М.К.МЫРЗАХМЕТ
ЭКОНОМИКА И УНИВЕРСИТЕТЫ
Рейтинг конкурентоспособности отражает способность национальных систем управления создать благоприятные условия и конкурентоспособную среду для объектов предпринимательской деятельности. Составляя рейтинг, аналитики IMD использовали свою традиционную методику. Согласно ей экономику каждой страны оценивают по четырем главным показателям: инфраструктура, эффективность правительства, эффективность бизнеса и макроэкономические показатели.
Во время исследования изучаются около 300 различных факторов влияния на национальные экономики. Общая сумма баллов может составлять от 0 до 100. По ней определяется место страны в рейтинге.
При исследовании используются статистические данные, предоставленные национальными ведомствами и международными организациями. Треть данных собирается путем прямого опроса бизнесменов.
Возникновение рейтингов университетов является следствие появления массового высшего образования, конкуренции и коммерциализации во всем мире в сфере высшего образования.
Почти три миллиона студентов обучаются за пределами своих стран, многие из них стремятся в лучшие университеты за рубежом и в большинстве случаев они опираются на результаты рейтингов университетов.
Рейтинг формируется на основе оценки качества образования, которое рассматривается как комплексная характеристика, отражающая большинство сторон деятельности вуза: учебную, научно-исследовательскую и международную, уровень профессиональной компетентности профессорско- преподавательского и исследовательского персонала, используемые ресурсы, уровень развития коммуникаций, количество студентов разных форм обучения, наличие студентов из других стран, объем научных исследований, издательская деятельность, обеспечение студентов общежитиями, профилакториями и др.
Основными международными рейтингами являются ―QS World University Rankings‖, ―Times Higher Education World University
Rankings‖ (THE) и Academic Ranking of World Universities (ARWU) the ―Shanghai Rankings‖.
Рейтинг Times Higher Education является международным рейтингом лучших университетов мира1. Впервые рейтинг лучших высших учебных заведений мира был опубликован в 2004 году, с тех пор составление и публикация рейтинга стали ежегодной традицией.
В 2010 году отделился от своего первоначального партнера Quacquarelli Symonds (QS), создавая свой новый рейтинг, методология которого основывалась на предоставлении информации о цитировании статей, собираемой в партнерстве с Thomson Reuters.
В этом году рейтинг был составлен на основе исследования Thomson Reuters. Последний оценивал вузы по 13 показателям, которые объединялись в пять групп. Критериями оценки является следующее:
Индекс цитируемости;
Оценка объема и репутации научно-исследовательских работ;
Оценка преподавания и условия обучения;
Показатель доли иностранных студентов и сотрудников вуза;
Доход от исследований.
В настоящей работе выполнен сравнительный анализ корреляции между одним из популярных экономических рейтингов (рейтинг по конкурентоспособности IMD) и рейтингом THE WORLD UNIVERSITY RANKINGS 2010 по 200 лучшим университетам мира.
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными.2
Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (также часто встречается термин «корреляционно-регрессионный анализ», который является более общим статистическим понятием), с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации).
Применение возможно при наличии достаточного количества наблюдений для изучения. На практике считается, что число наблюдений должно быть не менее, чем в 5-6 раз превышать число факторов (также встречается рекомендация использовать пропорцию не менее, чем в 10 раз превышающую количество факторов). В случае, если число наблюдений превышает количество факторов в
десятки раз, в действие вступает закон больших чисел, который обеспечивает взаимопогашение случайных колебаний.
Совокупность значений всех факторных и результативного признаков подчинялась многомерному нормальному распределению.
В случае, если объѐм совокупности недостаточен для проведения формального тестирования на нормальность распределения, то закон распределения определяется визуально на основе корреляционного поля. Если в расположении точек на этом поле наблюдается линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных подчиняется нормальному закону распределения.
Данный метод обработки статистических данных часто используется в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи.
Популярность метода обусловлена двумя моментами:
коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных.
Важной характеристикой совместного распределения двух случайных величин является ковариация (или корреляционный момент). Ковариация является совместным центральным моментом второго порядка. Ковариация определяется как математическое ожидание произведения отклонений случайных величин3:
, где — математическое ожидание.
X P
M
где P – вероятность случайной величины X.
Для проведения анализа в работе использован линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона).
Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:
Коэффициент корреляции изменяется в пределах от минус единицы до плюс единицы. Для графического представления
подобной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным.
Каждая пара значений маркируется при помощи определенного символа. Такой график называется «диаграммой рассеяния».
Таблица 1. Интерпретация коэффициента корреляции4 Значение модуля
коэффициента корреляции |r|
Интерпретация
0,0 < |г| <= 0,2 Очень слабая корреляция
0,2 < |г| <= 0,5 Слабая корреляция 0,5 < |г| <= 0,7 Средняя корреляция 0,7 < |г| <= 0,9 Сильная корреляция 0,9 < |г| <= 1,0 Очень сильная
корреляция
Ниже в таблице 2 перечислены страны из рейтинга THE.
Таблица 2. Страны, университеты которых состоят в списке 200 лучших университетов мира по рейтингу THE в 2010 г.
1 Switzerland 2 Hong Kong 3 Sweden 4 Netherlands 5 Denmark
6 United Kingdom 7 Singapore
8 Ireland 9 Australia 1
0 Canada 1
1 United States 1
2 New Zealand 1
3 Austria 1
4 Norway 1
5 Finland 1
6 Belgium 1
7 Taiwan
1
8 Germany 1
9
Republic of Korea
2
0 France 2
1 Japan 2
2 Spain 2
3 Turkey 2
4 South Africa 2
5 China
Египет исключен из этого списка, так как эта страна не фигурирует в анализе конкурентоспособности IMD.
Суммарный рейтинг THE по каждой стране приведен к 1 млн.
населения (что бы можно было сравнивать страны с разным количеством населения).
Таблица 3. Табица корреляции между экономическим и университетским рейтигами.
№ Страна Место по пер-вому универ.
Рей-тинг пер-вого уни-вер- ситета
Сум-мар-ный рей-тинг
Кол-во уни-вер- сите-тов
Сред-ний рей- тинг
Насе-ление, в млн. чел.
Сумм.
рейт. на 1 млн.
насел.
IMD 2010
1
Switzer-
land 3 83,4 372,5 6 62,1 7,6 48,9 1 4
2 Hong
Kong 5 79,2 255,2 4 63,8 7,1 36,0 2 2
3 Sweden 13 67,0 323,4 6 53,9 9,1 35,6 3 6
4
Nether-
lands 19 55,3 514,8 10 51,5 16,8 30,7 4 12
5 Denmark 21 54,5 153,2 3 51,1 5,5 27,8 5 13
6
United
Kingdom 2 91,2 1726,5 29 59,5 62,3 27,7 6 22
7 Singapore 8 72,9 121,9 2 61,0 4,7 25,9 7 1
8 Ireland 14 60,3 117,8 2 58,9 4,6 25,5 8 21
9 Australia 9 71,0 418,7 7 59,8 21,5 19,5 9 5
10 Canada 4 82,0 538,2 9 59,8 33,8 15,9 10 7
11
United
States 1 96,1 4782,7 72 66,4 310,2 15,4 11 3
12 New
Zealand 24 51,8 51,8 1 51,8 4,3 12,2 12 20
13 Austria 26 47,2 93,9 2 47,0 8,2 11,4 13 14
14 Norway 22 52,7 52,7 1 52,7 4,7 11,3 14 9
15 Finland 15 56,6 56,6 1 56,6 5,3 10,8 15 19
16 Belgium 20 54,8 109,2 2 54,6 10,4 10,5 16 25
17 Taiwan 17 56,1 209,8 4 52,5 23,0 9,1 17 8
18 Germany 12 67,0 734,4 14 52,5 82,3 8,9 18 16
19 Republic 7 75,1 237,5 4 59,4 48,6 4,9 19 23
of Korea
20 France 11 69,5 247,3 4 61,8 64,8 3,8 20 24
21 Japan 6 75,6 302,3 5 60,5 126,8 2,4 21 27
22 Spain 23 52,1 103,2 2 51,6 46,5 2,2 22 36
23 Turkey 18 55,4 103,1 2 51,6 77,8 1,3 23 48
24 South
Africa 16 56,1 56,1 1 56,1 49,1 1,1 24 44
25 Egypt 25 51,6 51,6 1 51,6 80,5 0,6 25
26 China 10 70,7 351,5 6 58,6 1330,1 0,3 26 18
Хорошо наблюдается корреляция между этими данными (см. Рис. 1).
С помощью средств Microsoft Excel вычислены численные значения корреляции и степени достоверности данных. Для более тщательного исследования корреляции использована эконометрическая программа Eviews.
Рис. 2. Подгонка зависимости между индексом IMD и рейтингом университетов полиномиальной аппроксимацией шестой степени методом наименьших квадратов (Eviews5.1).
На рис. 2 показана корреляционная диаграмма рассеяния, где по Х отложены координаты, соответсвующие сумме рейтингов университетов страны, приведенные к 1 млн. ее неселения, а по Y отложены координаты, соответствующие месту страны в рейтинге IMD. Полиномиальная аппроксимация хорошо веделяет скачок на уровне UNI~25-:-30 для стран Великобритания, Ирландия, Нидерланды и Дания. Все эти страны имеют университеты более сильные, чем следовало бы из уровня развития их экономик, что обусловлено историческими традициями этих стран.
Таблица 4. Корреляционная матрица
UNI IMD_TL
UNI
1.0000
00 -0.643136
0 10 20 30 40 50
0 10 20 30 40 50
UNI (X)
IMD_TL (Y)
IMD_TL (Y) vs. Polynomial (degree=6) of UNI (X)
IMD_TL
-
0.643136 1.000000
Из рисунка и из корреляционной матрицы видно, что корреляционная зависимость средняя, близкая к сильной.
Далее приведена структура индекса IMD и определены экономические показатели, в наибольшей степени влияющие на образовательный уровень.
Рисунок 1. Рейтинги IMD и THE в сравнении
0 10 20 30 40 50 60
Swit zerlan
d Hong Kong
Sweden Nether
lands Denmark United
King dom Singapo
re
IrelandAustraliaCanada United
Stat es
New ZealandAustriaNorway
FinlandBelgiumTaiwa n Germany Republic
of K orea
FranceJapanSpainTurkey South Africa
EgyptChina
Места стран в рейтингах
Сумм. рейт. на 1 млн. насел.
IMD 2010
Таблица 5. Сильная корреляция с индексом IMD
№ Элементы индекса Корреляция
4 Открытость рынка 0,7
8 Институциональная база 0,8
1
1 Производительность
0,7 1
2 Рынок труда
0,8 1
6 Базовая инфраструктура
0,7 1
7
Технологическая
инфраструктура 0,8
Можно также найти корреляции остальных показателей индекса IMD с показателем «Образование». Этот показатель является более общим для образования, чем место в университетском рейтинге.
Таблица 6. Корреляция внутри индекса IMD: сильная корреляция с показателем «Образование»
№ Элементы индекса Корреляция 9
Нормативная база
предпринимательской деятельности
0,7 1
0 Социальная база 0,9
1
6 Базовая инфраструктура
0,7 1
9 Здоровье и окружающая среда
0,8
Таблица 7. Наиболее важные экономические показатели, влияющие на уровень развития системы образования
(ранжированные по степени важности).
Р
анг Элементы индекса
Корреляц ия
1 Социальная база 0,9
2 Здоровье и окружающая среда 0,8
3 Институциональная база 0,8
4 Рынок труда 0,8
5
Технологическая инфраструктура
0,8
6 Базовая инфраструктура 0,7
Все эти элементы индекса IMD имеют сильную корреляцию с показателем «Образование» или с индексом THE. Добавлен показатель «Базовая инфраструктура», так он имеет среднюю корреляцию, близкую к сильной корреляции и с показателем
«Образование», и с индексом THE.
Теперь можно спрогнозировать место Казахстана в университетских рейтингах.
Рисунок 3. Взаимозависимость между индексом конкурентоспособности страны IMD и номером страны в рейтинге университетов THE (UNI_N) (линейная аппроксимация).
Рисунок 4 показывает, что Казахстан, имеющий индекс IMD, равный 36, мог бы иметь университет в списке THE в районе 300- ой позиции. Однако, согласно рейтингу QS World University Rankings 2011/12 v, лучшие казахстанские университеты КазНУ им.
Аль-Фараби и ЕНУ им. Л.Н.Гумилева имеет позицию 401-450.
Казахстанские университеты могут улучшить свои позиции в рейтинге лучших университетов мира вплоть до позиции вблизи 300 в рамках существующих экономических условий. Для попадания одного из наших университетов в список 200 лучших университетов Казахстану необходимо улучшить показатели индекса IMD ниже 30, а для целей попадания в 100 лучших – ниже 20.
0 10 20 30 40 50
0 5 10 15 20 25 30
UNI_N
IMD_TL (Y)
IMD_TL (Y) vs. UNI_N
Рисунок 4. Взаимозависимость между номером первого университета (N of UNI) и номером страны (1st UNI) (полиномиальная аппроксимация со степенью 3).
Особенно надо обратить внимание на улучшение экономических показателей таблицы 7, которые наиболее тесно связаны с уровнем развития образовательной системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university- rankings/
2. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А.
Шмойловой — 3-е издание, переработанное. -— Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 560 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с.
4. http://www.hr-portal.ru/spss/Glava11/Index6.php
5. http://iu.qs.com/projects-and-services/world-university-rankings/
0 40 80 120 160 200
0 5 10 15 20 25 30
1st UNI
N of UNI
N of UNI vs. Polynomial (degree=3) of 1st UNI
Abdikarimova K.A.
Azanuly D.
Alibekova В.А.
Alimbekov D.А.
Amrina M.S.
Ashirova A.Zh.
Baktymbet A.S.
Baimuratov U.
Baisalbaeva D.K.
Bekbulatova A.M.
Bisekov A.T.
Boribaev T.K.
Gorelova N.S.
Dambaulova G.K.
Dzhangeldina M.N.
Dugalova S.N.
Esymkhanova Zh.K.
Zhanalinova M.A.
Zharlgasova B.E.
Zhenishan D.
Zhumataeva B.
Iskakov E.K.
Karabalaev A.K.
Keldibekova Z.M.
Kerimkulov S.E.
Koshanova S.E.
Kulubekov V.T.
Kunisova B.
Myrzakhmet M.K.
Smailov B.A.
Nurlanova N.K.
Oralbaeva N.M.
Sabataeva B.O.
Seidakhmetova Ph.
Seraliev H.
Smailov B.A.
Suraganova S.K.
Tyapuhin А.P.
Urazbekov D.Sh.
Utulbaev S.A.
Uchkampirova A.B.
Uchampirov B.B.
Shintaeva S.S.
Yakovlev B.A.
Yakovleva T.I.
