Оценка состояния РАН

Категория: Наука и ВУЗы
Опубликовано: 23.06.2016 20:40
Автор: Сергей Белановский
Просмотров: 1499

Для оценки состояния научных институтов Российской Академии Наук был проведен опрос научных сотрудников РАН. Исследование включало две части: количественную и качественную.

В рамках количественной части был проведен опрос 1200 научных сотрудников в 30 академических институтах 11 городов РФ. Опрос проводился с 23 марта по 20 апреля 2005 года методом личного формализованного интервью.

Генеральной исследуемой совокупностью в исследовании являются научные сотрудники институтов РАН младшего и среднего звена (вводилось ограничение по должности - не выше руководителя структурного подразделения). Выборочную совокупность составляют научные сотрудники институтов РАН, которые были включены в выборку на территориальных единицах из числа постоянно работающих сотрудников научных институтов РАН.

 

ОГЛАВЛЕНИЕ

Описание методики

1. Динамика и структура кадрового состава РАН (по данным статистики Президиума РАН)

1.1. Динамика численности научного персонала

1.2. Возрастной состав научного персонала

1.3. Должностной и квалификационный состав научного персонала

1.4. Соотношение численности научного персонала РАН в основных сегментах академической науки

2. Проблема завышенной самооценки российских ученых

3. Выделение кластера эффективных ученых

3.1.Методика выделения кластеров

3.2. Описание кластеров

3.3. Размещение кластеров в координатах факторных осей

3.4. Соотношение кластеров в основных сегментах академической науки

4. Характеристики российских ученых в разрезе основных сегментов и кластеров

4.1. Демографические характеристики

4.2. Молодежный сегмент академической науки

4.3. Квалификационный состав

4.4. Самооценка российских ученых

4.5. Публикационная активность

4.6. Денежные доходы

4.7. Потребительский статус

4.8. Знание иностранных языков

4.9. Отношение к отъезду за рубеж

4.10. Оснащенность компьютерами и научным оборудованием

4.11. Значимость работы в институтах РАН

4.12. Политические установки академических ученых

5. Структурные проблемы российской академической науки (по результатам опроса экспертов)

5.1. Плохой менеджмент или фактическое его отсутствие

5.2. Плохая связь академической науки с практическими разработками

5.3. Слабая связь академической науки с ВУЗами

5.4. Дифференциация лабораторий по эффективности их научной деятельности

5.5. Необходимость значительного увеличения доли целевого финансирования проектов

5.6. Неурегулированность правового режима секретности научных разработок

5.7. Необходимость повышения качества научной экспертизы

5.8. Неурегулированность прав собственности

Главные результаты исследования

ПРИЛОЖЕНИЕ: Описание выборки количественного исследования

Описание методики

Для оценки состояния научных институтов Российской Академии Наук был проведен опрос научных сотрудников РАН. Исследование включало две части: количественную и качественную.

В рамках количественной части был проведен опрос 1200 научных сотрудников в 30 академических институтах 11 городов РФ. Опрос проводился с 23 марта по 20 апреля 2005 года методом личного формализованного интервью.

Генеральной исследуемой совокупностью в исследовании являются научные сотрудники институтов РАН младшего и среднего звена (вводилось ограничение по должности - не выше руководителя структурного подразделения). Выборочную совокупность составляют научные сотрудники институтов РАН, которые были включены в выборку на территориальных единицах из числа постоянно работающих сотрудников научных институтов РАН.

Соотношение численности основных сегментов выборочной совокупности соответствует аналогичным пропорциям генеральной совокупности. Подробные сведения о выборке даны в Приложении.

Качественная часть исследования включала в себя:

В рамках исследования были проведены 4 фокус-группы с научными сотрудниками академических институтов, из них 2 в Москве и 2 в Новосибирске. В каждом городе одна фокус-группа была представлена молодыми научными сотрудниками в возрасте до 35 лет, другая - научными сотрудниками старше 40 лет.

Наряду с фокус-группами было проведено 25 экспертных интервью, в том числе:

В связи с тем, что одной из важных тем исследования было определение возможностей интеграции академической и ВУЗовской науки, было проведено также:

Для анализа публикаций по проблемам российской академической науки использовались следующие материалы:

Опубликованные материалы использовались в исследовании наряду с основным массивом.

1. Динамика и структура кадрового состава РАН (по данным статистики Президиума РАН)

1.1. Динамика численности научного персонала

На 1 января 2005 года в систему РАН входило 451 научное учреждение, включая организации, входящие в состав объединенных институтов. Общая численность работающих в научных учреждениях РАН составила 115,4 тыс. чел., в том числе научного персонала - 55,9 тыс. чел. (без аспирантов).

За период с 1991 по 2005 гг. численность научного персонала РАН сократилась с 65,4 тыс. чел. до 55,9 тыс. чел., т.е. на 17%. Пик снижения численности пришелся на 1998 г., когда она достигла 52,9 тыс. чел. Затем численность научного персонала стала медленно расти.

1.2. Возрастной состав научного персонала

Средний возраст научного персонала РАН возрос с 44 лет в 1991 г. до 49 лет в 2005 г. Тенденция к постепенному увеличению среднего возраста существует, хотя пока она не является столь катастрофичной, как об этом порой высказываются в СМИ.

За период с 1991 по 2005 гг. среди научного персонала РАН заметно возросла доля старших возрастов :

Названные цифры свидетельствуют о том, что в постсоветское время в РАН был ослаблен контроль за выходом на пенсию пожилых неэффективных сотрудников (хотя в отдельных случаях сохранение пожилых сотрудников в штате научных коллективов может быть целесообразным).

Неблагоприятная кадровая ситуация наблюдается в средних возрастных группах 30-39 лет и 40-49 лет. С 1991 по 2005 гг. снизилась доля сотрудников:

На демографический провал в названных возрастных группах указывают и эксперты.

Динамика численности молодой категории научных работников в возрасте до 29 лет неоднозначна. В первой половине 90-х годов доля этой категории резко сокращалась: с 18% в 1991 г. до абсолютного минимума 5% в 1996 г. (снижение в 3,5 раза). После этого доля данной возрастной категории стала заметно расти и к началу 2005 г. составила 12% (рост в 2,3 раза по сравнению с минимумом).

О ситуации в молодежном сегменте кадровой структуры РАН более подробно будет сказано ниже.

1.3. Должностной и квалификационный состав научного персонала

Должностной состав сотрудников РАН выглядит сбалансированным: резкого перекоса в сторону более высокооплачиваемых должностных групп не наблюдается. Средняя численность структурного подразделения института составляет, по данным Президиума РАН, около 10 человек. С 2000 года этот показатель практически не менялся. К сожалению, сведения о более ранних периодах по этому показателю в Президиуме РАН отсутствуют.

Таблица 1.1. Структура численности кадрового состава РАН, 
% к численности всего научного персонала (на 1 января 2005 г.)

Руководитель структурного подразделения

Главный научный сотрудник

Ведущий научный сотрудник

Старший научный сотрудник

Научный сотрудник

Младший научный сотрудник

10

4

10

32

20

24

Квалификационный состав научного персонала РАН в 2005 г. включает в себя 17% докторов наук, 47% кандидатов наук и 36% научных сотрудников без ученой степени.

За период с 1991 по 2005 гг. в квалификационном составе РАН наблюдались следующие тенденции:

Быстрый рост числа сотрудников, имеющих ученую степень доктора наук, возможно, сопровождался снижением требований к их научному качеству, о чем свидетельствуют высказывания ряда экспертов.

После 2000 года рост численности докторов и кандидатов наук в составе научного персонала РАН приостановился, а в последние два года наметилась тенденция к сокращению доли этих категорий работников. Возможно, это отражает тенденцию снижения мотивации получения ученых степеней.

1.4. Соотношение численности научного персонала РАН в основных сегментах академической науки

Доля численности московского сегмента академической науки очень велика, она составляет почти половину численности всего научного персонала РАН.

Гуманитарный сегмент составляет около четверти всего научного персонала.

Таблица 1.2. Соотношение численности научного персонала РАН в основных сегментах академической науки, % к численности всего научного персонала

Москва

Регионы

Негуманитарный сегмент

Гуманитарный 
сегмент

48

52

77

23

2. Проблема завышенной самооценки российских ученых

Если судить о состоянии российской академической науки по самооценке опрошенных ученых, это состояние следовало бы оценить весьма высоко: 72% опрошенных считают себя «безусловно успешными» и «скорее успешными» учеными и еще 11% предполагают стать таковыми в будущем. Всего действующими учеными, находящимися «в научном строю», считают себя 82% опрошенных. Эти показатели мало различаются в Москве и регионах, а также в негуманитарном и гуманитарном секторе академической науки.

К сожалению, столь высокие показатели самооценки не всегда коррелируют с объективными показателями активности научной деятельности, например, с публикационной активностью.

Высокие показатели самооценки академических ученых не совпадают и с оценками состояния российских научных школ многих экспертов, в особенности тех, кто в настоящее время работает за рубежом.

Вместе с тем многие эксперты (включая зарубежных и наиболее критично настроенных) говорят о том, что о полной гибели российской академической науки говорить нельзя, поскольку в составе РАН работает достаточно много эффективных ученых и коллективов.

Наличие в составе российской академической науки как эффективных ученых, так и ученых с завышенной самооценкой, мимикрирующих под эффективных, ставит задачу разделения соответствующих сегментов.

3. Выделение кластера эффективных ученых

3.1.Методика выделения кластеров

Для решения этой задачи была принята гипотеза, основанная на том, что степень искажения научных самооценок респондентов при ответе на разные вопросы не одинакова. Завышение самооценки происходит в основном в тех вопросах, где велика мотивация и велика возможность неадекватной оценки. Другие вопросы меньше подвержены субъективному искажению, и они могут быть положены в основу кластеризации.

Для выявления типов ученых, различающихся по своей научной эффективности, был использован иерархический кластерный анализ ответов респондентов. Кластеризация респондентов была произведена в пространстве всех вопросов анкеты. Первоначально для процедуры кластеризации были отобраны следующие четыре переменные, характеризующие научную деятельность ученых и отвечающие критерию большей достоверности:

Очевидно, что ни один из этих вопросов сам по себе не может служить основанием для однозначного отнесения ученого к эффективному или неэффективному типу. Однако гипотеза исследования состояла в том, что эти переменные значимо коррелируют со степенью эффективности научной деятельности и в совокупности могут служить основанием для кластеризации, поскольку «отставание» по одному показателю может быть компенсировано «опережением» по другому.

Первоначально процедура кластеризации, проведенная по указанным переменным, не подтвердила названную гипотезу: массив не кластеризовался устойчиво. В ходе дальнейших поисков эмпирическим путем была найдена еще одна переменная, включение которой в процедуру кластеризации позволило разделить массив на хорошо различимые кластеры. В анкете эта переменная фиксировалась в анкете следующим вопросом:

При последующем анализе роль последнего вопроса стала очевидной: он способствовал выделению кластера молодых ученых, которые по формальным признакам не могут попасть в эффективный кластер, но активно сотрудничают с эффективными учеными и ориентированы на достижительную карьеру в науке. Отчасти этот вопрос способствовал также более четкому выделению неэффективного кластера, способствуя попаданию в него ученых, пик научных достижений которых находится в прошлом.

Процедура кластеризации, проведенная по пяти названным переменным, позволила выявить четыре кластера, характеризующих деятельность ученых в зависимости от ее эффективности.

3.2. Описание кластеров

В кратком изложении полученные кластеры таковы.

В первый кластер попадает 23% респондентов. По своим характеристикам ученые, попавшие в этот кластер, сильно отличаются от всей выборки исследования. Эту группу составляют активные в научном плане респонденты, эффективно включенные в научную деятельность. Результаты их деятельности отличаются высокой востребованностью. Определим этот кластер как группу эффективных, дееспособных ученых, востребованное научное ядро РАН.

Второй кластер составляют респонденты, которые по своим установкам близки к респондентам из первого кластера, но отличаются меньшей научной результативностью. В эту категорию входит 17% респондентов. В этом кластере велика доля молодых ученых, которых можно рассматривать как учеников старших по возрасту эффективных коллег. Есть в этом кластере и респонденты более старшего возраста, которых можно рассматривать как помощников эффективных ученых, «средний научный персонал». Последняя категория является востребованной в научном плане, ее не следует отождествлять с «научным балластом», о котором речь пойдет ниже. Определим этот кластер как учеников и помощников эффективных ученых , причем многие из учеников могут сами в перспективе стать эффективными учеными.

Третий кластер - наиболее весомая по численности группа, включающая в себя 43% респондентов. В ее состав входят те участники опроса, научная деятельность которых не является особо эффективной. Результаты их научной деятельности наименее востребованы и зачастую находятся в прошлом. Основную установку этих ученых можно охарактеризовать как пассивную: среди них много людей, получающих низкую оплату и не пытающихся улучшить свое положение. Охарактеризуем представителей третьего кластера как «научный балласт», пассивную и неэффективную в научном плане группу ученых.

Четвертый кластер составили респонденты, сходные с предыдущим кластером по критерию научной неэффективности, но отличающиеся более высокой социальной активностью. Это люди, работающие в РАН и имеющие статус научных сотрудников, но реализующие свои интересы вне Академии и вне науки. Доля таких респондентов - 18% , среди них повышена доля молодежи. Охарактеризуем этот кластер как «посторонних» для науки людей, в силу каких-то жизненных обстоятельств, и не в последнюю очередь благодаря попустительству руководства институтов, числящихся на научной работе.

Полученные результаты хорошо согласуются с оценками ряда экспертов, высказавших свое мнение относительно доли эффективных ученых в общей численности научных сотрудников РАН. Эти оценки в основном концентрируются вокруг цифры 25% - 30%, что близко к численности первого кластера.

3.3. Размещение кластеров в координатах факторных осей

Для визуализации результатов кластерного анализа было выделено два основных фактора, в плоскости которых происходит формирование представлений респондентов о своей научной деятельности. Для этого исходные переменные, значимо коррелирующие между собой, были сгруппированы в более крупные (фундаментальные, скрытые) переменные с использованием процедуры факторного анализа. В результате были выделены два доминирующих фактора, которые были интерпретированы как: фактор научной востребованности и фактор научной дееспособности . Нижеследующая Диаграмма показывает, как располагаются выделенные кластеры в пространстве данных осей.

!!!!!!!!!!!

3.4. Соотношение кластеров в основных сегментах академической науки

Наряду с определением соотношения численности кластеров по всему массиву важно оценить их пропорции в основных сегментах российской академической науки. Для этого по идентичной методике была проведена кластеризация московского и немосковского (регионального), а также негуманитарного и гуманитарного частей массива анкет.

Сравнение московского и регионального сегментов показывает, что в регионах доля эффективного кластера несколько более велика, чем в Москве, но разрыв между ними не очень велик (3%). Вместе с тем, в Москве сильно снижена доля кластера учеников и помощников, и повышена доля кадрового балласта. Сказанное означает, что в Москве состояние науки является более кризисным, чем в регионах. Очевидно, это объясняется тем, что в Москве более велика конкуренция со стороны других сфер деятельности, зачастую более доходных, чем наука.

Сравнение негуманитарного и гуманитарного сегментов явно свидетельствует не в пользу последнего: в гуманитарном сегменте сильно снижена доля эффективных кластеров и резко повышена доля кадрового балласта(суммарная доля неэффективных кластеров 92%). Этот феномен также имеет свое объяснение: в советское время гуманитарный сегмент науки был сильно идеологизирован, что привело к фактической его неконкурентоспособности в новых условиях. Об этом же говорят и многие эксперты.

Таблица 3.1. Соотношение численности кластеров в основных сегментах российской академической науки, % к численности соответствующего сегмента

Наименование сегмента

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Всего по массиву

23

17

43

18

В том числе по региональным сегментам:

Москва

21

10

53

16

Регионы

24

22

34

20

В том числе по отраслям науки:

Негуманитарные

28

19

36

17

Гуманитарные

5

3

75

17

О неэффективности российского гуманитарного сектора науки свидетельствует и тот факт, что фирмы, занимающиеся написанием диссертаций за деньги, охотно берутся писать по гуманитарным наукам и практически не берутся по негуманитарным.

4. Характеристики российских ученых в разрезе основных сегментов и кластеров

4.1. Демографические характеристики

Демографическая структура выборочной совокупности близка к данным статистики Президиума РАН по кругу сопоставимых показателей.

Гендерный состав. В составе научного персонала РАН повышена доля мужчин: их 60% против 40% женщин. В Москве и в регионах это соотношение меняется несущественно. В негуманитарном сегменте доля мужчин составляет 64%, женщин 36%, тогда как в гуманитарном сегменте соотношение обратное - женщин 55%, мужчин - 45%. Таким образом, налицо некоторая (но не очень значительная) феминизация гуманитарного сегмента академической науки.

Доля мужчин в составе эффективного кластера составляет 74%, в кластере «помощников» 69%. В неэффективных кластерах доли мужчин и женщин примерно равны между собой, т.е. по сравнению со средними показателями долю женщин следует считать повышенной. Это означает, что неэффективные кластеры также несколько феминизированы по сравнению со средним гендерным составом РАН в целом.

Возрастной состав. Средний возраст российских ученых по выборочной совокупности составляет 49 лет. В Москве и регионах, в негуманитарном и негуманитарном секторах этот показатель различается несущественно.

Средний возраст по ключевым должностным позициям (заведующий лабораторией, ведущий научный сотрудник, главный научный сотрудник, доктор наук) составляет соответственно 61, 62, 57 и 60 лет, то есть вплотную приближается к пенсионному.

Средний возраст кластера эффективных ученых составляет 55 лет. На долю ученых в возрасте 50 лет и старше приходится около 70% численности этого кластера. По мнению работающих за рубежом экспертов средний возраст эффективного ученого на Западе составляет около 45 лет, т.е. проблема постарения эффективных научных кадров существует.

Кластер «помощников» в заметной мере является «молодежным», в нем велика доля молодых возрастов, а средний возраст составляет 42 года. Доля ученых в возрасте до 40 лет составляет в нем почти 50%. Этих ученых, доля которых в общем массиве составляет около 8% (половина численности кластера), следует считать основным кадровым резервом российской науки.

Средний возраст ученых из неэффективного кластера совпадает со средним по массиву, а в кластере «посторонних» несколько повышена доля молодежи (средний возраст 46 лет).

4.2. Молодежный сегмент академической науки

Этот сегмент представляет особую значимость для будущего российской науки.

По мнению, ряда экспертов, в последние годы наметилась тенденция прихода в российскую науку эффективно работающей молодежи. Правда, эксперты высказываются об этом с известной осторожностью.

Названная тенденция в определенной мере находит своей подтверждение в объективных показателях. Выше уже говорилось, что согласно статистике РАН с 1996 по 2005 г. доля молодежи в возрасте до 29 лет возросла с 5% до 12%.

Суммарная доля эффективных кластеров в рассматриваемой возрастной группе составляет 28%. Это меньше, чем по всему массиву (40%), но все же можно говорить о том, что от четверти до трети молодых ученых являются подлинным кадровым резервом российской науки.

Таблица 4.1. Распределение возрастных групп ученых по кластерам, % к численности кластера

Наименование сегмента

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 -

научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Всего по массиву

23

17

43

18

В том числе в возрасте до 29 лет включительно

4

24

46

26

4.3. Квалификационный состав

По выборочной совокупности доля научных сотрудников с учеными степенями практически точно совпадает со статистикой РАН: 17% докторов наук, 48% кандидатов наук и 36% сотрудников без ученой степени.

В кластере эффективных ученых доля сотрудников с ученой степенью заметно повышена - 30% докторов наук, 61% кандидатов наук и всего 9% не имеют ученой степени. Квалификационный состав прочих кластеров почти идентичен: по 13% докторов наук и от 40% до 45% кандидатов наук. Сниженная доля сотрудников с ученой степенью в этих кластерах вызвана, очевидно, разными причинами: если многие «ученики» еще не успели защититься, то многие представители неэффективных кластеров не сделали этого из-за своей пассивности или незаинтересованности.

Обращает на себя внимание, что более половины сотрудников (54%) в составе неэффективных кластеров имеют ученые степени. На долю неэффективных кластеров приходится 46% всех занятых в РАН докторов наук и 56% кандидатов наук.

Эти цифры ставят вопрос об обоснованности присуждения ученых степеней многим российским научным сотрудникам. Правда, необходимо учесть, что для тех ученых, чьи научные заслуги находятся в прошлом, присуждение ученой степени могло быть правомерным. Но и в этом случае обоснованность присуждения 37% докторских и 45% кандидатских ученых степеней вызывает сомнения . О наличии таких сомнений свидетельствуют, в частности, следующие высказывания эксперта, относящегося, правда, к гуманитарному сектору науки.

4.4. Самооценка российских ученых

Завышенная самооценка определенной части российского академического сообщества находит свое выражение в первую очередь в коллективной самооценке , отражающей мнения респондентов о состоянии научных школ их институтов.

Такая самооценка проявляется в ответах на вопросы о состоянии научной школы институтов, а также рейтингах доверия к дирекции своих институтов, к диссертационным советам, качеству защищаемых диссертаций и т.п. Эти оценки чрезвычайно высоки: считают сильными научные школы своих институтов 82% опрошенных («безусловно сильными» 50%), доверяют руководству своих институтов 83% («безусловно доверяют» 44%), совету по защите диссертаций 85% («безусловно доверяют» 40%).

Коллективная самооценка российских ученых значимо коррелирует не с эффективностью, а с неэффективностью: эта самооценка заметно повышена в гуманитарном секторе науки и в кластере неэффективных ученых.

Таблица 4.2. Оценка состояния научной школы своего института, % к численности сегмента

 

Всего

Негуманитарный 
сектор

Гуманитарный сектор

Эффективный кластер (кластер 1)

Неэффективный 
кластер 
(кластер 3)

Считают, что их институт обладает безусловно сильной научной школой

50

45

61

47

58

Завышенная коллективная самооценка является проявлением корпоративной солидарности российских академических ученых, направленной на сохранение существующего устройства академической науки. Для неэффективных сегментов науки такая самооценка является, очевидно, компенсаторным психическим явлением, а также средством защиты от попыток реформирования РАН. Эти психологические черты находят свое выражение и в высоких протестных настроениях академических ученых, о чем будет сказано ниже.

Индивидуальная самооценка российских ученых более скромна: успешными считают себя 72% опрошенных, из них 19% «безусловно успешными». В отличие от коллективной, индивидуальная самооценка коррелирует с эффективностью, а не с неэффективностью.

Таблица 4.3. Индивидуальная самооценка академических ученых, % к численности сегмента

 

Всего

Негуманитарный 
сектор

Гуманитарный сектор

Эффективный кластер (кластер 1)

Неэффективный
кластер 
(кластер 3)

Считают себя безусловно успешными учеными

19

22

15

38

14

Тем не менее, и индивидуальную самооценку академических ученых нельзя считать полностью обоснованной: около половины респондентов, считающих себя «безусловно успешными» учеными, относятся к неэффективным кластерам (кластеру 3 или кластеру 4).

4.5. Публикационная активность

Публикационную активность российских ученых нельзя назвать низкой. По результатам опроса среднее число научных публикаций за весь период научной деятельности опрошенных академических ученых составляет 63,2 публикации. Большинство из них российские (49,3), но немало и зарубежных (13,9 - это составляет 22% от всех публикаций).

Среднее число публикаций за последние два года (суммарно за оба года) составило 8,8. Из них в России - 6,7, за рубежом - 2,1.

Хотя научное качество публикаций в рамках социологического опроса не поддается оценке, можно предположить, что зарубежные публикации в большей степени отвечают научным стандартам благодаря более высоким требованиям и более строгой научной экспертизе.

Российская и зарубежная публикационная активность закономерно различается по кластерам, характеризующим эффективность научной деятельности ученых. В России публикационную активность представителей неэффективных кластеров следует признать довольно высокой, однако за рубежом она крайне мала (в кластере 3 ниже порога округления). Основная часть зарубежной публикационной активности (86%) приходится на долю двух эффективных кластеров.

Таблица 4.4. Среднее число публикаций за последние два года, единиц публикаций

Наименование сегмента

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

В России

8,6

5,1

6,6

6,1

За рубежом

4,9

3,9

0,0

1,4

4.6. Денежные доходы

Доходы российских ученых можно разделить на три группы: базовую зарплату в институте, оплату по грантам и другим заказам через бухгалтерию института и доходы вне института (включая пенсии).

В целом средний доход научного работника из всех источников составляет 9595 рублей, из них: 6326 рублей - заработок, проходящий через бухгалтерию института и 3268 рублей - заработок на дополнительных работах плюс пенсии. В Москве общий доход академических ученых несколько выше, чем в регионах - 10672 и 8608 руб. соответственно.

Для сравнения: по данным всероссийского опроса 16200 респондентов, проведенного в ноябре 2004 г. Институтом общественного проектирования, средний доход одного работающего (все виды заработка плюс пенсии работающих пенсионеров) составил среди городского населения России 6543 руб., в том числе в Москве 8835 и в прочих городах 6269 руб. Это означает, что среди населения России академические ученые представляют собой хотя и не самую высокодоходную, но все же отчасти привилегированную группу населения.

Нижняя децильная группа академических ученых имеет доход 2,5 тыс. руб., верхняя 18 тыс. руб. Соотношение между верхней и нижней децильными группами составляет 7,2 раза.

Таблица 4.5. Среднемесячные доходы российских академических ученых по основным сегментам, руб. (март - апрель 2005 г.)

 

Всего по массиву

Москва

Регионы

Негуманитарный сегмент

Гуманитарный сегмент

Средняя зарплата только от института

3531

3239

3798

3531

3529

Средняя суммарная зарплата через бухгалтерию института

6326

7071

5644

6704

4961

Средний суммарный заработок от всех доходов

9595

10672

8608

9759

8998

Таблица 4.6. Доходы российских академических ученых по должностному статусу, руб.

 

Всего

Заведующий лабораторией, группой, сегментом

Главный научный сотрудн.

Ведущий научный сотрудн.

Старший научный сотрудник

Научный сотрудн.

Младший научный сотрудн.

Аспирант

Средняя зарплата только от института

3531

4667

5093

4067

3797

2930

2765

2022

Средняя суммарная зарплата через бухгалтерию института

6326

8157

8092

6732

7787

4671

4039

3737

Средний суммарный заработок от всех доходов

9595

14681

11250

9671

10692

7813

6620

7802

Таблица 4.7. Доходы российских академических ученых по кластерам, руб.

 

Всего

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Средняя зарплата только от института

3531

4074

3485

3387

3235

Средняя суммарная зарплата через бухгалтерию института

6326

8519

7725

5269

4161

Средний суммарный заработок от всех доходов

9595

12523

11092

8527

7030

В целом дифференциация доходов академических ученых среди основных сегментов, должностных групп и кластеров выглядит логичной, однако средняя величина дохода, несмотря на некоторую привилегированность, мала (особенно в сравнении с зарплатами западных ученых).

По мнению экспертов, доход научного работника должен быть примерно втрое выше сегодняшнего.

4.7. Потребительский статус

В социологических исследованиях величину доходов респондентов принято измерять не только через денежные показатели, но и через оценку своего потребительского статуса.

Ниже приведены данные самооценки потребительского статуса российского населения и академических ученых. Для обеспечения сопоставимости данные по российскому населению взяты только для городов, поскольку в сельской местности академические ученые не проживают. В нижней строке таблицы дана усредненная оценка потребительского статуса в баллах (каждому статусу условно присвоен балл в диапазоне от 1 до 5).

Результаты сравнения показывают, что средний потребительский статус академических ученых заметно выше, чем населения в целом. Особенно резко различаются доли самой низкодоходной группы: среди академических ученых ее доля в 5 раз меньше, чем среди российского городского населения. Это вновь указывает на относительную привилегированность академических ученых по сравнению со средним уровнем материального достатка населения.

Обращает на себя внимание, что различия в потребительском статусе эффективных и неэффективных ученых выглядят не очень существенными.

Таблица 4.8. Потребительский статус российских академических ученых в сравнении с общероссийскими показателями, % к итогу

№ п/п

(балл)

Потребительский статус

Левада-Центр, все городское население России, апрель 2005

В том числе

Исследование РАН, вся Россия

В том

числе

Москва

Прочие города

Москва

Регионы

1.

Денег не хватает даже на еду

15

10

16

3

3

3

2.

Денег хватает на еду, но не на одежду

36

29

37

20

17

22

3.

Денег хватает и на еду, и на одежду

36

42

35

47

50

44

4.

Иногда можем позволить себе покупать дорогие вещи

13

18

12

27

28

26

5.

Можем ни в чем себе не отказывать

0

1

0

1

0

2

Средний потребительский статус, 
в баллах

2.5

2.7

2.4

3.0

3.0

3.0

Таблица 4.9. Потребительский статус российских академических 
ученых в кластерных группах, % к итогу

 

Всего

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Денег не хватает даже на еду

3

0

3

5

2

Денег хватает на еду, но не на одежду

20

15

17

25

14

Денег хватает и на еду и на одежду

47

45

45

46

52

Иногда можем позволить себе купить 
дорогие вещи

27

38

32

22

21

Можем ни в чем себе не отказывать

1

0

1

0

2

Средний потребительский статус, 
в баллах

3.0

3.2

3.1

2.8

2.8

4.8. Знание иностранных языков

Является в современных условиях важной квалификационной характеристикой академических научных кадров.

Согласно самооценке научных работников свободно владеют хотя бы одним иностранным языком 31% опрошенных, из них английским 27%. С точки зрения современных требований столь низкий процент знания иностранных языков выглядит чрезвычайно низким.

Среди молодежной группы в возрасте до 29 лет показатель свободного владения иностранным языком несколько выше, но все равно недостаточен: 36% свободно владеют хотя бы одним, из них 34% английским.

Эффективные ученые лучше других владеют иностранными языками, но и в этой группе дефицит языковых знаний является серьезным препятствием в развитии российской науки.

Таблица 4.10. Свободно владеют иностранным языком, % к численности кластера

 

Всего

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Владеют хотя бы одним иностранным языком свободно

31

39

33

24

30

Владеют английским языком свободно

27

37

31

23

25

4.9. Отношение к отъезду за рубеж

Всего, если доверять самооценке опрошенных, 44% академических ученых имеют возможность уехать из России и продолжить там научную работу. Из оставшихся 46% сообщили, что такой возможности у них нет и 10% затруднились ответить.

Из числа тех, кто имеет возможность уехать, только 5% реально намерены сделать это. Прочие из числа имеющих такую возможность (39%) не намерены покидать Россию. Однако, хотя этот контингент не настроен на отъезд за границу, потенциально какая-то его часть может принять решение об эмиграции, о чем свидетельствует следующая цитата.

В структуре мотивов нежелания выезжать за рубеж среди данной категории преобладают два: «нежелание покидать родину» (36%) и «наличие семьи, близких, родственников» (36%). Еще 28% ответили, что выезжать за рубеж им уже «поздно по возрасту». Стоит отметить, что 7% научных работников не собираются выезжать за рубеж, потому что «обеспечены всем необходимым в России, их все устраивает» (за 100% в данном случае приняты респонденты, имеющие возможность, но не желающие уезжать из России).

Практически нет различий по возможностям и желанию уехать из России в ответах ученых московского и регионального сегментов науки.

Представители гуманитарного сегмента имеют меньше возможностей для отъезда за рубеж: 52% ученых гуманитарного сегмента не имеют возможности уехать и работать заграницей, тогда как среди представителей негуманитарного сегмента выбравших этот ответ вдвое меньше - 25%.

Вместе с тем интересно отметить, что представители гуманитарного сегмента настроены менее патриотично: только 19% ученых-гуманитариев не планируют уезжать из России за рубеж при наличии такой возможности, тогда как среди негуманитариев такую позицию выбирают 44% опрошенных.

В кластере эффективных ученых лишь 4% опрошенных ориентированы на эмиграцию. Это позволяет сделать вывод о том, что пик эмиграционной активности российских ученых уже пройден. Однако в кластере «помощников» ориентированы на отъезд из России 10% респондентов.

Исследование подтвердило мнение многих экспертов о том, что в настоящее время ориентированы на отъезд за рубеж в основном молодые ученые: имеют возможность и хотят уехать 10% в возрасте до 29 лет и 14% в возрастной группе 30 - 39 лет. Причем, в младшей возрастной группе много (24%) затруднившихся ответить, что может означать скрытую ориентацию на эмиграцию.

Велика доля ориентирующихся на отъезд и среди младших должностных групп: 15% среди младших научных сотрудников и 14% среди аспирантов.

Таким образом, исследование подтвердило, что значительная часть молодых ученых придерживается установки на эмиграцию. Вместе с тем значимость этой тенденции не следует преувеличивать: во всех названных «молодежных» группах доля тех, кто считает, что может уехать, но не собирается делать этого в 2 - 3 раза выше, чем ориентированных на отъезд.

Таблица 4.11 Отношение к отъезду за рубеж, % к численности подгрупп респондентов

 

Могут и хотят уехать

Могут уехать, но не хотят

Не могут уехать

Затруднились ответить

Кластер «помощников»

10

63

28

0

Возраст до 29 лет

10

45

21

24

Возраст 30 -39 лет

14

54

28

4

Младшие научные сотрудники

15

35

36

14

Аспиранты

14

41

20

25

Всего по массиву

5

39

46

10

4.10. Оснащенность компьютерами и научным оборудованием

Согласно результатам опроса лишь чуть более половины опрошенных ученых (57%) имеют на работе компьютеры современного образца, 65% опрошенных на работе имеют доступ к высокоскоростным каналам Интернет-связи. Устаревшими моделями компьютеров оборудованы рабочие места у 41% опрошенных научных сотрудников, 2% вовсе не имеют на работе компьютера. Практически каждый третий респондент (28%) пользуется на работе устаревшими Интернет-линиями (модем, диал-ап), а 7% опрошенных вообще не имеют доступа в Интернет.

Оснащенность институтов научным оборудованием и уровень научного оборудования оценивается участниками опроса еще более скептично. Только 37% опрошенных отметили, что их институты в достаточной мере оборудованы техническим оборудованием, 46% респондентов оценили техническую базу института как современную или «скорее современную».

Большинство же опрошенных (60%) считают техническую оснащенность институтов недостаточной, из них 20% - безусловно недостаточной. Около половины опрошенных научных сотрудников оценивают имеющееся оборудование как устаревшее, в том числе 11% - как «безусловно устаревшее». Более половины (56%) респондентов считают, что необходимы большие средства, чтобы вывести техническое оборудование институтов на современный уровень.

Региональный сегмент науки отстает от московского по оснащенности современными компьютерами и высокоскоростным интернетом, но еще сильнее отстает по оснащенности научным оборудованием (см. таблицу). Это вступает в противоречие со сделанным ранее выводом о том, что кадровая ситуация, особенно ситуация с молодым научным пополнением в регионах более благоприятна. Налицо существенный дисбаланс: условия для воспроизводства научных кадров лучше в регионах, но научная оснащенность лучше в Москве.

Негуманитарный сектор науки лучше обеспечен современными компьютерами и интернетом, что отражает более высокие потребности этого сектора в компьютерном оснащении. Что касается научного оборудования, то худшие показатели оснащенности негуманитарного сектора следует отнести на счет меньшей потребности гуманитариев в оборудовании.

Таблица 4.12. Оснащенность компьютерами и научным оборудованием российских академических институтов, % к численности сегмента

 

Всего

Москва

Регионы

Негуманитарный сегмент

Гуманитарный сегмент

Современная модель компьютера

57

64

52

60

46

Высокоскоростной Интернет

65

77

53

66

58

Оснащенность оборудованием «безусловно» или «скорее» в полной мере

37

53

22

33

49

Оборудование «безусловно» или «скорее» современное

46

59

34

44

51

В кластерных подгруппах компьютерная обеспеченность эффективного кластера заметно более высока по сравнению с остальными. Вместе с тем обращает на себя внимание тот странный факт, что наиболее высокая оснащенность научным оборудованием свойственна группе неэффективных ученых (кластер 3). Можно предположить, что здесь сказывается эффект завышенной самооценки состояния своих научных школ, поскольку качество оборудования является элементом такой самооценки. Другой вывод, который может быть сделан наравне с первым, состоит в том, что дифференциация в оснащении оборудованием эффективных и неэффективных научных школ недопустимо низка.

Таблица 4.13. Оснащенность компьютерами и научным оборудованием российских академических институтов в кластерных группах, % к численности кластера

 

Всего

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Современная модель компьютера

57

75

57

50

53

Высокоскоростной Интернет

65

78

68

62

51

Оснащенность оборудованием «безусловно» или «скорее» в полной мере

37

35

28

43

28

Оборудование «безусловно» или «скорее» современное

46

51

36

51

36

4.11. Значимость работы в институтах РАН

Работа в науке весьма значима для российских академических ученых. Отвечая на вопрос: « Можете ли Вы сказать, что наука для Вас - это главное дело сегодняшней жизни?» , 47% опрошенных выбирают вариант «безусловно, да» и еще 37% «скорее, да» (всего 84%).

Подавляющее большинство (85%) опрошенных российских ученых намерены продолжить свою деятельность в науке, из них более половины (54%) «безусловно» намерены это делать.

Для 86% участников исследования гипотетическое закрытие института станет сильным жизненным ударом, из них для 66% «безусловно сильным». Только для 4% оно вообще не будет ударом.

Первое место в структуре мотивов ответа «будет сильным ударом» занимает вариант ответа «лишусь возможности заниматься научной работой» - 41%. Второе место в ранговой структуре мотивов занимает материальная составляющая - вариант ответа «лишусь единственного (основного) заработка» - 25%.

В московском и региональном, а также в негуманитарном и гуманитарном сегментах показатели приверженности науке не имеют заметных различий.

Среди молодых ученых в возрасте до 29 лет 34% «безусловно» считают науку главным делом своей жизни, 42% - «безусловно» намерены продолжать заниматься научной деятельностью», для 57% молодых ученых гипотетическое закрытие института станет «безусловно» сильным ударом.

Велика доля стойких приверженцев науки среди старших поколений ученых, а также среди ученых, занимающих позиции руководителей подразделений, лабораторий, работающих на позициях ведущих и главных научных сотрудников. У этих категория ученых наука является главным делом жизни примерно для 80% опрошенных.

Значимость работы в науке велика для представителей кластера эффективных ученых: 69% респондентов из этого кластера «безусловно считают науку главным делом своей жизни», 78% - безусловно собираются продолжить научную деятельностью».

Гипотетическое закрытие института станет «безусловно сильным» ударом для 76% кластера эффективных ученых. Для кластеров «помощников» и «неэффективных» этот показатель близок к среднему (63% и 66% соответственно), и заметно снижен для кластера «посторонних» (50%).

В случае гипотетического закрытия института 57% опрошенных полагают, что сотрудниками института будут организованы акции протеста, 58% респондентов намерены лично принять участие в этих акциях. Эти показатели слабо различаются в возрастных, должностных и кластерных группах. Это свидетельствует о высокой однородности мировоззренческих установок и высокой корпоративной солидарности академических ученых.

4.12. Политические установки академических ученых

Сильно отличаются от установок всего российского населения. Для них характерен низкий уровень доверия и негативное отношение к власти. Электоральные установки российских академических ученых заметно отличаются от общероссийских в сторону политического негативизма.

На гипотетических партийных выборах среди академических ученых резко снижена доля голосующих за «Единую Россию», повышены доли голосующих за «Родину», «Яблоко» и «против всех». В Москве также несколько повышена доля академических ученых, голосующих за КПРФ (по сравнению с московским уровнем).

На гипотетических выборах президента РФ значительно снижена доля голосующих за В.Путина, повышена доля голосующих за С.Глазьева и «против всех».

В кластерных группах наиболее сильные протестные настроения присущи кластеру эффективных ученых. За «Единую Россию» готовы проголосовать только 2%, а за В. Путина - 9% ученых, принадлежащих к «эффективному» кластеру. Для сравнения - в кластере неэффективных ученых за «Единую Россию» готовы голосовать 7%, за действующего президента 18% опрошенных.

Таблица 4.14. Сравнение общероссийских электоральных установок и электоральных установок российских академических ученых (партийные выборы), % к итогу

 

ФОМ, 26-27 марта 2005 г. 
Вся Россия

Исследование РАН 
Вся Россия

ФОМ, 26-27 марта 2005 г. 
Москва

Исследование РАН 
Москва

ФОМ, 26-27 марта 2005 г. 
Регионы

Исследование РАН 
Регионы

Аграрная партия России

2

1

0

1

2

1

" Единая Россия "

22

5

20

6

22

5

Коммунистическая партия РФ (КПРФ)

10

7

5

7

10

6

Либерально-демократическая партия России (ЛДПР)

5

1

3

1

5

2

" Родина "

3

10

6

12

3

9

Союз правых сил (СПС)

2

9

4

12

2

7

" Яблоко "

9

12

5

11

2

14

Другая партия

2

4

3

3

2

5

Против всех

8

20

14

19

8

21

Не пошел бы на выборы

21

13

28

13

21

13

Затрудняюсь ответить

24

17

13

16

25

18

Всего

100

100

100

100

100

100

Таблица 4.15. Сравнение общероссийских электоральных установок и электоральных установок российских академических ученых (президентские выборы), % к итогу

 

ФОМ, 26-27 марта 2005 г. 
Вся Россия

Исслед-е РАН

Вся Россия

ФОМ, 26-27 марта 2005 г. Москва

Исслед-е

РАН Москва

ФОМ, 26-27 марта 2005 г.
Регионы

Исслед-е РАН Регионы

С.Глазьев

2

11

3

12

2

11

В.Жириновский

4

1

3

0

4

2

Г.Зюганов

4

3

1

2

4

4

В.Путин

44

15

39

17

44

14

Д.Рогозин

2

1

3

0

1

3

И.Хакамада

2

5

2

5

2

5

Н.Харитонов

2

0

1

0

2

0

С.Шойгу

2

3

3

3

2

4

Г.Явлинский

1

8

4

8

1

9

М. Касьянов

0

4

0

6

0

2

Другой политик

2

7

5

7

2

7

Против всех

6

13

11

15

6

12

Я бы не участвовал в выборах

15

11

16

13

14

10

Затрудняюсь ответить

16

16

8

14

16

19

Всего

100

100

100

100

100

100

Таблица 4.16. Электоральные установки академических ученых в кластерных группах, % к численности кластера

 

Всего

Кластер 1 - эффективные ученые

Кластер 2 - помощники эффективных ученых

Кластер 3 - научный «балласт»

Кластер 4 - сотрудники, посторонние для науки

Голосуют за «Единую Россию»

5

2

10

7

2

Голосуют за В. Путина

15

9

17

18

16

5. Структурные проблемы российской академической науки (по результатам опроса экспертов)

В российской академической науке наряду с проблемами, выявленными количественной частью исследования, существует иной слой проблем, носящих неколичественный (структурный) характер и определяемых на основе опроса экспертов. В результате проведенного исследования были следующие такие проблемы.

5.1. Плохой менеджмент или фактическое его отсутствие

Многие эксперты говорили о том, что дирекции их институтов, а также Президиум РАН фактически не выполняют своих менеджерских функций, а также о том, что научные заслуги ученого очень часто не коррелируют с его менеджерскими способностями. Поэтому высказывалась мысль о необходимости создания в академической науке независимого менеджмента.

Вместе с тем, судя по некоторым интервью, в отдельных институтах дирекция выполняет функции эффективного менеджера, хотя число таких институтов, по-видимому, невелико. Эти эффективные менеджерские культуры не должны быть потеряны при реформировании РАН.

5.2. Плохая связь академической науки с практическими разработками.

Эта проблема прямо связана с проблемой плохого менеджмента, в первую очередь финансового и инвестиционного. Практический потенциал научных разработок, имеющихся в академической науке, многие эксперты оценивают как высокий, однако внедренческое звено, за редкими исключениями, отсутствует. Причины видятся в основном в сохранении советского менталитета у руководителей академических институтов.

Факт сильного отставания российской академической науки именно в организации ее связи с прикладными разработками отмечали также работающие за рубежом эксперты Фонда Гумбольдта, причем этот результат был получен авторами опроса и на количественном уровне.

Таблица 5.1. Сравнение уровня фундаментальных и прикладных исследований (по данным Фонда Гумбольдта) «Как бы Вы оценили уровень фундаментальных и прикладных исследований в России по Вашей научной специальности в сравнении с западными странами?» (один ответ по каждому столбцу), % к итогу

 

По сравнению с западными странами:

уровень фундаментальных исследований

уровень прикладных исследований

В России выше

15

2

Такой же

39

9

В России ниже

41

69

Затруднились ответить

4

13

Нет ответа

1

7

Вместе с тем эксперты указывают, что слабая связь научных исследований с прикладными инновационными разработками свойственна российской науке не только из-за плохого менеджмента и сохранения неконструктивных советских традиций внутри науки, но и из-за общего кризисного состояния экономики, упадка профессиональных школ в базовых отраслях экономики. Продолжающийся передел собственности и связанные с этой деятельностью сверхдоходы также препятствует возникновению у крупных инвесторов мотивов работы в реальном (в том числе инновационном) секторе экономики.

В перспективе можно ожидать, что общее оздоровление экономики и диверсифицированный экономический рост создадут значительный спрос на прикладные научные разработки. В связи с этим в российской академической науке важно заранее подготовить институциональные механизмы для взаимодействия с потенциальными потребителями инновационных разработок.

5.3. Слабая связь академической науки с ВУЗами

Слабая связь российской академической науки с ВУЗами - один из самых проблемных аспектов ее состояния. Барьер между ВУЗовской и академической наукой сложился в советские годы, возможно, еще до войны. По свидетельству ряда экспертов, в поздние советские годы этот барьер скорее усиливался: ВУЗы стремились комплектовать штаты преподавателей своими постоянными сотрудниками, невзирая на то, что научный уровень академических ученых во многих случаях был выше. Причем тенденция «выдавливания» академических ученых из ВУЗов коснулась даже крупных и известных ученых, включая академиков.

Ныне, по данным проведенного опроса, преподавательской работой в ВУЗах занимается 22% опрошенных академических ученых, из них лишь около 7% относятся к кластеру эффективных ученых (доля кластера эффективных ученых, преподающих в ВУЗах, составляет около трети - 31%). Преподавая в ВУЗах, многие из академических ученых, по выражению одного из экспертов, работают «в унизительном положении почасовиков». В связи с этим можно говорить о том, что кадровый потенциал эффективных академических ученых крайне слабо задействован в процессе подготовки новых специалистов.

По свидетельству экспертов, интеграции академической науки и ВУЗов и формированию спроса с их стороны на высококвалифицированные преподавательские кадры препятствует несколько факторов.

Первый фактор - неблагополучное положение самих ВУЗов, падение качества преподавания в них и разложение научно-преподавательской среды, а также коррупция. До тех пор, пока эта тенденция не будет преодолена, эффективные ученые не смогут быть востребованы как преподаватели.

Второй фактор - это низкая зарплата преподавателей, особенно «почасовиков». В настоящее время многие эффективные академические ученые вышли на хороший уровень заработков, поэтому преподавательская деятельность становится для них в основном средством реализации внутренних мотиваций (иногда она связана с необходимостью пополнять свои научные группы молодыми научными кадрами). Нужно еще отметить, что академические научные лидеры, имеющие должностной статус заведующих лабораториями, крайне загружены своей научной и менеджерской работой, что снижает их готовность заниматься преподаванием.

Наконец, третий фактор, отмечаемый очень многими экспертами, состоит в том, что по советской традиции почасовая нагрузка преподавателей российских ВУЗов очень велика, она в несколько раз выше, чем нагрузка преподавателей западных университетов. В российских ВУЗах осуществляется «поточный» метод преподавания, что значительно понижает научную квалификацию преподавателей, которые фактически не ведут научную и экспериментальную деятельность, мало работают с передовой научной литературой и мало публикуются, причем публикации зачастую носят формальный характер. В этой связи многие эксперты из Фонда Гумбольдта отмечали, что в России вообще не существуют исследовательские университеты, целенаправленно сочетающие научную и преподавательскую деятельность.

По мнению экспертов, интеграция академической и ВУЗовской науки крайне необходима. Наиболее очевидная мотивировка состоит в том, что это повысит качество преподавания и обеспечит более органичный приток в науку выпускников ВУЗов. Другая важная мотивировка, пока еще мало распространенная в российских экспертных кругах, состоит в том, что преподавательская деятельность ВУЗов должна являться одним из источников финансирования фундаментальной науки, способом инвестирования средств, полученных в виде платы за обучение, в научные школы ВУЗов.

К сожалению, сегодняшняя менеджерски неэффективная и коррупционная среда ВУЗов не позволят существовать такому инвестированию, поскольку в них реально идет процесс дезинвестирования научно-преподавательских школ. Многие ВУЗы, в том числе, по свидетельству экспертов, идут по пути сокращения программ и снижения качества обучения, работая на формальный результат - государственный диплом о высшем образовании, причем процесс девальвации дипломов пока не встречает значимого противодействия ни со стороны студентов, ни со стороны гражданского общества.

Вывод состоит в том, что сегодня российские ВУЗы институционально не готовы к интеграции с академической наукой и практически не предъявляют спроса на квалифицированные научные и преподавательские кадры. Без глубокой реформы высшего образования объединение академической и вузовской науки не сможет дать реального результата.

5.4. Дифференциация лабораторий по эффективности их научной деятельности

Оценивая современное состояние российской науки, большинство экспертов отмечают факт значительной дифференциации лабораторий и малых научных коллективов по эффективности их научной деятельности внутри институтов. Это означает, что многие институты перестали быть целостными научными организациями и де-факто превратились некие «ангары», объединяющие в рамках одного помещения разные научные группы, некоторые из которых обладают правами юридического лица (на правах научных центров внутри институтов). Причем наряду с действующими и эффективными научными группами соседствуют недееспособные, являющиеся отстойниками для неэффективного научного персонала.

Указывая на эту тенденцию, целый ряд экспертов указали на недопустимость механического укрупнения институтов и на искусственное уменьшение числа действующих в РАН юридических лиц. Напротив, реформа академических институтов должна учитывать возросшую дееспособность малых научных коллективов и растущую недееспособность (плохой менеджмент) дирекций многих (хотя и не всех) институтов. Субъектом научной деятельности должен стать дееспособный научный коллектив, а не «большой» институт, в типичном случае фактически представляющий собой конгломерат дееспособных и недееспособных научных коллективов.

Поддержка наиболее дееспособных коллективов должна иметь правовую основу - создание на базе этих коллективов самостоятельных юридических лиц.

Лишь в тех случаях, когда институт в целом сохранил свою дееспособность и возглавляется хорошей командой научных менеджеров, его целесообразно сохранить в виде единого субъекта научной деятельности.

5.5. Необходимость значительного увеличения доли целевого финансирования проектов

Этот тезис вытекает из описанной выше тенденции дифференциации научных коллективов, он высказывался многими экспертами. Эксперты отмечали также, что такой принцип финансирования является общемировой практикой, к которой надо переходить и в России.

В этой связи многие эксперты позитивно оценивали деятельность академического фонда РФФИ, отмечая, однако, что объем распределяемых им средств недопустимо мал и составляет незначительную часть общего объема финансирования РАН. Говорилось, однако, и об ослаблении качества научной экспертизы в этом фонде (см. ниже).

5.6. Неурегулированность правового режима секретности научных разработок

Среди опрошенных ученых-физиков неоднократно звучала мысль о необходимости урегулирования правового режима секретности научных разработок. Эти высказывания были связаны с известными уголовными делами физиков Сутягина, Данилова и других, обвиняемых в разглашении государственных секретов и шпионаже.

Аргументы ученых сводятся к тому, что сам по себе режим секретности препятствует интеграции российской науки в общемировую, причем альтернативы такой интеграции нет. Поэтому круг засекреченных разработок необходимо сократить до действительно необходимого минимума, поскольку в советское время сфера секретности была несоразмерно раздута, и этот режим сохраняется доныне.

Еще более важным является четкое правовое определение режима секретности, исключающее его произвольное толкование. В этой связи многие эксперты выразили сомнение в обоснованности обвинений, предъявленных Сутягину, Данилову и другим.

По мнению экспертов, сохранение сегодняшнего несоразмерно расширенного и юридически неопределенного режима секретности ведет к свертыванию целого ряда важных научных направлений и отъезду ученых за рубеж (приводились конкретные примеры). Кроме того, говорилось о том что финансирование многих разработок, относящихся к категории секретных, в России не осуществляется, поэтому дилемма состоит в том, чтобы либо развивать эти направления с привлечением зарубежного финансирования, либо просто лишиться соответствующих научных разработок и школ (либо способствовать отъезду этих школ за рубеж).

5.7. Необходимость повышения качества научной экспертизы

Честная и адекватная научная экспертиза является необходимой основой для правильного финансирования науки. При отсутствии такой экспертизы денежные средства начинают работать на раскармливание «научных мафий», а подлинная наука сворачивается и прекращает свое существование.

Общеизвестным примером неадекватной научной экспертизы, повлекшей за собой катастрофические последствия для российской науки, является история Трофима Лысенко, сумевшего убедить государственную власть в необходимости поддержки именно его направления деятельности и ликвидации при этом всех остальных.

Ныне, по свидетельству ученых, такие истории, пусть не связанные с политическими последствиями, могут повторяться, чему свидетельство следующая цитата.

Источниками неадекватной научной экспертизы являются научная некомпетентность и коррупция. Нередко сочетаемые друг с другом, они именуются в России эвфемизмом «узкокорпоративный интерес». О довлеющем «узкокорпоративном интересе», по сути, о нечестной научной экспертизе при распределении грантов в российских фондах, говорят многие эксперты. При этом ряд экспертов отметил падение качества экспертизы в академическом фонде РФФИ, деятельность которого в 90-е годы многими оценивалась очень позитивно.

Одним из важнейших средств для повышения честности и адекватности научной экспертизы многие эксперты назвали привлечение к ней зарубежных ученых, т.е. по сути, о придании международного характера российской научной экспертизе.

Кроме того, говорилось о необходимости развития в академической науке институтов гражданского общества, и создании прозрачных процедур научной экспертизы.

5.8. Неурегулированность прав собственности

Эта проблема вытекает из высказываний экспертов скорее косвенно, поскольку экспертами в данном исследовании являлись действующие академические ученые, а не экономисты и менеджеры. Тем не менее, важность этой проблемы вытекает из того, что если вопрос текущего финансирования деятельности ученых как-то решается, то процесс инвестирования в науку, в частности, в дорогостоящее научное оборудование, по мнению многих экспертов, не решается вообще. Эта проблема нашла свое отражение и в результатах количественного опроса: многие опрошенные отметили острый дефицит научного оборудования и отсутствие перспектив его приобретения (см. выше).

Проблема привлечения инвестиций в науку возникает в связи с неразвитостью институтов привлечения инвестиций, которые, в свою очередь, не могут сформироваться без ясного определения титулов собственности и правового статуса всех имущественных объектов, в том числе тех, которые могут возникнуть в результате совместных инвестиций.

Проблема определения прав собственности станет особо актуальной, если в ходе реформы академической науки будет реализовано высказанное выше предложения о необходимости предоставления статуса юридических лиц отдельным лабораториям и научным коллективам, находящимся в составе больших научных институтов. Сегодня эта проблема совершенно не урегулирована.

Примером такой неурегулированности может служить история с электронным микроскопом, который одна научная группа приобрела с помощью западных партнеров и починила собственными силами. В этой ситуации весьма показательно, что ученые, сообщившие об этом факте, затруднились определить титул собственности данного имущественного объекта, сказав, что он либо числится на балансе института неясно по какой стоимости, либо вовсе нигде не числится.

 

Главные результаты исследования

А. Основные характеристики академических научных кадров

Б. Структурные проблемы российской науки

В. Предложения по реорганизации РАН

- текущего финансирования;

- управления имущественным комплексом и долгосрочного инвестирования.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ: Описание выборки количественного исследования

1. Характеристики Выборочной совокупности

Сбор первичной информации для количественного исследования осуществлялся методом выборочного опроса сотрудников институтов РАН в виде личного формализованного интервью. Объем выборочной совокупности составил 1200 респондентов. В исследовании применялась территориальная стратифицированная случайная выборка с применением квотного отбора на последней ступени отбора.

Генеральной исследуемой совокупностью в исследовании являются научные сотрудники институтов РАН младшего и среднего звена (вводилось ограничение по должности - не выше руководителя структурного подразделения). Выборочную совокупность составляют научные сотрудники институтов РАН, которые были включены в выборку на территориальных единицах из числа постоянно работающих сотрудников научных институтов РАН. Такая схема обеспечила максимально возможную точность результатов, а также позволила обеспечить корректное сопоставление различных подгрупп респондентов.

Ниже приведено описание ступеней формирования выборочной совокупности.

Первой ступенью в конструировании выборки явилась территориальная стратификация. В исследование были включены 5 территориальных страт по принципу концентрации научных институтов РАН (Москва, Подмосковье, Санкт-Петербург, Новосибирск, другие регионы), между которыми был распределен общий объем выборки (n=1200), пропорционально количеству работающих научных сотрудников в институтах РАН. Для формирования выборочной совокупности использовались данные статистики, опубликованные РАН в сборниках «Отчет о деятельности РАН в 2003 году», «Российская Академия Наук. 1991-2001 годы», а также предоставленные сотрудниками Президиума РАН (данные на 1 января 2005 года).

Таблица 1.2.1. Распределение выборочной совокупности 
по территориальным стратам, чел.

Территориальная страта

Количество респондентов

Москва

580

Подмосковье

70

Санкт-Петербург

200

Новосибирск

120

Регионы

230

ВСЕГО

1200

На второй ступени в каждой страте отбирались конкретные точки опроса (города). Поскольку Москва, Санкт-Петербург и Новосибирск представляют собой отдельные самостоятельные страты, отбор точек опроса в них не производился. В стратах «Подмосковье» и «Регионы» осуществлялся случайный отбор точек опроса. В страте «Подмосковье» были отобраны 2 точки опроса: Черноголовка и Троицк, в страте «Регионы» 6 точек опроса: Владивосток, Нижний Новгород, Хабаровск, Пермь, Ектеринбург и Красноярск. Таким образом, исследование проводилось в 11 точках опроса. Объем выборки, соответствующий каждой точке опроса, был распределен по точкам опроса пропорционально численности работающих в этих городах научных сотрудников институтов РАН.

Таблица 1.2.2. Распределение выборочной совокупности 
по точкам опроса, чел.

Точка опроса

Количество респондентов

Москва

580

Санкт-Петербург

200

Новосибирск

120

Троицк

40

Черноголовка

30

Владивосток

30

Екатеринбург

45

Красноярск

30

Нижний Новгород

50

Пермь

30

Хабаровск

45

ВСЕГО

1200

На третьей ступени в конструировании выборки осуществлялся случайный отбор научных институтов РАН. Для этого все институты внутри страт были типологизированы на негуманитарные и гуманитарные, что дало возможность сохранить пропорциональную представленность этих типов в выборке.

Таблица 1.2.3. Распределение выборочной совокупности 
по типам институтов, количество институтов

Точки опроса

Естественные и технические

Гуманитарные

Москва

8

4

Подмосковье

2

0

Санкт-Петербург

3

1

Новосибирск

3

1

Владивосток

1

0

Екатеринбург

2

0

Хабаровск

1

1

Пермь

1

0

Красноярск

1

0

Нижний Новгород

1

0

ВСЕГО

23

7

Таблица 1.2.4. Распределение выборочной совокупности по типам институтов, чел.

Тип института

Количество респондентов

Естественные и технические институты

920

Гуманитарные институты

280

ВСЕГО

1200

Объем выборки, соответствующий каждому институту, был распределен пропорционально численности работающих в этих институтах научных сотрудников. Распределение выборки по институтам производилось с таким расчетом, чтобы в одном институте количество интервью составляло не менее 20 .

Таблица 1.2.5. Распределение выборочной совокупности по институтам, чел.

Город

Название института

Количество респондентов

Москва

1. Институт народно-хозяйственного прогнозирования РАН

30

2. Центральный экономико-математический институт

50

3. Институт всеобщей истории

70

4. Институт языкознания

30

5. Институт кристаллографии им. Шубникова

60

6. Институт радиотехники и электроники

50

7. Институт математического моделирования

45

8. Институт молекулярной биологии

50

9. Институт геохимии и аналитической химии

40

10. Научно-исследовательский институт системных исследований НИИСИ РАН

25

11. Физический институт им. Лебедева ФИАН

90

12. Институт системного анализа ИСА РАН

40

Всего

8

480

Троицк

13. Институт земного магнетизма (Троицк)

40

Черноголовка

14. Институт проблем микроэлектроники

30

Всего

2

55

Санкт-Петербург

15. Институт русской литературы (Пушкинский Дом)

25

16. Институт ядерной физики

80

17. Институт физиологии им. Павлова

45

18. Институт высокомолекулярных соединений

50

Всего

4

170

Новосибирск

19. Институт экономики и организации промышленного производства

30

20. Институт систем автоматики им. Ершова

30

21. Институт химической генетики и горения

30

22. Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе

30

Всего

4

100

Владивосток

23. Институт химии ДВО РАН

30

Екатеринбург

24. Институт экологии растений и животных

30

25. Институт органического синтеза УрО РАН

30

Красноярск

26. Институт физики им. Л.В. Киренского

30

Нижний Новгород

27. Институт прикладной физики

50

Пермь

28. Институт механики сплошных средств

20

Хабаровск

29. Институт экономических исследований ДВО РАН

20

30. Институт тектоники и геофизики

20

Всего

8

195

ИТОГО

30

1200

Четвертая ступень построения выборки - это отбор респондентов в институте. Методикой исследования предусматривалось, что в каждом институте необходимо было опросить сотрудников максимального количества лабораторий. Если количество лабораторий конкретного института было меньше задания интервьюера, то опрашивались по один-три сотрудника в каждой лаборатории. Если число лабораторий превышало задание интервьюера, то лаборатории отбирались из списка лабораторий случайным образом. Главное правило отбора респондента в лаборатории предусматривало проведение не более трех интервью в одной лаборатории. В лаборатории респондент имел право беседовать с любым согласившимся сотрудником. Направленный отбор респондентов для соблюдения квот осуществлялся только на стадии завершения задания. Интервьюер отбирал в лабораториях респондентов в соответствии с половозрастными квотами, квотами по должностному статусу и квотами по ученой степени.

2. Сравнение генеральной и выборочной совокупности

Сравнение генеральной и выборочной совокупности показывает, что в рамках проведенного исследования с использованием территориальной стратифицированной случайной выборки данные исследования по территориальному сегменту, по типам институтов, по социальным и квалификационно-должностным характеристикам довольно точно воспроизводят параметры генеральной совокупности.

Распределение респондентов по территориальному сегменту точно воспроизводит распределение генеральной совокупности по этому признаку.

Таблица 1.3.1. Распределение респондентов по территориальному сегменту, % к итогу

Территориальный сегмент

Статистика РАН

на 1.05.05

Статистика исследования

Москва

48

48

Регионы

52

52

ВСЕГО

100

100

Распределение респондентов по типам институтов точно воспроизводит структуру генеральной совокупности по данному показателю.

Таблица 1.3.2. Распределение респондентов по типам институтов, % к итогу

Тип института

Статистика РАН

на 1.05.05

Статистика исследования

Естественные и технические институты

77

78

Гуманитарные институты

23

22

ВСЕГО

100

100

Распределение респондентов по должностному и ученому статусу. Распределение респондентов по должностному статусу воспроизводит структуру генеральной совокупности по данному показателю. Отклонение от показателей генеральной совокупности зафиксировано главным образом должностной группе «младший научный сотрудник». Основная причина - принципиальный отказ от участия в исследовании, в наибольшей степени свойственный именно этой должностной категории.

Таблица 1.3.3. Распределение респондентов по должностному статусу, % к итогу

Должность

Статистика РАН 
на 1.05.05

Статистика исследования

Руководитель структурного подразделения

10

8

Главный научный сотрудник

4

4

Ведущий научный сотрудник

10

9

Старший научный сотрудник

32

38

Научный сотрудник

20

23

Младший научный сотрудник

24

14

В том числе: аспирант

3

4

ВСЕГО

100

100

Распределение респондентов по ученому статусу. Сравнение данных генеральной совокупности и данных исследования по ученому статусу (наличие ученой степени) свидетельствует, что данный показатель выдержан с большой точностью.

Таблица 1.3.4. Распределение респондентов по наличию ученой степени, % к итогу

Ученая степень

Статистика РАН 
на 1.05.05

Статистика исследования

Доктора наук

17

17

Кандидаты наук

47

48

Без ученой степени

33

32

В том числе: аспирант

3

4

ВСЕГО

100

100

Распределение респондентов по демографическим признакам. Распределение респондентов по гендерному составу. Соотношение респондентов по полу, полученное по данным опроса, точно воспроизводит структуру генеральной совокупности.

Таблица 1.3.5. Распределение респондентов по полу, % к итогу

Пол

Статистика РАН 
на 1.05.05

Статистика исследования

Мужчины

60

60

Женщины

40

40

ВСЕГО

100

100

Распределение респондентов по возрастному составу. Возрастной состав выборочной совокупности практически точно отражает параметры генеральной совокупности по данному признаку. Исключением стали две подгруппа респондентов: в возрасте 40-49 лет и в возрасте старше 70 лет. Данные категории респондентов добиралась за счет подгрупп более молодых возрастов, в основном за счет респондентов возрасте до 29 лет. Главным обстоятельством недобора данной возрастной группы послужила трудная достижимость ее представителей. Многие научные сотрудники в возрасте 40-49 лет находились в длительных зарубежных командировках, участвовали в научных конференциях на момент проведения опроса. Недобор респондентов в возрасте 70 лет и старше объясняется тем обстоятельством, что, формально сохраняя статус научных сотрудников, респонденты этого возраста на самом деле практически недостижимы, так как их весьма трудно застать на рабочих местах. Вторым обстоятельством недобора данной возрастной подгруппы послужили принципиальные отказы от участия в опросе.

Таблица 1.3.6. Распределение респондентов по возрасту, % к итогу

Возраст

Статистика РАН 
на 1.05.05

Статистика исследования

До 29 лет включительно

12

15

От 30 до 39 лет

14

15

От 40 до 49 лет

21

17

От 50 до 59 лет

26

27

От 60 до 69 лет

19

21

Старше 70 лет

8

5

ВСЕГО

100

100

Опубликовано на Полит.ру:

http://www.polit.ru/science/2005/12/15/ran.html