Статистический анализ влияния грантовой деятельности на устойчивость российских вузов

В исследовании представлены результаты количественного анализа вклада грантовой деятельности в обеспечение устойчивого развития образовательных организаций высшего образования РФ. Рассматривается устойчивость по следующим аспектам деятельности: образовательный, научно-исследовательский, международный, финансово-экономический и социальный. Эмпирическую базу исследования составили данные мониторинга эффективности образовательных организаций высшего образования в 2014–2022 гг. Предложенная и использованная в работе спецификация квантильной статистической модели позволила идентифицировать в динамике целевых показателей эффекты инерционного развития и эффекты, связанные с грантовой деятельностью. Параметрическая идентификация модели производилась отдельно в каждой из десяти квантильных групп, что позволило протестировать центральную гипотезу исследования о квантильной неоднородности чувствительности целевых показателей вузов к интенсивности и эффективности грантового финансирования. Получены свидетельства, что существенный вклад в устойчивость целевых показателей вузов, представляющих группы опережающего развития, вносит инерционный характер их развития, однако по чувствительности к эффективности и интенсивности грантовой деятельности они уступают вузам из групп догоняющего развития практически по всем аспектам деятельности. Выявленные паттерны показателей чувствительности к грантовому финансированию указывают на высокий потенциал конвергенции («эффект догоняющего развития») в системе высшего образования РФ, учёт которого будет способствовать поиску точек роста, целенаправленное грантовое воздействие на которые будет иметь более высокую эффективность.

1. Feliciani T., Morreau M., Luo J., Lucas P., Shankar K. Designing grant-review panels for better funding decisions: Lessons from an empirically calibrated simulation model // Research Policy. 2022. Vol. 51. No. 4. DOI: 10.1016/j.respol.2021.104467

2. Fong E. A., Wilhite A. W. The Impact of False Investigators on Grant Funding // Research Policy. 2021. Vol. 50. No. 10. DOI: 10.1016/j.respol.2021.104366

3. Dzieżyc M., Kazienko P. Effectiveness of research grants funded by European Research Council and Polish National Science Centre // Journal of Informetrics. 2022. Vol. 16. No. 1. DOI: 10.1016/j.joi.2021.101243

4. Белявский О.В. Проблемы правового регулирования грантовой поддержки фундаментальных научных исследований в Российской Федерации // Труды Института государства и права Российской академии наук. 2018. Т. 13. № 4. С. 170–189.

5. Бубнова Е.Ю. Экспертная оценка грантов: проблемы и пути развития // Вестник Воронежского гос. ун-та. Серия: Экономика и управление. 2022. № 2. С. 112–123. DOI: 10.17308/econ.2022.2/8324

6. Трещевский Ю.И., Иванов И.С., Руднев Е.А. Роль вузов в реализации возможностей и сдерживании угроз инновационному развитию экономики – мнения экспертов // Вестник Воронежского гос. ун-та. Серия: Экономика и управление. 2020. № 3. С. 60–69. DOI: 10.17308/econ.2020.3/3105

7. Леонова Т.Н. Эффективность грантового финансирования научно-исследовательских работ: мировой опыт и российские перспективы // Экономическая наука современной России. 2014. № 4. С. 89–101.

8. Алескеров Ф.Т., Белоусова В.Ю., Петрущенко В.В. Модели оболочечного анализа и анализа стохастической границы в задаче оценки эффективности деятельности университетов // Проблемы управления. 2015. № 5. С. 2–19.

9. Беляков Н.С., Беляков С.А. Обзор международного опыта оценки эффективности образования // Университетское управление: практика и анализ. 2018. Т. 22. № 1. С. 105–117. DOI: 10.15826/umpa.2018.01.010

10. Friedman L., Sinuany-Stern Z. Scaling units via the canonical correlation analysis in the DEA context // European Journal of Operational Research. 1997. Vol 100. No. 1. P. 629–637.

11. Kempkes G., Pohl C. The efficiency of German universities some evidence from nonparametric and parametric methods // Applied Economics. 2010. Vol. 42. No. 16. P. 2063–2079. DOI: 10.1080/00036840701765361

12. Allen D.O., Flegg A.T. Does expansion cause congestion? The case of the Older British universities, 1994–2004 // Education Economics. 2007. Vol. 15. No. 1. P. 75–102. DOI: 10.1080/09645290601133928

13. Johnes J. Efficiency and productivity change in the English higher education sector from 1996/97 to 2004/5 // The Manchester School. 2008. Vol. 76. No. 6. P. 653–674. DOI: 10.1111/j.1467-9957.2008.01087.x

14. Katharakis G., Katharaki M. A comparative assessment of Greek universities’ efficiency using quantitative analysis // Intern. Journal of Educational Research. 2010. Vol. 49. No. 4–5. P. 115–128.

15. Johnes J., Yu L. Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis // China Economic Review. 2008. Vol. 19. No. 4. P. 679–696. DOI: 10.1016/j.chieco.2008.08.004

16. Cherchye L., Vanden Abeele P. On research efficiency: A micro-analysis of Dutch university research in Economics and Business Management // Research Policy. 2005. Vol. 34. No. 4. P. 495–516. DOI: 10.1016/j.respol.2005.03.005

17. Koenker R.W., Bassett G.W. Regression quantiles // Econometrica. 1978. Vol. 46. No. 1. P. 33–50. DOI: 10.2307/1913643

18. Koenker R.W., D’Orey V. Computing regression quantiles // Journal of the Royal Statistical Society Series C, Royal Statistical Society. 1987. Vol. 36. No. 3. P. 383–393. DOI: 10.2307/2347802

19. Cox D.R., Snell E.J. Analysis of Binary Data. London: Chapman & Hall, 1989.

20. Ендовицкий Д.А., Коротких В.В., Воронова М.В. Конкурентоспособность российских университетов в глобальной системе высшего образования: количественный анализ // Высшее образование в России. 2020. Т. 29. № 2. С. 9–26. DOI: 10.31992/0869-3617-2020-29-2-9-26

21. Ендовицкий Д.А., Коротких В.В., Кривошеев А.В. Статистический анализ уровня финансовой устойчивости образовательных организаций высшего образования РФ // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 10. С. 22–37. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-10-22-37

22. Зинченко Д.И., Егоров А.А. Моделирование эффективности российских университетов // Экономический журнал ВШЭ. 2019. Т. 23. № 1. С. 143–172. DOI: 10.17323/1813-8691-2019-23-1-143-172

23. Иванов Д.Ю., Дмитриев П.А. Исследование динамики некоторых показателей рынка «платных» научных публикаций // Высшее образование в России. 2020. Т. 29. № 4. С. 75–79. DOI: 10.31992/0869-3617-2020-29-7-75-79

24. Орлов А.И. Современные проблемы науковедения и наукометрии // Biocosmology neo-Aristotelism. 2017. Vol. 7, № 3–4. С. 389–410.

25. Орлов А.И. Число цитирований – ключевой показатель эффективности научной деятельности исследователя и организации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского гос. аграрного ун-та. 2016. № 124 (10). C. 984 – 1009.

26. Орлов А.И. О показателях эффективности научной деятельности // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 7 (358). С. 21–29.

27. Трубникова Е.И. Асимметрия информации и тенденции рынка научных публикаций // Высшее образование в России. 2017. № 3 (210). С. 26–36.

28. Сафонова М.А., Сафонов А.А. Трансформация академического письма в цифровую эпоху // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 2. С. 144–153. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-2-144-153