CC BY
97
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ / ECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENT
Как цитировать статью: Абанкина И. В., Абанкина Т. В., Филатова Л. М. Ловушки дифференциации в финансировании российских вузов // Актуальные проблемы экономики и права. 2016. Т. 10, № 2. С. 38-58.
1 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Москва, Россия
Цель: выявление причин и последствий усиливающегося расслоения вузов по объемам и источникам финансирования, а также по направлениям подготовки.
Методы: в процессе исследования использовались методы статистического и экономического анализа результатов деятельности вузов. С применением эконометрической модели оценены взаимосвязи ресурсной базы высшего образования, производственного и экономического потенциала регионов России, проведен эмпирический анализ факторов, влияющих на повышение общественного спроса на высшее образование.
Результаты: выявлены тенденции структурных изменений спроса на высшее образование в России за период с 2001 по 2014 гг., оценена региональная дифференциация финансового обеспечения вузов при переходе на эффективный контракт. Определены основные риски-ловушки, связанные со структурным рассогласованием спроса на высшее образование со стороны семей и предложений контрольных цифр приема по направлениям подготовки за счет бюджетных средств, с усиливающейся региональной дифференциацией, провоцирующей расслоение вузов России по объемам и источникам финансового обеспечения, с завышенными обязательствами по повышению зарплаты профессорско-преподавательского состава, приводящим к нехватке средств на содержание имущественного комплекса и обеспечение учебного процесса, что ставит под угрозу качество реализации образовательных программ. Научная новизна: на основе эмпирического анализа, проведенного с использованием эконометрической модели, определены тенденции структурных изменений спроса на высшее образование в регионах России; оценено влияние экономического кризиса и платежеспособного спроса семей на финансовое обеспечение вузов; выявлены и обоснованы риски-ловушки дифференциации в финансировании вузов России.
Практическая значимость: основные положения и выводы статьи могут быть использованы специалистами в области экономики и менеджмента при проектировании финансового обеспечения и стратегий развития организаций высшего образования.
Ключевые слова: экономика и управление народным хозяйством; спрос на высшее образование; направления подготовки; контрольные цифры приема; численность студентов; платное обучение; источники доходов вузов; заработная плата профессорско-преподавательского состава
Благодарность. Исследование осуществлено в рамках работ Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) по апробации Аналитического компонента Комплексной системы управления финансами Минобрнауки России в 2015 г.
УДК 336.6:378
DOI: http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.10.2016.2.38-58
И. В. АБАНКИНА1, Т. В. АБАНКИНА1, Л. М. ФИЛАТОВА1
ЛОВУШКИ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ В ФИНАНСИРОВАНИИ
РОССИЙСКИХ ВУЗОВ
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Введение
Общее состояние экономики Российской Федерации и политические установки позволяют отнести образование к социально значимым благам. Система высшего образования как сфера деятельности, определяющая потребности в профессиональных квалификациях, способна влиять на структурные изменения в сфере занятости, повышение конкурентоспособности и обеспечивать динамичное развитие региональной экономики. В России стабилизировать свое финансовое положение вузам позволяет диверсификация источников финансирования. Однако этот процесс идет крайне медленно: средства организаций в общих объемах российских государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования в 2014 г. составляли 11,5 % (против 15,3 % в 2009 г.), внебюджетные фонды -1,3 %, иностранные источники - 1,1 %, приток средств, полученных в результате развития фондов целевого капитала, - менее 1 %1. И пока основным дополнительным источником доходов вузов в России служит расширение объемов платного образования. Фактически мы сталкиваемся с феноменом эффекта ловушки дифференциации, последствиями которого является усиливающееся расслоение вузов по объемам и источникам финансирования.
Глобализация экономики знаний и демографические изменения привели многие страны к изменению спроса на высшее образование наряду с сокращением государственных ассигнований. В среднем за десятилетний период (с 1995 по 2004 гг.) численность студентов в странах ОЭСР выросла на 41 %, а в 19 странах ЕС - на 48 %. Исключительно быстрый рост студенческого контингента был зафиксирован в Польше - 124 %, Венгрии - 118 %, Чешской Республике - 110 %. Умеренный рост численности студентов отмечался в Швеции - 45 % и Великобритании - 30 %. Общие расходы на высшее образование в этот период в странах ОЭСР росли быстрее численности студентов. В среднем этот показатель составил 55 %, несколько выше в 19 странах ЕС - 58 %. Еще в нескольких странах рост общих расходов отставал от динамики численности студентов. В Польше
1 Индикаторы образования: 2016: статистический сборник.
М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2016. 320 с.
(102 %), Венгрии (59 %), Чешской Республике (45 %), Швеции (44 %) и Великобритании (22 %) отставание было весьма заметным2. Эти обстоятельства подвигли университеты данных стран все больше полагаться на плату за обучение и искать альтернативные источники доходов. Для повышения общественного спроса на высшее образование разные страны выстраивают схожие стратегии, в рамках которых используются финансовые рычаги, направленные на увеличение оплаты обучения с проведением политики обязательного социального стимулирования студентов из малообеспеченных семей [1]. К примеру, в Аргентине доходы семей являются одним из важных факторов, влияющих на прием в государственные и частные университеты [2]. Эмпирические исследования M. Rozada и A. Menendez показали, что молодые люди из семей с более высокими доходами имеют большую вероятность обучаться в университетах, это подтверждается положительными значениями коэффициентов по доходам семей в расчете на душу населения по трем группам исследуемых наблюдений: студенты учебных заведений (0,720); студенты из полных семей, в которых глава семьи имеет высшее образование (0,478); студенты, проживающие с одним родителем (0,383). Большая вероятность поступления в университеты у молодежи в возрасте от 17 до 24 лет, о чем свидетельствуют коэффициенты по трем выделенным группам, соответственно, 1,204, 1,221 и 0,882. Однако основной проблемой, препятствующей росту численности студентов в государственном секторе, являются жесткие ограничения по финансированию высшего образования в стране. Для оценки финансовой состоятельности выпускников университетов в качестве зависимой переменной были исследованы ежемесячные доходы молодых специалистов с различным уровнем образования, наиболее высокие коэффициенты отмечались по выборке выпускников университетов (представители мужского и женского пола, соответственно, 1,279, 1,029), которые в три раза превосходили значения коэффициентов по выборке выпускников со средним образованием (представители мужского и женского пола, соответственно, 0,305, 0,249). Эти результаты показали, что отдельные студенты способны оплатить
2 Education at a Glance 2007. OECD Indicators. OECD, Paris.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
высшее образование после окончания университета при среднемесячном доходе в размере 1 943 доллара США. Для повышения эффективности в сфере высшего образования авторами исследования M. Rozada и A. Menendez предлагается введение платной системы обучения с включением стимулирующих стипендий и студенческих займов для привлечения наиболее талантливой молодежи из малообеспеченных семей, окончившей государственные средние школы. По мнению авторов, это должно положительно повлиять на спрос на высшее образование и повысить число выпускников высших учебных заведений в Аргентине [2].
Очень схожие выводы получены по результатам исследований ученых из Турции A. Caner и C. Okten [3]. Эконометрический анализ, выполненный на основе трехступенчатой модели отбора Хекмана, свидетельствует, что студенты из обеспеченных семей показывают лучшие результаты при поступлении и стараются «проходить обучение в университетах, получающих большие субсидии от государства» [3, с. 75]. Для повышения общественного спроса на высшее образование A. Caner и C. Okten предлагают увеличить плату за обучение в государственных вузах с обязательным введением финансовой помощи студентам из малообеспеченных семей.
Значительный вклад «инструментов преодоления социального неравенства» в обеспечение успешного поступления студентов отмечается в Финляндии [4]. Финская система образования преуспела в обеспечении начального и среднего уровня обучения. Эффективная практика софинансирования высшего образования позволила многим студентам из разных социально-экономических слоев повысить свои результаты при поступлении [5]. Однако для системы университетского образования необходимо усиление финансирования исследовательских программ и генерирование творческих идей, которые являются фундаментом для развития инноваций и экономического прогресса. Выводы авторов можно напрямую связать с утверждением, что «...эффективное образование способствует улучшению экономических показателей каждой страны и может смягчить финансовое давление в результате экономического роста при поощрении покупательной способности» [6, с. 1].
В Германии исследование результатов естественного эксперимента, связанного с введением платы
за обучение в 7 из 16 федеральных земель в 2007 г., подтверждает значительное влияние финансового участия семей на изменение численности студентов. Результаты исследования по введению платного образования на землях Гамбурга, Баварии, Баден-Вюртем-берга и Саара показали существенное положительное влияние на поступление студентов в университеты по переменным, которые связаны с количеством новых выпускников средних школ, реформой средней школы, уровнем безработицы и заработной платой (Гамбург - 0,0244, Бавария - 0,0172, Баден-Вюр-темберг - 0,0104 и Саар - 0,0103). Только Гессен, Нижняя Саксония и Северный Рейн - Вестфалия не показали устойчивых положительных результатов [7, 8]. Использование эмпирического подхода при обосновании гипотетической ситуации по воздействию повсеместной платы за обучение в немецких землях свидетельствует о повышении численности студентов на 6-7 %.
Однако американские ученые M. Berger и T. Kostal продемонстрировали определенные трудности сохранения уровня приема при увеличении платы за обучение, полученные с помощью двухступенчатой модели наименьших квадратов по исследованию спроса и предложения в государственном высшем образовании [9]. В подтверждение своих результатов M. Berger и T. Kostal отмечают, что для сохранения объема существующего предложения на рынке высшего образования континентальные штаты США будут вынуждены увеличить число законодательных регламентов, обеспечивающих ассигнования университетам. В противном случае придется снижать объем предложения на рынке образовательных услуг посредством сокращения доли ассигнований со стороны властей штатов на высшее образование.
Для поддержания качества системы высшего образования в некоторых странах ОЭСР и ЕС были введены ограничения на количество государственных мест в университетах [10]. В некоторых вузах бюджетные ограничения привели к закрытию отдельных программ, к наиболее распространенным из них относятся освоение иностранных языков и музыкальное образование. Многие университеты по всей Европе претерпевают изменения, вызванные слиянием либо институтов, либо отдельных кафедр и факультетов из-за сокращения финансирования.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Моделирование общественного спроса на высшее образование и оценка факторов, влияющих на финансирование вузов в регионах России
Для обоснования факторов, влияющих на изменение спроса на высшее образование, исследуем взаимосвязь численности студентов, принятых на обучение в вузы по регионам России (зависимая переменная), с накопленным человеческим капиталом (занятые в экономике с высшим образованием)3 и другими объясняющими переменными за период 2001-2014 гг. С помощью метода исключения независимых переменных были отобраны факторы, наилучшим образом соответствующие допустимым критериям для описания зависимой переменной. В качестве независимых переменных, характеризующих производственное и экономическое развитие региона, т. е. физический капитал, использовались: инвестиции в основной капитал, размер вклада физических лиц в кредитных организациях; накопленный человеческий капитал - доля занятых в экономике с высшим образованием; и запасы человеческого капитала - выпускники школ (без вечерних) с аттестатом о среднем (полном) образовании.
Наилучшие результаты по оценке статистической значимости исходных данных показала нелинейная по оцениваемым параметрам регрессия, которая была преобразована с помощью логарифмирования в линейную:
У' = А + а XI + а2 Гъ +а^Х3,. + а4 Х'Л, + е,,
где У' = 1пу', А = 1па, = 1<, X 2, = 1яг2,, Х'Ъ1 = 1пх3,, X 4, = 1пх4,.; У' - прием студентов в организации высшего образования в ,-м регионе в году '; а -константа; а. - нестандартизованные коэффициенты при независимых переменных (/ = 1, ..., 4); х^ -доля занятых с высшим образованием в экономике ,-го региона в году '; х2,. - выпускники школ (без вечерних) с аттестатом о среднем (полном)
3 В соответствии с обоснованием R. Barro, который выделяет в составе человеческого капитала накопленный человеческий капитал, характеризующий вовлечение населения соответствующего уровня образования: высшее образование, начальное, среднее общее, иногда уровень вовлечения в школьное образование детей школьного возраста (запас человеческого капитала), как показатели темпа накопления человеческого капитала [11].
образовании в 7-м регионе в году '; х3, - инвестиции в основной капитал на душу населения в 7-м регионе в году '; х4, - размер вклада физических лиц в кредитных организациях на душу населения в 7-м регионе в году '; е. - случайный остаток.
В расчетах использовались статистические данные по 79 регионам России за исключением Ненецкого автономного округа, Чукотского автономного округа, Республики Калмыкия и Чеченской Республики (до 2006 г.) из-за отсутствия необходимой информации.
Коэффициенты детерминации 14 регрессионных уравнений за весь период исследования 2001-2014 гг. достаточно высоки и колеблются в пределах 89-93 %. Значения доверительной вероятности соответствуют 95 %. Бета-коэффициент Р. показывает, на какую величину среднеквадратического отклонения изменится зависимая переменная У' с изменением независимой переменной X/ на величину своего среднеквадрати-ческого отклонения.
Нестандартизованные коэффициенты по вкладам физических лиц имеют явную тенденцию к росту с 0,096 % в 2001 г. до 0,513 % в 2012 г., причем период предкризисных волнений, который пришелся на 2006-2007 гг., четко обозначен небольшим снижением коэффициентов. В период новой волны санкционных ограничений и экономического спада в 2013-2014 гг. также наблюдается снижение коэффициентов (табл. 1).
До 2013 г. отмечается ликвидность вкладов населения, которая позволяет мобильно реагировать на предложения со стороны высшего образования. Очевидно, что рост вкладов населения положительно влияет на стремление молодежи получать высшее образование [12]. Чем выше величина накоплений у населения, свидетельствующая о финансовой стабильности в будущем, тем больше вероятность их использования родителями в качестве инвестиций на получение высшего образования детей. Таким образом, вклады физических лиц являлись наиболее существенным фактором, влияющим на прием студентов в вузы, лишь до момента критического воздействия санкци-онных ограничений и экономического спада.
Объясняющая переменная численность выпускников школ статистически значима и положительно влияет на прием студентов в вузы. Однако в динамике данного коэффициента отмечается ежегодное не-
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Таблица 1
Коэффициенты, объясняющие взаимосвязь численности студентов, принятых на обучение в России* Table 1. Coefficients, showing the interconnection of the number of students enrolled in Russia *
Коэффициенты, количество регионов / Coefficients, number of regions Год / Year
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Константа - a / Constant Стандартная ошибка / Standard error -2 494**** (0,601) -1,633**** (0,484) -2,721**** (0,502) -2,875**** (0,483) -1,371**** (0,508) -1,495**** (0,550) -1,396** (0,638) 0,497 (0,668) -0,329 (0,580) -0,003 (0,738) -0,656 (0,831) 0,173 (0,770) -1,017 (0,822) -1,704*** (0,851)
Коэффициент - Œj / Coefficient Стандартная ошибка / Standard error 0,643**** (0,194) 0,459**** (0,163) 0,793**** (0,159) 0,843**** (0,153) 0,326**** (0,158) 0,334*** (0,161) 0,334** (0,192) -0,289 (0,190) 0,027 (0,166) -0,078 (0,218) 0,008 (0,241) -0,150 (0,221) 0,105 (0,246) 0,444** (0,260)
Бета-коэффициент - Pj / Beta-coefficient 0,131**** 0,099**** 0,161**** 0,171**** 0,068*** 0,070*** 0,065** -0,056 0,005 -0,014 0,001 -0,025 0,016 0,067**
Коэффициент - а / Coefficient Стандартная ошибка / Standard error 1,134**** (0,061) 1,039**** (0,051) 1,071**** (0,046) 1,047**** (0,043) 1,042**** (0,042) 1,058**** (0,042) 1,024**** (0,048) 1,094**** (0,048) 1,025**** (0,043) 1,010**** (0,049) 1,027**** (0,055) 1,022**** (0,044) 1,140**** (0,049) 1,141**** (0,050)
Бета-коэффициент - Р2 / Beta-coefficient 0,865**** 0,847**** 0,850**** 0,846**** 0,856**** 0,865**** 0,841**** 0,861**** 0,830**** 0,824**** 0,812**** 0,846**** 0,865**** 0,875****
Коэффициент - а3 / Coefficient Стандартная ошибка / Standard error -0,020 (0,063) -0,034 (0,057) -0,065 (0,058) -0,083** (0,050) -0,140*** (0,065) -0,095** (0,063) -0,080 (0,075) -0,154*** (0,075) -0,202**** (0,064) -0,225**** (0,075) -0,199**** (0,078) -0,294**** (0,073) -0,256**** (0,086) -0,264**** (0,086)
Бета-коэффициент - Р3 / Beta-coefficient -0,013 -0,023 -0,042 -0,060* -0,090** -0,061* -0,046 -0,091** -0,124*** -0,136*** -0,127** -0,167*** -0,130*** -0,131***
Коэффициент - а4 / Coefficient Стандартная ошибка / Standard error 0,096** (0,045) 0,142*** (0,039) 0,160**** (0,034) 0,181**** (0,035) 0,333**** (0,065) 0,310**** (0,054) 0,301**** (0,054) 0,390**** (0,057) 0,458**** (0,055) 0,481**** (0,066) 0,507**** (0,074) 0,513**** (0,065) 0,464**** (0,075) 0,346**** (0,075)
Бета-коэффициент - Р4 / Beta-coefficient 0,101** 0,158*** 0,196**** 0,211**** 0,228**** 0,241**** 0,249**** 0,304**** 0,338**** 0,346**** 0,353**** 0,342**** 0,286**** 0,212****
Коэффициент детерминации / Determination coefficient 0,889 0,914 0,925 0,933 0,930 0,924 0,899 0,908 0,921 0,895 0,874 0,910 0,905 0,903
F-статистика***** / F-statistic 145,6 194,0 226,0 256,0 242,7 223,4 164,2 182,0 215,2 157,1 128,5 186,1 175,7 173,0
Количество регионов / Number of regions 78 78 78 78 78 79 79 79 79 79 79 79 79 79
** Параметр имеет 10%-ную значимость.
*** Параметр имеет 5%-ную значимость.
**** Параметр имеет 1%-ную значимость.
***** F-статистика полученных регрессионных уравнений значима на 0,05-уровне, вероятность нулевой гипотезы (p = 0,0000) значительно меньше 0,05, что свидетельствует об общей значимости исследуемых уравнений регрессии.
* Источник: составлено авторами на основе: Российский статистический ежегодник: стат. сб. / Росстат. М., 2002-2015; Национальные счета России: стат. сб. / Росстат. M., 2002-2015; Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сб. / Росстат. М., 2002-2015; Образование в Российской Федерации: стат. сб. М.: НИУ ВШЭ, 2005-2014; Труд и занятость в России: стат. сб. / Росстат. M., 2002-2014.
** The parameter has 10 % significance.
*** The parameter has 5 % significance.
**** The parameter has 1 % significance.
***** F-statistics of the obtained regression equations is meaningful at 0.05-level, probability of a zero-hypothesis (p = 0,0000) is significantly lower than 0.05, which proves the general significance of the regression equations under study.
* Source: compiled by the authors basing on: Russian Statistical Yearbook: collection of statistics / Russian Statistical Agency. Moscow, 2002-2015; National account s of Russia: collection of statistics / Russian Statistical Agency. Moscow, 2002-2015; Russian regions. Social-economic indicators: collection of statistics / Russian Statistical Agency. Moscow, 2002-2015; Education in the Russian Federation: collection of statistics. Moscow: Scientific-Research University Higher School of Economics, 2005-2014; Labor and employment in Russia: collection of statistics / Russian Statistical Agency. Moscow, 2002-2014.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
значительное снижение с 1,13 % в 2001 г. до 1,01 % в 2010 г., что объясняется изменениями в структуре населения, вызванными демографическим спадом. Причем в начале финансового кризиса (2008 г.) произошел значительный всплеск в сторону повышения до 1,09 %. И уже с 2013 г. нестандартизованные коэффициенты при переменной, характеризующей влияние выпускников школ на прием студентов в вузы, существенно увеличились до уровня 2001 г. и стабилизировались в пределах 1,14 % в 2014 г. Таким образом, выпускники школ являются еще одним существенным фактором, положительно влияющим на зависимую переменную.
Нестандартизованные коэффициенты при занятых с высшим образованием имели в предкризисный финансовый период значительный рост от 0,46 до 0,84 % с 2002 по 2004 гг. Дальнейший период характеризуется резким снижением нестандартизо-ванного коэффициента и отрицательным влиянием на прием студентов в вузы вплоть до 2013 г. Следовательно, накопленный человеческий капитал, характеризуемый численностью занятых с высшим образованием, оказывался наиболее существенным фактором, положительно влияющим на численность абитуриентов, поступающих в вузы, но только до 2004 г. Дальнейшие изменения в стране, вызванные финансовым кризисом, демографическим спадом, а также высокими требованиями к абитуриентам при поступлении в вузы в связи с повсеместным введением Единого государственного экзамена (ЕГЭ) в сфере высшего образования, снизили влияние накопленного человеческого капитала на прием студентов в вузы. И лишь в 2014 г., именно в период санкционных ограничений и экономического спада, отмечается позитивное влияние накопленного человеческого капитала на прием студентов в вузы. Это можно объяснить тем, что при снижении сбережений у населения наибольшую мотивацию на поступление в вузы и обучение за счет бюджетных средств получают выпускники школ, чьи родители имеют высшее образование. Весьма схожие результаты были получены А. Корицким: «.прием студентов в государственные вузы на бесплатной основе положительно зависит не только от накопленного в регионах человеческого капитала, но и от объема выпуска средних общеобразовательных школ в соответствующие годы. Данный результат можно интерпретировать вполне естественным образом, так как...
наибольшие шансы на поступление в вузы имеют вчерашние выпускники средних общеобразовательных школ, возможно также, из семей, где родители имеют высшее образование. То есть наблюдается социальная наследственность (или преемственность поколений). Поэтому вполне естественно, что в регионах с большим запасом человеческого капитала наблюдается повышенное число поступающих в государственные вузы на бесплатной основе» [12, с. 138-139].
Коэффициенты при переменных, характеризующих инвестиции в основной капитал, статистически значимы только для третьей части рассматриваемого периода и не оказывали положительного влияния на численность принимаемых в вузы студентов, особенно в период финансового кризиса с 2008 вплоть до 2014 гг. Для формирования промышленного потенциала регионов необходимо наращивание инвестиций в основной капитал, что, в свою очередь, способствует развитию производительных сил регионов и, соответственно, покрытию дефицита трудовых ресурсов рабочих специальностей и снижению безработицы. Возможно, это является объяснением отсутствия положительного влияния объемов инвестиций в основной капитал на прием студентов в вузы.
Результаты исследования
Изменение структуры спроса на высшее образование является результатом взаимодействия экономической и социальной реальности с общественным сознанием. В настоящее время установление контрольных цифр приема (далее - КЦП) осуществляется административным способом, что провоцирует первую ловушку - «ловушку структурного рассогласования предложений КЦП и спроса семей».
По результатам исследования прослеживаются тенденции изменения общественного спроса на высшее образование. Основное влияние на его повышение оказывают платежеспособный спрос и экономическая устойчивость семей, которые сильно различаются по регионам России. Фактически мы сталкиваемся с феноменом эффекта второй ловушки - «ловушки дифференциации», последствиями которого является усиливающееся расслоение вузов по объемам и источникам финансирования.
Возможности обеспечить в соответствии с Указом Президента РФ № 597 от 07.05.2012 двукратное превышение заработной платы профессорско-преподава-
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
тельского состава (ППС) по отношению к средней по региону за счет диверсификации доходных источников сильно зависят от уровня развития региональной деловой среды, а также платежеспособности семей. Даже в экономически развитых регионах есть угроза попасть в третью ловушку — «ловушку завышенных обязательств». Концентрация ведущих университетов и значительной доли ППС в регионах с высоким уровнем заработной платы требует значительного притока дополнительных финансовых ресурсов в систему высшего образования, источники которых ограниченны. Это порождает новые вызовы перед университетами по развитию экономической активности и инициативы.
Рассмотрим более подробно ловушки дифференциации в финансировании российских вузов.
Первая ловушка - ловушка структурного рассогласования спроса на высшее образование со стороны семей и предложений контрольных цифр приема по направлениям подготовки за счет бюджетных средств.
Спрос на бакалавриат и магистратуру подвержен влиянию отличающихся друг от друга сил/факторов. Он определяется предпочтениями семей и зависит от уже сформированных стереотипов, влияния массовой культуры, моды, средств массовой информации (далее - СМИ), рекламы, слухов и т. п., а также отразившихся в массовом восприятии реальных сигналов рынка труда (требования тарифно-квалификационных справочников работодателей) - в какой профессии можно заработать, где требуются специалисты, где охотно берут молодежь [13]. Поведение абитуриентов магистратуры можно рассматривать как более рациональное и самостоятельное, чем поведение абитуриентов бакалавриата. При планировании КЦП отдельно рассматриваются два уровня образования -бакалавриат (вместе со специалитетом, так как по типу поведения потребителя они практически не отличаются) и магистратура с аспирантурой. Причем спрос на «верхние» уровни высшего образования находится в прямой зависимости от выпуска бакалавриата и специалитета, а также бюджетных ограничений и государственной политики в приоритетных направлениях подготовки [14].
Спрос на магистерские и аспирантские программы определяется рациональными целями студентов и воспринимаемыми ими сигналами рынка труда (превышение зарплат в выбираемой области дея-
тельности над средним уровнем по рынку, спрос на специалистов определенного типа, в том числе в науке). Спрос в этой части образования смещается вслед за инвестиционными и инновационными проектами, экономическими программами, реализуемыми в регионах России, которые отражаются в поле медиакоммуникаций.
Распределение спроса зависит от оценки абитуриентами собственных способностей и возможностей поступить в вузы на определенные направления подготовки в соответствии с полученными баллами ЕГЭ и конкурсом в вузах. Таким образом, к детерминантам распределения спроса на высшее образование относятся:
- популярность и перспективность определенных профессий и направлений подготовки в вузах;
- внимание государства и инвесторов к определенным отраслям и программам социально-экономического развития;
- восприятие обществом реальных сигналов с рынка труда, характеризующих развитие экономики в целом и отдельных отраслей - динамика отраслевых рынков труда, востребованность лиц с высшим образованием и потребность в молодых кадрах, уровень оплаты труда;
- распределение баллов ЕГЭ по специальностям и сложившийся конкурс в вузы на определенные направления подготовки.
Формирование распределения обучающихся с учетом оценки популярности свидетельствует о равномерности наполнения не только по направлениям подготовки, но и устойчивости предпочтений во времени. Влияние индекса популярности для гуманитарных направлений подготовки бакалавриата и специалите-та является определяющим независимо от варианта прогноза спроса семей на высшее образование. Позитивное влияние на формирование притока студентов по инженерным направлениям оказывают индексы научной и экономической активности. В 2014 г. значительно выросла доля исследователей технических наук до 26 %, относительно 17,4 % в 2013 г., при этом снизилась доля научных исследователей естественных наук до 41,6 % по сравнению с 2013 г. - 44 %4. Данные
4 Индикаторы науки: 2016: статистический сборник. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2016. 304 с.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
индексы существенно меняют структуру распределения КЦП по математическим и естественным наукам в сторону их уменьшения, т. е. происходит перераспределение потоков обучающихся в пользу инженерных направлений подготовки. При расширении формата индексов по сочетанию частот их появления в СМИ изменяются предпочтения в выборе направлений подготовки. Увеличение числа индексов приводит к сглаженному распределению по направлениям подготовки, при этом не меняются выявленные акценты по укрупненным группам специальностей [15, 16].
Процесс становления магистратуры в новых условиях сохраняет сложившиеся предпочтения по популярным специальностям (инженерные и наука об обществе). Этим можно объяснить неустойчивый характер долгосрочных прогнозов спроса на высшее образование. Значимость магистратуры по педагогическим наукам связана с серьезной переподготовкой по новым педагогическим стандартам действующих учителей. Для этих целей раздвигаются рамки очного и очно-заочного образования, вводится модульный формат. За счет этих мер повышается приток студентов по педагогическим наукам до 10,6 % в 2013 г., относительно 9,7 % в 2012 г. По другим направлениям динамика весьма сглаженная: гуманитарные науки -20,6 %; экономика и управление - 23,8 %. Отдельные выбросы являются откликом на эффект «двойных выпусков», объединивших специалистов и бакалавров в один поток по завершении их обучения, к примеру, по экономике и управлению - 32,5 % в 2014 г.5
Результаты приема студентов 2013 г. свидетельствуют об итогах десятилетнего реформирования сферы образования. Численность принятых на обучение студентов составила 1 142 тыс. человек. При этом 417 тыс. обучаются за счет бюджетных средств - 37 % от общего приема. По направлению подготовки «Экономика и управление» на бюджетной основе получают образование около 10,3 % студентов, т. е. практически 90 % принятых на обучение самостоятельно оплачивают учебу в вузе. По гуманитарным наукам около 18,5 % обучаются за счет бюджетных средств и 81,5 % - на платной основе (рис. 1).
5 Российский статистический ежегодник. 2015: статистический сборник. Росстат. М., 2015. 728 с.
В настоящее время в подготовке кадров отмечается явная разница в сегментации приема по направлениям подготовки за счет бюджетных и внебюджетных источников финансирования.
Выбор семей свидетельствует о восьмикратном превышении приема студентов с полным возмещением затрат по направлению «Экономика и управление» относительно бюджетного контингента, четырехкратном - по направлениям «Гуманитарные науки» и «Сфера обслуживания».
Несомненно, дифференциация приема студентов по образовательным программам отразится и на финансовых результатах вузов. При этом для обоснования качества обучения в вузах важно отслеживать соответствие профильной ориентации образовательных программ.
Прием в магистратуру (рис. 2) в настоящее время составляет примерно 30 % от выпуска из бакалавриата. При массовом выпуске из бакалавриата в ближайшие годы процент поступления в магистратуру может упасть до 20-25 % (по данным Аналитического компонента Комплексной системы управления финансами).
В магистратуре также отмечаются направления подготовки, которые семьи готовы софинансировать в образование: экономика и управление (63 % - платное обучение) и гуманитарные науки (56 % - платное обучение). Государство поддерживает другие направления подготовки, не пользующиеся спросом у населения. Таким образом, фактически сложилась существенная дифференциация не столько вузов, сколько направлений подготовки, приводящая к масштабному дисбалансу спроса и предложения в структуре высшего образования.
С 2010 г. отмечается снижение объемов поступлений из внебюджетных фондов и средств от населения (рис. 3). На фоне растущего спроса в данный период отмечалась в больших масштабах подготовка специалистов массовых направлений [17]. Следовательно, спрос населения в большей степени реагировал на предложения рынка высшего образования по наиболее популярным направлениям подготовки, к которым относятся экономика и управление, гуманитарные науки, образование и педагогика [18].
Вторая ловушка - ловушка региональной дифференциации, провоцирующей изменение структуры финансового обеспечения высшего образования в России.
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
h
E-
300
250
200
150
100
50
□ Пр ием студентов на обучение за счет бюджетных ср едств / Enrolment of students at the exp ense of budget funds
□ Прием студентов на обучение с полным возмещением затрат / Enrolment of students with full comp ensation of exp enditures
J?
У
J? ^
</ У ¿P t f ^ # ^ S У
'/У'У/УУУУУУУУУУУУУУУУУУУУУ/
s
J*
/' 7//A77// у/ y/<ss
J .J> & J~ J? Ж ß.J" J
y SS
/
Л» .1
/V*
^ J1
As. /
//s /
<f ,-f 7 ce
s
A
y
о
.y ✓
y
s
■r
y
Напр авления нодготовки / Areas of training
Рис. 1. Прием студентов на обучение по образовательным программам бакалавриата и специалитета в 2013 г.,
тыс. человек*
* Источник: данные Аналитического компонента Комплексной системы управления финансами Минобрнауки России. URL: http://fin.edu.ru/web/minobr (дата обращения: 22.09.2015).
Fig. 1. Enrolment of students for bachelor and specialist educational programs in 2013, thousand people*
* Source: data of the Analytical component of the Integrated system of Financial Management of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://fin.edu.ru/web/minobr (access date: 22.09.2015).
0
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
□ Прием магистров на обучение за счет бюджетных средств / Enrolment of Master students at the expense of budget funds
□ Прием магистров на обучение с полным возмещением затрат / Enrolment of Master students with full compensation of expenditures
/ /I/ # //
' d* У 0
У// /X'/' У
**J?
¡ST
/V
<r
Направления подготовки l Areas of training
Рис. 2. Прием студентов на обучение по образовательным программам магистратуры в 2013 г., тыс. человек*
* Источник: данные Аналитического компонента Комплексной системы управления финансами Минобрнауки России. URL: http://fin.edu.ru/web/minobr (дата обращения: 22.09.2015).
Fig. 2. Enrolment of students for Master educational programs in 2013, thousand people*
* Source: data of the Analytical component of the Integrated system of Financial Management of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://fin.edu.ru/web/minobr (access date: 22.09.2015).
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Млрд рублей / Billion rubles
350
300
250
200
150
100
50
□ Иностранные источники / Foreign sources
■ Внебюджетные фонды / Non-budget funds
□ Организации / Organizations
□ Население / Population
2007
2009
2010
2012
2013
2014 Год / Year
0
Рис. 3. Структура внебюджетных средств в сфере высшего образования*, млрд рублей*
* Источник. Единая информационная система обеспечения деятельности Минобрнауки России. URL: http://eis.mon.gov.ru (дата обращения: 16.11.2015).
Fig. 3. Structure of non-budget funds in the sphere of higher education*, bln rubles*
* Source: Integrated Information System of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://eis.mon.gov.ru (access date: 16.11.2015).
В период 2005-2014 гг. произошло перенасыщение рынка труда специалистами наиболее привлекательных для населения специальностей, чему способствовала платная (причем в большей степени очно-заочная и заочная) подготовка студентов государственным и частным секторами высшего образования. При этом сегмент технического и научно-инновационного высшего образования в значительной степени оставался в тени, что привело к сильной дифференциации по направлениям подготовки [19].
Демографический спад обусловил сокращение численности выпускников школ, соответственно снизились показатели приема студентов в высшие учебные заведения, начиная с 2006 г. Сначала изменения затрагивают негосударственные вузы - снижение приема до 268,0 тыс. человек, относительно 274,6 тыс.
человек в 2005 г., а с 2007 г. они охватывают и сектор государственного высшего образования - 1 681,7 тыс. человек относительно 1 641,7 тыс. человек в 2008 г.6 Рынок рос только в секторе заочного образования, а сектор очного сжимался. Основными причинами резкого снижения общественного спроса на высшее образование стали демографический спад и финансовый кризис, причем волна демографического спада докатилась до вузов как раз в период финансового кризиса [20, 21].
6 Российский статистический ежегодник. 2010: статистический сборник. Росстат. М., 2010. 813 с.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
В системе высшего образования России в 2014/15 учебном году обучались 5 209 тыс. студентов, что на 438 тыс. меньше, чем в 2013/14 учебном году (приведем для сравнения контингент студентов в 2011/12 учебном году - 6 490 тыс., снижение на 560 тыс. относительно предыдущего периода)7. Платежеспособный спрос высокодоходных групп семей, ориентированных в большей степени на образование с высокой стоимостью обучения (по сравнению с семьями среднего достатка), в России упал из-за финансового кризиса до 35,3 % в 2014 г., относительно 38,6 % в 2012 г. (рис. 4). За уменьшением общей численности студентов последовали структурные изменения по формам обучения: существенно сократилась доля очного обучения, а доля заочного выросла более чем на 16 % и стала превалировать над очным.
Изменение общественного спроса на высшее образование, начиная с 2008 г., сопровождается снижением
потребительской активности. После 2008 г. объем средств, поступающих в систему высшего образования от населения в качестве платы за услуги, значительно сократился. Это было связано с уменьшением доходов семей из-за финансового кризиса [13].
Политика семей в структурировании своих расходов для высокодоходных групп домохозяйств после кризиса теряет свои позиции в сфере услуг на образование, т. е. именно высокодоходные группы в первую очередь сокращают свои расходы на образование, причем особенно заметно на высшее образование (рис. 4). Таким образом, семьи, особенно высокодоходные, сокращают свое участие в софинансировании образования. В структуре расходов высокодоходных групп домохозяйств расходы на образовательные услуги снижаются, а группы домохозяйств с более низкими доходами сохраняют устойчивую структуру расходов.
45
40 35 30 25 20 15 10 5
Средн ее професси ональное / Secondary professional
2014 Год / Yeai Высшее профессиональное / Higher professional
□ Первая группа / First group
□ Вторая группа / Second group
□ Третья группа / Third group
□ Четвертая группа / Fourth group
□ Пятая группа / Fifth group
Рис. 4. Распределение расходов домашних хозяйств на оплату услуг в системе образования по 20-процентным группам обследуемого населения (первая группа -с наименьшими располагаемыми ресурсами, пятая - с наибольшими располагаемыми ресурсами), %*
* Источник: Платное обслуживание населения в России. Стат. сб. Росстат. M., 2015. 111 с.
Fig. 4. Distribution of households' expenditures for educational services, by 20 % groups of the examined population, %*
* Source: Paid services to the population in Russia, Statistical reference book of the Russian Statistical Agency. Moscow, 2015. 111 p.
7 Российский статистический ежегодник. 2015: статистический сборник. Росстат. M., 2015. 728 с.
%
0
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
В начале финансового кризиса казалось, что наиболее устойчивыми к кризису и демографическому спаду будут московские вузы: с одной стороны, это ведущие вузы страны, имеющие высокую репутацию у абитуриентов и их родителей, с другой - финансовое положение московских семей оценивалось как более стабильное по сравнению со среднероссийскими показателями. Однако на самом деле все сложилось иначе. В период кризиса Москве не удалось стянуть к себе больше абитуриентов из других регионов (снижение приема студентов в 2009 г. относительно 2008 г. составило 2,5 %), чтобы компенсировать сокращение численности выпускников московских школ на 6,8 % в 2009 г. по сравнению с 2008 г.8 Таким образом, влияние финансового кризиса и демографического спада сказалось на вузах Москвы сильнее, неблагоприятные тенденции обозначились на московском рынке высшего образования резче, чем в других городах России. Региональные вузы и даже вузы Санкт-Петербурга оказались менее чувствительны к изменению тенденций на образовательном рынке, у них не произошло существенного сокращения приема студентов (в региональных вузах и Санкт-Петербурге снижение приема студентов в 2009 г. составило соответственно 1,0 % и 0,9 % по сравнению с 2008 г.)9.
Перераспределение расходов в пользу обеспечения приоритетных задач, направленных на увеличение фондов оплаты труда для преподавателей, в значительной степени повлияли в 2014 г. на снижение расходов по формированию и поддержанию имущественного комплекса: оборудования (до 80,2 %), вычислительной техники (до 80,6 %), библиотечного фонда (96,4 %), а также материальных запасов (до 95,3 %). При этом уже в 2014 г. расходы на поддержание имущественного комплекса по увеличению стоимости основных фондов государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования в Москве выросли в 9,7 раза относительно 2013 г. (табл. 2). Если учесть, что в Москве находится 16 % государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования, то на поддержание имущественного комплекса этих вузов в 2014 г. были израсходованы 111 334,2 млн рублей, или 70,8 % от
8 Расчеты авторов по данным сборника Российский статистический ежегодник. 2010: статистический сборник. Росстат. М., 2010. 813 с.
9 Там же.
общих расходов на увеличение стоимости основных средств, в остальных 84 % государственных (муниципальных) образовательных организациях высшего образования были использованы 20 699,5 млн рублей, или 13,2 % от общих расходов на увеличение стоимости основных средств.
Эти факты также подтверждают изменение структуры государственного финансирования высшего образования России по поддержанию и развитию имущественного комплекса высшего образования в наиболее перспективных регионах, способствующих формированию локальных точек роста ведущих групп вузов.
Третья ловушка - ловушка завышенных обязательств.
Для высшего образования Указом Президента Российской Федерации № 597 «О мероприятиях по реализации государственной социальной политики» от 07.05.2012 было предусмотрено, что заработная плата ППС должна быть вдвое больше по отношению к региональной средней заработной плате в экономике.
Сегодня в рамках реализации принципов эффективного контракта в российских университетах усилия государства направлены на стимулирование инноваций за счет стремления учебных заведений к поддержанию и постоянному повышению качества и конкурентоспособности, рост возможностей образовательного выбора для студентов, повышение автономии учебных заведений и оптимизации бюджетных расходов. Оптимизация механизма управления бюджетными ресурсами в России сводится к переходу от ассигнований на текущее содержание университетов к финансированию их деятельности - реализации образовательных программ и выполнения научных исследований и разработок на основе задания учредителя. Задание должно обеспечивать увязку показателей объемов и качества предоставляемых услуг (выполнения работ) с размерами направляемых на эти цели средств бюджета соответствующего уровня. Снижение темпов роста бюджетных поступлений в 2012 г. до 104,8 % (относительно 114,7 % в 2011 г.) не повлияло на расходы на оплату труда (с начислениями) в государственных и муниципальных образовательных организациях высшего образования (табл. 3). Прирост данных расходов в 2014 г. составил 11,1 % относительно 2013 г., темпы прироста в 2013 г. были несколько выше и соответствовали 12,3 % от-
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
Таблица 2
Сведения о расходах государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования
в 2013 и 2014 гг., млн рублей* Table 2. Information on the expenditures of state (municipal) higher educational organizations
in 2013 and 2014, mln rubles*
Расходы / Expenses Российская Федерация / Russian Federation Образовательные организации высшего образования без г. Москвы / Higher educational organizations without Moscow г. Москва / Moscow
Год / Year Темпы роста / Growth rate, % Год / Year Темпы роста / Growth rate, % Год / Year Темпы роста / Growth rate, %
2G13 2G14 2G13 2G14 2G13 2G14
Расходы организаций - всего / Total expenditures of organizations 573 603,5 615 646,4 107,3 419 551,2 443 897,3 105,8 154 052,3 171 749,1 111,5
Оплата труда и начисления на оплату труда / Remuneration of labor and charges 366 031,9 399 478,1 109,1 264 932,6 282 367,8 106,6 101 099,4 117 110,3 115,8
Оплата работ, услуг / Payments for works and services 117 914,8 121 810,2 103,3 81 606,1 86 904,7 106,5 36 308,7 34 905,5 96,1
Социальное обеспечение / Social provision 4 961,3 5 466,2 110,2 4 339,0 4 853,5 111,9 622,3 612,7 98,5
Прочие расходы / Other expenditures 84 695,5 88 891,8 105,0 68 673,6 69 771,2 101,6 16 021,9 19 120,6 119,3
Увеличение стоимости основных средств / Increasing the value of capital assets 67 377,5 157 358,4 233,5 48 354,8 38 780,3 80,2 19 022,7 118 578,1 623,4
В том числе: машины и оборудование / including: machines and equipment 30 162,0 24 181,2 80,2 22 868,0 17 146,0 75,0 7 294,0 7 035,2 96,5
из них: вычислительная техника / including: computation devices 5 162,2 4 160,4 80,6 4 237,0 3 060,1 72,2 925,2 1 100,4 118,9
библиотечный фонд / library fund 1 186,0 1 143,4 96,4 973,4 934,8 96,0 212,7 208,7 98,1
прочие виды основных фондов / other capital assets 36 029,4 132 033,8 366,5 24 513,4 20 699,5 84,4 11 516,0 111 334,2 966,8
Увеличение стоимости материальных запасов / Increasing the value of material stock 29 948,6 28 537,7 95,3 24 133,6 22 612,8 93,7 5 815,1 5 924,9 101,9
Расходы на содержание общежитий / Expenditures for hostels maintenance 17 071,9 19 214,1 112,5 13 222,9 14 462,0 109,4 3 849,0 4 752,1 123,5
* Источник: Единая информационная система обеспечения деятельности Минобрнауки России. URL: http://eis.mon.gov.ru (дата обращения: 30.03.2016).
* Source: Integrated Information System of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://eis.mon.gov.ru (access date: 30.03.2016).
носительно 2012 г. При этом общие объемы расходов на оплату труда государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования в 2014 г. составили 399 478,1 млн рублей, что сопоставимо с объемами общих бюджетных расходов 395 753,8 млн рублей. Следовательно, независимо от
того, каким образом происходит перераспределение средств из источников финансирования на обеспечение основной деятельности организаций высшего образования, общие объемы бюджетных средств позволяют покрыть только расходы на оплату труда всех работников, включая преподавателей.
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
Таблица 3
Расходы на оплату труда государственных (муниципальных) образовательных организаций высшего образования Российской Федерации в 2010-2014 гг.* Table 3. Expenditures for the remuneration of labor in state (municipal) higher educational organizations
in the Russian Federation in 2010-2014*
Расходы / Expenses Год / Year
2010 2011 2012 2013 2014
Млн рублей l mln rubles
Расходы в целом / Total expenditures 463 447,5 528 775,6 536 709,8 573 603,5 615 646,4
Расходы на оплату труда (с начислениями) из общих расходов / Expenditures for remuneration of labor (with charges) from the total expenditures 279 401,1 310 479,4 335 595,8 366 031,9 399 478,1
Бюджетные расходы / Budget expenditures 270 104,8 309 839,0 324 766,3 357 336,7 395 753,8
Бюджетные расходы на оплату труда (с начислениями) / Budget expenditures for remuneration of labor (with charges) 160 355,3 173 885,4 195 592,9 219 612,4 244 014,3
Темпы роста к предыдущему году / Growth rate compared with the previous year, %
Расходы в целом / Total expenditures 100,0 114,1 101,5 106,9 107,3
Расходы на оплату труда (с начислениями) из общих расходов / Expenditures for remuneration of labor (with charges) from the total expenditures 102,6 111,1 108,1 109,1 109,1
Бюджетные расходы / Budget expenditures 101,8 114,7 104,8 110,0 110,8
Бюджетные расходы на оплату труда (с начислениями) / Budget expenditures for remuneration of labor (with charges) 104,0 108,4 112,5 112,3 111,1
* Источники: данные за 2010-2013 гг. - Образование в Российской Федерации: статистический сборник. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. 464 с.; данные за 2014 r. Единая информационная система обеспечения деятельности Минобрнауки России. URL: http://eis.mon.gov.ru (дата обращения: 30.03.2016).
* Sources: data of 2010-2013 - Education in the Russian Federation: statistical review. Moscow: National Research University "Higher School of Economics", 2014. 464 p.; data of 2014 - Integrated Information System of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://eis.mon.gov.ru (access date: 30.03.2016).
Для анализа финансовой обеспеченности вузов регионы России в ходе исследования были разбиты авторами статьи на шесть групп в зависимости от отклонения средней региональной заработной платы от средней по России. В первую группу попали регионы, в которых средняя зарплата более чем в два раза отклоняется от средней по России. Во вторую - регионы, в которых отклонение составляет от 1,5 до 2 раз. Третья и пятая группы отклоняются от средней заработной платы по России в пределах 20 % как в положительную, так и отрицательную сторону соответственно. Четвертую группу составляют регионы, в которых заработная плата отличается от средней по России менее чем на 20 %. И, наконец, в шестую группу попали регионы,
в которых заработная плата более чем на 30 % ниже среднероссийского уровня.
Финансовое обеспечение вузов по заработной плате сильно дифференцировано по регионам в зависимости от численности студентов и ППС (рис. 5). В отдельных регионах для выполнения обязательств по повышению заработной платы ППС фонд оплаты труда (далее - ФОТ) в нормативе финансирования повышается до 85 %.
Однако для того, чтобы обеспечить к 2018 г. намеченное увеличение на 200 % относительно среднемесячной заработной платы по экономике при сложившейся дифференциации по регионам необходимо практически на 30 % увеличивать объемы бюджетного финансирования на высшее образование (рис. 6).
in
Ui
it, £
^ g o- S
§ о fc; a L
О CD ^ ;
rs & it, §
~ © § I
a a S" 8
S E ^
Cl.' ci K
B. ' S-Xl
TO
a -5
i a
о a
2.
^ 5 §
>3
с
Ci E £
■a г о
e'
3
к а
*
к
н
' О
Средняя заработная плата по РФ в 2013 г. — 30,0 тыс. руб. / Average salary in Russia in 2013 — 30 thousand rubles
1-я группа /1st group
Коэф. 2,0 / Coef. 2,0
4-я группа / 4th group
Коэф. 1,0/Coef. 1,0
5-я группа / 5th group
Коэф. 0,8 / Coef. 0,?
6-я группа / 6th group
Коэф. 0,7/Coef. 0,7
5 регионов 6,3 % -доля от регионов РФ / 5 regions 6,3 % - share of the Russian regions
Средняя з/п - 64,1 тыс.
10 регионов 12,5 % — доля от регионов РФ / 10 regions 12,5 % - share of the Russian regions
Средняя з/п - 46,8 тыс. руб. / Average salary -
13 регионов 16,3 % — доля от регионов РФ / 13 regions 16,3 % - share of the Russian regions
Средняя з/п - 3 8,3 тыс. руб. / Average salary -
26 регионов 32,5 % - доля от регионов РФ / 26 regions 32,5 % - share of the Russian regions
Средняя з/п—31,5 тыс. руб./
14 регионов 17,5 % — доля от регионов РФ / 14 regions 17,5 %-share of the Russian regions
Средняя з/п 26.9 тыс. руб. / Average salary - 26,9 thousand
12 регионов 15%-доля от регионов РФ / 12 regions 15 % - share of the Russian regions
Средняя з/п -22,7 тыс. руб. / Aver асе salary —
Доля Москвы в 1-й группе / Share of Moscow in the 1st group: Студенты / Students - 92 %; 1111C / Professors and lecturers -94%
Рис. 5. Региональные группы по заработной плате с учетом доли численности студентов и профессорско-преподавательского состава, %*
* Источник, данные Аналитического компонента Комплексной системы управления финансами Минобрнауки России. URL: http://fin.edu.ru/web/minobr (дата обращения: 15.10.2015).
Fig. 5. Regional clusters by salary, with the account of the share of professors and lecturers and students*
* Source: data of the Analytical component of the Integrated system of Financial Management of the Russian Ministry of Education and Science, available at: http://fin.edu.ru/web/minobr (access date: 15.10.2015).
fca (J
a § § =
s ^
cs
o S г та
a. S
та та о о s г
а
ja 43
г й/ а
сп сп 2
X
И И 2
Л. Л.
° S ||
о г* о-
та
та
3 Чз о
fcq
о §
о
й 3 S1,
г
^ S
О PN
о ^
fe
14J
сл
J-
it, it, О
о о
а я
d- к
5 я
it.
sr a
а я о к
ко я
M о
S
©
о к ■Z ta
0 О f §
Ci О
|-3
s* k
■s. t: 11 Г s
t § g-
f § "в* ^ .a
1 5
a к S' Й
«-t. S S" S
a5
о к
a я
о о
S' г
й I
to § ? §
к к ■а г о
о'
a к a
Потребность в увеличении ФОТ с учетом региональной дифференциации / Demand in increasing the payroll with the regional differentiation
В зависимости от численности студентов - на 25 %, примерно 58,6 млрд руб. (с учетом начислений ФОТ) / Depending on the number of students - by 25 %, approximately 58,6 bin rubles
В зависимости от численности ППС - на 30 %, примерно 70,3 млрд руб. /
Depending on the num ber of professors and lecturers - by 30 %, approximately 70,3 bin rubles
Потребность обусловлена концентрацией преподавателей в Москве, которая имеет коэффициент2,0 / The demand is determined by the concentration of professors and lecturers in Moscow, with the coefficient of 2,0
Москва / Moscow
Доля студентов - 15,7 % / Share of students - 15,7 %
Доля ППС - 22,8 % / Share of professors and lecturers - 22,8 %
Доля ФОТ - 33,7 % / Share of payroll
Требуемое увеличение объемов финансирования для обеспечения ФОТ в нормативе/Required increase of financing for the salary funds according to the norms
I I
¡Расчет по средней заработной плате по всем регионам РФ / Calculation of the average salary by all Russian regions
25 % - 58,6 млрд руб. / 25 % - 58,6 bin
Требуемое увеличение объемов финансирования субсидии на государственное задание / Required increase of financing the subsidy for the state order
17% - 58,6 млрд руб./ 17%-58,6 bin rubles
□ Расчет при условии дифференциации заработной платы по региональным группам с учетом численности студентов / Calculation with the salary differentiation by regional groups, with the account of the share of students
И Расчет при условии дифференциации заработной платы по региональным _ группам с учетом численности ППС / Calculation with the salary differentiation by regional groups, with the account of the share of professors and lecturers
20 % - 70,3 M. ip.i руб. / 20 % - 70,3 bin rubles
100% 120% 140°,
fcq u s s
Рис. 6. Оценка дополнительных объемов финансирования высшего образования при увеличении оплаты труда профессорско-преподавательского состава в условиях региональной дифференциации*
* Источник: составлено авторами.
Fig. 6. Estimation of additional financing of higher education for the increased salary of the lecturers and professors under regional differentiation*
* Source: compiled by the authors.
с
S V
^ 5 ~
S' §
г та
a. s
fis
О
S
s
г й/ а
X
п=а
о
в
Л, Л,
° S ||
S * §- g
i»
fil ^ I ^
Со Ç)
fcq
о г a о
>V О
es 3
a «
a, a
t-< a
3 «
^ S
^ H
О
l4J bo
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Завышенные обязательства могут привести к дефициту бюджетных средств в условиях выполнения обязательств на реализацию мер по повышению средней заработной платы преподавателей организаций высшего образования до 200 % от средней заработной платы. Объем субсидии покрывает только расходы вузов на оказание услуг10: фонд оплаты труда с начислениями и учебные расходы. В результате доля фонда оплаты труда в нормативе финансирования повышается до 85 %, на другие расходы, связанные с содержанием имущественного комплекса и обеспечением учебного процесса, бюджетных ассигнований не хватает, что ставит под угрозу качество учебного процесса.
Подводя итоги, можно констатировать, что расходы федерального бюджета недостаточны для обеспечения перехода на эффективный контракт высшего образования. Фактически нехватка средств подталкивает вузы к следующим сценариям развития:
- либо выполняется эффективный контракт ППС, но при этом под угрозой недофинансирования остается имущественный комплекс, его содержание и развитие;
- либо выполняются обязательства по содержанию имущественного комплекса и материального обеспечения учебного процесса, но тогда выделенные бюджетные ассигнования не позволяют перейти к эффективному контракту ППС.
Список литературы
1. Сценарии устойчивого финансирования высшего образования / Д. Салми, А. П. Шадрикова, Я. А. Вазякова, Т. А. Мешкова // Вестник международных организаций. 2010. № 1. С. 79-95.
2. Rozada M. G., Menendez A. Public University in Argentina: subsidizing the rich? // Economics of Education Review. 2002. No. 21. Pp. 341-351.
3. Caner A., Okten C. Higher education in Turkey: Subsidizing the rich or the poor? // Economics of Education Review. 2013. No. 35. Pp. 75-92.
10 Без учета расходов на оплату коммунальных, транспортных услуг, услуг связи и расходов на содержание имущества организаций высшего образования, утвержденных в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации № 640 «О порядке формирования государственного задания на оказание государственных услуг (выполнение работ) в отношении федеральных государственных учреждений и финансового обеспечения выполнения государственного задания» от 26.06.2015.
4. Partanen A. What Americans keep ignoring about Finland's school success. From The Atlantic Mobile. December 29. 2011. URL: http://m.theatlantic.com/national/archive/2011/12/ what-americans-keep-ignoring-about-finlands-school-suc-cess/250564/ (дата обращения: 07.07.2015).
5. Sahlberg P. Finnish Lessons. What can the world learn from educational change in Finland? New York: Teachers College Columbia University, 2011. 208 p.
6. Wolff E., Baumol W., Saini A. A comparative analysis of education costs and outcomes: The United States vs. other OECD countries // Economics of Education Review. 2014. No. 39. Pp. 1-21.
7. Bruckmeier K., Wigger B.U. The effects of tuition fees on transition from high school to university in Germany // Economics of Education Review. 2014. No. 41. Pp. 14-23.
8. Hubner M. Do tuition fees affect enrolment behavior? Evidence from a 'natural experiment' in Germany // Economics of Education Review. 2012. No. 31. Pp. 949-960.
9. Berger M., Kostal T. Financial resources, regulation, and enrollment in US public higher education // Economics of Education Review. 2002. No. 21. Pp. 101-110.
10. Impact of the economic crisis on European universities. European University Association. January 2011. URL: http:// www.eua.be/Libraries/Newsletter/Economic_monitoringJanu-ary2011final.sflb.ashx (дата обращения: 22.07.2015).
11. Barro R. J. Economic growth in a cross section of countries // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106. No. 2. Pp. 407-443.
12. Корицкий А. В. Человеческий капитал как фактор экономического роста регионов России. Новосибирск: Сибирский университет потребительской кооперации, 2010. 368 с.
13. Тенденции изменения общественного спроса на высшее образование в современной России / И. В. Абан-кина, Т. В. Абанкина, Л. М. Филатова, Е. А. Николаенко // Вопросы образования. 2012. № 3. С. 88-112.
14. Abankina I., Abankina T., Filatova L., Nikolayenko E., Seroshtan E. The effects of reform on the performance of higher education institutions // Journal of Applied Research in Higher Education. 2012. Vol. 4. No. 1. Pp. 23-41.
15. Abankina I. V., Aleskerov F. T., Belousova V., Gokhberg L., Zinkovsky K., Kiselgof S. G., Petrushchenko S., Shvydun S. V. Performance-Based Typology Of Universities: Evidence From Russia // Working papers by NRU Higher School of Economics. Series WP BRP «Science, Technology and Innovation». 2015. No. WP BRP 33/STI/2015.
16. Модель многоступенчатого выбора для прогнозирования поведения спроса на высшее образование / И. В. Абанкина, Т. В. Абанкина, Ф. Т. Алескеров, К. В. Зинь-ковский, Д. Л. Огороднийчук, Л. М. Филатова, П. В. Дер-качев, Е. А. Николаенко, Э. С. Сероштан, Л. Г. Егорова // Университетское управление: практика и анализ. 2014. № 4-5 (92-93). С. 84-94.
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
17. Camoy M., Loyalka P., Dobryakova M. S., Dossani R., Froumin I., Kuhns K., Tilak J. B., Rong W. University Expansion in a Changing Global Economy: Triumph of the BRICs? Stanford University Press. Stanford. CA. 2013. 404 p.
18. Abankina I. V., Scherbakova I. Russian Higher Education Reforms and the Bologna Process // Journal of the European Higher Education Area. 2013. No. 3. Pp. 3-25.
19. Abankina I. V, Filatova L. Sustaining Student Enrolment: Impact of Demand Trends for Higher Education in Russia //
Journal of US-China Public Administration. 2015. Vol. 12. No. 5. Pp. 345-359.
20. Абанкина И. Тенденции общественного спроса на образование в России // Федеральный справочник. Образование в России. Т. 9. М.: Издательский центр «Президент», 2013. С. 69-77.
21. Abankina I., Abankina T., Filatova L., Nikolayenko E. Education Development Trends in Russia // Journal of US-China Public Administration. 2012. Vol. 9. No. 10. Pp. 1198-1214.
Дата поступления 08.04.16 Дата принятия в печать 11.05.16
© Абанкина И. В., Абанкина Т. В., Филатова Л. М., 2016. Впервые опубликовано в журнале «Актуальные проблемы экономики и права» (http://apel.ieml.ru), 15.06.2016; лицензия Татарского образовательного центра «Таглимат». Статья находится в открытом доступе и распространяется в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/ by-nc-nd/3.0/), позволяющей неограниченно использовать, распространять и воспроизводить материал на любом носителе при условии, что оригинальная работа, впервые опубликованная в журнале «Актуальные проблемы экономики и права», процитирована с соблюдением правил цитирования. При цитировании должна быть включена полная библиографическая информация, ссылка на первоначальную публикацию на http://apel.ieml.ru, а также информация об авторском праве и лицензии.
Информация об авторах
Абанкина Ирина Всеволодовна, кандидат экономических наук, ординарный профессор, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г Москва, Потаповский пер., 16/10, тел.: +7 (495) 772-95-90*22073
E-mail: abankinai@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-1251-432X
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5364-2015
Абанкина Татьяна Всеволодовна, кандидат экономических наук, профессор, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 115054, г. Москва, ул. Малая Пионерская, 12, тел.: +7 (495) 772-95-90
E-mail: abankinat@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0696-1809
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5928-2015
Контактное лицо:
Филатова Людмила Михайловна, кандидат экономических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г. Москва, Потаповский пер., 16/10, тел.: +7 (495) 772-95-90*22079
E-mail: lmfilatova@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0001-6521-4913
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5336-2015
I V. ABANKINA1, T. V. ABANKINA1, L. M. FILATOVA1
1 National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia THE PITFALLS OF DIFFERENTIATION IN THE FINANCING OF RUSSIAN UNIVERSITIES Objective: to identify the causes and consequences of the increasing stratification of higher educational institutions by the volumes and sources of financing, as well as by the areas of training.
Methods: during the research we used methods of statistical and economic analysis of the results of the universities' activities. Using econometric models, the relationships were estimated of the resource base of higher education, industrial and economic potential of Russian regions; an empirical analysis of factors influencing the increasing public demand for higher education was conducted.
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
Results: the trends of structural changes in the demand for higher education in Russia during the period from 2001 to 2014 were described, the regional differentiation of financial provision of higher educational institutions in the transition to effective contract work was evaluated. The major risks were identified, associated with: the structural mismatch of the demand for higher education from families and the offer of admission quotas for the budget-funded education; with increasing regional differentiation, which provokes the separation of the Russian universities by the volumes and sources of financial provision; with high commitments to increase the salaries of the teaching staff leading to a shortage of funds for maintenance of the property complex and ensuring of the educational process, which jeopardizes the quality of educational programs' implementation. Scientific novelty: basing on the empirical analysis using econometric models, the tendencies are identified of structural changes in the demand for higher education in the Russian regions; the impact is assessed of the economic crisis and the payable demand of families on the financial provision of universities; risks are identified and justified in the differentiation of Russian universities' financing.
Practical significance: the main provisions and conclusions of the article can be used by experts in the field of Economics and Management in designing financial provision and development strategies of higher educational organizations.
Keywords: Economy and national economy management; Demand for higher education; Training areas; Target admission; Number of students; Paid training; Sources of income of universities; Salary of the teaching staff
Acknowledgements. The project was implemented within the framework of National Research University "Higher school of Economics" (NRU HSE) for the testing of the Analytical component of the Integrated system of financial management of the Russian Ministry of Education and Science in 2015.
1. Salmi, D., Shadrikova, A. P., Vazyakova, Ya. A., Meshkova, T. A. Stsenarii ustoychivogo finansirovaniya vysshego obrazovaniya (Scenarios of sustainable funding of higher education), Vestnikmezhdunarodnykh organizatsiy, 2010, No. 1, pp. 79-95 (in Russ.).
2. Rozada, M. G., Menendez, A. Public University in Argentina: subsidizing the rich? Economics of Education Review, 2002, No. 21, pp. 341-351.
3. Caner, A., Okten, C. Higher education in Turkey: Subsidizing the rich or the poor? Economics ofEducationReview, 2013, No. 35, pp. 75-92.
4. Partanen, A. What Americans keep ignoring about Finland's school success. From The Atlantic Mobile, 2011, December 29, available at: http://m.theatlantic.com/national/archive/2011/12/what-americans-keep-ignoring-about-finlands-school-success/250564/ (access date: 07.07.2015).
5. Sahlberg, P. Finnish Lessons. What can the world learn from educational change in Finland? New York: Teachers College Columbia University, 2011, 208 p.
6. Wolff, E., Baumol, W., Saini, A. A comparative analysis of education costs and outcomes: The United States vs. other OECD countries, Economics ofEducation Review, 2014, No. 39, pp. 1-21.
7. Bruckmeier, K., Wigger, B. U. The effects of tuition fees on transition from high school to university in Germany, Economics ofEducation Review, 2014, No. 41, pp. 14-23.
8. Hubner, M. Do tuition fees affect enrolment behavior? Evidence from a 'natural experiment' in Germany, Economics ofEducation Review, 2012, No. 31, pp. 949-960.
9. Berger, M., Kostal, T. Financial resources, regulation, and enrollment in US public higher education, Economics of Education Review, 2002, No. 21, pp. 101-110.
10. Impact of the economic crisis on European universities. European University Association, January 2011, available at: http://www.eua.be/ Libraries/Newsletter/Economic_monitoringJanuary2011final.sflb.ashx. (access date: 22.07.2015).
11. Barro, R. J. Economic growth in a cross section of countries, Quarterly Journal of Economics, 1991, vol. 106, No. 2, pp. 407-443.
12. Korickiy, A. V. Chelovecheskiy kapital kak faktor ekonomicheskogo rosta regionov Rossii (Human capital as a factor of economic growth in Russian regions), Novosibirsk: Sibirskiy universitet potrebitelskoy kooperatsii, 2010, 368 p. (in Russ.).
13. Abankina, I. V., Abankina, T. V., Filatova, L. M., Nikolayenko, E. A. Tendentsii izmeneniya obshchestvennogo sprosa na vysshee obrazovanie v sovremennoy Rossii (Trends in the social demand for higher education in modern Russia), Voprosy obrazovaniya, 2012, No. 3, pp. 88-112 (in Russ.).
14. Abankina, I., Abankina, T., Filatova, L., Nikolayenko, E., Seroshtan, E. The effects of reform on the performance of higher education institutions, Journal of Applied Research in Higher Education, 2012, No. 4 (1), pp. 23-41.
15. Abankina, I. V., Aleskerov, F. T., Belousova, V., Gokhberg, L., Zinkovsky, K., Kiselgof, S. G., Petrushchenko, S., Shvydun, S. V. Performance-Based Typology Of Universities: Evidence From Russia, Working papers by NRU Higher School of Economics. Series WP BRP "Science, Technology and Innovation", 2015, No. WP BRP 33/STI/2015.
16. Abankina, I. V., Abankina, T. V., Aleskerov, F. T., Zinkovsky, K. V., Ogorodniychuk, D. L., Filatova, L. M., Derkachev, P. V., Nikolayenko, E. A., Seroshtan, E. S., Egorova, L. G. Model mnogostupenchatogo vybora dlya prognozirovaniya povedeniya sprosa na vysshee obrazovanie (Model of multi-stage choice for predicting the demand for higher education), Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz, 2014, No. 4-5 (92-93), pp. 84-94 (in Russ.).
17. Carnoy, M., Loyalka, P., Dobryakova, M. S., Dossani, R., Froumin, I., Kuhns, K., Tilak, J. B., Rong, W. University Expansion in a Changing Global Economy: Triumph of the BRICs? Stanford University Press, Stanford, CA, 2013, 404 p.
18. Abankina, I. V., Scherbakova, I. Russian Higher Education Reforms and the Bologna Process, Journal of the European Higher Education Area, 2013, No. 3, pp. 3-25.
References
ISSN 1993-047Х (Print) I ISSN 2410-0390 (Online)
19. Abankina, I. V., Filatova, L. Sustaining Student Enrolment: Impact of Demand Trends for Higher Education in Russia, Journal ofUS-China Public Administration, 2015, No. 12 (5), pp. 345-359.
20. Abankina, I. V. Tendentsii obshchestvennogo sprosa na obrazovanie v Rossii (Trends in public demand for education in Russia), Federalnyi spravochnik. Obrazovanie vRossii, Moscow: Izdatelskiy tsentr "Prezident", 2013, No. 9, pp. 69-77 (in Russ.).
21. Abankina, I., Abankina, T., Filatova, L., Nikolayenko, E. Education Development Trends in Russia, Journal ofUS-China Public Administration, 2012, No. 9 (10), pp. 1198-1214.
Received 08.04.16 Accepted 11.05.16
© Abankina I. V., Abankina T. V., Filatova L. M., 2016. Originally published in Actual Problems of Economics and Law (http://apel.ieml.ru), 15.06.2016; Licensee Tatar Educational Centre "Taglimat". This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/), which permits unrestricted use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work, first published in Actual Problems of Economics and Law, is properly cited. The complete bibliographic information, a link to the original publication on http://apel.ieml.ru, as well as this copyright and license information must be included.
Information about the authors Irina V. Abankina, PhD (Economics), Tenured Professor, National Research University Higher School of Economics Address: 16/10 Potapovskiy pereulok, 101000, Moscow, tel.: +7 (495) 772-95-90*22073 E-mail: abankinai@hse.ru ORCID: http://orcid.org/0000-0002-1251-432X Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5364-2015
Tatyana V. Abankina, PhD (Economics), Professor, National Research University Higher School of Economics
Address: 12 Malaya Pionerskaya, 115054, Moscow, tel.: +7 (495) 772-95-90
E-mail: abankinat@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0696-1809
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5928-2015
Contact:
Liudmila M. Filatova, PhD (Economics), National Research University Higher School of Economics
Address: 16/10 Potapovskiy pereulok, 101000, Moscow, tel.: +7 (495) 772-95-90*22079
E-mail: lmfilatova@hse.ru
ORCID: http://orcid.org/0000-0001-6521-4913
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/K-5336-2015
For citation: Abankina I. V., Abankina T. V., Filatova L. M. The pitfalls of differentiation in the financing of Russian universities, Actual Problems of Economics and Law, 2016, vol. 10, No. 2, pp. 38-58.
