Вузы как инструменты стимулирования экономического...

Вузы как инструменты стимулирования

экономического роста: зарубежная практика

и российский опыт

Новосибирск 4 октября 2014 года

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации

Ерёмкин Владимир Александрович, научный сотрудник РАНХиГС (докладчик)

Земцов Степан Петрович, к.г.н., старший научный сотрудник РАНХиГС

2

I. Образовательная функция вуза

3

Советское наследие

• Разделение образовательных и научных

функций между вузами и академией наук

4

Вклад в экономический рост через образование

Сигнальная функция (модель М.

Спенса, 1971): работодатель получает

сигнал о производительности труда

потенциального работника в

зависимости от репутации вуза

Повышение человеческого капитала

(Г. Беккер, 1961): получение навыков и

знаний, влияющих на

производительность труда

5

Функции образования в России

• Сигнальная функция для первого высшего

образования действует совместно с опытом

работы. Работодатели рассматривают опыт

работы в качестве основного сигнала

• Получение высшего образования напрямую не

влияет на производительность труда, так как

часто не связано с будущей профессией

• Второе высшее и магистратура чаще являются

осознанным выбором, поэтому в большей

степени обладают как сигнальной функцией, так

и влияют на повышение качества человеческого

капитала в экономике

6

Какие вузы есть в России?

• Федеральные университеты

• Университеты (в том числе

Национальные

исследовательские

университеты)

• Академии • Институты

7

II. Научно-исследовательская функция вуза

8

Распределение финансирования исследований и разработок, 2012

Источник: ВШЭ. Индикаторы науки, 2014

9

Внутренние затраты на НИОКР вузов, % ВВП


10

Удельный вес вузов в общем объеме затрат на НИОКР


11

Удельный вес вузов в общем объеме затрат на НИОКР, 2012г

Источник: Составлено авторами по данным ВШЭ. Индикаторы науки, 2014

7,9

9,3

9,6

12,6

13,2

15,2

16,4

26,6

26,9

38,4

40,4

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Китай

Россия

Беларусь

Израиль

Япония

США

Казахстан

Австралия

Великобритания

Бразилия

Нидерланды

12

Основные тенденции в России

•Рост объемов финансирования науки и научных

исследований в секторе высшего образования

•Рост числа исследователей в секторе высшего

образования

•Рост доли молодых исследователей в секторе высшего

образования

•Рост числа вузов, занимающихся научными

исследованиями и разработками

•Опережающий средний по экономике рост зарплат

персонала, занятого исследованиями и разработками в

секторе высшего образования

•Неясная результативность инвестиций: есть ли реальный

рост публикационной и патентной активности, а главное -

коммерциализации результатов НИОКР?

13

III. Предпринимательская функция вуза

14

Инновационная активность вузов

Условия Показатели инновационной

активности

Чтобы быть инновационным вуз

должен:

•Быть впереди промышленности

(в научно-техническом плане),

чтобы быть востребованным

•Располагать

высокопроизводительным

человеческим капиталом и

современной материально-

технической базой

•Создавать устойчивые связи в

«тройной спирали»

Чтобы понять, насколько

инновационным является вуз,

необходимо оценить:

•Показатели производительности

научно-исследовательской

деятельности (патенты, публикации

на 1 ппс)

•Показатели трансфера технологий

(доходы вуза от управления

интеллектуальной собственностью,

доходы от выполнения НИОКР)

•Его позицию или роль в кластере,

•Количество совместных с бизнесом

инновационных проектов

15

IV. KPI вузов - международные рейтинги

16

Ведущие мировые рейтинги

Название рейтинга Составитель Страна

составления

выборка/ топ

Shanghai Academic

Ranking of World

Universities

Shanghai Ranking

Consultancy

Китай 1000/ 500

World Universities Ranking Quacquarelli Symonds США 2000/400

Times Higher Education

World University Ranking

(+ WRR)

Times Higher Education

совместно с Thomson

Reuters

Великобритани

я

6000/400

(-/100 WRR)

Leiden Ranking Leiden University Голландия 1000 /500

Performance Rankings of

Scientific Papers for World

Universities

Higher Education

Accreditation and

Evaluation Council

Тайвань 4000/500

Webometrics Ranking of

World Universities

Cybermetrics lab, Centro

de Ciencias Humanas y

Sociales

Испания 21000/500

Источник: составлено авторами по данным сайтов рейтингов

17

Доля университетов, охватываемых глобальными рейтингами

Источник: Andrejs Rauhvargers. Global university rankings and their impact. European University Association 2011,

www.eua.be.

18

Ориентация традиционных рейтингов

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

ARWU QS THE

10%

40%

30%

80%

60%

60%

10%

0%

10%

Прочее

Исследования и их результаты

Образование

Источник: составлено авторами по данным составителей рейтингов Shanghai Ranking Consultancy, Quacquarelli Symonds, Times Higher Education и Thomson Reuters

19

Вес источников данных в итоговых рейтингах

60%

20%

39%

0%

100% 100%

0%

0%

50%

61%

100%

0% 0%

0%

40%

30%

0% 0% 0%

100%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

ARWU QS THE WRR PRSP LR Web

Доступные в интернет и др. источниках данные

Опросы

Базы: Статьи и их цитируемость

Источник: составлено автором по данным составителей рейтингов

20

Корреляция глобальных рейтингов

рейтинги QS PRSP ARWU Web WRR THE

QS 1 -0,030 0,317 0,215 0,613 0,601

PRSP 1 0,300 0,195 0,225 0,150

ARWU 1 0,493 0,529 0,607

Web 1 -0,041 0,049

WRR 1 0,652

THE 1

Источник: Е.В. Балацкий, H.А. Екимова. Сравнительная надежность глобальных рейтингов университетов. Вопросы экономической

политики №11, 2011

21

Недостатки показателей рейтингов

1. Цитирование: популярность не значит качество

2. «Конъюнктурность» показателей активности публикаций и цитирований.

3. Недостатки системы рецензирования.

4. Национальные традиции научного цитирования.

5. Чрезмерно высокая чувствительность импакт-фактора.

6. Высокая чувствительность индекса Хирша (Hirsch).

7. Избыточная роль научных обзоров для системы цитирования.

8. Возможности администрирования научных изданий.

9. Проблема двухгодового окна при оценке импакт-фактора.

10.«Растяжимость» показателя «студенты / штат»

11.Манипуляции со статусом иностранных студентов и профессоров

12.Эффект престижа при замене профессоров

13.Недоучет эффекта масштаба университета

14.Эффект избыточного доверия вузам при сборе информации.

22

Российские рейтинги вузов

• Национальный рейтинг университетов Интерфакс

• Рейтинг «эксперт ра»

• Рейтинг качества приема в российские вузы ВШЭ

23

Национальный рейтинг университетов Интерфакс

20%

20%

15%

15%

15%

15%

1. Образовательная деятельность

2. Исследовательская деятельность

3. Социализация (Социальная Деятельность)

4. Международная деятельность (интернационализация)

5. Бренд вуза

6. Инновации и коммерциализация разработок

Источник: составлено автором по данным Интерфакс

24

Рейтинг вузов «Эксперт РА»

50%

30%

20%

1) качество образования в ВУЗе: уровень преподавания, международная интеграция, ресурсное обеспечение, востребованность среди абитуриентов

2) уровень востребованности работодателями выпускников ВУЗа: качество карьеры выпускников, сотрудничество с работодателями

3) уровень научно-исследовательской активности ВУЗа: инновационная активность, научные достижения, инновационная инфраструктура

Источник: составлено автором по данным Эксперт РА

25

Рейтинг качества приема в Российские вузы ВШЭ

Что сделано:

Общие рейтинги качества приема в вузы; вузы, набравшие по конкурсу ЕГЭ

более 200 человек (бюджетный прием); рейтинги качества

приема по группам вузов (бюджетный прием); общий рейтинг качества приема

по укрупненным группам направлений подготовки /

специальностям (бюджетный и платный прием); рейтинги качества приема в

вузы по каждой из укрупненных групп направлений подготовки /

специальностей (83 укрупненные группы, бюджетный и платный прием).

Итог: На основе материалов сайтов рассчитаны:

• средний балл ЕГЭ зачисленных на каждую специальность / направление

подготовки (в том числе – средневзвешенное значение с учетом количества

зачисленных) и по вузу в целом;

• минимальный балл ЕГЭ зачисленных на каждую специальность и по вузу в

целом (среднее значение по минимальным баллам для каждой

специальности);

• средние баллы ЕГЭ по укрупненным группам направлений подготовки (по

ОКСО и в более дробной, разработанной нами классификации из

83 направлений), а также сопоставлены средние баллы ЕГЭ по одной

специальности/направлению в разных вузах.

26

Вес источников данных в итоговых оценках

76%

92%

100%

14%

4%

0%

10%

5% 0%

000%

010%

020%

030%

040%

050%

060%

070%

080%

090%

100%

Интерфакс Эксперт-РА ВШЭ

Прочие источники

Базы: Статьи и их цитируемость

Анкетирование, опросы и сайты вузов

Источник: составлено автором по данным составителей рейтингов

27

Топ-5 вузов по иностранным рейтингам

Источник: составлено авторами по данным рейтингов

Рейтинг Вузы

Shanghai Academic Ranking of World

Universities 1. Harvard University (США)

2. Stanford University (США)

3. Massachusetts Institute of Technology (MIT) (США)

4. University of California-Berkeley (США)

5. University of Cambridge (Великобритания)

84. Moscow State University

301-400. Saint Petersburg State University

Times Higher Education World University

Ranking 1. California Institute of Technology (Caltech) (США)

2. Harvard University (США)

3. University of Oxford (Великобритания)

4. Stanford University (США)

5. Massachusetts Institute of Technology (MIT) (США)

226-250. Lomonosov Moscow State University

World Universities Ranking QS 1. Massachusetts Institute of Technology (MIT) (США)

2. University of Cambridge (Великобритания)

3. Imperial College London (Великобритания)

4. Harvard University (США)

5. University of Oxford (Великобритания)

114. Lomonosov Moscow State University

233. Saint-Petersburg State University

322. Bauman Moscow State Technical University

328. Novosibirsk State University

399. Moscow State Institute of International Relations (MGIMO-

University)

411 и ниже еще 16 вузов

28

Топ-5 вузов по российским рейтингам

Источник: составлено авторами по данным рейтингов

Рейтинг Вузы

Рейтинг

университетов

Интерфакс

1. Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова

2. Санкт-Петербургский государственный университет

3. Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"

4. Национальный исследовательский университет МФТИ

5-6. Новосибирский национальный исследовательский государственный

университет

5-6. Российский университет дружбы народов

Рейтинг вузов

«Эксперт РА»

1. Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова

2. Московский физико-технический институт (государственный университет)

3. Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

4. Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

5. Санкт-Петербургский государственный университет

8. Новосибирский национальный исследовательский государственный


Рейтинг качества

приема в российские

вузы ВШЭ

1. Моск. гос. ин-т. международных отношений (МГИМО) – 95,6

2. Моск. физико-техн. ин-т. (МФТИ) – 93,2

3. Всероссийская академия внешней торговли, г. Москва – 90,5

4. Национальный исследовательский ун-т. "Высшая школа экономики", г.

Москва – 89,0

5. Санкт-Петербургский гос. медицинский ун-т. им. академика И.П. Павлова –

88,6

29. Новосибирский гос. ун-т. – 82,2

29

V. Показатели конкурентоспособности российских вузов

30

МГУ им. Ломоносова

0

1

2

3

4

Р-р студ континг аспир

маг

бак и спец

Очка

очно-заочн

заочн

экстерн

Цитир Scopus

Цит РИНЦ

Публ Scopus

Публ РИНЦ

Объем НИОКР

Объем НИОКР на 1 НПР

Доля Иностр в вып

Доля СНГ в вып

Доля убывших по обм Доля прибывш по обмену Доходы из иностр ист

Доля канд/докт

ЗП преподов к средней в рег

Удельн вес мол учен

Доля иностр в НПР

Площадь лаб помещ на 1 студ

ПК на 1 студ

Доля стоим соврем маш и оборуд в общ ст-ти

Уч-метод лит-ра на 1 студ

Доход вуза на 1 студ

Площадь общаги

Доля студ без общ

Площадь крытых спорт сооруж

Средн балл ЕГЭ

Средн мин

Олимпиадники уд вес целевики уд вес

31

Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

0

1

2

3

4


маг

бак и спец

Очка

очно-заочн

заочн

экстерн

Цитир Scopus

Цит РИНЦ

Публ Scopus

Публ РИНЦ



















Средн мин


32

Новосибирский государственный технический


0

1

2

3

4


маг

бак и спец

Очка

очно-заочн

заочн

экстерн

Цитир Scopus

Цит РИНЦ

Публ Scopus

Публ РИНЦ



















Средн мин


33

Российская академия народного хозяйства и

государственной службы при Президенте РФ

0

1

2

3

4


маг

бак и спец

Очка

очно-заочн

заочн

экстерн

Цитир Scopus

Цит РИНЦ

Публ Scopus

Публ РИНЦ



















Средн мин


34

Сравнение четырех вузов

0

1

2

3

4

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

0

1

2

3

4

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

0

1

2

3

4

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

0

1

2

3

4

Новосибирский государственный технический университет

35

Конкурентоспособность (или способность привлекать абитуриентов)

36

Описание моделей

EdugIndGovInnovSignHC FFFFFFFAveUGE Re

Зависимые переменные – индикаторы конкуренции:

• Ave_UGE Средний балл Единого государственного экзамена

•Min_UGE Минимальный балл Единого государственного экзамена

•Olimp Число победителей и призеров всероссийской олимпиады

на 1000 студентов

Независимые переменные:

•функция создания человеческого капитала (FHC)

•сигнальная функция (FSign)

•инновационная деятельность вуза (FInnov), факторы,

характеризующие взаимодействие вуза с государственными

органами (FGov) и производственными предприятиями (FInd) –

«тройная спираль»

•прокси-переменные - характеристики региона расположения вуза

(FRegn) и его специализация (FSpec).

EdugIndGovInnovSignHC FFFFFFFMinUGE Re

EdugIndGovInnovSignHC FFFFFFF ReOlimp

37

Функция создания человеческого капитала

Infrastructure Students' characteristics

Hostel

Доля студентов, не обеспеченных собственным

общежитием вуза, в числе студентов, нуждающихся в

общежитии Students

Общая численность обучающихся в вузе,

чел.

Lab_area

Общая площадь учебно-лабораторных помещений в

расчете на одного студента (приведенного контингента) Full_time_stud Доля студентов очной формы обучения, %

Computers

Количество персональных компьютеров в расчете на 100

студентов Foreign_stud

Число иностранных студентов на 1000

выпускников

Modern_equip

Доля стоимости современных (не старше 5 лет) машин и

оборудования в вузе в общей стоимости машин и

оборудования CIS_stud

Число иностранных студентов из стран

СНГ на 1000 выпускников

Library_fund

Количество экземпляров учебной и учебно-методической

литературы из общего количества единиц хранения

библиотечного фонда, состоящих на учете, в расчете на

одного студента (приведенного контингента) Stud_abroad

Число студентов, прошедших обучение за

рубежом, на 1000 студентов

RnD_area

Площадь, предназначенная для научно-

исследовательских подразделений, на 1000 студентов Stud_fr_abroad

Число студентов зарубежных вузов на

1000 студентов

Scientific work Incomes

Scopus_cited

Количество цитирований в Web of Science/Scopus в

расчете на 100 НПР Income_per_stud

Доходы вуза из всех источников в расчете

на численность студентов (приведенный

контингент)

RINZ_cited

Количество цитирований в Российском индексе научного

цитирования (далее – РИНЦ) в расчете на 100 НПР Income_per_teach

Доходы вуза из всех источников в расчете

на одного НПР

Scopus_publ

Количество публикаций в Web of Science/Scopus в

расчете на 100 НПР Commer_income

Доходы вуза из средств от приносящей

доход деятельности в расчете на одного

НПР

RINZ_publ Количество публикаций в РИНЦ в расчете на 100 НПР Salary_to_reg

Отношение среднего заработка НПР в вузе

(из всех источников) к средней заработной

плате по экономике региона

38

Функция создания человеческого капитала (продолжение)

Teachers' characteristics

Teach

Численность профессорско-преподавательского состава на 1000

студентов

Non_teach

Число работников, несвязанных с преподавательской деятельностью, на

1000 студентов

PHD_per_teac

h

Доля научно-педагогических работников, имеющих ученую степень

кандидата и доктора наук, в общей численности работников вуза

Young_scient

Удельный вес численности молодых ученых (без ученой степени – до 30

лет, кандидаты наук – до 35 лет, доктора наук – до 40 лет) в общей

численности работников

Foreign_teach

Число иностранных научно-педагогических работников на 1000

работников

Process of education

Speciality Количество основных специальностей

39

Сигнальная функция (FSign)

Brand of university's site

Webometrics Общий рейтинг сайта по методике Webometrics

Web_cited Индекс цитируемости сайта университета по данным "Яндекса"

Web_search Количество поисковых запросов по данным "Яндекса" на 100 студентов

Alumnus' characteristics

Salary_stud

Средняя ожидаемая заработная плата через 5 лет после окончания вуза по методике

портала SuperJob (приравнена к ценам Москвы)

Unempl

Удельный вес выпускников 2012 года очной формы обучения, обратившихся за

содействием в поиске подходящей работы*100

Unempl_true

Удельный вес выпускников 2012 года очной формы обучения, обратившихся за

содействием в поиске подходящей работы и признанных безработными*100

Unempl_year

Доля нетрудоустроенных в течение года выпускников очной формы обучения, из

числа обратившихся за содействием в трудоустройстве

40

Инновационная деятельность вуза (FInnov)

RnD_per_teach Объем НИОКР в расчете на одного НПР

Income_fr_pate

nts

Удельный вес средств, полученных вузом от управления объектами

интеллектуальной собственности, в общих доходах вуза

Foreign_inc_per

_stud

Доходы вуза от выполнения НИОКР и образовательной деятельности из

иностранных источников на 100 студентов

Foreign_inc_per

_teach

Доходы вуза от выполнения НИОКР и образовательной деятельности из

иностранных источников на одного преподавателя

41

Взаимодействие вуза с государственными

органами (FGov)

Federal_un

Статус национального исследовательского или федерального

университета, включая МГУ и СПбГУ

Budget_per_

commer Соотношение бюджетных и коммерческих расходов вуза

Budget_inco

me

Доходы вуза из бюджетных источников в расчете на одного

НПР

42

Взаимодействие вуза с производственными

предприятиями (FInd)

Entr_agreem

Число предприятий, с которыми заключены договоры на

подготовку специалистов, на 1000 студентов

Production_p

ract

Число предприятий, являющихся базами практики, с которыми

оформлены договорные отношения, на 1000 студентов

Entr_agreem

Число предприятий, с которыми заключены договоры на

подготовку специалистов, на 1000 студентов

43

Прокси

Regional proxy

Moscow Столичный статус (г. Москва)

Agglomeratio

n Регион с агломерацией (более 1 млн чел.)

Regions-

innovators Регион- "сильный инноватор" по классификации АИРР

Universitys' specialization

Tech_univ Технический вуз

Econom_uni

v Экономический вуз

44

Результаты 1

Model 1: OLS, using observations 1-100 (n = 96). Dependent variable: Avr_UGE

Heteroskedasticity-robust standard errors, variant HC1 Coefficient Std. Error t-ratio p-value

const 3.28395 0.277001 11.8554 <0.00001 ***

Agglomeration 0.0613531 0.0229555 2.6727 0.00916 ***

CIS_stud 0.0110032 0.00731743 1.5037 0.13670

Econom_univ 0.122365 0.0364955 3.3529 0.00124 ***

Entr_agreem -0.00382093 0.00288439 -1.3247 0.18914

Income_fr_patents -0.00201396 0.00271084 -0.7429 0.45976

Income_per_stud -0.0337159 0.0264934 -1.2726 0.20693

RINZ_cited 0.00774049 0.00478126 1.6189 0.10950

RnD_per_teach 0.00081169 0.0139618 0.0581 0.95379

Salary_stud 0.116288 0.0563539 2.0635 0.04239 **

Salary_to_reg 0.0426086 0.034222 1.2451 0.21684

Speciality -0.00881858 0.00829886 -1.0626 0.29123

Stud_fr_abroad 0.0032975 0.00259495 1.2707 0.20760

Teach 0.0845683 0.0300367 2.8155 0.00616 ***

Tech_univ -0.0461441 0.0232777 -1.9823 0.05096 *

Unempl -0.0159271 0.00918914 -1.7333 0.08700 *

Web_cited 0.00354004 0.014375 0.2463 0.80612

Web_search 0.0158785 0.0109521 1.4498 0.15112

Mean dependent var 4.248193 S.D. dependent var 0.120616

Sum squared resid 0.498545 S.E. of regression 0.079948

R-squared 0.639279 Adjusted R-squared 0.560661

F(17, 78) 13.82798 P-value(F) 4.72e-17

Log-likelihood 116.2815 Akaike criterion -196.5631

Schwarz criterion -150.4048 Hannan-Quinn -177.9052

45

Результаты 2

Model 2: OLS, using observations 1-100. Dependent variable: Min_UGE

Heteroskedasticity-robust standard errors, variant HC1

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

const 2.25177 0.317585 7.0903 <0.00001 ***

CIS_stud -0.000577331 0.00996144 -0.0580 0.95392

Educ_price 0.0160171 0.0389984 0.4107 0.68233

Entr_agreem -0.000490394 0.00481515 -0.1018 0.91912

Federal_un 0.0414796 0.0326024 1.2723 0.20678

Foreign_inc_per_stud 0.00246983 0.00220374 1.1207 0.26559

Income_fr_patents -0.00703545 0.00311812 -2.2563 0.02665 **

Income_per_stud 0.0194327 0.0381396 0.5095 0.61173

Modern_equip -0.00494422 0.00426429 -1.1594 0.24956

Moscow 0.0164284 0.0362174 0.4536 0.65128

RINZ_publ 0.0430502 0.0264086 1.6302 0.10681

Salary_stud 0.224504 0.073092 3.0715 0.00287 ***

Speciality -0.017535 0.00903536 -1.9407 0.05565 *

Teach 0.0468778 0.0424101 1.1053 0.27217

Web_cited -0.008667 0.0195246 -0.4439 0.65826

Web_search 0.0308344 0.0145253 2.1228 0.03671 **

Mean dependent var 3.848443 S.D. dependent var 0.137250

Sum squared resid 1.030667 S.E. of regression 0.110769

R-squared 0.447342 Adjusted R-squared 0.348653

F(15, 84) 4.049401 P-value(F) 0.000017

Log-likelihood 86.85434 Akaike criterion -141.7087

Schwarz criterion -100.0260 Hannan-Quinn -124.8389

46

Выводы из регрессии 1

1. Модель объясняет 56% общей вариации.

2. Основными факторами, как и предполагалось в теории,

являются:

• развитие человеческого капитала (число преподавателей по

отношению к числу студентов)

• сигнальные функции (ожидаемая заработная плата после

окончания вуза и безработица выпускников).

3. Средний балл выше в экономических университетах и ниже

в технических.

4. Важную роль играют агломерационные эффекты.

5. Выявить действие «тройной спирали» не удалось.

47

Выводы из регрессий 2 и 3

Во второй модели (R2 = 0,35) основными факторами являются:

ожидаемая заработная плата

количество поисковых запросов (сигнальная функция).

При этом отрицательно влияют доходы от патентной

деятельности и разнообразие специальностей.

Третья модель оказалась наименее объясненной (R2 = 0,05).

На выбор места учебы бывших участников олимпиад влияют

цитируемость сайта вуза и иностранные доходы на чел.

48

Выводы

• Ключевым фактором при выборе вуза является ожидаемая заработная плата,

а также бренд вуза (определяемый через цитируемость сайта и число

поисковых запросов).

• Незначимыми оказались показатели, оценивающие развитие инфраструктуры

вуза, бюджетные расходы, международную цитируемость, высокие зарплаты

преподавателей, безработицу среди выпускников

• Инновационная деятельность и элементы «тройной спирали» в ведущих вузах

России практически не оказывают влияния на востребованность, а

соответственно и конкурентоспособность российских вузов.

• Абитуриенты выбирают вузы, не ориентированные на производство

инновационной продукции и выполнение НИОКР.

• Ведущие вузы ориентированы на подготовку узкоспециализированных

прикладных специалистов (бухгалтеров, юристов и т.д.).

• Участники олимпиад чаще выбирают профессию, связанную с проведением

научных исследований, но инновационная активность вуза служит для них

незначимым фактором.

• Инновационно активные технические вузы оказываются наименее

конкурентоспособными.

49

Спасибо за внимание!