Факторы результативности научно-исследовательского сотрудничества вузов и бизнеса

ISSN 1999-6640 (print)                                                                                          

В настоящее время для России актуальна задача обеспечения технологического суверенитета. В 2023 году была принята Концепция технологического развития страны до 2030 года1 и определены приоритетные направления проектов технологического суверенитета и структурной адаптации экономики РФ2. Для решения этой задачи требуются усилия со стороны научно-исследовательских и технологических организаций страны, в том числе вузов. В ведущих вузах страны за последние годы был накоплен значительный исследовательский потенциал, развитию которого способствовала реализация государственных программ поддержки научной деятельности вузов. Налаживание каналов взаимодействия между высшей школой и бизнес-сектором позволит повысить эффективность трансфера технологий и будет способствовать развитию инноваций.

В исследовательских работах последних лет отмечается важнейшая роль сотрудничества вузов и бизнес-компаний для экономического развития стран [1; 2]. Выявлена положительная взаимосвязь между интенсивностью сотрудничества вузов и компаний в области научных исследований и показателями экономического роста [3]. Государственная поддержка способствует развитию сотрудничества вузов и бизнеса [4; 5]. В ряде стран реализуются государственные проекты и инициативы по интенсификации таких партнерств: они предусматривают финансовую поддержку реализации совместных проектов, предоставление налоговых послаблений, создание инновационных центров и технопарков [6]. В Австралии c 1990 года реализуется государственная программа совместных исследовательских центров3. В США с 1991 го- да действует государственная программа передовых технологий4. В 2012 году в Китае был инициирован государственный план создания и развития инновационного центра сотрудничества [5], известный как «План 2011».

В России сотрудничеству вузов и компаний тоже оказывается государственная поддержка. С 2010 года реализуется Постановление Правительства РФ № 218, в рамках которого предоставляются субсидии на развитие партнерства вузов и организаций, реализующих проекты по созданию высокотехнологичного производства. За период с 2010 до 2023 годы было поддержано 430 проектов в 27 отраслях. Получателями субсидий были 283 организации, а исполнителями – 99 российских вузов5. В рамках проекта «Приоритет 2030», реализуемого с 2021 года, вузы объединяются в консорциумы друг с другом, с научными организациями и бизнес-компаниями для реализации передовых научных и образовательных проектов6. С 2022 года в рамках государственного проекта «Передовые инженерные школы»7 в вузах-участниках в партнерстве с высокотехнологичными компаниями создаются инженерные школы подготовки кадров для высокопроизводительных экспертно-ориентированных секторов экономики. На сегодняшний день такие школы созданы в 30 вузах. В рамках проекта также предусмотрено повышение квалификации или профессиональная переподготовка управленческих команд и профессорско-преподавательского состава вузов.

Сотрудничество вузов с бизнесом в области научных исследований и разработок имеет ряд преимуществ [7]. Являясь важнейшим источником внебюджетных денежных средств, оно также

Program,industry%2C%20researchers%20and%20end%20users (дата обращения: 02.05.2024).

приносит и нематериальные выгоды, способствуя развитию у научных сотрудников компетенций в области работы с отраслевыми проектами и решения актуальных практических задач. Такое сотрудничество может стимулировать вузы развивать инфраструктуру, совершенствовать кадровый состав и организационную структуру. В ряде вузов появились центры коммерциализации разработок и трансфера технологий [8].

Взаимодействие вузов с бизнесом в области научных исследований и разработок может предусматривать как совместную работу представителей обоих партнеров, так и выполнение вузом проектов по заказу компании. Компании могут создавать в вузе научно-учебные лаборатории или исследовательские центры. Возможно также сетевое сотрудничество с вовлечением сразу нескольких вузов и компаний [9–11].

За последние годы произошли значительные изменения сети партнерских организаций многих российских вузов. Ряд крупных иностранных высокотехнологичных компаний, сотрудничавших с вузами в области исследований, прекратили свою деятельность на российском рынке. Их проекты научного сотрудничества с вузами были приостановлены. В таких обстоятельствах особенно важно, чтобы действующие партнерства российских вузов с компаниями успешно функционировали и были плодотворны. Учет результатов эмпирических исследований факторов, которые влияют на интенсивность и результативность взаимодействия вузов и бизнеса, при стратегическом планировании проектов сотрудничества повысит вероятность их успешной реализации.

Исследования сотрудничества вузов с бизнесом в России зачастую ограничиваются изучением успешных практик отдельных высших учебных заведений [12–16]. На сегодняшний день недостаточно исследований, в которых изучались бы особенности такого рода партнерств на основе анализа количественных индикаторов результативности сотрудничества на репрезентативной выборке вузов. Результаты подобных исследований позволили бы определить факторы успеха партнерств и количественно охарактеризовать особенности взаимосвязей между ними и показателями результативности сотрудничества.

Цель представленного исследования – выявить факторы результативности научно-исследовательского сотрудничества вузов и бизнеса8. Рассмотрены факторы, характеризующие публикационную активность, состав и зарплату научно-педагогических работников (далее – НПР), материальные ресурсы, структуру доходов вуза, участие вуза в государственных проектах, направленных на поддержку и развитие партнерства с бизнесом, форму собственности, территориальное расположение и специализацию вуза.

В статье представлены теоретические основания исследования, обзор российских и зарубежных работ, посвященных оценке результативности сотрудничества вузов и бизнеса и выявлению факторов успеха таких партнерств, методология сбора и анализа данных, результаты построения регрессионных моделей и их интерпретация, основные выводы и заключение.

Теоретические основания исследования

В научной литературе для анализа многосекторального сотрудничества университетов, бизнеса и государства с акцентом на роли университетов в качестве концептуальной рамки исследования нередко рассматривается модель тройной спирали (Triple Helix Model), разработанная Г. Ицковицом и Л. Лейдесдорфом [17; 18]. Она предполагает, что между участниками инновационного процесса генерации и воспроизводства знаний существуют множественные горизонтальные сетевые взаимодействия. При этом университеты, бизнес и государство могут перенимать часть функций друг друга. Университеты, помимо свойственных им образовательных и научно-исследовательских функций, могут выполнять предпринимательские, коммерциализировать результаты научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (далее – НИОКР), создавать малые предприятия и бизнес-инкубато-ры. Бизнес-структуры предоставляют образовательные услуги и создают научные центры, выполняя функции, свойственные университетам; реализуют курсы повышения квалификации и профессиональной переподготовки как для сотрудников, так и для сторонних слушателей.

Государство взаимодействует с университетами, осуществляя аккредитацию вузов, устанавливая образовательные стандарты и реализуя государственные проекты поддержки определённых групп университетов [19]. Государство становится своеобразным бизнес-менеджером, который поддерживает и развивает партнёрство между университетами и бизнесом [20; 21]. Межстрановые исследования подтверждают важность создания благоприятной институциональной среды для развития сотрудничества университетов и компаний. Государственная поддержка, отсутствие жестких правовых ограничений и благоприятная бизнес-среда способствуют развитию и росту результативности партнерств между университетами и бизнесом [22].

Общая схема взаимодействия в рамках модели тройной спирали приведена на рис. 1. Инновационная деятельность создаётся и реализуется на пресечении институциональных сфер [23; 24].

Рис. 1. Модель тройной спирали

Fig. 1. Triple helix model

Важной составляющей модели является циркуляция человеческих ресурсов. Так, в рамках взаимодействия университетов с бизнесом происходит их движение в следующих направлениях:

• •    студенты проходят практику или стажировку в компаниях;

• •    сотрудники компаний участвуют в обсуждении учебного процесса, проводят занятия, руководят проектами студентов;

• •    сотрудники и студенты университетов участвуют в реализации исследовательских проектов, инициированных и поддерживаемых компаниями;

• •    выпускники, работающие в бизнесе, поддер -живают связь с университетом.

Оценка интенсивности и результативности сотрудничества вузов и бизнеса проводится исследователями и аналитиками в сфере образования, рейтинговыми системами вузов, самими вузами для расчёта ключевых показателей эффективности деятельности, государством в рамках реализации проектов, направленных на стимулирование подобного партнерства. Сотрудничество вузов и предприятий принимает разные формы, поэтому не существует универсального индикатора для оценки его результатов. Трансфер знаний и технологий, а также создание инноваций в ходе такого сотрудничества не всегда могут быть измерены количественно. Поэтому выбор подходящего индикатора для оценки может зависеть от цели, направления и формы партнерства [25–28].

В научной литературе для оценки результативности сотрудничества вузов и компаний в области исследований и разработок используются показатели числа совместных публикаций и патентов [29–33], цитируемости совместных публикаций для учета их значимости [26], размера дохода, который партнеры получают от совместной научно-исследовательской деятельности [34]. В ряде исследований интенсивность сотрудничества вузов и предприятий оценивается на основе индикаторов, характеризующих частоту их взаимодействия в рамках реализации совместных проектов. Например, количество рабочих встреч, совместно организованных научных семинаров и конференций, число личных контактов между сотрудниками вуза и предприятия [26; 35–36].

В научных исследованиях, проведенных в разных странах, анализируются факторы, способствующие успешности партнерств вузов и компаний. В рамках ресурсного подхода исследователи рассматривают имеющиеся у партнеров финансовые, человеческие и материальные ресурсы как ключевой фактор результативности сотрудничества вузов и компаний [37]. Отмечается, что недостаток специфических ресурсов вуза может в значительной степени ограничить круг потенциальных биз-нес-партнеров [38]. В ряде исследовательских работ человеческие ресурсы рассматриваются как один из первостепенных факторов успешной реализации университетско-отраслевых проектов [39–42].

На основе данных о деятельности 68 итальянских университетов оценивались факторы, от которых зависит результативность их сотрудничества с индустриальными компаниями в области исследований. Результаты сотрудничества измерялись числом совместных академических публикаций университетов и компаний за три года. Факторами являлись размер университета, его территориальное расположение и уровень квалификации научных сотрудников. Анализ показал, что в наибольшей степени на результативность сотрудничества с компаниями оказывает влияние квалификация научных сотрудников университетов, позволяющая проводить качественные совместные исследования [29].

На основе данных о деятельности 43 государственных университетов Испании эмпирически подтверждено, что функционирование центра трансфера технологий в них способствует развитию сотрудничества с бизнесом в области НИОКР. Такие характеристики центра, как численность штата сотрудников, годовой бюджет и длительность работы, положительно взаимосвязаны как с количеством соглашений с бизнес-компаниями о реализации исследовательских проектов, так и с объемом полученных университетом финансовых средств от этой деятельности [43].

На выборке из 590 российских вузов проведен эконометрический анализ факторов, положительно взаимосвязанных с долей и размером внебюджетных доходов вузов от НИОКР. В числе статистически значимых факторов отмечены показатели количества публикаций НПР и их цитирования, уровня квалификации и зарплаты НПР [44].

Методология исследования

Данные о показателях деятельности вузов за 2022 год были взяты из Мониторинга деятельности организаций высшего образования (далее – Мониторинг)9. Из Научной электронной библиотеки (далее – НЭБ) была собрана информация о публикациях вузов за 2022 год10. В итоговую выборку вошли 600 вузов (84 % от всех вузов страны)11 [45]. Из выборки были исключены вузы, в которых обучается менее 100 приведенного контингента сту-дентов12 (в основном это небольшие частные вузы).

Для выявления факторов, благоприятствующих или затрудняющих сотрудничество вузов с бизнесом в области научных исследований и разработок, были построены три регрессионные модели с разными зависимыми переменными и одинаковым набором независимых переменных.

Зависимые переменные

В качестве зависимых переменных были рассмотрены показатели, характеризующие результативность сотрудничества вузов с бизнесом в области научной деятельности:

• •    З1: доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок (в процентах);

• •    З2: доходы от НИОКР (за исключением средств бюджетной системы Российской Федерации

и государственных фондов поддержки науки) в расчете на одного НПР (в тысячах рублей);

• •    З3: число публикаций, подготовленных вузом совместно с компанией, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования РИНЦ в расчете на 1000 НПР.

Значения первых двух показателей (З 1 и З2) были получены из данных Мониторинга. Значения третьего показателя (З3) были рассчитаны автором исследования. Для этого были собраны данные в НЭБ о числе совместных публикаций каждого вуза и компаний. Были рассмотрены компании, имеющие следующие организационно-правовые формы: акционерное общество, закрытое акционерное общество, открытое акционерное общество, общество с ограниченной ответственностью и публичное акционерное общество.

В качестве альтернативных индикаторов для оценки результативности сотрудничества вузов и бизнеса рассматривались показатели числа совместно зарегистрированных патентов, авторских свидетельств, программ для ЭВМ или баз данных, отчетов о проведенных НИОКР. Такие данные по каждому из вузов выборки представлены в НЭБ. Однако преимущественное большинство вузов имеют нулевые значения этих показателей за 2022 год, что не позволило бы провести эконометрический анализ данных на их основе.

Независимые переменные

В качестве независимых переменных рассматриваются метрические индикаторы, характеризующие публикационную активность, состав и зарплату НПР, материальные ресурсы и структуру доходов вуза:

• •    Н1: число публикаций вуза, индексируемых в информационно-аналитической системе научного цитирования РИНЦ, в расчете на 100 НПР;

• •    Н2: средняя заработная плата научных работников (без внешних совместителей и работающих по договорам ГПХ) (в тысячах рублей);

• •    Н3: удельный вес численности иностранных граждан из числа НПР в общей численности НПР (в процентах);

• •    Н4: удельный вес численности НПР без ученой степени – до 30 лет, кандидатов наук – до 35 лет, докторов наук – до 40 лет, в общей численности НПР (в процентах);

• •    Н5: удельный вес НПР, имеющих ученую степень кандидата и доктора наук, в общей численности НПР образовательной организации (без совместителей и работающих по договорам гражданско-правового характера) (в процентах);

• •    Н6: удельный вес стоимости машин и оборудования (не старше 5 лет) в общей стоимости машин и оборудования (в процентах);

• •    Н7: доля доходов вуза от научных исследований и разработок в общих доходах вуза (в процентах);

• •    Н8: доля доходов вуза из внебюджетных источников в общих доходах вуза (в процентах).

Также рассмотрены бинарные индикаторы, которые характеризуют участие вузов в государственных проектах, направленных на поддержку и развитие партнерства с бизнесом:

• •    Н9: участие вуза в проектах в рамках Постановления Правительства РФ № 218 (1 – участвовал, 0 – не участвовал);

• •    Н10: участие вуза в проекте «Приоритет 2030» (1 – участвует, 0 – не участвует);

• •    Н11: участие вуза в проекте «Передовые инженерные школы» (1 – участвует, 0 – не участвует).

Контрольные переменные

Для учета суммарного годового дохода, формы собственности, территориального расположения и специализации вуза в модель включены контрольные переменные:

• •    К1: суммарный доход вуза из всех источников (в миллионах рублей);

• •    К2: форма собственности вуза: государственный (1) или негосударственный (0);

• •    К3: субъект РФ, в котором расположен вуз (город Москва / город Санкт-Петербург (1) или другой субъект (0));

Описательная статистка по зависимым

• •    К4: специализация вуза: специализированный вуз (медицинский, творческий, сельскохозяйственный, спортивный, транспортный) (1) или не специализированный (0).

Описательная статистика

Рассмотрим описательную статистику по показателям, характеризующим результативность сотрудничества вузов и бизнеса в области научных исследований и разработок (Таблица 1).

В 2022 году внебюджетные средства в доходах от научных исследований и разработок получили 91 % вузов выборки. У 23 % вузов это направление деятельности полностью финансировалось из негосударственных средств. У половины вузов показатель доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок превысил 66 %.

В среднем на одного НПР приходился годовой внебюджетный доход от НИОКР в размере 253 тыс. руб., при этом в половине вузов он составил менее 121 тыс. руб.; максимальное значение (5889,5 тыс. руб.) – в Университете Иннополис. Наблюдалась высокая вариация значений показателя по вузам: стандартное отклонение превысило среднее арифметическое в 2 раза, межквартильный размах13 составил 72 тыс. руб. на одного НПР.

По показателю числа совместных публикаций вуза с компаниями у 69 % вузов наблюдались

• ¹³ Межквартильный размах рассчитывается как разница между 3-м и 1-м квартилями и характеризует вариативность средних 50 % значений переменной.

Таблица 1 переменным

Table 1

Descriptive statistics for dependent variables

Статистические показатели	Переменные
	З 1: Доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок (в %)	З2: Внебюджетные доходы от НИОКР на одного НПР (в тыс. руб.)	З3: Число совместных публикаций с компаниями на 1000 НПР
Процент вузов с ненулевыми значениями показателя	91,3 %	91,3 %	68,7 %
Минимум	0	0	0
Максимум	100	5889,5	446,0
Среднее арифметическое	59,9	252,7	21,0
Стандартное отклонение	36,3	507,2	33,5
Первый квартиль	26,7	43,5	0
Медиана	66,6	121,1	11,1
Третий квартиль	97,6	268,0	28,3

ненулевые значения. У половины вузов на 1000 НПР пришлось 11 и менее совместных публикаций, среднее значение по выборке – 21 публикация. Максимальное значение (446 публикаций на 1000 НПР) – в Государственном гуманитарно-технологическом университете. Между тремя рассмотренными зависимыми переменными наблюдались слабые или очень слабые корреляции (значения коэффициентов корреляции не превышают 0,2).

Рассмотрим описательную статистику по независимым и контрольным переменным (Таблица 2).

В основном в выборке присутствуют государственные вузы (80 %) из всех федеральных округов РФ. При этом 28 % вузов расположены в Москве или Санкт-Петербурге. Многопрофильными являются 70 % вузов. В проекте «Приоритет 2030» участвуют 20 % вузов, в проекте «Передовые инженерные школы» – 5 % вузов. В проектах в рамках ПП РФ № 218 участвовали 17 % вузов.

Значения независимых и контрольных переменных различаются по вузам выборки, поскольку наблюдаются высокие показатели стандартного отклонения и межквартильного размаха. Необходимо отметить, что между независимыми переменными не наблюдается корреляций, превышающих средний пороговый уровень (0,5), следовательно, проблема мультиколлинеарности при построении регрессионных моделей отсутствует.

Регрессионные модели

Рассчитаны три регрессионные модели с разными зависимыми переменными и одинаковым набором независимых переменных (Таблица 3).

Результаты анализа данных

Построенные регрессионные модели статистически значимы, что позволяет делать содержательные выводы на их основе. Рассмотрим подробнее особенности взаимосвязей между анализируемыми переменными. Представленные ниже выводы

Таблица 2

Описательная статистка по независимым и контрольным переменным

Table 2

Descriptive statistics for independent and control variables

Переменные	Статистические показатели
	Мин.	Макс.	Средн. арифм.	Станд. откл.	Медиана
Н1: Число публикаций на 100 НПР	0	4762,3	374,4	406,7	280,7
Н2: Средняя зарплата научных работников (в тыс. руб.)	0	606,8	101,3	82,6	92,6
Н3: Удельный вес иностранных НПР (в %)	0	23,8	0,6	1,9	0
Н4: Удельный вес молодых НПР (в %)	0	52,2	9,4	7,0	8,2
Н5: Удельный вес НПР с учеными степенями (в %)	6,3	100	72,4	16,9	75,4
Н6: Удельный вес нового оборудования (в %)	0	100	43,8	24,8	40,3
H7: Доля доходов от НИОКР (в %)	0	81,9	7,9	8,4	5,6
H8: Доля доходов из внебюджетных средств (в %)	0	100	44,9	28,7	36,2
Н9: Участие в проектах в рамках ПП РФ № 218	участвовали в проектах 99 вузов, не участвовали – 501
Н10: Участие в проекте «Приоритет 2030»	участвуют в проекте 117 вузов, не участвуют – 483
Н11: Участие в проекте «Передовые инженерные школы»	участвуют в проекте 30 вузов, не участвуют – 570
К1: Суммарный доход (в млн руб.)	5,3	43767,9	1934,9	3593,2	929,1
К2: Форма собственности	государственные (479) или негосударственные (121)
К3: Субъект расположения	город Москва / город Санкт-Петербург (165) или другой субъект РФ (435)
К4: Специализация	медицинские (51), творческие (72), сельскохозяйственные (36), спортивные (15), транспортные (6), без специализации (420)

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа данных (модели 1–3)

Results of regression analysis of data (models 1–3)

Table 3

Независимые переменные	Зависимые переменные
	МОДЕЛЬ 1 З1: Доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок	МОДЕЛЬ 2 З2: Внебюджетные доходы от НИОКР в расчете на одного НПР (в тыс. руб.)	МОДЕЛЬ 3 З3: Число совместных публикаций с компаниями (в расчете на 1000 НПР)
Константа	-8,4 (9,7)	-266,8 (99,3) ***	-14,3 (9,7)
Коэффициенты при независимых переменных, их значимость и стандартная ошибка (в скобках)
Н1: Число публикаций на 100 НПР	0,002 (0,003)	0,05 (0,03)	0.02 (0,003) ***
H2: Средняя заработная плата научных работников (в тыс. руб.)	-0,006 (0,02)	0.7 (0,2) ***	0,01 (0,02)
Н3: Удельный вес иностранных НПР (в %)	0,6 (0,8)	89,7 (7,7) ***	-1,1 (0,7)
Н4: Удельный вес молодых НПР (в %)	0,06 (0,2)	-2,7 (2,4)	0,2 (0,2)
Н5: Удельный вес НПР с учеными степенями (в %)	0,5 (0,09) ***	0,3 (0,9)	0,09 (0,09)
Н6: Удельный вес нового оборудования (в %)	-0,08 (0,05)	0,4 (0,6)	-0,03 (0,05)
H7: Доля доходов от НИОКР (в %)	-0,01 (0,2)	31,1 (1,8) ***	0,4 (0,2) **
H8: Доля доходов из внебюджетных средств (в %)	0,7 (0,7) ***	1,8 (0,8) **	0,09 (0,08)
Н9: Участие в проектах в рамках ПП РФ № 218	4,0 (4,3)	-3,1 (44,1)	-0,5 (4,3)
Н10: Участие в проекте «Приоритет 2030»	0,7 (3,9)	-6,6 (40,2)	-2,3 (3,9)
Н11: Участие в проекте «Передовые инженерные школы»	5,4 (7,0)	436,5 (71,1) ***	3,0 (6,9)
Коэффициенты при контрольных переменных, их значимость и стандартная ошибка (в скобках)
К1: Суммарный доход (в млн руб.)	-0,001 ***	-0.01 (0.01) **	0,0004 (0,0001)
К2: Форма собственности	11,2 (6,2) *	23,0 (62,9)	17.0 (6,1) ***
К3: Субъект расположения	-6,6 (3,3) **	54,0 (34,1)	15,3 (3,3) ***
К4: Специализация	0,05 (3,2)	23,4 (33,1)	-14.6 (3,2) ***
Критерии качества модели
R2 (скоррект. R2)	0,301 (0,283)	0,627 (0,618)	0,188 (0,167)
F (p-value)	0,00001	0,00001	0,00001

Полужирным шрифтом выделены статистически значимые коэффициенты. * p < 0,01; ** p < 0,005; *** p < 0,001.

основаны на рассчитанных коэффициентах регрессии, приведенных в Таблице 3, и сопровождаются усредненными количественными оценками возможных изменений в значениях зависимых переменных при увеличении значений независимых переменных на единицу.

Выявлена положительная взаимосвязь между публикационной активностью НПР и числом совместных публикаций вуза с компаниями. В среднем на дополнительные 100 публикаций НПР приходятся 2 публикации, подготовленные в сотрудничестве с компанией.

В вузах с более интернациональным составом научно-педагогических работников наблюдаются более высокие показатели доли внебюджетных средств в доходе от НИОКР. Присутствие иностранных специалистов способствует обогащению научной среды, реализации более разнообразных научно-исследовательских проектов, в том числе межнациональных [46]. Согласно проведенным расчетам, увеличение удельного веса иностранных НПР на один процентный пункт сопровождается ростом доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок на 0,5 процентных пунктов.

В вузах с более высоким уровнем квалификации НПР, характеризующейся наличием ученой степени, наблюдаются более высокие внебюджетные доходы от НИОКР. Расчеты показали, что увеличение доли НПР с учеными степенями на один процентный пункт сопровождается ростом годового внебюджетного дохода вуза от НИОКР в расчете на одного НПР в среднем на 1,3 тысячи рублей в год.

В вузах с более высокой зарплатой научных работников выше внебюджетные доходы от НИОКР. Привлекательные финансовые условия трудовой деятельности мотивируют научных сотрудников к более продуктивной работе, позволяют привлекать высококвалифицированных и талантливых ученых, которые способны инициировать и реализовывать проекты в сотрудничестве с компаниями. Можно предположить, что эта взаимосвязь является двунаправленной, но для подтверждения этой гипотезы потребуется провести дополнительные исследования. Согласно расчетам, если средняя зарплата научных сотрудников выше на 1000 рублей, то внебюджетные доходы от НИОКР в расчете на одного НПР выше в среднем на 712 рублей.

Чем значительней доля дохода от научной деятельности в общем доходе вуза, тем выше шансы, что он будет привлекать больше средств из внебюджетных источников на реализацию научных проектов, соответственно, будет выше доля внебюджетных средств в суммарных доходах от НИОКР. Увеличение удельного веса доходов от НИОКР в общих доходах вуза на один процентный пункт сопровождается ростом годового внебюджетного дохода вуза от НИОКР в расчете на одного НПР в среднем на 31 тысячу рублей в год, а доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок – на 0,4 процентных пункта.

Вузы, в целом ориентированные в своей деятельности на получение доходов преимущественно из внебюджетных источников, имеют более высокие показатели размера внебюджетного дохода от НИОКР и доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок. Увеличение показателя удельного веса доходов из внебюджетных средств в общих доходах вуза на один процентный пункт сопровождается повышением годового внебюджетного дохода вуза от НИОКР в расчете на одного НПР в среднем на 1,8 тысяч рублей в год, а доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок – на 0,7 процентных пунктов.

Размер суммарного годового дохода вуза отрицательно взаимосвязан с двумя из трех зависимых переменных, но значение коэффициента регрессии очень низкое, что не позволяет сформулировать содержательные выводы на его основе.

В государственных вузах две из трех зависимых переменных принимают более высокое значение по сравнению с показателями негосударственных вузов. Так, в государственных вузах показатель доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок в среднем выше на 11,2 процентных пункта. А число публикаций, подготовленных совместно с компаниями, в расчете на 1000 НПР выше на 17 единиц.

Вузы, расположенные в Москве или Санкт-Петербурге, по сравнению с вузами других субъектов РФ имеют более высокие показатели числа совместных публикаций с компаниями, но при этом более низкие показатели доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок. Эти два города являются центрами притяжения ресурсов и талантов, в них расположены крупнейшие вузы страны, являющиеся лидерами российских рейтингов и занимающие достойные позиции в международных рейтингах вузов. Кроме того, большинство крупных наукотехнологичных компаний, ориентированных на партнерство с сектором высшего образования, имеют центральные офисы в Москве и Санкт-Петербурге. В среднем в вузах этих городов на каждую 1000 НПР приходится на 15 больше совместных публикаций с компаниями по сравнению с вузами других субъектов РФ. Тот факт, что в Москве и Санкт-Петербурге расположено много крупных государственных вузов, получающих значительное бюджетное финансирование на выполнение НИОКР, может объяснять более низкие значения показателя доли внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок (в среднем ниже на 6,6 процентных пунктов) по сравнению с вузами других субъектов РФ.

Специализированные вузы демонстрируют более низкие показатели совместной публикационной активности с компаниями. В среднем в специализированных вузах на 1000 НПР приходится на 14 совместных публикаций меньше по сравнению с многопрофильными вузами.

У вузов, участвующих в проекте «Передовые инженерные школы», в среднем на 436 тысяч рублей выше показатель размера внебюджетного дохода от НИОКР. В выборке это 30 вузов, которые имеют достаточно высокий уровень ресурсной обеспеченности и компетенций, необходимых для реализации инновационных проектов в плотном сотрудничестве с высокотехнологичными компаниями.

Не удалось выявить статистически значимые взаимосвязи между зависимыми переменными и четырьмя рассмотренными предикторами. В частности, удельный вес молодых специалистов в общем составе НПР, новизна машин и оборудования, участие вуза в проектах в рамках ПП РФ № 218 и «Приоритет 2030» не взаимосвязаны с рассмотренными показателями, характеризующими сотрудничество с компаниями в области научных исследований.

Основные выводы и заключение

В рамках проведенного исследования были проанализированы особенности взаимосвязей между рядом характеристик вузов и показателями, которые оценивают результативность их сотрудничества с бизнесом в области научных исследований. Выявлены статистически значимые взаимосвязи между 11 из 15 предикторов и зависимыми переменными. Результаты исследования подтвердили, что наличие определенных ресурсов и компетенций у вуза благоприятствует развитию сотрудничества с бизнес-компаниями.

Анализ данных показал, что первостепенное значение для развития сотрудничества бизнеса и высшей школы имеют человеческие ресурсы, а именно – уровень компетенции научно-педагогических работников, который оценивается наличием ученой степени, публикационной активностью, степенью интернационализации их состава. Этот вывод находил подтверждение и в ранее проведенных исследованиях на выборках как российских, так и иностранных вузов [39–42; 44].

Стратегическая направленность вузов на получение внебюджетных доходов от деятельности в целом и значительная ориентация на НИОКР как на преимущественный источник дохода положительно коррелируют с рассмотренными показателями результативности сотрудничества с бизнесом. Эта взаимосвязь дополнительно подтверждает, что более высоких результатов сотрудничества с бизнесом в области НИОКР добиваются исследовательски активные вузы, способные коммерциализировать свою деятельность, что также отмечалось в ранее проведенных исследованиях [47].

Неожиданным оказалось отсутствие взаимосвязи между инфраструктурным фактором и результатами сотрудничества с бизнес-компаниями. В ранее проведенных исследованиях были найдены взаимосвязи между научным потенциалом университета и элементами исследовательской инфраструктуры [48]. Вероятно, расширение списка анализируемых факторов, характеризующих инфраструктуру вуза, позволит выявить среди них статистически значимые.

Выявленные территориальные различия в результативности совместной публикационной деятельности вузов и бизнес-компаний сигнализируют о важности дополнительной поддержки регионов для обеспечения территориально сбалансированного развития партнерства высшей школы и бизнеса в России.

В целом, совместная публикационная деятельность вузов и компаний недостаточно развита в большинстве российских вузов. Можно предположить, что далеко не всегда научно-исследовательское сотрудничество сопровождается публикацией его результатов. Дополнительный анализ показал, что в совместную публикационную деятельность в большей степени вовлечены сотрудники крупных корпораций, имеющих собственные подразделения, которые занимаются исследованиями и разработками. Сотрудники таких подразделений на предприятиях, как правило, обладают аналитическими навыками, что позволяет им полноценно участвовать в подготовке публикаций совместно с академическими работниками вузов.

На интенсивность и результативность сотрудничества вузов и бизнеса влияет комплекс разнообразных факторов. Поэтому для успешного развития подобных партнерств необходима всесторонняя поддержка, в том числе на государственном уровне, которая в настоящее время активно реализуется в России. Необходимо проводить дальнейшие эмпирические исследования для изучения партнерств, выявления факторов их успешности и сложностей, препятствующих реализации сотрудничества.

Настоящее исследование представляет собой одну из первых попыток эмпирической оценки взаимосвязей между характеристиками вузов и индикаторами, которые оценивают сотрудничество вузов с бизнес-сектором, проведенной на репрезентативной выборке российских вузов. В дальнейшем можно расширить число анализируемых показателей, также могут быть рассмотрены данные за несколько лет для изучения динамики развития партнёрств между вузами и бизнесом. Можно попытаться учесть влияние факторов со стороны бизнес-компаний и внешних факторов для формирования комплексной характеристики среды, благоприятствующей развитию результативного и взаимовыгодного партнерства вузов и бизнеса.