Научно-образовательная корпорация как модель развития российских университетов: от концепции к эмпирической верификации

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что в условиях реформирования российского высшего образования и повышения требований к качеству подготовки кадров остро стоит задача объективной оценки и дифференциации моделей развития университетов. Существенные различия в структуре экосистем и инновационном потенциале ведущих вузов требуют новых подходов к их типологизации. Современные рейтинги и формальные критерии оказываются недостаточными для понимания институционального многообразия и выявления реальных факторов лидерства в университетском секторе. Цель исследования — эмпирическое обоснование типологии ведущих российских университетов на основе концепции научно-образовательной корпорации. В качестве основного метода использован кластерный анализ, примененный к массиву из 52 количественных показателей, отражающих ключевые свойства 99 крупнейших вузов страны. Научная новизна состоит в концептуализации модели научно-образовательной корпорации и классификации университетов. В результате определены три кластера вузов, существенно различающихся по масштабам экосистем, инновационной активности, стратегическим и организационным характеристикам. Практическая значимость работы заключается в возможности использования предложенных подходов и результатов для совершенствования стратегического управления, разработки образовательной политики и повышения эффективности университетского сектора как части национальной инновационной системы. Предлагаемый инструментарий может служить эмпирической и методологической основой дальнейших исследований в области типологии и развития высшего образования.

1. Егоров А.А. Оценка эффективности деятельности университетов на основе их производственных функций. Университетское управление: практика и анализ. 2020;24(4):87-99. DOI: 10.15826/umpa.2020.04.037

2. Гринева Н.В., Юдина В.А. Многофакторный анализ показателей оценки институциональных факторов российских вузов и их рангового влияния на уровень международной конкурентоспособности. Проблемы экономики и юридической практики. 2021;17(5):89-101.

3. Кузнецова О.А., Клевина М.В. Сравнительный анализ результатов кластеризации университетов при разном наборе параметров. Прикладная математика и вопросы управления. 2020;(3);164-181. DOI: 10.15593/2499-9873/2020.3.09

4. Меликян А.В. Кластерный анализ российских вузов на основе динамики показателей их деятельности. Вопросы статистики. 2021;28(5):58-68. DOI: 10.34023/2313-6383-2021-28-5-58-68

5. Меликян А.В. Типология результатов сотрудничества российских вузов с бизнесом. Высшее образование в России. 2024;33(11):108-131. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-11-108-131

6. Ростова Е.П., Ковельский В.В. Кластерный анализ эффективности НИР в инновационно развивающихся университетах России. Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2020;11(2):56-62. DOI: 10.18287/2542-0461-2020-11-2-56-62

7. Таловская Б.М., Лисюткин М.А. О ресурсной стратификации российских университетов. Университетское управление: практика и анализ. 2018;22(6):24-35. DOI: 10.15826/umpa.2018.06.055

8. Тихонюк Н.Е., Кисляков А.Н., Каманин И.Е. EduClust: Кластерный анализ и прогнозирование развития вузов по регионам России. Экономика и предпринимательство. 2025;1(174):650-653. DOI: 10.34925/ EIP.2024.174.1.117

9. Celik S. Classification of Foundation Universities by Cluster Analysis According to Academic, Financial and Administrative Indicators. EJOSTIMTECH. 2022;1(1):51-61.

10. Elbawab R. University Rankings and Goals: A Cluster Analysis. Economies, MDPI. 2022;10(9):1-34. DOI: 10.3390/economies10090209

11. Abderraouf A., Bentadjine M., Hamidat A., Grounga O. Using cluster analysis to classify some Arab countries into homogeneous groups according to institutional quality criteria. Intern. Journal of Profess. Bus. Review. 2024;9(5):1-23. DOI: 10.26668/businessreview/2024.v9i5.4754

12. Ibáñez A., Larrañaga P., Bielza C. Cluster Methods for Assessing Research Performance: Exploring Spanish Computer Science. Scientometrics. 2013;(97): 571-600. DOI: 10.1007/s11192-013-0985-9

13. Shin J.C. Classifying Higher Education Institutions in Korea: A Performance-Based Approach. Higher Education. 2009;57(2):247-266. DOI: 10.1007/s10734-008-9150-4

14. Valadkhani A., Worthington A. Ranking and Clustering Australian University Research Performance, 1998-2002. Journal of Higher Education Policy and Management. 2006;28(2):189-210. DOI: 10.1080/13600800600751101

15. Абрамова Н.М. От Гумбольдта к университету ХХI века: критический взгляд на современные модели. Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2025;15(8-1):428-440. DOI: 10.34670/AR.2025.15.57.046

16. Abramova N. From Classical University to Scientific-Educational Corporation: Institutional Properties of a New Model. In: Actual Economy: Local Solutions to Global Challenges 2026. Proceedings of XXX International Conference. Osaka, Japan. 2026:93-97.

17. Гитис Л.Х. Статистическая классификация и кластерный анализ. М.: Горная книга (МГГУ); 2003. 157 p.

18. Исаев В.Г., Протасов Ю.М., Юров В.М. Кластеризация организаций высшего образования региона по результатам мониторинга их деятельности. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2021;1:93-101. DOI: 10.18384/2310-6646-2021-93-101

19. Mambetkaziyev A., Baikenov Zh., Konopyanova G. Cluster analysis of the effectiveness of management of higher education institutions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022;6(3(120)):26-31. DOI: 10.15587/1729-4061.2022.265860

20. Миркин Б.Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор. М.: Изд. дом Нац. исслед. ун-та «Высш. шк. экономики»; 2011: 84 p.

21. Kanungo T., Mount D.M., Netanyahu N.S., Piatko C.D., Silverman R., Wu A.Y.An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002;24(7):881-892. DOI: 10.1109/TPAMI.2002.1017616