Введение

Очевидно, что региональная университетская конкурентоспособность складывается из конкурентоспособности отдельных университетов региона. В связи с этим, мы вначале рассмотрим, насколько изучена проблема конкурентоспособности университетов. Полный набор русскоязычных и англоязычных терминов, соответствующих понятию конкурентоспособность университета, как в единственном, так и во множественном числе, приведён в таблице 1. В ней приведены результаты тестирования этих терминов в расширенном поиске Google Scholar.

Из таблицы 1 видим, что общее количество публикаций по рассматриваемой проблеме составило более пяти тысяч, из которых около 75 % (3953 публикации) составляют англоязычные публикации.

В дальнейшем обзоре литературных источников мы будем обращаться, в основном, к публикациям, полученным при тестировании термина “конкурентоспособность университета”.

Проблеме глобальных университетских рейтингов, определяющих глобальную конкурентоспособность университетов, посвящены работы [1,2,3,6,11,12,19-22,25,28], причем в работах [1,12,25] высказана критическая точка зрения по отношению к таким рейтингам. Так, в работе [25] подвергается сомнению соответствие идеи конкуренции миссии современных университетов и высказывается мысль, что участие в рейтинговой гонке фиксирует жёсткие рамки, не позволяющие университетам устанавливать собственные приоритеты, и тем самым ограничивает возможности для их академического развития.

В работе [12] отмечается, что участие ведущих российских университетов в глобальных рейтингах QS, THE и ARWU может привести к потере самостоятельности в управлении научно-образовательной системы, а в работе [1] подчёркивается, что реформирование евразийских вузов в целях повышения рейтинга в той или иной мировой рейтинговой системе не всегда способствует повышению эффективности их работы.

В этих трех публикациях приведена слишком мягкая критика глобальной университетской гонки. Но если обратиться к здравому смыслу, не опираясь на порочную неолиберальную доктрину, то очевидно, что университеты, считающие себя глобальными, должны решать и глобальные проблемы человечества - спасение окружающей среды, борьба с болезнями и голодом и др. Но для решения таких проблем нужна не глобальная конкуренция между университетами, а глобальная их кооперация. Необходимы глобальные университетские сети для решения этих проблем, примерно такие, которые создаются при решении общеевропейских проблем (сетевые исследовательские консорциумы рамочных программ EC по исследованиям и разработкам).

Продолжая обзор русскоязычных публикаций по глобальной университетской конкурентоспособности, отметим работу [23], в которой рассмотрено развитие университетской конкурентоспособности в Казахстане и её влияние на прогнозируемое вхождение этой страны в число 30-ти наиболее конкурентоспособных стран мира. Результаты аналогичного исследования, посвященные странам успешной “догоняющей модернизации”- Китаю и Южной Кореи - опубликованы в работе [7]. В ней отмечается, что в этих странах повышение международной конкурентоспособности университетов было неразрывно связано с диверсификацией национальных экономик и ростом конкуренции.

Наш обзор литературных источников показал, что в качестве факторов повышения конкурентоспособности российских университетов рассматриваются:

- инновационно-предпринимательская деятельность [10];

- инвестиционная деятельность [29];

- социальная инфраструктура [26]; 

- трудоустройство выпускников [5];

- созвездие таланов (студентов и профессоров) [13];

- полиязычная университетская среда [8, 9];

- интернационализация университетской деятельности [27]; 

-использование возможностей Интернета и социальных сетей [4,14,15,30], включая свободные дистанционные курсы [30] и дидактические онлайн-технологии [15];

- образовательные миграции [15];

- формирование благоприятного имиджа [24].

Отметим, что общепринятые количественные показатели конкурентоспособности университетов входят в расчёт отечественных и глобальных университетских рейтингов.

Из экономико-математических работ, посвященных оценке конкурентоспособности университетов нами были идентифицированы только две работы В.П. Корфа [16, 17]. В них количественная оценка этой конкурентоспособности определялась с помощью метода главных компонент и прогнозирования мест в рейтинге университетов методом регрессионного анализа. В этих работах использованы 14 входных (характеризуют университеты с точки зрения абитуриентов) и выходных (то же самое, но с точки зрения выпускников) переменных, которые коррелировались с конкурентоспособностью университетов.

Перейдем теперь к вопросу региональной университетской конкурентоспособности. Тестируя этот термин в Google Scholar, мы встречаем только одну работу [18], в которой встречается этот термин. В ней региональная университетская конкурентоспособность определялась на основе всех индикаторов публикационной активности и цитируемости РИНЦ, которые специальным образом агрегировались по всем университетам регионов ЦФО РФ.

В англоязычном корпусе публикаций мы нашли только две работы, в которых рассматривалась проблема региональной университетской конкурентоспособности.

В британской работе 1991 г. [32] для такой конкурентоспособности использован термин “university regional competitiveness”. В ней около пятидесяти университетов и университетских колледжей Великобритании были распределены по 11-ти регионам. Для каждого университета рассчитывались 7 индикаторов (проходной балл, количество поданных заявлений, количество свободных мест, количество абитуриентов прошедших по конкурсу и др.), значения которых переводились в интервал от 0 до 10. Рассчитанные данные агрегировались по всем регионам. В конечном итоге, построена карта университетской конкурентной регионализации из трех укрупненных регионов East (South West, South East, East Anglia, East Midlands), Intermediate (Greater London, West Midlands, North West, North Yorkshire and Humbeside), West (Wales, North Ireland, Scotland). На ней региональная университетская конкурентоспособность показана как возрастающая в направлении от West к East.

В китайской работе 2009 г. [32] для изучения статистических связей между конкурентоспособностью (competition ability) и уникальностью (uniqueness) региональных университетов четырех китайских провинций (Jiangsu (34 университета, 184 специализации); Zhejiang (24 университета, 158 специализаций); Shaanxi (23 университета, 161 специализация); Ningxia (3 университета, 48 специализаций)) использовались усредненные показатели качества входа (средний проходной балл при поступлении на данную специализацию) и выхода (количество выпускников по данной специализации, которые нашли работу). Ввиду отсутствия статистики по второму показателю, он заменялся количеством студентов, охваченных данной специализацией, учитывая пропорциональность между этими показателями.

Показана статистически значимая линейная корреляционная связь между входными и выходными параметрами университетов четырех рассматриваемых провинций. Сами эти параметры имели распределения близкие к гауссовому.

Полученные связи, в принципе, позволяют судить о степени конкурентоспособности региональных университетов в целом для рассматриваемых четырех провинций, но авторы работы [32] не делают на этом акцент. Эта статья была опубликована в китайском журнале по статистической физике, так как она опиралась на математический аппарат этой области физики с использованием графов и матриц.

Ниже, на примере регионов ЦФО РФ, мы предложим простейшие процедуры количественной оценки региональной университетской конкурентоспособности на основе агрегирования позиций (рангов) университетов по регионам в трёх рейтингах (Webometrics, Эксперт РА, Интерфакс).

Методы исследования. В работе использован рейтинг Webometrics с целью идентификации наибольшего числа университетов ЦФО РФ. Эти университеты распределялись по 18-ти регионам этого округа. Из всего числа идентифицированных университетов выбирались те, которые входили, по крайней мере,  в один из национальных рейтингов (Эксперт РА, Интерфакс). В каждом регионе позиции университетов усреднялись и тремя способами (аддитивным и мультипликативным образом) рассчитывался вузовский показатель конкурентоспособности региона, а также кросскорреляционная матрица между этими показателями. Введено понятие треугольной матрицы коэффициентов превышения одного из значений произвольного ранжированного показателя над другим и дан конкретный пример построения такой матрицы.

Основные результаты исследования. Первоначально для 18-ти регионов ЦФО РФ на основе Webometric University Ranking на уровень февраля 2017 г. были идентифицированы 1223 вуза. Из этих вузов были выбраны те, которые в течение 2016 и 2017 годов входили, по крайней мере, в один из рейтингов “Эксперт РА” или “Интерфакс”. Таких вузов оказалось 71. Они были распределены по 18 регионам России (табл. 2). В этой таблице значение рейтингов (рангов, мест в ранжировании) усреднялось по всем вузам региона за каждый год и по всем вузам региона за два года. Последний показатель говорит о среднем уровне позиционирования ведущих вузов региона по трем или двум рейтингам, а, следовательно, и о вузовской региональной конкурентоспособности. В этой таблице Московская область не представлена ни одним из вузов, входящих, по крайней мере, в один из отечественных рейтингов.

Таблица 2

Перечень ведущих университетов ЦФО РФ, входящих в течение двух последних лет в один из двух рейтингов “Эксперт РА “и “Интерфакс”

Table 2

List of the leading Central Federal District universities of the Russian Federation, included in the last two years, at least in one of the two rankings “The Expert RA university ranking " and "The Interfax university ranking”

На основе усредненного вузовского рейтинга  (средний рейтинг в пересчете на один вуз) и количества университетов в регионе  тремя способами рассчитывался вузовский показатель конкурентоспособности региона (показатель конкурентоспособности региона по вузовской деятельности).

В первых двух случаях этого показатель строился мультипликативным способом, в третьем случае - аддитивным способом. В этих формулах n max - максимальное количество вузов по всей выборке регионов ( n max=38), Rmax - максимальный осредненный вузовский рейтинг по всей выборке регионов ( Rmax = 286,5).

Исходные данные для расчетов по формулам (1-3) и сами расчетные значения региональных вузовских показателей конкурентоспособности приведены в таблице 3.

Из этой таблицы видим, что расчет по второй формуле, благодаря извлечению корня квадратного, уменьшает почти на порядок разброс значений . Взаимная корреляция между этими показателями оказалось сильной (табл. 4).

Полученные значения расчетных показателей чувствительны к изменению числа вузов. Если мы в выборке пяти вузов Воронежской области уберем вуз с худшим осредненным рейтингом, то получим =4, =162,94, =0,0454,  =0,2131, =0,5365. То есть, исключение вуза с худшим осредненным позиционированием привело к достаточно сильному росту всех региональных вузовских показателей конкурентоспособности для Воронежской области.

Введем теперь понятие треугольной матрицы коэффициентов превышения одного из значений регионального вузовского показателя конкурентоспособности над другим. Проделаем это на примере значений показателя , которые имеют наименьший разброс. Для этого про ранжируем значения этого рейтинга (табл. 5).

После этого составим пары регионов (i, j), где i, j - номера регионов в таблице 5 (i ≤ j). Каждой паре (i, j) поставим в соответствие отношения  ( ), которые разместим в треугольной матрице (табл. 6). Например, в этой таблице пара (1,16) соответствует

Отметим, что такие матрицы носят универсальной характер и справедливы для любого ранжированного набора показателей.

В таблице 6 коэффициенты превышения по строкам возрастают, а по столбцам убывают.

Заключение

Предложена процедура агрегирования позиций университетов региона в трех рейтингах (Webometrics, Эксперт РА, Интерфакс) на примере 18-ти регионов ЦФО РФ. На основе осредненного вузовского рейтинга по каждому региону и количества университетов в регионе, тремя способами рассчитан вузовский показатель конкурентоспособности региона. В первых двух случаях он строился мультипликативным способом, в третьем случае - аддитивным способом. Получена хорошая взаимная корреляция между значениями этих показателей. Показано, что значения расчетных показателей чувствительны к изменению числа вузов. Введено понятие треугольной матрицы коэффициентов превышения одного из значений произвольного ранжированного показателя над другим. Построение такой матрицы проиллюстрировано на примере расчета одного из региональных вузовских показателей конкурентоспособности, значения которого имели наименьший разброс.  

Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: the authors have no conflict of interest to declare.