Критерии эффективности развития научной сферы. Оценка результатов научной деятельности и эффективности науки

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

О ключевых показателях эффективности научной деятельности

Из многих актуальных проблем науковедения рассмотрим методы оценки эффективности и качества работы ученого, научной деятельности подразделения, организации, журнала. Показатели эффективности научной деятельности используются как важная составная часть при оценке вузов, инновационного потенциала предприятий и т.п. Для оценки эффективности научной деятельности естественно использовать хорошо зарекомендовавшие себя в других предметных областях интеллектуальные инструменты. К таким инструментам относятся, в частности, система сбалансированных показателей, основанная на ключевых показателях эффективности (отсюда и название настоящей статьи), а также контроллинг, прежде всего контроллинг научной деятельности. Подробно разработаны и широко применяются два инструмента оценки эффективности научной деятельности - наукометрические показатели и экспертные оценки. Их критическому анализу и посвящена настоящая статья. Различные варианты манипулирования значениями наукометрических показателей в РФ, по нашей оценке, пока еще применяются сравнительно редко. Возможно, это связано со сравнительно небольшим сроком их использования при управления наукой. Поскольку такой показатель, как число цитирований работ исследователя, позволяет объективно оценить его вклад в науку, то применение этого наукометрического показателя для управления наукой оправдано. В то же время число публикаций и особенно индекс Хирша не позволяют объективно оценить эффективность научной деятельности, особенно с учетом свойств реальных библиометрических баз данных. Экспертные процедуры имеют ряд недостатков. В настоящей статье обсудим реальную эффективность экспертных процедур в таких областях их применения, как присвоение ученых степеней и выборы в государственные академии наук (прежде всего в РАН). Основные принципы экспертизы в рассматриваемых областях остаются неизменными в течение последних 70 лет. На основе анализа практики приходится констатировать недостаточную эффективность экспертных оценок в указанных областях. Обоснование сказанному приведено в статье

Ключевые слова: наука, управление, прикладная наука, фундаментальная наука, принятие решений, экспертные оценки, прогнозирование, библиометрические базы данных, индексы цитирования, наукометрика, глобализация, научный результат, маркетинг в науке

В Академии наук

Заседает князь Дундук.

Говорят, не подобает

Дундуку такая честь;

Почему ж он заседает?

Потому что <...> есть.

А.С. Пушкин

Со времен А.С. Пушкина интерес к проблемам управления наукой заметно вырос. Принципиальное продвижение последних лет - появление общедоступных библиометрических баз данных и индексов цитирования. Весьма важно, что администраторы высокого уровня стали их использовать для управления наукой. Для сотрудников научно-исследовательских организаций и высших учебных заведений Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) стал одной из самых популярных баз данных.

Как следствие, вспух поток публикаций по вопросам оценки эффективности научной деятельности. По нашему мнению, науковедение как научная дисциплина находится еще в зачаточном состоянии . Новым по сравнению с книгой , выпущенной в 1969 г., является только появление малообоснованного индекса Хирша. К сожалению, внимание многих авторов сосредоточено на обсуждении модификаций этого вида средней величины, в то время как фундаментальные вопросы остаются в тени.

наукометрический прикладной фундаментальный экспертный

Настоящая статья стимулирована замечательной работой Е.В. Луценко "Хиршамания" . Из многих актуальных проблем науковедения рассмотрим методы оценки эффективности и качества работы ученого, научной деятельности подразделения, организации, журнала. Показатели эффективности научной деятельности используются как важная составная часть при оценке вузов , инновационного потенциала предприятий и т.п.

Для оценки эффективности научной деятельности естественно использовать хорошо зарекомендовавшие себя в других предметных областях интеллектуальные инструменты. К таким инструментам относятся, в частности, система сбалансированных показателей , основанная на ключевых показателях эффективности (отсюда и название настоящей статьи), а также контроллинг , прежде всего контроллинг научной деятельности .

Подробно разработаны и широко применяются два инструмента оценки эффективности научной деятельности - наукометрические показатели и экспертные оценки. Их критическому анализу и посвящена настоящая статья.

Критика наукометрических показателей была мной (и другими авторами) дана в ряде публикаций. Из них выделим специальный выпуск журнала "Управление большими системами" , выпущенный также отдельным изданием . Наша затравочная статья в этом сборнике носила характерное название "Два типа методологических ошибок при управлении научной деятельностью". В итоговой статье был дан критический обзор нескольких десятков материалов указанного сборника. Дальнейшему развитию наших идей посвящены публикации . В наших работах вслед за классической монографией обсуждались возможности манипуляции наукометрическими показателями (число публикаций, число цитирований, индекс Хирша и др.). Аналогичные соображения, а также примеры реальных манипуляций достаточно широко обсуждаются в литературе (см. и др.). В письме автору настоящей статьи А.С Чуев отметил, что для повышения показателей цитируемости сотрудников вузов и НИИ руководством подобных организаций негласно насаждается порочная практика - рекомендовать к печати лишь те статьи, в которых имеются ссылки (требование до 30%) на публикации сотрудников своего вуза или НИИ, причем желательно в сторонних журналах. В качестве практической рекомендации предлагалось опираться на применение экспертных процедур для оценки эффективности научной деятельности .

В 2014 - 2015 гг. автор настоящей статьи анализировал наукометрические показатели РИНЦ для нескольких сотен исследователей. Конкретные результаты анализа отражены в ряде тем Интернет-ресурса , в основном в виде многочисленных таблиц, привязанных к определенным моментам времени.

Необходимо уточнить ранее высказанные положения.

Во-первых, различные варианты манипулирования значениями наукометрических показателей в РФ, по нашей оценке, пока еще применяются сравнительно редко. Возможно, это связано со сравнительно небольшим сроком их использования при управления наукой. Поскольку такой показатель, как число цитирований работ исследователя, позволяет объективно оценить его вклад в науку, то применение этого наукометрического показателя для управления наукой оправдано. В то же время число публикаций и особенно индекс Хирша не позволяют объективно оценить эффективность научной деятельности, особенно с учетом свойств реальных библиометрических баз данных.

Во вторых, экспертные процедуры имеют ряд недостатков. В настоящей статье обсудим реальную эффективность экспертных процедур в таких областях их применения, как присвоение ученых степеней и выборы в государственные академии наук (прежде всего в РАН). Основные принципы экспертизы в рассматриваемых областях остаются неизменными в течение последних 70 лет. На основе анализа практики приходится констатировать недостаточную эффективность экспертных оценок в указанных областях.

Обоснование сказанному приведено ниже. Настоящая статья содержит также ряд положений, новых по сравнению с нашими предыдущими публикациями.

Фундаментальная наука и прикладная наука

В нами показано принципиальное различие между фундаментальной наукой и прикладной наукой, влекущее столь же принципиальное различие между ключевыми показателями эффективности в этих областях деятельности. При проведении прикладных научных исследованиях основное для исполнителя - запросы, требования, предпочтения, интересы заказчика. Основной результат таких исследований - сложная техническая система, стратегический план развития фирмы и т.п. - то, что нужно заказчику. Публикации по результатам прикладных научных исследований не являются обязательными, более того, иногда не допустимы из-за соображений государственной или коммерческой тайны. Фундаментальные научные исследования имеют целью получение нового знания, основной результат таких исследований - публикации в научных изданиях .

Конечно, нет непреодолимого барьера между фундаментальной наукой и прикладной наукой.

Специалисты прикладной науки зачастую хотят проявить себя в фундаментальной. Прежде всего потому, что при выполнении прикладных работ попутно бывают получены научные результаты более широкого спектра применения, чем это нужно заказчику, т.е получено новое знание, как и при фундаментальных научных исследованиях. Это знание целесообразно отразить в публикациях. Примером является доклад , посвященный новым научным результатам в области теории принятия решений и экспертных оценок, полученным при выполнении прикладных научно-исследовательских работ в авиации и ракетно-космической промышленности. Важным для специалистов прикладной науки является также стремление к повышению статуса, конкурентоспособности на рынке труда, шансов на получение новых выгодных заказов.

Специалисты фундаментальной науки обычно заинтересованы в том, чтобы полученное ими новое знание нашло практическое применение, т.е хотят сдвинуться в сторону прикладной науки. Кроме морального удовлетворения, этот сдвиг стимулирован стремлением к повышению статуса, конкурентоспособности на рынке труда, шансов на получение увеличенного финансирования.

В отношении взаимоотношения прикладной науки и фундаментальной науки Ю.В. Грановскому представляется перспективной классификация Организации экономического сотрудничества и развития: чистые фундаментальные исследования; ориентированные фундаментальные исследования; прикладные исследования вообще; стратегические прикладные исследования; конкретные прикладные исследования; экспериментальные разработки. Для целей настоящей статьи достаточно ограничиться выделением фундаментальную науки и прикладной науки.

Ключевые показатели эффективности научной деятельности будем обсуждать применительно к фундаментальной науке.

Всеобщее невежество научных работников и его следствия

Основная проблема современной науки состоит во всеобщем невежестве научных работников. Это утверждение становится очевидным, если хотя бы примерно оценить объем накопленных научных результатов, а тем более - научных трудов. Каждый специалист может познакомиться не более чем с 2 - 5 % публикаций в своей области.

Еще в 80-х годах при наукометрическом анализе данных о Первом Всемирном конгрессе Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли нами была дана оценка общего числа актуальных публикаций по тематике конгресса - 10 6 . По конкретной области, например, по регрессионному анализу, на порядок меньше - 10 5 .

Посмотрим, на какое число публикаций ссылаются наиболее цитирующие авторы. В фундаментальном трехтомном издании - около 2000 ссылок. Список литературы к семитомнику "Новая хронология" включает 1492 ссылки . В монографии - 843 ссылки. Наблюдаем разрыв на два порядка - из порядка 10 5 потенциальных источников ссылки даются лишь на порядка 10 3 .

Как же в реальной научной деятельности научные работники справляются со своим невежеством? Ответ хорошо известен - происходит разбиение (фрагментация) всей совокупности научных работников на группы (научные коллективы, кланы, научные школы, сообщества). Группа часто состоит из сотрудников одной организации и примкнувших к ним отдельных исследователей из других организаций. Клан обычно обзаводится инфраструктурой (журнал, периодическая конференция, диссертационный совет, научное общество и т.п.), позволяющей его членам вести долговременную научную деятельность. Внутри клана его члены обычно достаточно осведомлены о работах друг друга, в то время как научная деятельность вне клана игнорируется.

Сказанное давно известно. В.В. Налимов писал о "незримых коллективах" . С. Лем предсказывал распад единой науки на "науки районного масштаба", замкнувшиеся внутри отдельных регионов . Предсказание С. Лема сбывается - к настоящему времени во многих региональных центрах на базе нескольких вузов и НИИ складывается "региональная наука" со всей необходимой инфраструктурой.

Конечно, нельзя не отметить наличия связей между "соседними" кланами и дружественными регионами. Действуют аналоги "матричной системы управления" - зачастую исследователь одновременно входит в две структуры: он работает в вузе или НИИ и является членом "незримого коллектива". В вузе или НИИ он выполняет текущую работу среди тех, у кого другие научные специальности и/или интересы, а в "незримом коллективе" общается с "близкими по духу" специалистами.

Ситуация с накоплением знаний хорошо описана В.В. Налимовым и З.Б. Бариновой: «Стремление к разложению изучаемого явления на составные части и к тщательному изучению деталей еще продолжает давать необычайные результаты, но только в новых областях знаний, скажем, в молекулярной биологии. В старых областях знаний этот подход приводит к накоплению невероятного количества частных знаний, которые остаются неиспользованными: они не попадают в монографии, не оказывают влияния на последующие работы. Это, если хотите, старость науки. Здесь, в отличие от биологических организмов, при старении затрудняется не обмен веществ, а обмен идей. Из множества частных знаний не складывается знание о большой системе» .

Следующее поколение исследователей входит в свою область в процессе обучения. Следовательно, то, что не вошло в учебники, почти наверняка потеряно для следующих поколений.

В настоящее время происходит принципиально важный переход от бумажных носителей информации к электронным. Резко сократившиеся тиражи - до десятков и сотен экземпляров - ведут к смене роли бумажных изданий. Вместо распространения информации их роль становится престижной и подарочной. Впрочем, при использовании схемы "книга по требованию" само понятие тиража уходит в прошлое.

С одной стороны, публикации в электронных изданиях (при открытом доступе) значительно облегчают распространение научной информации (нет необходимости обращаться в центральные библиотеки). С другой стороны, неоцифрованные публикации привлекают всё меньше внимания. Несколько огрубляя, можно сказать: то, чего нет в Интернете, почти наверняка потеряно.

Перейдем к обсуждению экспертных процедур оценки эффективности научной деятельности. Начнем с присвоения ученых степеней.

Необходимость изменения экспертных процедур присуждения ученых степеней

Достаточно давно обсуждается низкое качество значительного числа диссертаций, коррупция при их подготовке и защите.

Очевидно, пока есть желание обзавестись ученой степенью, будет и стремление достичь этого с минимальными трудозатратами. Например, купив готовую диссертацию. В настоящее время Интернет кишит предложениями "диссертаций на заказ". В противовес работает Диссернет, который так характеризует самого себя как "вольное сетевое сообщество экспертов, исследователей и репортеров, посвящающих свой труд разоблачениям мошенников, фальсификаторов и лжецов" . Диссернет выявляет плагиат, прямое заимствование текста.

Но он не может дать защиту от "диссертаций на заказ". Нельзя, анализируя текст, установить, кто его на самом деле написал. Очевидно, для надежного выяснения авторства необходимо подробное тщательное обсуждение диссертации с ее автором. Но такого этапа в процедуре защиты нет. За традиционные 15 минут доклада нельзя глубоко вникнуть в содержание работы. К тому же по традиции "неудачные" ответы диссертанта интерпретируются в его пользу, "списываются" за счет волнения.

Можно посмотреть на ситуацию и с другой стороны - с позиций членов диссертационных советов и авторов отзывов на диссертации и авторефераты. Такая деятельность считается общественной. Доктора наук безвозмездно тратят свое время (оплата работы оппонентов - символическая). Возникает естественное желание уменьшить потерю времени, поручив составление основного содержания отзывов самим диссертантам. Как известно любому участнику процесса защиты диссертаций, подобная практика весьма распространена.

Во время защиты член диссертационного совета зачастую рассуждает так: "Раз работу допустили к защите, значит, она соответствует требованиям; надо поддержать". С точки зрения экономии усилий такая позиция вполне оправдана. Выступление против диссертации требует вложения энергии и умственных усилий.

Нужны ли ученые степени вообще? Их можно сопоставить с воинскими званиями. Как известно, после их отмены в Красной Армии в 1918 г. они были введены вновь. Причина проста - лицу, принимающему решения, надо знать, с кем имеешь дело, не вникая в подробности биографии этого лица. В настоящее время о научной активности ученого можно получить информацию из РИНЦ, поэтому приведенный в предыдущей фразе аргумент во многом теряет свое значение - основную хорошо представленную информацию можно взять из РИНЦ или другой библиометрической базы.

Подведем предварительный итог обсуждения проблем защит диссертаций. В действующей процедуре доклад о большой работе занимает всего 15 мин. (кандидатская диссертация) или 30 мин. (докторская). Нельзя надеяться, что члены диссертационного совета глубоко разберутся в работе за время защиты. Наблюдаем неразумную трату времени большого числа квалифицированных специалистов - членов диссертационного совета. Зафиксированная в нормативных документах невозможность доработки текста диссертации в соответствии с замечаниями лишает стимула обсуждение на защите, делает дискуссию во многом бесцельной. Зачем выявлять недостатки и формулировать предложения по их исправлению, если никакие изменения не будут вноситься в текст?

Из сказанного следует, что процедуры присуждения ученых степеней должны совершенствоваться. Например, можно предложить резкое увеличение времени на защиту (с перерывом на внесение исправлений в диссертацию) при адекватном уменьшении числа членов диссертационного совета, труд которых должен адекватно оплачиваться.

Можно предложить всеобщую аттестацию научных работников с целью подтверждения ученых степеней. Это связано не только с необходимостью разгребания "авгиевых конюшен" накопившихся последствий коррупции, но и с тем, что многие "остепенившиеся" по тем или иным причинам перестают заниматься наукой. Целесообразно отмечать учеными степенями только тех, кто реально работает в науке. Аттестацию целесообразно проводить регулярно, скажем, каждые пять лет. Эта процедура облегчается наличием наукометрических баз данных. Отметим, что в НИИ и вузах фактически такая процедура давно предусмотрена действующим законодательством. Она проводится в ходе периодических конкурсов на занятие должностей научных работников и профессорско-преподавательского состава. Но она часто проводится формально. Целесообразно перейти к аттестации по существу, причем во всех отраслях народного хозяйства. Несложная надстройка над РИНЦ позволит для каждого доктора и кандидата наук автоматически сформировать общедоступную сводку о работе за отчетный срок, к которой персонаж сводки сможет добавить свои комментарии.

Итоги применения экспертных процедур при формировании и работе РАН

Процедура избрания академиков и членов-корреспондентов РАН о основана на применении экспертных технологий. Адекватность формирования РАН можно проверить по данным о цитируемости. Среди наиболее цитируемых ученых в соответствующие секции РАН входит примерно половина (наша экспертная оценка по результатам анализа по ряду специальностей). С одной стороны, это говорит о том, что вклад в науку многих членов РАН велик. С другой стороны, примерно половина наиболее эффективно работающих ученых не входит в РАН. Широко известные интриги, сопровождающие выборы (см., например, воспоминания одного из наиболее выдающихся математиков ХХ в. Л.С. Понтрягина ) отталкивают многих от самого участия в выборах.

Подкрепим сказанное анализом данных РИНЦ по математике и экономике. В "Авторском указателе" РИНЦ выбираем тематику "математика". Сортировку проводим по числу цитирований (по убыванию). Приведем список первых в списке 8 ныне живущих исследователей (по данным на 31 июля 2015 г., указаны число публикаций, число цитирований, индекс Хирша):

1. Новиков Дмитрий Александрович (Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (Москва)) 300 - 9067 - 43

2. Фаддеев Людвиг Дмитриевич (Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В.А. Стеклова РАН) 234 - 8362 - 36

3. Ибрагимов Ильдар Абдуллович (Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В.А. Стеклова РАН) 389 - 6930 - 33

4. Маслов Виктор Павлович (Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (Москва)) 632 - 5756 - 20

5. Орлов Александр Иванович (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана) 356 - 5506 - 21

6. Малинецкий Георгий Геннадьевич (Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (Москва)) 346 - 5199 - 18

7. Назаров Сергей Александрович (Институт проблем машиноведения РАН (Санкт-Петербург) 626 - 5023 -20

8. Новиков Сергей Петрович (Математический институт им. В.А. Стеклова РАН (Москва)) 200 - 4412 - 21

Из 8 перечисленных исследователей к секции математики РАН относятся трое: Л.Д. Фаддеев, И.А. Ибрагимов и С.П. Новиков (три академика из 23, входящих в эту секцию). Член-корреспондент РАН Д.А. Новиков и академик В.П. Маслов не входят в секцию математики РАН. В список вошли также два сотрудника академических НИИ (не относящихся к секции математики РАН) и профессор вуза. Итак, профильная секция РАН - 3 из 8 (37,5%), все члены РАН - 5 из 8 (62,5%).

Приведем аналогичные данные по тематике "Экономика. Экономические науки":

1. Ковалев Валерий Викторович (Санкт-Петербургский государственный университет) 208 - 8111 - 27

2. Клейнер Георгий Борисович (Центральный экономико-математический институт РАН (Москва)) 287 - 7537 - 33

3. Шеремет Анатолий Данилович (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова) 111 - 7391 - 25

4. Гохберг Леонид Маркович (Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (Москва)) 216 - 6957 - 44

5. Ушачев Иван Григорьевич (Всероссийский научно-исследовательский институт экономики сельского хозяйства (Москва)) 350 - 6282 - 39

6. Райзберг Борис Абрамович (Институт макроэкономических исследований (Москва)) 52 - 5697 - 12

7. Орлов Александр Иванович (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана) 356 - 5506 - 21

8. Стародубцева Елена Борисовна (Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва)) 58 - 5212 - 12

9. Асаул Анатолий Николаевич (Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет) 273 - 4945 - 32

10. Глазьев Сергей Юрьевич (Государственная Дума РФ (Москва)) 266 - 4935 - 23

Из 10 перечисленных исследователей к секции экономики РАН относятся двое - член-корреспондент РАН Г.Б. Клейнер и академик РАН С.Ю. Глазьев (в секцию экономики РАН входят 15 академиков и 23 члена-корреспондента). Кроме того, действительный член Российской академии сельскохозяйственных наук И.Г. Ушачев в связи с реорганизацией государственных академий наук является академиком РАН. В список вошли 6 преподавателей вузов и один сотрудник НИИ. Итак, профильная секция РАН - 2 из 10 (20%), все члены РАН - 3 из 10 (80%).

Обсудим стратегии пополнения состава РАН, применяемые секциями математики и экономики.

Из 55 академиков и членов-корреспондентов секции математики 21 работает в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН (Москва), 8 - в Институте математики Сибирского отделения РАН (Новосибирск), 6 - в Санкт-Петербургском отделении Математического института им. В.А. Стеклова РАН, 5 - в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова. В перечисленных 4 организациях работают 40 членов секции, т.е. 73%. Очевидна замкнутость этой группы и ее отрыв от основной массы отечественных математиков. Цитируемость основной массы членов секции математики РАН достаточно скромная.

Секция экономики (38 членов) привлекала в свои ряды представителей многих организаций, различных академических центров, разбросанных по стране. Число членов секции из одной организации не превышает 3 (Центральный экономико-математический институт (ЦЭМИ) РАН, Институт экономики РАН), максимум 4 (Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения РАН). Однако научная активность большинства членов секции явно проигрывает научной активности ведущих институтов, например, ЦЭМИ, и вузов.

Обобщая, на основе данных РИНЦ можно констатировать, что среди ведущих (по числу цитирований) отечественных ученых лишь меньшая часть включена в состав секций математики и экономики РАН. Отсюда следует, во-первых, что в настоящее время РАН не является центром научной жизни, во-вторых, что экспертные процедуры пополнения состава РАН не справились с задачей отбора наиболее продуктивных ученых.

Впрочем, вспомним, что в XIX в. наибольший вклад в российскую науку внесли Д.И. Менделеев и Н.И. Лобачевский. Ни тот, ни другой не были членами Академии, причем Д.И. Менделеев был скандально забаллотирован.

Отрыв членов РАН от основной части научных работников можно констатировать и на личном опыте. Нет у автора настоящей статьи ссылок на работы членов нынешних секции математики и секции экономики РАН. Не сделали они ничего ценного для меня. Но ссылаюсь на работы многих, кто не входит в РАН. И речь не только об академиках и членах-корреспондентах, но и об институтах РАН. Думаю, что и для многих моих коллег ситуация та же.

В январе 2006 был создан Интернет-ресурс "Есть ли польза от академиков?" . В начале был поставлен вопрос: "Проведем мысленный эксперимент. Представим себе, что все перечисленные ниже математики, входящие в секцию математики РАН, 30 лет назад исчезли. Что изменилось бы? Конечно, изменилась бы судьба их семей, учеников и сотрудников. А вот для Вас, читатель, что изменилось бы?" На 01.08.2015 указанный ресурс просмотрели более 20 тыс. раз. Но никто из читателей не привел ни одного примера пользы для своей профессиональной деятельности хотя бы одной научной публикации члена секции математики РАН. Учебники читали, речь идет об использовании результатов именно научной деятельности.

Эта ситуация является естественной. Академические НИИ уходят внутрь своих областей. Согласно "Закону Паркинсона" достаточно большая организация может отгородиться от внешнего мира и работать сама на себя - одни отделы пишут документы для других отделов. В случае НИИ - печатают статьи.

Итог печален - есть ЦЭМИ, но полученные подавляющим большинством его сотрудников научные результаты мне, экономисту - исследователю и преподавателю - неизвестны, а потому и не используются. Если, конечно, они (реальные научные результаты, а не статьи и книги) есть. Аналогично для Математического института РАН. Или возьмем Институт проблем управления РАН. Управление в социально-экономической области и менеджмент - практически синонимы. Но взаимного оплодотворения идеями уже десятилетия нет. Институт проблем управления сам по себе, менеджмент как одна из экономических наук - сам по себе.

Организация и задачи РАН и ее предшественников менялись с течением времени . Целесообразность выполнения фундаментальных научных исследований в специально созданных академических институтах с десятками тысяч сотрудников требует обсуждения. Может быть, их надо включить в состав вузов? Стихийная практика состоит в том, что сотрудники академических НИИ по совместительству занимаются преподаванием.

Проблема рациональной организации науки требует отдельного обсуждения. В настоящей статье ограничимся сделанными замечаниями.

Наукометрические показатели и догмы, связанные с их использованием

Число цитирований работ исследователя - это объективная оценка его вклада в науку. Если работа процитирована - значит, она понадобилась, была использована при получения получении новых научных результатов. А вот число публикаций и индекс Хирша - условные показатели. Это утверждение становится очевидным, если проанализировать работу РИНЦ, технологию формирования этих показателей.

РИНЦ учитывает ссылки так, как они приведены в списках литературных источников в публикациях. Если статья конкретного автора описана разными способами - она попадает в список его трудов несколько раз. Открыв этот список, нетрудно увидеть дубликаты. Поэтому число публикаций преувеличивается. В РИНЦ есть система "внутренних публикаций" - тех, которые имеются в электронной библиотеке РИНЦ. Именно по ним рассчитывается число цитирований определенных статей и индекс Хирша. При этом игнорируется неточные библиографические описания. Как следствие, цитируемость отдельных публикаций и индекс Хирша занижаются.

Согласно сказанному ключевым показателем эффективности научной деятельности является число цитирований. А не другие наукометрические (число публикаций, индекс Хирша) или экспертные (ученые степени, звания, должности, членство в академиях) показатели.

Сильно влияет на наукометрические показатели неполнота библиометрических баз. Особенно это касается научных трудов, размещенных на бумажных носителях. Они не оцифрованы - а потому как бы не существуют.

Пожелание или требование об использовании западных индексов цитирования (SCOPUS, WOS) заставляет вспомнить слова "Что это -- глупость или измена?" (известное выражение П.Н. Милюкова из его речи на заседании Государственной Думы Российской империи 1 ноября 1916 г.). (Как справедливо отметил А.С. Чуев, эти слова можно отнести также к ЕГЭ, к требованию об обязательном сопровождении статей аннотацией на английском языке, Хиршамании и еще ко многому, творимому в наше время.) Процитируем сводку от 10 февраля 2015 г. : "Согласно наиболее полному каталогу периодических изданий Ulrichsweb , в мире сейчас издается 34 585 рецензируемых научных журналов, из них более 80% (28 134) -- на английском языке... База данных SCOPUS отбирает для индексирования более 21 тыс. научных журналов из всего списка, из них около 21% -- публикации не на английском языке, а 406 -- российские. База данных Web of Science (WOS) подходит к отбору своих источников более избирательно и индексирует всего 8539 журналов по естественным наукам (из них 149, то есть менее 2%, -- российские) и 3080 журналов по общественным наукам (из них только 3, то есть менее 0,1%, -- российские). База данных РИНЦ охватывает 10 343 российских научных журнала, однако индексирует из них менее половины (4879). Но даже из этого количества в список ВАК входят всего 2269 журналов... Всего 394 российских журнала из списка ВАК (17%) индексируются в международных базах данных".

Таким образом, SCOPUS и WOS индексируют лишь весьма малую часть российских журналов. Возможно, те, кто агитирует за использование этих индексов, незнакомы с приведенными фактами. Тогда их выступления не являются квалифицированными, не соответствуют нормам научной этики, требующей исходить из проверенных фактов. Если же приведенные выше статистические данные знакомы подобному агитатору, то его действия сознательно направлены на причинение вреда отечественной науке.

"Мировая наука" - это миф. Как убедительно показал С.Н. Гринченко , мировая наука не является «организмом». Отечественная наука (как и отечественное народное хозяйство) является самодостаточной. Нет необходимости в тесных контактах с зарубежьем, достаточно иметь информацию о продвижениях конкурентов. Впрочем, каждому самостоятельному научному работнику хорошо известно, что исследование можно (а зачастую и наиболее целесообразно) начинать до знакомства с работами предшественников. Подробнее эта тема раскрыта в и статье "О строительстве науки в отдельно взятой стране" .

Мировую (глобальную) науку С.Н. Гринченко «орган» единой системы Человечества сопоставляет с другими такими «органами» - «мировым производством», «мировым образованием» и др. . Организации будущего управления хозяйством (т.е. будущей глобальной и региональной экономики, экономики и организации производства на предприятиях и их объединениях) посвящена функционалистско-органическая информационная экономика, опирающаяся на взгляды Аристотеля (ее называют также солидарной информационной экономикой или неформальной информационной экономикой будущего) . В ней разрабатываются процедуры принятия согласованных решений. Аналогичные процедуры могут использованы, апробированы и внедрены доя решения различных задач управления наукой.

Кому выгодно, чтобы отечественные исследователи публиковали статьи в зарубежных журналах? Деятелям этих стран, кратко, Западу. Они получают информацию о наших исследованиях. В переводе - на английском языке. Хорошо подготовленную (по правилам зарубежных журналов). Бесплатно. И не только бесплатно, но и берут с наших исследователей плату за публикацию и за подготовку рукописей к печати. При этом значительно сокращая доступность отечественных результатов для отечественных ученых. Например, зачем мне знакомиться с зарубежными журналами, когда и на свои времени не хватает?

Как подробно показано в , нельзя ограничиваться только анализом статей в научных журналах. Другие виды публикаций не менее важны, в РИНЦ они сейчас индексируются, но отдельные администраторы науки и образования пока еще упирают именно на статьи в журналах.

В настоящее время идет борьба между двумя типами журналов. Одни полностью или на время закрывают доступ к научным материалам, стараясь получить плату за подписку. Другие, прежде всего электронные журналы, свободно размещают статьи в сети. Есть и внежурнальные сервисы, на которых сам автор может разместить свои работы. Именно так поступил наиболее известный широким массам математик XXI в. Г.Я. Перельман. Отметим, что в РИНЦ зафиксировано 343 цитирования его трудов (на 01.08.2015). Таким образом, решение трудных задач может не оказывать заметного влияния на развитие науки.

Бумажные журналы теряют тираж. Так, тираж журнала "Успехи математических наук" - 232 экз., т.е. на 38 зарегистрированных в РИНЦ математиков (на 01.08.2015 всего 8844) приходится 1 экземпляр журнала. Аналогична ситуация с бумажными книгами. Их функция меняется - они становятся не средством распространения научной информации, а "научными подарками", которыми ученые обмениваются при встречах.

В перспективе ожидаем отмирания бумажных научных изданий. Останутся только публикации в Интернете. Каждый может распечатать нужные ему материалы и переплести их. В настоящее время уже есть услуга "книга по требованию" (книга печатается для конкретного заказчика в одном экземпляре).

Каковы будут функции журналов? Во-первых, журнал - средство группировки связанных между собой лиц (единомышленников, занимающихся близкой тематикой, или работающих в одной организации, и т.п.). Примерно соответствует форуму в Интернете и группе в социальных сетях. Во-вторых, журнал - инструмент для рецензирования материалов. И то, и другое не требует существования журналов как самостоятельных структур. Сгруппировать (выбрать) работы в Интернете может любой пользователь по интересующему его основанию. Как и обратиться за рецензией.

На рецензировании надо остановиться особо. Часто упирают на слова "рецензируемые журналы". При этом всем известно, что зачастую рецензии пишет сам автор. А "рецензент" подписывает, его роль сводится к одобрению статьи. Всё это напоминает ситуацию при защите диссертаций (см. выше обсуждение проблем присуждения ученых степеней в настоящей статье), но в малых масштабах.

Конечно, добросовестное рецензирование необходимо. Каждую работу должен прочесть хотя бы один специалист. Отметить недостатки, которые автор может исправить. Но есть и опасность - бойкие редактора могут внести ошибки. В результате вмешательства технического редактора в 2 мои статьи (из 75) в журнале "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" были внесены ошибки, причем в одном из случаев смысл основного утверждения статьи изменился на противоположный.

Основная функция рецензента - поддержка автора. Продвинутые издания дают сведения о рецензентах. Например, на обороте титульного листа книги. Целесообразно сделать обязательной нормой публикацию сведений о рецензентах вместе со статьей. О рецензировании А.С Чуев написал автору настоящей статьи: "... двумя руками голосую за ликвидацию анонимного рецензирования. По сути, это незаконная цензура (цензура запрещена Конституцией РФ). Кроме того, у редакций должна быть в широком пользовании практика совместной публикации статей и отрицательных рецензий".

Есть проблемы с подбором рецензентов (а у рецензентов - с выделением времени на рецензирование) и оплатой рецензирования.

Странным является отрицательное отношение к самоцитированию отдельных авторов, публикующихся по вопросам оценки эффективности научной деятельности. Анализ предшественников может быть нужен в начале цикла исследований, когда нет собственных публикаций и, как следствие, самоцитирование невозможно. После получения новых самостоятельных результатов исследователь (или исследовательский коллектив) опережает других, и его новые работы опираются на ранее созданную им базу, а не на работы со стороны. Другими словами, для дальнейших статей «посторонних предшественников» попросту нет. А вот ссылок на собственные предыдущие работы объективно становится много. Необходимо указать связи новых результатов с ранее полученными тем же автором.

Таким образом, самоцитирование - это хорошо. Это значит, что ученый строит свою область. А отсутствие самоцитирования означает, что для автора эта статья - первая по новой для него тематике. Либо он - начинающий, либо "срывает яблоки из чужих садов". Типовая ситуация - берет чужую работу и изучает, конспектирует ее - получается собственное произведение. В качестве примера можно рассмотреть статью по выбору средних в соответствии со шкалами измерения. В ней систематизированы публикации, порожденные нашими работами 70-х годов. Но из обзора было неясно, в каких работах получены основополагающие результаты, а какие публикации являются всего лишь комментариями. Пришлось опубликовать отдельную статью на эту тему . Второй пример - статья . Ее авторы взяли мою статью , заменили условие дифференцируемости на условие непрерывности - и получили новый научный результат. Поясним сложившуюся традицию в простых и понятных терминах: один человек построил дом, другой покрасил дверь в нем. И теперь надо ссылаться на второго из них, в лучшем случае добавляя "который развил (или улучшил) первоначальные соображения первого".

Критика научного журнала за самоцитирование выглядит особенно нелепо, поскольку противоречит естественному процессу научных исследований. Вполне естественно, что авторы, работающие по одной и той же тематике, имеют тенденцию публиковаться в одном и том же журнале и ссылаться друг на друга.

Важная проблема - классификация наук и научных специальностей. Нет в перечнях "Статистических наук" на верхнем уровне иерархии, в одном ряду с математикой и экономическими науками, - и работам автора настоящей статьи нет места в официальных научных структурах (подробнее см. ). Секция математики РАН состоит из сотрудников всего нескольких организаций - академических институтов математики в Москве, Питере и Новосибирске и МГУ им. М.В. Ломоносова, и математика в РАН представлена однобоко. Работы математиков из других организаций и/или из других направлений секция математики РАН игнорирует. Экономические науки также представлены однобоко - наблюдаем неоправданный уклон в сторону макроэкономики, а роль экономики предприятий принижена.

Продвижение научного результата можно сравнить с завоеванием рынка, причем рынка капиталистического типа. Маркетинг на этом рынке могут осуществлять специальные структуры, отделенные от исследователя, как это предлагается в .

Очевидна коммерческая основа многих популярных лозунгов и принятых под их влиянием решений. Бесспорно требование о первоначальной публикации в российских журналах результатов исследований, выполненных на деньги российских налогоплательщиков. Тот, кто делает первую публикацию за рубежом, наносит экономический ущерб нашей стране.

Большой вред эффективному управлению научной деятельностью наносят недостатки официальной статистики и бухгалтерского учета . Согласно подходу Росстата профессор университета не является научным работником, поскольку занимает не научную, а педагогическую ставку. В результате в сводках Росстата многократно принижается научная активность вузов. В России расходы на НИР не разрешается включать в себестоимость продукции, а в Германии - можно, в результате отечественные предприятия проводят расходы на НИР по другим статьям, а в сводках Росстата резко занижается объем отечественных научных исследований. И т.д.

Науковедение, наукометрия, вопросы оценки эффективности и управления научной деятельностью требуют дальнейшего развития. Укажем один из перспективных подходов. Как пишет К.С. Хруцкий , в целом Триадологический подход как раз и утверждает равенство (значит - Триединство) всех Трех основных (супер)систем познания: противоположных Позитивизма (математического физикализма) и Органицизма (функционалистского антропокосмизма); и промежуточного (и аксиального) Интегрализма (системного и холистического знания). Применительно к обсуждаемой теме наблюдаем триединство, в котором противостоят друг другу Глобальная наука и Ученый, творящий новое знание, а промежуточная Интегральная система соответствует их взаимодействию. Эта метафора (словесная модель) заслуживает подробного развития.

Многие положения настоящей статьи близки к позиции академика РАН, генерального директора ВИАМ Е.Н. Каблова .

Литература

1. Орлов А.И. Наука как объект управления // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 101. С. 1243 - 1273. URL: http://ej.kubagro.ru/2014/07/pdf/11.pdf (дата обращения 11.08.2015).

2. Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса. - М.: Наука, 1969. - 192 с.

3. Луценко Е.В. Хиршамания при оценке результатов научной деятельности, ее негативные последствия и попытка их преодоления с применением многокритериального подхода и теории информации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 108. С. 1-29. URL: http://ej.kubagro.ru/2015/04/pdf/01.pdf (дата обращения 11.08.2015).

4. Луценко Е.В. Синтез и верификация многокритериальной системно-когнитивной модели университетского рейтинга Гардиан и ее применение для сопоставимой оценки эффективности российских вузов с учетом направления подготовки // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 107. С. 1-62. URL: http://ej.kubagro.ru/2015/03/pdf/01.pdf (дата обращения 11.08.2015).

5. . Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр. и доп. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. -- 320 с.

6. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред. проф. С.Г. Фалько. Монография (научное издание). - Краснодар, КубГАУ. 2015. - 600 с. URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=23209923 (дата обращения 11.08.2015).

7. Орлов А.И. О развитии контроллинга научной деятельности // Контроллинг на малых и средних предприятиях ((Прага, 25 апреля, 2014, Высшая школа финансов и управления). Сборник научных трудов IV международного конгресса по контроллингу. Под научной редакцией д.э.н., профессора Фалько С.Г. - Прага - Москва, НП «Объединение контроллеров», 2014. - С. 227 - 231. URL: http://controlling.ru/files/56.pdf (дата обращения 30.07.2015).

8. Мухин В.В., Орлов А.И. О контроллинге научной деятельности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 100. С. 1222-1237. URL: http://ej.kubagro.ru/2014/06/pdf/13.pdf (дата обращения 30.07.2015).

9. Мухин В.В., Орлов А.И. Совершенствование организационных структур и контроллинг персонала на предприятиях типа "Научно-исследовательский институт" ракетно-космической промышленности // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 109. С. 265-296. URL: http://ej.kubagro.ru/2015/05/pdf/16.pdf (дата обращения 30.07.2015).

10. Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - 568 с. URL: http://ubs.mtas.ru/archive/index.php?SECTION_ID=685 (дата обращения 30.07.2015).

11. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой: сборник статей / Под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева. - М.: ИПУ РАН, 2013. - 572 с.

12. Орлов А.И. Два типа методологических ошибок при управлении научной деятельностью // Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - С.32 - 54. URL: http://ubs.mtas.ru/archive/search_results_new.php?publication_id=19050 (дата обращения 30.07.2015).

13. Орлов А.И. Наукометрия и управление научной деятельностью // Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - С.538 - 568. URL: http://ubs.mtas.ru/archive/search_results_new.php?publication_id=19078 (дата обращения 30.07.2015).

14. Орлов А.И. О некоторых методологически ошибочных методах анализа и оценки результатов научной деятельности // Россия: тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 8. / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества и междунар. связей; Отв. ред. Ю.С. Пивоваров. - М., 2013. - Ч. 2. - С.528 - 533.

15. Орлов А.И. Примеры методологических ошибок при управлении научной деятельностью // Проблемы наукометрии: состояние и перспективы развития. Международная конференция. - М.: Ин-т проблем развития науки РАН, 2013. - С.107 - 109.

16. Орлов А.И. Критерии выбора показателей эффективности научной деятельности // Контроллинг. - 2013. - №3(49). - С.72-78.

17. Орлов А.И. О показателях эффективности научной деятельности // Экономический анализ: теория и практика. - 2014. - № 7 (358). - С.21-29.

18. Орлов А.И. О показателях эффективности научной деятельности // Дайджест-финансы. 2014. № 2. С.50 - 56.

19. Орлов А.И. О строительстве науки в отдельно взятой стране // Biocosmology - neo-Aristotelism. 2014, Summer. Vol.4. No. 3. Pp. 203 - 223. URL: https://sites.google.com/site/biocosmologyneoaristotelism/home/1 (дата обращения 30.07.2015).

20. Игра в цыфирь, или как теперь оценивают труд ученого (сборник статей о библиометрике). - М.: Московский центр непрерывного математического образования, 2011. - 72 c.

21. Чудова Н.В. Помериться «хиршами», или о новом цивилизационном вызове // Вестник Российской академии наук. 2014. Т.84. № 5. С.462 - 464.

22. Бугаченко А.Л. Почему Хирш плох? // Вестник Российской академии наук. 2014. Т.84. № 5. С.461 - 461.

23. Миркин Б.Г. О понятии научного вклада и его измерителях // Управление большими системами. 2013. № 44. С. 292 - 307. URL: http://ubs.mtas.ru/archive/search_results_new.php?publication_id=19064 (дата обращения 30.07.2015).

24. Форум сайта "Высокие статистические технологии". Режим доступа: http://forum.orlovs.pp.ru/ (дата обращения 30.07.2015).

25. Орлов А.И. Принятие решений и экспертные оценки в авиации и ракетно-космической промышленности // Теория активных систем: Труды международной научно-практической конференции (17-19 ноября 2014 г., Москва, Россия). Общая редакция - В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. - М.: ИПУ РАН, 2014. С. 81 - 82. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mtas.ru/upload/library/tas2014/S2-PDF/2-10.pdf (дата обращения 30.07.2015).

26. Орлов А.И. Первый Всемирный конгресс Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т.53. № 3. С.90 - 91.

27. Орлов А.И. Всемирный Конгресс Общества им. Бернулли // Стандарты и качество. 1987. № 5. С. 105 - 106.

28. Орлов А.И. Первый Всемирный конгресс Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли // Надежность и контроль качества. 1987. № 6. С. 54 - 59.

29. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Теория распределений. - М.: Наука, 1966. -588 с.

30. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. - М.: Наука, 1973. - 896 с.

31. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976. - 736 с.

32. Семитомник "Новая хронология". [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://chronologia.org/lit7a.html (дата обращения 30.07.2015).

33. Налимов В.В., Баринова З.Б. Этюды по истории кибернетики // Философия науки. 2000. №1 (7). С. 55-78.

34. Лем С. Сумма технологии: Собр. соч. Т.13 (дополнительный). - М.: Текст, 1996. - 463 с.

35. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.

36. Диссернет [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.dissernet.org/about/ (дата обращения 30.07.2015).

37. Понтрягин Л.С. Жизнеописание Л.М. Понтрягина, математика, составленное им самим. Рождения 1908 г., Москва. -- М.: Прима В, 1998. -- 340 с.

38. Есть ли польза от академиков? [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=5&t=270 (дата обращения 30.07.2015).

39. Паркинсон С.Н. Законы Паркинсона: Сборник: Пер. с англ./ Сост. и авт. предисл. В. С. Муравьёв.-- М.: Прогресс, 1989.-- 448 с.

40. Хромов Г.С. Наука, которую мы теряем. -- Москва: Космосинформ, 1995. - 104 с.

...

Подобные документы

Анализ реформы системы образования и мониторинга эффективности средних профессиональных учебных заведений Российской Федерации. Особенности образовательных услуг. Опыт осуществления оценки качества с участием потребителей и трудности субъектов оценки.

курсовая работа , добавлен 04.02.2014


Концепция научной и инновационной политики в системе образования Российской Федерации. Главная цель научной политики, законодательно-правовое регулирование. Схема устройства научно-исследовательских подразделений, источники финансирования их деятельности.

курсовая работа , добавлен 16.09.2015


курсовая работа , добавлен 19.01.2012


Источники получения информации, их классификация. Методы поиска, моделирования, обработки и хранения информации, ее систематизация и анализ. Принципы чтения научной литературы и ведения рабочих записей; подготовка информации к защите научной гипотезы.

презентация , добавлен 19.03.2013


Проблема формирования потребности в здоровом образе жизни (ЗОЖ) в научной литературе. Создание условий для формирования представлений о ЗОЖ младших школьников. Анализ эффективности деятельности учителя и учащихся по формированию представлений о ЗОЖ.

дипломная работа , добавлен 27.11.2008


Теоретическая организация эстетико-педагогических условий развития творческого мышления. Организация художественно-конструкторской деятельности на уроках технологии. Методика формирования элементов дизайна интерьера, показатели оценки её эффективности.

дипломная работа , добавлен 29.05.2015


Значимость научно-исследовательской работы обучающихся в системе высшего военно-профессионального образования. Развитие у курсантов общекультурных и профессиональных компетенций средствами военно-научной работы. Анализ форм военно-научной работы.

статья , добавлен 10.08.2017


Социальный проект "Наш город" в общеобразовательной школе. Цель: развитие методов научной работы у учащихся, направленные на изучение истории; воспитание формирование творческой разносторонне развитой личности; развитие у молодежи чувства патриотизма.

научная работа , добавлен 10.03.2008


курсовая работа , добавлен 08.11.2009


Развитие системы оценки качества образования. Создание образовательной инфраструктуры в РФ. Модель самооценки «Совершенства деятельности вуза». Общая структура ОСОКО и модель ее взаимодействия с внешней средой. Актуальные изменения законодательства.

Наука является наиболее эффективной сферой вложения капиталовложений. В мировой практике принято считать, что прибыль от капиталовложений в науку составляет 100-200%, что на много выше прибыли в любых отраслях. В нашей стране эффективность науки также достаточно высока.

Наука с каждым годом обходится всё дороже. В связи с этим в экономике возникает и вторая проблема – снижение непосредственных затрат на исследования при возрастающем эффекте от их внедрения. Поэтому под эффективностью научных исследований понимают также по возможности более экономное проведение НИР. Повышение эффективности научных исследований в коллективе может быть достигнуто различными способами: улучшением планирования и организации НИР; более эффективным использованием оборудования; рациональным использованием ассигнований; материальным стимулированием научного труда; применением научной организации труда; улучшением психологического климата в научном коллективе и т.д.

Для оценки эффективности исследований применяют различные критерии. Фундаментальные исследования дают эффект лишь спустя значительный период после начала исследований. Результаты фундаментальных НИР можно оценить только с помощью качественных критериев:

– возможность применения результатов в различных отраслях;

– новизна явлений, дающая импульс для актуальных исследований;

– вклад в обороноспособность страны;

– приоритет отечественной науки;

– международное признание работ;

– фундаментальные монографии;

– цитируемость работ и т.д.

Прикладные исследования оценить проще, в этом случае применяют различные количественные критерии. В условиях рыночной экономики оценивание эффективности прикладных научно-технических разработок производится путем определения научно-технического, экономического и социального эффектов.

Для технологических разработок научно-технический эффект выражается в повышении научно-технического уровня и в улучшении параметров техники и технологии, что вытекает из установленных новых закономерностей, а также из разработанных новых технологических способов производства.

Научно-техническая эффективность результатов прикладных НИР устанавливается в комплексе с оценкой их экономической и социальной эффективностей с помощью показателей научно-технического уровня (табл. 7.1), который определяется по сопоставляемым признакам.

Таблица 7.1 – Ориентировочная шкала баллов для сравнения научно-технического уровня НИР и ОКР и нормативные величины весовых коэффициентов

Показатели научно-технического уровня	Признаки показателей	Количество баллов	Коэффициент важности показателя
Научно-технический уровень	Превышает лучшие мировые аналоги		0,3-0,35
Соответствует мировому уровню	7-9
Ниже лучших мировых аналогов	5-6
Превышает лучшие отечественные аналоги	3-4
Соответствует отечественному уровню	1-2
Ниже отечественного уровня
Перспективные	Важнейшие		0,35-0,4
Важные	5-7
Полезные	1-3
Потенциальный масштаб практического использования	Мировой рынок		0,2
Отрасли национальной экономики	7-8
Отрасль (регион)	3-5
Отдельное предприятие (объединение)	1,2
Степень вероятности получения положительных результатов	Большой (значительный)		0,1
Умеренный (средний)	5-6
Малый (слабый)	1-3

Для оценивания научно-технического уровня результатов НИР и ОКР выбирают несколько наиболее существенных технических параметров, в которых, прежде всего, заинтересованы будущие потребители технологии, продукции, услуг, способов выполнения работ. В частности, это может быть производительность, надежность эксплуатации, энерго- и материалоемкость, показатели экологичности. Другие параметры (особенно технические) должны находиться в пределах общепринятого уровня.

Оценивание включает несколько этапов:

– определение совокупности необходимых нормативно-правовых документов, отображающих требования к новой продукции, особенно в области экологии, безопасности, предъявляемые в странах возможной продажи фирмами-конкурентами;

– определение перечня технических и технико-экономических показателей, необходимых для оценки научно-технического уровня;

– формирование группы аналогов на мировом и отечественном рынках и установление значений их технико-экономических показателей;

– для сравнения необходимо брать (если речь идет о новых образцах техники) такие аналоги, выпуск которых только начался, или (если речь идет о технологиях и материале) которые используются в последние 2-3 года;

– для каждого аналога необходимо определить значения одинаковых оценочных показателей;

– сопоставление значений параметров новой продукции, что будет получена в результате выполнения НИР и ОКР, с требованиями нормативных документов и параметрами аналогов.

Экономический эффект состоит в получении экономических результатов от научно-технических разработок как в целом для экономики страны, так и для отдельных регионов, отраслей, организаций и предприятий, которые принимают участие в реализации технологических нововведений.

При расчёте экономической эффективности возможны различные случаи в зависимости от цели расчета, вида объекта внедрения и базы сравнения. В каждом конкретном случае необходимо руководствоваться нормативными материалами.

Связь между экономическими показателями и техническими параметрами разработки устанавливается в каждом конкретном случае при выполнении НИР, причем в практике укрупненных расчетов затрат на новую технику широкую популярность нашел метод регрессионного анализа. В общем виде регрессионную зависимость можно записать как

где у – зависимая переменная (тот или иной экономический показатель);

– вектор независимых переменных (технических параметров);

– коэффициенты модели.

Для установления взаимосвязи с показателями экономической эффективности могут быть использованы и нормативные методы, с помощью которых устанавливается влияние изменений в технических параметрах на поточные затраты производства, например, на заработную плату, затраты электроэнергии, материальные составляющие затрат и др.

С точки зрения организации разработчика основными критерием экономической эффективности является отношение:

К э = Э /З , (7.2)

где Э – экономический эффект от внедрения темы;

З – затраты на выполнение и внедрение темы.

Эффективность труда коллектива научных работников оценивают:

– критерием производительности труда – К п = С 0 / P , где С 0 – сметная стоимость НИР и ОКР; Р – среднесписочное число работников подразделения;

– количеством внедренных тем за определенный период;

– экономическим эффектом от внедрения НИР и ОКР;

– количеством полученных патентов;

– количеством проданных лицензий или валютной выручки.

Эффективность конкретного научного работника оценивают по количеству публикаций и цитируемости его трудов. Экономическую оценку работы отдельного работника применяют редко.

С точки зрения потребителя научной продукции основным показателем эффективности НИР и ОКР является экономический эффект Э от внедрения разработки, поэтому остановимся подробно на методике её расчёта.

Расчёт экономического эффекта от использования результатов НИР и ОКР имеет свои особенности. Так как научный процесс условно можно разделить на три этапа (выбор темы, выполнение НИР и ОКР и внедрение в производство), то и расчёт экономической эффективности производят поэтапно. В соответствии с тремя этапами НИР различают три вида эффективности: предварительную, ожидаемую, фактическую.

Предварительная экономическая эффективность устанавливается при составлении ТЭО и включении темы исследований в план. Рассчитывают её по ориентировочным показателям.

Ожидаемую экономическую эффективность вычисляют в процессе выполнения НИР и относят к определённому периоду (году) внедрения продукции в производство. Это более точный критерий, хотя объём внедрения можно определить только ориентировочно.

Фактическая экономическая эффективность определяется после внедрения научных разработок в производство. Расчёт её производят обычно по фактическим затратам и с учётом конкретных стоимостных показателей. Она обычно несколько ниже ожидаемой и определяют её на предприятии, где осуществляется внедрение.

На уровне предприятий, использующих научно-технические разработки, экономические результаты определяют в виде выручки от реализации изготовленной новой продукции, или продукции, изготовленной по новой технологии за вычетом средств, затраченных на собственные потребности. В состав затрат в процессе определения эффективности включают все необходимые для внедрения одноразовые капитальные и поточные затраты всех участников проекта. При этом в основе расчёта экономического эффекта лежат приведённые затраты:

З пр = С + Е н · К , (7.3)

где С – себестоимость;

К – капитальные вложения;

Е н – нормативный коэффициент окупаемости капзатрат.

Ожидаемую или фактическую экономическую эффективность Э вычисляют по разности приведённых затрат базового (старого) и нового варианта продукции:

Э = З пр. 1 – З пр. 2 . (7.4)

При известных вероятностях различных условий реализации проекта математическое выражение определения ожидаемого экономического эффекта записывается следующем виде:

где Э і – эффект при і –м условии реализации;

Р і – вероятность реализации этих условий.

Если в процессе внедрения НИР и ОКР требуются дополнительные капиталовложения, то вычисляют, кроме того, фактический срок их окупаемости:

Т ф . = , (7.6)

где К 1 и К 2 – удельные капиталовложения по новому и старому вариантам;

С 1 и С 2 – себестоимость единицы продукции по новому и старому вариантам.

Чтобы оценить эффективность затрат, показатель Т ф сравнивают с нормативным показателем для данной отрасли:

Т н = Т ф . (7.7)

Если неравенство соблюдается, то капиталовложения эффективны. Для учета фактора времени, если в процессе выполнения и внедрения НИР возникает потребность в капзатратах в различные периоды, необходимо эти затраты приводить к сопоставимому виду. Для этого используют зависимости приведения к:

– будущему периоду – К б = К т (1 + Е н ) Т ; (7.8)

– настоящему периоду – К т = , (7.9)

где Т – продолжительность периода;

К б – эквивалентные затраты через Т лет;

К т – текущие затраты.

В условиях рыночной экономики, особенно в период ее становления, инвестирование в науку сопряжено с риском неполучения ожидаемых результатов в желаемые сроки. В связи с этим, кроме определения экономической эффективности, возникает необходимость в количественной оценке риска инвестируемых в научные разработки средств. Это делается для того, чтобы заранее, еще до осуществления капитальных вложений, инвесторы, включая и само предприятие, планирующее строительство, могли иметь ясную картину реальных перспектив о получения прибыли и возврата вложенных средств.

Методические подходы к оценке экономической эффективности инвестиционных проектов должны предусматривать обеспечение минимально гарантированного уровня доходности проекта при условии компенсации инфляционного изменения покупательной способности денег в течение рассматриваемого периода времени и покрытие риска инвестора, связанного с осуществлением проекта. Это достигается путем использования методов дисконтирования.

Процесс дисконтирования стоимости проекта заключается в приведении к выбранному в качестве базы моменту времени (текущему или специально обусловленному) стоимостной оценки будущих значений как самих инвестиций, распределенных во времени, так и поступлений (денежного потока) от инвестиций с использования.

Зависимость между современной и будущей стоимостью инвестиционного проекта выглядит следующим образом:

где СС – современная стоимость;

БС – будущая стоимость;

k д – коэффициент приведения (дисконтирования);

t – разрыв во времени между текущим моментом и базисным годом инвестиционного проекта.

С учетом дискотирования величина накопленных чистых поступлений от реализации проекта определяется выражением:

, (7.11)

где ЧП д – чистые поступления от реализации проекта, распределенные во времени.

Чистые поступления от реализации проекта рассчитываются как сумма чистой прибыли и начисленной амортизации:

где П Ч – величина чистой прибыли проекта;

А – амортизационные отчисления.

Рассматриваемый показатель позволяет рассчитать накопленную текущую прибыльность будущих доходов, объем которых частично зависит от ссудного процента и темпов инфляции.

Аналогично может быть рассчитана приведенная будущая стоимость проекта, где в числителе формулы представлены распределенные по годам будущего периода капитальные вложения, предназначенные на финансирования внедрения разработки.

В международной практике признанными показателями, характеризующими выгоды от внедрения научно-технических разработок, и которые используются для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, являются критерии, базирующиеся на временной стоимости денег:

NPV (Net Present Value) – чистый (дисконтированный) доход (прибыль);

PI (Profitability Index) – индекс доходности (прибыльности);

PBP (Payback Period) – период (срок) окупаемости инвестиций в реализацию проектов;

IRR (Internal Rate of Return) – внутренняя норма доходности (рентабельности).

Так, например, разность дисконтированных чистых поступлений от реализации проекта и первоначальных поступлений определяет величину чистого приведенного дохода:

(7.13)

где ЧПД – чистый приведенный доход;

ИЗ – инвестизационные затраты, включающие затраты на исследования, оборотные средства и издержки производства (при определении реальной эффективности реализации проекта).

Чистый приведенный доход позволяет сравнить капиталовложения, которые необходимо осуществить, с дополнительной прибылью, которую они обеспечат в будущем. Если дисконтированная сумма ожидаемых в будущем доходов от капиталовложений больше, чем издержки на инвестирование, то проект может быть признан эффективным, т.е. следует инвестировать только те проекты, которые имеют положительное значение ЧПД . Этот показатель наиболее рационально использовать для ранжирования инновационных предложений и выбора приоритетных проектов с точки зрения их эффективности.

Коэффициент чистого дисконтированного дохода (индекс доходности) определяется как отношение ЧПД и необходимой дисконтированной стоимости инвестиций. Это отношение позволяет получить дисконтированную норму прибыли (коэффициент эффективности), вычисляемую по формуле:

ИД = ЧПД / ДСИ , (7.14)

где ИД – индекс доходности или, иными словами, коэффициент эффективности k э;

ДСИ – дисконтированная (приведенная) стоимость инвестиций в инновации.

Внутренняя норма доходности (ВНД) определяется как расчетная ставка дисконта, при которой суммарные чистые приведенные поступления равны нынешней (дисконтированной) стоимости затрат на проект. Показатель ВНД вычисляется по формуле:

где P t – чистый денежный поток за период t , вычисляемый путем решения (7.15) относительно k д для определения минимально допустимой нормы эффективности, при которой ЧПД равен 0, или дисконтированные прибыли равные инвестициям. Этот показатель устанавливает границу безубыточности инвестиционного проекта.

Срок окупаемости инвестиций определяется как период для возмещения первоначально вложенный на разработку средств на основе накопленных чистых реальных денежных потоков, обусловленных реализацией инновационного проекта, т.е. отношением суммы инвестиций к дисконтированным доходам. Показатель периода окупаемости инвестированных в инновации средств позволяет получить информацию об уровне рискованности проекта в связи с изменениями в относительной ликвидности инвестиций.

Показатели экономической эффективности (7.13-7.15) инновационных проектов учитывают затраты и результаты, связанные с их реализацией, как коммерческого характера, так и те, которые выходят за пределы прямых финансовых интересов участников проекта, в том числе эффект отраслей национальной экономики, социальный эффект и другие составляющие эффективности, обусловленные внерыночной деятельностью субъектов внедрения научно-технических разработок.

Для удовлетворения коммерческих интересов каждого из участников проекта важное значение имеет оценка финансовых результатов его реализации или коммерческая эффективность, которая является составляющей интегральной эффективности отраслей национальной экономики. Коммерческая эффективность проектов научно-технических разработок и их использования определяется как соотношение финансовых затрат и результатов научно-технических разработок, обеспечивающих требуемую норму доходности.

Социальные, экологические и другие результаты, которые не могут быть оценены в стоимостном выражении, учитываются как дополнительные показатели эффективности отраслей национальной экономики и принимаются во внимание при принятии решений о приоритетности проекта и его государственной поддержке. Однако в большинстве случаев социальные следствия научно-технических разработок поддаются стоимостной оценке и включаются в состав общих результатов проекта в пределах установленной его эффективности.

Основными видами социальных результатов являются:

– изменения в структуре производственного персонала и его квалификации, в том числе изменения численности работников (прежде всего женщин), занятых вредными видами труда, а также требующих повышения квалификации;

– улучшение здоровья работников, определяемые с помощью уровня предотвращенных потерь, связанных с выплатами из фонда социального страхования или затратами на охрану здоровья.

– изменения окружающей среды.

Влияние инновации на изменения условий труда работников и окружающей среды оцениваются в баллах, соответствующих санитарно-гигиеническим нормам или психологическим условиям труда, а также нормативами уровня загрязнения окружения. С этой целью могут быть использованы данные социологических опросов, а также специальные измерения на рабочих местах.

УДК 004.891.2

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СОВРЕМЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ

И.А. Шаршов

Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, Россия, г. Тамбов. e-mail: [email protected]

Статья посвящена особенностям оценивания эффективности научной деятельности вузов в контексте государственной политики в сфере науки. Проанализированы основные проблемы оценки научной деятельности в современных условиях модернизации исследовательской инфраструктуры вузов, выявлены ключевые методологические подходы и принципы разработки системы мониторинга научной деятельности в вузе, определены основные этапы-задачи и структурные компоненты данного мониторинга, разработана принципиальная схема критериальной базы оценивания эффективности научной деятельности в вузе, выявлены ведущие подсистемы и принципы определения соответствующего инструментария оценивания.

Ключевые слова: научная деятельность, оценка эффективности, система мониторинга научной деятельности в вузе, методологические подходы и принципы, критериальная база оценивания.

Реформа российского образования неизбежно влечет за собой реорганизацию и реконструкцию научной инфраструктуры университетов, что, в свою очередь, определяет процесс реформирования и развития высшего образования и системы подготовки научно-педагогических кадров. На сегодняшний момент развитие отечественной образовательной системы характеризуется повышением внимания к внутреннему потенциалу человека, созданием образовательной среды, способствующей творческому саморазвитию личности.

Однако существующая в высшей школе острая потребность в подготовке интеллектуальных, инициативных специалистов с развитым творческим мышлением сопровождается растущей неудовлетворенностью образовательным процессом и организацией научного труда, не уделяющих должного внимания самостоятельной активности исследователей в развитии профессионально-значимых качеств и способностей.

Это противоречие выражает, с одной стороны, общественные ожидания и представления о целостном облике ученого, специалиста-профессионала, его социальном статусе, нравственных качествах, уровне профессиональной подготовки и т.п.; с другой - реальные возможности образовательной системы и исследовательской инфраструктуры в вузе обеспечивать необходимое качество образования и научного роста в современных условиях .

Острота проблемы состоит в том, что профессиональная подготовка аспирантов, удовлетворяющая требованиям обучения в рамках традиционной образовательной парадигмы, в новых условиях является малоэффективной, недостаточной для научного саморазвития будущих ученых. Исследователь должен владеть общей методологией науки, конкретными способами и методами научного исследования, оперативно реагировать на постоянно возникающие изменения в научной и практической деятельности.

Кроме того, в соответствии с базовыми принципами российского университетского образования научная деятельность в вузе должна быть неразрывно связана с преподавательской, что обеспечивает высокую квалификацию преподавательского состава, передовое качество образования, воспроизводство в системе образования научных кадров и пр.

Сегодня говорить о каком-либо решающем прорыве российской высшей школы в плане внедрения высокоэффективных систем управления научно-исследовательской деятельностью в вузе, вероятно, преждевременно. Наиболее серьезный недостаток - отсутствие единой системы оценивания качества подготовки научно-педагогических кадров, единого инструментария оценки эффективности научной деятельности ученых-преподавателей университета. Существующие системы оценивания отличаются фрагментарностью или односторонностью; немало вопросов встает и в связи с объективностью и

достоверностью оценки тех или иных параметров .

Например, для вузов имеется система государственной аттестации и аккредитации, задача которой состоит в определении соответствия качества подготовки специалистов предъявляемым государственным требованиям. Отметим, что большинство аккредита-ционных показателей университета отражают научный потенциал вуза. Однако система аккредитации ориентирована на эпизодический сбор количественных показателей (в то время как мировой тенденцией является переход от количественного оценивания к качественному), материалы самоаттестации носят в основном описательный характер, зачастую отсутствует математический аппарат обработки результатов, не предусмотрена математическая свертка показателей к более общим интегральным показателям, на основании которых возможно было бы принятие обоснованных решений и сравнение вузов между собой . Все вместе не позволяет объективно и оперативно оценивать деятельность, в том числе и научную, вузов: возникает необходимость в разработке новых технологий оценивания, реализующих принципы диагностичности научного потенциала.

Существует точка зрения, что эффективность научной работы определяется степенью востребованности научных исследований различными заказчиками научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ: фондами, грантодателями, в рамках реализации государственных программ поддержки и развития науки и т.п. Однако и эта позиция имеет определенные изъяны.

Во-первых, грантодатель никогда не предъявляет претензии к учебному заведению по качеству подготовки научных специалистов, чаще всего причиной отказа в поддержке проекта является или качество самой заявки, или недостаточная квалификация конкретного коллектива/специалиста. Во-вторых, уровень требований, предъявляемых грантодателями, не одинаков и зависит от качества экспертизы, осуществляемой самим грантодателем. Тем самым, возникает еще проблема разработки адекватной системы экспертной оценки научно-исследовательских проектов, которую необходимо

применять еще на этапе предварительного отбора заявок в вузе .

Для решения данных противоречий необходимо создать интегральный универсальный инструментарий оценки эффективности научно-исследовательской деятельности в университете с учетом специфики различных грантодателей, сделав его адекватным требованиям объективного закона качественного научного исследования. Наиболее сложной и ответственной задачей представляется разработка научно обоснованного комплекса измеряемых конкретных параметров, фокусирующих в себе основное содержание и результат научного проекта. Конструирование подобного комплекса параметров, а также разработка системы их оценивания, которая бы обеспечивала получение объективных и достоверных данных о качестве научного исследования, безусловно, могли бы стать действенным средством в повышении качества научной деятельности и подготовки научных кадров в вузе в целом .

Таким образом, для решения задач модернизации исследовательской инфраструктуры современного университета первостепенную важность приобретает следующая цель: создание, научно-методическое обоснование и апробация системы критериев и показателей (а также соответствующего инструментария оценивания) эффективности научной деятельности в вузе, в том числе качества научно-исследовательских проектов на различных уровнях их подготовки.

Подобное интегральное исследование подразумевает дополняющее взаимодействие ключевых подходов современной научно-методологической базы: системного, интегрального (для построения целостной системы критериев и показателей эффективности научной деятельности), синергетического, контекстного, акмеологического (для учета специфики наук и особенностей подготовки ученых-преподавателей вуза). Помимо этого, ведущими методологическими ориентирами создания соответствующего инструментария оценивания выступают принципы и методы праксеологии как общей теории рациональной деятельности людей с точки зрения ее эффективности и квалиметрический подход -особая форма познания процессов с позиций качественно-количественных характеристик,

отражающих ценностную значимость их состояния для человека.

В частности, при разработке подходов к оценке эффективности научной деятельности мы исходим из следующих теоретических положений праксеологии применительно к обозначенной проблеме:

Эффективность науки - это степень реализации научных целей по сравнению с заданными или возможными;

Цели научной деятельности сами выполняют роль критериев эффективности исследовательского процесса, они являются тем эталоном, по которому измеряется эффективность;

Для научного анализа возможен и необходим переход от эмпирически наблюдаемых явлений к конструированию абстрактных моделей, в которых сохранены наиболее существенные связи и отношения, влияющие на эффективность научного проекта;

При изучении больших систем с множеством связей нельзя разграничить действия переменных различной природы, в таких системах математическое описание уступает место вербальному описанию явления;

В связи с появлением мониторинга как вида организации исследований особенную актуальность приобретает квалиметри-ческий мониторинг научной деятельности и соответствующие методики оценивания, разрабатываемые на основе квалиметрического подхода.

Под системой мониторинга научной деятельности (СМНД) понимается совокупность мониторинговых технологий оценивания эффективности научной деятельности и реализующих их организационных структур различного уровня. Мониторинговые технологии включают в себя структурирование, получение, передачу, переработку и хранение информации о состоянии всех компонентов научно-исследовательской работы с целью оценки качества НИД. Именно на основе подобного мониторинга могут быть внесены коррективы в организацию научной деятельности в вузе и, в частности, в реальную подготовку аспирантов - будущих ученых-преподавателей вуза.

Квалиметрическая технология разработки СМНД включает в себя: анализ факторов, влияющих на качество научной деятельности

в вузе; систематизацию научных направлений в вузе; оценку перспективности научных исследований; оптимизацию мониторинговых измерений на основе праксиологического и квалиметрического подходов; алгоритмизацию исследований на основе метода групповых экспертных оценок; компьютеризацию мониторинга на основе современных математических моделей .

Таким образом, применение квалимет-рического подхода при разработке соответствующего инструментария будет способствовать технологии оценки эффективности научной деятельности за счет:

Структурирования информации о состоянии научных подсистем вуза;

Обоснования критериальной базы мониторинга научной деятельности;

Алгоритмизации мониторинговых измерений;

Технологичности мониторинговых процедур.

Инструментарий исследования эффективности научной деятельности, помимо мониторинга, представляет собой комплекс методов: рефлексивно-аналитическая беседа, методы анализа конкретных проектов, изучение материалов по результатам деятельности, изучение документов, монографические изучения профессиональной деятельности, рефлексивные методики, отсроченная проверка качества научной работы, экспертная оценка и пр.

Весь этот комплекс в нашем случае должен быть наполнен конкретным содержанием и подчинен единой системе критериев и показателей оценки эффективности научной деятельности в вузе.

Таким образом, поставленная цель в соответствии с обозначенными методологическими принципами может быть раскрыта через совокупность следующих этапов-задач.

1. Провести теоретический анализ проблем создания систем оценки и контроля качества научной деятельности, в том числе опыта организации экспертизы исследовательских проектов (в России и за рубежом).

2. Разработать модель системы мониторинга научной деятельности в вузах.

3. Определить особенности технологии проведения мониторинга научной деятельно-

сти в вузах различного уровня (университеты, академии, институты) и профиля.

4. Разработать и научно обосновать критериальную базу оценивания эффективности научной деятельности, в том числе критериев оценки квалификационных и содержательных характеристик научно-исследовательских проектов.

5. Разработать и апробировать соответствующий инструментарий, методики и алгоритмы для измерения качественных показателей, организации экспертизы проектной деятельности.

6. Дать математическое обоснование полученных интегральных оценок.

Мониторинг научной деятельности как и любой управленческий процесс предполагает реализацию основных его функций: планирование, организация, мотивация, контроль, которые характеризуются циклическим повторением. Мониторинг обладает регулирующим и вместе с тем защитным механизмом: он позволяет обнаружить расхождения запланированного и реально достигнутого результата и отрегулировать «поведение» научно-исследовательской работы, защищая ее тем самым от возможных неудач.

Модель системы мониторинга научной деятельности должна состоять из следующих структурных компонентов:

Нормативной базы (пакет нормативных документов, регламентирующих проведение мониторинговых измерений научных достижений в вузе);

Службы мониторинга (обеспечение функционирования СМНД);

Процедур обработки информации (представление информации на этапах сбора и хранения, математико-статистические модели обработки информации и математические модели получения обобщенных показателей качества);

Технологий мониторинга (структурирование, получение, передача, переработка и хранение информации с целью оценки качества научно-исследовательской деятельности).

Последовательность операций мониторинга хорошо отработана в теории и практике квалиметрии, менее разработанным, как мы уже отмечали, является вопрос о выделении критериев и показателей мониторинга научной деятельности. Очевидно, что они должны обеспечивать целостность изучаемого процесса или явления, раскрывать полноту его содержания, но в то же время отвечать принципу конкретности и оптимальности.

Разрабатываемую систему критериев и показателей эффективности научной деятельности мы рассматриваем как многофункциональную и многоцелевую систему, основанную на объединении трех подсистем, каждая из которых направлена на решение конкретной задачи оценки качества научной работы научно-педагогического персонала в вузах. Под оценкой качества подсистемы понимается деятельность, направленная на формирование оценочных суждений о качестве наиболее важных компонентов данной подсистемы с учетом ее специфики . Каждая подсистема выступает как обобщенный фактор эффективности научной деятельности применительно к основным сферам деятельности вуза: научно-производственная подсистема (непосредственно оценка научных результатов, степени их внедрения в производство), учебно-педагогическая подсистема (оценка влияния науки на образование, степени внедрения научных результатов в образовательный процесс вуза, качества подготовки научно-педагогических кадров) и социально-личностная подсистема (оценка уровня профессионально-творческого саморазвития и самореализации ученого-преподавателя вуза в науке, степени удовлетворенности научной деятельностью и условиями ее организации в вузе) .

В теории управления понятие «качество» принято рассматривать в узком и широком смысле. Качество в узком смысле - это качество результатов. Качество в широком смысле - это не только качество продукции, но и качество производственного процесса и условий, в которых он происходит.

Рассмотрение качества в узком смысле применительно к научной деятельности нельзя считать в полной мере обоснованным, так как данное понятие само по себе очень широкое и включает в себя не только научные результаты, но и саму исследовательскую работу, а также все условия, влияющие на ее ход.

Исходя из этого, каждая из выделенных подсистем является двойственной, характеризуя, с одной стороны, научный уровень самого исследователя (коллектива), с другой -возможности его работы в данном учебном заведении (что напрямую влияет на качество научной работы и позволяет выстроить рейтинговую систему аттестации учебных заведений в контексте качества НИР).

Например, научно-производственная подсистема характеризует, с одной стороны, уровень научно-исследовательской работы данного ученого, его авторитетность в профессиональных кругах, значимость его работ для развития соответствующей научной области, с другой - качество организации и сопровождения научно-исследовательской деятельности в данном учебном заведении.

Учебно-педагогическая подсистема определяет, с одной стороны, качество научной деятельности исследователей, их методологическую грамотность, познавательную активность и самостоятельность, стремление к поисковой деятельности, с другой - характеризует качество образовательных программ и планов подготовки будущих ученых-препо-

давателей вуза (в частности, в аспирантуре), образовательных технологий и кадрового потенциала в данном учебном заведении.

Использование традиционных технологий оценки оставляет вне поля зрения эмоционально-ценностный, личностный компонент результатов научно-исследовательской деятельности в вузе. Социально-личностная подсистема призвана ликвидировать данный пробел. С одной стороны, она фиксирует уровень общенаучной подготовки ученого и его личностного отношения к научной деятельности (мотивацию к данной деятельности, организованность, настойчивость и ответственность, уровень профессионально-творческого саморазвития и стремление к самореализации в науке), с другой - социально-психологический климат в учебном заведении и соответствующие педагогические условия, обеспечивающие эффективность научной деятельности (полноценная реализация субъект-субъектных отношений в научном коллективе, функциональная и профессиональная готовность научных руководителей и наставников к оказанию поддержки молодому исследователю в его личностном и профессиональном росте и др.).

Таким образом, можно построить следующий граф, характеризующий и наглядно иллюстрирующий критериальную базу оценивания эффективности научной деятельности вуза. Условно обозначим двойственность выделенных подсистем связкой: исследователь (И) - учебное заведение (УЗ) (рис. 1).

Рис. 1. Схема критериальной базы оценивания эффективности научной деятельности в вузе

Существенной особенностью соответствующей системы критериев, учитывающих дуальную функцию выделенных подсистем (И - УЗ), является то, что содержание критериев ориентировано на одновременную фиксацию изменений не только в подготовке и саморазвитии ученых, но и в самом процессе взаимодействия научной и образовательной функций вуза.

Конкретный инструментарий исследования эффективности научной деятельности вуза, разрабатываемый на основе соответствующей системы критериев и показателей, должен удовлетворять следующим принципам:

Постепенного улучшения (возможность модификации);

Учета федеральных, региональных, локальных и личностных потребностей;

Вариативно-многоуровневого содержания;

Бинарной системы оценки исходных данных (способ математического познания качественных признаков измеряемого объекта);

Уровневого ранжирования полученных данных (учет многообразия близких по значению качественных характеристик);

Количественной определенности качественной грани параметра (направленность динамики роста или спада показателей);

Медиантного расположения норм достаточности на ранговой шкале (оценка многообразия возможностей системы);

Квалиметрической универсальности и сопоставимости критериального распределения при оценке различных параметров результата оценки;

Приоритета аналитической направленности (необходимость автоматизации наиболее рутинных и трудоемких процедур первичного анализа исходных данных);

Скрининга (необходимость построения, сбора и переработки объемных информационных массивов, что позволяет обеспечить их «просев» для выявления зон значительных отклонений от ожидаемых характеристик и результатов научной деятельности).

Таким образом, система критериев и показателей, а также программа мониторинга научной деятельности, разработанные в соответствии с предложенной критериальной базой оценивания и включающие в себя методы и средства оценки, этапы отслежива-

ния, систему способов и средств обработки и интерпретации полученных сведений, позволят решить поставленные задачи и в целом будут способствовать развитию вузовской науки в условиях реформирования российского высшего образования.

Литература

1. Юрьев В.М. Региональный университет: новый этап модернизации // Высшее образование в России. 2004. № 12. С. 59-73.

2. Макарова Л.Н., Шаршов И.А. Система подготовки педагогических кадров в условиях модернизации образования: проблема оценивания эффективности // Психолого-педагогический журнал Гаудеамус. Тамбов, 2004. № 1(5). С. 56-63.

3. Шаршов И.А., Жуков Д.С., Лямин С.К. Направления развития и совершенствования научной инфраструктуры университета // Молодежь и социум. Тамбов, 2011. № 11. С. 7-16.

4. Юрьев В.М., Болдырев Н.Н., Шаршов И.А. Условия модернизации исследовательской среды вуза в контексте государственной политики в сфере науки // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2011. № 5-6. С. 343-347.

5. Блинов В.И., Макарова Л.Н., Шаршов И.А., Копытова Н.Е., Пронина Л.А. Мониторинг эффективности качества подготовки педагогических кадров: показатели и процедура оценивания // Психолого-педагогический журнал Гау-деамус. Тамбов, 2005. № 1(7). С. 105-117.

6. Шаршов И.А., Старцев М.В., Королева А.В. Системно-квалиметрический подход к исследованию и оценке педагогических процессов и явлений // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. Тамбов, 2011. Вып. 11 (103). С. 110-116.

7. Болдырев Н.Н. Может ли наука быть региональной? // Высшее образование в России. 2004. № 12. С. 80-85.

8. Шаршов И.А., Макарова Л.Н. Научная деятельность в контексте модернизации исследовательской инфраструктуры университета: проблемы оценивания // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 7-8. С. 225-230.

1. Jur"ev V.M. Regional"nyj universitet: novyj jetap modernizacii // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2004. № 12. S. 59-73.

2. Makarova L.N., Sharshov I.A. Sistema podgo-tovki pedagogicheskih kadrov v uslovijah modernizacii obrazovanija: problema ocenivanija jef-

fektivnosti // Psihologo-pedagogicheskij zhurnal Gaudeamus. Tambov, 2004. № 1(5). S. 56-63.

3. Sharshov I.A., Zhukov D.S., Ljamin S.K. Na-pravlenija razvitija i sovershenstvovanija nauch-noj infrastruktury universiteta // Molodezh" i so-cium. Tambov, 2011. № 11. S. 7-16.

4. Jur"ev V.M., Boldyrev N.N., Sharshov I.A. Uslo-vija modernizacii issledovatel"skoj sredy vuza v kontekste gosudarstvennoj politiki v sfere nauki // Social"no-jekonomicheskie javlenija i processy. Tambov, 2011. № 5-6. S. 343-347.

5. Blinov V.I., Makarova L.N., Sharshov I.A., Ko-pytova N.E., Pronina L.A. Monitoring jeffektiv-nosti kachestva podgotovki pedagogicheskih ka-drov: pokazateli i procedura ocenivanija // Psiho-logo-pedagogicheskij zhurnal Gaudeamus. Tambov, 2005. № 1(7). S. 105-117.

6. Sharshov I.A., Starcev M.V., Koroljova A.V. Sistemno-kvalimetricheskij podhod k issledova-niju i ocenke pedagogicheskih processov i javle-nij // Vestnik Tambovskogo universiteta. Serija: Gumanitarnye nauki. Tambov, 2011. Vyp. 11 (103). S. 110-116.

7. Boldyrev N.N. Mozhet li nauka byt" regional"noj? // Vysshee obrazovanie v Rossii. 2004. № 12. S. 80-85.

8. Sharshov I.A., Makarova L.N. Nauchnaja deja-tel"nost" v kontekste modernizacii issledova-

tel"skoj infrastruktury universiteta: problemy ocenivanija //Social"no-jekonomicheskie javlenija i processy. Tambov, 2012. № 7-8. S. 225-230.

ESTIMATION OF EFFICIENCY OF SCIENTIFIC RESEARCH IN MODERN UNIVERSITY

Tambov State University named after G.R. Derzhavin, Russia, Tambov, e-mail: [email protected]

The article is dedicated to peculiarities of estimation of efficiency of scientific research of universities in the context of state policy in science. Main problems of estimation of scientific research in modern conditions of modernization of research infrastructure of universities are analyzed; key methodological approaches and design principles of research monitoring system in the university are revealed; the basic stages-goals and structural components of this monitoring are defined; the basic scheme of criteria basis for estimation of efficiency of scientific research in the university is developed; principal subsystems and determination principles of tools of estimation are identified.

Key words: scientific research, estimation of efficiency, research monitoring system in the university, methodological approaches and principles, criteria basis for estimation.

ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ В ВУЗЕ КАК СОВРЕМЕННАЯ ПОТРЕБНОСТЬ СОЦИУМА

М.С. Чванова, Н.А. Котова

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина» nkotova01 @yandex.ru

В статье рассматривается формирование инновационной образовательной среды в вузе как современная потребность социума. Эта потребность обусловлена развитием инновационной экономики. Среда, в которой находится студент, должна измениться таким образом, чтобы способствовать подготовке высококвалифицированного специалиста, умеющего критически мыслить; самостоятельно принимать решения, прогнозируя их возможные последствия; способного работать в команде; отличающегося мобильностью, динамизмом, конструктивностью; готового к межкультурному взаимодействию. Приводятся примеры формирования инновационной среды в университете с использованием социального партнерства, проектной деятельности и увеличения роли студентов в выполнении НИР и реализации социально-значимых мероприятий.

Ключевые слова: социальный заказ, государственный заказ, образовательная среда, инновации, инновационный процесс, проектная деятельность, социальное партнерство.

В настоящее время экономика страны переходит на инновационную стратегию развития, что зафиксировано в правительственных документах: Концепции социально-экономического развития РФ до 2020 г., Стратегии инновационного развития РФ до

2020 г. и др. Потребность в специалистах, владеющих навыками инновационной деятельности и способных решать поставленные задачи в современных условиях, сформулирована и государством, и обществом. С одной стороны, государство ждет от универси-

Внедрение завершенных научных исследований в производство - заключительный этап НИР.

Внедрение - это передача производству научной продукции (отчеты, инструкции, временные указания, технические условия, технический проект и т. д.) в удобной для реализации форме, обеспечивающей технико-экономический эффект. НИР превращается в продукт лишь с момента ее потребления производством.

Заказчиками на выполнение НИР могут быть технические управления министерств, тресты, управления, предприятия, НИИ и т. д.

Подрядчик - научно-исследовательская организация, выполняющая НИР в соответствии с подрядным двусторонним договором, обязан сформулировать предложение для внедрения. Последнее в зависимости от условий договора должно содержать технические условия, техническое задание, проектную документацию, временную инструкцию, указание и т. д.

Процесс внедрения состоит из двух этапов: опытно-производственного внедрения и серийного внедрения (внедрение достижений науки, новой техники, новой технологии).

Как бы тщательно ни проводились НИР в научно-исследовательских организациях, все же они не могут всесторонне учесть различные, часто случайные факторы, действующие в условиях производства. Поэтому научная разработка на первом этапе внедрения требует опытной проверки в производственных условиях.

Предложение о законченных НИР рассматривают на научно-технических советах, а в случаях особо ценных предложений - на коллегиях министерства, и направляют на производство для практического применения.

После опытно-производственного испытания новые материалы, конструкции, технологии, рекомендации, методики внедряют в серийное производство как элементы новой техники. На этом, втором, этапе научно-исследовательские организации не принимают участия во внедрении. Они могут по просьбе внедряющих организаций давать консультации или оказывать незначительную научно-техническую помощь.

После внедрения достижений науки в производство составляют пояснительную записку, к которой прилагают акты внедрения и эксплуатационных испытаний, расчет экономической эффективности, справки о годовом объеме внедрения по включении получаемой экономии в план снижения себестоимости, протокол долевого участия организаций в разработке и внедрении, расчет фонда заработной платы и другие документы.

Внедрение достижений науки и техники финансируют организации, которые его осуществляют.

1. 7.2. Эффективность научных исследований

Под экономической эффективностью научных исследований в целом понимают снижение затрат общественного и живого труда на производство продукции в той отрасли, где внедряют законченные научно-исследовательские работы и опытно-конструкторские разработки (НИР и ОКР). Основные виды эффективности научных исследований:

1) экономическая эффективность - рост национального дохода, повышение производительности труда, качества продукции, снижение затрат на научные исследования;

2) укрепление обороноспособности страны;

3) социально-экономическая эффективность - ликвидация тяжелого труда, улучшение санитарно-гигиенических условий труда, очистка окружающей среды и т. д;

4) престиж отечественной науки.

Наука является наиболее эффективной сферой капиталовложений. В мировой практике принято считать, что прибыль от капиталовложений в нее составляет 100-200% и намного выше прибыли любых отраслей. По данным зарубежных экономистов, на один доллар затрат на науку прибыль в год составляет 4-7 долларов и больше. В нашей стране эффективность науки также высокая. На 1 грн., затраченную на НИР и ОКР, прибыль составляет 3-8 грн.

С каждым годом наука обходится обществу все дороже. На нее расходуют огромные суммы. Поэтому в экономике науки возникает и вторая проблема - систематическое снижение народнохозяйственных затрат на исследования при возрастающем эффекте от их внедрения. В связи с этим под эффективностью научных исследований понимают также по возможности более экономное проведение НИР.

Хорошо известно, какое большое значение ныне придается вопросам ускоренного развития науки и НТП. Делается это по глубоким стратегическим причинам, которые сводятся к тому объективному факту, что наука и система ее приложений стала реальной производительной силой, наиболее мощным фактором эффективного развития общественного производства.

Есть два кардинально различных пути ведения дел в экономике: экстенсивный путь развития и интенсивный. Путь экстенсивного развития - это расширение заводских площадей, увеличение числа станков и т. д. Интенсивный путь предполагает, чтобы каждый завод с каждого работающего станка, сельскохозяйственное предприятие с каждого гектара посевных площадей получали все больше и больше продукции. Это обеспечивается использованием новых научно-технических возможностей: новых средств труда, новых технологий, новых знаний. К интенсивным факторам относится и рост квалификации людей, и вся совокупность организационных и научно-технических решений, которыми вооружается современное производство.

Сегодня, примерно, каждая гривна, вложенная в науку, в НТП и освоение нововведений (новой техники, новых технологий) в производстве, дает в четыре раза больший эффект, чем та же гривна, вложенная в экстенсивные факторы.

Это очень существенное обстоятельство. Из него вытекает, что и впредь наша хозяйственная политика будет направлена на то, чтобы во всех сферах общественного производства решать проблемы дальнейшего развития преимущественно за счет интенсивных факторов. При этом особая роль отводится науке, а на саму науку распространяется то же самое требование. Сошлемся на характерные цифры. За последние 40-50 лет количество новых знаний увеличилось примерно в два-три раза, в то же время объем информации (публикаций, различной документации) увеличился в восемь-десять раз, а объем средств, отпускаемых на науку, - более чем в 100 раз. Эти цифры заставляют задуматься. Ведь рост ресурсов, затрачиваемых на науку, не самоцель. Следовательно, научную политику надо менять, необходимо решительно повысить эффективность работы научных учреждений.

Есть еще одно важное обстоятельство. В данном случае нас интересует не сам по себе прирост новых знаний, а прирост эффекта в производстве. Мы должны проанализировать: все ли нормально с пропорциями между получением знаний и их применением на производстве. Нужно опережающе высокими темпами увеличивать вложения в мероприятия по освоению результатов НТП в производство.

Существует некоторая теоретическая модель, построенная из соображений наиболее полного использования новых знаний, новых научных данных. В соответствии с этой моделью, если ассигнования в области фундаментальных исследований принять за единицу, то соответствующие показатели составят: по прикладным исследованиям - 4, по разработкам - 16, по освоению нововведений в производство - 250. Эта модель построена академиком В.М. Глушковым исходя из того, что все разумное (из новых идей, сведений, возможностей), полученное в сфере фундаментальных исследований, будет использовано. Для этого будет достаточно наличных мощностей прикладных наук. Затем возможности практического применения будут реализованы в виде новых технологий, новых конструкций и т. п., теми, кто проектирует, ведет разработки. И у них, в свою очередь, будет достаточно мощностей, чтобы все это принять и полностью пустить в дело. Наконец, необходимо иметь достаточно капиталовложений и свободных мощностей, предназначенных для освоения нововведений на производстве, чтобы освоить и реализовать все объективно необходимые нововведения.

Если суммарные затраты на фундаментальные и прикладные исследования, а также на опытно-конструкторские разработки принять за единицу, то отношение между вложениями в производство новых знаний и вложениями в освоение этих знаний народным хозяйством составит 1:12. А в действительности такое соотношение 1:7. Это свидетельствует о том, что в народном хозяйстве зачастую нет свободных мощностей, не хватает возможностей для маневра (в США такое соотношение 1:11).

В современной науке каждый четвертый - руководитель. Это действительный факт. Например, на Украине на 150 тыс. научных работников 40 тыс. руководителей (директоров, заместителей, руководителей отделов, лабораторий, кафедр, групп и пр.). Вот и получается, что каждый четвертый, занятый в науке, - руководитель. Руководителей в науке больше, чем физиков, химиков, математиков и пр., отдельно взятых. Но математиков, физиков, химиков и прочих готовят вузы (и профессиональный уровень их знаний, как правило, очень высок). Руководству же научной деятельностью их не обучали. Этому они учатся сами и самым непродуктивным способом - на своих ошибках. Решение этого вопроса тоже сможет поднять эффективность научных исследований.

Известно, что время между вложением в науку и отдачей от науки в экономику измеряется в нашей стране девятью годами. Это довольно большой срок. Каждый год сокращения этого срока означает выигрыш в 5 млрд. грн. Только на год быстрее - и получаем 5 млрд. грн. без каких-либо дополнительных затрат. В дальнейшем этот выигрыш будет еще значительнее.

Одним из путей повышения эффективности научных исследований является использование так называемых попутных или промежуточных результатов, которые зачастую совсем не используются или используются поздно и недостаточно полно.

Например, космические программы. Чем они оправдываются экономически? Конечно, в результате их разработки была улучшена радиосвязь, появилась возможность дальних передач телевизионных программ, повышена точность предсказания погоды, получены большие научные фундаментальные результаты в познании мира и т. д. Все это имеет или будет иметь экономическое значение.

На эффективность исследовательского труда прямо влияет оперативность научных изданий, прежде всего периодических. Анализ сроков нахождения статей в редакциях отечественных журналов показал, что они задерживаются вдвое дольше, чем в аналогичных зарубежных изданиях. Для сокращения этих сроков, по-видимому, целесообразно в нескольких журналах экспериментально проверить новый порядок публикаций: печатать только рефераты статей объемом до 4-5 страниц, а полные тексты издавать методом безнаборной печати в виде оттисков и высылать по запросам заинтересованных лиц и организаций.

Известно, что темпы роста инструментальной вооруженности современной науки должны примерно в 2,5-3 раза превышать темпы роста численности работающих в этой сфере. В целом по стране этот показатель еще недостаточно высок, а в некоторых научных организациях он заметно меньше единицы, что приводит к фактическому снижению КПД интеллектуальных ресурсов науки.

Современные научные приборы морально изнашиваются столь быстро, что за 4-5 лет, как правило, безнадежно устаревают. При нынешних темпах НТП абсурдной выглядит так называемая бережная (по нескольку часов в неделю) эксплуатация прибора.

Рационально приобретать приборов меньше, но самых совершенных, и загружать их максимально, не боясь износа, а через 2-3 года интенсивной эксплуатации заменять новыми, более современными.

Министерство промышленности, обновляя свою продукцию примерно каждые пять и более лет, лишь 10-13% ее выпускает на уровне мировых показателей. Среди причин этого явления важное место занимает распыленность и слабость научного потенциала соответствующих предприятий, делающие их не подготовленными к восприятию существенно нового, а тем более к разработке его силами своих ученых и инженеров.

В современной науке вопросом вопросов являются кадры. Из заводской науки вышла целая плеяда выдающихся ученых, в том числе, например, металлург академик И. П. Бардин и значительная часть творцов современной новейшей техники.

Многие заводские коллективы исследований превратились в подлинные научные школы. Так, осуществленная за последние годы на одном из крупнейших заводов г. Запорожья широкая программа исследований позволила не только преобразить целую отрасль производства, но и вырастить из числа заводских специалистов около 30 кандидатов и 5 докторов наук. Большим признанием пользуются научные школы специалистов киевского завода "Арсенал" и Харьковского турбинного завода.

Вместе с тем следует признать, что в целом индустриальный сектор науки еще очень слабо обеспечен высококвалифицированными кадрами исследователей. На каждую сотню центральных заводских лабораторий приходится лишь один кандидат наук. Большинство заводских научных подразделений, по масштабам работ сравнимых с обычными НИИ, имеют в несколько раз меньшее число докторов и кандидатов наук.

Особого внимания заслуживает проблема целевой подготовки кадров для индустриального секторанауки.

Для оценки эффективности исследований применяют разные критерии, характеризующие степень их результативности.

Фундаментальные исследования начинают отдавать капиталовложения лишь спустя значительный период после начала разработки. Результаты их обычно широко применяют в различных отраслях, иногда в тех, где их совсем не ожидали. Поэтому подчас нелегко планировать результаты таких исследований.

Фундаментальные теоретические исследования трудно оценить количественными критериями эффективности. Обычно можно установить только качественные критерии: возможность широкого применения результатов исследований в различных отраслях народного хозяйства страны; новизна явлений, дающая большой толчок для принципиального развития наиболее актуальных исследований; существенный вклад в обороноспособность страны; приоритет отечественной науки; отрасль, где могут быть начаты прикладные исследования; широкое международное признание работ; фундаментальные монографии по теме и цитируемость их учеными различных стран.

Эффективность прикладных исследований оценить значительно проще. В этом случае применяют различные количественные критерии.

Об эффективности любых исследований можно судить лишь после их завершения и внедрения, т. е. тогда, когда они начинают давать отдачу для народного хозяйства. Большое значение приобретает фактор времени. Поэтому продолжительность разработки прикладных тем по возможности должна быть короче. Лучшим является такой вариант, когда продолжительность их разработки до трех лет. Для большинства прикладных исследований вероятность получения эффекта в народном хозяйстве в настоящее время превышает 80%.

Как оценить эффективность исследования коллектива (отдела, кафедры, лаборатории и т. д.) и одного научного работника?

Эффективность работы научного работника оценивают различными критериями: публикационным, экономическим, новизной разработок, цитируемостью работ и др.

Публикационным критерием характеризуют общую деятельность - суммарное количество печатных работ, общий объем их в печатных листах, количество монографий, учебников, учебных пособий. Этот критерий не всегда объективно характеризует эффективность научного работника. Могут быть случаи, когда при меньшем количестве печатных работ отдача значительно больше, чем от большего количества мелких печатных работ. Экономическую оценку работы отдельного научного работника применяют редко. Чаще в качестве экономического критерия используют показатель производительности труда научного работника (выработку в тыс. грн. сметной стоимости НИР). Критерий новизны НИР - это количество авторских свидетельств и патентов. Критерий цитируемости работ ученого представляет собой число ссылок на его печатные работы. Это второстепенный критерий.

Эффективность работы научно-исследовательской группы или организации оценивают несколькими критериями: среднегодовой выработкой НИР, количеством внедренных тем, экономической эффективностью от внедрения НИР и ОКР, общим экономическим эффектом, количеством полученных авторских свидетельств и патентов, количеством проданных лицензий или валютной выручкой.

Среднегодовую выработку НИР, ОКР определяют по формуле

где С о - общая сметная стоимость НИР и ОКР, тыс. грн;

Р - среднесписочное число работников основного и подсобного персонала отдела, кафедры, лаборатории, НИИ.

Обычно Я п рассчитывают за год, поскольку установить сметные расходы НИР за месяц или квартал можно лишь ориентировочно. Среднегодовая выработка НИР и ОКР на одного работника колеблется от 3 до 7 тыс. грн.

Критерий внедрения К в законченных тем устанавливают в конце календарного года суммированием законченных работ т к . Внедрение темы оценивают степенью завершения тематического плана.

Относительный критерий внедрения законченных тем

где т - общее количество разрабатываемых тем. Критерий экономической эффективности

где Э, 3 - соответственно эффект от внедрения темы и затраты на ее выполнение и внедрение, тыс. грн.

Экономический эффект от внедрения - основной показатель эффективности научных исследований - зависит от затрат на внедрение, объема внедрения, сроков освоения новой техники и многих других факторов.

Эффект от внедрения рассчитывают за весь период, начиная от времени разработки темы до получения отдачи. Обычно продолжительность такого периода прикладных исследований составляет несколько лет. Однако в конце его можно получить полный народнохозяйственный эффект.

Уровень новизны прикладных исследований и разработок коллектива характеризуют критерием К & , т. е. числом завершенных работ, по которым получены авторские свидетельства и патенты. Критерий К л характеризует абсолютное количество свидетельств и патентов. Более объективными являются относительные показатели, например количество свидетельств и патентов, отнесенных к определенному количеству работников Р данного коллектива (Р = 100, 1000) или к числу тем, разрабатываемых коллективом, которые подлежат оформлению свидетельствами и патентами.

Если коллектив НИИ выполнил разработки и осуществлена продажа их за границей, то эффективность этих разработок оценивают относительным показателем

К Д

Кл= Т^"

где Д - валютный доход государства, тыс. грн;

5^3 - суммарные затраты на проведение НИР и ОКР, на оформление и продажу лицензий, на выполнение лицензионных межгосударственных отношений и др.

Чем выше показатели К , К , К, К , К, тем эффек-

п" в" э" а" л 7 *1"х-

тивнее НИР коллектива.

Экономический эффект от внедрения научных исследований определяют по известной методике из курса "Экономика транспорта". Различают три вида экономического эффекта: предварительный, ожидаемый и фактический.

Предварительный экономический эффект устанавливается при обосновании темы научного исследования и включении ее в план работ. Рассчитывают его по ориентировочным, укрупненным показателямс учетом прогнозируемого объема внедрения результатов исследований в группу предприятий данной отрасли.

Ожидаемый экономический эффект вычисляют в процессе выполнения НИР. Его условно относят (прогнозируют) к определенному периоду (году) внедрения продукции в производство. Ожидаемая экономия - более точный экономический критерий по сравнению с предварительной экономией, хотя в некоторых случаях она является также ориентировочным показателем, поскольку объем внедрения можно определить лишь ориентировочно. Ожидаемый эффект вычисляют не только на один год, но и на более длительный период (интегральный результат). Ориентировочно такой период составляет до 10 лет от начала внедрения для новых материалов и до 5 лет для конструкций, приборов, технологических процессов.

Фактический экономический эффект определяется после внедрения научных разработок в производство, но не ранее, чем через год. Расчет его производят по фактическим затратам на научные исследования и внедрение с учетом конкретных стоимостных показателей данной отрасли (предприятия), где внедрены научные разработки. Фактическая экономия почти всегда несколько ниже ожидаемой: ожидаемую определяют НИИ ориентировочно (иногда с завышением), фактическую - предприятия, на которых осуществляется внедрение.

Наиболее достоверным критерием экономической эффективности научных исследований является фактическая экономия от внедрения.