Innovative activity of Russian universities and Priority 2030 indicators

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article is devoted to the analysis of the impact of indicators of Russian universities on the achievement of key indicators of the Priority 2030 program in the direction of "Research Leadership" as indicators of innovation activity. The mutual influence between individual indicators of Russian universities and key indicators of the program is examined; the results of correlation analysis are presented. There is a strong correlation between innovation activity and indicators of the quality of future university students, as well as the effectiveness of international activities not only in attracting foreign students, but also leading foreign professors and researchers. There is a strong correlation between the effectiveness of the university's innovation activities and its cooperation with foreign organizations, as well as the level of employees' salaries. The obtained results of the interrelation of indicators help to effectively prioritize activities to increase the innovative activity of the university. This article is of interest to researchers of innovative activity of Russian universities, whose sphere of interest includes cause-and-effect relationships of the effectiveness of university innovative activity. In addition, the conclusions of the article may be useful for the top management of universities to achieve the goals of improving the efficiency of innovation activities.

About the authors

Yaroslav Borisovich Lavrinenko

Voronezh State Technical University

Email: yaroslav_lav1@bk.ru
доцент кафедры цифровой и отраслевой экономики, кандидат экономических наук, доцент

References

  1. Берестов А.В., Гусева А.И., Калашник В.М. и др. Проект Национальный исследовательский университет - драйвер российского высшего образования // Высшее образование в России. – 2020. – № 6. – c. 22-34. – doi: 10.31992/0869-3617-2020-6-22-34.
  2. Волков А.Т. Показатели оценки инновационной активности и сложности их определения // Экономика науки. – 2017. – № 4. – c. 240-249.
  3. Герцик Ю.Г., Московкин В.М. Повышение конкурентоспособности российских вузов и роль государственных программ в развитии высшего образования // Экономика науки. – 2021. – № 1. – c. 39-50. – doi: 10.22394/2410-132X-2021-7-1-39-50.
  4. Губа К.С. Наукометрические показатели в оценке российских университетов: обзор исследований // Мир России. Социология. Этнология. – 2022. – № 1(31). – c. 49-73. – doi: 10.17323/1811-038X-2022-31-1-49-73.
  5. Гусева А.И., Калашник В.М., Каминский В.И., Киреев С.В. Исследовательское лидерство программы Приоритет-2030: факторы успеха // Высшее образование в России. – 2022. – № 1(31). – c. 42-58. – doi: 10.31992/0869-3617-2022-31-1-42-58.
  6. Гусева А.И., Калашник В.М., Каминский В.И., Киреев С.В. Первый год реализации программы «Приоритет-2030»: позитивные результаты и проблемные направления университетов исследовательского трека // Высшее образование в России. – 2023. – № 3. – c. 9-25. – doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-3-9-25.
  7. Давыдова Т.Е. Предикторы успешного развития университета в инновационной экосистеме // Организатор производства. – 2022. – № 1. – c. 158-169. – doi: 10.36622/VSTU.2022.12.19.015.
  8. Давыдова Т.Е. Развитие человеческого потенциала в условиях партнерства вузов, корпоративного сектора и государства // Современная экономика: проблемы и решения. – 2014. – № 2(50). – c. 95-104.
  9. Индикаторы инновационной деятельности: 2023 : статистический сборник. / В. В. Власова, Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2023. – 292 c.
  10. Лавриненко Я.Б., Тинякова В.И., Геокчакян А.Г. Анализ направлений публикационной активности ведущих инновационных университетов // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. – 2022. – № 5. – c. 282-292.
  11. Петров А.Н., Куракова Н.Г. Проблемы достижения системности целевых показателей национального проекта Наука // Экономика науки. – 2019. – № 1. – c. 4-18. – doi: 10.22394/2410-132X-2019-5-1-4-18.
  12. Погарская О.С. Алгоритм оценки коммерческого потенциала научно-технических разработок // Управление городом: теория и практика. – 2016. – № 1. – c. 34-39.
  13. Погарская О.С. Университетский трансфер технологий как ключевой фактор развития российской экономики знаний // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. – 2013. – № 4. – c. 504-511.
  14. Преображенский Б.Г., Толстых Т.О., Шкарупета Е.В. Трансформация должностей, компетенций и профилей в условиях цифровизации // Регион: системы, экономика, управление. – 2018. – № 3. – c. 151-156.
  15. Семенов Е.В. Производство показателей как механизм подавления производства знаний, технологий и компетенций // Управление наукой: теория и практика. – 2020. – № 1(2). – c. 69-93. – doi: 10.19181/smtp.2020.2.1.4.
  16. Сурай Н.М., Таточенко А.Л., Мамаева Н.А. и др. Метрологический подход к описанию результатов мировых университетских рейтингов как инструмент успешной реализации программы Приоритет 2030 в отечественной высшей школе // Современное педагогическое образование. – 2022. – № 4. – c. 21-29.
  17. Тинякова В.И. Исследование уровня инновационности стран мира во взаимосвязи с их расходами на высшее образование // Научный результат. Экономические исследования. – 2022. – № 1(8). – c. 121-133. – doi: 10.18413/2409-1634-2022-8-1-0-12.
  18. Цымбал А.А., Бикметов А. Р. Влияние акселерации инновационных проектов при вузах на инновационную деятельность по средствам малых инновационных предприятий // Инновационные подходы к решению технико-экономических проблем: Сборник трудов международной конференции, Москва, 02 июня 2020 года. – Москва: Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники". Москва, 2020. – c. 177-181.
  19. Karapetyants I., Kostuhin Y., Tolstykh T. Establishment of research competencies in the context of Russian digitalization // Proceedings of the 30th International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2017 - Vision 2020: Sustainable Economic development, Innovation Management, and Global Growth: Madrid, November 08-09 2017. Madrid, 2017. – p. 845-854.
  20. Tinyakova V.I., Morozova N.I., Ziroyan M.A., Falkovich E. B. Monitoring of human resources and a new educational structure for training specialists as key factors to reactivate the system of consumer cooperation in Russia // Amazonia Investiga. – 2018. – № 17. – p. 353-359.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Lavrinenko Y.B.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».