СПЕЦИФИКА ВНУТРЕННЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ СРЕДЫ ВУЗОВ: ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ КЛЮЧЕВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

SPECIFICS OF THE INTERNAL INNOVATION ENVIRONMENT OF UNIVERSITIES: EMPIRICAL SUBSTANTIATION OF KEY CHARACTERISTICS

Korytova Viktoriia Evgenievna

Postgraduate Student, ITMO University, Russia, St. Petersburg

Аннотация. В статье представлено исследование специфики внутренней инновационной среды российских вузов: неоднородность инновационного профиля, разнородность групп акторов и полисубъектность среды, представлены результаты эмпирического анализа данных Мониторинга эффективности и Национального рейтинга университетов 2025 года. Сделаны выводы о необходимости дифференцированного подхода к управлению инновационным развитием университетов.

Abstract. The article presents a study of the specifics of the internal innovation environment of Russian universities: heterogeneity of the innovation profile, heterogeneity of actor groups, and multi-subject nature of the environment. The results of an empirical analysis of data from the Performance Monitoring and the National University Ranking of 2025 are presented. Conclusions are drawn about the need for a differentiated approach to managing the innovative development of universities.

Ключевые слова: внутренняя инновационная среда, эффективность деятельности вузов, рейтинг вузов, корреляционный анализ.

Keywords: internal innovation environment, university performance efficiency, university ranking, correlation analysis.

Инновационное развитие университетов является стратегическим приоритетом обеспечения технологического суверенитета Российской Федерации. Университеты выступают ключевыми субъектами национальной инновационной системы, обеспечивая подготовку кадров, генерацию знаний и их трансфер в реальный сектор экономики. Государственная политика последних лет, реализуемая через национальный проект «Наука и университеты» и программу стратегического академического лидерства «Приоритет 2030» [1], демонстрирует значительные объемы финансовой поддержки высшей школы. Россия занимает 15-е место в мире по объему НИОКР в секторе высшего образования, а доля уникальных технологий, разработанных вузами, выросла с 7,5% в 2019 г. до 13,4% в 2023 г. [2]. Однако, несмотря на масштабные внешние инвестиции, сохраняется проблема недостаточно высокого представительства российских вузов в топ-100 ведущих мировых рейтингов (QS, THE, ARWU), а также отмечается низкая доля внебюджетного финансирования вузовской науки (25,5% против 61,2% государственного по данным за 2024 г.) [3]. Это актуализирует потребность в системном анализе внутренних условий реализации накопленного потенциала, то есть внутренней инновационной среды (ВИС) вуза, которую можно определить как совокупность условий, ресурсов, процессов и организационной культуры, обеспечивающих генерацию, развитие и коммерциализацию инноваций [4].

Специфика ВИС в высшем учебном заведении, в отличие от промышленного предприятия или научно-исследовательского института, обусловлена тремя ключевыми характеристиками, выдвигаемыми нами в качестве гипотезы: 1) полисубъектность среды (одновременная реализация инноваций в научной, образовательной и предпринимательской сферах); 2) неоднородный инновационный профиль (существенное различие уровней зрелости исследовательской, предпринимательской и образовательной деятельности в одном вузе); 3) разнородность групп акторов (вовлечение в инновационный процесс научно-педагогических работников (НПР), студентов, административного персонала и внешних партнеров с различными целями и мотивацией).

Целью данной работы является эмпирическая верификация данных характеристик на основе статистических данных о деятельности российских университетов.

Методология. Эмпирическая база исследования сформирована из двух источников.

1. Данные Мониторинга эффективности образовательных организаций высшего образования (ГИВЦ МИРЭА, 2025 г.) [5]. Для детального анализа сформирована целевая выборка из 30 вузов, различающихся по специализации (технические, классические, социально-экономические, медицинские), статусу (НИУ, федеральные, опорные) и географическому положению. Среди них 11 университетов группы 1 «Приоритет 2030», 8 – группы 2, 5 – группы 3, 3 кандидата и 4 вуза вне программы. Для данных вузов были проанализированы абсолютные и удельные показатели (на 100 НПР, на 1 студента), характеризующие кадровый потенциал НПР (доля молодых ППС, публикационная и грантовая активность), инфраструктурную обеспеченность и партнерскую активность.
2. Данные Национального рейтинга университетов (Информационная группа «Интерфакс», 2025 г.) [6]. Проанализированы балльные оценки (от 0 до 1000) для 389 вузов по шести субрейтингам: «Исследования», «Инновации/Предпринимательство», «Образование», «Сотрудничество», «Бренд», «Социальная среда». Для оценки взаимосвязей рассчитаны коэффициенты линейной корреляции Пирсона (r) и ранговой корреляции Спирмена (ρ).

Результаты. Проведенный анализ позволил провести обоснование каждой характеристики, отображающей специфику развития внутренней инновационной среды вуза:

1. Верификация неоднородности инновационного профиля. Для проверки гипотезы о том, что инновационная, исследовательская и образовательная успешность вуза не всегда коррелируют друг с другом, был проведен корреляционный анализ по полной выборке из 389 вузов (таблица 1).

Таблица 1.

Коэффициенты корреляции Пирсона между субрейтингами

Полученные данные демонстрируют, что, хотя связь между «Исследованиями» и «Инновациями» является сильной (r = 0,785), она не достигает функциональной зависимости. Еще слабее связь исследовательского блока с «Образованием» (r = 0,547), что подтверждает существование вузов с высоким научным заделом, но слабой коммерциализацией, и наоборот.

На микроуровне (выборка 30 вузов) неоднородность проявляется в разрыве удельных показателей. Например, в МГТУ им. Баумана объем внебюджетных доходов от НИОКР на 1 НПР составляет 3099 тыс. руб. –  один из высших показателей выборки, тогда как количество лицензионных соглашений на 100 НПР составляет лишь 0,29 ед. В то же время МИСИС, имея сопоставимый научный потенциал, демонстрирует высокую плотность лицензионных соглашений – 8,09 ед. на 100 НПР при 17 действующих МИП. Еще более контрастный пример – МГИМО МИД России: не имея технопарков и МИП, вуз показывает 5,47 лицензионных соглашений на 100 НПР, что сопоставимо с ведущими техническими университетами. При этом эффективность одного МИП (число лицензий на 1 МИП) достигает максимума у СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (30,0), Сеченовского университета (9,5) и СПбПУ (9,5), что свидетельствует о разном качестве управления интеллектуальной собственностью даже внутри группы технических вузов.

Неоднородность подтверждается и анализом плотности инновационной инфраструктуры (сумма бизнес-инкубаторов, технопарков, ЦКП и МИП на 100 НПР). Наблюдается высокий разброс значений: от 0 у РАНХиГС и Финансового университета до 4,65 у ПетрГУ и 4,04 у МФТИ. При этом у социально-экономических вузов практически полностью отсутствуют МИП и технопарки, однако они лидируют по доле слушателей ДПО из сторонних организаций (РАНХиГС – 99,8%). Это указывает на принципиально разные модели взаимодействия с рынком: технические вузы делают ставку на хоздоговорные НИОКР и патенты, социально-экономические – на образовательные услуги и консалтинг.

2. Верификация разнородности групп акторов. Анализ показывает выраженную дифференциацию в результативности ключевых акторов инновационного процесса – научно-педагогических работников.

Кадровый потенциал: наиболее «молодыми» являются кадры технических НИУ (ИТМО – 48,9%, МФТИ – 31,3%). В классических и медицинских вузах наблюдается более зрелый состав ППС (в СПбГУ и РНИМУ доля молодых менее 20%). При этом доля докторов наук среди НПР максимальна в МГУ (24,6%), СПбГУ (24,4%) и РНИМУ (24,0%), тогда как в ДВФУ – лишь 7,9%. Это отражает разную возрастную и квалификационную структуру кадров.

Медицинские вузы лидируют по числу публикаций в высокорейтинговых журналах («Белый список») на 100 НПР (Сеченовский университет – 197 ед.), что объясняется высокой публикационной культурой в области наук о жизни. Грантовая активность максимальна у МИСИС (17,6 гранта на 100 НПР), НГУ (13,9) и УГНТУ (13,6), тогда как у РАНХиГС этот показатель близок к нулю.

Внебюджетные доходы от НИОКР на 1 НПР являются прерогативой почти исключительно технических вузов (ИТМО – 3053 тыс. руб., МГТУ – 3099 тыс. руб., МИФИ – 2881 тыс. руб.). В социально-экономических вузах этот показатель достаточно низкий (РАНХиГС – 5 тыс. руб., Финансовый университет – 92 тыс. руб.). Любопытно, что в ряде ведущих вузов зарплата научных работников существенно превышает зарплату ППС: в МИФИ – 1341 тыс. руб. против 228 тыс. руб., в Финансовом университете – 391 тыс. руб. против 215 тыс. руб. Это создает внутренние диспропорции в мотивации сотрудников и требует дифференцированных подходов к стимулированию.

3. Верификация полисубъектности среды. Полисубъектность подтверждается отсутствием жесткой корреляции между образовательной и инновационной компонентами. В таблице 1 коэффициент корреляции между субрейтингами «Инновации» и «Образование» составляет r = 0,535 – средняя сила связи, указывающая на то, что высокое качество приема и образовательного процесса далеко не всегда конвертируется в технологические стартапы и патенты.

Ярким примером является анализ данных мониторинга по показателю «Число предприятий – баз практики на 1000 студентов». У лидеров по данному показателю – УрФУ (250 ед.) и МГИМО (242 ед.) – принципиально разная инновационная инфраструктура. У УрФУ 26 МИП и развитая научная база, у МГИМО МИП отсутствуют. Однако оба вуза успешно реализуют «третью миссию» через подготовку кадров для реального сектора экономики и государственного управления соответственно. Другой аспект полисубъектности проявляется в показателях целевой подготовки: число предприятий с договорами на подготовку на 1000 студентов максимально у ПетрГУ (7,13), МИФИ (5,36) и СПбПУ (4,94), в то время как у МГУ – лишь 0,39. Это свидетельствует о разных каналах интеграции с внешней средой: одни вузы ориентированы на прямые заказы от промышленности, другие – на фундаментальные исследования и академическую репутацию.

Дополнительным подтверждением полисубъектности служит крайне низкая патентная активность за рубежом: только у единичных вузов есть РИД с охраной за рубежом (ЛЭТИ – 0,36 на 100 НПР, СВФУ – 0,34, МИФИ – 0,27, ИТМО – 0,25). Даже ведущие университеты практически не выходят на глобальные рынки интеллектуальной собственности, фокусируясь на внутренних задачах.

Проведенное эмпирическое исследование позволяет утверждать, что все три выдвинутые характеристики ВИС находят статистическое подтверждение. При управлении развитием внутренней инновационной средой вуза необходимо учитывать неоднородность профиля вузов, что говорит о сложности создания универсальных KPI. Разнородность акторов демонстрирует необходимость внедрения политики разнонаправленного развития для НПР, например, исследовательский трек (стимулирование публикаций и грантов), преподавательский трек (качество образовательного процесса) и предпринимательский трек (создание МИП и коммерциализация). Полисубъектность обосновывает целесообразность создания в структуре вузов проектных офисов, связывающих интересы образовательных подразделений, научных лабораторий и бизнес-инкубаторов для создания синергетического эффекта. При этом разные вузы выбирают различные доминирующие каналы взаимодействия с внешней средой: для одних это целевая подготовка кадров (ПетрГУ, МИФИ), для других – широкие сети баз практик (УрФУ, МГИМО), для третьих – международное научное сотрудничество (МГУ, СПбГУ).

Ограничением данного исследования является использование агрегированных статистических данных, не позволяющих оценить качественные аспекты организационной культуры вузов. Дальнейшие исследования целесообразно направить на кейс-анализ конкретных университетов для выявления лучших практик управления ВИС.

Таким образом, в ходе работы эмпирически обосновано, что специфика внутренней инновационной среды вузов определяется ее неоднородностью, полисубъектностью и разнородностью акторов. Корреляционный анализ и сравнение показателей деятельности 30 ведущих и 389 университетов РФ показали, что инновационная, научная и образовательная деятельность не синхронизированы автоматически. Расчеты выявили различия в плотности инновационной инфраструктуры (от 0 до 4,65 на 100 НПР), эффективности коммерциализации (от 0 до 30 лицензий на 1 МИП) и вовлеченности в партнерские программы (от 0 до 250 баз практик на 1000 студентов). Для эффективного развития внутренней среды вуза необходимо переходить к дифференцированному подходу, учитывающим профильную специфику и внутреннее разнообразие академического сообщества.