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

Ефремова П.В.¹, Романова И.М.¹
¹ Дальневосточный федеральный университет, Россия, Уссурийск

Скачать PDF | Загрузок: 9 | Цитирований: 2

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 10, Номер 3 (Июль-сентябрь 2020)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44082143
Цитирований: 2 по состоянию на 26.03.2022

Аннотация:
В статье представлен авторский подход к комплексной оценке уровня развития инновационной деятельности вуза, основанный на положении о распространении инновационной деятельности по трем основным направлениям: научно-исследовательском, образовательном, административном. Предложена и обоснована методика проведения оценки уровня развития инновационной деятельности, включающая в себя алгоритм, инструментарий, возможные варианты применения на межвузовском и внутри вузовском уровне. Представлены результаты апробации предложенного подхода на примере Дальневосточного федерального университета

Ключевые слова: инновационная деятельность в вузе, оценка инновационной деятельности вуза, оценка образовательных инноваций, оценка управленческих инноваций, научно-инновационная деятельность

JEL-классификация: I23, O31, O32, O33

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

Группа факторов	№	Показатель	Код
1	1	Развитие инновационной и предпринимательской деятельности закреплено в миссии и стратегии университета (бинарный показатель)	Н1.1
	2	Развитие инновационной образовательной деятельности, в том числе реализация принципов непрерывного образования закреплены в миссии и стратегии университета (бинарный показатель)	О1.1
	3	Наличие процедуры обеспечения качества процесса «непрерывного образования»	О1.8
	4	Применение вузом организационно — экономической формы — автономного учреждения (АУ)	А1.1
	5	Наличие в вузе процедур анализа и оптимизации административных процессов	А2.3
	6	Политика университета позволяет совмещать сотрудникам и студентам работу в университете с инновационной и предпринимательской деятельностью, работой в бизнесе (бинарный показатель)	Н1.8
2.	7	Удельный вес численности НПР без ученой степени – до 30 лет, кандидатов наук – до 35 лет, докторов наук – до 40 лет, в общей численности НПР	Н1.2
	8	Доля НПР, трудоустроенных в неакадемической среде (основное место работы/совместительство) к общему числу НПР	О1.2
	9	Существование в вузе системы мотивации, способствующей инновационному поведению сотрудников и повышению производительности	Н1.3
	10	Доля административного персонала университета, задействованного в развитии инновационно-предпринимательской деятельности в общей численности персонала	А1.2
3.	11	Объем средств, предусмотренных в бюджете вуза на НИОКР в расчете на одного НПР	Н1.4
3.	12	Доля средств в бюджете на развитие инноваций в образовательной деятельности к общему бюджету	О1.3
4.	13	Доля НИОКР, выполненных своими силами (без привлечения соисполнителей), в общих доходах образовательной организации от НИОКР за предыдущий отчетный период	Н1.5
	14	Наличие электронной библиотеки	О1.4
	15	Кол-во компьютеров с доступом в интернет на студента / Количество аудиторий, оборудованных ИКТ в расчете на 1 учебную группу (20 студентов)	О1.5
	16	Количество центров университета в области инжиниринга	Н1.6
	17	Внедрение за последние 5 лет ИТ-системы, поддерживающие процессы принятия управленческих решений	А2.2
	18	Внедрение за последние 5 лет ИТ-системы и других средств или методов коммуникации для сбора информации и знаний и распространения среди сотрудников (например, Интранет, базы знаний)	А2.3
5.	19	Количество компаний, с которыми у вуза есть соглашения о создании базовых кафедр	О1.6
	20	Кол-во предприятий, с которыми подписан контракт о сотрудничестве в области образовательной деятельности (на целевую подготовку специалистов)	О1.7
	21	Кол-во созданных совместных лабораторий/объектов инновационной инфраструктуры с партнерами из неакадемической среды	Н1.7
	22	Число совместных публикаций с соавторами из неакадемической среды в изданиях, в изданиях, индексируемых в приоритетных для организации информационно-аналитических системах научного цитирования (РИНЦ, Scopus, WoS)	Н2.5
	23	Количество R&D спонсорских соглашений, договоров и совместных проектов с неакадемическими партнерами	Н2.7
	24	Количество контрактов на консультационные услуги	Н2.8
6.	25	Доля финансирования НИОКР из внебюджетных источников	Н2.1
	26	Количество договоров на НИОКР по которым университет привлек финансирование из внебюджетных источников (хоздоговорные контракты)	Н2.2
	27	Доля программ ДПО, ПК получивших внешнее финансирование (специально заказанные, выигравшие грант и т.д.) в общем числе реализуемых программ ДПО, ПК, и т.д.	О2.1
	28	Количество полученных грантов за отчетный год в расчете на 100 НПР	Н2.10
	29	Количество проектов развития инфраструктуры вуза, получивших внешнее финансирование в расчете на 100 НПР	А2.3
7.	30	Среднегодовое количество объектов интеллектуальной собственности, стоящих на балансе университета в расчете на 100 НПР	Н2.3
	31	Среднегодовое число участников программ университета, направленных на развитие предпринимательства (программы акселераторов, бизнес-инкубаторов, иных объектов инновационной инфраструктуры)	Н2.9
	32	Доля НПР, аспирантов, студентов, задействованных в творческих объединениях, НИК, инновационных проектах в отчетном году в общей численности НПР, аспирантов, студентов	Н2.4
	33	Среднегодовое число действующих малых инновационных предприятий, созданных при университете с 2009 г.	Н2.6
	34	Среднегодовая численность команд-резидентов бизнес-инкубаторов и технопарков университета в расчете на 100 НПР	Н2.11
8.	35	Количество образовательных программ, реализуемых в отчетном году, инновационно-предпринимательской направленности	О2.2
	36	Число публикаций организации в изданиях, индексируемых в приоритетных для организации информационно-аналитических системах научного цитирования (РИНЦ, Scopus, WoS) в расчете на 100 НПР	О2.9
	37	Число цитирований публикаций организации в изданиях, индексируемых в приоритетных для организации информационно-аналитических системах научного цитирования (РИНЦ, Scopus, WoS) в расчете на 100 НПР	О2.10
	38	Кол-во реализуемых в отчетном году программ ДПО, КПК, в т.ч. специально заказанных, соответствующих принципам непрерывного образования и использующие новые информационные технологии	О2.3
	39	Количество международных программ CE реализуемых в отчетном году	О2.4
	40	Количество МООК, разработанных сотрудниками вуза, реализуемых в отчетном году	О2.5
	41	Количество программ повышения квалификации, профессионального развития для сотрудников вуза, направленных на повышение вовлечения персонала в инновационные процессы в вузе реализуемых в отчетном году в расчете на 100 НПР	О2.6
	42	Доля инновационных дисциплин, реализуемых в отчетном году в общем числе реализуемых дисциплин	О2.7
	43	Количество программ, созданных совместно с государственными или частными компаниями, в том числе программ профессионального развития, реализуемых в отчетном году в расчете на 1000 студентов	О2.8
9.	44	Удельный вес средств, полученных вузом от использования результатов интеллектуальной деятельности, в общих доходах образовательной организации	Н3.1
	45	Объем средств, полученных за счет использования результатов интеллектуальной деятельности в отчетном году, в расчете на 100НПР	Н3.2
	46	Совокупный оборот денежных средств действующих малых предприятий за текущий год, в расчете на 100 НПР	Н3.3
	47	Объем средств, полученных университетом от МИП в отчетном году (в среднем)	Н3.4
	48	Доход от реализуемых в отчетном году программ ДПО, КПК, в т.ч. специально заказанных (активных в этом году), соответствующих принципам непрерывного образования и использующие новые информационное технологии в общем доходе от реализации всех образовательных программ	О3.1
	49	Количество наград в области инноваций, присужденные бизнес или государственным сектором, агентствами, фондами	Н3.5
10.	50	Доля слушателей, завершивших программы ДПО, ПК, МООК, к поступившим на программы	О3.2
	51	Количество программ ДПО, ПК, МООК, отмеченных наградами в отчетном году	О3.4
	52	Количество рабочих мест в созданных инновационной инфраструктуре и хозяйственных обществах, МИП	Н3.6
	53	Степень удовлетворенности студентов, слушателей использованием в образовательном процессе инновационных технологий обучения	О3.3
	54	Степень удовлетворенности НПР, административного персонала внедренными административными инновациями в области документооборота, коммуникации	А3.1
	55	Степень удовлетворенности пользователей услуг инфраструктуры поддержки научно-исследовательской, предпринимательской инновационной деятельности	Н3.7
	56	Доля полученных патентов/к поданным заявкам	Н3.8
	57	Индекс соответствия качества управленческих решений в вузе	А3.2
	58	Доля сотрудников вуза, повысивших квалификацию по программам вуза подготовки инновационных кадров для внутренних потребностей вуза и сопровождения инновационных процессов в общем числе сотрудников	А3.3
	59	Доля подготовленных и повысивших квалификацию инновационно-ориентированных кадров для малого и среднего инновационного предпринимательства по программам вуза к общему числу выпускников	О3.5

Источник: составлено авторами.

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

		Научно-исследовательское направление			Образовательное направление			Административное направление
Код УГП	Укрупненная группа показателей	Код показа-теля Н	Средняя оценка важности (1-10)	Ранг	Код показателя О	Средняя оценка важности (1–10)	Ранг	Код показа-теля А	Средняя оценка важности (1–10)	Ранг
Ф1	Инновационная культура, политика	1.1; 1.8	8,05	1	1.1; 1.8	6,9	5\6	1.1; 1.3	7,1	1
Ф2	Готовность кадров к ИД (человеческий капитал)	1.2; 1.3; 2.4	7	6	1.2;	6,3	9	1.2;	6,7	4
Ф3	Обеспеченность финансовыми ресурсами	1.4;	6,1	8	1.3	7,6	1	-	-	-
Ф4	Материально-техническое обеспечение	1.5; 1.6	5,8	9	1.4;1.5	7,3	2	-	-	-
Ф5	Связи с неакадемической средой/ партнерство	1.7; 2.5; 2.7; 2.8	7,3	¾	1.6;1.7	7,2	3	-	-	-
Ф6	Способность самостоятельно привлекать финансовые средства	2.1.; 2.6; 2.10	7,3	¾	2.2;	6,9	5\6	2.1;	6,9	2/3
Ф7	Процесс создания инновационного продукта	2.2; 2.4; 2.6; 2.9; 2.10; 2.11	7,28	5	-	-	-	2.2; 2.3	6,9	2/3
Ф8	Процесс создания инновационного образовательного продукта	-	-	-	2.2;2.3;2.4 2.5;2.6 2.7;2.8 2.9;2.10	6,922	4	-	-	-
Ф9	Экономические эффекты	3.1;3.2; 3.3;3.4	6,675	7	3.1	6,7	8	-	-	-
Ф10	Неэкономические эффекты	3.5; 3.6; 3.7; 3.8	7,65	2	3.2;3.3 3.4;3.5	6,825	7	3.1; 3.2; 3.3	6,6	5

Источник: составлено авторами на основании экспертного опроса [7].

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

Код фактора	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9	Ф10	Σ
Направление инновационной деятельности	Вес фактора
Научно-исследовательское	0,13	0,11	0,10	0,09	0,12	0,12	0,12	-	0,11	0,12	1
Образовательное	0,11	0,10	0,12	0,12	0,11	0,11	-	0,11	0,11	0,11	1
Административное	0,21	0,20	-	-	-	0,20	0,20	-	-	0,19	1

Источник: составлено авторами на основе экспертного опроса [7].

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

Подготовительный этап	1.1 Разработка инструментария (разработка системы показателей; определение веса УГП для уровня инновационного развития вуза); 1.2 Определение «эталонных» (план/норматив/идеал) значений для каждого показателя (с закреплением их в соответствующих внутренних нормативно-правовых актах (НПА) вуза); 1.3 Сбор данных – фактических значений рассматриваемых показателей
Расчетный этап	2.1 Расчет *коэффициентов инновационного развития* по каждому показателю ( , , ) , , (3) где a – количество показателей научно-исследовательского направления инновационной деятельности вуза; b – количество показателей образовательного направления инновационной деятельности вуза; c – количество показателей административного направления инновационной деятельности вуза; Р – фактическое значение показателя, Э – эталонное (нормативное/идеальное) значение показателя
	2.2 Расчет *субиндексов развития инновационной деятельности* , , (4) где Ф_n – вес N-го УГП для данного направления (табл. 3); n – количество УГП для данного направления; , , – среднеарифметические значения коэффициентов входящих в УГП Фn (табл. 2); S – научно-исследовательское направление, E – образовательное направление, А – административное направление
	2.3 Расчет *интегрированного индекса развития инновационной деятельности вуза (I_i***) с учетом весов направлений (научно-исследовательского, образовательного, административного) (5) где – вес соответствующего направления (в сумме по трем направлениям равен единице), устанавливается вузом
Этап интерпретации результатов	3.1 Интерпретация полученных промежуточных и конечных результатов. В результате получаются значения в диапазоне от 0 до 1 (где 1 – полное соответствие установленному нормативу, 0 - полное несоответствие), чем ближе значение к 1, тем больше фактическое значение показателя соответствует эталонному значению, чем дальше от 1, тем меньше соответствия между фактическим и эталонным значениями После установления величины отклонения (обычно более 10–15 %) проводится расследование и анализ причин, приведших к отклонению в каждом случае, принимаются соответствующие управленческие решения, проводятся корректирующие мероприятия. В случае, когда значение коэффициента превышает 1, следует провести расследование причины, при необходимости пересмотреть эталонные значения или в дальнейшем перераспределить ресурсы в более дефицитных направлениях в периоде, следующем за анализируемым. 3.2 Рефлексия

Источник: составлено авторами.

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»)

Место в рейтинге	Сокращенное наименование вуза	Численность сотрудников, чел.			Численность студентов, чел.	Структура сотрудников, %				Количество студентов к 1 ППС, чел.
Место в рейтинге	Сокращенное наименование вуза	Всего	ППС	НР	Численность студентов, чел.	ППС	НР	Прочий персонал	НР к ППС
1	НИЯУ МИФИ	2638	687	31	5586	26 %	1 %	73 %	5 %	8
2	НИТУ МИСиС	2496	665	14	7635	27 %	1 %	73 %	2 %	11
3	МГТУ Бауман	6408	1996	175	21728	31 %	3 %	66 %	9 %	11
4	МФТИ	2219	408	48	6483	18 %	2 %	79 %	12 %	16
5	МГУ Ломоносов	19235	5046	595	34838	26 %	3 %	71 %	12 %	7
6	СФУ	6083	2386	123	27572	39 %	2 %	59 %	5 %	12
7	ТПУ	3908	1216	170	11720	31 %	4 %	65 %	14 %	10
8	ИТМО	3050	705	40	12127	23 %	1 %	76 %	6 %	17
9	НИУ ВШЭ	5534	1451	582	28755	26 %	11 %	63 %	40 %	20
10	ТГУ	3832	1061	354	13578	28 %	9 %	63 %	33 %	13
11	СПбПУ Петр Великий	4609	1552	147	28780	34 %	3 %	63 %	9 %	19
12	БелГТУ Шухов	1510	594	21	14519	39 %	1 %	59 %	4 %	24
13	БелГУ	2461	950	102	16395	39 %	4 %	57 %	11 %	17
14	КФУ	5499	1980	502	32358	36 %	9 %	55 %	25 %	16
15	ДВФУ	5120	1622	165	22140	32 %	3 %	65 %	10 %	14
16	СПбГУ	10458	3747	412	19277	36 %	4 %	60 %	11 %	5
17	МИЭТ	1606	389	74	4281	24 %	5 %	71 %	19 %	11
18	РУДН	4567	1703	41	23874	37 %	1 %	62 %	2 %	14
19	МАИ	3235	1654	79	18959	51 %	2 %	46 %	5 %	11

20	ТУСУР	1715	457	149	11499	27 %	9 %	65 %	33 %		25
21	КНИТУ-КХТИ	3324	1093	35	19494	33 %	1 %	66 %	3 %		18
22	НГУ	1605	489	83	19494	30 %	5 %	64 %	17 %		40
23	ННГУ Лобачевский	3334	1096	246	17397	33 %	7 %	60 %	22 %		16
24	МТУ МИРЭА-МГУПИ-МИТХТ	2819	1120	71	24807	40 %	3 %	58 %	6 %		22
25	РНИМУ Пирогов	4857	1280	194	8225	26 %	4 %	70 %	15 %		6
25	СВФУ Аммосов	2966	1197	121	15216	40 %	4 %	56 %	10 %		13
27	СПб Горный	1920	607	66	7705	32 %	3 %	65 %	11 %		13
28	КНИТУТуполев-КАИ	1801	650	28	9444	36 %	2 %	62 %	4 %		15
29	Петр ГУ	1665	641	19	9169	38 %	1 %	60 %	3 %		14
30	ЮФУ	4816	1827	776	22842	38 %	16 %	46 %	42 %		13
Среднее арифметическое значение		Σ=125’290 4176	1342	182	17197	33 %	4 %	63 %	13 %	15

Источник: составлено авторами по [10, 11].

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.

Структура вуза	Сотрудники, чел.	Студенты, чел.	Общая численность студентов и сотрудников	Доля, приходящаяся на подразделение	Охват респондентов, чел.
Инженерная школа	650	5500	6150	24 %	101
Школа естественных наук	500	2500	3000	12 %	49
Школа биомедицины	150	1300	1450	6 %	24
Школа региональных и международных исследований	350	2400	2750	11 %	45
Школа искусств и гуманитарных наук	320	2000	2320	9 %	38
Юридическая школа	80	1200	1280	5 %	21
Школа экономики и менеджмента	300	4000	4300	17 %	71
Школа цифровой экономики	5	90	95	0,4 %	2
Филиалы в городах Приморского края	690	3150	3840	15 %	33
Итого	3045	22140	25185	100 %	384

Источник: составлено авторами по [3].

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.

Код показателя	А1.1	А1.2	А1.3	А2.1	А2.2	А2.3	А3.1	А3.2	А3.3	О1.1	О1.2	О1.3	О1.4	О1.5	О1.6	О1.7	О1.8	О2.1	О2.2	О2.3
Среднее арифметическое значение оценки идеальной точки, Э (от 1 до 7 баллов)	6,1	4,9	5,2	6,2	6,2	6,0	6,2	6,3	5,6	6,4	5,9	5,9	6,7	6,6	6,0	6,0	6,1	5,9	5,4	5,6
Среднее арифметическое значение оценки фактического состояния, Р (от 1 до 7 баллов)	2,6	2,7	2,9	3,9	3,8	2,6	3,3	2,7	2,9	3,3	3,2	3,0	4,2	4,3	3,5	3,3	3,2	2,7	2,7	2,8
Коэффициент развития K по показателю	0,43	0,56	0,56	0,63	0,62	0,44	0,53	0,42	0,51	0,52	0,54	0,5	0,63	0,65	0,57	0,55	0,52	0,45	0,5	0,49
Код показателя	О2.4	О2.5	О2.6	О2.7	О2.8	О2.9	О2.10	О3.1	О3.2	О3.3	О3.4	О3.5	Н1.1	Н1.2	Н1.3	Н1.4	Н1.5	Н1.6	Н1.7	Н1.8
Среднее арифметическое значение оценки идеальной точки, Э (от 1 до 7 баллов)	5,7	5,7	5,7	5,2	5,6	6,0	6,2	5,6	6,0	6,4	6,2	5,8	6,2	5,9	5,1	6,0	5,7	6,5	6,5	6,4
Среднее арифметическое значение оценки фактического состояния, Р (от 1 до 7 баллов)	2,5	2,4	2,8	2,7	2,8	3,2	2,8	2,5	3,2	3,1	2,6	2,4	3,1	2,9	3,0	3,3	4,1	3,1	3,3	2,7
Коэффициент развития K по показателю	0,44	0,42	0,5	0,53	0,5	0,54	0,46	0,45	0,53	0,49	0,42	0,42	0,5	0,5	0,58	0,54	0,72	0,48	0,5	0,42
Код показателя	Н2.1	Н2.2	Н2.3	Н2.4	Н2.5	Н2.6	Н2.7	Н2.8	Н2.9	Н2.10	Н2.11	Н3.1	Н3.2	Н3.3	Н3.4	Н3.5	Н3.6	Н3.7	Н3.8
Среднее арифметическое значение оценки идеальной точки, Э (от 1 до 7 баллов)	5,8	5,7	5,9	5,9	5,9	6,1	5,9	5,6	5,6	5,7	5,7	5,6	6,3	6,0	5,8	5,8	5,9	5,8	6,1
Среднее арифметическое значение оценки фактического состояния, Р (от 1 до 7 баллов)	2,5	3,3	2,7	2,7	3,0	2,9	3,0	3,3	2,7	2,6	3,4	2,1	2,3	2,4	2,6	2,9	3,9	2,3	2,6
Коэффициент развития K по показателю	0,43	0,57	0,45	0,45	0,5	0,48	0,5	0,58	0,49	0,47	0,6	0,37	0,36	0,4	0,45	0,5	0,67	0,39	0,43

Примечание: оценка респондентами инновационной деятельности в целом (от 1 до 7) – 3,62; научно-исследовательской – 3,5; образовательной – 3,57; административной – 3,43

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.

Источники:

1. Абанкина, И.В. Типология и анализ научно-образовательной результативности российских вузов// И.В. Абанкина, Ф.Т. Алескеров, В.Ю. Белоусова, Л.М. Гохберг, К.В. Зиньковский, С.Г. Кисельгоф, С.В. Швыдун,- Форсайт, - № 3, - 2013, С. 48-63;
2. Блэкуэлл, Р.Д. Поведение потребителей/ Р.Д. Блэкуэлл, П.У. Миниард, Дж. Ф. Энджел. - СПб.: Питер, 2007. – 944 с.
3. Буклет «Директорский корпус школ ДВФУ», 2019 [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: https://www.dvfu.ru/upload/medialibrary/d1d/%D0%94%D0%B8%D1%80%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BF%D1%83%D1%81%20%D0%B1%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D1%82%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%903.pdf
4. Глобальный инновационный индекс: [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.globalinnovationindex.org/content.aspx?page=GII-Home;
5. Ефремова П.В. Совершенствование системы управления инновационной деятельностью в вузе путем формирования инновационной инфраструктуры/П.В. Ефремова//Вопросы инновационной экономики, -2018,-№2, - с.311-326;
6. Ефремова П.В. Особенности организации инновационной деятельности в вузах России/П.В. Ефремова, И.М. Романова //Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. -2016. -№ 3. -С. 61-75;
7. Ефремова, П.В. Показатели оценки эффективности развития инновационной деятельности вузов / П.В. Ефремова // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 3. – С. 989-1010;
8. Конанчук Д, Эпоха Гринфилда в образовании: [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: https://sedec.skolkovo.ru/downloads/documents/SEDEC/research-greenfield.pdf;
9. Могильчак, Е. Л. Методика социологического исследования. Выборочный метод: учебное пособие для бакалавриата и магистратуры / Е. Л. Могильчак; под научной редакцией А. В. Меренкова. — Москва : Издательство Юрайт, 2018. — 117 с.
10. Мониторинг эффективности деятельности организаций высшего образования [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://indicators.miccedu.ru/monitoring/;
11. Национальный рейтинг вузов по критерию «Инновации», [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.univer-rating.ru/txt.asp?rbr=39&txt=Rbr39Text4005&lng=0;
12. Проект повышения конкурентоспособности ведущих российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров: [Электронный ресурс]- Режим доступа: https://www.5top100.ru/universities/;
13. РВК Анализ инновационной экосистемы вузов и научных центров [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.rusventure.ru/ru/programm/analytics/docs/Innovation_ecosystem_analytical_report.pdf;
14. Серебряный университет. Исследование SEDEC: серия авторских концепций: [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.skolkovo.ru/public/media/documents/research/SEDeC_2015-01_rus.pdf;
15. Т-Университеты. Центр трансформации образования Московской школы управления СКОЛКОВО, 2019: [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.skolkovo.ru/public/media/documents/research/sedec/SKOLKOVO_SEDeC_T-universities_ru.pdf;
16. Christensen Clayton M., Disrupting College: How Disruptive Innovation Can Deliver Quality and Affordability to Postsecondary Education// C Cristensen, Michael B. Horn, Louis Caldera, Louis Soares. - Center for American Progress. February 2011 – р. 72;
17. Etzkowitz H Triple Helix Issue of Science and Public Policy: [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: https://sedec.skolkovo.ru/downloads/documents/SEDEC/research-greenfield.pdf
18. Gokhberg L. How to Design a National Innovation System in a Time of Global Innovation Networks: A Russian Perspective// Leonid Gokhberg, Vitaliy Roud, [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2016-chapter13.pdf;
https://www.researchgate.net/publication/279550435_Triple_Helix_of_innovation_Introduction
19. Innovation Union Scoreboard 2015, [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: https://publications.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/b00c3803-a940-11e5-b528-01aa75ed71a1;
20. Measuring the University’s Third Mission: Conceptual Framework for Third Mission Indicator Deﬁnition [Электронный ресурс]- Режим доступа: URL: http://e3mproject.eu/Concep-Framework-Third-Mission-Indicator.pdf;
21. Teresa Krasnicka, Management Innovation and Its Measurement/ Teresa Krasnicka, Wojciech Glod, Martyna Wronka-Pospiech - Journal of Entrepreneurship, Management and InnovationVolume 12, Issue 2, 2016: 95-122

Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:59:42

Подробнее об авторах: