Модели финансирования высшего образования и эффективность деятельности университетов. Эмпирическое исследование Европейского опыта и отечественная практика Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

Модели финансирования высшего образования и эффективность деятельности университетов

Эмпирическое исследование европейского опыта и отечественная практика

Е. Г. Чернова, Т. Д. Ахобадзе, А. С. Малова, А. А. Салтан

Чернова Елена Григорьевна

доктор экономических наук, профессор, первый проректор по экономике Санкт-Петербургского государственного университета. E-mail: [email protected] Ахобадзе Тите Давидович кандидат экономических наук, заместитель начальника планово-финансового управления Санкт-Петербургского государственного университета. E-mail: [email protected] Малова Александра Сергеевна кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической кибернетики Санкт-Петербургского государственного университета. E-mail: a.malova@ spbu.ru

Салтан Андрей Анатольевич

кандидат экономических наук, ассистент кафедры информационных систем в экономике Санкт-Петербургского государственного университета. E-mail: [email protected]

Адрес: 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9.

Аннотация. По данным Всемирного банка, в среднем в мире 13% государственных расходов приходится на образование, и государства заинтересованы в продуктивном расходовании этих средств. Одним из общепринятых, хотя и критикуемых, критериев продуктивности деятельности университе-

та считается его положение в международных академических рейтингах. Проведенные исследования влияния объема государственного финансирования университета на его положение в рейтинге не выявили устойчивой положительной связи. Авторы скорректировали методологию оценивания и рассмотрели влияние механизма государственного финансирования университета на его положение в рейтинге. Рассмотрены по существу три механизма финансирования: финансирование по формуле, финансирование по результатам и переговорное финансирование. В выборку исследования вошли 107 европейских университетов из 27 стран, по каждому из них была собрана информация о модели финансирования (или композиции моделей), общем годовом доходе, доле финансирования от государства и положении в рейтинге, а также о наличии динамики в рейтинге за последние 10 лет. По результатам анализа сформированы две основные группы университетов: те, кто не преуспевает в рейтингах (вторая, третья, четвертая и пятая сотни рейтингов) и финансируется преимущественно формальными путями (финансирование по формуле и по результату), и те, кто лидирует в рейтингах (первая сотня), такие университеты используют переговорную модель финансирования (либо на-

Статья поступила в редакцию в июне 2017 г.

ряду с формальными моделями, либо в качестве основной). Подтверждены выводы предшествующих исследований, согласно которым объем государственного финансирования никак не сказывается на результатах рейтинга. На качественном уровне проанализирован опыт финансирования высшего образования в Российской Федерации. В настоящее время наблюдается сильная тенденция к формализации всех каналов финансирования университетов, однако результаты проведенного эмпирического исследования показывают, что доминирование фор-

мальных критериев может быть неэффективно с точки зрения достижения отечественными университетами поставленных перед ними амбициозных целей — вхождения в первую сотню университетов в международных рейтингах.

Ключевые слова: эффективность университета, модели финансирования университетов, финансирование по формуле, финансирование по результатам, переговорное финансирование, кластерный анализ.

ЭО!: 10.17323/1814-9545-2017-3-37-82

В современном мире одним из ключевых ресурсов развития экономики и общества, безусловно, является образование, значение которого постоянно растет. Это обстоятельство обусловлено вхождением системы образования, и прежде всего высшего, в состав национальной инновационной системы. Инвестиции в образование — если, конечно, они эффективны — обеспечивают условия для появления инновационных предприятий, которые являются фундаментом инновационной национальной экономики [Hazelkom, 2015; Салми, Фрумин, 2007]. Именно по этой причине во многих странах мира активизировалась работа по созданию программ и дорожных карт развития университетов [Сацик, 2014].

В последние годы в России также проводится модернизация системы высшего образования [Салми, Фрумин, 2013]. Основным документом, определяющим стратегический вектор проводимых реформ, можно считать Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 599 «О мерах по реализации государственной политики в области образования и науки», в котором сформулирована задача кардинально повысить конкурентоспособность ведущих российских университетов. Поскольку к числу основных критериев конкурентоспособности принято относить положение учебных заведений в мировых рейтингах, определена сопутствующая указанной задаче цель—к 2020 г. добиться вхождения по крайней мере пяти российских университетов в первую сотню основных академических рейтингов. Государство готово инвестировать значительные средства в развитие системы образования и науки в стране, однако крайне обеспокоено вопросами эффективности расходования средств, поскольку базовые принципы управления университетами не менялись более 20 лет.

Существующие сегодня рейтинги университетов многочисленны и разнообразны, они используют разные методики рас-

чета, но ни один из них не избежал критики со стороны академического сообщества в адрес представляемых этими рейтингами результатов. Основные направления критики — структура рассматриваемых показателей и их удельные веса, а также зависимость итоговых значений показателей от размера университета и специальностей, по которым осуществляется преподавание и ведутся исследования [Bongioanni et al., 2014]. Несмотря на то что на основании рейтингов невозможно объективно сопоставить отдельные показатели деятельности университетов, рейтинги стали неизбежной реальностью системы высшего образования во всем мире и играют все более заметную роль при разработке стратегий развития и принятии решений о выделении финансовых ресурсов [Amsler, Bolsmann, 2012; Goglio, 2016]. Наиболее значимыми и авторитетными международными рейтингами сегодня являются шанхайский рейтинг ARWU и британские рейтинги THE и QS, выходившие в период с 2004 по 2009 г. в виде единого рейтинга THE-QS. Именно их мы используем в данной статье для оценки динамики эффективности и конкурентоспособности университетов на современном рынке образовательных услуг и научных исследований.

Формальной методологией вышеуказанных рейтингов для оценки университетов предусмотрено применение двух укрупненных групп показателей: связанных с прошлыми академическими заслугами и текущими научными достижениями. Эти показатели должны характеризовать качество управления университетом в целом, а также качество научных и образовательных школ, механизмов управления университетом, его структурной организации, в этих показателях отражаются институциональные аспекты функционирования университета, объем финансирования, степень интернационализации научной и образовательной деятельности [Hazelkorn, 2015; Aguillo et al., 2010]. Все указанные факторы в той или иной степени важны для результативной деятельности университета, а ключевая задача руководства состоит в том, чтобы расставить приоритеты — выбрать отдельные направления приложения усилий для максимального повышения эффективности деятельности университета.

Выявление ключевых и критических аспектов функционирования университета — неординарная задача, решению которой посвящено множество научных исследований [Salmi, 2009; Yang, Welch, 2012]. Основные сложности, с которыми сталкиваются исследователи, — недостаток открытой информации о деятельности университетов и проблемы, возникающие при попытке сопоставить имеющиеся данные для определения статистически значимых связей (например, между действующей в университете системой управления и его положением в международном рейтинге). Формулировку агрегированных выводов и заключе-

ний затрудняет также своеобразие каждого отдельного университета [Saisana, d'Hombres, Saltelli, 2011].

Наиболее релевантным для российских вузов элементом многообразия являются различия в моделях финансирования университетов. В советский период плановой и закрытой национальной экономики учреждения высшего образования финансировались преимущественно из государственного бюджета. Деятельность части учебных заведений регулировало исключительно Министерство образования, часть имела перекрестное управление — как со стороны Министерства образования, так и со стороны профильного министерства. Распределение денежных средств между учебными заведениями (а в рамках учебного заведения между проектами) осуществлялось не на конкурсной основе, а в соответствии с планом, и вопросы эффективности расходов нередко оказывались не самыми важными при принятии управленческих решений самого разного уровня [Platono-va, 2015].

Принимая во внимание установленное в ходе специальных научных изысканий [Auranen, Nieminen, 2010] отсутствие прямой связи между объемом финансирования университета и его положением в конкретном рейтинге, представляется целесообразным сфокусироваться на сущностном анализе имеющихся механизмов и источников денежных поступлений. Современный университет помимо бюджетных ассигнований способен самостоятельно привлекать внебюджетные средства для собственного развития. Однако чаще всего размер финансирования университета из государственных источников либо соразмерен самостоятельно привлеченным средствам, либо существенно превышает их объем (в некоторых университетах доля государственного финансирования составляет более 90%). Государству важно понимать, в каком объеме, какими способами и на каких условиях следует финансировать университет, чтобы обеспечить его максимальную эффективность [Bolli, Somogyi, 2011]. Поэтому в данном исследовании мы сосредоточили внимание на механизмах государственного финансирования университетов.

Целью исследования является эмпирическая проверка наличия связи между механизмами государственного финансирования университета и его продуктивностью, выраженной в положении университета в международном академическом рейтинге.

Статья организована следующим образом. Первый раздел посвящен описанию источников и моделей финансирования университетов. Во втором — исследуется взаимосвязь положения университетов в международных рейтингах с используемыми ими моделями финансирования. В третьем разделе анализируются особенности финансирования университетов в Российской Федерации, в четвертом — резюмируются полученные результаты и приводятся некоторые выводы.

В современном мире модель финансирования университе- 1. Модели та представляет собой не просто набор инструментов, с помо- и источники щью которых происходит распределение средств между доно- финансирования рами и получателями (в числе которых могут быть государство, университетов студенты, исследователи и преподаватели учебного заведения), но и совокупность механизмов для достижения определенных целей и максимизации результатов при наличествующих ресурсных ограничениях. Если государственные университеты доминируют на рынке образовательных и научных услуг (что имеет место в большинстве стран мира, в том числе и в России), именно модель финансирования является важнейшим элементом общей стратегии управления университетами, включающей традиционно следующие четыре компонента:

1) правовое регулирование;

2) модель финансирования;

3) общественное производство;

4) коммуникативная стратегия [Jongbloed, 2004].

В реформировании системы финансирования высшего профессионального образования, происходящем сейчас в странах Европы, Азии и Америки, можно выделить следующие основные тренды [Auranen, Nieminen, 2010; Nagy Kovats, Nemeth, 2014]:

• трансформация способов размещения государственных средств в системе образования. В целях повышения чувствительности образовательных учреждений к нуждам потребителей часть средств направляется студентам и предприятиям в форме государственных субсидированных займов или налоговых льгот, а также вносятся некоторые изменения в механизмы размещения прямой институциональной поддержки (происходит разделение финансирования преподавания и исследований; повышается распространенность формульного финансирования; все более важным фактором распределения средств становится результативность их использования);

• интенсивное внедрение новых технологий открытого интернет-образования, объективно снижающих затраты, связанные с оказанием образовательных услуг. В перспективе оно может привести к формированию радикально иной модели университета;

• диверсификация источников финансирования, а также установление партнерских отношений с бизнес-сообществом, исследовательскими центрами и организациями. Возникает прямая зависимость между результатами деятельности учебного заведения и объемом привлеченного частного финансирования. Развитие модели софинансирования позво-

ляет, с одной стороны, предоставлять больше автономии в управлении финансовыми ресурсами самим учреждениям, а с другой — повысить качество расходования получаемых бюджетных средств за счет двустороннего аудита. Предоставленная университетам автономия дает возможность привлекать внешнее финансирование на финансовых рынках со стороны бизнес-сообщества, оказывать услуги в области дополнительного и бизнес-образования, устанавливать индивидуальные условия заключения договоров с преподавателями и исследователями.

Итак, образовательная деятельность в современных условиях финансируется из следующих источников:

1) бюджетные ассигнования (федеральные и муниципальные);

2) поступления от оказания платных образовательных услуг и услуг, сопутствующих образовательному процессу (продажа учебных пособий, предоставление жилья);

3) финансирование, полученное от компаний, — плата за организацию и проведение программ повышения квалификации и отдельных тренингов для действующих и будущих сотрудников; именные стипендии для студентов, которые могут включать обязательства студента работать в компании в течение некоторого времени после окончания учебного заведения;

4) пожертвования, спонсорская помощь, именные профессорские позиции и другие формы невозвратных инвестиций компаний и частных лиц в образование;

5) система ваучеров и других механизмов государственной поддержки получения платного образования (в России примерами таких механизмов могут служить материнский капитал и налоговый вычет);

6) прочие внешние источники финансирования, такие как дотации от некоммерческих организаций и кредиты;

7) самофинансирование (средства, полученные от оказания непрофильных услуг — издательских, телекоммуникационных и т. д.);

8) образовательные кредиты обучающихся.

В большинстве европейских стран в объемах финансирования университетов доминирует доля государственных ассигнований (рис. 1).

Все источники финансирования университета, кроме государственных, имеют собственные институциональные механизмы контроля эффективности распределения средств, которые зачастую не нуждаются в формализации. Актуальной является задача оценить эффективность механизмов передачи университетам именно государственных средств.

Рис. 1. Структура финансирования университетов в странах Европы

IS NO DK

DE-NRW DE-HE DE-BB SE HU FR CH PL ES CZ BE-FL SK FI AT RO PT IT EE NL IE

UK-EN

Государственное финансирование Доходы от студентов Прочие доходы

Примечание: Расшифровку названий стран см. в приложении 1.

Источник: [Pruvot, Claeys-Kulik, Estermann, 2015].

20

40

60

80

100 %

0

В исследованиях, проведенных Т. Эстерманом и Т. Нокка-ла [Estermann, Nokkala, 2009; Estermann, Nokkala, Steinel, 2011], а также в проекте DEFINE [Pruvot, Claeys-Kulik, Estermann, 2015] были выделены следующие механизмы распределения государственного финансирования.

1. Бюджетные ассигнования:

• финансирование результата;

• финансирование по формуле (по критерию выхода, по критерию входа);

• переговорный механизм финансирования (исторически сложившийся объем финансирования).

2. Проектное финансирование.

3. Финансирование выдающихся проектов (funding of excellence).

4. Прочее прямое и целевое финансирование.

В данной работе мы подробнее остановимся на механизмах размещения бюджетных ассигнований.

Под финансированием по формуле (funding formulae) понимается механизм определения объема финансирования универ-

ситета с использованием математической формулы. Эта формула включает в качестве переменных число студентов, количество публикаций и прочие индикаторы. Переменные в формуле представляют собой ретроспективные данные (например, за прошлый год). Целью финансирования по формуле является обеспечение прозрачности обоснования объемов средств, а также привязка объемов финансирования к измеримым показателям. Такая модель финансирования позволяет принимать во внимание изменения, происходящие во времени, например в численности студентов, выпускников или сотрудников.

Финансирование результата (performance contracts) является формой заключения контракта между университетом и государственными органами. В этом контракте указываются целевые индикаторы, которых университет обязуется достичь, получая данный объем финансирования. Такая форма организации финансирования позволяет структурировать диалог между университетами и государственными органами, повысить прозрачность финансирования, а также способствует выстраиванию стратегии в развитии университета. В отличие от формульного финансирования здесь в качестве основы используются будущие показатели, а не прошлые. Таким образом, финансирование результата способствует продвижению университетов в заданном направлении.

При реализации механизма финансирования результата поставленные перед университетом цели могут быть специфическими для данного учебного заведения и в большей или меньшей степени соответствовать его стратегии, а могут быть следствием более общих целей системы высшего образования и исследовательской политики государства. Целевые показатели можно охарактеризовать как результаты, которые должны быть достигнуты, оставляя возможность университету решать, как и какие конкретные действия должны быть предприняты в течение определенного периода времени. Цели могут быть сформулированы качественно (например, способствовать равному доступу мужчин и женщин к ведущим академическим должностям) или количественно (например, увеличить число женщин-профессоров), т. е. аналогично тому, как формулируются показатели при финансировании по формуле. В зависимости от характера целей и задач различаются процедуры оценки их достижения: оценивание результата может проходить в форме дискуссий между государством и университетом, в других ситуациях оценка результатов может потребовать сбора данных.

Под переговорной моделью понимаются исторически сложившийся объем финансирования, а также все возможные неформальные переговорные механизмы, которые используются для получения финансирования. Данный механизм, с одной стороны, является самым непрозрачным из рассмотренных,

а с другой — позволяет максимально учитывать специфические особенности университета, в частности его репутацию, которая достаточно сложно квантифицируема и поэтому не может быть включена в другие два механизма.

Данные механизмы финансирования могут применяться для обеспечения как образовательной деятельности, так и исследовательской. Они могут использоваться как по отдельности, так и в комбинации, при этом, как правило, один из механизмов финансирования является основным, а еще один — дополнительным.

Далее в работе будет рассмотрено, какие именно механизмы финансирования и в каких комбинациях используются в университетах европейских стран, а также как использование данных механизмов взаимосвязано с положением университета в академическом рейтинге.

Для эмпирической проверки гипотезы о существовании взаимосвязи между моделями и источниками финансирования университетов, с одной стороны, и их положением в международных рейтингах—с другой, были использованы следующие данные.

1. Результаты проекта Designing Strategies for EfficientFunding of Universities in Europe (DEFINE), который осуществляется Европейской ассоциацией университетов (European University Association). В этом исследовании участвовали страны Европейского союза, результатом стал масштабный обзор моделей финансирования, которые используются в университетах каждой из вошедших в проект стран, а также рекомендации для руководства университетов.

2. Академический рейтинг университетов ARWU за период с 2003 по 2014 г. В отличие от двух других рейтингов (THE и QS) он основан на объективных показателях, информация для вычисления которых собирается из официальных источников. Поскольку целью исследования была оценка влияния тех или иных механизмов финансирования на положение университета в академическом рейтинге, мы использовали данные о положении университета в рейтинге в динамике, а не точечные показатели последнего года. Базовой предпосылкой исследования является предположение об отсутствии существенных изменений в механизмах финансирования учреждений высшего образования за период с 2003 по 2014 г. Практическая допустимость этого предположения косвенно подтверждается фактом опубликования результатов исследования DEFINE, проводимого с 2007 г., только в 2015 г.

3. Статистические данные о деятельности университетов: общий объем финансирования университета, доля государ-

2. Взаимосвязь положения университетов в международных рейтингах с используемыми моделями финансирования 2.1. Данные для исследования

ственного финансирования (разделение на финансирование учебного процесса и исследований, если была доступна соответствующая информация), численность студентов и академического персонала университета и т. д.

В выборку исследования вошли только университеты стран Европейского союза и Российской Федерации. Для более надежных результатов потребуется охватить также страны Северной и Южной Америки, Австралию, Ближний и Дальний Восток, но в настоящее время проведению более масштабного исследования препятствует отсутствие систематизированной информации о том, какие модели и механизмы финансирования высшего образования используются в этих странах.

2.2. Дизайн Основной идеей исследования является сопоставление моде-исследования ли финансирования, а также других параметров деятельности университета с его положением в рейтинге. За основу были взяты данные проекта DEFINE, посвященного анализу существующих механизмов финансирования университетов в Европе и возможностям повышения их эффективности [Pruvot, Claeys-Kulik, Estermann, 2015]. Стимулом к проведению исследования явился кризис 2008-2009 гг. В этот период во многих европейских странах государственные ассигнования, являющиеся основным источником финансирования высшего образования, сократились, вследствие чего устойчивое развитие университетов оказалось под угрозой, возникла необходимость изыскивать новые источники доходов и повышать эффективность расходования имеющихся средств. Таким образом, основной целью проекта DEFINE стало совершенствование действующей финансовой политики в секторе высшего образования.

В проекте DEFINE участвовали 28 европейских стран и отдельных регионов (приложение 1), из которых для данного исследования были отобраны страны, имеющие представительство в рейтинге ARWU за период с 2003 по 2014 гг.: хотя бы один университет присутствует в рейтинге ARWU весь период или вошел в рейтинг за указанный период и присутствует в нем на 2014 г. Таким образом, в первоначальную выборку вошли 205 университетов (полный перечень в приложении 2) из Австрии, Бельгии, Великобритании, Венгрии, Германии, Греции, Дании, Ирландии, Испании, Италии, Нидерландов, Норвегии, Польши, Португалии, Сербии, Словении, Финляндии, Франции, Чехии, Швейцарии, Швеции.

Поскольку в исследование DEFINE вошли не все страны Европейского союза, а некоторые из стран представлены только своими автономными округами (в Испании была рассмотрена только Каталония; в Германии—земли Северный Рейн — Вестфа-лия, Гессен и Бранденбург; в Великобритании — только Англия),

часть европейских университетов, входящих в рейтинг ARWU, также была исключена из рассмотрения. Конечную выборку составили 157 европейских и 2 российских университета (в первом этапе данного исследования они не участвуют).

По каждому из 157 вошедших в выборку европейских университетов был осуществлен сбор следующей информации:

• объем финансирования университета в целом;

• доля государственного финансирования;

• объем финансирования обучения и исследований;

• объем средств, привлекаемых от третьих сторон на исследования;

• объем платы за обучение;

• численность студентов, обучающихся в университете;

• численность персонала, работающего в университете, и доля академического персонала;

• наличие в университете центров совершенства (excellen-cecenter, excellenceinitiative).

Информация была собрана из материалов, опубликованных на официальных сайтах университетов за последний доступный год (в большинстве случаев 2013/2014 учебный год, по некоторым университетам данные имелись только за 2011/2012 учебный год). В случае отсутствия на сайте тех или иных данных, например сведений финансового характера, университет исключался из рассмотрения. После сбора сведений выборка сократилась до 107 университетов.

Для обеспечения сопоставимости собранные данные были унифицированы: финансовые показатели были пересчитаны из национальных валют (для Англии, Дании, Норвегии, Чехии, Швейцарии, Швеции) в евро по среднему кросс-курсу национальной валюты к евро по данным Европейского центрального банка1 за год, к которому относится рассматриваемая финансовая информация. На основании полученных данных был произведен расчет величин, характеризующих финансирование университета: общий объем финансирования; общий объем финансирования в пересчете на одного студента; общий объем финансирования в пересчете на одного академического сотрудника; доля государственного финансирования в общем объеме финансирования; доля государственного финансирования исследований в общем объеме государственного финансирования; доля государственного финансирования обучения в общем объеме государственного финансирования; доля финансирования исследований третьими сторонами в общем объеме финан-

1 https://www.ecb.europa.eu/stats/exchange/eurofxref/html/index.en.html

сирования; доля платы за обучение в общем объеме финансирования университета.

По данным исследования DEFINE каждый университет был ассоциирован с определенной моделью финансирования преподавания и исследовательской деятельности, принятой в стране (или отдельном регионе) и описываемой шестью переменными: финансирование преподавания по формуле; контракты на результат для преподавания; переговорный механизм для преподавания; финансирование по формуле для исследований; контракты на результат для исследований; переговорный механизм для исследований.

По данным рейтинга ARWU каждому университету был присвоен индекс: 1 — университет входит в первую сотню рейтинга, 2 — во вторую, 3 — в третью и т. д. Дополнительно была введена переменная, которая отражает динамику университета в рейтинге за период с 2003 по 2015 г.: 1 — позиция университета в рейтинге повысилась, 0 — позиция не изменилась, -1 — позиция снизилась.

Таким образом, по каждому университету собраны три группы данных.

1. Модель финансирования университета определяется стра-новой принадлежностью университета и описывается следующими переменными:

a) Funding formulae for teaching (FFT) — финансирование преподавания по формуле;

b) Performance contract for teaching (PCT) — контракты на результат для преподавания;

c) Negotiations for teaching (NT) — переговорный механизм для преподавания;

d) Funding formulae for research (FFR) — финансирование по формуле для исследований;

e) Performance contract for research (PCR) — контракты на результат для исследований;

f) Negotiations for research (NR) — переговорный механизм для исследований.

2. Объемы финансирования университета описываются следующими переменными:

a) Общий объем финансирования в пересчете на одного студента (млн евро);

b) Общий объем финансирования в пересчете на одного академического сотрудника (млн евро);

c) Общий объем финансирования (млн евро);

d) Доля государственного финансирования в общем объеме финансирования;

e) Доля государственного финансирования исследований в общем объеме государственного финансирования;

f) Доля государственного финансирования обучения в общем объеме государственного финансирования;

g) Доля финансирования исследований третьими сторонами в общем объеме финансирования;

h) Доля платы за обучение в общем объеме финансирования университета.

3. Положение университета в рейтинге описывается следующими переменными:

a) Положение университета в рейтинге за год, по которому имеется финансовая информация;

b) Динамика положения университета в рейтинге.

Чтобы оценить наличие связи между объемом государственного финансирования университета, используемым механизмом привлечения бюджетных средств и положением университета в рейтинге, была проведена группировка университетов по используемым моделям финансирования и доле государственного участия. Использованы различные модификации процедур кластерного анализа. Анализ данных проводился в среде IBM SPSS Statistics 20.0. В качестве базовой выбрана спецификация с участием переменных, описывающих модель финансирования как преподавательской деятельности, так и исследований, а также положение университета в рейтинге. Базовая спецификация дополнялась переменными, описывающими объемы финансирования университета. Переменные, характеризующие модели финансирования университета, урезались до моделей финансирования исследований: используемый академический рейтинг университетов не учитывает качество преподавания — а значит, модели финансирования преподавательской деятельности могут быть не связаны с положением университета в рейтинге.

Примеры рассмотренных спецификаций приведены в табл. 1, в них объем финансирования университета представлен долей государственного финансирования. Также тестировались спецификации с другими переменными для объема финансирования.

В целом результаты тестирования различных спецификаций по- 2.3. Эмпирические зволили выявить связи использования тех или иных моделей фи- результаты нансирования с положением университетов в международном рейтинге. При этом спецификации, которые включали в том или ином виде объемы финансирования университетов, проигрывали по качеству базовой спецификации, в которой рассматривались только положение университетов в рейтинге и модели финансирования университета. По результатам анализа были выделены три кластера, которые описаны в табл. 2 и 3.

Таблица 1. Описание тестируемых спецификаций в процедуре кластерного анализа

№ спецификации Участвующие переменные Использованные наблюдения

1 Доля государственного финансирования (gov_share), модель финансирования университета (Ш, pct, ffr, pcr, пг) и положение университета в рейтинге (rat_fin_year) Все/без Великобритании

2 Модель финансирования университета (ш, pct, нг, pcr, пг) и положение университета в рейтинге (rat_fin_year)

3 Доля государственного финансирования (gov_share), модель финансирования университета только по исследованиям (нг, pcr, пг) и положение университета в рейтинге (rat_fin_year)

4 Модель финансирования университета только по исследованиям (нг, pcr, пг) и положение университета в рейтинге (rat_fin_year)

Таблица 2. Классифицирующие характеристики кластеров

Переменные Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3

Число наблюдений в кластере 43 36 28

Финансирование преподавания Финансирование по формуле 1 (2) 1 1

Контракты на результат 0 2 2

Переговорный механизм 0 (1) 0 (1;2) 0

Финансирование исследований Финансирование по формуле 2 (1) 1 1

Контракты на результат 0 2 2

Переговорный механизм 1 (0) 2 (0) 0

Положение в рейтинге Первая сотня 47% 11% 0%

Вторая сотня 19% 64% 0%

Третья сотня 21% 17% 29%

Четвертая сотня 14% 8% 21%

Пятая сотня 0% 0% 50%

Примечания: 1 —указанный механизм финансирования используется как первичный; 2— механизм финансирования используется как вторичный; 0 — механизм финансирования не используется. Цифра, указанная в скобках, означает, что часть университетов в кластере (меньшая часть) использует данный механизм в другом качестве.

Первый кластер состоит преимущественно из университетов, входящих в рейтинге в первую сотню. Университеты, имеющие более низкое положение в рейтинге, также входят в первый кластер, но количество университетов из второй и каждой последующей сотни уступает количеству университетов из пер-

Таблица 3. Описательные характеристики кластеров

Показатель Значение Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3

Наличие центров совершенства (%) Нет 44 56 39

Да 56 44 61

Динамика в рейтинге (%) Положение ухудшилось 7 11 29

Положение не изменилось 74 53 50

Положение улучшилось 19 36 21

Объем финансирования (млн евро) Общее финансирование в расчете на одного студента 0,03 0,02 0,018

Общее финансирование в расчете на одного сотрудника 0,18 0,21 0,20

Общий объем финансирования 704,7 540,7 317,6

Государственное финансирование в расчете на одного студента 0,02 0,01 0,009

Доли избранных источников в общем объеме финансирования (%) Доля государственного финансирования в общем объеме финансирования университета 60 49 49

Доля государственного финансирования исследований в объеме государственного финансирования 55 48 50

Доля государственного финансирования преподавания в объеме государственного финансирования 45 52 50

Доля стороннего финансирования исследований в общем объеме финансирования университета 33 24 20

Доля платы за обучения в общем объеме финансирования университета 24 28 36

вой. Для данной группы университетов характерно использование переговорного механизма финансирования исследований в качестве первичного, финансирование исследований по формуле в основном применяется как вторичный механизм, контракты на результат не используются. Преподавание в этой группе университетов финансируется преимущественно по формуле и частично — на основании переговорного механизма. Во втором кластере преобладают университеты из второй сотни рейтинга. Для них типичны формализованные механизмы финансирования, а именно формульное финансирование в качестве первичного механизма и контракты на результат в качестве вторичного. Переговорное финансирование данная группа университетов либо использует как вторичный механизм, либо не использует вовсе. Третий выделенный кластер университетов состоит из учебных заведений, находящихся в третьей, четвертой или пятой сотнях

рейтинга. Эти университеты не используют переговорный механизм вообще, для них характерны формальные модели финансирования. Указанные различия между кластерами являются статистически значимыми, результаты тестировались с помощью критерия х-квадрат. Результаты тестирования, а также полные данные о принадлежности наблюдений к кластерам и их описание представлены в приложениях 4 и 5.

На основании анализа кластеров по таким параметрам, как динамика университета в рейтинге и наличие центров совершенства, нельзя сделать однозначный вывод, обнаруживают ли данные показатели связь с механизмами финансирования. Хотя кластеры и различаются статистически значимо по объему финансирования, связи между объемом государственного финансирования, которое получает университет, и его положением в рейтинге не найдено; на наш взгляд, более важным фактором является именно механизм получения денежных средств от государства.

На основании полученных результатов можно сделать вывод, что университеты, финансирование которых осуществляется с использованием переговорного механизма, а не только по формальным процедурам, имеют более высокие позиции в рейтинге.

4. Особенности финансового обеспечения отечественных вузов

В условиях глобальной информационной интеграции, радикально усилившейся в последнее десятилетие в связи с ускоренным развитием телекоммуникационных технологий, важной задачей государственных органов России становится повышение международной конкурентоспособности отечественного образования. Ключевое условие здесь — совершенствование систем финансового обеспечения образовательной деятельности. Образовательные учреждения весьма разнородны и в организационно-административном отношении, и по уровню материально-технической обеспеченности, поэтому наибольший положительный эффект, как ожидалось, должно принести налаживание внутренней конкуренции университетов на принципах публичности, прозрачности и объективности.

Формирование конкурентной среды в России осуществляется посредством внедрения нормативно-подушевого финансирования, при котором бюджетные ассигнования университетам предоставляются пропорционально численности бюджетного контингента обучающихся. Он исчисляется с учетом контрольных цифр приема (КЦП) в соответствии с установленными нормативными стоимостями образовательных услуг. КЦП распределяются на конкурсной основе в порядке, утверждаемом приказом Министерства образования и науки и предусматривающем сравнение заявок образовательных организаций. В этих заявках университеты указывают значения определенных показателей потенциа-

ла их деятельности по той или иной специальности или направлению подготовки или по укрупненной группе специальностей или направлений подготовки, оцениваемых в процессе проведения отбора. При этом общие объемы распределяемых КЦП предварительно согласуются центрами ответственности (министерствами и ассоциациями), которые вырабатывают политику по каждому направлению подготовки (специальности) и формируют предложения по структуре КЦП в разрезе субъектов Российской Федерации. Нормативная стоимость образовательной услуги рассчитывается посредством применения поправочных коэффициентов (территориальных и отраслевых) для отдельного учреждения к ее единой базовой нормативной стоимости. Утвержденный перечень коэффициентов и их величин предопределяет достаточно широкий диапазон различий в нормативной стоимости одной и той же образовательной услуги для разных университетов. При этом более значительную удельную государственную поддержку получают вузы, достигшие более высоких значений оцениваемых показателей: средний балл Единого государственного экзамена студентов, принятых на специальность (направление подготовки); объем доходов от научных исследований и разработок в расчете на одного научно-педагогического работника; количество публикаций в изданиях, индексируемых базами научного цитирования Web of Science и Scopus, в расчете на 100 научно-педагогических работников и т. д.

Проведенная бюджетная реформа (переход на программный принцип составления бюджета) привела к консолидации бюджетного финансирования отечественных вузов на основе косвенной формализации итогов конкурсных процедур в рамках государственной программы «Развитие образования» на 20132020 г.2, Она состоит из отдельных подпрограмм и мероприятий, сегментированных по различным направлениям деятельности, которые фиксируются в бюджетной росписи. В совокупности с комплексом подготовленных Министерством образования и науки методических указаний по определению ассоциированных с реализацией образовательных программ типовых расходов такая структура росписи (помимо придания расходам целевого характера, жесткой фиксации ответственности и определения соответствия целей, задач и показателей) призвана обеспечить и расширенные аналитические возможности уполномоченных министерств, а также оперативность системного реагирования на изменение стратегического вектора национальной политики (посредством корректировки системы приоритетов, механизмов бюджетного обеспечения и т. д.).

2 Утверждена постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 295.

Естественным следствием повышения аналитического потенциала является проведение сопоставления отдельных показателей деятельности университетов, на основе которого можно было бы выявить учебные заведения, не достигающие сформированных пороговых значений показателей, и предпринять в отношении этих вузов меры организационно-административного характера. Этот этап реформы образования формализован в виде общероссийского мониторинга деятельности государственных образовательных учреждений, по итогам которого при необходимости производится реорганизация. Несмотря на имеющиеся нарекания со стороны общественных организаций и экспертного сообщества, преимущественно по поводу недостаточной объективности принимаемых решений, регулярная процедура мониторинга способствовала радикальному усилению контроля со стороны руководства вузов над отдельными секторами их функционирования и принятию во многих случаях новаторских решений.

К сожалению, достигнутое увеличение эффективности управления на уровне отдельных университетов до настоящего времени не удалось в полной мере распространить на государственную программу «Развитие образования» на 2013-2020 г. в целом. На уровне системного реагирования оперативность блокируется бюрократическими процедурами: затяжными процессами согласования изменений текстов государственных программ (включая блок финансового обеспечения мероприятий) с Министерством экономического развития и Министерством финансов и издания сопутствующих нормативных правовых актов Правительства Российской Федерации. В результате лаг внедрения нововведений составляет около года, что недопустимо в нестабильных макроэкономических условиях.

Основным макроэкономическим фактором, оказавшим прямое воздействие на финансовое состояние университетов, стало драматичное падение уровня бюджетного обеспечения. Так, за последние два года по специальным поручениям Правительства Российской Федерации были проведены два 10%-ных секвестра, напрямую затронувших такие ключевые направления расходов, как проведение капитального ремонта, выплата стипендий и осуществление инвестиций. В дальнейшем при пересчете объемов бюджетных ассигнований вузам по методологии нормативной стоимости сократилось и финансирование реализации образовательных программ.

Одновременно с сокращением бюджетных поступлений происходит падение платежеспособного спроса со стороны российских потребителей образовательных услуг, обусловленное спадом покупательной способности, а также «демографической ямой» 1990-х годов и ее прогнозируемым эхом. Снижение финансирования научно-исследовательских работ вузов — эту ста-

Рис. 2. Динамика укрупненной структуры поступлений вузов за период с 2012 по 2015 г.

2012 57,6 42,4

2013 60,7 39,3

2014 62,7 37,3

Источник:

2015 63,5 36,5 % http://bus.gov.ru

тью расходов вытеснили затраты на удовлетворение их насущных потребностей — не позволяет в полной мере компенсировать образовавшийся дефицит наличных средств за счет приносящей доход деятельности. Об этом свидетельствуют данные о финансовых результатах деятельности вузов (рис. 2), отраженные в их планах финансово-хозяйственной деятельности. В этих условиях отечественные университеты вынуждены поднимать цены на собственные образовательные услуги, переходя от модели конкурентного ценообразования (максимальный контингент) к модели запретительного (максимальная цена). Учитывая глобальный характер факторов влияния, такая реакция является практически повсеместной и для абитуриентов эквивалентна ценовому сговору.

В данных обстоятельствах резко возрастает конкуренция между вузами за контингент обучающихся из стран дальнего зарубежья, покупательная способность которых резко возросла с падением курса национальной валюты.

Министерство образования и науки в целях соблюдения графика вхождения российских университетов в первую сотню позиций в мировых рейтингах, закрепленного разделом V Плана мероприятий «Изменения в отраслях социальной сферы, направленные на повышение эффективности образования и науки»3, внедрило в концепцию нормативно-подушевого финансирования элемент ресурсной концентрации: министерство увеличивает относительные объемы финансового обеспечения тех вузов, которые имеют перспективы вхождения или продвижения в мировых рейтингах. Для этого при разработке повышающих коэффициентов к общим базовым нормативам приоритет был отдан отличительным особенностям деятельности именно таких вузов.

Вследствие проведенных преобразований бюджетные ассигнования на выполнение государственных заданий вузам, фигурирующим на данный момент в ключевых рейтингах, увеличились более чем на 20% за период с 20134 по 2016 г. Кроме того,

3 Утвержден распоряжением Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2012 г. № 2620-р.

4 Год завершения перехода на нормативно-подушевое финансирование не подведомственных Правительству Российской Федерации вузов.

отдельным наиболее перспективным вузам предоставляются дополнительные бюджетные средства в рамках проекта «5-100», реализуемого во исполнение распоряжения Правительства Российской Федерации от 29 октября 2012 г. № 2006-р. Это целевые субсидии по итогам конкурса программ развития вузов, проводимого под эгидой Совета по повышению конкурентоспособности ведущих университетов Российской Федерации среди ведущих мировых научно-образовательных центров. Размеры субсидий ежегодно пересматриваются в зависимости от достигнутых результатов.

Ожидалось, что концентрация ресурсов будет способствовать качественной трансформации действующих стандартов деятельности избранных университетов в российский эквивалент наиболее развитых зарубежных моделей, что придаст мощный импульс их продвижению в рейтингах. К сожалению, положительный эффект возымели не все формы финансового стимулирования. Динамика продвижения отечественных вузов в рейтинге ОБ (см. приложение 3)5 за 2013-2016 гг. (продвижение у 7 вузов, спад у 6 вузов, положение без изменений — у 8 вузов) не выходит за пределы статистических отклонений. Корреляция между увеличением объемов ассигнований в виде субсидии на выполнение государственного задания и положением вузов в рейтинге практически отсутствует. Например, Казанский (Приволжский) федеральный университет поднялся из группы мест с 601-го по 650-е в группу мест с 551-го по 600-е, несмотря на сокращение субсидии на 358 млн руб., в то время как Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина опустился из группы мест с 501-го по 550-е в группу с 601-го по 650-е, получив дополнительные 227 млн руб. Для ряда вузов, среди которых Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» и Южный федеральный университет, значительное увеличение финансирования не привело к повышению положения в рейтинге.

В рейтинге QSBRICS (см. приложение 4), в котором перечень отечественных университетов более представительный, чем в глобальном рейтинге ОБ (58 позиций против 21), за период с 2013 по 2015 г. улучшили свои позиции лишь 13 российских вузов, в то время как ухудшили их 25 вузов и не имели динамики 20. Столь серьезное ухудшение ситуации, хотя и определяется не в последнюю очередь действием экзогенных факторов полит-экономического характера, с учетом отсутствия иных значимых институциональных изменений в системе образования за этот же период несколько дискредитирует идею нормативного обеспечения университетов. Видимо, нормативный подход к финанси-

5 http://studyinrussia.ru/why-russia/world-university-rankings/qs/

рованию высшего образования — не лучший выбор для периода глобальных общественных преобразований.

Итоги дополнительного конкурсного финансирования оказались более обнадеживающими. Согласно наиболее актуальному отчету Министерства образования и науки РФ6, расширение в последние годы представительства российских университетов в общем рейтинге ОБ (до 24 в 2017 г.) произошло за счет вузов —участников проекта «5-100», получающих конкурсную целевую субсидию (с 9 вузов в 2012 г. до 15 в 2017 г.). Абстрагируясь от содержательного анализа динамики значений технических индикаторов (прежде всего соотношения численности работников научно-педагогического состава и студентов), обусловивших упомянутый рост, можно констатировать, что прямые конкурсные алгоритмы финансового обеспечения при достижении конкретно поставленной цели выглядят предпочтительнее нормативного финансирования.

Между основными способами обеспечения отечественных вузов и зарубежными моделями финансирования университетов прослеживается определенное концептуальное соответствие. Так, субсидии на выполнение государственного задания имеют признаки финансирования по формуле, в то время как целевые субсидии на реализацию программ развития (с достижением установленных значений индикаторов) можно интерпретировать как аналог финансирования результата. При этом доля переговорной составляющей при использовании механизма целевых субсидий выше вследствие отсутствия промежуточных элементов принятия решений, вносящих искажения в первичные договоренности при их фактической реализации.

В условиях высокой волатильности, наблюдающейся во всех сферах государственного устройства (включая хозяйственное и правовое поле), максимально жизнеспособной представляется модель договорного финансирования, при реализации которой объемы бюджетного обеспечения вуза на период планирования определяются на основе тщательной и всесторонней оценки всех аспектов его деятельности с последующим сопоставлением их с показателями иных претендентов при наличии в качестве базиса бюджетных данных предыдущего периода. Жесткая система расчетно-формульного типа, к которой относится действующая концепция нормативно-подушевого финансирования, может обеспечить аналогичный уровень гибкости и скорости адаптации исключительно при наличии мощного статистического каркаса и досконально проработанной методологии определения ключевых опорных индикативных признаков, которые исчисляются десятками. К сожалению, в настоящее время процедуры сбора

6 http://5top100.ru/news/58610/

и обработки требуемых массивов данных только начинают внедряться в практику. Одним из важных шагов в этом направлении стало проведение Министерством образования и науки систематизации отчетно-аналитической документации вузов и разработка новых типовых форм по принципу разового ввода и наследуемости информации.

5. Результаты и направления дальнейших исследований

Государства готовы инвестировать значительные объемы средств в университеты, но при этом важно постоянно отслеживать эффективность деятельности вузов в целом и использования финансовых ресурсов в частности. Одной из общепринятых метрик эффективности деятельности университета является его положение в образовательных рейтингах. При этом эмпирические исследования не выявили устойчивой положительной связи между объемами финансирования университета и его положением в рейтингах. В данном исследовании была предпринята попытка рассмотреть взаимосвязь динамики положения университета в образовательном рейтинге не с конкретными объемами финансирования университета, а с используемым механизмом финансирования. С помощью кластерного анализа установлено, что университеты, финансирование которых осуществляется на основе переговорного механизма, а не только по формальным процедурам (формульное финансирование и финансирование по результатам), показывают более высокие результаты в рейтинге. При этом связи между объемом государственного финансирования, которое получает университет, и его положением в рейтинге не найдено; более важным фактором является именно механизм получения денежных средств от государства.

В контексте данных, полученных при анализе международного опыта, рассмотрены особенности государственного финансирования высшего образования в Российской Федерации на примере тех отечественных вузов, которые ставят одной из своих приоритетных стратегических задач улучшение собственных позиций в международных академических рейтингах. Установлено, что при бюджетном обеспечении учреждений высшего образования доминирует тенденция к комбинированному применению механизмов финансирования по формуле и финансирования результата, что примерно соответствует политике, применяемой вузами, вошедшими во второй кластер в международной части исследования.

С учетом данных, полученных на выборке европейских университетов, — о том, что вузы, финансирование которых осуществляется с использованием переговорного механизма, а не только по формальным процедурам, имеют более высокие позиции в рейтинге (первый кластер), — внедрение новых форматов и видов финансового обеспечения отечественных вузов,

предусматривающих расширенное использование переговорных процедур, имеет благоприятные перспективы. Целесообразность переговорного подхода подкрепляется особыми условиями функционирования ведущих отечественных вузов: им необходимо решить чрезвычайно амбициозные задачи при крайне ограниченных ресурсах. При таких обстоятельствах нельзя полагаться на шаблонные схемы построения долгосрочной отлаженной системы ведомственного взаимодействия.

Таким образом, основной задачей, стоящей перед отечественной системой высшего образования, становится выработка инновационной концепции бюджетного обеспечения ведущих университетов, сформированной на базе переговорного подхода и не ограничивающейся механистическим перераспределением ресурсного потенциала в пользу отдельных образовательных организаций под видом генерации точек роста. Разработку методологического каркаса концепции предполагается сделать предметом отдельного исследования.

1. Салми Д., Фрумин И. Д. (2007) Российские вузы в конкуренции универ- Литература ситетов мирового класса // Вопросы образования / Educational Studies

Moscow. № 3. С. 5-45.

2. Салми Д., Фрумин И. Д. (2013) Как государства добиваются международной конкурентоспособности университетов: уроки для России // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. № 1. С. 25-68.

3. Сацик В. И. (2014) Детерминанты глобальной конкурентоспособности университетов: в поиске эффективной стратегии развития высшего образования на Украине // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. № 1. С. 134-161.

4. Aguillo I., Bar-Ilan J., Levene M., Ortega J. (2010) Comparing University Rankings // Scientometrics. Vol. 85. No 1. P. 243-256.

5. Amsler S. S., Bolsmann C. (2012) University Ranking as Social Exclusion // British Journal of Sociology of Education. Vol. 33. No 2. P. 283-301.

6. Auranen O., Nieminen M. (2010) University Research Funding and Publication Performance. An International Comparison // Research Policy. Vol. 39. No 6. P. 822-834.

7. Bagues M., Labini M. S., Zinovyeva N. (2008) Differential Grading Standards and University Funding: Evidence from Italy // CESifo Economic Studies. Vol. 54. No 2. P. 149-176.

8. Beath J. A., Poyago-Theotoky J., Ulph D. (2012) University Funding Systems: Impact on Research and Teaching // Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal. Vol. 6. Iss. 2012-2. P. 1-24.

9. Bolli T., Somogyi F. (2011) Do Competitively Acquired Funds Induce Universities to Increase Productivity? // Research Policy. Vol. 40. No 1. P. 136-147.

10. Bongioanni I., Daraio C., Moed H. F., Ruocco G. (2014) Disciplinary Profiles and Performance of Research Systems: A World Comparison at the Country Level / Proceedings of the Science and Technology Indicators Conference «Context Counts: Pathways to Master Big and Little Data». Leiden, 2014. P. 50-63.

11. Estermann T., Nokkala T. (2009) University Autonomy in Europe I. Brussels: European University Association.

12. Estermann T., Nokkala T., Steinel M. (2011) University Autonomy in Europe II. Brussels: European University Association.

13. Geuna A., Martin B. R. (2003) University Research Evaluation and Funding: An International Comparison // Minerva. Vol. 41. No 4. P. 277-304.

14. Goglio V. (2016) One Size Fits All? A Different Perspective on University Rankings //Journal of Higher Education Policy and Management. Vol. 38. No 2. P. 212-226.

15. Goksu A., Goksu G. G. (2015) A Comparative Analysis of Higher Education Financing in Different Countries // Procedia — Economics and Finance. Iss. 26. P. 1152-1158.

16. Hazelkorn E. (2015) Rankings and the Reshaping of Higher Education: The Battle for World-Class Excellence. New York: Palgrave Macmillan.

17. Hicks D. (2012) Performance-Based University Research Funding Systems // Research Policy. Vol. 41. No 2. P. 251-261.

18. Jongbloed B. (2004) Regulation and Competition in Higher Education // P. Teixeira, B. Jongbloed, D. Dill, A. Amaral (eds) Markets in Higher Education. Rhetoric or Reality. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. P. 87-111.

19. Jons H., Hoyler M. (2013) Global Geographies of Higher Education: The Perspective of World University Rankings // Geoforum. Vol. 46. P. 45-59.

20. Kemnitz A. (2007) University Funding Reform, Competition, and Teaching Quality // Journal of Institutional and Theoretical Economics JITE. Vol. 163. No 2. P. 356-378.

21. Lung M., Alexandra N. L. (2012) Financing Higher Education in Europe: Issues and Challenges // Procedia — Social and Behavioral Sciences. Iss. 51. P. 938-942.

22. Maria T. D., Bleotu V. (2014) Modern Trends in Higher Education Funding // Procedia — Social and Behavioral Sciences. Iss. 116. P. 2226-2230.

23. Nagy S. G., Kováts G., Németh A. O. (2014) Governance and Funding of Higher Education — International Trends and Best Practices // Procedia — Social and Behavioral Sciences. Iss. 116. P. 180-184.

24. Platonova E. (2015) Various Approaches to Financing Russian Higher Education Institutions Integrating into the Global Educational Environment // Procedia — Social and Behavioral Sciences. Iss. 214. P. 393-398.

25. Pruvot E. B., Claeys-Kulik A.L., Estermann T. (2015) Designing Strategies for Efficient Funding of Universities in Europe. DEFINE Project Paper. Brussels: European University Association.

26. Saisana M., d'Hombres B., Saltelli A. (2011) Rickety Numbers: Volatility of University Rankings and Policy Implications // Research Policy. Vol. 40. No 1. P. 165-177.

27. Salmi J. (2009) The Challenge of Establishing World-Class Universities. Washington, DC: World Bank.

28. Taylor P., Braddock R. (2007) International University Ranking Systems and the Idea of University Excellence //Journal of Higher Education Policy and Management. Vol. 29. No 3. P. 245-260.

29. Todea N., Tilea D. M. (2011) Comparative Analysis between the Models for Financing of Education in Romania and the United Kingdom // Procedia — Social and Behavioral Sciences. Iss. 15. P. 717-721.

30. Viaene J.-M., Zilcha I. (2013) Public Funding of Higher Education // Journal of Public Economics. No 108. P. 78-89.

31. Yang R., Welch A. (2012) A World-Class University in China? The Case of Tsinghua // Higher Education. Vol. 63. No 5. P. 645-666.

AT — Austria BE-FL — Flanders in Belgium BE-FR — French speaking community in Belgium CH — Switzerland CZ — Czech Republic DE-BB — Brandenburg in Germany DE-HE — Hesse in Germany DE-NRW — North Rhine — Westphalia in Germany DK — Denmark EE — Estonia ES-CA — Catalonia in Spain FI — Finland FR — France

HU — Hungary IE — Ireland IS — Iceland IT — Italy LT — Lithuania LV — Latvia NL — Netherlands NO — Norway PL — Poland PT — Portugal RO — Romania SE — Sweden SK — Slovakia TR — Turkey UK-EN — England in United Kingdom

Приложение 1.

Перечень стран, вошедших в исследование, и их коды по исследованию DEFINE

№ Название университета Страна Код страны Участие в данном исследовании

1 University of Vienna Austria AT Да

2 Medical University of Vienna Да

3 University of Innsbruck Да

4 Medical University of Graz Да

5 University of Graz Да

6 Vienna University of Technology Да

7 Ghent University Belgium BE-FL Да

8 Catholic University of Leuven Да

9 University Libre Bruxelles BE-FR Да

10 Catholic University of Louvain Да

11 Vrije University Brussel BE-FL Да

12 University of Liege BE-FR Да

13 University of Antwerp BE-FL Да

14 Charles University in Prague Czech CZ

15 University of Copenhagen Denmark DK Да

16 Aarhus University Да

17 Technical University of Denmark Да

18 University of Southern Denmark Да

19 Aalborg University Да

20 University of Helsinki Finland FI Да

21 University of Oulu Да

22 University of Turku Да

Приложение 2.

Перечень университетов, вошедших и не вошедших в данное исследование

№ Название университета ! Код Страна ! страны Участие в данном исследовании

23 Aalto University Finland i FI Да

24 University of Eastern Finland Да

25 University of Jyvaskyla Да

26 Pierre and Marie Curie University — Paris 6 France j FR Да

27 University of Paris Sud (Paris 11) Да

28 Ecole Normale Superieure — Paris Да

29 University of Strasbourg Да

30 University of the Mediterranean (Aix-Marseille 2) Да

31 University of Paris Diderot (Paris 7) Да

32 Joseph Fourier University (Grenoble 1) Да

33 University of Paris Descartes (Paris 5) Да

34 Claude Bernard University Lyon 1 Да

35 Ecole Normale Superieure — Lyon Да

36 Paul Sabatier University (Toulouse 3) Да

37 University of Bordeaux 1 Да

38 University of Lorraine Да

39 University of Montpellier 2 Да

40 Ecole Polytechnique Да

41 ESPCI ParisTech Да

42 University of Paris Dauphine (Paris 9) Да

43 MINES ParisTech Да

44 University of Auvergne Да

45 University of Nice Sophia Antipolis Да

46 University of Rennes 1 Да

47 University of Heidelberg Germany j DE Нет

48 Technical University Munich Нет

49 University of Munich Нет

50 University of Bonn j DE-NRW Да

51 University of Frankfurt j DE-HE Да

52 University of Freiburg 1 de Нет

53 University of Göttingen 1 de Нет

54 University of Münster j DE-NRW Да

55 University of Hamburg j DE Нет

№ Название университета Страна Код страны Участие в данном исследовании

56 University of Kiel Germany DE Нет

57 University of Koeln DE-NRW Да

58 University of Tübingen DE Нет

59 University of Würzburg Нет

60 University of Karlsruhe Нет

61 RWTH Aachen University DE-NRW Да

62 Dresden University of Technology DE Нет

63 University of Erlangen-Nuremberg Нет

64 University of Leipzig Нет

65 University of Mainz Нет

66 University of Marburg DE-HE Да

67 University of Stuttgart DE Нет

68 Hannover Medical School Нет

69 Technical University of Berlin Нет

70 University of Bochum DE-NRW Да

71 University of Düsseldorf DE Нет

72 University of Duisburg-Essen DE-NRW Да

73 University of Giessen DE-HE Да

74 University of Ulm DE Нет

75 University of Bielefeld DE-NRW Да

76 Technical University Darmstadt DE-HE Да

77 Technical University of Braunschweig DE Нет

78 University of Bayreuth Нет

79 University of Bremen Нет

80 University of Halle-Wittenberg Нет

81 University of Hannover Нет

82 University of Jena Нет

83 University of Konstanz Нет

84 University of Regensburg DE Нет

85 University of Rostock Нет

86 National and Kapodistrian University of Athens Greece GR Да

87 Aristotle University of Thessaloniki Да

88 Eotvos Lorand University Hungary HU Да

№ Название университета j Код Страна ! страны Участие в данном исследовании

89 University of Szeged Hungary j HU Да

90 Trinity College Dublin Ireland j IE Да

91 University College Dublin Да

92 University College Cork Да

93 University of Roma — La Sapienza Italy j IT Да

94 University of Milan Да

95 University of Padua Да

96 University of Pisa Да

97 University of Turin Да

98 Polytechnic Institute of Milan Да

99 University of Bologna Да

100 University of Florence Да

101 Scuola Normale Superiore — Pisa Да

102 University of Naples Federico II Да

103 Catholic University of the Sacred Heart Да

104 University of Ferrara Да

105 University of Genoa Да

106 University of Milan — Bicocca Да

107 University of Palermo Да

108 University of Parma Да

109 University of Pavia Да

110 University of Perugia Да

111 University of Roma — Tor Vergata Да

112 University of Trieste Да

113 Utrecht University Netherlands j NL Да

114 University of Groningen Да

115 Leiden University Да

116 VU University Amsterdam Да

117 Radboud University Nijmegen Да

118 University of Amsterdam Да

119 University of Wageningen Да

120 Erasmus University Да

121 Delft University of Technology Да

122 University of Maastricht Да

№ Название университета Страна Код страны Участие в данном исследовании

123 Eindhoven University of Technology Netherlands NL Да

124 University of Twente Да

125 University of Oslo Norway NO Да

126 Norwegian University of Science and Technology Да

127 University of Bergen Да

128 Jagiellonian University Poland PL Да

129 University of Warsaw Да

130 University of Lisbon Portugal PT Да

131 University of Porto Да

132 University of Coimbra Да

133 Moscow State University Russia - Не на всех

134 Saint Petersburg State University этапах

135 University of Belgrade Serbia - Нет

136 University of Ljubljana Slovenia - Нет

137 University of Barcelona Spain ES-CA Да

138 Autonomous University of Barcelona Да

139 Autonomous University of Madrid ES Нет

140 Complutense University of Madrid Нет

141 University of Pompeu Fabra ES-CA Да

142 Polytechnic University of Valencia ES Нет

143 University of Granada Нет

144 University of Valencia Нет

145 Polytechnic University of Catalonia ES-CA Да

146 University of Santiago Compostela ES Нет

147 University of Seville Нет

148 University of the Basque Country Нет

149 University of Zaragoza Нет

150 Karolinska Institute Sweden SE Да

151 Uppsala University Да

152 Stockholm University Да

153 Lund University Да

154 University of Gothenburg Да

155 Royal Institute of Technology Да

№ Название университета j Код Страна ! страны Участие в данном исследовании

156 Swedish University of Agricultural Sciences Sweden i SE Да

157 Chalmers University of Technology Да

158 Linkoping University Да

159 Umea University Да

160 Stockholm School of Economics Да

161 Swiss Federal Institute of Technology Zurich Switzerland j CH Да

162 University of Zurich Да

163 University of Geneva Да

164 University of Basel Да

165 Swiss Federal Institute of Technology of Lausanne Да

166 University of Bern Да

167 University of Lausanne Да

168 Istanbul University Turkey j TR Да

169 University of Cambridge UK j UK-EN Да

170 University of Oxford Да

171 University College London Да

172 The Imperial College of Science, Technology and Medicine Да

173 The University of Manchester Да

174 The University of Edinburgh j UK Нет

175 King's College London j UK-EN Да

176 University of Bristol Да

177 University of Warwick Да

178 London School of Economics and Political Science Да

179 The University of Glasgow | UK Нет

180 The University of Sheffield j UK-EN Да

181 University of Birmingham Да

182 University of Leeds Да

183 University of Liverpool Да

184 University of Nottingham Да

185 University of Southampton Да

№ Название университета Страна Код страны Участие в данном исследовании

186 Cardiff University UK UK-EN Да

187 Queen Mary, University of London Да

188 University of Exeter Да

189 University of Sussex Да

190 Newcastle University Да

191 The University of Dundee UK Нет

192 University of Aberdeen Нет

193 University of East Anglia UK-EN Да

194 University of Leicester Да

195 University of York Да

196 Lancaster University Да

197 London School of Hygiene and Tropical Medicine Да

198 Queen's University Belfast UK Нет

199 The University of Reading UK-EN Да

200 University of St Andrews UK Нет

201 Brunel University UK-EN Да

202 University of Bath Да

203 University of Essex Да

204 University of Surrey Да

Приложение 3.

Сведения о положении отечественных вузов в рейтинге QS University Rankings и их финансировании

№ Наименование университета

1 Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

2 Санкт-Петербургский государственный университет

3 Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана

4 Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

5 Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации

6 Московский физико-технический институт (государственный университет)

7 Российский университет дружбы народов

8 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

9 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

10 Национальный исследовательский Томский государственный университет

11 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

12 Национальный исследовательский Томский политехнический университет

13 Казанский (Приволжский) федеральный университет

14 Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

15 Национальный исследовательский Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского

16 Южный федеральный университет

17 Дальневосточный федеральный университет

18 Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (Университет Лобачевского)

19 Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

20 Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова

21 Воронежский государственный университет

Период Госзадание, руб. Прочие ИФ, руб. Доля ГЗ, %

2012/2013 2013/2014 2014/2015 2015/2016 2013 2015 2013 2015 2013 2015

116 120 114 108 9633 204100 10767 125300 9377 234910 13412 680983 50,7 44,5

253 240 233 256 6893 830600 5953 167300 5787 655931 4831 998317 54,4 55,2

352 334 322 338 5176 404900 6100 029900 7675 403072 6214 721248 40,3 49,5

371 352 328 317 870851 800 1301 321356 3507 962988 3038 763150 19,9 30,0

367 386 399 397 708585 400 744633 500 1759 363600 2311 949499 28,7 24,4

- 441-450 411-420 431-440 996848 900 2554 528900 2850 320942 3263 685796 25,9 43,9

501-550 491-500 471-480 601-650 1850 449200 1702 519900 3835 681068 6096 668042 32,5 21,8

- - 481-190 501-550 2754 966500 3526 147400 5971 333820 4536 167944 31,6 43,7

- 451-460 481-490 471-480 2632 643100 3303 313700 4818 382300 4484 481691 35,3 42,4

551-600 551-600 491-500 481-490 1665 981500 2700 990900 2758 751366 2871126124 37,7 48,5

501-550 501-550 501-550 501-550 5522 833900 6 611 898300 10139 126642 11701 853600 35,3 36,1

601+ 551-600 501-550 481-490 3156 467601 3831 017400 4037 704022 4819 075097 43,9 44,3

601+ 601-650 551-600 551-600 3982 437900 3623 989100 4087 323830 4668 284478 49,4 43,7

451-500 501-550 551-600 601-650 3409 739400 3636 428900 5 064 912752 4923 086592 40,2 42,5

- - 601-650 601-650 975850 900 1136 674200 844521 819 952731 267 53,6 54,4

- 601-650 601-650 601-650 2297 270100 2875 601200 3004 536889 2926 342175 43,3 49,6

601+ 701+ 701+ 651-700 5257 960700 6 559 616100 3636 026985 4808 476321 59,1 57,7

601+ 701+ 701+ 701+ | 1119 985800 1654 131900 3289 176069 3353 197687 25,4 33,0

- - 701+ 701+ | 772380 200 3752 798700 3401 992389 3401 271093 18,5 52,5

601+ 701+ 701+ 701+ н/д 126161 077 н/д 326272 099 - 27,9

- 701+ 701+ 701+ н/д н/д н/д н/д - -

Приложение 4. Сведения о положении отечественных вузов в рейтинге ОБ ВШСБ

№ Наименование университета Период

2012/2013 2013/2014 2014/2015 2015/2016

1 Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова 3 3 4 7

2 Санкт-Петербургский государственный университет 14 12 15 20

3 Московский государственный технический университет им. Н. Э.Баумана 33 36 35 38

4 Новосибирский национальный исследовательский государственный университет 22 18 19 20

5 Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел РФ 37 35 39 44

6 Московский физико-технический институт (государственный университет) 55 52 45 48

7 Российский университет дружбы народов 86 82 84 99

8 Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» 65 57 51 50

9 Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 47 47 60 61

10 Национальный исследовательский Томский государственный университет 58 47 44 43

11 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 50 58 63 62

12 Национальный исследовательский Томский политехнический университет 71 67 64 64

13 Казанский (Приволжский) федеральный университет 79 69 72 74

14 Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н.Ельцина 84 80 77 78

15 Национальный исследовательский Саратовский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского - 121-130 121-130 151-200

16 Южный федеральный университет 89 85 81 85

17 Дальневосточный федеральный университет 99 100 98 94

18 Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (Университет Лобачевского) 74 72 86 76

19 Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» - 98 89 87

20 Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова - 100 91 90

21 Воронежский государственный университет 91 90 111-120 111-120

22 Национальный исследовательский университет Московский энергетический институт 97 101-110 121-130 111-120

23 Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики - 111-120 99 101-110

24 Пермский государственный университет - 111-120 111-120 131-140

№ Наименование университета Период

2012/2013 2013/2014 2014/2015 2015/2016

25 Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники - 111-120 121-130 141-150

26 Российский государственный университет нефти и газа им. И. М. Губкина - 121-130 121-130 151-200

27 Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева - 121-130 121-130 141-150

28 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) - 121-130 101-110 121-130

29 Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена - 131-140 121-130 141-150

30 Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет) - 131-140 121-130 131-140

31 Московский государственный лингвистический университет - 131-140 121-130 141-150

32 Московский государственный строительный университет - 131-140 131-140 141-150

33 Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» - 131-140 101-110 121-130

34 Новосибирский государственный технический университет - 131-140 111-120 101-110

35 Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова 141-150 151-200 151-200

36 Иркутский государственный университет - 141-150 131-140 151-200

37 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ - 141-150 131-140 121-130

38 Алтайский государственный университет - 151-200 141-150 131-140

39 Белгородский государственный университет - 151-200 151-200 151-200

40 Финансовый университет при Правительстве РФ - 151-200 151-200 151-200

41 Калининградский государственный технический университет - 151-200 151-200 151-200

42 Казанский национальный исследовательский технический университет имени А. Н. Туполева - 151-200 151-200 151-200

43 Казанский национальный исследовательский технологический университет - 151-200 141-150 151-200

44 Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова - 151-200 151-200 151-200

45 Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова - 151-200 - 201-250

46 Петрозаводский государственный университет - 151-200 151-200 151-200

47 Российский государственный гуманитарный университет - 151-200 151-200 151-200

48 Санкт-Петербургский государственный университет экономики - 151-200 - -

49 Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С. П. Королева (Национальный исследовательский университет) - 151-200 151-200 151-200

50 Самарский государственный университет - 151-200 151-200 -

Период

№ Наименование университета 2012/2013 2013/2014 2014/2015 2015/2016

51 Сибирский федеральный университет - 151-200 151-200 151-200

52 Южно-Уральский государственный университет (Национальный исследовательский университет) - 151-200 151-200 151-200

53 Волгоградский государственный университет - 151-200 151-200 151-200

54 Балтийский федеральный университет им. И. Канта - - 151-200 131-140

55 Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева - - 151-200 -

56 Национальный исследовательский университет «МИЭТ» - - - 201-250

57 Московский технический университет связи и информатики - - - 201-250

58 Пермский национальный исследовательский политехнический университет - - - 201-250

Приложение 5. Количественные результаты кластерного анализа

Таблица П5.1. Характеристики кластеров по переменным, вошедшим в процедуру кластерного анализа

Финансирование по формуле: преподавание Контракты на результат: преподавание

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 3,373

2 4

0 0,497

2 Likelihood Ratio

Первичный механизм 4,553

27 4

26 0,336

20 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 1,054

14 1

10 0,305

6 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 58,25

33 4

2 0

3 Likelihood Ratio

Первичный механизм 64,663

2 4

0 0

2 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 38,068

8 1

34 0

23 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Переговорный механизм: преподавание

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 36,653

29 4

10 0

21 Likelihood Ratio

Первичный механизм 39,577

14 4

10 0

6 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 0,228

0 1

16 0,633

1 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Контракты на результат: исследования

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 58,25

33 4

2 0

3 Likelihood Ratio

Первичный механизм 64,663

2 4

0 0

2 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 38,068

8 1

34 0

23 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Финансирование по формуле: исследования

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 21,896

3 4

4 0

3 Likelihood Ratio

Первичный механизм 22,334

13 4

26 0

19 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 10,725

27 1

6 0,001

6 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Переговорный механизм: исследования

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Не используется 1,862

15 2

14 0,394

21 Likelihood Ratio

Первичный механизм 1,866

28 2

6 0,393

6 Linear-by-Linear Association

Вторичный механизм 0,057

0 1

16 0,812

1 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Позиция в академическом рейтинге

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Первая сотня 86,787

20 8

4 0

0 Likelihood Ratio

Вторая сотня 93,317

8 8

23 0

0 Linear-by-Linear Association

Третья сотня 41,668

9 1

6 0

8 N of Valid Cases

Четвертая сотня 107

6

3

6

Пятая сотня

0

0

14

Общ. число наблюдений

43

36

28

Динамика университета в рейтинге

Переменные Результаты теста х2

Номер кластера Value

1 df

2 Asymp. Sig. (2-sided)

3 Pearson Chi-Square

Ухудшилась 10,797

3 4

4 0,029

8 Likelihood Ratio

Не изменилась 10,022

32 4

19 0,04

14 Linear-by-Linear Association

Улучшилась 1,07

8 1

13 0,301

6 N of Valid Cases

Общ. число наблюдений 107

43

36

28

Таблица П5.2. Описательные характеристики кластеров по переменным, не вошедшим в процедуру кластерного анализа

Средние значения объемов финансирования по кластерам Результаты теста Kruskall - Wallis

Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3

Среднее N Среднее N Среднее N х2 df Asymp. Sig.

Объем финансирования, млн евро

Общ. финансирование на 1 студента 0,03** 43 0,02** 36 0,018** 28 5,80 2 0,06

Общ. финансирование на 1 сотрудника 0,18 33 0,21 25 0,20 19 1,90 2 0,39

Общий объем финансирования 704,7*** 43 540,7*** 36 317,6*** 28 37,63 2 0,00

Средние значения объемов финансирования по кластерам Результаты теста Kruskall - Wallis

Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3

Среднее N Среднее N Среднее N х2 df Asymp. Sig.

Гос. финансирование на 1 студента 0,02*** 38 0,01*** 27 0,009*** 23 15,34 2 0,00

Доли избранных источников в общем объеме финансирования, %

Доля государственного финансирования в общем объеме финансирования университета 60,0*** 38 48,8*** 27 48,7*** 23 7,93 2 0,02

Доля государственного финансирования исследований в объеме государственного финансирования 55 16 48 12 50 15 1,79 2 0,41

Доля государственного финансирования преподавания в объеме государственного финансирования 45 16 52 12 50 15 1,79 2 0,41

Доля стороннего финансирования исследований в общем объеме финансирования университета 33 33 24 14 20 7 4,42 2 0,11

Доля платы за обучение в общем объеме финансирования университета 24 10 28 20 36 17 3,78 2 0,15

N - число наблюдений. *** р < 1%, ** р < 5%.

Таблица П6.1. Страновая принадлежность университетов Приложение 6

(в таблице представлено количество университетов из указанной страны в соответствующем кластере)

Страна Кластер

112 13

AT 2 2

BE-FL 4

BE-FR 1

CZ 1

DK 4 1

FI 1 5

FR 6 4

DE-NRW 6 1

DE-HE 2

Страна Кластер

1 2 3

IE 1 1

IT 4 1

NL 12

NO 2

ES-CA 2 1

SE 9

CH 6

UK-EN 7 9 12

Таблица П6.2. Положение в рейтинге ARWU университетов каждого кластера за 2014 (исследуемый) год

Университет Положение в рейтинге

КЛАСТЕР 1

Aarhus University 74

Catholic University of Leuven 96

Chalmers University of Technology 301

Charles University in Prague 201

Ghent University 70

King's College London 59

Linkoping University 301

Lund University 102

Norwegian University of Science and Technology 201

Royal Institute of Technology 201

RWTH Aachen University 201

Stockholm University 78

Swedish University of Agricultural Sciences 201

Swiss Federal Institute of Technology of Lausanne 96

Swiss Federal Institute of Technology Zurich 19

Technical University of Denmark 102

The Imperial College of Science, Technology and Medicine 22

The University of Manchester 38

Umea University 201

University College London 20

University of Antwerp 301

University of Basel 90

University of Bern 152

University of Bochum 201

University of Bonn 94

University of Bristol 63

University of Cambridge 5

University of Copenhagen 39

University of Duisburg-Essen 301

University of Gothenburg 152

University of Helsinki 73

| Положение

Университет | в рейтинге

University of Innsbruck I 201

University of Koeln i 152

University of Lausanne i 152

University of Liege j 201

University of Muenster i 152

University of Oslo i 69

University of Oxford j 9

University of Southern Denmark i 301

University of Vienna i 152

University of Zurich j 56

Uppsala University i 60

Vrije University Brussel I 301 КЛАСТЕР 2

Aix-Marseille University j 102

Autonomous University of Barcelona j 201

Cardiff University | 102

Claude Bernard University Lyon 1 j 201

Delft University of Technology j 201

Eindhoven University of Technology j 301

Erasmus University j 152

Leiden University j 77

London School of Economics and Political Science j 102

Radboud University Nijmegen j 102

Technical University Darmstadt j 401

The University of Sheffield j 102

Trinity College Dublin j 152

University of Amsterdam j 102

University of Barcelona j 152

University of Bologna j 152

University of Bordeaux 1 j 201

University of Frankfurt j 102

University of Groningen j 82

University of Leeds i 102

Университет Положение в рейтинге

University of Liverpool 102

University of Lorraine 201

University of Maastricht 201

University of Milan 152

University of Nottingham 102

University of Padua 152

University of Paris Descartes (Paris 5) 152

University of Paris Sud (Paris 11) 42

University of Roma — La Sapienza 152

University of Southampton 102

University of Sussex 152

University of Twente 301

University of Wageningen 102

University of Warwick 152

Utrecht University 57

VU University Amsterdam 100

КЛАСТЕР 3

Aalborg University 401

Aalto University 401

Brunei University 401

Ecole Polytechnique 301

Lancaster University 301

Newcastle University 201

Polytechnic Institute of Milan 201

Polytechnic University of Catalonia 401

Queen Mary, University of London 201

The University of Reading 301

University College Dublin 201

University of Bath 401

University of Bielefeld 401

University of East Anglia 152

University of Eastern Finland 401

University of Essex 401

| Положение

Университет | в рейтинге

University of Exeter I 201

University of Graz i 401

University of Leicester i 201

University of Nice Sophia Antipolis j 401

University of Oulu i 301

University of Paris Dauphine (Paris 9) i 301

University of Rennes 1 j 401

University of Surrey i 401

University of Turku i 301

University of York j 201

Vienna University of Technology j 401

Higher Education Funding Models and Institutional Effectiveness: Empirical Research of European Experience and Russian Trends

Authors Elena Chernova

Doctor of Sciences in Economics, Professor, Senior Vice-Rector for Economics, St. Petersburg State University. E-mail: [email protected]

Tite Akhobadze

Candidate of Sciences in Economics, Deputy Head of the Planning and Finance Department, St. Petersburg State University. E-mail: [email protected]

Aleksandra Malova

Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor, Department of Economic Cybernetics, St. Petersburg State University. E-mail: [email protected]

Andrey Saltan

Candidate of Sciences in Economics, Assistant Professor, Department of Information Systems in Economics, St. Petersburg State University. E-mail: a.saltan@ spbu.ru

Address: 7-9 Universitetskaya Emb., 199034 St. Petersburg, Russian Federation.

Abstract World Bank data shows that education accounts for, on average, 13% of government expenditure in the world, effective spending being a priority. Position in international academic rankings has been a universally accepted, yet criticized, criterion of institutional effectiveness. No consistent positive correlation was revealed during research on how the size of government subsidies affected university ranking. Assessment methodology is adjusted to study the influence of public funding mechanisms on university ranking. Three mechanisms are investigated: formula based funding, performance based funding, and negotiated funding. The sample includes 107 European universities from 27 countries. For each of them, information on the funding model (or a combination of models), total annual revenue, proportion of public subsidies, ranking and ranking movements over the last decade is collected. Analysis results are used to group universities into two major categories: low-ranking universities (ranked in the top 200-500), which are mostly funded using formal mechanisms (formula- and performance based funding), and high-rankings universities (the top 100), which largely use the negotiated funding model (either alone or combined with formal models). This confirms previous research findings that the size of government subsidies has no impact on university ranking. A qualitative analysis of higher education funding patterns in Russia is performed. Formalization of all sources of university funding has become a major trend, yet this empirical study demonstrates that prioritization of formal criteria may be ineffective if Russian universities want to reach their ambitious goals of making it to the top 100 in international rankings.

Keywords institutional effectiveness, university funding models, formula based funding, performance based funding, negotiated funding, cluster analysis.

References Aguillo I., Bar-Ilan J., Levene M., Ortega J. (2010) Comparing University Rankings. Scientometrics, vol. 85, no 1, pp. 243-256. Amsler S.S., Bolsmann C. (2012) University Ranking as Social Exclusion. British Journal of Sociology of Education, vol. 33, no 2, pp. 283-301.

Auranen O., Nieminen M. (2010) University Research Funding and Publication Performance. An International Comparison. Research Policy, vol. 39, no 6, pp. 822-834.

Bagues M., Labini M.S., Zinovyeva N. (2008) Differential Grading Standards and University Funding: Evidence from Italy. CESifo Economic Studies, vol. 54, no 2, pp. 149-176.

Beath J.A., Poyago-Theotoky J., Ulph D. (2012) University Funding Systems: Impact on Research and Teaching. Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, vol. 6, iss. 2012-2, pp. 1-24.

Bolli T., Somogyi F. (2011) Do Competitively Acquired Funds Induce Universities to Increase Productivity? Research Policy, vol. 40, no 1, pp. 136-147.

Bongioanni I., Daraio C., Moed H. F., Ruocco G. (2014) Disciplinary Profiles and Performance of Research Systems: A World Comparison at the Country Level. Proceedings of the Science and Technology Indicators Conference "Context Counts: Pathways to Master Big and Little Data", Leiden, 2014, pp. 50-63.

Estermann T., Nokkala T. (2009) University Autonomy in Europe I. Brussels: European University Association.

Estermann T., Nokkala T., Steinel M. (2011) University Autonomy in Europe II. Brussels: European University Association.

Froumin I., Salmi J. (2007) Rossiyskie vuzy v konkurentsii universitetov mirovo-go klassa [Russian Colleges in the Competition of leading World Universities]. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, no 3, pp. 5-45.

Geuna A., Martin B.R. (2003) University Research Evaluation and Funding: An International Comparison. Minerva, vol. 41, no 4, pp. 277-304.

Goglio V. (2016) One Size Fits All? A Different Perspective on University Rankings. Journal of Higher Education Policy and Management, vol. 38, no 2, pp. 212226.

Goksu A., Goksu G.G. (2015) A Comparative Analysis of Higher Education Financing in Different Countries. Procedia—Economics and Finance, iss. 26, pp. 1152-1158.

Hazelkorn E. (2015) Rankings and the Reshaping of Higher Education: The Battle for World-Class Excellence. New York: Palgrave Macmillan.

Hicks D. (2012) Performance-Based University Research Funding Systems. Research Policy, vol. 41, no 2, pp. 251-261.

Jongbloed B. (2004) Regulation and Competition in Higher Education. Markets in Higher Education. Rhetoric or Reality (eds P. Teixeira, B. Jongbloed, D. Dill,A. Amaral), Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, pp. 87-111.

Jons H., Hoyler M. (2013) Global Geographies of Higher Education: The Perspective of World University Rankings. Geoforum, vol. 46, pp. 45-59.

Kemnitz A. (2007) University Funding Reform, Competition, and Teaching Quality. Journal of Institutional and Theoretical Economics JITE, vol. 163, no 2, pp. 356-378.

Lung M., Alexandra N.L. (2012) Financing Higher Education in Europe: Issues and Challenges. Procedia—Social and Behavioral Sciences, iss. 51, pp. 938942.

Maria T.D., Bleotu V. (2014) Modern Trends in Higher Education Funding. Proce-dia—Social and Behavioral Sciences, iss. 116, pp. 2226-2230.

Nagy S.G., Kováts G., Németh A.O. (2014) Governance and Funding of Higher Education — International Trends and Best Practices. Procedia—Social and Behavioral Sciences, iss. 116, pp. 180-184.

Platonova E. (2015) Various Approaches to Financing Russian Higher Education Institutions Integrating into the Global Educational Environment. Procedia— Social and Behavioral Sciences, iss. 214, pp. 393-398.

Pruvot E.B., Claeys-Kulik A.L., Estermann T. (2015) Designing Strategies for Efficient Funding of Universities in Europe. DEFINE Project Paper. Brussels: European University Association.

Saisana M., d'Hombres B., Saltelli A. (2011) Rickety Numbers: Volatility of University Rankings and Policy Implications. Research Policy, vol. 40, no 1, pp. 165177.

Salmi J. (2009) The Challenge of Establishing World-Class Universities. Washington, DC: World Bank.

Salmi J., Froumin I. (2013) Kak gosudarstva dobivayutsya mezhdunarodnoy konkurentosposobnosti universitetov: uroki dlya Rossii [Excellence Initiatives to Establish World-Class Universities: Evaluation of Recent Experiences]. Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow, no 1, pp. 25-68.

Satsyk V. (2014) Determinanty globalnoy konkurentosposobnosti universitetov: v poiske effektivnoy strategii razvitiya vysshego obrazovaniya na Ukraine [Determinants of Universities' Global Competitiveness: Higher Education Development Strategies in Ukraine]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 1, pp. 134-161.

Taylor P., Braddock R. (2007) International University Ranking Systems and the Idea of University Excellence. Journal of Higher Education Policy and Management, vol. 29, no 3, pp. 245-260.

Todea N., Tilea D.M. (2011) Comparative Analysis between the Models for Financing of Education in Romania and the United Kingdom. Procedia—Social and Behavioral Sciences, iss. 15, pp. 717-721.

Viaene J.-M., Zilcha I. (2013) Public Funding of Higher Education. Journal of Public Economics, no. 108, pp. 78-89.

Yang R., Welch A. (2012) A World-Class University in China? The Case of Tsing-hua. Higher Education, vol. 63, no 5, pp. 645-666.