Региональные системы высшего образования в зеркале показателей

Стремительное расширение высшего образования (далее также ВО) – растущий доступ, реализация государственных программ, выделение ведущих университетов – трансформирует систему высшего образования. При этом в исследованиях преимущественное внимание уделяется университету как самостоятельной единице, выражаемой через систему рейтингования (Три миссии университета, QS, THE), даже когда акцент смещается на эффективность деятельности университетов (например, Мониторинг эффективности деятельности вузов1). Во всех этих оценках ак- цент смещен на индивидуализацию и автономность университетов и, как следствие, на развитие конкуренции. Но конкурентная среда способствует, с одной стороны, выделению флагманских вузов, а с другой – вытеснению слабых участников. В некоторых исследованиях конкуренция между университетами оценивается положительно [1–3]. Однако в социально значимой сфере уход с рынка университетов является критическим моментом для ее участников (студентов, плательщиков, научнопедагогического состава). При этом практика объединения нескольких вузов с целью повышения их конкурентоспособности, «спасение» слабых университетов – трудоемкий и непростой процесс [4–5]. Вопрос о развитии культуры сотрудничества внутри национальной и региональных систем ВО стоит достаточно остро, поскольку замена привычных зарубежных партнеров займет многие годы [6].

Исследование призвано отчасти решить проблему недоисследованности вузов как системы (подсистемы), направленной на решение общих задач, поскольку вузы чаще рассматриваются как автономно действующие акторы. Рассмотрение вузов прежде всего как автономно действующих акторов смещает акцент на конкуренцию в ущерб кооперации. Так, к примеру, активное развитие рейтинговых систем без комплексного изучения включенности университетов в общую систему, для которой характерны эндогенные и экзогенные процессы, игнорирует синергетические эффекты и вопросы рациональной организации сотрудничества университетов, особенно в реализации третьей миссии.

Теоретическая рамка исследования

В научных публикациях используется словосочетание «система высшего образования», однако термин применяется в том смысле, что проводимые реформы, вызовы, трансформация затрагивают уровни образования и/или совокупность университетов, оставляя без внимания тот факт, что система высшего образования – более широкое понятие, которое не только структурировано, но также обладает качественными и количественными характеристиками, которые могут иметь ограничения разной степени жесткости и объективности. Существует взаимодействие и (квази)конкуренция между единицами системы; кроме того, внутренние сдвиги не столько трансформируют структуру системы, сколько влияют на ее эндогенные и экзогенные процессы как положительно (например, повышение заработной платы НПР, приток новых ресурсов), так и отрицательно (миграция абитуриентов в более конкурентоспособные вузы / регионы [7; 8], в т. ч. за пределы национальной системы ВО (например, на уровень СПО или за рубеж)).

Структура системы высшего образования включает в себя как уровни образования, так и горизонтальную и вертикальную дифференциацию вузов [9–11]. В табл. 1 представлены некоторые подходы к исследованию региональной системы высшего образования (РСВО) и выделен контекст, в котором рассматривается само определение РСВО.

Региональная система высшего образования, с одной стороны, рассматривается как совокупность вузов, сосредоточенных в рамках одного региона; с другой стороны, отмечается важность взаимного влияния вузов и региона. Кроме того, выделяется несколько подходов: комплексный, где оценка производится по совокупности показателей (возможна качественная

Таблица 1

Подходы к исследованию региональных систем высшего образования

Table 1

Approaches to the study of regional higher education systems

Название подхода Особенности исследования РСВО в рамках подхода Контекст РСВО Типологизация РСВО по отдельным компонентам системы ВО На основе индекса внутрирегиональной конкуренции (HHI), представленного как доля приведенного контингента студентов, выделение типологии на основе медианного значения и ряда частных показателей [12] Совокупность (государственных) вузов и филиалов, сосредоточенных в регионе Оценка вклада РСВО в социально-экономическое развитие региона и выделение типов регионов [13] Комплексный подход к диагностике состояния РСВО по ключевым показателям деятельности совокупности вузов, сосредоточенных в регионе Анализ состояния региональных систем ВО по ключевым показателям через сопоставление с базовыми параметрами [14] Ранжирование РСВО по отдельным показателям [15] Анализ вузов в разрезе региона по приведенным и относительным показателям [16] Системный подход основан на рассмотрении компонентов системы высшего образования как единого целого во взаимодействии с окружающей средой региона. Через оценку уровня конкурентоспособности РСВО по совокупности вузов в регионе и сопоставление итогового показателя между РСВО [17] РСВО – системообразующие элементы, включающие ключевые параметры деятельности отдельных вузов региона и особенности развития территориального образовательного пространства [17] Анализ функционирования и сбалансированности региональных систем высшего образования по конгруэнтности подготовки студентов по структуре, занятых в региональной экономике [18] характеристика состояния РСВО, ранжирование); ти-пологизация, когда на основе совокупности показателей РСВО группируются по типам в зависимости от исследовательской задачи; и системный подход, который включает в себя показатели региона.

Для системы ВО характерны эндогенные и экзогенные процессы. Под эндогенными процессами понимается следующее: внутри системы под действием внутреннего потенциала региональных систем / университетов и внешних факторов выстраивается иерархия, происходит дифференциация, а также объединение университетов в сети, которые могут быть образованы между вузами как одного региона, так и разных. Системы могут иметь (не)равномерное развитие относительно друг друга, что опять же становится причиной дифференциации университетов и систем.

Определение равномерного развития социально-экономических объектов представим как изменение показателей анализируемого объекта (системы, единиц системы / сети), находящееся в пределах одной интервальной группы в заданном промежутке времени. При этом равномерность может рассматриваться как относительно самостоятельной

единицы системы (например, как показатели вуза изменяются за определенный промежуток времени), так и относительно друг друга (как показатели вузов изменяются в течение года относительно друг друга). Кроме того, важным дополнением является изменение показателей за несколько анализируемых лет: акцент ставится на увеличение разрыва в темпах роста показателей, которое приводит к высокой дифференциации и разбалансированности системы. Таким образом, равномерное развитие может быть обозначено как одинаковое изменение показателей системы в каждый момент времени во всем анализируемом периоде.

Экзогенные процессы представляют влияние как внешней среды на систему ВО через заинтересованных стейкхолдеров (финансирование системы образования по принципу развития общественного блага [19-20]), так и, наоборот, влияние системы ВО на социально-экономическую среду региона (развитие инфраструктуры региона, препятствие оттоку молодого поколения [21], развитие экономики страны [22-23]).

В табл. 2 структурированы работы по исследовательской проблеме в области региональных

Таблица 2

Исследовательские проблемы системы высшего образования

Table 2

Research problems of the higher education system

Исследовательская проблема / задача Характеристика / описание исследования Экзогенные исследовательские задачи Проблема регионального неравенства доступа к ВО Анализируется межрегиональная дифференциация ВО: различия финансовой доступности и роль институциональной дифференциации вузовского ландшафта [24-25]; состояние доступности ВО в регионах и определение факторов [26]. Влияние вузов на экономические и/или инновационное развитие региона Оценивается вклад образования в экономику региона через заработную плату выпускников [27]; корреляционную между государственными расходами на образование и ВВП / ВРП [28-29]; развитие инфраструктуры вузов [22]; создание спин-офф компаний на базе университетов и их влияние на экономику региона [23]. Ограничения: не рассматриваются сосуществование вузов в одном региональном пространстве и влияние особенностей регионов на РСВО и вузы. Сохранение / отток человеческого капитала Обосновывается важность наличия вузов в моногородах [21], в частности, как инструмент для предотвращения оттока молодого поколения из регионов [30]. Ограничения: упускается момент конкурентоспособности вузов и важность развития региональных программ поощрения для привлечения абитуриентов. Эндогенные исследовательские задачи g Я S Межрегиональная дифференциация РСВО рассматриваются с позиции институциональной теории, исследуется межрегиональная дифференциация по качественным и количественным характеристикам самого вуза [24; 31]. Типологизация вузов / РСВО Выделяются типы регионов с целью поиска обоснованных управленческих подходов, способствующих приведению деятельности вузов в соответствие задачам развития регионов [12]. систем высшего образования. Укрупненно исследования разделены на экзогенные, т. е. относящиеся к взаимовлиянию (в них рассматривается, как РСВО влияют на социально-экономическое развитие региона и наоборот), и эндогенные, направленные на исследование проблем внутри РСВО.

На рис. 1 представлены некоторые характеристики, уточняющие понятие системы высшего образования с позиции наиболее значимых процессов.

Список процессов, значимых для региональных акторов, с учетом специфики экономической ситуации и геополитической нестабильности:

• 1.    Выступает уникальным работодателем для талантов;

• 2.    Дополняет инфраструктуру региона, в т. ч. культурную среду;

• 3.    Формирует доходы бюджетов и создает высокопроизводительные рабочие места;

• 4.    Обеспечивает исследования и разработки в т. ч. импортозамещающих и опережающих технологий;

• 5.    Продуцирует интеллектуальный капитал и сдерживает образовательную миграцию;

• 6.    Гарантирует возможности интернационализации и международные связи.

Объектом исследования являются региональные системы высшего образования, кото -рые, с одной стороны, можно рассматривать как

сосредоточение вузов внутри региона, а с другой, в более широком смысле, - как вузы, находящиеся внутри одного региона, образующее единое пространство (образовательное, научное, социальное) и конкурирующие между собой за ресурсы. При этом такие вузы находятся во взаимодействии и сотрудничестве, которые направлены на генерацию интеллектуального капитала через совместное научное взаимодействие, повышение уровня человеческого капитала и его сохранение внутри региона.

Данные и методология исследования

Методика оценка конкурентоспособности региональных систем высшего образования представлена шестью блоками и дополнена относительно предыдущих работ авторов: существенно расширен список показателей, добавлено два блока (образовательная деятельность и международная интеграция), некоторые показатели пересчитаны с учетом удельного веса каждого вуза региона. Формирование методического инструментария представлено несколькими этапами (рис. 2).

В табл. 3 представлены показатели по обновленному методическому инструментарию оценки конкурентоспособности региональных систем.

О

Эндогенные процессы

S ГВ н ГВ 2 S3

я Е га Е

(Неравномерность! развития

Дифференциро - I ванность '

Интеграция: кооперация либо объединение

о

■О

я 83 В я м

\ Влияние на внешнюю среду ।

\ Участвует в формировании чело- 1 веческого капитала, сдерживает J      миграцию молодежи

Обеспечивает инфраструктуру региона, в т. ч. культурную

Обеспечивает рабочие места /

• 1    формирует доходы бюджета

Формирует интеллектуальный капитал, участвует в импортозамещении технологий

। Поддерживают ' развитие вузов

' Адаптируют под 1 потребности

I    стейкхолдеров    }

[Создают конкурентную! среду: влияют на

। повышение качества [

।         услуг         j

Государство

Домо хозяйства

Бизнес - сообщество

Влияние на систему ВО

х X

Рис. 1. Структура значимых в отношении региональных акторов процессов системы высшего образования

Fig. 1. Structure of significant processes within the higher education system

Рис. 2. Методический подход к оценке конкурентоспособности региональных систем высшего образования

Fig. 2. Methodical approach to assessing the competitiveness of regional higher education systems

Методическое обновление позволило получить более объективные результаты. Так, например, по кадровому потенциалу высшие позиции занимали регионы Северо-Кавказского федерального округа за счет возможности быстрой адаптации своих региональных систем под требования нормативно-правовых актов (доля возрастной когорты

НПР, наличие ученой степени и др.). Однако после добавления «качественных» показателей (например, цитируемости публикаций) результаты расчетов, по нашему мнению, стали более объективными с той точки зрения, что конкурентоспособность оценивается не только набором количественных данных.

Таблица 3

Набор индикаторов и модулей методики оценки конкурентоспособности региональных систем высшего образования РФ

Table 3

A set of indicators and modules of the methodology for assessing the competitiveness of regional higher education systems of the Russian Federation

Наименование модулей и индикаторов

Блок 1. Кадровый потенциал

• 1.1.    Доля НПР в общей численности работников вузов, %

• 1.2.    Синтетический индикативный показатель обеспеченности академическим составом

Продолжение табл. 3Table 3 continues

Наименование модулей и индикаторов

• 1.2.1.    Удельный показатель обеспеченности студентов ППС, ППС / 100 студентов

• 1.2.2.    Удельный показатель обеспеченности студентов НПР с ученой степенью, студентов / 100 НПР с уч. ст.

• 1.3.    Синтетический индикативный показатель возрастной когорты ППС

  • 1.3.1.    Доля ППС возрастной когорты моложе 40 лет, %

  • 1.3.2.    Доля ППС возрастной когорты моложе 65 лет, %

  • 1.3.3.    Доля НПР ученой степени – до 30 лет, кандидатов наук – до 35 лет, докторов наук – до 40 лет, в общей численности НПР, %

• 1.4.    Синтетический индикативный показатель остепенённой НПР

  • 1.4.1.    Доля НПР, имеющих ученую степень кандидата наук, %

  • 1.4.2.    Доля НПР, имеющих ученую степень доктора наук, %

  • 1.4.3.    Доля НПР, имеющих PhD, %

• 1.5.    Синтетический индикативный показатель научно-исследовательского потенциала НПР

  • 1.5.1.    Удельный показатель количества цитирований публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science на 100 НПР, ед.

  • 1.5.2.    Удельный показатель количества цитирований публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus на 100 НПР, ед.

• 2.1.    Синтетический индикативный показатель обеспеченности оборудованием

  • 2.1.1.    Удельная стоимость машин и оборудования, тыс. руб. / 1 НПР, в ценах 2014 г.

  • 2.1.3.    Доля машин и оборудования не старше 5 лет в общей стоимости машин и оборудования, %

• 2.2.    Синтетический индикативный показатель пространственной обеспеченности

  • 2.2.1.    Общая площадь зданий (помещений), кв. м. / чел.

  • 2.2.2.    Площадь учебно-лабораторных зданий, кв. м. / чел.

• 2.3.    Удельный показатель обеспеченности общежитием, ед.

• 2.4.    Синтетический показатель дополнительной исследовательской инфраструктуры

  • 2.4.1.    Удельный показатель обеспеченности диссертационными советами на 1000 аспирантов

  • 2.4.2.    Удельный показатель обеспеченности центрами коллективного пользования на 1000 НПР

  • 2.4.3.    Удельный показатель обеспеченности журналами, издаваемыми вузами региона, на 1000 НПР

• 2.5.    Синтетический показатель дополнительной образовательной инфраструктуры

  • 2.5.1.    Удельный показатель обеспеченности персональными компьютерами к приведенному контингенту, ед.

  • 2.5.2.    Удельный показатель обеспеченности печатными учебными изданиями (включая учебники и учебные пособия) к приведенному контингенту, ед.

  • 2.5.3.    Число предприятий, являющихся базами практики, с которыми оформлены договорные отношения, к очным студентам на 100 студентов очной формы

Блок 2. Условия функционирования и состояние инфраструктуры

• Блок 3. Финансово-экономический потенциал

• 3.1.    Отношение средней заработной платы НПР в вузе к средней заработной плате по экономике региона, %

• 3.2.    Темп роста бюджета вуза, %

• 3.3.    Синтетический индикативный показатель результативности экономической деятельности

• 3.3.1.    Удельный объем доходов на 1 студента вуза, в приведенных значениях 2014 г., тыс. руб. / чел.

• 3.3.2.    Удельный объем доходов к НПР, в приведенных значениях 2014 г., тыс. руб. / чел.

• 3.4.    Синтетический индикативный показатель привлечения внебюджетных средств

  • 3.4.1.    Доля внебюджетных средств в общих доходах вуза, %

  • 3.4.2.    Доля внебюджетных средств в доходах от образовательной деятельности, %

  • 3.4.3.    Доля внебюджетных средств в доходах от научных исследований и разработок, %

• 3.5.    Синтетический индикативный показатель диверсификации деятельности

  • 3.5.1.    Доля доходов от НИОКР в общих доходах образовательной организации, %

  • 3.5.2.    Доля доходов вуза от деятельности, отличной образовательной, в общих доходах вуза, %

• 3.6.    Экономическая нагрузка (дополнительный показатель, в общем показателе не учитывается)

  • 3.6.1.    Общая площадь зданий (помещений), кв. м. / чел

  • 3.6.2.    Площадь учебно-лабораторных зданий, кв. м. / чел

Продолжение табл. 3Table 3 continues

Наименование модулей и индикаторов

• Блок 4. Результативность научно-исследовательской деятельности

  • 4.1.    Cинтетический индикативный показатель публикационной активности

    • 4.1.1.    Удельный показатель количества публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science, на 100 НПР

    • 4.1.2.    Удельный показатель количества публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus, на 100 НПР

    • 4.1.3.    Количество цитирований публикаций, изданных за последние 5 лет, индексируемых в Российском индексе научного цитирования (далее – РИНЦ), в расчете на 100 НПР

  • 4.2.    Удельный показатель финансирования НИОКР к НПР, в приведенных значениях 2014 г., тыс. руб. / чел.

  • 4.3.    Управление интеллектуальной собственностью

    • 4.3.1.    Удельная стоимость объектов интеллектуальной собственности, тыс. руб. / чел.

    • 4.3.2.    Количество созданных результатов интеллектуальной деятельности, имеющих правовую охрану за пределами России, на 1000 НПР

    • 4.3.3.    Удельный вес средств, полученных образовательной организацией от использования результатов интеллектуальной деятельности, в общих доходах образовательной организации, %

  • 4.4.    Синтетический индикативный показатель научно-исследовательского потенциала НПР

    • 4.4.1.    Удельный показатель количества цитирований публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Web of Science, на 100 НПР

    • 4.4.2.    Удельный показатель количества цитирований публикаций в изданиях, индексируемых в базах данных Scopus, на 100 НПР

• Блок 5. Потенциал образовательной деятельности

• 5.1.    Cинтетический индикативный показатель образовательной когорты

  • 5.1.1.    Доля студентов очной формы обучения в общей численности студентов, %

  • 5.1.2.    Доля студентов, обучающихся магистратуре, к общему количеству студентов в регионе, %

• 5.2.    Cинтетический индикативный показатель долей верхних уровней высшего образования

  • 5.2.1.    Удельный вес численности студентов (приведенного контингента), обучающихся по программам магистратуры, в общей численности приведенного контингента обучающихся по образовательным программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, %

• 5.2.2.    Удельный вес численности обучающихся (приведенного контингента), по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки в общей численности приведенного контингента обучающихся по основным образовательным программам высшего образования, %

• 5.3.    Привлекательность образовательной деятельности верхних уровней образования

  • 5.3.1.    Удельный вес численности студентов, имеющих диплом бакалавра, специалиста или магистра других организаций, принятых на первый курс на обучение по программам магистратуры образовательной организации, в общей численности студентов, принятых на первый курс по программам магистратуры на очную форму обучения, %

  • 5.3.2.    Удельный вес численности обучающихся по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки, имеющих диплом бакалавра, специалиста или магистра других организаций в общей численности обучающихся по программам магистратуры, подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (адъюнктуре), ординатуры, ассистентуры-стажировки, %

• 5.4.    Доля студентов, получающих именные стипендии, %

• 5.5.    Доля студентов, являющихся стипендиатами и призерами олимпиад, %

• 5.6.    Cинтетический индикативный показатель образовательного взаимодействия с индустрией

  • 5.6.2.    Удельный вес численности студентов, принятых по результатам целевого приема на первый курс на очную форму обучения по программам бакалавриата и специалитета в общей численности студентов, принятых на первый курс по программам бакалавриата и специалитета на очную форму обучения, %

  • 5.6.2.    Удельный вес численности студентов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавриата, специалитета и магистратуры по областям знаний «Инженерное дело, технологии и технические науки», «Здравоохранение и медицинские науки», «Образование и педагогические науки», с которыми заключены договоры о целевом обучении, в общей численности студентов, обучающихся по указанным областям знаний, %

• 5.7.    Cинтетический индикативный показатель среднего балла ЕГЭ

  • 5.7.1.    Средний балл ЕГЭ студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы РФ, ед.

  • 5.7.2.    Средний балл ЕГЭ студентов университета, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета за счет средств соответствующих бюджетов бюджетной системы РФ, за исключением лиц, поступивших с учетом особых прав и в рамках квоты целевого приема, ед.

  • 5.7.3.    Средний балл ЕГЭ студентов, принятых по результатам ЕГЭ на обучение по очной форме по программам бакалавриата и специалитета с оплатой стоимости затрат на обучение физическими и юридическими лицами, ед.

• 5.8.    Потенциал вуза к подготовке кадров высшей квалификации

  • 5.8.1.    Общая численность аспирантов (адъюнктов), интернов, ординаторов, ассистентов-стажеров, на 100 студентов

  • 5.8.2.    Общая численность докторантов к НПР с ученой степенью доктора наук, %

Продолжение табл. 3Table 3 continues

Наименование модулей и индикаторов

• Блок 6. Потенциал международной деятельности

  • 6.1.    Синтетический показатель интернационализации НПР

    • 6.1.1.    Доля иностранных граждан из числа НПР на 1000 НПР, %

    • 6.1.2.    Численность зарубежных ведущих профессоров, преподавателей и исследователей, работающих (работавших) в образовательной организации не менее 1 семестра, на 100 НПР

  • 6.2.    Число статей, подготовленных совместно с зарубежными организациями, на 100 НПР

  • 6.3.    Синтетический индикативный показатель привлечения международных финансов

    • 6.3.1.    Доля доходов, полученных образовательной организацией от выполнения НИОКР от иностранных граждан

• 6.3.2.    Доля доходов от образовательной деятельности, полученных образовательной организацией от иностранных граждан и иностранных юридических лиц, в общих доходах от образовательной деятельности, %

• 6.4.    Синтетический показатель привлечения иностранного контингента

  • 6.4.1.    Доля иностранных аспирантов (адъюнктов), интернов, ординаторов, ассистентов-стажеров к общей численности аспирантов, интернов и т. д., %

  • 6.4.2.    Доля иностранных студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, к обшей численности обучающихся, %

  • 6.4.3.    Доля обучающихся по очной форме обучения по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, реализуемым совместно с зарубежными вузами и ведущим к получению двух дипломов, к студентам очной формы, %

    Отличительная особенность методики состоит в том, что она позволяет не просто ранжировать регионы, а описывать их качественное состояние на основе определения пороговых значений. Состояния региональных систем определены как высокий, средний и низкий уровень конкурентоспособности. При этом под конкурентоспособностью региональных систем высшего образования понимается способность этих систем отвечать на вызовы современности и иметь накопленный потенциал для выполнения задач будущего, который отражен в уровне широкого круга индикаторов, как правило влияющих на оценку со стороны государства и позволяющих успешно конкурировать за государственные ресурсы развития. Ценность методики и в максимально возможном охвате используемых показателей, и в рассматриваемом длительном промежутке времени (по отдельным показателям – с 2012 года, по экономическим – с 2014).

    С целью определения состояний в методике заданы пороговые значения, которые формируются

    
    

    как средние значения показателей с 4 по 9 позиции как среди лидеров, так и среди региональных систем с низкими показателями (далее – догоняющие региональные системы высшего образования). Такие позиции были выбраны, поскольку эта группа показателей показала наименьшее стандартное отклонение, а следовательно, наибольшую однородность группы. Среднее значение определено как среднее между высшим и низшим пороговыми значениями.

    Однако для установления пороговых значений перед нами стоит еще одна задача: какой период / год следует принимать за базовое значение для того, чтобы оценить высшее образование? Если сравнивать 2014, 2017, 2019 и 2021 гг., средние значения показателей как лидеров системы, так и регионов, находящихся в конце списка, повышаются (рис. 3).

    Если для установления пороговых значений и нормализации принимать в качестве крайних значений 2014 г. или 2021 г., то, устанавливая пороговые значения по данным 2014 г., мы сможем

    
    
    

    2014        2017        2019        2021

    Средние значения показателей регионов, занимающих с 4 по 9 позиции снизу списка

    
    
    

    П1.5.2

    2014        2017        2019        2021

    Средние значения показателей регионов, занимающих с 4 по 9 позиции сверху списка

    
    

и иностранных юридических лиц, в общих доходах НИОКР, %

Окончание табл. 1

Table 1 finishes

Наименование модулей и индикаторов

Рис. 3. Динамика средних значений показателей

Fig. 3. Average values of indicators in dynamics оценить ретроспективу системы и то, как она отвечает требованиям 2014 г. Кроме того, показатели одного года могут иметь случайные шумы / выбросы; как следствие, получаются различные оценки состояния (рис. 4).

Представленные результаты подтвердили нашу гипотезу о том, что состояние ВО выше при пороговых значениях, установленных по более раннему году (рис. 4а). Объясняется такая ситуация тем, что система развивается, и реализуемые программы повышают уровень ее конкурентоспособности.

Один из этапов методики – нормализация показателей. В табл. 4 представлены существующие подходы, в методическом инструментарии

настоящего исследования используется минимаксная нормализация.

Еще один момент методики, требующий уточнения, - подход к расчету интегральных оценок / синтетических показателей, которые представлены в табл. 5.

В работе применяется подход 1, т. к. задача – оценить общее состояние системы высшего образования. При этом сама методика разделена на блоки, в рамках которых оцениваются конкретные характеристики (кадровый потенциал, научно-исследовательская деятельность НПР, финансовое и экономическое состояния). В каждом блоке отобраны значимые показатели, которые характеризуют

2014   2015   2016   2017   2018   2019   2020   2021

Томская область

Москва

Санкт-Петербург

Республика Татарстан Белгородская область Свердловская область

Республика Хакасия

Республика Тыва Магаданская область Республика Ингушетия Курганская область Карачаево-Черкесская Респ.

0,0

2014   2015   2016   2017   2018   2019   2020   2021

• а) Пороговые значения по

показателям 2014 г.

Томская область

Москва

Санкт-Петербург Республика Татарстан Белгородская область Свердловская область

• б)    Пороговые значения по

Республика Хакасия Мурманская область Магаданская область Республика Ингушетия Курганская область Карачаево-Черкесская Респ.

показателям 2021 г.

Рис. 4. Сравнение состояний системы высшего образования по разным пороговым значениям

Fig. 4. Comparison of the higher education system states by different threshold values

Таблица 4

Подходы к нормализации показателей

Table 4

Approaches to indicator normalization

Название	Формула	Примечание
Минимаксная нормализация	X = ( x - x mn ) i   ( x   — x ) , max     min X i e (0;1,5)	Недостаток метода – наличие аномальных значений данных, которые «растягивают» диапазон. Т. к. нами определены максимальные значения, верхний диапазон ограничен значением 1.5, потому что интерес представляет достижение верхней границы, а не то, на сколько идет превышение в диапазоне высокого уровня конкурентоспособности.
Нормализация в среднем (z-нормализация)	x - X X - , x	Нормализация проводится через отклонение от среднего значения. Среднее значение относительно всей выборки имеет высокое зна-
Нормализация на основе среднего значения	X = ( x-X ) 1   (x   — x . ) max     min	чение стандартного отклонения. В рамках методического подхода не представляется возможным разделить нормализованные значения на уровни.

Таблица 5

Подходы к расчету интегральной оценки отдельные составляющие системы (например, кадровый потенциал), а в совокупности блоки и показатели описывают целостное состояние системы. Поскольку методика направлена на оценку конкурентоспособности системы, нецелесообразно определять весовые коэффициенты с целью выделения значимости отдельного элемента методики. Напротив, целесообразно проводить описание по блокам или интересующим показателям. Применение подхода 1 позволяет избежать искусственного смягчения (как при подходе 3), а также ошибок при экспертном определении весов (как при подходе 2). Применение подхода 2 актуально, когда необходимо оценить состояние системы для ответа на конкретные задачи (например, научно-исследовательский и кадровый потенциал, вовлеченность студентов в исследовательскую деятельность и т. д.). Недостатком подхода является сложность установления весовых коэффициентов между индикаторами блоков.

Результаты

В табл. 6 представлены результаты расчетов. Лидеры и догоняющие региональные системы отобраны на основе среднего значения соответствующих показателей за 2019–2021 гг.

Дополнительный анализ позволил сделать следующий вывод: как правило, лидеры региональных системы имеют в своем составе вузы, включенные в различные российские и международные рейтинги (в составе догоняющих систем такие

вузы отсутствуют). Однако некоторые полученные результаты необходимо пояснить. Полученная итоговая оценка состояния представлена на рис. 5. В целом, ситуация за анализируемый период улучшается, при этом позиции регионов-лидеров оцениваются как средний уровень конкурентоспособности, догоняющих – как низкий. За период 2014–2021 гг. топ-5 лидеров остается неизменным. Имеются немногочисленные кратковременные отклонения: в 2014 г. Свердловская и Новосибирская области занимают, соответственно, 9-ю и 10-ю позиции, а в 2021 г. - 7-ю и 8-ю позиции. При этом на рис. 5 лидеры системы отобраны на основе их среднего значения за период 2014–2021 гг. Справа на рисунке представлено значение всех субъектов, по которым проводилась оценка; можно наблюдать увеличение разрыва между крайними регионами и повышение общего уровня оценки.

Анализ среднего темпа роста значений по блокам позволяет сделать вывод, что регионы, имеющие низкий уровень конкурентоспособности, показывают более высокий темп роста (табл. 7).

Результаты, представленные в табл. 7, позволяют сформулировать вывод, что наиболее инертная ситуация наблюдается по блоку 2 и 5. Кроме того, если продлить тренд на 5–10 лет, можно будет наблюдать увеличение разрыва между лидерами и догоняющими системами. Исключением становится блок 3 – финансы: он показывает не только снижение разрыва, но и возможное опережение показателей при сохраняющихся темпах финансирования догоняющих систем (рис. 6). При сохранении

Table 5

Approaches to the calculation of the integral assessment

Название	Формула	Специфика
Среднеарифметическая нормализованная оценка k -го индикативного модуля	Nkj с,. =—У X H kj                        ji N kj i = 1	Равное значение всех индикаторов и модулей для оценки состояния системы. Уравнивается значимость всех индикаторов (например, исследовательская деятельность студентов и научно-исследовательская деятельность НПР).
Взвешенная нормализованная оценка k -го индикативного модуля	C = — VNk v X H k)    ДГ Д , = 1 ji ji Nkj	Позволяет выделять специфику, ориентироваться на приоритетные направления (например, наибольший вес придается научно-исследовательским показателям и т. п.). Весовые коэффициенты устанавливаются экспертным путем.
Средневзвешенная нормализованная оценка по индикативному модулю в зависимости от уровня конкурентоспособности	N kj bX H C = “i = 1 )i ji kj           N kj b i = 1    ji	Диапазон установления балльных оценок изменяет характеристики системы. Сужение диапазона балльных оценок смягчает ситуацию, увеличение диапазона делает подход более жестким.

Примечание: C_kj – нормализованная оценка состояния k -го индикативного модуля для территории j ; N_kj – количество индикаторов в модуле k для территории j ; v_ji – вес индикатора i в k -м индикативном модуле для территории j ; b_ji – балльные оценки ситуации по индикаторам.

Таблица 6

Оценка конкурентоспособности региональных систем высшего образования

Assessment of the competitiveness of regional higher education systems

средних темпов роста мы сможем наблюдать достижение верхних границ по блокам 3, 4, 6. С методической точки зрения потребуется пересмотр верхних границ. Также следует учесть, что пороговые значения устанавливаются как средние за 3–5 лет; соответственно, возможно снижение оценок по догоняющим региональным системам ВО.

Результаты по блоку 2 «Условия функционирования и состояние инфраструктуры» представлены регионами, которые по остальным блокам находятся в списке догоняющих систем, при этом регионы с более конкурентоспособными вузами не вошли в список

лидеров по данному блоку. Такая оценка объясняется тем, что на фоне снижения численности студентов и НПР увеличивается как абсолютное значение стоимости основных средств, так и удельное значение, аналогично другим показателям блока 2. Данная ситуация характерна для Архангельской, Амурской, Еврейской автономной областей и Республики Коми. Кроме того, показатели 2.2.1 и 2.2.2 по всем субъектам превышают максимальное значение по обеспеченности учебными площадями, что имеет обратный эффект для показателей блока финансово-экономического потенциала: денежные средства вузов идут

Table 6

		Итоговая оценка	Блок 1. Кадровый по тенциал	Блок 2. Условия функ ционирования и состояние инфраструк туры	Блок 3. Финансово экономический потенциал	Блок 4. Результа - тив - ность научно - исследователь ской деятель ности	Блок 5. Потенциал об разовательной деятельности	Блок 6. Потенциал международ ной деятель ности
1		Томская область	Москва	Еврейская автономная область	Москва	Москва	Санкт-Петербург	Томская область
2	3 2 о 3 CL п s	Москва	Республика Алтай	Архангельская область	Томская область	Томская область	Москва	Белгородская область
3		Санкт- Петербург	Санкт-Петербург	Республика Коми	Республика Татарстан	Санкт- Петербург	Томская область	Москва
4		Республика Татарстан	Томская область	Красноярский край	Санкт-Петербург	Республика Татарстан	Орловская область	Санкт- Петербург
5		Белгородская область	Республика Башкортостан	Амурская область	Нижегородская область	Новосибирская область	Приморский край	Республика Татарстан
6		Свердловская область	Нижегородская область	Томская область	Приморский край	Белгородская область	Республика Татарстан	Свердловская область
6		Камчатский край	Республика Ингушетия	Владимирская область	Республика Ингушетия	Астраханская область	Республика Алтай	Чеченская Республика
5	3 8 s 2 w о о ч:	Республика Тыва	Республика Коми	Республика Северная Осетия-Ала-	Республика Бурятия	Забайкальский край	Республика Тыва	Ярославская область
				ния
4		Магаданская область	Новгородская область	Республика Дагестан	Республика Алтай	Республика Хакасия	Чеченская Республика	Курганская область
3		Республика Ингушетия	Еврейская автономная область	Республика Ингушетия	Костромская область	Калужская область	Курганская область	Республика Северная Осе-тия-Алания
2		Курганская область	Республика Хакасия	Оренбургская область	Республика Калмыкия	Ленинградская область	Камчатский край	Республика Ингушетия
1		Карачаево-Черкесская Республика	Сахалинская область	Карачаево-Черкесская Республика	Орловская область	Карачаево-Черкесская Республика	Сахалинская область	Забайкальский край

• Томская область

2014  2018   2021

Высокий уровень

• Москва

• Санкт-Петербург

Республика Татарстан

—•— Белгородская область

• Свердловская область

-----Республика Хакасия

-----Камчатский край

------Магаданская область

------Курганская область

-----Республика Ингушетия

0,0

2014 2015 2016

------Карачаево-Черкесская

2017   2018   2019   2020  2021 ^Респу^блика

Рис. 5. Итоговая оценка состояния системы ВО

Fig. 5. Final assessment of the state of the higher education system

Таблица 7

Темп роста нормализованных значений по блокам на содержание излишней площади, а вот по показателю 2.3 («Обеспеченность общежитиями») большинство субъектов, наоборот, не достигают минимального значения.

Имеющиеся статистические данные позволяют сформировать представление об обеспеченности площадями (учебными и общежитиями), основными средствами и другими имущественными показателями, не отражающими качество инфраструктуры. Однако такие показатели не отвечают современным вызовам высшего образования, деятельность которого все больше интегрирована с научно-исследовательской. Инфраструктура ВО оценивается не просто наличием основных средств, но ее включением в основные процессы, сопровождаемые высоким уровнем сервиса и среды,

которые способствуют ее результативному и экономически успешному использованию (рис. 7).

Важный вывод был получен в результате сопоставления лидерства и масштаба региональных систем (рис. 8). Лидеры по итоговой оценке конкурентоспособности в целом обладают наибольшим масштабом региональных систем в плане численности студентов (табл. 8 и 9). Отдельно выделяются лидеры региональных систем по блоку 2 («Условия функционирования и состояние инфраструктуры»): эти вузы имеют наименьший масштаб в плане численности студентов и занимают позиции 64–84.

Результат по кадровому потенциалу имеет двоякую оценку. Более сложные показатели, такие как наличие степени PhD и цитируемость публикаций в Scopus и Web of Science, выравнивают

Table 7

The growth rate of normalized values by blocks

Название блока	Темп роста показателей ( среднее значение за 2015–2021 гг .)
	с низким уровнем	со средним и высоким уровнем
Блок 1. Кадровый потенциал	1,05	1,03
Блок 2. Условия функционирования и состояние инфраструктуры	1,01	1,02
Блок 3. Финансово-экономический потенциал	1,34	1,11
Блок 4. Результативность научно-исследовательской деятельности	1,20	1,07
Блок 5. Потенциал образовательной деятельности	1,07	1,05
Блок 6. Потенциал международной деятельности	1,21	1,16

Блок 4. Результативность научноисследовательской деятельности

Блок 6. Потенциал международной деятельности

Блок 3. Финансово-экономический

потенциал

Блок 5. Потенциал образовательной деятельности

Блок 2. Условия функционирования и состояние инфраструктуры

Рис. 6. Тренд на среднесрочную перспективу по блокам

Fig. 6. The trend for the medium term by blocks

Высокий уровень

Средний уровень

Низкий уровень

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Блок 5. Потенциал образовательной деятельности

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Блок 2. Условия функционирования и состояние инфраструктуры

Рис. 7. Результаты оценки региональных систем высшего образования по блокам 2 и 5

Fig. 7. Results of regional higher education systems evaluation by blocks 2 and 5

ситуацию, представляя более коррелируемые результаты с оценкой научно-исследовательской деятельности и финансово-экономического блока. Без этих качественных показателей лидерами становятся регионы Северо-Кавказского федерального округа, а также ЯНАО и Республика Бурятия. В исследованиях не раз делались выводы о том, что система высшего образования адаптируется к выполнению показателей [32] (рис. 9).

На анализируемом промежутке разрыв между лидерами и догоняющими системами становится сильнее, при этом наибольшее различие

наблюдается в блоках научно-исследовательской и международной деятельности несмотря на то, что догоняющие системы демонстрируют по этим блокам высокие темпы роста.

Анализируя результаты по блоку 3 «Финансово-экономический потенциал», который также отражает последствия 2020 г., отметим, что существенное изменение происходит в 2018 г. Схожая динамика показателей также наблюдается по научно-исследовательской деятельности и кадровому потенциалу (рис. 10). При описании блока 2 отмечалось, что региональные системы ВО имеют

93          142 000

6 GcaNames.. Mlcrnsodt.. TomTom

б) количество вузов в регионах

а) количество студентов в регионах

Рис. 8. Масштаб региональных систем высшего образования

Fig. 8. Scale of regional higher education systems

Таблица 8

Масштаб региональных систем по численности студентов и вузов (2021 г.)

The scale of regional systems by the number of students and universities (2021)

Table 8

Масштаб	Регион	Количество студентов	Регион	Количество вузов
2 Q О я о X я л 4 cd Я О Я О Л X Я л 4 VO я cd я я о н	Москва	771 539	Москва	133
	Санкт-Петербург	320 059	Санкт-Петербург	64
	Республика Татарстан	141 475	Московская область	53
	Ростовская область	130 767	Краснодарский край	41
	Свердловская область	117 832	Республика Татарстан	40
	Краснодарский край	101 856	Ростовская область	37
	Самарская область	98 109	Свердловская область	34
	Новосибирская область	96 975	Ставропольский край	30
	Республика Башкортостан	96 023	Нижегородская область	28
	Воронежская область	85 779	Республика Башкортостан	27
2 о о я о X я -с 1=5 cd Я О Я О ^ 3 л Я cd Я	Ленинградская область	6 767	Республика Калмыкия	2
	Мурманская область	6 655	Новгородская область	2
	Республика Тыва	5 494	Республика Ингушетия	2
	Сахалинская область	5 118	Республика Тыва	2
	Камчатский край	4 111	Сахалинская область	2
	Магаданская область	2 584	Магаданская область	1
	Республика Алтай	2 523	Республика Алтай	1
	Еврейская АО	1 957	Еврейская АО	1
Я е2	ЯНАО	228	ЯНАО	1
	Чукотский АО	93	Чукотский АО	1
Итого	84 субъекта	4 067 589	84 субъекта	1 180

Высокий уровень 1,0

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

0,0

0,0

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Блок 6. Потенциал международной деятельности

Рис. 9. Результаты оценки региональных систем высшего образования по блокам 1 и 6

Fig. 9. Results of regional higher education systems evaluation by blocks 1 and 6

Блок 1. Кадровый потенциал

излишнюю площадь, что увеличивает денежные средства университета на ее содержание. При расчете итогового значения по блоку 3 с добавлением показателя 3.6 (табл. 1) ситуация ухудшается в среднем на 25 %.

Детальный анализ по блокам показывает, что увеличивается разрыв между лидерами системы и догоняющими регионами.

С целью выявления особенностей развития региональных систем высшего образования представим сравнение регионов, где находятся флагманские и технические вузы, и рассмотрим их вклад в итоговые значения своих регионов. В различных программах (формирование флагманских вузов (НИУ), федеральных университетов, передовых инженерных школ (ПИШ), «Проект 5-100», «Приоритет 2030») участвуют 55 субъектов РФ – 259 вузов. В табл. 9 представлены регионы и количество вузов, которые участвуют в программах. Остальные регионы-участники программ, которые не представлены в табл. 9, имеют только 1 вуз-участник.

Кроме того, согласно рейтингу «Три миссии университета», передовыми техническими вузами признаются университеты Москвы, Санкт-Петербурга, Республики Татарстан, Ростовской и Томской областей.

Детальный анализ региональных систем позволяет отметить следующие тенденции: регионы-лидеры планомерно изменяют свои позиции, преимущественно с положительной тенденцией; регионы с низким уровнем конкурентоспособности, наоборот, имеют разнонаправленную тенденцию, причем большинство субъектов не имеет устоявшихся позиций; чем больше вузов, участвующих в различных программах по развитию высшего образования, тем более высокие позиции у регионов.

Выводы и обсуждение

Всеобщее внимание к системе высшего образования трансформирует и усложняет ее процессы. Разнообразные работы посвящены исследованию

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Блок 3. Финансово-экономический потенциал (без показателя 3.6)

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Блок 4. Результативность научно-исследовательской деятельности

Рис. 10. Результаты оценки региональных систем высшего образования по блокам 3 и 4

Fig. 10. Results of regional higher education systems evaluation by blocks 3 and 4

Таблица 9

Регионы, вузы которых участвуют в различных программах развития

Table 9

Regions whose universities participate in various development programs

Регион Количество вузов-участников Регион Количество вузов-участников Москва 32 Самарская область 2 Санкт-Петербург 12 Белгородская область 2 Томская область 6 Ростовская область 2 Республика Татарстан 6 Астраханская область 2 Нижегородская область 4 Калининградская область 2 Республика Башкортостан 4 Саратовская область 2 Пермский край 3 Тюменская область 2 Новосибирская область 3 Ставропольский край 2 Красноярский край 3 Краснодарский край 2 Свердловская область 3 Тульская область 2 и решению широкого круга проблем, при этом в большинстве из них преимущественное внимание уделяется университету как самостоятельной единице, акцент смещается на индивидуализацию и автономность университетов. Однако для социально значимой сферы уход с рынка университетов или увеличение разрыва в показателях деятельности между ними является критическим моментом для заинтересованных лиц. Практика объединения нескольких вузов с целью повышения их конкурентоспособности, «спасение» слабых университетов – трудоемкий и непростой процесс. Университеты – единицы общей системы высшего образования, для которой характерны эндогенные и экзогенные процессы и которая требует не просто изучения отдельных вузов или системы через совокупность показателей, а исследования как целостного механизма, в т. ч. определение целевой функции и отличительных характеристик (или, в трактовке Л. фон. Берталанфи, системных свойств) от смежных систем.

Л. фон. Берталанфи отождествляет систему с целым, отмечая, что она имеет свой порядок или организацию [33, 21]; в нашей работе выделены некоторые системные свойства, показано, что система имеет эндогенные и экзогенные процессы. Однако в работе А. И. Колганова и А. В. Бузгалина отмечается, что система разделена на самостоятельные единицы, которые на практике взаимодействуют между собой, сохраняя при этом свое самостоятельное бытие и качество. После деления системы на элементы, «используя далее методы дедукции (движения от общих (системных) черт к частному (к элементам системы)) и индукции (движения от частного к общему), можно сформировать первые представления об изучаемой системе. Наиболее важным при этом станет выделение системного качества, не сводимого к сумме качеств входящих в систему элементов, того, что отличает данную систему от любой другой и тем самым характеризует ее границу» [34, 8–9].

Здесь можно наметить траекторию для развития темы, направленную на выявление системного качества системы высшего образования, и особенно ее региональных систем.

Представленный методический инструментарий оценки региональных систем высшего образования направлен на изучение характера региональных систем относительно друг друга, а также самих себя. Методика, основанная на индикативном методе анализа, позволяет сделать вывод о (не) равномерности развития системы, уровне состояния, который определяется через заданные пороговые значения. Результаты анализа показывают, что по отдельным блокам методики наблюдается увеличение разрыва между региональными системами. При этом лидеры системы на всем анализируемом промежутке растут более медленными темпами, но стойко закрепили свои позиции, в то время как догоняющие системы меняют свои позиции, а более активный рост показателей на фоне их малого значения не позволяет этим системам преодолеть среднюю отметку.

В работе получены еще несколько важных выводов: существующие показатели инфраструктуры не отвечают современным вызовам высшего образования, деятельность которого все больше интегрирована с научно-исследовательской, чья инфраструктура оценивается не просто наличием основных средств и наличием площадей, а их использованием, генерированием собственной инфраструктуры и ее коммерциализацией; количественно существенна также включенность в федеральные проекты, т. к. чем больше в регионе вузов-участников различных государственных программ, тем более высокие показатели он имеет (РСВО); выявлена положительная зависимость между масштабом региональной системы ВО и ее уровнем конкурентоспособности. Что касается общего развития региональных систем, отметим, что среднее значение показателей за весь анализируемый промежуток повышается как среди лидеров системы, так и среди догоняющих систем. В анализируемый период времени наблюдается улучшение оценок состояния за счет того, что большинство вузов адаптируется к показателям различными способами, в т. ч. благодаря повышению качества деятельности.

Однако намечена тенденция к увеличению разрыва конкурентоспособности: иными словами, региональные системы с каждым годом становятся более дифференцированными. Данные показывают, что преодоление разрыва между догоняющими системами и системами-лидерами реалистично только в плане финансово-экономической составляющей. Среди тенденций, характерных для регионов-лидеров, можно выделить важность постоянства и комплексности развития, императивности развития исследовательской составляющей.

Отметим также, что существует прямая зависимость между состоянием региональной системы ВО и ее размером; важна, кроме того, включенность в федеральные проекты, т. к. чем больше вузов участвует в федеральных проектах, тем выше эффективность системы высшего образования в регионе.

Отличительная особенность методики от других работ и ранее публиковавшихся нами результатов заключается также в том, что обеспечен максимальный охват показателей (66) на относительно длинном промежутке времени; добавлены показатели, позволяющие представить более объективную картину; сформировано два дополнительных блока (образовательный и международного взаимодействия); пересмотрена логика формирования пороговых значений.

Оригинальность исследования заключается в том, что оно позволяет сделать вывод о развитии региональных систем ВО как внутри самих себя, так и относительно друг друга. Важность исследования состоит в том, что позиционирование региона как региона с сильной научно-образовательной деятельностью способствует привлечению ресурсов (интеллектуальных, человеческих, финансовых), и наоборот. В этом случае методика и полученные результаты дают информационно-аналитическую основу для (превентивных) мер по стимулированию системы.