Оценка эффективности бюджетного финансирования инновационных российских университетов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследована эффективность государственного финансирования инновационных университетов РФ, участвовавших в проекте «5-100» и имеющих статус национальных исследовательских университетов. Анализ расходования денег налогоплательщиков во все времена являлся одним из важных элементов федерального учета и контроля любого государства. Сам проект «5-100» явился важной вехой в развитии университетов России и повышения их конкурентоспособности на международном рынке. Конечно же, как и любой значимый проект со значительным финансированием, «5-100» во все годы своего существования вызывал самые различные эмоции, от полного восторга до полного неприятия. Одним из элементов негативной риторики было вложение федеральных средств для развития научной составляющей университетов. Однако в ходе многочисленных проверок значимых нарушений выявлено не было и результаты проекта были признаны удовлетворительными. Вместе с тем авторам было интересно исследовать более глубокие пласты проекта «5-100», в частности связь между территориальными составляющими и рядом важнейших показателей, таких как, например, публикационная активность, доход от научных исследований и других. На основе анализа статистических данных выявлена неоднородность соотношения результатов НИОКР и объемов бюджетного финансирования вузов, показано влияние территориального фактора на исследуемые показатели. Рассматриваемые в исследовании вузы на основании анализа восьми показателей, характеризующих публикационную активность сотрудников вузов и объемы финансирования НИОКР, разделены на три кластера без учета территориального признака. Проведенный анализ позволил в том числе выявить неравномерное распределение бюджетного финансирования НИР. Авторы объясняют данный эффект территориальными особенностями вузов, когда региональные вузы получают меньшее финансирование по сравнению с вузами ЦФО и С-ЗФО. При этом не все вузы ЦФО и С-ЗФО отличаются высоким количеством публикаций в отечественных и зарубежных информационно-аналитических системах научного цитирования. Вместе с тем даже при распределении средств, которое могло бы быть более эффективным, значимость проекта «5-100» для развития системы высшего образования все же велика и текущие важнейшие проекты Минобрнауки, такие как «Приоритет - 2030», продолжают лучшее, что было в проекте «5-100».

Об авторах

Виктор Владиславович Ковельский

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Email: kovelskiy.vv@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-6792-2101

доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры математических методов в экономике

Российская Федерация, 443086, г. Самара, Московское шоссе, д. 34

Елена Павловна Ростова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: rostova.ep@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-6432-6590

доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры математических методов в экономике

Российская Федерация, 443086, г. Самара, Московское шоссе, д. 34

Список литературы

  1. Abdullah, M.A., & Rusdarti, R. (2017). The Impact of Government Expenditure on Economic Growth in Indonesia, Malaysia and Singapore. Journal of Economic Education, 6(1), 11–18.
  2. Artem’eva, A.A., Artem’eva, R.A. & Rudenko, N.V. (2018). Analysis of the implementation of the project 5–100. In Sphere of knowledge in matters of culture, science and education. Сollection of scientific papers. Kazan. ( pp. 149–153). (In Russ.).
  3. Bannykh, G.A. & Kostina, S.N. (2019). Implementation of cluster policy with the participation of universities as a factor in the development of the territory. Russian regions in the focus of change. Collection of reports of the XIII International Conference, 25–33. (In Russ.).
  4. Buyse, T., Heylen, F., & Schoonackers, R. (2020). On the impact of public policies and wage formation on business investment in research and development. Economic Modelling, 88, 188–199. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.09.022
  5. Coccia, M. (2018). What is the optimal rate of R&D investment to maximize productivity Growth? Technological Forecasting & Social Change, (76), 433–446. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2008.02.008
  6. Gordashnikova, O.Yu. (2018). Results of cluster analysis of factors influencing the competitiveness of the university. Economic security and innovation management. Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, 182–185. (In Russ.).
  7. Grishakina, E.G. (2021). Project 5–100: results of implementation, contribution to the development of the system of higher education and science / Grishakina E.G., Trostyanskaya I.B., Smirnova A.V., Parkacheva V.L., Polikhina N.A., Filippov B.Yu. Moscow: Federal State Autonomous Scientific Institution “Center for Sociological Research”. (In Russ.).
  8. Győrffy, B., Nagy., A.M., & Herman, P. (2018). Factors influencing the scientific performance of Momentum grant holders: an evaluation of the first 117 research groups. Scientometrics, (117), 409–426. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2852-1
  9. Ilina, I., Zharova, E., Borodin, A., & Burlankov, S. (2016). Assessing the effectiveness of public investment in research and development by federal executive bodies in Russia. Olsztyn Economic Journal, 11(4), 399–410.
  10. Ketikidis, P., & Solomon, A. (2018). Co-Producing Knowledge, Innovation and Growth Through University-Industry Collaboration-Lessons from Experience. Industry and Higher Education, 32(4), 211–212. https://doi.org/10.1177/0950422218786772
  11. Kharchenko, V.N. (2017). Innovative activity and innovative potential of a private university. In Problems of interaction between civil society, government and business. Collection of scientific articles based on materials of the IX International Scientific and Practical Forum, 191–197.
  12. Kharchenko, V.N. (2017). Requests for changes in the competencies of a university graduate. Actual problems of the development of transport communications (Aviatrans-2017). Materials of the International scientific-practical conference, 90–98. (In Russ.).
  13. Kharchenko, V.N. (2018). Methodology for the development of competitive clusters in the field of education. Modern competition, 12(2), 126–131. (In Russ.).
  14. Kosyakov, D., & Gusko, A. (2019). Research assessment and evaluation in Russian fundamental science. Procedia Computer Science, (146), 11–19.
  15. Kotova, N.A. (2020). Innovative and educational environment of the university: analysis of the essence and structural components. Bulletin of the Tambov University. Series: Humanities, 25(184), 15–24. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2020-25-184-15-24 (In Russ.).
  16. Mikhaylov, A.S., & Peker, I.Yu. (2019). Spatial distribution of the intellectual capital of Russia. Higher Education in Russia, 28(6), 28–39.
  17. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2016). Optimizing the Nation’s Investment in Academic Research: A New Regulatory Framework for the 21st Century. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/21824. https://doi.org/10.17226/21824
  18. Nekrep, A., Strašek, S., & Boršič, D. (2018). Productivity and Economic Growth in the European Union: Impact of Investment in Research and Development. Našegospodarstvo (Our economy), 64(1), 18–27. https://doi.org/10.2478/ngoe-2018-0003
  19. Pisár, P., Šipikal, M., Jahoda, R., & Špaček, D. (2018). Performance Based Funding of Universities: Czech Republic and Slovakia. Performance-Based Budgeting in the Public Sector, 237–254.
  20. Pisár, P., & Varga, M. (2018). Public Support for Higher Education Institutions from EU Structural Funds and its Evaluation: Case Study of Slovakia. NISPAcee. Journal of Public Administration and Policy, 11(2), 103–127. https://doi.org/10.2478/nispa-2018-0015
  21. Pushnykh, V.A., Gulius, N.S. & Yatkina, E.Yu. (2021). Influence of corporate culture on the performance of universities in the project “5–100”. Higher education in Russia, 30(7), 31–39. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-7-31-39 (In Russ.).
  22. Surova, N.Yu. (2019). Integrated education as the basis of a cluster approach for the digital transformation of the socio-economic system of Russia. Bulletin of the Academy, (1), 50–55. (In Russ.).
  23. Surova, N.Yu. (2022) Possibilities of the federal project “Personnel for the Digital Economy” for the training of a new generation. Bulletin of the Academy, (3), 59–64. (In Russ.).
  24. Wang, E.C. (2010). Determinants of R&D investment: The Extreme-Bounds-Analysis approach applied to 26 OECD countries. Research Policy, 39(1), 103–116 https://doi.org/10.1016/j.respol.2009.11.010
  25. Wang, E.C. (2007). R&D efficiency and economic performance: A cross-country analysis using the stochastic frontier approach. Journal of Policy Modeling, 29(2), 345–360. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2006.12.005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».