Оценка уровня развития инновационной деятельности вуза. Часть 1. Обоснование и апробация предложенного подхода

Введение

Уровень инновационного развития национальных экономик стран мира оценивают в том числе по результатам инновационной деятельности вузов [4, 19], однако комплексно оценить уровень развития инновационной деятельности самих вузов несколько сложнее. Связано это с высокой скоростью трансформации современных вузов, формирующих новый ландшафт образования на основе концепций «подрывных инноваций» (массовые онлайн-курсы, новые образовательные платформы) [16], «непрерывного образования» («серебряный университет») [14, 15, 20]; создающих инновационные продукты, услуги, предприятия (стартапы) [8, 17]. Кроме того, наблюдается так называемый отложенный эффект, при котором результаты трансформации научно-исследовательского или образовательного процесса в вузе нельзя оценить быстро [15], что обуславливает необходимость оценки не только конечных результатов инновационной деятельности, но и инновационного процесса, инновационного потенциала. Учитывая описанные тенденции, основываясь на современных концепциях по проблематике исследования [8, 14–17, 20, 21], авторами была выдвинута гипотеза о распространения инновационной деятельности современных вузов на научно-исследовательское, образовательное и административное направления [7] (Efremova, 2019). Вместе с тем повышающаяся автономия вузов позволяет им самим определять приоритетные направления развития инновационной деятельности, что усложняет задачу оценки уровня развития инновационной деятельности вузов единой методикой.

На основе обширного анализа существующих отечественных и зарубежных подходов к оценке инновационной деятельности вуза, рассмотренного в [7], авторы пришли к выводу о том, что существующие подходы не позволяют провести комплексную оценку последней, так как не учитывают упомянутые выше особенности развития инновационной деятельности современных вузов.

Целью данной работы является разработка подхода к комплексной оценке уровня развития инновационной деятельности вуза, в связи с чем авторами была предложена система показателей оценки уровня развития инновационной деятельности вуза, содержащая 59 показателей, характеризующих инновационный потенциал (вход), инновационную активность (процесс), результаты инновационной деятельности (выход) вуза; из них по направлениям: 27 показателей научно-инновационной деятельности; 23 показателя образовательно-инновационной деятельности; 9 показателей административно-инновационной деятельности вуза (табл. 1).

Уровень развития инновационной деятельности вуза на этапах «вход – процесс – выход» определяется десятью укрупненными группами показателей (далее – УГП) (табл. 2). Каждый показатель получил оценку важности в результате экспертного опроса по десятибалльной шкале, описанного в [7].

Таблица 1

Показатели оценки развития инновационной деятельности вузов

Используем экспертные оценки для ранжирования выделенных УГП и расчета весовых коэффициентов важности с целью применения полученных данных в дальнейших расчетах.

Таблица 2

Ранжирование УГП по направлениям развития инновационной деятельности вуза

Весовые коэффициенты важности каждой УГП (табл. 3) вычисляются по формуле:

(1)

где m – общее число УГП в данном направлении; W– средняя арифметическая величина экспертной оценки важности УГП, при этом должно сохраняться выполнение условия:

. (2)

Таблица 3

Расчет весовых коэффициентов важности УГП развития инновационной деятельности вузов по направлениям инновационной деятельности

Методический подход к проведению комплексной оценки уровня развития инновационной деятельности вуза

Далее представим разработанную авторами методику проведения оценки уровня развития инновационной деятельности вуза, которую можно использовать для внутренних целей вуза и для сравнения вузов между собой в рамках одной страны. Ниже представим общий алгоритм проведения оценки уровня развития инновационной деятельности вуза (табл. 4).

Таблица 4

Алгоритм проведения комплексной оценки уровня развития инновационной деятельности вуза

В случае когда предложенный подход к оценке уровня развития инновационной деятельности вузов еще не внедрен в систему управления последним, а нужные данные (установленные нормативы, фактические данные за отчетный период) отсутствуют в необходимом объеме, для апробации предложенной методики оценки эффективности развития инновационной деятельности вуза используем мультиатрибутивную модель «идеальной точки» Р.Д. Блэкуэлла [2] (Blekuell, 2007).

Выбранная модель позволяет дать реальную оценку уровня развития инновационной деятельности вуза относительно идеальной (оптимальной) в настоящих условиях. Таким образом, для реализации пунктов 1.2 и 1.3 подготовительного этапа нам необходимо провести опрос среди респондентов определенной категории для оценки идеального и фактического значений показателей и дальнейшего их сопоставления.

Подготовительный этап оценки уровня развития инновационной деятельности вуза: разработка инструментария и проведение опроса

Процедура формирования проекта выборки выполнена в соответствии с рекомендациями Е.Л. Могильчак [9] (Mogilchak, 2018). Генеральная совокупность – совокупность инновационно активных индивидов, связанных договорными отношениями с вузом (трудовой договор, договор о сотрудничестве, договор на обучение) и осуществляющих свою деятельность в «инновационных» отечественных вузах, согласно классификации группы авторов [1] (Abankina, 2013), такие вузы входят в состав кластеров «Потенциальные и реальные научно-образовательные лидеры», «Вузы на хорошем счету», частично кластера «Маркет-лидеры». Из расчета численности сотрудников вузов, входящих в первую тридцатку рейтинга инновационных вузов России, делаем вывод, что объем генеральной совокупности превышает 100 000 человек (табл. 5) [10, 11]. В этом случае выборка для опроса составляет 384 человека при доверительном интервале 5%, что допустимо для исследования в области общественных наук, и доверительной вероятности 95% [9]. Расчеты выполнены с помощью онлайн-калькулятора сервиса Socioline.ru.

Таблица 5

Структурный состав численности сотрудников вузов – лидеров национального рейтинга университетов РФ в 2018 г. (критерий «Инновации»)

Для апробации предложенного подхода было выбрано федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет» (далее – ДВФУ) (15-е место в рейтинге «Инновационные вузы РФ 2018», участник программы 5/100). Структурный состав численности сотрудников выбранного вуза соответствует средним значениям показателей вузов этой же категории (табл. 4). В качестве респондентов (инновационно активных индивидов) выступают профессорско-преподавательский состав (далее – ППС), научные работники (далее – НР), административный персонал, пользователи и работники объектов инновационной инфраструктуры вузов, участники малых инновационных предприятий, участники изобретательских команд, пользователи инновационных образовательных услуг. Заведомо нам неизвестна доля инновационно активных индивидов в общем объеме сотрудников и обучающихся и их распределение в зависимости от занимаемой должности, статуса в рассматриваемом вузе (из особенностей деятельности вузов известно, что подавляющее большинство – ППС и НР), поэтому к участию в опросе будут приглашены все описанные выше категории инновационно активных индивидов. Для обеспечения репрезентативности выборки используем метод квот (неслучайная квотная выборка) в соответствии с существующей организационной структурой выбранного вуза (табл. 6). Выбор типа выборки обусловлен оперативностью и экономичностью метода, а также возможностью учесть мнение разных подразделений вуза.

Таблица 6

Расчет распределения числа респондентов пропорционально численному составу сотрудников и студентов подразделений ДВФУ за 2019 г.

Ограничением данного метода является способ измерения, основанный на субъективной оценке респондентов. Данный недостаток мы устраняем, включая в анкету вопросы для самообследования участников на предмет вовлеченности в инновационную деятельность, а также проведением полуструктурированных интервью с активными участниками инновационной деятельности вуза (лидерами мнений).

Инструментарием для количественной оценки представленного подхода послужила разработанная нами анкета. Анкета включает в себя пять разделов: преамбула; основная часть, включающая три подраздела (соответствующих основным направлениям инновационной деятельности вуза: научно-исследовательской, образовательной и административной), содержащая вопросы об идеальном и фактическом значении предложенных показателей, а также о самооценке опрашиваемых на предмет вовлеченности в инновационную деятельность вуза по направлениям; пятый раздел для оценки уровня развития инновационной деятельности в целом и обратной связи.

В преамбуле к анкете приведена информация о том, что понимается под инновационной деятельностью в вузе, описан подход и требования к системе показателей оценки инновационной деятельности вуза. Перед каждым тематическим разделом респондентам предлагается оценить свою вовлеченность, теоретические знания рассматриваемого блока инновационной деятельности по шкале от 1 (никогда не был вовлечен, не обладаю знаниями в данной области) до 7 (полностью вовлечен, понимаю специфику данной области). Таким образом, респонденты с самооценкой показателя ниже 3 не участвовали далее в опросе по данному блоку. Далее предлагалось оценить каждый показатель согласно представлению респондентов о его идеальном образе, а также на предмет соответствия выбранной идеальной точке. Для оценки предлагалось использовать 7-балльную шкалу, где 7 – наивысшая оценка показателя, а 1 – наименьшая (пороговая величина – 4). Кроме того, представляла интерес оценка респондентами текущего состояния инновационной деятельности в рассматриваемом вузе в целом. Респондентам также предоставлялась возможность оставить комментарии, предложения, замечания.

Процесс сбора данных был разбит на 2 этапа: предварительный (март – июнь 2019 г.), когда данные снимались с небольшой группы респондентов с проактивной позицией, собиралась обратная связь по восприятию опроса, структуре, доступности изложения вопросов, вносились корректировки. Следующий этап – июнь – ноябрь 2019 года (в связи со спецификой трудовой деятельности респондентов), в течение которого была опрошена большая часть респондентов. На протяжении данных этапов исследования были проведены интервью с активными участниками инновационной деятельности вуза (лидерами мнений): руководитель одного из подразделений вуза; представитель технопарка «Русский»; научный сотрудник лаборатории школы естественных наук; руководитель малого инновационного предприятия; магистрант школы цифровой экономики, сотрудник лаборатории VR НТИ в ДВФУ (VR – virtual reality (англ.) НТИ – научная технологическая инициатива); лидер студенческой изобретательской команды. Данные, полученные с помощью полуструктурированных интервью, позволили объяснить результаты, получаемые в ходе количественного опроса (эти два вида исследования протекали параллельно), усилить понимание текущего состояния инновационной деятельности по направлениям, получить подтверждение важной роли административных инноваций в целом и всех основных направлений инновационной деятельности в общем. После проведения первого этапа опроса и по результатам интервью были внесены некоторые изменения в методику сбора информации: была создана электронная форма опроса в сервисе Google Forms для удобства некоторых респондентов, в том числе иногородних, которые высказали предпочтение заполнить форму самостоятельно в свободное время; были добавлены пояснения на некоторые вопросы анкеты, вызвавшие затруднения у респондентов.

Одновременное использование количественных и качественных методов исследования позволило верифицировать полученные данные с высокой степенью надежности. В ходе интервью было выявлено сильное влияние финансовой составляющей, связей с партнерами, чрезмерное изобилие «псевдообразовательных инноваций», мешающих обеспечению качественного образовательного процесса, влияние дестабилизирующих факторов (в частности, кадровой политики) на инновационную активность сотрудников. В подразделениях, получивших достаточное финансирование в отчетном году (например, технопарк), ответы респондентов более оптимистичны, показатели выше. В подразделениях, в которых произошло сокращение финансирования, в том числе фонда оплаты труда (сокращение персонала), показатели значительно ниже, комментарии пессимистичнее. В подразделениях, которым не были созданы никакие «специальные» условия, способствующие развитию инновационной деятельности, оценки показателей оставались на одном уровне в ходе обоих этапов процесса опроса. Таким образом, нам удалось выявить критерий фальсифицируемости по Попперу – уровень финансирования подразделения, что, в свою очередь, является подтверждением научности применяемого подхода.

Расчетный этап оценки уровня развития инновационной деятельности вуза, интерпретация полученных результатов

По результатам самооценки вовлеченности 24% опрошенных не считают себя сколько-нибудь вовлеченными в научно-инновационную деятельность; 14% – в образовательно-инновационную; 24 % – в административно-инновационную деятельность (для соответствия выборки критерию репрезентативности привлекалось дополнительное число респондентов). По итогам наибольшее число респондентов, считающих себя вовлеченными в инновационную деятельность, пришлось на школу экономики и менеджмента, естественных наук, филиалы ДВФУ, технопарк «Русский», центр проектной деятельности ДВФУ. Резиденты и участники последних являются представителями школ биомедицины, инженерной, естественных наук, цифровой экономики. Значительная доля респондентов, считающих себя вовлеченными в образовательно-инновационную деятельность, приходится на представителей школы экономики и менеджмента (95% из приглашенных к участию в опросе), что объясняется большей готовностью данной школы к различным образовательным «экспериментам», новым образовательным форматам, междисциплинарным проектам. У респондентов была возможность выбрать несколько вариантов ответа о должности и принадлежности к тому или иному подразделению (внутреннее совместительство является обычной практикой), чаще всего встречались комбинации ППС и НР; ППС и административный персонал; ППС/НР и получатель образовательных услуг; ППС\НР и сотрудник объекта инновационной инфраструктуры; получатель образовательных услуг / участник изобретательской команды. При этом выделим численность респондентов особых групп: состав респондентов представителей административно-управленческого персонала (10%), резидентов технопарка/бизнес-инкубатора/акселератора (5%), участники изобретательских команд (5%), работники инновационной инфраструктуры вуза (5%).

После сбора данные были обработаны с помощью стандартных инструментов MS Excel, а также с помощью дополнительного пакета инструментов анализа. Рассчитанные коэффициенты вариации – в пределах нормы (до 33%). В целом средние оценки респондентов фактического уровня рассматриваемых показателей ниже порогового значения (4), но при этом и средние оценки «идеальных» значений показателей не достигают наивысшего балла (7) (табл. 7).

Таблица 7

Расчетные значения коэффициентов развития по каждому показателю развития инновационной деятельности на примере ДВФУ, 2019 г.

Источник: составлено авторами по результатам количественного опроса.

Далее были произведены расчеты согласно алгоритму, представленному в таблице 3. Результаты представлены в таблице 8. Для расчета интегрированного показателя уровня развития инновационной деятельности вуза Ii использовали веса направлений: научно-исследовательского – 0,38, образовательного – 0,37, административного – 0,25 (были выявлены в результате опроса).

Таблица 8

Расчет интегрированного показателя инновационной деятельности вуза (на примере ДВФУ, 2019 г.)

Источник: составлено авторами по данным анкетного опроса.

Следует отметить, что все расчеты производились в таблицах MS Excel, а представленные в текстовом формате данные округлены до сотых значений.

Проанализируем данные, представленные в таблице ниже. Следует обратить внимание на среднее арифметическое значение К на каждом этапе инновационной деятельности (вход – процесс – выход). Во всех рассматриваемых направлениях Квхода выше, чем Квыхода, а это значит, что на этапе «процесса» недоиспользуется имеющийся ресурс, что приводит к заниженным результатам. Так, Квхода в научно-исследовательском направлении составляет 0,53, Кпроцесса – уже 0,51, а Квыхода – 0,45. Это повторяет тенденцию последних лет, описанную в отчетах международного рейтинга «Глобальный инновационный индекс» как результат инновационной деятельности РФ [4]. В исследованиях, предшествующих данному [5, 6] (Efremova, 2018; Efremova, 2016), говорилось о выявленных разрывах в цепи поддержки инновационной деятельности вузов, отсутствии некоторых элементов, связанных с коммерциализацией и продвижением, отсутствием необходимых «мягких» компетенций у персонала, что может объяснять получившиеся значения К. Только в административном направлении наблюдается Кпроцесса 0,58 – более высокий, чем Квыхода. Применительно к данному вузу это объясняется внедрением и сопровождением всех бизнес-процессов в вузе специальными IT-системами.

В целом наблюдается картина отклонения всех рассчитанных индексов, субиндексов и коэффициентов от оптимального состояния в два раза, что не считается благоприятным результатом. Среди полученных значений субиндексов наивысшее значение наблюдается по административному направлению – 0,54, но по данным количественного исследования, этому направлению в ДВФУ присваивается наименьший вес – 0,25 (научно-исследовательское – 0,38; образовательное – 0,37), поэтому на значение интегрального индекса развития инновационной деятельности ДВФУ – 0,52 – он оказал наименьшее влияние. В ходе опроса респондентам было предложено оценить уровень развития инновационной деятельности в целом, усредненная оценка респондентов близка к расчетному значению: уровень развития инновационной деятельности в целом – 3,62 (в пересчете на коэффициент 0,52). Низкое значение индекса инновационного развития вуза можно объяснить общими тенденциями в развитии инновационной деятельности отечественных вузов, неоднократно отмеченными отечественными и зарубежными экспертами: недостаток предпринимательского мышления у ученых-изобретателей, разрывы в цепочке коммерциализации инноваций и нехватка ключевых элементов в инновационной экосистеме вузов, неудачные попытки коммерциализации технологий, противоречия в программах поддержки и инновационной политике [6, 12, 13, 18]. На момент подготовки инструментария исследования рассматриваемый вуз занимал 15-е место в рейтинге по критерию «инновация», позднее, после выхода рейтинга 2019 года, позиция вуза снизилась до 26-го места [11].

Дополнительные возможности предложенного подхода оценки уровня инновационного развития вуза

Для использования предложенной модели оценки в целях сопоставления уровня развития инновационной деятельности в отечественных вузах предлагаем использовать метод ранжирования, достаточно распространенный метод оценки данных (на макроуровне используется в Глобальном инновационном индексе, в инновационном табло Евросоюза; на микроуровне – в «Мониторинге инновационной деятельности вузов РФ»). В данном случае после расчета интегрированного показателя (модель «идеальной точки» может быть заменена на «нормативную» модель еще на подготовительном этапе) для каждого вуза-участника следует составить рейтинг уровня развития инновационной деятельности вуза, где 1 присваивается вузу с наивысшим значением показателя, 2 – вузу со следующим по величине значением и так далее, N-вузу с наименьшим значением показателя, при условии, что в мониторинге участвуют n вузов. Также будет возможность составить мини-рейтинг по каждому показателю (число которых равно числу показателей – 59) или по каждому фактору развития инновационной деятельности в вузах с присвоением рангов вузам-участникам по принципу, описанному выше. Сопоставительный анализ уровня развития инновационной деятельности в отечественных вузах позволит получить полную картину состояния и уровня их «инновационности» с учетом развития по всем основным направлениям инновационной деятельности: научно-исследовательскому, образовательному и, что немаловажно, административному. Также заинтересованные стороны получат представление о способности отечественных вузов адаптироваться к современным внутренним и внешним вызовам и решать новые задачи, которые ставит перед ними мировое сообщество. Ограничением является то, что некоторые вузы могут занизить значение «идеальной» (нормативной, оптимальной) точки, для этого нормативные значения, использующиеся в расчетах, должны быть закреплены во внутренних НПА вузов.

Заключение

Таким образом, предложенный методический подход позволяет произвести комплексную оценку уровня развития инновационной деятельности вуза за счет охвата основных направлений развития инновационной деятельности (научно-исследовательского, образовательного, административного) и основных этапов (вход – процесс – выход). Полученные в ходе апробации подхода результаты, а именно уровень развития инновационной деятельности рассматриваемого вуза, отражают тенденции, наблюдаемые на уровне национальной экономики РФ. Так, в рейтинге «Глобальный инновационный индекс» эффективность инноваций национальной экономики РФ (46-е место из 127 стран) оценивается коэффициентом 0,52, так как индекс «входа» вдвое превышает индекс «выхода» [4]. Также полученные результаты являются отражением противоречий и разрывов, наблюдаемых в организации инновационной деятельности в отечественных вузах: разрывы в цепочке поддержки инновационной деятельности; нехватка «мягких» компетенций у участников инновационной деятельности; противоречия в программах поддержки и инновационной политике [5, 6].

Факторный анализ данных, полученных в ходе количественного опроса, позволит оценить силу и характер влияния укрупненных групп показателей развития инновационной деятельности вузов друг на друга и на уровень развития инновационной деятельности вуза в целом, что будет описано в продолжении данного исследования.