Высшее образование и исследовательские институты: новые количественные методы

3 См.:

появились первые три работы с кодом I23. «Копии» этих трех работ надо «положить на полку» с номером I23. Но поскольку все три публикации имели одновременно код I21 «Анализ образования», то «копии» всех трех работ также надо положить на «полку» I21. Препринт «The Australian Universities: A Study in Public Policy Failure» имеет также код I28 «Государственное регулирование образования». Этот факт надо зафиксировать помещением «копии» указанной работы на «полку» с кодом I28. Журнальная статья «Evolution et problemes de l’enseignement superieur en Europe» имеет код I22 «Финансы образования». Ее помещаем на «полку» I22. И наконец, третья работа «The Impact of Teaching and Research on Hospital Costs: An Empirical Study in the French Context» имеет код I11 «Анализ рынков здравоохранения». Благодаря ей заполняем еще одну «полку» с номером I11.

Таким образом, первые три публикации с кодом I23 вовлекли в свою орбиту еще четыре «полки» предметных областей. Остались свободными 817 «полок».

В табл. 2 приведены данные о числе публикаций в микрообласти I23 во взаимосвязи с другими микрообластями, входящими в 19 предметных макрообластей.

Данные таблицы показывают, что на конец 2005 г. в EconLit было отражено 304 публикации с кодом I23. Поскольку каждая публикация может иметь несколько предметных кодов, то на конец 2005 г. было задействовано 118 микрообластей из 17 макрообластей. Остаются незадействованными 502 микрообласти. При этом ни одна из микрообластей, входящих в макрообласти C и Е, не имела пересечений с I23. Общая сумма кодов этих 304 публикаций составила 1 138. То есть одна работа имела в среднем 3,7 предметных кода.

В течение периода 2006–2013 гг. произошел более чем 20-кратный рост числа публикаций с кодом I23. При этом появлялись работы, которые имели коды как прежних 118 микрообластей, так и коды еще не задействованных 384 новых пересечений с I23. В результате сумма кодов 6 361 публикации на конец 2013 г. составила 23 694. В среднем, как и в 2005 г., – 3,7 кода на одну работу.

Остаются в резерве на начало 2014 г. для образования новых направлений исследований 320 микрообластей. Среди них 93 микрообласти (83 с названием «прочие» и 10 технического плана) являются малоинтересными с содержательной точки зрения. Анализ по другим микрообластям показывает, что пересечения с подобными микрообластями заполняются позже областей с конкретными названиями.

С позиции информации и моделирования образование новых направлений исследований в 2006–2013 гг. шло по трем направлениям.

Первое , более «узкое» – это пересечения I23 с микрообластями, входящими в макрообласть С «Математические и количественные методы». Здесь появилось 29 новых пересечений. Перечислим наиболее значимые пересечения в алфавитном порядке кодов и приведем в круглых скобках после наименования микрообласти общее число публикаций на данном пересечении. Пересечения с единичными публикациями приведены в тех случаях, когда работа может представлять интерес для отечественных исследователей в плане методологии и полезных данных и находится в свободном доступе в Интернете.

С01 Эконометрика (1). По данным 159 академических экономических журналов проведен корреляционный анализ зависимости качественных характеристик издания от длины его названия [14].

С11 Байесовский анализ: общее (1). Предложен способ оценки качества университетов Великобритании с использованием байесовского анализа и информации о публикациях и цитировании [27].

С13 Статистические оценки: общее (2) . Используя данные о результатах 115 тыс. вступительных экзаменов в университеты Турции в 2002 г., авторы анализируют зависимость роста экзаменационных оценок от числа попыток сдать вступительные экзамены [8].

С19 Эконометрические и статистические методы и методология: прочее (1). В статье [32] анализируются результаты обследования деятельности университетов Германии по статистическому консультированию.

С21 Модели с одним уравнением регрессии; единственные переменные: межсекторальные модели; пространственные модели; модели с учетом эффекта обработки; квантильные регрессии (5). Авторы препринта [13] при помощи аппарата производственных функций и данных по 146 регионам 11 стран Европы предприняли попытку оценить, в какой степени социальный капитал и географическая близость влияют на инновационную активность.

С23 Модели с одним уравнением регрессии; единственные переменные: модели с панельными данными; пространственные временные модели (2) . В доступной публикации с авторитетного сайта NBER [6] представлен интересный эконометрический анализ результативности 120 футбольных команд из колледжей США с учетом

Таблица 2

Код и наименование макрообласти	I05	N05	DI	N13	D06-13	T
I23 Высшее образование. Научноисследовательские учреждения	1	304	0	6 361	6057	20,9
A Экономика в целом и обучение	3	8	7/7	667	659	83,4
B Школы экономической мысли и методология	1	4	17/11	120	116	30
C Математические и количественные методы	0	0	33/38	115	115	N
D Микроэкономика	10	27	28/26	729	702	27
E Макроэкономика и монетарная экономика	0	0	16/29	85	85	N
F Международная экономика	3	12	21/28	274	262	22,8
G Финансовая экономика	7	19	15/5	243	224	12,8
H Экономика общественного сектора	4	8	27/24	539	531	67,4
I Здоровье, образование и благосостояние	8	361	9/5	8199	7838	22,7
J Экономика труда и демография	10	32	34/18	2788	275	87,1
K Право и экономика	1	2	16/8	95	93	47,5
L Индустриальная организация	24	127	31/17	2262	2135	17,8
M Деловое администрирование и экономика бизнеса; маркетинг; учет	6	65	16/7	878	813	13,5
N Экономическая история	1	1	39/34	211	210	211
O Экономическое развитие, технологические изменения и рост	17	344	12/11	4258	3914	12,4
P Экономические системы	8	32	20/14	496	464	15,5
Q Экономика сельского хозяйства и природных ресурсов; экологическая экономика и экономика окружающей среды	7	12	24/17	401	389	33,4
R Экономика города, села и регионов	7	79	14/10	992	913	12,6
Z Другие специальные темы (экономика культуры; экономическая социология; экономическая антропология)	1	5	5/1	342	337	68
Итого	118	1 138	384	23 694	22 556	20,8

Характеристика изменения взаимосвязей микрообласти I23 с другими предметными областями классификации JEL в 2005–2013 гг.*

репутаций университетов и различных источников финансирования.

С25 Модели дискретной регрессии и качественного отбора; дискретные регрессоры; пропорции (6). В препринте [20] при помощи логистической модели и данных о 36 тыс. студентах, которые выбирали 562 альтернативные программы обучения в 53 кампусах Фландрии (Бельгия), показано, что намечаемое сокращение числа программ для уменьшения расходов на высшее образование окажет негативное влияние на социальное благополучие. В работе [7] на большом статистическом материале показано нарастание отставания результативности научных исследований в странах континентальной Европы от США (в немалой степени из-за бюрократизма Европейской комиссии).

С35 Множественные/одновременные уравнения регрессии: модели дискретной регрессии и качественного отбора; дискретные регрессоры; пропорции (3).

С38 Множественные/одновременные уравнения регрессии: методы классификации; кластерный анализ; главные компоненты; факторные модели (5). В работе [15] предложена модель для оценки влияния приемной политики колледжа на выбор студентами учреждения высшего образования.

С43 Индексы и агрегирование; ведущие индикаторы (3). В статье [28] дан критический анализ существующей системы ранжирования университетов мира и предложен метод более точной оценки.

С44 Исследование операций; статистическая теория решений (6). В статье [9] на реальных данных анализируются варианты оптимального расселения в общежитии студентов колледжа.

С45 Нейронные сети и смежные темы (2). В работе [18] искусственные нейросети использованы для поиска вариантов лучшей работы библиотеки факультета.

С51 Конструирование эконометрических моделей и их оценка (17). Первые две статьи на данном пересечении появились в 2006 г. После перерыва в 2007 г. ежегодно стало публиковаться 2–3 работы, что вывело это новое направление исследований на первое место по числу публикаций. Содержательный анализ показывает, что три статьи посвящены вопросам эконометрической оценки университетских курсов со стороны студентов [24, 30, 31]. Интересна модель для оценки коррупции в системе высшего образования [4]. Код С51 в дополнение к С38 имеет уже рассмотренная работа [15].

С52 Построение моделей, их тестирование (проверка гипотез) и отбор (2). Здесь привлекает внимание статья [17] по двум причинам. Во-первых, через нее мы знакомимся с «Журналом экономического образования», который цитируется в Web of Science, Scopus и ряде других информационных систем. Во-вторых, оказывается, что в отчетности вузов часто наблюдается систематическое завышение академических достижений, которое в специальной литературе получило название Lake Wobegon Effect (LWE).

С53 Методы прогнозирования; методы имитации (4). Последние несколько лет российские вузы и НИИ все больше внимания уделяют проблеме цитируемости работ своих преподавателей и сотрудников, включая прогнозирование соответствующих показателей. В этой связи представляет интерес опыт Германии (см. открытый источник [21]).

С61 Методы оптимизации; модели программирования; динамический анализ (1). В 2010 г. была опубликована статья [5], посвященная решению задачи составления расписания экзаменов в Кувейтском университете. «Семя» данного пересечения дало «побеги» в виде двух статей только в 2014 г.

С63 Вычислительные методы; имитационное моделирование (4). Две статьи на пересечении с С63 датированы 2013 г. и имеют в заглавии словосочетание «Agent Based Model» (сокращенно ABM, по-русски – «агентное моделирование») [16, 29]. Первая статья посвящена работе транспорта в университетском кампусе, вторая – деятельности молодых ученых. Однако пионерной публикацией по применению ABM в экономике следует считать работу С. Пэйджа из Калифорнийского технологического института (1997) [25]. Текст публикации открывается следующими словами: «Экономика состоит из агентов: фирм, потребителей, правительств и т. п., которые имеют интересы, способности и информацию и которые взаимодействуют в реальном времени». Далее автор знакомит читателей с клеточными автоматами и их возможностями для изучения поведения экономических агентов. В последующие годы в EconLit все чаще фиксируются публикации, которые в названии имеют рассматриваемое словосочетание. В апреле 2015 г. таких работ стало 143, и они охватили 174 микрообласти классификации JEL (из 822), включая нашу I23.

С72 Некооперативные игры (2). Пример такой игры – взаимоотношения профессора и студентов [22].

С78 Теория контрактов; теория согласования (17). Это пересечение по числу появившихся публикаций делит первое место с С51. Поскольку любая работа может иметь не только один или два предметных кода, но и больше, то в списке работ мы встречаем статью [9] (см. пересечение с С44). Но наибольший интерес специалистов вызывает проблема приема в вузы (7 работ).

С80 Сбор данных и методология оценки данных; программы для ЭВМ: общее (8). Из восьми публикаций на пересечении I23 с C80 семь будут труднодоступными для отечественного читателя: шесть статей из зарубежных сборников научных трудов и одна статья из немецкого журнала. Но это досадное обстоятельство смягчит препринт [10], в котором дана библиометрическая оценка 12 тыс. публикаций итальянских исследователей в сфере экономики, бизнеса и статистики за 2004–2010 гг.

С81 Методология сбора, оценки и организации микроэкономических данных; анализ данных (2) . Интересным примером публикации на данном пересечении может быть статья [26] в «Журнале Королевского статистического общества». В ней техника регрессии используется для прогнозирования численности студентов вузов в Великобритании. В модель включены геодемо-графические классификаторы разных уровней.

С83 Методы анкетирования и отбора образцов (5). В статье литовских авторов [19] отмечается необходимость все более широкого онлайнового опроса студентов, обучающихся дистанционно. Исследования показали, что студенты не только желают высказать свое мнение о процессе обучения, но готовы принять активное участие в формировании стратегий обучения при по -мощи электронных средств. Для гуманизации дистанционного обучения авторы предлагают использовать «Этическую веб-систему поддержки решений».

С88 Другое программное обеспечение (3). Первая статья на пересечении I23 с С88 была опубликована в 2007 г. [11]. Если ввести ее название в поисковое окно Google, то по появившейся ссылке books.google.com (Электронная книга Google) можно перейти на страницу сборника «Университеты и создание стратегического знания», а затем по гиперссылке открывшегося оглавления прочитать на экране полный (!) текст искомой статьи. Данная статья посвящена актуальной проблеме поиска критериев для более совершенной оценки высшего образования. Хотя авторы публикации согласны с распространенным мнением, что «бенчмаркинг помогает определить области, в которых университет может улучшить свою деятельность», однако подчеркивается, что «бенчмаркинг, произведенный неправильно, хуже, чем вообще отсутствие бенчмаркинга» [11, p. 443]. Критически оценивая принятые подходы к университетскому бенчмаркингу, авторы предлагают усовершенствовать этот процесс на основе использования интерактивного компьютерного подхода и аппарата нечетких (fuzzy) факторов.

С93 «Полевые» эксперименты (3). Первое исследование на пересечении I23 и C93 датируется 2009 г. [23]. Проведя «полевые эксперименты» с группами студентов университетов на северо-востоке Италии, авторы анализируют отношение к риску с учетом когнитивных способностей, персональных предпочтений и ряда других социальных и экономических факторов. О про -дуктивности рассматриваемого пересечения микрообластей свидетельствуют как две статьи в научных журналах в 2013 г., так и две публикации 2014 г. В «дискуссионном докладе» [12] сотрудников института Тинбергена (Университет Амстердама), который каждый желающий может свободно загрузить с сайта организации, вносится вклад в дискуссию о том, как лучше проводить оценку студентов: на основе абсолютных или относительных показателей? Эксперименты показали, что для мужской аудитории сравнительное («конкурентное») оценивание является более предпочтительным.

По состоянию на 20 апреля 2015 г. остались незадействованными возможные пересечения I23 со следующими 37 кодами макрообласти С:

C00, C02 Математические и количественные методы: общее,

C10 Эконометрические и статистические методы и методология: общее; C12 Проверка гипотез: общее; C18 Методологические проблемы (эконометрических методов): общее,

C20, C22, C24, C29 – микрообласти из группы «Модели с одним уравнением регрессии; единственные переменные»,

C30, C31, C32, C33, C34, C36 – микрообласти из группы «Множественные/одновременные уравнения регрессии; множественные переменные»,

C40, C49 – общее и прочее из группы «Эконометрические и статистические методы: специальные темы»,

C50, C55, C57, C58, C59 – микрообласти из группы «Эконометрическое моделирование»,

C60, C69 – общее и прочее из группы «Математические методы; модели программирования; математическое и имитационное моделирование»; C62 Существование и устойчивость условий равновесия; C65 Различные математические инструменты, C67 Модели «Затраты-Выпуск», C68 Вычисляемые модели общего равновесия;

C70, C79 – общее и прочее из группы «Теория игр и теория контрактов», C71 Кооперативные игры;

C82 Методология сбора, оценки и организации макроэкономических данных; анализ данных, C89 Сбор данных и методология оценки данных; программы для ЭВМ: прочее,

C91 Планирование экспериментов: лаборатория, индивидуальное поведение, C92 Планирование экспериментов: лаборатория, поведение группы, C99 Планирование экспериментов: прочее.

Второе , более «широкое» направление – это появление публикаций с кодом I23, но без кодов макрообласти С, в которых тем не менее рефераты и полные тексты содержат упоминания о применении для управления университетами информационных технологий и различных моделей.

Третье , еще более широкое направление - публикация не имеет кодов I23 и кодов макрообласти С, вместо слова «университет» используется словосочетание типа «организация высшего образования», а о том, что для решения вопросов управления этой организации применяется достаточно сложный математический и программно-информационный инструментарий, свидетельствуют слова, понятные даже не всем специалистам (например, «реальный опцион», «метод Монте-Карло» и т. д.).

Замечание об ограничениях

Библиометрический анализ в сочетании как с тремя использованными методами инновационного менеджмента (анализ публикационной активности, лексический и структурно-морфологический анализ), так и с другими (анализ показателей и патентов) позволяет более полно оценить взаимосвязи исследуемой предметной области с иными областями и выявить возможные новые направления исследований. Вместе с тем очевидны и ограничения рассмотренного инструментария, обусловленные неоднозначностью терминов, жесткостью классификационных рамок, полнотой информационной базы и т. д. В частности, в России могут существовать исследования, которые по содержанию являются более инновационными, чем отраженные в EconLit. Но так как эти исследования опубликованы только на русском языке, не имеют аннотации на английском языке и не отражены в EconLit и других мировых информационных системах, то об этом отечественном достижении будет знать ограниченный круг лиц. Либо, как в случае с монографией [3], книги могут иметь аннотацию на английском языке, быть отправлены в адрес Journal of Economic Literature для аннотирования и включения в EconLit, но еще находиться в процессе обработки.

Следует напомнить, что JEL рассматривает публикации не старше последних пяти лет.

Заключение

Библиометрический анализ показывает, что в последние годы в России резко возросла актуальность задачи совершенствования управления университетами с учетом мировых достижений, институциональных изменений и выработки научно обоснованных стратегических и тактических решений.

Библиометрический анализ публикаций, отраженных в авторитетной электронной библиографии EconLit, показал рост интереса исследователей к проблемам деятельности высших учебных заведений и научно-исследовательских институтов, который усилился в последнее десятилетие. Это, в частности, выразилось в появлении в предметной классификации JEL микрообласти I23 «Высшее образование; исследовательские институты» и быстром росте числа публикаций в данной области. Растет число и разнообразие работ, в которых предлагаются различные варианты использования экономико-математических методов и вычислительной техники в управлении различными сторонами деятельности университетов. В литературе можно найти ряд рекомендаций и примеров, которые будут полезны и отечественным университетским менеджерам при выработке стратегий развития, гармонизации взаимоотношений с внешней средой, создании и внедрении различных инноваций и оценки потенциала организации для вхождения в те или иные мировые рейтинги. Часть из них была кратко описана в статье. Предложены способы, которые могут помочь быстрее найти другие полезные рекомендации и примеры в зарубежной литературе в рассмотренной предметной области.