Взаимосвязь ресурсов и компетенций вузов с результатами их экспортной деятельности

Развитие экспорта услуг высшего образования является сегодня одним из приоритетных направлений деятельности российских вузов. Успехи вуза в области экспортной деятельности дают ему различные преимущества. Так, экспорт образовательных услуг может стать важным источником получения внебюджетных финансовых средств, которые могут быть направлены на развитие вуза; обучение иностранных студентов позволяет создать в вузе интернациональную образовательную среду, способствующую развитию у обучающихся навыков межкультурного общения и профессионального взаимодействия, а также повысить позиции вуза в международных рейтингах. Многие учреждения высшего образования проводят активную политику по привлечению иностранных студентов и расходуют на это значительные ресурсы.

Необходимость принятия дополнительных мер по привлечению в Россию иностранных студентов признана и на государственном уровне. В сентябре 2018 года был утвержден федеральный проект «Экспорт образования»1, в рамках которого планируется реализовать мероприятия по увеличению числа иностранных обучающихся в вузах и научных организациях России в два раза к 2024 году.

Результаты экспортной деятельности вузов зависят от разных факторов. В зарубежных исследовательских работах изучены взаимосвязи между внутренними факторами и показателями результативности экспортной деятельности университетов ряда стран [1–4]. В российских исследованиях проанализированы успешные практики экспортной деятельности национальных университетов и результаты опросов иностранных студентов о факторах, повлиявших на их выбор России в качестве страны обучения [5–8]. В ряде работ внутренние факторы результативности экспортной деятельности российских вузов оценены на основе эконометрического анализа количественных показателей [9–11].

Анализируя деятельность вузов на рынке образовательных услуг, некоторые зарубежные и российские исследователи основываются на теории ресурсов и компетенций, адаптируя ее положения к особенностям рынка образования [12–17]. В рамках этой теории предполагается, что конкурентные преимущества организации формируются на основе уникального набора ресурсов и компетенций, которыми она располагает [15, 18, 19]. На основе этой теории могут быть выдвинуты гипотезы о наличии взаимосвязей между определенными ресурсами и компетенциями организации и индикаторами результативности экспорта.

В статье представлены результаты исследования, цель которого – выявить ресурсы и компетенции вузов, взаимосвязанные с результатами их экспортной деятельности, и проанализировать эти взаимосвязи. В соответствии с поставленной целью проведен анализ показателей деятельности российских вузов за 2013/14–2016/17 учебные годы и на основе анализа панельных данных оценены взаимосвязи между ресурсами, компетенциями вузов и результатами их экспортной деятельности.

Сформированная для исследования выборка высших учебных заведений разнородна: в нее включены вузы разных масштабов деятельности, форм собственности, специализации, географического расположения; вузы, имеющие многолетнюю положительную практику международной образовательной деятельности, и вузы – новички в этой области. Эмпирическую основу исследования составили количественные показатели деятельности 589 российских вузов за 4 учебных года. Применение методов анализа панельных данных позволило выявить ресурсы и компетенции вузов, взаимосвязанные с показателями их экспортной деятельности, а также проанализировать особенности этих взаимосвязей с учетом изменения значений анализируемых переменных по годам.

Теоретические основы, методология и модель исследования

Теоретические основы исследования

Теоретическими основами исследования послужили положения теории ресурсов и компетенций, согласно которой главные различия в результативности деятельности организаций на рынке обусловлены наличием у них ресурсов и компетенций, их сочетания делают организации уникальными и позволяют достичь конкурентных преимуществ [18, 19].

Основоположник теории Д. Барни выделяет три основные группы ресурсов организации: материальные, человеческие и организационные.

Материальные ресурсы – технологии, помещения и оборудование, географическое расположение и доступ к сырью.

Человеческие ресурсы – опыт, знания и компетенции сотрудников организации.

Организационные ресурсы – системы отчетности, планирования, контроля, а также неформальные связи внутри организации.

Компетенции организации – это ее способности эффективно управлять своей деятельностью для удовлетворения запросов потребителей и получения конкурентного преимущества на рынке. Г. Хэмел и К. К. Прахалад полагают, что основная задача современной организации – выявление и развитие своих ключевых компетенций, их использование и защита. Ключевые компетенции, по мнению указанных авторов, являются источником устойчивого конкурентного преимущества организации в условиях глобальной рыночной конкуренции. Они должны представлять ценность, быть редкими, с трудом поддаваться замене или имитации [20].

В исследовательских работах по вопросам высшего образования в качестве источников конкурентных преимуществ на образовательном рынке рассматриваются такие компетенции вузов, как профессиональный подход к маркетинговой деятельности, умение выстраивать сеть партнерских отношений, эффективный организационный менеджмент, способность привлекать финансовые средства из разных источников, внедрение инноваций в организационные процессы [21, 22].

• Э.    Мейнард и соавторы адаптировали положения теории ресурсов и компетенций к специфике деятельности высших учебных заведений и составили перечень факторов, позволяющих оценить, обладает ли вуз ресурсами и компетенциями, которые могли бы обеспечить ему конкурентные преимущества на образовательном рынке [15]:

• –    реализуемые образовательные услуги;

• –    наличие современных технологических средств, инфраструктура и расположение вуза;

• –    человеческие ресурсы (преподаватели, исследователи и пр.);

• –    организация деятельности по использованию имеющихся ресурсов;

• –    способность к инновациям и организационному обучению;

• –    признание отличительных компетенций;

• –    рыночная ориентация и организационная культура;

• –    репутация.

На основании положений теории ресурсов и компетенций были выдвинуты гипотезы о существовании взаимосвязей между обеспеченностью вуза материальными и человеческими ресурсами, его компетенциями и результатами экспортной деятельности.

Методология исследования

Информационно-эмпирической основой исследования послужили данные мониторинга эффективности деятельности организаций высшего образования (далее – Мониторинг), содержащие ежегодные количественные показатели деятельности российских вузов2. В выборку исследования вошли российские головные вузы, участвовавшие в Мониторинге с 2013/14 учебного года по 2016/17 учебный год включительно. Всего в выборке 589 вузов из 8 округов и 80 субъектов РФ, это около 80 % всех российских высших учебных заведений [23]. Доля частных вузов составляет в выборке 18 %. Около трети вузов расположены в Центральном федеральном округе (табл. 1), из них 97 – в Москве.

Вошедшие в выборку высшие учебные заведения в основном многопрофильные (их доля составила 69 %, или 409 вузов из 589).

Остальные высшие учебные заведения (31 %, или 180 из 589) – специализированные:

• –    медицинских вузов – 49;

• –    творческих – 70;

• –    сельскохозяйственных – 36;

• –    спортивных – 14;

• – транспортных – 11.

В исследовании использовались методы анализа панельных данных. Особенность панельных данных состоит в том, что по выборке вузов значения одних и тех же переменных наблюдаются в последовательные периоды времени. Данные исследования имели три измерения:

– объекты (вузы),

– переменные (показатели деятельности вузов), – период измерения (учебный год).

Таблица 1

Округа Российской Федерации, ранжированные по количеству представленных в выборке вузов

Table 1

Districts of the Russian Federation, ranked by the number of universities represented in the sample

№ п/п	Административно-территориальная единица	Количество вузов
1	Центральный федеральный округ (ЦФО)	196
2	Приволжский федеральный округ (ПФО)	104
3	Сибирский федеральный округ (СФО)	76
4	Северо-Западный федеральный округ (СЗФО)	60
5	Южный федеральный округ (ЮФО)	46
6	Уральский федеральный округ (УФО)	43
7	Дальневосточный федеральный округ (ДФО)	32
8	Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО)	32
	Всего	589

Анализ проведен на сбалансированной панели, то есть по каждому вузу имелась информация по всем показателям за рассмотренные годы. Для решения задач исследования использование панельных данных – самый оптимальный вариант. Во-первых, это позволяет учесть и проанализировать индивидуальные различия между вузами, то есть решить проблему смещения результатов оценивания, вызванную ненаблюдаемой неоднородностью вузов, их индивидуальными особенностями, с трудом поддающимися измерениям. Во-вторых, предоставляется возможность исследовать взаимосвязи анализируемых показателей с учетом их изменения по годам. Модели, построенные на основе панельных данных, позволяют оценить вариацию значений переменных в динамике, а также общую вариацию [24].

При исследовании взаимосвязей переменных на основе панельных данных чаще всего используются три типа моделей: объединенная модель панельных данных, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Выбор модели обусловлен спецификой анализируемых данных и, как правило, осуществляется по результатам специальных статистических тестов.

Объединенную модель панельных данных целесообразно использовать, если у анализируемых объектов нет индивидуальных различий. Для российских вузов характерны индивидуальные особенности, взаимосвязанные с результатами их экспортной деятельности, но не поддающиеся прямой количественной оценке.

В модели с фиксированными эффектами наряду с факторами, включенными в модель, учитываются и ненаблюдаемые факторы, отражающие индивидуальные особенности каждого анализируемого вуза. Предполагается, что индивидуальный эффект для каждого моделируемого объекта – это некоторая фиксированная величина. Ограничением модели является невозможность включения в нее регрессоров, неизменных во времени.

Модель со случайными эффектами подходит для анализа объектов, случайно отобранных из большой генеральной совокупности. Она отличается от модели с фиксированными эффектами тем, что индивидуальные эффекты объектов исследования рассматриваются как случайные величины. Преимущество модели со случайными эффектами – возможность включения в нее регрессоров, которые для каждого объекта неизменны во времени. Модель применима, когда регрессоры и индивидуальные эффекты не коррелируют. В модели с фиксированными эффектами такое ограничение отсутствует.

В рамках исследования проведен статистический анализ показателей деятельности вузов, рассчитаны описательные статистики и индикаторы, характеризующие динамику изменения численности иностранных студентов, рассчитаны коэффициенты для всех трех моделей: объединенной модели панельных данных, модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами. По результатам выполненных расчетов сделаны содержательные выводы.

Модель исследования

Модель исследования, представленная на рис. 1, отражает взаимосвязи между анализируемыми переменными. Зависимой переменной является показатель численности иностранных студентов. Независимые переменные (предикторы) представляют собой показатели, количественно характеризующие ресурсы и компетенции вузов. В модель также включен блок контрольных переменных, отражающих масштабы деятельности, форму собственности, специализацию и территориальное расположение вузов.

Независимые переменные

Ресурсы и компетенции

Контрольные переменные

Рис. 1. Модель исследования

Fig. 1. Research Model

Зависимая переменная Число иностранных студентов

Зависимая переменная – число иностранных студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры.

Независимые переменные – материальные ресурсы, человеческие ресурсы и компетенции вуза.

Материальные ресурсы:

– обеспеченность учебными помещениями;

– обеспеченность общежитиями;

– новизна оборудования.

Человеческие ресурсы:

– интернационализация научно-педагогических работников (далее – НПР);

– квалификация профессорско-преподавательского состава (далее – ППС);

– возраст ППС.

Компетенции вуза:

– способность сотрудничать с иностранными университетами и создавать привлекательные образовательные программы для иностранных граждан;

– подготовка выпускников, востребованных на рынке труда;

– дифференциация источников дохода;

– взаимодействие с предприятиями для организации практики студентам;

– международное сотрудничество в области научных исследований и востребованность результатов исследований за рубежом.

Контрольные переменные – это размер образовательного учреждения; форма собственности; территориальное расположение; специализация.

Переменным модели соответствуют количественные индикаторы, характеризующие деятельность вузов (табл. 2).

Таблица 2

Переменные и индикаторы для их оценки

Table 2

Variables and indicators for their assessment

Переменная	Количественный индикатор
Обеспеченность учебными помещениями	Общая площадь учебно-лабораторных помещений в квадратных метрах на одного студента
Обеспеченность общежитиями	Процентная доля студентов, не обеспеченных собственным общежитием, от общего числа студентов, нуждающихся в общежитии
Новизна оборудования	Процентная доля стоимости машин и оборудования не старше 5 лет от общей стоимости машин и оборудования
Интернационализация НПР	Процентная доля численности иностранных граждан от общей численности НПР
Квалификация ППС	Процентная доля ППС с ученой степенью
Возраст ППС	Процентная доля ППС возрастной категории моложе 40 лет
Способность сотрудничать с иностранными университетами и создавать привлекательные образовательные программы для иностранных граждан	Количество международных программ двух дипломов.Численность иностранных студентов на программах краткосрочной академической мобильности на 100 студентов

Окончание табл. 2

Table 2 finishes

Переменная	Количественный индикатор
Подготовка выпускников, востребованных на рынке труда	Процентная доля выпускников, трудоустроившихся в течение года после окончания вуза
Дифференциация источников дохода	Процентная доля дохода из внебюджетных источников в общем доходе. Процентная доля дохода из иностранных источников в общем доходе от образовательной деятельности
Взаимодействие с предприятиями для организации практики студентам	Количество предприятий, являющихся базами практики, с которыми оформлены договорные отношения
Международное сотрудничество в области научных исследований и востребованность результатов исследований за рубежом	Количество статей, подготовленных совместно с зарубежными организациями, в расчете на одного педагогического работника. Число цитирований изданных за последние 5 лет публикаций, индексируемых в информационноаналитической системе научного цитирования Scopus, в расчете на 100 НПР
Размер образовательного учреждения	Общая численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры
Форма собственности	Фиктивная переменная*: 1 – государственные вузы; 0 – негосударственные вузы
Географическое расположение	Фиктивная переменная: 1 – Москва, Санкт-Петербург; 0 – другой город
Специализация	Фиктивная переменная: 1 – специализированный вуз; 0 – многопрофильный вуз	Фиктивная переменная: 1 – медицинский вуз; 0 – не медицинский вуз

*Фиктивная переменная принимает одно из двух значений – либо 0, либо 1. Включение этой переменной в модель исследования позволяет проверить гипотезу, что значения зависимой переменной в двух группах вузов, формируемых значениями фиктивной переменной, статистически значимо различаются.

Результаты исследования

Описательная статистика

За период с 2013/14 учебного года по 2016/17 учебный год в большинстве вузов выросла численность иностранных студентов. Рассчитаны описательные статистики по каждому году (табл. 3) и показатели, характеризующие динамику изменения численности иностранных студентов (табл. 4).

За четыре года наблюдался рост среднего значения, медианы и максимального значения численности иностранных студентов. Вариация значений показателя по вузам, характеризующаяся стандартным отклонением, также возрастала. В 2013/14 учебном году было 11 вузов с нулевым показателем численности иностранных студентов, а в 2016/17 учебном году их количество снизилось до 3.

Таблица 3

Описательная статистика по численности иностранных студентов

Descriptive statistics on the number of foreign students

Table 3

Учебный год	Среднее арифметическое, чел.	Медиана	Стандартное отклонение	Максимум	Минимум	Количество вузов, в которых иностранные студенты не обучались, абс.
2016/17	388,9372	158	626,7864	6425	0	3
2015/16	357,1749	145	582,4172	5987	0	4
2014/15	314,1613	129	517,7567	5364	0	7
2013/14	272,1647	112	460,8208	5453	0	11

Таблица 4

Индикаторы динамики изменения численности иностранных студентов в 2013/14–2016/17 учебных годах

Table 4

Indicators of the dynamics of changes in the number of foreign students from 2013/2014 to 2016/2017 academic years

Показатель	Среднее арифметическое	Медиана	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Абсолютный прирост, чел.	16,8	23	301,1	-1011	2844
Темп прироста*, %	86,2	34,9	248,3	-100	4150
Среднегодовой темп прироста*, %	13,7	10,3	30,8	-100	249,0

*При расчете показателей 10 вузов были исключены из рассмотрения по причине нулевых значений численности иностранных студентов.

Для характеристики динамики изменения численности иностранных студентов на основе данных за 4 года были рассчитаны следующие индикаторы [25]:

– абсолютный прирост (показывает изменение показателя по сравнению с начальным уровнем, то есть разницу между данными в 2016/17 учебном году и в 2013/14 учебном году);

– темп прироста (характеризует относительную скорость изменения показателя в процентах – отношение абсолютного прироста за 4 года к показателю за базисный 2013/14 учебный год);

– среднегодовой темп прироста (отражает скорость изменения показателя в среднем по годам – среднее геометрическое из произведения годовых темпов прироста).

Средний прирост численности иностранных студентов по вузам за 4 учебных года в абсолютном выражении составил 117 человек. У 74 % процентов вузов наблюдалась положительная динамика численности иностранных студентов, а в остальных вузах изменения отсутствовали или были отрицательными. У половины вузов прирост иностранных студентов за 4 года составлял не больше 23 человек. Максимальный прирост по вузам – 2844 человека, а максимальное снижение – 1011 человек.

Темп прироста за 4 года в среднем по представленным в выборке вузам был равен 86,2 %, а среднегодовой темп прироста в среднем по вузам – 13,7 %. Это позволяет сделать вывод о том, что за рассмотренный период прирост иностранных студентов в вузах был неравномерным по годам. При этом наблюдалась очень высокая корреляция между показателями темпа роста и среднегодового темпа роста3.

В табл. 5 приведены данные о среднегодовом темпе прироста и абсолютном приросте числа иностранных студентов для разных по форме собственности, специализации, географическому расположению и статусу групп вузов.

Согласно приведенным в табл. 5 данным наибольший среднегодовой темп прироста численности иностранных студентов наблюдался в медицинских и сельскохозяйственных вузах. У многопрофильных вузов этот показатель был приближен к среднему значению по выборке. У творческих вузов среднегодовой темп прироста был незначительным, а у транспортных и спортивных – отрицательным. По показателю абсолютного изменения численности иностранных студентов лидировали медицинские вузы, а самые низкие результаты – у транспортных вузов.

Изменение за четыре учебных года средней численности в вузах иностранных студентов представлено на рис. 2.

За рассмотренный период в медицинских, многопрофильных и сельскохозяйственных вузах наблюдался стабильный рост средней численности иностранных студентов. В транспортных вузах в 2014/15 учебном году был отмечен небольшой рост этого показателя, а затем он начал снижаться.

Изменение за рассматриваемый период средней численности иностранных студентов в государственных и негосударственных вузах показано на рис. 3.

В государственных вузах рост числа иностранных студентов носил в среднем стабильный характер, а в негосударственных вузах анализируемый показатель возрастал до 2015/16 учебного года, а затем снизился.

У вузов Москвы и Санкт-Петербурга более низкий среднегодовой темп прироста численности иностранных студентов по сравнению с вузами, расположенными в других городах,

Таблица 5

Усредненные индикаторы динамики изменения численности иностранных студентов по группам вузов за четыре учебных года (2013/14–2016/17)

Averaged indicators of the dynamics of changes in the number of foreign students by universities’ groups for four academic years (from 2013/14 to 2016/17)

Table 5

Показатель		Количество вузов, абс.	Усредненный среднегодовой темп прироста, %*	Усредненный абсолютный прирост, чел.*
По форме собственности:
	государственные	477	16,0	130,9
	частные	102	2,8	51,8
По специализации:
	многопрофильные	400	13,1	139,0
	сельскохозяйственные	36	31,2	64,2
	медицинские	49	23,5	186,1
	творческие	69	5,9	7,7
	транспортные	11	-0,7	-26,5
	спортивные	14	-1,1	16,9
По географическому расположению:
город:
	Москва или Санкт-Петербург	135	8,8	117,5
	другие	444	15,1	116,5
округ РФ:
	ЦФО	196	8,4	86,8
	ПФО	104	24,1	162,6
	СФО	76	13,9	176,4
	СЗФО	60	9,3	102,1
	ЮФО	46	11,1	131,3
	УФО	43	11,4	102,8
	ДФО	32	24,8	58,7
	СКФО	32	15,7	93,6
По статусу:
	МГУ, СПбГУ**	2	19,5	868
	участники Проекта 5–100***	21	18,7	661,1
	национальные исследовательские университеты	29	13,1	357,7
	федеральные университеты****	9	35,6	752,4
	опорные университеты	33	26,3	261,7
Всего		579	13,7	116,8

*При расчете показателей 10 вузов были исключены из рассмотрения по причине нулевых значений численности иностранных студентов.

**Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова и Санкт-Петербургский государственный университет обладают статусом «Уникальный научно-образовательный комплекс, старейший вуз страны, имеющий огромное значение для развития российского общества».

***Проект 5–100 – это проект повышения конкурентоспособности ведущих российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров.

****Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского не вошел в выборку из-за отсутствия по нему данных в Мониторинге за 2015 год.

2013/2014 2014/2015 2015/2016 2016/2017

учебный год / academic year

• — — медицинские / medical

• —    — многопрофильные / multidisciplinary

• •      ■ транспортные /

transport

......сельскохозяйственные / agricultural

^^— спортивные / sports

^— • творческие / creative

Рис. 2. Средняя численность иностранных студентов в вузах различной специализации по данным за 2013/14–2016/17 учебные годы

Fig. 2. Average number of foreign students in universities of various specializations according to the data for 2013/14–2016/17 academic years

2013/2014 2014/2015 2015/2016 2016/2017 учебный год / academic year

— — негосударственные / private

^^^ государственные / state

Рис. 3. Средняя численность иностранных студентов в государственных и негосударственных вузах в 2013/14–2016/17 учебных годах

Fig. 3. Average number of foreign students in state and non-state universities during 2013/14–2016/17 academic years а абсолютный прирост равнозначен. Это можно объяснить тем, что в большинстве московских и санкт-петербургских вузов показатели численности иностранных студентов в базисном для анализа учебном году были сравнительно более высокими, поэтому и абсолютный прирост в процентном выражении не такой значимый.

Анализ данных о численности в вузах иностранных студентов по округам РФ показал, что самый высокий среднегодовой темп прироста наблюдался в вузах Приволжского и Дальневосточного федеральных округов, а самый низкий – в Центральном и СевероЗападном федеральных округах. По показателю

^^^Томская область / Tomsk region

— — Омская область / Omsk region

-      ‘Санкт-Петербург /St.

Petersburg

......Москва / Moscow

^^^ Республика Татарстан / Republic of Tatarstan

— • Новосибирская область / Novosibirsk region учебный год / academic year

Рис. 4. Средняя численность иностранных студентов в вузах субъектов РФ в 2013/14–2016/17 учебных годах

Fig. 4. Average number of foreign students in universities of the subjects of the Russian Federation in 2013/14–2016/17 academic years

абсолютного прироста лидирует Сибирский федеральный округ. В Дальневосточном федеральном округе самый высокий среднегодовой темп прироста и самый низкий абсолютный прирост численности иностранных студентов.

Динамика средней численности иностранных студентов в субъектах РФ представлена на рис. 4 (приведены данные по тем субъектам, в которых в 2016/17 учебном году прошли обучение более 7000 иностранных студентов).

Томская область – лидер среди субъектов РФ по числу иностранных студентов, прошедших обучение в 2016/17 учебном году. За четыре года численность иностранных студентов в этом субъекте выросла. В Омской области за последний год произошел резкий скачок среднего числа иностранных студентов. В Санкт-Петербурге, Москве, Республике Татарстан и Новосибирской области наблюдался стабильный рост среднего значения этого показателя.

Анализируемые показатели рассмотрены по вузам с особым статусом (к вузам с особым статусом относятся федеральные университеты, опорные университеты, национальные исследовательские университеты, вузы – участники Проекта 5–100). Эти вузы в целом достигли более высоких результатов по сравнению с вузами, не имеющими такого статуса. Наиболее высокие показатели роста численности иностранных студентов – в федеральных университетах. На втором месте – Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова и Санкт-Петербургский государственный университет, статус которых – «Уникальный научно-образовательный комплекс, старейший вуз страны, имеющий огромное значение для развития российского общества». Третье место занимают вузы – участники Проекта 5–100. У национальных исследовательских и опорных университетов более скромные показатели, однако они выше, чем у вузов, не имеющих особого статуса. Такие результаты могут быть обусловлены как тем, что вузы с особым статусом получают дополнительную организационную и финансовую поддержку своей деятельности, так и тем, что особый статус им присвоен на конкурсной основе, а следовательно, они имели более высокие начальные показатели результативности деятельности по сравнению с вузами, не имеющими особого статуса.

Независимые переменные модели

В табл. 6 приведены описательные статистики по независимым переменным модели исследования за 2013/14–2016/17 учебные годы.

Таблица 6

Описательные статистики по независимым переменным

Descriptive Statistics on Independent Variables

Table 6

Переменная	Учебный год	Среднее арифметическое	Медиана	Стандартное отклонение	Максимум	Минимум
Учебно-лабораторные помещения на одного сту-	2016/17	26,6	17,0	94,3	2048,6	1,8
дента (в квадратных метрах)	2013/14	20,6	16,4	20,7	309,6	3,8
Процентная доля нового оборудования	2016/17	36,6	33,6	25,3	100	0
	2013/14	45,0	42,6	25,5	100	0
Процентная доля студентов, не получивших место	2016/17	12,7	0	26,0	100	0
в общежитии	2013/14	14,6	0	27,7	100	0
	2016/17	0,6	0	1,5	18,9	0
Процентная доля иностранных НПР	2013/14	0,5	0	1,6	26,0	0
Процентная доля ППС моложе 40 лет	2016/17	27,1	27,1	9,6	69,5	0
	2013/14	32,3	31,7	10,7	75	0
Процентная доля ППС с ученой степенью	2016/17	71,3	75,0	16,8	100	11,5
	2013/14	67,7	71,6	16,1	100	3,1
Процентная доля доходов из внебюджетных ис-	2016/17	46,7	39,2	27,7	100	0
точников	2013/14	44,3	36,1	28,3	100	0
Процентная доля доходов из иностранных источ-	2016/17	0,02	0,001	0,06	0,8	0
ников в доходах от образовательной деятельности	2013/14	0,01	0	0,04	0,7	0
Количество международных программ двух дипло-	2016/17	1,7	0	6,4	99	0
мов	2013/14	1,8	0	6,9	119	0
Число иностранных учащихся краткосрочных	2016/17	0,3	0	2,6	58,02	00
программ на 100 студентов	2013/14	0,3	0	0,9	8,33	0
Количество предприятий, являющихся базами	2016/17	395,5	144	730,0	8335	0
практики	2013/14	289,5	116	501,7	4800	0
Процентная доля выпускников, трудоустроивших-	2016/17	66,0	70	21,6	100	0
ся в течение года после окончания вуза	2013/14	75,3	80	16,7	100	0
Количество статей, подготовленных совместно	2016/17	0,08	0,02	0,3	3,1	0
с зарубежными организациями, на одного ППС	2013/14	0,05	0,01	0,3	4,8	0
Количество цитирований публикаций в Scopus	2016/17	149,8	30,7	682,0	10 808,2	0
на 100 НПР	2013/14	88,7	5,8	892,7	19 006,7	0
Общая численность студентов	2016/17	5940,2	4409	5927,5	34 613	7
	2013/14	6117,8	4766	5761,6	34 680	63

К положительным тенденциям в изменении средних показателей деятельности вузов можно отнести увеличение:

– площади учебных помещений в расчете на одного студента;

– обеспеченности студентов местами в общежитиях;

– процентной доли преподавателей с ученой степенью;

– количества предприятий, являющихся базами практики для студентов;

– количества статей, подготовленных в рамках международного сотрудничества, и числа цитирований публикаций в Scopus.

К отрицательным тенденциям относится снижение:

• –    процентной доли нового оборудования;

• –    процентной доли выпускников, трудоустроившихся в течение года после окончания вуза;

• –    процентной доли молодых преподавателей;

• –    общей численности студентов.

Не изменились или изменились незначительно следующие показатели:

• –    уровень интернационализации профессорско-преподавательского состава;

• –    процентная доля доходов из внебюджетных источников;

• –    процентная доля доходов от образовательной деятельности из иностранных источников;

• –    численность иностранных студентов на краткосрочных образовательных программах;

• –    количество программ двух дипломов.

Корреляционный анализ независимых переменных показал, что коэффициенты корреляции между ними не превышают 0,5, многие коэффициенты очень низкие или статистически незначимые. Это позволяет использовать все переменные для последующего эконометрического анализа данных.

Результаты анализа панельных данных

Для оценки взаимосвязей ресурсов, компетенций и результатов экспортной деятельности вузов были построены и оценены три эконометрические модели: объединенная модель панельных данных (ОМПД), модель с фиксированными эффектами (ФЭ) и модель со случайными эффектами (СЭ). Во всех моделях – одинаковый набор анализируемых переменных. В табл. 7 приведены значения коэффициентов при переменных, а также критерии оценки качества по каждой из трех моделей.

Построенные модели статистически значимы, а их критерии качества приемлемы для дальнейшей интерпретации полученных результатов. На основе статистических тестов был сделан выбор в пользу одной из трех моделей. Анализ данных подтвердил наличие индивидуальных эффектов вузов, поэтому объединенная модель панельных данных, не учитывающая индивидуальные особенности вузов, дает менее точные оценки по сравнению с двумя другими моделями.

Выбор между моделью со случайными и с фиксированными эффектами был сделан на основе результатов теста Хаусмана, проверяющего гипотезу об отсутствии корреляции между индивидуальными эффектами и регрессорами. Поскольку эта гипотеза была отклонена, выбрана модель с фиксированными эффектами, рассчитывающая для каждого вуза индивидуальные эффекты в виде некоторой константы, что дает возможность учесть ненаблюдаемую гетерогенность вузов.

Результаты анализа на основе модели с фиксированными эффектами позволяют выделить три группы факторов, которые положительно или отрицательно взаимосвязаны и не взаимосвязаны с численностью иностранных студентов в вузе.

Факторы, положительно взаимосвязанные с численностью иностранных студентов:

• –    интернационализация научно-педагогических работников;

• –    квалификация преподавателей;

• –    диверсификация источников дохода;

• –    организация краткосрочных программ обмена для иностранных студентов;

• – сотрудничество с предприятиями;

  – международное сотрудничество в области научных исследований.

Фактор, отрицательно взаимосвязанный с численностью иностранных студентов:

– процентная доля профессорско-преподавательского состава моложе 40 лет.

Факторы, не взаимосвязанные с численностью иностранных студентов:

– материальные ресурсы вуза;

– трудоустройство выпускников;

– цитирования в Scopus;

– количество международных программ двух дипломов.

Анализ значений коэффициентов модели с фиксированными эффектами позволяет сделать вывод, что человеческие ресурсы и компетенции вуза в области интернационализации образовательной и научной деятельности являются ключевыми факторами успеха на международном рынке высшего образования. Умение диверсифицировать источники дохода и сотрудничать с коммерческими предприятиями также положительно взаимосвязано с привлечением иностранных студентов.

Заключение и выводы

За период с 2013/14 учебного года по 2016/17 учебный год наблюдалось увеличение численности иностранных студентов в 74 % вузов, включенных в выборку. При этом темпы и масштабы роста значительно различались.

У большинства вузов прирост численности иностранных студентов был нестабилен по годам. В группе специализированных высших учебных заведений самые высокие результаты в динамике

Таблица 7

Результаты анализа панельных данных

Panel Data Analysis Results

Table 7

Показатель	ОМПД	ФЭ	СЭ
Константа	-6,4	-148,5**	-196,7**
Обеспеченность учебными помещениями	-0,02	-0,04**	-0,03
Обеспеченность общежитиями	-1,1***	-0,25	0,35*
Процентная доля нового оборудования	0,26	-0,29*	-0,25
Процентная доля иностранных НПР	3,6	15,7***	16,6***
Процентная доля ППС моложе 40 лет	0,48	-2,9***	-2,6***
Процентная доля ППС с ученой степенью	0,47	1,5**	1,3**
Процентная доля доходов из внебюджетных источников	0,04	3,4***	2,6***
Процентная доля дохода из иностранных источников в доходе от образовательной деятельности	1789,7***	1638,4***	1715,4***
Входящая международная мобильность	5,0	7,2***	7,7***
Количество международных программ двух дипломов	25,4***	0,27	7,6***
Количество предприятий, являющихся базами практики, на одного студента	-0,5***	0,07***	0,06***
Количество статей, подготовленных совместно с зарубежной организацией, на одного ППС	113,2***	88,1***	98,1***
Трудоустройство выпускников	0,47	-0,19	-0,17
Цитирования в Scopus	-0,002	0,007	0,007
Общая численность студентов	0,06***	0,04***	0,05***
Медицинский вуз – 1, остальные – 0	191,7***	–	153,3**
Специализированный вуз – 1, остальные – 0	-89,7***	–	-84,9**
Расположение в Москве или Санкт-Петербурге – 1, другое – 0	89,7***	–	113,9***
Государственный вуз – 1, негосударственный – 0	-141,0***	–	66,6
Число наблюдений	2356	2356	2356
Число вузов	589	589	589
Статистическая значимость модели	Уровень значимости менее 0,1 %	Уровень значимости менее 0,1 %	Уровень значимости менее 0,1 %
R2 (коэффициент детерминации)	0,56	0,41	0,50