Адаптивный механизм воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования экономики России

США

92,7

1,06

7

Кембриджский университет

Великобритания

92,6

0,50-1,25

8

Имперский колледж Лондона

Великобритания

90,6

1,0

9

Калифорнийский университет в Беркли

США

90,5

1,16-1,73

10

Чикагский университет

США

90,4

0,80

…

…

…

…

…

214

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Россия

н/д

0,10-0,28

Основными инструментами повышения качества образовательного процесса в вузе являются инновационные технологии обучения (виртуальные обучающие среды, тестовые системы, творческие задания, кейсы и видеокейсы, разработка проектов), система менеджмента качества СМК, контроль уровня усвоения учебного материала (рис. 5.1.1).

Рисунок 5.1.1 - Факторы повышения качества образовательного процесса

Рисунок 5.1.2 - Составляющие системы менеджмента качества обучения.

Непосредственно в учебном процессе система менеджмента качества проявляется в виде следующей взаимосвязи (рис. 5.1.2).

Образовательная технология состоит из комплекса методов и образовательных инструментов (различные виды учебных занятий, инструменты диагностики, текущего и итогового контроля слушателя), посредством которых достигаются образовательные цели.

Совокупность внешних по отношению к выделенной дисциплине факторов, включая самого модератора учебного процесса (преподавателя), формируют рабочую среду (рис. 5.1.3). В системе выделенных факторов действие каждого из них стабильно во времени, но влияние каждого фактора на выход системы - результативность и эффективность образовательной услуги - примерно 1/6-17%. Поэтому, оказывая целенаправленное влияние на каждый отдельно взятый фактор, мы не сможем существенно повлиять на выходные параметры системы. Чтобы добиться необходимых изменений, необходимо оказывать воздействие на всю систему. В связи с этим система менеджмента качества (СМК) образовательного учреждения (вуза) нуждается в существенном информативном подкреплении. Раскроем ряд его механизмов.

Рисунок 5.1.3 - Диаграмма Исикавы влияния факторов образовательной среды и менеджмента процесса на выходные результаты См.: Солонин С.И. Менеджмент качества образовательной услуги (руководство для преподавателей вузов). Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2010.

СМК= F},(5.1.1)

где - набор элементов системы (образовательные учреждения, абитуриенты, специалисты, потребители, работники образовательных учреждений, содержание образования); - множество связей и отношений между ними; F - функция новой системы.

Соответственно, задача оценки качества процесса образования сводится к анализу представленной системы (рис. 5.1.4).

Рисунок 5.1.4 - Система оценки качества образовательной деятельности

В роли потребителей выступают (1) государство, (2) потенциальные работодатели и (3) домашние хозяйства (студенты). Студенты - внутренние потребители образовательных услуг. Оценка качества образовательного процесса может быть осуществлена посредством оценки качества его входных и выходных величин (абитуриентов и выпускников-специалистов) (рис. 5.1.5).

Рисунок 5.1.5 - Модель оценки качества образовательного процесса

На рис. 5.1.5 оценка качества образовательного процесса осуществляется на основе сравнения требуемых и реальных показателей качества, а также адаптивных реакций на отклонения от требуемых величин. Однако информационные потоки становятся более объёмными, а физиологические возможности их обработки человеком ограничены порогом 10 бит/сек. В этой связи более эффективным становится управление, основанное на выделении из информации содержательной компоненты знаний.

Учтем, что знаниям присущи следующие свойства: (1) продвижение в понимании проблем; (2) достоверность; (3) практическое применение; (4) наличие организационной структуры.

Соответственно, использование знаний описывается четырьмя основными концепциями:

1. возникновение проблем из окружения организации.

2. организация проблем - понимание их сути и структуры.

3. сбор данных о проблеме.

4. извлечение знаний и решения на их основе (рис. 5.1.6).

Рисунок 5.1.6 - Алгоритм решения проблем менеджером

Знаниям присуща определенная ценность (рис. 5.1.7), и их применение должно быть экономически оправданно. Приведем необходимые пояснения.

Рисунок 5.1.7 - Определение максимальной эффективности информации

Эффект решения проблем Е зависит от индивидуальных способностей менеджера С и имеющихся у него знаний Z:

Е = f(C, Z). (5.1.2)

Пусть А, В, С - три менеджера с разной квалификацией Z. Покажем, что более высокая квалификация дает больший эффект и должна более высоко оплачиваться. Затраты на А = Годовая зарплата + потери от недостаточной квалификации.

С(А) = 48000 + 60000 = 108000 руб./год.

С(В) = 60000 + 20000 = 80000 руб./год.

С(С) = 30000 + 90000 = 120000 руб./год.

Целесообразно работать с менеджером В, который за счет знаний показывает более высокое качество работы. Менеджер преобразует данные в знания, принимает на их основе решения, выражаемые набором действий.

Пространство этих задач формирует поле деятельности Р. Менеджер использует набор терминов (концептов) W_ij, связанных с задачами Z_i и элементы знаний Э3₁,…, Э3_k , которые объединяются в классы знаний НД_k (рис. 5.1.8).

Рисунок 5.1.8 - Формальное представление деятельности менеджера организации высшего образования

В зависимости от сложности деятельности можно выделить семь уровней системных знаний (рис. 5.1.9).

Уровень «материализованных знаний» характеризует удельную вооруженность знаниями занятых в экономике. Этот показатель вычисляется на основе производственной функции страны или региона, связывающей произведенный национальный доход Y с производственными факторами А, основными фондами Ф и уровнем знаний U:

Рисунок 5.1.9 - Уровни знаний в системе высшего образования.

Качество как ценность детерминирует стратегический менеджмент вуза. Результат учебного процесса измеряется количеством подготовленных специалистов, а качество этого труда - через расхождение показателей знаний, умений и навыков (компетенций), имеющихся у конкретного выпускника и требуемых на конкретном рабочем месте. В широком смысле качество образования - это сбалансированное соответствие высшего образования (как результата, как процесса, как образовательной системы) многообразным потребностям, целям, требованиям, нормам (стандартам).

Соответственно, система контроля качества подготовки специалистов включает в себя следующие структурные компоненты:

1) маркетинг образовательных потребностей личности, общества, потребностей региона в кадрах специалистов данного профиля и т.д.;

2) востребованность выпускников и оценки качества их подготовки работодателями;

3) мониторинг качества подготовки специалистов;

4) механизм формирования управленческих решений по обеспечению качества образования;

5) анализ выполнения принятых решений;

6) постановка целей и задач по улучшению качества подготовки специалистов;

7) разработка программ повышения качества подготовки специалистов в университете.

Пункты 1 и 2 условно относятся к внешним компонентам системы контроля качества специалиста, а пункты 3-7 - к внутренним. Важнейшей особенностью внутривузовской системы качества подготовки специалиста является процесс перехода от внешнего контроля к внутреннему на всех уровнях:

1. От контроля преподавателя к самоконтролю студентов.

2. От внешнего контроля кафедры к самоконтролю и самооценке преподавателями процесса и результата своей деятельности; а также к контролю ректора за деятельностью педагогического коллектива факультета.

Выделим интересный пример реализации приведенного информативного механизма. В РГЭУ «РИНХ» на кафедре менеджмента прошла апробацию и получила позитивные оценки следующая система непрерывного совершенствования качества подготовки специалистов (рис. 5.1.10).

Рисунок 5.1.10 - Схема системы непрерывного совершенствования подготовки специалистов кафедрой менеджмента РГЭУ «РИНХ»

При этом качество образования формируется как результат взаимодействия системы управления образовательным процессом, т.е. его содержанием, качеством полученных результатов образования и образовательных технологий (рис. 5.1.11).

Рисунок 5.1.11 - Процессная диаграмма качества образования

Разрабатывая механизмы информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования, мы исходим из того, что главный эффект экономики знаний заключается не в выпуске высокотехнологичной продукции, а в ее использовании во всех сферах хозяйства. То же относится и к знаниям в системе образования, где главное - не столько создать новую компетенцию, сколько адресовать ее тем, кем она востребована. В практику входит формула: just in time knowledge - знания точно в срок.

Без достижения необходимого уровня качества национального интеллектуального капитала, требуемого инновационной экономикой, преодолеть накопленное отставание невозможно.

Изменение структуры совокупного капитала в странах Запада отражает тенденцию превалирования нематериальной сферы в ВВП над материальной сферой. Это относится и инвестициям в развитие образования. При этом интеллектуальный капитал, с учетом циклов его воспроизводства, является доминирующим фактором инициации инновационных волн развития и цикличного развития мировой экономики. Человеческим обществом постепенно накапливались знания, на базе которых развивались образование и наука; соответственно формировался слой высокопрофессиональной интеллектуальной (научно-технической, управленческой и др.) элиты, под началом которой был совершен очередной рывок в развитии человечества.

Интенсивное развитие экономики обеспечивается увеличением ее наукоемкого сектора, в данном отношении Россия должна преодолеть значительное отставание от стран-лидеров. За последние 15 лет продажи наукоемкой продукции возросли в наиболее развитых странах на 65,8%, наукоемкость высокотехнологического сектора выросла в 2,8 раза. Доля наукоемких производств в обрабатывающей промышленности выросла с 7,1 до 12%. С 2000 г. в США, Германии, Франции и Англии наукоемкий сектор давал ежегодно 15-25 % прироста ВВП, тогда как в России лишь 30% прироста ВВП обеспечено интенсивными факторами, что, во многом, объясняет низкие темпы экономического развития.

Примечательно, что по показателю ВВП на душу населения Россия занимает место выше, чем по индексу ИЧР, - 53-е. Эта парадоксальная ситуация означает, что ВВП на душу населения растет более быстрыми темпами, нежели интегральный показатель ИЧР. По сводному индексу образования отрыв от ведущих стран не так уж критичен - 49-е место. В связи с этим негативным образом на общий индекс ИЧР влияет индекс ожидаемой продолжительности жизни - 125-е место. Кроме того, если сравнивать изменение данного индекса в динамике, скажем, с 2005 г. - 119-е место, то налицо отрицательный тренд развития: минус шесть позиций в рейтинге.

В качестве информативных механизмов информативной поддержки адаптивного развития организаций сектора услуг высшего образования востребованы экономические ценозы - изменения количества и соотношений элементов с разными характеристиками с целью приближения их распределения к некоторым нормативным или «идеальным» состояниям.

Примером экономического ценоза по ведущему параметру - размеру дохода - может быть распределение общего дохода по группам населения РФ. Оно отражает реальное распределение человеческого капитала по результатам работы, изменение параметров этого распределения отражает изменения ЧК. Построим зависимость N(R), выделив последовательно размер групп, имеющих данный процент доходов.

Расчеты показывают g = 0,47 для 2011 г. (рис. 5.1.12).

Рисунок 5.1.12 - Распределение дохода по группам населения

Применим к рис. 94 распределение Парето:

В логарифмическом масштабе это прямая, так как , представим исходные данные в логарифмической шкале (табл. 5.1.2).

Таблица 5.1.2 - Исходные данные для расчета
параметров распределения Парето

N, %	R, %	ln N	ln R
22	54,5	3,09	3,98
13	24,5	2,56	3,19
30	5,4	3,4	1,68
25-33	2	3,22-3,49	0,69

Графическое отражение приведенных в табл. 5.1.2 данных показывает распределение близкое к прямой линии (рис. 5.1.13).

Рисунок 5.1.13 - Распределение доходов в логарифмическом масштабе

Статистика распределения доходов в РФ показывает, что коэффициент Джини уменьшается во времени, т.е. данный ценоз меняет свои характеристики, эволюционирует в направлении уменьшения неравенства в распределении доходов. Происходит процесс перераспределения доходов, роста среднего класса, который является основным в расширенном воспроизводстве (накоплении) интеллектуального капитала.

Расчетные параметры закона Парето для РФ в 1992 г.: А = 3,8, = 0,34, а в 2012 г.: А = 4,7, = 0,41, т.е. характер этого распределения меняется, изменяются возможности роста интеллектуального капитала. Эволюция перераспределения доходов, этого важного социального явления, может быть изучена путем определения матрицы переходов семей из одной страты (i) в другую (j).

Если переходы и изменения S(y) связать с экономическими и политическими факторами, то появляется возможность понимания закономерностей эволюции доходов и изменений распределения человеческого капитала по группам населения.

Задача решена следующим образом. С учетом данных о распределениях доходов населения РФ за 10 лет была выдвинута гипотеза последовательных переходов семей в различные страты, описываемых матрицей:

Матрица М содержит закономерности эволюционного процесса переходов семей в РФ в различные группы доходов (квантили). Закономерности этого процесса можно установить, получив расчетные значения p_ij. На основе статистических данных за 5 лет можно составить 25 уравнений с 25 неизвестными p_ij вида:

Аналогично:

N^t+2 M^t = N^t+3,

N^t+3 M^t = N^t+4, (5.1.8)

N^t+4 M^t = N^t+5.

Написанная программа рассчитывает p_ij и дает матрицу переходов для эволюции распределения доходов в РФ. Результаты расчетов характеризуют позитивные изменения в перераспределении доходов (число переходов в более обеспеченные группы в 3,5 раза больше обратных). Параллельные расчеты коэффициента Джини показывают его уменьшение, т.е. снижение степени неравномерности распределения доходов, что способствует росту образованности населения и накоплению интеллектуального капитала.

Изменения распределений ценозов по ведущим параметрам можно рассматривать как проявление структурной адаптации общества и его эволюционных изменений. Можно также определить матрицу переходов и прогнозировать структуру ценоза. Рассмотрим простой пример применения этой методики См.: Долятовский, В.А. Эволюционный менеджмент и принципы самоорганизации. Ростов н/Д: ИУБиП, 2003..

Пусть имеется система с двумя состояниями и известны ее переходы (N₁, N₂ - число элементов в 1 и 2-м состояниях):

Найдем матрицу переходов М и рассчитаем прогноз структуры системы на три шага, если известно: _.

Составим уравнение результатов переходов:

Составим систему уравнений на этой основе:

Решив систему методом последовательных подстановок, получим набор вероятностей:

1. (1) р₁₁= 0,89 - 0,3р₂₁.

2. 400 (0,89 - 0,3р₂₂) = 200.

(3) 355 - 120р₂₁ + 200р₂₁ = 350;

80р₂₁ = -5; р₂₁ = -0,06.

(1) р₁₁ = 0,89 + 0,3 ??0,06 = 0,908.

(2) р₁₂ = 0,44 - 0,3р_22.

(4) 176 - 120р₂₂ + 200р₂₂ = 250;

80р₂₂ = 74; р₂₂ = -0,925.

(1) (3) р₁₂ = 0,44 - 0,3 ??0,925 = 0,1625.

Теперь для 3-го шага имеем распределение ценоза:

Обобщая результаты анализа, сформулируем вывод о том, что количество элементов в 1-м состоянии уменьшается, а во 2-м - растет. Тем самым, видны реальные закономерности изменения распределения доходов населения и, соответственно, экономических оценок интеллектуального капитала. Ценоз есть происхождение, формирование и развитие определенных качеств в процессе эволюции, однако для эволюционного развития нужна критическая масса элементов, обладающих новым качеством.

Процессы такого развития целесообразно рассматривать на основе диаграммы равновесия (рис. 5.1.14). В любой системе на нее действуют движущие и сдерживающие силы, их равенство определяет равновесие. Для развития системы нужно нарушение этого равновесия, т.е. развивающиеся системы неравновесные.

Рисунок 5.1.14 - Диаграмма факторов развития К. Левина

Поле сил: F₁, F₂ - дополнительные силы определяют новые качества и приводят к развитию системы. Таким образом, структура ценоза отражает адаптацию системы к изменениям: адаптация появление новых качеств (мутация) перераспределение элементов по ведущим параметрам создание новых сообществ, групп качественные изменения ценоза изменения общего эффекта функционирования.

В процессе адаптации характеристики элементов ценоза изменяются, изменяются и параметры распределения элементов (рис. 5.1.15), которые отражают эффекты адаптации.

Рисунок 5.1.15 - Адаптация ценоза

Адаптация должна позволить найти тонкую структуру сообщества, которая обеспечивает максимум устойчивости. Можно прийти к выводу, что происходит перераспределение доходов населения в РФ в положительном направлении, растет средний класс, растет тяга к получению образования, интеллектуальный капитал.

Одним из важнейших инструментов этой оценки является отношение уровня национальной заработной платы к производительности труда. Известно, что почасовая заработная плата в России незначительно уступает странам группы Восточной Европы и группы Латинской Америки. Из этого можно сделать заключение: большой разрыв значений почасовой заработной платы является, с одной стороны, одним из факторов высокого уровня социального неравенства в России и низкого уровня инвестиций в человеческий капитал, с другой стороны, согласно теории Г. Мюрдаля, он может выступать в качестве финансового стимула увеличения производительности труда.

В настоящее время в экономике России наблюдается существенная дифференциация в заработной плате, как в межотраслевом и региональном аспектах, так и в зависимости от уровня образования населения.

Уровень и структура оплаты труда в экономике России не соответствуют не только еще формируемому шестому технологическому укладу, но и пятому. Все это требует принятия незамедлительных мер по нивелированию негативных эффектов огромного разрыва между оплатой труда и производительностью труда. Ведь сложившаяся в настоящее время система образования не только не способствует нивелированию рисков, но и, наоборот, их, по сути, продуцирует (низкий уровень оплаты труда работников, снижение степени их квалификации, «старение» преподавательского корпуса, перевод образовательных учреждений в автономные рыночные институты и т.д.).

Современное отечественное образование не становится механизмом воспроизводства интеллектуальной элиты и среднего класса, а лишь усиливает социальное неравенство ввиду перехода на рыночные принципы. А поскольку в последнее время, как следует из проведенного ранее анализа, наблюдается углубление разрыва в доходах наименее и наиболее обеспеченных слоев населения, все это не может не сказаться на качестве доступных и, соответственно, потребляемых образовательных услуг.

Образование не ориентировано на подготовку кадров для инновационной экономики ввиду низкой степени заинтересованности. При существующем спросе на высококомпетентные кадры хозяйствующие субъекты вынуждены переучивать выпускников после окончания вузов.

На рынке образовательных услуг России сформировано два сегмента по критерию качества: «элитный» и «второсортный», или «бюджетный». Кроме того, сложившаяся ситуация дополняется неравенством возможностей при повышении квалификации. В результате указанных процессов возникают социальные корни неравенства, которые наиболее реально отражают значения децильного коэффициента и коэффициента Джини. По некоторым оценкам, одна шестая часть населения России сосредоточила в своих руках 57% всех денежных доходов и 92% доходов от собственности См.: Бузгалин А.В., Колганов А.И. Глобальный капитал. М.: УРСС, 2004. . Сложившаяся сегодня в России модель социальной стратификации характеризует в высшей степени дифференцированное общество.

Для оценки качества обучения востребованы когнитивные карты, обладая которыми преподаватель получает возможность адаптировать изложение материала и практические занятия к особенностям восприятия студентов. Рассмотрим когнитивную карту качества обучения в вузе, выделив основные влияющие на него факторы с помощью 14 экспертов - преподавателей ростовских вузов (коэффициент конкордации экспертов более 0,7, результатам оценок факторов можно доверять с вероятностью выше 0,9). Экспертная процедура проходила в два этапа: сначала эксперты методом последовательной экспертизы выделили влияющие на результат - качество обучения - факторы; затем влияниям факторов давались оценки силы их влияния и направленности (рис. 5.1.16).

Рисунок 5.1.16 - Когнитивная карта качества образования

Построенная когнитивная карта применяется для решения прямой задачи (оценки реакции выхода на изменения факторов) или обратной задачи (определения необходимых изменений факторов для достижения желаемого результата R). Результаты решения этих задач используются для обоснования принимаемых решений. При решении этих задач рассматриваются два вида изменений факторов: импульсное воздействие (определенное изменение одного из факторов) и расчет с помощью выведенного уравнения изменения одного или нескольких результатов R.

Результаты решения этих задач используются для обоснования принимаемых решений. При решении этих задач рассматриваются два вида изменений факторов: импульсное воздействие (определенное изменение одного из факторов) и расчет с помощью выведенного уравнения изменения одного или нескольких результатов R. Если на результат R влияют несколько факторов, то его изменение рассчитывается по формуле:

?R = w₁ Ч I₁. (5.1.9)

При представленной разметке когнитивной карты и сценарии их изменений Х₈ - 8%, Х₉ - 10%, Х₁₀ - 6%, Х₁₁ - 1%, Х₁₂ - 2%, Х₁₃ - 7%, Х₁₄ - 10%, Х₁₅ - 10%, Х₁₆ - 5%, Х₁₇ - 8%, Х₁₈ - 5%, Х₁₉ - 10%, Х₂₀ - 5% уравнения расчета результата имеют вид системы:

На основе построенной когнитивной карты возможно динамическое моделирование реакций выходной переменной на примере воздействия факторов. Например, имеется когнитивная ката с определенными экспертами показателями силы влияний и воздействиями факторов во времени, которые представлены в табл. 5.1.3.

Таблица 5.1.3 - Изменения значений факторов в разные моменты времени

t	1	2	3	4	5
X1	10	10	20	22	25
X 2	5	5	8	10	10
X 3	10	5	10	10	5
X 4	10	15	5	3	2
X 5	4	10	5	10	1
X 6	10	10	10	10	5
X 7	20	10	5	10	2

Составим уравнения для изменений выходов:

Расчеты показывают, что при заданном сценарии изменений входов будем иметь график изменений выходов (рис. 5.1.17).

Рисунок 5.1.17 - График изменения выходов

Развитием когнитивного моделирования является построение нестационарных карт с временно зависимыми показателями силы влияния. Будем рассматривать три сценария изменения R для тринадцати факторов Х_1,..., Х₁₃ при семи разных наборах коэффициентов силы влияния (рис. 5.1.18, табл. 5.1.4).

Рисунок 5.1.18 - Когнитивная карта с переменными коэффициентами

Таблица 5.1.4 - Сценарии изменений факторов для анализа результатов

Сценари1	Х8	Х9	Х10	Х11	Х12	Х13	Х14	Х15	Х16	Х17	Х18
Сценарий 1	2	5	10	10	8	5	2	5	5	4	2
Сценарий 2	4	10	2	4	5	10	5	10	2	10	4
Сценарий 3	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10

Этот показатель дает возможность оценить чувствительность результата к изменениям влияющих факторов и сформировать на этой основе рациональный сценарий. Для третьего сценария при значительном изменении факторов расчетное значение:

Полученные показатели можно использовать при формировании стратегий изменения факторов для достижения поставленной цели на входе системы.

Таким образом, сложные и слабоструктурированные задачи принятия управленческих решений могут быть формализованы путем построения когнитивных карт, позволяющих на их основе моделировать изменения результатов при импульсном изменении факторов, при изменениях в динамике и при формировании сценариев. Предложенный инструментарий полезен для априорного моделирования результатов возможных управленческих решений и выбора наиболее эффективного варианта решения.

5.2 Диагностика и оценка воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования

Образование формирует творческий потенциал человека так же, как тяжелая промышленность формировала его в ХХ столетии. Без приоритета образования, без образовательных учреждений, соответствующих по структуре и качеству потребностям постиндустриального общества, экономика не может быть модернизирована и переведена на более производительную «интеллектуалоемкую» технологическую базу.

Авторитет и научные разработки западных ученых, а также реакция на освоение космоса Советским Союзом послужили основанием для существенного увеличения государственных расходов на образование в США в 60-70-х гг. ХХ в. и привели к «взрывному» росту интеллектуального капитала. Именно разрыв в финансировании науки и образования в конечном итоге предопределил отставание в научно-технической и, как следствие, в экономической сфере России от развитых глобальных экономик.

Динамика государственных расходов на образование в России отстает от западных стран, что как минимум не логично, поскольку новая модель экономического развития России должна быть основана на воспроизводстве интеллектуального капитала и росте выработки работников. На Западе уже давно образование, наряду с наукой, стало высокодоходным сектором экономики, сектором с так называемой «взрывной» (возрастающей) отдачей.

Гонконгский университет науки и технологий, Консорциум Online Х Университетов, Европейский институт инноваций и технологий, Глобальный университетский кампус в Южной Корее - перечисленные образовательные учреждения сформированы для подготовки специалистов, призванных стать основой при формировании технологической платформы инновационной экономики.

Современные американские университеты (Гарвард, Йель, MIT и др.) представляют собой структуры, эффективно воспроизводящие три основных компонента для развития национальной экономики и общества: высококвалифицированные кадры, экспертные знания, научные разработки. Именно ростом возможностей зарабатывать на указанных компонентах и объясняется рост коммерциализации американских вузов после 80-х гг. ХХ в. Множество новых возможностей получения дохода американскими университетами детерминировано появлением сложных наукоемких технологий, качественно изменивших отраслевую структура американской экономики. После окончания холодной войны американское федеральное правительство определило приоритет в научных исследованиях - обеспечение конкурентоспособности американских товаров на мировом рынке.

Основные доходы современного университета исследовательского типа (Гарвард, MIT) складываются из четырех источников:

- студенческий спорт (рекламные контракты, доходы от прав на теле- и радиотрансляции и т.д.);

- наука (патенты, лицензии, корпоративные доходы);

- эндаумент-фонды (управление финансами, хедж-инвестирование);

- образование (Интернет-технологии дистанционного обучения, образование без отрыва от производства).

Что касается ситуации с коммерциализацией образования в современной России, то она приняла крайне гипертрофированные формы. Она представляет собой угрозу традиционным академическим нормам и морали и выражается прежде всего в подавляющем превалировании экономической составляющей над культурной, нравственной и др. Налицо интеллектуальное и моральное разложение научных школ, личностей, ухудшение нравственного воспитания студентов, падение общественного доверия к университету и образованию. Функция социализации в процессе оказания образовательных услуг в последнее время все более нивелируется, что - недопустимо.

Представляется, что институциональная и культурно-ценностная структуры российского общества оказались не готовы к построению образования на основе рыночных механизмов регулирования. И в связи с этим предпринимаемые правительством шаги по реформированию системы образования не соответствуют идеям построения экономики, основанной на знаниях как доминантном ресурсе.

Отечественная высшая школа формирует достаточно низкий уровень образования, обусловленный отсутствием спроса на кадры с инновационным мышлением и высоким адаптогенным потенциалом, так как экономике присущ сырьевой характер развития. В современной России высшее образование стало социальной нормой, неадекватно отражающей квалификацию и уровень способностей работника.

Рынок труда в силу своего дисперсионного характера не взаимодействует с рынком образовательных услуг. В то время как на Западе наблюдается очень тесная корреляция между повышением уровня образования и ростом уровня оплаты труда , в РФ в 2013 г. оплата труда наемных работников составила около 50% от ВВП, рассчитанного исходя из доходов, и снижение доли произошло за счет более высокой динамики роста объемов чистых налогов (+26%) и валовой прибыли всех отраслей (+20%), в то время как оплата труда возросла на 10%. (рис. 5.2.1)

Рисунок 5.2.1 - Удельный вес оплаты труда в ВВП России по видам первичных доходов в 2008-2013 гг., %

Таким образом, для повышения эффективности экономики страны необходимо в краткосрочной перспективе увеличение доли оплаты труда в ВВП до показателя 50-60% не за счет нефтегазового сектора, на долю которого приходится порядка 25-30% ВВП и около 1,5% занятых, а за счет роста производительности труда. В свою очередь, рост производительности труда обусловливает интенсивное развитие сферы образования.

Оценивая воспроизводство интеллектуального капитала в высшем образовании, необходимо учитывать, что современный специалист - это человек, который обладает знаниями, умениями и навыками квалифицированного решения комплекса задач определенной предметной области (рис. 5.2.2). Он должен выявлять специальные задачи, описывать их набором определенных терминов и применять элементы знаний для их решения.

Рисунок 5.2.2 - Взаимосвязь задач специальности и уровня знаний

Структура учебных материалов и формирование необходимого состава учебного модуля детерминированы востребованной структурой знаний и умений. При этом учебные материалы состоят из следующих компонентов (рис. 5.2.3).

Рисунок 5.2.3 - Модель организации структуры учебного материала

В ходе мониторинга ведущих организаций высшей школы России, проведенного в 2012-2013 гг., было выявлено заметное несоответствие практики обучения практически во всех исследованных организациях России по отношению к ведущим организациям западноевропейских стран. В связи с этим был сделан вывод, что российскому высшему образованию необходима разработка и внедрение унифицированных технологий, позволяющих организациям высшей школы участвовать в международном образовательном процессе. Этому будет способствовать внедрение современных технологических образовательных систем, формализация процессов взаимодействия их системных компонентов, разработка стандартов на интерфейсы, форматы, обмен информацией с целью обеспечения мобильности, интероперабельность, стабильность и др.

Высшее образование, выступая в качестве первого подразделения общественного воспроизводства, формирующего человеческие качества в современной экономике знаний, должно развиваться взрывообразно, создавая качественно новый результат примерно каждые 5-7 лет и иметь адекватное эволюционное управление. Нами предложено для адаптивного управления образовательным учреждением использовать вывод по прецедентам - метод принятия решений, в котором используются знания о ранее возникавших ситуациях - прецедентах.

Для успешного управления на основе прецедентов необходимо идентифицировать объект управления. Организацию высшей школы сложно идентифицировать через отношения входов и выходов. Однако можно на базе пассивного эксперимента и статистики получить знания о состояниях данной организации, управляющих воздействиях на него и результатах этих воздействий - реакциях. Все это совпадает с тремя составляющими понятия «прецедент» - (1) описанием проблемы, (2) выбранным решением и (3) его результатом. Поэтому при сложности идентификации организации высшей школы можно организовать адаптивное управление им на основе прецедентов.

Вывод решения на основе прецедентов - это метод принятия решений, в котором используются знания о предыдущих ситуациях или случаях (прецедентах). При рассмотрении новой проблемы управления вузом можно найти похожий прецедент в качестве аналога и попытаться использовать его решение, адаптировав к текущей ситуации, вместо того чтобы искать решение каждый раз сначала. Если решение было эффективным, то оно вносится в базу прецедентов для его возможного последующего использования.

Под прецедентом нами понимается некое отображение проблемы или ситуации вкупе с указанием возможного спектра действий, предпринимаемых для решения обозначенной проблемы.

Описание проблемы должно содержать информацию, необходимую для достижения цели вывода результата. Так, при возникновении проблемы снижения качества подготовки специалиста в организации высшей школы должна быть собрана информация о реальных показателях качества, влияющих факторах, отклонениях от нормы. Для формального описания прецедента можно применить фреймовую структуру (рис. 5.2.4).

Фрейм факультет	Фрейм причин ситуации
Учебный процесс Воспитательный процесс Студенческая жизнь НИР Методическое обеспечение	Если: ситуация 1 (описание характеристик и связей переменных) - правило 1. Если ситуация 2 (описание характеристик) Состояние: то правило 2. Описание данных
Результаты
Правило 1: если низкие оценки по предмету, то анализировать качество преподавания и уровень преподавателя, опросить студентов
Правило 2:если нет цитирования работ ученых факультета, то анализировать квалификацию зав. кафедрами и качество выполняемых НИР

Организацию высшей школы характеризуется своими состояниями W, поведением как сменой состояний во времени:

Идентификация состоит в установлении отображений состояний W на реакции (решения) руководителей на создавшиеся ситуации, требующие решения. Такой процесс можно представить в виде таблицы (табл. 5.2.1).

Для адаптивного управления возможно применение следующей структуры прецедента:

1. Описание состояния организации высшей школы до принятия решения (набор значений переменных состояния, принадлежность к определенному классу состояний в форме нечеткой функции).

2. Выбранное управляющее воздействие и его описание (возможно формализованное описание в виде выражения менеджерской грамматики Боровская, М.А. Стратегия инновационного развития университетских комплексов / М.А. Боровская [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://keconomy.sfedu.ru/person/borovskaya/9.pdf., структурирующей и классифицирующей управляющие воздействия).

3. Оценка состояния организации высшей школы после воздействия, изменения состояния, значений переменных.

4. Оценка результативности принятых решений.

5. Решение о включении прецедента в базу прецедентов для накопления опыта идентификации организации высшей школы.

Таблица 5.2.1 - Накопление знаний о функционировании организации высшей школы

Классы состояний	Реакции вуза	Переходы в состояния	Адаптивные реакции на переходы	Результат: новое состояние
Wi	Rj	Wl	Rj1 - Rj2 - …	Wk

Для принятия такого решения предложено сравнить имеющиеся прецеденты с новыми данными. Если обнаруживается сходство с имеющимися, то нет смысла перегружать имеющуюся базу прецедентов. Для принятия решения можно использовать вычисление расстояния между имеющимися прецедентами и по критерию их близости принять решение. Вводится метрика (расстояние) в пространстве всех признаков, в этом пространстве определяется точка, соответствующая текущему случаю, и в рамках этой метрики находится ближайшая к ней точка. Этот алгоритм прост. Реально применяются некоторые его модификации. Обычно прогноз делается на основе нескольких ближайших точек, а не одной. Такой метод более устойчив, поскольку позволяет сгладить отдельные выбросы, случайный шум, всегда присутствующий в данных. Каждому признаку назначают вес, учитывающий его относительную ценность. Полностью степень близости прецедента по всем признакам можно вычислить, используя обобщенную формулу расстояния между векторами.

Наполнение базы прецедентов может происходить как до момента начала управления на основе априорной информации, с помощью реальных или смоделированных прецедентов, так и в процессе управления, после обработки итога управляющего воздействия. Классификация состояний может производиться с привлечением экспертов или путем предварительной кластеризации.

В связи с этим адаптивное управление организацией высшей школы подразумевает действия, направленные на преодоление кризисной ситуации или разработку и реализацию стратегии развития. Такая модель адаптивного управления должна содержать критерий, относительно которого принимается решение, и характеристики объекта в виде совокупности управляемых переменных.

В рамках разработки инструментов диагностики системы образования в целом предложена комбинация двух подходов:

- измерение эффективности отдачи данной системы национальной экономике;

- определение прироста заработной платы (%), приходящегося на продление обучения на один год (в развитых странах этот показатель находится, как правило, в интервале 8-10%).

В СССР отдача высшего образования по второму критерию была невысокой (1-2%), по первому критерию - отдачи в ВВП - систем высшего образования была эффективна. Однако уже к 2000 г. положение кардинально изменилось: образование по второму критерию стало более эффективным (6-10% прироста на один дополнительный год обучения). Работник с 3-9-летним образованием получал в РФ около 6000 руб. в месяц. При полном среднем образовании (11 лет) - на 30% больше. Высшее образование давало прибавку еще 60-70%. Эффективность обучения женщин (75%) выше, чем мужчин (64%) Расчеты автора по данным источников: Агапова А. Проектно-созидательная модель обучения // Alma mater. 1994. № 1; Россия в цифрах. 2003. М.: Госкомстат России, 2003. .

Согласно обозначившимся глобальным трендам в мире наблюдается феномен бурного роста высшего образования. В будущем около 60% работников должны будут иметь высшее образование, причем непрерывное образование становится необходимостью: в европейских странах 60-70% участвующих в непрерывном образовании, в РФ - около 22,4%. В странах ОЭСР люди с высшим образованием (мужчины и женщины) в среднем зарабатывают на 60% больше людей со средним образованием. За последнее десятилетие рост ВВП стран ОЭСР, более чем на 50%, связан с доходами людей с высшим образованием См.: Вульфсон, Б.Л. Стратегия развития образования на Западе на пороге XXI века. М.: Изд-во УРАО, 1999; Лукашенко, М. Вуз в системе открытого образования: особенности экономики // Вопросы образования в России. 2002. № 5; Казакова Н.В. Управление инновационной деятельностью университетских комплексов Российской Федерации: дис. ... д-ра эконом. наук. Саратов, 2003; .

В рамках решения задачи диагностики системы высшего образования и оценки его эффективности в РФ нами осуществлена формализация подходов, что позволило получить следующие результаты. Экономический эффект (абсолютный показатель) функционирования любой системы может быть рассчитан как разность:

Таблица 5.2.2 - Данные о развитии экономики
и образовательного потенциала РФ

Показатель	1990 г.	2000 г.	2010 г.	2020 г.
Внутренний валовой продукт РФ (трлн. руб.)	0,587	7,3	45,172	118,56
Численность занятых в экономике (млн. чел.)	66,3	64,5	69,8	74,1
Количество занятых с высшим образованием (млн. чел.)	14,7	18,7	27,5	31,7
Затраты на образование (млрд. руб.)	10	264	386,4	507,2
Число чел.-лет образования (млрд. чел.-лет)	2,979	3,22	4,39	5,98

Примечание: рассчитано автором на основе данных Росстата, МВФ, МБРР.

Выберем за основу 2010 г., когда в экономике РФ было занято 69,8 млн. человек и был выработан ВВП на уровне 45,172 трлн. руб. (1,51 трлн. долл.).

Средняя выработка одного занятого в экономике в связи с этим равна:

М_ср.^(t) = = = 0,647 млн руб./чел.(5.2.6)

или

М_ср.(2010) = 21,6 тыс. долл./чел.

В 2010 г. образовательный потенциал страны равен ОП = 4,39 млрд. чел.-лет, т.е. средняя выработка ВВП на одного человека в год равна:

= 10289 руб./чел..год (343 долл./чел..год).(5.2.7)

Проведем предельный анализ для определения целесообразности вложений в образование, рассчитав:

М = ?ВВП/?ОП. (5.2.8)

Для периода 2000-2010 гг. получим:

М = = 32370 руб./чел. за десять лет, или 3237 руб./чел..год.

То есть в среднем увеличение времени образования на один год дает прирост ВВП 3237 руб./чел..год. Таким образом, повысив продолжительность образования занятых, число которых составляет 69,8 млн чел., за один год, страна получит прирост ВВП в будущем, равный:

?ВВП = 3237 руб./чел..год Ч 69,8 Ч 10⁶ чел..год = 225,9 Ч 10⁹ руб.(5.2.9)

Если в среднем затраты на один год образования составляют 1,8 тыс. руб./чел..год, то эффект одного человека в год равен:

?Э = 3,237 - 1,8 = 1,4 тыс. руб./чел..год.

Отсюда эффективность Е = 3,237/1,8 = 1,8 руб./1 руб. вложенных средств.

Если сравнить прирост ?ВВП с годовыми затратами на образование, то получим иную оценку эффективности (отдачи) системы образования:

М = ?ВВП/?СО. (5.2.11)

Рассчитаем показатель М для 2000-2010 гг.:

?ВВП = 45172 Ч 10⁹ - 7,3 Ч 10⁹ = 37872 Ч 10⁹ руб.

?СО = 386,4*10⁹ - 264*10⁹ = 122,4*10⁹ руб.

Отдача равна

М = = 3,1 руб./1 руб. затраченных бюджетных средств.

То есть система образования на макроуровне эффективна, и срок окупаемости вложений:

Т_ок = 1/3,1 = 0,32 года.

По второму критерию оценки эффективности СВО получим следующие зависимости между ростом заработной платы и уровнем образования (рис. 5.2.6). Очевидно, что зависимость между ростом уровня образования и ростом заработной платы, а также трендом на увеличение шансов трудоустройства линейна. Достижение определенного заданного оптимума возможности получить высокооплачиваемую работу слабо детерминировано конкурентоспособностью соискателей и их образовательным уровнем.

Вместе с тем в США наблюдается экспоненциальная зависимость показателей роста дохода от уровня образования (рис. 5.2.7). Тем самым подтверждается гипотеза о сохранении в перспективе тренда удвоения функциональной сложности всей цивилизации. Нелинейный характер зависимости показывает, как с ростом уровня образования растет годовой доход домохозяйств в экономике США. На выходе разрыв получается достаточно значительным.

Так, американцы, не окончившие 9 классов общеобразовательной школы, получают приблизительно в 6 раз меньше, чем получившие ученую степень. Однако особенно интересны промежуточные градации. Их интервал равен 100%, т.е. значение предыдущей категории от последующей меньше в 2 раза. Анализ данных по ОЭСР также показывает устойчивую положительную связь между ростом уровня образования и доходов населения. Так в среднем жители стран ОЭСР с высшим образованием получают на 55% больше, чем жители стран ОЭСР со средним или средним профессиональным образованием.

Кроме того, уровень зарплат людей с высшим образованием возрастает с возрастом. Молодые люди в возрасте 25-34 лет с высшим образованием зарабатывают на 37% больше людей того же возраста со средним образованием, в то же время люди в возрасте 55-64 года с высшим образованием зарабатывают на 69% больше, чем люди того же возраста со средним образованием. Тем самым подтверждается наблюдение о том, что наиболее эффективная отдача от интеллектуального капитала наступает после сорокапятилетнего рубежа См.: Взгляд на образование: индикаторы ОЭСР 2012 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.hse.ru/org/hse/iori/oecdedu2012 . Данное обстоятельство должно учитываться при разработке образовательного компонента социально-экономической политики.

5.3 Прогнозирование и эконометрическое моделирование качества воспроизводства интеллектуального капитала в секторе услуг высшего образования

«Продукт» системы образования качественно трансформирует производство и технологии, которые в свою очередь видоизменяют функционально-структурные контуры и результаты экономики. Данное обстоятельство превращает образовательные услуги в фактор производства, если рассматривать исследуемый процесс с позиций снижения длительности периода удвоения знаний (рис. 5.3.1).

- обеспечить наличие высококвалифицированных, связанных с реальной практикой преподавателей-профессионалов;

- увеличить количества преподавателей (в РФ в разы меньше студентов, но в 5 раз меньше преподавателей, чем в США);

- сжимать научную информацию;

- фильтровать знания и регулировать их потоки;

- прививать навыки самостоятельного извлечения знаний;

- формировать семантические модели предметных областей, онтологическое проектирование, развивать творческие навыки.

В данном контексте оценим эффективность работы регионального ВУЗа. Логику метода раскрывает рис. 5.3.3. Расчеты R и С приведены в табл. 5.3.1.

Таблица 5.3.1 - Данные для анализа эффективности

Число студентов	5000 чел.
Объем НИР	5 млн руб./год
Выпуск	1000 чел./год
Затраты на ППС, С1	400 чел. Ч 12 месяцев Ч 20 тыс. руб./мес. = 96 млн руб./год
Затраты на вспомогательный персонал, С2	200 чел. Ч 12 мес. Ч 10000 руб./мес. = 24 млн руб./год
Амортизация оборудования, Сам	2 млн руб./год
Содержание здания, С3	5 млн руб.
Коммунальные платежи, С4	32 млн руб./год
Стипендии студентов, С5	10 млн руб./год
Текущий ремонт, С6	26 млн руб./год
Суммарные затраты вуза, Свуз	195 млн руб./год

Отдача организации будет складываться из суммарной выработки выпускников. Если средняя выработка занятого в РФ в 2012 г. была равна 647 тыс. руб. чел./год, то суммарная выработка выпускников составит:

R_гв = 647 Ч 10³ руб./чел..год Ч 1000 чел..год = 647 млн. руб.

При таких показателях организация оказывается эффективной:

Е_год = 647 - 195 = 452 млн. руб./год.

Другими словами, отдача Е_р = 647/195 = 3,32 руб./1 руб. затраченных средств, без учета эффектов от НИР и дополнительного обучения. Полученное значение подтверждается проведенными ранее расчетами на макроуровне, где М = 3,1 руб./1 руб. затраченных средств.

С учетом развития НИР и привлечения студентов к их выполнению в процессе обучения российский ВУЗ может иметь отдачу 6-8 руб./1 руб. затраченных средств. Если бюджетные затраты уменьшатся до 50% от общих затрат, то государство будет иметь высокий эффект от развития высшего образования.

В этом случае средняя выработка преподавателя составит:

М_преп = = 1,62 млн руб./чел.

При средней заработной плате 20000 руб./мес..чел. и 13студентов на одного преподавателя работа преподавателей только в учебном процессе при 900 часах годовой учебной нагрузки оказывается эффективной:

С_преп = = 3,4 руб./1 руб. затраченных средств.

На основе проведенных ориентировочных расчетов на макро- и микро- уровнях доказано, что система образования РФ, даже по состоянию на текущий момент, является весьма эффективной. Вместе с тем можно предположить, что при условии повышения качества подготавливаемых специалистов и развития НИР эффективность системы образования будет выше; указанное обстоятельство актуализирует потребность в разработке инструментов прогнозирования исследуемого процесса.

Переходя к задаче эконометрического моделирования качества исследуемого процесса, отметим, что показатели качества образования могут быть формализованы с помощью диаграмм. Один из таких примеров представлен на рис. 5.3.4.

Рисунок 5.3.4 - Лепестковая диаграмма показателей функционирования кафедры менеджмента

На рисунке 5.3.4 реальные значения показателей функционирования кафедры менеджмента РГЭУ «РИНХ» сопоставляются с минимально допустимыми пороговыми значениями функционирования вуза в целом.

Соотношение реальных и пороговых значений дает представление о качестве функционирования анализируемой кафедры. Как видно из рисунка 5.3.4, реальные значения выше пороговых, и это при том, что идет сравнение кафедры с показателями функционирования всего вуза, т.е. можно сделать вывод о том, что работа кафедры осуществляется на высшем уровне.

Разобьем качества на группы и найдем средние показатели, применяя формулу (прил. 9):

Для сведения частных характеристик в интегральный показатель нужно учесть их неравнозначность в общей оценке, т.е. ввести в рассмотрение весовые коэффициенты. Рассмотрим простую процедуру расчета коэффициентов важности показателей, основанную на априорной информации или гипотезах о распределении значений весовых коэффициентов. Введем некоторую монотонно убывающую функцию целочисленного аргумента , областью задания которой является числовая последовательность рангов n критериев.

...