CC BY
11Оценка перспективы вхождения ведущих университетов России в Топ-100 мировых рейтингов университетов по версии Times Higher Education
The Russian Federation's Top Universities: Assessing Their Prospects for Joining the 100 Best Universities in the World According to 'Times Higher Education' Rankings
о <
о
о о
> <
УДК 378.4
Мелешкин Михаил Игоревич
аспирант Санкт-Петербургского государственного университета 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб. д.7-9.
Meleshkin Mikhail Igorevich
St. Petersburg State University
Universitetskaya Embankment 7-9,
St. Petersburg, Russian Federation, 199034
В статье исследуется методология одного из ведущих мировых рейтингов университетов по версии Times Higher Education World University Ranking (THE WUR), рассматриваются показатели университетов и весовые коэффициенты, служащие для формирования общеуниверситетского и специализированного профильного рейтинга THE WUR.
С целью формирования оценки вероятности попадания не менее пяти российских вузов в первую сотню ведущих университетов мира анализируются данные о претендентах на попадание в рейтинг, предоставленные в базе InCites.
По результатам анализа сформулированы рекомендации для российских ведущих университетов по повышению их конкурентоспособности и вхождению в Топ-100 общеуниверситетского или предметного рейтинга The Wur к 2020 г.
Ключевые слова: высшее образование в РФ, программа «5 в 100», международные рейтинги, российские вузы в рейтинге Times Higher Education, Указ Президента Российской Федерации № 599 от 7 мая 2012 г.
The article examines the Russian Federation's (RF) best universities, assessing their prospects for joining the '100 best universities in the world' according to standards adopted by the Times Higher Education World University Ranking (THE WUR). The paper adds at this stage that THE WUR considers, inter alia, university performance, forming employees and specialized profile ratings. With respect to placing at least five RF universities among the top one hundred internationally, the critique analyzes prospective applicants according to data in the InCites database. The blueprint in closing expands this analysis to make a series of suggestions - under 'Program 5 100' — that would raise the probability of the top RF universities ascending to THE WUR by 2020.
Keywords: higher education in the Russian Federation, program '5 100', international rankings, Russian higher-educational institutions (universities) having a Times Higher Education ranking
Введение
С начала реформ в российской высшей школе были разработаны и предложены несколько подходов и
моделей, которые имели своей целью повышение конкурентоспособности российских вузов на мировом рынке образовательных услуг и совершенствование механизмов государственного управления и финансирования российской системы образования [1].
Так, например, в последние годы в российской высшей школе произошли значимые структурные изменения. В частности, два университета — МГУ им. М. В. Ломоносова и СПбГУ — на основании Федерального закона1 получили особый статус, девять университетов стали Федеральными, а 29 получили статус национальных исследовательских университетов (НИУ).
Указом Президента России от 7 мая 2012 г. № 599 Правительству России была поставлена задача обеспечить вхождение к 2020 г. не менее пяти российских вузов в первую сотню ведущих мировых университетов согласно мировому рейтингу.
Для реализации положений президентского указа Правительство России разработало план мероприятий по развитию ведущих российских университетов в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров, который был утвержден Постановлением Правительства России от 16 марта 2013 г. № 211 «О мерах государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров»
По итогам специального конкурса 15 ведущих российских вузов получили государственную субсидию на повышение своей конкурентоспособности, а именно: Дальневосточный федеральный университет; Казанский (Приволжский) федеральный университет; Московский физико-технический институт (МФТИ); Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» (МИСиС); Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ); Национальный исследовательский Томский политехнический университет; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ); Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ); Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ); Самарский государственный аэрокосмический университет имени
1 О Московском государственном университете имени М. В. Ломоносова и Санкт-Петербургском государственном университете: Федеральный закон от 10.11.2009 г. № 259-ФЗ.
Весовые коэффициенты общеуниверситетского рейтинга The Wur Таблица 1
Наименование критерия Вес, %
Научная деятельность (Research: Volume, income, reputation) 30
Репутация исследований 18
Доходы от научной деятельности / Академический штат 6
Количество публикаций / Академический штат 6
Цитирование на одну публикацию (Citations: Research influence) 30
Академический штат и его репутация среди работодателей (Teaching: The learning environment) 30
Количество студентов / Академический штат 4,5
Количество аспирантов / Количество студентов 2,25
Кандидаты наук (PHD) / Академический штат 6
Репутация обучения (среди работодателей) 15
Доходы вуза на единицу академического штата 2,25
Международная деятельность вуза (International outlook: People, research) 7,5
Процент иностранных обучающихся 2,5
Процент иностранных сотрудников 2,5
Процент работ в международном соавторстве 2,5
Коммерциализация ИК и НИОКР для бизнеса (Industry income: Innovation) 2,5
* Источник: [2].
академика С. П. Королева (национальный исследовательский университет); Санкт-Петербургский государственный политехнический университет; Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина); Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина.
Университеты из числа победителей уже в 2013 г. получили финансовую поддержку на общую сумму 8,7 млрд руб.1. Помимо данных вузов предусмотрено дополнительное финансирование МГУ им. М. В. Ломоносова и СПбГУ. Предполагается, что университеты с особым статусом также должны войти в сотню лучших в мире.
В данном указе Президента России не конкретизируется, в каком именно международном рейтинге отечественные вузы должны занять пять мест среди 100 лучших. Однако справедливо утверждать, что актуальным может считаться один из старейших и признанных мировых рейтингов вузов Times Higher Education World University Rankings (The Wur) [2].
В этой связи актуальной задачей является анализ позиций ведущих российских вузов, не попавших в Топ-500 общеуниверситетского или Топ-100 специализированного рейтинга The Wur, на основании данных, представленных по этим вузам в InCites.
1. Методология рейтинга Times Higher Education
Times Higher Education World University Rankings считается одним из трех наиболее авторитетных между-
1 Об утверждении распределения субсидий, предоставляемых в 2013 г. из федерального бюджета на государственную поддержку ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров: Распоряжение Правительства России от 26 августа 2013 г. № 1500-р.
народных рейтингов университетов наряду с QS World University2 и Academic Ranking of World Universities3.
The Wur публикует общеуниверситетский рейтинг, который составляют 500 ведущих университетов мира. Кроме того, 100 вузов представлены в специализированном (предметном) рейтинге по областям научной деятельности. Для создания рейтингов используется база данных InCites™ [3].
В соответствии с требованиями общеуниверситетского рейтинга The Wur в табл. 1 представлены пять основных групп показателей, которые в свою очередь разбиты на 13 критериев.
Из данной методики следует, что цитирование и академическая репутация (репутация исследований и обучения) определяют более половины от общего результата показателей рейтинга The Wur.
Показатель «Академическая репутация» является результатом опроса более 10 000 научных сотрудников [4] и организаций из разных стран. Представляется, что «цитирование» также влияет на академическую репутацию, так как чем больше качественных работ опубликовано, тем выше известность вуза в мировом образовательном пространстве [5].
При проведении сравнительного анализа в своем исследовании В. Ф. Пугачев и М. Э. Жуковская обращают внимание на то, что в развитых зарубежных странах доля исследователей, занятых в секторе высшего образования, в несколько раза выше, чем в России. Это определяет высокие позиции зарубежных вузов в мировых рейтингах [6].
Однако в методологии THE в части цитирования учитывается количество цитирований на одну публикацию, что, с точки зрения автора статьи, не зависит от количества исследователей.
В общеуниверситетский рейтинг The Wur Топ-500 2013-2014 гг. входит единственный отечественный вуз — МГУ им. М. В. Ломоносова, который занимает
2 http://www.topuniversities.com/university-rankings.
3 http://www.shanghairanking.com/.
226-250-е место. Однако ранее в рейтинге присутствовали и другие отечественные вузы, так в 20112012 г. СПбГУ, который занимал 350-400-е место, а в 2012-2013 гг. НИЯУ МИФИ, который занимал 226-250-е место.
Специализированные рейтинги составляются по шести направлениям научной деятельности [4].
1. Искусство и гуманитарные науки (Art and Humanities).
2. Медицина (Clinical, Pre-Clinical and Health).
3. Инженерно-технические науки (Engineering and Technology).
4. Наука о жизни (Life Sciences).
5. Физика и астрономия (Physical Sciences).
6. Общественные науки (Social Sciences). Особенность методологии формирования данных
рейтингов в том, что специализированные рейтинги используют для данных приведенных в табл. 1 13 критериев отличные от общеуниверситетского рейтинга весовые коэффициенты. Например, для специализированного рейтинга в области физики групповые показатели по научной деятельности имеют вес 27,5%, по цитированию на одну публикацию — 35%, по академическому штату и его репутации среди работодателей — 27,5%, по международной деятельности вуза — 7,5%, а по коммерциализация ИК и НИОКР для бизнеса — 2,5% [Там же].
При проведении анализа специализированных рейтингов The Wur выявлено, что российские университеты представлены лишь тремя вузами. В области физики МГУ им. М. В. Ломоносова и МФТИ делят 63-е место, а НИЯУ МИФИ занимает 74-е место, а в области инженерных наук отмечен лишь МГУ им. М. В. Ломоносова, он занимает 61-е место [Там же].
Естественным образом возникает вопрос о месте других ведущих университетов России, данные которых представлены в базе данных Incite [3].
Остается неясным статус остальным отечественных университетов, являющихся участниками программы «5 в 100». Можно предположить, что они занимают 101-е место в специализированных рейтингах или находятся на пороге попадания в Топ-500 вузов, однако убедительные данные на этот счет отсутствуют.
2. Методика исследования
В предлагаемом исследовании используются показатели, взятые из базы данных InCites™, принадлежащей Thomson Reuters, которые служат для формирования международного рейтинга Times Higher Education1. Доступ к этим данным осуществлен по средствам веб-интерфейса сайта http://incites.thomsonreuters. com/.
Автор статьи предлагает при помощи существующей методики THE по предоставленным показателям отечественных вузов из базы данных InCites воссоздать общий и специализированный рейтинг.
Таким образом, можно будет понять слабые места в показателях деятельности вуза, а также оценить, насколько далеки другие вузы — участники программы «5 в 100» от вхождения хотя бы в 500 лучших университетов мира или в 100 лучших вузов по направлениям.
В данной базе данных хранятся данные «как есть». Однако предоставляемая в InCites™ информация не позволяет получить точного значения данных о размере учебного заведения. Если, например, количе-
1 https://globalhighered.wordpress.com/tag/thomson-reuters/.
ство преподавателей в университете составляет 300 человек, то невозможно судить, является ли данный вуз большим или маленьким. Если данный индикатор получает 50 баллов из 100, то разумно предположить, что 300 является средним показателем и можно говорить, что с вероятностью 50% размер преподавательского состава другого учреждения, выбранного случайным образом, будет меньше, чем 300.
Таким образом, мы приходим к тому, что данные хранящиеся «как есть» для последующего анализа должны быть нормализованы.
2.1 Нормировка (стандартизация) данных в Incite Допустим, существует вуз, у которого академический штат равен 300 сотрудникам. Невозможно судить, является ли университет крупным или небольшим по отношению к другим учебным заведениям, поэтому для сравнения вузов необходим нормализованный показатель, который бы оценивал каждый показатель в сравнимых единицах — баллах.
В базе данных Incite для перевода из численного значения в шкалированное используются функции распределения случайной величины [7], они представляют собой вероятность для университета, что другой университет, выбранный случайным образом, будет иметь значение по данному критерию ниже, чем у данного [3].
Нормализация основана на предположении о нормальности распределения данных.
Для расчета баллов используется z-score [8]:
z =
x - |
о
где х — заданное значение; | — значение математического ожидания; о — стандартное отклонение.
Например, если количество преподавателей в университете равно 100, математическое ожидание выборки равно 150, а стандартное отклонение — 50, то z = -1, исходя из рис. 1, любая случайная величина с вероятностью 15,9% будет ниже, чем заданное значение 100, а нормализованный показатель значения будет равен 15,9.
Однако в реальном мире не все данные на самом деле имеют нормальное распределение, особенно проблематичным является критерий «Репутация», так как по данному показателю небольшое количество университетов имеют высокое значение показателя и большое количество учреждений низкое. Поэтому для репутационного критерия Incite использует экспоненциальное распределение. Данный метод позволяет отобразить сильное различие между высокими и низкими показателями.
Таким образом, если значение исследовательского дохода для выбранного учебного заведения составляет 443 500 650 долл. и его балл равен 90, то с вероятностью 90% доходы от исследований случайно выбранного вуза будут меньше, чем 443 500 650 долл.
В статье используются нормированные показатели для университетов.
3. Воссоздание рейтинга The Wur для ведущих университетов России
Рейтинг Топ-500 The Wur на 2013-2014 гг. основан на данных за 2011 г. Иными словами, шаг между сбором данных и их актуализацией составляет 2 года. При создании рейтинга использовалась действующая методика на 2013 г., таким образом, можно посчитать показатели МГУ им. М. В. Ломоносова за период с 2004-го по 2011 г.
о <
о
о о
> <
Нормальное распределение (Гаусса)
Процент данных 0,13% на 8 участках кривой
Стандартное —4о отклонение
Суммарный процент
-2а -1а
2,3% 15,9%
+1ст +2ст
84,1% 97,7%
5 10 20 30 40 50 60 70 80 90 95
99
Z scores -4,0
-3,0
-2,0
-1,0
+1,0
+2,0
+3,0 +4,0
Рис. 1. Расчет z-score [8]
Таблица 2
Показатели воссозданного рейтинга The Wur для МГУ им. М. В. Ломоносова
Наименование показателя Значение показателя (в баллах от 1 до 100)
Научная деятельность (Research: Volume, income, reputation) 36
Репутация исследований 41
Доходы от научной деятельности / Академический штат 36
Количество публикаций / Академический штат 23
Цитирование на одну публикацию (Citations: Research influence) 27
Цитирование на одну публикацию (Citations: Research influence) 27
Академический штат и его репутация среди работодателей (Teaching: The learning environment) 56
Количество студентов / Академический штат 82
Количество аспирантов / Количество студентов 51
Кандидаты наук (PHD) / Академический штат 48
Репутация обучения (среди работодателей) 53
Доходы вуза на единицу академического штата 26
Международная деятельность вуза (International outlook: People, research) 56
Процент иностранных обучающихся 67
Процент иностранных сотрудников 56
Процент работ в международном соавторстве 44
Коммерциализация ИК и НИОКР для бизнеса (Industry income: Innovation) 72
Итого значение (в соответствии с методикой Times Higher Education) 42
Источник: [3].
Итоговое значение МГУ им. М. В. Ломоносова в 2011 г. — 42 балла из 100, что соответствует приблизительно 226-250-му месту в общеуниверситетском рейтинге The Wur. Небольшая неточность по научной деятельности связана с тем, что данные в базе данных Incite предоставляются с округлением до целого знака [2].
Следует отметить, что МГУ им. М. В. Ломоносова имеет достаточно низкий показатель публикаций, подготовленных в международном сотрудничестве. Указанный показатель является существенным, поскольку справедливо предположить, что он влияет на такие весомые показатели, как репутационный рейтинг исследований и обучения [9]. Репутационный рейтинг оценивается в The Wur более чем в 60% веса.
С точки зрения автора одним из важных факторов повышения репутационного рейтинга является улучшение качество исследований.
На сегодняшний день одним из наиболее известных методов оценки качества работ современного ученого, поддерживаемого Российским индексом научного цитирования, является индекс Хирша. Этот индекс может быть легко вычислен по списку публикаций, упорядоченных по мере убывания их цитирования, и равен числу, являющемуся порядковым номером публикации в этом списке, для которого число ее цитирований не меньше, чем ее порядковый номер [10].
Из 17 российских вузов, претендующих на вхождение в сотню лучших, в базу данных Incite поступают
Таблица 3 g
Показатели воссозданного рейтинга The Wur для ведущих университетов России ^
Наименование вуза Количество баллов по 100-балльной шкале Место в рейтинге THE (2013-2014 гг.)
University of California, Los Angeles (UCLA)* 86 12
University of Helsinki* 53 100
Московский физико-технический институт (МФТИ) 46 ~174**
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ) 45 «190**
МГУ им. М. В. Ломоносова 42 226-250
University of Wyoming* 31 500
Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ) 24 <500
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 23 <500
Новосибирский государственный университет (НГУ) 17 <500
Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского 13 <500
Национальный исследовательский технический университет «МИСиС» 15 <500
Томский государственный университет 14 <500
Томский политехнический университет 13 <500
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина 11 <500
Примечания: * — для сравнения приведены зарубежные вузы; ** — исключены из рейтинга THE 2013-2014 гг. Источник: [3].
данные по 11 из них. Анализ имеющихся данных показал, что наиболее высокие шансы к 2020 г. войти в 100 ведущих вузов по рейтингу The Wur имеют следующие учебные и научные заведения: МГУ им. М. В. Ломоносова, НИЯУ МИФИ, НГУ, СПбГУ, МФТИ и НИУ ВШЭ.
Большинство из ведущих вузов из Топ-100 рейтинга THE имеют высокие баллы по всем пяти анализируемым сферам научного знания (искусство и гуманитарные науки, инженерные и технические науки, науки о жизни и медицина, естественные науки, социальные науки и менеджмент).
Между тем Минобрнауки РФ постоянно настаивает на необходимости сокращения так называемых непрофильных специальностей, что снижает потенциальные шансы отечественных университетов на вхождение в лидеры мирового рейтинга — как за счет отсутствия определенных направлений развития в целом, так и за счет снижения возможностей междисциплинарных исследований. Впрочем, в отношении ряда вузов правило выбора профильных специальностей не действует: так, например, для усиления естественно-научного и инженерно-технического блока НИУ ВШЭ поглотил Московский институт электроники и математики, а Казанский (Приволжский) федеральный университет завершает работу по лицензированию медицинских направлений и специальностей подготовки [11].
Таким образом, несмотря на высокий суммарный балл, МФТИ и НИЯУ МИФИ были исключены из общего рейтинга Times Higher Education на 2013-2014 гг. По мнению составителей рейтинга, оба университета являются специализированными и должны участвовать лишь в профильном рейтинге по физике.1 На сегодняшний день данные вузы занимают в нем 63-е и 65-е места соответственно [2].
1 http://polit.ru/article/2012/10/04/ranking.
Для комплексного анализа конкурентоспособности российских вузов в сравнительной таблице приводятся также данные по следующим зарубежным вузам:
1. Университет Хельсинки (Финляндия) замыкает целевую для отечественных университетов сотню лучших вузов по версии The Wur;
2. Университет Вайоминга (США) приведен в качестве нижнего ориентира;
3. Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе (UCLA) находится на границе первой и второй десяток, тем самым являясь перспективным целевым показателем для российских университетов.
Отдельно отметим НИУ ВШЭ. Учебное заведение, основанное в 1992 г., уже сейчас имеет рейтинг сравнимый с СПбГУ. Показатели цитируемости на единицу публикаций высоки, однако его деятельность не успела заработать достаточную репутацию в области научно-исследовательской и учебно-методической работы. Кроме того, необходимо активизировать работу в международном направлении. Таким образом, ВШЭ имеет хорошие перспективы по вхождению в Топ-100 лучших мировых вузов.
Приведенные данные наглядно демонстрируют, что на сегодняшний день большинство российских вузов не отвечают критериям попадания даже в Топ-500 по версии The Wur.
Несмотря на невысокое положение в общем рейтинге, ряд отечественных вузов демонстрирует более высокие показатели в профильных рейтингах, для воссоздания рейтинга по методике The Wur необходимо учитывать свои весовые коэффициенты для каждого направления деятельности [4].
В табл. 4 представлены шкалированные показатели оценки вузов в соответствии с методикой The Wur для ведущих российских вузов воссозданной с помощью первоначальных данных из базы Incite.
Таблица 4
Показатели воссозданного специализированного рейтинга The Wur для ведущих отечественных университетов
Наименование вуза Общий Arts & Humanities Clinical, Pre-Clinical & Health Engineering & Technology Life Sciences Physical Sciences Social Sciences
МГУ им. М. В. Ломоносова 42 39 41 53 37 55 27
НИЯУ МИФИ 45 22 52 9
НГУ 17 17 12 18 14 28 10
СПбГУ 24 26 45 23 27 36 22
Н. Новгород им. Лобачевского 13 14 12 12 21 17 10
МИСиС 15 13 18 16 9
МФТИ 46 46 17 55
НИУ ВШЭ* 23
Томский политехнический 13 15 15 16 10
ТГУ 14 14 15 13 13 16 11
Уральский федеральный 11 13 18 11 13 15 16
Примечание: данные по ВШЭ представлены в базе данных Incite только в целом по университету. Источник: [3].
3.1. Специализированный рейтинг НИЯУ, МИФИ и МФТИ
В связи с политикой, проводимой Times Higher Education, НИЯУ, МИФИ и МФТИ не вошли в общий рейтинг, хотя из существующей методики могли претендовать на места в Топ-200. Данные университеты вновь не смогут попасть в общий рейтинг без диверсификации своей деятельности. Справедливо полагать, что концентрация внимания на улучшении своих позиций в специализированных рейтингах является для таких вузов более приоритетной, нежели работа на соответствие критериям общего рейтинга. Альтернативным сценарием может стать объединение с вузами других профилей.
Следует уточнить, что высокий рейтинг в области физики и инженерно-технических наук, представленных в табл. 4, обеспечивается преимущественно за счет высоких показателей в области цитирования. Важно отметить, что в НИЯУ МИФИ индекс цитирования составляет 100 баллов из 100 возможных. Столь высокий показатель обеспечен цитированием двух публикаций А. С. Романюка, являющегося руководителем группы МИФИ в эксперименте ATLAS на Большом адронном коллайдере [12].
Индекс цитирования рассчитывается через соотношение количества цитирований к общему числу публикаций. В дальнейшем он нормируется и умножается на коэффициент, который рассчитывается в зависимости от страны (для нашей страны это повышающий коэффициент, так как основная доля публикаций для нашей страны пишется на русском языке).
Методика составления рейтинга цитируемости учитывает публикации за последние 5 лет, поэтому существует риск, что рейтинг вузов значительно снизится, как только указанные высокоцитируемые статьи перестанут учитываться [4]. Для того чтобы этого не произошло, необходима регулярная публикация статей со сходным потенциалом цитирования.
Несмотря на то что по формальным признакам МФТИ должен был оказаться в Топ-100 вузов, по Engineering and Technology, вуз не отвечает требованию по количеству публикаций по предметной области — более 1000 публикаций за последние 5 лет. На текущий момент таких публикаций лишь 339 [13].
3.2. Специализированный рейтинг ВШЭ, МГУ им. М. В. Ломоносова, СПбГУ
МГУ им. М. В. Ломоносова ведет исследования по различным направлениям и по праву занимает место одного из лучших вузов страны. Единственные низкие показатели отмечаются в секторе Social Sciences, куда относятся русскоязычные публикации по юридическим, экономическим, социологическим и другим направлениям, в целом низко востребованные за рубежом.
По Physical Sciences, текущий уровень цитирования составляет 29. Если сократить число невостребованных публикаций (нецитируемых) до уровня 60, как по направлению Engineering & Technology МГУ им. М. В. Ломоносова расположится на 20-м месте в специализированном рейтинге.
В СПбГУ достаточно низкие репутационные составляющие, за исключением направления Physical Sciences, куда входят физико-математические науки. Проблемы с цитированием существуют по всем областям, но на общем фоне выделяется общий рейтинг по Clinical, Pre-Clinical and Health. Это связано с высоким уровнем цитирования в данной области (97 из 100). Однако количество публикаций по данному направлению составляет всего около 60 за последние 5 лет, в то время как для попадания в рейтинг необходимо 1000 публикаций за 5 лет [Там же].
ВШЭ представлена только в общем рейтинге, при этом часть нормализованных показателей, которые участвуют в рейтинге, недоступна. Однако необходимо подчеркнуть достаточно высокие результаты, которые оказались возможны, даже невзирая на то что репутационные рейтинги этого молодого вуза близки к нулю.
3.3. Специализированный рейтинг The Wur для ведущих университетов России
К сожалению, помимо МГУ им. М. В. Ломоносова, НИЯУ МИФИ, МФТИ среди ведущих российских вузов пока нет других претендентов на попадание в сотню лучших вузов в специализированных рейтингах The Wur. Основные проблемы российских вузов связаны с низким уровнем цитирования и репутационной составляющей рейтинга, которая, вероятно, напрямую связана с низкой международной активностью вузов.
Выводы
Исходя из полученных результатов исследования, справедливо утверждать, что на сегодняшний день у 8 из 11 представленных ведущих университетов России шансы попасть к 2020 г. в Топ-100 специализированного и общеуниверситетского рейтинга остаются низкими.
При формальном подходе к анализу критериев выполнения Указа Президента России от 7 мая 2012 г. № 599 можно утверждать, что МГУ им. М. В. Ломоносова, МИФИ и МФТИ уже выполнили Указ Президента о вхождении в сотню лучших вуз мира по предметному рейтингу The Wur. Хотя по логике президентский указ, предполагает ориентацию на общеуниверситетские, а не специализированные рейтинги.
Исходя из анализа текущих показателей ведущих университетов России, можно сделать вывод, что наибольшей вероятностью вхождения в Топ-100 общеуниверситетского рейтинга The Wur обладает МГУ им. М. В. Ломоносова. Остальным ведущим отечественным университетам следует сосредоточить усилия на оптимизации процессов, непосредственно влияющих на положение в специализированных профильных рейтингах, а не в общем рейтинге Топ-500.
Ярким примером целесообразности такого подхода можно считать МИФИ и МФТИ, которые продемонстрировали высокий уровень в профильных рейтингах по физике за текущий год. Однако эти вузы не смогут попасть в общий рейтинг по причине узкой специализации.
Всем ведущим университетам России следует уделять особое внимание актуальности публикаций. Методика составления рейтинга цитируемости учитывает публикации за последние 5 лет. Устаревание наиболее цитируемых публикаций неминуемо приведет к потере позиций в рейтинге. Кроме того, количество публикаций за 5 лет должно быть не менее 1000, в противном случае даже соответствие всем остальным критериям не позволит вузу попасть в Топ-100.
Вместе с тем следует учитывать, что вне зависимости от того, в отношении какого рейтинга — общего или специализированного — ведется работа, сохраняется риск будущего изменения методики расчета положения в рейтингах, критериев попадания или удельного веса показателей.
Таким образом, узконаправленные на достижение целевых результатов в определенной области усилия могут не дать нужного результата. В этой связи вузам, претендующим на место в сотне лучших, необходимо проводить комплексную работу по улучшению качества работы по всем направлениям деятельности.
Литература
1. Халин В. Г. Финансирование российской высшей школы: состояние и перспективы // Вестник СПбГУ. Сер. 5: Экономика. 2011. Вып. 1. С. 47-53.
2. Times Higher Education World University Rankings: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.timeshighe-reducation.co.uk/world-university-rankings/2013-14/world-ranking.
3. База данных по исследованию, оценке и анализу институциональной производительности. InQtes: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://incites.isiknowledge.com.
4. World University Rankings 2013-2014 Methodology: Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.timeshigher-
education.co.uk/world-university-rankings/2013-14/world- m ranking/methodology. н-
5. Shin J. Ch., Toutkoushian R. K., Teichler U. University Ran- < kings: Theoretical Basis, Methodology and Impacts on Global ^ Higher Education // Springer. 2011. P. 73-75. i=
6. Пугач В. Ф., Жуковская М. Э. Рейтинг вузов: междуна- < родный и российский подходы // Высшее образование ^ в России. М.: Московский государственный университет щ печати, 2012. № 8-9. С. 15-25. g
7. Ширяев А. Н. Вероятность. М.: Наука, 1989. 640 c. о
8. Kreyszig E. Applied ENGINEERING mathematics // Wiley 3 Press, USA. 1979. 880 p. §
9. Piwowar H. A., Vision T. J., 2013 Data reuse and the open о data citation advantage: [Электронный ресурс]. Режим ш доступа: https://peerj.com/articles/175. з
10. Назаренко М. А. Наукометрия H-индекса (индекса Хирша) ^ и G-индекса современного ученого // Международный < журнал экспериментального образования. М.: Издат. дом 1 «Академия Естествознания», 2013. № 7. С. 185-186.
11. Прохоров С. Г., Свирина А. А. Международные рейтинги и «дорожная карта»: вопросы и перспективы // Высшее образование в России. М.: Московский государственный университет печати, 2013. № 5. С. 58-62.
12. Ростовцев А. Рейтинги нужно понимать // Троицкий вариант. 2012. № 21 (115): [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://trv-science.ru/115N.pdf.
13. Garfield E. Citation analysis as a tool in journal evaluation // Science. 1972. Vol. 178. P. 471-479.
References
1. Khalin V. G. Finansirovanie rossiyskoy vysshey shkoly: sos-toyanie i perspektivy [Financing of Russian higher education: Status and prospects]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo uni-versiteta. Ser. 5. Ekonomika [Herald of St. Petersburg University. Ser. 5. Economics], 2011, no. 1, pp. 47-53.
2. The Times Higher Education World University Rankings 20132014. Times Higher Education. Available at: http://www. timeshighereducation.co.uk/world-university-rank-ings/2013-14/world-ranking.
3. InCites database. Available at: http://incites.isiknowledge. com.
4. World University Rankings 2013-2014 Methodology. Times Higher Education. Available at: http://www.timeshigheredu-cation.co.uk/world-university-rankings/2013-14/world-rank-ing/methodology.
5. Shin J. Ch., Toutkoushian R. K., Teichler U. University rankings: Theoretical basis, methodology and impacts on global higher education. Berlin, Springer Publ., 2011, pp. 73-75.
6. Pugach V. F., Zhukovskaya M. E. Reyting vuzov: mezh-dunarodnyy i rossiyskiy podkhody [HEIs rankings: International and Russian methods of assessment]. Vysshee obrazovanie v Rossii, 2012, N 8-9, pp. 15-25.
7. Shiryaev A. N. Veroyatnost' [Probability]. Moscow, Nauka Publ., 1989. 640 p.
8. Kreyszig E. Applied engineering mathematics. New York, Wiley Publ., 1979. 880 p.
9. Piwowar H. A., Vision T. J. Data reuse and the open data citation advantage. 2013. Available at: https://peerj.com/ articles/175/.
10. Nazarenko M. A. Naukometriya H-indeksa (indeksa Khirsha) i G-indeksa sovremennogo uchenogo [Scientometrics of H-index (Hirsch index) and G-index of a modern scientist]. Mezhdunarodnyy zhurnal eksperimental'nogo obrazovaniya, 2013. N 7, pp. 185-186.
11. Prokhorov S. G., Svirina A. A. Mezhdunarodnye reytingi i "dorozhnaya karta": voprosy i perspektivy [International rankings and "roadmap": Questions and perspectives]. Vysshee obrazovanie v Rossii, 2013. N 5, pp. 58-62.
12. Rostovtsev A. Ratings should be understood. Troitskiy variant, 2012. N 21(115), p. 6. Available at: http://trv-science. ru/115N.pdf. (in Russ.).
13. Garfield E. Citation analysis as a tool in journal evaluation. Science, 1972. N 178, pp. 471-479.
Работа выполнена при поддержке гранта СПбГУ 13.39.329.2014
