Влияние межорганизационных отношений между университетами на эффективность научных работ сотрудников

Итак, исходя из результатов, можно сделать следующие выводы:

На эффективность публикации влияет множество факторов.

В данной работе мы взяли за основу три фактора и рассмотрели насколько количество авторов, цитируемость журнала и международное сотрудничество Высшей школы экономики с иностранными вузами может влиять на эффективность публикаций, которые пишут научные сотрудники Высшей школы экономики и научные сотрудники университетов-партнеров.

В результате, можно проследить зависимоть такого фактора, как эффективность публикаций от количества авторов в публикации, а, в свою очередь, международное сотрудничество имеет слишком маленькое влияние на выбранную нами зависимую величену. (При этом, если бы модель рассматривалась на 90%-ом уровне значимости, то переменная k была бы значима.).

Стоит упомянуть, что данная модель была построена, чтобы понять насколько в первую очередь международное сотрудничество может влиять на эффективность публикаций.

Таким образом, с учетом рассмотренных критериев, можно сказать следующее. Модель отвечает предпосылкам классической линейной модели регрессии и удовлетворяет всем необходимым параметрам. Исключение составляет коэффициент детерминации, который не характерен для «хорошей» модели. Однако как было объяснено выше, это нормально для рассматриваемой ситуации. Это связано с тем, что модель не учитывает другие факторы, оказывающие влияние на эффективность публикаций. В результате получается, что можно говорить о присутствии влияния такого параметра, как количество авторов на эффективность статей, а, в свою очередь, международное сотрудничество имеет слишком малый эффект на выбранную зависимую величину.

На основе данных результатов гипотеза H0 о наличии связи международного сотрудничества и эффективностью публикации является опровергнутой.

3.3 Доработка эконометрической модели путем ее расширения. Анализ полученных результатов и практические рекомендации

Первая зависимость, которая подтвердилась в данной работе - это зависимость эффективности публикаций от количества авторов в статье. Данная зависимость была выведена ранее в работе Ганзеля (2002), где утверждается: статьи с большим числом авторов более цитируемые, чем статьи, написанные одним автором. Так как в данной работе, акцент делался именно на фиктивную переменную k, то есть переменная, которая показывает наличие или отсутствие международного сотрудничества с университетом, то далее хотелось бы поразмышлять именно о доработке модели с точки зрения добавления каких-либо переменных.

Зависимость эффективности публикаций от международного сотрудничества была выявлена положительной, то есть при присутствии международного сотрудничества показатель эффективности увеличивается. Для данной зависимости в качестве наилучшей модели была выбрана логарифмическая модель парной регрессии, отвечающая необходимым требованиям. Однако нельзя сделать вывод о правильной спецификации модели на 5%-ом уровне значимости (можно только на 10%-ом). Это значит, для того, чтобы спецификация модели была правильной на необходимом уровне значимости, а именно 5%-ом, в модель следует добавить новую, значимую переменную.

Встает вопрос о том, что может оказывать влияние на эффективность публикаций. Для правильной логики рассуждения следует перечислить имеющиеся данные, которые могут выступать в качестве регрессоров:

· Популярность автора статьи

· Актуальность выбранной темы

· Средний индекс цитирования по изучаемой отрасли

· Возраст автора

· Год публикации

Можно сделать предположение, что все эти переменные также могут влиять на эффективность публикации тем или иным образом, а в том числе увеличить или уменьшить значимость такого фактора, как международное сотрудничество.

Данная идея может служить хорошим продолжением данного исследования. В данном исследовании мы брали публикации, которые были опубликованы во временом пределе с 2013 - 2017 год, именно поэтому мы не брали данную переменную, как основной регрессор, но в дальнейшем исследовании можно взять статьи, которые были опубликованы и в более ранний период и учитывать год публикации в регрессионой модели.

Актуальность выбранной темы также играет огромную роль для эффективности публикаций, а если точнее, то для количества цитировния данной работы. Актуальность часто определяется модой в научных кругах. Например, посмотрим на статьи, которые были самые цитируемые за все время.

Ниже представлены топ 5 статей:

Рис.13

Рис.14

Рис. 15

Рис. 16

Рис. 17

Как мы можем видеть на рисунках с 13 по 17, статьи, которые являются наиболее цитируемыми, связаны так или иначе с медициной и пик их цитирования приходится на 90е года. Из этого мы можем сделать вывод, что несмотря на огромное количество статей, которые были опубликованы в данной период наиболее актуальными оказались именно эти стать, которые входят в топ 5 цитируемых.

Именно эта информация, также дает нам идею для дальнейшей модификации модели.

На тему зависимости цитируемости статьи от различных факторов, таких, как пол и возраст, было написано несколько статей, одной из них является работа Кристофера Рорстада и Дага Акснес.

В данной работе авторы подчеркивают тот факт, что возраст автора также может коррелировать с его известностью в научных кругах и опытом в той или иной сфере.

Вероятность того, что молодой специалист, который проработал всего несколько лет в области медицины, будет более опытным, чем профессор, который проработал более 30 лет в этой области, стремится к нулю. Именно поэтому в данной работе рассматривают возраст и пол автора, как существенный фактор, который, в свою очередь, может быть также использован в последующих исследованиях зависимости эффективности от разных факторов, и возраст автора может стать одним из регрессоров будущей модели.

Данные сведения, можно будет учесть при дальнейшем исследовании.

Итак, очень важно определить, какую практическую значимость несут результатыданного продененного исследования?

Важным момментом является осознание факторов, которые могут влиять на эффективность. Данная работа как раз посвещана выявлению этих факторов.

Стоит вернуться к измерению эффективности, которое мы используем в данной работе. Как было написано ранее, эффективность в нашей работе измеряется количеством цитирования публикаций.

После сбора всех данных, построения эконометрической модели и подведения итогов, был выявлен фактор, который имеет большее влияние на эффективность - это количество авторов, которые работают над это статьей.

Есть множество причин, почему этот фактор стал самым значимым. Проводились исследования, которые доказывали, что большое количество авторов могут обработать больше информации, а это приведет к более качественной и полной работе.

Также среди множества авторов может оказаться научный сотрудник, который является популярным и известным автором, к которому прислушиваются многие сообщества ученых, это, в свою очередь, также приведет к большему количеству цитирования. Этот фактор может быть учтен при необходимости управления эффективностью публикациями.

Следует отметить, что фактор международного сотрудничества также отмечен, как значимый в данной модели (но при другом уровне значимости). Эта предпосылка, дает нам возможность делать предположения, что при добавлении дополнительных регрессоров, фактор может стать более значимым. А это значит, что увеличение международных сотрудничеств может привести к образованию новых связей между учеными, что в свою очередь увеличит количество публикаций в соавторстве, а в последующем и повлияет на эффективность. В данной работе мы лишь частично затронули этот вопрос, который в последующем может быть развит в еще более обширное исследование.

Таким образом, основными факторами, которые могут влиять на эффективность публикаций научных сотрудников в нашей моделе - являются количество авторов в статье и международное сотрудничество. Увеличение одного и второго фактора ведут к увеличению эффективности статьи. Эта информация может быть полезной при принятие управленческих решений, например, при заключении очередного международного контракта.

Заключение

Подводя итоги, обобщим результаты проделанной работы.

Так как, университет, как и любое предприятие, стремится контролировать свои процессы и увеличивать эффективность своей деятельности, то рассматриваемая тема эффективности публикаций является актуальной и своевременной. Целью данной работы было определить, как и какие факторы могут влиять на эффективность публикаций научных сотрудников Высшей школы экономики. Далее более подробно рассмотрим этапы, которые были проделаны для достижения поставленной цели.

Первым этапом была проведена большая работа по анализу литературы, которая была связана с выбранной темой. Этому посвящена вся первая глава данной работы.

Были прочитаны и проанализированные статьи о межорганизационных отношениях, связях между университетами и индустриями, выявлены причины и мотиваторы взаимодействия университета с университетом, проанализированы варианты оценки эффективности публикаций. Вторая глава была посвящена методу оценки эффективности научной публикации.

В итоге, были сделаны выводы, которые помогли сформулировать следующую гипотезу, которая должна была быть опровергнута или подтверждена по окончанию проделанной работы.

Гипотеза звучала следующим образом: «Сотрудничество между университетами позитивно влияет на эффективность научных работ преподавателей данных ВУЗов».

Для того, чтобы подтвердить или опровергнуть выдвинутую гипотезу был проведен второй этап.

В данном этапе была собрана и проанализирована информация о международном сотрудничестве Высшей школы экономики с вузами-партнерами из зарубежных стран.

Были выявлены статьи, которые писались в соавторстве научных сотрудников ВШЭ и международного вуза-партнера, и произведено сравнение цитируемости данных статей с цитируемостью статей, которые были написаны научными сотрудниками без академиков университета-партнера. Также для анализа брались такие данные, как количество авторов в статье и индекс цитируемости журнала. В последующем эти факторы стали регрессорами в построенной модели, о которой пойдет речь дальше.

Следующим действием было построение эконометрической модели, которая могла бы соответствовать всем требования и быть значимой.

После построения регрессионной модели и проверки ее значимости и адекватности, были выявлены значимые переменные.

То есть те задачи, которые были поставлены в начале данной работы, а именно:

· Выявить и определить взаимоотношения между университетами

· Найти работы, которые были написаны в соавторстве научного сотрудника одного университета с сотрудником международного университета

· Оценить эффективность данных работ, то есть количество цитирования найденных научных публикаций

· Сравнить данную эффективность с эффективностью статей, которые были написаны самостоятельно одним из авторов

· Выявить тренд влияния на эффективность межорганизационных отношений

Были выполнены и привели к определенным результатам.

А именно:

Гипотеза, которая была выдвинута - опровергнута, так как при выбранном уровне значимости, переменная, отвечающая за международное сотрудничество, оказалась недостаточно значимой.

В свою очередь, был выделена переменная, которая имеет значимость в данной модели, а именно количество авторов в статье. Данная переменная имеет позитивное влияние на эффективность публикаций.

Данные результаты университеты могут использовать при принятии управленческих решений и управлении эффективностью публикаций своих научных сотрудников.

Список литературы

1. Бедный Б.И. Сорокин Ю. М. О ПОКАЗАТЕЛЯХ НАУЧНОГО ЦИТИРОВАНИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИИ - Высшее образование в России - Выпуск № 3 / 2012

2. В. Н. Бурков, А. А. Белощицкий, В. Д. Гогунский ПАРАМЕТРЫ ЦИТИРУЕМОСТИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ В НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ БАЗАХ ДАННЫХ - № 15 (2013)

3. Иткис М. Г., Назаренко М. А. - РЕЗУЛЬТАТЫ МОНИТОРИНГА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗОВ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ БАЗОВЫХ ФИЛИАЛОВ - Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований - Выпуск № 1 / 2013

4. Кузина И.Г. Теория социальной работы. Учебное пособие. - 2-е издание. изд. Проспект, 2015.

5. Мохначева Ю. В. Харыбина Т. Н. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗНАЧИМОСТИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ- Библиосфера - Выпуск № 3 / 2008

6. Назаренко М. А. ИНДЕКС ХИРША КАК КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО В СОВРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ/ Выпуск № 4 / 2013

7. МА Назаренко - Наукометрические показатели рейтинга Российского индекса научного цитирования - Успехи современного естествознания - 2013

8. Просветов Г.И. «Маркетинговые исследования: задачи и решения» - М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2014. - С. 33.

9. Стратегии развития российских вузов: ответы на новые вызовы/ Под науч. ред. Н.Л. Титовой [Текст] - М. : МАКС Пресс, 2008. - 668 с. - 1000 экз. - ISBN 978-5-317-02500-7 (в пер.)

10. Abramo, G., D'Angelo, C. A., & Di Costa, F. (2011). Research productivity: Are higher academic ranks more productive than lower ones? Scientometrics, 88(3),915-928.

11. Acedo, F., Barroso, C., Casanueva, C., & Galбn, J. (2006). Co-authorship in management and organizational studies: an empirical and network analysis. Journal of Management Studies, 43(5), 957-983.

12. Adler, N.J., Harzing, A.-W., 2009. When knowledge wins: transcending the sense and nonsense of academic rankings. Acad. Manage. Learn. Educ. 8 (1), 72-95.

13. Alireza Abbasi. (2016, May 5). A longitudinal analysis of link formation on collaborationnet works. Journal of Informetrics, 685-692.

14. Baldini, N., Grimaldi, R., Sobrero, M., 2006. Institutional changes and the commercialization of academic knowledge: a study of Italian universities' patenting activities between 1965 and 2002. Research Policy 35, 518-532.

15. Barnett, A. H., Ault, R. W. and Kaserman, D. L. (1988). `The rising incidence of co-authorship in economics: further evidence'. Review of Economics and Statistics, 70, 3, 539-43.

16. Bayer, A. E. and Smart, J. C. (1991). `Career publication patterns and collaborative “styles” in American academic science'. Journal of Higher Education, 62, 615-36

17. Barjak, F. (2006). Research productivity in the internet era. Scientometrics, 68(3), 343-360.

18. Barnett, A. H., Ault, R. W. and Kaserman, D. L. (1988). `The rising incidence of co-authorship in economics: further evidence'. Review of Economics and Statistics, 70, 3, 539-43.

19. Bekkers, R., & Bodas Freitas, I. (2008). Analysing knowledge transfer

channels between universities and industry: To what degree do sectors also matter? Research Policy, 37, 1837--1853.

20. Burris, V. (2004). The academic caste system: Prestige hierarchies in PhD exchange networks. American Sociological Review, 69(2), 239-264.

21. Butler, L., 2008. Using a balanced approach to bibliometrics: quantitative performance measures in th the Australian Research Quality Framework.

22. Cai, D., et al., 2005. Community mining from multi-relational networks. In: Proceedings of the 2005 European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD'05), Porto, Portugal.

23. Child, J., Faulkner, D, Tallman, S., 2005. Cooperative strategy. Managing alliances, networks and joint ventures. Oxford University Press, 2nd edition, Oxford

24. Chaturvedi, S., Gaur, A.S., 2009. A dynamic model of trust and commitment development in strategic alliances. IIMB Management Review..

25. Child, J., Faulkner, D, Tallman, S., 2005. Cooperative strategy. Managing alliances, networks and joint ventures. Oxford University Press, 2nd edition, Oxford

26. Clarke-Hill, C., Li, H., Davis, B., 2003.The paradox of cooperation and competition in strategic alliances: towards a multi-paradigm approach. Management Research News 26(1), 1-20.

27. Cole, J. R., & Zuckerman, H. (1984). The productivity puzzle: Persistence and change in patterns of publication of men and women scientists. In P. Maehr, &M. W. Steinkamp (Eds.), Advances in motivation and achievement (Vol. 2) (pp. 217-258). Greenwich, CT: JAI Press.

28. Cronin, B. (1995). The scholar's courtesy: the role of acknowledgement in the primary communication process. London: Taylor Graham.

29. Culati, R., & Gargiulo, M. (1999). Where do interorganizational networks come from? American Journal of Sociology, 104,1939--1993.

30. Diem, A., & Wolter, S. C. (2013). The use of bibliometrics to measure research performance in education sciences. Research in Higher Education, 54(1), 86-114.

31. Doz, Y. L., Oik, P. M., & Ring, P. S. (2000). Formation processes of R&D consortia: Which path to take? Where does it lead? Strategic Management Journal, 21, 239-266.

32. Fox, M. (1983). Publication productivity among scientists: A critical review. Social Studies of Science, 2(13), 285-305.

33. Freidheim, C.F.JR., 1999. The battle of the alliances. Management Review 88(8), 46-51.

34. Filho, E. R., Machado-da-Silva, C., & Rossoni, L. (2010, June). The Social and Intellectual Dimensions in the Construction of Scientific Knowledge: The Institutional Theory in Organization Studies in Brazil. Brazil Administration Review. Retrieved from www.anpad.org.br/bar.

35. Glanzel, W. (2002): `Co-authorship patterns and trends in the sciences: a bibliometric study with implications for database indexing and search strategic 1980-1998'. Library Trends, 50, 3, 461-73.

36. Glьckler, J. (2007). Economic geography and the evolution of networks. Journal of Economic Geography, 7(5), 619.

37. Grahame R. Dowling «Playing the citations game: From publish or perish to be cited or sidelined» - Australasian Marketing Journal 22 (2014) 280-287

38. Gulati, R. (1995). Social structure and alliance formation patterns: a longitudinal analysis. Administrative Science Quarterly, 40, 619-652.

39. Harbison, J.R., Pekar, P.jr., Viscio, A. Moloney, D., 2000. The allianced enterprise: breakout strategy for the new millennium, BoozAllen & Hamilton.

40. Harmon, B., Ardishvili, A., Cardozo, R., Elder, T., Leuthold, J., Parshall, J., et al. (1997). Mapping the university technology transfer process. Journal of Business Venturing, 12, 423--434.

41. Holder, M. E., Langrehr, F. W. and Schroeder, D. M. (2000). `Finance journal coauthorship: how do coauthors in very select journals evaluate the experience?'. Financial Practice and Education, 10, 142-52.

42. Hudson, J. (1996). `Trends in multi-authored papers in economics'. Journal Economics Perspectives, 10, 153-8.

43. Ichise, R., Takeda, H., Ueyama, K., 2005. Community mining tool using bibliographydata. In: IEEE Proceedings of the Ninth International Conference on Information Visualisation.

44. Kyvik, S. (1991). Productivity in academia. Scientific publishing at Norwegian universities. Oslo: Universitetsforlaget.

45. Laband, D. N. and Tollison, R. D. (2000). `Intellectual collaboration'. Journal of Political Economy, 108, 3, 632-62

46. Leydesdorff, L., & Amsterdamska, O. (1990). Dimensions of citation analysis. Science, Technology and Human Values, 15(3), 305-335.

47. Mullins, N. C. (1973). Theories and theory groups in contemporary American sociology. London: Harper & Row.

48. Nathan, S., Hermanson, D. R. and Hermanson, R. H. (1998). `Co-authoring in refereed journals: views of accounting faculty and department chairs'. Issues in Accounting Education, 13, 1, 79-92.

49. Newman, M.E.J., 2000. Who are the best connected scientists? A study of scientific

50. Schartinger, D., Schibany, A., & Gassler, H. (2001). Interactive relations between universities and firms: Empirical evidence for Austria. Journal of Technology Transfer,26 255-238co-authorship networks. Santa Fe: SFI Working Paper 00-12-64.

51. Sauer, R. D. (1988). `Estimates of the return to quality and coauthorship in economic academy'. Journal of Political Economy, 96, 4, 855-66.

52. Seeber, M., Lepori, B., Lomi, A., Aguillo, I., & Barberio, V. (2012, June). Factors affecting web links between European higher education institutions. Journal of Informetrics, 435-447.

53. Small, H. (2004). On the shoulders of Robert Merton: towards a normative theory of citation. Scientometrics, 60(1), 71-79.

54. Strцele, V., Zimbrгo, G., & Souza, J. (2013). Group and link analysis of multi-relational scientific social networks. The Journal of Systems and Software, 1819-1830.

55. Urbancic, F. (1992). `The extent of collaboration in the production of accounting research'. Accounting Educators Journal, 4, 47-61.

56. Van Raan, A. F. J. (1997). Scientometrics: state-of-the-art. Scientometrics, 38(1), 205-218.

57. Williamson, O.E., 1991. Comparative economic organization: the analysis of discrete structural alternatives. Administrative Science Quarterly 36, 269-296.

58. Walker, G., Weber, D., 1984. A transaction cost approach to make and buy decisions. Administrative Science Quarterly 29(3), 373-391.

59. Wouters, P. (1999). The citation culture. Doctoral thesis, Faculteit der Scheikunde, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands.

Приложение

Первоначальные данные для анализа.

Обработанные данные, которые были использованы для анализа в программе gretl:

Размещено на Allbest.ru