Российский университет дружбы народов
МГУУ при правительстве Москвы
Россия
В статье дана оценка позиций современных методологов теории и практики управления социально-экономическим процессами относительно содержания понятия «научно-образовательный потенциал университета», проанализирована методика исчисления научно-образовательного потенциала университета, являющегося объектом государственного управления в соответствии с требованиями современной цифровой среды.
методика, оценка, потенциал, научно-образовательный потенциал, генера-ция новых знаний, управление научно-технологическими процессами в университете, институциональные ловушки, институциональные дисфунк-ции, конкурентоспособность университетской деятельности, управление университетом
Актуальность темы
Научно-образовательный потенциал университетов (НОПУ) – что это и как измерить – вопрос, требующий углублённого анализа, поскольку в научных публикациях представлены различные суждения, нередко дискуссионные. В современной цифровой среде разработка НОПУ является сложной, но стратегически важной задачей управления университетской деятельностью. Университет в данном ракурсе нельзя считать субъектом образовательных услуг, это – полноценные производственное звено высокотехнологического сектора экономики. Внесение соответствующих поправок в Закон об образования повысит статусность университета, а, соответственно, и его субъектно-объектную роль в институциональной системе государственного регулирования российской экономики.
Написание статьи основано на методах системного, логико-экономического и статистического анализа (приёмы корреляции, а также предсказательный и прескриптивный приёмы, позволяющие выстраивать прогнозы будущих событий или трендов на основе исторических данных с использованием инструментов: временные ряды, классификация и кластеризация в сочетании с методами оптимизационными и симуляции.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Актуальность развития методологии (принципов и методов) научно-исследовательского потенциала (далее по тексту - НИП) российских университетов очевидна, что следует из последних публикаций специалистов и результатов наших исследований. Это предопределено проблемами, связанными с выбором методики оценки НИП. Во-первых, количество «прозорливых» показателей невелико, и они в большинстве случаев субъективные (каждый методолог имеет авторскую позицию, не совпадающую с существующими методиками расчета НИП). Негативно влияет также и фактор публикационной активности, снижающий качество исследований и часто не отражающий реальный вклад ВУЗа в научный фундамент страны. Очевидно, возрастает потребность в комплексе показателей, закладываемых в современные цифровые аналитико-исследовательские комплексы. Методологи управления образовательной системой в РФ предлагают «многоуровневые подходы, учитывающие не только публикации, но и доходы от НИОКР, количество защищённых диссертаций, патентов, участие в федеральных проектах и т.д.» [1;2].
Существенной проблемой является низкое качеством статистических данных, сформированных в университетах, затрудняющее объективную оценку НИП.
В качестве показателя синерги́и университетской деятельности учёные используют рост число статей в Web of Science. «В Уральском федеральном университете и Новосибирском государственном университете количество публикаций в Web of Science ежегодно увеличивается на 30%, в Казанском федеральном университете – на 80%, в Томском и Санкт-Петербургском государственных университетах– на 40%» [3]. На наш взгляд, критерий публикуемости статей в авторстве ППС и аспирантов университетов нельзя считать истинным, поскольку качество материала не отвечает академическим требованиям (устаревшие сведения, противоречивые утверждения, плагиат).
НИП университетов определяется специалистами как «совокупность ресурсов, возможностей и результатов деятельности ВУЗа, обеспечивающие подготовку кадров, генерацию новых знаний для научно-технологического прогресса в различных отраслях. Он включает как образовательные процессы, так и научно-исследовательскую деятельность, а также интеграцию в национальную и международную научно-технологическую систему [2]. В публикации автором указано на «разработку оригинальной методики оценки научного потенциала высшей школы и её апробацию, как подтверждение главного эмпирического результата исследования». По мнению автора данной методики, её «суть заключается в последовательной оценке факторов формирования научного потенциала (первичная оценка) и форм его реализации (вторичная оценка), а также в сопоставлении индексов вторичной и первичной оценок (итоговая оценка). Полученные результаты позволяют выработать стратегию развития научного потенциала в зависимости от уровня эффективности его реализации». На наш взгляд, методика не оригинальная, поскольку анализом влияющих факторов занимались и занимаются в настоящее время многие исследователи [2]. Не ясно также основание деления оценки на первичную и вторичную, к которой отнесены «формы реализации потенциала». Во-первых, формы автором не названы, а во-вторых, сами по себе формы не являются собственно оценкой потенциала.
На «отсутствие в научной среде общепринятого понимания категории «научный потенциал, а также единой методологии оценки научного потенциала университетов и регулярная критика критериев оценки вузов, применяемых Минобрнауки РФ) и объективная узость и вместе с тем широкое применение, так называемого, «ресурсного метода оценки научного потенциала на всех уровнях» указали Назарова Е.А., Сирота Н.П. назвав это «принципиальной проблемой применительно к высшей школе» [3]. Наличие данных проблем отмечено нами в 2026 году, здесь исследователи совершенно правы. Однако, на наш взгляд, придание научному потенциалу статуса объективной экономической категории – спорный момент. Можно полагать, что оценочное понятие, но не категория. Назарова Е.А., Сирота Н.П. выделили «одну из ключевых проблем - большинство применяемых на практике методик оценки научного потенциала (в масштабе страны, региона, отрасли или организации) не учитывают ни его системной сложности, ни необходимости его оценки в динамике, то есть с учетом временного фактора» [3.]. Здесь исследователи более чем правы. По мнению Ларионовой М.В. (д.полит.н.), при оценке университетской деятельности «показатели должны отражать степень достижения поставленных целей, соотноситься с миссией и стратегией университета. Например, для исследовательских университетов акцент может смещаться в сторону оценки инновационного потенциала и вклада в технологическое развитие. Связь методики расчета НИП с целями и задачами ВУЗа – исходная основа верного расчёта показателя.» [4].
Параметры качества научной результативности университета представлены в статье [5] как «комплекс показателей, которые позволяют оценить эффективность научной деятельности вуза, её вклад в развитие науки, технологий и социально-экономическое развитие. Эти параметры могут включать финансовые, кадровые, библиометрические, инновационные и другие индикаторы». Принцип комплексности исследований является, на наш взгляд, важнейшим в современной время ускоренной цифровизации управленческих процессов. Это очевидно, однако, вся сложность в том, как его применить на практике. Названные Краминым И.П. показатели настолько специфичны, что свести их в комплекс практически невозможно. В каждом из указанных исследователем параметров, например «финансовое обеспечения» существует более десятка показателей.
Как подчеркнули авторы статьи [3], «авторская методика количественной оценки научной результативности университетов», как отметили авторы статьи «отличается от известных и позволяет выявить проблемы институционального обеспечения научной деятельности». В данной статье содержание отличий не раскрыто. Высокий НОПУ возможен у «трёх типов университетов: занимающихся разработкой образовательных технологий интеграции проектных и исследовательских процессов; выполняющих на договорной основе проекты развития различных технологий, секторов и отраслей экономики; занятых фундаментальными и прикладными исследованиями [6]. По общему представлению НОПУ формируется из трёх обеспечений: финансового, кадрового, технико-технологического, научно-исследовательского (величина публикаций, патентов и т.п.) и правового (уровень самостоятельности ректората в приятии управленческих решений).
В источнике [6] автор не точно определил метод ранжирования НИП как «систему принципов и инструментов для оценки и сравнения научно-исследовательских организаций (НИО), проектов, коллективов или ресурсов по определённым критериям с целью определения их эффективности, перспективности и уровня развития. Такие методы позволяют выстраивать объекты оценки в определённом порядке - от наиболее к менее значимым или от лучших к худшим». Обоснования такому утверждению следующие. Во-первых, методика не включает принципы. Методика основывается на тех или иных принципах науки, используя которую методисты разрабатывают методики. Во-вторых, «инструменты для оценки и сравнения», которые автор включил в своё определение, существенно различаются в применении к «НИО, проектам, коллективам или ресурсам». В-третьих, автором не указаны критерии «оценки и сравнения», причём, для оценки используются одни критерии, а для сравнения чего бы то ни было – другие, объединять их словосочетанием «определённые критерии» - методологическая ошибка. Развитие университетов во многом определяется политикой государства в этой области [7;8].
В изученных источниках выбор принципов, на которых должна базироваться оценка деятельности университетов, наиболее проблемный вопрос. Во-первых, в составе принципов названы далеко не принципы, а просто характеристика свойств деятельности университетов [9]. В данной публикации авторы также ратуют за применение принципа «системность и комплексность», а также объективность». Оценка должна учитывать все аспекты деятельности университета - образовательную, научно-исследовательскую, инновационную, социальную, международную и финансово-экономическую. Индикаторы следует группировать по направлениям, например, критерии и показатели обеспеченности, отражающие эффективность и результативность функционирования системы высшего образования. Данные должны быть надёжными, измеримыми, сопоставимыми и основанными на официально признанных регламентирующих документах. Важно избегать субъективности в выборе критериев и их «весов» при формировании итоговых оценок». Заметим, что «системность и комплексность» это не один, а два принципа, применяемых в методиках расчёта НИП университетов.
В исследованиях Романова Е.В. и Крамина Т.В «учёт различных аспектов деятельности университетов» назван принципом. Учёные полагали, что «помимо традиционных показателей (например, количества публикаций или уровня трудоустройства выпускников), важно учитывать такие факторы, как качество человеческого капитала (квалификация преподавателей), инновационный потенциал, взаимодействие с бизнесом и академическим сообществом, социальная активность». Следует отметить, что показатель «качество человеческого капитала» является совершенно не расчётным, поскольку ни у кого нет представления ни о сути понятия «человеческий капитал» и тем более о его качестве. В публикации данных исследователей указано также на необходимость применения на практике такого принципа как «непрерывность и динамичность оценки. Необходимо проводить периодический мониторинг, а также учитывать динамику показателей для выявления тенденций и корректировки стратегии развития» [10;11.]. Это также не принцип, а объективная необходимость рутинной оценочной практики, равно как и «сочетание количественных и качественных методов», названных в публикациях [12;13.] принципом. Эти эксперты отметили, что «количественные показатели (например, число публикаций, объём НИОКР) должны дополняться качественными оценками, экспертными суждениями». Наиболее дискуссионным вопросом является, на наш взгляд, подразделение принципов на основные и дополнительные, в состав которых исследователи отнесли «принцип целевой направленности - оценка по показателям, которые непосредственно влияют на достижение целей. Здесь важен учёт специфики вуза. Необходимо дифференцировать методы оценки в зависимости от типа университета (федеральные, национальные исследовательские, «обычные» вузы), его миссии и стратегических задач. Система оценки должна способствовать реализации национальных целей развития, например, в части инновационного развития и подготовки кадров» [10].
Сомнительно считать принципом и «самооценку» [13;14] Это - инструмент для повышения синергийности инновационной деятельности ВУЗов. Его применение позволяет оценить уровень зрелости системы управления университетом и выявить возможности её улучшения. research-journal.org. Смысл принципа обратной связи и его применение на практике раскрыто в публикациях многих авторов [15;16;17].
В обеспечении качества научно-образовательной деятельности университетов важное место должны занимать несколько принципов, например «прозрачность», «открытость» и «независимость» оценки процедур защиты диссертаций и отчётов о НИД. Исследователи верно отметили, что «информация о результатах деятельности вуза, учебных программах, квалификации профессорско-преподавательского состава, процедурах и результатах внутреннего мониторинга должна быть доступной для заинтересованных сторон. Результаты мониторинга и сделанные на их основе выводы не должны подвергаться влиянию и корректировке со стороны учредителей, органов управления образованием или политических сил [9;18].
По сведению экспертов [19], «институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ анализирует новые данные Росстата о защите кандидатских диссертаций. В 2025 г. выпуск из аспирантуры составил 17,7 тыс. чел., из них 2 тыс. сумели защитить кандидатские диссертации в период подготовки - на 21% больше, чем в 2024 г. (рисунок 1). Во многом такой прирост - результат всплеска интереса к аспирантуре в 2022 г., когда на соответствующие программы поступили 45,1 тыс. чел.
Рис. 1. Выпуск из аспирантуры с защитой диссертации. Данные ВШЭ и Росстата
Традиционно базовым показателем эффективности аспирантуры считается удельный вес выпущенных с защитой диссертации в период подготовки. В 2025 г. этот показатель вырос до 11,4%, однако он все еще ниже отметки 2010 г. (28,5%). Между тем такой формальный подход оставляет без внимания защиты диссертаций, которые проходят после выпуска из аспирантуры, даже в ближайшие несколько лет. Так, по данным Росстата, в 2025 г. защитили кандидатские диссертации почти 4 тыс. чел., прошедших подготовку в предыдущие годы, что в два раза превышает показатель по выпущенным в текущем году (рисунок 2).
Рис. 2. Защита диссертаций по типу выпускников аспирантуры (тыс. чел.). Данные ВШЭ и Росстата
Тренд на преобладание числа защит, проведенных уже после выпуска из аспирантуры, наблюдается с 2016 г. Его появление связано с реформами этой формы подготовки научных и научно-педагогических кадров, увеличением нагрузки на аспирантов, изменением порядка присуждения ученых степеней, требований к диссертациям и диссертационным советам и др.» [4]. «Результаты оценки, по мнению Михайловской Е.В., «должны использоваться для планирования развития, распределения финансирования, разработки стратегий, а также для улучшения качества образования. Здесь «работает» принцип «использование данных для принятия решений. [17.]. На наш взгляд, принципом данная формулировка не является, это ординарный приём формирования результатов исследования. Потребность в сравнении текущего состояния с желаемым и корректировка действий при отклонении, как считали многие эксперты, основана на принцип управления с помощью положительной обратной связи.
По мнению С.А. Куликовского, методика оценки результативности системы менеджмента качества университета должна основываться на расчете средневзвешенного арифметического показателя результативности основных и обеспечивающих процессов с учетом соответствующих коэффициентов весомости [20]. Для оценки эффективности институтов научной результативности в университетах используется корреляционный анализ. Авторы выдвигают следующие предположения: – если значение коэффициента корреляции меньше 0, т. е. отрицательное, то имеет место институциональная ловушка. В институциональной теории под институциональной ловушкой понимается неэффективная устойчивая норма (неэффективный институт), имеющая самоподдерживающийся характер [21., цит. с. 19-20]. Значение коэффициента корреляции от 0 до 0,6 оценивается как институциональная дисфункция в деятельности университета (сбои функций структурных подразделений, как институциональных структур, это, как правило, филиалы) [22.]. При значении коэффициента корреляции от 0,6 до 0,75 университет находится в стадии становления, более 0,75 деятельность университета эффективная.
В оценке университетской деятельности аналитики используют различные методы ранжирования НИП, из всего многообразия нами выделены пять методов, содержание которых представлено на рисунке 3.
Рис. 3. Актуальные методы оценки НИП университета
Верно отмечено экспертами, что «при ранжировании индикаторов НИП университетов необходимо учитывать влияющие факторы, к примеру: технологическая готовность разработок; производственная и организационная готовность; рыночный потенциал; публикационная активность; цитируемость; кадровый состав; внутренние затраты на научные исследования и разработки. Методы ранжирования используются для организации научной деятельности, формирования финансовой и инновационной стратегии организаций, оценки результативности научных коллективов, а также для сравнения научных организаций и вузов в рамках различных рейтингов и оценок [28].
Сравнительная характеристики методик исчисления значения коэффициента корреляции для определения результативности университета представлена в работе [29]. «Коэффициент корреляции - показатель математической статистики, используемый для измерения силы линейной связи между двумя переменными. В оценке синерги́и университетской деятельности показатель определяет, насколько тесно связаны между собой различные результаты под воздействием изменений факторов. Чаще всего используется коэффициент корреляции Пирсона (rxy ), который оценивает линейную связь между двумя переменными, а также Кендалла (t ) и коэффициент ассоциации (j). Он принимает значения в диапазоне от −1 до +1: Положительное значение (близкое к +1) указывает на прямую (положительную) связь: при увеличении значения одной переменной растёт и другая; Отрицательное значение (близкое к −1) свидетельствует об обратной связи: при росте одной переменной другая снижается; Значение близкое к +1 или −1 свидетельствует о сильной связи между переменными. В случае если связь между переменными нелинейная применяют коэффициент корреляции Спирмена (ранговая корреляция - r) и другие». В некоторых источниках рекомендуется «оценивать тесноту связи переменных с помощью t – критерия Стьюдента, эмпирическое значение которого рассчитывается по формуле:
На наш взгляд, наиболее сложно при установлении корреляции выбрать «говорящие» переменные. К сожалению, в рассмотренной работе варианты решения данной проблемы не предложены. Можно полагать, что исчисление коэффициента корреляции стали традицией как свидетельство обращения исследователей к аналитике. В реальности данный показатель не отражает истинное положение вещей и причины тому в основном две: в расчете попеременно участвуют две переменные (Х и У) и Ккрл (абсолютная величина) всегда принимает значения в диапазоне от -1 до 1 (таблица 1); изменчивость влияющих факторов, перечень которых непостоянен (вторая причина), а для установления силы влияния внешних и внутренних факторов актуальные методики отсутствуют.
Таблица 1
Диапазоны коэффициента корреляции
Гришкиной Т.Е. отмечено, что «коэффициент корреляции – это количественная мера силы и направления линейной связи двух переменных (Х и У). Коэффициент корреляции всегда принимает значения в диапазоне от -1 до 1. «в МГУ, Уральском федеральном университете наибольшее внимание уделяется показателю «зарубежные публикации».
[30].
ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Научно-образовательный потенциал университета является главным и особым по сложности методов объектом управления как стороны государственных регуляторных институтов, так и со стороны ректората университетов [31;32]. Актуальность выбора методов управления резко возросла в современной цифровой среде, что предопределило интенсивность исследовательской деятельности методологов управления образовательными процессами. Стремительность цифровизации образовательных процессов при отсутствии проверенной временем методологии управления научно-образовательным потенциалом ВУЗов стала причиной дискуссионных суждений специалистов о методике его исчисления. В нашем представлении единственный и надежным метод не существует и рекомендуется изначально вывить экономико-управленческую специфику деятельности ВУЗов, а затем «примерить» к ней известные методики.
При сборе, обработке информации для выявления состояния университетской деятельности целесообразно использовать эксплораторный метод (Exploratory Data Analysis, EDA). При первичном исследовании данных его применение позволяет выявлять скрытых закономерности изучаемого процесса или предмета. Особенно важен на этапе подготовки данных при отсутствии чёткого понимания в выборе гипотез, требующих проверки).
В управлении НИП университетов следует более основательно использовать принцип «динамичности» обмена обмен знаниями со всеми участниками научно-образовательной деятельности на протяжении всего инновационного процесса вне зависимости от границ сотрудничества. При разработке и внедрении систем оценки деятельности университетов важно учитывать международный опыт, но при этом адаптировать используемые рекомендации, консультации и апробированные на практике методики необходимо с учётом национальных особенностей и специфики образовательной системы.
1. Паркачева В.Л., Тростянская И.Б., Гришакина Е.Г., Полихина Н.А. Государственная поддержка университетов: региональный охват // Высшее образование в России. - 2022. Т. 31. № 6. – С. 9-26. ISSN 0869-3617 (Print), ISSN 2072-0459 (Online). doi:https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-6-9-26. Текст электронный DOI: http://vovr.elpub.ru.
2. Знаменский Д.Ю. К вопросу о методике оценки научного потенциала университетов // Управление. – 2019. Том 7. № 3. – С. 12-20. ISSN Печатный: 2309-3633. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-metodike-otsenki-nauchnogo-potentsiala-universitetov.
3. Назарова Е.А., Сирота Н.П. Характеристика особенностей научного потенциала в контексте ключевых категорий экономики труда // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2024. № 1 (145). – С. 18-24. ISSN Печатный: 2311-3464. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/harakteristika-osobennostey-nauchnogo-potentsiala-v-kontekste-klyuchevyh-kategoriy-ekonomiki-truda0
4. Паникарова С.В. (д.э.н.), Власов М.В., Кузнецов П.Д. // Университетское управление: практика и анализ. – 2015. № 5. – С. 80-89. Текст электронный DOI: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/75906/1/UM_2016_5_80-89.pdf.
5. Ларионова М.В. (д.полит.н.). Сравнительный анализ опыта оценки исследовательского потенциала университетов // Вестник международных организаций. - 2021. № 1 (32). – С. 4-29. ISSN 1996-7845 - печатная версия; 2542-2081 - электронная версия. Текст электронный DOI: https://www.hse.ru/data/2021/03/30/1211842812/1.pdf.
6. Крамин И.П. (д.э н), Пестов И.П. К вопросу оценки эффективности научной и инновационной деятельности вузов в России // Russian Journal of Economics and Law. - 2025. Том 19. № 4. – С. 775-798. https://doi.org/10.21202/2782-2923.2025.4.775-798. Текст электронный DOI: https://www.rusjel.ru/jour/article/view/2689.
7. Абанкина И.В., Абанкина Т.В., Николаенко Е.А., Сероштан Э.С., Филатова Л.М. Моделирование экономического поведения вузов в условиях реформ // Ректор вуза. - 2011. № 6. - С. 32–44. Текст электронный DOI: https://publications.hse.ru/articles/74663616?ysclid=moolpdwvaz247995357.
8. 7.Стратегическое управление развитием территорий: индикативное планирование и его роль в региональной политике / Т. М. Рогуленко, Р. С. Близкий, А. В. Бодяко [и др.] // Russian Journal of Management. – 2025. – Т. 13, № 2. – С. 34-48. – DOIhttps://doi.org/10.29039/2500-1469-2025-13-2-34-48. – EDN NVWZWX.
9. 8.Рогуленко, Т. М. Роль государства в развитии предпринимательства: модели управления и механизмы поддержки / Т. М. Рогуленко, Н. С. Матвеева, Р. А. Абрамов // Russian Journal of Management. – 2025. – Т. 13, № 3. – С. 161-174. – DOIhttps://doi.org/10.29039/2500-1469-2025-13-3-161-174. – EDN YGRMAR.
10. Ананишнев В.М.,Ткаченко А.В., Фурсов В.В. Международные критерии и показатели оценки деятельности вузов // Системная психология и социология. – 2026. № 3 (19). – С. 86-93. ISSN Печатный: 2223-6872. Электронный: 2223-6880. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/mezhdunarodnye-kriterii-i-pokazateli-otsenki-deyatelnosti-vuzov?ysclid=mouefi39dh/2026/03/.ё
11. Романов Е.В. Оценка эффективности деятельности вузов: противоречия и парадоксы. Часть I // Образование и наука. - 2019. Том 21. - С. 9-48. УДК 378.1+378.3. DOI:https://doi.org/10.17853/1994-5639-2019-9-9-48. ISSN ???????. Текст электронный DOI: https://elar.uspu.ru/bitstream/ru-uspu/36227/1/edscience_2019_09_002.pdf.
12. Крамин Т.В., Пестов И.П. К вопросу оценки эффективности научной и инновационной деятельности вузов в России // Russian Journal of Economics and Law. – 2025. № 4. – С. 775-798. ISSN Печатный: 2782-2923. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/journal/n/aktualnye-problemy-ekonomiki-i-prava?i=1159128.
13. Юрченко Н.А. Методика оценки инновационного развития университета на основе концепции открытых инноваций // Экономика и предпринимательство. - 2022. № 3, 1331-1337. Текст электронный DOI: http://www.intereconom.com/rekviziti/3-2022/200-90%20Юрченко.pdf.
14. Королева Т.С., Васильев И.А., Торжков И.О. Критерии оценки эффективности деятельности научных учреждений // Труды СПБ-института лесного хозяйства. – 2024. № 2. – С. 94-111. УДК 001.38. ISSN 2079-6080. Текст электронный DOI: https://journal.spb-niilh.ru/pdf/2-2024-full/spbniilh-proceedings-2-2014-10.pdf.
15. Бишимбаева С.К., Нурашева К.К., Нурмуханбетова А.А. Ключевые показатели оценки и критерии инновационности университета как элементы системы менеджмента качества // Международный научно-исследовательский журнал – 2017. № 11 (65). Часть 4. - С. 136-143. ISSN Печатный: 2303-9868. Электронный: 2227-6017. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye-pokazateli-otsenki-i-kriterii-innovatsionnosti-universiteta-kak-elementy-sistemy-menedzhmenta-kachestva
16. Ханнанов АМ., Чупина К.В., Усольцев В.К. Повышение астатизма системы автоматического управления путем введения положительной обратной связи // Вестник Инженерной школы Дальневосточного федерального университета. – 2020 № 2(43). – С. 67-77. ISSN Электронный: 2227-6858. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-astatizma-sistemy-avtomaticheskogo-upravleniya-putem-vvedeniya-polozhitelnoy-obratnoy-svyazi?ysclid=moozdt221a124532611.
17. Что такое обратная связь и зачем она нужна // РБК Образование/. Текст электронный DOI: https://www.rbc.ru/education/29/01/2026/696fee27d3dfeb?ysclid=moozq5cx/.
18. Михайловская Е.В. Показатели эффективности деятельности ВУЗа // Современный предприниматель. Опубликовано 6.02.2026 г. Текст электронный DOI: https://spmag.ru/articles/pokazateli-effektivnosti-deyatelnosti-vuza-sp/.
19. Кочеткова С.Ф., Хабибуллина Л.Р., Рахматуллина А.И., Хабибуллина А.В. Научный потенциал университета как ключевой фактор его инновационного развития // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. – 2022. № 2. – С. 37-46. ISSN 2411-9520. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchnyy-potentsial-universiteta-kak-klyuchevoy-faktor-ego-innovatsionnogo-razvitiya.
20. Миронова А.Д. «Отсроченные» защиты: новая реальность аспирантуры. – 2026. Текст электронный DOI: https://issek.hse.ru/news/1154200973.html.
21. Куликовский С.А. Актуализация методики оценки результативности СМК образовательного учреждения // Стандарты и качество (методы менеджмента качества). - 2013. № 12. - С. 24–30. Текст электронный DOI: https://ria-stk.ru/mmq/adetail.php?ID=79561&ysclid=mon66h5eeu201267460
22. Полтерович В.М. Институциональные ловушки и экономические реформы // Экономика и математические методы. - 1999. Т. 35, № 2. - С. 1–37. Текст электронный DOI: http://mathecon.cemi.rssi.ru/vm_polterovich/files/ep99001.pdf.
23. Сухарев О.С. Дисфункциональный анализ в институциональной теории экономического роста // Журнал экономической теории. - 2004. № 1. - С. 58–80. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/disfunktsionalnyy-analiz-v-institutsionalnoy-teorii-ekonomicheskogo-rosta?ysclid=mon6djdmly501297998.
24. Букач Б.А., Митус К.Н., Писарюк С.Н., Дребот А.М. Алгоритм ранжирования научно-исследовательских проектов и разработок университета в зависимости от уровня их коммерческого потенциала // Вопросы инновационной экономики. - 2021. Том 11. № 4. – С. 1627-1642. ISSN Электронный: 2222-0372. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-ranzhirovaniya-nauchno-issledovatelskih-proektov-i-razrabotok-universiteta-v-zavisimosti-ot-urovnya-ih-kommercheskogo
25. Кокшаров В.А., Сандлер Д.Г., Кадочников С.М., Толмачев Д.Е. Научно-исследовательский потенциал российских вузов // Экономика региона. – 2022. № 3. – С. 33-47. ISSN Печатный: 2072-6414. Электронный: 2411-1406. Текст электронный DOI: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-issledovatelskiy-potentsial-rossiyskih-vuzov/viewer.
26. Гареев Т.Р., Пекер И.Ю., Кузнецова Т.Ю., Елисеева Н.А. Динамический анализ среды функционирования в оценке эффективности научно-исследовательского сектора российских регионов // Балтийский регион 2023 Том 15 №2. – С. 82-102. [DOIhttps://doi.org/10.5922/2079-8555-2023-2-5] Текст электронный DOI: https://balticregion.kantiana.ru/jour/5342/41582/?ysclid=moougs8zeg906116699.
27. Маркина Г.Л.,ШлейМ.Д., КузнецоваО.В., СтафеевС.К., МаркинаТ.А. Оценка потенциала научной деятельности на основе наукометрических показателей // Компьютерные инструменты в образовании. - 2020. № 3. - С. 70–85. ISSN Печатный: 2071-2340. Электронный: 2071-2359. [doihttps://doi.org/10.32603/2071 2340-2020-3-70-85]. Текст электронный https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-potentsiala-nauchnoy-deyatelnosti-na-osnove-naukometricheskih-pokazateley?ysclid=moou08b0iw483146770
28. Аржанова И.В., Барышникова М.Ю., Жураковский В.М., Заварыкина Л.В., Лазутина И.В., Ларионова М.В., Лопатина А.С., Нагорнов В.А., Перфильев О.В. Методология многомерного ранжирования: возможности комплексной оценки деятельности вузов // НФПК (http://ranking.ntf.ru/) и ИМОМС НИУ ВШЭ (http://www.hse.ru/). – С. 8-23. Текст электронный (Модельная методология). Текст электронный DOI: https://www.hse.ru/data/2023/04/10/1297549667/2.pdf.
29. Бикеева М.В., Борисова Е.Г. Статистическая оценка научно-исследовательского потенциала в РФ // Журнал «Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2025. № 8 (часть 2). - С. 144-153. Print ISSN - 1818-4057. Online ISSN - 2226-3977. Текст электронный DOI: URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4283.
30. Ксендзенко Л.С., Бойко Л.А., Шишкин А.В. Элементы тории корреляции: учетное пособие // Политехнический университет ДВФУ. Владивосток. Изд. ДВФУ. – 2025. – CD/[71 с.]. ISBN 978-5-7444-5829-4. Текст электронный DOI: https://www.dvfu.ru/upload/medialibrary/52b/w4czjeaqt3корреляции.pdf.
31. Гришкина Т.Е. Корреляционный анализ Методические указания для организации самостоятельной работы студентов. - Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2021. – 36 с. Текст электронный DOI: https://irbis.amursu.ru/DigitalLibrary/AmurSU_Edition/11630.pdf
32. Экономическое положение вузов в условиях бюджетной реформы, повышения автономии и введения ЕГЭ / И.В. Абанкина, Т.В. Абанкина, Е.А. Николаенко и др. ; Гос. ун-т «ВШЭ». - М. : Изд. дом Гос. ун-та «ВШЭ». - 2010. - 208 с. - ISBN 978-5-7598-0768-1 (в обл.). Текст электронный DOI: https://www.hse.ru/news/science/25276567.html.
33. Зборовский Г.Е. Предпосылки и проблемы концепции нелинейного развития высшего образования в российском макрорегионе.- Университетское управление: практика и анализ. – 2016. № 105 (5). – С. С. 15-28. 80-89. ISSN 1999–6640. Текст электронный DOI: https://www.umj.ru/jour/issue/viewFile/4/2?ysclid=moor76wb3q755483992
