Реструктуризация системы высшего образования: оценка результатов объединений вузов

Исследовательская статья. Основной вопрос статьи состоит в том, наблюдается ли прирост результативности вузов за счет слияния, поглощения или организационной реструктуризации. Задача определения результативности при нескольких «выходных» и «входных» показателях сегодня решается хорошо зарекомендовавшим себя методом оболочечного анализа данных (Data Envelope Analysis, DEA). Представлены две модели для оценки образовательной и научно-образовательной результативности вузов. При расчетах использовалась модель DEA, ориентированная на ресурсы (Input Orientated) с постоянной отдачей от масштаба (Constant Returns to Scale, CRS). Для сравнительного анализа групп вузов, в той или иной степени находящихся в процессах реструктуризации, авторами данной работы было предложено несколько классификаций вузов: - по числу присоединенных и/или ликвидируемых организационных единиц; - по периоду завершения реструктуризации; - по типу механизма реструктуризации; - по признаку присоединения к оцениваемому вузу организаций среднего профессионального образования. Для проверки выдвинутых гипотез использовались непараметрические статистические методы сравнения средних. Выборка данного исследования составила 132 вуза, учредителем которых является Министерство образования и науки Российской Федерации. Авторами не было обнаружено ухудшения эффективности вузов вследствие участия в процессах реструктуризации. Оказалось, что вузы, активно участвующие в процессах реструктуризации, повысили свою эффективность относительно других вузов. Исследование не выявило эффекта временного снижения и последующего восстановления эффективности организаций, находящихся в процессах слияния и поглощения. Проведенный анализ не подтвердил гипотезу о снижении эффективности вузов, присоединивших к себе организации среднего профессионального образования. Результаты исследования явно указывают на то, что вузы к 2015 г. сократили свое отставание в эффективности от лидирующих конкурентов по сравнению с 2010 г. Авторы отдают себе отчет, что проверка верности или ошибочности выдвинутых предположений требует более детального исследования вузов. Поскольку во многих странах уже накоплен большой опыт реструктуризации высшего образования, результаты исследования реструктуризации российских вузов позволят сделать сопоставления, использовать наработанные теоретические концепции для объяснения и прогнозирования возможных последствий использования различных механизмов реструктуризации. В статье применяется научно признанный метод оболочечного анализа данных. Впервые с помощью этого метода делается сравнение эффективности вузов в динамике.

реструктуризация системы высшего образования, присоединение вузов, ликвидация филиалов, мониторинг эффективности вузов, оболочечный анализ данных, экономика образования, управление образованием

1. Абанкина И. В., Алескеров Ф. Т., Белоусова В. Ю., Зиньковский К. В., Петрущенко В. В. Оценка результативности университетов с помощью оболочечного анализа данных // Вопросы образования. 2013. № 2. С. 15-48.

2. Abankina I., Aleskerov F., Belousova V., Gokhberg L., Kiselgof S., Petrushchenko V., Shvydun S., Zinkovsky K. From equality to diversity: Classifying Russian universities in a performance oriented system, Technological Forecasting and Social Change, 2016, no. 103, pp. 228-239.

3. Abankina I., Aleskerov F., Belousova V., Gokhberg L., Zinkovsky K., Kiselgof S., Petrushchenko V., Shvydun S. Performance-Based Typology of Universities: Evidence from Russia. [S. l.]: Higher School of Economics, [2015]. 40 p.

4. Abbott M., Doucouliagos C. The Efficiency of Australian Universities: a Data Envelopment Analysis, Economics of Education Review, 2003, vol. 22, no. 1, pp. 89-97.

5. Agasisti S. and Salerno C. Assessing the Cost Efficiency of Italian Universities, Education Economics, 2007, no. 15, pp. 455-471.

6. Athanassopoulos A. D., Shale E. Assessing the Comparative Efficiency of Higher Education Institutions in the UK by the Means of Data Envelopment Analysis, Education Economics, 1997, no. 5, pp. 117-134.

7. Beasley J. Determining Teaching and Research Efficiencies, Journal of the Operational Research Society, 1995, no. 46, pp. 441-452.

8. Bonaccorsi A., Daraio C. Characterizing the European University System: a Preliminary Classification Using Census Microdata, Science and Public Policy, 2009, no. 36 (10), pp. 763-775.

9. Cohn E., Rhine S. & Santos M. Institutions of Higher Education as Multi-Product Firms: Economies of Scale and Scope, Review of Economics and Statistics, 1989, no. 71 (2), pp. 284-290.

10. Flegg A. T., Allen D. O., Field K., Thurlow T. W. Measuring the Efficiency of British Universities: a Multi-Period Data Envelopment Analysis, Education Economics, 2004, no. 12 (3), pp. 231-249.

11. Johnes J. Data Envelopment Analysis and Its Application to the Measurement of Efficiency in Higher Education, Economics of Education Review, 2006, vol. 25, no. 3, pp. 273-288.

12. Johnes J., Yu L. Measuring the research performance of Chinese higher education institutions using data envelopment analysis, China Economic Review, 2008, no. 19, pp. 679-696.

13. Katharakis G., Katharaki M. A Comparative Assessment of Greek Universities' Efficiency Using Quantitative Analysis, International Journal of Educational Research, 2010, no. 49, pp. 115-128.