,3

41,1

100,0

-

18,2

58,5

53,6

1509

-

1235

2148

1625

7

Пензенская

63,7

-

28,7

38,4

44,1

94,2

-

41,6

53,6

64,0

1372

-

1868

1485

1583

8

Пермский

65,4

60,8

49,9

12,1

48,4

254,2

60,1

34,0

40,4

99,9

2256

1659

1744

1124

1773

9

Самарская

60,6

54,5

43,5

19,3

48,8

155,3

98,5

47,6

32,2

96,2

1730

1633

1965

1251

1708

10

Саратовская

66,6

0,0

45,1

39,5

47,5

91,1

125,7

17,3

62,6

46,6

1380

743

1101

1458

1211

11

Татарстан

67,2

48,4

49,5

50,9

54,8

178,9

135,2

29,3

78,2

90,5

1946

1784

1275

1497

1555

12

Удмуртская

63,3

50,9

33,3

38,1

43,3

143,5

98,9

35,4

33,1

68,4

1781

2428

1190

1161

1457

13

Ульяновская

61,8

-

58,8

0,0

46,4

142,6

-

91,8

59,3

103,8

4409

-

1433

1153

2513

14

Чувашская

64,2

-

59,3

45,6

57,1

43,8

-

14,1

32,0

26,0

1039

-

770

1174

938

Сибирский федеральный округ

1

Алтайский

63,0

59,5

33,3

44,1

47,6

70,4

66,4

37,3

36,4

50,7

1391

1238

1643

1050

1405

2

Бурятия

58,6

-

35,6

30,9

44,8

87,0

-

38,7

65,9

66,2

1406

-

1418

1248

1375

3

Забайкальский

62,4

-

52,3

59,5

56,2

95,2

-

64,2

60,4

72,5

1941

-

2098

1739

2002

4

Иркутская

58,9

25,7

36,5

50,4

44,0

217,7

246,7

60,7

38,0

130,5

2107

1765

2934

1379

2477

5

Кемеровская

63,4

-

45,6

36,2

49,4

88,9

-

60,2

30,9

64,7

1364

-

2800

1438

2235

6

Красноярский

65,4

-

47,0

33,1

49,1

145,0

-

100,2

53,5

102,5

1786

-

1970

1629

1848

7

Новосибирская

66,6

55,3

62,6

36,8

60,0

170,1

50,2

15,7

101,2

110,7

1775

725

2097

1467

1526

8

Омская

62,2

47,3

57,6

17,8

51,2

86,0

99,7

27,8

62,8

76,0

1464

1438

1952

2363

1661

9

Томская

66,9

36,6

50,1

-

54,4

590,3

78,8

372,3

-

402,9

2735

840

1892

-

2108

10

Тыва

62,0

-

-

0,0

20,7

55,5

-

-

69

64,5

1916

-

-

1264

1481

11

Хакасия

62,1

-

57,3

-

58,5

30,0

-

54,7

-

48,5

2610

-

1804

-

2006

Уральский федеральный округ

1

Курганская

54,1

-

54,5

40,6

49,2

73,3

-

39,6

53,8

53,3

1259

-

4462

1946

2718

2

Свердловская

65,2

58,6

46,3

19,5

47,8

134,1

109,1

34,0

27,2

70,8

1889

1845

2088

1427

1862

3

Тюменская

55,6

-

46,9

0,0

44,7

151,0

-

32,8

35,9

88,4

1961

-

4305

864

2752

4

Ханты-Мансийский

63,8

15,1

52,0

0,0

42,5

223,7

173,1

61,4

31,8

109,5

2848

1273

2760

1049

2344

5

Челябинская

59,4

60,4

54,3

31,3

51,1

81,7

79,7

44,6

7850

1770,5

2070

1467

1689

1589

1753

6

Ямало-Ненецкий

-

-

41,8

0,0

35,4

-

-

28,7

14,3

26,4

-

-

4304

1352

3850

Северо-Западный федеральный округ

1

Архангельская

44,1

-

55,1

48,4

49,4

91,0

-

21,2

76,8

59,1

5968

-

1898

1259

3551

2

Вологодская

56,2

51,9

30,5

17,7

31,9

84,6

64,8

18,5

25,1

36,3

1797

1251

1736

2506

2006

Продолжение табл. 5

№ Регион (Республика, округ, край, область, город) Образовательная деятельность, балл Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб. Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб. Головная организация Филиал о -V m Головная организация Филиал О -V m Головная организация Филиал О -V m Гос. Негос. Гос. Негос. Гос. Негос. Гос. Негос. Гос. Негос. Гос. Негос. 3 Калининградская 61,9 - 35,3 32,6 37,8 165,6 - 25,8 34,4 50,1 2307 - 1130 2603 1534 4 Карелия 67,4 - 40,8 16,7 38,4 181,1 - 37,4 63,8 83,2 1979 - 11091 1628 5264 5 Коми 53,9 - 37,3 0,0 36,8 103,7 - 10,2 34,8 33,7 2846 - 1556 1525 1840 6 Ленинградская 61,5 - 45,8 39,3 45,2 0,03 - 116,1 71,1 99,6 1568 - 1379 1921 1510 7 Мурманская 64,4 63,1 27,0 26,3 32,5 49,4 108,6 53,9 7232 2701 2201 1800 1799 1997 1914 8 Новгородская 65,6 - 59,0 0,0 52,4 227,9 - 34,6 37,9 59,2 1567 - 1107 1161 1171 9 Псковская 59,7 - 36,3 52,2 45,9 137,1 - 23,2 54,7 64,6 1283 - 2524 1117 1954 10 Санкт-Петербург 67,4 52,1 73,5 24,0 60,2 338,3 195,0 61,3 84,0 254,2 2628 2053 2081 1996 2362 Северо-Кавказский федеральный округ 1 Дагестан 61,2 45,8 56,7 26,1 52,1 77,0 65,8 24,1 57,8 45,2 1010 803 861 878 879 2 Ингушская 70,3 70,5 - - 70,4 67,0 38,7 - - 52,9 2225 679 - - 1452 3 Кабардино-Балкарская 63,4 57,6 0,0 58,7 51,1 150,7 94,6 0,0 53,0 100,0 1604 874 0,0 1460 1191 4 Карачаево-Черкесская 56,3 - 57,3 53,7 56,1 46,2 - 19,7 34,1 29,9 1209 - 1272 946 1175 5 Северная Осетия – Алания 66,5 62,0 68,7 0,0 59,8 82,7 44,4 8,3 63,1 55,9 1254 814 2189 1264 1264 6 Ставропольский 65,8 46,9 52,4 31,8 49,0 81,3 54,9 27,9 45,2 43,8 1479 990 1194 744 1101 7 Чеченская 57,3 - - 0,0 43,0 87,4 - - 82,2 86,1 1217 - - 1100 1188 Центральный федеральный округ 1 Белгородская 66,6 52,4 62,4 29,9 57,4 258,6 149,0 28,7 76,1 118,4 1883 1573 911 1723 1400 2 Брянская 63,9 53,5 39,0 57,0 48,4 73,6 80,1 19,5 39,9 42,3 1583 1839 2479 1487 2131 3 Владимирская 59,8 55,0 33,6 36,2 40,1 95,6 68,4 39,1 43,4 50,7 1515 1119 1457 1441 1419 4 Воронежская 59,5 42,4 53,8 38,7 51,7 76,6 110,0 24,6 57,3 66,4 1952 2278 2034 1562 1933 5 Ивановская 62,1 - 57,8 20,0 51,4 129,6 - 53,0 11,4 84,6 1914 - 1254 1058 1564 6 Калужская 65,9 52 52,1 28,3 46,0 91,2 124,6 28,1 49,8 46,5 2163 1609 2161 1026 1757 7 Костромская 59,8 - - 0,0 44,8 78,8 - - 16,7 63,3 1252 - - 1006 1191 8 Курская 65,5 55,3 30,4 54,8 54,4 129,0 136,2 6,2 47,7 90,1 1078 2087 1146 1225 1378 9 Липецкая 60,8 51,6 37,0 42,3 44,7 63,4 611,1 11,0 69,9 83,3 1212 1600 5222 1493 2547 10 Москва 66,4 46,9 67,2 42,9 56,3 353,0 191,5 62,4 96,9 263,4 2869 22398 2285 1599 12655 11 Московская 60,7 50,3 44,9 29,4 43,9 262,5 71,4 25,5 44,5 70,9 2343 1591 1544 1640 1668 12 Орловская 65,6 - 35,0 59,3 50,1 82,2 - 28,2 52,4 53,1 1296 - 4919 1163 2699 13 Рязанская 65,5 33,0 42,8 39,1 46,3 173,9 152,1 32,7 39,4 84,6 1425 2035 2189 1291 1755 14 Смоленская 67,8 26,6 41,1 45,8 47,2 50,0 78,4 32,8 57,0 45,9 1248 1348 1515 1380 1409 15 Тамбовская 63,1 - 42,8 30,9 45,6 108,3 - 186,4 23,4 106,0 1492 - 560 1836 1296 16 Тверская 62,5 37,4 58,4 40,6 51,5 94,8 110,1 77,6 15,2 72,7 1510 1527 1419 1886 1569 17 Тульская 62,0 36,7 35,2 44,7 43,5 94,7 85,3 49,6 139,6 92,9 1101 1229 1234 1518 1345 18 Ярославская 65,6 62,8 39,5 25,6 45,5 216,3 196,6 27,3 42,1 107,6 1431 1531 2291 1015 1542 Южный федеральный округ 1 Адыгея 60,9 - 34,0 50,7 42,8 67,3 - 21,9 6,5 31,4 1704 - 982 742 1133 2 Астраханская 67,8 44,4 57,3 36,5 52,0 131,3 77,0 20,6 37,6 65,1 1556 1382 2628 1348 1735 3 Волгоградская 63,1 18,7 43,0 36,0 43,4 108,1 383,2 22,6 43,3 82,2 1397 1374 1363 1779 1479 4 Калмыкия 62,4 - 61,1 57,6 60,4 85,6 - 60,0 92,0 79,1 1527 - 1481 1572 1527 5 Краснодарский 64,6 51,2 47,8 44,8 50,8 115,1 62,3 21,3 46,2 49,0 1646 1057 1399 1179 1349 6 Ростовская 68,4 52,3 46,4 39,1 48,8 138,8 181,0 52,1 48,8 85,0 1543 1465 2172 1489 1787 Итого по РФ 63,8 47,9 46,4 31,8 48,9 349,6 141,7 41,1 402,5 213,3 2063 8567 1967 1470 2939,1 отнесены все вузы и филиалы г. Москвы, ко второй – г. Санкт-Петербурга, к третьей группе – вузы и филиалы 17 субъектов Российской Федерации и к четвертой – вузы и филиалы оставшихся субъектов, причем деление двух последних групп проходило в зависимости от финансово-экономического положения региона [10].

Из представленных в табл. 1 данных видно, что среди государственных вузов число филиалов превышает головные организации на 30 %. Для негосударственных – число филиалов на 20 % превышает число головных. В общем числе вузов государственных организаций больше, чем негосударственных в 2 раза. Большинство вузов финансируются за счет бюджетов всех уровней, при этом 97 % составляют государственные (как головные, так и филиалы). Для негосударственных вузов характерна частная форма владения (92 % от их общего числа).

При анализе вузов по группам самой многочисленной является четвертая, в нее входит 58 % от общего числа вузов, при этом в ее составе преобладают филиалы – их количество в два раза превышает количество головных организаций. Во второй, третьей и четвертой группах преобладают государственные организации, их более 65 %. Первая группа содержит одинаковое число государственных и негосударственных вузов (94 и 101 соответственно), чем отличается от остальных групп, в которых наблюдается двукратное превосходство государственных вузов над негосударственными. Следует отметить различную для всех групп долю филиалов в общей численности вузов. В первой группе филиалы составляют 3 % от общего числа, во второй – 12 %, в третьей – 58 %, а в четвертой – 66 %.

В табл. 2 представлены результаты расчетов показателей эффективности деятельности вузов в разрезе групп, при этом организационно-правовая форма из-за своей высокой корреляции с видом собственности опускается.

Сравнительный анализ данных, представленных в табл. 2, показывает, что полученные средние значения показателей мало отличаются между третьей и четвертой группами, кроме показателя научно-исследовательской деятельности, который в разы больше у третьей группы. Показатели первой и второй групп также находятся примерно на одном уровне. По показателю образовательной деятельности первая и вторая группы доминируют над третьей и четвертой группами по всем типам вузов. В остальном табл. 2 содержит достаточно обобщенные сведения по указанным группам, объединяющих вузы с большим разбросом значений показателей. Например, значение показателя финансово-экономической деятельности у негосударственных головных организаций первой группы в десять раз больше, чем у всех остальных. Это является основанием для проведения дальнейшего анализа в более детализированных разрезах – по федеральным округам, регионам и т. д.

Анализ показателей эффективности деятельности вузов по федеральным округам

Для федеральных округов были рассчитаны некоторые статистические характеристики (медиана, среднее значение, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации) рассматриваемых показателей вузов. В табл. 3 приведены результаты вычислений, из которых видно, что

среднее значение показателя образовательной деятельности у Северо-Кавказского федерального округа наибольшее, но при этом по научно-исследовательской и финансово-экономической деятельности, а также инфраструктуре он занимает последнее место. Дальневосточный федеральный округ лидирует в научно-исследовательской деятельности и инфраструктуре, но на последнем месте по показателям образовательной и международной деятельности. Первое место по финансово-экономической и международной деятельности принадлежит Центральному федеральному округу.

Для федеральных округов с высоким значением показателей характерны высокие значения коэффициента вариации, что говорит о том, что это значение было получено за счет аномальных выбросов (экстремальных значений)

соответствующих показателей вузов, отличающихся от средних значений в несколько раз. Например, показатель научно-исследовательской деятельности в Дальневосточном и Уральском федеральных округах составляют 1077,8 тыс. руб. и 514,4 тыс. руб. соответственно, а коэффициенты вариации равны 894,7 и 1082,8 %, при среднем значении по России 213,3 тыс. руб. При этом значения по этому показателю в Сибирском и Центральном федеральных округах ниже среднего, хотя в них находятся вузы с лучшими научными школами России. Похожую ситуацию можно наблюдать и по другим показателям, например, по финансово-экономической деятельности в Центральном округе, значение которого составляет 5464,8 тыс. руб. при вариации равной 1155,7 %. В табл. 4 представлены результаты расчета средних значений показателей

Статистические оценки показателей эффективности деятельности

эффективности деятельности по федеральным округам, в зависимости от ведомственной принадлежности вузов. Методика расчета представлена в [1]. Исходя из полученных данных, понятно, что средние значения практически по всем показателям у государственных вузов округа выше, чем у негосударственных. Аналогичная ситуация складывается с головными организациями округа и филиалами. Причины рассмотренных в табл. 3 выбросов становятся ясны при анализе данных табл. 4. Высокий коэффициент вариации научно-исследовательской деятельности в Дальневосточном округе объясняют экстремальные значения головных государственных организаций, а в Уральском – негосударственными филиалами.

Анализ показателей эффективности деятельности вузов в разрезе регионов

Были получены средние значения показателей эффективности деятельности вузов для 81 региона. Итоги расчетов приведены в табл. 5, где представлены результаты по трем показателям эффективности деятельности – образовательная деятельность, научно-исследовательская и финансово-экономическая деятельность. Расчеты по международной деятельности

и инфраструктуре проиллюстрированы на рис. 1 и рис. 2 соответственно.

Ситуация здесь в целом складывается аналогично той, которую наблюдали в разрезе федеральных округов, а именно – в большинстве случаев идет доминирование показателей головных организаций над показателями филиалов, хотя есть ряд исключений. Например, в Вологодской области показатель образовательной деятельности головных организаций в 2 раза больше, чем у филиалов, при этом по показателю финансово-экономической деятельности они значительно им уступают. Данный факт может свидетельствовать о том, что работа филиалов имеет выраженную коммерческую направленность. Аналогичную ситуацию можно наблюдать и в некоторых других регионах.

При анализе показателей табл. 5 видно, что среднее значение по региону может быть сильно смещено к среднему значению головной организации или филиала, что говорит о численном преобладании организаций соответствующего типа. Например, в Северо-Западном федеральном округе среднее значение показателя образовательной деятельности по г. Санкт-Петербургу близко по значению со средним по головным организациям. Данный факт объясняется тем, что в Санкт-Петербурге головные организации численно

□ Головная организация

■ Филиал

Рис. 1. Распределение значений показателей международной деятельности по головным организациям и филиалам

преобладают над филиалами. Противоположная ситуация наблюдается в Калининградской области, где численно преобладают филиалы.

Наиболее часто встречающиеся значения показателя международной деятельности для вузов наблюдается на уровне 1 %. Значения этого показателя по головным организациям и филиалам распределены по показательному закону со сдвигом, равному числу вузов с нулевым значением данного показателя (рис. 1).

Среднее значение показателя инфраструктуры (рис. 2) в филиалах (38,87) превышает значения головных организаций (18,19) более чем в два раза. Это может быть связано с тем, что приведенный контингент студентов в филиалах меньше, чем в головных организациях, т. к. в филиалах преобладают студенты, обучающиеся на заочном отделении. Деление на меньшее значение приведенного контингента увеличивает значение этого показателя.

Представленные в табл. 1–5 результаты возможно анализировать и интерпретировать в любых иных интересующих исследователей разрезах.

Кластеризация вузов по показателям эффективности деятельностив целом по Российской Федерации

Был проведен анализ показателей эффективности деятельности вузов в разрезе следующих характеристик образовательных организаций: статус, вид, ведомственная принадлежность и организационно-правовая форма. В табл. 6 представлены средние значения показателей эффективности деятельности по ряду этих признаков.

Из данных табл. 6 видно, что в целом лидирующие позиции по численности занимают государственные вузы, финансируемые бюджетом. Самая многочисленная группа – университеты, они составляют 55 % от общего числа вузов, на втором месте институты – 28 %. У головных государственных организаций достаточно высокий показатель образовательной деятельности. По

Рис. 2. Распределение значений показателей инфраструктуры по головным организациям и филиалам

Таблица 6

Статус (процент от общего числа вузов)

s s

cd

S cd

О

CT s m

Q и S

о 2 5 s m »

w CT о

CT c

§» cd

CT

о

CT

CT

о о ст

Средние значения показателей

° 8

CT CT .

CT

СТ о

2 ®

о ст ст К

8 ст

2 ст

ст

S СТ е

У

У

К

Университет (55 %)

Головная

Гос.

Бюджетная

Частная

328

1

65,0

66,7

236,2

110,5

4,3

6,9

2064,4

1189,2

15,5

15,1

Негос.

Бюджетная

Частная

2

20

28,9

56,3

51,0

241,2

2,1

4,5

803,7

3008,3

5,6

16,2

Филиал

Гос.

Бюджетная

Частная

517

21

45,3

50,3

39,5

21,3

2,1

0,7

2003,3

1334,1

33,0

24,0

Негос.

Бюджетная

Частная

19

101

41,8

34,1

49,1

58,8

2,2

2,0

1328,6

1501,4

14,8

18,7

Институт (28 %)

Головная

Гос.

Бюджетная

Частная

70

9

60,7

37,4

1347,7

87,4

4,2

8,3

2553,8

477,7

29,2

23,2

Негос.

Бюджетная

Частная

19

221

41,2

46,5

124,1

139,8

5,7

5,2

1808,8

10577,4

18,7

17,2

Филиал

Гос.

Бюджетная

Частная

31

2

52,3

58,3

42,3

549,5

1,0

0,0

1176,0

2110,6

21,1

36,7

Негос.

Бюджетная

Частная

9

166

17,9

29,2

53,8

768,8

0,5

2,5

1535,1

1472,0

26,5

18,6

Академия (17 %)

Головная

Гос.

Бюджетная

Частная

122

3

64,8

49,7

105,2

252,5

4,4

8,2

1906,6

1859,1

22,0 2,5

Негос.

Бюджетная

Частная

1

27

55,8

59,1

130,3

102,8

8,3

7,8

1848,6

1812,2

19,9

15,8

Филиал

Гос.

Бюджетная

Частная

108

2

49,0

31,1

42,2

79,8

1,6

0,5

2104,7

3901,8

39,7

99,3

Негос.

Бюджетная

Частная

0

47

-

34,8

-

57,3

-

1,1

-

1442,4

-

14,4

Среднее значение по России

1846

48,9

213,3

3,2

2939,1

23,8

Средние значения показателей эффективности деятельности в разрезе характеристик образовательной организации

научно-исследовательской деятельности лидирующую позицию уверенно занимают институты. Показатель международной деятельности у головных организаций выше, чем у филиалов того же статуса, хотя с показателем инфраструктуры ситуация складывается с точностью до наоборот – филиалы доминируют над головными. Финансовоэкономическая деятельность наиболее развита в головных институтах, по некоторым позициям ее значение превосходит соответствующее значение университетов в 5 раз.

Сегментация образовательных организаций высшего образования, согласно табл. 6, приводит к образованию 24 групп вузов, в трети из которых численность не более десятка. Для формирования меньшего числа групп вузов с близкими по значению показателями эффективности деятельности следует провести их независимую кластеризацию, которая выделяет вузы, схожие по двум или даже трем показателям. Это даст в последующем возможность построить корректные прогнозные модели поведения показателей для вузов каждого кластера.

Таблица 7

Матрица парных корреляций показателей эффективности деятельности вузов

Показатели

Образовательная деятельность, балл

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

Международная деятельность, %

Финансовоэкономическая деятельность, тыс. руб.

Инфраструктура, кв. м

Образовательная деятельность, балл

1,000

0,029

0,003

-0,002

-0,177

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

0,029

1,000

-0,011

0,000

0,006

Международная деятельность, %

0,003

-0,011

1,000

-0,008

-0,031

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

-0,002

0,000

-0,008

1,000

0,006

Инфраструктура, кв. м

-0,177

0,006

-0,031

0,006

1,000

Таблица 8

Рис. 3. Карта Кохонена распределения вузов по 7 кластерам

Перед проведением кластеризации показатели эффективности деятельности были исследованы на наличие линейной зависимости. Выяснилось, что они не коррелируют между собой. Это видно из данных табл. 7, в которой представлена матрица парных корреляций показателей эффективности деятельности.

Кластеризация вузов на кластеры была проведена с использованием аналитической платформы Deductor Studio Academic двумя независимыми методами: методом k -средних [12] и самоорганизующихся карт Кохонена [13]. В качестве исходных данных при делении вузов на кластеры использовались пять основных показателей эффективности их деятельности (единые для всех вузов).

Оба метода показали близкие результаты при делении вузов на семь кластеров (рис. 3), которые представлены в табл. 8.

Результаты кластеризации вузов

сУ СТ

H

СУ

СТ У

СТ

2 о К

S S ст ст « S s

сУ

СТ о

О | S

2 5

5 s m

т*

СТ

У

о “ ст

СТ

ст 8

о

о

0

головная

Гос.

0

10

0,5

Негос.

5

филиал

Гос.

1

Негос.

4

1

головная

Гос.

286

711

38,5

Негос.

99

филиал

Гос.

255

Негос.

71

2

головная

Гос.

1

15

0,8

Негос.

5

филиал

Гос.

8

Негос.

1

3

головная

Гос.

1

5

0,3

Негос.

0

филиал

Гос.

4

Негос.

0

4

головная

Гос.

143

183

9,9

Негос.

18

филиал

Гос.

20

Негос.

2

5

головная

Гос.

12

342

18,5

Негос.

50

филиал

Гос.

134

Негос.

146

6

головная

Гос.

90

580

31,5

Негос.

113

филиал

Гос.

259

Негос.

118

Таблица 9

Максимальные, минимальные и средние значения показателей эффективности деятельности в разрезе кластеров

Номер кластера

1

6

5

4

2

0

3

Всего по РФ

Число вузов в кластере

711

580

342

183

15

10

5

1846

Число вузов в кластере, которые прошли мониторинг эффективности

442

191

50

158

5

3

0

849

Процент вузов кластера, прошедших мониторинг эффективности деятельности

62

33

15

86

33

30

0

46

Образовательная деятельность, балл

max

среднее min

71,6

63,1 0,0

59,5

53,7

35,6

70,2 0,1 0,0

100

75,3

61

66,2

34,8 0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

-

48,9

-

Научно-исследовательская деятельность, тыс. руб.

max

среднее min

85305

349,9 0,0

1322,6

68,6 0,0

2145,2 77,4

0,0

4591,2 244,0 0,0

138,3

46,6 0,0

227,0 57,7

0,0

12,8

2,6 0,0

-

213,3

-

Международная деятельность, %

max

среднее min

13,59 2,0 0,0

30,5

2,4

0,0

12,9

1,2

0,0

38,2 7,0 0,0

100

74,3

44,51

50,9

29,6

13,5

0,0

0,0

0,0

-

3,2

-

Финансово-экономическая деятельность, тыс. руб.

max

среднее min

21484

1742,2 0,0

17492

1792,9 0,0

509182

3559,3 0,0

1418047 9917,9 0,0

2697,3

1218,6

9,5

6159,9

2378,3

25,8

13116,5

12344,5 0,0

-

2939,1

-

Инфраструктура, кв. м

max

среднее min

639,1 16,5 0,0

223,9

19,9 0,0

409,3 35,5 0,0

130,5

18,4 0,0

152,4

19,5 0,0

29,2

9,8 0,0

1882,8

935,4

457,6

-

23,8

-

При этом получилось, что четыре кластера (1, 4, 5, 6) из семи содержат более 98 % образовательных организаций от общего числа. Самым многочисленным является первый кластер, в котором преобладают государственные организации (более 75 %). Пятый кластер на 81 % состоит из филиалов. Основу шестого кластера составляют государственные филиалы и негосударственные вузы, а четвертого – головные государственные организации. Остальные три кластера состоят из вузов, которым характерны экстремальные значения (выбросы) по различным показателям эффективности.

При делении вузов на большее число кластеров складывалась ситуация, аналогичная вышеописанной, когда основная масса вузов распределялась по тем же четырем кластерам, но увеличивалось число дополнительных кластеров, которые характеризовались небольшой численностью вузов с выбросами показателей.

В табл. 9 представлены максимальные, минимальные и средние значения показателей эффективности деятельности по каждому кластеру, отсортированные по размеру кластеров.

Из представленных в табл. 9 данных видно, что в каждом кластере собраны вузы с однородными значениями по нескольким показателям, причем эти значения могут быть как выше, так и ниже среднего. К первому кластеру относятся образовательные организации с высоким уровнем образовательной и научно-исследовательской деятельности. Во второй кластер попали образовательные организации с высоким показателем международной деятельности. В четвертый кластер вошли вузы с наивысшим уровнем образовательной и с хорошей финансово-экономической и международной деятельностью. В шестом кластере вузы со средними значениями по всем показателям. Нулевой кластер – вузы, у которых хорошее значение показателя международной деятельности, но образовательная деятельность с нулевым значением. Третий кластер характеризуется высоким значением показателя инфраструктуры, но низким уровнем международной и научно-исследовательской деятельности. Пятый кластер – группа вузов с отличными показателями по финансово-экономической деятельности и инфраструктуре, но с практически нулевым значением по образовательной деятельности. Как отмечалось ранее, пятый кластер состоит преимущественно из филиалов и негосударственных головных организаций, которые не представили сведений об образовательной деятельности.

Интерес представляет интерпретация полученных кластеров (групп вузов) с крайними значениями некоторых показателей. Так, в результате кластеризации, была выделена группа (четвертый кластер), состоящая из 183 «вузов-отличников» (10 % от общего числа), со средним значением показателя образовательной деятельности более 75 баллов из 100 возможных и финансово-экономической деятельностью порядка 10 млн руб. Из этой группы лидирующих вузов более 80 % прошли мониторинг эффективности деятельности. Второе место за лидерами занимает группа (первый кластер) «вузов-хорошистов», состоящая из 711 вузов имеющих средний балл ЕГЭ равный 63 и наилучший показатель по научно-исследовательской деятельности. В этой группе мониторинг эффективности деятельности успешно прошли 63 % вузов, что также выше среднего по России. Третье место занимают «вузы-троечники» (достаточно многочисленный шестой кластер с 580 вузами). Несмотря на то, что процент вузов, находящихся в этом кластере, которые успешно прошли мониторинг эффективности меньше среднего по России, у них есть все шансы перейти в один из «позитивных» кластеров. Данный вывод делается на основании того, что все вузы этого кластера имеют средние значения по всем показателям. Остальные вузы (нулевой, второй, третий и пятый кластера) занимают четвертое место. Их можно условно назвать «вузы – лидеры по одному показателю», и руководителям данных вузов необходимо приложить усилия для того, чтобы улучшить ситуацию, сложившеюся в них.

Руководители вузов могут определить, к какому кластеру относится их организация (в зависимости от значений показателей эффективности деятельности) и оценить там свое положение, а именно как близко они располагаются к минимальному или максимальному значению в кластере. В случае, если какой-либо показатель находится выше среднего значения или близок к максимальному, вуз занимает устойчивые позиции и даже имеет запас по данному показателю. Если же показатель ниже среднего или, что хуже, близок к наименьшему значению, руководству следует принять меры по его увеличению для перехода в более позитивные первый или четвертый кластера.

Заключение

Проведенное исследование показало, что рассмотренные в нем варианты группировок не 16

позволяют выделить множество вузов, лидирующих по всем пяти интегральным показателям.

В результате независимой кластеризации по пяти показателям эффективности удалось выделить две «позитивные» группы «вузов-отличников» и «вузов-хорошистов», являющимися лидерами по отношению ко всем остальным вузам в разрезе значений этих показателей. Так, более 70 % вузов, которые прошли мониторинг эффективности деятельности, принадлежат первому и четвертому кластерам, к попаданию в которые следует стремиться руководителям организаций.

В итоге проведения сравнительного анализа подтвердился ряд устоявшихся о вузах мнений. Например, по показателю научно-исследовательской деятельности ведущие позиции уверенно занимают государственные институты, финансируемые за счет бюджета. В большинстве случаев у филиалов значения по всем показателям ниже, чем у головных организаций. За счет бюджета финансируется около 90 % государственных вузов, в числе негосударственных вузов 92 % – частные.

Выяснилось, что по средним значениям показателей в разрезах групп Минобрнауки России, федеральных округов и регионов сложно судить о вузах, находящихся в них, из-за большого разброса. Поэтому данные результаты нецелесообразно использовать при принятии решения о выборе как региона для обучения, так и самого учебного заведения.

Результаты данного исследования могут быть полезны руководителям высших учебных заведений для определения позиций своих вузов и их конкурентоспособности и выработки эффективных управленческих решений, например, о целесообразности открытия филиалов в регионах с более слабыми показателями деятельности вузов. Также представленные сведения могут быть интересны органам исполнительной власти для контроля над ситуацией в сфере высшего образования.

Список литературы Анализ показателей эффективности деятельности российских вузов

  • Полозов А. А. Рейтинг вуза: эволюция проблемы//Университ. управление: практика и анализ. 2011. № 2 (72). С. 85-89.
  • Меликян А. В. Показатели мониторинга системы высшего образования в России и за рубежом//Университ. управление: практика и анализ. 2014. № 3 (91). С. 58-66.
  • Гаффорова Е. Б., Карловский А. В. О подходах к оценке эффективности деятельности вузов//Вестн. НГУ, 2009. № 3. С. 81-87.
  • Комплексный инновационный подход к оценке деятельности вузов/В. В. Крюков, К. И. Шахгельдян, Р. А. Луговой, Ю. А. Солдатова, В. О. Карпова//Управление эконом. системами: электрон. науч. журнал. 2015. № 2 (74).
  • Пикулин В. В., Малецкий Р. В. Моделирование показателей научной деятельности при создании информационно-аналитической системы вуза//Программные продукты и системы. 2012. № 1. С. 104-107.
  • Гуртов В. А., Питухин Е. А., Насадкин М. Ю. Эффективность деятельности вузов с позиции трудоустройства выпускников//Высш. образование в России. 2013. № 10. С. 19-27.
  • Беляков С. А. Модели функционирования высшего учебного заведения в условиях нормативного финансирования//Университет. управление: практика и анализ. 2015. № 2 (96). С. 6-15.
  • Bonaccorsi A., Ancaiani A., Secondi L., Setteducati E. Exploring the role of third-party research in Italian universities//ICERI2011 Proceedings: 4th International Conference of Education, Research and Innovation. 2011. P. 1566-1576.
  • Karfaa M., Haq F. The challenges of strategic management in higher education: the case of a Malaysian private university//INTED2013 Proceedings: 7th International Technology, Education and Development Conference. 2013. P. 1779-1782.
  • Зятева О. А., Мороз Д. М., Пешкова И. В., Питухин Е. А. Разработка системы прогнозирования основных показателей эффективности деятельности вуза//Университет. управление: практика и анализ. 2014. № 4-5 (92-93). С. 106-113.
  • Информационно-аналитические материалы по результатам анализа показателей эффективности образовательных организаций высшего образования . URL: http://miccedu.ru/monitoring/2014/(дата обращения: 25.04.2015)
  • Айвазян С. А., Мхитарян B. C. Теория вероятностей и прикладная статистика: в 2-х т. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. Т. 1. 656 с.
  • Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. М.: Альпина Паблишер. 2001. 317 с.
Еще
Статья научная