CC BY
53
ЭКОНОМИКА
УДК 33:001
Голубева Галина Федоровна
кандидат психологических наук, доцент Брянский государственный университет golubeva.galia2012@yandex. ш
Спасенников Валерий Валентинович
доктор психологических наук, профессор Брянский государственный технический университет
ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ВУЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАУЧНОГО ПОТЕНЦИАЛА
В статье рассмотрены проблемы оценки экономического и научного потенциала вузов, предложен алгоритм оценки связи между научным потенциалом и инвестиционной привлекательностью на основе корреляционного анализа.
Ключевые слова: инвестиционная привлекательность, платежеспособный спрос, ранжирование вузов по значениям экономического и научного потенциалов.
Рейтинги в области высшего образования, как общие, так и по сферам наук, можно разделить на глобальные, региональные и национальные (В.И. Аверченков [1], В.М. Филиппов [7]). Данные группы рейтингов включают:
- рейтинги экономического потенциала вузов (глобальные, региональные, национальные);
- рейтинги образовательных программ (глобальные, региональные, национальные);
- рейтинги цитируемости в электронных и иных источниках.
Первоначальной целью рейтингов было создание ориентиров для формирования государственной политики в области образования и науки. В России и за рубежом рейтинги появляются в период резкого сокращения государственных расходов в бюджетах на образование, что неизбежно приводит к сокращению вузов (слиянию, поглощению, расформированию) на основе рейтинговых оценок эффективности их деятельности.
Обобщенная оценка экономического потенциала вузов Центрального Федерального округа (ЦФО) проводилась на основе укрупненных показателей, отражающих основные характеристики функционирования вуза и влияния на них показателей развития регионов, где они расположены. На основании информации о вузах были рассчитаны укрупненные показатели, в число которых в обязательном порядке входили показатели, отражающие (М.Я. Гохберг [2], Г.И. Дмитриев [3] и др.):
- соотношение численности студентов, обучающихся за счет бюджетных и внебюджетных средств;
- соотношение общих объемов бюджетных и внебюджетных средств;
- кадровый и имущественный потенциал вуза.
По всем этим показателям определялись рейтинги каждого вуза внутри установленных категорий вузов. На основе экспертных оценок были установлены был установлен вес того или иного рейтинга в зависимости от анализируемого года.
Анализ изменения отношения среднедушевых доходов к прожиточному минимуму в 15 областях ЦФО позволил сделать вывод: соотношение бюджетных и платных студентов определяется, прежде всего, контрольными цифрами приема студентов, которые определяются независимо от уровня доходов населения (И.А. Кириченко [4]).
Оценка научного и экономического потенциала вузов производилась на основе следующих показателей (В.В. Спасенников [6]):
* функционирования вузов
- доли студентов, обучающихся с полным возмещением затрат;
- размера учебных площадей в расчете на одного студента;
- доли докторов и кандидатов наук в общей численности профессорско-преподавательского состава (ППС);
- численности студентов, приходящихся на одного преподавателя;
* финансирования вузов
- величины удельных бюджетных расходов в расчете на одного студента;
- доли внебюджетных средств в общем объеме финансирования;
* показателей развития регионов
- уровня ВРП в расчете на душу населения;
- соотношения среднедушевых доходов и прожиточного минимума.
Оценка экономического и научного потенциала рассматривалась как интегральный рейтинг каждого вуза по перечисленному выше набору показателей.
Наибольший вклад в научный потенциал региона вносят численность докторов наук, годовые объемы выделяемых на научную деятельность ассигнований, число защищенных докторских диссертаций (приращение количества докторов наук в регионе) и годовое количество полученных охранных документов на интеллектуальную собственность (активность научных коллективов) [2; 4; 6].
© Голубева Г.Ф., Спасенников В.В., 2013
Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 6, 2013
47
Таблица 1 Оценка научного потенциала областей Центрального федерального округа и результаты ранжирования
Область Значение НП Ранг
Белгородская 0,48186 1
Брянская 0,10325 11
Владимирская 0,22357 5
Ивановская 0,27108 2
Калужская 0,07293 13
Костромская 0,06235 14
Курская 0,09820 12
Липецкая 0,15937 8
Орловская 0,21637 6
Рязанская 0,10825 10
Смоленская 0,01973 15
Тамбовская 0,21526 7
Тверская 0,14594 9
Тульская 0,23892 4
Ярославская 0,24881 3
Значение научного потенциала региона, при наличии заслуживающих доверия показателей весовых коэффициентов вклада в него частных ресурсных характеристик, может быть определено по следующему выражению (В.И. Аверченков [1]):
НП = £ (к*РХ,), і=1
где НП - значение показателя (индекса) научного потенциала региона, доли или целые единицы; кЬ -значение весового коэффициента вклада частной (і-й) ресурсной характеристики, доли единицы; РХ. - значение і-й ресурсной характеристики, абсолютные натуральные или относительные единицы измерения.
В результате вычислений были получены значения научного потенциала регионов (табл. 1) [5].
Оценка научного потенциала областей Центрального Федерального округа осуществлялась
нами также на основе суммарного ранжирования экспертных оценок членов регионального экспертного совета Российского гуманитарного научного фонда.
Наибольшее расхождение между экспертными оценками ЦФО, полученными в исследованиях В.И. Аверченкова [1] и В.В. Спасенникова [6] (в порядке убывания), наблюдается по Ивановской, Ярославской, Владимирской и Калужской областям, что обусловлено различной позицией экспертов гуманитарного научного фонда и экспертов технического вуза. По Тульской, Тверской, Рязанской, Орловской, Белгородской и Брянской областям расхождения минимальны, что, видимо, связано с наличием в данных областях исследований по грантам как РГНФ, так и РФФИ, связанных со сложившимся кадровым научным потенциалом как в гуманитарной, так и в естественнонаучной и технической сферах.
Под руководством директора Калужского научного центра д.ф.-м.н., проф., чл.-корр. РАН А.В. Дерягина были получены весовые коэффициенты инвестиционной привлекательности образовательных учреждений областей ЦФО по таким показателям, как [4; 6]:
Р1 - весовой коэффициент, учитывающий численность студентов (чел.), обучающихся в ГОУ на бюджетной основе (на 10 тыс. населения);
Р2 - весовой коэффициент количества студентов на единицу профессорско-преподавательского состава, имеющего ученую степень кандидата доктора наук (тыс. чел./ на единицу ППС);
Р3 - весовой коэффициент количества аспирантов и соискателей к общему контингенту, ППС работающего на штатной основе;
Р4 - весовой коэффициент количества неповторяющихся новых специальностей в ГОУ по отношению к другим региональным образовательным учреждениям.
Таблица 2
Весовые коэффициенты значений показателей инвестиционной привлекательности региональных образовательных учреждений в Центральном федеральном округе
№ Область Р1 Р2 Р3 Р4
1 Белгородская 0,6896 0,2164 0,0682 0,0096
2 Брянская 0,6304 0,2708 0,0773 0,0090
3 Владимирская 0,6405 0,2184 0,1153 0,0141
4 Ивановская 0,6492 0,2015 0,1227 0,0139
5 Калужская 0,6554 0,2182 0,0990 0,0139
6 Костромская 0,6244 0,2272 0,1261 0,0129
7 Курская 0,6427 0,2182 0,1171 0,0102
8 Липецкая 0,6584 0,2179 0,0958 0,0122
9 Орловская 0,6638 0,2276 0,0813 0,0094
10 Рязанская 0,6082 0,2423 0,1204 0,0144
11 Смоленская 0,5926 0,2454 0,1331 0,0139
12 Тамбовская 0,7251 0,1933 0,0538 0,0077
13 Тверская 0,6757 0,1918 0,1083 0,0129
14 Тульская 0,6780 0,2049 0,0895 0,0117
15 Ярославская 0,6358 0,2064 0,1254 0,0161
Таблица 3
Весовые коэффициенты и ранговые значения показателей инвестиционной привлекательности, связанные с неповторяющимися новыми специальностями
№ Область Р1 г1 Р4 г4 гр1-гр4 d2
1 Белгородская 0,6896 2 0,0096 12 10 100
2 Брянская 0,6304 12 0,0090 14 2 4
3 Владимирская 0,6405 10 0,0141 4 6 36
4 Ивановская 0,6492 8 0,0139 2 6 36
5 Калужская 0,6554 7 0,0139 5,5 1,5 2,25
6 Костромская 0,6244 13 0,0129 7,5 5,5 30,25
7 Курская 0,6427 9 0,0102 11 2 4
8 Липецкая 0,6584 6 0,0122 9 3 9
9 Орловская 0,6638 5 0,0094 13 8 64
10 Рязанская 0,6082 14 0,0144 3 11 121
11 Смоленская 0,5926 15 0,0139 5,5 9,5 90,25
12 Тамбовская 0,7251 1 0,0077 15 14 196
13 Тверская 0,6757 4 0,0129 7,5 3,5 12,25
14 Тульская 0,6780 3 0,0117 10 7 49
15 Ярославская 0,6358 11 0,0161 1 10 100
Е d2 854
гр1-4 = -0,525
Как показано в таблице 2 показатели Р1, Р2 и Р3 являются традиционными аккредитационными показателями, связанными с современным состоянием структуры высшего образования в России и инвестиционной привлекательностью региональных образовательных учреждений.
Несмотря на незначительную факторную нагрузку показателя Р4 в общую оценку научного и инвестиционного потенциала, данный показатель является инновационным, представляет отдельный интерес (В.В. Спасенников [6]).
В таблице 3 представлены весовые коэффициенты показателя коэффициента неповторяющихся новых специальностей региональных государственных образовательных учреждений Центрального федерального округа, их ранговые значения.
Анализ полученного из таблицы 3 значения отрицательной ранговой корреляции ф1-4 = -0,525 свидетельствует о том, что количество студентов, обучающихся в различных вузах на бюджетной основе, находятся в обратной зависимости от количества новых специальностей на региональных рынках образовательных услуг. Другими словами, во всех регионах наблюдаются дублирование одних и тех же специальностей. Особенно ярко эта тенденция прослеживается в Ярославской, Тамбовской, Рязанской и Белгородской областях.
Так, например, одни и те же гуманитарные специальности по социологии, психологии, политологии, экономике, юриспруденции имеются в Ярославском государственном техническом университете, Ярославском государственном педагогическом
Таблица 4
Весовые коэффициенты и ранговые значения инвестиционной привлекательности, связанные с наличием ученых степеней и количеством аспирантов и соискателей
№ Область Р2 г2 Р3 г3 гр2 -гр3 d2
1 Белгородская 0,2164 10 0,0682 14 3,5 12,25
2 Брянская 0,2708 1 0,0773 6 5 25
3 Владимирская 0,2184 6 0,1153 8 2 4
4 Ивановская 0,2015 13 0,1227 4 9 81
5 Калужская 0,2182 7,5 0,0990 11 3,5 12,25
6 Костромская 0,2272 5 0,1261 2 3 9
7 Курская 0,2182 7,5 0,1171 7 0,5 0,25
8 Липецкая 0,2179 9 0,0958 10 1 1
9 Орловская 0,2276 4 0,0813 12 8 64
10 Рязанская 0,2423 3 0,1204 5 2 4
11 Смоленская 0,2454 2 0,1331 1 1 1
12 Тамбовская 0,1933 14 0,0538 15 1 1
13 Тверская 0,1918 15 0,1083 9 6 36
14 Тульская 0,2049 12 0,0895 13 1 1
15 Ярославская 0,2064 10,5 0,1254 3 6,5 42,25
Zd2 293,00
гр2-3= 0,4768
Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова ♦ № 6, 2013
49
университете им. К.Д. Ушинского, Ярославском государственном университете им. П.Г. Демидова. Аналогичная картина наблюдается и в некоторых других областях Центрального федерального округа.
В таблице 4 представлена связь между Р2 и Р3.
Полученные из таблицы 4 значения положительной тенденции связи гр2-3= 0,4768 свидетельствует о слабой степени связи между количеством преподавателей, имеющих ученую степень, кандидатов и докторов наук и количеством аспирантов и соискателей по отношению к общему контингенту профессорско-преподавательского состава, работающего на штатной основе. Данная тенденция свидетельствует о необходимости расширения сети аспирантур и докторантур в региональных образовательных учреждениях, особенно по новым специальностям.
Помимо выделенных факторов Р1, Р2, Р3 и Р4, связанных с инвестиционной привлекательностью вузов, на научный потенциал регионов влияют: количество вузов в регионе, число научных организаций, количество диссертационных советов, оснащенность вузов и научных организаций современным оборудованием.
Полученные значения весовых коэффициентов были использованы при прогнозировании научного потенциала в будущем, а также для исследования его влияния на экономическое развитие регионов [4].
Отдельной научной задачей явилось изучение связи инвестиционной привлекательности вузов и инновационного развития регионов. Как следует из анализа таблицы 3 и таблицы 4, первый кластер (инновационные лидеры) включает вузы Брянской, Смоленской и Рязанской областей. Второй кластер образован вузами регионов, названных генераторами знаний.
Данные регионы характеризуются высокими показателями, оценивающими подготовку человеческого капитала (большое количество аспирантов и наличие новых специальностей). Во второй кластер входят вузы Костромской, Курской и Орловской областей. Третий кластер составляют вузы регионов потребителей знаний (более низкие показатели по человеческому потенциалу и созданию новых знаний). В третий кластер входят вузы Владимирской, Ивановской, Калужской и Ярославской областей. В четвертый кластер включены вузы регионы аутсайдеров, что связано с самыми низкими показателями по количеству аспирантов и наличию новых специальностей. Четвертый кластер образован вузами Белгородской, Тамбовской, Тверской и Тульской областей.
Разнообразие каналов финансирования, конкуренция в сфере образовательных услуг более всего
необходимы для массовых профессий, обслуживающего персонала, отдельных категорий служащих, потребность в которых довольно велика. Что касается подготовки высококвалифицированных специалистов, то здесь конкуренция может состоять лишь в борьбе вузов за право готовить те категории специалистов, которые могут быть востребованы.
Основой прогнозирования востребованности специалистов высшей квалификации на региональных рынках труда в Центральном Федеральном округе может стать координационная деятельность региональных экспертных инвестиционных советов по управлению инновационной деятельностью лучших образовательных учреждений, функцией которых может стать разработка программ реструктуризации (объединения вузов с родственными повторяющимися специальностями, бакалавриатом, магистратурой).
Библиографический список
1. Аверченков В.И., Кожухар В.М., Сазонова А.С. Оценка научного потенциала региона // Вестник БГТУ. - 2009. - № 2. - С. 123-127.
2. Гохберг М.Я., Кошляр Э.А. Центральный федеральный округ: Экономика и инновационный потенциал. - М.: ИНЭК, 2007. - 284 с.
3. Дмитриев Г.И., Законников Е.А., Мейев В.А. Анализ научного потенциала высшей школы и разработка аналитической системы мониторинга научно-исследовательской деятельности вузов и научных организаций // Материалы ВНПК «Образовательная среда» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ict.edu.ru
4. Кириченко И.А. Организационная культура как фактор привлекательности образовательных учреждений // Социология образования. - 2009. -№ 1. - С. 44-50.
5. Локшина Э.Х., Соколинский В.М., Спасен-ников В.В. Первая Всероссийская конференция РПО по экономической психологии «Психология и экономика» // Вестник РГНФ. - 2001. - № 1. - С. 154160.
6. Спасенников В.В. Экономико-психологические проблемы консультативной психологии при переходе на многоступенчатую систему образования // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. - 2009. - № 3. - С. 85-91.
7. Управление в высшей школе: опыт, тенденции, перспективы: Аналитический доклад. - М.: Логос, 2005. - 540 с.
8. Шендерова С.В. Институциональный механизм многоуровневого высшего образования в Российской Федерации: формирование и развитие. -СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2011. - 211 с.
